## Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Nanas Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan Metode K – Nearest Neighbor (KNN)
Yuza Reswan 1 , Rozali Toyib 2 , Harry Witriyono 3 , Ani Anggraini 4
Email: 1 yuzareswan@umb.ac.id , 2 rozalitoyib@umb.ac.id , 3 harrywitriyono@umb.ac.id , 4 aniangraini1212@gmail.com 1,2, 3,4 Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Bengkulu Jl. Bali, Po Box 118 Telp. (0736) 22756 Fax. (0736) 26161 Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Bengkulu
(Received: Nopember 2024, Revised : Februari 2024, Accepied : April 2024)
Abstract - This study  aims to  determine  the  extent to  which  the KNN algorithm is able to classify pineapple fruit based on color features  with  high  accuracy  and  determine  the  best  k  value  in the  KNN  algorithm  to  achieve  optimal  accuracy  in  the classification  of  pineapple  maturity  levels.  In  the  process  of classifying pineapple fruit manually by using the human eye is a very difficult thing to do. This is evidenced by the inconsistency and  subjective  nature  that  causes  a  low  level  of  accuracy. Therefore,  to  increase  the  level  of  accuracy  and  reduce  the subjectivity  of  the  human  eye,  this  research  proposes  an algorithm  that  can  be  used  to  classify  the  maturity  level  of pineapple  fruit,  namely  with  K-Nearest  Neighbor  based  on  the color of the skin on the fruit. The k value used in this research is 1, 3, 5, 7, and 9 to test the Euclidean distance search on images with  a  size  of  300x300  pixels.  The  research  conducted  proves that  with  Euclidean  distance k  =  5  and  k = 9  has a percentage value of 73%. Based on the level of accuracy, color features k = 5  and  k  =  9  show  the  best  k  value  on  the  classification  of pineapple ripeness level.
Keywords: Feature Extraction, Pineapple Fruit Image, KNN.
Intisari- Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sejauh mana algoritma  KNN  mampu  mengklasifikasikan  buah  nanas berdasarkan  fitur  warna  dengan  akurasi  yang  tinggi  serta mengetahui  nilai  k  terbaik  dalam  algoritma  KNN  untuk mencapai tingkat akurasi yang optimal dalam klasifikasi tingkat kematangan  nanas.  Pada  proses  klasifikasi  buah  nanas  dengan cara  manual  yaitu  dengan  menggunakan  mata  manusia merupakan  hal  yang  sangat  sulit  dilakukan.  Hal  ini  dibuktikan dengan  tidak  konsisten  serta  bersifat  subyektif  sehingga menyebabkan  tingkat  akurasi  yang  rendah.  Oleh  karena  itu, untuk  meningkatkan  tingkat  akurasi  serta  mengurangi  sifat subyektifitas  mata  manusia,  maka  penelitian  ini  mengusulkan sebuah  algoritma  yang  dapat  digunakan  untukk  mengklasifikasi tingkat  kematangan  buah  nanas  yaitu  dengan  K-Nearest Neighbor  berdasarkan  kepada  warna  kulit  yang  ada  pada  buah tersebut. Nilai k yang digunakan pada penenlitian ini yaitu 1, 3, 5,  7,  dan  9  untuk  menguji  coba  pencarian  jarak  Euclidean distance  pada  citra  dengan  ukuran  300x300  piksel.  Penelitian yang  dilakukan  membuktikan  bahwa  dengan  jarak  Euclidean k=5  dan  k=9    memiliki  nilai  prosentase  73%.  Berdasarkan tingkat  akurasi  yang  dimiliki,  fitur  warna  k=5  dan  k=9 menunjukkan nilai k terbaik pada klasifikasi tingkat kematangan buah nanas .

## I. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  tropis  yang memiliki  curah  hujan  tinggi,  terjadi  penyinaran  matahari sepanjang  tahun  dan  suhu  yang  senantiansa  konstan. Iklim  tropis  yang  ada  di  Indonesia  memberi  pengaruh positif  bagi  pertanian  Indonesia  yaitu  beragamnya  jenis
tumbuhan  dan  varietas  tanaman  yang  dapat  tumbuh  dan berkembang.  Beragam  jenis  buah  dapat  tumbuh  dengan baik  di  iklim  tropis,  seperti  tanaman  buah  nanas. Tanaman  nanas  tumbuh  dengan  baik  pada  lahan  dataran rendah. Nanas merupakan buah tropik yang diperdagangkan  oleh  Indonesia  di  pasar  internasional. (Badan Pusat Statistik, 2020).
Nanas  atau  yang mempunyai nama  latin Ananas comosus adalah  salah  satu  jenis  buah-buahan  tropis  yang mempunyai  daging  buah  berwarna  kuning  dengan  cita rasa  manis  keasaman.  Buah  yang  berasal  dari  daratan Brasilia (Amerika Selatan) ini memiliki karakteristik unik yakni  mempunyai  daun  yang  panjang  dan  runcing  dan kulit buah yang bersisik. (Purwanto, 2017)
Pada  Tahun  2016,  Indonesia  merupakan  negara penghasil nanas  terbesar ketiga  di  Asia  Tenggara  setelah Filipina  dan  Thailand  dengan    kontribusi    pasar    sebesar 23%  (Kementerian    Pertanian    RI,    2016).  Hampir seluruh   wilayah   Indonesia merupakan  daerah penghasil nanas karena didukung oleh iklim tropis yang sesuai.
Produksi  nanas  Indonesia  pada  tahun  2018 menempati  posisi  ke-4  produksi  tanaman  buah-buahan dengan  total  produksi  mencapai  1.795.986  ton.  Provinsi dengan  hasil  produksi  nanas  terbesar  adalah  provinsi Lampung  dengan  total  produksi  mencapai  622.881  ton, diikuti  oleh  Jawa  Tengah  (202.823  ton),  Jawa  Barat (180.802 ton), Sumatera Utara (145.618 ton), Jawa Timur (139.234 ton), dan provinsi-provinsi lainnya menghasilkan  514.148  ton  nanas  (Badan  Pusat  Statistika RI, 2019).
Produksi  buah  nanas  terus  meningkat  selama lima tahun terakhir, yakni pada tahun 2016-2020. Dimana ini  menjadikan  Indonesia  merupakan  produsen  terbesar kelima  setelah  Brazil,  Thailand,  Filipina,  dan  China. Nanas (Ananas comosus (L) Merr) merupakan buah tropis komoditi hortikultura yang berpotensi di Indonesia. Besar produksi buah nanas pada tahun 2016-2020 berturut-turut sebesar 1,4 juta ton, 1,7 juta ton, 1,8 juta ton, 2,2 juta ton, dan  2,4  juta ton.  Pusat  produksi  buah nanas di  Indonesia berasal  dari  provinsi  Lampung,  Jawa  Barat,  Sumatera Utara,  Jawa  Timur  dan  Jambi  (Badan  Pusat  Statistik, 2020).
Produksi  nanas  di  Indonesia  mencapai  2,89  juta ton  pada  2021.  Jumlah  tersebut  meningkat  17,95% dibandingkan  pada  tahun  sebelumnya  yang  sebesar  2,4 juta  ton.  Berdasarkan  wilayahnya,  Lampung  menjadi
penghasil nanas terbesar di Indonesia sebesar 705.883 ton pada  2021.  Jumlah  tersebut  setara  dengan  24,46%  dari total  produksi  nanas  Indonesia  sepanjang  tahun  lalu. Sumatera Selatan berada di posisi kedua dengan produksi nanas  sebesar  476.074 ton.  Kemudian, produksi nanas  di Riau   dan  Jawa  Tengah  masing-masing  sebesar  354.878 ton dan 344.852 ton. Adapun, DKI Jakarta menjadi satu- satunya  provinsi  yang  tidak  memproduksi  nanas. Sementara, Gorontalo  hanya memproduksi  nanas sebanyak 92 ton pada 2021.
Berdasarkan  data  Badan  Pusat  Statistik  (BPS), produksi  nanas  di  Indonesia  sebesar  3,2  juta  ton  pada 2022.  Jumlah  tersebut  meningkat  10,98%  dibandingkan tahun  sebelumnya  yang  sebanyak  2,89  juta  ton. Berdasarkan  wilayahnya,  produksi nanas  terbesar  berasal dari  Lampung,  yakni  861.706  ton.  Posisinya  diikuti  oleh Sumatera Selatan dan Jawa Timur dengan produksi nanas masing-masing  sebesar  567.210  ton  dan  357.505  ton. Setelahnya  ada  Jawa  Tengah  dengan  produksi  nanas sebesar  336.102  ton  pada  2022.  Kemudian,  Riau mencatatkan  produksi  nanas  sebanyak  261.769  ton sepanjang tahun lalu. Sementara, Papua menjadi provinsi dengan produksi nanas paling rendah pada 2022, yakni 79 ton.  Adapun,  DKI  Jakarta  menjadi  satu-satunya  provinsi yang tidak memproduksi nanas pada 2022.

## Gambar 1.1. Produksi Nanas di Indonesia

## Sumber : Badan Pusat Stastik (BPS)
Pada  industri  pertanian,  klasifikasi  tingkat kematangan  buah nanas memiliki peranan  penting  dalam menentukan  waktu  panen  yang  tepat  dan  kualitas  buah yang  dihasilkan.  Klasifikasi  merupakan  cara  melakukan proses pengelompokkan berdasarkan ciri tertentu (Putra,2010).    Setiap  buah  memiliki  ciri  untuk menentukan tingkat kematangannya, salah satunya warna kulitnya,  seperti  pada  buah  nanas,  Tingkat  kematangan yang  tepat  akan  mempengaruhi  cita  rasa,  tekstur,  dan keawetan buah nanas.
Sedangkan, Klasifikasi tingkat kematangan buah nanas  merupakan  pekerjaan  yang  membutuhkan  waktu, ilmu  dan  pengetahuan.  Sebab,  Tingkat  kematangan  buah nanas berdasarkan fitur warna (warna kulit) tersebut agak sulit  diklasifikasikan  secara  biasa  menggunakan  mata manusia. Dikarenakan cara mengidentifikasi dan mendeteksi  kematangan  buah  nanas  yang  dilakukan  di suatu  industri  masih  banyak  dilakukan  berdasarkan pengamatan  visual  secara  langsung pada  buah  yang akan diklasifikasi.  Hal  ini  tentu  memiliki  kekurangan  dimana Pemilihan  secara  manual  tersebut  dapat  menimbulkan
perbedaan  tanggapan,  waktu  yang  digunakan  juga  tidak efektif, serta memungkinkan adanya hasil klasifikasi yang beragam.
Jadi, Perkembangan teknologi informasi memungkinkan  klasifikasi  buah  berdasarkan  ciri  warna dengan  bantuan  komputer  menjadi  lebih  efisien  dan akurat.  fitur  warna  juga telah  terbukti  menjadi  fitur  yang kuat  dalam  pengklasifikasian  buah  berdasarkan  tingkat kematangan.  Warna  adalah  salah  satu  atribut  yang  dapat dilihat  dan  diukur  secara  objektif,  dan  perubahan  warna dapat  menunjukkan  perubahan  tingkat  kematangan  pada buah.
Dengan penggunaan fitur warna dalam klasifikasi  tingkat  kematangan  buah  nanas  menjadi relevan dan menarik untuk diteliti. Fitur warna digunakan untuk mempermudah dalam pengolahan citra. pengembangan metode klasifikasi yang efektif dan akurat menjadi  sangat  penting  dalam  proses  pemilihan  dan penanganan  buah  nanas.  Cara  klasifikasi  ini  dilakukan dengan  pengamatan  visual  tidak  langsung,  dengan menggunakan kamera sebagai pengolah citra dari gambar yang  kemudian  diolah  dengan  menggunakan  perangkat lunak komputer.
Teknik  pengolahan  citra  digital  juga  digunakan untuk mempermudah  dan mempercepat  proses  pengujian tingkat  kematangan  buah  nanas.  Inputan  pada  proses klasifikasi  adalah  karakteristik  nilai  fitur  citra  yang didapatkan dari tahap ekstraksi fitur warna menggunakan mean  RGB.    Jadi,  Metode  klasifikasi  untuk  mengetahui tingkat  kematangan  buah  nanas  berdasarkan  fitur  warna adalah  dengan  menggunakan  metode  algoritma    K- Nearest Neighbors (KNN).
Menurut (Andono, P. N., Sutojo, T., & Mulijono. 2017)  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  merupakan metode  pengklasifikasian  kumpulan  data  pembelajaran berdasarkan  jarak  yang  paling  dekat  dengan  object. Sedangkan menurut (Wijaya & Ridwan, 2019) Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) merupakan metode klasifikasi  yang  menentukan  label  (class)  dari  sebuah objek baru berdasarkan mayoritas class dari jarak terdekat k dalam kelompok data latih.
Algoritma K-Nearst Neighbors (KNN) merupakan  sebuah  teknik  klasifikasi  terhadap  objek berdasarkan  nilai  (K)  tetangga  terdekatnya.  maka penelitian  ini  mengusulkan  sebuah  algoritma  yang  dapat digunakan  untuk  mengklasifikasi  tingkat  kematangan buah nanas yaitu dengan K-Nearest Neighbor berdasarkan kepada  warna  kulit  yang ada  pada  buah  tersebut.  Nilai  k yang digunakan pada penenlitian ini yaitu 1, 3, 5, 7, dan 9 untuk menguji coba pencarian jarak  data lati dan data uji menggunakan  Euclidean  Distance  pada  citra  dengan ukuran 300x300 piksel.
Konsep  penelitian  dengan  klasifikasi  tingkat kematang  buah  sudah  banyak  dilakukan  oleh  peneliti- peneliti  sebelumnya.  Seperti  Penelitian  yang  dilakukan oleh  (Lustini,  A.  (2019).  Dari  Fakultas  Ilmu  Komputer Universitas  Sriwija ya  terkait  tentang  “Klasifikasi  tingkat kematangan  buah  nanas  menggunakan  ruang  warna  red – green – blue  dan  hue – saturation –intensity”.  Peneliti  ini mengembangkan perangkat lunak yang dapat membedakan  antara  nanas  yang  belum  matang,  matang, dan  matang  sepenuhnya  berdasarkan  warnanya.  Metode
klasifikasi  yang  digunakan  adalah  logika  fuzzy.  Akurasi klasifikasi  diuji  pada  60  sampel  dan  mencapai  akurasi rata-rata  sebesar  86,67%.  Ruang  warna  RGB  dan  HSI digunakan  untuk  ekstraksi  fitur,  dan  logika  fuzzy Mamdani  digunakan  untuk  proses  klasifikasi.  Tujuan peneliti  adalah  mengembangkan  perangkat  lunak  yang dapat  mengklasifikasikan  tingkat  kematangan  nanas dengan akurasi yang tinggi.
Pada  penelitian  (Wijaya  &  Ridwan,  2019)  yang membahas  tentang  “Klasifikasi  Jenis  Buah  Ape l  Dengan Metode K- Nearest Neighbors” penelitian ini menggunakan metode warna dan bentuk buah,  yaitu Fitur Hue  Saturation  Value  (HSV)  dan  Local  Binary  Patern (LBP)  sebagai  ekstraksi  fitur  warna  dan  bentuk  pada buah. Sedangkan, metode pengklasifikasiannya menggunakan metode K-NN (K-Nearest Neighbor). Hasil evaluasi yang didapat dari metode K-Nearest Neighbor ini untuk  Secara  keseluruhan  dapat  dilihat  bahwa  rata-rata nilai Precision yang di dapat sebesar 94%, Recall sebesar 100%, dan Accuracy sebesar 94 %.
Pada penelitian (Syarifah 2022) tentang “Klasifikasi  Tingkat  Kematangan  Jambu  Bol  Berbasis Pengolahan  Citra  Digital  Menggunakan  Metode  K- Nearest  Neighbor”  penelitian  ini  menggunakan  metode ekstraksi  fitur  warna  HSV  (Hue  Saturation  Value)  dan esktraksi  fitur  GLCM  (Gray  Level  Co-Occurrence Matrix). Sedangkan, metode pengklasifikasiannya menggunakan  metode  K-NN  (K-Nearest  Neighbor).  Dan Akurasi  tersebut  diperoleh  dengan  nilai  ketetanggaan yang  digunakan  adalah  k=1.  Hasil  dari  tingkat  akurasi sebesar 93%.
Pada  penelitian  (Pubra,  dkk  2022)  membahas tentang “Perancangan Alat Pendeteksi Kematangan Buah Nanas  Dengan  Menggunakan  Mikrokontroler  Dengan Metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN)” penelitian  ini adalah  suatu  sistem  pendeteksian  dari  kulit buah  nanas.  Gambar  nanas  disimpan  pada  server  phyton demikian  juga  model  CNN.  Mikrokontroler  ESP32 berfungsi  mengolah  data  yang  bersumber  dari  server, ESP32 kamera berfungsi untuk mengambil gambar objek nanas  yang  akan  dikenali  untuk  diklasifikasi,  Pengujian klasifikasi  CNN  dimulai  dengan  meletakan  objek  nanas pada  ESP32  kamera.  Sensor  ultrasonic  digunakan  untuk mengaktifkan  kamera  secara  otomatis  dalam  mengambil gambar  nanas.  objek  gambar  selanjutnya  akan  dijadikan input  pada  sistem  pendeteksi  dengan  CNN  yang selanjutnya  akan  menampilkan  hasil  klasifikasi  pada LCD.  Dari  pengujian  ,  hasil  nilai  akurasi  tertinggi  adala 86%,  sedangkan  untuk  akurasi  terendah  yang  didapat adalah 80%.Total rata-rata akurasi yaitu 83,33%.
Pada penelitian (Firlansyah, dkk 2021) membahas  tentang  “Kla sifikasi  Tingkat  Kematangan Buah  Pepaya  Berdasarkan  Fitur  Warna  Menggunakan Jaringan  Syaraf  Tiruan”.  Pada  penelitian  ini,  kami mengusulkan  Klasifikasi  Tingkat  Kematangan  Buah Pepaya  Berdasarkan  Fitur  Warna  Menggunakan  Jaringan Syaraf  Tiruan.  Dengan  menggunakan  90  dataset  citra pepaya  RGB.  pada  pengujian  dan  pelatihan  berdasarkan klasifikasi menghasilkan nilai akurasi sebesar 100%.
Pada  penelitian  (Muhammad,  dkk  2021) tentang “Penggunaan  K -Nearest Neighbor (KNN) untuk Mengklasifikasi  Citra  Belimbing  Berdasarkan  Fitur
Warna” penelitian ini menggunakan algoritma K -Nearest Neighbor dan dengan menggunakan metode ekstraksi ciri Hue  saturation  Value  (HSV)  guna  merubah  nilai  RGB kedalam  nilai  HSV  dari  suatu  citra.  Hasil  dari  akurasi sebesar  93.33%  pada  percobaan  dengan  menggunakan nilai K=7.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## Buah Nanas
Indonesia  merupakan  negara  tropis  yang memiliki  curah  hujan  tinggi,  terjadi  penyinaran matahari sepanjang tahun dan suhu yang senantiansa konstan. Iklim tropis yang ada di Indonesia memberi pengaruh  positif  bagi  pertanian  Indonesia  yaitu beragamnya  jenis  tumbuhan  dan  varietas  tanaman yang  dapat tumbuh  dan berkembang. Beragam jenis buah  dapat  tumbuh  dengan  baik  di  iklim  tropis, seperti tanaman buah nanas. Tanaman nanas tumbuh dengan  baik  pada  lahan  dataran  rendah.  Nanas merupakan  buah  tropik  yang  diperdagangkan  oleh Indonesia  di  pasar  internasional.  (Badan  Pusat Statistik, 2020).

## Pengertian Citra Digital
Penggunaan  komputer  sebagai  alat  bantu untuk  dapat  menampilkan  pengolahan  gambar  dua dimensi.  Yang  mana,  dalam  ranah  yang  lebih  luas, pengolahan  citra  digital  mengarah  pada  pemrosesan data apa pun dalam dua dimensi. Citra digital adalah sebuah  larik  nilai  nyata  atau  kompleks  yang  dapat direpresentasikan  dengan  larik  bit  tertentu.  Nilai- nilai nyata atau kompleks yang dapat direpresentasikan dengan susunan bit tertentu.
Metode K-Nearest Neighbor (KNN)
Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN) merupakan metode pengklasifikasian kumpulan data pembelajaran  berdasarkan  jarak  yang  paling  dekat dengan  object.  (Andono,  P.  N.,  Sutojo,  T.,  & Mulijono.  2017).  Sedangkan  menurut  (Wijaya  & Ridwan,  2019)  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K- NN) merupakan metode klasifikasi yang menentukan  label  (class)  dari  sebuah  objek  baru berdasarkan  mayoritas  class  dari  jarak  terdekat  k dalam kelompok data latih.

## Penelitian Relevan
Penelitian  terdahulu  ini  menjadi  salah  satu referensi  penulis  dalam  melakukan  penelitian sehingga penulis dapat memperkaya teori-teori yang akan  digunakan  dalam  mengkaji  penelitian  yang akan  dilakukan.  Dari  penelitian  terdahulu,  penulis tidak  menemukan  penelitian  dengan  judul  yang sama persis seperti judul penelitian penulis. Namun, penulis  mengangkat  beberapa  penelitian  yang relevan  sebagai  referensi  dalam  memperkaya  bahan kajian dalam penelitian penulis.
Berikut  ini  adalah  penelitian  terdahulu berupa  beberapa  jurnal  yang  berkaitan  dengan penelitian yang dilakukan oleh penulis:
Pertama,  Penelitian  yang  dilakukan  oleh (Lustini,  A.  (2019).  Dari  Fakultas  Ilmu  Komputer Universitas  Sriwijaya  terkait  tentang  “Klasifikasi tingkat kematangan buah nanas menggunakan ruang warna red – green – blue dan hue – saturation – intensity”.  Peneliti  ini  men gembangkan  perangkat lunak  yang  dapat  membedakan  antara  nanas  yang belum  matang,  matang,  dan  matang  sepenuhnya berdasarkan  warnanya.  Metode  klasifikasi  yang digunakan  adalah  logika  fuzzy.  Akurasi  klasifikasi diuji pada 60 sampel dan  mencapai akurasi rata-rata sebesar  86,67%.  Ruang  warna  RGB  dan  HSI digunakan  untuk  ekstraksi  fitur,  dan  logika  fuzzy Mamdani  digunakan  untuk  proses  klasifikasi. Tujuan  peneliti  adalah  mengembangkan  perangkat lunak  yang  dapat  mengklasifikasikan  tingkat kematangan nanas dengan akurasi yang tinggi.
Dua, Penelitian yang dilakukan oleh (Yanto, B.,  Lubis,  A.,  Hayadi,  B.  H.,  &  Erna  Armita,  N.  S. T.  (2021).  Klarifikasi  Kematangan  Buah  Nanas Dengan  Ruang  Warna  Hue  Saturation  Intensity (HSI).  Dari  Universitas  Pasir  Pengaraian  terkait tent ang  “Klarifikasi  Kematangan  Buah  Nanas Dengan  Ruang  Warna  Hue  Saturation  Intensity” permasalahan  pada  penelitian  ini  dalah  Proses seleksi  manual  buah  nanas  dapat  menyebabkan kesalahan,  oleh  karena  itu  pengolahan  citra  dan transformasi  HSI  digunakan  untuk  mengidentifikasi dengan  akurat  tingkat  kematangan  buah  nanas. Penelitian  ini  menemukan  bahwa  metode  HSI memiliki tingkat akurasi 80% dalam mengidentifikasi  buah  nanas  yang  matang,  setengah matang,  dan  mentah.  Penelitian  ini  dapat  membantu petani  nanas  dalam  mendeteksi  tingkat  kematangan buah  nanas  dan  meminimalkan  kesalahan  dalam menentukan kematangannya. Penelitian ini bertujuan  untuk  membantu  petani  nanas  dalam mendeteksi  tingkat  kematangan  buah  nanas  dengan akurasi  yang  tinggi  dan  meminimalkan  kesalahan dalam menentukan kematangannya.
Tiga,  penelitian  yang  dilakukan  oleh (Aminatus,  Aditya,  dan  Arief,  2022).  Dari, Universitas Muria Kudus terkait tentang “Klasifikasi Tingkat Kematangan Jambu Bol Berbasis Pengolahan  Citra  Digital  Menggunakan  Metode  K- Nearest Neighbor” permasalahan pada penelitian ini yaitu  Tingkat  kematangan  jambu  bol  berdasarkan warna  kulit  agak  sulit  diklasifikasikan  secara konvensional  menggunakan  mata  manusia.  Pada penelitian  ini  yang  dijadikan  sebagai  objek penelitian  adalah  jenis  jambu  bol  merah.  Penelitian ini  menggunakan  metode  ekstraksi fitur warna HSV (Hue  Saturation  Value)  dan  esktraksi  fitur  GLCM
(Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix).  Sedangkan, metode  pengklasifikasiannya  menggunakan  metode K-NN  (K-Nearest  Neighbor).  Data  jambu  bol  yang digunakan sebanyak 90 data yang terdiri dari 60 data training  dan  30  data  testing.  Hasil  klasifikasi menggunakan metode KNN pada aplikasi mempunyai tingkat akurasi sebesar 93% dari 30 data testing.  Akurasi  tersebut  diperoleh  dengan  nilai ketetanggaan yang digunakan adalah k=1.
Empat,  Penelitian  yang  dilakukan  oleh (Yanri,  Naikson,  Arina,  dan  Surianto.  2022)  dari Universitas  Methodist  Indonesia.  Terkait  tentang “Perancangan  Alat  Pendeteksi  Kematangan  Buah Nanas Dengan Menggunakan Mikrokontroler Dengan  Metode  Convolutional  Neural  Network (CNN)”  Penelitian  ini  adalah  suatu  sistem pendeteksian  dari  kulit  buah  nanas.  Gambar  nanas disimpan  pada  server  phyton  demikian  juga  model CNN.  Mikrokontroler  ESP32  berfungsi  mengolah data  yang  bersumber  dari  server,  ESP32  kamera berfungsi  untuk  mengambil  gambar  objek  nanas yang  akan  dikenali  untuk  diklasifikasi,  Pengujian klasifikasi  CNN  dimulai  dengan  meletakan  objek nanas  pada  ESP32  kamera.  Sensor  ultrasonic digunakan  untuk  mengaktifkan  kamera  secara otomatis  dalam  mengambil  gambar  nanas.  objek gambar selanjutnya akan dijadikan input pada sistem pendeteksi  dengan  CNN  yang  selanjutnya  akan menampilkan  hasil  klasifikasi  pada  LCD.  Dari pengujian  ,  hasil  nilai  akurasi  tertinggi  adala  86%, sedangkan  untuk  akurasi  terendah  yang  didapat adalah  80%.Total  rata-rata  akurasi  yaitu  83,33%. Dari banyaknya penelitian diatas permasalahan yang diangkat  dalam  penelitian  ini  sama  yaitu    Setiap buah  memiliki  ciri  untuk  menentukan  tingkat kematangannya,  salah  satunya  warna  kulitnya,  dan teksturnya,  dan  juga  klasifikasi  tingkat  kematangan buah  masih  dilakukan  secara    manual  oleh petani/pedagang. Hal  ini tentu memiliki kekurangan dimana  membutuhkan  tenaga  lebih  banyak  dan keakuratan  tingkat  kematangan.  Oleh  karena  itu, Perkembangan  teknologi  informasi  memungkinkan klasifikasi  buah  berdasarkan  ciri/fitur  warna  dengan bantuan komputer menjadi lebih efisien dan akurat.

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  jenis  penelitian  yang  digunakan adalah  penelitian  eksperimental,  dan  pendekatan penelitian ini adalah kuantitatif. Sedangkan, Algoritma  untuk  penelitian  ini  adalah  K-Nearest Neighbor (KNN) dengan fitur warna (RGB).
Alasan  memilih  Algoritma  KNN  dalam  klasifikasi tingkat kematang penelitian ini Karena Algoritma K- Nearest  Neighbor  (KNN)  merupakan  metode pengklasifikasian  kumpulan  data  pembelajaran
berdasarkan  jarak  yang  paling  dekat  dengan  object. (Andono, P. N., Sutojo, T., & Mulijono. 2017). Dan juga, karena penelitian ini melakukan pengujian terhadap  algoritma  K-Nearest  Neighbor  dengan variasi  nilai  K  untuk  mengklasifikasikan  tingkat kematangan  buah  nanas  berdasarkan  fitur  warna. Algoritma  KNN  mengelompokkan  data  baru  sesuai dengan nilai k sebagai jarak tetangga terdekat antara data  latih  dengan  data  uji.  Nilai  k  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  1,  3,  5,  7,  dan  9.  Jauh atau dekatnya tetangga dapat dihitung menggunakan jarak euclidean dan jarak Cityblock Distance dengan rumus :
Rumus Euclidean : 𝑑(x, y) = √∑ (𝑥𝑖 − 𝑦𝑖) 2 𝑝 𝑖=1
Rumus Cityblock :   d(x,y) = ∑ (𝑥𝑖 − 𝑦𝑖) 𝑝 𝑖−0 Keterangan : d(x,y) : Jarak data latih dan uji, xi : Data latih, yi : Data uji, i : Variabel data, p : Dimensi data Hal ini sesuai dengan definisi penelitian eksperimental  yang  melibatkan  pengujian  terhadap hipotesis dengan menggunakan sampel yang diambil secara  acak.  (Creswell,  J.  W.2014).    Jadi,  Konsep dasarnya adalah mengklasifikasikan objek berdasarkan  mayoritas  label  tetangga  terdekatnya. Menurut  Kadir  dan  Adhi  (2012),  K – Nearest Neighbor  (KNN)  merupakan  sebuah  metode  untuk melakukan  klasifikasi  terhadap  objek  atau  data berdasarkan  data  pembelajaran  yang  diambil  dari  k tetangga  terdekat.  Dengan  k  merupakan  banyaknya tetangga  terdekat.  Sedangkan  tujuan  dari  penelitian ini  adalah  Menentukan/mengetahui  nilai  K  terbaik dalam  algoritma  KNN  untuk  mencapai  tingkat akurasi  yang  optimal  dalam  klasifikasi  tingkat kematangan  nanas.  Berikut  adalah  Rancangan Metode yang diusulkan dalam penelitian ini yaitu
Gambar 1 Tahapan Penelitian

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Model  klasifikasi  yang  dilakukan  pada  dua kelas  diantaranya  nanas  mateng  dan  nanas  mentah melalui  hasil confiusion  matrix  (x  :  true,  y  =  pred calss, z: counters)

## Gambar 2 Confusion Matrix
Dari  hasil  uji  coba  terhadap  data  histogram buah nanas, sebanyak 63 data histogram buah nanas sebagai data training dan 27 buah nanas sebagai data testing telah  mampu  merepresentasikan  keadaan data  tes  sehingga  didapat confusion  matrix dengan tingkat  akurasi  sebesar  65.59%.  Seperti  pada Gambar 3 Performance Vector
Gambar 3 Performance Vector
Akurasi  merupakan rasio atau perbandingan prediksi  benar  dan  salah  dari  hasil testing . Berdasarkan  hasil  sebesar  65.59%  maka  model klasifikasi  ini  dapat  dijadikan  acuan  performasi algoritma dalam klasifikasi tingkat kematangan buah nanas.  Serta  dapat  menjawab  pertanyaan  “Berapa persen  nanas  yang  benar  diprediksi  belum  matang dan matang dari keseluruhan data nanas?”.
Precision yang didapat dari hasil pemodelan sebesar 65.99%, Precision merupakan  rasio  prediksi  benar belum  matang,  dan  benar  matang  dibandingkan dengan  keseluruhan  hasil  yang  diprediksi  benar.
Mulai Pengumpulan data Pre-Pemrosesan data Ekstraksi Fitur RGB Pembagian DataSet
Klasifikasi menggunakan KNN
Algoritma Diuji Dengan Nilai K = 1, 3, 5, 7, 9
Adapun  pertanyaan  yang  dapat  dijawab  dari precision yaitu  “Berapa  persen  nanas  yang  benar matang  dari  keseluruhan  data  nanas  yang  diprediksi matang?”.
Hasil  pemodelan  klasifikasi  mempunyai nilai class  recall sebesar  66.25%, class  recall merupakan rasio prediksi benar belum  matang,  dan benar matang yang dibandingkan dengan keseluruhan  data  yang  benar. Class  recall dapat menjawab  dari  pertanyaan  “Berapa  persen  nanas yang  diprediksi  setengah  matang  dibandingkan keseluruhan  data  nanas  yang  benar  setangah matang?”.
Setelah  mendapatkan  hasil precision dan class  recall maka  ditentukan  nilai  F1  atau F- Measure , F-Measure merupakan  perbandingan  nilai rata-rata precision dan class recall yang dibobotkan. Pada  model  klasifikasi  ini  didapatkan  nilai F- Measure nya sebesar 73%.
Kurva receiver  operating  characteristics digunakan  untuk mengevaluasi  kualitas  atau keberhasilan  dari  model  klasifikasi  yang  telah dihasilkan. Kurva ROC yang dihasilkan menggunakan cross-validation dan  data  yang didapat  dari confusion  matrix berupa accuracy, precision, dan class  recall ,  serta  F1 sector .  Pada kurva  ROC  terdapat  sumbuh  X  dan  Y,  sumbuh  Y menampilkan true  positive  rate dan  sumbuh  X menampilkan false  positive  true .  Kurva  ROC  yang dihasilkan  dapat menentukan apakah  kualitas model klasifikasi yang telah dihasilkan baik atau tidak, jika garis  kurva  berada  diatas  garis threshold maka model  yang  dihasilkan baik,  namun  jika garis kurva berada  dibawah  dari  garis threshold maka  model klasifikasi yang dihasilkan buruk atau tidak baik

## Gambar 4 Kurva ROC
Gambar  diatas  merupakan  kurva  ROC, dimana  model  SVM  berada  pada  titik  {0,8}. Berdasarkan  kurva  tersebut  maka  terlihat  titik  SVM Polynomial berada  diatas  garis threshold ,  hal  ini menandakan  model  klasifikasi  yang telah  dihasilkan
merupakan classifier yang baik dalam pengklasifikasian tingkat kematangan buah nanas.

## V.PENUTUP
Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisa  yang  dilakukan didapatkan beberapa poin utama yang diantraanya :
1. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai K dalam  algoritma  KNN  memainkan  peran krusial  dalam  akurasi  klasifikasi.  Pengujian dilakukan  dengan  27  buah  gambar  yang sebagai  data  uji  yang  terdiri  dari  14  buah gambar  buah  nanas  matang  dan  13  buah gambar  buah  nanas  mentah.  Tingkat akurasinya mencapai 73%.
2. Pengaruh  nilai  K  terhadap  tingkat  akurasi menunjukan  yaitu  K=1  dan  K=3  nilai akurasinya  adalah  70%,  K=7  adalah  60% sedangkan  untuk  K=5  dan  K=9  yaitu  nilai akurasinya  73%.  Jadi  dapat  disimpulkan bahwa nilai akurasi terbaik pada fitur warna didapatkan  saat  menggunakan  k=5  dan  k=9 yaitu  nilai  akurasinya  73%  sehingga  sistem layak digunakan.
3. Sedangkan  Penentuan  tingkat  kematangan buah  nanas  berdasarkan  ekstraksi  fitur  citra dengan parameter mean, variance, skewness,  kurtosis,  dan  entropy.  Klasifikasi support  vector  machine  ini  memanfaatkan fungsi  kernel  polynomial  sehingga  dari  63 data training dan 27 data testing menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  65.59%. Berdasarkan kurva receiver operating characteristics  model  klasifikasi  yang  telah dihasilkan  merupakan  classifier  yang  baik, hal  ini  ditandai  dengan  titik  SVM  berada diatas garis threshold.
Saran
Berdasarkan  kesimpulan  yang  ditarik  dari hasil  analisa,  dapat  disarankan    pada  penelitian selanjutnya  bahwa  metode  KNN  dapat  digunakan untuk klasifikasi tingkat kematangan buah berdasarkan fitur warna. Namun untuk meningkatkan akurasi klasifikasi, perlu dilakukan : 1. Meningkatkan jumlah data latih dan data uji.
2. Pemilihan  ekstrasi  ciri  yang  tepat,  dan mempertimbangkan  penggunaan  fitur  lain seperti tekstur.
3. Selain  itu  perlu  dilakukan  penelitian  lebih lanjut  untuk  menguji  akurasi  klasifikasi dengan  menggunakan  metode  lain  seperti SVN dan NMC.
Sedangkan,  penggunaan  Matlab  tidak  dapat disimpulkan  bahwa  lebih  baik  daripada  aplikasi klasifikasi lain dalam klasifikasi tingkat kematangan
buah  berdasarkan  fitur  warna  menggunakan  metode KNN.  penggunaan  aplikasi  klasifikasi  lain  seperti Python  atau  R  juga  dapat  memberikan  hasil  yang baik  dalam  klasifikasi  citra  digital.  Selain  itu,  perlu dilakukan penelitian lebih lanjut untuk membandingkan  akurasi  berbagai  metode  dan aplikasi klasifikasi dalam klasifikasi tingkat kematangan buah berdasarkan fitur warna menggunakan metode KNN.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Amir  Tjolleng.  (2017).  Pengantar  Pemrograman MATLAB. Jakarta. PT Elex Media Komputindo
[2] Andono,  P.  N.,  Sutojo,  T.,  &  Muljono.  (2017). Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: Andi
[3] Badan  Pusat  Statistika  RI.  (2019).  Statistik Tanaman  Buah-buahan  dan  Sayuran  Tahunan Indonesia. Jakarta: Badan Pusat Statistika RI.
[4] Basuki,  A.,  Palandi,  J.F.,  &  Fatchurrochman. (2005).  Pengolahan  citra  digital  menggunakan visual basic. Yogyakarta: Grada Ilmu.
[5] Basuki,  Achmad.  2005. Metode  Numerik  dan Algoritma Komputasi . Yogyakarta: ANDI.
[6] Dalimartha,  S.  (2001).  Atlas  Tumbuhan  Obat Indonesia Jilid 2 Nanas. Trubus Agriwidya.
[7] Firlansyah, Alfian, Andi Baso Kaswar, and Andi Akram Nur Risal. "Klasifikasi Tingkat
Kematangan  Buah  Pepaya  Berdasarkan  Fitur Warna  Menggunakan  JST." Techno  Xplore:
Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi
Informasi 6.2 (2021): 55-60.
[8] Hanafi,  M.  Habib,  Nurul  Fadillah,  and  Ahmad Insan. "Optimasi Algoritma K-Nearest Neighbor untuk  Klasifikasi  Tingkat  Kematangan  Buah Alpukat Berdasarkan Warna." IT Journal
Research and Development 4.1 (2019): 10-18.
[9] Hermawati Astuti Fajar. 2013. Pengolahan Citra
Digital;Konsep  dan  Teori.  Penerbit  Andi,
Yogyakarta.
[10] Humaira,  B.,  et al.  "Klasifikasi Tingkat  Kualitas dan Kematangan Buah Tomat  Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan." Journal  of  Embedded  Systems,  Security and Intelligent Systems 2.1: 20-26.
[11] Irfandi.  (2005).  Karakterisasi  morfologi  lima populasi  nanas  (Ananas  comosus  (L.)  Merr). Program  Studi  Hortikultura  Fakultas  Pertanian Institut Pertanian Bogor.
[12] Kadir,  A.  dan  Adhi,  S.  (2012),  Teori  dan Aplikasi  Pengolahan  Citra,  Yogyakarta:  ANDI Yogyakarta.
[13] Kusuma,  S.  F.,  Pawening,  R.  E.,  &  Dijaya,  R. (2017). Otomatisasi klasifikasi kematangan buah mengkudu berdasarkan warna dan tekstur. Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi , 3 (1), 17-23.
[14] B  Lubis,  E.  R.  2020.  Budidaya  nanas.  Bhuana ilmu Populer. Jakarta.
[15] Lustini, Apriyanti. "Klasifikasi Tingkat Kematangan  Buah  Nanas  Menggunakan  Ruang Warna  Red – Green – Blue  Dan  Hue – Saturation – Intensity." Jurnal Digital Teknologi Informasi 2.1 (2019): 1-8.
[16] Maulana,  S.  (2021).  Klasifikasi  Kualitas  Buah Pir  Berdasarkan  Warna  Dan  Tekstur  Dengan Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor (Knn)  (Doctoral  dissertation,  Universitas  Islam Lamongan).
[17] Memahami Arti Klasifikasi Menurut Kamus dan Para  Ahli,  Ketahui  Juga  Contoh  Penerapannya. (2022).  Diakses  pada  08  Desember  2022  dari https://plus.kapanlagi.com/memahami-arti- klasifikasi-6c29e5.html
[18] H  Mubarok,  Hasan,  Sylviana  Murni,  and Mayanda  Mega  Santoni.  "Penerapan  Algoritma K-Nearest  Neighbor  Untuk  Klasifikasi  Tingkat Kematangan  Buah  Tomat  Berdasarkan  Fitur Warna." Prosiding Seminar Nasional Mahasiswa Bidang  Ilmu  Komputer dan Aplikasinya .  Vol.  2. No. 1. 2021.
[19] Mubarok,  Hasan,  Sylviana  Murni, and  Mayanda Mega  Santoni.  "Penerapan  Algoritma  K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Tomat Berdasarkan Fitur Warna." Prosiding  Seminar  Nasional  Mahasiswa  Bidang Ilmu  Komputer  dan  Aplikasinya.  Vol.  2.  No.  1.
2021.
[20] H  Muhammad,  Duwen  Imantata,  Ermatita
Ermatita,  and  Noor  Falih.  "Penggunaan  K- Nearest  Neighbor  (KNN)  untuk  Mengklasifikasi Citra Belimbing Berdasarkan Fitur Warna." Informatik:  Jurnal  Ilmu  Komputer 17.1
(2021): 9-16.
[21] Munir,  R.  2004.  Pengolahan  citra  digital  dengan pendekatan  algoritmatik.  Penerbit  Informatika, Bandung.
[22] Oktaviani,  D.  (2009).  Pengaruh  Media  Tanam Dan  Asal  Bahan  Stek  Terhadap  Keberhasilan Stek  Basal  Daun  Mahkota  Nanas  (Ananas
comosus (L.) Merr.) (Skripsi). Fakultas Pertanian.
[23] Prasetyo,  Nevalen  Aginda,  et  al.  "Sistem
Identifikasi  Tingkat  Kematangan  Buah  Nanas
Secara Non-Destruktif Berbasis Computer Vision." Journal  of  Energy,  Material,  and Instrumentation Technology 2.1 (2021): 1-10.
[24] Purba,  Yanri  Bili  Eliezer,  et  al.  "Perancangan Alat  Pendeteksi  Kematangan  Buah  Nanas Dengan  Menggunakan  Mikrokontroler  Dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN)." Jurnal Ilmiah Teknik Informatika
METHOTIKA 2.1 (2022): 13-21.
[25] Putra, D. 2010. Pengolahan citra digital. Penerbit ANDI, Yogyakarta.
[26] Razka,  Muhammad  Hanif,  et  al.  "Klasifikasi Tingkat  Kematangan  Buah  Apel  Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor  dan Ekstraksi  Warna  HSV." Prosiding
Seminar  Nasional  Mahasiswa  Bidang  Ilmu
Komputer dan Aplikasinya . Vol. 2. No. 2. 2021.
[27] Riadi,  Muchlisin.  (2016). Pengolahan  Citra
Digital . Diakses pada 2023,
dari https://www.kajianpustaka.com/2016/04/pen
golahan-citra-digital.html
[28] Siswanto,  Irwan,  Ema  Utami,  and  Suwanto Raharjo.  "Klasifikasi Tingkat  Kematangan  Buah
Berdasarkan  Warna  dan  Tekstur  Menggunakan Metode  K-Nearest  Neighbor  dan  Nearest  Mena
Classifier." Inspiration: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi 10.1 (2020): 93-101..
[29] Sugiyono. (2018). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Bandung: Alfabeta..
[30] Sugiyono.  2016.  Metode  penelitian  pendidikan pendekatan  kuantitatif  dan  kualitatif  dan  R&D. Bandung : Alfabeta.
[31] Suprianto,  C.  (2016).  Grow  your  own  fruits- panduan  praktis  menanam  28  tanaman  buah populer  di  perkarangan.  Yogyakarta:  Lily Publisher, Penerbit Andi.
[32] Sutoyo, T., et al. "Wijanarto." Teori Pengolahan Citra Digital, Penerbit Andi, Yogyakarta (2009): 256.
[33] P  Syarifah,  A.,  Riadi,  A.  A.,  &  Susanto,  A. (2022).  Klasifikasi  Tingkat  Kematangan  Jambu
Bol Berbasis Pengolahan Citra Digital Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor. JIMP  (Jurnal  Informatika  Merdeka Pasuruan) , 7 (1).
[34] Wijaya,  N.,  &  Ridwan,  A.  (2019).  Klasifikasi Jenis  Buah  Apel  Dengan  Metode  K-Nearest Neighbors  Dengan  Ekstraksi  Fitur  HSV  dan LBP. Jurnal  Sisfokom  (Sistem  Informasi  dan Komputer) , 8 (1), 74-78.
[35] Yanosma,  Delfi,  Asahar  Johar,  and  Kurnia
Anggriani.  "Implementasi  Metode  K-Nearest Neighbor (KNN) dan Simple Addittive Weighting (SAW) dalam Pengambilan Keputusan Seleksi Anggota PASKIBRAKA." Rekursif: Jurnal Informatika 4.2 (2016). [36] Yanti, Putri, Wayan. “Deteksi Kematangan Buah Nanas  Berdasarkan  Tingkat  Kekuningan  Mata Nanas Dengan Menggunakan Metode
Tresholding.” (2022): 31.
[37] Zonyfar,  C.  (2020).  Pengolahan  Citra  Digital. Banten: Desanta Muliavisitama.