KLASIFIKASI TANAMAN OBAT-OBATAN BERDASARKAN CITRA DAUN DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN

ADRIANI, DHEA PUTRI (2018) KLASIFIKASI TANAMAN OBAT-OBATAN BERDASARKAN CITRA DAUN DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN. Undergraduate thesis, UNIMED.

[img]
Preview
Text
1. NIM. 4143230006 COVER.pdf.pdf - Published Version

Download (53kB) | Preview
[img]
Preview
Text
2. NIM. 4143230006 APPROVAL SHEET.pdf.pdf - Published Version

Download (102kB) | Preview
[img]
Preview
Text
3. NIM. 4143230006 ABSTRACT.pdf.pdf - Published Version

Download (97kB) | Preview
[img]
Preview
Text
4. NIM. 4143230006 PREFACE.pdf.pdf - Published Version

Download (95kB) | Preview
[img]
Preview
Text
5. NIM. 4143230006 TABLE OF CONTENT.pdf.pdf - Published Version

Download (137kB) | Preview
[img]
Preview
Text
6. NIM. 4143230006 TABLES.pdf.pdf - Published Version

Download (85kB) | Preview
[img]
Preview
Text
7. NIM. 4143230006 ILLUSTRATION.pdf.pdf - Published Version

Download (141kB) | Preview
[img]
Preview
Text
8. NIM. 4143230006 CHAPTER I.pdf.pdf - Published Version

Download (242kB) | Preview
[img]
Preview
Text
12. NIM. 4143230006 CHAPTER V.pdf.pdf - Published Version

Download (97kB) | Preview
[img]
Preview
Text
13. NIM. 4143230006 BIBLIOGRAPHY.pdf.pdf - Published Version

Download (113kB) | Preview

Abstract

Obat-obatan herbal merupakan alternatif dalam upaya kesehatan bagi masyarakat Indonesia. Banyaknya aneka ragam jenis tanaman obat di Indonesia membuat sebagian masyarakat sulit mengenali jenis-jenis tanaman yang ada. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem yang dapat membantu untuk mengenali jenis tanaman obat. Sistem tersebut merupakan pengolahan suatu citra dari daun tanaman obat yang diambil sebagai sampel untuk dikenali karakteristik strukturalnya sehingga akan menghasilkan keluaran berupa tanaman dapat dikenali jenisnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui karakteristik tekstur dan morfologi bentuk daun tanaman obat-obatan sehingga dapat digunakan untuk mendeteksi dan mengenali jenis daun. Penelitian ini menggunakan 10 jenis daun tanaman obat-obatan. Perancangan sistem yang dibangun menggunakan ekstraksi fitur tekstur Gray Level Co-occurance Matrics (GLCM) dan ekstraksi fitur morfologi bentuk dengan classifier Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation yang mampu melatih sistem sebelum diterapkan untuk melakukan pengujian terhadap citra daun yang akan dikenali jenisnya. Berdasarkan pengujian pengenalan pada keseluruhan citra, citra dapat dikenali jenisnya dan menghasilkan tingkat akurasi pengenalan sebesar 83,5% dengan hasil akurasi tertinggi dihasilkan oleh daun jarak dan mengkudu sebesar 100%, serta tingkat pengenalan terendah dihasilkan oleh daun sirih sebesar 60%.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Contributors:
ContributionNameNIP
Thesis advisorSyahputra, Hermawan198009302003121002
Call Number: SK-2018 MAT 155
Keywords: Gray Level Co-Occurance Matrix (Glcm), Morfologi Bentuk, Backpropagation, Citra Daun Obat
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA299 Analysis
Divisions: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika
Depositing User: astina hartono lubis
Date Deposited: 26 Oct 2018 10:55
URI: http://digilib.unimed.ac.id/id/eprint/31187

Actions (login required)

View Item View Item