## APLIKASI DETEKSI KEMATANGAN BUAH SEMANGKA BERBASIS NILAI RGB  MENGGUNAKAN METODE THRESHOLDING

## Maldini Yogi
Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budidarma. Jl. Sisingamangaraja No.338 Simpang Limun Medan

## ABSTRAK
Aplikasi pengolahan citra mempermudah penggunanya dalam pengenalan pola yang berperan dalam memisahkan objek dari latar  belakang  secara  otomatis.  Selanjutnya,  objek  akan  diproses  oleh  pengklasifikasi  objek.  Selain  itu  pengolahan  citra berperan  untuk  mengenali  bentuk-bentuk  khusus  yang  dilihat  oleh  mesin  sehingga  mempermudah  dalam  mengenali  suatu objek.  Perangkat  lunak  untuk  mengolah  citra  digital  juga  sangat  populer  dalam  perkembangannya,  digunakan  oleh pengguna untuk mendeteksi, mengolah foto atau untuk berbagai keperluan lain sebagai contoh, Adobe Photoshop dan GIMP (GNU  Image  Manipulation  Program)  yang  menyajikan  berbagai  fitur  dalam  memanipulasi  citra  digital.  Semangka  atau tembikai  (Citrullus  lanatus,  suku  ketimun-ketimunan  atau  Cucurbitaceae)  adalah  tanaman  merambat  yang  berasal  dari daerah setengah gurun di Afrika bagian selatan. Tanaman ini masih sekerabat dengan labu-labuan (Cucurbitaceae), melon (Cucumis melo) dan ketimun (Cucumis sativus). Buah semangka memiliki kulit yang keras, berwarna hijau pekat atau hijau muda  dengan  larik-larik  hijau  tua.  Tergantung  kualitas  dan  varianya,  daging  buahnya  yang  berair  berwarna  merah  atau kuning.  Pengertian  dasar  thresolding  menyatakan  histogram  sebelah  kiri  mewakili  citra  f(x,y),  yang  tersusun  atas  objek terang di atas background gelap. Piksel-piksel objek dan background dikelompokkan menjadi dua mode yang dominan. Cara untuk mengestrak objek dari background adalah dengan memilih thereshold T yang memisahkan dua mode tersebut.
Kata Kunci : Pengolahan Citra,Semangka, Thresholding .

## I. PENDAHULUAN
Semangka atau tembikai ( Citrullus lanatus , suku ketimun-ketimunan  atau Cucurbitaceae )  adalah tanaman merambat yang berasal dari daerah setengah gurun  di  Afrika  bagian  selatan.  Tanaman  ini  masih sekerabat  dengan labu-labuan  ( Cucurbitaceae ), melon  ( Cucumis  melo )  dan  ketimun  ( Cucumis sativus ).  Buah  semangka  memiliki  kulit  yang  keras, berwarna  hijau  pekat  atau  hijau  muda  dengan  larik- larik  hijau  tua.  Tergantung  kualitas  dan  varianya, daging  buahnya  yang  berair  berwarna  merah  atau kuning.
Kematangan  buah  semangka  berkisar  antara umur  75-100  hari  setelah  tanam.  Pemetikan  buah semangka  dilakukan  ketika  buah  semangka  benar- benar  matang.  Untuk  pemasaran  jarak  jauh,  buah dapat  dipetik  lebih  awal.  Tingkat  kematangan  buah semangka  tidak  dapat  di  ukur  dari  besar  buahnya. Tingkat  kematangan  buah  semangka  dapat  diketahui dengan  cara  memukul  buah  semangka  dengan  jari atau tangan dengan mendengarkan bunyinya. Apabila bunyinya  terlihat  berat, tandanya  buah  telah  matang. Sebaliknya,  bunyi  yang  ringan  menandakan  buah masih muda.
Aplikasi pengolahan citra mempermudah penggunanya  dalam  pengenalan  pola  yang  berperan dalam  memisahkan  objek  dari  latar  belakang  secara otomatis.  Selanjutnya,  objek  akan  diproses  oleh pengklasifikasi  objek.  Selain  itu  pengolahan  citra berperan  untuk  mengenali  bentuk-bentuk  khusus yang  dilihat  oleh  mesin  sehingga  mempermudah dalam mengenali suatu objek. Perangkat lunak untuk mengolah  citra  digital  juga  sangat  populer  dalam perkembangannya,  digunakan  oleh  pengguna  untuk mendeteksi,  mengolah  foto  atau  untuk  berbagai keperluan lain sebagai contoh, Adobe Photoshop dan GIMP  (GNU Image  Manipulation  Program )  yang
menyajikan  berbagai  fitur  dalam  memanipulasi  citra digital.
Beberapa  penelitian  sejenis  yang  melalukan proses seleksi berdasarkan citra ( image ) objek antara lain  sebagai  berikut,  Garcia-Alegre  dkk  melakukan penelitian  untuk  mendeteksi  permukaan  kulit  telur berdasarkan citra objek dengan menggunakan metode Laplace . Pada penelitian tersebut, diambil komponen hijau  ( green )  untuk  menunjukkan  perbedaan  warna antara  citra  telur  dan  latar  belakangnya.  Citra  telur akan diproses untuk mengetahui kerusakan permukaan telur menggunakan metode Laplace . Kusumadewi melakukan penelitian untuk mendeteksi  kerusakan  telur  menggunakan  metode thresholding. Metode thresholding ini  digunakan untuk  menentukan  kerusakan  telur  berdasarkan  nilai binernya,  0=hitam  dan  1=putih.  Piksel  warna  putih dianggap  sebagai  piksel  aktif . Penelitian  ini  belum secara  waktu-nyata  ( realtime ),  yang  mana  data  citra dimasukkan di- capture terlebih dahulu dan dijadikan file dalam basis data.
Pengertian  dasar thresholding menyatakan histogram  sebelah  kiri  mewakili  citra f (x,y),  yang tersusun  atas  objek  terang  di  atas background gelap. Piksel-piksel  objek  dan background dikelompokkan menjadi  dua  mode  yang  dominan.  Cara  untuk mengestrak  objek  dari background adalah  dengan memilih thereshold  T yang  memisahkan  dua  mode tersebut.

## II. TEORITIS A. Perancangan Aplikasi
Perancangan  adalah  sebuah  proses  untuk mendefenisikan sesuatu yang akan dikerjakan dengan menggunakan  teknik  yang  bervariasi  serta  di dalamnya  melibatkan  deskripsi  mengenai  arsitektur serta  detail  komponen  dan  juga  keterbatasan  yang
akan  dialami  dalam  proses  pengerjaannya  (Soetam Rizky,  2011).  Perancangan  merupakan  kegiatan merangkai berbagai persoalan menjadi satu keasatuan ruang dan bentuk.
Aplikasi  berasal  dari  kata application yang artinya  penerapan;  lamaran;  penggunaan.  Secara istilah aplikasi adalah program siap pakai yang direka untuk  melaksanakan  fungsi  bagi  pengguna  atau aplikasi  yang  lain  dan  dapat  digunakan  oleh  sasaran yang  dituju.  Dengan  perangkat  lunak  sistem  yang mengintregasikan  berbagai  kemampuan  komputer, tetapi tidak secarah langsung menerapkan kemampuan  tersebut  untuk  mengerjakan  suatu  tugas yang mengutukkan pengguna.
Perancangan  aplikasi  adalah  suatu  perancangan yang melibatkan logika modul-modul yang dibuat ke dalam  perangkat  lunak  dengan  mengikuti  konsep- konsep data program yang ada.

## B. Pengolahan Citra Digital
Menurut  Efford  2000,  Pengolahan  citra  digital adalah  istilah  umum  untuk  berbagai  teknik  yang keberadaannya untuk memanipulasi dan memodifikasi citra dengan berbagai cara. Foto adalah contoh  gambar  berdimensi  dua  yang  dapat  diolah dengan  mudah.Setiap  foto  dalam.Setiap  foto  dalam bentuk  citra  digital  (mislanya  berasal  dari  kamera digital)  dapat  diolah  melalui  perangkat  lunak tertentu.Sebagai contoh, apabila hasil bidikan kamera terlihat sedikti gelap, citra dapat diolah menjadi lebih terang.Dimungkinkan  pula  memisahkan  foto  orang dari latar belakangnya.Gamabran tersebut menunjukkan  hal  sederhana  yang  dapat  dilakukan melalui  pengolahan  citra  digital(Abdul  Kadir  dan Adhi Ausanto, 2013).
Citra  digital  dikelompokkan  menjadi  4  macam, yaitu :
1. Citra biner
2. Citra abu-abu ( grayscale )
3. Citra RGB atau True Color
D. Thresholding
Pengertian dasar thresolding menyatakan histogram  sebelah  kiri  mewakili  citra f (x,y),  yang tersusun  atas  objek  terang  di  atas background gelap. Piksel-piksel  objek  dan background dikelompokkan menjadi  dua  mode  yang  dominan.Cara  untuk mengestrak  objek  dari background adalah  dengan memilih thereshold  T yang  memisahkan  dua  mode tersebut.
Sembarang  titik  ( x,y )  yang  memenuhi f ( x,y )> T disebut  titik  objek;  selain  itu,  titik  disebut background.  Histogram sebelah  kanan  terbagi menjadi  tiga  mode.Misalkan,  citra  terdiri  dari  dua objek  terang  di  atas background gelap. Thresholding multilevel digunakan untuk mengklasifikasikan suatu titik  ( x,y )  sebagai  bagian  dari  sebuah class objek. Titik ( x,y ) menjadi bagia suatu objek jika T 1 . Thresholding adalah operasi yang melakukukan pengetesan terhadap fungsi T berikut :
T= T [ x, y, p ( x,y ), f ( x,y )].… ……..(2.5)
f ( x,y ) adalah tingkat keabuan pada titik ( x,y ) dan p ( x,y )  menyatakan  operasi  lokal  dari  titik  tersebut. Operasi thresholding digunakan  untuk  mengubah citra dengan format skala keabuan, yang mempunyai kemungkinan  lebih dari 2, ke  citra biner  yang  hanya memiliki  2  buah  nilai  (0  dan  1).  Dalam  hal  ini,  titik dengan  nilai  rentang  nilai  keabuan  tertentu  diubah menjadi  berwarna  hitam  dan  sisanya  menjadi  warna putih atau sebaliknya.
Perubahan  citra  skala  keabuan  menjadi  citra biner dapat dilakukan memakai ambang ganda, yaitu ambang bawah dan ambang atas, dengan menggunakan fungsi GST ( Gray Scale
Transform ).Pengambangan  ganda  dilakukan  untu menampilkan  titik-titik  yang  mempunyai  nilai rentang tertentu
atau
Fungsi GST untuk operasi pengambangan ganda Gambar 1:  (a) persamaan 1 (b) persamaan 2 dalam
fungsi GST

## III. ANALISA DAN PEMBAHASAN A. Analisa Citra
Pada  aplikasi  pengolahan  citra  yang  akan dirancang harus memiliki data-data yang akan diolah, dan  digunakan  pada  sistem  yang  nantinya  digunkan dalam sistem pendeteksian. Pada aplikasi pendeteksian  kematangan  buah  semangka  ukuran citra  yang  digunakan  berukuran  256x256 pixel dengan  format  JPG.  Hal  ini  dilakukan  bertujuan untuk  mengahsilkan  nilai  RGB  yang  riil  untuk diproses  kedalam  program  aplikasi  sehingga  ada kecocokan  didalamnya.  Citra  semangka  yang digunakan  untuk  pendeteksian  menggunnakan  buah semngka yang berumur 75-100 hari masa tanam.
Warna  semangka  matang  yang  digunanakan yaitu semangka yang berwarna hijau tua terang larik- lariknya hijaunya memiliki hijau yang lebih tua serta memiliki larik hijau yang jaraknya sama dengan larik hijau  yang  lain  dan  semangka  yang  tidak  matang berwarna  hijau  muda  dengan  larik-larik  tidak  sama jaraknya  dengan  larik-larik  yang  lain.  Proses pendeteksian  akan  membutuhkan  waktu  lama  jika meggunakan  piksel  citra  asli  yaitu  256x256 pixel . Untuk  memudahkan  dalam  menganalisa  citra,  citra hasil capture akan  di crop dengan  menggunakan aplikasi Microsoft  Office  Picture  Manager menjadi 30x30 dengan format JPG .

## Gambar 2: Citra S.JPG
Gambar 3: Citra Semangka Matang Hasil Cropping
Gambar 4: Citra Semangka Tidak Matang Hasil

## Cropping

## B. Proses Pengolahan Data
Proses  pngolahan  data  dalam  pendeteksian kematangan  buah  semangka  dengan  langkah  awal mengambil  objek  gambar  untuk  mendapatkankan objek    RGB  kemudian  objek  dirubah  menjadi grayscale .  Nilai  RGB  yang  akan  didapatkan  akan diambil  sebagai  nilai  acuan  dalam  proseses pendeteksian kematangan  buah. Setelah didapat nilai RGB  acuan  dilakukan  proses Thresholding ,  dimana proseses tersebut dilakukan untuk mendapatkan objek dalam bentuk biner. Proseses Thresholding dilakukan untuk  memperjelas  bentuk  larik-larik  yang  ada  pada objek semangka.
Gambar 5: Diagram Proses Pengolahan Data Citra

## C. Analisa Citra RGB
Sebelum  melakukan  pendeteksian  kematangan buah  semangka,  citra  utama  harus  dalam  bentuk RGB.    Penginputan  citra  RGB  bertujun  untuk mengetahui  jumlah  nilai  RGB  yang  ada  pada  citra. Pada format RGB, suatu warna didefinisikan sebagai kombinasi (campuran) dari komponen warna R,G dan B.    Dengan  mengambil  nilai  ambang  dari  sampel piksel 30x30 pada setiap citra
Nilai-nilai ambang dari setiap warna dapat di uji menggunakan program MATLAB. Langakah-
langkah  pengambilan  nilai  ambang  dari  citra  RGB adalah sebagai berikut :
1. w=imread('C:\Users\yogi\Documents\MATLAB\ S.jpg');  membaca  file  citra,    maka  akan ditampilkan  jendela figure yang  berisikan gambar RGB berikut ini:
Gambar 6: Jendela Figure Citra RGB
2. imshow(red) menampilkan citra berwarna merah. Gambar 7: Citra Red
3. imshow(green)  menampilkan  citra  berwarna hijau.
Gambar 8: Citra Green
4. imshow(blue) menampilkan citra berwarna biru. Gambar 9: Citra Blue
5. red=w(:,:,1) menampilkan matriks gambar hanya berisi piksel berwarna merah.
6. green=w(:,:,2)  menampilkan  matriks  gambar hanya berisi piksel berwarna hijau. Gambar 11: Nilai Piksel Green
7. blue=w(:,:,3)  menampilkan  matriks  gambar hanya berisi piksel berwarna biru.
Gambar 12 Nilai Piksel Blue
D. Analisa Pengolahan Gambar Secara Thresholding
Jika  area background dan  area  objek perbandingannya  hampir  sama,  nilai  awal  yang  baik untuk T adalah  tingkat  keabuan  rata-rata  dari  citra. Jika  area  objek  lebih  kecil  dibandingkan  area background (atau  sebaliknya),  satu  kelompok  piksel akan  mendominasi  histogram,  sehingga  nilai  tengah antara  tingkat  keabuan  maksimum  dan  minimum merupakan  pilihan  awal  yang  baik  utuk T .  Dengan algoritma  iterative  dihasilkan T =125.4  setelah  tiga iterasi. T diinisialisasi  dengan  tingkat  keabuan  rata- rata dan T =0. Untuk segmentasi citra, digunakan nilai T =125.
Gambar 13: Original Image
Analisa  pengambilan  nilai  gambar  secara thresholding dapat dipelajari berdasarkan pola warna atau  ditentukan  secara  intuintif,  tetapi  theresholding RGB  ini  sangat  rentan  terhadap  kestabilan  cahaya. Berikut Analisa kematangan melalui metode thresholding. Langkah pada pendeteksian citra secara thresholding ialah perubahan yang ditangkap menjadi citra  bineratau  menjadi  komponen  warna  hitam  dan putih,  pada  proses  ini  citra  yang  memiliki  intensitas piksel  dibawah  128  akan  dirubah  menjadi  1  atau putih, sedangkan intensitas warna yang melebihi dari 128 akan dirubah menjadi 0 atau hitam. Pemberian nilai ambang RGB untuk kematangan buah semangka, yaitu : 1. Nilai ambang Red= 92-100 2. Nilai ambang Green = 170-210 3. Nilai ambang Blue = 0-90 Gambar 14: Nilai Awal Matriks Citra Langkah dalam pendeteksisan thresholding dengan fungsi GST  dengan membandingkan semua baris
nilai K i =128 : Atau Langkah 1
(168<=128)=1
(148<=128)=1 (100<=128)=0
(85<=128)=0 (87<=128)=0
Langkah 2 (182<=128)=1 (181<=128)=1 (125<=128)=1 (80<=128)=0 (83<=128)=0 Gambar 16: Langkah 2 Proses Thresholding Dengan Fungsi GST
Langkah  3  dan  seterusnya  sama  seperti  langkah  2 hingga semua nilai pixel citra telah mengalami proses Thresholding.
Gambar 17: Hasil Nilai Piksel Thresholding
Gambar 18: Citra Hasil Theresholding Semangka matang

## IV. IMPLEMENTASI
Pada  tampilan  hasil  pendeteksian  berisi  hasil pendeteksian  objek  dengan  histogramnya.  Berikut tampilan hasil deteksi objek.
Gambar 19: Tampilan Hasil Pendeteksian Semangka Tidak Matang
Gambar 20: Tampilan Hasil Pendeteksian Semangka
Matang
V. KESIMPULAN
Dari pembahasan yang diuraikan dari pembuatan  skripsi  ini  dapat  disimpulkan  sebagai berikut :
1. Proses  deteksi  kematangan  buah  semangka dalam  perancangan  aplikasi  ini  adalah  dengan cara  menentukan  objek,  melakukan  faktor indikator  yang  mempengaruhi  dari  objek  yaitu warna RGB.
2. Penerapan metode thresholding didalam pendeteksian kematangan buah semangka bertujuan  untuk  memisahkan  latar  belakang  dari objek  yang  akan  dideteksi  dan  merubahnya menjadi gambar biner atau hitam putih, sehingga lebih  jelas  antara  objek  dan  latar  belakang  yang akan dideteksi.
3. Perancangan  aplikasi  pengolahan  citra  deteksi kematangan  buah  semangka  ini  menggunakan software  MATLAB  yang  didalamnya  terdapat GUI ( Grapichal User Interface) sebagai pendukung dalam pembuatan aplikasi pengolahan citra.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Khadir  Abdul  dan  Susanto  Adi.  “ Teori  dan  aplikasi pengolahan citra” . Penerbit    Andi, Yogyakarta, 2013.
2. Hermawati  Astuti  Fajar.  “ Pengolahan Citra  Digital  Konsep dan Teori” . Penerbit Andi, Yogyakarta, 2013. 3. Risky Soetam. “ Konsep Dasar Rekayasa Perangkat Lunak” . Penerbit Prestasi Pustaka, Jakarta, 2011.
4. Komputer  Wahana.  “ Ragam  Pengolahan  Image  Dengan MATLAB”. Penerbit  PT  Elex  Media  Komputindo,  Jakarta, 2013. 5. http://hkti.org/ “ Pengenalan Jenis-Jenis Tanaman Semangka ” diakses Mei, 2015. 6. S.  A  Rosa,  M.  Salahuddin “Pemrograman  Berorinetasi Objek” ,  Modula, Bandung, 2010.