Perbandingan kinerja metode segmentasi shannon entropy dan sauvola pada hama ulat kubis

Abstract

Penelitian ini mengusulkan metode segmentasi hama ulat menggunakan Shannon Entropy dan Sauvola. Metode Shannon Entropy membagi histogram citra grayscale menjadi objek dan background dengan memanfaatkan nilai peluang entropy terbesar yang digunakan sebagai threshold untuk mensegmentasi citra. Metode Sauvola menghitung ambang batas lokal untuk setiap piksel dengan intensitas citra dalam piksel ketetanggaan. Penelitian ini membandingkan kinerja Segmentasi Shannon Entropy dan Sauvola. Segmentasi ini bertujuan untuk memisahkan hama ulat dengan daun kubis. Median Filter digunakan untuk meningkatkan kualitas citra. Kami menganalisa kinerja kedua metode yang diusulkan dengan pembagian citra berdasarkan brightness dan tingkat kompleksitas background citra. Penelitian ini menggunakan kepada 3 spesies hama ulat kubis yaitu Crocidolomia Pavonana, Spodoptera Exigua (Hubner), dan Spodoptera Litura F. Penelitian ini menunjukkan bahwa median filter memiliki kinerja yang baik untuk perbaikan citra. Sebagai hasilnya, metode Sauvola memiliki akurasi yang lebih baik daripada Shannon Entropy yaitu sebesar 73%. Metode yang diusulkan dapat digunakan untuk meningkatkan akurasi

This research proposes a method for caterpillar pests segmentation using Sauvola and Shannon Entropy. Shannon's function is based on the concept that information gained from an event is inversely related to its probability of occurrence. Sauvola’s method computes a local threshold for each pixel individually taking into account image intensities in the local neighborhood of the pixel only. This study compared performance of Shannon Entropy and Sauvola method. The segmentation aims to separate the pest caterpillars with cabbage leaves. In this research, we used Median Filter to enhance the image. We analyzed performance of the proposed method based on brightness and background. We used 3 species of caterpillar pests included Crocidolomia pavonana, Spodoptera exigua (Hubner) and Spodoptera litura F. The experimental result shows that median filter has a good performance to enhanced the image. As a result, the Sauvola method has better accuracy than Shannon Entropy which is by 73%. The proposed method can be used to increase the accuracy of caterpillar identification. Keywords: Cabbage Caterpillar Pests, Median Filtering, Sauvola, Shannon Entropy.