## Segmentasi Tingkat Kematangan Buah Pisang Cavendish Sangat Matang Berdasarkan Warna Menggunakan Watershed
Ageng Muktianto * , Vidya Indriyani
Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia Email: 1,* ag3ngmukti@gmail.com, 2 vidya.indriyani@gmail.com Email Penulis Korespondensi: ag3ngmukti@gmail.com Submitted 15-02-2022 ; Accepted 25-02-2022 ; Published 25-02-2022

## Abstrak
Buah Pisang Cavendish merupakan salah satu primadona komoditas ekspor buah-buahan Indonesia. Besarnya pangsa ekspor  buah- buahan  dunia  khususnya  komoditas  pisang  Cavendish  membuka  peluang  bagi  Indonesia  untuk  terus  meningkatkan  kuantitas  dan kualitas produksi pisang Cavendish secara massal agar meningkatkan daya saing produk sehingga terjadi peningkatan devisa. Berbagai cara  dapat  dilakukan  untuk  meningkatkan  kuantitas  dan  kualitas  produksi  pisang  Cavendish  antara  lain  dengan  memanfaatkan kemajuan  teknologi  dengan  menggunakan  pengolahan  citra.  Metode  ini  akan  mempermudah  dan  mengatasi  permasalahan  proses pengolahan produksi pisang Cavendish yang antara lain adalah kesalahan manusia dalam menentukan tingkat kematangan buah yang selama  ini  dilakukan  secara  manual.  Penelitian  ini  menggunakan  segmentasi  warna  HSV  dengan  algoritma  Watershed  dalam melakukan  segmentasi  citra  buah  Cavendish  sangat  matang  sebanyak  50  gambar  dengan  data  training  sebanyak  40,  data  testing sebanyak 10. Berdasarkan hasil penelitian didapatkan bahwa pisang Cavendish sangat matang memiliki rata-rata warna merah sebanyak 42%, hijau 37%, dan biru 21%, dengan tingkat akurasi yang dihasilkan 65%.
Kata Kunci: Pisang Cavendish; Tingkat Kematangan; HSV; Watershed

## Abstract
The Cavendish banana is considered to be one of the most sought-after export-oriented fruit in Indonesia. The large market size of export fruits, especially Cavendish bananas, opens opportunities for Indonesia to raise both its product quantity and quality in order to increase  its  competitiveness.  Various  methods  have  been  conducted  to  increase  the  quantity  and  quality  of  Indonesia's  cavendish bananas, one of which is the adoption of the image processing technology. This method aims to simplify and resolve cultivation and processing issues regarding Cavendish bananas, among other things by minimizing human error in determining fruit ripeness (which is traditionally conducted by manual labor). This research uses HSV segmentation and a Watershed algorithm in segmenting images of 50 ripe Cavendish bananas with 40 training data and 10 testing data. Based on our research, we founda out that ripe Cavendish bananas have 42% red, 37% green, and 21% blue in average, with an accuracy rate of 65%.
Keywords: Cavendish Banana; Level of Ripeness; HSV; Watershed

## 1. PENDAHULUAN
Buah pisang Cavendish merupakan salah satu jenis buah-buahan yang populer di dunia. Menurut Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) pisang Cavendish merupakan pisang yang paling komersil di dunia dimana produksi pisang Cavendiish menyumbang sebanyak 47% dari total produksi keseluruhan jenis pisang global yakni sekitar 50 miliar ton per tahun. Data tersebut menunjukkan bahwa komoditas pisang Cavendish sangat diminati oleh pasar global. Kontribusi ekspor khususnya buah-buahan Indonesia pada tahun 2019 mencapai 95,98 juta USD dengan volume sebesar 110 ribu ton. Ekspor komoditas pisang Cavendish memberikan kontribusi sebesar 11,62% terhadap buah-buahan nasional dengan nilai 11,15 juta USD dengan volume 22 ribu ton. Selama masa pandemic Covid-19 periode Januari sampai dengan Agustus  2020  realisasi  ekspor  buah-buahan  Indonesia  mengalami  peningkatan  senilai  102,93  juta  USD  atau  sebesar 21,84% dibandingan periode yang sama pada tahun 2019  [1]. Besarnya pangsa pasar komoditas pisang Cavendish ini membuka  peluang  bagi  Indonesia  untuk  terus  meningkatkan  produksi  baik  dari  segi  kuantitas,  kontinuitas  maupun kualitas produksi pisang Cavendish di Indonesia [2].
Buah  pisang  Cavendish  dibudidayakan  di  Indonesia  oleh  petani  perorangan  dan  perusahaan  besar.  Salah  satu permasalahan  yang  sering  muncul  pada  proses  produksi  pisang  Cavendish  adalah  menentukan  tingkat  kematangan. Selama ini dalam menentukan tingkat kematangan dilakukan dengan berbagai cara antara lain melihat warna kulit buah pisang dan memijat buah untuk mengetahui tekstur. Metode yang dilakukan secara manual tersebut bisa dikatakan tidak umum dikarenakan setiap petani memiliki penglihatan dan pendapat yang berbeda-beda tentang tingkat kematangan [3]. Belum  lagi  metode  tersebut  dianggap  kurang  efisien  dikarenakan  membutuhkan  banyak  pekerja  untuk  memproduksi pisang  secara  massal.  Salah  satu  cara  yang  dapat  dilakukan  untuk  mengatasi  permasalahan  dalam  memproduksi komoditas  pisang  Cavendish  adalah  menggunakan  teknologi  pengolahan  citra.Perkembangan  teknologi  informasi memungkinkan  identifikasi  kematangan  buah  bahkan  deteksi  terhadap  jenis  buah  dengan  bantuan  komputer  [4]. Teknologi  pengolahan  citra  juga  sudah  digunakan  secara  luas  dihampir  setiap  bidang  dengan  pemrosesan  gambar termasuk pengindraan jauh citra, citra medis, citra lalu lintas dan lainnya [5]. Oleh karena itu dengan adanya teknologi pengolahan  citra  dapat  mempermudah  proses  penentuan  tingkat  kematangan  buah  pisang  Cavendish  secara  tepat  dan menghemat  tenaga  kerja  sehingga  lebih  efisien  dari  segi  biaya  [6].  Selain  itu  pengolahan  citra  dilakukan  juga  dalam rangka memastikan produktivitas, daya saing, standar kualitas dan keandalan buah pisang [7].
Warna sangat erat kaitannya dengan berbagai faktor seperti tingkat kematangan, variasi, kepuasan dan keamanan makanan sehingga warna merupakan elemen klasifikasi yang sangat penting di dalam produksi pangan. Selain itu sebuah
warna mengandung informasi penting dalam pemrosesan citra digital karena pertama, warna dapat merepresentasikan indentifikasi objek dengan menguatkan perbedaan deskripsi komponen warna dan kedua, visualisasi bentuk warna yang dihasilkan  dengan  intensitas  dapat  dilihat  oleh  manusia  secara  jelas  [8].  Oleh  karena  itu  banyak  penelitian  pada pengolahan  citra  menggunakan  warna  sebagai  parameter  penelitiannya.  Berbagai  penelitian  pengolahan  citra  untuk mengenali tingkat kematangan buah-buahan termasuk buah pisang dilakukan oleh banyak peneliti juga menjadikan warna sebagai parameter ukurannya.Dalam beberapa penelitian fitur warna yang diekstraksi menggunakan model warna RGB, YCbCr, HSV, CMYK, CIELAB dan lainnya [9]. Model ruang warna HSV merupakan transformasi bentuk kubus warna RGB yang bersumbu gray (sumbu diagonal gabungan titik hitam dan putih) sehinga menghasilkan bentuk sebuah cone atau kerucut palet warna yang berasal pada sumbu vertical, ukuran lapisan heksagonal yang letaknya tegak lurus terhadap sumbu serta volume yang dilukiskan pada sebuah gambar [10].
Selain warna, metode algoritma yang digunakan dalam penelitian juga sangat mempengaruhi hasil dari penelitian. Metode yang digunakan dalam penelitian-penelitian tersebut antara lain  SVM, Jaringan Syaraf Tiruan, Watershed , K- Means, dan lainnya. Salah satu metode yaitu Watershed saat ini menjadi teknik yang secara umum digunakan pada image segmentation [11]. Bahkan saat ini dikenal sebagai metode yang kuat untuk digunakan pada segmentasi citra dikarenakan berbagai kelebihannya antara lain sederhana, cepat dan melengkapi bagian-bagian dari citra [12].
Beberapa penelitian terkait sebelumnya antara lain jurnal yang ditulis oleh Malik Muhammad Hammad, Zhang Ting, Li Han, Zhang Man, Shabbir Sana, Saeed Ahmed, yang berjudul “ Mature Tomato Fruit Detection Algorithm Based on Improved HSV and Watershed Algorithm ” pada jurnal ScienceDirect Tahun 2018 yang melakukan deteksi buah tomat matang menggunakan improved HSV dan algoritma Watershed dengan hasil akurasi di atas 81,6%. Selain itu B Mutiara Risvita, Swedia Ericks Rahmats pada penelitiannya Aplikasi Pengolahan Citra untuk Menentukan Tingkat Kematangan Buah  Pisang  dengan  Menggunakan  Ruang  Warna  HUE  melakukan  penelitian  untuk  menentukan  tingkat  kematangan buah pisah menggunakan nilai HUE dan persentase. Dalam penelitian ini penulis menggunakan segmentasi warna HSV dengan metode algoritma Watershed dalam melakukan segmentasi  tingkat kematangan buah pisang Cavendish  sangat matang berdasarkan warna.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Gambar 1 . Algoritma dari metode yang diusulkan
Tahapan  penelitian  yang  dilakukan  dalam  menyelesaikan  penelitian  ini  ditunjukkan  pada  diagram  pada  Gambar  1 Algoritma  pada  metode  yang  diusulkan.  Diagram  pada  Gambar  1  memperlihatkan  deteksi  tingkat  kematangan  buah pisang berdasarkan warna yang terdiri dari metode yang diusulkan. Dalam penelitian ini, langkah pertama diselesaikan dengan  menerapkan  metode  segmentasi  HSV  menggunakan  combined  thresholds.  Metode  tersebut  dimulai  dengan mengkonversi warna RGB ke HSV dan selanjutnya dilakukan improvement threshold. Selanjutnya ekstraksi warna citra dikonversi kedalam greyscale image untuk menghilangkan background citra. kemudian dilengkapi dengan morphological operation  untuk  mengatasi  masalah  noise  [13].  Apabila  masih  terdapat  noise  dilakukan  kembali  noise  removal. Segmentation markers dilakukan untuk menunjukan bagian-bagian warna. Kemudian metode Watershed dilakukan untuk mengidentifikasi citra. Selanjutnya dilakukan segmentation RGB untuk memunculkan warna sampai mendapatkan hasil akhir identifikasi.

## 2.1 Dataset
Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 50 citra buah Pisang dengan 1kelas yaitu sangat matang. Kemudian dibagi menjadi data training terdiri dari 40 citra pisang Cavendish sangat matang, data testing terdiri dari 10 citra pisang Cavendish sangat matang.

## 2.2 Preprosesing Citra
Data  asli  Citra  RGB  yang  dikonversi  ke  HSV  dan  kemudian  dilakukan  improve  treshold  HSV  yang  menunjukan latarbelakang  yang  berhasil  dihilangkan  untuk  menunjukan  warna  buah.  Thresholding  adalah  cara  yang  baik  untuk segmentasi objek. Setelah itu citra yang baik hanya buah yang terdeteksi. Kemudian dilakukan konversi ke grayscale dan diterapkan untuk mengekstraksi citra pemfilteran arah horizontal dan vertikal untuk mendapatkan modulus. Kemudian Watershed langsung diaplikasikan pada citra tepi. Ini menunjukkan bahwa gambar terlalu tersegmentasi. Untuk mengatasi masalah ini, pertama-tama penanda morfologi untuk gambar diberi label dan kemudian diterapkan algoritma Watershed
RGB IMAGE CONVERT HSV IMPROVE THRESHOLD H,S,V CONVERT GREYSCALE
MORPHOLOGICAL OPERATION NOISE REMOVAL SEGMENTATION MARKER SEGMENTATION RGB RESULT NOTIFICATION
masking untuk komponen RGB, dan R, G, B digabungkan untuk mendapatkan hasil akhir ekstraksi citra buah Pisang. Pada tabel 1 menunjukan hasil dari prosesing citra.
Tabel 1 . Hasil Preprosesing Citra Asli Konversi ke HSV Improved Treshold HSV Konversi ke Grayscale Morphology Operation Noise Removal Segmentasi Markers Segmentasi Warna Watershed Masking

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Citra  pisang  diambil  pada  saat  malam  hari    di  dalam  ruangan  antara  jam  19:00  WIB  sampai  dengan  23:00  WIB menggunakan  Camera  HP  Samsung  Galaxy  Note  20  Ultra  versi  11.0.02.78  pada  kertas  hvs  putih  dengan  jarak pengambilan Citra 20 cm dari objek buah. Jumlah tangkapan citra dilakukan sebanyak 50 citra buah pisang Cavendish yang  dibagi  menjadi  2  yaitu  40  Data  Training  dan  10  Data  Testing  dengan  kelas  sangat  matang.  Pada  Gambar  2 menunjukan hasil dari tangkapan Citra yaitu pisang cavendish dengan tingkat kematangan sangat matang.
Gambar 2 . Citra Buah Pisang Sangat Matang

## 3.1 Hasil Pengujian
Menggunakan  segmentasi  HSV  dan Watershed yang  diusulkan  pada  gambar  3  kemudian  dilakukan  penghitungan persentase masing-masing warna yang ada pada citra pisang Cavendish. Penghitungan persentase tersebut menggunakan nilai pixel warna RGB dari masing-masing warna. Hasil pegujian disajikan pada tabel 1 Penghitungan Persentase Warna RGB pada citra buah pisang cavendish sangat matang dan gambar 4 hasil pengujian segmentasi citra.
Tabel 2. Penghitungan Persentase Segmentasi Warna RGB Image RGB Image Result Image B G R Deteksi benar Deteksi Salah TM1 12.2 (19%) 23.9 (37%) 28.0 (44%) 1 0 TM2 20.6 (21%) 27.3 (28%) 49.3 (51%) 1 0 TM3 21.0 (31%) 22.9 (34%) 23.4 (35%) 1 0 TM4 8.0 (18%) 17.2 (39%) 19.1 (43%) 1 0
Image RGB Image Result Image B G R Deteksi benar Deteksi Salah TM5 23.0 (22%) 26.1 (25%) 53.2 (52%) 1 0 TM6 16.8 (28%) 20.6 (35%) 22.3 (37%) 1 0
Pada tabel 2 terlihat hasil penghitungan persentase segmentasi warna RGB pada citra buah pisang dengan class sangat  matang.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  pada  class  sangat  matang  warna  didominasi  oleh  warna  merah dengan average persentase 42%.
Tabel 3. Hasil Pengujiam Segmentation Citra Total Pisang B G R Deteksi Benar Deteksi Salah Sangat Matang 40 854 1,490 1,644 26 14 % Accuracy 100% 65% 35% % Average 100% 21% 37% 42%
Pada gambar 4 dapat dilihat penghitungan tingkat akurasi dari hasil uji penelitian. Dari 40 data citra pisang terdapat 26 citra dengan akurasi 65% yang terdeteksi benar, sedangkan sebanyak 35% atau14 citra terdeteksi salah.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan maka dapat disimpulkan bahwa penelitian ini mengusulkan metode algoritma Watershed untuk mendeteksi tingkat kematangan buah pisang Cavendish kelas sangat matang dengan tingkat akurasi 65%. Dengan menggunakan metode ini didapat bahwa average persentase warna merah mendominasi pada citra buah pisang Cavendish kelas sangat matang yakni 42%. Masih banyak kekurangan dalam penelitian ini dan kedepannya bisa  dilakukan  pengujian  kembali  dengan  menggunakan  metode  lain  yang  lebih  baik  untuk  mendapatkan  hasil  yang maksimal.

## REFERENCES
[1] S. V. Anstalt, “Food and agriculture organization of the United Nations,” 2013.
[2] H.  E.  Setyowati,  “Panen  Perdana  Tanaman  Pisang  Cavendish  Pengembangan  Hortikultura  Berorientasi  Ekspor,” www.ekon.go.id , 2020. https://ekon.go.id/publikasi/detail/606/panen-perdana-tanaman-pisang-cavendish-pengembangan- hortikultura-berorientasi-ekspor (accessed Jul. 08, 2021).
[3] M. F. Ajizi, D. Syauqy, and M. H. H. Ichsan, “Klasifikasi Kematangan Buah Pisang Berbasis Sensor Warna dan Sensor Load Cell Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. e-ISSN , vol. 2548, p. 964X, 2019.
[4] M. R. Bakhtar and E. R. Swedia, “APLIKASI PENGOLAHAN CITRA UNTUK MENENTUKAN TINGKAT KEMATANGAN BUAH PISANG DENGAN MENGGUNAKAN RUANG WARNA HUE,” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa , vol. 22, no. 1, 2017.
[5] A. Chan, P. Liem, N. P. Wong, and T. Gunawan, “Segmentasi buah menggunakan metode k-means clustering dan identifikasi kematangannya menggunakan metode perbandingan kadar warna,” J. SIFO Mikroskil , vol. 15, no. 2, pp. 91–100, 2014.
[6] A. Kumar, P. Kumar, and P. Hod, “A new framework for color image segmentation using watershed algorithm,” Comput. Eng. Intell. Syst. , vol. 2, no. 3, pp. 41–46, 2011.
[7] F. Mazen and A. A. Nashat, “Ripeness classification of bananas using an artificial neural network,” Arab. J. Sci. Eng. , vol. 44, no. 8, pp. 6901–6910, 2019.
[8] W.  Castro,  J.  Oblitas,  M.  De-La-Torre,  C.  Cotrina,  K.  Bazán,  and  H.  Avila-George,  “Classification  of  cape  gooseberry  fruit according to its level of ripeness using machine learning techniques and different color spaces,” IEEE access , vol. 7, pp. 27389– 27400, 2019.
[9] A. S. Sinaga and E. Marpaung, “Segmentasi  Warna HSV Telapak Tangan Untuk Deteksi Bakteri Pada Pendemi  Covid 19,” Fountain Informatics J. , vol. 5, no. 3, pp. 1–5, 2020.
[10]  S. Widayati and I. P. Wardhani, “Analisa Segmentasi Warna Hsv Pada Citra Video Dengan Metode Threshold,” Pros. SeNTIK , vol. 4, no. 1, pp. 339–345, 2020.
[11]  A.  P.  A.  Sty  and  N.  Astrianda,  “Klasifikasi  Kematangan  Buah  Tomat  Dengan  Variasi  Model  Warna  Menggunakan  Support Vector Machine,” VOCATECH Vocat. Educ. Technol. J. , vol. 1, no. 2, pp. 44–51, 2020.
[12]  A. Sinha, “a New Approach of Watershed Algorithm Using Distance Transform Applied To Image Segmentation,” Int. J. Innov. Res. Comput. Commun. Eng. , vol. 1, no. 2, 2013.
[13]  M. H. Malik, T. Zhang, H. Li, M. Zhang, S. Shabbir, and A. Saeed, “Mature tomato fruit detection algorithm based on improved HSV and watershed algorithm,” IFAC-PapersOnLine , vol. 51, no. 17, pp. 431–436, 2018.