BAB VI HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Program Pengolahan Citra untuk Pengukuran Warna pada Produk Hortikultura
Pengembangan metode pengukuran warna dengan menggunakan kamera CCD dan image processing adalah dengan membuat algoritma pengolahan citra yang dibangun dengan menggunakan
bahasa pemrograman SharpDevelop 3.2. Dalam penelitian tahap pertama ini telah dibuat program komputer untuk pengambilan dan pengolahan citra bahan pertanian. Bahan pertanian yang digunakan
dalam penelitian ini adalah wortel dan labu. Hal ini dilakukan untuk membedakan pengukuran warna merah dengan warna hijau. Setiap sampel diberi label penomoran di bagian belakang untuk menandai
sampel yang akan diambil citranya. Program penangkap citra digunakan untuk merekam citra objek dengan latar belakang atau background yang berbeda, yaitu hitam dan putih. Citra objek direkam
dengan resolusi 744 x 480 piksel dan dalam 24-bit warna. Pengambilan citra menggunakan kamera CCD yang dihubungkan ke komputer menggunakan koneksi firewire. Citra warna objek dengan latar
belakang berbeda hasil perekaman dapat dilihat pada Gambar 14.
Gambar 14. a. Citra wortel dengan latar belakang hitam, b. Citra wortel dengan latar belakang putih, f.
Citra labu dengan latar belakang hitam, d. Citra labu dengan latar belakang putih Hasil citra yang diambil menggunakan kamera CCD dikelompokkan ke dalam folder yang
disesuaikan dengan jenis objek dan latar belakangnya. Hasil pengambilan citra disimpan dalam bentuk a
b
c d
21 format bitmap .bmp, karena format ini memiliki kelebihan di mana setiap elemen penyusun warna
dari suatu citra, disimpan secara lengkap atau tidak dikompres sebagaimana format dalam bentuk .jpeg. Akan tetapi format bitmap juga memiliki kekurangan, yakni dalam hal penggunaan ruang
penyimpanan hardisk, di mana format bitmap memerlukan ruang penyimpanan yang cukup tinggi. Program pengolahan citra yang disusun dapat berfungsi untuk menentukan beberapa parameter
citra objek yang dianalisis melalui citra warna seperti indeks warna RGB merah, hijau, biru, XYZ, dan Lab. Indeks warna RGB dianalisis menggunakan bantuan perangkat lunak Paint Shop Pro v.6.
Setelah dianalisis menggunakan Paint Shop Pro v.6, data indeks warna RGB dikoleksi dalam Microsoft Office Excel 2007 untuk mendapatkan sebaran dari ketiga indeks tersebut. Nilai RGB yang
telah diperoleh tersebut digunakan untuk menentukan nilai Thresholding yang nantinya dapat digunakan untuk melakukan binerisasi terhadap data citra. Tampilan program pengolahan citra terdiri
dari tampilan citra asal, menu serta tampilan hasil data olahan citra. Tampilan menu terdiri dari File, Binerisasi, Morfologi, dan Analisis Warna. Masing-masing menu memiliki submenu. Akan tetapi
dalam pengolahan citra menu Morfologi tidak dipergunakan karena dalam perlakuan analisis warna antara objek satu dengan yang lain harus sama atau seragam. Pengambilan data melalui analisis citra
menggunakan program yang sudah dibuat dimulai dengan memanggil citra yang telah disimpan dalam file dengan extension bmp, dibuka dengan menggunakan submenu Open pada menu File. Citra objek
akan muncul dalam bentuk citra warna. Analisis citra yang dilakukan adalah analisis pengukuran warna pada tiap sampel. Analisis
warna yang dihitung yaitu, indeks warna RGB, XYZ, dan Lab untuk wortel dan labu dengan latar belakang warna hitam dan putih. Sehingga diperoleh analisis warna wortel dengan latar belakang
hitam dan putih, begitu juga dengan labu. Analisis warna dapat langsung dilakukan dari citra warna hasil perekaman dengan terlebih dahulu menentukan piksel-piksel penyusun objek sehingga latar
belakang tidak ikut dianalisis. Untuk menghitung indeks warna RGB, XYZ, dan Lab dilakukan proses transformasi citra dari
citra warna ke citra biner melalui proses binerisasi. Operasi yang dilakukan adalah memilih salah satu submenu pada menu Binerisasi yaitu, Thresholding Merah Layar Hitam, Thresholding Hijau Layar
Hitam, Thresholding Merah Layar Putih, Thresholding Hijau Layar Putih tergantung dari warna objek dan latar belakangnya. Setelah melakukan operasi tersebut akan dihasilkan citra biner dari citra
warna dengan objek berwarna putih dan latar belakang berwarna hitam. Setelah didapatkan citra biner kemudian dilakukan perhitungan indeks warna RGB, XYZ, dan Lab dengan memilih menu Analisis
Warna. Perhitungan nilai indeks warna dapat diperoleh dengan menggunakan submenu Model Warna
RGB untuk indeks warna RGB, submenu Model Warna XYZ untuk warna XYZ, dan submenu Model Warna Lab untuk indeks warna Lab. Dalam perhitungan indeks warna harus dilakukan secara
berurutan mulai dari perhitungan indeks warna RGB ke XYZ kemudian ke Lab. Hal ini dikarenakan nilai Lab yang diperoleh merupakan hasil transformasi nilai indeks warna XYZ yang juga merupakan
hasil tranformasi nilai indeks warna RGB. Tampilan layar komputer pada saat citra warna ditransformasikan ke citra biner dan tampilan data hasil olahan dapat dilihat pada Gambar 15, 16, 17,
dan 18.
22 Gambar 15. Tampilan layar komputer pada saat citra warna ditransformasikan ke citra biner dan
perhitungan warna RGB, XYZ, dan Lab untuk wortel dengan latar belakang hitam
Gambar 16. Tampilan layar komputer pada saat citra warna ditransformasikan ke citra biner dan perhitungan warna RGB, XYZ, dan Lab untuk wortel dengan latar belakang putih
23 Gambar 17. Tampilan layar komputer pada saat citra warna ditransformasikan ke citra biner dan
perhitungan warna RGB, XYZ, dan Lab untuk labu dengan latar belakang hitam
Gambar 18. Tampilan layar komputer pada saat citra warna ditransformasikan ke citra biner dan perhitungan warna RGB, XYZ, dan Lab untuk labu dengan latar belakang putih
24 Saat melakukan analisis, program akan memetakan posisi piksel-piksel suatu objek dari citra
biner hasil operasi sebelumnya ke citra warna sehingga piksel-piksel latar belakang tidak dihitung atau diabaikan. Dengan demikian, indeks warna RGB yang didapat adalah hasil analisis pada permukaan
objek yang diinginkan, bukan dari keseluruhan bidang citra. Akan tetapi sebelum pemanggilan citra, terlebih dahulu dilakukan penyimpanan data hasil
pengukuran warna yang akan dihitung dengan membuka menu Buka File Text. Data hasil perhitungan disimpan dalam bentuk notepad yang nantinya dapat dibuka dengan aplikasi Microsoft Office Excel
2007. Tampilan hasil penyimpanan pengukuran warna dapat dilihat pada Gambar 19.
Gambar 19. Tampilan hasil penyimpanan pengukuran warna
25
4.2 Pengukuran Warna dengan Teknik Image Processing pada Latar Belakang