INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 5 Tahun 2023 Page 3088-3097 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Identifikasi Kematangan Jenis Buah Pisang Menggunakan Modul Kamera, Image Processing dan Algoritma SOM
Lutfi Agung Swarga 1 ✉ , Kukuh Setyajdit 2 , Izzah Aula Wardah 3
Dosen Teknik Elektro Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya Email: lutfiagung@untag-sby.ac.id 1 ✉

## Abstrak
Tanaman Pisang merupakan salah satu hasil agrikultur strategis yang dapat memberikan kontribusi signifikan  terhadap  perekonomian  Indonesia.  Jenis  pisang  yang  baik  dihasilkan  di  daerah-daerah tertentu. Kualitas kematangan pisang sangat ditentukan oleh waktu panen, lokasi penyimpanan dan waktu  kematangan.  Akan  tetapi,  cara  untuk  bisa  mengetahui  kematangan  pisang  tersebut  masih dengan cara manual atau menentukan warna matang pada buah pisang. Cara tersebut memerlukan waktu yang lama dan harus menunggu jika pisang tersebut belum matang. Oleh karena itu, penelitian ini menganalisis dan mengidentifikasi kematangan jenis buah pisang menggunakan modul kamera sebagai pengambilan gambar. Data-data hasil pengukuran tersebut kemudian diproses menggunakan Image  Processing  dan  algoritma  Self  Organizing  Map  (SOM)  sebagai  metode  identifikasi  untuk mengetahui kematangan jenis buah pisang tersebut. Hasil dari percobaan menunjukkan bahwa sistem ini dapat mendeteksi dan mengidentifikasi empat kematangan jenis pisang dengan akurasi sebesar 90%.
Kata Kunci : Aglikultur, Image Processing, Modul Kamera, Pisang, SOM.

## Abstract
Banana plants are one of the strategic agricultural products that can make a significant contribution to the Indonesian economy. Good types of bananas are produced in certain areas. The quality of ripe bananas is largely determined by harvest time, storage location, and ripeness. However, the way to find out the ripeness of a banana is still manually or by determining the ripe color of the banana. This method takes a long time, and you have to wait if the banana is not yet ripe. Therefore, this research analyzes and identifies the ripeness of banana types using a camera module for taking pictures. The measurement data is then processed using Image Processing and the Self Organizing Map (SOM) algorithm as an identification method to determine the ripeness of the type of banana. The results of the  experiment  show  that  this  system  can  detect  and  identify  four  ripe  types  of  bananas  with  an accuracy of 90%.
Keyword: Agliculture, Banana, Camera Module, Image Processing, SOM

## PENDAHULUAN
Tanaman pisang (Musa paradisiaca) merupakan tanaman yang hampir semua bagian dalam  tanaman  tersebut  dapat  dimanfaatkan.  Buah  pisang  sendiri  merupakan  bahan pangan unggulan Indonesia yang  kaya akan  karbohidrat dan mineral, yang didominasi pertumbuhannya  di  Sumatera  dan  Jawa  (80%)  [1].  Kematangan  buah  pisang  dapat diidentifikasi  dengan  mengamati  secara  visual  keadaan  kulit  buahnya  yang  berwarna kekuningan. Banyak hasil produksi dari tanaman pisang yang dapat dimanfaatkan sebagai makanan siap konsumsi maupun setengah jadi. Dengan kandungan yang sangat bergizi, buah  pisang  dapat  disajikan  sebagai  bentuk  olahan  keripik,  getuk,  dan  sale.  Selain  itu, pisang  juga  dapat  dijadikan  minuman,  sayur,  serta  tepung.  Karena  kemudahan  dalam perawatan tanaman ini, pisang sangat digemari oleh petani maupun orang awam untuk dibudidayakan [2].
Pengolahan  Citra  Digital  (Digital  Image  Processing)  banyak  dimanfaatkan  sebagai suatu bidang ilmu yang mempelajari teknik pengolahan, klasifikasi, dan klusterisasi gambar yang dapat membantu dalam proses identifikasi. Saat ini, gambar yang diolah merupakan gambar  yang  diambil  identitasnya  untuk  dianalisis  menggunakan  komputasi  sehingga proses pengolahan gambar tersebut bersifat digital [3] [4] [5].
SOM  (Self  Organizing  Map)  adalah  unsupervised  learning  yang  mampu  sebagai pemetaan  distribusi  data  dimensi  tinggi  ke  distribusi  dimensi  rendah  dengan mempertahankan  topologi  input  data.  Keuntungan  dari  SOM  yaitu  memiliki interpretabilitas dan, kemudahan optimasi, dan kemampuan penataan struktur tumpang tindih dalam Clustering [5].  SOM juga salah satu dari jaringan syaraf tiruan yang dimana arsitekturnya memiliki input dan output secara dua dimensi (2D) [6] [7].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  kematangan  jenis  buah  pisang berdasarkan input gambar. Modul Kamera OV7670 digunakan sebagai alat pengambilan gambar  pada  jenis  buah  pisang.  Image  Processing  digunakan  untuk  memproses pengambilan data dari gambar tersebut. Metode SOM dilibatkan sebagai algoritma untuk identifikasi kematangan jenis buah pisang. Telah banyak penelitian yang dilakukan dalam proses identifikasi kematangan  buah.  Metode  yang  digunakan bermacam-macam, mulai dari penggunaan sensor analog dalam pembacaan data maupun penerapan pengolahan citra digital.
Pada  penelitian  pertama,  konfigurasi  pemilahan  buah  stroberi  dibangun menggunakan  Arduino  Uno  sebagai  mikrokontroller.  Gambar  dikirimkan  menjadi  data gambar melalui kamera logitech C920. Hasilnya, pemilahan stroberi dapat dilakukan dengan tingkat akurasi 95% sesuai dengan parameter yang telah ditentukan [8].
Pada  penelitian  kedua,  konfigurasi  sistem  pengamanan  rumah  berbasis  sms menerapkan  pengolahan  citra  digital.  Sistem  dibangun  dengan  memanfaatkan  kamera OV7670  untuk  mengidentifikasi  penghuni  rumah  dan  meminimalisasi  tindakan  kriminal. Setelah  proses  data  dilakukan,  data-data  dikumpulkan  dan  dianalisis  untuk  mengetahui apakah orang yang diidentifikasi sesuai dengan database yang sudah dimasukkan ke dalam sistem.  Jika  orang  yang  diidentifikasi  bukan  merupakan  penghuni,  maka  sistem  akan mengirimkan data berupa sms untuk menginformasikan kepada penghuni bahwa ada orang asing  terdeteksi.  Selain  itu,  buzzer  akan  berbunyi  dan  lampu  LED  akan  berkedip  untuk memberitahukan kepada keamanan di lokasi bahwa rumah tersebut dalam keadaan tidak aman. Gambar dan hasil resolusi gambar diambil oleh kamera serial VC0706 dapat dipilih sesuai  selera,  yaitu  160x120  piksel  (kecil),  320x240  piksel  (sedang)  dan  640x480  piksel (besar)[9].
Pada penelitian ketiga, sistem pengolahan citra digital diterapkan untuk memprediksi potensi unsur tanah dan Perairan panas bumi di Amerika Serikat menggunakan Emergent Self Organizing Map (ESOM). Hasil menunjukkan bahwa air panas bumi tetap terproduksi di dalam tanah dan menghasilkan volume yang proporsional dengan panas bumi dimana air tersebut dapat terus meningkat hingga 1000 kali lipat [10].

## METODE PENELITIAN

## A. Modul Kamera OV7670
Kamera serial VC7670 adalah jenis kamera mikro yang memiliki pin lebih banyak dari jenis kamera serial pada umumnya. Dengan lebih banyak pin pada modul tersebut maka mempermudah akurasi untuk di proses melalui Arduino. VC7670 menggunakan IC AL422B
(FIFO) untuk meningkatkan akurasi pengambilan gambar dengan berkapasitas 380KB [11].
Gambar 1. Kamera OV7670.

## B. Image Processing
Image  Processing  adalah  proses  mengubah  gambar  menjadi  bentuk  digital  dan melakukan operasi tertentu untuk mendapatkan beberapa informasi. Image Processing yang digunakan dalam penelitian ini meliputi RGB Image, Biner Image, Gaussian Filter, HSV (Hue Saturation Value) dan Morphological. Keunikan dari metode tersebut dapat dijadikan konversi data dari image sebagai acuan klasifikasi [12].
Gambar 2. Sistem Image Processing.

## C. SOM (Self Organizing Map)
SOM  memiliki  kesamaan  layaknya  jaringan  syaraf  tiruan  pada  umumnya.  Dimana pada  saat  Training  menggunakan  data  input  untuk  menghasilkan  representasi  dimensi yang  lebih  rendah.  Kemudian  setelah  itu  dilakukannya  pemetaan  klasifikasi  input  data tambahan menggunakan pemetaan yang dihasilkan [13].
Gambar 3. Arsitektur SOM.

## D. Blok Diagram
Pada  penelitian  ini  system  dibagi  menjadi  empat  bagian,  yaitu  Modul  Kamera, Arduino Uno, Image Processing dan Algoritma SOM. Modul Kamera OV7670  berperan sebagai sensor untuk mengambil data gambar pada jenis pisang matang dan mentah, sementara untuk Arduino Uno dan Image Processing berperan sebagai proses pengolahan data  gambar.  Setelah  itu  Algoritma  SOM  berperan  sebagai  metode  keluaran  berupa klasifikasi kematangan pada jenis buah pisang.
Gambar 3. Blok Diagram.

## E. Perancangan Mekanikal.
Perancangan mekanikal ini meliputi pembuatan kerangka alat menggunakan panel box berukuran Panjang 11cm, lebar 8cm, dan tunggi 6cm. perancangan alat ini berbentuk prototype sistem sehingga dapat digunakan diberbagai tempat.
Gambar 4. Sketsa tampilan alat.
Pada  gambar  diatas  dapat  dilihat  penempatan  kamera  sensor  OV7670  berada diposisi  bawah  panel  box  dengan  tujuan  menangkap  gambar  pisang  pada  posisi  atas kamera.  Kemudian  Arduino  Uno  yang  digunakan  sebagai  pengambilan  data  gambar berada dalam panel box tersebut, lalu untuk Power Supply berada pada posisi kanan dari panel box tersebut.

## F. Flowchart Sistem.
Berikut ini adalah diagram flowchart system dari cara kerja Identifikasi Kematangan Jenis Buah Pisang Menggunakan Modul Kamera, Image Processing dan Algoritma SOM.
Gambar 5. Flowchart Sistem.
Pada Gambar 5 dijelaskan bahwa sistem akan memulai dimana sensor kamera sudah
mengambil  data yang kemudian  dibentuk  data latih  dan data uji. Setelah itu data yang sudah diambil akan dilakukannya proses klasifikasi menggunakan metode algoritma SOM, Jika terklasifikasi maka sistem akan menunjukkan hasil dari kematangan jenis buah pisang dan jika tidak terklasifikasi maka sistem melakukan proses pengambilan gambar ulang.

## G. Perancangan Elektrikal.
Pada gambar 6 dibawah dapat dilihat keseluruhan wiring diagram yang digunakan pada alat ini, sebagai berikut :
Gambar 6. Wiring Diagram Elektrikal.
Adapun berikut ini pada Tabel 1 berikut ini dapat dilihat sambungan pin – pin yang terhubung pada pin GPIO Arduino Uno sebagai berikut:
Tabel 1. GPIO Arduino Uno dan Kamera OV7670
Pin Arduino Uno R3 Pin pada perangkat yang terhubung Pin A0, A1, A2, dan A3 Pin D0, D1, D2, dan D3 pada kamera OV7670 Pin D4, D5, D6, D7, dan D8 Pin D4, D5, D6, dan D7 pada kamera OV7670 Pin 3,3V Pin 3,3V dan Reset pada kamera OV7670 Pin GND dan D3 Pin GND, XCLK pada kamera OV7670 Pin D2 Pin VSINC pada kamera OV7670
H. Perancangan Software.
Untuk mengetahui hasil klasifikasi kematangan jenis buah pisang, maka diperlukan komputer  dengan  menggunakan  aplikasi  Matlab  sebagai  UI  (User  Interface).  Tampilan monitor  ini  berupa  hasil  klasifikasi  menggunakan  metode  SOM  yang  terupdate  secara realtime.
Gambar 7. Tampilan UI pada Matlab

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bab  ini  menampilkan  data  hasil  pengambilan  gambar  dan  pembahasan pengujian sistem.
A. Pengujian  sensor  kamera  OV7670  dengan  4  jenis  pisang  yaitu  pisang  Ambon,  Ijo, Kepok, dan Raja dengan menggunakan metode klasifikasi SOM yang ditunjukkan pada tabel 2 dan 3 dibawah ini.
Pin D12 Pin PCLK pada kamera OV7670 Pin A4 Pin SIDO pada kamera OV7670 Pin A5 Pin SIOC pada kamera
OV7670
Tabel 2. Hasil Pengujian Sensor OV7670 dan Metode SOM pada data latih.
Tabel 3. Hasil Pengujian Sensor OV7670 dan Metode SOM pada data uji.
Pada tabel 1 dan 2 merupakan sampel hasil pengujian dan hasil klasifikasi OV7670 dan SOM.  Sensor  OV7670  mengambil  data  gambar  yang  kemudian  diproses  menggunakan Image  processing  berupa  RGB  Image,  Biner  Image,  HSV,  Gaussian  dan  Morphology Reconstruct.  Kemudian  data  pixel  hasil  dari  Image  processing  diproses  menggunakan metode SOM untuk mengetahui hasil kematangan dari 4 jenis pisang tersebut.

## SIMPULAN
Penelitian ini telah mengembangkan alat untuk identifikasi kematangan jenis buah pisang  menggunakan  modul  kamera,  Image  Processing,  dan  algoritma  SOM.  Modul kamera yang  digunakan adalah OV7670, sedangkan Image Processing terdiri dari RGB Image,  Biner  Image,  HSV,  Gaussian  dan  Morphology  Reconstruct.  Data  hasil  Image Processing ini kemudian dibagi menjadi data latih dan uji yang diumpankan ke algoritma SOM. Hasil percobaan menunjukkan bahwa sistem ini dapat membedakan jenis tembakau dengan tingkat keberhasilan rata-rata 90 %.

## DAFTAR PUSTAKA
S. P. Adenugraha, V. Arinal, and D. I. Mulyana, “Klasifikasi Kematangan Buah Pisang Ambon Menggunakan  Metode  KNN  dan  PCA  Berdasarkan  Citra  RGB  dan  HSV,”  J.  Media Inform. Budidarma, pp. 9 – 17, 2022.
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., pp. 2472 – 2479, 2019.
S.  Ratna,  “Pengolahan  Citra  Digital  Dan  Histogram  D engan  Phyton  Dan  Text  Editor Phycharm,” Technol. J. Ilm., pp. 181– 186, 2020.
Red Green Blue
Hue Saturation Value 1 Ambon 0.49 0.423 0.3 2.2 1.3 4.303 2 Ijo 0.21 0.11 0.28 2.1 1.52 5.7 3 Kepok 0.5 0.47 0.34 0.47 0.469 1.89 4 Raja 2.4 3.2 1.3 2.78 3.12 2.3 Matang Data Latih NO Jenis Pisang Ekstrasi Ciri Hasil Klasifikasi Matang Mentah Matang Red Green Blue Hue Saturation Value 1 Ambon 0.46728 0.3888 0.2019 2.18 0.975 5.08 2 Ijo 0.26 0.321 0.121 2.07 1.04 4.03 3 Kepok 0.5 0.47 0.34 0.47 0.469 1.89 4 Raja 0.38 0.24 0.12 3.1 1.3 5.9 Data Uji Mentah Matang Matang Ekstrasi Ciri Jenis Pisang NO Hasil Klasifikasi Matang
S. Mehmood and T. M. Ghazal, “Malignancy Detection in Lung and Colon Histopathology Images Using Transfer Learning with Class Selective Image Processing,” IEEE Access, pp. 25657 – 25668, 2022.
C.  S.  Wickramasinghe,  K.  Amarasinghe,  and  M.  Manic,  “Deep  Self -Organizing  Maps  for Unsupervised Image Classification,” IEEE Trans. Ind. Informatics, pp. 1– 9, 2019.
F. M. Riese, S. Keller, and S. Hinz, “Supervised and semi -supervised self-organizing maps for regression and classification focusing on hyperspectral data,” Remote Sens., no. 1– 23, 2020.
P.  Melin,  J.  C.  Monica,  and  D.  Sanchez,  “Analysis  of  Spatial  Spread  Relationships  of Coronavirus (COVID-19) Pandemic in the World using Self Organizi ng Maps,” Chaos, Solitons and Fractals, pp. 1 – 7, 2020.
N. Arifin, Dian Megah Sari, and Amalia Chairy, “Prototype Pemilah Buah Stroberi Otomatis menggunakan Kamera berbasis Arduino Uno,” J. Comput. Inf. Syst. ( J -CIS ), pp. 42 – 50, 2021.
M.  Ridwan  and  K.  A. Santoso,  “Sistem  Pengamanan  Rumah  Berbasis  Sms  Dan  Kamera Vc0706 Dengan Menggunakan Mikrokontroler Arduino Uno,” Jkte Uta’45 Jakarta, pp. 31 – 43, 2019.
M.  A.  Engle,  C.  W.  Nye,  and  G.  Neupane,  “Predicting  Rare  Earth  Element  Potential  in Produced and Geothermal Waters of the United States via Emergent Self-Organizing Maps,” Energies, pp. 1– 21, 2022.
F.  Nanda  Kisworo,  “Perancangan  Sistem  Pengunci  Rumah  Berbasis  ATMEGA238,”  J.  Tek. Elektro, pp. 32 – 36, 2020.
A. Maier, C. Syben, and T. Lasser, “A gentle introducti on to deep learning in medical image processing,” Z. Med. Phys., pp. 86– 101, 2019.
G. Zhu, X. Wu, and J. Ge, “Influence of mining activities on groundwater hydrochemistry and heavy metal migration using a self- organizing map (SOM),” J. Clean. Prod., pp. 1– 14, 2020.