Aplikasi Pengolah Citra Untuk Menentukan Jenis Tanah Pada Lahan Pertanian
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk Membuat dan mengimplementasikan aplikasi pengolahcitrauntukmenentukanjenistanahpadalahanpertaniandengan menggunakan metode Gray Level Co-occurence Matrices diimplementasikan menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic 6.Pemilihan lahan pertanian di Indonesia, secara umum, dilakukan sendiri oleh petani tanpa memperhitungkan kesesuaian lahan tersebut dengan tanaman yang akan diaplikasikan. Hal ini dapat berakibat pada berkurangnya hasil panen. Klasifikasi jenis tanah juga dapat dilakukan dengan menganalisis hasil pengukuran dari Cone Penetration Test (CPT). Namun, CPT menggunakan peralatan khusus yang akan sulit diadakan oleh para petani. Selain menggunakan peralatan khusus, terdapat tata cara yang harus ditaati oleh pihak yang akan melakukan CPT. Berdasarkan permasalahan yang telah diuraikan, akan dirancang sebuah aplikasi yang dapat menentukan jenis tanah pada lahan pertanian. Citra tanah pada lahan pertanian akan diolah menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Dengan GLCM, ekstraksi ciri dapat dilakukan pada citra tanah, sehingga dapat ditentukan jenis tanah dari citra tersebut. Hasil yang diperoleh adalah berupa perancangan aplikasi yang dapat melakukan ekstraksi ciri pada citra tanah menggunakan metode GLCM.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".