UNDANAUNDANA
J-ICON: Jurnal Komputer dan InformatikaJ-ICON: Jurnal Komputer dan InformatikaTanaman seperti halnya makhluk hidup yang lain membutuhkan kombinasi unsur hara untuk hidup tumbuh dan berkembang biak. Unsur hara di dalam tanaman juga dapat dibagi menjadi dua, yaitu unsur hara bergerak (mobile nutrient) dan unsur hara tidak bergerak (immobile nutrient). Kondisi tanaman yang mengalami defisiensi atau kekurangan unsur hara akan mengalami gangguan pertumbuhan dan mempengaruhi hasil panen daun atau buahnya. Warna daun dapat menjadi ciri tanaman dalam kondisi normal atau mengalami defisiensi unsur hara. Defisiensi unsur hara pada tanaman akan berpengaruh pada bentuk daun, produksi buah dan usia tanaman yang mengakibatkan tanaman tumbuh kerdil, dan lekas mati. Pada produksi buah akan terjadi kerontokan pada bunga atau bakal buah sehingga hasil produksi akan mengalami penurunan. Jika pemeliharaan tanaman dilakukan secara manual, maka setiap tanaman diamati untuk kemudian dianalisis apakah mengalami defisiensi unsur hara berdasarkan ciri fisiknya, dan proses ini memerlukan waktu dan ketelitian pengamatan. Manfaat penelitian ini adalah dapat mengidentifikasi defisiensi unsur hara pada tanaman cabai berbasis citra berdasarkan ciri warna Red, Green, Blue (RGB) dan ciri ekstraksi tekstur. Tujuan penelitian ini adalah membuat aplikasi berbasis machine learning dengan metode klasifikasi Support Vector Model (SVM) untuk mengidentifikasi kekurangan unsur hara yang terbagi dalam empat kelas, yaitu kekurangan nitrogen (N) dan fosfor (P), kekurangan P dan kalium (K), kekurangan N dan K, serta daun cabai dengan kelas normal. Data tanaman yang menjadi sampel pada penelitian ini adalah sebanyak 120 data dengan hasil akurasi sebesar 84,4%.
Hasil implementasi SVM untuk identifikasi empat kelas kekurangan unsur hara pada tanaman cabai menunjukkan bahwa tanpa proses ekstraksi fitur warna dan tekstur menghasilkan nilai tertinggi pada ke 3 kernel SVM yaitu poly, sigmoid, dan linear dengan akurasi tertinggi sebesar 84,4%.Untuk klasifikasi terendah pada ekstraksi tekstur GLCM sebesar 46,9%.Hal ini menunjukkan data yang tersedia antara kelas normal dan kelas terindikasi kekurangan unsur hara secara ciri tekstur sulit dibedakan.Akurasi meningkat ketika ada proses penggabungan fitur warna RGB dan fitur tekstur GLCM dengan akurasi mencapai 71,9% dengan parameter C=1 dan α=0.
Penelitian ini dapat dilanjutkan dengan mengeksplorasi teknik klasifikasi lain seperti Neural Networks atau Deep Learning untuk meningkatkan akurasi dalam identifikasi defisiensi unsur hara, khususnya dalam klasifikasi yang sulit. Selain itu, penelitian lebih lanjut dapat dilakukan dengan mengeksplorasi penggunaan citra multispektral yang dapat memberikan informasi tambahan untuk mendeteksi kondisi tanaman lebih akurat pada berbagai fase pertumbuhannya. Selanjutnya, penelitian dapat difokuskan pada pengembangan aplikasi mobile yang dapat memberi informasi terkini mengenai kondisi unsur hara tanaman secara real-time, sehingga lebih mudah diakses oleh para petani untuk pengambilan keputusan yang lebih baik.
- Automatic Classification of Nutritional Deficiencies in Coffee Plants. automatic nutritional deficiencies... chooser.crossref.org/?doi=10.1049/ic.2015.0317Automatic Classification of Nutritional Deficiencies in Coffee Plants automatic nutritional deficiencies chooser crossref doi 10 1049 ic 2015 0317
- Development of a Wireless Computer Vision Instrument to Detect Biotic Stress in Wheat. development wireless... doi.org/10.3390/s140917753Development of a Wireless Computer Vision Instrument to Detect Biotic Stress in Wheat development wireless doi 10 3390 s140917753
- Frontiers | Nitric oxide signaling in plants. frontiers nitric oxide signaling plants plant science us... doi.org/10.3389/fpls.2013.00553Frontiers Nitric oxide signaling in plants frontiers nitric oxide signaling plants plant science us doi 10 3389 fpls 2013 00553
- J-ICON: Jurnal Komputer dan Informatika. nutrient deficiency chili support vector machine icon jurnal... doi.org/10.35508/jicon.v11i1.9803J ICON Jurnal Komputer dan Informatika nutrient deficiency chili support vector machine icon jurnal doi 10 35508 jicon v11i1 9803
| File size | 590.57 KB |
| Pages | 6 |
| DMCA | Report |
Related /
POLBANGTANBOGORPOLBANGTANBOGOR Permasalahan yang sering terjadi di lahan pertanian adalah mengenai penyakit tanaman yang dapat menyebabkan terjadinya penurunan hasil produksi, sehinggaPermasalahan yang sering terjadi di lahan pertanian adalah mengenai penyakit tanaman yang dapat menyebabkan terjadinya penurunan hasil produksi, sehingga
UNIGOUNIGO Akan tetapi terdapat tantangan dalam pengelolaan usaha tambak ikan bandeng yaitu pengetahuan yang terbatas oleh sumber daya manusia dalam hal peningkatanAkan tetapi terdapat tantangan dalam pengelolaan usaha tambak ikan bandeng yaitu pengetahuan yang terbatas oleh sumber daya manusia dalam hal peningkatan
MANDALANURSAMANDALANURSA Penelitian ini bertujuan untuk: 1) Menganalisis kondisi sosial-ekonomi pekerja lepas di perusahaan perkebunan kelapa sawit berkelanjutan berdasarkan produktivitasPenelitian ini bertujuan untuk: 1) Menganalisis kondisi sosial-ekonomi pekerja lepas di perusahaan perkebunan kelapa sawit berkelanjutan berdasarkan produktivitas
UNSULBARUNSULBAR Rumput laut Kappaphycus alvarezii banyak dibudidaya karena memiliki nilai ekonomi yang tinggi karena menghasilkan karagenan jenis kappa. Penelitian iniRumput laut Kappaphycus alvarezii banyak dibudidaya karena memiliki nilai ekonomi yang tinggi karena menghasilkan karagenan jenis kappa. Penelitian ini
UNIK KEDIRIUNIK KEDIRI Hasil yang diperoleh terdapat kondisi iklim mikro yang bervariatif antar plot serta terdapat korelasi yang searah antar unsur iklim serta selaras denganHasil yang diperoleh terdapat kondisi iklim mikro yang bervariatif antar plot serta terdapat korelasi yang searah antar unsur iklim serta selaras dengan
UNTAG SMDUNTAG SMD Didalam Pusat Penelitian Bioteknologi pada bidang pertanian ini akan menyediakan fasilitas yang terbagi atas 3 fungsi utama yaitu fungsi penelitian, pengembanganDidalam Pusat Penelitian Bioteknologi pada bidang pertanian ini akan menyediakan fasilitas yang terbagi atas 3 fungsi utama yaitu fungsi penelitian, pengembangan
STMIK AMIKBANDUNGSTMIK AMIKBANDUNG Berdasarkan hasil pengujian dari algoritma k-means dan algoritma k-medoids, didapat cluster model untuk algoritma k-means sebanyak 241 items pada cluster_0Berdasarkan hasil pengujian dari algoritma k-means dan algoritma k-medoids, didapat cluster model untuk algoritma k-means sebanyak 241 items pada cluster_0
STMIK AMIKBANDUNGSTMIK AMIKBANDUNG Peningkatan jumlah pengguna jaringan memerlukan peningkatan infrastruktur jaringan agar tidak menurunkan performa. VLAN adalah teknologi yang memungkinkanPeningkatan jumlah pengguna jaringan memerlukan peningkatan infrastruktur jaringan agar tidak menurunkan performa. VLAN adalah teknologi yang memungkinkan
Useful /
POLTESAPOLTESA Desa Sebubus merupakan salah satu desa wisata Kabupaten Sambas yang ditetapkan berdasarkan Surat Keputusan Bupati Sambas Nomor 33/DISPARPORA/2022 padaDesa Sebubus merupakan salah satu desa wisata Kabupaten Sambas yang ditetapkan berdasarkan Surat Keputusan Bupati Sambas Nomor 33/DISPARPORA/2022 pada
STTSAPPISTTSAPPI Penelitian ini menggunakan metode kualitatif dengan pendekatan analisis konseptual‑komparatif terhadap pemikiran John Wesley, Paulo Freire dan TabitaPenelitian ini menggunakan metode kualitatif dengan pendekatan analisis konseptual‑komparatif terhadap pemikiran John Wesley, Paulo Freire dan Tabita
UNIK KEDIRIUNIK KEDIRI Konsumen memiliki pengetahuan yang baik terkait penerapan green marketing oleh Work Coffee Indonesia, khususnya pada dimensi green products dan green places.Konsumen memiliki pengetahuan yang baik terkait penerapan green marketing oleh Work Coffee Indonesia, khususnya pada dimensi green products dan green places.
UNDANAUNDANA Sumber pengetahuan sistem diperoleh dengan mengumpulkan data rekam medis pada tahun 2014, 2016, dan 2017. Sistem menggunakan metode Rough Set pada prosesSumber pengetahuan sistem diperoleh dengan mengumpulkan data rekam medis pada tahun 2014, 2016, dan 2017. Sistem menggunakan metode Rough Set pada proses