Deteksi Penyakit Hawar Daun Bakteri pada Tanaman Padi Menggunakan Algoritma Data Mining - Umbu Zogara, Lukas; Rindi Widya Yato, Dhimas Buing (Institut Teknologi Garut, 2025)
Penyakit tanaman merupakan tantangan serius dalam sektor pertanian, khususnya Hawar Daun Bakteri (HDB) pada padi yang dapat menurunkan produktivitas dan menimbulkan kerugian ekonomi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model klasifikasi HDB berbasis algoritma Gaussian Naive Bayes yang ringan dan dapat diterapkan di wilayah dengan keterbatasan teknologi. Data citra daun padi dikumpulkan dari lapangan, diproses melalui tahap preprocessing dan ekstraksi fitur visual, lalu diklasifikasikan menggunakan Gaussian Naive Bayes dengan evaluasi berbasis akurasi, precision, recall, F1-score, dan AUC. Hasil menunjukkan akurasi 63,07%, precision 56,16%, recall 90,64%, F1-score 69,35%, dan AUC 0,7728. Nilai recall yang tinggi menegaskan kemampuan model dalam mendeteksi sebagian besar daun terinfeksi, sementara AUC menunjukkan performa klasifikasi yang cukup baik. Model ini juga telah diintegrasikan ke dalam prototipe aplikasi web dengan antarmuka pengguna yang sederhana, di mana pengguna dapat mengunggah citra daun untuk dianalisis secara otomatis. Hasil penelitian ini diharapkan dapat digunakan untuk mendukung sistem peringatan dini penyakit tanaman dan membantu petani dalam pengambilan keputusan pengendalian penyakit secara cepat dan efisien. Penelitian ini berkontribusi pada pengembangan sistem deteksi dini berbasis machine learning untuk meningkatkan produktivitas pertanian berkelanjutan.