IDENTIFIKASI PENYAKIT TANAMAN GAMBAS BERDASARKAN SEGMENTASI CITRA PADA DAUN GAMBAS

Sulton anasrudin, Rohman and KUMALASARI NISWATIN, RATIH and NUR FARIDA, INTAN (2020) IDENTIFIKASI PENYAKIT TANAMAN GAMBAS BERDASARKAN SEGMENTASI CITRA PADA DAUN GAMBAS. Undergraduate thesis, Universitas Nusantara PGRI Kediri.

[img] Text (Full text)
RAMA_55201_16103020041.pdf - Accepted Version
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Public Domain Dedication.

Download (634kB) | Request a copy
[img] Text (Similarity)
RAMA_55201_16103020041_SIMILARITY.pdf - Accepted Version
Available under License Creative Commons Public Domain Dedication.

Download (379kB)
[img] Text (References)
RAMA_55201_16103020041_0719068702_0704108701_06_ref.pdf - Bibliography
Available under License Creative Commons Public Domain Dedication.

Download (288kB)

Abstract

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.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: glcm, daun gambas dan penyakit.
Subjects: 410 Engineering science > 457 Computer engineering
Divisions: Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > S1-Teknik Informatika
Depositing User: Mr Rohman Sulton Anasrudin
Date Deposited: 27 Aug 2020 05:38
Last Modified: 27 Aug 2020 05:38
URI: http://repository.unpkediri.ac.id/id/eprint/1611

Actions (login required)

View Item View Item