Klasifikasi Penyakit Tanaman Jagung Dengan Metode K-Nearest Neighbors (KNN)

Ramandanu Roy Carol Rais, Arya
Yusuf, Khairil
Gading Prasetyo, Suthansa
Zidan Al Mustafa, Fahru

JRIIN :Jurnal Riset Informatika dan Inovasi
Vol 2 No 7 (2024): JRIIN: Jurnal Riset Informatika dan Inovasi

Tinjauan literatur ini mengkaji bagaimana sebuah metode dapat mengklasifikasikan penyakit pada tanaman jagung menggunakan teknik K-Nearest Neighbors (KNN). Perawatan terhadap tanaman jagung yang terinfeksi penyakit sangat penting karena dapat mempengaruhi hasil panen dan berdampak pada sektor pertanian. Metode KNN merupakan salah satu pendekatan yang banyak digunakan untuk klasifikasi penyakit tanaman, di mana metode ini memungkinkan identifikasi penyakit berdasarkan kedekatan karakteristik atau fitur antara sampel uji dan data latih. Tujuan dari studi literatur ini untuk menyelidiki keefektifan dan penerapan metode KNN untuk mendiagnosis penyakit pada tanaman jagung. Metode ini memungkinkan penentuan klasifikasi dengan mengukur kedekatan antara data tanaman yang akan diuji dan data tanaman yang telah diketahui jenis penyakitnya. Tinjauan literatur dilakukan dengan mengumpulkan dan menganalisis artikel-artikel terkait yang telah dipublikasikan dalam rentang waktu tertentu. Hasil dari studi literatur ini menunjukkan bahwa penggunaan metode KNN untuk klasifikasi penyakit tanaman jagung memiliki beberapa keuntungan. Metode ini memungkinkan pengelompokan yang akurat dan dapat menangani berbagai tipe data untuk proses klasifikasi. Hal ini memperkaya kemampuan dalam menganalisis karakteristik yang beragam pada tanaman jagung, seperti warna daun, bentuk bercak, dan tekstur. Namun, terdapat beberapa tantangan dalam penerapan metode KNN untuk mengklasifikasikan penyakit tanaman jagung. Penentuan jumlah tetangga terdekat (k) yang optimal sangat berpengaruh pada keakuratan klasifikasi dan membutuhkan proses pengujian yang mendalam. Untuk meningkatkan keberhasilan metode KNN dalam klasifikasi penyakit tanaman jagung, studi literatur ini merekomendasikan pentingnya peningkatan kualitas data pelatihan yang digunakan. Pembaruan data secara berkala dan peningkatan variasi fitur yang relevan juga perlu dilakukan untuk memastikan keakuratan dan keandalan dalam mendukung diagnosis penyakit pada tanaman jagung.