Rancang Bangun Aplikasi Berbasis Android untuk Perbaikan Kualitas Citra Tanaman Atas Perbedaan Spesifikasi Kamera Smartphone pada Prediksi Kandungan Pigmen Fotosintesis Secara Real-Time - Felix Adrian Tjokro Atmodjo; Kestrilia Rega Prilianti; Hendry Setiawan (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Pigmen utama yang berperan penting pada fotosintesis, yaitu klorofil, karotenoid dan antosianin dapat dianalisis kandungannya untuk menentukan status kesehatan tanaman. Metode analisis kandungan pigmen yang dilakukan secara destruktif memerlukan penanganan khusus dan biaya yang tinggi. Fuzzy Piction adalah aplikasi Android yang telah dikembangkan sebelumnya untuk prediksi kandungan pigmen utama pada tanaman. Aplikasi tersebut mempunyai kemampuan untuk melakukan prediksi kandungan pigmen pada citra daun secara non-destruktif dengan menggunakan model Convolutional Neural Network (CNN) FP3Net. Namun, Fuzzy Piction masih belum invarian terhadap perbedaan kualitas citra yang dapat terjadi karena perbedaan kualitas atau spesifikasi kamera smartphone. Hal ini ditunjukkan dengan adanya perbedaan hasil prediksi kandungan pigmen pada beberapa smartphone untuk objek daun yang sama. Pada penelitian ini dikembangkan metode perbaikan citra dengan algoritma Partial Least Square Regression (PLSR) sebagai solusi atas permasalahan tersebut. Dengan penambahan metode perbaikan citra, aplikasi Fuzzy Piction dapat memberikan prediksi kandungan pigmen dengan tingkat presisi yang lebih baik. Aplikasi Fuzzy Piction difasilitasi dengan layanan cloud yang dikembangkan menggunakan Flask web service sehingga model perbaikan citra dan prediksi pigmen lebih mudah diperbarui. Hasil perbaikan warna oleh PLSR berhasil menyeragamkan warna citra serta dapat memberikan hasil prediksi kandungan pigmen dengan standar deviasi yang lebih kecil. Variasi prediksi kandungan pigmen dengan 3 jenis smartphone yang berbeda pada objek daun yang sama  dapat diturunkan sebesar 87% setelah citra asal diperbaiki dengan PLSR.