Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI)
Ainan Nur
Universitas Islam Indonesia
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Purwarupa Sistem Penghitungan Sel Polen Berdasarkan Citra Mikroskopis Digital Ainan Nur; Izzati Muhimmah
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2018
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pada tumbuhan, serbuk sari atau sel polen memiliki peranan penting untuk terjadinya fertilisasi. Faktor umum yang mendorong terjadinya proses fertilisasi adalah viablitias sel polen tersebut. Metode yang digunakan untuk mengetahui viabilitas sel polen salah satunya adalah metode pewarnaan dengan menggunakan FDA (Fluorescein Diacetat). Setelah melakukan metode pewarnaan, sel polen diamati dibawah mikroskop untuk mengetahui sel yang hidup dan sel mati. Sel inilah yang akan digunakan dalam penelitian penulis. Perbedaan sel hidup dan mati dapat dibedakan berdasarkan pendaran warnanya. Citra yang diamati dibawah mikroskop akan memberikan perbedaan pendaran warna. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan nilai rata-rata RGB untuk membedakan pendaran warna. Kemudian nilai RGB tersebut diuji dengan menggunakan T-test untuk mengetahui perbedaan rata-rata yang dimiliki oleh sel berpendar dan tidak pendar. Dari hasil T-test didapat bahwa nilai R berbeda secara signifikan. Selain itu, dilakukan ekstraksi ciri bentuk yaitu area, eccentricity, perimeter, dan circularity terhadap objek berpendar dan tidak pendar. Nilai ini yang akan menjadi batasan perbedaan antara sel berpendar dan tidak pendar. Kemudian setelah dilakukan seleksi fitur, dilakukan proses klasifikasi dengan menggunakan metode jarak Mahalanobis pada nilai G dan B. Hasil klasifikasi kemudian diuji dengan menggunakan uji validasi Single Decision Threshold yang menghasilkan nilai akurasi sebesar 92,79%, nilai presisi sebesar 91,15%, dan nilai recall sebesar 93,05%.
Co-Authors Izzati Muhimmah