Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual Volume 7, Nomor 2, Desember 2022 ISSN (Cetak) : 2541-4550 ISSN (Online) : 2541-4585

## Oil Palm Plantation Image Analysis Using Quantum
Image processing Approach
Desi Amirullah 1 , Lipantri Mashur Gultom 2
1,3 Program Studi Teknik Informatika, Jurusan Teknik Informatika, Politeknik Negeri Bengkalis Jl. Bathin Alam, Sungai Alam, Bengkalis, Riau
1 andes@polbeng.ac.id , 2 lipantri@polbeng.ac.id

## Abstrak
Penelitian  ini berfokus  pada pengolahan  citra/gambar  (image  processing) dalam pendeteksian  tepi pohon  sawit  dari  beberapa  kumpulan  citra/gambar  dengan  beberapa variasi  resolusi  pixel  dengan  pendekatan  quantum  image processing dengan  tujuan menghasilkan  analisis  yang  akurat  sehingga  dapat  digunakan  untuk  riset  berkelanjutan kedepannya. Quantum Hadamard Edge Detection (QHED) digunakan untuk pendeteksian tepi  suatu  gambar  dimana  jumlah  qubit  yang  digunakan  ternyata  sangat  mempengaruhi waktu pemrosesan CPU. Jumlah qubit yang digunakan pada penelitian ini yaitu 2, 4, 6, 8, 10 dan 12 qubit, sedangkan jumlah qubit lebih dari 12 tidak dapat diuji karena keterbatasan memori  RAM  dari  perangkat  yang  ada  dalam  penelitian  ini.  Hasil  akhir  dari  penelitian membuktikan bahwa QHED dapat mendeteksi tepi suatu gambar dimana waktu pemrosesan yang paling cepat pada penggunaan 6 qubit sedangkan hasil proses pendeteksian tepi yang terbaik  terletak  pada  penggunaan  2  qubit. Selain  itu  penelitian  ini  juga  membandingkan QHED dengan Canny dan Sobel dimana komparasi waktu pemrosesan Canny dan Sobel masih lebih cepat namun kualitas hasil pemrosesannya masih lebih bagus QHED.
Kata kunci — Quantum, Hadamard, Edge Detection

## Abstract
This study focuses on image processing (image processing) in detecting the edges of palm  trees  from  several  collections  of  images/images  with  several  variations  of  pixel resolution with a quantum image processing approach to produce an accurate analysis so that  it  can  be  used  for  future  sustainable  research.  Quantum  Hadamard  Edge  Detection (QHED) is used to detect the edges of an image where the number of qubits used affects CPU processing time. The number of qubits used in this study was 2, 4, 6, 8, 10, and 12 qubits, while the number of qubits more than 12 could not be tested due to the limited RAM of the devices in this study. The final result of the research proves that QHED can detect the edges of an image where the fastest processing time is on the use of 6 qubits while the best edge detection process results are in the use of 2 qubits. In addition, this study also compares QHED with Canny and Sobel where the comparison between Canny and Sobel's processing time is still faster but the quality of the processing results is still better than QHED.
Keywords — Quantum, Hadamard, Edge Detection
ISSN (Cetak) : 2541-4550 ISSN (Online) : 2541-4585

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  terbesar  di  dunia  dalam  ekspor hasil  perkebunan  sawit (https://www.liputan6.com,  https://www.wartasawit.com,  https://dunia.tempo.co).  Hal  ini tidak  dapat  dimungkiri  karena  pada  kenyataannya  beberapa  wilayah  di  Indonesia  terdapat lahan perkebunan sawit yang sangat luas seperti pulau Sumatera dan Kalimantan. Potensi ini diikuti dengan  banyaknya  implementasi  hasil  riset  pada  bidang image  processing. Image processing sangat  penting  posisinya  karena  merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat digunakan dalam Knowledge Discovery in Database (KDD) baik pada kumpulan data skala kecil maupun skala besar (Big Data). Melihat potensi ini seharusnya Indonesia memiliki satu platform big  data yang  baik  dan  berkualitas  dalam  pengolahan  perkebunan  sawit  sesuai dengan kerangka industri 4.0 dan juga karena adanya persaingan yang ketat dengan beberapa negara yang memiliki potensi yang sama.
Berbicara  tentang  beberapa  kajian  riset  yang  berhubungan  dengan image  processing khususnya  pada  topik  perkebunan  sawit  masih  berada  pada  ruang  lingkup  metode-metode klasik seperti pada jurnal terdahulu (Eja, 2021), (Irsanti, 2019), (Prasvita, 2021), (Rosalina, 2019), (Srinarta,  2022)  yang  berfokus  pada  metode  klasifikasi  pohon  sawit  dengan menguraikan  kelebihan  dan  kekurangan  hasil  risetnya  masing-masing.  Namun  dengan perkembangan  teknologi  komputasi sekarang  ini  yang  sudah  mulai  menerapkan komputasi kuantum,  peneliti  menfokuskan  pada  penerapan image  processing dengan  pendekatan komputasi  kuantum  yaitu quantum image  processing (Yan,  2020),  (Yan,  2017). Pada prinsipnya  penelitian  ini dimulai dari  pengolahan  citra/gambar  (image  processing)  yang sangat sederhana yaitu klasifikasi pohon sawit dari beberapa kumpulan citra/gambar dengan beberapa variasi resolusi pixel dengan pendekatan quantum image processing dengan tujuan menghasilkan  analisis  yang  akurat  sehingga  dapat  digunakan  untuk  riset  berkelanjutan kedepannya. Dalam menghasilkan produk riset  dalam  satu  platform  yang  besar  sangat dibutuhkan waktu dan biaya yang sangat banyak.
Quantum Image processing (QIP) merupakan metode lain dalam pengolahan citra yang menggunakan pendekatan komputasi kuantum dalam representasi dan penyimpanan data citra (Yan, 2020), (Yan, 2017), (Pramanik, 2021). Dalam komputasi kuantum semua nilai keadaan disimpan  kedalam  bentuk  qubit  dimana  biasanya  hasil  akhir  pemrosesan  bergantung  pada rangkaian  gerbang  logika  kuantum (Gan,  2022)  (Anand,  2022). Quantum  Hadamard  Edge Detection (QHED)  merupakan  salah  satu  algoritma  pendeteksian  tepi  dengan  pendekatan komputasi  kuantum  menggunakan  transformasi hadamard.  Pada QHED  memiliki  skema pengkodean  gambar  yang  efisien  dalam  menghemat  ruang  memori  dengan  menggunakan pengkodean amplitudo terhadap penurunan eksponensial dalam jumlah qubit yang digunakan yaitu = (Geng,  2022).  Namun  kompleksitas  waktu  dalam  persiapan  awal pada pengkodean  gambar  sangatlah  tinggi.  Oleh  karena  itu, penelitian  ini  difokuskan  pada penganalisisan  bagaimana  pengaruh  jumlah qubit yang  digunakan  pada  QHED  terhadap waktu dan ruang memori yang digunakan (Ruan, 2021)(Su, 2020).
QHED menggunakan gerbang Hadamard (H) sebagai operasi transformasi qubit (Yuan, 2019).
| 0 ⟩ = (| 0 ⟩ + | 1 ⟩) √ 2 | 1 ⟩ = (| 0 ⟩ − | 1 ⟩) √ 2 (1)
Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual Volume 7, Nomor 2, Desember 2022 ISSN (Cetak) : 2541-4550 ISSN (Online) : 2541-4585
Kemudian N-pixel gambar yang diproses akan diberi nomor dengan menggunakan binari bit-string | −1 −2 −3 …. 1 0 ⟩ dimana ∈ { 0,1 } . Untuk dua pixel yang berdekatan, maka dapat dituliskan dalam bentuk pasangan bit-string | −1 −2 …. 1 0 ⟩ dan | −1 −2 …. 1 1 ⟩ dimana hanya least significant bit (LSB) yang berbeda dari keduanya. Masing – masing nilai intensitas pixel yang  sesuai  (dinormalisasi)  dapat  ditulis  sebagai
−1 −2 …. 1 0
dan −1 −2 …. 1 1 .  Kemudian  penulisan  nilai pixel tersebut  dapat  disederhanakan  kedalam representasi  desimal  yaitu  c i dan  c i+1 . Penerapan  gerbang  H  ke  LSB  pada  ruang  register kuantum menjadi hasil unitari sebagai berikut.
2 −1 ⊗ 0 = 1 √ 2 ⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎡ 1 1 0 0 … 0 0 1 −1 0 0 … 0 0 0 0 1 1 … 0 0 0 0 1 −1 … 0 0 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ ⋮ 0 0 0 0 … 1 1 0 0 0 0 … 1 −1 ⎦ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎤
(2)
Dimana 2 −1 adalah matrix 2 −1 2 −1 . Hasil unitari yang berisikan nilai pixel gambar kedalam  register  kuantum  dikodekan  menggunakan Quantum  Probability  Image  Encoding (QPIE).
| ⟩ = −1 =0 | ⟩ (3)
2 −1 ⊗ 0 . ⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎡ 0 1 2 3 ⋮ −2 −1 ⎦ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎤ → 1 √ 2 ⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎡ 0 + 1 0 − 1 2 + 3 2 − 3 ⋮ −2 + −1 −2 − −1 ⎦ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎤
(4)
Berikut gambar 1 circuit untuk mengekstrak semua informasi tepi dari gambar (Cavalieri, 2020).
Gambar 1. Gerbang logika untuk mendapatkan nilai  (c 0 − c 1 ), (c 2 − c 3 ), …
Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual Volume 7, Nomor 2, Desember 2022 ISSN (Cetak) : 2541-4550 ISSN (Online) : 2541-4585
Gambar 2. Gerbang logika untuk mendepatkan nilai (c 1 – c 2 ), (c 3 – c 4 ), …
Berdasarkan hasil matrix persamaan (4) dapat dihasilkan deteksi tepi secara horizontal antara pasangan pixel bilangan genap : 0 & 1, 2 & 3 , dst serta deteksi tepi secara horizontal antara pasangan pixel bilangan ganjil : 1 & 2, 2 & 3, dst. Dalam memperoleh nilai permutasi amplitudo pada register kuantum dengan mengkonversi vektor amplitudo (c 0 , c 1 , c 2 ,…., c N-1 ) T menjadi  (c 1 ,  c 2 ,  c 3 ,….,  c N-1 ) T .  Setelah  itu  ditranformasi  dengan  gerbang  H  dan  dilakukan pengukuran  register  kuantum  pada  LSB  sampai  menjadi | 1 ⟩ .  Secara  umum  dapat  dilihat contoh pemrosesan gambar 3 (Cavalieri, 2020).
(a) (b) (c) (d)
Gambar 3. Contoh (a) sumber gambar, (b) hasil gambar pemrosesan dari fig. 1, (c) hasil gambar pemrosesan dari fig. 2 dan (d) penggabungan fig. 3, fig. 4 dan fig. 5

## 2. METODE PENELITIAN
Fokus pada pengimplementasian  seluruh  tahapan  yang  sudah  diuraikan  pada bagian sebelumnya. Dataset gambar  yang  diuji  menggunakan gambar  perkebunan  sawit yang diperoleh dari drone merek DJI phantom 4. Kode program dibangun dengan menggunakan Qiskit dan disimulasikan dengan Qiskit backend statevector simulator. Perangkat keras yang digunakan  yaitu  Dell  inspiron  3881  dengan  RAM memory 16  GB  (DDR4  SDRAM), Processor Intel(R)  Core(TM)  i7-10700F  CPU  @  2.90 GHz  (8  Core)  dan sistem  operasi Windows  10 Home  Single  Languange 64  Bit. Pertama  sekali  dilakukan  tahapan  pre- pemrosesan data gambar yang akan diproses kedalam QHED (Pramanik, 2021).
Gambar 4. Pre-pemrosesan data gambar
(a) (b)
Gambar 5. Contoh pre-pemrosesan data gambar : (a) gambar RGB dengan 481 x 321 pixel dan  (b) gambar B&W image dengan 321 x 321 pixel
Kemudian dilakukan pemilihan pasangan jumlah qubit (N-qubit) dan ukuran chunk 2 cp untuk membagi n x n pixel gambar menjadi 2 cp x 2 cp (Anand, 2022).
Gambar 6. Pembagian n x n gambar kedalam 2 cp x 2 cp
Jumlah qubit di sini  digunakan  untuk  merancang  quantum circuit dari gambar 7. Misalkan dipilih pasangan (2, 1) N-qubit = 2 dan cp = 1 maka ukuran chunk yang sesuai yaitu 2 cp = 2 1 = 2, dan seterusnya dimana N-qubit bertambah 2 dan cp bertambah 1 menjadi (4,2), (6,3), (8, 4) dan seterusnya.
Gambar 7. Contoh rangkaian QHED dengan 2 qubit
Source
Image (RGB)
width x height
Image Data (B&W) n x n transformation
Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual Volume 7, Nomor 2, Desember 2022 ISSN (Cetak) : 2541-4550 ISSN (Online) : 2541-4585
Gambar 8. Contoh rangkaian QHED dengan 4 qubit

## Gambar 9. Contoh rangkaian QHED dengan 6 qubit
Dengan contoh hasil akhir dari proses QHED dapat dilihat pada gambar 10 berikut ini.
Gambar 10. Contoh hasil dari QHED
ISSN (Cetak) : 2541-4550 ISSN (Online) : 2541-4585

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Secara  keseluruhan  dari  pengujian  beberapa  gambar  tersebut  dapat  dilihat  hasil segmentasi terbanyak dan terbaik terletak pada proses deteksi tepi gambar jika menggunakan 2 qubit. Sementara itu  hasil  yang  terburuk  jika  menggunakan  12 qubit. Rangkuman  hasil pengujian dengan beberapa dataset gambar  yang digunakan dapat dilihat pada tabel 3 pada lampiran. Pada  penelitian  ini  juga  dilakukan  pengujian  dengan  14 qubit namun  dengan spesifikasi memori (RAM 16 GB) tidak mampu mengalokasikan semua data yang dibutuhkan untuk hasil pemrosesan. Disini juga ditampilkan hasil deteksi tepi dengan metode yang tidak menggunakan pendekatan komputasi kuantum yaitu metode canny (Canny, 1986) dan sobel (Irwin, 1968) dapat dilihat tabel 1 berikut ini.
Tabel 1. Hasil deteksi tepi dengan metode canny dan sobel
No. Canny Sobel X Sobel Y Sobel XY 1 2 3 4 5
Perbandingan data pada tabel 1 menunjukkan bahwa hasil dengan metode canny lebih mendekati dengan hasil QHED daripada dengan  metode sobel. Berikutnya hasil pengujian dari pengaruh jumlah qubit terhadap waktu pemrosesan CPU dapat dilihat pada tabel 2 berikut ini.
Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual Volume 7, Nomor 2, Desember 2022 ISSN (Cetak) : 2541-4550 ISSN (Online) : 2541-4585

## Tabel 2. Pengaruh jumlah qubit terhadap waktu pemrosesan CPU
No. QHED dengan jumlah qubit Canny (detik) Sobel (detik) 2 (detik) 4 (detik) 6 (detik) 8 (detik) 10 (detik) 12 (detik) 1 1193.88 156.85 49.87 71.56 508.38 7093.00 3.43 10.54 2 1163.39 158.28 50.04 71.93 504.19 7085.41 3.41 10.49 3 1163.97 163.21 49.86 74.27 505.60 7060.95 3.53 10.52 4 1199.65 159.29 53.03 73.02 508.01 7134.62 3.47 10.56 5 1213.50 150.59 49.46 71.64 505.57 7065.30 3.43 10.49
Secara keseluruhan waktu pemrosesan QHED yang paling cepat dengan penggunaan 6 qubit dan yang paling lama dengan penggunaan 12 qubit. Jika diperhatikan secara keseluruhan ternyata  semakin  banyak  jumlah qubit yang  digunakan  maka  semakin  lama  juga  waktu pemrosesannya  namun  pada  tabel 2 ditemukan  ada  sesuatu  yang  berbeda  yaitu  waktu pemrosesan  dengan  menggunakan  2 qubit relatif  lebih  lama  dibandingkan  dengan  jumlah qubit sebanyak  4,  6,  8  dan  10.  Hal  ini  bisa  terjadi  demikian  karena  pada  tahapan  QHED terdapat proses pembagian satu gambar menjadi beberapa kelompok gambar yang lebih kecil dengan pemotongan gambar menjadi 2 cp x 2 cp seperti uraian pada gambar 7. Selain itu, metode canny dan sobel masih lebih cepat dalam waktu pemrosesan dibandingkan dengan QHED.

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian ini membuktikan bahwa secara teoritis QHED dapat melakukan proses deteksi tepi pada gambar namun dari pengujian yang dilakukan ternyata penggunaan jumlah qubit sangat berbengaruh pada waktu pemrosesan CPU dimana waktu pemrosesan tercepat terletak  pada  penggunaan  jumlah qubit sebanyak  6 qubit bukan  terletak  pada  jumlah qubit yang paling sedikit yaitu 2 qubit. Sedangkan hasil deteksi tepi yang terbaik pada penggunaan jumlah 2 qubit.

## 5. SARAN
Pengujian dengan jumlah qubit lebih besar dari 12 qubit dengan memori (RAM) 16 GB tidak sanggup dilakukan dengan kata lain jika ingin melakukan pemrosesan dengan jumlah qubit yang lebih besar dari seluruh tahapan dan parameter yang ada pada penelitian ini harus membutuhkan kapasitas memori (RAM) yang lebih besar juga.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian ini didanai oleh Politeknik Negeri Bengkalis dari dana hibah penelitian internal (PNBP 2022) dalam skema penelitian terapan.

## DAFTAR PUSTAKA
Anand, A., Lyu, M., Baweja, P. S., & Patil, V. (2022). Quantum Image processing. arXiv preprint arXiv:2203.01831.
Cavalieri,  G.,  &  Maio,  D.  (2020).  A  quantum  edge  detection  algorithm. arXiv  preprint arXiv:2012.11036.
Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual Volume 7, Nomor 2, Desember 2022 ISSN (Cetak) : 2541-4550 ISSN (Online) : 2541-4585
Canny, J. (1986). A computational approach to edge detection. IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence, (6), 679-698.
Eja, I. R., & Basyid, M. (2021). Kajian Perhitungan Pohon Kelapa Sawit Menggunakan Foto Udara Dan  Citra  Satelit  Pleiades  Dengan  Metode  Obia  (Object  Based Image  Analysis)(Studi  Kasus Pulau Sebatik). FTSP, 518-524.
F. G. Irwin and others. (1968). “An isotropic 3x3 image gradient operator,” Present. Stanford AI Proj., vol. 2014, no. 02.
Gan, W. S. (2022). Quantum image processing. In Quantum Acoustical Imaging (pp. 83-86). Springer, Singapore.
Geng,  A.,  Moghiseh,  A.,  Redenbach,  C.,  &  Schladitz,  K.  (2022).  A  hybrid  quantum  image  edge detector for the NISQ era. arXiv preprint arXiv:2203.12072.
Irsanti, D., Sasmito, B., & Bashit, N. (2019). Kajian Pengaruh Penajaman Citra Untuk Penghitungan Jumlah  Pohon  Kelapa  Sawit  Secara  Otomatis  Menggunakan  Foto  Udara  (Studi  Kasus:  KHG Bentayan Sumatra Selatan). Jurnal Geodesi Undip, 8(1), 428-434.
Pramanik, S., Chandra, M. G., Sridhar, C. V., Kulkarni, A., Sahoo, P., DV, V. C., ... & Nambiar, M. (2021).  A  quantum-classical  hybrid  method  for  image  classification  and  segmentation. arXiv preprint arXiv:2109.14431.
Prasvita, D. S., Santoni, M. M., Wirawan, R., & Trihastuti, N. (2021). Klasifikasi Pohon Kelapa Sawit pada Data Fusi Citra Lidar dan Foto Udara Menggunakan Convolutional Neural Network. JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), 6(2), 406-415.
Elin, R., & Agustin, S. (2019). Klasifikasi Umur Lahan Perkebunan Kelapa Sawit Pada Citra Foto Udara  Berdasarkan  Tekstur  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes.  Indexia:  Informatics  and Computational Intelligent Journal, 1(1), 6-13.
Srinarta, K. (2022). Analisis Perhitungan Jumlah Pohon Kelapa Sawit Berdasarkan Algoritma Canopy Height Model (Chm) Dan Local Maxima (Lm). Jurnal Geodesi UNDIP, 11(1), 51-60.
Su,  J.,  Guo,  X.,  Liu,  C.,  &  Li,  L.  (2020).  A  new  trend  of  quantum  image  representations. IEEE Access, 8, 214520-214537.
Yan, F., Venegas-Andraca, S.E. (2020). Quantum Image Operations. In: Quantum Image processing. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-32-9331-1_3
Yan, F., Iliyasu, A. M., & Le, P. Q. (2017). Quantum image processing: a review of advances in its security  technologies. International  Journal  of  Quantum  Information, 15(03),  1730001. Int.  J. Quantum Inf., vol. 15, no. 03, p. 1730001, 2017.
Yuan,  S.,  Venegas-Andraca,  S.  E.,  Wang,  Y.,  Luo,  Y.,  &  Mao,  X.  (2019).  Quantum  image  edge detection algorithm. International Journal of Theoretical Physics, 58(9), 2823-2833.
https://www.liputan6.com/bisnis/read/4575604/indonesia-jadi-eksportir-minyak-sawit-terbesar-di- dunia (diakses tanggal 10 Mei 2022)
https://www.wartasawit.com/read/991/indonesia-kembali-jadi-eksportir-terbesar-minyak-sawit- dunia.html (diakses tanggal 10 Mei 2022)
https://bisnis.tempo.co/read/1469857/ri-ekspor-373-juta-ton-minyak-sawit-pada-2020-terbesar-di-
dunia (diakses tanggal 10 Mei 2022) https://www.ibm.com/quantum-computing/ https://qiskit.org/
Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual Volume 7, Nomor 2, Desember 2022 ISSN (Cetak) : 2541-4550 ISSN (Online) : 2541-4585

## LAMPIRAN
Tabel 3. Hasil QHED dengan jumlah qubit No. Gambar Asli (w x h) Gambar Pre- pemrosesan (n x n) Jumlah qubit 2 4 6 8 10 12
1
(682 x 384) (384 x 384) 2 (682 x 384) (384 x 384) 3 (682 x 384) (384 x 384) 4 (682 x 384) (384 x 384) 5 (682 x 384)
(384 x 384)