## Implementasi Sistem Pendeteksi Tingkat Kematangan Buah Pepaya Menggunakan Metode RGB
Krista Bella Dwi Rahayu Nur Widyasari 1 , Ulla Delfana Rosiani 2 , Agung Nugroho Pramudhita 3
1,2,3 Politeknik Negeri Malang krisbelldrn@gmail.com 1 , rosiani@polinema.ac.id 2 , agung.pramudhita@polinema.ac.id 3

## ABSTRAK
Pertanian yang ada di Indonesia selama ini dalam pendeteksian kematangan buah papaya, selama ini masih menggunakan sistem yang manual. Sumber dari tingkat kematangan buah berdasarkan ciri-cirinya didapatkan mulai dari buah papaya yang mentah, setengah matang dan matang didapatkan dari seseorang petani.Setelah dilakukannya sebuah analisa kebutuhan dari sistem yang akan dibuat, disini penulis melakukan implementasi berdasarkan bahan informasi yang telah didapatkan. Metode RGB disini yang akan digunakan untuk melakukan perhitungan logika pendeteksi tingkat kematangan buah. Hasil dari implementasi itu sendiri dapat bekerja dengan baik sesuai dengan apa yang dibutuhkan. Berdasarkan perhitungan akurasi yang diperoleh pada sistem yang dibuat mencapai 50%.
Kata Kunci : Manfaat Buah Pepaya, Metode RGB , Image Processing

## ABSTRACT
To date, agriculture in Indonesia still uses a manual method to detect the ripeness of papaya fruits. Based on its characteristics, the source of the degree of fruit maturity is obtained from the raw, half ripe and ripe papaya fruit obtained from the farmer. Here after performing the implementation on the basis of the information obtained. To measure the logic for detecting the degree of fruit maturity, the RGB method here will be used. In accordance with what is needed, the results of the implementation itself should function well. Based on the calculation of the accuracy obtained on the system that was made it reached 50%.
Keywords : Benefit of Papaya Fruit, RGB Method , Image Processing
1. PENDAHULUAN Buah pepaya merupakan salah satu raja buah yang dimiliki negara Indonesia. Dikatakan raja buah dikarenakan kaya akan manfaat serta kaya kandungan gizi dan vitaminnya yang bagus. Banyak sekali orang yang menjadikan buah ini menjadi buah yang wajib ada pada saat apapun keadaanya bisa dibilang buah favorite , baik dari kalangan muda maupun tua. Buah ini banyak ditemukan diberbagai tempat, misal : supermarket , minimarket
maupun pasar. Buah pepaya berdasarkan tingkat kematangan dimulai dari yang mentah, setengah matang maupun matang dapat dipergunakan semuanya. Buah pepaya yang mentah, biasanya dapat digunakan untuk orang-orang yang berjualan produk olahan daging untuk melunakkan dagingnya. Untuk yang setengah matang, biasanya orang-orang mempergunakannya sebagai buah untuk dijadikan olahan rujak buah maupun digunkan sebagai bahan dasar sayur. Sedangkan, untuk buah papaya yang matang, digunakan sebagai buah yang dapat dikonsumsi secara langsunh. Tingkat kematangan buah papaya, dapat menentukan kesegaran dari buah papaya itu sendiri. Jika buah papaya tersebut terlalu matang, maka sudah jelas kualitas buahnya kurang segar dan kurang enak untuk dinikmati. Jika buahnya keras,
maka buah tersebut tidak layak untuk dikonsumsi sebagai buah.
Perbedaan tingkat kematangan buah inilah yang menjadikan suatu permasalahan dalam menentukan buah papaya yang mana yang layak dikonsumsi sebagai buah, sayur, sebagai media pelunak daging, ataupun diolah menjadi rujak buah. Terdapat beberapa orang yang kurang memahami tingkat kematangan dari buah papaya, ada juga dari beberapa petani di era yang modern ini masih menggunakan sistem manual dalam mengukur tingkat kematangan buah papaya. Sistem manual disini yang dimaksud yaitu hanya dengan menerka- nerka dan hanya dengan ditekan-tekan serta dari aromanya saja, jadi peneliti merasa bahwa cara tersebut kurang efisien karena hal tersebut dapat memicu adanya perubahan tekstur buah yang menjadi Untuk menindak lanjuti permasalahaan tersebut, pada penelitian ini mencoba untuk membuat sistem yang mana sistem ini nanti diharapkan dapat berguna sebagai media yang dapat membantu masyarakat yang kurang paham atas tingkat kematangan dari buah papaya serta membantu para petani yang mana di era yang modern ini masih menggunakan sistem manual dalam mengukur tingkat kematangan buah. Sistem ini, nantinya akan mendeteksi dari warna kulit buah
papaya. Peneliti akan menerapkan sebuah metode RGB untuk sistem pendeteksi kematangan buah papaya agar mendapatkan hasil akurasi yang sesuai dengan kebutuhan pengguna.
RGB merupakan sebuah hasil dari campuran warna-warna primer. RGB ini dapat digunakan diberbagai pengolahan citra, contohnya untuk melakukan pengenalan mata uang kertas untuk orang tuna netra. Akan tetapi, metode RGB ini tidak berdiri sendiri, tapi metode ini disandingkan dengan HSV [1]. RGB memiliki kekurangan dalam membedakan warna hitam dan putih, Tetapi RGB ini terbebas dari pengaruh perubahan intensitas cahaya dari luar[2] .
Berdasarkan penelitian sebelumnya yang berjudul “Deteksi Kematangan Buah Pusang
Bedasarkan Fitur Warna Citra Kulit Pisang Menggunakan Metode Transoformasi Ruang Warna HIS” dinyatakan berhasil dalam penelitiannya, akan tetapi menurut peneliti tingkat keakuratan penentu kematangan buah tergantung dari tingkat pencahayaan dalam proses pengambilan gambar. Jadi, peneliti disini berharap dalam pengambilan gambar untuk diperhatikan kembali dalam pencahayaannya. [3].
Penelitian selanjutnya, peneliti menyatakan tingkat keakuratan sistem untuk hasil pengujian pada buah alpukat. Dalam sistem ini keakuratan dihitung dari normalisasi nilai rata-rata red , green dan juga blue . Adanya kesalahan yang terdapat pada sistem yang disebabkan oleh warna kulit yang hamper sama antara masing-masing buah alpukat yang bercak, goresan kecoklatan maupun kehitaman yang mempengaruhi kesalahan terhadap sistem. Kesalahan sistem ini juga disebabkan oleh background yang luasnya lebih besar dari object. Jadi, peneliti memberikan saran bagi peneliti selanjutnya agar memperhatikan kembali pengambilan gambar dan pencahayaannya. [4] Penelitian yang berjudul “Rancang Bangun Alat Pendeteksi Kematangan Buah Apel dengan
Metode Image Processing Berdasarkan Komposisi Warna” dinyatakan oleh peneliti terdapat beberapa faktor yang telah mempengaruhi keakuratan, diantaranya adalah : cahaya, jarak dan background . Hasil dari percobaan ini, hanya mencari kemiripan distribusi warna, bukan pada ukurannya. [5]

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Rancangan Penelitian Penelitian ini merupakan kasus menganalisis tingkat dari kematangan buah papaya. Data set yang digunakan untuk penelitian kasus tingkat kematangan buah papaya berhasil mengumpulkan 20 buah papaya. Pepaya tersebut diantara lain ada yang matang, agak matang dan juga mentah. Untuk pengujian sistemnya,
pada penelitian ini
menggunakan tiga buah papaya yang menurut petani dikatakan matang, setengah matang dan mentah. Tiga buah tersebut dijadikan sample data yang digunakan pada penelitian kali ini. Berikut rancangan proses jalannya sebuah sistem pendekteksi buah papaya terlihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram Blok Sistem
Pada Gambar 1, telah jelas sistem nantinya akan dipegang oleh pengguna, yang mana pengguna dapat mengunggah file berupa file gambar yang nantinya file gambar ini nanti di lakukan proses image processing dengan menggunakan metode RGB yang nantinya akan mengeluarkan keluaran berupa hasil deteksi kematangan buah dan juga hasil tampilan dari histogramnya. Tahapan penelitian yang dilakukan adalah :
Identifikasi Melakukan review pada buah yang mentah, setengah matang dan matang, melakukan studi literatur untuk dapat menguasi dan memahami dasar teori dan juga konsep yang mendukung penelitian, melakukan observasi permasalahan yang terjadi pada obyek yang diteliti lalu dilanjut dengan megidentifikasikannya.
Menganalisis Melakukan analisis kebutuhan sistem pendeteksi kematangan buah papaya. Seperti halnya ciri-ciri tingkat warna kematangan buah papaya baik itu mentah, setengah matang maupun matang.
Ruang Lingkup Penelitian Ruang lingkup untuk penelitian yang dilakukan yaitu proses persiapan data yang dilanjut dengan analisis data yang didapat.
Teknik Pengumpulan Data Dalam proses pengumpulan data, dilakukan beberapa cara, antara lain :
1. Metode Observasi
2. Metode Wawancara
3. Literatur

## Metode Analisis
Pada penelitian ini, dilakukan metode analisis deskriptif yang mana metode ini metode yang membahas permasalahan yang sifatnya menguraikan, menggambarkan dan
membandingkan dan juga menerangkan sehingga dapat ditarik kesimpulannya untuk mencapai sebuah tujuan.

## Teknik Analisis
Teknik analisis yang digunakan dalam penelitian ini antara lain :
1. Mempelajari dan memahami metode perhitungan RGB.
2. Melakukan identifikasi kulit buah papaya mentah, setengah matang dan matang.
3. Menganalisis informasi yang didapatkan oleh petani tentang ciri-ciri kulit buah papaya.
4. Mengusulkan desaign rancangan sistem pendeteksi kematangan buah papaya berdasarkan warna kulit buah papaya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Perkembangan dari teknologi informasi melanda dunia saat ini. Banyak sekali dampak yang terjadi terhadap kehidupan manusia. Banyak hal yang tadinya tidak mungkin untuk dilakukan dan hanya menjadi sebuah angan-angan, kini dapat menjadikan hal yang nyata.
Sebuah paradigma baru yang memiliki landasan utama berupa perkembangan teknologi informasi dan komunikasi yang telah mendorong berubahnya konsep mengenai tempat, waktu dan ruang. Kegiatan yang selama ini di selalu dibatasi oleh ruang, tempat dan waktu dimana itu semua merupakan karakteristik kehidupan manusia. Pertanian yang ada di Indonesia selama ini dalam pendeteksian kematangan buah papaya, selama ini masih menggunakan sistem yang manual. Sumber dari tingkat kematangan buah berdasarkan ciri-cirinya didapatkan mulai dari buah papaya yang mentah, setengah matang dan matang didapatkan dari seseorang petani.
Setelah dilakukannya sebuah
analisa kebutuhan dari sistem yang akan dibuat, disini penulis melakukan implementasi berdasarkan bahan informasi yang telah didapatkan. Hasil dari implementasi itu sendiri dapat bekerja dengan baik sesuai dengan apa yang dibutuhkan.

## Source Code Logika RGB
i = imread( 'buah matang.jpg' ); red = min (min(i(:,:,1))); green = min (min(i(:,:,2)));
blue = min (min(i(:,:,3)));
gray = 0.3*red+0.5*green+0.2*blue figure, imhist (gray), title ( 'Histogram, grayscele' ); figure, imhist (red), title ( 'Histogram, red pixel' ); figure, imhist (green), title ( 'Histogram, green pixel' );
figure, imhist (blue), title ( 'Histogram, blue pixel' );
if blue < 4 && red < 20 && green < 39 figure, imshow(i) title( 'buah matang' ) else if blue < 1 && red <= 36 && green <= 26
figure, imshow(i) title( 'buah matang' ) else if blue < 1 && red <= 36 && green <= 26 figure, imshow (i) title ( 'buah setengah matang' ) else figure, imshow (i) title( 'buah mentah' ) end end
Potongan dari inti program pada sistem yang dibuat oleh penulis menjelaskan bahwa source code tersebut membaca file gambar yang telah di masukkan, lalu memanggil matriks gambar yang hanya berisi pixel warna merah, lalu memanggil matriks gambar yang hanya berisi pixel warna hijau dan memanggil matriks gambar yang hanya berisi pixel warna biru. Lalu membuat histogramnya, Setelah itu, ketika program di run dengan sudah mengisikan gambar “buah matang.jpg” maka program akan mengarahkan kemana sebenarnya keadaan buah yang sebenarnya, benar-benar matang apa tidak. Sesuai dengan nilai warna RGB yang sesuai. Misal seperti pada gambar contoh outputan berikut :
Gambar 2. Pepaya Matang
Telah diketahui nilai Blue = 0, Green = 5 dan Red = 10. Sesuai dengan perhitungan logika RGB, dia termasuk kondisi yang pertama, maka langsung terdeteksi buah papayanya matang.
Tampilan GUI Untuk source code tampilan GUI dituliskan seperti berikut : %input gambar [namafile, formatfile] = uigetfile({ '*.jpg' }, 'membuka gambar' ); image = imread([formatfile, namafile]); red = min (min(image(:,:,1))); green = min (min(image(:,:,2))); blue = min (min(image(:,:,3)));
Berikut tampilan GUI sistem :

## Gambar 3. Tampilan GUI
Histogram
Selain tampilan GUI dan tampilan hasil dari sebuah program sistem yang dibuat, disini akan ditampilkan pula histogram berdasarkan tingkatan warna kulit yang telah dideteksi. Berikut source code dari histogram :
%Histogram
gray = 0.3*red+0.5*green+0.2*blue figure, imhist (gray), title ( 'Histogram, grayscele' );
figure, imhist (red), title ( 'Histogram, red pixel' ); figure, imhist (green), title ( 'Histogram, green pixel' ); figure, imhist (blue), title ( 'Histogram, blue pixel' );
Berikut tampilan histogram :
Gambar 4. Tampilan Histogram
Pada Gambar 4 tertera histogram yang mana merupakan histogram. Contohnya milik red pixel , yang artinya histogram tersebut menunjukkan warna merah pada buah papaya yang telah ditentukan nilainya 0,3. Begitu juga untuk histogram bagian biru dan hijau. Setelah seluruh source code telah dideklarasikan pada sistem, selanjutnya mencoba untuk dijalankan sistem aplikasi pendeteksian buahnya. Maka, hasilnya akan seperti Gambar 4. Dibawah ini :
Gambar 5. Tampilan Hasil
Terlihat hasil yang didapatkan tampilan histogram, hasil dari deteksi akan muncul setelah dilakukan input gambar dan hasil yang didapat akan keluar sesuai dengan hasil dari pengolahan pixel warnanya.
Sesuai dengan data set yang ada sebanyak 20 buah papaya dengan sample data contoh 3 buah papaya yang memiliki kriteria buah papaya matang, setengah matang dan mentah menurut petani sekitar. Sesuai dengan hasil uji, berikut hasil uji menurut sistem dan juga menurut petani terlihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Data Uji Pepaya Buah Pepaya pada Sistem Buah Pepaya menurut Petani 1 Mentah Mentah 2 Setengah Matang Setengah Matang 3 Matang Matang 4 Matang Matang 5 Setengah Matang Matang
6 Mentah Setengah Matang 7 Mentah Mentah 8 Matang Matang 9 Mentah Mentah 10 Setengah Matang Matang 11 Setengah Matang Setengah Matang 12 Matang Matang 13 Mentah Mentah 14 Setengah Matang Setengah Matang 15 Matang Matang 16 Matang Matang 17 Mentah Mentah 18 Mentah Mentah 19 Mentah Setengah Matang 20 Matang Matang Evaluasi merupakan fase lanjutan terhadap data latih dan data uji. Evaluasi dilakukan secara mendalam yang memiliki tujuan untuk hasil pada tahap pemodelan sesuai dengan sasaran yang ingin dicapai. Hasil perhitungan pengujian dengan menggunakan RGB serta hasil akurasi dengan menggunakan model precision, recall dan fI score . Berikut perhitungan uji akurasi sistem.
� = 16 16+4 = 0,8 (1) � = 16 16+4 = 0,8 (2)
2 × 0,8 ×0,8
0,8+0,8 = 0,5
(3)
� = 0,5 � 100 = 50% (4)
Hasil dari FI-Score sebesar 0,50 didapatkan dari nilai recall dan precision yang ditunjukkan pada formula (3), hasil dari FI-Score dikali dengan 100% untuk diubah menjadi persentase [6] . Hasil dari aplikasi ini sebesar 50% yang ditunjukkan formula (4). Harapan untuk kedepan adalah untuk mendapatkan hasil tingkat akurasi yang lebih tinggi.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan penelitian yang dilakukan, maka dapat disimpulkan sistem pendeteksi tingkat kematangan buah menggunakan metode RGB dapat berjalan dengan baik dan dapat memberikan hasil sesuai dengan yang diinginkan. Berdasarkan hasil uji dengan menggunakan akurasi, sistem ini mendapatkan nilai akurasi sebesar 50%.
Penulis menyarankan bahwa dalam
melakukan proses pengambilan gambar diharap memperhatikan posisi dan pencahayaannya dan juga memperbanyak lagi data ujinya.

## 5. REFERENSI
[1] J. F. Fauzi, H. Tolle dan R. K. Dewi, “Implementasi Metode RGB To HSV pada Aplikasi Pengenalan Mata Uang Kertas Berbasis Android untuk Tuna Netra,” Jurnal
Pengembangan Teknologi dan Informasi dan Ilmu Komputer, pp. 2319-2325, 2018. [2] R.Kusumanto dan A. N. Tompunu, “Pengolahan Citra Digital Untuk Mendeteksi Obyek Menggunakan Pengolahan Warna Model Normalisasi RGB,” dalam Seminar Nasional Teknologi Informasi & Komunikasi
Terapan , 2011.
[3] I. dan M. , “Deteksi Kematangan Buah Pisang Berdasarkan Fitur Warna Citra Kulit Pisang Menggunakan Metode Transformaso Ruang Warna HIS,” JUITA, pp. 2086-9398;, 2017. [4] M. dan E. Nurraharjo, “Sistem Deteksi Kematangan Buah Alpukat Menggunakan Metode Pengolah Citra,” Dinamika Informatika, pp. 2086-9398;, 2019. [5] S. Jatmika dan D. Purnamasari, “Rancang Bangun Alat Pendeteksi Kematangan Buah
Apel Dengan Menggunakan Metode Image Processing Berdasarkan Komposisi Warna,” Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informasi ASIA,
2014.
[6] E. F. Saraswita dan Sukemi, “Akurasi Klasifikasi Citra Digital Scenes RGB Menggunakan Model K-Nearest Neighbor dan Naive Bayes,” dalam ARS2019 , Palembang,
2019.