Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2021.2.1.15
Vol. 2, No. 1, Juni 2021, hlm. 9-16
p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## IMAGERY IDENTIFICATION OF TOMATOES WHICH CONTAIN PESTICIDES USING LEARNING VECTOR QUANTIZATION
Ade Sumarsono *1 , Supatman 2
1,2 Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Indonesia Email: 1 adesumarsono1990@gmail.com , 2 supatman@mercubuana-yogya.ac.id
(Naskah masuk: 26 Juli 2020, diterima untuk diterbitkan: 02 Desember 2020)

## Abstract
Tomatoes have a risk of carrying pesticides above the maximum residue limit (MRL) because the fruit is directly sprayed with pesticides during its production process. Pesticide residue in farmers’ produce pose indirect effects to the consumers, but in the long run, it may cause health problems such as neural disorders as well as enzyme metabolism. This research identifies the image of tomatoes containing pesticides by using two types of tomatoes were  used  as  samples,  namely  tomatoes  which  contain  pesticides,  and  those  which  do  not  contain  pesticides. This research aims to develop an algorithm to identify tomatoes  that contain pesticides and those which do not contain  pesticides  using  Learning  Vector  Quantization  (LVQ).  The  characteristics  used  to  identify  tomato images are average, variant, and standard deviation. This research consisted of two classes and used 40 training image  data  and  40  test  image  data  for  each  class.  During  the  training  process  using  LVQ  parameters,  there were 98.75% best percentage at alpha 0.001 and decalpha 0.9 with  the lowest  iteration  of 3. The final weight obtained from the parameters was then used to perform test data identification. In terms of the best performance on the test data, it was with alpha 0.001 and decalpha 0.9, which reached 97.5%.
Keywords : histogram, learning vector quantization (LVQ), tomatoes.

## IDENTIFIKASI CITRA TOMAT YANG MENGANDUNG PESTISIDA DENGAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION

## Abstrak
Tomat  merupakan  jenis  buah  yang  berpeluang  mengandung  residu  pestisida  melebihi  batas  maksimum  residu (BMR) karena buah disemprot pestisida secara langsung selama proses produksi. Residu pestisida yang terdapat dalam  produk  pertanian  menimbulkan  efek  yang  bersifat  tidak  langsung  terhadap  konsumen,  namun  dalam jangka  panjang  dapat  menyebabkan  gangguan  kesehatan  diantaranya  berupa  gangguan  pada  syaraf  dan metabolisme  enzim.  Penelitian  ini  mengidentifikasi  citra  tomat  yang  mengandung  pestisida  dengan menggunakan  dua  sampel  tomat,  yaitu  tomat  yang  mengandung  pestisida  dan  tomat  yang  tidak  mengandung pestisida. Tujuan dalam penelitian ini adalah menghasilkan algoritma untuk mengidentifikasi tomat berpestisida dan  tomat  tanpa  pestisida  menggunakan Learning  Vector  Quantization (LVQ).  Ciri  yang  digunakan  untuk mengidentifikasi  citra  tomat  adalah  rata-rata,  varian,  standar  deviasi.  Penelitian  ini  terdiri  dari  2  kelas  dan menggunakan  40  data  citra  pelatihan    dan  40  data  citra  uji  untuk  masing-masing  kelas.  Pada  proses  pelatihan menggunakan  parameter  LVQ  terdapat  persentase  terbaik  sebesar  98.75%  pada alfa 0.001  dan decalfa 0.9 dengan  iterasi  terendah  3.  Bobot  akhir  yang  diperoleh  dari  parameter  tersebut  kemudian  digunakan  untuk melakukan  pengenalan  data  uji.  Unjuk  kerja  terbaik  dari data  uji  adalah  dengan alfa 0.001  dengan decalfa 0.9 dan mencapai 97.5%.
Kata kunci : histogram, learning vector quantization (LVQ), tomat.

## 1. PENDAHULUAN
Tomat  merupakan  sayuran  yang  banyak dikomsumsi  oleh  rumah  tangga  di  Indonesia,  baik dalam keadaan segar maupun sebagai bumbu. Di sisi lain,  perkembangan  industri  makanan  menyebabkan permintaan  tomat  untuk  kebutuhan  bahan  baku olahan  terus  meningkat.  Dikaitkan  dengan  masalah
keamanan  pangan,  tomat  dapat  dikatakan  sebagai jenis  sayuran  yang  berpeluang  mengandung  residu pestisida  melebihi  batas  maksimum  residu  (BMR) karena  disemprot  pestisida  secara  langsung  selama proses produksi
Petani  non-organik  menyemprotkan  pestisida sintetis  pada  tanaman  untuk  membasmi  hama  dan
serangga.  Semakin  besar  pestisida  yang  di semprotkan,  tanaman  makin  menyerap  pestisida beserta  residunya  dan  menempel  pada  kulit  buah atau  sayuran.  Saat  menyantap  buah  dan  sayuran, kandungan  pestisida  itu  turut  termakan,  bahkan setelah dicuci bersih sekalipun. Pestisida merupakan bahan  kimia,  sehingga  penggunaan  yang  berlebihan dapat menjadi sumber pencemar pada bahan pangan, air  dan  lingkungan  hidup.  Residu  pestisida  yang terdapat  dalam  produk  pertanian  menimbulkan  efek yang  bersifat  tidak  langsung  terhadap  konsumen, namun  dalam  jangka  panjang  dapat  menyebabkan gangguan  kesehatan  diantaranya  berupa  gangguan pada syaraf dan metabolisme enzim.
Dalam  membedakan  tomat  yang  mengandung pestisida  dan  yang  tidak  mengandung  pestisida sangatlah  sulit.  Maka  dari  itu,  pembuatan  sistem identifikasi  sangat  bermanfaat  untuk  membantu mengidentifikasi  buah  yang  mengandung  pestisida terutama  pada  tomat  menggunakan  ekstraksi  ciri warna  dari  data  citra  dengan  metode  Learning Vector Quantization. Dengan  algoritma  ini  nantinya dapat  mengidentifikasi  tomat  yang  mengandung pestisida  dan  tomat  yang  tidak  mengandung pestisida sehingga kesalahan dalam pemilihan tomat dapat diminimalisir.
Dalam  penelitian  ini  dirumuskan  beberapa masalah  yaitu:  (1)  Bagaimana  akuisisi  tomat?  (2) Bagamana  mendesain  algoritma  pra-prosessing, ekstraksi  ciri  dan Learning  Vector  Quantization untuk  identifikasi  citra  tomat  yang  mengandung pestisida?  (3)  Bagaimana  mengkodekan  rancangan algoritma pra-processing, ekstraksi ciri dan Learning Vector Quantization identifikasi tomat yang mengandung  pestisida  pada  bahasa  pemrograman? (4)  Bagaimana  unjuk  kerja  identifikasi  citra  tomat dengan Learning Vector Quantization ?
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menerapkan algoritma  untuk  mengidentifikasi  tomat  yang mengandung pestisida dengan menggunakan Learning  Vector  Quantization (LVQ).  Diharapkan penelitian  ini  dapat  dimanfaatkan  untuk  dapat membantu untuk mengenali tomat yang mengandung  pestisida.  Sehingga  meminimalisir resiko  dalam  memilih  tomat  yang  mengandung pestisida.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Beberapa  penelitian  yang  terkait  antara  lain seperti  Penelitian  dengan  judul  “Sistem  Klasifikasi Jenis  Beras  Menggunakan  Metode Learning  Vector Quantization ”,  sistem  yang  dibuat  pada  penelitian ini  adalah  sistem  yang  dapat  melakukan  klasifikasi jenis  beras  menggunakan  metode Learning  Vector Quantization .  Dimana  sistem  dapat  berjalan  juga memanfaatkan  pengolahan  citra  digital,  karena  data yang  digunakan  adalah  kumpulan  foto  jenis  beras. Jenis  beras  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini adalah  beras  putih  dan  kelas  beras  ketan.  Karena sekilas  terlihat  mirip  bentuk  dan  warna  keduanya.
Metode  pengolahan  citra  yang  digunakan  untuk membantu  kinerja  sistem  adalah  metode  grayscale, dengan  menggunakan grayscale dapat  menyatukan nilai  piksel red,  green,  blue (RGB)  menjadi  sebuah nilai  piksel  yang  memiliki  derajat  keabuan.  Untuk memperkecil  nilai  piksel  dilakukan  proses  beras putihisasi  data,  dimana  metode  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah Min-Max Normalization . Data  foto  beras  yang  digunakan  untuk  melatih  data sebanyak  80  data,  terdiri  dari  30  data  yang terindikasi  jenis  beras  putih,  dan  30  data  yang  jenis kelas  beras  ketan.  Sedangkan  banyaknya  data  jenis beras yang digunakan untuk menguji yaitu sebanyak 20 data, terdiri dari 10 data yangtermasuk kelas jenis beras  putih,  dan  10  data  yang  termasuk  jenis  kelas beras  ketan.Sistem  klasifikasi  jenis  beras  dengan menggunakan algoritma Learning Vector Quantization telah berhasil dibangun, dimana sistem dapat  berjalan  cukup  baik  dengan  akurasi  sebesar 53,33%  ketika  dilakukan  pengenalan  menggunakan data  training,  dan  sebesar  50%  menurut  pengenalan data testing[1].
Penelitian  dengan  judul  “Perangkat  Lunak Deteksi  Uang  Palsu  Berbasis  LVQ  Memanfaatkan Ultraviolet”  ,  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengaplikasikan  pemrosesan  citra  digital  dan jaringan  syaraf  metode  LVQ  guna  menghasilkan sebuah  perangkat  lunak  deteksi  uang  palsu.  Citra masukan berupa citra penari yang muncul dari uang kertas  limapuluh  ribuan  rupiah  akibat  pendaran cahaya  lampu ultraviolet .  Metode  penelitian meliputi  studi  literatur  yang  berkompeten,  metode pengumpulan  data  citra  uang  palsu  dari  bank-bank konvensional, dan implementasi pengkodean menggunakan  bahasa  pemrograman  Visual.  Citra ciri  bergambar  penari  berukuran  90x114  piksel diekstraks  nilai  RGB-nya.  Nilai  RGB  ini  menjadi variabel  masukan  bagi  LVQ. Algoritma  Linear Vector  Quantization (LVQ)  terbukti  sangat  baik diterapkan  dalam  sistem  deteksi  uang  palsu  dengan setingan  terbaik  adalah Learning Rate =  0,02  dan MaxEpoh =  1000.  Hasil  yang  diperoleh  dari penelitian berupa perangkat lunak deteksi uang palsu berbasis  LVQ,  dengan  keberhasilan  pendeteksian hingga  100%  baik  pada  20  buah  data  citra  uji iluminasi  maupun  14  buah  simulasi  data  citra  uji kecerahan.  Data  citra  uji  iluminasi  terdiri  dari  10 citra uang palsu dan 10 citra uang asli. Data citra uji kecerahan  terdiri  dari  3  citra  uang  asli  dan  11  citra uang palsu[2].
Penelitian dengan judul “Implementasi Metode Segmentasi  dan  LVQ  untuk  Identifikasi  Citra Daging Sapi dan Babi”, pada penelitian ini dibangun sistem  pengolahan  citra  untuk  mengidentifikasi daging  sapi  dan  babi.Terdapat  dua  tahapan  dalam proses  identifikasi  yaitu  tahap  pelatihan  ( training ) dan  pengujian  ( testing ).  Pengambilan  data  latih  dan uji  (citra  daging)  menggunakan  kamera.  Proses identifikasi  dimulai  dengan  melakukan  segmentasi citra  menggunakan  metode Spatial  Fuzzy  C-Means
Ade Sumarsono, dkk, Imagery Identification Of Tomatoes Which Contain Pesticides … 11
untuk  memisahkan obyek (daging) dan background. Setelah  diperoleh  objek  kemudian  dilakukan  proses ekstraksi ciri warna menggunakan metode HSV dan ciri  tekstur  dengan  GLCM.  Berdasarkan  nilai  hasil ekstrasi  ciri  warna  (HSV)  dan  tekstur  (GLCM), dilakukan  proses  klasifikasi  menggunakan Learning Vector  Quatization (LVQ).  Data  yang  digunakan sebanyak  65  dengan  dua  variasi  yaitu  pertama jumlah data latih 50 dan data uji 15 serta jumlah data latih 30 dan data uji 15. Pengujian dilakukan dengan berbagai learning  rate (α)  yaitu  0.03,  0.05,  0.075 dan  0.1.  Hasil  pengujian  memperlihatkan  sistem yang  dibangun  dapat  mengenali  citra  daging  sapi dan citra daging babi dengan persentase nilai akurasi tertinggi 80 % dengan nilai learning rate (α) 0.1 dan jumlah  data  latih  30,  nilai  minimal  learning  rate (Mina)  yang  digunakan  adalah  0,01  dan  nilai pengurangan α adalah 0,1 [3].
Penelitian
dengan
judul “Identifikasi Kematangan  Buah  Mentimun  Berbasis  Citra  Digital Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation”,
mengidentifikasi tingkat kematangan  buah  dengan  menggunakan  GLCM sebagai  ekstraksi  fitur  dan  menggunakan  jaringan syaraf tiruan Backpropagation untuk pengujian serta training  sehingga  penelitian  tersebut  menhasilkan akurasi 89,6% [4].
Penelitian dengan judul “Identifikasi Jenis Dan Mutu  Teh  Menggunakan  Pengolahan  Citra  Digital dengan  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan”,  Penelitian ini  menerapkan  metode  pengolahan  citra  digital dengan  teknik Learning  Vector  Quantization yang menggunakan  6  parameter  warna  yaitu  R,  G,  B,  H, S,  dan  I  sebagai neuron input dan  13  mutu  dari  3 jenis  teh  sebagai neuron output .  Penelitian menggunakan  403  citra  dengan  perbandingan training dan testing sebesar  80:20.  Akurasi training diperoleh  sebesar  62,7%.  Prediksi  menggunakan  26 sampel  citra  teh  berbeda  menunjukkan  tingkat akurasi sebesar 42,31% [5].

## 3. METODE PENELITIAN
Jalannya  sistem  dalam  proses  penelitian ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Jalan Penelitian

## 3.1. Akuisisi Data
Alat  yang  digunakan  untuk  pengambilan gambar  adalah  kamera  smartphone  Samsung  A30 dengan  kamera  16  mega  piksel.  Pengambilan dilakukan  dengan  jarak  7cm  vertikal  di  atas.  Data
citra  tomat  yang  diambil  diupayakan  memiliki pencahayaan  yang  normal  dan  jarak  pengambilan yang sama.

## 3.2. Data
Tahap  akuisisi  data  yang  dilakukan  akan menghasilkan  sebuah  data  yang  berupa  citra  tomat yang  mengandung  pestisida.  Citra  tomat  ini  yang digunakan pada pemrosesan tahap berikutnya .

## 3.3. Pra-proses
Tahapan  pra  proses  ini  meliputi cropping dan grayscale . Cropping merupakan  teknik  pemotongan gambar  yang  digunakan  untuk  menentukan  secara tepat  bagian  yang  ingin  diolah. Cropping bertujuan untuk mempermudah menganalisis  citra  dan memperkecil ukuran penyimpanan citra. Pada proses cropping dilakukan  dengan  memotong  ukuran  citra menjadi 100x100 piksel, sehingga akan mempercepat proses komputasi pada tahap selanjutnya. Setelah tahap cropping selesai dilakukan,  proses  selanjutnya  adalah  dengan mengubah  citra  dari  tiga  layer  menjadi  satu  layer gray .  Proses  dari grayscale ditunjukkan  pada Gambar 2 .
Gambar 2. Diagram Alir Proses Grayscale [6]-[8]
Keterangan : Citra  Crop  :  citra  yang  didapat  dari  proses crop
Layer RGB  :  layer  merah,  hijau  dan  biru  dari citra crop
m : banyaknya piksel baris dari citra crop n : banyaknya piksel kolom dari citra crop citra gray :  citra  yang  dihasilkan  dari  proses gray

## 3.4. Histogram
Citra  yang  sudah  menjadi grayscale diproses untuk  menentukan  komposisi  warna  RGB  yang digambarkan  ke  dalam  grafik  derajat  keabuan  ( gray level ). Histogram warna merepresentasikan distribusi  jumlah  piksel  untuk  tiap  intensitas  warna
Mulai Citra Crop R,G,B for (i=0;i=m;i++) for (j=0;j=n;j++) gray=0.3333*R + 0.3333*G + 0.3333*B Citra Gray Selesai
dalam  citra.  Diagram  alir  dari  histogram  citra ditunjukkan pada Gambar 3[9],[10].
Gambar 3. Diagram Alir Histogram Citra
Keterangan : Citra grayscale : citra yang didapat dari proses grayscale.
m : banyaknya piksel baris pada citra. n : banyaknya piksel kolom pada citra.

## 3.5. Ekstraksi Ciri
Ekstraksi  ciri  merupakan  suatu  pengambilan ciri ( feature ) dari suatu obyek, kemudian digunakan sebagai  parameter  untuk  membedakan  antara  obyek satu  dengan  yang  lainnya  pada  tahapan  identidikasi citra.  Proses  ini  berkaitan  dengan  kuantisasi karakteristik  citra  ke  dalam  sekelompok  nilai  ciri yang  sesuai.  Sehingga  mendapatkan  informasi kuantitatif  dari  ciri  yang  dapat  membedakan kelas- kelas suatu obyek. Dalam penelitian ini menggunakan  5  ciri  yaitu  rata-rata,  varian,  standar deviasi (std), kurtosis , dan skewness . Rata-rata  ( mean )  adalah  suatu  bilangan  yang mewakili  sekumpulan  data.  Nilai  rata-rata  dapat ditentukan  dengan  membagi  jumlah  data  dengan banyaknya  data.  Rumus  untuk  mencari  rata-rata dapat ditunjukkan oleh persamaan (1) :
𝜇 = ∑ 𝑋1 𝑁 𝑖=1 𝑁 (1)
Keterangan : 𝜇 =  rata-rata N = banyaknya data X  = jumlah data Varian  adalah  ukuran  seberapa  tersebarnya data.  Varian  yang  rendah  menandakan  data  yang
berkelompok  dekat  satu  sama  lain.  Varian  yang tinggi  menandakan data  yang lebih tersebar. Rumus untuk  mencari  varian  dapat  ditunjukkan  oleh persamaan (2) :
𝑆 2 = ∑ (𝑋𝑖−𝑋̅)2 𝑛 𝑖=1 𝑛−1
(2)
Keterangan :
𝑆 2 : varian Xi : nilai x ke-i 𝑋̅ : rata-rata ( mean ) n : jumlah data Standar  deviasi  adalah  nilai  statistik  yang digunakan  untuk  menentukan  bagaimana  sebaran data  dalam  sampel,  dan  seberapa  dekat  titik  data  ke mean atau  rata-rata  dari  nilai  sampel.  Rumus mencari varian dapat ditunjukkan persamaan (3) :
𝜎 = √ ∑ (𝑋1−𝑋̅)2 𝑛 𝑖=1 𝑛−1 (3)
Keterangan : 𝜎 : standar deviasi Xi : nilai X ke-1 𝑋̅ : rata-rata ( mean ) N : jumlah data Kurtosis adalah derajat ketinggian puncak atau keruncingan  suatu  distribusi.  Nilainya  biasanya merupakan  nilai  relatif  terhadap  distribusi  normal. Salah satu ukuran yang digunakan untuk menyatakan  derajat  keruncingan  kurva  distribusi (kurtosis)  ini  menggunakan  momen  keempat  di sekitar nilai mean dan dirumuskan sesuai persamaan (4 ):
Koefisien momen kurtosis:
. (4)
Kurva  distribusi  normal  yang  tidak  terlalu runcing dan tidak terlalu datar dinamakan mesokurtik (normal)  dengan  α 4 =  3  (sekitar  3), sedangkan  yang  runcing  disebut leptokurtik dengan α 4 > 3, dan yang datar disebut platikurtik dengan α 4 < 3.  Kurtosis  distribusi  (Gamma  dan  Weibull)  relatif terhadap  distribusi  normal,  sehingga  sebagai  bentuk perbandingan dari distribusi normal sering didefinisikan sesuai persamaan (5):
(5)
Kemiringan  ( Skewness )  merupakan  derajat ketidaksimetrian  (keasimetrisan)  atau  dapat  pula didefinisikan sebagai penyimpangan dari kesimetrian  suatu  distribusi.  Jika  sutu  kurva frekuensi yang (poligon frekuensi yang terhaluskan) dari  maksimum  tengah,  maka  distribusi  seperti  ini
Setelah pra-proses dilakukan tahap selanjutnya adalah histogram citra. Citra yang sudah menjadi grayscale diproses untuk menentukan komposisi warna RGB yang digambarkan ke dalam grafik derajat keabuan ( gray level ). Histogram warna merepresentasikan distribusi jumlah piksel untuk tiap intensitas warna dalam citra.
Diagram alir dari histogram citra ditunjukkan pada Gambar 3.3.
Mulai Citra Grayscale
lp=medfilt2(gray); [m,n] = size(lp);
for i=0;i=256;i++
H (i)=0
for i=0;1=m;i++
for j=0;1=n;j++ X=lp(i,j) H(X+1)=H(X+1)+1 Rata,Varian,Std

## Selesai
Gambar 3.1 Diagram Alir Histogram Citra
dikenal  dengan  nama  distribusi  miring  ke  kanan, atau  memiliki  kemiringan  positif.  Untuk  kondisi kebalikannya, distribusinya dikenal dengan distribusi  miring  ke  kiri,  atau  memiliki  kemiringan negatif. Kemiringan dapat ditunjukkan oleh persamaan (6).
(6)

## 3.6. Fitur Vektor
Setelah  melakukan  ekstraksi  ciri  dari  citra tomat maka akan diperoleh sebuah ciri dalam bentuk vektor.  Ciri  tersebut  kemudian  disimpan  dalam database yang digunakan sebagai acuan untuk proses pelatihan.  Dari  proses  pelatihan  akan  diperoleh bobot  akhir.  Pengenalan  data  uji  dilakukan  dengan membandingkan  bobot  akhir  dengan  ciri  data  uji, kemudian  mencari  jarak  terdekat  untuk  menentukan kelasnya.
3.7. Identifikasi Menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ)
Learning  Vector  Quantization adalah  sebuah metode  klasifikasi  dimana  setiap  unit output mempresentasikan  sebuah  kelas. Learning  Vector Quantization digunakan  untuk  pengelompokan, dimana  jumlah  kelompok  sudah  ditentukan  target dan  kelasnya.  Kelas-kelas  yang  didapatkan  dari sebagai  hasil  dari  lapisan  kompetitif  ini  tergantung pada  jarak  antara  vektor-vektor input .  Jika  dua vektor input mendekati  sama,  maka  lapisan kompetitif  akan  meletakkan  kedua  vektor input tersebut  ke  dalam  kelas  yang  sama.  Sehingga  dapat melakukan proses identifikasi pestisida pada tomat.
Proses Learning  Vektor  Quantization dapat dilihat pada Gambar 4 [11]-[15].
Gambar 4. Arsitektur Jaringan LVQ
Keterangan : X1...n = Vektor masukan. F = Lapisan kompetitif. Y_in = Masukan ke lapisan kompetitif. Y = Keluaran.
W = Vektor bobot untuk unit keluaran. ||X-W1...n  =  Selisih  nilai  jarak  Euklidean antara vektor input .
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Akuisisi Data Citra
Hasil pengambilan citra menggunakan smartphone ditunjukkan pada Gambar 5. (a) (b) Gambar 5. Citra (a) Tomat Berpestisida dan Citra (b) Tomat
Tidak Berpestisida

## 4.2. Pra-proses
Hasil  proses cropping dapat  ditunjukkan pada Gambar 6.

## (a)
(b)
Gambar 6. Citra Hasil Cropping (a) Tomat Berpestisida dan Citra (b) Tomat Tidak Berpestisida
Proses  selanjutnya  mengubah  data  citra  ke grayscale dengan  membagi  citra  tiga layer RGB menjadi satu layer grayscale , yang ditunjukkan pada Gambar 7.
(a) (b) Gambar 7. Citra Hasil Grayscale (a) Tomat Berpestisida dan Citra (b) Tomat Tidak Berpestisida

## 4.3. Histogram
Proses  selanjutnya  yaitu  mengolah  data  citra menjadi histogram.  Setelah melalui tahap pra-proses data citra kemudian dicari derajat keabuannya. Citra masukan  mempunyai  256  derajat  keabuan  yang nilainya  0-255.  Derajat  keabuan  yang  dimiliki  citra tomat  akan  ditunjukkan  dalam  grafik.  Data  citra
setelah dilakukan proses histogram ditunjukkan pada Gambar 8.
(a)
(b)
Gambar 8. Histogram Citra (a) Tomat Berpestisida dan Citra (b)
Tomat Tidak Berpestisida

## 4.4. Ekstraksi Ciri
Data citra tomat yang telah diproses menggunakan histogram kemudian dilakukan ekstraksi ciri menggunakan rata-rata, varian, standar deviasi (std), kurtosis , dan skewness .

## 4.5. Learning Vektor Quantization (LVQ)
Proses  pelatihan  pada  jaringan  syaraf  tiruan Learning  Vector  Quantization (LVQ)  menggunakan parameter untuk mengetahui persentase keberhasilan tertinggi[16].  Pelatihan  dilakukan  untuk  mencari bobot akhir yang digunakan dalam proses pengujian. Parameter Learning  Vector  Quantization (LVQ) dalam pelatihan ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Parameter LVQ Parameter Nilai Jumlah Data Pelatihan 80 Jumlah Data Uji 80 Jumlah Pola Target 2 Variasi Laju Pelatihan (α) 0,1; 0,01; 0,001 Update Laju Pelatihan α= α-α (dec  α) Variasi Penurunan Laju Pelatihan (dec α) 0,1; 0,2; 0,3; 0,4; 0,5; 0,6; 0,7; 0,8; 0,9 Minimum Laju Pelatihan yang Diharapkan 0,000001 Maksimum Iterasi 1000 Jumlah Data Pelatihan 80
Pada  penelitian  ini  seluruh  data  citra  sebanyak 80  data.  Untuk  data  yang  digunakan  sebagai  bobot awal  adalah  data  yang  mewakili  kelas  (target),  data tersebut  diambil  secara  acak  pada  masing-masing kelas  pada  data  yang  ada.  Bobot  awal  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada Tabel 2.
Tabel 2. Bobot Awal
Ko d e C it ra
R a ta -r a
ta
V a ri a n S ta n d a r
D ev ia si
Ku rt o si s S k ew n ess O01 48.188 232.225 15.239 7.852 2.4389 P01 45.324 379.763 19.488 17.077 3.6418
Tabel  2  menunjukkan  bobot  yang  pertama untuk  kelas  1  yaitu  tomat  yang  tidak  mengandung
pestisida dan kelas 2  yaitu tomat  yang  mengandung pestisida.
Database digunakan  sebagai  data  pelatihan dengan  menentukan  target  dan  bobot  awal.  Target dibagi  menjadi  2  kelas,  yaitu  kelas  1  untuk  tomat yang tidak mengandung pestisida, dan kelas 2 untuk tomat  yang  mengandung  pestisida,  dengan  masing- masing  kelas  ada  40  data  dengan  total  80  data pelatihan.  Bobot  awal  diambil  pada  salah  satu  data masing-masing  kelas  dari  data  hasil  ekstraksi  ciri yang sudah dibuat. Dalam  menentukan  hasil  kinerja identifikasi  citra  tomat  dilakukan  dengan  mengubah parameter  laju  pelatihan  awal  ( alfa )  dan  penurunan laju pelatihan ( decalfa ). Kinerja dari data pelatihan ( learning ) identifikasi  tomat  yang  mengandung  pestisida  dan tidak  mengandung  pestisida  menggunakan  metode Learning  Vector  Quantization (LVQ)  dapat  dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 3. Unjuk Kerja Identifikasi Tomat Berpestisida dan Tidak
Berpestisida Data Pelatihan No Dec Alfa Alfa Iterasi Komulatif (%) 1 0.1 0.1 110 50.00 2 0.1 0.01 88 50.00 3 0.1 0.001 66 5.00 4 0.2 0.1 52 50.00 5 0.2 0.01 42 43.33 6 0.2 0.001 31 97.50 7 0.3 0.1 33 50.00 8 0.3 0.01 26 41.25 9 0.3 0.001 20 97.50 10 0.4 0.1 23 50.00 11 0.4 0.01 19 18.75 12 0.4 0.001 14 97.50 13 0.5 0.1 17 50.00 14 0.5 0.01 14 12.50 15 0.5 0.001 10 97.50 16 0.6 0.1 13 50.00 17 0.6 0.01 11 6.25 18 0.6 0.001 8 97.50 19 0.7 0.1 10 50.00 20 0.7 0.01 8 3.75 21 0.7 0.001 6 97.50 22 0.8 0.1 8 50.00 23 0.8 0.01 6 3.75 24 0.8 0.001 5 98.75 25 0.9 0.1 5 50.00 26 0.9 0.01 4 3.75 27 0.9 0.001 3 98.75
Tabel  3  menunjukkan  hasil  unjuk  kerja  citra pelatihan terdapat persentase tertinggi yaitu 98.75%. Dari alfa dan decalfa tersebut kemudian menghasilkan  bobot  akhir  yang  digunakan  untuk pengujian.  Pengujian  dilakukan  dengan  mencari jarak  terdekat  antara  bobot  akhir  dengan  data  uji untuk menentukan kelasnya.
Tabel 4. Bobot Akhir
Ko d e C it ra R a ta -r a ta V a ri a n S ta n d a r D ev ia si
Ku rt o si s S k ew n ess 1 61.829
241.531 15.844 9.752 2.5489 2 51.709 388.800 19.546 31.496 4.6973
Pengenalan  data  pelatihan  yang  paling  baik akan  disimpan  menjadi  bobot  akhir  dan  akan digunakan  untuk  melakukan  pengenalan  terhadap data uji. Bobot akhir ditunjukkan pada Tabel 4.
Pengenalan  dilakukan  dengan  mencari  jarak terdekat  antara  bobot  akhir  dengan  data  uji.  Dari data  tersebut  kemudian  dapat  diketahui  data  uji. Pengenalan  data  uji  tomat  berpestisida  dan  tidak berpestisida dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Unjuk Kerja Identifikasi Tomat Berpestisida dan Tidak
Berpestisida Data Pelatihan No Dec Alfa Alfa Iterasi Komulatif (%) 1 0.1 0.1 110 50.00 2 0.1 0.01 88 50.00 3 0.1 0.001 66 6.25 4 0.2 0.1 52 50.00 5 0.2 0.01 42 50.00 6 0.2 0.001 31 96.25 7 0.3 0.1 33 50.00 8 0.3 0.01 26 42.50 9 0.3 0.001 20 96.25 10 0.4 0.1 23 50.00 11 0.4 0.01 19 27.50 12 0.4 0.001 14 96.25 13 0.5 0.1 17 50.00 14 0.5 0.01 14 20.00 15 0.5 0.001 10 97.50 16 0.6 0.1 13 50.00 17 0.6 0.01 11 16.25 18 0.6 0.001 8 97.50 19 0.7 0.1 10 50.00 20 0.7 0.01 8 12.50 21 0.7 0.001 6 97.50 22 0.8 0.1 8 50.00 23 0.8 0.01 6 10.00 24 0.8 0.001 5 97.50 25 0.9 0.1 5 50.00 26 0.9 0.01 4 7.50 27 0.9 0.001 3 97.50
Berdasarkan  Tabel  5    menunjukkan  hasil pengujian    terbaik  dengan  persentase  tertinggi  yaitu 97.5%.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  maka  dapat disimpulkan  bahwa  unjuk  kerja  terbaik  pelatihan dengan  80  data  diperoleh  akurasi  sebesar  98.75% dengan  rincian  tomat  yang  tidak  mengandung pestisida  100%  dan  tomat  yang  mengandung pestisida  97.5%  dengan alfa 0.001  dan decalfa 0.9 sedangkan  unjuk  kerja  pengujian  dengan  80  data diperoleh  akurasi  sebesar  97.5%  dengan  rincian tomat  yang  tidak  mengandung  pestisida  97.5%  dan tomat  yang  mengandung  pestisida  97.5%  dengan alfa 0.001 dan decalfa 0.9.
Saran  pengembangan  yang  dapat  dilakukan pada  sistem  ini  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah proses  akuisisi  akan  lebih  maksimal  apabila pencahayaan  dan  jarak  lebih  tepat.  Sehingga  citra yang  dihasilkan  dapat  mencirikan  tomat  dengan maksimal.  Selain  itu,  penambahan  data  penelitian diharapkan dapat menambah tingkat keakuratannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P.  Utomo,  “Sistem  Klasifikasi  Jenis  Beras Menggunakan  Metode  Learning  Vector Quantization,” Jurnal  Ilmiah  Ilmu  -  ilmu Teknik , vol. I, pp 61-67, 2016.
[2] D. Harjunowibowo, “Perangkat  Lunak
Deteksi Uang Palsu Berbasis LVQ Memanfaatkan Ultraviolet”, Seminar Nasional  Pendidikan  Biologi  FKIP  UNS , 2010, pp. 342-352.
[3] Jasril,  L.  Handayani,  E.  Budianita,  &  F.  U. Amri, “Implementasi Metode Segmentasi dan LVQ  untuk  Identifikasi  Citra  Daging  Sapi dan  Babi,” Seminar  Nasional  Teknologi
Informasi, Komunikasi dan Industri
(SNTIKI) , 2017, pp. 283-292. [4] I. Fathurrahman, A. M. Nur, &
Fathurrahman. “Identifikasi  Kematangan Buah  Mentimun  Berbasis  Citra  Digital Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation,” Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi , pp. 27-33, 2019.
[5] M.  Effendi,  Fitriyah,  &  U.  Effendi,
“Identifikasi Jenis Dan Mutu Teh Menggunakan  Pengolahan  Citra  Digital dengan  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan,”
Jurnal  Teknotan ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  67-76, 2017.
[6] A.  M.  Arymurthy, Pengantar  Pengolahan Citra .  Jakarta:  Elex  Media  Komputindo. 1991.
[7] R.  Munir, Pengolahan  Citra  Digital  Dengan
Pendekatan Algoritmik . Bandung: Informatika, 2004.
[8] T.  Sutoyo, Teori  Pengolahan  Citra  Digital . Yogyakarta: Andi Publisher, 2009.
[9] E.  Kartika,  R.  Yusuf,  &  A.  Syakur, “Pertumbuhan  dan  Hasil  Tanaman  Tomat
(Lycopersicum esculentum Mill.) Pada Berbagai Persentase Naungan,” e-J.
Agrotekbis , pp. 717-724, 2015.
[10] U. Yuliana, R. N. Whidhiasih, & Maimunah, “Identifikasi  Rasa  Buah  Mangga  Gedong Gincu Cirebon Berdasarkan Citra Red-Green- Blue  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan,”
Jurnal  Penelitian  Ilmu  Komputer,  System Embedded & Logic , pp. 61-68, 2016.
[11] R.  Hamidi,  M.  T.  Furqon,  &  B.  Rahayudi, “Implementasi Learning Vector Quantization (LVQ)  untuk  Klasifikasi  Kualitas  Air Sungai,” Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer ,  vol.  I,  pp. 1758-1763, 2017.
[12] R. R. Jordy, R. Magdalena, & L.
Novamizanti,  “Klasifikasi  Motif  Batik  Solo Menggunakan Histogram of Oriented Gradient Dan Learning Vector Quantization,” e-Proceeding  of  Engineering ,  2018,  V,  pp. 5079-5085.
[13] D.  Y.  Qur’ani,  &  S.  Rosmalinda,  “Jaringan syaraf  tiruan  learning  vector  quantization untuk  aplikasi  pengenalan  tanda  tangan,”
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi
Informasi , 2010, pp. 6-10.
[14] A.  S.  Romadhon,  &  V.  T.  Widyaningrum, “Klasifikasi  Mutu  Jeruk  Nipis  dengan Metode Learning Vector Quantization (LVQ),” Jurnal  Ilmiah  Rekayasa ,  pp.  121- 128, 2015.
[15] U.  Sudibyo,  D.  P.  Kusumaningrum,  E.  H. Rachmawanto,  &  C.  A.  Sari,  “Optimasi Algoritma  Learning  Vector  Quantization (LVQ) Dalam Pengklasifikasian Citra Daging Sapi  dan  Daging  Babi  Berbasis  GLCM  dan HSV,” Jurnal  SIMETRIS ,  vol.  IX,  pp.  1-10, 2018.
[16] N.  D.  Miranda,  L.  Novamizanti,  &  S.  Rizal, "Convolutional Neural Network Pada
Klasifikasi  Sidik  Jari  Menggunakan  Resnet- 50", Jurnal Teknik Informatika (Jutif), vol. 1, no. 2, 2020.