Pengembangan Aplikasi Pendeteksian dan Pengenalan Jenis Tumbuhan Secara Real Time

Berdasarkan Groombridge dan Jenkins (2002), Indonesia memiliki 30.000-40.000 tumbuhan yang digolongkan ke dalam tumbuhan herbal. Dari beragam jenis tumbuhan tersebut peneliti mencoba untuk melakukan klasifikasi dan pengenalan secara otomatis untuk memberikan gambaran secara real time kepada masyarakat mengenai informasi jenis tanaman beserta manfaatnya.
Aplikasi ini akan dikemas dalam sebuah sistem yang secara otomatis dapat membedakan antara satu tanaman dengan tanaman yang lain berdasarkan daunnya. Tentunya dengan menggunakan beberapa metode yaitu haar-like feature (ekstraksi fitur) dan Adaptive Boosting atau yang biasa disebut dengan AdaBoost (metode untuk seleksi dan deteksi sebuah objek).
Kedua metode tersebut diharapkan dapat memberikan solusi dalam proses klasifikasi dan pengenalan jenis tumbuhan sehingga sistem ini dapat diterapkan pada smartphone dan dapat diimplementasikan di masyarakat.

Bentuk kongkrit dari hasil penelitian ini ialah membantu masyarakat dalam mengetahui khasiat dari tanaman yang berada di sekitarnya serta membantu dalam proses pembelajaran agar para siswa juga dapat mengenali berbagai jenis tumbuhan dengan lebih cepat dan akurat, tanpa harus bertanya atau melihat buku panduan mengenai tanaman.
Penelitian ini diperkirakan akan membutuhkan waktu selama 3 bulan, yang tentunya diharapkan hasilnya sudah dapat dipublikasikan dan dikembangkan kembali, hingga pada waktunya nanti aplikasi ini sudah
dapat dirasakan manfaatnya oleh masyarakat.

Zaki Imaduddin S.T, M.Kom.
Dosen STT Terpadu Nurul Fikri
zaki@nurulfikri.com

sumber : nurulfikri.ac.id