Abstract

Tanaman kapas merupakan salah satu tanaman penting dalam industri tekstil dan pertanian, akan tetapi sering mengalami kendala terutama dalam masalah infeksi yang disebabkan oleh patogen seperti jamur dan bakteri. Deteksi dini dan akurat infeksi pada daun kapas menjadi kunci untuk mengambil langkah pencegahan dan pengendalian yang tepat guna sehingga dapat mengurangi dampak kerugian pada hasil panen dan kualitas serat kapas. Teknologi pengolahan citra telah menunjukkan potensi untuk digunakan dalam deteksi infeksi pada tanaman, khususnya dengan menggunakan metode ekstraksi fitur warna dan tekstur. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan kombinasi metode ekstraksi fitur warna untuk mengidentifikasi perubahan warna pada daun kapas yang terinfeksi dan fitur tekstur untuk mengenali pola atau struktur tekstur yang khas dari daun kapas yang terinfeksi serta metode pengklasifikasian Random Forest. Dataset yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari 4 jenis citra dengan jumlah citra sebanyak 1786 citra. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan kombinasi metode ekstraksi fitur warna dan tekstur meningkatkan akurasi deteksi infeksi pada daun kapas secara signifikan dibandingkan dengan penggunaan metode ekstraksi fitur tunggal. Model deteksi yang dihasilkan mampu mengenali infeksi pada daun kapas dengan tingkat akurasi yang tinggi dan meminimalkan kesalahan dalam pengklasifikasian. Nilai akurasi yang dihasilkan dari penelitian ini sebesar 0.982683