<![CDATA[Abstrak: Kemajuan teknologi memberikan dampak yang besar dalam kemajuan bidang Pendidikan. Dengan kemajuan ini menyediakan sumber belajar yang beragam, salah satunya pembelajaran sebuah algoritma/metode. Terkadang sebuah implementasi sebuah algoritma atau metode tidaklah mudah. Karena prosesnya yang kompleks dan membutuhkan waktu untuk memahami langkah-langkahnya. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah aplikasi pembelajaran dalam menerapkan algoritma Gray Level Co-Occurance Matrix (GLCM) dan KNN dalam pengenalan penyakit pada daun. Algoritma GLCM (Gray Level Co-Occurance Matrix) dan KNN memproses citra yang diinput dengan pengenalan pola untuk mendeteksi penyakit yang terdapat pada tanaman. Hasil dari penelitian ini berupa aplikasi pembelajaran yang dapat menunjukkan langkah-langkah dalam proses pengenalan pola pada daun yang ditampilkan secara detail. Dengan adanya aplikasi ini maka dapat menjadi alternatif bagi masyarakat untuk mempelajari kedua algoritma ini. Kata Kunci: GLCM, KNN, aplikasi pembelajaran Abstract: Technological advances have had a major impact on the progress of the education sector. This progress provides various learning resources, one of which is learning an algorithm/method. Sometimes implementing an algorithm or method is not easy. Because the process is complex and takes time to understand the steps. This research aims to build a learning application in applying the Gray Level Co-Occurance Matrix (GLCM) and KNN algorithms in recognizing disease on leaves.The GLCM (Gray Level Co-Occurance Matrix) and KNN algorithms process the input image with pattern recognition to detect diseases in plants. The results of this research are in the form of a learning application that can show the steps in the pattern recognition process on leaves which are displayed in detail. With this application, it can be an alternative for people to learn about these two algorithms. Keywords: GLCM, KNN, Learning application]]>
Copyrights © 2023
