DETEKSI PENYAKIT TANAMAN RAMBUTAN BERDASARKAN CITRA DAUN MENGGUNAKAN FUZZY K-NEAREST NEIGHBOUR

Abstract

Buah rambutan merupakan salah satu tanaman buah lokal Kabupaten Merauke. Tanaman buah ini dihasilkan di beberapa daerah antara lain daerah Muting, Ulilin, dan Bupul. Hasil produksi tanaman buah rambutan ini diekspor ke beberapa daerah di sekitar kota Merauke seperti Kabupaten Boven Digoel, Kabupaten Mappi, Kabupaten Asmat. Peningkatan jumlah produksi buah rambutan dapat dilakukan dengan cara menjaga agar pohon rambutan tidak terinfeksi hama atau penyakit. Yang mana sejak dini petani harus selalu waspada untuk mengenali hama dan jenis penyakit pada rambutan. Hal ini perlu dilakukan agar tidak terjadi ledakan hama, atau penyakit pada tanaman yang berujung pada berkurangnya jumlah produksi buah. Selama ini petani mengenali jenis penyakit pada tanaman rambutan secara visual atau langsung yaitu dengan mengamati perubahan yang terjadi pada tanaman. Ini membutuhkan waktu dan tenaga tidak sedikit untuk dapat secara intens mengamati perubahan pada tanaman rambutan. Sehingga perlu penelitian untuk membangun aplikasi yang dapat mendeteksi penyakit pada tanaman rambutan. Aplikasi ini mengklasifikasi daun rambutan ke dalam 4 kelas yaitu, kelas daun sehat, kelas penyakit embun jelaga, kelas hama kutu putih, dan kelas hama ulat. Daun rambutan yang diinput akan diproses melalui beberapa tahapan yaitu, pre processing, tahap segmentasi, tahap ekstraksi fitur, dan terakhir tahap klasifikasi penyakit menggunakan metode fuzzy knearest neighbour. Hasilnya aplikasi yang dibangun dapat mengklasifikasikan penyakit pada rambutan dengan tingkat akurasi sebesar 67%.