Analisis Perbandingan Metode Canny, Sobel dan HSV dalam Proses Identifikasi Bunga Anggrek Hibrida

  • Eka Candyasa Pratyaswara Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Udayana
  • Ni Kadek Ayu Wirdiani Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Udayana
  • Gusti Made Arya Sasmita Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Udayana

Abstract

Bunga anggrek merupakan jenis bunga yang termasuk kedalam tanaman hias yang paling banyak dibudidayakan khususnya di Indonesia. Jenis bunga anggrek cukup beragam, satu jenis bunga anggrek dapat memiliki ciri berupa bentuk dan warna yang berbeda-beda, sehingga dapat membuat masyarakat kesulitan untuk dapat mengetahui jenis dari bunga anggrek tersebut. Aplikasi yang telah dibuat merupakan aplikasi yang digunakan untuk melakukan proses identifikasi terhadap beberapa jenis bunga anggrek hibrida. Aplikasi membandingkan beberapa metode yang digunakan pada proses pengenalan untuk mendapatkan metode dengan tingkat akurasi paling tinggi. Metode yang digunakan diantaranya adalah Canny Edge Detector, Sobel Edge Detector untuk mendeteksi bentuk dan metode HSV untuk mendeteksi warna. Aplikasi dibuat menggunakan platform Android sehingga lebih mudah untuk digunakan oleh masyarakat. Identifikasi dilakukan dengan pengambilan citra bunga anggrek dan dicocokkan dengan data acuan yang ada di dalam database. Uji coba dilakukan dengan sampel bunga anggrek hibrida sebanyak 54 buah dan masing-masing sampel diuji dengan ketiga metode yang sudah ditentukan. Hasil uji coba yang diperoleh adalah penggunaan metode Canny Edge Detector mendapatkan persentase keberhasilan sebesar 55.5%, metode Sobel Edge Detector mendapatkan persentase keberhasilan sebesar 40.7% dan metode HSV mendapatkan persentase keberhasilan sebesar 70%.

Published
2017-12-01
How to Cite
PRATYASWARA, Eka Candyasa; AYU WIRDIANI, Ni Kadek; ARYA SASMITA, Gusti Made. Analisis Perbandingan Metode Canny, Sobel dan HSV dalam Proses Identifikasi Bunga Anggrek Hibrida. Jurnal Ilmiah Merpati (Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi), [S.l.], p. 11, dec. 2017. ISSN 2685-2411. Available at: <https://ojs.unud.ac.id/index.php/merpati/article/view/39539>. Date accessed: 13 nov. 2024. doi: https://doi.org/10.24843/JIM.2017.v05.i03.p03.
Section
Articles

Most read articles by the same author(s)

Obs.: This plugin requires at least one statistics/report plugin to be enabled. If your statistics plugins provide more than one metric then please also select a main metric on the admin's site settings page and/or on the journal manager's settings pages.