Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informasi dan Teknologi (JITU)
Delima Citra
Universitas Cokroaminoto Palopo
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Implementasi Implementasi Metode Thresholding untuk Meningkatkan Akurasi Segmentasi Citra Daun Padi pada Identifikasi Penyakit Delima Citra; Melsa Melsa; Maria Ulva; Nabil Wahab
Jurnal Informasi dan Teknologi Vol 3 No 2 (2026): JITU: Jurnal Informasi dan Teknologi Universitas Cokroaminoto Palopo
Publisher : Universitas Cokroaminoto Palopo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30605/jitu.v3i2.385

Abstract

Penyakit pada daun padi merupakan ancaman serius terhadap produksi pangan di banyak negara, termasuk Indonesia, selain itu penyakit pada tanaman padi dapat merugikan para petani serta menurunkan ketersediaan kebutuhan pokok masyarakat. Tujuan utama penelitian ini yaitu mengoptimalkan metode segmentasi citra untuk mengidentifikasi segmentasi penyakit pada daun padi dengan implikasi yang lebih signifikan menggunakan perangkat lunak MATLAB. Metode segmentasi citra thresholding digunakan untuk memisahkan daun padi yang terinfeksi penyakit dari daun yang sehat, dengan penerapan filter guna meningkatkan kemampuan segmentasi citra penyakit serta mengubah atau memanipulasi citra. Penelitian ini berfokus pada tahap segmentasi citra menggunakan MATLAB. Manfaat penelitian ini sangat penting dalam bidang pertanian dan pengembangan teknologi, meliputi deteksi dini penyakit pada daun padi, peningkatan efisiensi proses segmentasi citra penyakit, kontribusi pada teknologi pertanian berbasis citra, serta memperkaya pengetahuan dan pemahaman ilmiah tentang segmentasi citra penyakit tanaman. Hasil deteksi tepi diperoleh dari citra melalui proses thresholding dan konvolusi, sehingga dapat mengidentifikasi garis tepi dari struktur citra tersebut. Hasil segmentasi memperoleh accuracy dari pengujian seluruh sampel sebesar 86,67%. Kata kunci—Segmentasi Citra, Penyakit Tanaman Padi, Filter, Thresholding, MATLAB.
Co-Authors Maria Ulva Melsa Melsa Nabil Wahab