## APLIKASI PENGOLAHAN CITRA UNTUK IDENTIFIKASI KEMATANGAN MENTIMUN BERDASARKAN TEKSTUR KULIT BUAH MENGGUNAKAN METODE EKSTRAKSI CIRI STATISTIK
1 Yuda Permadi, 2 Murinto
Program Studi Teknik Informatika
Kampus III Jl.Prof. Dr. Soepomo, Janturan, Warungboto, Yogyakarta. Universitas Ahmad Dahlan
1 Email : funktastic@ymail.com
2 Email : murintokusno@yahoo.com

## Abstrak
Mentimun  (Cucumis  sativus  L)  merupakan  buah  yang  dapat  dikonsumsi  dan  dapat diolah lebih lanjut sebagai bahan baku pada industri kecantikan, dan memiliki pangsa pasar yang luas mulai dari pasar tradisional hingga pasar modern. Adanya kemiripan tekstur kulit mentimun antara yang matang dengan yang belum matang mengakibatkan orang kesulitan dalam  mengidentifikasi  mentimun  matang  dari  segi  ciri  tekstur  kulit  buah  dan  penilaian manusia yang bersifat subyektif terhadap tingkat kematangan buah mentimun menyebabkan penilaian  tingkat  kematangan  mentimun  berbeda  dari  satu  penilai  dengan  penilai  yang lainnya.  Dari  permasalahan  tersebut,  sehingga  dilakukan  penelitian  untuk  mendeteksi kematangan  mentimun  berdasarkan  tekstur  kulit  buah.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah menerapkan  metode  statistik  dengan  parameter  ciri  yaitu  Mean  (μ),  Variance  (σ^2), Skewness  (α_(3  )),  Kurtosis  (α_(4  )),  dan  Entropy  (H)  sebagai  metode  untuk  mengenali kematangan  mentimun  dari  segi  tekstur  kulit  buah  dan  untuk  mengetahui  nilai  akurasi setelah sistem diuji. Subyek penelitannya adalah membangun aplikasi pengolahan citra untuk mendeteksi ukuran buah mentimun matang secara statistik dari segi tekstur kulit buah. Data dalam  penelitian  ini  menggunakan  citra  buah  mentimun  yang  diambil  dengan  kamera kemudian  dilakukan  pemotongan  ukuran    (cropping)  menjadi  512  x  512  pixels  dan penggantian format citra menjadi *.bmp. Metode pengumpulan data yang digunakan adalah metode  studi  literatur  dengan  menggunakan  data-data  dari  buku,  e-book,  penelitian terdahulu, literatur dari internet, metode observasi dengan mengambil dan mengamati citra buah  mentimun,  metode  dokumentasi  dengan  pengumpulan  data  secara  langsung,  dan wawancara  terhadap  petani  dan  penjual  buah  mentimun  untuk  memastikan  data  yang diperoleh mengenai informasi buah mentimun sesuai dengan fakta  yang  ada. Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan 20 sampel yang terdiri dari 10 citra mentimun matang dan 10 citra mentimun belum matang menunjukkan bahwa hasil untuk   pengujian mentimun matang  mencapai  70%,  sedangkan  untuk  mentimun  belum  matang  mencapai  80%.  Secara keseluruhan  tingkat  keberhasilan  aplikasi  pengolahan  citra  untuk  identifikasi  kematangan mentimun berdasarkan tekstur kulit buah dengan metode ekstraksi ciri statistik yaitu sebesar 75%.
Kata kunci : Ekstraksi Ciri, Kematangan Mentimun, Pengolahan Citra.
1. PENDAHULUAN
Mentimun,  timun,  atau  ketimun  (Cucumis  sativus  L)  merupakan  buah  yang mempunyai nilai komersial di Indonesia, dan memiliki pangsa pasar yang luas mulai dari pasar tradisional hingga pasar modern.Hal ini menunjukkan bahwa komoditas mentimun
sudah  dikonsumsi  masyarakat  secara  luas  dan  memiliki  daya  saing.Dalam  rangka meningkatkan  daya  saing  tersebut  maka  buah  mentimun  yang  dihasilkan  harus  dapat memenuhi standar pasar dalam negeri  maupun pasar internasional dan di terima secara luas oleh konsumen.
Industri  pengolahan  hasil  pertanian  dan  perkebunan  sangat  berkembang pesat.Kegiatan  pasca  panen  erat  kaitannya  dengan  mutu  produk  yang  dihasilkan,  yang pada  akhirnya  menentukan  pula  harga  jual  yang  dapat  diterima  oleh  petani.Salah  satu tahap dalam proses pengolahan hasil perkebunan pasca panen adalah pemilahan produk berdasar  kualitasnya  yang  dapat  menjamin  keseragaman  mutu.  Mutu  buah  mentimun ditentukan  oleh  berbagai  parameter  diantaranya  adalah  parameter  tingkat  usia  tanam, bentuk dan ukuran fisik, serta kematangannya (Kementerian Pertanian, 2008).

## 2. LANDASAN TEORI 2.1. Citra Citra  merupakan  istilah  lain  untuk  gambar  sebagai  salah  satu  komponen multimedia  yang  memegang  peranan  yang  sangat  penting  sebagai  bentuk  informasi visual. Citra mempunyai karakteristik yang tidak dimiliki oleh data teks, yaitu citra kaya dengan informasi.
Secara harfiah, citra ( image ) adalah gambar pada bidang dwimatra (dua dimensi). Ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi menerus ( continue ) dari intensitas  cahaya  pada  bidang  dwimatra.  Sumber  cahaya  menerangi  objek,  objek memantulkan kembali sebagai dari berkas cahaya tersebut.Pantulan cahaya ini ditangkap oleh  alat-alat  optik,  misalnya  mata  pada  manusia,  kamera,  pemindai  ( scanner ),  dan sebagainya.Sehingga bayangan objek yang disebut citra tersebut terakam(Rinaldi Munir, 2004).
2.2. Tekstur Citra ( Texture ) Tekstur  dicirikan  sebagai  distribusi  spasial  dari  derajat  keabuan  didalam sekumpulan pixel - pixel yang bertetangga. Jadi, tekstur tidak dapat diidentifikasikan untuk sebuah pixel , melaikan suatu citra dianggap sebagai suatu kesatuan. Dapat pula dikatakan bahwa tekstur ( texture ) adalah sifat sifat atau karakteristik yang dimiliki oleh suatu daerah yang  cukup  besar  sehingga  secara  alami  sifat  tersebut  dapat  berulang  dalam  daerah tersebut. Pengertian dari tekstur dalam hal ini adalah keteraturan pola-pola tertentu yang terbentuk  dari  susunan pixel - pixel dalam  citra.  Suatu  permukaan  dikatakan  mempunyai informasi  tekstur,  jika  luasannya  diperbesar  tanpa  mengubah  skala,  maka  sifat-sifat permukaan hasil perluasan mempunyai sifat kemiripan dengan permukaan asalnya.
Pola-pola  yang  teratur  muncul  secara  berulang-ulang  dengan  interval  jarak  dan arah yang tertentu. Suatu permukaan tak berwarna dalam suatu citra dapat mengandung informasi  tekstur  bila  permukaan  itu  mempunyai  pola-pola  tertentu  seperti  permukaan kayu  bekas  di  gergaji,  permukaan  batu,  hamparan  pasir,  kumpulan  biji-bijian,  dan sebagainya. Informasi tekstur dapat digunakan untuk membedakan sifat permukaan suatu benda  dalam  citra  yang  berhubungan  dengan  kasar  dan  halus,  sifat-sifat  spesifik  dari kekasaran  dan  kehalusan  permukaan  tersebut,  yang  sama  sekali  lepas  dari  warna permukaan tersebut.
Analisis  tekstur  lazim  dimanfaatkan  sebagai  proses  antara  untuk  melakukan klasifikasi  dan  interpretasi  citra.  Suatu  proses  klasifikasi  citra  berbasis  analisis  tekstur pada  umumnya  membutuhkan  tahapan  ekstraksi  ciri,  yang  dapat  terbagi  dalam  tiga macam  metode  yaitu  metode  statistik,  metode  spektral  dan  metode  struktural.  Metode statistik menggunakan perhitungan statistik distribusi derajat keabuan (histogram) dengan mengukur  tingkat  kekontrasan,  granularitas,  dan  kekasaran  suatu  daerah  dari  hubungan ketetanggaan  antar  piksel  di  dalam  citra.  Paradigma  statistik  ini  penggunaannya  tidak
terbatas, sehingga sesuai untuk tekstur-tekstur alami yang tidak terstruktur dari sub pola dan himpunan aturan (mikrostruktur) (Siska Riantini Arief, 2011).

## 2.3. Ekstraksi Ciri Statistik
Ekstraksi  ciri  merupakan  metode  pengambilan  ciri  yang  didasarkan  pada karakteristik  histogram  citra.Histogram  menunjukkan  probabilitas  kemunculan  nilai derajat keabuan piksel pada suatu citra. Dari nilai-nilai pada histogram yang dihasilkan, dapat  dihitung  beberapa  parameter  ciri,  antara  lain  adalah mean,  variance,  skewness, kurtosis, dan entropy (Abdul Fadlil, 2012).
a. Mean (μ) Menunjukkan ukuran dispersi dari suatu citra
(1)
Dimana :
b. Variance (σ2)
Menunjukkan variasi elemen pada histogram dari suatu citra
(2)
Dimana :

## c. Skewness (𝛼 3 )
Menunjukkan tingkat kemencengan relatif kurva histogram dari suatu citra
(3)
Dimana :
d. Kurtosis (𝛼 4 )
Menunjukkan tingkat keruncingan relatif kurva histogram dari suatu citra
(4)
Dimana :
e. Entropy (H)
Menunjukkan ukuran ketidakaturan bentuk dari suatu citra

## Dimana :
2.4. Kematangan Mentimun Umur panen tanaman mentimun tergantung dari varietas dan ukuran buah yang dikehendaki. Pada umumnya buah mentimun dapat dipanen pada umur 60-75 hari setelah tanam.  Ciri-ciri  mentimun  sudah  matang  adalah  setelah  terjadi  perubahan  warna  buah dan ukuran fisik buah yang  bertambah panjang dan lebih besar maka buah tersebut bisa dipanen  (Kementerian  Pertanian,  2008).  Mentimun  matang  dilihat  dari  segi  teksturnya ialah  tekstur  garisnya  lebih  halus  ( smooth )  dibandingkan  dengan  mentimun  belum matang  yang  memiliki  tekstur  garis  lebih  tajam  dan  kasar,  sedangkan  dari  sisi  jumlah sebaran  teksturnya  mentimun  matang  memiliki  sebaran  lebih  sedikit  dibandingkan dengan mentimun belum matang.
3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  merupakan  suatu  cara  ilmiah  yang  digunakan  untuk memperoleh dan menyelesaikan suatu masalah yang dilandasi oleh metode ilmiah. Subjek dari penelitian ini adalah mengetahui tekstur citra mentimun belum matang dan matang dengan  menggunakan  5  parameter  ciri  yaitu mean,  variance,  skewness,  kurtosis, dan entropy dengan menggunakan Matlab v8.2. Data dalam penelitian ini menggunakan 40 sampel citra truecolor 24bit dengan format ekstensi *.bmp yang terdiri masing-masing 20 citra pada tekstur kulit mentimun matang dan belum matang.

## 4. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1. Perancangan Sistem Berikut  perancangan  flowchart  dari  aplikasi  pengolahan  citra  untuk  identifikasi kematangan  mentimun  berdasarkan  tekstur  kulit  buah  dengan  metode  ekstraksi  ciri statistik :
Gambar 4.1. Flowchart aplikasi deteksi kematangan mentimun
4.2. Implementasi Sistem Sebelum membuat program utama, perlu dibuat database sebagai penyimpanan data  perhitungan  statistik  tekstur  citra  yang  menjadi  pembanding  untuk  citra
pengujian  sehingga  didapatkan  kesimpulan  untuk  citra  pengujian  tersebut  apakah termasuk citra mentimun yang matang atau belum matang.
Pembuatan database menggunakan  masing-masing  10  citra  dari  tekstur  kulit mentimun  matang  dan  tekstur  kulit  mentimun  belum  matang,  dengan  menghitung nilai  lima  parameter  ciri  yaitu mean,  variance,  skewness,  kurtosis dan entropy . Database ini disimpan dalam bentuk tabel dengan format *.mat, yaitu format default penyimpanan workspace pada aplikasi Matlab.Kurva perhitungan parameter ciri untuk tekstur  kulit  mentimun  matang  pada database dapat  dilihat  pada  Gambar  4.2.  di bawah ini:
Gambar 4.2. Kurva Ciri Tekstur Kulit Mentimun Matang
Kurva  perhitungan  parameter  ciri  untuk  tekstur kulit  mentimun  belum matang  pada database dapat dilihat pada Gambar 3. di bawah ini:
Gambar 4.3. Kurva Ciri Tekstur Kulit Mentimun Belum Matang Setelah semua nilai parameter diketahui, lalu dilakukan pencarian nilai rata-rata pada  setiap  parameter  untuk  setiap  citra  tekstur  kulit  mentimun  matang  dan  belum matang.  Berikut  ini  adalah  Tabel  4.1.  yang  berisi  hasil  perhitungan  rata-rata  dari setiap parameter yang menjadi range ciri kematangan citra tekstur kulit mentimun :

## Tabel 4.1. Range Kematangan Mentimun
Tampilan halaman depan aplikasi pengolahan citra untuk identifikasi kematangan mentimun berdasarkan tekstur kulit buah dengan metode ekstraksi ciri statistik yaitu seperti Gambar 4.4. dibawah ini :
Gambar 4.4. Tampilan Halaman Depan Aplikasi
Tampilan utama aplikasi dapat dilihat pada gambar 4.5. Di bawah ini :
Gambar 4.5. Tampilan Utama Aplikasi
Dalam perancangan sistem ini ada prosedur utama yang akan dibuat yaitu : 1. Load image
Gambar 4.6. Tampilan Untuk Membuka dan Menampilkan File Citra Pada bagian proses load ini, hanya file citra yang berekstensi *.bmp yang dapat di- load dan ditampilkan pada program. Setelah memilih gambar dengan memilih menu Load  Image ,  maka file citra  akan  ditampilkan  pada  tempat  yang  telah  disediakan, seperti pada gambar 4.7. dibawah ini :
Gambar 4.7. Tampilan Setelah File Berhasil dibuka

## 2. Konversi Grayscale
Gambar 4.8. Tampilan Konversi Citra grayscale
3.   Histogram Citra Grayscale
Gambar 4.9. Tampilan Histogram Citra Grayscale
4.  Perhitungan Statistik Tekstur Citra Proses  selanjutnya  ialah  ekstraksi  ciri  tekstur  citra,  dimana  setelah  citra  telah terkonversi  ke grayscale dan  dihitung  histogramnya,  maka  selanjutnya  akan muncul nilai mean, variance, skewness, kurtosis, dan entropy seperti Gambar 4.10. dibawah ini :

## Gambar 4.10. Tampilan Ciri Tekstur Citra
5. Menampilkan Hasil Cek Kematangan
Proses terakhir adalah menampilkan keputusan apakah citra tekstur mentimun yang diuji adalah mentimun matang atau belum matang seperti Gambar 4.11. di bawah ini:
Gambar 4.11. Tampilan Hasil Cek Kematangan
4.3. Pengujian Sistem Dalam  penelitian  ini  tahap  pengujian  sistem  akan  dilakukan  dengan  melakukan pengujian terhadap 2 0 citra yang berekstensi *bmp. Dari 2 0 data citra tersebut akan dicari nilai parameter teksturnya yaitu mean, variance, skewness, kurtosis dan entropy . Dimana  telah  diambil  sampel  sebanyak  10  buah  pada  masing-masing  tekstur  kulit mentimun yaitubelum matang dan mentimun matang.Citra mentimun dengan format bitmap dikonversi  ke  bentuk grayscale dan  ditampilkan  histogram grayscale- nya. Dihitung mean,  variance,  skewness,  kurtosis, dan entropy .  Perhitungan  5  parameter tersebut  mampu  mendeteksi  tekstur  kulit  mentimun  dengan  membandingkan  data range nilai rata-rata tekstur kulit mentimun  yang menjadi acuan dalam  menentukan tekstur  kulit  mentimun  yang  matang.  Tabel  hasil  deteksi  kematangan  mentimun berdasarkan tekstur kulit buah dapat dilihat pada Tabel 4.2. berikut :
Tabel 4.2. .Hasil Deteksi Kematangan Mentimun.
Dimana  nilai  N  adalah  jumlah  seluruh  citra  mentimun  yang  diujikan  yaitu  20  citra yang  terdiri  dari  10  citra  mentimun  matang  dan  10  citra  mentimun  belum  matang. maka dapat dihitung tingkat akurasinya sebagai berikut :
Diketahui  :N = 20 , Hasil yang sesuai = 15, Hasil yang tidak sesuai = 5 maka akurasi sistem ini dapat dilihat pada Tabel 4.3. :

## Tabel 4.3. Akurasi Sistem
Dari tabel akurasi sistem tersebut didapatkan tingkat akurasi untuk identifikasi kematangan mentimun berdasarkan perhitungan tekstur citra dengan metode ekstraksi ciri statistik yaitu mencapai 75%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
1. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  diambil  kesimpulan  sebagai berikut :
a. Selain dari usia tanam, segi warna kulit, dan ukuran fisik buah, mentimun juga bisa diketahui kematangannya dari sisi tekstur kulitnya.
b. Dari  lima  parameter  ekstraksi  ciri  yang  digunakan  yaitu Mean  ( 𝜇) ,  Variance  ( 𝜎 2 ), Skewness (𝛼 3 ) , Kurtosis (𝛼 4 ) , dan Entropy (H), dapat dilihat dan disimpulkan bahwa parameter Variance ( 𝜎 2 ) adalah parameter yang paling berpengaruh dalam penentuan ciri citra karena terlihat pada ukuran nilainya yang sangat fluktuatif (lihat Gambar 4.2. dan Gambar 4.3.).
c. Kendala  yang  muncul  dari  penggunaan  metode  ekstraksi  ciri  untuk  mengukur  nilai statistik  citra tekstur kulit buah mentimun salah satunya adalah teknik pengambilan data. Citra yang blurr dapat mempengaruhi nilai perhitungan yang dilakukan. Hal ini dapat dilihat pada pengujian citra UJI14 dan citra UJI16 (lihat Tabel 4.2.) dimana dua citra  uji  tersebut  termasuk  citra  yang  hasil  pengujian  aplikasi  tidak  sesuai  dengan pengujian  manual  dikarenakan  citra blurr .  Pengambilan  sampel  pada  proses pengumpulan data akan sangat mempengaruhi akurasi dari metode ini yang nantinya akan berdampak pada pengambilan kesimpulan.
d. Hasil deteksi kematangan dari aplikasi ini mempunyai persentase tingkat keberhasilan yang  baik,  untuk  pengujian  mentimun  matang  mencapai  70%,  sedangkan  untuk mentimun  belum  matang  mencapai  80%.  Secara  keseluruhan  tingkat  keberhasilan Aplikasi  pengolahan  citra  untuk  identifikasi  kematangan  mentimun  berdasarkan tekstur kulit buah dengan metode ekstraksi ciri statistik yaitu sebesar 75%.
2. Saran
Penelitian ini tentu saja masih banyak kekurangan, karena itu diperlukan saran dan kritik yang nantinya dapat digunakan untuk lebih mengembangkan aplikasi ini. Adapun saran- saran yang dapat digunakan untuk mengembangkan penelitian ini adalah sebagai berikut :
a. Perlu  dilakukan  penelitian  menggunakan  metode  ekstraksi  ciri  orde  dua  dengan parameter energy, contrast, correlation dan inverse different moment, sehingga dapat diketahui hasilnya dan dapat dibandingkan dengan parameter orde pertama yang pada akhirnya  mendapatkan  keputusan  parameter  ciri  manakah  yang  lebih  akurat  untuk menghitung tekstur citra secara statistik.
b. Citra  kulit  mentimun  yang  digunakan  ialah  mentimun  biasa/konsumsi,  penulis menyarankan  untuk  dapat  menggunakan  citra  tekstur  mentimun  jenis  lain  lain, misalnya citra mentimun krei, mentimun suri, dan jenis mentimun yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
Anggraeni,  Nur  Tyas.  2012. Sistem  Identifikasi  Citra  Jenis  Cabai(Capsicum  annum  L) MenggunakanMetodeKlasifikasiCity  Block  Distance. Skripsi . Program  Studi  Teknik Informatika Universitas Ahmad Dahlan.
Arief,  Siska  Riantini.  2011. Analisis  Tekstur  dan  Ekstraksi  Ciri ,  Program  Studi  Teknik Informatika, Institut Teknologi Telkom Bandung.avalaible at:  http://www.ittelkom.ac.id/.
Budiningsih,  Rahayu.  2013. Aplikasi  Pengolahan  Citra  Untuk  Mendeteksi  Mutu  Buah Berdasarkan Kerusakan Jeruk Mengunakan Metode Thresholding . Skripsi. Yogyakarta : Program Studi Teknik Informatika Universitas Ahmad Dahlan.
Fadlil,  Abdul.  2012. Modul  Kuliah  Pengenalan  Pola .  Universitas  Ahmad  Dahlan, Yogyakarta.
Hasan,  Talib  Hashim.  2005.  Belajar  Sendiri  Dasar-Dasar  Pemrograman  Matlab  Lengkap Disertai Teori dan Aplikasi. Yogyakarta : Gava Media.
Kadir,  Abdul  dan  Adhi  Susanto.  2013.  Teori  dan  Aplikasi  Pengolahan  Citra.  Yogyakarta  : ANDI.
Kementerian pertanian. 2008. Artikel Budidaya dan Klasifikasi Varietas Mentimun. Melalui : http://cybex.deptan.go.id/Timun . Munir, Rinaldi. 2004. Pengolahan Citra Digital dengan pendekatan Algoritmik . Bandung : Informatika.
Putra, Darma. 2010. Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta : ANDI.