Peningkatan Random Forest dengan menerapkan GLCM (Gray Level Co-Occurence Matrix) pada Klasifikasi Leaf Blast Tumbuhan Padi

ABSTRAKPenyakit leaf blast disebabkan oleh jamur yang bernama Pyricularia Grisea dapat menginfeksi daun padi dan menyebabkan gejala penyakit seperti bercak berbentuk belah ketupat berwarna coklat mengakibatkan kematian pada tanaman. Tingkat penyebaran sudah meluas hingga di Indonesia yakni sentra-sentra produksi padi. Penelitian dilakukan untuk mengidentifikasi Daun Padi dengan ekstraksi ciri GLCM klasifikasinya menerapkan metode Random Forest. Jumlah data uji sebanyak 200 terdiri dari 100 sehat berpenyakit blast. menguji keberhasilan identifikasi tidak Pengujian berbagai skema yaitu 40 uji, 80 120 160 uji. menghasilkan nilai akurasi optimal sebesar 65%, recall precision 64% F-measure 65% rata – pengujian waktu klasifikasi Forest 0.3522s.Kata kunci: Leaf blast, Forest, Padi, ABSTRACTLeaf is a disease caused by fungus called which can infect rice leaves and cause symptoms such as brown rhombus-shaped spots that plant death. The level of spread has to Indonesia, namely in production centers. research was conducted identify Rice with feature extraction classification applying the method. number test consisting healthy disease. study tested success identification not tests were carried out various schemes, data, data. resulted accuracy value on an average testing time 0.3522sKeywords: Gray-level Cooncurrence Matrix,