## IMPLEMENTASI WEB CAMERA SEBAGAI VISUAL INSPECTION OTOMATIS UNTUK PROSES PEMUTUAN UKURAN DAN TINGKAT KEMATANGAN BUAH TOMAT

## Oleh :
Andrizal. 1) , Dodon Yendri 2) .Aulia Rossalina 3) , 1) Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Padang
2,3) Jurusan Sistem Komputer, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas andrizalpoli@gmail.com

## ABSTRACT
Quality and sorting is one method to classify an observed object and the end result of the inspection process.  Quality  and  sorting  can  be  done  manually  or  automatically  where quality  and  one  manually  sorting  can  be  done  by  utilizing  the  human  senses. Quality automatically  requires  certain  tools  such  as  the  use  of  digital  cameras  to  replace  the sensory function of the human eye as a visual inspection. By using a digital camera, the camera capture object images obtained is processed via image processing, the processing system  can  be  used  as  an  automated  visual  inspection  for  the  decision  making  process quality and sorting. The ability to recognize objects in the form of camera pixel component, can  be  used  to  determine  the  size  and  color,  while  the  components  can  be  used  to determine the level of maturity. This system implemented as automatic visual inspection to determine quality tomato fruit size and maturity level. Results of testing this system is able to recognize 100% ripe tomatoes and 73% were able to recognize the young tomato fruit, the  overall  ability  of  the  system  to  recognize  the  maturity  level  of  the  tomato  fruit  was 86.15%. While the tomatoes quality test based on class size with large, medium and small work  100%. Recognize  the  success  rate  of  fruit  maturity  is  greatly  influenced  by  the current lighting objects tomatoes in camera capture. We hope this research can be used as input data for the next stage as the data input to the system pemutuan and automatically sorting tomatoe s.
Keywords : Visual Inspection, pixel, color, classification.

## PENDAHULUAN
Penanganan  pasca produksi memegang peranan  penting  dalam  penentuan  mutu hasil  produk, terutama  kegiatan  sortasi dan  pemutuan. Kegiatan  sortasi  dan pemutuan dapat dilakukan secara manual seperti  dengan  memanfaatkan  panca indra  manusia,  sedangkan  sortasi  dan pemutuan  otomatis  menggunakan  alat bantu  berupa  suatu  sistem.  Penggunaan panca  indra  vision  manusia  pada  sistem
pemutuan  manual  dapat  digantikan dengan  menggunakan  kamera  digital. Hal ini dilakukan dengan mengolah hasil capture gambar  yang  didapat  melalui kamera digital. Image hasil capture kamera  digital mengandung  komponen  pixel  dan komponen  warna.  Kedua  komponen  ini dapat  digunakan  untuk  menentukan ukuran  dan  tingkat  kematangan  buah berdasarkan  warna,  seperti  untuk klasifikasi ukuran dan tingkat
kematangan  buah  tomat.  Jadi  dengan perkembangan  metode pengolahan  citra dapat dilakukan  penentuan  tingkat kematangan  dan  ukuran  buah  tomat tanpa merusaknya. [20]
Dengan  memanfaatkan  kemampuan webcam  dan pengolahan  citra sebagai visual  inspection  ini, diharapkan dapat digunakan
untuk  pengklasifikasian tingkat  kematangan  buah  tomat  muda dan  buah  tomat  matang,  dan  ukuran tomat kecil, sedang dan besar. Tanaman
tomat ( Lycopersicum esculentum Mill.)  termasuk  famili
Solanaceae  merupakan  tanaman  setahun yang  berbentuk herbaceus (perdu)  dan umumnya  tumbuh  baik  pada  ketinggian 600-900 m di atas permukaan laut. Pada dataran  rendah  tomat  dapat  tumbuh tetapi  umurnya  lebih  singkat  dan produksinya  lebih  rendah  dibanding  di dataran tinggi. [11]

## Pengolahan Citra
Pengolahan  citra  pada  dasarnya dilakukan dengan  cara  memodifikasi setiap  titik  dalam  citra  yang  bertujuan untuk  memperbaiki  kualitas  citra sehingga  lebih  mudah  diinterpretasikan oleh  manusia  dan  mesin  (komputer). Teknik-teknik pengolahan citra biasanya mentransformasikan  citra  menjadi  citra lain.  Jadi  input  dan  outputnya    adalah sama-sama berupa citra [20] .
Pixel Pixel adalah sebuah titik single didalam citra  digital  yang  merupakan  elemen individual  terkecil  yang  mempunyai nilai-nilai
terkuantisasai yang merepresentasikan brightness dari sebuah warna  pada  sebuah  titik  yang spesifik [7] . Nilai suatu  pixel  memiliki  nilai  dalam rentang  tertentu,  dari  nilai  minimum sampai nilai maksimum. Jangkauan yang digunakan  berbeda-beda  tergantung  dari jenis  warnanya.  Namun  secara umum jangkauannya  adalah  0 – 255.  Citra
dengan  penggambaran  seperti  ini digolongkan  kedalam  citra  integer. Berikut adalah jenis-jenis citra berdasarkan  nilai  pixelnya,  sebagai berikut [21] :
a. Citra grayscale
Citra  grayscale  disebut  juga  citra keabuan  karena  pada  umumnya  warna yang dipakai adalah antara hitam sebagai warna minimal dan warna putih sebagai warna  maksimal,  sehingga  warna antaranya  adalah  abu-abu. Grayscale adalah warna-warna pixel dalam sebuah gambar yang dikonversi menjadi gambar abu-abu.  Sistem grayscale hanya memerlukan  1  byte  untuk  menyimpan data, sehingga hanya mempunyai variasi dari 0(hitam) sampai 255(putih). Ada beberapa macam untuk mengkonversi  system  warna  RGB menjadi grayscale yaitu:
1. Dengan merata-rata setiap komponen warna RGB Grayscale = 2. Dengan  nilai  maximal  dari  nilai RGB Grayscale = Max[R, B, G]
3. Dengan menggunakan YUV (system pada  NTSC)  yaitu  dengan  cara mengambil komponen Y( iluminasi ). Komponen  Y  dapat  diperoleh  dari system  warna  RGB  dengan konversi: Grayscale =  0.299R  + 0.587G + 0.114B
b. Citra warna (24bit)
Setiap  pixel  dari  citra  warna  24bit diwakili  dengan  24  bit  sehingga  total 16777216  variasi  warna.  Setiap  poin informasi pixel (RGB) disimpan kedalm 1 byte data.  8  bit  pertama  menyimpan nilai biru kemudian di ikuti dengan nilai hijau  pada  8  bit  kedua  dan  pada  8  bit terakhir merupakan warna merah. Setiap titik  ( pixel) pada  citra  warna  mewakili warna  yang  merupakan  kombinasi  dari tiga  warna  dasar  yaitu  merah  hijau  biru citra  RGB  ( Red  Green  Blue ).  Setiap warna  dasar  mempunyai  intensitas
sendiri  dengan  nilai  maksimum  255  (8 bit). Red =  warna  minimal  putih,  warna maksimal merah Green =warna  minimal  putih,  warna maksimal hijau Blue =  warna  minimal  putih,  warna maksimal biru
Gambar 1. Pemetaan RGB yang dicampurkan

## Histogram Citra
Histogram  citra  adalah  grafik  yang menggambarkan  penyebaran  nilai-nilai intensitas pixel dari  suatu  citra  atau bagian  tertentu  di  dalam  citra.  Dari sebuah  histogram  dapat  diketahui frekuensi  kemunculan  nisbi  ( relative ) dari  intensitas  pada  citra  tersebut. Histogram  juga  dapat  menunjukan banyak hal tentang kecerahan
( brightness )  dan  kontras  ( contrast )  dari sebuah  gambar.  Karena  itu,  histogram adalah  alat  bantu  yang  berharga  dalam pekerjaan  pebgolahan  citra  baik  secara kualitatif maupun kuantitatif. Histogram citra  banyak  memberikan informasi penting sebagai berikut : [21] a. Nilai hi menyatakan  pluang
( probability ) pixel ,  P( i ),  dengan derajat  keabuaan i .  Jumlah  seluruh nilai hi sama dengan dengan 1,atau
Peluang suatu pixel memiliki derajat keabuan  lebih  kecil  atau  sama dengan  derajat  keabuan  tertentu
adalah  jumlah  hi,  untuk  0 ≤  i  ≤  j, atau
∑ = ( ≤ ) 0 ≤ j ≤ 1 b. Puncak  histogram  menunjukan intensitas pixel yang  menonjol. Lebar  dari  puncak  menunjukan rentang  kontras  dari  suatu  gambar. Citra  yamg  mempunyai  kontras yang  terlalu  terang  ( overexposed ) atau  terlalu  gelap  ( underexposed ) memiliki  histogram  yang  sempit. Histogramnya terlihat hanya menggunakan  setengah  dari  daerah derajat  keabuaan.  Citra  yang  baik memiliki  histogram  yang  mengisi daerah  derajat  keabuaan  secara penuh.
a. Citra pemandangan
b. Histogram
Gambar 2. Citra Dengan Hitogramnya

## METODOLOGI PENELITIAN
Visual  inspection terhadap  suatu  objek dapat  dilakukan  dengan  mengenali  ciri- ciri  dari  objek  yang  diamati  tersebut melalui  panca  indra  misalnya  melalui mata.  Penggunaan web  camera dapat digunakan  sebagai  pengganti  fungsi
mata untuk mengamati buah tomat. Hasil citra capture dari  kamera  diolah menggunakan  pengolahan  citra  untuk mendapatkan  ciri-ciri  dari  objek  buah tomat.  Adapun  komponen  citra  yang dapat digunakan adalah :
a. Pixel digunakan untuk menentukan ukuran. Jumlah pixel dari  suatu  objek    buah  tomat yang  diamati  jika  jarak  kamera dengan  objek  tetap  akan berbanding  lurus  dengan  ukuran dari objek yang diamati.
b. Komponen  warna Red,  Green dan Blue (RGB) digunakan untuk menentukan  tingkat  kematangan. Unsur-unsur RGB yang terbentuk dari  buah  tomat  muda  (belum masak) dan buah matang (masak) dapat digunakan sebagai penentu tingkat kematangan.

## HASIL PENELITIAN
Pengambilan keputusan pada perancangan  software  ini  yaitu  mencari selisih pixe l  pada  data  sampel  untuk menentukan  ukuran  tomat  kecil,  sedang dan  besar.  Untuk  menentukan  tomat masak  dan  tomat  muda  ditentukan  oleh nilai  Red  (R)  atau  Green  (G)  yang dominan.
Gambar 3. Blok diagram sistem
Pengujian  dilakukan  untuk  mengetahui apakah  program  dapat  berjalan  sebagai mana  mestinya.  Selain  itu  menganalisa terhadap  data-data  yang diperoleh  dari sistem  saat  dijalankan.  Sehingga didapatkan  kesimpulan bagaimana  hasil pendeteksian  kematangan  dan  ukuran buah tomat tersebut. Pada  pengujian  sistem  yang  dilakukan, menggunakan  data  yang  berasal  dari webcame  external  dengan  format
gambar yang  dihasilkan  adalah  bitmap ukuran gambar yang ditangkap 640x480 pixel .  Gambar  yang  diambil  adalah gambar tomat matang dan gambar tomat muda dengan ukuran yang berbeda-beda untuk  setiap  tingkat  kematangan  (kecil, sedang, besar). Peng- capture -an  gambar diambil  satu  sisi,  sisi  depan  saja.  Dan Jarak  antara  tomat  dengan webcame dibuat konstan, yaitu 22 cm. Sistem yang dibuat menggunakan bahasa pemrograman  Delphi.  Sistem  ini  terdiri dari  5  form  menu,  setelah  sistem dijalankan  yang  akan  muncul  pertama sekali  yaitu  form  menu  utama  yaitu berisi  menu  program  dan  judul  dari sistem yang dibuat.
Gambar 4. Form Menu Utama
Gambar 5. Form Entry data base

## Gambar 6. Form uji sistem
Gambar 7. Form Database

## Pengambilan Data Sampel
Proses  pengambilan  data  sampel  tomat merah  dan  tomat  hijau  dengan  berbagai ukuran  kecil,  sedang  dan  besar  adalah untuk  menjadikan  data  sampel  tomat tersebut  sebagai  referensi  untuk melakukan  pengujian. Sampel  tomat yang  dijadikan  sebagai  referensi didapatkan  dengan 6 kali capture untuk setiap  dengan  tingkat  kematangan berbeda.
Table 1. Nilai dari Data Sampel Tomat Masak – Besar Kode Red (R) Green (G) Blue (B) Pixel Grayscale (PG) 0001 1661634 3 9321351 764166 4 113616 0002 1597489 2 9600364 778354 2 111184
0003 1435307 5 7695246 659966 1 101244 0004 1330607 4 8545283 685276 6 95645 0005 1634557 1 9551890 788977 7 112392 0006 1351958 8 7860275 646542 7 95320 Rata- Rata 1501925 7 8762402 720547 3 104900.2 Table 2. Nilai dari Data Sampel Tomat Masak – Sedang Kode Red (R) Green (G) Blue (B) Pixel Grayscale (PG) 0007 1106064 7 5031398 448553 1 70719 0008 1137083 7 5968609 513963 5 80828 0009 1101081 0 5512024 478402 6 73685 0010 9641056 4820437 426180 6 67809 0011 1174746 7 5170666 458113 8 65950 0012 1172349 1 6115312 496111 5 72693 Rata- Rata 1109238 5 5436408 470220 9 71947.33 Table 3. Nilai dari Data Sampel Tomat Masak – Kecil Kode Red (R) Green (G) Blue (B) Pixel Grayscale (PG) 0013 5514024 2684768 240759 8 37852 0014 7493875 2991190 276826 2 42284 0015 5832510 2919823 265067 1 41432 0016 5280298 2568578 233840 9 35284 0017 6721015 3248378 289779 2 46502 0018 5389086 2557726 222679 3 34627 Rata- Rata 6038468 2828411 254825 4 39663.5
Table 4. Nilai dari Data Sampel Tomat
Muda – Besar Kode Red (R) Green (G) Blue (B) Pixel Grayscale (PG) 0019 12575866 12786224 8427103 73261 0020 12689935 13201649 8400034 80312 0021 10732732 11122479 6772508 68840 0022 9717112 10210426 6802404 73536 0023 13731497 13952464 9004252 90711 0024 12509729 12978118 8486793 89363 Rata- Rata 11992812 12375227 7982182 79337.17 Table 5. Nilai dari Data Sampel Tomat Muda – Sedang Kode Red (R) Green (G) Blue (B) Pixel Grayscale (PG) 0025 8576866 9128259 6016689 66749 0026 7980200 8376530 5536855 63103 0027 8739654 9171190 5971006 64344 0028 7996475 8283194 5526513 57139 0029 7924286 8220717 5458967 53153 0030 8869350 9175307 5756960 62215 Rata – Rata 8347805 8725866 5711165 61117.15 Table 6. Nilai dari Data Sampel Tomat Muda – Kecil Kod e Red (R) Green (G) Blue (B) Pixel Grayscale (PG) 0031 527027 5 5599257 400973 9 40190 0032 321708 1 3351319 249449 5 31884 0033 402101 3 4249527 305169 2 31428 0034 552129 6 5854731 404934 0 42801 0035 470426 6 4947879 346486 3 36475 0036 513893 3 5427898 363477 1 44893 Rata- Rata 464547 7 4905102 345081 7 37945.17
Gambar 8. Hasil dari Pengambilan Data Tomat Matang – Besar No.1 pada Tabel 1

## PEMBAHASAN
Setelah  didapatkan  data  sampel yang dijadikan  referensi,  lalu  dilakukan pengujian  terhadap  objek  buah  tomat. Untuk  buah  tomat  matang-besar dilakukan  pengujian  sebanyak  20  kali. Dari  20  data  tersebut  teridentifikasi sebanyak 9 kali.
Gambar 9. Pendeteksian Tomat Matang- Besar
Untuk buah  tomat  matang-sedang dilakukan  uji  identifikasi  sebanyak  12 kali Dari hasil pengujian tersebut sistim mampu  mendeteksi  secara  keseluruhan atau 12 kali terdeteksi dengan benar.

## Gambar 10. Pendeteksian Tomat
Matang-Sedang Untuk  buah  tomat  matang-kecil diambil data  identifikasi  sebanyak  11  kali  data uji,  dimana  dari  11  data  uji  tersebut teridentifikasi sebanyak 11 kali.
Gambar 11. Pendeteksian Tomat Matang-Kecil
Untuk  buah  tomat  muda-besar  diambil data identifikasi sebanyak 10 buah data, dari  10  data  tersebut  teridentifikasi sebanyak 10 data.
Gambar 12. Pendeteksian Tomat Muda- Besar
Untuk buah tomat muda-sedang diambil data identifikasi sebanyak 12 buah data, dari  12  data  tersebut  teridentifikasi sebanyak 12 data.
Gambar 13. Pendeteksian Tomat Muda- Sedang
Untuk  buah  tomat  muda-kecil  diambil data identifikasi sebanyak 12 buah data,
dari  12  data  tersebut  teridentifikasi sebanyak 3 kali.
Gambar 14. Pendeteksian Tomat Muda- Kecil
Pada  65  kali  pengujian  data  diatas,  56 kali  pengujian  yang  berhasil  dideteksi sedangkan  9  kali  belum  berhasil  yaitu untuk uji tomat muda-kecil. Dari 32 kali pendeteksian tomat matang dari berbagai ukuran (besar, sedang dan kecil) berhasil mengidentifikasi  100%,  sedangkan untuk  tomat  muda,  yang  berhasil teridentifikasi  25  kali  dari  34  pengujian yaitu  73%.  Persentase  keberhasilan keseluruhan  tomat  matang  dan  muda adalah:
Hasil pengujian yang berhasil x 100% Total Pengujian
56 x 100% = 86,15 % 65
Tingkat keberhasilan pengujian terhadap keseluruhan  tomat  adalah  sebesar  86,15 %. Pengujian yang dilakukan pada tomat yang  tidak  teridentifikasi  itu  adalah tomat  muda  (warna  hijau)  yang berukuran kecil, hal ini dipengaruhi oleh faktor  cahaya  pada  sekeliling  buah tomat. Secara keseluruhan cahaya sangat mempengaruhi  sistem image  processing ini  dalam  mengklasifikasi  tingkat kematangan. Sedangkan untuk pengklasifikasian  tomat  berdasarkan ukuran berhasil teridentifikasi 100%.

## KESIMPULAN
Dari hasil pengujian yang dilakukan dan analisa tentang pendeteksian kematangan
dan  ukuran  buah  tomat,  maka  dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Sistem  atau  program  sudah  dapat membedakan  antara  tomat masak (matang) dan  muda (belum  matang) untuk tingkat kematangan, sedangkan untuk  ukuran  tomat  sudah  dapat dipisahkan  menjadi  tiga  kelas,  yaitu kecil, sedang dan besar.
2. Untuk pendeteksian
tomat berdasarkan ukuran sudah sangat baik karena  tomat  yang  dideteksi  oleh sistem  ini  hampir  sama  dengan klasifikasi visual penglihatan manusia secara umum.
3. Pendeteksian untuk tingkat kematangan  tomat  dipengaruhi  oleh pencahayaan  saat capture ,  dimana persentasi keberhasilan  pendeteksian tomat masak sebesar 100% sedangkan pada  pendeteksian  tomat  belum masak sebesar 73%.

## SARAN
1. Untuk klasifikasi tingkat kematangan perlu diatur pencahayaan yang tepat pada saat capture  objek,  karena  sangat mempengaruhi hasil identifikasi.
2. Tindak  lanjut  penelitian  ini adalah  dengan  mengabungkan sistem ini dengan sistem selektor otomatis.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]Adhi, Tria Wijaya dan Yudi Prayudi.
2010. Implementasi  Visi  Komputer
dan Segmentasi  Citra  untuk
Klasifikasi  Bobot  Telur  Ayam  Ras . Jurnal seminar nasionalaplikasi teknologi informasi (SNATI), http://scribd.com , Diakses  tanggal  11 April 2012 [2]Achmad,  Balza.  2005. Teknik Pengolahan Citra Digital Menggunkan Delphi. Jakarta [3]Ahmad,  Usman.  2005. Pengolahan Citra Digital & Teknik Pemrogramannya . Graha Ilmu,
Yogyakarta
[4]Anonymous. Citra .Fttp ://download.co m/segmentasi/peng%20citra%20dgita
l.htm , Diakses tanggal 5 April 2012 [5]Anonymous. Landasan Teori. fttp://download.com/jbptunikompp- gdl-s1-2007-alanbudiha-6252-bab- ii/pdf , Diakses tanggal 2 April 2012 [6]Anonymous. Tanpa tahun. Pengolahan. http://download.com/ Segmentasi%20Citra%20for%205572 1048-PengolahanCitra.htm , Diakses tanggal 5 April 2012
[7]Anonymous. 2007. Pengolahan Citra Digital. http://download.com/wikipedia- PengolahanCitraDigital.htm , Diakses tanggal 5 April 2012 [8]Anonymous. Tanpa tahun . Segmentasi Citra Digital . http://www.scribd.com/chick ennita/d/79749059/60-Segmentasi- Citra, Diakses tanggal 25 April 2012
[9]Fadlisyah.  2004. Computer  Vision dan  Pengolahan  Citra .  Andi, Yogyakarta [10]Gonzales, wood. 1993. Citra Digital dan  Implementasinya .  Erlangga,
Jakarta
[11]Hestiningsih,
Idhawati.
2009. Pengolahan Citra . http://www.google.com/--- idhawatihe-47-1-pengolah-a/pdf , Diakses tanggal 2 April 2012
[12]Herdy,  Bagus  Firmanto.  2011.
Sukses  Bertanam  Tomat  Secara.
Angkasa, Bandung [13]Heru, Yoyok. Perancangan Software  Capture  dan  Segmentasi , Halaman 121-131. http://scribd.com .
Diakses tanggal 26 April 2012 [14]Iswahyudi,  Catur.  2010.  Prototype Aplikasi Untuk Mengukur
Kematangan  Buah Apel  Berdasar Kemiripan  Warna. Jurnal  Fakultas Teknologi  Industri  Institut  Sains  & Teknologi  AKPRIND  Yogyakarta . Tidak diterbitkan [15]Jain, Anil K. 1989. Fundamentals of
Digital Image Processing . Prentice- Hall International.
[16]Kusnaariyanto. 2011. Belajar Pemrograman  Delphi .  Modula, Bandung
[17]Pressman, Roger S. 2002. Rekayasa Perangkat Lunak Pendekatan
Praktisi  (Buku  Satu) .  Andi,
Yogyakarta
[18]Rangkuti, Haris dan Marimin. 2008. Analisis Citra
Buah-Buahan Dengan  Algoritma  Fagin  dan Threshold .  Jurnal nasional  aplikasi teknologi (SNATI).
http://scribd.com . Diakses tanggal 2 April 2012
[19]Rijal,  Yusron  dan  Riza  Dhian Ariefianto. Deteksi  Wajah  Berbasis Segmentasi
Model Warna Menggunakan  Template  Matching Pada  Objek  Bergerak .  Jurnal Seminar Nasional Aplikasi Teknologi  Informasi  2008  (SNATI 2008). http://script.com .  Diakses tanggal 26 Arril 2012 [20]Sutoyo.  2009. Citra  Digital .  Graha ilmu, Yogyakarta [21]Munir,  Rinaldi.  2004. Pengolahan Citra  Digital  dengan  Pendekatan Algoritmatik . Informatika, Bandung [22]Tim  Bina  Karya  Tani.  2009. Budidaya  Tanaman. Yrama  Widya, Bandung [23]Thiang,  Leonardus  Indrotanoto. 2008 . Otomatisasi Pemisah Buah Tomat  Berdasarkan  Ukuran  dan Warna  Menggunakan  Webcam Sebagai  Sensor .  Jurnal  seminar nasional  ilmu  komputer  dan aplikasinya
(SNIKA). http://scribd.com .  Diakses  tanggal
11 Juli 2012
[24]Wibisono, Setyawan.
2009. Klasifikasi  Tingkat  Ketuaan  Cabe Merah
Besar . http://www.google.com/jurna l/kalsifikasi-tingkat-ketuaan/pdf. Diakses tanggal   1 April 2012