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.

[img]
Preview
Text (COVER)
1_cover.pdf

Download (195kB) | Preview
[img]
Preview
Text (ABSTRAK)
2_abstrak.pdf

Download (369kB) | Preview
[img]
Preview
Text (DAFTAR ISI)
3_daftarisi.pdf

Download (482kB) | Preview
[img]
Preview
Text (BAB I)
4_bab1.pdf

Download (654kB) | Preview
[img] Text (BAB II)
5_bab2.pdf
Restricted to Registered users only

Download (871kB) | Request a copy
[img] Text (BAB III)
6_bab3.pdf
Restricted to Registered users only

Download (531kB) | Request a copy
[img] Text (BAB IV)
7_bab4.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB) | Request a copy
[img] Text (BAB V)
8_bab5.pdf
Restricted to Registered users only

Download (2MB) | Request a copy
[img] Text (BAB VI)
9_bab6.pdf
Restricted to Registered users only

Download (286kB) | Request a copy
[img] 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.

Item Type: Thesis (Sarjana)
Uncontrolled Keywords: Segmentasi Citra; Asparagus; Ruang Warna LAB; Pengolahan Citra Digital
Subjects: Data Processing, Computer Science
Applied Physics > Electronics
Plant Injuries > Plant Diseases
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Teknik Elektro
Depositing User: Arif Hilmi Almiladi
Date Deposited: 18 Mar 2022 02:17
Last Modified: 18 Mar 2022 02:17
URI: https://etheses.uinsgd.ac.id/id/eprint/49693

Actions (login required)

View Item View Item