Fadhili, Muhammad (2026) IMPLEMENTASI MORPHOLOGICAL SKELETONIZATION UNTUK EKTRAKSI TULANG DAUN (LEAF VEIN) DARI CITRA DAUN. Skripsi (Bachelor) thesis, Universitas Muhammadiyah Bengkulu.
![[img]](http://repository.umb.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (Fulltext)
Muhamad Fadhili_ 2255201141_fulltext.pdf - Submitted Version Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy |
|
Text (Turnitin)
Muhamad Fadhili_ 2255201141_turnitin.pdf Restricted to Repository staff only Download (9MB) | Request a copy |
|
Text (Abstrak+Bab 1)
Muhamad Fadhili_ 2255201141_abstrak+bab I.pdf - Submitted Version Download (1MB) |
|
Text (Bab 2)
Muhamad Fadhili_ 2255201141_bab II.pdf - Submitted Version Download (360kB) |
|
Text (Bab 3)
Muhamad Fadhili_ 2255201141_bab III.pdf - Submitted Version Restricted to Repository staff only Download (542kB) | Request a copy |
|
Text (Bab 4)
Muhamad Fadhili_ 2255201141_bab IV.pdf - Submitted Version Restricted to Repository staff only Download (907kB) | Request a copy |
|
Text (Bab 5)
Muhamad Fadhili_ 2255201141_bab V.pdf - Submitted Version Download (186kB) |
|
Text (Referensi+Lampiran)
Muhamad Fadhili_ 2255201141_dapus+lamp.pdf - Submitted Version Download (323kB) |
Abstract
Penelitian ini mengimplementasikan metode Morphological Skeletonization untuk mengekstraksi struktur tulang daun dari citra daun mangga (Mangifera indica) secara otomatis. Sistem yang dibangun menggunakan pipeline pemrosesan citra yang mencakup segmentasi daun berbasis HSV, pra-pemrosesan dengan Bilateral Filter, peningkatan kontras vena menggunakan Black-Hat Transform dua skala dan Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE), binerisasi menggunakan metode Otsu dan Adaptive Thresholding, operasi morfologi opening dan closing, serta skeletonisasi menggunakan algoritma iterative thinning dari pustaka scikit-image. Evaluasi kinerja dilakukan secara kuantitatif menggunakan metrik Mean Squared Error (MSE) pada dua tahap, yaitu MSE Binerisasi dan MSE Skeleton. Pengujian dilakukan terhadap dataset yang terdiri dari 150 citra daun mangga dalam format JPG yang dikumpulkan menggunakan kamera smartphone dengan kondisi pengambilan yang terstandarisasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mencapai akurasi Skeleton rata-rata sebesar 94,47% dengan standar deviasi 1,06%, akurasi Binary rata-rata sebesar 61,28%, dan akurasi Global rata-rata sebesar 77,87%. Nilai rata-rata MSE Binerisasi sebesar 25179,25 dan MSE Skeleton sebesar 3599,02 mengkonfirmasi bahwa sistem mampu mengekstraksi kerangka tulang daun secara konsisten dan akurat pada seluruh dataset. Fitur struktural skeleton yang diekstraksi meliputi panjang, jumlah titik percabangan, konektivitas, dan densitas yang merepresentasikan karakteristik morfologi jaringan venasi daun secara kuantitatif. Penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan morfologi matematika menawarkan solusi yang efisien, transparan, dan dapat diinterpretasi untuk tugas ekstraksi tulang daun dibandingkan pendekatan berbasis deep learning yang memerlukan sumber daya komputasi besar.
| Item Type: | Thesis (Skripsi (Bachelor)) |
|---|---|
| Additional Information: | Pembimbing : Gunawan., S.Kom., M.Kom |
| Uncontrolled Keywords: | Morphological Skeletonization, Ekstraksi Tulang Daun, Leaf Vein, Black- Hat Transform, CLAHE, Iterative Thinning, Mean Squared Error, Daun Mangga |
| Subjects: | Universitas Muhammadiyah Bengkulu > 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika |
| Divisions: | 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika Subjek Terkait > 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika |
| Depositing User: | Mrs Hesti Ayu |
| Date Deposited: | 29 Aug 2026 06:15 |
| Last Modified: | 29 Aug 2026 06:15 |
| URI: | http://repository.umb.ac.id/id/eprint/3351 |
Actions (login required)
 |
View Item |