Aplikasi Teknik Pengolahan Citra Untuk Deteksi Status Nitrogen Pada Daun Stroberi Menggunakan Support Vector Machine Dan Artificial Neural Network

Abstract

Pengolahan citra adalah suatu metode yang digunakan untuk mengolah citra (image) sehingga menghasilkan gambar yang sesuai dengan kebutuhan. Pengolahan citra dilakukan untuk memperbaiki kesalahan data sinyal gambar yang terjadi akibat transmisi dan selama akuisisi sinyal, serta untuk meningkatkan kualitas penampakan gambar agar lebih mudah diinterpretasi oleh sistem penglihatan manusia baik dengan melakukan manipulasi dan juga penganalisisan terhadap gambar. Proses ini berupa manipulasi dan menganalisa citra dengan bantuan perangkat lunak melalui computer. Dalam penelitian ini mencari tingkat akurasi dengan menggunakan MATLAB. Stroberi (Fragaria × Ananassa) yang digunakan sebanyak 160 tanaman yang di bagi menjadi 4 kelas yaitu tanpa nutrisi, nutrisi kurang (EC 1,5 ABmix sebanyak 15ml), nutrisi normal (EC 2,0 ABmix sebanyak 30ml), dan nutrisi berlebih (EC 2,5  ABmix sebanyak 40ml) yang diaplikasikan pada instalasi hidroponik. Tujuan dari penelitian ini, yaitu (1) membuat algoritma pengolahan citra dari SVM (Support Vector Machine) dan ANN (Artificial Neural Network) untuk estimasi nitrogen, dan (2) mengetahui tingkat tingkat akurasi dari perbandingan antara SVM (Support Vector Machine) dan ANN (Artificial Neural Network). Variabel yang di ukur dalam penelitian ini adalah Kandungan nitrogen, Intensitas cahaya, Suhu, Pengambilan citra dengan Camera pocket, dan EC (electronic conductivity) air. Hasil penelitian menunjukkan tingkat akurasi dengan metode SVM (training) sebesar 85,9375% dan (testing) sebesar 83,2461%.Tingkat akurasi dengan metode ANN (training) 1 hidden layer sebesar 86,3393% dan 2 hidden layer sebesar 86,7634% sedangkan ANN (testing) 1 hidden layer sebesar 93,6458% dan 2 hidden layer sebesar 92,7083%, rerata kedua hidden layer yang memiliki tingkat akurasi paling tinggai adalah 1 hidden layer 89,9926%.