(untitled) (Jurnal Ampere, 2025)
Daun sirih (Piper betle L.) merupakan tanaman merambat yang tumbuh subur di wilayah tropis, termasuk Asia hingga Afrika Timur. Secara empiris, daun sirih memiliki berbagai khasiat dalam pengobatan tradisional karena mengandung senyawa kimia yang bermanfaat bagi kesehatan. Namun, produksi daun sirih rentan terhadap serangan hama dan penyakit tanaman, yang menyebabkan penurunan kualitas dan kuantitas hasil panen. Berdasarkan permasalahan tersebut, penelitian ini mengembangkan sistem klasifikasi penyakit pada daun sirih dengan menerapkan ekstraksi fitur Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan metode klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN). Penelitian ini menggunakan dataset sebanyak 150 citra, yang terdiri dari 120 citra sebagai data latih dan 30 citra sebagai data uji, dengan tiga kategori utama, yaitu daun sirih sehat, daun sirih dengan penyakit bercak daun, dan daun sirih yang mengalami kerusakan akibat bekicot. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa metode KNN dengan nilai K = 3 dan K = 5 memberikan akurasi tertinggi sebesar 90%, dengan 27 citra diklasifikasikan dengan benar dan 3 citra mengalami kesalahan klasifikasi dari 30 citra yang diuji. Hasil ini membuktikan bahwa kombinasi metode KNN dan ekstraksi fitur GLCM efektif dalam mengklasifikasikan penyakit pada daun sirih, sehingga dapat digunakan sebagai sistem pendukung dalam meningkatkan produktivitas pertanian.