Nitrogen adalah salah satu unsur hara yang sangat dibutuhkan untuk
pertumbuhan vegetatif padi, tetapi pemberian pupuk yang berlebihan
dapat merusak tanaman. Pemberian pupuk nitrogen secara seimbang
pada tanaman padi merupakan solusi untuk dapat memperbaiki
pertumbuhan tanaman padi agar produktivitasnya menjadi lebih optimal.
Untuk mendapatkan takaran pupuk yang sesuai petani harus
menggunakan tabel BWD, namun BWD ini sulit didapatkan, harganya
terbilang mahal, dan untuk menggunakannya dengan cara
membandingkan warna setiap level BWD menggunakan visual mata, hal
ini dapat menyebabkan presepsi atau pendapat yang berbeda-beda
diantara setiap penggunaannya. Sistem klasifikasi dosis yang akan
dibangun merupakan sistem penentuan dosis kebutuhan pupuk nitrogen
berdasarkan tabel BWD, yang akan melewati tahap pre-processing,
tahap ekstraksi ciri dan tahap klasifikasi. Tahap pre-processing
merupakan tahap memperbaiki kualitas citra, Sedangkan tahap ekstraksi
ciri menggunakan metode histogram of s-RGB untuk mendapatkan nilai
Mean dan Modus. Sistem ini akan mendeteksi dan mengklasifikasi dosis
pupuk berdasarkan ciri-ciri fitur yang telah diekstrasi menjadi kelas 2-3,
3-4, dan 4-5 berdasarkan level BWD, dengan menggunakan proses
training dan testing neural network. Akurasi pelatihan yang dicapai
sistem ini adalah 96,1% dan akurasi pengujian adalah 95,5%. Sehingga
dapat disimpulkan bahwa klasifikasi menggunakan k-NN dapat
menentukan dosis yang diperlukan tanaman padi dengan baik.
Kata kunci: Nitrogen (N), BWD, histogram of s-RGB, k-NN