PENDETEKSI DAUN JANDA BOLONG MENGGUNAKAN METODE CANNY EDGE DETECTION

indonesia

Abstract

Abstrak

Penelitian ini mengembangkan sistem pendeteksi daun Janda Bolong atau nama latinya (Monstera adansonii) menggunakan metode Canny Edge Detection, sebuah algoritma pendeteksian tepi berbasis gradien. Masalah utama yang dihadapi adalah bentuk daun yang kompleks dengan pola lubang unik yang memerlukan metode khusus untuk deteksi tepi yang presisi. Penelitian ini difokuskan pada eksperimen sebanyak 12 kali dengan variasi threshold pada algoritma Canny Edge Detection, menggunakan beberapa daun Janda Bolong (Monstera adansonii) sebagai objek utama. Proses pengolahan citra dimulai dengan konversi gambar ke skala abu-abu, pengurangan derau menggunakan filter Gaussian, dan penerapan algoritma Canny Edge Detection, dengan berbagai kombinasi threshold. Hasil menunjukkan bahwa pengaturan threshold pada nilai 50 untuk kedua parameter (threshold1 dan threshold2) menghasilkan pola tepi yang paling akurat dan sesuai dengan struktur asli daun. Pada threshold rendah, seperti nilai 5, algoritma mendeteksi terlalu banyak noise, sehingga hasilnya kurang representatif. Sebaliknya, threshold tinggi, seperti nilai 150, menyebabkan kehilangan detail penting pada pola daun. Dengan hasil ini, metode Canny Edge Detection, terbukti efektif untuk mendeteksi pola tepi daun secara otomatis, memberikan akurasi tinggi dan keandalan dalam menganalisis struktur daun Janda Bolong (Monstera adansonii). Penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam pengolahan citra digital untuk identifikasi tanaman hias, khususnya pada tanaman dengan karakteristik unik. Selain itu, hasil penelitian membuka peluang untuk aplikasi yang lebih luas di bidang botani, agrikultur, dan pengembangan sistem pengenalan tanaman berbasis komputer untuk mendukung studi konservasi dan pemantauan tanaman hias secara otomatis.