PENGENALAN PENY AKIT NODA PADA CITRA DAUN TEBU BERDASARKAN CIRI TEKSTUR FRACTAL DIMENSION CO-OCCURRENCE MATRIX DAN L*a*b* COLOR MOMENTS
DOI:
https://doi.org/10.12962/j24068535.v12i2.a320Abstract
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%.
Downloads
Downloads
Published
Issue
Section
How to Cite
License
All papers should be submitted electronically. All submitted manuscripts must be original work that is not under submission at another journal or under consideration for publication in another form, such as a monograph or chapter of a book. Authors of submitted papers are obligated not to submit their paper for publication elsewhere until an editorial decision is rendered on their submission. Further, authors of accepted papers are prohibited from publishing the results in other publications that appear before the paper is published in JUTI unless they receive approval for doing so from the Editor-in-Chief.
JUTI open access articles are distributed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. This license lets the audience to give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made and if they remix, transform, or build upon the material, they must distribute contributions under the same license as the original.