## Aplikasi Pengenalan Jenis Tanah Untuk Lahan Pertanian Dengan Menggunakan Metode Euclidean Distance
Youllia Indrawaty N [1] , Anggi Tristiyono [1]
[1] Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Bandung Email: youllia@itenas.ac.id

## ABSTRAK
Tiap  jenis  tanah  memiliki  tekstur  dan  nilai  manfaat  yang  berbeda-berbeda.  Dalam melakukan  identifikasi  jenis  tanah  biasanya  petugas  penyuluh  pertanian  menggunakan cara  manual  dengan    melakukan  penelitian  langsung  ke  lapangan  dan  melakukan  uji laboratorium,  hal  ini  menyebabkan  kurangnya  tingkat  keakuratanan  dan  memakan banyak  waktu.  Berdasarkan  hal  tersebut  maka  dibutuhkan  suatu  teknologi  image processing  untuk  memudahkan  klasifikasi  jenis  tanah  yang  akan  dimanfaatkan  sebagai lahan pertanian dengan menggunakan metode Euclidean Distance. Konsep dasar metode Euclidean Distance adalah sebagai perhitungan pencocokan jarak, keputusan suatu citra tekstur  tanah  yang  mirip  adalah  bila  memiliki  nilai  paling  rendah  atau  mendekati  0. Tekstur  tanah  yang  telah  teridentifikasi  akan  diproses  menggunakan  metode  Analytical Hierarchy Process (AHP) sebagai penujang keputusan jenis tanah yang cocok digunakan untuk  lahan  komoditi  pertanian  yang  tepat.  Berdasarkan  pengujian  aplikasi,  tingkat keakuratan  identifikasi  tekstur  tanah  mencapai  80%  sehingga  aplikasi  ini  dapat digunakan oleh penyuluh pertanian di Dinas Pertanian Kabupaten Muaro Jambi sebagai media penyuluhan.
Kata  Kunci: Tekstur  Tanah, image  processing,  Euclidean  Distance,  Analytical Hierarchy Process (AHP)

## ABSTRACT
Each  type  of  soil  has  a  texture  and  benefits  of  different.  In  identifying  the  type  of  land usually  agricultural  extension  workers  using  the  manual  method  to  conduct  research directly to the field and perform laboratory tests, this causes a lack of accuracylevels and takes  a  lot  of  time..  Under  these  conditions, it  takes  an  image-processing  technology  to facilitate the classification of the type of land to be used as farmland by using Euclidean Distance. The basic concept Euclidean Distance method is a calculation of the matching distance, Decision an image similar to the texture  of the soil that is if it has a minimum value  or  close  to  0.  The  texture  of  the  soil  that  have  been  identified  will  be  processed using  the  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  as  a  decision  support  suitable  soil  types used as a commodity agricultural land right. Based on application testing, the accuracy of the identification of texture the soil reaches 80% so that these applications can be used by agricultural instructor at the department of agriculture district Muaro Jambi as media conseling.
Keywords:  Soil  texture,  image  processing,  Euclidean  Distance,  Hierarchy Analytical Hierarchy Process (AHP)

## 1. LATAR BELAKANG
Dinas Pertanian Kabupaten Muaro Jambi merupakan suatu instansi yang bergerak di bidang  pertanian.  Salah  satu  kerja  nyatanya  adalah  memberikan  penyuluhan  pertanian kepada  kelompok  tani  guna  meningkatkan  hasil  pertanian  dan  kualitas  hasil  pertanian. Kualitas  hasil  pertanian  salah  satunya  di  tentukan  dari  lahan  yang  digunakan.  Lahan pertanian  berkaitan  dengan  tanah  tempat  area  pertanian,  dalam  melakukan  penyuluhan pertanian. Dalam melakukan identifikasi jenis tanah biasanya petugas penyuluh pertanian menggunakan  cara  manual  dengan    melakukan  penelitian  langsung  ke  lapangan  dan melakukan  uji  laboratorium,  hal  ini  menyebabkan  kurangnya  tingkat  keakuratanan  dan memakan banyak waktu.
Pada penelitian ini, dikembangkan sebuah sistem teknologi pengolahan citra digital ( image  processing ).  Dimana  aplikasi  ini  dapat  mengenali,  dan  memberi  keputusan  jenis tanah  yang  dideteksi,  ciri  dari  tanah  yang  terdeteksi  dengan  metode Euclidean  distance serta  memberikan  keputusan  komoditi  pertanian  yang  baik  dengan  metode  pendekatan decision  support  system menggunakan  metode AHP  (Analitical  Hierarcy  Process) . Dalam  penelitian  ini  tekstur  citra  uji  tanah  sebagai  data  masukan  diklasifikasikan, kemudian  tekstur uji akan dibandingkan dengan tekstur citra pembanding yang ada pada basis  data  program.  Metode euclidean  distance pada  dasarnya  yaitu matrix yang  paling sering  digunakan  untuk  menghitung  kesamaan  2 vektor .  Algoritma  jarak euclidean menghitung  akar  dari  kuadrat  perbedaan  2 vektor ,  Nilai vektor ciri  suatu  citra  masukan yang  memiliki  nilai vektor ciri  yang  sama  dengan vektor ciri  citra  setelah  pengolahan akan  memiliki  nilai  jarak  Euclidean  yang  mendekati  nol.  Dari  hasil  perhitungan jarak euclidean tersebut  dapat  diambil  keputusan  suatu  citra  dari  inputan  jenis  tanah  adalah mirip bila memiliki jarak yang paling dekat.
Dengan  memanfaatkan  teknologi  tersebut,  maka  diharapkan  adanya  suatu  sistem pengenalan  jenis  tanah  dan  memberikan  keputusan  dalam  menentukan  komoditas pertanian  yang  baik.  Dengan  demikan  kerja  dari  petugas  penyuluh  pertanian  menjadi lebih  ringan  dalam  melakukan  penyuluhan  kepada  petani. Klasifikasi  tanah  yang digunakan  adalah  jenis  tanah  yang  ada  di  area  kerja  Dinas  Pertanian  Kabupaten Muaro  Jambi,  yakni  tanah  jenis Litosol, Margel,  Organosol-gambut,  Organosol- Humus. Data  yang  dimasukkan  dalam  sistem  ini  adalah  file  gambar  berformat Joint  Photographic  Group  (JPG). Citra  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah citra  tekstur  tanah  berlapisan  kedalaman ± 30  cm,  RGB  (Red,  Green,  Blue). Kriteria pengambilan citra dilakukan pada intensitas cahaya 1200 lumens dengan 8 LED dan  50x-500x  rasio  pembesaran  sesuai  dengan  kamera  yang  digunakan digital microscope endoscope USB.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
1. Teknik Pengumpulan Data Data yang dibutuhkan untuk pembangunan aplikasi dilakukan dengan cara :
a. Studi  literatur,  dilakukan  dengan  mempelajari  literatur  terkait.  Pembelajaran tersebut  dilakukan  dengan  cara  mencari  referensi  dan  pengumpulan  data  yang diperoleh dari buku, jurnal, artikel.
2. Metodologi Pembangunan Sistem
Metodologi  yang  digunakan  adalah  metodologi  pengembangan  sistem  waterfall. Adapun tahapan-tahapan dalam Waterfall sebagai berikut :
1. Analisis kebutuhan
2. Perancangan
3. Coding
4. Testing

## 3. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Cara  kerja  dari  aplikasi image  processing dalam  melakukan  prosesIdentifikasi Tekstur  Tanah  dijelaskan  dalamsebuah  gambaran  system  agar  memudahkan  untuk mengetahui  proses  umum  yang  dilakukan  aplikasi  identifikasi  tekstur. Gambar1 menunjukan gambaran system secara umum aplikasi tersebut.
Gambar 2. Gambaran Sistem
Berikut ini adalah penjelasan dari setiap tahapan proses pada Gambar1.
1. Proses  akuisisi  citra  di  lakukan  dengan  menggunakan  kamera Digital microscope  endoscope USB  UVC  2.0.  Proses  akuisisi  citra  dilakukan  dengan menempatkan  kamera  dengan  objek  tanah  kemudian  di- snapshot .  Atau  dengan mengambil gambar yang telah disimpan sebelumnya.
2. Proses  berikutnya  adalah  system  merubah  citra  hasil  snapshot  menjadi grayscale,  kemudian  dilakukan  perhitungan  standar  deviasi  dengan  perhitungan Gray Level  Co-occurrence  Matrices  (GLCM) agar  mengetahui  nilai  rata-rata  yang  telah diproses.
3. Selanjutnya membandingkan citra uji dengan citra pembanding dengan metode
euclidean  distance yaitu  dengan  cara  menghitung  dua  matriks  yang  berbeda  kemudian diambil nilai terkecil atau nilai yang paling mendekati 0 .
4. Setelah  citra  uji  telah  terdeteksi  kemudiah  cirri  dari  hasil  pengujian  citra dilakukan analisis untuk dapat menentukan komoditi pertanian yang tepat dengan metode Analytical Hierarcy Process (AHP)
5. Pada  proses  selanjutnya  hasil  dari  perhitungan  jarak  Euclidean  dan  analisi
Analytical Hierarcy Process (AHP) kemudian hasilnya ditampilkan pada system

## 3.1 Perancangan Sistem
Untuk  proses  utama  sistem  terdiri  dari  beberapa  sub  proses  yaitu  proses, grayscale image ,  standar  deviasi, Euclidean  distance dan Analytical  Hierarcy  Process  (AHP) .
Untuk lebih jelasnya mengenai proses utama sistem dapat dilihat flowchart pada Gambar 3 . 3 .1.1 Snapshot
Snapshot  merpakan  proses  akuisisi  citra.  Proses  pengaktifan  perangkat  kamera sebagai  media  penangkap  tekstur  atau  objek  dan  pengambilan  gambar  yang  dijadikan citra masukan yang akan diproses. Pada state ini camera device akan menampilkan hasil gambar  yang  di- snapshot menggunakan  Kamera Digital  microscope  endoscope USB UVC. Dapat dilihat pada Gambar.4.
Gambar 3 Flowchart Sistem
Gambar 4 Citra yang di snapshot

## 3.1.2 Grayscale Image [4]
Grayscale merupakan  sebuah  hasil  dari  proses  pengolahan  citra  karena  dapat menyederhanakan  proses  yang  harus  dilakukan  dibandigkan  menggunakan  citra berwarna. Perhitungan secara manual konversi RGB menjadi grayscale. Misalkan sebuah citra  warna  berukuran  3×3  piksel  dengan  nilai-nilai  RGB  pada  perhitungan  matriks berikut:
R = [ 32 45 50 66 78 80
104 123 138 ] G = [ 31 41 52 61 75 87 109 124 133 ] B = [ 39 40 51 60 77 89 106 128 130 ]
Dengan menggunakan persamaan (1) yaitu:
𝑓𝑜(𝑥, 𝑦) = 𝑓𝑖 𝑅 (𝑥, 𝑦) + 𝑓𝑖 𝐺 (𝑥, 𝑦) + 𝑓𝑖 𝐵 (𝑥, 𝑦)
3
Grayscale = [ 34 42 51 62 76 85 106 125 133 ]

## Gambar 3. Proses Grayscale

## 3.1.3 Standar Deviasi [5]
Hasil grayscale selanjutnya    diproses  dengan  standar  deviasi  dengan    metode Gray Level  Co-occurrence  Matrices  (GLCM) untuk  mengetahui  nilai  atribut yang  fungsinya telah disediakan didalam pemrograman Matlab. Untuk mengetahui nilai atribut dari suatu citra  maka  di  lakukan  perhitungan  manual  untuk  mengetahui  nilai  nilai entropy suatu citra. Entropy menyatakan ukuran ketidakteraturan bentuk atau pola. Nilai entropy besar memiliki tingkat keteracakan homogen (teratur) dan bernilai kecil jika struktur citra tidak teratur
∑ ∑ 𝐺𝐿𝐶𝑀(𝐼, 𝐽)log (𝐺𝐿𝐶𝑀(𝑖, 𝑗)
𝑗 𝑖 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … . . . (5)
Contoh : Berdasarkan hasil nilai matriks grayscale sebelumnya, misalkan untuk menghitung piksel (3,2), maka :
(3,2) = a = 3 b = 2 (3 − 2) 2 x log 1

## 3.1.4 Euclidean Distance [6]
Tahapan  selanjutnya  dalam  identifikasi  tekstur  tanah  selanjutnya  adalah perhitungan nilai Euclidean Distance untuk menghitung nilai kemiripan citra uji dan citra pembanding.  Model  matematis  Euclidean  distance  dapat  di  ekspresikan  menggunakan persamaan :
D ( A,B ) = √∑ (𝐴𝑖 − 𝐵𝑖) 2 𝑛 𝑖=1
Berikut ini adalah contoh perhitungan nilai Euclidean distance :
Terdapat dua buah vektor image dengan nilai
Maka Euclidean distance dari dua vektor image  adalah:

## 3.1.5 Analitycal Hierarcy Process [7]
Tahap  akhir  dari  proses  pengenalan  jenis  tanah  adalah  menentukan  komoditi pertanian  berdasarkan  citra  uji  yang  telah  diketahui  dengan  metode Analytical  Hierarcy Process (AHP).
Berikut adalah penjelasan dari masing-masing prosedur dari AHP: 1. Dekomposisis masalah/menyusun hirarki. Dekomposisi masalah adalah langkah dimana suatu tujuan (Goal) yang telah ditetapkan selanjutnya diuraikan secara sistematis kedalam struktur hirarki hingga tujuan dapat dicapai secara rasional.

## Gambar 9. Proses Hirarki AHP
2. Penilaian/pembobotan untuk membandingkan elemen-elemen
3. Penyusunan matriks dan uji konsistensi
a. Menyatukan pendapat dari beberapa kuisioner
b. Menyusun matriks perbandingan
c. Uji konsistensi
d. Menentukan nilai indeks konsistensi
4. Penetapan prioritas pada masing-masing hirarki
5. Pnarikan kesimpulan.

## 3.2 Pengujian Sistem
Pengujian sistem dilakukan dengan mengakuisisi citra tekstur tanah yang kemudian akan dijadikan citra uji untuk dihitung jarak terdekatnya  dengan citra pembanding yang sudah ada didalam database aplikasi. Hasil dari perhitungan citra uji yang telah terdeteksi kemudian  akan  dijadikan  bahan  acuan  sebagai  analisa  komoditi  pertanian  sesuai  dengan ciri umum yang telah ditentukan.

## 3.2.1 Tahap Akuisisi Citra
Pada  proses  akuisisi  citra,  citra  uji  yang  masuk  akan  melalui  proses  awal  yang memproses citra RGB menjadi Grayscale.

## Gambar 5. Proses Akuisisi citra

## 3.2.2Perhitungan Jarak Euclidean
Hasil  implementasi  dari  menghitung  jarak  Euclidean  untuk  mengetahu  kemiripan citra  uji  dengan  citra  pembanding  yang  ditentukan  oleh  nilai  Euclidean  yang  terendah atau mendekati 0.
Hasil  perhitungan  nilai  Euclidean  yang  didapat  akan  langsung  diproses  untuk menampilkan  ciri  tanah  secara  umum  yang  nantinya  menjadi  bahan  acuan  pengambilan keputusan komoditas pertanian.
Gambar 6. Perhitungan Jarak Euclidean
Tabel 1. Tabel Pengujian system Tanah Yang Diuji Output Aplikasi Nama Jenis Tanah Nilai euclidean Kesimpulan Tanah 1 (Organosol) Pola 1 Organosol 0.3699 Match Pola 2 Litosol 9.0874 Pola 3 Organosol Humus 5.7123 Pola 4 Organosol Gambut 25.6466 Pola 5 Mergel 37.7182 Pola 6 Organosol 9.2559 Pola 7 Litosol 41.6683 Pola 8 Organosol Humus 7.5392 Pola 9 Organosol Gambut 14.7795 Pola 10 Mergel 56.2995 Tanah 2 (Organosol Humus) Pola 1 Organosol 9.3061 Pola 2 Litosol 18.0236 Pola 3 Organosol Humus 3.2239 Pola 4 Organosol Gambut 34.5828 Pola 5 Mergel 28.7821 Pola 6 Organosol 18.1921 Pola 7 Litosol 50.6045 Pola 8 Organosol Humus 1.3969 Match Pola 9 Organosol Gambut 5.8433 Pola 10 Mergel 37.3633 Tanah 3 (Organosol Gambut) Pola 1 Organosol 24.5134 Pola 2 Litosol 15.7960 Pola 3 Organosol Humus 30.5957 Pola 4 Organosol Gambut 0.7632 Match Pola 5 Mergel 62.6016 Pola 6 Organosol 15.6275 Pola 7 Litosol 16.7849 Pola 8 Organosol Humus 32.4226 Pola 9 Organosol Gambut 39.6629 Pola 10 Mergel 71.1829 Tanah 4 (Mergel) Pola 1 Organosol 43.3178 Pola 2 Litosol 52.0352 Pola 3 Organosol Humus 37.2355 Pola 4 Organosol Gambut 68.5944 Pola 5 Mergel 5.2296 Pola 6 Organosol 52.2037 Pola 7 Litosol 84.6161 Pola 8 Organosol Humus 35.4086 Pola 9 Organosol Gambut 28.1684 Pola 10 Mergel 3.3516 Match Tanah 5 (Litosol) Pola 1 Organosol 23.1892 Pola 2 Litosol 14.4718 Pola 3 Organosol Humus 29.2715 Pola 4 Organosol Gambut 2.0874 No Match Pola 5 Mergel 61.2774 Pola 6 Organosol 14.3033 Pola 7 Litosol 18.1091 Pola 8 Organosol Humus 31.0984 Pola 9 Organosol Gambut 38.3387 Pola 10 Mergel 69.8587
Berdasarkan Tabel  1 proses  pengujian  system  dalam  mendeteksi  tekstur  tanah, dalam  hal  ini  Tanah  1  sampai  tanah  5  dilakukan  pencocokan  dengan  sepuluh  pola  citra pembanding  yang  ada  pada  database  aplikasi.  Nilai  jarak  Euclidean  dihitung  dari  hasil perbandigan  citra  uji  dengan  citra  pembanding.  Citra  uji  yang  dinyatakan match adalah citra  yang  perhitungan  nilai  jarak  euclidian  nya  paling  kecil  atau  mendekati  0.  Pada Tanah 1 dengan jenis tanah Organosol memiliki nilai terendah dibandingkan dengan nilai pola  lainnya,  dengan  demikian  Tanah  1  dengan  jenis  tanah  Organosol  paling  mirip dengan Pola 1 yang berjenis Organosol.
Pada beberapa kali pengujian yang di lakukan, sistem  belum mampu menghasilkan kecocokan  data  antara  citra  uji  dan  citra  pembanding.    Hal  ini  disebabkan    karena  citra yang diakuisisi berupa  tekstur tanah yang  teksturnya  terdapat banyak kemiripan. Hal ini menyebabkan  rentang  nilai  yang  dihasilkan  pada  tahap  ekstraksi  ciri  terlalu  kecil, sehingga menyebabkan ketidak konsistenan system dalam menentukan kesesuaian/kecocokan data antara citra uji dan citra pembanding .
Beberapa  Faktor  yang  dapat  mempengaruhi  keberhasilan  system  dalam  mengenali Tekstur Tanah :
1. Resolusi  kamera  dan  system  pencahayaan  dapat  menghasilkan  nilai  yang berbeda. Semakin tinggi resolusi kamera yang digunakan maka semakin baik akurasi nilai yang didapat
2. Tekstur  tanah  yang  perbedaannya  hampir  sama.  Tanah  yang  berjenis  sama namun  kelembaban  berbeda  akan  menyebabkan  perubahan  tekstur  asli  tanah.  Hal  ini menyebabkan nilai citra akan berubah.

## 3.2.3Pengujian Analisis Pemanfaatan Sesuai Jenis Tanah
Analisis  pemanfaatan  komoditi  pertanian  sesuai  ciri  umum  yang  telah  ditentukan sesuai hasil yang diperoleh dari perhitungan jarak Euclidean
Gambar 7. Analisis Pemanfaatan Lahan
Gambar 8. Proses Hirarki AHP
Analisis pemanfaatan Lahan pertanian sesuai jenis tanah merupakan proses Analycal Hierarcy  Proces yang  data  penunjangnya  didapat  dari  hasil  wawancara  seorang  ahli dalam hal ini adalah seorang Penyuluh Pertanian lapangan.

## 4.KESIMPULAN
Kesimpulan dari hasil analisis dan perancangan aplikasi pengenalan jenis tanah untuk lahan  pertanian  dengan  metode Euclidean  distance dan  sistim  pengambilan  keputusan menggunakan Analycal  Hierarcy  Proces  (AHP). Diambil  beberapa  kesimpulan berdasarkan implementasi dan pengujian sistem yang telah dilakukan.
1. Berdasarkan  Tabel  1.  Metode  perhitungan  jarak Euclidean dari  sistem  yang dibangun dapat mencapai ke akuratan hingga 80% dari 5 sampel citra uji.
2. Nilai citra dapat berubah-ubah disebabkan tekstur tanah yang perbedaannya hampir sama.  Tanah  yang  berjenis  sama  namun  kelembaban  berbeda  akan  menyebabkan perubahan tekstur asli tanah. Hal ini menyebabkan nilai citra akan berubah.

## DAFTAR RUJUKAN
[1]Abdul  Kadir  dan  Adhi  Susanto.  2013.  Teori  dan  Aplikasi  Pengolahan  Citra. Yogyakarta.
[2]Resti  Wulanningrum  ,  2012,  “Pengenalan  Rumput  Laut  Menggunakan  Euclidean Distance Berbasis Ekstraksi Fitur”
[3]  Nawardisyana.    Pengantar  Penggunaan  AHP  (Analytical  Hierarcy  Process). http://mawardisyana.blogspot.com/2013/04/pengantar-penggunaan-ahp- analytical.html , di akses online pada Maret 2015 [4]Wikipedia Editor. 2013. Euclidean Distance.
http://en.wikipedia.org/wiki/Euclidean_distance, diakses online tanggal 5 Maret 2015.