Penerapan Algoritma Support Vector Machine untuk Klasifikasi Penyakit Daun Tanaman Padi melalui Citra - Irfan; Hanny Hikmayanti Handayani; Cici Emilia Sukmawati; Ahmad Fauzi (Scientific Student Journal for Information, Technology and Science, 2026)
Pertanian padi memiliki peran penting dalam perekonomian Indonesia, namun kerap terganggu oleh penyakit daun, seperti blast, blight, dan tungro. Penelitian ini mengembangkan metode klasifikasi citra daun padi menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk mendeteksi ketiga jenis penyakit tersebut. Penelitian ini menggunakan 240 data citra daun padi. Tahapan yang dilakukan meliputi prapemrosesan citra, seperti resizing, grayscale, peningkatan kontras, dan tahapan lainnya, dilanjutkan dengan ekstraksi fitur Local Binary Pattern (LBP), normalisasi data, serta validasi menggunakan metode 5-Fold Cross-Validation dengan kernel RBF. Model SVM yang dihasilkan mencapai akurasi sebesar 83,33%. Nilai precision dan recall masing-masing untuk penyakit blast adalah 81% dan 85%, blight sebesar 86,6% dan 97,5%, serta tungro sebesar 82,29% dan 67,5%. Nilai F1-score tertinggi diperoleh pada kelas blight sebesar 91,72%, sedangkan nilai terendah terdapat pada kelas tungro sebesar 74,34%. Meskipun akurasi yang diperoleh tergolong cukup tinggi, model masih mengalami kesulitan dalam mengenali penyakit tungro. Hal ini menunjukkan perlunya peningkatan metode pemrosesan data dan pengembangan pendekatan lanjutan agar kinerja klasifikasi dapat ditingkatkan.