Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI
NAHAK, EPRIANA
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Klasifikasi Penyakit Pada Tanaman Apel Melalui Citra Daun Menggunakan Metode Multiclass Support Vector Machine NAHAK, EPRIANA
JATISI Vol 11 No 3 (2024): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Publisher : Universitas Multi Data Palembang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/jatisi.v11i3.9153

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan penyakit daun apel menggunakan metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan Multiclass Support Vector Machine (M-SVM). Data dikumpulkan dari sejumlah sampel citra daun dibagi menjadi 3 class yaitu (Apple Scab), (Apple Black Rot), dan (Apple Rust). Dianalisis menggunakan metode GLCM untuk ekstraksi fitur. Selanjutnya, fitur-fitur tersebut diklasifikasikan menggunakan M-SVM. Hasil penelitian menunjukkan bahwa score akurasi yang tertinggi. Pada pengujian, M-SVM kernel = Polynomial, pada berbagai pecahan data (split ratio) seperti 90:10 mencapai akurasi sebesar 76%. Selanjutnya, hasil score akurasi yang terendah. Pada Pengujian, M-SVM kernel = Polynomial, split ratio 10:90 mencapai akurasi sebesar 72%.
Co-Authors