APLIKASI PENGOLAHAN CITRA UNTUK MENGHITUNG POHON KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN SEGMENTASI HSV DAN METODE BLOB DETECTION STUDI KASUS PT. MULIA SAWIT AGRO LESTARI GROUP (MSAL GROUP)

Putri, Kartika Kharisma (2018) APLIKASI PENGOLAHAN CITRA UNTUK MENGHITUNG POHON KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN SEGMENTASI HSV DAN METODE BLOB DETECTION STUDI KASUS PT. MULIA SAWIT AGRO LESTARI GROUP (MSAL GROUP). Other thesis, UPN "Veteran" Yogyakarta.

[thumbnail of Abstrak.pdf]
Preview
 Text
Abstrak.pdf
Download (148kB) | Preview
[thumbnail of Cover.pdf]
Preview
 Text
Cover.pdf
Download (154kB) | Preview
[thumbnail of DAFTAR ISI.pdf]
Preview
 Text
DAFTAR ISI.pdf
Download (186kB) | Preview
[thumbnail of Pengesahan.pdf]
Preview
 Text
Pengesahan.pdf
Download (526kB) | Preview
[thumbnail of Skripsi-Full.pdf] Text
Skripsi-Full.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (8MB)

Abstract

Pesatnya perkembangan industri minyak kelapa sawit di dunia mendorong perusahaan-perusahaan sawit di Indonesia untuk memperluas lahan sawit yang dimiliki. Akan tetapi, luasnya lahan sawit memberikan masalah bagi perusahaan yaitu susahnya mendapatkan jumlah pohon kelapa sawit yang dimiliki. Hal ini dikarenakan kurangnya sumber daya manusia untuk menghitung jumlah pohon kelapa sawit secara manual serta tidak adanya sistem yang dapat mempermudah perhitungan pohon kelapa sawit. Solusi untuk mengatasi permasalahan tersebut adalah menggunakan pengolahan citra dengan segmentasi HSV dan blob detection melalui citra udara.
Metode yang digunakan dalam penyelesaian masalah perhitungan pohon berupa segmentasi HSV dan blob detection. Proses utama terbagi menjadi empat, yaitu proses segmentasi citra menggunakan HSV, deteksi objek, tracking objek, dan perhitungan objek. Proses segmentasi dilakukan dengan memberikan nilai HSV yang sesuai dengan kondisi untuk memisahkan antara objek pohon kelapa sawit dengan background seperti jalan, traktor, atau tanaman selain pohon kelapa sawit. Pada proses segmentasi citra terdapat proses lain yang mempengaruhi tingkat akurasi dari segmentasi, yaitu proses konversi citra untuk menggubah citra RGB menjadi HSV kemudian diubah menjadi biner serta proses filtering untuk menghilangkan gangguan atau noise pada citra menggunakan morfologi opening. Proses selanjutnya adalah deteksi objek menggunakan blob detection. Proses tersebut digunakan untuk menyatukan kumpulan piksel hasil segmentasi dengan intensitas sama kedalam satu region sehingga satu region tersebut dianggap satu objek. Hasil deteksi kemudian dilacak atau di-tracking, kemudian dihitung setelah objek yang dilacak melalui garis batas perhitungan.
Masalah perhitungan pohon kelapa sawit dapat diselesaikan menggunakan metode segmentasi HSV dan blob detection dengan akurasi sebesar 90.60%. Akurasi terbaik dihasilkan dari ukuran blob 10 untuk seluruh proses perbesaran (zoom), yaitu 40 hingga 90 dengan ketinggian asli berkisar 7.3 meter hingga 47.4 meter.
Kata Kunci: Pengolahan Citra, Sawit, HSV, Blob Detection

Item Type: Thesis (Other)
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Engineering Sciences
Depositing User: Eko Yuli
Date Deposited: 14 Jan 2019 03:17
Last Modified: 03 Feb 2023 03:17
URI: http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/17849

Actions (login required)

View Item View Item