## PENINGKATAN DIGITAL IMAGE PROCESSING DALAM MENDESKRIPSIKAN TUMBUHAN JAMUR DENGAN SEGMENTASI WARNA, DETEKSI TEPI DAN KONTUR
Sofika Enggari 1 , Agung ramadhanu 2 ,Hari marfalino 3 123 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang, Jl Lubuk Begalung Padang email: sofika_enggari@upiyptk.ac.id

## Abstract
Jamur  merupakan tumbuhan yang dapat dikonsumsi oleh manusia sebagai makanan. Jamur seperti tubuh buah yang tampak di permukaan media tumbuh dari sekelompok fungi (Basidiomycota) yang berbentuk seperti payung. Beberapa jamur aman dimakan manusia bahkan beberapa jamur dianggap sebagai obat dan ada beberapa yang lain beracun. Sampai pada saat ini masih ada kita dengar berita mengenai keracunan makanan dari jamur ini. Sehingga ada beberapa kejadian yang berakibat fatal yaitu  berupa  kematian.  Untuk  mengurangi  atau  menghilangkan  keracunan  dari  makanan  jamur  ini peneliti mencoba melakukan penelitian terhadap jamur ini dengan memberikan solusi berupa digital image processing dalam mendeskripsikan tumbuhan jamur dengan segmentasi warna, deteksi tepi dan kontur, terhadap jamur yang boleh dikonsumsi dan yang tidak dikomsumsi melalui proses penerepan BPNN  (Back  Propagation  Neural  Network).  Metode  jaringan  saraf  tiruan  ini  terbukti  mampu merepresentasikan  input  dari  contoh-contoh  citra  yang  diberikan  sehingga  dapat  melatih  jaringan hingga diperoleh bobot yang diinginkan dengan hasil akurasi sebesar 80%. Sehingga dengan adanya sistem digital image processing ini dapat membantu masyarakat dalam menentukan jamur yang dapat dikonsumsi dan yang tidak dapat dikonsumsi.
Keywords: Jamur, Image Processing, BPNN

## PENDAHULUAN
Jamur atau cendawan adalah tum buhan  yang  tidak  mempunyai  klorofil sehingga bersifat heterotrof. [1] Jamur ada yang  uniseluler dan  multiseluler. [1] Tubu hnya  terdiri  dari  benang-benang  yang disebut  hifa,  Hifa  dapat  membentuk anyaman bercabang-cabang yang disebut miselium. Reproduksi jamur, ada yang  dengan  cara  vegetatif  ada  juga dengan  cara  generatif.  Jamur  menyerap zat  organik  dari  lingkungan  melalui  hifa dan  miseliumnya  untuk  memperoleh makanannya. Setelah itu, menyimpannya dalam bentuk glikogen. Jamur merupakan konsumen, maka dari itu jamur bergantung pada substrat yang menyediakan karbohidrat, protein, vitami
n, dan senyawa kimia lainnya. Semua zat itu diperoleh dari lingkungannya. Sebagai makhluk heterotrof, jamur dapat bersifat parasit obligat, parasit fakultatif,
atau saprofit.
Beberapa  jamur  aman  dimakan manusia  bahkan  beberapa  dianggap berkhasiat  obat,  dan  beberapa  yang  lain beracun.  Contoh  jamur  yang  bisa dimakan:  jamur  merang  (Volvariela volvacea), jamur tiram (Pleurotus), jamur kuping  (Auricularia  polytricha),  jamur kancing  atau  champignon  (Agaricus campestris), dan jamur shiitake (Lentinus edulis).
Ada  berbagai  macam  jenis  jamur yang  tersebar  diseluruh  dunia,  diantara nya  menjadi  penyebab  penyakit  pada manusia dan tanaman, bahkan mengandung racun (Parjimo et al. 2007).
Keanekaragaman  jamur  didunia terdapat  lebih  dari  1.500.000  jenis  dan hanya sekitar 74.000 yang sudah dikenali (Hawksworth,  2001).  Jenis  jamur  yang sudah  dikenali  tersebut  juga  bermanfaat dalam bidang pangan, kesehatan, ekonomi,  pertanian  dan  ada  pula  yang
dapat menyebabkan infeksi pada manusia
(Tyasrini, 2006). Faktor ini menyebabkan pengenalan terhadap jamur sangat penting dimana dapat membedakan jenis yang  bisa  digunakan  manusia  dengan yang tidak.
Karakteristik  tertentu  juga  hanya dimiliki  tanaman  ini,  seperti  ukuran, warna,  serta  bentuk  dari  tudung  dan tangkai  merupakan  ciri  penting  dalam melakukan  identifikasi  suatu  jenis  jamur (Smith  et  al.  1988).  Identifikasi  sangat penting  karena  pencarian  kembali  jenis tanaman di dalam penyimpanan data jenis tanaman  sangat  sulit  dan  memerlukan waktu  yang lama (Murdoko et al. 2015). Proses  identifikasi  tersebut  juga  disertai dengan  klasifikasi,  dimana  setiap  jenis tanaman  dapat  ditentukan  sesuai  dengan nama  tanaman  sebenarnya  (Ardiansjah, 2012).
Penelitian  terhadap  tanaman  jamur sebelumnya  telah  dilakukan  (Simon, 2013) menerapkan deteksi jamur dengan mobile  device  menggunakan  metode Support  Vector  Machine  (SVM)  dan menggabungkan  beberapa  ekstrasi  fitur seperti fitur histogram serta fitur bentuk. Selanjutnya  dilakukan  penelitian  oleh (Sinaga, 2014) dengan melakukan pengenalan pertumbuhan
jamur menggunakan  metode  jaringan  saraf tiruan  Learning  Vector  Quantization (LVQ)  dimana  citra  yang  digunakan adalah citra jamur tiram. Metode jaringan saraf tiruan ini terbukti mampu merepresentasikan  input  dari  contoh- contoh  citra  yang  diberikan  sehingga dapat  melatih  jaringan  hingga  diperoleh bobot  yang  diinginkan  dengan  hasil akurasi sebesar 80%.
Seiring dengan kemajuan teknologi komputer, penggunaan
computer  vision  untuk  pembelajaran menganalisis  gambar  atau  video  untuk mendapatkan  hasil  sebagaimana  yang bias  dilakukan  manusia  serta  pada hakikatnya,  computer  vision  mencoba meniru  cara  kerja  sistem  visual  manusia (Human  vision).  Dari  permasalahan
diatas, maka peneliti berkeinginan untuk melanjutkan penelitian ini agar mendapatkan  akurasi  dan  hasil  deskripsi yang tepat dan cepat mengenai tumbuhan jamur ini dengan melakukan peningkatan terhadap digital images processing dalam segi  deteksi  warna,  deteksi  tepi  dan kontur  untuk  mendeskripsinya,  terhadap jamur  yang  boleh  dikonsumsi  dan  yang tidak dikomsumsi melalui proses penerepan  BPNN  (Back  Propagation Neural Network).
Segmentasi warna merupakan proses  segmentasi  dengan  pendekatan daerah  yang bekerja dengan menganalisis nilai warna dari tiap piksel pada citra dan membagi citra tersebut  sesuai dengan fitur yang diinginkan. Segmentasi citra dengan deteksi  warna    HSV  menurut    Gunanto (2009)  menggunakan  dasar  seleksi  warna pada  model  warna  HSV  dengan  nilai toleransi tertentu. Pada metode segmentasi dengan  deteksi  warna  HSV  menurut Giannakupoulos (2008), dilakukan pemilihan  sampel  piksel  sebagai  acuan warna  untuk  membentuk  segmen  yang diinginkan.  Citra  digital  menggunakan model  warna  RGB  sebagai  standar  acuan warna,  oleh  karena  itu  proses  awal  pada metode  ini  memerlukan  konversi  model warna  RGB  ke  HSV.  Untuk    membentuk segmen  sesuai  dengan  warna  yang diinginkan maka ditentukan nilai toleransi pada setiap dimensi warna HSV, kemudian nilai  toleransi  tersebut  digunakan  dalam perhitungan  proses  adaptive  threshold. Hasil  dari  proses  threshold  tersebut  akan membentuk  segmen  area  dengan  warna sesuai  toleransi  yang  diinginkan.  Secara garis  besar,  gambaran  proses  segmetnasi dapat dilihat pada Gambar 1 dan berikut ini merupakan  proses  segmentasi  menurut Giannakupoulos (2008).
Pendeteksian tepi akan menghasilkan citra tepi yang berupa citra biner (pixel tepi berwarna putih, sedangkan  pixel  bukan  tepi  berwarna hitam).  Tetapi,  tepi  belum  memberikan informasi  yang  berguna  karena  belum terdapat  keterkaitan  antara  suatu  tepi
dengan  tepi  lainya.  Citra  tepi  ini  harus diproses lebih lanjut untuk menghasilkan informasi yang lebih berguna yang dapat digunakan  dalam  mendeteksi  bentuk- bentuk  yang  sederhana  (misalnya  garis lurus,  lingkaran,  elips,  dan  sebagainya) pada proses analisis citra. Rangkaian dari pixel-pixel  tepi  yang  membentuk  batas daerah  (region  boundary)  disebut  kontur (Contour).

## METODE PENELITIAN
Kerangka  kerja  yang  ada  pada penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar 4.1 :

## Gambar 4.1 Kerangka Kerja
Dalam Penelitian
Dari kerangka kerja yang digambarkan diatas  maka dapat  diuraikan pembahasan masing-masing kegiatan
sebagai berikut ini:
1. Defenisi dan Pengelompokkan Masalah
a. Pengelompokkan Masalah
Hal Utama yang harus ditentukan pada  segmentasi  defenisi  dan pengelompokkan masalah adalah terletak pada saat peneliti hendak melakukan pemilihan dan pengelompokkan  masalah  yang akan  diteliti,  karena  dengan  hal tersebut dapat membantu peneliti untuk  fokus  dan  memudahkan peneliti  terhadap  masalah  apa yang  hendak  akan  di  selesaikan
atau create solution. b. Perumusan Masalah Setelah peneliti melakukan pengelompokkan  masalah,  maka yang harus dikerjakan selanjutnya adalah  melakukan  perumusan masalah  tersebut  dengan  cara memasukkanya  ke  dalam  tabel kluster  permasalahan,  sehingga terciptalah  beberapa  item-item inti  masalah  yang  akan  dibentuk menjadi perumusan masalah. c. Menentuan Tujuan Berdasarkan  perumusan  masalah dan  hipotesa  yang  telah  dibuat pada  tahap  sebelumnya,  maka tahap  penentuan  tujuan  berguna untuk memperjelas kerangka tentang  apa  saja  yang  menjadi sasaran dari penelitian ini. 2. Mempelajari Literatur Dalam mempelajari studi literatur ada dua tahap dilakukan yaitu : a. Melakukan  Studi  Literatur, dengan mencari literasi- literasi  informasi  mengenai tumbuhan jamur.
b. Melakukan Studi Lapangan / Search Data Google Studi lapangan / Search Data
Google yang penulis lakukan pada  objek  yang  diteliti dengan cara :
a. Observasi dan Wawancara, yaitu melakukan tanya jawab langsung  dengan  salah seorang Subjek penelitian yang
bertanggung jawab terhadap pengelolaan Objek Penelitian. b. Searching Informasi dan Rating Objek Penelitian, hal ini adalah  daya  dan  upaya peneliti untuk mendapatkan  Resource Informasi  yang  dapat diolah  sebagai  bahan penelitian ini agar lebih real dan kompleks terhadap tumbuhan jamur. 3. Mengumpulkan dan Menganalisa
Data Proses pengumpulan dan analisa data dilakukan  bersama  tim  peneliti  dan bagian-bagian  yang  terkait  dengan berjalannya  dan  lancarnya  penelitian ini.
4. Menganalisa  Sistem  dan  Create Solution Dalam  analisa  data  ada  beberapa tahapan yang dilakukan yaitu :
1. Segmentasi Warna HSV Melakukan  Uji coba  metode segmentasi  warna  HSV  untuk mendapatkan  deskripsi  dari  citra jamur  melalui  warna  jamur,  jika diperlukan  peningkatan  perfoma metode,  akan  maka  peneliti  akan melakukan peningkatan.
2. Deteksi Tepi Canny Melakukan  Uji coba  metode deteksi tepi canny untuk mendapatkan bentuk tepi dari citra jamur, jika diperlukan peningkatan perfoma metode, akan maka peneliti akan melakukan peningkatan.
3. Pengukuran Kontur Melakukan  pengukuran  kontur terhadap  luas  bentuk  tumbuhan jamur pada citra jamur.
5. Proses BPNN (Back Propagatio Neural
Network)
Melakukan  pengujian  terhadap  data training dan data uji, agar menghasilkan  keakurasian  deskripsi tumbuhan jamur pada citra jamur.
6. Deskripsi Tumbuhan Jamur Mendapatkan  informasi  akurat  seputar deskripsi  tumbuhan  jamur  yang  boleh dikonsumsi  dan  yang  tidak  boleh dikonsumsi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Gambar1. Gambaran aplikasi

## SIMPULAN
Dari permasalahan yang dihadapi oleh usaha mikroini, maka saya mencoba untuk memberikan  solusi  agar  semua  masalah tersebut  dapat  diselesaikan  dengan  baik. Adapun  solusi  yang    saya  ajukan  antara lain :
1. Memberikan pelatihan dari implementasi  hasil  penelitian kepada  para  petani  didalam proses deksripsi jamur menggunakan image
processing.
2. Membangun sebuah sistem didalam  proses  deskripsi  jamur sehingga  dapat  meningkatkan keakuratan hasil deskripsi jamur.
3. Memberikan  sosialisasi  kepada para petani jamur untuk penggunaan  teknologi  sehingga dapat melakukan pekerjaan dengan mudah.

## DAFTAR PUSTAKA
Hawksworth  DL  (1991).  The  fungal dimension of biodiversity: magnitude, significance, and conservation.
Mycological Research 95: 641–655.
Hawksworth  DL  (1992).  The  need  for  a more effective
biological nomenclature  for  the  21st  century. Botanical  Journal  of  the  Linnean Society 109: 543–567.
Hawksworth DL (2001). The magnitude of fungal  diversity:  the  1.5  million species estimate revisited. Mycological  Research  105:  1422– 1432. Hawksworth DL (2004a).
'Misidentifications'  in  fungal  DNA sequence databanks. New Phytologist 161: 13–15.
Hawksworth  DL  (2004b).  Biological papers without cited voucher material are  so  much  waste  paper.  European Science Editing 30: 81–83.
Hawksworth  DL,  Kirk  PM,  Sutton  BC,
Pegler  DM  (1995).  Ainsworth  & Bisby’s  dictionary  of  the  fungi.  8th edition. CAB International, Wallingford.
Hawksworth  DL,  Rossman  AY  (1997). Where are all the undescribed fungi? Phytopathology 87: 888–891.
Tyasrini, E., Winata, T. & Susantina. 2006. Hubungan  antara  sifat  dan  metabolit Candida  spp.  dengan  patogenesis kandidiasis. Jurnal Kedokteran Maranatha,  Vol.  6,  No.1.  [Online]. Available from http://majour.maranatha.edu/index.ph p/jurnal-kedokteran/article/view/86
[Accessed 19 Maret 2014]
Smith LM, et al. (1988) Identification and characterization of mutations affecting sporulation in Saccharomyces cerevisiae. Genetics 120(4):899-907
Ardi  Murdoko  Sudarmadji  dan  Lana Sularto,  2007.  “Pengaruh  Ukuran Perusahaan,  Profitabilitas,  leverage, dan  Tipe  Kepemilikan  Perusahaan Terhadap  Luas  Voluntary  Disclosure Laporan
Keuangan Tahunan”, Proceeding PESAT, Volume 2. Ardiansyah,  M.  2012.  Medikal  Bedah Untuk  Mahasiswa.  Jogjakarta:  Diva Press
Departemen Kesehatan Republik  Indonesia.  2005.  Standar Profesi  Fisioterapi  di  Rumah  Sakit Departemen  Kesehatan  RI.  Pedoman Penanggulangan  Tuberkulosis  (TB): Jakarta. 2009
Departemen Kesehatan Republik
Indonesia.  2005.  Standar  Profesi Fisioterapi di Rumah Sakit
Departemen  Kesehatan  RI.  Pedoman Penanggulangan  Tuberkulosis  (TB): Jakarta. 2009
Aminin,  A.  L.  N.,  D.  H.  Sinaga  dan  L. Suyati.  2014.  Studi  Pendahuluan Pemanfaatan  Whey  Tahu  sebagai Substrat  dan  Efek  Luas  Permukaan Elektroda  dalam  Sistem  Mircobial Fuel Cell. Jurnal Sains dan Matematika 22 (2): 30-35.
Cappuccino, J. G. and N. Sherman. 2005. Microbiology:  a  Laboratory  Manual. 7th  Ed.  Pearson  Education,  Inc. Publishing  as  Benjamin  Cummings. San Francisco.
CA.  Chadhuri,  S.  K.  and  D.  R.  Lovley. 2003. Electricity generation by direct oxidation  of  glucose  in  mediatorless microbial fuel cell. Nat Biotechnol 21: 1229-1232.
Castleman  K.R.  (1996).  Digital  image processing. Prentice Hall, New Jersey.
Forsyth, D.A., Ponce, J. (2003). Computer vision:  A  modern  approach.  Prentice Hall, New Jersey.
Giannakopoulos,  T.  (2008).  Matlab  color detection  software,  Department  of
Informatics and Telecommunications,
University of Athens, Greece.
Diambil dari
http://www.di.uoa.gr/~tyiannak
Gonzalez,  Rafael  C.,  Woods,  Richard  E. (2001).  Digital  image  processing.
Prentice Hall, New Jersey.
Gunanto,  S.G.  (2009).  Segmentasi  warna bagian  tubuh  manusia  pada  citra  2D. Proceeding SENTIA.
Perales, F. (2002). Human motion analysis &  synthesis  using  computer  vision and graphics techniques, State of Art and Applications, Report
on Computer  Graphics  and  Vision Group,  Department  of  Computer Science-Universitat deles Illes Balears (UIB), Perancis
Rujikietgumjorn, S. (2008). Segmentation methods for multiple body parts, Project in lieu of Thesis, University of Tennessee, Knoxville.