III. METODOLOGI PENELITIAN

Transkripsi

1 15 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juli Desember 2007 di Laboratorium Teknik Pengolahan Pangan dan Hasil Pertanian, Departemen Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, IPB. B. Alat dan Bahan Bahan yang digunakan pada penelitian ini adalah buah jeruk siam pontianak dengan lima tingkat kelas berdasarkan diameter buah (A, B, C, D, dan E) yang merupakan hasil pemutuan secara manual oleh pedagang besar jeruk pontianak (Gambar 6). Total jumlah sampel yang digunakan sebanyak 850 buah, yaitu kelas A sebanyak 125 buah, kelas B 125 buah, kelas C, D, dan E masing-masing 200 buah. Buah jeruk berasal dari petani jeruk di Pontianak dan diperoleh melalui pedagang pengumpul besar di Pasar Induk Kramat Jati, Jakarta. Alat-alat yang digunakan pada penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Kamera CCD warna, merk VED, model OC-305D. 2. Image frame grabber, merk PXC200A, resolusi maksimum PAL/SECAM: 768 x 576 piksel. 3. Personal computer (PC) dengan prosesor Intel Pentium IV. 4. Lampu TL 4 5 watt. 5. Timbangan digital, merk METTLER PM Jangka sorong 7. Refraktometer digital, merk ATAGO PR Rheometer, model CR Luxmeter, model DM-28.

2 16 Kelas A Kelas B Kelas C Kelas D Kelas E Gambar 6 Contoh jeruk pontianak tiap kelas hasil pemutuan manual yang digunakan dalam penelitian. C. Metode Penelitian 1. Persiapan Penelitian Ada beberapa hal yang dilakukan terlebih dahulu sebelum penelitian dimulai, yaitu pembersihan kulit buah jeruk, pengaturan cahaya lampu dalam ruang pengambilan citra, dan pemilihan warna kain untuk latar belakang. Buah

3 17 jeruk pontianak yang diperoleh dari pedagang pengumpul di Pasar Induk Kramat Jati, Jakarta dalam keadaan kulit buah kotor dan kusam penuh debu dan kotoran lain. Oleh karena itu, sebelum dilakukan pengambilan citra, buah jeruk pontianak yang dijadikan sampel penelitian dibersihkan kulit buahnya terlebih dahulu dengan menggunakan lap basah. Setelah itu, masing-masing buah jeruk diberi tanda dengan kertas label. Persiapan selanjutnya adalah mengatur intensitas cahaya dan posisi lampu TL dalam ruang pengambilan citra. Intensitas cahaya dan posisi lampu TL diatur sedemikian rupa sehingga ketika jeruk diambil citranya tidak menimbulkan bayangan di sekitar objek buah dan pantulan cahaya dari buah tidak terlalu kuat. Dengan demikian proses pengolahan citra dapat dilakukan dengan baik sebagaimana mestinya. Sebelum dilakukan pengambilan citra, terlebih dahulu dicoba beberapa kain dengan warna berbeda untuk dijadikan latar belakang dari objek buah. Warna kain yang dicoba adalah kain warna hitam, merah, dan putih. Dari ketiga kain tersebut, ternyata kain dengan warna putih menghasilkan hasil thresholding yang lebih baik dari kain warna yang lain. Oleh karena itu dipilih kain warna putih sebagai latar belakang. 2. Pengambilan Citra Buah Jeruk Citra buah jeruk dengan resolusi 400 x 300 piksel diambil dengan menggunakan kamera CCD. Pengambilan citra hanya dilakukan dari satu sisi saja, yaitu pada bagian atasnya, seperti terlihat pada Gambar 7. Pengambilan citra jeruk dilakukan dalam sebuah kotak tertutup (ditutupi kain hitam) sehingga intensitas cahaya di dalam ruang pengambilan citra tidak dipengaruhi oleh cahaya luar. Latar belakang pengambilan citra dipilih warna yang kontras dengan warna buah (yaitu kain putih). Buah jeruk yang diambil citranya diletakkan di atas kain dan diusahakan berada di tengah-tengah kain. Intensitas cahaya yang menerangi obyek diatur dengan menggunakan lampu TL dan diukur intensitasnya dengan menggunakan luxmeter, yaitu sebesar 250 lux. Citra yang tertangkap oleh kamera selanjutnya disimpan dalam memori komputer dalam format BMP untuk diolah lebih lanjut.

4 18 TV camera Image Frame Grabber A/D converter Fram e Memory Lamp Lamp Image processing algorithms Object 3. Algoritma Pengolahan Citra Gambar 7 Pengambilan citra jeruk. Setelah citra jeruk diambil dan disimpan dalam memori komputer, selanjutnya dilakukan pengukuran parameter visual citra jeruk. Program pengolahan citra ini dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman Borland Delphi 7. Parameter-parameter visual yang diukur adalah: a. Pengukuran area Pengukuran area dilakukan dengan terlebih dahulu mengubah citra warna menjadi citra grayscale yang kemudian diubah menjadi citra biner. Proses ini dilakukan melalui proses thresholding dengan nilai threshold tertentu untuk membedakan citra obyek dan latar belakang. Selanjutnya dilakukan perhitungan luas area obyek dengan menghitung jumlah piksel obyek menggunakan persamaan: A= m n i= 1 j= 1 [ j] B i,...(11) dimana: A = area obyek B[i,j] = lokasi piksel obyek pada (i,j)

5 19 b. Pengukuran intensitas warna Intensitas warna diukur dengan menggunakan model warna RGB dan HSI. Intensitas warna merah, hijau, dan biru (R, G, dan B) yang diperoleh dari citra warna yang sudah di-threshold kemudian dinormalisasi dengan persamaan (1) sampai (3) untuk memperoleh nilai index warna merah, index warna hijau, dan index warna biru (r, g, dan b). Komponen warna RGB selanjutnya dikonversi ke dalam bentuk model warna HSI dengan menggunakan persamaan (4) sampai (6). c. Pengukuran tekstur Fitur tekstur yang diukur adalah fitur entropi, energi, kontras, dan homogenitas. Masing-masing fitur dihitung dengan menggunakan persamaan (7) sampai (10) dengan terlebih dahulu mengubah citra warna menjadi citra grayscale dan membuat matriks co-occurence. 4. Pengukuran Langsung Parameter Mutu Buah Jeruk Hasil Pemutuan Secara Manual Pemutuan jeruk pontianak secara manual dilakukan oleh petani dengan melihat dan menduga diameter buah jeruk untuk selanjutnya dikelompokkan ke dalam kelas tertentu, yaitu kelas A, B, C, D, dan E. Sebanyak 850 sampel buah jeruk pontianak hasil pemutuan manual oleh petani ini kemudian dilakukan pengukuran parameter mutu secara langsung di laboratorium. Pengukuran parameter mutu buah jeruk pontianak secara langsung dilakukan secara destruktif. Pengukuran ini meliputi berat (gram), diameter (mm), kekerasan (kg), dan total padatan terlarut ( o brix). a. Pengukuran berat Pengukuran berat buah jeruk dilakukan satu kali menggunakan timbangan digital merk METTLER PM-4800 dengan ketelitian sampai 0.01 gram (Gambar 8). b. Pengukuran diameter Pengukuran diameter buah jeruk menggunakan jangka sorong dengan ketelitian hingga 0.1 mm. Pengukuran ini dilakukan dengan cara mengukur

6 20 panjang sisi terbesar buah jeruk pada arah horisontal sebanyak dua kali (D1 dan D2) dan arah vertikal sebanyak satu kali (T), seperti terlihat pada Gambar 9. Namun dalam penelitian ini, ukuran diameter yang digunakan adalah diameter rata-rata dari D1 dan D2. Gambar 8 Pengukuran berat jeruk. D1 D2 T Gambar 9 Pengukuran diameter jeruk. c. Pengukuran kekerasan Pengukuran kekerasan buah jeruk menggunakan alat Rheometer model CR- 30. Pengukuran ini dilakukan dengan cara menusukkan jarum ke kulit jeruk dengan kecepatan tertentu sampai menembus kulit jeruk sebanyak dua kali pada bagian samping buah jeruk, seperti terlihat pada Gambar 10.

7 21 Jarum Titik pengukuran Gambar 10 Pengukuran kekerasan buah jeruk. d. Pengukuran total padatan terlarut Pengukuran total padatan terlarut dilakukan dengan menggunakan refraktometer digital, yaitu dengan cara memeras cairan daging buah jeruk, kemudian cairan tersebut diteteskan pada refraktometer (Gambar 11). Hasilnya dapat terlihat pada display refraktometer. Pengukuran ini dilakukan sebanyak dua kali.

8 22 Gambar 11 Pengukuran TPT buah jeruk. 5. Korelasi Parameter Mutu Hasil Pengolahan Citra dan Pengukuran Langsung Data parameter visual hasil pengolahan citra selanjutnya dianalisis dan ditentukan korelasinya terhadap parameter mutu buah jeruk pontianak (SNI dan non SNI) yang diukur secara langsung. Parameter-parameter yang dianalisis disajikan pada Tabel 5. Tabel 5 Korelasi parameter mutu yang diamati No. Parameter mutu buah Parameter visual pengolahan citra SNI Non SNI 1. Ukuran - Luas area obyek - berat - diameter 2. Kekerasan Total padatan terlarut - Indeks warna (r, g, b) - Komponen warna HSI - Fitur tekstur 6. Penggolongan Kelas Buah Jeruk Pontianak Menurut SNI Hasil Pengukuran Langsung dan Pengolahan Citra Menurut SNI, jeruk pontianak digolongkan ke dalam empat kelas berdasarkan berat atau diameternya, seperti terlihat pada Tabel 2. Seluruh sampel buah jeruk pontianak yang digunakan dalam penelitian ini selanjutnya digolongkan ke dalam kelas-kelas dengan kriteria seperti yang disyaratkan SNI dengan menggunakan parameter berat atau diameter buah hasil pengukuran langsung.

9 23 Setelah itu, sampel buah jeruk digolongkan ke dalam kelas-kelas sesuai SNI dengan parameter area citra buah hasil pengolahan citra. Langkah ini dilakukan dengan terlebih dahulu mengkonversi nilai batas kelas buah jeruk dari besaran berat atau diameter buah ke besaran area citra menggunakan persamaan korelasi yang telah diperoleh sebelumnya. Buah jeruk pontianak yang sudah digolongkan ke dalam kelas-kelas menurut SNI menggunakan pengolahan citra, selanjutnya dibandingkan dengan penggolongan kelas hasil pengukuran langsung berdasarkan berat atau diameter buah. Dari perbandingan tersebut akan diketahui tingkat keberhasilan penggolongan kelas jeruk hasil pengolahan citra terhadap penggolongan kelas yang seharusnya (hasil pengukuran langsung). 7. Penggolongan Buah Jeruk Pontianak Berdasarkan Visual Warna Kulit Berdasarkan visual warna kulitnya, buah jeruk pontianak digolongkan ke dalam tiga kelompok, yaitu jeruk dengan kulit kuning, kulit hijau kekuningan, dan kulit hijau. Parameter visual hasil pengolahan citra yang digunakan untuk penggolongan ini adalah parameter warna (RGB dan HSI). Penggolongan ini dilakukan setelah diperoleh nilai batas antar kelompok warna kulit buah dengan analisis statistik sederhana. 8. Membangun Algoritma Pemutuan Menggunakan Pengolahan Citra Algoritma pemutuan dengan pengolahan citra yang dibangun menggunakan kombinasi antara parameter area dengan parameter warna. Kombinasi ini menghasilkan 12 kelas mutu yang baru, yaitu A1, A2, A3, B1, B2. B3, C1, C2, C3, D1, D2, dan D3, seperti terlihat pada Tabel 6.

10 Tabel 6 Kelas mutu dan kriteria dari algoritma pemutuan menggunakan pengolahan citra Mutu Kelas SNI Kriteria A1 A kuning Warna kulit buah A2 A hijau kekuningan A3 A hijau B1 B kuning B2 B hijau kekuningan B3 B hijau C1 C kuning C2 C hijau kekuningan C3 C hijau D1 D kuning D2 D hijau kekuningan D3 D hijau Membandingkan Hasil Pemutuan Menggunakan Pengolahan Citra dengan Pemutuan Manual Pemutuan jeruk pontianak secara manual dilakukan oleh petani dengan melihat dan menduga berat atau diameter buah jeruk untuk selanjutnya dikelompokkan ke dalam kelas tertentu. Hasil pemutuan manual ini selanjutnya diabndingkan dengan hasil pemutuan yang baru menggunakan pengolahan citra.

11 25 Mulai Sampel jeruk Pengambilan citra dengan kamera CCD Pengukuran diameter Citra disimpan dalam format BMP Pengukuran berat Program pengolahan citra digital Pengukuran kekerasan Citra warna Pengukuran total padatan trelarut (TPT) Analisis warna RGB Thresholding Citra biner Diameter, berat, kekerasan, TPT Analisis warna HSI Perhitungan area obyek Analisis fitur tekstur Area Nilai warna (RGB, HSI) Fitur tekstur (Entropi, Energi, Kontras, Homogenitas) Korelasi parameter mutu (SNI dan non SNI) dan parameter pengolahan citra Penggolongan kelas SNI Penggolongan warna kulit Algoritma pemutuan baru Selesai Perbandingan pemutuan manual dan pemutuan baru Gambar 12 Diagram alir penelitian.