Pengembangan Aplikasi Berbasis Web untuk Perbaikan Citra Tanaman atas Variasi Pencahayaan pada Sistem Prediksi Pigmen Fotosintesis secara Non Destruktif

Abstract

Kesehatan tanaman dapat diukur melalui kandungan pigmen yang terkandung dalam daun tanaman. Fuzzy Piction merupakan aplikasi mobile yang dikembangkan oleh Kelompok Riset Precision Agriculture Universitas Ma Chung untuk melakukan pengukuran kandungan pigmen pada daun tanaman secara non destruktif dengan menggunakan model CNN FP3Net. Namun dalam penggunaannya di lapangan, kondisi pencahayaan lingkungan mempengaruhi warna citra daun yang ditangkap oleh kamera smartphone sehingga akurasi prediksi menjadi tidak akurat. Maka dari itu, diperlukan sebuah metode perbaikan citra. Metode perbaikan citra berbasis algoritma machine learning gaussian process regression menghasilkan hasil kalibrasi yang memuaskan. Model perbaikan citra dapat memperbaiki hasil prediksi kandungan pigmen model CNN FP3Net pada lima kstegori tingkat pencahayaan berbeda yang telah ditentukan dengan rata-rata penurunan nilai selisih standar deviasi sebesar -0.0011 μg/g untuk pigmen antosianin, sebesar -0.0006 μg/g untuk pigmen karotenoid, dan sebesar -0.0017 μg/g untuk pigmen klorofil pada citra daun ungu (Graptophyllum pictum). Selain itu, pengembangan aplikasi Fuzzy Piction berbasis web membuat aplikasi dapat dengan  mudah diakses melalui smartphone maupun desktop.