Saputra et al. :  Pengujian Akurasi Geometri dan Morfologi Benih Semangka 363
Jurnal Agrotek  Tropika, Agustus  2022,  Vol  10,  No.  3,  pp.  363  -  371 DOI  :  http://dx.doi.org/10.23960/jat.v10i3.5843 ISSN:  2337-4993  (Print),  2620-3138  (Online)
PENGUJIAN AKURASI GEOMETRI DAN MORFOLOGI BENIH SEMANGKA ( Citrullus  vulgaris S.) MENGGUNAKAN

## CITRA DIGITAL
GEOMETRY AND  MORPHOLOGICAL ACCURACY  TESTING OF WATERMELON  (Citrullus  vulgaris  S.)  SEEDS USING DIGITAL IMAGE
Nurdiansyah Hadi Saputra 1 , Andi Masnang 1 *, Asmanur Jannah 1 dan Astryani Rosyad 2
1 Fakultas Pertanian, Universitas Nusa Bangsa, Bogor,Indonesia
2 Sekolah Vokasi,  IPB University, Bogor,  Indonesia *Email: andimasnang65@gmail.com
* Corresponding Author, Diterima:  22 Apr. 2022, Direvisi: 3 Jun. 2022, Disetujui: 15 Jul. 2022

## ABSTRACT
Seed varietal identification technology is important to ensure that the seeds used by farmers are of good quality.  This  study  aims  to  test  the  geometric  accuracy  and  morphology  of  watermelon  seeds  (Citrullus vulgaris Schrad ) after to determine the parameters used as the basis for identification of varieties by dis- criminant analysis. The research was carried out at the Nusa Bangsa University. This study used the Minitab software  to  perform  discriminant  analysis  with  the  stages  of  correlation  test,  multicollinearity  test,  and discriminant test. The results showed that there were eight selected geometric and morphological param- eters  which  were  relatively  strong  to  build  a  discriminant  analysis  model.  The  analysis  resulted  in  four selected  parameters  as  a  reference  for  identifying  watermelon  seed  varieties,  namely  area,  ferret  angle, aspect ratio (AR) and round. The best parameters used to test the accuracy in identifying seed varieties are area and AR. The accuracy test resulted in the highest percentage of accuracy level in King F1 reaching 83.33% while the lowest accuracy level was found in the Dera variety 41.67%. The results of the accuracy test  explain  that  the  accuracy  level  of  using  digital  image  technology  in  identifying  watermelon  seed varieties is quite accurate.
Keywords: Accuracy level, discriminant analysis, seed identification, varieties

## ABSTRAK
Teknologi identifikasi varietas benih penting untuk menjamin benih yang digunakan petani memiliki mutu yang baik . Penelitian ini bertujuan untuk menguji akurasi geometri dan morfologi benih semangka ( Citrullus vulgaris Schrad) setelah menentukan parameter dasar yang tepat dalam identifikasi varietas dengan analisis diskriminan. Penelitian dilaksanakan di Universitas Nusa Bangsa. Penelitian ini menggunakan software Minitab dalam melakukan analisis diskriminan dengan tahapan uji kolerasi, uji multikolinieritas, dan uji   diskriminan. Hasil penelitian menunjukkan terdapat delapan parameter geometri dan morfologi terpilih yang relatif kuat untuk membangun model analisis diskriminan. Analisis tersebut menghasilkan empat parameter terpilih sebagai acuan indentifikasi varietas benih semangka yakni area, feret angle , aspect ratio (AR) dan round . Parameter terbaik yang digunakan untuk melakukan uji akurasi dalam mengidentifikasi varietas benih adalah area dan AR. Uji akurasi tersebut menghasilkan persentase tingkat akurasi tertinggi pada Baginda F1 mencapai 83,33% sedangkan tingkat akurasi terendah terdapat pada varietas Dera 41,67%. Hasil uji akurasi tersebut menjelaskan bahwa tingkat akurasi penggunaan teknologi citra digital dalam mengidentifikasi varietas benih semangka sudah cukup akurat.
Kata kunci:  Analisis diskriminan, identifikasi benih, tingkat akurasi, varietas

## 1. PENDAHULUAN
Semangka  ( Citrullus  vulgaris Schrad) merupakan  salah  satu  buah  yang  banyak dibudidayakan  terutama di daerah tropis (Yuan et al. ,  2021;  Kusumastuti et  al. ,  2017).  Produksi semangka dari tahun 2017-2018 mengalami penurunan dari  499.469  ton  menjadi  481.744  ton,  namun mengalami kenaikan kembali pada tahun 2020 yakni mencapai  523.333  ton  (BPS,  2019). Terjadinya penurunan  produksi  semangka  karena  adanya kendala dalam proses budidaya berupa perubahan iklim,  serangan  hama  dan  penyakit  yang  terus berkembang secara dinamis. Identifikasi varietas unggul baru dengan daya saing tinggi diperlukan untuk mengatasi permasalahan budidaya tersebut.
Tanaman  semangka  secara  umum  terbagi menjadi dua jenis, yaitu semangka hibrida dan non- hibrida (Mujaju et al. , 2011; Pamuji et al. , 2017). Semangka jenis hibrida relatif lebih disukai oleh petani  untuk  dibudidayakan  karena  memiliki keunggulan seperti pertumbuhan yang kuat, tahan terhadap  penyakit  dan  hama,  menghasilkan produktivitas tinggi dan seragam (Saputra et al. , 2017; Yasinda et al. , 2015). Selain semangka berbiji, ada pula semangka yang tidak berbiji atau disebut semangka non-biji  (Wijayanto et al. , 2012; Saputra et  al., 2017). Akan  tetapi  semangka  non-biji memiliki kelemahan yakni lebih rentan terhadap masalah fisiologis dibandingkan semangka berbiji (Majuju, 2011). Identifikasi perbedaan galur yang dihasilkan  dengan  galur  lainnya  telah  menjadi proses awal dalam perakitan varietas. Identifikasi dapat  dilakukan  dalam  identifikasi  varietas dilakukan dengan mendeskripsikan morfologi benih (Akusu & Kiin-Kabari, 2015; He et al. , 2017) Identifikasi  secara  morfologi  umumnya dilakukan  secara  manual  menggunakan  jangka sorong.  Cara  mengidentifikasi  varietas  benih semangka dapat dilakukan dengan mendeskripsikan morfologi  benih tersebut  seperti lebar,  panjang, warna endosperm yang diturunkan secara genetik, serta rasio lebar dan panjang benih (Adnan et al. , 2015). Saat ini perkembangan teknologi memberikan dampak positif pada cara mengidentifikasi varietas benih agar lebih mudah dan efektif, salah satunya teknologi citra digital.
Pengolahan  citra  digital  merupakan  proses mengolah citra dengan tujuan untuk memperbaiki kualitas citra sehingga mudah diinterpretasikan oleh manusia  atau  teknologi  komputer dalam  bentuk foto atau gambar (Effendi et al ., 2017; Nurliadi et al ., 2016; Sulistiyanti et al ., 2016). Informasi dalam
citra digital berupa data  RGB ( Red, Green, and Blue ), yang memiliki skala 0 sampai dengan 255 yang dijadikan dasar setiap piksel citra digital.
Teknik  citra  digital  dapat  diolah  untuk mendapatkan data mengenai identifikasi baik dalam morfologi  bentuk  benih,  panjang  benih,  hingga kecacatan benih (Adnan et al ., 2015). Penggunaan teknologi citra digital dalam identifikasi benih dapat meghasilkan  data  visual  yang  memiliki  tingkat akurasi  yang  tinggi  serta  dalam  pengerjaannya hanya  membutuhkan  waktu  yang  relatif  cepat. Berdasarkan  uraian  tersebut  maka  perlu  adanya penelitian  lebih  lanjut  guna  mengetahui  tingkat akurasi  pemanfaatan  teknik  citra  digital  dalam melakukan identifikasi morfologi  benih.
Tujuan  penelitian  untuk  mendeskripsikan geometri dan morfologi bentuk benih semangka dengan  citra  digital,  memilih  parameter  yang digunakan  dalam  identifikasi  benih,  serta menentukan tingkat akurasi pengujian morfologi semangka menggunakan citra digital.

## 2.  BAHAN  DAN  METODE
Penelitian dilaksanakan di Kampus Universitas Nusa  Bangsa,  Kelurahan  Cibadak,  Kecamatan Tanah  Sareal,  Kota  Bogor,  Provinsi  Jawa  Barat pada bulan Desember 2020 sampai dengan Maret 2021.
Alat yang digunakan adalah scanner , kertas putih, cawan petridish, laptop, software image JV147q dan software Minitab. Bahan yang digunakan adalah 8 varietas benih semangka yang terdiri dari varietas Baginda  F1,  Palguna  F1,  Daiwo,  Fifa  F1,  Dera, Rancamaya, Gajah F1, dan Sweet Negra.

## 2.1    Metode

## 2.1.1  Pengambilan  Sampel  Benih
Sampel diambil dengan cara pembagian tepat dari setiap varietas benih semangka. Benih yang digunakan  merupakan  kelas  benih  sebar  (ES). Jumlah sampel yang dilakukan pengujian dalam pengambilan  citra  digital  adalah  25  butir  benih dengan 3 kali ulangan.

## 2.1.2  Pengambilan  Citra
Citra benih semangka diambil menggunakan scanner dengan resolusi, optical: up to 1200 dpi; Bit depth : 24 bit; scan size ( flat bed ), maximum : 216 mm x 297 mm (ukuran kertas A4) (Gambar
1), satu citra berisi 25 benih yang diulang sebanyak 3  kali.  Kertas  putih  digunakan  sebagai  latar belakang  benih  dalam  pengambilan  citra  guna memisahkan  objek  pada  tahap  binerasi.  Berkas citra  berwarna  yang  telah  di  scan  kemudian disimpan dalam bentuk JPE.

## 2.1.3  Analisis  Citra
Proses analisis citra dimulai dengan  mengubah citra berwarna menjadi biner pada rentang 0-225 dengan  nilai threshold 75,  nilai  0  menunjukkan bahwa  nilai  tersebut  merupakan  warna  hitam. Tujuan penggunaan metode threshold adalah untuk memisahkan objek dengan latar belakang. Seluruh nilai piksel d”75 diubah menjadi nilai 0 yang artinya diubah menjadi warna hitam yakni sebagai latar belakang. Nilai piksel yang >75 diubah menjadi 1 yang  artinya  warna  putih  yakni  sebagai  objek. Jumlah piksel yang berada diantara nilai 1 dan 0 adalah sebagai nilai perimeter (P), yang merupakan jumlah piksel di sekeliling objek. Jumlah seluruh piksel dengan nilai 1 atau latar berwarna putih yang berada dalam perimeter disebut sebagai area (A). Jarak  titik  terjauh  dari  objek  sekaligus  menjadi panjang  objek  (L)  merupakan  feret  maksimum, sedangkan  feret  minimum  merupakan  diameter objek (W) (Gambar 2).
Nilai-nilai tersebut selanjutnya digunakan untuk menentukan  deskripsi  bentuk.  Circularity menunjukkan bentuk lingkaran sempurna dengan nilai  1  dan  jika  0  maka  bentuknya  semakin memanjang. Aspect  ratio (AR) dapat  dijelaskan sebagai perbandingan diameter dan panjang objek. Roundness menunjukkan bentuk elips dari objek dan  merupakan invers dan circularity . Solidity
dapat ditentukan dari  jumlah piksel objek dibagi jumlah piksel yang berada dalam garis imaginer convex.  Convex  adalah  garis  lurus  yang menghubungkan titik-titik terluar dari objek. Jika permukaan objek rata atau mulus maka nilai solidity mendekati angka 1.

## 2.1.4  Analisis  Diskriminan
Metode  diskriminan  digunakan  untuk mendapatkan  parameter  yang  berkolerasi  kuat. Parameter berkolerasi kuat yang terpilih dijadikan sebagai  parameter  identifikasi  setiap  varietas. Tahapan untuk mendapatkan hasil uji diskriminan meliputi uji korelasi, uji multikolineritas, dan uji diskriminan. Terdapat  beberapa software yang dapat  digunakan  adalah  Minitab,  SAS,  SPSS, software R, dan XLSTAT. Software yang digunakan pada penelitian ini adalah Minitab. Software Minitab pada umumnya sama saja dengan jenis software lainnya, alasan penulis memilih software Minitab karena penulis sudah memahami cara pengoprasian
Gambar 1. Scanner tipe HP Deskjet 1510
366 Jurnal Agrotek Tropika 10(3): 363-371, 2022
software sehigga lebih mudah dalam pengolahan datanya.

## 2.1.5  Pengujian  Akurasi  Citra  Digital
Pengujian akurasi citra digital dimulai dengan pengambilan sampel benih setiap varietas secara acak dari kemasan sebanyak 3 butir tiap varietas, kemudian dicampurkan menjadi satu sampel benih. Sampel yang diuji dalam pengambilan citra benih adalah  24  butir  yang  diulang  sebanyak   4  kali. Masing-masing  sampel  uji  selanjutnya  disusun secara acak di atas mesin scanner untuk dilakukan pengambilan citra digital benih (Gambar 3a dan 3b). Latar belakang yang digunakan dalam pengambilan citra benih adalah kertas putih.  Penentuan urutan sampel benih dilakukan dengan menghitung benih dari benih yang paling atas secara horizontal.  Benih semangka selanjutnya dilakukan analisis deskripsi geometri  dan  deskripsi  morfologinya  sehingga didapatkan parameter yang digunakan dalam uji akurasi.  Parameter terpilih yang digunakan dalam uji akurasi adalah hasil analisis diskriminan yang mewakili  parameter  geometri  dan  parameter morfologi.    Hasil  rataan  dari  parameter  terpilih dijadikan acuan dalam menentukan varietas benih dengan nilai toleransi pada tingkat á ( alpha ) 1 %. Jumlah  benih    yang  teridentifikasi  selanjutnya dihitung  dalam  bentuk  persentase  yang menunjukkan tingkat akurasi penggunaan teknologi citra digital.  Perhitungan persentase tingkat akurasi tersebut  dapat  dilakukan  menggunakan  rumus sebagai berikut :

## 3.  HASIL  DAN  PEMBAHASAN

## 3.1 Pengambilan Citra Benih
Benih  semangka  yang  telah  dilakukan pengambilan sampel benih dengan cara pembagian tepat  kemudian  disusun  di  atas  mesin scanner sebanyak 25 butir benih, untuk proses scanning . Benih yang telah dilakukan pengambilan citra akan disimpan  dalam  bentuk JPEG untuk  kemudian diekstrak dengan memggunakan aplikasi Image J (Gambar 4a). Tahap selanjutnya yang dilakukan adalah  penggunaan filter  mean ,  yakni  proses pengurangan gangguan pada citra benih ( noise) . Filter  mean ini  dilakukan  bertujuan  untuk mengurangi gangguan yang terdapat di sekitar objek setelah tahap scan, sehingga objek dapat terlihat lebih  jelas  dan  fokus  dan  memudahkan  untuk dilakukan proses selanjutnya (Gambar 4b).
Gambar 4.  Citra Digital Benih (a), Citra Setelah Filter Mean (b), dan  Citra Biner (c)
Gambar 3. Susunan Sampel Benih Warna (a) dan
Sampel Benih Biner (b)
Jumlah benih yang terdeteksi
% Tingkat Akurasi =  -----------------------------------   x 100 %       (1)
Total benih yang diuji
Citra benih yang berwarna selanjutnya diubah menjadi citra biner, dengan rentang nilai citra biner. Metode  mengubah  citra  menjadi  citra  biner bertujuan  untuk  memisahkan  objek  yang  akan dianalisa dengan latar belakang yang digunakan dalam  pengambilan  citra  (Gambar  4c).  Pada penelitian ini, latar belakang citra  yang digunakan adalah kertas putih, karena sampel benih semangka yang  digunakan  lebih  dominan  berwarna  gelap (hitam,  abu-abu,  dan  merah  muda  pada  benih dengan perlakuan coating ) sehingga memudahkan dalam memisahkan latar belakang dengan objek pada tahap binerasi.

## 3.2 Analisis  Geometri
Citra  benih  yang  telah  dilakukan  tahap pengurangan gangguan dan diubah menjadi binerasi selanjutnya  akan  dilakukan  analisis  geometri. Tahapan anlasisis geometri dapat dilakukan pada menu  ( Set  Measurments ), “area”,  “perimeter”, “ max.  feret”,  “min.  feret ”  dan “feret  angle” dicentang.  Menu Wand  tool pada tool  bar digunakan untuk memilih objek benih yang akan dilakukan  pengukuran  geometri  (Robot et  al. , 2018). Pada tahap geometri, parameter geometri benih  semangka  yang  diambil  dari  citra digital meliputi  area,  perimeter,  feret  maksimum,  feret minimum, dan feret angle. Tabel 1 merupakan data rataan  hasil  analisis  geometri  pada  citra  benih
semangka  yang  dilakukan  pada  setiap  ulangan. Setiap  varietas  benih  semangka  yang  dilakukan analisis  mempunyai  hasil  data  atau  nilai  yang berbeda. Oleh karena itu, data tersebut masih harus diolah kembali untuk menentukan parameter yang dapat  dijadikan  indikator  sebagai  parameter identifikasi setiap varietas benih.

## 3.3 Analisis  Bentuk
Identifikasi  analisis  bentuk  dapat  dilakukan pada beberapa parameter yang meliputi circular , AR, round dan solidity .  Semua  parameter  yang digunakan  menghasilkan  data  yang  dapat mendeskripsikan bentuk dari citra benih yang sudah diekstrak  melalui  beberapa tahap  sebelumnnya. Setelah menentukan parameter, citra diekstrak satu per  satu  untuk  mendapatkan  data  hasil  analisis bentuk  yang  selanjutnya  dilakukan  analisis diskriminan. Salah satu keuntungan menggunakan teknologi citra digital adalah deskripsi morfologi benih  bisa  dikuantifikasi  berdasarkan  analisis bentuk.
Hasil data analisis bentuk menghasilkan data yang  berbeda  (Tabel  2),  dan  terdapat  satu parameter yang menunjukkan data yang sama dari semua  varietas,  yaitu  parameter solidity dengan nilai 1.0. Hal tersebut menunjukkan bahwa semua varietas  semangka  yang  diidentifikasi  memiliki permukaan  benih  yang  cukup  halus.  Ketiga
Varietas Area Perimeter Max. Feret Feret Angle Min. Feret Baginda F1 0,36 3,62 0,84 91,23 0,56 Palguna F1 0,44 3,32 0,91 92,21 0,62 Daiwo 0,32 2,27 0,77 91,77 0,53 Fifa F1 0,35 2,31 0,79 89,37 0,56 Dera 0,35 2,32 0,83 92,43 0,53 Rancamaya 0,43 2,59 0,89 86,67 0,61 Gajah F1 0,42 2,54 0,88 90,22 0,60 Sweet Negra 0,34 2,30 0,81 90,85 0,53 Varietas Circular AR Round Solidity Baginda F1 0,45 1,54 0,65 1,0 Palguna F1 0,62 1,49 0,67 1,0 Daiwo 0,78 1,45 0,69 1,0 Fifa F1 0,82 1,41 0,71 1,0 Dera 0,81 1,56 0,64 1,0 Rancamaya 0,81 1,48 0,68 1,0 Gajah F1 0,81 1,49 0,67 1,0 Sweet Negra 0,81 1,52 0,66 1,0
Tabel 1. Data Analisis Geometri
Tabel 2. Data Analisis Bentuk
parameter  lainnya  menunjukkan  hasil  yang beragam, analisis menggunakan metode diskriminan dapat dilakukan untuk melihat perbedaan dari tiap parameter.

## 3.4 Analisis  Diskriminan
Analisis  diskriminan  merupakan  salah  satu analisis  statistik  yang  dapat  digunakan  pada hubungan  dependensi  (hubungan  antar  variabel yang dapat dibedakan antara variabel respon dan variabel penjelas). Analisis diskriminan bertujuan untuk  mengklasifikasikan  suatu  observasi  atau individu  ke  dalam  kelompok  yang  saling  bebas ( mutually  exclusive/disjoint )  dan  menyeluruh ( exhaustive )  berdasarkan  sejumlah  variabel penjelas. Software yang digunakan pada penelitian ini adalah Minitab. Data hasil uji korelasi (Tabel 3) menunjukkan  bahwa  terdapat  kemungkinan terjadinya multikolinieritas dalam model diskriminan. Multikolinieritas  merupakan  situasi  yang menunjukkan adanya kolerasi atau hubungan kuat antara dua variabel bebas atau lebih dalam sebuah model regresi berganda.
Setelah beberapa parameter dihilangkan dalam analisis multikolinieritas ( circular, max.feret, min. feret dan perimeter ), tersisa empat parameter yaitu area, feret angle , AR dan round . Hasil uji kolerasi yang  dilakukan  (Tabel  4)  menunjukkan  bahwa model tersebut sudah tidak ada  parameter yang mengalami  multikolinieritas.  Hasil  analisis diskriminan  yang  telah  dilakukan  (Tabel  5) menunjukkan bahwa semua varietas dengan empat parameter  terpilih yang  dapat  dijadikan  sebagai parameter identifikasi varietas benih.
Berdasarkan  hasil  analisis  pada  Tabel  6, parameter area ,  AR, feret  angle ,  dan round menunjukkan bahwa nilai p- value sebesar 0,0001 < 0,05 artinya tolak H0 atau parameter area , AR, feret  angle ,  dan round mampu  membedakan varietas dengan baik. Berdasarkan besarnya nilai F, parameter terbaik adalah area yang merupakan parameter  yang  mengidentifikasikan  jumlah seluruh piksel berwarna hitam yang berada dalam perimeter . Kemudian diikuti dengan parameter feret  angle yang  merupakan  perbedaan  sudut antara maximum  feret dan minimum  feret . Parameter  identifikasi  setiap  varietas  yang
Variables Area Perim. Circ. Max. Feret Feret Angle Min. Feret AR Round Area 1,00 0,419 -0,111 0,960 -0,370 0,968 0,005 -0,022 Perim. 0,419 1,00 -0,948 0,533 0,182 0,466 0,328 -0,343 Circ. -0,111 -0,948 1,00 -0,250 -0,330 -0,176 -0,356 0,368 Max. Feret 0,960 0,533 -0,250 1,00 -0,221 0,882 0,279 0,295 Feret Angle -0,370 0,182 -0,330 -0,221 1,00 -0,427 0,405 -0,459 Min. Feret 0,968 0,466 -0,176 0,882 -0,427 1,00 -0,192 0,174 AR 0,005 0,328 -0,356 0,279 0,405 -0,192 1,00 -0,997 Round -0,022 -0,343 0,368 -0,295 -0,459 0,174 -0,997 1,00
Variables Area Feret Angle AR Round Area 1 -0,040 0,034 0,024 Feret Angle -0,040 1 -0,063 -0,060 Circ. 0,034 -0,063 1 0,164 Round 0,024 -0,060 0,164 1 Class\Variable Area Feret Angle AR Round Baginda F1 0,361 91,225 0,447 0,653 Palguna F1 0,438 92,214 0,619 0,673 Daiwo 0,318 91,768 0,782 0,692 Fifa F1 0,347 89,373 0,816 0,709 Dera 0,349 92,434 0,812 0,644 Rancamaya 0,432 86,671 0,809 0,678 Gajah F1 0,416 90,216 0,810 0,671 Sweet Negra 0,343 90,850 0,812 0,660 Tabel 5. Hasil Analisis Diskriminan
Tabel 4. Uji Korelasi Parameter Area, Circular, Feret Angle dan Round
Tabel 3.  Data Hasil Uji Kolerasi
selanjutnya  yaitu  AR,  yang  merupakan perbandingan  panjang  dan  diameter  objek. Parameter  terakhir  adalah round yang mengidentifikasikan bentuk elips dari objek.
Hasil analisis diskriminan (Gambar 5) dapat menjelaskan bahwa varietas semangka yang paling mudah dibedakan adalah pada 2 varietas semangka, yakni varietas Baginda F1 dan Fifa F1 dengan nilai mencapai 62,67%. Kemudian varietas dengan nilai % correct terkecil  terdapat  pada  varietas  benih semangka Palguna F1 dengan nilai 20,00%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa model diskriminan dapat digunakan untuk mengklasifikasikan sampel atau objek. Metode analisis diskriminan terbukti mampu memberikan informasi secara tepat, cepat dan tidak membutuhkan waktu yang lama dalam melakukan identifikasi benih.
Variable Lambda F DF1 DF2 p-value Area 0,446 105,058 7 592 < 0,0001 AR 0,538 72,573 7 592 < 0,0001 Feret Angle 0,530 75,135 7 592 < 0,0001 Round 0,764 26,092 7 592 < 0,0001 Varietas Area AR ( aspect ratio ) Baginda F1 0,36 1,54 Palguna F1 0,44 1,49 Daiwo 0,32 1,45 Fifa F1 0,35 1,41 Dera 0,35 1,56 Rancamaya 0,43 1,48 Gajah F1 0,42 1,49 Sweet Negra 0,34 1,52
Tabel 6. Data Parameter Terpilih sebagai Identifikasi Setiap Varietas
Tabel 7. Data rataan Area dan AR dari Semua Varietas
Gambar 5. Diagram Hasil Analisis Diskriminan

## 3.5  Pengujian  Akurasi  Morfologi  Benih Menggunakan  Citra Digital
Pengujian  akurasi  dengan  citra  digital  pada morfologi  benih  semangka  dilakukan  untuk mengetahui  bagaimana  tingkat  akurasi  dalam membedakan  varietas  benih  semangka  dengan teknologi citra digital. Berdasarkan hasil pengujian citra digital yang telah dilaksanakan, diperoleh dua parameter yang diduga dapat dijadikan parameter dalam  membedakan  varietas  benih,  parameter tersebut adalah area dan AR.
Penentuan  varietas  benih  dilakukan  dengan menyamakan  nilai  yang  ada  pada  data  rataan parameter area dan AR (Tabel 7) dengan toleransi ±0,02, namun apabila tidak dapat ditentukan dari kedua parameter tersebut maka difokuskan pada
parameter  pertama  ( area ).  Hal  tersebut dikarenakan  parameter area merupakan parameter  dengan p-value .  Data  rataan parameter area dan AR (Tabel 7) dijadikan acuan dalam  menentukan  perbedaan  varietas  benih semangka.  Pengujian  ini  bertujuan  untuk mengetahui tingkat akurasi perbedaan morfologi benih  menggunakan  teknologi  citra  digital. Pengambilan sampel benih dilakukan dengan cara pembagian  tepat  dari  masing-masing  varietas benih.
Berdasarkan data hasil perhitungan persentase tingkat akurasi penggunaan teknologi citra digital dalam  membedakan  morfologi  benih  (Tabel  8) diperoleh  varietas dengan persentase tertinggi, yaitu pada varietas Baginda F1 (83,33%). Hal ini diduga terjadi karena ukuran dan bentuk benih dari varietas tersebut cukup seragam, sehingga cukup mudah saat ditentukan dengan parameter rataan area dan  AR.  Tingginya  persentase  ini  juga menjelaskan  bahwa  proses  sortasi  benih  sudah dilakukan dengan baik. Nilai persentase terendah didapatkan  pada  varietas  Dera  (41,67  %). Rendahnya persentase pada  varietas ini diduga karena  beragamnya  ukuran  dan  bentuk  benih, serta  menandakan  bahwa  dalam  proses  sortasi benih  pada  varietas  ini  kurang  baik.  Hal  ini menjelaskan  bahwa  tingkat  akurasi  dalam membedakan  morfologi  benih  menggunakan teknologi citra digital sudah cukup akurat.
Penentuan  varietas  benih  dilakukan  dengan menyamakan nilai yang ada pada rataan parameter area dan AR ( aspect ratio ) dengan toleransi  ±0,02, namun apabila tidak dapat ditentukan dari kedua parameter tersebut maka difokuskan pada parameter pertama  ( area ).  Hal  tersebut  dikarenakan parameter area merupakan parameter dengan Nilai F tertinggi atau parameter yang paling baik dijadikan identifikasi setiap varietas. Data analisis citra digital dapat dilihat pada Tabel 8.

## 4.  KESIMPULAN
Hasil  analisis  citra  digital  benih  semangka diperoleh  parameter  geometri  dan  parameter morfologi benih. Parameter geometri benih area, perimeter, maximum ferret, minimum ferret, dan ferret angle , sedangkan parameter morfologi benih meliputi circular, AR (aspect ratio),  round  dan solidity . Analisis diskriminan yang dilakukan pada parameter-parameter  menghasilkan  empat parameter  terpilih  yang  dapat  digunakan  dalam mengidentifikasi verietas benih  semangka yakni area , AR, feret angle , dan round .
Parameter terpilih yang digunakan dalam uji akurasi  citra  digital  dalam  mengidentifikasi varietas  benih  adalah area yang  mewakili parameter geometri benih dan AR ( aspect ratio ) yang mewakili parameter morfologi. Uji akurasi tersebut menghasilkan persentase yang berbeda- beda  dari  setiap  varietas  benih  semangka. Perbedaan hasil persentse diduga bergantung pada kualitas keragaman benih. Parameter terbaik yang digunakan  untuk  melakukan  uji  akurasi  dalam mengidentifikasi varietas benih adalah area dan AR. Uji akurasi tersebut menghasilkan persentase tingkat  akurasi  tertinggi  pada  Baginda  F1 mencapai  83,33%  sedangkan  tingkat  akurasi terendah  terdapat  varietas  Dera  41,67%.  Hasil uji akurasi tersebut menjelaskan bahwa tingkat akurasi penggunaan teknologi citra digital dalam mengidentifikasi varietas benih semangka sudah cukup akurat.

## 5.  UCAPAN TERIMA  KASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada personil laboratorium fakultas MIPA Universitas Nusa  Bangsa  dan  semua  pihak  yang  telah membantu dalam pelaksanaan penelitian ini.

## Tabel 8. Data Persentase Uji Akurasi dari Setiap Varietas
Varietas Ulangan Jumlah Benih Persentase (%) Ke- 1 Ke- 2 Ke- 3 Ke- 4 Baginda F1 1 3 3 3 10 83,33 Palguna F1 2 2 1 1 6 50,00 Daiwo 3 1 3 1 8 66,67 Fifa F1 3 1 3 2 9 75,00 Dera 1 2 1 1 5 41,67 Rancamaya 3 2 0 1 6 50.00 Gajah F1 1 2 1 3 7 58,33 Sweet Negra 1 3 2 2 8 66,67

## 6.  DAFTAR  PUSTAKA
Adnan, A.,  M. Widiastuti  &  S. Wahyuni.  2015.
Identifikasi  Varietas  Padi  Menggunakan Pengolahan  Citra  Digital  dan  Analisis Diskriminan. Jurnal Penelitian Pertanian Tanaman Pangan , 34(2): 89–96.
Akusu,  M.  O.  &  D.  B.  Kiin-Kabari.  2015. Comparative Studies on the Physicochemical and  Sensory  Properties  of  Watermelon ( Citrullus  lanatus )  and  Melon  ( Citrullus vulgaris )  Seed  Flours  Used  in  “EGUSI” Soup  Pre  paration. Journal  of  Food Research ;  4 (5):1–9.
Badan  Pusat  Statistik.  2019.  Produksi Tanaman Buah-buahan.  https://www.bps.go.id/. Diakses pada 19 Desember 2020.
Effendi,  M.,  F.  Fitriyah,  &  U.  Effendi.  2017.
Identifikasi  Jenis  dan  Mutu  Teh Menggunakan  Pengolahan  Citra  Digital dengan  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan. Jurnal  Teknotan .  11(2):67–76.
He, X., W. Hu, X. Duan, H. Lu, Y. Guan & J. Hu.
2017. Analysis of Long Term Storability of Diploid Watermelon Ultra-Dry Seeds. Acta Horticulturae Sinica . 44 (2): 307–314. Kusumastuti, U. D., S. Sukarsa & P. Widodo. 2017. Keanekaragaman  Kultivar  Semangka [Citrullus  Lanatus  (Thunb.)  Matsum.  & Nakai]  di  Sentra  Semangka  Nusawungu Cilacap. Scripta Biologica . 4 (1): 15–19. Majuju, C.2011. Diversity of Landraces & Wild Forms of  Watermelon  ( Citrullus  lanatus ). Acta Universitatis Agriculturae  Sueciae . p.  53. Mujaju, C., G. Werlemark, L. Garkava-Gustavsson & H. Nybom. 2011. High Levels of RAPD and SSR Marker Diversity in Landraces of Watermelon ( Citrullus lanatus ) in Southern Africa. Acta Horticulturae . 918: 291–296.
Nurliadi, P. Sihombing & M. Ramli. 2016. Analisis Contrast Stretching Menggunakan Algoritma Euclidean untuk Meningkatkan Kontras pada Citra Berwarna. Jurnal Teknovasi: Jurnal Teknik dan  Inovasi .  3 (1):  26–38.
Pamuji, A.,  D.  Saptadi  &  Respartijati.  2017. Potential Yield of Hybrid Yellow Watermelon (Citrullus  vulgaris ). Jurnal  Produksi Tanaman , 5 (4): 576–581.
Robot, R., J. R. R. Sangari & B. H. Toloh. 2018. Avicennia marina Leaf Morphometric Digital Data  Visualization  In  Tongkaina  And Bintauna  Coastal Areas. Jurnal  Ilmiah Platax . 6 (1) :42–53.
Saputra, B., T. Kurniastuti & P. Puspitorini. 2017. Pengaruh  Kombinasi  Skarifikasi  dan Perendaman Auksin  terhadap  Viabilitas Benih  dan  Pertumbuhan Awal  Semangka Non  Biji (Citrulus  Vulgaris Schard  L). VIABEL:  Jurnal  Ilmiah  Ilmu-Ilmu Pertanian . 11(2): 9–17.
Sulistiyanti, S. R., F. A. Setyawan & M. Komarudin. 2016. Pengolahan  Citra;  Dasar  dan Contoh Penerapannya . Edited by Warsito. Yogyakarta. TEKNOSAIN. 114 hlm.
Wijayanto,  T., W.  O.  R. Yani  &  M. W. Arsana. 2012. Respon Hasil dan Jumlah Biji Buah Semangka  ( Citrullus  vulgaris )  dengan Aplikasi Hormon Giberelin (GA3). Jurnal Agroteknos . 2 (1): 57–62.
Yasinda, A. A., S. H. Sutjahjo & S. Marwiyah. 2015. Karakterisasi  dan  Evaluasi  Keragaman Genotipe  Semangka  Lokal. Buletin Agrohorti . 3 (1): 47–58.
Yuan, P., He, N., Umer, M. J., Zhao, S., Diao, W., Zhu,  H.,  &  Liu,  W.  2021.  Metabolomics comparative  study  on  fruits  of edible  seed watermelon, egusi and common watermelon.
Scientia Agricultura Sinica . 54 (19): 4179–4195.