APLIKASI PEMROGRAMAN C# UNTUK ANALISIS KUALITAS KAYU PARQUET DENGAN MENGGUNAKAN METODE FOURIER POWER SPECTRUM (FPS)
Frans Dharma Putra
1) 2)
Sulistyo Puspitodjati, SSi.,SKom.,MSc.
1) Laboratorium Fisika Dasar, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Gunadarma, Jalan Akses Kelapa Dua, Depok 16424.
2) Laboratorium Multimedia, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Gunadarma, Jalan Margonda Raya 100, Depok 16424. 1) Pos-elektronik : keanue_putra @yahoo.co.id
ABSTRAK
Dalam industri kayu parquet proses pemilihan bahan baku sangatlah diutamakan. Hal tersebut dikarenakan banyaknya tipe, jenis dan kelas dalam tekstur kayu tersebut. Pemilihan tekstur kayu tersebut masih banyak digunakan tenaga manusia, yang mayoritas memakan waktu yang lama dan hasil yang diperoleh masih belum cukup akurat. Untuk mengatasi hal ini, digunakanlah sistem pencitraan tekstur kayu untuk mengklasifikasikan tekstur pada kayu parquet tersebut. Didalam sistem pengklasifikasian tekstur kayu parquet tersebut, digunakanlah berbagai macam metode analisis tekstur. Dan salah satu metode analisis tekstur kayu parquet yang digunakan adalah metode Fourier Power Spectrum (FPS).
Kata Kunci : Analisis Tekstur, Parket Kayu Jati, Fourier Power Spectrum 1. Pendahuluan
Pada perusahaan manufaktur, proses penyortiran bahan baku secara visual berperan penting terhadap kualitas suatu produk yang akan dihasilkan. Perkembangan Industri manufaktur kayu yang makin pesat memaksa produsen kayu untuk menyediakan bahan baku kayu dengan kualitas tertentu sesuai dengan permintaan pasar yang semakin besar. Pada Industri kayu di Indonesia, khususnya kayu parquet, pengklasifikasian kayu parquet ke dalam kelas-kelas tertentu berdasarkan tampilan tekstur sebagian besar masih dilakukan oleh manusia. Pemilahan kualitas kayu secara manual ini tentu menimbulkan permasalahan pada industri kayu parquet dikarenakan terbatasnya kemampuan manusia. Kemampuan manusia dalam menganalisis kayu secara visual
1
2
pada umumnya kurang begitu peka terhadap perubahan-perubahan kecil yang terjadi secara bertahap. Untuk mengatasi hal ini maka digunakanlah teknologi untuk menganalisis suatu tekstur kayu agar dapat diklasifikasikan ke dalam kelas-kelas tertentu. Keuntungan penyortiran kayu secara komputerisasi ini dapat terlihat secara nyata. Dengan kemampuan analisis yang lebih cermat terhadap perubahan-perubahan kecil yang secara umum tidak bisa dilakukan oleh manusia tentu menimbulkan perubahan yang cukup drastis. Mengingat pada industri kayu parket dengan volume produk yang dihasilkan cukup besar maka sedikit peningkatan pada kualitas akan memberikan banyak laba dan penghematan pada perusahaan karena kayu dengan kualitas terbaik tentu lebih berharga dibandingkan dengan kayu berkualitas rendah. Oleh karena itu penulis pada penulisan skripsi ini berusaha untuk membahas hal yang penting dalam pengklasifikasian kualitas kayu parket, yaitu Analisis tekstur. Suatu citra Analisa yang akan digunakan adalah metode Fourier Power Spectrum(FPS) sehingga dapat memberikan masukan untuk pihak-pihak terkait, industri kayu parquet pada khususnya agar dapat meningkatkan kualitas produksinya.
2. Perancangan dan Pembahasan Masalah
1. Kayu Kayu sebagai hasil hutan sekaligus hasil sumber kekayaan alam, merupakan bahan mentah yang diproses untuk dijadikan barang sesuai dengan kemajuan teknologi. Secara umum, kayu merupakan bahan organik yang diproduksi sebagai xylem sekunder yang berasal dari dalam hutan tanaman, terutama pohon-pohon dan tanaman lainnya. 2. Klasifikasi Kayu Sistem klasifikasi kayu adalah suatu sistem pengaturan beberapa jenis kayu yang berbeda-beda tetapi memiliki sifat yang serupa ke dalam kelompokkelompok dan subkelompok-subkelompok berdasarkan pemakaiannya. Sistem klasifikasi memberikan suatu bahasan yang mudah untuk menjelaskan secara singkat sifat-sifat umum kayu yang sangat bervariasi tanpa penjelasan yang terperinci. Pada bidang perhutanan dan perkayuan Indonesia, kayu digolongkan atas dua kelompok kayu besar yaitu:
3
a.
Kayu daun jarum (softwood ), biasa dikenal dengan sebutan kayu lunak
(conifer). Kayu jenis ini memiliki struktur kayu yang berbentuk silindris karena proses fotosintesis yang lebih panjang, memiliki kekerasan lebih rendah dibandingkan dengan kayu daun lebar ( berdasarkan www.tentangkayu.com ). b. Kayu daun lebar (hardwood), biasa dikenal dengan sebutan kayu keras (angiosperm). Kayu jenis ini memiliki struktur kayu yang memiliki jari-jari daun, bersifat lebih keras dan lebih berat dibandingkan dengan kayu daun jarum, struktur serat kayunya berkelok-kelok dan sangat kuat ikatan antara pori-pori kayu, proses pengeringan lebih lama (berdasarkan www.tentangkayu.com ). 3. Kayu Parket Parket berasal dari istilah berbahasa asing, yaitu parquette. Parquette berarti menyusun potongan-potongan kayu untuk dijadikan penutup lantai. Parket merupakan lembaran kayu berbentuk persegi panjang, papan kecil dengan pola tertentu, dengan pori-pori sangat kecil, lebih dari kayu olahan. Ada beberapa macam tipe parket yaitu : a.
Solid Wood Parket ini dibuat dari potongan-potongan kecil kayu. Seluruh body parket
ini berasal dari satu jenis kayu saja, antara lain : jati, sonokeling, merbau, oak, dan lain-lain b.
Engineering parquet Body parket ini dekor utamanya hanya berupa lapisan tipis (ply),
sedangkan bagian bawahnya dapat berupa jenis kayu lain yang lebih rendah kualitasnya. Dengan proses engineering parket ini disusun untuk menghasilkan parket yang lebih murah. c.
Laminate parquet Parket yang dibuat dari serbuk kayu yang sudah diolah dengan zat kimia
dan dicetak. Biasanya parket jenis ini juga sudah diberi anti rayap pada saat pencampuran serbuk. Bagian atas parquet diberi laminasi yang menampilkan alur-alur kayu. 4. Tekstur tekstur dapat diklasifikasikan dalam dua golongan yaitu: a.
Makrostruktur Tekstur makro struktur memiliki perulangan pola secara periodik pada
suatu daerah citra, biasanya terdapat pada pola-pola buatan manusia dan cenderung mudah untuk dipresentasikan secara matematis. b.
Mikrostruktur
4
Tekstur mikrostruktur memilki pola-pola lokal dan perulangan yang tidak begitu jelas, sehingga tidak mudah untuk memberikan definisi tektur yang komprehensif. 5. Analisa Tekstur Dua persoalan yang seringkali berkaitan dengan analisis tekstur adalah: a.
Ekstraksi ciri (feature extraction) Ekstraksi ciri merupakan langkah awal dalam melakukan klasifikasi dan
interpretasi citra. Proses ini berkaitan dengan kuantitas karakteristik citra ke dalam sekelompok nilai ciri yang sesuai. b.
Segmentasi citra Segmentasi citra merupakan proses yang bertujuan untuk memisahkan
suatu daerah pada citra dengan daerah lainnya. Berbeda pada citra nontekstural, segmentasi citra tekstural tidak didasarkan pada intensitas piksel per piksel, akan tetapi mempertimbangkan perulangan pola dalam suatu wilayah ketetanggaan lokal. 3. Perancangan dan Pembahasan Masalah
1 Algoritma Sistem Metode FPS Sebelum masuk tahap analisa, citra masukan akan dikonversi terlebih dahulu sehingga dapat diperoleh sebuah citra abu-abu yang memiliki nilai derajat keabuan dari 0-255. Kemudian digunakan fungsi imhist untuk menampilkan histogram citra abu-abu. Histogram merupakan suatu bagan yang menampilkan distribusi intensitas dalam indeks atau intensitas warna citra. 2. Konversi Citra Tahap konversi citra dimulai dengan memilih citra parket yang akan dianalisa teksturnya. Citra masukan akan diubah menjadi matriks yang berisi informasi warna tiap pixel citra dan kemudian dari matriks warna tersebut akan dirataratakan untuk menghasilkan matriks yang berisi nilai abu-abu yang kemudian akan di ubah menjadi citra abu-abu. Dari matriks abu-abu tersebut pula dapat dibuat histogram yang menggambarkan intensitas warna abu-abu. 3. Analisa FPS Atribut yang akan diproses adalah Frekuensi. Perbedaan histogram dapat dilihat dari hasil konversi citra abu-abu menjadi histogram yang dihasilkan berdasarkan pengelompokan deskripsi jenis kayu jati parket yang digunakan. Frekuensi akan menunjukkan tingginya keabuan suatu citra. Nilai frekuensi maksimum bila semua elemen pixel pada citra yang lebih cerah.
5
a. Perancangan Sistem Metode Statistik FPS Interface digunakan untuk mempermudah pelaksanaan uji coba dan menyediakan tampilan visual dari citra yang digunakan serta tampilan grafik. Pada Interface terdapat dua buah picture box yaitu Image1 dan Image2. Image1 ini digunakan untuk menampilkan citra masukan yang telah diubah ke dalam bentuk citra abu-abu. Image2 digunakan untuk menampilkan histogram yang dibentuk dari citra abu-abu. Pada Form ini juga terdapat dua buah tombol yaitu Buka File dan Simpan File. Button Buka File berfungsi untuk membuka file citra masukkan yang akan di analisis dengan format file bertipe *.jpeg atau *.bmp. Sedangkan button Simpan File berfungsi untuk menyimpan citra hasil analisis GrayScale ke dalam media penyimpanan. Disamping kedua tombol button juga terdapat satu buah checkbox 3D Histogram yang berfungsi untuk menampilkan histogram warna dari citra masukkan. Label Lokasi Citra berfungsi untuk menampilkan letak file citra masukkan pada media penyimpanan. Panel fitur Tekstur digunakan untuk menampilkan hasil analisis tekstur citra abu-abu menggunakan metode FPS. Nilai-nilai yang tertera di dalam panel ini merupakan atribut tekstur FPS. Kemudian label terakhir yaitu Frekuensi digunakan untuk menampilkan nilai tertinggi intensitas abu-abu dari citra masukkan. b. Implementasi Algoritma Sistem Metode Statistikal FPS Bagian ini akan menjelaskan implementasi algoritma yang telah dibuat ke dalam bahasa pemrograman. Penulis menggunakan bahasa pemrograman C# dalam pengimplementasian. Langkah pertama dalam konversi citra pelatihan adalah membaca citra parket yang telah dipilih. Method yang digunakan untuk membuka citra inputan dari OpenFileDialog yaitu private void LoadImage_Click. Citra yang terbaca akan disimpan ke dalam variabel bmpLoaded dengan perintah untuk menyimpan alamat
citra
bmpLoaded
=
new
Bitmap(dlg.FileName)
sehingga
menghasilkan informasi yang dapat diambil. Citra masukkan akan di sesuaikan ukurannya
dengan
ukuran
jendela
image1
dengan
perintah
ResizeColorMatrix(y,x); dimana y adalah tinggi citra dan x lebar citra. Sehingga citra yang terlalu besar dapat dilihat dengan nyaman. Setelah itu citra masukkan yang telah dibuka dikonversi ke dalam matriks menggunakan perintah
6
BitmapToMatrix(bmpLoaded);
sehingga dapat memudahkan manipulasi
citra pada matriks tersebut bukan pada citra asli. Berikut penggalan untuk menampilkan citra private void LoadImage_Click(object sender, System.EventArgs e){ OpenFileDialog dlg = new OpenFileDialog(); dlg.Title = "Open Picture"; dlg.Filter = "bmp files =(*.bmp)|*.bmp|jpg files (*.jpg)|*.jpg|All files (*.*)|*.*"; if (dlg.ShowDialog() == DialogResult.OK) { Cursor.Current = Cursors.WaitCursor; PicBox.SizeMode = PictureBoxSizeMode.StretchImage; { if(bmpLoaded!=null) bmpLoaded.Dispose(); bmpLoaded = new Bitmap(dlg.FileName); lbl1.Text = dlg.FileName; int y = bmpLoaded.Height; int x = bmpLoaded.Width; ResizeColorMatrix(y,x); BitmapToMatrix(bmpLoaded); DrawHistogram(); ComatrixNol(); bmpLoaded = new Bitmap(GreyMatrixToBitmap(y,x)); if(PicBox.Image!=null) PicBox.Image.Dispose(); PicBox.Image = new Bitmap(bmpLoaded); } } dlg.Dispose(); }
Kemudian citra parket dikonversikan menjadi citra abu-abu (dalam bentuk matriks) dengan fungsi BitmapToMatrix(bmpLoaded). Setelah citra parket dibaca dan dikonversikan menjadi citra abu-abu, lalu dari citra abu-abu tersebut dicari histogramnya. c.
Implementasi Rancangan Interface Sistem Metode Statistikal Rancangan interface pada bagian sebelumnya diimplementasikan dalam C#. Sebuah form C# (GUIDE) disebut figure, untuk membuat figure baru digunakan tool GUIDE yang terletak pada toolbar. Dalam figure Menu FPS terdapat tiga push button yaitu Fourier Transformation, Histogram, dan Grayscale.
7
Push button tersebut diatur nilai property-nya. Property Callback berfungsi memanggil dan menjalankan fungsi/M-file ketika push button dipilih. Setelah mengatur semua property kemudian figure disimpan dengan nama menu_gldm.fig, secara otomatis akan terbentuk sebuah M-file dengan nama yang sama dengan nama figure. M-file ini adalah file tempat kode program dari GUI yang bersangkutan. 4.
Penutup 1. Kesimpulan Berdasarkan hasil analisa dan pembahasan yang telah diuraikan pada bab sebelumnya, maka dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut. Analisa tekstur dengan menggunakan metode spektral fourier power spectrum menghasilkan nilai features yang terdiri dari beberapa atribut yang dapat dijadikan nilai untuk pengklasifikasian jenis parket kayu jati. Dari beberapa data yang ada, maka dapat disimpulkan untuk tiap jenis parket kayu jati memiliki nilai features yang berbeda-beda. Dimana hasil frekuensi menunjukkan perbedaan yang signifikan dari tiap jenis kayu. Oleh karena itu frekuensi dapat dijadikan sebagai variabel untuk pengklasifikasian jenis parket kayu jati. 2. Saran Secara umum penelitian ini dapat ditingkatkan dengan melakukan penelitian lebih lanjut. Dari tingkat keberhasilan kebenaran penentuan atribut untuk klasifikasi yang didapat pada penelitian ini masih sangat kurang dari yang diharapkan. Tingkat keberhasilan kemungkinan dapat ditingkatkan dengan penambahan data yang mewakili beberapa jenis parket kayu jati dan data yang beragam. Selain itu dengan penggabungan dengan metode lain yang akan memberikan hasil lebih akurat. Agar hasil analisa tekstur dapat lebih optimal dalam penentuan atribut untuk pengklasifikasian jenis parket kayu jati.
1. Daftar Pustaka [1].
Anonim, Praktikum EL4027 Pengolahan Citra Biomedika EB7031 Pengolahan Citra Biomedika Lanjut Modul 3 − Analisis Tekstur, Imaging & Image Processing Research Group Institut Teknologi Bandung, 2008
[2].
Alfiani, Diah, Anggraini, Dyah, Banowosari, Lintang Y., Madenda, sarifudin. Parquet texture Analysis, 2008.
[3].
Away, Gunaidi Abdia, 2006, The Shorcut of MALTAB Programming, Penerbit Informatika.
8
[4]
Basir, Prof. O., Mutual Information-Based Feature Selection for Prostate Cancer Diagnosis Using Ultrasound Images, SYDE 676 Information Theory and Pattern Analysis Course Project, Desember 2002.
[5].
Chandraratne, M. R., 2006, Comparison of Three Statistical Texture Measures for Lamb Grading, ICIIS, First International Conference on Industrial and Information System, Agustus 2006, Sri Langka.
[6].
C. H. Chen, L. F. Pau, P. S. P. Wang (eds.), The Handbook of Pattern Recognition and Computer Vision (2nd Edition), World Scientific Publishing Co., 1998, pp. 207-248.
[7].
Rozman, D., Brezak, M., Petrovic, I., Parquet Sorting and Grading based Color and texture Analyses, Industrial Electronics, IEEE International Symposium Volume I, Juli 2006, pp. 655 – 660.
[8].
Suhendra, Adang, Catatan Kuliah Pengantar Pengolahan Citra, 2005.
[9].
Ahmad, Usman, Pengolahan Citra Digital &Teknik Pemrogramannya, GRAHA ILMU., 2005, Bogor
[10].
http://en.wikipedia.org/wiki/Fast_Fourier_transform
[11].
K. Jian, Anil, Fundamentals Of Digital Image Processing, Prentice-Hall,Inc, Singapore, 1989
