IDENTIFIKASI PENYAKIT TANAMAN BAWANG MERAH DENGAN METODE K-MEANS PADA PLATFORM ANDROID

Abstract

Bawang merah merupakan komoditas pertanian strategis di Indonesia, terutama di Kabupaten Brebes sebagai produsen utama. Namun, produktivitasnya sering menurun akibat serangan penyakit jamur, bakteri, virus, dan nematoda, seperti Alternaria porri, Fusarium oxysporum, dan Onion Yellow Dwarf Virus, yang menyebabkan kerugian ekonomi hingga 50%. Petani di Brebes masih mengandalkan identifikasi visual yang rentan kesalahan karena kemiripan gejala antarpenyakit. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem deteksi dini penyakit bawang merah berbasis Android dengan mengintegrasikan metode K-Means untuk segmentasi citra bawang merah dan Gabor Filter untuk ekstraksi fitur tekstur. Data citra daun bawang merah yang terinfeksi dikumpulkan dari Kecamatan Bulakamba, Kabupaten Brebes, lalu diproses melalui tahap preprocessing, segmentasi warna, ekstraksi tekstur, dan klasifikasi. Hasil uji akurasi sistem mencapai 80%, menunjukkan efektivitas metode ini dalam membedakan penyakit berdasarkan pola warna dan tekstur daun. Implementasi aplikasi mobile diharapkan dapat membantu petani melakukan diagnosa cepat dan mengambil tindakan mitigasi, sehingga mengurangi kehilangan hasil panen. Penelitian ini berkontribusi pada presisi pertanian dengan memanfaatkan teknologi image processing yang terjangkau dan adaptif terhadap kondisi lapangan.