KLASIFIKASI JENIS PENYAKIT DAUN KENTANG MENGGUNAKAN METODE SVM DENGAN EKSTRAKSI FITUR LBP

Shintya Dewi, Tiara (2021) KLASIFIKASI JENIS PENYAKIT DAUN KENTANG MENGGUNAKAN METODE SVM DENGAN EKSTRAKSI FITUR LBP. Diploma thesis, STMIK Global Informatika Mdp.

Text Tiara Shintya Dewi 1620250055_watermark.pdf Download (1MB)

Abstract

Kentang merupakan pengganti makanan pokok. Sebagai bahan makanan kandungan nutrisi umbi kentang dinilai sangat baik, yaitu banyak mengandung karbonhidrat, protein, asam amino esensial dan vitamin B. Salah satu penyakit utama yang menyerang daun kentang adalah busuk disebabkan oleh hawar daun. Maka dari itu dibutuhkan pencegahan untuk mengurangi kerugian besar para petani. Pada penelitian ini dilakukan tiga jenis penyakit daun kentang yaitu Late Blight, Early Blight, Healthy (Sehat), data yang digunakan pada setiap jenis penyakit yaitu 1854 data training dan 456 data testing, menggunakan metode ekstraksi fitur Local Binary Pattren dan Support Vector Machine sebagai metode klasifikasi. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan menggunakan tiga kernel yaitu kernel Gaussian, Linear, Polynomial, nilai tertinggi diperoleh menggunakan Kernel Linear mendapatkan hasil akurasi sebesar 84,15% sedangkan kernel Polynomial sebesar 83,50% dan kernel gausian dengan hasil 60,13%.

Actions (login required)

View Item