bab vii 7 kesimpulan dan saran

BAB VII
7
7.1
KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan
Berdasarkan hasil pengujian dan analisis dari sistem identifikasi penyakit
tanaman jeruk , dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut :
riu 2
1. Proses ekstraksi ciri terhadap citra dengan LBPP,R
jauh lebih cepat
riu 2
dibandingkan dengan ekstraksi ciri dengan FFT, karena interasi LBPP,R
proses
hanya dilakukan 1 kali terhadap itensitas piksel dibandingkan FFT. Ekstraksi
riu 2
gabungan FFT dan LBPP,R
diambil langsung dari data setelah diperoleh hasil
riu 2
ekstraksi FFT dan LBPP,R
.
riu 2
2. Pengujian terhadap batang pada data latih dengan ekstraksi FFT, LBPP,R
dan
gabungan keduanya diperoleh akurasi 100%. Pengujian terhadap data uji
riu 2
dengan FFT diperoleh akurasi 52.9%, dengan LBPP,R
diperoleh akurasi 35.3%,
gabungan keduanya diperoleh akurasi 47.06%.
3. Pengujian terhadap daun pada data latih dengan ekstraksi FFT diperoleh
riu 2
akurasi 98.6%, sedangkan LBPP,R
dan gabungan keduanya diperoleh akurasi
riu 2
100%. Pengujian terhadap data uji dengan FFT, LBPP,R
, dan gabungan
keduanya diperoleh akurasi yang sama 34.3%.
4. Pengujian terhadap buah pada data latih dengan ekstraksi LBP diperoleh
akurasi 97.9%, sedangkan FFT dan gabungan keduanya diperoleh akurasi
100%. Pengujian terhadap data uji dengan FFT diperoleh akurasi 58.3%,
riu 2
dengan LBPP,R
diperoleh akurasi 41.7% , gabungan keduanya diperoleh
akurasi 45.8%.
5. Nilai konstanta g hasil akurasi maksimal terhadap pengujian batang latih
diperoleh pada interval g= 0.01 sampai 0.06, pada batang uji pada g = 0.39
dengan menggunakan ekstraksi ciri FFT. Identifikasi pada daun uji dengan
riu 2
akurasi sama, hasil FFT diperoleh pada g = 0.39, LBPP,R
pada g = 0.04, dan
gabungan keduanya pada g =0.08. Identifikasi terhadap buah hasil akurasi
maksimal diperoleh nilai g = 0.10 dengan ekstraksi ciri FFT.
122
123
6. Identifikasi masih belum menunjukkan akurasi yang baik saat pengujian, masih
adanya kompleksitas pengenalan terhadap kelas.
7.2
Saran
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, perlu dilakukan
pertimbangan sebagai berikut :
1. Perlu dikembangkan metode untuk preprocessing, sehingga sistem dapat
memproses citra yang memiliki spot atau tidak dapat dibedakan dan dominasi
warna tidak mempengaruhi terhadap perbedaan kelas.
2. Sistem dapat dikembangkan dengan menambahkan metode penciri lain
misalnya dengan warna, karena setiap model warna memiliki informasi yag
berbeda sehingga akan mempengaruhi akurasi
3. Perlu dikembangkan metode untuk feature extraction tekstur lain, misalnya
dengan domain spasial ataupun frekuensi lain, dan LBP dengan metode lain
sehingga memberikan informasi yang baik pada hasil identifikasi.
4. Perlu dikembangkan metode pelatihan lain dari Neural Network, sehingga
identifikasi lebih memberikan nilai akurasi yang baik.