Penelitian ini bertujuan untuk mengenali pola penyakit pada tanaman jagung menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) dan K-Nearest Neighbor (KNN). Penyakit pada tanaman jagung dapat menurunkan produktivitas dan kualitas hasil panen, sehingga diperlukan metode yang efektif untuk mengidentifikasi penyakit secara dini. PCA digunakan untuk mereduksi dimensi data yang tinggi tanpa kehilangan informasi yang signifikan, sehingga mempermudah proses pengenalan pola. Setelah itu, algoritma KNN diterapkan untuk mengklasifikasikan jenis penyakit berdasarkan pola yang telah terbentuk. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi PCA dan KNN mampu memberikan akurasi yang tinggi dalam mengidentifikasi penyakit tanaman jagung. Implementasi metode ini diharapkan dapat membantu petani dalam mendeteksi penyakit lebih awal dan mengambil tindakan pencegahan yang tepat, sehingga meningkatkan hasil panen dan kesejahteraan petani.
Copyrights © 2024