## SISTEM  PREDIKSI KUALITAS SANTAN KELAPA MENGGUNAKAN NEAREST MEAN CLASSIFIER (NMC)

## Masparudin, Abdullah, Usman
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Islam Indragiri Jl. Provinsi Parit 1 Tembilahan Hulu Indragiri Hilir Riau Email: masfaruddin.ibnu.mahmud@gmail.com , abdialam@gmail.com , usmanovsky13411@gmail.com

## ABSTRACT
Coconut milk is one of the main ingredients that is always used as an ingredient for all types of food. Quality is crucial in choosing coconut milk. However, identifying the quality of coconut milk in plain view is not efficient. It occurs because it is difficult to distinguish which coconut milk is pure and which one is mixed with water. The purpose of this study was to build a quality detection system for coconut milk-based  on  the  color  of  the  coconut  milk.  The  classification  algorithm  used  is  the  nearest  mean classifier (NMC). This method calculates the distance of the image input vector to each class mean of the training image. The closest distance is the basis for determining the results of the classification. The evaluation uses the holdout validation method using a total of 135 images with a ratio of 2/3 for sample data and 1/3 for test data. The evaluation was carried out using 3 types of smartphone cameras, namely 1 Xiaomi Mi 8 Lite, 2 Oppo F7 cameras, and 3 Samsung Galaxy J3 Pro cameras. In testing, the first camera has an accuracy rate of 86.66% compared to camera 2 with an accuracy of 60% and camera 3 with an accuracy of 46%.
Keywords: android, coconut milk quality detection, nearest mean classifier (NMC), RGB color

## ABSTRAK
Santan kelapa adalah salah satu bahan pokok yang selalu dijadikan bahan untuk segala jenis makanan. Kualitas  menjadi  hal  yang  penting  dalam  pemilihan  santan  kelapa.  Bagaimanapun  juga pengidentifikasian  kualitas  santan  secara  manual  tidak  efisien,  hal  ini  terjadi  karena  sulitnya membedakan mana santan yang murni dan mana santan yang bercampur dengan air. Tujuan penelitian ini adalah membangun sistem deteksi kualitas santan berdasarkan warna santan. Algoritma klasifikasi yang digunakan adalah nearest mean classifier (NMC),  Metode ini menghitung jarak vektor input citra ke masing-masing mean kelas dari citra latih, jarak terdekat merupakan dasar dalam menentukan hasil dari klasifikasi.  Evaluasi menggunakan metode validasi holdout menggunakan total 135 citra dengan perbandingan 2/3 untuk data sampel dan 1/3 digunakan untuk data uji. Evaluasi dilakukan dengan 3 menggunakan 3 jenis kamera smartphone yaitu kamera 1 Xiaomi Mi 8 Lite, kamera 2 Oppo F7, dan kamera 3 Samsung Galaxy J3 Pro. Pada pengujian kamera pertama memiliki tingkat akurasi tertinggi yaitu 86,66% dibandingkan dengan kamera 2 dengan akurasi 60% dan kamera 3 dengan akurasi 46%.
Kata Kunci: android, deteksi kualitas santan, nearest mean classifier (NMC), warna RGB .

## 1 PENDAHULUAN
Kelapa (cocos  nucifera)  adalah  anggota  tunggal  dalam  marga  cocos  dari  suku aren-arenan atau Arecaceae.  Kelapa  terdiri dari  bagian  sabut,  bagian mesokarp  yang  berupa  serat-serat  kasar.  Daging buah  kelapa merupakan  salah  satu bagian  yang paling  bernilai  ekonomi  dan  banyak  digunakan  oleh masyarakat maupun industri. Daging buah kelapa dapat diolah menjadi kopra kemudian diproses lebih lanjut  menjadi  minyak.    Selain  itu  daging  buah  kelapa  dapat  pula  diolah  menjadi  kelapa  parut  dan diperas  menjadi  santan.  Santan  kelapa  merupakan  emulsi  minyak  kelapa  dalam  air,  yang  berwarna putih, diperoleh dengan cara memeras daging kelapa segar yang sudah diparut atau dihancurkan dengan atau tanpa penambahan air. Gambar 1 menunjukkan kelapa parut yang diperas menjadi santan.

## Gambar 1. Santan Kelapa
Pengidentifikasian kualitas santan secara kasat mata tidaklah efisien. Warna santan dipengaruhi oleh kadar air yang telah dicampurkan pada santan kelapa. Bagaimanapun juga sulit membedakan mana santan  murni  dan  santan  yang  telah  dicampur  air.  Hal  ini  disebabkan  oleh  keterbatasan  mata  untuk membedakan  perbedaan  warna  objek  yang  mempunyai  kemiripan  yang  besar.  Oleh  karena  itu diharapkan  teknologi  citra  digital  dan  teknik  klasifikasi  menggunakan  teknologi  informasi  dapat membantu dalam mendeteksi kualitas santan.
Citra  digital  merupakan  image  yang  telah  didigitalisasikan  baik  koordinat  spasialnya  atau tingkat intensitasnya [1]. Citra digital mudah diolah dan disimpan dalam media penyimpanan seperti memori komputer, hard disk atau media lain. Pada citra digital dapat dilakukan klasifikasi berdasarkan fitur tertentu menggunkan algoritma tertentu. Nearest mean classifier (NMC) [2] merupakan salah satu algoritma klasifikasi.  NMC merupakan  pemilah linear sederhana yang menggunakan kemiripan antar pola untuk melakukan klasifikasi. Metode ini disebut juga minimum Euclidean distance classifier. NMC telah berhasil diterapkan pada masalah klasifikasi dan menunjukkan hasil yang baik. Metode ini mudah dimengerti dan mudah diimplementasikan karena tidak ada asumsi tentang distribusi data dalam ruang fitur.
Pada  penelitian  ini  dibangun  aplikasi  sistem  klasifikasi  kualitas  santan  kelapa  berdasarkan warna  red  green  blue  (RGB)  [3]  menggunakan  citra  digital.  Akuisisi  citra  dilakukan  dengan menggunakan  smartphone,  kemudian  dilakukan  proses  ekstraksi  fitur.    Proses  ekstraksi  fitur menghasilkan  data  berupa  nilai  mean  RGB  dari  masing-masing  kelas.    Nilai  sampel  data  tersebut disimpan dalam database Firebase secara online. Algoritma nearest  mean  classifier (NMC) digunakan dalam  proses  klasifikasi.    Pada  client  side  algoritma  perhitungan  NMC  diletakkan,  sedangkan knowledge  database  tersedia  on  line  menggunakan  firebase  [4].  Sistem  ini  diharapkan  memberikan solusi untuk pendeteksian kualitas santan kelapa dengan dengan pemanfaatan teknologi informasi atau komputerisasi.

## 2 TINJAUAN PUSTAKA
Beberapa  penelitian  berkaitan  dengan  prediksi  kualitas  objek  sudah  pernah  dilakukan. Meskipun tujuannya sama untuk prediksi namun  objek yang diteliti berbeda-beda. Begitu pula fitur yang digunakan juga beragam mulai dari warna, bentuk tekstur dan lainnya. Selain itu juga digunakan berbagai macam  teknik  klasifikasi.  Pada  teknik  klasifikasi  yang menggunakan  dasar  kemiripan juga menggunakan ukuran jarak kemiripan yang berbeda-beda. Pada bagian tinjauan pustaka ini beberapa penelitian dilakukan review.
Penelitian tentang identifikasi jenis cabai dilakukan oleh [5]. Pada penelitian tersebut klasifikasi dilakukan  dengan  berdasarkan  kemiripan.  Pengukuran  jarak  kemiripan  menggunakan  city  block distance.  Data  yang  digunakan  sebanyak  5  sampel  untuk  masing-masing  kategori  cabai  yaitu  cabai besar,  cabai  rawit,  cabai  keriting,  dan  paprika.  Hasil  pengujian  sistem  identifikasi  citra  cabai menunjukkan  tigkat  akurasi  sebesar  93  %.  Ukuran  citra  cabai  adalah  10x10  piksel,  dengan menggunakan  metode  klasifikasi  lorentzian  distance.  Hasil  akurasi  paling  rendah  adalah  57%  pada ukuran citra citra cabai 20x15 dengan menggunakan metode klasifikasi gower distance. Dengan metode
ekstraksi ciri citra cabai dalam bentuk vektor ciri yang diperoleh dari citra cropping dan jarak city block distance.
Nur dkk  [6] melakukan penelitian dengan objek citra Jahe (zingiber officinale). Penelitian ini membahas  tentang  pengklasifikasian  jenis-jenis  jahe,  yaitu  jahe  merah,  jahe  gajah  dan  jahe  emprit. Proses klasifikasi dalam penelitian ini adalah menggunakan pengurangan rerata citra sampel dengan vektor dan histogram citra uji dengan membandingkan nilai minimum dari metrik tersebut. Pengujian unjuk kerja sistem dilakukan dengan melakukan variasi ukuran citra 60x40, 30x20, 15x10 dan 10x10. Hasil pengujian identifikasi citra jahe menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi sebesar 81,67% pada ukuran  citra  yaitu  15x10  menggunakan  ekstraksi  ciri  vektor  dan  teknik  klasifikasi  metode  jarak Czekanowski.
Hendarko  dkk  [7],    melakukan  sebuah  penelitian  identifikasi  objek  melalui  citranya.  Objek pengidentifikasian  adalah  citra  sidik  jari  dengan  menggunakan  alih  ragam  dan  jarak  Euclidean  [8]. Penelitian mereka menunjukkan hasil yang cukup baik, ini dibuktikan dengan prosentase keberhasilan mencapai  91%  pada  wavelet  jenis  daubiechies_8  untuk  100  citra  uji.  Pada  pengujian  jenis  wavelet terbaik  (daubechies  8)  dengan  10,5  dan  1  basisdata  mengalami  penurunan  prosentase  tingkat keberhasilan pengenalan yaitu dari 91%, 90%, dan 83%.
Penelitian prediksi yang berkaitan dengan kelapa telah juga dilakukan. Salah satu penelitian dilakukan prediksi volume santan buah kelapa berdasarkan warna kecoklatan dari kulit ari  buah dengan menggunakan metode analisis warna [9]. Cara kerja dari sistem mereka adalah buah kelapa yang telah dikupas dari batoknya diambil citranya, lalu dengan citra tersebut akan dijadikan input pada pengenalan pola,  lalu  dilakukan  identifikasi,  sehingga  dapat  diketahui  karakteristik  yang  ada  pada  setiap  buah kelapa. Tingkat akurasi sistem mereka secara keseluruhan adalah 80% dengan waktu komputasi 44,95 sekon [9]. Disamping itu pernah juga dilakukan penelitian untuk klasifikasi ukuran buah kelapa yaitu buah  kelapa  hibrida  [10].  Mereka  meneliti  untuk  membangun  sebuah  sistem  cerdas  klasifikasi  buah kelapa dengan menggunakan metode backpropagation berdasarkan pada warna dan ukuran dari kelapa tersebut. Hasil dari proses klasifikasi adalah informasi mengenai, apakah termasuk muda, matang atau tua. Penelitian lain yang berkaitan dengan klasifikasi objek kelapa dilakukan juga oleh  Abdullah, dkk [11].  Penelitian ini menggunakan metode  lain  yaitu  NMC  dalam  mengklasifikasikan  kualitas  kopra. Penelitian ini Pengklasifikasiannya tidak hanya berpatokan dari warna saja tapi juga tekstur.
Penelitian  ini  berbeda  dengan  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya.  Penelitian  ini mengklasifikasikan santan kelapa berdasarkan kualitasnya. Klasifikasi dibagi menjadi 3 kelas santan kelapa, yaitu santan murni, santan sedang dan santan cair. Klasifikasi berdasarkan pada nilai RGB pada citra. Algoritma klasifikasi yang digunakan adalah nearest mean classifier (NMC).

## 3 METODE PENELITIAN
Akuisisi citra dilakukan dengan menggunakan 3 macam kamera smartphone yaitu Xiaomi Mi 8 Lite, Oppo F7, dan Samsung J3 Pro. Pengambilan citra dilakukan dengan jarak 20 cm. Setelah objek ditangkap dilakukan proses digitalisasi menjadi citra digital oleh martphone. Ada tiga kategori santan yang  diambil  yaitu  santan  murni,  santan  sedang  dengan  campuran  25%  air,  dan  santan  cair  dengan tambahan 50% air. Masing-masing kategori terdiri dari 45 sampel, sehingga total citra hasil akuisisi adalah sebanyak 135 citra. Citra diolah  menjadi citra warna 24 bit dengan format Jpeg (jpg) dengan ukuran 640 x 480 piksel. Setelah itu, dilakukan proses ekstraksi fitur pada 90 citra sampel. Fitur yang digunakan sebagai pembeda adalah warna red, green dan blue (RGB) [12].
Ekstraksi fitur citra  dilakukan sehingga dihasilkan vektor fitur nilai RGB. Sebelum dilakukan klasifikasi  atau  perhitungan  jarak  vektor  dilakukan  normalisasi  RGB.  Model  normalisasi  RGB  [13] memiliki 3 komponen yaitu, R, G, B, yang merepresentasikan persentase dari sebuah piksel pada citra digital. Nilai-nilai tersebut mengikuti persamaan (1) di bawah ini:
r = 𝑅 𝑅+𝐺+𝐵 , 𝑔 = 𝐺 𝑅+𝐺+𝐵 , 𝑏 = 𝐵 𝑅+𝐺+𝐵 ............................................... (1)
Vektor  fitur  disimpan  di  dalam  database  fitur  citra.  Masing-masing  fitur  citra  diberi  label  untuk membedakan kategori yang satu dengan yang lain.
Pada tahap pengembangan sistem dilakukan mulai dari perancangan dan implementasi sistem. Pada perancangan sistem dihasilkan arsitektur sistem, yang menggambarkan sistem yang akan dibuat. Pada implementasi sistem dilakukan penerapan coding sistem prediksi kualtas santan berbasis android. Pada tahapan ini ditentukan sistem operasi, bahasa pemrograman dan sistem manajemen basis data yang digunakan.
Proses  klasifikasi  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  NMC.  NMC  melakukan klasifikasi  sembarang  objek  berdasarkan  kemiripan.  Kemiripan  diukur  dengan  menggunakan  jarak vektor euclidean distance [8] menggunakan persamaan (2). Selanjutnya hasil klasifikasi didasarkan atas jarak terdekat vektor fitur objek dengan centroid.  Citra dikatakan mirip apabila memiliki jarak yang paling dekat atau nilainya paling kecil. Ouput yang dihasilkan adalah label nama kelas atau kategori objek.
𝐷𝑖𝑠𝑡 (𝑖, 𝑘) =   √∑ 𝐷 𝑖 = 𝑗 (𝑖 𝑗 − 𝑘 𝑗 ) 2 .....................................................(2)
Dengan dist (i,k) adalah jarak euclidean antara vektor i dan vektor k ij = komponen ke j dari vektor i kj = komponen ke j dari vektor k D adalah jumlah komponen pada vektor I dan vektor k.
Pengujian sistem menggunakan 3 buah kamera smartphone dengan berbeda merek, 1 diantaranya adalah kamera smartphone yang juga digunakan untuk pelatihan. Penggunaan 3 buah kamera smartphone yang berbeda untuk pengujian ini diperlukan untuk mengetahui sejauh mana sistem tetap dapat mengenali citra input, meskipun pada kenyataannya beda kamera smartphone berbeda pula jenis lensa dan software pengolah kamera. Tiga buah kamera smartphone andoid yang digunakan adalah: (1) Kamera 1 : Xiaomi Mi  8  Lite,  (2)  Kamera    Oppo  F7,  (3)  Samsung  Galaxy  J3  Pro.    Evaluasi  sistem  dilakukan  untuk mengetahui kinerja klasifikasi dengan menggunakan metode holdout [14].  Pada metode holdout , data set asli yang sudah diketahui label kelasnya dibagi menjadi dua bagian, yaitu data yang digunakan untuk membangun data pengetahuan sistem dan data yang digunakan untuk menguji kinerja sistem. Proporsi antara kedua jenis data tersebut adalah 2 berbanding 1. Data set asli yang terdiri atas 135 citra berlabel dibagi menjadi dua bagian. Bagian pertama terdiri atas 90 citra (2/3 dari total data) digunakan sebagai data  sampel  yang  disimpan  dalam  basis  data  pengetahuan  sedangkan  45  citra  (1/3  dari  total  data) digunakan  sebagai  data  uji. Baik  citra  yang  diprediksi  benar  maupun  yang  diprediksi  salah,  direkap dalam  matriks  konfusi  [15].  Selanjutnya  dilakukan  uji  akurasi  sistem  menggunakan  persamaan  (3). Setelah dilakukan eavaluasi dengan metode holdout maka diperoleh akurasi sistem.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑙𝑎𝑘𝑢𝑘𝑎𝑛
..................................... (3)

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada 90 buah sampel  yang terdiri dari 3 (tiga) kategori dilakukan ekstraksi fitur. Setiap kategori diwakili oleh rata-rata vektor fitur sampel yang menjadi titik pusat kelas (centroid).  Sehingga ada tiga centroid  sesuai  dengan  jumlah  kategori  santan.  Setiap  centroid  diberikan  label  kelas    kategori sebagaimana terlihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Centroid Vektor Fitur Citra Sampel sebelum Normalisasi
Nama Kelas Mean Red Mean Green Mean Blue Santan Murni 166.7 166.9667 163.4333 Santan Sedang 167.2 167.7 163.5667 Santan Cair 164.7 165.2333 161.2667
Tabel 2 memperlihatkan centroid fitur citra sampel masing-masing kelas dengan labelnya setelah proses normalisasi.
Tabel 2. Rata-rata Vektor Fitur Citra Sampel setelah Normalisasi Nama Kelas Mean Red Mean Green Mean Blue Santan Murni 0.3354 0.3359 0.3288 Santan Sedang 0.3354 0.3364 0.3281 Santan Cair 0.3353 0.3364 0.3283
Pada pengembangan sistem,  dibuat dua buah sub sistem, yaitu subsistem pembentuk basis data pengetahuan dan sub sistem pemrosesan klasifikasi. Pada sub sistem pembentuk basis data pengetahuan dilakukan  perekaman  fitur  citra  sampel.  Pada  sub  sistem  pemroses  klasifikasi  dilakukan  proses klasifikasi. Gambar 2 merupakan arsitektur sistem aplikasi klasifikasi santan kelapa. ini bekerja dengan hardware dan pengimplementasiannya. Terdapat dua sub sistem yang ditandai batas antara bagian kiri dan kanan. Bagian sebelah kiri adalah sub sistem pembentuk kelas, sedangkan sebelah kanan adalah sub sistem klasifikasi.

## Gambar 2. Arsitektur Sistem Klasifikasi Santan Kelapa
Sensor kamera smartphone digunakan untuk proses akuisisi citra. Setelah citra digital diperoleh dilakukan  preprocessing.  Preprocessing  yang  dilakukan  adalah  pengolahan  citra  meliputi  perbaikan citra dan perubahan size dan resolusi citra. Semua data citra yang diambil resolusinya diubah menjadi 640x480 piksel. Selanjut pada citra dilakukan proses ekstraksi fitur. Setiap vektor fitur citra dihitung mean  kelas  (centroid)  dan  diberikan  label  atau  kategori.  Masing-masing  kategori  diwakili  oleh  satu vektor fitur, yang merupakan rata-rata fitur sampel pada kategori tersebut.
Pada fase pembentukan kelas setiap vektor fitur centroid  atau mean kelas disimpan dalam basis data fitur citra sebagai knowledge base . Pada fase klasfikasi dilakukan klasifikasi objek yang belum diketahui  kategorinya.  Sebagaimana  halnya  proses  akuisisi  yang  dilakukan  pada  fase  pembentukan kelas,  maka  hal  ini  juga  diterapkan  pada  penangkapan  citra  uji.  Selanjutnya  proses  klasifikasi  citra
dilakukan dengan pendekatan kemiripan, yaitu dengan menghitung jarak vektor antara vektor fitur yang ada dalam basis data dengan vektor fitur objek yang belum diketahui.
Untuk menentukan kategori objek yang belum diketahui dilakukan proses klasifikasi. Proses klasifikasi menggunakan nearest mean classifier (NMC). NMC melakukan klasifikasi sebarang objek yang tidak diketahui ke dalam suatu kelas terdekat, yaitu objek diklasifikasi berdasarkan kemiripannya dengan sampel.  Objek yang tidak diketahui kategorinya diekstraksi fiturnya terlebih dahulu. Vektor fitur objek tersebut diukur kemiripannya  dengan centroid yang sudah tersimpan dalam database.
Basis data yang digunakan adalah Firebase , yang menyimpan data secara on line. Basis data ini memiliki  kelebihan  yaitu  bersifat real  time .  Firebase  memiliki  produk  utama,  yaitu  menyediakan database  realtime  dan  backend  sebagai  layanan  (Backend  as  a  Service).  Layanan  ini  menyediakan pengembang  aplikasi  API  yang  memungkinkan  aplikasi  data  yang  akan  disinkronisasi  di  klien  dan disimpan  di  cloud  Firebase  ini.  Firebase  menyediakan  library  untuk  berbagai  client  platform  yang memungkinkan integrasi dengan Android, iOS, JavaScript, Java, Objective-C dan Node aplikasi Js dan dapat  juga  disebut  sebagai  layanan  DbaaS  (database  as  a  service)  dengan  konsep  realtime.  Firebase digunakan untuk mempermudah dalam penambahan fitur-fitur yang akan dibangun oleh developer.
Beberapa diagram UML digunakan dalam proses perancangan sistem ini antara lain: activity diagram, use case, sequen diagram.
Gambar 3. Activity Diagram Sistem
Gambar 4. Use Case Sistem
Pada Gambar 3 ditunjukkan activity diagram sistem.  Terlihat alur sistem klasifikasi santan kelapa melalui beberapa tahapan, sehingga didapatkan hasil dari klasifikasi berupa  label kelas. Pada Gambar 4 ditunjukkan diagram use case sistem. Terlihat bahwa sistem klasifikasi memiliki dua aktor yang  satu  merupakan  admin  dan  satunya  lagi  merupakan  user.  Beberapa  proses  seperti  input  citra sampel, ekstraksi fitur citra sampel, pemberian label citra sampel, simpan data sampel, input citra uji, ekstraksi  citra  uji,  dan  hasil  klasifikasi.  Pada  sistem  ini  admin  dapat  melakukan  proses  rekam  data sampel dengan melakukan login dan input citra sampel terlebih dahulu. Tetapi user yang menggunakan sistem ini hanya dapat melakukan proses deteksi saja yang terdiri dari input citra uji, ektraksi citra uji dan mendapatkan output berupa hasil prediksi.
Gambar 5. Diagram Sekuen Sub Sistem Pembentuk Basis Data Gambar 6. Diagram Sekuen Sub Sistem Klasifikasi
Pada Gambar 5 yang merupakan  diagram sekuen sub sistem pembentuk basis data dijelaskan alur kerja sistem dengan metode NMC, mulai dari memilih menu pelatihan, input gambar citra pelatihan sampai proses menyimpan fitur warna RGB yang telah diberi label ke dalam database . Pada Gambar 6 yang  merupakan diagram sekuen sub sistem klasifikasi dijelaskan alur kerja sistem, mulai dari memilih menu pengujian, input citra uji, proses klasifikasi berdasarkan fitur warna RGB, sampai menampilkan hasil dari klasifikasi kelas kualitas santan kelapa.
Implementasi  sistem  prediksi  kualitas  santan  yakni  membangun  antar  muka  ke  dalam beberapa tampilan antar muka program, tampilan awal, halaman antar muka menu utama, antar muka dashboard admin, dan halaman hasil uji. Perangkat lunak yang digunakan pemograman Java, Android Studio dan sistem operasi MacOS High Sierra versi 10.13.3.
Gambar 7. Halaman
Splashscreen Gambar 8. Antarmuka Menu Utama Gambar 9. Antarmuka Login Admin
Pada  Gambar  7  ditunjukkan  tampilan  awal  pengenalan  aplikasi  kepada  pengguna.  ini  adalah tampilan paling awal sebelum masuk ke halaman menu utama. Antar muka menu utama adalah tampilan yang dihadapkan pada user atau admin apakah ingin melakukan pengujian atau melakukan login sebagai admin. Pada Gambar 8 ditampilkan halaman menu utama yang disajikan untuk user ataupun admin. terdapat tombol login jika admin ingin masuk ke dashboard admin. Terdapat pula tombol buka kamera untuk melakukan pengujian langsung dengan membuka kamera untuk menangkap citra.  Pada Gambar 9 ditampilkan antarmuka login admin yang berfungsi untuk sebuah gerbang bagi admin untuk masuk ke  dashboard  admin,  dengan  harus  terlebih  dahulu  memasukkan  nomor  handphone  dan  password. Dengan menginputkan nomor handphone dan password yang telah terdaftar pada database maka user bisa masuk sebagai admin.
Gambar 10. Antarmuka Dashboard Admin Gambar 11. Hasil Ekstraksi Citra Uji Gambar 12. Hasil Prediksi
Pada Gambar 10 ditampilkan antar muka dashboard admin untuk melihat tabel masing-masing kelas berikut dengan total dan average -nya. Gambar 11 di atas menampilkan semua data sampel yang sudah diinputkan ke basis data. Terdapat beberapa tombol pada tampilan ini yaitu pelatihan, reset all data, tabel kelas 1, tabel kelas 2 dan tabel kelas 3. Pada Gambar 7 ditujukkan hasil ekstraksi data uji dan Gambar 12 ditunjukkan hasil prediksi.
Pengujian  diperlukan  untuk  mengetahui  sampai  sejauh  mana  kinerja  sistem.  Melalui  proses pengujian dapat diketahui sejauh mana akurasi sistem. Pengujian sistem menggunakan 3 buah kamera smartphone  dengan  berbeda  merek,  1  diantaranya  adalah  kamera  smartphone  yang  juga  digunakan untuk pelatihan. Penggunaan 3 buah kamera smartphone yang berbeda untuk pengujian ini diperlukan untuk mengetahui sejauh mana sistem tetap dapat mengenali citra input, meskipun pada kenyataannya beda kamera smartphone berbeda pula jenis lensa dan software pengolah kamera. Tiga buah kamera smartphone andoid yang digunakan adalah: (1) Kamera 1 : Xiaomi Mi 8 Lite, (2) Kamera  Oppo F7, (3) Samsung Galaxy J3 Pro.  Evaluasi sistem dilakukan untuk mengetahui kinerja klasifikasi dengan menggunakan  metode holdout [14].    Pada  metode holdout ,  data  set  asli  yang  sudah  diketahui  label kelasnya dibagi menjadi dua bagian, yaitu data yang digunakan untuk membangun data pengetahuan sistem dan data yang digunakan untuk menguji kinerja sistem. Proporsi antara kedua jenis data tersebut adalah  2  berbanding  1.  Data  set  asli  yang  terdiri  atas  135 citra  berlabel  dibagi menjadi  dua.  Bagian pertama terdiri atas 90 citra (2/3 dari total data) digunakan sebagai data sampel yang disimpan dalam basis data pengetahuan sedangkan 45 citra (1/3 dari total data) digunakan sebagai data uji. Hasil prediksi direkap dalam matriks konfusi [15]. Selanjutnya dilakukan uji akurasi sistem menggunakan persamaan (3).  Setelah  dilakukan  eavaluasi  dengan  metode holdout maka  diperoleh  akurasi  sistem.  Tabel  4 menunjukkan matriks konfusi, menggunakan ketiga jenis kamera.
Tabel 4. Hasil Pengujian Sistem
No Jenis Kamera Jumlah Citra Uji Klasifikasi Akurasi Dikenali Benar Dikenali Salah 1 Xiaomi Mi 8 Lite 45 39 6 39 45 × 100 = 86,66% 2 Oppo F7 45 27 18 27 45 × 100 = 60% 3 Kamera 3 45 21 24 21 45 × 100 = 46,66%
Jadi sistem pengklasifikasian kualitas santan kelapa ini memiliki akurasi terbaik pada kamera Xiaomi  Mi  yaitu  86,66%.Untuk  melihat  gambaran  ilustrasi  dari  akurasi  pengujian  sistem  dengan menggunakan 3 buah kamera smart phone dapat dilihat pada diagram batang di bawah ini:

## Gambar 8. Diagram Batang Akurasi Pengujian Sistem
Berdasarakan Gambar 8, Kamera Xiaomi Mi memiliki akurasi 86,66%, tertinggi dibanding dua kamera  lainnya,  karena  kamera  ini  adalah  kamera  yang  digunakan  untuk  merekam  citra  sampel. Penggunaan  lensa  dan  pencahayaan  menjadi  faktor  penentu  dalam  proses  pengklasifikasian,  lensa kamera smart phone yang digunakan pada saat pengambilan sampel menghasilakn akurasi yang lebih jika digunakan dalam melakukan prediksi.

## 5 KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan diambil kesimpulan bahwa metode mearest mean classifier  dapat  digunakan  dalam  melakukan  prediksi  kualitas  santan  kelapa  dengan  menggunakan aplikasi  berbasis  android.  Parameter  warna  RGB  dapat  digunakan  sebagai  ciri  pembeda  dalam klasifikasi santan. Sistem dapat melakukan klasifikasi santan kelapa dengan akurasi yang berbeda-beda, tergantung  kepada  jenis  kamera.  Ketelitian  terbaik  pada  tiga  jenis  kamera  adalah  86,66%,  Tingkat akurasi  klasifikasi  kualitas  santan  sangat  tergantung  dengan  jenis  hardware  kamera  smartphone, software pengolah kamera smartphone dan pencahayaan. Beberapa saran untuk pengembangan lebih lanjut  terhadap  penelitian  ini  yaitu,  penambahan  alat  bantu  sensor  tambahan  yang  dapat  memeriksa kekentalan santan kelapa untuk proses klasifikasi yang lebih akurat dan lebih baik. Penelitian ini dapat dikembangkan  lagi  dengan  melakukan  penelitian  pendeteksian  kualitas  santan  kelapa  dengan menggunakan metode lainnya.

## REFERENSI
[1] M. Bhat, “Digital Image Processing,” Int. J. Sci. Technol. Res. , vol. 3, no. 1, pp. 272–276, 2014.
[2] E.  Santucci,  “Quantum  Minimum  Distance  Classifier,” Entropy ,  vol.  19,  no.  659,  pp.  1–14, 2017.
[3] Claudio Cusano, P. Napoletano, and R. Schettini, “Combining multiple features for color texture classification,” J. Electron. Imaging , vol. 25, no. 6, pp. 1–9, 2016.
[4] C. Khawas and P. Shah, “Application of Firebase in Android App Development-A Study,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 179, pp. 49–53, 2018.
[5] N. T. Anggraeni, “Sistem Identifikasi Citra Jenis Cabai ( Capsicum Annum L .) Menggunakan Metode Klasifikasi City Block,” J. Sarj. Tek. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 409–418, 2013.
[6] S. Nur, D. Sari, A. Fadlil, and P. Soepomo, “Sistem Identifikasi Citra Jahe (Zingiber Officinale) Menggunakan Metode Jarak Czekanowski,” J. Sarj. Tek. Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 307–316, 2014.
[7] G.  Hendarko,  A.  Hidayatno,  and  R.  R.  Isnanto,  “Identifikasi  Citra  Sidikjari  Menggunakan
Alihragam Wavelet dan Jarak Euclidean,” pp. 1–7, 2010.
[8] A.  Bonvard,  S.  Houcke,  R.  Gautier,  and  M.  Marazin,  “Classification  Based  on  Euclidean Distance  Distribution  for  Blind  Identification  of  Error  Correcting  Codes  in  Noncooperative Contexts,” IEEE Trans. Signal Process. , vol. 66, pp. 2572–2583, 2018.
[9] A.  Budiastrini,  A.  Rizal,  and  R.  D.  Atmaja,  “Prediksi  Volume  Santan  Kelapa menggunakan Android dengan Metode Analisis Warna Berbasis Pengolahan Citra Digital,” 2013.
[10] Abdullah  and  Usman,  “Sistem  cerdas  untuk  klasifikasi  buah  kelapa  menggunakan  metode backpropagation,” Selodang Mayang , vol. 2, no. 2, pp. 87–94, 2016.
[11] Abdullah, Usman, and M. Efendi, “Sistem Klasifikasi Kualitas Kopra berdasarkan Warna dan tekstur Menggunakan Metode Nearest Classifier (NMC),” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 4, no. 4, pp. 297–303, 2017.
[12] Z. Alqadi, M. Khrisat, A. Hindi, and M. Dwairi, “Features Analysis of RGB Color Image based on Wavelet Packet Information,” 2020.
[13] S.  Kolkur,  D.  Kalbande,  P.  Shimpi,  C.  Bapat,  and  J.  Jatakia, “Human  Skin  Detection  Using RGB, HSV and YCbCr Color Models,” in Advances in Intelligent Systems Research , 2017, vol. 137, pp. 324–332.
[14] P. Galdi and R. Tagliaferri, “Data Mining: Accuracy and Error Measures for Classification and Prediction,” in Reference Module in Life Sciences , no. January, Elsevier, 2018, pp. 1–14.
[15] J.  M.  Kirimi  and  C.  A.  Moturi,  “Application  of  Data  Mining  Classification  in  Employee Performance Prediction,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 146, no. 7, pp. 28–35, 2016.