DETEKSI PENYAKIT DAUN TANAMAN TOMAT DENGAN MENGGUNAKAN GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX, COLOR MOMENTS DAN NAIVE BAYESIAN

Negara Indonesia adalah negara agraris. Hal ini menyebabkan pentingnya keberhasilan panen para petani Indonesia untuk memenuhi kebutuhan rakyat Indonesia tersebut. Penyakit daun tanaman tomat adalah masalah serius yang harus diatasi oleh para petani tomat untuk meningkatkan kualitas hasil panen mereka. Dalam menangani penyakit pada daun tanaman tomat, petani harus mampu mengidentifikasi penyakit yang sedang menjangkit daun tanaman tomat tersebut. Dengan menggunakan pengolahan citra digital untuk membantu petani dalam mengidentifikasi penyakit pada daun tanaman tomat. Metode yang digunakan untuk ekstraksi fitur tekstur Gray Level Co-occurrence Matrix, ekstraksi fitur warna Color Moments dan klasifikasi Naive Bayesian. Dari data testing sebanyak 140 citra daun tanaman tomat, menunjukkan bahwa penggunaan 2 ekstraksi fitur yaitu GLCM dan CM mampu memberikan accuracy sebesar 93,75%. Accuracy tersebut merupakan hasil yang lebih tinggi daripada penggunaan metode GLCM dengan angka accuracy sebesar 91,51% atau metode CM dengan angka accuracy sebesar 90,45%.