Identifikasi Penyakit Tanaman Gambas Berdasarkan Extrasi Ciri Pada Daun Gambas
PDF

Keywords

GLCM
identifikasi
penyakit

How to Cite

Anasrudin, R. S. ., Niswatin, R. K. ., & Farida, I. N. . (2020). Identifikasi Penyakit Tanaman Gambas Berdasarkan Extrasi Ciri Pada Daun Gambas. Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 4(2), 55–60. https://doi.org/10.29407/inotek.v4i2.120

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. Oleh sebab itu identifikasi penyakit tanaman gambas berdasarkan extrasi ciri pada daun gambas sangat dibutuhkan untuk mepercepat dan menganalisa penyakit yang ada pada tanaman gambas, sehingga dapat lebih cepat untuk penanganinya. Sistem di buat untuk memudahkan petani untuk mengetahui jenis penyakit yang ada pada tanaman gambas sehingga petani dapat lebih cepat menangani penyakit yang ada. Dengan menggunakan  metode Gray Level Co-occurrence Matrices (GLCM). Untuk pengujian dari 20 gambar jenis penyakit menghasilkan akurasi sebesar 85%.

https://doi.org/10.29407/inotek.v4i2.120
PDF

References

Dewi, C., & Anjarwati, E. F. 2017. Implementasi Citra Digital Untuk Identifikasi Penyakit Pada Daun Padi Menggunakan Anfis. Prosiding Seminar Nasional Penelitian & Pengabdian Pada Masyarakat, 115–117.

Hidayatullah, A., 2013, Identifikasi Tingkat Kematangan Buah Tomat (Lycopersicon esculentum Mill) Menggunakan Metode pengolahan citra digital dan jaringan saraf tiruan, Skripsi, Yogyakarta: UGM.

Ashar BL. 2009. Sistem Pakar Diagnosa Hama Dan Penyakit Tanaman Cabai Besar Merah (Capsicum Annum L). Bogor: Institut Pertanian Bogor.

Tahir NMD, Hussain A, Samad SA, Husain H. 2007. PCA-Based Human Posture Classification. J Teknologi. 46 (D): 35-44.

Gonzalez, R.C., Wood, R.E., 2004, Digital Image Processing Second Edition, Prentice Hall, New Jersey.

Kadir, A. & Susanto, A., 2013, Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra, Andi Offset, Yogyakarta

Kusanti, J., & Noor, A,H,. 2018. Klasifikasi Penyakit Daun Padi Berdasarkan Hasil Ekstraksi Fitur GLCM Interval 4 Sudut. Jurnal Pengembangan IT

Creative Commons License

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

Copyright (c) 2020 PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI

Downloads

Download data is not yet available.