Identifikasi Penyakit Pada Tanaman Apel Menggunakan Local Binary Pattern (lbp) Dan Color Histogram

Firlia Duanita Putri, Kurniawan Nur Ramadhani, Prasti Eko Yunanto

Abstract

Abstrak
Penyakit pada daun tanaman apel dapat menyebabkan potensi gagal panen dan mempengaruhi kuantitas
serta kualitas produksi pada pertanian. Sebagian besar penyakit pada tanaman dapat didiagnosa dari
penyakit daun. Oleh karena itu, untuk mengurangi potensi gagal panen tersebut, perlu dilakukan
identifikasi penyakit pada daun tanaman apel. Penelitian ini mengidentifikasi 5 jenis penyakit pada daun
tanaman apel, yaitu kelas penyakit Glomerella, Herbicida, Magnesium Deficiency, Potassium Deficiency,
dan Scab. Metode yang digunakan adalah Local Binary Pattern (LBP) dan Color Histogram. Random forest
digunakan sebagai klasifikasi. Berdasarkan dari hasil pengujian pada tanaman apel yang menggunakan
dataset sejumlah 2.154 citra daun diperoleh rata-rata akurasi sebesar 91,41%.
Kata kunci : Penyakit Daun, Tanaman Apel, Local Binary Pattern (LBP), Color Histogram, Random Forest
Abstract
Apple leaf disease could cause a failure of potential crop and affected the quantity and quality of
production in agriculture. Most of plants disease could diagnosed from leaf disease. Therefore, to reduce
the failure of potential crop, it is needed to identification the disease of apple leaves. This research
identifications 5 type of diseases in apple tree, there are Glomerella, Herbicida, Magnesium Deficiency,
Potassium Deficiency and Scab. The method was used were Local Binary Pattern (LBP) and Color
Histogram. Random forest was used as a classification. Based on the test result of apple tree that used
2.154 datasets of leaf image obtained an accuracy of 91,41%.
Keywords: Leaf Diseases, Apple Leaves, Local Binary Pattern (LBP), Color Histogram, Random Forest

Full Text:

PDF

Refbacks

  • There are currently no refbacks.