Literatur Review: Pendekatan Random Forest Untuk Klasifikasi Penyakit Busuk Akar Pada Tanaman - Anggio Marsoni; Adji Muhammad Pramudita; Fakhri Muzakki; Ezra Musa Robo (Shofanah Media Berkah, 2024)
Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas teknologi machine learning, khususnya metode Random Forest, dalam klasifikasi penyakit busuk akar pada tanaman. Penyakit busuk akar merupakan salah satu penyakit tanaman yang dapat berdampak besar terhadap hasil panen jika tidak dikenali dan ditangani sejak dini. Dengan penerapan machine learning, diharapkan dapat memberikan solusi yang cepat dan akurat dalam mendeteksi penyakit ini. Metodologi penelitian yang digunakan adalah Studi Literatur Kualitatif Deskriptif, yang melibatkan pengumpulan data sekunder dari berbagai jurnal, artikel ilmiah, dan laporan penelitian terkait. Penelitian ini juga mencakup analisis terhadap literatur yang membahas teknik Random Forest dalam klasifikasi penyakit tanaman, khususnya pada penyakit busuk akar. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode Random Forest memiliki akurasi yang tinggi dalam mengklasifikasikan penyakit busuk akar. Penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa Random Forest efektif dalam mengidentifikasi dan mengukur tingkat keparahan penyakit pada tanaman kelapa sawit dan daun apel. Selain itu, penelitian lainnya mengungkapkan bahwa kombinasi Random Forest dengan algoritma lain seperti Adaboost dapat meningkatkan akurasi klasifikasi dan mengurangi masalah overfitting. Penggunaan metode K-Means dan Otsu dalam segmentasi citra tanaman obat juga terbukti meningkatkan akurasi identifikasi tanaman. Secara keseluruhan, penelitian ini memberikan bukti empiris mengenai efektivitas metode Random Forest dalam klasifikasi penyakit busuk akar pada tanaman dan merekomendasikan penggunaan kombinasi algoritma dan teknik preprocessing data untuk meningkatkan kinerja model machine learning dalam aplikasi pertanian.