Pengembangan Aplikasi Pengenalan Daun TOGA (Tanaman Obat Keluarga) dengan Menggunakan Metode Pola Busur terlokalisasi.
Seminar Nasional Sains dan Teknologi (SENASTEK-2015), Kuta, Bali, INDONESIA, 29 – 30 Oktober 2015 P-PNL-14
APLIKASI PENGENALAN DAUN TANAMAN OBAT KELUARGA
DENGAN MENGGUNAKAN METODE POLA BUSUR TERLOKALISASI
N.K.A. Wirdiani
Jurusan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Udayana
[email protected]
Pendahuluan
Hasil dan Pembahasan
Latar Belakang
TOGA termasuk tanaman herbal yang mudah didapat dan mudah
untuk dikembangkan di Indonesia. Jenis tanaman obat ini cukup
banyak sehingga menyebabkan masyarakat modern akan kesulitan
untuk mengenali dan mengingat jenis tanaman tersebut. Berdasarkan
permasalahan tersebut maka akan dibuat sebuah aplikasi pengenalan
daun TOGA.
Permasalahan
Bagaimana cara mengenali daun TOGA berdasarkan bentuk dan ruas
daun dengan menggunakan metode Pola Busur Terlokalisasi dan
bagaimana metode ini dapat secara akurat melakukan pengenalan.
Tujuan
Merancang dan membangun aplikasi Sistem pengenalan daun TOGA
yang dapat melakukan pengenalan daun TOGA secara akurat dengan
menggunakan metode Pola Busur Terlokalisasi.
Pengembang
sistem
Proses
pembuatan pola
model
Basisdata
pola model
Basisdata
acuan
Proses
Pencocokan
Citra Daun pada
Basisdata
Nama Daun
TOGA
Pengenalan
Dikenali Tidak terdaftar Dikenali daun
(FRR)
berbeda (FAR)
10
10
10
9
10
7
4
10
2
5
77
0
0
0
0
0
0
6
0
8
5
19
0
0
0
1
0
3
0
0
0
0
4
Kesimpulan
Keluaran nilai
ketidaksamaan
terkecil dan ID
Bentuk Daun
Proses
Pengambilan
Keputusan
Proses Pencarian
Nilai Terkecil
Ketidaksamaan
Tabel 1. Data Hasil Penelitian
Dadap
Jambu
Kumis Kucing
Mengkudu
Pepaya
Salam
Samiloto
Sirih
Sirsak
Sembung
Total
Metode Penelitian
Proses
pendaftaran
Daun TOGA
Gambar 2. Contoh Pengenalan Daun TOGA
Aplikasi pengenalan daun TOGA ini memiliki sukses rasio
sebesar 77%, FAR (False Accept Ratio) sebesar 4% dan FRR
(False Reject Ratio) sebesar 19%. Hasil ini sangat
dipengaruhi oleh pemrosesan awal dimana untuk daun yang
memiliki permukaan yang mengkilap dan kasar akan
menyebabkan timbulnya noise, sedangkan untuk daun yang
memiliki bentuk yang kecil akan menyulikan untuk
mendapatkan ciri tulang daunnya
Ucapan Terima Kasih
Nilai threshold
Laporan
hasil
pengenalan
- LPPM Universitas Udayana
- Jurusan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas
Udayana
Daftar Pustaka
Gambar 1. Gambaran Umum Sistem Pengenalan
Agus Suryawibawa, IKG Darma Putra, NKA Wirdiani. 2015. Herbs Recognition
Based on Android using OpenCV. International Journal of Image Graphics and
Signal Processing, Vol. 7, No. 2 pp. 1-7.
Milan S. 2012. Image-based Recognition of Plants. Prague : Czech Technical
University.
Oka Sudana, AA.K. 2007. Implementasi Pola Model Tandatangan Jepang dan
Tandatangan Indonesia untuk Verifikasi Tandatangan Latin. Jurnal Pakar, Vol 7, No
4, Yogyakarta.
APLIKASI PENGENALAN DAUN TANAMAN OBAT KELUARGA
DENGAN MENGGUNAKAN METODE POLA BUSUR TERLOKALISASI
N.K.A. Wirdiani
Jurusan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Udayana
[email protected]
Pendahuluan
Hasil dan Pembahasan
Latar Belakang
TOGA termasuk tanaman herbal yang mudah didapat dan mudah
untuk dikembangkan di Indonesia. Jenis tanaman obat ini cukup
banyak sehingga menyebabkan masyarakat modern akan kesulitan
untuk mengenali dan mengingat jenis tanaman tersebut. Berdasarkan
permasalahan tersebut maka akan dibuat sebuah aplikasi pengenalan
daun TOGA.
Permasalahan
Bagaimana cara mengenali daun TOGA berdasarkan bentuk dan ruas
daun dengan menggunakan metode Pola Busur Terlokalisasi dan
bagaimana metode ini dapat secara akurat melakukan pengenalan.
Tujuan
Merancang dan membangun aplikasi Sistem pengenalan daun TOGA
yang dapat melakukan pengenalan daun TOGA secara akurat dengan
menggunakan metode Pola Busur Terlokalisasi.
Pengembang
sistem
Proses
pembuatan pola
model
Basisdata
pola model
Basisdata
acuan
Proses
Pencocokan
Citra Daun pada
Basisdata
Nama Daun
TOGA
Pengenalan
Dikenali Tidak terdaftar Dikenali daun
(FRR)
berbeda (FAR)
10
10
10
9
10
7
4
10
2
5
77
0
0
0
0
0
0
6
0
8
5
19
0
0
0
1
0
3
0
0
0
0
4
Kesimpulan
Keluaran nilai
ketidaksamaan
terkecil dan ID
Bentuk Daun
Proses
Pengambilan
Keputusan
Proses Pencarian
Nilai Terkecil
Ketidaksamaan
Tabel 1. Data Hasil Penelitian
Dadap
Jambu
Kumis Kucing
Mengkudu
Pepaya
Salam
Samiloto
Sirih
Sirsak
Sembung
Total
Metode Penelitian
Proses
pendaftaran
Daun TOGA
Gambar 2. Contoh Pengenalan Daun TOGA
Aplikasi pengenalan daun TOGA ini memiliki sukses rasio
sebesar 77%, FAR (False Accept Ratio) sebesar 4% dan FRR
(False Reject Ratio) sebesar 19%. Hasil ini sangat
dipengaruhi oleh pemrosesan awal dimana untuk daun yang
memiliki permukaan yang mengkilap dan kasar akan
menyebabkan timbulnya noise, sedangkan untuk daun yang
memiliki bentuk yang kecil akan menyulikan untuk
mendapatkan ciri tulang daunnya
Ucapan Terima Kasih
Nilai threshold
Laporan
hasil
pengenalan
- LPPM Universitas Udayana
- Jurusan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas
Udayana
Daftar Pustaka
Gambar 1. Gambaran Umum Sistem Pengenalan
Agus Suryawibawa, IKG Darma Putra, NKA Wirdiani. 2015. Herbs Recognition
Based on Android using OpenCV. International Journal of Image Graphics and
Signal Processing, Vol. 7, No. 2 pp. 1-7.
Milan S. 2012. Image-based Recognition of Plants. Prague : Czech Technical
University.
Oka Sudana, AA.K. 2007. Implementasi Pola Model Tandatangan Jepang dan
Tandatangan Indonesia untuk Verifikasi Tandatangan Latin. Jurnal Pakar, Vol 7, No
4, Yogyakarta.