DOI: 10.29303/jrpb.v10i1.329 ISSN 2301-8119, e-ISSN 2443-1354 Tersedia online di http://jrpb.unram.ac.id/

## PENENTUAN POSISI TIGA DIMENSI BUAH JAMBU KRISTAL MATANG MENGGUNAKAN PENGINDERAAN STEREO
Determination of The Three-Dimensional Position of Ripe Crystal Guava using Stereo Vision
I Dewa Made Subrata *) , Fuad Chalim Rusdana
Program Studi Teknik Pertanian dan Biosistem, Departemen Teknik Mesin dan Biosistem, Fakultas Teknologi Pertanian, IPB University Kampus IPB Dramaga, Bogor, 16002, Indonesia
Email *) : dewamadesubrata.ipb@gmail.com
Diterima: Desember 2021 Disetujui: Maret 2022

## ABSTRACT
Harvesting  ripe  fruit  automatically  requires  the  application  of  technology  capable  of detecting the presence of fruit on the tree. Guava’s ripe fruit that has almost the same color as  the  color  of  the  leaves  are  quite  difficult  to  recognize.  The  use  of  color  parameters  to identify the presence of fruit needs to be combined with other guava fruit’s parameters. Ripe crystal guava fruit has a larger size than young guava fruit so that the selection of the object image area parameter can be used as an alternative. In addition to recognizing the presence of fruit, the three-dimensional position of the fruit image is also a very important factor for the application of agricultural robots. The purpose of this study was to identify the presence of ripe fruit based on the color combined with the area of the object image and to determine the three-dimensional position of the fruit using a stereo camera. Crystal guava plants in pots are  imaged  using  a  stereo  camera  and  then  the  image  is  processed  to  separate  the  fruit’s image  from  other  components.  The  fruit  image  resulting  from  image  processing  is  then calculated  for  its  three-dimensional  position  using  the  triangulation  principle.  Stereo cameras were placed at a distance of 30 cm to 70 cm from plants with the distances between cameras  were  8  cm,  10  cm,  12  cm,  and  14  cm.  The  test  results  show  that  the  average accuracy of fruit recognition is 90.38% and the accuracy of three-dimensional positioning is 99.3%, 99.3%, 98.8%, 98.7%, respectively.
Keywords: ripe fruit; three-dimensional position detection; crystal guava; stereo vision

## ABSTRAK
Pemanenan  buah  matang  secara  otomatis  memerlukan  penerapan  teknologi  yang  mampu untuk  mendeteksi  keberadaan  buah  pada  pohonnya.  Buah  matang  yang  memiliki  warna hampir  sama  dengan  warna  daun  seperti  buah  jambu  kristal  cukup  sulit  untuk  dikenali.
Penggunaan  parameter  warna  untuk  mengenali  keberadaan  buah  perlu  dikombinasikan dengan  parameter  lain  yang  menjadi  ciri  dari  buah  jambu.  Buah  jambu  kristal  matang memiliki ukuran yang lebih besar dari buah jambu muda sehingga pemilihan parameter luas area citra objek bisa digunakan sebagai alternatif. Selain mengenali keberadaan buah, posisi tiga  dimensi  dari  citra  buah  juga  merupakan  faktor  yang  sangat  penting  untuk  penerapan robot pertanian. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengenali keberadaan buah matang berdasarkan kombinasi warna dan luas area citra objek serta menentukan posisi tiga dimensi buah  menggunakan  kamera stereo .  Tanaman  jambu  kristal  dalam  pot  yang  sudah  berbuah diambil  citranya  menggunakan  kamera stereo kemudian  citra  tanaman  yang  didapatkan diolah  untuk  memisahkan  citra  buah  dari  komponen  lainnya.  Citra  buah  hasil  pengolahan citra  kemudian  dihitung  posisi  tiga  dimensinya  menggunakan  prinsip  triangulasi.  Kamera stereo diletakkan pada rentang jarak antara 30 cm  sampai 70 cm  terhadap tanaman dengan empat perlakuan jarak antar kamera, yaitu 8 cm, 10 cm, 12 cm, dan 14 cm. Hasil pengujian dengan jarak kamera yang berbeda menunjukkan rata-rata ketelitian mengenali buah 90,38% dan  ketelitian  penentuan  posisi  tiga  dimensi  adalah  99,3%,  99,3%,  98,8%,  98,7%  secara berurutan.
Kata kunci: buah matang; deteksi posisi tiga dimensi; jambu kristal; penginderaan stereo

## PENDAHULUAN
Jambu  Kristal  yang  tergolong  ke dalam varietas jambu biji merupakan salah satu  komoditas  buah-buahan  yang  cukup digemari  di  Indonesia  dan  memiliki  nilai ekomonis  tinggi.  Data  yang  ada  pada Kementrian  Pertanian  Republik  Indonesia (2019) memperlihatkan luas panen komoditas jambu biji mengalami peningkatan dalam lima tahun terakhir dari 8.864  Ha  tahun  2015  menjadi  13.321  Ha pada tahun 2019. Seiring dengan meningkatnya  luas  panen,  produksi  jambu biji  juga  mengalami  peningkatan  dari 195.743  ton  pada  tahun  2015  menjadi 239.405  ton  pada  tahun  2019.  Harga  jual buah jambu kristal di pasar modern berkisar antara  Rp  25.000  sampai  Rp  30.000/ kilogram.  Datundugon, et  al. ,  (2020), melakukan  analisis  kelayakan  finansial usahatani  jambu  biji  kristal  ( Psidium guajava L.) dengan mengambil studi kasus petani  jambu  biji  kristal  di  Desa  Warisa Kecamatan Talawaan Kabupaten Minahasa Utara  dan  menyimpulkan  bahwa  usahatani jambu  kristal  cukup  menguntungkan  dan dapat dijadikan pilihan usaha.
Putri  (2019),  menyatakan  bahwa tanaman  jambu  kristal  dapat  tumbuh optimal  pada  daerah  beriklim  tropis maupun  subtropis  dengan  ketinggian tempat 5-1200 meter di atas permukaan laut dengan  curah  hujan  antara  1000-  2000 mm/tahun.  Perbanyakan  jambu  kristal umumnya  dilakukan  secara  vegetatif  agar cepat berbuah dan menghasilkan buah yang mirip  dengan  tanaman  indukannya.  Buah jambu kristal dipanen pada umur 109 – 114 hari setelah bunga mekar. Buah yang layak panen  adalah  buah  yang  mengalami perubahan visual, yaitu warna kulit berubah dari  hijau  tua  menjadi  hijau  muda  atau kuning kehijauan dan mengkilap. Pemanenan  buah  jambu  kristal  selama  ini dilakukan secara manual dengan memotong pada bagian tangkai buahnya.
Seperti  yang  telah  diketahui,  sektor pertanian merupakan salah satu sektor yang penerapan  tenaga  kerjanya    sangat  intensif mulai  dari  proses  awal  budidaya  sampai tahap  penanganan  pascapanen.  Susilowati (2016)  melakukan  penelitian  tentang fenomena  tenaga  kerja  di  bidang  pertanian penyimpulkan  bahwa  generasi  muda memiliki  fenomena  enggan  untuk  bekerja di sektor pertanian, sehingga jumlah tenaga
kerja  muda  semakin  menurun.  Sebaliknya jumlah  petani  yang  tergolong  berusia  tua semakin  meningkat.  Menurunnya  petani dari  generasi  muda  dipengaruhi  oleh beberapa  alasan  diantaranya  luas  lahan yang dimiliki oleh petani sangat sempit dan persepsi umum masyarakat terhadap sektor pertanian itu sendiri yang kurang bergengsi dan  tidak  bisa  memberikan  penghasilan yang  layak  akibat  penguasaan  lahan  yang terlalu  sempit.  Fenomena  seperti  ini  juga terjadi  di  negara  maju  seperti  Jepang. Uchiyama  (2014),    menyatakan  tenaga kerja  di  bidang  pertanian  menurun  dari 14.542.000 orang pada tahun 1960 menjadi 2.606.000  orang  pada  tahun  2010. Kecenderungan  penurunan  tenaga  kerja  di bidang  pertanian  di  Jepang  tersebut  juga didukung  oleh  Yaganimura  (2014),  yang menyatakan  tenaga  kerja  di  bidang pertanian  menurun  dari  4.128.000  orang pada  tahun  1980  menjadi  2.051.000  orang pada  tahun  2010.  Jumlah  tenaga  kerja tersebut  didominasi  oleh  generasi  tua dengan  usia  65  tahun  ke  atas  yang mengalami  peningkatan  dari  27,8%  pada tahun  1980  menjadi  74,3%  pada  tahun 2010.  Untuk  mengatasi  kecenderungan berkurangnya  tenaga  kerja  di  bidang pertanian, perlu dilakukan usaha yang salah satunya adalah memperkenalkan otomatisasi di bidang pertanian.
Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini adalah  untuk  mengetahui  keberadaan  buah jambu kristal matang menggunakan kombinasi  fitur  warna  dan  luas  area  citra objek serta menentukan posisi tiga dimensi dari  buah  jambu  kristal  matang  tersebut menggunakan penginderaan kamera stereo. Keberhasilan penentuan posisi tiga dimensi buah yang matang tersebut  akan membuka peluang  untuk  penerapan  otomatisasi  di bidang pertanian khususnya untuk pemanenan jambu kristal.
Penggunaan  kamera  digital  untuk mendeteksi  keberadaan  buah  baik  pada kondisi  masih  di  pohon  maupun  setelah dipetik untuk tujuan sortasi atau pemutuan, telah  dilakukan  oleh  beberapa  peneliti diantaranya: Pushpavalli (2019)
menggunakan  teknik  pengolahan  citra untuk  pemutuan  buah  mangga  gedong. Mangga  gedong  diambil  citra  digitalnya dalam  bentuk  fitur  warna  RGB  kemudian diolah  untuk  menentukan  nilai  ambang batas  antara  buah  mangga  matang  dengan mangga  yang  belum  matang.  Fitur  Warna merah (R)
dipergunakan untuk membedakan  antara  buah  mangga  matang dengan  mangga  tidak  matang,  sedangkan untuk  membedakan  mangga  yang  cacat dengan mangga yang tidak cacat digunakan beberapa  parameter  diantaranya:  rata-rata warna,  standar  deviasi, skewness ,  kontras, korelasi,  energi,  dan  tekstur  warna. Algoritma  yang  dikembangkan  tersebut dilaporkan  mempu  membedakan  mangga matang dengan mangga  tidak matang serta mangga  cacat  dan  mangga  tidak  cacat dengan ketelitian 96%.
Kamera stereo sebagai  pendeteksi buah  juga  diterapkan  oleh  Hayashi, et  al., (2014),  untuk  menentukan  kematangan buah strawberry dan posisi tiga dimensinya.    Kamera  vision  ini  dilengkapi dengan  lampu  LED  yang  dipasang  dalam formasi  segi  empat  untuk  meningkatkan kestabilan intensitas cahaya yang terpancar kearah  buah strawberry .  Selain  kamera stereo tersebut juga dipasang kamera ketiga pada  posisi  titik  tengah  dari  jarak  pemisah kamera stereo untuk  mendeteksi  tangkai buah  dan  menghitung  kemiringannya. Dilaporkan  bahwa  robot  mampu  memetik buah strawberry secara  individu  dengan tingkat keberhasilan 99,3%.
Joshi  (2017)  melakukan review terhadap sistem penginderaan yang dipergunakan untuk mendeteksi keberadaan buah  apel  matang  untuk  robot  pemanen buah  apel.  Hasil review menunjukkan bahwa robot pemanen buah apel dilengkapi dengan  penginderaan  kamera  digital  yang umum  dikenal  dengan machine  vision dengan  fitur  warna  dasar  marah  (R),  hijau (G),  biru  (B).  Fitur  warna  dasar  tersebut kemudian diolah untuk mengetahui keberadaan  buah  apel  yang  layak  panen melalui empat fitur dasar, yaitu:  intensitas, warna,  bentuk,  dan  tekstur.  Untuk  fitur
segmentasi  warna  dilakukan  dengan rumusan  berikut:  Jika  sebuah  piksel memenuhi  R-G > 0 dan (R-G) / (G -B) > 1, maka  piksel  tersebut  diidentifikasi  sebagai buah  apel,  tetapi  jika  tidak  piksel  tersebut dianggap  sebagai    latar  belakang.  Metode tersebut dilaporkan cukup stabil dan kurang terpengaruh  oleh  kondisi  cahaya.  Dari  160 bingkai  citra  yang  diambil  dalam  kondisi pencahayaan  berbeda,  dilaporkan  bahwa rumusan  yang  dipergunakan  tersebut mampu  memdeteksi  keberadaan  buah dengan keberhasilan 96%.
Robot  pertanian  perlu  memiliki beberapa struktur dasar  agar robot tersebut mampu  melaksanakan  fungsinya  sesuai yang  diharapkan  oleh  perancangnya. Struktur  dasar  tersebut  diantaranya  adalah: manipulator, end-effector , sistem pengindera,  sistem  kendali,  dan  sistem transportasi.  Rahmadian  &  Widyartono, (2019)  menyatakan  pada  robot  pertanian yang  beroperasi  secara  otonom  khususnya robot pemanen buah, perangkat penginderaan buah-buahan memiliki peranan  yang  sangat  penting.  Perangkat penginderaan  tersebut  berfungsi  untuk mendeteksi  buah  mana  yang  siap  dipanen dan  mengukur  jarak  antara  buah  dengan alat  pemetiknya  atau  posisi  tiga  dimensi dari buah terhadap koordinat manipulator.
Purwiyanti, et
al. , (2021)
menggunakan  satu  buah  modul pi  camera yang  dipasang  pada  ujung  manipulator robot untuk mendeteksi dan memanen buah tomat  matang.  Penggunaan  satu  kamera tersebut  belum  mampu  mendeteksi  posisi tiga  dimensi  buah  tomat  sehingga  kamera perlu  digerakkan  secara  horizontal  dan vertikal sampai citra buah berada di tengah bingkai  citra  sebelum  digerakkan  maju. Pada saat digerakkan maju, pi camera tidak mampu  mendeteksi  jarak  buah  terhadap kamera,  sehingga  kalau  buah  tomatnya agak  besar,  manipulator  sudah  berhenti sebelum mencapai posisi buah.
Taryudi (2018) menggunakan kamera stereo untuk mendeteksi posisi tiga dimensi objek  berwarna  yang  diletakkan  di  atas meja  pada  ruang  kerja  robot.  Posisi  tiga
dimensi  objek  sudah  dapat  dideteksi menggunakan  prinsip  triangulasi,  namun dilaporkan  akurasinya  masih  rendah  tanpa informasi angka yang pasti.
Kapach, et  al., (2012)  melakukan kajian terhadap berapa metode penggunaan kamera untuk mendeteksi objek pada robot pemanen  buah.  Metode  pertama  adalah menggunakan satu kamera hitam putih atau kamera berwarna yang dipasang pada robot atau  ujung  manipulator.  Metode  tersebut hanya  menghasilkan  satu  citra  sehingga tidak  bisa  mendeksi  posisi  tiga  dimensi maupun  jarak  benda  terhadap  kamera. Metode kedua adalah dengan menggunakan kamera stereo dengan  prinsip  triangulasi yang mampu mendeteksi posisi buah dalam ruang  tiga  dimensi  sehingga  memudahkan dalam pemanenan.
Penginderaan berbasis kamera digital atau  yang  umum  dikenal  sebagai machine vision adalah  salah  satu  perangkat penginderaan yang umum digunakan untuk deteksi  buah,  pengenalan,  dan  lokalisasi. Mengingat  demikian  pentingnya  peran penginderaan pada penerapan robot pertanian  maka  penelitian  yang  berkaitan dengan  sistem  penginderaan  tersebut  perlu terus dikembangkan.

## METODE PENELITIAN
Perangkat  yang  dipergunakan  dalam penelitian  ini  diantaranya  adalah  kamera digital  dengan  koneksi  USB  untuk merekam  citra  tanaman  jambu  kristal, komputer  untuk  pengembangan  program perekaman  dan  pengolahan  citra,  serta meteran  untuk  mengukur  jarak  antara kamera  dengan  tanaman  dan  jarak  antar kamera.
Sistem stereo vision Sistem stereo  vision dibuat  untuk merekam  citra  tanaman  jambu  kristal  dari dua  posisi  yang  berbeda  sehingga dihasilkan  bingkai  citra  dengan  pergeseran posisi  objek  pada  citra  tersebut.  Secara garis  besar,  rancangan  dari  sistem stereo vision diperlihatkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Rancangan sistem stereo vision
Dua  buah  kamera  digital  merek Logitech C270 HD dipasang berdampingan satu  dengan  yang  lain  dengan  jarak pemisah  (L)  tertentu,  yaitu:  8  cm,  10  cm, 12  cm,  dan  14  cm.  Kamera stereo  vision tersebut  diletakkan  di  atas  dudukan  yang terbuat  dari  kayu  untuk  menyesuaikan ketinggiannya  dengan  ketinggian  buah jambu  kristal.    Masing  masing  kamera digital dari sistem stereo vision dihubungkan  dengan  komputer notebook melalui interface USB.  Untuk  tujuan perekaman  citra  tanaman  jambu  kristal, pada  komputer  notebook  di- install bahasa pemrograman Python 2.7  yang  dilengkapi dengan library tambahan Open-CV .  Titik pusat penginderaan ditempatkan pada salah satu  kamera dengan koordinat  sumbu Z ke arah depan, sumbu X ke arah samping, dan sumbu Y ke arah atas-bawah.

## Perekaman Citra Tanaman
Tanaman  jambu  kristal  dalam  pot yang  sudah  berisi  buah  matang  diletakkan di  depan  sistem stereo  vision (sumbu  Z) pada  jarak  30  cm  sampai  70  cm  dengan penambahan  5  cm.  Selain  perubahan  jarak pada  sumbu  Z  (arah  depan-belakang)  juga dilakukan  perupahan  posisi  pada  sumbu  X (kiri-kanan)  dan  pada  sumbu  Y  (atas- bawah) mulai dari – 10 cm sampai + 10 cm dengan  penambahan  jarak  5  cm.  Citra tanaman  jambu  kristal  tersebut  direkam pada  setiap  posisi  kemudian  posisi  tiga dimensi  dari  buah  matang  yang  ada  pada tanaman  tersebut  secara  riil  diukur menggunakan  meteran.  Citra  dengan resolusi  640 pixel × 480 pixel yang
direkam  mengandung  fitur  warna  dasar, yaitu  merah  (R),  Hijau  (G),  dan  biru  (B).
Perekaman  citra  dilakukan  di  halaman rumah  dengan  kondisi  cahaya  alami  pada pukul  8  pagi.  Citra  tanaman  yang  terekam kemudian disimpan dalam memori komputer untuk dianalisis lebih lanjut.

## Pemisahan Citra Buah
Pemisahan  citra  buah  jambu  kristal dari  komponen  tanaman  lainnya  seperti batang  dan  daun  dilakukan  menggunakan fitur warna dasar RGB dan fitur HSI. Fitur RGB  dan  HSI  untuk  masing-masing komponen  tanaman  diambil  sebanyak  235 titik pixel pada  lokasi  yang  berbeda  pada bingkai  citra  menggunakan  perintah left- click pada mouse .  Nilai  indek  warna  RGB kemudian dihitung menggunakan persamaan (1) sampai (3).
𝑰 𝑹 = 𝑹 𝑹+𝑮+𝑩 ................................... (1)
𝑰 𝑮 = 𝑮 𝑹+𝑮+𝑩 .................................. (2)
𝑰 𝑩 = 𝑩
𝑹+𝑮+𝑩 ................................... (3)
Nilai  rata  rata  indek  warna  RGB untuk  masing-masing  komponen  tanaman dibandingkan  untuk  melihat  kemungkinan penggunaan  indek  warna  RGB  ini  untuk memisahkan citra buah jambu kristal. Fitur warna RGB dan HSI diplot pada grafik R- G,  H-S,  dan  H-I  untuk  melihat kemungkinan  penggunaan  rasio  tersebut untuk membedakan citra buah dengan citra daun  dan  batang.  Algoritme thresholding kemudian  dikembangkan  menggunakan parameter  RGB,  HSI,  atau  indek  warna RGB  yang  paling  baik  untuk  memisahkan citra buah jambu kristas dari citra daun dan batang.

## Perhitungan Posisi Tiga Dimensi
Penentuan posisi tiga dimensi dilakukan menggunakan prinsip  triangulasi yang  terbentuk  dari  pola  penginderaan sistem stereo  vision seperti  diperlihatkan pada  Gambar  2.    Prinsip  triangulasi  juga
diterapkan  oleh  Hidayat, et  al., (2021) untuk  menghitung  posisi  target  pada  robot tempur cia versi N2MR3.
Jarak  objek  di  depan  kamera stereo dihitung menggunakan persamaan (4).
𝑍 = 𝒅×𝑳 (𝑿 𝒊𝟐 −𝑿 𝒊𝟏 ) ................................. (4)
Keterangan: X i2 − X i1 = jarak pergeseran pixel pusat objek pada arah datar ( pixel ) d = Jarak fokus lensa L = Jarak kedua kamera stereo (cm)
Z =  Jarak  dari  pusat  lensa  ke  pusat
objek (cm)
Gambar 2. Prinsip triangulasi dari sistem stereo vision
Jarak  objek  pada  sumbu  X  dihitung menggunakan persamaan (5).
𝑋 = 𝑿 𝒊 × 𝒁 𝒅 ........................................ (5)
Keterangan: X i = jarak titik pusat objek pada kamera kanan terhadap pusat citra arah datar ( pixel )
X  =  jarak  titik  pusat  objek  dari  pusat  kamera kanan dalam sumbu X (cm)
Jarak  objek  pada  sumbu  Y  dihitung menggunakan persamaan (6).
𝑌 = 𝒀 𝒊 × 𝒁 𝒅 ......................................  (6)
Keterangan:
Y i = jarak titik pusat objek pada kamera kanan terhadap pusat citra arah tegak ( pixel )
Y  =  jarak  titik  pusat  objek  dari  pusat  kamera kanan dalam sumbu Y (cm)
Penentuan  posisi Y i dan X i pada bingkai  citra  kamera  kanan  diilustrasikan seperti pada Gambar 3.
Gambar 3. Pengukuran 𝑋 𝑖 dan 𝑌 𝑖 pada bingkai citra kamera kanan
Penentuan  Unjuk  Karja  Sistem Stereo Vision
Kemampuan  sistem stereo  vision dalam membedakan buah jambu kristal dari daun dan batang serta ketelitian penghitungan posisi tiga dimensi dari buah tersebut dilakukan menggunakan
persamaan (7) dan (8).
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 (%) = 1 − | 𝑅−𝐵 𝑅 | × 100% …. (7)
𝑅𝑀𝑆𝐸 3𝐷 = √ ∑ {(𝑿−𝑿𝒂)𝟐+(𝒀−𝒀𝒂)𝟐+(𝒁−𝒁𝒂)𝟐} 𝒏 𝒊 𝒏 ..(8)
Keterangan: R   = nilai aktual B   = nilai yang terdeteksi benar X  = koordinat X hasil perhitungan (cm)
X a = koordinat X aktual (cm) Y  = koordinat Y hasil perhitungan (cm)
Y a = koordinat Y aktual (cm) Z   = koordinat Z hasil perhitungan (cm) Z a = koordinat Z aktual (cm)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penentuan  posisi  tiga  dimensi  buah jambu  kristal  dilakukan  pertama  kali dengan  memisahkan  citra  buah  dari komponen  tanaman  lainnya  seperti  daun dan  batang.  Pemisahan  tersebut  dilakukan menggunakan  tiga  parameter  warna,  yaitu RGB,  indek  warna  RGB,  dan  warna  HSI. Nilai  warna  dasar  RGB  dari  buah,  daun, dan  batang  tanaman  diambil  dari  citra tanaman  jambu  kristal  pada  posisi  acak masing  masing  sebanyak  235 pixel .  Dari warna  dasar  tersebut  kemudian  diolah untuk mendapat fitur warna yang lain. Fitur indek  warna  RGB  untuk  buah,  daun  dan batang  dihitung  menggunakan  persamaan (1)  sampai  (3).  Hasil  perhitungan  fitur indek warna RGB disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Nilai indek warna  RGB untuk buah, daun dan batang jambu kristal
Indek warna Bagian tanaman Statistik Rata rata Std Dev Min Maks 𝐼 𝑅 Buah 0,3701 0,0146 0,3474 0,4912 Daun 0,3490 0,0186 0,3026 0,4174 Batang 0,3646 0,0134 0,3076 0,4285 𝐼 𝐺 Buah 0,4275 0,0115 0,3684 0,4590 Daun 0,4451 0,0319 0,3539 0,5172 Batang 0,3762 0,0126 0,3452 0,4222 𝐼 𝐵 Buah 0,2022 0,0176 0,1200 0,2416 Daun 0,2058 0,0388 0,1120 0,2981 Batang 0,2593 0,0222 0,1547 0,3139
Dari  Tabel  1  terlihat  bahwa  indek warna  untuk  buah,  daun,  dan  batang  tidak berbeda  nyata,  oleh  karena  itu  parameter indek  warna  RGB  tidak  dipergunakan untuk  memisahkan  buah  dari  daun  dan batang tanaman.
Selain  fitur  indek  warna  RGB,  fitur warna  dasar  RGB  juga  dianalisis  untuk memisahkan  antara  citra  buah,  daun  dan batang tanaman. Hasil perhitungan statistik komponen  warna  R  untuk  buah  jambu kristal, daun, dan batang diperoleh nilai rata rata  133,  64,  63  dengan  standar  deviasi secara  berurutan  23,  14,  dan  12.  Hasil perhitungan  tersebut  menunjukkan  bahwa nilai  warna  R  dapat  dipergunakan  sebagai
salah  satu  alternatif  untuk  memisahkan citra buah dari citra daun dan batang. Hasil perhitungan  statistik  komponen  warna  G untuk buah jambu kristal, daun, dan batang diperoleh nilai rata rata 154, 82, 65 dengan standar deviasi secara berurutan 28, 15, dan 12.
Hasil perhitungan
tersebut menunjukkan  bahwa  nilai  warna  G  juga dapat  dipergunakan  sebagai  salah  satu alternatif untuk memisahkan citra buah dari citra  daun  dan  batang.  Hasil  perhitungan statistik  komponen  warna  B  untuk  buah jambu  kristal,  daun,  dan  batang  tidak menunjukkan  adanya  perbedaan  yang signifikan dengan nilai  rata rata 74, 39, 45 dengan standar deviasi secara berurutan 20, 16, dan 11. Dengan demikian nilai warna B tidak dapat dipergunakan untuk memisahkan citra buah dari citra daun dan batang.  Selanjutnya  nilai  R  dan  G  diplot dalam  grafik  untuk  menentukan  nilai ambang  pemisah  antara  citra  buah  dengan citra daun dan batang seperti pada Gambar 4.
Gambar 4. Hubungan nilai parameter warna R dan G untuk jambu kristal
Berdasarkan  grafik  pada  Gambar  4, nilai ambang batas yang dapat dipergunakan untuk memisahkan citra buah dengan  citra  daun  dan  batang adalah  R  ≥ 100  dan  G  ≥  130.  Nilai  ambang  tersebut kemudian  dicobakan  pada  salah  satu  citra tanaman jambu kristal seperti pada Gambar 5.
0 50 100 150 200 250 0 50 100 150 200 250 Daun Batang Buah Nilai R Nilai G
(a)                               (b)
Gambar 5. Tanaman jambu kristal (a) dan hasil pengolahan citra (b)
Dari  Gambar  5  terlihat  bahwa  nilai ambang  R  dan  G  yang  telah  diperoleh tersebut belum mampu membedakan antara citra  buah  dengan  citra  daun  dan  batang, oleh  karena  itu  perlu  dicoba  metode  yang lain, yaitu fitur warna HSI.
Hasil perhitungan statistik komponen H  untuk  buah  jambu  kristal,  daun,  dan batang  diperoleh  nilai  rata  rata  37,  41,  33 dengan  standar  deviasi  secara  berurutan  2, 3,  dan  4.  Hasil  perhitungan  statistik komponen  S  untuk  buah  jambu  kristal, daun,  dan  batang  diperoleh  nilai  rata  rata 131, 137, 77 dengan standar deviasi secara berurutan 13, 28, dan 20. Hasil perhitungan statistik  komponen  I  untuk  buah  jambu kristal, daun, dan batang diperoleh nilai rata rata  160,  79,  68  dengan  standar  deviasi secara  berurutan  27,  14,  dan  11.  Nilai statistik  komponen  H  dan  komponen  S diplot  pada  Gambar  6,  sedangkan  nilai statistik  komponen  H  dan  komponen  I diplot  pada  Gambar  7  untuk  mendapatkan nilai  ambang  batas  pemisah  antara  citra buah dengan citra daun dan batang.
Gambar 6. Grafik hubungan antara nilai Hue (H) dan nilai Saturasi (S)
Gambar 7. Grafik hubungan antara nilai Hue (H) dan nilai Intensitas (I)
Dari Gambar 6 dan 7 didapatkan nilai ambang  batas  untuk  memisahkan  antara citra  buah  dengan  citra  daun  dan  batang adalah:  34  ≤  H  ≤  42,  100  ≤  S  ≤  170,  dan 110  ≤  I  ≤  230. Selanjutnya  nilai  ambang tersebut  diujikan  pada  75  citra  tanaman jambu  kristal.  Empat  contoh  citra  tanaman jambu kristal yang dipergunakan diperlihatkan pada Gambar 8, 9, 10 dan 11.
Gambar  8. Tanaman jambu kristal dengan buah matang tidak terhalang dan buah muda
Gambar 9. Tanaman jambu kristal dengan sebagian buah tertutup daun
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa nilai  ambang  batas  HSI  tersebut  bisa dipergunakan  untuk  membedakan  citra buah jambu kristal dengan komponen daun dan batang. Gambar 8 merupakan tanaman
0 50 100 150 200 250 20 30 40 50 60 70 Daun Batang Buah Nilai H Nilai S 0 50 100 150 200 250 20 30 40 50 60 70 Daun Batang Buah Nilai H Nilai I
jambu kristal yang berisi buah matang dan buah muda yang warnanya lebih hijau dari buah  matang.  Ukuran  buahnya  kecil terletak  disisi  kiri  dari  buah  matang.  Luas area hasil pengolahan citra dari buah muda tersebut lebih kecil dari 400 pixel sehingga tidak terdeteksi sebagai buah matang.
Gambar 10. Tanaman jambu kristal dengan dua buah matang
Pengolahan  citra  tanaman  jambu kristal  pada  Gambar  10  menghasilkan  dua group dengan luas area lebih besar dari 400 pixel sedangkan  yang  lain  luas  areanya lebih  kecil  dari  400 pixel sehingga  hanya dua yang terdeteksi sebagai buah matang.
Gambar 11. Tanaman jambu kristal dengan sebagian buah tertutup daun
Tanaman jambu kristal  pada Gambar 11  sama  dengan  tanaman  jambu  kristal pada Gambar 9, tetapi diambil citranya dari sudut yang berbeda. Hasil pengolahan citra memperlihatkan  ada  tiga  grup  yang  luas areanya  lebih  besar  dari  400 pixel sedangkan  grup  yang  lain  luas  areanya lebih  kecil  dari  400 pixel ,  sehingga terdeteksi  tiga  buah  jambu  kristal  matang dari yang seharusnya hanya satu buah.
Tanaman dalam pot tersebut diletakkan dalam posisi yang berbeda mulai jarak  30  cm  sampai  jarak  70  cm  di  depan kamera,  dikiri,  dan  di  kanan  garis  sumbu kamera stereo sehingga  diperoleh  75  buah citra.  Hasil  pengolahan  citra  dari  75  posisi tanaman  tersebut  diperoleh  keberhasilan
pendeteksian  buah  sebesar  90,38%.  Ada sebanyak  6,9%  komponen  non  buah terdeteksi sebagai citra buah matang.

## Kalibrasi Jarak
Metode triangulasi yang dipergunakan untuk menghitung posisi tiga dimensi dari citra buah masih menggunakan  variabel  d  yang  merupakan koreksi  dari  jarak  fokus  kamera,  oleh karena  itu  nilai  variabel  d  yang  ada  pada persamaan  4  perlu  dikalibrasi.  Proses kalibrasi  dilakukan  dengan  menggunakan kertas  berwarna  hijau  yang  diletakkan  di depan kamera stereo (sistem stereo vision ) pada  rentang  jarak  30  cm  sampai  72  cm dengan  kenaikan  1  cm.  Citra stereo yang didapat  diolah  menjadi  citra  biner kemudian  dihitung  nilai  pergeseran  pusat citra kertas pada kedua citra stereo tersebut (Kamera  kanan  dan  kiri)  yang  pada persamaan  4  dinyatakan  sebagai  variabel X i1 ,  dan X i2 .  Nilai  variabel  d  hasil perhitungan  untuk  jarak  antara  kamera  8 cm, 10 cm, 12 cm, dan 14 cm diperlihatkan pada Tabel  2.
Tabel  2. Nilai  variabel  d  untuk  pergeseran kamera 8 cm, 10 cm, 12 cm, dan 14 cm
Statistik Nilai d untuk jarak antar kamera 8 cm 10 cm 12 cm 14 cm Rata rata 812,17  812,79  812,37  812,65 Std Dev 2,9033  2,6946  2,8538  2,4450 Min 804,38  805,20  805,00  803,57 Mak 819,00  817,40  817,00  816,50 Selanjutnya nilai d yang dipergunakan  pada  persamaan  triangulasi diperoleh  dengan  merata-ratakan  keempat nilai  rata-rata  pada  Tabel  2  sehingga didapat  nilai  d  =  812,5  atau  dibulatkan menjadi 812.

## Penentuan  Posisi  Tiga  Dimensi  Buah Jambu Kristal
Penentuan  posisi  tiga  dimensi  dari buah  jambu  kristal  diawali  dengan melakukan  proses  pemisahan  antara  citra buah  dengan  citra  daun  dan  batang menggunakan nilai ambang HSI yang telah
diperoleh  sebelumnya.  Tanaman  jambu kristal  diambil  citra stereo nya  pada  75 posisi  yang  berbeda  untuk  selanjutnya dipisahkan  antara  citra  buah  dengan  citra daun  dan  batang  kemudian  dihitung  posisi tiga  dimensinya.  Contoh  pengolahan  citra stereo diperlihatkan pada Gambar 12.
Gambar 12. Contoh citra stereo beserta hasil citra binernya
Seperti telah dikemukakan sebelumnya,  pada  penelitian  ini  pot tanaman  diletakkan  sedemikian  rupa sehingga  posisi  buah  berada  pada  rentang jarak  (sumbu  Z)  mulai  dari  30  cm  sampai 70  cm  di  depan stereo kamera  dengan penambahan    5  cm,  arah  sumbu  X  diatur mulai dari – 10 cm sampai + 10 cm dengan penambahan  5  cm,  dan  pada  pusat  sumbu Y.  Selain  posisi  tersebut  juga  dicobakan posisi  yang  lain,  yaitu  dengan  meletakkan pot  tanaman  sehingga  posisi  buah  berada pada rentang jarak (sumbu Z) mulai dari 30 cm  sampai  70  cm  di  depan stereo kamera dengan  penambahan  5  cm,  pada  pusat sumbu  X,  dan  pada  arah  sumbu  Y  diatur mulai dari – 10 cm sampai + 10 cm dengan penambahan  5  cm.  Peletakan  tersebut menghasilkan  75  posisi  yang  berbeda seperti diuraikan sebelumnya.
Contoh hasil pengujian untuk rentang jarak  45  cm  sampai  70  cm,  pada  pusat sumbu X, dan pada sumbu Y = 10 cm atau Y  =  -10  disajikan  pada  Tabel    3.  Secara keseluruhan,  rata-rata  ketelitian  hasil pengujian  penentuan  posisi  tiga  dimensi buah  jambu  kristal  untuk  jarak  antar
kamera  8  cm,  10  cm,  12  cm,  dan  14  cm untuk  75  posisi  yang  berbeda  disajikan pada Tabel 4.
Tabel  3. Contoh  hasil  pengujian  pengindera tiga dimensi
Z aktual (cm) X aktual (cm) Y aktual (cm) X prediksi (cm) Y prediksi (cm) Z prediksi (cm) 45 0 10 0 10,00 45,11 50 0 10 0 10,17 50,35 55 0 10 0 10,25 55,52 60 0 10 0 10,14 60,14 65 0 10 0 10,18 65,61 70 0 10 0 10,17 70,61 45 0 -10 0 -10,00 45,11 50 0 -10 0 -9,96 49,96 55 0 -10 0 -9,96 55,05 60 0 -10 0 -10,00 60,14 65 0 -10 0 -10,00 64,96 70 0 -10 0 -10,06 69,84
Tabel  4. Akurasi  dan error penentuan  posisi tiga dimensi
Statistik Jarak Antar Kamera 8 cm 10 cm 12 cm 14 cm Akurasi X (%) 99,38 99,30 99,07 99,02 Akurasi Y (%) 98,98 99,33 98,31 98,14 Akurasi Z (%) 99,54 99,46 99,15 99,22 RMSE X 0,067 0,076 0,183 0,190 RMSE Y 0,121 0,101 0,126 0,181 RMSE Z 0,312 0,351 0,565 0,513 RMSE 3D 0,340 0,374 0,607 0,576
Dari data pada Tabel 4 terlihat bahwa sistem stereo vision yang dipergunakan pada penelitian ini mampu menduga posisi tiga dimensi dari buah jambu kristal dengan ketelitian yang sangat baik walaupun ketelitian pendeteksian buah matangnya masih perlu ditingkatkan.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Sistem stereo vision
untuk pendeteksian posisi tiga dimensi buah jambu kristal telah dibuat dan diujikan untuk memisahkan citra buah matang dari komponen tanaman seperti daun dan batang menggunakan parameter warna HSI. Rentang nilai HSI yang dipergunakan untuk memisahkan citra buah jambu kristal
matang  dari  citra  daun  dan  batang  adalah 34 < H < 42, 100 < S < 164, 112 < I < 223. Sistem stereo  vision yang  digunakan mampu mendeteksi keberadaan buah jambu kristal  matang  dengan  ketelitian  sebesar 90,38% dan mampu menentukan posisi tiga dimensi buah jambu kristal matang dengan ketelitian  rata  rata  sebesar  99,07%.  Rata- rata  nilai Root  Mean  Square  Error tiga dimensi untuk perlakuan jarak antar kamera 8  cm,  10  cm,  12  cm,  dan  14  cm  secara berurutan  adalah  0,34  cm,  0,37  cm,  0,61 cm, 0,57 cm.

## Saran
Pendeteksian keberadaan buah jambu kristal  matang  perlu  dikembangkan  lebih lanjut  menggunakan  algoritme support vector machine (SVM) atau algoritme deep learning  convolution  neural  network (CNN).

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan kepada  Departemen  Teknik  Mesin  dan Biosistem,  Fakultas  Teknologi  Pertanian, IPB  Unversity  yang  telah  memfasilitasi mahasiswa  bimbingan  sehingga  penelitian ini bisa terlaksana dengan baik.

## DAFTAR REFERENSI
Datundugon,  S.  P.  S.,  Elly,  F.  H.,  &
Kalangi,  J.  K.  J.  (2020).  Analisis Kelayakan Finansial Usahatani Jambu  Biji  Kristal  (Psidium  guajava L.)  (Studi  Kasus :  Petani  Jambu  Biji Kristal  di  Desa  Warisa  Kecamatan Talawaan Kabupaten Minahasa Utara). AGRI-SOSIOEKONOMI , 16 (3), 469 – 478.
https://doi.org/10.35791/AGRSOSEK
.16.3.2020.31185
Hayashi,  S.,  Yamamoto,  S.,  Tsubota,  S., Ochiai,  Y.,  Kobayashi,  K.,  Kamata, J.,  Kurita,  M.,  Inazumi,  H.,  &  Peter, R.  (2014).  Automation  Technologies
for Strawberry Harvesting  and Packing Operations in Japan. Journal of  Berry  Research , 4 (1),  19 – 27. https://doi.org/10.3233/JBR-140065
Hidayat, N. M., Muda, N. R. S., & Hudha, M.  M.  (2021).  Implementasi  Metode Stereo  vision Pada  Robot  Tempur CIA Versi N2MR3 Dengan Menggunakan  Dua  Kamera. Jurnal Telkommil , 2 (Mei), 42 – 48.
https://doi.org/10.54317/kom.v2iMei. 144
Joshi,  K.  V.  (2017).  A  Review  on  Apple
Detection  Methods  for  Harvesting Robot. International  Journal  of Multimedia and Ubiquitous Engineering , 12 (2), 95 – 106. https://doi.org/10.14257/ijmue.2017.1 2.2.07
Kapach,  K.,  Barnea,  E.,  Mairon,  R.,  Edan, Y.,  &  Ben-Shahar,  O.  (2012). Computer  vision  for  fruit  harvesting robots – state  of  the  art  and challenges ahead.
Int. J.
Computational  Vision  and  Robotics , 3 (Nos. 1/2), 4 – 34. https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/
download?doi=10.1.1.298.2555&rep =rep1&type=pdf
Kementrian  Pertanian  Republik  Indonesia. (2019). Data  Lima  Tahun  Terakhir  - Sub-sektor Hortikultura (Horticulture Sub-sector) . https://www.pertanian.go.id/home/ind ex.php?show=page&act=view&id=6 1
Purwiyanti,  S.,  Ali,  I.,  Sumadi,  & Setyawan,  F.  A.  (2021).  Rancang Bangun  End-Effector  Pada  Robot Pemetik  Buah  Tomat  Berbasis Raspberry  Pi  3  Model  B+. Jurnal Surya Energy , 5 (1), 18 – 22. https://doi.org/10.32502/jse.v5i1.278
6
Pushpavalli, M. . (2019). Image Processing
Technique for Fruit Grading. International  Journal  of  Engineering and  Advanced  Technology , 8 (6),
3894 – 3897. https://doi.org/10.35940/ijeat.F8725.0 88619
Putri,  K.  S.  (2019). Budidaya  Jambu Kristal .  Dinas  Tanaman  Pangan  Dan Hortikultura  Propinsi  Jawa  Barat, Indonesia.
Rahmadian, R., &  Widyartono,  M. (2019).
Harvesting  System  for  Autonomous
Robotic  in  Agriculture:  A  Review. INAJEEE  (Indonesian  Journal  of Electrical and Electronics Engineering) , 2 (1), 1 – 6. https://doi.org/10.26740/INAJEEE.V 2N1.P1-6 Susilowati,  S.  H.  (2016).  Fenomena Penuaan  Petani  dan  Berkurangnya Tenaga Kerja Muda serta Implikasinya bagi Kebijakan Pembangunan Pertanian. Forum Penelitian Agro Ekonomi , 34 (1), 35 –
55. https://doi.org/10.21082/fae.v34n1.20 16.35-55
Taryudi.  (2018).  Rancang  Bangun  Vision
Sensor  Menggunakan  Stereo  Kamera Pada  Sistem  Manipulasi  Objek. Jurnal Autocracy , 5 (1), 1 – 7.
https://doi.org/10.21009/autocracy.05 .1.1
Uchiyama,  T.  (2014).  Recent  Trends  in Young  People’s  Entry  into  Farming in Japan: An International
Perspective  |  FFTC  Agricultural Policy  Platform  (FFTC-AP). FFTC- RDA  2014  International  Seminar  on
Enhanced Entry of Young Generation into Farming . https://ap.fftc.org.tw/article/756 Yaganimura,  S.  (2014).  Farm  Expansion and  Entry  to  farm  Business: experiences  in  Hokkaido  agriculture.
FFTC-RDA 2014 International Seminar on Enhanced Entry of Young Generation into Farming .