## Penerapan Metode Sobel Edge Detection dan Image Processing Untuk Mengetahui Diameter Apel Fuji Menggunakan Aplikasi Matlab
Alima Hakkon Hasibuan*, Taronisokhi Zebua, Rivalri Kristianto Hondro
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1,* alimahsb95@gmail.com, 2 taronisokhi@stmik-budidarma.ac.id, 3 rivalri@stmik-budidarma.ac.id Email Penulis Korespondensi alimahsb95@gmail.com Submitted 05-06-2020; Accepted 13-06-2020; Published 14-06-2020

## Abstrak
Apel fuji (Malus Domestika)  merupakan buah yang  banyak mengandung anti oksidan. Selain daging buah nya kulti apel juga mengandung pektin. Apel fuji berwarna merah dan sedikit garis kuning. Ukuran apel dapat mempengaruhi harga jual apel, penentuan ukuran apel dapat dilihat dari ukuran diameternya, mengukur diameter buah apel biasanya dilakukan secara visual dengan membandingkan apel. Berdasarkan masalah  tersebut  dibutuhkan  suatu  penelitian  untuk  mengembangkan  sistem  dalam  menentukan  ukuran  diameter  apel  fuji  dengan mengggunakan  teknik  pengolahan  citra  dengan  mencari  diameter.  Proses  pengukuran  ini  menggunakan  aplikasi  matlab  dan    menguji dengan metode deteksi tepi sobel dan image processing untuk melihat tepi yang lebih terlihat nyata garisnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu memperoleh gambar dan mengidentitikasi ukuran diameter apel fuji .
Kata Kunci: Apel fuji, Pengolahan Citra, Sobel, Diameter, Edge Detection.

## Abstract
Fuji apples (Malus Domestika) are fruits that contain a lot of antioxidants. Besides the fruit flesh, the apple also contains pectin. Fuji apples are red and have a yellow line. The size of apples can affect the selling price of apples, the determination of the size of apples can be seen from the size of the diameter, measuring the diameter of apples is usually done visually by comparing apples. Based on these problems, a research is needed to develop a system to determine the diameter of fuji apples by using image processing techniques to find the diameter. This measurement process uses the matlab application and tests with the sobel edge detection method and image processing to s ee the more visible edges of the lines. The results showed that the developed system was able to obtain images and identify the diameter of fuji apples.
Keywords: Fuji Apple, Image Processing, Sobel, Diameter, Edge Detection.

## 1. PENDAHULUAN
Pada masa sekarang mengukur diameter buah apel masih banyak yang megukurnya dengan membandingkan ukuran apel, yaitu cara yang kurang tepat[1]. Mengetehui diameter sebuah apel dapat mengelompokkan apel yang berukuran besar dan kecil karna harga apel yang besar berbeda dengan harga apel yang kecil, adanya kendala tersebut maka dikembangkanlah sebuah  aplikasi  untuk  mengetahui  diameter  menggunakan  sebuah  perancangan  dengan  terlebih  dahulu  mendeteksi  tepi metode edge detection . Sehingga proses pengukuran diameter akurat. Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra digital merupakan gabungan titik, garis, bidang dan warna untuk menciptakan kemiripan suatu objek dengan objek aslinya. Citra bersifat analog dan digital. Citra digital dapat diolah komputer sedangkan citra analog tidak bisa diolah komputer, citra analog harus dikonversi ke digital agar bisa diproses oleh komputer. Pengolahan citra digital adalah  hal-hal  yang  berkaitan  dengan  gambar,  warna,  transformasi  dan  lain  sebagainya  yang  diproses  menggunakan komputer [1].
Pengolahan citra dapat digunakan untuk memperbaiki kualitas warna citra, mengurang yangi noise , mendeteksi objek dan lain-lain. Adapun bidang-bidang yang telah menggunakan sistem komputer yang diaplikasikan adalah bidang industri, kedokteran,  pertanian,  hukum,  biologi,  keamanan  dan  lain  sebagainya.  Metode sobel terbentuk  dari  matriks  3x3  dan merupakan hasil dari  konvolusi dengan  Gx dan Gy. Dan metode ini memiliki kemampuan mengurangi noise sebelum tahap perhitungan deteksi tepi [2]. Dan metode sobel dapat digunakan untuk mendeteksi tepi dengan tingkat persentasi kesalahan yang kecil.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Citra
Citra  adalah  suatu  representasi  (gambaran),  kemiripan,  atau imitasi  dari  suatu  objek.  Citra  sebagai  keluaran  suatu  sistem perekaman  data  dapat  bersifat  optik  berupa foto, bersifat  analog  berupa  sinyal-sinyal  video  seperti gambar  pada  monitor televisi, atau bersifat digital yang  langsung disimpan pada suatu media penyimpanan[3].

## 2.2   Pengolahan Citra Digital
Pengolahan  citra  digital  atau  image  processing  merupakan  suatu  disiplin  ilmu  yang  mempelajari  hal-hal  yang  berkaitan dengan perbaikan kualitas gambar (peningkatan  kontras, transformasi  warna, restorasi  citra), transformasi  gambar (rotasi, translasi, transformasi geometric, skala), agar mudah diinterpretasi oleh manusi/mesin (komputer)[3]. Masukannya adalah citra dan keluarannya juga citra tapi dengan kualitas lebih baik dari pada citra masukan misal citra warnanya kurang tajam,
kabur  (blurring),  dan  mengandung  noise  (misal  bintik-bintik  putih)  sehingga  perlu  ada  pemrosesan  untuk  memperbaikan citra karena citra tersebut menjadi sulit diinterpretasikan karena informasi yang disampaikan menjadi berkurang.

## 2.3  Deteksi Tepi (Edge Detection)
Edge detection adalah proses untuk menemukan perubahan intensitas yang berbeda  nyata dalam  sebuah bidang citra. Deteksi tepi berfungsi untuk memperoleh tepi objek, deteksi tepi memamfaatkan perubahan nilai intensitas yang drastis pada batas dua area[3]. Tepi adalah himpunan pixel yang terhubung dan terletak pada batas dua area, tepi mengandung informasi yang sangat penting, informasi yang diperoleh dapat berupa bentuk maupun ukuran objek. Adapun beberapa contoh pendeteksi tepi yang pertama adalah operator berbasis Gradient (turunan pertama), yaitu operator robert, sobel, dan prewitt. Yang kedua adalah operator berbasis turunan kedua, yaitu operator Laplacian dan operator Laplacian Gaussian.

## 2.4   Deteksi Tepi Sobel
Sobel merupakan proses konvolusi dari jendela yang ditetapkan terhadap citra yang dideteksi. Agar perkiraan gradient berada tepat ditengah jendela, dalam konvolusi Sobel menggunakan jendela 3x3 [3].
𝐺𝑥 = [ −1 0 1 −2 0 2 −3 0 1 ] 𝐺𝑥 = [ 1 2 1 0 0 0 −1 −2 −1 ]
Berdasarkan susunan piksel tetangga tersebut, besar gradient yang dihitung menggunakan operator sobel [2]adalah:
|𝐺| =√G 2 x +G 2 y (1)
|𝐺| = |𝐺𝑥| + |𝐺𝑦|
(2)
Adapun proses metode sobel ialah citra yang diinputkan akan dikonversi ke citra grayscale, kemudian  dengan edge detection sobel untuk mendapatkan garis tepi. Hasil grayscale berupa citra warna keabu-abuan, sedangkan edge detection berupa citra hitam dan putih.

## 2.5 Apel fuji
Apel fuji (Malus Domestika)  adalah salah satu dari beberapa jenis apel yang banyak memiliki zat  antioksidan terutama dari kandungan  buahnya.  Apel  fuji  merupakan  buah  yang  mempunyai  antioksidan  tertinggi  yaitu  108mg catechin equivalents/100g apel. Selain buahnya kulit apel juga mengandung jenis serat pangan yang larut  air dan mudah difermentasi yaitu pektin [3].

## Gambar 1. Apel fuji

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Menghitung  diameter  apel  fuji  menggunakan  deteksi  tepi  dapat  mempermudah  dalam  melakukan  proses  perhitungan diameter.  Deteksi  tepi  dari  suatu  citra  mengandung  informasi  penting  dari  citra  bersangkutan  tepi  citra  dapat mempresentasikan objek-objek yang terkandung dalam citra tersebut, bentuk, dan ukurannya serta terkadang  juga informasi tentang teksturnya, tepi citra merupakan posisi dimana intensitas piksel dari citra berubah dari nilai rendah ke nilai tinggi atau  sebaliknya,  proses  deteksi  tepi  harus  dapat  menghasilkan  deteksi  dengan  tepi  yang  jelas  dan  nyata.  Metode  sobel merupakan  metode  deteksi  tepi  citra  dengan  hasil    tepi  yang  lebih  jelas  dan  nyata.  Jadi  proses    pengukuran  diameter  ini menggunakan perancangan aplikasi matlab dengan metode deteksi tepi sobel dan image processing. Adapun langkah-langkah proses metode sobel :
1.  citra yang diinputkan akan dikonversi ke citra grayscale, Hasil grayscale berupa citra warna keabu-abuan.
2.  Mengambil nilai piksel citra grayscale.
3.  Mengkonvolusi nilai piksel citra grayscale dengan kernel sobel horizontal dan vertikal.
Langkah pertama: Citra masukan dikonversi ke citra grayscale
Gambar 2. citra grayscale
Langkah kedua untuk mengambil nilai-nilai pixel citra Grayscale dengan matlab yaitu.
Gambar 3. Piksel Citra Graysclale .
Nilai-nilai  piksel  tersebut  akan diproses dengan metode sobel untuk  mendeteksi  tepi pada citra tersebut. Nilai piksel  dari citra  di  atas  diproses  sesuai  dengan  ketentuan  dari  metode sobel. Konvolusi  citra grayscale dengan  kernel Sobel horizontal(Gx) dan kernel Sobel vertikal(Gy)
𝐺𝑥 = [ −1 0 1 −2 0 2 −3 0 1 ] 𝐺𝑥 = [ 1 2 1 0 0 0 −1 −2 −1 ]
Tempatkan kernel pada sudut kiri atas, kemudian hitung nilai pixel pada posisi (1,1) dari kernel, berikut prosesnya.
194 177 186 181 178 196 182 183 182 189 188 188 174 185 189 188 187 180 184 189 191 188 188 173 191
Hasil konvolusi = 52 Nilai ini di hitung dengan cara berikut :
|Gx|=(-1x194)+(-2x196)+(-1x188)+(0x177)+(0x182)+(0x188)+(1x186)+(2x183)+(1x174)= -48 =48
Gy|=(1x194)+(0x196)+(-1x188)+(2x177)+(0x182)+(-2x188)+(1x186)+(0x183)+(-1x174)= -4=4 G(1,1)= |𝐺𝑥| + |𝐺𝑦| = |48| + |4| = 52
Geser kernel satu pixel ke kanan, kemudian hitung nilai pixel pada posisi (2,1) dari kernel.
194 177 186 181 178 196 182 183 182 189 188 188 174 185 189 188 187 180 184 189 191 188 188 173 191
Hasil konvolusi = 10 Nilai ini di hitung dengan cara berikut : |Gx|=(-1x177)+(-2x182)+(-1x188)+(0x186)+(0x183)+(0x174)+(1x181)+(2x182)+(1x185)= 1 |Gy|=(1x177)+(0x182)+(-1x188)+(2x186)+(0x183)+(-2x174)+(1x181)+(0x182)+(-1x185)= 9 G(2,1)= |𝐺𝑥| + |𝐺𝑦| = |1| + |9| = 10
Geser kernel satu pixel ke kanan, kemudian hitung nilai pixel pada posisi (3,1) dari kernel.
194 177 186 181 178 196 182 183 182 189 188 188 174 185 189 188 187 180 184 189 191 188 188 173 191
Hasil konvolusi = 26 Nilai ini di hitung dengan cara berikut : |Gx|=(-1x186)+(-2x183)+(-1x174)+(0x181)+(0x182)+(0x185)(1x178)+(2x189)+(1x189)= 19 |Gy|=(1x186)+(0x183)+(-1x174)+(2x181)+(0x182)+(-2x185)(1x178)+(0x189)+(-1x189)=-7=7 G(3,1)= |𝐺𝑥| + |𝐺𝑦| = |19| + |7| = 26
194 177 186 181 178
196 182 183 182 189 198 188 174 185 189 188 187 180 184 189 191 188 188 173 191 0 0 0 0 0 0 52 0
0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 52 10 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 52 10 52 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Geser kernel satu pixel ke kanan, kemudian hitung nilai pixel sampai pada posisi (3,3) dari kernel.
194 177 186 181 178 196 182 183 182 189 188 188 174 185 189 188 187 180 184 189
191 188 188 173 191
Hasil konvolusi =44 Nilai ini di hitung dengan cara berikut : |Gx|(-1x174)+(-2x180)+(-1x188)+(0x185)+(0x184)+(0x173)+(1x189)+(2x189)+(1x191)=36 |Gy|(1x174)+(0x180)+(-1x188)+(2x185)+(0x184)+(-2x173)+(1x189)+(0x189)+(-1x191)=8 G(3,3)= |𝐺𝑥| + |𝐺𝑦| = |36| + |8| = 44
Dari  hasil konvolusi  gambar  3  didapatkan nilai  perhitungan matrik  3x3 dengan matrik  5x5 dengan mengunakan operator Sobel dan hasil deteksi tepi, nilai yang diperoleh
Adapun hasil deteksi tepi citra dari metode sobel dapat dilihat seperti gambar berikut :
Gambar 4. Citra deteksi sobel
Hasil deteksi dengan metode sobel menunjukkan diameter apel fuji adalah 211.00 piksel, apabila nilai piksel tersebut dirubah ke mm maka hasil diameter apel fuji adalah 55,8 mm=5,58 cm.

## 3.1 Pengujian
Adapun hasil dari tampilan program proses metode Sobel dan image processing untuk mendeteksi tepi pada citra pada image apel fuji dapat di lihat pada gambar di bawah ini :
0 0 0 0 0 0 52 10 52 0 0 50 10 46 0 0 52 40 44 0
0 0 0 0 0
0 0
0 0 0 0 52 10 52 0 0 50 10 46 0 0 52 40 44 0 0 0 0 0 0
Gambar 5. Form Hasil Metode sobel
Pengujian aplikasi dilakukan untuk mengetahui apakah aplikasi sudah berjalan dengan baik dan benar. Pengujian terhadap aplikasi dilakukan dengan meng- input- kan citra.
Tabel 1. Hasil Pengujian Citra input Deteksi tepi Image processing Hasil Diameter Diameter (piksel)=211.00
Diameter (cm)=5,58
Diameter
(piksel)=256.00 Diameter (cm)=6,77
Diameter
(piksel)=201.00 Diameter (cm)=5,31
Berdasarkan hasil pengujian aplikasi deteksi tepi dengan menerapkan metode sobel edge detection dan image processing maka dapat dilihat perbedaan citra asli dengan citra hasil sobel dan image processing dan   menghasilkan diameter apel fuji.

## 4. KESIMPULAN
Adapun kesimpulan yang penulis peroleh berdasarkan hasil dari skripsi ini adalah sebagai berikut :
1.  Sebuah citra digital terdiri dari pixel-pixel yang membentuk citra grayscale pada citra apel fuji tersebut.
2.  Hasil  deteksi  tepi  dari  apel  fuji,    dapat  digunakan  untuk  aplikasi  pengolahan  citra  digital  lain  yang  membutuhkan informasi mengenai komposisi pixel dari apel fuji.
3.  Perancangan aplikasi dapat dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman Matlab dengan form hasil citra sobel dan image processing thresholding citra untuk mengetahui diameter apel fuji.

## REFERENCES
[1] A. Soeb , . S. Lukas dan S. N. Mian ,  “Implementasi Metode Laplacian of Gaussian Dalam Deteksi Tepi Citra Gigi Berlubang,” dalam Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS), Medan, 2020.
[2] Agus Basukesti, Dwi Nugraheny Ade Noversi Putra, "Penerapan Metode Sobel Untuk Pengukuran Tinggi Badan Menggunakan Webcam," Compiler, vol. 2, no. 1, p. 6, Mei 2013.
[3] S.si.,M.kom T.Sutoyo, M.kom, Edy Mulyanto S.Si, Dr.Vincent Suhartono, Oky Dwi Nurhayati, and M.kom, M.T. Wijanarto, Teori Pengolahan Citra Digital , Benedicta Rini w, Ed. Yogyakarta: Andi, 2009.
[4] Darma Putra, Pengolahan Citra Digital, Westriningsih, Ed. Yogyakarta: Andi, 2010.
[5] http://darsatop.lecture.ub.ac.id/2014/06/apel-malus-domestica/
[6] Rosa A.S and M Shalahudin, Rekayasa Perangkat Lunak. Bandung: Informatika Bandung, 2015, vol. 3.
[7] Wahana Komputer, Ragam Aplikasi Pengolahan Image dengan Matlab. Jakarta: Komputindo, 2013.
[8] S. Surti , “Penerapan Metode Median Filter untuk Mereduksi Noise Speckle dan Salt& Pepper pada Citra Ortokromatik,” Building Informatics, Technology and Science (BITS), vol. 1, no. 1, pp. 34-41, 2019.