Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/95066
Title: Identifikasi Ciri Citra Mikroskopis Patogen Daun Jabon menggunakan Discrete Wavelet Transform
Authors: Herdiyeni, Yeni
Herliyana, Nina
Basri, Hasan
Issue Date: 2018
Publisher: Bogor Agricultural University (IPB)
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
Appears in Collections:MT - Mathematics and Natural Science

Files in This Item:
File SizeFormat 
2018hba.pdf
  Restricted Access
16.12 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.