Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Penerapan Citra Berbasis K-Means Clustering untuk Mendeteksi Penyakit Bulai Pada Komoditas Jagung Madura Rosyadi NR, Imron; Prasetyowati, Erwin; Said, Badar
Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informatika dan Komputer Volume 13 No 3, Mei Tahun 2023
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24853/justit.13.3.206-211

Abstract

Pengembangan dan pembudidayaan jagung diperlukan seiring dengan meningkatnya konsumsi bahan makanan dan kebutuhan industri terutama produk makanan yang berbahan baku jagung. Dalam pengembangan jagung di Indonesia, kendala utamanya adalah gangguan Organisme Pengganggu Tanaman (OPT) utamanya penyakit, salah satunya adalah penyakit bulai. Penyakit ini dapat diketahui dengan terjadinya perubahan warna, sehingga diperlukan sebuah cara untuk mengetahui perbedaan antara warna daun sehat dan warna daun yang telah berubah akibat terserang penyakit bulai tersebut. Salah  satu  solusi  yang  bisa digunakan adalah  pengolahan citra. Oleh sebab itu tujuan penelitian ini untuk mendeteksi penyakit bulai berdasarkan warna daun pada tanaman jagung berbasis pengolahan citra digital, untuk menghasilkan hasil yang tepat dan objektif. Algoritma yang digunakan adalah algoritma K-Means Clustering. Penelitian ini menggunakan data latih sebanyak 50 citra dan data uji sebanyak 25 citra. Berdasarkan simulasi tingkat identifikasi penyakit bulai menggunakan K-Means Clustering mencapai tingkat akurasi 85%.Kata Kunci: pengolahan citra, segmentasi, K-Mean clustering