KLASIFIKASI PENYAKIT DAUN TOMAT BERBASIS ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR - Muslih, Muslih; Krismawan, Andi Danang (Semnas Ristek (Seminar Nasional Riset dan Inovasi Teknologi), 2024)
Penelitian ini mendalami tantangan dalam pemantauan kesehatan tanaman tomat, yang memiliki peran penting dalam industri pertanian dan perekonomian petani di seluruh dunia. Penyakit-penyakit seperti busuk akar dan hawar daun merupakan ancaman serius yang dapat merusak hasil panen dan mengurangi kualitas tanaman tomat. Dalam upaya mengatasi tantangan ini, penelitian ini menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) sebagai metode analisis klasifikasi penyakit pada daun tomat. Evaluasi dilakukan melalui tiga percobaan dengan variasi nilai K (K=1, 2, dan 3). Hasilnya menunjukkan bahwa meskipun K=1 mencapai akurasi tertinggi, nilai K=3 memberikan keseimbangan yang baik antara akurasi, kompleksitas model, dan ketahanan terhadap overfitting. Dengan akurasi rata-rata sebesar 88%, model KNN dengan nilai K=3 menjadi pilihan yang handal dalam mengidentifikasi penyakit daun tomat dengan tingkat akurasi yang memadai, memungkinkan pemantauan yang cermat terhadap kesehatan tanaman tomat untuk pemenuhan kebutuhan pangan dunia yang berkelanjutan.