PENERAPAN LBP DAN FCH UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT DAUN JAGUNG MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST - Achmad Junaidi; Hendra Maulana; Galan Ahmad Defanka (Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks), 2026)
Klasifikasi penyakit daun jagung menjadi salah satu langkah penting dalam mendukung pemantauan kesehatan tanaman secara dini. Pada penelitian ini dikembangkan sebuah sistem klasifikasi penyakit daun jagung berbasis pengolahan citra dan machine learning yang mampu mengidentifikasi empat kondisi daun, yaitu bercak daun, hawar daun, karat daun, dan daun sehat. Dataset yang digunakan terdiri dari 1.200 citra daun jagung, dengan masing-masing kelas berjumlah 300 citra, kemudian diperluas menjadi 3.600 citra melalui proses augmentasi data. Proses pengolahan data meliputi tahapan preprocessing citra, segmentasi, ekstraksi fitur, serta pelatihan dan pengujian model klasifikasi. Karakteristik tekstur daun diekstraksi menggunakan metode Local Binary Pattern (LBP), sedangkan karakteristik warna direpresentasikan melalui Fuzzy Color Histogram (FCH). Seluruh fitur hasil ekstraksi tersebut digunakan sebagai masukan pada algoritma Random Forest untuk melakukan klasifikasi penyakit daun jagung. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma Random Forest mampu memberikan performa klasifikasi yang baik dengan tingkat akurasi sebesar 95,22%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa kombinasi fitur tekstur LBP dan fitur warna FCH efektif dalam membedakan jenis penyakit daun jagung, sehingga sistem yang dikembangkan berpotensi menjadi solusi pendukung dalam deteksi penyakit tanaman jagung secara otomatis dan akurat.