Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.4.1420 Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1137-1145 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## CLASSIFICATION OF SUGAR LEVELS IN BANANA FRUIT BASED ON COLOR FEATURES USING DIGITAL IMAGE PROCESSING-BASED ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS
Mushawwir S *1 , Rafli Ananta Burhan 2 , Tarisa Yuliarni 3 , Andi Baso Kaswar *4 , Dyah Darma Andayani 5
1,2,3,4,5 Department of Informatics and Computer Engineering, Faculty of Engineering, Universitas Negeri Makassar, Indonesia
Email: 1 mushawwir02@gmail.com , 2 rafliananta77@gmail.com , 3 tarisayuliarni2628@gmail.com , 4 a.baso.kaswar@unm.ac.id , 5 dyahdarma@unm.ac.id
(Article received: September 22, 2023; Revision: November 03, 2023; published: July 29, 2024)

## Abstract
Bananas  are  a  fruit  that  has  many  benefits  for  human  health,  because  bananas  contain  a  source  of  vitamins, minerals and carbohydrates. Bananas are a fruit that is often consumed by Indonesian people because of their sweet taste. With this sweet taste, of course bananas have quite high sugar levels, so diabetes sufferers must pay attention to this when choosing bananas. The level of sugar content in bananas can be distinguished by looking at the ripeness of the fruit. To differentiate between them, of course, we use human vision, but human observation also has weaknesses and errors can occur in the process, whether due to lack of lighting, visual impairment, or age. Therefore, this study proposes a classification of the level of sugar content in bananas in the RGB color space using  artificial  neural  networks  (ANN).  The  proposed  method  consists  of  6  stages,  namely  image  acquisition, preprocessing, segmentation, morphological operations, RGB feature extraction, and classification stage. In this study, 300 samples of banana fruit images were used. 210 datasets will be used for training and 90 datasets for testing. The dataset is divided into 3 classes, namely low sugar content, medium sugar content, and high sugar content. Based on the test results that have been carried out, the accuracy of the classification results is 97.78%, the  misclassification  is  2.22%,  and  the  computing  time  is  375  seconds.  These  results  show  that  the  proposed method can accurately classify the level of sugar content in bananas.
Keywords : artificial neural networks, bananas, classification, RGB, sugar levels.

## KLASIFIKASI TINGKAT KADAR GULA PADA BUAH PISANG BERDASARKAN FITUR WARNA MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN BERBASIS PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

## Abstrak
Pisang adalah buah yang memiliki banyak manfaat bagi kesehatan manusia, karena pisang mengandung sumber vitamin,  mineral  dan  karbohidrat.  Pisang  merupakan  buah  yang  sering  dikonsumsi  oleh  masyarakat  Indonesia karena  rasanya  yang  manis.  Dengan  rasa  manis  itu,  tentu  buah  pisang  memiliki  kadar  gula  yang  cukup  tinggi, sehingga penderita diabetes harus memperhatikannya dalam pemilihan buah pisang. Tingkatan kadar gula pada pisang bisa dibedakan dengan melihat kematangan buahnya. Untuk membedakannya tentu dengan menggunakan penglihatan manusia, namun pengamatan manusia juga memiliki kelemahan dan bisa saja terjadi kesalahan dalam prosesnya,  baik  itu  karena  kurangnya  pencahayaan,  gangguan  penglihatan,  atau  faktor  usia.  Oleh  karena  itu, penelitian ini mengusulkan klasifikasi tingkat kandungan kadar gula pada buah pisang dalam ruang warna RGB dengan menggunakan jaringan saraf tiruan (JST). Metode yang diusulkan terdiri atas 6 tahap, yaitu tahap akuisisi citra, preprocessing , segmentasi, operasi morfologi, ekstraksi fitur RGB, dan tahap klasifikasi. Pada penelitian ini digunakan  300  sampel  citra  buah  pisang.  210 dataset akan  digunakan  untuk  pelatihan  dan  90 dataset untuk pengujian. Dataset dibagi  menjadi  3  kelas,  yaitu  kadar  gula  rendah,  kadar  gula  sedang,  dan  kadar  gula  tinggi. Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan,  diperoleh  akurasi  dari  hasil  klasifikasi  sebesar  97,78%, misklasifikasi sebesar 2,22%, dan waktu komputasi sebesar 375 detik. Hasil tersebut menunjukkan bahwa metode yang diusulkan dapat mengklasifikasikan tingkat kadar gula pada buah pisang secara akurat.
Kata kunci : jaringan saraf tiruan, kadar gula, klasifikasi, pisang, RGB.
1138 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1137-1145

## 1. PENDAHULUAN
Pisang merupakan buah yang sangat terkenal di Indonesia.  Berdasarkan  data  pada  Badan  Pusat Statistik  (BPS),  Indonesia  diperkirakan  telah memproduksi  pisang  sebanyak  8,74  juta  ton  pada 2021.  Jumlah  ini  meningkat  6,85%  dibandingkan tahun  sebelumnya  sebesar  8,18  juta  ton  [1].  Pisang dapat dihidangkan dengan berbagai cara, antara lain langsung dimakan, dikukus, digoreng, ataupun diolah dengan  bahan  lainnya.  Secara  umum  buah  pisang memiliki  rasa  yang  manis  sehingga  pisang  sering dikonsumsi  banyak  orang.  Selain  enak,  pisang memiliki  banyak  manfaat  untuk  kesehatan.  Pisang memiliki  banyak  vitamin  serta  serat  makanan. Dibandingkan dengan apel, pisang mengandung lebih dari dua kali lebih banyak karbohidrat dan lima kali lebih  banyak  vitamin  A  [2].  Selain  itu,  pisang  juga kaya  akan magnesium dan potasium yang  penting untuk tetap bugar [3].
Manfaat dan kadar gula dari pisang juga bisa di lihat  berdasarkan  warna  kulitnya.  Pisang  berkulit hijau  sangat  baik  bagi  kesehatan  karena  kadar  gula yang rendah dan jumlah pati resistennya tinggi. Pati pada  buah  pisang  berguna  untuk  peningkatan  asam lemak rantai pendek serta baik untuk usus, sehingga pisang cocok dikonsumsi oleh penderita diabetes dan juga untuk orang yang sedang melakukan diet [4], [5]. Pisang  berkulit  kuning  dapat  digunakan  untuk menghalangi efek radikal bebas karena mengandung antioksidan.  Namun,  pisang  berkulit  kuning  ini menempati  indeks  glikemik  yang  tinggi  sehingga pisang tersebut kurang cocok bagi penderita penyakit diabetes.  Pisang  berkulit  kuning  dengan  bintik cokelat sering dianggap bahwa pisang tersebut rusak. Padahal, pada pisang tersebut mengandung serat yang rendah dan lebih banyak gula. Akan tetapi, suatu riset membuktikan  bahwa  mengkonsumsi  pisang  matang lebih baik daripada nasi putih bagi penderita diabetes. Pisang berkulit cokelat sering dibuang karena dikira busuk  dan  tidak  layak  untuk  dimakan.  Padahal, pisang  tersebut  mengandung  kadar  antioksidan  dan antiinflamasi  yang  tinggi.  Akan  tetapi,  pisang tersebut  tidak  disarankan  bagi  orang-orang  yang sedang melakukan diet atau penderita diabetes karena memiliki kadar gula yang sangat tinggi [6].
Buah  pisang  dengan  ukuran  sedang  dan  berat sekitar 126 gram, bisa mengandung hingga 29 gram karbohidrat  dan  122  kalori.  Isi  dari  karbohidrat tersebut  berupa  gula,  pati,  dan  serat.  Buah  pisang yang berukuran sedang tersebut terkandung sekitar 15 gram  gula  dan  juga  3  gram  serat.  Indeks  Glikemik (IG)  merupakan  cara  yang  bisa  dilakukan  untuk mengetahui  buah  yang  mengandung  karbohidrat, sehingga  hal  tersebut  dapat  mempengaruhi  gula darah. Tingkatan IG suatu makanan atau buah dapat diketahui berdasarkan berapa banyak dan cepat buah itu  dapat  meningkatkan  kadar  gula  pada  darah. Peringkat  IG  dibagi  menjadi  3  yaitu,  IG  rendah dengan nilai 55 atau kurang, IG sedang dengan nilai
56-69,  dan  IG  tinggi  dengan  nilai  70-100.  Secara keseluruhan,  pringkat  IG  pada  pisang  menempati peringkat  rendah  sampai  sedang  dengan  skala  IG yaitu, 42-62 (tergantung tingkat kematangannya) [7],
[8] .
Manusia  dapat  mengidentifikasi  suatu  objek dengan  melihat  warnanya.  Ada  berbagai  macam warna  yang  dapat  dilihat  oleh  mata  manusia  saat sedang  membedakan  suatu  objek.  Berbagai  macam warna  ini  dapat  dikategorikan  untuk  membantu pengidentifikasian  suatu  objek.  Misalnya,  saat membedakan  tingkat  kemanisan  buah  dengan  cara melihat  tingkat  kematangan  dan  ukuran  pada  buah. Secara  umum,  kematangan  buah  pisang  hanya  bisa dinilai  dari  warna  kulit  buahnya.  Namun,  mata manusia  bisa  menjadi  tidak  akurat  karena  berbagai faktor.  Contohnya  seperti  faktor  usia,  pencahayaan yang  berbeda-beda,  dan  persepsi  manusia  yang berbeda-beda.  Hal  ini  bisa  mengurangi  fokus  visual manusia dan memerlukan lebih banyak energi untuk membandingkan suatu objek [9].
Sebelumnya,  telah  dilakukan  penelitian  terkait kadar gula yaitu mengidentifikasi tingkat kadar gula pada  buah.  Penelitian  terkait  pengidentifikasian tingkat  kadar  gula  pada  buah  salak  menggunakan metode  fraktal  berdasarkan  pola  kulitnya  dengan jumlah  data  latih  30  buah,  memperoleh  kesimpulan bahwa  metode  tersebut  dapat  dilakukan  dalam mengidentifikasi  tingkatan  kadar  gula  pada  buah tersebut. Hasil dari penelitian tersebut menunjukkan bahwa  tingkat  kerumitan  pola  yang  ada  pada  kulit salak berpengaruh pada tingkat kadar gulanya, karena semakin  tinggi  kerumitan  pola  pada  kulitnya  maka semakin  tinggi  pula  kadar  gula  pada  buah  salak tersebut.  Pada  penelitian  tersebut  memperoleh  nilai korelasi sebesar 0.9975 [10].
Penelitian
analisis
fraktal untuk mengidentifikasi  kadar  gula  pada  rambutan  dengan menggunakan  metode Box-Counting dengan  jumlah sampel  30  buah,  memperoleh  kesimpulan  bahwa metode  analisis  fraktal  berhasil  mengidentifikasi tingkat kadar gula pada buah rambutan dengan hasil bahwa  semakin  tinggi  kadar  gulanya  maka  semakin tinggi  pula  dimensi  fraktal  dari  bentuk  rambut  pada buah  rambutan.  Pada  penelitian  tersebut  didapatkan nilai R-square sebesar 0.9867, RMSE 0.132, dan nilai korelasinya adalah 0.9781 [11].
Selanjutnya  penelitian  mengenai  buah  pisang yaitu,  klasifikasi  mutu  pada  buah  pisang  dengan menggunakan  jaringan  saraf  tiruan.  Pada  penelitian tersebut  menggunakan  data  uji  sebanyak  100  buah pisang dan berhasil mengklasifikasikan mutu pisang dengan  lima  kelas  yaitu,  untuk  pisang  berwarna kuning masuk dalam kelas super, kelas A, dan kelas B;  warna  hijau  masuk  dalam  kelas  luar  mutu  I;  dan warna  kecokelatan  masuk  dalam  kelas  mutu  II. Penelitian  tersebut  mampu  memperoleh  tingkat keberhasilan dalam mengklasifikasikan mutu sebesar 94%. [12].
Penelitian  mengenai  klasifikasi  kematangan pada buah pisang menggunakan warna RGB dengan jaringan  saraf  tiruan  yang  menghasilkan  4  jenis klasifikasi,  yaitu:  masak,  mentah,  mengkal,  dan busuk dengan rata-rata tingkat akurasi  untuk semua sampel adalah 98,3% [13].
Namun, dalam penelitian yang telah dipaparkan sebelumnya  hanya  menggunakan  data  latih  yang relatif  sedikit,  dan  belum  ada  penelitian  mengenai klasifikasi  tingkat  kadar  gula  pada  buah  pisang. Selain  itu,  penelitian-penelitian  tersebut  hanya berfokus  pada  klasifikasi  mutu  dan  tingkat kematangan pada pisang.
Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  mengusulkan proses klasifikasi tingkat kadar gula pada buah pisang berdasarkan  fitur  warna  dengan  menggunakan metode  jaringan  saraf  tiruan  (JST)  berbasis
pengolahan citra digital. Klasifikasi tingkat kandungan kadar gula terdiri atas tiga tingkatan kelas yaitu,  kelas  A  (kadar  gula  rendah),  kelas  B  (kadar gula sedang), dan kelas C (kadar gula tinggi). Metode yang diusulkan terdiri atas 6 tahap, yaitu pengambilan citra, preprocessing , segmentasi, morfologi, ekstraksi fitur  warna  RGB,  dan  tahap  klasifikasi  dengan menggunakan Jaringan Saraf Tiruan (JST).

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini, terdiri  dari  beberapa  tahapan  yang  bisa  dilihat  pada Gambar 1, dimana tahapan terdiri dari akuisisi citra, preprocessing , tahap segmentasi, operasi  morfologi, ekstraksi fitur, dan tahap klasifikasi.
Gambar 1. Bagan Metode Penelitian

## 2.1. Akuisisi Citra
Proses akuisisi citra dilakukan dengan menggunakan  kamera  dimana  citra  analog  akan diubah  menjadi  citra  digital  [9].  Jenis  kamera  yang digunakan  dalam  tahap  akuisisi  citra  adalah  kamera DSLR  Canon  EOS  700D.  Objek  disimpan  di  dalam kotak/ box yang  tertutup  dan  dilengkapi  lampu  agar pencahayaan menjadi konsisten dengan resolusi citra 5184 x 3456 dan ruang  warna RGB. Kotak tersebut juga diberi lubang pada bagian atas untuk mengambil gambar  secara  konsisten  menggunakan  kamera seperti  pada  Gambar  2. Output pada  tahapan  ini adalah gambar citra digital asli pada buah pisang.
Gambar 2. Tahap Akuisisi Citra

## 2.2. Preprocessing
Pada tahap ini yang dilakukan adalah mengubah citra  asli  agar  mempermudah  tahapan-tahapan
selanjutnya [14]. Pada tahap ini input yang digunakan yaitu citra asli yang dihasilkan pada tahapan akuisisi citra . Pada  tahap  ini  dilakukan  pengecilan  terhadap ukuran  citra,  dan  selanjutnya  mengubah  citra  RGB menjadi  citra grayscale, dimana  citra grayscale ini merupakan output dari  tahap preprocessing .  Citra grayscale hanya  memiliki  derajat  keabuan.  Untuk mengubah citra RGB menjadi grayscale, dapat diubah dengan cara mengambil nilai rata-rata dari fitur red , green , dan blue [15].
Pada  tahapan preprocessing ,  akan  ditentukan channel yang  sesuai  dengan  citra  untuk  dijadikan grayscale dan menjadi acuan pada tahap segmentasi. Penelitian  ini  menggunakan channel  red yang merupakan channel yang  paling  sesuai  untuk dijadikan sebagai acuan untuk setiap citra.

## 2.3. Segmentasi
Tahap  segmentasi  citra  memiliki  tujuan  untuk menentukan  citra  dari  suatu  objek  dengan  cara membagi citra menjadi 2 bagian, yaitu citra objek dan citra  latar  belakang.  Ada  banyak  metode  dalam mensegmentasi citra. Akan tetapi, metode segmentasi yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  dengan menggunakan metode thresholding Otsu. Input pada tahap  ini  adalah output dari  tahap preprocessing dalam bentuk Citra grayscale yang selanjutnya akan dilakukan  metode thresholding  Otsu .  Metode thresholding  Otsu merupakan  salah  satu  algoritma

## 1140
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1137-1145
dalam  melakukan  segmentasi,  dimana  dari  citra grayscale kemudian diubah menjadi citra yang telah terpisah  antara  citra  objek  dan  citra  background dalam  2  warna  yang  berbeda.  Cara  kerja  dari algoritma thresholding Otsu adalah dengan membuat histogram  yang  berfungsi  untuk  mengelompokkan nilai  piksel  berdasarkan  nilai threshold .  Agar  hasil pengelompokan  mencapai  nilai  maksimal,  maka dibutuhkan  nilai threshold yang  dapat  memisahkan kelas  pada  setiap  piksel  sehingga  nilai  intensitas piksel  pada  setiap  kelas  dapat  berbeda-beda  [16], [17]. Output pada tahapan ini adalah citra yang telah membedakan antara citra objek dan citra background .

## 2.4. Morfologi
Operasi  morfologi  secara  umum  memiliki tujuan  untuk  memperbaiki  bentuk  dari  citra  yang dihasilkan pada tahap segmentasi sehingga menghasilkan  fitur-fitur  yang  lebih  akurat  saat melakukan  analisis  ataupun  pengklasifikasian  [18]. Input  pada  tahap  morfologi  ini  adalah  citra  yang dihasilkan pada tahap segmentasi.
Pada  tahap  ini  urutan  operasi  morfologi  yang digunakan  adalah  “ dilasi-closing-hole  filling-erosi- area  open ”.  Sebelum  melakukan  operasi  tersebut, akan  dibangun  strel  dengan  bentuk disk dengan ukuran  20  piksel.  Tahap  pertama  adalah  dilasi, dimana dilasi ini akan memperbesar objek pada citra, setelah itu dilakukan operasi closing untuk menutup bagian pada citra sesuai dengan ukuran  strel. Tahap selanjutnya hole filling untuk menutupi bagian objek yang berlubang. Berikutnya adalah tahap erosi untuk mengembalikan  objek  yang  diperbesar  saat  dilasi. Tahap terakhir adalah area open untuk menghilangkan  objek  yang  tidak  diperlukan.  Hasil output pada tahapan ini adalah citra segmentasi yang sudah bersih.

## 2.5. Ekstraksi Fitur
Tahap ini mengambil input dari fitur citra objek pisang  berdasarkan  hasil  pada  tahap  morfologi. Setelah itu mengekstrak fitur warna hanya pada citra objek  input  tersebut.  Kemudian  setiap channel- nya akan dicari mean -nya yang akan dijadikan input pada tahap pelatihan jaringan saraf tiruan untuk dijadikan acuan  pada  tiga  kelas  kadar  gula  pada  pisang  [19]. Output pada tahap ini adalah hasil ekstraksi fitur pada citra yang di hasilkan pada tahap morfologi.

## 2.6. Klasifikasi
Pada  tahap  ini,  input  yang  digunakan  adalah nilai  ekstraksi  fitur  yang  dihasilkan  pada  tahap ekstraksi  fitur.  Klasifikasi  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah Jaringan Saraf Tiruan (JST). JST sendiri  merupakan  sistem  yang  dapat  memproses informasi  dan  juga  digunakan  untuk  proses pengklasifikasian  dengan  karakteristik  yang  sama dengan  cara  kerja  otak  manusia.  JST  berasal  dari pemahaman  manusia  ( human  cognition )  yang merupakan  suatu  generalisasi  dari  model  matematis [20].  JST  juga  memiliki  beberapa  neuron,  dimana neuron-neuron  tersebut  saling  terhubung  layaknya otak-otak  manusia.  Struktur  neuron  dimana  neuron- neuron  tersebut  mengirimkan  informasi  yang diterima ke neuron lainnya [21]. Dalam jaringan saraf hubungan  tersebut  biasanya  disebut  sebagai  bobot. Pada  bobot  tersebut  terdapat  nilai  yang  menyimpan informasi yang diterima [22].
Pada  tahap  klasifikasi  terbagi  menjadi  dua proses  yaitu  proses  pelatihan  JST  dan  proses pengujian  JST.  Proses  pelatihan  adalah  proses melatih  jaringan  saraf  tiruan  untuk  membangun sistem  yang  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  dan membedakan  kelas  kadar  gula  pisang  [12].  Proses pelatihan  JST  pada  penelitian  ini  menggunakan dataset pisang  sebanyak  210  buah,  dimana dataset tersebut dibagi  menjadi 3 kelas  yaitu,  Kelas Tinggi, Sedang,  dan  Rendah.  Jumlah dataset latih  pada masing-masing kelas sebanyak 70 dataset .
Proses  pengujian  adalah  tahap  menguji  hasil dari  proses  pelatihan  yaitu  jaringan  terlatih  untuk mengklasifikasi  tingkatan  kadar  gula  pada  buah pisang.  Jumlah dataset uji  pada  penelitian  ini sebanyak 90 dataset dengan 3 kelas yaitu, kelas kadar gula rendah, kadar gula sedang, dan kadar gula tinggi. Jumlah dataset uji  pada  masing-masing  kelas sebanyak 30 dataset .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  penelitian  akan  melalui  berbagai  tahap. Seperti yang telah dijelaskan pada metode penelitian, tahap  pertama  yang  dilakukan  adalah  tahap  akuisisi citra. Citra yang diambil berjumlah 300. 210 dataset akan  dijadikan  data  latih  dan  90 dataset akan dijadikan data uji. Dataset akan dibagi  menjadi tiga kelas yaitu kadar gula rendah, kadar gula sedang, dan kadar gula tinggi. Salah satu contoh citra dari ketiga kelas tersebut akan terlihat seperti pada Gambar 3.
(b) (c)
Gambar 3. (a) Gula Rendah. (b) Gula Sedang. (c) Gula Tinggi.
Berdasarkan  Gambar  3  dapat  diketahui  bahwa buah pisang Gambar 3(a) memiliki kadar gula rendah cenderung memiliki warna yang kehijauan, sedangkan  pisang  pada  Gambar  3(b)  kadar  gulanya sedang  memiliki  warna  yang  lebih  kuning  dan memiliki  sedikit  bintik  hitam  pada  kulitnya. Sementara itu pisang pada Gambar 3(c) dengan kadar gula  tinggi  memiliki  warna  kuning  kecokelatan  dan bintik hitam yang semakin banyak.
Citra  tersebut  kemudian  dilakukan  tahap preprocessing dan segmentasi. Tahap preprocessing akan  diubah  citra  menjadi grayscale . Channel  red akan  diubah  menjadi grayscale dan  sebagai  acuan pada tahap segmentasi  karena channel red memiliki intensitas warna yang paling terang dan terbaik. Pada tahap  segmentasi  akan  dilakukan  proses  segmentasi menggunakan thresholding  Otsu dan  memisahkan gambar objek dan background . Gambar 4 merupakan hasil  pada  tahap preprocessing, dan  Gambar  5 merupakan hasil pada tahap segmentasi dari Gambar 3.
(a) (b) (c) Gambar 4. (a) Grayscale Gula Rendah. (b) Grayscale Gula
Sedang. (c) Grayscale Gula Tinggi.
(a) (b) (c)
Gambar 5. (a) Segmentasi Gula Rendah. (b) Segmentasi Gula Sedang. (c) Segmentasi Gula Tinggi.
Hasil  segmentasi  pada  Gambar  5  memiliki lubang  di  dalam  objek  dan  beberapa noise di sekitarnya.  Hal  tersebut  disebabkan  karena  bagian hitam  pada  pisang  menyerupai  warna background sehingga menghasilkan gambar tersebut. Noise pada Gambar  5  juga  disebabkan  oleh background yang
kurang  bersih.  Gambar  5(a)  dan  5(b)  merupakan contoh  hasil  segmentasi  yang  baik  karena  gambar objek  sudah  jelas.  Sedangkan  Gambar  5(c) merupakan contoh hasil segmentasi yang kurang baik karena memiliki banyak bintik hitam pada pisangnya. Maka  dari  itu  dilakukan  operasi  morfologi  untuk memperjelas  gambar  objek  pada  citra.  Operasi morfologi  yang dilakukan adalah dilasi- closing - hole filling -erosi- area  open dan  strel  yang  digunakan adalah disk 20.  hasil  dari  tahap  operasi  morfologi dapat dilihat pada Gambar 6.
Pada  Gambar  6(a)  dan  6(b)  menunjukkan gambar  objek  yang  sangat  jelas  dan  bersih  setelah melalui operasi morfologi, sementara itu Gambar 6(c) masih memiliki sedikit lubang pada pinggiran objek. Hal  tersebut  disebabkan  karena  pisang  gula  tinggi memiliki  bintik  hitam  yang  cukup  besar,  sedangkan pisang gula rendah dan sedang memiliki sedikit bintik hitam sehingga mudah untuk ditutup.
(a) (b) (c)
Gambar 6. (a) Morfologi Gula Rendah. (b) Morfologi Gula Sedang. (c) Morfologi Gula Tinggi.
Setelah  tahapan  operasi  morfologi,  selanjutnya dilakukan ekstraksi fitur. Fitur yang akan digunakan untuk  pelatihan  adalah  fitur  warna  RGB,  HSV,  dan LAB.  Fitur  warna  HSV  dan  CIELab  adalah representasi  alternatif  dari  model  warna  RGB.  Citra hasil  HSV  dan  hasil  CIELab  akan  terlihat  seperti Gambar  7.  Fitur  warna  HSV  akan  menggunakan warna value (V)  dan  CIELab  menggunakan  ruang warna  L  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  8.  Kedua fitur tersebut akan melalui proses yang sama seperti fitur warna RGB.
Setelah  itu,  tahap  pelatihan  model  JST  akan dilakukan  pada dataset latih  dengan  menggunakan masing-masing  fitur  warna  dan  dihitung  nilai akurasinya.  Hasil  pelatihan  akan  dibandingkan  nilai akurasinya dan dijadikan sebagai pertimbangan, fitur mana  yang  akan  digunakan  untuk  melakukan pengklasifikasian pada data uji nanti.
(a) (b) Gambar 7. (a) Citra Hasil HSV. (b) Citra Hasil CIELab
(a) (b) Gambar 8. (a) Citra HSV warna V. (b) Citra CIELab warna L. Tabel 1. Hasil Data Pelatihan Fitur Warna Jumlah Data Akurasi (%) Missclassification Error (%) Runtime Detik Menit RGB (red) 90 94,4444 5,5556 210 03:30 150 94,6667 5,3333 358 05:58 210 96,6666 3,3334 636 10:36 HSV (V) 90 94,4444 5,5556 244 04:04 150 94,6667 5,3333 386 06:26 210 92,381 7,619 462 07:42 CIELab (L) 90 93,3333 6,6667 712 11:52 150 95,3333 4,6667 1193 19:53 210 94,7619 5,2381 1800 30
Hasil  dari  proses  pelatihan dataset pada  setiap fitur  dapat  dilihat  pada  Tabel  1.  Hasil  akurasi  yang didapatkan  semuanya  diatas  90%.  Bisa  dikatakan setiap  fitur  yang  digunakan  dapat  menghasilkan akurasi yang sangat tinggi. Namun pertimbangan fitur yang  akan  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi ditentukan  dari  akurasi  tertinggi  dan  lebih  efisien. Berdasarkan pada Tabel 1, dapat dilihat hasil akurasi pada  setiap  fitur  warna.  Nilai  akurasi  tertinggi  yang didapatkan  adalah  96,66%.  Nilai  akurasi  tersebut diperoleh dari fitur  warna RGB dengan jumlah data latih  sebanyak  210  buah  dan  lama  komputasi ( runtime )  yang  terbilang  singkat.  Sehingga,  fitur warna  yang  akan  digunakan  untuk  melakukan klasifikasi  terhadap dataset uji  adalah  fitur  warna RGB.

## Gambar 9. Grafik Ekstraksi Fitur Warna RGB.
Gambar  9  adalah  grafik  penyebaran  rata-rata warna  RGB  hasil  dari  proses  pelatihan.  Dari  grafik tersebut  dapat  dilihat  perbedaan  dari  ketiga  kelas yang  telah  dibentuk. Dataset 1-70  merupakan  kelas kadar gula rendah, dimana dari grafik tersebut dapat dilihat bahwa nilai intensitas warna green yang tinggi dan  hampir  sama  dengan  nilai  intensitas  warna red . Hal  tersebut  dikarenakan  warna  kulit  dari  pisang dengan  kadar  gula  rendah  memiliki  warna  hijau. Dataset 71-140 merupakan buah pisang dengan kadar gula  sedang.  Dari  grafik  tersebut,  nilai  intensitas warna red- nya meningkat dan intensitas warna green menurun  dan  jaraknya  dengan red menjauh.  Hal tersebut  disebabkan  karena  pisang  menjadi  matang sehingga warna pisang mulai menguning dan menjadi
lebih  terang. Dataset 141-210  merupakan  buah pisang  dengan  kadar  gula  tinggi.  Grafik  tersebut menunjukkan  semua  intensitas  warnanya  menurun. Hal  tersebut  terjadi  karena  pisang  menjadi  sangat matang  dan  membuat  warna  pisang  menjadi  lebih gelap. Nilai intensitas dari warna blue sangat rendah. Hal  tersebut  dikarenakan  warna blue dalam  fitur warna  RGB  pada  citra  pisang  tidak  terlalu berpengaruh  dibandingkan  dengan  warna red dan green.
Berdasarkan  pelatihan  yang  telah  dilakukan, dapat  dilihat  representasi  penyebaran  dari  setiap piksel  dalam  ruang  fitur  RGB  pada dataset latih seperti  pada  Gambar  10.  Dapat  dilihat  penyebaran pikselnya  terbagi  menjadi  3  kelas  yang  telah ditentukan  sebelumnya  yaitu  pisang  dengan  kadar gula rendah, kadar gula sedang, dan kadar gula tinggi. Masing-masing dari kelas tersebut berisikan 70 citra dataset .
Gambar 10. Penyebaran Piksel dalam Ruang Fitur RGB Data Pelatihan
Hasil  dari  tahap  pelatihan  model  JST  pada dataset latih,  menunjukkan  bahwa  fitur  warna  yang memiliki  nilai  akurasi  tertinggi  dan  lama  komputasi ( runtime )  yang  terbilang  singkat  adalah  fitur  warna RGB. Sehingga, fitur warna RGB tersebut yang akan digunakan  untuk  melakukan  proses  klasifikasi
terhadap dataset uji  pada  tahapan  pengujian.  Pada tahap  pengujian,  total  citra  yang  akan  digunakan sebanyak  90  citra  dan  dibagi  menjadi  3  kelas,  yaitu 30 citra untuk kadar gula rendah, 30 citra kadar gula sedang, dan 30 citra kadar  gula tinggi.
Hasil  dari  tahap  pengujian  dapat  dilihat  pada Tabel  2,  data  yang  diperoleh  dari  hasil  klasifikasi Pisang  dengan  mengekstrak  fitur  warna  RGB.  Citra
tersebut diuji berdasarkan pada JST yang telah dilatih sebelumnya  sehingga  memperoleh  hasil  klasifikasi yang akurasinya sangat tinggi sebesar 97,78%. Pada kelas  pisang  gula  sedang,  terjadi  dua  misklasifikasi dan  tertanda  sebagai  pisang  gula  tinggi.  Itu disebabkan karena kedua citra tersebut memiliki nilai rata-rata  RGB  yang  lebih  mendekati  warna  pisang gula tinggi.
Tabel 2. Hasil Data Pengujian No Kategori/ Kelas Jumlah Data Benar Salah Akurasi (%) Runtime Detik Menit 1 Gula Rendah 30 30 0 100 375 06:15 2 Gula Sedang 30 28 2 93,33 3 Gula Tinggi 30 30 0 100 Total 90 88 2 97,78 375 06:15
Berdasarkan  hasil  pengujian,  bisa  dilihat  hasil penyebaran  piksel  dalam  ruang  fitur  RGB  pada Gambar  11.  Dalam  penyebaran  tersebut  terdapat  3 kelas  tingkat  kadar  gula,  yaitu  kadar  gula  rendah, kadar  gula  sedang,  dan  kadar  gula  tinggi.  Masing- masing  kelas  tersebut  berisikan  30  citra dataset .  Di dalam  penyebaran  tersebut  juga  dapat  dilihat  piksel yang  sangat  berdekatan  dengan  kelas  lain.  Piksel itulah  yang  merupakan  misklasifikasi  data  dari pengujian yang telah dilakukan.
Gambar 11. Penyebaran Piksel dalam Ruang Fitur RGB Data Pengujian.

## 4. DISKUSI
Penelitian  ini  menghasilkan  suatu  sistem  yang dapat  mengklasifikasi  tingkat  kadar  gula  pada  buah pisang  berdasarkan  fitur  warna  menggunakan Jaringan  Saraf  Tiruan  berbasis  pengolahan  citra digital.  Klasifikasi  dilakukan  dengan  cara  membagi buah pisang ke dalam 3 kelas yaitu kadar gula rendah, kadar gula sedang, dan kadar gula tinggi. Pada tahap pelatihan, terdapat 3 skenario pelatihan dengan 3 fitur warna yang berbeda yaitu fitur warna RGB, HSV, dan LAB.  Setiap  fitur  warna  tersebut,  masing-masing dataset dibagi menjadi 90, 150, dan 210. Berdasarkan hasil dari tahap pelatihan, fitur warna yang memiliki nilai akurasi, misclassification error (ME), dan waktu komputasi  yang  terbaik  adalah  fitur  warna  RGB. Sehingga  pada  tahap  pengujian,  fitur  warna  yang digunakan  adalah  fitur  warna  RGB.  Pada  tahap pengujian,  nilai  akurasi  yang  didapatkan  sebesar
97,78%, misclassification  error (ME)  2,22%,  dan waktu komputasi selama 375 detik.
Penelitian sebelumnya yang membahas tentang klasifikasi mutu pada buah pisang dengan menggunakan  jaringan  saraf  tiruan.  Penelitian tersebut  mampu  memperoleh  tingkat  keberhasilan dalam mengklasifikasikan mutu sebesar 94% dengan menggunakan data uji sebanyak 100 buah dan dengan 5  kelas  yaitu,  untuk  pisang  berwarna  kuning  masuk dalam kelas super, kelas A, dan kelas B; warna hijau masuk dalam kelas luar mutu I; dan warna kecoklatan masuk  dalam  kelas  mutu  II[12].  Penelitian selanjutnya  yaitu  mengenai  klasifikasi  kematangan pada buah pisang menggunakan warna RGB dengan jaringan  saraf  tiruan  yang  menghasilkan  4  jenis klasifikasi,  yaitu:  masak,  mentah,  mengkal,  dan busuk dengan rata-rata tingkat akurasi  untuk semua sampel adalah 98,3%. penelitian tersebut menggunakan  120  data  citra  uji  dan  80  citra  buah pisang pada tahap pelatihan[13].
Penelitian  ini  menggunakan dataset sebanyak 300 sampel citra buah pisang. Pada tahap pelatihan, jumlah dataset yang digunakan sebanyak 210 dataset . Pada tahap pengujian, jumlah dataset yang digunakan sebanyak    90 dataset .  Sehingga,  penelitian  ini mempunyai  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi  jika dibandingkan dengan penelitian sebelumnya.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  pada  hasil  analisis  dan  uji  coba yang  telah  dilakukan  dengan  mengklasifikasikan tingkat  kadar  gula  pada  citra  buah  pisang  yang  ada dalam  ruang  RGB  menggunakan  Jaringan  Saraf Tiruan  (JST),  dapat  disimpulkan  bahwa  program yang  dibuat  dapat  mengenali  citra  pisang  dan mengkaji tingkat kadar gula dari pisang. Hal ini dapat bermanfaat bagi penderita diabetes dan penyakit lain yang  berhubungan  dengan  tingkat  kadar  gula  yang ada  pada  buah  pisang.  Penelitian  ini  menggunakan 300  sampel  citra  buah  pisang.  210 dataset akan digunakan  untuk  pelatihan  dan  90 dataset untuk pengujian. Metode yang digunakan dapat mendeteksi tingkat  kadar  gula  pada  buah  pisang  dengan  tingkat akurasi  yang  mencapai  100%  untuk  kadar  gula

## 1144
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1137-1145
rendah, 93,33% untuk kadar gula sedang, dan 100% untuk kadar gula tinggi. Sedangkan, jumlah rata-rata dari  nilai  akurasi  yang  didapatkan  pada  seluruh dataset uji sebesar 97,78% dengan misclassification error (ME) 2,22%, dan waktu komputasi selama 375 detik. Dengan memanfaatkan sistem yang dihasilkan pada penelitian ini, kita dapat mengetahui klasifikasi tingkat kadar gula pada buah pisang menjadi 3 kelas, yaitu  tingkat  kadar  gula  rendah,  kadar  gula  sedang, dan  kadar  gula  tinggi.  Saran  untuk  penelitian berikutnya yaitu agar dapat menklasifikasikan kadar gula  tidak  hanya  pada  buah  pisang  saja  akan  tetapi menklasifikasi  kadar  gula  pada  semua  jenis  buah lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA

## [1]
D.  Bayu,  “Produksi  Pisang  di  Indonesia Capai  8,74  Juta  Ton  pada  2021,”
DataIndonesia.id , 2022.
https://dataindonesia.id/sektor-
riil/detail/produksi-pisang-di-indonesia- capai-874-juta-ton-pada-2021
[2] P.  K.  RI,  “Khasiat  dan  Manfaat  Pisang,” Kementrian  Kesehatan  Republik  Indonesia , 2018. http://p2ptm.kemkes.go.id/tag/khasiat- dan-manfaat-pisang#:~:text=Sumber Karbohidrat dan Vitamin A,bagi tubuh untuk tetap bugar.
[3] J.  S.  Sidhu  and  T.  A.  Zafar,  “Bioactive compounds in banana  fruits and their  health benefits,” Food Qual. Saf. , vol. 2, no. 4, pp. 183–188, 2018, doi: 10.1093/fqsafe/fyy019.
[4] A. L. Falcomer, R. F. R. Riquette, B. R. De Lima,  V.  C.  Ginani,  and  R.  P.  Zandonadi,
“Health benefits of green banana consumption: A systematic review,”
Nutrients , vol. 11, no. 6, pp. 1–22, 2019, doi: 10.3390/nu11061222.
[5] E. S. Costa et al. , “Beneficial effects of green banana biomass consumption in patients with pre-diabetes  and  type  2  diabetes:  A randomised controlled trial,” Br. J. Nutr. , vol.
121,  no.  12,  pp.  1365–1375,  2019,  doi: 10.1017/S0007114519000576.
[6] H.  Apriliani,  “Mengetahui  Manfaat  Pisang Berdasarkan  Warna  Kulitnya,”  2021.
https://voi.id/lifestyle/39137/mengetahui- manfaat-pisang-berdasarkan-warna-kulitnya (accessed Nov. 25, 2022).
[7] J.  Indrawan,  “Apakah  Mengkonsumsi  Buah Pisang  Baik  Untuk  Penderita  Diabetes?,”
2021.
https://bangka.sonora.id/read/502542708/apa kah-mengkonsumsi-buah-pisang-baik-untuk- penderita-diabetes?page=all  (accessed  Nov. 25, 2022).
[8] et  al. ,  “Analisis  Kandungan  Zat  Gizi,  Pati Resisten,  Indeks  Glikemik,  Beban  Glikemik
dan  Daya  Terima  Cookies  Tepung  Pisang Kepok  (Musa  paradisiaca)  Termodifikasi Enzimatis dan Tepung Kacang Hijau (Vigna radiate),” J. Apl. Teknol. Pangan , vol. 9, no. 3, pp. 101–107, 2020, doi: 10.17728/jatp.8148.
[9] Alfian  Firlansyah,  Andi  Baso  Kaswar,  and Andi Akram Nur Risal, “Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Pepaya Berdasarkan Fitur Warna  Menggunakan  JST,” Techno  Xplore J. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 6, no.
2, pp. 55–60, 2021, doi: 10.36805/technoxplore.v6i2.1438.
[10] Sabariah,  Nurhasanah,  and  J.  Sampurno,
“Aplikasi  Metode  Fraktal  untuk  Identifikasi Kadar  Gula  pada  Salak  Berdasarkan  Pola Kulitnya,” Prism. Fis. , vol. V, no. 1, pp. 17– 20, 2017.
[11] Iman,  Nurhasanah,  and  J.  Sampurno, “Analisis  Fraktal  Untuk  Identifikasi  Kadar Gula  Rambutan  dengan  Metode  Box- Counting,” Prism. Fis. , vol. 6, no. 2, pp. 57– 60, 2018.
[12] A.  Harjoko  and  U.  G.  Mada,  “Pemrosesan Citra  Digital  untuk  Klasifikasi  Mutu  Buah Pisang Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan,” IJEIS (Indonesian J. Electron. Instrum. Syst. , vol.  4,  no.  1,  pp.  57–68,  2014,  doi: 10.22146/ijeis.4222.
[13] A. B. K. Jusrawati1, Ayu Futri, “Klasifikasi Tingkat  Kematangan  Buah  Pisang  Dalam Ruang  Warna  RGB  Menggunakan  Jaringan Syaraf Tiruan (JST).,” Jessi ,  vol.  02  Nomor 1, no. May, pp. 52–57, 2021.
[14] M. R. Rasyid, Z. Tahir, and N. Syafaruddin, “Digital  Image  Processing  for  Detecting Industrial  Machine  Work  Failure  with Quantization  Vector  Learning  Method,” J. Pekommas ,  vol.  4,  no.  2,  p.  131,  2019,  doi: 10.30818/jpkm.2019.2040203.
[15] I. Zeger, S. Grgic, J. Vukovic, and G. Sisul, “Grayscale  Image  Colorization  Methods: Overview and Evaluation,” IEEE Access , vol.
9, pp. 113326–113346, 2021, doi:
10.1109/ACCESS.2021.3104515.
[16] N.  Otsu,  “OTSU  paper,” IEEE  Trans.  Syst. Man Cybern. , vol. 9, no. 1, pp. 62–66, 1979.
[17] I.  A.  Muwakhid  and  D.  Nurdiyah,  “Otsu Method For Image Finish Segmentation With Components  of  Hue  Saturation  Value,” Transformatika ,  vol.  15,  no.  2,  pp.  67–73,
2018.
[18] A.  Susanto,  “Penerapan  Operasi  Morfologi Matematika  Citra  Digital  Untuk  Ekstraksi Area  Plat  Nomor  Kendaraan  Bermotor,” Pseudocode ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  49–57,  2019, doi: 10.33369/pseudocode.6.1.49-57.
[19] R.  I.  Borman,  I.  Ahmad,  and  Y.  Rahmanto,
“Klasifikasi  Citra  Tanaman  Perdu  Liar Berkhasiat  Obat  Menggunakan  Jaringan Syaraf  Tiruan  Radial  Basis  Function,” Bull. Informatics Data Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 6–13, 2022.
[20] C. Imam, E. W. Hidayat, and N. I. Kurniati, “Classification  of  Meat  Imagery  Using Artificial  Neural  Network  Method  and Texture  Feature  Extraction  By  Gray  Level
Co-Occurrence  Matrix  Method,” J.  Tek. Inform. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  1–8,  2021,  doi: 10.20884/1.jutif.2021.2.1.37.
[21] N.  Feri  Rahmadani,  Akim  M.H.  Pardede, “Jaringan  Syaraf  Tiruan  Prediksi  Jumlah Pengiriman  Barang  Menggunakan  Metode Backpropagation ( Studi Kasus : Kantor Pos Binjai  ),” Jtik  (Jurnal  Tek.  Inform. Kaputama) , vol. 5, no. 1, pp. 100–106, 2021, [Online]. Available:
https://jurnal.kaputama.ac.id/index.php/JTIK /article/view/444/375
[22] M.  Yollanda,  D.  Devianto,  and  H.  Yozza, “Model  Non-Linear  Pada  Jaringan  Saraf Tiruan,” J. Mat. UNAND , vol. 7, no. 2, p. 89, 2018, doi: 10.25077/jmu.7.2.89-97.2018.