Perangkat Lunak Mobile Untuk Mendeteksi Daun Pada Tanaman Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN)

Abstract

Penelitian yang berkaitan dengan deteksi dan identifikasi dalam bidang machine learning menjadi sebuah tren saat ini. Machine learning menjadi metode baik dalam menciptakan sistem deteksi yang terotomatisasi, khususnya dalam bidang deteksi jenis maupun bentuk dari tanaman. Dengan adanya sistem deteksi yang otomatis memungkinkan setiap benda dapat dengan mudah diketahui atau di identifikasi secara cepat. Di Indonesia, jenis tanaman tumbuh subur dan terdapat ratusan bahkan ribuan jenis. Untuk membedakan jenis tanaman tidak semua orang memiliki kemampuan ini. Untuk itu, dibutuhkan sebuah alat bantu dalam proses deteksi dan identifikasi tanaman ini. Penelitian ini fokus pada bagaimana membangun perangkat lunak berbasis mobile yang dapat dengan mudah digunakan dalam percepatan identifikasi jenis daun pada tanaman. Dataset yang digunakan sebanyak 15 jenis daun tanaman dengan jumlah sampel dari setiap daun sebanyak 30 jenis. Algoritma yang digunakan dalam proses klasifikasi menggunakan K-NN. Hasil pengujian menggunakan platform pada Android Mobile menunjukkan proses deteksi berjalan sesuai harapan. Akan tetapi, perlu peningkatan performa dengan penambahan jumlah dataset jenis daun tanaman untuk cakupan yang lebih luas.