IDENTIFIKASI PENYAKIT TANAMAN GAMBAS BERDASARKAN SEGMENTASI CITRA PADA DAUN GAMBAS
Main Authors: | Sulton anasrudin, Rohman, KUMALASARI NISWATIN, RATIH, NUR FARIDA, INTAN |
---|---|
Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
Bahasa: | ind |
Terbitan: |
, 2020
|
Subjects: | |
Online Access: |
http://repository.unpkediri.ac.id/1611/1/RAMA_55201_16103020041.pdf http://repository.unpkediri.ac.id/1611/2/RAMA_55201_16103020041_SIMILARITY.pdf http://repository.unpkediri.ac.id/1611/6/RAMA_55201_16103020041_0719068702_0704108701_06_ref.pdf http://repository.unpkediri.ac.id/1611/ |
Daftar Isi:
- Pada penelitian ini dikembangkan sistem yang dapat melakukan diagnose penyakit pada tumbuhan gambas. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka penelitian ini penting dilakukan untuk memudahkan petani mengetahui lebih cepat mendeteksi penyakit-penyakit yang ada pada daun gambas secara lebih efisien menggunakan metode Gray Level Co-occurrence Matrices (GLCM). Metode yang digunakan yaitu dengan menerapkan stadi pustaka mengenai metode pendeteksian ciri penyakit pada daun gambas. Pengembangan program dengan menggunakan system engineering dan analysis (mengumpulkan dan menentukan semua kebutuhan eleman sistem), software requirement analysis (melakukan analisis terhadap permasalahan yang sedang dialami dan menetapkan kebutuhan software seperti Matlab, desaign (proses menterjemahkan kebutuhan sistem kedalam sebuah gambaran program yang akan menjadi dokumen dari program tersebut), coding (pengkodean merupakan proses penerjemahan desaign kedalam bentuk yang dapat dieksekusi), testing (peoses pengujian untuk memastikan apakah semua fungsi-fungsi program berjalan dengan baik. Pertama dilakukan pengambilan data citra daun gambas 400 data. Dan setelah itu citra dirubah dalam bentuk 240 x320 piksel. Kemudian dilakukan pre-processing pada citra. Lalu dilakukan pembentukan matriks GLCM pada arah 0°, 45°, 90° dan 135° dan ekstraksi ciri GLCM yaitu contrast, homogeneity, energy dan entropy. Metode MPL digunakan untuk identifikasi citra daun gambas berdasarkan ciri yang telah di ekstraksi, sehingga dapat kesimpulan masuk pada katagori mana citra tersebut.