## Perancangan Aplikasi Pengolahan Citra Digital  Untuk Menentukan Bibit Unggul Biji Kopi dengan Metode Canny Edge Detection

## Sandrak A Batubara
Prodi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: sandrak13@gmail.com Submitted 15-05-2020; Accepted 01-06-2020; Published 14-06-2020

## Abstrak
Citra  biji  kopi  sangatlah  penting  untuk  dikenali,  dengan  adanya  citra  biji  kopi  akan  membuat  para pecinta kopi  lebih  gampang  untuk mengenali biji-biji kopi hanya dengan melihat citranya tanpa harus kelokasi dimana kopi tersebut tumbuh. Kopi adalah minuman dikenal di  indonesia pendeteksian biji kopi sangatlah penting sebab banyaknya biji-bijian yang mirip dengan biji kopi dengan begitu proses untuk mendeteksi biji kopi sangatlah diperlukan agar dapat biji kopi dapat diidentifikasikan, dengan adanya  metode cany akan dapat mendetksi biji kopi  asli. Metode cany adalah metode yang dapat mendetesi biji kopi dengan cara mengenali biji kopi tersebut.
Kata Kunci: Citra Digital, Deteksi Tepi, Bibit Unggul, Metode Cany.

## Abstract
The image of coffee beans is very important to recognize, with the image of coffee beans will make coffee lovers easier to recognize the coffee beans just by looking at their image without having to locate where the coffee grows. Coffee is a beverage known in Indonesia, the detection of coffee beans is very important because the number of seeds that are similar to coffee beans, so the process of detecting coffee beans is very necessary so that coffee beans can be identified, with the method of cany can detect real coffee beans. The cany method is a method that can detect coffee beans by recognizing the coffee beans.
Keyword : Digital Image, Edge Detection, seedlings superior, Cany Method.

## 1. PENDAHULUAN
Deteksi tepi adalah hal yang umum dalam proses pengolahan citra digital karena merupakan salah satu langkah awal dalam melakukan segmentasi citra, yang bertujuan untuk meningkatkan penampakan garis batas suatu daerah atau objek di dalam citra tersebut. Tepi (edge) didefenisikan sebagai batas yang membatasi sebuah daerah dalam image. Deteksi tepi berfungsi untuk mengidentifikasikan garis batas dari suatu objek terhadap latar belakang yang saling tumpang tindih. Sehingga apabila garis tepi pada citra dapat diidentifikasikan dengan akurat, semua objek dapat ditemukan dan sifat dasar seperti area,  bentuk, dan  ukuran  objek  dapat  diukur [1].  Deteksi tepi menjadi sesuatu yang penting karena manusia dalam mengenali objek tersebut yang membatasi objek-objek yang terdapat dalam citra. Dengan adanya tepi dari objek, mata manusia akan dengan mudah mengenali objek apa yang akan ditampilkan dalam citra tersebut. Tepi dapat diorientasikan dengan suatu arah, dan arah ini berbeda-beda, tergantung pada perubahan intensitas, kopi adalah minuman yang dikenal di  indonesia pendeteksian biji kopi sangatlah penting sebab banyaknya bijibijian yang mirip dengan biji kopi dengan begitu proses untuk mendeteksi biji kopi sangatlah diperlukan agar dapat biji kopi dapat diidentifikasikan, dengan adanya  metode cany akan dapat mendetksi biji kopi  asli. Diperlukan cara untuk mendeteksi jenis-jenis bibit biji kopi dengan teknik edge detection.
Dalam  image  processing  deteksi  tepi  secara  umum  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  metode Robert,  Prewit, Sobel, Canny  dan yang akan dibahas dalam skripsi ini adalah pendeteksian tepi dengan menerapkan metode Canny. Namun dalam tekniknya sebelum dilakukan pendeteksian tepi, akan dilakukan terlebih dahulu suatu teknik penapisan citra dengan Gaussian yang bertujuan untuk menghaluskan image atau untuk kepentingan interpolasi tepi objek dalam citra. Untuk itu akan dilakukan operasi penghalusan pada citra sebelum dilakukan pendetaksian tepi (Edge Detection). Dimana, hasil akhir dari penghalusan dengan metode Gaussian akan dilakukan pendeteksian tepi citra dengan menggunakan metode Canny [2].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Pengolahan Citra
Pengolahan citra merupakan bagian penting yang mendasari berbagai aplikasi nyata, seperti pengenalan pola, penginderaan jarak  jauh  melalui  satelit  atau  pesawat  udara,  dan  machine  vision.  Pada  pengenalan  pola,  pengolahan  citra  berperan memisahkan objek dari latar belakang secara otomatis. Selanjutnya, objek akan diproses oleh pengklasifikasi pola [1]. Citra  adalah  suatu  representasi  (gambaran),  kemiripan,  atau  imitasi  dari  suatu  objek.  Citra  terbagi 2  yaitu  ada  citra  yang bersifat analog dan ada citra yang bersifat digital. Citra analog adalah citra yang bersifat kontinu seperti gambar pada monitor televisi, foto sinar X, hasil CT Scan dll. Sedangkan pada citra digital adalah citra yang dapat diolah oleh computer

## 2.2 Deteksi Tepi
Tepi adalah batas antara dua daerah dengan sifat tingkat keabuan yang relatif berbeda. Batas suatu obyek semakin namapak bersamaan  dengan  ketidak  kontinuitasan  intensitas  dalam  suatu  citra.  Eksperimen  pada  sistem  penglihatan  menusia menunjukkan bahwa suatu  citra sangat  penting, bahkan suatu  obyek dapat dikenali hanya dari garis bentuk  kasarnya saja (croude ourline). Kenyataan ini merupakan konsep prinsipil untuk mempresentasikan suatu  obyek melalui batasnya. Lagi pula, representasi batas mudah untuk diintegrasikan dengan berbagai macam-macam algoritma [2].
Deteksi tepi berfungsi untuk memperoleh tepi objek yang memanfaatkan perubahan nilai intensitas yang drastis pada batas dua area. Defenisi tepi disini adalah “himpunan piksel yang tehubung yang terletak pada batas dua area”(Gonzales  &  Woods,2002).  Sebuah  operator  deteksi  tepi merupakan  operasi  betetangga,  yaitu  sebuah  operasi  yang memodifikasi nilai keabuan sebuah titik berdasarkan nilai-nilai keabuan dari titik-titik yang ada disekitarnya (tetangganya) yang masing-masing mempunyai bobot tersendiri

## 2.3 Metode Canny
Operator  canny  dikemukakan  oleh  Jhon  Canny  pada  tahun  1986,  terkenal  sebagai  operator  deteksi  tepi  yang  optimal. Algoritma  ini  memberikan  tingkat  kesalahan  rendah,  melokalisasi  titik-titik  tepi  (jarak  pikselpiksel  tepi  yang  ditemukan deteksi dan tepi yang sesungguhnya sangat pendek), dan hanya memberikan satu tanggapan untuk satu tepi [3]. Ada  enam  langkah  yang  dilakukan  untuk  mengimplementasikan  deteksi  tepi  dengan  operator  canny.  Hal  ini  dilakukan dengan menggunakan operator gaussian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Citra direpresentasikan dalam bentuk matrik memiliki dimensi yang besar dengan baris dan kolom menunjukkan sebuah titik pada citra serta kesesuaian nilai elemen matrik mengidentifikasikan level pada titik tersebut. Deteksi tepi citra di dasari pada pengenalan  tepi  dengan  menggunakan  salah  satu  operator  klasik  yaitu mask .  Dalam  proses  pendeteksian  tepi  pada  citra, langkah pertama yang harus dilakukan ialah melakukan input citra, pada sub bab ini 640 x 480  piksel Gambar yang inputkan berupa jpg. Setelah citra kita inputkan maka sistem akan melakukan proses pengambilan nilai  piksel  masing-masing  dari RED, GREEN, dan BLUE (RGB).
Gambar 1. Citra Biji Kopi
                210 205 203 208 208 213 214 216 218 218 215 216 216 220 231 215 236 238 214 199 235 109 234 61 54
Gambar 2. Sampel matriks citra biji kopi 5 x 5
Dari 25 buah piksel di atas  merupakan nilai intensitas pada masing-masing channel yang nantinya akan digunakan dalam proses pendeteksian tepi.  Analisa proses yang akan dilakukan disini adalah analisa tentang bagaimanaproses deteksi tepi citra digital dengan operator canny . Terdapat enam langkah yang dilakukan untuk mengimplementasikan deteksi tepi canny , yaitu: Langkah 1 : Pertama dilakukan penapisan terhadap citra dengan tujuan untuk menghilangkan derau menggunakan filter Gaussian dengan cadar sederhana dengan ketentuan cadar yang digunakan berukuran jauh lebih kecil daripada ukuran citra. Langkah 2 Setelah penghalus gambar terhadap derau dilakukan, selanjutnya proses mendapatkan kekutan tepi ( edge strenght ) dengan menggunakan operator Gaussian . Gradien citra dapat dihitung dengan rumus: |G| = |G x |+|G y | Langkah 3 Menghitung arah tepi. Rumus yang digunakan adalah: theta = tan -1 (G x G y ) Langkah 4 Menghubungkan arah tepi dengan sebuah arah yang dapat dilacak citra

## Langkah 5
Penghilangan non-maksimum dilakukan disepanjang tepi dan menghilangkan piksel-piksel. Langkah 6 Proses hysteresis , proses ini menghilangkan garis-garis yang terputus-putus Berdasarkan penjelasan langkah diatas, untuk mendeteksi tepi dengan metode Canny , kita akan menggunakan gradien G(x,y)  yang  merupakan  sebuah  vektor  yang  terdiri  dari  dua  unsur  yaitu  Gx  dan  Gy.  Deteksi  tepi dilakukan  dengan  cara membaca setiap pixel pada citra dengan cara membaca dari pixel paling kiri atas (timur utara) dan bergerak ke pixel paling kanan bawah (barat selatan). Oleh karena itu, untuk membantu penelusuran tepi, gradien Gx dan Gy masing-masing dihitung dengan matriks operator Canny Mask 3x3. sehingga terbentuk matriks operator canny seperti tabeldi bawah ini:
C x 1  0  -1 C y -1  -1  -1 1  0  -1 0 0 0 1  0  -1 1 1 1
Gambar 3. Matriks 3x3 operator canny
Sehingga besar gradient dapat di hitung dengan menggunakan persamaan: Cx = ( p1 + cp2 + p3 ) − ( p7 + cp6 + p5 ) Cy = ( p1 + cp8 + p7 ) − ( p3 + cp4 + p5 ) Rumus Menghitung Gradien: |C| = |C x |+|C y |
Berikut adalah hasil perhitungan perkalian matrix penggunaan operator sobel untuk mengetahui segmentasi sebuah gambar citra dengan matrix 5x5. Konvolusi pertama dilakukan terhadap pixel yang bernilai 1 (titik pusat mask). 1. Konvolusi pertama dilakukan terhadap piksel yang bernilai 214 (titik pusat mask):
Gambar 4 .  Konvolusi terhadap piksel 214
Penyelesaian:
C x =  (54)(1) + (199)(1) + (231)(1) = 484 (61) (0) + (214) (0) + (220) (0) = 0 (234)(-1) +(238)(-1) + (216)(-1) = -688
C x =  -204 C y = (54)(-1) + (61)(-1) + (234)(-1) = -349 (199)(0) + (214)(0) + (238)(0) = 0 (231)(1) +(220)(1) + (216)(1) = 667 C y =  318
Nilai Gradien (Cx + Cy) = 114
Gambar 5. Nilai gradien konvolusi 214
Keteragan  Tabel  3.3,  Hasil  konvolusi  kedua  pada  nilai  piksel 214 menjadi 114 sebagai  titik  pusat  mask  Lakukan proses yang sama sampai pada keseluruhan piksel.  Adapun hasil konvolusi kesembilan pada nilai piksel 214 menjadi -32 sebagai titik pusat mask. Sesuai dengan persyaratan konvolusi citra jika hasil nilai negatif, maka nilai hasil konvolusi sama dengan “ 0 ”.
Gambar 6. Hasil Matriks 3x3 Operator Canny
Maka  hasil  deteksi  tepi  yang  didapat  dari  perhitungan  matrix  untuk  mengetahui  segmentasi  pada  gambar menggunakan metode canny , pendeteksian tepi biji kopi dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 6. Hasil Pendeteksian Tepi Biji Kopi.

## 3.1 Implementasi
Dari hasil implementasi pengujian aplikasi pengolahan citra digital  untuk menentukan bibit unggul biji kopi dengan metode canny  edge detection   adalah sebagiai beriku:

## Gambar 3. Aplikasi Deteksi Tepi

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan analisa dan pembahasan yang dilakukan, maka dapat disimpulkan sebagai berikut  :
1.  Algoritma canny dapat mendeteksi tepi pada citra biji kopi.
2.  Proses pengenalan untuk deteksi tepi perlu dilakukan sebelum mendeteksi objek yang penting, untuk memudahkan dalam proses deteksi tepi citra biji kopi.
3.  Perancangan  aplikasi  dengan  menggunakan  software  Matlab  sangat  memudahkan  untuk  mengolah  dalam  mendeteksi citra yang akan di proses.

## REFERENCES
[1.]   Abdul Kadir & Adhi Susanto, Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra. Yogyakarta: Andi, 2013.
[2.]   T Sutoyo dkk, Teori Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: Andi, 2009.
[3.]   Darma Putra, Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: Andi, 2009.
[4.]   Abdul Kadir, Pengenalan Algoritma, Pendekatan Secara Visual Dan Interaktif Menggunakan Raptor (+cd). Yogyakarta: Andi, 2013.
[5.]   Wahana Komputer, Ragam Aplikasi Pengolahan Image dengan Matlab. Jakarta: Elex Media Komputindo, 2013.