APLIKASI IMAGE PROCESSING UNTUK PROSES PEMUTUAN APEL MANALAGI (Malus sylvestris Mill)

Abstract

Apel manalagi (Malus sylvestris Mill) merupakan salah satu jenis apel yang sudah banyak dikenal masyarakat secara luas. Indonesia memiliki potensi untuk menjadikan apel manalagi sebagai produk ekspor. Pemutuan merupakan salah satu hal yang perlu mendapat perhatian. Kota batu merupakan sentra produksi apel di Indonesia. Proses pemutuan merupakan syarat agar suatu produk diterima di pasaran. Pemutuan apel manalagi di Kota Batu dilakukan secara manual sehingga memiliki banyak kekurangan diantaranya hasil pemutuan kurang seragam, membutuhkan waktu, dan adanya perbedaan persepsi mutu produk hasil pemutuan karena unsur subyektifitas. Pengolahan citra (image processing) dapat dijadikan salah satu alternatif pilihan dalam pemutuan apel manalagi. Pemutuan dengan cara ini dapat menentukan variabel dari mutu buah seperti tingkat kematangan, berat buah, lebar buah, dan area cacat. Pemutuan dengan menggunakan pengolahan citra (image processing) diharapkan dapat menghasilkan hasil sortasi apel manalagi yang lebih seragam. Penelitian ini dilakukan pada bulan Desember 2014 sampai dengan Februari 2015, bertempatkan di Laboratorium ENOTIN (Energi, Otomatisasi, dan Instrumentasi), Jurusan Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Jember. Bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah apel manalagi dengan kelas Super, A, AB, C dan reject (mutu yang tidak dipasarkan), masing-masing 50 buah, serta 75 buah untuk proses validasi. Buah apel ini diperoleh dari salah satu pengepul yang berada di Kota Batu. Sampel buah apel manalagi kemudian diambil citranya menggunakan kamera CCD (Charge Coupled Device). Aplikasi image processing buah apel manalagi dibuat menggunakan program Sharp Develop 4.2. Program ini dibuat untuk mendapatkan variabel mutu buah apel manalagi. Variabel mutu yang dijadikan acuan untuk dihitung dalam xi xi proses pemutuan apel manalagi yakni perimeter; area; tinggi; lebar; indeks warna R; G; dan B; serta area cacat. Berdasarkan analisis statistik, variabel mutu citra yang dapat digunakan sebagai input dalam pembuatan aplikasi yakni perimeter, area, lebar, dan area cacat. Variabel tersebut digunakan sebagai input dikarenakan dapat membedakan mutu super sampai dengan reject. Variabel perimeter, area, lebar, dan area cacat digunakan sebagai acuan dalam menentukan kalimat logika yang akan dijadikan input pembuatan aplikasi. Ke empat variabel tersebut dikombinasikan dalam bentuk kalimat logika. Delapan kombinasi kalimat logika dari variabel tersebut yang diperoleh dengan cara coba-coba. Pengujian akurasi aplikasi image processing buah apel manalagi dilakukan menggunakan confusion matrix terhadap 75 sampel mutu. Sampel mutu meliputi mutu Super, A, AB, C, dan Reject. Uji validasi terhadap diperoleh nilai total akurasi sebesar 81,42% .