Identifikasi Citra Hasil Identifikasi

Gambar 4.2 Citra aras keabuan a dan citra biner b Dari gambar 4.2 sudah jelas terlihat bahwa nilai dari setiap piksel dari citra aras keabuan grayscale di konversi ke dalam citra biner yang bernilai 0 dan 1.

4.2.3 Deteksi Tepi Citra

Deteksi tepi sangat diperlukan dalam proses identifikasi, hal ini dikarenakan hasil dari proses deteksi tepi ini yang selanjutnya akan digunakan dalam proses pencocokan pola untuk menentukan tingkat kemiripan dari citra acuan template dengan citra yang akan di uji. Metode deteksi tepi yang dipergunakan adalah metode Sobel, dimana metode Sobel melakukan pembobotan pada piksel-piksel tetangga yang lebih dekat dengan titik pusat kernel. Oleh karena itu, pengaruh piksel-piksel tetangga akan berbeda sesuai dengan letaknya terhadap titik dimana gradien dihitung. Dalam melakukan perhitungan gradien, metode ini merupakan gabungan dari posisi mendatar dan vertikal Gambar 4.3 Hasil proses deteksi tepi citra metode Sobel Dari gambar 4.3 tampak bahwa gambar yang dihasilkan dari deteksi tepi metode Sobel memiliki tepi yang baik. Hal ini sangat penting dalam proses pencocokan pola, dimana nilai-nilai dari setiap piksel citra acuan template akan dicocokkan dengan nilai dari setiap piksel citra yang akan di uji.

4.2.4 Identifikasi Citra

Proses identifikasi ini penulis menggunakan 1 buah halaman antarmuka utama yang dapat menjalankan keseluruhan proses identifikasi. Bentuk halaman antar muka utama dapat dilihat pada Gambar 4.4. Gambar 4.4 Halaman Utama Dari Gambar 4.4 dapat di lihat bahwa dalam halaman utama terdapat dua buah kolom yang akan berisi hasil dari proses identifikasi dan juga tiga buah tombol. Tombol tersebut yaitu tombol masukkan gambar, tombol proses dan tombol keluar.Tombol masukkan gambar berfungsi untuk memasukkan gambar yang akan di uji, tombol proses berfungsi untuk melakukan proses identifikasi dan tombol keluar untuk keluar dari program. Kolom tingkat kemiripin akan menampilkan hasil dari tingkat kemiripan dalam bentuk persen , pada kolom daun yang sesuai akan menampilkan hasil dari daun yang paling tinggi tingkat kemiripannya dengan daun yang di uji. Dalam proses identifikasi, akan muncul tingkat kemiripan dan juga nomor urut dari citra acuan template. Urutan dan jenis klon dari daun tanaman karet tersebut dapat dilihat pada Tabel 4.1. Tabel 4.1 Tabel jenis klon acuan No Nomor Citra Acuan Template Jeni Klon Daun Tanaman Karet 1 1 BPM 24 2 2 IRR 5 3 3 IRR 39 4 4 IRR 42 5 5 IRR 104 6 6 IRR 107230 7 7 IRR 112 8 8 IRR 118 9 9 IRR 119 10 10 IRR 220 11 11 PB 260 12 12 PB 330 13 13 PB 340 14 14 RRIC 100 Untuk menjalankan program ini pertama kita memasukkan gambar yang akan di uji dengan menekan tombol Masukkan gambar, maka akan muncul pop-up window untuk mengakses citra uji yang telah di simpan. Gambar 4.5 pop-up window ambil gambar Setelah gambar di pilih, lalu tekan tombol proses. Maka akan muncul hasil dari proses identifikasi yang berupa tingkat kemiripan dan jenis daun yang sesuai, seperti pada Gambar 4.6. Gambar 4.6 Hasil Identifikasi Bibit Unggul Daun Tanaman Karet

4.2.5 Hasil Identifikasi

Seelah dilakukan pengujian citra daun tanaman karet unggul yang dikategorikan dengan citra daun tanaman karet yang juga dikategorikan unggul, maka diperoleh rentang interval tingkat kemiripan daun tanaman karet. Hasil identifikasi deteksi tepi daun tanaman karet dapat ditunjukkan pada Tabel 4.2 Tabel 4.2. Tabel Pengujian No Jenis Daun Uji Coba Tingkat Kemiripan 1 BPM 24 BPM 24 1 82.4813 BPM 24 2 75.8558 BPM 24 3 90.4193 BPM 24 4 90.8071 BPM 24 5 69.161 2 IRR 5 IRR 5 1 84.7478 IRR 5 2 80.0007 IRR 5 3 90.185 IRR 5 4 90.274 IRR 5 5 75.5037 3 IRR 39 IRR 39 1 80.885 IRR 39 2 72.9746 IRR 39 3 89.2294 IRR 39 4 89.7926 IRR 39 5 67.6535 4 IRR 42 IRR 42 1 87.7399 IRR 42 2 83.3956 IRR 42 3 90.8337 IRR 42 4 91.1644 IRR 42 5 91.2476 5 IRR 104 IRR 104 1 87.9781 IRR 104 2 82.2882 IRR 104 3 88.7573 IRR 104 4 84.8201 IRR 104 5 84.8663 6 IRR 107 IRR 107 1 90.3701 IRR 107 2 91.2816 IRR 107 3 89.7454 IRR 107 4 88.6637 IRR 107 5 74.346 7 IRR 112 IRR 112 1 80.5591 IRR 112 2 73.8355 IRR 112 3 88.0452 IRR 112 4 83.8447 IRR 112 5 84.3466 8 IRR 118 IRR 118 1 77.1785 IRR 118 2 68.9941 IRR 118 3 83.6589 IRR 118 4 79.8721 IRR 118 5 80.2481 9 IRR 119 IRR 119 1 79.6278 IRR 119 2 74.204 IRR 119 3 88.3568 IRR 119 4 84.5176 IRR 119 5 84.4044 10 IRR 220 IRR 220 1 76.4509 IRR 220 2 68.6003 IRR 220 3 86.7628 IRR 220 4 80.4982 IRR 220 5 81.0866 11 PB 260 PB 260 1 90.8361 PB 260 2 87.8593 PB 260 3 91.5323 PB 260 4 91.1557 PB 260 5 91.7967 12 PB 330 PB 330 1 83.3102 PB 330 2 77.5523 PB 330 3 90.7178 PB 330 4 83.9011 PB 330 5 86.8525 13 PB 340 PB 340 1 75.7206 PB 340 2 65.4765 PB 340 3 87.3804 PB 340 4 91.1939 PB 340 5 81.2445 14 RRIC 100 RRIC 100 1 78.5532 RRIC 100 2 90.2662 RRIC 100 3 90.0546 RRIC 100 4 91.3244 RRIC 100 5 88.9027 Dari Tabel 4.2, dapat diambil rentang interval dari setiap jenis klon daun tanaman karet. Rentang interval tingkat kemiripan daun tanaman karet berdasarkan pengujian dapat ditunjukkan pada Tabel 4.3 Tabel 4.3 Tabel Tingkat Kemiripan No Jenis klon Rentang interval 1 BPM 24 69.161 - 90.8071 2 IRR 5 75.5037 - 90.274 3 IRR 39 67.6535 - 89.7926 4 IRR 42 83.3956 - 91.2476 5 IRR 104 82.2882 - 88.7573 6 IRR 107 74.346 - 91.2816 7 IRR 112 73.8355 - 88.0452 8 IRR 118 68.9941 - 83.6589 9 IRR 119 74.204 - 88.3568 10 IRR 220 68.6003 - 86.7628 11 PB 260 87.8593 - 91.7967 12 PB 330 77.5523 - 90.7178 13 PB 340 65.4765 - 91.1939 14 RRIC 100 78.5532 - 91.3244 Setelah dilakukan pengujian identifikasi, maka diperoleh rentang interval tingkat kemiripan dari setiap jenis klon daun tanaman karet. Dari Tabel 4.3, diperoleh interval tingkat kemiripan daun tanaman karet. Hal ini juga bisa dinyatakan bahwa bila uji coba dilakukan bila tidak ada sampel citra uji yang mencapai tingkat kemiripan terendah sebesar 65.4765, tidak dapat dikategorikan sebagai bibit unggul tanaman karet. Karena tingkat kemiripan terendah dari hasil percobaan adalah sebesar 65.4765 dan tingkat kemiripan tertinggi sebesar 91.7967

4.3 Pembahasan