Literatur Review: Metode Thresholding Untuk Mengidentifikasi Penyakit Pada Daun Bawang Merah
DOI:
https://doi.org/10.66785/fimerkom.v1i1.29Keywords:
Citra digital, segmentasi, identifikasi penyakit, daun bawang merah, thresholdingAbstract
Identifikasi penyakit pada tanaman bawang merah secara konvensional masih sering dilakukan dan memerlukan waktu lama. Hal ini menyebabkan keterlambatan dalam pengambilan tindakan, sehingga dapat meningkatkan kerugian akibat penyakit. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji metode thresholding dalam segmentasi citra daun bawang merah untuk identifikasi penyakit. Tinjauan literatur dilakukan dengan mencari jurnal-jurnal ilmiah terkait di Google Scholar. Kata kunci yang digunakan adalah "citra", "digital", "segmentasi", "penyakit pada tanaman", dan "thresholding".Berdasarkan tinjauan literatur, beberapa metode thresholding telah diuji untuk identifikasi penyakit pada daun bawang merah. Metode Otsu thresholding terbukti efektif dalam memisahkan daun yang terinfeksi penyakit dengan akurasi yang tinggi. Kombinasi metode K-Means dan Otsu juga memberikan hasil yang baik dalam segmentasi citra daun bawang merah. Selain itu, metode deteksi tepi Sobel dan Prewitt juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi garis tepi struktur citra daun bawang merah. Metode thresholding memiliki potensi yang signifikan untuk identifikasi penyakit pada daun bawang merah. Pengembangan metode thresholding yang lebih robust dan adaptif terhadap variasi kondisi alamiah diharapkan dapat memberikan kontribusi yang lebih besar dalam mendukung keberlanjutan pertanian di masa depan.
References
L. Ratnawati and D. R. Sulistyaningrum, “Penerapan Random Forest untuk Mengukur Tingkat Keparahan Penyakit pada Daun Apel,” J. Sains dan Seni ITS, vol. 8, no. 2, 2020, doi: 10.12962/j23373520.v8i2.48517.
F. G. Febrinanto et al., “Implementasi Algoritme K-Means Sebagai Metode Segmentasi Citra Dalam Identifikasi Penyakit Daun Jeruk,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 11, pp. 5375–5383, 2018, [Online]. Available: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/3287
M. Wiska, F. Resty, and H. Fitriani, “Pengaruh Perilaku Bias Terhadap Keputusan Investasi Oleh Investor Dengan Moderasi Robo Advisor,” J. Manaj. Dewantara, vol. 4, no. 2, pp. 90–97, 2022.
S. Bhahri and Rachmat, “Transformasi Citra Biner Menggunakan,” J. Sist. Inf. dan Teknol. Inf., vol. 7, no. 2, pp. 195–203, 2018.
A. Fanani, P. Prima, and M. M. Hidayat, “Local Thresholding Berdasarkan Bentuk Untuk Binerisasi Citra Dokumen,” JUTI J. Ilm. Teknol. Inf., vol. 10, no. 1, p. 28, 2012, doi: 10.12962/j24068535.v10i1.a27.
T. Herdian Andika, “Pengenalan Pola Berbasis Segmentasi Citra Menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means Dan K-Means,” Aisyah J. Informatics Electr. Eng., vol. 1, no. 1, pp. 1–10, 2019, doi: 10.30604/jti.v1i1.3.
S. Jupiyandi, A. P. Kharisma, and A. Triwiratno, “Pengembangan Aplikasi Perangkat Bergerak Identifikasi Penyakit Daun Jeruk Berbasis Android dengan Memanfaatkan Vize AI,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 4, pp. 3993–3998, 2019.
M. A. R. Pamuji and D. P. Pamungkas, “Segmentasi Citra Penyakit Daun Bawang Merah Menggunakan K-Means Dan Otsu,” JAMI J. Ahli Muda Indones., vol. 4, no. 1, pp. 13–17, 2023, doi: 10.46510/jami.v4i1.141.
M. M. Watoni, “Segmentasi Citra Penyakit Daun Bawang Merah Menggunakan K-Means Dan Otsu,” 2023.
Y. R. D. Mandar, Y. Rada, and R. T. Abineno, “Optimasi Segmentasi Citra Daun Padi Dengan Metode Thresholding Dalam Identifikasi Penyakit,” vol. 2, no. Desember, pp. 2962–5998, 2023.
E. P. Ndamung, A. A. Pekuwali, and R. T. Abineno, “Optimasi Segmentasi Citra Daun Padi Dengan Metode Thresholding Dalam Identifikasi Penyakit (Optimization of Rice Leaf Image Segmentation with Thresholding Method in Disease Identification),” vol. 2, no. Desember, pp. 2962–5998, 2023.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Arjuna, Melti Gusti Tri Ananda, Windi Pardosi, Annisa Maysari Br Sembiring
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
