## DISCRETE COSINE TRANSFORM UNTUK IDENTIFIKASI CITRA HYLOCEREUS COSTARICENSIS
Resty Wulanningrum Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika UniversitasNusantara PGRI Kediri Email: resty0601@gmail.com
Nandha Vera Wihra Lelitavistara Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika UniversitasNusantara PGRI Kediri Email: ve.lelitavistara@gmail.com

## ABSTRAK
Pengolahan citra digital memiliki peranan sangat luas terhadap kehidupan sehari- hari. Salah satunya dapat digunakan untuk mengidentifikasi citra buah untuk mengetahui tingkat kematangan buah tersebut. Pada penelitian ini identifikasi citra tersebut diterapkan pada hylocereus costaricensis (buah naga merah ) . Seringkali ketika membeli buah tersebut setelah dimakan daging buah naga terasa sangat lunak dan hambar. Padahal pada buah naga tersebut mengandung  rasa  manis,  asam  serta  segar.Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode Discrete  Cosine  Transform (DCT) dengan objek buah naga merah di kebun buah naga Ngunut, Tulungagung. Citra buah naga dilakukan tahap pre- processing yaitu grayscale dan deteksi tepi, kemudian dilanjutkan pada tahap metode DCT dan pengenalan menggunakan euclidean distances .Penelitian dilakukan dengan pengambilan gambar dari masing- masing tingkat kematangan yang berbeda yaitu pada tingkat kematangan 25%, 40%, 60%, 75%, dan 90%.  Dari masing- masing sampel dilakukan pengambilan gambar dengan background warna putih. Hasil dari penelitian ini adalah citra buah naga merah mampu diidentifikasi menggunakan DCT dan Euclidean Distance dengan prosentase akurasi sebesar 80%. Besarnya tingkat akurasi dipengaruhi oleh banyaknya jumlah data training yang digunakan.
Kata kunci: DCT, deteksi tepi, euclidean distances, grayscale, hylocereus costaricensis.

## ABSTRACT
Digital image processing has a very broad role for daily life. One of them can be used to identify the image of the fruit to determine the maturity level of the fruit. In this study, the identification of the image is applied to the Hylocereuscostaricensis (red dragon fruit). Often when buying the fruit after the edible flesh dragon fruit was very soft and tasteless. Though the dragon fruit contains sweet, sour and fresh.In this study, using Discrete  Cosine Transform  (DCT)  with the object of a red dragon fruit in the gardens dragon fruit Ngunut, Tulungagung. Image of dragon fruit carried out pre-processing stage is grayscale and  edge  detection,  then  resumed  at  the  stage  DCT  and  recognition  method  using  euclidean  distances. Research carried out by taking pictures of each of the different levels of maturity that is the maturity level of  25%,  40%,  60%,  75%  and  90%.  Of  each  sample  is  done  taking  pictures  with  white  background. Results  from  this  study  is  the  image  of  a  red  dragon  fruit  is  able  to  be  identified  using  the  DCT  and Euclidean  Distance  with  accuracy  percentage  of  80%.  The  level  of  accuracy  is  affected  by  the  large number of training data used.
Keywords: DCT, edge detection, euclidean distance, grayscale, hylocereuscostaricensis.

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Saat  ini  masyarakat  juga  sudah  tidak  asing  lagi  dengan hylocereus  costaricensis (buah  naga  merah),  yang dapat ditemukan di pasar maupun swalayan. Namun kadang pernah kita temui ketika membeli buah naga merah tersebut setelah dimakan tidak ada rasa dari daging buah naga tersebut, yang ada hanya rasa hambar pada daging buah  tersebut.  Padahal  buah  naga  tersebut  mengandung  rasa  manis  dan  asam,  sehingga  munculah  pertanyaan, mengapa pada buah naga tersebut kadang terasa hambar tidak ada rasa manis maupun asam, dan apakah hal itu dikarenakan buah naga masih belum matang?
Dari hal tersebut penulis akan melakukan sebuah penelitian untuk mengidentifikasi tingkat kematangan pada buah  naga  merah  yang  bertujuan  mengukur  berapa  tingkat  kematangan  pada  buah  naga  tersebut.  Tingkat
kematangan  pada  buah  naga  tersebut  dapat  diidentifikasi  dengan  melakukan  pengembangan Red  Green  Blue (RGB) pada citra objek yaitu buah naga merah. Serta penerapan metode Discrete Cosine Transform (DCT)  untuk mengetahui hasil akurasi dari kematangan buah naga. Sehingga hasil penelitian tersebut akan memudahkan petani buah naga  ketika melakukan sortir buah naga setelah dipanen dan sebelum didistribusikan.

## 1.2 Batasan Masalah
Batasan masalah pada penelitian, yaitu:
1. Objek  buah  naga  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  varietas  buah  naga  merah  ( Hylocereus Costaricensis )  dengan  kondisi  buah  normal/  sehat  serta  penelitian  dilakukan  di  Desa  Ngunut, Kecamatan Ngunut, Kabupaten Tulungagung.
2. Analisis pengolahan citra pada objek buah naga merah menggunakan analisis perubahan warna yang terjadi  atau  unsur  RGB  serta  menggunakan  metode  DCT  untuk  mengetahui  hasil  akurasi  dari kematangan buah naga merah.
3. Menggunakan perangkat lunak pendukung Delphi7 serta citra objek dengan dimensi ukuran piksel 120 x 120.

## 1.3 Rumusan Masalah
Rumusan masalah pada penelitian, yaitu:
1. Bagaimana  mengetahui  tingkat  kematangan  serta  kelayakan  buah  naga  merah  pada  proses  sortir sebelum didistribusikan?
2. Bagaimana mengimplemintasikan metode DCT untuk mengidentifikasi kematangan buah naga merah berdasarkan perubahan warna atau RGB serta menghasilkan akurasi nilai kematangan buah naga merah tersebut?
3. Bagaimana penerapan perangkat lunak pendukung untuk implementasi metode DCT dan analisis RGB, serta pengambilan citra objek pada penelitian ini?

## 1.4 Landasan Teori

## 1.4.1 Buah Naga
Buah Naga memiliki beberapa spesies buah yang berbeda, klasifikasi buah naga termasuk kelompok tanaman kaktus atau familyCactaceae dan subfamily Hylocereanea . Varietas buah naga sejauh ini dibedakan kedalam empat grup  berdasarkan  warna  buah,  yaitu  buah  naga  daging  putih  ( Hylocereus  undatus ),  buah  naga  daging  merah ( Hylocereus. polyrhizus ), buah naga daging super merah ( Hylocereus costaricensis ), dan buah naga kulit kuning daging putih ( Selenicerius megalanthus ). [1]
Tanaman buah naga mempunyai batang sulur yang tumbuh menjalar, berwarna hijau dengan bentuk segi tiga. Bunganya berukuran besar, berwarna putih-kuning muda, dan mekar umumnya di malam hari. Setelah bunga layu maka terbentuk bakal buah yang menggelantung disetiap batang.[1]

## 1.4.2 Grayscale
Grayscale juga  disebut  dengan  tingkat  keabuan. Grayscale merupakan  tahap  dari pre-  processing yang digunakan untuk mempersiapkan citra agar dapat menghasilkan ciri yang lebih baik pada tahap pemisahan ciri. [2] Pada umumnya warna yang digunakan pada grayscale adalah warna hitam sebagai warna minimal (0), dan warna  putih  (255)  sebagai  warna  maksimal,  sehingga  warna  antaranya  adalah  abu-abu.  Derajat  keabuan  sendiri memiliki nilai, tidak hanya skala 0 sampai 255. Tergantung pada nilai piksel yang dimiliki oleh citra[3]. Adapun untuk tingkat keabuan ditunjukkan oleh gambar 1.
Rumus dari Grayscale
(1)
Gambar 1. Tingkat Keabuan Pada Grayscale [4]

## 1.4.3 Deteksi Tepi
Deteksi tepi ( Edge Detection ) pada suatu citra adalah suatu proses yang menghasilkan tepi-tepi dari obyek- obyek citra, tujuannya adalah :
a. Untuk menandai bagian yang menjadi detail citra
b. Untuk memperbaiki detail dari citra yang kabur, yang terjadi karena error atau adanya efek dari proses akuisisi citra.[5]
Pada deteksi tepi terdapat bermacam- macam metode, yang sering digunakan yaitu metode Robert, Prewitt dan Sobel .Metode Sobel merupakan pengembangan metode robert yang diberi satu angka nol penyangga. Metode ini  mengambil  prinsip  dari  fungsi laplacian dan gaussian .  Kelebihan  dari  metode sobel ini  adalah  kemampuan untuk mengurangi noise sebelum melakukan perhitungan deteksi tepi. Matriks yang digunakan pada metode Sobel ini adalah [5]:
H= V=
Gambar 2. Sebelum Deteksi Tepi
Gambar 3. Setelah Deteksi Tepi

## 1.4.4 Discrete Cosine Transform
Discrete Cosine Transform (DCT) merupakan salah metode yang digunakan dalam pengolahan citra untuk proses kompresi citra. Sedangakan pendapat lain dari definisi DCT yaitu menurut Kartika Retno Mustikaningpuri, Asep  Juarna  (2009),  yaitu  “ Discrete  Cosine  Transform (DCT)  merupakan  algoritma lossy  image  compression sebagai bakuan untuk citra JPEG”. DCT mempunyai dua sifat utama untuk kompresi citra dan video yaitu:
1. Mengkonsentrasikan energi citra ke dalam sejumlah kecil koefisien ( energi compaction ).
2. Meminimalkan saling ketergantungan diantara koefisien-koefisien ( decorrelation) .
Sifat  dari  DCT  adalah  mengubah  informasi  citra  yang  signifikan  dikonsentrasikan  hanya  pada  beberapa koefisien  DCT.  Oleh  karena  itu  DCT  sering  digunakan  untuk  kompresi  citra  seperti  pada  JPEG  dengan  aslinya tanpa cacat. [6]. Kelebihan kompresi data menggunakan Discrete Cosine Transform adalah:
1. DCT  menghitung  kuantitas  bit-bit  data  gambar  dimana  pesan  tersebut  disembunyikan  didalamnya. Sehingga tidak akan ada perubahan yang terlihat pada cover gambar, dan
2. Kokoh terhadap manipulasi pada stego-object.
Kekurangan kompresi data menggunakan Discrete Cosine Transform adalah:
1. Tidak  tahan  terhadap  perubahan  suatu  objek  dikarenakan  pesan  mudah  dihapus  karena  lokasi penyisipan data dan pembuatan data dengan metode DCT diketahui.
2. Implementasi algoritma yang panjang dan membutuhkan banyak perhitungan.
(2)
Pada makalah ini penulis akan menggunakan perhitungan DCT- 2D. DCT- 2D merupakan perbandingan dari DCT-1D,  maka transformasi diskrit dapat dinyatakan dalam bentuk persamaan.  Dalam algoritma JPEG, sampel gambar I(i , j) dibagi menjadi blok 8x8. Setiap blok  ditransformasi menjadi 8x8 matriks koefisien DCT. Menurut Nadia Printa Tearani (2014) definisi matematis dari masing-masing blok koefisien didefinisikan sebagai berikut:
( 3)
dengan u = 0, 1, 2, …,n-1, dan v = 0, 1, 2, …, m-1.
Rumus  DCT-  2D  diatas  sering  juga  disebut  sebagai forward  discrete  cosine  transform (FDCT).  Nilai konstanta basis fungsi yang terletak di bagian kiri atas sering disebut sebagai basis fungsi DC, dan DCT koefisien yang  bersesuaian  dengannya  disebut  sebagai  koefisien  DC  ( DC  coefficient ).  Dan  hasil  dari  rumus  DCT-  2D tersebut kemudian diperoleh fungsi basis DCT- 2D.
( 4)
dengan nilai u dan i = 0, 1, 2, …, N-1, sedangkan v dan  j = 0,1,2,…,M-1.

## 1.4.5 Euclidean Distances
Euclidean distance merupakan salah satu metrika yang digunakan untuk mencocokan dua vector . Menurut Darma Putra (2009) fungsi dari metrika pencocokan adalah sebagai berikut: “Metrika pencocokan digunakan untuk menentukan tingkat kesamaan ( similarity degree ) atau ketidaksamaan ( dissimilarity  degree )  dua vector .  Tingkat  kesamaan  berupa  suatu  skor  dan  berdasarkan  skor  tersebut  akan dikatakan mirip atau tidak.”
Euclidean  distance (jarak  Euclidean)  dirumuskan    dengan  menghitung  akar  dari  kuadrat  perbedaan  dua vector . [2] Rumus jarak Euclidean :
(5)

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi penelitian ini terlihat seperti pada gambar 4 flowchart sistem.
Gambar 4. Flowchart Sistem
Penjelasan dari gambar 4 flowchart sistem sebagai berikut: Pada tahap awal adalah pemilihan citra, apakah  termasuk  citra training, jika  benar  maka  akan  dilakukan  proses grayscale. Proses grayscale merupakan proses perubahan citra berwarna menjadi keabu- abuan. Maksud dari penggunaan grayscale ini adalah untuk menormalisasi nilai dari citra tersebut. Setelah citra menjadi keabu- abuan, selanjutnya dilakukan deteksi tepi menggunakan operator sobel. Selanjutanya dilakukan kompresi citra menggunakan metode Discrite Cosine Transform (DCT).  Pada  data training, citra  tersebut  akan  disimpan  pada  database  dan  pada  data testing dilakukan perhitungan Euclidean Distance . Penghitungan jarak Euclidean ini maksudnya adalah mencari jarak antara citra training dengan citra testing. Jarak tersebut digunakan untuk pengenalan citra buah naga merah dengan tingkat kematangan yang sesuai.

## 3. HASIL PENELITIAN
Hasil implementasi merupakan tahap penerapan konsep serta metode yang digunakan pada aplikasi yang akan dibuat. Berikut merupakan tampilan program yang telah dibuat.
1. Tampilan Data training Tampilan  data training dari  aplikasi  pengenalan  citra  buah  naga  digunakan  untuk  proses training data.  Maksudnya  adalah,  data  yang  dilakukan  pelatihan  ( training) kemudian  akan disimpan dialam database. Adapun tampilan aplikasi untuk citra training terlihat pada gambar 5.
Gambar 5. Tampilan Form Data Training
Keterangan dari gambar tersebut adalah sebagai berikut:
a. Tombol Tambah
Berfungsi untuk memasukkan gambar yang akan disimpan di database.
b. Tombol Kembali Berfungsi untuk kembali di menu utama.
c. Tombol Keluar Berfungsi untuk keluar dari program.
d. Directory List Box dan File List Box Directory list box berfungsi untuk  menampilkan folder dimana citra disimpan, sedangkan file list box menampilkan nama file yang disimpan di dalam folder .
e. String Grid Database Citra Berfungsi sebagai database untuk menampung nilai piksel gambar.
f. Image Preview Citra Awal Berfungsi untuk menampilkan gambar dari citra yang dipilih.
g. Image Preview Citra Akhir Berfungsi untuk menampilkan gambar dari citra yang sudah mengalami proses pengolahan citra dan metode DCT.
2. Tampilan Data Testing Tampilan data testing disini dimaksudkan untuk uji coba citra buah naga  merah. Citra testing (uji coba) akan dicari jarak kedekatannya dengan citra training yang ada pada database . Untuk mencari  jarak  kedekatannya  menggunakan Euclidean  distance. Tampilan  data testing diperlihatkan oleh gambar 6.
Gambar 6. Tampilan Form Data Testing
Keterangan dari gambar tersebut adalah sebagai berikut:
a. Tombol Uji
Berfungsi untuk mengeksekusi gambar  yang telah dipilih.
b. Tombol Pengenalan
Berfungsi untukmengetahui hasil pengenalan dari buah naga yang telah di uji.
c. Tombol Kembali Berfungsi untuk kembali di menu utama.
d. Tombol Keluar Berfungsi untuk keluar dari  program.
e. Directory List Box dan File List Box
Directory list box berfungsi untuk menampilkan folder citra disimpan, dan file list box untuk menampilkan nama file di dalam folder tersebut.
f. String Grid Database Citra
Berfungsi sebagai database untuk menampung nilai piksel gambar.
g. Image Preview Citra Awal
Berfungsi untuk menampilkan gambar dari citra yang dipilih.
h. Image Preview Citra Akhir
Berfungsi  untuk  menampilkan  gambar  dari  citra  yang  sudah  mengalami  proses  pengolahan citra dan metode DCT.
i. Hasil Pengenalan
Berfungsi untuk menampilkan hasil pengenalan dari citra yang telah di uji.
Pada evaluasi sistem data uji coba yang dibutuhkan yaitu sampel citra dari tingkat kematangan buah naga  merah  yang  berbeda    yaitu  25%,  40%,  60%,  75%  dan  90%.  Untuk  citra  buah  naga  dengan kematangan yang akan diuji coba diperlihatkan pada gambar 7.

## Gambar 7. Sampel Buah Naga Merah Pada Tingkat Kematangan Yang Berbeda
Dalam  proses  uji  coba,  digunakan scenario uji  coba  untuk  mendapatkan  hasil  yang  terbaik.  Ada  4 macam scenario yang  digunakan  pada  data training ,  yaitu scenario yang  pertama  data  yang  digunakan sebanyak  12  data, scenario yang  kedua  sebanyak  9  data, scenario yang  ketiga  sebanyak  6  data  dan scenario yang keempat sebanyak 3 data. Scenario detailnya diperlihatkan pada table 1.
Tabel 1. Data training No Data Training Jumlah Tingkat 25%  Tingkat 40% Tingkat 60% Tingkat 75%  Tingkat 90% 1 1, 2, 3, 4, 5, 6,
7, 8, 9, 10, 11, 12 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 60 2 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 45 3  1, 2, 3, 4, 5, 6  1, 2, 3, 4, 5, 6  1, 2, 3, 4, 5, 6 1, 2, 3, 4, 5, 6 1, 2, 3, 4, 5, 6 30 4 1, 2, 3 1, 2, 3 1, 2, 3 1, 2, 3 1, 2, 3 15
Ada  4  macam scenario yang  digunakan  pada  data testing ,  yaitu scenario yang  pertama  data  yang digunakan sebanyak 2 data, scenario yang kedua sebanyak 3 data, scenario yang ketiga sebanyak 4 data dan scenario yang keempat sebanyak 5 data. Scenario detailnya diperlihatkan pada table 2.
Tabel 2. Data testing No Data Testing Jumlah Tingkat 25%  Tingkat  40%  Tingkat 60% Tingkat 75% Tingkat 90% 1 1, 2 1, 2 1, 2 1, 2 1, 2 10 2 1, 2, 3 1, 2, 3 1, 2, 3 1, 2, 3 1, 2, 3 15 3 1, 2, 3, 4 1, 2, 3, 4 1, 2, 3, 4 1, 2, 3, 4 1, 2, 3, 4 20 4 1, 2, 3, 4, 5 1, 2, 3, 4, 5 1, 2, 3, 4, 5 1, 2, 3, 4, 5 1, 2, 3, 4, 5 25 Tabel 3. Hasil akurasi sistem Skenario Data Hasil Prosentase Training Testing Salah Benar I 60 10 2 8 80% II 45 15 6 9 60% III 30 20 10 10 50% IV 15 25 13 12 48%
Dari  hasil implementasi program  aplikasi  dengan  menggunakan  data  pada  tabel  3  tersebut  maka adapun  hasil  akurasi  program  sangat  dipengaruhi  oleh  besar  kecilnya  nilai  pada  data training Selain  itu dataset yang  digunakan  pada  penelitian  ini  merupakan    citra  dari  buahnagamerah  pada  masing-  masing tingkat  kematangan  yang  ditentukan  berdasarkan  warnakulitbuah,  sehingga  pengambilan  objek  gambar serta warna dari gambar tersebut akan berpengaruh besar terhadap hasil pengenalan buah.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil uji coba diatas maka dapat disimpulkan:
1) Metode  DCT  dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  citrabuahnagamerahguna  mengetahui tingkat kematanganbuahnaga tersebut..
2) Implementasi metode DCT serta euclidean distance dapat menunjukkan hasil pengenalan dari masing-  masingbuahnaga.  Dan  prosentase  akurasi  yang  didapatkan  yaitu  80%  dengan perbandingan data training dan data testing sebanyak 60 : 10, prosentase akurasi 60% dengan perbandingan  data training dan  data testing sebanyak  45:15,  prosentase  akurasi  50%,  dengan perbandingan  data training dan  data testing sebanyak  30:20,  dan  prosentase  akurasi  48%, dengan    perbandingan  data training dan  data testing sebanyak  15:25.  Sehingga  besarnya tingkat akurasi dipengaruhi oleh banyaknya data training yang digunakan.
Penerapan perangkat lunak pendukung Delphi7 serta citra objek dengan dimensi ukuran piksel 120 x 120  untuk implementasi metode  DCT  dan  analisis  RGB  dapat  berjalan  dengan  baik  serta  mendapatkan hasil yang maksimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Renasari.  Novita.  (2010). Budidaya  Tanaman  Buah  Naga  Super  Red  Di  Wana  Bekti  Handayani . (Online).  tersedia:  http://eprints.uns.ac.id/308/1/  158172408201011401.pdf.  diunduh  9  Nopember 2014.
[2] Putra. Darma. (2009). Sistem Biometrika. Yogyakarta: ANDI.
[3] Nazaruddin.  Ahmad.  (2013). Pengolahan  Citra  Digital  (Digital  Image  Processing). (Online). tersedia:  http://nazaruddin.blog.unigha.ac.id/wp-content/  uploads/sites/3/PCD-02.pdf,  diunduh  25 Maret 2014.
[4] Achmad.  Ir.  Balza.  (2005). Teknik  Pengolahan  Citra  Digital  menggunakan  DELPHI . Yogyakarta: Ardi Publishing.
[5] Riyanto.
(2008). Deteksi Tepi (Edge Detection ), (Online). tersedia:
http://riyanto.lecturer.pens.ac.id/citra-bab8.pdf, diunduh 2 Juli 2015 .
[6] Mustikaningpuri, K. R., et al. (2009). Kompresi Citra Jpeg Berbasis Metode Dct (Discrete Cosinus Transform), 24  (1)  .(Online).  tersedia:  http://hdl.handle.net/123456789/7014.diunduh14  Nopember 2014.
[7] Tearani.  N.P.  (2014). Peningkatan  Kompresi  Citra  Digital  Menggunakan  Discrete  Cosine Transform  –  2  Dimension(DCT  –  2D). (Online).  tersedia:  http://eprints.dinus.ac.id/id/eprint/5388. diunduh 14 Nopember 2014.