IDENTIFIKASI BIBIT PADA TANAMAN LAHAN GAMBUT BERDASARKAN BENTUK DAUN MENGGUNAKAN METODE PROBABILISTIK NEURAL NETWORK (PNN) BERBASIS WEBSITE (UMUR BIBIT 2 BULAN-1 TAHUN)
Abstract: Kalimantan Barat
memiliki berbagai jenis tanaman yang tumbuh dan berkembang di lahan gambut,
dimana jenis daun dari tanaman lahan gambut tersebut mempunyai keanekaragaman
terutama dari bentuk daunnya seperti oval, elips, dan bulat. Keanekaragaman
tersebut membuat orang kesulitan untuk mengidentifikasi nama-nama tanaman
tersebut apabila dilihat dari bentuk daun yang masih berupa bibit tanaman
dengan umur antara 2 bulan - 1 tahun. Dari permasalahan tersebut, dilakukan
penelitian untuk mengidentifikasi bibit tanaman dengan melihat bentuk daun.
Citra daun yang digunakan dalam penelitian ini adalah alpukat, durian, jambu
biji, karet, kedondong, nangka, rambutan, kopi, sawo, dan sirsak. Penelitian
ini bertujuan untuk mengidentifikasi bibit pada tanaman lahan gambut dengan
menggunakan metode Probabilistic Neural Network dan mengetahui tingkat akurasi
Probabilistic Neural Network (PNN) dalam mengidentifikasi bibit pada tanaman
lahan gambut. Untuk membuat suatu aplikasi identifikasi bibit pada tanaman
lahan gambut memanfaatkan pengolahan citra digital dengan proses ekstraksi
fitur bentuk menggunakan metode deteksi tepi operator sobel dan metode
Probabilistik Neural Network (PNN) untuk proses identifikasi. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan 20
sampel citra daun, dihasilkan persentase keberhasilan dalam mengidentifikasi
sebesar 75%.
Penulis: Nurbaiti , Fatma Agus
Setyaningsih , Dwi Marisa Midyanti
Kode Jurnal: jptkomputerdd170044
