i
PEMUTUAN BUAH JERUK SIAM PONTIANAK (Citrus nobilis var. microcarpa) DENGAN TEKNIK PENGOLAHAN CITRA
SUSANTO BUDI SULISTYO
SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008
i
PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya menyatakan bahwa tesis Pemutuan Buah Jeruk Siam Pontianak (Citrus nobilis var. microcarpa) Dengan Teknik Pengolahan Citra adalah karya saya sendiri dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi manapun. Sumber informasi yang berasal atau kutipan dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir tesis ini.
Bogor, Agustus 2008
Susanto Budi Sulistyo NIM F151060011
ii
ABSTRACT SUSANTO BUDI SULISTYO. Quality Evaluation of Pontianak Citrus (Citrus nobilis var. microcarpa) Using Image Processing. Under direction of USMAN AHMAD and I DEWA MADE SUBRATA. Pontianak citrus has a great potential to increase its popularity and price as a local fruit. One method to do this is by applying new method in quality evaluation for grading. So far, quality evaluation of pontianak citrus is conducted manually by farmers, thus the result is not uniform. Image processing can be used as a non-destructive evaluation for agricultural products grading. The objectives of this research were to analyze visual parameters of pontianak citrus image, to study relationship between quality parameters and visual parameters of pontianak citrus, to classify pontianak citrus based on its size according to SNI criteria and color of citrus peel, to develop a new quality evaluation algorithm to classify pontianak citrus based on visual parameters of fruit image, and to compare the result of the new quality evaluation with manual one by farmers. The result of this research showed that there were correlations between area of image and weight of fruit, and between area of image and diameter of fruit which coefficient of determination were 0.9876 and 0.9772, with correlation equations were weight = 0.0048*area – 32.617 and diameter = 0.001*area + 31.147, respectively. Accuracy level of pontianak citrus classification using image processing based on its weight was 95.1%. By this classification, pontianak citrus was classified into four classes according to SNI criteria (A, B, C, and D). Pontianak citrus could also be classified based on its color of fruit peel as proposed in this thesis. By this classification, pontianak citrus was classified into three categories (yellow, yellowish green, and green). Accuracy level of this classification was 94% using red color index. Algorithm of the proposed quality evaluation using image processing based on area and red color index of fruit image could classify pontianak citrus into 12 grades. The result of this new quality evaluation was better than manual one, because it was more uniform (size and color of fruit peel) and the size of fruit was still agree with SNI criteria. Keywords: grading, non-destructive evaluation, visual, quality, fruit.
iii
RINGKASAN SUSANTO BUDI SULISTYO. Pemutuan Buah Jeruk Siam Pontianak (Citrus nobilis var. microcarpa) Dengan Teknik Pengolahan Citra. Dibimbing oleh USMAN AHMAD dan I DEWA MADE SUBRATA. Jeruk memiliki banyak spesies, diantaranya adalah jeruk keprok (termasuk jeruk siam), jeruk manis, jeruk besar, jeruk nipis, jeruk purut, dan jeruk ponsil. Jeruk siam menduduki posisi yang penting dalam dunia jeruk. dan diperkirakan sekitar 60% kebutuhan akan buah jeruk dipenuhi oleh jeruk siam. Jeruk siam memiliki kelebihan antara lain rasa manis, harum dan mengandung banyak air. Jeruk siam pontianak atau biasa disebut dengan istilah jeruk pontianak (Citrus nobilis var. microcarpa), mempunyai ciri fisik kulitnya tipis dan licin mengkilat. Pada tahun 2003, luas panen jeruk siam (siam pontianak) di Kabupaten Sambas mencapai 1413.67 ha dengan produksi 87.75 ton. Jeruk pontianak mempunyai peluang besar untuk dikembangkan. Proses sortasi buah jeruk siam pontianak masih dilakukan secara manual dengan visual mata manusia. Sortasi manual seperti ini menghasilkan pemutuan buah yang kurang seragam. Hal ini disebabkan oleh kelelahan manusia, keragaman visual manusia, dan perbedaan persepsi mutu buah itu sendiri. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem visual dengan memakai sensor elektro-optika berbasis pada aplikasi komputer sehingga diperoleh hasil sortasi yang seragam karena berdasarkan penilaian yang obyektif dan konsisten. Pengolahan citra (image processing) merupakan sebuah teknologi visual yang digunakan untuk mengamati dan menganalisis suatu objek tanpa berhubungan langsung dengan objek tersebut dan dapat dimanfaatkan untuk evaluasi mutu suatu produk tanpa merusak produk itu sendiri atau disebut non-destructive evaluation (NDE). Tujuan penelitian ini adalah untuk melakukan analisis pengolahan citra buah jeruk pontianak untuk mendapatkan parameter visual citra buah yang berhubungan dengan mutu, mengkaji hubungan antara parameter mutu buah jeruk pontianak (SNI dan non SNI) hasil pengukuran langsung dengan parameter visual hasil pengolahan citra, menggolongkan buah jeruk pontianak berdasarkan ukuran buah sesuai syarat SNI dan warna kulit buah menggunakan pengolahan citra, mengembangkan algoritma pemutuan baru untuk menggolongkan mutu buah jeruk pontianak berdasarkan parameter visual citra buah, dan membandingkan hasil pemutuan yang baru menggunakan pengolahan citra dengan hasil pemutuan manual yang dilakukan oleh petani. Metode yang digunakan dalam penelitian ini meliputi pengambilan citra buah jeruk, membangun algoritma pengolahan citra untuk menghitung parameter visual citra buah jeruk, pengukuran langsung parameter mutu buah jeruk, menentukan korelasi antara parameter mutu hasil pengolahan citra dan pengukuran langsung, menggolongkan kelas buah jeruk pontianak berdasarkan SNI dan memvalidasinya, menggolongkan buah jeruk pontianak berdasarkan visual warna kulit, membangun algoritma pemutuan baru, dan membandingkan hasil pemutuan baru dengan pemutuan manual. Parameter mutu buah jeruk pontianak yang diukur secara langsung adalah berat, diameter, kekerasan, dan total padatan terlarut (TPT). Parameter visual citra buah yang diukur adalah area,
iv warna (RGB dan HSI), dan fitur tekstur (entropi, energi, kontras, dan homogenitas). Algoritma pemutuan yang baru menggolongkan buah jeruk pontianak ke dalam 12 mutu yang baru berdasarkan ukuran dan warna kulit buah. Diameter jeruk mempunyai pengaruh yang besar terhadap beratnya dengan koefisien determinasi (R2) sebesar 0.9533. Parameter kekerasan tidak mempunyai pengaruh yang besar terhadap TPT. Kekerasan jeruk terbesar adalah 0.879 kg dan yang terkecil sebesar 0.183 kg, sedangkan TPT jeruk paling besar 15.0 brix dan yang paling kecil 8.1 brix. Area citra jeruk pontianak mempunyai korelasi yang besar terhadap berat buah jeruk. Korelasi antara area dan berat mempunyai koefisien determinasi (R2) sebesar 0.9876 dengan persamaan korelasi berat = 0.0048*area – 32.617. Dalam citra berukuran 400 x 300 piksel, area citra buah yang paling besar adalah 53198 piksel dengan berat 234.04 gram, sedangkan area paling kecil 12919 piksel dengan berat 36.2 gram. Area citra jeruk juga berkolerasi besar terhadap diameter buah. Korelasi kedua parameter ini mempunyai koefisien determinasi (R2) sebesar 0.9772 dengan persamaan korelasi diameter = 0.001*area + 31.147. Area citra buah yang paling besar adalah 53198 piksel dengan diameter rata-rata 80.4 mm, sedangkan area paling kecil 12919 piksel dengan diameter rata-rata 40.4 mm. Indeks warna merah, hijau, dan biru serta kompenen warna HSI ternyata tidak mempunyai korelasi yang nyata terhadap kekerasan dan total padatan terlarut. Demikian juga dengan korelasi antara fitur tekstur terhadap kekerasan dan total padatan terlarut. Hal ini ditandai dengan kecilnya nilai koefisien determinasi dari parameter-parameter tersebut. Penggolongan kelas jeruk pontianak menurut kriteria SNI dari hasil pemutuan manual menghasilkan tingkat keberhasilan rata-rata sebesar 41.3%, sedangkan penggolongan kelas jeruk pontianak menurut kriteria SNI menggunakan pengolahan citra berdasarkan beratnya menghasilkan tingkat keberhasilan rata-rata sebesar 95.1%. Parameter pengolahan citra yang digunakan untuk penggolongan kelas jeruk adalah area citra. Dengan penggolongan ini, buah jeruk dapat digolongkan ke dalam empat kelas berdasarkan ukuran sesuai kriteria SNI, yaitu A, B, C, dan D. Penggolongan buah jeruk pontianak berdasarkan warna kulitnya menggunakan parameter indeks warna merah menghasilkan tingkat keberhasilan rata-rata sebesar 94%. Buah jeruk pontianak dapat digolongkan ke dalam tiga kategori berdasarkan warna kulitnya, yaitu kuning, hijau kekuningan, dan hijau. Algoritma pemutuan yang diusulkan menggunakan pengolahan citra dengan parameter area dan indeks warna merah dapat menggolongkan buah jeruk pontianak berdasarkan ukuran sesuai SNI dan warna kulit buah dengan 12 tingkat mutu, yaitu A1, A2, A3, B1, B2. B3, C1, C2, C3, D1, D2, dan D3. Pemutuan jeruk pontianak yang diusulkan menggunakan pengolahan citra menghasilkan pemutuan yang lebih baik daripada pemutuan manual yang dilakukan oleh petani karena lebih seragam dari segi ukuran dan warna kulit buah, serta ukuran buah sesuai dengan ukuran kriteria SNI. Kata kunci: sortasi, non-destructive evaluation, visual, mutu, SNI.
v
PEMUTUAN BUAH JERUK SIAM PONTIANAK (Citrus nobilis var. microcarpa) DENGAN TEKNIK PENGOLAHAN CITRA
SUSANTO BUDI SULISTYO
Tesis sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Magister Sains pada Departemen Teknik Pertanian
SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008
vi Judul Tesis : Pemutuan Buah Jeruk Siam Pontianak (Citrus nobilis var. microcarpa) dengan Teknik Pengolahan Citra Nama : Susanto Budi Sulistyo NIM : F151060011
Disetujui Komisi Pembimbing
Dr. Ir. Usman Ahmad, M.Agr. Ketua
Dr. Ir. I Dewa Made Subrata, M.Agr. Anggota
Diketahui Ketua Program Studi Ilmu Keteknikan Pertanian
Dekan Sekolah Pascasarjana
Prof. Dr. Ir. Armansyah H. Tambunan, M.Agr.
Prof. Dr. Ir. Khairil A. Notodiputro, MS.
Tanggal Ujian: 21 Juli 2008
Tanggal Lulus :
vii
Penguji Luar Komisi pada Ujian Tesis : Dr. Ir. Suroso, M.Agr.
viii
HALAMAN PERSEMBAHAN
Katakanlah: “Sekiranya lautan menjadi tinta untuk (menulis) kalimatkalimat-kalimat Tuhanku, sungguh habislah lautan itu sebelum sebelum habis (ditulis) kalimatkalimat-kalimat Tuhanku, meskipun Kami datangkan tambahan sebanyak itu (pula).” (QS. Al Kahfi: 109)
Kupersembahkan karya kecil ini untuk
Ayah M. Prijanto dan Ibu Sudartini
Istri tercinta
Pepita Haryanti
Ananda tersayang
Naifa Farah Zaida
ix
PRAKATA
Puji syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT atas segala karunia-Nya sehingga penulisan tesis ini dapat diselesaikan. Tema yang dipilih dalam tesis ini adalah pengolahan citra (image processing) dengan judul “Pemutuan Buah Jeruk Siam Pontianak (Citrus nobilis var. microcarpa) dengan Teknik Pengolahan Citra”. Pada kesempatan ini penulis mengucapkan terima kasih kepada: 1. Dr. Ir. Usman Ahmad, M.Agr. dan Dr. Ir. I Dewa Made Subrata, M.Agr. selaku ketua dan anggota komisi pembimbing yang telah membimbing dan mengarahkan penulis dalam penelitian sampai pada penulisan tesis ini. 2. Dr. Ir. Suroso, M.Agr. yang telah banyak memberi saran dan masukan untuk lebih menyempurnakan penulisan tesis ini. 3. Bapak Sulyaden yang telah membantu selama pengumpulan data-data. 4. Segenap staf pengajar dan administrasi Program Studi Teknik Pertanian, Fateta IPB. 5. Istri tercinta Pepita Haryanti dan ananda tersayang Naifa Farah Zaida yang telah menjadi penyemangat dalam menyelesaikan studi. 6. Orang tua dan seluruh keluarga atas doanya selama ini. 7. Rekan-rekan S2 TEP IPB angkatan 2006 atas kerjasama dan kekompakkannya selama ini. 8. Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi Depdiknas atas bantuan beasiswa BPPS. 9. Semua pihak yang telah banyak membantu hingga terselesaikannya penulisan tesis ini. Semoga tesis ini dapat bermanfaat untuk turut menyumbang khasanah dunia ilmu pengetahuan dan berguna bagi siapa saja yang membacanya.
Bogor, Agustus 2008
Susanto Budi Sulistyo
x
RIWAYAT HIDUP Penulis dilahirkan di Tegal pada tanggal 25 Mei 1981 sebagai anak keempat dari pasangan M. Prijanto dan Sudartini. Pendidikan sarjana ditempuh di Program Studi Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor pada tahun 1999 dan lulus tahun 2003. Pada tahun 2006, penulis melanjutkan studi S2 di Program Pascasarjana IPB, Program Studi Ilmu Keteknikan Pertanian atas biaya beasiswa dari BPPS Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi, Departemen Pendidikan Nasional. Penulis bekerja sebagai staf pengajar di Fakultas Pertanian, Jurusan Teknologi Pertanian, Program Studi Teknik Pertanian, Universitas Jenderal Soedirman, Purwokerto sejak tahun 2004.
xi
DAFTAR ISI Halaman DAFTAR TABEL......................................................................................... xiii DAFTAR GAMBAR .................................................................................... xiv DAFTAR LAMPIRAN ................................................................................. xvi I. PENDAHULUAN ..................................................................................... A. Latar Belakang..................................................................................... B. Tujuan..................................................................................................
1 1 4
II. TINJAUAN PUSTAKA ........................................................................... A. Jeruk Siam............................................................................................ B. Pengolahan Citra Digital....................................................................... 1. Citra Digital....................................................................................... 2. Fitur Tekstur ..................................................................................... C. Aplikasi Pengolahan Citra Digital dalam Bidang Pertanian ..................
5 5 8 9 12 13
III. METODOLOGI PENELITIAN............................................................... A. Waktu dan Tempat ............................................................................... B. Alat dan Bahan ..................................................................................... C. Metode Penelitian ................................................................................. 1. Persiapan Penelitian .......................................................................... 2. Pengambilan Citra Buah Jeruk .......................................................... 3. Algoritma Pengolahan Citra .............................................................. 4. Pengukuran Langsung Parameter Mutu Buah Jeruk Hasil Pemutuan Secara Manual................................................................................... 5. Korelasi Parameter Mutu Hasil Pengolahan Citra dan Pengukuran Langsung .......................................................................................... 6. Penggolongan Kelas Buah Jeruk Pontianak Menurut SNI Hasil Pengukuran Langsung dan Pengolahan Citra..................................... 7. Penggolongan Buah Jeruk Pontianak Berdasarkan Visual Warna Kulit.................................................................................................. 8. Membangun Algoritma Pemutuan Menggunakan Pengolahan Citra .. 9. Membandingkan Hasil Pemutuan Menggunakan Pengolahan Citra dengan Pemutuan Manual .................................................................
15 15 15 16 16 17 18
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN ............................................................... A. Pengukuran Parameter Mutu Jeruk Pontianak Secara Langsung Dari Hasil Pemutuan Manual ....................................................................... B. Program Pengolahan Citra untuk Menghitung Parameter Visual Citra Jeruk Pontianak.................................................................................... C. Korelasi Parameter Mutu Hasil Pengukuran Langsung dengan Parameter Visual Hasil Pengolahan Citra ............................................. D. Penggolongan Kelas Jeruk Pontianak Menurut SNI Berdasarkan Hasil Pengukuran Langsung .......................................................................... E. Penggolongan Kelas Jeruk Pontianak Menurut SNI Menggunakan Pengolahan Citra..................................................................................
26
19 22 22 23 23 24
26 29 32 38 39
xii F. Penggolongan Warna Kulit Buah Jeruk Pontianak Menggunakan Pengolahan Citra.................................................................................. 41 G. Algoritma Pemutuan Buah Jeruk Pontianak Menggunakan Pengolahan Citra Berdasarkan Area dan Warna ...................................................... 45 H. Perbandingan Pemutuan Jeruk Pontianak Menggunakan Pengolahan Citra dengan Pemutuan Manual............................................................ 47 V. SIMPULAN DAN SARAN...................................................................... A. SIMPULAN ......................................................................................... B. SARAN ................................................................................................
51 51 52
DAFTAR PUSTAKA ...................................................................................
53
xiii
DAFTAR TABEL Halaman 1
Kandungan gizi jeruk per 100 gram berat buah........................................
2
Perkembangan luas panen, produksi, dan produktivitas jeruk di Indonesia
1
(1998-2004) ............................................................................................
2
3
Kriteria kelas jeruk keprok, termasuk jeruk siam (SNI 01-3165-1992).....
7
4
Syarat mutu jeruk keprok, termasuk jeruk siam (SNI 01-3165-1992).......
8
5
Korelasi parameter mutu yang diamati ....................................................
22
6
Kelas mutu dan kriteria dari algoritma pemutuan menggunakan pengolahan citra ......................................................................................
7
Nilai rata-rata, nilai maksimum dan minimum berat buah jeruk pontianak hasil pengukuran langsung dari pemutuan manual...................................
8
26
Nilai rata-rata, nilai maksimum dan minimum diameter buah jeruk pontianak hasil pengukuran langsung dari pemutuan manual...................
9
24
26
Nilai rata-rata, nilai maksimum dan minimum kekerasan buah jeruk pontianak hasil pengukuran langsung dari pemutuan manual...................
27
10 Nilai rata-rata, nilai maksimum dan minimum TPT buah jeruk pontianak hasil pengukuran langsung dari pemutuan manual...................................
27
11 Penggolongan kelas hasil pengukuran langsung berdasarkan berat buah menurut SNI............................................................................................
38
12 Penggolongan kelas menurut SNI dan hasil pemutuan manual.................
38
13 Kriteria kelas jeruk pontianak (SNI 01-3165-1992) berdasarkan berat dan hasil konversinya ke area citra.................................................................
40
14 Penggolongan kelas menggunakan pengolahan citra dengan hasil pengukuran langsung berdasarkan berat buah..........................................
40
15 Tingkat keberhasilan penggolongan kelas jeruk pontianak berdasarkan visual warna kulitnya menggunakan pengolahan citra .............................
44
16 Nilai batas indeks warna merah (r) untuk penggolongan buah jeruk berdasarkan visual kulitnya .....................................................................
44
17 Kriteria area citra dan indeks warna merah untuk pemutuan jeruk pontianak ................................................................................................
45
xiv
DAFTAR GAMBAR Halaman 1
Bunga jeruk siam. ...................................................................................
6
2
Jeruk siam masih muda ...........................................................................
6
3
Jeruk siam matang...................................................................................
6
4
Bagan alir pengolahan citra. ....................................................................
9
5
Matriks citra yang tersimpan dalam memori komputer. ...........................
10
6
Contoh jeruk pontianak tiap kelas hasil pemutuan manual yang digunakan dalam penelitian. ....................................................................
16
7
Pengambilan citra jeruk...........................................................................
18
8
Pengukuran berat jeruk............................................................................
20
9
Pengukuran diameter jeruk......................................................................
20
10 Pengukuran kekerasan buah jeruk............................................................
21
11 Pengukuran TPT buah jeruk. ...................................................................
22
12 Diagram alir penelitian. ...........................................................................
25
13 Hubungan diameter dan berat buah jeruk pontianak.................................
28
14 Hubungan kekerasan dan TPT buah jeruk pontianak................................
28
15 Tampilan awal program pengolahan citra. ...............................................
29
16 Tampilan program setelah memilih file untuk dianalisis. .........................
30
17 Tampilan program setelah thresholding dan operasi morfologi. ...............
31
18 Tampilan program setelah dilakukan analisis...........................................
32
19 Tampilan database hasil analisis program pengolahan citra......................
32
20 Korelasi area citra dan berat buah jeruk. ..................................................
33
21 Korelasi area citra dan diameter rata-rata buah jeruk................................
34
22 Korelasi indeks warna rgb dan komponen warna HSI terhadap kekerasan buah jeruk. ..............................................................................................
35
23 Korelasi indeks warna rgb dan komponen warna HSI terhadap total padatan terlarut buah jeruk. .....................................................................
36
24 Korelasi fitur tekstur terhadap kekerasan dan total padatan terlarut buah jeruk........................................................................................................
37
xv 25 Penggolongan kelas buah jeruk pontianak hasil pemutuan manual dan perbandingannya dengan kelas menurut kriteria SNI. ..............................
39
26 Penggolongan kelas buah jeruk pontianak hasil pengolahan citra dan perbandingannya dengan kelas menurut kriteria SNI. ..............................
41
27 Contoh jeruk dengan kategori warna kulit hijau.......................................
42
28 Contoh jeruk dengan kategori warna kulit hijau kekuningan. ...................
43
29 Contoh jeruk dengan kategori warna kulit kuning. ...................................
43
30 Penggolongan buah jeruk berdasarkan kulit buah menggunakan parameter indeks warna merah. ...............................................................
44
31 Diagram alir algoritma pemutuan dengan pengolahan citra untuk jeruk pontianak. ...............................................................................................
46
32 Hasil pemutuan manual jeruk pontianak oleh petani untuk kategori kelas E .............................................................................................................
48
33 Hasil pemutuan jeruk pontianak menggunakan pengolahan citra untuk mutu C1 ..................................................................................................
49
34 Hasil pemutuan jeruk pontianak menggunakan pengolahan citra untuk mutu C2. .................................................................................................
49
35 Hasil pemutuan jeruk pontianak menggunakan pengolahan citra untuk untuk mutu C3. .......................................................................................
49
36 Hasil pemutuan jeruk pontianak menggunakan pengolahan citra untuk untuk mutu D1 ........................................................................................
49
37 Hasil pemutuan jeruk pontianak menggunakan pengolahan citra untuk mutu D2. .................................................................................................
50
38 Hasil pemutuan jeruk pontianak menggunakan pengolahan citra untuk mutu D3. .................................................................................................
50
xvi
DAFTAR LAMPIRAN Halaman 1
Cara pengujian untuk menentukan mutu buah jeruk menurut SNI (SNI 01-3165-1992). .......................................................................................
56
2
Hasil pengukuran berat jeruk pontianak secara langsung .........................
57
3
Hasil pengukuran diameter rata-rata jeruk pontianak secara langsung......
62
4
Hasil pengukuran parameter visual jeruk pontianak menggunakan
5
pengolahan citra ......................................................................................
68
Kode program pengolahan citra...............................................................
84
1
I. PENDAHULUAN A. Latar Belakang Buah jeruk merupakan komoditi buah yang paling populer di dunia, setelah anggur. Jeruk memiliki kandungan nutrisi yang baik bagi kesehatan, terutama kandungan vitamin C-nya. Secara umum, kandungan gizi buah jeruk dapat dilihat pada Tabel 1 (Natawidjaja, 1983).
Tabel 1 Kandungan gizi jeruk per 100 gram berat buah Kandungan gizi
Nilai satuan
Energi
44 kalori
Protein
0.8 g
Lemak
0.3 g
Karbohidrat
10.9 g
Kalsium
0.33 g
Fosfor
0.25 g
Besi
0.004 g
Vitamin A
420 IU
Vitamin B1
0.0007 g
Vitamin C
0.31 g
Dalam periode tahun 1998-2004, luas panen dan produksi buah jeruk di Indonesia mengalami peningkatan cukup pesat (Tabel 2). Pada tahun 2004, luas panen jeruk telah mencapai 70000 ha dengan total produksi sebesar 1600000 ton, sekaligus menempatkan Indonesia sebagai negara penghasil utama jeruk dunia ke13 setelah Vietnam (Balitbang Pertanian, 2005). Jeruk memiliki banyak spesies, diantaranya adalah jeruk keprok (termasuk jeruk siam), jeruk manis, jeruk besar, jeruk nipis, jeruk purut, dan jeruk ponsil (Sunarjono, 2005). Jeruk siam menduduki posisi yang penting dalam dunia jeruk. Bahkan diperkirakan sekitar 60% kebutuhan akan buah jeruk dipenuhi oleh jeruk siam (Anonim, 1999). Jeruk siam memiliki kelebihan antara lain rasa manis, harum dan mengandung banyak air. Jeruk siam (Citrus nobilis) banyak dibudidayakan di Indonesia. Beberapa daerah sentra penanaman jeruk siam adalah di Sumatera Selatan (Indralaya), Jawa Tengah (Pati, Cilacap, Purworejo,
2 Kutoharjo), Jawa Timur (Mojokerto), dan Kalimantan Barat (Sambas dan Pontianak) (Anonim, 1999).
Tabel 2 Perkembangan luas panen, produksi, dan produktivitas jeruk di Indonesia (1998-2004) Tahun
Luas panen (ha)
Produksi (ton)
1998
23681
490937
Produktivitas (ton/ha) 20.73
1999
25210
449531
17.83
2000
37120
644052
17.35
2001
35367
691433
19.55
2002
47824
968132
20.24
2003
56290
1441680
25.61
2004
70000
1600000
22.86
Perkembangan (%/th)
17.92
22.41
4.31
Sumber: Balai Penelitian dan Pengembangan Pertanian, Deptan, 2005.
Jeruk siam pontianak atau biasa disebut dengan istilah jeruk pontianak (Citrus nobilis var. microcarpa), mempunyai ciri fisik kulitnya tipis dan licin mengkilat. Sebenarnya jeruk ini bukanlah hasil produksi pertanian Kota Pontianak. Sentra tanaman jeruk justru berasal dari Kecamatan Tebas, Kabupaten Sambas. Namun sejak lama jeruk ini telah dikenal dengan merek dagang "Jeruk Pontianak" (Wikipedia, 2007). Pada awal tahun 1952-1953, luas areal tanaman jeruk di Kalimantan Barat adalah 1000 hektar, kemudian tahun 1978 luas pertanaman jeruk berkembang pesat menjadi 5583.90 hektar, dan peningkatan itu terus berlanjut hingga tahun 1988 mencapai 15733.90 hektar. Dari luas pertanaman tersebut sekitar 13717 hektar (87.18%) berada di Kabupaten Sambas, dan sisanya 2016.90 hektar tersebar di Kabupaten Pontianak, Sanggau, dan Ketapang (Martasari, 2007). Puncak kejayaan jeruk siam pontianak terjadi pada tahun 1992 dengan luas pertanaman sekitar 21377 hektar dengan tanaman produktif sekitar 15000 hektar. Tahun berikutnya yaitu 1993 total tanaman produktif mencapai 15559 ha. Pada tahun 2003, luas panen jeruk siam (siam pontianak) di Kabupaten Sambas mencapai 1413.67 ha dengan produksi 87.75 ton (Azri, 2004; Martasari, 2007).
3 Menurut situs resmi Provinsi Kalimantan Barat (2007), luas potensi areal pengembangan jeruk pontianak saat ini antara 10000-20000 ha di Kab. Sambas. Berdasarkan rencana pengembangan produk unggulan daerah Kabupaten Sambas, masih tersedia pengembangan komoditas jeruk seluas 7844 ha dan masih memungkinkan untuk diperluas, karena ketersediaan area pertanian lahan kering di Kalbar mencapai seluas 200000 ha. Keunggulan jenis jeruk siam ini antara lain dalam hal popularitasnya yang sudah cukup terkenal baik dalam maupun luar negeri (khususnya ASEAN). Selain itu masa produktifitasnya juga cukup lama (15-20 tahun) dengan benefit cost ratio (BCR) sebesar 3.59. BCR jeruk siam ini merupakan yang tertinggi dibanding komoditas pertanian lainnya di Kalimantan Barat. Selain itu harga di pasaran relatif stabil dan cenderung terus meningkat. Dalam proses pengolahan dan pemasaran buah segar, sortasi dan grading sebagai usaha evaluasi mutu agar memenuhi standar merupakan kegiatan yang penting dan mutlak diperlukan. Parameter penting yang terkait dengan usaha evaluasi dan pengkelasan mutu buah adalah berdasarkan sifat fisik dan kimia buah, seperti ukuran, warna, tekstur, kekerasan dan keasaman (Kader, et al., 1985 dalam Rahmadianto, 2001). Selama ini proses sortasi buah jeruk siam pontianak masih dilakukan secara manual dengan visual mata manusia. Sortasi manual secara visual yang biasa dilakukan oleh petani buah jeruk menghasilkan pemutuan buah yang kurang seragam karena masih bercampur antara buah kualitas baik dengan buah kualitas jelek. Hal ini disebabkan oleh kelelahan manusia, keragaman visual manusia, dan perbedaan persepsi mutu buah itu sendiri. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem visual dengan memakai sensor elektro-optika berbasis pada aplikasi komputer sehingga diperoleh hasil sortasi yang seragam karena berdasarkan penilaian yang obyektif dan konsisten. Penggunaan sistem visual dengan sensor elektro-optika ini didasarkan pada kemampuan yang lebih peka dan tepat daripada kemampuan visual manusia dalam menangkap pantulan gelombang elektromagnetik buah yang berubah-ubah akibat perbedaan karakteristik fisiko kimia buah. Perkembangan metode pengolahan citra telah banyak digunakan di dalam bidang pertanian, khususnya sortasi buah dan hasil pertanian lainnya. Beberapa
4 penelitian yang pernah dilakukan menggunakan pengolahan citra diantaranya adalah untuk evaluasi mutu jeruk nipis (Arham, et al., 2004), penentuan jenis cacat biji kopi (Sofi’i, et al., 2005), pemutuan buah mangga (Ahmad, et al., 2004), identifikasi tingkat ketuaan dan kematangan jeruk lemon (Damiri, et al., 2004), identifikasi mutu tingkat ketuaan dan kematangan buah manggis (Nurhasanah, 2005), serta pemutuan dan identifikasi kematangan buah pepaya (Safrizal, 2005). Dengan menggunakan teknik pengolahan citra, penilaian terhadap mutu suatu produk dapat dilakukan secara obyektif dan konsisten sehingga diharapkan dapat menghasilkan pemutuan yang seragam dengan tingkat kesalahan yang dapat diterima.
B. Tujuan Tujuan dari penelitian ini adalah untuk: 1. Melakukan analisis pengolahan citra buah jeruk pontianak untuk mendapatkan parameter visual citra buah yang berhubungan dengan mutu. 2. Mengkaji hubungan antara parameter mutu buah jeruk pontianak (SNI dan non SNI) hasil pengukuran langsung dengan parameter visual hasil pengolahan citra. 3. Menggolongkan buah jeruk pontianak berdasarkan ukuran buah sesuai syarat SNI dan warna kulit buah menggunakan pengolahan citra. 4. Mengembangkan algoritma pemutuan untuk menggolongkan mutu buah jeruk pontianak berdasarkan parameter visual citra buah. 5. Membandingkan hasil pemutuan menggunakan pengolahan citra dengan hasil pemutuan manual yang dilakukan oleh petani.
5
II. TINJAUAN PUSTAKA A. Jeruk Siam Jeruk siam hanya merupakan bagian kecil dari sekian banyak spesies dan varietas jeruk yang sudah dikenal dan dibudidayakan. Secara sistematis, tanaman jeruk siam dapat diklasifikasikan sebagai berikut (Wikipedia, 2007): Kerajaan : Plantae Divisio
: Magnoliophyta
Kelas
: Magnoliopsida
Subkelas : Rosidae : Sapindales
Ordo
Familia : Rutaceae Genus
: Citrus
Spesies : Citrus nobilis var. microcarpa Jeruk siam merupakan anggota jeruk keprok. Dinamakan jeruk siam karena memang berasal dari Siam (Muangthai). Jeruk siam memiliki ciri khas yang tidak dimiliki jeruk keprok lainnya. Sekilas memang tidak jauh berbeda, jeruk siam memiliki kulit yang lebih tipis dan licin mengkilap. Selain itu, kulit jeruk siam menempel lebih lekat dengan dagingnya, sedangkan pada jeruk keprok lainnya terdapat ruang pemisah yang lebih jelas. Menurut Sarwono (1994), tanaman jeruk siam paling luas penyebarannya di Indonesia, karena tanaman ini bisa diusahakan di daerah dataran rendah sampai dengan daerah berketinggian 700 meter dpl. Tanaman ini dapat berbuah di daerahdaerah basah, setelah periode kering yang singkat. Tanaman jeruk siam biasanya berbunga pada bulan Oktober-November dan musim berbuahnya pada bulan JuniAgustus, dengan produksi hingga mencapai 1000-2000 buah tiap tahun. Umumnya batang pohon jeruk siam yang dibudidayakan secara komersial mempunyai tinggi antara 2.5-3 meter. Pohon tersebut biasanya berasal dari cangkokan atau okulasi (Anonim, 1999). Daun jeruk siam berbentuk oval. Ukurannya sekitar 7.5 cm x 3.9 cm dan memiliki sayap yang berukuran sekitar 0.8 cm x 0.2 cm. Ujung daunnya agak terbelah, sedangkan bagian pangkalnya meruncing. Urat daunnya menyebar
6 sekitar 0.1 cm dari tepi daun. Antara batang dengan daun dihubungkan oleh tangkai daun dengan panjang sekitar 1.3 cm (Anonim, 1999). Daun jeruk siam beraroma spesifik karena mengandung minyak atsiri (Sunarjono, 2005). Menurut Sunarjono (2005), bunga tanaman jeruk siam (Gambar 1) keluar setelah terbentuk trubus (tunas muda) pada ujung-ujung cabang secara tunggal. Warna mahkota bunga putih, pada ujungnya bercanggap seperti bintang, dan termasuk bunga sempurna (dalam satu bunga terdapat putik dan benang sari). Buah jeruk siam mempunyai ciri khas, yaitu kulit buah tipis (sekitar 2 mm), permukaannya halus, licin, mengkilap, dan menempel lekat pada daging buahnya. Dasar buahnya berleher pendek dengan puncak berlekuk. Tangkai buahnya pendek dengan panjang sekitar 3 cm dan berdiameter 2.6 mm. Biji buahnya berbentuk ovoid, warnanya putih kekuningan dengan ukuran sekitar 0.9 cm x 0.6 cm, dan jumlah biji per buahnya sekitar 20 biji. Daging buahnya lunak dengan rasa manis dan harum. Berat buah sekitar 75.6 gram (Anonim, 1999).
Gambar 1 Bunga jeruk siam.
Gambar 2 Jeruk siam masih muda.
Gambar 3 Jeruk siam matang.
7 Jeruk siam dapat dipanen pada umur 6-8 bulan setelah bunganya mekar. Ciri-ciri buah jeruk siam yang siap dipanen (Gambar 3) adalah sebagai berikut (Anonim, 1999): 1) Kulit buah kekuning-kuningan (oranye). 2) Buahnya tidak terlampau keras jika dipegang. 3) Bagian bawah buah agak empuk dan bila dijentik dengan jari tidak berbunyi nyaring. Buah yang telah siap panen, dipetik dan dikumpulkan untuk selanjutnya dilakukan sortasi dan grading. Di Pontianak, grading dilakukan berdasarkan diameter buah. Dalam prakteknya, grading dilakukan dengan tangan, antara jari tengah dan ibu jari. Grading untuk buah jeruk siam didasarkan atas kelas-kelas sebagai berikut (Anonim, 1999): - Kelas A
: diameter buah rata-rata 7.6 cm, sekitar 6 buah per kg.
- Kelas AB : diameter buah rata-rata 6.7 cm, sekitar 8 buah per kg. - Kelas C
: diameter buah rata-rata 5.9 cm, sekitar 10 buah per kg.
- Kelas D
: diameter buah rata-rata 5.8 cm, sekitar 12-14 buah per kg.
Standar Nasional Indonesia (SNI) menggolongkan buah jeruk ke dalam empat kelas berdasarkan berat atau diameter buah, yaitu kelas A, B, C, dan D. Masing-masing kelas digolongkan ke dalam dua jenis mutu, yaitu mutu I dan mutu II. Kriteria kelas dan syarat mutu buah jeruk dapat dilihat pada Tabel 3 dan 4 di bawah ini, sedangkan cara pengujian untuk menentukan mutu buah jeruk menurut SNI dapat dilihat pada Lampiran 1.
Tabel 3 Kriteria kelas jeruk keprok, termasuk jeruk siam (SNI 01-3165-1992) Kelas
Berat (gram/buah)
Diameter (mm)
A
≥ 151
≥ 71
B
101-150
61-70
C
51-100
51-60
D
≤ 50
40-50
8 Tabel 4 Syarat mutu jeruk keprok, termasuk jeruk siam (SNI 01-3165-1992) Syarat Karakteristik Kesamaan sifat varietas Tingkat ketuaan Kekerasan Ukuran Kerusakan maks. (jml/jml) (%) Kotoran Busuk maks. (jml/jml) (%)
Cara Pengujian
Mutu I Seragam Tua, tapi tidak terlalu matang Keras Seragam 5
Mutu II Seragam Tua, tapi tidak terlalu matang Cukup Keras Kurang seragam 10
Organoleptik SP-SMP-309-1981 SP-SMP-309-1981
Bebas 1
Bebas 2
Organoleptik SP-SMP-309-1981
Organoleptik Organoleptik
B. Pengolahan Citra Digital Pengolahan citra digital (digital image processing) merupakan sebuah teknologi visual yang digunakan untuk mengamati dan menganalisis suatu objek tanpa berhubungan langsung dengan objek tersebut. Teknologi ini dapat dimanfaatkan untuk evaluasi mutu suatu produk tanpa merusak produk itu sendiri atau dikenal dengan istilah non-destructive evaluation (NDE). Proses pengolahan citra dan analisisnya banyak melibatkan persepsi visual. Data masukan dan keluaran yang dihasilkan oleh proses ini adalah dalam bentuk citra. Citra yang digunakan adalah citra digital, karena citra jenis ini dapat diproses oleh komputer digital. Citra digital diperoleh secara otomatis dari sistem penangkapan citra digital dan membentuk suatu matriks yang menyatakan intensitas cahaya pada suatu himpunan diskrit dari suatu titik. Pengembangan algoritma pengolahan citra sangat dipengaruhi oleh perangkat keras dan perangkat lunak yang digunakan. Ada beberapa perangkat keras yang digunakan untuk proses digitasi citra (image digitizing). Perangkat keras yang pertama adalah sensor citra (image sensor). Menurut Ahmad (2005), sensor citra digunakan untuk menangkap pantulan cahaya obyek yang kemudian akan disimpan dalam bentuk nilai intensitas di dalam memori komputer. Sensor citra banyak macamnya. Namun jenis sensor citra yang banyak digunakan adalah solid-state image sensor karena mempunyai banyak kelebihan seperti konsumsi daya listrik yang kecil, ukurannya kecil dan kompak, serta tahan guncangan. Lebih lanjut menurut Ahmad (2005), sebuah kamera TV umumnya terdiri atas satu atau lebih sensor citra, sebuah lensa, dan rangkaian komponen lain,
9 seperti pembangkit scanning, penguat (amplifier) dan rangkaian pemroses sinyal. Sinyal yang dihasilkan oleh kamera TV adalah berupa sinyal analog sehingga perlu dikonversi menjadi sinyal digital dengan menggunakan analog-digital converter (ADC). Selanjutnya sinyal digital keluaran ADC ditransmisikan ke memori komputer untuk membentuk citra digital. Bagan alir pengolahan citra dapat dilihat pada Gambar 4.
Sensor
A/D Converter
Masukan citra
Bingkai memori
Algoritma pengolahan citra
Komputer digital
Monitor peraga
Gambar 4 Bagan alir pengolahan citra. 1. Citra Digital Citra (gambar) digital merupakan citra yang dapat dibaca dan diekspresikan secara akurat oleh komputer digital. Menurut Ahmad (2005), sebuah citra digital tersusun dari kumpulan piksel-piksel dalam larik dua dimensi. Sebuah piksel (pixel atau picture element) merupakan bagian terkecil dari suatu citra. Setiap piksel diwakili oleh dua buah bilangan bulat (integer) yang menunjukkan lokasi piksel tersebut dalam suatu citra, dan sebuah bilangan bulat untuk menunjukkan intensitas cahaya dari piksel tersebut. Jika ada sebuah citra dengan ukuran mxn piksel, maka dalam memori komputer, citra tersebut akan tersimpan dalam bentuk array (m-1, n-1) seperti terlihat pada Gambar 5.
10 f (0,0) f (1,0) . f (X × Y) =
. . . f (m − 1,0)
f (0,1) .............. f (0, n − 1) f (1,1) .............. f (1, n − 1) . . . . . . . . f (m − 1,1) .......... f (m − 1, n − 1)
Gambar 5 Matriks citra yang tersimpan dalam memori komputer. Berdasarkan intensitas cahaya yang dimiliki oleh piksel dalam sebuah citra, citra digital dibagi menjadi tiga macam, yaitu citra biner, citra abu-abu, dan citra warna. a. Citra Biner Citra biner merupakan citra yag dihasilkan dari proses binerisasi. Setiap piksel dalam suatu citra biner 8-bit hanya memiliki dua intensitas warna yaitu 0 (hitam) atau 255 (putih). Citra biner digunakan untuk memisahkan antara obyek dengan latar belakangnya. Dalam citra biner, piksel dengan intensitas warna 0 dikelompokkan ke dalam latar belakang, sedangkan piksel dengan intensitas warna 255 adalah piksel obyek (Ahmad, 2005). b. Citra Abu-abu (Citra Grayscale) Sebelum dikuantisasi dan diubah menjadi citra digital, citra mengandung nilai intensitas yang kontinyu. Informasi intensitas dalam suatu citra digital dapat disimpan dalam bentuk gray values atau nilai abu-abu (Nurhasanah, 2005). Apabila citra disimpan dalam memori 8-bit, maka setiap piksel dalam citra tersebut akan mengandung nilai intensitas antara 0 – 255. Pada komputer, piksel dengan nilai intensitas 0 berwarna hitam, intensitas 255 berarti warna putih, sedangkan nilai antara 0 – 255 adalah warna abu-abu (gabungan warna hitam dan putih).
11 c. Citra Warna Ahmad (2005) menyatakan bahwa warna ternyata tidak lebih dari sekedar respon psycho-physiological dari manusia untuk intensitas penyinaran yang berbeda. Energi dari cahaya tampak dengan panjang gelombang tertentu ditangkap oleh mata dan diterjemahkan oleh otak sebagai warna. Model pengolahan warna telah banyak dikembangkan oleh para ahli, salah satunya adalah model warna RGB. Model warna RGB menggunakan dasar tiga buah warna pokok yaitu Red (merah), Green (hijau), dan Blue (biru). Suatu citra warna yang disimpan dalam memori 8-bit, setiap pikselnya akan mengandung informasi intensitas tiga buah warna tersebut (R, G, dan B) dengan selang nilai 0 – 255. Dalam model warna RGB, intensitas warna setiap piksel pada suatu citra dapat diubah dalam bentuk indeks warna, yaitu indeks warna merah (r), indeks warna hijau (g), dan indeks warna biru (b). Proses ini dinamakan normalisasi, dengan cara perhitungan seperti pada persamaan 1-3 (Ahmad, 2005).
r=
R .........................................................................................(1) R+G + B
g=
G .........................................................................................(2) R+G+ B
b=
B .........................................................................................(3) R+G+ B
dimana: R, G, B = nilai intensitas warna merah, hijau, dan biru r, g, b
= indeks warna merah, hijau, dan biru
Model pengolahan warna yang lain adalah model warna HSI. Model warna ini menggunakan dasar nilai Hue (corak), Saturation (kejenuhan), dan Intensity (kecerahan). Model ini dianggap sebagai cara sebenarnya manusia memandang suatu warna, yang biasanya melakukan penilaian warna secara kualitatif (Ahmad, 2005). Konversi model warna RGB ke dalam model warna HSI dirumuskan dengan persamaan-persamaan berikut (Ahmad, 2005):
12
cos H =
S = 1− I=
2R − G − B 2 ( R − G ) 2 + ( R − B)(G − B)
...................................................(4)
3 min( R, G, B) ..............................................................(5) R + G + B)
R+G+ B .........................................................................................(6) 3
2. Fitur Tekstur Dalam pengolahan citra, tekstur sangat penting peranannya dalam mengidentifikasi karakteristik suatu obyek, seperti pemeriksaan permukaan, pengelompokkan pemandangan, orientasi permukaan, dan penentuan bentuk obyek. Menurut Haralick, et al. (1973) dalam Nurhasanah (2005), untuk menentukan tekstur diperlukan beberapa fitur (14 fitur). Namun dengan hanya melakukan empat buah fitur, bentuk tekstur dari suatu obyek sudah dapat ditentukan. Keempat fitur tersebut adalah fitur entropi, energi, kontras, dan homogenitas. Menurut Ahmad (2005), entropi adalah fitur untuk mengukur keteracakan dari distribusi intensitas, sedangkan energi adalah fitur untuk mengukur konsentrasi pasangan intensitas pada matriks co-occurrence. Kontras digunakan untuk mengukur kekuatan perbedaan intensitas dalam citra, sedangkan homogenitas digunakan untuk mengukur kehomogenan variasi intensitas dalam citra. Persamaan untuk menentukan keempat fitur tekstur tersebut adalah sebagai berikut (Ahmad, 2005):
Entropi = −∑ ∑ p (i1 , i 2 ) log p (i1 , i 2 ) ...................................................(7) i1
i2
Energi = ∑ ∑ p 2 (i1 , i 2 ) .......................................................................(8) i1
i2
Kontras = ∑∑ (i1 − i 2 ) 2 p (i1 , i 2 ) .........................................................(9) i1
i2
Homogenitas = ∑∑ i1
i2
p (i1 , i 2 ) ...........................................................(10) 1 + i1 − i 2
13
C. Aplikasi Pengolahan Citra Digital dalam Bidang Pertanian Teknik pengolahan citra telah banyak digunakan dalam bidang pertanian, baik pra panen maupun pasca panen. Dalam bidang pasca panen, pengolahan citra digunakan untuk evaluasi mutu suatu produk pertanian secara non destruktif. Arham, et al. (2004) menggunakan teknik pengolahan citra dan jaringan syaraf tiruan untuk evaluasi mutu jeruk nipis. Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa indeks warna merah, hijau, dan biru dapat digunakan untuk membedakan umur petik jeruk nipis. Selain indeks warna tersebut, fitur kontras dan homogenitas juga dapat membedakan umur petik jeruk nipis. Sofi’i, et al. (2005) melakukan penelitian untuk menentukan jenis cacat biji kopi dengan pengolahan citra dan artificial neural network (ANN). Dari analisisnya, diperoleh hasil diantaranya adalah telah dibangun 2 model ANN untuk menduga jenis cacat biji kopi dengan menggunakan parameter luas, panjang, roundness, compactness, indeks merah, indeks hijau, indeks biru, corak, saturasi, dan intensitas. Ahmad, et al. (2004) menggunakan teknik pengolahan citra untuk melakukan pemutuan buah mangga. Beberapa hasil penelitian tersebut adalah parameter yang sesuai untuk pemutuan buah mangga Arumanis yaitu area dan fitur kontras, sedangkan untuk mangga Gedong dapat dilakukan dengan menggunakan parameter indeks warna merah. Damiri, et al. (2004) mengidentifikasi tingkat ketuaan dan kematangan jeruk lemon dengan teknik pengolahan citra dan jaringan syaraf tiruan. Dari hasil analisisnya diperoleh hasil bahwa indeks warna merah, indeks warna hijau, corak (hue), dan fitur energi dapat digunakan untuk membedakan kematangan jeruk lemon. Selain itu, parameter pengolahan citra area, roundness, indeks warna RGB dan fitur tekstur dapat digunakan untuk menentukan tingkat ketuaan dan kematangan jeruk lemon. Nurhasanah (2005) dalam tesisnya melakukan identifikasi tingkat ketuaan dan kematangan buah manggis dengan pengolahan citra dan jaringan syaraf tiruan. Dari hasil penelitiannya, diperoleh salah satu kesimpulan bahwa indeks warna merah, komponen warna HSI, dan fitur entropi dapat digunakan untuk membedakan tingkat ketuaan dan kematangan manggis.
14 Penelitian untuk menentukan pemutuan dan identifikasi kematangan buah pepaya dilakukan oleh Safrizal (2005). Dalam penelitiannya, disimpulkan bahwa panjang buah pepaya mempunyai korelasi yang baik dengan panjang buah dari hasil analisis citra. Selain itu, pemutuan menggunakan hasil analisis citra memberikan tingkat kesalahan yang lebih kecil dibandingkan pemutuan secara manual.
15
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juli – Desember 2007 di Laboratorium Teknik Pengolahan Pangan dan Hasil Pertanian, Departemen Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, IPB.
B. Alat dan Bahan Bahan yang digunakan pada penelitian ini adalah buah jeruk siam pontianak dengan lima tingkat kelas berdasarkan diameter buah (A, B, C, D, dan E) yang merupakan hasil pemutuan secara manual oleh pedagang besar jeruk pontianak (Gambar 6). Total jumlah sampel yang digunakan sebanyak 850 buah, yaitu kelas A sebanyak 125 buah, kelas B 125 buah, kelas C, D, dan E masing-masing 200 buah. Buah jeruk berasal dari petani jeruk di Pontianak dan diperoleh melalui pedagang pengumpul besar di Pasar Induk Kramat Jati, Jakarta. Alat-alat yang digunakan pada penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Kamera CCD warna, merk VED, model OC-305D. 2. Image frame grabber, merk PXC200A, resolusi maksimum PAL/SECAM: 768 x 576 piksel. 3. Personal computer (PC) dengan prosesor Intel Pentium IV. 4. Lampu TL 4 buah @ 5 watt. 5. Timbangan digital, merk METTLER PM-4800. 6. Jangka sorong 7. Refraktometer digital, merk ATAGO PR-201. 8. Rheometer, model CR-30. 9. Luxmeter, model DM-28.
16
Kelas B
Kelas A
Kelas D
Kelas C
Kelas E
Gambar 6 Contoh jeruk pontianak tiap kelas hasil pemutuan manual yang digunakan dalam penelitian.
C. Metode Penelitian 1. Persiapan Penelitian Ada beberapa hal yang dilakukan terlebih dahulu sebelum penelitian dimulai, yaitu pembersihan kulit buah jeruk, pengaturan cahaya lampu dalam ruang pengambilan citra, dan pemilihan warna kain untuk latar belakang. Buah
17 jeruk pontianak yang diperoleh dari pedagang pengumpul di Pasar Induk Kramat Jati, Jakarta dalam keadaan kulit buah kotor dan kusam penuh debu dan kotoran lain. Oleh karena itu, sebelum dilakukan pengambilan citra, buah jeruk pontianak yang dijadikan sampel penelitian dibersihkan kulit buahnya terlebih dahulu dengan menggunakan lap basah. Setelah itu, masing-masing buah jeruk diberi tanda dengan kertas label. Persiapan selanjutnya adalah mengatur intensitas cahaya dan posisi lampu TL dalam ruang pengambilan citra. Intensitas cahaya dan posisi lampu TL diatur sedemikian rupa sehingga ketika jeruk diambil citranya tidak menimbulkan bayangan di sekitar objek buah dan pantulan cahaya dari buah tidak terlalu kuat. Dengan demikian proses pengolahan citra dapat dilakukan dengan baik sebagaimana mestinya. Sebelum dilakukan pengambilan citra, terlebih dahulu dicoba beberapa kain dengan warna berbeda untuk dijadikan latar belakang dari objek buah. Warna kain yang dicoba adalah kain warna hitam, merah, dan putih. Dari ketiga kain tersebut, ternyata kain dengan warna putih menghasilkan hasil thresholding yang lebih baik dari kain warna yang lain. Oleh karena itu dipilih kain warna putih sebagai latar belakang.
2. Pengambilan Citra Buah Jeruk Citra buah jeruk dengan resolusi 400 x 300 piksel diambil dengan menggunakan kamera CCD. Pengambilan citra hanya dilakukan dari satu sisi saja, yaitu pada bagian atasnya, seperti terlihat pada Gambar 7. Pengambilan citra jeruk dilakukan dalam sebuah kotak tertutup (ditutupi kain hitam) sehingga intensitas cahaya di dalam ruang pengambilan citra tidak dipengaruhi oleh cahaya luar. Latar belakang pengambilan citra dipilih warna yang kontras dengan warna buah (yaitu kain putih). Buah jeruk yang diambil citranya diletakkan di atas kain dan diusahakan berada di tengah-tengah kain. Intensitas cahaya yang menerangi obyek diatur dengan menggunakan lampu TL dan diukur intensitasnya dengan menggunakan luxmeter, yaitu sebesar 250 lux. Citra yang tertangkap oleh kamera selanjutnya disimpan dalam memori komputer dalam format BMP untuk diolah lebih lanjut.
18
Im age Fram e Grabber A/D converter
Fram e M em ory
TV cam era
Lam p
Lam p
Im age processing algorithm s O bject
Gambar 7 Pengambilan citra jeruk.
3. Algoritma Pengolahan Citra Setelah citra jeruk diambil dan disimpan dalam memori komputer, selanjutnya dilakukan pengukuran parameter visual citra jeruk. Program pengolahan citra ini dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman Borland Delphi 7. Parameter-parameter visual yang diukur adalah: a. Pengukuran area Pengukuran area dilakukan dengan terlebih dahulu mengubah citra warna menjadi citra grayscale yang kemudian diubah menjadi citra biner. Proses ini dilakukan melalui proses thresholding dengan nilai threshold tertentu untuk membedakan citra obyek dan latar belakang. Selanjutnya dilakukan perhitungan luas area obyek dengan menghitung jumlah piksel obyek menggunakan persamaan: m
n
A = ∑ ∑ B[i, j ] ............................................................................(11) i =1 j =1
dimana: A
= area obyek
B[i,j] = lokasi piksel obyek pada (i,j)
19 b. Pengukuran intensitas warna Intensitas warna diukur dengan menggunakan model warna RGB dan HSI. Intensitas warna merah, hijau, dan biru (R, G, dan B) yang diperoleh dari citra warna yang sudah di-threshold kemudian dinormalisasi dengan persamaan (1) sampai (3) untuk memperoleh nilai index warna merah, index warna hijau, dan index warna biru (r, g, dan b). Komponen warna RGB selanjutnya dikonversi ke dalam bentuk model warna HSI dengan menggunakan persamaan (4) sampai (6). c. Pengukuran tekstur Fitur tekstur yang diukur adalah fitur entropi, energi, kontras, dan homogenitas. Masing-masing fitur dihitung dengan menggunakan persamaan (7) sampai (10) dengan terlebih dahulu mengubah citra warna menjadi citra grayscale dan membuat matriks co-occurence.
4. Pengukuran Langsung Parameter Mutu Buah Jeruk Hasil Pemutuan Secara Manual Pemutuan jeruk pontianak secara manual dilakukan oleh petani dengan melihat dan menduga diameter buah jeruk untuk selanjutnya dikelompokkan ke dalam kelas tertentu, yaitu kelas A, B, C, D, dan E. Sebanyak 850 sampel buah jeruk pontianak hasil pemutuan manual oleh petani ini kemudian dilakukan pengukuran parameter mutu secara langsung di laboratorium. Pengukuran parameter mutu buah jeruk pontianak secara langsung dilakukan secara destruktif. Pengukuran ini meliputi berat (gram), diameter (mm), kekerasan (kg), dan total padatan terlarut (obrix). a. Pengukuran berat Pengukuran berat buah jeruk dilakukan satu kali menggunakan timbangan digital merk METTLER PM-4800 dengan ketelitian sampai 0.01 gram (Gambar 8). b. Pengukuran diameter Pengukuran diameter buah jeruk menggunakan jangka sorong dengan ketelitian hingga 0.1 mm. Pengukuran ini dilakukan dengan cara mengukur
20 panjang sisi terbesar buah jeruk pada arah horisontal sebanyak dua kali (D1 dan D2) dan arah vertikal sebanyak satu kali (T), seperti terlihat pada Gambar 9. Namun dalam penelitian ini, ukuran diameter yang digunakan adalah diameter rata-rata dari D1 dan D2.
Gambar 8 Pengukuran berat jeruk. D1
D2
T
Gambar 9 Pengukuran diameter jeruk. c. Pengukuran kekerasan Pengukuran kekerasan buah jeruk menggunakan alat Rheometer model CR30. Pengukuran ini dilakukan dengan cara menusukkan jarum ke kulit jeruk dengan kecepatan tertentu sampai menembus kulit jeruk sebanyak dua kali pada bagian samping buah jeruk, seperti terlihat pada Gambar 10.
21
Jarum
Titik pengukuran
Gambar 10 Pengukuran kekerasan buah jeruk. d. Pengukuran total padatan terlarut Pengukuran
total
padatan
terlarut
dilakukan
dengan
menggunakan
refraktometer digital, yaitu dengan cara memeras cairan daging buah jeruk, kemudian cairan tersebut diteteskan pada refraktometer (Gambar 11). Hasilnya dapat terlihat pada display refraktometer. Pengukuran ini dilakukan sebanyak dua kali.
22
Gambar 11 Pengukuran TPT buah jeruk.
5. Korelasi Parameter Mutu Hasil Pengolahan Citra dan Pengukuran Langsung Data parameter visual hasil pengolahan citra selanjutnya dianalisis dan ditentukan korelasinya terhadap parameter mutu buah jeruk pontianak (SNI dan non SNI) yang diukur secara langsung. Parameter-parameter yang dianalisis disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5 Korelasi parameter mutu yang diamati No. 1.
2.
Parameter mutu buah SNI Non SNI Ukuran - berat - diameter Kekerasan Total padatan terlarut
Parameter visual pengolahan citra Luas area obyek
- Indeks warna (r, g, b) - Komponen warna HSI - Fitur tekstur
6. Penggolongan Kelas Buah Jeruk Pontianak Menurut SNI Hasil Pengukuran Langsung dan Pengolahan Citra Menurut SNI, jeruk pontianak digolongkan ke dalam empat kelas berdasarkan berat atau diameternya, seperti terlihat pada Tabel 2. Seluruh sampel buah jeruk pontianak yang digunakan dalam penelitian ini selanjutnya digolongkan ke dalam kelas-kelas dengan kriteria seperti yang disyaratkan SNI dengan menggunakan parameter berat atau diameter buah hasil pengukuran langsung.
23 Setelah itu, sampel buah jeruk digolongkan ke dalam kelas-kelas sesuai SNI dengan parameter area citra buah hasil pengolahan citra. Langkah ini dilakukan dengan terlebih dahulu mengkonversi nilai batas kelas buah jeruk dari besaran berat atau diameter buah ke besaran area citra menggunakan persamaan korelasi yang telah diperoleh sebelumnya. Buah jeruk pontianak yang sudah digolongkan ke dalam kelas-kelas menurut SNI menggunakan pengolahan citra, selanjutnya dibandingkan dengan penggolongan kelas hasil pengukuran langsung berdasarkan berat atau diameter buah.
Dari
perbandingan
tersebut
akan
diketahui
tingkat
keberhasilan
penggolongan kelas jeruk hasil pengolahan citra terhadap penggolongan kelas yang seharusnya (hasil pengukuran langsung).
7. Penggolongan Buah Jeruk Pontianak Berdasarkan Visual Warna Kulit Berdasarkan visual warna kulitnya, buah jeruk pontianak digolongkan ke dalam tiga kelompok, yaitu jeruk dengan kulit kuning, kulit hijau kekuningan, dan kulit hijau. Parameter visual hasil pengolahan citra yang digunakan untuk penggolongan ini adalah parameter warna (RGB dan HSI). Penggolongan ini dilakukan setelah diperoleh nilai batas antar kelompok warna kulit buah dengan analisis statistik sederhana.
8. Membangun Algoritma Pemutuan Menggunakan Pengolahan Citra Algoritma pemutuan dengan pengolahan citra yang dibangun menggunakan kombinasi antara parameter area dengan parameter warna. Kombinasi ini menghasilkan 12 kelas mutu yang baru, yaitu A1, A2, A3, B1, B2. B3, C1, C2, C3, D1, D2, dan D3, seperti terlihat pada Tabel 6.
24 Tabel 6 Kelas mutu dan kriteria dari algoritma pemutuan menggunakan pengolahan citra Mutu
Kriteria Kelas SNI
Warna kulit buah
A1
A
kuning
A2
A
hijau kekuningan
A3
A
hijau
B1
B
kuning
B2
B
hijau kekuningan
B3
B
hijau
C1
C
kuning
C2
C
hijau kekuningan
C3
C
hijau
D1
D
kuning
D2
D
hijau kekuningan
D3
D
hijau
9. Membandingkan Hasil Pemutuan Menggunakan Pengolahan Citra dengan Pemutuan Manual Pemutuan jeruk pontianak secara manual dilakukan oleh petani dengan melihat dan menduga berat atau diameter buah jeruk untuk selanjutnya dikelompokkan ke dalam kelas tertentu. Hasil pemutuan manual ini selanjutnya diabndingkan dengan hasil pemutuan yang baru menggunakan pengolahan citra.
25 Mulai
Sampel jeruk
Analisis warna RGB
Pengambilan citra dengan kamera CCD
Pengukuran diameter
Citra disimpan dalam format BMP
Pengukuran berat
Program pengolahan citra digital
Pengukuran kekerasan
Citra warna
Pengukuran total padatan trelarut (TPT) Citra biner
Thresholding
Analisis warna HSI
Diameter, berat, kekerasan, TPT
Perhitungan area obyek Analisis fitur tekstur Area
Nilai warna (RGB, HSI)
Fitur tekstur (Entropi, Energi, Kontras, Homogenitas)
Korelasi parameter mutu (SNI dan non SNI) dan parameter pengolahan citra
Penggolongan kelas SNI
Penggolongan warna kulit
Selesai
Algoritma pemutuan baru
Perbandingan pemutuan manual dan pemutuan baru
Gambar 12 Diagram alir penelitian.
26
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Pengukuran Parameter Mutu Jeruk Pontianak Secara Langsung Dari Hasil Pemutuan Manual Pemutuan jeruk pontianak secara manual dilakukan oleh pedagang besar dengan melihat diameter buah atau menduga berat jeruk untuk selanjutnya dikelompokkan ke dalam kelas tertentu, yaitu kelas A, B, C, D, dan E. Sebanyak 850 sampel buah jeruk pontianak hasil pemutuan manual oleh petani ini kemudian dilakukan pengukuran parameter mutu secara langsung di laboratorium. Parameter mutu yang diukur adalah berat, diameter, kekerasan, dan total padatan terlarut (TPT). Nilai rata-rata, standar deviasi, nilai maksimum dan minimum parameter mutu hasil pengukuran secara langsung disajikan pada Tabel 7 – Tabel 10. Data hasil pengukuran ini selengkapnya dapat dilihat pada Lampiran 2.
Tabel 7 Nilai rata-rata, nilai maksimum dan minimum berat buah jeruk pontianak hasil pengukuran langsung dari pemutuan manual Kelas A
B
C
D
E
Rata-rata (gram)
162.70
125.41
103.08
84.05
64.54
Standar deviasi (gram)
19.26
9.03
9.16
6.36
10.35
Maksimum (gram)
234.04
146.80
127.72
99.31
90.14
Minimum (gram)
123.08
96.02
82.44
67.13
36.20
Tabel 8
Nilai rata-rata, nilai maksimum dan minimum diameter buah jeruk pontianak hasil pengukuran langsung dari pemutuan manual Kelas A
B
C
D
E
Rata-rata (mm)
69.8
63.6
59.0
55.3
49.9
Standar deviasi (mm)
3.0
1.6
1.9
1.4
3.1
Maksimum (mm)
80.4
67.8
62.6
58.5
58.4
Minimum (mm)
59.0
58.3
50.9
52.5
40.4
27 Tabel 9 Nilai rata-rata, nilai maksimum dan minimum kekerasan buah jeruk pontianak hasil pengukuran langsung dari pemutuan manual Kelas A
B
C
D
E
Rata-rata (kg)
0.567
0.495
0.447
0.399
0.367
Standar deviasi (kg)
0.104
0.085
0.103
0.086
0.072
Maksimum (kg)
0.879
0.768
0.791
0.754
0.632
Minimum (kg)
0.358
0.327
0.268
0.246
0.183
Tabel 10
Nilai rata-rata, nilai maksimum dan minimum TPT buah jeruk pontianak hasil pengukuran langsung dari pemutuan manual Kelas A
B
C
D
E
10.5
10.7
10.8
11.0
11.5
0.7
0.8
1.1
1.1
1.2
Maksimum ( brix)
12.9
13.7
14.3
14.2
15.0
Minimum (obrix)
8.9
9.1
8.1
8.5
8.3
o
Rata-rata ( brix) o
Standar deviasi ( brix) o
Diameter jeruk mempunyai pengaruh yang besar terhadap beratnya. Hal ini ditunjukkan dengan kecenderungan semakin besar diameter jeruk, maka akan semakin berat, seperti terlihat pada grafik Gambar 13. Berdasarkan grafik tersebut, korelasi antara diameter dan berat jeruk pontianak mempunyai koefisien determinasi (R2) sebesar 0.9533 atau dengan kata lain grafik tersebut mempunyai nilai kesesuaian sebesar 95.33%. Dari 850 sampel jeruk yang diamati, diameter jeruk terbesar adalah 80.4 mm dan yang terkecil sebesar 40.4 mm, sedangkan berat jeruk paling besar 234 gram dan yang paling kecil 36.2 gram. Parameter kekerasan tidak mempunyai pengaruh yang besar terhadap TPT. Hal ini ditunjukkan dengan kecilnya nilai koefisien determinasi (R2) antara kedua parameter tersebut, yaitu sebesar 0.194. Dari 850 sampel jeruk yang diamati, kekerasan jeruk terbesar adalah 0.879 kg dan yang terkecil sebesar 0.183 kg, sedangkan TPT jeruk paling besar 15.0 obrix dan yang paling kecil 8.1 obrix. Grafik hubungan antara kekerasan dan TPT jeruk dapat dilihat pada Gambar 14.
28 250
Berat (gram)
200
150
y = 4.8085x - 178.52 R2 = 0.9533 100
50
0 35
45
55
65
75
85
Diameter (mm)
Gambar 13 Hubungan diameter dan berat buah jeruk pontianak.
16 15 14
TPT (brix)
13 12 11
R2 = 0.1942
10 9 8 7 0.10
0.20
0.30
0.40
0.50
0.60
0.70
0.80
0.90
Kekerasan (kg)
Gambar 14 Hubungan kekerasan dan TPT buah jeruk pontianak.
1.00
29
B. Program Pengolahan Citra untuk Menghitung Parameter Visual Citra Jeruk Pontianak Parameter visual citra buah jeruk pontianak diperoleh dengan menggunakan program pengolahan citra yang dibangun dengan bahasa pemrograman Borland Delphi 7. Program tersebut dapat digunakan untuk menghitung area, indeks warna merah (r), indeks warna hijau (g), indeks warna biru (b), corak (hue), kejenuhan (saturation), intensitas, dan fitur tekstur (entropi, energi, kontras, dan homogenitas). Tampilan program pengolahan citra terdiri atas menu perintah, gambar obyek, gambar histogram, dan hasil analisis. Tampilan awal program pada saat dieksekusi seperti terlihat pada Gambar 15. Langkah pertama dari program tersebut adalah membuka file citra jeruk dengan format bitmap (*.bmp) pada menu File-Open Image, kemudian pilih file citra yang akan dianalisis, maka akan terlihat tampilan seperti Gambar 16.
Gambar 15 Tampilan awal program pengolahan citra.
30
Gambar 16 Tampilan program setelah memilih file untuk dianalisis. Langkah berikutnya adalah proses thresholding untuk memisahkan antara obyek dan latar belakang. Pemilihan nilai threshold disesuaikan sehingga obyek dapat dipisahkan dari latar belakangnya. Dari proses ini akan dihasilkan tiga buah citra baru, yaitu citra warna yang sudah di-threshold, citra abu-abu, dan citra biner. Kemudian untuk menghasilkan citra biner yang bebas dari noise, dilakukan operasi morfologi menggunakan proses opening, closing, dilasi, dan erosi. Caranya adalah dengan mengklik menu Morphology Operation, lalu pilih operasi yang dinginkan sampai menghasilkan citra biner yang bebas dari noise, seperti terlihat pada Gambar 17. Setelah dilakukan
proses thresholding, langkah berikutnya adalah
menganalisis citra tersebut sehingga diperoleh parameter-parameter visual yang meliputi area, indeks warna merah, indeks warna hijau, indeks warna biru, hue, saturation, intensitas, entropi, energi, kontras, dan homogenitas. Selain itu,
31 histogram yang menunjukkan jumlah piksel dengan intensitas tertentu juga dapat ditampilkan, seperti terlihat pada Gambar 18. Langkah terakhir adalah menyimpan hasil analisis ke dalam sebuah database pada menu File-Save Data Results, sehingga nantinya dapat diolah lebih lanjut. Tampilan data ketika disimpan terlihat seperti pada Gambar 18. Hasil analisis citra jeruk untuk tiap kelas disajikan pada Lampiran 3.
Gambar 17 Tampilan program setelah thresholding dan operasi morfologi.
32
Gambar 18 Tampilan program setelah dilakukan analisis.
Gambar 19 Tampilan database hasil analisis program pengolahan citra.
C. Korelasi
Parameter
Mutu
Hasil
Pengukuran
Langsung
dengan
Parameter Visual Hasil Pengolahan Citra Area citra jeruk pontianak mempunyai korelasi yang besar terhadap berat buah jeruk. Korelasi antara area dan berat mempunyai koefisien determinasi (R2)
33 sebesar 0.9876 dengan persamaan korelasi berat = 0.0048*area – 32.617 atau area = 204.64*berat + 7018.7, seperti terlihat pada grafik Gambar 20. Dari grafik tersebut terlihat bahwa semakin besar area citra buah maka berat buah juga akan semakin besar. Dalam citra berukuran 400 x 300 piksel, area citra buah yang paling besar adalah 53198 piksel dengan berat 234.04 gram, sedangkan area paling kecil 12919 piksel dengan berat 36.2 gram. Area citra jeruk juga berkolerasi besar terhadap diameter rata-ratanya. Semakin besar area citra buah maka diameter buah juga akan semakin besar. Korelasi kedua parameter ini mempunyai koefisien determinasi (R2) sebesar 0.9772. Persamaan korelasinya adalah diameter = 0.001*area + 31.147 atau area = 1002.5*diameter - 30590, seperti terlihat pada grafik Gambar 21. Dalam citra berukuran 400 x 300 piksel, area citra buah yang paling besar adalah 53198 piksel dengan diameter rata-rata 80.4 mm, sedangkan area paling kecil 12919 piksel dengan diameter rata-rata 40.4 mm.
250
y = 0.0048x - 32.617 R2 = 0.9876
Berat (gram)
200
150
100
50
0 10000
15000
20000
25000
30000
35000
40000
45000
Area (piksel)
Gambar 20 Korelasi area citra dan berat buah jeruk.
50000
55000
34 85 80
y = 0.001x + 31.147 R2 = 0.9772
75
Diameter (mm)
70 65 60 55 50 45 40 35 10000
15000
20000
25000
30000
35000
40000
45000
50000
55000
Area (piksel)
Gambar 21 Korelasi area citra dan diameter rata-rata buah jeruk.
Indeks warna merah, hijau, dan biru serta komponen warna HSI ternyata tidak mempunyai korelasi yang nyata terhadap kekerasan dan total padatan terlarut. Demikian juga dengan korelasi antara fitur tekstur terhadap kekerasan dan total padatan terlarut. Hal ini ditandai dengan kecilnya nilai koefisien determinasi dari parameter-parameter tersebut, seperti terlihat pada Gambar 22, Gambar 23, dan Gambar 24.
0.9
0.9
0.8
0.8
0.7
0.7
0.6
0.6
Kekerasan
Kekerasan
35
0.5 0.4 0.3
0.5 0.4
R2 = 0.002
0.3
0.2
0.2
R2 = 0.1714 0.1
0.1
0.330
0.340
0.350
0.360
0.370
0.380
0.390
0.400
0.410
30
40
50
60
0.9
0.9
0.8
0.8
0.7
0.7
0.6
R2 = 0.0782 0.5 0.4
80
90
R2 = 0.0007
0.6 0.5 0.4
0.3
0.3
0.2
0.2 0.1
0.1
0.320
0.330
0.340
0.350
0.360
0.370
0.090
0.380
0.120
0.150
0.180
0.210
0.240
0.270
S
g
0.9
0.9
0.8
0.8
0.7
0.7
0.6
0.6
Kekerasan
Kekerasan
70
H
Kekerasan
Kekerasan
r
0.5 0.4 0.3
0.5 0.4 0.3
R2 = 0.1338 0.2
R2 = 1E-05
0.2
0.1
0.1
0.245
0.255
0.265
0.275 b
0.285
0.295
0.305
50
60
70
80
90
I
Gambar 22 Korelasi indeks warna rgb dan komponen warna HSI terhadap kekerasan buah jeruk.
100
36
16
16
15
15
14 13
14 13
2
2
TPT
TPT
R = 0.2302 12 11
11
10
10
9
9
8
8
7 0.330
R = 0.3359
12
7 0.340
0.350
0.360
0.370
0.380
0.390
0.400
0.410
30
40
50
60
r
70
80
90
H
16
16
15
15 14
14
13
12
12
TPT
TPT
R2 = 0.325 13
11
11
10
10
9
9
8
8
2
R = 0.0433 7 0.325
0.335
0.345
0.355
0.365
7 0.090
0.375
0.110
0.130
0.150
0.170
0.190
0.210
0.230
0.250
0.270
S
g
16
16
15
15 14
14
R2 = 0.0449 13
13
12
12
TPT
TPT
R2 = 0.0006 11
11
10
10
9
9
8
8
7 0.245
7
0.255
0.265
0.275
b
0.285
0.295
0.305
50
60
70
80
90
I
Gambar 23 Korelasi indeks warna rgb dan komponen warna HSI terhadap total padatan terlarut buah jeruk.
100
37 16.0
0.9
15.0
0.8
R2 = 0.0046
14.0
R2 = 0.0135 13.0
0.6
TPT
Kekerasan
0.7
0.5
12.0 11.0
0.4
10.0 0.3
9.0
0.2
8.0
0.1
0.300
7.0
0.500
0.700
0.900
1.100
1.300
0.300
0.500
0.700
Entropi
0.9
16.0
0.8
15.0
TPT
Kekerasan
0.5 0.4
12.0 11.0 10.0 9.0
2
R = 0.0008 0.2
R2 = 0.0055
8.0 7.0
0.1
0.150
0.250
0.350
0.450
0.550
0.650
0.050
0.750
0.150
0.250
0.350
0.450
0.550
0.650
0.750
Energi
Energi
0.9
16.0
0.8
15.0 14.0
0.7
13.0
0.6
TPT
Kekerasan
1.300
13.0
0.6
0.3
0.5
R2 = 0.0055
12.0 11.0
0.4
10.0
2
R = 0.0222
0.3
9.0
0.2
8.0
0.1
0.050
7.0
0.150
0.250
0.350
0.450
0.550
0.650
0.750
0.050
Kontras
0.150
0.250
0.350
0.450
0.550
0.650
0.750
Kontras
0.9
16.0
0.8
15.0 14.0
0.7
13.0
0.6
TPT
Kekerasan
1.100
14.0
0.7
0.050
0.900
Entropi
0.5
12.0 11.0
0.4
10.0 0.3 2
9.0
R2 = 0.001
R = 0.0116
0.2
8.0
0.1
7.0
0.780 0.800 0.820 0.840 0.860 0.880 0.900 0.920 0.940 0.960
0.780 0.800 0.820 0.840 0.860 0.880 0.900 0.920 0.940 0.960
Homogenitas
Homogenitas
Gambar 24 Korelasi fitur tekstur terhadap kekerasan dan total padatan terlarut buah jeruk.
38
D. Penggolongan Kelas Jeruk Pontianak Menurut SNI Berdasarkan Hasil Pengukuran Langsung Buah jeruk pontianak dapat digolongkan menurut SNI berdasarkan berat atau diameternya. Kriteria penggolongan buah jeruk pontianak sesuai SNI berdasarkan berat dan diameternya dapat dilihat pada Tabel 3. Dari uraian sebelumnya telah diperoleh koefisien determinasi antara parameter berat buah dan area citra lebih besar daripada koefisien determinasi antara parameter diameter buah dan area citra. Oleh karena itu, dalam pembahasan selanjutnya parameter berat buah akan digunakan sebagai kriteria penggolongan kelas menurut SNI. Dari 850 sampel buah jeruk yang digunakan, hasil penggolongan kelas menurut SNI berdasarkan berat buah adalah sebagai berikut: 91 buah jeruk yang masuk ke dalam kelas A, dan 269 buah jeruk yang digolongkan ke kelas B. Buah jeruk yang masuk kelas C ada 467 buah, sedangkan yang masuk kelas D ada 23 buah (Tabel 11). Hasil penggolongan kelas menurut SNI ini apabila dibandingkan dengan penggolongan kelas hasil pemutuan manual dapat dilihat pada Tabel 12 dan Gambar 25. Tabel 11 Penggolongan kelas hasil pengukuran langsung berdasarkan berat buah menurut SNI Kelas
Jumlah (buah)
A
91
B
269
C
467
D
23
Total
850
Tabel 12 Penggolongan kelas menurut SNI dan hasil pemutuan manual SNI Pengukuran
Manual (berat)
Jumlah
Langsung (berat)
A
B
C
D
E
A
91 (100%)
0 (0%)
0 (0%)
0 (0%)
0 (0%)
91
B
34 (12.6%)
124 (46.1%)
111 (41.3%)
0 (0%)
0 (0%)
269
C
0 (0%)
1 (0.2%)
89 (19.1%)
200 (42.8%)
177 (37.9%)
467
D
0 (0%)
0 (0%)
0 (0%)
0 (0%)
23 (100%)
23
Jumlah
125
125
200
200
200
850
Keterangan: Tingkat keberhasilan yang dicetak tebal.
39 Dari Tabel 12 terlihat tingkat keberhasilan penggolongan pada kelas A sebesar 100%, kelas B 46.1%, kelas C 19.1%, dan kelas D 0%. Dengan demikian tingkat keberhasilan rata-rata penggolongan kelas ini adalah 41.3%. 250
Berat (gram)
200
A
150 B 100 C 50 D 0 A
B
C
D
E
Kelas jeruk pontianak
Gambar 25 Penggolongan kelas buah jeruk pontianak hasil pemutuan manual dan perbandingannya dengan kelas menurut kriteria SNI.
E. Penggolongan Kelas Jeruk Pontianak Menurut SNI Menggunakan Pengolahan Citra Menurut SNI, jeruk pontianak digolongkan ke dalam empat kelas berdasarkan berat atau diameternya, yaitu kelas A, B, C, dan D (Tabel 3). Dengan menggunakan pengolahan citra, maka penggolongan kelas ini dapat dilakukan dengan menggunakan parameter area citra buah. Area citra buah dapat digunakan untuk penggolongan kelas buah jeruk pontianak dengan terlebih dahulu mengkonversi nilai batas parameter berat ke parameter area citra. Persamaan yang digunakan adalah area = 204.64*berat + 7018.7. Kriteria penggolongan kelas berdasarkan berat menurut SNI dan hasil konversi ke area citra dapat dilihat pada Tabel 13.
40 Tabel 13 Kriteria kelas jeruk pontianak (SNI 01-3165-1992) berdasarkan berat dan hasil konversinya ke area citra Kelas
Berat (gram/buah)
Area citra (piksel)
A
≥ 151
≥ 37919
B
101-150
27687-37715
C
51-100
17455-27483
D
≤ 50
≤ 17251
Dari 850 sampel buah jeruk yang digunakan, ada 45 buah jeruk hasil penggolongan menggunakan pengolahan citra (area) yang tidak sesuai dengan penggolongan hasil pengukuran secara langsung (berat). Hasil penggolongan kelas menurut SNI menggunakan pengolahan citra dengan hasil pengukuran langsung disajikan pada Tabel 14 dan Gambar 26. Dari Tabel 14 terlihat tingkat keberhasilan penggolongan pada kelas A sebesar 87.9%, kelas B 98.5%, kelas C 94.0%, dan kelas D 100%. Dengan demikian tingkat keberhasilan rata-rata penggolongan ini adalah 95.1%.
Tabel 14
Penggolongan kelas menggunakan pengolahan citra dengan hasil pengukuran langsung berdasarkan berat buah
SNI Pengukuran
Pengolahan Citra (area)
Jumlah
Langsung (berat)
A
B
C
D
A
80 (87.9%)
11 (12.1%)
0 (0%)
0 (0%)
91
B
0 (0%)
265 (98.5%)
4 (1.5%)
0 (0%)
269
C
0 (0%)
14 (3.0%)
439 (94.0%)
14 (13.0%)
467
D
0 (0%)
0 (0%)
0 (0%)
23 (100%)
23
Jumlah
80
290
443
37
850
Keterangan: Tingkat keberhasilan yang dicetak tebal.
Dari tabel diatas terlihat ada 91 buah jeruk yang seharusnya masuk ke dalam kelas A sesuai SNI, tapi hanya 80 buah yang dimasukkan ke dalam kelas A oleh pengolahan citra, sedangkan 11 buah dimasukkan ke dalam kelas B. Ada 269 buah jeruk yang seharusnya digolongkan kelas B sesuai SNI, namun oleh pengolahan citra digolongkan kelas B 265 buah dan kelas C 4 buah. Pada penggolongan kelas C, ada 467 buah jeruk yang seharusnya masuk kelas C sesuai SNI, namun oleh pengolahan citra sebanyak 439 buah dimasukkan ke dalam kelas
41 C, sedangkan sisanya masuk ke dalam kelas B dan D masing-masing sebanyak 14 buah. Penggolongan kelas D menghasilkan tingkat keberhasilan terbesar (100%). Dari 23 buah jeruk yang seharusnya masuk kelas D, semuanya masuk ke dalam kelas D menggunakan pengolahan citra. 250
Berat (gram)
200
A
150
B 100
C 50
D 0 A
B
C
D
Kelas Jeruk Pontianak
Gambar 26 Penggolongan kelas buah jeruk pontianak hasil pengolahan citra dan perbandingannya dengan kelas menurut kriteria SNI. Tingkat
keberhasilan
rata-rata
penggolongan
kelas
menggunakan
pengolahan citra belum sepenuhnya 100%. Hal ini mungkin dikarenakan proses thresholding untuk memperoleh citra biner yang kurang sempurna, sehingga nilai area citra yang diperoleh tidak sesuai dengan yang seharusnya.
F. Penggolongan Warna Kulit Buah Jeruk Pontianak Menggunakan Pengolahan Citra Pemutuan buah jeruk pontianak selama ini dilakukan oleh petani jeruk secara manual dan hanya berdasarkan ukuran buah (berat atau diameter). Pemutuan manual ini tidak memperhatikan warna kulit buah sehingga hasil
42 pemutuan menjadi kurang seragam baik dalam hal ukuran maupun warna buah. Hal ini terbukti dengan adanya hasil pemutuan manual pada kelas yang sama namun ukuran buah berbeda dan warna kulit buah beragam (hijau, hijau kekuningan, dan kuning). Jika pemutuan buah jeruk pontianak dilakukan dengan memperhatikan parameter warna kulit buah, selain parameter ukuran, tentu akan diperoleh hasil pemutuan yang lebih seragam, baik dari segi ukuran maupun warna kulit buah Pada umumnya, para konsumen jeruk akan lebih memilih buah jeruk dengan ukuran yang besar dan warna kulit buah kuning. Para konsumen jeruk berasumsi bahwa jeruk yang kulit buahnya berwarna kuning akan mempunyai rasa yang lebih manis dibandingkan dengan jeruk yang kulit buahnya berwarna hijau. Di samping itu, apabila buah jeruk dikemas dalam sebuah kemasan dengan ukuran dan warna yang seragam, tentu hal ini akan lebih menarik perhatian konsumen. Apabila pemutuan dengan parameter ukuran buah dan warna kulit dilakukan secara manual, tentu akan sangat melelahkan dan hasil pemutuannya tidak dapat dijamin menjadi seragam. Namun dengan menggunakan pengolahan citra, hal ini dapat dilakukan. Berdasarkan visual wana kulitnya, buah jeruk pontianak dapat digolongkan ke dalam tiga macam warna, yaitu hijau, hijau kekuningan, dan kuning. Contoh jeruk dengan visual warna kulit hijau, hijau kekuningan, dan kuning dapat dilihat pada Gambar 27, Gambar 28, dan Gambar 29.
Gambar 27 Contoh jeruk dengan kategori warna kulit hijau.
43
Gambar 28 Contoh jeruk dengan kategori warna kulit hijau kekuningan.
Gambar 29 Contoh jeruk dengan kategori warna kulit kuning. Dari hasil analisis penggolongan buah jeruk pontianak berdasarkan visual warna kulitnya, ternyata parameter indeks warna merah (r) memberikan hasil penggolongan terbaik dengan tingkat keberhasilan sebesar 94%. Sampel jeruk yang digunakan berjumlah 150 buah, yang terdiri atas jeruk dengan kulit hijau, kulit hijau kekuningan, dan kulit kuning masing-masing sebanyak 50 buah. Tingkat keberhasilan penggolongan ini dengan parameter warna hasil pengolahan citra disajikan pada Tabel 15. Dengan menggunakan parameter indeks warna merah (r) diperoleh nilai batas antar kategori warna kulit buah jeruk seperti terlihat pada Tabel 16. Hasil penggolongan buah jeruk pontianak berdasarkan visual kulitnya dengan menggunakan parameter ini dapat dilihat pada Gambar 30.
44 Tabel 15 Tingkat keberhasilan penggolongan kelas jeruk pontianak berdasarkan visual warna kulitnya menggunakan pengolahan citra
49 (98%)
Hijau kekuningan 42 (84%)
50 (100%)
Tingkat keberhasilan rata-rata 94%
Indeks warna hijau (g)
45 (90%)
15 (30%)
41 (82%)
67%
Indeks warna biru (b)
43 (86%)
29 (58%)
36 (72%)
72%
Rasio merah-hijau (R/G)
49 (98%)
32 (64%)
48 (96%)
86%
Rasio merah-biru (R/B)
48 (96%)
40 (80%)
44 (88%)
88%
Rasio hijau-biru (G/B)
28 (56%)
10 (20%)
30 (60%)
45%
Corak (hue)
48 (96%)
28 (56%)
46 (92%)
81%
Parameter penggolongan
Hijau
Indeks warna merah (r)
Kuning
Kejenuhan (saturation)
43 (86%)
29 (58%)
36 (72%)
72%
Intensitas (intensity)
39 (78%)
16 (32%)
28 (56%)
55%
Rasio corak-kejenuhan (H/S)
48 (96%)
33 (66%)
49 (98%)
87%
Rasio corak-intensitas (H/I)
48 (96%)
40 (80%)
47 (94%)
90%
Rasio kejenuhan-intensitas (S/I)
37 (74%)
25 (50%)
40 (80%)
68%
Tabel 16 Nilai batas indeks warna merah (r) untuk penggolongan buah jeruk berdasarkan visual kulitnya Batas atas Batas bawah
Hijau
Hijau kekuningan
Kuning
0.3677
0.3807
-
-
0.3677
0.3807
0.4100 0.4000
Kuning 0.3900
r
0.3800
Hijau kekuningan
0.3700 0.3600
Hijau
0.3500 0.3400 0.3300
Hijau
Hijau kekuningan
Kuning
Warna kulit jeruk
Gambar 30 Penggolongan buah jeruk berdasarkan kulit buah menggunakan parameter indeks warna merah.
45
G. Algoritma Pemutuan Buah Jeruk Pontianak Menggunakan Pengolahan Citra Berdasarkan Area dan Warna Berdasarkan hasil penggolongan dengan parameter berat dan warna kulit buah, maka dapat dibuat suatu pemutuan jeruk pontianak yang baru dengan menggunakan kedua parameter tersebut. Dengan menggunakan kedua parameter ini, maka dapat dibuat 12 tingkat mutu yang baru (Tabel 6). Pemutuan dengan pengolahan citra ini menggunakan parameter area berdasarkan berat buah sesuai kriteria SNI jeruk dan indeks warna merah (r) digunakan untuk menggolongkan jeruk pontianak berdasarkan warna kulitnya. Kriteria nilai area dan indeks warna merah untuk pemutuan dengan pengolahan citra ini dapat dilihat pada Tabel 17 sedangkan diagram alir algoritma pemutuannya disajikan pada Gambar 31.
Tabel 17
Kriteria area citra dan indeks warna merah untuk pemutuan jeruk pontianak Mutu
Kriteria Area citra (A)
Indeks warna merah (r)
A1
A ≥ 37919
r ≥ 0.3807
A2
A ≥ 37919
0.3677 < r < 0.3807
A3
A ≥ 37919
r ≤ 0.3677
B1
27687 ≤ A < 37919
r ≥ 0.3807
B2
27687 ≤ A < 37919
0.3677 < r < 0.3807
B3
27687 ≤ A < 37919
r ≤ 0.3677
C1
17455 ≤ A < 27687
r ≥ 0.3807
C2
17455 ≤ A < 27687
0.3677 < r < 0.3807
C3
17455 ≤ A < 27687
r ≤ 0.3677
D1
A ≤ 17455
r ≥ 0.3807
D2
A ≤ 17455
0.3677 < r < 0.3807
D3
A ≤ 17455
r ≤ 0.3677
46 Mulai
Sampel Jeruk r ≥ 0.3807
Y
Grade=A1
N A ≥ 37919
Y
Y
0.3677 < r < 0.3807
N
N
r ≥ 0.3807
Grade=A2
Grade=A3
Y
Grade=B1
N Y
27687 ≤ A < 37919
Y
0.3677 < r < 0.3807
N
Grade=B3
N
r ≥ 0.3807
Grade=B2
Y
Grade=C1
N Y
17455 ≤ A < 27687
0.3677 < r < 0.3807
N
N r ≥ 0.3807
Y
Y
Grade=C2
Grade=C3
Grade=D1
N 0.3677 < r < 0.3807
Y
Selesai Grade=D2 Y
N
Grade=D3
Selesai
Gambar 31 Diagram alir algoritma pemutuan dengan pengolahan citra untuk jeruk pontianak.
N
47
H. Perbandingan Pemutuan Jeruk Pontianak Menggunakan Pengolahan Citra dengan Pemutuan Manual Dari uraian diatas, telah disebutkan bahwa pemutuan manual dilakukan oleh petani jeruk dengan cara menduga ukuran buah jeruk pontianak kemudian digolongkan ke dalam lima kelas, yaitu kelas A, B, C, D, dan E. Ukuran buah jeruk hasil pemutuan manual ini tidak sesuai dengan ukuran buah jeruk yang disyaratkan SNI. Selain itu, pemutuan ini juga tidak memperhatikan warna kulit buah. Pemutuan jeruk pontianak dengan pengolahan citra diusulkan sebagai bentuk pemutuan yang baru yang lebih baik daripada pemutuan manual. Pemutuan dengan pengolahan citra ini menggunakan parameter area dan indeks warna merah, sehingga nantinya bisa diperoleh hasil pemutuan yang ukuran dan warna kulit buah jeruk yang lebih seragam. Jadi, keunggulan pemutuan yang diusulkan menggunakan pengolahan citra dibandingkan dengan pemutuan manual adalah sebagai berikut: 1. Lebih seragam dari segi ukuran dan warna kulit buah. 2. Ukuran buah sesuai dengan ukuran kriteria SNI. Ilustrasi perbedaan pemutuan manual dengan pemutuan yang baru dapat dijelaskan pada Gambar 32 sampai dengan Gambar 38 di bawah ini. Pada Gambar 32 ditunjukkan hasil pemutuan jeruk pontianak secara manual oleh petani yang masuk kategori kelas E. Walaupun masuk dalam kelas yang sama, dari gambar tersebut terlihat ada perbedaan ukuran dan warna kulit buah antara jeruk yang satu dengan jeruk yang lain. Dengan menggunakan sampel yang sama, hasil pemutuan yang baru menggunakan pengolahan citra dapat membedakan jeruk-jeruk tersebut menjadi 6 kelas mutu yang baru, yaitu C1, C2, C3, D1, D2, dan D3. Meskipun oleh petani sampel jeruk-jeruk tersebut semuanya dimasukkan ke dalam kelas E, namun berdasarkan hasil pengukuran ukuran buah dengan parameter area sesuai kriteria SNI, jeruk-jeruk tersebut masuk dalam kelas C dan D. Dengan menggunakan algoritma pemutuan yang baru, sampel jeruk yang masuk ke dalam mutu C1 adalah jeruk E103, E104, E113, dan E142 (Gambar 33). Jeruk-jeruk yang masuk mutu C2 adalah E110, E115, E121, dan E123, sedangkan yang masuk mutu C3
48 adalah jeruk E100, E101, E105, dan E143, seperti terlihat pada Gambar 34 dan Gambar 35. Pada Gambar 36, jeruk E128, E129, E35, dan E191 oleh pemutuan yang baru digolongkan ke mutu D1, sedangkan jeruk E13, E163, E173, dan E22 masuk mutu D2 (Gambar 37). Pada Gambar 38, jeruk E127, E170, E21, dan E85 digolongkan ke mutu D3 oleh pemutuan yang baru.
E13
E21
E22
E35
E85
E100
E101
E103
E104
E105
E110
E113
E115
E121
E123
E127
E128
E129
E142
E143
E163
E170
E173
E191
Gambar 32 Hasil pemutuan manual jeruk pontianak oleh petani untuk kategori kelas E. Terlihat variasi warna kulit sangat jelas.
49 Mutu C1
E103
E104
E113
E142
Gambar 33 Hasil pemutuan jeruk pontianak menggunakan pengolahan citra untuk mutu C1. Terlihat warna kulit buah kuning dan seragam.
Mutu C2
E110
E115
E121
E123
Gambar 34 Hasil pemutuan jeruk pontianak menggunakan pengolahan citra untuk mutu C2. Terlihat warna kulit buah hijau kekuningan dan seragam.
Mutu C3
E100
E101
E105
E143
Gambar 35 Hasil pemutuan jeruk pontianak menggunakan pengolahan citra untuk untuk mutu C3. Terlihat warna kulit buah hijau dan seragam.
Mutu D1
E128
E129
E35
E191
Gambar 36 Hasil pemutuan jeruk pontianak menggunakan pengolahan citra untuk untuk mutu D1. Terlihat warna kulit buah kuning dan seragam.
50 Mutu D2
E13
E163
E173
E22
Gambar 37 Hasil pemutuan jeruk pontianak menggunakan pengolahan citra untuk mutu D2. Terlihat warna kulit buah hijau kekuningan dan seragam.
Mutu D3
E127
E170
E21
E85
Gambar 38 Hasil pemutuan jeruk pontianak menggunakan pengolahan citra untuk mutu D3. Terlihat warna kulit buah hijau dan seragam.
Seperti telah dijelaskan sebelumnya, jumlah sampel buah jeruk yang digunakan dalam penelitian adalah sebanyak 850 buah. Jeruk-jeruk tersebut digolongkan secara manual ke dalam lima kelas oleh petani jeruk, yaitu kelas A sebanyak 125 buah, kelas B 125 buah, kelas C 200 buah, kelas D 200 buah, dan kelas E 200 buah. Dengan menggunakan sampel yang sama, pemutuan dengan menggunakan algoritma pemutuan yang diusulkan menghasilkan penggolongan buah jeruk ke dalam 12 tingkat mutu. Jumlah buah jeruk dalam masing-masing mutu adalah sebagai berikut: mutu A1 sebanyak 12 buah, mutu A2 36 buah, mutu A3 38 buah, mutu B1 55 buah, mutu B2 122 buah, mutu B3 110 buah, mutu C1 150 buah, mutu C2 140 buah, mutu C3 150 buah, mutu D1 21 buah, mutu D2 12 buah, dan mutu D3 4 buah.
51
V. SIMPULAN DAN SARAN A. SIMPULAN 1. Dari 850 sampel jeruk yang diamati, diameter jeruk terbesar adalah 80.4 mm dan yang terkecil sebesar 40.4 mm, sedangkan berat jeruk paling besar 234 gram dan yang paling kecil 36.2 gram. Area citra buah yang paling besar adalah 53198 piksel dan yang paling kecil 12919 piksel dalam citra berukuran 400 x 300 piksel. 2. Area citra jeruk pontianak mempunyai korelasi yang besar terhadap berat buah jeruk dengan koefisien determinasi (R2) sebesar 0.9876 dan persamaan korelasi berat = 0.0048*area – 32.617. Hubungan antara area citra dan diameter juga mempunyai korelasi yang besar dengan koefisien determinasi (R2) sebesar 0.9772 dan persamaan korelasinya adalah diameter = 0.001*area + 31.147. 3. Parameter pengolahan citra berupa warna (RGB dan HSI) dan tekstur kulit buah tidak mempunyai korelasi yang nyata terhadap parameter mutu kekerasan dan total padatan terlarut. 4. Penggolongan kelas jeruk pontianak menurut kriteria SNI dari hasil pemutuan manual menghasilkan tingkat keberhasilan rata-rata sebesar 41.3%, sedangkan menggunakan pengolahan citra berdasarkan beratnya menghasilkan tingkat keberhasilan rata-rata sebesar 95.1%. 5. Penggolongan menggunakan
buah
jeruk
pontianak
parameter indeks
warna
berdasarkan merah
warna
menghasilkan
kulitnya tingkat
keberhasilan rata-rata sebesar 94%. 6. Algoritma pemutuan yang diusulkan menggunakan pengolahan citra dengan parameter area dan indeks warna merah dapat menggolongkan buah jeruk pontianak berdasarkan ukuran sesuai SNI dan warna kulit buah dengan 12 tingkat mutu. 7. Metode evaluasi mutu jeruk pontianak yang diusulkan menggunakan pengolahan citra menghasilkan pemutuan yang lebih baik daripada pemutuan manual yang dilakukan oleh petani/pedagang besar, bila mengacu pada SNI.
52
B. SARAN 1. Perlu dilakukan penyeragaman umur petik buah jeruk. 2. Perlu dilakukan pengambilan citra buah jeruk dari sisi lainnya sehingga informasi citra buah lebih lengkap.
53
DAFTAR PUSTAKA Anonim. 1999. Peluang Usaha dan Pembudidayaan Jeruk Siam. Penebar Swadaya. Jakarta. Ahmad, U. 2005. Pengolahan Citra Digital dan Teknik Pemrogramannya. Graha Ilmu. Yogyakarta. Ahmad, U., I D.M. Subrata, dan S. Gunayanti. 2004. Pemutuan Buah Mangga Berdasarkan Penampakannya Menggunakan Pengolahan Citra. Jurnal Keteknikan Pertanian. Vol. 18 No. 1, April 2004. Bogor. Arham, Z., U. Ahmad, dan Suroso. 2004. Evaluasi Mutu Jeruk Nipis (Citrus aurantifolia Swingle) dengan Pengolahan Citra Digital dan Jaringan Syaraf Tiruan. Forum Pascasarjana Vol. 27 No. 1, Januari 2004: 73-84. Bogor. Azri. 2004. Kebangkitan Kembali Jeruk Siam Pontianak. Tabloid Sinar Tani, 18 Februari 2004. Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian. 2005. Prospek dan Arah Pengembangan Agribisnis Jeruk. Departemen Pertanian. Jakarta. Badan Standardisasi Nasional. 1992. Standar Nasional Indonesia: Jeruk Keprok. Jakarta. Damiri, D.J., U. Ahmad, Suroso. 2004. Identifikasi Tingkat Ketuaan dan Kematangan Jeruk Lemon (Citrus medica) Menggunakan Pengolahan Citra dan Jaringan Syaraf Tiruan. Jurnal Keteknikan Pertanian. Vol. 18 No. 1, April 2004. Bogor. Kurnia, A. 2005. Petunjuk Praktis Budidaya Stroberi. Agromedia Pustaka. Jakarta. Martasari, C. 2007. Jalan-jalan ke Sambas. www.citrusindo.org. diakses tanggal 5 September 2007. Natawidjaja, P.S. 1983. Mengenal Buah-buahan yang Bergizi. Pustaka Dian. Jakarta. Nurhasanah, A. 2005. Identifikasi Mutu Tingkat Ketuaan dan Kematangan Manggis Menggunakan Pengolahan Citra dan Jaringan Syaraf Tiruan. Sekolah Pascasarjana. IPB. Bogor. Pemprov Kalbar. 2007. Jeruk. http://www.kalbar.go.id/. diakses tanggal 5 September 2007.
54 Rahmadianto, A. 2001. Pengkajian Karakteristik Fisiko Kimia Kematangan Buah Nenas dengan Teknik Image Processing. Sekolah Pascasarjana. IPB. Bogor. Safrizal. 2005. Pengolahan Citra Untuk Pemutuan dan Identifikasi Kematangan Buah Pepaya. Sekolah Pascasarjana. IPB. Bogor. Sarwono, B. 1994. Jeruk dan Kerabatnya. Penebar Swadaya. Jakarta. Sofi’i, I., I W. Astika, dan Suroso. 2005. Penentuan Jenis Cacat Biji Kopi dengan Pengolahan Citra dan Artificial Neural Network. Jurnal Keteknikan Pertanian. Vol. 19 No. 2, September 2005. Bogor. Sunarjono, H. 1998. Prospek Berkebun Buah. Penebar Swadaya. Jakarta. Sunarjono, H. 2005. Berkebun 21 Jenis Tanaman Buah. Penebar Swadaya. Jakarta. Wikipedia, 2007. Jeruk Pontianak. http://id.wikipedia.org. diakses tanggal 5 September 2007.
55
LAMPIRAN-LAMPIRAN
56 Lampiran 1 Cara pengujian untuk menentukan mutu buah jeruk menurut SNI (SNI 01-3165-1992).
Karakteristik
Cara Pengujian
Kesamaan sifat varietas
Jeruk dinyatakan seragam apabila jenis dalam satu partai/lot seragam dalam bentuk umum, warna, serta tekstur dari kulit luar, kulit selaput dalam dan daging buah. Jeruk dinyatakan tua apabila telah mencapai tingkat perkembangan buah yang menjamin dapat tercapainya proses pematangan yang sempurna. Jeruk dinyatakan terlalu matang apabila jeruk matang penuh dengan tekstur daging lunak dan dengan rasa sedemikian hingga dianggap telah lewat waktu pemasarannya. Jeruk dinyatakan keras apabila daging buah tidak lunak dan buah tidak gembus relatif terhadap varietas yang bersangkutan dan kulit buah tidak terlepas dari daging buah. Jeruk dinyatakan cukup keras apabila daging buah agak sedikit lunak tetapi buah tidak gembus dan kulit buah tidak seluruhnya terlepas dari daging buah. Jeruk dinyatakan seragam apabila jeruk dalam satu partai/lot berukuran seragam menurut golongan berat per buah yang telah ditentukan dengan toleransi 5% (bobot/bobot) maksimum. Jeruk dinyatakan kurang seragam apabila dalam satu partai/lot berukuran seragam menurut golongan berat per buah yang telah ditentukan dengan toleransi 10% (bobot/bobot) maksimum. Jeruk dinyatakan rusak apabila mengalami kerusakan atau cacat oleh sebab biologis, fisiologis, mekanis, dan lain-lain yang mengenai 10% atau lebih dari permukaan buah. Jeruk dinyatakan busuk apabila mengalami kerusakan atau atau cacat seperti tersebut diatas, sedemikian sehingga daging buahnya yang terkena tidak dapat dipergunakan. Jeruk dinyatakan bebas dari kotoran apabila bebas dari benda asing seperti tanah, bahan tanaman dan lain-lain yang menempel pada buah jeruk atau berada dalam kemasan yang mempengaruhi kenampakannya. Bahan penyekat/pembungkus tidak dianggap sebagai kotoran.
Tingkat ketuaan
Kekerasan
Ukuran
Kerusakan
Busuk
Kotoran
57 Lampiran 2 Hasil pengukuran berat jeruk pontianak secara langsung Kode A 0 A 1 A 2 A 3 A 4 A 5 A 6 A 7 A 8 A 9 A 10 A 11 A 12 A 13 A 14 A 15 A 16 A 17 A 18 A 19 A 20 A 21 A 22 A 23 A 24 A 25 A 26 A 27 A 28 A 29 A 30 A 31 A 32 A 33 A 34 A 35 A 36 A 37 A 38 A 39 A 40 A 41 A 42 A 43 A 44 A 45 A 46 A 47 A 48 A 49
Berat (gram) 234.04 178.37 187.03 201.97 189.86 171.49 151.67 173.50 177.13 169.91 166.07 193.20 157.26 154.54 173.01 159.89 143.77 151.56 157.75 152.19 157.19 179.83 152.83 176.26 165.56 170.30 146.51 175.15 175.95 134.71 157.28 169.93 151.92 150.72 148.27 160.89 161.91 162.20 146.87 151.03 152.45 161.25 142.14 146.34 158.92 151.75 186.25 145.16 142.81 142.13
Kode A 50 A 51 A 52 A 53 A 54 A 55 A 56 A 57 A 58 A 59 A 60 A 61 A 62 A 63 A 64 A 65 A 66 A 67 A 68 A 69 A 70 A 71 A 72 A 73 A 74 A 75 A 76 A 77 A 78 A 79 A 80 A 81 A 82 A 83 A 84 A 85 A 86 A 87 A 88 A 89 A 90 A 91 A 92 A 93 A 94 A 95 A 96 A 97 A 98 A 99
KELAS - A Berat (gram) 178.65 192.00 136.19 188.63 168.73 175.90 167.39 170.47 161.93 175.72 169.86 133.90 150.54 164.83 161.99 172.88 159.01 182.18 145.84 183.81 178.14 171.14 165.42 183.38 149.43 146.08 143.29 153.68 169.41 201.90 136.80 183.90 159.81 151.20 155.38 136.52 151.92 162.95 168.75 142.97 161.28 185.64 163.37 140.25 171.70 145.08 231.94 152.64 172.80 144.39
Kode A 100 A 101 A 102 A 103 A 104 A 105 A 106 A 107 A 108 A 109 A 110 A 111 A 112 A 113 A 114 A 115 A 116 A 117 A 118 A 119 A 120 A 121 A 122 A 123 A 124
Berat (gram) 131.44 146.96 156.88 157.25 181.40 178.78 200.27 146.79 155.56 150.39 163.73 169.50 145.77 163.69 152.74 156.31 169.57 207.15 194.93 153.49 143.54 126.13 123.08 139.85 132.08
58 Lampiran 2 (lanjutan) Kode B 0 B 1 B 2 B 3 B 4 B 5 B 6 B 7 B 8 B 9 B 10 B 11 B 12 B 13 B 14 B 15 B 16 B 17 B 18 B 19 B 20 B 21 B 22 B 23 B 24 B 25 B 26 B 27 B 28 B 29 B 30 B 31 B 32 B 33 B 34 B 35 B 36 B 37 B 38 B 39 B 40 B 41 B 42 B 43 B 44 B 45 B 46 B 47 B 48 B 49
Berat (gram) 121.48 127.96 127.99 128.49 134.61 117.72 103.38 133.04 130.04 119.97 126.79 120.20 126.56 135.93 112.22 113.50 122.56 109.34 112.27 123.12 126.73 121.34 128.42 138.14 122.40 113.95 130.65 121.50 116.96 133.57 141.02 140.51 130.41 128.54 117.29 119.91 115.77 137.50 136.82 127.64 144.60 131.99 127.54 119.28 118.19 123.96 122.10 137.92 132.50 133.74
Kode B 50 B 51 B 52 B 53 B 54 B 55 B 56 B 57 B 58 B 59 B 60 B 61 B 62 B 63 B 64 B 65 B 66 B 67 B 68 B 69 B 70 B 71 B 72 B 73 B 74 B 75 B 76 B 77 B 78 B 79 B 80 B 81 B 82 B 83 B 84 B 85 B 86 B 87 B 88 B 89 B 90 B 91 B 92 B 93 B 94 B 95 B 96 B 97 B 98 B 99
KELAS - B Berat (gram) 140.71 125.91 117.46 131.30 130.38 124.84 117.23 120.90 113.97 125.16 134.41 116.44 136.09 123.01 126.26 146.80 133.75 109.89 110.87 131.28 120.92 118.14 125.01 112.99 141.76 117.79 123.08 117.15 104.14 130.38 121.89 131.87 132.08 111.32 122.42 121.71 133.06 115.89 128.34 130.60 128.43 139.87 126.74 121.41 125.79 120.14 125.47 135.94 118.71 120.59
Kode B 100 B 101 B 102 B 103 B 104 B 105 B 106 B 107 B 108 B 109 B 110 B 111 B 112 B 113 B 114 B 115 B 116 B 117 B 118 B 119 B 120 B 121 B 122 B 123 B 124
Berat (gram) 116.48 122.87 130.06 132.57 117.73 126.23 114.92 121.30 124.28 132.22 128.36 127.69 136.70 143.35 121.32 121.32 123.05 128.19 134.25 118.02 129.46 134.77 126.40 96.02 140.25
59 Lampiran 2 (lanjutan) KELAS - C Kode C 0 C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 C 8 C 9 C 10 C 11 C 12 C 13 C 14 C 15 C 16 C 17 C 18 C 19 C 20 C 21 C 22 C 23 C 24 C 25 C 26 C 27 C 28 C 29 C 30 C 31 C 32 C 33 C 34 C 35 C 36 C 37 C 38 C 39 C 40 C 41 C 42 C 43 C 44 C 45 C 46 C 47 C 48 C 49
Berat (gram) 105.67 104.32 104.29 94.02 112.59 119.93 97.56 87.00 107.82 89.57 103.08 93.63 90.37 91.05 95.86 86.01 105.82 90.15 99.42 112.88 95.47 99.86 82.67 110.89 114.77 82.45 88.47 103.85 94.87 109.00 109.23 97.79 82.44 88.79 91.67 103.74 97.48 106.33 97.40 92.50 101.00 101.82 92.06 95.85 104.74 105.02 96.49 97.57 93.58 117.83
Kode C 50 C 51 C 52 C 53 C 54 C 55 C 56 C 57 C 58 C 59 C 60 C 61 C 62 C 63 C 64 C 65 C 66 C 67 C 68 C 69 C 70 C 71 C 72 C 73 C 74 C 75 C 76 C 77 C 78 C 79 C 80 C 81 C 82 C 83 C 84 C 85 C 86 C 87 C 88 C 89 C 90 C 91 C 92 C 93 C 94 C 95 C 96 C 97 C 98 C 99
Berat (gram) 93.23 99.50 100.82 110.92 97.76 113.15 99.77 110.02 108.24 93.02 108.51 113.90 94.63 105.11 107.36 103.86 103.95 104.26 97.94 104.13 97.31 111.58 109.35 97.25 109.25 109.89 110.82 99.81 89.05 93.18 118.59 117.89 102.48 100.27 94.56 112.19 97.63 99.94 99.70 105.24 96.78 85.44 108.09 96.69 88.26 88.29 99.09 107.35 88.63 102.23
Kode C 100 C 101 C 102 C 103 C 104 C 105 C 106 C 107 C 108 C 109 C 110 C 111 C 112 C 113 C 114 C 115 C 116 C 117 C 118 C 119 C 120 C 121 C 122 C 123 C 124 C 125 C 126 C 127 C 128 C 129 C 130 C 131 C 132 C 133 C 134 C 135 C 136 C 137 C 138 C 139 C 140 C 141 C 142 C 143 C 144 C 145 C 146 C 147 C 148 C 149
Berat (gram) 106.91 106.14 106.61 95.36 106.64 94.30 105.10 118.27 106.55 95.18 104.48 126.23 121.01 114.25 106.04 91.47 108.59 113.10 121.34 112.41 110.51 104.81 115.72 97.61 93.46 113.95 96.01 110.71 94.03 99.05 101.08 103.07 115.66 94.74 118.09 95.55 92.75 111.64 111.09 109.27 104.19 110.65 98.60 119.94 118.98 114.13 111.26 119.90 91.53 99.32
Kode C 150 C 151 C 152 C 153 C 154 C 155 C 156 C 157 C 158 C 159 C 160 C 161 C 162 C 163 C 164 C 165 C 166 C 167 C 168 C 169 C 170 C 171 C 172 C 173 C 174 C 175 C 176 C 177 C 178 C 179 C 180 C 181 C 182 C 183 C 184 C 185 C 186 C 187 C 188 C 189 C 190 C 191 C 192 C 193 C 194 C 195 C 196 C 197 C 198 C 199
Berat (gram) 90.38 99.16 105.21 94.12 103.66 100.33 100.95 106.02 111.58 107.59 114.66 105.25 96.34 98.89 90.71 107.44 101.24 95.34 103.61 118.06 105.95 111.39 99.11 97.64 127.72 90.79 117.73 105.11 108.25 95.63 115.32 96.83 106.27 104.41 124.05 107.01 113.56 103.28 117.92 104.01 94.51 98.38 96.66 109.71 111.13 101.05 98.31 115.36 98.21 99.50
60 Lampiran 2 (lanjutan) KELAS - D Kode
D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49
Berat (gram)
80.89 84.23 79.25 78.28 82.79 88.33 82.43 78.27 81.78 74.95 76.41 85.32 78.97 84.13 76.17 74.74 82.71 84.73 82.83 86.88 80.96 82.50 94.32 80.27 76.67 67.13 81.04 85.40 89.19 80.26 94.96 86.00 77.28 90.90 82.20 85.27 88.04 78.55 88.56 86.44 87.32 77.82 71.58 87.56 78.83 94.02 80.11 76.74 76.16 76.54
Kode
D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D
50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99
Berat (gram)
83.22 91.91 85.51 75.97 78.91 85.19 80.73 80.89 81.09 80.75 67.19 73.97 89.84 76.32 74.82 75.83 92.06 87.66 78.73 85.33 71.26 70.42 78.65 89.94 75.18 79.97 73.98 73.58 89.04 83.36 82.98 87.01 87.75 89.97 82.69 82.29 85.18 78.38 86.46 81.28 91.34 77.52 72.84 86.02 79.38 79.06 91.78 83.67 76.94 77.49
Kode
D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D
100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149
Berat (gram)
90.78 82.96 86.60 82.72 86.60 92.72 85.93 83.95 89.19 83.13 91.27 79.13 93.00 84.73 95.60 88.23 79.13 82.38 97.83 80.55 92.39 76.77 97.71 87.56 86.84 90.39 80.90 81.77 88.12 87.24 86.96 82.69 99.31 89.45 77.03 78.85 94.02 76.23 86.69 78.06 77.56 94.42 85.76 85.34 80.20 90.29 82.55 81.27 84.47 98.07
Kode
D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D D
150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199
Berat (gram)
93.31 97.15 86.45 87.96 77.26 81.66 91.39 86.69 91.97 84.79 94.51 94.73 95.41 87.28 86.14 80.25 86.03 83.11 88.62 79.64 90.45 94.56 85.92 98.82 88.54 83.13 82.23 83.12 82.13 79.86 80.57 89.18 81.24 94.53 89.36 94.63 76.96 89.10 81.51 83.31 83.00 87.07 77.60 85.60 77.01 80.39 92.29 79.50 80.80 90.11
61 Lampiran 2 (lanjutan) KELAS - E Kode
E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49
Berat (gram)
57.27 73.47 41.54 60.90 60.65 66.37 63.48 51.33 76.14 57.46 49.52 70.83 71.22 76.43 71.80 69.85 48.71 57.47 75.42 77.90 74.08 51.96 53.83 41.34 47.27 57.27 50.32 60.78 49.25 60.25 69.44 47.98 58.92 55.31 44.36 52.19 72.35 54.46 55.45 59.43 64.85 65.00 51.12 69.74 61.91 57.80 59.98 54.17 72.08 73.13
Kode
E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E
50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99
Berat (gram)
62.15 64.39 69.18 70.44 44.02 64.35 78.50 61.30 62.66 46.24 78.04 63.31 69.27 63.28 60.19 71.78 62.55 54.84 74.49 55.39 83.30 71.95 69.10 69.00 72.54 63.30 77.85 75.42 69.55 62.04 64.23 70.55 67.14 81.59 90.14 52.01 67.15 73.60 44.93 63.25 43.16 51.11 62.22 59.65 74.09 64.41 58.40 49.22 76.77 74.45
Kode
E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E
100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149
Berat (gram)
68.97 75.67 62.00 65.76 65.75 78.16 64.13 85.52 72.81 58.34 71.35 49.86 49.73 76.71 64.30 67.77 45.19 54.48 70.22 76.84 55.21 72.97 63.38 69.73 61.73 62.68 70.70 41.56 36.20 51.07 80.52 55.05 66.22 68.25 78.21 78.62 63.86 57.19 75.50 74.85 45.04 52.78 68.68 71.99 61.36 67.17 76.17 77.24 61.90 61.61
Kode
E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E
150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199
Berat (gram)
72.86 62.57 47.51 80.83 67.19 75.91 62.99 70.45 73.88 69.41 76.75 56.83 68.35 48.31 69.58 75.23 73.61 73.26 74.43 68.42 44.36 76.21 74.91 52.06 54.70 55.78 74.80 72.88 73.51 71.33 69.94 73.53 71.44 59.49 57.92 69.88 58.41 65.73 72.55 63.67 52.24 54.68 60.53 71.31 64.17 74.82 79.17 73.02 62.62 80.93
62 Lampiran 3 Hasil pengukuran diameter rata-rata jeruk pontianak secara langsung Kode A 0 A 1 A 2 A 3 A 4 A 5 A 6 A 7 A 8 A 9 A 10 A 11 A 12 A 13 A 14 A 15 A 16 A 17 A 18 A 19 A 20 A 21 A 22 A 23 A 24 A 25 A 26 A 27 A 28 A 29 A 30 A 31 A 32 A 33 A 34 A 35 A 36 A 37 A 38 A 39 A 40 A 41 A 42 A 43 A 44 A 45 A 46 A 47 A 48 A 49
Rata-rata 78.5 70.9 71.5 76.5 73.3 71.3 68.1 69.0 72.0 71.4 69.7 73.5 68.7 68.1 71.9 69.4 65.7 67.1 68.8 68.4 67.5 70.7 67.8 72.0 70.9 71.0 67.8 70.3 72.5 65.7 67.6 71.7 68.8 68.2 67.3 70.2 68.8 69.2 68.5 68.4 67.9 70.5 68.0 66.5 68.9 59.0 73.3 66.3 66.5 65.1
Kelas A Kode Rata-rata A 50 71.4 A 51 73.9 A 52 67.8 A 53 73.5 A 54 70.2 A 55 73.2 A 56 68.7 A 57 70.4 A 58 69.6 A 59 72.9 A 60 71.3 A 61 65.3 A 62 67.2 A 63 69.9 A 64 69.8 A 65 70.5 A 66 68.6 A 67 73.9 A 68 66.8 A 69 73.7 A 70 72.7 A 71 68.9 A 72 70.3 A 73 74.0 A 74 67.7 A 75 68.2 A 76 67.2 A 77 69.9 A 78 73.2 A 79 75.1 A 80 65.8 A 81 73.4 A 82 68.8 A 83 67.0 A 84 70.0 A 85 67.6 A 86 66.8 A 87 71.0 A 88 69.1 A 89 67.0 A 90 69.6 A 91 73.1 A 92 70.9 A 93 67.3 A 94 70.5 A 95 68.6 A 96 80.4 A 97 70.7 A 98 71.3 A 99 66.5
Kode A 100 A 101 A 102 A 103 A 104 A 105 A 106 A 107 A 108 A 109 A 110 A 111 A 112 A 113 A 114 A 115 A 116 A 117 A 118 A 119 A 120 A 121 A 122 A 123 A 124
Rata-rata 66.3 68.7 72.7 68.9 71.6 74.4 75.4 69.4 69.3 67.6 71.3 71.0 67.2 70.7 68.4 69.9 70.0 75.7 74.9 69.2 66.4 64.6 66.4 66.4 64.8
63 Lampiran 3 (lanjutan) Kode B 0 B 1 B 2 B 3 B 4 B 5 B 6 B 7 B 8 B 9 B 10 B 11 B 12 B 13 B 14 B 15 B 16 B 17 B 18 B 19 B 20 B 21 B 22 B 23 B 24 B 25 B 26 B 27 B 28 B 29 B 30 B 31 B 32 B 33 B 34 B 35 B 36 B 37 B 38 B 39 B 40 B 41 B 42 B 43 B 44 B 45 B 46 B 47 B 48 B 49
Rata-rata 62.6 63.5 62.9 62.9 65.1 62.3 58.3 65.9 63.7 62.6 63.7 61.7 62.6 65.5 62.5 61.2 63.6 60.7 61.1 63.3 64.1 63.2 65.8 66.3 61.9 62.2 64.1 62.0 63.4 64.6 65.9 65.2 65.5 64.1 62.7 63.8 63.4 66.2 65.9 63.3 67.8 63.9 64.0 62.5 62.9 62.0 63.2 65.8 66.2 63.8
Kelas B Kode Rata-rata B 50 66.5 B 51 63.5 B 52 62.5 B 53 63.2 B 54 65.0 B 55 64.3 B 56 61.8 B 57 63.2 B 58 61.7 B 59 63.0 B 60 64.4 B 61 62.0 B 62 67.0 B 63 63.5 B 64 64.2 B 65 67.8 B 66 64.5 B 67 61.8 B 68 62.1 B 69 64.8 B 70 62.1 B 71 63.3 B 72 63.6 B 73 62.8 B 74 65.7 B 75 63.7 B 76 62.8 B 77 62.3 B 78 61.2 B 79 64.3 B 80 62.7 B 81 63.0 B 82 65.3 B 83 61.5 B 84 64.5 B 85 62.7 B 86 65.5 B 87 61.5 B 88 63.0 B 89 63.4 B 90 65.1 B 91 65.7 B 92 65.2 B 93 63.4 B 94 64.6 B 95 62.6 B 96 65.8 B 97 65.8 B 98 61.8 B 99 62.4
Kode B 100 B 101 B 102 B 103 B 104 B 105 B 106 B 107 B 108 B 109 B 110 B 111 B 112 B 113 B 114 B 115 B 116 B 117 B 118 B 119 B 120 B 121 B 122 B 123 B 124
Rata-rata 61.2 62.2 64.1 64.6 62.0 61.5 62.8 63.0 62.7 65.5 64.3 64.2 64.9 66.4 62.7 62.9 61.8 63.3 65.6 61.9 64.3 66.3 63.8 60.0 65.5
64 Lampiran 3 (lanjutan) Kode C 0 C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 C 8 C 9 C 10 C 11 C 12 C 13 C 14 C 15 C 16 C 17 C 18 C 19 C 20 C 21 C 22 C 23 C 24 C 25 C 26 C 27 C 28 C 29 C 30 C 31 C 32 C 33 C 34 C 35 C 36 C 37 C 38 C 39 C 40 C 41 C 42 C 43 C 44 C 45 C 46 C 47 C 48 C 49
Rata-rata 59.3 59.7 60.3 59.0 62.6 57.4 59.5 56.5 59.7 57.1 58.6 58.0 58.0 58.1 58.5 56.5 61.0 57.9 60.2 61.8 59.1 61.1 58.2 60.6 61.1 57.0 57.5 60.3 58.0 59.6 60.4 60.5 56.0 59.1 57.3 60.1 57.2 59.2 60.0 57.2 59.9 59.0 58.3 58.5 59.9 60.0 57.8 61.4 57.8 58.8
Kode C 50 C 51 C 52 C 53 C 54 C 55 C 56 C 57 C 58 C 59 C 60 C 61 C 62 C 63 C 64 C 65 C 66 C 67 C 68 C 69 C 70 C 71 C 72 C 73 C 74 C 75 C 76 C 77 C 78 C 79 C 80 C 81 C 82 C 83 C 84 C 85 C 86 C 87 C 88 C 89 C 90 C 91 C 92 C 93 C 94 C 95 C 96 C 97 C 98 C 99
KELAS - C Rata-rata Kode 57.7 C 100 57.2 C 101 59.9 C 102 59.5 C 103 60.3 C 104 60.8 C 105 58.9 C 106 61.7 C 107 61.8 C 108 57.9 C 109 58.7 C 110 62.4 C 111 56.9 C 112 60.9 C 113 61.4 C 114 61.5 C 115 60.8 C 116 59.3 C 117 59.0 C 118 59.6 C 119 59.1 C 120 60.9 C 121 60.6 C 122 58.5 C 123 61.4 C 124 61.5 C 125 62.4 C 126 59.1 C 127 55.9 C 128 57.7 C 129 62.3 C 130 62.0 C 131 60.4 C 132 58.7 C 133 57.0 C 134 61.7 C 135 56.6 C 136 58.6 C 137 59.1 C 138 60.2 C 139 59.0 C 140 55.8 C 141 60.1 C 142 58.9 C 143 57.4 C 144 57.7 C 145 58.1 C 146 61.3 C 147 56.1 C 148 58.5 C 149
Rata-rata 59.0 60.2 60.3 57.9 57.9 56.9 59.4 62.2 59.4 57.5 59.5 61.8 61.3 60.6 59.0 58.1 61.4 60.7 61.8 59.9 60.5 58.6 60.6 56.3 57.4 60.9 56.4 60.3 57.9 57.5 58.9 59.6 60.6 56.4 61.9 55.6 56.6 58.9 58.2 59.3 58.3 59.1 58.2 62.5 61.9 59.1 60.3 61.9 55.1 57.6
Kode C 150 C 151 C 152 C 153 C 154 C 155 C 156 C 157 C 158 C 159 C 160 C 161 C 162 C 163 C 164 C 165 C 166 C 167 C 168 C 169 C 170 C 171 C 172 C 173 C 174 C 175 C 176 C 177 C 178 C 179 C 180 C 181 C 182 C 183 C 184 C 185 C 186 C 187 C 188 C 189 C 190 C 191 C 192 C 193 C 194 C 195 C 196 C 197 C 198 C 199
Rata-rata 55.4 57.1 59.6 55.5 58.9 57.8 58.1 58.7 59.8 58.0 61.4 59.8 56.7 58.3 56.2 58.8 58.8 57.0 57.5 60.8 59.5 60.4 57.0 56.4 62.0 56.8 61.5 58.6 58.7 56.8 61.2 58.7 60.4 57.2 62.3 58.7 60.4 58.3 60.6 54.4 57.8 57.6 56.9 60.4 60.0 57.1 57.3 50.9 51.8 57.3
65 Lampiran 3 (lanjutan) Kode D 0 D 1 D 2 D 3 D 4 D 5 D 6 D 7 D 8 D 9 D 10 D 11 D 12 D 13 D 14 D 15 D 16 D 17 D 18 D 19 D 20 D 21 D 22 D 23 D 24 D 25 D 26 D 27 D 28 D 29 D 30 D 31 D 32 D 33 D 34 D 35 D 36 D 37 D 38 D 39 D 40 D 41 D 42 D 43 D 44 D 45 D 46 D 47 D 48 D 49
Rata-rata 53.8 56.5 54.3 56.1 55.1 55.1 54.3 54.8 55.0 53.8 54.7 56.6 55.2 56.1 53.4 55.4 58.3 56.5 55.5 55.2 54.0 56.5 56.9 55.2 54.0 52.5 54.5 54.5 56.4 53.8 56.9 56.6 53.7 57.2 56.3 55.0 56.1 55.4 56.9 55.4 56.7 54.6 53.2 56.6 54.2 57.6 55.9 54.4 54.7 53.8
Kode D 50 D 51 D 52 D 53 D 54 D 55 D 56 D 57 D 58 D 59 D 60 D 61 D 62 D 63 D 64 D 65 D 66 D 67 D 68 D 69 D 70 D 71 D 72 D 73 D 74 D 75 D 76 D 77 D 78 D 79 D 80 D 81 D 82 D 83 D 84 D 85 D 86 D 87 D 88 D 89 D 90 D 91 D 92 D 93 D 94 D 95 D 96 D 97 D 98 D 99
KELAS - D Rata-rata Kode 55.6 D 100 57.7 D 101 55.8 D 102 52.6 D 103 53.5 D 104 57.1 D 105 55.0 D 106 53.1 D 107 55.9 D 108 55.0 D 109 53.4 D 110 53.9 D 111 57.0 D 112 55.2 D 113 53.1 D 114 53.1 D 115 56.5 D 116 56.0 D 117 55.2 D 118 55.8 D 119 53.5 D 120 53.2 D 121 55.1 D 122 56.8 D 123 53.7 D 124 54.4 D 125 53.8 D 126 54.4 D 127 57.0 D 128 56.8 D 129 54.3 D 130 56.7 D 131 56.2 D 132 56.5 D 133 55.2 D 134 54.8 D 135 55.1 D 136 54.3 D 137 55.3 D 138 54.9 D 139 56.0 D 140 55.0 D 141 54.0 D 142 56.6 D 143 54.5 D 144 54.3 D 145 57.3 D 146 57.0 D 147 53.5 D 148 53.3 D 149
Rata-rata 56.8 54.8 56.3 53.7 55.8 57.4 55.6 54.9 56.6 55.9 56.2 52.5 56.8 54.5 57.7 57.8 54.8 55.5 58.2 54.5 56.1 53.4 57.3 55.8 55.4 56.5 54.6 54.2 57.0 55.7 55.4 54.9 58.5 56.5 53.2 53.9 57.3 54.2 55.2 53.3 54.9 56.8 55.2 54.9 53.6 56.9 54.0 54.3 54.9 57.8
Kode D 150 D 151 D 152 D 153 D 154 D 155 D 156 D 157 D 158 D 159 D 160 D 161 D 162 D 163 D 164 D 165 D 166 D 167 D 168 D 169 D 170 D 171 D 172 D 173 D 174 D 175 D 176 D 177 D 178 D 179 D 180 D 181 D 182 D 183 D 184 D 185 D 186 D 187 D 188 D 189 D 190 D 191 D 192 D 193 D 194 D 195 D 196 D 197 D 198 D 199
Rata-rata 57.1 57.4 55.0 57.2 53.6 56.0 56.7 56.2 56.6 56.2 56.2 58.0 57.3 56.9 55.6 53.7 54.4 55.5 55.5 53.7 56.7 57.9 55.9 58.1 56.1 54.6 55.2 54.8 55.3 54.0 54.5 56.9 54.2 56.4 55.3 57.4 53.0 56.5 53.5 54.1 54.3 54.4 53.9 56.3 52.8 53.6 55.2 53.3 54.4 56.6
66 Lampiran 3 (lanjutan) Kode E 0 E 1 E 2 E 3 E 4 E 5 E 6 E 7 E 8 E 9 E 10 E 11 E 12 E 13 E 14 E 15 E 16 E 17 E 18 E 19 E 20 E 21 E 22 E 23 E 24 E 25 E 26 E 27 E 28 E 29 E 30 E 31 E 32 E 33 E 34 E 35 E 36 E 37 E 38 E 39 E 40 E 41 E 42 E 43 E 44 E 45 E 46 E 47 E 48 E 49
Rata-rata 46.5 52.2 43.1 49.8 49.1 51.7 49.5 46.5 52.9 48.3 45.9 52.1 51.7 44.2 53.2 52.4 45.6 48.3 52.7 53.2 52.7 47.0 46.6 42.8 44.7 47.6 45.9 48.9 45.5 47.3 52.0 45.2 58.4 48.0 42.6 45.5 52.5 46.2 47.5 48.8 49.9 50.4 45.9 51.5 48.1 49.2 49.4 47.1 53.2 52.3
Kode E 50 E 51 E 52 E 53 E 54 E 55 E 56 E 57 E 58 E 59 E 60 E 61 E 62 E 63 E 64 E 65 E 66 E 67 E 68 E 69 E 70 E 71 E 72 E 73 E 74 E 75 E 76 E 77 E 78 E 79 E 80 E 81 E 82 E 83 E 84 E 85 E 86 E 87 E 88 E 89 E 90 E 91 E 92 E 93 E 94 E 95 E 96 E 97 E 98 E 99
KELAS - E Rata-rata Kode 49.2 E 100 50.0 E 101 51.7 E 102 51.2 E 103 43.3 E 104 50.3 E 105 54.1 E 106 49.3 E 107 49.9 E 108 45.0 E 109 53.8 E 110 50.1 E 111 52.0 E 112 50.6 E 113 49.0 E 114 52.1 E 115 50.8 E 116 47.6 E 117 53.3 E 118 47.2 E 119 54.4 E 120 53.7 E 121 51.3 E 122 50.9 E 123 52.5 E 124 49.5 E 125 54.2 E 126 53.5 E 127 51.7 E 128 49.4 E 129 50.8 E 130 51.9 E 131 51.4 E 132 54.4 E 133 48.5 E 134 45.9 E 135 50.1 E 136 53.2 E 137 48.4 E 138 49.8 E 139 43.4 E 140 46.2 E 141 49.1 E 142 48.5 E 143 51.4 E 144 50.7 E 145 48.9 E 146 44.3 E 147 53.2 E 148 52.5 E 149
Rata-rata 51.0 53.2 48.2 50.4 50.7 53.0 50.5 55.3 52.1 46.9 53.4 45.6 45.5 53.3 49.8 51.3 44.1 47.3 51.7 53.7 47.8 52.3 49.9 51.4 48.9 49.9 52.5 43.9 40.4 46.0 53.5 47.4 51.4 51.0 53.0 54.5 49.8 47.9 52.3 52.5 44.5 47.2 51.2 52.2 50.3 50.5 52.8 52.8 49.5 49.0
Kode E 150 E 151 E 152 E 153 E 154 E 155 E 156 E 157 E 158 E 159 E 160 E 161 E 162 E 163 E 164 E 165 E 166 E 167 E 168 E 169 E 170 E 171 E 172 E 173 E 174 E 175 E 176 E 177 E 178 E 179 E 180 E 181 E 182 E 183 E 184 E 185 E 186 E 187 E 188 E 189 E 190 E 191 E 192 E 193 E 194 E 195 E 196 E 197 E 198 E 199
Rata-rata 53.0 48.9 44.6 54.4 51.0 52.5 49.5 51.5 52.5 51.5 53.7 47.9 51.3 44.1 51.9 53.6 52.3 52.7 52.8 52.2 43.2 53.3 52.9 46.0 48.3 47.1 53.5 53.7 51.7 52.8 51.1 53.2 52.1 50.1 48.7 50.6 47.9 50.0 52.6 49.4 46.4 46.7 47.7 51.5 48.7 52.3 53.8 52.1 49.3 53.8
67
68 Lampiran 4 Hasil pengukuran parameter visual jeruk pontianak menggunakan pengolahan citra File Name
Area
r
g
b
p_ka0.bmp p_ka1.bmp p_ka10.bmp p_ka100.bmp p_ka101.bmp p_ka102.bmp p_ka103.bmp p_ka104.bmp p_ka105.bmp p_ka106.bmp p_ka107.bmp p_ka108.bmp p_ka109.bmp p_ka11.bmp p_ka110.bmp p_ka111.bmp p_ka112.bmp p_ka113.bmp p_ka114.bmp p_ka115.bmp p_ka116.bmp p_ka117.bmp p_ka118.bmp p_ka119.bmp p_ka12.bmp p_ka120.bmp p_ka121.bmp p_ka122.bmp p_ka123.bmp p_ka124.bmp p_ka13.bmp p_ka14.bmp p_ka15.bmp p_ka16.bmp p_ka17.bmp p_ka18.bmp p_ka19.bmp p_ka2.bmp p_ka20.bmp p_ka21.bmp p_ka22.bmp p_ka23.bmp p_ka24.bmp p_ka25.bmp p_ka26.bmp p_ka27.bmp p_ka28.bmp p_ka29.bmp p_ka3.bmp
53198 43631 40564 34784 37170 40605 38792 43346 42533 46483 38153 39618 37507 44905 41502 41264 36889 40310 37609 39539 40880 48298 45967 38224 38463 36090 34247 35041 35951 34211 38086 43069 39598 36554 37746 39034 38506 44014 38396 42178 37825 42688 41934 42295 36710 41421 42845 34633 48442
0.3661 0.3517 0.3655 0.3964 0.3618 0.3726 0.3549 0.3737 0.3656 0.3535 0.3665 0.3796 0.3747 0.3514 0.3649 0.3521 0.3793 0.3761 0.3626 0.3602 0.362 0.3811 0.3813 0.3692 0.3617 0.3682 0.365 0.3774 0.3624 0.3893 0.3736 0.3569 0.373 0.3586 0.3746 0.3669 0.3829 0.3738 0.3713 0.3509 0.3662 0.3814 0.3587 0.3681 0.3715 0.3709 0.3757 0.3716 0.3733
0.3637 0.3589 0.3567 0.3459 0.3528 0.3615 0.3559 0.3559 0.3564 0.3686 0.36 0.345 0.3509 0.3611 0.3629 0.3677 0.3491 0.3556 0.3637 0.3566 0.3483 0.3521 0.3548 0.3541 0.3615 0.3438 0.3503 0.3493 0.3447 0.3435 0.3576 0.3556 0.3584 0.3635 0.3575 0.3585 0.3523 0.3523 0.3436 0.3632 0.3557 0.3448 0.3647 0.3579 0.3465 0.3565 0.3538 0.3543 0.3583
0.2702 0.2894 0.2778 0.2577 0.2854 0.2659 0.2892 0.2705 0.2781 0.2779 0.2734 0.2754 0.2744 0.2875 0.2722 0.2802 0.2716 0.2683 0.2736 0.2832 0.2897 0.2668 0.2639 0.2766 0.2768 0.288 0.2847 0.2733 0.2929 0.2672 0.2687 0.2875 0.2686 0.2778 0.268 0.2747 0.2648 0.2739 0.2851 0.2859 0.2781 0.2738 0.2766 0.2739 0.282 0.2726 0.2705 0.2741 0.2684
H
S Kelas A 64.045 0.191 69.0579 0.1327 62.7213 0.1688 45.2456 0.2286 61.1047 0.1453 59.8067 0.204 65.9504 0.1338 54.5637 0.19 60.5518 0.1672 74.5452 0.1679 61.1333 0.1811 47.0666 0.1753 51.7285 0.1775 73.7178 0.1397 64.1877 0.1849 73.2894 0.1604 50.1154 0.1866 54.6503 0.1971 64.0847 0.1799 63.5925 0.152 57.7882 0.1329 53.652 0.2018 52.4677 0.2099 55.873 0.1714 68.3207 0.172 50.0788 0.1375 55.696 0.1471 49.2266 0.1809 51.427 0.1227 43.4076 0.1996 56.8673 0.195 65.6076 0.1391 58.4032 0.1954 68.249 0.1677 57.0373 0.1975 60.032 0.1774 50.4204 0.2071 57.5832 0.1801 47.2211 0.1457 73.3585 0.1434 60.2177 0.1673 45.2768 0.1801 69.2186 0.1721 62.1232 0.1802 50.2708 0.1555 59.4017 0.1834 53.9372 0.1901 56.4614 0.1794 61.2799 0.1973
I 86.4659 71.2907 77.3768 91.2062 69.0365 75.5106 64.4149 81.2039 71.2739 74.7249 71.757 75.7438 74.0629 69.3615 79.1667 72.354 82.3644 81.1461 73.934 73.3549 71.6713 88.2043 87.1838 76.7304 77.6497 65.2052 65.9231 67.4798 62.3496 78.4015 80.5827 68.4397 73.7778 71.3401 82.0146 76.05 85.1972 80.0639 68.668 69.029 69.0688 77.221 80.0788 77.8915 69.8451 76.7208 74.6033 73.8391 90.12
Mean 91 75 82 97 71 79 66 85 70 78 72 80 80 70 85 75 89 84 76 77 75 98 92 80 81 67 69 67 62 83 85 70 78 71 87 81 91 86 71 70 71 81 86 84 73 80 77 77 99
Ent
Ene
0.9174 0.7903 0.7062 0.6835 0.8621 0.7994 0.7566 0.8291 0.7459 0.961 0.7397 0.7661 0.7664 0.7884 0.8981 0.846 0.6106 0.7582 0.6854 0.622 0.7629 0.8684 0.8608 0.7786 0.9169 0.6228 0.6909 0.8548 0.5982 0.8183 0.7105 0.6737 0.8766 0.7788 0.7715 0.7573 0.7907 0.9224 0.8592 0.82 0.803 0.8762 0.6316 0.911 0.8335 0.6656 0.89 0.6667 0.8274
0.2099 0.2536 0.4158 0.3807 0.2293 0.2626 0.3257 0.2309 0.3925 0.1799 0.3532 0.3444 0.3077 0.351 0.1869 0.2458 0.4489 0.2777 0.4337 0.4893 0.3429 0.2145 0.2061 0.2919 0.1926 0.4759 0.3994 0.2202 0.4285 0.2305 0.3375 0.4627 0.2086 0.349 0.2999 0.3644 0.2571 0.1937 0.2349 0.3037 0.2634 0.2536 0.4142 0.2273 0.2106 0.4585 0.2274 0.4042 0.2975
Contr Hom 0.5169 0.4863 0.3962 0.4369 0.5082 0.439 0.4527 0.5514 0.3964 0.6233 0.3964 0.4227 0.426 0.5717 0.441 0.6568 0.2658 0.3819 0.3021 0.399 0.8038 0.4338 0.4754 0.5024 0.4517 0.6217 0.5933 0.5128 0.3577 0.4888 0.3196 0.4786 0.4965 0.3743 0.2974 0.4544 0.3902 0.6909 0.4222 0.5105 0.5314 0.6393 0.3738 0.5411 0.726 0.48 0.6474 0.2986 0.4794
0.8881 0.872 0.8982 0.9073 0.8819 0.9039 0.9167 0.8718 0.9113 0.8619 0.9021 0.9028 0.9114 0.904 0.8921 0.8652 0.8992 0.89 0.9076 0.9105 0.9025 0.8969 0.8942 0.8882 0.8762 0.9082 0.8985 0.8727 0.9102 0.883 0.9028 0.9018 0.8858 0.8939 0.9197 0.9038 0.9151 0.8861 0.8985 0.903 0.9006 0.8748 0.918 0.8726 0.8938 0.9107 0.8732 0.9182 0.8998
69 p_ka30.bmp p_ka31.bmp p_ka32.bmp p_ka33.bmp p_ka34.bmp p_ka35.bmp p_ka36.bmp p_ka37.bmp p_ka38.bmp p_ka39.bmp p_ka4.bmp p_ka40.bmp p_ka41.bmp p_ka42.bmp p_ka43.bmp p_ka44.bmp p_ka45.bmp p_ka46.bmp p_ka47.bmp p_ka48.bmp p_ka49.bmp p_ka5.bmp p_ka50.bmp p_ka51.bmp p_ka52.bmp p_ka53.bmp p_ka54.bmp p_ka55.bmp p_ka56.bmp p_ka57.bmp p_ka58.bmp p_ka59.bmp p_ka6.bmp p_ka60.bmp p_ka61.bmp p_ka62.bmp p_ka63.bmp p_ka64.bmp p_ka65.bmp p_ka66.bmp p_ka67.bmp p_ka68.bmp p_ka69.bmp p_ka7.bmp p_ka70.bmp p_ka71.bmp p_ka72.bmp p_ka73.bmp p_ka74.bmp p_ka75.bmp p_ka76.bmp p_ka77.bmp p_ka78.bmp p_ka79.bmp
37932 41945 38735 37842 37171 39806 39190 39817 37577 38226 45848 37217 40467 36829 37065 40338 38488 44097 35429 36127 35622 42270 41688 45259 36452 44832 40901 42845 40226 40457 40270 42903 37869 42117 34175 37714 40555 40320 42009 38464 44092 36280 44488 42159 43043 40465 40368 44304 37312 37985 37095 39065 43505 47252
0.3728 0.3712 0.3718 0.3694 0.391 0.3748 0.3614 0.3594 0.3798 0.3681 0.3642 0.368 0.3527 0.3622 0.3638 0.3817 0.3675 0.3845 0.3717 0.3724 0.3742 0.3553 0.3846 0.3861 0.3921 0.3654 0.3656 0.3679 0.367 0.354 0.3682 0.37 0.3659 0.3756 0.3752 0.3781 0.3611 0.3756 0.3735 0.3696 0.3787 0.3679 0.3819 0.3816 0.3691 0.3669 0.3779 0.3554 0.3724 0.3681 0.361 0.3693 0.3824 0.379
0.3526 0.3566 0.3567 0.361 0.3434 0.3556 0.3578 0.3482 0.3498 0.3578 0.3579 0.3581 0.3625 0.3651 0.3447 0.3504 0.3604 0.3469 0.3626 0.3611 0.3535 0.3695 0.3528 0.3528 0.3523 0.3526 0.3638 0.3649 0.3604 0.3633 0.3631 0.3628 0.3514 0.3596 0.3536 0.3537 0.356 0.3649 0.3581 0.3591 0.3502 0.345 0.3514 0.3506 0.3602 0.358 0.3609 0.3549 0.3538 0.3616 0.366 0.3447 0.3488 0.3515
0.2745 0.2722 0.2716 0.2696 0.2656 0.2695 0.2808 0.2924 0.2704 0.2741 0.2779 0.2739 0.2848 0.2727 0.2915 0.2679 0.2721 0.2686 0.2658 0.2666 0.2722 0.2753 0.2626 0.261 0.2556 0.2821 0.2706 0.2672 0.2726 0.2827 0.2687 0.2672 0.2827 0.2648 0.2712 0.2682 0.2829 0.2596 0.2684 0.2712 0.2711 0.2871 0.2667 0.2678 0.2707 0.2751 0.2613 0.2898 0.2738 0.2702 0.273 0.286 0.2688 0.2695
54.6206 57.4917 56.5276 58.8275 44.4337 56.4911 61.1511 58.1908 51.174 58.778 62.9222 59.9787 71.6212 64.9058 53.1897 49.985 61.8582 45.853 60.1428 58.5887 54.1024 71.7407 49.7614 49.4047 47.7109 57.0153 63.0584 63.3014 62.4354 70.0395 60.9915 61.4353 55.1425 56.1836 55.3518 52.4486 62.6903 60.1772 59.7298 62.7474 52.4824 50.9364 53.4496 51.5462 61.8347 60.8247 55.9701 65.2203 56.2557 62.0146 66.3165 52.9526 51.6744 51.8338
0.1777 0.185 0.1865 0.1923 0.2051 0.193 0.1584 0.1241 0.1905 0.1787 0.1676 0.1795 0.1471 0.1827 0.1267 0.1975 0.1847 0.1953 0.2037 0.2011 0.1845 0.1752 0.2132 0.2181 0.2346 0.1554 0.189 0.2 0.1836 0.1528 0.1949 0.1995 0.1529 0.2068 0.1877 0.1966 0.1525 0.2232 0.197 0.1883 0.1883 0.1396 0.2017 0.1984 0.1894 0.1757 0.2174 0.1322 0.1799 0.1907 0.1819 0.1439 0.1956 0.1937
79.6183 80.1182 75.9342 76.4747 79.2332 79.7502 68.3261 66.9751 78.5593 71.0249 73.2583 75.274 67.6645 73.976 63.7753 78.7056 75.536 77.4867 82.7396 78.9248 75.9831 76.1053 83.9399 88.3737 90.6927 73.5861 74.8523 82.46 76.6932 70.8446 74.7719 80.5674 71.9326 86.6172 80.2188 76.6362 68.9731 92.8857 84.03 80.5262 77.1049 63.5907 76.8282 83.7175 75.8613 72.2521 88.0871 64.0697 75.5685 74.3331 70.7909 66.4601 78.4473 83.5293
85 89 78 78 86 83 69 69 84 73 77 79 68 77 65 84 80 81 90 83 80 79 89 96 101 80 78 87 82 73 79 86 74 96 87 82 73 100 93 87 80 64 81 90 81 76 95 64 81 79 73 69 84 90
0.6019 0.7662 0.7706 0.8257 0.846 0.8225 0.8956 0.8246 0.8769 0.9161 0.9512 0.6869 0.7044 0.7818 0.776 0.7759 0.7102 0.9556 0.7416 0.8122 0.702 0.9328 0.9288 0.9152 0.8705 0.9053 0.7427 0.9467 0.8299 0.7775 0.8269 0.871 0.6362 0.8726 0.7166 0.7251 0.7441 0.8272 0.7215 0.7953 0.8349 0.8523 0.8919 0.9197 0.9433 0.7882 0.6881 0.938 0.7181 0.6219 0.9115 0.93 0.7451 0.841
0.4818 0.3113 0.2516 0.2748 0.2247 0.2364 0.2105 0.2271 0.235 0.1788 0.1665 0.3559 0.3821 0.2796 0.3131 0.2513 0.4081 0.1893 0.2865 0.2486 0.3448 0.178 0.1661 0.1783 0.1959 0.2353 0.3517 0.1772 0.2907 0.3617 0.2471 0.213 0.4805 0.1986 0.2988 0.3361 0.3307 0.2454 0.363 0.2933 0.28 0.2079 0.2513 0.2094 0.1725 0.3392 0.4071 0.1801 0.3701 0.4907 0.1733 0.1704 0.3419 0.265
0.3847 0.3707 0.4689 0.5402 0.2915 0.3891 0.6282 0.5125 0.4695 0.4895 0.5965 0.4272 0.4354 0.4047 0.6082 0.4236 0.4091 0.4945 0.3609 0.3053 0.3702 0.4804 0.4482 0.4149 0.3561 0.5207 0.4566 0.5391 0.4791 0.502 0.4399 0.3918 0.4542 0.5198 0.4193 0.366 0.3912 0.5346 0.4929 0.4644 0.5994 0.6505 0.4981 0.5927 0.5267 0.4441 0.3269 0.6008 0.3664 0.3383 0.4555 0.4734 0.4766 0.4976
0.8996 0.8907 0.877 0.8895 0.8985 0.8848 0.8673 0.8724 0.867 0.8842 0.8923 0.8984 0.9133 0.8939 0.9093 0.9073 0.9126 0.8872 0.8837 0.9081 0.923 0.8778 0.8739 0.8744 0.8765 0.8861 0.9093 0.8762 0.8952 0.8926 0.8908 0.9026 0.9218 0.8657 0.9229 0.9188 0.9225 0.9034 0.9085 0.8918 0.8909 0.883 0.884 0.8718 0.8634 0.902 0.9135 0.88 0.9197 0.9111 0.8716 0.8712 0.9056 0.8943
70 p_ka8.bmp p_ka80.bmp p_ka81.bmp p_ka82.bmp p_ka83.bmp p_ka84.bmp p_ka85.bmp p_ka86.bmp p_ka87.bmp p_ka88.bmp p_ka89.bmp p_ka9.bmp p_ka90.bmp p_ka91.bmp p_ka92.bmp p_ka93.bmp p_ka94.bmp p_ka95.bmp p_ka96.bmp p_ka97.bmp p_ka98.bmp p_ka99.bmp
42569 36055 44361 38803 36960 40220 35783 36369 40928 39592 35600 42068 39868 44471 42019 36759 40870 37817 52691 40063 41253 36307
0.3612 0.3733 0.3642 0.3662 0.3701 0.3702 0.3954 0.3623 0.3838 0.3603 0.3874 0.3674 0.3712 0.3716 0.3591 0.367 0.3769 0.3765 0.3634 0.3656 0.3781 0.3678
0.3611 0.3509 0.3594 0.3507 0.3593 0.3559 0.3464 0.3594 0.3548 0.36 0.3488 0.3544 0.352 0.353 0.3569 0.3516 0.359 0.3575 0.3568 0.3618 0.3573 0.3586
0.2778 0.2758 0.2764 0.2831 0.2706 0.2738 0.2582 0.2783 0.2614 0.2796 0.2638 0.2782 0.2769 0.2753 0.2839 0.2813 0.2641 0.266 0.2798 0.2727 0.2646 0.2735
p_kb0.bmp p_kb1.bmp p_kb10.bmp p_kb100.bmp p_kb101.bmp p_kb102.bmp p_kb103.bmp p_kb104.bmp p_kb105.bmp p_kb106.bmp p_kb107.bmp p_kb108.bmp p_kb109.bmp p_kb11.bmp p_kb110.bmp p_kb111.bmp p_kb112.bmp p_kb113.bmp p_kb114.bmp p_kb115.bmp p_kb116.bmp p_kb117.bmp p_kb118.bmp p_kb119.bmp p_kb12.bmp p_kb120.bmp p_kb121.bmp p_kb122.bmp p_kb123.bmp p_kb124.bmp p_kb13.bmp
31776 33501 33395 30404 31917 33705 33848 31404 30965 31000 32344 31421 34774 31534 33013 33178 33966 36361 32191 31935 31536 34121 34733 30509 32276 33628 35849 32418 28593 35083 34602
0.3892 0.389 0.3826 0.3744 0.3771 0.3602 0.3676 0.3668 0.3543 0.3638 0.3598 0.3584 0.3747 0.3754 0.378 0.3758 0.3748 0.3661 0.3562 0.373 0.3712 0.375 0.3624 0.3628 0.3666 0.3883 0.3786 0.3518 0.3641 0.3714 0.3619
0.3548 0.353 0.3529 0.3574 0.3614 0.3594 0.36 0.3483 0.3584 0.3517 0.3537 0.3635 0.3443 0.3592 0.3487 0.3592 0.3483 0.3582 0.3534 0.3506 0.3548 0.3535 0.3581 0.3604 0.3559 0.3429 0.3447 0.3552 0.3459 0.3557 0.3627
0.256 0.2579 0.2645 0.2682 0.2615 0.2804 0.2724 0.2849 0.2873 0.2844 0.2865 0.2781 0.281 0.2654 0.2733 0.2649 0.277 0.2757 0.2904 0.2765 0.2741 0.2715 0.2795 0.2768 0.2775 0.2688 0.2767 0.2929 0.29 0.2729 0.2754
69.6512 0.1692 54.1516 0.1741 62.1612 0.1722 57.3873 0.1528 63.0463 0.1898 59.9056 0.1802 45.4554 0.2271 64.5736 0.1664 51.6479 0.2172 64.1624 0.1619 45.9665 0.2099 60.2474 0.1672 56.8287 0.1715 55.1263 0.1755 64.2909 0.1493 55.6837 0.1569 59.0947 0.21 56.1663 0.2039 61.5516 0.1626 64.0546 0.1841 58.9374 0.2083 58.2691 0.1804 Kelas B 49.0967 0.2331 49.3843 0.2279 50.0348 0.2076 57.5264 0.1964 58.0086 0.2169 65.5231 0.1603 59.0748 0.1834 54.7137 0.1467 67.2881 0.1392 56.9697 0.1478 61.3683 0.1414 69.2128 0.167 48.8139 0.1582 56.977 0.2046 48.9681 0.1812 57.9729 0.2065 52.7547 0.1706 62.2576 0.1741 62.4592 0.1299 56.1048 0.1723 57.9164 0.1791 55.3526 0.187 64.0108 0.1634 63.7577 0.1709 58.2299 0.1681 42.9221 0.1947 46.8909 0.171 67.887 0.1224 54.2906 0.1316 56.2274 0.1821 66.1167 0.175
74.9834 70.7748 72.2601 71.0907 78.8284 76.9015 88.2069 73.3536 85.8885 69.644 80.747 78.3398 68.1835 72.8397 62.911 65.2496 84.6278 80.6028 75.5167 82.0957 86.288 73.8816
79 75 73 75 87 84 94 74 92 69 84 83 69 75 62 67 94 88 78 92 96 78
0.9181 0.7425 0.9872 0.7206 0.7388 0.8293 0.557 0.7094 0.8194 0.9308 0.7677 0.7655 0.814 0.9231 0.7978 0.6983 0.8019 0.844 0.9278 0.6554 0.7159 0.6411
0.2033 0.3243 0.1609 0.3675 0.3631 0.2359 0.526 0.4165 0.2424 0.1985 0.3226 0.3689 0.2367 0.2171 0.2648 0.3877 0.2602 0.2667 0.208 0.4527 0.3561 0.4211
0.4787 0.447 0.6484 0.6597 0.4266 0.4528 0.3118 0.2918 0.4603 0.4917 0.3562 0.4553 0.6302 0.6314 0.5986 0.4362 0.3801 0.4874 0.6311 0.3454 0.3738 0.4465
0.8819 0.9125 0.8589 0.9095 0.9023 0.8775 0.9286 0.9188 0.8879 0.869 0.8933 0.9119 0.9041 0.8762 0.9129 0.9123 0.897 0.891 0.8791 0.9154 0.9142 0.9262
84.4581 96.2903 79.864 77.4185 88.3781 69.5473 72.5418 69.1401 63.746 67.0451 65.4119 71.4154 67.9137 79.3989 76.7792 77.8962 73.8573 72.4915 63.991 71.3281 78.5633 78.7006 69.9395 72.1 68.9479 79.8904 76.7192 63.1552 59.0362 71.8353 72.9466
92 108 84 84 99 73 73 72 63 69 69 76 71 86 81 82 80 79 65 76 85 83 72 75 71 83 81 63 60 73 76
0.655 0.794 0.7562 0.3858 0.5053 0.7341 0.6126 0.4367 0.5342 0.478 0.4985 0.6369 0.7569 0.7099 0.5793 0.5596 0.8287 0.8246 0.6819 0.6512 0.5351 0.8091 0.7861 0.4563 0.8094 0.7702 0.5877 0.8209 0.6574 0.6451 0.7474
0.3223 0.2607 0.3323 0.6217 0.5393 0.299 0.4455 0.6377 0.5487 0.566 0.5415 0.3213 0.3142 0.3804 0.4359 0.4909 0.3151 0.2235 0.4298 0.3653 0.5057 0.2504 0.272 0.6138 0.286 0.3138 0.4781 0.2248 0.4189 0.3805 0.314
0.3155 0.3056 0.4116 0.166 0.2295 0.4054 0.2536 0.2696 0.3893 0.2687 0.2574 0.3557 0.4744 0.3426 0.2829 0.2712 0.5213 0.4602 0.482 0.4885 0.2916 0.4193 0.4993 0.2722 0.4343 0.3171 0.2541 0.4334 0.5896 0.4698 0.3332
0.8943 0.886 0.8849 0.9467 0.9305 0.893 0.9278 0.9378 0.9158 0.9374 0.9368 0.8882 0.8988 0.9072 0.9204 0.9401 0.8958 0.896 0.9129 0.9118 0.9347 0.8867 0.8869 0.9372 0.8843 0.8763 0.9311 0.8891 0.9139 0.9042 0.9143
71 p_kb14.bmp p_kb15.bmp p_kb16.bmp p_kb17.bmp p_kb18.bmp p_kb19.bmp p_kb2.bmp p_kb20.bmp p_kb21.bmp p_kb22.bmp p_kb23.bmp p_kb24.bmp p_kb25.bmp p_kb26.bmp p_kb27.bmp p_kb28.bmp p_kb29.bmp p_kb3.bmp p_kb30.bmp p_kb31.bmp p_kb32.bmp p_kb33.bmp p_kb34.bmp p_kb35.bmp p_kb36.bmp p_kb37.bmp p_kb38.bmp p_kb39.bmp p_kb4.bmp p_kb40.bmp p_kb41.bmp p_kb42.bmp p_kb43.bmp p_kb44.bmp p_kb45.bmp p_kb46.bmp p_kb47.bmp p_kb48.bmp p_kb49.bmp p_kb5.bmp p_kb50.bmp p_kb51.bmp p_kb52.bmp p_kb53.bmp p_kb54.bmp p_kb55.bmp p_kb56.bmp p_kb57.bmp p_kb58.bmp p_kb59.bmp p_kb6.bmp p_kb60.bmp p_kb61.bmp p_kb62.bmp
31645 30360 32148 30318 30596 32619 33013 33181 32809 34497 34590 31663 30509 32989 31255 31422 33761 32880 35324 35729 34215 33269 31183 32589 32108 34988 35393 32927 34829 37235 33371 33910 31868 31928 31486 32281 34890 35114 33909 31702 35601 33642 31311 33126 34301 33478 31192 32115 30091 32475 28252 33872 31166 35848
0.3789 0.3723 0.3797 0.3796 0.3732 0.3699 0.3791 0.3763 0.3623 0.3828 0.3897 0.3696 0.3675 0.3795 0.3611 0.3933 0.3559 0.3599 0.3817 0.3825 0.3573 0.391 0.3739 0.3862 0.3736 0.3696 0.378 0.375 0.3714 0.3873 0.376 0.3846 0.3645 0.3731 0.3831 0.3832 0.37 0.3784 0.3645 0.3693 0.3758 0.3905 0.3834 0.3697 0.3873 0.3794 0.3905 0.3847 0.3614 0.3682 0.3786 0.3829 0.3714 0.3559
0.3501 0.357 0.352 0.3557 0.3565 0.354 0.3541 0.3606 0.3595 0.3523 0.3519 0.3612 0.3544 0.3522 0.3592 0.344 0.3565 0.365 0.3523 0.3593 0.3579 0.3475 0.3529 0.3513 0.3575 0.3581 0.3574 0.3471 0.3602 0.3487 0.3571 0.3506 0.3568 0.3566 0.3547 0.3533 0.3548 0.359 0.3594 0.3596 0.3559 0.3485 0.3518 0.3564 0.3471 0.3571 0.3496 0.3591 0.3661 0.3615 0.3596 0.3541 0.3576 0.3623
0.271 0.2707 0.2683 0.2647 0.2702 0.276 0.2668 0.263 0.2782 0.2649 0.2584 0.2692 0.2781 0.2684 0.2797 0.2627 0.2876 0.2751 0.266 0.2582 0.2848 0.2616 0.2732 0.2625 0.2689 0.2722 0.2646 0.2779 0.2684 0.264 0.2669 0.2648 0.2787 0.2703 0.2622 0.2635 0.2752 0.2626 0.2761 0.2711 0.2683 0.2609 0.2648 0.2738 0.2656 0.2635 0.2599 0.2562 0.2725 0.2703 0.2618 0.2631 0.271 0.2817
49.9018 58.5434 51.1868 55.0652 57.0808 57.4034 52.5944 58.2197 64.2864 49.9146 47.665 60.3357 57.6576 51.1334 64.868 41.9152 66.4768 65.866 54.3657 54.9944 64.772 43.8526 53.4616 48.2115 56.3937 58.4611 55.3797 51.497 58.6444 47.1574 58.6621 49.5717 60.8197 56.9602 50.6746 51.0536 54.3003 54.7868 62.8365 60.0803 53.9019 45.2412 51.0861 56.9346 45.3796 58.182 46.7124 53.6909 66.4128 61.0038 56.1973 51.0535 57.4506 71.2445
0.1876 0.1895 0.1967 0.207 0.1907 0.1731 0.2007 0.2126 0.167 0.2064 0.2259 0.1936 0.1667 0.1957 0.1621 0.2129 0.1388 0.1754 0.2038 0.2269 0.1467 0.2162 0.1813 0.2138 0.1942 0.1844 0.2075 0.1675 0.196 0.209 0.2011 0.2068 0.1648 0.1906 0.2143 0.2107 0.1752 0.2136 0.1728 0.1876 0.1963 0.2184 0.2069 0.1795 0.2044 0.211 0.2222 0.2327 0.1833 0.1899 0.216 0.212 0.1878 0.1564
71.0953 76.3172 79.7808 76.3517 72.9028 72.0605 76.5395 87.781 69.1254 80.1105 87.8931 73.4652 68.5044 74.6682 67.2355 74.9239 65.9486 73.4512 77.3867 92.1804 66.2511 78.262 70.9913 81.3793 76.3703 73.558 78.6922 71.7658 75.9571 75.5012 81.3786 82.5866 70.9399 77.9363 81.5836 81.6308 68.4736 83.4157 70.1465 72.5522 78.4303 80.0855 76.4694 71.518 81.7114 82.0461 88.4183 88.9569 70.9878 73.0228 86.9868 83.1416 69.4325 67.6358
74 82 84 80 77 76 81 97 73 85 96 77 72 79 69 80 67 76 82 100 65 81 73 86 82 77 85 75 81 80 88 89 77 85 84 86 69 90 72 77 81 86 81 75 88 92 97 97 72 78 93 90 73 72
0.6939 0.6404 0.6104 0.7715 0.6338 0.6913 0.6889 0.7351 0.5568 0.7956 0.4602 0.5518 0.6283 0.7819 0.8729 0.6496 0.6561 0.3921 0.8546 0.8022 0.5018 0.5554 0.7437 0.6208 0.7397 0.6626 0.6813 0.4909 0.5364 0.8708 0.6142 0.6883 0.5624 0.7946 0.5276 0.6767 0.8569 0.7881 0.6922 0.6518 0.6132 0.6656 0.6727 0.5514 0.5131 0.6487 0.727 0.8262 0.3122 0.7326 0.3912 0.6386 0.7488 0.6098
0.332 0.307 0.3971 0.2621 0.4397 0.3052 0.3327 0.2466 0.4743 0.2477 0.6102 0.4946 0.4343 0.2661 0.2088 0.4033 0.461 0.6572 0.204 0.2304 0.5979 0.4933 0.2584 0.463 0.2582 0.3579 0.3972 0.5554 0.5196 0.1892 0.4177 0.3331 0.4788 0.2221 0.4691 0.3504 0.2096 0.2562 0.3298 0.3701 0.4988 0.4203 0.3253 0.5494 0.5703 0.3111 0.272 0.2256 0.7305 0.3561 0.6544 0.4579 0.3157 0.4436
0.3996 0.3158 0.3776 0.4043 0.3906 0.3498 0.317 0.4856 0.3266 0.4111 0.1721 0.3532 0.3594 0.4316 0.5268 0.2581 0.5236 0.1899 0.422 0.4346 0.3179 0.2679 0.3426 0.3074 0.3952 0.2971 0.3795 0.2268 0.2446 0.493 0.3268 0.3792 0.2679 0.4051 0.2521 0.3301 0.504 0.3949 0.5373 0.4163 0.2742 0.367 0.352 0.3218 0.2743 0.2877 0.3365 0.3921 0.1505 0.402 0.1727 0.3 0.4542 0.461
0.8883 0.8825 0.9094 0.8747 0.9195 0.8808 0.9126 0.8863 0.9197 0.8761 0.9458 0.926 0.9118 0.8802 0.8734 0.9262 0.9145 0.9463 0.885 0.8703 0.9261 0.9361 0.8853 0.9107 0.8849 0.9052 0.9055 0.9387 0.9362 0.8814 0.9189 0.887 0.9239 0.8847 0.9059 0.8927 0.8733 0.8817 0.8985 0.9348 0.9202 0.9103 0.8957 0.9245 0.9305 0.8867 0.8794 0.8745 0.9605 0.9037 0.9323 0.9203 0.8913 0.9246
72 p_kb63.bmp p_kb64.bmp p_kb65.bmp p_kb66.bmp p_kb67.bmp p_kb68.bmp p_kb69.bmp p_kb7.bmp p_kb70.bmp p_kb71.bmp p_kb72.bmp p_kb73.bmp p_kb74.bmp p_kb75.bmp p_kb76.bmp p_kb77.bmp p_kb78.bmp p_kb79.bmp p_kb8.bmp p_kb80.bmp p_kb81.bmp p_kb82.bmp p_kb83.bmp p_kb84.bmp p_kb85.bmp p_kb86.bmp p_kb87.bmp p_kb88.bmp p_kb89.bmp p_kb9.bmp p_kb90.bmp p_kb91.bmp p_kb92.bmp p_kb93.bmp p_kb94.bmp p_kb95.bmp p_kb96.bmp p_kb97.bmp p_kb98.bmp p_kb99.bmp
33163 33445 37119 34721 30873 30430 33780 35165 31607 32392 33007 31431 35238 32461 31963 31492 29473 33153 33596 31765 33337 34321 30405 32929 31562 34871 30797 32871 33138 32027 33152 34929 34049 31942 33858 31329 33705 34669 30068 31838
0.3761 0.3755 0.37 0.3755 0.3573 0.371 0.3782 0.3874 0.36 0.3669 0.3628 0.3685 0.3676 0.3736 0.3681 0.3579 0.3748 0.3615 0.3675 0.3851 0.3703 0.3832 0.3744 0.3764 0.388 0.3864 0.3866 0.3612 0.3799 0.3731 0.3709 0.3588 0.3643 0.384 0.3716 0.3671 0.3637 0.3681 0.3589 0.3839
0.3565 0.3538 0.3604 0.3499 0.3652 0.3537 0.3443 0.3472 0.3587 0.3608 0.3616 0.3554 0.3643 0.3545 0.3573 0.3587 0.3646 0.3635 0.3588 0.3505 0.3528 0.3513 0.3596 0.3619 0.3586 0.3526 0.3503 0.3546 0.3504 0.3545 0.3588 0.3552 0.3604 0.3466 0.3464 0.3549 0.3634 0.3639 0.3625 0.3507
0.2674 0.2706 0.2695 0.2747 0.2775 0.2753 0.2775 0.2654 0.2813 0.2723 0.2757 0.2761 0.268 0.2719 0.2746 0.2834 0.2606 0.2751 0.2737 0.2644 0.2768 0.2656 0.266 0.2617 0.2534 0.261 0.263 0.2842 0.2697 0.2724 0.2703 0.286 0.2753 0.2694 0.282 0.278 0.2729 0.2681 0.2786 0.2654
p_kc0.bmp p_kc1.bmp p_kc10.bmp p_kc100.bmp p_kc101.bmp p_kc102.bmp p_kc103.bmp p_kc104.bmp p_kc105.bmp p_kc106.bmp p_kc107.bmp p_kc108.bmp p_kc109.bmp
28010 28218 28831 28659 28693 28833 27288 27498 26236 28401 31330 28357 27039
0.3719 0.3615 0.3756 0.3768 0.3741 0.3918 0.3656 0.3711 0.3615 0.3717 0.3595 0.3557 0.3408
0.3515 0.3651 0.3596 0.3518 0.3638 0.3417 0.3545 0.3471 0.355 0.3435 0.3562 0.3621 0.3641
0.2766 0.2734 0.2648 0.2715 0.2621 0.2665 0.2798 0.2818 0.2835 0.2848 0.2843 0.2822 0.2952
55.8309 0.1993 54.1573 0.1893 62.2355 0.1933 50.8877 0.177 68.3987 0.1683 55.3364 0.1751 46.7356 0.1686 46.8883 0.2055 67.4378 0.1581 61.3227 0.1841 64.3412 0.1739 57.2814 0.1726 62.7379 0.1969 54.6164 0.1856 59.5793 0.1771 64.261 0.1508 58.7871 0.2193 64.3254 0.1758 59.7045 0.1799 48.65 0.2077 55.5812 0.1705 48.1219 0.2042 57.0828 0.2029 56.1981 0.2156 52.521 0.2408 49.0116 0.218 48.823 0.2121 60.7292 0.1483 53.0356 0.1925 56.05 0.1839 56.5424 0.1898 63.1668 0.1429 62.4035 0.1752 47.2918 0.1933 51.3977 0.1553 59.2973 0.1671 64.0181 0.1823 63.0707 0.1969 64.6517 0.1646 48.1062 0.2046 Kelas C 51.2642 0.1707 68.5981 0.181 58.2165 0.2066 51.1201 0.1865 59.1868 0.2144 43.8543 0.2022 57.2885 0.1614 51.9103 0.1558 59.5303 0.1502 49.1591 0.1466 60.865 0.1477 68.8262 0.1543 83.5781 0.1161
79.33 75.2385 78.547 71.4325 66.747 70.9508 66.8926 82.1029 64.9888 73.0822 70.4761 63.6012 80.7936 74.2767 66.1825 65.4058 80.7365 72.6905 74.8943 75.3679 67.9302 81.1667 77.7169 82.4895 87.5013 81.2767 79.6805 66.0618 76.2492 72.5021 74.5878 65.9388 74.7012 76.3267 71.6355 68.6513 68.0075 78.5215 67.077 74.5428
86 80 84 75 69 74 68 89 68 77 74 63 86 77 67 68 87 76 78 76 72 85 83 87 95 89 86 66 83 78 77 67 78 82 77 72 68 84 68 77
0.6517 0.6608 0.7421 0.8168 0.5471 0.5848 0.7516 0.615 0.71 0.68 0.5203 0.7495 0.573 0.6474 0.7228 0.7317 0.5874 0.4873 0.5447 0.7423 0.693 0.814 0.5304 0.6166 0.4553 0.7304 0.5595 0.5427 0.7337 0.5939 0.6831 0.6952 0.9622 0.7104 0.5775 0.8081 0.7896 0.907 0.483 0.8799
0.3512 0.3789 0.2746 0.2384 0.5404 0.389 0.293 0.3891 0.2733 0.4186 0.5227 0.32 0.423 0.3505 0.3791 0.2693 0.3722 0.598 0.5451 0.2577 0.3287 0.2273 0.3927 0.4367 0.6253 0.3047 0.5464 0.5578 0.3365 0.4793 0.3763 0.419 0.175 0.3414 0.5266 0.2579 0.275 0.1822 0.5933 0.199
0.3101 0.4102 0.4697 0.4488 0.368 0.2819 0.3969 0.2776 0.3905 0.424 0.3066 0.493 0.2553 0.3577 0.337 0.4183 0.2739 0.2698 0.2903 0.3681 0.4015 0.3982 0.2226 0.2695 0.2241 0.3346 0.3818 0.491 0.4195 0.2772 0.3263 0.3159 0.3681 0.4321 0.346 0.4362 0.4352 0.4708 0.2142 0.4112
0.8958 0.9074 0.8765 0.8783 0.9302 0.9078 0.9021 0.905 0.8748 0.9032 0.9299 0.8937 0.9138 0.8972 0.9156 0.8842 0.9124 0.9218 0.9193 0.8879 0.8983 0.8867 0.9098 0.9125 0.9386 0.8968 0.925 0.9215 0.8844 0.9093 0.9167 0.9192 0.8533 0.904 0.9231 0.8813 0.8883 0.8652 0.9273 0.8636
68.1927 74.6829 83.6397 71.2862 81.1653 81.5901 66.5233 71.2175 63.2015 63.6336 61.4752 65.9969 58.1461
70 80 94 72 87 88 67 72 61 65 60 66 59
0.2574 0.5475 0.2303 0.4782 0.5994 0.6648 0.4888 0.5201 0.4418 0.5371 0.68 0.5416 0.4723
0.7804 0.3417 0.7638 0.6011 0.3414 0.3082 0.4283 0.3462 0.5712 0.3649 0.3536 0.4233 0.5702
0.1221 0.228 0.0829 0.2719 0.2715 0.3103 0.1948 0.1885 0.2113 0.2187 0.4344 0.2657 0.2563
0.9635 0.8967 0.9585 0.9326 0.8967 0.9008 0.9201 0.9058 0.9353 0.9088 0.9027 0.9164 0.9235
73 p_kc11.bmp p_kc110.bmp p_kc111.bmp p_kc112.bmp p_kc113.bmp p_kc114.bmp p_kc115.bmp p_kc116.bmp p_kc117.bmp p_kc118.bmp p_kc119.bmp p_kc12.bmp p_kc120.bmp p_kc121.bmp p_kc122.bmp p_kc123.bmp p_kc124.bmp p_kc125.bmp p_kc126.bmp p_kc127.bmp p_kc128.bmp p_kc129.bmp p_kc13.bmp p_kc130.bmp p_kc131.bmp p_kc132.bmp p_kc133.bmp p_kc134.bmp p_kc135.bmp p_kc136.bmp p_kc137.bmp p_kc138.bmp p_kc139.bmp p_kc14.bmp p_kc140.bmp p_kc141.bmp p_kc142.bmp p_kc143.bmp p_kc144.bmp p_kc145.bmp p_kc146.bmp p_kc147.bmp p_kc148.bmp p_kc149.bmp p_kc15.bmp p_kc150.bmp p_kc151.bmp p_kc152.bmp p_kc153.bmp p_kc154.bmp p_kc155.bmp p_kc156.bmp p_kc157.bmp p_kc158.bmp
26547 28320 32151 31077 29998 28344 26887 29809 29994 31357 29707 26396 29296 28525 29812 26526 26853 29818 26153 29320 26787 26957 26590 27929 28405 30023 26692 31359 26665 26224 28932 28705 28622 27029 27618 29934 27366 31441 31098 29081 29368 31441 25597 27247 25291 25483 26771 29029 25963 28301 27127 28171 28994 30055
0.3614 0.3752 0.3983 0.3716 0.3871 0.3786 0.3819 0.3896 0.386 0.3772 0.3776 0.3601 0.3811 0.3623 0.3626 0.3795 0.3498 0.374 0.3727 0.3789 0.3589 0.3764 0.377 0.3758 0.3751 0.3675 0.3726 0.3827 0.3756 0.3647 0.3764 0.365 0.3692 0.3449 0.3636 0.3813 0.3844 0.3853 0.3639 0.3673 0.3873 0.3746 0.3601 0.386 0.3741 0.3693 0.3583 0.3679 0.3772 0.3767 0.3682 0.3703 0.3751 0.3618
0.362 0.3511 0.3359 0.35 0.3451 0.3468 0.3478 0.3487 0.3422 0.3426 0.3553 0.359 0.3434 0.3491 0.3517 0.3463 0.3512 0.3463 0.3486 0.3525 0.3544 0.3512 0.3547 0.3458 0.342 0.3499 0.3498 0.351 0.349 0.3581 0.353 0.355 0.3466 0.3692 0.3466 0.351 0.3483 0.3502 0.3579 0.3545 0.3497 0.3502 0.3548 0.3479 0.3559 0.3423 0.3485 0.351 0.3491 0.3441 0.3467 0.3506 0.3411 0.3689
0.2766 0.2737 0.2658 0.2783 0.2677 0.2746 0.2703 0.2618 0.2718 0.2802 0.2671 0.2808 0.2755 0.2886 0.2857 0.2742 0.299 0.2796 0.2787 0.2686 0.2867 0.2724 0.2683 0.2783 0.2829 0.2826 0.2776 0.2663 0.2754 0.2772 0.2706 0.2799 0.2842 0.2859 0.2898 0.2677 0.2673 0.2645 0.2782 0.2782 0.263 0.2752 0.2851 0.266 0.2701 0.2884 0.2933 0.2811 0.2737 0.2792 0.2851 0.2791 0.2838 0.2692
68.1279 51.3699 36.8371 52.8656 42.9576 46.3841 46.826 44.8069 43.1549 44.9753 52.6446 63.5624 43.7429 54.4531 57.1744 46.6531 65.1909 49.1992 50.0138 49.8147 60.7015 53.0269 53.7757 45.9082 46.663 54.3904 51.9397 49.0835 50.9277 58.4404 52.0626 56.7322 50.3239 84.0545 53.1848 48.5156 45.9257 47.3698 59.7759 56.0687 47.2947 50.3036 59.9728 47.1793 55.8574 48.8205 57.98 56.5277 49.5093 45.5897 51.4959 52.4458 46.9661 68.4267
0.1716 0.1797 0.2037 0.1662 0.1974 0.1768 0.19 0.2158 0.1853 0.16 0.1992 0.1583 0.1743 0.1347 0.1437 0.1783 0.1036 0.1623 0.1647 0.1951 0.1405 0.1843 0.1961 0.1656 0.1522 0.153 0.1683 0.2018 0.1748 0.1689 0.1889 0.1606 0.1481 0.1444 0.1315 0.1974 0.1987 0.2074 0.1658 0.166 0.2122 0.175 0.1452 0.2028 0.1905 0.1359 0.1211 0.1579 0.1799 0.1632 0.1454 0.1634 0.1496 0.1936
75.1036 65.4445 72.1509 67.083 75.7717 62.6195 71.0406 80.9758 68.627 68.9037 74.7848 66.2612 68.7424 59.4407 61.3025 70.1757 55.3033 66.8292 67.6357 75.342 61.5948 70.1638 73.9115 67.4111 63.203 65.8097 67.4767 75.505 68.4825 67.5619 71.0301 67.8785 66.6445 65.8735 63.0956 71.8593 75.6657 78.9565 69.0815 69.7225 83.2283 69.8013 64.384 74.6079 76.8103 62.1714 59.4895 67.0516 68.0057 68.0112 65.0414 69.2522 64.7085 79.7114
82 65 75 69 79 61 72 85 71 72 76 67 69 58 59 73 53 66 67 76 59 71 77 66 63 66 68 78 70 66 70 66 66 68 60 70 77 83 69 70 87 73 61 77 82 61 57 68 67 68 64 70 67 84
0.5541 0.4241 0.723 0.7734 0.4248 0.6371 0.2811 0.5411 0.3151 0.3903 0.6062 0.4577 0.606 0.4018 0.6852 0.2818 0.5424 0.4186 0.5462 0.668 0.2567 0.4847 0.6239 0.4677 0.3082 0.5697 0.4461 0.6394 0.5663 0.1634 0.4189 0.5199 0.4599 0.6219 0.5498 0.3542 0.4758 0.5575 0.6481 0.4234 0.5 0.758 0.2471 0.5927 0.3213 0.3497 0.4471 0.6225 0.6172 0.7292 0.4515 0.3578 0.4343 0.4739
0.3324 0.6593 0.3823 0.2632 0.6447 0.46 0.7373 0.5201 0.7283 0.6656 0.3365 0.5045 0.3265 0.6703 0.316 0.7086 0.3519 0.614 0.3398 0.2937 0.7302 0.5258 0.3245 0.435 0.7032 0.4649 0.4581 0.3997 0.3362 0.8633 0.6322 0.3547 0.6217 0.3827 0.3929 0.6458 0.4475 0.4976 0.3236 0.6312 0.5773 0.2714 0.7832 0.3374 0.6426 0.647 0.6155 0.4702 0.3463 0.2728 0.5275 0.6924 0.6285 0.5421
0.2562 0.207 0.3445 0.5763 0.1817 0.4764 0.1087 0.2228 0.1686 0.2102 0.2705 0.2409 0.2556 0.173 0.3919 0.1135 0.2212 0.1973 0.2423 0.3095 0.0959 0.3252 0.3149 0.2168 0.1235 0.2863 0.1789 0.2497 0.2522 0.0599 0.1835 0.2128 0.2307 0.3482 0.2593 0.1358 0.1843 0.2224 0.2765 0.2295 0.2207 0.4364 0.0915 0.2599 0.1215 0.1358 0.2592 0.3744 0.3578 0.3892 0.1671 0.1614 0.4028 0.192
0.8956 0.9418 0.9168 0.8828 0.9388 0.9174 0.9559 0.9269 0.9468 0.9427 0.9031 0.916 0.8973 0.95 0.9 0.9547 0.9124 0.9454 0.9014 0.8897 0.952 0.9249 0.8935 0.892 0.9387 0.9188 0.9105 0.9158 0.8901 0.97 0.9326 0.8986 0.9382 0.8984 0.9094 0.9357 0.909 0.9208 0.9033 0.9405 0.9336 0.8936 0.9632 0.9001 0.9393 0.9321 0.9298 0.9175 0.9073 0.8937 0.9244 0.9424 0.9416 0.9264
74 p_kc159.bmp p_kc16.bmp p_kc160.bmp p_kc161.bmp p_kc162.bmp p_kc163.bmp p_kc164.bmp p_kc165.bmp p_kc166.bmp p_kc167.bmp p_kc168.bmp p_kc169.bmp p_kc17.bmp p_kc170.bmp p_kc171.bmp p_kc172.bmp p_kc173.bmp p_kc174.bmp p_kc175.bmp p_kc176.bmp p_kc177.bmp p_kc178.bmp p_kc179.bmp p_kc18.bmp p_kc180.bmp p_kc181.bmp p_kc182.bmp p_kc183.bmp p_kc184.bmp p_kc185.bmp p_kc186.bmp p_kc187.bmp p_kc188.bmp p_kc189.bmp p_kc19.bmp p_kc190.bmp p_kc191.bmp p_kc191.bmp p_kc193.bmp p_kc194.bmp p_kc195.bmp p_kc196.bmp p_kc197.bmp p_kc198.bmp p_kc199.bmp p_kc2.bmp p_kc20.bmp p_kc21.bmp p_kc22.bmp p_kc23.bmp p_kc24.bmp p_kc25.bmp p_kc26.bmp p_kc27.bmp
28725 29503 30451 29032 26713 27376 25590 29217 27976 26080 27839 30792 26842 28457 29689 26709 26441 31819 26338 30703 28166 28667 26196 28652 31041 27232 29052 27884 31836 28644 30431 27948 30496 28344 30755 26894 27456 27456 29687 29821 26765 27136 30296 26841 26795 29391 27530 29614 27035 30496 30551 25319 26132 29088
0.3572 0.364 0.3694 0.3692 0.3557 0.3594 0.3474 0.3835 0.3656 0.3614 0.3905 0.3673 0.3978 0.3642 0.3745 0.373 0.372 0.3771 0.3706 0.3755 0.3552 0.3705 0.3823 0.3613 0.3712 0.3927 0.3692 0.3785 0.3875 0.3995 0.362 0.3776 0.358 0.3701 0.3536 0.3649 0.3742 0.3742 0.3672 0.3673 0.3764 0.3745 0.3749 0.3721 0.365 0.3756 0.3553 0.382 0.3708 0.38 0.3433 0.3906 0.3571 0.3404
0.352 0.3623 0.3466 0.3527 0.3612 0.3503 0.3631 0.3433 0.3456 0.3538 0.3365 0.3555 0.3449 0.3546 0.3425 0.3476 0.3514 0.3495 0.3531 0.3451 0.3511 0.3536 0.3469 0.3683 0.3507 0.3311 0.3536 0.3454 0.3457 0.3274 0.3562 0.3499 0.357 0.3549 0.3639 0.3506 0.3494 0.3494 0.3508 0.3486 0.3433 0.342 0.3457 0.3507 0.3524 0.3571 0.3642 0.3585 0.3618 0.3457 0.3706 0.344 0.3617 0.3667
0.2908 0.2737 0.284 0.278 0.283 0.2903 0.2895 0.2732 0.2889 0.2848 0.273 0.2772 0.2573 0.2812 0.283 0.2794 0.2767 0.2733 0.2763 0.2795 0.2936 0.2759 0.2709 0.2704 0.278 0.2761 0.2772 0.2762 0.2668 0.2731 0.2817 0.2725 0.2849 0.2749 0.2825 0.2845 0.2764 0.2764 0.2819 0.2841 0.2803 0.2835 0.2794 0.2773 0.2826 0.2673 0.2805 0.2595 0.2673 0.2743 0.2862 0.2654 0.2812 0.2929
61.9338 64.8875 52.1054 53.3502 66.8481 58.5926 75.2885 44.2933 53.5161 59.692 36.9208 56.7091 42.0819 58.3459 50.0814 49.5906 54.0375 49.1249 53.5103 49.1536 61.2268 54.0236 46.8827 67.109 53.9359 37.3345 55.3816 45.0845 46.0174 35.8216 61.3029 49.2272 63.1116 57.8238 70.2844 55.4937 49.6338 49.6338 55.9905 52.2159 47.5837 43.7141 46.4343 50.1488 56.663 54.1685 70.6596 54.0156 59.8926 46.355 80.9628 43.2532 66.2348 84.1587
0.1289 0.18 0.1495 0.1663 0.1516 0.1299 0.1325 0.1809 0.1346 0.1462 0.1815 0.169 0.2291 0.157 0.1523 0.1623 0.1711 0.1806 0.1719 0.1626 0.1199 0.173 0.1881 0.1893 0.1669 0.1727 0.1692 0.172 0.2007 0.1819 0.1558 0.183 0.146 0.1759 0.1533 0.1475 0.1714 0.1714 0.155 0.1484 0.1605 0.1501 0.1624 0.1685 0.1529 0.1986 0.1595 0.2224 0.1988 0.1777 0.1422 0.2053 0.1571 0.1228
60.4865 69.0039 68.9357 68.4703 65.7249 63.5894 60.4725 75.2491 61.0873 64.5543 70.7156 71.4713 77.1435 71.4718 67.5174 65.6499 69.2084 70.7825 66.9276 70.5085 58.5535 67.0448 73.5745 73.1906 69.0699 71.1994 71.2779 67.9922 79.6286 71.0292 64.3427 73.3621 64.2456 74.7402 63.0668 64.5956 69.2475 69.2475 66.5283 66.5641 71.0415 60.1013 68.0373 68.6864 69.2966 79.6445 68.7804 84.7977 79.7257 69.9213 60.5361 78.8562 69.9239 61.8091
59 72 70 70 65 62 59 80 60 61 69 74 81 75 67 65 69 73 67 73 58 67 75 79 68 72 72 67 85 71 64 76 63 78 64 64 69 73 67 65 73 57 69 71 70 87 72 91 86 72 59 84 74 61
0.6373 0.6453 0.6799 0.7642 0.6157 0.682 0.5136 1.056 0.6368 0.5333 0.8072 0.8772 0.3744 0.9527 0.8852 0.7106 0.7256 0.8445 0.7155 0.9802 0.6268 0.7128 0.874 0.5895 0.7636 0.9835 0.9229 0.7755 0.9862 0.8979 0.6105 0.9167 0.5531 0.9636 0.5691 0.6648 0.7853 0.7853 0.8206 0.7154 0.8741 0.4117 0.8199 0.858 0.8356 0.5971 0.7125 0.5157 0.4989 0.5984 0.3084 0.5647 0.4246 0.345
0.3318 0.3391 0.3751 0.3118 0.4458 0.4042 0.5611 0.144 0.4189 0.47 0.2391 0.226 0.6631 0.1767 0.197 0.3224 0.2892 0.2364 0.2813 0.173 0.4545 0.2917 0.2325 0.3559 0.2674 0.1734 0.2017 0.2382 0.196 0.2173 0.4509 0.2202 0.478 0.1762 0.5092 0.3807 0.2434 0.2434 0.3052 0.3345 0.2041 0.6272 0.2663 0.214 0.2406 0.348 0.2941 0.4351 0.4179 0.3409 0.7234 0.3624 0.4856 0.6067
0.351 0.2881 0.3926 0.2385 0.2118 0.3065 0.2088 0.4507 0.2296 0.1693 0.3725 0.3483 0.1885 0.3711 0.2851 0.2305 0.2653 0.3162 0.2697 0.4965 0.2371 0.2323 0.2982 0.2758 0.2426 0.526 0.3868 0.3139 0.4201 0.5094 0.2135 0.3578 0.1528 0.4239 0.2743 0.2122 0.2848 0.2848 0.2821 0.2984 0.3151 0.1515 0.2873 0.2976 0.2888 0.2652 0.4557 0.2529 0.1971 0.2942 0.1538 0.2542 0.1548 0.118
0.8927 0.8954 0.9112 0.9013 0.9178 0.8922 0.9167 0.8304 0.8986 0.9271 0.8397 0.8641 0.9335 0.8481 0.8743 0.8941 0.8836 0.8674 0.8827 0.8266 0.8959 0.8987 0.8736 0.9064 0.8943 0.8178 0.8517 0.8604 0.8485 0.8119 0.9085 0.8571 0.9301 0.8417 0.9151 0.9052 0.8744 0.8744 0.8953 0.8821 0.8607 0.9304 0.8888 0.8766 0.8799 0.9084 0.8731 0.9049 0.9209 0.8896 0.9606 0.9134 0.9226 0.9428
75 p_kc28.bmp p_kc29.bmp p_kc3.bmp p_kc30.bmp p_kc31.bmp p_kc32.bmp p_kc33.bmp p_kc34.bmp p_kc35.bmp p_kc36.bmp p_kc37.bmp p_kc38.bmp p_kc39.bmp p_kc4.bmp p_kc40.bmp p_kc41.bmp p_kc42.bmp p_kc43.bmp p_kc44.bmp p_kc45.bmp p_kc46.bmp p_kc47.bmp p_kc48.bmp p_kc49.bmp p_kc5.bmp p_kc50.bmp p_kc51.bmp p_kc52.bmp p_kc53.bmp p_kc54.bmp p_kc55.bmp p_kc56.bmp p_kc57.bmp p_kc58.bmp p_kc59.bmp p_kc6.bmp p_kc60.bmp p_kc61.bmp p_kc62.bmp p_kc63.bmp p_kc64.bmp p_kc65.bmp p_kc66.bmp p_kc67.bmp p_kc68.bmp p_kc69.bmp p_kc7.bmp p_kc70.bmp p_kc71.bmp p_kc72.bmp p_kc73.bmp p_kc74.bmp p_kc75.bmp p_kc76.bmp
26704 28466 28489 29685 29114 24939 27046 26490 28851 27091 28356 28379 26553 30964 28667 28127 26886 27187 28580 29094 26920 29700 26778 30420 31460 26296 26829 28512 28837 28701 30421 28634 30384 30298 26538 28610 29089 30961 26441 29484 30141 29921 29539 29007 27582 28564 25507 27684 30080 29878 27567 29853 30273 31840
0.3787 0.34 0.3593 0.3724 0.3504 0.363 0.3711 0.3786 0.3682 0.3582 0.3448 0.3663 0.3495 0.3691 0.361 0.3711 0.3653 0.3586 0.3679 0.3654 0.3636 0.3674 0.3507 0.3901 0.3523 0.3609 0.3604 0.3728 0.3808 0.3602 0.3641 0.3724 0.3869 0.3565 0.3529 0.3416 0.3566 0.364 0.3856 0.3538 0.354 0.3599 0.363 0.3634 0.3385 0.3662 0.3613 0.3661 0.3747 0.3565 0.3598 0.368 0.3615 0.3656
0.3556 0.3674 0.3582 0.3609 0.3671 0.3561 0.3571 0.3549 0.3636 0.3604 0.3655 0.3598 0.3573 0.357 0.3599 0.3639 0.36 0.3631 0.3539 0.3588 0.3646 0.3593 0.3619 0.3522 0.3593 0.3581 0.3657 0.3606 0.3509 0.3589 0.3583 0.3602 0.3491 0.3616 0.369 0.3685 0.3716 0.365 0.3426 0.3644 0.3651 0.3618 0.3592 0.3585 0.3656 0.3582 0.36 0.3592 0.3563 0.3615 0.3649 0.364 0.362 0.3601
0.2656 0.2926 0.2825 0.2668 0.2825 0.2809 0.2718 0.2666 0.2682 0.2814 0.2896 0.2739 0.2932 0.2739 0.2791 0.2649 0.2748 0.2783 0.2782 0.2758 0.2718 0.2733 0.2874 0.2578 0.2884 0.281 0.2739 0.2667 0.2683 0.2809 0.2777 0.2675 0.264 0.2819 0.2781 0.2899 0.2718 0.271 0.2719 0.2818 0.2809 0.2783 0.2779 0.2781 0.2959 0.2755 0.2787 0.2747 0.269 0.282 0.2753 0.2681 0.2765 0.2743
54.6589 85.7341 63.908 59.521 74.1258 61.4876 57.4614 54.794 62.591 66.3875 77.9202 62.2525 72.8646 60.1474 67.3357 62.5788 64.1283 67.3851 56.7582 60.4492 64.5805 59.0981 71.8283 50.6322 70.2999 69.9191 67.1257 59.194 49.3218 65.3722 62.3145 58.1704 46.561 69.2177 76.4795 84.6807 71.4103 66.1291 41.9259 69.6406 71.7926 64.6229 60.8906 66.3161 85.8069 60.2113 63.5036 60.4043 57.0745 69.4273 68.0247 66.2237 67.2593 60.2872
0.2041 0.1238 0.1536 0.2009 0.1531 0.1582 0.1855 0.2013 0.1964 0.1569 0.1319 0.1791 0.1218 0.1796 0.164 0.2064 0.1767 0.1661 0.1664 0.1733 0.1851 0.181 0.1388 0.2279 0.1359 0.1589 0.179 0.201 0.1958 0.159 0.168 0.1986 0.2092 0.1553 0.1674 0.132 0.1853 0.1879 0.1852 0.1553 0.1586 0.1658 0.167 0.1666 0.1139 0.1741 0.1646 0.1764 0.1943 0.1553 0.1757 0.1982 0.1716 0.1777
83.0743 62.6127 66.1168 79.4766 62.2703 67.2406 70.6358 79.8639 79.8995 72.0827 59.73 69.0399 63.5149 76.3284 73.954 81.0343 68.1962 74.218 67.083 71.8336 76.2446 73.371 61.9251 87.3568 60.8964 75.4163 73.7084 72.812 72.3262 66.7398 73.0596 77.7522 79.7184 68.4866 71.0806 63.3251 74.7661 75.2312 70.5003 67.3318 72.7348 69.4534 69.7265 65.9597 60.5956 71.854 70.0388 73.355 77.1888 69.7851 73.8122 81.9811 71.3182 72.3953
92 62 68 85 63 68 73 89 88 76 58 73 66 84 81 88 71 80 69 75 81 77 61 96 59 83 79 74 73 68 77 83 84 71 76 66 76 82 71 67 77 73 72 70 61 76 75 77 83 73 77 90 74 75
0.4762 0.4176 0.5185 0.5655 0.5896 0.4586 0.4678 0.4643 0.514 0.2437 0.3307 0.5444 0.5295 0.6899 0.1535 0.5525 0.4999 0.4956 0.5019 0.5321 0.4978 0.6263 0.5261 0.7044 0.3041 0.2608 0.54 0.5747 0.2622 0.4017 0.5506 0.4782 0.7142 0.4554 0.2117 0.9159 0.3529 0.6373 0.3478 0.3732 0.3552 0.6895 0.6884 0.6502 0.2731 0.622 0.2246 0.2015 0.6063 0.6264 0.4 0.4691 0.6313 0.6133
0.4529 0.6348 0.3563 0.5213 0.4354 0.4435 0.4667 0.5919 0.4177 0.7877 0.711 0.3292 0.3361 0.2932 0.8711 0.474 0.5088 0.3918 0.489 0.4142 0.3785 0.3162 0.432 0.3267 0.7335 0.7758 0.3599 0.3472 0.7559 0.6608 0.3416 0.5796 0.2822 0.5702 0.8137 0.2664 0.6609 0.3761 0.603 0.6347 0.7038 0.3227 0.3065 0.3763 0.7056 0.4606 0.7728 0.8145 0.3415 0.3095 0.5367 0.6058 0.3206 0.3401
0.256 0.2633 0.2285 0.2905 0.3116 0.1932 0.2111 0.2268 0.2455 0.1034 0.1825 0.2305 0.2135 0.306 0.0466 0.305 0.2434 0.2157 0.2295 0.2416 0.1958 0.2963 0.2468 0.334 0.166 0.1044 0.2379 0.2624 0.125 0.2465 0.2395 0.2121 0.3452 0.2421 0.0678 0.4741 0.1547 0.3536 0.1336 0.1986 0.1871 0.332 0.3854 0.3433 0.1215 0.3909 0.0835 0.0557 0.2992 0.3326 0.1501 0.2269 0.3671 0.2988
0.9046 0.9432 0.8966 0.9113 0.9177 0.9034 0.9044 0.9203 0.9049 0.956 0.9549 0.8848 0.8965 0.8894 0.9767 0.9155 0.912 0.8991 0.9099 0.9082 0.9021 0.8951 0.9034 0.9114 0.9616 0.9545 0.9054 0.9033 0.9528 0.9429 0.9014 0.9304 0.8929 0.9168 0.9702 0.8423 0.9443 0.91 0.9332 0.929 0.9526 0.91 0.8937 0.9372 0.9393 0.9118 0.9582 0.9761 0.8878 0.889 0.9329 0.9268 0.8851 0.8961
76 p_kc77.bmp p_kc78.bmp p_kc79.bmp p_kc8.bmp p_kc80.bmp p_kc81.bmp p_kc82.bmp p_kc83.bmp p_kc84.bmp p_kc85.bmp p_kc86.bmp p_kc87.bmp p_kc88.bmp p_kc89.bmp p_kc9.bmp p_kc90.bmp p_kc91.bmp p_kc92.bmp p_kc93.bmp p_kc94.bmp p_kc95.bmp p_kc96.bmp p_kc97.bmp p_kc98.bmp p_kc99.bmp
27949 25068 26661 29187 31013 31100 29485 27768 26812 30299 26625 27717 27720 28321 26430 27521 25547 29833 27133 25999 25746 27481 29415 25033 27514
0.3525 0.3471 0.3474 0.3623 0.3493 0.3665 0.3639 0.361 0.36 0.3496 0.3567 0.3471 0.3536 0.3519 0.3647 0.3735 0.3712 0.3825 0.3495 0.3543 0.3472 0.369 0.3599 0.3512 0.374
0.3688 0.3695 0.3669 0.3592 0.3655 0.3572 0.3661 0.3646 0.3629 0.3586 0.3654 0.3709 0.3633 0.3703 0.3624 0.3502 0.3642 0.3605 0.3647 0.3588 0.3705 0.3503 0.3653 0.3691 0.3499
0.2787 0.2834 0.2858 0.2785 0.2852 0.2763 0.27 0.2744 0.2771 0.2918 0.2779 0.282 0.2831 0.2777 0.2729 0.2764 0.2646 0.2569 0.2858 0.287 0.2823 0.2807 0.2748 0.2797 0.2761
p_kd0.bmp p_kd1.bmp p_kd10.bmp p_kd100.bmp p_kd101.bmp p_kd102.bmp p_kd103.bmp p_kd104.bmp p_kd105.bmp p_kd106.bmp p_kd107.bmp p_kd108.bmp p_kd109.bmp p_kd11.bmp p_kd110.bmp p_kd111.bmp p_kd112.bmp p_kd113.bmp p_kd114.bmp p_kd115.bmp p_kd116.bmp p_kd117.bmp p_kd118.bmp p_kd119.bmp p_kd12.bmp p_kd120.bmp p_kd121.bmp p_kd122.bmp
23072 25546 23454 26006 24166 25132 23395 24760 26423 24947 24209 25198 23850 25169 25440 22314 25940 23670 26910 25985 23442 24872 26795 23967 23330 25797 23303 26601
0.3733 0.3656 0.3665 0.3832 0.3858 0.3742 0.3729 0.3718 0.3756 0.3833 0.3706 0.3832 0.3836 0.3596 0.3935 0.3738 0.3846 0.3748 0.3823 0.3725 0.3779 0.3879 0.3755 0.3857 0.3509 0.3726 0.3793 0.3682
0.3576 0.363 0.3607 0.3572 0.3462 0.3537 0.354 0.3581 0.3586 0.3478 0.3575 0.3505 0.3538 0.3654 0.3519 0.3474 0.3489 0.3502 0.3517 0.3563 0.3483 0.3512 0.3528 0.35 0.3672 0.3554 0.353 0.3528
0.2691 0.2714 0.2727 0.2596 0.268 0.272 0.2731 0.2702 0.2658 0.2689 0.2719 0.2662 0.2626 0.275 0.2546 0.2788 0.2665 0.275 0.266 0.2712 0.2738 0.2609 0.2716 0.2642 0.2819 0.272 0.2677 0.2791
71.8054 0.1645 76.5307 0.1504 77.4968 0.1439 62.1301 0.1651 76.0308 0.1458 62.5607 0.1723 64.7608 0.1908 67.2316 0.1778 67.084 0.1697 71.9442 0.1259 71.1738 0.1675 78.6884 0.155 74.2465 0.1527 74.712 0.168 66.0626 0.1821 50.8626 0.1716 61.5983 0.2073 54.7768 0.2304 75.196 0.1435 67.8454 0.1402 78.0229 0.1538 54.3649 0.1589 67.9615 0.1767 74.3105 0.1617 51.4952 0.1729 Kelas D 55.4815 0.1933 62.7166 0.1863 61.648 0.1823 51.8946 0.222 43.9627 0.1964 52.9612 0.1846 53.7431 0.1814 55.7155 0.1899 56.2772 0.2033 45.5454 0.1939 56.4542 0.1852 48.6271 0.2016 49.7841 0.2129 66.0555 0.1757 46.6602 0.2367 48.4795 0.1642 45.6 0.2012 49.2481 0.1754 49.65 0.203 54.7153 0.187 47.9122 0.1791 47.0428 0.2182 50.9087 0.1857 45.7896 0.2076 73.0539 0.1549 54.0472 0.1849 51.3066 0.1979 55.5123 0.1636
66.641 65.2015 67.9806 70.4116 66.1227 71.1606 77.7559 74.4914 69.21 64.8788 69.2701 62.9111 67.3486 70.0701 73.938 70.149 81.3329 89.1741 62.2465 61.5351 62.4899 65.1738 72.8494 66.4681 72.0635
68 65 72 74 66 74 84 78 72 67 71 64 68 71 83 73 92 96 63 63 62 65 77 67 74
0.2035 0.0943 0.3523 0.5307 0.6835 0.6021 0.406 0.4923 0.5522 0.4631 0.2338 0.499 0.439 0.532 0.5036 0.4247 0.4269 0.6853 0.6272 0.2274 0.2896 0.3938 0.6424 0.3184 0.371
0.7946 0.9257 0.6734 0.4176 0.4193 0.3545 0.5418 0.3956 0.3402 0.5532 0.7881 0.5037 0.519 0.4942 0.4146 0.534 0.485 0.2787 0.3286 0.8154 0.723 0.5476 0.3156 0.6553 0.6169
0.0826 0.0344 0.1944 0.2282 0.4587 0.2917 0.1601 0.2066 0.2283 0.2784 0.0873 0.2095 0.185 0.2728 0.2044 0.228 0.1555 0.3116 0.3063 0.1221 0.1143 0.1444 0.3045 0.1233 0.1601
0.9587 0.9828 0.9458 0.9173 0.9059 0.8989 0.92 0.8967 0.8988 0.9329 0.9564 0.9109 0.9245 0.9148 0.8982 0.9193 0.9223 0.8695 0.8993 0.9651 0.9429 0.9278 0.8897 0.9383 0.92
75.8578 75.9417 71.723 82.3297 70.5382 72.6243 68.157 68.7468 74.3393 69.3367 69.0148 71.9916 79.71 66.2163 85.2444 65.9505 72.6974 69.1152 76.3234 74.5521 69.9906 75.9718 71.0075 72.9313 66.326 71.01 69.2664 66.0233
76 82 76 88 72 76 68 69 79 69 69 75 84 67 90 64 75 70 81 79 72 79 71 76 65 72 71 66
0.6672 0.9209 0.9131 0.8883 0.8375 0.9116 0.7051 0.7455 0.9034 0.7622 0.7802 0.8023 0.933 0.7053 0.9016 0.6629 0.8436 0.7509 0.8359 0.9066 0.8581 0.6984 0.7448 0.7794 0.7125 0.7087 0.7244 0.7831
0.4366 0.2033 0.1977 0.2096 0.2291 0.2064 0.3072 0.2636 0.2181 0.2581 0.2569 0.2704 0.2371 0.3253 0.2025 0.3691 0.231 0.2663 0.2654 0.2247 0.2096 0.3843 0.2997 0.3063 0.3213 0.3332 0.3006 0.2917
0.2976 0.2668 0.3094 0.2779 0.3407 0.3727 0.2067 0.2479 0.255 0.2479 0.3064 0.2613 0.3958 0.2241 0.3551 0.235 0.2785 0.1878 0.2434 0.3507 0.295 0.2168 0.2986 0.256 0.2126 0.2192 0.2286 0.1991
0.8849 0.8802 0.8718 0.8802 0.8628 0.8565 0.9061 0.8895 0.8892 0.8889 0.8728 0.8845 0.8535 0.8998 0.8516 0.9004 0.875 0.9147 0.8855 0.8596 0.8728 0.9063 0.869 0.8877 0.9066 0.8965 0.8937 0.9055
77 p_kd123.bmp p_kd124.bmp p_kd125.bmp p_kd126.bmp p_kd127.bmp p_kd128.bmp p_kd129.bmp p_kd13.bmp p_kd130.bmp p_kd131.bmp p_kd132.bmp p_kd133.bmp p_kd134.bmp p_kd135.bmp p_kd136.bmp p_kd137.bmp p_kd138.bmp p_kd139.bmp p_kd14.bmp p_kd140.bmp p_kd141.bmp p_kd142.bmp p_kd143.bmp p_kd144.bmp p_kd145.bmp p_kd146.bmp p_kd147.bmp p_kd148.bmp p_kd149.bmp p_kd15.bmp p_kd150.bmp p_kd151.bmp p_kd152.bmp p_kd153.bmp p_kd154.bmp p_kd155.bmp p_kd156.bmp p_kd157.bmp p_kd158.bmp p_kd159.bmp p_kd16.bmp p_kd160.bmp p_kd161.bmp p_kd162.bmp p_kd163.bmp p_kd164.bmp p_kd165.bmp p_kd166.bmp p_kd167.bmp p_kd168.bmp p_kd169.bmp p_kd17.bmp p_kd170.bmp p_kd171.bmp
25166 25351 25399 23837 23589 25558 24785 24870 24778 23721 27960 25750 22380 23331 26337 23572 25067 22657 22465 23451 26333 24090 24657 22937 25066 23711 23494 24172 26871 23752 25765 27107 24506 25307 23042 23991 25733 25681 26083 25113 24982 26055 27172 26190 25686 24789 23304 24182 24091 24734 22860 25464 25732 26682
0.3702 0.3872 0.3918 0.368 0.3894 0.3878 0.3777 0.3558 0.3835 0.3695 0.3877 0.3684 0.3682 0.3839 0.3822 0.3674 0.3836 0.3827 0.3773 0.3696 0.3807 0.3871 0.3892 0.3771 0.3824 0.3766 0.3811 0.3674 0.3943 0.3616 0.3859 0.3883 0.374 0.3655 0.3797 0.3876 0.3738 0.3861 0.3784 0.3828 0.3585 0.3788 0.387 0.3843 0.3749 0.3816 0.38 0.374 0.3626 0.3854 0.3729 0.3574 0.3912 0.3829
0.3592 0.3504 0.3409 0.3536 0.353 0.3466 0.353 0.3616 0.3433 0.3554 0.3557 0.3595 0.3617 0.3505 0.3514 0.36 0.3518 0.3475 0.3605 0.3626 0.3535 0.347 0.3463 0.3585 0.3521 0.3564 0.351 0.3601 0.3473 0.3618 0.3498 0.3443 0.3555 0.3599 0.3528 0.3414 0.3563 0.349 0.3525 0.356 0.3611 0.3525 0.3522 0.3346 0.3562 0.3478 0.3484 0.3585 0.3596 0.3468 0.3577 0.3665 0.3445 0.351
0.2706 0.2624 0.2673 0.2785 0.2576 0.2656 0.2692 0.2825 0.2731 0.2751 0.2565 0.2721 0.2701 0.2656 0.2664 0.2725 0.2646 0.2698 0.2622 0.2677 0.2658 0.2659 0.2645 0.2644 0.2656 0.2669 0.2679 0.2725 0.2584 0.2766 0.2643 0.2674 0.2705 0.2746 0.2675 0.271 0.27 0.2649 0.2691 0.2612 0.2804 0.2687 0.2608 0.2811 0.2689 0.2706 0.2716 0.2675 0.2778 0.2678 0.2694 0.2761 0.2643 0.2661
56.7007 45.7087 40.6868 53.5628 47.4794 45.5722 52.0268 70.3042 42.8019 55.0599 50.4307 57.3846 59.4702 46.477 49.7366 60.0945 48.7263 45.4303 54.3189 59.3178 50.6512 45.1216 42.7113 54.1832 49.5178 52.5981 48.6884 60.1141 43.6314 65.0228 48.5741 42.6491 52.7472 59.0448 49.5104 42.3924 53.6005 46.4442 51.0099 50.5514 65.2584 51.2806 47.853 39.7473 53.9995 46.2539 47.9171 55.1944 62.6069 45.455 56.4513 68.9637 42.7837 48.4347
0.1887 0.2135 0.1988 0.165 0.2277 0.2039 0.1931 0.1541 0.181 0.1752 0.2313 0.1841 0.1899 0.2038 0.2016 0.1834 0.2066 0.1913 0.2139 0.1975 0.2032 0.2026 0.2068 0.2074 0.204 0.1997 0.1969 0.1835 0.2258 0.1709 0.208 0.1983 0.1892 0.1765 0.1981 0.1884 0.1907 0.2063 0.1933 0.2167 0.1593 0.1952 0.2182 0.1579 0.1939 0.1887 0.186 0.1979 0.1675 0.1975 0.193 0.1726 0.208 0.2023
66.7903 78.7706 70.352 63.0605 80.7556 72.9163 71.9525 63.7395 65.6686 67.3502 86.2108 66.3393 71.0676 70.7577 74.3022 72.7182 74.2455 68.7982 77.6783 76.4103 73.0435 71.4781 72.9788 72.5871 75.8978 71.9096 73.8217 75.0135 85.6694 73.2414 77.3471 70.4231 71.1303 68.7274 73.5794 73.348 72.8276 75.4894 68.0973 75.582 65.196 78.5497 76.7284 64.3952 71.3353 71.8865 69.3063 71.0411 67.3215 74.2854 73.9847 73.4578 78.0652 72.4995
67 82 71 62 85 75 73 64 67 68 92 67 75 71 80 78 78 68 83 80 76 74 75 75 81 74 76 79 92 78 80 73 71 70 77 76 76 78 71 81 65 84 81 63 74 74 72 73 69 77 76 77 83 77
0.6636 0.9544 0.7344 0.5687 0.8238 0.7962 0.7858 0.8193 0.7624 0.7345 0.9519 0.6839 0.8783 0.7423 0.794 0.8528 0.8317 0.6981 0.8845 0.7474 0.8398 0.7865 0.8389 0.7454 0.7683 0.8027 0.9997 0.8652 0.9897 0.9119 0.8579 0.7972 0.7082 0.7944 0.8328 0.8295 0.8283 0.8452 0.6767 0.8406 0.6716 0.8832 0.9491 0.6874 0.8286 0.813 0.8121 0.8096 0.7748 0.7707 0.771 0.9113 0.9531 0.873
0.3376 0.1886 0.2913 0.479 0.248 0.2715 0.2877 0.2725 0.2784 0.2828 0.175 0.3 0.2089 0.3106 0.3212 0.2149 0.2803 0.2831 0.2267 0.3399 0.2439 0.2662 0.2607 0.3538 0.3341 0.2817 0.1721 0.2775 0.1717 0.1986 0.2444 0.2668 0.3391 0.2476 0.2768 0.2395 0.2719 0.2805 0.3069 0.2805 0.3462 0.2883 0.1779 0.3015 0.2448 0.2519 0.2189 0.2709 0.2657 0.334 0.3057 0.1834 0.1903 0.2078
0.1854 0.3616 0.2722 0.2317 0.3134 0.2108 0.2432 0.2595 0.261 0.2453 0.3913 0.2232 0.2801 0.2599 0.2881 0.2382 0.2769 0.2131 0.2997 0.2296 0.2682 0.2181 0.3165 0.252 0.2654 0.269 0.3991 0.334 0.4004 0.286 0.3089 0.2566 0.2801 0.2342 0.283 0.2577 0.2728 0.2946 0.1952 0.2936 0.1789 0.3601 0.2923 0.2606 0.2296 0.2615 0.2312 0.2668 0.2561 0.2932 0.2474 0.2677 0.3755 0.2553
0.9169 0.8603 0.8843 0.9098 0.8726 0.9016 0.8913 0.8836 0.8878 0.8903 0.8495 0.8941 0.8802 0.8899 0.8799 0.8871 0.8797 0.8977 0.8723 0.8988 0.8876 0.8962 0.868 0.8925 0.8903 0.88 0.8453 0.8681 0.8526 0.8814 0.8781 0.8913 0.8774 0.8941 0.8853 0.8849 0.8841 0.8733 0.9094 0.8756 0.9168 0.8742 0.8724 0.878 0.8985 0.8856 0.8919 0.883 0.888 0.8809 0.8849 0.8829 0.8507 0.8794
78 p_kd172.bmp p_kd173.bmp p_kd174.bmp p_kd175.bmp p_kd176.bmp p_kd177.bmp p_kd178.bmp p_kd179.bmp p_kd18.bmp p_kd180.bmp p_kd181.bmp p_kd182.bmp p_kd183.bmp p_kd184.bmp p_kd185.bmp p_kd186.bmp p_kd187.bmp p_kd188.bmp p_kd189.bmp p_kd19.bmp p_kd190.bmp p_kd191.bmp p_kd192.bmp p_kd193.bmp p_kd194.bmp p_kd195.bmp p_kd196.bmp p_kd197.bmp p_kd198.bmp p_kd199.bmp p_kd2.bmp p_kd20.bmp p_kd21.bmp p_kd22.bmp p_kd23.bmp p_kd24.bmp p_kd25.bmp p_kd26.bmp p_kd27.bmp p_kd28.bmp p_kd29.bmp p_kd3.bmp p_kd30.bmp p_kd31.bmp p_kd32.bmp p_kd33.bmp p_kd34.bmp p_kd35.bmp p_kd36.bmp p_kd37.bmp p_kd38.bmp p_kd39.bmp p_kd4.bmp p_kd40.bmp
24375 27407 25051 23528 24339 24015 24089 23940 23991 23495 25215 23264 26170 24526 26808 22599 25485 23037 23627 24513 23988 23834 23352 25052 22614 23228 24579 23533 23432 26033 23516 23314 24526 26115 23763 23057 21446 23557 24130 25981 22883 23986 26615 25368 22848 25898 25132 25114 25201 24126 25473 24266 23942 25619
0.3813 0.3809 0.3738 0.3877 0.3853 0.3766 0.3701 0.3837 0.3634 0.3821 0.3813 0.3878 0.3683 0.3849 0.3782 0.3811 0.384 0.3766 0.3864 0.3578 0.3902 0.3826 0.3876 0.3931 0.3927 0.3875 0.3683 0.3749 0.3852 0.3748 0.3671 0.3461 0.3576 0.3608 0.3613 0.3608 0.3701 0.3488 0.3572 0.3469 0.3541 0.3739 0.3742 0.3595 0.3619 0.3622 0.3547 0.3478 0.3582 0.3512 0.3506 0.3467 0.3653 0.3548
0.3524 0.352 0.3596 0.3439 0.3488 0.3543 0.3615 0.3521 0.357 0.351 0.3567 0.345 0.3566 0.3435 0.3508 0.3507 0.3518 0.3547 0.3446 0.3585 0.3439 0.3527 0.3509 0.3295 0.3372 0.3426 0.3575 0.3519 0.3465 0.3547 0.3586 0.3665 0.3603 0.3539 0.3621 0.3596 0.3619 0.3704 0.3558 0.3683 0.3676 0.3547 0.3517 0.3657 0.3627 0.3613 0.3639 0.3652 0.3652 0.3632 0.3565 0.3588 0.3619 0.3652
0.2663 0.267 0.2666 0.2684 0.2659 0.2691 0.2684 0.2642 0.2796 0.2669 0.262 0.2672 0.2751 0.2716 0.271 0.2681 0.2642 0.2687 0.2691 0.2838 0.2659 0.2646 0.2616 0.2774 0.2701 0.2698 0.2742 0.2731 0.2683 0.2705 0.2743 0.2873 0.2821 0.2853 0.2766 0.2796 0.268 0.2808 0.287 0.2849 0.2783 0.2714 0.2741 0.2748 0.2755 0.2765 0.2814 0.287 0.2766 0.2856 0.2929 0.2944 0.2728 0.28
48.8384 50.0086 55.4865 42.7654 46.4623 52.0055 59.589 48.8064 59.9912 47.3042 51.4482 44.7697 56.9182 43.3943 50.8701 48.8934 47.9877 53.0887 42.8103 65.7893 44.5844 49.1232 46.3306 35.9745 38.6521 41.1306 57.3045 51.4324 43.2609 52.3039 59.6196 77.3416 67.0935 59.9667 63.8378 64.2173 61.9551 76.2655 62.4433 77.3854 69.0507 55.4769 54.7806 67.5673 64.0261 65.6248 69.9248 74.9987 68.1042 74.2659 68.6113 72.6548 62.1899 69.8144
0.2014 0.1997 0.2006 0.1956 0.2029 0.1934 0.1957 0.2083 0.1622 0.1995 0.2146 0.1997 0.1755 0.186 0.1882 0.1962 0.2079 0.1947 0.1932 0.1496 0.2032 0.2067 0.2158 0.1691 0.1903 0.1908 0.1782 0.1813 0.1953 0.1889 0.1776 0.1386 0.1543 0.1449 0.171 0.1618 0.1969 0.1583 0.1395 0.146 0.1653 0.1865 0.1785 0.1763 0.174 0.1717 0.1566 0.1399 0.1711 0.1445 0.1224 0.1176 0.1824 0.1608
70.8741 75.3243 74.2898 77.317 74.3182 73.4342 78.4846 72.9744 67.9529 69.9004 74.446 77.4521 67.0695 66.5259 73.3068 75.8483 80.3288 74.8932 72.2968 69.6347 74.1779 71.9785 75.6062 68.3309 68.3945 70.3654 68.6956 69.0493 71.3233 66.8316 73.2926 64.431 70.7024 67.9035 70.562 69.5313 81.2783 68.4301 64.1722 63.6597 68.4695 74.4976 67.3919 68.8854 72.9863 67.0431 66.6306 63.5426 71.0417 67.5943 62.7329 59.0869 72.679 67.0203
71 78 79 81 79 76 84 74 70 71 77 83 69 67 78 80 85 78 75 72 79 73 79 68 70 71 68 69 74 68 75 64 77 70 74 73 89 68 65 63 70 81 70 73 75 67 66 64 75 70 64 59 76 69
0.627 0.7802 0.8828 0.914 0.9079 0.8536 0.9572 0.674 0.8234 0.7471 0.7538 0.8979 0.7567 0.6921 0.9055 0.8974 0.8556 0.7798 0.8169 0.8773 0.8606 0.7839 0.7865 0.8119 0.7268 0.8312 0.7068 0.7722 0.7914 0.7301 0.8901 0.672 0.9951 0.7927 0.8901 0.8695 1.1038 0.7577 0.7254 0.6489 0.7624 1.009 0.7634 0.872 0.9185 0.6941 0.7102 0.6638 0.924 0.8041 0.7583 0.7891 0.8385 0.813
0.3973 0.3261 0.2253 0.2203 0.2109 0.2651 0.1941 0.3891 0.2385 0.292 0.3311 0.2304 0.264 0.2898 0.2087 0.251 0.2654 0.2968 0.247 0.2244 0.2391 0.2548 0.3142 0.2505 0.2875 0.2614 0.2884 0.2626 0.2597 0.2736 0.2012 0.3532 0.1603 0.2894 0.1815 0.2192 0.1208 0.2807 0.37 0.4309 0.2766 0.1524 0.2729 0.2269 0.1902 0.315 0.3277 0.3945 0.1947 0.2807 0.3163 0.2993 0.2694 0.2818
0.1595 0.2802 0.2531 0.4034 0.2914 0.2969 0.313 0.189 0.3472 0.2438 0.2277 0.3653 0.2215 0.233 0.2789 0.3092 0.3717 0.2462 0.2288 0.2879 0.2441 0.2192 0.2905 0.3656 0.2341 0.3064 0.2234 0.2743 0.215 0.2725 0.2806 0.1962 0.3656 0.2674 0.2833 0.2228 0.5016 0.2281 0.2568 0.191 0.2148 0.3283 0.2368 0.2648 0.2637 0.2219 0.2289 0.1801 0.3255 0.2496 0.3208 0.3406 0.2616 0.2958
0.9287 0.8862 0.8887 0.8445 0.8729 0.8799 0.8754 0.9088 0.8648 0.8935 0.8925 0.8557 0.897 0.8919 0.8863 0.8688 0.8652 0.8889 0.8913 0.8844 0.8943 0.8953 0.8818 0.8616 0.8916 0.8693 0.8977 0.8839 0.8984 0.8768 0.8773 0.9116 0.8578 0.8845 0.8735 0.8989 0.8168 0.8989 0.8964 0.919 0.9036 0.8589 0.9046 0.8908 0.8825 0.9054 0.8974 0.9189 0.8725 0.8928 0.8678 0.8579 0.8916 0.8883
79 p_kd41.bmp p_kd42.bmp p_kd43.bmp p_kd44.bmp p_kd45.bmp p_kd46.bmp p_kd47.bmp p_kd48.bmp p_kd49.bmp p_kd5.bmp p_kd50.bmp p_kd51.bmp p_kd52.bmp p_kd53.bmp p_kd54.bmp p_kd55.bmp p_kd56.bmp p_kd57.bmp p_kd58.bmp p_kd59.bmp p_kd6.bmp p_kd60.bmp p_kd61.bmp p_kd62.bmp p_kd63.bmp p_kd64.bmp p_kd65.bmp p_kd66.bmp p_kd67.bmp p_kd68.bmp p_kd69.bmp p_kd7.bmp p_kd70.bmp p_kd71.bmp p_kd72.bmp p_kd73.bmp p_kd74.bmp p_kd75.bmp p_kd76.bmp p_kd77.bmp p_kd78.bmp p_kd79.bmp p_kd8.bmp p_kd80.bmp p_kd81.bmp p_kd82.bmp p_kd83.bmp p_kd84.bmp p_kd85.bmp p_kd86.bmp p_kd87.bmp p_kd88.bmp p_kd89.bmp p_kd9.bmp
23901 22712 26265 23383 26174 24331 23231 23651 23428 24785 24543 26175 24405 22421 22649 25723 24023 22909 24295 24252 23732 22198 22845 26165 23848 22758 22644 26235 25348 24265 24920 23969 22658 22098 24353 25770 23080 23724 22904 23082 25853 25261 23899 23868 25548 25237 25692 24344 24519 24924 23124 24775 24442 22806
0.3636 0.3824 0.3658 0.3478 0.3541 0.3646 0.3624 0.3643 0.3697 0.3638 0.3566 0.3766 0.3731 0.3502 0.3576 0.3593 0.3692 0.373 0.356 0.3745 0.363 0.3559 0.3623 0.3686 0.3454 0.3592 0.3555 0.365 0.3623 0.3647 0.3596 0.3549 0.3635 0.3641 0.3557 0.3507 0.3647 0.3621 0.3685 0.3663 0.3655 0.3485 0.3522 0.3609 0.3619 0.3515 0.3681 0.3547 0.3586 0.3639 0.3624 0.3465 0.3549 0.3531
0.3591 0.3509 0.3617 0.3715 0.3676 0.3598 0.3667 0.3618 0.3556 0.3655 0.3537 0.3542 0.3572 0.3636 0.3541 0.366 0.3614 0.3569 0.3689 0.3593 0.3535 0.3656 0.3634 0.3622 0.3661 0.3632 0.371 0.3599 0.355 0.3551 0.3614 0.3684 0.364 0.361 0.3582 0.3643 0.3601 0.3627 0.3556 0.3584 0.3615 0.37 0.3577 0.3579 0.3586 0.3587 0.3614 0.3639 0.3659 0.3508 0.3549 0.3598 0.367 0.367
0.2773 0.2667 0.2725 0.2808 0.2783 0.2756 0.2709 0.2739 0.2747 0.2707 0.2897 0.2692 0.2697 0.2862 0.2883 0.2747 0.2694 0.2701 0.2751 0.2662 0.2835 0.2785 0.2743 0.2692 0.2885 0.2775 0.2735 0.275 0.2827 0.2801 0.279 0.2766 0.2725 0.2749 0.2861 0.2851 0.2752 0.2752 0.2759 0.2752 0.2729 0.2814 0.2901 0.2812 0.2795 0.2898 0.2706 0.2814 0.2755 0.2853 0.2827 0.2937 0.2781 0.2799
60.8133 49.7587 60.22 75.8966 75.5885 64.8076 64.4748 61.2635 59.8887 65.6897 63.0284 53.6426 59.4321 72.805 63.7734 68.7035 61.8092 57.0525 71.168 57.3994 57.9302 69.3869 62.8825 62.0212 77.2216 67.0589 74.3758 59.6691 59.841 60.7845 65.6099 70.5636 63.8458 61.6973 66.1464 75.2866 60.825 63.3795 56.3872 60.5697 62.8312 77.9378 69.5325 62.2862 62.5803 69.6861 62.7063 70.3511 67.0352 56.296 60.5147 79.0543 71.4979 71.3704
0.1686 0.2005 0.183 0.1581 0.1669 0.175 0.1876 0.1787 0.1771 0.1887 0.1317 0.1933 0.1919 0.142 0.1359 0.177 0.1927 0.1911 0.1755 0.202 0.1503 0.1652 0.1774 0.1935 0.1351 0.1683 0.1806 0.1754 0.1527 0.1609 0.1636 0.1706 0.1831 0.1758 0.1424 0.1462 0.1751 0.1749 0.1727 0.175 0.1822 0.1566 0.1308 0.1572 0.1622 0.1314 0.1893 0.1567 0.1741 0.1448 0.1528 0.1212 0.1665 0.1608
67.9374 78.888 72.5152 67.3346 75.5352 72.3885 70.4839 67.0699 76.1376 81.5036 64.9503 73.4167 73.3509 61.6571 67.3722 76.0539 78.3207 74.0852 70.1509 82.4503 70.512 66.7701 67.6581 78.6889 61.6042 65.2988 75.6916 68.9433 67.381 74.3158 68.3408 71.2897 72.8869 67.6506 66.0608 64.8627 72.1292 66.3332 68.8033 73.0115 70.4793 62.6683 59.8324 68.0956 68.5388 61.6251 70.8158 67.625 73.7176 68.2333 65.7192 65.8501 71.2954 65.6191
69 85 77 69 81 77 73 69 81 88 67 76 77 61 69 83 90 75 73 91 73 68 67 87 62 67 82 70 70 78 71 77 80 67 68 65 75 68 72 78 74 64 59 70 72 62 73 69 80 72 67 67 78 66
0.7642 1.002 0.9078 0.7507 0.9928 0.8656 0.7704 0.7347 1.049 0.9755 0.822 0.8125 0.7559 0.5636 0.8245 1.0536 1.1106 0.7124 0.9265 1.1076 0.8806 0.7396 0.7299 0.9595 0.7017 0.7325 0.9903 0.8192 0.8484 1.0107 0.7858 0.8987 1.0219 0.7218 0.8134 0.6614 0.9545 0.7473 0.8413 0.9741 0.8623 0.6454 0.7201 0.7805 0.8352 0.6564 0.7953 0.7877 1.0361 0.9081 0.7297 0.8599 0.9252 0.6774
0.291 0.1812 0.1794 0.2997 0.1575 0.2228 0.252 0.2922 0.1337 0.182 0.2522 0.2756 0.3034 0.5071 0.2529 0.1519 0.1359 0.3984 0.196 0.129 0.2314 0.2756 0.2964 0.1819 0.3884 0.3143 0.164 0.2297 0.2456 0.1773 0.2399 0.1967 0.1496 0.3046 0.2786 0.3874 0.1888 0.2748 0.2266 0.1661 0.2244 0.4128 0.3567 0.2768 0.2497 0.462 0.2432 0.2725 0.137 0.2142 0.3406 0.2425 0.1938 0.3558
0.2402 0.3782 0.2509 0.2132 0.2794 0.2395 0.1821 0.2073 0.4212 0.2982 0.2558 0.2755 0.2097 0.177 0.2543 0.4146 0.4617 0.3315 0.314 0.4808 0.2889 0.1904 0.2541 0.2694 0.1898 0.2769 0.3263 0.285 0.2893 0.3762 0.1953 0.2642 0.4325 0.2296 0.3134 0.2472 0.2648 0.2268 0.2868 0.3602 0.2784 0.2072 0.2415 0.2473 0.2506 0.2418 0.224 0.3064 0.3408 0.3275 0.2805 0.3429 0.3072 0.2042
0.8967 0.8524 0.8832 0.9042 0.8816 0.8968 0.9132 0.9054 0.8415 0.8753 0.8846 0.8819 0.9048 0.9207 0.8892 0.8437 0.8348 0.8737 0.8643 0.8329 0.8795 0.9119 0.8955 0.8838 0.9136 0.8917 0.8673 0.874 0.8839 0.8559 0.91 0.8912 0.8491 0.9056 0.8779 0.8998 0.8862 0.8947 0.8799 0.8412 0.8776 0.9118 0.8949 0.8952 0.8939 0.9046 0.8987 0.8821 0.8628 0.8628 0.8897 0.8754 0.8769 0.9133
80 p_kd90.bmp p_kd91.bmp p_kd92.bmp p_kd93.bmp p_kd94.bmp p_kd95.bmp p_kd96.bmp p_kd97.bmp p_kd98.bmp p_kd99.bmp
25390 24146 23060 25104 23478 23582 26731 25395 23187 22598
0.3681 0.3679 0.365 0.3742 0.3563 0.3634 0.3582 0.3533 0.359 0.3706
0.3562 0.3599 0.3623 0.357 0.3689 0.3619 0.3673 0.3593 0.3543 0.3627
0.2757 0.2722 0.2727 0.2688 0.2747 0.2747 0.2745 0.2873 0.2867 0.2668
p_ke0.bmp p_ke1.bmp p_ke10.bmp p_ke100.bmp p_ke101.bmp p_ke102.bmp p_ke103.bmp p_ke104.bmp p_ke105.bmp p_ke106.bmp p_ke107.bmp p_ke108.bmp p_ke109.bmp p_ke11.bmp p_ke110.bmp p_ke111.bmp p_ke112.bmp p_ke113.bmp p_ke114.bmp p_ke115.bmp p_ke116.bmp p_ke117.bmp p_ke118.bmp p_ke119.bmp p_ke12.bmp p_ke120.bmp p_ke121.bmp p_ke122.bmp p_ke123.bmp p_ke124.bmp p_ke125.bmp p_ke126.bmp p_ke127.bmp p_ke128.bmp p_ke129.bmp p_ke13.bmp p_ke130.bmp p_ke131.bmp p_ke132.bmp p_ke133.bmp p_ke134.bmp p_ke135.bmp p_ke136.bmp
17920 22068 16605 20562 22155 18821 20017 20037 21887 19679 24141 21567 17835 21129 21856 16585 16272 22284 19645 20663 15402 17531 20949 23361 21465 17944 21423 19413 20774 19061 19853 21426 15127 12919 16798 15612 22674 17899 20554 20758 22347 23519 19652
0.3826 0.3836 0.3707 0.3597 0.36 0.3934 0.3944 0.3989 0.3646 0.3838 0.3682 0.3663 0.3693 0.3868 0.3785 0.3857 0.3827 0.3922 0.3817 0.3779 0.3771 0.3647 0.3874 0.3991 0.3872 0.3879 0.3775 0.3842 0.3785 0.3854 0.3878 0.3712 0.3573 0.4031 0.3936 0.3777 0.3725 0.3757 0.3999 0.387 0.3769 0.364 0.3685
0.3486 0.3466 0.3532 0.3564 0.3591 0.3418 0.3439 0.3434 0.3594 0.3473 0.3602 0.3627 0.3477 0.3548 0.3525 0.3427 0.3448 0.3478 0.3542 0.3529 0.343 0.3522 0.3505 0.3404 0.3453 0.3482 0.3534 0.3453 0.3513 0.3482 0.3443 0.3577 0.3536 0.338 0.3483 0.359 0.3563 0.3552 0.3422 0.3484 0.3477 0.3597 0.3478
0.2688 0.2698 0.2761 0.2839 0.2808 0.2648 0.2617 0.2577 0.276 0.2688 0.2715 0.271 0.283 0.2584 0.269 0.2716 0.2725 0.2601 0.2641 0.2692 0.2799 0.2831 0.2621 0.2605 0.2675 0.2639 0.2691 0.2705 0.2701 0.2663 0.2678 0.2711 0.2892 0.2589 0.2581 0.2633 0.2713 0.2691 0.2579 0.2646 0.2754 0.2763 0.2836
57.6197 0.1736 59.0794 0.1839 62.5612 0.1824 54.0224 0.1941 70.9476 0.1764 63.7053 0.1764 68.244 0.177 69.3129 0.1389 58.9369 0.1401 62.1611 0.2007 Kelas E 47.056 0.1943 44.0921 0.191 53.7787 0.1721 60.9093 0.1487 61.7114 0.1579 40.792 0.2064 41.7314 0.2157 40.5578 0.2274 59.6388 0.1725 46.1531 0.1942 58.7824 0.1859 60.4032 0.1875 51.3365 0.1519 48.8424 0.2251 51.0082 0.194 41.3146 0.1857 45.1855 0.1835 43.954 0.2208 50.2019 0.2081 51.4882 0.1929 44.4764 0.1608 56.6954 0.1512 47.4552 0.2147 39.2257 0.2194 43.1171 0.1979 45.9053 0.209 50.6617 0.193 44.9346 0.1893 49.5946 0.1903 48.0257 0.2016 42.6928 0.1969 55.7569 0.187 60.3072 0.133 36.6706 0.2239 45.7942 0.2272 53.8221 0.2105 55.0324 0.1869 52.616 0.1935 39.8131 0.2269 45.9787 0.207 47.5903 0.1745 61.2945 0.1719 51.5984 0.15
69.9423 72.7766 71.1271 72.1073 70.3417 71.1401 68.9899 66.6824 61.8914 79.897
70 77 77 73 71 75 72 70 62 86
0.77 0.9107 0.9397 0.8383 0.8488 0.9355 0.8116 0.9349 0.6806 1.0286
0.2518 0.2012 0.1943 0.2409 0.2064 0.1773 0.2589 0.2164 0.4172 0.1397
0.2188 0.3144 0.2639 0.3081 0.2867 0.2726 0.3044 0.3324 0.2411 0.3868
0.8963 0.8729 0.8864 0.8662 0.8793 0.8852 0.8859 0.869 0.8986 0.8432
71.1837 70.4866 64.4316 64.8806 70.4322 74.5111 79 80.6926 70.4321 76.3983 74.4297 73.885 68.546 77.5478 73.4376 71.6131 73.7305 83.3201 78.1276 72.3752 67.7142 64.7184 84.6324 80.9403 72.4093 75.6981 73.7794 73.6495 74.5851 75.8139 72.9537 70.7178 63.4734 80.3185 84.1097 74.968 75.6605 72.5073 78.9158 80.7594 76.6981 73.1924 70.7827
72 74 64 64 69 75 81 84 69 78 76 75 67 82 76 73 74 85 81 74 70 65 90 84 76 77 75 75 75 78 73 71 63 84 89 77 80 74 81 84 78 75 71
0.7238 0.7749 0.5861 0.5913 0.7888 0.7385 0.8272 0.7444 0.6805 0.8622 0.8468 0.8013 0.7082 0.8167 0.7066 0.7334 0.7594 0.7989 0.7318 0.7148 0.7627 0.6197 0.9111 0.7362 0.8674 0.6151 0.7497 0.6849 0.7488 0.7792 0.7357 0.7966 0.5526 0.814 0.8797 0.7091 0.9017 0.7746 0.7461 0.8964 0.9256 0.8968 0.8457
0.3164 0.2546 0.3834 0.4613 0.2671 0.338 0.2809 0.2808 0.3143 0.224 0.2844 0.3094 0.2842 0.2544 0.3793 0.3507 0.322 0.2675 0.3675 0.3605 0.2735 0.4266 0.207 0.2968 0.2337 0.4794 0.3265 0.4043 0.3346 0.2819 0.3418 0.2418 0.492 0.2413 0.2077 0.3803 0.2135 0.3208 0.3047 0.2369 0.2328 0.2064 0.2285
0.2313 0.2229 0.1595 0.1638 0.3775 0.2542 0.3415 0.2665 0.2476 0.3209 0.3664 0.3451 0.2382 0.2104 0.2258 0.3096 0.2945 0.3994 0.2816 0.2288 0.2457 0.2375 0.3271 0.2161 0.3057 0.259 0.2419 0.2843 0.2548 0.2089 0.2767 0.2895 0.1496 0.2864 0.2111 0.2077 0.2794 0.291 0.2215 0.4065 0.3848 0.3395 0.2948
0.8953 0.8988 0.924 0.9255 0.8696 0.8823 0.8639 0.8921 0.8909 0.8631 0.8706 0.8626 0.8902 0.899 0.9 0.872 0.8773 0.845 0.8887 0.8979 0.8952 0.9029 0.8721 0.9012 0.8674 0.8978 0.888 0.8838 0.8902 0.9006 0.8875 0.8696 0.9295 0.8703 0.9064 0.9055 0.8756 0.8787 0.8998 0.8579 0.8474 0.8513 0.8732
81 p_ke137.bmp p_ke138.bmp p_ke139.bmp p_ke14.bmp p_ke140.bmp p_ke141.bmp p_ke142.bmp p_ke143.bmp p_ke144.bmp p_ke145.bmp p_ke146.bmp p_ke147.bmp p_ke148.bmp p_ke149.bmp p_ke15.bmp p_ke150.bmp p_ke151.bmp p_ke152.bmp p_ke153.bmp p_ke154.bmp p_ke155.bmp p_ke156.bmp p_ke157.bmp p_ke158.bmp p_ke159.bmp p_ke16.bmp p_ke160.bmp p_ke161.bmp p_ke162.bmp p_ke163.bmp p_ke164.bmp p_ke165.bmp p_ke166.bmp p_ke167.bmp p_ke168.bmp p_ke169.bmp p_ke17.bmp p_ke170.bmp p_ke171.bmp p_ke172.bmp p_ke173.bmp p_ke174.bmp p_ke175.bmp p_ke176.bmp p_ke177.bmp p_ke178.bmp p_ke179.bmp p_ke18.bmp p_ke180.bmp p_ke181.bmp p_ke182.bmp p_ke183.bmp p_ke184.bmp p_ke185.bmp
17970 21856 21843 22081 15542 17337 20613 21729 19541 20128 21994 22126 19227 19492 21533 22017 19496 15922 23637 20469 22374 19454 21501 21938 20852 16279 22456 18129 21097 16088 21041 22445 21613 21616 21871 20931 18111 14696 22239 21959 16780 18008 17590 22679 22343 21410 22127 22158 20547 22053 21421 19366 18559 20605
0.3657 0.3674 0.3678 0.3809 0.3899 0.3871 0.3998 0.3576 0.3905 0.3715 0.3769 0.3777 0.3939 0.3876 0.387 0.3735 0.3791 0.3759 0.4048 0.383 0.3665 0.3849 0.3657 0.3564 0.3795 0.3863 0.3656 0.3871 0.3912 0.3746 0.3917 0.3777 0.3789 0.3873 0.3991 0.3712 0.3863 0.3609 0.3801 0.3861 0.3778 0.3643 0.377 0.3791 0.3735 0.3838 0.3828 0.3784 0.3642 0.4051 0.3842 0.3838 0.3794 0.3827
0.3598 0.3563 0.3523 0.3561 0.3454 0.3504 0.3372 0.3638 0.35 0.3538 0.355 0.3573 0.3482 0.3475 0.3438 0.3583 0.3473 0.3438 0.3369 0.3486 0.3569 0.3486 0.3556 0.3513 0.3487 0.3493 0.3576 0.3426 0.3463 0.3504 0.349 0.3517 0.3489 0.3472 0.3471 0.3585 0.3494 0.3542 0.3561 0.3459 0.354 0.3609 0.353 0.352 0.3589 0.3465 0.3515 0.3541 0.3601 0.3405 0.3498 0.3397 0.3496 0.3537
0.2745 0.2762 0.2799 0.2631 0.2647 0.2625 0.263 0.2786 0.2595 0.2747 0.2681 0.265 0.2579 0.2649 0.2692 0.2682 0.2736 0.2802 0.2583 0.2685 0.2766 0.2665 0.2787 0.2923 0.2718 0.2644 0.2767 0.2703 0.2625 0.275 0.2593 0.2706 0.2723 0.2656 0.2538 0.2702 0.2644 0.2849 0.2637 0.268 0.2681 0.2748 0.27 0.2689 0.2676 0.2696 0.2657 0.2675 0.2756 0.2544 0.266 0.2764 0.271 0.2636
59.6749 57.725 54.8098 50.8845 42.1462 46.8952 36.2448 66.2442 45.4983 54.3419 52.694 53.6742 43.1539 45.2839 42.3054 56.2188 46.8137 45.1423 36.425 47.1877 58.7916 46.9178 57.4237 58.3945 48.3133 45.6618 58.7095 43.0528 43.2218 50.7955 45.1489 50.0629 47.559 44.9827 42.8782 55.5992 46.3283 59.0333 51.8795 44.9355 52.3722 62.359 52.0109 48.6028 55.2723 45.4076 48.6227 50.4464 60.5099 38.356 48.0639 41.6389 47.4448 50.4946
0.177 0.1719 0.1608 0.2112 0.2063 0.2131 0.2114 0.1648 0.222 0.1762 0.1966 0.2056 0.2268 0.2059 0.1927 0.196 0.1798 0.1599 0.2259 0.1954 0.1712 0.2012 0.1643 0.1234 0.1855 0.2071 0.1702 0.1896 0.2131 0.1756 0.2229 0.1892 0.1837 0.2038 0.2397 0.1897 0.2075 0.1458 0.2094 0.197 0.1963 0.1763 0.1905 0.1937 0.1976 0.1918 0.2034 0.1978 0.1736 0.2379 0.203 0.1717 0.1874 0.2103
71.65 72.3396 69.725 75.2418 75.674 77.6292 77.6647 69.3174 81.4486 68.7961 77.9027 77.5816 81.3246 79.0917 69.7456 75.2114 73.8555 69.1566 83.6713 76.6831 69.4361 78.3868 67.9142 61.109 71.7317 70.8226 70.331 72.6994 76.6499 69.89 81.2414 75.4768 73.0172 80.4622 88.7924 72.56 73.5983 64.8916 80.6557 75.9746 76.3474 71.2069 71.2059 75.5513 71.9778 73.2347 80.3038 69.1014 71.4385 85.5882 79.5102 67.8316 75.1678 80.1839
73 76 72 79 78 80 79 72 84 68 81 80 85 83 72 77 78 70 89 79 69 82 68 59 73 73 72 75 79 72 86 79 74 84 97 74 76 64 86 78 78 73 71 77 72 74 86 70 72 88 82 65 77 83
0.7805 0.8929 0.8269 0.8378 0.6665 0.6948 0.6914 0.8447 0.9342 0.6872 0.7913 0.7259 0.805 0.9387 0.8563 0.8237 0.9088 0.8337 0.949 0.785 0.7015 0.8296 0.7382 0.5762 0.8069 0.706 0.8491 0.7709 0.8093 0.8298 0.9023 0.8808 0.8141 0.9073 0.9183 0.8516 0.7384 0.5314 0.8768 0.7355 0.7968 0.7683 0.7647 0.7978 0.8265 0.7396 0.8997 0.7464 0.8398 0.8301 0.7502 0.6082 0.836 0.875
0.2858 0.2138 0.2394 0.2321 0.4287 0.4116 0.3838 0.241 0.1874 0.3015 0.3182 0.3677 0.2462 0.219 0.2217 0.2476 0.1984 0.2314 0.1822 0.3487 0.2924 0.2858 0.2872 0.4608 0.265 0.338 0.2355 0.3256 0.3055 0.2214 0.2403 0.2577 0.2514 0.2358 0.214 0.2431 0.3111 0.5226 0.2613 0.4001 0.27 0.268 0.2777 0.326 0.2507 0.3568 0.2547 0.261 0.2302 0.251 0.3228 0.3156 0.3186 0.2401
0.2967 0.2704 0.267 0.2325 0.2248 0.2709 0.2831 0.3337 0.2703 0.2135 0.2337 0.2328 0.2981 0.349 0.3459 0.2712 0.3192 0.328 0.4039 0.3093 0.2074 0.2706 0.2061 0.1418 0.3122 0.2066 0.3003 0.2749 0.3134 0.3073 0.4828 0.3088 0.3188 0.3464 0.351 0.3111 0.2141 0.1407 0.3205 0.3212 0.2254 0.2209 0.2818 0.3479 0.3233 0.2831 0.3763 0.2087 0.2644 0.3374 0.2834 0.2569 0.4044 0.3002
0.8786 0.8882 0.8864 0.8888 0.9021 0.8989 0.8887 0.8638 0.8746 0.9052 0.8957 0.8978 0.8742 0.8579 0.8577 0.8888 0.8661 0.8662 0.8371 0.8773 0.9025 0.8838 0.9084 0.9314 0.865 0.9004 0.8798 0.8787 0.8759 0.8678 0.8492 0.8741 0.8687 0.8582 0.8691 0.8718 0.8984 0.9379 0.8719 0.8817 0.8954 0.8989 0.878 0.8631 0.8646 0.8827 0.8641 0.9016 0.8849 0.8639 0.8908 0.8822 0.8644 0.8735
82 p_ke186.bmp p_ke187.bmp p_ke188.bmp p_ke189.bmp p_ke19.bmp p_ke190.bmp p_ke191.bmp p_ke192.bmp p_ke193.bmp p_ke194.bmp p_ke195.bmp p_ke196.bmp p_ke197.bmp p_ke198.bmp p_ke199.bmp p_ke2.bmp p_ke20.bmp p_ke21.bmp p_ke22.bmp p_ke23.bmp p_ke24.bmp p_ke25.bmp p_ke26.bmp p_ke27.bmp p_ke28.bmp p_ke29.bmp p_ke3.bmp p_ke30.bmp p_ke31.bmp p_ke32.bmp p_ke33.bmp p_ke34.bmp p_ke35.bmp p_ke36.bmp p_ke37.bmp p_ke38.bmp p_ke39.bmp p_ke4.bmp p_ke40.bmp p_ke41.bmp p_ke42.bmp p_ke43.bmp p_ke44.bmp p_ke45.bmp p_ke46.bmp p_ke47.bmp p_ke48.bmp p_ke49.bmp p_ke5.bmp p_ke50.bmp p_ke51.bmp p_ke52.bmp p_ke53.bmp p_ke54.bmp
18274 20028 21554 19402 22643 17125 17234 18843 21720 19486 22372 23130 21515 19591 22866 14496 21918 17241 17107 14606 15827 18162 16637 19125 15976 18523 19776 21038 15966 18317 18132 14666 16700 21264 17325 17587 18758 19007 19338 19867 16552 20671 18318 18818 19257 17470 21928 21286 21071 19126 19623 20812 21088 14838
0.3821 0.3646 0.3667 0.3684 0.3878 0.3874 0.3882 0.3964 0.3769 0.378 0.3811 0.3892 0.3717 0.3822 0.3866 0.3778 0.3802 0.3549 0.379 0.3844 0.3793 0.3764 0.3892 0.3803 0.3685 0.3754 0.3718 0.3835 0.3847 0.3801 0.3889 0.3791 0.394 0.3791 0.3922 0.3724 0.376 0.3842 0.3722 0.3804 0.3712 0.3775 0.375 0.3864 0.3841 0.3666 0.3642 0.3799 0.4005 0.3865 0.3938 0.3829 0.3862 0.3878
0.3541 0.3599 0.3503 0.3546 0.3482 0.3487 0.3516 0.3425 0.3525 0.356 0.3513 0.3503 0.3534 0.3478 0.3486 0.3514 0.3547 0.3654 0.3542 0.3398 0.3439 0.3504 0.3536 0.3551 0.3521 0.3495 0.3551 0.3471 0.3453 0.3522 0.3533 0.3435 0.3491 0.348 0.3393 0.3541 0.357 0.3463 0.3568 0.3552 0.3485 0.3549 0.3532 0.3488 0.3497 0.3555 0.3565 0.3494 0.3424 0.3465 0.3448 0.3563 0.349 0.3469
0.2639 0.2756 0.283 0.277 0.264 0.2639 0.2603 0.2611 0.2706 0.266 0.2676 0.2605 0.2749 0.27 0.2648 0.2709 0.2651 0.2798 0.2669 0.2758 0.2768 0.2732 0.2572 0.2646 0.2794 0.2752 0.2731 0.2694 0.27 0.2678 0.2579 0.2774 0.2569 0.2729 0.2685 0.2735 0.267 0.2695 0.271 0.2643 0.2803 0.2676 0.2718 0.2648 0.2662 0.278 0.2793 0.2707 0.2571 0.267 0.2615 0.2607 0.2649 0.2653
50.635 60.9656 54.3241 55.6687 45.7346 46.5855 47.5429 41.355 52.2298 51.9327 49.0873 47.1793 53.755 46.3808 44.9142 48.7966 50.0171 68.8237 52.2342 39.9222 45.6554 49.604 47.051 51.2213 55.1265 50.0317 52.7506 46.1027 44.54 49.118 47.9526 45.0003 45.1825 47.0508 38.9234 53.4662 53.3257 45.0927 55.7785 50.785 49.3613 52.0917 51.5198 46.2014 46.1884 56.7731 59.0341 47.1242 38.1426 43.958 42.597 50.7638 46.5611 45.1548
0.2091 0.1741 0.1518 0.1696 0.2085 0.2093 0.22 0.2174 0.1888 0.2023 0.1978 0.2191 0.1759 0.1909 0.2058 0.1876 0.2049 0.1613 0.2 0.1729 0.1704 0.1813 0.2287 0.2065 0.1626 0.1753 0.1811 0.1928 0.1908 0.1973 0.2269 0.1685 0.2301 0.1817 0.1949 0.1798 0.1996 0.1921 0.1876 0.2072 0.1596 0.1979 0.1853 0.2061 0.2017 0.1668 0.1626 0.1883 0.229 0.1993 0.2164 0.2182 0.206 0.2048
78.6487 69.9035 69.7565 71.1106 73.3902 79.6225 82.0565 76.7592 71.9345 72.7182 71.6918 80.9539 69.887 72.7567 76.59 64.6565 73.1191 64.7077 71.7316 66.1101 67.755 71.841 77.3443 72.0159 69.1886 66.5315 65.8828 74.2123 69.5692 74.5056 85.6536 69.0093 78.9168 72.5509 70.3495 66.4143 73.5229 70.5175 72.1716 71.507 66.8848 77.3288 72.348 75.0369 74.4554 68.2617 67.0497 70.3681 80.7958 74.893 82.616 80.6017 79.8352 76.4592
82 70 70 72 77 87 87 80 76 74 74 86 72 77 80 66 76 66 73 67 68 73 80 74 71 66 68 76 70 77 89 70 83 75 72 67 78 73 73 73 68 80 72 78 77 68 68 70 88 77 88 86 84 79
0.7317 0.7347 0.7925 0.8017 0.8345 0.8365 0.7955 0.6883 0.9023 0.7713 0.7842 0.895 0.833 0.8812 0.809 0.6243 0.8219 0.6144 0.7193 0.713 0.7606 0.8013 0.7092 0.7019 0.7702 0.6944 0.6708 0.8654 0.6653 0.7826 0.9549 0.7358 0.6903 0.834 0.8017 0.6905 0.7948 0.7881 0.7162 0.7258 0.7424 0.8644 0.7604 0.843 0.867 0.7298 0.6971 0.7492 0.9415 0.7466 0.9321 0.8254 0.9359 0.7235
0.3415 0.2801 0.2891 0.2525 0.2569 0.2822 0.2502 0.3525 0.1899 0.2901 0.2858 0.2109 0.2467 0.2079 0.2958 0.3688 0.2771 0.3645 0.336 0.309 0.2741 0.2584 0.3328 0.3695 0.2405 0.2905 0.3373 0.2758 0.354 0.3299 0.1864 0.3007 0.315 0.262 0.2403 0.3067 0.2965 0.2682 0.3681 0.3279 0.2798 0.2462 0.2918 0.2471 0.2588 0.2611 0.3091 0.2771 0.177 0.3471 0.2154 0.245 0.2223 0.3613
0.2059 0.2271 0.2882 0.3477 0.2524 0.2782 0.2361 0.1693 0.2445 0.2382 0.2555 0.2752 0.341 0.2801 0.2625 0.1549 0.2819 0.1662 0.2544 0.2076 0.2398 0.265 0.2269 0.2508 0.2235 0.2812 0.1602 0.3791 0.235 0.2908 0.3921 0.2542 0.1973 0.3327 0.245 0.273 0.276 0.2718 0.3075 0.2097 0.2459 0.2497 0.3079 0.301 0.349 0.218 0.1973 0.2489 0.2895 0.2892 0.3988 0.2984 0.4139 0.2195
0.9086 0.8978 0.8853 0.8533 0.891 0.8821 0.8928 0.9207 0.8864 0.8878 0.8869 0.8811 0.8759 0.8768 0.885 0.9258 0.8784 0.9237 0.8861 0.9053 0.8967 0.8796 0.8957 0.8964 0.8943 0.872 0.9256 0.8508 0.8937 0.8779 0.8592 0.8828 0.9076 0.8606 0.8861 0.8948 0.8753 0.8738 0.8769 0.901 0.8901 0.8887 0.8749 0.8638 0.859 0.8953 0.9103 0.8859 0.8747 0.8838 0.8658 0.8767 0.8548 0.9052
83 p_ke55.bmp p_ke56.bmp p_ke57.bmp p_ke58.bmp p_ke59.bmp p_ke6.bmp p_ke60.bmp p_ke61.bmp p_ke62.bmp p_ke63.bmp p_ke64.bmp p_ke65.bmp p_ke66.bmp p_ke67.bmp p_ke68.bmp p_ke69.bmp p_ke7.bmp p_ke70.bmp p_ke71.bmp p_ke72.bmp p_ke73.bmp p_ke74.bmp p_ke75.bmp p_ke76.bmp p_ke77.bmp p_ke78.bmp p_ke79.bmp p_ke8.bmp p_ke80.bmp p_ke81.bmp p_ke82.bmp p_ke83.bmp p_ke84.bmp p_ke85.bmp p_ke86.bmp p_ke87.bmp p_ke88.bmp p_ke89.bmp p_ke9.bmp p_ke90.bmp p_ke91.bmp p_ke92.bmp p_ke93.bmp p_ke94.bmp p_ke95.bmp p_ke96.bmp p_ke97.bmp p_ke98.bmp p_ke99.bmp
19616 23219 19109 19491 15942 20051 22676 19586 20945 20250 18588 21420 19722 17772 21917 17900 16771 23739 22679 20637 20848 22059 19498 23032 22324 20962 19398 22275 20052 21220 20672 23105 18538 16858 20428 22386 15198 19276 18407 14681 16672 19232 18442 20954 19682 18500 16038 22931 21741
0.3808 0.3964 0.3905 0.3797 0.3979 0.3736 0.3844 0.3716 0.3888 0.3804 0.3825 0.3895 0.3695 0.383 0.3891 0.3772 0.3903 0.3967 0.4059 0.3624 0.3818 0.384 0.3855 0.3891 0.3936 0.3638 0.3955 0.386 0.3881 0.3528 0.3899 0.3819 0.3742 0.357 0.3763 0.3921 0.3828 0.384 0.3837 0.3839 0.382 0.3844 0.3857 0.3979 0.3791 0.3926 0.3841 0.3913 0.3855
0.3509 0.3465 0.3483 0.3571 0.3474 0.3554 0.3445 0.3573 0.3444 0.3505 0.3485 0.3409 0.3579 0.3409 0.3498 0.3545 0.3469 0.3438 0.3424 0.3604 0.3452 0.348 0.3504 0.3498 0.3375 0.3676 0.3367 0.3516 0.3529 0.357 0.3525 0.3515 0.3486 0.3611 0.3521 0.3454 0.3473 0.352 0.3504 0.3437 0.3471 0.345 0.3515 0.3409 0.3528 0.35 0.3502 0.3479 0.3498
0.2683 0.2571 0.2612 0.2632 0.2547 0.271 0.2711 0.2711 0.2669 0.2691 0.2689 0.2696 0.2727 0.2761 0.2611 0.2683 0.2628 0.2595 0.2517 0.2772 0.273 0.268 0.2641 0.2612 0.2689 0.2686 0.2679 0.2624 0.2591 0.2902 0.2576 0.2666 0.2772 0.2819 0.2716 0.2625 0.2699 0.264 0.2658 0.2724 0.2709 0.2705 0.2628 0.2612 0.2681 0.2575 0.2657 0.2608 0.2647
49.3622 43.1537 44.8554 52.5229 42.5677 53.4174 44.2683 54.2491 42.2759 47.6457 46.2109 40.4131 57.144 41.4152 45.5741 50.6853 42.9099 41.2507 38.5995 61.5054 44.1445 45.6863 47.4418 45.3176 37.6292 63.568 35.7845 48.041 48.0916 67.197 46.8234 48.4748 49.61 64.8719 50.8847 42.4068 46.0698 48.8084 46.6433 44.164 45.8154 44.202 47.5318 39.8886 50.9423 46.1176 47.1922 46.4806 47.9135
0.1957 0.2295 0.2172 0.2109 0.2362 0.1875 0.1873 0.187 0.2002 0.193 0.1935 0.192 0.1827 0.1722 0.2174 0.1952 0.2119 0.2223 0.2455 0.1689 0.1815 0.1967 0.208 0.2168 0.1939 0.1945 0.1968 0.2137 0.2235 0.1302 0.2277 0.2009 0.1688 0.1545 0.1857 0.2133 0.1907 0.2086 0.2029 0.1837 0.1879 0.189 0.2122 0.2168 0.1963 0.2283 0.2033 0.2188 0.207
75.1451 84.6225 81.9087 79.0137 79.825 69.8026 70.7907 69.1235 73.1692 68.4407 69.1552 71.6423 70.9921 68.4212 81.0537 67.5329 76.8662 81.9943 87.8213 67.1004 67.2573 73.7902 76.7014 77.4305 73.3894 75.5976 71.3363 72.8995 78.0828 62.8118 83.6862 75.2783 66.7307 66.9018 71.1193 76.9898 74.0997 76.5376 67.6343 68.1528 71.7178 72.818 76.2838 81.0596 74.1175 82.0363 72.3344 80.7822 74.8299
78 91 84 83 83 74 73 69 76 70 70 73 71 70 84 68 82 87 94 67 66 77 82 82 75 79 71 75 81 62 88 77 66 67 73 78 78 80 70 70 71 74 79 85 77 87 72 87 77
0.7873 0.9282 0.8789 0.8127 0.755 0.8408 0.8485 0.8011 0.7779 0.7019 0.7806 0.8243 0.7967 0.7303 0.8458 0.6808 0.7537 0.8996 0.9681 0.7191 0.6127 0.9191 0.803 0.8086 0.7382 0.7609 0.7016 0.6695 0.6937 0.5378 0.8489 0.7471 0.6874 0.6633 0.8359 0.7032 0.8787 0.7328 0.7031 0.7892 0.7126 0.7566 0.6664 0.7305 0.7231 0.7926 0.7604 0.8915 0.6931
0.3408 0.2013 0.2247 0.3185 0.2888 0.227 0.2225 0.239 0.3196 0.3159 0.2541 0.255 0.2833 0.2764 0.2445 0.3147 0.3135 0.2131 0.2164 0.3132 0.3279 0.2106 0.3045 0.2847 0.3482 0.3353 0.3103 0.3979 0.3828 0.538 0.2252 0.366 0.3093 0.3479 0.2249 0.3461 0.2375 0.3533 0.2767 0.2499 0.3264 0.3125 0.3694 0.2762 0.3995 0.2626 0.2809 0.2241 0.368
0.2827 0.3267 0.372 0.3086 0.2068 0.2323 0.311 0.3971 0.2981 0.261 0.3117 0.3419 0.3681 0.2104 0.2997 0.213 0.2256 0.347 0.4382 0.2747 0.2026 0.3522 0.2932 0.26 0.2982 0.274 0.2812 0.23 0.2506 0.2411 0.3015 0.3028 0.2227 0.1827 0.2916 0.2616 0.3268 0.2236 0.1893 0.2884 0.2739 0.2254 0.2362 0.2095 0.3023 0.2874 0.3172 0.304 0.1993
0.8874 0.8677 0.8519 0.8826 0.9049 0.8895 0.8649 0.8496 0.8759 0.8872 0.8645 0.8515 0.8619 0.9055 0.8768 0.9034 0.8988 0.8574 0.8357 0.8836 0.8998 0.8546 0.8862 0.8875 0.8709 0.8834 0.8692 0.8926 0.8977 0.9106 0.8742 0.8718 0.9033 0.9142 0.8685 0.8852 0.8554 0.898 0.9087 0.8739 0.8797 0.8979 0.9029 0.9022 0.887 0.8852 0.8654 0.8736 0.9096
84 Lampiran 5 Kode program pengolahan citra unit jeruk; interface uses Windows, Messages, Math, SysUtils, Variants, Classes, Graphics, Controls, Forms, Dialogs, Tabs, StdCtrls, StrUtils, Buttons, ExtCtrls, TeeProcs, TeEngine, Chart, ComCtrls, TabNotBk, ExtDlgs, Menus, jpeg, Series, ADODB, DB, DBTables, AppEvnts, Grids, DBGrids, DBCtrls; type TForm1 = class(TForm) Shape1: TShape; Image1: TImage; Edit1: TEdit; Label1: TLabel; GroupBox1: TGroupBox; GroupBox2: TGroupBox; GroupBox3: TGroupBox; MainMenu1: TMainMenu; File1: TMenuItem; MorphologyOperation1: TMenuItem; Analyze1: TMenuItem; OpenImage1: TMenuItem; SaveDataResults1: TMenuItem; Exit1: TMenuItem; Opening1: TMenuItem; Closing1: TMenuItem; AreaandColor1: TMenuItem; extureFeature1: TMenuItem; Histogram1: TMenuItem; OpenPictureDialog1: TOpenPictureDialog; GroupBox4: TGroupBox; Memo1: TMemo; Memo2: TMemo; Memo3: TMemo; Erosion1: TMenuItem; Dilation1: TMenuItem; Button1: TButton; TabbedNotebook1: TTabbedNotebook; Chart2: TChart; Chart1: TChart; Series1: TLineSeries; Series2: TLineSeries; Series3: TLineSeries; Series4: TLineSeries; Chart3: TChart;
85 Series5: TLineSeries; Series6: TLineSeries; Series7: TLineSeries; ShowDataResults1: TMenuItem; Button2: TButton; GroupBox5: TGroupBox; GroupBox6: TGroupBox; Label3: TLabel; Label4: TLabel; Label6: TLabel; GroupBox7: TGroupBox; Label7: TLabel; Label8: TLabel; Label9: TLabel; Label10: TLabel; Label11: TLabel; Label12: TLabel; Label13: TLabel; Label14: TLabel; Label15: TLabel; Label5: TLabel; ProgressBar1: TProgressBar; Label16: TLabel; Label17: TLabel; Label18: TLabel; Label19: TLabel; Label20: TLabel; Label21: TLabel; Image2: TImage; Label22: TLabel; Label23: TLabel; Label24: TLabel; Image3: TImage; StatusBar1: TStatusBar; StaticText1: TStaticText; Image4: TImage; Image5: TImage; Image6: TImage; procedure FormCreate(Sender: TObject); procedure Exit1Click(Sender: TObject); procedure OpenImage1Click(Sender: TObject); procedure AreaandColor1Click(Sender: TObject); procedure Opening1Click(Sender: TObject); procedure Closing1Click(Sender: TObject); procedure Erosion1Click(Sender: TObject); procedure Dilation1Click(Sender: TObject); procedure extureFeature1Click(Sender: TObject); procedure Button1Click(Sender: TObject); procedure Histogram1Click(Sender: TObject); procedure SaveDataResults1Click(Sender: TObject); procedure ShowDataResults1Click(Sender: TObject);
86 procedure Button2Click(Sender: TObject); procedure Image1MouseMove(Sender: TObject; Shift: TShiftState; X, Y: Integer); private { Private declarations } public { Public declarations } end; var Form1: TForm1; FN,Fname,hsl: string; picwidth,picheight,thresvalue: integer; a,x,y,pos: integer; X1,Y1,X2,Y2: integer; bmp1,bmp2,bmp3,bmp4,bmp5: TBitmap; intmin,r,g,b,Gray,biner: Byte; Clr,Clr1,Clr2: TColor; r1,g1,b1,imin,imino,k: Byte; area,AreaThres: integer; AveRed,AveGreen,AveBlue: integer; ir,ig,ib,indexr,indexg,indexb,indexred,indexgreen,indexblue: variant; rs,gs,bs: string; hs,ss,ins: string; ratas,ents,enes,cons,homs: string; hue,saturation,intensity,H,H1,H2,H3,H4,S,I: variant; convgray,total,i1,i2: integer; comat: array [1..16, 1..16] of double; jpixel: array [0..255] of longint; jpixelrorigin: array [0..255] of longint; jpixelgorigin: array [0..255] of longint; jpixelborigin: array [0..255] of longint; jpixelrthres: array [0..255] of longint; jpixelgthres: array [0..255] of longint; jpixelbthres: array [0..255] of longint; rata,inttotal,entropy,energy,contrast,homogeneity: variant; jmax: longint; jmaxorigin: longint; jmaxthres: longint; XX,YY,jum: integer; inr,ing,inb: variant; Ho,H1o,H2o,H3o,H4o,So,Io: variant; ks,inrs,ings,inbs,hues,sats,ints: string; implementation uses region,tabel; {$R *.dfm}
87 procedure TForm1.FormCreate(Sender: TObject); begin Memo1.Text:=''; Memo2.Text:=''; Memo3.Text:=''; ShortDateFormat := 'dd/mm/yyyy'; StatusBar1.Panels[1].Text:=DateToStr(Date); StatusBar1.Panels[2].Text:=TimeToStr(Time); end; procedure TForm1.Exit1Click(Sender: TObject); begin if MessageDlg('Are you sure want to exit this program?',mtConfirmation,[mbYes,mbNo],0)=mrYes then begin Close; end; end; procedure TForm1.OpenImage1Click(Sender: TObject); label GOOUT; begin if OpenPictureDialog1.Execute then begin OpenPictureDialog1.InitialDir:='D:\Citra Jeruk'; FN:=OpenPictureDialog1.FileName; Image1.Picture.LoadFromFile(FN); a:=0; x:=0; repeat x:=x+1; hsl:=RightStr(FN,x); if LeftStr(hsl,1) = '\' then begin hsl:=RightStr(hsl,x-1); a:=1; end; until a<>0; Fname:=hsl; if RightStr(Fname,3)<> 'bmp' then begin MessageDlg('It is not a bitmap image (.bmp)', mtWarning,[mbOK],0); goto GOOUT; end; picwidth:=Image1.Picture.Width; picheight:=Image1.Picture.Height; Memo1.Lines.Clear; Memo2.Lines.Clear; Memo3.Lines.Clear; bmp1.Free; bmp2.Free; bmp3.Free; Form2.Visible:=False; Label5.Visible:=True;
88 Label6.Visible:=True; Label10.Visible:=True; Label11.Visible:=True; Label12.Visible:=True; Label13.Visible:=True; Label14.Visible:=True; Label15.Visible:=True; Label19.Visible:=True; Label20.Visible:=True; Label21.Visible:=True; StatusBar1.Font.Color:=clRed; StatusBar1.Panels[0].Text:='Enter threshold value and click Thresholding Button'; GOOUT: end; with Memo3 do begin Lines.Add('File Name : ' + Fname); Lines.Add(' Width : ' + inttostr(picwidth) + ' pixel'); Lines.Add(' Height : ' + inttostr(picheight) + ' pixel'); Lines.Add(' by 24 bit color'); end; end; procedure TForm1.Button2Click(Sender: TObject); begin ProgressBar1.Position:=0; thresvalue:=strtoint(Edit1.Text); {Thresholding Process} bmp1:=TBitmap.Create; bmp1.Assign(Image1.Picture.Bitmap); bmp2:=TBitmap.Create; bmp2.Assign(Image1.Picture.Bitmap); bmp3:=TBitmap.Create; bmp3.Assign(Image1.Picture.Bitmap); for y:=0 to image1.Picture.Bitmap.Height-1 do begin for x:=0 to image1.Picture.Bitmap.Width-1 do begin Clr:=Image1.Picture.Bitmap.Canvas.Pixels[x, y]; r:=GetRValue(Clr); g:=GetGValue(Clr); b:=GetBValue(Clr); intmin:=min(min(r,g),b); {Threshold color image} if intmin <= thresvalue then begin r1:=r; g1:=g; b1:=b; end
89 else begin r1:=0; g1:=0; b1:=0; end; bmp1.Canvas.Pixels[x, y]:=RGB(r1, g1, b1); {Grayscale image} Gray:=(r+g+b) div 3; bmp2.Canvas.Pixels[x, y]:=RGB(gray, gray, gray); {Binary image} if (intmin <= thresvalue) then biner:=255 else biner:=0; bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:=RGB(biner, biner, biner); end; ProgressBar1.Position:=round(y*ProgressBar1.Max/(image1.Picture.Bitmap.Heig ht)); k:=round(y*100/(image1.Picture.Bitmap.Height)); str(k,ks); StaticText1.Caption:=ks+'%'; end; Image4.Canvas.StretchDraw(Image4.ClientRect,bmp1); Image5.Canvas.StretchDraw(Image5.ClientRect,bmp2); Image6.Canvas.StretchDraw(Image6.ClientRect,bmp3); StatusBar1.Panels[0].Text:='Modify the binary image by using morphology operation'; end; procedure TForm1.AreaandColor1Click(Sender: TObject); begin Memo1.Lines.Clear; {Calculating area of object} area:=0; for y:=0 to bmp3.Height-1 do begin for x:=0 to bmp3.Width-1 do begin if bmp3.Canvas.Pixels[x,y]=RGB(255,255,255) then area:=area+1; end; end; Memo1.Lines.Add('Area = ' + inttostr(area) + ' pixels'); {Calculating index color of object - rgb} indexr:=0; indexg:=0; indexb:=0; AreaThres:=0; for y:=0 to bmp1.Height-1 do begin for x:=0 to bmp1.Width-1 do begin Clr:=bmp1.Canvas.Pixels[x, y]; if Clr <> RGB(0,0,0) then
90 begin R1:=GetRValue(Clr); G1:=GetGValue(Clr); B1:=GetBValue(Clr); ir:=R1/(R1+G1+B1); ig:=G1/(R1+G1+B1); ib:=B1/(R1+G1+B1); indexr:=indexr+ir; indexg:=indexg+ig; indexb:=indexb+ib; AreaThres:=AreaThres+1; end; end; end; indexred:=indexr/AreaThres; indexgreen:=indexg/AreaThres; indexblue:=indexb/AreaThres; str(indexred:2:3,rs); str(indexgreen:2:3,gs); str(indexblue:2:3,bs); Memo1.Lines.Add('red index = ' + rs); Memo1.Lines.Add('green index = ' + gs); Memo1.Lines.Add('blue index = ' + bs); {Calculating color of object - HSI} hue:=0; saturation:=0; intensity:=0; AreaThres:=0; for y:=0 to bmp1.Height-1 do begin for x:=0 to bmp1.Width-1 do begin Clr:=bmp1.Canvas.Pixels[x, y]; if Clr <> RGB(0,0,0) then begin R1:=GetRValue(Clr); G1:=GetGValue(Clr); B1:=GetBValue(Clr); I:=(R1+G1+B1)/3; imin:=Min(Min(R1,G1),B1); S:=1-(3*imin/(R1+G1+B1)); H1:=2*R1-G1-B1; H2:=(R1-G1)*(R1-G1)+(R1-B1)*(G1-B1); if H2>0 then H3:=2*Sqrt(H2) else H3:=0; if H3>0 then H4:=ArcCos(H1/H3)*57.3 else if H1=0 then H4:=90 else H4:=0; if (B1>G1) then H4:=360-H4; H:=H4; hue:=hue+H; saturation:=saturation+S; intensity:=intensity+I; AreaThres:=AreaThres+1; end; end;
91 end; hue:=hue/AreaThres; saturation:=saturation/AreaThres; intensity:=intensity/AreaThres; str(hue:2:3,hs); str(saturation:2:3,ss); str(intensity:2:3,ins); Memo1.Lines.Add('Hue = ' + hs); Memo1.Lines.Add('Saturation = ' + ss); Memo1.Lines.Add('Intensity = ' + ins); end; procedure TForm1.Opening1Click(Sender: TObject); label JUMP; begin {Erosion Operation} for y:=0 to bmp3.Height-1 do begin for x:=0 to bmp3.Width-1 do begin if bmp3.Canvas.Pixels[x, y]=RGB(255,255,255) then begin if bmp3.Canvas.Pixels[x+1, y]=RGB(0,0,0) then begin bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:=RGB(127,127,127); goto JUMP; end; if bmp3.Canvas.Pixels[x+1, y+1]=RGB(0,0,0) then begin bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:=RGB(127,127,127); goto JUMP; end; if bmp3.Canvas.Pixels[x, y+1]=RGB(0,0,0) then begin bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:=RGB(127,127,127); goto JUMP; end; if bmp3.Canvas.Pixels[x-1, y+1]=RGB(0,0,0) then begin bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:=RGB(127,127,127); goto JUMP; end; if bmp3.Canvas.Pixels[x-1, y]=RGB(0,0,0) then begin bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:=RGB(127,127,127); goto JUMP; end; if bmp3.Canvas.Pixels[x-1, y-1]=RGB(0,0,0) then begin bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:=RGB(127,127,127); goto JUMP; end; if bmp3.Canvas.Pixels[x, y-1]=RGB(0,0,0) then
92 begin bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:=RGB(127,127,127); goto JUMP; end; if bmp3.Canvas.Pixels[x+1, y-1]=RGB(0,0,0) then begin bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:=RGB(127,127,127); goto JUMP; end; if bmp3.Canvas.Pixels[x+2, y]=RGB(0,0,0) then begin bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:=RGB(127,127,127); goto JUMP; end; if bmp3.Canvas.Pixels[x, y+2]=RGB(0,0,0) then begin bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:=RGB(127,127,127); goto JUMP; end; if bmp3.Canvas.Pixels[x-2, y]=RGB(0,0,0) then begin bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:=RGB(127,127,127); goto JUMP; end; if bmp3.Canvas.Pixels[x, y-2]=RGB(0,0,0) then begin bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:=RGB(127,127,127); goto JUMP; end; end; JUMP: end; end; for y:=0 to bmp3.Height-1 do begin for x:=0 to bmp3.Width-1 do begin if bmp3.Canvas.Pixels[x, y]= RGB(127,127,127) then bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:= RGB(0,0,0); end; end; {Dilation Operation} for y:=0 to bmp3.Height-1 do begin for x:=0 to bmp3.Width-1 do begin if bmp3.Canvas.Pixels[x, y]=RGB(255,255,255) then begin
93 if bmp3.Canvas.Pixels[x+1, y]= RGB(0,0,0) then bmp3.Canvas.Pixels[x+1, y]:= RGB(127,127,127); if bmp3.Canvas.Pixels[x+1, y+1]= RGB(0,0,0) then bmp3.Canvas.Pixels[x+1, y+1]:= RGB(127,127,127); if bmp3.Canvas.Pixels[x, y+1]= RGB(0,0,0) then bmp3.Canvas.Pixels[x, y+1]:= RGB(127,127,127); if bmp3.Canvas.Pixels[x-1, y+1]= RGB(0,0,0) then bmp3.Canvas.Pixels[x-1, y+1]:= RGB(127,127,127); if bmp3.Canvas.Pixels[x-1, y]= RGB(0,0,0) then bmp3.Canvas.Pixels[x-1, y]:= RGB(127,127,127); if bmp3.Canvas.Pixels[x-1, y-1]= RGB(0,0,0) then bmp3.Canvas.Pixels[x-1, y-1]:= RGB(127,127,127); if bmp3.Canvas.Pixels[x, y-1]= RGB(0,0,0) then bmp3.Canvas.Pixels[x, y1]:= RGB(127,127,127); if bmp3.Canvas.Pixels[x+1, y-1]= RGB(0,0,0) then bmp3.Canvas.Pixels[x+1, y-1]:= RGB(127,127,127); if bmp3.Canvas.Pixels[x+2, y]= RGB(0,0,0) then bmp3.Canvas.Pixels[x+2, y]:= RGB(127,127,127); if bmp3.Canvas.Pixels[x, y+2]= RGB(0,0,0) then bmp3.Canvas.Pixels[x, y+2]:= RGB(127,127,127); if bmp3.Canvas.Pixels[x-2, y]= RGB(0,0,0) then bmp3.Canvas.Pixels[x-2, y]:= RGB(127,127,127); if bmp3.Canvas.Pixels[x, y-2]= RGB(0,0,0) then bmp3.Canvas.Pixels[x, y2]:= RGB(127,127,127); end end; end; for y:=0 to bmp3.Height-1 do begin for x:=0 to bmp3.Width-1 do begin if bmp3.Canvas.Pixels[x, y]= RGB(127,127,127) then bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:= RGB(255,255,255); end; end; Image6.Canvas.StretchDraw(Image6.ClientRect,bmp3); StatusBar1.Panels[0].Text:='Click Analyze tab to see the analysis results after modified binary image'; end; procedure TForm1.Closing1Click(Sender: TObject); label JUMP; begin {Dilation Operation} for y:=0 to bmp3.Height-1 do begin for x:=0 to bmp3.Width-1 do begin if bmp3.Canvas.Pixels[x, y]=RGB(255,255,255) then
94 begin if bmp3.Canvas.Pixels[x+1, y]= RGB(0,0,0) then bmp3.Canvas.Pixels[x+1, y]:= RGB(127,127,127); if bmp3.Canvas.Pixels[x+1, y+1]= RGB(0,0,0) then bmp3.Canvas.Pixels[x+1, y+1]:= RGB(127,127,127); if bmp3.Canvas.Pixels[x, y+1]= RGB(0,0,0) then bmp3.Canvas.Pixels[x, y+1]:= RGB(127,127,127); if bmp3.Canvas.Pixels[x-1, y+1]= RGB(0,0,0) then bmp3.Canvas.Pixels[x-1, y+1]:= RGB(127,127,127); if bmp3.Canvas.Pixels[x-1, y]= RGB(0,0,0) then bmp3.Canvas.Pixels[x-1, y]:= RGB(127,127,127); if bmp3.Canvas.Pixels[x-1, y-1]= RGB(0,0,0) then bmp3.Canvas.Pixels[x-1, y-1]:= RGB(127,127,127); if bmp3.Canvas.Pixels[x, y-1]= RGB(0,0,0) then bmp3.Canvas.Pixels[x, y1]:= RGB(127,127,127); if bmp3.Canvas.Pixels[x+1, y-1]= RGB(0,0,0) then bmp3.Canvas.Pixels[x+1, y-1]:= RGB(127,127,127); if bmp3.Canvas.Pixels[x+2, y]= RGB(0,0,0) then bmp3.Canvas.Pixels[x+2, y]:= RGB(127,127,127); if bmp3.Canvas.Pixels[x, y+2]= RGB(0,0,0) then bmp3.Canvas.Pixels[x, y+2]:= RGB(127,127,127); if bmp3.Canvas.Pixels[x-2, y]= RGB(0,0,0) then bmp3.Canvas.Pixels[x-2, y]:= RGB(127,127,127); if bmp3.Canvas.Pixels[x, y-2]= RGB(0,0,0) then bmp3.Canvas.Pixels[x, y2]:= RGB(127,127,127); end end; end; for y:=0 to bmp3.Height-1 do begin for x:=0 to bmp3.Width-1 do begin if bmp3.Canvas.Pixels[x, y]= RGB(127,127,127) then bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:= RGB(255,255,255); end; end; {Erosion Operation} for y:=0 to bmp3.Height-1 do begin for x:=0 to bmp3.Width-1 do begin if bmp3.Canvas.Pixels[x, y]=RGB(255,255,255) then begin if bmp3.Canvas.Pixels[x+1, y]=RGB(0,0,0) then begin bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:=RGB(127,127,127); goto JUMP; end; if bmp3.Canvas.Pixels[x+1, y+1]=RGB(0,0,0) then
95 begin bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:=RGB(127,127,127); goto JUMP; end; if bmp3.Canvas.Pixels[x, y+1]=RGB(0,0,0) then begin bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:=RGB(127,127,127); goto JUMP; end; if bmp3.Canvas.Pixels[x-1, y+1]=RGB(0,0,0) then begin bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:=RGB(127,127,127); goto JUMP; end; if bmp3.Canvas.Pixels[x-1, y]=RGB(0,0,0) then begin bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:=RGB(127,127,127); goto JUMP; end; if bmp3.Canvas.Pixels[x-1, y-1]=RGB(0,0,0) then begin bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:=RGB(127,127,127); goto JUMP; end; if bmp3.Canvas.Pixels[x, y-1]=RGB(0,0,0) then begin bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:=RGB(127,127,127); goto JUMP; end; if bmp3.Canvas.Pixels[x+1, y-1]=RGB(0,0,0) then begin bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:=RGB(127,127,127); goto JUMP; end; if bmp3.Canvas.Pixels[x+2, y]=RGB(0,0,0) then begin bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:=RGB(127,127,127); goto JUMP; end; if bmp3.Canvas.Pixels[x, y+2]=RGB(0,0,0) then begin bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:=RGB(127,127,127); goto JUMP; end; if bmp3.Canvas.Pixels[x-2, y]=RGB(0,0,0) then begin bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:=RGB(127,127,127); goto JUMP; end; if bmp3.Canvas.Pixels[x, y-2]=RGB(0,0,0) then begin
96 bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:=RGB(127,127,127); goto JUMP; end; end; JUMP: end; end; for y:=0 to bmp3.Height-1 do begin for x:=0 to bmp3.Width-1 do begin if bmp3.Canvas.Pixels[x, y]= RGB(127,127,127) then bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:= RGB(0,0,0); end; end; Image6.Canvas.StretchDraw(Image6.ClientRect,bmp3); StatusBar1.Panels[0].Text:='Click Analyze tab to see the analysis results after modified binary image'; end; procedure TForm1.Erosion1Click(Sender: TObject); label JUMP; begin for y:=0 to bmp3.Height-1 do begin for x:=0 to bmp3.Width-1 do begin if bmp3.Canvas.Pixels[x, y]=RGB(255,255,255) then begin if bmp3.Canvas.Pixels[x+1, y]=RGB(0,0,0) then begin bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:=RGB(127,127,127); goto JUMP; end; if bmp3.Canvas.Pixels[x+1, y+1]=RGB(0,0,0) then begin bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:=RGB(127,127,127); goto JUMP; end; if bmp3.Canvas.Pixels[x, y+1]=RGB(0,0,0) then begin bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:=RGB(127,127,127); goto JUMP; end; if bmp3.Canvas.Pixels[x-1, y+1]=RGB(0,0,0) then begin bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:=RGB(127,127,127); goto JUMP; end;
97 if bmp3.Canvas.Pixels[x-1, y]=RGB(0,0,0) then begin bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:=RGB(127,127,127); goto JUMP; end; if bmp3.Canvas.Pixels[x-1, y-1]=RGB(0,0,0) then begin bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:=RGB(127,127,127); goto JUMP; end; if bmp3.Canvas.Pixels[x, y-1]=RGB(0,0,0) then begin bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:=RGB(127,127,127); goto JUMP; end; if bmp3.Canvas.Pixels[x+1, y-1]=RGB(0,0,0) then begin bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:=RGB(127,127,127); goto JUMP; end; if bmp3.Canvas.Pixels[x+2, y]=RGB(0,0,0) then begin bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:=RGB(127,127,127); goto JUMP; end; if bmp3.Canvas.Pixels[x, y+2]=RGB(0,0,0) then begin bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:=RGB(127,127,127); goto JUMP; end; if bmp3.Canvas.Pixels[x-2, y]=RGB(0,0,0) then begin bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:=RGB(127,127,127); goto JUMP; end; if bmp3.Canvas.Pixels[x, y-2]=RGB(0,0,0) then begin bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:=RGB(127,127,127); goto JUMP; end; end; JUMP: end; end; for y:=0 to bmp3.Height-1 do begin for x:=0 to bmp3.Width-1 do begin if bmp3.Canvas.Pixels[x, y]= RGB(127,127,127) then bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:= RGB(0,0,0);
98 end; end; Image6.Canvas.StretchDraw(Image6.ClientRect,bmp3); StatusBar1.Panels[0].Text:='Click Analyze tab to see the analysis results after modified binary image'; end; procedure TForm1.Dilation1Click(Sender: TObject); begin for y:=0 to bmp3.Height-1 do begin for x:=0 to bmp3.Width-1 do begin if bmp3.Canvas.Pixels[x, y]=RGB(255,255,255) then begin if bmp3.Canvas.Pixels[x+1, y]= RGB(0,0,0) then bmp3.Canvas.Pixels[x+1, y]:= RGB(127,127,127); if bmp3.Canvas.Pixels[x+1, y+1]= RGB(0,0,0) then bmp3.Canvas.Pixels[x+1, y+1]:= RGB(127,127,127); if bmp3.Canvas.Pixels[x, y+1]= RGB(0,0,0) then bmp3.Canvas.Pixels[x, y+1]:= RGB(127,127,127); if bmp3.Canvas.Pixels[x-1, y+1]= RGB(0,0,0) then bmp3.Canvas.Pixels[x-1, y+1]:= RGB(127,127,127); if bmp3.Canvas.Pixels[x-1, y]= RGB(0,0,0) then bmp3.Canvas.Pixels[x-1, y]:= RGB(127,127,127); if bmp3.Canvas.Pixels[x-1, y-1]= RGB(0,0,0) then bmp3.Canvas.Pixels[x-1, y-1]:= RGB(127,127,127); if bmp3.Canvas.Pixels[x, y-1]= RGB(0,0,0) then bmp3.Canvas.Pixels[x, y1]:= RGB(127,127,127); if bmp3.Canvas.Pixels[x+1, y-1]= RGB(0,0,0) then bmp3.Canvas.Pixels[x+1, y-1]:= RGB(127,127,127); if bmp3.Canvas.Pixels[x+2, y]= RGB(0,0,0) then bmp3.Canvas.Pixels[x+2, y]:= RGB(127,127,127); if bmp3.Canvas.Pixels[x, y+2]= RGB(0,0,0) then bmp3.Canvas.Pixels[x, y+2]:= RGB(127,127,127); if bmp3.Canvas.Pixels[x-2, y]= RGB(0,0,0) then bmp3.Canvas.Pixels[x-2, y]:= RGB(127,127,127); if bmp3.Canvas.Pixels[x, y-2]= RGB(0,0,0) then bmp3.Canvas.Pixels[x, y2]:= RGB(127,127,127); end end; end; for y:=0 to bmp3.Height-1 do begin for x:=0 to bmp3.Width-1 do begin if bmp3.Canvas.Pixels[x, y]= RGB(127,127,127) then bmp3.Canvas.Pixels[x, y]:= RGB(255,255,255); end;
99 end; Image6.Canvas.StretchDraw(Image6.ClientRect,bmp3); StatusBar1.Panels[0].Text:='Click Analyze tab to see the analysis results after modified binary image'; end; procedure TForm1.extureFeature1Click(Sender: TObject); begin Memo2.Lines.Clear; if form2.Visible=False then MessageDlg('You must set region first',mtError,[mbOK],0); if form2.Visible=True then begin {Developing co-occurence matrix} for y:=1 to 16 do for x:=1 to 16 do comat[x,y]:=0; total:=0; X1:=strtoint(Form2.Edit1.Text); Y1:=strtoint(Form2.Edit2.Text); X2:=strtoint(Form2.Edit3.Text); Y2:=strtoint(Form2.Edit4.Text); for y:=Y1 to Y2 do begin for x:=X1 to X2 do begin Clr1:=bmp2.Canvas.Pixels[x,y]; Clr2:=bmp2.Canvas.Pixels[x+1,y+1]; i1:=GetGValue(Clr1) div 16; i2:=GetGValue(Clr2) div 16; comat[i1,i2]:=comat[i1,i2]+1; total:=total+1; end; end; for y:=1 to 16 do for x:=1 to 16 do comat[x,y]:=comat[x,y]/total; {Calculating texture features} rata:=0; inttotal:=0; entropy:=0; energy:=0; contrast:=0; homogeneity:=0; for y:=Y1 to Y2 do begin for x:=X1 to X2 do begin Clr:=bmp2.Canvas.Pixels[x,y]; i1:=GetGValue(Clr); inttotal:=inttotal+i1;
100 end; end; rata:=inttotal/((X2-X1)*(Y2-Y1)); for y:=1 to 16 do for x:=1 to 16 do if comat[x,y]>0 then entropy:=entropy + (-(comat[x,y]*log10(comat[x,y]))); for y:=1 to 16 do for x:=1 to 16 do energy:=energy + (comat[x,y]*comat[x,y]); for y:=1 to 16 do for x:=1 to 16 do contrast:=contrast + (((x-y)*(x-y))*comat[x,y]); for y:=1 to 16 do for x:=1 to 16 do homogeneity:= homogeneity + (comat[x,y]/(1+abs(x-y))); str(rata:3:4,ratas); str(entropy:2:4,ents); str(energy:2:4,enes); str(contrast:2:4,cons); str(homogeneity:2:4,homs); Memo2.Lines.Add('Mean = ' + ratas); Memo2.Lines.Add('Entropy = ' + ents); Memo2.Lines.Add('Energy = ' + enes); Memo2.Lines.Add('Contrast = ' + cons); Memo2.Lines.Add('Homogeneity = ' + homs); end; end; procedure TForm1.Button1Click(Sender: TObject); begin Form2.Show; Form2.Visible:=True; end; procedure TForm1.Histogram1Click(Sender: TObject); begin {Histogram of original color image} Series2.Clear; Series3.Clear; Series4.Clear; for k:=0 to 255 do begin jpixelrorigin[k]:=0; jpixelgorigin[k]:=0; jpixelborigin[k]:=0; end; for y:=0 to Image1.Picture.Bitmap.Height-1 do begin
101 for x:=0 to Image1.Picture.Bitmap.Width-1 do begin Clr:=Image1.Picture.Bitmap.Canvas.Pixels[x,y]; r:=GetRValue(Clr); g:=GetGValue(Clr); b:=GetBValue(Clr); jpixelrorigin[r]:=jpixelrorigin[r]+1; jpixelgorigin[g]:=jpixelgorigin[g]+1; jpixelborigin[b]:=jpixelborigin[b]+1; end; end; jmaxorigin:=0; for k:=0 to 255 do begin jmaxorigin:=max(max(jpixelrorigin[k],jpixelgorigin[k]),jpixelborigin[k]); end; with Chart1 do begin LeftAxis.Maximum:=jmaxorigin; for k:=0 to 255 do begin Series2.AddXY(k,jpixelrorigin[k],'',clRed); Series3.AddXY(k,jpixelgorigin[k],'',clGreen); Series4.AddXY(k,jpixelborigin[k],'',clBlue); end; end; {Histogram of grayscale image} Series1.Clear; for k:=0 to 255 do jpixel[k]:=0; for y:=0 to bmp2.Height-1 do begin for x:=0 to bmp2.Width-1 do begin Clr:=bmp2.Canvas.Pixels[x,y]; gray:=GetGValue(Clr); jpixel[gray]:=jpixel[gray]+1; end; end; jmax:=0; for k:=0 to 255 do if jpixel[k]>jmax then jmax:=jpixel[k]; with Chart2 do begin LeftAxis.Maximum:=jmax;
102 for k:=0 to 255 do Series1.AddXY(k,jpixel[k],'',clBlack); end; {Histogram of threshold color image} Series5.Clear; Series6.Clear; Series7.Clear; for k:=0 to 255 do begin jpixelrthres[k]:=0; jpixelgthres[k]:=0; jpixelbthres[k]:=0; end; for y:=0 to bmp1.Height-1 do begin for x:=0 to bmp1.Width-1 do begin Clr:=bmp1.Canvas.Pixels[x,y]; r:=GetRValue(Clr); g:=GetGValue(Clr); b:=GetBValue(Clr); jpixelrthres[r]:=jpixelrthres[r]+1; jpixelgthres[g]:=jpixelgthres[g]+1; jpixelbthres[b]:=jpixelbthres[b]+1; end; end; jmaxthres:=0; for k:=0 to 255 do begin jmaxthres:=max(max(jpixelrthres[k],jpixelgthres[k]),jpixelbthres[k]); end; Chart3.LeftAxis.Maximum:=0; with Chart3 do begin LeftAxis.Maximum:=jmaxthres; for k:=0 to 254 do begin Series5.AddXY(k+1,jpixelrthres[k+1],'',clRed); Series6.AddXY(k+1,jpixelgthres[k+1],'',clGreen); Series7.AddXY(k+1,jpixelbthres[k+1],'',clBlue); end; end; StatusBar1.Panels[0].Text:='Save the analysis results'; end; procedure TForm1.SaveDataResults1Click(Sender: TObject);
103 begin Form3.ADOTable1.Open; with Form3.ADOTable1 do begin Insert; FieldbyName('File Name').AsString:=Fname; FieldbyName('Area').AsInteger:=area; FieldbyName('Red Index').AsVariant:=indexred; FieldbyName('Green Index').AsVariant:=indexgreen; FieldbyName('Blue Index').AsVariant:=indexblue; FieldbyName('Hue').AsVariant:=hue; FieldbyName('Saturation').AsVariant:=saturation; FieldbyName('Intensity').AsVariant:=intensity; FieldbyName('Mean').AsVariant:=rata; FieldbyName('Entropy').AsVariant:=entropy; FieldbyName('Energy').AsVariant:=energy; FieldbyName('Contrast').AsVariant:=contrast; FieldbyName('Homogeneity').AsVariant:=homogeneity; FieldbyName('Threshold').AsInteger:=thresvalue; Post; end; end; procedure TForm1.ShowDataResults1Click(Sender: TObject); begin Form3.Show; end; procedure TForm1.Image1MouseMove(Sender: TObject; Shift: TShiftState; X, Y: Integer); begin XX:=round(X*picwidth/169); YY:=round(Y*picheight/145); Label5.Caption:=inttostr(XX); Label6.Caption:=inttostr(YY); Clr:=Image1.Picture.Bitmap.Canvas.Pixels[XX, YY]; r:=GetRValue(Clr); g:=GetGValue(Clr); b:=GetBValue(Clr); Label10.Caption:=inttostr(r); Label11.Caption:=inttostr(g); Label12.Caption:=inttostr(b); jum:=r+g+b; inr:=r/jum; ing:=g/jum; inb:=b/jum; str(inr:2:3,inrs); str(ing:2:3,ings); str(inb:2:3,inbs); Label13.Caption:=inrs; Label14.Caption:=ings; Label15.Caption:=inbs;
104 Io:=(r+g+b)/3; imino:=Min(Min(r,g),b); So:=1-(3*imino/(r+g+b)); H1o:=2*r-g-b; H2o:=(r-g)*(r-g)+(r-b)*(g-b); if H2o>0 then H3o:=2*Sqrt(H2o) else H3o:=0; if H3o>0 then H4o:=ArcCos(H1o/H3o)*57.3 else if H1o=0 then H4o:=90 else H4o:=0; if (b>g) then H4o:=360-H4o; Ho:=H4o; str(Ho:2:3,hues); str(So:2:3,sats); str(Io:2:3,ints); Label19.Caption:=hues; Label20.Caption:=sats; Label21.Caption:=ints; end; end.
unit region; interface uses Windows, Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graphics, Controls, Forms, Dialogs, StdCtrls, ExtCtrls; type TForm2 = class(TForm) Shape1: TShape; Label1: TLabel; Label2: TLabel; Label3: TLabel; Label4: TLabel; Edit1: TEdit; Label5: TLabel; Edit2: TEdit; Label6: TLabel; Edit3: TEdit; Label7: TLabel; Edit4: TEdit; Button1: TButton; procedure Button1Click(Sender: TObject); private { Private declarations } public { Public declarations } end;
105 var Form2: TForm2; Rc: TRect; implementation uses jeruk; {$R *.dfm} {Set region for develoing co-occurence matrix} procedure TForm2.Button1Click(Sender: TObject); begin Rc.Left:=round(strtoint(Edit1.Text)*169/400); Rc.Top:=round(strtoint(Edit2.Text)*145/300); Rc.Right:=round(strtoint(Edit3.Text)*169/400); Rc.Bottom:=round(strtoint(Edit4.Text)*145/300); with Form1.Image5 do begin Repaint; Canvas.StretchDraw(ClientRect,bmp2); Canvas.FrameRect(Rc); end; end; end.
