IDENTIFIKASI PENYAKIT ANTRAKNOSA PADA BUAH MANGGA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE

Skripsi
NIM: 1197050101
Year: 2025

Description

Mangga merupakan salah satu buah yang banyak dikonsumsi oleh masyarakat Indonesia. Salah satu masalah yang dapat merusak kualitas mangga adalah penyakit antraknosa. Penyakit yang disebabkan oleh jamur Colletotrichum gloeosporiodes ini memiliki ciri bintik-bintik hitam pada buah, sehingga menyebabkan buah tidak layak untuk dijual. Namun karena identifikasi penyakit ini biasa dilakukan langsung oleh petani yang kurang berpengetahuan, hal ini rentan akan kesalahan. Oleh karena itu dibuat model dengan algoritma SVM untuk mendeteksi penyakit antraknosa pada buah mangga. Parameter yang digunakan pada penelitian ini adalah kernel RBF (radial basis function), C, dan gamma. Untuk menentukan parameter terbaik, digunakan GridSearchCV sehingga dapat ditemukan hyperparameter optimal. Penelitian ini mengikuti alur dari CRISP-DM yang banyak digunakan dalam pengembangan model deteksi gambar. Penelitian ini menggunakan dataset “MangoFruitDDS” dari Kaggle. Pada penelitian, digunakan 3 kelas yaitu kelas Antraknosa, Berpenyakit tapi bukan Antraknosa dan sehat, dengan jumlah masing-masing kelas 200 gambar. Karena gambar dari dataset kurang dari 200 pada kelas Antraknosa dan Sehat maka dilakukan augmentasi gambar agar mencapai angka tersebut. Preprocessing gambar meliputi mengubah ukuran gambar menjadi 224x224 dan mengubah data gambar menjadi data angka dengan proses flatten. Hasil penelitian menunjukkan nilai akurasi model sebesar 84,44%.