KLASIFIKASI PENYAKIT DAUN MANGGA MENGGUNAKAN METODE LOCAL BINARY PATTERN DAN RANDOM FOREST BERBASIS GOOGLE COLAB

Abstract

Penyakit pada daun mangga dapat menurunkan kualitas dan kuantitas produksi buah. Oleh karena itu, identifikasi penyakit daun secara cepat dan akurat menjadi kebutuhan penting dalam praktik budidaya tanaman mangga. Penelitian ini mengembangkan sistem klasifikasi otomatis penyakit daun mangga menggunakan metode Local Binary Pattern (LBP) untuk ekstraksi fitur dan algoritma Random Forest sebagai klasifikator. Dataset berisi 50 citra daun mangga dari lima kelas penyakit: Bacterial Canker, Gall Midge, Healthy, Powdery Mildew, dan Sooty Mould. Proses dilakukan secara menyeluruh di platform Google Colab. Hasil evaluasi menggunakan classification report dan confusion matrix menunjukkan akurasi mencapai 100%. Sistem ini memiliki potensi besar untuk diterapkan sebagai alat bantu diagnosis penyakit daun secara praktis dan efisien.