Klasifikasi Hama Meloidogyne pada Tanaman dengan Image Processing Menggunakan OpenCV

Bonar Siregar, Baginda (2020) Klasifikasi Hama Meloidogyne pada Tanaman dengan Image Processing Menggunakan OpenCV. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	Text HALAMAN_AWAL.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (1MB)
Preview	Text DAFTAR_PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (542kB) | Preview
Preview	Text BAB_I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (732kB) | Preview
Preview	Text BAB_II.pdf Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (1MB) | Preview
Preview	Text BAB_III.pdf Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (1MB) | Preview
	Text BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (2MB)
Preview	Text BAB_V.pdf Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (621kB) | Preview
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (636kB)

Abstract

Hama pada tanaman merupakan sesuatu menakutkan bagi para petani dan orang �orang yang bekerja dalam bidang perkebunan baik dalam skala kecil maupun skala besar. Kerugian yang diakibatkan oleh hama ini kepada setiap tahunnya sangatlah besar, maka diperlukan cara cepat untuk bisa mendeteksi hama ini dengan cara melakukan klasifikasi karakteristik dengan program yang portable dan bisa diaplikasikan secara cepat. Penelitian ini menggunakan library image processing OpenCV yang digunakan untuk mengklasifikasi hama berjenis meloidogyne beserta variannya dengan cara menghitung jumlah piksel dalam gambar dan hasil tersebut di konversi menjadi panjang sebenarnya dari hama tersebut.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	Opencv, Python, Image Processing, Meloidogyne, Segmentation, Skeletonization
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Computer Engineering
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	04 Dec 2020 09:11
Last Modified:	10 May 2023 05:50
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/15368

Actions (login required)

View Item