Identifikasi Penyakit Daun Jeruk Siam Menggunakan K-Nearest Neighbor

Penulis

  • Rifqi Hakim Ariesdianto Teknik Informatika, Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Indonesia
  • Zilvanhisna Emka Fitri Teknik Informatika, Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember, Indonesia
  • Abdul Madjid Budidaya Tanaman Perkebunan, Jurusan Produksi Pertanian, Politeknik Negeri Jember, Indonesia
  • Arizal Mujibtamala Nanda Imron Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Jember, Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.54082/jiki.14

Kata Kunci:

identifikasi, jeruk siam, pengolahan citra, penyakit daun, KNN

Abstrak

Jeruk siam adalah salah satu jeruk local yang mempunyai nilai jual yang tinggi di Indonesia. Tahun 2020, tingkat produksi jeruk siam mengalami penurunan menjadi 712.585 ton di Jawa Timur. Salah satu faktor utama yang menyebabkan menurunnya tingkat produksi jeruk siam yaitu serangan penyakit pada daun jeruk siam. Dua penyakit yang sering menyerang daun jeruk siam adalah penyakit kanker yang disebabkan oleh patogen Xanthomonas axonopodis pv.citri dan penyakit ulat peliang. Selama ini, pengamatan pada penyakit daun jeruk siam dilakukan secara manual menggunakan mata sehingga penentuan penyakit tersebut bersifat subyektif. Untuk mengatasi masalah tersebut dibuatlah sistem otomatis identifikasi daun jeruk siam sehat dan daun jeruk siam terserang penyakit dengan bantuan teknik computer vision. Tahapan penelitian yaitu pengumpulan citra daun jeruk, konversi warna, ekstraksi fitur warna dan tekstur serta klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN). Parameter fitur yang digunakan yaitu fitur warna GB, fitur tekstur (ASM, entropi dan kontras). Metode KNN mampu mengklasifikasi dan mengidentifikasi penyakit daun jeruk siam dengan akurasi sebesar 70% dengan variasi nilai K = 21.

Referensi

K. D. Sitanggang, Kultur Antera Jeruk, I. Malang: CV Literasi Nusantara Abadi, 2021.

BPS, “Produksi Tanaman Buah Jeruk Siam/Keprok,” Badan Pusat Statistik, p. 2012, 2019.

F. R. Lestari, J. Y. Sari, Sutardi, and I. Purwanti, “Deteksi Penyakit Tanaman Jeruk Siam Berdasarkan Citra Daun,” Seminar Nasional Teknologi Terapan Berbasis Kearifan Lokal (SNT2BKL), no. December, pp. 276–283, 2018.

F. R. Lestari et al., “Identifikasi Penyakit Tanaman Jeruk Siam Menggunakan Metode M-Svm,” Ruang Publikasi Udinus, pp. 441–448, 2019.

M. Widyaningsih, “Segmentasi Canny Dan Otsu pada Citra Daun Jeruk Tidak Sehat,” in SEMNASKIT, 2015, pp. 43–48.

F. G. Febrinanto, C. Dewi, and A. T. Wiratno, “Implementasi Algoritme K-Means Sebagai Metode Segmentasi Citra Dalam Identifikasi Penyakit Daun Jeruk,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (J-PTIIK) Universitas Brawijaya, vol. 2, no. 11, pp. 5375–5383, 2018.

R. Sharma and S. Kaur, “Convolution Neural Network based Several Orange Leave Disease Detection and Identification Methods: A Review,” Proceedings of the 2nd International Conference on Smart Systems and Inventive Technology, ICSSIT 2019, no. Icssit, pp. 196–201, 2019, doi: 10.1109/ICSSIT46314.2019.8987744.

Z. E. Fitri, L. N. Y. Syahputri, and A. M. N. Imron, “Classification of White Blood Cell Abnormalities for Early Detection of Myeloproliferative Neoplasms Syndrome Based on K-Nearest Neighborr,” Scientific Journal of Informatics, vol. 7, no. 1, pp. 136–142, 2020, doi: 10.15294/sji.v7i1.24372.

Z. E. Fitri, L. N. Sahenda, P. S. D. Puspitasari, P. Destarianto, D. L. Rukmi, and A. M. N. Imron, “The Classification of Acute Respiratory Infection ( ARI ) Bacteria Based on K-Nearest Neighbor,” Lontar Komputer : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi, vol. 12, no. 2, pp. 91–101, 2021.

A. M. Nanda Imron and Z. E. Fitri, “A Classification of Platelets in Peripheral Blood Smear Image as an Early Detection of Myeloproliferative Syndrome Using Gray Level Co-Occurence Matrix,” Journal of Physics: Conference Series, vol. 1201, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1201/1/012049.

Z. E. Fitri et al., “Penerapan Fitur Warna dan Tekstur untuk Identifikasi Kerusakan Mutu Biji Kopi Arabika (Coffea Arabica) di Kabupaten Bondowoso,” Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia, vol. 15, no. 2, 2021.

Z. E. Fitri, U. Nuhanatika, A. Madjid, and A. M. N. Imron, “Penentuan Tingkat Kematangan Cabe Rawit (Capsicum frutescens L.) Berdasarkan Gray Level Co-Occurrence Matrix,” Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan, vol. 7, no. 1, pp. 1–5, 2020, doi: 10.25047/jtit.v7i1.121.

Diterbitkan

11-11-2021

Cara Mengutip

Ariesdianto, R. H., Fitri, Z. E., Madjid, A., & Imron, A. M. N. (2021). Identifikasi Penyakit Daun Jeruk Siam Menggunakan K-Nearest Neighbor. Jurnal Ilmu Komputer Dan Informatika, 1(2), 133–140. https://doi.org/10.54082/jiki.14