PENERAPAN METODE HAAR-LIKE FEATURE DAN ALGORITMA ADABOOST DALAM PENENTUAN KLASIFIKASI HAMA TANAMAN KOPI - Supiyandi Supiyandi; Muhammad Siddik Hasibuan; Hotmaidah Harahap (Smart Education, 2024)
Kopi adalah merupakan salah komoditi andalan dari sektor perkebunan yang turut menyumbang devisa cukup besar, hal ini dapat dilihat dari semakin meningkatnya penikmat kopi yang tersebar di Indonesia. Namun demikian ternya untuk menghasilkan biji kopi yang berkualitas diperlukan perawatan, salah satunya adalah pada penanganan dan pencegahan hama dan penyakit yang menyerang tanaman kopi. Banyak petani yang kopi yang kesulitan dalam mengenali ciri dari hama atau penyakit yang menyerang tanaman kopi, baik pada daun, batang dan buah kopi. Kesalahan dalam mengenali ciri dari hama atau penyakit ini akan berakibat pada kesalahan dalam proses mengatasinya, tentunya akan berpengaruh pada hasil panen. Untuk memudahkan dalam pengenalan ciri dari hama dan penyakit ini perlu dibangun aplikasi yang dapat mengenali ciri dari hama dan penyakit yang menyerang tanaman kopi, sehingga dapat memberikan informasi kepadaaetani hama atau penyakit apa yang sedang menyerang tanaman kopi yang dikelolanya. Haar Like Feature dan Adaboost adalah merupakan salah satu algoritma yang dapat dipergunakan dalam melakukan identifikasi dan klasifikasi citra, sehingga dengan penggunaan algoritma ini dapat meningkatkan akurasi pendeteksian hama dan penyakit pada tanaman kopi.