Fakhrina, Faiza Alif (2013) Perancangan Aplikasi Pengolahan Citra Digital Untuk Mendeteksi Hama Dan Penyakit Pada Tanaman Jagung. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Gabungan antara prediksi suatu citra hama dengan pemanfaatan kemajuan teknologi informasi dapat dijadikan sebagai media berupa sistem pengolahan citra digital. Sistem pengolahan citra digital merupakan suatu aplikasi yang mengolah citra digital kemudian melakukan prediksi terhadap citra hama tanaman jagung untuk membantu kinerja petani. Aplikasi yang dibuat dalam penelitian ini berupa sistem pengolahan citra digital untuk memprediksi hama dan penyakit jagung menggunakan metode PrincipalComponentAnalysis (PCA). Sistem pengolahan citra digital ini dirancang menggunakan OOAD (Object Oriented Analysis and Design) dan diimplementasikan menggunakan bahasa pemrograman Java. Perangkat lunak sistem ini dikembangkan dengan metode waterfall. Pengujian sistem ini meliputi pengujian perangkat lunak dan pengujian validitas sistem. Pada pengujian perangkat lunak sistem ini menggunakan metode black-box testing dan white-box testing. Sedangkan pengujian validitas sistem dilakukan dengan menguji kualitas citra digital dan menguji validasi citra test dengan cropping juga menguji validasi citra test dengan menyelipkan objek pada citra test sebagai input. Hasil pengujian kualitas citra dengan noise ini menunjukkan kualitas citra yang diberikan noise sebesar 400% maka hasil prediksi citra tetap sesuai dengn data training. Untuk hasil pengujian validasi citra dengan cropping dan menyelipkan objek pada citra test menunjukkan beberapa citra test tidak dapat diprediksi karena terdapat beberapa bagian hama yang hampir mirip dengan bagian tubuh hama lainnya. Hasil pengujian kualitas citra dan validasi citra test ini juga menunjukkan bahwa pose dan bentuk hama data test sangat berpengaruh terhadap hasil prediksi citra.
English Abstract
The combination of a prediction image of pests with the use of advances in information technology can be used as medium of digital image processing system. Digital image processing system is an application that processes the digital image and then make predictions on the image of the corn crop pests to help the performance of farmers. Application made in the study of digital image processing system for predicting corn pests and diseases usingPrincipalComponentAnalysis (PCA) method. Digital image processing system is designed to use OOAD (Object Oriented Analysis and Design) and implemented using the Java programming language. The software system was developed with the waterfall method. Tests of this system include software testing and testing the validity of the system. In software testing system using black-box testing and white-box testing. Testing the validity of the system is done by testing digital image quality and test validation test image by cropping the image test also test by inserting objects in test images as input. The results of the noise image quality testing shows the quality of the given image noise at 400% of the predicted results remain appropriate image with less training data. For the validation test results with image cropping and image of the test object on the slip shows some test images can not be predicted because there are some parts of the pests that resemble body parts of other pests. The results of testing the quality of the image and image validation test also showed that the pose and shape of pests test data greatly affect the results of the prediction image
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FTIK/2013/46/051301077 |
| Uncontrolled Keywords: | pengolahan citra digital, Principal Component Analysi, waterfall. digital image processing, Principal Component Analysi, waterfall. |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 005 Computer programming, programs, data |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Hasbi |
| Date Deposited: | 04 Apr 2013 09:15 |
| Last Modified: | 15 Oct 2021 01:31 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/100004 |
Preview |
Text
skripsi-Alif.pdf Download (4MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |