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

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