Sistem Pendeteksi Penyakit Daun Bawang Merah Probolinggo Menggunakan Metode Template Matching Berbasis Raspberry Pi

Zamroni, Moch. (2018) Sistem Pendeteksi Penyakit Daun Bawang Merah Probolinggo Menggunakan Metode Template Matching Berbasis Raspberry Pi. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Dengan kemajuan teknologi sekarang ini semakin meningkat pula tuntutan akan sistem mikrokomputer yang mampu memberikan manfaat bagi kehidupan manusia. Salah satunya adalah kebutuhan embeded sistem yang dapat mengenali penyakit daun pada bawang merah. Bawang merah merupakan salah satu sayuran umbi yang penting bagi indonesia. Kebutuhan bawang merah di Probolinggo setiap tahun terus meningkat dari tahun 2010 sampai 2014 ratarata peningkatan produksi bawang merah di Indonesia selama 5 tahun terakhir sebesar 4.85persen per tahun. Namun beberapa tahun ini penghasilan tanaman bawang merah terus menurun. Para petani bawang merah merasa resah dengan kejadian ini. Sistem ini memiliki peranan penting untuk membantu manusia dalam melakukan kegiatan seperti mengetahui penyakit pada daun bawang merah, sehingga bermanfaat untuk orang awam dalam bidang pertanian penyakit daun bawang merah. Embedded sistem ini mempunyai input berupa image capture kamera dari obyek daun bawang yang akan dibandingkan dengan template daun bawang yang sudah tersedia dimikrokomputer, dimana akan dipilih nilai tertinggi dari perbandingan nilai grayscale template dan image yang dicapture selanjutnya nilai yang sudah terpilih akan diproses ke metode Template Matching untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat dengan batasan threshold yang sudah ditentukan, dan akan memberikan output pada salah satu lampu LED yang sudah tersedia. Oleh karena itu, dirancanglah sebuah sistem pendeteksi penyakit daun bawang merah yang memudahkan mengetahui penyakit daun pada bawang merah dengan memanfaatkan teknologi tersebut. Hasil dari pengujian ini menunjukkan kamera Logitech C270 dapat mengambil gambar dari penyakit daun dengan rata-rata error kecil 0%. Dan Berdasarkan hasil pengujian Akurasi metode Template Matching yang terlihat bahwa dari jumlah 30 data terdapat 6 hasil dari sistem yang tidak sesuai dengan kelas sebenarnya. Sehingga akurasi yang diperoleh Sistem Pendeteksi Penyakit Daun dengan Metode Template Matching ini adalah sebesar 80%. Performasi waktu respon sistem penyakit daun bawang merah mempunyai nilai kecepatan waktu pemrosesan rata-rata sebesar 15.977 detik dari 30 kali pengujian. Pada penelitian ini telah dibuat sistem untuk mendeteksi penyakit daun bawang merah menggunakan template matching, dimana metode yang diterapkan mampu berjalan dengan apa yang diinginkan terbukti dengan sistem dapat mengklasifikasikan jenis penyakit daun menjadi penyakit daun bercak ungu, embun bulu serta Moler.

English Abstract

By the progress of technology currently is also increasing demand for microcomputer systems that can provide benefits for human life. One of them is the need of Embeded system that can recognize leaf disease on the shallot. shallot is one of the important bulb vegetables for Indonesia. Every year, the need for shallot in Probolinggo continues to increase from 2010 to 2014 average increase in onion production in Indonesia for the last 5 years of 4.85 persen per year. But in recent years the production of shallot plants continues to decline. The onion farmers feel restless with this incident. This system has an important role to help humans, so it is useful for the layman in the field of shallot leaf agriculture. This Embedded system has a camera image capture input of a leek object that will be compared to templates already available in microcomputers, then the value is selected will be processed to the Template Matching method with the specified threshold limit, and will output one of the LED lights which is already available. Therefore, a system is designed to detect the disease of shallot to determine the leaf disease on the shallot. The results of this test show the Logitech C270 camera can take pictures. Based on the results of testing the accuracy of Template Matching method that the amount of 30 data there are 6 results from systems that does not match the actual class. So the accuracy is obtained by 80%. Performance of the system response time has a time value of 15.977 seconds from 30 tests. In this research, a system to detect the disease of shallot using template matching, where the applied method is able to run by what is desired proven by the system can classify the type of leaf disease into purple patch leaf disease, moisture and Moler.

Item Type: Thesis (Sarjana)
Identification Number: SKR/FTIK/2018/483/051808325
Uncontrolled Keywords: Penyakit, Daun Bawang Merah, Template Matching. Disease, Shallot Leaves, Template Matching
Subjects: 600 Technology (Applied sciences) > 632 Plant injuries, diseases, pests > 632.3 Diseases / Plant diseases > 632.302 85 Diseases (Computer applications)
Divisions: Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika
Depositing User: Budi Wahyono Wahyono
Date Deposited: 13 Mar 2019 02:31
Last Modified: 21 Oct 2021 02:28
URI: http://repository.ub.ac.id/id/eprint/161762
[thumbnail of Moch. Zamroni.pdf]
Preview
Text
Moch. Zamroni.pdf

Download (5MB) | Preview

Actions (login required)

View Item View Item