## Implementasi Image  Statistic Method pada  Pengolahan Citra Digital

## Eddy Nurraharjo
Program Studi Teknik Informatika,  Universitas Stikubank email : eddynurraharjo@gmail.com

## Abstrak
Penelitian  klasifikasi  kematangan  buah  mangga  dilakukan  guna  memberikan   pendekatan  yang terbaik  terhadap  perubahan  kematangan  berdasarkan  warna  kulit  buah.  Klasifikasi  kematangan  diawali dengan  pemrosesan  pemeraman  dan  perubahan  warna.  Berikutnya  dilakukan  akuisisi  data  dengan menggunakan kamera digital, untuk setiap obyek pengamatan (sebagai obyek pelatihan). Pengambilan data keseluruhan selama periode pemeraman kemudian akan diperhitungkan kembali hingga diperoleh data rata - rata  untuk  sejumlah  obyek  citra  pelatihan,  dan  berdasarkan  data  ini  kemudian  akan  diolah  untuk memperoleh range dan  interval  terhadap  kategori  kelas,  yaitu mentah, matang dan masak. Kemudian data ini  diolah  dengan  menggunakan pendekatan metode statistika yaitu korelasi untuk mengamati warna yang paling  memiliki  kedekatan  terhadap  pengaruh  pemeraman.  Kemudian  nilai  regresi  akan  mengukur  tingkat kedekatan  pengaruh  hari  terhadap  perubahan  warna.  Data ini akan digunakan untuk melakukan klasifikasi umur pemeraman  dan data interval kelas akan digunakan untuk klasifikasi  kategori kelas.
Kata kunci: pengolahan citra digital,  image  statistic method

## PENDAHULUAN
Indonesia termasuk dalam kategori negara tropis  yang  memiliki  kekayaan  yang  sangat besar  berkaitan dengan keunikan ragam alamiah hayati yang tumbuh di atasnya.  Beraneka ragam tanaman pangan dan buah-buahan telah dihasilkan  dan  telah  dikembangkan  dengan menghasilkan varietas-varietas unggul baru yang menjanjikan. Produksi buah segar terus ditingkatkan, seiring dengan meningkatnya kebutuhan masyarakat dunia untuk
mengkonsumsinya, bahkan diharapkan Indonesia  mampu  memberikan  peranannya dalam  memenuhi  kebutuhan  dalam  negerinya sekaligus  mampu  mengekspor  buah  segar  yang berkualitas  dalam kemasan untuk negara-negara besar  seperti  Amerika,  China  dan  Malaysia, seperti mangga, nanas, pepaya dan pisang.
Sebagian  besar  produksi  dan  mutu  buah yang  dihasilkan  pada  suatu  lokasi  sentra produksi  masih  rendah  (ukuran  buah,  warna, rasa  buah  dan  tingkat  kematangan  yang  tidak seragam, serta produktivitas buah/pohon rendah),  hal  ini  diakibatkan  tidak  diterapkannya teknologi  budidaya  yang  baik  dan  benar  di
sentra  produksi.  Sebagian  besar  produksi  masih bersumber  dari  kebun  produksi  tradisional  yang sama  sekali  belum  menerapkan  teknologi budidaya yang baik dan benar. Untuk mengantisipasi  hal  tersebut,  pemerintah  melalui Departemen  Pertanian  mengeluarkan  suatu Standar  Prosedur  Operasional  (SPO)  sebagai acuan  dalam  pelaksanaan  kegiatan  produksi buah  dan  Standar  Nasional  Indonesia  (SNI) sebagai  standar  baku  yang  meliputi  definisi, istilah,  klasifikasi/penggolongan,  syarat  mutu, cara  pengambilan  contoh,  cara  uji,  syarat penandaan serta cara pengemasan buah. Namun, kurangnya  informasi  atas  hal  ini  bagi  petani  / produsen kecil dan menengah dalam pelaksanaan grading, maka  untuk  menilai kualitas  ini  sebagian  besar  masih  dilakukan oleh seorang grader yang  memiliki  pengalaman dalam  memilih  dan  memilah  buah  hasil  panen. Penggunaan  otomasi  sistem  yang  cepat  dan akurat  sebagai  pengganti grader ini  memiliki nilai  investasi  yang  tidak  terjangkau,  karena tingginya  biaya  perangkat  lunak,  peralatan  serta biaya operasional.
Berbagai  penelitian  berkaitan  dengan pengolahan  citra  digital  khususnya  warna  telah banyak  dilakukan  seperti  tim  penelitian  Kohata, Yamashita  dan  Horie,  2001,  yang  melakukan penelitian  tentang  pengukuran  warna  (yang bernilai  komersil)  dengan  menggunakan  alat ukur  warna  untuk  mengamati  warna  dari  teh hijau  dan  sebagai  aplikasi  untuk  mengevaluasi kualitas  teh  berdasarkan  perbedaan  warna. Perbandingan  penilaian  tampilan  warna  dari empat  macam  jenis  teh  hijau  (jenis  Matcha, Gyokuro,  Sencha dan Fukamushi).
Moslemi, 1967, menyampaikan hasil risetnya  tentang  kayu  Black  Walnut  yang terkenal  dengan  keindahannya  dan  warna  yang lebih  terang/mengkilap.  Oleh  karena  itu,  suatu kajian  dilakukan  untuk  menentukan  apakah  ada metode pengukuran kuantitatif warna yang dapat dimanfaatkan.  Lebih  lanjut  menunjukkan  bahwa data  kayu  warna  walnut  ini  dapat  dinyatakan dalam  bentuk  notasi  warna  Munsell.  Studi  ini juga  mengatakan  bahwa  perbedaan  alamiah warna  hitam  kayu  walnut  tidak  berbeda  jauh, namun  fitur  kekilauannya  berbeda.  Oleh  karena itu,  penelitiannya  menyimpulkan  bahwa  dari kekilauan  kayu  walnut  dapat  membedakan kualitasnya.
Sementara  itu  penelitian  lain  dilakukan oleh  Rizam,  Yasmin,  Ihsan  dan  Shazana,  2009, menyampaikan  laporan  penelitiannya  tentang peningkatan  produktivitas  hasil  pertanian  dalam bentuk  sistem  otomatisasi.  Tujuan  karya  ini adalah  untuk  mengukur  dan  menentukan kematangan  dan  kualitas  semangka.  Penentuan ini  diamati  dari  tekstur  pada  kulit  semangka yang  diambil  citranya  dengan  menggunakan kamera  digital.  Kemudian  gambar-gambar  citra tersebut  disaring  ( filtered )  menggunakan  teknik pemrosesan  citra  digital,  yaitu dengan pemetaan warna  YCbCr,  yang  memiliki  3  komponen informasi  luminansi  dan  krominansi  terpisah. Semua  informasi  yang  dikumpulkan  dari  suatu citra  akan  diuji  menggunakan  ANN  untuk menentukan  kematangan  semangka  dengan akurat.  Hasil  awal  menunjukkan  bahwa  model terbaik yang telah dihasilkan memiliki persentase akurasi 86,51% dengan menggunakan 32 hidden unit, setelah diperbandingkan dengan 2,  7,  13,  17,  19,  21,  25,  29,  35,  40,  45  dan  50
hidden unit,  dari  suatu  citra  dengan  persentase rata-rata dari dataset pelatihannya yang seimbang.
Woodford,  Kasabov  dan  Howard,  2008, membuat  karya  yang  berisi  penjelasan  dari penelitian  yang  dilakukan  oleh Departemen Ilmu Informasi  dan  Riset  Hortikultura  pada  suatu bidang  penelitian  dengan  teknik  pengolahan gambar yang berbasis wavelet dan jaringan saraf tiruan untuk mengembangkan metode identifikasi  hama  perusak  pada  perkebunan buah-buahan  secara on-line .  Solusi  ini  dapat merupakan bagian dari sistem berbasis komputer yang  lebih  besar  sehingga  memungkinkan user dapat  membuat  keputusan  yang  lebih  baik dengan  tujuan  meningkatkan  kualitas  buah  yang dihasilkan.

## CARA PENELITIAN
Penelitian  berkaitan  dengan  klasifikasi kematangan  buah  mangga  dilakukan  guna memberikan  pendekatan  yang  terbaik  terhadap perubahan  kematangan  berdasarkan  warna kulit buah.  Penelitian  didasari  oleh grader yang melakukan  klasifikasi  dengan  berpedoman  pada kerangka  prosedur  sesuai  dengan  Standar Nasional
Indonesia nomor 01-3164-1992 tentang  buah  mangga  dan  Standar  Prosedur Operasional (SPO) tentang pengolaha pascapanen  yang  dikeluarkan  oleh  Departemen Pertanian  dan Departemen Riset dan Teknologi. Klasifikasi  ditentukan  untuk  3  kategori  kelas yaitu mentah, matang dan masak.
Klasifikasi  kematangan  diawali  dengan pemrosesan  pemeraman  dan  perubahan  warna diamati  setiap  harinya.  Setiap  harinya  dilakukan akuisisi  data  dengan  menggunakan  kamera digital,  untuk  setiap  obyek  pengamatan  (sebagai obyek  pelatihan).  Pengambilan data keseluruhan selama  periode  pemeraman  kemudian  akan diperhitungkan  kembali  hingga  diperoleh  data rata-rata  harian  untuk  sejumlah  obyek  citra pelatihan,  dan  berdasarkan  data  ini  kemudian akan  diolah  untuk  memperoleh range dan interval  terhadap  kategori  kelas,  yaitu  mentah, matang  dan  masak.  Kemudian  data  harian  ini diolah  dengan menggunakan pendekatan metode statistika  yaitu  korelasi  untuk  mengamati  warna yang  paling  memiliki  kedekatan  terhadap
pengaruh  hari  pemeraman.  Kemudian  nilai regresi  akan  mengukur  tingkat  kedekatan pengaruh  hari  terhadap  perubahan  warna.  Data harian  ini  akan  digunakan  untuk  melakukan klasifikasi  hari  umur  pemeraman  dan  data interval  kelas  akan  digunakan  untuk  klasifikasi kategori kelas.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  rata-rata  warna  untuk  sejumlah obyek  pelatihan  dapat  dilihat  pada  tabel  1  di bawah ini.
Tabel 1. Nilai  rata-rata harian
HARI  KE  - WARNA R G B 1 0.52913 0.771899 0.347744 2 0.557979 0.7542 0.341814 3 0.545886 0.762699 0.337361 4 0.573635 0.760629 0.29438 5 0.586991 0.743323 0.314254 6 0.589644 0.768772 0.231806 7 0.597136 0.765213 0.227988 8 0.606285 0.751476 0.248452 9 0.623731 0.739232 0.24103 10 0.636996 0.724214 0.251247 11 0.63634 0.713642 0.272568
Data  korelasi  regresi  terhadap  perolehan data  warna  dan  perubahan  harian  pemeraman dapat  dilakukan  dengan  perhitungan, sedemikian sehingga dapat diperoleh data pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil perhitungan  pendugaan regresi
R G B Y 0.5261 + 0.010555X 0.776557 - 0.00435X 0.348346 - 0.01096X r2 0.960500225 0.593188928 0.616239964
Berdasarkan  hasil  pada  perhitungan  tabel 2,  terlihat  bahwa  nilai  warna  merah  memiliki tingkat  korelasi  positif  terhadap  perubahan harian  pemeraman,  kemudian  diikuti  oleh warna biru dan warna hijau.
Gambar 1.  menunjukkan  korelasi positif  untuk perubahan warna merah terhadap perubahan hari pemeraman
Gambar 2. menunjukkan  korelasi negatif untuk warna hijau

## Gambar 3. menunjukkan  korelasi negatif untuk warna biru terhadap hari pemeraman.

## User interface
User  interface yang  digunakan  untuk menjadi  perantara  antara  sistem  komputasi dengan  penguna  (petani)  dengan  tampilan seperti pada gambar 1 di bawah ini.
Gambar 4. Tampilan  antar muka sistem klasifikasi
Pada  gambar  4,  dapat  diinformasikan bahwa  pengguna  dapat  melakukan  pelatihan terhadap  obyek  pengamatan maupun melakukan pengujian  terhadap  suatu  obyek  uji,  untuk  dapat diperoleh  klasifikasi  kategori  kelas  dan  umur pemeraman.

## Informasi obyek
Data pelatihan diperoleh dengan
memberika  sejumlah  data  masukan  pada  panel pelatihan,  sedangkan  data  pengujian  diperoleh dengan  memberikan  sejumlah  data  masukan pada  panel pengujian, dimna telah diketahui data untuk  kategori  kelas  dan  umur  pemeramannya. Informasi  berkaitan  dengan  obyek  pelatihan maupun  obyek  pengujian  akan  disampaikan kepada  pengguna  (petani)  seperti  tampilan obyek aslinya, nama file obyek asli serta resolusi gambar  berupa  nilai  baris  dikalikan  dengan  nilai kolom  file citra digital.

## Pengujian obyek
Setiap  obyek  citra  pengujia  yang  akan dimasukkan  ke  dalam  sistem,  akan  melalui pemrosesan  citra  digital  dengan  beberapa langkah  yaitu resizing ,  deteksi  tepi,  morfologi, serta  dilakukan  normalisasi  warna  pada  area hasil  morfologi.  Nilai  warna normalisasi ini akan diperbandingkan  dengan  nilai  normalisasi  yang diperoleh  saat  pelatihan  terhadap  sejumlah obyek citra pelatihan

## Hasil Penelitian
Berdasarkan data hasil pengujian keseluruhan, diperoleh prosentase tingkat keberhasilan  terhadap  sejumlah  obyek pengujian khususnya warna merah  sebesar hingga mencapai 74%, warna hijau 21% dan warna biru 30%,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa pendekatan warna merah dapat diimplementasikan dalam  sistem  klasifikasi kematangan  buah  mangga  dengan  hasil  yang lebih  baik  jika  dibandingkan  dengan  warna hijau dan biru.

## KESIMPULAN
1. Aplikasi  metode  korelasi  regresi  dapat diterapkan  pada  sistem  klasifikasi  kematangan buah  dengan  memperkirakan  nilai  pendekatan dan  mengukur  tingkat  kedekatannya  terhadap
variabel-variabel terkait, dalam hal ini perubahan  warna  dengna  perubahan  harian pemeraman.
2. Sistem  belum  dapat  mengenali  obyek  selain obyek  citra  pelatihan  dan  obyek  citra pengujian, sehingga masih diperlukan peningkatan kemampuannya untuk mengklasifikasikan beberapa varietas mangga lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Carlos,  A.L.L., Sanches, J., Maria, I.D.F., 2008,
Image Processing Techniques for Lemons and  Tomatoes  Classification, Bragantia Vol. 67 No. 3 Campinas, Brasil.
Gonzales,  R.C.,  Woods,  R.E.,  2008, Digital Image Processing, Third Edition, Pearson Prentice Hall, New Jersey.
Kohata, K., Yamashita, Y., dan Horie, H., 2001, Appearance  Color  measurement  of
Commercially Avaliable Green Teas and
Application  to  The  Evaluation  of  Tea Quality Using A Color Difference Meter,
Sinopsis Agriculture,
Forestry and
Fisheries  Research  Council  (AFFRC),
Jepang.
Moslemi,  A.A.,  1967, Quantitative  Color Measurement for Black Walnut Wood, U.
S. Forest Service Research Paper NC-17,
Illinois.
Rashidi,  M.,  Seyfi,  K.,  2008, Determination  of Kiwifruit Volume Using Image
Processing, In  World  Applied  Sciences Journal 3(2): 184-190,  ISSN: 1818-4952.
Rizam,  S.M.S.B.,  Yasmin,  F.A.R.,  Ihsan,
A.M.Y.,  dan  Shazana  K.,  2009, Non- destructive Watermelon Ripeness Determination  Using  Image  Processing and Artificial Neural Network (ANN), In Proceeding of World Academy of Science,
Engineering  and  Technology  Vol.  38
Februari 2009. ISSN: 2070-3740.
Salem,  M.M.A.,  Rashid,  A.M.S.,  Zulhaidi, H.M.S., Osama, M.B.S., dan Omar, M.E.,
2008, Oil  Palm  Fruit  Bunch  Grading system Using Red, Green and Blue Digital Number, In Journal of Applied Sciences 8 (8) : 1444-1452,  ISSN 1812-5654.
Supranto, J., 2008, Statistik Teori dan Aplikasi,
Edisi  Ke  Tujuh,  Penerbit  Erlangga, Jakarta.
Woodford,  B.J., Kasabov, N.K., Howard, C.W., 2008, Fruit  Image  Analysis  Using Wavelets, Research  in  AUT  University,
New Zealand.