dc.contributor.advisor | Herdiyeni, Yeni | |
dc.contributor.advisor | Wijayanto, Arif Kurnia | |
dc.contributor.author | Nurochmat, Rian Reftian | |
dc.date.accessioned | 2023-10-16T06:09:48Z | |
dc.date.available | 2023-10-16T06:09:48Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.identifier.uri | http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/126490 | |
dc.description.abstract | Monitoring perkebunan karet perlu dilakukan supaya penyebaran penyakit
bisa dikontrol. Hemispherical photography bisa menjadi salah satu metode untuk
menentukan keparahan penyakit di suatu area perkebunan tanaman karet. Tujuan
dari penelitian ini adalah untuk menganalisis hubungan antara nilai canopy closure
(CC) dengan tingkat keparahan penyakit dari tanaman karet. Metode penelitian ini
terdiri dari pengambilan data, pembersihan dan pemilihan citra, Identifikasi
keakuratan threshold, analisis hasil segmentasi, dan perbandingan CC dengan
indeks lain. Identifikasi nilai threshold menghasilkan satu threshold sebagai
threshold paling optimal dengan nilai F-score 0.633. Uji dengan algoritma k-nearest
neighbors (k-NN) menghasilkan akurasi sebesar 0.875 untuk gambar identifikasi
ahli dan 0.599 untuk semua citra. Nilai CC menunjukkan nilai tertinggi jika
dibandingkan dengan nilai indeks NDRE dan LCI. Hal ini menunjukkan bahwa
nilai CC bisa digunakan sebagai fitur untuk mengklasifikasikan tingkat keparahan
penyakit | id |
dc.description.abstract | Monitoring rubber plantations is necessary to control the spread of diseases.
Hemispherical photography can be one of the methods to determine disease severity
in a rubber plantation area. The aim of this research is to analyze the relationship
between canopy closure (CC) values and the level of disease severity in rubber
plants. The research methodology consists of data collection, image cleaning and
selection, accuracy threshold identification, segmentation result analysis, and
comparison of CC with other indices. The identification of threshold values yields a single optimal threshold with an F-score value of 0.633. Testing using the k-
nearest neighbors (k-NN) algorithm results in an accuracy of 0.875 for expert
identification images and 0.599 for all images. CC values exhibit the highest value
when compared to NDRE and LCI index values. This indicates that CC values can
be used as features to classify the level of disease severity. | id |
dc.language.iso | id | id |
dc.publisher | IPB University | id |
dc.title | Segmentasi Citra Hemispherical Menggunakan Metode Multi- Otsu untuk mengukur penutupan Kanopi Tanaman Karet (Studi Kasus Puslit Karet Sembawa) | id |
dc.type | Undergraduate Thesis | id |
dc.subject.keyword | segmentasi | id |
dc.subject.keyword | hemispherical | id |
dc.subject.keyword | remote sensing | id |