statistik 2

1.    PENDAHULUAN

Andil Indonesia sebagai salah satu negara pemasok jeruk keprok segar dunia masih sangat kecil yakni kurang dari satu persen pasokan dunia.^[1] Kecilnya pasokan Indonesia terhadap pasar dunia akibat kemampuan suplai terbatas dan tidak kontinyu serta kualitas produksi yang masih rendah. Upaya untuk meningkatkan daya saing komoditas jeruk keprok diperlukan penanganan  secara terpadu, terutama pada penanganan pasca panen sehingga kualitas produk dapat dioptimalkan dan memperpanjang daya simpan produk. Penanganan terpadu tersebut tentunya perlu muatan teknologi alsintan yang terdiri dari alat panen (pemetik), mesin pengkelasan (grader), mesin prosesing berupa pemeras buah jeruk (squeezer) dan pengemasan. Penerapan teknologi ini diharapkan dapat mendorong berkembangnya agribisnis di pedesaan sehingga juga dapat meningkatkan pendapatan petani dan terciptanya lapangan kerja baru serta menambah pendapatan negara melalui ekspor komoditas jeruk keprok yang berkualitas.

Dalam pengkelasan mutu diperlukan metode evaluasi yang paling tepat dengan tidak merusak buah. Metode pengkelasan mutu dengan  tidak merusak buah adalah dengan pendekatan pengolahan citra, salahsatu parameter olahan citra dalam pengkelasan adalah tekstur. Sedangkan metode evaluasi ketepatan pengkelasan mutu, dilakukan evaluasi pendekatan ambang batas statistik dan jaringan syaraf tiruan (JST).

Tujuan penelitian ini adalah evaluasi yang paling tepat dalam penentuan tingkat mutu jeruk keprok dengan pendekatan ambang batas statistik dan jaringan syaraf tiruan menggunakan parameter tekstur.

2. LANDASAN TEORI

2.1     Tekstur

Tekstur akan didapat informasi citra untuk memprediksi kondisi objek dari sifat permukaannya. Pengukuran tekstur dilakukan dengan menggunakan empat features yang terdiri dari  energi, kontras, homogenitas dan entropi . ^[3]

Energi berfungsi untuk mengukur konsentrasi pasangan gray level pada matriks co-occurance, persamaan energi adalah sebagai berikut :

                                                (1)

Dimana; i dan j adalah sifat keabuan dari resolusi 2 piksel yang berdekatan dan p (i,j) adalah frekuensi relatif matriks dari resolusi 2 piksel yang berdekatan.

Kontras berfungsi untuk mengukur perbedaan lokal dalam citra, persamaan kontras adalah sebagai berikut:

                          (2)

Dimana; i dan j adalah sifat keabuan dari resolusi 2 piksel yang berdekatan, p (i,j) adalah frekuensi relatif matriks dari resolusi 2 piksel yang berdekatan, n adalah Perbedaan absolut i dan j, dan N_g adalah jumlah sifat keabuan yang berbeda.

Homogenitas berfungsi untuk mengukur kehomogenan variasi gray level lokal dalam citra, persamaan homogenitas adalah sebagai berikut:

                                    (3)

Dimana: i dan j adalah sifat keabuan dari resolusi 2 piksel yang berdekatan dan p (i,j) adalah frekuensi relatif matriks dari resolusi 2 piksel yang berdekatan.

Entropi berfungsi untuk mengukur keteracakan dari distribusi perbedaan local dalam citra, persamaan entropi adalah sebagai berikut:

                            (4)

Dimana: i dan j adalah sifat keabuan dari resolusi 2 piksel yang berdekatan dan p (i,j) adalah frekuensi relatif matriks dari resolusi 2 piksel yang berdekatan.