KLASIFIKASI CITRA DIGITAL TAHAPAN PERTUMBUHAN TANAMAN BAYAM HIDROPONIK MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR LOCAL BINARY PATTERN DAN ALGORITMA DECISION TREE

NANDA, ZIKRI (2025) KLASIFIKASI CITRA DIGITAL TAHAPAN PERTUMBUHAN TANAMAN BAYAM HIDROPONIK MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR LOCAL BINARY PATTERN DAN ALGORITMA DECISION TREE. Sarjana thesis, Universitas Pasir Pengaraian.

	Text COVER.pdf Download (1MB)
	Text BAB 1 2 3.pdf Download (641kB)
	Text BAB 4 5.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Tanaman bayam (Amaranthus spp.) merupakan salah satu jenis sayuran daun yang banyak dikonsumsi masyarakat karena kandungan gizinya yang tinggi serta memiliki siklus pertumbuhan yang relatif singkat. Dalam praktiknya, pemantauan pertumbuhan tanaman bayam sering dilakukan secara manual melalui pengamatan langsung, sehingga bersifat subjektif dan berpotensi menimbulkan perbedaan penilaian antar pengamat. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem klasifikasi citra digital yang mampu mengidentifikasi tahapan pertumbuhan bayam hidroponik secara otomatis dengan memanfaatkan metode ekstraksi fitur Local Binary Pattern (LBP) dan algoritma Decision Tree. Proses penelitian meliputi pengumpulan dataset citra bayam, tahap preprocessing, ekstraksi fitur tekstur menggunakan LBP, serta klasifikasi dengan Decision Tree untuk membedakan tiga fase utama pertumbuhan, yaitu fase awal, fase pertumbuhan, dan fase panen. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu mengklasifikasikan citra bayam dengan tingkat akurasi yang baik, serta menghasilkan nilai precision, recall, dan f1-score yang seimbang pada tiap kelas. Temuan ini membuktikan bahwa kombinasi LBP dan Decision Tree dapat digunakan sebagai alternatif solusi dalam pemantauan pertumbuhan bayam secara cepat, objektif, dan efisien, sekaligus mendukung penerapan teknologi pengolahan citra digital di bidang pertanian modern.

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Uncontrolled Keywords:	Klasifikasi Citra Digital, Bayam Hidroponik, Tahapan Pertumbuhan Tanaman Menggunakan, Pola Biner Lokal, Ekstraksi Fitur, Algoritma Pohon Keputusan.
Subjects:	Dewey decimal Classification Subject Areas > 000 Karya Umum > 000-009 Ilmu Umum dan Komputer
Divisions:	Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika
Depositing User:	Pustaka - -
Date Deposited:	10 Sep 2026 07:52
Last Modified:	10 Sep 2026 07:52
URI:	http://repository.upp.ac.id/id/eprint/4690

Actions (login required)

View Item