Klasifikasi Penyakit Daun Teh Menggunakan Metode K-NN Berdasarkan Fitur Tekstur GLCM-LBP

Ardhiansyah, Rifqi Alvian (2025) Klasifikasi Penyakit Daun Teh Menggunakan Metode K-NN Berdasarkan Fitur Tekstur GLCM-LBP. Undergraduate thesis, Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur.

	Text (COVER) COVER.pdf Download (1MB)
	Text (BAB 1) BAB 1.pdf Download (338kB)
	Text (BAB 2) BAB 2.pdf Restricted to Repository staff only until 8 July 2027. Download (839kB) \| Request a copy
	Text (BAB 3) BAB 3.pdf Restricted to Repository staff only until 8 July 2027. Download (788kB) \| Request a copy
	Text (BAB 4) BAB 4.pdf Restricted to Repository staff only until 8 July 2027. Download (1MB) \| Request a copy
	Text (BAB 5) BAB 5.pdf Download (16kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (241kB)

Abstract

Penyakit daun teh adalah penyebab utama turunnya produktivitas tanaman teh, yang merupakan komoditas penting di Indonesia. Deteksi dini terhadap penyakit ini sangat penting untuk meningkatkan efektivitas dalam penanganannya. Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengembangkan model klasifikasi penyakit pada daun teh menggunakan kombinasi ekstraksi fitur tekstur Gray Level Co-occurence Matrix (GLCM) dan Local Binary Pattern (LBP), dan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN). Dataset yang digunakan terdiri dari 1.800 citra daun teh yang terbagi dalam enam kategori, yang masing-masing kategori memiliki citra berjumlah 300. Serta evaluasi dilakukan menggunakan Confussion Matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan GLCM-LBP dengan K-NN menghasilkan accuracy tertinggi sebesar 0.91 pada nilai k=3 dengan skenario pembagian data 90:10. pendekatan ini terbukti efektif untuk klasifikasi penyakit daun teh dan berpotensi mendukung sistem diagnosis otomatis berbasis citra secara akurat dan efisien.

Item Type:

Thesis (Undergraduate)

Contributors:

Contribution	Contributors	NIDN/NIDK	Email
Thesis advisor	Anggraeny, Fetty Tri	NIDN0711028201	fettyanggraeny.if@upnjatim.ac.id
Thesis advisor	Maulana, Hendra	NIDN1423128301	hendra.maulana.if@upnjatim.ac.id

Subjects:

Q Science > QA Mathematics > QA76.6 Computer Programming
Q Science > QA Mathematics > QA76.625 Internet Programming
S Agriculture > SB Plant culture > SB599-990.5 Pests and Diseases

Divisions:

Faculty of Computer Science > Departemen of Informatics

Depositing User:

Rifqi Alvian Ardhiansyah

Date Deposited:

08 Jul 2025 07:29

Last Modified:

08 Jul 2025 07:29

URI:

https://repository.upnjatim.ac.id/id/eprint/39106