Please use this identifier to cite or link to this item:
http://repository.umsu.ac.id/handle/123456789/29876Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Addini, Nahidh | - |
| dc.date.accessioned | 2025-11-06T04:11:25Z | - |
| dc.date.available | 2025-11-06T04:11:25Z | - |
| dc.date.issued | 2025-05-26 | - |
| dc.identifier.uri | http://repository.umsu.ac.id/handle/123456789/29876 | - |
| dc.description.abstract | Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pengenalan jenis daun sehat menggunakan teknik pengolahan citra digital berbasis fitur warna dan bentuk. Daun tanaman memiliki karakteristik visual yang unik, termasuk pola warna dan bentuk yang dapat digunakan sebagai pembeda antarjenis. Metode yang digunakan meliputi ekstraksi fitur warna menggunakan ruang warna HSV (Hue, Saturation, Value) dan ekstraksi fitur bentuk berbasis Contour Detection serta Hu Moments. Selanjutnya, klasifikasi dilakukan dengan algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) untuk mengidentifikasi jenis daun berdasarkan fitur yang telah diekstraksi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mengenali jenis daun sehat dengan akurasi yang baik, di mana kombinasi fitur warna dan bentuk memberikan performa lebih optimal dibandingkan penggunaan fitur tunggal. Evaluasi dilakukan menggunakan dataset citra daun sehat dari beberapa spesies tanaman, dengan tingkat akurasi mencapai X% (sesuaikan dengan hasil penelitian). Sistem ini diharapkan dapat menjadi dasar pengembangan aplikasi identifikasi tanaman berbasis citra digital, khususnya dalam bidang pertanian dan botani. | en_US |
| dc.publisher | umsu | en_US |
| dc.subject | Pengolahan citra | en_US |
| dc.subject | pengenalan daun | en_US |
| dc.title | PENGOLAHAN CITRA DIGITAL UNTUK PENGENALAN JENIS DAUN SEHAT BERBASIS FITUR WARNA DAN BENTUK MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |
| Appears in Collections: | Information Technology | |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Skripsi Nahidh Addini Jilid.pdf | Full Text | 2.76 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.