SISTEM PENDETEKSI KANDUNGAN NUTRISI TANAH BERDASARKAN CITRA WARNA BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI KNN DAN OPENCV

SAMBERI, CORINUS TOM STENLY (2019) SISTEM PENDETEKSI KANDUNGAN NUTRISI TANAH BERDASARKAN CITRA WARNA BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI KNN DAN OPENCV. Skripsi thesis, UNIVERSITAS SANGGA BUANA YPKP BANDUNG.

[img] Text
Cover.pdf

Download (24kB)
[img] Text
Halaman Awal.pdf

Download (761kB)
[img] Text
BAB I.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (137kB)
[img] Text
BAB II.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (592kB)
[img] Text
BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (854kB)
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (884kB)
[img] Text
BAB V.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (8kB)
[img] Text
Daftar Pustaka.pdf

Download (204kB)

Abstract

Profil kesuburan tanah merupakan hal yang penting dalam pertanian karena merupakan media utama dalam bercocok tanam. Penggunaan pupuk menjadi salah satu metode untuk mempertahankan kualitas kesuburan tanah, terlebih khusus status kesuburan tanah yang mendukung proses produksi pada tanaman . Pertumbuhan tanaman yang baik dan hasil yang tinggi membutuhkan suplai Nitrogen, Phosfor dan Kalium yang cukup. Berdasarkan data badan Litbang Pertanian, ketiga unsur tersebut membantu pertumbuhan tanaman, apabila tanaman kekurangan ketiga unsur tersebut maka pertumbuhan menjadi tidak normal. Menurut Hardjowigeno (1992) “bahwa warna tanah berfugsi sebagai penunjuk dari sifat tanah, karena warna tanah dipengaruhi oleh beberapa faktor yang terdapat didalam tanah”. Untuk itu perlu adanya sebuah sistem yang dapat mendeteksi kesuburan pada tanah dan memberikan rekomendasi pupuk yang dapat menunjang produksi pada tanaman. Sistem ini menggunakan pengolahan citra untuk mengekstrak fitur warna dan tekstur pada tanah menjadi model RGB menggunakan kamara handphone. Sebagai klasifikasi mutu menggunakan Algoritma KNN (K-Nearest Neighbour). Hasil penelitian ini diharapkan dapat digunakan sebagai informasi dasar dalam pengolahan tanaman hortikultura dan dapat membantu petani untuk menentukan dosis pemupukan pada tanaman.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Uncontrolled Keywords: Kata Kunci : Nitrogen, Fosfor, Kalium, KNN, Pengolahan Citra, OpenCV.
Subjects: Skripsi S1 > Teknik Informatika
Divisions: Fakultas Teknik > Teknik Informatika (S1)
Depositing User: Users 7 not found.
Date Deposited: 17 Jun 2020 03:27
Last Modified: 17 Jun 2020 03:27
URI: http://repository.usbypkp.ac.id/id/eprint/576

Actions (login required)

View Item View Item