Penyakit daun pada tanaman terong merupakan tantangan utama dalam dunia pertanian karena dapat mengurangi kualitas dan kuantitas hasil panen. Untuk mengatasi masalah ini, pengembangan sistem klasifikasi otomatis berbasis teknologi informasi menjadi semakin penting, salah satunya dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN). Kajian literatur ini bertujuan untuk mengidentifikasi serta menganalisis efektivitas K-NN dalam mengklasifikasikan penyakit daun pada tanaman terong. Melalui tinjauan pustaka yang mendalam, penelitian ini mengevaluasi penerapan K-NN dari berbagai aspek, termasuk akurasi, kecepatan pemrosesan, dan tantangan dalam menentukan parameter, seperti jumlah tetangga terdekat (k) yang optimal. Beberapa penelitian menunjukkan bahwa K-NN cukup efektif untuk klasifikasi penyakit berbasis citra karena kesederhanaannya dan kemampuannya mengolah dataset dengan banyak variabel, meskipun masih memiliki kelemahan dalam menangani data yang besar dan rentan terhadap outlier. Hasil dari kajian literatur ini diharapkan dapat memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang peran K-NN dalam klasifikasi penyakit daun, serta menjadi pijakan untuk penelitian lebih lanjut guna meningkatkan akurasi dan efisiensi metode ini. Dengan demikian, penelitian ini diharapkan dapat mendukung pengembangan teknologi deteksi yang lebih baik di masa depan. dini penyakit tanaman yang lebih cepat, akurat, dan terjangkau bagi para petani.
Copyrights © 2025