PENGENALAN POLA CITRA DENGAN EKSTRAKSI GLCM DAN KLASIFIKASI K-MEANS UNTUK MENDETEzKSI PENYAKIT PADA DAUN CENGKEH

Para petani/pengurus tanaman cengkeh yang melakukan diagnosa terhadap
gejala-gejala yang muncul pada tanaman mereka hanya dengan bermodalkan
pengalaman atau bahkan mereka harus mencari informasi dari para
petani/pengurus tanaman cengkeh lainya yang lebih berpengalaman atau bahkan
menghubungi pakar yang ahli. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang
dan membangun pengenalan pola citra dengan ekstraksi GLCM dan klasifikasi K-
Means untuk mendeteksi penyakit pada daun cengkeh dan mengimplementasikan
pengenalan pola citra dengan metode GLCM dalam mendapatkan nilai ekstraksi
sebuah gambar dan mengklasifikasikan penyakit atau hama tanaman cengkeh
dengan metode K-Means.
Penelitian ini mengunakan dua metode dalam mempermudah para
petani/pengurus cengkeh dalam mendiagnosa penyakit tanamanya yang pertama
olah citra Gray Level Co-Occurrence Matrix dan klasifikasi penyakit dengan
algoritma K-Means. Pengembangan sistem yang digunakan yaitu UML (Unified
Modeling Language). Sedangkan pembuatan perangkat lunak dalam skripsi ini,
pembuatan system ini menggunakan perangkat lunak PHP, HTML, CSS, Java
script dan untuk database menggunakan MySql.
Hasil dari penelitian ini berupa sistem informasi yang memberikan hasil
berupa klasifikasi jenis penyakit dengan menggunakan algoritma k-means
berdasarkan hasil olah citra Gray Level Co-Occurrence Matrix sebagai ekstraksi
citra gambar dari gambar daun tanaman cengkeh yang terdampak penyakit dan
juga sistem ini dapat digunakan untuk membantu para petani/pengurus tanaman
cengkeh dalam mendiagnosa penyakit apa yang menjangit tanamanya hanya
dengan mengunggah foto dari daun tanaman cengkeh yang terdampak.