Sistem Pendeteksi Objek Tanaman Selada Hidroponik Dalam Netpot Menggunakan Metode Segmentasi Otsu Thresholding disertai Operasi Morfologi

Petani selada hidroponik sering menghadapi masalah dalam memantau pertumbuhan dan perkembangan yang mereka tanam. Hal tersebut disebabkan oleh beberapa faktor, antara lain kurangnya keterampilan pengoperasian alat teknologi, serta kesibukan mengurus kegiatan pertanian lainnya. Beberapa penelitian telah dilakukan untuk memonitoring tanaman namun sistem dikembangkan hanya berfokus pada pengontrolan monitoring kondisi lingkungan media tanam hidroponik. Padahal berhasil atau tidaknya pengkondisian tersebut, terlihat secara visual fisik tanaman. Dalam rangka mengatasi hal berbasis citra digital langsung. Namun, dari metode membutuhkan data sangat banyak komputasi kompleks agar model diusulkan dapat mendeteksi objek akurat. Oleh karena itu, ini pendeteksi netpot menggunakan segmentasi Otsu Thresholding disertai operasi morfologi. Metode terdiri atas 5 tahapan utama yaitu, tahap input citra, ekstraksi channel RGB, Otsu, morfologi dengan image substraction, pelabelan bounding box. rata-rata akurasi 99,41%, Missclassification Error sebesar 0,59% waktu 0,64 detik. Hasil diperoleh menunjukkan bahwa tinggi cepat.