View Item 
      •   IPB Repository
      • Dissertations and Theses
      • Master Theses
      • MT - Mathematics and Natural Science
      • View Item
      •   IPB Repository
      • Dissertations and Theses
      • Master Theses
      • MT - Mathematics and Natural Science
      • View Item
      JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

      Identifikasi Ciri Citra Mikroskopis Patogen Daun Jabon menggunakan Discrete Wavelet Transform

      Thumbnail
      View/Open
      Fulltext (15.73Mb)
      Date
      2018
      Author
      Basri, Hasan
      Herdiyeni, Yeni
      Herliyana, Nina
      Metadata
      Show full item record
      Abstract
      Patogen adalah penyebab penyakit yang menyerang daun jabon dan menyebabkan bercak dan hawar. Penyakit daun dapat disebabkan oleh patogen yang berbeda. Dua patogen penyebab penyakit bercak yaitu Culvularia sp.1. dan Pestalotia sp., sedangakan dua patogen penyebab penyakit hawar yaitu Culvularia sp.2. dan Botrytis sp.. Patogen harus secepatnya diidentifikasi untuk meminimalisir akibat yang ditimbulkannya. Penanganan yang tidak sesuai dapat menyebabkan meningkatnya virulensi dan resistensi patogen. Hal ini berpotensi terjadinya ledakan penyakit (epidemi penyakit) di suatu wilayah. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi ciri citra mikroskopis patogen yang terdapat pada pengakit daun jabon berdasarkan pola tekstur citranya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini dimulai dari tahap akuisisi data meliputi metode Postulat Koch untuk mendapatkan patogen murni dalam citra mikroskopis patogen. Tahap selanjutnya adalah tahap segmentasi untuk memisahkan objek patogen dengan latar belakangnya, adapun salah satu metode yang digunakan adalah Otsu Thresholding. Otsu Thresholding sangat baik digunakan ketika intensitas piksel objek dengan latar belakang mempunyai rentang yang jauh. Proses ekstraksi ciri citra mikroskopis patogen menggunakan Discrete Wavelet Transform (DWT) dan diklasifikasi dengan Support Vector Machine. Hasil ekstraksi DWT dapat diambil informasinya menggunakan energy dan entropy. Adapun sebaran data yang dihasilkan merupakan data yang bertumpuk dan dapat diklasifikasi dengan baik menggunakan kernel Radial Basis Function (RBF) menghasilkan akurasi sebesar 72.3%.
      URI
      http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/95066
      Collections
      • MT - Mathematics and Natural Science [4143]

      Copyright © 2020 Library of IPB University
      All rights reserved
      Contact Us | Send Feedback
      Indonesia DSpace Group 
      IPB University Scientific Repository
      UIN Syarif Hidayatullah Institutional Repository
      Universitas Jember Digital Repository
        

       

      Browse

      All of IPB RepositoryCollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

      My Account

      Login

      Application

      google store

      Copyright © 2020 Library of IPB University
      All rights reserved
      Contact Us | Send Feedback
      Indonesia DSpace Group 
      IPB University Scientific Repository
      UIN Syarif Hidayatullah Institutional Repository
      Universitas Jember Digital Repository