Potensi Pengolahan Citra Digital Untuk Pengujian hasil Pertanian: Padi (2)

Tergelitiklah di kepala saya bagaimana bisa membedakan varietas-varietas tersebut. Kemudian saya meminta kolega saya Tini di BB Padi untuk mengirim beras untuk saya coba teliti dengan image process. Ongkos kirim yang mahal membuat saya memutuskan sampel tersebut dikirim lewat laut. Ternyata pengiriman lewat laut ke suatu tempat di ujung Republik ini bukan merupakan ide yang bagus. Butuh waktu lebih dari dua bulan sampel beras tersebut sampai dan cukup membuat frustasi karena tidak ada sistem untuk melacak dimanakah gerangan barang yang dikirim. Setelah sampel sampai, sebagian ada yang rusak jadi saya harus melakukan sortasi ulang. Sortasi dibantu oleh Harianto karyawan kebun Merauke yang handal sehingga pekerjaan sortasi dapat diselesaikan dengan cepat dan baik.

Percobaan Adaptasi Varietas Padi di Merauke

Percobaan Adaptasi Varietas Padi di Merauke

Setelah sampel siap, tahap berikutnya adalah mengambil data citra digital. Butuh waktu juga karena laptop yang digunakan saat itu mulai bermasalah dan digunakan juga untuk latihan TOEFL-IBT persiapan untuk sekolah. Pengambilan data dilakukan dalam kotak image process yang saya dan rekan rakit sendiri di Jayapura. Kotak tersebut kita buat portable jadi mudah untuk dipindah tempat. Dengan bermodal webcame, citra digital pun diperoleh serta data dianalisis menggunakan aplikasi pengolahan citra digital serta aplikasi statistik.

Hasil olahan data lumayan prospektif, bisa mencapai tingkat pengenalan hingga 100%. Sehingga saya dan rekan mencoba untuk menuliskannya dalam bentuk karya ilmiah untuk jurnal PP. Mudah-mudahan karya tulis tersebut segera terbit dan bisa segera disharing. Memang tingkat pengenalan bisa 100% karena varietas padi yang kita ambil sebagai sampel merupakan varietas yang berbeda dari segi fisik. Basmati yang langsing dan lonjong, Sintanur yang berbentuk cenderung oval serta Inpari 1 yang juga bisa mudah dibedakan secara kasat mata. Paling tidak dari hasil ini membuktikan bahwa teknologi pengolahan citra digital bisa dimanfaatkan untuk pengenalan varietas.

Image Capture

Image Capture

Kemudian tantangan berlanjut. Salah satu prof yang mereview tulisan tersebut, menyarankan bagaimana jika teknologi tersebut digunakan untuk membedakan varietas padi yang berbentuk serupa. Repotnya lagi, saya berada jauh dari tanah air. Dan pengiriman benih ke luar negeri juga bukan perkara mudah dan murah. Jadi saya dan kolega di BB Padi, Mba Mira Landep mencoba mengambil data menggunakan media lain, yaitu scanner. Ide ini saya coba setelah mengikuti kuliah tentang kualitas pangan di Uni Goettingen. Saat itu kita mengukur kualitas roti dengan scanner. Idenya sederhana, murah, mudah, cepat dan tampaknya berpotensi untuk diterapkan.

Setelah beberapa korespondensi melalui email untuk berdiskusi cara pengambilan data menggunakan scanner dan setelah beberapa kali trial and error, didapatkan satu set data untuk beberapa varietas yang serupa. Pada pengambilan data tahap awal ini, tingkat pengenalan varietas lumayan menjanjikan dengan 95% tingkat akurasi data. Lalu kita ambil lagi data berikutnya dengan sampel yang lain dan lebih banyak. Ternyata tingkat pengenalan turun menjadi 68%. Cukup membuat frustasi. Setelah beberapa kali kuantifikasi data ulang menggunakan aplikasi pengolahan citra digital serta beberapa metode statistik yang berbeda, hasil yang diperoleh tidak bergeser jauh.

Bersambung……….

Location: BB Padi Sukamandi, West Java, Indonesia

Time: Agustus 2013

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s