Penerapan Citra Berbasis K-Means Clustering untuk Mendeteksi Penyakit Bulai Pada Komoditas Jagung Madura
Abstract
Pengembangan dan pembudidayaan jagung diperlukan seiring dengan meningkatnya konsumsi bahan makanan dan kebutuhan industri terutama produk makanan yang berbahan baku jagung. Dalam pengembangan jagung di Indonesia, kendala utamanya adalah gangguan Organisme Pengganggu Tanaman (OPT) utamanya penyakit, salah satunya adalah penyakit bulai. Penyakit ini dapat diketahui dengan terjadinya perubahan warna, sehingga diperlukan sebuah cara untuk mengetahui perbedaan antara warna daun sehat dan warna daun yang telah berubah akibat terserang penyakit bulai tersebut. Salah satu solusi yang bisa digunakan adalah pengolahan citra. Oleh sebab itu tujuan penelitian ini untuk mendeteksi penyakit bulai berdasarkan warna daun pada tanaman jagung berbasis pengolahan citra digital, untuk menghasilkan hasil yang tepat dan objektif. Algoritma yang digunakan adalah algoritma K-Means Clustering. Penelitian ini menggunakan data latih sebanyak 50 citra dan data uji sebanyak 25 citra. Berdasarkan simulasi tingkat identifikasi penyakit bulai menggunakan K-Means Clustering mencapai tingkat akurasi 85%.
Kata Kunci: pengolahan citra, segmentasi, K-Mean clusteringFull Text:
PDF (Bahasa Indonesia)References
Budhi, R. K., Prayitno, A., & Elvina, S. (2019). Pengenalan Pola Daun untuk Pendeteksi Dini Penyakit Tanaman Jagung Menggunakan Deteksi Tepi Sobel. In Seminar Nasional APTIKOM. https://publikasi.dinus.ac.id/index.php/semnastik/article/download/2880/1758
Giri, K. J., Peer, M. A., & Nagabhushan, P. (2014). A Robust Color Image Watermarking Scheme Using Discrete Wavelet Transformation. International Journal of Image, Graphics and Signal Processing, 7(1), 47–52. https://doi.org/10.5815/ijigsp.2015.01.06
Hermawati, D. T. (2016). Kajian Ekonomi antara Pola Tanam Monokultur dan Tumpangsari Tanaman Jagung, Kubis dan Bayam (Issue 1). https://journal.uwks.ac.id/index.php/inovasi/article/download/590/545
Kurniawan, A. F., Prasetyo, J., & Suharjo, R. (2017). Identifikasi Dan Tingkat Serangan Penyebab Penyakit Bulai Di Lampung Timur, Pesawaran, Dan Lampung Selatan (Vol. 5, Issue 3). https://jurnal.fp.unila.ac.id/index.php/JA/article/view/1824
Lasena Y, M. Y. (2020). Clustering Komoditi Unggulan Daerah Provinsi Gorontalo Menggunakan Algoritma K-Means. Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering (JJEEE), 2(1), 14–18. https://ejurnal.ung.ac.id/index.php/jjeee/article/view/4392/1734
Prasetyowati, E., & Rofiq, A. A. (2016). Penilaian Kinerja Keuangan Koperasi Pada Dinas Koperasi Dan Umkm Pamekasan Dengan K-Means. Simantec, 5(2).
Purwanto, D. S., Nirwanto, H., & Wiyatiningsih, S. (2016). Model Epidemi Penyakit Tanaman: Hubungan Faktor Lingkungan Terhadap Laju Infeksi Dan Pola Sebaran Penyakit Bulai (Peronosclerospora maydis) Pada Tanaman Jagung Di Kabupaten Jombang. Berkala Ilmiah Agroteknologi - Plumula, 5(2), 138–152. http://ejournal.upnjatim.ac.id/index.php/plumula/article/view/764
Rahman, S. (2015). Analisis Nilai Tambah Agroindustri Chips Jagung. Jurnal Aplikasi Teknologi Pangan, 4(3), 108–111. https://jatp.ift.or.id/index.php/jatp/article/view/136
Ulhaq, M. A., & Masnilah, R. (2019). Pengaruh Penggunaan Beberapa Varietas dan Aplikasi Pseudomonas fluorescens untuk Mengendalikan Penyakit Bulai (Peronosclerospora maydis) pada Tanaman Jagung (Zea mays L.). Jurnal Pengendalian Hayati, 2(1), 1. https://doi.org/10.19184/jph.v2i1.17131
Zheng, X., Lei, Q., Yao, R., Gong, Y., & Yin, Q. (2018). Image segmentation based on adaptive K-means algorithm. Eurasip Journal on Image and Video Processing, 2018(1). https://doi.org/10.1186/s13640-018-0309-3
DOI: https://doi.org/10.24853/justit.13.3.206-211
Refbacks
- There are currently no refbacks.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License