Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Algoritma, Logika dan Komputasi
Kuba, Muhammad Syafaat S.
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Engineering

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

Found 1 Documents
Search

 1 
IDENTIFIKASI PENYAKIT DAUN SELADA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) BERBASIS EKSTRAKSI FITUR VISUAL AMRI, MUH ULIL; Danuputri, Chyquitha; Bakti, Rizki Yusliana; Kuba, Muhammad Syafaat S.; Hayat, Muhyiddin A M
Jurnal Algoritma, Logika dan Komputasi Vol 9, No 1 (2026)
Publisher : Universitas Bunda Mulia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30813/j-alu.v9i1.8919

Abstract

Selada (Lactuca sativa L.) merupakan komoditas hortikultura bernilai ekonomi tinggi, namun produktivitasnya sering terhambat oleh serangan penyakit. Identifikasi manual oleh petani seringkali tidak akurat karena kemiripan gejala visual antar penyakit. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem identifikasi penyakit otomatis menggunakan Support Vector Machine (SVM) berbasis ekstraksi fitur visual. Penelitian berfokus pada klasifikasi empat kondisi daun selada: Sehat, Bercak Daun Cercospora, Tipburn, dan Etiolasi. Metodologi yang digunakan meliputi ekstraksi fitur warna dari ruang warna HSV dan fitur tekstur menggunakan Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Efektivitas augmentasi data dan optimasi hyperparameter menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) juga dievaluasi melalui tiga skenario perbandingan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa augmentasi data secara signifikan meningkatkan akurasi model dari baseline 69,57% menjadi 92,28%. Optimasi lebih lanjut dengan PSO berhasil meningkatkan performa hingga mencapai akurasi final sebesar 93,63%. Model terbaik menunjukkan F1-Score yang seimbang di atas 0,91 untuk semua kelas, membuktikan bahwa kombinasi metode ekstraksi fitur HSV dan GLCM, augmentasi data, dan optimasi SVM menggunakan PSO merupakan pendekatan yang andal dan efektif untuk identifikasi penyakit daun selada, serta menawarkan alat bantu yang prospektif untuk pertanian presisi
Co-Authors AMRI, MUH ULIL Bakti, Rizki Yusliana Danuputri, Chyquitha Hayat, Muhyiddin A M