Rancang Bangun Pencitraan Multispektral Cahaya Tampak untuk Deteksi Kesegaran Ikan Gurami (Osphronemus Goramy)
Reza Arraffi Birahmatika *) & Aulia M. T. Nasution
Laboratorium Rekayasa Fotonika, Jurusan Teknik Fisika - FTI, Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Kampus ITS Sukolilo, Surabaya 60111
rabsy.arraffi@gmail.com *)

## Abstrak
Pemastian  tingkat  kesegaran  produk  perikanan  merupakan  faktor  penting  untuk  menunjang kelangsungan  bisnis  perikanan.  Metoda  pencitra  multispektral,  yang  mula  dikembangkan  untuk keperluan interpretasi pencitra satelit, akan dicoba untuk diterapkan sebagai suatu teknik alternatif dalam  penentuan  tingkat  kesegaran  produk  perikanan.  Dengan  metoda  ini,  penentuan  parameter kualitas  ikan  dapat  dilakukan  secara  non-kontak  dan  tidak  merusak.  Ikan  gurami  (osphronemus goramy)  digunakan  sebagai  benda  uji,  yang  merupakan  jenis  ikan  yang  banyak  dikonsumsi masyarakat Indonesia. Akuisisi citra multispektral dilakukan dengan melakukan penyinaran bahan uji dengan  beberapa  rentang  pita  cahaya  kuasi  monokromatis  keluaran  dari  monokromator,  dan perekaman  dilakukan  menggunakan  kamera  DSLR  Olympus  E-620.  Sebelum  proses  kuantifikasi dilakukan, beberapa faktor koreksi diterapkan pada citra untuk meniadakan efek ketidakhomogenan atas  intensitas  spektral  sumber  cahaya,  respons  spatial  dan  spektral  detektor  kamera,  serta karakteristik  transmisi  spektral  dari  sistem  optik  yang  digunakan.  Perlakuan  waktu  diberikan  pada sampel  uji,  untuk  mensimulasikan  perubahan  tingkat  kesegarannya.  Pengukuran  atas  perubahan nilai pH digunakan sebagai pembanding atas  perubahan tingkat kesegaran ikan. Hasil perhitungan atas perubahan nilai reflektansi sampel uji terhadap perubahan tingkat pembusukan dapat diamati dengan  baik  pada  panjang  gelombang  550  -  600nm,  i.e.  dengan  rentang  sensitivitas  (0.0026  - 0.0033) jam -1 (R 2 = 0.6693 - 0.7426).
Kata Kunci: reflektansi multispektral, pemastian kualitas produk perikanan, tingkat kesegaran, ikan gurami

## 1 Pendahuluan
Ikan merupakan komoditas yang banyak dikonsumsi masyarakat Indonesia. Konsumsi ikan perkapita  di  Indonesia  setiap  tahun  semakin  meningkat  [1].  Salah  satu  jenis  ikan  yang banyak dikonsumsi adalah ikan gurami. Meningkatnya konsumsi ikan gurami di Indonesia juga  dikarenakan  keberhasilan  dalam  budidaya  ikan  gurami  pada  tambak-tambak  yang dulunya tidak terurus [2].
Dalam perdagangan ikan gurami diperlukan pengetahuan mengenai kualitas ikan tersebut, yang merupakan faktor penting dalam kompetisi perdagangan ikan gurami [3]. Salah satu aspek  yang  mempengaruhi  kualitas  ikan  adalah  tingkat  kesegarannya,  yang  dipengaruhi oleh  waktu  dari  ikan  gurami  tersebut  ditangkap  hingga  diolah.  Semakin  lama  rentang waktu ini maka akan semakin menurun tingkat kesegarannya. Untuk memastikan kondisi kesegaran  dari  produk  perikanan,  maka  diperlukan  suatu  sistem  pendeteksian  tingkat kesegaran  untuk  membantu  menseleksi  agar  produk  ikan  gurami  memiliki  tingkat kesegaran yang buruk tidak terjual.
Satu  teknik  yang  telah  digunakan  untuk  penentuan  tingkat  kesegaran  ikan  adalah organoleptik  [4],  yang  bersifat  subjektif  dan  susah  dilakukan  karena  memerlukan pengamat  yang  berpengalaman.  Teknik  penentuan  lainnya  antara  adalah  teknik  yang
berbasis pada pengukuran kandungan kimia (biasanya adalah kandungan TVB-N dan TMA [5,  6]).  Demikian  juga  beberap  teknik  penentuan  kesegaran  lain  yang  berbasis  pada pengukuran pH, jumlah total bakteri, kapasitas kandungan air dalam produk, dan tekstur daging dari ikan gurami [7, 8]. Teknik-teknik tersebut memerlukan waktu penentuan yang cukup  lama  dalam  menganalisa  serta  memerlukan  operator  yang  berpengalaman.  Selain itu  juga  telah  dikembangkan  pula  sistem  pendeteksian  kesegaran  ikan  menggunakan electronic nose [9]. Sistem ini menggunakan sensor yang mendeteksi perbedaan bau yang dihasilkan oleh ikan gurami segar danging ikan gurami yang busuk.
Telah  pula  dikembangkan  teknik  penentuan  kesegaran  produk  perikanan  dengan menggunakan  metoda  pengukuran  spektroskopi,  yaitu  dengan  menggunaan  fiber  optic probe  untuk  mendeteksi  kesegaran  ikan  [10].  Metode  ini  bersifat  tidak  merusak,  karena dilakukan hanya dengan menempelkan fiber optic probe pada permukaan sampel, cukup mudah  dan  cepat.  Namun  metode  ini  tidak  dapat  memberikan  data  spasial  yang  cukup detail dari sampel.
Untuk dapat mendapatkan data spasial yang baik beberapa peneliti telah mengembangkan metode  pencitraan  hyperspektral.  Sistem  ini  merupakan  kombinasi  sitem  pencitraan  dan spektroskopi,  yang  mula  dikembangkan  pada  pencitraan  satelit  atau  penginderaan  jauh (remote sensing).
Dengan  sistem  ini kita  dapat mendapatkan  data spektrum pantulan  pada  masing-masing titik pada permukaan objek [11]. Sistem hyperspektral ini sudah banyak digunakan untuk berbagai  penggunaan  dalam  bidang  pertanian  seperti  penentuan  kualitas  apel  [12], kualitas  tomat  [13],  dan  bayam  [14].  Sistem  ini  juga  telah  digunakan  untuk  melakukan penentuan  kualitas  beberapa  produk  daging  sapi  [15]  dan  babi  [16],  dan  juga  telah digunakan  untuk  menentukan  kesegaran  makanan  yang  berasal  dari  perairan  sepeti beberapa jenis udang [11]  dan beberapa jenis ikan air asin [17]. Namun sistem tersebut memerlukan  waktu  pemrosesan  yang  cukup  lama  karena  harus  memproses  citra  dari ratusan panjang gelombang sekaligus dan biaya  yang digunakan untuk menyusun sistem ini cukup mahal.
Dengan  mempertimbangkan  mahalnya  metode  pencitraan  hyperspektral  ini,  maka  pada penelitian  yang  dilakukan  dicoba  untuk  merancang  sistem  pendeteksi  kesegaran  ikan gurami  dengan  memanfaatkan  teknik  pencitraan  multispektral.  Sistem  multispektral  ini pada prinsipnya memiliki susunan yang menyerupai dengan metode hyperspektral, namun hanya  menggunakan  jumlah  data  citra  spektral  yang  lebih  kecil,  sehingga  proses penentuan  dapat  dilakukan  lebih  cepat  dan  lebih  murah  dibandingkan  sistem hyperspektral.  Dalam  kertas  kerja  ini  akan  dijelaskan  beberapa  tahapan  penelitian  yang dilakukan,  untuk  dapat  mengekstraksi  parameter  kesegaran  produk  ikan  berdasarkan pada  penentuan  perubahan  nilai  reflektansi  multispektral  dari  obyek  uji.  Diharapkan metoda yang dikembangkan ini nantinya dapat digunakan sebagai suatu komponen dalam sistem machine vision, untuk memastikan kualitas kesegaran produk perikanan pada skala industri.

## 2 Uraian Penelitian

## 2.1 Kuantifikasi Kesegaran Ikan
Salah satu faktor penting kualitas ikan adalah tingkat kesegaran. Tingkat kesegaran pada ikan  dipengaruhi  oleh  proses  penyimpanan  dan  bakteri  yang  terkandung  pada  ikan  [18]. Ketika  ikan  mengalami  perubahan  tingkat  kesegaran  atau  mengalami  pembusukan,  ada beberapa  perubahan  yang  terjadi  pada  ikan  seperti:  warna  daging  ikan,  bau  pada  ikan,
warna  mata  pada  ikan,  tingkat  keasaman,  tekstur  dari  ikan,  kandungan  air,  kandungan kimia  pada  ikan  seperti  ammonia,  trimethylamine,  dimethyamine  [19],  astaxanthin,  dan metmyoglobin [17].
Ada beberapa cara dalam menganalisa tingkat kesegaran dari yaitu dengan teknik analisa kandungan  kimia,  analisa  organoleptik,  dan  analisa  kandungan  mikrobiologi.  Masing- masing cara tersebut memiliki kekurangan dan kelebihan masing-masing.
Penentuan kesegaran ikan dengan metode organoleptic atau sensori merupakan cara yang paling sederhana yaitu dengan menganalisa kesegaran ikan dengan menggunakan panca indra  manusia  [20],  yang biasa  dianalisa  adalah mengenai  penampakan tubuh  ikan, bau dari  ikan,  kemudian  tekstur  kulit  dari  ikan.  Standar  penilaian  kesegaran  ikan  khususnya ikan telah detetapkan oleh Badan Standardisasi Nasional dengan SNI 01-2346-2006 [21]. Kelemahan dari teknik ini adalah teknik ini bersifat subjektif meskipun telah ada standar penilaian.
Penentuan  kesegaran  ikan  dengan  metode  analisa  kandungan  kimia  dilakukan  dengan cara  menganalisa  kandungan  kimia  pada  ikan  tersebut.  Kandungan  kimia  yang  sering dianalisa  adalah  kandungan  TVB-N (Total  Volatile  Base  Nitrogen) pada  ikan.  TVB-N merupakan  kumpulan  dari  senyawa  basa  nitrogen  yang  mudah  menguap,  dapat  berupa trimethylamin,  dimethylamin,  dan  ammoniak  [22].  Analisa  ini  merupakan  metode kuantitatif yang cukup mudah namun pengerjaan harus dilakukan di lab.
Pada  saat  ikan  telah  mati  maka  bakteri  akan  mulai  berkembang  bertambah  banyak. Perkembangan  bakteri  ini  dapat  ditentukan  dan  dapat  dijadikan  acuan  sebagai  tingkat kesegaran pada ikan. Cara analisa ini dilakukan dengan mengukur TVC (Total Viable Count) pada ikan [19].

## 2.2 Sistem Pencitraan Multispektral
Pencitraan multispektral merupakan teknik pencitraan yang menghasilkan citra lebih dari satu komponen spectral [23]. Salah satu contoh sistem ini adalah sistem pencitraan pada kamera digital pada umumnya yang memiliki komponen spektral merah, hijau , dan biru.
(a)
(b)
Gambar 1 Respon spektral kamera RGB (a) dan kamera tujuh komponen spektral (b)
[24]
Cara  kerja  sistem  ini  adalah  dengan  menggunakan  kamera  digital  yang  memiliki  sensor dengan respon pita  panjang gelombang yang lebar serta meletakkan beberapa bandpass filter pada depan sensor [24]. Filter yang digunakan dapat berupa filter yang dipasangkan pada  filter wheel dan  filter  digunakan  secara  bergantian  seperti Gambar 1(a), dapat pula beruapa  kamera  yang  memiliki  dua  sensor  dan  filter  diletakkan  pada  masing-masing sensor  seperti  Gambar  1(b),  dapat  pula  filter  digantikan  dengan  spektograf  atau  berupa filter array [25].
Selain  komponen  sensor  kamera  dan  filter,  sistem  pencitraan  multispektral  memerlukan sumber cahaya yang polikromatis dengan lebar spektrum sesuai dengan yang dibutuhkan, seperti  misalnya  pada  pencitraan  cahaya  tampak  dan  near-infrared  maka  dibutuhkan sumber cahaya yang dapat menghasilkan cahaya cahaya tampak dan near-infrared untuk mendapatkan citra multispectral pada sistem.
Sistem  pencitraan  multispektal  ini  juga  dapat  dapat  dibangun  denga  dua  kemungkinan yaitu  sistem  yang  menggunakan  sumber  cahaya  dengan  pita  panjang  gelombang  yang lebar dan menggunakan filter optik yang dapat diubah-ubah dan sistem yang mengunaka sumber cahaya yang dapat dubah-ubah panjang gelombangnya.
(a) (b)
Gambar 2 (a) Menggunakan Wheel Filter [26], (b) menggunakan dua sensor [27]

## 2.3 Metode

## 2.3.1 Persiapan Sampel Daging Ikan
Sampel ikan gurami yang digunakan merupakan ikan gurami segar dalam keadaan hidup yang diambil dari pasar swalayan di daerah Surabaya. Ikan yang dibelih adalah ikan yang masih hidup. Ikan dibelah dan daging ikan diiris dengan ukuran 3 cm x 3 cm. Setiap ikan dipotong menjadi tiga sampel.

## Gambar 3 Hasil pemotongan ikan

## 2.3.2 Komponen
Komponen  yang  digunakan  pada  sistem  ini  adalah  lampu  Halogen  50  watt,  LED  biru superbright,  Monokromator  Jasco  CT-10  untuk  memilah  panjang  gelombang  mana  yang digunakan  untuk  menyinari  sampel,  lensa  planokonveks  panjang  fokus  3.5  cm,  kamera DSLR  olympus  E-620  untuk  mengambil  citra  multispectral,  LCD  HP  CQ1569x  untuk pengujian  sensitivitas  spasial  pada  kamera,  dan  optical  power  meter  kit  (OPM)  PM120D untuk mengukur daya untuk dapat mendapatkan nilai koreksi.

## 2.3.3 Pengujian Komponen
Pengujian dilakukan agar kita dapat memastikan apakah komponen yang digunakan dapat bekerja dengan baik pada sistem dan pengujian ini ditujukan pula untuk menentukan nilai koreksi  yang  akan  digunakan.  Pengujian  yang  dilakukan  antara  lain  pengujian  spectrum cahaya  yang  mengenai  sampel,  pengujian  berkas  cahaya  yang  mengenai  sampel,
pengujian  sensitivitas  spasial  pada  kamera,  dan  pengujian  respon  spektrum  kamera. Setelah  melakukan  pengujian  maka  didapatkan  nilai  koreksi  pada  setiap  panjang gelombang  dan  pada  setiap  posisi  pada  citra  yang  diperoleh.  Nilai  koreksi  tersebut  akan dikalikan dengan nilai yang diperoleh dari citra asli.

## 2.3.4 Penyusunan Set-up Pencitra Multispektral
Set-up  yang  digunakan  tersusun  dari  dua  sistem  yaitu  sistem  pencahayaan  dan  sistem perekaman citra. Sistem pencahayaan menggunakan lampu Halogen dan lampu LED, lensa dan monokromator, dapat dilihat pada Gambar 4. Pada sistem pengambilan citra terdpat kamera, cermin, dan wadah sampel, dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 4 Skema susunan sumber cahaya dan lensa

## Gambar 5 Skema susunan cermin dan kamera

## 2.3.5 Pengukuran pH
Pengukuran  pH  dilakukan  dengan  menggunakan  pH  meter  YK-2001PH.  Sebelum melakukan  pengukuran  pH,  pH  meter  dilakukan  kalibrasi  terlebih  dahulu  dengan menggunakan larutan buffer pH=10 dan pH=4. Untuk mengukur pH pada sampel ikan, 10 gram daging ikan dicampur dengan 100 gram akuades dan diaduk secara merata dengan menggunakan blender.

## 2.3.6 Ekstrasi Data Reflektansi
Sebelum nilai reflekstansi spektral dapat diekstraksi,  terlebih  dahulu dilakukan  beberapa tahapan  koreksi  atas  citra  yang  terekam.  Koreksi  yang  dilakukan  ini  ditujukan  untuk meniadakan  efek  perbedaan  data  kecerahan  yang  diakibatkan  oleh  ketidakhomogenan atas  intensitas  spektral  dari  sumber  cahaya,  respons  spatial  dan  spektral  dari  detektor kamera,  serta  karakteristik  transmisi  spektral  dari  sistem  optik  yang  digunakan.  Data tingkat  kecerahan  pada  sampel  yang  akan  dianalisa  adalah  data  rata-rata  nilai  tingkat kecerahan  lima titik pada ROI yang telah ditentukan. Pada setiap ROI ini, nilai kecerahan
pada  masing-masing  layer  detektor  kamera  akan  dijumlahkan,  yang  kemudian
menghasilkan  data ) , , ( y x I  .  Dengan  variabel  merupakan  panjang  gelombang,  dan ) , ( y x adalah  merupakan  posisi  spasial  pada  citra.  Nilai  reflektansi  spektral
) , , ( y x R  dapat diperoleh dengan membandingkan nilai kecerahan hasil pengukuran pada benda uji dengan hasil pengukuran dengan menggunakan permukaan acuan.

## 3 Hasil dan Diskusi

## 3.1 Ekstrasi Data Reflektansi Relatif

## 3.1.1 Pengujian Spektrum Sumber Cahaya
Sumber  cahaya  yang  digunakan  adalah  sumber  cahaya  Halogen  dan  led  biru.  Led  biru digunakan karena pada cahaya lampu halogen spektrum biru terlalu lemah sehingga perlu ditambahakan sumber cahaya lain yaitu led biru. Hasil pengujian spektrum lampu halogen dan led biru dapat dilihat pada Gambar 6.
Dari  data  spectrum  yang  diperoleh  maka  hasil  dari  citra  yang  diperoleh  akan  dilakukan koreksi  pada  menggunkan  persamaan  (1).  Nilai  daya  yang  berbeda-beda  akan  dikoreksi dengan  nilai  daya  pada  panjang  gelombang  670  nm  karena  pada  panjang  gelombang tersebut memiliki daya yang paling besar.
) ( ) ( max      E E E cor 
(1)
dengan ) (   cor E adalah nilai koreksi pada suatu panjang gelombang, max  E adalah nilai daya optis
Gambar 6 Spektrum sumber cahaya
maksimum  pada  sistem,  dan
) (   E adalah  nilai  daya  optis  sistem  pada  panjang gelombang pengukuran.

## 3.1.2 Profil Distribusi Berkas Cahaya
Distribusi  berkas  cahaya  yang  dihasilkan  pada  susunan  pada  Gambar  4  dan  Gambar  5 terlihat  kurang  merata  (Gambar  7(a))  sehingga  perlu  dilakukan  koreksi  berkas  pada gambar yang diperoleh. Nilai koreksi diperoleh dari persamaan (2). Setelah mendapatkan nilai koreksi maka citra akan dikalikan dengan nilai koreksi yang diperoleh.
) , ( ) , ( max y x E E y x E s s scor  (2)
dengan ) , ( y x E scor adalah nilai koreksi pada posisi ) , ( y x , max s E adalah nilai daya optis maksimum yang terukur, dan ) , ( y x E s adalah nilai daya optis sistem pada lokasi ) , ( y x .
(a) (b)
Gambar 7 Berkas cahaya

## 3.2 Pengujian Kamera

## 3.2.1 Pengujian Spektrum Sumber Cahaya
Kamera memiliki tiga sensor cahaya [28] dan setiap sensor tesebut memiliki respon yang berbeda - beda sebagai fungsi panjang gelombang. Nilai count pada setiap panjang pada sumber cahaya  yang memiliki daya  yang sama  pada  setiap panjang gelombangnya  dapat menunjukkan sensitivitas pada sensor kamera pada setiap panjang gelombangnya.

## Gambar 8 Respon spektrum kamera
Dari  data  spectrum  yang  diperoleh  maka  hasil  dari  citra  yang  diperoleh  akan  dilakukan koreksi pada menggunkan persamaan (3).
) ( ) ( max      C C C cor 
(3)
dengan ) (   cor C adalah nilai koreksi pada panjang gelombang, max  C adalah nilai tingkat kecerahan  maksimum  pada  citra,  dan
) (   C adalah  nilai  kecerahan  pada  panjang gelombang .

## 3.2.2 Respons Sensitivitas Spasial Kamera
Respon  spasial  pada  sensor  kamera  dapat  dilihat  pada  (Gambar  9).  Respon  tersebut diperoleh  dari  pengambilan  citra  dari  sumber  cahaya  yang  memiliki  intensitas  homogen pada  setiap  posisinya,  yaitu  dilakukan  dengan  memanfaatkan  yaitu  monitor  LCD  HP CQ1569x.

## Gambar 9 Respon spasial kamera
Jika dilihat kembali pada permukaan dua dimensi pada citra (Gambar 10), nampak terjadi vignetting pada  sistem  kamera. Posisi tengah memiliki nilai sensitivitas yang paling tinggi dan semakin jauh dari posisi tengah makan nilai sensitivitas sensor semakin kecil. Koreksi atas  kondisi  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  teknik  yang  serupa  dengan  yang digunakan untuk profil distribusi berkas cahaya (3.1.2).

## Gambar 10 Nilai Tingkat Kecerahan pada Setiap Posisi pada Sensor Kamera

## 3.2.3 Hasil Pengukuran pH
Data  hasil  pengukuran  pH  dapat  dilihat  pada  Gambar  11  Pada  kondisi  segar  yaitu  pada waktu  awal  nilai  pH  daging  ikan  gurami  adalah  6,9  kemudian  nilai  pH  mengalami penurunan  pada  awal  jam  ke-16  Proses  penurunan  pH  terjadi  karena  adanya  produksi
asam laktat. Namun setelah itu mengalami peningkatan sampai jam ke-72 peningkatan ini dikarenakan  adanya  produksi  basa-basa  yang  mudah  menguap  [21].  Hasil  ini menunjukkan bahwa pada daging ikan gurami terjadi proses pembusukan.

## Gambar 11 Hasil pengukuran pH

## 3.2.4 Ekstrasi Data Reflektansi
Data tingkat kecerahan pada sampel yang akan dianalisa adalah nilai rata-rata dari tingkat kecerahan pada setiap setiap layer pada ROI yang telah ditentukan. Kemudian data tingkat kecerahan pada masing-masing layer akan dijumlahkan. Pada panjang gelombang 400 nm dan  700  nm  kamera  memiliki  sensitivitas  yang  sangat  kecil  dan  cahaya  yang  dihasilkan juga  sangat  lemah  citra  yang  dihasilkan  pada  panjang  gelombang  400  nm  dan  700  nm tidak dianalisa.
Secara  umum,  perubahan  nilai  reflektansi  relatif  terhadap  waktu  (menyatakan  tingkat kesegaran  ikan)  dapat  dilihat  pada  Gambar  12.  Terlihat  bahwa  menurunnya  tingkat kesegaran ikan maka akan berkorelasi dengan peningkatan nilai reflektansi relatif.
Gambar 12 Perubahan reflektansi terhadap waktu penyimpanan pada panjang gelombang 575 nm
Dari  semua  pita  panjang  gelombang  yang  digunakan,  teramati  bahwa  korelasi  terbaik antara  perubahan  nilai  reflektansi  terhadap  waktu  (penurunan  tingkat  kesegaran)  terjadi pada  tiga  panjang  gelombang,  yaitu  550  nm,  575  nm,  dan  600  nm,  yang  ditentukan berdasarkan nilai koeffisien determinasi R2 serta sensitivitas, sebagaimana diberikan pada Tabel-1 berikut:
Tabel 3 Korelasi terbaik antara perubahan nilai reflektansi terhadap waktu
λ (nm) Sensitivitas (jam -1 ) R 2 550 nm 0.0026 0.6693 575 nm 0.0027 0.7426 600 nm 0.0033 0.7334
Peningkatan  reflektansi  ini  disebabkan  adanya  kandungan  air  yang  meningkat  [7] khususnya  pada  panjang  gelombang  cahaya  tampak  [29].  dari  pengamatan  atas perubahan  nilai  reflektansi  spektral  terhadap  hasil  percobaan  yang  dilakukan,  diamati bahwa penggunaan panjang gelombang 600 nm menunjukkan hasil terbaik. Pada panjang gelombang  ini,  nilai  sensitivitas  tertinggi  didapatkan,  yaitu  dengan  nilai  0.0033  (R2  = 0.7334).  Panjang  gelombang  dalam  rentang  cahaya  tampak  ini  dapat  digunakan  untuk mengamati  proses  penyebaran  peningkatan  kandungan  air,  yang  dapat  menunjukan penurunan tingkat kesegaran pada ikan.

## 3.2.5 Korelasi Data Reflektansi dan pH
Dari  data  pH  yang  telah  diperoleh  dan  data  reflektansi  pada  ketiga  panjang  gelombang terbaik diatas, dapat dicari hubungan antara pH dan nilai reflektansi relatif, sebagaimana dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2 Korelasi antara perubahan nilai reflektansi terhadap pH
λ (nm) Sensitivitas (jam -1 ) R 2 550 0.2321 0.59115 575 0.2995 0.69491 600 0.242 0.67165

## 3.2.6 Pengamatan Proses Pembusukan
Perubahan  nilai  reflektansi  relatif  pada  panjang  gelombang  575  nm  dapat  ditampilkan dengan menggunakan citra pseudo coloring untuk pengamatan lebih jelas dari penurunan tingkat kesegaran  pada  ikan  . Hal ini dapat dilihat dalam Gambar 13. Pada  Gambar 13a dan  Gambar  13b  dapat  dilihat  bahwa  pada  16  jam  penyimpanan  kandungan  air  mulai meningkat,  hal  ini  dapat  diamati  pada  bagian  biru  muda  sampai  bagian  kuning.  Pada kondisi  42  jam  penyimpanan  dan  72  jam  penyimpanan  air  mulai  meningkat  di  seluruh permukaan, dapat dilihat pada Gambar 13c dan 13d. Warna kuning yang mulai meningkat pada permukaan ikan gurami menunjukan kandungan air yang mulai meningkat.
Gambar 13 Proses pembusukan, awal (a), 16 jam (b), 42 jam (c) dan 72 jam (d)

## 4 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil-hasil  yang  telah  didapatkan  dapat  disimpulkan  beberapa  poin  sebagai berikut:
1. Suatu  rancangan  sistem  pencitra  multispectral  sederhana  dapat  dibangun  untuk menentukan  tingkat  kesegaran  produk  perikanan  dengan  dengan  memaksimalkan penggunaan  sumberdaya  penelitian  yang  tersedia.  Dengan  melakukan  beberapa koreksi atas ketidak homogenan respons dari komponen-komponen penyusun sistem yang  digunakan,  sistem  ini  dapat  digunakan  untuk  menentukan  perubahan  tingkat kesegaran produk perikanan, berbasis pada perubahan nilai reflektansi spektral.
2. Dari seluruh  rentang panjang gelombang cahasa tampak yang digunakan, perubahan atas  nilai  reflektansi  sebagai  fungsi  dari  penurunan  tingkat  kesegaran  pada  ikan gurami dapat teramati dengan baik pada tiga panjang gelombang, yaitu 550 nm, 575 nm, dan 600 nm.
3. Diperlukan  pengukuran  kalibrasi  intensitas  dengan  menggunakan  bahan  reflektans acuan  untuk  lebih  meningkatkan  akurasi  penentuan  tingkat  kesegaran  dengan menggunakan metoda ini.

## 5 Daftar Pustaka
[1] D.  P2HP,  "Statistik  Konsumsi  Ikan,"  Direktorat  Jendral  Pengolahan  dan Pemasaran Hasil Perikanan, 2015, url: statistik.kkp.go.id .
[2] A. G. Maulana, "Udang Kembali Jadi Tren Konsumsi Dunia Global," 31 Agustus 2013. [Online]. Available: http://bandung.bisnis.com/
[3] read/20130831/34229/423080/udang-kembali-jadi-tren-konsumsi-dunia- global.
[4] A. C. Gonclalves, M.  E. López-Caballero and M. L. Nunes, "Quality Changes of Deepwater  Pink  Shrimp  (Parapenaeus  longirostris)  Packed  in  Modified Atmosphere," Journal of Food Science, vol. 68, no. 8, p. 2586–2590, 2003.
[5] Y.  O.  Zogul,  G.  O.  zyurt,  F.  O.  zogul,  E.  Kuley  and  A.  Polat,  "Freshness assessment  of  European  eel  (Anguilla  anguilla)  by  sensory,  chemical  and microbiological methods," Food Chemistry, vol. 92, pp. 745-751, 2005.
[6] A. Dhaouadia, L. Monsera, S. Sadokb and N. Adhouma, "Validation of a flow-in jection-gas  diffusion  method  for  total  volatile  basic  nitrogen  determination  in seafood products," Food Chemistry, vol. 103, no. 3, p. 1049–1053, 2007.
[7] B. Jinadasa, "Determination of Quality of Marine Fishes Based on Total Volatile Base Nitrogen test (TVB-N)," Nature and Science, vol. 5, no. 12, 2014.
[8] E. Susanto, T. W. Agustini, F. Swastawati, T. Surti, A. S. Fahmi, M. F. Albar and M. K. Nafis, "Pemanfaatan Bahan Alami Untuk Memperpanjang Umur Simpan Ikan  Kembung  (Rastrelliger  Neglectus)," Jurnal  Perikanan, vol.  XIII,  no.  2,  pp. 60-69, 2011.
[9] Q. Z. Zeng., K. A. Thorarinsdottir and G. Olafsdottir, "Quality Changes of Shrimp (Pandalus borealis) Stored under Different Cooling Conditions," Journal of Food
Science, vol. 70, no. 7, 2005.
[10] S.  Güney  and  A.  Atasoy,  "An  Electronic  Nose  System  for  Assessing  Horse Mackerel  Freshness,"  in Innovations  in  Intelligent  Systems  and  Applications (INISTA) , 2012.
[11] H.  Nilsen,  M.  Esaiassen,  K.  Heia  and  F.  Sigernes,  "Visible/Near-Infrared Spectroscopy:  A  New  Tool  for  the  Evaluation  of  Fish  Freshness," Journal  of Food Science, vol. 67, no. 5, pp. 1821-1826, 2002.
[12] Q.  Dai,  J.  H.  Cheng,  D.  Sun,  H.  Pu,  X.  A.  Zeng  and  Z.  Xiong,  "Potential  of visible/near-infrared hyperspectral imaging for rapid detection of freshness in unfrozen  and  frozen  prawns," Journal  of  Food  Engineering, vol.  149,  pp.  97- 104, 2015.
[13] W. Huang, J. Li, Q. Wang and L. Chen, "Development of a multispectral imaging system  for online Development  of a  multispectral imaging system  for online," Journal of Food Engineering, vol. 146, p. 62–71, 2005.
[14] C.  Liu,  W.  Liu,  W.  Chen,  J.  Yang  and  L.  Zheng,  "Feasibility  in  multispectral imaging  for  predicting  the  content  of  bioactive  compounds  in  intact  tomato fruit," Food Chemistry , vol. 173, p. 482–488, 2015.
[15] P. Talens, L. Mora, v. Morsy, D. F. Barbin, G. ElMasry and D.-W. Sun, "Prediction
of water and protein contents and quality classification of Spanish cooked ham using  NIR  hyperspectral  imaging," Journal  of  Food  Engineering, vol.  117,  p. 272–280, 2013.
[16] E.  Z.  Panagou,  O.  Papadopoulou,  J.  M.  Carstensen  and  G.-J.  E.  Nychas, "Potential  of  multispectral  imaging  technology  for  rapid  and  non-destructive determination  of  the  microbiological  quality  of  beeffilets  during  aerobic storage," International Journal of Food Microbiology, vol. 174, pp. 1-11, 2014.
[17] F.  Ma,  JingYao,  TingtingXie,  C.  Liu,  W.  Chen,  C.  Chen  and  L.  Zheng, "Multispectral imaging for  rapid and non-destructive determination of aerobic plate count (APC) in cooked pork sausages," Food Research International, vol.
62, p. 902–908, 2014.
[18] I. Sone, R. L. Olsen, A. H. Sivertsen, G. Eilertsen and K. Heia, "Classification of fresh Atlantic salmon (Salmo salarL.) fillets stored under different atmospheres by hyperspectral imaging," Journal of Food Engineering, no. 109, pp. 482-489, 2012.
[19] K.  Abbas,  A.  Mohamed,  B.  Jamilah  and  M.  Ebrahimian,  "A  review  on correlations  between  fish  freshness  and  pH  during  cold  storage," American journal of biochemistry and biotechnology, vol. 4, no. 4, pp. 416-421, 2008.
[20] Z.  Qingzhu,  "Quality  Indicators  of  Northern  Shrimp  (Pandalus  borealis)  Stored under Different Cooling Conditions," UNU-Fisheries Training Programme, Tokyo, Japan, 2003.
[21] B.  S.  N.,  Standar  Nasional  Indonesia  01-2346-2006:  Uji  Organoleptik  Ikan Segar, Jakarta: Badan Standarisasi Nasional Indonesia.
[22] Nurjanah,  T.  Nurhayati  and  R.  Zakariya,  "Kemuduran  Mutu  Ikan  Gurami (Osphronemus  gouramy)  Pasca  Kematian  Pada  Penyimpanan  Suhu  Chilling," AKUATIK-Jurnal Sumberdaya Perairan, vol. 5, no. 2, pp. 11-18, 2011.
[23] C.  Riquixo,  Evaluation  of  suitable  chemical  methods  for  seafood  products  in Mozambique, Reykjavik, Iceland, Final Project Report, United Nation University - Fisheries Training program (UNU-FTP), Icelandic Fisheries Laboratories, 1998.
[24] D. Malin, "Multispectral Imaging," in Focal Encyclopedia of Photography Fourth , Burlington, Elsevier, 2007, p. 575.
[25] J. Kleim, "Multispectral Thecnology," 2014, url: http://www.lfb.rwth-aachen.de
[26] P.-J. Lapray, X. Wang, J.-B. Thomas and P. Gouton, "Multispectral Filter Arrays: Recent Advances and Practical Implementation," Sensors, no. 14, pp. 21626- 21659, 2014.
[27] Pixelteq,  "Interchangeable  Optical  Filters  Enable  High  Speed  Multispectral Imaging Camera," 2011, url: http://halmapr.com/
[28] Imaco,  "JAI  AD  -  Fusion  series  2-CCD  cameras,"  2011,  url: http://http://www.imaco.pl/.
[29] A.  Narendran,  "A  Study  of  CMOS  Cameras,"  Student  Report  for  course  ELEC 663.
[30] D. Wu, H. Shi, S. Wang, Y. He and Y. Bao, "Rapid prediction of moisture content of  dehydrated  prawns  using  online  hyperspectral  imaging  system," Analytica Chimica Acta , no. 726, pp. 57-66, 2012.