Implementasi Deteksi Tepi Untuk menentukan Bentuk Citra Pada Daun
Citra merupakan istilah lain untuk gambar yang memegang peranan penting sebagai salah satu komponen multimedia dalam bentuk informasi visual. Daun merupakan salah organ tumbuhan yang tumbuh dari ranting yang biasanya berwarna hijau (mengandung klorofil) dan memiliki fungsi sebagai penangkap energi dari cahaya matahari untuk fotosintesis. Bentuk daun disekitar kita ada beragam macam seperti daun melengkung, daun menjari, daun menyirip dan daun sejajar. Implementasi deteksi tepi untuk menentukan bentuk citra pada daun yaitu suatu penerapan atau tindakan image processing pada citra daun dengan deteksi tepi menggunakan operator sobel, canny, prewitt, dan robert. Adapun tujuan dari penelitian ini yaitu itu untuk menganalisis perbandingan hasil masing-masing operator deteksi tepi sobel, canny, prewitt, dan robert pada bentuk citra daun dengan mengambil nilai ciri mean, standar deviasi dan nilai varian dengan menampilkan nilai hasil evaluasi tiap operator dengan peak signal to noise ratio (PSNR). Untuk metode pengujian menggunakan euclidean distance atau pencarian jarak terdekat antar data latih dan data uji. Penelitian ini menggunakan aplikasi matlab sebagai media implementasinya. Metode-metode penulisan yang digunakan dalam penelitian ini meliputi pengumpulan data (observasi, studi pustaka, eksperimen, dan dokumentasi). Indentifikasi untuk menentukan bentuk citra daun terhadap 20 data uji dari 80 data latih dapat memberikan informasi bahwa dapat dikenali oleh sistem 16 data benar dan 4 data salah dengan nilai akurasi 80% dengan eror 20%. Keakuratan data dari hasil data uji yang diperoleh tiap-tiap operator deteksi tepi yaitu sobel dengan nilai akurasi 90%, canny dengan nilai akurasi 90%, prewitt dengan nilai 95%, dan robert dengan nilai akurasi 95% dengan nilai peak signal to noise ratio (PSNR) tertinggi pada bentuk daun menjari dan nilai terendah pada bentuk daun sejajar.