## PENGEMBANGAN APLIKASI DETEKSI KEMATANGAN BUAH JAMBU BIJI MENGGUNAKAN METODE EKSTRAKSI TEKSTUR STATISTIK

## Dicky Nasrul Adhim
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia dickynasrul@gmail.com

## ABSTRAK
Buah  jambu  biji  merah  ( Psidium  guajava )  memiliki  keterbatasan  umur  simpan  yaitu  antara  1-2  minggu setelah pascapanen. Daya simpan buah jambu biji merah yang relatif singkat mengharuskan pemanenan jambu biji  merah  dilakukan  pada  saat  jambu  biji  merah  masih  dalam  kondisi  mentah  untuk  keperluan  industri  lokal maupun  ekspor.  Oleh  sebab  itu,  dibutuhkan  pengklasifikasian  buah  jambu  biji  merah  yang  tepat  untuk memperoleh  mutu buah  yang  baik.  Metode ekstraksi tekstur statistik merupakan salah satu  metode  yang dapat digunakan untuk menentukan klasifikasi kematangan buah jambu biji merah.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menerapkan  metode  statistik  dengan  parameter  ciri  yaitu  Mean, Variance, Skewness, Kurtosis, dan Entropy sebagai metode untuk mengenali kematangan jambu biji merah dari segi  tekstur  kulit  buah  dan  untuk  mengetahui  nilai  akurasi  setelah  sistem  diuji.  Data  dalam  penelitian  ini menggunakan citra buah buah jambu biji merah yang diambil dengan kamera kemudian dilakukan pemotongan ukuran (cropping) menjadi 255 x 235 pixels dan penggantian format citra menjadi *.bmp. Metode pengumpulan data  yang digunakan adalah  metode studi literatur dengan  menggunakan e-book, penelitian terdahulu, literatur dari  internet,  metode  observasi  dengan  mengambil  dan  mengamati  citra  buah  jambu  biji  merah,  metode dokumentasi dengan pengumpulan data secara langsung .
Berdasarkan  hasil  pengujian  program  yang  telah  dilakukan  menggunakan  20  citra  buah  jambu  biji menunjukkan hasil 85% sesuai dan 15% tidak sesuai.
Kata kunci : Ekstraksi Ciri, Kematangan Jambu biji merah, Pengolahan Citra.

## 1. PENDAHULUAN
Jambu biji, merupakan buah yang memiliki nilai komersial  di  Indonesia,  dan  memiliki  pangsa  pasar yang  luas.  Mulai  dari  pasar  tradisional  maupun modern.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  komoditas Jambu  biji  sudah  dikonsumsi  masyarakat  secara  luas dan memiliki daya saing. Dalam rangka meningkatkan daya saing tersebut,  maka buah jambu biji  yang  dihasilkan  harus  dapat  memenuhi  standar pasar  dalam  negeri  maupun  pasar  internasional  dan diterima secara luas oleh konsumen.
Namun,  untuk  memenuhi  standar  pasar  negeri maupun internasional diperlukan beberapa peningkatan  dari  segala  aspek.  Baik  dari  segi penanaman  dan  perawatan  tumbuhan,  maupun pemilihan  saat  panen.  Dalam  pemilihan  kualitas jambu  biji  sendiri  masih  kurang  efektif,  dan  kurang akurat.  Tidak  akuratnya  pemilihan  buah  jambu  biji tersebut  karena  penilaian  setiap  orang  terhadap kematangan buah jambu biji tidaklah sama.
Berdasarkan  permasalahan  diatas  diperlukan sebuah  alat  deteksi  kematangan  jambu  biji  yang mampu  melakukan  pemilihan  buah  jambu  biji berdasarkan  kualitasnya  secara  otomatis,  sehingga dengan demikian akan mampu menghasilkan pengelompokkan  buah  Jambu  biji  yang  lebih  akurat. Oleh karena itu, perlu dikembangkan aplikasi deteksi kematangan  buah  jambu  biji  untuk  membantu
masyarakat  khususnya  petani  dalam  memilih  buah jambu  biji.  Dengan  aplikasi  ini  diharapkan  dapat meningkatkan  tingkat  akurasi  dalam  pemilihan  buah jambu biji.

## 1.1 Rumusan Masalah
Rumusan  masalah  pada  pengembangan  aplikasi deteksi kematangan buah, antara lain:
1. Bagaimana  meningkatkan  akurasi  pemilihan buah jambu biji menggunakan  metode ekstraksi ciri statistic citra?
2. Bagaimana proses penentuan tingkat kematangan buah jambu biji dengan menggunakan ekstraksi ciri statistic citra?
3. Bagaimana tingkat keakuratan penentuan tingkat  kematangan  buah  jambu  biji  dengan manggunakan ekstraksi ciri statistic citra?

## 1.2 Batasan Masalah
Penulis  membuat  beberapa  batasan  masalah  paa pengembangan  aplikasi  deteksi  kematangan  buah jambu biji, antara lain:
1.  Pada penelitian ini hanya  menggunakan  metode ekstraksi  ciri  citra  dalam  mengidentifikasikan ciri kematangan buah.
2.  Pada  penelitian  ini  buah  yang  digunakan  hanya buah jambu biji.
3.  Pengambilan  citra  sampel  buah  jambu  biji dilakukan dengan jarak 5-10 cm. dengan ukuran gambar 255 x 235 pixel.
4.  Kamera  yang  digunakan  adalah  Canon  sony Dsc-W630.
5.  Citra diambil pada pukul 10.00 – 12.00 WIB 6.  Aplikasi  ini  dibuat  dengan  menggunakan VB.net.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1  Citra
Citra  merupakan  istilah  lain  untuk  gambar sebagai  salah  satu  komponen  multimedia  yang memegang  peranan  yang  sangat  penting  sebagai bentuk informasi visual. Citra mempunyai karakteristik  yang tidak dimiliki oleh data teks,  yaitu citra kaya dengan informasi.
Secara  harfiah,  citra  ( image )  adalah  gambar pada  bidang  dwimatra  (dua  dimensi).  Ditinjau  dari sudut  pandang  matematis,  citra  merupakan  fungsi menerus  ( continue )  dari  intensitas  cahaya  pada bidang  dwimatra.  Sumber  cahaya  menerangi  objek, objek  memantulkan  kembali  sebagai  dari  berkas cahaya  tersebut.Pantulan  cahaya  ini  ditangkap  oleh alat-alat optik, misalnya mata pada manusia, kamera, pemindai ( scanner ), dan sebagainya.Sehingga bayangan objek yang disebut citra tersebut terakam[5].

## 2.2 Tekstur Citra
Tekstur  dicirikan  sebagai  distribusi  spasial  dari derajat keabuan didalam sekumpulan pixel - pixel yang bertetangga. Jadi, tekstur tidak dapat diidentifikasikan untuk  sebuah pixel ,  melaikan  suatu  citra  dianggap sebagai  suatu  kesatuan.  Dapat  pula  dikatakan  bahwa tekstur  ( texture )  adalah  sifat  sifat  atau  karakteristik yang  dimiliki  oleh  suatu  daerah  yang  cukup  besar sehingga  secara  alami  sifat  tersebut  dapat  berulang dalam  daerah  tersebut.  Pengertian  dari  tekstur  dalam hal  ini  adalah  keteraturan  pola-pola  tertentu  yang terbentuk  dari  susunan pixel - pixel dalam  citra.  Suatu permukaan  dikatakan  mempunyai  informasi  tekstur, jika  luasannya  diperbesar  tanpa  mengubah  skala, maka sifat-sifat permukaan hasil perluasan mempunyai  sifat  kemiripan  dengan  permukaan asalnya.
Pola-pola  yang  teratur  muncul  secara  berulang- ulang  dengan  interval  jarak  dan  arah  yang  tertentu. Suatu  permukaan  tak  berwarna  dalam  suatu  citra dapat  mengandung  informasi  tekstur  bila  permukaan itu  mempunyai  pola-pola  tertentu  seperti  permukaan kayu  bekas  di  gergaji,  permukaan  batu,  hamparan pasir, kumpulan biji-bijian, dan sebagainya. Informasi tekstur  dapat  digunakan  untuk  membedakan  sifat permukaan suatu benda dalam citra yang berhubungan  dengan  kasar  dan  halus,  sifat-sifat spesifik  dari  kekasaran  dan  kehalusan  permukaan tersebut,  yang  sama  sekali  lepas  dari  warna permukaan tersebut.
Analisis  tekstur  lazim  dimanfaatkan  sebagai proses  antara  untuk  melakukan  klasifikasi  dan interpretasi  citra.  Suatu  proses  klasifikasi  citra berbasis analisis tekstur pada umumnya membutuhkan  tahapan  ekstraksi  ciri,  yang  dapat terbagi  dalam  tiga  macam  metode  yaitu  metode statistik,  metode  spektral  dan  metode  struktural. Metode  statistik  menggunakan  perhitungan  statistik distribusi  derajat  keabuan  (histogram)  dengan mengukur  tingkat  kekontrasan,  granularitas,  dan kekasaran  suatu  daerah  dari  hubungan  ketetanggaan antar  piksel  di  dalam  citra.  Paradigma  statistik  ini penggunaannya  tidak  terbatas,  sehingga  sesuai  untuk tekstur-tekstur  alami  yang  tidak  terstruktur  dari  sub pola dan himpunan aturan (mikrostruktur) [5].

## 2.3  Ekstraksi Citra Statistik
Ekstraksi  ciri  merupakan  proses  pengideksan suatu  database  citra  dengan  isinya.  Ekstraksi  ciri statistik  citra  yang  digunakan  adalah  Ekstraksi  ciri statistis  orde  pertama.  Ekstraksi  ciri  statistis  orde pertama  merupakan  metode  pengambilan  ciri  yang disadarkan pada histogram citra. Dari nilai-nilai yang diperoleh, dapat dihitung beberapa parameter statistis orde pertama, antara lain:
a. Mean (μ)
Menunjukkan  ukuran  dispersi  dari  suatu  citra. Parameter mean dirumuskan sebagai berikut:
persamaan(2.1) Dimana merupakan  suatu  nilai  intensitas  keabuan citra,  sedangkan menunjukkan  nilai histogram - nya (probabilitas kemunculan intensitas tersebut pada citra).
b. Variance (  ) Menunjukkan  variasi  elemen  pada histogram dari suatu citra. Variance dirumuskan sebagai berikut:
persamaan(2.2)
c. Skewness  ( )
Menunjukkan  tingkat  kemiringan  relative  kurva histogram dari  suatu  citra. Skewness dirumuskan sebagai berikut:
persamaan(2.3)
d. Kurtosis ( Menunjukkan  tingkat  keruncingan  relative  kurva histogram dari  suatu  citra. Kurtosis dirumuskan sebagai berikut:
persamaan(2.4)
e. Entropi (H)
Menujukkan tingkat keacakan (ketidakaturan) bentuk dari suatu citra. Entropi dirumuskan sebagai berikut: persamaan(2.5)

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  merupakan  suatu  cara  ilmiah yang digunakan untuk memperoleh dan menyelesaikan  suatu  masalah  yang  dilandasi  oleh metode  ilmiah.  Subjek  dari  penelitian  ini  adalah mengetahui  tekstur  citra  jambu  biji  merah  belum matang,  matang,  dan  busuk  dengan  menggunakan  5 parameter  ciri  yaitu mean,  variance,  skewness, kurtosis, dan entropy dengan menggunakan Microsoft visual  studio  2010. Data  dalam  penelitian  ini menggunakan  20  sampel  citra  RGB dengan  format ekstensi  *.bmp  yang  terdiri  dari  7  citra  jambu  biji merah  belum  matang,  11  citra  jambu  biji  matang,  2 jambu  biji  busuk.  Dari  Penjelasan  diatas  didapatkan flowchart metode seperti berikut :

## Gambar 3.1 Flowchart metode

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Perancangan Sistem
Berikut  perancangan  flowchart  dari  aplikasi pengolahan  citra  untuk  identifikasi  kematangan mentimun  berdasarkan  tekstur  kulit  buah  dengan metode ekstraksi ciri statistik :
Start Input Citra jambu biji Convert gambar RGB ke greyscale (Pre-Processing) Ekstraksi citra Hasil Ekstraksi citra ( Mean, Variance, Skewness, kurtosis, entropy ) Klasifikasi Kematangan Apakah ada citra lain? Y End T Normalisasi Ukuran citra Citra Greyscale Histogram citra Histogram Gambar 4.1 Flowchart program
Berdasarkan Flowchart pada  gambar  4.1 diketahui  bahwa  untuk  mengklasifikasikan  tingkat kematangan  buah  jambu  biji  merah  ( Psidium guajava )  dengan  menggunakan  metode  ekstraksi  ciri citra. Tahapan yang dilakukan yaitu:
1. Mengambil  citra  jambu  biji  merah  yang  ada  di folder.
2. Menormalisasi ukuran citra. Dan mengubah tipe citra dari tipe RGB menjadi tipe grayscale .
3. Memunculkan histogram citra grayscale.
4. Mengekstrak gambar grayscale sehingga didapat  nilai  yang  akan  digunakan  dalam metode ekstraksi ciri statistik citra orde pertama, yaitu: Mean,  Variance,  Skewness,  Kurtosis, entropy . Proses ekstraksi citra dilakukan dengan bantuan software Visual Studio 2010.
5. Membandingkan  hasil  dari  ekstraksi  ci  statistik citra orde pertama dengan batasan-batasan yang telah dibuat.

## 4.2 Halaman Utama
Pada  halaman  ini  terdapat  2  button  yang  akan digunakan  user  untuk  menjalankan  program  button pertama  adalah  button  “ambil  gambar”  yang  digunakan untuk  memngambil  gambar  dari  file  yang  sudah  ada. Button kedua adalah button “proses” button ini digunakan untuk menjalankan proses setelah gambar berhasil diambil
Gambar 4.2 Halaman utama

## 4.3 Akuisisi Citra
Pada aplikasi ini akuisisi citra diterapkan pada button ambil gambar. Ketika button  ambil gambar ditekan, user akan  diminta  memilih  citra  jambu  biji  yang  ada  pada folder. Citra pada button tadi masih merupakan citra RGB. Setelah  citra  dipilih  maka  sistem  akan  menyesuaikan ukuran  citra secara otomatis. Kemudian citra RGB yang telah  dipilih  tadi  akan    di  rubah  ke  citra  grayscale  pada proses selanjutnya.
Gambar 4.3 Pilih gambar

## 4.4 Button Proses
Button ini berfungsi untuk memproses gambar yang telah  dipilih.  Setelah  button  ini  ditekan  akan  kelua  nilai mean,  variance,  skewness,  dan  kurtosis  beserta  tingkat kematangan citra jambu tersebut.
Gambar 4.3 Proses

## 4.5 Analisa
Dari  percobaan  yang  telah  dilakukan  oleh peneliti.  Dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  buah jambu  biji  yang  masih  belum  matang  memiliki  rata- rata senilai kurang dari 9, sedangkan untuk jambu biji yang  telah  matang  memiliki  rata-rata  nilai  9  sampai 25,  dan  untuk  jambu  biji  yang  tealh  busuk  memiliki rata-rata nilai diatas 25.

## 4.6 Pengujian
Pada pengujian aplikasi dilakukan dengan menggunakan  20  citra  gambar  berbeda.  Pengujian  ini dilakukan  untuk  mengetahui  fungsional  aplikasi  untuk menganalisa. Hasil pengujian ditunjukkan pada tabel 4.1.
No Objek Hasil Harapan 1 Belum Matang Belum Matang 2 Matang Matang 3 Matang Matang 4 Belum Matang Belum Matang 5 Belum Matang Belum Matang 6 Busuk Matang 7 Busuk Busuk 8 Busuk Busuk 9 Busuk Matang
10 Matang Matang 11 Belum Matang Belum Matang 12 Belum Matang Belum Matang 13 Belum Matang Belum Matang 14 Matang Matang 15 Busuk Matang 16 Belum Matang Belum Matang 17 Matang Matang 18 Matang Matang 19 Matang Matang 20 Matang Matang
Jika a adalah jumlah seluruh citra yang diuji. dan b adalah  hasil  yang  sesuai  harapan.  Maka  dapat  dihitung tingkat akurasinya sebagai berikut:
Diketahui : a = 20, b = 17
Akurasi :
5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1  Kesimpulan
Adapun kesimpulan yang didapatkan penulis setelah membuat aplikasi deteksi kematangan buah jambu biji menggunakan metode ekstraksi tekstur statistik antara lain yaitu :
1. Hasil pengujian aplikasi ini dalam mengklasifikasikan kematangan buah jambu biji merah melalui simulasi adalah 85% akurat 10% tidak akurat. 2. Aplikasi ini dapat mendeteksi tingkat kematangan  buah  jambu  biji  merah  dengan memproses  citra  RGB  yang  telah  dirubah menjadi  citra  greyscale  dan  diekstraksi  ciri statistiknya sebelum dilakukan klasifikasi.
3. Kendala  yang  muncul  dari  penggunaan  metode ekstraksi  ciri  citra  salah  satunya  adalah pencahayaan  terhadap  objek  seperti  yang terdapat  pada  sampel  6  dan  9  dimana pencahayaan citranya terlalu terang.
5.2  Saran
Penelitian ini tentu saja masih banyak kekurangan,  karena  itu  diperlukan  saran  dan  kritik yang  nantinya  dapat  digunakan  untuk  lebih mengembangkan  aplikasi  ini.  Adapun  saran-saran yang  dapat  digunakan  untuk  mengembangkan penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Penambahan  fitur  real  time  untuk  pengambilan citra.
2. Penambahan  data  citra  jambu  biji  merah  agar dapat  meningkatkan  akurasi  dalam  menentukan kematangan buah.
3. Perlu dilakukan penelitian menggunakan metode ekstraksi ciri orde dua dengan parameter energy,  contrast,  correlation dan inverse different  moment, sehingga  dapat  diketahui hasilnya  dan  dapat  dibandingkan  dengan parameter  orde  pertama  yang  pada  akhirnya mendapatkan keputusan parameter ciri manakah yang lebih akurat untuk menghitung tekstur citra secara statistik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Andri,  Paulus,  Ng  Poi  Wong,  etal,  “Segmentasi
Buah menggunakan Metode K-Means
Clustering Dan  Identifikasi  Kematangannya menggunakan  Metode  Perbandingan  Kadar Warna.”, ISSN  :  1412-0100 ,  Vol  15,  No  2, Oktober  2014.  Agussationo  Y,  Soesanti  Indah, Najib  Warsun,  “Ekstraksi  Ciri  Citra  Digital  X- Ray  Paru  Diagnosis  Tuberkulosis  Berbasis Metode  Statistis.”, ISSN:  1907  –  5022 ,  Vol  15, No 2, Juni 2015.
[2] Ghazali,  Eko  K.  Subha,  Galuh  M.,  etal, “Aplikasi  Kematangan  Tomat  Berdasarkan Warna  dengan  Metode  Linear  Discriminant Analysis  (LDA).”,    Universitas  Brawijaya Malang, 2013.
[3] Jatmika  Sunu,  Purnamasari  Dwi,  “Rancang Bangun Alat Pendeteksi Kematangan Buah Apel Dengan Menggunakan Metode Image Processing  Berdasarkan  Komposisi  Warna”, STMIK  AsiA  Malang,  Vol.  8  No  1,Februari
2014.
[4] Nurhayati    Oky  Dwi,  “Sistem  Analisis  Tekstur Secara Statistik Orde Pertama Untuk Mengenali Jenis  Telur  Ayam  Biasa  Dan  Telur  Ayam Omega-3”,  JURNAL  SISTEM  KOMPUTER  – Vol. 5, No 2, ISSN : 2087-4685, e-ISSN: 2252- 3456 , November 2015.
[5] Permadi  Yuda,  Murinto,  “Aplikasi  Pengolahan Citra Untuk Identifikasi Kematangan Mentimun Berdasarkan  Tekstur  Kulit  Buah  Menggunakan Metode Ekstraksi Ciri  Statistik”,  Jurnal Informatika Vol. 9, No. 1, Jan 2015.