Klasifikasi Penyakit Bawang Merah Menggunakan Naive Bayes dan CNN dengan Fitur GLCM

Abstract

Tanaman bawang merah merupakan salah satu tanaman penting dalam industri pertanian. Penyakit pada tanaman bawang merah dapat mengakibatkan kerugian yang signifikan bagi petani dan produsen. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan penyakit bawang merah pada daun bawang merah yang disebabkan oleh bercak ungu dan moler. Pengumpulan data citra bawang merah dilakukan secara langsung yang dilanjutkan dengan tahap pre-processing sebelum pengklasifikasian penyakit pada tanaman bawang merah. Algoritma Naive Bayes dan CNN dengan ekstraksi fitur GLCM digunakan dalam penelitian ini untuk melakukan perbandingan klasifikasi antara dua metode tersebut dalam mengklasifikasikan penyakit tanaman bawang merah yaitu bercak ungu dan moler. Hasil  pengujian dengan menggunakan citra sebanyak 160 penyakit moler dan 160 penyakit bercak ungu menunjukkan bahwa kedua algoritma klasifikasi Naive Bayes dan CNN dengan ekstraksi fitur GLCM mampu mengklasifikasikan penyakit moler dan penyakit bercak ungu pada daun bawang merah dengan akurasi yang baik sebesar 100%.  

Onion plants are one of the important crops in the agricultural industry. Diseases in onion plants can result in significant losses for farmers and producers. This research aims to classify onion diseases on onion leaves caused by priole blotch and molāris. The of onion image data colaction was performed directly, followed by a pre-processing stage before classifying diseases in onion plants. The Naive Bayes algorithm and CNN with GLCM feature extraction are used in this study to compare the classification between the two methods in classifying onion diseases. The test results using a total of 160 priole blotch and 160 molāris diseases show that both the Naive Bayes and CNN classification algorithms with GLCM feature extraction are capable of classifying priole blotch and molāris diseases on onion leaves with a perfect accuracy of 100%.