Produksi tanaman melon pada tahun 2021 menurut data BPS mengalami penurunan sebesar 6,54% dari tahun sebelumnya. Salah satu penyebabnya adalah tanaman melon terjangkit penyakit yang menyebabkan buah melon tidak layak jual. Salah satu penyakit yang menyerang adalah embun bulu. Salah satu cara membedakan daun sehat dan daun terinfeksi penyakit embun bulu pada tanaman melon menggunakan image processing. Upaya mengidentifikasi ini menggunakan bantuan kamera HP untuk proses pengambilan data. Penelitian ini bertujuan untuk membedakan daun sehat dan daun terinfeksi pada tanaman melon menggunakan image processing menggunakan algoritma SVM dan random forest. Metode yang digunakan untuk mendeteksi penyakit tersebut berupa ekstraksi fitur HSV dan GLCM menggunakan algoritma SVM dan random forest. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode SVM dapat mencapai akurasi sebesar 79% dalam mendeteksi penyakit embun bulu. Dilakukan eksperimen proporsi data pada dua algoritma SVM dan random forest menghasilkan bahwa algoritma SVM dapat mendapatkan akurasi sebesar 79% dengan menggunakan proporsi data 70& data latih dan 30% data uji. Data tersebut diolah dan hasilnya ditampilkan dalam bentuk GUI (Graphical User Interface) berupa aplikasi mobile. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, metode SVM berhasil menghasilkan tingkat akurasi yang tinggi dalam mendeteksi penyakit embun bulu pada tanaman melon. Model SVM menunjukkan keefektifannya dalam melakukan klasifikasi dengan tingkat akurasi yang cukup tinggi, ditunjukkan oleh presisi dan recall yang tinggi untuk ketiga kelas (sehat, sakit, dan gejala).
Kata Kunci: Embun Bulu, Image Processing, Tanaman Melon