IMPLEMENTASI METODE K-MEANS CLUSTERING DETEKSI PENYAKIT TANAMAN SELADA MELALUI SEGMENTASI CITRA DIGITAL

Kiki, Oktaviana Tivani (2026) IMPLEMENTASI METODE K-MEANS CLUSTERING DETEKSI PENYAKIT TANAMAN SELADA MELALUI SEGMENTASI CITRA DIGITAL. Undergraduate thesis, Universitas Nusantara PGRI Kediri.

	Text (Full text) RAMA_55201_2113020106.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (9MB) | Request a copy
	Text (Similarity) RAMA_55201_2113020106_SIMILARITY.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (964kB)
	Text (Cover sd BAB 1 + References) RAMA_55201_2113020106_0729098903_0704108701_01_front_ref.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (2MB)
	Text (BAB 2) RAMA_55201_2113020106_0729098903_0704108701_02.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (587kB) | Request a copy
	Text (BAB 3) RAMA_55201_2113020106_0729098903_0704108701_03.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (911kB) | Request a copy
	Text (BAB 4) RAMA_55201_2113020106_0729098903_0704108701_04.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (3MB) | Request a copy
	Text (BAB 5) RAMA_55201_2113020106_0729098903_0704108701_05.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (109kB) | Request a copy
	Text (References) RAMA_55201_2113020106_0729098903_0704108701_06_ref.pdf - Bibliography Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (109kB)
	Text (Lampiran) RAMA_55201_2113020106_0729098903_0704108701_07_lamp.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode K-Means Clustering dalam mendeteksi penyakit pada tanaman selada melalui segmentasi citra digital. Permasalahan utama yang melatarbelakangi penelitian ini adalah keterlambatan deteksi penyakit tanaman selada yang masih dilakukan secara manual, sehingga berpotensi menurunkan kualitas dan kuantitas hasil panen. Metode K-Means Clustering digunakan untuk mengelompokkan piksel citra daun selada berdasarkan kemiripan warna RGB guna memisahkan area daun sehat dan area yang terindikasi penyakit. Sistem dikembangkan berbasis web menggunakan Streamlit, dengan tahapan preprocessing meliputi konversi warna RGB, resize citra menjadi 128×128 piksel, dan normalisasi nilai piksel. Hasil segmentasi selanjutnya diklasifikasikan menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) MobileNetV2 untuk mengidentifikasi empat kondisi daun selada, yaitu Healthy, Downy Mildew, Lettuce Bacterial, dan Tip Burn. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu melakukan segmentasi citra dengan baik serta memberikan hasil deteksi penyakit disertai nilai probabilitas yang informatif. Implementasi metode K-Means Clustering ini dapat membantu proses deteksi penyakit tanaman selada secara lebih cepat, objektif, dan efisien serta mendukung pemanfaatan teknologi pengolahan citra digital di bidang pertanian menunjukkan bahwa sistem berfungsi sesuai dengan yang diharapkan.

Actions (login required)

View Item