## INFOMATEK
Volume 22 Nomor 2 Desember 2020

## DETEKSI DAN IDENTIFIKASI CITRA DIGITAL JENIS BERAS MENGGUNAKAN METODE ANFIS DAN PREWITT
Nisrina Hasna Nataraharja * , Riza Ibnu Adam, Garno
Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer – Universitas Singaperbangsa Karawang
Abstrak :  Indonesia  termasuk  negara  penghasil  beras  terbanyak  ketiga  di  dunia.  Berkat  itulah  terdapat  banyak jenis  beras  di  Indonesia.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  jenis  beras  menggunakan  metode Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  (ANFIS)  yang  dapat  dilatih  untuk  mengidentifikasi  jenis-jenis  beras. Menggunakan nilai yang terdapat pada ekstraksi ciri bentuk yang meliputi metric dan eccentricity serta ekstraksi ciri  tekstur  yang meliputi LBP, contrast , correlation ,  dan energy .  Penelitian  ini juga  bertujuan  untuk mengetahui pengaruh  penambahan  deteksi  tepi  Prewitt  terhadap  akurasi  dalam  identifikasi  jenis  beras.  Deteksi  tepi  ini ditambahkan pada pengambilan nilai ekstraksi ciri bentuk. Nilai ekstraksi diambil dari 100 citra latih dan 100 citra uji  dengan  masing-masing  25  citra  per  jenis  beras.  Hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan  menunjukkan  bahwa ANFIS  terbukti  cukup  baik  dalam  mengidentifikasi  jenis  beras  dengan  rerata  akurasi  diatas  70%,  sedangkan penggunaan deteksi tepi Prewitt berpengaruh 1-5% terhadap akurasi..
Kata kunci: ANFIS, Beras, Deteksi tepi, Ekstraksi ciri, Prewitt
I. PENDAHULUAN 1
Indonesia merupakan produsen beras terbanyak  ketiga  di  seluruh  dunia  (FAO[1]). Berkat itu pula di Indonesia terdapat  beragam jenis  varian  beras  sebagian  contohnya  yaitu: Pandan Wangi, Rojo Lele, IR 42, IR 46, IR 24, Ciherang,  Muncul  dan  Poles.  Dikarenakan jenis  beras  yang  beragam  itupula  terdapat beberapa permasalahan yang muncul dikalangan  masyarakat,  salah  satunya  ialah sulitnya  mengidentifikasikan  jenis-jenis  beras.
*) nisrina.16162@student.unsika.ac.id
Pertama diterima: 13 Oktober 2020 Direvisi: 16 November 2020 Disetujui untuk publikasi: 20 November 2020
Permasalahan ini muncul dikarenakan terdapat  kemiripan  pada  varian  beras  yang ada  di  Indonesia,  baik  dari  segi  bentuk maupun warnanya.
Oleh karena itu dibutuhkan suatu sistem yang dapat  berfikir  seperti  layaknya  manusia  guna membantu  mengidentifikasi  jenis-jenis  beras secara  visual.  Hal  tersebut  dapat  diwujudkan oleh bantuan kecerdasan buatan yang digabungkan dengan pengolahan citra digital.
Diantara algoritma kecerdasan buatan terdapat Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference Sistem (ANFIS).  ANFIS  dapat  membangun
suatu  mapping input  output yang  keduanya berdasarkan  pada  pengetahuan  manusia (pada  bentuk  aturan fuzzy  if-then )  dengan fungsi keanggotaan yang tepat (Andri [2]).
Untuk  mencoba  penambahan  akurasi  dapat ditambahkan  deteksi  tepi.  Ada  beberapa metode yang dapat digunakan untuk pendeteksian tepi masing-masing model memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing, pada
2018 dilakukan penelitian  segmentasi  pembuluh  darah  pada fundus retina dimana dalam pengujian tersebut  deteksi  tepi  prewitt  memiliki  hasil akurasi 1%  lebih unggul dibandingkan deteksi tepi canny (Zendhaf, dkk.[3]).
Bedasarkan  penjelasan  diatas  penelitian  ini bermaksud  untuk  mengetahui  bagaimanakah hasil  penerapan  algoritma Adaptive  Neuro Fuzzy  Inference  Sistem (ANFIS)  dan  deteksi
tepi Prewitt
jika digunakan untuk mengidentifikasi  jenis  beras.  Dalam mencapai penelitian  tersebut  dibutuhkan  pengambilan citra yang selanjutnya akan dilakukan compressing size citra untuk menyamaratakan ukuran citra. Setelah itu dilakukan pengolahan citra seperti proses segementasi citra, operasi morfologi,  lalu  ekstraksi  ciri  bentuk  serta tekstur  kemudian  dilakukan  deteksi  tepi prewitt.  Proses  selanjutnya  ialah  pengujian sistem  agar  diketahui  akurasi  sistem  dalam mengidentifikasi  jenis  beras  dan  juga  untuk
mengetahui  bagaimanakah  pengaruh  deteksi tepi prewitt pada akurasi dalam
pengidentifikasian jenis beras.
II. METODOLOGI Penelitian
ini menggunakan metode eksperimental.  Observasi  pada  penelitian eksperimental  dilakukan  di  bawah  kondisi buatan ( artificial condition ) dengan
menggunakan  suatu  perlakuan  tertentu  yang diatur  oleh  peneliti  (Widi  [4]).  Penelitian  ini dilakukan dengan
susunan tahapan: pengambilan citra, pre processing, perancangan sistem, pengujian, serta penarikan kesimpulan.

## Gambar 1
Model proses hasil adaptasi metode Eksperimental.

## III. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pengambilan Citra
Di  tahapan  ini  Beras  akan  diambil  citranya dengan cara menyusun beras pada background hitam  dengan  penempatan  posisi 5  baris  dan  5  kolom.  Beras  yang  digunakan sebagai  objek  penelitian  adalah  bulir  beras yang  utuh  atau  tidak  patah.  Alat  yang  dibuat untuk  pengambilan  citra  berupa  box  dengan panjang 30 cm, lebar 30 cm, dan tinggi 25 cm dengan  menggunakan background hitam  foto studio  sehingga  menghindari reflectitive saat
pengambilan  citra.  Terdapat  pencahayaan  di dalam  box  berupa  lampu  LED  sebesar  6  watt yang berjumlah 2 pcs.
(a) (b)
Gambar 2.
(a) Desain Alat,  (b) Tampak dalam alat
Proses  pengambilan  citra  beras  dilakukan berulang-ulang dengan menggunakan kamera 12  megapixel,  untuk  dijadikan  citra  latih  dan citra  uji.  Setiap  satu  kali  pengambilan  citra beras dilakukan penggantian bulir beras. Hasil citra  yang  didapatkan  akan  terlihat  seperti gambar dibawah.
Gambar 3. Citra Beras

## 3.2. Pre Processing
Pre Processing bertujuan untuk mempermudah  proses  dalam  melakukan identifikasi  citra.  Tahap  prapengolahan  ini terdiri  dari  tahap cropping , compressing  size citra,  segmentasi  citra  dan  menutup noise pada  citra. cropping ,  dan compressing  size citra  dilakukan  menggunakan  aplikasi  pihak ketiga  yaitu PhotoscapePro dengan  ukuran citra sebesar 300 x 300 (Mas’ud dkk.[5]) pixel serta perbandingan 1:1.
Gambar 4.
Citra hasil resize dan cropping

## 3.3. Perancangan Sistem Beserta Proses
Sistem dirancang dan dijalankan menggunakan software MATLAB 2017b Gambar 5.
Flowchart Pelatihan tanpa deteksi tepi
Gambar 6
Flowchart Pelatihan dengan deteksi tepi
Gambar 7 Flowchart Pengujian tanpa deteksi tepi
Gambar 8
Flowchart Pengujian dengan deteksi tepi
Citra  yang  sudah  didapat  ini  kemudian dikonversi  menjadi  citra  keabuan  ( grayscale ) untuk kemudian dilakukan proses segmentasi. Tujuan  segmentasi  adalah  mendapatkan representasi  sederhana  dari  suatu  citra sehingga  lebih  mudah  dalam  pengolahannya. Segmentasi pada penelitian kali ini menggunakan  metode otsu  thresholding.
Proses  konversi  dan  segmentasi  dilakukan pada software MATLAB.
Gambar 8.

## Citra Hasil Segmentasi
Jika  diperhatikan  pada Gambar  8 terdapat titik-titik  putih  selain  objek  pada background citra,  titik-titikk  tersebut  merupakan noise .  Hal tersebut  dapat  diisi  atau  diperbaiki  dengan menggunakan  operasi  morfologi  seperti  yang terlihat  pada Gambar  9 noise pada  citra sudah dihilangkan.
Gambar 9.

## Citra Hasil Morfologi

## 3.3.1. Deteksi Tepi
Deteksi tepi ditambahkan karena  pada penelitian  ini  ingin  diketahui  apakah  ada peningkatan  akurasi  jika  ditambahkannya deteksi  tepi  prewitt  dalam  identifikasi  jenis beras.  Metode  Prewitt  merupakan  metode yang  sama  dengan  sobel,  operator  ini menggunakan dua buah kernel  yang bedanya prewitt berukuran 3x3 piksel untuk perhitungan gradien  sehingga  perkiraan  gradien  berada tepat ditengah (Khairina [6]). Hasil deteksi tepi metode Prewitt dapat dilihat pada Gambar 10 .
Dari  hasil  tersebut  nilai  bentuk  dari  objeknya dapat digunakan.
Gambar 10. Hasil Deteksi Tepi Prewitt

## 3.3.2. Ekstraksi Ciri
Pada  penelitian  ini  ekstraksi  ciri  yang digunakan  adalah  ekstraksi  ciri  bentuk  yang meliputi metric dan eccentricity serta ekstraksi ciri  tekstur  yang  meliputi  LBP, contrast , correlation , dan energy. Ekstraksi ciri beragam variasinya, digunakan untuk mengektrak suatu ciri pada citra. Digunakannya ekstraksi ciri dan bentuk  pada  penelitian  ini  karna  keduanya relevan  dengan  objek  citra  yang  diteliti mengacu  pada  referensi  paper  yang  sudah ada dimana pada paper tersebut mandapatkan  hasil  akurasi  sebesar  83,3% dalam  mengidentifikasi  varietas  biji  kopi arabika  menggunakan  ciri  tekstur  dan  bentuk (Asmara  dan  Heryanto  [7]).  Ektraksi  ciri menghasilkan  nilai-nilai  ekstraksi  dari  suatu objek  citra  yang  nantinya  dapat  diolah  lebih lanjut.

## 3.3.3. Pelatihan ANFIS
Nilai  ekstraksi  ciri  citra  yang  sudah  didapat kemudian  diolah  untuk  melatih  ANFIS,  kali  ini pelatihan  dilakukan  menggunakan  MATLAB, data  dari  ekstraksi  ciri  dimasukkan  dalam program menggunakan method hybrid dengan epoch sebanyak 20 kali. Metode ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy
Inference  System)  dapat  digunakan  dengan bantuan software MATLAB (Hani’ah dkk.[8]).

## Gambar 11.
Pelatihan ANFIS

## 3.4. Pengujian
Pengujian  penelitian  ini  dilakukan  untuk mengetahui  dan  mencari  nilai  akurasi  yang didapat  dari  pengidentifikasian  jenis  beras dengan  deteksi  tepi  maupun  tanpa  deteksi tepi.  Persamaan  yang  digunakan  adalah sebagai berikut:

## (1)
Pengujian  dilakukan  sebanyak  5  kali  dengan keterangan seperti Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Identifikasi Citra Latih 100% Jenis Citra Jumlah Citra Hasil Identifikasi Tanpa Prewitt Dengan Prewitt Ciherang 25 25 25 IR 64 25 25 25 Rojolele 25 25 25 Pandan Wangi 25 25 25 Akurasi 100% 100%
Tabel 2. Hasil Identifikasi Citra Latih 90% dan Citra Uji 10% Jenis Citra Jumlah Citra Hasil Identifikasi Tanpa Prewitt Dengan Prewitt Ciherang 25 22 22 IR 64 25 22 23 Rojolele 25 25 25 Pandan Wangi 25 23 23 Akurasi 92% 93% Tabel 3. Hasil Identifikasi Citra Latih 80% dan Citra Uji 20% Jenis Citra Jumlah Citra Hasil Identifikasi Tanpa Prewitt Dengan Prewitt Ciherang 25 19 18 IR 64 25 20 22 Rojolele 25 25 23 Pandan Wangi 25 21 21 Akurasi 85% 84% Tabel 4. Hasil Identifikasi Citra Latih 70% dan Citra Uji 30% Jenis Citra Jumlah Citra Hasil Identifikasi Tanpa Prewitt Dengan Prewitt Ciherang 25 19 18 IR 64 25 18 20 Rojolele 25 22 19 Pandan Wangi 25 18 18 Akurasi 85% 84% Tabel 5. Hasil Identifikasi Citra Latih 60% dan Citra Uji 40% Jenis Citra Jumlah Citra Hasil Identifikasi Tanpa Prewitt Dengan Prewitt Ciherang 25 19 19 IR 64 25 18 15 Rojolele 25 21 18 Pandan Wangi 25 14 15 Akurasi 72% 67%

## IV. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  didapatkan  pada  penelitian Deteksi  dan  Identifikasi  Citra  Digital  Jenis
Beras Menggunakan Metode Anfis dan Prewitt adalah:
1.  ANFIS  telah  berhasil  dengan  baik  dalam
mengidentifikasi citra jenis beras,
dibuktikan  dari  hasil  pengujian  yang menunjukkan bahwa akurasi
pengidentifikasian citra jenis beras menggunakan  metode  ANFIS  rata-rata melebihi 70%.
2.  Penambahan  deteksi  tepi  Prewitt  dalam mengidentifikasi jenis beras menggunakan metode  ANFIS  bisa  dilakukan  dengan cara  menempatkannya  setelah  proses morfologi.
3.  Hasil  penambahan  deteksi  tepi  Prewitt dalam mengidentifikasi jenis beras menggunakan  metode  ANFIS  memiliki pengaruh 1-5% terhadap akurasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Food  and  Agriculture  Organization
(FAO),  “Rice  Market  Monitor:  Volume XX, Issue No. 3 - October 2017,” Rice
Mark. Monit. , vol. 20, no. 3, 2017.
[2] Andri.  Deteksi  Cacat  Ubin  Keramik
Menggunakan Teknik Pengolahan
Citra  dan  Adaptive  Neural  Fuzzy
Jurnal  String ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  182 –
193, 2016.
[3] A.  Zendhaf,  R.  Magdalena,  R.  Y.  Nur,
F.  U.  Adah.  Segmentasi  Pembuluh Darah Pada Fundus Retina
Menggunakan Deteksi Tepi Dan Operasi  Morfologi, e-Proceeding  of
Engineering ,  vol.  5,  no.  3,  pp.  5506 –
5512, 2018.
[4] R. K. Widi, Menggelorakan Penelitian; Pengenalan dan Penuntun Pelaksanaan  Penelitian. Deepublish (CV  Budi  Utama),  Yogyakarta.  ISBN
978-602-475-527-0. 2018.
[5] Effendi,  M.,  Fatasya,  U.,  Effendi,  U.
Identifikasi  Jenis  dan  Mutu  Kopi Menggunakan Pengolahan Citra Digital dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan, Jurnal Ilmiah Teknologi
Pertanian  Agrotechno ,  vol.  2,  no.  1,
pp. 140 –146, 2017.
[6] Romindo,  R.,  Khairina,  N.  Analisa
Perbandingan Metode Edge Detection Roberts  dan  Prewitt, Semantika pp.
244 –251, 2017.
[7] Rowansyah,  Asmara,  R.A.,  Heryanto,
T.A.,  Klasifikasi  Varietas  Biji  Kopi Arabika Menggunakan Ekstraksi Bentuk dan Tekstur, Seminar
Informatika  Aplikatif  Polinema  (SIAP) ,
pp. 316 –322, 2019. [8] Hani’ah,  U.,  Arifudin,  R.,  Sugiharti,  E.
Implementasi  Adaptive  Neuro-Fuzzy Inference System (Anfis) untuk Peramalan Pemakaian Air di Perusahaan  Daerah  Air  Minum  Tirta
Moedal  Semarang.  Scientific  Journal of Informatics, vol. 3, no. 1, pp. 76-87,
2016.