PENGEMBANGAN APLIKASI MUNSELL SOIL COLOR DETECTION CHART INDEX MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE

Abstract

Salah satu sifat tanah yang paling sering digunakan oleh para peneliti untuk menggambarkan dan mengklasifikasikan tanah adalah warna. Warna merupakan sifat fisik yang dapat memberikan informasi tentang beberapa karakteristik paling penting dari suatu tanah seperti, komposisi mineral, usia, dan proses pembentukan. Dengan mengetahui warna dari suatu tanah, maka dapat ditentukan kegunaan tanah tersebut apakah cocok untuk lahan pertanian, perkebunan, perumahan, dan lain sebagainya, disesuaikan dengan kondisi tanahnya. Dalam mengidentifikasi warna tanah, para peneliti menggunakan standar warna pada buku Munsell Soil Color Chart. Banyaknya variasi warna pada buku ini menyebabkan peneliti membutuhkan kecermatan dan waktu lama dalam penentuan warna tanah. Keterbatasan indera penglihatan manusia juga mampu menjadi faktor terjadinya kesalahan sehingga informasi yang diperoleh menjadi kurang akurat. Oleh karena itu, dikembangkanlah aplikasi menggunakan pengolahan citra digital untuk mengidentifikasi warna tanah berdasarkan Munsell Soil Color Chart menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dan ekstraksi fitur warna Modus dan Mean. Proses diawali dengan melakukan cropping terhadap citra tanah inputan menjadi 170x200, kemudian mengurangi noise pada citra masukan menggunakan median filter dan mengekstraksi fitur dengan Modus dan Mean. Selanjutnya proses training dan testing data menggunakan metode SVM. Pengujian yang dilakukan menghasilkan tingkat keakuratan mencapai 93,33% untuk masing – masing ekstraksi.