## Pengolahan Citra Digital Dalam Penentuan Panen Jamur Tiram

## Dedy Ega Saputra
Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo Madura, Bangkalan,  Indonesia dedy.ega.saputra@gmail.com

## Diana Rahmawati
Program Studi Teknik Elektro,
Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo Madura,
Bangkalan,  Indonesia
diana_rahmawti@yahoo.com

## Achmad Fiqhi Ibadillah
Program Studi Teknik Elektro,
Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo Madura,
Bangkalan,  Indonesia fiqhi.achmad@gmail.com
Abstract —  Saat    ini  teknologi  telah  berkembang  sangat pesat  dan  hal  itu  mulai  memodernisasi  beberapa  bidang kegiatan  manusia  di  era  ini.  Bidang  pertanian  pun  tak  luput dari  perkembangan  teknologi  untuk  hal  penelitian.  Deteksi objek  merupakan  salah  satu  teknologi  yang  terus dikembangkan  dan  diteliti  hingga  saat  ini.  Pada  Tugas  Akhir ini  akan  dibahas    Pengolahan  Citra  Digital  Dalam  Penentuan Panen  Jamur  Tiram.  Dalam  penelitian  ini  digunakan  metode deteksi  tepi  Canny  dan  kontur.  Hasil  penelitian  ini  akan didapat data penentuan panen dan kualitas jamur tiram.
Kata Kunci— teknologi, deteksi, jamur tiram, Canny.

## I. P ENDAHULUAN
Jamur  Tiram  putih  ( Pleurotus  ostreatus) adalah  jenis jamur  kayu  yang  memiliki  kandungan  nutrisi  yang  lebih tinggi  dibandingkan  dengan  jenis  jamur  kayu  lainnya, didalam jamur tiram putih terkandung protein, lemak, fosfor, besi, thiamin, dan riboflavin yang lebih tinggi dibandingkan jenis  jamur  lain  (Nunung,  2001)  [1].  Dibuktikan  oleh (Sumarni,2006),  bahwa  setiap  100  gram  jamur  tiram mengandung protein 19-35% dengan 9 macam asam amino, lemak  1,7%-2,2%  terdiri  dari  72%  asam  lemak  tak  jenuh. Sedangkan karbohidrat dalam jamur tiram terdiri dari tiamin, riboflavin,  dan  niasin  merupakan  vitamin  B  utama  dalam jamur tiram, selain vitamin D dan C mineralnya terdiri dari K, P, Na, Ca, Mg, Zn, Fe, Mn, Co, dan Pb.
Mikroelemen dalam jamur tiram yang bersifat logam sangat rendah  sehingga  aman  dikonsumsi  setiap  hari  [2].  Panen jamur tiram pada satu media tanam dapat dilakukan beberapa kali.  Media  tanam  dengan  ukuran  ±  800  dapat  dipanen  4-5 kali.  Jarak  waktu  antara  panen  pertama  dan  kedua  secara umum  terjadi  antara  7-14  hari,  kecepatan  pertumbuhan tersebut  juga  sangat  dipengaruhi  oleh  kondisi  lingkungan tempat pertumbuhan jamur yang digunakan. Oleh karena itu dalam pemanenan perlu memperhatikan beberapa hal antara lain penentuan saat panen dan teknik pemanenan itu sendiri. Panen  dapat  dilakukan  pada  saat  jamur  mencapai pertumbuhan  yang  optimal,  yakni  ukurannya  cukup  besar, tetapi  tudungnya  belum  mekar penuh  (ditandai  pada bagian pinggir  tudung  jamur  masih  terlihat  utuh/belum  pecah). Ukuran diameter jamur yang siap panen rata – rata mencapai 5-10 cm [3].
Seiring  dengan  kemajuan  teknologi  komputer, penggunaan computer vision untuk pembelajaran menganalisis  gambar  atau  video  untuk  mendapatkan  hasil sebagaimana  yang  bias  dilakukan  manusia  serta  pada hakikatnya, computer  vision mencoba  meniru  cara  kerja sistem visual manusia (Human vision). Tujuan penelitian ini dilakukan  untuk  mengukur  dan  menganalisa  bagaimana
penerapan metode deteksi tepi Canny pada pengolahan citra digital terhadap penentuan panen jamur tiram.

## II. B AHAN DAN M ETODE
Metode  penelitian  meliputi  perancangan  dan  pengujian, perancangan sistem Delphi XE 7.

## A. Diagram Blok Sistem
Pada  perancangan  alat  tugas  akhir  ini  terdapat  beberapa tahapan  agar  perencanaan  sesuai  dengan  yang  diharapkan. Berikut rancengan sistem dalam bentuk diagram blok.

## Gambar 1.1 Blok Diagram Sistem
Pada  perancangan  tugas  akhir  ini  terdapat  tahapan  agar perencanaan  yang  akan  dilaksanakan  sesuai  dengan  yang diharapkan.  Dari  gambar  blok  diagram  diatas  dijelaskan bahwa  terdapat  sebuah  kamera  yang  dipasang  diatas  objek, ketika jamur tiram terdeteksi oleh kamera maka akan diolah dengan  image  processing  menggunakan  deteksi  tepi Canny dan kontur. Deteksi tepi Canny digunakan untuk mengetahui batas  tepi  dari  objek  jamur  tiram  sedangkan  kontur digunakan  untuk  menyimpan  titik-  titik  kontur  dalam menghitung  luas  dan  menentukan  grade  yang  telah ditentukan  untuk  mengetahui  hasil  akhir jamur  tiram  dalam grade A atau B.

## B. Alat dan Bahan

## 1.
Kamera WebCam
WebCam  merupakan  gabungan  dari  kata  web  dan  camera. Webcam sendiri sebutan untuk kamera real time yang dapat diakses  atau  dilihat  melalui  internet  dan  lainnya.  Webcam biasanya  digunakan  untuk  keperluan  jarak  jauh  atau  juga digunakan sebagai kamera pemantau.
Gambar 1.2 WebCam Logitech
Spesifikasi Logitech C170
• Panggilan video (640x480 piksel)
• Merekan video hingga 1024x768 piksel
• Teknologi Logitech Fluid Crystal
• Hi-Speed USB 2.0 2. Laptop
Laptop  merupakan  komputer  bergerak  (dapat dipindah – pindah dengan mudah) dengan ukuran relatif kecil  dan  ringan,  beratnya  berkisar  dari  1-6  kg, tergantung  ukuran,  bahan,  dari  spesifikasi  laptop tersebut. Laptop  memiliki baterai  yang  memungkinkan untuk beroperasi tanpa terhubung ke stopkontak.

## Gambar 1.3 Laptop ASUS X455L
Spesifikasi ASUS X455L
• Processor Intel Core i3 5010U 2.10Ghz
• RAM 6 GB
• HDD 500 GB
• Intel HD Graphic 5000
3. Konversi Grayscale
Adapun  persamaan  yang  digunakan  untuk menkonversi  citra  berwarna  mejadi  citra  grayscale adalah sebagai berikut:
𝑓 (𝑥, 𝑦) = ( , ) ( , ) ( , ) )                      (2.1)
Dimana: 𝑓 adalah nilai komponen red 𝑓 adalah nilai komponen green
𝑓 adalah nilai komponen blue

## 4. Thresholding
Proses  thresholding  merupakan  suatu  proses mengubah  citra  grayscale  menjadi  suatu  citra  biner. Secara matematis dapat ditulis sebagai berikut :
𝑔 (𝑥, 𝑦) = 1 𝑖𝑓  𝑓(𝑥, 𝑦) ≥ 𝑇 0 𝑖𝑓  𝑓(𝑥, 𝑦)   ≤ 𝑇
(2.2)
Dengan  g  (x,y)  adalah  citra  biner  dari  citra  grayscale f(x,y) dan T adalah nilai threshold.
5. Deteksi Tepi Canny
Salah satu operator deteksi tepi adalah deteksi tepi Canny  yang  dikembangkan  oleh  John  F.  Canny.  Ada beberapa  kriteria  deteksi  tepi  paling  optimum  dengan algoritma Canny yaitu mendeteksi dengan baik (kriteria deteksi),  melokalisasi  dengan  baik  (kriteria  lokalisasi), respon yang jelas (kriteria respon).
Langkah  pertama  adalah  dengan  menghilangkan noise yang terdapat pada citra dengan mengimplemntasikan    filter  Gaussian.  Berikut  adalah salah satu contoh filter Gaussian dengan σ = 14
⎣ ⎢
⎢ ⎢ ⎡ 2 4 5 4 9 12 5 12 15 4 2 9 4 12 5
4 9 12 2 4 5
9 4 4 2 ⎦ ⎥ ⎥ ⎥ ⎤ (2.3)
Langkah kedua yaitu melakukan deteksi tepi salah satu  operator  deteksi  tepi  seperti  Roberts,Prewitt  dan
Sobel  dengan  melakukan  pencarian  horizontal  (G_x  ) dan  secara  vertikal  (G_y  ),  berikut  adalah  salah  satu contoh operator deteksi tepi (operator sobel).
Besarnya gradient atau kuatnya tepi kemudian didekati dengan menggunakan rumus :
−1 0 1 −2 0 2
−1 0 1 1 2 1 0 0 0 −1 −2 −1 𝐺 𝐺 (2.4)
Besarnya gradient atau kuatnya tepi kemudian didekati dengan menggunakan rumus :
|𝐺| = |𝐺 | + 𝐺 (2.5)
Langkah  ketiga  yaitu  dengan  menentukan  arah  tepian menggunakan rumus :
𝜃 = 𝑎𝑟𝑐𝑡𝑎𝑛 (2.6)
Langkah ke empat yaitu dengan memperkecil garis tepi  yang  muncul  dengan  menerapkan  Non  Maximum Suppression  sehingga  menghasilkan  garis  tepian  yang lebih ramping.
Langkah  terakhir  adalah  binerisasi  dengan menerapkan dua buah nilai ambang. Gambar berikut ini menunjukkan  bentuk  citra  sebelum  pemrosesan  dan sesudah  mengalami  pemprosesan.  Langkah  terakhir adalah  binerisasi  dengan  menerapkan  dua  buah  nilai ambang/tresholding.  Gambar  berikut  ini  menunjukkan bentuk  citra  sebelum  pemrosesan  dan  sesudah pemprosesan.
Gambar 1.4 Hasil Pemrosesan Citra

## 6. Kontur ( Contour)
Pendeteksian  tepi  akan  menghasilkan  citra  tepi yang  berupa  citra  biner  (pixel  tepi  berwarna  putih, sedangkan  pixel  bukan  tepi  berwarna  hitam).  Tetapi, tepi belum memberikan informasi yang berguna karena belum terdapat keterkaitan antara suatu tepi dengan tepi lainya.  Citra  tepi  ini  harus  diproses  lebih  lanjut  untuk menghasilkan informasi yang lebih berguna yang dapat digunakan  dalam  mendeteksi  bentuk-bentuk  yang sederhana  (misalnya  garis  lurus,  lingkaran,  elips,  dan sebagainya) pada proses analisis citra.
Rangkaian dari pixel-pixel tepi yang  membentuk batas daerah  (region  boundary)  disebut  kontur  (Contour). Kontur  dapat  terbuka  atau  tertutup.  Kontur  tertutup berkoresponden  dengan  batas  yang  mengelilingi  suatu daerah lihat pada Gambar 1.4. (a).
Gambar 1.4 (a) kontur tertutup, (b) kontur terbuka
pixel-pixel  didalam  daerah  dapat  ditemukan  dengan algoritma  pengisian  (filling  algorithm).  Batas  daerah
berguna  untuk  mendeskripsikan  bentuk  objek  dalam tahap  analisi  citra  (misalnya  untuk  mengenali objek).Kontur terbuka dapat berupa fragmen garis atau bagian dari batas daerah yang tidak membentuk sirkuit (Gambar 1.4. (b)).

## 7. Flow Chart Sistem

## Gambar 1.5 Flowchart Sistem
Gambar  diatas  menjelaskan  alur  flowchart,  dengan penjelasan sebagai berikut :
 Pada  keadaan  awal  melakukan  proses  capture gambar objek jamur tiram.
 Melakukan  proses  deteksi  tepi  dan  kontur terhadap objek jamur tiram
 Mencari  titik  tengah  objek  jamur  tiram kemudian menghitung diameter objek.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Sistem penentuan panen dan kualitas jamur tiram diawali dengan  mengcapture  objek  jamur  tiram  dengan  webcam. Software  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Embarcadero  Delphi  XE 7  yang  diolah  dengan  metode deteksi  tepi  Canny  dan  kontur,  kemudian  akan  didapatkan hasil berupa ukuran jamur tiram dalam (piksel/cm), kategori jamur tiram, dan hasil penentuan panen jamur tiram.
Gambar 2.1 Hasil capture jamur tiram
Objek hijau merupakan hasil dari pemrosesan citra objek, dan  garis  merah  digunakan  untuk  menentukan  titik  tengah objek.
Gambar 3.2 Hasil grafik dan data acuan jamur kecil
Garis  biru  merupakan  grafik  acuan  objek,  garis  merah merupakan  grafik  pembanding  objek,  titik  kuning  sebagai data acuan objek dan titik hitam sebagai data capture objek.
Hasil  pengujian  terhadap  beberapa  sampel  jamur  tiram yaitu sebagai berikut.

## T ABEL 1 H ASIL P ENGUJIAN O BJEK DI S EKTOR K IRI
NO. Ukuran pada aplikasi
(px/cm) Kategori Kualita s Hasil 1. 100 / 6,09 HI A HSP 3. 120 / 7,3 I A SP 5. 125 / 7,6 I B SP 7. 110 / 6,6 I A SP 9. 116 / 7,1 I A SP 11. 97 / 5,9 HI A HSP 13. 106 / 6,4 I A SP 15. 86 / 5,0 HI A HSP 17. 94 / 5,7 HI B HSP 19. 73 / 4,4 S B BSP

## T ABEL 2. P ERBANDINGAN P ENGUKURAN M ENGGUNAKAN
NO. Ukuran pada aplikasi (cm) Ukuran Nyata (cm) Margin 1. 6,09 6 0,09 3. 7,3 7.5 0,2 5. 7,6 7.5 0,1 7. 6,6 6.5 0,1 9. 7,1 7 0,1 11. 5,9 6 0,1 13. 6,4 6.5 0,1 15. 5,0 5 0 17. 5,7 6 0,3 19. 4,4 4 0,4
Berdasarkan Tabel  nilai  toleransi  antara aplikasi  dengan mistar  dapat  diperoleh  dengan  menghitung  nilai  rata  –  rata margin yaitu :
Rata − Rata = Σ 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐷𝑎𝑡𝑎
𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝐷𝑎𝑡𝑎
= 0,09 + 0,2 +  0,1 + 0,1 + 0,1 + 0,1 + 0,1 + 0 + 0,3 + 0,4 10
= 0,149
Dengan  menggunakan  toleransi  0,149Dari  data  Tabel diatas,  diketahui  dari  10  kali  uji  sampel  jamur  tiram  yang dilakukan, sistem mengalami kegagalan sebanyak 3. Dengan menggunakan  image  processing  didapat  presentasi keberhasilan sebesar :
Total Pengujian : 10, Berhasil 7, Gagal 3.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 + 𝐺𝑎𝑔𝑎𝑙 𝑥 100% = 7 7 + 3 𝑥 100% = 0,7 = 70% 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 + 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 + 𝐺𝑎𝑔𝑎𝑙 + 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑥 100% = 7 + 10
7 + 3 + 10 𝑥 100% = 17 20 𝑥100% = 85% 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑅𝑎𝑡𝑒 = 𝐺𝑎𝑔𝑎𝑙 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 + 𝐺𝑎𝑔𝑎𝑙 + 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙
𝑥 100%
= 3
7 + 3 + 10 𝑥 100% = 0,15 = 15%

## T ABEL 3 H ASIL P ENGUJIAN O BJEK DI S EKTOR
K ANAN NO. Ukuran pada aplikasi (cm) Kategori Kualitas Hasil 1. 98 / 5,9 HI B HSP 2. 96 / 5,8 HI A HSP 3. 80 / 4,8 S A BSP 4. 128 / 7,7 I B SP 5. 96 / 5,8 HI B HSP 6. 94 / 5,6 HI A HSP 7. 72 / 4,3 S A BSP 8. 107 / 6,5 I A SP 9. 74 / 4,4 S B BSP 10. 104 / 6,3 I A SP

## T ABEL 4. P ERBANDINGAN P ENGUKURAN M ENGGUNAKAN
A PLIKASI DAN M ISTAR Rata − Rata = Σ 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝐷𝑎𝑡𝑎 = 0,5 + 0,2 +  0,2 + 0,2 + 0,3 + 0,1 + 0,2 + 0,5 + 0,4 + 0,2 10
= 0,28
Dengan menggunakan toleransi 0,28
Dari  data  Tabel  diatas,  diketahui  dari  10  kali  uji  sampel jamur  tiram  yang  dilakukan,  sistem  mengalami  kegagalan sebanyak 4. Dengan menggunakan image processing didapat presentasi keberhasilan sebesar :
Total Pengujian : 10, Berhasil 6, Gagal 4.
𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 + 𝐺𝑎𝑔𝑎𝑙 𝑥 100%
= 6 6 + 4 𝑥 100% = 0,6 = 60%
NO. Ukuran pada
aplikasi (px/cm) Ukuran
Nyata (cm) Margin 1. 5,9 6.4 0,5 2. 5,8 6 0,2 3. 4,8 5 0,2 4. 7,7 7.5 0,2 5. 5,8 5.5 0,3 6. 5,6 5.5 0,1 7. 4,3 4.5 0,2 8. 6,5 6 0,5 9. 4,4 4 0,4 10. 6,3 6.5 0,2
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 + 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 + 𝐺𝑎𝑔𝑎𝑙 + 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑥 100% = 6 + 10 6 + 4 + 10 𝑥 100% = 16 20 𝑥100% = 80%
𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑅𝑎𝑡𝑒 = 𝐺𝑎𝑔𝑎𝑙 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 + 𝐺𝑎𝑔𝑎𝑙 + 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑥 100% = 4 6 + 4 + 10 𝑥 100% = 0,2 = 20%
KODE

## KETERANGAN
S Sedang HI Hampir Ideal I Ideal BSP Belum Siap Panen HSP Hampir Siap Panen SP Siap Panen
Dari perhitungan tingkat keberhasilan sektor kiri didapat hasil  precision  sebesar  70  %  dari  10  sampel  percobaan, kemudian untuk tingkat accuracy diperoleh hasil 85%dari 10 sampel  hasil  percobaan  yang  dilakukan,  dan  tingkat  error yang didapat sebesar 15%. Untuk  sektor kanan didapat hasil precision sebesar 60 % dari 10 sampel percobaan, kemudian untuk  tingkat  accuracy  diperoleh  hasil  80%dari  10  sampel hasil  percobaan  yang  dilakukan,  dan  tingkat  error  yang didapat sebesar 20%. Kesalahan pengukuran yang dilakukan oleh sistem citra dikarenakan oleh beberapa faktor eksternal. Diantaranya adalah cahaya ruangan maupun cahaya matahari di  sekitar  area  pengambilan  data.  Apabila  terdapat  cahaya yang  terlalu  terang,  maka  sistem  akan  membaca  cahaya sebagai  objek  jamur  karena  memiliki  ruang  warna  yang sama, warna putih.

## IV. K ESIMPULAN
Kesimpulan dari hasil penelitian dijelaskan pada bagian ini :
1. Cahaya  sangat  mempengaruhi  tingkat  akurasi sistem, apabila tingkat cahaya cukup baik maka sistem dapat bekerja secara optimal. Namun apabila cahaya berlebih maka keakurasian sistem dapat terganggu.
2. Penempatan  kamera  sangat  berpengaruh  pada akurasi  sistem,  sudut  pengambilan  gambar  yang  tepat  akan memberikan hasil yang maksimal pada sistem.
3. Pada penelitian diperoleh hasil yang maksimal pada pengujian  sektor  kiri  dengan  tingkat  presentasi  precision, presentasi  recall,  presentasi  accuracy  data  sektor  kiri  yang menunjukkan hasil lebih baik daripada sektor kanan.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Nunung, M. D. 2001. Budidaya Jamur Tiram. Yogyakarta: Kanisi
[2] Sumarni. 2006. Botani dan Tinjauan Gizi Jamur Tiram Putih. Jurnal Inovasi Pertanian
[3] http://masrodji.blogspot.co.id/2010/12/panen-dan-penanganan-pasca- panen-jamur.html 16/1/17
[4] Umam Khairul, SN Benny. 2016. Deteksi Obyek Manusia Pada Basis Data  Video  Menggunakan  Metode  Background  Subtraction  Dan Operasi Morfologi. Jurnal CoreIT. Vol.2, No. 2.
[5] Maulana Rizqy, Fitriyah Hurriyatul, Prakasa Esa. 2018. Implementasi Sistem  Deteksi  Slot  Parkir  Mobil  Menggunakan  Metode  Morfologi dan  Background  Subtraction.  Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer. Vol.2 No.5.
[6] Soeleman Moch Arief, AP Ricardus, NA Pulung. 2014. Background Subtraction Berbasis Algorithma K-Means Klastering  untuk Deteksi Objek Bergerak. SEMANTIK.
[7] Irianto, Kurniawan Dwi. 2010. Pendeteksi Gerak berbasiskan Kamera Menggunakan  OpenCV  pada  Ruangan.  Surakarta:  KomuniTi Universitas Muhammadiah Surakarta.
[8] http://wimsonevel.blogspot.co.id/2014/03/pengenalan-grafika- komputer.html.
[9] Kadir,  Abdul.  2012.  Teori  dan  Aplikasi  Pengolahan  Citra. Yogyakarta: Penerbit ANDI.
[10] Fifi.  2011.  Pengukuran  Kecepatan  Obyek  Bergerak  Menggunakan Webcam  Berbasis  Pengolahan  Citra  Digital.  Surabaya:  Jurusan Matematika FMIPA Institut Teknologi Sepuluh November.