IDENTIFIKASI JENIS PENYAKIT PADA DAUN JAGUNG BERDASARKAN FITUR TEKSTUR GREY LEVEL CO-OCCURANCE MATRIX (GLCM) DAN FUZZY K-NEAREST NEIGHBORS

Jagung merupakan sumber utama karbohidrat dan protein setelah beras, sehingga permintaan jagung terus meningkat. Namun pada tahun 2013 terjadi penurunan produksi jagung di Indonesia yang disebabkan oleh gangguan mikroorganisme. Jenis penyakit yang disebabkan oleh mikroorganisme yaitu, bercak daun, hawar daun dan karat daun. Daun yang terinfeksi penyakit dapat dikenali secara kasat mata karena terjadi perubahan terhadap warna dan tekstur pada daun. Tetapi kemampuan manusia untuk mengenali kemiripan penyakit perlu diuji untuk memperoleh hasil yang lebih akurat. Pada penelitian ini, dibangun suatu sistem yang dapat menentukan penyakit daun jagung serta memberikan informasi penyebab dan solusi penanganan penyakit yang menyerang daun jagung melalui identifikasi citra digital menggunakan supervised classification. Citra digital yang akan diidentifikasi sebelumnya melewati proses transformasi warna RGB ke HSV, HSV ke Grayscale, dan ekstraksi fitur tekstur dengan GLCM. Hasil dari ekstraksi fitur akan diklasifikasikan dengan Fuzzy K-Nearest Neighbors untuk menentukan penyakit pada daun jagung. Pengujian dilakukan dengan 200 sampel citra daun jagung, 160 citra sebagai data latih dan 40 citra sebagai data uji. Data uji terdiri dari 10 citra daun sehat, 10 citra hawar daun, 10 citra bercak daun dan 10 citra karat daun. Berdasarkan hasil pengujian yang sesuai klasifikasi kelas aslinya yaitu 10 citra daun sehat, 9 citra hawar daun, 7 citra bercak daun dan 8 citra karat daun. Dari hasil pengujian tersebut diperoleh persentase rata-rata accuracy 93.125%.