Pemanfaatan Komputer Vision dan Fuzzy Logic untuk Penilaian Mutu Tanaman Aglaonema

Authors

  • Eka Andy Yulianta Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Risky Aswi Ramadhani Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Julian Sahertian Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.29407/pghdtg90

Abstract

Penilaian mutu tanaman aglaonema umumnya masih dilakukan secara manual melalui pengamatan visual sehingga bersifat subjektif dan berpotensi menghasilkan perbedaan penilaian. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem klasifikasi mutu tanaman aglaonema menggunakan komputer vision dan logika fuzzy Mamdani untuk menghasilkan penilaian yang lebih objektif dan konsisten. Dataset yang digunakan terdiri dari 250 citra tanaman aglaonema yang diberi label ke dalam kategori mutu bawah, mutu tengah, dan mutu atas. Tahapan penelitian meliputi preprocessing citra menggunakan grayscale dan deteksi tepi Canny, ekstraksi fitur berupa mean grayscale dan edge density, pembentukan fungsi keanggotaan, inferensi fuzzy Mamdani, serta defuzzifikasi untuk memperoleh hasil klasifikasi. Sistem berhasil menghasilkan output berupa kategori mutu tanaman berdasarkan karakteristik visual daun. Hasil evaluasi menggunakan confusion matrix menunjukkan tingkat akurasi sebesar 70,8%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi pengolahan citra digital dan fuzzy Mamdani dapat digunakan untuk membantu proses penilaian mutu tanaman aglaonema secara otomatis, objektif, dan efisien.

Keywords:

Kata Kunci— Aglaonema, Deteksi tepi, Grayscale, Logika fuzzy, Pengolahan citra digital

##plugins.themes.default.displayStats.downloads##

##plugins.themes.default.displayStats.noStats##

References

[1] R. Maulidda, R. Atika, N. Alfarizal, and A. K. Dwita, "Sistem Kontrol Monitoring Penyiram Tanaman Aglaonema Menggunakan Sensor Capacitive Soil Moisture dan DS-18B20 Berbasis Internet of Things (IoT)," Jurnal Ampere, vol. 10, no. 1, pp. 44-54, 2025.

[2] A. C. Wijaya, D. Widyastuti, D. Suprayitno, N. Hariyani, and S. Sulastri, "Pengembangan Sistem Kontrol Lingkungan Mikro Tanaman Aglaonema Berbasis Internet of Things," JURNAL GREEN HOUSE, vol. 4, no. 2, pp. 29-44, 2026.

[3] F. Marpaung, F. Aulia, and R. C. Nabila, "Computer Vision Dan Pengolahan Citra Digital," PUSTAKA AKSARA, 2022.

[4] P. Pete, "Analisis Metode Deteksi Tepi Canny untuk Identifikasi Dini Penyakit pada Daun Jagung di Perkebunan Jagung Waigete, Kabupaten Sikka, Nusa Tenggara Timur," Increate-Inovasi dan Kreasi Teknologi, vol. 11, no. 2, 2025.

[5] B. T. Putra, A. Sonita, A. K. Hidayah, and M. Imanullah, "KLASIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN CABAI BERDASARKAN WARNA RGB MENGGUNAKAN METODE FUZZY LOGIC," JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 9, no. 3, pp. 4938-4943, 2025.

[6] R. Rudiansyah, A. A. Sunarto, and D. Indrayana, "IMPLEMENTASI ALGORITMA YOLO UNTUK IDENTIFIKASI JENIS TANAMAN AGLAONEMA," Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, vol. 12, no. 3S1, 2024.

[7] S. Muhammad and A. T. Wibowo, "Klasifikasi Tanaman Aglonema Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (cnn)," eProceedings of Engineering, vol. 8, no. 5, 2021.

[8] T. Hidayat, "Identifikasi morfologi citra daging menggunakan teknik pengolahan citra digital," JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 9, no. 1, pp. 1580-1586, 2025.

[9] N. F. Hasan, C. N. Dengen, and D. Ariyus, "Analisis Histogram Steganografi Least Significant Bit Pada Citra Grayscale," Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, vol. 11, no. 1, pp. 20-29, 2020.

[10] C. L. HANI, "KLASIFIKASI CITRA DAUN TUMBUHAN OBAT MENGGUNAKAN DETEKSI TEPI CANNY DAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (KNN)," 2023.

[11] G. F. Tauhid et al., "Fuzzy Logic dalam Keputusan Jumlah Produksi Berbasis Website Dengan Metode Mamdani," Jurnal Inovasi Komputer (INOKOM), vol. 1, no. 2, pp. 56-65, 2025.

[12] R. Destian, F. F. A. Sinaga, A. Aulya, and S. R. Andani, "Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Karyawan Terbaik Pada Kantor Badan Pusat Statistik Dengan Menggunakan Metode Mamdani," (JRSIKOM) Jurnal Riset Sistem Informasi dan Aplikasi Komputer, vol. 1, no. 3, pp. 14-19, 2025.

[13] A. T. Nugroho, Y. Nursulistyono, B. E. Cahyono, and A. Subekti, "Texture Features of Aglaonema Leaves with Local Binary Pattern Code," Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi, vol. 13, no. 4, pp. 1532-1546, 2024.

Downloads

Published

2026-07-20

Issue

Vol. 10 No. 1 (2026): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2026

Section

Articles

License

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Authors who publish with this journal agree to the following terms:

  1. Copyright on any article is retained by the author(s).
  2. The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
  3. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
  4. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
  5. The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License

How to Cite

Pemanfaatan Komputer Vision dan Fuzzy Logic untuk Penilaian Mutu Tanaman Aglaonema. (2026). Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 10(1), 928-937. https://doi.org/10.29407/pghdtg90