DOI: 10.29303/jrpb.v8i1.151 ISSN 2301-8119, e-ISSN 2443-1354 Tersedia online di http://jrpb.unram.ac.id/

## APLIKASI PENGOLAHAN CITRA UNTUK PROSES SORTASI BUAH MANGGA BERDASARKAN DIMENSI DAN BOBOT

## Image Processing Application for Mangoes Sortation Based on Dimension and Weight
Setya Permana Sutisna *) , Roy Waluyo, Fahmi Aldiansyah, Mamat Rahmat
Program Studi Teknik Mesin, Universitas Ibn Khaldun Bogor Jl. Sholeh Iskandar Km.2, Kedung Badak, Bogor 16162, Indonesia
Email *) : setya.permana@uika-bogor.ac.id
Diterima: September 2019 Disetujui: Februari 2020

## ABSTRACT
Mangoes  have  different  sizes  and  weights.  Sometimes  farmers  still  use  manual  methods  to distinguish the quality of mangoes. The manual method is often inaccurate and  inconsistent because every human being has their perception. Based on these problems a mango sorter machine  was  been  designed  using  image  processing  techniques.  This  study  starts  with collecting information on the quality parameters of mangoes and studying the concept of image processing in the process of determining the quality and sorting of fruit. This study only focused on the parameters of dimensions and weights. The grouping of mangoes using weights based on statistical samples. Mangoes were divided into three groups, A, B, and C. Group A, B, and C have weight of greater than 350 g, between 200 g – 350 g, and less than 200 g, respectively. The  image  capture  room  is  designed  to  be  closed  and  equipped  with  an  image  acquisition system using a webcam with 3 Megapixel resolutions producing 352 x 288 pixels. The image was mapped into two-dimensional coordinates; each point consists of one pixel using the frame grabber  component.  Calibration  used  100  kg  random  mango  sample.  Results  showed correlation  between  the  number  of  pixels  and  the  surface  area  of  mangoes.  The  image processing algorithm able to estimate the surface area of mangoes with R 2 was 0.99 and RSME value was 0.19 cm 2 . The dimensions and mango weight correlation test showed proportional values. Even so, with this method  was an unfavorable with the coefficient determination  R 2 results 0.76 and RSME values 26.53 g.
Keywords: weight estimation, area estimation, image processing, mangoes sorting

## ABSTRAK
Mangga memiliki ukuran dan bobot yang berbeda. Terkadang para petani masih menggunakan cara  manual  dalam  membedakan  mutu  mangga.  Cara  manual  sering  kali  tidak  akurat  dan konsisten dikarenakan setiap manusia memiliki persepsi masing-masing. Berdasarkan masalah tersebut telah dirancang sebuah mesin sortasi mangga menggunakan teknik pengolahan citra. Penelitian  ini  dimulai  dari  pengumpulan  informasi  parameter  mutu  buah  mangga  serta mempelajari  konsep  pengolahan  citra  dalam  proses  penentuan  mutu  dan  sortasi  buah. Penelitian  ini  hanya  difokuskan  pada  parameter  dimensi  dan  bobot.  Pengelompokan  buah
mangga  menggunakan  bobot  dilakukan  berdasarkan  statistik  sampel  buah  mangga  yang digunakan. Mangga dibagi ke dalam tiga kelompok yaitu A, B, dan C.  Kelompok A dengan bobot mangga lebih besar dari 350 g, B dengan bobot mangga antara 200 g  – 350 g, dan C dengan bobot kurang dari 200 g. Ruang  pengambilan citra didesain tertutup dan dilengkapi sistem  akuisisi  citra  menggunakan webcam dengan  resolusi  3 Megapixel sehingga  mampu menghasilkan citra sebesar 352 x  288 pixel . Citra dipetakan ke dalam koordinat dua dimensi yang setiap titiknya terdiri dari satu pixel menggunakan komponen frame grabber .  Pengujian menggunakan  sampel  mangga  sejumlah  100  kg  secara  acak.  Berdasarkan  hasil  pengujian hubungan  jumlah pixel terhadap  luas  permukaan  buah  mangga  diperoleh  bahwa  algoritma pengolahan  citra  yang  dibuat  telah  mampu  menduga  luas  permukaan  mangga  dengan  R 2 sebesar 0,99 dan nilai RSME sebesar 0,19 cm 2 . Hasil pengujian korelasi dimensi dan bobot mangga  menunjukkan  terdapat  hubungan  yang  berbanding  lurus.  Meskipun  demikian, pendugaan bobot dengan metode ini dapat dikatakan memiliki hasil  R 2 hanya sebesar 0,76 dan nilai RSME sebesar 26,53 g.
Kata kunci: pendugaan bobot, pendugaan dimensi, pengolahan citra, sortasi mangga

## PENDAHULUAN
Latar Belakang Mangga  ( Mangifera  indica L .) merupakan  buah  musiman  yang  banyak tumbuh di Indonesia dengan nilai komersial yang  tinggi.  Buah  ini  memiliki  pasar  yang luas  baik  di  dalam  negeri  maupun  ekspor karena  memiliki  cita  rasa  yang  khas  dan lezat.  Hal  ini  menunjukkan  mangga  layak untuk  diprioritaskan  karena  memiliki  nilai keekonomian yang tinggi dan memiliki daya saing  yang  baik.  Berdasarkan  sistem informasi  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) produksi mangga di Indonesia mencapai 2,2 juta ton dengan nilai ekspor sebesar 944 ribu US  Dolar  dalam  bentuk  segar  maupun kering.
Proses sortasi dan pemutuan merupakan kegiatan pengelompokan produk berdasarkan  parameter-parameter  mutu yang digunakan (Anugrahandy, dkk., 2012). Sebagai upaya untuk menghasilkan mangga berkualitas  sesuai  permintaan  pasar, berdasarkan ketentuan SNI 3164:2009 mutu mangga ditentukan oleh beberapa parameter di antaranya adalah bentuk, tampilan, benda asing  dan  kotoran,  kerusakan,  hama  dan penyakit, serta tingkat kematangan. Penyortiran buah di Indonesia secara umum masih  menggunakan  metode  konvensional, yaitu dengan menggunakan tenaga manusia. Hal ini memiliki kelemahan, yaitu penilaian
tidak  objektif  serta  tidak  konsisten  karena keterbatasan visual, keterampilan, kejenuhan, dan kelelahan. Untuk mengatasi hal  tersebut,  diperlukan  penerapan  sistem cerdas  yang  dapat  melakukan  pemilahan secara otomatis (Pramanta, dkk., 2017).
Penggunaan  pengolahan  citra  dalam proses sortasi buah merupakan upaya untuk menggantikan  pengamatan  visual  oleh manusia  pada  proses  sortasi  secara konvensional.  Teknologi  pengolahan  citra merupakan  salah  satu  teknologi  yang dikembangkan untuk mendapatkan informasi dari suatu  citra dengan memodifikasi  citra  sehingga  menghasilkan citra  lain  yang  lebih  informatif  (Jain,  dkk., 1995).
Beberapa  penelitian  pengembangan mesin sortasi dengan menggunakan pengolahan  citra  di  antaranya  adalah pengembangan mesin sortasi jeruk (Ahmad, dkk.,  2008),  sortasi  buah  manggis (Kastaman, dkk., 2008), sortasi buah tomat (Thiang,  2008),  sortasi  kopi  beras (Soedibyo,  dkk.,  2010),  dan  sortasi  buah pisang (Wiharja dan Harjoko, 2014).
Tujuan
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan program aplikasi penentuan  mutu  buah  berdasarkan  bobot melalui  pendugaan  ukuran  dan  bobot  buah mangga secara real time .

## METODE PENELITIAN

## Alat dan Bahan
Peralatan  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  komputer  (PC) dilengkapi dengan software aplikasi Visual Basic 6.0, webcam resolusi maksimum 1280 x  720 pixels ,    kotak  pengambilan  gambar dengan ukuran 30 cm x 40 cm x 40 cm dicat hitam  dengan  alas  berwarna  putih  dan dilengkapi lampu LED strip 12 W sepanjang 1,5 m. Bentuk kotak pengambilan citra dapat dilihat  pada  Gambar  1.  Bahan  yang digunakan dalam penelitian ini dan menjadi objek  utama  penelitian  ini  adalah  mangga arumanis.
Gambar 1. Kotak pengambilan citra

## Metode
Penelitian ini dimulai dari pengumpulan  informasi  parameter  mutu buah  mangga  serta  mempelajari  konsep pengolahan  citra  dalam  proses  penentuan mutu  dan  sortasi  buah.  Terdapat  beberapa parameter  yang  dapat  digunakan  dalam penentuan mutu buah menggunakan teknik pengolahan  citra,  namun  dalam  penelitian ini  hanya  difokuskan  pada  parameter dimensi dan bobot.
Bentuk ruang pengambilan citra dapat dilihat  pada  Gambar  1.    Ruangan  ini didesain tertutup agar mengurangi gangguan pencahayaan  dari  luar  kotak  yang  dapat mempengaruhi  warna  tangkapan  kamera. Kamera  diletakkan  pada  bagian  atas sehingga  citra  mangga  yang  tertangkap kamera  hanya  bagian  mangga  yang menghadap  ke  atas.  Sekeliling  kamera dilengkapi  lampu  LED  sehingga  mampu
menghasilkan  sistem  pencahayaan  yang memadai.  Warna  latar  objek  pengambilan gambar dibuat kontras terhadap warna buah untuk memudahkan proses pemisahan citra objek dan latar. Selain itu, terdapat dua celah pada  sisi  bawah  kotak  yang  berfungsi sebagai  tempat  keluar  masuk  buah  ketika kotak pengambilan gambar ini diintegrasikan pada konveyor.
Akuisisi  citra  menggunakan webcam yang  disesuaikan  sehingga  menghasilkan gambar  sebesar  352  x    288 pixel .  Citra dipetakan  ke  dalam  koordinat  dua  dimensi yang  setiap  titiknya  terdiri  dari  satu pixel menggunakan  komponen frame  grabber . Proses  digitasi  dilakukan  secara in  situ dalam  komponen  kamera  dan  ditransfer melalui antar muka USB dengan perangkat lunak komputer secara realtime .
Kalibrasi  citra  dilakukan  untuk mengetahui  hubungan  antara  jumlah pixel objek  citra  terhadap  dimensi  mangga  serta bobot  mangga.  Kegiatan  kalibrasi  diawali dengan  mencari  hubungan  jumlah pixel terhadap  luas  benda  dua  dimensi  berupa potongan  kertas  dengan  ukuran  luas  yang telah diketahui. Hasil kalibrasi ini kemudian diujikan  pada  buah  mangga  secara  acak sebanyak  100  kg  sehingga  diperoleh hubungan  antara  luas  tersebut  terhadap bobot mangga.
Aplikasi
program komputer pengolahan  citra  dibangun  menggunakan software Visual  Basic  6.0.  Program pengolahan  citra  dikembangkan  agar  dapat melakukan  pengambilan  citra,  pengolahan citra,  dan  pengambilan  keputusan  secara realtime .  Algoritma  program  dapat  dilihat pada  Gambar  2.  Program  dimulai  dengan mengambil citra mangga. Selanjutnya, citra dilakukan  proses thresholding untuk mendapatkan  nilai  derajat  keabu-abuan. Kode program proses penentuan bobot dan dimensi  dapat  dilihat  pada  Gambar  3. Berdasarkan  nilai  keabu-abuan,  citra dibinerisasi untuk  memisahkan  citra mangga dan latar.
Gambar 2. Algoritma program pengelompokan mangga
Latar  citra  dipilih    menggunakan warna yang kontras terhadap warna mangga. Pada  penelitian  ini,  sebagai  latar  objek digunakan warna putih untuk memudahkan proses  pemisahan  objek  dan  latar  objek. Setelah  itu,  program  menghitung  jumlah pixel objek  gambar.  Jumlah pixel objek gambar  kemudian  dikonversi  ke  nilai  luas objek  dan  bobot  mangga  menggunakan persamaan  kalibrasi.  Berdasarkan  nilai dugaan  bobot  program  aplikasi,  program kemudian  memberi  keputusan  kelompok mangga  yang  telah  diproses.  Mangga dikelompokkan  ke  dalam  tiga  kelompok, yaitu  kelompok  A  dengan  ukuran  besar (bobot  lebih  dari  350  g),  kelompok  B berukuran  sedang  (bobot  antara  200  –  350 g),  dan  kelompok  C  adalah  kelompok mangga berukuran kecil (bobot kurang dari
200 g). List kode program proses penentuan bobot dan dimensi dapat dilihat di bawah ini.
For i s To x Step 15 For j = 1 To y Step 15
warna = Picture2.Point(i, j)
r = warna And RGB(223, 0, 0)
g = Int((warna And RGB(0, 228, 0)) / 228) b  -  Int(Int((warna  And  RGB(0,  0,  550))  / 215) / 215) If (r > 100 And g > 100 And b > 100) Then Picture3.F5et (i, j), RGB(50, 50, 50) jum_ pixel = jum_ pixel + 1
End If
Next J
Next i luas_cm = (0.0081 * luas) - 0.0991 bobot_gram = (luas_cm * 4.9452) - 85.928 If (bobot_gram >= 350) Then MSCoraml.Output = "a" kelompok = "A" Elself (bobot_gram >= 200) Then MSComml.Output = "b" kelompolc = "B" Elself (bobot_gram < 200) Then MSComml.Output = "c"
kelompok = "C" End If

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tampilan program aplikasi pendugaan dimensi dan bobot mangga yang telah dibuat dapat  dilihat  pada  Gambar  3.  Untuk menjalankan  program  pertama  kali  dengan menekan  tombol “Kamera  ON”  pada layar komputer.  Tombol  ini  untuk  mengaktifkan webcam yang  terpasang  pada  komputer. Cuplikan  gambar  secara real  time ditampilkan  pada  nomor  1  di  Gambar  3. Ketika  tombol  “Ambil  Gambar”  ditekan pada layar komputer, cuplikan gambar saat itu akan terekam sebagai citra mangga yang akan diproses. Citra asli yang akan diproses dalam  pengolahan  citra  ditampilkan  pada nomor 2 di Gambar 3 dan selanjutnya hasil pemisahan mangga terhadap latar ditampilkan  pada  nomor  3  di  Gambar  3. Nilai dugaan dimensi, bobot, dan keputusan pengelompokan mangga tampil pada kotak text .
Gambar 3. Tampilan program aplikasi pendugaan dimensi dan bobot mangga

## Kalibrasi Program Pengolah Citra
Pengambilan  data  dilakukan  untuk mengetahui tingkat
presisi sistem
pengolahan  citra  dan  kamera  yang digunakan  dalam  penelitian  ini.  Hasil kalibrasi  diperoleh  persamaan  kalibrasi yang  menyatakan  hubungan  antara  jumlah pixel terhadap  ukuran  luas  potongan- potongan  kertas  yang  telah  ditentukan. Berdasarkan  grafik  hasil  kalibrasi  pada Gambar  4  diperoleh  hubungan  luas  dan jumlah pixel membentuk Persamaan 1.
𝑦 = 0.0081𝑥 + 0.0991 ......................... (1)
Dimana: x = jumlah pixel y = luas (cm 2 )
Gambar 4. Kalibrasi luas kertas terhadap jumlah pixel
Validasi  Persamaan  1  dilakukan dengan membandingkan luas objek potongan  kertas  hasil  pendugaan  program terhadap  luas  potongan  kertas  yang sebenarnya  ( riil ).  Hasil  validasi  Persamaan 1 dapat dilihat pada Gambar 5. Berdasarkan hasil  validasi  tersebut  diperoleh  bahwa
dengan  menggunakan Persamaan  1, program  dapat  menduga  luas  permukaan objek  kertas  dengan  nilai  RSME  sebesar
0,19 cm 2 .
Gambar 5. Validasi persamaan kalibrasi luas objek

## Pendugaan Dimensi Mangga
Persamaan  kalibrasi  (Persamaan  1) yang telah dibuat digunakan untuk menduga luas  permukaan  tampak  buah  mangga. Mangga sebagai benda tiga dimensi dengan bentuk lonjong memiliki posisi tertentu saat keadaan  diam  di  atas  bidang  datar.  Secara umum, dalam keadaan diam mangga berada pada posisi dengan visualisasi pada bidang terluas  seperti  pada  Gambar  6.  Sehingga dimensi  mangga  yang  digunakan  dalam pengelompokan mangga berdasarkan ukuran adalah luas proyeksi visualisasi pada satu bidang.
Gambar 6. Tampilan bidang permukaan mangga
Pengujian  pendugaan  dimensi  luas area mangga dilakukan
dengan membandingkan luas mangga hasil pendugaan  program  terhadap  luas  mangga hasil  proyeksi  pada  kertas  milimeter  blok. Hasil pengujian pendugaan dimensi mangga dapat  dilihat  pada  Gambar  7.  Berdasarkan hasil  pengujian  ini  diperoleh  nilai  RSME sebesar  0,48  cm 2 .  Nilai  kesalahan  ini
diperoleh lebih besar dibandingkan pendugaan  luas  objek  kertas  dapat disebabkan  oleh  dua  faktor  utama,  yaitu kesalahan  saat  menggambar  proyeksi mangga  pada  kertas  milimeter  blok  dan resolusi  kertas  milimeter  blok  yang  lebih kecil dibandingkan dengan resolusi gambar.
Gambar 7. Pendugaan dimensi mangga
Pengujian menggunakan sampel mangga  dengan  berat  total  100  kg  secara acak  yang  diambil  dari  pasar  induk  Kota Bogor. Sejumlah mangga tersebut dikelompokkan  ke  dalam  tiga  kelompok yaitu  A,  B,  dan  C  dengan  statistik  pada Tabel 1.
Tabel  1. Statistik  pengelompokan  dimensi mangga
Statistik Kelompok A (cm 2 )  B (cm 2 )  C (cm 2 ) Rata-rata 95,64 78,20 64,43 Std. Deviasi 5,920 5,38 5,47 Maksimum 106,67 93,01 73,14 Minimum 85,96 65,73 55,37 Ambang 95,00 75,00 - Bawah Ambang Atas - 95,00 75,00

## Pendugaan Bobot Mangga
Secara  visual  ukuran  mangga  dapat dibedakan  berdasarkan  ukuran  dimensi, namun  perlu  diketahui  korelasi  dimensi tersebut  terhadap  bobot.  Hasil  pengujian korelasi  dimensi  dan  bobot  mangga (Gambar  8)  menunjukkan  hubungan  yang kurang  berbanding  lurus.  Hal  ini  terlihat pada nilai R 2 hanya sebesar 0,76.  Hubungan
luas  citra  mangga  terhadap  bobot  mangga membentuk Persamaan 2.
𝑦 = 4,9452𝑥  −  85,928 ........................ (2)
Dimana: x = luas citra (cm 2 ) y = bobot (g)
Gambar 8. Hubungan luas citra terhadap bobot mangga
Perbandingan pendugaan bobot mangga menggunakan program berdasarkan Persamaan  2  terhadap  bobot  riil  mangga dapat  dilihat  pada  Gambar  9.  Pendugaan bobot  mangga  ini  diperoleh  nilai  RSME sebesar  26,53  g.  Nilai  kesalahan  ini  dapat disebabkan  oleh  perubahan  nilai  kadar  air yang  terkandung  dalam  buah  mangga terhadap  umur  simpan  dan  tingkat kematangan buah.
Gambar 9. Perbandingan pendugaan bobot mangga terhadap bobot riil
Pengelompokan buah mangga menggunakan bobot dilakukan berdasarkan statistik  sampel  buah  mangga  yang digunakan  (Tabel  2).  Mangga  dibagi  ke
dalam tiga kelompok, yaitu kelompok A, B, dan C. Kelompok A dengan bobot mangga lebih  besar  dari  350  g,  B  dengan  bobot mangga antara 200 g – 350 g, dan C dengan bobot kurang dari 200 g.
Tabel  2. Statistik  pengelompokan  bobot mangga
Statistik Kelompok A (g) B (g) C (g) Rata-rata 412,0  296,8  233,3 Std. Deviasi 67,9 24,1 15,5 Maksimum 545,4  349,2  249,0 Minimum 362,8  250,1  199,8 Ambang Bawah 350 200 - Ambang Atas - 350 200

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa:
1. Aplikasi  pengolahan  citra  yang  telah dibuat  mampu  untuk  mengelompokkan mangga berdasarkan dimensi dan bobot.
2. Pendugaan  dimensi  luas  permukaan menggunakan aplikasi pengolahan citra dapat  diterima  dengan  nilai  R 2 sebesar 0,99 dan nilai RSME sebesar 0,19 cm 2 .
3. Pendugaan  dimensi  bobot  mangga menggunakan aplikasi pengolahan citra yang  telah  dibuat  memiliki  R 2 yang dihasilkan hanya sebesar 0,76 dan nilai RSME sebesar 26,53 g.

## Saran
Program  aplikasi  pengolahan  citra perlu  dikembangkan  lebih  lanjut  agar memiliki tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi. Penelitian  ini  dapat  dilanjutkan  untuk penggabungan  aplikasi  ini  dengan  sistem mekanik mesin sortasi buah.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih peneliti ucapkan kepada  Kemenristek  Dikti  yang  telah membiayai  kegiatan  penelitian  ini  melalui
hibah  penelitian  tahun  2019  pada  skema Penelitian Dosen Pemula.

## DAFTAR REFERENSI
Ahmad, U., Rudy, T., & Suhil, M. (2008). Pengembangan  Mesin  Sortasi  dan Pemutuan Buah Jeruk dengan Sensor Kamera  CCD. Prosiding  Seminar Nasianal  Teknik  Pertanian 2008  – Yogyakarta,  18-19  November  2008, 1–12.
Anugrahandy, A., Argo, B.D., & Susilo, B.
(2012).  Perancangan  Alat  Sortasi Otomatis Buah Apel Manalagi (Malus sylvestris Mill) Menggunakan Mikrokontroler  AVR  ATMega  16. Jurnal  Keteknikan  Pertanian  Tropis dan Biosistem , 1 (1), 1–9.
Jain,  R.,  Kasturi,  R.,  &  Schunck,  B.  G.
(1995). Machine  vision .  New  York: McGraw-Hill.
Kastaman,  R.,  Marsetyo,  Sunarmani,  & Somantri,  A.S.  (2008).  Aplikasi Pengolah  Citra  d  engan  Basis  Fitur Warna “RGB” untuk Klasifikasi Buah Manggis. Jurnal  Bionatura , 10 (3),
273–291.
Pramanta, F.D., Susilo, L.W., & Fahmi, M. R.  (2017).  Sistem  Cerdas  Penyortir Apel Berdasarkan Warna Dan Ukuran Berbasis  Mikrokontroler  Arduino. Prosiding  SENTRINOV  2017 ,  216– 225.
Soedibyo,  D.W.,  Ahmad,  U.,  Seminar,  K. B.,  &  Subrata,  I.  D.  M.  (2010). Rancang  Bangun  Sistem  Sortasi Cerdas  Berbasis  Pengolahan  Citra Untuk Kopi Beras. Jurnal Keteknikan Pertanian , 24 (02), 67–74.
Thiang, L.I. (2008). Otomasi Pemisah Buah Tomat  Berdasarkan  Ukuran  dan Warna Mengunakan Webcam Sebagai Sensor. Prosiding  Seminar  Nasional
Ilmu  Komputer  dan  Aplikasinya - SNIKA 2008 , 1–5. Wiharja,  Y.P.,  &  Harjoko,  A.  (2014). Pemrosesan  Citra  Digital  untuk Klasifikasi  Mutu  Buah  Pisang Menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan. IJEIS (Indonesian Journal of Electronics and Instrumentation Systems) , 4 (1), 57–68.