## PERANCANGAN SISTEM PENGENALAN BENTUK MUTIARA DARI CITRA TIRAM MUTIARA HASIL RADIOGRAFI SINAR-X DIGITAL
Thomas A. W. Ceme, Ali Warsito, Margaretha F. Cerly Fisika, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana, Jl. Adisucipto Penfui Kupag NTT Email: thomas.ceme12@gmail.com

## Abstrak
Telah  dirancang  sebuah  sistem  pengenalan  bentuk  mutiara  dengan  memanfaatkan  citra  digital hasil radiografi sinar-X. Penelitian ini bertujuan untuk membantu mendeteksi ketidakseragaman bentuk  mutiara.  Teknik  pengolahan  citra  dan  algoritma  pengenalan  pola  dengan  metode  rantai digunakan  untuk  merepresentasikan  kontur  citra,  Sistem  dirancang  menggunakan  bahasa pemrograman  berbasis  Borland  Delphi  7,  dengan  alur  sistem  dimulai  dari  inputan  citra  tiram mutiara  berformat  BMP  ( grayscale ),  pengolahan  citra,  hingga  output  sistem  berupa perbandingan  ukuran  panjang  antara  jari-jari  yang  saling  tegak  lurus.  Jika  perbandingannya sama,  maka  citra  mutiara  yang  dideteksi  berbentuk  lingkaran.  Hasil  perancangan  sistem  yang diperoleh  menunjukan  bahwa  algoritma  pengenalan  pola  mampu  mendeteksi  bentuk  citra mutiara. Hasil deteksi akan semakin baik jika citra hasil radiografi sinar-x yang diinput memiliki kualitas yang baik pula,
Kata  kunci:  mutiara,  pengolahan  citra,  algoritma  pengenalan  pola,  metode  kode  rantai,  deteksi bentuk.

## Abstract
Has designed a software to recognize the form of pearls by utilizing digital image radiographic X-ray  results.  This  study  aims  to  help  detect  unevenness  shape  of  pearls.  Techniques  of  image processing  and  pattern  recognition  algorithms  with  the  chain  method  is  used  to  represent  the image  of  the  contour,  the  system  is  designed  to  use  the  programming  language  of  Borland Delphi  7,  based  with  the  Groove  system  starting  from  the  input  image  formats  such  as  BMP Pearl  oysters  (grayscale),  image  processing,  and  output  of  the  system  in  the  form  of  a comparison  length  between  the  fingers  perpendicular  to  each  other.  If  the  comparison  is  the same,  then  the  image  of  Pearl  detected  circular.  System  design  results  obtained  showed  that pattern  recognition  algorithms  capable  of  detecting  image  forms  a  Pearl.  The  results  of  the detection will be getting better if the image of x-ray radiography results are inputted has a good quality.
Keywords:  pearl,  image  processing,  pattern  recognition  algorithms,  chain  code  method,  the detection of the shape.

## PENDAHULUAN
Mutiara  merupakan  bahan  organic  yang  bias menjadi  perhiasan.  Perhiasan  yang  dihasilkan dari  mutiara  antara  lain  mahkota,  kalung, gelang,  cincin,  bros,  dan  jepitan  dasi  yang memiliki  nilai  jual  yang  tinggi  [1].  Perhiasan mutiara  yang  dulunya  hanya  digunakan  oleh kaum  bangsawan,  kini  sudah  merambah sampai masyarakat umum. Hal ini dikarenakan adanya  teknik  pembudidayaan  mutiara  yang awalnya dikembangkan di negara Jepang sejak abad  20  oleh  Nishikawa,  Mise,  dan  Nikimoto hingga  sekarang  telah  dikembangkan  di berbagai  Negara.  Teknik  pembudidayaan  ini telah membantu dalam proses
pengembangbiakan  mutiara.  Namun  karena kurangnya  teknologi  pengembangan  kualitas mutiara,  para  pengusaha  sering  mengalami kesulitan  karena  kualitas  mutiara yang dihasilkan  pada  saat  musim  panen  sangat rendah, yang ditandai dengan ketidaseragaman bentuk  dan  ukuran,  yang  menyebabkan menurunnya  perkembangan  pasar  mutiara. Dengan  melihat  masalah  tersebut,  salah  satu solusi yang ditawarkan yaitu memanen mutiara yang dibutuhkan saja, dengan mengeembangkan  suatu  sistem  pemantau mutiara yang dapat melihat bentuk dan ukuran mutiara  tanpa  harus  membuka  cangkangnya. Seiring dengan berkembangnya Ilmu
Pengetahuan dan Teknologi, banyak penelitian yang  telah  menggunakan  teknik  Radiografi sinar-X  untuk  menganalisis  suatu  material.  [1] menggunakan sinar-X untuk mengkaji parameter fisis mutiara dan mampu membedakan  mutiara  asli  dan  mutiara  imitasi, [2]  menggunakan  radiografi  sinar-X  digital yang  dikembangkan  oleh  Grup  Riset  Fisika Citra  FMIPA  UGM,  untuk  mengetahui kemampuannya  dalam  menginspeksi  mutiara dalam  tiram  dan  hasilnya  menunjukan  bahwa citra  radiograf  menunjukan  perbedaan  antara tiram  yang  berisi  dan  tidak  berisi  mutiara. Bentuk  dan  ukuran  objek  pada  citra  digital dianalisis  menggunakan  metode  segmentasi dan metode rantai dengan algoritma pengenalan pola. Metode ini mampu mendefinisian  titik-titik  tepi  objek  pada  citra, dan menghubungkan titik-titik tersebut sehingga  diperoleh  beberapa  kombinasi  tali busur dari tepi objek pada citra digital tersebut. Dua  tali  busur  terpanjang  yang  diperoleh dianggap  sebagai  diameter  vertikal  dan horizontal pada objek, dan kemudian digunakan  untuk  mendeskripsikan  bentuk objek pada citra digital.

## TINJAUAN PUSTAKA Mutiara
Mutiara  adalah  objek  yang  keras  yang diproduksi  di  dalam  mantel  yang  lembut  dari seekor Molusca dan  mengandung  Kalsium Karbonat  (CaCO 3 )  dalam  proses  kristalisasi yang  terjadi  dari  waktu  ke  waktu.  Dengan demikian, dapat dilakukan inspeksi menggunakan  Radiografi  Sinar-X  pada  tiram mutiara [2].
Dengan  melewatkan  sinar-X  pada  citra  tiram mutiara,  maka  sebagian  radiasi  yang  ada  akan diteruskan,  sehingga  citra  tiram  mmutiara dapat  direkam  pada  film  sebagai  citra  digital. Citra  yang  telah  direkam  memiliki  tipe Grayscale (8 bit).

## Citra Digital
Citra  digital  merupakan  suatu  larik/ array dua dimensi  atau  suatu  matriks  yang  elemen- elemennya  menyatakan  tingkat  keabuan  dari elemen gambar, jadi informasi yang terkandung  di  dalamnya  bersifat  diskrit  [3]. Citra  digital  yang  berukuran M  x  N lasim dinyatakan  dengan  matriks  yang  berukuran M
kolom  dan N baris  seperti  pada  persamaan fungsi berkut.
   
 
           ) 1 , 1 ( ... ) 1 , 1 ( ) 0 , 1 ( ) , 1 ( ... ) 1 , 1 ( ) 0 , 1 ( ) , 0 ( ... ) 1 , 0 ( ) 0 , 0 ( ) , ( M N f N f N f M f f f M f f f y x f    

## Pengolahan Citra
Pengolahan  citra  merupakan  sebuah  proses yang  bertujuan  untuk  memperbaiki  kualitas citra,  agar  mudah  diinterpretasi  oleh  manusia atau  mesin.  Beberapa  operasi  di  dalam pengolahan  citra  antara  lain:  ekualisasi histogram, peningkatan kecerahan citra  ( image brightness ), peregangan kontras citra, pemotongan  aras  keabuan  citra ( image clipping ), penghalusan citra ( image filter ), dan deteksi tepi citra ( edge detection ).

## Kode Rantai
Kode  rantai  ( chain  code )  adalah  notasi  untuk mengkodekan  senarai  tepi  yang  membentuk batas  daerah.  Kode  rantai  menspesifikasikan arah  setiap pixel tepi  di  dalam  senarai  tepi. Arah  yang  digunakan  adalah  8  arah  mata angin. Kurva  yang  merepresentasikan  kontur dicari  dengan  teknik  pencocokan  kuva  ( curve fitting ).  Salah  satu  teknik  pencocokan  kurva yaitu  teknik  penghampiran  kurva.  Teknik  ini merepresentasikan kontur dengan cara mencari kurva  yang  paling  dekat  melalui pixel-pixel tepi.

## Bahasa Pemrograman Delphi
Delphi  adalah  suatu  bahasa  pemrograman, Develpment Language , aplikasi untuk membuat  aplikasi.  Keunggulan  pemrograman ini  terletak  pada  produktifitas,  kualitas, pengembangan  perangkat  lunak,  kecepatan kompilasi,  pola  desain  yang  menarik  serta memperkuat  dengan  pemrogramannya  yang terstruktur.  Selain  itu,  keunggulan  lain  dari delphi adalah dapat digunakan untuk merancang  program  aplikasi  yang  memiliki tampilan  seperti  program  lain  yang  berbasis windows.

## METODE PENELITIAN Alat dan Bahan Penelitian
Alat  dan  bahan  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu  Sebuah PC  Notebook dengan bahasa pemrograman berbasis Borland Delphi  7.  Bahan  yang  digunakan  dalam
penelitian  ini  yaitu  citra  digital  Tiram  Mutiara hasil  radiografi  sinar-x  (bahan  penelitian Margaretha F. Cerly).

## Perancangan Program
Rancangan aplkasi di lalui oleh dua tahap yaitu tahap  pengolahan  citra,  dan  tahap  pengenalan bentuk  mutiara.  Secara  garis  besar,  algoritma penelitian  disusun  berdasarkan  diagram  alir ( flowchart ) pada gambar 1.
Gambar 1. Flowchart pengolahan Citra Tiram Mutiara.
Gambar  2. Flowchart pengenalan bentuk mutiara.
Karena  data  yang  diolah  oleh  program merupakan  citra  digital,  maka  perlu  dilakukan beberapa langkah pengolahan citra seperti pada
gambar 1. Citra Tiram Mutiara hasil radiografi merupakan citra yang penyebaran aras keabuannya  belum  seragam,  oleh  karena  itu perlu  dilakukan  ekualisasi  histogram.  Untuk memisahkan  citra  mutiara  dari  latarnya  maka perlu  dilakukan  peningkatan  keerahan  dan kontras  citra.  Bentuk  mutiara  yang  telah terpisah  dari  latarnya  akan  dikenai  operator deteksi  tepi.  Operator  deteksi  tepi  digunakan untuk memisahkan pixel tepi dari citra mutiara (kontur eksternal) dari pixel di dalam tepi citra mutiara  (kontur  internal)  dimana,  intensitas pixel pada  kontur  eksternal  akan  bernilai maksimum  (255)  dan  intensitas pixel kontur internal akan bernilai minimum (0). Selanjutnya, pixel tepi  ini  akan  dinotasikan menjadi senarai rantai yang merepresentasikan kontur  citra  untuk  dikenali  bentuknya  oleh program  dengan  algoritma  pengenalan  bentuk yang diperlihatkan pada gambar 2.
Setelah  melakukan  pengolahan  citra, tahap  terakhir  yang  dilakukan  program  adalah mengenali  bentuk  mutiara,  dengan flowchart program  seperti  pada  gambar  2.  Tahap  ini diawali  dengan  mencari  jarak  terpanjang (diameter  maximum)  antara pixel tepi  dan mengalikan diameter maximum tersebut dengan  konstanta  (1/2)  sehingga  menjadi  jari- jari  pertama  (nilai a ).  Setelah  diperolehnya jarak terpanjang antara pixel tepi citra, langkah berikut  adalah  mencari  sebuah  garis  yang memotong  tegak  lurus  dengan  diameter maximum pada hampiran kurva yang dibentuk oleh pixel tepi  citra,  dan  kemudian  panjang garis tersebut dikalikan dengan konstanta (1/2) dan  menyatakannya  sebagai  jari-jari  kedua (nilai b ). Langkah keempat adalah menampilkan  nilai a dan nilai b pada program yang  akan  digunakan  untuk  mendeskripsikan bentuk mutiara.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  diawali  dengan  mengumpulkan sampel  citra  digital  tiram  matiara  hasil radiografi  Sinar-X  dengan  fariasi  usia  Tiram Mutiara  adalah  7  bulan,  12,5  bulan,  1  tahun  7 bulan, 2 tahun 0,5 bulan, dan 2 tahun 3,5 bulan dengan kualitas citra  yang berbeda-beda. Citra digital yang diperoleh kemudian diolah dengan perangkat lunak yang telah dirancang.

## Jendela Utama Program
Jendela  utama  meruapakan  jendela  dimana perintah pengolahan citra yang telah dirancang
dilaksanakan.  Jendela  utama  ini  tersimpan dalam berkas ProjectImage.exe , yang bertujuan  untuk  memudahkan  penggunaan program  pada  komputer.  Tampilan  jendela utama program dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Tampilan Jendela Utama Program.

## Pembacaan Citra Digital
Citra digital sebelum diolah perlu dikenali oleh sistem  perangkat  lunak  yang  dibuat  dengan melakukan pembacaan terhadap citra, sehingga citra digital dapat dikenali sebagai matriks dua dimensi  yang  siap  diolah.  Perangkat  lunak akan  mengenali  citra  digital  dengan  format .bmp .

## Pengolahan Citra
Sebelum  melakukan  pengolahan  citra,  terlebih dahulu dilakukan pengubahan type citra digital menjadi  type  8  bit,  hal  ini  dilakukan  untuk memudahkan  dalam  mengolah  aras  keabuan citra, karena citra yang akan diolah adalah citra hitam-putih ( grayscale ). Selanjutnya dilakukan pengolahan  terhadap  citra  digital  yang  diawali dengan  Ekualisasi  citra.  Tahap  ini  bertujuan untuk memperoleh histogram yang intensitasnya  terdistribusi  secara  merata  pada citra.  Tahap  selanjutnya  adalah  dilakukan penghalusan  citra  menggunakan  Filer  rata-rata ( Mean  Filter )  pada  citra  yang  telah  dikrop. Citra  yang  telah  difilter,  kemudian  dikenai operator Brightness dan Contrast .  Hal  ini bertujuan  untuk  melakukan  pemisahan  obek mutiara  dari background citra,  yang  akan memudahkan  untuk  melakukan  pendeteksian tepi  citra.  Pendeteksian  tepi  citra  dilakukan menggunakan  operator Roberts , canny ,  dan Laplacian .  Pengolahan  Citra  mutiara  dari Ekualisasi citra hingga pendeteksian tepi dapat dilihat pada gambar 4.
(a) (b)           (c)          (d)
(a) (b)         (c)        (d)         (e) Gambar 4. Citra Tiram Mutiara, (a) type 8 bit ( grayscale ), (b) hasil Ekualisasi Citra,, (c) hasil Cropping , (d) hasil penghalusan dengan Filter Rata-rata, (e) Hasil peningkataan
Kecerahan dan Kontras, (f), (g), (h), (i) hasil deteksi tepi menggunakan operator Canny , Laplacian #1 , Laplacian #2 , dan Roberts .

## Pengenalan Bentuk Mutiara
Pengenalan  bentik  Mutiara  dilakukan  dengan melihat  perbandngan  antara  nilai a dan  nilai b yaitu  panjang  jari-jari  pertama  hasil  pencarian jarak  terpanjang  antar  pixel  tepi,  dan  panjang jari-jari kedua yang tegak lurus dengan jari-jari pertama.  Gambar  5  memperlihatkan  hasil pengenalan  bentuk  mutiara  oleh  program. Garis  berwarna  merah  mewakili  nilai a dan garis  berwarna  biru  mewakili  nilai b . Bentangan  garis  merah  dan  biru  tidak  rata, karena  garis  ini  direpresentasikan  oleh pixel citra  hasil cropping dengan  dengan  resolusi yang  sangat  rendah  (ukuran  citra  yang  sangat kecil).  Semakin  rendah  resolusi  citra  maka semakin  besar  ukuran pixel citra,  dan menunjukan  hasil  digitalisasi  yang  sangat mencolok.
(a) (b)               (c)               (d)
Gambar 5. Hasil perolehan nilai a dan nilai b dari setiap operator deteksi tepi, (a) canny ( a :15,628 dan b :15,133), (b) Laplacian #1 ( a : 12,369 dan b : 11,885), (c) Laplacian #2 ( a : 14,637 dan b : 14,577), (d) Roberts ( a : 15,403 dan b : 14,916).
Hasil pengenalan bentuk mutiara oleh perangkat lunak menunjukan bahwa perangkat lunak mampu mengenali bentuk mutiara secara efektif  untuk  citra  mutiara  dengan  kualitas terbaik.  Sampel  citra  Tiram  Mutiara  dengan kualitas  terbaik  adalah  citra  dengan  usia  12,5
bulan. Hal ini dibuktikan dengan perbandingan yang sangat kecil dari nilai a dan b . Citra tiram mutiara  hasil  deteksi  tepi  menggunakan operator Canny memberikan  nilai a dan b sebesar 15,628 dan 15,133,  opertor Laplacian #1 memerikan nilai a dan b sebesar 12,369 dan 11,885,  operator Laplacian  #2 memberikan nilai a dan b sevesar  14,637  dan  14,577,  dan operator Roberts memberikan  nilai a dan b sebesar 15,403 dan 14,916. Selain perbandingan  nilai a dan b ,  keefektifan pengenalan bentuk oleh perangkat lunak dilihat dari kecilnya rata-rata error dari  nilai a dan b . Citra  tiram  mutiara  hasil  deteksi  tepi menggunakan  operator Canny memberikan rata-rata error pada  nilai a dan b sebesar  6,55
%  dan  5,  35  %,  opertor Laplacian  #1 memberikan  rata-rata error pada  nilai a dan b sevesar 5,63 % dan 3,61 %, operator Laplacian #2 memberikan rata-rata errror pada nilai a dan b sevesar  6,41  %  dan  5,21  %,  dan  operator Roberts memberikan  rata-rata error pada  nilai a dan b sebesar 6,97 % dan 4,77 %.

## KESIMPULAN
a. Sistem  pengenalan  bentuk  mutiara  berhasil dirancangdan  mampu  mengenali  bentuk mutiara  pada  ruang  dua  dimensi.  Dengan memanfaatkan citra mutiara hasil radiografi sinar-X dan menggunakan algoritma pengenalan  pola  dengan  metode  rantai, perangkat  lunak  mampu  menghitung  dan menampilkan  nilai a dan  nilai b ,  sebagai dua nilai pembanding untuk mendeskripsikan  bentuk  dari  mutiara  yang dikenali perangkat lunak.
b. Perangkat  lunak  yang  dirancang,  efektif mampu  mengenali  bentuk  mutiara.  Untuk citra dengan kualitas terbaik, diperoleh nilai error <  10  %  dari  setiap  operator  deteksi tepi,  dan  hasil  analisis  menunjukan  bahwa operator  deteksi  tepi Laplacian  #2 lebih efektif  digunakan  oleh  perangkat  lunak dalam  mengenali  bentuk  dan  ukuran mutiara.

## SARAN
a. Untuk  penelitian  lebih  lanjut,  diharapkan menggunakan sampel tiram mutiara sebagai hasil  radiografi  sinar-x  dengan  penyebaran intensitas yang sesuai, serta arah tepi objek yang tidak mengandung noise .
b. Untuk memperoleh hasil pengenalan bentuk dan  ukuran  mutiara  yag  lebih  akurat,  maka
perlu  dilakukan  peneletian  lebih  lanjut dengan  mengkaji  bentuk  dan  ukuran mutiara  pada  ruang  tiga  dimensi  yang memanfaatkan teknik tomografi.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Grup  Riset  Fisika  Citra  FMIPA  UGM Yogyakarta,  yang  telah  memberikan  bantuan data  penelitian  berupa  sampel  citra  digital Tiram Mutiara.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Rohman,  A.  2008.  Studi  Paremeter  Fisis
Kualitas  Mutiara. Skripsi .  Jurusan  fisika FMIPA Universitas Diponegoro. Semarang.
2. Cerly,  M.F.2016.Inspeksi    “Mutiara  dalam Tiram Mutiara Laut Kupang  menggunakan Radiografi  Sinar-X  Digital”. Tesis .  Jurusan Fisika FMIPA  UGM, Yogyakarta.
3. Arymurthy  dan  Murni,  A.  1991. Pengantar pengolahan citra . Elex Media Komputindo.
Jakarta.