Sistem Deteksi Tip Burn pada Selada Hidroponik menggunakan Metode Thresholding pada Warna Hue Saturation Value
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
View Archive InfoField | Value | |
ISSN |
2548-964X |
|
Authentication Code |
dc |
|
Title Statement |
Sistem Deteksi Tip Burn pada Selada Hidroponik menggunakan Metode Thresholding pada Warna Hue Saturation Value |
|
Added Entry - Uncontrolled Name |
Setyo, Abimanyu Sri Fitriyah, Hurriyatul Primananda, Rakhmadhany Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya |
|
Summary, etc. |
Selada merupakan sayuran dengan potensi ekonomi tinggi di Indonesia. Namun, setiap tahunnya produksi selada semakin menurun akibat gangguan penyakit pada tanaman tersebut. Pengamatan kondisi pada tanaman selada dapat dilihat pada perubahan yang terjadi pada daun selada dengan melihat secara langsung. Untuk mempercepat proses penanganan pada sayuran yang terinfeksi, diperlukan suatu sistem yang dapat mendeteksi keberadaan penyakit secara akurat. Deteksi penyakit pada daun selada hidroponik diperlukan untuk meminimalkan risiko gagal panen pada tanaman selada serta sebagai upaya pengendalian secara strategis. Jumlah penyakit pada selada yang cukup banyak dan kurangnya pemahaman gejala penyakit membuat petani cukup kesulitan untuk mengetahui penyakit mana yang menyerang. Oleh karena itu, diperlukan sistem yang mampu untuk mendeteksi penyakit pada daun selada khususnya pada tanaman selada hidroponik. Sistem Deteksi Tip Burn Pada Selada Hidroponik Menggunakan Metode Thresholding Pada Warna Hue Saturation Value digunakan untuk mendeteksi adanya penyakit tip burn pada daun selada. Penelitian ini menggunakan modul kamera sebagai masukkan pada proses deteksi, kemudian hasil tangkapan citra tersebut diproses di komputer untuk mendapatkan hasil deteksi melalui aplikasi antarmuka pengguna. Sistem deteksi penyakit ini menggunakan fitur warna Hue, Saturation dan Value (HSV) yang mana fitur warna HSV ini digunakan untuk menganalisis perubahan warna daun yang terinfeksi penyakit. Pada proses deteksi penyakit digunakan metode segmentasi thresholding dengan hasil berupa daun selada normal dan daun selada tip burn. Deteksi penyakit pada daun selada hidroponik menggunakan metode tersebut dengan menggunakan 18 data uji menghasilkan nilai akurasi sebesar 94%.
|
|
Publication, Distribution, Etc. |
Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya |
|
Electronic Location and Access |
application/pdf http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/12515 |
|
Data Source Entry |
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol 7 No 3 (2023): Maret 2023 |
|
Language Note |
ind |
|
Terms Governing Use and Reproduction Note |
Hak Cipta (c) 2023 Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
|