aplikasi. Begitu pula dengan buku-buku yang membahas tentang pengenalan Borland C++ Builder 6.0 perlu dipelajari sehingga dapat
membantu menyelesaikan pembuatan aplikasi ini.
3.2 Perancangan Aplikasi
Pada perancangan aplikasi terdapat beberapa proses yaitu proses arsitektur aplikasi, desain input, desain output, dan desain
proses.
3.2.1 Arsitektur Aplikasi
Aplikasi ini memiliki arsitektur yang sederhana yakni bekerja dengan menerima input berupa gambar atau citra yang kemudian
menghasilkan output berupa informasi penyakit. Citra merupakan faktor yang sangat penting dalam aplikasi ini. Karena Citra input inilah
yang akan diproses sedemikian rupa dalam aplikasi sehingga dapat mendeteksi jenis penyakit yang diderita.
3.2.2 Desain Input
Input yang akan diterima oleh aplikasi ini adalah foto atau citra bagian daun cabe yang terdapat ciri penyakit. Dalam
pengembangannya, diharapkan pula citra yang diinputkan dapat berupa
citra daun keseluruhan
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
3.2.3 Desain Output
Output yang dihasilkan oleh aplikasi ini adalah informasi jenis penyakit yang terdapat pada daun cabe dan cara pengendalian terhadap
jenis penyakit tersebut.
3.2.4 Desain Proses
Aplikasi ini bekerja dengan menggunakan sederetan image processing. Pada proses tersebut, citra input akan diubah menjadi citra
grayscale keabuan. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat dalam bentuk flowchart pada Gambar 3.1.
Gambar 3.1 Flowchart merubah Citra Ke Grayscale
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Setelah citra grayscale terbentuk kemudian akan masuk pada proses thresholding. Prose threshold merubah citra grayscale menjadi
citra hitam-putih. Berikut Flowchart proses threshold pada gambar 3.2.
START
Grayscale
Mencari nilai T ambang batas
Gray T ?
Gray = 255 Gray = 0
Citra hitam-Putih
END YA
TIDAK
Gambar 3.2 Flowchart Thresholding
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Citra hasil threshold akan diproses dengan metode Laplacian of Gaussian LoG. Untuk membentuk deteksi tepi yang lebih halus.
Untuk lebih jelasnya dapat dilihat dalam bentuk Flowchart proses Laplacian of Gaussian pada gambar 3.3
.
Gamabr 3.3 Flowchart LoG
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Setelah itu diterapkan metode Fuzzy String Matching untuk membandingkan matriks hasil LoG dengan String matriks
pembanding sehingga dapat dideteksi jenis penyakit pada citra daun. String pembanding didapatkan melalui tahap yang sama yaitu
grayscaling, Thresholding, dan LoG. Berikut Flowchart proses Fuzzy String Matching pada gambar 3.4.
Gambar 3.4 Flowchart Fuzzy String Matching
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
3.3 Proses Perancangan
