JRPB, Vol. 6, No. 2, September 2018, Hal. 188-196 DOI: https://doi.org/10.29303/jrpb.v6i2.81 ISSN 2301-8119, e-ISSN 2443-1354 Tersedia online di http://jrpb.unram.ac.id/

## ALGORITME IMAGE PROCESSING PENDUGAAN LUASAN SERANGAN PENYAKIT TUNGRO PADA PADI MELALUI PENDEKATAN FOTO UDARA
Image Processing Algorithm for Estimate the Area of Tungro Disease Attacks on Rice Through Aerial Photography Approach
I Gede Arya Megantara 1,*) , I Made Anom S. Wijaya 1 , I Putu Gede Budisanjaya 1
1 Program Studi Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Unud
Email *) : mega.arya18@gmail.com
Diterima: Juli 2018 Disetujui: September 2018

## ABSTRACT
Tungro is one cause of crop  failure. The calculation of the extent of the attack is very important to determine dimension of the attack on a land. Aerial photograph is one of the technologies that can be used to predict the extent of tungro disease. The development of image  processing  algorithms  should  be  developed to  predict  the  extent  of  attacks with aerial photographs. The purpose of this research was to develop an application that can be used to predict the extent of tungro disease on rice field. Adobe Photoshop CS 6 and Matlab  R2013a  were  used  to  develop  the  program  to  estimate  the  attacked  area. This research  consists  of  several  steps,  i.e  image  acquisition,  preprocessing,  thresholding, image  morphology  operation,  pixel  calculation,  calculation  of  the  area  of  attack.  The algorithm of this study were: image acquisition, color normalization, mosaicking, resize, scale calculation, land  pixel calculation, pixel attack calculation, calculation of attack area, and percentage of attack. T test is performed on data of percentage estimation of attack  result  from  the  aerial  photograph  algorithms  and  manual  calculation  using planimeter.  From  the  T  test  results  obtained  that  both  data  were  relatively  similar, respectively 19,605% and 19,180%.
Keywords: Image Processing analysis, aerial photography, attacked area, tungro

## ABSTRAK
Tungro  merupakan  salah  satu  penyebab  kegagalan  panen.  Pendugaan  luasan  serangan sangat  penting  dilakukan  untuk  mengetahui  besarnya  serangan  yang  terjadi  dan pendugaan  hasil  yang  akan  didapat.  Foto  udara  merupakan  salah  satu  teknologi  yang dapat  dikembangkan  untuk  menduga  luasan  serangan  penyakit  tungro.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  mengembangkan  algoritme  pendugaan  luasan  serangan  penyakit tungro  pada  padi  melalui  pendekatan  foto  udara.  Pengembangan  algoritme  pendugaan luas  serangan  menggunakan  bantuan software Adobe  Photoshop  CS  6  dan  Matlab R2013a. Penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan, yaitu  akuisisi citra, preprocessing, thresholding ,  operasi  morfologi  citra,  perhitungan pixel ,  perhitungan  luas  serangan.
Algoritme pendugaan luas serangan adalah akuisisi citra, normalisasi warna, mosaicking , resize ,  perhitungan  skala,  perhitungan pixel lahan,  perhitungan pixel serangan  dan perhitungan  persentase  serangan.  Perhitungan pixel lahan  menggunakan  proses thresholding dan  penjumlahan pixel .  Perhitungan pixel serangan  menggunakan thresholding otsu , operasi morfologi citra dan penjumlahan pixel . Perhitungan persentase serangan menggunakan perbandingan pixel serangan dengan pixel lahan. Uji T dilakukan terhadap  data  pendugaan  persentase  serangan  tungro  hasil  algoritme  foto  udara  dan perhitungan  manual  dengan  menggunakan  bantuan  planimeter.  Dari  uji  T  didapatkan hasil bahwa kedua data relatif sama, yaitu berturut-turut sebesar 19,605% dan 19,180%.
Kata kunci: analisis Image Processing , foto udara, luasan serangan, tungro

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Tungro  merupakan  salah  satu penyakit  yang  menyerang  tanaman  padi. Penyebab  terjadinya  tungro  adalah  virus bentuk  batang Rice  Tungro  Bacilliform Virus (RTBV) dan virus bentuk bulat Rice Tungro Spherical Virus (RTSV) (Hibino, H.,  dkk.,  1978;  Omura,  T,  dkk.,  1983). Penyakit tungro memerlukan vektor untuk menyebarkannya,  wereng  hijau  terutama wereng hijau spesies Nephotettix Virescens adalah  vektor  yang  paling berperan aktif (Sogawa, K.,1976; Siwi dan
Suzuki,  1991).  Serangan  tungro  pada tanaman padi akan menyebabkan pertumbuhan  dan  perkembangan  menjadi terganggu, dimana tanaman akan menjadi kerdil,  jumlah  anakan  sedikit  dan kehampaan malai tinggi (Suzuki, Y., dkk., 1992).  Pada  serangan  yang  parah,  tungro akan menyebabkan kerusakan panen atau kehilangan hasil sampai 100 persen.
Untuk menjamin kesejahteraan petani saat kegagalan panen  yang terjadi, maka  pemerintah  mengeluarkan  Undang- Undang  Nomor  19  Tahun  2013  tentang Perlindungan  dan  Pemberdayaan  Petani, yang telah ditindaklanjuti dengan penerbitan  Peraturan  Menteri  Pertanian No.  40  Tahun  2015  tentang  Fasilitasi Asuransi Pertanian. Salah satu risiko yang ditanggung  oleh  asuransi  adalah  risiko akibat penyakit tungro. Klaim oleh petani hanya  bisa  dilakukan  jika  intensitas kerusakan  dan  atau  luas  kerusakan
penyakit  pada  padi  sudah  mencapai  75% (Anonim, 2016).
Perhitungan  serangan  tungro  di lapangan  sejauh  ini  hanya  menggunakan intensitas serangan. Perhitungan intensitas serangan  yang ada di lapangan dilakukan secara visual berdasarkan gejala serangan (Manopo, R.,  dkk., 2013).  Padahal  luas serangan  penyakit  tungro  terlihat  cukup jelas.  Perhitungan  intensitas  serangan memiliki  kekurangan  yaitu  tenaga  yang dihabiskan  banyak  dan  waktu  yang diperlukan sangat lama.
Ada  beberapa  teknologi  yang  bisa digunakan  dalam  membantu  mengatasi kekurangan  dari  metode  yang  diterapkan seperti  menggunakan  satelit  dan  foto udara.  Penggunaan  satelit  saat  ini  sudah mulai  dilirik  karena  memiliki  beberapa keuntungan seperti cakupan wilayah yang luas  dan  tenaga  yang  diperlukan  sedikit. Akan  tetapi  penggunaan  satelit  memiliki beberapa  kekurangan  seperti  detail  foto hasil akusisi kurang jelas dan penggunaannya  sangat  tergantung  cuaca, seperti  hujan,  awan,  dan  kabut  karena pengoperasian dari luar angkasa, pemotretan  masih  belum  bisa  menembus awan (Wastono, M., 2013).
Selain  metode  satelit,  salah  satu metode yang dapat dikembangkan adalah metode foto udara. Keuntungan menggunakan  metode  ini  adalah  biaya operasional  yang  lebih  terjangkau,  detail gambar  lebih  bagus  dari  citra  satelit  dan tidak  terkendala  awan  (Wastono,  M., 2013).

## Tujuan
Tujuan  dari  pelaksanaan  penelitian ini  adalah  melakukan  pendugaan  luasan serangan  penyakit  tungro  pada  padi menggunakan pendekatan foto udara.

## METODE PENELITIAN

## Alat dan Bahan
Alat  –  alat  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  meliputi  alat  akuisisi  citra, alat  pengolahan  citra  dan  alat  ukur.  Alat pengolahan  citra  yang  digunakan  berupa Laptop  Toshiba  L645  dengan  spesifikasi sebagai  berikut:  Intel  core  i3  processor, RAM  2  GB, Hard  Disc 1TB  yang dilengkapi dengan Sistem Operasi
Windows 7, Software Matlab R2013a dan Software Adobe  Photoshop  CS  6.  Alat ukur  yang  digunakan  yaitu lightmeter , stopwatch dan planimeter .  Alat  akuisisi citra yang digunakan adalah papan skala, papan  nomor  dan Dji  Phantom  4 dengan spesifikasi  kamera  seperti  yang  tertera pada Tabel 1.
Tabel 1. Spesifikasi Kamera Dji Phantom 4
Sumber: https://www.dji.com/phantom-4/info
Bahan  dalam  penelitian  ini  adalah foto  udara  padi  varietas  towuti  yang terserang  penyakit  tungro  pada  saat memasuki tahap pematangan gabah (umur 100-110 hari setelah tanam).

## Metode
Penelitian  ini  dilaksanakan  dengan beberapa  tahapan,  yaitu  akuisisi  citra, preprocessing, thresholding , operasi
morfologi citra, perhitungan pixel , perhitungan luas serangan.

## 1. Akuisisi Citra
Akuisisi  citra  dilakukan  pada  jam
07.30  –  10.30  dan  jam  15.00  –  17.00 dengan  intensitas  cahaya  berkisar  antara 20.000 – 60.000. Pada tahap ini juga juga dilakukan trial  and  error mengenai pengaturan  drone  agar  memperoleh gambar detail serangan paling jelas. Akuisisi  foto  udara  dilakukan dengan mempertimbangkan kondisi lingkungan  pada  objek  penelitian  seperti cuaca, intensitas cahaya dan arah matahari.  Akuisisi  dilakukan  pada  cuaca cerah  dengan  intensitas  cahaya  pada kisaran  20.000  –  60.000  lux  (Putra,  S., dkk, 2016). Akuisisi foto udara dilakukan berlawanan  dengan  arah  matahari,  pada rentang  jam  07.30-10.30  dan  jam  15.00- 17.00. Range  sutterspeed yang  dilakukan adalah  dari  200  dan  500,  ISO  yang digunakan  adalah  100,  dan focus yang digunakan  adalah auto  focus .  Interval pengambilan  adalah  3  detik  dengan kecepatan ±2,0 m/s.

## 2. Preprocessing
Preprocessing adalah  tahapan  yang dilakukan  sebelum  pengolahan  dengan program.  Tujuan  dari  tahapan  ini  adalah untuk  memperoleh  citra  yang  sesuai dengan  program.  Tahap preprocessing dilakukan  dengan  bantuan software Matlab R2013a. Pada tahap ini dilakukan trial  and  error pada  citra  hasil  akusisi sehingga  bisa  didapatkan  citra  sesuai dengan kebutuhan program.
3. Normalisasi Warna
Selain itu dilakukan proses normalisasi  warna  citra  menggunakan bantuan software Adobe Photoshop CS 6. Tahapan ini dilakukan dengan meningkatkan nilai kontras dan brightness .  Besar  nilai  kontras  yang ditambahkan  adalah  sebesar  +60. Range Sensor 1/2.3”CMOS Effective pixels :12.4 M Lens FOV 94° 20 mm (35 mm format  equivalent )  f/2.8 focus at ∞
ISO Range  100-1600 ( photo ) Electronic Shutter Speed 8 - 1/8000 s Image Size 4000×3000
nilai brightness diatur mulai dari kisaran - 20 sampai +60.

## 4. Mosaicking
Mosaicking merupakan  tahapan penggabungan  beberapa  foto  udara. Mosaicking
menggunakan bantuan software Adobe  Photoshop  CS  6.  Proses mosaicking dilakukan dengan menumpuk setiap  foto  udara.  Penumpukkannya dilakukan  pada  citra  papan  nomor  untuk mengetahui  titik  perpotongan  setiap gambar.

## 5. Thresholding
Threholding adalah
tahapan mengubah  citra  hasil preprocessing menjadi  citra  Biner.  Pada  tahap  ini dilakukan proses trial and error mengenai besarnya  level thresholding dan  jenis thresholding yang akan digunakan.

## 5. Operasi Morfologi Citra
Tujuan  dari  operasi  morfologi  citra adalah  untuk  menghilangkan noise yang terjadi  saat  proses thresholding .  Pada tahap  ini  dilakukan trial  and  error pada jenis structuring  elements (SE),  besarnya SE  dan  tahapan  operasi  morfologi  citra yang  dilakukan. Resize citra  adalah  satu bentuk  operasi  morfologi  yang  dilakukan pada penelitian ini.
Resize atau perubahan citra dilakukan untuk memperkecil ukuran citra agar  komputer  mampu  memproses  citra dengan  cepat  dan  tidak  menghabiskan banyak  memori  penyimpanan  di  dalam Read  Only  Memory (RAM).  Skala resize yang digunakan adalah ¼ kali.

## 6. Perhitungan Pixel
Setelah  didapatkan  citra  biner  yang lebih  baik  dari  hasil  operasi  morfologi citra, selanjutnya dilakukan proses perhitungan pada pixel padi yang terserang penyakit tungro.

## 7. Perhitungan Luas Serangan
Luas serangan dihitung berdasarkan jumlah pixel serangan.  Perhitungan  luas serangan dapat dilakukan dengan
mengetahui  skala  gambar  dan  ukuran aslinya. Tahapan perhitungan skala adalah cropping, papan skala, thresholding otsu , operasi  morfologi  citra  dan  perhitungan jumlah pixel papan skala.
Proses pertama yang dilakukan pada perhitungan skala adalah cropping. Tujuan dari proses ini adalah untuk hanya memilih citra papan skala yang selanjutnya  akan  diproses  untuk  bisa mendapatkan data jumlah pixel papa skala.
Setelah  proses cropping dilanjutkan dengan  proses thresholding  otsu. Proses thresholding dilakukan  untuk  memilih citra  putih  pada  papan  skala.  Pemilihan citra  putih  karena  hanya  citra  yang berwarna putih yang diketahui ukurannya untuk membuat skala.
Setelah  itu,  proses  dilanjutkan dengan  operasi  morfologi  citra.  Operasi morfologi citra dilakukan untuk menghilangkan noise atau kesalahan yang ada  pada  pada  saat  proses thresholding . Hasil dari proses ini adalah citra berwarna putih yang menunjukkan citra papan skala berwarna putih. Setelah operasi morfologi citra, maka dilakukan perhitungan terhadap  citra  berwarna  putih.  Setelah mendapat jumlah pixel , dilakukan perhitungan untuk mendapatkan persamaan  jumlah pixel dengan  luasan serangan. Persentase serangan adalah perbandingan  antara  luas  serangan  padi yang terkena penyakit tungro dengan luas lahan.  Tahap  pertama  yang  dilakukan adalah cropping , setelah itu baru dilakukan  proses  perhitungan pixel lahan dan pixel serangan.  Tujuan  dari  proses cropping adalah  untuk  memotong  citra selain  petakan  sawah  yang  akan  dihitung luasan serangannya saja dan menghilangkan citra yang lain. Setelah itu dilanjutkan  dengan  perhitungan pixel lahan dan pixel serangan.
Setelah  luas  serangan  ditentukan selanjutnya dilakukan perbandingan perhitungan  persentase  serangan  tungro untuk mengetahui seberapa akurat program  yang  digunakan  untuk  menduga persentase  serangan  penyakit  tungro. Hingga  saat  ini  tidak  ada  cara  yang digunakan secara pasti di lapangan untuk melakukan
perhitungan
persentase serangan  penyakit  tungro,  petugas  hanya menggunakan perkiraan dalam melakukan perhitungan.  Oleh  karena  itu,  pada penelitian  ini  untuk  dikembangkan  cara untuk  menghitung  persentase  secara manual menggunakan planimeter.
Data perhitungan
persentase serangan  penyakit  tungro  menggunakan program  dan  hitung  manual  dianalisis apakah hasilnya tidak sama atau berbeda, pengujiannya menggunakan uji T.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  terhadap  citra  padi  untuk menduga luasan serangan penyakit tungro dilakukan  dengan  menerapkan  sejumlah algoritme pengolahan citra ( Image Processing ).  Hasil  normalisasi  warna citra, mosaicking , resize citra, perhitungan skala dan perhitungan persentase serangan dijelaskan sebagai berikut.
Normalisasi Warna Citra dan Mosaicking Hasil foto udara yang telah mengalami  proses  normalisasi  warna dapat dilihat pada Gambar 1. Pada gambar tersebut terlihat bahwa foto udara setelah dinormalisasi  memiliki  tingkat  kecerahan yang  lebih  tinggi,  sehingga  detail  objek terlihat lebih jelas.
a b
Gambar 1. Foto Normalisasi Warna, (a) Sebelum Proses Normalisasi Warna dan (b) Sesudah Normalisasi Warna
Hasil  foto  udara  sebelum  dan sesudah  proses mosaicking dapat  dilihat pada  Gambar  2.  Pada  gambar  tersebut terlihat  bahwa  setelah  proses mosaicking dihasilkan gambar (c) yang lebih representatif dibandingkan sebelum diproses (Frame 1 (a), Frame 2 (b)).
a b c
Gambar 2. Foto Udara Sebelum dan Sesudah Proses Mosaicking , (a) Sebelum Proses Mosaicking Frame 1, (b) Sebelum Proses Mosaicking Frame 2, (c) Setelah Proses Mosaicking

## Resize Citra
Hasil  perbandingan  citra  sebelum dan  sesudah  proses resize dapat  dilihat pada  Gambar  3.  Sebelum  di- resize (a) hasil foto udara memperlihatkan detil yang kurang  jelas.  Setelah  di- resize (b) , detil pada  hasil  foto  udara  lebih  jelas  terlihat. Namun,  setelah  diperbesar  200%,  pada foto  setelah resize, detil  gambar  menjadi sangat tidak jelas. a b c d
Gambar 3. Citra Sebelum dan Sesudah
Proses Resize, (a) Sebelum Proses Resize , (b) Sesudah Proses Resize , (c) Citra Sebelum Proses Resize dengan Pembesaran 200%, (d) Citra Sesudah Proses Resize dengan
Pembesaran 200%

## Perhitungan Skala
Pada penelitian ini, koding perhitungan skala yang digunakan adalah sebagai berikut:
% croping papan skala gb1 = handles.gambar; axes(handles.layar1) imshow(gb1) papan_skala = imcrop (gb1, []);
% menampilkan gambar axes(handles.layar3) imshow(papan_skala);
% binerisasi papan skala skala_abu = rgb2gray(papan_skala); level = graythresh (skala_abu); skala_bw = im2bw (papan_skala, level);
% morfologi citra gb2 = bwareaopen(skala_bw,400);
% menghitung jumlah pixel pixel _skala = sum(gb2(:)); set(handles. pixel _skala, 'string' , pixel _skala); % membuat persamaan skala skala_meter = 0.25/ pixel _skala; handles.skala = skala_meter; guidata(hObject, handles); set(handles.tombol_crop, 'Enable' , 'on' )

## Perhitungan Persentase Serangan
Perhitungan Pixel Lahan
Setelah  melalui  proses cropping , citra selanjutnya dihitung luasan totalnya, nilai  ini  merepresentasikan  luas  lahan petani.  Perhitungan  luasan  lahan  sangat penting  dilakukan  karena  perhitungan persentase  serangan  memerlukan  data luasan serangan sebagai pembagi data luas serangan penyakit tungro.
Tahap  pertama  dalam  perhitungan pixel lahan  adalah  proses thresholding . Tujuan dari proses thresholding ini adalah membuat  citra  petakan  sawah  petani menjadi berwarna putih dan yang lainnya berwarna  hitam.  Setelah  didapatkan  citra biner, dilanjutkan dengan proses perhitungan pixel. Luas  lahan  diperoleh dari  perhitungan  jumlah pixel satu  lahan petani. Jumlah pixel luas lahan selanjutnya digunakan  untuk  perhitungan  persentase serangan. Koding untuk perhitungan pixel lahan adalah sebagai berikut:
% binerisasi gambar_olah = handles.gambar_crop; skala_meter = handles.skala; [tinggi,lebar,l]= size(gambar_olah); Gambar2 = zeros(tinggi,lebar);
for baris = 1 : tinggi
for kolom = 1: lebar if gambar_olah(baris,kolom,1) >0 && gambar_olah(baris,kolom,2)>0 && gambar_olah(baris,kolom,3)>0 Gambar2(baris,kolom)=1; end end end
% menghitung luas lahan pixel _lahan = sum(Gambar2(:)); luas_lahan = pixel _lahan*skala_meter; set(handles.luas_lahan, 'string' ,luas_lahan); handles.luaslahan = luas_lahan; handles. pixel _lahan = pixel _lahan; guidata(hObject, handles); set(handles.tombol_luasserangan, 'Enable' , 'on )
Perhitungan Pixel Serangan Perhitungan luasan serangan
penyakit  tungro  memakai  serangkaian algoritme  sehingga  antara  padi  yang terkena penyakit tungro dengan padi yang sehat akan bisa dibedakan.
Tahap  pertama  dalam  perhitungan pixel serangan adalah proses thresholding otsu. Thresholding adalah  tahapan  untuk mengubah citra RGB menjadi citra biner. Proses perubahan citra RGB menjadi citra biner  menggunakan  suatu  nilai  ambang (T).  Pada  penelitian  ini,  nilai  T dimodifikasi  sehingga  bisa  mendapatkan citra biner yang sesuai program yaitu bisa membedakan padi yang terserang penyakit tungro dan yang tidak terserang.
Perubahan  nilai  T  ini  memakai  bantuan slider agar penambahan atau pengurangan nilai  T  antar  citra  bisa  berbeda-beda dilakukan antar foto.
Setelah  proses threholding  otsu , dilanjutkan  dengan  operasi  morfologi citra.  Tujuan  dari  morfologi  citra  ini adalah  agar  hanya  daerah  yang  terserang penyakit tungro saja yang berwana hitam, sedangkan yang tidak terserang seluruhnya  berwarna  putih.  Setelah  citra biner sudah seperti yang diharapkan, maka dilakukan  proses  perhitungan pixel . Perhitungan  jumlah pixel dilakukan dengan  menghitung  berapa  jumlah pixel berwarna  hitam  yang  ada  pada  gambar.
Pixel yang  dihitung  adalah pixel yang berwarna  hitam,  karena  merupakan pixel padi  yang  terserang  penyakit  tungro. Koding untuk perhitungan pixel serangan adalah sebagai berikut:
% binerisasi citra = handles.gambar_crop; nilai_slider = get(handles.slider_thresholding, 'Value' ); level_graythresh = graythresh (citra); citra_olah = im2bw (citra, (level_graythresh + nilai_slider));
% stuktur elemen yang digunakan se = strel( 'square' ,8); se2 = strel ( 'square' ,5); se3 = strel( 'square' ,2);
% operasi morfologi citra closing = imclose (citra_olah, se); dilasi = imdilate (closing, se2); erosi = imerode (dilasi, se2); open = bwareaopen (~erosi, 700); dilasi2 = imdilate (~open, se3); closing2 = imclose (dilasi2, se); open2 = bwareaopen (~closing2, 200); handles.sehat = ~open2;
% menampilkan gambar axes(handles.layar1) imshow(~open2);
% menampilkan informasi level set(handles.level_thresholding, 'string' ,level_g raythresh + nilai_slider); guidata(hObject, handles); sehat = handles.sehat; pixel _sehat = sum(sehat(:)); pixel _lahan = handles. pixel _lahan;
% menghitung luas serangan pixel _sakit = pixel _lahan - pixel _sehat;
% Presentase serangan persen_serangan = ( pixel _sakit/ pixel _lahan)*100; set(handles.presentase_serangan, 'string' ,perse n_serangan); handles.persensentase_serangan = persen_serangan; guidata(hObject, handles);
% menghitung luas serangan dalam m2 skala = handles.skala; serangan_meter = pixel _sakit * skala; set(handles.m_luas_serangan, 'string' ,serangan _meter); guidata(hObject, handles); set(handles.tombol_hasil, 'Enable' , 'on' )
Perbandingan  Persentase  Serangan pada Perhitungan Program dan Manual
Hasil uji T data persentase serangan tungro dari hasil program pengolahan citra dan  perhitungan  secara  manual  dapat dilihat  pada  Tabel  2.  Berdasarkan  tabel tersebut  dapat  diketahui  bahwa  hasil perhitungan  program  dan  perhitungan manual menghasilkan data yang sama. Hal ini dapat dilihat dari besarnya t critical two tail yang lebih besar dari t stat .
Tabel 2. Hasil Uji T Persentase Serangan pada Perhitungan Program dan Manual Perhitungan Program Perhitungan Manual Mean 19,605 19,180 Variance 249,230 257,226 Observations 12 12 Pooled Variance 253,228 Hypothesized Mean Difference 0 Df 22 t Stat 0,065 P(T<=t) two-tail 0,948 t  Critical  two- tail 2,074

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan bahwa algoritme proram pengolahan citra yang dirancang (akuisisi citra, normalisasi warna, mosaicking citra, resize citra, perhitungan  skala,  perhitungan pixel serangan,  perhitungan pixel lahan  dan perhitungan  persentase  serangan)  dapat menghasilkan data yang sama dengan data
yang  diukur  menggunakan  planimeter. Dari  uji  T  didapatkan  hasil  bahwa  kedua data  relatif  sama,  yaitu  berturut-turut sebesar 19,605% dan 19,180%.

## Saran
Perlu dilakukan pengembangan sehingga  intensitas  serangan  bisa  diukur. Pengukuran  intensitas  serangan  akan berguna  dalam  pendugaan  hasil  panen karena padi yang terkena serangan dengan intensitas  rendah  pun  akan  memberikan penurunan hasil pada petani.

## DAFTAR REFERENSI
Anonim.  2016.  Pedoman  Bantuan  Premi Asuransi Usaha Tani Padi. Direktorat  Jendral  Prasarana  dan Sarana Pertanian. http://psp.pertanian.go.id/assets/file /2016/PEDUM%20AUTP%2015% 20Jan%202016.pdf  .  Diakses  21
Februari 2017.
Hibino,  H.,  Roechan,  M.,  &  Sudarisman, S. 1978. Association of two types of virus particles with penyakit habang (tungro disease) of rice in Indonesia.
Phytopathology,  68  (10),  1412- 1416. Menteri Pertanian. 2015. Peraturan Menteri Pertanian Republik Indonesia  Nomor  40  /Permentan /SR.230  /7  /2015  tentang  Fasilitas Asuransi Pertanian. Jakarta. Kementerian  Pertanian  Republik Indonesia. Manopo, R., Salaki, C. L., Mamahit, J. E.,
& Senewe, E.  2013. Padat populasi dan intensitas serangan hama walang  sangit (Leptocorisa  acuta thunb) pada tanaman padi sawah di Kabupaten  Minahasa  Tenggara. COCOS (Vol. 2, No. 3).
Omura, T., Saito, Y., Usugi, T., & Hibino, H.  1983.  Purification  and  serology of  rice  tungro  spherical  and  rice tungro bacilliform viruses. Japanese Journal  of  Phytopathology,  49(1), 73-76.
Putra,  I.W.A.S.,    I.M.A.S.  Wijaya,  I.B.P Gunadnya.  2016.  Kualitas  Foto
Udara  Pada  berbagai  Ketinggian . Jurnal BETA (Biosistem dan Teknik
Pertanian).  Universitas  Udayana.
Jimbaran.
Siwi, S. S. dan Y. Suzuki. 1991. The green
leafhopper (Nephotettix spp.): vector of rice tungro virus disease in SoutheastAsia, particularly in Indonesia  and  its  management. Indonesian Agricultural Research & Development. Journal 13 (1 & 2) 8- 15. Sogawa, K. 1976. Rice tungro virus and its vectors  in  tropical  Asia. Review  of Plant Protection Research, 9, 21-46. Suzuki, Y., I.G.N. Astika, I.K.R. Widrawan, I.G.N.  Gede,  I.N. Raga, and  Soeroto.  1992.  Rice  tungro disease transmitted by green leafhoppers:  its  epidemiology  and forecasting. JARQ26:98-10
Wastono, M. 2013.  Foto Udara dan Citra Satelit.  http://terra-image.com/foto- udara-dan-citra-satelit/.  Diakses  23 Maret 2017.