7/26/2019 S1-2014-283837-chapter1

1/9

1

BAB I

PENDAHULUAN

A. LATAR BELAKANG

Buah-buahan merupakan salah satu kelompok komoditas pertanian yang

penting di Indonesia. Buah-buahan memiliki tingkat permintaan yang tinggi.

Permintaan domestik terhadap komoditas buah-buahan cukup tinggi, ditandai

dengan banyaknya buah-buahan impor yang banyak di pasar modern maupun

tradisional Indonesia. Pisang merupakan salah satu komoditas tanaman buah

dengan tingkat permintaan yang tinggi karena memiliki banyak manfaat. Buah

pisang berperan penting dalam pemenuhan gizi manusia sebagai sumber energi,

serat pangan, dan vitamin. Konsumsi buah pisang penduduk Indonesia pada tahun

2012 berdasarkan data Departemen Pertanian (2012) mencapai 1,825 kg per

kapita setahun, sementara jumlah impor buah pisang ke Indonesia pada tahun

2012 mencapai 1.240.869 ton dan ekspor mencapai 46,475 ton (BPS, 2012)

Tingkat produksi buah pisang di Indonesia berada di atas komoditas

buah-buahan lainnya. Produksi pisang pada tahun 2012 mencapai 6.189.052 ton.

Dibandingkan dengan produksi buah-buahan lain di Indonesia pada tahun 2012,

pisang menempati urutan pertama diikuti buah mangga (2.376.339 ton), nanas

(1.781.899 ton), dan jeruk (1.611.784 ton) (BPS, 2012). Tingkat produksi yang

tinggi ini terdiri dari berbagai macam jenis pisang yang ada di Indonesia.

Disisi lain, kebutuhan masyarakat untuk pasar lokal dalam negeri dan luar

negeri akan buah pisang juga diiringi dengan tuntutan terhadap kualitas pisang

7/26/2019 S1-2014-283837-chapter1

2/9

2

yang terjamin. Mutu pisang yang baik sangat ditentukan oleh tingkat ketuaan buah

dan penampakannya. Secara fisik sebenarnya mudah dilihat karena tanda-tanda

ketuaan mudah diamati (Satuhu dan Supriyadi, 1992). Menurut Trubus (2008)

tingkat ketuaan buah untuk dipanen dapat ditentukan secara visual atau dengan

memperhitungkan umur buah. Secara visual ciri-ciri buah pisang sudah bisa

dipanen yaitu ditandai dengan kulit buah menjadi lebih cerah, bentuk buah lebih

membulat tidak bersiku (Anonim 1, 2013). Cara lain untuk menentukan tingkat

ketuaan yaitu dengan memperhitungkan umur buah pisang yang dihitung sejak

bunga mekar. Umur petik varietas pisang mas dari Kebun Plasma Nutfah Pisang

Yogyakarta bisa dipetik saat 40 hari setelah bunga mekar.

Kematangan buah saat dipanen merupakan salah satu faktor penting dalam

menjaga kualitas buah. Menurut Ahmad (2002) kematangan adalah keadaan buah

yang siap untuk dikonsumsi, sedangkan ketuaan adalah suatu keadaan yang

berhubungan dengan umur buah yang cukup siap untuk memasuki stadium

matang. Menurut Sunarjono (2004) buah pisang merupakan jenis buah yang dapat

diperam karena mengeluarkan gas etilen yang memacu proses pematangan. Buah

yang matang karena diperam mempunyai mutu yang rendah.

Pada saat ini Indonesia belum mampu meningkatkan volume ekspor buah-

buahan tropis karena kendala kurang terpenuhinya persyaratan mutu yang diminta

negara tujuan ekspor. Salah satu penyebabnya adalah selama ini sistem sortasi

atau pemilahan buah masih dilakukan secara konvensional, dimana sortasi

konvensional masih belum mampu memisahkan buah-buahan sesuai klasifikasi

yang ditentukan. Padahal konsumen di negara maju berani membeli dengan harga

7/26/2019 S1-2014-283837-chapter1

3/9

3

tinggi untuk buah-buahan tropis yang dianggap eksotik asalkan mempunyai mutu

prima. Produksi pisang tidak bersifat musiman dan merata sepanjang tahun.

Secara teknis pisang memiliki bermacam varietas yang sesuai dengan berbagai

kecocokan penggunaan (Anonim 2, 2005)

Selama proses pematangan, warna, rasa, tekstur dan aroma buah

mengalami perubahan (Sutrisno, 1994). Selama pematangan buah pisang terjadi

perubahan warna kulit buah dari hijau ketika masih mentah menjadi

kekuningan sampai kuning merata ketika matang penuh dan akhirnya timbul

bercak coklat yang semakin melebar (Sjaifullah et al., 1997). Proses identifikasi

tingkat kematangan buah pisang yang dilakukan oleh sebagian perusahaan

pengolah maupun pengekspor buah pisang serta petani yang menanam pisang

umumnya selama ini menggunakan prosedur identifikasi tingkat kematangan

pisang secara konvensional yaitu dengan mengamati perubahan warna kulit secara

visual mata manusia dengan segala keterbatasannya. Identifikasi dengan cara ini

memiliki beberapa kelemahan diantaranya adalah menghasilkan produk yang

beragam karena adanya keterbatasan visual manusia, tingkat kelelahan dan

perbedaan persepsi tentang mutu buah. Selain itu menurut Pantastico (1989) batas

antara stadium kematangan buah sukar ditentukan dengan mata telanjang,

sehingga seringkali penentuan kematangan bersifat subjektif. Masih menurut

Pantastico (1989), bagi perkebunan besar, cara ini terlalu banyak makan waktu

dan hasilnya tidak dapat diandalkan.

Proses pemilahan produk pertanian berdasarkangrade warna umumnya

bergantung pada persepsi manusia terhadap faktor komposisi warna citra yang

7/26/2019 S1-2014-283837-chapter1

4/9

4

dimiliki oleh buah pisang tersebut. Perubahan warna kulit dalam proses

kematangan dapat dihubungkan dengan panduan indeks warna tingkat

kematangan pisang United States Department of Agriculture (USDA) seperti

yang dinyatakan dalam Tabel 2.3 Tahapan tingkat kematangan buah pisang.

Warna kulit pisang dapat ditangkap dengan menggunakan citra digital. Maka

untuk itu diperlukan suatu sistem yang dapat mendeteksi perubahan warna kulit

selama terjadinya proses pematangan tanpa merusak buah pisang yaitu mengambil

gambar tampak luar perubahan warna kulit dengan menggunakan program citra

digital. Model warna dalam citra digital telah banyak dikembangkan oleh para ahli

seperti model warna RGB. Pengolahan warna RGB mudah dan sederhana, hal

yang perlu dilakukan adalah melakukan pembacaan nilai-nilaired(R),green (G),

dan blue (B) pada suatu piksel, menampilkan dan menafsirkan warna hasil

perhitungan tadi sehingga mempunyai arti sesuai dengan yang diinginkan

(Ahman, 2005). Menurut Munir (2004) analisis tekstur dapat dikatakan pola

berulang dari hubungan (distribusi) spasial dari derajat keabuan pada piksel-piksel

yang bertetangga. Fitur dalam analisis tekstur antara lain perhitungan nilai

kontras, homogenitas, energi, entropi, dan korelasi.

Pengolahan citra merupakan alternatif untuk pendugaan tingkat

kematangan hasil pertanian secaranon-destruktif. Cara ini memiliki kemampuan

yang lebih peka karena dilengkapi dengan sensor elektro-optika yang lebih

menguntungkan jika dibandingkan dengan cara visual manusia yang sangat

dipengaruhi oleh kondisi psikis pengamatnya (Gao and Tan, 1996). Teknik

pengolahan citra menurut Kusumadewi (2003) bisa memberikan informasi yang

7/26/2019 S1-2014-283837-chapter1

5/9

5

baik jika digabungkan dengan sistem pengambilan keputusan yang mampu

memberikan hasil dengan akurasi yang tinggi. Pengolahan citra dan jaringan saraf

tiruan telah banyak digunakan dalam penelitian-penelitian berkaitan dengan

tanaman dan buah-buahan, seperti Dwianto (2001) menggunakan pengolahan citra

dan JST untuk menduga keberadaan air dan nutrisi pada pertumbuhan tanaman

cabai, Damiri dkk (2004) untuk mengidentifikasi kematangan jeruk lemon (Citrus

medica), dan Arham dkk (2004) untuk mengevaluasi tingkat kematangan jeruk

nipis. Penggunaan metode pengambilan keputusan dengan pola pembelajaran

yang diberikan menggunakan Jaringan Saraf Tiruan (Artificial Neural Network)

memungkinkan dalam memberikan hasil akurasi yang tinggi dalam problem

penanganan pasca panen hasil pertanian.

B. PERUMUSAN MASALAH

Penentuan identifikasi kematangan buah pisang mas saat ini dilakukan

secara manual. Proses pemilahan buah pisang sesuai dengan tingkat kematangan

yang dilakukan oleh manusia mempunyai beberapa kelemahan, antara lain akan

terjadi ketidakkonsistensian karena keterbatasan visual manusia dan adanya

tingkat kelelahan serta perbedaan persepsi tentang grade pada masing-masing

pengamat. Oleh karena itu, diperlukan metode pengolahan citra untuk

mendapatkan parameter-parameter fisik buah pisang mas. Pengolahan citra

merupakan alternatif untuk mengatasi persoalan tersebut. Cara ini memiliki

kemampuan yang lebih peka karena dilengkapi dengan sensorelektro-optika yang

lebih menguntungkan jika dibandingkan dengan cara visual manusia yang sangat

dipengaruhi oleh kondisi psikis pengamatnya. Parameter yang ditentukan yaitu

7/26/2019 S1-2014-283837-chapter1

6/9

6

parameter warna RGB dan tekstur yang kemudian digunakan untuk melakukan

identifikasi kematangan buah pisang mas dengan menggunakan metode jaringan

saraf tiruan.

C. BATASAN MASALAH

Pada penelitian pembuatan aplikasi ini diberikan pembatasan masalah

sebagai berikut:

1. Varietas buah pisang yang dipakai adalah buah pisang mas (Musa

Paradisiaca, Lin) dari Kebun Plasma Nutfah Pisang Yogyakarta.

2. Objek pisang sudah digolongkan tahapan kematangannya berdasarkan

panduan indeks warna tingkat kematangan pisang USDA

3. Pengambilan citra pada keempat sisi buah pisang dilakukan berdasarkan

asumsi bahwa 4 sisi telah mampu mewakili keseluruhan permukaan buah

pisang yang diambil citranya.

4. Analisis pengolahan citra objek pisang menggunakan analisis warna citra

atas unsur nilai RGB dan tekstur, sedangkan analisis identifikasi citra

objek menggunakan metode jaringan saraf tiruan.

5. Aplikasi analisis pengolahan citra dan metode jaringan saraf tiruan yang

dibuat berbasis pemograman MATLAB dan ToolBox Jaringan Saraf

Tiruan.

7/26/2019 S1-2014-283837-chapter1

7/9

7

D. TUJUAN PENELITIAN

Tujuan dari penelitian ini adalah ;

1. Mempelajari hubungan antara kematangan buah pisang mas dengan unsur

warna citra RGB dan tekstur menggunakan metode pengolahan citra

digital.

2. Menyusun sistem basis pengetahuan (knowledge based system) dalam

jaringan saraf tiruan untuk mengidentifikasi hasil panen buah pisang mas

berdasarlam analisis tingkat kematangan dari pengolahan citra.

3. Membuat aplikasi yang mampu mengidentifikasi buah pisang mas sesuai

dengan tingkat kematangan.

E. MANFAAT PENELITIAN

Hasil penelitian ini diharapkan dapat digunakan sebagai langkah awal

untuk membangun sistem klasifikasi buah pisang sesuai dengan tingkat

kematangan. Dengan melakukan kalibrasi pengaturan peralatan pengolahan citra,

metode dapat digunakan sebagai dasar acuan untuk menentukan tingkat

kematangan objek lain dalam penanganan hasil pasca panen pertanian.

Dari hasil penelitian ini diharapkan dapat diperoleh pemahaman yang

lebih baik terhadap metode arsitektur jaringan Saraf tiruan yang digunakan dalam

pengambilan keputusan klasifikasi tingkat kematangan buah pisang mas.

7/26/2019 S1-2014-283837-chapter1

8/9

8

F. KEASLIAN PENELITIAN

Beberapa penelitian terdahulu yang berkaitan dengan aplikasi

pengolahan citra digital yang telah dilakukan sebelumnya dapat dilihat pada Tabel

1.1 berikut ini :

Tabel 1.1 Penelitian Pendukung Terdahulu

No Nama & Tahun Objek Metode

1 Iswahyudi (2010) Apel RGB, Histogram

2 Prianggono (2005) Jeruk Lemon RGB, Kamera Online

3 Arham (2004) Jeruk Nipis RGB, JST

Objek yang dikaji dalam penelitian terdahulu yaitu apel yang

diteliti mengukur kematangan buah apel berdasar kemiripan warna. Pada

penelitian ini, dalam penentuan tingkat kematangan buah apel, dapat

ditentukan berdasarkan komposisi warnanya. Sebagai pembanding adalah

histogram warna buah yang sudah matang. Informasi yang dihasilkan

berupa persentase kemiripan dan penggolongan kematangan buah yang

meliputi mentah, mengkal, dan matang. Hasil percobaan pada program

yang telah dibuat menunjukkan bahwa citra yang memiliki kemiripan

distribusi warna citra yang sama persis memiliki selisih jarak sama dengan

nol (Iswahyudi, 2010). Penelitian lain yaitu pendeteksi buah jeruk lemon

pada pohonnya secara online/ real time menggunakan kamera. Pada

penelitian ini dikembangkan algoritma yang memungkinkan mendeteksi

keberadaan buah jeruk lemon pada pohonnya dengan mempelajari,

mengkaji dan menganalisis karakteristik sinyal-sinyal warna dalam model

7/26/2019 S1-2014-283837-chapter1

9/9

9

warna RGB dan HSI dari citra buah jeruk lemon dan latarnya. Sehingga

didapat parameter warna yang digunakan sebagai sarana untuk

memisahkan antara buah jeruk lemon dan latarnya (Prianggono, 2005).

Penelitian yang mendukung terkait penggunaan pengolahan citra digital

dan jaringan syraf tiruan yaitu dalam penelitian evaluasi mutu jeruk nipis

dengan metode pengukuran non konvensional menggunakan pengolahan

citra digital (digital image processing) menghasilkan data yang akan

diproses secara pembelajaran dengan jaringan Saraf tiruan sehingga dapat

digunakan untuk menentukan mutu buah (Arham, 2004).

Keaslian dari penelitian yang penulis lakukan dibandingkan

dengan penelitian yang terdahulu dapat dilihat dari objek dan metode yang

digunakan dalam penelitian. Objek yang digunakan adalah buah pisang

varietas pisang mas. Metode yang digunakan untuk mengidentifikasi

tingkat kematangan buah pisang mas yaitu pengolahan citra yang terdiri

dari pengolah dan analisis citra. Data analisis citra dalam bentuk model

warna RGB dan tekstur. Hasil pengolahan citra dari setiap parameter

tingkat kematangan tersebut digunakan sebagai input layer dalam analisis

Jaringan Saraf Tiruan.