KLASIFIKASI TELUR AYAM DAN TELUR BURUNG PUYUH MENGGUNAKAN METODE CONNECTED COMPONENT ANALYSIS

## IKHWAN RUSLIANTO
Program Studi Teknik Informatika Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Pontianak Jln. Merdeka No. 372 Pontianak, Kalimantan Barat ikhwanruslianto@gmail.com
Abstract  : Research  to classify  different types  of  eggs  on  farms  results  in  a  computerized still rare. When in fact can be made of a system of apps that can do the grouping of various types  of  eggs  in  abundance.  A  breeder  eggs  should  not  do  eggs  grouping  or  counting numbers manually, but with the help of computers, grouping the types of eggs and counting the  number  of  eggs  to  be  precise  and  accurate.  This  study  provides  an  alternative  to perform  grouping  or  classification  of  different  kinds  of  eggs  using  connected  component analysis  method  through  an  object  in  an  image  taken  from  an  egg,  so  it  can  solve  the problems of classification types of eggs using computer applications. The results of tests on 10  data  image  that  connected  component  analysis  method  successfully  applied  to  the classification  of  eggs  with  black  background  conditions  and  obtained  results  grouping process chicken eggs and quail eggs with a 100% success rate, and counting the number of eggs classification results with 100% accuracy rate Keywords:  segmentation, connected component analysis, classification.

## 1. PENDAHULUAN
Telur ayam dan telur burung puyuh merupakan salah satu hasil peternakan yang banyak  dikonsumsi  oleh  masyarakat  Indonesia,  bahkan  kebutuhan  telur  ayam  menjadi meningkat pada perayaan hari-hari keagamaan tertentu. Peternakan telur ayam dan telur burung puyuh dapat menghasilkan jumlah telur yang banyak setiap hari, sehingga harus dilakukan  suatu  penghitungan  jumlah  produksi  telur  yang  telah  dikumpulkan  secara komputerisasi.
Penelitian  sebelumnya  tentang  telur  ayam  telah  dilakukan  untuk  memprediksi bobot  dari  telur  ayam  ras  dengan  menggunakan  segmentasi  untuk  memisahkan  obyek telur  ayam.    Proses  pengambilan  data  citra menggunakan  webcam,  telur  diletakkan  ke dalam  suatu  box  yang  telah  dirancang  sedemikian  rupa  sehingga  citra  obyek  yang dihasilkan memiliki noise seminimal mungkin. Data obyek telur akan disegmentasi dan dikelompokkan sesuai dengan intensitas warna Red, Green dan Blue (RGB). Nilai dari masing-masing nilai RGB tersebut akan diproses kembali menggunakan metode analisis regresi  untuk  memprediksi  bobot  dari  telur  ayam  (dalam  gram).  Pengujian  dilakukan terhadap 36 sample telur ayam ras dan dibagi menjadi 3 kelas yaitu kelas besar dengan bobot  telur  >  60  gram  dan  luasan  piksel  >  41008,  kelas  sedang  dengan  bobot  telur antara 50 gram   60 gram dan luasan piksel 35138   41008 serta kelas c dengan bobot telur < 50 gram dan luasan piksel < 35138. Uji coba sample menunjukkan akurasi dalam pengujian klasifikasi telur ayam ras pada 36  sampel sebesar 100%. Akan tetapi akurasi pendugaan bobot masih cukup rendah yaitu sebesar 42%. Rendahnya pendugaan bobot ini diduga karena kurang banyaknya jumlah sample (Wijaya dan Prayudi, 2010). Selain itu, penelitian yang sama juga telah dilakukan menggunakan metode thresholding untuk

## Klasifikasi Telur Ayam dan Telur Burung
menentukan  bobot  dari  telur  ayam.  Citra  diambil  dengan  melakukan  pemotretan  pada obyek  telur  yang  diletakkan  pada  background  hitam  dengan  penerangan  cahaya menggunakan empat  buah  lampu  LED.  Citra yang  didapat  akan  diambil  nilai rata-rata pikselnya  dan  dihitung  jumlah  piksel  dengan  nilai  1,  dan  jumlah  piksel  telur  tersebut digunakan untuk memprediksi massa dan volume telur (Pamungkas, 2011).
Berkaitan dengan berbagai penelitian yang telah dilakukan sebelumnya penulis mencoba untuk  melakukan penelitian untuk pemisahan terhadap obyek telur ayam dan telur burung puyuh secara otomatis sekaligus melakukan penghitungan terhadap jumlah obyek  telur  ayam  dan  telur  burung  puyuh  tersebut  sehingga  proses  pemisahan  dapat dilakukan secara komputerisasi. Hasil penelitian yang akan dilakukan diharapkan dapat memberikan  ketepatan  dalam  melakukan  segmentasi  atau  pemisahan  telur  ayam  dan telur  burung  puyuh  serta  dapat  melakukan  penghitungan  jumlah  produksi  telur  ayam dan telur burung puyuh secara akurat

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Pre-processing Citra
Proses  pre-processing  citra  dilakukan  untuk  mendapatkan  citra  yang  kualitas lebih  baik  daripada  citra  sebelumnya  dengan  cara  memanipulasi  parameter-parameter citra,  sehingga  menghasilkan  citra  yang  dapat  memudahkan  dalam  proses  pengolahan citra selanjutnya.
a. Derajat keabuan (grayscale)
Citra grayscale atau citra beraras keabuan adalah citra yang hanya menggunakan warna  pada  tingkatan  warna  abu-abu.  Warna  abu-abu  adalah  satu  satunya  warna  pada ruang RGB dengan komponen merah, hijau, dan biru mempunyai intensitas yang sama. Nilai  intensitas  untuk  tiap  piksel  pada  citra  beraras  keabuan  merupakan  nilai  tunggal dimana  nilai  intensitasnya  berada  pada  interval  0-255,  sedangkan  pada  citra  berwarna perlu tiga nilai intensitas yang berada pada interval 0-255 untuk tiap pikselnya. Semakin mendekati nilai  255,  maka  derajat  keabuan  akan  semakin  terang.Pada  dasarnya  proses ini dilakukan dengan meratakan nilai piksel dari 3 nilai RGB menjadi 1 nilai.
Tetapi  karena  ketiga  warna  pokok  tersebut  dianggap  tidak  seragam  dalam  hal kemampuan  kontribusi  pada  kecerahan,  ada  yang  berpendapat  bahwa  cara  konversi yang lebih tepat adalah dengan menggunakan persamaan (1) (Ahmad, 2005):
dimana  Y  adalah  nilai  kecerahan  suatu  piksel  pada  citra  abu-abu,  dengan  persentasi 29,9%  dari  warna  merah  (R),  58,7%  dari  warna  hijau  (G),  dan  11,4%  dari  warna  biru (B). b. Normalisasi ukuran
Normalisasi ukuran dilakukan untuk menyeragamkan ukuran dari citra sehingga diharapkan  dapat  mempercepat  proses  pengolahan  citra  selanjutnya.  Citra  yang dijadikan  sebagai  input  data  terkadang  tidak  beraturan  sehingga  perlu  dilakukan penyeragaman citra.
c. Median filter
Median  filter  merupakan  operasi  menggantikan  nilai  piksel  pada  citra  dengan nilai median atau nilai tengah dari piksel-piksel tetangganya dan pikes itu sendiri. Filter ini  sangat  efektif  untuk  menghilangkan  noise  jenis  salt  and  pepper  dan  juga  impulse
Y =  0.299R + 0.587G + 0.114B
(1)
sementara  serta  tetap  mempertahankan  detail  citra  karena  tidak  tergantung  pada  nilai- nilai yang umum dalam lingkungannya.

## 2.2 Segmentasi Citra
Segmentasi  citra  dilakukan  untuk  memisahkan  obyek  dengan  backgroundnya, pada penelitian ini ada obyek telur ayam dan telur burung puyuh yang harus dipisahkan satu dengan lainnya. Proses pemisahan bertujuan untuk memudahkan proses klasifikasi dan  penghitungan  sehingga  obyek  telur  pada  citra  dapat  dikelompokkan  dengan  tepat dan dilakukan penghitungan dengan akurat.
a.    Thresholding
Operasi  binerisasi  yaitu  proses  segmentasi  dari  sebuah  citra  grayscale  dengan menghasilkan  citra biner.  Proses  binerisasi  ini  memerlukan  sebuah  nilai  threshold  (T), proses  menemukan  nilai  threshold  dinamakan  thresholding  citra.  Pada  penelitian  ini thresholding  yang  digunakan  menggunakan  metode  Otsu.  Metode  ini  bekerja berdasarkan  histogramnya.  Histogram  menunjukkan  sebaran  nilai  intensitas  dari  tiap piksel  pada  citra  dalam  1  dimensi.  Fungsi  dari  histogram  tersebut  akan  memudahkan dalam  pengelompokkan  terhadap  piksel-piksel  dalam  citra.  Pengelompokkan  ini didasarkan  pada  nilai  ambang  atau  threshold.  Jadi,  metode  Otsu  dikatakan  optimal apabila  sebuah threshold  mampu memisahkan  kelas-kelas sehingga  piksel  antara  kelas memiliki nilai intensitas yang berbeda-beda. b.    Pelabelan
Pelabelan  komponen  dilakukan  bila  terdapat  lebih  dari  satu  objek  yang  akan dianalisis. Proses ini dilakukan dengan mencari komponen terkoneksi dalam suatu citra. Komponen terkoneksi merupakan bagian yang mewakili sebuah objek dalam citra yang mempunyai  objek  lebih  dari  satu.  Pengecekan  koneksitas  dari  suatu  kumpulan  piksel, dapat  menandakan  bahwa  kumpulan  piksel  ini  merupakan  suatu  objek  tunggal,  atau bukan  yang  dapat  ditentukan  dari  terhubung  atau  tidaknya  dengan  kumpulan  piksel lainnya  di  dalam  citra  biner.  Operasi  pelabelan  dapat  memudahkan  operasi penghitungan  pada  masing-masing  obyek,  tanpa  pelabelan  maka  perhitungan  ciri-ciri dari  masing-masing  obyek  akan  rancu  sebab  hasil  yang  didapat  merupakan  gabungan dari  semua  obyek  yang  ada.  Tujuan  dari  pelabelan  yaitu  untuk  membedakan  antara obyek yang satu dengan obyek yang lainnya sehingga apabila menemukan sebuah noise yang cukup besar untuk dihapus atau dihilangkan dapat dengan mudah dilakukan karena telah masing-masing obyek telah diberi label.

## 2.3     Connected component analysis
Proses  ini  merupakan  tahapan  filterisasi  terhadap  suatu  obyek  citra  biner. Filterisasi  dapat  dilakukan  dengan  cara  melakukan  perhitungan  untuk  menentukan luasan  area  dari  suatu  obyek  yang  telah  dilabeli.  Suatu  obyek  dapat  terdiri  dari kumpulan obyek  yang saling  terkoneksi, oleh karena itu obyek tersebut dapat dihitung luasan  area  pembentuknya,  sehingga  dari  perhitungan  luasan  tersebut  dapat  dijadikan filter  untuk  menghilangkan  noise  yang  ada  pada  citra  atau  mengelompokkan  obyek yang  dibutuhkan  dalam  proses  pengenalan.  Properti  lain  yang  dapat  digunakan  juga yaitu menentukan nilai perimeter maupun nilai kebundaran (roundness) sehingga untuk beberapa  kasus  nilai-nilai  tersebut  dapat  menjadi  nilai  perhitungan  dalam  melakukan analisis  terhadap  obyek.  Masing-masing  obyek  pada  proses  ini  juga  dapat

## Klasifikasi Telur Ayam dan Telur Burung
diklasifikasikan  menjadi  beberapa  kelompok  dengan  memberikan  beberapa  kriteria pemisahan  misalnya  luasan  area,  nilai  perimeter,  maupun  intensitas  cahaya,  sehingga obyek nanti dengan sendirinya akan terpisah sesuai dengan kriteria yang diberikan.
Proses  pengenalan  karakter  dapat  dilakukan  dengan  berbagai  metode,pada penelitian  ini  metode  yang  digunakan  untuk  proses  pengenalan  karakter,  yaitu menggunakan template matching. Input data citra pada proses pengenalan karakter yaitu citra hasil segmentasi masing-masing karakter yang dalam bentuk citra biner.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Klasifikasi  obyek  telur  ayam  dan  telur  burung  puyuh  dapat  dilakukan  dengan memisahkan  obyek-obyek  tersebut  dari  background  dan  dengan  memberikan  kriteria yang mewakili obyek telur ayam dan telur burung puyuh. Hasil dari pemisahan tersebut baru  dapat  dilakukan  penghitungan  untuk  masing-masing  obyeknya.  Perancangan  alur sistem, bertujuan untuk mempermudah pemahaman terhadap jalannya proses klasifikasi telur ayam dan telur burung puyuh. Diagram alir  sistem klasifikasi ini terbagi menjadi tiga tahapan yaitu tahap pre-processing, segmentasi citra dan penghitung obyek.

## 3. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Tahapan  pertama  pada  system  klasifikasi  telur  ayam  dan  telur  burung  puyuh yaitu  tahapan  pre-processing  citra,  yang  bertujuan  untuk  menghasilkan  kualitas  citra yang lebih baik dari citra sebelumnya. Gambar 1 menunjukkan diagram alir proses pre- processing citra.

## Gambar 1. Proses Pre-processing Citra
Akuisisi  citra  dilakukan  dengan  mengcapture  citra  telur  dengan  background yang sudah diseragamkan yaitu hitam dengan resolusi citra 1600 x 1200 piksel. Tujuan dari resolusi tersebut adalah untuk mengantisipasi kualitas gambar yang buram maupun noise  yang  banyak  sehingga  sebisa  pengambilan  citra  dilakukan  tidak  menghasilkan citra  yang  blur.  Jarak  yang  digunakan  dalam  pengambilan  citra  antara  kamera  dan obyek  sekitar  15    30  cm  dengan  kondisi  pengambilan  dalam  ruangan  tertutup  pada siang hari sehingga cahaya yang didapat optimal.
Citra (1600 x 1200 pixel) Konversi ke Grayscale Normalisasi citra Mulai Median Filtering Citra Pre-processing (800 x 600 pixel) Selesai
Proses pre-processing dilakukan dengan tujuan untuk mendapatkan kualitas citra yang lebih baik dari citra aslinya. Noise yang ada pada citra dapat dihilangkan dengan metode median filter sehingga dapat mempengaruhi untuk proses klasifikasi telur ayam dan telur burung puyuh selanjutnya. Hasil citra tahapan pre-processing citra ditunjukan pada Gambar 2.
Gambar 2. Hasil proses Pre-processing Citra
Gambar  2  menunjukkan  ada  perbedaan  antara  gambar  citra  grayscale  dan gambar  citra  median  filter,  hasil  citra  median  filtering  terlihat  lebih  halus  (blur)  dari citra  grayscale,  hal  ini  karena  frekuensi  nilai  piksel  yang  lebih  rendah  lebih dipertahankan daripada frekuensi nilai piksel yang lebih tinggi. Hasil gambar pada citra median  filter  dapat  kita  lihat  walaupun  sudah  terkena  operasi  median  filtering  akan tetapi masih ada sedikit noise putih yang berada disebelah kanan bawah yang berbentuk seperti titik putih. Operasi median filter yang digunakan pada proses ini menggunakan operator  3  x  3,  hal  ini  dikarenakan  agar  citra  baru  yang  dihasilkan  tidak  terlalu  blur sehingga tepian dari sebuah obyek masih terlihat jelas atau tajam.
Citra  hasil  pre-processing    telah  mengalami  perubahan  resolusi  menjadi  800  x 600  piksel  sehingga  ukurannya  menjadi  lebih  dan  akan  digunakan  sebagai  input  data selanjutnya  untuk  proses  segmentasi  telur  ayam  dan  telur  puyuh.  Citra  telah  diubah menjadi  citra  grayscale  yang  intensitas  nilai  pikselnya  menjadi  satu  dimensi.  Proses selanjutnya akan ditunjukkan pada diagram alir segmentasi telur ayam dan telur puyuh pada Gambar 3.
Gambar 3. Proses Segmentasi Telur Ayam dan Telur Puyuh
Tahapan segmentasi merupakan proses yang sangat penting karena pada tahapan ini terjadi pemisahan atau klasifikasi antara telur ayam dan telur  burung puyuh. Proses dimulai  dengan  melakukan  pengolahan  terhadap  citra  inputan  yang  sudah  merupakan citra hasil pre-processing dengan resolusi ukuran 800 x 600 piksel. Citra grayscale akan diubah  menjadi  citra  biner  dengan  metode  thresholding  Otsu.  Metode  ini  digunakan karena  dari  beberapa  perbandingan  percobaan  metode  yang  digunakan  metode  ini menghasilkan  kualitas  citra  biner  yang  lebih  baik  daripada  thresholding  biasa  pada beberapa citra tertentu. Pelabelan akan dilakukan pada masing-masing obyek citra biner, proses  ini  bertujuan  untuk  memudahkan  dalam  penerapan  metode  Connected Component  Analysis.  Proses  pelabelan  menggunakan  algoritma  rekursif,  adapun langkah-langkah algoritma tersebut yaitu sebagai berikut (Ahmad, 2005) : 1. Baca  citra  secara  sistematis  (dari  kiri  atas  kekanan,  dari  atas  ke  bawah),  untuk menemukan piksel obyek yang belum diberi label dan akan diberi label baru.
2. Beri label yang sama pada semua titik piksel tetangganya.
3. Berhenti apabila tidak ada lagi tetangga yang merupakan piksel obyek.
4. Ulangi langkah 1 sampai 3 hingga tidak ada piksel obyek yang belum diberi label. Alasan  menggunakan  algoritma  rekursif  yaitu  karena  algoritma  ini  cukup sederhana  dan  obyek  yang  ada  pada  citra  jumlahnya  tidak  terlalu  banyak  dan  ukuran citra  relatif  kecil  sehingga  proses  pelabelan  menjadi  lebih  efisien.  Proses  berikutnya yaitu  melakukan  penghapusan  beberapa  obyek  yang  dianggap  noise  pada  citra,  hal  ini bertujuan untuk lebih mengurangi kandidat-kandidat yang dianggap sebagai obyek yang akan  dikelompokkan.  Noise  yang  akan  dihapus  atau  dihilangkan,  yaitu  obyek  yang memiliki  ukuran  piksel  dibawah  200-500  piksel.  Pemberian  nilai  dalam  penghapusan noise  dilakukan  dari  beberapa  kali  percobaan,  sehingga  didapat  nilai  tersebut  yang optimal  untuk  melakukan  proses  penghapusan  noise.  Metode  Connected  Component Analysis  dilakukan  untuk  mengetahui  beberapa  property  bentuk  pada  suatu  obyek seperti  luasan  area  obyek,  perimeter  obyek,  titik  centroid  obyek  atau  bahkan  nilai kebundaran (roundness) dari suatu obyek. Nilai luasan yaitu jumlah piksel keseluruhan yang membentuk suatu obyek tersebut, nilai perimeter yaitu jumlah piksel  tepian yang membentuk  obyek  tersebut,  nilai  centroid  yaitu nilai  titik  tengah  dari  obyek,  jadi  nilai ini merupakan pusat atau jarak dari piksel batas sebelah kiri, kanan, atas maupun bawah secara  seimbang,  sedangkan  nilai  kebundaran  (roundness)  merupakan  nilai  seberapa
bundar  bentuk  dari  obyek  tersebut.  Nilai  yang  digunakan  untuk  melakukan pengelompokkan  atau  klasifikasi  yaitu  menggunakan  nilai  luasan  area.  Semua  obyek akan  dilakukan  pengecekan  luasan  area,  kandidat  obyek  yang    memiliki  area  >  10513 piksel  maka  diklasifikasikan  ke  dalam  telur  ayam,  sedangkan  kandidat  obyek  yang memiliki  area  <  8250  dikelompokkan  ke  dalam  telur  burung  puyuh.  Oleh  karena  itu, proses  pre-processing  sangatlah  penting  untuk  menentukan  keberhasilan  klasifikasi, karena  diharapakn  setelah  pre-processing,  citra  yang  dihasilkan  hanya  mengandung kandidat obyek yang dianggap telur saja, tidak ada obyek lain dengan ukuran yang besar yang  dapat  mempengaruhi  proses  pengelompokkan.  Gambar  4  menunjukkan  proses pengelompokkan atau klasifikasi telur ayam dan telur burung puyuh.
Gambar 4. Hasil Klasifikasi Telur Ayam dan Telur Puyuh
Langkah  berikutnya  akan  dilanjutkan  pada  proses  penghitungan  jumlah  obyek yang diagram alirnya ditunjukkan pada Gambar 5 dan Gambar 6.
Gambar 5. Proses Penghitungan Jumlah Obyek Telur Ayam
Gambar 6. Proses Penghitungan Jumlah Obyek Telur Burung Puyuh Pelabelan Hitung jumlah yang dilabeli Citra telur puyuh Mulai Selesai

## Klasifikasi Telur Ayam dan Telur Burung
Gambar  7  dan  Gambar  8  merupakan  salah  satu  proses  klasifikasi  yang  berhasil dilakukan,mulai  dari  proses  pre-processing,  segmentasi  telur,  sampai  penghitungan jumlah telur ayam dan telur puyuh.
Gambar 7. Hasil Aplikasi Klasifikasi Telur Ayam dan Telur Puyuh
Gambar 8. Hasil Aplikasi Klasifikasi Telur Ayam dan Telur Puyuh
Pengujian  sistem  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat  ketepatan  dan keakuratan    dalam  proses  klasifikasi  telur  dan  penghitung  telur  hasil  klasifikasi. Pengujian dilakukan terhadap 10 data citra yang diambil menggunakan kamera dengan
background  berwarna  hitam  pada  jarak  antara  15    30  cm  pada  kondisi  siang  hari. Beberapa hasil pengujian sistem ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1.Hasil Pengujian Sistem Data Citra Citra Segmentasi Telur ayam Citra Segmentasi Telur puyuh Jumlah telur ayam Jumlah telur puyuh Keterangan 2 8 Berhasil 1 3 Berhasil 2 1 Berhasil 1 8 Berhasil 2 2 Berhasil 1 3 Berhasil 2 3 Berhasil 0 4 Berhasil 1 4 Berhasil 2 3 Berhasil

## 4. KESIMPULAN
Metode  connected  component  analysis  berhasil  diterapkan  pada  proses segmentasi  telur  ayam  dan  telur  puyuh  dengan  background  yang  berwarna  hitam. Pengujian dilakukan terhadap 10 data citra dan dapat mengelompokkan telur ayam dan telur  puyuh  dengan  tingkat  ketepatan  100%  .  Jumlah  telur  ayam  dan  telur  puyuh  dari hasil klasifikasi yang dihitung menghasilkan tingkat keakuratan sebesar 100%. Program tidak  hanya  mengklasifikasikan  dua  jenis  telur  yang  berbeda  akan  tetapi mengklasifikasikan  beberapa  jenis  telur  yang  bentuknya  hamper  sama  seperti  telur ayam, misalnya telur bebek. Program tidak hanya dapat menghitung jumlah telur, akan tetapi  dapat  memprediksi  bobot  atau  berat  dari  telur    telur  tersebut  sehingga  system dapat memberikan informasi tentang bobot telur yang diproduksi.

## DAFTAR PUSTAKA
Anonymous, 2012, Kebutuhan Telur Ayam di NTB, http://www.ntbterkini.com/2012/07/31/kebutuhan-telur-ayam-di-ntb- diperkirakan-4-juta-butir-selama-puasa , diakses 26 Februari 2013. Wijaya,  T.  A.  dan  Prayudi,  Y.,  2010,  Implementasi  Visi  Komputer  dan  Segmentasi Citra  untuk  Klasifikasi  Bobot  Telur  Ayam  Ras,  Seminar  Nasional  Aplikasi Teknologi Informasi, Yogyakarta.
Pamungkas., 2011, Penentuan Ukuran Fisik Telur Ayam Ras Berdasarkan Citra Digital,
Universitas Kristen Satya Wacana.
Ahmad U., 2005, Pengolahan Citra Digital dan Teknik Pemogramannya , Graha Ilmu,
Yogyakarta.