Received June1 st ,2012; Revised June25 th , 2012; Accepted July 10 th , 2012

## Perbandingan Metode SVM-Segmentasi Untuk Mendeteksi Kutu Beras Dalam Citra Beras
(A comparison: SVM-Segmentation Methode To Detect Rice-Weevil In Rice Image)
Uvi Desi Fatmawati* 1 , Wahyu Hidayat 2 , Dananjaya Ariateja 3
Iqbal Ahmad Dahlan 4 , Universitas Pertahanan Republik Indonesia; Kawasan IPSC Sentul, Sukahati, Citeureup, Bogor, West Java, 16810
Military Electrical Engineering Study Programe, Military Engineering Faculty, UNHAN RI e-mail: * 1 uvidesi@gmail.com, 2 Wahyu_Hid86@gmail.com, 3 dananjaya.jogja@gmail.com,
4 iqbal.dahlan@idu.ac.id

## Abstrak
Support  Vector  Machine  (SVM)  adalah  metode  klasifikasi  yang  bekerja  dengan  cara mencari hyperplane dengan margin terbesar. Saturation Value (SV) adalah suatu model warna citra digital yang terdiri dari dua elemen yaitu Saturation dan Value. SV diambil dari HSV yang kemudian hanya digunakan dua elemen saja. Segmentasi adalah proses pemisahan suatu citra yang  akan  dideteksi  dengan  background  citra.  Kutu  beras  adalah  hama  berukuran  kecil  yang merusak kualitas beras didalam penyimpanan beras. Kualitas dan nutrisi beras akan berkurang jika  terdapat  kutu  beras  didalamnya.  Pada  penelitian  ini,  dua  metode  telah  digunakan  untuk mendeteksi kutu beras yang berada diatas kumpulan beras dalam suatu citra.
Pada metode pertama, ekstraksi ciri pada tekstur kutu beras diambil dari citra RGB dan ekstraksi ciri pada nilai kecerahan SV diambil dari konversi citra RGB ke HSV. Kedua parameter tersebut digunakan sebagai fitur yang digunakan dalam SVM. Pada metode kedua, nilai SV pada HSV  digunakan  untuk  memisahkan  antara  kutu  beras  sebagai  objek  yang  dideteksi  dengan background-nya yaitu beras. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode pertama memberikan tingkat akurasi sebesar 78,95% sedangkan metode kedua sebesar 84,78%.
Kata kunci —SVM, HSV, Segmentasi, Kutu Beras, Akurasi

## Abstract
Support  Vector  Machine  (SVM)  is  a  classification  method  that  works  by  finding  the hyperplane  with  the  largest  margin.  Saturation  Value  (SV)  is  a  digital  image  color  model consisting of two elements, namely Saturation and Value. SV is taken from HSV, then only two elements are used. Segmentation is the process of separating an image that will be detected with a background image. Rice weevils are small pests that damage the quality of rice in rice storage. The quality and nutrition of rice will be reduced because of that bug. In this study, two methods have been used to detect the rice weevil that placed on a rice in an image.
In the first method, feature extraction of the rice weevil texture is taken from RGB images and feature extraction of the SV brightness values is taken from converting RGB images to HSV images. These two parameters are used as the SVM data training. In the second method, SV value in the HSV color model is used to separate between the rice weevil as the object detected and a rice as the background. The results showed that the first method provides an accuracy rate of 78.95% while the second method is 84.78%.
Keywords—SVM, HSV, Segmentation, Rice Weevils, Accuracy

## 1. PENDAHULUAN
erkembangan  teknologi Computer  Vision terutama  dalam  deteksi  objek,  menjadikan  tren penelitian  ini  sebagai  penelitian  yang  amat  diminati  oleh  para  peneliti.  Deteksi  objek, baik P
774
objek kecil ataupun besar, jauh maupun dekat seakan bisa diimplementasikan semuanya dalam sebuah algoritma. Algoritma-algoritma yang digunakan merupakan pembaharuan sebuah metode algoritma yang diteliti oleh para ilmuwan dari waktu ke waktu. Salah satu metode yang banyak digunakan  untuk  deteksi  objek  adalah  segmentasi  warna  dalam  ruang  warna  HSV.  Metode  ini bekerja  dengan  memisahkan  antara  objek  yang  dideteksi  dengan background -nya.  Metode  ini terbukti efektif dalam penerapan deteksi objek. Metode segmentasi warna ini pernah dilakukan oleh  [1]  untuk  mendeteksi  objek  berupa  bola,  [2]  untuk  mendeteksi  objek  berupa  tangan yang sudah dicuci dengan tangan yang belum dicuci, [3] untuk mendeteksi objek berupa warna lidah manusia, [4] untuk mendeteksi objek berupa buah stroberi, [5] untuk mendeteksi kulit manusia, [6] untuk mendeteksi kelayuan pada bunga mawar, dan masih banyak yang lainnya.
Metode lain yang banyak digunakan adalah metode klasifikasi SVM. Pada metode ini, selain mendeteksi suatu objek juga bisa digunakan untuk mengklasifikasikan sebuah objek yang dideteksi  kedalam  kelas-kelas  sesuai  dengan  golongannya  dengan  cara  mencari hyperplane dengan margin terbesar.  Metode kalsifikasi ini pernah dilakukan oleh [7] untuk mengklasifikasi kualitas  pengelasan  suatu  logam,  [8]  untuk  klasifikasi  penyimpangan  tumbuh  kembang  pada anak-anak,  [9]  untuk  klasifikasi  pemakaian  minyak  goreng,  [10]  untuk  mengklasifikasi  jenis anjing dan kucing,  [11]  untuk  menentukan  kualitas  susu  sapi,  [12] untuk  mengklasifikasi  jenis buah dan sayuran, dan masih banyak lagi.
Begitu  luasnya  penelitian  bidang  deteksi  objek  ini  memungkinkan  semua  aspek  bisa dideteksi  secara  detail  untuk  perkembangan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  sekaligus memudahkan kerja manusia.  Bahkan untuk sektor yang berbahaya  ataupun mengandung unsur negatif sekalipun, metode-metode deteksi objek ini bisa diaplikasikan. [13] menggunakan metode SVM untuk mendeteksi terjadinya kebakaran. [14] menggunakan metode segmentasi warna HSV untuk  mendeteksi  adanya  api.  [15]  menggunakan  metode  SVM  untuk  identifikasi  konten pornografi.  [16]  menggunakan  metode  SVM  untuk  mendeteksi  penyalahgunaan  narkoba.  [17] menggunakan metode SVM untuk mendeteksi zat-zat narkotika dan masih banyak lagi.
Pada penelitian  ini, kedua metode diatas dilakukan untuk  mendeteksi objek kutu beras yang berada diatas beras dalam suatu citra. Tujuan dari penelitian ini adalah membandingkan dua metode  deteksi  objek  diatas  untuk  kemudian  dicari  metode  mana  yang  paling  efektif  dalam mendeteksi suatu objek kecil berupa kutu beras diatas beras dalam suatu citra.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan dalam penelitian ini ditunjukkan dalam Gambar 1. Mula-mula diambil 10 citra dimana didalam citra tersebut terdapat beberapa kutu  beras  yang  berada  diatas  beras  dengan menggunakan kamera webcam yang terintegrasi pada komputer.  Kemudian  pada  citra  tersebut  digunakan dua metode untuk mendeteksi keberadaan kutu diatas beras. Metode-metode yang digunakan adalah metode SVM dan  metode  segmentasi  warna  dalam  ruang warna HSV .  Hasil  pendeteksian  dari  dua  metode tersebut  kemudian  dibandingkan  untuk  kemudian dicari metode yang paling akurat.
2.1 Kutu Beras
Pada penelitian ini, objek yang akan dideteksi adalah kutu beras.
Salah satu jenis kutu beras yang sering dijumpai dalam beras adalah jenis
Sitophilus Oryzae L . kutu jenis ini biasanya hidup dan berkembang biak pada beras yang disimpan pada ruangan lembab. Kutu beras menyebabkan Gambar 2. Kutu Beras ( Sitophilus Oryzae L )
Gambar 1. Alur Penelitian
775
butiran  beras  menjadi  berlobang  kecil-kecil  serta  mudah  pecah  dan  remuk  bagaikan  tepung, sehingga  kualitasnya rendah karena rasanya tidak enak dan berbau apek [18][19]. Bentuk kutu beras ini jika diperbesar adalah seperti ditunjukkan dalam Gambar 2.

## 2.2 Metode Suport Vector Machine (SVM)
Support  Vector  Machine  (SVM) adalah  metode  klasifikasi  yang bekerja  dengan  cara  mencari hyperplane dengan  margin  terbesar. Hyperplane adalah  garis  batas  pemisah  data  antar-kelas.  Margin  adalah jarak antara hyperplane dengan data terdekat pada masing-masing kelas. Adapun data terdekat dengan hyperplane pada masing-masing kelas inilah yang disebut support vector [20].  Metode ini pertama kali diperkenalkan pada tahun 1992 di Annual Workshop on Computational Learning Theory oleh  Vapnik,  Boser  dan  Guyon  [21].  Dalam  hal  fungsi  dan  kondisi permasalahan  yang  bisa  diselesaikan, SVM berada  dalam  satu  kelas dengan Artificial Neural Network (ANN) . Keduanya masuk dalam kelas supervised learning , yaitu dimana dalam mengimplementasikannya perlu adanya  tahap training (pelatihan)  dan  disusul  tahap testing (pengujian) [22].
Pada  penelitian  ini,  Data  latih  yang  digunakan  dalam  tahap training atau pelatihan adalah data berupa citra beras dan citra kutu beras. Data  citra  beras  berjumlah  10  buah  sedangkan  data  citra  kutu  beras berjumlah  12 buah,  dengan  total  data  latih  sejumlah  22 buah.  Hal  yang paling penting pada pelatihan adalah proses ekstraksi ciri. Proses ekstraksi ciri pada penelitian ini digambarkan pada Gambar 3.
GLCM merupakan suatu matriks yang menggambarkan frekuensi munculnya pasangan dua piksel dengan intensitas tertentu dalam jarak dan arah tertentu dalam citra [23]. Terdapat 8 sudut yang dapat digunakan pada GLCM , diantaranya sudut 0°, 45°, 90°, 135°, 180°, 225°, 270°, atau 315° [24]. Pendekatan GLCM yang digunakan dalam penelitian ini adalah kontras, korelasi dan energi.
Menurut  [25]  Kontras  adalah  mengembalikan  ukuran  intensitas  kontras  antara  suatu piksel dengan piksel disebelahnya diseluruh bagian citra. Korelasi adalah mengembalikan ukuran seberapa berkorelasinya suatu piksel dengan piksel tetangganya diseluruh bagian citra, sedangkan energi adalah mengembalikan jumlah elemen kuadrat dalam GLCM .
Pada ekstraksi  ciri kedua yaitu kecerahan warna, digunakan analisis pendekatan dalam ruang warna HSV ( Hue, Saturation, Value ). Namun tidak semua nilai dalam ruang warna HSV digunakan. Nilai-nilai yang digunakan hanya nilai Saturation dan Value . Nilai-nilsi ekstraksi ciri dari  tahapan  ekstraksi  diatas  ditampung  dalam  suatu  variable  bernama  variable  data  latih. Penjelasan mengenai ruang warna HSV akan dijabarkan dalam sub bab selanjutnya. Setelah  tahap  pelatihan  dilakukan,  tahap  selanjutnya  dalam  proses SVM adalah  tahap pengujian. Pada tahap pengujian digunakan data uji berupa 3 buah citra beras dan 3 buah citra kutu beras. Setelah tahap pelatihan dan pengujian, dianalisis pengklasifikasian kelas-kelas data pada SVM .  Proses  pengklasifikasian  dengan  cara  mencari hyperplane dengan  margin  terbesar seperti yang digambarkan dalam Gambar 4. Pada Gambar 4, diketahui bahwa hyperplane akan memisahkan antara data kelas positif dengan data kelas negative. Masing-masing data antar kelas
Gambar 3. Proses Ekstraksi Ciri Dalam Pelatihan SVM
Berdasarkan Gambar 3 proses ekstraksi ciri dilakukan dengan tahapan  sebagai  berikut.  File-file RGB dari  variabel  data  latih  dibaca kemudian  dikonversi  menjadi grayscale .  Selanjutnya  ekstraksi  ciri dilakukan. Ekstraksi ciri terdiri dari dua jenis, yaitu ciri tekstur dan ciri kecerahan  pada  warna.  Pada  ekstraksi  ciri  pertama  yaitu  ciri  tekstur digunakan metode GLCM. Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) adalah  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  analisis  tekstur/ekstraksi ciri.
776 yang  posisinya  terdekat  dengan hyperplane disebut dengan support vector . Sebuah algoritma dapat menemukan hyperplane seperti Gambar 4,
jika pengklasifikasian data bisa dipisahkan secara linier. Untuk masalah yang bersifat praktis, pada dasarnya  algoritma  akan  memaksimalkan  nilai margin  terdekat  untuk  meminimalkan  kesalahan dalam klasifikasi [26].
Tahapan  pendeteksian  dalam  metode SVM ini  diambil  berdasarkan  blok-blok  piksel. Dimana  dilakukan  pengecekan  secara  berulang masing-masing  piksel  pada  citra  pengujian.  Jika pada  blok  piksel  yang  dicek  terdapat  nilai-nilai seperti pada data latih, maka piksel tersebut akan ditandai  sebagai  blok  piksel  yang  terdapat  kutu didalamnya.  Proses  pengecekan  tersebut  akan berulang pada keseluruhan citra yang diuji untuk dideteksi.

## 2.3 Metode Segmentasi Warna Dalam Ruang Warna HSV
Cara yang digunakan untuk menspesifikasikan suatu warna tertentu adalah menggunakan ruang warna  atau  model  warna  ( color  model ). Color  model ini  diawali  dengan  mendefinisikan suatu sistem koordinat 3D, dan suatu ruang bagian yang mengandung semua warna yang dapat dibentuk ke dalam suatu model tertentu [27]. Contoh ruang warna yang sering digunakan adalah RGB (Red Green Blue), CMYK(Cyan Magenta Yellow Black), HSL(Hue Saturation Lightness), HSV  (Hue  Saturation  Value),  Luminance  –  Chrominance dan  sebagainya.  Pada  penelitian  ini ruang warna yang digunakan adalah ruang warna HSV . HSV ini dibentuk dengan menggunakan komposisi  warna  pokok  yang  sekaligus  memperhitungkan  juga  kecerahan  dan  komposisi warnanya.
Berdasarkan Gambar 5, masing-masing komponen dari ruang warna HSV bisa dijabarkan sebagai  berikut  : Hue adalah  deskripsi  untuk  derajat  warna  pada  lingkaran  yang  menunjukkan perbedaan warna, walaupun putaran derajat adalah sebesar 360°, namun nilai hue dinormalisasi dalam jarak 0 – 255 dengan nilai awal titik 0 ialah warna merah. Saturation adalah representasi kroma/ saturasi pada warna, semakin rendah saturasi maka warna akan memudar dan mendekati putih  sedangkan  jika  semakin  tinggi  maka  warna  akan  semakin  dalam  atau  jelas  (perbedaan semakin mencolok). Value adalah representasi dari kecerahan warna, dengan jarak 0 – 255 dimana 0 adalah warna hitam sedangkan 255 adalah warna putih [28].
Format  citra  yang  ditangkap  pada  penelitian  ini  adalah  citra  dalam  ruang  warna RGB . Untuk  mendapatkan  nilai  ambang  pada  warna  yang  diinginkan  dalam  ruang  warna HSV dibutuhkan  konversi.  Perhitungan  konversi  dari  ruang  warna RGB ke  ruang  warna HSV ditunjukkan  pada  persamaan  (5),  setelah  sebelumnya  dilakukan  normalisasi  pada  warna RGB seperti ditunjukkan pada persamaan (4). Proses normalisasi diperlukan karena pada persamaan (4), nilai H tidak bisa ditentukan jika nilai S = 0 [29]:
𝑟 = 𝑅 𝑅+𝐺+𝐵 𝑔 = 𝐺 𝑅+𝐺+𝐵
𝑏 = 𝐵 𝑅+𝐺+𝐵 ........................................................ (4)
𝐻 = 𝑡𝑎𝑛 [ 3(𝑔−𝑏) (𝑟−𝑔)+(𝑟−𝑏) ]
𝑆 = 1 − min (𝑟,𝑔,𝑏) 𝑉 𝑉 = 𝑟+𝑔+𝑏 3 ........................................................   (5)
Gambar 4. Margin Antar Kelas-Kelas
Data (Sumber : Matlab)
Gambar 5. Komponen pada Ruang Warna HSV (Sumber : Andrea, 2019)
777
Proses  yang  perlu  dilakukan  dalam  segmentasi  pada  ruang  warna HSV ini  ditunjukkan  pada Gambar 6.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Metode Suport Vector Machine (SVM)
3.1.1 Proses Pelatihan
Proses  pelatihan  pada  penelitian  ini  menggunakan  22  data  sebagai  data  latih,  yaitu  10 buah data latih beras dan 12 data latih kutu beras.  Perbedaan jumlah data diambil karena beras dan kutu beras berukuran sama kecilnya, sedangkan kutu beras sebagai objek yang dideteksi tidak terlihat dominan dalam citra tersebut, sehingga diperlukan data citra kutu beras yang lebih banyak,
Berdasarkan Gambar 6. Proses deteksi objek dengan metode Segmentasi ini diawali dengan mengkonversikan citra RGB ke HSV . Setelahnya ditentukan nilai ambang batas dalam HSV yang digunakan untuk membedakan antara objek yang  dideteksi  dengen background objek.  Dalam  penelitian  ini,  tidak  semua parameter HSV digunakan. Parameter yang digunakan hanya S dan V saja. Nilai parameter SV yang digunakan sebagai nilai ambang disini adalah S = (0-89) dan V = (14-120). Nilai ambang ini menyebabkan antara objek yang dideteksi dengan background -nya  tersegmentasi  atau  terpisahkan.  Proses  selanjutnya  adalah binarisasi  dan filtering .  Binarisasi  adalah  mengubah  Citra HSV menjadi  citra biner (hitam dan putih) yaitu dengan menentukan nilai intensitas dari suatu citra yang akan dideteksi. Nilai intensitas citra yang lebih dari atau sama dengan nilai ambang  akan  diubah  menjadi  putih  (1)  sedangkan  nilai  intensitas  citra  yang kurang dari nilai ambang akan diubah menjadi hitam (0).
Untuk  mempertegas  segmentasi  citra,  tahap  selanjutnya  setelah binerisasi  adalah filtering . Filtering menjadikan  piksel-piksel  dalam  citra  yang semula tidak diperlukan untuk dideteksi dan dianggap sebagai noise akan hilang. Teknik filtering yang  digunakan  adalah  Teknik  morfologi,  yaitu  teknik pengolahan  citra  berdasarkan  bentuk  segmen  citra  yang  bertujuan  untuk memperbaiki  hasil  segmentasi  [30-31].  Teknik  morfologi  biasanya  digunakan pada  citra  biner  atau  untuk  beberapa  kasus  juga  bisa  diterapkan  pada  citra keabuan  ( grayscale )  [32].  Teknik  filter  morfologi  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  Dilasi, Opening  dan  Gaussian  Blurr .  Dilasi  akan menjadikan citra yang akan dideteksi melebar, opening menyebabkan citra yang tadinya  terdilasi  (melebar)  menjadi  sempit  kembali  (terkikis)  dan  kemudian dilebarkan kembali. Karena dalam opening terdapat dua macam langkah filtering yaitu erosi (kebalikan  dari  dilasi)  dan  dilasi.  Teknik filtering terakhir  yaitu Gaussian Blurr . Teknik ini digunakan untuk memperhalus suatu citra sehingga noise-noise yang timbul menjadi tersamarkan bahkan tidak terdeteksi [33-35].
Gambar 6. Proses Deteksi Dengan Segmentasi HSV
Untuk  mempertegas segmentasi citra selanjutnya digunakan  pencarian contour dan  lebar  area contour dari  objek yang  akan  dideteksi.  Proses  ini  diawali  dengan  mencari  semua contour dalam  tangkapan  citra  yang  sudah  di  filter.  Sehingga didapatkan  semua contour baik  untuk  citra  objek  deteksi  (kutu beras) maupun citra objek-objek yang memiliki warna yang masuk dalam batasan nilai ambang. Selanjutnya masing-masing contour dalam citra tersebut dicari titik tengahnya dan dihitung luasannya.
Apabila luasan contour sesuai dengan ciri luasan kutu beras, maka contour tersebut akan dideteksi sebagai kutu beras. Nilai contour yang digunakan disini adalah 500-5000. Teknik-teknik pendeteksian  objek  dalam  ruang  warna  HSV  diatas  menjadikan objek yang dideteksi yaitu kutu beras dan background yaitu beras akan tersegmentasi dengan baik.
778
untuk hasil akhir yang lebih akurat. Data-data latih tersebut diperlihatkan dalam Gambar 7 dan Gambar 8.
Gambar 7. Citra Data Latih Beras
Gambar 8. Citra Data Latih Kutu Beras
Pada  proses  pelatihan  dalam  penelitian  ini,  Gambar  7  dan  Gambar  8  adalah  citra  data latih,  dimana  gambar-gambar  pada  masing-masing  sampel  ini  diekstraksi  cirinya.  Ciri  yang diambil adalah ciri tekstur dan ciri kecerahan warna. Pada ciri tekstur, diekstraksi nilai maksimum kontras,  minimum  korelasi  dan  minimum  energi  dengan GLCM .  Pada  ciri  kecerahan  warna, diekstraksi  nilai  rata-rata  ( average )  dari Saturation dan Value pada  ruang  warna HSV. Data ekstraksi ciri tersebut dihimpun daam Tabel 1 sebagai data pelatihan.
Tabel 1. Data Pelatihan Metode SVM No Jenis Data Saturasi Value Kontras Korelasi Energi 1 beras 0.52 0.843137 0.445543 0.44864 0.234083 2 beras 0.616667 0.827451 0.457553 0.418637 0.235513 3 beras 0.603053 0.835294 0.366485 0.587206 0.229599 4 beras 0.571429 0.882353 0.406085 0.557119 0.23186 5 beras 0.585714 0.745098 0.347821 0.400302 0.398883 6 beras 0.57377 0.756863 0.328762 0.501316 0.364289 7 beras 0.519231 0.862745 0.513878 0.479043 0.210653 8 beras 0.507042 0.737255 0.634564 0.538773 0.180155 9 beras 0.682927 0.882353 0.293302 0.799025 0.201269 10 beras 0.452381 0.984314 0.406093 0.694183 0.193692 11 kutu beras 0.428571 0.596078 0.991618 0.414462 0.310871 12 kutu beras 0.526316 0.690196 0.714961 0.591485 0.231269 13 kutu beras 0.253968 0.686275 0.631473 0.541996 0.4048 14 kutu beras 0.125 0.682353 0.625306 0.392607 0.362254 15 kutu beras 0.72 0.619608 0.500821 0.604528 0.394694 16 kutu beras 0.394231 0.756863 1.005182 0.487043 0.181068 17 kutu beras 0.3125 0.733333 1.061304 0.420261 0.169099 18 kutu beras 0.54386 0.658824 0.52674 0.562663 0.237218 19 kutu beras 0.695652 0.788235 0.573902 0.550505 0.289662 20 kutu beras 0.413793 0.580392 1.112878 0.555771 0.175433 21 kutu beras 0.225806 0.698039 1.251565 0.623377 0.091353 22 kutu beras 0.368421 0.854902 1.404928 0.48623 0.219696
Dari  data-data  ektstraksi  ciri  citra  diatas    dianalisis  dengan  ploting  data  data  sumbu kartesius dan ditarik hyperplane nya seperti pada Gambar 9, Gambar 10, Gambar 11 dan Gambar 12 dibawah ini.
779
Berdasarkan Gambar 9, proses SVM pada data latih Value dan Kontras antara beras dan kutu beras, diketahui bahwa ada dua data latih yang tidak sesuai atau error begitu juga dengan Gambar  11  dan  12  terdapat  beberapa  titik error. Warna  biru  menunjukan  data  latih  beras sedangkan warna orange menunjukkan data latih kutu beras. Ada beberapa data latih beras yang masuk pada area kutu beras dan begitu juga sebaliknya. Nilai error yang terjadi dikarenakan pada citra data latih kutu beras juga terdapat sedikit citra beras yang tertampil karena proses cropping citra. Data latih paling bagus ada pada Gambar 10 yaitu antara data latih kontras dengan korelasi. Gambar  10  menunjukkan  peng-kelas-an  antara  kutu  beras  dan  beras  dengan  sempurna  tanpa error. Namun error-error yang terjadi dalam data pelatihan ini masih dalam ranah yang wajar dalam sebuah penelitian karena tidak dominan. Berdasarkan perhitungan nilai keakurasian, nilai akurasi dalam data latih ini sebesar 86,36%.
3.1.2 Proses Pengujian
Pada  proses  pengujian  pada  penelitian  ini  digunakan  6  buah  data,  yaitu  3  data  berupa beras dan 3 data berupa kutu beras. Data-data ini digunakan untuk melatih algoritma yang dibuat apakah sudah sesuai dengan yang diinginkan atau belum. Dalam hal ini, apakah kutu beras sudah benar-benar dianggap sebagai kutu beras atau belum. Dari citra uji beras dan kutu beras, diperoleh hasil ekstraksi ciri seperti tertampil pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Pengujian Metode SVM
No Jenis Data Saturasi Value Kontras Korelasi Energy 1 Beras 0.694915 0.756863 0.338765 0.516385 0.369838 2 Beras 0.696429 0.717647 0.349884 0.47913 0.34853 3 Beras 0.791667 0.737255 0.338751 0.523508 0.347147 4 Kutu Beras 0.684211 0.6 1.443747 0.46404 0.124944 5 Kutu Beras 0.814815 0.572549 1.391295 0.398378 0.162042 6 Kutu Beras 0.350649 0.627451 1.350817 0.393779 0.166551 Gambar 9. Analisis SVM Pada Data Latih Value Vs Kontras Gambar 10. Analisis SVM Pada Data Latih Kontras Vs Korelasi Gambar 11. Analisis SVM Pada Data Latih Kontras Vs Energi Gambar 12. Analisis SVM Pada Data Latih Saturasi Vs Korelasi
780
Berdasarkan  Tabel  2,  diperoleh  analisis SVM pada  bidang  kartesian  antar  data  seperti ditampilkan pada Gambar 13, Gambar 14, Gambar 15 dan Gambar 16.
Berdasarkan Gambar 13 - Gambar 16. Diperoleh hasil bahwa penggunaan metode SVM dari data latih ini bisa membedakan antara beras dan kutu beras dengan sempurna. Dari gambar terlihat bahwa margin antara beras dan kutu beras juga lumayan jauh.  Berdasarkan perhitungan nilai akurasi, diperoleh akurasi hasil pengujian ini adalah sebesar 100%.
3.1.3 Proses Pendeteksian
Proses pendeteksian pada penelitian ini menggunakan 10 data sampel citra yang berbeda- beda. Hasil pendeteksian pada masing-masing citra sampel tertampil pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pendeteksian Dengan Metode SVM
No Nama Gambar Kutu terdeteksi (ekor) Presentase deteksi Kutu tidak terdeteksi (ekor) Presentase Error deteksi Beras terdeteksi sebagai kutu (blok) 1 Sample (1) 12 Dari 14 85,71% 2 14,28% 1 2 Sample (2) 12 dari 14 85,71% 2 14,28% 1 3 Sample (3) 7 dari 11 63,63% 4 36,36% 1 4 Sample (4) 7 dari 8 87,50% 1 12,50% 0 5 Sample (5) 7 dari 11 63,63% 4 36,36% 0 6 Sample (6) 8 dari 9 88,89% 1 11.11% 0 7 Sample (7) 3 dari 3 100,0% 0 0,00% 1 8 Sample (8) 4 dari 6 66,67% 2 33,33% 0 9 Sample (9) 8 dari 11 72,72% 3 27,27% 2 10 Sample (10) 9 dari 12 75,00% 3 25,00% 0 Gambar 13. Analisis SVM Pada Data Pengujian Value Vs Kontras Gambar 14. Analisis SVM Pada Data Pengujian Kontras Vs Korelasi Gambar 15. Analisis SVM Pada Data Pengujian Kontras Vs Energi Gambar 16. Analisis SVM Pada Data Pengujian SaturasiVs Value
781 Rata-rata 78,95% 21.05%
Berdasarkan Tabel 3, diperoleh informasi bahwa  tidak semua kutu dalam citra sampel pendeteksian  bisa  terdeteksi.  Hal  ini  kemungkinan  dikarenakan  data  latih  yang  kurang  banyak dan fitur SVM yang digunakan juga kurang maksimal. Dalam pengujian ini juga masih ada beras yang terdeteksi sebagai kutu, hal ini dikarenakan dalam data latih kutu juga terdapat sedikit citra beras.  Pada penelitian menggunakan metode SVM ini diperoleh akurasi pendeteksian kutu beras terhadap 10 citra sample sebesar 78,95%.
3.2 Metode Segmentasi Warna Dalam Ruang Warna HSV
Penelitian  pada  metode  Segmentasi  dalam  ruang  warna HSV ini  terdiri  dari  proses konversi warna, binerisasi, filtering, dan hasil akhir pendeteksian dengan pencarian contour dan lebar area contour . Proses tersebut digambarkan pada Gambar 17, Gambar 18, Gambar 19 dan Gambar 20.
Gambar 17. Konversi Warna RGB (Kiri) Ke HSV (Kanan)
Gambar 17 menjabarkan mengenai proses konversi warna dalam ruang warna RGB ke HSV .  Dalam  citra RGB terlihat  ada  14  ekor  kutu  beras  didalamnya.  Citra RGB (kiri)  diubah kedalam citra HSV (kanan) sebelum citra ditentukan nilai ambang yang menjadikan objek deteksi dengan background tersegmentasi. Terlihat pada citra HSV bahwa beras menjadi berwarna merah sedangkan kutu beras tetap berwarna hitam (disini hanya 12 ekor kutu yang terlihat sedangkan 2 lainnya tidak terlihat) dan celah-celah antar beras ini menjadi berwarna hijau. Celah-celah antar beras ini berpotensi menjadikan objek yang tidak akan dideteksi (bukan kutu beras) bisa terdeteksi (sebagai kutu beras) jika warna hijau dalam HSV tersebut masuk kedalam nilai ambang. Hal ini akan  terlihat  jelas  pada  citra  biner  yang  didapatkan,  setelah  ditentukan  nilai  ambang HSV nya. Pada  penelitian  ini  tidak  semua  nilai  ambang HSV digunakan.  Nilai  ambang  yang  digunakan hanyalah nilai ambang S dan V saja.
Gambar  18  merupakan  citra  biner  dari  citra HSV . Dalam  citra  biner  tersebut  terlihat  dengan  jelas  bahwa  nilai ambang SV telah menjadikan objek yang akan dideteksi yaitu kutu  beras  menjadi  putih  karena  kutu  beras  masuk  kedalam nilai  ambang  yang  ditentukan.  Sedangkan  citra  yang  tidak masuk  dalam  nilai  ambang SV akan  diubah  menjadi  hitam. Terlihat beberapa celah antar beras masuk kedalam nilai ambang dan disini dianggap sebagai noise . Citra kutu juga terlihat sangat kecil.  Tahap  selanjutnya,  yaitu filtering berfungsi  untuk menghilangkan noise yang ada sekaligus menjadikan objek yang akan dideteksi menjadi tegas dan jelas.
Gambar 19. Filtering Dilasi (kiri), Opening (Tengah) Dan Gaussian Blurr (Kanan)
Gambar 18. Citra Biner
782
Gambar 19 adalah filtering pada citra biner. Agar objek yang dideteksi menjadi tegas dan jelas  digunakan  filter  morfologi  Dilasi  (kiri).  Terlihat  bahwa  objek  putih  yang  semula  sempit menjadi  melebar  setelah  proses  filter  dilasi,  begitu  juga noise yang  tidak  diharapkan  untuk dideteksi  juga  melebar.  Kemudian  untuk  menghilangkan noise digunakan  filter  morfologi Open/Opening (tengah).  Pada  proses  ini  mula-mula  citra  Dilasi  akan  di erosi (kebalikan  dari dilasi) untuk menghilangkan titik noise , proses ini juga menjadikan citra kutu terkikis, kemudian proses opening selanjutnya yaitu dilasi. Dengan proses ini citra kutu yang semula terkikis akan melebar  kembali.  Karena  pada  filter  opening  tidak  sepenuhnya noise akan  hilang,  digunakan Gaussian  Blurr (kanan)  untuk  menyamarkan noise tersebut  sekaligus  menjadikan  keseluruhan citra menajdi halus.
Tahap  terakhir  dalam  proses  ini  adalah  mencari contour kutu  dan  lebar  area contour .  Hal  ini  digunakan agar jika ada objek-objek non kutu beras atau noise yang masih belum hilang dengan filtering, objek tersebut tidak masuk  dalam  area  deteksi.  Pada  Gambar  20.  Terlihat bahwa  kutu-kutu  diatas  beras  telah  terdeteksi  sesuai dengan  bentuknya.  Namun  ada  dua  kutu  yang  tidak terdeteksi.
Hasil  dari  pendeteksian  menggunakan  metode  segmentasi  dalam  ruang  warna HSV ini menggunakan citra yang sama dengan citra sampel deteksi metode SVM dengan banyaknya kutu juga  masih  sama  dengan  Tabel  3.  Pada  penelitian  menggunakan  metode  kedua  ini  hasilnya dijabarkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Pendeteksian Menggunakan Metode Segmentasi Dalam Ruang Warna HSV No Nama Gambar Kutu terdeteksi (Ekor) Presentase deteksi Kutu tidak terdeteksi (Ekor) Presentase Error deteksi 1 Sample (1) 14 Dari 14 100% 0 0% 2 Sample (2) 12 dari 14 85,71% 2 14,29% 3 Sample (3) 10 dari 11 91% 1 9% 4 Sample (4) 8 dari 8 100% 0 0% 5 Sample (5) 10 dari 10 100% 0 0% 6 Sample (6) 9 dari 9 100% 0 0% 7 Sample (7) 2 dari 3 66,67% 1 33,33% 8 Sample (8) 3 dari 7 42,86% 4 57,14% 9 Sample (9) 12 dari 12 100% 0 0% 10 Sample (10) 8 dari 13 61,54% 5 38,46% Rata-rata 84,78% 15,22%
Berdasarkan Tabel 4 diatas, terlihat bahwa hasil akhir  pendeteksian kutu beras dengan metode segmentasi dalam ruang warna HSV ini mempunyai nilai akurasi rata-rata sebesar 84,78 %. Jika dibandingkan  dengan  metode  pertama,  metode  kedua  ini  lebih  maksimal  walaupun  keduanya tidak berbeda terlalu jauh dalam hal nilai rata-rata akurasi.

## 4. KESIMPULAN
Dari percobaan ini bisa diambil kesimpulan bahwa, untuk mendeteksi kutu beras yang berada diatas beras, bisa digunakan 2 metode. Yaitu metode SVM dan metode segmentasi dalam ruang  warna HSV .  Dari  kedua  metode  tersebut,  metode  kedua  terlihat  lebih  maksimal  dalam pendeteksian.  Namun  beda  presentase  rata-rata  akurasinya  tidak  terlalu  jauh  antara  metode pertama  dengan  metode  kedua.  Sehingga  bisa  disimpulkan  kedua  metode  tersebut  sama-sama efektif.
5. SARAN
Gambar 20. Proses Pendeteksian
783
Agar  hasil  dari  metode  pertama  menjadi  lebih  baik,  penulis  menyarankan  agar  data pelatihan diambil lebih banyak untuk menghasilkan tingkat akurasi yang lebih tinggi. Penelitian lanjutan  berupa  klasifikasi  jenis  kutu  beras  dengan  menggunakan  metode-metode  yang  sudah dipaparkan.
UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Universitas  Pertahanan  Republik  Indonesia yang telah memberi dukungan finansial terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Stone,  A.A.R.,  2018,  Segmentasi  Citra  Pada  Robot  Sepak  Bola  Beroda  Menggunakan Multilayer  Neural  Network  Dan  Fitur  Warna  HSV, Skripsi ,  Fakultas  Teknologi  Informasi Dan Komunikasi, Institut Teknologi Sepuluh November, Surabaya.
[2] Sinaga, A.S. and Marpaung,E. 2020. Segmentasi Warna HSV Telapak Tangan Untuk Deteksi Bakteri Pada Pandemi Covid 19. Fountain of Informatics Journal , No.3, Vol.5, 1-5.
[3] Dewi,  S.C.,  Ananda,  A.,  and  Indah,  L.  2013.  Deteksi  Gejala  Penyakit  Dengan  Metode Segmentasi Warna HSV (Studi Kasus :  Lingual). Jurnal Aksara Komputer Terapan , No.2, Vol.2.
[4] Indrabayu,  Arifin,  N.  and  Areni,  I.S.  2019.  Klasifikasi  Kematangan  Stroberi  Berbasis Segmentasi Warna dengan Motode HSV. Jurnal JPE, No. 2, Vol.23, 113-116.
[5] Usuman,  I.,  Dharmawan,  A.  and  Frizky,  A.Z.K.  2012.  Sistem  Pendeteksi  Kulit  Manusia Menggunakan  Segmentasi  Warna  Kulit  Pada  Tipe  Citra  HSV  (Hue,  Saturation,  Value).
Indonesian Journal Of Electronics And Instrumentation Systems, No.2, Vol.2.
[6] Wandi,  D.,  Fauziah  and  Hayati,  N.  2021.  Deteksi  Kelayuan  Pada  Bunga  Mawar  dengan Metode Transformasi Ruang Warna Hue Saturation Intensity (HSI) dan Hue Saturation Value (HSV). Jurnal Media Indofmatula Budidarma, No.1, Vol.5, 308-316.
[7] Ritonga,  A.S.  and  Purwaningsih,  E.  S.  2018.  Penerapan  Motode  Support  Vector  Machine (SVM) Dalam Klasifikasi Kualitas Pengelasan Smaw (Shield Metal ARC Welding). Jurnal Ilmiah Edutic, No.1, Vol.5, 17-25.
[8] Parapat, I.M., Furqon, T.F. and Sutrisno. 2018. Penerapan Metode Support Vector Machine (SVM)  Pada  Klasifikasi  Penyimpangan  Tumbuh  Kembang  Anak. Jurnal  Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , No.10, Vol.2, 3163-3169.
[9] Ramadhan, M.Y., Syauqy, D. and Tibyani. 2019. Implementasi Metode Klasifikasi Support Vector  Machine  (SVM)  terhadap  Pemakaian  Minyak  Goreng. Jurnal  Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, No.2, Vol.3, 1669-1677.
[10]Salim,  S.D.  and  Suryadibrata,  A.  2019.  Klasifikasi  Anjing  Dan  Kucing  Menggunakan Algoritma  Linear  Discriminant  Analisys  Dan  Support  Vector  Machine. Ultimatics, No.1, Vol.XI, 46-51.
[11]Sari,  P.,  Muflikah,  L.  and  Wihandika,  R.C.  2018.  Klasifikasi  Kualitas  Susu  Sapi Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine  (SVM). Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, No.3, Vol.2, 1204-2111.
[12]Yohannes,  Pribadi,  M.R.  and  Chandra,  L.  2020.  Klasifikasi  Jenis  Buah  Dan  Sayuran Menggunakan SVM Dengan Fitur Saliency-HOG Dan Color Moments. Elkha , No.2, Vol.12, 125-131.
[13]Muzakkiy, A.H. 2016. Deteksi Api Berbasis Sensor Visual Menggunakan Metode Support Vector  Machines. Skripsi ,  Fakultas  Teknologi  Informasi,  Institut  Teknologi  Sepuluh November, Surabaya.
784
[14]Tumonglo, A., Setyawan, G.E. and Maulana. R. 2019. Sistem Deteksi Api Pada Quadcopter Ar  Drone  Menggunakan  Metode  Color  Filtering  HSV  dan  YCbCr  Color  Space. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, No. 5, Vol.3, 4622-4630.
[15]Mahardika,  R.  2018.  Identifikasi  Konten  Pornografi  Berbahasa  Indonesia  Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM). Skripsi, Fakultas Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi, Universiats Sumatera Utara, Medan.
[16]Damasela, R. Tomasouw, B.P. and Leleury, Z.A. 2021. Penerapan Metode Support Vector Machine  (SVM)  Untuk  Mendeteksi  Penyalahgunaan  Narkoba. Parameter  :  Jurnal MAtematka, stastistika dan terapannya , No. 2, Vol.1.
[17]Adhilah,  W.Q.  Magdalena,  R.  and  Saidah  S.  2019.  Deteksi  Zat  NArkotika  Berdasarkan Tekstur  Menggunakan  Metode  Fractal  Dimension  dan  Klasifikasi  SVM. E-Proceeding  of Engineering , No.3, Vol.6, 10219-10225.
[18]Hendrival and F.P.Romadani. 2018. Kajian Kerentanan Dan Kerusakan Beras Lokal Provinsi Sumatera  Selatan  Terhadap  Hama  Pascapanen  Sitophilus  oryzae  L.  (Coleoptera: Curculionidae). Jurnal Biota, No.2, Vol.4, 90-97.
[19]M. Isnaini, E.R, Pane and S.Wiridianti. 2015. Pengujian Beberapa Jenis Insektisida Nabati Terhadap Kutu Beras (Sitophilus Oryae L). Jurnal Biota, No.1, Vol.1, 1-8.
[20]Yunliang, J., Qing, S., Jing, F. and Xiongtao, Z. 2010. The Classification for E-government Document  Based  on  SVM. In  Web  Information  Systems  and  Mining  (WISM).  2010 International Conference on , Vol. 2, 257-260.
[21]Chang, Chung, C. and Lin, C.J. 2001. LIBSVM: A Library for Support Vector Machines.
[22]Cahya, Algoritma Support Vector Machine (SVM),
https://cahyadsn.phpindonesia.id/extra/svm.php#, diakses tgl 11 Oktober 2021.
[23]Prasetyo, E. 2011. Pengolahan Citra Digital dan Aplikasinya Menggunakan Matlab . Penerbit Andi.
[24]Yunus,  M.  2020.  Feature  Extraction  :  Gray  Level  Co-occurrence  Matrix  (GLCM), https://yunusmuhammad007.medium.com/feature-extraction-gray-level-co-occurrence- matrix-glcm-10c45b6d46a1, diakses tgl 11 Oktober 2021.
[25]Matlab. 2015. Graycoprops Feature.
[26]Mathworks. Learn
optimal hyperplanes as decision boundaries , https://ww2.mathworks.cn/en/discovery/support-vector-machine.html diakses tgl 11 Oktober 2021.
[27]He, K., Zhang, X., Ren, S. and Sun, J.  2016. Deep Residual Learning for Image Recognition, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 1-12.
[28]Simon, A. 2019.  Implementasi Metode Color Model Filtering HSV Untuk Mendeteksi Bola Pada Robot Sepak Bola Beroda. Skripsi , Universitas Sumatera Utara, Medan.
[29] Ford, A. and Roberts, A. 1998. Colour Space Conversions ,  Charles, Pynton.
[30]Jiang,
X.J. and Scot, P.J. 2020. Advance Metrology . https://www.sciencedirect.com/topics/engineering/morphological-filter diakses tgl 11 Oktober 2021. [31]Bovik, A.C. 2009. The Essential Guide to Image Processing . https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B9780123744579000044,  diakses  tgl  11 Oktober 2021 [32]Yulio, A. 2021. Operasi Morfologi Pada Pengolahan Citra.
https://devtrik.com/opencv/operasi-morfologi-pada-pengolahan-citra/, diakses tgl 6 Oktober 2021.
[33]Admin.  Image  Blurring  Menggunakan  OpenCV.    https://skillplus.web.id/image-blurring- menggunakan-opencv/, diakses tgl 6 Oktober 2021.
[34]Anomin. “Smoothing Images”, Internet :
https://docs.opencv.org/4.5.3/dc/dd3/tutorial_gausian_median_blur_bilateral_filter.html, [Oct. 6, 2021].
[35]L.Tan. 2008. Digital Signal Processing Fundamentals And Application . Gergia , Elsevier.