Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pseudocode
Fajar Rosyid Hidayat
Universitas Amikom Yogyakarta
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Implementasi Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) Untuk Klasifikasi Penyakit Daun Padi Arif Akbarul Huda; Bayu Setiaji; Fajar Rosyid Hidayat
Jurnal Pseudocode Vol 9 No 1 (2022): Volume 9 Nomor 1 Februari 2022
Publisher : UNIB Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1096.097 KB) | DOI: 10.33369/pseudocode.9.1.33-38

Abstract

Penyakit pada tanaman padi merupakan salah satu faktor yang menyebabkan turunnya tingkat produksi padi. Penyakit tersebut adalah bacterial leaf blight, leaf smut, brown spot dan sebagainya. Upaya identifikasi sejak dini penyakit tanaman padi dilakukan dengan pemanfaatan algoritma, salah satunya GLCM dan klasifikasi KNN. Identifikasi jenis penyakit menggunakan metode klasifikasi KNN berdasarkan eksktraksi fitur GLCM dengan mengubah citra asli menjadi citra keabu-abuan (grayscale). Setelah citra asli tersebut diubah menjadi citra  keabu-abuan (grayscale),  kemudian diekstraksi menggunakan GLCM untuk mendapatkan ekstraksi nilai ciri. Digunakan metode KNN untuk mengelompokkan jenis kemiripan penyakit. Data yang digunakan sebanyak 240 gambar diperoleh dari UCI Machine Learning Repository yang terdiri atas 3 jenis penyakit padi. Sebanyak 210 gambar sebagai data training dan 30 gambar lainnya untuk data uji. Hasil penenlitian ini setelah dilakukan 2 kali proses uji, tingkat akurasi tertinggi yang didapatkan sebesar 93,3%.Kata Kunci: penyakit daun padi, klasifikasi, GLCM, KNN. 
Co-Authors Arif Akbarul Huda Bayu Setiaji