EFRILLA, Alif Violeta (2019) Klasifikasi Penyakit pada Daun Stroberi Berbasis Pengolahan Citra dan Jaringan Syaraf Tiruan. Skripsi thesis, Universitas Jenderal Soedirman.

	PDF (Cover) 1.COVER-Alif Violeta Efrilla-A1C015015-SKRIPSI-FAPERTA 2019 2019.pdf Download (41kB)
	PDF (Legalitas) 2.LEGALITAS-Alif Violeta Efrilla-A1C015015-SKRIPSI-FAPERTA 2019 2019.pdf Restricted to Repository staff only Download (746kB)
	PDF (Abstrak) 3.ABSTRAK-Alif Violeta Efrilla-A1C015015-SKRIPSI-FAPERTA 2019 2019.pdf Download (184kB)
	PDF (BabI) 4.BAB I-Alif Violeta Efrilla-A1C015015-SKRIPSI-FAPERTA 2019 2019.pdf Restricted to Repository staff only Download (188kB)
	PDF (BabII) 5.BAB II-Alif Violeta Efrilla-A1C015015-SKRIPSI-FAPERTA 2019 2019.pdf Restricted to Repository staff only Download (363kB)
	PDF (BabIII) 6.BAB III-Alif Violeta Efrilla-A1C015015-SKRIPSI-FAPERTA 2019 2019.pdf Restricted to Repository staff only Download (206kB)
	PDF (BabIV) 7.BAB IV-Alif Violeta Efrilla-A1C015015-SKRIPSI-FAPERTA 2019 2019.pdf Restricted to Repository staff only Download (600kB)
	PDF (BabV) 8.BAB V-Alif Violeta Efrilla-A1C015015-SKRIPSI-FAPERTA 2019 2019.pdf Restricted to Repository staff only Download (103kB)
	PDF (DaftarPustaka) 9.DAFTAR PUSTAKA-Alif Violeta Efrilla-A1C015015-SKRIPSI-FAPERTA 2019 2019.pdf Download (145kB)
	PDF (Lampiran) 10.LAMPIRAN-Alif Violeta Efrilla-A1C015015-SKRIPSI-FAPERTA 2019 2019.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Abstract

Identifikasi penyakit pada tanaman stroberi sangat diperlukan untuk mengetahui penyakit lebih awal, sehingga dapat dilakukan pencegahan dini menyebarnya penyakit-penyakit tersebut. Badan Pusat Statistik Nasional mengatakan dalam kurun waktu 2012-2017 produksi stroberi mengalami penurunan hingga 75%. Pada tahun 2012 produksi stroberi sebesar 169.796 ton kemudian di tahun-tahun selanjutnya produksi terus mengalami penurunan hingga tahun 2017 dengan angka berkisar 12.225 ton. Penyebab penurunan produksi yang drastis adalah serangan hama dan penyakit yang terjadi pada tahun 2014, dimana angka produksi stroberi hanya sebesar 58.882 ton saja. Penelitian ini bertujuan untuk 1) Mengembangkan sebuah perangkat lunak untuk mendeteksi penyakit pada daun stroberi menggunakan citra daun stroberi. 2) Mengembangkan jaringan syaraf tiruan (JST) untuk mengklasifikasikan penyakit pada daun stroberi. 3) Menentukan parameter visual yang tepat digunakan untuk klasifikasi penyakit pada daun stroberi. Penelitian dilaksanakan dengan mengambil citra 3 jenis penyakit daun stroberi (hawar daun, bercak merah, karat daun) di Desa Serang, Kecamatan Karangreja, Kabupaten Purbalingga. Penelitian ini dilaksanakan dari bulan Mei hingga bulan Agustus 2018. Citra penyakit kemudian diolah menggunakan perangkat lunak matlab. Variabel pada penelitian ini terdiri dari contrast,correlation, energy, homogeneity, entrophy, standard deviation (R, G, B, H, S, V, L, a*, b), mean (R, G, B, H, S, V, L, a*, b*), metric, area, perimeter dan eccentricity. Tahap pertama yaitu pengambilan variabel pada citra untuk dijadikan data input yaitu tahap segmentasi K-means clustering. Data yang telah didapat pada tahap segmentasi kemudian diolah menggunakan metode JST backpropagation dengan perbandingan 1 hidden layer dan 2 hidden layer. Tahap validasi data menggunakan metode K-fold cross validation. Hasil penelitian menunjukan bahwa parameter visual yang tepat dari pengolahan citra penyakit daun stroberi menggunakan 12 parameter yaitu mean R, mean G, mean B, contrast, correlation, energy, entrophy, homogeneity, area, perimeter, eccentrycity, dan metric. Aplikasi pengolahan citra dan JST untuk klasifikasi penyakit pada daun stroberi menunjukan hasil yang baik yaitu dengan segmentasi K-means clustering model warna L a*b*, JST menggunakan 2 hidden layer dengan nilai rata-rata JST latih sebesar 90,2% dan JST uji sebesar 70%.

Actions (login required)

View Item