## Prediksi Berat dan Harga Buah Mengunakan Sensor Visual
Rahmi Mahdaliza * and Budi Sugandi *
 Politeknik Negeri Batam, Batam, Indonesia Electrical Engineering Department Program Jl. Ahmad Yani, Batam Centre, Batam 29461, Indonesia E-mail: rahmi@polibatam.ac.id , budi_sugandi@polibatam.ac.id

## Abstrak
Dengan sedikitnya pengetahuan tentang nama buah yang didapat sebelumnya, tidak sedikit anak-anak maupun dewasa  yang  tidak  mengetahui  jenis  maupun  nama  suatu  buah  terutama  jika  buah  tersebut  adalah  buah  yang langka. Selain itu kebutuhan akan alat ukur sangatlah tinggi sebanding dengan kebutuhan akan bahan pangan itu sendiri. Alat ukur yang tersedia hanyalah alat ukur yang menimbang berat buah tanpa dapat memperkirakan harga. Sehingga  keberadaan  akan  alat  ukur  yang  dapat  mengukur  berat  sekaligus  menampilkan  harga  sangatlah dibutuhkan.  Dalam  penelitian  ini  dikembangkan  sistem  yang  menjawab  kebutuhan  akan  sistem  yang  dapat memprediksi berat buah dan harga buah. Proses prediksi berat buah dilakukan dengan perhitungan jumlah pixel dan dianalisa menggunakan persamaan regresi. Hasil perkiraan berat buah ini menghasilkan eror berat rata-rata 4.44%. Sementara proses perkiraan harga buah didapat dari perkiraan bobot buah dikalikan harga per berat buah masing-masing. Hasil perkiraan harga buah ini menghasilkan eror harga buah rata-rata 5.64 %.
Kata kunci: prediksi berat, prediksi harga, persamaan regresi, sensor visual

## Abstract
Nowadays, many of us can not recognize several kind of fruit names especially the rare fruit. Beside that, the need of measurement instrument with high accuracy is very demanded. The available measurement instrument usually only  measures  the  weight  of  fruit  without  price  prediction.  Therefore,  the  availability  of  the  instrument  with capability to measure and predict price is very demanded. This study developed a system that can be measure a weight and predict price using visual sensor. Weight measurement was performed by calculating the pixels number and analyzing using regression equation. The experiment result shows that our system successfully predict weight with average error 4.44 % and predict fruit price with average error 5.64 %.
Keywords: weight prediction, price prediction, regression equation, visual sensor

## 1. Pendahuluan
Dengan  sedikitnya  pengetahuan  tentang  nama  buah yang  didapat  sebelumnya,  tidak  sedikit  anak-anak maupun dewasa yang tidak mengetahui jenis maupun nama  suatu buah terutama  jika  buah tersebut adalah buah yang langka. Selain itu kebutuhan akan alat ukur sangatlah  tinggi  sebanding  dengan  kebutuhan  akan bahan  pangan  itu  sendiri.  Alat  ukur  yang  tersedia hanyalah alat ukur yang menimbang berat buah tanpa dapat  memperkirakan  harga.  Sehingga  keberadaan akan alat ukur yang dapat mengukur berat sekaligus menampilkan harga sangatlah dibutuhkan.
Beberapa studi telah dikembangkan untuk memprediksi berat dan harga buah baik dalam sistem real time atau offline maupun  gabungan  diantara keduanya.  Syaifuddin  dkk  [1]  telah  berhasil mengembangkan  sistem  untuk  memprediksi  berat buah  mangga  berdasarkan  metode  statistik  regresi linier  setelah  proses  pengolahan  citra.  Hasil eksperimen mereka menghasilkan error prediksi berat sebesar  3.76  %.  Penelitian  mereka  hanyalah dikhususkan  untuk  memprediksi  satu  jenis  buah sehingga  tidak  bisa  digunakan  untuk  buah  lain. Sementara  Chum  dkk  [2]  menggunakan  metode regresi tak linier untuk memprediksi berat objek. Hasil prediksi  mereka  diukur  dalam Mean  Absolut  Error ( MAE)  sebesar  0.2  gram, Root  Mean  Square  Error
e -ISSN: 2548-9828
(RMSE)  0.25  %  dan Mean  Relative  Error (MRE) 0.73 %. Objek yang mereka prediksi hanyalah objek tunggal  sehingga  tidak  bisa  digunakan  untuk  objek lain. Sangita dkk [3] mengembangkan sistem prediksi berat  mangga  berdasarkan Randomizes  Hough Transform (RHT)  dengan  rata-rata  eror  3.07  %. Mudana
[4]
mengembangkan sistem pengklasifikasian  buah  tomat  berdasarkan  prediksi berat  buah  tomat.  Akurasi  pengukuran  yang didapatkan adalah 97%. Adem dkk [5] mengusulkan sistem  prediksi  buah  apel  menggunakan machine learning dan  pengolahan  citra  secara offline .  Hasil eksperimen  mereka  menghasilkan  akurasi  96.5  %. Beberapa  penelitian  yang  sudah  dilakukan  rata-rata dibatasi oleh jenis buah yang terbatas dan sistem yang masih offline .  Sementara  tantangan  yang  ada  adalah mengembangkan sistem yang dapat  secara real time mendeteksi  dan  memprediksi  berat  berbagai  jenis buah dengan jumlah yang bervariasi.
Untuk menjawab tantangan yang disebutkan di  atas, dalam  penelitian  ini  dikembangkan  sistem  yang menjawab  kebutuhan  akan  sistem  yang  secara real time dapat memprediksi berat dan harga berbagai jenis buah  dalam  jumlah  yang  bervariasi.  Proses  awal prediksi  buah  adalah  pendeteksian  buah  dengan menggunakan filter warna HSL [6,7]. Citra buah yang terdeteksi  selanjutnya  dikonversi  kedalam  citra grayscale dan citra biner untuk dilakukan pemrosesan jumlah pixel untuk masing-masing buah. Jumlah pixel yang  diperoleh  direlasikan  dengan  berat  masing- masing  buah  menggunakan  persamaan  regresi.  Dari persamaan regresi tersebut, proses prediksi berat dan harga buah dilakukan.

## 2. Metode
Penelitian ini akan mengembangkan sistem yang akan menjawab  kebutuhan  akan  sistem  yang  dapat melakukan  perkiraan  berat  dan  harga  buah.  Proses perkiraan  berat  buah  dilakukan  dengan  perhitungan jumlah pixel dan  dianalisa  menggunakan  persamaan regresi. Harga buah didapat dari bobot buah dikalikan harga  tiap  berat  buah.  Tahapan  selengkapnya  dari metode  yang  digunakan  dalam  artikel  ini  dijelaskan pada Gambar 1.
Tahapan  pertama  dari  penelitian  ini  adalah pengkapturan  citra  menggunakan  kamera.  Kamera akan  mendeteksi  citra  buah  untuk  kemudian dilakukan pemfilteran menggunakan filter warna HSL. Citra buah yang terdeteksi kemudian ditrasformasi ke format citra lain yaitu citra gray scale dan citra biner. Penghitungan pixel dari citra buah diperoleh dari citra biner yang didapatkan. Persamaan regresi didapatkan dari  hubungan  antara  jumlah pixel buah  yang terdeteksi  dan  berat  masing-masing  buah.  Dari persamaan  regresi  yang  didapatkan,  sistem  akan melakukan  prediksi  berat  dan  harga  dari  masing- masing buah yang terdeteksi.
Filter warna  HSL merupakan salah satu filter warna yang  digunakan  untuk  membedakan  satu  bagian warna  objek  dari  warna  yang  lain  berdasarkan komposisi  warna Hue (H), Saturation (S)  dan Luminance (L).  Komposisi  HSL  yang  didapatkan akan  mendeteksi  warna  dari  objek  yang  dideteksi. Salah satu keuntungan filter warna HSL adalah dalam mendeteksi  objek  terutama  ketika background yang berubah-ubah karena pengaruh cahaya.
Gray  scaling adalah  proses  transformasi  citra  dari citra RGB ke citra gray . Citra gray merupakan citra yang  setiap pixel nya  hanya  mempunyai  satu  nilai intensitas  sementara  citra  RGB  merupakan  citra dengan 3 nilai intensitas yaitu Red (R), Green (G) dan Blue (B).  Persamaan  1  menunjukkan  konversi  citra RGB ke gray scale :
𝑔𝑟𝑎𝑦𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒 = 0.299 𝑅 + 0.587 𝐺 + 0.114 𝐵 (1)
Gambar 1: Diagram alir sistem
Proses  berikutnya  adalah  proses  binarisasi  yaitu proses konversi citra menjadi citra biner seperti yang ditunjukkan oleh persamaan 2 dengan TH adalah nilai ambang ( Threshold ).
𝑏𝑖𝑛𝑎𝑟𝑖𝑧𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 = { 0, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠 < 𝑇𝐻
1, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠 > 𝑇𝐻 (2)
Start Image Capture HSL Color Filter Blob Counting Regression Equation Fruit weight Prediction Fruit Price Prediction End Gray Scaling and Binarization
Dari  citra  hasil  binarisasi  ini,  proses  selanjutnya adalah penghitungan jumlah pixel tiap citra buah yang dideteksi  dan  pengukuran  berat  aktual  dari  masing- masing buah. Hubungan antara jumlah pixel dan berat buah ini akan dihitung berdasarkan persamaan regresi. Dari  persamaan  regresi  yang  didapatkan  seperti ditunjukkan  dalam  persamaan  3,  sistem  akan melakukan  prediksi  berat  dan  harga  dari  masing- masing buah yang terdeteksi.
𝑦 = 𝑎 + 𝑏𝑥 (3)
a dan b dihitung berdasarkan persamaan 4,
𝑏 = 𝑛 ∑ 𝑥𝑦−∑ 𝑥 ∑ 𝑦 𝑛 ∑ 𝑥2−(∑ 𝑥) 2 𝑎 = 𝑦̅ + 𝑏𝑥̅ (4)
Jumlah  buah  yang  terdeteksi  dihitung  dengan menggunakan metoda connected component labelling [7-10]. Dengan metode ini, tiap objek akan dipisahkan dan dilabeli sebagai objek yang terpisah dan berbeda.
Prediksi berat buah dilakukan berdasarkan perhitungan jumlah objek dan persamaan regresi yang didapatkan untuk masing-masing buah
Tabel 1. Rekapitulasi hasil training No Nama Buah Jumlah pixels Berat (gram) Berat rata-rata (gram) Harga (Rp) 1 Jeruk 1 25100 176
173.75 8322.625 Jeruk 2 23600 171 Jeruk 3 22300 169 Jeruk 4 26000 179
2 Apel merah 1 32000 231
233.25 6974.175
Apel merah 2 32000 236 Apel merah 3 26000 253 Apel merah 4 33000 213 3 Apel hijau 1 7000 129 133 4189.5
Apel hijau 2 9000 135 Apel hijau 3 8000 133 Apel hijau 4 9000 135 4 Naga 1 54772 429 440 17556 Naga 2 56395 451 5 Pir 1 23769 248 243.00 8383.50 Pir 2 14894 238 Pir 3 28566 243 6 Kesemek 1 22000 156
156.33 7504.00 Kesemek 2 10000 145 Kesemek 3 14000 168
7
Pisang 1 19157 92 88.5 3053.25 Pisang 2 17157 86 Pisang 3 19923 96 Pisang 4 15145 80

## 3. Hasil dan Pembahasan
Eksperimen  telah  dilakukan  dengan  beberapa  jenis buah  diantaranya  buah  jeruk,  pear,  buah  naga,  apel merah,  apel  hijau,  pisang dan  kesemek.  Eksperimen dilakukan dalam dua proses yaitu proses training dan proses perhitungan.
Proses pertama adalah proses training, pada proses ini beberapa  buah  yang  sejenis  diukur  berat  aktualnya dan  dirata-ratakan.  Seperti  yang  ditunjukkan  dalam table 1, data training tiap jenis buah diambil dari 4 biji buah,  seperti  4  buah  jeruk,  4  buah  apel  merah  dan seterusnya.  Jumlah  pixel  dan  berat  untuk  tiap  buah diukur  dan  ditampilkan  sebagai  data  training.  Hasil training  tersebut  direkap  dalam  tabel  1  yang menggambarkan  banyaknya pixel ,  berat  tiap  buah, berat rata-rat dan harga dari masing-masing buah.
Proses  selanjutnya  adalah  menganalisa  hubungan jumlah pixel dengan  berat  masing-masing  buah. Hubungan  ini  dinyatakan  dalam  persamaan  regresi. Selanjutnya  dari  tabel  2  dihitung  persamaan  regresi untuk tiap-tiap buah dengan input adalah jumlah pixel ( x )  dan output adalah  berat  buah  ( y ).  Persamaan regresi  yang  dihasilkan  ditunjukkan  dalam  tabel  2. Persamaan  regresi  tersebut  yang  digunakan  dalam perkiraan berat buah dengan melihat banyaknya pixel yang dikenali kamera pada masing-masing buah.
Tabel 1. Persamaan Regresi untuk tiap buah hasil
training No Nama buah Persamaan regresi 1 Jeruk 𝑦 = −2𝐸 −10 𝑥 3 + 𝐸 −5 𝑥 2 − 0.1387 𝑥 + 2760 2 Naga 𝑦 = 0.0136 𝑥 − 313.44 3 Apel Merah 𝑦 = −2𝐸 −6 𝑥 2 + 0.3197 𝑥 − 1712.8
4 Apel Hijau 𝑦 = −2𝐸 −6 𝑥 2 + 0.019 𝑥 + 45
5 Pier 𝑦 = −2𝐸 −7 𝑥 2 + 0.0073 𝑥 + 165.05
6 Pisang 𝑦 = −2𝐸 −10 𝑥 3 − 9𝐸 −6 𝑥 2 + 0.1497 𝑥 − 796.25 7 Kesemek 𝑦 = −6𝐸 −7 𝑥 2 + 0.0203 𝑥 + 2.9167
Tabel 2. Perbandingan berat aktual dengan hasil
prediksi No Nama buah Berat Aktual (gram) Berat Prediksi (gram) Selisih berat (%) 1 Jeruk 174 180 3.45 2 Naga 440 451 2.5 3 Apel Merah 233 213 8.58 4 Apel 133 135 1.50
Hijau 5 Pier 243 238 2.06 6 Pisang 89 96 7.87 7 Kesemek 156 148 5.13 Rata-rata selisih berat (%) 4.44
Dengan  menggunakan  persamaan  regresi  tiap  buah, proses  pengujian  dilakukan  untuk  masing-masing buah. Tabel 3 menunjukkan hasil perbandingan berat buah aktual per piece dengan hasil prediksi berat buah oleh  sistem.  Dari  hasil  tersebut  didapatkan  selisih berat  rata-rata  dari  hasil  pengenalan  adalah  4.44  %. Sedangkan  tabel  4 menunjukkan  hasil  perbandingan harga  buah real  per  piece dengan  hasil  pengenalan buah. Dari hasil tersebut didapatkan selisih harga rata- rata dari hasil pengenalan adalah 5.64 %.
Tabel 4. Perbandingan harga buah aktual per piece
dengan hasil prediksi No Nama buah Harga Aktual (Rp) Harga Prediksi (Rp) Selisih harga (%) 1 Jeruk 8322 8143 2.15 2 Naga 17556 17994.9 2.50 3 Apel Merah 6974 6338.7 9.11 4 Apel Hijau 4189 4252 1.52 5 Pier 8383 7497 10.57 6 Pisang 3053 3312 8.48 7 Kesemek 7905 7500 5.12 Rata-rata selisih harga (%) 5.64
Gambar  2  dan  3  menunjukkan  salah  satu  hasil pengenalan dan prediksi 1 buah dan 4 buah jeruk. Di masing-masing  gambar,  gambar  sebelah  kiri  adalah buah yang diuji sedang gambar sebelah kanan adalah hasil pengenalan dan prediksi buah oleh sistem. Kotak merah menunjukkan buah yang terdeteksi oleh sistem. Sistem  berhasil  mengenali,  memprediksi  berat  dan harga buah jeruk baik untuk buah jeruk 1 buah dan 4 buah.
Gambar 2: Hasil pengenalan dan prediksi 1 buah jeruk
Gambar 3: Hasil pengenalan dan prediksi 4 buah jeruk

## 4. Kesimpulan
Dalam  penelitian  ini  telah  berhasil  dikembangkan sistem  yang  menjawab  kebutuhan  akan  sistem  yang dapat membuat perkiraan berat dan harga buah. Proses perkiraan  berat  buah  dilakukan  dengan  perhitungan jumlah pixel dan  dianalisa  menggunakan  persamaan regresi. Hasil perkiraan berat buah ini menghasilkan eror berat rata-rata 4.44%. Sementara proses perkiraan harga  buah  didapat  dari  perkiraan  bobot  buah dikalikan harga per berat buah masing-masing. Hasil perkiraan berat buat ini menghasilkan eror berat rata- rata 5.64 %.
Penelitian  ini  masih  perlu  dikembangkan  terutama untuk  menjawab  beberapa  buah  yang  mempunyai kemiripan  bentuk,  warna  dan  dimensi.  Selain  itu tantangan  terjadi  ketika  buah  bertumpuk  sehingga buah yang satu menutup dengan buah yang lain baik sebagian  atau  seluruhnya.  Untuk  mengatasi  hal  ini diperlukan kamera lain yang dapat mendeteksi di arah yang berbeda. Tantangan lainnya adalah sistem yang real  time .  Sistem  ini  mengharuskan  peneliti  untuk memperhatikan  segala  macam  kondisi  termasuk kondisi  lingkungan  di  sekitar  pengukuran  dan pengenalan. Karena ini akan berpengaruh pada hasil deteksi dan pengenalan. Semua tantangan ini menjadi pekerjaan  yang  tersisa  untuk  pengembangan selanjutnya.

## Daftar Pustaka
[1] C.C. Teoh and A.R. Syaifudin, “Image processing and analysis techniques for estimating weight of Chokanan  mangoes”, Jurnal  of  Tropical Agricultural  and  Food  Science ,  pp.  183–  190. 35(1). 2007
[2] P. Poonnoy dan T. Chum , “Estimation of Sushi Shrimp Weight Using Image Analysis Technique and  Non-linear  Regression  Models”, Proceding of  International  conference  of  agricultural engineering , 2012.
[3] S.  Behera,  S.  Sangita  dan  A.  Rat,  “Image Processing Based Detection & Size Estimation of Fruit  on  Mango  Tree  Canopies”, International Journal of Applied Engineering Research , 13(4), 2018.
[4] I.K. Mudana,
“Pengembangan aplikasi pengkelasan mutu buah tomat berdasarkan bobot
buah menggunakan pengolahan citra digital dengan analisis regresi”, Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika (KARMAPATI), 2 (1), pp. 181-195, 2013
[5] O. Comert, M. Hekim dan K. Adem, “Weight and diameter estimation using image processing and machine  learning  techniques  on  apple  images”, International  Journal  of  Engineering  Research and Development , 9(3), 2017.
[6] A.  Kadouf  and  M.  Mustafah,  “Colour-based object  detection  and  tracking  for  autonomous
Quadrotor  UAV”,  IOP  Conference  Series: Materials  Science  and  Engineering,  vol  53(1), 2013.
[7] B.  Sugandi,  “Deteksi  dan  Pelacakan  Wajah Berdasarkan Warna Kulit Menggunakan Partikel Filter”,  Jurnal  Rekayasa  Elektrika,  vol  14(2), 2018
[8] K.  Yudhistiro,  “Menghitung  Obyek  2D Menggunakan Connected Component Labeling”, Seminar Nasional Sistem Informasi , 2017
[9] N. Wood, E. Abuh dan A. Robert, “Development of  a  pineapple  fruit  recognition  and  counting system  using  digital  farm  image,  Journal  of Computing & ICT Reference, 12(2), pp 131-139, 2019
[10] W. Qureshi, A. Payne, K. Walsh, dan M. Dailey, “Machine vision for counting fruit on mango tree canopies”, Precision Agriculture, 18, pp. 224-244, 2017.