Shallot Segmentation Using Thresholding Adaptive Method

Abstract

Bawang merah memiliki potensi besar dalam ekonomi Indonesia sebagai tanaman umbi bernilai tinggi. Permintaan tinggi di Indonesia menunjukkan prospek agrobisnisnya menjanjikan. Perubahan cuaca yang tidak stabil berdampak pada sektor pertanian, termasuk petani bawang merah. Identifikasi penyakit tanaman menjadi sulit dan hasil panen menurun. Dibutuhkan sistem pemantauan daun bawang merah yang kontinu untuk memberikan informasi kepada petani. Dalam proses identifikasi, citra yang digunakan harus di segmentasi agar dapat membedakan antara objek dengan latar belakang. Segmentasi ialah proses membagi citra menjadi beberapa bagian dengan tujuan untuk memisahkan bagian objek dengan bagian latar belakang sehingga objek mudah untuk dianalisis. Pada penelitian ini metode Thresholding Adaptive akan di uji coba dan diharapkan mengahsilkan nilai yang baik yang di ukur menggunakan metode MSE dan PSNR. Setelah melakukan hingga 4 uji coba segmentasi didapatkan hasil bahwa bahwa Thresholding Adaptive dinilai cukup baik dalam melakukan proses segmentasi dikarenakan nilai PSNR lebih dari 30db hingga 40db.