Pengolahan Citra Digital

Image : Canva.com

Review Jurnal Pengolahan Citra Digital

Review Jurnal Pengolahan Citra Digital –  Hai kali ini aku akan me-riview jurnal pengolahan citra digital yang berjudul “Identifikasi Varietas Padi Menggunakan Pengolahan Citra Digital dan Analisis Diskriminan”. Jom, langsung saja kita bahas.

Judul Jurnal    : Identifikasi Varietas Padi Menggunakan Pengolahan Citra Digital dan Analisis Diskriminan

Penulis Jurnal : Adnan,  Mira Landep Widiastuti, dan  Sri Wahyuni2

Reviewer         : Alfina Rahmawati

Alasan peneliti mengambil judul “Identifikasi Varietas Padi Menggunakan Pengolahan Citra Digital dan Analisis Diskriminan” Menurut penulis . Identifikasi varietas padi penting untuk membantu perakitan dan pemurnian varietas. Apalagi beras menjadi makanan pokok di Indonesia. Selain itu, penulis berpendapat bahwa produksi beras secara berkesinambungan merupakan suatu keharusan untuk memenuhi kebutuhan masyarakat dan menjaga kestabilan kondisi sosial dan ekonomi. Hal tersebut diperkuat dengan pendapat Ikhwani dan Makarim 2012 yang berbunyi “Diperlukan perakitan varietas unggul baru berdaya hasil tinggi dan penerapan inovasi teknologi budidaya dan pascapanen yang tepat untuk menghasilkan produksi yang tinggi”
Pendapat penulis tentang penelitian sebelumnya dan perbedaan yang dilakukan peneliti

 

Penelitian sebelumnya dilakukan oleh a, Adnan et al. (2013) dengan judul penelitian “Identifikasi varietas berdasarkan warna dan tekstur permukaan beras menggunakan pengolahan citrad dan jaringan syaraf tiruan”. Penelitian tersebut mengidentifikasi beras varietas Basmati, Inpari 1, dan Sintanur. Menurutnya penelitian tersebut telah mencapai tingkat akurasi 100%.

Perbedaan penelitian penulis dengan penelitian sebelumnya adalah penulis melakukan identifikasi varietas pada Ciherang , Inpari 10, dan Inpari 13. Karena varietas Ciherang memiliki bentuk serupa dengan beras varietas Basmati, Inpari 1, dan Sintanur sehingga pengamat sulit untuk untuk membedakan ketiganya secara visual menggunakan mata.

Metode yang digunakan penulis  untuk menyelesaikan masalah Identifikasi Varietas Padi Menggunakan Pengolahan Citra Digital dan Analisis Diskriminan

 

 

Penulis melakukan beberapa metode seperti persiapan bahan, pengambilan citra, analisis citra dan analisis diskriminan.

1. Persiapan bahan. Penulis memiliki sampel  benih padi varietas Ciherang, Inpari 10, dan Inpari 13 sebanyak 125 butir yang didapatkan sesuai jumlah pengambilan gambar secara acak dari lot benih produksi UPBS.

2. Pengambilan Citra. Penulis mengambil citra benih padi menggunakan scanner HP seri C3100 dengan resolusi 600 mdpi. Satu citra berisi 25 benih padi. Berikut hasilnya:

Identifikasi Varietas Padi Menggunakan Pengolahan Citra Digital dan Analisis Diskriminan 4

Penulis sengaja memilih latar belakang hitam untuk memudahkan pemisahan objek dengan latar belakang pada tahap binerasi. Berikut hasilnya:

Identifikasi Varietas Padi Menggunakan Pengolahan Citra Digital dan Analisis Diskriminan 4

 

3.      Analisis Citra. Citra disimpan dan dianalisis menggunakan aplikasi ImageJ V1.47q (Schneider et al. 2012). Ekstrak data citra melalui beberapa tahap:

1)      Proses pengurangan gangguan pada citra atau noise menggunakan filter mean. Filter mean yang digunakan berjarak 2 piksel sehingga mempunyai matriks berukuran 3 x 3.

Identifikasi Varietas Padi Menggunakan Pengolahan Citra Digital dan Analisis Diskriminan 4

Setiap piksel penyusun citra digital merupakan piksel tetangga dari piksel lainnya, diilustrasikan dengan piksel xi yj . Pada piksel x2 y2 yang diterapkan filter mean, setiap nilai RGB piksel pada matriks berukuran 3 x 3 dijumlahkan kemudian dibagi sembilan. Informasi piksel baru yang didapat kemudian disimpan kembali pada piksel asal x2 y2 . Proses tersebut dilakukan terhadap keseluruhan piksel pada citra. Penerapan filter mean dapat mereduksi ketajaman citra sebagai salah satu efek pengurangan noise, sehingga perlu dipilih filter yang sesuai untuk tipe noise yang berbeda. Berikut hasil filter mean:

Identifikasi Varietas Padi Menggunakan Pengolahan Citra Digital dan Analisis Diskriminan 4

2)      Analisis geometri dan analisis bentuk benih padi. Parameter geometri padi yang diekstrak dari citra digital adalah: a. area, b. perimeter, c. feret maksimum, d. feret angle. e. feret minimum, sedangkan parameter analisis bentuk adalah: a. circular, b. AR, c. round, d. solidity.

3)      Analisis tekstur. Perbedaan permukaan benih padi seperti terdapat perbedaan warna antara bagian benih, atau terdapat morfologi yang berbeda seperti ukuran palea-lemma dan terdapat bulu, membentuk pola tertentu secara citra dua dimensi. Parameter analisis tekstur adalah: a) Angular Second Moment (ASM), b) contrast, c) correlation, d) Inverse Difference Moment (IDM), e) entropy, dan f) mean. Parameter tersebut didapatkan dengan cara mengubah citra berwarna menjadi citra skala abu-abu dengan cara menjumlahkan nilai RGB setiap piksel kemudian dibagi tiga (persamaan 5). Jumlah keseluruhan nilai abu-abu dibagi rata untuk memperoleh nilai mean.

4.      Analsisis Diskriminan. Setelah diperoleh data parameter geometri, bentuk dan tekstur benih padi sebanyak 17 parameter, diolah secara statistik menggunakan aplikasi R paket DiscriMiner dan ggplot2. Langkah-langkah penulis melakukan analisis Diskriminan.

1) Data diolah menggunakan metode diskriman power untuk mendapatkan parameter berkorelasi kuat terhadap hasil analisis determinan.

2) Hasil deskripsi analisis diskriminan diplotkan pada grafik untuk memudahkan analisis secara visual.                                                   

Dari penelitian yang dilakukan peniliti mendapatkan hasil dan kesimpulan

 

 

Hasil : Tingkat akurasi moderat menggunakan teknologi citra digital dan analisis diskriminan untuk mengenali varietas padi serupa secara penampakan visual menunjukkan teknologi tersebut berpotensi untuk dikembangkan lebih lanjut. Penelitian masih dalam tahap awal pengembangan. Teknik untuk mendapatkan citra yang lebih baik diperlukan karena perbedaan ketajaman citra yang dihasilkan bisa mempengaruhi hasil identifikasi. Teknik pengambilan citra pada penelitian ini berbeda dari penelitian Adnan et al. (2013) mengenai identifikasi varietas beras, menggunakan web camera dengan pengaturan kondisi pencahayaan pada kotak penangkap citra. Pada penelitian ini diujicoba penggunaan scanner sebagai penangkap citra. Penggunaan scanner bertujuan agar teknik tersebut bisa direplikasi dengan harga relatif murah dan tidak banyak membutuhkan persyaratan teknis. Scanner yang digunakan mudah didapat dan tersedia secara komersial.

Kesimpulan :

Dari 17 parameter geometri, analisis bentuk dan analisis tekstur benih terpilih lima parameter dengan deskriminan power relatif kuat untuk membangun model diskriminan analisis dengan metode validasi silang untuk menguji keakuratan. Model diskriminan yang dihasilkan mewakili 85,4% keragaman data dengan tingkat akurasi identifikasi varietas Ciherang, Inpari 10, dan Inpari 13 berturut-turut 53,6%, 52,8%, dan 76,0%. Pengunaan teknologi citra digital dan analisis diskriminan berpotensi dikembangkan untuk identifikasi benih varietas padi dengan morfologi serupa. Untuk meningkatkan akurasi model diperlukan eksplorasi lebih lanjut dari parameter pengolahan citra digital lainnya.

Demikian pembahasan Review Jurnal Pengolahan Citra Digital “Identifikasi Varietas Padi Menggunakan Pengolahan Citra Digital dan Analisis Diskriminan”. Semoga bermanfaat!

Baca Juga :   Konvolusi pada Citra

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *