Segmentasi Citra Daun Acacia crassicarpa Menggunakan GrabCut Otomatis untuk Identifikasi Penyakit Daun

Abstract

PT Arara Abadi (ARA) dihadapkan pada gangguan hama dan penyakit yang menyebabkan produksi tanaman menurun. Beberapa penyakit Acacia crassicarpa di antaranya menyerang bagian daun. Identifikasi penyakit daun memerlukan teknik segmentasi agar didapat hasil identifikasi yang baik. Teknik segmentasi GrabCut dipilih untuk menghilangkan latar belakang kompleks. Penelitian ini memanfaatkan deteksi tepi dan pemilihan kontur untuk melakukan segmentasi citra daun menggunakan algoritme GrabCut tanpa perlu adanya interaksi manusia. F-measure digunakan untuk mengukur kualitas segmentasi pada citra. Rata-rata F-measure yang didapatkan yaitu sebesar 83.20%. Pengujian dilakukan secara black-box pada sistem identifikasi berbasis discrete wavelet packet transform (DWPT) dan support vector machine (SVM) untuk mengetahui pengaruh segmentasi terhadap hasil klasifikasi. Hasil klasifikasi menunjukkan akurasi sistem mengalami peningkatan setelah dilakukan segmentasi. Akurasi yang didapatkan pada citra segmentasi GrabCut otomatis yaitu 78.35%, sedangkan akurasi citra tanpa segmentasi yaitu 77.31%.