Wicaksono, Bima Satria Aji (2022) Sistem deteksi daun tanaman anggur berpenyakit berbasis raspberry pi 3b. Sarjana thesis, Universitas Muria Kudus.

Preview	Text (Halaman Judul) Hal. Judul.pdf - Published Version Download (579kB) | Preview
Preview	Text (BAB 1) BAB I.pdf - Published Version Download (321kB) | Preview
	Text (BAB 2) BAB II.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (382kB) | Request a copy
	Text (BAB 3) BAB III.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (434kB) | Request a copy
	Text (BAB 4) BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (512kB) | Request a copy
	Text (BAB 5) BAB V.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (233kB) | Request a copy
Preview	Text (Daftar Pustaka) Daftar Pustaka.pdf - Published Version Download (288kB) | Preview
	Text (Lampiran) Lampiran.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy

Abstrak

Tanaman anggur merupakan tanaman holtikultura yang memiliki nilai ekonomi dan keuntungan yang menjanjikan, akan tetapi di dalam pembudidayaannya terkadang ditemukan kendala yaitu adanya penyakit yang terdapat pada daun tanaman anggur yang selanjutnya dapat mempengaruhi hasil panennya. Tujuan penelitian ini adalah untuk membantu para petani anggur di dalam mengetahui sehat dan tidaknya daun tanaman anggur selama proses pertumbuhannya. Adapun metode yang digunakan dalam sistem ini adalah research and development (R&D), serta demikian sistem yang di terapkan untuk melakukan pengujian terhadap objek Daun tanaman anggur yang terkena penyakit. Dari perangkat OpenCV yang di lanjutkan pada proses tangkap gambar kemudian dilakukan olah citra yang meliputi Thresholding dan HSV. Hasil dari penelitian ini merupakan sebuah sistem yang bekerja dengan menggunakan OpenCv dalam proses pengolahan gambar yang dapat mendeteksi penyakit daun pada tanaman anggur sehingga para petani dapat mengetahui kondisi kesehatan tanaman terhadap proses budidaya.

Item Type:	Skripsi/ Thesis (Sarjana)
Dosen Pembimbing:	Dosen Pembimbing :1.Mohammad Dahlan, S.T, M.T. Dosen Pembimbing :2.Mohammad Iqbal, S.T, M.T.
Kata Kunci:	Sistem deteksi, Raspberry Pi, OpenCV , Penyakit daun, HSV, Thresholding.
Subjects:	Teknologi > Teknik elektro, Teknik Nukllir > Distribusi atau transmisi tenaga listrik Teknologi > Teknik elektro, Teknik Nukllir > Meteran listrik Teknologi > Teknologi (umum) Teknologi > Teknik elektro, Teknik Nukllir
Program Studi:	Fakultas Teknik > S1 Teknik Elektro
Depositing User:	Mr Firman Al Mubaroq
Date Deposited:	26 Dec 2022 18:22
Last Modified:	26 Dec 2022 18:22
URI:	http://eprints.umk.ac.id/id/eprint/17543

Actions (login required)

View Item