SEGMENTASI PENYAKIT PADA CITRA DAUN TEBU MENGGUNAKAN METODE HYBRID ARTIFICIAL BEE COLONY - FUZZY C MEANS - Mustika Mentari; R.V Hari Ginardi; Chastine Fatichah (Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Yudharta Pasuruan)
Otomatisasi sistem untuk mendeteksi penyakit pada tanaman tebu perlu dilakukan untuk mempercepat penanganan penyakit yang mengakibatkan penurunan produktivitas. Informasi penyakit dari ahli seringkalimembutuhkan banyak waktu dan biaya sehingga terjadi keterlambatan penanganan penyakit.  Untuk itusebagai penanganan awal diperlukan adanya deteksi penyakit pada daun tebu secara otomatis. Penelitianini bertujuan untuk membuat sistem otomatis untuk segmentasi citra daun tebu berpenyakit dengan metodeHybrid Artificial Bee Colony (ABC) - Fuzzy C Means (FCM). Penelitian ini memiliki beberapa tahapan yaitupreprocessing yang memisahkan bagian daun dengan background serta menghilangkan tulang daun yangtidak digunakan dalam penelitian ini, pemilihan region of interest, ekstraksi fitur, dan segmentasi. Citra yangdiproses menggunakan pemilihan ROI yang menunjukan dominasi area penyakit pada daun menggunakanoverlapping window seluas 100x100 pixel. ROI tersebut kemudian dilanjutkan pada proses segmentasimenggunakan ABC-FCM. Metode segmentasi yang diusulkan mampu menunjukkan rata-rata akurasi yangtinggi, yaitu sebesar 91%. Segmentasi menggunakan metode ABC-FCM menunjukkan hasil yang baik daripada menggunakan metode FCM saja.