## PEMUTUAN FISIK BERAS DENGAN TEKNIK PELABELAN FLOOD FILLING DAN PENGUKURAN PARAMETER RGB CITRA DIGITAL
Sujito (1) , Mamud Yunus (2)
(1) Program Studi Sistem Informasi, (2) Program Studi Teknik Informatika STMIK PPKIA Pradnya Paramita Jl. Laksda Adi Sucipto No.249-A Malang e-mail: (1) sujito@stimata.ac.id, (2) myoenoes@gmail.com

## ABSTRAK
Hal yang masih lumrah dilakukan dalam penilaian mutu fisik beras hingga saat ini adalah dengan  cara manual,  yaitu  inspeksi  langsung  sampel  beras  yang  dilakukan  oleh  tenaga ahli  dan  berpengalaman.  Beberapa  kelemahan  cara  seperti  ini  diantaranya  adalah;  (1) penilaian  yang  bias  karena  adanya  faktor  subjektivitas;  (2)  hasil  pengamatan  yang tidak konsisten  karena  kelelahan  fisik    dan  (3)  waktu  pengamatan  yang  relatif  lebih  lama. Berangkat  dari  permasalahan  tersebut  dibutuhkan  suatu  alternatif  cara  pemutuan  fisik beras yang lebih cepat, konsisten, akurat dan mudah pengoperasiannya, sehingga dapat meningkatkan  efisiensi  kerja  identifikasi  mutu  fisik  beras.Metode  yang  dapat  dijadikan alternatif  pemutuan  fisik  beras  adalah  penerapan  teknik  pelabelan  flood  filling  dan pengukuran  parameter  RGB  citra  digital  dalam  sebuah  perangkat  lunak  aplikasi komputer.  Teknik  pelabelan  flood  filling  digunakan  untuk  identifikasi  jumlah  butir  beras dan mengklasifikasikannya sebagai butir utuh, butir kepala, butir patah, butir menir, butir gabah  ataupun  benda  asing.  Sedangkan  metode  pengukuran  paramter  RGB  dari  citra digital  dapat  digunakan  untuk  mengindentifikasi  beras  sebagai  butir  merah,  butir kuning/rusak  atau  butir  mengapur,  benda  asing  dan  butir  gabah.Pengujian  terhadap aplikasi  dilakukan  dengan  menggunakan  100  citra  input,  dengan  hasil  91%  (91  citra) dapat dikenali dengan tepat oleh aplikasi sedangkan sisanya 9% (9 citra) gagal dikenali.
Kata kunci - Pemutuan, Pelabelan, Flood Filling, Citra Digital

## 1.  Pendahuluan
Salah  satu  fokus  perhatian  pemerintah  saat  ini  adalah  pemenuhan  dan penyediaan  stok  beras  sebagai  bahan  pangan  pokok  utama  rakyat  Indonesia. Pada  tahun  1999,  tingkat  konsumsi  beras  rata-rata  di  daerah  perkotaan  adalah sebesar  96,0  kg  per  kapita/tahun  dan di  daerah  pedesaan  sebesar  111,8  kg  per kapita/tahun (Suharno, 2005). Kebutuhan terhadap beras akan terus tumbuh dari tahun ke tahun. Menurut Dr Upik Ruslina Wasrin Direktur Utama PT Sang Hyang Seri (Persero), p ada tahun 2013 penduduk Indonesia diperkirakan mencapai 235 juta  orang  dan  membutuhkan  beras  sebanyak  235    juta  x  139  kg/orang  atau sekitar 32.665 juta ton ( Kementrian Pertanian, 2014 ). Badan Pusat Statistik (BPS) pada tahun 2014 meramalkan produksi padi bakal mencapai 70,61 juta ton gabah kering  giling  (GKG),atau  mengalami  penurunan  sebanyak  0,67  juta  ton  (0,94 persen)  dibandingkan  tahun  2013.  Penurunan    produksi  diperkirakan  terjadi karena  penurunan  luas  panen  seluas  66,93  ribu  hektar  (0,48  persen)  dan penurunan  produktivitas  sebesar  0,24  kuintal/hektar  atau  sebesar  0,47  persen (BPS, 2014).
Secara umum mutu beras banyak dipengaruhi oleh 4 faktor utama, yaitu (1) sifat  genetik;  (2)  lingkungan  dan  kegiatan  pra-panen;  (3)  perlakuan  pemanenan dan (4) perlakuan pasca panen. Rangkaian kegiatan pasca panen di tingkat petani meliputi  pemanenan,  perontokan,  pembersihan,  pengeringan,  pengemasan, penyimpanan, dan penggilingan. Faktor-faktor ini sangat mempengaruhi terjadinya butir  patah  (Damardjati,  1987).  Pemerintah  melalui  Badan  Standarisasi  Nasional (BSN)  telah  menetapkan  standar  pemutuan  beras  diklasifikasikan  dalam  5  kelas mutu yaitu I, II, III, IV dan V (SNI 6128:2008). Syarat umum beras layak konsumsi adalah  (1)  bebas  hama,  penyakit;  (2)  bebas  bau  apek,  asam  atau  bau  asing lainnya;  (3)  bebas  dari  campuran  dedak  dan  bekatul,  dan  (4)  bebas  dari  bahan kimia yang membahayakan konsumen.Sedangkan persyaratan khusus pemutuan fisik beras dalam satu pengujian didasarkan pada 11 komponen, yaitu (1) derajat sosoh; (2) kadar air; (3) butir utuh; (4) butir kepala; (5) butir patah; (6) butir menir; (7)  butir  merah;  (8)  butir  kuning/rusak;  (9)  butir  mengapur;  (10)  benda  asing  dan (11) butir gabah.
Hal  yang  masih  lumrah  dilakukan  dalam  penilaian  mutu  fisik  beras  hingga saat  ini  adalah dengan cara manual, yaitu inspeksi langsung sampel beras yang dilakukan oleh tenaga ahli dan berpengalaman. Beberapa kelemahan cara seperti ini diantaranya adalah; (1) penilaian yang bias karena adanya faktor subjektivitas; (2)  hasil  pengamatan  yang  tidak  konsisten  karena  kelelahan  fisik    dan  (3)  waktu pengamatan  yang  relatif  lebih  lama.  Berangkat  dari  permasalahan  tersebut dibutuhkan suatu alternatif cara pemutuan fisik beras yang lebih cepat, konsisten, akurat  dan  mudah  pengoperasiannya,  sehingga  dapat  meningkatkan  efisiensi kerja identifikasi mutu fisik beras.
Metode  yang  dapat  dijadikan  alternatif  pemutuan  fisik  beras  adalah penerapan  teknik  pelabelan flood  filling dan  pengukuran  parameter  RGB  citra digital  dalam  sebuah  perangkat  lunak  aplikasi  komputer.  Teknik  pelabelan flood filling digunakan  untuk  identifikasi  jumlah  butir  beras  dan  mengklasifikasikannya sebagai  butir  utuh,  butir  kepala,  butir  patah,  butir  menir,  butir  gabah  ataupun benda  asing.  Sedangkan  metode  pengukuran  paramter  RGB  dari  citra  digital dapat  digunakan  untuk  mengindentifikasi  beras  sebagai  butir  merah,  butir kuning/rusak  atau  butir  mengapur,  benda  asing  dan  butir  gabah.  Hasil  penelitian sebelumnya  menyebut  bahwa  teknologi  pengolahan  citra  digital  mampu membangkitkan  data  numerik  karakteristik  fisik  citra  beras  berupa  luas,  keliling dan  panjang  dari  masing-masing  butir  beras  dengan  Tingkat  akurasi  sebesar 93,25  %  (Somantri,  2010).  Sedangkan  untuk  menduga  beras  merah,  beras kuning/rusak,  beras  mengapur  dan  benda  asing  dapat  menggunakan  parameter indeks  R,  indeks  G,  indeks  B, roundness dan  luas  dengan  hasil  validasinya sebesar 90,48% (Somantri dkk., 2013).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk membangun  sebuah sistem aplikasiperangkat lunak  komputer  yang  dapat  melakukan  pemutuan  fisik  beras  dengan menggunakan  teknik  pengolahan  citra  digital  khususnya  metode  pelabelan flood filling dan  pengukuran  parameter  RGB  citra  digital.  Luaran  ( output )  dari  aplikasi perangkatlunak  komputer  yang  dibangun,  berupa  klasifikasi  mutu  beras  sesuai dengan masukan ( input ) data citra digital beras yang diujikan.

## 2.  Tinjauan Pustaka
Pada  bagian  ini  dibahas  tentang  2  hal  yaitu:  (1)  Penelitian  terkait,  dan  (2) Landasan teori.

## 2.1  Penelitian Terkait
Tindakan  pemutuan  fisik  beras  dapat  diartikan  sebagai  upaya  mengklasifikasikan mutu fisik beras dalam 5 (lima) kelas mutu, yaitu mutu I, II, III, IV dan V. Syarat umum beras  layak  konsumsi  adalah  (1)  bebas  hama,  penyakit;  (2)  bebas  bau  apek, asam atau bau asing lainnya; (3) bebas dari campuran dedak dan bekatul, dan (4) bebas dari bahan kimia yang membahayakan konsumen. Sedangkan persyaratan khusus  pemutuan  fisik  beras  dalam  satu  pengujian  didasarkan  pada  11 komponen, yaitu (1) derajat sosoh; (2) kadar air; (3) butir utuh; (4) butir kepala; (5) butir  patah;  (6)  butir  menir;  (7)  butir  merah;  (8)  butir  kuning/rusak;  (9)  butir mengapur;  (10)  benda  asing  dan  (11)  butir  gabah.  Syarat  pengelompokan  kelas mutu beras dapat dilihat pada tabel 1.
Berdasarkan  beberapa  persyaratan  khusus  tersebut,  dapat  diduga  bahwa cara  pemutuan  fisik  beras  bisa  dilakukan  dengan  menggunakan  metode pengolahan  citra  digital.  Metode  yang  dimaksud  adalah  teknik  pelabelan flood filling dan  pengukuran  parameter  RGB  citra  digital  fisik  beras  hasil  pemindaian. Hasil  penelitian  sebelumnya  menyimpulkan  bahwa  teknologi  pengolahan  citra digital  mampu  membangkitkan  data  numerik  karakteristik  fisik  citra  beras  berupa luas, keliling dan panjang dari masing-masing butir beras dengan Tingkat akurasi sebesar  93,25  %  (Somantri,  2010).  Sedangkan  untuk  menduga  beras  merah, beras  kuning/rusak,  beras  mengapur  dan  benda  asing  dapat  menggunakan parameter  indeks  R,  indeks  G,  indeks  B, roundness dan  luas  dengan  hasil validasinya sebesar 90,48% (Somantri dkk., 2013). Penelitian lainnya menyatakan bahwa  pendugaan  mutu  fisik  jagung  dengan  Jaringan  Syaraf  Tiruan menggunakan  parameter  warna  pada  pengolahan  citra  digital,  menghasilkan akurasi pada proses trainning sebesar 70 %, terdiri dari 80 % biji jagung utuh, 70 %  biji  jagung  rusak,  60  %  biji  jagung  pecah,  dan  70  %  biji  jagung  berjamur (Santosa, Adrizal dan Anggaini, 2011).

## 2.2  Landasan Teori
Dasar  teori  yang  relevan  dengan  penelitian  ini  adalah  teori  mengenai pengolahan  citra  digital  khusus  metode  pelabelan flood  filling dan  pengukuran parameter RGB citra digital. Metode pelabelan flood filling dapat digunakan untuk mengidentifikasi  objek  butir-butir  beras  dalam  citra  digital,  sehingga  setiap  butir beras memiliki label/nama/tanda yang berbeda dengan objek butir beras lainnya. Berdasarkan tanda yang telah diberikan pada setiap objek butir beras, selanjutnya akan  dapat  dihitung  luas  area  objek  berdasarkan  jumlah  pixelnya.  Metode  ini dapat  mengidentifikasi  jumlah  (a)  butir  utuh;  (b)  butir  kepala;  (c)  butir  patah;  dan (d) butir menir.
Metode  pengukuran  parameter  RGB  citra  digital  digunakan  untuk mengetahui  kadar  atau  persentase  (komposisi)  nilai  warna Red (R), Green (G) dan Blue (B) dari setiap objek butir beras dalam citra digital, sehingga metode ini dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  jumlah  (a)  butir  normal/baik;  (b)  butir kuning/rusak; (c) butir mengapur; (d) benda asing dan (e) butir gabah.

## 2.2.1  Kriteria Mutu Fisik Beras
Beberapa  negara  Asia  yang  telah  berhasil  berswasembada  beras  mulai  melihat pentingnya  faktor  kualitas  untuk  konsumsi  pasar  di  dalam  negeri  maupun  untuk komoditas ekspor. Upaya yang dapat dilakukan untuk berkompetisi di pasar internasional, adalah  dengan  cara  memperbaiki  tingkat  kualitas  beras  terhadap  standar  mutu internasional. Mutu atau kualitas tidak selalu mudah didefinisikan. Pengertian mutu bisa
tergantung dari penilaian terhadap kesukaan maupun produk akhir yang diinginkan oleh konsumen. Kebanyakan konsumen tentu lebih menyukai mutu yang terbaik. Mutu beras dapat  diukur  atau  ditentukan  berdasarkan  karakteristik  secara  subyektif  dan  obyektif. Subyektifitas  penilaian  mutu  beras  dapat  berupa  (1)  bau  yang  enak;  (2)  penampakan yang baik; (3) rasa  yang enak dan (4) penilaian harga, sedangan obyektifitas penilaian mutu beras meliputi (1) harga per kilogram; (2) butir panjang; (3) nilai gizi dan (3) derajat putih.
Indonesia sebagai negara yang pernah berswasembada beras, telah menentukan standar  mutu  beras  melalui  Badan  Standar  Nasional.  Upaya  ini  dilakukan  untuk memberikan kepastian kualitas beras bagi konmsumen dalam negeri maupun luar negeri. Standar mutu beras yang digunakan di Indonesia mengacu kepada SNI (Standar Nasional  Indonesia).  Secara  umum,  mutu  beras  dapat  dikategorikan  ke  dalam empat kelompok, yaitu (i) mutu giling (ii) mutu rasa dan mutu tanak (iii) mutu gizi dan  (iv)  standar  spesifik  untuk  penampakan  dan  kemurnian  biji  (misalnya  besar dan  bentuk  beras,  kebeningan  ( transluency ),  dan  beras chalky ).  Sedangkan dalam program pemuliaan padi, komponen mutu beras dapat dikelompokkan atas (i)  rendemen  giling  (ii)  penampakan  (iii)  bentuk  dan ukuran  biji  dan  (iv)  sifat-sifat tanak dan rasa nasi (Damardjati dan Purwani, 1991).
Pemutuan beras yang didasarkan pada aturan SNI 01-6128 : 2008 membagi beras dalam 5 kelas mutu yaitu mutu I, II, III, IV dan V. Syarat umum beras layak konsumsi adalah (1) bebas hama,  penyakit;  (2) bebas bau apek, asam atau bau asing  lainnya;  (3)  bebas  dari  campuran  dedak  dan  bekatul,  dan  (4)  bebas  dari bahan  kimia  yang  membahayakan  konsumen.  Sedangkan  persyaratan  khusus pemutuan fisik beras dalam satu pengujian didasarkan pada 11 komponen, yaitu (1) derajat sosoh; (2) kadar air; (3) butir utuh; (4) butir kepala; (5) butir patah; (6) butir menir; (7) butir merah; (8) butir kuning/rusak; (9) butir mengapur; (10) benda asing dan (11) butir gabah. Syarat pengelompokan kelas mutu beras dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1: Persyaratan Mutu Beras Berdasarkan SNI 6128: 2008
No Komponen Mutu Satuan Mutu 1 Mutu 2 Mutu 3 Mutu 4 Mutu 5 1 Derajat Sosoh % 100 100 100 95 85 2 Kadar Air % 14 14 14 14 15 3 Beras Kepala/Utuh % 95 89 78 73 60 4 Butir Patah % 5 10 20 25 35 5 Butir Menir % 0 1 2 2 5 6 Butir Merah % 0 1 2 3 3 7 Butir Kuning/Rusak % 0 1 2 3 5 8 Butir Mengapur % 0 1 2 3 5 9 Benda Asing % 0 0,02 0,02 0,05 0,20 10 Butir Gabah butir/100gr 0 1 1 2 3
Sumber: Badan Standardisasi Nasional (2008)
Kriteria jenis butir beras berdasarkan SNI 6128: 2008 dapat  diilustrasikan seperti pada  gambar  1,  sedangkan  definisi  kriterianya  sebagaimana  dijelaskan  dalam tabel 2.
Gambar 1 Jenis Butir Beras Berdasarkan SNI 6128: 2008
Tabel 2: Kriteria Jenis Butir Beras Berdasarkan SNI 6128: 2008
No.  Jenis Butir Kriteria 1 Butir Utuh butirberasbaiksehatmaupuncacatyangutuh(ukuran8/8)atautidakadayang patah sama sekali 2 Butir Kepala butirberasbaiksehatmaupuncacatyangmempunyaiukuranlebihbesaratau sama dengan0,75 (6/8 s.d 7/8) bagian dari butir beras utuh 3 Butir Patah butirberasbaiksehatmaupuncacatyangmempunyaiukuranlebihbesardari0,25 sampai dengan lebih kecil 0,75 (3/8 s.d 5/8) bagian dari butir beras utuh
4 Butir Kecil/Menir butirberasbaiksehatmaupuncacatyangmempunyaiukuranlebihkecildari0,25
(2/8) bagianbutir beras utuh

## Sumber: Badan Standardisasi Nasional (2008)

## 2.2.2  Representasi dan Pengolahan Citra Digital
Citra merupakan suatu representasi kemiripan atau imitasi dari suatu obyek atau  benda.  Citra  digital  merupakan  gambar  dua  dimensi  yang  dihasilkan  dari gambar/citra analog dua dimensi yang kontinu menjadi gambar/citra diskrit (digital) melalui  proses  sampling  dan  kuantisasi.  Citra  kontinu  (analog)  diperoleh  dari sistem  optik  yang  menerima  sinyal  analog,  seperti  mata  manusia  dan  kamera analog.  Sampling  merupakan  proses  digitalisasi  terhadap  citra  kontinu menggunakan  alat  pemindai  atau  kamera  digital  dengan  cara  mengambil  nilai diskrit  koordinat  ruang  (x,y)  dengan  melewatkan  citra  melalui grid (celah). Sedangkan  kuantisasi  merupakan  proses  pengelompokkan  nilai  tingkat  keabuan citra  kontinu  ke  dalam  beberapa  level  atau  merupakan  proses  membagi  skala keabuan    menjadi  G  buah  level  yang  dinyatakan  dengan  suatu  harga  bilangan bulat (integer).
Berdasarkan  hasil  sampling  dan  kuantisasi,  citra  digital  disusun  dari sekumpulan titik dalam matrik M baris dan N kolom. Setiap pasangan indeks baris dan kolom dalam matrik tersebut menyatakan suatu titik pada citra. Setiap titiknya memiliki  nilai  yang  menyatakan  nilai  kecerahan  titik  tersebut.  Titik-titik  pada  citra
dinamakan sebagai elemen citra atau pixel ( picture elemen ). Citra digital sebagai fungsi  intensitas  cahaya  dua-dimensi f(x,y) dimana  x  dan  y  menunjukkan koordinat  spasial,  dan  nilai  f  pada  suatu  titik  (x,y)  sebanding  dengan brightness ( gray  level )  dari  citra  di  titik  tersebut  (Gonzales  and  Woods,  2002).  Citra  digital dapat dideskripsikan seperti berikut (Kadir dan Susanto, 2013);
Gambar 2 Representasi Citra Digital dan Nilai Kecerahan Pixel Penyusun
Citra  digital  dapat  mengalami  penurunan  kualitas  karena  adanya  derau ( noise ).  Derau  merupakan  gambar  atau  sekumpulan pixel yang  mengganggu kualitas  citra.  Derau  dapat  disebabkan  oleh  gangguan  fisik  (optik)  pada  alat akuisisi  maupun  secara  disengaja  akibat  proses  pengolahan  yang  tidak  sesuai. Salah satu contoh derau adalah bintik gelap dan terang yang muncul secara acak yang  menyebar  pada  citra  maupun  latar  belakangnya.  Bintik  acak  ini  disebut dengan derau salt & pepper . Perbaikan citra yang mengalami penurunan kualitas karena  adanya  derau,  dapat  dilakukan  dengan  cara  memanipulasi  dan memodifikasi  citra  dengan  berbagai  cara.  Perbaikan  citra  semacam  ini  disebut dengan istilah pengolahan citra digital.
Istilah  pengolahan  citra  digital  menyatakan  adanya  sebuah  pemrosesan gambar berdimensi-dua melalui komputer digital (Jahne, 2002). Pengolahan citra adalah  istilah  umum  untuk  berbagai  teknik  yang  keberadaannya  untuk memanipulasi  dan  memodifikasi  citra  dengan  berbagai  cara  (Efford,  2000). Pengolaha  citra  digital  untuk  perbaikan  citra  merupakan  proses  penajaman  fitur tertentu  dari  citra  (misalnya  tepian,  wilayah  atau  kontras)  agar  citra  dapat ditampilkan  dan  dapat  dianalisis  secara  secara  lebih  baik  dan  lebih  teliti. Perbaikan  citra  tidak  meningkatkan  kandungan  informasi  dari  citra  tersebut, melainkan  memperlebar  jangkauan  dinamik  dari  suatu  fitur  sehingga  bisa dideteksi  atau  diamati  dengan  lebih  mudah  dan  tepat.  Pengolahan  citra  digital bertujuan untuk memperbaiki kualitas citra dengan cara memanipulasi parameter- parameter citra dan lebih menonjolkan ciri citra tertentu untuk kepentingan analisis atau menampilkan citra. Contoh operasi perbaikan citra diantaranya adalah; 1  Perbaikan kontras gelap/terang 2  Perbaikan tepian objek ( edge enhancement ) 3  Penajaman ( sharpening ) 4  Pemberian warna semu ( pseudocoloring ) 5  Penapisan derau ( noise filtering )
Pada  kasus  atau  untuk  tujuan  tertentu,  seperti  menghitung  jumlah  dan luasan  objek  dalam  sebuah  citra,  diperlukan  operasi-operasi  pengolahan  citra digital  pada  format  citra  tertentu.    Citra  digital  harus  dikonversi  pada  format  citra
Biner  terlebih  dahulu,  setelah  itu  dapat  dilakukan  operasi  pelabelan  dan penghitungan luasan objek.

## 2.2.3  Format Citra Digital
Terdapat  3  (tiga)  jenis  citra  yang  umum  digunakan  dalam  pengolahan  citra digital.  Ketiga  jenis  citra  tersebut  yaitu  (1)  citra  berwarna;  (2)  citra  berskala keabuan  ( grayscale ),  dan  (3)  citra  biner.  Citra  berwarna,  atau  biasa  dinamakan citra RGB, merupakan jenis citra yang menyajikan warna dalam bentuk komponen warna  R  ( red /merah),  G  ( green /hijau),  dan  B  ( blue /biru).  Setiap  titik  atau  pixel pada citra warna memiliki nilai warna yang dinyatakan dalam nilai parameter R, G dan B. Setiap parameter warna menggunakan 8 bit yang nilainya berkisar antara 0 sampai  dengan  255.  Berdasarkan  jangkauan  nilai  parameter  R,  G  dan  B  pada citra warna,  maka kemungkinan warna yang bisa  disajikan mencapai 16.777.216 warna (256 x 256 x 256). Pixel-pixel pada citra berwarna dinyatakan dalam matrik berdimensi 3 (tiga), yaitu dimensi M baris, N kolom dan P komponen warna.
Gambar 3 Ilustrasi Matrix Pixel Citra
Berwarna Gambar 4 Nilai Parameter RGB Setiap Pixel Pada Citra Berwarna
Citra berskala keabuan ( grayscale ) merupakan citra yang direpresentasikan dengan nilai gradasi dari warna hitam ke warna putih. Gradasi warna dalam citra grayscale menghasilkan efek warna abu-abu. Warna keabuan dinyatakan dengan nilai intensitasnya yang berkisar antara 0 sampai dengan 255. Nilai 0 menyatakan hitam pekat dan nilai 255 menyatakan putih terang.
Gambar 5 Citra Berskala Keabuan
( Grayscale )
Gambar 6 Citra Biner
Citra  biner merupakan citra yang setiap piksel dinyatakan dengan nilai 0  atau  1.  Nilai  0  menyatakan  warna  hitam  pekat  dan  nilai  1  menyatakan warna  putih  terang  (tidak  mengenal  gradasi  warna  keabuan).  Citra  jenis  ini banyak dipakai dalam pemrosesan citra tertentu, misalnya untuk kepentingan memperoleh tepi bentuk, jumlah, keliling dan luasan suatu objek dalam suatu citra.

## 2.2.4  Pengukuran Parameter RGB Citra Berwarna
Parameter RGB merupakan nilai ukur komponen warna  R ( red /merah),
G  ( green /hijau)  dan  B  ( blue /biru)  dari  sebuah  pixel  dalam  citra  digital. Pengukuran  parameter  RGB  merupakan  penghitungan  nilai  intensitas  satu komponen  warna  terhadap  nilai  intensitas  keseluruhan  komponen  warna. Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  pengukuran  parameter  RGB  suatu  pixel dalam citra digital dapat diperoleh berdasarkan persamaan berikut;
𝑟 = 𝑅 𝑅 + 𝐺 + 𝐵 .................................................................................   (2.1) 𝑔 = 𝐺 𝑅 + 𝐺 + 𝐵 ................................................................................   (2.2) 𝑏 = 𝐵 𝑅 + 𝐺 + 𝐵 .................................................................................   (2.3)

## 2.2.5  Pelabelan Objek Pada Citra Biner
Pelabelan  objek  dalam  sebuah  citra  merupakan  tindakan  untuk memberikan label berupa nomer objek yang berbeda pada setiap objek yang ada  dalam  citra.  Pemberian  label  objek  pada  umumnya  dioperasikan  pada citra biner. Objek dalam citra merupakan sekumpulan pixel dengan intensitas warna yang sama dan saling terhubung. Pada citra biner,  sekumpulan pixel dengan  intensitas  warna  1  dan  saling  terhubung  dapat  dianggap  sebagai sebuah  objek  dengan  intensitas  warna  0  sebagai  latar  belakangnya.  Jika ketentuannya  adalah  bahwa  nilai  0  merupakan  pixel  latar  belakang,  nilai  1 merupakan latar depan dan nilai 2,3, ... n adalah nomer objek, maka ilustrasi pada gambar 2.9 merupakan matrix data citra biner yang terdiri dari 3 objek.

## Gambar 7 Operasi Pelabelan Objek Pada Citra Biner
Proses  pelabelan  secara  umum  menggunakan  metode  pembanjiran ( flood filling ) wilayah objek dengan nomer objek. Terdapat 3 (tiga) cara untuk melakukan  pembanjiran  menurut  Burger  &  Burge  (2008),  yaitu  (1)  cara rekursif;  (2)  penelusuran depth  first pada  struktur  data  tumpukan  dan  (3) penelusuran breadth  first pada  struktur  data antrian.  Proses  pelabelan  area objek pada citra biner dapat dilakukan melalui algoritma berikut;
Masukan:
 f (M,N): Citra masukan berukuran M baris dan N kolom Keluaran:
 Img (M, N): Hasil citra yang telah diberi label
1.  Img  f
2.  Label  2
3.  ForRow  1 To M
4.   ForColumn  1 To N 5.     IfImg(Row, Column) = 1
6. Flood_Filling(Img, Row, Column, Label)
7. Label  Label + 1 8.     End If
9.   End For
10. End For
Pada  algoritma  tersebut  melibatkan  fungsi  bernama Flood_Filling . Fungsi Flood_Filling dengan  menggunakan  4  pixel  ketetanggaan  dapat diwujudkan dengan cara membanjiri objek  secara rekursif dengan algoritma sebagai berikut;
Flood_Filling(f, i, j, Label):
Masukan:
 f (M,N) citra masukan berukuran M baris dan N kolom
 i  dan  j  adalah  koordinat  baris  dan  kolom  titik  pusat  pembanjiran area objek
 Label menyatakan nomer label objek Keluaran:
 f (M, N): Hasil citra yang telah diberi label
1.  If koordinat (i, j) berada dalam area citra dan f(i, j) = 1
2.    f(i, j)  Label
3.    Flood_Filling (f, i-1, j, Label)
4.    Flood_Filling (f, i+1, j, Label)
5.    Flood_Filling (f, i, j-1, Label) 6.    Flood_Filling (f, i, j+1, Label)
7.  End If
Pada  fungsi Flood_Filling terdapat  statemen  pemanggilan  empat  fungsi Flood_Filling (memanggil  dirinya  sendiri)  dengan  parameter  4  pasangan baris  dan  kolom  pixel  tetangga  pixel  pusat.  Keadaan  seperti  ini  yang menyatakan bahwa fungsi Flood_Filling adalah fungsi yang rekursif.

## 3.  Metode Penelitian
Penelitian ini diselesaikan dengan cara dan tahapan seagai berikut:

## 3.1 Tempat, Obyek, Sumber Datadan Kurun Waktu Penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  kabupaten  Malang,  dengan  objek penelitian adalah beras yang beredar di pasaran kabupaten Malang dengan sumber  data  penelitian  adalah  pedagang  beras  dan  Balai  Pertanian Kabupaten Malang. Penelitian ini dilaksanakan selama kurun waktu 8 bulan

## 3.2 Alat Penunjang Penelitian
Alat dan bahan merupakan komponen penting yang harus diperhatikan dalam  melakukan  suatu  penelitian.  Alat  yang  dipakai  dalam  penelitian  ini meliputi  perangkat  keras  ( hardware )  dan  perangkat  lunak  ( software )
komputer. Perangkat keras yang digunakan adalah (a) 1 unit laptop dengan spesifikasi: Intel Core i3 1.8 GHz, RAM 4 GB, Hardisk 500 GB; (b) pemindai digital  ( scanner )  dan  printer  Canon  MP237;  dan  (c)  hard  disk  ekternal  500 GB dan flash disk 8 GB untuk media pencadangan data penelitian. Sedangkan  perangkat  lunak  yang  digunakan  sebagai  berikut:  (a)
Sistem  Operasi  Microsoft  Windows  7  Ultimate;  (b)  bahasa  pemgrograman MATLAB  R2008a;  (c)  Astah  Professional  6.1  ( model  version  32 )  sebagai perangkat lunak pembuatan Flowchart System dan Flowchart Algorithm serta perancangan  sistem  berbasis  objek;  dan  (d)  Microsoft  Office  2007  untuk penyusunan laporan.

## 3.3  Datadan Variabel Penelitian
Data  yang  dibutuhkan  dalam  penelitian  ini  adalah  berupa  data  citra digital  fisik  beras  hasil  pemindaian  alat scanner .  Sampel  beras  diambil secara  acak  dari  beberapa  pedagang  beras  atau  dari  tempat  penggilingan beras  yang  berada  di  kabupaten  Malang.  Selanjutnya  sampel  beras  yang sudah dipindai dan menghasilkan data citra digital fisik beras, akan dianalisis karakter  mutunya  berdasarkan  sejumlah  parameter  mutu  fisik  beras  sesuai standar  Badan  Standarisasi  Nasional  (BSN)  mengenai  mutu  beras  (SNI 6128:2008).
Parameter  pemutuan  fisik  beras  dalam  penelitian  ini  dibatasi  pada pengukuran komponen  jumlah (a) butir kepala; (b) butir utuh; (c) butir menir; (d)  butir  merah;  (e)  butir  kuning/rusak;  (f)  butir  mengapur;  (g)  benda  asing dan (h) butir gabah. Berdasarkan hal tersebut maka data dalam penelitian ini dibagi  dalam  2  (dua)  kelompok  data,  yaitu  (1)  data  pembelajaran;  dan  (2) data  pengujian.  Data  pembelajaran  dalam  penelitian  ini  merupakan  contoh berkas ( file ) citra digital fisik beras yang diidentifikasi sebagai (a) butir kepala; (b) butir utuh; (c) butir menir; (d) butir merah; (e) butir kuning/rusak; (f) butir mengapur; (g) benda asing dan (h) butir gabah, guna memperoleh data nilai parameter pengukuran mutu fisik beras.
Data  pengujian merupakan  beberapa file citra  digital  fisik  berasyang dapat berisi campuran butir utuh, butir kepala, butir menir, butir merah, butir gabah atau  yang  lainnya.  Data uji  berupa file citra  digital fisik beras  ini  akan diidentifikasi  mutunya  sesuai  standar  Badan  Standarisasi  Nasional  (BSN) mengenai mutu beras (SNI 6128:2008). Hasil identifikasi menjadi kesimpulan mutu fisik beras dari file citra digital yang ditinjau.

## 3.4 Metode Pendekatan dan Tahapan Penelitian
Hasil  akhir  dari  penelitian  ini  adalah  terciptanya  suatu  produk  berupa perangkat  lunak  aplikasi  berbasis  komputer  yang  dapat  digunakan  untuk mengidentifikasi mutu fisik  beras. Perangkat Lunak    aplikasi  komputer  yang dibangun  menerapkan  metode  metode  pelabelan flood  filling dan pengukuran  parameter  RGB  citra  digital  beras.  Pendekatan  yang  sesuai dengan  tuntutan  hasil  akhir  tersebut,  adalah  model  pendekatan  penelitian dan  pengembangan  ( research  and  development ).  Menurut  Borg  dan  Gall (1979), model penelitian dan pengembangan merupakan “ a process used to develop and validate educational product ”.
Penelitian  dan  pengembangan  ini  merupakan  suatu  siklus  yang berlapis,  berulang,  dan  berkesinambungan,  mulai  dari  penelitian  deskriptif, pengembangan  model  awal  ( prototype) sebagai  produk  pendahuluan
( preliminari  form ),  pengujian  kelayakan  model  oleh  pakar,  pengembangan model  untuk  menjadi produk,  pengujian produk,  hingga  dihasilkannya  suatu produk  yang  dapat  digunakan  secara  layak.  Model  pengembangan perangkat  lunak  yang  cocok  diterapkan  dalam  penelitian  ini  adalah  model pengembangan Waterfall yaitu suatu model pengembangan perangkat lunak yang dilakukan secara sistematis dan sekuensial linier mulai dari tingkat dan kemajuan  pada  tahap  analisis,  desain,  pengkodean  program,  pengujian ( testing ) sistem hingga pengoperasian dan pemeliharaan sistem.
Gambar 8 Pengembangan Perangkat Lunak Dengan Model Waterfall
Selain  menentukan  metode  penelitian  yang  akan  digunakan,  untuk dapat menyelesaikan pembuatan perangkat lunak aplikasi berbasis komputer pemutuan  fisik  beras  dengan  metode  metode  pelabelan flood  filling dan pengukuran  parameter  RGB  citra  digital  beras,  adalah  dengan  menerapkan strategi  penelitian  yang  sistematis  yang  tertuang  dalam  tahapan  penelitian seperti gambar 10.

## 3.4.1 Penelitian Pendahuluan
Penelitian  pendahuluan  dimaksudkan  untuk  mencari  dan  menentukan obyek  penelitian  dan  menganalisa  permasalahan  yang  ada.  Selain  itu, penelitian  pendahuluan  dilakukan  untuk  menjajaki  kemungkinan  untuk melakukan  penelitian  dan  perolehan  data.  Penelitian  pendahuluan  ini dilaksanakan  dengan  melakukan  observasi  ke  Balai  Pertanian  Kabupaten Malang, pedagang beras di pasar dan tempat-tempat penggilingan padi.
Materi  wawacara  pada  penelitian  pendahuluan  ini  adalah  tentang permasalahan-permasalahan  yang  terjadi  dalam  menentukan  klasifikasi mutu  beras.  Selanjutnya  hasil  wawancara  tersebut  didiskusikan  dengan orang-orang  yang  memiliki  banyak  ide,  pengetahuan,  dan  pengalaman dalam  melakukan  penelitian,  khususnya  dalam  bidang  penerapan pengolahan  citra  digital.  Studi  literatur  yang  dilakukan  merupakan  kegiatan untuk  mempelajari  dan  memahami  secara  teoritis  mengenai  fungsi pengolahan  citra  digital  dalam  bidang  pertanian,  teknik-teknik dan  algoritma yang dapat digunakan dalam pemutuan fisik beras. Studi literatur difokuskan pada  teknik  konversi  citra  true  color  ke  biner,  segmentasi  dan  pelabelan dengan metode flood filling ,serta pengukuran parameter RGB dari data citra digital.

## 3.4.2  Perumusan Masalah dan Tujuan Penelitian
Berdasarkan  hasil  penelitian  pendahuluan,  observasi,  wawancara  dan studi literaturtelah dapat dibangun konsep penelitian yang dilakukan dengan mendefinisikan kebutuhan penelitian, merumuskan masalah dan tujuan akhir penelitian.

## 3.4.3 Penyiapan Data Penelitian
Proses  penyiapan  data  dimulai  dengan  tahapan  pengumpulan  sampel beras  yang  beredar  di  pasar  di  wilayah  Kabupaten  Malang.  Sample  beras yang diperoleh dibagi  dalam 2 (dua) kelompok data,  yaitu (1) sampel beras untuk  data  pembelajaran  ( training )  dan  (2)  sampel  beras  untuk  data pengujian  sistem  pemutuan  fisik  beras.  Masing-masing  kelompok  sampel beras dipindai ( scanning ) untuk menghasilkan data citra digitalnya. Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  analisis  terhadap  data  citra digital fisik beras hasil pemindaian. Berdasarkan hasil analisis terhadap data training ,  diharapkan  dapat  diperoleh  nilai-nilai  acuan  dari  parameter pengukuran  komponen    jumlah  (a)  butir  kepala;  (b)  butir  patah;  (c)  butir menir;  (d)  butir  merah;  (e)  butir  kuning/rusak;  (f)  butir  mengapur;  (g)  benda asing dan (h) butir gabah. Sedangkan hasil analisis terhadap data pengujian, diharapkan dapat diperoleh tingkat keakurasian sistem yang dibangun dalam menentukan klasifikasi mutu beras.

## 3.4.4 Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  yang  dimaksud  adalah  perancangan  sistem pemutuan  fisik  beras  secara  konseptual.  Perancangan  sistem  yang dimaksud  meliputi  ini  meliputi  2  (dua)  aspek  penting  yaitu  (1)  perancangan sistem  perangkat  keras  ( hardware )  yang  terdiri  (a)  perangkat  pemindai  dan (b)  perangkat  penganalisis  citra  digital  beras;  (2)  perancangan  sistem perangkat  lunak  ( software )  yang  meliputi  (a)  perangcangan  antar  muka perangkat lunak yang dibangun dan (b) perancangan algoritma program.
Perancangan perangkat keras sistem pemutuan fisik beras memadukan fungsionalitas  alat  pemindai  beras  untuk  menghasilkan  data  citra  digital, dengan  alat  pengolah  dan  penganalisis  data  citra  digital  tersebut.  Alat pemindai  beras  dapat  diwakili  oleh  perangkat scanner dan  alat pengolah/penganalisis  data  citra  digital  dapat  menggunakan  perangkat komputer ( laptop ). Rancangan sistem perangkat keras untuk pemutuan fisik beras yang dibuatterlihat seperti pada gambar 12.

## Gambar 10 Rancangan Sistem Perangkat Keras
Perancangan  antar  muka  ( interface )  perangkat  lunak  yang  dibangun meliputi  desain  (1)  menu  program;  (2)  formulir  proses  pembelajaran ( training );  (3)  formulir  nilai  parameter  pengukuran  mutu  fisik  berashasil training dan  (4)  formulir  pengujian  ( testing )  mutu  fisik  beras. Perancangan algoritma program merupakan kegiatan untuk mendefinisikan variabel input, mengatur  jalannya  program  (proses)  untuk  menghasilkan  output  yang diinginkan  serta  mendifinikan  output  tujuan.  Algoritma  program  disusun dalam  bentuk flowchart atau pseudocode untuk  setiap  modulnya.Desain algoritma dalam aplikasi pemutuan fisik beras yang dibangun ini terdiri dari 2 (dua)  algoritma  utama,  yaitu  (1)  algoritma  pembelajaran  data  fisik  beras, yang  berfungsi  untuk  pelabelan  dan  penghitungan  luas  area  objek,  serta pengukuran  nilai  parameter  RGB  objek;  dan  (2)  algoritma  pemutuan  fisik beras,  yang  berfungsi  untuk  mengidentifikasi  mutu  fisik  beras  berdasarkan data citra digitalnya.

## 3.4.5 Implementasi Hasil Rancangan Sistem
Implementasi  dari  hasil  rancangan  sistem  berupa  desain  antar  muka dan algoritma program dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman MATLABR2008a.
3.4.6 Proses Pembelajaran dan Pengujian Sistem
Proses  pembelajaran  dan  pengujian  sistem  meliputi  tahapan  (1) pembentukan  data  ukur  fisik  beras  melalui  proses  pembelajaran  ( training );
(2)  pengujian  mutu  fisik  beras  uji  dan  (3)  analisis  dan  evaluasi  data  hasil pengujian  fisik  beras.  Proses  pembentukan  data  ukur  fisik  beras  dilakukan
dengan  cara  memindai  sampel  beras  dengan scanner untuk  memperoleh data digital berupa;
1.  Luas  area  yang  diwakili  oleh  jumlah  pixel  untuk  masing-masing komponen  mutu  (jenis  butir)  beras,  yaitu  (a)  butir  utuh;  (b)  butir  kepala; (d) butir menir dan (e) butir gabah.
2.  Komposisi  parameter  RGB  citra  digital  dari  (a)  butir  normal/bagus/baik; (b)  butir  merah;  (c)  butir  kuning/rusak;  (d)  butir  mengapur;  (e)  benda asing dan (f) butir gabah.
Data digital tersebut selanjutnya disimpan dalam pangkalan data ( database ) parameter  ukur  mutu  beras,  untuk  digunakan  sebagai  alat  ukur  dalam pemutuan fisik beras pada proses pengujian sistem.
Proses  pengujian  sistem  untuk  pemutuan  fisik  beras  dengan  cara memindai  sampel  beras  uji  dengan scanner untuk  memperoleh  data  digital. Langkah  selanjutnya  adalah  membandingkan  data  digital  beras  uji  tersebut dengan  data  parameter  ukur  mutu  beras  yang  tersimpan  dalam database . Luaran (output) dari proses ini adalah data hasil identifikasi dari data digital beras  uji,  berupa  jumlah  (a)  butir  utuh;  (b)  butir  kepala;  (d)  butir  menir;  (e) butir merah; (f) butir kuning/rusak; (g) butir mengapur; (h) benda asing dan (i) butir gabah, sehingga dapat disimpulkan kelas mutu dari beras uji.
Tahapan selanjutnya adalah melakukan analisis dan evaluasi terhadap
kinerja dari sistem yang dibangun. Harapannya adalah sistem aplikasiperangkat  lunak  komputer  untuk  pemutuan  fisik  beras,  minimal memiliki tingkat akurasi pengenalan mutu fisik beras sebesar 90%. Diagram proses pembelajaran dan pengujian sistem ditunjukkan pada gambar 13.
Gambar 11 Proses Pembelajaran dan Pengujian Sistem Pemutuan Fisik Beras

## 3.4.7  Penarikan Kesimpulan dan Pengoperasian Sistem
Penarikan  kesimpulan  merupakan  tahap  akhir  dari  metodologi penelitian  ini.  Pada  tahap  ini  ditarik  kesimpulan  mengenai  apa  yang  sudah dilakukan dan dicapai dalam pelaksanaan penelitian. Kesimpulan ditarik dari hasil-hasil pengujian dalam penelitian yang dibahas. Kesimpulan diharapkan dapat menjawab rumusan masalah dan tujuan penelitian.

## 4.  HasilPenelitian dan Pembahasan
Pada  baian  ini  dibahas  perolehan  data  penelitian,  desain  atar  muka aplikasi, dan desain algoritma.

## 4.1 Perolehan Data Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  menghasilkan  suatu  program  aplikasi perangkat  lunak  aplikasi  berbasis  komputer  yang  dapat  digunakan  untuk mengidentifikasi  mutu  fisik  beras  dengan  menggunakanmetode  metode pelabelan flood  filling dan  pengukuran  parameter  RGB  citra  digital  beras. Data  yang  dibutuhkan  dalam  penelitian  ini  adalah  berupa  data  citra  digital fisik beras hasil pemindaian alat scanner . Sampel beras diambil secara acak dari  beberapa  pedagang  beras  atau  dari  tempat  penggilingan  beras  yang berada di kabupaten Malang. Selanjutnya sampel beras yang sudah dipindai dan  menghasilkan  data  citra  digital  fisik  beras,  akan  dianalisis  karakter mutunya  berdasarkan  sejumlah  parameter  mutu  fisik  beras  sesuai  standar Badan Standarisasi Nasional (BSN) mengenai mutu beras (SNI 6128:2008). Parameter  pemutuan  fisik  beras  dalam  penelitian  ini  dibatasi  pada pengukuran komponen  jumlah (a) butir kepala; (b) butir utuh; (c) butir menir; (d)  butir  merah;  (e)  butir  kuning/rusak;  (f)  butir  mengapur;  (g)  benda  asing dan (h) butir gabah. Berdasarkan hal tersebut maka data dalam penelitian ini dibagi  dalam  2  (dua)  kelompok  data,  yaitu  (1)  data  pembelajaran;  dan  (2) data  pengujian.  Data  pembelajaran  dalam  penelitian  ini  merupakan  contoh berkas ( file ) citra digital fisik beras yang diidentifikasi sebagai (a) butir kepala; (b) butir utuh; (c) butir menir; (d) butir merah; (e) butir kuning/rusak; (f) butir mengapur; (g) benda asing dan (h) butir gabah, guna memperoleh data nilai parameter pengukuran mutu fisik beras.
Data  pengujian merupakan  beberapa file citra  digital  fisik  beras  yang dapat berisi campuran butir utuh, butir kepala, butir menir, butir merah, butir gabah atau  yang  lainnya.  Data uji  berupa file citra  digital fisik beras  ini  akan diidentifikasi  mutunya  sesuai  standar  Badan  Standarisasi  Nasional  (BSN) mengenai mutu beras (SNI 6128:2008). Hasil identifikasi menjadi kesimpulan mutu fisik beras dari file citra digital yang ditinjau.
4.2  Desain Antar Muka ( Interface ) Sistem Menu Aplikasi
Sistem  menu  aplikasi  merupakan  seperangkat  pilihan  dalam  aplikasi untuk  menunjukkan  kemampuan  dan  fasilitas  yang  dimiliki  oleh  sebuah program  aplikasi  kepada  pengguna.  Menu  adalah  daftar  sejumlah  pilihan dalam  jumlah  terbatas,  yang  biasanya  berupa  suatu  kalimat  atau  kumpulan beberapa  kata.  Ditinjau  dari  teknik  penampilan  pilihan-pilihan  pada  sebuah sistem menu, dikenal dua jenis sistem menu, yaitu;
1.  Sistem  menu  datar,  kemampuan  dan  fasilitas  yang  dimiliki  oleh  suatu program  aplikasi  akan  ditampilkan  secara  lengkap,  dan  biasanya menggunakan kalimat-kalimat yang cukup panjang.
2.  Sistem menu tarik ( pulldown ) yang berbasis pada struktur hirarki pilihan (struktur  pohon  pilihan).    Sebuah  menu  tarik  pada  dasarnya  adalah sistem  menu  yang  pilihan-pilihannya  dikelompokkan  menurut  kategori tertentu  atau  menurut  cara  tertentu  sehingga  mereka  membentuk semacam  hirarki  pilihan.  Pada  hirarki  paling  tinggi,  pilihan-pilihan  itu disebut dengan pilihan/menu utama. Sebagian atau semua pilihan/menu utama  dapat  mempunyai  salah  satu  atau  lebih  subpilihan/submenu. Sebuah  subpilihan/submenu  dari  suatu  pilihan/menu  utama  dapat mempunyai satu atau lebih sub-pilihan dan seterusnya yang membentuk semacam struktur pohon.
Desain  antarmuka  ( interface )  sistem  menu  pada  aplikasi  Pemutuan Fisik  Beras  ini  disusun  dalam  bentuk  menu  datar.  Desain  sistem  menu aplikasinya adalah sebagai berikut;
1. Menu  Pembelajaran  Data  Fisik  Beras,  digunakan  untuk  menampilkan formulir  pembelajaran ( training )  yang  dapat  menghasilkan  nilai p arameter  pemutuan  fisik  beras  berupa  luas  area  (jumlah  pixel)  dan nilai  RGB  objek  berupa  (a)  butir  kepala;  (b)  butir  utuh;  (c)  butir  menir; (d)  butir  merah;  (e)  butir  kuning/rusak;  (f)  butir  mengapur;  (g)  benda asing dan (h) butir gabah.
2. Menu  Parameter  Hasil  Pembelajaran,  digunakan  untuk  menampilkan formulir  data  hasil  pembelajaran  berupa  daftar nilai  p arameter pemutuan fisik beras.
3. Menu  Pemutuan  Fisik  Beras,  digunakan  untuk  menampilkan  formulir pengujian mutu fisik beras dari file citra digital yang ditinjau berdasarkan standar Badan Standarisasi Nasional (BSN) mengenai mutu beras (SNI 6128:2008).
4. Tutup  Aplikasi,  digunakan  untuk  menutup  atau  mengakhiri  aplikasi Pemutuan Fisik Beras
Gambar 12 Desain Antar Muka Menu AplikasiPemutuan Fisik Beras
4.3  Desain Antar Muka ( Interface ) Formulir Pembelajaran dan Pengujian Data
Berdasarkan  desain  aplikasi  Pemutuan  Fisik  Beras  yang  telah dirancang,  maka  terdapat  2  (dua)  desain  antar  muka  formulir  utama  dalam aplikasi  ini,  yaitu  (1)  formulir  proses  pembelajaran  data  fisik  beras;  dan  (2) formulir  pengujian  mutu  fisik  beras.  Kedua  desain  formulir  tersebut  dapat dijelaskan sebagai berikut;
A. Desain Antar Muka Formulir Pembelajaran ( Training ) Data Fisik Beras
Gambar 13 Desain Antar Muka Formulir Pembelajaran Data Fisik Beras
Alur  sistem  pada  formulir  Pembelajaran  ( Training )  Data  Fisik  Beras adalah sebagai berikut;
1.  Pilih  berkas  ( file )  citra  digital  fisik  beras  yang  akan  ditinjau  dengan menekan  tombol Pilih  Berkas  Citra .    Berkas  citra  digital  fisik  beras pada  proses  pembelajaran  ini  adalah  berkas  citra  digital  fisik berasyang  dikatagorikan  sebagai  (a)  butir  kepala;  (b)  butir  utuh;  (c) butir menir; (d) butir merah; (e) butir kuning/rusak; (f) butir mengapur; (g) benda asing dan (h) butir gabah.
2.  Menampilkan gambaran dari berkas citra digital fisik beras yang telah dipilih, dalam format (a) citra asli; (b) citra hitam/putih (biner); (c) citra hasil erosi; dan (d) citra hasil dilasi.
3.  Menampilkan data hasil identifikasi dari berkas citra digital fisik beras yang telah dipilih, berupa (a) jumlah butir; (2) minimal pixel (area) per butir;  (3)  maximal  pixel  (area)  per  butir;  (4)  rerata  pixel  (area)  per butir;  (5)  minimal  nilai  warna  merah;  (6)  miximal  nilai  warna  merah; (7) minimal nilai warna hijau; (8) miximal nilai warna hijau; (9) minimal nilai warna biru; dan (10) miximal nilai warna biru.
4.  Memilih  jenis  data  untuk  disimpan  sebagai  data  (a)  butir  kepala;  (b) butir  utuh;  (c)  butir  menir;  (d)  butir  merah;  (e)  butir  kuning/rusak;  (f) butir mengapur; (g) benda asing;atau (h) butir gabah.
5.  Simpan  data  hasil  identifikasi  sesuai  dengan  jenis  data  yang  dipilih dengan menekan tombol Simpan Data .
6.  Mengulangi  langkah  ke-1  untuk  proses  pembelajaran  data  lainnya, atau menyelesaikan proses dengan menekan tombol Tutup .
B. Desain Antar Muka Formulir Pengujian ( Testing ) Mutu Fisik Beras

## Gambar 14 Rancangan Antar Muka Formulir Pengujian Mutu Fisik Beras
Alur  sistem  pada  formulir  Pengujian  ( Testing )  Mutu  Fisik  Beras  adalah sebagai berikut;
1.  Pilih  berkas  ( file )  citra  digital  fisik  beras  yang  akan  ditinjau  dengan menekan  tombol Pilih  Berkas  Citra .    Berkas  citra  digital  fisik  beras pada  proses  pembelajaran  ini  adalah  berkas  citra  digital  fisik berasyang  dapat  berisi  secara  tercampur  antara(a)  butir  kepala;  (b) butir  utuh;  (c)  butir  menir;  (d)  butir  merah;  (e)  butir  kuning/rusak;  (f) butir mengapur; (g) benda asing;atau (h) butir gabah.
2.  Menampilkan gambaran dari berkas citra digital fisik beras yang telah dipilih, dalam format (a) citra asli; (b) citra hitam/putih (biner); (c) citra hasil erosi; dan (d) citra hasil dilasi.
3.  Melakukan proses identifikasi citra digital fisik beras yang telah dipilih dengan menekan tombol Identifikasi Fisik Beras .
4.  Menampilkan data hasil identifikasi dari berkas citra digital fisik beras yang telah dipilih, berupa (a) jumlah butir; (2) minimal pixel (area) per butir;  (3)  maximal  pixel  (area)  per  butir;  (4)  rerata  pixel  (area)  per butir;  (5)  jumlah  butir  menir;  (6)  jumlah  butir  kepala;  (7)  jumlah  butir utuh; (8) jumlah butir gabah; (9) jumlah butir merah; (10) jumlah butir kuning/rusak;  (11)  jumlah  butir  mengapur;  dan  (12)  jumlah  benda lainnya.
5.  Menampilkan  kesimpulan  mutu  fisik  beras  berdasarkan  data  hasil identifikasi  dan  standar  Badan  Standarisasi  Nasional  (BSN) mengenai mutu beras (SNI 6128:2008).
6.  Mengulangi langkah ke-1 untuk proses pemutuan fisik beras lainnya, atau menyelesaikan proses dengan menekan tombol Tutup
4.4  Desain Algoritma Program Perancangan algoritma program merupakan kegiatan untuk mendefinisikan  variabel  input,  mengatur  jalannya  program  (proses)  untuk menghasilkan  output  yang  diinginkan  serta  mendifinikan  output  tujuan. Algoritma  program  disusun  dalam  bentuk flowchart atau pseudocode untuk
setiap modulnya. Desain algoritma dalam aplikasi pemutuan fisik beras yang dibangun  ini  terdiri  dari  2  (dua)  algoritma  utama,  yaitu  (1)  algoritma pembelajaran data fisik beras; dan (2) algoritma pemutuan fisik beras, yang berfungsi  untuk  mengidentifikasi  mutu  fisik  beras  berdasarkan  data  citra digitalnya.
4.4.1  Algoritma Pembelajaran Data Fisik Beras
Algoritma pembelajaran data fisik beras dirancang agar dapat berfungsi untuk (1) proses pelabelan; (2) penghitungan jumlah pixel (luas area) objek; serta  (3)  pengukuran  nilai  parameter  RGB  objek.  Desain  algoritma pembelajaran data fisik beras selengkapnya adalah;
1.  Tentutan  nilai Structuring  Element (SE)  untuk  proses  Erosi  dan  Dilasi data citra, misal SE  0 1 0 1 1 1 0 1 0 2.  Pilih dan baca data berkas citra digital fisik beras yang akan diidentifikasi FileName  strcat(path, filename);
img  imread(FileName);
3.  Lakukan konversi format citra Asli ke format citra Biner img_bw  im2bw(img, .5);
4.  Lakukan proses Erosi citra Biner img_er  imerode(img_bw, SE);
5.  Lakukan proses Dilasi citra Erosi img_er  imerode(img_bw, SE);
6.  Tampilkan citra Asli, Biner, Erosi, dan citra Dilasi axes1  imshow(img); axes2  imshow(img_bw); axes3  imshow(img_er); axes4  imshow(img_di);
7.  Beri label setiap objet dalam citra Dilasi dan hitung jumlahnya [DataLabel, NumberOfObjects]  bwlabel(img_di);
8.  Hitung jumlah pixel (luas area) setiap objet dalam citra Dilasi ObjectPixelData   = SumOfObjectPixels(DataLabel, NumberOfObjects);
%--------------------------------------------------------------------
function [ObjectPixelData]  SumOfObjectPixels(ImageData,
SumOfObjects) Height  size(ImageData, 1); Width  size(ImageData, 2); ObjectPixelData  zeros(SumOfObjects, 1); for Row  1 to Height for Column  1 to Width if (ImageData(Row, Column) > 0) ObjectPixelData(ImageData(Row, Column), 1)  ObjectPixelData(ImageData(Row, Column), 1) + 1; end; end; end; %--------------------------------------------------------------------
9.  Tampilkan  jumlah  objek  dalam  citra,  jumlah  pixel  minimal,  maximal  dan jumlah pixel rerata objek
edit1  num2str(NumberOfObjects); edit2  num2str(min(ObjectPixelData)); edit3  num2str(max(ObjectPixelData));
edit4  num2str(mean(ObjectPixelData));
10.  Mengidentifikasi data lapisan RGB objek
[ObjectLayerData] = CekLapisanWarna(DataLabel, img); %-------------------------------------------------------------------- function [ObjectLayerData]  CekLapisanWarna(DataLabel, DataImage)
Height  size(DataLabel, 1); Width  size(DataLabel, 2); i  0; for Row  1 to Height for Column  1 to Width if (DataLabel(Row, Column) > 0) i  i + 1; xDataLabel(i)  DataLabel(Row, Column); rDataLabel(i)  DataImage(Row, Column, 1); gDataLabel(i)  DataImage(Row, Column, 2); bDataLabel(i)  DataImage(Row, Column, 3); end; end; end; OLayerData(:, 1)  xDataLabel; OLayerData(:, 2)  rDataLabel; OLayerData(:, 3)  gDataLabel; OLayerData(:, 4)  bDataLabel;
ObjectLayerData  sortrows(OLayerData, 1); %--------------------------------------------------------------------
11.  Menampilkan data lapisan RGB objek MIN  min(ObjectLayerData(:, :, :, :));
MAX  max(ObjectLayerData(:, :, :, :));
edit5  int2str(MIN(2))); edit6  int2str(MAX(2))); edit7  int2str(MIN(3))); edit8  int2str(MAX(3))); edit9  int2str(MIN(4))); edit10  int2str(MAX(4))); 12.  Simpan data hasil pembelajaran 13.  Selesai

## 4.5  Algoritma Pemutuan Fisik Beras
Algoritma pembelajaran data fisik beras dirancang agar dapat berfungsi untuk (1) proses pelabelan; (2) penghitungan jumlah pixel (luas area) objek; serta  (3)  pengukuran  nilai  parameter  RGB  objek.  Desain  algoritma pembelajaran data fisik beras selengkapnya adalah;
1.  Tentutan  nilai Structuring  Element (SE)  untuk  proses  Erosi  dan  Dilasi data citra, misal SE  0 1 0
1 1 1 0 1 0
2.  Pilih dan baca data berkas citra digital fisik beras yang akan diidentifikasi
FileName  strcat(path, filename);
img  imread(FileName);
3.  Lakukan konversi format citra Asli ke format citra Biner img_bw  im2bw(img, .5);
4.  Lakukan proses Erosi citra Biner img_er  imerode(img_bw, SE);
5.  Lakukan proses Dilasi citra Erosi img_er  imerode(img_bw, SE);
6.  Tampilkan citra Asli, Biner, Erosi, dan citra Dilasi axes1  imshow(img); axes2  imshow(img_bw); axes3  imshow(img_er); axes4  imshow(img_di);
7.  Beri label setiap objet dalam citra Dilasi dan hitung jumlahnya [DataLabel, NumberOfObjects]  bwlabel(img_di);
8.  Hitung jumlah pixel (luas area) setiap objet dalam citra Dilasi ObjectPixelData   = SumOfObjectPixels(DataLabel, NumberOfObjects);
%-------------------------------------------------------------------- function [ObjectPixelData]  SumOfObjectPixels(ImageData,
SumOfObjects) Height  size(ImageData, 1); Width  size(ImageData, 2); ObjectPixelData  zeros(SumOfObjects, 1); for Row  1 to Height for Column  1 to Width if (ImageData(Row, Column) > 0) ObjectPixelData(ImageData(Row, Column), 1)  ObjectPixelData(ImageData(Row, Column), 1) + 1; end; end; end; %--------------------------------------------------------------------
9.  Tampilkan  jumlah  objek  dalam  citra,  jumlah  pixel  minimal,  maximal  dan jumlah pixel rerata objek edit1  num2str(NumberOfObjects);
edit2  num2str(min(ObjectPixelData)); edit3  num2str(max(ObjectPixelData));
edit4  num2str(mean(ObjectPixelData));
10.  Mengidentifikasi data lapisan RGB objek [ObjectLayerData] = CekLapisanWarna(DataLabel, img);
%-------------------------------------------------------------------- function [ObjectLayerData]  CekLapisanWarna(DataLabel, DataImage)
Height  size(DataLabel, 1); Width  size(DataLabel, 2); i  0; for Row  1 to Height for Column  1 to Width if (DataLabel(Row, Column) > 0) i  i + 1;
xDataLabel(i)  DataLabel(Row, Column); rDataLabel(i)  DataImage(Row, Column, 1); gDataLabel(i)  DataImage(Row, Column, 2); bDataLabel(i)  DataImage(Row, Column, 3); end; end; end; OLayerData(:, 1)  xDataLabel; OLayerData(:, 2)  rDataLabel; OLayerData(:, 3)  gDataLabel; OLayerData(:, 4)  bDataLabel; ObjectLayerData  sortrows(OLayerData, 1); %--------------------------------------------------------------------
11.  Hitung jumlah butir (a) menir; (b) utuh; (c) kepala; (d) gabah; (e) merah; (f)  kuning/rusak;  (g)  mengapur;  dan  (h)  benda  lainnyadengan membanding  data  hasil  identifikasi  fisik  beras  dengan  nilai  parameter pengukuran mutu fisik beras yang tersimpan dalam database .
12.  Simpulkan mutu fisik beras berdasarkan data hasil identifikasi fisik beras dan standar yang telah ditetapkan
13.  Selesai

## 4.6  Hasil Pengujian Program Aplikasi
Hasil  pengujian  terhadap  program  aplikasi  Pemutuan  Fisik  Beras Dengan  Teknik  Pelabelan  Flood  Filling  dan  Pengukuran  Parameter  RGB Citra  Digitaldapat  dipaparkan  sebagai  berikut:  a)  Pembelajaran  data  fisik terdiri  dari:  fisik  butir  utuh,  fisik  butir  pecah/menir  dan  fisik  butir  gabah;  b) pengujian  fisik  mutu  beras.  Gambar  15adalah  tampilan  pembelajaran  data fisik, sedangkan gambar 16 adalah tampilan pengujian mutu fisik beras.

## Gambar 16Pengujian Fisik Beras Mutu II
Berdasarkan  pengujian  dengan  memasukkan  100  citra  digital, diperoleh  hasil  91%  (91  citra)  dapat  dikenali  dengan  tepat  oleh  aplikasi sedangkan  sisanya  9%  (9  citra)  gagal  dikenali.  Dari  9  citra  yang  gagal dikenali  dapat  dirinci  sebagai  berikut:  4  citra  dikenali  sebagai  kelas  mutu yang  lebih  tinggi  1  tingkat  dari  kelas  sebenarnya,  3  citra  lebih  rendah  1 tingkat  dari  kelas  sebenarnya,  dan  2  citra  dikenali  lebih  tinggi  2  tingkat  dari kelas  sebenarnya.  Karakteristik  piksel  butiran  beras  disajikan  pada  tabel  3, sedangkan karakteristik warna dari butiran beras disajikan pada tabel 4.
Tabel 3 : Karakteristik Piksel Butiran Beras
No. Kriteria Mutu Jumlah Piksel Minimum Maksimum Rata-Rata 1 Butir Utuh 349 457 403 2 Butir Kepala 310 405 357.5 3 Butir Patah 84 325 204.5 4 Butir Menir 54 205 129.5 5 Butir Merah 325 398 361.5 6 Butir Kuning/Rusak 346 421 383.5 7 Butir Mengapur 353 455 404 8 Butir Gabah 648 812 730

## Tabel 4: Karakteristik Warna Butiran Beras
No. Kriteria Mutu Warna Merah Hijau Biru Min  Max  Rata 2 Min  Max  Rata 2 Min  Max  Rata 2 1 Butir Utuh 83 231 157 112  211 161.5 43 210  126.5 2 Butir Kepala 95 236 165.5  109  203 156 45 215 130 3 Butir Patah 93 240 166.5  115  221 168 34 221  127.5 4 Butir Menir 90 247 168.5  109  238 173.5 22 241  131.5 5 Butir Merah 235  254 244.5  168  178 173 167  188  177.5 6 Butir Kuning/Rusak 239  249 244 234  240 237 165  187 176 7 Butir Mengapur 250  255 252.5  246  253 249.5  245  250  247.5 8 Butir Gabah 121  239 180 118  213 165.5 59 195 127

## 5.  Kesimpulan
A plikasi  yang  dihasilkan  dalam  penelitian  ini  diuji  dengan  memberikan input  berupa  100  citra  beras  dari  5  kelas  mutu  secara  acak.  Pengujian tersebut  menghasilkan  91%  (91  citra)  dapat  dikenali  dengan  tepat  oleh aplikasi  sedangkan  sisanya  9%  (9  citra)  gagal  dikenali.  Dari  9  citra  yang gagal  dikenali  dapat  dirinci  sebagai  berikut:  4  citra  dikenali  sebagai  kelas mutu yang lebih tinggi 1 tingkat dari kelas sebenarnya, 3 citra lebih rendah 1 tingkat  dari  kelas  sebenarnya,  dan  2  citra  dikenali  lebih  tinggi  2  tingkat  dari kelas  sebenarnya.  Berdasarkan  hasil  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa tingkat akurasi pengenalan mutu beras berdasarkan citra input sebesar 91%.

## 6.  Saran
Pengujian  terhadap  perangkat  lunak  aplikasi  menyatakan  bahwa tingkat akurasi pengenalan mutu beras berdasarkan citra input yaitu sebesar 91%, maka dapat disarankan hal-hal sebagai berikut:
1.  Mengembangkan  kemampuan  aplikasi  dalam  mengenali  mutu  beras berdasarkan citra input, dengan mengganti metode atau mengoptimalisasi  metode flood  filling yang  digunakan  dalam  penelitian ini.
2.  Membuat  aplikasi  ini  untuk  dapat  berjalan  di  sistem  operasi  android, sehingga  masyarakat  dapat  menggunakanya  secara on  the  spot. Misalnya ketika sedang di pasar atau di swalayan.

## DAFTAR PUSTAKA
1) Burger,  W,  and  Burge,  M.J.  2008 Digital  Image  Processing  An Algorithmic Introduction using Java . New York: Springer ScienceBusiness Media, LLC.
2) Borg,  Walter  R.  dan  Meredith  Damien  Gall.  1979. Educational Research, An Introduction . third edition. New York: Longman.
3) BPS. 2014. http://www.bps.go.id/brs_file/aram_03nov14.pdf.
4) Damardjati,  D.S.  1987.  Prospek  peningkatan  mutu  beras  di  Indonesia. Jurnal  Penelitian  dan  Pengembangan  Pertanian.  Pusat  Penelitian  dan Pengembangan Pertanian. Bogor.
5) Damardjati  D.S.  dan  E.  Y.  Purwani.,  1991.  Mutu  Beras,  Padi  Buku  3. Departemen  Pertanian,  Badan  Penelitian  Dan  Pengembangan Pertanian,  Pusat  Penelitian  Dan  Pengembangan  Tanaman  Pangan. Bogor.
6) Efford, N. 2000. Digital Image Processing a Practical Introduction Using Java . Essex: Pearson Education Limited.
7) Gonzales,  Rafael  C.,  Woods  Richard  E.  2002. Digital  Image Processing .
8) Jahne, B. 2002. Digital Image Processing . Berlin: Springer-Verlag.
9) Kadir,  Abdul  dan  Susanto,  Adhi.  2013.  Teori  dan  Aplikasi  Pengolahan Citra. Yogyakarta: Andi Offset.
10) Kementrian
Pertanian. 2014. http://www.indonesia.go.id/in/kementerian/kementerian/kementerian- pertanian/974-pertanian/13893-produksi-beras-indonesia-bakal-terus- meningkat .
11)  Santosa,  Adrizal  dan  Anggaini,  Dina.  2011.  Pendugaan  Mutu  Fisik Jagung  Dengan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Menggunakan  Parameter Warna  Pada  Pengolahan  Citra  Digital.  Jurnal  Teknologi  Pertanian Andalas Vol 20, No. 3.
12)  Somantri,  Agus  Supriatna.  2010.Menentukan  Klasifikasi  Mutu  Fisik Beras  Dengan  Menggunakan  Teknologi  Pengolahan  Citra  Digital  Dan Jaringan Syaraf Tiruan. Jurnal Standardisasi Vol. 12, No. 3 : 162 – 173
13)  Somantri, Agus Supriatna., Darmawati, Emmy., Astika, I Wayan. 2013. Identifikasi  Mutu  Fisik  Beras  Dengan  Menggunakan  Teknologi Pengolahan  Citra  Digital  Dan  Jaringan  Syaraf  Tiruan.  Jurnal Pascapanen Vol. 10, No. 2 : 95 – 103