## DETEKSI TEPI PADA BIDANG SAWAH YANG  TIDAK BERATURAN
Hanifatul Rahmi 1 , Nur Budi Nugraha 2
1) Program Studi Teknik Industri, Sekolah Tinggi Teknologi Dumai
2) Program Studi Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Dumai Jl. Utama Karya Bukit Batrem II Email: hanifatul27@gmail.com

## ABSTRAK
Identifikasi  pada  citra  bidang  sawah  dari  pengambilan  dari  satelit  atau pesawat  adalah  hal  yang  sulit  dilakukan  sehingga  perlu  keahlian  khusus. Salah satu teknologi yang dapat di gunakan adalah menggunakan teknologi deteksi  sudut    untuk  mengidentifikasi  jumlah  beras  yang  dapat  dihasilkan pada bidang sawah yang tak beraturan. Penelitian ini bertujuan untuk dapat mencari deteksi tepi apa saja yang terbaik pada bidang sawah tak beraturan yang di dapat pada citra satelit. Simulasi jarak tanamana padi menggunakan deteksi  sisi  untuk  mengkur  bidang  sawah  yang  tak  beraturan  untuk menghasilkan  perbandingan  yang  akurat.  Metode  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  menggunakan  metode  canny  dan  metode  sobel.  Dari  hasil pengujian didapat bahwa Metode canny masih yang terbaik buat deteksi tepi karena pengamatan visual maka kinerje metode canny lebih baik dari pada metode  sobel    dan  pengamatan  jumlah  paling  tinggi  piksel  penyusun  tepi obyek  maka  metode  canny  lebih  sedikit  dari  pada  metode  sobel  yang merupakan lebih baik.
. Kata kunci: citra stelit, metode canny, metode sobel.

## ABSTRACT
Identification  in  the  field  image  of  the  fields  from  the  taking  of  satellites  or aircraft is a difficult thing to do so it needs special skills. One technology that can be used is using angle detection technology to identify the amount of rice that can be produced in irregular fields. This study aims to find the best edge detection on irregular fields that can be on satellite imagery. The simulation of paddy  spacing  using  side  detection  to  control  irregular  fields  to  produce  an accurate  comparison.  The  method  used  in  this  research  using  canny  method and sobel method. From the test results obtained that the canny method is still the  best  for  edge  detection  because  of  visual  observation  then  kinerje  canny method  is  better  than  the  method  of  sobel  and  observation  of  the  highest number of pixels on the edge of the object then the canny method is less than the better method of sobel
Keywords: satellite image, canny method, sobel method.

## Pendahuluan
Beras  merupakan  makanan  pokok  bagi  masyarakat  Indonesia  dan beberapa  negara  di  dunia,  terutama  Asia.  Sebagai  komoditas  ekonomi  dan politik, kekurangan stok beras nasional dapat menyebabkan ketidakstabilan politik, sehingga ketersediaan beras di pasar menjadi suatu keharusan untuk menjamin keamanan pangan.
Perkembangan  luas  panen  padi  nasional  yang  bergantung  pada kondisi  lingkungan  dan  kebijakan  pembangunan  nasional  dan  daerah tersebut  sulit  diprediksi  dengan  model-model  kausal  (sebab-akibat),  karena banyak  variabel  yang  tidak  terukur.  Oleh  karena  itu,  prediksi  jumlah  padi dengan    cara  mensimulasikan  penanaman  padi  bidang  sawah  yang  tak beraturan  menjadi  lebih  tepat.  Citra-  cita    data  sawah  yang  tak  beraturan dapat  mengatasi  pengaruh  volatilitas  data  luas  panen  padi,  sehingga diharapkan dapat menghasilkan prediksi yang tepat dan akurat yang dapat digunakan sebagai masukan dalam pengambilan kebijakan.
Simulasi komputer adalah  penggunaan komputer untuk memodelkan kejadian  dunia  nyata  dengan  menggunakan  software  atau  bahasa pemrograman. Melalui simulasi komputer kita dapat menggambarkan suatu konsep dalam bentuk visual atau animasi (Adnan, 2014).
Identifikasi  pada  citra  bidang  sawah  dari  pengambilan  dari  satelit atau  pesawat  adalah  hal  yang  sulit  dilakukan  sehingga  perlu  keahlian khusus.  Salah  satu  teknologi  yang  dapat  di  gunakan  adalah  menggunakan teknologi  deteksi  sudut    untuk  mengidentifikasi  jumlah  beras  yang  dapat dihasilkan pada bidang sawah yang tak beraturan.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  dapat  mencari  deteksi  tepi  apa  saja yang  terbaik  pada  bidang  sawah  tak  beraturan  yang  di  dapat  pada  citra satelit.  Simulasi  jarak  tanamana  padi  menggunakan  deteksi  sisi  untuk mengkur  bidang  sawah  yang  tak  beraturan  untuk  menghasilkan perbandingan yang akurat.

## Metode Penelitian
Paper ini mengangkat deteksi tepi bidang sawah yang tak beraturan. Bidang  sawah  yang  diambil  dengan  citra  dari  satelit.  Dalam  penelitian  ini tentu  membutuhkan  langkah  –  langkah  penelitian  sehingga  penelitian berjalan dengan benar. Bagan alur penelitian dapat di lihat dengan gambar 1.

## Hasil dan Pembahasan
Edge detection adalah proses pendeteksian tepi atau pinggiran obyek yang  berada  didalam  citra  (Sennari,  2014).  Edge  detection  biasa menggunakan  warna  grayscale  dalam  prosesnya.  Secara  teknis,    edge detection adalah pelacakan piksel edge pada citra dari berbagai arah untuk melihat  apakah  terjadi  perubahan  gray  level  (Makarim,  2010).  Kemudian meningkatkan  kekontrasan  pada  piksel  edge  yang  ditemukan  untuk memperjelas perbedaan dibanding piksel bukan edge (Sasan Mahmoodi,2012). Tiga jenis edge detection yang dilakukan pada penelitian ini adalah: 1) sobel edge detection , 2) canny edge detection , 3) operator laplace.
Gambar 2. Diagram Alur Penelitian
Citra yang di gunakan dalam penelitian adalah sawah yang berada di wilayah sukoharjo . Citra ini digunakan sebagai model citra untuk di deteksi tepi  dengan  menggunakan  metode  sobel  atau  menggunakan  metode  canny. Gambar yang digunakan seperti di bawah ini..
Citra yang di gunakan dalam penelitian adalah sawah yang berada di wilayah sukoharjo. Citra ini digunakan sebagai model citra untuk di deteksi tepi  dengan  menggunakan  metode  sobel  atau  menggunakan  metode  canny. Gambar yang digunakan seperti di bawah ini..
Gambar 2. Citra Sawah

## Deteksi Tepi Metode Sobel
Operator  yang  terdiri  dari  kernel  3x3  seperti  berada  di Gambar  1. Kernel yang satu hanya diputar 90(Koobi, 2012)..

## Gambar 3. Gradien Sobel
Kernel ini di desain untuk merespond secara maksimal untuk menjalankan tepi secara vertical dan horizontal relative terhadap kotak pixel.. Satu kernel untuk setiap dua orientasi tegak lurus. Kernel tersebut dapat di aplikasikan secara  terpisah  ke  gambar  input.  Untuk  menghasilkan  penghitungan  dari komponen gradient di setiap orientasi ( bias disebut dengan Gx dan Gy ). Ini dapat  di  kombinasikan  bersamaan  untuk  mencari  besaran  absolute  untuk setiap sisi gradient dan orientasi dari gradient tersebut (N. Senthilkumaran and R Rajesh, 2010). Besaran gradient ditentukan dengan :
Biasanya besaran rata-rata dapat di hitung menggunakan:
Yang jauh lebih cepat dihitung.
Sudut  orientasi  dari  tepi  (  relative  terhadap  kotak  pixel)  sehingga memberikan gradient spatial dengan menggunakan :
Gambar 4 Deteksi Tepi Metode Sobel Dari Gambar 4 dapat kita lihat bahwa dengan menggunakan metode sobel  tepi  gambar  terlihat  masih  belum  memperlihatkan  tepian  gambar masih kasar. Untuk sementara ini metode sobel kurang baik untuk deteksi tepi untuk bidang sawah.

## Deteksi Tepi Metode Canny
Di  dalam  duinia  industri  deteksi  tepi  dengan  metode  canny  adalah standar  untuk  metode  edge  detection  (Muthukrishnan.R  and  and  M.Radha, 2011). Di temukan oleh joh canny untuk tesis nya di MIT pada tahun 1983 dan  masih  bisa  mengalahkan  metode-metode  baru  deteksi  tepi  yang  lain. Untuk  mencari  tepi  dengan  memisah  gambar  noise  dari  gambar  utama sebelum  mencari  tepi  pada  suatu  objek  citra  (Iqbal,  2014),  Metode  canny adalah  metode  yang  bagus  tanpa  merusak  fitur  tepi  dari  gambar  setelah melakukan pencarian tepi (J. F Canny, 2014).
Algoritma Canny berjalan dalam 5 langkah yang terpisah yaitu :
1. Smoothing  :  Mengaburkan  gambar  untuk  menghilangkan  noise (Gaussian Filter)
2. Finding gradien : Tepian harus ditandai pada gambar memiliki gradien yang besar. Untuk ini kita memakai prosedur analog menjadi sobel
a. Terapkan filter lilitan ( dalam arah x dan y)
b. Cari Kekuatan gradien dengan
3. Non-maksimum-suppresion  :  Hanya  maxima  lokal  yang  harus  ditandai sebagai egde.
4. Double  thresholding  :  Tepian  yang  berpotensi  ditentukan  oleh thresholding.
5. Edge Tracking by hysteresis : Tepian final ditentukan dengan menekan semua sisi yang  tidakterhubung dengan tepian yang sangat kuat.
Dapat  dilihat  pada  gambar  tersebut  bahwa  metode  canny  adalah metode  terbaik  untuk  pendektsi  tepi  citra  pada  bidang  sawah  yang  tak beraturan.  Untuk  saat  ini  metode  canny  masih  yang  terbaik  untuk pendeteksi tepi citra sawah
Deteksi Tepi Metode Laplace
Operator  Laplace  biasanya  selalu  di  sebut  dengan  sebutan  operator turunan. Operator Laplace biasanya mendeteksi tepi lebih akurat khususnya pada  tepi  yang  curam  (Jozep,  2013).  Pada  tepi  yang  curam,  turunan keduanya  memiliki  zerocrossing  (persilangan  nol),  yaitu  titik  di  mana terdapat  pergantian  tanda  nilai  turunan  kedua,  sedangkan  pada  tepi  yang landai tidak terdapat persilangan nol (Kinghorn, 2012).
Operator laplace dapat dirumuskan seperti di bawah ini :
Operator  Laplace  memiliki  jumlah  seluruh  koefisiennya  nol  dan koefisiennya mengandung nilai negatif maupun positif. Representasi turunan kedua dalam bentuk kernel operator Laplacian adalah sebagai berikut:
0 -1 0 -1 4 -1 0 -1 0
Operaor  laplace  memberitahukan  keberadaan  dari  suatu  tepi  ketika keluaran  dari  operator  membuat  perpotongan  dengan  sumbu  x  namun  bila pada  suatu  daerah  dalam  citra  mempunyai  nilai  Nol  yang  seragam  maka akan diabaikan dan tidak dianggap tepi.
L  =
Gambar 6 Deteksi Tepi Metode Laplace
Dapat  dilihat  pada  gambar  tersebut  bahwa  metode  laplace  kurang bagus buat mencari tepi pada bidang sawah yang tak beraturan dapat dilihat bahwa masih terlihat sawah yang ada sawahnya.
Memilih Metode Deteksi Yang Baik

## Gambar 6 Histogram Ke tiga Metode
Dan dapat di lihat di gambar 6 bahwa histogram intensitas pixel pada metode  canny  lebih  sedikit  ini  membuktikan  bahwa  metode  canny  mampu mendeteksi tepi bidang sawah lebih baik.

## Simpulan
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  dilakukan  maka  dapat disimpulkan:
1. Berdasarkan  pengamatan  visual  maka  kinerje  metode  canny  lebih  baik dari pada metode sobel.
2. Berdasarkan  pengamatan  jumlah  paling  tinggi  piksel  penyusun  tepi obyek  maka  metoe  canny  lebih  sedikit  dari  pada  metode  sobel  yang merupakan lebih baik.
3. Metode canny masih yang terbaik buat deteksi tepi

## Daftar Pustaka
Adnan,  Suhartini,  and  Bram  Kusbiantoro,  "Identifikasi  Varietas Berdasarkan  Warna  dan  Tekstur  Permukaan  Beras  Menggunakan Pengolahan Citra Digital dan Jaringan Syaraf Tiruan," PENELITIAN PERTANIAN TANAMAN PANGAN , pp. 53-54, 2014.
Abdul  Karim  Makarim,  "BRIDGING  THE  RICE  YIELD  GAP  IN INDONESIA," FOOD  AND  AGRICULTURE  ORGANIZATION  OF THE UNITED NATIONS REGIONAL OFFICE FOR ASIA AND THE PACIFIC , 2010.
Teuku  Achmad  Iqbal,  Kusman  Sadik  ,  and  n  I  Made  Sumertajaya,
"Pemodelan  Pengukuran  Luas  Panen  Padi  Nasional  Menggunakan Generalized  Autoregressive  Conditional  Heteroscedastic  Model (GARCH)," PENELITIAN PERTANIAN TANAMAN PANGAN , pp. 17- 26, 2014.
Brent  H.  Kinghorn,  "Computer  Simulation:  What’s  the  Story?," American Journal of Management vol. 13 , pp. 22-35, 2012. Jozef NOVAK-MARCINCIN, "COMPUTER MODELLING AND SIMULATION  OF  AUTOMATED  MANUFACTURING  SYSTEMS," ANNALS  OF  FACULTY  ENGINEERING  HUNEDOARA  –
International Journal Of Engineering , pp. 23-26, 2013.
Mohamed  A.  El-Sayed  and  Hamida  A.  M.  Sennari,  "Multi-Threshold Algorithm Based on Havrda and Charvat Entropy for Edge Detection in  Satellite  Grayscale  Images," Journal  of  Software  Engineering  and Applications , pp. 42-52, 2014.
Mahdi Ghasemi Naraghi and Mahdi Koohi, "Satellite images edge detection based  on  morphology  models  fusion," Indian  Journal  of  Science  and
Technology , pp. 2997-3000, 2012.
Husna  Yetti  and  Ardian,  "Pengaruh  Penggunaan  Jarak  Tanam  terhadap pertumbuhan dan Produksi Padi sawah varietas IR42 dengan metode SRI," SAGU Vol 9 , pp. 21-27, 2010.
Sasan  Mahmoodi,  "Edge  Detection  Filter  based  on  Mumford–Shah  Green Function," SIAM J. IMAGING SCIENCES vol.5 , pp. 343-364, 2012. N.  Senthilkumaran  and  R  Rajesh,  "Edge  Detection  Technique  for  Image Segmentation," Proceedings  of  theInternational  Conference  on Managing Next Generation Software Applications , pp. 749-760, 2010. Muthukrishnan.R  and  and  M.Radha,  "EDGE  DETECTION  TECHNIQUES FOR  IMAGE  SEGMENTATION," International  Journal  of  Computer Science & Information Technology (IJCSIT) Vol 3, No 6 , pp. 260 - 267, 2011.
J. F Canny, "A computational approach to edge detection," IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence vol 8 , pp. 276-284, 2014.