## PENERAPAN PENGOLAHAN CITRA TANAH PASIR UNTUK MENGUKUR KEKUATAN TANAH SEBAGAI DASAR PERTIMBANGAN KONSTRUKSI BANGUNAN ATAU JALAN MENGGUNAKAN METODE OTSU THRESHOLDING
Golda Tomasila 1) , Trientje Marlein Tamtelahitu 2) , Dessy Gloria Palyama 3)
1. Universitas Kristen Indonesia Maluku, Indonesia
2. Universitas Kristen Indonesia Maluku, Indonesia
3. Universitas Kristen Indonesia Maluku, Indonesia
Article Info ABSTRAK
Kata Kunci: Pengolahan Citra Tanah Pasir; Metode Otsu Thresholding; Tanah Pasir
Keywords: Selection sort; Sequential Search; Information System; Waterfall

## Article history:
Received 29 May 2023 Revised 12 June 2023 Accepted 26 June 2023 Available online 1 December 2023
DOI : https://doi.org/10.29100/jipi.v8i4.4607
* Corresponding author. Golda Tomasila E-mail address: tomasilagolda@gmail.com
Seiring dengan berkembangnya teknologi pengolahan citra digital, manu- sia menginginkan agar mesin, dalam hal ini adalah komputer, dapat mengenali citra seperti layaknya penglihatan manusia. Salah satu pem- anfaatannya adalah untuk membantu mempercepat proses analisis tingkat kepadatan butiran tanah pasir berdasarkan bentuk, ukuran butiran dan dis- tribusi tanah di suatu lokasi, hal tersebut merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi kekuatan tanah. Dalam menganalisis kekuatan tanah pasir berdasarkan tingkat kepadatan tanah yang dipengaruhi faktor distri- busi ukuran butiran tanah menggunakan metode Otsu Thresholding. Tujuan dari penelitian ini adalah agar dapat mendeteksi distribusi butiran tanah pasir sebagai salah satu indikator tingkat kepadatan tanah, sehingga dapat menjadi dasar pertimbangan proses perbaikan dan perkuatan tanah pasir yang nantinya akan ditambah kekuatannya dengan berbagai mate- rial pengisi seperti semen portland, kapur, abu dan lain sebagainya sebe- lum dilakukan pembangunan konstruksi bangunan atau jalan. Hasil ana- lisis diperoleh bahwa metode otsu thresholding dapat mensegmentasi butiran tanah pasir dengan baik, kemudian proses regionprops menen- tukan distribusi ukuran butiran tanah  pasir yang tersegmentasi.Berdasar- kan analisis histogram luas dan diamater butiran tanah dari 150 dataset citra tanah pasir, sebagian besar dapat diklasifikasikan menjadi tanah dengan butiran padat, hanya beberapa tanah pasir yang memiliki struktur tanah lepas.

## ABSTRACT
As digital image processing technology develops, humans want ma- chines, in this case computers, to be able to identify images just like hu- man vision. One of its uses is to help speed up the process of analyzing the density of sand grains based on the shape, grain size and distribution of soil in a location, this is one of the factors that affect soil strength. In analyz-ing the strength of sandy soil based on the level of soil density which affects the grain size distribution factor of the soil using the Otsu Thresholding method. The purpose of this research is to be able to detect the distribution of sand grains as an indicator of soil density, so that it can be used as a basis for considering the process of repairing and strength- ening sandy soil which will later be strengthened with various fillers such as portland cement, lime, ash and so on. prior to con-struction of a build- ing or road. The results of the analysis show that the Otsu thresholding method can segment sand grains well, then the regionprops process de- termines the size distribution of segmented sand grains. Based on the histo-gram analysis of the area and diameter of the soil grains from 150 datasets of sand soil images, most of them can be classi-fied as soil with fine grains. dense, only some sandy soils have a loose soil structure.

## I. P ENDAHULUAN
Seiring dengan berkembangnya teknologi[1]  didalamnya termasuk  pengolahan citra digital[2],  manusia menginginkan agar mesin dalam hal ini adalah komputer, dapat mengenali citra seperti layaknya penglihatan manusia. Salah satu pemanfaatannya adalah untuk membantu mempercepat proses analisis tingkat kepadatan butiran tanah pasir berdasarkan bentuk, ukuran butiran dan distribusi tanah disuatu lokasi, hal tersebut merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi kekuatan tanah [3][4][5].
Perlunya menganalisis tingkat kepadatan butiran tanah pasir, karena tanah pasir merupakan salah satu bahan penting dalam konstruksi bangunan atau jalan. Namun tanah pasir memiliki  kekurangan yaitu tidak memiliki daya ikat antar partikel dan berpotensi kurang menguntungkan jika digunakan dalam konstruksi bangunan atau jalan. Padahal suatu konstruksi bangunan dan jalan yang baik tidak akan dapat terwujud apabila tidak didukung oleh daya dukung tanah yang memadai. Daya dukung tanah dasar adalah suatu parameter kemampuan lapisan tanah untuk menampung beban yang dibebankan diatasnya Selain itu pada prosesnya, sering dijumpai berbagai keadaan tanah yang sulit, seperti tanah yang terlalu lunak, terlalu lepas atau tidak padat.
Analisis tingkat kekuatan/kepadatan tanah, biasanya diolah pada laboratorium tanah dengan  metode laboratorium proctor standar yang tentunya memerlukan waktu yang cukup lama[6][7]. Cara lain yang dapat digunakan untuk menganalisis distribusi ukuran butiran tanah pasir adalah dengan menggunakan teknologi pengolahan citra digital karena dapat membantu mempermudah dan mempercepat pekerjaan manusia, termasuk mempelajari dan menganalisis ukuran butiran tanah secara efisien.
Untuk menentukan distribusi ukuran butiran tanah pasir dilakukan melalui proses segmentasi yaitu objek dibagi menjadi sekelompok piksel homogen dalam beberapa cara atau metode[4][8][9]. Diperlukan penggunaan metode yang tepat untuk mendapatkan hasil segmentasi butiran tanah yang baik. Didalam penelitian ini, peneliti akan menggunakan metode Otsu Thresholding sebagai tahapan dasar untuk dapat memahami informasi pada citra tanah pasir[8][9][10][11]. Metode Otsu Thresholding sebagai salah satu metode pengolahan citra digital yang cepat/efisien dan cocok untuk pencahayaan sekitar serta reflektifitas permukaan objek mengingat tekstur butiran tanah pasir yang bervariasi[11], maka metode ini digunakan sebagai tahapan dasar menentukan bentuk butiran. Kelebihan metode Otsu Thresholding adalah metode ini mudah dalam implementasi,waktu proses yang tidak terlalu lama, dapat meningkatkan kecepatan operasi dan ambang batas sehingga hemat waktu, citra yang dihasilkan jernih dan jelas, tingkat akurasi cukup tinggi, kebal terhadap noise, cocok pada pencahayaan sekitar dan permukaan objek. Metode otsu thresholding digunakan pada beberapa citra medis antara lain MRI, cell images, mammogram dan citra lainnya[11][12]  [13][14][15][16],  namun pada penelitian ini  penerapan metode Otsu Thresholding digunakan pada citra tanah pasir yang diperoleh berdasarkan hasil pemotretan langsung dilokasi penelitian. Dimana penggunaan metode otsu thresholding pada penelitian – penelitian sebelumnya hanya mengklasifikasikan piksel citra untuk menghitung nilai varians maksimum antara latar depan dan latar belakang citra berdasarkan analisis histogram, atau memilih nilai ambang batas untuk meminimalkan varians intraclass dari ambang piksel hitam dan putih, menggunakan nilai keabuan optimal dari citra dan threshold ,  sedangkan pada penelitian ini penggunaan otsu thresholding dengan menambahkan region property ( regionprops) sebagai fitur ekstraksi untuk area dan diameter butiran tanah pasir [17].  Berdasarkan latar belakang penelitian yang telah diuraikan, maka peneliti dapat merumuskan masalah penelitian : Bagaimana pengolahan citra tanah pasir dengan metode Otsu thresholding dalam menentukan distribusi ukuran butiran tanah pasir sebagai salah satu indikator penting tingkat kepadatan tanah yang mempengaruhi tingkat kekuatan tanah.

## II. M ETODOLOGI PENELITIAN

## A. Pemecahan Masalah
Pada rencana penelitian yang akan diusulkan, bagaimana nantinya menerapkan metode Otsu  Thresholding yang ditemukan oleh Nobuyuki Otsu pada tahun 1979, metode ini merupakan metode yang efisien dan sederhana untuk menganalisis citra tanah pasir dibandingkan dengan  metode analisis citra lainnya. Metode Otsu Thresholding mudah dalam implementasi, waktu prosesnya tidak terlalu lama, meningkatkan kecepatan operasi dan ambang batas sehingga  hemat waktu, citra yang dihasilkan jernih dan jelas, tingkat akurasi cukup tinggi, kebal terhadap noise, cocok pada pencahayaan sekitar dan permukaan objek. Citra tanah pasir yang diambil lewat pemotretan langsung dilapangan dengan menggunakan kamera digital, kemudian dengan tahapan algoritma Otsu thresholding
S
diolah untuk mengetahui distribusi ukuran butiran partikel tanah. Adapun gambaran tahapan metode Otsu Thresholding dapat dilihat pada gambar 1:
Gambar. 1. Tahapan Metode Otsu Thresholding dengan regionprops
Pertama-tama Citra tanah pasir sebagai citra masukan, kemudian dengan metode otsu thresholding mengklasifikasikan piksel citra untuk menghitung nilai varians maksimum antara latar depan dan latar belakang citra berdasarkan analisis histogram, atau memilih nilai ambang batas untuk meminimalkan varians intraclass dari ambang piksel hitam dan putih, menggunakan nilai keabuan optimal dari citra dan threshold , sehingga dengan penggunaan histogram citra dapat meningkatkan kecepatan pengolahan citra tanah pasir untuk mendapatkan objek berupa butiran tanah pasir. Nilai ambang batas inilah yang akan memisahkan histogram citra input menjadi dua bagian berisi objek butiran tanah pasir dan latar belakangnya. Proses selanjutnya adalah menentukan tingkat kekuatan/kepadatan tanah berdasarkan distribusi ukuran butiran tanah pasir.Kebaruan penelitian ini adalah citra Tanah Pasir yang digunakan sebagai dataset penelitian diperoleh langsung dari hasil pemotretan beberapa tanah pasir yang ada di Kota Ambon Provinsi Maluku, menerapkan metode Otsu Thresholding pada citra tanah pasir yang berlokasi di Kota Ambon Provinsi Maluku belum pernah dilakukan sebelumnya. Selain penerapan metode tersebut pada citra medis yaitu MRI, cell images, mammogram dan citra lainnya[11][12] [13][14][15][16], dan Penerapan regionprops pada Otsu thresholding .

## B. Metode
Metode penelitian ini akan difokuskan pada pada beberapa tahapan seperti pada gambar 2.
Gambar. 2. Tahapan Alur Penelitian
Studi literatur yaitu mengumpulkan informasi mengenai klasifikasi butiran tanah pasir, pengolahan citra, segmentasi, dan analisis metode Otsu Thresholding. Selanjutnya pengumpulan data citra tanah pasir diperoleh dengan pemotretan langsung dilokasi penelitian yaitu beberapa pantai di Kota Ambon Provinsi Maluku. Kemudian pemotretan citra tanah pasir menggunakan kamera digital dengan format JPEG, dan berskala RGB. Citra tanah pasir berbutir kasar terdiri dari kerikil dengan ukuran butiran tanah yang masih tergolong kelompok pasir adalah 4,75 mm – 76,2 mm dan tanah pasir yang ukuran butirannya berkisar antara 0,075 mm – 4,75 mm[14] . Analisis metode Otsu Thresholding untuk menentukan tahapan segmentasi dengan mengacu kepada penelitian Bhagya T,
dkk[15]. Berdasarkan hasil analisis algoritma, maka dilakukan tahap perancangan dan implementasi sistem yaitu dilakukan perancangan sistem kedalam bahasa pemrograman matlab untuk mendapatkan hasil butiran citra tanah pasir yang nantinya dapat dipergunakan untuk menentukan distribusi ukuran butiran tanah dan berlanjut pada proses pengklasifikasian tanah. Berdasarkan hasil perancangan dan implementasi sistem maka tahap selanjutnya adalah melakukan proses evaluasi bagaimana pengolahan citra tanah pasir dengan metode Otsu thresholding dalam menentukan distribusi ukuran butiran tanah pasir sebagai salah satu indikator penting tingkat kepadatan tanah yang mempengaruhi tingkat kekuatan tanah. × 0,2 cm,” bukan “0.1 × 0,2 cm 2 .” III. H ASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Data
Dataset yang diperlukan adalah citra tanah pasir. Dimana suatu citra merupakan gambaran dari objek[13][18], sedangkan tanah pasir yang digunakan merupakan jenis tanah butir kasar ( granular soil) yang terdiri dari kerikil (gravel) dan pasir (sand). Berdasarkan Unified Soil Classification System (USCS) ukuran butiran kerikil yang masih tergolong tanah pasir adalah 4,75mm - 76,2 mm dan ukuran butiran pasir 0,075 mm – 4,75 mm.  Dataset Citra Tanah Pasir diperoleh berdasarkan hasil pemotretan langsung dilokasi penelitian (pantai natsepa, namalatu dan kolam belanda) dengan pertimbangan agregat tanah pasir yang digunakan sesuai dengan ukuran butiran berdasarkan Unified Soil Classification System (USCS). Pemotretan tanah pasir menggunakan kamera Fujifilm X- S10 dengan ukuran citra asli 6240 x 3512, berformat JPG ( Joint Photographic Experts Group) , dan berskala RGB. Berikut merupakan kamera DSLR dengan merek Fujifilm tipe X-S10 seperti pada gambar 3:

## Gambar. 2. Kamera Fujifilm X-S10
Alat penelitian yang digunakan adalah laptop Asus dengan spesifikasi hardware Intel®Core™ i5-3317 CPU @1.70GHz, GPU NVIDIA GeForce GT 635M, RAM 4 GB. Sedangkan Software yang digunakan dalam penelitian ini adalah sistem operasi windows 8.1 pro, adobe Photoshop CS3 untuk proses editing, Matlab R2014a untuk mendukung  proses pengolahan citra.  Berikut merupakan hasil 150 Foto Citra  Tanah Pasir berdasarkan proses pengumpulan data yang dilakukan di lokasi penelitian seperti tampak pada gambar 2 :
Citra_1 Citra_2 Citra_3 Citra_4 Citra_5 Citra_6 Citra_7
Citra_8
Citra_9
Citra_10
Citra_11
Citra_12 Citra_13 Citra_14 Citra_15 Citra_16 Citra_17 Citra_18 Citra_19 Citra_20
Citra_21 Citra_22 Citra_23 Citra_24 Citra_25
Citra_26 Citra_27
Citra_28
Citra_29 Citra_30 Citra_31 Citra_32
Citra_33
Citra_34
Citra_35
Citra_36 Citra_37
Citra_38
Citra_39
Citra_40
Citra_41 Citra_42
Citra_43
Citra_44
Citra_45
Citra_46 Citra_47
Citra_48
Citra_49
Citra_50
Citra_51 Citra_52
Citra_53
Citra_54 Citra_60 Citra_61 Citra_62
Citra_63
Citra_64 Citra_65 Citra_66 Citra_67
Citra_68
Citra_69
Citra_70
Citra_71
Citra_72 Citra_73 Citra_74 Citra_75
Citra_76
Citra_77 Citra_78 Citra_79 Citra_80
Citra_81 Citra_82 Citra_83 Citra_84 Citra_85
Citra_86 Citra_87
Citra_88
Citra_89 Citra_90 Citra_91 Citra_92
Citra_93
Citra_94 Citra_95 Citra_96 Citra_97
Citra_98
Citra_99 Citra_100 Citra_101 Citra_102
Citra_103
Citra_104
Citra_105
Citra_106 Citra_107
Citra_108
Citra_109
Citra_110
Citra_111 Citra_112
Citra_113
Citra_114 Citra_115 Citra_116 Citra_117
Citra_118
Citra_119
Citra_120
Citra_121
Citra_122 Citra_123
Citra_124
Citra_125
Citra_126
Citra_127 Citra_128 Citra_129 Citra_130 Citra_131 Citra_132 Citra_133 Citra_134 Citra_135
Citra_136 Citra_137 Citra_138 Citra_139 Citra_140
Citra_141 Citra_142
Citra_143
Citra_144
Citra_145
Citra_146 Citra_147
Citra_148 Citra_149 Citra_150

## Gambar. 3. Citra Tanah Pasir
Citra tanah pasir yang digunakan bersifat digital yaitu citra dapat langsung disimpan dalam media penyimpanan (komputer), berupa angka-angka yang menunjukkan besar intensitas pada masing-masing piksel.  Atau digambarkan sebagai sebuah fungsi f(x,y) dua dimensi, dimana x merupakan baris dan y merupakan kolom atau dapat juga disimbolkan dengan M x N dimana M adalah baris dan N adalah kolom. Koordinat x dan y atau  M dan N  menunjukan lokasi piksel. Selain itu citra digital dapat dikatakan sebagai sekumpulan piksel (elemen terkecil dari suatu citra)[19].  Berikut merupakan gambaran posisi suatu piksel pada citra seperti tampak pada gambar 4:

## Gambar. 3. Sistem Koordinat Citra Berukuran MxN[19]
M x N menyatakan resolusi citra atau ukuran citra dan tiap elemen matriks menyatakan sebuah piksel (picture element) . Citra tanah pasir dengan ukuran citra asli 6240 x 3512 piksel berarti disusun oleh 21.914.880 piksel. Semakin banyak piksel pada citra maka akan mengurangi kecepatan proses pengolahan citra, untuk itu ukuran citra tanah pasir perlu diubah dalam ukuran yang lebih kecil sesuai dengan tujuan pengolahan agar lebih praktis untuk diolah[20].  Setelah memperoleh 150 dataset citra tanah pasir berdasarkan pemotretan langsung dilokasi penelitian, selanjutnya citra tersebut diolah menggunakan metode Otsu Thresholding. Analisis metode Otsu Thresholding merupakan metode umum untuk menghasilkan hasil yang baik, sehingga  dapat digunakan untuk menentukan tahapan segmentasi butiran tanah pasir[21], hal ini juga mengacu kepada penelitian Bhagya T, dkk[22]. Hasil analisis algoritma otsu thresholding , kemudian diimplementasikan kedalam bahasa pemrograman matlab. Dalam penelitian ini digunakan matlab R2014a sebagai perangkat lunak dalam pengolahan data. Menerapkan metode Otsu Thresholding untuk memperoleh butiran tanah pasir, dengan terlebih dahulu melakukan proses segmentasi citra. Berikut ini merupakan algoritma metode Otsu Thresholding dapat digambarkan  pada flowchart seperti tampak pada gambar 8 :
Input Citra Grayscaling Histogram Calculation Otsu Thresholding Foreground Cluster Background Cluster Calculation Mean and variance Repeat step for possible threshold value Final global threshold Hasil Segmentasi binary image Regionprops

## Gambar. 8. Flowchart Algoritma Otsu Thresholding
Pada gambar 8 menampilkan flowchart algoritma Otsu Thresholding , dimana pertama-tama citra input dalam bentuk RGB diubah terlebih dahulu menjadi citra dengan skala abu-abu, selanjutnya menampilkan histogram citra, yang akan digunakan untuk menentukan ambang batas. Memilih ambang batas yang memaksimalkan varians kelas. Kemudian menghitung nilai probabilitas dan mean untuk nilai diatas dan dibawah ambang batas. Menambahkan kedua varians dengan bobot, untuk menghitung varians dalam kelas ( within class variance) untuk latar depan dan latar belakang.  Dengan menghitung nilai mean dan variance , untuk menemukan nilai ambang batas dari kelas latar depan dan latar belakang, yaitu Within-class variance yang berarti sedekat mungkin dalam kelas dan between class variance atau sejauh mungkin antar kelas. Meminimalkan Within-class variance dan memaksimalkan between class variance dapat memisahkan objek dengan latar belakang. Lakukan pengulangan untuk nilai ambang batas yang berbeda dan bandingkan varians dalam kelas. Selanjutnya nilai ambang batas terendah dalam varians kelas dipilih sebagai hasil akhir.  Berikut ini merupakan proses pengujian metode Otsu Thresholding pada citra  tanah pasir, pertama-tama input citra tanah pasir dalam bentuk RGB, seperti tampak pada gambar 9:

## Gambar. 9. Citra asli (RGB)
Citra dengan ukuran 6240 x 3512 piksel di perkecil dengan skala 0,5 atau mengurangi ukuran citra 50% dari citra asli menjadi ukuran 3120 x 1756  piksel.  Kemudian Citra asli dalam bentuk RGB di konversi ke citra dengan skala abu-abu, dengan membagi sama rata nilai red, green dan blue, sehingga mendapatkan nilai graylevel, seperti tampak pada gambar 10.

## Gambar. 10. Citra Abu (Gray)
Dari citra tanah pasir dalam skala abu atau grayscale kemudian di cari nilai intensitas histogramnya. Histogram menunjukan distribusi frekuensi nilai intensitas piksel citra. Dimana intensitas piksel citra abu berada pada rentang 0-255. Histogram citra nampak normal karena tersebar merata pada seluruh derajat keabuan dengan rentang nilai intensitas keabuan 0 – 230, dengan total 5.478.720 piksel. Penggunaan histogram citra dapat meningkatkan kecepatan pengolahan citra tanah pasir untuk mendapatkan objek berupa butiran tanah pasir seperti tampak pada gambar 11.

## Gambar. 11. Histogram Citra
Metode Otsu thresholding merupakan thresholding khusus yang bertujuan untuk menemukan ambang batas (T) yang sesuai secara otomatis untuk memisahkan objek dari latar belakang dengan efisien . Caranya adalah dengan membagi citra menjadi dua kategori ( class) , yaitu meminimalkan within class varians (v w ) dan memaksimalkan beetween class varians (v b ).  Menentukan nilai ambang batas (Threshold) yang mungkin dari intensitas 0-230 pada citra_1, T = 255, yang diperoleh berdasarkan pencarian nilai variance terbesar dari total sigma intensitas histogram. Sehingga menghasilkan citra biner yaitu citra  hitam putih, yang disimbolkan dengan  angka 0 merupakan latar belakang dengan warna hitam dan angka 1 merupakan latar depan (objek) berwarna putih. Berikut ini merupakan hasil citra tanah
pasir dengan metode otsu thresholding seperti gambar 12.

## Gambar. 12. Hasil Metode Otsu Thresholding
Proses selanjutnya adalah menentukan tingkat  kekuatan/kepadatan tanah berdasarkan distribusi ukuran butiran tanah sebagai faktor penting dalam pengolahan tanah[23], berdasarkan hasil segmentasi butiran tanah pasir dengan metode otsu thresholding , dan berlanjut pada proses pengklasifikasian tanah. Distribusi ukuran butiran tanah pasir sebagai salah satu indikator penting tingkat kepadatan tanah yang mempengaruhi tingkat kekuatan tanah, Selain itu, sifat-sifat tanah juga sangat penting dalam beberapa isu kebencanaan, misalnya longsoran, likuifaksi, dan gempa bumi[24] . Komposisi tanah merupakan kombinasi antara massa padat yang berbentuk butiran dan pori-pori. Dalam mekanika tanah, pori-pori tanah dapat diisi oleh air, udara, atau gabungan dari air dan udara, dalam fase tanah dikenal sebagai padatan, air dan udara.  Volume atau Ukuran dari pori-pori  dari tiap fase tanah  dapat mempengaruhi tingkat kepadatan dari tanah[24]. Berikut merupakan gambaran komposisi tanah seperti tampak pada gambar 4.

## Gambar. 4. Komposisi Tanah
Struktur tanah merupakan susunan geometrik butiran tanah[25]. Struktur tanah dipengaruhi oleh bentuk, ukuran, komposisi mineral dari butiran tanah serta  sifat dan komposisi air tanah[26].Berdasarkan stuktur tanahnya, golongan tanah butir padat berada dalam kelompok tanah tak berkohesi ( cohesionless soil ), sedangkan tanah butir halus berada dalam kelompok tanah kohesif ( cohesive soil ). Struktur tanah pasir atau tanah tak berkohesi umumnya dibagi menjadi 2 kategori pokok, yaitu struktur butir-tunggal ( single grained ) dan struktur sarang lebah ( honeycombed )[27]. Butiran tanah pada struktur butir tunggal berada pada kondisi yang stabil dan tiap-tiap butiran saling bersentuhan satu sama lainnya.  Bentuk dari butiran tanah, distribusi dari ukuran tanah, dan kedudukan butiran padat mempengaruhi sifat kepadatan tanah, yang digambarkan pada Gambar 5. Ukuran pori yang terbentuk tergantung dari bentuk dan ukuran butiran.

## (a)                                                   (b)
Gambar. 5. (a) Lepas,  (b) Padat
Gambaran mengenai variasi pori yang disebabkan oleh kedudukan tanah dapat dilihat pada model Gambar 6. Butiran tanah dianggap memiliki ukuran yang sama. Kepadatan suatu tanah dapat dilihat dari nilai angka pori. Angka pori merupakan perbandingan volume pori dengan volume padat. Nilai kisaran angka pori adalah 0 – 1. Semakin tinggi nilai angka pori, kondisi tanah pasir semakin lepas[28].

## (a) Sangat Lepas                                                          (b) Sangat Padat Gambar. 6. Tampak Atas Model Susunan Butiran yang Bulat dan Berukuran Sama
Dilihat dari susunan tanah dalam kondisi sangat lepas (Gambar 6a), memiliki nilai yang besar, yang bisa diasumsikan mendekati 1. Nilai angka pori akan semakin berkurang bila butiran padat dengan ukuran yang sama diatur sedemikian rupa sehingga menjadi sangat padat (Gambar 6b). Keadaan tanah asli di lapangan berbeda dengan model di atas, karena tanah asli tidak memiliki bentuk dan ukuran yang sama. Pada kondisi sesungguhnya, butiran dengan ukuran terkecil akan mengisi rongga antara butiran yang besar. Keadaan ini menunjukkan kecenderungan pengurangan nilai angka pori. Namun karena ukuran dan bentuk butiran yang tidak rata menyebabkan adanya kecenderungan penambahan angka pori dalam tanah. Akibatnya angka pori tanah asli kira-kira masuk dalam
rentang yang sama seperti angka pori yang didapat dari model tanah di mana bentuk dan ukuran butirannya sama. Pada struktur sarang lebah, pasir halus dan lanau (tanah yang memiliki daya kohesif) membentuk lengkungan- lengkungan kecil hingga merupakan rantai butiran[29]. Tanah yang memiliki struktur sarang lebah memiliki nilai angka pori yang besar dan biasanya memikul beban statis yang tak begitu besar. Namun bila stuktur tanah seperti ini diberi beban yang besar, struktur tanah akan rusak dan menyebabkan penurunan yang besar. Apabila tanah memiliki kecenderungan ukuran butiran yang sama, rongga antar butiran akan menjadi lebih besar. Kondisi tanah dengan ukuran butiran yang cenderung sama disebut tanah homogen[30]. Adanya variasi distribusi ukuran butiran menyebabkan kondisi tanah berada dalam keadaan heterogen. Pada Sistem klasifikasi USCS Tanah berbutir kasar (pasir dan kerikil) yaitu jika butiran yang lolos saringan nomor 200 (diameter 0.075 mm) kurang dari 50%, sementara itu tanah berbutir halus (lanau/lempung) yaitu jika tanah yang lolos saringan nomor 200 lebih dari 50%. Pada penelitian yang dilakukan berfokus pada tanah berbutir kasar (pasir dan kerikil yang masih tergolong tanah pasir)[24].  Analisis ukuran butiran bertujuan untuk menentukan distribusi ukuran butiran tanah, yaitu persentase berat butiran pada suatu unit saringan, dengan ukuran diameter lubang tertentu.  Penentuan distribusi butiran tanah setelah dilakukan segmentasi citra tanah pasir dengan metode otsu thresholding selanjutnya dihitung ukuran butiran (luas,diameter) dari citra hasil segmentasi. Menggunakan metode regionprops untuk identifikasi butiran tanah pasir yang tersegmentasi. Adapun regionprops adalah metode yang digunakan untuk mengukur sekumpulan properti- properti dari setiap region atau wilayah yang telah dilabeli dalam matriks label[17]. Tahapan selanjutnya adalah dilakukan analisis distribusi ukuran butiran tanah dengan histogram untuk menvisualisasikan distribusi ukuran butiran, seperti tampak pada gambar 7.

## Gambar. 7.  Histogram Luas dan Diameter Butiran Tanah
Jika dilihat dari distribusi butiran tanah pada hasil segmentasi dengan metode otsu thresholding , citra tanah pasir yang diuji berada pada struktur butir tunggal yaitu kondisi yang stabil dan tiap-tiap butiran saling bersentuhan satu sama lainnya. Pada Histogram luas dan diameter butiran tanah dapat ditentukan kisaran angka pori yaitu perbandingan volume pori dengan volume padat, dengan nilai kisaran adalah 0 – 1. Berdasarkan histogram luas dan diameter butiran tanah pada gambar 8, dimana luas butiran tanah 1x10 6 atau 1000.000 piksel memiliki jumlah frekuensi berada pada interval 0 – 7000. Pada citra digital luas dihitung dalam satuan piksel persegi, sedangkan dalam dunia nyata luas dihitung dalam satuan cm 2 atau m 2 . Untuk mengubah diameter piksel menjadi ukuran diameter dalam dunia nyata (meter,centimeter), perlu diketahui resolusi piksel yaitu Jumlah piksel per unit pada gambar dan ukuran fisik dari objek pada gambar. Dengan rumus (diameter piksel / resolusi piksel) sama dengan 0.125000 cm, sehingga diperoleh kisaran nilai angka pori adalah 0,125. Semakin tinggi nilai angka pori, kondisi tanah pasir semakin lepas dan sebaliknya semakin rendah nilai angka pori atau mendekati 1 maka distribusi butiran tanah semakin padat seperti tampak pada gambar 8.
Berikut merupakan hasil penerapan metode otsu thresholding dengan penentuan distribusi butiran tanah pada 150 Citra Tanah Pasir seperti tampak pada tabel 1.

## T ABEL I
HASIL ANALISIS DISTRIBUSI UKURAN BUTIRAN TANAH PASIR Citra Nilai angka pori Distribusi Butiran Tanah Citra Nilai angka pori Distribusi Butiran Tanah 1 0,13 Padat 51 0,16 Padat 2 0,13 Padat 52 0,13 Padat 3 0,11 Padat 53 0,14 Padat 4 0,11 Padat 54 0,14 Padat 5 0,13 Padat 55 0,11 Padat 6 0,13 Padat 56 0,10 Padat 7 0,13 Padat 57 0,10 Padat 8 0,13 Padat 58 0,11 Padat 9 0,17 Padat 59 0,13 Padat 10 0,17 Padat 60 0,11 Padat 11 0.01 Padat 61 0,11 Padat 12 0.01 Padat 62 0,13 Padat 13 0,13 Padat 63 0,06 Padat 14 0,13 Padat 64 0,01 Padat 15 0,22 Padat 65 0,01 Padat 16 0,22 Padat 66 5,00 Lepas 17 0.21 Padat 67 0,07 Padat 18 0.21 Padat 68 0,08 Padat 19 0,25 Padat 69 0,08 Padat 20 0,25 Padat 70 0,07 Padat 21 0.23 Padat 71 0,11 Padat 22 0.23 Padat 72 0,11 Padat 23 0.23 Padat 73 0,11 Padat 24 0.18 Padat 74 0,11 Padat 25 0.18 Padat 75 0,11 Padat 26 0.18 Padat 76 0,07 Padat 27 0,13 Padat 77 0,07 Padat 28 0,13 Padat 78 0,07 Padat 29 0,15 Padat 79 0,07 Padat 30 0,15 padat 80 0,07 Padat 31 0,10 Padat 81 0,07 Padat 32 0,10 Padat 82 0,07 Padat 33 0,11 Padat 83 0,07 Padat 34 0,11 Padat 84 0,01 Padat 35 0,10 Padat 85 0,01 Padat 36 0,14 Padat 86 5,00 Lepas 37 0,10 Padat 87 0,07 Padat 38 1,5 Lepas 88 0,08 Padat 39 1,5 Lepas 89 0,08 Padat 40 0,83 Padat 90 0,07 Padat 41 0,11 Padat 91 0,11 Padat 42 0,13 Padat 92 0,15 Padat 43 0,67 Padat 93 0,15 padat 44 0,11 Padat 94 0,10 Padat 45 0,11 Padat 95 0,10 Padat 46 0,06 Padat 96 0,11 Padat 47 0,08 Padat 97 0,11 Padat 48 0,14 Padat 98 0,10 Padat 49 0,14 Padat 99 0,15 Padat 50 0,15 Padat 100 0,14 Padat 101 0,11 Padat 126 0,67 Padat 102 0,15 Padat 127 0,11 Padat 103 0,15 Padat 128 0,11 Padat 104 0,10 Padat 129 0,06 Padat 105 0,10 Padat 130 0.18 Padat 106 0,11 Padat 131 0.18 Padat 107 0,11 Padat 132 0,13 Padat 108 0,15 Padat 133 0,13 Padat 109 0,15 Padat 134 0,15 Padat 110 0,07 Padat 135 0,15 Padat 111 0,01 Padat 136 1,5 Lepas 112 0,01 Padat 137 0,83 Padat 113 0.18 Padat 138 0,11 Padat 114 0.18 Padat 139 0,13 Padat 115 0,13 Padat 140 0,67 Padat 116 0,13 Padat 141 0,11 Padat 117 0,15 Padat 142 0,11 Padat 118 0,15 Padat 143 0,06 Padat 119 0,10 Padat 144 0,08 Padat 120 0.18 Padat 145 0,11 Padat
121 0.18 Padat 146 0,06 Padat 122 0.01 Padat 147 0.18 Padat 123 0.01 Padat 148 0.18 Padat 124 0,13 Padat 149 0,13 Padat 125 0,13 Padat 150 0,11 Padat
Pada tabel 1, diperoleh hasil analisis distribusi ukuran butiran tanah pasir berdasarkan 150 citra tanah pasir dari pemotretan langsung dilokasi penelitian, dimana ditemukan sebanyak 145 citra tanah pasir yang memiliki nilai kisaran angka pori 0,01cm hingga 0,83cm yang mengindikasikan butiran tanah padat sedangkan 5 citra lainnya mengindikasikan butiran tanah lepas dengan nilai kisaran angka pori 1,5cm hingga 5cm. Hal ini sejalan dengan semakin tinggi nilai angka pori, kondisi tanah pasir semakin lepas, dimana nilai angka pori berkisar antara 0 dan 1, yaitu nilai angka pori 0 dan mendekati 1 maka distribusi butiran tanah tersebut dikatakan padat sebaliknya nilai angka pori lebih dari 1 maka distribusi butiran tanah lepas [28].  Ditemukan bahwa metode otsu thresholding berhasil dalam melakukan proses segmentasi terhadap 150 citra tanah pasir dengan menggunakan histogram citra dan menentukan nilai ambang batas secara otomatis dengan memaksimalkan varians kelas, menghitung nilai prob- abilitas dan mean untuk nilai diatas dan dibawah ambang batas, menambahkan kedua varians dengan bobot, untuk menghitung varians dalam kelas ( within class variance) untuk latar depan dan latar belakang. Namun untuk menentukan distribusi ukuran butiran tanah pasir otsu thresholding memerlukan fitur ekstraksi property region ( regionprops) untuk identifikasi butiran tanah pasir yang tersegmentasi, dengan mengukur properti dari wilayah yang telah dilabeli dalam matriks label[17] setelah memperoleh hasil segmentasi.

## IV. K ESIMPULAN DAN SARAN
Dari penelitian yang dilakukan ditemukan bahwa metode otsu thresholding berhasil mensegmentasi citra tanah pasir untuk memperoleh objek berupa butiran tanah, selanjutnya menentukan distribusi ukuran butiran tanah sebagai salah satu indikator penting tingkat kepadatan tanah, dengan menambahkan regionprops untuk identifikasi butiran tanah pasir yang tersegmentasi. Selanjutnya nilai angka pori diperoleh berdasarkan analisis histogram luas dan diamater butiran tanah. Dari 150 dataset citra tanah pasir sebagian besar dapat diklasifikasikan menjadi tanah dengan butiran padat, hanya beberapa tanah pasir memiliki struktur tanah lepas.  Disarankan untuk penelitian lainnya menguji citra tanah pasir pada tanah berbutir halus seperti lempung, lanau, dan lain sebagainya.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima kasih kepada Direktorat Riset, Teknologi dan Pengabdian kepada Masyarakat, Kementerian Pendidikan Kebudayaan Riset dan Teknologi dengan nomor kontrak 188/E5/PG.02.00.PL/2023, LLDikti Wilayah XII dengan nomor kontrak 328/LL12/PG/2023 dan  Universitas Kristen Indonesia Maluku (UKIM) dengan nomor kontrak 56/UKIM.H6/N/KP.PD/2023 untuk penelitian dosen pemula tahun 2023.

## D AFTAR P USTAKA
[1] T. M. Tamtelahitu, “Perancangan Sistem Absensi Pintar Mahasiswa Menggunakan Teknik Qr Code Dan Geolocation,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 114–125, 2021.
[2] L. Ni, “Research on application of computer image processing technology in art creation,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1915, no. 3, 2021.
[3] E. K. Zavadskas, J. Antucheviciene, T. Vilutiene, and H. Adeli, “Sustainable decision-making in civil engineering, construction and building technology,” Sustain. , vol. 10, no. 1, 2017.
[4] P. E. D. Love and J. Matthews, “The ‘how’ of benefits management for digital technology: From engineering to asset management,” Autom. Constr. , vol. 107, no. July, 2019.
[5] B. Ye, H. Hu, X. Bao, and P. Lu, “Reliquefaction behavior of sand and its mesoscopic mechanism,” Soil Dyn. Earthq. Eng. , vol. 114, no. March, pp. 12–21, 2018.
[6] N. Adenora, “Perbandingan Nilai Derajat Kepadatan Tanah Metode Standard Proctor dengan Alat Uji Tekan Modikasi dan Uji Sand Cone di Lapangan Pengertian tanah sudah sangat umum dan luas , dalam ilmu teknik sipil dapat diartikan bahwa tanah merupakan material yang terdi,” vol. 9, no. 4, pp. 739–748, 2021. [7] A. G. Mahardika and M. F. Pratama, “Pengujian pemadatan tanah metode standard proctor dengan alat uji pemadat standard,” J. ISU Teknol. STT MANDALA , vol. 15, no. 2, pp. 64–68, 2020.
[8] P. A. de O. Morais, D. M. de Souza, M. T. de M. Carvalho, B. E. Madari, and A. E. de Oliveira, “Predicting soil texture using image analysis,”
Microchem. J. , vol. 146, no. October 2018, pp. 455–463, 2019.
[9] R. Ravikumar and V. Arulmozhi, “Digital Image Processing-A Quick Review,” Int. J. Intell. Comput. Technol. , vol. 2, no. 2, pp. 11–19, 2019.
[10] E. Edition and B. H. Fellenius, “Basics of Foundation Design,” no. March, 2023.
[11] G. Tomasila, “Sand Soil Image Processing Using the Watershed Transform and Otsu Thresholding Based on Gaussian Noise,” JINAV J. Inf. Vis. , vol. 3, no. 1, pp. 81–92, 2022.
[12] W. Wang, L. Duan, and Y. Wang, “Fast Image Segmentation Using Two-Dimensional Otsu Based on Estimation of Distribution Algorithm,” vol. 2017, 2017.
[13] A. T. Philip, S. Shifaana, S. Sunny, and P. Manimegalai, “Detection of Acute Lymphoblastic Leukemia in Microscopic images using Image Processing Techniques Detection of Acute Lymphoblastic Leukemia in Microscopic images using Image Processing Techniques,” 2021.
[14] C. Series, “Improved biometric iris recognition using watershed transform,” 2021.
[15] M. K. Hassan, N. F. H. Eko, and S. Shafie, “Tuberculosis bacteria counting using watershed segmentation technique,” Pertanika J. Sci. Technol. , vol. 25, no. S, pp. 275–282, 2017.
[16] G. Tomasila and A. W. Rahardjo Emanuel, “MRI image processing method on brain tumors: A review,” AIP Conf. Proc. , vol. 2296, no. November, 2020.
[17] H. Hikmatulloh, Y. Rianto, and A. Anton, “Digital Image Identification of Plankton Using Regionprops and Bagging Decision Tree Algorithm,” J. Techno Nusa Mandiri , vol. 20, no. 1, pp. 14–21, 2023.
[18] M. Algoritma and G. Untuk, “KUALITAS CITRA PADA STEGANOGRAFI,” pp. 19–23, 1987.
[19] T. Aplikasi, “Abdul Kadir Abd AdhiS dhiSusanto.”
[20] S. S. Mukrimaa et al. , “Pengolahan Citra Dasar Dan contoh penerapannya,” J. Penelit. Pendidik. Guru Sekol. Dasar , vol. 6, no. August, p. 128, 2016.
[21] A. T. Philip, S. Shifaana, S. Sunny, and P. Manimegalai, “Detection of Acute Lymphoblastic Leukemia in Microscopic images using Image Processing Techniques,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1937, no. 1, p. 012022, 2021.
[22] T. Bhagya, K. Anand, D. S. Kanchana, and A. A. S. Remya, “Analysis of image segmentation algorithms for the effective detection of leukemic cells,” Proc. Int. Conf. Trends Electron. Informatics, ICOEI 2019 , no. Icoei, pp. 1232–1236, 2019.
[23] A. Azizi, Y. Abbaspour- gilandeh, E. Vannier, and R. Duss, “ScienceDirect Semantic segmentation : A modern approach for identifying soil clods in precision farming,” vol. 6, 2020.
[24]
H. Putra, “Mekanika Tanah : Parameter dan Prosedur Pengujian,” no. August, 2021.
[25] L. P. de Faria Borges, R. M. de Moraes, S. Crestana, and A. L. B. Cavalcante, “Geometric Features and Fractal Nature of Soil Analyzed by X-Ray Microtomography Image Processing,” Int. J. Geomech. , vol. 19, no. 8, pp. 1–14, 2019.
[26] R. Kumar and P. Sharma, “Recent Developments in Extraction, Identification, and Quantification of Microplastics from Agricultural Soil and Groundwater,” pp. 125–143, 2021.
[27] R. Rathakrishnan et al. , “Microstructure Study and Plasticity Characteristics of Clay,” pp. 2228–2232, 2019.
[28] L. H. Djunur, H. Mifta, and O. Mutvainna, “ANALISIS HUBUNGAN ANTARA ANGKA PORI (e) DENGAN WAKTU KEJUT KAPILER PADA TANAH GRANULER (SIMULASI LABORATORIUM),” J. Tek. Hidro , vol. 14, no. 2, pp. 92–102, 2021.
[29] S. Ramadani, P. Studi, T. Sipil, F. Teknik, and U. M. Area, “Diajukan Untuk Memenuhi Persyaratan Dalam Memperoleh Gelar Sarjana Teknik Universitas Medan Area OLEH : FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS MEDAN AREA MEDAN,” 2020.
[30] S. Li, A. R. Russell, and D. M. Wood, “The influence of particle size distribution been subjected to internal erosion,” Can. Geotech. J. , pp. 1–41, 2020.