## SEGMENTASI PADA CITRA BUAH MANGGA DENGAN MENGGUNAKAN APLIKASI MATLAB
Siswanto 1) , Gunawan Pria Utama 2)
1,2 Program Studi Sistem  Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Jl. Ciledug Raya, Petukangan Utara, Jakarta Selatan, 12260 Telp: (021) 5853753, Fax : (021) 5853753 E-mail: siswantobl@gmail.com 1) , gputama@gmsil.com 2)
Image segmentation on the image of the mango fruit is a process that is intended to get the objects contained in  the  image  or  split  image  mango  mangoes  into  multiple  regions  with  each  object  or  area  that  has  a resemblance  to  these  attributes,  such  as  shape,  color  and  size.  The  formulation  of  the  problem  in  this research is how to get the objects contained in mango and how to calculate the derivative (slope) of an image of  mangoes  in  all  directions.  The  purpose  of  image  segmentation  is  to  sort  mangoes  by  size  using  image matlab.Segmentasi  application  is  also  used  to  do  as  a  first  step  to  implement  image  segmentation classification  objek.Setelah implemented, features on the object  object  diambil.Fitur mangoes mangoes can be comparison width and length of the object, the average color of the object, or even the texture on objects fruit mangga.Selanjutnya through classification, object types mangoes super size can be determined. Image segmentation  technique  based  on  two  basic  properties  of  gray  level  values:  discontinuity  and  similarity between pixels. In the first form, the separation of the mango fruit image based on sudden changes in levels of gray, which is the approach line detection (detection line) and edge detection (edge detection) to the image of  a  mango. The  second  way  is  based  on  the  similarities  between  the  pixels  of  mangoes  in  an  area. Super mango  fruit  with  sweet  taste  can  be  detected  edge  with  precision  precisely  when  using  modified  sobel operator  algorithm  (GPU  &  Sis)  with  magnitude  value  of  5.24833e  +  06  and  speed  of  process  time  for  8 seconds and mangoes image length of 15.0 cm and thick mangoes image of 5.5 Cm.
Keyword : image segmentation, image classification, line detection, edge detection, the similarities between pixels..

## Abstract
Segmentasi citra terhadap citra buah mangga merupakan proses yang ditujukan untuk mendapatkan objek- objek yang terkandung di  dalam  citra buah mangga atau  membagi citra buah mangga ke dalam beberapa daerah dengan setiap objek atau daerah yang memiliki kemiripan aribut, seperti bentuk, warna dan ukuran. Perumusan  masalah  dalam  penelitian  ini  adalah  bagaimana  mendapatkan  objek-objek  yang  terkandung dalam buah mangga dan bagaimana mengkalkulasi derivative (slope) dari sebuah citra buah mangga dalam semua  arah.    Tujuan  dari  segmentasi  citra  ini  untuk  memilah  buah  mangga  berdasarkan  ukuran  dengan menggunakan  aplikasi  matlab.Segmentasi  citra  juga  biasa  dilakukan  sebagai  langkah  awal  untuk melaksanakan klasifikasi  objek.Setelah segmentasi  citra dilaksanakan, fitur yang terdapat  pada objek buah mangga diambil.Fitur objek buah mangga dapat berupa perbandingan lebar dan panjang objek, warna rata- rata  objek,  atau  bahkan  tektur  pada  objek  buah  mangga.Selanjutnya  melalui  klasifikasi,  jenis  objek  buah mangga ukuran super dapat  ditentukan. Teknik segmentasi  citra didasarkan pada dua property dasar nilai aras keabuan: ketidaksinambungan dan kesamaan antar piksel. Pada bentuk pertama, pemisahan citra buah mangga didasarkan pada perubahan mendadak pada aras keabuan, yaitu dengan pendekatan  deteksi  garis (line  detection)  dan  deteksi  tepi  (edge  detection)  pada  citra  buah  mangga.  Cara  kedua  didasarkan  pada kesamaan  antar  piksel  buah  mangga  dalam  suatu  area.  Buah  mangga  super  dengan  rasa  manis  dapat dideteksi tepinya dengan tepat presesinya bila menggunakan algoritma operator modified sobel (GPU & Sis) dengan nilai magnitude sebesar 5.24833e+06 dan kecepatan waktu proses selama 8 detik serta panjang citra mangga sebesar: 15.0 Cm dan tebal citra mangga sebesar 5.5 Cm.
Kata Kunci : segmentasi citra, klasifikasi citra, deteksi garis, deteksi tepi, kesamaan antar piksel.

## 1. PENDAHULUAN
Pesatnya  perkembangan  dari  ICT  yang semakin  canggih  telah  menyebabkan  perubahan besar pada kebiasaan para penggunanya. Perubahan  tersebut  adalah  pada  penggunaan device yang  pada  awalnya  hanya  digunakan
untuk  keperluan  mengetik,  buat  program, transaksi elektronik dan browsing saja, maka saat ini  menuju  pada  penggunaan  yang  mulai menunjang  kegiatan  sehari  -  hari,  baik  itu keperluan  pekerjaan  maupun  keperluan  hiburan. Sehingga  dengan source  code matlab  dapat
digunakan  untuk  memilah  buah  mangga  ukuran super  dengan  proses  segmentasi  citra  buah mangga.
Di  antara  banyak  kegiatan  yang  dilakukan oleh  manusia,  Segmentasi  citra  terhadap  citra buah  mangga  merupakan  proses  yang  ditujukan untuk mendapatkan objek-objek yang terkandung di  dalam  citra  buah  mangga  atau  membagi  citra buah  mangga  ke  dalam  beberapa  daerah  dengan setiap  objek  atau  daerah  yang  memiliki kemiripan  aribut,  seperti  bentuk,  warna  dan ukuran.
Masalah pada penelitian ini adalah bagaimana mendapatkan objek-objek yang terkandung  dalam  buah  mangga,  bagaimana mengkalkulasi derivative ( slope )  dari  sebuah citra  buah  mangga  dalam  semua  arah  dan bagaimana source  code matlab  untuk  proses segmentasi  citra  buah  mangga  sampai  diperoleh jenis buah mangga ukuran super.
Tujuan  penelitian  ini  adalah:  melakukan proses  segmentasi  citra  untuk  memilah  buah mangga berdasarkan
ukuran
dengan menggunakan  aplikasi  matlab.  Batasan  masalah dalam penelitian ini adalah Proses  segmentasi  citra  buah  mangga  sampai diperoleh  jenis  buah  mangga  ukuran  super dengan source  code matlab  dan  teknik segmentasi  citra  didasarkan  pada  dua property dasar  nilai  aras  keabuan:  ketidaksinambungan dengan pendekatan deteksi garis dan deteksi tepi (operator  Roberts,  Prewitt,  Sobel,  Canny  dan modified  Sobel)    serta    kesamaan  antar  piksel dalam  suatu  area  (pengambangan  berdasarkan histogram,
pengambangan iteratif, pengambangan adaptif).
Segmentasi  citra  terhadap  citra  merupakan tahapan  penting  dalam  proses  pengenalan  pola. Setelah  objek  berhasil  tersegmentasi,  maka  kita dapat  melakukan  proses  ekstraksi  ciri  citra. Ekstraksi ciri merupakan tahapan yang bertujuan untuk mengekstrak ciri dari suatu objek di mana ciri  tersebut  digunakan  untuk  membedakan antara  objek  satu  dengan  objek  lainnya.  [7][10]. Pada  citra  yang  mengandung  hanya  satu  objek, objek dibedakan dari latar belakangnya [3]. Pada citra  yang  mengandung  sejumlah  objek,  proses untuk  memilah  semua  objek  tentu  saja  lebih kompleks.  Contoh  penerapan  segmentasi  adalah untuk membuat fasilitas semacam “ magic wand ”, yang biasa terdapat pada perangkat pengedit foto di  Adobe  Photoshop,  seperti  gambar  1  yang memperlihatkan  pemilihan  area  ditandai  oleh warna khusus
Secara  prinsip,  segmentasi  dilakukan  untuk mendapatkan  objek  yang  menjadi  perhatian. Segmentasi juga dapat dilakukan sebagai langkah awal  untuk  melakukan  klasifikasi  objek.  Setelah segmentasi citra dilaksanakan, fitur yang terdapat
pada  objek  dapat  diambil.  Teknik  segmentasi citra  didasarkan  pada  dua  property  dasar  nilai aras  keabuan  ( gray  scale ):  ketidak  sinambungan dan  kesamaan  antar  piksel[6].    Pada  cara pertama,  pemisahan  citra  didasarkan  pada perubahan  mendadak  pada  aras  keabuan[12].
Contoh yang menggunakan pendekatan ketidaksinambungan  antar  piksel  adalah  deteksi garis  ( line  detector )  dan  deteksi  tepi  ( edge detector ).    Pada  cara  kedua  didasarkan  pada kesamaan  antar  piksel  dalam  suatu  area, termasuk dalam cara kedua ini, yaitu:[10]
a. Pengambangan berdasarkan histogram
b. Pertumbuhan area
c. Pemisahan dan penggabungan area
d. Pengelompokan atau klasifikasi
e. Pendekatan teori graf
f. Pendekatan  yang  dipandu  pengetahuan  atau dengan menggunakan aplikasi aturan Berdasarkan teknik yang digunakan segmentasi dapat dibagi menjadi empat kategori, sebagai berikut: [4]
a. Teknik pengambangan
b. Metode dengan menggunakan aplikasi batas
c. Metode dengan menggunakan aplikasi area
d. Metode  hybrid  yang  mengkombinasikan kriteria batas dan area
Thresholding atau  segmentasi gray-level adalah  sebuah  konsep  penting  terkait  dengan pengolahan citra dan visi computer[5]. Thresholding adalah  konversi  antara  gambar gray-level  dan  gambar  bilevel.  Bilevel  image adalah  gambar  monokrom  hanya  disusun  oleh piksel hitam dan putih. Ini harus berisi informasi yang  paling  penting  dari  citra(yaitu,  jumlah, posisi  dan  bentuk  objek),  tetapi  tidak  sebanding dengan informasi yang ditawarkan oleh citragray-level.  Sebagian  besar  piksel  waktu dengan  tingkat  abu-abu  mirip  milik  objek  yang sama.  Oleh  karena  itu,  mengelompokkan  citra dengan tingkat keabuan piksel dapat mengurangi dan menyederhanakan beberapa operasi pengolahan  citra  seperti  pengenalan  pola,  dan operasi thresholding yang  paling  penting  dalam klasifikasi  pemilihan  nilai  ambang  tunggal pemilihan  nilai  ambang  tunggal.Semua  tingkat abu-abudi  bawah  nilai  ini  diklasifikasikan sebagai hitam(0), dan di ata sputih(1).
Deteksi  garis  pada  citra  diperoleh  melalui penggunaan cadar(mask) dengan contoh tercantum  di  gambar  2  [4].  Cadar(a)  berguna untuk  memperoleh  garis  horizontal,  cadar(b) untuk  mendapatkan  garis  yang  berorientasi  45 o , cadar(c)  untuk  memperoleh  garis  tegak,  dan cadar(d) untuk mendapatkan garis yang berorientasi -45 0 .
Fungsi  deteksi  garis  berguna  untuk  menguji cadar-cadar  yang  terdapat  di  gambar  1.  Fungsi
deteksi  garis  dapat  dipakai  juga  sekaligus  untuk menguji cadar-cadar yang lain.
Gambar 1. Empat Pasang Cadar Untuk Mendeteksi Keberadaan Garis
Deteksi tepi ( Edge Detection ) berfungsi untuk memperoleh tepi objek[6] Deteksi tepi memanfaatkan  perubahan  nilai  intensitas  yang drastis  pada  batas  dua  area[8].  Definisi  tepi  di sini  adalah  “himpunan  piksel  yang  terhubung yang  terletak  pada  batas  dua  area”[1].  Perlu diketahui, tepi sesungguhnya mengandung informasi  sangat  penting.  Informasi  yang diperoleh  dapat  berupa  bentuk  maupun  ukuran objek
Umumnya  deteksi  tepi  menggunakan  dua macam  detektor,  yaitu  detektor  baris(Hy)  dan detektor  kolom(Hx).  Beberapa  contoh  yang tergolong  jenis  ini  adalah  operator  Roberts, Prewitt, Sobel dan Frei-Chen[7].
.
Tabel  1  memberikan  definisi  turunan  orde pertama  dan  kedua  baik  pada  bentuk  kontinu maupun  diskret.  Bentuk  diskret  sangat  berguna untuk  melakukan  deteksi  tepi.  Gambar  2 menunjukkan  hubungan  antara  fungsi  citra  dan deteksi  tepi  orde  pertama  dan  orde  kedua.  Perlu diketahui, terkait dengan turunan, tepi sesungguhnya terletak pada:
a. Nilai  absolut  maksimum  pada  turunan pertama
b. Persilangan nol(zero-crossing) pada turunan kedua
Tabel 1: Turunan Orde Pertama Dan Kedua Pada Bentuk Kontinu Dan Diskret [3]
Gambar 2: Deteksi Tepi Orde Pertama Dan Orde Kedua Pada Arah X[7][11]
Operator  Sobel  adalah  salah  satu  operator yang digunakan dalam pengolahan citra dan  visi komputer (computer  vision) ,  terutama  dalam algoritma  deteksi  tepi,  dan  menciptakan  sebuah gambar yang menekankan tepi dan transisi.
Formula  operator  Sobel  dapat  dirangkum  dalam Gambar 3.

## Gambar 3: Formula Operator Sobel
Canny  edge  detector dikembangkan  oleh John F. Canny pada tahun 1986 dan menggunakanalgoritma multi-tahap untuk mendeteksi berbagai tepi dalam gambar. Walaupun  metode  tersebut  telah  berumur  cukup lama,  namun  metode  tersebut  telah  menjadi metode  deteksi  tepi  standar  dan  masih  dipakai dalam penelitan.
Adapun kategori algoritma yang dikembangkan  oleh  John  F.  Canny  adalah sebagai berikut:
a. Deteksi :Kemungkinan  mendeteksi titik tepi yang  benar  harus  dimaksimalkan  sementara kemungkinan  salah  mendeteksi  titik  tepi harus  diminimalkan.  Hal  ini  dimaksudkan untuk memaksimalkan rasio signal-to-noise .
b. Lokalisasi:  Tepi  terdeteksi  harus  sedekat mungkin dengan tepi yang nyata.
c. Jumlah  tanggapan  :  Satu  tepi  nyata  Tidak harus  menghasilkan  lebih  dari  satu  ujung yang terdeteksi.
Tidak dapat dipungkiri  bahwa semua gambar yang  diambil  dari  kamera  akan  berisi  sejumlah noise . Noise harus  dikurangiuntuk  mencegah noise salah dideteksi sebagai tepian. Oleh karena itu  pada  langkah  pertama  gambar  harus diperhalus  dengan  mengggunakan  Gaussian filter.  Inti  dari  Gaussian  filter  adalah  standar deviasi  dengan  σ  =  1.4  ditunjukkan  pada persamaan (1) di bawah ini.
Algoritma  Canny  pada  dasarnya  menemukan titik  tepi  pada  gambar grayscale dengan perubahan  nilai  intensitas  yang  paling  besar, daerah  ini  ditemukan  dengan  menentukan gradien  gambar.  Gradien  pada  setiap  piksel gambar  yang telah diperhalus ditentukan dengan menerapkan  operator  Sobel.  Langkah  Kedua adalah  memperkirakan  gradien  pada  arah  x  dan y. Hal tersebut ditunjukkan dalam Persamaan (2).
Magnitudo  gradien (juga  dikenal  sebagai kekuatan  tepi)  dapat  ditentukan  sebagai  jarak Euclidean yang  diukur  mengukur  dengan menerapkan  hukum Pythagoras seperti  yang ditunjukkan dalam Persamaan (3). Yang terkadang  disederhanakan  dengan  menerapkan ukuran jarak Manhattan seperti yang ditunjukkan dalam Persamaan (4) untuk mengurangi kompleksitas komputasi.
dimana:
Gx  dan  Gy  adalah  gradien  pada  masing-masing arah x dan y.
Namun,  tepian  biasanya  luas  dan  dengan demikian  tidak  dapat  menunjukkan  persis  di mana tepian yang sebenarnya. Arah tepian harus ditentukan  dan  disimpan  untuk  menentukan tepian  yang  sebenarnya,  seperti  ditunjukkan dalam Persamaan (5).
Pada langkah ketiga bertujuan untuk mengkorversikan  tepian  yang  masih blurred pada  gambar  hasil magnitude  gradien hingga menhasilkan  tepian  yang  tajam.  Pada  dasarnya hal ini dilakukan dengan mempertahankan semua maxima  lokal  dalam  gambar  gradien  dan menghapus segala sesuatu yang lain .
Operator  Robert  Cross  adalah  operator gradien yang sederhana berukuran 2x2. Operator ini  menyediakan  pendekatan  paling  sederhana dari  magnitude  gradien,  yang  dapat  ditunjukkan dengan fungsi matematis (6) berikut ini, yaitu:
Mask konvolusi untuk Operator Roberts seperti Gambar 4.

## Gambar 4: Mask Konvolusi Untuk Operator Roberts
Pengurangan 255 terhadap nilai hasil penjumlahan 2 konvolusi dari citra dimaksudkan untuk  menegasikan,  karena  hasil  konvolusi biasanya  berada  di  sekitar  nilai  0  (nilai  kecil), sehingga  jika ditampilkan, citra tepi kebanyakan berwarna gelap (hitam).
Persamaan  gradien  pada  operator  Prewitt sama  dengan  gradien  pada  operator  sobel perbedaannya adalah pada prewitt menggunakan konstanta c = 1, seperti Gambar 5.
Gambar 5: Persamaan Gradien pada Operator Prewitt Pengambangan Dwi-Aras juga dikenal dengan  pengembangan  berdasarkan  histogram merupakan  segmentasi  yang  paling  sederhana dilaksanakan  dengan  menggunakan  ambang intensitas.    Nilai  yang  lebih  kecil  daripada  nilai ambang  diperlakukan  sebagai  area  pertama  dan yang  lebih  besar  dari  pada  atau  sama  dengan nilai  ambang  dikelompokkan  sebagai  area  yang kedua.  Dalam  hal  ini,  salah  satu  area  tersebut berkedudukan  sebagai  latar  belakang.  Cara seperti  itulah  yang  disebut  pengambangan  dwi- aras ( bi-level thresholding )[5]. Secara matematis, hal itu dinyatakan dengan:
Pada rumus (7) di atas, T merupakan ambang intensitas. Dalam prakteknya  nilai 1 atau 0 pada persamaan (7) di atas dapat dipertukarkan.
Salah  satu  cara  untuk  menentukan  nilai ambang adalah dengan memperhatikan histogram  citra[13].  Sebagai  contoh  perhatikan Gambar 6.
Gambar 6: Citra Daun Dan Histogramnya[3] Pengambangan interaktif dikenal juga dengan sebutan pengambangan optimal ( Optimum Thresholding )[2]. Pengambangan interaktif digunakan  untuk  mengatasi  persoalan  yang dihadapi  bila  menggunakan  pengambangan intensitas terletak pada penentuan nilai ambang(T)  secara  otomatis,  dengan  menentukan nilai ambang  iteratif secara interaktif.
Contoh  hasil  pengambangan  secara  interatif dapat di lihat pada Gambar 7.

## Gambar 7: Contoh Hasil Pengambangan Secara
Interaktif[3] Ada  tiga  pendekatan  yang  biasa  digunakan untuk mewujudkan pengambangan ini. Pendekatan pertama menggunakan statistik rerata terhadap intensitas lokal, secara matematis dapat dirumuskan  seperti  persamaan  (8),  sebagai berikut:
Pendekatan pengambangan adaptif yang kedua menggunakan  statistik median. Secara  matematis dapat dirumuskan  seperti persamaan (9), sebagai berikut:
Pendekatan pengambangan adaptif yang ketiga  menggunakan  statistik  maksimum dan  minimum.  Secara  matematis  dapat dirumuskan seperti persamaan (10), sebagai berikut:

## 2. METODE
Metodologi penelitian  berisi  langkah-langkah yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  agar terstruktur  dengan  baik.  Dengan  sistematika  ini proses penelitian dapat dipahami dan diikuti oleh pihak  lain.  Penelitian  yang  dilakukan  untuk merancang  sistem  diperoleh  dari  pengamatan data  yang  ada.  Adapun  langkah-langkah  yang dilakukan  untuk  mencapai  tujuan  dari  peneltian ini adalah seperti Gambar 8.
………(6)

## Gambar 8 : Kerangka Pikir Penelitian
Tahapan  yang  di  jelaskan  pada  gambar  8 kerangka pikir penelitian tersebut adalah sebagai berikut :

## 2.1 Identifikasi Masalah
Tahap  awal  dalam  penelitian  ini  adalah merumuskan  masalah  yang  akan  dijadikan sebagai objek penelitian. Perumusan masalah  dilakukan  dengan  terlebih  dahulu melihat  kondisi  aktual  di  lapangan.Setelah masalah  dirumuskan  langkah  selanjutnya adalah
menentukan
tujuandari
penelitian.Tujuan  penelitian  ini  merupakan sasaran yang nantinya ingin diwujudkan dari penyelesaian permasalahan yang diteliti.

## 2.2 Tinjauan Pustaka
Tinjauan pustaka dilakukan guna mencari  literatur  pendukung  penelitian ini.Pada tahap ini dijelaskan dengan mempelajari  aplikasi  yang  berhubungan dengan konvensional dan  digital  segmentasi citra  ( image  processing ),  teori-teori,  untuk pengumpulan  data  dan tools yang  digunakan oleh  peneliti.Serta  dijelaskan  mengenai metode yang digunakan.
2.3 Metode Pengumpulan Data Metode yang digunakan untuk mengumpulkan  data  pada  penelitian  ini  ada dua  cara  yaitu  dengan  melakukan  observasi terhadap prosessegmentasi citra dan literatur. Observasi digunakan untuk memperoleh  dan  mengumpulkan  data  yang dibutuhkan.  Pengamatan  ini  dilakukan  pada segmentasi  citra  konvensional  dan  proses segmentasi citra yang sudah beredar.
a. Observasi Observasi dilakukan dengan mengumpulkan  data  dan  informasi  yang dibutuhkan dalam perancangan, pengembangan sistem serta proses kegiatan  dari  proses  segmentasi  citra yang diterapkan.
b. Studi literatur Sedangkan  Studi  literatur  digunakan untuk mengumpulkan data dari penelitian terdahulu,  pembelajaran  dari  berbagai macam  literatur  dan  dokumen  seperti buku, jurnal dan teori-teori yang mendukung  penelitian,  tools  yang    akan digunakan  dan  data  penunjang  lainnya
yang berkaitan dengan proses segmentasi
citra  dengan  menggunakan  aplikasi matlab. 2.4 Analisis Kebutuhan Analisis  kebutuhan  proses  segmentasi citra dilakukan untuk mengetahui kebutuhan pengguna terhadap proses segmentasi  citra  yang  dikembangkan.  Hal ini  perlu  dilakukan  agar  proses  yang dikembangkan  sesuai  dengan  kebutuhan pengguna.  Dibagian  ini  jugadijelaskan siapa  saja  yang  akan  menggunakan  proses segmentasi citra ini, dan informasi apa saja yang digunakan oleh mereka.
Proses Segmentasi Citra Dapat di lihat pada Gambar 9.
Gambar 9: Proses Segmentasi Citra Tahapan  pengembangan  yang  digunakan didalam  penelitian  ini  yaitu  menggunakan model  SDLC  ( System  Development  Life Cycle )dengan menggunakan model / metode waterfall . [9]

## 2.5 Desain Aplikasi
Pada  tahap  ini  dibuat  perancangan aplikasi  yang  akan  diusulkan.  Perancangan tersebut meliputi, merancang tampilan user, kemudian  yang  terakhir  adalah  merancang coding program matlab dari algoritma yang digunakan dalam aplikasi ini.

## 2.6 Implementasi Aplikasi Dan Testing
Implementasi  Aplikasi  dan  testing adalah  proses  untuk  memastikan  bahwa aplikasi  yang  dikembangkan  bebas  dari kesalahan, dilakukan testing (uji coba) pada aplikasi  tersebut.  Pada  tahap  ini  juga  akan dilakukan evaluasi terhadap hasil penelitian yang dilakukan. Evaluasi dilakukan mencakup  evaluasi  hasil  dan  manfaat  cara dengan membandingkan hasil yang didapatkan dengan kebutuhan pengguna.
2.7 Pembuatan Laporan Penelitian
Langkah  terakhir  dari  penelitian  ini adalah membuat laporan penelitian. Laporan  ini  berisi  hal–hal  yang  dikerjakan selama penelitian dan hasil yang didapatkan pada saat melakukan penelitian.
3. ANALISA DAN RANCANGAN
3.1. Analisa Masalah
Citra  buah  mangga  super  yang  ada  di pasar  tradisional,  pasar  modern  dan  toko buah  memiliki  kemiripan  aribut,  seperti bentuk, warna dan ukuran sehingga menyulitkan bagi penjual dan pembeli untuk mengidentifikasi  apakah  ini  buah  mangga super  yang akan dipilih. Belum  lagi  bentuk, warna dan ukuran buah besarnya yang sama belum  tentu  buah  mangga  super,  karena ternyata tingkat kematangan  buahnya  belum maksimal dan rasanya tidak manis. Demikian juga bentuk dan warna yang sama tetapi rasanya manis, ini juga bukan mangga super.
Perumusan masalah dalam penelitian ini adalah  bagaimana  mendapatkan objek-objek yang  terkandung  dalam  buah  mangga  dan bagaimana  mengkalkulasi derivative ( slope ) dari sebuah citra buah mangga dalam semua arah.
3.2. Strategi Pemecahan Masalah
Dari permasalahan yang telah diuraikan  diatas,  maka  dibuatlah  suatu aplikasi segmentasi citra ini untuk memilah buah  mangga  berdasarkan  ukuran  dengan menggunakan  aplikasi  matlab.  Segmentasi citraterhadap citra buah mangga merupakan proses  yang  ditujukan  untuk  mendapatkan objek-objek yang terkandung di dalam citra buah  mangga  atau  membagi  citra  buah mangga  ke  dalam  beberapa  daerah  dengan setiap  objek  atau  daerah  yang  memiliki kemiripan aribut, seperti bentuk, warna dan ukuran.  Segmentasi  citra juga biasa dilakukan  sebagai  langkah  awal  untuk melaksanakan  klasifikasi  objek.  Setelah segmentasi  citra  dilaksanakan,  fitur  yang terdapat  pada  objek  buah  mangga  diambil. Fitur  objek  buah  mangga  dapat  berupa perbandingan  lebar  dan  panjang  objek, warna  rata-rata  objek,  atau  bahkan  tektur pada  objek  buah  mangga.  Selanjutnya melalui  klasifikasi,  jenis  objek  buah mangga  ukuran  super  dapat  ditentukan. Teknik  segmentasi  citra  didasarkan  pada dua property dasar  nilai  aras  keabuan: ketidaksinambungan  dan  kesamaan  antar piksel.  Pada  bentuk  pertama,  pemisahan citra buah mangga didasarkan pada perubahan  mendadak  pada  aras  keabuan, yaitu dengan pendekatan deteksi garis ( line detection ) dan deteksi tepi ( edge detection ) pada  citra  buah  mangga.  Cara  kedua didasarkan  pada  kesamaan  antar  piksel buah mangga dalam suatu area.
Aplikasi  segmentasi  buah  mangga dibuat dengan  bahasa pemrograman  matlab dilengkapi dengan graphical user interfaces yang  rancangan  dapat  dilihat  pada  gambar 12  dengan  masukkan  citra  buah  mangga yang diinput/dibaca dengan webcamera ukuran  506  x  351  piksel , kemudian  proses  segmentasi  dilakukan dengan  teknik  pengambangan,  metode dengan  aplikasi  batas  tepi  dan  metode dengan  aplikasi  batas  area.  Lalu  diuji dengan empat(4) algoritma operator: Sobel, Canny,  Robert  dan  Prewitt  serta  Modified Sobel(Algoritma  Operator  Gpu  &  Sis). Berikut  ini  adalah  gambaran  atau rich picture pembuatan aplikasi segmentasi citra buah  mangga ,  dapat  dilihat  pada  gambar
10.

## Gambar 10 : Rich Picture Aplikasi Segmentasi Citra Pada Buah Mangga
Dengan  adanya  aplikasi  ini  dan segmentasi  deteksi  tepi    diharapkan  bisa mengidentifikasi  jenis  buah  mangga ukuran super.

## 3.3. Perancangan Aplikasi
Tahap  perancangan  aplikasi  dilakukan untuk  mencari  bentuk  yang  optimal  dari aplikasi yang akan dibuat dengan mempertimbangkan  faktor  permasalahan dan  kebutuhan  yang  telah  dijelaskan sebelumnya,  sehingga  diperoleh  hasil  yang optimal dan mudah untuk diimplementasikan. Berdasarkan analisa yang telah dilakukan,  untuk  melakukan  segmentasi citra  buah  mangga,  user  dapat  langsung melakukan  analisis  segmentasi  citra  buah mangga  dan  memodelkan  perhitungan panjang  dan  tebal  citra  buah  mangga. Skema  rancangan  aplikasisegmentasi  citra untuk buah mangga yang akan dibuat dapat dilihat pada Gambar 11.
Gambar 11: Alur Program Aplikasi Segmentasi Citra Pada
Buah Mangga 3.4. Rancangan Basis Data
a. Model Data Relational
Tabel  Buah  Mangga  dapat  dilihat  pada
Tabel 2.

## b. Spesifikasi Basis Data
Nama File    : Buah Mangga Isi                 : Berisi tentang data sample buah mangga
Media           : SQLite Primary Key: Jenis_Mangga Struktur         : lihat Tabel 3 Tabel 3:  Struktur Tabel Buah Mangga

## 3.5. Rancangan Layar
Rancangan layar sangat penting dalam membuat  suatu  program.  Oleh  karena  itu rancangan  layar  harus  mudah  dimengerti dan  dipahami  oleh user ,  agar  dalam menggunakan aplikasi, user merasa nyaman dalam menggunakannya.Sehingga rancangan  layar  tidak  membingungkan  dan juga user tidak  mengalami  kesulitan  saat menggunakan  aplikasi  ini.  Rancangan  layar yang  akan  dibangun  terdiri  dari  beberapa menu  yaitu,  menu  utama,  menuprogram, menuAnalisis  Perbandingan  Segmentasi Pada  Citra  Buah  Mangga  dan  menu  Model Perhitungan Panjang dan Tebal Citra.

## a. Rancangan Layar Menu Utama
Menu Utama merupakan suatu tampilan Screen awal  dari  aplikasi  segmentasi  citra untuk  buah  mangga  yang  diatur  agar  dapat muncul  secara  otomatis  ketika  aplikasi mulai  dijalankan.Pada  aplikasi  ini Menu Utama hanya  mempunyai  dua  pilihan  item Program  untuk  memanggil  Menu  Program dan  item  Keluar  untuk  keluar  dari  aplikasi segmentasi citra untuk buah mangga.Rancangannya terdapat pada Gambar 12.
Gambar 12 : Rancangan Layar Menu Utama
b. Rancangan Layar Menu Program
Pada  menu  program  terdapat  beberapa menu  seperti  menuAnalisis  Perbandingan Segmentasi  Pada  Citra  Buah  Mangga  dan menu  Model  Perhitungan  Panjang  dan Tebal  Citra.Rancangannya  terdapat  pada Gambar 13.
Gambar 13. : Rancangan Layar Menu Program c.
Rancangan Layar Menu Analisis Perbandingan Segmentasi Pada Citra
Buah Mangga
Pada  menu analisis  perbandingan segmentasi  pada  citra  buah  mangga terdapat  beberapa button diantaranya  yaitu operator  Sobel,  operator  Canny,  operator Roberts,  operator  Prewitt  dan Modified Sobel(Operator  GPU  &  Sis).Serta  untuk menampilkan  hasil  proses  masing-masing operator serta nilai magnitude dan kecepatan  proses  dari  masing-masing operator.  Rancangannya  terdapat  pada Gambar 14.

## Gambar 14 : Rancangan Layar Analisis Perbandingan
Segmentasi Pada Citra Buah Mangga
d. Rancangan Layar Menu Model Perhitungan Panjang Dan Tebal Citra Rancangan layar menu Model
Perhitungan panjang dan tebal  citra  mangga dapat dilihat pada Gambar 15.

## Gambar 15: Rancangan Layar Menu Model Perhitungan

## Panjang dan Tebal Citra

## 4. IMPLEMENTASI HASIL
RANCANGAN DAN HASIL UJICOBA
4.1. Implementasi Hasil Rancangan
a. Perangkat dan Instalasi
Implementasi Aplikasi Segmentasi Citra Pada Buah Mangga berguna untuk mengetahui apakah sistem yang telah dibuat dapat berjalan secara maksimal. Oleh karena itu  program  harus  diuji  terlebih  dahulu kemampuannya  agar  dapat  berjalan  sesuai dengan  apa  yang  diharapkan  pada  saat implementasi nanti.
b. Tampilan Layar
Pada  bagian  ini,  diuraikan  mengenai tampilan  layar  Aplikasi  Segmentasi  Citra Pada  Buah  Mangga  mulai  dari  pertama  kali dijalankan sampai selesai dijalankan. Berikut  ini  akan  diberikan  penjelasan  dan gambar  mengenai tampilan  –  tampilan  yang ada  pada  aplikasi  Segmentasi  Citra  Pada Buah Mangga ini.
Tampilan  layar  Hasil  Deteksi  Tepi
Operator  Modified  Sobel  muncul  pada  saat user  mengklik button Modified  Sobel  pada MenuAnalisis Perbandingan Segmentasi
Pada  Citra  Buah  Mangga.  Tampilan  layar Hasil Deteksi Tepi Operator Modified Sobel dapat dilihat pada Gambar 16.
Gambar 16: Tampilan Layar Hasil Deteksi Tepi

## Operator Modified Sobel
Gambar  dari  hasil  proses  dari  deteksi tepi  operator  Modified  Sobel  setelah mengklik button Modified  Sobel  dapat dilihat  pada  Gambar  17.  Di  mana  hasil deteksi  tepi  operator  Modified  Sobel  dapat dideteksi  tepi  buahnya  tanpa noise (a)  dan bagian  bawahnya  terdeteksi  dengan  tepat tepi citra buah mangganya(b).
Gambar 17:  Tampilan Layar Hasil Proses Dari Deteksi Tepi Operator Modified Sobel
Setelah proses dari analisis perbandingan  segmentasi  citra  pada  buah mangga  dilakukan  dengan  deteksi  tepi lima(5)  operator,  yaitu:    Sobel,  Canny, Roberts, Prewitt  dan  Modified Sobel (Gpu &  Sis),maka  diperoleh  hasil  proses  deteksi tepi  dengan  tepat  yaitu  dengan  operator Modified  Sobel  (Gpu  &  Sis),  setelah memperoleh nilai magnitude yang
sesuai5.24833e+06dan kecepatan waktu proses selama 8 detik, lalu pilih item Model Perhitungan  Panjang  dan  Tebal  Citra  Pada
Menu  Program  sehingga  akan  muncul tampilan  layar  menu  Model  Perhitungan Panjang  dan  Tebal  Citra  Mangga  dapat dilihat pada Gambar 18.
Gambar 18 : Tampilan Layar Menu Model

## Perhitungan Panjang dan Tebal Citra

## 4.2. Hasil Uji Coba
Setelah  dilakukan  uji  coba  terhadap  6
Citra  Buah  Mangga  dengan  ukuran  citra 506  x  351  piksel,  maka  diperoleh  hasil  uji coba seperti Tabel 4

## 5. SIMPULAN
Simpulan  yang  dapat  diambil  dari  penelitian ini sebagai berikut :
a. Dengan dibuatnya program aplikasi segmentasi  citra  pada  buah  mangga  ini user lebih  mudah dalam  memilah/mensortir   buah mangga  super  dengan  rasa  manis,  buah mangga  tipe  A  dengan  rasa  manis,  buah mangga dengan tipe A dengan rasa asam dan buah  mangga  tipe  B  dengan  rasa  asamkapan saja dan dimana saja.
b. Buah mangga super dengan rasa manis dapat dideteksi tepinya dengan tepat presesinya bila menggunakan  algoritma  operator  modified sobel  (GPU  &  Sis)  dengan  nilai magnitude sebesar  5.24833e+06  dan  kecepatan  waktu proses  selama  8  detik  serta.  panjang  citra mangga  sebesar:  15.0  Cm  dan  tebal  citra mangga sebesar 5.5 Cm.
Beberapa  saran  dapat  di  berikan  untuk penelitian lebih lanjut, sebagai berikut :
a. File citra  mangga  yang dibaca  masih  banyak mengandung  noise,  dengan  pengembangan lebih lanjut dapat ditambahkan file citra buah mangga  yang  lebih  bagus  dan  tidak mengandung noise.
b. Pada    pengembangan  selanjutnya  diharapkan dilengkapi  fasiltas  untuk  mendeteksi  citra yang  bernoise  dan  fasilitas  untuk  memfilter noise  dari  citra  buah  mangga  algoritma  filter Laplacian  of  gausian sebelum  proses segmentasi dilakukan.
6. PUSTAKA
[1] Farid,  H.,  2014. Fundamentals  of  Image Processing , Dartmounth University.
[2] Harley  E.  Mayer,  A.E.W.,  1998. The- pocket-handbook-of-image-processing-
algorithms-in-C.pdf ,  New  jersey:  Prentice Hall, Inc.
[3] Kadir,  A.  dan  A.S.,  2013. Teori  dan Aplikasi  Pengolahan  Citra Edisi  1.  D.
Hardjono, ed., Yogyakarta: Penerbit Andi.
[4] Koprowski,  R.,  2011. Image  Processing  in Optical  Coherence  Tomography  using matlab D.  hab.  inż.  Porwik,  ed.,  Poland: University of Silesia.
[5] Martin,  A.,  Tosunoglu,  S.  &  Street,  W.F., 2012.  Image  processing  techniques  for machine vision. , pp.1–9.
[6] Parker,  J.R.,  2011. Algorithms  for  Image Processing  and  Computer  Vision Second Edi., indiana Polis, Indiana: Wiley Publishing, Inc.
[7] Petrou,  M.,  2010. Image  Processing:  The Fundamentals First Edit., United Kingdom: John Wiley & Sons, Ltd.
[8] Phillips,  D.,  2000. Image  Processing  in  C Second Edi., Kansas: Miller-Freeman, Inc.
[9] Pressman,  Roger  S.,  2015. Software Engineering:  A Practitioner's Approach 8th Edition, Migchican : Mc.Graw-Hill, Inc.
[10] Rao,  K.M.M.,  2014.  OVERVIEW  OF IMAGE PROCESSING. Readings in Image Processing , pp.1–7.
[11] Starck,  J.  &  Murtagh,  F.,  2012. Handbook of Astronomical Data Analysis , New York: Springer-Verlag.
[12] Toczek,  T.  &  Mancini,  S.,  2011.  Efficient Memory  Management  for  Uniform  and Recursive Grid Traversal. Springer Science
& Business , 10.1007, p.25.
[13] Zhou, H., Wu, J. & Zhang, J., 2010. Digital Image  Processing :  Part  I First  Edit.,
Sylvania: bookboon .