IDENTIFIKASI PENYAKIT PADA DAUN TEBU DENGAN GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX DAN COLOR MOMENTS
Abstrak: Karat dan
mosaik adalah penyakit
pada tebu yang
menyerang tebu di
Indonesia dan menimbulkan
kerugian. Teknologi informasi
untuk deteksi penyakit tebu diperlukan dalam menunjang peningkatan produksi tebu yang dapat
menghasilkan panen optimal.
Penelitian yang berkembang
dalam identifikasi penyakit
tanaman melalui identifikasi
citra digital daun belum ada yang khusus membahas tebu, tetapi mengenai penyakit
tanaman secara umum. Penelitian ini
membangun sistem identifikasi
penyakit pada daun
tebu melalui identifikasi
citra digital daun dengan
pemilihan fitur tekstur
dan warna melalui
gray level co-occurrence
matrix (GLCM) dan
color moments. Tahap awal
penelitian adalah pengumpulan
data citra daun
tebu berpenyakit dari
survei lapangan. Tahap selanjutnya
adalah pre-processing citra
untuk dapat diolah
ke tahap selanjutnya
yaitu ekstraksi fitur. Ekstraksi fitur
tekstur dilakukan dengan
gray level co-occurrence
matrix (GLCM) dan
ekstraksi fitur warna dengan color moments. Klasifikasi
dilakukan berdasarkan fitur yang telah diekstraksi sebelumnya. Penelitian ini menggunakan metode
klasifikasi support vector
machine (SVM). Pengujian
dilakukan untuk mengetahui
fitur yang kemunculannya menyebabkan perubahan dalam hasil
klasifikasi dengan 4 skenario
meliputi penghapusan fitur
bentuk, pemilihan fitur
tekstur, pemilihan fitur
warna, dan kombinasi
fitur tekstur dan
warna. Kombinasi fitur tekstur
dengan GLCM correlation,
energy, homogeneity dan
variance bersama fitur
warna dengan color moments
1,2 dan 3
yang diuji pada
skenario 4 merupakan
kombinasi fitur yang
direkomendasikan untuk identifikasi
penyakit pada daun tebu dengan akurasi 97%.
Penulis: Ratih Kartika Dewi,
R.V. Hari Ginardi
Kode Jurnal: jptinformatikadd140139
