Jannah, Miftahul and Mr, Luqman and Widiyanto, Max Teja Ajie Cipta (2022) PENGENALAN CITRA JENIS PENYAKIT TUMBUHAN SELADA MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR COLOR CHANNEL DAN GRAY LEVEL CO-OCCURENCE MATRIX. Diploma thesis, IT PLN.
201831156_Miftahul Jannah_Skripsi.pdf
Restricted to Registered users only
Download (4MB)
Abstract
Lettuce is a plant found in Indonesia which is also widely found in traditional markets and supermarkets. Lettuce also includes vegetables that are much favored by the community, lettuce has fresh green leaves, contains high enough nutrients and mineral content. Lettuce is often used as a basic ingredient for salads or as a complement to readyto-eat foods, lettuce can also be grown in the lowlands and highlands. This study aims to computerize the disease process in lettuce by applying the Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) method. The method is a statistical method that can be used to analyze feature extraction. After extracting the characteristics of each lollo verde lettuce disease, the next step is classification. The lettuce disease will be classified according to a predetermined category. At the calcification stage using the K-Nearest Neighbor (KNN) method. The data tested in the form of lettuce lollo verde in jpg format as many as 9 data and the accuracy obtained is 77%.
Selada adalah tanaman yang terdapat di Indonesia yang juga banyak ditemukan di pasar tradisional dan supermarket. Selada juga termaksud sayuran yang banyak digemari oleh masyarakat, selada memiliki daun berwarna hijau yang segar, mengandung gizi yang cukup tinggi dan kandungan mineral. Selada sering dijadikan bahan dasar untuk salad atau pelengkap pada makanan siap saji, selada juga dapat tumbuh di dataran rendah maupun datan tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengkomputerisasi proses jenis penyakit pada selada dengan menerapkan metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Metode merupakan salah satu metode statistika yang dapat digunakan untuk menganalisis ektraksi ciri. Setelah ektraksi ciri dari setiap penyakit selada lollo verde lalu tahap selanjutnya yaitu klasifikasi. Penyakit selada yang akan dikalsifikasi menurut kategori yang telah ditetapkan. Pada tahap kalsifikasi menggunakan metode K-Nearest Neighbour (KNN). Data yang diuji berupa penyakit selada lollo verde yang berformat jpg sebanyak 9 data dan akurasi yang didapat sebesar 77%
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Lettuce lollo verde, Gray Level Co-occurrence Matrix, classification and KNearest Neighbor Selada lollo verde, Gray Level Co-occurrence Matrix, klasifikasi dan KNearest Neighbour |
| Subjects: | Skripsi Bidang Keilmuan > Teknik Informatika |
| Divisions: | Fakultas Telematika Energi > S1 Teknik Informatika |
| Depositing User: | Sutrisno |
| Date Deposited: | 16 Oct 2025 01:59 |
| Last Modified: | 16 Oct 2025 01:59 |
| URI: | https://repository.itpln.ac.id/id/eprint/2401 |
