Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi)
Prasetyo, Mochammad Bima
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Mechanical Engineering Transportation

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Deteksi Penyakit Tanaman Jagung Berbasis Pengolahan Citra Digital Menggunakan Metode Color Moments dan GLCM Prasetyo, Mochammad Bima; Wulaningrum, Resty; Sahertian, Julian
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 7 No. 1 (2023): PROSIDING NSEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2023
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v7i1.3422

Abstract

Tanaman Jagung merupakan bahan pokok atau kebutuhan pangan yang diperlukan masyarakat untuk kebutuhan sehari-hari, dengan berkembangnya industri pengolahan pangan di Indonesia. Tetapi terdapat kendala penting dalam upaya peningkatan produksi jagung adalah gangguan biotis yang dikelompokkan menjadi dua, yaitu gangguan yang disebabkan oleh makroorganisme dan mikroorganisme. Sedangkan permasalahan yang dihadapi oleh masyarakat saat ini adalah bagaimana mengidentifikasi jagung lokal yang terserang penyakit dengan dilihat dari citra warna, bentuk serta tekstur daunnya. Dalam menghadapi masalah tersebut terdapat sistem yang dapat mendeteksi penyakit tanaman jagung dengan cara mendeteksi melalui warna daun, dengan menggunakan metode color moments dan juga menggunakan metode GLCM. Hal ini data yang diujikan diambil langsung dengan mengambil foto di pertanian yang menanam jagung dengan memperbanyak pengambilan foto yang berbeda-beda. Hasil penelitian ini merupakan sistem yang dapat mendeteksi penyakit tanaman jagung lokal. Dari hasil dapat disimpulkan bahwa sistem ini dapat membantu dalam mengetahui apakah tanaman jagung local terdapat penyakit atau tidak.
Co-Authors Julian Sahertian Wulaningrum, Resty