PENGENALAN PENY AKIT NODA PADA CITRA DAUN TEBU BERDASARKAN CIRI TEKSTUR FRACTAL DIMENSION CO-OCCURRENCE MATRIX DAN L*a*b* COLOR MOMENTS

Evy Kamilah Ratnasari, Hari Ginardi, Chastine Fatichah

Abstract


Penyakit yang menyerang tebu dapat disebabkan oleh bakteri, jamur maupun virus. Penyakit noda merupakan penyakit pada tanaman tebu yang disebabkan oleh jamur dengan menampakkan lesi atau bercak pada permukaan daun. Penyakit noda tersebut dapat menghambat proses fotosintesis yang akan berakibat menurunkan produksi gula karena mempengaruhi pertumbuhan tebu. Upaya pengendalian dini dapat dilakukan dengan mengenali jenis penyakit melalui lesinya yang bermanfaat dalam menentukan tindakan penanganan yang tepat. Lesi yang disebabkan oleh penyakit noda masing-masing dapat dikenali secara visual karena memiliki ciri warna dan tekstur yang unik. Tetapi pengamatan secara visual memiliki beberapa kekurangan seperti subjektifitas dan kurang akurat. Penelitian ini mengusulkan pengenalan penyakit noda tanaman tebu yang terdiri dari noda cincin, noda karat, dan noda kuning berdasarkan fitur tekstur yang merupakan kombinasi dari konsep Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) dan dimensi fraktal yang dinamakan Fractal Dimension Co-Occurrence Matrix (FDCM). Sedangkan fitur warna didapatkan dari perhitungan statistik col or moments pada citra L*a*b*. Kombinasi fitur tersebut menghasilkan 12 fitur warna dan 6 fitur tekstur yang kemudian digunakan sebagai masukan klasifikasi k-Nearest Neighbor (KNN). Pengenalan penyakit noda pada tanaman tebu menggunakan metode tersebut dapat menghasilkan akurasi tertinggi 90%.

Full Text:

PDF


DOI: http://dx.doi.org/10.12962/j24068535.v12i2.a320

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
JUTI (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi) by Department of Informatics, ITS is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. JUTI is accordance with CC BY-SA.