## TIN: Terapan Informatika Nusantara

## ISSN 2722-7987 (Media Online)

## Identifikasi Tingkat Kematangan Buah Strawberry Berdasarkan Warna RGB dengan Menggunakan Metode Regionprops

## Bella Maya Sari
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: Bellamayasari8@gmail.com
Abstrak− Proses identifikasi buah-buahan secara tradisional mengalami banyak kendala akibat sifat manusia yang mempunyai kelemahan yang menyebakan hasil yang diinginkan tidak efektif. Kemajuan teknologi computer telah menyentuh dunia pertanian dari segi sebelum panen maupun pasca panen. Di sini timbul permasalahan bagaimana mengenali buah sehingga sesuai dengan kondisi nyata. Kondisi buah strawberry  ditentukan  oleh  tingkat  kematangan  yang  dilihat  dari  sisi  warna  strawberry.  Klasifikasi  yang  lakukan  oleh  petani  biasanya mengelompokkan strawberry dalam katagori matang, matang sedang dan mentah. Metode pengolahan citra mempunyai kemampuan untuk menganalisa kondisi kematangan dengan menggunakan nilai  Red, Green, Blue (RGB) sebagai acuan. Penentuan klasifikasi dengan metode Regionprops  yang  menggunakan  nilai  pada  label  matriks  sebagai  acuannya.  Untuk  hasil  pada  penelitian  kali  ini  adalah  sebesar  60%. Sehingga dapat disimpulkan metode Regionprops bias digunakan untuk proses identifikasi pada buah.
Kata Kunci : Identifikasi, Strawberry, Regionprops
Abstract− The traditional fruit identification process experiences many obstacles due to human nature which has weaknesses that make the desired  results  ineffective.  Advances in computer  technology  have touched the  world  of  agriculture from  a  pre-harvest and  post-harvest perspective. Here the problem arises how to recognize the fruit so that it fits the real conditions. The condition of the str awberry fruit is determined by the level of maturity seen from the color side of the strawberry. Farmers usually classify strawberries into ripe, medium ripe and raw categories.  Image processing method has  the ability to analyze maturity  conditions  using  Red,  Green,  Blue  (RGB)  value s  as  a reference. Determination of classification using the Regionprops method which uses the value on the matrix label as a reference. The results in this study amounted to 60%. So it can be concluded that the Regionprops method can be used for the identification process of fruit.
Keywords : Identification, Strawberry, Regionprops

## 1. PENDAHULUAN
Gambar  (Digital)  adalah  sekumpulan  titik  yang  disusun  dalam  bentuk  matriks,  dan  nilainya  menyatakan  suatu  derajat kecerahan (derajat keabuan/gray-scale). Derajat keabuan 8 bit menyatakan 256 derajat kecerahan.Pada gambar berwarna nilai setiap titiknya adalah  nilai  derajat  keabuan pada  setiap kompoen  warna  RGB.  Bila masing-masing  komponen  R,G  dan  B mempunyai 8 bit, maka satu titik dinyatakan dengan (8+8+8)=24 bit atau 2 24 derajat keabuan.Warna pokok dalam pengelolaan gambar terdiri dari 3 (tiga) jenis, yaitu merah (R), hijau (G), biru (B). jika warna-warna pokok tersebut digabungkan, maka akan menghasilkan warna lain. Penggabungan warna tersebut bergantung pada warna pokok dimana tiap-tiap warna memiliki nilai  256  (8  bit).Konsep  ruang  warna  adalah  setiap  piksel  mempunyai  warna  yangdinyatakan  dalam  RGB,  sehingga merupakan gabungan nilai R, nilai G, dan nilai B yang tidak bisa dipisahkan satu dengan lainnya. Hal ini dapat dituliskan dengan P(r,g,b)[1].
Masalah yang terjadi pada  kulit buah merupakan salah satu faktor penting di dalam identifikasi kematangan warna buah.Kesalahan pengenalan  warna  akan  banyak  merugikan suatu pihak.  Terjadinya  kesalahapahaman tentang  warna  pada suatu buah  berdampak  pada  waktu  proses  panen,  sehingga buah  yang  dipetik  kurang  manis  dan  kurang  nikmat  pada  saat dicicipi,  sehingga  dibutuhkan  proses  identifikasi  yang  tepat  untuk  mengatasi  kesalahan  tersebut  dengan  sistem terkomputerisasi yang bisa mengenal warna.
Dengan menerapkan sistem pengolahan citra, identifikasi warna pada suatu buah dapat terealisasikan, Karena proses pengukuran  warna  RGB  pada  citra  dapat  dikelompokkan  kedalam  bentuk  dan  jenis  warna  citra.  Pengolahan  citra  sering dilakukan  dengan  melakukan  proses  pengenalan  warna  berdasrkan  RGB,  sehingga  perhitungan  nilai  akan  berpengaruh terhadap  keputusan  tingkat  kematangan  warna  buah  berdasarkan  warna alami  buah. Contohnya  buah  strawberry,  buah  ini mempunyai warna merah kental jika mengalami proses pemantangan.
Metode Regionsprops merupakan suatu metode yang mampu mengelompokkan objek dasar pada sebuah citra digital yang digunakan untuk mengukur sekumpulan dasar property-property dari setiap region yang telah dilabeli dalam matriks label.  Metode  ini  cocok  untuk  melakukan  pengklasifikasian  warna  untuk  melakukan  identifikasi  warna  pada  suatu  objek berdasarkan tingkat RGB[2].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Citra Analog

## TIN: Terapan Informatika Nusantara

## ISSN 2722-7987 (Media Online)
Citra analog adalah citra yang bersifat kontinu, seperti gambar pada monitortelevise, foto sinar – X, foto yang tercetak dikertas foto, lukisan,  pemandangan  alam,  hasil CT  Scan ,  gambar-gambar  yang terekam  pada  pita  kaset,  dan  lai  sebagainya.  Citra analog tidak dapat direpresentasikan dalam komputer sehingga tidak dapat diproses di komputer secara langsung. Oleh sebab itu,agar citra ini dapat diproses didalam komputer, proses konversi analog ke digital harus dilakukan terlebih dahulu. Citra analog dihsilkan dari alat alat analog, seperti video kamera analog, kamera foto analog, Webcam , CT Scan , sensor rontgen untuk foto thorax , sensor gelombang pendek pada sistem radar, sensor ultrasound pada sistem USG dan lain-lain[4].

## 2.2 Citra Digital
Citra digital adalah fungsi f(x,y) berukuran M baris dan N kolom, dengan x dan y adalah koordinat spasial, dan amplitudo f di titik koordinat (x,y) dinamakan intensitas atau tingkat keabuan pada citra di titik tersebut dan nilai x,y serta nilai amplitudo f secara keseluruhan berhingga (finite) dan bernilai diskrit. Citra digital dapat dituliskan dalam bentuk matriks sebagai berikut:
𝑓(𝑥, 𝑦) = [ 𝑓(0,0) 𝑓(0,1) … … 𝑓(1,0) 𝑓(1,1) … … :                    : 𝑓(0, 𝑁 − 1) 𝑓(1, 𝑁 − 1) : 𝑓(𝑀 − 1,0) 𝑓(𝑀 − 1,1) … … 𝑓(𝑀 − 1, 𝑁 − 1) ]
Nilai pada suatu irisan antara baris dan kolom (pada posisi x,y) disebut dengan picture element, image element, pels, atau pixels. Istilah terakhir (pixel) paling sering digunakan pada citra digital[4].

## 2.3 Strawberry
Strawberry (Fragaria sp.) merupakan tanaman subtropika yang berasal dari benua Eropa dan Asia Utara. Tanama ini mampu beradaptasi dengan baik di dataran tinggi Indonesia.Sebaran sentra produksi stroberi di Indonesia pada datarantinggi meliputi Jawa Barat (Sukabumi, Cianjur, Cipanas dan Lembang), Jawa Timur (Batu),Sumatera, Bali, Sulawesi serta NTT(Siregar dan Yulianti,2012).  Perkembangan  strawberry  di  Indonesia  saat  ini  terus  mengalami  peningkatan,  namun  bila  dibandingkan dengan luar negeri, produktivitas strawberry masih tergolong rendah (Saroinsong, et al.,2012).
Hal  tersebut  yang  menyebabkantidak  seimbangnya  permintaan  dan  hasil  produksi.  sehingga  untuk  memenuhi permintaanstroberi,  Indonesia  mengimpor  buah  stroberi  sebanyak210  ton  selama  tahun  2011  (BPS,2012).Salah  satu  cara untuk  meningkatan  kuantitas  dan  kualitas  stroberi  adalah  dengan  program  pemuliaan  tanaman.  Pemuliaan  tanaman didefinisikan sebagai kegiatan yang dilakukan untuk mengubah susunan genetik tanaman secara tetap sehingga memiliki sifat yang diinginkan pemulianya (Nuraida,2012), salah satunya dengan persilangan.Persilangan merupakan upaya memperbesar keragaman  genetik  dengan  memadukan  sifat  tetua  untuk  mendapatkan  varietas  unggul  (Supeno,2004).  Varietas  stroberi memegang peranan penting dalam pengembangan tanaman strawberry[ 6 ].

## 2.4  Metode Regionprops
Dalam fungsi regionprops sebuah obyek direpresentasikan sebagai sebuah region dengan pendekatan bentuk persegi panjang. Gambar menunjukkan sebuah region dari kumpulan piksel berwarna putih yang direpresentasikan dengan pendekatan bentuk persegi panjang.

## Gambar 1. Regions pixel
Alur perancangan algoritma yang digunakan untuk membuat aplikasi ini adalah dengan melakukan tahapan pembuatan suatu system pengolahan citra yang mampu mendeteksi gerakan objek berwarna merah yang tertangkap oleh webcam. Seperti terlihat  pada  gambar,  sistem  ini  akan  merespon  setiap  gerakan  dari  objek  berwarna  merah  untuk  dapat  terdeteksi  secara langsung ( real time ). Objek yang terdekteksi akan ditandai dengan boundingbox dan jumlah objek yang akan terdeteksi secara otomatis mengikuti setiap gerakan objek. Dan seluruh gerakan objek yang terdeteksi akan disimpan dalam file video.
Gambar 2. Diagram blok sistem pendeteksi gerakan

## TIN: Terapan Informatika Nusantara

## ISSN 2722-7987 (Media Online)
Dalam  proses  pengolahan citra  untuk  mendeteksi  gerak  berdasarkan  warna  dari  input citra  RGB  secara  garis  besar prosesnya dapat dibagi menjadi 2 tahapan antara lain : 1. Mendeteksi warna dengan metode image subtracting 2. Mendeteksi gerakan objek dengan fungsi regionprop
Proses – proses dari ke dua tahapan diatas akan terus berulang pada setiap frame dari file video yang diakuisisi oleh sistem dan akan berhenti setelah sistem dihentikan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Secara matematis, citra merupakan fungsi kontinyu (continue) dengan intensitas cahaya pada bidang dua dimensi. Agar dapat diolah dengan komputer digital, maka suatu citra harus dipresentasikan secara numerik dengan nilai-nilai diskrit. Representasi dari fungsi kontinyu menjadi nilai-nilai diskrit disebut digitalisasi citra. Sebuah citra digital dapat diwakili oleh sebuah matriks dua dimensi f(x,y) yang terdiri dari M kolom dan N baris, dimana perpotongan antara kolom dan baris disebut piksel (pixel = picture  element)  atau  elemen  terkecil  dari  sebuah  citra.    Sistem  koordinat  yang  dipakai  untuk  menyatakan  citra  digital ditunjukkan di Gambar.
Gambar 3. Sistem Koordinat Citra Berukuran M x N Pada Buah Strawberry
Dengan  sistem  koordinat  yang  mengikuti  asas  pemindaian  pada  layar  TV  standar  itu,  sebuah  piksel  mempunyai koordinat  berupa  (x,y).  Dalam  hal  ini,  x  menyatakan  posisi  kolom,  dan  y  menyatakan  posisi  baris.  Piksel  pojok  kiri-atas mempunyai koordinat (0,0) dan piksel pada pojok kanan-bawah mempunyai koordinat (M-1,N-1).

## 3.1 Pendeteksian Ukuran Pada Gambar
Pada  aplikasi  pengolahan  yang  akan  dirancang  harus  meliliki  data-data  yang  diolah  sebagai  data  uji  dan  digunakan  pada sistem  yang  nntinya  akan  digunakan  dalam  sistem  pendeteksian.  Proses  pendeteksian  akan  memakan  waktu  lama  jika menggunakan pixel citra asli yaitu 256x256 pixel untuk memudahkan dalam menganalisa citra, citra hasil capture akan di crop dengan menggunakan aplikasi Microsoft Office Picture Manager menjadi 30x30 pixel.

## Gambar 4. Citra Strawbery Hasil Cropping
Penginputan citra RGB bertujun untuk mengetahui jumlah nilai RGB yang ada pada citra. Pada format RGB, suatu warna didefinisikan sebagai kombinasi (campuran) dari komponen warna R,G dan B. Dengan mengambil nilai ambang dari sampel piksel 30x30 pada setiap citra Nilai-nilai ambang dari setiap warna dapat di uji menggunakan program MATLAB.
Tabel 1 .  Nilai Pixel Red

## TIN: Terapan Informatika Nusantara

## ISSN 2722-7987 (Media Online)
Thresholding  digunakan  untuk  mempartisi  citra  dengan mengatur  nilai intensitas  semua piksel  yang  lebih  besar  dari  nilai threshold T sebagai latar depan dan yang lebih kecil dari nilai threshold T sebagai latar belakang. Biasanya pengaturan nilai threshold dilakukan berdasarkan histogram grayscale.
Jika  area  background  dan  area  objek  perbandingannya  hampir  sama,  nilai  awal  yang  baik  untuk  T  adalah  tingkat keabuan rata-rata dari citra. Jika area objek lebih kecil dibandingkan area background (atau sebaliknya), satu kelompok piksel akan mendominasi histogram, sehingga nilai tengah antara tingkat keabuan maksimum dan minimum merupakan pilihan awal yang baik utuk T. Dengan algoritma iterative dihasilkan T=125.4 setelah tiga iterasi. T diinisialisasi dengan tingkat keabuan ratarata dan T=0. Untuk segmentasi citra, digunakan nilai T=125
Langkah pada pendeteksian citra secara thresholding ialah perubahan yang ditangkap menjadi citra bineratau menjadi komponen warna hitam dan putih, pada proses ini citra yang memiliki intensitas piksel dibawah 128 akan dirubah menjadi 1 atau putih, sedangkan intensitas warna yang melebihi dari 128 akan dirubah menjadi 0 atau hitam. Pemberian nilai ambang RGB untuk kematangan buah strawberry, yaitu :
1 Nilai Ambang Red  : 90-100
2 Nilai Ambang Green : 170-210
3 Nilai Ambang Blue  : 0-90
Gambar 5. Citra Strawberry Greyscale
Tabel 2. Nilai Awal Matriks Citra Grayscale
Langkah dalam pendeteksian tresholding dengan fungsi GST dengan membandingkan semua baris nilai K=128
𝐾𝑖 = { 0, 𝑗𝑖𝑘𝑎𝑑𝑖𝑎𝑚𝑏𝑎𝑛𝑔𝑏𝑎𝑤𝑎ℎ ≤ 𝐾𝑖 ≤ 𝑎𝑚𝑏𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡𝑎𝑠 =
1, 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎𝐴𝑡𝑎𝑢 } 𝐾 = { 1, 𝑗𝑖𝑘𝑎𝑑𝑖𝑎𝑚𝑏𝑎𝑛𝑔𝑏𝑎𝑤𝑎ℎ ≤ 𝐾 ≤ 𝑎𝑚𝑏𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡𝑎𝑠 0, 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎𝐴𝑡𝑎𝑢 }
Langkah 1 (168 < = 128) = 1 (148 < = 128) = 1 (100 < = 128) = 0 (85 < = 128)   = 0 (87 < = 128)   = 0
Tabel 3. Langkah 1 Proses Theresholding Dengan Fungsi GST

## TIN: Terapan Informatika Nusantara

## ISSN 2722-7987 (Media Online)
Langkah 2 : (182 < = 128) = 1 (181 < = 128) = 1 (125 < = 128) = 1 (80 < = 128)  = 0 (83 < = 128)  = 0
Tabel 4. Langkah 2 Proses Theresholding Dengan Fungsi GST
Langkah 3 dan seterusnya sama seperti langkah 2 hingga semua nilai pixel citra telah mengalami proses Thresholding. Langkah 3:
(172 < = 128) = 1 (177 < = 128) = 1 (150 < = 128) = 1 (80 < = 128)   = 0 (177 < = 128) = 0

## TIN: Terapan Informatika Nusantara

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari implementasi sistem yang telah dilakukan pada bab sebelumnya, dapat diambil kesimpulan bahwa:
1. Proses  identifikasi  dilakukan  dengan baik.  Proses  tersebut dilakukan  dengan  megekstrasi  nilai  RGB, lalu mencocokan region nilai dengan nilai saat proses klasifikasi.
2. Metode Regionprops dapat  melakukan  identifikasi  tingkat  kematangan  citra  buah  strawberry  dengan  menyeleksi  nilai RGB citra kemudian mencocokan dengan database di dalam Matlab R2016b. 3. Aplikasi yang telah dibangun di software Matlab berhasil diterapkan dalam melakukan identifikasi tingkat kematangan citra strawberry.

## REFERENCES
Syafruddin Syarif, "SISTEM CERDAS DETEKSI CITRA DENGAN METODE DISCRETE COSINE TRANSFORM," P R O S I D I N G 2 0 12, vol. 2, no. 1, pp. 1-14, Desember 2012.
Wiwien  Hadikurniawati  dan  Zuli  Budiarso  Eka  Ardhianto,  "Implementasi  Metode  Image  Subtracting  dan  Metode Regionprops  untuk  Mendeteksi  Jumlah  Objek  Berwarna  RGB  pada  File  Video,"  Implementasi  Metode  Image Subtracting dan Metode Regionprops untuk Mendeteksi Jumlah Objek Berwarna RGB pada File Video, vol. 2, no. 1, pp. 91-100, July 2013.
Sunardi,Shoffan  Saifullah  Anton  Yudhana,  "PERBANDINGAN  SEGMENTASI  PADA  CITRA  ASLI  DAN  CITRA KOMPRESI  WAVELET  UNTUK  IDENTIFIKASI  TELUR,"  Jurnal  Ilmiah  ILKOM,  vol.  8,  no.  1,  pp.  190-196, Desember 2016.
Sutoyo T, Teori Pengenalan Citra Digital, 1st ed., ANDI OFFSET, Ed. Yogyakarta, Indonesia: ANDI, 2009. Adhi Susanto Abdul Kadir, Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra, 1st ed., ANDI OFFSET, Ed. Yogyakarta, Indonesia: ANDI OFFSET, 2013.
B. J. Hutapea, M. A. Hasmi, and A. Karim, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jenis Kulit Terbaik Untuk Pembuatan Sepatu Dengan Menggunakan Metode Vikor,” JURIKOM(Jurnal Ris. Komputer), vol. 5, no. 1, pp. 6–12, 2018.
Ifrahul Haqiqi, "STUDI KEBERHASILAN PERSILANGAN," Jurnal Produksi Tanaman, vol. 3, no. 2, pp. 107-112, Maret 2015.