Home
Login.
Artikelilmiahs
30705
Update
M. FIRMANSYAH SYIHAB
NIM
Judul Artikel
APLIKASI TEKNIK PENGOLAHAN CITRA UNTUK DETEKSI STATUS NITROGEN PADA DAUN STROBERI MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE DAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
Abstrak (Bhs. Indonesia)
Pengolahan citra adalah suatu metode yang digunakan untuk mengolah citra (image) sehingga menghasilkan gambar yang sesuai dengan kebutuhan. Pengolahan citra dilakukan untuk memperbaiki kesalahan data sinyal gambar yang terjadi akibat transmisi dan selama akuisisi sinyal, serta untuk meningkatkan kualitas penampakan gambar agar lebih mudah diinterpretasi oleh sistem penglihatan manusia baik dengan melakukan manipulasi dan juga penganalisisan terhadap gambar. Proses ini berupa manipulasi dan menganalisa citra dengan bantuan perangkat lunak melalui computer. Dalam penelitian ini mencari tingkat akurasi dengan menggunakan MATLAB. Stroberi (Fragaria × Ananassa) yang digunakan sebanyak 160 tanaman yang di bagi menjadi 4 kelas yaitu tanpa nutrisi, nutrisi kurang (EC 1,5 ABmix sebanyak 15ml), nutrisi normal (EC 2,0 ABmix sebanyak 30ml), dan nutrisi berlebih (EC 2,5 ABmix sebanyak 40ml) yang diaplikasikan pada instalasi hidroponik. Tujuan dari penelitian ini, yaitu (1) membuat algoritma pengolahan citra dari SVM (Support Vector Machine) dan ANN (Artificial Neural Network) untuk estimasi nitrogen, dan (2) mengetahui tingkat tingkat akurasi dari perbandingan antara SVM (Support Vector Machine) dan ANN (Artificial Neural Network). Variabel yang di ukur dalam penelitian ini adalah Kandungan nitrogen, Intensitas cahaya, Suhu, Pengambilan citra dengan Camera pocket, dan EC (electronic conductivity) air. Hasil penelitian menunjukkan tingkat akurasi dengan metode SVM (training) sebesar 85,9375% dan (testing) sebesar 83,2461%.Tingkat akurasi dengan metode ANN (training) 1 hidden layer sebesar 86,3393% dan 2 hidden layer sebesar 86,7634% sedangkan ANN (testing) 1 hidden layer sebesar 93,6458% dan 2 hidden layer sebesar 92,7083%, rerata kedua hidden layer yang memiliki tingkat akurasi paling tinggai adalah 1 hidden layer 89,9926%.
Abtrak (Bhs. Inggris)
Image processing is a method used to process images to produce images that suit your needs. Image processing is carried out to correct image signal data errors that occur due to transmission and during signal acquisition, as well as to improve the quality of image appearance so that it is easier to interpret by the human visual system both by manipulating and also analyzing images. This process is in the form of manipulating and analyzing images with the help of software via a computer. In this study, looking for the level of accuracy using MATLAB. As many as 160 plants used strawberries (Fragaria × Ananassa) which were divided into 4 classes, that with no nutrition, lack of nutrition (EC 1.5 ABmix as much as 15 ml), normal nutrition (EC 2.0 ABmix as much as 30 ml), and nutrients excess (EC 2.5 ABmix as much as 40 ml) applied to hydroponic installations. The objectives of this research are (1) to develop an image processing algorithm from SVM (Support Vector Machine) and ANN (Artificial Neural Network) for nitrogen estimation, and (2) determine the level of accuracy of the comparison between SVM (Support Vector Machine) and ANN. (Artificial Neural Network). The variables measured in this study were nitrogen content, light intensity, temperature, image capture with a camera pocket, and water EC (electronic conductivity). The results showed the level of accuracy with the SVM method (training) of 85.9375% and (testing) of 83.2461%. The level of accuracy with the ANN method (training) 1 hidden layer was 86.3393% and 2 hidden layers was 86.7634 % while ANN (testing) 1 hidden layer is 93.6458% and 2 hidden layers is 92.7083%, the average of the two hidden layers that have the highest level of accuracy is 1 hidden layer 89.9926%.
Kata kunci
Pembimbing 1
Pembimbing 2
Pembimbing 3
Tahun
Jumlah Halaman
Save