Kajian Karakteristik Mutu Bunga Gladiol (Gladiolus Hybrydus) Dengan Teknik Pengolahan Citra

SKRIPSI

KAJIAN KARAKTERISTIK MUTU BUNGA GLADIOL (Gladiolus hybrydus) DENGAN TEKNIK PENGOLAHAN CITRA

Oleh : JUAN MARAGIA

F14103062

2007

DEPARTEMEN TEKNIK PERTANIAN FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN

KAJIAN KARAKTERISTIK MUTU BUNGA GLADIOL (Gladiolus hybrydus) DENGAN TEKNIK PENGOLAHAN CITRA

SKRIPSI

Sebagai syarat untuk memperoleh gelar SARJANA TEKNOLOGI PERTANIAN

Pada Departemen Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian,

Institut Pertanian Bogor

Oleh : JUAN MARAGIA

F14103062

2007

DEPARTEMEN TEKNIK PERTANIAN FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN

KAJIAN KARAKTERISTIK MUTU BUNGA GLADIOL (Gladiolus hybrydus) DENGAN TEKNIK PENGOLAHAN CITRA

SKRIPSI

Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar SARJANA TEKNOLOGI PERTANIAN

Pada Departemen Teknik Pertanian Fakultas Teknologi Pertanian

Institut Pertanian Bogor

Oleh : Juan Maragia

F14103062

Dilahirkan pada tanggal 20 Mei 1985 Di Boyolali, Jawa Tengah

Tanggal lulus : Menyetujui, Bogor, Agustus 2007

Prof. Dr. Ir. Hadi K. Purwadaria, M.Sc. NIP. 130354174

Dosen Pembimbing Akademik Mengetahui,

Dr. Ir. Wawan Hermawan, MS. Ketua Departemen Teknik Pertanian

RINGKASAN

Juan Maragia. F14103062. Kajian Karakteristik Mutu Bunga Gladiol (Gladiolus hybrydus) Dengan Teknik Pengolahan Citra.

Di bawah bimbingan Prof. Dr. Ir. Hadi K. Purwadaria, M.Sc.

Salah satu tanaman hias yang banyak disukai adalah jenis bunga, hal ini dapat dilihat pada volume permintaan bunga, khususnya bunga potong. Hal ini dapat dilihat dari grafik permintaan yang selalu meningkat, baik untuk dalam negeri dan luar negeri. Salah satu jenis bunga potong yang masih mempunyai daya tarik adalah bunga Gladiol. Kegunaan utama bunga Gladiol adalah untuk pelengkap hiasan dalam dekorasi.

Penangganan pasca panen memegang peranan penting dalam penentuan mutu bunga, terutama kegiatan sortasi dan pemutuan. Selama ini kegiatan sortasi dan pemutuan bunga Gladiol masih dilakukan secara manual, sehingga menghasilkan produk yang kurang seragam. Karena hasil sortasi secara manual kurang memuaskan, maka diperlukan suatu metode untuk mensortasi dan mengelompokkan bunga Gladiol dengan baik.

Salah satu alternative untuk memperbaiki kualitas proses sortasi adalah dengan menggunakan Teknik Pengolahan Citra (Image Processing). Proses pengolahan citra adalah Pengolahan Citra adalah proses untuk mengamati dan menganalisa suatu objek tanpa berhubungan langsung dengan objek yang diamati. Pada penelitian ini algoritma yang dipakai adalah pengembangan dari program yang telah ada sebelumya.

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan mutu bunga Gladiol dengan algoritma pengolahan yang telah disusun, kemudian membandingkan hasil yang didapat dengan Standar Nasional Indonesia (SNI).

Penelitian ini dilaksanakan di laboratorium Teknik Pengolahan Pangan dan Hasil Pertanian, Departemen Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian dan di rumah kost di Desa Balumbang Jaya, Kecamatan Kota Bogor Barat, Bogor. Waktu pelaksanaan penelitian dari dari bulan Maret sampai Juni 2007.

Setelah dilakukan perhitungan dengan pengolahan citra didapat beberapa nilai untuk parameter-parameter seperti panjang, luas area, dan indeks RGB. Dari data-data ini kemudian dicari korelasinya dengan pengukuran secara manual. Untuk hubungan panjang antara pengukuran manual dengan teknik pengolahan didapat nilai koefisien determinasi sebesar 0,9786, sedangkan untuk hubungan panjang manual dengan luasan area total di peroleh nilai koefisien determinasi 0,5101. Dari nilai koefisien determinasi pengukuran panjang dapat disimpulkan bahwa panjang bunga Gladiol aktual dapat diduga dari pengukuran panjang dengan teknik pengolahan citra. Nilai koefisien determinasi antara panjang pengukuran manual dengan luas area total yang cukup kecil menunjukkan bahwa luasan area tidak dapat menunjukkan panjang aktual secara akurat.

Tingkat kelurusan ternyata tidak dapat diduga dengan menggunakan selisih panjang, hal ini ditunjukkan dengan sebaran tingkat kelurusan dengan selisih panjang yang tidak dapat ditentukan batas atas dan batas bawah antar tingkat kelurusan

Jumlah floret tidak dapat diduga dari luas area floret. Hubungan antara jumlah floret aktual dengan luas area floret memiliki nilai koefisien determinasi 0,1247. Jika dilihat dari hubungan antara luas area floret dengan indeks warna merah nilai koefisien determinasi yang diperoleh juga cukup kecil yaitu sebesar 0,0432 sehingga jumlah floret juga tidak bisa diduga dari indeks warna.

Tingkat kemekaran dapat diduga dari luas area floret. Sebaran antara luas area floret dengan tingkat kemekaran memiliki nilai batas atas dan batas bawah y6ang jelas, walaupun ada beberapa bunga Gladiol yang masuk ke tingkat kemekaran di atasanya atau di bawahnya.

Setelah dibandingkan dengan standar mutu yang ada, menurut SNI, ternyata ada beberapa kriteria yang tidak sesuai. Ketidaksuaian ini disebabkan beberapa faktor, antara lain faktor manusia (kelelahan dan kejenuhan) dan faktor teknis.

RIWAYAT HIDUP

Juan Maragia dilahirkan di kota Boyolali Propinsi Jawa Tengah pada tanggal 20 Mei 1985, anak pertama dari tiga bersaudara, putra pasangan Soemardjono dan Pujiatun.

Memulai pendidikan di SDN Boyolali 5 lulus tahun 1997, melanjutkan ke SLTPN 1 Boyolali lulus tahun 2000. Melanjutkan di SMUN 1 Boyolali lulus tahun 2003.

Pendidikan dilanjutkan di Institut Pertanian Bogor melalui jalur Undangan Seleksi Mahasiswa IPB (USMI) pada Departemen Teknik Pertanian Fakultas Teknologi Pertanian.

Penulis sempat aktif di beberapa organisasi kampus, diantaranya : HIMATETA, KITA, dan FKM Boyolali. Pada tahun 2006 penulis mengikuti kegiatan praktek lapangan di PTPN VIII Perkebunan Malabar, Bandung. Topik yang diambil “ASPEK KETEKNIKAN PERTANIAN DI PABRIK TEH HITAM ORTHODOKS PT. PERKEBUNAN NUSANTARA VIII KEBUN MALABAR, PANGALENGAN, BANDUNG, JAWA BARAT” .

Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar sarjana Teknologi Pertanian, penulis melakukan penelitian yang berjudul “ KAJIAN KARAKTERISTIK MUTU BUNGA GLADIOL (Gladiolus hybrydus) DENGAN TEKNIK PENGOLAHAN CITRA”. Di bawah bimbingan Prof. Dr. Ir. Hadi K. Purwadaria, M.Sc. .

DAFTAR ISI

Halaman

DAFTAR ISI ... i

DAFTAR TABEL ... ii

DAFTAR GAMBAR ... iii

KATA PENGANTAR ... iv

I. PENDAHULUAN ... 1

A. Latar Belakang ... 1

B. Tujuan ... 2

II. TINJAUAN PUSTAKA ... 3

A. Botani Tanaman Gladiol ... 3

1. Budidaya tanaman Gladiol ... 4

2. Panen ... 5

3. Pasca panen ... 6

B. Pengolahan Citra ... 8

C. Pemprograman Dengan Visual Basic 6.0 ... 12

D. Penelitian Terdahulu...13

III.METODE PENELITIAN ... 16

A.Tempat dan Waktu ... 16

B. Bahan dan Alat ... 16

1. Bahan penelitian ... 16

2. Peralatan penelitian ... 16

C. Metode Penelitian ... 17

a. Penelitian pendahuluan ... 18

b. Pengambilan citra ... 18

c. Algoritma pengolahan citra ... 19

IV.HASIL DAN PEMBAHASAN ... 22

A. Pengolahan Citra Bunga Gladiol...22

B. Karakteristik Citra Bunga Gladiol...27

a.Hubungan antara panjang dengan pengolahan citra dengan panjang dengan pengukuran manual……….………..27

b.Hubungan antara luas area floret dengan jumlah floret yang telah

mekar………..………...30

c.Hubungan antara selisih panjang dengan pengolahan citra dengan tingkat kelurusan dengan pengukuran manual………..34

d.Hubungan antara indeks warna (Red, Green, Blue) dengan pengolahan citra dengan tingkat kemekaran dengan pengukuran manual...…...35

C. Pendugaan Kelas Mutu Bunga Gladiol..………39

a.Pendugaan kelas mutu berdasar panjang tangkai……….……39

b.Pendugaan kelas mutu berdasar luasan area...40

c.Pendugaan kelas mutu berdasar tingkat kemekaran berdasar luas area floret...41

d. Pendugaan kelas mutu berdasar indeks warna (RGB)...42

e. Pendugaan kelas mutu dengan parameter gabungan...42

V. KESIMPULAN DAN SARAN...44

A. Kesimpulan...44

B. Saran...44

DAFTAR PUSTAKA ...46

DAFTAR TABEL

Halaman Tabel 1. Pengelompokan bunga Gladiol menurut Standar Nasional Indonesia ... 8

Tabel 2. Model warna dan deskripsinya ... 12 Tabel 3. Hasil perhitungan statistik pada data panjang sisi 1 hasil pengolahan

citra ... 29 Tabel 4. Hasil perhitungan statistik pada data panjang sisi 1 hasil pengolahan

citra ... 29 Tabel 5. Hasil perhitungan statistik pada data selisih luas area hasil pengolahan

citra ... 32 Tabel 6. Hasil perhitungan statistik pada data luas area floret ... 33 Tabel 7. Hasil perhitungan statistik pada data indeks warna merah hasil

pengolahan citra ... 37 Tabel 8. Hasil perhitungan statistik pada data indeks warna hijau hasil pengolahan citra ... 37 Tabel 9. Kriteria pemutuan berdasar panjang tangkai pada program pemutuan

bunga Gladiol ... 39 Tabel 10.Hasil pendugaan kelas mutu bunga Gladiol berdasakan panjang tangkai

... 40 Tabel 11.Kriteria pemutuan berdasar selisih luas area pada program pemutuan

bunga Gladiol ... 40 Tabel 12.Hasil pendugaan kelas mutu bunga Gladiol berdasakan selisih luasan

area ... 41 Tabel 13.Kriteria penentuan tingkat kemekaran berdasar luas area floret pada

program pemutuan bunga Gladiol ... 41 Tabel 14.Hasil pendugaan kelas mutu bunga Gladiol berdasakan luas area floret ... 48 Tabel 15.Hasil pendugaan kelas mutu bunga Gladiol berdasarkan parameter

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 1. Elemen-elemen dari sistem Pengolahan Citra ... 11

Gambar 2. Bunga Gladiol (mutu B) ... 17

Gambar 3. Diagram blok penentuan korelasi panjang tangkai pengolahan citra dengan manual ... 20

Gambar 4. Diagram blok penentuan jumlah floret pengolahan citra dengan manual ... 21

Gambar 5. Diagram blok penentuan korelasi tingkat kelurusan pengolahan citra dengan manual ... 21

Gambar 6. Citra bunga Gladiol utuh mutu B dengan resolusi 562x200 (sisi 1) 23 Gambar 7. Citra bunga Gladiol utuh mutu B dengan resolusi 562x200 (sisi 2) 23 Gambar 8. Tampilan awal program pengolahan citra ... 24

Gambar 9. Tampilan program saat melakukan proses thresholding ... 24

Gambar 10. Tampilan program saat melakukan proses binerisasi ... 25

Gambar 11. Tampilan program saat melakukan proses perhitungan luas floret .. 26

Gambar 12. Diagram alir algoritma pengolahan citra pada bunga Gladiol ... 26

Gambar 13. Hubungan antara panjang sisi 1 pengolahan citra dengan pengukuran manual ... 27

Gambar 14.Hubungan antara panjang sisi 2 pengolahan citra dengan pengukuran manual ... 27

Gambar 15. Sebaran panjang sisi 1 tiap mutu bunga Gladiol ... 28

Gambar 16. Sebaran panjang sisi 2 tiap mutu bunga Gladiol ... 29

Gambar 17. Hubungan antara luas area floret dengan jumlah floret mekar ... 30

Gambar 18. sebaran luas area total tiap mutu bunga Gladiol ... 31

Gambar 19. Sebaran luas area floret tiap mutu bunga Gladiol ... 31

Gambar 20. Sebaran selisih luas area total denga luas area floret tiap mutu bunga Gladiol ... 32

Gambar 21.Sebaran tingkat kemekaran pangamatan manual tiap mutu bunga Gladiol ... 33

SKRIPSI

KAJIAN KARAKTERISTIK MUTU BUNGA GLADIOL (Gladiolus hybrydus) DENGAN TEKNIK PENGOLAHAN CITRA

Oleh : JUAN MARAGIA

F14103062

2007

DEPARTEMEN TEKNIK PERTANIAN FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN

KAJIAN KARAKTERISTIK MUTU BUNGA GLADIOL (Gladiolus hybrydus) DENGAN TEKNIK PENGOLAHAN CITRA

SKRIPSI

Sebagai syarat untuk memperoleh gelar SARJANA TEKNOLOGI PERTANIAN

Pada Departemen Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian,

Institut Pertanian Bogor

Oleh : JUAN MARAGIA

F14103062

2007

DEPARTEMEN TEKNIK PERTANIAN FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN

KAJIAN KARAKTERISTIK MUTU BUNGA GLADIOL (Gladiolus hybrydus) DENGAN TEKNIK PENGOLAHAN CITRA

SKRIPSI

Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar SARJANA TEKNOLOGI PERTANIAN

Pada Departemen Teknik Pertanian Fakultas Teknologi Pertanian

Institut Pertanian Bogor

Oleh : Juan Maragia

F14103062

Dilahirkan pada tanggal 20 Mei 1985 Di Boyolali, Jawa Tengah

Tanggal lulus : Menyetujui, Bogor, Agustus 2007

Prof. Dr. Ir. Hadi K. Purwadaria, M.Sc. NIP. 130354174

Dosen Pembimbing Akademik Mengetahui,

Dr. Ir. Wawan Hermawan, MS. Ketua Departemen Teknik Pertanian

RINGKASAN

Juan Maragia. F14103062. Kajian Karakteristik Mutu Bunga Gladiol (Gladiolus hybrydus) Dengan Teknik Pengolahan Citra.

Di bawah bimbingan Prof. Dr. Ir. Hadi K. Purwadaria, M.Sc.

Salah satu tanaman hias yang banyak disukai adalah jenis bunga, hal ini dapat dilihat pada volume permintaan bunga, khususnya bunga potong. Hal ini dapat dilihat dari grafik permintaan yang selalu meningkat, baik untuk dalam negeri dan luar negeri. Salah satu jenis bunga potong yang masih mempunyai daya tarik adalah bunga Gladiol. Kegunaan utama bunga Gladiol adalah untuk pelengkap hiasan dalam dekorasi.

Penangganan pasca panen memegang peranan penting dalam penentuan mutu bunga, terutama kegiatan sortasi dan pemutuan. Selama ini kegiatan sortasi dan pemutuan bunga Gladiol masih dilakukan secara manual, sehingga menghasilkan produk yang kurang seragam. Karena hasil sortasi secara manual kurang memuaskan, maka diperlukan suatu metode untuk mensortasi dan mengelompokkan bunga Gladiol dengan baik.

Salah satu alternative untuk memperbaiki kualitas proses sortasi adalah dengan menggunakan Teknik Pengolahan Citra (Image Processing). Proses pengolahan citra adalah Pengolahan Citra adalah proses untuk mengamati dan menganalisa suatu objek tanpa berhubungan langsung dengan objek yang diamati. Pada penelitian ini algoritma yang dipakai adalah pengembangan dari program yang telah ada sebelumya.

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan mutu bunga Gladiol dengan algoritma pengolahan yang telah disusun, kemudian membandingkan hasil yang didapat dengan Standar Nasional Indonesia (SNI).

Penelitian ini dilaksanakan di laboratorium Teknik Pengolahan Pangan dan Hasil Pertanian, Departemen Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian dan di rumah kost di Desa Balumbang Jaya, Kecamatan Kota Bogor Barat, Bogor. Waktu pelaksanaan penelitian dari dari bulan Maret sampai Juni 2007.

Setelah dilakukan perhitungan dengan pengolahan citra didapat beberapa nilai untuk parameter-parameter seperti panjang, luas area, dan indeks RGB. Dari data-data ini kemudian dicari korelasinya dengan pengukuran secara manual. Untuk hubungan panjang antara pengukuran manual dengan teknik pengolahan didapat nilai koefisien determinasi sebesar 0,9786, sedangkan untuk hubungan panjang manual dengan luasan area total di peroleh nilai koefisien determinasi 0,5101. Dari nilai koefisien determinasi pengukuran panjang dapat disimpulkan bahwa panjang bunga Gladiol aktual dapat diduga dari pengukuran panjang dengan teknik pengolahan citra. Nilai koefisien determinasi antara panjang pengukuran manual dengan luas area total yang cukup kecil menunjukkan bahwa luasan area tidak dapat menunjukkan panjang aktual secara akurat.

Tingkat kelurusan ternyata tidak dapat diduga dengan menggunakan selisih panjang, hal ini ditunjukkan dengan sebaran tingkat kelurusan dengan selisih panjang yang tidak dapat ditentukan batas atas dan batas bawah antar tingkat kelurusan

Jumlah floret tidak dapat diduga dari luas area floret. Hubungan antara jumlah floret aktual dengan luas area floret memiliki nilai koefisien determinasi 0,1247. Jika dilihat dari hubungan antara luas area floret dengan indeks warna merah nilai koefisien determinasi yang diperoleh juga cukup kecil yaitu sebesar 0,0432 sehingga jumlah floret juga tidak bisa diduga dari indeks warna.

Tingkat kemekaran dapat diduga dari luas area floret. Sebaran antara luas area floret dengan tingkat kemekaran memiliki nilai batas atas dan batas bawah y6ang jelas, walaupun ada beberapa bunga Gladiol yang masuk ke tingkat kemekaran di atasanya atau di bawahnya.

Setelah dibandingkan dengan standar mutu yang ada, menurut SNI, ternyata ada beberapa kriteria yang tidak sesuai. Ketidaksuaian ini disebabkan beberapa faktor, antara lain faktor manusia (kelelahan dan kejenuhan) dan faktor teknis.

RIWAYAT HIDUP

Juan Maragia dilahirkan di kota Boyolali Propinsi Jawa Tengah pada tanggal 20 Mei 1985, anak pertama dari tiga bersaudara, putra pasangan Soemardjono dan Pujiatun.

Memulai pendidikan di SDN Boyolali 5 lulus tahun 1997, melanjutkan ke SLTPN 1 Boyolali lulus tahun 2000. Melanjutkan di SMUN 1 Boyolali lulus tahun 2003.

Pendidikan dilanjutkan di Institut Pertanian Bogor melalui jalur Undangan Seleksi Mahasiswa IPB (USMI) pada Departemen Teknik Pertanian Fakultas Teknologi Pertanian.

Penulis sempat aktif di beberapa organisasi kampus, diantaranya : HIMATETA, KITA, dan FKM Boyolali. Pada tahun 2006 penulis mengikuti kegiatan praktek lapangan di PTPN VIII Perkebunan Malabar, Bandung. Topik yang diambil “ASPEK KETEKNIKAN PERTANIAN DI PABRIK TEH HITAM ORTHODOKS PT. PERKEBUNAN NUSANTARA VIII KEBUN MALABAR, PANGALENGAN, BANDUNG, JAWA BARAT” .

Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar sarjana Teknologi Pertanian, penulis melakukan penelitian yang berjudul “ KAJIAN KARAKTERISTIK MUTU BUNGA GLADIOL (Gladiolus hybrydus) DENGAN TEKNIK PENGOLAHAN CITRA”. Di bawah bimbingan Prof. Dr. Ir. Hadi K. Purwadaria, M.Sc. .

DAFTAR ISI

Halaman

DAFTAR ISI ... i

DAFTAR TABEL ... ii

DAFTAR GAMBAR ... iii

KATA PENGANTAR ... iv

I. PENDAHULUAN ... 1

A. Latar Belakang ... 1

B. Tujuan ... 2

II. TINJAUAN PUSTAKA ... 3

A. Botani Tanaman Gladiol ... 3

1. Budidaya tanaman Gladiol ... 4

2. Panen ... 5

3. Pasca panen ... 6

B. Pengolahan Citra ... 8

C. Pemprograman Dengan Visual Basic 6.0 ... 12

D. Penelitian Terdahulu...13

III.METODE PENELITIAN ... 16

A.Tempat dan Waktu ... 16

B. Bahan dan Alat ... 16

1. Bahan penelitian ... 16

2. Peralatan penelitian ... 16

C. Metode Penelitian ... 17

a. Penelitian pendahuluan ... 18

b. Pengambilan citra ... 18

c. Algoritma pengolahan citra ... 19

IV.HASIL DAN PEMBAHASAN ... 22

A. Pengolahan Citra Bunga Gladiol...22

B. Karakteristik Citra Bunga Gladiol...27

a.Hubungan antara panjang dengan pengolahan citra dengan panjang dengan pengukuran manual……….………..27

b.Hubungan antara luas area floret dengan jumlah floret yang telah

mekar………..………...30

c.Hubungan antara selisih panjang dengan pengolahan citra dengan tingkat kelurusan dengan pengukuran manual………..34

d.Hubungan antara indeks warna (Red, Green, Blue) dengan pengolahan citra dengan tingkat kemekaran dengan pengukuran manual...…...35

C. Pendugaan Kelas Mutu Bunga Gladiol..………39

a.Pendugaan kelas mutu berdasar panjang tangkai……….……39

b.Pendugaan kelas mutu berdasar luasan area...40

c.Pendugaan kelas mutu berdasar tingkat kemekaran berdasar luas area floret...41

d. Pendugaan kelas mutu berdasar indeks warna (RGB)...42

e. Pendugaan kelas mutu dengan parameter gabungan...42

V. KESIMPULAN DAN SARAN...44

A. Kesimpulan...44

B. Saran...44

DAFTAR PUSTAKA ...46

DAFTAR TABEL

Halaman Tabel 1. Pengelompokan bunga Gladiol menurut Standar Nasional Indonesia ... 8

Tabel 2. Model warna dan deskripsinya ... 12 Tabel 3. Hasil perhitungan statistik pada data panjang sisi 1 hasil pengolahan

citra ... 29 Tabel 4. Hasil perhitungan statistik pada data panjang sisi 1 hasil pengolahan

citra ... 29 Tabel 5. Hasil perhitungan statistik pada data selisih luas area hasil pengolahan

citra ... 32 Tabel 6. Hasil perhitungan statistik pada data luas area floret ... 33 Tabel 7. Hasil perhitungan statistik pada data indeks warna merah hasil

pengolahan citra ... 37 Tabel 8. Hasil perhitungan statistik pada data indeks warna hijau hasil pengolahan citra ... 37 Tabel 9. Kriteria pemutuan berdasar panjang tangkai pada program pemutuan

bunga Gladiol ... 39 Tabel 10.Hasil pendugaan kelas mutu bunga Gladiol berdasakan panjang tangkai

... 40 Tabel 11.Kriteria pemutuan berdasar selisih luas area pada program pemutuan

bunga Gladiol ... 40 Tabel 12.Hasil pendugaan kelas mutu bunga Gladiol berdasakan selisih luasan

area ... 41 Tabel 13.Kriteria penentuan tingkat kemekaran berdasar luas area floret pada

program pemutuan bunga Gladiol ... 41 Tabel 14.Hasil pendugaan kelas mutu bunga Gladiol berdasakan luas area floret ... 48 Tabel 15.Hasil pendugaan kelas mutu bunga Gladiol berdasarkan parameter

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 1. Elemen-elemen dari sistem Pengolahan Citra ... 11

Gambar 2. Bunga Gladiol (mutu B) ... 17

Gambar 3. Diagram blok penentuan korelasi panjang tangkai pengolahan citra dengan manual ... 20

Gambar 4. Diagram blok penentuan jumlah floret pengolahan citra dengan manual ... 21

Gambar 5. Diagram blok penentuan korelasi tingkat kelurusan pengolahan citra dengan manual ... 21

Gambar 6. Citra bunga Gladiol utuh mutu B dengan resolusi 562x200 (sisi 1) 23 Gambar 7. Citra bunga Gladiol utuh mutu B dengan resolusi 562x200 (sisi 2) 23 Gambar 8. Tampilan awal program pengolahan citra ... 24

Gambar 9. Tampilan program saat melakukan proses thresholding ... 24

Gambar 10. Tampilan program saat melakukan proses binerisasi ... 25

Gambar 11. Tampilan program saat melakukan proses perhitungan luas floret .. 26

Gambar 12. Diagram alir algoritma pengolahan citra pada bunga Gladiol ... 26

Gambar 13. Hubungan antara panjang sisi 1 pengolahan citra dengan pengukuran manual ... 27

Gambar 14.Hubungan antara panjang sisi 2 pengolahan citra dengan pengukuran manual ... 27

Gambar 15. Sebaran panjang sisi 1 tiap mutu bunga Gladiol ... 28

Gambar 16. Sebaran panjang sisi 2 tiap mutu bunga Gladiol ... 29

Gambar 17. Hubungan antara luas area floret dengan jumlah floret mekar ... 30

Gambar 18. sebaran luas area total tiap mutu bunga Gladiol ... 31

Gambar 19. Sebaran luas area floret tiap mutu bunga Gladiol ... 31

Gambar 20. Sebaran selisih luas area total denga luas area floret tiap mutu bunga Gladiol ... 32

Gambar 21.Sebaran tingkat kemekaran pangamatan manual tiap mutu bunga Gladiol ... 33

Gambar 22.Hubungan antara tingkat kelurusan dengan selisih panjang (dua sisi

yang berbeda) ... 34

Gambar 23. Sebaran selisih panjang dua sisi tiap satuan mutu ... 35

Gambar 24. Sebaran indeks warna merah tiap satuan mutu ... 35

Gambar 25. Sebaran indeks warna hijau tiap satuan mutu ... 36

Gambar 26. Sebaran indeks warna biru tiap satuan mutu ... 36

Gambar 27. Sebaran indeks warna merah tiap tingkat kemekaran ... 36

Gambar 28. Sebaran indeks warna merah tiap tingkat kemekaran ... 37

KATA PENGANTAR

Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT atas rahmat dan hidayahNya sehingga penulis dapat menyelesaikan penyusunan penelitian yang berjudul “KAJIAN KARAKTERISTIK MUTU BUNGA GLADIOL (Gladiolus hybridus) DENGAN TEKNIK PENGOLAHAN CITRA”.

Pada kesempatan ini penulis menyampaikan ucapan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada :

1. Bapak Prof. Dr. Ir. Hadi K. Purwadaria, M.Sc. selaku dosen pembimbing atas bimbinganya dan arahannya yang telah diberikan selama penulis melakukan studi.

2. Bapak Dr. Ir. Usman Ahmad, M.Agr dan Dr. Leopold O. Nelwan, S.TP M.Si, yang telah bersedia menjadi penguji.

3. Kedua orang tua dan adik-adik yang telah memberikan doa dan dukungannya.

4. Pak Sulyaden yang telah membantu dalam pelaksanaan penelitian.

5. Teman-teman TPPHP : DDy, Gytha, Ucup, Nana, Woko, Arie, Ajied, Asum, Manda, Deta, Danu, Dyah, Rini, dan Ana, yang selalu memberikan bantuan, dorongan, semangat, dan doa selama pelaksanaan penelitian. 6. Kost Delapan : Khapid, Drajat, Fuad, Ali, dan Singkek, atas

kebersamaanya selama ini.

7. Sahabat-sahabat : Kindi, Ervian, Taufik, Anne, Rany, Hanida, Gigi, dan Puspita Crew (eka, dewi, tika, amna, dan wilis) atas perhatian, bantuan, dorongan, semangat, dan doa.

8. Teman-teman TEP 40 atas semangat dan bantuannya selama penyusunan usulan penelitian ini.

Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih banyak kekurangan. Saran dan kritik yang membangun senantiasa penulis harapkan. Semoga karya ilmiah ini dapat berguna.

I. PENDAHULUAN

A. Latar Belakang

Indonesia merupakan salah satu negara beriklim tropis yang memiliki beraneka ragam produk hortikultura, baik itu buah-buahan ataupun tanaman hias. Dewasa ini tanaman hias telah berhasil menjadi salah satu kebutuhan yang penting, hal ini berkaitan erat dengan keindahan dari tanaman hias itu sendiri. Salah satu tanaman hias yang banyak disukai adalah jenis bunga, hal ini dapat dilihat pada volume permintaan bunga, khususnya bunga potong.

Salah satu jenis bunga potong yang masih mempunyai data tarik kuat adalah bunga Gladiol. Sama seperti bunga potong yang lain fungsi utama dari bunga Gladiol adalah sebagai pelengkap dekorasi dan untuk pelengkap dalam upacara keagamaan.

Adapun sentra produksi bunga Gladiol di Indonesia terletak dibeberapa propinsi, antara lain di daerah Jawa Barat terdapat di Parongpong (Bandung), Salabintana (Sukabumi) dan Cipanas (Cianjur). Di Jawa tengah terdapat di daerah Bandungan (Semarang) sedangkan di Jawa Timur berada di daerah Batu (Malang).

Bunga Gladiol merupakan bunga yang memiliki berbagai macam warna, sehingga konsumen dapat memilih warna sesuai dengan selera. Tetapi untuk proses pemutuan warna hanyalah salah satu parameter. Parameter yang lain digunakan untuk proses pemutuan bunga Gladiol antara lain jumlah kuncup, panjang tangkai, keseragaman, kelurusan tangkai, jumlah bunga mekar, dan kotoran. Dari beberapa parameter yang telah disebutkan, dipasaran atau pada tingkat konsumen kemekaran dan panjang bunga Gladiol merupakan parameter utama.

Salah satu cara dalam proses pemutuan adalah dengan pengolahan citra (image processing). Penggunaan pengolahan citra untuk proses pemutuan bukan merupakan hal yang baru, seperti pengolahan citra untuk pemutuan buah manggis seperti yang dilakukan oleh Hamdani (1998). Untuk bunga juga sudah mulai banyak dilakukan, dan kebanyakan pemutuan yang dilakukan adalah pemutuan untuk bunga potong. Pemutuan bunga krisan dengan pengolahan citra juga telah berhasil dilakukan dan hasilnya kita dapat mengelompokkan bunga krisan

berdasar panjang tangkai, diameter tangkai, dan jumlah kelopak, seperti yang dilakukan oleh Asmara (2005).

B. Tujuan

Tujuan umum dari penelitian ini adalah untuk melakukan pemutuan bunga Gladiol (Gladiolus hybridus) dengan pengolahan citra. Sedangkan tujuan khusus penelitian ini yaitu :

1. Menyusun algoritma pengolahan citra untuk menentukan jumlah floret, panjang tangkai, tingkat kelurusan batang, dan tingkat kemekaran tanaman Gladiol.

2. Menentukan penggolongan mutu bunga Gladiol dengan menggunakan pengolahan citra.

3. Membandingkan hasil penggolongan mutu dengan pengolahan citra dengan Standar Nasional Indonesia (SNI).

II. TINJAUAN PUSTAKA

A. Botani Tanaman Gladiol

Tanaman Gladiol merupakan tanaman bunga hias berupa tanaman semusim berbentuk herba termasuk dalam famili Iridaceae. Gladiol berasal dari bahasa latin "Gladius" yang berarti pedang kecil, seperti bentuk daunnya. Berasal dari Afrika Selatan dan menyebar di Asia sejak 2000 tahun yang lalu. Tahun 1730 mulai memasuki daratan Eropa dan berkembang di Belanda. Tanaman Gladiol termasuk dalam subklas Monocotyledoneae, berakar serabut, dan tanaman ini membentuk pula akar kontraktil yang tumbuh pada saat pembentukan subang baru. Kelebihan dari bunga potong Gladiol adalah kesegarannya dapat bertahan lama sekitar 5-10 hari dan dapat berbunga sepanjang waktu (deptan, 2007).

Berdasarkan kedudukan tanaman Gladiol dalam sistem taksonomi tumbuhan, tanaman Gladiol dapat diklasifikasikan sebagai berikut:

Divisi : Tracheophyta Subdivisi : Pteropsida Klas : Angiospermae Subklas : Monocotyledoneae Ordo : Iridales

Famili : Iridaceae Genus : Gladiolus

Spesies : : Gladiolus hybridus

Hasil penelitian tahun 1988, Indonesia mengenal 20 varietas Gladiol dari Belanda yang kemudian diuji multi lokasi di kebun percobaan Sub Balai Penelitian Hortikultura Cipanas. Tiga varietas diantaranya memiliki penampilan yang paling indah, (warna dan bentuknya berbeda dengan Gladiol lama), yaitu: White godness (putih), Tradehorn (merah jingga), dan Priscilla (putih). Ragam jenis bunga Gladiol adalah :

b) Gladiolus primulinus, berukuran kecil, sangat menarik. Bertangkai halus tetapi kuat dan panjangnya mencapai 90 cm.

c) Gladiolus ramosus. Panjang tangkai bunga 100-300 cm.

d) Gladiolus nanus. Tangkai bunga melengkung, dan panjang hanya 35 cm.

Beberapa kultivar tanaman Gladiol lainnya yang telah di uji di Indonesia adalah: Red Majesty, Priscilla, Oscar, Rose Supreme, Sanclere, Dr. Mansoer, Albino, Salem, Merah Api, Queen Occer, Cekerdan lain sebagainya.

1. Budidaya tanaman Gladiol

Tanaman Gladiol dapat tumbuh dengan baik pada daerah yang memiliki curah hujan rata-rata 2000-2500 mm/tahun. Di Indonesia tanaman Gladiol tumbuh sepanjang tahun, baik pada musim penghujan ataupun musim kemarau. Untuk pertumbuhan dan perkembangannya tanaman Gladiol membutuhkan sinar matahari penuh, keadaan yang kurang menunjang dapat mengakibatkan bunga dapat mengering, dan kuncup tidak dapat terbentuk secara optimal. Kekurangan cahaya yang terjadi pada waktu pembentukan daun ke 5, 6, dan 7 akan menyebabkan kekeringan tampak pada kuncup bunga saja. Meskipun demikian ada beberapa kultifat dari tanaman Gladiol yang kurang peka terhadap cahaya matahari, antara lain Eurovision, Peter, Friendship, Jessica, dan Mascagni (warintek, 2007).

Tanaman Gladiol tumbuh baik pada suhu udara 10-25o C dengan ketinggian 500-1500 m dpl. Suhu udara rata-rata yang kurang dari 10o C akan menyebabkan pertumbuhan tanaman akan terhambat, dan jika berlangsung lama dapat terhenti. Suhu udara maksimum pertumbuhan Gladiol adalah 27o C, kadang-kadang dapat menyesuaikan diri sampai suhu udara 40o C, bila kelembaban tanah dan tanaman relatif tinggi. Jenis tanah yang cocok untuk tanaman Gladiol adalah andosol dan latosol yang subur, gembur, banyak mengandung bahan organik, dengan pH tanah berkisar antara 5.5 - 5.9.

2. Panen

Budidaya tanaman Gladiol dapat diatur sehingga panen dapat dilakukan setiap minggu. Biasanya budidaya tanaman Gladiol disesuaikan dengan pesanan

pasar, sehingga panen dapat dilakukan sesuai dengan waktu yang telah ditentukan. Tanaman Gladiol akan berbunga pada umur 60-80 hari setelah tanam, tergantung pada jenis kultivarnya. Bunga pertama akan mekar setelah primerdia bunga muncul. Bunga dapat dipetik setelah warna dari 1 atau 2 floret terbawah telah dapat dilihat dengan jelas tetapi belum mekar. Jika kuncup bunga dibiarkan sampai mekar penuh, kerusakan akan mudah terjadi terutama selama pengemasan dan pengangkutan. Bila bunga dipanen terlalu awal, (sebelum floret terbawah menampakan warna bunga), maka akan ada kemungkinan bunga tidak dapat mekar dengan sempurna.

Pemanenan dilakukan secara hati-hati dengan menyertakan 2-3 daun pada tangkai bunga dan menyisakan daun-daun pada tanaman sebanyak mungkin minimum 4 daun. Pemotongan tangkai bunga dengan pisau tajam dan bersih supaya terhindar dari kontaminasi jasad renik. Jika menggunakan pisau tumpul, terjadi luka lebih lebar pada permukaan dasar tangkai bunga, sehingga memungkinkan terjadi infeksi.

Bunga Gladiol tergolong bunga yang mudah kehilangan air. Sebaiknya panen bunga dilakukan pagi hari, karena saat tersebut bunga Gladiol berturgor optimum. Kandungan karbohidrat yang rendah dapat diperbaiki dengan larutan pengawet yang mengandung gula.

Panen bunga tidak dianjurkan pada saat suhu udara tinggi (siang hari) atau pada turgor rendah, bunga basah oleh embun, hujan atau sebab lain. Bunga yang basah akan mudah terserang oleh cendawan Botrytis gladiolorum (blight), walaupun pada kondisi suhu udara yang rendah.

Untuk lahan seluas 1 hektar akan menghasikan panen bunga ± sebanyak 200.000 potong. Secara teknis penanaman dapat diatur dengan pemetakan lahan, sehingga dalam satu saat terdapat lahan siap olah, siap tanam, dan siap panen.

3. Pasca Panen a. Pengumpulan

Bunga Gladiol sangat peka terhadap kekuatan gaya berat dan akan selalu cenderung melengkung pada suhu udara tinggi, sehingga berakibat terjadinya perubahan bentuk dan penurunan kualitas. Oleh karena itu bunga potong

Gladiol yang dipanen dikumpulkan dan diletakan tegak lurus diruangan pada suhu udara rendah (selama penyimpanan/pengangkutan).

b. Penyortiran dan Penggolongan

Setelah dipanen, dilakukan penyortiran dan penggolongan sesuai dengan ukuran. Bunga dibersihkan dari kotoran yang menempel, dengan hati-hati,(bila perlu) cukup diperciki atau disemprot air saja. Hal ini menjaga agar mahkota bunga tidak rusak.

Bunga dipilih yang bagus bentuknya, tidak terkena penyakit atau luka, dikelompokan sesuai dengan kebutuhan, (berdasarkan tingkat kesegaran/ukuran bunga). Penggolongan ini dimaksudkan untuk mempertahankan nilai jual sehingga bunga yang bagus tidak turun harganya akibat tercampur dengan yang bunga Gladiol yang berkualitas rendah.

Menurut Standar Nasional Indonesia (SNI) pengelompokan bunga Gladiol dibagi menjadi empat kelompok mutu, yaitu AA, A, B, dan C (SNI 01-4479-1998). Pengelompokan ini berdasarkan atas panjang tangkai, jumlah floret, keseragaman, warna spesifik, kelurusan tangkai, jumlah floret mekar, kerusakan mekanis, benda asing/ kotoran dan hama/ penyakit. Pengelompokannya dapat dilihat pada Tabel 1. Penjelasan untuk masing-masing parameter adalah sebagai berikut :

a. Panjang bunga adalah ukuran mulai dari pangkal tangkai sampai dengan bagian terujung bunga.

b. Ukuran lurus tangkai bunga dinyatakan dalam ukuran panjang atau besarnya deviasi tekuk tangkai bunga terhadap garis lurus. Cara mengukurnya dengan meletakkan bunga diatas garis lurus dan pada lengkung tangkai yang paling jauh diukur deviasinya. Deviasi atau lenggang-lenggoknya tangkai bunga dapat mencapai lebih dari 7.5 cm tergantung pada jenisnya.

c. Ukuran besar bunga (floret) adalah ukuran yang diambil dari bunga (floret) dalam keadaan mekar penuh. Standar Nasional Indonesia SNI 01-4479-1998.

d. Jumlah bunga (floret) pertangkai adalah jumlah bunga yang terdapat pada satu tangkai baik yang sudah mekar ataupun yang masih kuncup.

e. Keseragaman warna adalah gambaran tentang keadaan warna mahkota bunga dalam satu kemasan. Warna bunga adalah seragam jika seluruh bunga dalam kemasan tersebut mempunyai warna yang seragam. Warna spesifik adalah warna khas bunga Gladiol dari suatu kultivar.

f. Keseragaman bentuk adalah gambaran tentang keadaan bentuk bunga dalam satu kemasan. Bentuk bunga adalah seragam jika seluruh mahkota bunga dalam kemasan mempunyai bentuk yang seragam.

g. Tingkat kesegaran adalah keadaan fisik yang berkaitan dengan jangka waktu setelah pemetikan, yang ditandai dengan tingkat kelayuan bunga.

h. Tingkat kerusakan adalah kondisi yang menggambarkan kerusakan fisik atau kerusakan oleh hama atau penyakit.

i. Benda asing/ kotoran adalah semua benda bukan bunga Gladiol dalam kemasan bersangkutan, seperti tanah, sisa pestisida yang terlihat mata, bahan tanaman lain, serangga utuh/ bagian dari serangga yang masih hidup/sudah mati dan lain-lain kotoran yang menempel pada bunga Gladiol tersebut atau yang terdapat pada kemasan yang tampak secara visual. Bahan penyekat atau pembungkus tidak dianggap sebagai kotoran.

j. Keseragaman kultivar adalah keadaan yang menggambarkan apakah bunga dalam satu kemasan tersebut terdiri dari kultivar yang sama atau tidak.

Tabel 1. Pengelompokan bunga Gladiol menurut Standar Nasional Indonesia

No Parameter Mutu

AA A B C 1 Panjang tangkai (cm) >95 76-94 61-75 51-60 2 Jumlah minimum floret (buah) 16 14 12 10 3 Keseragaman (%) 100 95 95 <95 4 Warna spesifik (%) 100 95 95 <95 5 Bebas hama/penyakit (proses) 100 95 95 <95 6 Kelurusan tangkai Lurus Lurus Sedang Kurang 7 Jumlah floret mulai mekar

(buah)

1-2 1-2 2-3 2-3

8 Kerusakan mekanis (%) 0 5 10 >10 9 Benda asing/kotoran (%) 0 1 2 3

Sumber : Deptan (2007)

c. Penyimpanan

Penyimpanan bunga Gladiol setelah panen bertujuan untuk memperlambat proses kelayuan bunga sebelum sampai kekonsumen, selain itu juga dimaksudkan untuk menambah nilai ekonomisnya. Proses penyimpanan biasanya dilakukan pada saat bunga:

a) Baru saja dipetik, menunggu pemanenan selesai. b) Setelah dipanen tidak segera dijual/diangkut. c) Diperjalanan sebelum sampai kekonsumen.

Dalam tahap ini, bunga dikondisikan agar tetap segar, karena bunga potong sangat sensitif terhadap dehidrasi maka air yang hilang harus diimbangi dengan larutan perendam yang mengandung air dan senyawa lain yang diperlukan. Penyimpanan berkaitan erat dengan suhu udara. Makin rendah suhu udara, makin lambat terjadi penurunan mutu. Suhu udara penyimpanan bunga yang berasal dari daerah tropika relatif lebih tinggi, umumnya berkisar antara 0-5o C.

d. Pengemasan dan Pengangkutan

Sistem pengemasan yang baik bertujuan melindungi bunga selama pengangkutan dan sebagai sarana promosi yang dapat meningkatkan harga jual. Cara pengemasan yang paling sederhana yaitu dengan membungkus tangkai bunga dengan daun pisang, kemudian dimasukan kedalam ember berisi air sehingga tangkai bunga tercelup dan membungkus bagian atas bunga dengan plastik yang sebelumnya sudah dilubangi. Pengemasan seperti ini umum dilakukan oleh pedagang pengecer yang langsung berhubungan dengan konsumen. Pengemasan yang lebih baik biasa untuk bunga yang akan menempuh perjalanan atau untuk promosi, biasanya bahan pengawet yang digunakan adalah sukrosan dan 8-hydroxyquinoline citrate.

Mengingat sifat bunga yang selalu dikonsumsi dalam keadaan segar dan bagus penampilannya maka dituntut sistem pengangkutan yang bisa bergerak cepat. Faktor yang perlu diperhatikan yaitu suhu udara selama pengangkutan dan susunan kemasan agar tidak terlalu tinggi serta tahan goncangan. Sarana pengangkutan biasa menggunakan mobil box yang dilengkapi alat pengatur suhu udara.

B. PENGOLAHAN CITRA (Image Processing)

Citra merupakan sekumpulan titik-titik dari gambar yang berisi informasi warna dan tidak tergantung pada waktu. Umumnya citra dibentuk dari kotak-kotak persegi empat yang teratur sehingga jarak horizontal dan vertikal antar pixel sama pada seluruh bagian citra. Warna citra didapat melalui penjumlahan nilai Red, Green, Blue (RGB).

Citra (x,y) disimpan dalam memori komputer atau penyimpan bingkai citra dalam bentuk array N x M dari contoh diskrit dengan jarak sama, sebagai berikut.

f(x,y) = f(0,0) f(0,1) ... f(0,M-1) f(1,0) f(1,1) ... f(1,M-1) ... ... ... ... f(N,0) f(N,1) ... f(N,M-1)

Citra dengan modus skala keabuan dengan format 8-bit memiliki 256 tingkat keabuan atau intensitas warna. Nilai tersebut berkisar antara 0-255, dimana nilai 0 menunjukkan tingkat paling gelap (hitam), sedangkan nilai 255 menunjukkan tingkat paling terang dan tingkat abu-abu berada diantaranya. Citra dengan 24 bit mempunyai 32 768 warna, tiap pixel dinyatakan dengan:

• bit 0 – 7 untuk warna merah • bit 7 – 15 untuk warna hijau • bit 16 – 24 untuk warna biru

Kemungkinan kombinasi warna yang ada adalah 224 = 16 777 216, dimana nilai 0 menyatakan warna hitam sedangkan nilai 16 777 215 menyatakan warna putih.

Ada dua bagian pada proses pembentukan citra, yaitu geometri citra yang menentukan suatu titik dalam pemandangan diproyeksikan pada bidang citra dan fisik cahaya yang menentukan kecerahan suatu titik pada bidang citra sebagai fungsi pencahayaan pemandangan serta sifat-sifat permukaan.

Pengolahan Citra adalah proses untuk mengamati dan menganalisa suatu objek tanpa berhubungan langsung dengan objek yang diamati. Proses dan analisanya melibatkan persepsi visual dengan data masukan maupun data keluaran yang diperoleh berupa citra dari objek yang diamati. Teknik-teknik pengolahan citra meliputi penajaman citra, penonjolan fitur tertentu dari suatu citra, kompresi citra dan koreksi citra yang tidak fokus atau kabur (Ahmad, 2005).

Citra masukan diperoleh melalui suatu kamera yang di dalamnya terdapat suatu alat digitasi yang mengubah citra masukan berbentuk analog menjadi citra digital. Alat digitasi ini dapat berupa penjelajahan solid-state yang menggunakan matrik sel yang sensitif terhadap cahaya yang masuk, dimana citra yang direkam maupun yang digunakan mempunyai kedudukan atau posisi yang tetap.

Alat masukan citra yang digunakan adalah kamera CCD (Charge Coupled Device) atau juga bisa menggunakan kamera digital, dimana sensor citra dari alat ini menghasilkan keluaran berupa citra analog sehingga dibutuhkan proses digitasi dengan menggunakan alat digitasi seperti yang telah disebutkan di atas.

Perangkat pengolahan citra terdiri dari perangkat keras (hardware) dan perangkat lunak (software). Komponen utama dari perangkat keras citra digital

Pengubah Analog Komputer _Digital

Monitor Peraga

Bingkai Penyimpanan adalah komputer dan alat peraga komputer baik yang multiguna atau dari jenis khusus yang dirancang untuk Image Processing digital. Proses pengolahan citra umumnya dilakukan dari pixel ke pixel yang bersifat paralel. Sistem perangkat keras terdiri dari sub sistem yaitu sub sistem komputer, masukan video, keluaran video, kontrol interaktif, penyimpan citra, dan perangkat khusus pengolah citra. Elemen-elemen dari sistem pengolahan citra disajikan pada Gambar 1.

Citra Citra Masukan Digital

Gambar 1. Elemen-elemen dari sistem pengolahan citra(Arymurthy dan Suryana, 1992)

Tabel 2. Model warna dan deskripsinya

Model Warna Deskripsi

RGB Merah, Hijau dan Biru (warna pokok).

Sebuah model warna pokok aditif yang digunakan pada sistem display.

CMY(K) Cyan, Magenta, Kuning (dan Hitam).

Sebuah model warna subtraktif yang digunakan pada mesin printer.

YcbCr Luminase (Y) dan dua komponen kromasiti (Cb dan Cr). Digunakan dalam siaran gelombang televisi.

HSI Hue, Saturasi, dan Intensity.

Berdasarkan pada persepsi manusia terhadap warna.

Sumber : Ahmad.U. (2005)

Model warna telah banyak dikembangkan oleh para ahli, seperti model RGB (Red, Green, Blue), model CMY (K) (Cyan, Magenta, Yellow), YcbCr (luminase serta dua komponen kromasi Cb dan Cr), dan HSI (Hue, Saturation, Intensity). Model warna RGB merupakan model warna pokok aditif, yaitu warna dibentuk dengan mengkombinasikan energi cahaya dari ketiga warna pokok dalam berbagai perbandingan (Ahmad, 2005). Tabel 2 memperlihatkan beberapa model warna yang penting dan deskripsi serta pemakaiannya.

Model warna RGB dapat juga dinyatakan dalam bentuk indeks warna RGB dengan rumus sebagai berikut:

Indeks warna merah (I red ) =

B G R R + + ...(1) Indeks warna hijau (I green ) =

B G R G + + ...(2) Indeks warna biru (I blue ) =

B G R B + + ...(3) Dengan R, G dan B masing-masing berupa besaran yang menyatakan nilai intensitas warna merah, hijau dan biru.

Model warna HSI merupakan model warna yang paling sesuai dengan manusia. Nilai Hue dapat diaplikasikan untuk membedakan antara obyek dan latar belakang. Saturation (kejenuhan) yang tinggi dapat menjadi jaminan nilai Hue cukup akurat dalam membedakan obyek dan latar belakang. Intensity merupakan nilai abu-abu dari pixel dalam citra hitam-putih.

Model warna RGB dapat ditransformasikan ke model HSI dengan persamaan sebagai berikut:

Cos H =

[

(

) (

2

)(

)

]

0.5

2 2 B G G R G R B G R − − + − × ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎝ ⎛ − − ...(4)

S =

₍

₎

(

)

_⎥

⎦ ⎤ ⎢ ⎣ ⎡ _× + +

− R G B

B G

R min , ,

3

1 ...(5)

I = ⎟

⎠ ⎞ ⎜ ⎝ ⎛ + + 3 B G R ...(6)

C. PEMROGRAMAN DENGAN VISUAL BASIC 6.0

Visual Basic merupakan bahasa pemrograman yang menggunakan konsep pemrograman visual. Konsep visual menawarkan begitu banyak kemudahan dalam merancang suatu program.

Microsoft Visual Basic diperkenalkan pertama kali oleh perusahaan pembuat perangkat lunak microsoft coorporation, mulai dari versi 1.0 sampai kini dirilis Visual Basic versi 6.0. Microsoft ini mengubah wajah bahasa BASIC ke dalam konsep yang lebih modern, berkonsep object oriented programming atau pemrograman berorientasi pada objek dan berbasiskan pemrograman event driven pada sistem operasi windows. Visual Basic mampu menterjemahkan event yang dimulai oleh pemakai menjadi aktivitas yang bisa diprogram dengan cara memanggil prosedur yang dikaitkan dengan event tersebut.

Pemrograman Windows memiliki beberapa karakteristik khusus antara lain, tampilannya yang bersifat grafis. Hal ini diimplementasikan dalam “objek penghubung dengan pemakai” (user interface object). Karenanya dalam aplikasi Windows digunakan icon-icon, tombol dan scrollbar, kotak dialog dan sebagainya dengan maksud pengoperasiannya lebih mudah dan lebih menyenangkan.

Visual Basic dapat memangkas begitu banyak pernyataan dan instruksi program ke dalam pernyataan yang lebih sederhana untuk melaksanakan instruksi yang begitu panjang, serta menyediakan sekumpulan obyek untuk menjadikan tampilan program tampak menarik. Pemakai bisa memilih obyek mana yang digunakan dalam program, kemudian menentukan karakteristik dan menuliskan sedikit kode untuk obyek tersebut.

D. PENELITIAN TERDAHULU

Gunayanti (2002) mengkaji mutu buah mangga Arummanis dan mangga Gedong berdasar sifat fisik permukaan buah seperti area, indeks warna, dan indeks tektur menggunakan teknik pengolahan citra. Dari kajian yang dilakukan diperoleh hasil bahwa untuk membedakan mangga dengan mutu I, II, dan III dengan reject adalah berdasar nilai nilai indeks tekstur contras, di mana buah

reject memiliki nilai contras rata-rata di atas 0.6 sedangkan buah mutu I, II, dan III memiliki nilai contras di bawah 0.6. Parameter indeks warna RGB dan komponen tekstur selain contras pada mangga Arumanis tidak menunjukkan perbedaan yang nyata sehingga tidak dapat digunakan sebagai parameter dalam melakukan pemutuan. Pada mangga Gedong parameter yang sesuai untuk melakukan pemutuan adalah indeks warna merah. Batasan nilai indeks warna merah untuk mutu I yaitu lebih besar atau sama dengan 0.35, sedangkan untuk mutu II indeks warna merah yang dihasilkan antara 0.33-0.35 dan untuk kelas reject indeks warna merah yang dihasilkan sebesar 0.33.

Asmara (2005) melakukan kajian karakteristik mutu bunga Krisan tipe spray dengan teknik pengolahan citra. Dari penelitian yang dilakukan diperoleh hubungan nilai panjang tangkai yang diukur secara langsung dengan pengolahan citra diperoleh nilai R2 = 0.9797. Hubungan nilai diameter tangkai yang diukur secara langsung dengan pengolahan citra menghasilkan nilai R2 = 0.9071. dengan resolusi citra 400x300 pixel, untuk bunga krisan mutu A menghasilkan citra dengan panjang tangkai lebih dari 296 pixel, diameter tangkai lebih dari 42 pixel dan jumlah kuntum lebih besar dari 7. Untuk bunga Krisan mutu B diperoleh citra dengan panjang tangkai antara 216-296 pixel, diameter tangkai antara 26-42 pixel, dan jumlah kuntum bunga antara 4-6. Untuk bunga Krisan mutu C diperoleh citra dengan panjang tangkai kurang dari 216 pixel, diameter tangkai tangkai kurang dari 26 pixel dan jumlah kuntum kurang dari 4. pemututan bunga berdasar panjang tangkai diperoleh ketepatan sebesar 100% untuk mutu A, sedangkan untuk mutu B dan mutu C diperoleh ketepatan sebesar 95%. Pemutuan berdasarkan diameter tangkai dan jumlah kuntum diperoleh ketepatan sebesar 100% untuk mutu A, mutu B, dan mutu C.

Ahmad (2002) telah melakukan penelitian dengan membangun program untuk melakukan ekstraksi dan analisis beberapa kriteria kematangan buah dari citra buah mangga dan membandingkannya dengan hasil langsung terhadap beberapa faktor penentu tingkat ketuaan mangga Arumanis. Kriteria yang dianalisis meliputi area, bentuk (roundness), warna kulit, dan tekstur permukaan kulit buah. Area dari citra buah mangga memiliki korelasi yang erat dengan buah mangga hasil penimbangan dengan nilai R2 = 0.9500, sehingga area citra buah

mangga dapat digunakan sebagai kriteria pemutuan bedasarkan ukuran buah, warna kulit dan tekstur permukaan kulit buah tidak berhubungan dengan tingkat kematangan yang diwakili oleh kekerasan dan total padatan terlarut sehingga kriteria ini tidak dapat digunakan untuk menentukan tingkat kematangan magga Arumanis. Permukaan kulit buah mangga sehat dan buah mangga cacat memiliki karakteristik yang berbeda jika dilihat dari fitur tekstur yang diekstrak dari citra, sehingga fitur-fitur tektur ini dapat digunakan sebagai kriteria untuk pemeriksaan dan memisahkan mangga yang cacat dari yang sehat.

Faizal (2006) melakukan penelitian tantang aplikasi pengolahan citra untuk pemutuan cabai merah. Program untuk aplikasi ini dibangun dengan visual basic 6.0. Hasil yang didapat dari pengolahan citra akan dibandingkan dengan Standar Nasional Indonesia (SNI) dan pengukuran yang dilakukan secara manual, pemutuan ini dilakukan untuk mengelompokkan cabai merah kedalam tiga kelompok mutu yaitu mutu I, mutu II, dan mutu III. Adapun pemutuan yang dilakukan berdasakan pada panjang buah cabai merah, diameter pangkal cabai merah, faktor bentuk (roundness) dan berdasarkan warna dari cabai merah itu sendiri. Dari data panjang dan diameter buah cabai juga akan dicari korelasinya, dan ternyata terdapat korelasi antara panjang dengan diameter cabai. Dari dari perbandingan antara pengolahan citra dengan Standar Nasional Indonesia ternyata ada beberapa data yang mempunyai perbedaan yang cukup besar. Pada pengukuran diameter perbedaan hasil disebabkan karena pengambilan bidang ukur tidak sama antara pengukuran dengan pengolahan citra dengan pengukuran dengan pengukuran manual. Untuk nilai roundness perbedaan antara cabai merah mutu I, mutu II, mutu III dengan pengolahan citra sudah dapat menunjukkan perbedaan mutu, tetapi pada masih ada tumpang tindih antara ketiga kelompok mutu tersebut. Hal ini disebabkan karena pada saat sortasi manual tidak ada parameter keseragaman bentuk yang dapat dijadikan acuan yang nyata.

III. METODE PENELITIAN

A. TEMPAT DAN WAKTU

Penelitian ini dilaksanakan selama tiga bulan dari bulan April 2007 sampai dengan bulan Mei 2007, bertempat di Laboratorium Teknik Pengolahan Pangan dan Hasil Pertanian, Departemen Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor dan di rumah kos di Kalurahan Balumbang Jaya Kecamatan Kota Bogor Barat.

B. BAHAN DAN ALAT 1. Bahan Penelitian

Bahan yang digunakan pada penelitian ini adalah tanaman Gladiol dengan empat mutu yang berbeda, yaitu mutu AA, A, B, dan C, masing-masing berjumlah 30 tangkai. Bunga Gladiol yang akan digunakan didapat dari petani Salabintana Wetan, Desa Sudajaya Girang Sukabumi. Gambar bunga Gladiol disajikan pada Gambar 2.

Gambar 2. Bunga Gladiol

2. Peralatan

a. Kamera digital Cyber-shot Sony dengan resolusi 6 mega pixel. Kamera ini menggunakan lensa merk Carl Zeiss.

b. Dudukan kamera merk “YASICHA”

c. Dua buah lampu TL merk philip dengan daya 25 Watt (120-240 Volt) sebagai alat bantu pencahayaan.

d. Luxmeter untuk mengukur intensitas cahaya. e. Alat digitasi dan Image Processing Board. f. Kain berwarna putih sebagai background.

g. Styrofoam putih sebagai alas untuk alat bantu dalam peletakan bunga . h. Seperangkat komputer sebagai alat pengolahan citra.

i. Alat ukur panjang ukuran 1 meter untuk mengukur panjang tangkai. j. Wadah plastik untuk tempat penyimpanan bunga sementara

C. METODE PENELITIAN

Pada penelitian ini, pengambilan data untuk setiap sampel dilakukan dengan pengambilan citra dari sampel bunga Gladiol menggunakan kamera digital Cyber-shot Sony, dan pengamatan manual terhadap bunga Gladiol sehingga data yang didapat dapat dibandingkan antara data dengan teknik pengolahan citra dengan data perhitungan atau pengamatan manual manual. Pengolahan citraini dilakukan untuk mengetahui mutu jika dilihat dari beberapa data yang didapat dari perhitungan dengan teknik pengolahan citra.

a. Penelitian Pendahuluan

Penelitian awal ini dilakukan untuk mengetahui berbagai perlakuan untuk pengolahan citra yang optimal sehingga memudahkan pengambilan citra dan pengolahan citra selanjutnya. Penelitian pendahuluan yang dilakukan adalah mencoba beberapa alat bantu dalam pengambilan citra. Dari percobaan untuk menentukkan alat pengambil citra dari dua alternatif yaitu kamera digital dan kamera CCD (Charge Coupled Device) dapat diketahui bahwa kamera CCD yang ada tidak cocok digunakan untuk pengambilan obyek dengan dimensi panjang

yang besar. Hal ini dikarenakan lensa yang ada tidak sesuai dengan spesifikasi yang dibutuhkan. Dari pengambilan citra akan didapat citra yang melengkung.

b. Pengambilan Citra

Bunga Gladiol yang sudah disiapkan terlebih dahulu dipisahkan berdasarkan empat tingkatan mutu yang ada. Pemisahan dilakukan di tingkat pedagang. Pada saat pemisahan terdapat beberapa kesulitan karena banyaknya tingkatan mutu dan parameter, bunga. Misalnya, bunga Gladiol jika dilihat dari jumlah floret dapat masuk ke mutu AA, tapi dari panjang bunga tersebut masuk ke mutu B, ataupun sebaliknya. Setelah terpisah menjadi empat, kelompok bunga Gladiol selanjutnya ambil citranya dengan kamera digital Cyber-shot Sony. Hal ini dikarenakan lensa CCD yang ada tidak ada spesifikasi yang cocok dengan obyek, lensa yang sesuai dengan kebutuhan tidak tersedia. Pengambilan citra dilakukan pada kondisi berikut :

a. Bunga Gladiol diletakkan pada kain berwarna putih sebagai latar belakang dan di bawah kamera digital dengan ketinggian 90 centimeter. Dua buah lampu TL dinyalakan untuk memberi cahaya pada objek dengan ketinggian 80 cm dan sudut pencahayaan 90°. Kain putih ini dipilih sebagai latar belakang karena bayangan yang disebabkan oleh objek menjadi satu dengan warna kain, dan kain yang digunakan tidak menimbulkan pantulan cahaya.

b. Pengambilan citra dilakukan dengan posisi yang berbeda yaitu pada posisi bunga diletakkan tidur dengan dua sisi yang berbeda. Dari citra yang diambil dari dua sisi ini diharapkan ketiga parameter yang hendak dicari (kemekaran, jumlah floret, panjang tangkai, dan tingkat kelurusan batang) dapat diwakili.

c. Intensitas reflektan bunga Gladiol ditangkap oleh sensor kamera digital melalui lensa dan ditampilkan di LCD pada kamera digital

d. Citra bunga Gladiol direkam dengan ukuran 2816 x 2112 pixel dalam 256 tingkat intensitas warna RGB (Red, Green, Blue).

e. Kemudian citra bunga Gladiol direkam dan disimpan dalam sebuah file dengan extention file JPEG.

f. Untuk dapat diolah maka format citra perlu diubah. Format citra awal yang merupakan file dengan extention file JPEG harus di ubah dalam bentuk BMP. Untuk merubah ke dalam format BMP digunakan softwere Adobe Photoshop 7.0, sebelumnya resolusi citra diperkecil dengan Microsoft picture manager sehingga resolusinya menjadi 563 x 200 pixel.

Untuk dapat membuka kembali file citra bunga Gladiol, menghitung luas proyeksi dan mendapatkan nilai intensitas warna (RGB) bunga Gladiol diperlukan suatu program pengolahan citra. Program pengolahan citra ini disusun dalam bahasa Visual Basic.

c. Algoritma Image Processing

Algoritma Image Processing yang dibangun adalah sebagai berikut : i. Merubah file citra bunga Gladiol yang disimpan dalam extention JPEG

menjadi extention BMP dengan menggunakan Adobe Photoshop 7.0. ii. Membuat program pengolahan citra dalam visual basic dimana terdapat

modul membuka file, modul filterisasi dan modul peragaan secara grafis pada citra yang diolah.

iii. Membuka dan mengolah file citra bunga Gladiol dengan extention BMP dengan menggunakan program pengolahan citra yang telah dibangun. Proses yang dilakukan adalah proses filterisasi langsung (penyaringan citra) ke dalam bentuk luasan yang sesuai dengan bentuk bunga Gladiol tersebut. Proses filterisasi ini berfungsi untuk membedakan tampilan objek dengan latar belakang. Proses filterisasi citra dilakukan secara global thresholding

iv. Mencari nilai RGB bunga Gladiol dengan cara analisis warna dan pengukuran warna terhadap titik pada bunga Gladiol. Nilai dari titik-titik yang didapat kemudian dirata-ratakan

v. Menghitung nilai luas proyeksi dengan cara menjumlahkan pixel berwarna putih (objek)

vi. Setelah data-data didapatkan, dilakukan Pengklasifikasian dengan menggunakan persamaan garis regresi linier dan analisis diskriminan.

Pengolahan citra dilakukan untuk mendapatkan beberapa parameter yang akan digunakan untuk proses pemutuan.

a.Pengukuran panjang tangkai

Untuk menentukan pajang tangkai digunakan metode perhitungan dua pixel dengan jarak terjauh pada sumbu X. Dimana jarak terjauh diartikan sebagai panjang. Rumus yang digunakan untuk mengukur panjang (dapat juga digunakan untuk pengukuran diameter, jika pengambilan citra dilakukan dari bawah) adalah :

2 2 1 2 2 1 2

2 2

1, ],[ , ]) ( ) ( )

([i j i j i i j j

d = − + −

...(7)

d([i1,j1],[i2,j2]) = panjang dalam pixel

i1 = titik x minimum j1 = titik y minimum

i2 = titik x maksimum j2 = titik y maksimum

dari data yang didapat kemudian data dibandingkan dengan data yang telah diperoleh dari pengukuran secara manual, kemudian dicari korelasinya.

Gambar 3. Diagram blok penentuan korelasi panjang tangkai

b. Pengukuran jumlah floret dan tingkat kelurusan

Perhitungan jumlah floret dilakukan dengan proses labeling pada obyek pada saat obyek diambil citranya dari atas ataupun samping. Kedua data yang diperoleh akan dibandingkan posisi mana yang menghasilkan data yang mudah diolah dan akurat. Proses pelabelan dilakukan dengan algoritma rekursif yang tahapannya sebagai berikut :

Panjang Tangkai (pixel) Panjang Tangkai

(cm)

Pengolahan Citra Pengukuran

Manual _{Grafik Korelasi Antara} Pengolahan Citra Dengan Hasil Pengukuran Manual

- baca citra secara sistematis (misalnya dari kiri ke kanan) untuk menemukan pixel 1 yang belum diberi label dan beri label baru. - Beri label sama pada semua pixel tetangganya

- Berhenti bila tidak ada lagi pixel 1. - Ulangi langkah 1.

Gambar 4. Diagram blok penentuan korelasi jumlah floret

Pengukuran intensitas lengkung akan dicoba dengan menghitung selisih panjang pada dua sisi pengambilan citra.

Gambar 5. Diagram blok penentuan korelasi tingkat kelurusan Luas area Floret

(pixel) Jumlah Floret mekar

(buah)

Pengolahan Citra Pengukuran

Manual _{Grafik Korelasi Antara} Pengolahan Citra Dengan Hasil Pengukuran Manual

Selisih panjang (pixel) Tingkat kelurusan

Pengolahan Citra Pengamatan

Manual _{Grafik Korelasi Antara} Pengolahan Citra Dengan Hasil Pengukuran Manual

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

A. Pengolahan Citra Bunga Gladiol

Hasil pengambilan citra bunga Gladiol yang dilakukan dengan kamera digital akan didigitasi oleh bingkai penangkap citra dengan dengan resolusi citra sebesar 2816 x 2112 pixel. Hasil perekaman dan digitasi terlebih dahulu disimpan dalam memori external kamera yang mempunyai kapasitas 256 mega byte, kemudian dengan menggunakan kabel data akan dipindahkan ke dalam memori hardisk untuk analisa citra lebih lanjut. Program pengolahan citra bunga Gladiol yang digunakan merupakan program hasil modifikasi program terdahulu yang menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic 6.0.

Program ini dapat berfungsi sebagai pembangun algoritma mutu bunga Gladiol dan sebagai program untuk grading atau sortasi mutu bunga Gladiol. Untuk program pembangun algoritma mutu bunga Gladiol dihitung 5 parameter, yaitu panjang tangkai (dua sisi), luas area total, luas area floret, indeks warna (RGB), panjang floret, dan vertikal floret yang nantinya akan digunakan sebagai dasar penetapan bagi proses sortasi atau grading mutu bunga Gladiol. Untuk mendapatkan parameter-parameter itu maka pengambilan citra bunga dilakukan dengan cara meletakkan bunga tidur dengan dua sisi yang berbeda. Kedua macam citra yang dibutuhkan adalah :

1. Citra bunga Gladiol dari atas, dengan floret menghadap kamera (resolusi lebar = 2816 pixel, tinggi = 2112 pixel).

2. Citra bunga Gladiol dari atas, dengan floret membelakangi kamera (resolusi lebar = 2816 pixel, tinggi = 2112 pixel).

Selanjutnya citra diubah dari format JPEG ke format BMP dengan menggunakan Adobe photoshop 7.0, kemudian dengan Microsoft Picture Manager ukuran pixel gambar diubah menjadi 563 x 200 pixel. Pengecilan ukuran ini dimaksudkan untuk mempermudah dalam penyusunan bahasa program dan untuk memperkecil ukuran file. Dibawah ini disajikan beberapa posisi pengambilan citra bunga Gladiol mutu B.

Gambar 6. Citra utuh bunga Gladiol mutu B dengan resolusi 563 x 200 (sisi 1)

Gambar 7. Citra utuh bunga Gladiol mutu B dengan resolusi 563 x 200 (sisi 2)

Pada penelitian kali ini kecuali untuk mutu AA bunga Gladiol yang digunakan untuk masing-masing mutu berjumlah 30 tangkai, sedangkan untuk mutu AA hanya 10 tangkai. Hal ini disebabkan oleh keterbatasan ketersediaan bunga Gladiol mutu AA dipasaran, keterbatasan ini disebabkan karena para petani merasa terlalu lama untuk menunda panen agar mendapat bunga Mutu AA, sedangkan harga bunga dipasaran tidak ada perbedaan antara bunga Gladiol mutu AA dengan mutu-mutu yang lain, karena kebayakan konsumen lebih melihat pada panjang tangkai dan kemekaran floret. Faktor lain adalah kultivat yang ada sekarang sulit untuk mencapai jumlah floret sampai 16 floret, biasanya floret terbawah terlebih dahulu rusak sebelum tumbuh floret berikutnya.

Gambar 8. Tampilan awal program pengolahan citra

Gambar 9. Tampilan saat program melakukan proses Thresholding

Citra dipanggil dengan menekan tombol Open, maka pada tampilan program akan muncul kotak dialog open file citra. File citra yang telah dipilih akan ditampilkan pada kotak citra (Picture Box) 1, program hanya akan menampilkan citra dalam format BMP. Citra tersebut selanjutnya akan dikopi pada kotak citra 2

yang berwarna hitam dan pixel obyek tetap tidak mengalami perubahan warna, seperti terlihat pada Gambar 9. Tujuan dari Thresholding adalah untuk memisahkan antara pixel obyek dengan pixel latar.

Gambar 10. Tampilan saat program melakukan proses binerisasi.

Selanjutnya citra dibinerisasi, yaitu hanya memberikan dua nilai intensitas pada citra. Pixel obyek akan diwakili oleh warna putih (RGB=(0,0,0)), dan pixel latar diwakili oleh warna hitam (RGB=(0,0,0)), seperti ditunjukkan pada Gambar 10 sesudah binerisasi.

Tujuan binerisasi citra adalah untuk mempermudah mendapatkan data-data pengolahan citra yang diharapkan. Setelah binerisasi kemudian dilanjutkan dengan perhitungan nilai-nilai parameter luas proyeksi citra, panjang citra dan luas proyeksi floret. Data-data pengambilan data citra disajikan pada Lampiran. Pada program ini proses binerisasi langsung dilanjutkan dengan proses perhitungan luasan area obyek.

Pendugaan jumlah floret yang mekar dilakukan dengan menghitung luasan warna merah pada citra (karena bunga yang dipakai warna merah). Seperti ditunjukkan pada Gambar 11. Dilakukan dengan menghitung jumlah pixel yang terdeteksi oleh program. Implementasi pengembangan algoritma untuk grading bunga Gladiol dapat dijabarkan dalam langkah-langkah seperti Gambar 12.

Gambar 11. Tampilan saat program melakukan proses perhitungan luas area floret

Gambar 12. Diagram alir algoritma pengolahan citra pada bunga Gladiol. Program Karakteristik Mutu

- Luas area total dan luas area floret untuk tiap-tiap mutu

- panjang bunga untuk tiap-tiap mutu - indeks warna untuk tiap-tiap mutu

Program Pemutuan Bunga

SELESAI

Extention JPEG

Minimize MULAI

Bunga Gladiol Mutu AA (10 sampel) Mutu A (30 sampel) Mutu B (30 sampel) Mutu C (30 sampel)

Pengambilan Citra

Open File

B. Karakteristik Citra Bunga Gladiol.

a. Hubungan antara panjang dengan pengolahan citra dengan panjang dengan pengukuran manual

Grafik hubungan antara panjang perhitungan menggunakan teknik pengolahan citra dengan panjang pengukuran manual dapat dilihat pada gambar dibawah. Gambar 13 dan Gambar 14 memperlihatkan hubungan panjang pada dua sisi yang berbeda antara pengolahan citra dengan pengukuran manual.

y = 0,1807x ‐ 5,662 R2 = 0,9784

40 50 60 70 80 90 100

300 350 400 450 500 550 600

Panjang sisi 1 pengolahan citra (pixel)

Pa n ja n g    pe ng u k ur a n   m a nua l   (c m )

Gambar 13. Hubungan antara panjang sisi 1 hasil pengolahan citra dengan panjang dengan pengukuran manual.

y = 0,18x ‐ 4,7628 R2 = 0,9677

40 50 60 70 80 90 100

300 350 400 450 500 550 600

panjang sisi 2 pengolahan citra (pixel)

Pa n ja n g    pe ng u k ur a n   m a nua l   (c m )

Gambar 14. Hubungan antara panjang sisi 2 hasil pengolahan citra dengan panjang dengan pengukuran manual.

Dari grafik hubungan antara panjang (pada dua sisi pengambilan citra) pengukuran dengan teknik pengolahan citra dengan panjang pengukuran manual dapat dilihat bahwa semua mempunyai nilai koefesien determinasi (R2) yang dihasilkan cukup tinggi. Nilai R2 yang tinggi menunjukkan bahwa model linier yang dikembangkan untuk menjelaskan bentuk hubungan kedua peubah cukup handal, yang berarti model yang dibuat mampu menjelaskan prilaku peubah Y (panjang dengan pengukuran manual) dengan baik. Semakin besar nilai R2 berarti model semakin mampu menerangkan prilaku peubah Y, dimana kisaran nilai R2 mulai dari 0% sampai 100%.

Pada pengukuran sisi 1 diperoleh nilai R2 = 0.9484, dan pada pengukuran sisi 2 yang dibandingkan dengan panjang pengukuran manual diperoleh nilai R2 = 0.9677. Untuk mengetahui hubungan antara panjang tangkai pengolahan citra dengan mutu dapat dilihat pada grafik sebaran panjang tangkai tiap mutu bunga Gladiol. Grafik sebaran panjang tangkai bunga Gladiol mutu AA, mutu A, mutu B, mutu C dapat dilihat pada Gambar dibawah.

300 350 400 450 500 550 600

0 1 2 3 4 5

Mutu Pa nj a n g   sisi   1   de n g a n   p e n g o lah an   ci tr a   (p ix e l)

Gambar 15. Sebaran panjang sisi 1 tiap mutu bunga Gladiol.

Tabel 3. Hasil perhitungan statistik pada data panjang sisi 1 hasil pengolahan citra

Parameter

Panjang sisi 1 pengolahan citra (pixel)

AA A B C

Rata-rata 536.6000 496.7272 418.8485 341.7576

Standar Deviasi 8.7711 31.8721 19.9799 15.5101

Maksimum 554 547 449 366

Minimum 525 431 347 307

Ambang Atas 524 440 374

Ambang Bawah 524 440 374

300 350 400 450 500 550 600

0 1 2 3 4 5

Mutu Pa nj a n g   sisi   2   de ng a n   pe ng ol a h a n   ci tr a   (pi x e l)

Gambar 16. Sebaran panjang sisi 2 tiap mutu bunga Gladiol.

Tabel 4. Hasil perhitungan statistik pada data panjang sisi 2 hasil pengolahan citra

Parameter

Panjang sisi 2 pengolahan citra (pixel)

AA A B C

Rata-rata 542.0000 488.8485 415.7879 340.3939

Standar Deviasi 11.7568 35.6310 30.2573 16.3630

Maksimum 556 526 443 372

Minimum 517 392 371 304

Ambang Atas 517 427 371

Ambang Bawah 517 427 371

Dari grafik sebaran panjang (sisi 1 dan sisi 2) tidak ada yang dapat benar-benar mengelompokkan panjang bunga sesuai dengan mutu, tapi dari perhitungan statistik masih dapat ditentukan ambang batas atas dan ambang batas bawah sehingga parameter panjang pengolahan citra dapat dijadikan untuk parameter pemutuan. Hasil perhitungan statistik pada data panjang (sisi 1 dan sisi 2) masing-masing disajikan dalam Tabel 3, dan Tabel 4. Pada grafik dapat dilihat ada beberapa bunga yang masuk ke mutu diatas atau masuk ke mutu dibawahnya, hal ini disebabkan kelelahan dan kejenuhan mata saat melakukan sortasi manual Tetapi secara umum masih dapat dilihat bahwa panjang bunga mutu AA lebih besar daripada panjang bunga mutu A, begitu seterusnya.

b. Hubungan antara luas area floret dengan jumlah floret yang telah mekar Dari grafik hubungan antara pengukuran luas area floret dengan jumlah floret mulai mekar walaupun tidak berbeda nyata tetapi masih ada kecenderungan untuk jumlah floret mekar 3 memiliki luasan area yang lebih besar dari bunga dengan jumlah floret mekar 2, begitu seterusnya sampai bunga dengan 6 floret mekar lebih besar dari bunga dengan 5 floret mekar. Tidak ada perbedaan yang jelas antara tiap jumlah floret mekar disebabkan kemekaran antar floret tidak sama, ada floret yang telah mekar penuh dan ada floret yang baru mekar sebagian. Dapat dilihat pada Gambar 17.

0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500

0 1 2 3 4 5 6 7

Jumlah floret mekar (buah)

L

u

as A

rea F

lo

ret

(

p

ixel

)

2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000

0 1 2 3 4 5

Mutu Lu a s   ar e a   to ta l   pe ng ol a h a n   ci tra   (p ix e l)

Gambar 18. Sebaran luas area total tiap mutu bunga Gladiol.

Sama dengan grafik sebaran luas area total tiap mutu (Gambar 18), pada sebaran luas area floret tiap mutu bunga Gladiol (Gambar 19) juga tidak dapat menunjukkan perbedaan yang jelas untuk tiap mutunya. Rata-rata luasan floret untuk tiap mutu hampir sama, untuk mutu C sedikit berbeda, mutu C memiliki kecenderungan luas area yang lebih kecil, ini disebabkan karena kemekaran bunga Gladiol mutu C rata-rata juga kurang bagus jika dibandingkan dengan mutu yang lain. Luasan area floret ternyata juga tidak dapat menunjukkan jumlah floret yang ada, hal ini karena luas floret hanya menghitung luas floret yang telah mekar sedangkan floret yang belum mekar tidak dapat terdeteksi, program hanya mendeteksi warna merah pada citra.

500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500

0 1 2 3 4 5

Mutu Lu a s   ar e a   fl o re t   de ng a n   p e n g o lah an   ci tr a   (p ix e l)

Gambar 19. Sebaran luas area floret tiap mutu bunga Gladiol.

AA A B C

1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500

0 1 2 3 4 5

Mutu S e lisih   lu a s   ar e a   to ta l   de ng a n   lu a s   ar e a   fl o re t   (pi x e l)

Gambar 20. Grafik sebaran selisih luas area total tiap mutu bunga Gladiol.

Tabel 5. Hasil perhitungan statistik pada data selisih luas area hasil pengolahan citra.

Parameter

Selisih luas area total dengan luas area floret (pixel)

AA A B C

Rata-rata 3740.9 3034.97 2380.364 1804.667

Standar Deviasi 182.2059 344.1495 252.0945 340.5816

Maksimum 4137 3708 2971 3283

Minimum 3493 2078 1927 1395

Ambang Atas 3493 2800 2000

Ambang Bawah 3493 2800 2000

Selisih antara luas area total dengan luas area floret adalah luasan tangkai dan luasan floret yang belum mekar. Grafik hubungan antara selisih luas area total dan luas area floret disajikan pada Gambar 20. Meskipun masih ada data yang tumpang tindih, tapi dari perhitungan statistik masih dapat diketahui ambang batasnya. Perhitungan statistik pada data selisih luas area total dan luas area floret disajikan pada Tabel 5.

500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500

0 1 2 3

Tingkat kemekaran

lu a s   ar e a   flo re t   de ng a n   pe ng o la h a n   ci tr a   (pi x e l)

Gambar 21. Grafik sebaran luas area floret terhadap tingkat kemekaran.

Tabel 6. Hasil perhitungan statistik pada data selisih luas area floret hasil pengolahan citra.

Parameter Luas Area floret

Bagus Kurang

Rata-rata 3071.6180 1951.2200

Standar Deviasi 489.6300 632.6114

Maksimum 4176 3675

Minimum 2113 783

Ambang Atas 2500

Ambang Bawah 2500

Dari grafik sebaran luas area floret terhadap tingkat kemekaran dapat dilihat masih ada over lap data ( Gambar 21), tapi dari hasil perhitungan statistik (Tabel 6) masih dapat ditentukan ambang batas atas dan ambang batas bawah. Pada bunga Gladiol tingkat kemekaran bagus masih ada yang tumpang tindih dengan bunga dengan tingkat kemekaran kurang. Penyebab masih adanya data yang tumpang tindih ini disebabkan oleh kemampuan manusia yang terbatas dalam melakukan pengamatan manual dan tidak adanya standar tingkat kemekaran yang nyata untuk dijadikan acuan.

Kurang Bagus

c. Hubungan antara selisih panjang dengan pengolahan citra dengan tingkat kelurusan dengan pengukuran manual dan sebarannya tiap mutu bunga Gladiol.

-30 -20 -10 0 10 20 30 40 50 60 70 80

0 1 2 3 4 5

Mutu s e li s ih pa nj a ng dua s is i (p ix e l)

Gambar 22. Sebaran selisih panjang dua sisi tiap mutu bunga Gladiol.

Dari sebaran grafik pada Gambar 22 dapat dilihat bahwa sebaran tingkat kelurusan untuk tiap mutu tidak dapat menunjukkan perbedaan yang jelas, sehingga selisih panjang tidak dapat dijadikan parameter untuk pemutuan. Hal ini disebabkan kebengkokan bunga Gladiol dapat terjadi pada tiap ruas tangkai sehingga perbedaan panjang mempunyai sebaran yang besar dan perbedaan kebengkokan serta kuantitas bunga yang kecil menyebabkan data tidak dapat memperlihatkan perbedaan yang jelas. Faktor lain adalah pada pengamatan manual adanya perbedaan persepsi serta kelelahan dan kejenuhan mata pengamat serta peletakan bunga Gladiol yang kurang konsisten pada saat pengambilan citra terutama pada posisi lengkung dan balik.

Pada Gambar 23 dapat dilihat sebaran selisih panjang dengan tingkat kelurusan hasil pengamatan manual. Dari grafik dapat dilihat bahwa untuk tiap tingkat kelurusan sebarannya tidak dapat menunjukkan perbedaan yang jelas, sehinga selisih panjang dua sisi tidak dapat digunakan untuk pendugaan tingkat kelurusan.

-30 -20 -10 0 10 20 30 40 50 60 70 80

0 1 2 3 4

Tingkat kelurusan s e li s ih pa nj a ng a n ta ra dua s is i (p ixel )

Gambar 23. Grafik sebaran hubungan antara tingkat kelurusan dengan selisih panjang dua sisi.

d. Hubungan antara indeks warna (Red, Green, Blue) dengan pengolahan citra dengan tingkat kemekaran dengan pengukuran manual.

Grafik sebaran indeks warna (Red, Green, Blue)perhitungan menggunakan teknik pengolahan citra dengan tingkat kemekaran dan tiap mutu bunga Gladiol dapat dilihat pada Gambar 24, 25, dan 26. Dari grafik sebaran indeks warna ternyata dari ketiga indeks yang diukur semuanya tidak menunjukkan perbedaan yang jelas antara tiap mutu bunga Gladiol. Hal ini disebabkan karena indeks warna sangat dipengaruhi oleh kemekaran floret mekar, dan kemekaran floret antar mutu relatif seragam. Pada gambar dibawah ini dapat dilihat sebaran indeks warna pada tiap kemekaran.

0,315 0,32 0,325 0,33 0,335 0,34 0,345 0,35 0,355 0,36 0,365

0 1 2 3 4 5

Mutu In d e k s   wa rn a   me ra h

Gambar 24. Sebaran indeks warna merah tiap mutu bunga Gladiol.

0,32 0,325 0,33 0,335 0,34 0,345

0 1 2 3 4 5

Mutu In d e k s   wa rn a   hi ja u

Gambar 25. Sebaran indeks warna hijau tiap mutu bunga Gladiol.

0,315 0,32 0,325 0,33 0,335 0,34

0 1 2 3 4 5

Mutu Inde k s   wa rn a   bi ru

Gambar 26. Sebaran indeks warna biru tiap mutu bunga Gladiol.

0,315 0,32 0,325 0,33 0,335 0,34 0,345 0,35 0,355 0,36 0,365

0 1 2 3

Tingkat kemekaran

Inde k s   wa rn a   mer a h

Gambar 27. Sebaran indeks warna merah tiap tingkat kemekaran.

AA A B C

Kurang Bagus

Picture2.PSet (i, j), RGB(0, 0, 0) Else

Picture2.PSet (i, j), RGB(r, 0, 0) End If

Next j Next i End Sub 'luas floret

Private Sub Command13_Click() Dim i, j As Integer

Dim warna As Long Text9 = 0

For i = 0 To Picture2.ScaleWidth Step 15 For j = 0 To Picture2.ScaleHeight Step 15 If Picture2.Point(i, j) = RGB(0, 0, 0) Then Text9 = Text9

Else

Text9 = Text9 + 1

Picture2.PSet (i, j), RGB(255, 255, 255) End If

Next j DoEvents Next i End Sub

'mutu kemekaran I

Private Sub Command14_Click() If Val(Text9) >= 2500 Then Text10.Text = "bagus" Else: Text10.Text = "kurang" End If

End Sub 'panjang floret

Private Sub Command15_Click() pxmin = 10000

pxmaks = 50 pymin = 10000 pymaks = 50

For i = 1 To Picture2.ScaleWidth Step 15 For j = 1 To Picture2.ScaleHeight Step 15 q = DoEvents()

f = Picture2.Point(i, j) If f <> RGB(0, 0, 0) Then If i < pxmin Then pxmin = i

pymin = j

ElseIf i > pxmaks Then pxmaks = i

pymaks = j End If

End If Next j

'ProgressBar1.Value = i * 71 / (Picture1.Height) Next i

Picture2.Line (pxmin, pymin)-(pxmaks, pymaks), RGB(0, 255, 0) Text22 = 0

For i = 1 To Picture2.ScaleWidth Step 15 For j = 1 To Picture2.ScaleHeight Step 15 If Picture2.Point(i, j) = RGB(0, 255, 0) Then Text22 = Text22 + 1

End If Next j Next i

Text22.Text = Text22 + 1 End Sub

'vertikal floret

Private Sub Command17_Click() Ymin = 10000

Ymaks = 50 Xver1 = 10000 Xver2 = 50

For i = 1 To Picture2.ScaleWidth Step 15 For j = 1 To Picture2.ScaleHeight Step 15 q = DoEvents()

c = Picture2.Point(i, j) If c <> RGB(0, 0, 0) Then If j < Ymin Then Ymin = j Xver1 = i

ElseIf j > Ymaks Then Ymaks = j

Xver2 = i End If End If Next j Next i

Picture2.Line (Xver1, Ymin)-(Xver2, Ymaks), RGB(0, 0, 255) Text24 = 0

For j = 1 To Picture2.ScaleHeight Step 15 If Picture2.Point(i, j) = RGB(0, 0, 255) Then Text24 = Text24 + 1

End If Next j Next i

Text24.Text = Text24 + 1 End Sub

'mutu kemekaran II

Private Sub Command18_Click() If (Text15) >= 0.34 Then

Text12.Text = "bagus" Else: Text12.Text = "kurang" End If

End Sub

'mutu panjang II

Private Sub Command19_Click() If Val(Text11 - Text9) >= 3493 Then Text13.Text = "AA"

ElseIf Val(Text11 - Text9) < 3493 And Val(Text11 - Text9) >= 2800 Then Text13.Text = "A"

ElseIf Val(Text11 - Text9) < 2800 And Val(Text11 - Text9) >= 2000 Then Text13.Text = "B"

Else: Text13.Text = "C" End If

End Sub 'perintah exit

Private Sub Command2_Click()

Pesan = MsgBox("Anda Telah Selesai menggunakan Program ini?" & Chr(10) & "Program Designed By Juan Maragia (F14103062) TEP-IPB-'40", vbOKOnly + vbQuestion, "Pesan ")

If Pesan = 1 Then Unload Me Unload Me

End Sub

Private Sub Command20_Click()

If (Text5.Text) = "AA" And (Text10.Text) = "bagus" Then Text14.Text = "AA"

ElseIf (Text5.Text) = "AA" And (Text10.Text) = "kurang" Then Text14.Text = "A"

ElseIf (Text5.Text) = "A" And (Text10.Text) = "bagus" Then Text14.Text = "A"

ElseIf (Text5.Text) = "A" And (Text10.Text) = "kurang" Then Text14.Text = "B"

ElseIf (Text5.Text) = "B" And (Text10.Text) = "bagus" Then Text14.Text = "B"

Else: Text14.Text = "C" End If

End Sub

'perintah refresh

Private Sub Command3_Click() Picture1.Picture = LoadPicture("") Picture2.Picture = LoadPicture("")

Text1.Text = "": Text2.Text = "": Text3.Text = "": Text4.Text = "" Text5.Text = "": Text6.Text = "": Text7.Text = "": Text8.Text = "" Text9.Text = "": Text10.Text = "": Text11.Text = "": Text12.Text = "" Text13.Text = "": Text15.Text = "": Text16.Text = "": Text17.Text = "" Text22.Text = "": Text23.Text = "": Text24.Text = ""

End Sub 'perintah save

Private Sub Command4_Click()

CommonDialog1.Filter = "bitmap (*.bmp)|*.bmp" CommonDialog1.DefaultExt = ".bmp"

CommonDialog1.ShowSave

Call SavePicture(Picture1.Image, CommonDialog1.FileName) End Sub

'perintah tresholding

Private Sub Command5_Click() Dim i, j As Integer

For i = 1 To Picture1.Width Step 15 For j = 1 To Picture1.Height Step 15 warna = Picture1.Point(i, j) r = warna And RGB(255, 0, 0)

g = Int((warna And RGB(0, 255, 0)) / 256)

b = Int(Int((warna And RGB(0, 0, 255)) / 256) / 256) If b > 70 Then

Picture2.PSet (i, j), RGB(0, 0, 0) Else

Picture2.PSet (i, j), RGB(r, g, b) End If

Next j Next i End Sub

'perintah binerisasi

Dim i, j As Integer Dim warna As Long Text11 = 0

For i = 0 To Picture2.ScaleWidth Step 15 For j = 0 To Picture2.ScaleHeight Step 15 If Picture2.Point(i, j) = RGB(0, 0, 0) Then Text11 = Text11

Else

Text11 = Text11 + 1

Picture2.PSet (i, j), RGB(255, 255, 255) End If

Next j DoEvents Next i End Sub 'indeks RGB

Private Sub Command7_Click() Dim luas, i, j As Integer

Dim RataRed, RataGreen, RataBlue As Integer

Dim JumRed, JumGreen, JumBlue, warna, r, g, b As Long 'Nilai awal

luas = 0 JumRed = 0 JumGreen = 0 JumBlue = 0

For i = 1 To Picture1.ScaleWidth Step 15 For j = 1 To Picture1.ScaleHeight Step 15 warna = Picture1.Point(i, j)

r = warna And RGB(255, 0, 0)

g = Int((warna And RGB(0, 255, 0)) / 256)

b = Int(Int((warna And RGB(0, 0, 255)) / 256) / 256) If b > 150 Then

Picture2.PSet (i, j), RGB(0, 0, 0) Else

'Penjumlahan nilai r,g,b JumRed = JumRed + r JumGreen = JumGreen + g JumBlue = JumBlue + b luas = luas + 1

End If Next j DoEvents Next i

RataRed = Int(JumRed / luas) RataGreen = Int(JumGreen / luas) RataBlue = Int(JumBlue / luas) Text6.Text = RataRed

Text7.Text = RataGreen Text8.Text = RataBlue

Text15.Text = RataRed / (RataRed + RataGreen + RataBlue) Text15 = FormatNumber(Text15, 3)

Text16.Text = RataGreen / (RataRed + RataGreen + RataBlue) Text16 = FormatNumber(Text16, 3)

Text17.Text = RataBlue / (RataRed + RataGreen + RataBlue) Text17 = FormatNumber(Text17, 3)

End Sub

'mutu panjang I

Private Sub Command8_Click() If Val(Text2) >= 541 Then Text5.Text = "AA"

ElseIf Val(Text2) < 541 And Val(Text2) >= 441 Then Text5.Text = "A"

ElseIf Val(Text2) < 441 And Val(Text2) >= 380 Then Text5.Text = "B"

Else: Text5.Text = "C" End If