Rizkia, Ayu Putri (2023) Identifikasi jenis tanaman obat Indonesia berdasarkan bentuk citra daun menggunakan metode deteksi tepi dan gaussian naïve bayes. Undergraduate thesis, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.
![]() |
Text (Fulltext)
19650023.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (2MB) |
Abstract
ABSTRAK:
Indonesia menjadi salah satu negara dengan tingkat keanekaragaman hayati terbesar di dunia yang mencakup flora dan fauna. Terdapat sekitar 30.000 jenis tanaman yang tumbuh di hutan tropis Indonesia. Selain menjadi sektor utama dalam produksi bahan pangan, banyak tanaman juga memiliki khasiat dalam pengobatan tradisional dan mempunyai efek positif dalam kesehatan tubuh manusia. Perkembangan teknologi yang berkembang pesat, popularitas tanaman obat semakin menurun terkikis oleh industri kimia obat modern. Masyarakat saat ini kurang mengenali jenis tanaman yang memiliki khasiat obat. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem identifikasi jenis tanaman obat berdasarkan bentuk citra daun menggunakan metode deteksi tepi dan Gaussian Naïve Bayes (GNB). Input yang digunakan dalam penelitian ini berupa data citra daun yang berjumlah 16 jenis daun dengan masing-masing jenis daun terdapat 50 data citra. Dataset tersebut dilakukan ekstraksi fitur dengan pemilihan fitur bentuk yaitu panjang, lebar, luas, keliling, slimness (kerampingan daun) kemudian diambil parameter rata-rata dan varian untuk setiap fitur sebagai input dalam identifikasi menggunakan GNB. Berdasarkan hasil pengujian dengan 3 skenario pembagian data dan 3 variasi jumlah kelas didapatkan performa terbaik terdapat pada rasio 90:10 untuk 6 kelas daun dengan nilai accuracy sebesar 90%, precision 92,46%, recall 90%, dan f-measure 89,69%. Selanjutnya, hasil uji coba pada 16 kelas daun mengalami penurunan akurasi menjadi 57,50%. Hal ini dikarenakan nilai fitur-fitur pada kategori jenis daun memiliki rentang nilai yang sangat dekat sehingga pemilihan jenis fitur bentuk dan banyaknya jumlah kelas sangat mempengaruhi hasil performa sistem
ABSTRACT:
Indonesia is one of the countries with the highest level of biodiversity in theworld, encompassing flora and fauna. There are approximately 30,000 species of plantsthat grow in the tropical forests of Indonesia. Besides being a primary sector in foodproduction, many plants also possess medicinal properties and have positive effects onhuman health in traditional medicine. The rapid development of technology has causeda decline in the popularity of herbal plants, eroded by the modern pharmaceuticalindustry. Presently, society has limited knowledge of plant species with medicinalproperties. This research aims to develop a system for identifying medicinal plant speciesbased on leaf image morphology, utilizing edge detection and Gaussian Naïve Bayes(GNB) methods. The input used in this study consists of leaf image data, comprising 16types of leaves with 50 image samples for each leaf type. Feature extraction is performedon the dataset, selecting shape features such as length, width, area, perimeter, andslimness (leaf elongation). The average and variance parameters for each feature are thenutilized as inputs for identification using GNB. Based on the test results from three datadivision scenarios and three variations in the number of classes, the best performance isachieved with a 90:10 data ratio for 6 leaf classes, yielding an accuracy of 90%, precisionof 92.46%, recall of 90%, and f-measure of 89.69%. Furthermore, when tested on 16 leafclasses, the accuracy decreased to 57.50%. This is due to the close range of feature valueswithin leaf type categories, indicating that the selection of shape features and the numberof classes significantly affect the system's performance
مستخلص البحث:
إندونيسيا هي إحدى البلدان اليت لديها أكرب مستوى من التنوع البيولوجي يف العامل والذي يشمل النبااتت واحليواانت.هناك حوايل٣٠٠٠٠نوع من النبااتت اليت تنمو يف الغاابت االستوائية يف إندونيسيا. ابإلضافة إىل كوهنا قطاعا رئيسيا يف إنتاجالغذاء، فإن عدة النبااتت هلا أيضا خصائص يف الطب التقليدي وهلا أتثري إجيايب على صحة جسم اإلنسان. التطور السريعللتكنولوجيا، واخنفاض شعبية النبااتت الطبية تتآكل من قبل الصناعة الكيميائية الطبية احلديثة. ال يتعرف الناس اليوم على أنواعالنبااتت اليت هلا خصائص طبية. يهدف هذا البحث إىل إنشاء نظام لتحديد أنواع النبااتت الطبية بناء على شكل صورة الورقةابستخدام طرق الكشف عن احلواف وغواثيان ابيز ساذج.كانت املدخالت املستخدمة يف هذا البحث يف شكل بياانت صورةورقة بلغ جمموعها١٦كان هناك كل نوع من األوراق نوعا من األوراق مع٥٠بياانت صورة. متتنفيذ جمموعة البياانت ابستخراجاملعامل عن طريق اختيار معامل الشكل، وهي الطول والعرض واملساحة واحمليط والنحافة (رقة الورقة) مث أخذ متوسط املعلمات واملتغرياتكمدخل يف التعريف ابستخدام. استنادا إىل نتائج االختبار مع لكل معلم٣كة البياانت وسيناريوهات ملشار٣اختالفات يف عددالفئات، مت العثور على أفضل أداء بنسبة١٠:٩٠لفئات٦أوراق بقيمة دقة٩٠%، وضبط٩٢.٤٦%، واستدعاء٩٠%، وف قياسي٨٩.٦٩%. عالوة على ذلك، اخنفضت دقة نتائج االختبار على١٦فئة ورقة إىل٥٧.٥٠%. وذلك ألن قيمة املعامليف فئة نوع الورقة هلا نطاق قريبجدا من القيم حبيث يؤثر اختيار نوع الشكل والعدد الكبري من الفئات بشكل كبري على نتائجأداء النظام.
Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
---|---|
Supervisor: | Crysdian, Cahyo and Hariri, Fajar Rohman |
Keywords: | Computer Vision; Gaussian Naïve Bayes ; Image Recognition Computer Vision; Gaussian Naïve Bayes ; Image Recognition رؤية الكمبيوتر; الغواثيان ابيز ساذج; التعرف على الصور |
Subjects: | 08 INFORMATION AND COMPUTING SCIENCES > 0801 Artificial Intelligence and Image Processing > 080104 Computer Vision |
Departement: | Fakultas Sains dan Teknologi > Jurusan Teknik Informatika |
Depositing User: | Ayu Putri Rizkia |
Date Deposited: | 23 Aug 2023 13:47 |
Last Modified: | 23 Aug 2023 13:47 |
URI: | http://etheses.uin-malang.ac.id/id/eprint/52193 |
Downloads
Downloads per month over past year
Actions (login required)
![]() |
View Item |