## Rancang Bangun Sistem Penentuan Mutu Buah Lemon Berbasis Pengolahan Citra
1 Muhammad Reza Arifandie, 2 Naila Zahra, & 2 Endang Juliastuti *)
1 Program Studi Teknik Fisika, Institut Teknologi Bandung
2 Kelompok Keahlian Instrumentasi dan Kontrol, Institut Teknologi Bandung
*) yuliast@tf.itb.ac.id

## Abstrak
Lemon merupakan buah yang memiliki banyak manfaat dan dapat dinilai kualitasnya berdasarkan kematangan, ukuran, dan  cacat.  Warna  dan  ukuran  adalah  parameter  utama  bagi  konsumen  dalam  menentukan  kualitas  lemon.  Saat  ini, mayoritas  proses  penentuan  mutu  lemon  di  Indonesia  masih  dilakukan  secara  manual.  Penentuan  mutu  lemon  secara manual merupakan pekerjaan yang melelahkan dan memakan banyak waktu dan biaya. Sebuah sistem penentuan mutu lemon secara otomatis dapat mengurangi biaya yang dikeluarkan oleh petani untuk tenaga kerja. Pada penelitian ini akan dibuat  sebuah  sistem  yang  dapat  menentukan  tingkatan  mutu  lemon  dengan  menganalisis  warna  dan  ukuran  lemon. Sistem yang dirancang terdiri dari komputer Raspberry Pi 2B, kamera, dan sistem pencahayaan untuk pengambilan dan pemrosesan citra lemon. Tiga jenis klasifikasi dilakukan oleh sistem, yaitu klasifikasi berdasarkan ukuran, warna, dan ada tidaknya  cacat.  Dengan metode tersebut,  sistem yang  dibuat memiliki performa yang  cukup baik yaitu sebesar 47,08%. Sistem yang dibuat dapat mengukur diameter lemon dengan akurasi sebesar 98,79%, dan dapat menentukan mutu dalam waktu 0,34 detik.
Kata Kunci: penentuan mutu, sortir buah, pengolahan citra, thresholding, citra HSI, lemon

## 1 Pendahuluan
Lemon  adalah  buah  yang  tergolong  dalam  golongan  sitrun  yang  memiliki  banyak  manfaat  dalam  kehidupan sehari-hari,  baik sebagai bahan  dasar maupun  pelengkap pembuatan  berbagai  produk makanan, minuman, dan  obat-obatan, juga  dapat dimanfaatkan  sebagai pembersih  noda. Terdapat banyak varietas buah lemon, namun  kebanyakan  akan  memiliki  buah  yang  berwarna  hijau  yang  berubah  menjadi  kuning  seiring  dengan peningkatan kematangannya [1].
Dalam  memilih  produk  pertanian  konsumen  umumnya  mengharapkan  konsistensi  dan  terjaminnya  kualitas produk yang biasanya dapat ditentukan berdasarkan warna, bentuk, ukuran, maupun tekstur. Kualitas buah golongan  sitrun  dapat  ditentukan  baik  berdasarkan  ukuran  dan  warna  kulit  buah  [2],  [3].  Salah  satu  fitur morfologi  dalam penentuan  mutu  berdasarkan  ukuran  adalah dengan  pendeteksian diameter minimum dan maksimum buah [4]. Sedangkan  penentuan  kualitas warna  dapat dilakukan  dengan klasifikasi kematangan berdasarkan  warna  spesifik  ataupun  analisa  homogenitas  warna  untuk  penentuan  cacat  [5].  Di  beberapa negara  maju, terdapat klasifikasi mutu buah lemon yang  menjadi  petunjuk dalam kegiatan  perdagangan. Di Amerika Serikat, berdasarkan standar buah lemon dengan kualitas terbaik memiliki kulit dengan warna kuning merata  dan  bebas  dari  cacat  karena  hama,  penyakit,  atau  cacat  akibat  kesalahan  penanganan  [6]. Sedangkan  menurut United  Nations  Economic Commision for Europe  (UNECE) , tingkatan  buah lemon dibagi menjadi  tiga  kelas  berdasarkan  tingkat  homogenitas  warna  dan  keberadaan  cacat.  Selain  itu,  berdasarkan ukurannya, lemon minimum memiliki diameter 45 mm dengan ukuran yang seragam [7].
Untuk  mewujudkan  harapan  tersebut,  maka  tahap  pasca  panen,  terutama  sortir  dan  penentuan  mutu, memiliki peran penting dalam proses budidaya produk pertanian, termasuk pada budidaya lemon [8]. Saat ini, para petani lemon di Indonesia umumnya masih melakukan proses penentuan mutu secara manual, sehingga memerlukan  waktu  dan  tenaga  kerja  yang  ekstra.  Selain  itu,  faktor  manusia  pada  proses  sortir  sangat terpengaruh  oleh  kelelahan  dan  ketidaktelitian  yang  dapat  berpotensi  pada  rendahnya  efektivitas  dan konsistensi proses sortir dan penentuan mutu. Semakin besar skala pertanian, maka presisi proses sortir dan penentuan mutu semakin menantang sehingga banyak dikembangkan beragam teknologi untuk otomasi sortir dan  penentuan  mutu  [9].  Sistem  penentuan  mutu  otomatis  dapat  menekan  biaya  produksi  sekaligus meningkatkan  kualitas buah hasil produksi dengan  cara menyelesaikan  masalah yang dihadapi oleh proses penentuan mutu manual dalam mempertahankan konsistensi dan keseragaman [10].
Pada penelitian ini, akan dirancang sebuah perangkat yang dapat menentukan kualitas lemon jenis California sesuai  kriteria  warna  dan  ukuran  dengan  memanfaatkan  sistem  visi  berbasis  raspberry  pi  dan  pengolahan citra.  Sistem  visi  yang  dirancang  terdiri  dari  sebuah  kamera,  raspberry  pi,  dan  sistem  pencahayaan. Pemrosesan citra dilakukan dengan tahapan prapemrosesan untuk mengondisikan citra terakuisisi, eliminasi latar  belakang,  dan  ekstraksi  fitur  yang  di  dalamnya  termasuk  konversi  ruang  warna  dari Red-Green-Blue
(RGB) menjadi Hue-Saturation-Intensity  (HSI ).  Selanjutnya,  tiga  jenis  klasifikasi  dilakukan,  yaitu  klasifikasi berdasarkan ukuran, warna, dan ada tidaknya cacat.

## 2 Metode

## 2.1 Survei Kebutuhan
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  survei  yang  meliputi  kebutuhan  data,  spesifikasi,  narasumber,  referensi, dan  sistem  yang  akan  diimplementasikan.  Data  yang  dibutuhkan  dalam  tahap  ini  adalah  kriteria  klasifikasi menurut  petani  lemon  serta  sampel  berupa  lemon  yang  sudah  diklasifikasi.  Lemon  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah jenis lemon California. Secara manual, petani lemon biasanya memisahkan dahulu lemon yang tidak memiliki cacat secara kualitatif. Lemon yang sudah matang kemudian dikelompokkan berdasarkan ukuran,  petani  menggunakan  sebuah  alat  berupa  papan  kayu  yang  memiliki  beberapa  lubang  berbentuk lingkaran  dengan  diameter  tertentu  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Jika  lemon  memiliki  cacat,  belum matang, dan atau terlalu kecil maka lemon dimasukkan ke kategori " Reject ".
Gambar 1. Proses sortir lemon manual.
Survei  tersebut  menjadi  dasar  penentuan  klasifikasi  pada  sistem  yang  diajukan.  Secara  serial  sistem  akan melakukan  kuantifikasi terhadap diameter, keberadaan cacat, dan  tingkat kematangan. Selanjutnya, sistem yang  dirancang  dibuat  dengan  spesifikasi  akurasi  pengukuran  diameter  minimum  90%,  kecepatan  deteksi maksimum 5 detik, dan akurasi penentuan mutu minimum 90%.

## 2.2 Rancangan Arsitektur Sistem
Pada  sistem  yang  dibuat,  data  citra  lemon  yang  sudah  dikondisikan  dengan  perangkat  pencahayaan  akan ditangkap  oleh  kamera.  Kemudian  data  citra  akan  disimpan  dan  di-  olah  oleh  algoritma  pada  sebuah komputer  dan  menghasilkan  keluaran  berupa  tingkat  kualitas  lemon  seperti  tampak  pada  Gambar  2. Penjelasan mengenai proses sistem visi lebih lanjut akan dijelaskan pada bagian selanjutnya.
Gambar 2. Diagram blok sistem visi untuk penentuan kualitas lemon
Penelitian ini membutuhkan kamera dengan reproduksi citra yang baik, kompatibilitas dengan sistem operasi Linux,  dan  harga  yang  relatif  murah.  Dengan  kriteria  tersebut  maka  dipilih  kamera  OV5647  untuk mengakuisisi citra buah lemon. Proses pengolahan citra adalah suatu proses dengan beban komputasi yang berat  sehingga  dibutuhkan  komputer  dengan  prosesor  yang  dapat  melakukan  komputasi  dengan  cepat. Kriteria  terakhir  yang  harus  diperhatikan  adalah  harga  dan  konsumsi  daya  listrik  dari  komputer.  Dengan kriteria  tersebut  maka  dipilih  Raspberry  Pi  2B  sebagai  komputer  untuk  pemrosesan  citra.  Karena  akan digunakan deteksi warna, maka purwarupa membutuhkan pencahayaan warna cahaya putih dan cahaya yang merata. Dengan kriteria tersebut maka dipilih LED strip putih 6500K sebagai perangkat pencahayaan.

## 2.2.1 Rancangan perangkat keras
Dari komponen yang sudah ditentukan, dirancang sebuah selubung yang menjadi tempat seluruh komponen. Selubung  didesain  menggunakan  aplikasi  Blender  untuk  pembuatan  model  3  dimensi  dan  Krita  untuk memasukkan dimensi. Desain perangkat keras dapat dilihat pada Gambar 3.
(a) Tampak 3 dimensi (b) Tampak depan Gambar 3. Desain purwarupa perangkat keras
Desain  kemudian  diimplementasikan  dengan  bahan  berupa  papan  kayu medium-density  fibreboard  (MDF) dengan  ketebalan  3mm. Komputer dan  kamera  dipasang ke selubung menggunakan  set  mur-baut M2  x 10 mm dan M3 x 10 mm, sedangkan LED strip dipasang menggunakan selotip dua-sisi pada bagian langit-langit.

## 2.2.2 Rancangan Perangkat Lunak
Perangkat  lunak  ditulis  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python  dan  library  OpenCV.  Desain  algoritma perangkat  lunak  dapat  dilihat  pada  Gambar  4.  Perangkat  lunak  melakukan  pengambilan  citra  serta memproses citra untuk mendapatkan data berupa mutu lemon.
Gambar 4. Diagram alur perangkat lunak pengolahan citra
Penentuan  kualitas  buah  dan  sayur  dengan  menggunakan  pengolahan  citra  secara  umum  terdiri  dari  5 tahapan, akuisisi citra, prapemrosesan citra, segmentasi citra, ekstraksi fitur, dan klasifikasi  [2]. Pengolahan citra dilakukan pada ruang warna Hue-Saturation-Intensity (HIS) karena keunggulannya yang cenderung tidak
terpengaruh  oleh  perubahan  cahaya  jika  dibandingkan  citra Red-Green-Blue  (RGB) .  Pada  tahap prapemrosesan  citra,  dilakukan  operasi  filtering  dan  konversi  dari  ruang  warna  RGB  ke  ruang  warna  HSI. Operasi filtering berfungsi untuk memperhalus citra dan mengurangi bintik yang dihasilkan oleh kamera. Pada tahap ini dilakukan teknik pengolahan citra thresholding pada ruang warna HSI yang menghasilkan citra biner yang  akan  digunakan  sebagai region  of  interest  (ROI) lemon  dan  persegi  referensi.  Setelah  itu  dilakukan deteksi  kontur  untuk  mendapatkan  kontur  lemon  dan  persegi  referensi  yang  akan  digunakan  untuk melakukan  operasi fitting elips  pada  lemon  dan fitting persegi  untuk  persegi  referensi.  Dari  hasil  fitting didapatkan diameter mayor dan minor untuk lemon dan dimensi dari persegi referensi dalam satuan piksel. Untuk mengonversi satuan piksel ke cm, diameter dari lemon dibagi dengan dimensi persegi referensi. Untuk menentukan luas bagian yang berwarna coklat dan hijau, digunakan teknik pengolahan citra thresholding HSI. Cacat  pada  lemon  umumnya  berwarna  sangat  gelap  sehingga  dalam  penentuan  ada  tidaknya  cacat,  dapat digunakan  teknik  pengolahan  citra  thresholding  biner.  Gambar  5  menunjukkan  hasil  pengolahan  citra.  Data yang diperlukan untuk menentukan mutu lemon yaitu diameter, luas bagian yang berwarna coklat, luas bagian yang berwarna hijau, dan ada tidaknya cacat.
(a) (b)
(c) (d)
Gambar 5. (a) Input citra RGB, (b) konversi citra ke ruang HSI, (c) thresholding ROI lemon, (d) thresholding HSI pada deteksi warna hijau

## 2.3 Optimasi Perangkat Lunak
Pada  mulanya, perangkat lunak memerlukan  waktu  1,42 detik dalam menentukan mutu  setiap citra  lemon. Untuk meningkatkan waktu deteksi, maka dilakukan tiga optimasi; pada bagian akuisisi citra, penentuan ROI, dan penentuan luas warna.
Pada  bagian  akuisisi  citra,  kamera  mengambil  citra  dengan  ukuran  1920  ×  1080  piksel  yang  kemudian diperkecil menjadi 640 × 480 piksel. Proses ini memerlukan rata-rata waktu sebesar 0,80 detik. Salah satu proses penghambat dalam bagian ini adalah proses encoding pada kamera yang sebetulnya tidak dibutuhkan, sehingga  untuk  menghindari  proses  tersebut  maka  proses  akuisisi  citra  menggunakan  mode  video.  Hal penting  yang  harus  diperhatikan  dalam  menggunakan  mode  video  pada  kamera  adalah  resolusi  citra  harus merupakan  kelipatan  32  sehingga  resolusi  pengambilan  citra  diubah  menjadi  672×480  piksel.  Setelah optimasi tersebut, rata-rata waktu yang diperlukan untuk mengambil citra menjadi 0,20 detik.
Optimasi  kedua  dilakukan  pada  bagian  penentuan  ROI  persegi  referensi.  Bagian  ini  memerlukan  rata-rata waktu  sebesar  0,12  detik.  Pada  bagian  ini,  teknik  pengolahan  citra thresholding dioperasikan  ke  seluruh bagian  citra,  sedangkan  persegi  referensi  selalu  terletak  pada  bagian  kanan-atas  citra.  Optimasi  dilakukan dengan cara membatasi citra yang diproses ke daerah sekitar persegi referensi. Dengan optimasi ini rata-rata waktu yang diperlukan menjadi 0,03 detik.
Optimasi  ketiga  dilakukan  pada  bagian  penentuan  luas  bagian  lemon  yang  berwarna  coklat,  yang  berwarna hijau, serta ada tidaknya cacat. Seperti sebelumnya, pada bagian ini perangkat lunak memproses keseluruhan citra.  Optimasi  yang  dilakukan  adalah  menggunakan  ROI  lemon  sebagai  batasan  citra  yang  akan  diproses. Setelah  dilakukan  optimasi,  rata-rata  waktu  yang  diperlukan  untuk  bagian  ini  menjadi  0,06  detik  dari sebelumnya adalah 0,40 detik.

## 3 Hasil & Diskusi

## 3.1 Pengujian Awal Akurasi Pengukuran Diameter
Pengujian  dilakukan  dengan  cara  mengukur  diameter  dari  sebuah  objek  berupa  sebuah  wadah  berbentuk silinder dengan diameter sebesar 7,5 cm. Objek tersebut kemudian diukur diameternya oleh sistem sebanyak 30  kali,  dengan  perubahan  posisi  objek  tiap  pengambilan  citra.  Setelah  dilakukan  pengujian,  didapat  data yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  6.  Data  diameter  yang  terukur  menunjukkan  nilai  akurasi  sebesar  98,8%.
Nilai  tersebut  menunjukkan  bahwa  sistem  cukup  akurat  dalam  melakukan  pengukuran  diameter  sehingga layak dipakai untuk melakukan pengukuran diameter lemon nantinya.
Gambar 6. Hasil uji pengukuran diameter.

## 3.2 Pengujian Kecepatan Deteksi Sistem
Agar  sistem  dapat  menjadi  alternatif  proses  penentuan  mutu  secara  manual,  maka  sistem  harus  dapat menentukan  mutu  lemon  dalam  waktu  di  bawah  5  detik.  Sistem  diuji  dengan  cara  mengukur  waktu  yang dibutuhkan untuk menentukan mutu lemon sebanyak 30 kali.

## Gambar 7. Hasil uji kecepatan deteksi sistem.
Dapat dilihat pada Gambar 7 bahwa sistem membutuhkan waktu yang singkat dengan konsistensi yang cukup baik.  Data  hasil  pengukuran  kecepatan  sistem  dihitung  rata-ratanya  dan  didapat  nilai  sebesar  0,34  detik untuk  mendeteksi  satu  lemon.  Waktu  tersebut  cukup  cepat  dibandingkan  dengan  proses  penentuan  mutu secara manual yang memakan waktu setidaknya 10 detik.

## 3.3 Pengujian Akurasi Penentuan Mutu Sistem
Untuk  menguji  sistem,  diambil  308  sampel  berupa  citra  lemon  yang  sudah  diketahui  mutunya.  Kemudian tingkatan  mutu  keluaran  sistem  dibandingkan  dengan  mutu  lemon  yang  sudah  diketahui.  Hasil  pengujian dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 . Hasil pengujian akurasi penentuan mutu. Tingkatan Kualitas Menurut Petani Jumlah Sampel Jumlah Deteksi Benar Jumlah Deteksi Salah Akurasi (%) A 57 18 35 38,60 B 64 12 52 18,75 C 69 25 44 36,23 Belum Matang 40 40 0 100,00 Reject 78 46 32 58,97 Jumlah 308 145 163 47,08
Sistem  memiliki  akurasi  keseluruhan  sebesar  47,08%.  Nilai  tersebut  jauh  lebih  rendah  daripada  spesifikasi yang ditentukan. Akurasi yang rendah disebabkan oleh sampel lemon yang dibeli dari petani memiliki kualitas yang  tidak  konsisten.  Kesalahan  yang  paling  banyak  adalah  pada  kumpulan  sampel  yang  masuk  ke  dalam kategori "A", "B", dan "C" menurut petani. Pada sampel yang memiliki kesalahan pada tingkatan mutu tersebut, permukaan  kulit  lemon  tampak  memiliki  luasan  cacat  melebihi  1%,  sehingga  seharusnya  lemon  tersebut termasuk  ke  kategori "Reject" .  Kesalahan  tersebut  dapat  terjadi  karena  kelalaian  atau  perbedaan  persepsi dari petani yang melakukan proses penentuan mutu secara manual.
Gambar 8. Lemon yang seharusnya masuk kategori "Reject" .
Contoh kesalahan penentuan mutu dapat dilihat pada Gambar 8. Menurut petani, lemon-lemon pada gambar tersebut tidak termasuk ke kategori "Reject" . Namun, dapat dilihat bahwa tiap lemon-lemon tersebut memiliki bagian cacat dengan luasan lebih dari 1% dari luas lemon keseluruhan yang berarti bahwa seharusnya lemon- lemon  tersebut  masuk  ke  dalam  kategori "Reject" .  Pada  kasus  ini,  sistem  mendeteksi  secara  benar  bahwa lemon tersebut termasuk ke dalam kategori "Reject" . Kesalahan tersebut dapat menjadi bukti bahwa sistem penentuan  mutu  secara  otomatis  dapat  memberikan  hasil  yang  lebih  konsisten  daripada  proses  penentuan mutu secara manual.
Akurasi  tertinggi  sebesar  100%  dicapai  oleh  kategori  "Belum  Matang".  Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa sistem  berhasil  untuk  mengelompokkan  buah  lemon  yang  belum  matang.  Keberhasilan  sistem  dalam membedakan  lemon  yang  sudah  dan  belum  matang  menunjukkan  bahwa  deteksi  warna  hijau  merupakan sebuah metode yang efektif dalam menentukan kematangan lemon.

## 4 Kesimpulan
Telah  dibuat  sebuah  sistem  penentuan  mutu  lemon  dengan  sistem  visi  dan  pengolahan  citra  dengan spesifikasi akurasi pengukuran diameter sebesar 98,79%, kecepatan deteksi sebesar 0,34 detik, dan akurasi penentuan  mutu  sebesar  47,08%.  Sistem  dapat  dikembangkan  lebih  lanjut  dengan  mengintegrasikan purwarupa  dengan  sistem  sabuk  konveyor  juga  mengimplementasikan  teknik  pembelajaran  mesin  dalam menentukan  kategori  mutu.  Selain  itu  juga  untuk  meningkatkan  akurasi  penentuan  mutu  maka  diperlukan juga  kesepakatan  atau  standar  mutu  lemon  yang  berlaku  lokal  di  Indonesia  yang  dapat  dijadikan  rujukan untuk perancangan algoritma purwarupa.

## 5 Ucapan Terima kasih
Terima kasih kepada CV. BERTAN (Berkah Tani) yang telah memfasilitasi survei dan sampel untuk penelitian ini.

## 6 Referensi
[1] J. F. Morton, Fruit of Warm Climate, Miami: Julia F. Morton, 1987.
[2] A.  Bhargava  and  A.  Bansal,  "Fruits  and  vegetables  quality  evaluation  using  computer  vision:  A  review ”, Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences , vol. 33, no. 3, pp. 243-257, 2021.
[3] M. Khojastehnazhand, M. Omid and A. Tabatabaeefar, "Development of a lemon sorting system based on color and size ” , African Journal of Plant Science , vol. 4, no. 4, pp. 122-127, 2010.
[4] J. Blasco, N. Aleixos and E. Moltó, "Computer vision detection of peel defects in citrus by means of a region oriented segmentation algorithm ” , Journal of Food Engineering , vol. 81, no. 3, pp. 535-543, 2007.
[5] U.-O.  Dorj,  M.  Lee  and  S.-s.  Yun,  "An  yield  estimation  in  citrus  orchards  via  fruit  detection  and  counting using image processing ” , Computers and Electronics in Agriculture , vol. 140, pp. 103-112, 2017.
[6] US  Department  of  Agriculture.  "United  States  Standards  for  Grades  of  Lemons,"  27  Desember  1999. [Online].  Available:  https://www.ams.usda.gov/grades-standards/lemon-grades-and-standards  .  [Diakses 25 April 2021].
[7] UNECE. "UNECE STANDARD FF-14 concerning the marketing and commercial quality control of CITRUS FRUIT," 2017. [Online]. Available: https://unece.org/fileadmin/DAM/trade/agr/standard/standard/fresh/ FFV-Std/English/14_CitrusFruit.pdf . [Diakses 25 April 2021].
[8] C.  J.  Studman,  "Computers  and  electronics  in  postharvest  technology  -  A  review ”, Computers  and Electronics in Agriculture , vol. 30, no. 1-3, pp. 109-124, 2001.
[9] S. Cubero, W. S. Lee, N. Aleixos, F. Albert and J. Blasco, "Automated Systems Based on Machine Vision for Inspecting ” , Food and Bioprocess Technology , vol. 9, no. 10, pp. 1623 - 1639, 2016.
[10] M. A. H. Ali and K. W. Thai, "Automated fruit grading system ” , 2017 IEEE 3rd International Symposium in Robotics and Manufacturing Automation , Roma, 2017.