Skip to main navigation menu Skip to main content Skip to site footer

Articles

Vol. 9 No. 1 (2025): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi

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

DOI:
https://doi.org/10.2238/zk4as309
Submitted
July 3, 2025
Published
2025-07-03

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.

Similar Articles

31-39 of 39

You may also start an advanced similarity search for this article.