| dc.description.abstract | Penelitian ini mengusulkan model baru yang dapat membedakan kontur
daun tanaman obat secara otomatis dengan menggunakan polygonal approximation
dan fuzzy histogram. Metode yang dilakukan meliputi pengumpulan data citra daun
tumbuhan obat, praproses citra, deteksi kontur dengan polygonal approximation,
ekstraksi fitur jarak dengan fuzzy histogram, klasifikasi dengan Probabilistic
Neural Network, analisis dan evaluasi hasil identifikasi.
Polygonal approximation digunakan untuk mendeteksi kontur daun
sehingga didapat titik utama atau key point yang dapat merepresentasikan objek.
Titik utama digunakan untuk menghitung jarak ke titik pusat. Fuzzy histogram
digunakan untuk merepresentasikan perubahan jarak akibat adanya variasi kontur
daun. Bentuk kontur daun yang digunakan dalam penelitian ini adalah lanceolate,
ovate, obovate, reniform, cordate, and deltoid. Penelitian ini menggunakan 180
citra daun. Setiap kelas terdiri dari 30 citra. Probabilistic Neural Network (PNN)
digunakan untuk mengklasifikasikan bentuk kontur daun. Hasil percobaan
menunjukkan akurasi rata-rata mencapai 70.55%. Berdasarkan hasil yang diperoleh
dari penelitian ini, sistem tidak sensitif terhadap perubahan skala daun. | id |
