Deteksi Penyakit Brown Eye Spot pada Daun Kopi Menggunakan Metode Euclidean Distance dan Hough Transform

Abstract

Pengolahan citra digital memiliki manfaat yang bisa digunakan dalam lingkup yang beragam, salah satunya dalam lingkungan perkebunan kopi. Dengan memanfaatkan pengolahan citra, citra daun yang didapat dalam perkebunan kopi, bisa diketahui jenis kopi beserta penyakit yang diderita. Untuk mengetahui jenis daun akan menggunakan metode euclidean distance, dimana daun yang digunakan sebagai objek penelitian merupakan daun kopi robusta dan daun kopi arabika. Untuk penyakit pada daun kopi terdapat berbagai macam, namun penyakit yang digunakan sebagai objek penelitian hanyalah penyakit brown eye spot. Pendeteksian penyakit dilakukan menggunakan metode hough transform, dikarenakan metode ini dapat digunakan untuk mendeteksi lingkaran yang merupakan gejala dari penyakit brown eye spot. Tujuan dalam penelitian ini yaitu untuk menganalisa keefektifan dari metode yang digunakan, yang pertama yaitu tingkat akurasi euclidean distance untuk mendeteksi daun uji coba antara daun kopi arabika dan daun kopi robusta. Metode yang kedua menganalisa tingkat keefektifan tingkat akurasi dalam pendeteksian penyakit brown eye spot pada daun uji coba menggunakan hough transform. Uji coba dilakukan terhadap 7 daun kopi arabika dan 4 daun kopi robusta menggunakan Matlab R2017a, dimana hasil tidak terjadi kekeliruan terhadap pendeteksian terhadap daun uji coba, ketujuh daun kopi arabika dikenali sebagai daun kopi arabika, dan keempat daun kopi robusta dikenali sebagai daun kopi robusta. Pada metode kedua untuk pendeteksian penyakit brown eye spot pada daun uji coba didapatkan keakurasian pada daun arabika sebesar 55% dan untuk daun kopi robusta sebesar 50%.