DETEKSI DAN KLASIFIKASI HAMA DAN PENYAKIT TANAMAN KELAPA MENGGUNAKAN NEAREST MEAN CLASSIFIER DI KABUPATEN INDRAGIRI HILIR - Muni, Abdul; Amin, Muhammad (Indragiri Islamic University, 2024)
Tanaman kelapa di Kabupaten Indragiri Hilir menghadapi masalah serius akibat serangan hama dan penyakit (OPT) yang mengakibatkan penurunan produktivitas dan kerugian ekonomi bagi petani. Kendala utama dalam penanganan OPT adalah sulitnya melakukan deteksi dan klasifikasi secara cepat dan akurat. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini mengembangkan sistem klasifikasi OPT pada tanaman kelapa menggunakan metode Nearest Mean Classifier (NMC). Metode ini menggunakan citra digital tanaman kelapa untuk menghitung kemiripan antara citra uji dan data latih berdasarkan jarak Euclidean. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu mengklasifikasikan OPT dengan akurasi tinggi. Pada kelas Bercak Daun, rata-rata jarak yang dihasilkan adalah 75,54 dengan simpangan baku 24,74, sedangkan pada kelas Akar Jatuh, rata-rata jaraknya adalah 22,97 dengan simpangan baku 6,20. Secara keseluruhan, sistem menunjukkan persentase akurasi tertinggi sebesar 89,87% untuk kelas Bercak Daun dan 14,12% untuk kelas Busuk Daun. Sistem ini memberikan solusi yang efisien bagi petani dalam mendeteksi OPT dan diharapkan dapat meningkatkan produktivitas kelapa di Kabupaten Indragiri Hilir.