| dc.description.abstract | Deteksi dini penyakit daun tanaman hutan di fase pembibitan sangat penting untuk perlindungan tanaman. Penyakit daun jabon pada fase pembibitan adalah penyakit bercak daun dan hawar daun. Penelitian ini mengusulkan identifikasi penyakit daun jabon berdasarkan karakteristik morfologi. Identifikasi penyakit daun jabon terdiri dari beberapa proses, yaitu akuisisi data, preprocessing, ekstraksi fitur morfologi dan klasifikasi. Akuisisi data dilakukan dengan mengambil foto daun bergejala di persemaian dan proses inokulasi. Praproses bertujuan untuk memotong dan mengubah gambar asli ke biner dengan segmentasi thresholding dan deteksi tepi. Fitur morfologi (rectangularity, elongation, eccentricity, compactness, solidity, convexity dan roundness) digunakan untuk mengekstraksi gejala bentuk penyakit. Penelitian ini menggunakan Support Vector Machine (SVM) classifier untuk mengklasifikasi penyakit daun Jabon. Percobaan ini menggunakan 200 gambar daun Jabon yang menderita penyakit bercak daun dan hawar daun selama fase pembibitan. Hasil percobaan menunjukkan bahwa fitur morfologi seperti elongation, eccentricity, solidity mampu merepresentasikan bentuk gejala dengan baik. Fitur convexity, compactness dan rectangularity kurang dapat merepresentasikan jenis penyakit, hal ini diakibatkan karena kedua jenis penyakit memiliki sebaran data yang hampir sama, sehingga akan sulit membedakan kedua jenis penyakit tersebut. Fitur roundness pada penelitian ini tidak dapat digunakan sebagi penciri. Akurasi identifikasi menggunakan SVM adalah 87,5%. Aplikasi ini sangat penting untuk membantu orang mengidentifikasi penyakit daun jabon. | id |
