SEGMENTASI PENYAKIT PADA CITRA DAUN TEBU MENGGUNAKAN METODE HYBRID ARTIFICIAL BEE COLONY - FUZZY C MEANS

Abstract

Otomatisasi sistem untuk mendeteksi penyakit pada tanaman tebu perlu dilakukan untuk mempercepat
penanganan penyakit yang mengakibatkan penurunan produktivitas. Informasi penyakit dari ahli seringkali
membutuhkan banyak waktu dan biaya sehingga terjadi keterlambatan penanganan penyakit.  Untuk itu
sebagai penanganan awal diperlukan adanya deteksi penyakit pada daun tebu secara otomatis. Penelitian
ini bertujuan untuk membuat sistem otomatis untuk segmentasi citra daun tebu berpenyakit dengan metode
Hybrid Artificial Bee Colony (ABC) - Fuzzy C Means (FCM). Penelitian ini memiliki beberapa tahapan yaitu
preprocessing yang memisahkan bagian daun dengan background serta menghilangkan tulang daun yang
tidak digunakan dalam penelitian ini, pemilihan region of interest, ekstraksi fitur, dan segmentasi. Citra yang
diproses menggunakan pemilihan ROI yang menunjukan dominasi area penyakit pada daun menggunakan
overlapping window seluas 100x100 pixel. ROI tersebut kemudian dilanjutkan pada proses segmentasi
menggunakan ABC-FCM. Metode segmentasi yang diusulkan mampu menunjukkan rata-rata akurasi yang
tinggi, yaitu sebesar 91%. Segmentasi menggunakan metode ABC-FCM menunjukkan hasil yang baik dari
pada menggunakan metode FCM saja.