I. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Indonesia yang termasuk negara tropis masih mendominasi pasaran manggis di dunia bersama Thailand dan Malaysia. Berdasarkan data dari Departemen Pertanian (2004), neraca perdagangan untuk komoditi manggis cenderung mengalami peningkatan, walaupun pada tahun 2004 terjadi penurunan yang cukup banyak yang disebabkan adanya hambatan dalam produksi sebagai pengaruh perubahan iklim dimana kondisi untuk produksi manggis menjadi terganggu. Nilai perdagangan komoditi ini berdasarkan Tabel 1.1. dinilai cukup memberi arti bagi devisa negara apalagi bila dikaitkan dengan upaya Indonesia untuk menggalakkan sektor pertanian sebagai sektor andalan ekspor disamping ekspor minyak dan gas bumi.

Tabel 1.1. Neraca Perdagangan Komoditi Manggis Tahun 1999 20041999 vol (kg) ekspor impor neraca nilai (US$) ekspor impor neraca Sumber: BPS, 4.743.493 114 4.743.379 2000 7.182.098 7.182.098 2001 4.868.528 534 4.867.994 3.953.234 606 3.952.628 2002 6.512.423 1.387 6.511.036 6.956.915 1.644 6.955.271 2003 9.304.511 9.304.511 9.306.042 9.306.042 2004 3.045.379 295 3.045.084 3.291.855 202 3.291.653

3.887.816 5.885.038 236 3.887.580 5.885.038 data diolah (2004).

Kegiatan pasca panen erat kaitannya dengan mutu produk yang dihasilkan, yang pada akhirnya menentukan pula harga jual yang dapat diterima oleh petani. Selama ini petani kebanyakan menjual manggis dalam bentuk segar dengan cara penanganan pasca panen yang masih terbatas, sehingga umur konsumsinya menjadi terbatas. Pengamatan di lapangan menunjukkan bahwa Eksportir memiliki teknologi pasca panen buah manggis yang sangat baik, dimana mereka dapat mempertahankan tingkat kesegaran manggis dengan menggunakan formula bahan pengawet buah / tangkai buah dan penggunaan ruang pendingin untuk memperpanjang umur simpan buah. Disamping itu eksportir atau pedagang besar biasanya memiliki metode sortasi dan grading mutu manggis yang jauh lebih baik daripada petani, sehingga mereka memiliki daya saing produk manggis di pasaran yang jauh lebih baik dari pada petani. Dengan demikian eksportir memiliki kemampuan untuk menentukan kapan pemenuhan supply & demand pasar dapat dilakukan karena penguasan teknologi pasca panen ini.

1

Manggis (Garcinnia mangostana Linn.) merupakan salah satu komoditas buah eksotik Indonesia, sehingga kalau ditangani dengan baik, buah ini akan menjadi primadona ekspor andalan Indonesia sebagai komoditas yang dapat diandalkan sebagai penghasil devisa. Salah satu cara meningkatkan nilai ekonomis manggis terutama untuk pasar ekspor adalah dengan melakukan sortasi sebelum buah dikirim atau dijual. Sortasi adalah pemisahan bahan yang sudah dibersihkan ke dalam berbagai fraksi berdasarkan karakteristik fisik (kadar air, bentuk, ukuran berat, jenis, tekstur, warna, benda asing/kotoran), kimia (komposisi bahan bau dan rasa ketengikan) dan konsisi biologisnya (jenis dan kerusakan oleh serangga jumlah mikroba dan daya tumbuh khusus untuk benih (Sudaryanto Zain dkk., 2005). Sortasi secara umum bertujuan menentukan klasifikasi komoditas berdasarkan mutu sejenis yang terdapat dalam komoditas itu sendiri. Mutu buah manggis ditentukan oleh berbagai parameter diantaranya adalah parameter tingkat ketuaan dan kematangan (indeks warna) serta ukuran (Ana Nurhasanah dkk. 2006). Umumnya. sortasi dilakukan dengan dua cara, yaitu manual (menggunakan indera manusia) dan mekanis (menggunakan alat atau mesin). Sortasi yang dilakukan secara manual adalah sortasi yang berdasarkan warna dan kerusakan. Sedangkan yang didasarkan pada ukuran dan berat biasanya dilakukan secara mekanis. Banyak kelemahan yang dimiliki manusia manakala manusia melakukan tugas-tugas sensorik dalam kapasitas yang besar dan waktu kerja yang lama. Untuk mengetasi keterbatasan tersebut digunakan pendekatan mekanis dengan teknologi otomatisasi agar lebih efektif dan efisien. Penggunaan tenaga manusia (manual) sebagai penentu tingkat kematangan berdasarkan warna memiliki beberapa kekurangan antara lain penilaian manusia yang bersifat subyektif terhadap tingkat kematangan buah manggis. Penilaian manusia dapat berbeda dari satu penilai dengan penilai lainnya. Seorang Penilai A bisa mengatakan bahwa buah manggis yang dinilai telah memasuki tahap 4 dimana warna kulit buah merah keunguan akan tetapi Penilai B bisa mengatakan bahwa buah manggis tersebut telah memasuki tahap 5 dimana warna kulit buah manggis ungu kemerahan. Kesalahan penggolongan tingkat kematangan manggis bisa merugikan produsen atau penjual dimana tingkat kematangan tahap 4 merupakan buah untuk tujuan ekspor sedangkan tingkat kematangan tahap 5 merupakan buah untuk tujuan domestik. Jika buah manggis untuk tujuan domestik (tahap 5) dikirim untuk diekspor, maka ketika buah manggis masih dalam perjalanan ke negara tujuan buah manggis akan dalam kondisi busuk. Buah manggis yang busuk tidak akan diterima di pasar Internasional. Sehingga diperlukan para penilai yang telah

2

berpengalaman untuk dapat mengenali tingkat kematangan buah manggis dengan tepat sesuai dengan tahapan kematangan buah yang dimilikinya. Menurut Raji dan Alamutu (2005), otomatisasi merupakan suatu aksi yang dibutuhkan untuk mengendalikan proses agar diperoleh efisiensi yang optimum dengan dikendalikan oleh suatu sistem yang beroperasi dengan menggunakan instruksi tertentu dan diprogram untuk menjalankan serangkan aktivitas sesuai dengan yang diharapkan. Otomatisasi pada kebanyakan kasus akan menjadikan proses lebih cepat dan tepat dibandingkan tenaga manusia. Alternatif baru dalam penentuan mutu buah manggis berdasarkan tingkat kematangan adalah melalui interpretasi suatu citra dengan bantuan peranti komputer (software dan hardware) dengan terlebih dahulu mengambil citra buah manggis dengan suatu alat perekam atau kamera.

Software yang dimaksud adalah suatu software aplikasi yang membantu untuk dapat menetukantingkat kematangan buah manggis. Interpretasi citra merupakan perbuatan mengkaji foto udara atau citra dengan maksud untuk mengidentifikasi obyek dan menilai arti pentingnya obyek tersebut (Estes dan Simonett. 1975 dalam Cut Meurah, 2007). Citra dapat diartikan sebagai gambaran yang tampak dari suatu obyek yang sedang diamati sebagai hasil liputan atau rekaman suatu alat pemantau. Menurut Hornby (1974) Citra adalah gambaran yang terekam oleh kamera atau alat sensor lain. Hasil penilaian tingkat kematangan buah manggis oleh software aplikasi akan bersifat objektif. Dengan aplikasi ini pula proses penilaian nantinya bisa dilakukan secara terus-menerus (kontinyu) tidak seperti menggunakan cara manual (tenaga manusia) dimana manusia secara fitrahnya butuh istirahat. Selain itu, dengan software aplikasi komputer ini diharapkan dapat menentukan tingkat kematangan manggis dengan tepat mendekati atau sama dengan hasil penilaian dari Penilai Mutu Kematangan yang telah berpengalaman. Diharapkan dengan penelitian Perancangan Piranti Lunak untuk Menentukan Tingkat Kematangan Manggis Dengan Metode Interpretasi Citra ini akan dapat menghasilkan suatu

software aplikasi yang nantinya dapat menjadi salah satu komponen utama dalam sistem yangdapat mensortasi otomatis komoditas manggis (atau buah lain) berdasarkan warna. Dengan adanya sistem penentu tingkat kematangan yang berkualitas diharapkan dapat meningkatkan citra mutu komoditas manggis Indonesia di mata internasional sehingga nilai ekspor dan atau penjualan manggis di pasar domestik Indonesia pun akan meningkat. Beberapa penelitian tentang pengolahan citra untuk berbagai buah-buahan telaha banyak dilakukan, tidak terkecuali juga buah manggis, namun dalam implementasinya, interpretasi kematangan buah yang dimaksud belum memasukkan unsur standarisasi kematangan buah yang telah ditetapkan oleh Departemen Pertanian sebagaimana tercantum dalam Standar Prosedur Operasi (SPO) manggis yang ada saat ini, sehingga penelitian yang dilakukan saat ini lebih 3

menenkankan kepada upaya justifikasi kematangan buah manggis yang sesuai dengan SPO yang ada.

1.2. Pokok Permasalahan Penelitian Beberapa pokok permasalahan yang terkait dengan latar belakang penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Penilaian manusia yang bersifat subyektif terhadap tingkat kematangan buah manggis menyebabkan penilaian tingkat kematangan manggis berbeda dari satu penilai dengan penilai yang lainnya sehingga diperlukan standardisasi kematangan buah manggis yang konsisten. 2. Bagaimanakah kelayakan penggunaan pendekatan metode pencitraan dengan fitur warna RGB untuk mengidentifikasi kematangan buah manggis sehingga dapat dijadikan dasar untuk klasifikasi mutu berdasarkan tingkat kematangan buah. Dengan demikian lebih jauh bila dikaitkan dengan indeks panen (harvest indice) buah manggis akan menunjang pada proses standarisasi buah untuk pemasaran manggis di pasar lokal dan global.

1.3. Tujuan Penelitian Penelitian ini bertujuan untuk : 1. Mengatasi kerancuan dalam penilaian klasifikasi buah manggis dalam rangka penetapan mutu kematangan buah manggis akibat perbedaan persepsi para Penilai (operator sortir). 2. Mendapatkan metode pengklasifikasian buah manggis dengan acuan citra fitur warna RGB yang dihasilkan melalui kamera pemindai yang lebih objektif. Sehingga bermanfaat pada proses sortasi dan kendali mutu buah manggis baik pada tingkat petani maupun eksportir. 3. Membuat model klasifikasi kematangan buah manggis dengan menggunakan alat bantu piranti lunak yang mampu mengenali tingkat warna yang terdapat pada citra buah manggis berdasarkan fitur warna RGB yang dihasilkan dan sesuai dengan indeks panen buah menurut tingkat kematangannya sebagaimana yang ditetapkan dalam Standar Prosedur Operasional Komoditas Manggis (Departemen Pertanian, 2004). 4. Dalam jangka panjang diharapkan diperoleh suatu instrumen dan peralatan/mesin sortasi dan kendali mutu buah manggis yang efektif dan efisien sehingga bermanfaat baik secara teknis maupun ekonomis bagi perkembangan pembangunan pertanian.

4

1.4. Keluaran Penelitian 1.4.1. Keluaran Tahun Berjalan Keluaran untuk tahun berjalan (2007) dari hasil penelitian ini adalah : 1. Kelayakan metode pengolah citra berbasis fitur warna RGB untuk klasifikasi mutu buah manggis 2. Piranti lunak pendukung proses pengolahan citra fitur warna RGB 3. Kelayakan ekonomi sistem yang dirancang sehingga memudahkan untuk proses komersialisasi di masa datang manakala hasil penelitian ini layak secara teknis maupun ekonomi. 4. Publikasi hasil penelitian pada jurnal ilmiah, baik nasional maupun internasional 1.4.2. Keluaran Jangka Panjang

Apabila penelitian ini layak untuk ditindak lanjuti, diharapkan dalam jangka panjang akan diperoleh keluaran berupa model fisik rancangan sistem instrumen dan peralatan yang diharapkan dapat siap diterapkan untuk skala komersial, mengingat isntrumen / peralatan untuk klasifikasi dan kendali mutu buah manggis saat ini belum ada di pasaran. Dengan demikian hasil penelitian ini potensial untuk mendapat paten ataupun paten sederhana Secara umum penelitian ini berkaitan dengan pengembangan metodologi dalam menunjang teknologi proses identifikasi dan klasifikasi buah manggis berdasarkan warna yang selama ini belum dilakukan penelitian baik di dalam maupun di luar negeri. Hal ini disebabkan karena beberapa hal. yaitu : 1. Buah manggis merupakan buah tropika yang hanya tumbuh berkembang terutama di daerah tropis. Sehingga penelitian budidaya dan pasca panen komoditas ini terbatas pada negara yang menghasilkannya. 2. Budidaya manggis pada tingkat petani di Indonesia belum diikuti dengan penanganan pasca panen yang baik sehingga harga jual buah segar pada tingkat petani rendah. 3. Salah satu kegiatan pasca panen manggis yang paling mendasar untuk dilakukan pada tingkat petani, sesuai dengan apa yang terdapat pada Standar Prosedur Operasi pasca panen buah manggis adalah sortasi dan penentuan mutu buah menurut klasifikasi tertentu, terutama berat, diameter buah dan warna buah. Keterkaitan antara standarisasi produk dengan mutu dan penerimaan produk di mata konsumen adalah sebagai berikut :

5

Standarisasi Produk

Efisiensi Proses Pengolahan

Efektivitas Pengolahan

Mutu Produk

Penerimaan Produk di Mata Konsumen

Gambar 1.1. Hubungan Standarisasi. Mutu Produk dan Penerimaan Produk di Mata Konsumen

4. Mengingat saat ini proses klasifikasi dilakukan secara manual dan kasat mata. pada akhirnya berdampak pada ketidak konsistenan dalam penetapan standar produk yang pada gilirannya keseragaman mutu produk tidak terjamin. 5. Dengan adanya pengembangan metode pengklasifikasian buah manggis berdasarkan warna diharapkan akan memberikan nilai tambah berupa standarisasi warna buah manggis yang dapat dijadikan dasar untuk waktu optimum pemanenan dan penanganan buah sebelum di pasarkan. Klasifikasi berdasarkan warna ini akan membantu memudahkan pada proses penetapan mutu produk selanjutnya terutama menurut ukuran diameternya. Klasifikasi buahbuahan pada dasarnya dapat dilakukan berdasarkan beberapa besaran fisik dan kimia sebagaimana pada gambar berikut :

6

KLASIFIKASI PRODUK

Berat

Ukuran Dimensi

Warna

Rasa

Sifat Fisik / Kimia Lainnya

STANDARISASI PRODUK

MUTU PRODUK

Gambar 1.2. Klasifikasi Produk Pertanian dalam Kaitannya dengan Standarisasi dan Mutu

6. Kegiatan klasifikasi buah manggis yang telah banyak dilakukan oleh petani berdasarkan gambaran di atas baru sebatas berdasarkan berat dan ukuran dimensinya saja. sehingga pengembangan metode pengklasifikasian berdasarkan warna akan memberikan informasi penting bagi perancangan instrumen dan peralatan / mesin sortasi dan kendali mutu buah manggis yang lebih efektif dan efisien di masa yang akan datang. 7. Hasil dari penelitian ini memiliki sasaran strategis yang berkesesuaian dengan program prioritas dari Balai Besar Penelitian dan Pengembangan Pasca Panen Pertanian, yakni program pengembangan teknologi pengolahan untuk meningkatkan efisiensi pengolahan dan mutu produk pertanian.

7

II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Manggis ( Garcinia mangostana L. ) Manggis merupakan tanaman buah berupa pohon yang berasal dari hutan tropis yang teduh di kawasan Asia Tenggara. yaitu hutan belantara Malaysia atau Indonesia. Dari Asia Tenggara, tanaman ini menyebar ke daerah Amerika Tengah dan daerah tropis lainnya seperti Srilanka, Malagasi, Karibia, Hawaii dan Australia Utara. Di Indonesia manggis disebut dengan berbagai macam nama lokal seperti manggu (Jawa Barat), Manggus (Lampung), Manggusto (Sulawesi Utara), Manggista (Sumatera Barat). Buah manggis dapat disajikan dalam bentuk segar. sebagai buah kaleng. dibuat sirop/sari buah. Secara tradisional buah manggis adalah obat sariawan. wasir dan luka. Kulit buah dimanfaatkan sebagai pewarna termasuk untuk tekstil dan air rebusannya dimanfaatkan sebagai obat tradisional. Batang pohon dipakai sebagai bahan bangunan. kayu bakar/ kerajinan. Manggis (Garcinnia mangostana Linn.) merupakan salah satu komoditas buah eksotik Indonesia sebagai promadona ekspor yang menjadi andalan Indonesia untuk meningkat pendapatan devisa. Berdasarkan data. volume ekspor manggis Indonesia dari tiga tahun terakhir terus mengalami peningkatan dari 6.9 ribu ton pada tahun 2002 meningkat menjadi 7.2 ribu ton pada tahun 2003. Dengan pangsa pasar utama adalah Taiwan dan Hongkong (Departemen Pertanian, 2004). Tanaman ini hanya dapat tumbuh baik pada daerah beriklim tropis (ultra-tropical) dengan ketinggian < 450 m di atas permukaan laut. Pada daerah bertemperatur di bawah 4,44o C dan di atas 37,78o C tanaman ini tidak dapat tumbuh. Pembibitan pada suhu 7,22o C dapat mengakibatkan kematian benih/bibit. Buah manggis termasuk buah musiman, masa panen biasanya terjadi pada bulan Maret hingga Juli setiap tahunnya. Sentra produksi manggis di Indonesia antara lain di Jawa Barat, Jawa Tengah, Jawa Timur, Lampung, Sumatera Barat dan Nagroe Aceh Darussalam. Buah manggis ini juga termasuk buah klimakterik, karena cepat mengalami pembusukan atau kerusakan terutama yang disebabkan oleh kerusakan fisiologis. Pemetikan buah manggis tidak dilakukan bersamaan untuk setiap pohon. Pemetikan dilakukan secara manual dan selektif yaitu terhadap kulit buah yang telah berwarna merahkecoklatan, merah-keunguan atau ungu-kecoklatan. Warna kulit manggis ungu-kecoklatan dipetik apabila tujuan pasar adalah dalam negeri atau lokal. Buah manggis berbentuk bulat, terdiri dari bagian perikarp (kulit luar) dan daging buah yang menyelimuti biji. Daging buah berwarna putih susu. Pada bagian pangkal buah terdapat calyx (daun buah) dan pada bagian ujung terdapat 4 8 tonjolan berbentuk segitiga (triangle). Diameter buah berkisar antara 3,4 7,5 cm. Pada bagian luar perikarp sering didapati/menempel 8

getah kering berwarna kuning dan ungu. Jumlah daging buah dicirikan dengan jumlah triangle. Biji buah kadang-kadang tidak seluruhnya didapati pada daging buah. Daging buah ini berukuran panjang 2,5 cm dan lebar 1,6 cm, berbentuk oval. Pada buah berumur muda daging buah berasa asam, semakin matang berasa manis. Komposisi buah manggis per 100 gram bagian yang dapat dimakan dapat dilihat pada Tabel 2.1. Tabel 2.1. Komposisi Buah Manggis per 100 gram bagian yang dapat dimakan. Komponen Kalori (Kal) Air (g) Protein (g) Lemak (g) Karbohidrat (g) Gula Total (sukrosa, glukosa, fruktosa) (g) Serat kasar (g) Abu (g) Kalsium (mg) Posfor (mg) Besi (mg) Thiamin (mg) Vitamin C (asam askorbat) (mg) Sumber : Morton, J. 1987. Dari Tabel 2.1. di atas, buah manggis termasuk rendah kalori, protein dan lemak dan vitamin, namun jumlah seratnya termasuk cukup tinggi. Kadar gula total (sukrosa, glukosa, fruktosa) sebesar 16,42 16,82 % dari total karbohidrat. Selain senyawa-senyawa di atas, terdapat pula senyawa tanin dan resin sebesar 7 14 %, polyhydroxy-xanthone, dan mangostin. Pada buah matang penuh terkandung senyawa xanthone, gartannin, 8-disoxygartanin dan normangostin yang bersifat antioksidan. Pada bagian perikarp terdapat senyawa xanthone dan tannin yang bersifat antimikroba. Untuk mempertahankan kualitas, penyimpanan buah manggis dilakukan pada kondisi kering, dingin dan tertutup. Kondisi tersebut dapat mempertahankan kualitas selama 20 25 hari. Pada suhu kamar hanya dapat bertahan paling lama 14 hari. Penyimpanan pada suhu 4,44 12,78o C dapat mempertahankan kesegaran buah manggis selama 3 4 minggu. Penyimpanan Jumlah 60 63 80,2 84,9 0,50 0,60 0,1 0,6 14,3 15,6 16,42 16,82 5,0 5,1 0,2 0,23 0,01 8,0 0,02 12,0 0,20 0,80 0,03 1,0 2,0

9

pada suhu 3,89 5,56o C dengan kelembaban 85 90 % dapat mempertahankan kualitas hingga 49 hari. Mutu buah manggis ditentukan oleh berbagai parameter diantaranya adalah parameter tingkat ketuaan dan kematangan (indeks warna) serta ukuran (Ana Nurhasanah dkk., 2006). Sedangkan tingkat kematangan manggis berdasarkan indeks warna berdasarkan Standar Prosedur Operasional komoditas manggis dapat dilihat pada Tabel 2.2.

Tabel 2.2. Tingkat Kematangan Buah Manggis Berdasarkan Indek/Tahapan Gambar Ciri warna buah kuning kehijauan. kulit buah masih banyak mengandung getah dan buah belum siap dipetik. Warna kulit buah hijau kekuningan, buah belum tua dan getah masih banyak. Isi buah masih sulit dipisahkan dari daging. Buah belum siap dipanen. Warna kulit buah kuning kemerahan dengan bercak merah hampir merata. Buah hamper tua dan getah mulai berkurang. Isi buah masih sulit dipisahkan dari daging. Warna kulit buah merah kecoklatan. Kulit buah masih bergetah. Isi buah sudah dapat dipisahkan dari daging kulit. Buah disarankan dapat dipetik untuk tujuan ekspor. Warna kulit buah merah keunguan. Kulit buah masih sedikit bergetah. Isi buah sudah dapat dipisahkan dari daging kulit dan buah dapat dikonsumsi. Buah dapat dipetik untuk tujuan ekspor. Warna kulit buah ungu kemerahan. Buah mulai masak dan siap dikonsumsi. Getah telah hilang dan isi buah mudah dilepaskan. Buah lebih sesuai untuk pasar domestik. Warna kulit buah ungu kehitaman. Buah sudah masak. Buah sesuai untuk pasar domestik dan siap saji. Sumber: Departemen Pertanian (2004)

2.2. Interpretasi Citra Menurut definisi yang dikemukakan Idhawati (2007), Citra, dari sudut pandang matematis,

merupakan fungsi menerus (continue) dari intensitas cahaya pada bidang 2 dimensi. Citra yangterlihat merupakan cahaya yang direfleksikan dari sebuah objek. Sumber cahaya menerangi objek, objek memantulkan kembali sebagian dari berkas cahaya tersebut dan pantulan cahaya ditangkap oleh alat-alat optik, misal mata manusia, kamera, scanner, sensor satelit, dsb, kemudian direkam.

10

Istilah lain yang muncul dari citra adalah Pencitraan (imaging) yakni merupakan kegiatan mengubah informasi dari citra tampak/citra non digital menjadi citra digital. Beberapa alat yang dapat digunakan untuk pencitraan adalah : scanner, kamera digital, kamera sinar-x/sinar infra merah, dll. Untuk memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasikan oleh manusia/mesin atau komputer dilakukan proses pengolahan citra. Selengkapnya tahapan pencitraan hingga manfaat akhirnya dapat dilihat pada gambar berikut.

Gambar 2.1. Tahapan Pencitraan, Pengolahan Citra dan Analisis CitraSumber : Idhawati (2007)

Selanjutnya Idhawati (2007) mengemukakan bahwa operasi-operasi pada pengolahan citra perlu diterapkan apabila : 1. Perbaikan atau memodifikasi citra dilakukan untuk meningkatkan kualitas penampakan citra/menonjolkan beberapa aspek informasi yang terkandung dalam citra (image

enhancement) contoh : perbaikan kontras gelap/terang, perbaikan tepian objek,penajaman, pemberian warna semu, dll 2. Adanya cacat pada citra sehingga perlu dihilangkan/diminimumkan (image restoration) contoh : penghilangan kesamaran (debluring) citra tampak kabur karena pengaturan fokus lensa tidak tepat / kamera goyang, penghilangan noise 3. Elemen dalam citra perlu dikelompokkan, dicocokan atau diukur (image segmentation). Operasi ini berkaitan erat dengan pengenalan pola. 4. Diperlukannya ekstraksi ciri-ciri tertentu yang dimiliki citra untuk membantu dalam pengidentifikasian objek (image analysis). Proses segementasi kadangkala diperlukan untuk melokalisasi objek yang diinginkan dari sekelilingnya. Contoh : pendeteksian tepi objek 5. Sebagian citra perlu digabung dengan bagian citra yang lain (image reconstruction). Contoh : beberapa foto rontgen digunakan untuk membentuk ulang gambar organ tubuh 6. Citra perlu dimampatkan (image compression), contoh : suatu file citra berbentuk BMP berukuran 258 KB dimampatkan dengan metode JPEG menjadi berukuran 49 KB 7. Menyembunyikan data rahasia (berupa teks/citra) pada citra sehingga keberadaan data rahasia tersebut tidak diketahui orang (steganografi & watermarking) 11

Gambar 2.2. Contoh Operasi Pengolahan Citra untuk Pendeteksian tepi ObjekSumber : Idhawati (2007)

Pengolahan citra pada dasarnya erat kaitannya dengan pengolahan warna, dimana warna adalah merupakan sifat cahaya yang ditentukan oleh panjang gelombang (atau berdasarkan kandungannya sebagai paduan beberapa panjang gelombang). Panjang gelombang nampak untuk cahaya dikenal dengan spektrum nampak atau dapat disebut spektrum saja. Istilah warna bisa juga merujuk kepada sifat objek-objek atau bahan-bahan yang ditentukan oleh jenis panjang gelombang yang dipantul dihantar atau dipancar. Karena persepsi warna berasal dari kepekaan sel dalam retina yang berbeda-beda terhadap bagian-bagian spektrum yang berlainan. warna bisa ditakrifkan melalui tahap perangsangan sel-sel itu oleh panjang gelombang cahaya. Warna merupakan faktor penting dalam proses identifikasi suatu objek. Menurut Zainul Arham, dkk. (2004), persepsi warna dalam pengolahan citra tergantung pada tiga faktor, yaitu:

spectral reflectance (menentukan bagaimana suatu permukaan memantulkan warna), spectral content (kandungan warna dari cahaya yang menyinari permukaan) dan spectral response(kemampuan merespon warna dari sensor dalam imaging system). Selanjutnya dikemukakan pula bahwa ada beberapa model warna yang dapat digunakan sebagai dasar pengidentifikasian tersebut, yaitu : model warna RGB (Red Green Blue), CMY(K) (Cyan, Magenta, Yellow), YcbCr (Luminasie dan dua komponen krominasi Cb dan Cr) dan HSI (Hue, Saturation, Intensity). Ana Nurhasanah, dkk.(2006), menggunakan pendekatan pengolahan citra dan jaringan syaraf tiruan untuk menentukan cara sortasi buah manggis tanpa merusak buah (non destructive

test) berdasarkan tingkat ketuaan dan tingkat kematangannya. Pengolahan citra yangdikembangkan dalam hal ini mengacu pada umur petik dan warna buah yang ditampilkan. Metode yang digunakan menekankan kepada parameter hasil pengolahan citra sebagai data masukan seperti area, hue, saturasi, intensitas, kontras, homogenitas, entropi dan energi dengan tingkat keakuratan penentuan ketuaan dan kematangan buah manggis hingga 93,7%.

12

Kendala

dalam

interpretasi

citra

secara

otomatis

adalah

subjektifitas

dalam

menginterpretasi citra. Salah satu kelemahan ini telah dicoba dikurangi dengan berbagai metode salah satunya yang dikembangkan oleh Muhammad Ramdhan (2006), yakni dengan metode pendekatan fuzzy logic yang digunakan untuk tujuan pengklasifikasian terutama untuk proses pengideraan jarak jauh. Menurut Este dan Simonett (1975) dalam Cut Meurah (2007), Interpretasi citra merupakan perbuatan mengkaji foto udara atau suatu citra dengan maksud untuk mengidentifikasi obyek dan menilai arti pentingnya obyek tersebut. Pada dasarnya interpretasi citra terdiri dari dua kegiatan utama. yaitu perekaman data dari citra dan penggunaan data tersebut untuk tujuan tertentu. Untuk penelitian murni, kajiannya diarahkan pada penyusunan teori dan analisisnya digunakan untuk penginderaan jauh. Sedangkan untuk penelitian terapan, data yang diperoleh dari citra digunakan untuk analisis dalam bidang tertentu. Dalam menginterpretasi citra, pengenalan obyek merupakan bagian yang sangat penting. Karena tanpa pengenalan identitas dan jenis obyek. maka obyek yang tergambar pada citra tidak mungkin dianalisis. Prinsip pengenalan obyek pada citra didasarkan pada penyelidikkan karakteristiknya pada citra. Karakteristik yang tergambar pada citra dan digunakan untuk mengenali obyek disebut unsur interpretasi citra.

2.3. Interpretasi Citra dengan Piranti Lunak Komputer Citra yang digunakan dalam penelitian pengembangan aplikasi interpretasi citra seringkali menggunakan bahasa pemograman komputer baik bahasa tingkat tinggi (advance language tool

programming) maupun bahasa tingkat rendah (assembler).Menurut Idhawati (2007) sistem perekaman citra dapat dilakukan dengan melalui proses yang dinamakan dengan perekaman citra digital. Citra digital merupakan fungsi intensitas cahaya f(x,y), dimana harga x dan y merupakan koordinat tersebut Disamping itu citra digital merupakan suatu spasial dan harga fungsi pada setiap titik (x,y) merupakan tingkat kecemerlangan citra pada titik tersebut. matriks dimana indeks baris dan kolomnya

menyatakan suatu titik pada citra tersebut dan elemen matriksnya (yang disebut sebagai elemen gambar / piksel / pixel / picture element / pels) menyatakan tingkat keabuan pada titik tersebut. Terdapat berbagai macam format penyimpanan citra dalam bentuk file untuk memudahkan proses pengolahan citra terutama bila menggunakan perangkat lunak atau software komputer. Format penyimpanan citra digital yang biasa digunakan antara lain seperti : bmp, gif, tif, jpg, pcx dan format lainnya. Format BMP dalam hal ini merupakan format yang membutuhkan kapasitas simpan data yang tinggi sehingga kurang efisien.

13

Selanjutnya Idhawati (2007) mengemukakan bahwa setiap titik (pixel) pada citra warna mewakili warna yang merupakan kombinasi dari tiga warna dasar yaitu merah hijau dan biru atau dikenal dengan istilah citra fitur warna RGB (Red Green Blue). Setiap warna dasar ini mempunyai intensitas sendiri dengan nilai maksimum 255 (8 bit). Dimana Red = warna minimal putih, warna maksimal merah, kemudian Green = warna minimal putih, warna maksimal hijau dan Blue = warna minimal putih, warna maksimal biru. Misal warna kuning yang merupakan kombinasi antara warna merah dan hijau akan memiliki nilai RGB-nya sama dengan [255 255 0]. Kemudian warna ungu muda yang merupakan kombinasi warna merah dan biru sehingga nilai RGB-nya sama dengan [150 0 150]. Dengan demikian, setiap titik pada fitur warna yang ditampilkan akan membutuhkan data sebanyak 3 byte dengan jumlah kemungkinan 24 kombinasi warna 2 atau lebih dari 16 juta warna (sering disebut sebagai true color karena dianggap mencakup semua warna yang ada). Ada banyak piranti lunak komputer yang dapat digunakan untuk proses pengolahan citra diantaranya Mathlab, Visual Basic, Visual C++, Photoshop, Corel Draw dan masih banyak yang lainnya. Masing-masing piranti lunak memiliki kelebihan dan kekurangan, namun salah satu diantaranya memiliki toolbox yang lengkap untuk digunakan sebagai alat bantu dalam pengolahan citra fitur warna suatu objek.

14

III. PROSEDUR KERJA

3.1. Metode Penelitian Penelitian ini menggunakan pendekatan motode deskriptif analitik melalui perancangan piranti lunak (software) pengolah citra fitur warna RGB yang akan digunakan dalam mengidentifikasi pola sebaran warna RGB buah manggis dari mulai tingkat kematangan 0 hingga 6 sesuai dengan Standar Prosedur Operasi (SPO) yang dikeluarkan oleh Departemen Pertanian.

3.2. Waktu dan Tahapan Penelitian Penelitian dilaksanakan dari bulan Juni hingga Oktober 2007 dengan beberapa tahapan sebagai berikut : 1. Penelitian pendahuluan untuk mendapatkan cara pengklasifikasian kematangan buah manggis yang saat ini banyak dilakukan petani di lokasi contoh. Penelitian pendahuluan ini dilaksanakan di Koperasi Arta Mukti. yang merupakan gabungan kelompok tani manggis di kecamatan Puspahiang, Kabupaten Tasikmalaya. 2. Penelitian mengenai rancang piranti lunak pemindai citra fitur warna RGB yang dihasilkan dari contoh buah manggis yang diamati akan dilaksanakan di Laboratorium Sistem & Manajemen Keteknikan Pertanian. Fakultas Teknologi Industri Pertanian. Universitas Padjadjaran. Kampus Unpad Jatinangor-Sumedang. 3. Uji coba sistem dan evaluasi kelayakan sistem yang telah dibuat.

Ikhtisar selengkapnya rancangan penelitian yang telah dilakukan adalah sebagaimana disajikan pada Tabel 3.1.

15

Tabel 3.1. Uraian dan Pentahapan Pelaksanaan Penelitian No. 1 URAIAN Masalah Penelitian TAHAPAN PELAKSANAAN - Penilaian tingkat kematangan manggis dengan cara manual dan kemungkinan kelayakan dengan metode identifikasi fitur warna RGB - Uji kinerja metode pencitraan dengan fitur warna RGB untuk identifikasi kematangan buah manggis sehingga dapat dijadikan dasar untuk klasifikasi mutu berdasarkan tingkat kematangan 1. Model Deskriptif, berupa gambaran : - kinerja & kelayakan - teknis metode - pengolah citra fitur - warna RGB 2. Variabel Penelitian : - Klasifikasi buah cara manual - Klasifikasi menurut citra fitur warna RGB buah yang dipindai - Rancangan piranti lunak pengolah citra fitur warna RGB Observasi / survey dan uji laboratorium Uji Statistik & Validasi Model 1. Kelayakan metode 2. Piranti lunak 3. Analisis ekonomi model sistem Solusi atas standarisasi dan manajemen mutu buah manggis

2

Model dan Variabel Penelitian

3 4 5 6

Teknik Pengumpulan Data Teknik Pengolahan Data Hasil Analisis dan Interpretasi Data Generalisasi dan Rekomendasi

3.3. Bahan dan Alat Penelitian Bahan dan alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Bahan penelitian yang digunakan adalah buah manggis segar yang masih berwarna hijau dengan waktu pemetikan 3 hari setelah panen dari kebun manggis di Puspahiang Tasikmalaya. Jumlah sampel manggis yang diamati adalah sebanyak 76 buah sampel dengan interval waktu perekaman fitur warna RGB objek (manggis) dilakukan tiap hari sampai 11 hari setelah panen. 2. Peralatan yang digunakan untuk proses pengolahan citra buah manggis ini antara lain :

16

a. Kamera Charge Coupled Device (CCD Camera) dengan spesifikasi sebagai berikut : Produsen Tipe/seri Sensor Jumlah Piksel : Telview : ST205 Color CCD Camera : CCD 1/3 inchi. : 500(horizontal) x 582(vertikal) PAL : 0,5 lux : 640 x 480 : 12 Volt DC, 120 mA : 8.0 mm

Pencahayaan Minimum Resolusi Catu Daya Lensa

Gambar 3.1. Kamera CCD yang Digunakan Dalam Penelitian

b. 2 buah lampu PL warna Putih (11 W / 12 V / 50 Hz), dengan spesifikasi sebagai berikut : Produsen Daya : Philips : 11 watt

Jumlah Lampu : 2 buah Jenis Lampu : PL

Jenis Cahaya : Day light, 6500 K

c. Kertas karton putih dan warna hitam d. Perangkat lunak Microsoft Visual Basic Version 6.0 yang dioperasikan pada Microsoft Windows XP Professional.

17

e. Perangkat lunak Visual C++ Version 6.0 sebagai piranti lunak penghubung antara Visual Basic dengan Mathlab dalam menginterpretasikan citra warna RGB f. Perangkat lunak Mathlab 7 Release 14

g. Perangkat lunak Microsoft Office XP Professional

3.4. Prosedur Penelitian Prosedur penelitian ini mengikuti beberapa langkah sebagai berikut : 1. Manggis diletakkan di atas kotak instrument yang tertutup dan diberi pelapis dari kain hitam dengan warna dasar bidang pemotretan adalah warna putih. Pengolahan citra dilakukan melalui kamera CCD dengan jarak rekam 30 cm. Sedangkan lampu yang digunakan untuk sumber penerangan atau pencahayaan kamera tersebut adalah lampu PL-neon warna putih (merk Philips) dengan dilengkapi penyetabil daya (stabilizer). Kamera diletakkan di bagian atas kotak instrument pemindai sebagaimana Gambar 3.2. dengan posisi sudut pencahayaan 45. Posisi lampu dapat diletakkan di atas kotak penyimpanan objek bisa juga disimpan dibagian dalam kotak objek dengan terlebih dahulu memberikan lapisan penyaring atau filter cahaya lampu dari bahan kertas tipis (misal kertas HVS 70 gram) yang dimaksudkan untuk menahan cahaya agar tidak langsung mengarah kepada objek karena dikhawatirkan akan menimbulkan bayangan dan penampakan warna pantul silau pada objek yang direkam. 2. Citra buah manggis yang diletakkan dalam instrument pengolah citra direkam dengan ukuran pixel hasil pencitraan : 640 x 480 piksel dan tingkat intensitas cahaya RGB: 256 3. Citra manggis yang direkam kemudian disimpan dalam file dengan ekstensi JPG dengan kapasitas 19 27 kb. 4. Proses olah digital dari fitur warna RGB tersebut kemudian dilakukan dengan gabungan piranti lunak, Visual Basic, Visual C++ dan Mathlab sedemikian rupa setiap obyek (buah manggis) yang direkam dengan kamera akan dapat ditampilkan nilai RGB nya secara langsung pada layar dan dapat disimpan dalam file berekstensi JPG dan dapat ditransformasi dalam bentuk nilai RGB yang tersimpan dalam file microsoft excel

18

Gambar 3.2. Susunan Peralatan Perekam Citra Fitur Warna RGB dari Objek

5. Data fitur warna RGB yang diperoleh tiap hari hingga hari ke 11 kemudian di analisis dengan menggunakan regresi dan korelasi untuk masing-masing tampilan warna Merah (red), hijau (green) dan biru (blue). Hasil analisis regresi dari data sampel yang memiliki nilai koefisien korelasi ataupun koefisien determinasi yang terbesar (di atas 80%) diambil sebagai acuan untuk menentukan klasifikasi buah manggis menurut warna sebagaimana terdapat pada standar prosedur operasi manggis dari Departemen Pertanian.

19

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Rancangan Piranti Lunak Pengolah Citra Fitur Warna RGB Untuk mendapatkan suatu rancangan piranti lunak yang dapat mengolah fitur warna RGB diperlukan serangkaian instruksi yang memuat prosedur dengan urutan tertentu yang dapat diimplementasikan dengan menggunakan apa yang dinamakan dengan bahasa pemrograman komputer. Bahasa pemrograman dalam hal ini berfungsi sebagai media untuk menyusun dan memahami serta sebagai alat komunikasi antara pemrograman dengan komputer itu sendiri, yang dalam implementasinya terdiri dari beberapa kelompok bahasa (Sutedjo, 2000), antara lain seperti : a. Bahasa tingkat rendah (Low Level Language) Yaitu Bahasa pemrograman yang berorientasi pada mesin, dimana programmer harus dapat berfikir berdasarkan logika mesin komputer. Contoh dari bahasa tingkat rendah adalah bahasa Assembly (Assembler). b. Bahasa tingkat menengah (Middle Level Language) Yaitu bahasa pemrograman yang menggunakan aturan aturan gramatikal dalam penulisan ekspresi atau pernyataan dengan standar bahasa yang mudah dipahami oleh manusia serta memiliki instruksi instruksi tertentu yang dapat langsung dapat diakses oleh komputer. Contoh dari bahasa tingkat menengah adalah Bahasa C. c. Bahasa tingkat tinggi (High Level Language) Yaitu bahasa pemrograman yang memiliki aturan aturan gramatikal dalam penulisan ekspresi atau pernyataan dengan standar bahasa yang dapat dipahami secara langsung oleh manusia. Contohnya adalah bahasa Pascal, Fortran, Cobol, Power Basic, dan lain lain. d. Bahasa berorientasi objek (Object Oriented Language) Yaitu bahasa pemrograman yang mengandung paket yang berisi fungsi fungsi untuk penyelesaian suatu masalah. Pada bahasa ini pemrogram tidak lagi harus menuliskan secara detail semua pernyataan dan ekspresi seperti bahasa tingkat tinggi melainkan cukup dengan memasukan kriteria kriteria yang dikehendaki saja. Bahasa ini kemudian akan menggunakan paket paket tersebut untuk memecahkan permasalahan itu. Contoh bahasa pada tingkat ini adalah bahasa C++, Visual FoxPro, Visual Basic, Borland Delphi, Java. Pada perancangan piranti lunak untuk mengolah citra warna dari buah manggis pada penelitian ini digunakan bahasa yang berorientasi objek agar prosesnya lebih mudah dan sederhana. 20

Langkah-langkah sistematis yang ditempuh dalam hal ini adalah sebagai berikut : 1. Mendefinisikan permasalahan umum yang harus dipecahkan 2. Menentukan langkah pemecahan masalah berdasarkan data warna RGB yang dihasilkan 3. Membuat standar klasifikasi warna buah menurut acuan dasar yang telah ada 4. Merekam data citra warna buah dengan menggunakan kamera CCD 5. Mengolah citra warna ke dalam kelompok bagian warna Merah, Hijau dan Biru (Red, Green, Blue atau RGB) 6. Mengumpulkan sampel data warna RGB untuk kemudian merata-ratakan tiap komponen warna menurut hari pengamatan. Pengamatan dalam hal ini dilakukan selama 9 hari setelah buah manggis yang dijadikan sampel tersebut dipanen. Sampel yang diperoleh dalam penelitian ini telah berumur 2 hari setelah petik, sehingga waktu pengamatan kematangan buah sebenarnya dimulai dari hari ke 3 hingga ke 11 setelah petik. 7. Data rata-rata harian untuk tiap warna RGB kemudian dianalisis dengan menggunakan regresi dan korelasi untuk melihat keeratan hubungan diantara komponen warna R, Gdan B tersebut, untuk kemudian dipilih komponen warna yang paling besar nilai koefisien korelasi atau koefisien determinasinya (r atau R2 nya). 8. Menentukan komponen warna yang paling dominan dan paling besar koefisien korelasi atau koefisien determinasinya untuk memprediksi umur kematangan buah manggis sejak dipetik 9. Menyajikan nilai prediksi umur kematangan menurut kelas Standar Prosedur Operasi manggis yang ada Hasil tampilan antar muka piranti lunak yang telah dibuat adalah sebagaimana disajikan pada gambar berikut.

Gambar 4.1. Tampilan Antar Muka Perintah Merekam Citra Warna Buah

21

Pada bagian antar muka (menu) pilihan proses dalam piranti lunak yang dirancang terdapat beberapa perintah dasar yaitu : 1. Menjalankan atau memberhentikan kamera (on off camera) 2. Perintah merekam gambar citra objek yang diamati 3. Perintah menyimpan citra warna RGB yang telah direkam 4. Perintah mengolah citra warna RGB dari objek 5. Perintah keluar dari program

Pada saat kamera sudah dihidupkan, kemudian objek yang diamati telah disimpan di depan kamera terlebih dahulu dilakukan kalibrasi warna latar objek untuk memberikan hasil pencitraan yang terbaik dan bayangan yang sekecil mungkin. Program yang dibuat dalam hal ini telah dapat mengeleminasi kemungkinan adanya pengaruh bayangan tersebut. Setelah objek direkam dan diolah citra akan diperoleh nilai RGB, standar kematangan dan umur kematangan buah yang diamati (Gambar 4.2.). Data hasil proses pengolahan citra kemudian dapat disimpan dalam folder file tertentu sesuai yang diinginkan.

Gambar 4.2. Elemen Perintah dan Hasil Proses Pencitraan

22

Piranti lunak yang dibuat juga dilengkapi fasilitas untuk mengolah data citra manggis yang telah direkam sebelum (proses pengolahan citra dengan data gambar yang telah terekam sebelumnya). Hasil pengolahan citra warna dari data gambar ke tampilan nilai RGB pada menu perintah ini sama dengan hasil olah citra pada menu sebelumnya. Tampilan antar muka untuk proses olah data citra yang telah ada tersebut adalah sebagai berikut.

Gambar 4.3. Tampilan Pengolah Data Sebelum data Dimasukkan

Gambar 4.4. Tampilan Pengolah Data Saat Pengambilan Data Dilakukan

23

Gambar 4.5. Tampilan Pengolah Data Saat Data Gambar Telah Masuk

Gambar 4.6. Tampilan Pengolah Data Setelah Olah File Citra Dilakukan Pada bagian akhir tampilan pengolah data akan muncul informasi berkaitan dengan nilai RGB dari citra yang ditangkap, tahap kelas kematangan dan umur kematangan diukur setelah panen (setelah buah dipetik). Mengenai struktur program yang dibuat selanjutnya dapat dilihat pada lampiran.

24

4.2. Proses Identifikasi Kematangan Buah Manggis Sebagai Dasar Perancangan Piranti Lunak Pengolah Citra Fitur Warna RGB Proses identifikasi kematangan buah manggis dengan menggunakan piranti lunak dapat dilakukan dengan berdasarkan pada nilai keeratan hubungan diantara nilai kedalaman warna citra Merah, Hijau dan Biru (RGB) yang ditampilkan oleh masing-masing sampel buah manggis yang menjadi objek pengamatan. Hasil pengamatan menunjukkan bahwa rata-rata nilai RGB dari buah manggis yang diamati selama 9 hari menunjukkan penurunan sebagaimana ditunjukkan oleh Tabel 4.1. dan Gambar 4.7 4.9. Perbandingan komposisi warna RGB yang ditunjukkan pada tiap umur kematangan buah manggis setelah pemanenan dalam hal ini komposisinya senantiasa berubah setiap hari. Atas dasar fenomena ini kemudian dilakukan pendugaan dengan menggunakan model regresi untuk melihat keeratan hubungan antara penurunan derajat warna R, G dan B terhadap umur kematangan buah. Tabel 4.1. Rata-rata Nilai RGB Buah Manggis Menurut Umur Setelah Pemetikan Hari Setelah Petik Red 3 158,07 4 169,81 5 152,27 6 138,62 7 141,41 8 136,50 9 126,41 10 106,34 11 119,91 Data selengkapnya disajikan pada lampiran Green 146,81 160,37 138,75 123,52 128,35 123,70 114,75 93,11 110,55 Blue 131,31 149,46 127,54 113,75 122,44 118,07 111,61 90,38 108,9156

Hasil analisis data Tabel 4.1. kemudian memberikan gambaran model penduga komposisi warna yang dapat dijadikan acuan pendeteksi kematangan buah manggis. Dari perhitungan dapat diketahui model persamaan regresi penduga umur kematangan menurut masing-masing fiturwarna yang ditampilkan sebagaimana disajikan pada Tabel 4.2. Tabel 4.2. Model Regresi Penduga Kematangan Buah Manggis Menurut Fitur Warna R, G dan B Model Regresi Penduga Kematangan Menurut Warna Merah (Red) Y = - 6,6149 X + 185,12 R2 = 0,8495 Model Regresi Penduga Kematangan Menurut Warna Hijau (Green) Y = - 6,5704 X + 172,74 R2 = 0,8019 Model Regresi Penduga Kematangan Menurut Warna Biru (Blue) Y = - 4,9057 X + 153,61 R2 = 0,6663

Y R2

25

Dengan mengacu pada koefisien determinasi (R2) yang terbesar, model regresi yang diduga kuat memiliki keeratan hubungan antara warna dengan kematangan adalah model regresi menurut warna merah (Red). Hal ini dikarenakan dari ketiga model yang ada, koefisien determinasi (R2) untuk warna merah adalah yang paling besar. Dengan nilai R2 = 0,8495 mengindikasikan bahwa sebesar 84,95% derajat kematangan ditentukan oleh perubahan warna merah.

Fitur Warna Merah (Red) Berdasarkan Hari Kematangan180 160 140 120 Red 100 80 60 40 20 0 0 2 4 6 Hari 8 10 12 y = -6,6149x + 185,12 R2 = 0,8495

Gambar 4.7. Grafik Hubungan Antara Nilai Derajat Kedalaman Warna Merah (Red) Terhadap Hari Setelah Pemetikan Buah

Fitur Warna Hijau (Green) Berdasarkan Hari Kematangan180 160 140 120 green 100 80 60 40 20 0 0 2 4 6 hari 8 10 12 y = -6,5784x + 172,71 R2 = 0,8019

Gambar 4.8. Grafik Hubungan Antara Nilai Derajat Kedalaman Warna Hijau (Green) Terhadap Hari Setelah Pemetikan Buah

26

Fitur Warna Biru (Blue) Berdasarkan Hari Kematangan160 140 120 100 Blue 80 60 40 20 0 0 2 4 6 Hari 8 10 12 y = -4,9057x + 153,61 R2 = 0,6663

Gambar 4.9. Grafik Hubungan Antara Nilai Derajat Kedalaman Warna Biru (Blue) Terhadap Hari Setelah Pemetikan Buah

Dengan menggunakan dasar model regresi penduga kematangan yang paling mungkin (dalam hal ini model untuk fitur warna merah), selanjutnya dapat ditentukan nilai prediksi kematangan menurut hari setelah buah dipetik. Besarnya nilai kedalaman fitur warna merah menurut model penduga adalah sebagaimana disajikan pada Tabel 4.3. Tabel 4.3. Nilai Pendugaan Fitur Warna Merah Menurut Hari Setelah Buah Dipetik Dengan menggunakan Model Regresi Penduga Warna Merah Hari Setelah Buah Dipetik 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Nilai Fitur Warna Merah (Red) 178,51 171,89 165,28 158,66 152,05 145,43 138,82 132,20 125,59 118,97 112,36

27

Data dari Tabel 4.3. tersebut selanjutnya dapat digunakan sebagai pedoman atau acuan untuk menentukan kelas mutu menurut SPO manggis dari Departemen Pertanian, dengan ketentuan sebagai berikut : Range data Jumlah Kelas Interval : 66,15 :7 : 9,45

Nilai kisaran warna untuk kelompok kelas menurut umur kematangan buah manggis sebagaimana tercantum dalam SPO manggis (lihat Tabel 2.2.) adalah :

Tabel 4.4. Nilai Kisaran Warna Merah Untuk Kelas kematangan Buah Mentah Kelas 0 Kelas 1 Kelas 2 Kelas 3 Kelas 4 Kelas 5 Kelas 6 Terlalu Matang Nilai Kisaran Warna Merah (Red) >178.51 169,06 178,51 159,61 169,06 150,16 159,61 140,71 150,16 131,26 140,71 121,81 131,26 112,36 121,81 178.51 & y3169.06 & y3159.61 & y3150.16 & y3140.71 & y3131.26 & y3121.81 & y3112.81 & y3