Oleh: Umi Khultsum
NusamandiriNews–Pertanian menjadi tulang punggung dalam kehidupan masyarakat. Selain itu, bidang pertanian juga memiliki dampak yang besar bagi perekonomian bangsa. Tanaman tomat menjadi salah satu komoditi sayuran yang terkenal dan banyak masyarakat yang mengonsumsinya di berbagai negara.
Tanaman tomat, rentan terhadap serangan penyakit. Penyakit yang menyerang tanaman tomat dapat disebabkan oleh jamur atau cendawan, bakteri dan virus yang menyerang pada bagian daun. Penyakit ini dapat dikenali secara visual karena memiliki ciri tekstur dan warna yang unik.
Baca juga: Pemanfatan Teknologi Informasi Penting di Bidang Pertanian
Pengenalan yang dilakukan secara visual oleh petani memiliki kekurangan dan membutuhkan waktu yang lama dalam mengidentifikasi penentuan jenis penyakit ini. Selain itu, hasilnya tidak akurat karena terdapat kemiripan antara satu jenis penyakit dengan penyakit lainnya.
Ide revolusi pertanian 4.0, muncul sebagai dampak dari revolusi industri 4.0. Teknologi pada revolusi industri 4.0 mendukung konsep seperti pertanian vertikal dan sistem pangan, pertanian digital, bioekonomi, pertanian melingkar, dan aquaponik. Namun, permasalahan muncul ketika para petani belum siap menghadapi kemajuan teknologi yang semakin pesat.
Saat ini teknologi semakin berkembang, salah satunya dalam bidang pengolahan citra. Melalui pengenalan pola atau karakteristik dari citra daun yang terkena penyakit tersebut, diharapkan dapat menjadi langkah yang penting dalam mengidentifikasi penyakit secara benar dalam efisiensi manajemen penyakit, sehingga dapat dilakukan upaya pengendalian agar penyakit pada daun tomat, tidak berkembang atau menyebar.
Untuk itu, dosen Universitas Nusa Mandiri (UNM) melakukan pengkajian dan penelitian menggunakan algoritma klasifikasi dan berbagai ekstraksi fitur, untuk deteksi penyakit pada daun tomat.
Baca juga: Dosen Universitas Nusa Mandiri Berikan Solusi Strategi Marketing pada Bisnis Penjualan Produk
Dari penelitian yang dilakukan oleh dosen UNM tersebut, menggunakan Algoritma Random Forest dengan kombinasi 3 ekstraksi fitur yaitu fitur warna, fitur Hu-Moment, dan fitur haralick. Pengujian ini dilakukan pada citra penyakit daun tomat menggunakan 10 kelas penyakit. Metode Random Forest dan kombinasi fitur esktraksi berhasil menunjukkan peningkatan akurasi, dengan akurasi yang diperoleh sebesar 96%.
Tujuan dari penelitian ini, nantinya mampu menjadi solusi bagi petani, untuk mengetahui secara cepat, jenis penyakit pada daun tomat. Sehingga dapat segera dilakukan pengendalian dan pencegahan penyakit pada daun tomat, dan buah tomat yang dihasilkan dapat berkualitas baik. (UMF)