Efektivitas Pengolahan Citra dengan Metode K-Nearest Neighbor dan Gray Level Co-Occurrence Matrix untuk Monitoring Pembajakan Tanah dengan Bajak Piring

Salah satu teknologi monitoring yang banyak dikembangkan saat ini adalah teknik monitoring menggunakan drone. Pada penelitian ini dilakukan kajian untuk mengetahui efektivitas pengolahan citra hasil pembajakan tanah menggunakan bajak piring yang diambil menggunakan drone untuk monitoring hasil pembajakan menggunakan bajak piring. Metode pengolahan citra yang digunakan yaitu metode KNN (K-Nearest Neighbor) untuk menghitung luas area pembajakan berdasarkan klasifikasi rasio indeks warna RGB (Red, Green, Blue) dan metode GLCM (Gray Level Co-Occurance Matrix) untuk menganalisa tekstur citra guna menduga kedalaman pembajakan. Pada penelitian ini Metode KNN terbukti dapat megklasifikasikan area terbajak dan area tidak terbajak namun akurasinya masih rendah. Semakin besar area yang tidak dibajak di lahan menyebabkan akurasi klasifikasinya juga semakin rendah. Sedangkan pada analisa dengan algoritma GLCM, ciri energi dan ciri entropi merupakan ciri yang paling baik untuk menduga kedalaman pembajakan karena memiliki koefisien korelasi (r) terbaik dibandingkan ciri statistic GLCM lainnya.