47 5. Nexian
Hasil pengolahan yang diperoleh dari program pengenalan pola kNN untuk telepon seluler Nexian dengan frame tidak terpenuhi oleh citra telapak tangan memiliki akurasi pendugaan antara
74 - 78. Rendahnya akurasi ini disebabkan karena frame citra yang tidak dipenuhi oleh citra telapak tangan dicampur dengan frame citra yang dipenuhi oleh citra telapak tangan.
Akurasi pendugaan tingkat warna daun dengan frame yang tidak dipenuhi oleh citra telapak tangan dicampur dengan citra dengan frame yang dipenuhi oleh citra telapak tangan dapat dilihat pada
Tabel 23. Tabel 23. Akurasi pendugaan tingkat warna daun citra yang tidak dipenuhi oleh frame citra telapak
tangan dengan dicampur dengan citra yang dipenuhi oleh citra telapak tangan dengan intensitas rendah
Jumlah Data Tingkat Warna
Daun Target Jumlah Data Hasil Pendugaan
Akurasi 2
3 4
252 2
196 41
15 77.777778
263 3
19 227
17 86.311787
95 4
7 18
70 73.684211
Rata-rata 79.257925
TWD 2 dan 2.5 digabungkan menjadi TWD 2 TWD 3 dan 3.5 digabungkan menjadi TWD 3
G. Pemotretan Citra pada Berbagai Warna Kulit Telapak Tangan
Hasil pengambilan citra dengan beragam intensitas cahaya menyimpulkan bahwa intensitas yang baik untuk pengambilan citra dilakukan pada saat intensitas rendah. Maka dari itu analisis tidak perlu
dilakukan lagi dengan intensitas tinggi. Analisis selanjutnya adalah melakukan pengambilan citra pada berbagai warna kulit telapak tangan. Citra yang terkumpul dianalisis terpisah berdasarkan warna kulit
telapak tangan. Analisis yang dilakukan berdasarkan warna kulit telapak tangan adalah 1 warna kulit telapak tangan putih, 2 warna kulit telapak tangan putih sedang, dan 3 warna kulit telapak tangan
hitam. Enam variabel penciri, yaitu Rd, Gd, Bd, Rt, Gt, dan Bt telah ditemukan bahwa Gd dan Bd
berbeda nyata pada tingkat kepercayaan 95 terhadap tingkat warna daun. Hal ini dapat dipahami karena perbedaan tingkat warna daun lebih banyak dicirikan dengan perbedaan tingkat kehijuannya.
Namun perbedaan ini tidak terjadi secara konsisten atau proporsional karena dipengaruhi oleh warna latar belakang warna telapak tangan. Akurasi pendugaan tingkat warna daun berdasarkan warna kulit
telapak tangan untuk Samsung Ace dapat dilihat pada Tabel 24. Kamera digital pada telepon seluler bekerja secara automatis dalam menjaga kecerahan hasil
citra. Jika latar belakang gelap misalnya sebagai akibat kulit telapak tangan agak hitam, maka kamera akan meningkatkan kecerahan. Hal ini juga akan mengakibatkan objek daun padi menjadi
lebih cerah, yang kemudian berakibat pada meningkatnya nilai Rd, Gd, dan Bd. Sebaliknya jika warna latar cerah karena kulit telapak tangan berwarna keputihan maka kamera membuatnya menjadi lebih
gelap, yang kemudian berakibat pada menurunnya nilai Rd, Gd, dan Bd.
48 Tingkat warna daun yang sama bisa jadi akan memiliki nilai Rd, Gd, dan Bd yang berbeda
sebagai akibat dari perbedaan kecerahan latar belakang, yang dicirikan oleh nilai Rt, Gt, dan Bt. Dua tingkat warna daun yang sama memungkinkan hasil tingkat daun yang berbeda, hal ini dipengaruhi
oleh warna latar belakang yang menghasilkan kemiripan nilai variabel RGB daun dan RGB tangan. Untuk menghindari pengaruh kecerahan citra karena latar belakang warna telapak tangan
yang berbeda putih, putih sedang, dan hitam dapat dilakukan dengan dua faktor yaitu : intensitas cahaya dan frame latar belakang. Pengolahan pengenalan pola kNN yang telah dilakukan
menunjukkan adanya perbaikan akurasi dengan memperhatikan kedua faktor tersebut. Hasil pengolahan analisis citra dengan pengenalan pola kNN menyimpulkan bahwa adalah bahwa efek
warna latar belakang tangan dapat diminimalis dengan pengambilan citra dilakukan saat intensitas rendah 800-6000 lux. Pengambilan citra dilakukan pada saat intensitas relatif tinggi menghasilkan
pengaruh yang besar terhadap kecerahan citra. Hal ini dikarenakan karena prinsip kerja kamera akan menyeimbangkan kecerahan citra dengan intensitas cahaya yang mengenai frame.
1. Samsung Ace Tabel 24. Akurasi pendugaan tingkat warna daun berdasarkan warna kulit telapak tangan, intensitas
rendah dan frame dipenuhi oleh citra telapak tangan
Warna Kulit Jumlah
Data Tingkat
Warna Daun Target
Jumlah DataHasil Pendugaan Akurasi
telapak tangan
2 2,5
3 3,5
4 40
2 19
16 1
2 2
87 53
2,5
5
27
7
3 11
60 Putih
45 3
8
5
20 6
6 57
40 3,5
9 3
16 12
70 50
4 2
5 4
39 86
Rata-rata 72
32 2
13 9
5 3
2 68
25 2,5
13
9 2
1 52
Putih sedang 43
3 21
8 7
5 2
27 11
3,5 2
6 3
81 10
4 1
9 90
Rata-rata 63.6
93 2
74 18
1 86
95 2,5
28
50 1
9 7
82 Hitam
66 3
12 6
42 3
3 68
48 3,5
9
5 1
33 68
49 4
1 4
4 3
37 81
Rata-rata 77
49 2. Sony Ericsson SK17i
Tabel 25. Akurasi pendugaan tingkat warna daun berdasarkan warna kulit telapak tangan, intensitas rendah dan frame yang dipenuhi oleh citra telapak tangan
Warna Kulit Jumlah Data
Tingkat Warna Daun Target
Jumlah Data Hasil Pendugaan Akurasi
telapak tangan 2
2,5 3
3,5 4
26 2
14 2
5 4
1 61
28 2,5
3
17
3
3 2
71 Putih
35 3
5 21
5 4
60 32
3,5
3
2 26
1 87
29 4
1 5
3 20
68 Rata-rata
69.4 48
2 42
1 1
2 2
89 30
2,5
2
21 6
1 76
Putih sedang 63
3 5
52 3
3 87
12 3,5
1 2
8 1
83 48
4 1
2 8
1 36
75 Rata-rata
82 56
2 53
2 1
98 99
2,5
8
83 7
1 91
Hitam 83
3 3
1 68
1 10
83 97
3,5
5
1 89
2 92
54 6
1 53
98 Rata-rata
92.4 3. LG
Tabel 26. Akurasi pendugaan tingkat warna daun berdasarkan warna kulit telapak tangan, intensitas rendah dan frame yang dipenuhi oleh citra telapak tangan
Warna Kulit Jumlah Data
Tingkat Warna Daun Target
Jumlah DataHasil Pendugaan Akurasi
telapak tangan 2
2,5 3
3,5 4
77 2
73 2
2 97
13 2,5
3
7
1
2 76
Putih 64
3 2
59 3
92 7
3,5 7
100 80
4 1
3 7
69 86
Rata-rata 90.2
105 2
92 5
3 4
1 92
25 2,5
3
14 1
5 2
68 Putih sedang
81 3
10 5
62 4
76 23
3,5
3
1 2
10 7
73 102
4 4
10 2
86 86
Rata-rata 79
75 2
60 7
8
80 2,5
Hitam 57
3 55
2 96
3,5 60
4 2
2 56
93 Rata-rata
53.8
50 4. Samsung GT
Tabel 27. Akurasi pendugaan tingkat warna daun berdasarkan warna kulit telapak tangan, intensitas rendah dan frame yang dipenuhi oleh citra telapak tangan
Warna Kulit Jumlah Data
Tingkat Warna Daun
Target Jumlah DataHasil Pendugaan
Akurasi telapak tangan
2 2,5
3 3,5
4 132
2 130
1 1
99 24
2,5
2
15
3
4 70
Putih 158
3 3
4
138 3
10 89
28 3,5
8 10
10 64
177 4
5 1
171 96
Rata-rata 83.6
38 2
31 1
6 81
18 2,5
8
2 3
4 1
55 Putih sedang
44 3
5 36
1 2
84 16
3,5
1
4 2
3 6
50 51
4 2
2 1
46 90
Rata-rata 72
54 2
44 4
4
2
88 6
2,5 5
1 83
Hitam 62
3 4
1 57
91 5
3,5 3
1 1
40 38
4 3
1 5
29 76
Rata-rata 75.6
5. Nexian Tabel 28. Akurasi pendugaan tingkat warna daun berdasarkan warna kulit telapak tangan, intensitas
rendah dan frame yang dipenuhi oleh citra telapak tangan Warna Kulit
Jumlah Data Tingkat
Warna Daun Target
Jumlah DataHasil Pendugaan Akurasi
telapak tangan 2
2,5 3
3,5 4
25 2
22 3
88 13
2,5
4
5
1
1 2
69 Putih
31 3
7 20
2 2
70 15
3,5 1
1 6
7 86
28 4
1 2
3 22
89 Rata-rata
80.4 48
2 42
1 1
2 2
89 30
2,5
2
21 6
1 76
Putih sedang 63
3 5
52 3
3 82
12 3,5
1 2
8 1
75 48
4 1
2 8
1 36
77 Rata-rata
79.8 24
2 18
6 75
2,5 Hitam
26 3
26 100
3,5 16
4 3
13 81.25
Rata-rata 85.416667
51 H.
Analisis Statistika
Analisa statistika dilakukan untuk mengetahui uji beda nyata antar tingkat warna daun. Tingkat warna daun antara 2 dan 2.5, tingkat warna daun 2 dengan 3, tingkat warna daun 2 dengan 3.5, dan
seterusnya. Tingkat warna daun tersebut mempunyai variabel. Variabel penciri terdiri dari RGB daun Rd, Gd, Bd dan RGB tangan Rt, Gt, Bt. Analisis perlu dilakukan untuk mengetahui variabel
pembeda antar tingkta warna daun. Aplikasi yang digunakan SPSS 17. SPSS adalah singkatan dari Statistical and Service Solution. SPSS merupakan program komputer yang digunakan untuk
melakukan perhitungan statistik. Uji yang dilakukan adalah uji beda nyata. Pengolahan data statistik dilakukan dengan analisis one way annova.
Data yang dipakai untuk melakukan perhitungan statistika adalah hasil data olahan dengan program ekstraksi komponen RGB daun dan RGB tangan menggunakan program Visual Basic. Uji
beda nyata dilakukan untuk masing-masing telepon seluler yang dipakai. Hasil yang diperoleh dari pengolahan analisis uji beda nyata telah ditemukan bahwa Gd dan Bd merupakan variabel penciri
yang berbeda nyata antar tingkta warna daun. Tingkat kepercayaan uji beda nyata yang dilakukan mencapai 95 oleh karena itu dipastikan variabel penciri berbeda nyata antar tingkat warna daun
adalah variabel Gd dan Bd. Variabel RGB tangan cenderung mempunyai beda nyata yang tidak konstan.
Uji beda nyata dilakukan setiap telepon seluler. Setiap telepon seluler dilakukan uji beda nyata berdasarkan tingkat intensitas. Uji beda nyata untuk beragam intensitas dibagi menjadi 3 analisis,
analisis pertama untuk tingkat intensitas cahaya 800-5000 lux, analisis kedua tingkat intensitas cahaya 7000-10000 lux, dan analisis ketiga tingkat intensitas lebih besar dari 10000 lux. Uji dilakukan
terhadap beragam warna kulit telapak tangan, yaitu warna kulit putih, putih sedang, dan hitam. Uji beda nyata berikutnya adalah menggabung semua data berdasarkan tingkat warna daun, intensitas, dan
warna kulit telapak tangan. Semua data digabung tanpa memperhatikan intensitas cahaya, warna kulit telapak tangan, dan tingkat warna daun. Uji ini dilakukan untuk setiap telepon seluler yang dipakai
dalam penelitian. Uji beda nyata berdasarkan intensitas cahaya, intesitas cahaya antara 800-5000 lux
menghasilkan signifikan 95, artinya variabel penciri berbeda nyata antar tingkat warna daun. Varibel penciri yang memebdakan antar tingkat warna daun adalah variabel Gd dan Bd, nilai
signifikan Gd dan Bd 99 dan cenderung memiliki nilai signifikan yang selalu konstan. Intensitas cahaya 6000-9000 lux menghasilkan signifikan 87, Sedangkan untuk intensitas cahaya diatas 10000
lux menghasilkan nilai signifikan 30 dan disimpulkan tidak berbeda nyata. Uji beda nyata berdasarkan warna kulit telapak tangan mengahasilkan nilai signifikan yang
beragam hal ini diyakini kaerna pencerahan otomatis yang dimiliki kamera telepon seluler sehingga menghasilkan nilai variabel penciri tidak konsisten. Uji beda nyata berdasarkan kulit telapak tangan
warna putih dilakukan untuk masing-masing telepon seluler. Nilai signifikan yang dihasilkan untuk telapak tangan berwarna putih menghasilkan beda nyata 90. Variabel penciri beda nyata
berdasarkan kulit berwarna putih adalah Gd, Bd, dan Gt. Nilai signifikan Gd adalah 0.000, Bd 0.003 dan Gt 0.005. Warna kulit telapak tangan agak putih mempunyai nilai signifikan yang hampir sama
dengan warna kulit telapak tangan putih. Warna telapak tangan hitam menghasilkan tingkat kepercayaan 78, berdasarkan nilai signifikan untuk setiap telepon seluler cenderung berubah dan
tidak konsisten. Hai ini diyakini karena efek pencerahan otomatis yang dimiliki kamera telepon seluler, sehingga dengan latar belakang frame citra telapak tangan hitam, telepon seluler akan
menyeimbangkan pencerahan citra, sehinggga nilai variabel penciri tidak konsisten.
52
V. KESIMPULAN DAN SARAN
A. KESIMPULAN
Dari penelitian yang telah dilaksanakan dapat disimpulkan beberapa hal berikut: a. Keberagaman warna daun berhasil dibangkitkan dengan perlakuan pemupukan, terbukti
dengan adanya tingkat warna daun 2, 2.5, 3, 3.5 dan 4, walaupun tingkat warna daun 2 dan 4 jarang dijumpai di lapangan.
b. Komponen warna RGB daun dan RGB telapak tangan yang diambil dengan menggunakan kamera telepon seluler dipakai sebagai variabel penciri untuk membedakan tingkat warna
daun pada berbagai intensitas cahaya lapangan dan berbagai warna kulit model petani. Perbedaan tingkat warna daun dan frame penuh menghasilkan komponen R daun dan G daun
memiliki nilai tengah yang berbeda nyata pada taraf 95. c. Posisi pengambilan citra adalah dengan cara memotret daun padi dibawah bayangan tubuh
dapat meningkatkan akurasi. d. Cara pengambilan citra yang tepat adalah dengan dengan frame yang dipenuhi oleh citra
telapak tangan agar menghasilkan akurasi yang baik. e. Kondisi kamera pemotretan harus fokus agar tidak mengakibatkan perubahan nilai variabel
komponen citra, dan tanpa ditandaiu dengan adanya objek lain disekitar frame citra. f.
Intensitas cahaya pemotretan citra daun padi pada intensitas rendah sekitar 800-5000 lux pada saat pagi hari pukul 07.00-09.00 WIB dan sore hari 16.00-17.30 WIB.
g. Akurasi pengolahan komponen RGB dengan pengenalan pola kNN pada intensitas cahaya rendah dengan frame penuh, telepon seluler bermerek Samsung Ace menghasilkan akurasi
87, Sony Ericsson menghasilkan akurasi 93, LG menghasilkan akurasi 91, Samsung GT menghasilkan akurasi 90, Nexian menghasilkan akurasi sebesar 92.
h. Akurasi pengolahan komponen RGB dengan pengenalan pola kNN pada intensitas cahaya rendah dengan frame tidak penuh, telepon seluler bermerek Samsung Ace menghasilkan
akurasi 54, Sony Ericsson menghasilkan akurasi 62, LG menghasilkan akurasi 63, Samsung GT menghasilkan akurasi 56, Nexian menghasilkan akurasi sebesar 72.
i. Akurasi pengenalan pengolahan komponen RGB dengan pola kNN pada berbagai intensitas
cahaya dengan frame penuh dicampur dengan frame tidak penuh, telepon seluler bermerek Samsung Ace menghasilkan akurasi 78 , Sony Ericsson menghasilkan akurasi 69, LG
menghasilkan akurasi 86, Samsung GT menghasilkan akurasi 84, Nexian menghasilkan akurasi sebesar 79.
