## PENDETEKSI CACAT BUAH JERUK DENGAN IMAGE

## PROCESSING

## 1 Syava Aulya Aqhiela
Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS Ronggo Waluyo, Puserjaya. Kec Telukjambe Tim., Kabupaten Karawang, Jawa Barat 41361
Syava.aulya18049@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Teknologi yang terkait dengan penemuan buah jeruk tidak boleh digunakan sebagai buah jeruk yang telah dimakan  cacing,  buah  jeruk  busuk,  dan  sebagainya.  Sebab  itu  diperlukan  suatu  alat  yang  bisa  secara otomatis memilih buah jeruk berdasarkan kualitasnya. Dengan demikian, akan dapat menghasilkan koleksi buah jeruk  yang  akurat, yang berikutnya memudahkan proses pengemasan. Majalah ini dirancang untuk membantu Anda mengidentifikasi kekurangan pada buah jeruk berdasarkan warna oranye, dalam proses ini kami akan menggunakan metode pemrosesan gambar. Hasil dari penelitian ini menentukan kemiripan citra yang dihasilkan, guna mengetahui pengaruh pendeteksian cacat buah dengan menghitung nilai jarak antara histogram yang dihasilkan oleh kedua citra tersebut.
Kata Kunci : Buah Jeruk, Image Processing , Kecerdasan buatan.

## PENDAHULUAN
Pengembangan  Artificial  Intelligence  dapat  menjadi  solusi  bagi  masyarakat  dalam mengembangkan sistem pertanian yang efektif. AI dapat menjalankan sistem peringatan dini dan respon dini kepada petani sehingga permasalahan dapat ditangani dengan cepat dan risiko dapat diminimalisir.
Seiring bertambahnya populasi dunia setiap tahun, permintaan akan pangan pertanian dan produksi pertanian  juga  meningkat.  Di  sisi  lain,  perkembangan  pesat  di  negara-negara  dan  kota-kota  di seluruh  dunia  terus  bermigrasi  ke  kota-kota,  serta  perubahan  lingkungan  kerja  di  mana  lebih banyak orang memilih untuk bekerja di sektor non-pertanian. Oleh karena itu, ada banyak tekanan pada  sektor  pertanian  untuk  memproduksi  dan  memenuhi  kebutuhan  pangan  dan  industri  dari kebutuhan kehidupan modern yang semakin meningkat.[1]
Seringkali ditemukan kualitas buah yang kurang baik ketika buah tersebut sudah berada di tangan konsumen sehingga dapat membuat citra produsen turun, Banyak faktor yang menurunkan kualitas buah terutama pada buah jeruk yaitu sedikitnya jumlah penanam buah yang aktif serta kurangnya
pengetahuan  dan  pengalaman  pematangan  buah  jeruk,  sehingga  diperlukan  teknologi  untuk mendeteksi buah jeruk yang tidak sesuai seperti buah jeruk.[2]
Oleh  karena  itu  diperlukan  suatu  alat  untuk  secara  otomatis  memilih  buah  jeruk  berdasarkan kualitasnya.  Jadi,  akan  dapat  menghasilkan  kelompok  buah  jeruk  yang  akurat,  yang menyederhanakan proses pengemasan.
Maka dalam jurnal penulis mencoba mencari cara untuk mendeteksi cacat buah jeruk berdasarkan tekstur warna orange , dalam proses ini kita akan menggunakan metode image processing .

## METODE PENELITIAN

## Jenis Penelitian
Penelitian ini menggunakan metodologi penelitian terapan, karena dalam penelitian ini berisikan cara untuk mendeteksi cacat buah jeruk berdasarkan tekstur warna orange , dalam proses ini kita akan menggunakan metode image processing .

## Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian ini dilakukan pada Bulan Januari 2022. Penelitian ini dilakukan di desa Cikampek timur, Kec. Cikampek, Kabupaten Karawang, Jawa Barat.
Gambar 1 – Peta Wilayah Penelitian Penulis.

## Target/Subjek Penelitian
Subjek Penelitian yang penulis gunakan yaitu sebuah Jeruk Bali ( Citrus Maxima). Dalam hal ini adalah  adanya  cacat  pada  tekstur  kulitnya.  Pengamatan  yang  kita  lakukan  yakni  dengan menggunakan image Processing.

## Prosedur Penelitian
Gambar 2 – diagram Alir Proses Image Processing
Pada Gambar 2 diatas menujukan tahapan peosedur penelitian. penelitian ini dimulai dari image processing  ,  image  processing memasukan  gambar  buah  jeruk.  setelah image  processing. Dilanjutkan lagi dengan pre-processing yaitu proses awal dilakukannya perbaikan citra pada buah jeruk dengan menghilangkan noise pada gambar. setelah itu tahapan dilanjutkan dengan ekstraksi ciri  .  Ekstraksi  ciri  dilakukan  mendeteksi  cacat  buah  jeruk  berdasarkan  tekstur  warna orange . Tahapan selanjutkan di proses lagi dengan image Processing dan selesai.

## Data, Instrumen dan Teknik Pengumpulan Data
Penelitian menggunakan 2 jenis data. yaitu data primer dan data sekunder . Data Primer yaitu data yang  di  kumpulkan  dan  diolah  sendiri.  Data  sekunder  yaitu  data  yang  didapatkan  dari  peneliti sebelumnya yang menggunakan subjek buah jeruk. Selain itu penulis mengumpulkan data melalui studi literatur.
Mulai image processing Pre- Processing image processing Selesai Ekstraksi Ciri

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## Hasil Penelitian
Pada  Survei  Purnamasari  Tahun  2014  Dari  proses  penentuan  kemiripan  citra  yang  dibuat,  bisa diketahui cara menentukan cacat buah yakni dengan menghitung nilai jarak antara histogram yang dihasilkan  oleh  kedua  citra  tersebut.  Gambar  dengan  distribusi  warna  yang  sama  untuk  satu gambar memiliki perbedaan persamaan nol. Hasil pengujian pun menemukan bahwa ada banyak faktor yang mempengaruhi akurasi cahaya, jarak, dan latar belakang. Proses kalibrasi hanya dapat membandingkan  kesamaan  warna  dari  kedua  gambar.  Hasil  pengujian  juga  mencari  kesamaan dalam rendering warna, bukan ukuran. Sebagai pengembangan penelitian, penulis menyarankan agar  fotografi  dapat  dilakukan  secara  real  time  serta  aplikasi  ini  tidak  hanya  memutuskan keseragaman struktur warna tetapi juga bentuk atau kerapatannya.

## Pembahasan

## Jeruk
Jeruk (Citrus sp.) Merupakan tanaman tahunan asli Asia, khususnya China. Sejak ratusan tahun yang lalu, tanaman ini ditemukan di Indonesia, baik sebagai tanaman liar maupun sebagai tanaman pekarangan (Pracaya, 2009). Buah jeruk ialah buah yang sangat bergizi. Jeruk (Citrus sp.) Dapat ditemukan setiap saat sepanjang tahun karena tanaman jeruk mudah beradaptasi dengan iklim yang berbeda, mereka dapat ditanam di mana saja, di dataran rendah dan tinggi (Jumiana, 2013)

## Definisi Citra
Citra  ialah  lambang,  kemiripan,  ataupun  tiruan  dari  suatu  objek.  Citra  selaku  produk  sistem perekaman data bisa berupa optik berbentuk foto, analog berbentuk fitur video contohnya gambar di monitor televisi, ataupun digital yang bisa disimpan langsung pada media penyimpanan.[3]

## Citra Analog
Gambar analog ialah gambar yang terus menerus, contohnya gambar pada monitor televisi, gambar sinar-X, gambar cetakan, foto, landscape, hasil CT scan, kaset audio, dan lainnya. Gambar analog tidak bisa ditampilkan di komputer sehingga tidak bisa dibuat langsung di komputer. Jadi, agar gambar ini lengkap di komputer, terlebih dahulu harus dikonversi dari analog ke  digital. Gambar analog  dihasilkan  pada  perangkat  analog,  seperti  kamera  video  analog,  kamera  foto  analog, webcam, CT scan, sensor foto thorax x-ray, sensor gelombang pendek pada sistem radar, sensor ultrasound pada sistem ultrasound, serta lain-lain.

## Citra Digital
Fotografi digital dimulai pada awal 1920-an dari dunia media, di mana gambar dikirim lewat kabel bawah  air  dari  London  ke  New  York.  Sistem  ini  menghemat  waktu  pengiriman  dari  seminggu menjadi  kurang  dari  tiga  jam.  Sebelum  dikirim,  gambar  dikodekan  terlebih  dahulu  dan  setelah diterima gambar dibangun kembali. Gambar digital adalah gambar yang dihasilkan komputer. Item yang  disimpan  dalam  memori  komputer  adalah  angka  yang  memperlihatkan  kedalaman  setiap piksel. Karena dalam mode data digital, gambar digital dapat dibuat secara elektronik. Citra digital bisa diartikan sebagai fungsi dari 2 objek f (x, y), dimana x dan y ialah koordinat ruang serta nilai f (x, y) kedalaman bayangan pada koordinat itu.
Gambar diubah menjadi bentuk digital untuk disimpan dalam memori komputer ataupun media lain. Proses konversi citra digital ke digital dapat dilaksanakan dengan banyak alat, seperti scanner, kamera digital, serta kamera. Ketika sebuah gambar diubah menjadi gambar digital (berikutnya disebut sebagai gambar digital), proses pemrosesan gambar yang berbeda dapat diterapkan pada sebuah gambar.
Teknik  dasar  dalam  menciptakan  serta  menampilkan  warna  pada  citra  digital  didasarkan  pada penelitian bahwa warna menggabungkan tiga warna dasar, merah, hijau, serta biru (Red, green, Blue - RGB).
Setiap citra digital mempunyai banyak fitur, contohnya ukuran citra, resolusi, serta format nilai. Umumnya  gambar  persegi  panjang  digital  mempunyai  lebar  serta  tinggi  tertentu.  Ukuran  ini biasanya dinyatakan dalam jumlah titik ataupun piksel, jadi ukurannya selalu bilangan bulat. Secara umum, untuk penampil visual, nilai data digital mewakili warna gambar yang sudah jadi, sehingga format data digital sangat cocok dengan warna. Format gambar digital banyak digunakan dalam dua, skala abu-abu, dan gambar berwarna.

## Citra Biner
Citra biner hanya ialah citra dua warna hitam putih. Dimana hitam mewakili 0 dan putih mewakili 1. Gambar ganda diperoleh dengan membagi piksel dengan tingkat keabuan. Piksel yang berwarna abu-abu di bawah nilai default akan diberi nilai 0, sedangkan piksel dengan rentang abu-abu yang lebih besar akan diubah menjadi nilai 1.

## Citra Grayscale (Skala Keabuan)
Gambar skala abu-abu menawarkan lebih banyak peluang warna daripada dua gambar, karena ada beberapa nilai yang lebih rendah (hitam) dan nilai yang lebih tinggi (putih). Jumlah kemungkinan
nilai  tergantung  pada  jumlah  item  yang  digunakan.  Misalnya,  dalam  skala  abu-abu  6-bit,  nilai maksimum yang mungkin adalah 26 = 64, serta nilai maksimumnya ialah 26-1 = 63; sedangkan dalam skala abu-abu 8-bit, nilai kemungkinannya ialah 28 = 256, serta nilai maksimumnya ialah 28-1  =  255.  Informasi  dalam  gambar  bisa  diwakili  oleh  histogram  ini.  Perhitungan  histogram sangat sederhana serta cepat, dan bisa dilaksanakan saat memuat gambar.

## Normalisasi
Pemakaian  nilai  distribusi  warna  pada  histogram,  memudahkan  untuk  dipahami.  Tapi, menggunakan metode ini akan menimbulkan masalah jika diterapkan pada gambar dengan ukuran berbeda tetapi sebenarnya dapat menyebarkan warna yang sama.

## KESIMPULAN DAN IMPLIKASI
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pengolahan citra dapat memberikan distribusi warna yang sama pada citra pada jarak nol. Hasil pengujian pun menemukan bahwa ada banyak faktor yang mempengaruhi akurasi cahaya, jarak, serta latar belakang. Namun, masih banyak kekurangan dari penelitian ini karena hanya gambar yang dapat dibuat secara real time.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E. Rochaida, “Dampak Pertumbuhan Penduduk Terhadap Pertumbuhan Ekonomi dan Keluarga Sejahtera di Provinsi Kalimantan Timur,” Forum Ekomomi , vol. Volime 18, hal. 1, 2016.
[2] W. P. Rahayu dan W. Adhi, “Penerapan Good Logistic Practices Sebagai Penunjang Ekspor Buah Tropis,” J. Manaj. Transp. Dan Logistik , vol. 2, no. 1, hal. 93, 2017, doi: 10.25292/j.mtl.v2i1.133.
[3] S. Jatmika dan D. Purnamasari, “Rancang Bangun Alat Pendeteksi Kematangan Buah Apel Dengan Menggunakan Metode Image Processing Berdasarkan Komposisi Warna,” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia , vol. 8, no. 1, hal. 51–58, 2014.
[4] G. E. W. Pratama dan A. Budikarso, “Alat Pendeteksi kemasakan buah semangka dengan metode perbandingan frekeuensi,” EEPIS Final Proj. , hal. 1–6, 2010, [Daring]. Tersedia pada: http://repo.pens.ac.id/id/eprint/387.
[5] S. Oktafia Adelina dan E. Adelina, “IDENTIFIKASI MORFOLOGI DAN ANATOMI JERUK LOKAL (Citrus sp) DI DESA DODA DAN DESA LEMPE KECAMATAN
LORE TENGAH KABUPATEN POSO Morphology AndAnatomy Identification of Local Citrus (Citrus Sp) in Doda andLempe Village, Lore Tengah District-Poso Regency,” J. Agrotekbis , vol. 5, no. 1, hal. 58–65, 2017.
[6] A. A. Syukur, “Implementasi Webcam sebagai Pendeteksi Wajah pada Sistem Keamanan Perumahan menggunakan Image Processing,” Electrices , vol. 2, no. 1, hal. 1–5, 2020, doi: 10.32722/ees.v2i1.2791.