Buletin Ilmiah Ilmu Komputer dan Multimedia (BIIKMA)
Vol 2 No 3 (2024): Buletin Ilmiah Ilmu Komputer dan Multimedia (BIIKMA)

Pendekatan Random Forest untuk Deteksi Penyakit pada Tanaman Buah

Adrian Dwi Ramadhani (Unknown)
Fajar Alvi Rizki (Unknown)
Muhamad Ripqi Alamsyah (Unknown)
Siti Badriah (Unknown)
Perani Rosyani (Unknown)



Article Info

Publish Date
16 Nov 2024

Abstract

Penyakit daun merupakan salah satu kendala utama dalam budidaya mangga. Deteksi dini penyakit sangat penting untuk mencegah kerugian produksi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi penyakit daun manga menggunakan algoritma Random Forest. Dataset gambar daun manga yang sehat dan terinfeksi oleh beberapa jenis penyakit yang dikumpulkan dan diproses untuk ekstraksi fitur. Fitur-fitur yang relevan, seperti bentuk, tekstur dan warna digunakan untuk, melatih model Random Forest. Hasil evaluasi menunjukan bahwa model mampu mengklasifikasikan penyakit dengan akurasi sebesar 85%. Penelitian ini membuktikan bahwa Random Forest dapat menjadi alat bantu yang efektif dalam diagnosis penyakit daun manga secara otomatis, sehingga dapat mendukung upaya pengendalian penyakit dan meningkatkan produktivitas pertanian.

Copyrights © 2024






Journal Info

Abbrev

biikma

Publisher

Subject

Computer Science & IT Control & Systems Engineering

Description

1. Komputasi Lunak, 2. Sistem Cerdas Terdistribusi, Manajemen Basis Data, dan Pengambilan Informasi, 3. Komputasi evolusioner dan komputasi DNA/seluler/molekuler, 4. Deteksi kesalahan, 5. Sistem Energi Hijau dan Terbarukan, 6. Antarmuka Manusia, 7. Interaksi Manusia-Komputer, 8. Hibrida dan ...