BAB I PENDAHULUAN
A. LATAR BELAKANG Buah-buahan merupakan salah satu kelompok komoditas pertanian yang penting di Indonesia. Buah-buahan memiliki tingkat permintaan yang tinggi. Permintaan domestik terhadap komoditas buah-buahan cukup tinggi, ditandai dengan banyaknya buah-buahan impor yang banyak di pasar modern maupun tradisional Indonesia. Pisang merupakan salah satu komoditas tanaman buah dengan tingkat permintaan yang tinggi karena memiliki banyak manfaat. Buah pisang berperan penting dalam pemenuhan gizi manusia sebagai sumber energi, serat pangan, dan vitamin. Konsumsi buah pisang penduduk Indonesia pada tahun 2012 berdasarkan data Departemen Pertanian (2012) mencapai 1,825 kg per kapita setahun, sementara jumlah impor buah pisang ke Indonesia pada tahun 2012 mencapai 1.240.869 ton dan ekspor mencapai 46,475 ton (BPS, 2012) Tingkat produksi buah pisang di Indonesia berada di atas komoditas buah-buahan lainnya. Produksi pisang pada tahun 2012 mencapai 6.189.052 ton. Dibandingkan dengan produksi buah-buahan lain di Indonesia pada tahun 2012, pisang menempati urutan pertama diikuti buah mangga (2.376.339 ton), nanas (1.781.899 ton), dan jeruk (1.611.784 ton) (BPS, 2012). Tingkat produksi yang tinggi ini terdiri dari berbagai macam jenis pisang yang ada di Indonesia. Disisi lain, kebutuhan masyarakat untuk pasar lokal dalam negeri dan luar negeri akan buah pisang juga diiringi dengan tuntutan terhadap kualitas pisang
1
yang terjamin. Mutu pisang yang baik sangat ditentukan oleh tingkat ketuaan buah dan penampakannya. Secara fisik sebenarnya mudah dilihat karena tanda-tanda ketuaan mudah diamati (Satuhu dan Supriyadi, 1992). Menurut Trubus (2008) tingkat ketuaan buah untuk dipanen dapat ditentukan secara visual atau dengan memperhitungkan umur buah. Secara visual ciri-ciri buah pisang sudah bisa dipanen yaitu ditandai dengan kulit buah menjadi lebih cerah, bentuk buah lebih membulat tidak bersiku (Anonim 1, 2013). Cara lain untuk menentukan tingkat ketuaan yaitu dengan memperhitungkan umur buah pisang yang dihitung sejak bunga mekar. Umur petik varietas pisang mas dari Kebun Plasma Nutfah Pisang Yogyakarta bisa dipetik saat 40 hari setelah bunga mekar. Kematangan buah saat dipanen merupakan salah satu faktor penting dalam menjaga kualitas buah. Menurut Ahmad (2002) kematangan adalah keadaan buah yang siap untuk dikonsumsi, sedangkan ketuaan adalah suatu keadaan yang berhubungan dengan umur buah yang cukup siap untuk memasuki stadium matang. Menurut Sunarjono (2004) buah pisang merupakan jenis buah yang dapat diperam karena mengeluarkan gas etilen yang memacu proses pematangan. Buah yang matang karena diperam mempunyai mutu yang rendah. Pada saat ini Indonesia belum mampu meningkatkan volume ekspor buahbuahan tropis karena kendala kurang terpenuhinya persyaratan mutu yang diminta negara tujuan ekspor. Salah satu penyebabnya adalah selama ini sistem sortasi atau pemilahan buah masih dilakukan secara konvensional, dimana sortasi konvensional masih belum mampu memisahkan buah-buahan sesuai klasifikasi yang ditentukan. Padahal konsumen di negara maju berani membeli dengan harga
2
tinggi untuk buah-buahan tropis yang dianggap eksotik asalkan mempunyai mutu prima. Produksi pisang tidak bersifat musiman dan merata sepanjang tahun. Secara teknis pisang memiliki bermacam varietas yang sesuai dengan berbagai kecocokan penggunaan (Anonim 2, 2005) Selama proses pematangan, warna, rasa, tekstur dan aroma buah mengalami perubahan (Sutrisno, 1994). Selama pematangan buah pisang terjadi perubahan warna kulit buah dari hijau
ketika
masih
mentah
menjadi
kekuningan sampai kuning merata ketika matang penuh dan akhirnya timbul bercak coklat yang semakin melebar (Sjaifullah et al., 1997). Proses identifikasi tingkat kematangan buah pisang yang dilakukan oleh sebagian perusahaan pengolah maupun pengekspor buah pisang serta petani yang menanam pisang umumnya selama ini menggunakan prosedur identifikasi tingkat kematangan pisang secara konvensional yaitu dengan mengamati perubahan warna kulit secara visual mata manusia dengan segala keterbatasannya. Identifikasi dengan cara ini memiliki beberapa kelemahan diantaranya adalah menghasilkan produk yang beragam
karena
adanya keterbatasan visual manusia, tingkat kelelahan dan
perbedaan persepsi tentang mutu buah. Selain itu menurut Pantastico (1989) batas antara stadium kematangan buah sukar ditentukan dengan mata telanjang, sehingga seringkali penentuan kematangan bersifat subjektif. Masih menurut Pantastico (1989), bagi perkebunan besar, cara ini terlalu banyak makan waktu dan hasilnya tidak dapat diandalkan. Proses pemilahan produk pertanian berdasarkan grade warna umumnya bergantung pada persepsi manusia terhadap faktor komposisi warna citra yang
3
dimiliki oleh buah pisang tersebut. Perubahan warna kulit dalam proses kematangan dapat dihubungkan dengan panduan indeks warna tingkat kematangan pisang United States Department of Agriculture (USDA) seperti yang dinyatakan dalam Tabel 2.3 Tahapan tingkat kematangan buah pisang. Warna kulit pisang dapat ditangkap dengan menggunakan citra digital. Maka untuk itu diperlukan suatu sistem yang dapat mendeteksi perubahan warna kulit selama terjadinya proses pematangan tanpa merusak buah pisang yaitu mengambil gambar tampak luar perubahan warna kulit dengan menggunakan program citra digital. Model warna dalam citra digital telah banyak dikembangkan oleh para ahli seperti model warna RGB. Pengolahan warna RGB mudah dan sederhana, hal yang perlu dilakukan adalah melakukan pembacaan nilai-nilai red (R), green (G), dan blue (B) pada suatu piksel, menampilkan dan menafsirkan warna hasil perhitungan tadi sehingga mempunyai arti sesuai dengan yang diinginkan (Ahman, 2005). Menurut Munir (2004) analisis tekstur dapat dikatakan pola berulang dari hubungan (distribusi) spasial dari derajat keabuan pada piksel-piksel yang bertetangga. Fitur dalam analisis tekstur antara lain perhitungan nilai kontras, homogenitas, energi, entropi, dan korelasi. Pengolahan
citra
merupakan
alternatif
untuk
pendugaan
tingkat
kematangan hasil pertanian secara non-destruktif. Cara ini memiliki kemampuan yang lebih peka karena dilengkapi dengan sensor elektro-optika yang lebih menguntungkan jika dibandingkan dengan cara visual manusia yang sangat dipengaruhi oleh kondisi psikis pengamatnya (Gao and Tan, 1996). Teknik pengolahan citra menurut Kusumadewi (2003) bisa memberikan informasi yang
4
baik jika digabungkan dengan sistem pengambilan keputusan yang mampu memberikan hasil dengan akurasi yang tinggi. Pengolahan citra dan jaringan saraf tiruan telah banyak digunakan dalam penelitian-penelitian berkaitan dengan tanaman dan buah-buahan, seperti Dwianto (2001) menggunakan pengolahan citra dan JST untuk menduga keberadaan air dan nutrisi pada pertumbuhan tanaman cabai, Damiri dkk (2004) untuk mengidentifikasi kematangan jeruk lemon (Citrus medica), dan Arham dkk (2004) untuk mengevaluasi tingkat kematangan jeruk nipis. Penggunaan metode pengambilan keputusan dengan pola pembelajaran yang diberikan menggunakan Jaringan Saraf Tiruan (Artificial Neural Network) memungkinkan dalam memberikan hasil akurasi yang tinggi dalam problem penanganan pasca panen hasil pertanian. B. PERUMUSAN MASALAH Penentuan identifikasi kematangan buah pisang mas saat ini dilakukan secara manual. Proses pemilahan buah pisang sesuai dengan tingkat kematangan yang dilakukan oleh manusia mempunyai beberapa kelemahan, antara lain akan terjadi ketidakkonsistensian karena keterbatasan visual manusia dan adanya tingkat kelelahan serta perbedaan persepsi tentang grade pada masing-masing pengamat. Oleh karena itu, diperlukan metode pengolahan citra untuk mendapatkan parameter-parameter fisik buah pisang mas. Pengolahan citra merupakan alternatif untuk mengatasi persoalan tersebut. Cara ini memiliki kemampuan yang lebih peka karena dilengkapi dengan sensor elektro-optika yang lebih menguntungkan jika dibandingkan dengan cara visual manusia yang sangat dipengaruhi oleh kondisi psikis pengamatnya. Parameter yang ditentukan yaitu
5
parameter warna RGB dan tekstur yang kemudian digunakan untuk melakukan identifikasi kematangan buah pisang mas dengan menggunakan metode jaringan saraf tiruan. C. BATASAN MASALAH Pada penelitian pembuatan aplikasi ini diberikan pembatasan masalah sebagai berikut: 1. Varietas buah pisang yang dipakai adalah buah pisang mas (Musa Paradisiaca, Lin) dari Kebun Plasma Nutfah Pisang Yogyakarta. 2. Objek pisang sudah digolongkan tahapan kematangannya berdasarkan panduan indeks warna tingkat kematangan pisang USDA 3. Pengambilan citra pada keempat sisi buah pisang dilakukan berdasarkan asumsi bahwa 4 sisi telah mampu mewakili keseluruhan permukaan buah pisang yang diambil citranya. 4. Analisis pengolahan citra objek pisang menggunakan analisis warna citra atas unsur nilai RGB dan tekstur, sedangkan analisis identifikasi citra objek menggunakan metode jaringan saraf tiruan. 5. Aplikasi analisis pengolahan citra dan metode jaringan saraf tiruan yang dibuat berbasis pemograman MATLAB dan ToolBox Jaringan Saraf Tiruan.
6
D. TUJUAN PENELITIAN Tujuan dari penelitian ini adalah ; 1. Mempelajari hubungan antara kematangan buah pisang mas dengan unsur warna citra RGB dan tekstur menggunakan metode pengolahan citra digital. 2. Menyusun sistem basis pengetahuan (knowledge based system) dalam jaringan saraf tiruan untuk mengidentifikasi hasil panen buah pisang mas berdasarlam analisis tingkat kematangan dari pengolahan citra. 3. Membuat aplikasi yang mampu mengidentifikasi buah pisang mas sesuai dengan tingkat kematangan. E. MANFAAT PENELITIAN Hasil penelitian ini diharapkan dapat digunakan sebagai langkah awal untuk membangun sistem klasifikasi buah pisang sesuai dengan tingkat kematangan. Dengan melakukan kalibrasi pengaturan peralatan pengolahan citra, metode dapat
digunakan sebagai dasar acuan untuk menentukan tingkat
kematangan objek lain dalam penanganan hasil pasca panen pertanian. Dari hasil penelitian ini diharapkan dapat diperoleh pemahaman yang lebih baik terhadap metode arsitektur jaringan Saraf tiruan yang digunakan dalam pengambilan keputusan klasifikasi tingkat kematangan buah pisang mas.
7
F. KEASLIAN PENELITIAN Beberapa
penelitian
terdahulu
yang
berkaitan
dengan
aplikasi
pengolahan citra digital yang telah dilakukan sebelumnya dapat dilihat pada Tabel 1.1 berikut ini : Tabel 1.1 Penelitian Pendukung Terdahulu No
Nama & Tahun
Objek
Metode
1
Iswahyudi (2010)
Apel
RGB, Histogram
2
Prianggono (2005)
Jeruk Lemon
RGB, Kamera Online
3
Arham (2004)
Jeruk Nipis
RGB, JST
Objek yang dikaji dalam penelitian terdahulu yaitu apel yang diteliti mengukur kematangan buah apel berdasar kemiripan warna. Pada penelitian ini, dalam penentuan tingkat kematangan buah apel, dapat ditentukan berdasarkan komposisi warnanya. Sebagai pembanding adalah histogram warna buah yang sudah matang. Informasi yang dihasilkan berupa persentase kemiripan dan penggolongan kematangan buah yang meliputi mentah, mengkal, dan matang. Hasil percobaan pada program yang telah dibuat menunjukkan bahwa citra yang memiliki kemiripan distribusi warna citra yang sama persis memiliki selisih jarak sama dengan nol (Iswahyudi, 2010). Penelitian lain yaitu pendeteksi buah jeruk lemon pada pohonnya secara online/ real time menggunakan kamera. Pada penelitian ini dikembangkan algoritma yang memungkinkan mendeteksi keberadaan buah jeruk lemon pada pohonnya dengan mempelajari, mengkaji dan menganalisis karakteristik sinyal-sinyal warna dalam model
8
warna RGB dan HSI dari citra buah jeruk lemon dan latarnya. Sehingga didapat parameter warna yang digunakan sebagai sarana untuk memisahkan antara buah jeruk lemon dan latarnya (Prianggono, 2005). Penelitian yang mendukung terkait penggunaan pengolahan citra digital dan jaringan syraf tiruan yaitu dalam penelitian evaluasi mutu jeruk nipis dengan metode pengukuran non konvensional menggunakan pengolahan citra digital (digital image processing) menghasilkan data yang akan diproses secara pembelajaran dengan jaringan Saraf tiruan sehingga dapat digunakan untuk menentukan mutu buah (Arham, 2004). Keaslian dari penelitian yang penulis lakukan dibandingkan dengan penelitian yang terdahulu dapat dilihat dari objek dan metode yang digunakan dalam penelitian. Objek yang digunakan adalah buah pisang varietas pisang mas. Metode yang digunakan untuk mengidentifikasi tingkat kematangan buah pisang mas yaitu pengolahan citra yang terdiri dari pengolah dan analisis citra. Data analisis citra dalam bentuk model warna RGB dan tekstur. Hasil pengolahan citra dari setiap parameter tingkat kematangan tersebut digunakan sebagai input layer dalam analisis Jaringan Saraf Tiruan.
9
