Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Classification of Aglaonema Plants Berdasarkan Corak Daun Taufiq Nurhidayat; Patmi Kasih; Ardi Sanjaya
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 3 No. 1 (2019): PROSIDING SEMNAS INOTEK Ke-III Tahun 2019
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v3i1.541

Abstract

Seiring berjalannya waktu teknologi mengalami perkembangan yang luar biasa pesatnya, baik dalam segi perangkat keras maupun dalam segi perangkat lunak. Salah satu teknologi yang terbentuk dari perkembangan perangkat lunak adalah teknologi pengolahan citra. Teknologi ini sering digunakan untuk pengembangan riset dan aplikasi. Oleh sebab itu banyak metode dan algoritma yang diciptakan untuk membantu para peneliti dalam menganalisa suatu obyek citra maupun media. Akan tetapi ada sesuatu yang kurang atau bagi pecinta tanaman, kususnya pecinta tanaman aglaonema atau sri rejeki. Karena dengan banyaknya persilangan tanaman sri rejeki khususnya masyarakat Kediri kurang begitu mengetahui akan macam-macam jenis tanaman sri rejeki. Oleh sebab itu penulis terdorong untuk membuat suatu aplikasi klasifikasi tanaman sri rejeki berdasarkan corak daun menggunakan metode KNN (K-Nearest Neighbor). untuk proses klasifikasi citra sri rejeki. Citra yang dipilih akan dilakukan konversi citra RGB (Merah Hijau Biru) menjadi warna ke abuan(grayscale), kemudian dilakukan proses deteksi tepi, kemudian diubah ke citra biner setelah keluar nilai citra 0 adalah nilai hitam dan 1adalah nilai putih, lalu nilai dinormalisasi metode KNN dihitung nilai jaraknya menggunakan jarak pendekatan. Proses terakhir mencari nilai jarak yang terdekat dari data yang sering muncul yang dijadikan acuan sebagai hasil dari klasifikasi kelas atau label jenis sri rejeki crispum, sri rejeki commutatum plant, dan sri rejeki costatum. Hasil pengujian yang dilakukan pada aplikasi ini, untuk citra jenis sri rejeki diperoleh dengan jumlah data pelatihan sebanyak pengenalan 3 jenis tanaman sri rejeki data uji coba sebanyak 90 citra memperoleh persentase 75,55%. Pada aplikasi ini cara memotret memiliki peran penting dalam proses klasifikasi jenis tanaman sri rejeki. Semakin baik gambar, tingkat kecerahan dan banyaknya data training pada daun sri rejeki tersebut maka prosentase tingkat keberhasilan akan semakin tinggi. dan untuk progam ini masih berbasis desktop dan dapat dikembangkan dengan progam berbasis android supaya lebih mudah dan lebih simpel untuk digunakan.