Identifikasi Penyakit Daun Tomat Menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan Support Vector Machine (SVM)

Tumbuhan memiliki peranan penting dalam menjaga keseimbangan ekosistem karena sebagai sumber makanan suatu rantai makanan. Tomat (Lycopersicon esculentum) merupakan salah satu bahan yang kaya akan nutrisi, gizi dan juga dapat memberikan energi. banyak digunakan diberbagai negara termasuk Indonesia menjadi buruan untuk dikreasikan berbagai rempah masakan, sehingga tomat perekonomian disebabkan oleh banyaknya permintaan. Dalam pasokan terus tersedia perlu adanya proses budidaya, ini tumbuhan mudah diserang hama penyakit menyebabkan terjadinya bercak hawar pada daun tomat. Identifikasi citra terserang tersegmentasi hasil pengurangan channel warna [Green – Red] RGB. Ciri segmentasi diekstrak menggunakan GLCM dengan sudut 0o jarak ketetanggaan nilai antar pixel adalah 1 piksel citra. Berdasarkan diperoleh nila akurasi terbesar dari model SVM 65% kernel radial basis function, membedakan dua jenis Nilai ekstraksi ciri diambil persamaan Energy Entropy. masih ditingkatkan menambahkan penciri lain terdapat GLCM.