Klasifikasi Penyakit Pada Tanaman Apel Melalui Citra Daun Menggunakan Metode Multiclass Support Vector Machine

NAHAK, EPRIANA

JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI
Vol 11 No 3 (2024): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)

Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan penyakit daun apel menggunakan metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan Multiclass Support Vector Machine (M-SVM). Data dikumpulkan dari sejumlah sampel citra daun dibagi menjadi 3 class yaitu (Apple Scab), (Apple Black Rot), dan (Apple Rust). Dianalisis menggunakan metode GLCM untuk ekstraksi fitur. Selanjutnya, fitur-fitur tersebut diklasifikasikan menggunakan M-SVM. Hasil penelitian menunjukkan bahwa score akurasi yang tertinggi. Pada pengujian, M-SVM kernel = Polynomial, pada berbagai pecahan data (split ratio) seperti 90:10 mencapai akurasi sebesar 76%. Selanjutnya, hasil score akurasi yang terendah. Pada Pengujian, M-SVM kernel = Polynomial, split ratio 10:90 mencapai akurasi sebesar 72%.