Klasifikasi Penyakit Daun Padi Menggunakan Metode GLSM dan HOG Dengan Algoritma Random Forest

Tanaman padi sebagai komoditas pangan utama di Indonesia rentan terhadap berbagai penyakit daun yang dapat menurunkan hasil panen. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan penyakit daun padi menggunakan kombinasi metode ekstraksi fitur GLCM, HOG, dan histogram warna yang merepresentasikan tekstur, bentuk, serta warna daun. Dataset yang digunakan terdiri dari 720 gambar hasil augmentasi, yang diekstrak menjadi vektor fitur berdimensi 21.720. Algoritma Random Forest digunakan sebagai model klasifikasi, dengan penyetelan parameter menggunakan GridSearchCV untuk mendapatkan performa terbaik. Hasil pengujian pada 144 gambar uji menunjukkan akurasi sebesar 90,28%, dengan evaluasi melalui confusion matrix dan laporan klasifikasi yang menunjukkan kemampuan model dalam mengenali tiga jenis penyakit daun padi.

Kata Kunci: Klasifikasi Penyakit Daun, GLCM, HOG, Histogram Warna, Random Forest, Pengolahan Citra Digital, GridSearchCV