Pemodelan Dimensi Fraktal Multiskala untuk Mengenali Bentuk Daun Multiscale Fractal Dimension Modelling for Leaf Shape Recognition
Aziz Rahmad, Yeni Herdiyeni, Agus Buono, Stephane Douady
unpublished
Abstrak Penelitian ini membangun model untuk membedakan bentuk daun menggunakan dimensi fraktal multiskala. Identifikasi tumbuhan obat sangat penting mengingat keanekaragaman hayati di Indonesia dan peran pentingnya di Indonesia. Identifikasi tanaman dapat dilakukan menggunakan analisis bentuk dengan daun sebagai cirinya. Dimensi fraktal multiskala adalah salah satu metode analisis bentuk yang menganalisis bentuk melalui kompleksitasnya. Empat tipe bentuk daun dari spesies berbeda dimodelkan
more »
... am penelitian ini. Analisis multiskala mampu memberikan informasi tambahan mengenai alur perubahan luas bidang dilasi, namun tidak mencirikan bentuk daun yang diuji dalam penelitian ini. Kata Kunci: bentuk daun, dimensi fraktal multiskala, tanaman obat. Abstract This research proposes a model to differentiate leaf shape using Multiscale Fractal Dimension. Identification of medicinal plants is important considering wide range of biodiversity in Indonesia and significant role of medicinal plants in Indonesia. Plant identification can be performed with shape analysis using leaf shape as a feature. Multiscale Fractal Dimension is a shape analysis method that analyze shapes through its complexity. In this research four types of leaf shapes taken from differnet species of Indonesian medicine plants has their shapes modelled with Multiscale Fractal Dimension. While multiscale analysis could provide additional information regarding dilation area change rate, it couldn't provide distinct features of leaf shapes in this experiment. Pendahuluan Indonesia memiliki keanekaragaman hayati yang luas. Tanaman obat sebagai salah satu keanekaragaman hayati memiliki peran signifikan dalam kehidupan masyarakat Indonesia terutama pada bidang kesehatan karena harganya yang murah dan tidak memiliki banyak efek samping (Gogtay et al. 2002). Sekitar 20% dari tanaman obat telah dibudidayakan masyarakat, tetapi hampir 80% sisanya hanya dapat diperoleh dari pengambilan langsung di hutan, sehingga memerlukan proses identifikasi. Proses identifikasi secara tradisional adalah hal yang sulit dan memerlukan tenaga profesional. Perkembangan teknologi saat ini pada bidang pengenalan pola dan citra memungkinkan otomatisasi identifikasi tanaman ini menggunakan citra tanaman. Salah satu bagian tanaman yang umum digunakan untuk identifikasi adalah daun karena mudah terlihat, memiliki bentuk yang sederhana, selalu tersedia, dan dapat diambil untuk penelitian lebih lanjut tanpa membahayakan tanaman. Daun sangat cocok pada identifikasi otomatis karena mudah diambil fotonya dan relatif mudah dianalisis (Ceruti et al. 2011). Salah Tersedia secara online di:
fatcat:ukibvgtbafh4dlxhuriqu5ea4m