APLIKASI DETEKSI KEMATANGAN BUAH SEMANGKA BERBASIS NILAI RGB MENGGUNAKAN METODE THRESHOLDING | Yogi | JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) 1 PB
Jurnal Riset Komputer (JURIKOM), Vol. 3 No. 6, Desember 2016
ISSN 2407-389X (Media Cetak)
Hal : 84-89
APLIKASI DETEKSI KEMATANGAN BUAH SEMANGKA BERBASIS
NILAI RGB MENGGUNAKAN METODE THRESHOLDING
Maldini Yogi
Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budidarma.
Jl. Sisingamangaraja No.338 Simpang Limun Medan
ABSTRAK
Aplikasi pengolahan citra mempermudah penggunanya dalam pengenalan pola yang berperan dalam memisahkan objek dari
latar belakang secara otomatis. Selanjutnya, objek akan diproses oleh pengklasifikasi objek. Selain itu pengolahan citra
berperan untuk mengenali bentuk-bentuk khusus yang dilihat oleh mesin sehingga mempermudah dalam mengenali suatu
objek. Perangkat lunak untuk mengolah citra digital juga sangat populer dalam perkembangannya, digunakan oleh
pengguna untuk mendeteksi, mengolah foto atau untuk berbagai keperluan lain sebagai contoh, Adobe Photoshop dan GIMP
(GNU Image Manipulation Program) yang menyajikan berbagai fitur dalam memanipulasi citra digital. Semangka atau
tembikai (Citrullus lanatus, suku ketimun-ketimunan atau Cucurbitaceae) adalah tanaman merambat yang berasal dari
daerah setengah gurun di Afrika bagian selatan. Tanaman ini masih sekerabat dengan labu-labuan (Cucurbitaceae), melon
(Cucumis melo) dan ketimun (Cucumis sativus). Buah semangka memiliki kulit yang keras, berwarna hijau pekat atau hijau
muda dengan larik-larik hijau tua. Tergantung kualitas dan varianya, daging buahnya yang berair berwarna merah atau
kuning. Pengertian dasar thresolding menyatakan histogram sebelah kiri mewakili citra f(x,y), yang tersusun atas objek
terang di atas background gelap. Piksel-piksel objek dan background dikelompokkan menjadi dua mode yang dominan. Cara
untuk mengestrak objek dari background adalah dengan memilih thereshold T yang memisahkan dua mode tersebut.
Kata Kunci : Pengolahan Citra,Semangka, Thresholding .
menyajikan berbagai fitur dalam memanipulasi citra
digital.
Beberapa penelitian sejenis yang melalukan
proses seleksi berdasarkan citra (image) objek antara
lain sebagai berikut, Garcia-Alegre dkk melakukan
penelitian untuk mendeteksi permukaan kulit telur
berdasarkan citra objek dengan menggunakan metode
Laplace. Pada penelitian tersebut, diambil komponen
hijau (green) untuk menunjukkan perbedaan warna
antara citra telur dan latar belakangnya. Citra telur
akan diproses untuk mengetahui kerusakan
permukaan telur menggunakan metode Laplace.
Kusumadewi melakukan penelitian untuk
mendeteksi kerusakan telur menggunakan metode
thresholding. Metode thresholding ini digunakan
untuk menentukan kerusakan telur berdasarkan nilai
binernya, 0=hitam dan 1=putih. Piksel warna putih
dianggap sebagai piksel aktif. Penelitian ini belum
secara waktu-nyata (realtime), yang mana data citra
dimasukkan di-capture terlebih dahulu dan dijadikan
file dalam basis data.
Pengertian dasar thresholding menyatakan
histogram sebelah kiri mewakili citra f(x,y), yang
tersusun atas objek terang di atas background gelap.
Piksel-piksel objek dan background dikelompokkan
menjadi dua mode yang dominan. Cara untuk
mengestrak objek dari background adalah dengan
memilih thereshold T yang memisahkan dua mode
tersebut.
I. PENDAHULUAN
Semangka atau tembikai (Citrullus lanatus, suku
ketimun-ketimunan atau Cucurbitaceae) adalah
tanaman merambat yang berasal dari daerah setengah
gurun di Afrika bagian selatan. Tanaman ini masih
sekerabat dengan labu-labuan (Cucurbitaceae),
melon (Cucumis melo) dan ketimun (Cucumis
sativus). Buah semangka memiliki kulit yang keras,
berwarna hijau pekat atau hijau muda dengan lariklarik hijau tua. Tergantung kualitas dan varianya,
daging buahnya yang berair berwarna merah atau
kuning.
Kematangan buah semangka berkisar antara
umur 75-100 hari setelah tanam. Pemetikan buah
semangka dilakukan ketika buah semangka benarbenar matang. Untuk pemasaran jarak jauh, buah
dapat dipetik lebih awal. Tingkat kematangan buah
semangka tidak dapat di ukur dari besar buahnya.
Tingkat kematangan buah semangka dapat diketahui
dengan cara memukul buah semangka dengan jari
atau tangan dengan mendengarkan bunyinya. Apabila
bunyinya terlihat berat, tandanya buah telah matang.
Sebaliknya, bunyi yang ringan menandakan buah
masih muda.
Aplikasi pengolahan citra mempermudah
penggunanya dalam pengenalan pola yang berperan
dalam memisahkan objek dari latar belakang secara
otomatis. Selanjutnya, objek akan diproses oleh
pengklasifikasi objek. Selain itu pengolahan citra
berperan untuk mengenali bentuk-bentuk khusus
yang dilihat oleh mesin sehingga mempermudah
dalam mengenali suatu objek. Perangkat lunak untuk
mengolah citra digital juga sangat populer dalam
perkembangannya, digunakan oleh pengguna untuk
mendeteksi, mengolah foto atau untuk berbagai
keperluan lain sebagai contoh, Adobe Photoshop dan
GIMP (GNU Image Manipulation Program) yang
II. TEORITIS
A. Perancangan Aplikasi
Perancangan adalah sebuah proses untuk
mendefenisikan sesuatu yang akan dikerjakan dengan
menggunakan teknik yang bervariasi serta di
dalamnya melibatkan deskripsi mengenai arsitektur
serta detail komponen dan juga keterbatasan yang
84
Jurnal Riset Komputer (JURIKOM), Vol. 3 No. 6, Desember 2016
ISSN 2407-389X (Media Cetak)
Hal : 84-89
akan dialami dalam proses pengerjaannya (Soetam
Rizky, 2011). Perancangan merupakan kegiatan
merangkai berbagai persoalan menjadi satu keasatuan
ruang dan bentuk.
Aplikasi berasal dari kata application yang
artinya penerapan; lamaran; penggunaan. Secara
istilah aplikasi adalah program siap pakai yang direka
untuk melaksanakan fungsi bagi pengguna atau
aplikasi yang lain dan dapat digunakan oleh sasaran
yang dituju. Dengan perangkat lunak sistem yang
mengintregasikan berbagai kemampuan komputer,
tetapi tidak secarah langsung menerapkan
kemampuan tersebut untuk mengerjakan suatu tugas
yang mengutukkan pengguna.
Perancangan aplikasi adalah suatu perancangan
yang melibatkan logika modul-modul yang dibuat ke
dalam perangkat lunak dengan mengikuti konsepkonsep data program yang ada.
B. Pengolahan Citra Digital
Menurut Efford 2000, Pengolahan citra digital
adalah istilah umum untuk berbagai teknik yang
keberadaannya
untuk
memanipulasi
dan
memodifikasi citra dengan berbagai cara. Foto adalah
contoh gambar berdimensi dua yang dapat diolah
dengan mudah.Setiap foto dalam.Setiap foto dalam
bentuk citra digital (mislanya berasal dari kamera
digital) dapat diolah melalui perangkat lunak
tertentu.Sebagai contoh, apabila hasil bidikan kamera
terlihat sedikti gelap, citra dapat diolah menjadi lebih
terang.Dimungkinkan pula memisahkan foto orang
dari
latar
belakangnya.Gamabran
tersebut
menunjukkan hal sederhana yang dapat dilakukan
melalui pengolahan citra digital(Abdul Kadir dan
Adhi Ausanto, 2013).
Citra digital dikelompokkan menjadi 4 macam,
yaitu :
1. Citra biner
2. Citra abu-abu (grayscale)
3. Citra RGB atau True Color
D. Thresholding
Pengertian dasar thresolding menyatakan
histogram sebelah kiri mewakili citra f(x,y), yang
tersusun atas objek terang di atas background gelap.
Piksel-piksel objek dan background dikelompokkan
menjadi dua mode yang dominan.Cara untuk
mengestrak objek dari background adalah dengan
memilih thereshold T yang memisahkan dua mode
tersebut.
Sembarang titik (x,y) yang memenuhi f(x,y)>T
disebut titik objek; selain itu, titik disebut
background. Histogram sebelah kanan terbagi
menjadi tiga mode.Misalkan, citra terdiri dari dua
objek terang di atas background gelap.Thresholding
multilevel digunakan untuk mengklasifikasikan suatu
titik (x,y) sebagai bagian dari sebuah class objek.
Titik (x,y) menjadi bagia suatu objek jika T1.
Thresholding adalah operasi yang melakukukan
pengetesan terhadap fungsi T berikut :
T= T[x, y, p(x,y), f(x,y)].… ……..(2.5)
f(x,y) adalah tingkat keabuan pada titik (x,y) dan
p(x,y) menyatakan operasi lokal dari titik tersebut.
Operasi thresholding digunakan untuk mengubah
citra dengan format skala keabuan, yang mempunyai
kemungkinan lebih dari 2, ke citra biner yang hanya
memiliki 2 buah nilai (0 dan 1). Dalam hal ini, titik
dengan nilai rentang nilai keabuan tertentu diubah
menjadi berwarna hitam dan sisanya menjadi warna
putih atau sebaliknya.
Perubahan citra skala keabuan menjadi citra
biner dapat dilakukan memakai ambang ganda, yaitu
ambang bawah dan ambang atas, dengan
menggunakan
fungsi
GST
(Gray
Scale
Transform).Pengambangan ganda dilakukan untu
menampilkan titik-titik yang mempunyai nilai
rentang tertentu
atau
Fungsi GST untuk operasi pengambangan ganda
Gambar 1: (a) persamaan 1 (b) persamaan 2 dalam
fungsi GST
III. ANALISA DAN PEMBAHASAN
A. Analisa Citra
Pada aplikasi pengolahan citra yang akan
dirancang harus memiliki data-data yang akan diolah,
dan digunakan pada sistem yang nantinya digunkan
dalam
sistem pendeteksian.
Pada
aplikasi
pendeteksian kematangan buah semangka ukuran
citra yang digunakan berukuran 256x256 pixel
dengan format JPG. Hal ini dilakukan bertujuan
untuk mengahsilkan nilai RGB yang riil untuk
diproses kedalam program aplikasi sehingga ada
kecocokan didalamnya. Citra semangka yang
digunakan untuk pendeteksian menggunnakan buah
semngka yang berumur 75-100 hari masa tanam.
Warna semangka matang yang digunanakan
yaitu semangka yang berwarna hijau tua terang lariklariknya hijaunya memiliki hijau yang lebih tua serta
memiliki larik hijau yang jaraknya sama dengan larik
hijau yang lain dan semangka yang tidak matang
berwarna hijau muda dengan larik-larik tidak sama
jaraknya dengan larik-larik yang lain. Proses
pendeteksian akan membutuhkan waktu lama jika
meggunakan piksel citra asli yaitu 256x256 pixel.
Untuk memudahkan dalam menganalisa citra, citra
hasil capture akan di crop dengan menggunakan
aplikasi Microsoft Office Picture Manager menjadi
30x30 dengan format JPG.
Jurnal Riset Komputer (JURIKOM), Vol. 3 No. 6, Desember 2016
ISSN 2407-389X (Media Cetak)
Hal : 84-89
Gambar 2: Citra S.JPG
langkah pengambilan nilai ambang dari citra RGB
adalah sebagai berikut :
1. w=imread('C:\Users\yogi\Documents\MATLAB\
S.jpg'); membaca file citra,
maka akan
ditampilkan jendela figure yang berisikan
gambar RGB berikut ini:
Gambar 6: Jendela Figure Citra RGB
Gambar 3: Citra Semangka Matang Hasil Cropping
Gambar 4: Citra Semangka Tidak Matang Hasil
Cropping
B. Proses Pengolahan Data
Proses pngolahan data dalam pendeteksian
kematangan buah semangka dengan langkah awal
mengambil objek gambar untuk mendapatkankan
objek
RGB kemudian objek dirubah menjadi
grayscale. Nilai RGB yang akan didapatkan akan
diambil sebagai nilai acuan dalam proseses
pendeteksian kematangan buah. Setelah didapat nilai
RGB acuan dilakukan proses Thresholding, dimana
proseses tersebut dilakukan untuk mendapatkan objek
dalam bentuk biner. Proseses Thresholding dilakukan
untuk memperjelas bentuk larik-larik yang ada pada
objek semangka.
2.
imshow(red) menampilkan citra berwarna merah.
Gambar 7: Citra Red
3.
imshow(green) menampilkan citra berwarna
hijau.
Gambar 8: Citra Green
4.
imshow(blue) menampilkan citra berwarna biru.
Gambar 9: Citra Blue
5.
red=w(:,:,1) menampilkan matriks gambar hanya
berisi piksel berwarna merah.
Gambar 5: Diagram Proses Pengolahan Data Citra
C. Analisa Citra RGB
Sebelum melakukan pendeteksian kematangan
buah semangka, citra utama harus dalam bentuk
RGB.
Penginputan citra RGB bertujun untuk
mengetahui jumlah nilai RGB yang ada pada citra.
Pada format RGB, suatu warna didefinisikan sebagai
kombinasi (campuran) dari komponen warna R,G dan
B. Dengan mengambil nilai ambang dari sampel
piksel 30x30 pada setiap citra
Nilai-nilai ambang dari setiap warna dapat di uji
menggunakan program MATLAB. Langakah-
Gambar 10: Nilai Piksel Red
Jurnal Riset Komputer (JURIKOM), Vol. 3 No. 6, Desember 2016
ISSN 2407-389X (Media Cetak)
Hal : 84-89
6.
green=w(:,:,2) menampilkan matriks gambar
hanya berisi piksel berwarna hijau.
Gambar 11: Nilai Piksel Green
7.
blue=w(:,:,3) menampilkan matriks
hanya berisi piksel berwarna biru.
Gambar 12 Nilai Piksel Blue
Analisa pengambilan nilai gambar secara
thresholding dapat dipelajari berdasarkan pola warna
atau ditentukan secara intuintif, tetapi theresholding
RGB ini sangat rentan terhadap kestabilan cahaya.
Berikut Analisa kematangan melalui metode
thresholding. Langkah pada pendeteksian citra secara
thresholding ialah perubahan yang ditangkap menjadi
citra bineratau menjadi komponen warna hitam dan
putih, pada proses ini citra yang memiliki intensitas
piksel dibawah 128 akan dirubah menjadi 1 atau
putih, sedangkan intensitas warna yang melebihi dari
128 akan dirubah menjadi 0 atau hitam.
Pemberian nilai ambang RGB untuk
kematangan buah semangka, yaitu :
1. Nilai ambang Red= 92-100
2. Nilai ambang Green = 170-210
3. Nilai ambang Blue = 0-90
Gambar 14: Nilai Awal Matriks Citra
gambar
Langkah dalam pendeteksisan thresholding dengan
fungsi GST dengan membandingkan semua baris
nilai Ki=128 :
D. Analisa Pengolahan Gambar Secara
Thresholding
Jika area background dan area objek
perbandingannya hampir sama, nilai awal yang baik
untuk T adalah tingkat keabuan rata-rata dari citra.
Jika area objek lebih kecil dibandingkan area
background (atau sebaliknya), satu kelompok piksel
akan mendominasi histogram, sehingga nilai tengah
antara tingkat keabuan maksimum dan minimum
merupakan pilihan awal yang baik utuk T. Dengan
algoritma iterative dihasilkan T=125.4 setelah tiga
iterasi. T diinisialisasi dengan tingkat keabuan ratarata dan T=0. Untuk segmentasi citra, digunakan nilai
T=125.
Gambar 13: Original Image
Atau
Langkah 1
(168
ISSN 2407-389X (Media Cetak)
Hal : 84-89
APLIKASI DETEKSI KEMATANGAN BUAH SEMANGKA BERBASIS
NILAI RGB MENGGUNAKAN METODE THRESHOLDING
Maldini Yogi
Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budidarma.
Jl. Sisingamangaraja No.338 Simpang Limun Medan
ABSTRAK
Aplikasi pengolahan citra mempermudah penggunanya dalam pengenalan pola yang berperan dalam memisahkan objek dari
latar belakang secara otomatis. Selanjutnya, objek akan diproses oleh pengklasifikasi objek. Selain itu pengolahan citra
berperan untuk mengenali bentuk-bentuk khusus yang dilihat oleh mesin sehingga mempermudah dalam mengenali suatu
objek. Perangkat lunak untuk mengolah citra digital juga sangat populer dalam perkembangannya, digunakan oleh
pengguna untuk mendeteksi, mengolah foto atau untuk berbagai keperluan lain sebagai contoh, Adobe Photoshop dan GIMP
(GNU Image Manipulation Program) yang menyajikan berbagai fitur dalam memanipulasi citra digital. Semangka atau
tembikai (Citrullus lanatus, suku ketimun-ketimunan atau Cucurbitaceae) adalah tanaman merambat yang berasal dari
daerah setengah gurun di Afrika bagian selatan. Tanaman ini masih sekerabat dengan labu-labuan (Cucurbitaceae), melon
(Cucumis melo) dan ketimun (Cucumis sativus). Buah semangka memiliki kulit yang keras, berwarna hijau pekat atau hijau
muda dengan larik-larik hijau tua. Tergantung kualitas dan varianya, daging buahnya yang berair berwarna merah atau
kuning. Pengertian dasar thresolding menyatakan histogram sebelah kiri mewakili citra f(x,y), yang tersusun atas objek
terang di atas background gelap. Piksel-piksel objek dan background dikelompokkan menjadi dua mode yang dominan. Cara
untuk mengestrak objek dari background adalah dengan memilih thereshold T yang memisahkan dua mode tersebut.
Kata Kunci : Pengolahan Citra,Semangka, Thresholding .
menyajikan berbagai fitur dalam memanipulasi citra
digital.
Beberapa penelitian sejenis yang melalukan
proses seleksi berdasarkan citra (image) objek antara
lain sebagai berikut, Garcia-Alegre dkk melakukan
penelitian untuk mendeteksi permukaan kulit telur
berdasarkan citra objek dengan menggunakan metode
Laplace. Pada penelitian tersebut, diambil komponen
hijau (green) untuk menunjukkan perbedaan warna
antara citra telur dan latar belakangnya. Citra telur
akan diproses untuk mengetahui kerusakan
permukaan telur menggunakan metode Laplace.
Kusumadewi melakukan penelitian untuk
mendeteksi kerusakan telur menggunakan metode
thresholding. Metode thresholding ini digunakan
untuk menentukan kerusakan telur berdasarkan nilai
binernya, 0=hitam dan 1=putih. Piksel warna putih
dianggap sebagai piksel aktif. Penelitian ini belum
secara waktu-nyata (realtime), yang mana data citra
dimasukkan di-capture terlebih dahulu dan dijadikan
file dalam basis data.
Pengertian dasar thresholding menyatakan
histogram sebelah kiri mewakili citra f(x,y), yang
tersusun atas objek terang di atas background gelap.
Piksel-piksel objek dan background dikelompokkan
menjadi dua mode yang dominan. Cara untuk
mengestrak objek dari background adalah dengan
memilih thereshold T yang memisahkan dua mode
tersebut.
I. PENDAHULUAN
Semangka atau tembikai (Citrullus lanatus, suku
ketimun-ketimunan atau Cucurbitaceae) adalah
tanaman merambat yang berasal dari daerah setengah
gurun di Afrika bagian selatan. Tanaman ini masih
sekerabat dengan labu-labuan (Cucurbitaceae),
melon (Cucumis melo) dan ketimun (Cucumis
sativus). Buah semangka memiliki kulit yang keras,
berwarna hijau pekat atau hijau muda dengan lariklarik hijau tua. Tergantung kualitas dan varianya,
daging buahnya yang berair berwarna merah atau
kuning.
Kematangan buah semangka berkisar antara
umur 75-100 hari setelah tanam. Pemetikan buah
semangka dilakukan ketika buah semangka benarbenar matang. Untuk pemasaran jarak jauh, buah
dapat dipetik lebih awal. Tingkat kematangan buah
semangka tidak dapat di ukur dari besar buahnya.
Tingkat kematangan buah semangka dapat diketahui
dengan cara memukul buah semangka dengan jari
atau tangan dengan mendengarkan bunyinya. Apabila
bunyinya terlihat berat, tandanya buah telah matang.
Sebaliknya, bunyi yang ringan menandakan buah
masih muda.
Aplikasi pengolahan citra mempermudah
penggunanya dalam pengenalan pola yang berperan
dalam memisahkan objek dari latar belakang secara
otomatis. Selanjutnya, objek akan diproses oleh
pengklasifikasi objek. Selain itu pengolahan citra
berperan untuk mengenali bentuk-bentuk khusus
yang dilihat oleh mesin sehingga mempermudah
dalam mengenali suatu objek. Perangkat lunak untuk
mengolah citra digital juga sangat populer dalam
perkembangannya, digunakan oleh pengguna untuk
mendeteksi, mengolah foto atau untuk berbagai
keperluan lain sebagai contoh, Adobe Photoshop dan
GIMP (GNU Image Manipulation Program) yang
II. TEORITIS
A. Perancangan Aplikasi
Perancangan adalah sebuah proses untuk
mendefenisikan sesuatu yang akan dikerjakan dengan
menggunakan teknik yang bervariasi serta di
dalamnya melibatkan deskripsi mengenai arsitektur
serta detail komponen dan juga keterbatasan yang
84
Jurnal Riset Komputer (JURIKOM), Vol. 3 No. 6, Desember 2016
ISSN 2407-389X (Media Cetak)
Hal : 84-89
akan dialami dalam proses pengerjaannya (Soetam
Rizky, 2011). Perancangan merupakan kegiatan
merangkai berbagai persoalan menjadi satu keasatuan
ruang dan bentuk.
Aplikasi berasal dari kata application yang
artinya penerapan; lamaran; penggunaan. Secara
istilah aplikasi adalah program siap pakai yang direka
untuk melaksanakan fungsi bagi pengguna atau
aplikasi yang lain dan dapat digunakan oleh sasaran
yang dituju. Dengan perangkat lunak sistem yang
mengintregasikan berbagai kemampuan komputer,
tetapi tidak secarah langsung menerapkan
kemampuan tersebut untuk mengerjakan suatu tugas
yang mengutukkan pengguna.
Perancangan aplikasi adalah suatu perancangan
yang melibatkan logika modul-modul yang dibuat ke
dalam perangkat lunak dengan mengikuti konsepkonsep data program yang ada.
B. Pengolahan Citra Digital
Menurut Efford 2000, Pengolahan citra digital
adalah istilah umum untuk berbagai teknik yang
keberadaannya
untuk
memanipulasi
dan
memodifikasi citra dengan berbagai cara. Foto adalah
contoh gambar berdimensi dua yang dapat diolah
dengan mudah.Setiap foto dalam.Setiap foto dalam
bentuk citra digital (mislanya berasal dari kamera
digital) dapat diolah melalui perangkat lunak
tertentu.Sebagai contoh, apabila hasil bidikan kamera
terlihat sedikti gelap, citra dapat diolah menjadi lebih
terang.Dimungkinkan pula memisahkan foto orang
dari
latar
belakangnya.Gamabran
tersebut
menunjukkan hal sederhana yang dapat dilakukan
melalui pengolahan citra digital(Abdul Kadir dan
Adhi Ausanto, 2013).
Citra digital dikelompokkan menjadi 4 macam,
yaitu :
1. Citra biner
2. Citra abu-abu (grayscale)
3. Citra RGB atau True Color
D. Thresholding
Pengertian dasar thresolding menyatakan
histogram sebelah kiri mewakili citra f(x,y), yang
tersusun atas objek terang di atas background gelap.
Piksel-piksel objek dan background dikelompokkan
menjadi dua mode yang dominan.Cara untuk
mengestrak objek dari background adalah dengan
memilih thereshold T yang memisahkan dua mode
tersebut.
Sembarang titik (x,y) yang memenuhi f(x,y)>T
disebut titik objek; selain itu, titik disebut
background. Histogram sebelah kanan terbagi
menjadi tiga mode.Misalkan, citra terdiri dari dua
objek terang di atas background gelap.Thresholding
multilevel digunakan untuk mengklasifikasikan suatu
titik (x,y) sebagai bagian dari sebuah class objek.
Titik (x,y) menjadi bagia suatu objek jika T1.
Thresholding adalah operasi yang melakukukan
pengetesan terhadap fungsi T berikut :
T= T[x, y, p(x,y), f(x,y)].… ……..(2.5)
f(x,y) adalah tingkat keabuan pada titik (x,y) dan
p(x,y) menyatakan operasi lokal dari titik tersebut.
Operasi thresholding digunakan untuk mengubah
citra dengan format skala keabuan, yang mempunyai
kemungkinan lebih dari 2, ke citra biner yang hanya
memiliki 2 buah nilai (0 dan 1). Dalam hal ini, titik
dengan nilai rentang nilai keabuan tertentu diubah
menjadi berwarna hitam dan sisanya menjadi warna
putih atau sebaliknya.
Perubahan citra skala keabuan menjadi citra
biner dapat dilakukan memakai ambang ganda, yaitu
ambang bawah dan ambang atas, dengan
menggunakan
fungsi
GST
(Gray
Scale
Transform).Pengambangan ganda dilakukan untu
menampilkan titik-titik yang mempunyai nilai
rentang tertentu
atau
Fungsi GST untuk operasi pengambangan ganda
Gambar 1: (a) persamaan 1 (b) persamaan 2 dalam
fungsi GST
III. ANALISA DAN PEMBAHASAN
A. Analisa Citra
Pada aplikasi pengolahan citra yang akan
dirancang harus memiliki data-data yang akan diolah,
dan digunakan pada sistem yang nantinya digunkan
dalam
sistem pendeteksian.
Pada
aplikasi
pendeteksian kematangan buah semangka ukuran
citra yang digunakan berukuran 256x256 pixel
dengan format JPG. Hal ini dilakukan bertujuan
untuk mengahsilkan nilai RGB yang riil untuk
diproses kedalam program aplikasi sehingga ada
kecocokan didalamnya. Citra semangka yang
digunakan untuk pendeteksian menggunnakan buah
semngka yang berumur 75-100 hari masa tanam.
Warna semangka matang yang digunanakan
yaitu semangka yang berwarna hijau tua terang lariklariknya hijaunya memiliki hijau yang lebih tua serta
memiliki larik hijau yang jaraknya sama dengan larik
hijau yang lain dan semangka yang tidak matang
berwarna hijau muda dengan larik-larik tidak sama
jaraknya dengan larik-larik yang lain. Proses
pendeteksian akan membutuhkan waktu lama jika
meggunakan piksel citra asli yaitu 256x256 pixel.
Untuk memudahkan dalam menganalisa citra, citra
hasil capture akan di crop dengan menggunakan
aplikasi Microsoft Office Picture Manager menjadi
30x30 dengan format JPG.
Jurnal Riset Komputer (JURIKOM), Vol. 3 No. 6, Desember 2016
ISSN 2407-389X (Media Cetak)
Hal : 84-89
Gambar 2: Citra S.JPG
langkah pengambilan nilai ambang dari citra RGB
adalah sebagai berikut :
1. w=imread('C:\Users\yogi\Documents\MATLAB\
S.jpg'); membaca file citra,
maka akan
ditampilkan jendela figure yang berisikan
gambar RGB berikut ini:
Gambar 6: Jendela Figure Citra RGB
Gambar 3: Citra Semangka Matang Hasil Cropping
Gambar 4: Citra Semangka Tidak Matang Hasil
Cropping
B. Proses Pengolahan Data
Proses pngolahan data dalam pendeteksian
kematangan buah semangka dengan langkah awal
mengambil objek gambar untuk mendapatkankan
objek
RGB kemudian objek dirubah menjadi
grayscale. Nilai RGB yang akan didapatkan akan
diambil sebagai nilai acuan dalam proseses
pendeteksian kematangan buah. Setelah didapat nilai
RGB acuan dilakukan proses Thresholding, dimana
proseses tersebut dilakukan untuk mendapatkan objek
dalam bentuk biner. Proseses Thresholding dilakukan
untuk memperjelas bentuk larik-larik yang ada pada
objek semangka.
2.
imshow(red) menampilkan citra berwarna merah.
Gambar 7: Citra Red
3.
imshow(green) menampilkan citra berwarna
hijau.
Gambar 8: Citra Green
4.
imshow(blue) menampilkan citra berwarna biru.
Gambar 9: Citra Blue
5.
red=w(:,:,1) menampilkan matriks gambar hanya
berisi piksel berwarna merah.
Gambar 5: Diagram Proses Pengolahan Data Citra
C. Analisa Citra RGB
Sebelum melakukan pendeteksian kematangan
buah semangka, citra utama harus dalam bentuk
RGB.
Penginputan citra RGB bertujun untuk
mengetahui jumlah nilai RGB yang ada pada citra.
Pada format RGB, suatu warna didefinisikan sebagai
kombinasi (campuran) dari komponen warna R,G dan
B. Dengan mengambil nilai ambang dari sampel
piksel 30x30 pada setiap citra
Nilai-nilai ambang dari setiap warna dapat di uji
menggunakan program MATLAB. Langakah-
Gambar 10: Nilai Piksel Red
Jurnal Riset Komputer (JURIKOM), Vol. 3 No. 6, Desember 2016
ISSN 2407-389X (Media Cetak)
Hal : 84-89
6.
green=w(:,:,2) menampilkan matriks gambar
hanya berisi piksel berwarna hijau.
Gambar 11: Nilai Piksel Green
7.
blue=w(:,:,3) menampilkan matriks
hanya berisi piksel berwarna biru.
Gambar 12 Nilai Piksel Blue
Analisa pengambilan nilai gambar secara
thresholding dapat dipelajari berdasarkan pola warna
atau ditentukan secara intuintif, tetapi theresholding
RGB ini sangat rentan terhadap kestabilan cahaya.
Berikut Analisa kematangan melalui metode
thresholding. Langkah pada pendeteksian citra secara
thresholding ialah perubahan yang ditangkap menjadi
citra bineratau menjadi komponen warna hitam dan
putih, pada proses ini citra yang memiliki intensitas
piksel dibawah 128 akan dirubah menjadi 1 atau
putih, sedangkan intensitas warna yang melebihi dari
128 akan dirubah menjadi 0 atau hitam.
Pemberian nilai ambang RGB untuk
kematangan buah semangka, yaitu :
1. Nilai ambang Red= 92-100
2. Nilai ambang Green = 170-210
3. Nilai ambang Blue = 0-90
Gambar 14: Nilai Awal Matriks Citra
gambar
Langkah dalam pendeteksisan thresholding dengan
fungsi GST dengan membandingkan semua baris
nilai Ki=128 :
D. Analisa Pengolahan Gambar Secara
Thresholding
Jika area background dan area objek
perbandingannya hampir sama, nilai awal yang baik
untuk T adalah tingkat keabuan rata-rata dari citra.
Jika area objek lebih kecil dibandingkan area
background (atau sebaliknya), satu kelompok piksel
akan mendominasi histogram, sehingga nilai tengah
antara tingkat keabuan maksimum dan minimum
merupakan pilihan awal yang baik utuk T. Dengan
algoritma iterative dihasilkan T=125.4 setelah tiga
iterasi. T diinisialisasi dengan tingkat keabuan ratarata dan T=0. Untuk segmentasi citra, digunakan nilai
T=125.
Gambar 13: Original Image
Atau
Langkah 1
(168