PROTOTYPE APLIKASI UNTUK MENGUKUR KEMATANGAN BUAH APEL BERDASAR KEMIRIPAN WARNA Catur Iswahyud Program Stud Teknk Informatka, Fakultas Teknolog Industr Insttut Sans & Teknolog AKPRIND Yogyakarta Emal : catur@akprnd.ac.d ABSTRACT Industral processng of agrcultural and plantaton s growng rapdly. One of the stages n the processng of plantaton products are sortng based on product qualty (eg frut maturty). Separaton process of agrcultural and plantaton products are generally hghly dependent on human percepton of color composton factor whch s owned mages (of frut). Human percepton of an mage tend to be domnated by factors owned by the color composton mage. Hstogram can detect mage that have smlar color composton. Measurng the level of smlarty s done by calculatng the dstance between hstograms. The composton of colors can be dsplayed n the form of a hstogram that represents the dstrbuton of the number of pxels for each ntensty of colors n the mage. In determnng the level of rpeness of apples, t can be determned based on the color composton. The comparson parameter s the color hstogram of the rpe frut. Whle the query s the apple that would be hstogram and then compared. Image smlarty detecton system that has been made to fnd a smlarty between mages based on the value of the dstance between hstogram. The nformaton generated n the form of percentage of smlarty and classfcaton of maturty whch ncludes raw to mature frut. The evdenced from the results of experments on programs that have been made showed that the mage that have smlar color dstrbuton of the mage has the exact same dstance dfference equals zero. Keywords : mage processng, color hstogram, color composton, euclde INTISARI Industr pengolahan hasl pertanan dan perkebunan sangat berkembang pesat. Salahsatu tahap dalam proses pengolahan hasl perkebunan adalah pemlahan produk berdasar kualtasnya (msalnya tngkat kematangan buah). Proses pemlahan produk hasl pertanan dan perkebunan umumnya sangat bergantung pada perseps manusa terhadap faktor komposs warna yang dmlk ctra (buah-buahan). Perseps manusa terhadap suatu ctra cenderung ddomnas oleh faktor komposs warna yang dmlk ctra. Dengan hstogram dapat dcar ctra yang memlk kemrpan komposs warna. Pengukuran tngkat kemrpan dlakukan dengan menghtung jarak antar hstogram. Komposs warna dapat dtamplkan dalam bentuk hstogram yang merepresentaskan dstrbus jumlah pksel untuk tap ntenstas warna dalam ctra. Dalam penentuan tngkat kematangan buah apel, dapat dtentukan berdasarkan komposs warnanya. Sebaga pembandng adalah hstogram warna buah yang sudah matang. Sedangkan query berupa buah apel yang akan dbuat hstogram kemudan dbandngkan. Sstem deteks kemrpan ctra yang telah dbuat dapat menemukan kemrpan antar ctra berdasarkan nla jarak antar hstogramnya. Informas yang dhaslkan berupa prosentase kemrpan dan penggolongan kematangan buah yang melput mentah, mengkal, dan matang. In dbuktkan dengan hasl percobaan pada program yang telah dbuat menunjukkan bahwa ctra yang memlk kemrpan dstrbus warna ctra yang sama perss memlk selsh jarak sama dengan nol. Kata kunc : pengolahan ctra, hstogram, komposs warna, euclde Jurnal Teknolog, Volume 3 Nomor 2, Desember 200, 07-2 07
PENDAHULUAN Industr pengolahan hasl pertanan dan perkebunan sangat berkembang pesat. Salahsatu tahap dalam proses pengolahan hasl perkebunan adalah pemlahan produk berdasar kualtasnya (msalnya tngkat kematangan buah). Proses pemlahan produk hasl pertanan dan perkebunan umumnya sangat bergantung pada perseps manusa terhadap faktor komposs warna yang dmlk ctra (buah-buahan). Perkembangan lmu pengetahuan dan teknolog pengolahan ctra dgtal memungknkan untuk memlah produk pertanan dan perkebunan tersebut secara otomats dengan bantuan aplkas pengolah ctra. Relevans s (content) dokumen ctra relatf lebh kompleks dbandngkan dengan dokumen teks karena dpengaruh faktor perseps seseorang terhadap suatu ctra. Untuk menyederhanakan hal tersebut, dalam sstem temu-balk dokumen ctra berdasarkan s atau Content-Based Image Retreval (CBIR) pada umumnya dgunakan deskrps ctra yang bersfat obyektf yatu berupa low-level feature melput komposs warna, tekstur atau bentuk yang dmlk ctra. Perseps manusa terhadap suatu ctra cenderung ddomnas oleh faktor komposs warna yang dmlk ctra. Dengan hstogram dapat dcar ctra yang memlk kemrpan komposs warna. Pengukuran tngkat kemrpan dlakukan dengan menghtung jarak antar hstogram. Komposs warna dapat dtamplkan dalam bentuk hstogram yang merepresentaskan dstrbus jumlah pksel untuk tap ntenstas warna dalam ctra. Dalam penentuan tngkat kematangan buah (msalnya apel), dapat dtentukan berdasarkan komposs warnanya. Sebaga pembandng adalah hstogram warna buah yang sudah matang. Sedangkan query berupa buah apel yang akan dbuat hstogram kemudan dbandngkan. Peneltan n bertujuan untuk membuat prototype aplkas untuk mengukur tngkat kematangan buah apel berdasarkan kemrpan hstogram warnanya. Informas yang dhaslkan berupa prosentase kemrpan dan penggolongan kematangan buah yang melput mentah, mengkal, dan matang. Ctra Dgtal Ctra adalah representas, kemrpan, atau mtas dar suatu objek. Ctra sebaga keluaran suatu sstem perekaman data dapat bersfat optk berupa foto, bersfat analog berupa snyal-snyal vdeo sepert gambar pada montor televs, atau bersfat dgtal yang dapat langsung dsmpan pada suatu meda penympan (Sutoyo, 2009). Ctra dgtal adalah ctra yang dapat dolah oleh komputer. Yang dsmpan dalam memor komputer hanyalah angka-angka yang menunjukkan besar ntenstas pada masng-masng pksel. Karena berbentuk data numers, maka ctra dgtal dapat dolah dengan komputer. Komponen Ctra Dgtal Setap ctra dgtal memlk beberapa karakterstk, antara lan ukuran ctra, resolus, dan format nlanya. Umumnya ctra dgtal berbentuk perseg panjang yang memlk lebar dan tngg tertentu. Ukuran n basanya dnyatakan dalam banyaknya ttk atau pxel, sehngga ukuran ctra selalu bernla bulat. Komputer dapat mengolah syaratsyarat elektronka dgtal yang merupakan kumpulan snyal bner (bernla 0 atau ). Untuk tu, ctra dgtal harus mempunya format tertentu yang sesua sehngga dapat merepresentaskan obyek penctraan dalam bentuk kombnas data bner. Pada umumnya, untuk penampl secara vsual, nla data dgtal tersebut merepresentaskan warna dar ctra yang dolah, dengan demkan format data ctra dgtal berhubungan erat dengan warna. Format ctra dgtal yang banyak dpaka adalah ctra bner, skala keabuan (grey scale), warna, dan warna berndeks. Ctra Skala Keabuan Ctra skala keabuan member kemungknan warna yang lebh banyak darpada ctra bner, karena ada nla-nla lan d antara nla mnmum (htam) dan nla maksmumnya (puth). Banyaknya kemungknan nla tersebut bergantung pada jumlah bt yang dgunakan. Contohnya untuk skala keabuan 6 bt, maka jumlah kemungknan nlanya adalah 2 6 = 64, dan nla maksmumnya 2 6 - = 3; sedangkan untuk skala keabuan 8 bt, maka jumlah kemungknan nlanya adalah 2 8 = 256, dan nla maksmumnya adalah 2 8 -=255 Ctra Warna (true color) Pada ctra warna, setap ttk mempunya warna yang spesfk yang merupakan kombnasu dar 3 warna dasar, yatu merah, hjau, dan bru. Format ctra n serng dsebut sebaga ctra RGB (red-greenblue). Setap warna dasar memlk ntenstas sendr dengan nla maksmum 255 (8 bt), msalnya warna kunng merupakan kombnas warna merah dan hjau sehngga nla RGBnya adalah 255 255 0, sedangkan warna 08 Iswahyud, Prototype Aplkas Untuk Mengukur Kematangan Buah Apel Berdasar Kemrpan Warna
ungu muda memlk nla RGB 50 0 50. Dengan demkan, setap ttk pada ctra warna membutuhkan data 3 byte. Jumlah kombnas warna yang mungkn untuk ctra n adalah 2 24 atau lebh dar 6 juta warna atau bsa danggap mencakup semua warna yang ada. Hstogram tngkat keabuan/warna Komposs warna merupakan salah satu ftur yang dapat dgunakan dalam sstem temu-balk ctra. Komposs warna dapat drepresentaskan dalam bentuk hstogram. Hstogram warna merepresentaskan dstrbus jumlah pksel untuk tap ntenstas warna dalam ctra. Untuk mendefnskan hstogram, warna d kuantsas menjad beberapa level dskrt, kemudan untuk tap level tersebut dhtung jumlah pksel yang nlanya sesua (Acharya, 2005) Informas suatu ctra serngkal dapat dwakl oleh hstogram n. Komputas hstogram sangat sederhana dan cepat, serta dapat dlakukan pada saat me-load ctra. Selan tu, manfaat dar penggunaan hstogram ctra yatu dapat menentukan apakah suatu ctra sudah berada dalam jangkauan yang tepat dalam suatu skala keabuan/warna. Kalau belum maka parameter dgtasnya perlu datur lag lebh dlebarkan ataukah lebh dsemptkan. Kuantsas Warna Dalam pembuatan hstogram, nla RGB yang punya range dar 0 sampa 255 akan punya kemungknan kombnas warna sebesar 677726 (ddapat dar: 255 x 255 x 255). Pada proses komputas, tentu saja n proses yang menghabskan banyak waktu (tme consumng). Masalah tersebut dapat datas dengan color quantzaton (kuantsas warna), yatu suatu prosedur untuk mengurang kemungknan jumlah warna. Dengan cara n, jumlah warna yang besar tad bsa dkurang, sehngga proses yang dbutuhkan akan semakn mudah. Msalnya nla sebuah pxel RGB adalah (260, 200, 50). Maka setelah melalu kuantsas menjad 64 warna, msalnya, range R: 0-3, range G: 0-3, dan range B: 0-3, nla tu menjad (260 * 4/255, 200 * 4/255, 50 * 4/255) atau (3,3,2 ). Normalsas Penggunaan nla-nla aktual dstrbus warna pada dstogram, mudah untuk dpaham. Namun pemakaan dengan cara n akan menmbulkan masalah jka dterapkan pada gambar yang mempunya ukuran berbeda namun sebenarnya mempunya dstrbus warna yang sama. Sebaga contoh, msalnya ada 3 gambar dengan ukuran berbeda, yatu 5000 pksel, 250 pksel, dan 20000 pksel yang terkuantsas menjad 2 warna (htam dan puth). Hstogram 3 gambar tersebut adalah: H A = {2500,2500} H B = {5625, 5625} H C = {0000,0000} Meskpun ketga gambar tersebut mempunya dstrbus warna yang sama, tap mempunya hstogram yang berbeda. In dkarenakan perbedaan ukuran gambar (dan tentu saja jumlah pxel). Oleh karena tu, untuk membuat hstogram tetap sama pada gambar yang mempunya kesamaan dstrbus warna, maka dperlukan suatu normalsas hstogram. Dengan cara n, selama dstrbus warna pada gambar sama, hstogram warnanya akan sama, tdak tergantung lag pada ukuran gambar. Berkut adalah hasl hstogram warna yang sudah ternormalsas: H A = {50%, 50%} H B = {50%, 50%} H C = {50%, 50%} Pengukuran Tngkat Kemrpan Perseps manusa terhadap suatu ctra cenderung ddomnas oleh faktor komposs warna yang dmlk ctra. Kta serng membedakan suatu ctra dengan ctra yang lan berdasarkan komposs warna yang dmlknya. Asums tersebut menjad de dasar pengembangan sstem yang menggunakan komposs warna sebaga ftur yang mewakl suatu ctra. Hstogram warna dar pksel-pksel dalam ctra dapat dgunakan sebaga representas komposs warna yang dmlk ctra. Dengan hstogram dapat dcar ctra yang memlk kemrpan komposs warna. Pengukuran tngkat kemrpan dlakukan dengan menghtung jarak antar hstogram, dhtung dengan rumus jarak Eucldean (Gonzales, 2008):. () dmana H A, H B adalah hstogram ctra A dan ctra B atau dapat dhtung dengan rumus : Jurnal Teknolog, Volume 3 Nomor 2, Desember 200, 07-2 09
n d = {( r = r ) + ( g 2 g ) + ( b 2 b )}. (2) dmana : o r, g, dan b adalah komponen RGB dar warna pertama o r 2, g 2, dan b 2 adalah komponen RGB dar warna kedua. Ctra dengan nla jarak yang lebh kecl danggap memlk tngkat kemrpan komposs warna yang lebh tngg atau lebh mrp dbandngkan dengan ctra yang memlk nla jarak yang lebh besar. Selan menamplkan tngkat kemrpan, sstem juga akan menamplkan keterangan kematangan buah berdasar tngkat kemrpan yatu Matang (0-5%), Mengkal (6-25,99%), dan Mentah (>=26%). 2 deteks kemrpan terhadap beberapa ctra query dalam koleks buah apel yang berbeda warnanya. Program yang telah dbuat hanya mampu membandngkan kemrpan warna dua buah ctra. Tamplan Program Pada saat pertama kal aplkas djalankan, akan muncul tamplan sepert nampak pada gambar. Proses Deteks Kemrpan Ctra. Mula 2. Baca ctra dan ctra 2 3. Kuantsas warna ctra dan ctra 2 4. Normalsas ctra dan ctra 2 5. Membuat hstogram warna ctra dan ctra 2 6. Htung jarak antar hstogram 7. Tamplkan prosentase kemrpan 8. Selesa PEMBAHASAN Hasl Perancangan Untuk bahan percobaan dgunakan 6 buah ctra dalam format BMP, 24 bt truecolor, dengan ukuran 256 x 256 pksel dan resolus 72 dp. Tujuan dar aplkas n adalah membandngkan seberapa besar kemrpan dua buah ctra berdasarkan hstogram warnanya. Secara umum, alur dar aplkas n yatu mengambl objek yang berupa ctra untuk dlhat hstogramnya. Sebelum dbuat hstogram dlakukan kuantsas warna dan normalsas. Langkah berkutnya melhat hstogramnya kembal. Proses dlanjutkan dengan membandngkan kedua hstogram warna tad dengan mengukur jarak hstogram menggunakan cara yang serng dgunakan yatu Eucld. Hasl pencaran akan dtamplkan dengan keterangan berupa tngkat kemrpan beserta keterangan kematangan buah. Untuk menguj program, dlakukan percobaan Gambar. Tamplan menu utama aplkas Langkah-langkah untuk melakukan percobaan adalah :. Tekan tombol Ambl Ctra untuk membuka ctra pertama. Secara otomats akan dbuat hstogram warna untuk ctra pertama. Gambar 2. Membuka ctra 2. Tekan tombol Ambl Ctra 2 untuk membuka ctra kedua. Secara otomats pula akan dbuat hstogram warna untuk ctra kedua 0 Iswahyud, Prototype Aplkas Untuk Mengukur Kematangan Buah Apel Berdasar Kemrpan Warna
Gambar 4. Kemrpan 2 buah ctra Gambar 3. Membuka ctra 2 3. Langkah berkutnya adalah menghtung kemrpan ctra pertama dan kedua dengan menekan tombol Proses. Jka baru satu ctra yang dbuka atau bahkan belum ada ctra yang dbuka akan muncul perngatan Baru ctra yang dbuka atau Belum ada ctra yang dbuka. Namun, jka ctra dan ctra 2 sudah dbuka maka akan dapat dtamplkan nla kemrpan dua buah ctra tersebut. Uj coba aplkas Hasl percobaan deteks kemrpan pada koleks ctra menunjukkan bahwa ctra yang memlk kemrpan dstrbus warna dengan ctra query memlk nla jarak yang kecl. Semakn besar nla jaraknya maka semakn tdak mrp dstrbus warnanya. Ctra yang sama perss akan menghaslkan nla jarak nol. Penlaan kesesuaan antara nla jarak dengan kemrpan ctra bersfat subyektf, artnya tergantung pada perseps seseorang terhadap ctra. Hasl percobaan n mencar kemrpan dstrbus warna, bukan pada bentuk obyek atau tekstur. Contoh hasl pencaran dsajkan dalam tabel. Jurnal Teknolog, Volume 3 Nomor 2, Desember 200, 07-2
KESIMPULAN Sstem deteks kemrpan ctra yang telah dbuat dapat menemukan kemrpan antar ctra berdasarkan nla jarak antar hstogramnya. Ctra yang memlk kemrpan dstrbus warna ctra yang sama perss memlk selsh jarak sama dengan nol. Program yang telah dbuat hanya mampu membandngkan kemrpan warna dua buah ctra. Hasl percobaan n juga hanya mencar kemrpan dstrbus warna, bukan pada bentuk obyek atau tekstur. Sebaga pengembangan peneltan, penuls menyarankan untuk mengntegraskan dengan fasltas pemndaan ctra (buah apel) secara realtme menggunakan peralatan semacam kamera, yang selanjutnya hasl pemndaan dbandngkan dengan database yang bers ctra template. Pengelompokan tdak hanya ddasarkan pada kemrpan warna, namun juga memperhatkan bentuk buah. Sehngga secara otomats buah apel dapat dplah-plah berdasar tngkat kematangannya. DAFTAR PUSTAKA Acharya T., Ray A.K. 2005, Image Processng Prncples and Applcatons, John Wley & Sons, USA Balza A., Kartka F.. 2005. Teknk Pengolahan Ctra menggunakan delph, Ard Publshng, Yogyakarta Gonzalez R.C., Woods R.R, 2008, Dgtal Image Processng, Addson- Wesley Publshng Company Inc., USA Sutoyo, Mulyanto E., dkk, 2009. Teor Pengolahan Ctra Dgtal. Penerbt ANDI, Yogyakarta mageprocessngndelph.blogspot.com 2 Iswahyud, Prototype Aplkas Untuk Mengukur Kematangan Buah Apel Berdasar Kemrpan Warna