Segmentasi citra penyakit tanaman asparagus menggunakan metode ruang warna Lab

Almiladi, Arif Hilmi (2021) Segmentasi citra penyakit tanaman asparagus menggunakan metode ruang warna Lab. Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

Preview	Text (COVER) 1_cover.pdf Download (195kB) | Preview
Preview	Text (ABSTRAK) 2_abstrak.pdf Download (369kB) | Preview
Preview	Text (DAFTAR ISI) 3_daftarisi.pdf Download (482kB) | Preview
Preview	Text (BAB I) 4_bab1.pdf Download (654kB) | Preview
	Text (BAB II) 5_bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (871kB) | Request a copy
	Text (BAB III) 6_bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (531kB) | Request a copy
	Text (BAB IV) 7_bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB V) 8_bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) | Request a copy
	Text (BAB VI) 9_bab6.pdf Restricted to Registered users only Download (286kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 10_daftarpustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (311kB) | Request a copy

Abstract

Tanaman asparagus yang ditanam dan dibudidayakan di Indonesia umumnya merupakan kultivar tanaman introduksi dari daerah subtropis yang memiliki kondisi lingkungan berbeda dengan Indonesia. Dengan iklim tropisnya Indonesia yang memiliki tingkat curah hujan, suhu, dan kelembaban yang tinggi, penanaman asparagus ini memicu beberapa penyakit yang merupakan masalah utama pada tanaman asparagus yang ditanam di Indonesia sehingga pertumbuhan dan hasil produksinya kurang optimal. Proses identifikasi serangan penyakit pada tanaman asparagus selama ini masih menggunakan cara konvensional. Sehingga pada penelitian ini, dilakukan teknik segmentasi berbasis pengolahan citra digital pada penyakit tanaman asparagus. Proses segmentasi dilakukan dengan beberapa tahap, yakni akuisisi citra, preprocessing, serta segmentasi dimana citra asli dengan ruang warna RGB ditransformasi menjadi citra dengan ruang warna Lab lalu citra yang sudah dikonversi diklasifikasi ulang dengan menggunakan algoritma K-means kluster untuk mendapatkan objek citra penyakitnya secara terpisah. Berdasarkan metode yang diusulkan didapatkan tingkat akurasi algoritma yang diusulkan sebesar 73,3% yang dapat mensegmentasi objek citra berpenyakit dengan baik.

Actions (login required)

View Item