## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
Vol 3, No 1, Desember 2022
DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.193 | Hal 64 − 72 https://hostjournals.com/bulletincsr

## Implementasi Teknik Computer Vision Untuk Deteksi Viridiplantae Pada Lahan Pasca Tambang
Yudistira Bagus Pratama 1,* , Nurzaidah Putri Dalimunthe 2
1 Fakultas Teknik dan Sains, Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Muhammadiyah Bangka Belitung, Pangkal Pinang, Indonesia 2 Fakultas Teknik dan Sains, Program Studi Konservasi Sumber Daya Alam, Universitas Muhammadiyah Bangka Belitung, Pangkal Pinang, Indonesia
Email: 1,* yudistira.bagus@unmuhbabel.ac.id, 2 nurzaidah.putridalimunthe@unmuhbabel.ac.id Email Penulis Korespondensi: yudistira.bagus@unmuhbabel.ac.id
Abstrak- Pemanfaatan komputer sebagai penghasil produk-produk berbasiskan teknologi sudah sangat banyak. Teknologi computer vision yang merupakan cabang dari kecerdasan buatan berkembang sangat cepat. Hal ini yang mendasari penelitian ini perlu dilakukan untuk mendeteksi jumlah tumbuhan hijau (viridiplantae) yang berada dan berhasil tumbuh di lahan kritis pasca tambang yang diketahui bahwa  area  tersebut  merupakan  lahan yang  telah  mengalami  kerusakan,  dengan kondisi  kedalam tanah  yang menjadi  dangkal  dan lapisan sisa-sisa tailing hingga terlihat lapisan cadas yang bisa menghambat pertumbuhan tanaman. Dengan demikian dikembangkan suatu  aplikasi  deteksi  tumbuhan  hijau  dengan  menggunakan  teknologi  computer  vision  sebagai  salah  satu  cara  modern  dalam meningkatkan pengenalan terhadap object pada gambar. Aplikasi computer vision diterapkan atau diakses pada aplikasi desktop yang dibuat  dengan  bahasa  pemrograman  python  bertujuan  guna  menyeimbangkan  teknologi  modern  dengan  konsep  pemeliharaan kelestarian lingkungan. Metode pengembangan yang digunakan menggunakan rancangan penelitian Cross Industry Standart Process for Data Mining (CRISP-DM) yang merupakan metode paling representatif untuk merencanakan ekstraksi data secara keseluruhan, desain dari eksperimen dan evaluasi. Hasil penelitian terbukti hanya sedikit tumbuhan hijau yang terdeteksi pada lahan pasca tambang sehingga perlu ditingkatkannya kesadaran terhadap masyarakat bahwa kelestarian dan pemeliharaan lingkungan itu sangat penting.
Kata kunci: Objek Detection; Artificial Intelligence; Green Mining
Abstract- The use of computers as producers of technology-based products is hugely impressive. Computer vision technology, which is a branch of artificial intelligence, is developing very quickly. This is what underlies the need for this research to be done to det ect the number of green plants (Viridiplantae) that are located on critical post-mining land, where it is known that the area is land that has been damaged with the condition of the soil being shallow and a layer of remaining tailings until a layer of rock is visible  that can inhibit plant growth. Thus developed an application for detecting green plants using computer vision as modern ways to improve the recognition of objects in images. Computer vision applications are implemented on desktop applications created with the Python aiming to balance modern technology with the concept of preserving the environment. The development method used Cross Industry Standard Process for Data Mining which is the most representative method for planning overall data extraction, the design of the experiment and evaluation. The results of the research proved that only a few green plants were detected on  post-mining land, so it is necessary to increase public awareness that environmental preservation and maintenance is very important.
Keywords: Objek Detection; Artificial Intelligence; Green Mining

## 1. PENDAHULUAN
Pemanfaatan  komputer  sebagai  penghasil  produk-produk  berbasiskan  teknologi  sudah  sangat  banyak.  Teknologi computer  vision  yang merupakan  cabang  dari  kecerdasan  buatan  atau  artificial  intelligence  berkembang  sangat  cepat. Definisi computer vision secara umum adalah merupakan ilmu dan teknologi bagaimana suatu machine/sistem melihat sesuatu seperti, recognition, motion, scene reconstruction, dan image restoration. Salah satu teknologi yang menggunakan teknik  computer  vision  yaitu  Object  Detection.  Object  Detection  adalah  bagian  dari  computer  vision  yang  terdiri  dari seperangkat teknik untuk mendeteksi, menganalisis, dan menafsirkan gambar untuk mendukung pengambilan keputusan. Ia bekerja melalui neural network yang dilatih melalui kumpulan data. Pendeteksian Objek atau Object Detection baru- baru ini menjadi salah satu bidang yang paling menarik dalam computer vision. Pendeteksian objek merupakan teknologi komputer  yang  berkaitan  dengan  computer  vision  dan  image  processing  yang  berhubungan  dengan  mendeteksi  suatu objek dalam citra digital yang dapat berupa warna dan bentuk objek [1].
Bukti  dari pemanfaatan teknologi Computer Vision salah satunya petani sekarang dapat secara efisien mengolah area yang semakin luas berkat teknologi modern. Ini berarti, daerah-daerah ini harus diperiksa terkait hama dan penyakit tanaman  yang  mungkin  ada  di  daerah  tersebut,  karena  penyakit  tanaman  dapat  mengakibatkan  kerugian  panen  yang merugikan dan bahkan kegagalan panen jika tidak ditangani. Tersedianya teknologi seperti drone, foto satelit, dan sensor jarak  jauh  dapat  menghasilkan  data  dalam  jumlah  besar,  machine  learning  dapat  membantu  proses  ini.  Pengumpulan berbagai  data,  parameter,  dan  statistik  yang  terukur,  yang  dapat  dipantau  secara  otomatis,  dipermudah  oleh  teknologi modern. Penelitian ini akan dilakukan pada area lahan pasca tambang yang diketahui  bahwa area tersebut  merupakan lahan telah mengalami kerusakan, dengan kondisi kedalam tanah yang menjadi dangkal, lapisan tanah biasanya terdiri dari  pasir, kerikil, lapisan sisa-sisa tailing hingga terlihat  lapisan cadas yang bisa menghambat pertumbuhan tanaman. Berdasarkan  topografis  dari  bentuk  permukaan  tanah  adanya  perbedaan  kemiringan  tanah  yang  signifikan  antara permukaan tanah yang berkontur dengan nilai rendah dan berkontur dengan nilai tinggi [2].
Secara kimia, lahan tidak dapat lagi memberikan keuntungan bagi tanaman terkait penyediaan unsur hara untuk pertumbuhan tanaman. Hal ini yang mendasari penelitian ini perlu dilakukan untuk mendeteksi jumlah tumbuhan hijau (viridiplantae) yang berada dan berhasil tumbuh di lahan kritis pasca tambang. Pemanfaatan teknologi Computer Vision

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
Vol 3, No 1, Desember 2022
DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.193 | Hal 64 − 72 https://hostjournals.com/bulletincsr
mendukung dalam identifikasi morfologi viridiplantae yang pada lahan pasca tambang sehingga membantu masyarakat dan  pihak  terkait  dalam  kegiatan  pemilihan  viridiplantae  yang  mampu  hidup  di  area  lahan  pasca  tambang  dengan mempertimbangkan kelestarian dan pemeliharaaan lingkungan serta mewujudkan strategi pemerintah Tambang Ramah Lingkungan (green mining).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Artificial Intelligence
Artificial  Intelligence  (AI)  adalah  istilah  umum  yang  menyiratkan  penggunaan  komputer  untuk  memodelkan  perilaku cerdas dengan intervensi manusia yang minimal. AI secara umum diterima sebagai awal dari penemuan robot. Istilah ini berasal dari kata Ceko robota, yang berarti mesin biosintetik yang digunakan sebagai kerja paksa. Di bidang ini, warisan abadi  Leonardo  Da  Vinci  adalah  penggunaan  bedah  berbantuan  robot  yang  berkembang  saat  ini,  dinamai  menurut namanya,  untuk  prosedur  urologi  dan  ginekologi  yang  kompleks.  Buku  sketsa  robot  Da  Vinci  membantu  mengatur panggung untuk inovasi ini. AI, digambarkan sebagai ilmu dan rekayasa untuk membuat mesin cerdas, secara resmi lahir pada  tahun  1956.  Istilah  ini  berlaku  untuk  berbagai  item  dalam  kedokteran  seperti  robotika,  diagnosis  medis,  statistik medis, dan biologi manusia—hingga dan termasuk teknologi saat ini [3].

## 2.2 Machine Learning
Machine  learning  adalah  cabang  algoritma  komputasi  yang  berkembang  yang  dirancang  untuk  meniru  kecerdasan manusia dengan belajar dari lingkungan sekitarnya. Mereka dianggap sebagai pekerja di era baru yang disebut big data. Teknik  berdasarkan  pembelajaran  mesin  telah  berhasil  diterapkan  di  berbagai  bidang  mulai  dari  pattern  recognition, computer vision, teknik pesawat ruang angkasa, keuangan, hiburan, dan biologi komputasi hingga aplikasi biomedis dan medis. Lebih dari separuh pasien kanker menerima radiasi pengion (radioterapi) sebagai bagian dari pengobatan mereka, dan ini merupakan modalitas pengobatan utama pada stadium lanjut penyakit lokal. Contohnya Radioterapi melibatkan serangkaian proses besar yang tidak hanya mencakup periode dari konsultasi hingga pengobatan tetapi juga melampaui itu untuk memastikan bahwa pasien telah menerima dosis radiasi yang ditentukan dan merespons dengan baik. Tingkat kerumitan proses ini dapat bervariasi dan mungkin melibatkan beberapa tahap interaksi manusia-mesin yang canggih dan pengambilan  keputusan,  yang  secara  alami  akan  mengundang  penggunaan  algoritma  pembelajaran  mesin  untuk mengoptimalkan dan mengotomatisasi proses ini [5].

## 2.3 Object Detection
Object Detection adalah untuk mendeteksi semua contoh objek dari yang diketahui class, seperti orang, mobil atau wajah dalam sebuah gambar. Biasanya hanya  sejumlah  kecil contoh  objek yang hadir dalam gambar, tetapi  ada yang sangat besar jumlah kemungkinan lokasi dan skala dimana mereka dapat terjadi dan kebutuhan itu entah bagaimana dieksplorasi. Setiap deteksi dilaporkan dengan beberapa bentuk informasi pose. Ini bisa esederhana lokasi objek, lokasi dan skala, atau luasnya dari  objek yang didefinisikan dalam istilah kotak pembatas. Dalam situasi  lain pose informasi  lebih rinci dan berisi parameter linier atau non-linier transformasi. Misalnya detektor wajah dapat menghitung lokasi mata, hidung dan mulut, di samping kotak pembatas wajah. Pose juga dapat didefinisikan dengan transformasi tiga dimensi menentukan lokasi objek relatif terhadap kamera. Sistem deteksi objek membangun model untuk class objek dari satu set. Parameter pengklasifikasi  dipilih  untuk  meminimalkan  kesalahan  pada  data  pelatihan,  seringkali  dengan  bias  regularisasi  untuk menghindari  overfitting.  Perbedaan  lain  di  antara  algoritma  deteksi  berkaitan  dengan  alat  komputasi  yang  digunakan untuk  memindai  seluruh  gambar  atau  mencari  kemungkinan  pose,  jenis  representasi  gambar  yang  dengannya  model dibangun, dan jenis apa dan berapa banyak data pelatihan yang diperlukan untuk membangun model [6].
Gambar objek dari class tertentu sangat bervariasi. satu sumber variasi adalah proses pencitraan yang sebenarnya. Perubahan  dalam  iluminasi,  perubahan  dalam  posisi  kamera  serta  artefak  digitalisasi,  semuanya  menghasilkan  variasi yang signifikan dalam tampilan gambar, bahkan dalam adegan statis. Sumber variasi  kedua adalah karena variabilitas penampilan intrinsik objek dalam suatu class, bahkan dengan asumsi tidak ada variasi dalam proses pencitraan. Misalnya, orang memiliki bentuk yang berbeda dan memakai berbagai macam pakaian, sedangkan tulisan tangan angka 7 bisa ditulis dengan  atau  tanpa  garis  melalui  tengah,  dengan  kemiringan  yang  berbeda,  lebar  goresan,  dll.  Tantangannya  adalah mengembangkan algoritme pendeteksian yang tidak berubah-ubah untuk variasi ini dan secara komputasi efisien [7].

## 2.4 OpenCV & Python
OpenCV adalah library fungsi pemrograman yang terutama digunakan untuk pengolahan citra. Ini tersedia secara bebas di sumber terbuka Lisensi Distribusi Perangkat Lunak Berkely. Itu dimulai sebagai proyek penelitian oleh Intel. OpenCV berisi  berbagai  alat  untuk  memecahkan  masalah  penglihatan  komputer.  Ini  berisi  gambar  tingkat  rendah  fungsi pemrosesan dan algoritma tingkat tinggi untuk deteksi wajah, pencocokan fitur, dan pelacakan [8].
Python adalah open source, bahasa pemrograman tingkat tinggi yang dikembangkan oleh Guido van Rossum pada akhir 1980-an dan saat  ini dikelola oleh Python  Software Foundation. Python  berasal  dari  bahasa ABC yang ia bantu ciptakan di awal karirnya. Python adalah bahasa yang kuat yang dapat Anda gunakan untuk membuat game, menulis GUI, dan mengembangkan aplikasi web. Python adalah bahasa tingkat tinggi. Membaca dan menulis kode dengan Python mirip seperti  membaca  dan  menulis  pernyataan  bahasa  Inggris  biasa.  Karena  mereka  tidak  ditulis  dalam  mesin  yang  dapat

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
Vol 3, No 1, Desember 2022
DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.193 | Hal 64 − 72 https://hostjournals.com/bulletincsr
dibaca  bahasa,  program  Python  perlu  diproses  sebelum  mesin  dapat  menjalankannya.  Python  adalah  bahasa  yang ditafsirkan. Artinya setiap kali program dijalankan, interpreter menjalankan kode dan menerjemahkannya ke dalam kode byte yang dapat dibaca mesin [9].
Python  adalah bahasa berorientasi  objek yang memungkinkan pengguna untuk  mengelola dan mengontrol  data struktur atau objek untuk membuat  dan menjalankan program. Semua yang ada di Python, pada kenyataannya, adalah yang pertama kelas. Semua objek, tipe data, fungsi, metode, dan kelas mengambil posisi yang sama dalam Python. Bahasa pemrograman  dibuat  untuk  memenuhi  kebutuhan  pemrogram  dan  pengguna  untuk  alat  yang  efektif  untuk mengembangkan  aplikasi  yang  berdampak  pada  kehidupan,  gaya  hidup,  ekonomi,  dan  masyarakat. Python  membantu membuat hidup lebih baik dengan meningkatkan produktivitas, meningkatkan komunikasi, dan meningkatkan efisiensi. Bahasa mati dan menjadi usang ketika gagal memenuhinya harapan dan digantikan dan digantikan oleh bahasa yang lebih kuat. Python adalah bahasa pemrograman yang telah teruji oleh waktu dan tetap ada relevan di seluruh industri dan bisnis dan di antara programmer, dan pengguna individu. Python adalah bahasa yang hidup, berkembang, dan sangat berguna yang  sangat  direkomendasikan  sebagai  yang  pertama  bahasa  pemrograman  bagi  mereka  yang  ingin  mendalami  dan merasakan pemrograman [9].

## 2.5 Vegetasi Lahan Tambang
Lahan  tambang  merupakan  kawasan  yang  memiliki  nilai  yang tinggi  bagi  negara  karena  dapat  meningkatkan  sumber Pendapatan  Asli  Daerah  [10].  Bagi  masyarakat  sekitar  berdampak  positif  yakni  tersedianya  lapangan  kerja  dan  dapat memenuhi  kebutuhan  pasir  dalam  negeri  maupun  luar  negeri.Lahan  bekas  galian  tambang  atau  lahan  pasca  tambang memiliki dampak negatifnya terhadap perubahan sifat fisik dan kimia tanah sehingga menurunkan kesuburan lahan dan unsur hara tanah. Hal ini juga sering mengakibatkan kerusakan lahan di daerah sungai dan bahaya erosi [11]. Menurut [12], terdapat tiga tipe vegetasi suksesi yang menutupi kawasan lahan pasca tambang yaitu 1) tipe vegetasi padang rumput, 2) tipe vegetasi pohon dan tiang yang umumnya tumbuh pada kawasan, dan 3) tipe vegetasi peralihan dari padang rumput menuju  hutan  sekunder.  Alternatif  penggunaan  lahan  pasca  tambang  yang  umum  dilakukan  adalah  untuk  kawasan kehutanan,  pertanian,  dan  lokasi  wisata.  Biasanya  kondisi  bekas  galian  tambang  penutupan  vegetasi  awalnya  berupa belukar dan alang-alang [13] kemudian akan tumbuh berbagai  jenis tanaman merambat maupun jenis tanaman seperti perdu-perduan atau pohon-pohon tertentu secara suksesi alami yang berlangsung sangat lambat sehingga menjadi lahan yang tidak produktif dalam waktu yang lama [14].

## 2.6 Penelitian Terdahulu
Berikut beberapa penelitian terkait sejalan dengan penelitian yang penulis teliti.
Tabel 1. Penelitian Terdahulu No Judul Penelitian Hasil 1.  Pengembangan  computer  vision system sederhana untuk menentukan kualitas tomat [15] Perangkat lunak analisis citra yang dilengkapi dengan jaringan syaraf tiruan untuk menentukan kualitas tomat. Perangkat lunak yang dikembangkan dapat digunakan untuk memprediksi nilai parameter kualitas tomat yaitu brix, vitamin c, asam sitrat, dan gula total, meskipun membutuhkan persamaan kalibrasi 2.  Agricultural  plant  Leaf  Disease
Detection Using  Image Processing
[16] Pada penelitian ini menjelaskan metode dekteksi penyakit pada Tamanan dengan menggunkan teknik image processing dengan mengambil Image dari tanaman yang terinfeksi kemudian gambar di rubah kedalam Format RGB dan dianalisa dengan teknik segmentasi warna 3.  Implementasi  teknik  computer vision  dengan  metode  colored markers  trajectory secara real  time
[17] Pada  percobaan  yang  dilakukan,  teknik  pembacaan  objek  dengan  teknik  colour marker  dengan  tekni  komputer  vision  bisa  diimplemtasikan  dan  mengahasilkan objek traker dalam koordinat x dan y, koordinat tersebut akan akan berubah nilai koordinat

## 2.7 Metode Penelitian
Jenis  penelitian  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  jenis  penelitian  dan  pengembangan  atau  Research  And Development  (R&D).  Penelitian  dan  pengembangan  (R&D)  adalah  metode  penelitian  yang  digunakan  untuk menghasilkan produk tertentu dan menguji keefektifan produk tersebut  [18]. Produk yang dikembangkan oleh peneliti adalah Aplikasi computer vision untuk deteksi tumbuhan hijau pada lahan pasca tambang. Model pengembangan yang digunakan dalam penelitian ini adalah model pengembangan Cross Industry Standart Process for Data Mining (CRISP- DM)  yang  merupakan  metode  paling representatif  untuk  merencanakan  ekstraksi  data  secara  keseluruhan,  desain  dari eksperimen dan evaluasi. Terdiri dari enam tugas utama: pemahaman bisnis, pemahaman data, persiapan data, pemodelan, evaluasi dan penyebaran. Karena penelitian ini memiliki tujuan eksplorasi dan eksperimen, maka langkah pertama dan terakhir  dari  CRISP-DM,  pemahaman  dan  penyebaran  bisnis,  tidak  diimplementasikan.  Adapun  sumber  data/subjek penelitian untuk penelitian ini adalah citra gambar lahan pasca tambang bangka belitung.

## 2.8 Teknik Pengumpulan Data
Berikut Teknik pengumpulan data yang digunakan untuk penelitian ini:

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
Vol 3, No 1, Desember 2022
DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.193 | Hal 64 − 72 https://hostjournals.com/bulletincsr

## 1.Studi Pustaka
Menurut [18] “studi kepustakaan berkaitan dengan kajian teoritis dan referensi lain yang berkaitan dengan nilai, budaya dan  norma  yang  berkembang  pada  situasi  sosial  yang  diteliti,  studi  kepustakaan  sangat  penting  dalam  melakukan penelitian, hal ini dikarenakan penelitian tidak akan lepas dari literatur-literatur Ilmiah”. Studi pustaka yang dilakukan adalah  dengan  cara  mencari  referensi  yang  berhubungan  dengan  penelitian  pada  perpustakaan,  toko  buku,  dan  media internet.
2.Observasi
Observasi  berguna  untuk  mengamati  proses  kerja    [18].  Metode  pengumpulan  data  ini  dilakukan  untuk  melihat  dan mengamati secara langsung subjek penelitian untuk perilaku manusia, proses kerja, gejala-gejala alam dan agar responden yang diamati tidak terlalu besar. Observasi penelitian ini yaitu untuk mengamati hasil yang diperoleh dalam kunjungan pada lahan pasca tambang lalu diproses pada tahap image processing.

## 2.9 Teknik Analisis Data
Langkah-langkah analisis pengolahan data citra pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
Gambar 1 . Langkah analisis pengolahan data citra [19].
1. Image dataset
Pada  bagian  image  dataset  proses  pengumpulan  citra  gambar  sampel  menggunakan  inputan  kamera  android  atau menggunakan kamera webcam komputer yang sudah disesuaikan resolusinya lalu dimasukkan pada aplikasi komputer, proses pengambilan gambar diambil pada lahan pasca tambang.
2. Image Processing
Pada bagian ini gambar yang telah dikumpulkan diolah kembali menggunakan aplikasi pemograman bahasa python yang selah dikombinasikan dengan teknologi openCV (Computer Vision).
3. Colour Segmentation
Pada proses ketiga yaitu tahap colour segmentation gambar tumbuhan yang telah  terdeteksi  dipisahkan dengan dari hasil gambar RGB dirubah menjadi HSL  (Hue Saturation & Lightness), pada proses ini dilakukan proses thersholding sehingga gambar tumbuhan dipisahkan dengan objek lain.
4.  Image extraction
Pada tahapan image extraction gambar tumbuhan yang sudah terdeteksi  dipisahkan, dari gambar tersebut akan dirubah kedalam format data pixel size  untuk mendapatkan jumlah tumbuhan yang terdeteksi.
5. Image analysis
Data  dari  tumbuhan  yang  telah  dianalisa  kemudian  dirubah  kedalam  format  RGB    dan  HSV  aplikasi  secara  otomatis menampilkan output jumlah  tumbuhan  hijau terdeteksi yang ditandai lingkaran merah.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Implementasi Aplikasi
Proses  melakukan  deteksi  objek  tumbuhan  hijau  pada  lahan  pasca  tambang  menggunakan  teknik  computer  vision memerlukan beberapa perangkat yang akan mendukung proses penelitian, yaitu:

## 3.1.1. Perangkat Keras dan Perangkat Lunak :
1.  Intel Core i5-6200U 2.70GHz
2.  RAM 12GB
3.  Windows 10 Pro
4.  Nvidia 930M
5.  512 GB SSD
6.  Sony XZ1
7.  Webcam USB
8.  Python versi 3.9
9.  Jetbrains IDE
10. Open CV

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
Vol 3, No 1, Desember 2022
DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.193 | Hal 64 − 72 https://hostjournals.com/bulletincsr

## 3.1.2. Implementasi Data
Data  tumbuhan  hijau  pada  lahan  pasca  tambang  diambil  menggunakan  Smartphone  Sony  XZ1  dan  Webcam  USB. Pengambilan data dilakukan di Kecamatan Merawang Kabupaten Bangka Provinsi Kepualau Bangka Belitung. Data yang diambil hanya tumbuhan hijau yang terdapat pada lahan pasca tambang. Ujicoba aplikasi akan dilakukan menggunakan aplikasi desktop menggunakan Open CV. Foto berukuran 480 x 480 pixel dengan format JPG.
Gambar 2. Gambar Asli
Langkah pertama masukkan gambar pada aplikasi python dengan hijau di lahan pasca tambang yang telah diambil pada lokasi.
Gambar 3. Gambar Blur
Blur gambar untuk menyederhanakan dan mengurangi noise yang terdapat pada gambar sehingga memudahkan proses pendeteksian objek.
Pilih hanya wilayah hijau berdasarkan input rentang warna hijau. Wilayah warna yang ditampilkan berasal dari gambar asli yang belum diproses.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
Vol 3, No 1, Desember 2022
DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.193 | Hal 64 − 72 https://hostjournals.com/bulletincsr
Gambar 5. Gambar Marked
Menandai setiap pusat tumbuhan hijau dengan lingkaran seukuran tumbuhan dan tunjukkan batas tumbuhan yang dipilih.

## 3.2. Prosedur Operasional
Pertama, user akan membuka aplikasi Command Prompt yang sudah terinstall Python dan Open CV dan memiliki gambar sampel di dalam folder aplikasinya. Lalu menjalankan script python untuk menjalankan proses deteksi objek tumbuhan hijau. Objek tumbuhan hijau yang terdeteksi akan langsung menghasilkan gambar tumbuhan hijau yang ditandai lingkaran merah. Hasil deteksi objek yang dilakukan aplikasi dapat dilihat pada gambar :

## Gambar 6. Gambar proses deteksi objek
Setelah  user  menjalankan  script  python  pada  command  prompt,  maka  aplikasi  langsung  menjalankan  proses deteksi objek yang menghasilkan jumlah tumbuhan hijau yang terdeteksi.

## Gambar 7. Gambar antaramuka aplikasi

## 3.3. Uji Coba Aplikasi
Pada tahap ini dilakukan tes uji pada aplikasi yang sudah dibuat untuk melihat kemampuan untuk dapat mendeteksi objek tumbuhan  hijau.  Pengujian  dilakukan  terhadap  10  gambar  yang  telah  diambil  pada  lokasi  lahan  pasca  tambang.  Hasil deteksi tumbuhan hijau bisa dilihat pada tabel 2 .

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
Vol 3, No 1, Desember 2022
DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.193 | Hal 64 − 72
https://hostjournals.com/bulletincsr Tabel 2. Uji Coba Aplikasi No Sampel Gambar Keterangan
1. 1 tumbuhan hijau tedeteksi 2. 1 tumbuhan Hijau Terdeteksi 3. 2 Tumbuhan Hijau Terdeteksi 4. 1 Tumbuhan Hijau Terdeteksi 5. 4 Tumbuhan Hijau Terdeteksi 6. 1 Tumbuhan Hijau Terdeteksi

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
Vol 3, No 1, Desember 2022
DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.193 | Hal 64 − 72 https://hostjournals.com/bulletincsr No Sampel Gambar Keterangan
8. 1 Tumbuhan Hijau Terdeteksi 9. 1 Tumbuhan Hijau Terdeteksi 10.
1 Tumbuhan Hijau Terdeteksi
Berdasarkan pengujian aplikasi menggunakan 10 sampel gambar yang sudah diambil pada lokasi lahan pasca tambang, diperoleh hanya 15 tumbuhan hijau yang terdeteksi dari. Itu menandakan hanya sedikit tumbuhan hijau yang tumbuh di tanah bekas galian tambang dan membuktikan bahwa secara kimia, lahan bekas galian tambang timah tidak dapat lagi memberikan keuntungan bagi tumbuhan terkait penyediaan unsur hara untuk pertumbuhan tanaman.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang sudah dilakukan  menggunakan teknik  computer vision dan berhasil melakukan deteksi objek tumbuhan pada lahan pasca tambang, proses deteksi objek yang menggunakan konversi suatu gambar sangat dipengaruhi oleh resolusi gambar, RGB dan variasi objek yang terdapat pada gambar. Deteksi objek terlihat jelas pada jarak pengambilan gambar yang dekat. Hanya 15 tumbuhan hijau terdeteksi dari 10 sampel gambar yang menandakan bahwa zat kimia yang terdapat pada lahan bekas galian tambang tidak baik untuk pertumbuhan tanaman serta menandakan kurangnya kepedulian masyarakat terhadap lingkungan sekitar.

## REFERENCES
[1] S. R. Dewi, Deep Learning Object Detection Pada Video Menggunakan Tensorflow dan Convolutional Neural Network. 2018.
[2] H. Hirfan, ‘STRATEGI REKLAMASI LAHAN PASCA TAMBANG’, PENA TEKNIK: Jurnal Ilmiah Ilmu-Ilmu Teknik, vol. 1, no. 1, p. 101, Jul. 2018.
[3] P. Hamet and J. Tremblay, ‘Artificial intelligence in medicine’, Metabolism, vol. 69S, pp. S36–S40, Apr. 2017.
[4] B.  Mondal,  ‘Artificial  intelligence:  State  of  the  art’,  in  Intelligent  Systems  Reference  Library,  Cham:  Springer  International Publishing, 2020, pp. 389–425.
[5] I. El Naqa and M. J. Murphy, ‘What Is Machine Learning? Στο I’, in Machine Learning in Radiation Oncology: Theory and Applications, R. El Naqa and M. J. Li, Eds. 2015, pp. 3–11.
[6] P. Felzenszwalb, R. Girshick, D. Mcallester, and D. Ramanan, ‘Object detection with discriminatively trained part based models’, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 32, no. 9, pp. 1627–1645, 2010.
[7] L.-B.  Chang,  Y.  Jin,  W.  Zhang,  E.  Borenstein,  and  S.  Geman,  ‘Context,  computation,  and  optimal  ROC  performance  in hierarchical models’, Int. J. Comput. Vis., vol. 93, no. 2, pp. 117–140, Jun. 2011.
[8] M. Naveenkumar and A. Vadivel, ‘OpenCV for computer vision applications’, in Proceedings of national conference on big data and cloud computing (NCBDC’15), 2015, pp. 52–56.
[9] A. Johansen, Python: The Ultimate Beginner’s Guide! CreateSpace Independent Publishing Platform, 2016.
[10] Y. Yudhistira, W. K. Hidayat, and A. Hadiyarto, ‘KAJIAN DAMPAK KERUSAKAN LINGKUNGAN AKIBAT KEGIATAN PENAMBANGAN PASIR DI DESA KENINGAR DAERAH KAWASAN GUNUNG MERAPI’, J. Ilmu Lingkung., vol. 9, no. 2, p. 76, Oct. 2012.
[11] Y.  Windusari,  R.  H.  Susanto,  Z.  Dahlan,  and  W.  Susetyo,  ‘Asosiasi  Jenis  Pada  Komunitas  Vegetasi  Suksesi  di  Kawasan Pengendapan Tailing Tanggul Ganda di Pertambangan PTFI Papua’, Biota : Jurnal Ilmiah Ilmu-Ilmu Hayati, vol. 16, no. 2, pp. 242–251, Jun. 2011
[12] N. Najib and J. Junaedi, ‘Kajian Kelayakan Kegiatan Pertambangan Bahan Galian Golongan C di Kecamatan Cepogo Kabupaten Boyolali’, Teknik, vol. 30, no. 2, pp. 137–140.
[13] ‘Beberapa Ancaman Terhadap Kawasan Hutan Lindung di Kabupaten Tanah Laut Kalimantan Selatan’, Jurnal Hutan Tropis Borneo, vol. 10, no. 27, pp. 262–276, 2009.
[14] L. D. Asir, ‘Alternatif Teknik Rehabilitasi Lahan Terdegradasi pada Lahan Pasca Galian Industri’, Info BPK Manado, vol. 3, no.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
Vol 3, No 1, Desember 2022
DOI 10.47065/bulletincsr.v3i1.193 | Hal 64 − 72 https://hostjournals.com/bulletincsr
2, pp. 113–129, 2013.
[15] R. E. Masithoh, B. Rahardjo, L. Sutiarso, and A. Hardjoko, ‘Pengembangan computer vision system sederhana untuk menentukan kualitas tomat’, Agritech, vol. 31, no. 2, 2011
[16] S. B. Dhaygude and N. P. Kumbhar, ‘Agricultural plant leaf disease detection using image processing’, International Journal of Advanced Research in Electrical, Electronics and Instrumentation Engineering, vol. 2, no. 1, pp. 599–602, 2013.
[17] A. P. W. Wibowo, ‘Implementasi Teknik Computer Vision Dengan Metode Colored Markers Trajectory Secara Real Time’, Jurnal Teknik Informatika, vol. 8, no. 1, pp. 38–42, 2016.
[18] Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R& D. Bandung: PT Alfabet, 2016.
[19] A. P. W. Wibowo, ‘Penerapan Teknik Computer Vision Pada Bidang Fitopatologi Untuk Diteksi Penyakit dan Hama Tanaman Cabai’, Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT, vol. 2, no. 2, pp. 102–108, 2017.