<![CDATA[Mosaik adalah gejala penyakit yang sering ditemukan pada tanaman cabai merah (Capsicum annuum) dan umumnya disebabkan oleh infeksi virus seperti Tobacco mosaic virus. Infeksi yang berat bahkan dapat mengakibatkan tanaman menjadi kerdil dan mengalami kehilangan hasil yang nyata. Metode serologi dan molekuler sudah banyak digunakan untuk mendeteksi virus tetapi pengerjaannya cukup menyita waktu, relatif kurang efisien untuk sampel yang banyak, dan bersifat destruktif pada tanaman. Di sisi lain, pengamatan gejala secara langsung terkendala oleh kemampuan visual manusia dan gejala laten pada tahap awal infeksi. Oleh karena itu, metode deteksi berdasarkan kemampuan tanaman menyerap dan merefleksikan berbagai spektrum cahaya matahari, seperti normalized difference vegetation index (NDVI) berpotensi untuk dikembangkan. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi potensi single image-NDVI sebagai varian NDVI untuk pengembangan deteksi dini gejala mosaik pada cabai merah. Tahapan utama penelitian ialah perekaman citra tanaman cabai merah yang tidak diinokulasi virus (V0), diinokulasi (V1), dan minim hara (M) menggunakan kamera RGB tanpa modifikasi dan filter lensa untuk menangkap reflektansi cahaya biru dan Near-Infrared. Selanjutnya dilakukan pengolahan citra menggunakan plugin Photo Monitoring pada aplikasi Fiji-ImageJ. Perekaman dilakukan mulai 1 hari setelah inokulasi (HSI) sampai gejala terlihat kasat mata. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terjadi tendensi peningkatan nilai NDVI terintegrasi pada semua perlakuan. Namun, tendensi peningkatan pada V1 tidak nyata dibandingkan dengan V0 dan M. Selisih rata-rata nilai NDVI terintegrasi antara V1 terlihat sangat nyata dibandingkan dengan V0 (pada 5 HSI) dan M (pada 1 HSI). Tingkat sensitivitas, spesifisitas, dan akurasi metode ini berkisar antara 80–90 % pada 5 HSI.]]>
Copyrights © 2021
