Abstract:
Penelitian ini berfokus pada penerapan metode klasifikasi menggunakan citra digital dan
regresi linear berganda untuk mengidentifikasi jenis tanaman cabai berdasarkan fitur
tekstur dan bentuk yang diekstraksi dari citra daun. Dalam prosesnya, citra digital
tanaman cabai melalui tahapan pra-pemrosesan untuk meningkatkan kualitas gambar,
diikuti oleh ekstraksi fitur menggunakan metode seperti Gray-Level Co-occurrence
Matrix (GLCM). Penelitian ini menggunakan 100 dataset citra tanaman cabai yang
diperoleh dari situs BRIN, yang kemudian dibagi menjadi data latih dan data uji untuk
melatih model regresi linear berganda. Namun, hasil penelitian menunjukkan bahwa
model regresi linear berganda tidak mampu menangkap kompleksitas data dengan baik,
sebagaimana ditunjukkan oleh nilai R-squared negatif dan kesalahan prediksi yang besar.
Oleh karena itu, disarankan untuk menerapkan teknik pengurangan dimensi dan validasi
silang guna memperbaiki kinerja model dan meningkatkan akurasi dalam klasifikasi jenis
tanaman cabai di masa mendatang.
