## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2144

## Estimasi Volume Buah Kiwi Menggunakan Metode Pencitraan dan Aturan Simpson
Tomy Suherly, Minarni Shiddiq *
Program Studi Fisika, Universitas Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: thommyt433@gmail.com, *minarni@unri.ac.id
Abstrak− Volume merupakan salah satu besaran penting yang telah digunakan untuk penyortiran buah berdasarkan ukuran. Metode  pencitraan  atau Computer  Vision adalah metode  nondestruktif sederhana yang telah  diusulkan untuk  menentukan volume buah . Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi volume buah  kiwi menggunakan  metode pencitraan Computer Vision dan dibandingkan  dengan  metode  perpindahan  air.  Sampel  yang  digunakan  adalah  20  buah  kiwi  hijau  ( Actinidia  deliciosa) . Kamera smartphone digunakan untuk merekam citra dan perangkat  lunak  berbasis Python digunakan  untuk  pengendali kamera dan pengolah citra. Citra hasil Computer Vision adalah citra dua dimensi (2D). Citra 2D ini diolah dengan Aturan Simpson  1/3  untuk  menentukan  volume  buah  kiwi  berdasarkan  prinsip  integrasi  volume  benda  putar  dimana  citra permukaan  2D  buah  kiwi  dicacah  menjadi  8  bagian  kemudian  dijumlahkan.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa metode  pencitraan  dengan  bantuan  aturan  Simpson  1/3  berhasil  digunakan  untuk  menentukan  volume  buah  kiwi dengan persentase perbedaan rata rata sebesar 4,57 % dibanding pengukuran menggunakan  metode perpindahan air, ini setara dengan perbedaan volume rata-rata sebesar 4,97 cm 3 dari 20 sampel. Volume buah kiwi yang diukur dengan metode ini berkisar antara  82,48  cm 3 − 126,85  cm 3 .  Hasil  ini  merupakan  langkah  awal  dari  pengembangan machine  vision untuk  penyortiran  buah berdasarkan volume.
Kata Kunci: Computer Vision , Aturan Simpson, Volume, Buah Kiwi, Python
Abstract − Volume  is  one  of  important  quantities that  have  been applied  to fruit sorting based  on  size.  Imaging method  or computer vision is a simple non destructive method that has been proposed to measure fruits volume. This study was aimed to estimate the volumes of kiwi fruits using Computer Vision imaging method and compared to a water displacement method. The samples were 20 green kiwi fruits ( Actinidia deliciosa ). A smartphone camera was used to record the kiwifruit images and  Python  based  program  to  drive  the  camera  and  process  the  images.    Images  resulted  in  Computer  Vision  are  two dimensions (2D) images. The 1/3 rd Simpson rule was employed to determine the volume of kiwi fruits based on the volume integration of a spinning object where surface image of kiwi was divided into 8 parts and then summed. The results show that the  2D  imaging  method  assisted  by  the  Simpson  rule  was  successfully  able  to  determine  the  kiwi  fruit  volumes  with  4.57  %  average difference percentage compared to the water displacement method. This was about  4.97  cm 3 of average volume difference of 20  samples.  The  sample  volumes measured  using this method  ranges from  82,48 cm 3 − 126,85 cm 3 . These results will be one of steps toward the development of machine vision for fruit sorter based on volume.
Keywords : Computer Vision, 1/3 rd Simpson Rule, Volume, Kiwi Fruit, Python

## 1. PENDAHULUAN
Metode  pencitraan  adalah  metode  optik  yang  semakin  intensif  digunakan  dalam  berbagai  bidang  karena  bersifat nondestruktif, cepat, dan dapat diandalkan. Metode pencitraan bersifat nosdestruktif karena tidak terjadi kontak fisik secara langsung dengan objek. Metode pencitraan yang telah dikembangkan saat ini adalah metode pencitraan untuk medis seperti MRI, CT scan, dan metode Computer Vision . Metode Computer Vision mengunakan kamera, cahaya dan  komputer.  Metode  ini  terdiri  dari  beberapa  jenis  bergantung  pada  komponen  sistem  dan  tujuan  aplikasinya. Metode Computer  Vision tradisional  adalah  metode  pencitraan  mengunakan  kamera  warna  atau  monokrom  yang menghasilkan  citra  dua  dimensi  (2D).   Metode ini  dapat  digunakan  untuk  menganalisa  karakteristik ekternal  objek seperti ukuran, bentuk, warna, dan tekstur [1].  Metode pencitraan 2D dapat dikembangkan menjadi pencitraan tiga dimensi  (3D)  mengunakan  bantuan  berkas  cahaya  terstruktur  atau  kamera  stereo  untuk  menentukan  volume  atau bentuk 3D objek [2]. Metode pencitran spektral seperti pencitraan fluoresensi, hiperspektral, dan multispektral.adalah gabungan antara  metode Computer Vision 2D  dan  spektroskopi  yang  bergantung  pada  panjang  gelombang cahaya sebelum  dan  setelah  mengenai  objek.  Metode  ini  dikembangkan  untuk  menganalisa  karakteristik  internal  objek seperti  sifat  kimia  dan  fisika  produk pertanian  [3]. Kamera  pada  umumnya  dihubungkan  ke  komputer  untuk memudahkan  dan  mempercepat  dalam  pengolahan  citra.  Saat  ini  dengan  perkembangan  teknologi  di  bidang komputer, perangkat lunak, kamera dan sumber cahaya, sistem Computer Vision dapat dibangun lebih ekonomis dan reliable .
Pada dua dekade terakhir, metode pencitraan Computer Vision telah dikembangkan secara intensif pada bidang pertanian.  Metode  pencitraan  dapat  memberikan  informasi  berupa  karakteristik  produk  pertanian  melalui analisis  citra.  Teknologi Computer  Vision memiliki  sifat  yang  cepat,  ekonomis,  konsisten  dan  objektif sehingga  dapat  digunakan  untuk  membantu  proses  penyortiran  dan  penentuan  kualitas  objek  yang  masih tradisional  dan  manual  [4],  khususnya  pada  bidang  pertanian  yang  masih  mengunakan  tenaga  manusia dengan mengandalkan pengalaman, keahlian, dan panca indera.  Metode Computer Vision merupakan sistem berbasis  algoritma  dan  komputer  yang  menirukan  mata  manusia  untuk  mendeskripsikan  citra  dari  suatu objek.  Teknologi Computer  Vision telah  dikembangkan  dan  diaplikasikan  untuk  berbagai  keperluan  di bidang makanan  dan pertanian  seperti  pencitraan berbasis smartphone untuk diagnostik makanan [5], alat

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2144
pendeteksi  kematangan  buah  apel  menggunakan  metode  pencitraan  berdasarkan  komposisi  warna.  [6], menghitung  geometri  telur  mengunakan machine  vision [7],  mengestimasi  massa  buah  mangga  secara geometri mengunakan pengolahan citra  [8]. Machine vision merupakan suatu sistem yang lengkap dimana computer  vision merupakan  salah  satu  bagian  untuk  mengambil  keputusan  berdasarkan  citra  yang diperoleh.
Volume  adalah  ukuran  benda  yang  dapat  digunakan  sebagai  besaran  fisika  untuk  penyortiran  buah. Penyortiran  sangat  penting  dilakukan  untuk  pengelompokan  dan  penentuan  mutu  suatu  produk  pertanian. Disamping  massa,  penyortiran  produk  pertanian  berdasarkan  volume  sangat  diperlukan  di  bidang  industri pertanian, volume berhubungan dengan rasa  buah dan jumlah kandungan gula  [9].  Volume dan massa buah dapat  diestimasi  mengunakan  pengolahan  citra  mengunakan  dua  kamera.    Volume  dan  massa  mempunyai korelasi yang tinggi [10].
Computer  Vision dapat  digunakan  untuk  menentukan  volume  atau  luas  suatu  benda  dengan  bantuan algoritma seperti Aturan Simpson atau metode trapesium [11].  Metode ini telah digunakan untuk menentukan volume telur menggunakan jaringan syaraf tiruan (ANN) [12]. Metode  aturan  Simpson merupakan salah  satu metode  numerik  yang  dapat  digunakan  menentukan  volume  suatu  benda.  Penentuan  volume  benda  dengan bantuan aturan ini telah berhasil digunakan untuk penentuan volume lambung kapal [13].
Buah kiwi adalah salah satu jenis buah yang menyumbang kenaikan persentase buah impor di  Indonesia. Ini disebabkan karena buah kiwi mengandung nutrisi yang cukup besar dibanding buah-buah impor dan lokal. Menjaga kualitas dan mutu buah kiwi perlu dilakukan setelah menempuh perjalanan yang cukup lama dari negara pengekspor. Proses sortasi yang cepat dan ekonomis merupakan salah satu cara untuk menjaga kualitas buah-buahan impor salah satunya  adalah  buah  kiwi.  Buah  kiwi  memiliki  kulit  berwarna  hijau  gelap  kecoklatan  dengan  struktur  daging buah  berwarna  hijau  terang  atau  kuning  emas  dan  biji  berwarna  hitam  yang  dapat  dimakan  [14].  Buah  kiwi mengandung vitamin E, Vitamin C, Anti oksidan, serta kandungan mineral seperti kalium, magnesium, kalium, dan jenis mineral lainnya [15].
Metode Computer Vision dapat digunakan dalam proses sortasi buah kiwii. Parameter fisika buah kiwi seperti panjang, lebar, ketebalan, massa, volume ( true dan apparent ) dapat digunakan sebagai parameter sortasi [16]. Buah kiwi  pada  umumnya  memiliki  bentuk  geometri  elipsoida  sehingga  volumenya  dapat  ditentukan  mengunakan volume elpsoida. Volume buah kiwi juga dapat ditentukan mengunakan pengolahan citra 2D. Metode perpindahan air digunakan  sebagai  acuan  untuk  menentukan  volume  buah  kiwi,  volume buah  kiwi  yang  telah  diukur  berkisar antara 54,7–108,2  cm3  [17].   Pengunaan  metode  pencitraan  atau Computer vision juga telah  dilakukan  untuk buah kiwi  untuk klasifikasi  mengunakan  bentuk  [18] dan  penyortiran  buah  kiwi mengunakan  volume melalui rekonstruksi 3D dari citra 2D [19].
Pada penelitian ini, metode Computer Vision digunakan untuk menentukan volume buah kiwi. Algoritma aturan Simpson 1/3 berdasarkan prinsip integrasi volume  benda  putar digunakan dalam  estimasi volume buah tersebut.  Sampel  yang  digunakan  berjumlah  20  buah  kiwi  ( Actinidia  deliciosa) dengan  ukuran  yang  hampir sama. Kamera smartphone digunakan untuk merekam citra buah kiwi. Perangkat lunak pengendali kamera dan pengolahan citra dirancang dan dibuat mengunakan bahasa pemrograman Python .  Hasil estimasi volume buah kiwi mengunakan metode ini dibandingkan dengan hasil yang diperoleh mengunakan metode perpindahaan air. Analisis regresi dari kedua metode dan hasil plot Bland-Altman dibahas.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini mengunakan metode ekperimen yang bertujuan untuk  mengestimasi volume buah kiwi menggunakan metode Computer Vision dan Algoritma aturan Simpson 1/3. Metode Computer Vision digunakan sebagai metode pengolahan citra sedangkan algoritma aturan Simpson 1/3 digunakan sebagai metode numerik untuk menentukan volume buah kiwi berdasarkan prinsip integrasi volume benda putar. Pendekatan volume yang digunakan adalah pendekatan  elipsoida  [17].  Metode  ini  mengunakan  sistem  yang  sederhana  yaitu  kamera,  komputer,  namun membutuhkan  desain  algoritma  yang  tepat  agar  proses  estimasi  berjalan  dengan  cepat  dan  tepat.  Metode perpindahan air  digunakan  sebagai  pembanding  keakuratan  nilai  volume  yang  diperolah menggunakan  metode Computer Vision dan algoritma aturan Simpson 1/3.
Bahan  dan  alat  yang  digunakan  adalah  sampel  buah  kiwi,  komponen  optik  dan  penyangga  untuk membangun sistem Computer Vision , serta komputer dan perangkat lunak untuk menyimpan dan mengolah citra. Sampel  buah  kiwi  terdiri  dari  20  buah  dengan  ukuran  yang  hampir  sama  besar  di  beri  label  dari  KH1  sampai KH20. Alat yang digunakan adalah meja optik, meteran ukur, penyangga kamera, kamera smartphone , holder hp U, laptop, app IP webcam, sublime text dan software Python 3.7.4. Kamera yang digunakan mempunyai resolusi 13  MP  (f/2.0)  +2MP  ( depth ).  Peralatan  lainnya  yang  digunakan  adalah  gelas  beker  dengan  skala  ukur  0-1000 mililiter untuk menentukan volume buah kiwi menggunakan metode perpindahan air, volume diukur berdasarkan perpindahan permukaan air sebelum dan sesudah dimasukkan buah kiwi.
Penentuan volume buah kiwi menggunakan  metode Computer  Vision dan algoritma aturan  Simpson 1/3 dilakukan melalui  langkah-langkah  yang  berurutan. Langkah-langkah  tersebut  antara  lain  adalah  persiapan  alat dan sampel, menyusun sistem Computer Vision, selanjutnya melakukan perekaman citra permukaan buah kiwi,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2144
Sampel Buah Kiwi Komputer Kamera 13 cm
menentukan  volume  buah  kiwi  mengunakan  metode  perpindahan  air,  melakukan  kalibrasi pixel ke  cm  untuk menentukan  panjang  sumbu  mayor  dan  minor,  kemudian  setelah  panjang  sumbu  mayor  dan  minor  diperoleh volume  buah  kiwi  dapat  ditentukan  menggunakan  algoritma  aturan  Simpson  1/3  berdasarkan  prinsip  integrasi volume benda putar.

## 2.1 Perekaman Citra
Skema sistem Computer Vision untuk perekaman citra dapat dilihat pada Gambar 1. Metode perpindahan air dan pengukuran  dimensi  buah  secara  manual  mengunakan  meteran  digunakan  sebagai  pembanding.  Kamera berfungsi  untuk  merekam citra  dari  permukaan  sampel  buah  kiwi  yang  terhubung  ke komputer melalui  app  IP webcam.  Jarak  kamera  dan  permukaan  buah  kiwi  diatur  sebesar  13  cm  ( working  distance )  agar  kamera  dapat menangkap  keseluruhan  permukaan  sampel  buah  kiwi.    Perekaman  dilakukan  meggunakan  latar  belakang berwarna  putih.  Perekaman  citra  dilakukan  satu  kali  untuk  setiap  sampel.  Disamping  perekaman  citra,  untuk setiap  sampel  panjang  buah, diameter  mayor  dan minor diukur mengunakan  jangka  sorong  digital.  Selanjutnya pengukuran  volume  buah  kiwi  mengunakan  metode  perpindahan air  dilakukan.  Pengukuran  secara manual  dan dengan perpindahan air dilakukan 2 kali untuk setiap sampel buah kiwi.

## Gambar 1. Skema penentuan volume buah kiwi

## 2.2 Konversi pixel ke cm
Langkah  selanjutnya  dalam  estimasi  volume  buah  kiwi  setelah  citra  2D  buah  kiwi  diperoleh  dan  pengkuran volume mengunakan metode perpindahan air dilakukan adalah menentukan jumlah pixel pada sumbu mayor dan minor dari citra buah kiwi [17]. Penentuan jumlah pixel dilakukan menggunakan Matplotlib . Matplotlib adalah salah satu library dari program Python yang berfungsi untuk melakukan plot citra 2D. Setelah jumlah pixel pada sumbu  mayor  dan  minor  diperoleh,  konversi  nilai pixel ke  satuan  panjang  sentimeter  dilakukan.  Untuk mengetahui  jumlah pixel dalam  satu  sentimeter,  proses  yang  harus  dilakukan adalah  merekam citra  permukaan buah kiwi dan mistar yang berada di permukaan sampel buah kiwi seperti yang terlihat pada Gambar 2. Jumlah pixel dalam satu sentimeter dijadikan referensi dalam mengkonversi nilai pixel ke sentimeter untuk menghitung panjang  sumbu  mayor  dan  sumbu  minor  dari  citra  yang  direkam.  Kemudian  data  tersebut  digunakan  untuk menentukan volume buah kiwi menggunakan algoritma aturan Simpson 1/3. Dari proses penentuan jumlah pixel seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  2  diperoleh  393,94 pixel dalam  rentang  panjang  satu  sentimeter,  sehingga dalam menentukan panjang sumbu mayor dan sumbu minor pada citra permukaan buah kiwi yang telah direkam dapat ditentukan mengunakan Persamaan 1.
𝑃𝑎𝑛𝑗𝑎𝑛𝑔(𝑐𝑚) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑖𝑘𝑠𝑒𝑙 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑐𝑖𝑡𝑟𝑎 (𝑝𝑖𝑘𝑠𝑒𝑙)
393,94 ( 𝑝𝑖𝑘𝑠𝑒𝑙 𝑐𝑚 ) (1)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2144
Gambar 2. Kalibrasi jumlah piksel ke centimeter

## 2.3 Penentuan Volume Buah Kiwi
Penentuan  volume  buah  kiwi  menggunakan  metode  aturan  Simpson  1/3  dilakukan  dengan  mencacah  citra  2D dari  permukaan  buah  kiwi  yang  diperoleh  dari  hasil  tangkap  kamera  menggunakan  sistem Computer  Vision seperti yang terlihat pada Gambar 1. Pencacahan citra 2D permukaan buah kiwi bertujuan untuk membagi  citra tersebut  menjadi  beberapa  bagian.  Pada  penelitian  ini,  citra  2D  permukaan  buah  kiwi  dibagi  menjadi  delapan bagian (aturan Simpson 1/3) seperti yang terlihat pada Gambar 3. Tiap-tiap bagian memiliki lebar segmen yang sama  yang  disimbolkan  dengan  huruf  h.  Lebar  dari  tiap  segmen  dapat  dihitung  menggunakan  Persamaan  2. Panjang sumbu mayor dihitung dari titik a = x 1 ke titik b =  x 9 dan panjang sumbu minor dihitung sepanjang Δy dimana Δy/2 = c.
ℎ = 𝑏−𝑎 𝑛
(2)
Gambar 3. Bagian-bagian cacahan citra 2D permukaan buah kiwi.
Algoritma  penentuan  volume  menggunakan  metode  aturan  Simpson  1/3  berdasarkan  prinsip  integrasi volume  benda  putar  dapat  dilihat  pada  Gambar  4.  Pemrograman Python digunakan  untuk  mendapatkan  nilai volume buah kiwi. Sublime text adalah text editor yang digunakan untuk menyusun dan memodifikasi algoritma pemrograman . Untuk mendapatkan  nilai  volume  dari  sampel  buah  kiwi, langkah  diawali dengan  input citra  2D dari permukaan buah kiwi yang diperoleh dari hasil perekaman oleh kamera yang disimpan dalam format JPEG. Kemudian  dilakukan  proses  kalibrasi  citra  dengan  tujuan  untuk  mengkonversi  nilai pixel dalam  satuan sentimeter.  Pendekatan  bentuk  geometri ellips merupakan  pendekatan  bentuk  yang  digunakan  dari citra  2D
h
x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8 x 9 ∆ x ∆𝑦 a b

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2144
permukaan  buah  kiwi,  sehingga  konversi  nilai pixel dalam  satuan  sentimeter  bertujuan  untuk  mendapatkan panjang  sumbu  mayor  dan  sumbu  minor.  Dari  informasi  ini,  nilai  parameter  a,  b  dan  c  dapat  ditentukan. Kemudian  langkah  berikutnya  adalah  menentukan jumlah  segmen pembagi permukaan  citra  2D  buah.  Volume dari masing-masing segmen ditentukan dengan metode aturan Simpson 1/3 berdasarkan prinsip integrasi volume benda  putar  menggunakan  Persamaan  (5)  [12]  yang  diturunkan  dari  Persamaan  (3)  dan  Persamaan  (4)  [17]. Volume buah kiwi ditentukan dengan menjumlahkan volume dari masing-masing segmen atau cacahan.
𝐴 𝑖 =  𝜋 ( ∆𝑦 2 ) 2 (3)
𝑉 𝑖 = 𝜋  ( ∆𝑦 2 ) 2 ∆𝑥 (4)
𝑉 𝑖 = 𝜋  ∫ 𝑓(𝑥) 2 𝑑𝑥 𝑏 𝑎 (5)
Parameter a, b dan c merupakan parameter yang digunakan untuk menentukan volume buah kiwi dalam algoritma yang telah disusun. Tabel 1 adalah keterangan masing-masing parameter tersebut.
Tabel 1. Parameter penentuan volume buah kiwi [12], [13]
Gambar 4. Algoritma penentuan volume buah kiwi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Estimasi Volume Buah Kiwi
Estimasi  volume  buah  kiwi  menggunakan  metode Computer  Vision dengan  aturan  Simpson  1/3  ditentukan berdasarkan  prinsip  integrasi  volume  benda  putar.  Volume  buah  kiwi  diperoleh  melalui  penjumlahan  volume dari  delapan  bagian  cacahan  citra  2D  permukaan  sampel  buah  kiwi.  Gambar  5  adalah  hasil  dari  pengukuran volume  untuk  20  sampel  buah  kiwi  yang  diberi  kode  KH1  sampai  KH20.  Sampel  KH20  mempunyai  nilai
No Parameter Keterangan 1 a+b Panjang Sumbu Mayor 2 2c Panjang Sumbu Minor

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2144
volume terbesar yaitu 126,85 cm 3 , sedangkan KH13 adalah sampel buah kiwi dengan nilai volume terkecil yaitu 82,48 cm 3 .
Gambar 5. Grafik volume buah kiwi menggunakan metode aturan  Simpson

## 3.2 Komparasi Metode Pengukuran Volume Buah Kiwi
Estimasi  volume  buah  kiwi  mengunakan  metode Computer  Vision dengan  aturan  Simpson  1/3  telah  berhasil dilakukan  untuk  20  sampel  buah  kiwi.  Tabel  2  memperlihatkan  hasil  pengukuran  mengunakan  metode pencitraan Computer Vision dengan aturan Simpson 1/3 dan pengukuran dengan metode perpindahan air.
Tabel 2. Volume buah kiwi menggunakan metode aturan Simpson dan metode perpindahan air.
No Kode Sampel L1 (cm) D1 (cm) D2 (cm) Volume (cm 3 ) WDM SM 1 KH1 6.88 5.97 5.47 119,57 114,65 2 KH2 7.07 5.76 5.50 120,86 117,26 3 KH3 7.33 5.88 5.58 129,79 125,43 4 KH4 7.04 6.02 5.69 131,92 126,12 5 KH5 6.63 5.25 5.38 103,83 97,22 6 KH6 6.67 5.95 4.94 108,51 100,53 7 KH7 6.74 5.27 5.39 104,69 101,86 8 KH8 6.79 5.29 4.87 89,13 90,03 9 KH9 6.67 5.51 4.81 100 94,62 10 KH10 6.45 5.30 5.16 103,41 88,91 11 KH11 6.82 5.46 4.66 100,85 89,77 12 KH12 6.25 5.25 5.03 82,54 83,54 13 KH13 6.64 5.23 4.49 87,02 82,48 14 KH14 6.74 5.80 4.86 104,69 101,16 15 KH15 7.02 5.82 4.65 109,36 101,24 16 KH16 6.98 5.88 4.94 111,92 106,50 17 KH17 6.53 5.64 5.13 105,54 97,428 18 KH18 6.79 6.15 5.57 120,86 120,73 19 KH19 7.11 6.10 5.52 125,53 125,05 20 KH20 7.26 6.07 5.51 130,64 126,85
Pada Tabel 2, sampel buah kiwi diberi kode KH1 sampai KH20. Mengunakan pendekatan elipsoida [17], panjang (L1), diameter mayor (D1) dan minor (D2) buah kiwi diukur menggunakan jangka sorong digital. Tabel 2  juga memperlihatkan  nilai  volume  menggunakan  metode  perpindahan  air  (WDM)  dan  metode  pencitraan Computer  Vision dengan  aturan  Simpson  1/3  (SM).  Nilai  volume  hasil  estimasi  (SM)  yang  paling  rendah adalah  pada  KH13  yaitu  82,48  cm 3 ,  ini  berhubungan  dengan  nilai  diameter  mayor  (D1)  dan  minor  (D2) yang  paling  rendah,  sementara  nilai  volume  yag  paling  tinggi  adalah  pada  KH20  yaitu  126,85  cm 3 yang berhubungan  dengan  panjang  (L1)  yang  paling  tinggi.  Sementara  itu  nilai  volume  mengunakan  metode perpindahan  air  (WDM)  terendah  adalah  pada  sampel  KH12  yaitu  82,54  cm 3 dan  paling  tinggi  pada  KH4 yaitu  131,92 cm 3 .  Namun  Volume dengan metode WDM tidak  bergantung  secara  signifikan terhadap  nilai panjang (L1), diameter mayor (D1) dan minor (D2).
Perbedaan  rata-rata  nilai  volume  20  sampel  buah  kiwi  menggunakan  metode  WDM  dan  metode  SM adalah d = 4,97 cm 3 dan persentase perbedaan rata-rata nya adalah  4,57% lebih kecil dibanding yang diperoleh oleh Rashidi dkk [17] yaitu 7,8 %. Standar deviasi perbedaan antara nilai volume yang diperoleh menggunakan WDM  dan  SM  adalah S d =  3,87.  Data  perbedaan  nilai  volume  yang  diperoleh  kedua  metode  ini  terdistribusi
0 20 40 60 80 100 120 140 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 V o lu m e (c m 3 ) Sampel (KH1)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2144
secara  normal  dan  95%  perbedaan  nilai  volume diperkirakan  berada  diantara d – 1,96 S d dan d +  1,96 S d ,  yang disebut dengan ketentuan batas rentang untuk 95% sebaran data perbedaan yang terdistribusi secara normal. Jika nilai volume  hasil WDM  dianggap  sebagai  standar  yang  umum  maka  kesalahan relatif  metode  SM  untuk nilai volume tertinggi dan terendah masing-masing 0,07 % dan 3,84 %.
Gambar  6  adalah  grafik  hubungan  antara  nilai  volume  dari  20  sampel  buah  kiwi  yang  ditentukan menggunakan metode  pencitraan Computer Visioon dengan  aturan  Simpson  (SM)  dan  metode perpindahan  air (WDM).  Dari Gambar 6, dapat dilihat bahwa korelasi antara keduanya sangat signifikan dengan nilai R 2 sebesar 0,93 yang diperoleh mengunakan analisa regresi sigmaplot.
Gambar 6. Grafik  hubungan  antara  nilai  volume  buah  kiwi  yang  diukur menggunakan  metode  Pencitraan  dengan  aturan  Simpson  (SM) dan metode perpindahan air (WDM)
Hasil  penelitian  mengunakan  metode  pencitraan Computer  Vision dengan  aturan  Simpson  (SM)  dan metode perpindahan air (WDM) yang telah dilakukan masing masing berkisar antara  82,48 cm 3 − 126,85 cm 3 dan 82,54 cm 3 − 131,92 cm 3 . Hasil ini tidak jauh berbeda dari hasil penelitian-penelitian sebelumnya seperti yang  telah  dilakukan  oleh  Rashidi  dkk  [17]  dengan  membandingkan  penentuan  volume  mengunakan pendekatan elipsoida melalui pengukuran panjang sumbu mayor dan minor secara manual, melalui pemrosesan citra 2D dan dibandingkan dengan penentuan volume mengunakan metode perpindahaan air.
Hasil  estimasi  Rashidi  dkk  [17]  menghasilkan  nilai  volume  buah  kiwi  berkisar  dari  54,7  cm 3 − 108,  3 untuk WDM dan 45,4 cm 3 − 126, 2 untuk IPM ( Image Processing Method ) dengan interval Confidence sebesar 90  %.  Volume  buah  kiwi juga  telah  diestimasi mengunakan  pengukuran  panjang,  pengukuran  diameter mayor dan  diameter  minor  buah  kiwi  [18]  sebagai  parameter  tambahan  di  alat  sortir  buah  kiwi.  Volume  meskipun belum distandarisasi untuk buah, merupakan besaran yang penting dalam manajemen pendistribusian khususnya untuk  penyimpanan,  pengemasan,  transportasi  dan  pemasaran.  Hasil  estimasi  volume  menunjukkan  nilai  rata- rata  dari  490  sampel  adalah  93,9  cm 3 .  Estimasi  volume  juga  dilakukan  mengunakan  rekonstruksi  3D  dari  tiga citra  dari  tiga  sisi  berbeda  [19].  Hasil  Xu  dkk  [19]  menunjukkan  bahwa  akurasi grading buah  kiwi  mencapai 97,73 % dengan memasukkan parameter volume dalam algoritma keputusannya. Razavi dan Bahramparvar [16] juga  telah  mengukur  berbagai  sifat  fisika  buah  kiwi  salah  satunya  adalah  volume.  Volume  hasil  pengukuran secara destruktif berkisar antara 85-120 cm 3 ( true volume ) dan 63,69 – 109,01 cm 3 ( Appararent volume ).

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2144
Gambar 7. Plot Bland-Altman untuk komparasi dua metode pengukuran volume buah kiwi.
Nilai  volume  dari  20  sampel  buah  kiwi  yang  diukur menggunakan  metode  perpindahan air  (WDM)  dan metode pencitraan Computer Vision dengan aturan  Simpson (SM) yang telah diukur tidak jauh berbeda dengan hasil  dari  peneliti  sebelumnya  khususnya  Rashidi  dkk  [17],  Razavi  dan  Bahramparvar  [16],  dan  Fu  dkk  [18]. Plot Blant-Altman juga dapat digunakan untuk mengevaluasi hasil pengukuran mengunakan metode (SM) seperti yang  diperlihatkan  oleh  Gambar  7.  Hasil  penelitian  memperlihatkan  perbedaan  pada  rentang  nilai d –  1,96 S d sampai d + 1,96 S d (-2,62 dan 12,56 cm 3 ). Nilai volume sampel buah kiwi yang dihitung 2,62 cm 3 lebih rendah atau  12,56  cm 3 lebih  tinggi  dari  nilai  volume  yang  diperoleh  menggunakan  metode  perpindahan  air  (WDM). Hasil ini lebih baik karena mempunyai rentang yang lebih kecil dibanding yang diperoleh oleh Rashid dkk [17] yaitu  berkisar antara  -18,10  dan 13,64  cm 3 .  Gambar 7 memperlihatkan bahwa  ada  dua nilai  volume  pada buah kiwi yang kecil dimana estimasi mengunakan metode SM lebih besar dibanding dengan WDM (WDM-SM < 0), namun secara keseluruhan nilai volume dengan SM lebih kecil dari WDM (WDM-SM > 0). Perbedaan ini dapat disebabkan  karena  keakuratan  metode  Simpson  dengan  pendekatan  elipsoida  yang  telah  digunakan  untuk menentukan volume buah kiwi. Sampel buah kiwi yang digunakan tidak sepenuhnya berbentuk persis elipsoida [17]  tidak  seperti  hal  telurnya  atau  lambung  kapal  yang  dapat  didekati  dengan  bentuk  elipsoida  [12],  [13]. Namun metode pencitraan dengan Computer Vision telah dapat digunakan untuk menentukan volume buah kiwi secara  nondestruktif  sebagai  alternatif  mengantikan  metode  perpindahan  air  sehingga  dapat  digunakan  dalam proses penyortiran buah mengunakan parameter volume.

## 4. KESIMPULAN
Estimasi  volume  buah  kiwi  ( Actinidia  deliciosa )  sebanyak  20  buah  mengunakan  metode  pencitraan Computer Vision telah behasil dilakukan.  Algoritma penentuam volume yang digunakan adalah aturan Simpson 1/3 (SM). Perekaman  citra  dan  pengolahan  citra  dan  penentuan  volume  dilakukan mengunakan program berbasis Python . Hasil  tersebut  dibandingkan  dengan  metode  tradisional  mengunakan  Hukum  Archimedes  atau  metode perpindahan air (WDM).  Nilai volume yang diperoleh mengunakan metode SM berkisar antara 82,48 − 126,85 cm 3 ,  sementara  mengunakan  (WDM)  nilai  volume  berkisar  antara  82,54 − 131,  92  cm 3 .    Perbedaan  rata-rata antara  kedua  metode  adalah  4,97  cm 3 atau  sebesar  4,57%. Nilai  volume  hasil  estimasi  (SM)  yang  paling rendah adalah pada KH13 yaitu 82,48 cm 3 , ini berhubungan dengan nilai diamter mayor (D1) dan minor (D2) yang  paling  rendah,  sementara  nilai  volume  yag  paling  tinggi  adalah  pada  KH20  yaitu  126,85  cm 3 yang berhubungan  dengan  panjang  (L1)  yang  paling  tinggi.  Hasil  dari  analisa  mengunakan  Plot  Blant memperlihatkan  perbedaan pada  rentang  nilai  -2,62  dan  12,56 cm 3 .  Hasil  tersebut juga memperlihatkan  bahwa ada dua nilai volume pada buah kiwi yang kecil dimana estimasi mengunakan metode SM lebih besar dibanding dengan  WDM  (WDM-SM  <  0),  namun  secara  keseluruhan  nilai  volume  dengan  SM  lebih  kecil  dari  WDM (WDM-SM  >  0).   Perbedaan  antara  kedua  metode  dapat  disebabkan  karena  pendekatan elipsoida  untuk bentuk buah kiwi, dimana bentuk buah kiwi yang sebenarnya bervariasi dari hampir bulat dan elips namun tidak persis

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2144
seperti  bentuk  elips  telur.  Disamping  itu  pada  penelitian  ini  megunakan  integrasi  dengan  aturan  Simpson  1/3 saja,  metode  integrasi  lainnya  seperti  aturan  Simpson  3/8  atau  gabungan  keduanya  adalah  hal  yang  perlu diekplorasi kedepannya.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penelitian  ini  di  dukung  oleh  Universitas  Riau  dan  merupakan  bagian  dari  penelitian  yang  dibiayai  DRPM (Penelitian Dasar 2018/2019). Ucapan Terimakasih Kepada Ikhsan Rahman Husein dan Ramma Hayu Fitra yang telah membantu dalam penguasaan program Python dan pengolahan citra.

## REFERENCES
[1] R.  Mahendran,  G.C.  Jayashree,  and  K.  Alagusundaram,  “Application  of  Computer  Vision  Technique  on  Sorting  and Grading of Fruits and Vegetables,” J. Food Process. Technol S1-001, 2012, doi:10.4172/2157-7110.S1-001
[2] W. R. Ashok, M. S. Panse, and H. Apte, “Laser Triangulation Based Object Height Measurement,” International Journal For Research In Emerging Science And Technology , Vol. 2. No.3, 61-66 , 2015
[3] H. Wang, J. Peng, C. Xie, Y. Bao, and Y. He, “Fruit quality evaluation using spectroscopy technology: A review,” Sensors (Basel). Vol 15. No.5.  11889-11927 2015, doi: 10.3390/s150511889
[4] J. A. Kodagali and S. Balaji, “Computer Vision and Image Analysis based Techniques for Automatic Characterization of Fruits a Review,” Int. J. Comput. Appl., Vol. 50. No. 6. 6-12. 2012, doi: 10.5120/7773-0856.
[5] G. Rateni, P. Dario, and F. Cavallo, “Smartphone-based food diagnostic technologies: A review,” Sensors (Switzerland). Vol. 17. 1453. 2017, doi: 10.3390/s17061453.
[6] S. Jatmika and D. Purnamasari, “Rancang Bangun Alat Pendeteksi Kematangan Buah Apel Dengan Menggunakan Metode Image Processing Berdasarkan Komposisi Warna,” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia , Vol. 8. No.1. 2014.
[7] P.  Zhou,  C.  Zhao,  J.  Wang,  W.  Zheng,  Z.  Sun,  and  Y.  Wen,  “Egg  geometry  calculations  based  on  machine  vision,” Nongye Jixie Xuebao/Transactions Chinese Soc. Agric. Mach., 2010, doi: 10.3969/j.issn.1000-1298.2010.05.034.
[8] M. A. Momin, M. T. Rahman, M. S. Sultana, C. Igathinathane, A. T. M. Ziauddin, and T. E. Grift, “Geometry-based mass grading  of  mango  fruits  using  image  processing,” Inf.  Process.  Agric .,  vol.  4,  No.  2,  pp.  150–160,  2017,  doi: 10.1016/j.inpa.2017.03.003.
[9] R. Fellegari and H. Navid, “Determining the orange volume using image processing,” Vol. 9, pp. 180–184, 2011.
[10] M.  Omid,  M.  Khojastehnazhand,  and  A.  Tabatabaeefar,  “Estimating  volume  and  mass  of  citrus  fruits  by  image processing technique,” J. Food Eng., Vol 100. No. 2. 315-321. 2010.
[11] N.  Herfina,  A.  Amrullah,  and  J.  Junaidi,  “Efektivitas  Metode  Trapesium  dan  Simpson  Dalam  Penentuan  Luas Menggunakan Pemrograman Pascal,” Mandalika Math. Educ. J., Vol 1.No 1. 53-63. 2019, doi: 10.29303/jm.v1i1.1242.
[12] J.  Siswantoro,  M.  Y.  Hilman,  and  M.  Widiasri,  “Computer  vision  system  for  egg  volume  prediction  using backpropagation  neural  network,”  in  IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and  Engineering,  2017,  doi: 10.1088/1757-899X/245/1/012002
[13] .N. Made, R. Ratih, and C. Perbani, “Penerapan Hitungan Volume Metode Simpson untuk Menghitung Volume Kapal dan Topografi Darat,” Jurnal Rekayasa Hijau Vol. 2, No. 1. 90–100, 2018.
[14] K. V Shastri, V. Bhatia, P. R. Parikh, and V. N. Chaphekar, “Actinidia Deliciosa : A Review,” J. Pharm. Sci. Res., Vol. 3, No. 10, 3543–3549, 2012.
[15] J. Burdon, D. Mcleod, N. Lallu, J. Gamble, M. Petley, and A. Gunson, “Consumer evaluation of ‘ Hayward ’ kiwifruit of different at-harvest dry matter contents,” Postharvest Biol. Technol. , vol. 3, pp. 245–255, 2013.
[16] S. M. A. Razavi and M. Bahramparvar, “Some physical and mechanical properties of kiwifruit,” Int. J. Food Eng.,  Vol. 3, No. 6. 2007, doi: 10.2202/1556-3758.1276.
[17] M.  Rashidi and  M.  Gholami, “Determination  of  kiwifruit volume using  ellipsoid approximation and image-processing methods,” Int. J. Agric. Biol., Vol 10. No. 4, 375–380 2008
[18] L.  Fu,  S.  Sun,  R.  Li,  and  S.  Wang,  “Classification  of  kiwifruit  grades  based  on  fruit  shape  using  a  single  camera,” Sensors (Switzerland), Vol 16. No. 7. 2016, doi: 10.3390/s16071012.
[19] L. Xu, Y. Feng, Z. Fan, and D. Yun, “Research into the grading method of kiwi fruit based on volume estimation and surface defect,” INMATEH - Agric. Eng., Vol. 44. No. 3. 2014.