Pelita Informatika Budi Darma, Volume : XVI, Nomor: 1, Januari 2017 ISSN : 2301-9425 46 ANALISA PERBANDINGAN METODE THESHOLDING DAN LAPLACE OF GAUSSIAN PADA KEMATANGAN BUAH TOMAT BERBASIS NILAI RGB Khairu Saleh 1 ,Muhammad Syahrizal 2 1) Mahasiswa program studi Teknik Informatika STMIK Budidarma Medan 2) Dosen Tetap STMIK Budi Darma Medan Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpang limun Medan ABSTRAK Tomat merupakan salah satu buah yang memiliki proses kematangan relative cepat. Sehingga, klasifikasi level kematangan tomat memiliki peran yang penting untuk mengurangi resiko pembusukan tomat. Sebelum proses klasifikasi dilakukan, pada tahap preprocessing dilakukan perbaikan citra untuk meningkatkan kualitas citra. Pada penelitian ini, pengambilan citra tomat dilakukan di luar ruangan yang mengakibatkan adanya area lighting pada permukaan tomat. Perbaikan dilakukan untuk menutup dan mengganti nilai area lighting dengan komponen nilai yang terkandung dalam tomat. Perbaikan dilakukan dengan dua cara, yaitu dengan rata-rata RGB dan pencarian nilai index piksel. Tahap selanjutnya adalah segmentasi untuk memisahkan objek tomat dengan background.Untuk mengenal jenis-jenis Citra berdasarkan ciri-cirinya, telah dibuat suatu sistem untuk memisahkan objek menggunakan metode thresholding. Prosesnya dimulai dengan menginput citra digital, selanjutnya dikonversi ke citra grayscale. Kemudian dilakukan proses segmentasi terhadap citra grayscale. Selanjutnya Proses terakhir adalah membuat plot contour terhadap hasil proses dilasi dan citra grayscale. Hasil segmentasi berhasil memisahkan objek citra dengan menggunakan metode thresholding local. Deteksi tepi pada citra merupakan salah satu bentuk awal dari penanganan perbaikan kualitas citra. Deteksi tepi dilakukan untuk mengindentifikasi area geometris daun atau buah tomat. Salah satu metode deteksi tepi yang dapat digunakan adalah metode Laplacian of Gaussian (LoG) Kata Kunci : Kematangan Buah Tomat, Segmentasi Citra, Thresholding dan Laplacian Of Gaussian 1. PENDAHULUAN Tomat (Lycopersium esculentum) adalah Tumbuhan dari keluarga solanaceae, tumbuhan asli Amerika Tengah dan selatan, dari meksiko sampai peru. Kata “tomat” berasal dari kata dalam bahasa Nahuat, dimana tomat merupakan keluarga dekat dari kentang. Dalam representsi warna kematangan buah tomat ini terdiri dari tiga unsur utama yaitu merah (red), hijau (green), biru (blue). Gabungan tiga warna ini membentuk warna-warna lainnya berdasarkan intensitas dari masing-masing warna. 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. Beberapa penelitian yang melalukan proses seleksi berdasarkan citra (image) objek antara lain sebagai berikut, Pada penelitian tersebut, diambil komponen hijau (green) untuk menunjukkan perbedaan warna antara citra buah tomat dan latar belakangnya. Dan akan diproses untuk mengetahui permukaan tomat menggunakan metode Laplace. Kusumadewi Jurnal SINGUDA ENSIKOM VOL : 4 NO : 3 Desember 2013 Hal : 38-47 melakukan penelitian untuk mendeteksi kematangan buah tomat menggunakan metode thresholding. Metode thresholding ini digunakan untuk menentukan kematangan buah tomat 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 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.
6
Embed
ANALISA PERBANDINGAN METODE THESHOLDING DAN LAPLACE …
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Mahasiswa program studi Teknik Informatika STMIK Budidarma Medan 2)
Dosen Tetap STMIK Budi Darma Medan Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpang limun Medan
ABSTRAK
Tomat merupakan salah satu buah yang memiliki proses kematangan relative cepat. Sehingga, klasifikasi
level kematangan tomat memiliki peran yang penting untuk mengurangi resiko pembusukan tomat. Sebelum
proses klasifikasi dilakukan, pada tahap preprocessing dilakukan perbaikan citra untuk meningkatkan kualitas
citra. Pada penelitian ini, pengambilan citra tomat dilakukan di luar ruangan yang mengakibatkan adanya area
lighting pada permukaan tomat. Perbaikan dilakukan untuk menutup dan mengganti nilai area lighting dengan
komponen nilai yang terkandung dalam tomat. Perbaikan dilakukan dengan dua cara, yaitu dengan rata-rata
RGB dan pencarian nilai index piksel. Tahap selanjutnya adalah segmentasi untuk memisahkan objek tomat
dengan background.Untuk mengenal jenis-jenis Citra berdasarkan ciri-cirinya, telah dibuat suatu sistem untuk memisahkan objek menggunakan metode thresholding. Prosesnya dimulai dengan menginput citra digital,
selanjutnya dikonversi ke citra grayscale. Kemudian dilakukan proses segmentasi terhadap citra grayscale.
Selanjutnya Proses terakhir adalah membuat plot contour terhadap hasil proses dilasi dan citra grayscale. Hasil
segmentasi berhasil memisahkan objek citra dengan menggunakan metode thresholding local. Deteksi tepi pada
citra merupakan salah satu bentuk awal dari penanganan perbaikan kualitas citra. Deteksi tepi dilakukan untuk
mengindentifikasi area geometris daun atau buah tomat. Salah satu metode deteksi tepi yang dapat digunakan
adalah metode Laplacian of Gaussian (LoG)
Kata Kunci : Kematangan Buah Tomat, Segmentasi Citra, Thresholding dan Laplacian Of Gaussian
1. PENDAHULUAN
Tomat (Lycopersium esculentum) adalah
Tumbuhan dari keluarga solanaceae, tumbuhan asli
Amerika Tengah dan selatan, dari meksiko sampai
peru. Kata “tomat” berasal dari kata dalam bahasa Nahuat, dimana tomat merupakan keluarga dekat dari
kentang. Dalam representsi warna kematangan buah
tomat ini terdiri dari tiga unsur utama yaitu merah
(red), hijau (green), biru (blue). Gabungan tiga warna
ini membentuk warna-warna lainnya berdasarkan
intensitas dari masing-masing warna.
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.
Beberapa penelitian yang melalukan proses
seleksi berdasarkan citra (image) objek antara lain
sebagai berikut, Pada penelitian tersebut, diambil
komponen hijau (green) untuk menunjukkan
perbedaan warna antara citra buah tomat dan latar belakangnya. Dan akan diproses untuk mengetahui
permukaan tomat menggunakan metode Laplace.
Kusumadewi Jurnal SINGUDA ENSIKOM
VOL : 4 NO : 3 Desember 2013 Hal : 38-47
melakukan penelitian untuk mendeteksi kematangan
buah tomat menggunakan metode thresholding.
Metode thresholding ini digunakan untuk menentukan
kematangan buah tomat 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 thresolding menyatakan
histogram sebelah kiri mewakili citra f(x,y), yang
tersusun atas objek terang di atas background gelap.