## PEMODELAN DETEKSI KUALITAS TELUR BERBASIS CITRA

## Aries Sugihartono
Magister Teknik Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta ariessugihartono@gmail.com

## ABSTRAK
Perkembangan  dunia  di  bidang  IT  sangatlah  pesat  seiring  dengan  berbagai  inovasi penerapan  di  berbagai  bidang  .  Salah  satu    penerapannya  adalah    dalam  bidang produksi pangan yaitu telur. Menurut data statistik sekjend kementrian  pertanian tahun 2012  adalah      setiap  minggu  penduduk  per  kapita  membutuhkan  72  kg  telur  ayam lehor.Banyak  terjadi  ketika  konsumen  menggunakan  produksi  pangan  ini  sudah  dalam kondisi  tidak  layak  karena  kedaluarsa.  Penelitian  ini  bertujuan      membuat  pemodelan deteksi  kualitas  telur  berbasis  citra  yang  dapat  digunakan untuk  mengetahui  usia  telur. Memang beberapa peniliti sebelumnya juga membuat pemodelan kulitas telur akan tetapi biasanya  ditujukan  untuk  mengetahui  apakah  dapat    ditetaskan  atau  tidak  .Metode penelitian  ini  adalah    action  reserach  sedangkan  untuk    pemodelannya  peneliti menggunakan  metode    template  matching  dengan  menggunakan  perangkat  lunak Matlab.  Hasil    penelitian  ini  adalah  dapat  dibangun    pemodelan  deteksi  kualitas  telur berbasis  citra  dengan  obyek  pada  bagian  kantung  udara  telur.  Prosentase  hasil keakuratan  62,5  %.  Apabila  diinginkan  prosentase  yang  lebih  besar  maka  jumlah template harus diperbanyak dan tidak lagi menggunakan toolsakan tetapi dengan sistem codding.
Kata Kunci :  telur,kantung telur,matlab,template matching.

## PENDAHULUAN

## 1. Latar Belakang
Menurut  informasi  dari  pusat  data  dan  system  informasi  pertanian  sekjend kementrian  pertanian  tahun  2012  yang  menyatakan  bahwa  konsumsi  telur masyarakat  kita  adalah  72  (kg/kapita/minggu  )  sehingga      dapat  diartikan kebutuhan  akan  telur  ayam    cukup  tinggi.    Konsumen    biasanya  mendapatkan telur melalui warung atau toko. Perjalanan  telur dari produsen  hingga ke warung atau konsumen ternyata membutuhkan waktu  yang panjang dan bervariasi mulai hitungan  jam  sampai  berhari-hari.  Padahal  telur  sendiri  mempunyai  batas  waktu penggunaan atau waktu  layak konsumsi. Telur yang sudah lama atau berhari-hari
akan  menyebabkan  kuning  telur  rusak,  kandungan  protein  berkurang  hingga kondisi terdapat bakal embrio.
Beberapa  penelitian    yang  pernah  dilakukan  untuk  mendeteksi  telur kebanyakan  bagian  yang  diamati  adalah  pada  kondisi  kuning  telur  dan  akan menghasilkan    dua  atau  tiga  kriteria  kualitas.  Variable  data    pembanding  objek terbatas  hanya  satu variable untuk satu keadaan yaitu telur infertil atau infertil . Oleh  karena  itu        peneliti  merasa  perlu  untuk  melakukan  penelitian  tentang pemodelan  deteksi  kualitas  telur  yang  mengamati  bagian  lain  yaitu  pada  ruang udara    serta  dengan    variable    data    pembanding    lebih  dari  satu  untuk menghasilkan klasifikasi lebih dari tiga kondisi yaitu berupa usia telur.

## 2. Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang masalah yang telah dipaparkan yaitu penilaian terhadap kualitas telur maka permasalahan  yang diangkat adalah :
1. Bagaimana membuat  pendeteksi  kualitas telur berbasis citra  dengan metode template matching untuk memperkirakan  usia telur ?
2. Faktor apa yang paling berpengaruh terhadap deteksi kualitas telur yang dilakukan pada bagian kantung  udara  ?
3. Berapakah tingkat akurasi pendeteksi telur dengan menganalisa bagian kantung udara ?

## METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang di gunakan dalam penelitian ini adalah action research atau  penelitian tindakan dimana peneliti melakukan percobaan dengan membuat prototype  untuk di lakukan analisa secara mandiri. Tahapan yang dilakukan pada penelitian ini sesuai dengan metode action research ada lima tahap yaitu:
Metode penelitian yang di gunakan dalam penelitian ini adalah action research atau  penelitian tindakan dimana peneliti melakukan percobaan dengan membuat prototype  untuk di lakukan analisa secara mandiri. Tahapan yang dilakukan pada penelitian ini sesuai dengan metode action research ada lima tahap yaitu:
1. Diagnosing
Tahap  diagnosing  dilakukan  untuk  menganalisa  permasalahan  yang  telah ditentukan  yaitu  bagaimana  membuat  sebuah  pemodelan  deteksi  kualitas  telur dengan  metode  action  research.  Adapun  kegiatan  yang  dilakukan    pada  tahap diagnosa    ini  antara  lain  :    review  pada  perangkat  pemodelan    dari  objek penelitian,  melakukan  studi  literatur    untuk  lebih  menguasai  dan  memahami dasar- dasar teori dan konsep-konsep yang mendukung penelitian dan berikutnya adalah wawancara pada beberapa  stak holder yang berkaitan dengan penggunaan telur.
2. Action Planning
Setelah menganalisa permasalahan yang akan diteliti maka penulis selanjutnya membuat  rencana  tindakan  yaitu  tahapan  –  tahapan  yang  akan  dilakukan  untuk membuat  pemodelan  deteksi  kualitas  telur  berbasis  citra  yang  meliputi  : identifikasi  kebutuhan  aplikasi,  mendesain  system  alat  pengambil  data  citra  , pembuatan  database  (  pre  prosessing  ),  pembuatan  sistem  pemodelan  dan pengujian sistem, analisis hasil dan evaluating.
3. Action Taking
Tahap ini merupakan implementasi dari  rencana yang telah dibuat pada tahap action planning .
4. Evaluation
Pada tahap ini dilakukan evaluasi terhadap sistem yang telah diimplementasikan  untuk  mengetahui  adanya  bug  dan  error,  serta  mengetahui apakah sistem yang dibuat sudah sesuai dengan yang diharapkan atau belum.
5. Learning
Dari hasil evaluasi dapat dibuat kesimpulan bahwa pemodelan dalam penelitian ini  apakah  sesuai  dengan  yang  direncanakan  dan  apakah  mempunyai  tingkat keakuratan yang baik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Dan Rancangan System

## 1. Analisis Sistem
Untuk membuat pendeteksi telur hal yang  dibutuhkan adalah :
a. Sofware
Sofware utama yang digunakan pada sistem pendeteksi  ini adalah  Matlab versi R2009a. Kegunaan MatLab secara umum adalah sebagai berikut:
a) Matematika dan komputasi,
b) Perkembangan algoritma,
c) Pemodelan, simulasi, dan pembuatan prototype,
d) Analisa data, eksplorasi dan visualisasi
e) Pembuatan aplikasi, termasuk pembuatan antaramuka grafis.
Untuk  Operating  system    versi  ini  support  dengan  windows  XP,  windows  tujuh dan juga windows delapan.
b. Hard ware
Kebutuhan hardware yang digunakan untuk mengambil data citra meliputi :
1. Webcam untuk mengambil data citra telur
2. Lampu LED 9 watt
3. Kotak input data (box pengambil citra)
4. Personal computer
5. Sumber tegangan 220 volt
6. Telur lehorn

## 2. Rancangan System
a. Pre prosessing
Pre prosesing  yaitu  prosses pembuatan  database  template image telur    dengan alur langkah seperti  pada gambar 3.1.
Gambar 3.1. Proses pembuatan database
1. Citra  telur  (eggs)  diambil  dengan  menggunakan  kamera  (webcam)  yang terhubung dengan komputer dan diperoleh citra dengan format RGB.
2. Croping image citra RGB  agar lebih jelas untuk pengolahan.
3. Dengan tool dilakukan pengukuran diameter ( D1) citra telur  template.
4. Citra RGB diubah dalam greyscale.
5. Tresholding dan pengaturan  level kontras.
6. Pengukuran diameter kantung udara ( D2 ) template.
7. Perbandingkan ukuran dimater telur dan kantung udara.
8. Hasil  perbandingan  disimpan  sebagai  template  dan  disimpan  dalam  data base.
template Database RGB image Crop image Measure comparing  D2/D1 RGB to Grayscale Measure D2 Template Tresholding Telur awebcam Measure D1 Template
b. Perangkat keras pengambil citra
Rancangan  perangkat  keras  untuk  mengambil  data  citra  telur  dapat  dilihat  dari gambar 3.2.
Gambar 3.2. Perangkat alat deteksi telur
Telur  sebagai  obyek  utama  penelitian  diletakan  diatas    penyangga  berlubang dibagian tengah. Cahaya  lampu dengan intensitas yang cukup menerobos lobang mengenai  bagian  tengah  telur.  Webcam  diberi  jarak  yang  cukup  dan    lurus terhadap obyek agar  memperoleh titik tengah lingkaran telur. Hasil citra langsung dihubungkan dengan komputer untuk pengolahan.
Lampu Penyangg a Telur Komputer Cassing box Penyangg a Webcam
c. Post Prosessing
Gambar 3.3. Proses Template Matching eggs webcam RGB image Crop image Measure D1 Target RGB to Grayscale Tresholding Data target Database Measure comparing  D2/D1 Measure D2 Target Distance compare measurement Classification
Pada post prosessing adalah melakukan pekerjaan yang hampir sama dengan pre prosessing,  akan  tetapi  perbedaannya  terletak  pada  objek  yang  diambil  datanya adalah  telur  yang  akan  diklasifikasi  usianya.  Kemudian  pada  tahap  akhir dilakukan  proses  pembandingan  data  atau  template  sehingga  diperoleh  data sebagai  acuan  kedekatan  dengan  data  template  dengan  hasil  mendekati  nilai  nol (0) baik nilai positif maupun negatif.

## 2.1 Implementasi
a. Capture telur template
Obyek telur yang dijadikan template diambilkan data telur yang berusia 1 hari di capstur hingga usia 20 hari dengan jumlah 3 buah dan didapatkan data  image  dengan  menggunakan  webcam  dan  hasil    contohnya  seperti pada gambar    berikut :
Gambar 3.4. Input citra telur template A usia 20 hari
b. Pengolahan citra  template
Untuk  proses  pengolahan  citra  template  dilakukan  dengan  mulai menjalankan  program  Matlab,  memasukan  image  dalam  program,  rgb croping, measure diameter telur, transform gray scale , tresholding  image dan measure diameter kantung udara.
Contoh  coding  program  memasukan  citra  gambar  ke  Matlab  dan  hingga pengolahan dengan tools adalah sebagai berikut :
; Telur A
A20=imread('2hr20.jpg'); imtool(A20); A20g=rgb2gray(A20); imtool(A20g);
Contoh  hasil    data  dari  pengolahan  citra  dan    pengukuran    dengan  tools dapat dilihat pada gambar 3.5.
A20 Ag20
Gambar 3.5. Template
c. Capture Image target
Untuk  image  target  sampling  penulis  mengambil  data  7  buah  image sampling  dengan  variasi  hari  yang  berbeda  sebagai  contoh  pada  gambar 3.6 berikut :
Gambar 3.7. Citra Target

## 2.2 Pengolahan Data
Dari hasil implementasi dan pengujian diperoleh beberapa data yang yaitu panjang  diameter  telur  dan  kantung  udara.  Dengan  membagi  atau
membandingkan  antara  diameter  kantung  dan  telur  maka  diperoleh  nilai yang dijadikan acuan untuk template. Hasilnya dapat dilihat pada masing- masing tabel 3.1.
Tabel 3.1. Template Telur A
Untuk  menguji    hasil  deteksi  telur maka dilakukan  pengolahan  hasil  data sampling  yang  telah  diambil  capsture  imagenya.  Beberapa  image  telur target dengan berbagai variasi usia . Hasil pengukuran akan dibandingkan jaraknya  dengan  image  template  yaitu  dengan    operasi  pengurangan terhadap  image  A,B  dan  C.  Secara  ideal  didapatkan  nilai  angka  nol  (0) untuk  matching    jaraknya  (eucledian)  ,  akan  tetapi  pada  kenyataannya hanya dicari nilai yang mendekati angka nol baik bilangan positif maupun negatif.    Untuk  menganalisa  data  penulis  menggunakan  data  S1  sampai dengan S7 yaitu hasil sampling image target 1 hingga 7.
No. Nama Hari ke.. Diameter telur Diameter kantung udara Diameter kantung/ telur 1 A 1 357 116,36 0,325938375 2 A 2 382 147,61 0,386413613 3 A 3 353 164 0,464589235 4 A 4 315 138,62 0,440063492 5 A 5 320 163,87 0,51209375 6 A 6 319,01 169 0,529763957 7 A 7 320 172,9 0,5403125 8 A 8 319 176,21 0,552382445 9 A 9 319 178,73 0,560282132 10 A 10 321 186,72 0,581682243 11 A 11 320 188,79 0,58996875 12 A 12 320 192,85 0,60265625 13 A 13 322 196,79 0,611149068 14 A 14 322 199,02 0,618074534 15 A 15 322 201 0,624223602 16 A 16 319 205 0,642633229 17 A 17 321 214 0,666666667 18 A 18 323 216 0,66873065 19 A 19 320 214 0,66875 20 A 20 321 215,23 0,670498442
Tabel 3.2. Data uji sampling S1

## 2.3 Analisis Hasil
Dari  pengujian dan pengolahan data dapat dianalisa beberapa hal yaitu :
a. Penambahan diameter kantung udara per hari mengalami kenaikan dan secara grafik dapat dilihat pada gambar 3.8 dibawah ini :
Gambar3.8. Grafik  Telur A
N0 Sampling T emplate A T emplate B T emplate C S1-A Matching S1-B Matching S1-C Matching 1 0,495775076 0,325938375 0,281448468 0,377650131 0,169836701 tidak 0,214326608 tidak 0,118124945 tidak 2 0,495775076 0,386413613 0,407622739 0,459358025 0,109361463 tidak 0,088152337 tidak 0,036417051 tidak 3 0,495775076 0,464589235 0,428324176 0,492137203 0,031185841 tidak 0,0674509 tidak 0,003637873 ya 4 0,495775076 0,440063492 0,4928125 0,504398827 0,055711584 tidak 0,002962576 ya -0,008623751 tidak 5 0,495775076 0,51209375 0,531957187 0,546807447 -0,016318674 ya -0,036182111 tidak -0,051032371 tidak 6 0,495775076 0,529763957 0,528049536 0,549351032 -0,033988881 tidak -0,03227446 tidak -0,053575956 tidak 7 0,495775076 0,5403125 0,566707317 0,550115942 -0,044537424 tidak -0,070932241 tidak -0,054340866 tidak 8 0,495775076 0,552382445 0,57154321 0,570373563 -0,056607369 tidak -0,075768134 tidak -0,074598487 tidak 9 0,495775076 0,560282132 0,569702381 0,585142857 -0,064507056 tidak -0,073927305 tidak -0,089367781 tidak 10 0,495775076 0,581682243 0,635365854 0,594202899 -0,085907167 tidak -0,139590778 tidak -0,098427823 tidak 11 0,495775076 0,58996875 0,60665625 0,626558824 -0,094193674 tidak -0,110881174 tidak -0,130783748 tidak 12 0,495775076 0,60265625 0,61190184 0,65199848 -0,106881174 tidak -0,116126765 tidak -0,156223404 tidak 13 0,495775076 0,611149068 0,62635514 0,656395349 -0,115373992 tidak -0,130580064 tidak -0,160620273 tidak 14 0,495775076 0,618074534 0,63107362 0,657942029 -0,122299458 tidak -0,135298544 tidak -0,162166953 tidak 15 0,495775076 0,624223602 0,640031056 0,659971014 -0,128448526 tidak -0,14425598 tidak -0,164195939 tidak 16 0,495775076 0,642633229 0,654627329 0,660724638 -0,146858153 tidak -0,158852253 tidak -0,164949562 tidak 17 0,495775076 0,666666667 0,662283951 0,67130814 -0,170891591 tidak -0,166508875 tidak -0,175533064 tidak 18 0,495775076 0,66873065 0,670217391 0,677014493 -0,172955574 tidak -0,174442315 tidak -0,181239417 tidak 19 0,495775076 0,66875 0,684294671 0,692025291 -0,172974924 tidak -0,188519595 tidak -0,196250215 tidak 20 0,495775076 0,670498442 0,688602484 0,694344023 -0,174723366 tidak -0,192827408 tidak -0,198568947 tidak 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 TEMPLATE  A Data hasil A
b. Tingkat keakuratan atau ketepatan
Untuk  ketepatan  dapat  dibandingkan  dari  image  telur  yang  belum diketahui  usianya  kemudian  dibandingkan  dengan  usia  aslinya.Hasilnya dapat dilihat pada tabel 3.12 dibawah ini :
Tabel 3.3. Tingkat keakuratan target
No Komponen yang diuji Template Hasil yang diharapkan Hasil Pengujian 1 S1 A 5 Hari 5 Hari Tepat B 5 Hari 4 Hari -1 C 5 Hari 3 Hari -2 2 S2 A 13 Hari 12 Hari -1 B 13 Hari 11 Hari -2 C 13 Hari 10 Hari -3 3 S3 A 20 Hari 20 Hari Tepat B 20 Hari 19 Hari -1 C 20 Hari 18 Hari -2 4 S4 A 17 Hari 16 Hari -1 B 17 Hari 15 Hari -2 C 17 Hari 13 Hari -4 5 S5 A 15 Hari 15 Hari Tepat B 15 Hari 12 Hari -3 C 15 Hari 11 Hari -4 6 S6 A 12 Hari 12 Hari Tepat B 12 Hari 11 Hari -1 C 12 Hari 10 Hari -2 7 S7 A 18 Hari 16 Hari -2 B 18 Hari 16 Hari -2 C 18 Hari 13 Hari -5 8 S8 A 16 Hari 16 Hari Tepat B 16 Hari 15 Hari -1 C 16 Hari 11 Hari -5
Dari  hasil  tabel  diatas  maka  dengan  data  7  buah  target  sampling, pendeteksi  mampu  memberi  nilai  ketepatan  atau  ke  akuratan  sejumlah  4
kali. Jika dihitung secara prosentase maka hasilnya adalah (5/8) * 100%= 62,5 % .

## KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian ini menerapkan inovasi dengan kontribusi utama antara lain :
1. Dengan  mengolah  citra  telur  menggunakan  webcam  dan  program  Matlab dapat dibuat pendeteksi kualitas telur berdasarkan usia telur.
2. Faktor  yang  berpengaruh  pada  pendeteksi  kualitas  telur  berbasis  citra    pada bagian kantung udara adalah kualitas kamera, pencahayaan  yang cukup  dan ketepatan pengukuran.
3. Tingkat  akurasi  pendeteksian  objek  dengan  8  sampling  dan  dengan  3  buah template adalah 62,5 %.
Dalam penerapan pendeteksi kualitas telur yang lebih teliti  maka ada beberapa hal yang dapat dilakukan antara lain :
1. Jumlah template dibuat lebih banyak sehingga nilai akurasi bertambah.
2. Pengukuran  objek  sebaiknya  dan  dapat  dilakukan  dengan  coding  bukan dengan tools agar ketepatan data lebih bagus.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad Usman, 2005. Pengolahan Citra Digital dan Teknik Pemrogramannya., Graha Ilmu, Yogyakarta.
Badan Standardisasi Nasional. SNI 01-3926-1995. Telur Ayam Segar untuk Konsumsi. Badan Standardisasi Nasional. Jakarta.
Darma Putra (2010), Pengolahan Citra Digital, ANDY, Yogyakarta.
Egg Weight Estimation by Machine Vision and Neural Network Techniques (A case study Fresh Egg), Internatıonal Journal of Natural and Engineering Sciences 4 (2): 1-4, 2010,ISSN: 1307-1149, E-ISSN: 2146-0086, www.nobel.gen.tr
Eko Prasetyo (2011), Pengolahan Citra Digital dan Aplikasinya menggunakan Matlab,ANDY, Yogyakarta.
Gonzales, R., P. 2004, Digital Image Processing (Pemrosesan Citra Digital), Vol. 1, Ed.2,  diterjemahkan oleh Handayani, S., Andri Offset, Yogyakarta.
Kementrian Pertanian, 2012, Buletin Konsusmsi Pangan,
http://pusdatin.setjen.pertanian.go.id/tinymcpuk/gambar/file/03.Buletin- KonsumsiTW2-2013.pdf, diakses 11 Oktober 2015
M.Arif Khabibulloh dkk, 2012,  Rancang Bangun system Deteksi Embrio Pada Telur Menggunakan Webcam.  Jurusan Fisika, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh November, Surabaya.
M.H. Dehrouyeh dkk, 2010, Grading and Quality Inspection of Defected Eggs Using Machine Vision, Sharif University of Technology Tehran, Iran.
Mochammad Hamdani, Luqman Affandi dan  Syahminan, 2012 , Alat pendeteksi telur menggunakan sensor cahaya dan bahasa C.Teknik Informatika
STMIK PPKIA Pradnya Paramita Malang
R.H. SIANIPAR,Pemrograman Matlab Dalam Contoh dan penerapan
,Informatika,Bandung.
Rio mustika santoso , 2012, Fuzzy Decision Tree untuk Analisa Faktor Penentu Kualitas Telur Itik. Program Studi Informatika, Fakultas Teknik,
Universitas Widya Kartika Surabaya. A.Al-Marakeby, Ayman A. Alydan Farhan A. Salem, 2013, Fast Quality Inspection of Food Products using Computer Vision.
Raditya Akbar Aman Sancoko dan Eru Puspita, 2011,  Pendeteksi Embrio dalam Telur Menggunakan Metode Image Prosesing. Jurusan Teknik
Elektronika ,Politeknik Institut Surabaya
Romanoff, A.L. and A.J. Romanoff. 1963. The Avian Egg. John Wiley and Sons, Inc., New York.
Sarwono, B. 1994. Pengawetan dan Pemanfaatan Telur. PT. Swadaya, Jakarta.
Winarno, F.G. 1993. Pangan; Gizi, Teknologi dan Konsumen. PT. Gedia Pustaka Utama. Jakarta.
Winarno,  F.G  dan  Koswana,  S.  2002.  Telur  :  Komposisi,  Penanganan  dan Pengelolaan, Institut Pertanian Bogor, Bogor.