IDENTIFIKASI PENYAKIT TANAMAN JERUK SIAM MENGGUNAKAN METODE M-SVM
Abstract
  Jeruk merupakan buah yang hampir setiap hari dikonsumsi oleh masyarakat karena berbagai macam manfaatnya. Provinsi Sulawesi Tenggara sendiri memproduksi buah jeruk yang cukup banyak. Menurut Badan Pusat Statistika Provinsi Sulawesi Tenggara pada tahun 2018 jeruk siam merupakan komoditas buah terbesar yang banyak diproduksi dibandingkan buah lainnya, Sehinga perlu adanya pemeliharaan yang baik bagi tanaman. Berdasarkan hal tersebut dibuatlah sistem identifikasi penyakit tanaman jeruk siam. Dalam proses identifikasi beberapa tahap dilakukan, yaitu akuisisi citra, preprocessing, ekstraksi fitur, dan klasifikasi dengan metode M-SVM. Metode M-SVM (Multi-Support Vector Machine) digunakan sebagai metode pengidentifikasian. Penyakit yang diidentifikasi terdiri dari tiga penyakit yaitu kanker daun, CVPD daun, dan ulat peliang daun. Citra yang akan diproses terdiri dari citra latih dan citra uji. Citra latih sebagai citra pembelajaran bagi sistem dan citra uji adalah citra yang akan diidentifikasi. Pengujian dilakukan sebanyak 5 kali dengan kombinasi data latih dan data uji yang berbeda-beda. Hasil pengujian dari sistem didapatkan akurasi tertinggi sebesar 86,67%.References
Du, J. X., Wang, X. F., & Zhang, G. J. (2007). Leaf shape based plant species recognition. Applied Mathematics and Computation, 185(2), 883–893. https://doi.org/10.1016/j.amc.2006.07.072
Verroust-blondet, A. (2013). A Shape-based Approach for Leaf Classi fi cation using Multiscale Triangular Representation .
Lestari, F. R., Sari, J. Y., Ningrum, I. P., & Sutardi. (2018). Deteksi penyakit tanaman jeruk siam berdasarkan citra daun menggunakan segmentasi warna rgb-hsv. 276–283.
Admin. (2014). Nilai Kelayakan Ekonomi Usahatani Jeruk Siam. Retrieved February 25, 2019, from balitjestro.litbang.pertanian.go.id website: http://balitjestro.litbang.pertanian.go.id/nilai-kelayakan-ekonomi-usahatani-jeruk-siam/
Nugroho, A. S., Witarto, A. B., & Handoko, D. (2003). Support Vector Machine.
Muchtar, M. (2015). Penggabungan Fitur Dimensi Fraktal dan Lacunarity untuk Klasifikasi Daun. Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Sembiring, K. (2007). Machine untuk Pendeteksian Intrusi pada Jaringan Latar Belakang. (September 2007).
Downloads
Published
Issue
Section
License
Penulis yang mempublikasikan artikelnya dalam publikasi ini setuju dengan ketentuan berikut :
- Hak cipta tetap pada penulis dan memberikan hak kepada SEMNASTIK 2019 sebagai prioritas pertama untuk mempublikasikan artikelnya dengan lisensi Creative Commons Attribution License yang memperbolehkan artikel untuk dapat dibagikan dengan pengakuan terhadap penulis artikel dan SEMNASTIK 2019 sebagai tempat publikasinya.
- Penulis dapat mendistribusikan publikasi artikelnya secara non-eksklusif (contoh : pada repository universitas atau pada buku) dengan pemberitahuan atau pengakuan publikasi di SEMNASTIK 2019.
- Penulis diijinkan untuk mencantumkan karyanya secara online (misal : di website pribadi atau di repository universitas) sebelum dan sesudah proses pengiriman (lihat The Effect of Open Access).
