KLASIFIKASI KUALITAS DAUN SEHAT DAN TIDAK SEHAT PADA TANAMAN JAGUNG DENGAN MENGGUNAKAN METODE MORFOLOGI GRADIEN DI PYTHON

Kariman Aqla; Maulana Zidan Rakhmatullah; Muchammad Yusuf Efendi; Alimin* Alimin

doi:10.53567/josiati.v1i2.18

Authors

Kariman Aqla Sistem dan Teknologi Informasi, ITB Yadika Pasuruan, Pasuruan, Indonesia
Maulana Zidan Rakhmatullah Sistem dan Teknologi Informasi, ITB Yadika Pasuruan, Pasuruan, Indonesia
Muchammad Yusuf Efendi Sistem dan Teknologi Informasi, ITB Yadika Pasuruan, Pasuruan, Indonesia
Alimin* Alimin Sistem dan Teknologi Informasi, ITB Yadika Pasuruan, Pasuruan, Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.53567/josiati.v1i2.18

Keywords:

Operasi Morfologi, Pengolahan Citra Digital, Dilasi, Erosi, Closing

Abstract

Daun jagung adalah bagian paling penting bagi tanaman jagung untuk keberlangsungan pertumbuhan. Pada daun secara umum dianggap sebagai organ utama dalam proses fotosintesis tumbuhan. Berdasarkan hal tersebut kualitas daun jagung perlu diperhatikan untuk produktivitas fotosintesis pada pertumbuhan tanaman jagung. Oleh sebab itu perlu dilakukan pengklasifikasian kualitas daun jagung. Pada proyek kali ini kami mengembangkan sistem klasifikasi daun dengan menggunakan metode morfologi gradien. Pada awal proses dilakukan akuisisi citra pada daun jagung kemudian dilakukan ekstraksi warna pada daun jagung untuk mendapat nilai keabuan. Setelah dilakukan ekstraksi citra kemudian beralih ke proses segmentasi. Proses segmentasi dengan metode morfologi kali ini yang kita pakai yaitu dilasi, erosi dan closing. Pada ketiga proses segmentasi tersebut proses yang paling penting yaitu proses closing yang mana proses tersebut bertujuan untuk menghaluskan citra agar struktur tampak lebih jelas dan menghasilkan sebuah segmentasi. Pada hasil segmentasi ditetapkan jika citra daun melebihi nilai 100 maka dianggap sebagai daun sehat sedangkan jika kurang dari 100 maka dianggap daun tidak sehat.

References

N. dan Herlina and W. Fitriani, “DAN BUNGA JANTAN TERHADAP HASIL TANAMAN JAGUNG ( Zea mays L .),” J. Biodjati, vol. 2, no. 2, pp. 115–125, 2017.

M. S. Asih, W. Widianingsih, and I. Riniatsih, “Pengaruh Buangan Limbah Tambak Terhadap Kelimpahan Perition pada Daun Lamun Enhalus acoroides di Teluk Awur dan Pulau Panjang, Jepara,” J. Mar. Res., vol. 11, no. 2, pp. 217–226, May 2022, doi: 10.14710/JMR.V11I2.31789.

N. A. Subekti, Syafruddin, R. Efendi, and S. Sunarti, “Jagung: Teknik Produksi dan Pengembangan,” Balai Penelit. Tanam. Serealia, Maros, pp. 16–28, 2008.

I. P. Sari, “Perancangan dan Simulasi Deteksi Penyakit Tanaman Jagung Berbasis Pengolahan Citra Digital Menggunakan Metode Color Moments dan GLCM,” Semin. Nas. Inov. Dan Apl. Teknol. Di Ind., pp. 215–220, 2016.

M. B. Prasetyo, R. WULANNINGRUM, and J. SAHERTIAN, “DETEKSI PENYAKIT TANAMAN JAGUNG BERBASIS PENGOLAHAN CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE COLOR MOMENTS DAN GLCM,” Jul. 2023.

J. Utama, “Akuisisi Citra Digital menggunakan Pemrograman MATLAB,” Maj. Unikom, vol. 9, no. 1, pp. 71–80, 2011.

H. Sanusi, S. H. S., and D. T. Susetianingtias, “PEMBUATAN APLIKASI KLASIFIKASI CITRA DAUN MENGGUNAKAN RUANG WARNA RGB DAN HSV,” J. Ilm. Inform. Komput., vol. 24, no. 3, pp. 180–190, Feb. 2020, doi: 10.35760/IK.2019.V24I3.2323.

F. Muwardi and A. Fadlil, “Sistem Pengenalan Bunga Berbasis Pengolahan Citra dan Pengklasifikasi Jarak,” J. Ilm. Tek. Elektro Komput. dan Inform., vol. 3, no. 2, p. 124, 2018, doi: 10.26555/jiteki.v3i2.7470.

“View of Sistem Pengembangan Deteksi Kanker Prostat Berbasis Image Processing dengan Metode Convolutional Neural Network.” https://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/article/view/3535/2336 (accessed Apr. 25, 2024).

N. Bloom and J. Van Reenen, “済無No Title No Title No Title,” NBER Work. Pap., p. 89, 2013.

14611135 Tutut Furi Kusumaningrum, “IMPLEMENTASI CONVOLUTION NEURAL NETWORK (CNN) UNTUK KLASIFIKASI JAMUR KONSUMSI DI INDONESIA MENGGUNAKAN KERAS,” May 2018.

Y. Triwidyastuti and E. Rahmawati, “Segmentasi Pembuluh Darah pada Citra Fundus Menggunakan Metode Morfologi,” 2017.

D. I. LESTARI, “APLIKASI PENGUKURAN LUAS DAUN TANAMAN MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL BERBASIS ANDROID,” Jun. 2022.

V. M. Sutama, I. R. Magdalena, and I. Wijayanto, “Identifikasi Objek Dominan Citra Digital Menggunakan Metode Markov Random Field (mrf),” eProceedings Eng., vol. 5, no. 3, Dec. 2018.

S. Saidah, M. B. Adinegara, R. Magdalena, and N. K. Caecar, “Identifikasi Kualitas Beras Menggunakan Metode k-Nearest Neighbor dan Support Vector Machine,” TELKA - Telekomun. Elektron. Komputasi dan Kontrol, vol. 5, no. 2, pp. 114–121, 2019, doi: 10.15575/telka.v5n2.114-121.

S. Zahrah, R. Saptono, and E. Suryani, “Identifikasi Gejala Penyakit Padi Menggunakan Operasi Morfologi Citra,” Semin. Nas. Ilmu Komput., 2016.

N. Trisnadik, A. Hidayatno, and R. R. Isnanto, “METODE MORFOLOGI MATEMATIKA Metode”.

A. S. Agung, A. F. D. SR, M. S. Hersyam, A. B. Kaswar, and D. D. Andayani, “CLASSIFICATION OF TOMATO QUALITY BASED ON COLOR FEATURES AND SKIN CHARACTERISTICS USING IMAGE PROCESSING BASED ARTIFICIAL NEURAL NETWORK,” J. Tek. Inform., vol. 4, no. 5, pp. 1021–1032, Oct. 2023, doi: 10.52436/1.JUTIF.2023.4.5.730.

K. Umam and B. S. Negara, “Deteksi Obyek Manusia Pada Basis Data Video Menggunakan Metode Background Subtraction Dan Operasi Morfologi,” J. CoreIT J. Has. Penelit. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf., vol. 2, no. 2, p. 31, 2016, doi: 10.24014/coreit.v2i2.2391.

A. Fadjeri, B. A. Saputra, D. K. Adri Ariyanto, and L. Kurniatin, “Karakteristik Morfologi Tanaman Selada Menggunakan Pengolahan Citra Digital,” J. Ilm. SINUS, vol. 20, no. 2, p. 1, 2022, doi: 10.30646/sinus.v20i2.601.

A. Susanto, “Penerapan Operasi Morfologi Matematika Citra Digital Untuk Ekstraksi Area Plat Nomor Kendaraan Bermotor,” Pseudocode, vol. 6, no. 1, pp. 49–57, 2019, doi: 10.33369/pseudocode.6.1.49-57.