Layanan journal yang disediakan oleh Perpustakaan Universitas Gunadarma
| Judul Artikel | : | DETEKSI CACAT DAUN TEH CAMELLIA SINENSIS DENGAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DAN JST LEARNING VECTOR QUANTIZATION |
|---|---|---|
| Judul Terbitan | : | Journal Of The Indonesian Mathematical Society |
| ISSN | : | 20868952 |
| Bahasa | : | ENG |
| Tempat Terbit | : | Sumedang |
| Tahun | : | 0000 |
| Volume | : | Vol. 1 Issue 1 0000 |
| Penerbit | : | The Indonesian Mathematical Society (IndoMS) |
| Frekuensi Penerbitan | : | |
| Penulis | : | Puji Lestari, Bambang Hidayat, Eko Susatio |
| Abstraksi | : | Permasalahan cae at pada daun teh Camellia sinensis mengakibatkan penurunan produksi yang cukup berarti. Selama ini, evaluasi kondisi daun untuk pemberian pestisida dilakukan secara manual melalui pengamatan visual. Penelitian ini men cob a memberikan solusi permasalahan di atas dengan merancang suatu sistem yang dapat mendeteksi kondisi daun teh normal tanpa cacat dan daun teh yang cacat blister, cacat karena hama mite dan cacat karena hama thrips. Sistem yang dirancang ada dua metode. Metode pertama menggunakan Principal Component Analysis (PCA) sebagai metode ekstraksi ciri dan JST Learning Vector Quantization (LVQ) sebagai metode klasifikasi sedangkan metode kedua menggunakan metode analisis warna dan perbandingan panjang dan lebar daun sebagai metode ekstraksi ciri. Nilai parameter yang didapat dari ekstraksi ciri kemudian dimasukkan ke PCA dan diklasifikasikan dengan menggunakan JST LVQ. Pengujian sistem dilakukan dengan menggunakan 100 citra latih dan 160 citra uji. Parameter terbaik yang digunakan adalah jumlah PC (Principal Component) 1-55, epoch 200, learning rate 0,0075, dan hidden layer 16. Hasil akurasi dengan parameter tersebut diperoleh ketika menggunakan metode kedua (PCA dan analisis warna) yaitu 78,46% untuk pengklasifikasian empat kelas dan 85,38% untuk pengklasifikasian dua kelas dengan waktu komputasi sebesar 4,447 detik. |
| Kata Kunci | : | Daun teh Camellia sinensis; PCA; analisis warn a; JST LVQ |
| Lokasi | : | P24 |
| Terakreditasi | : | belum |