Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 2 Agustus, pp 312-320 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Klasifikasi Kelayakan Beras Menggunakan Metode Laplacian of Gaussian
Khabib Abdullah 1 , Aditya Akbar Riadi 2 , Evanita 3
123 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muria Kudus Email: 1 201751049@std.umk.ac.id, 2 aditya.akbar@umk.ac.id, 3 evanita@umk.ac.id

## Abstract
Rice  is  a  staple  food  for  some  Indonesians,  but  lately  there  is  a  lot  of  rice  that  is  not  fit  for consumption/not worth selling, but is still being traded in the market by irresponsible people. With the development of technology that is growing rapidly, it is  directly proportional to the development of information systems. The problem here is that the rice we consume, the quality is determined by the price,  even  though  the  price  does  not  necessarily  guarantee  the  quality  of  the  rice.  From  these problems, a system is made that can classify rice. This research takes a picture of rice setra ramos and then the image is processed by the image, according to the size of the border and the color that has been determined. That is 0.7 cm the size of good rice and clean white or yellow-brown in color. The result of image processing is in the form of rice classification, namely good rice, medium rice, and bad rice.  In  thos  study,  using  the  Python  programming  language  and  the  opencv  library  as  image processing.  With  this  system,  it  is  hoped  that  it  can  help  people  choose  rice  that  is  suitable  for consumtion.
Keywords : Rice, Image Processing, Python, Setra Ramos Rice.

## Abstrak
Beras  adalah  makanan  pokok  bagi  sebagian  masyarakat  Indonesia,  namun  belakangan  ini banyak beras yang tidak layak dikonsumsi/tidak layak jual, tetapi masih diperjual belikan di pasaran oleh  oknum-oknum  tidak  bertanggung  jawab.  Dengan  adanya  perkembangan  teknologi  yang berkembang  pesat  berbanding  lurus  dengan  perkembangan  sistem  informasi.  Permasalahannya  di sini  beras  yang  kita  konsumsi,  kualitasnya  di  tentukan  dari  harga,  padahal  harga  belum  tentu menjamin  kualiatas  beras.  Dari  permasalahan  tersebut  maka  dibuat  sebuah  sistem  yang  dapat mengklasifikasikan  beras.  Penelitian  ini  mengambil  gambar  beras  setra  ramos  lalu  gambar  diolah oleh  citra,  sesuai  ukuran  garis  tepi  dan  warna  yang  telah  ditentukan.  Yaitu  0.7  cm  ukuran  beras bagus serta warna putih bersih atau kuning kecoklat-coklatan warnanya. Hasil dari pengolahan citra tersebut berupa klasifikasi beras, yakni beras bagus, beras sedang atau beras jelek. Dalam penelitian ini,  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python  dan  library  opencv  sebagai  pengolahan  citranya. Dengan  adanya  sistem  ini,  diharapkan  dapat  membantu  masyarakat  memilih  beras  yang  layak konsumsi.
Kata kunci : Beras, Pengolahan Citra, Python, Beras Setra Ramos.

## 1. PENDAHULUAN
Beras merupakan makanan pokok bagi sebagian besar masyarakat Indonesia. Konsumsi beras semakin meningkat setiap tahunnya seiring dengan meningkatnya jumlah  penduduk.  Ketergantungan  masyarakat  Indonesia  yang  sangat  tinggi terhadap  beras  akan  menjadi  masalah jika  ketersediaan  beras  sudah  tidak  dapat tercukupi.  Hal  inilah  yang  dapat  mengganggu  ketahanan  pangan  nasional.  Pada tahun  2014  konsumsi  beras  di  Indonesia  sebesar  96,32  kg/kapita/tahun. Meskipun  mengalami  penurunan  dari  tahun  sebelumnya,  akan  tetapi  masih  jauh melebihi rata-rata tingkat konsumsi beras dunia ialah sebesar 60 kg/kapita/tahun
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 2 Agustus, pp 312-320 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
dan banyak lagi. Selain itu, dari banyaknya konsumsi beras, terdapat banyak pula beras yang tidak layak konsumsi dan tidak layak untuk diperjual belikan.
Pengolahan  citra  digital  ( Digital  Image  Processing )  merupakan  sebuah disiplin ilmu yang mempelajari tentang teknik-teknik mengolah citra. Citra sendiri adalah  gambar  diam  (foto)  atau  gambar  bergerak  (yang  berasal  dari  webcam). Sedangkan  digital  adalah  pengolahan  citra/gambar  dilakukan  menggunakan komputer. Secara matematis, citra adalah fungsi kontinyu (continue) menggunakan intensitas  cahaya  pada  bidang  dua  dimensi.  Untuk  dapat  diolah  menggunakan komputer digital, suatu citra harus dipresentasikan secara numerik dengan nilai- nilai diskrit. Repersentasi dari fungsi kontinyu itu menjadi nilai-nilai diskrit yang kemudian disebut sebagai digitalisasi citra. Sebuah citra digital dapat diwakili oleh sebuah matriks dua dimensi f(x,y) yang terdiri dari M kolom dan N baris, dimana perpotongan antara kolom dan baris disebut piksel (pixel = picture element) atau elemen terkecil dari sebuah citra.
Sebenarnya beras dapat dibedakan dengan hanya melihat dan memegangnya, namun  tidak semua  orang  dapat  melakukannya,  dan  hanya  orang-orang  tertentu saja  seperti  penjual  beras  atau  petani  padi  yang  setiap  harinya  berhubungan dengan beras. Selain itu, masih banyak masyarakat yang tidak dapa membedakan beras mana yang bagus, sedang atau jelek. Di pasaran banyak juga ditemui beras yang tidak layak konsumsi diperjual belikan, walaupun dengan harga yang murah. Ada  juga  beras  yang  bagus  namun  warnanya  sudah  using  yaitu  kuning  kecoklat- coklatan  dan  masih  saja  diperdagangkan  dengan  alasan  banyak  yang  mencari beras  dengan  kondisi  seperti  itu.  Memang  harga  tidak  dapat  menjamin  kualitas dari beras namun beras dengan kualitas bagus memiliki harga yang mahal.
Permasalahan  itulah  yang  menjadi  dasar  dibuatnya  sebuah  sistem  dengan mengambil  gambar  beras  yang  dibuat  ke  bentuk  Citra.  Pengolahan  citra  di  sini memang  memegang  peranan  yang  cukup  penting,  dikarenakan  pengolahan  citra terdiri  dari  beberapa  aspek,  antara  lain  matematika,  fisika,  elektronika,  fotografi, seni  dan  teknologi  komputer.  Pengolahan  citra  sangat  erat  kaitannya  dengan komputer vision ,  komputer vision sendiri  adalah  sebuah  ilmu  yang  mempelajari proses penyusunan deskripsi mengenai objek yang terkandung pada suatu gambar atau mengenali objek yang ada pada gambar. Maka dari gambar pada objek yaitu beras  kita  bisa  membedakan  kualitas  beras  bagus,  sedang,  dan  buruk.  Dalam penelitian  ini  beras  yang  dijadikan  sampel  adalah  beras  jenis setra  ramos, kemudian diambil gambarnya dan diolah pada pengolahan citra.
Beras setra ramos ini dikategorikan menjadi 3 yaitu bagus, sedang dan jelek, di  mana  beras  bagus  mempunyai  ukuran  perbutir  0,7  cm  dan  warna  yang  putih bersih. Sedangkan beras sedang mempunyai ukuran 0,5 cm dan warna yang putih, dan terakhir beras yang jelek mempunyai ukuran yang cenderung pendek yaitu 0,2 cm  dan  warna  yang  kuning  kecoklat-coklatan.  Penggolongan  ini  berdasarkan penelitian  yang  diambil  dari  kondisi  beras setra  ramos itu  sendiri.  Namun  hasil yang  didapatkan  pergambar  yang  dimasukkan  akan  berbeda,  misalnya  dengan ukuran 0,5 cm namun warnanya yang kusam masuk ke dalam beras yang jelek .
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 2 Agustus, pp 312-320 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  penelitian  merupakan  langkah  atau  prosedur  yang  akan  dilakukan oleh  penulis  dalam  mengumpulkan  data  dan  informasi  guna  memecahkan permasalahan  serta  menguji  hipotesis  penelitian.  Pada  metode  penelitian  ini terdapat alur tahapan-tahapan yang akan dilakukan, yaitu sebagai berikut:
a) Identifikasi Masalah
Hal  pertama  kali  yang  dilakukan  untuk  merancang  Klasifikasi  Kelayakan Beras Menggunakan Metode Laplacian Of Gaussion adalah mengidentifikasi masalah-masalah  yang  penulis  peroleh  dari masyarakat  yang  kesulitan membedakan antara beras yang layak konsumsi dan tidak layak konsumsi.
b) Studi Literatur Tahap ini dilakukan penulis dengan mengumpulkan data dan informasi dari membaca  dan  mempelajari  buku-buku,  jurnal  referensi,  serta  situs-situs penyedia  layanan  yang  berhubungan  dengan  sistem  Klasifikasi  Kelayakan Beras Menggunakan Metode Laplacian Of Gaussion .
c) Pengumpulan Data
Penulis memperoleh data yang diperlukan berhubungan dengan Klasifikasi Kelayakan  Beras  Menggunakan  Metode Laplacian  Of  Gaussion ini menggunakan beberapa metode dalam pengumpulan data antara lain:
1) Penelitian Lapangan ( Field Search )
Penulis  mendapatkan  data  dengan  terjun  langsung  ke  lapangan  dengan metode:
a) Wawancara ( Interview )
Metode  wawancara  ini,  penulis  melakukan  tanya  jawab  langsung dengan  masyarakat  yang  mengonsumsi  beras  untuk  memperoleh data  yang  akurat  dan  relevan  supaya  dapat  menghasilkan perancangan sistem informasi yang sesuai dengan kebutuhan.
b) Pengamatan ( Observation ) Penulis  melakukan  pengamatan  secara  langsung  proses  pemilihan kelayakan beras tersebut yang masih dilakukan secara manual.
2) Analisis Dokumen ( Document Analysis )
Merupakan  kegiatan  pengumpulan  informasi  tentang  dokumen- dokumen yang digunakan dalam suatu sistem. Dokumen tersebut adalah ciri fisik dari beras yang layak dikonsumsi. Tujuan dari analisis dokumen adalah untuk mengetahui dan memahami dokumen apa saja yang terlibat dan mengalir dalam suatu sistem yang berjalan.
d) Analisis Data Sistem  Klasifikasi  Kelayakan  Beras  Menggunakan  Metode Laplacian  Of Gaussion merupakan  aplikasi  berbasis  dekstop  yang  bermanfaat  untuk mengetahui  kelayakan  beras  yang  dikonsumsi  oleh  masyarakat.  Dengan adanya  sistem  ini,  diharapkan  masyarakat  mendapatkan  beras  yang  layak dikonsumsi dengan mudah.
e) Pengembangan Sistem
Dalam  pengembangan  sistem  Klasifikasi  Kelayakan  Beras  Menggunakan Metode Laplacian  Of  Gaussion ini  menggunakan  metode  pengembangan
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 2 Agustus, pp 312-320 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
yang SDLC atau System  Development  Life  Cycle .  Sedangkan  model  yang digunakan adalah model Waterfall .

## 2.1. Blok Diagram
Penjelasan gambar dalam aplikasi ini, membutuhkan 3 proses yaitu gambar, citra digital  dan output atau  hasil.  Gambar  beras setra  ramos harus  diunggah  pada aplikasi kemudian  masuk ke citra  digital, dan dapat menghasilkan output berupa klasifikasi beras.

## Gambar 2. Blog Diagram
2.2. Perancangan Flowchart

## Gambar 3. Flowchart

## 2.3. Perancangan DFD (Data Flow Diagram)
Dalam  merancang  sebuah  sistem,  sangat  diperlukan  adanya  perancangan  yang akan  menjadi  dasar  untuk  pembuatan  sistem  ini.  Berikut  rancangan  sistem  yang menggunakan DFD.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 2 Agustus, pp 312-320 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 4. DFD Level 0
Pada  level  ini,  sistem  dijelaskan  secara  garis  umum  di  mana  sistem  klasifikasi beras  ini  terdapat user atau  pengguna  yang  dapat  memilih  gambar  beras setra ramos. Gambar  tersebut  sebelumnya  telah  dipersiapkan  dan  kemudian dimasukkan ke dalam program, lalu program menampilkan hasilnya kepada user.
Gambar 5. DFD Level 1
Level ini menjelaskan secara lebih spesifik bahwa user dapat memasukkan gambar beras setra ramos dan melakukan proses perhitungan. Sedangkan untuk program menghasilkan hasil klasifikasi beras dan menampilkan proses perhitungan.

## 2.4. Pengukuran Beras
Gambar 6. Ukuran Beras Bagus
Gambar 7. Ukuran Beras Sedang
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 2 Agustus, pp 312-320 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 8. Ukuran Beras Jelek

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bab  ini,  menjelaskan  tentang  hasil  yang  telah  didapatkan  setelah menggunakan aplikasi klasifikasi beras ini, dan pembahasannya sebagai berikut:
Tabel 1. Hasil Klasifikasi No  Citra Hasil Pengklasifikasi Hasil Klasifikasi 1 Beras Sedang Layak Konsumsi 2 Beras  Jelek  Tidak  Layak Konsumsi 3 Beras Bagus Layak Konsumsi
Tabel 2. Hasil Perhitungan Klasifikasi No Sa mp el Ber as Per gi tu ng an Simp ang an
Ba ku Per h it u n ga n
G au ss ia n Per h it u n ga n LoG
Per h it u n ga n
Per se nt ase
Ha sl K la sifi k asi 1 1,484 0,95 200 69,23%  Beras Bagus
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 2 Agustus, pp 312-320 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
No Sa mp el Ber as Per gi tu ng an Simp ang an Ba ku Per h it u n ga n G au ss ia n Per h it u n ga n LoG Per h it u n ga n Per se nt ase Ha sl K la sifi k asi 2 33,27 0,0024  0,000 0061 85,29%  Beras Jelek 3 29,29 35,8 4,76 32% Beras Sedang Gambar 9. Halaman Utama
Gambar 10. Perhitungan
Klasifikasi Beras Bagus Gambar 11. Halaman Hasil
Klasifikasi Beras Bagus
Gambar 12. Perhitungan Klasifikasi Beras Jelek Gambar 13. Halaman Hasil
Klasifikasi Beras Jelek
Gambar 14. Perhitungan Klasifikasi Beras Sedang
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 2 Agustus, pp 312-320 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 15. Halaman Hasil Klasifikasi Beras Sedang

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  yang  telah  diuraikan,  maka  penulis  dapat  mengambil kesimpulan  dari  penelitian  Klasifikasi  Kelayakan  Beras  Menggunakan  Metode Laplacian Of Gaussion bahwa:
1) Sistem  informasi  kelayakan  beras  berbasis  dekstop  ini  dibuat  untuk memudahkan  pengguna  terutama  masyarakat  untuk  memberikan informasi mengenai beras mana yang layak konsumsi.
2) Sistem  informasi  kelayakan  beras  berbasis  dekstop  ini  sangat memudahkan  pekerjaan  dalam  memilih  beras  yang  layak  konsumsi untuk keluarga.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  S.,  Rossa  &  M.  Shalahuddin.  (2013). Rekayasa  Perangkat  Lunak Terstruktur dan Berorientasi Objek. Bandung: Penerbit Informatika.
[2] Ade  Prayoga,  C.  J.  (2018). IMPLEMENTASI  PERBANDINGAN  METODE OPERATOR  SOBEL,  LAPLACIAN  OF  GAUSSIAN,  DAN  DIFFERENCE  OF GAUSSIAN PADA HASIL CITRA DIGITAL. Medan: universitas potensi utama.
[3] Aprilia  Ayu  Andarinny,  C.  E.  (2017). Perancangan  sistem  identifikasi biometrik jari tangan menggunakan. semarang: universitas diponegoro.
[4] Hadi, S. M., & Samad, A. (2019). Sistem Informasi Pengolahan Data Bantuan Beasiswa  Siswa  Miskin  (BSM)  Pada  Kantor  Wilayah  Kementerian  Agama Provinsi Maluku Utara. J u r n a l I l m i a h I L K O M I N F O - J u r n a l I l m u K o m p u t e r d a n I n f o r m a t i k a , 1-10.
[5] Haryono,  R.  (2020). Penerapan  Metode  Laplacian  Of  Gaussian  Dalam Mendeteksi  Tepi  Citra  Pada  Penyakit  Meningitis. medan:  universitas  budi darma.
[6] Irawan,  M.  D.,  &  Simargolang,  S.  A.  (2018).  Implementasi  E-Arsip  pada program Studi Teknik Informatika. Jurnal Teknologi Informasi , 67-84.
[7] Kristanto, A. (2003). Perancangan Sistem Informasi dan Aplikasinya. Jakarta: Gava Media.
[8] Malabay.  (2016).  Pemanfaatan  Flowchart  Untuk  Kebutuhan  Deskripsi  . Jurnal Ilmu Komputer , 21-26.
[9] Medi  Yourge  Expresso  Doko,  S.  (2020). Modul  Materi  Statistika (Vol.  1). SMAN 1 Fatuleu.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 2 Agustus, pp 312-320 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
[10]  Nababan,  J.  (2020). Pendeteksian  Tepi  Citra  untuk  Menentukan  Kualitas Beras  Berdasarkan  Jenis  Menggunakan  Metode  Laplacian  of  Gaussian. Medan: universitas budi darma.
[11]  Petersen,  K.  C.  (2009).  The  Waterfall  Model  in  Large-Scale  Development. Proceedings of 10th International Conference , 386-400.
[12]  Rosa, A., & Shalahuddin, M. (2014). Rekayasa Perangkat Lunak : Terstruktur dan Berorientasi Objek. Bandung: Informatika.
[13]  Safitri,  N.  I.  (2021). Deteksi  Penyakit  Alopecia  Areata  Menerapkan  Metode Laplacian of Gaussian. medan: universitas budi darma.
[14]  Soeb Aripin, L. S. (2020). Implementasi Metode Laplacian of Gaussian Dalam Deteksi Tepi Citra Gigi Berlubang. medan: universitas budi darma.
[15]  Tri Septia Prihartini, P. N. (2018). Deteksi Tepi Dengan Metode Lplacian Of Gaussian  Pada  Citra  Daun  Tanaman  Kopi. Semarang:  Universitas  Dian Nuswantoro.