## khazanah
informatika

## Klasifikasi Mutu Pepaya Berdasarkan Ciri Tekstur GLCM Menggunakan Jaringan Saraf  Tiruan
Feri Wibowo 1* , Agus Harjoko 2 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Purwokerto, Purwokerto 2 Departemen Ilmu Komputer dan Elektronika Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta *feriwibowo@ump.ac.id
Abstrak -Proses sortasi buah pepaya berdasarkan mutu merupakan salah satu proses yang sangat menentukan mutu buah pepaya yang akan dilepas ke konsumen. Proses identifikasi mutu dengan cara konvensional menggunakan visual mata manusia memiliki kelemahan di antaranya yaitu membutuhkan tenaga lebih banyak untuk memilah, tingkat persepsi manusia dalam hal pemutuan buah yang berbeda, tingkat konsistensi manusia dalam menilai mutu buah tidak menjamin karena manusia dapat mengalami kelelahan.
Penelitian ini bertujuan merancang dan menyusun program pengolahan citra digital dan jaringan saraf  tiruan untuk klasifikasi pemutuan buah pepaya ( Carica papaya L ) Calina IPB-9 ke dalam tiga kelas mutu, yaitu kelas Super, A, dan B. Fitur tekstur yang diekstrak meliputi nilai energy, entropy, contras, homogeneity, invers difference moment, variance , dan dissimilarity yang didapatkan berdasarkan GLCM ( gray level cooccurrence matrices ). Fitur-fitur tersebut dijadikan sebagai input pada algoritma pelatihan jaringan saraf  tiruan backpropagation . Hasil pengujian pada proses pengenalan menunjukkan fitur energy , dan entropy dapat membedakan kelas mutu pepaya Calina IPB-9 dengan tingkat akurasi terbaik yaitu sebesar 86.11%.
Kata Kunci: Klasifikasi, Mutu Pepaya, GLCM, Backpropagation

## 1. Pendahuluan
Papaya merupakan salah satu buah komoditas ekspor, Beberapa negara tujuan ekspor pepaya dari Indonesia adalah Hong Kong, Singapore, Malaysia, Kuwait, Qatar, Uni Emirat Arab, Bahrain, dan Thailand. Berdasarkan data dari pusat data dan sistem informasi pertanian Kementrian Pertanian Republik Indoneisa tahun 2014, volume ekspor pepaya tiga tahun terakhir dari tahun 2012, 2013, 2014 mengalami peningkatan dengan volume berturut-turut 25.328 Kg, 25.836 Kg, dan 31.436 Kg. Berdasarkan data statistik Food & Agriculture Organization (FAO) tahun 2000 sampai 2010 terkait dengan jumlah produksi pepaya, Indonesia merupakan salah satu negara penghasil pepaya dengan jumlah yang cukup besar di dunia, setelah Brazil, Meksiko, India, dan Nigeria [1].
Kebutuhan buah pepaya segar untuk tujuan ekspor membutuhkan penanganan mutu sehingga dapat bersaing dengan produsen buah pepaya dari negara lain. Salah satu permasalahan pascapanen adalah proses sortasi mutu pepaya. Selama ini identifikasi mutu dalam proses sortasi pepaya masih dilakukan secara konvensional menggunakan visual mata manusia yang memiliki keterbatasan. Proses identifikasi mutu dengan cara seperti ini memiliki beberapa kelemahan di antaranya yaitu membutuhkan tenaga lebih banyak untuk memilah, tingkat persepsi manusia dalam hal pemutuan buah yang berbeda, tingkat konsistensi manusia dalam menilai mutu buah tidak menjamin karena manusia dapat mengalami kelelahan [2].
Teknologi pengolahan citra digital dan metode jaringan saraf tiruan telah digunakan pada penelitian-
penelitian sebelumnya terutama terkait dengan produk- produk hasil pertanian. Dalam penelitian [3] menentukan tingkat kematangan buah tomat (Lycopersicon esculentum Mill) menggunakan metode pengolahan citra dan jaringan saraf tiruan menggunakan parameter mean Red, mean Green, mean Blue , dan korelasi sebagai parameter masukan pada JST. Dalam [4] menerapkan teknologi pengolahan citra digital  dan  jaringan  saraf  tiruan  untuk  mengidentifikasi mutu fisik biji pala ( Myristica fragrans houtt ), pengujian fisik biji pala dilakukan secara non-destruktif meliputi warna, bentuk dan tekstur, kemudian keluaran adalah kelas mutu biji pala yang terdiri dari mutu ABC, mutu rimpel, dan mutu BWP. Penelitan [5] menggunakan jaringan saraf tiruan dan threshold rule untuk klasifikasi kematangan buah pepaya ke dalam tiga kategori yaitu pepaya belum matang, matang sedang, dan matang berdasarkan pada rata- rata nilai RGB ( red, green, blue ). Penelitian [6] melakukan perancangan dan konstruksi mesin sortasi dengan sensor kamera CCD sebagai sensor citra dan unit pengolahannya untuk melakukan evaluasi pemutuan buah jeruk. Hasilnya adalah luas area buah jeruk dapat dijadikan acuan untuk pendugaan berat buah jeruk, luas area juga dapat digunakan untuk menentukan pemutuan buah jeruk sesuai kelasnya mulai dari kelas A sampai kelas E. Desain penelitian ini berbeda dengan penelitian sebelumnya di mana dalam penelitian ini menggunakan teknologi pengolahan citra digital dan metode jaringan saraf tiruan untuk klasifikasi kelas mutu buah pepaya ( Carica  papaya  L ) Calina IPB-9 ke dalam tiga kelas mutu, yaitu kelas Super, kelas A, dan kelas B. Klasifikasi kelas mutu didasarkan pada parameter citra yang didapatkan nilainya dari pengolahan citra digital.
Nilai  fitur  yang  didapatkan  kemudian  dijadikan  sebagai input pada algoritma pembelajaran jaringan syaraf tiruan backpropagation .

## 2. Metode
Tahapan proses pada sistem yang dikembangkan, meliputi proses akuisisi citra, pengolahan citra untuk mendapatkan  fitur  citra,  dan  proses  klasifikasi  dengan jaringan syaraf Backpropagation yang terdiri dari pelatihan dan pengujian. Proses akuisisi dilakukan pada buah pepaya yang telah dipetik dan sudah dikelaskan berdasarkan kelas mutu yaitu kelas Super, A, dan B. Proses pengkelasan mutu ini dilakukan oleh petani pepaya yang sudah ahli dalam menilai mutu buah pepaya, selain itu pada saat proses pengkelasan, petani diberitahukan kriteria mutu buah pepaya berdasarkan standar kriteria yang dikeluarkan oleh Badan Standardisasi Nasional (BSN) Indonesia tahun 2009 nomor SNI 4230:2009, sebagai bahan pertimbangan pada saat proses pengkelasan. Citra pepaya hasil akuisisi akan diolah menggunakan teknologi pengolahan citra digital, yaitu  melakukan  ekstraksi  fitur  citra  untuk  memperoleh fitur tekstur. Fitur yang diperolah dari proses pengolahan citra digital dari data latih citra pepaya disimpan di database sebagai dataset yang digunakan sebagai data input pada tahap pelatihan backpropagation neural network untuk mendapatkan bobot-bobot, kemudian setelah diperoleh bobot-bobot dari pelatihan, bobot tersebut akan disimpan ke dalam database sebagai dataset pada tahap pengujian untuk  mengklasifikasikan  buah  pepaya  Calina  IPB-9 berdasarkan mutu buah. Gambar 1 menunjukkan alur sistem klasifikasi mutu buah pepaya.
a .  a kuisisi C itra Proses akuisisi citra dilakukan pada buah pepaya Calina IPB-9 yang sudah dipetik dari pohonnya. Proses akuisisi dilakukan pada buah pepaya yang sudah dikelaskan berdasarkan kelas mutu yaitu kelas Super, A, dan B. Data citra yang diambil sejumlah 192 data citra dengan rincian 156 data latih yang terdiri dari 52 citra pepaya kelas super, 52 citra pepaya kelas A, dan 52 citra pepaya kelas B, dan data pengujian sebanyak 36 data citra pepaya. Sampel hasil akuisisi citra Pepaya Calina IPB-9 ditunjukkan pada Gambar 2.
b. Preprocessing Proses prepocessing dilakukan dengan tujuan supaya meningkatkan kemungkinan keberhasilan pada tahap pengolahan lebih lanjut pada sebuah citra. Operasi yang dilakukan pada tahap prepocessing di antaranya adalah operasi resizing dan grayscaling . Resizing adalah proses mengubah resolusi atau mengubah ukuran horizontal dan vertikal citra. Operasi resizing yang dilakukan adalah mengubah ukuran citra dari ukuran semula yaitu 3264x1836 pixels menjadi 1024x575 pixels dengan tujuan supaya mempercepat pada saat proses pengolahan citra digital, karena semakin besar ukuran citra maka akan mempengaruhi waktu yang diperlukan pada saat proses pengolahan citra digital. Grayscaling adalah proses konversi citra dari citra warna RGB ke dalam bentuk citra berskala keabuan. Pada citra skala keabuan, warna dinyatakan dengan intensitas yang nilainya antara 0 sampai dengan 255, nilai 0 berarti hitam dan nilai 255 berarti putih. formula konversi ke citra ke skala keabuan atau grayscaling dapat menggunakan persamaan (1).
Gambar 1 Alur sistem klasisfikasi mutu pepaya (a) (b)
(c)
Gambar 2 Citra pepaya Calina IPB-9; (a) kelas super, (b) kelas A, (c) kelas B
Gambar 3 (a) Citra berukuran 5x5 tiga intensitas (0, 1, 2); (b) GLCM jarak (1,0) X 1 Z 1 Z 5 Z 4 Z 3 Z 2 X 16 1 • • • v11 v13 v12 v14 v15 v161 v163 v162 v164 v165 v01 v03 v02 v04 v05 Y 1 Y 2 1 W01 W02 W11 W12 W21 W22 W31 W32 W41 W42 W51 W52
Gambar 4 Arsitektur jaringan saraf  tiruan yang dibangun

## (1)
c. Segementasi Segmentasi citra merupakan proses yang ditujukan untuk mendapatkan objek-objek yang terkandung di dalam citra atau membagi citra ke dalam beberapa daerah dengan setiap objek atau daerah memiliki kemiripan atribut. Pada objek yang mengandung hanya satu objek, objek dibedakan dari latar belakangnya. Segmentasi juga biasa dilakukan sebagai langkah awal untuk proses klasifkasi sebuah objek. Teknik untuk melakukan segementasi citra didasarkan pada dua properti dasar nilai aras keabuan yaitu ketidaksinambungan dan kesamaan antarpiksel. Segmentasi citra didasarkan pada ketidaksinambungan nilai aras keabuan dapat dikatakan sebagai pemisahan citra didasarkan pada perubahan mendadak pada aras keabuan [7]. Segmentasi dengan memilih nilai ambang secara otomatis dapat dilakukan dengan metode Otsu. Metode Otsu merupakan metode yang dipublikasikan oleh Nobuyuki Otsu pada tahun 1979. Metode ini menentukan nilai ambang dengan cara membedakan dua kelompok, yaitu objek dan latar belakang, yang memiliki bagian saling bertumpukan, berdasarkan histogram.

## d.  Ekstraksi Fitur
Proses ekstraksi fitur menggunakan citra grayscale , citra biner, dan citra berwarna (RGB). Ekstraksi fitur dilakukan untuk mendapatkan fitur tekstur.
Tekstur dapat didefinisikan sebagai hubungan mutual antara nilai intensitas piksel-piksel yang bertetangga yang berulang di suatu area yang lebih luas daripada jarak hubungan tersebut. Metode yang digunakan untuk memperoleh  fitur  tekstur  dapat  dibedakan  menjadi tiga golongan yaitu metode statistis, metode struktural, dan metode spektral. Menurut [7] metode statistis
menggunakan perhitungan statistka untuk membentuk fitur.  Contoh  yang  termasuk  sebagai  metode  statistis yaitu GLCM ( Gray  Level  Cooccurrence  Matrices ). Beberapa fitur  tekstur  yang  akan  dicari  berdasarkan  GLCM  yaitu fitur energy, entropy, contras, homogeneity, invers difference moment (idm/ local  homogeneity ), variance, dan dissimilarity . Matrik cooccurence yang akan dicari menggunakan jarak (1,0), yang berarti satu piksel ke kanan dan nol piksel ke bawah, atau pasangan piksel yang harus dihitung adalah yang berjarak satu piksel dengan arah sudut 00, seperti ditunjukkan pada Gambar 3.
Setelah didapatkan matrik cooccurence , selanjutnya mencari  nilai  fitur  tekstur  yang  dapat  dicari  dengan persamaan (2) sampai persamaan (8).
(2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) e.  Rancangan Klasifikasi dengan Backpropagation Neural Network Algoritma pelatihan jaringan saraf backpropagation terdiri atas dua langkah, yaitu perambatan maju dan perambatan mundur, langkah perambatan maju dan perambatan mundur ini dilakukan pada jaringan untuk setiap pola yang diberikan selama jaringan mengalami pelatihan. Pada jaringan diberikan sepasang pola yang terdiri atas pola masukan dan pola keluaran yang diinginkan, ketika suatu pola diberikan kepada jaringan, bobot-bobot diubah untuk memperkecil perbedaan pola keluaran jaringan dan pola keluaran yang diinginkan [8].
Arsitektur jaringan backpropagation yang akan dibangun terdiri dari 3 lapisan yaitu lapisan masukan, lapisan tersembunyi, dan lapisan keluaran. Fitur-fitur yang diperoleh dari citra pepaya akan dijadikan sebagai input pada lapisan masukan pada jaringan saraf backpropagation . Fitur yang diperolah dari pengolahan citra berjumlah 7 fitur, maka unit input pada lapisan masukan akan berjumlah 7 unit. kemudian di bagian lapisan tesembunyi terdiri dari 5 unit. Di bagian lapisan keluaran ada 2 unit, karena ada 3 kelas mutu pepaya yang akan diklasifikasian maka ada 3 pasang pola keluaran, yaitu kelas Super (1,1), kelas A (1,0), dan kelas B (0,1). Arsitktur jaringan backpropagation ditunjukkan pada Gambar 4.
Pengujian akan dilakukan dari kombinasi semua fitur, dan fitur yang merupakan fitur terbaik yang dihasilkan dari proses seleksi fitur. Akurasi sistem klasifikasi kelas mutu pepaya Calina IPB-9 dihitung dengan persamaan (11)
(11)
Tabel 1 Rata-rata hasil ekstraksi fitur Fitur SUPER A B Energy 0.282673874 0.196039886 0.14863724 Entropy 0.169006472 0.201432957 0.226100682 Contras 0.127098174 0.13068448 0.154969185 Homogeneity 0.937202291 0.936034182 0.925138505 Idm 0.132501133 0.113911598 0.081385775 Variance 0.1540195223 0.1337657977 0.1242928107 Dissimilarity 0.125958447 0.128584198 0.150964249 St Dev LBP 2.647012889 2.369366267 2.184981344 Tabel 2 Nilai maksimal dan minimal fitur tekstur GLCM SUPER A B Energi Max 0.3538277 0.237287 0.177318 Min 0.225767 0.154514 0.117413 Entropi Max 0.1865785 0.2246725 0.2466505 Min 0.1500783 0.182291 0.208605 Entropi Kontras Max 0.161321 0.168363 0.23748 Min 0.099646 0.10121 0.102197 Homogenitas Max 0.95109 0.950232 0.949133 Min 0.921414 0.921586 0.899289 Idm Max 0.236734 0.2139 0.156796 Min 0.065694 0.073419 0.044753 Variance Max 0.2284057 0.2326744 0.2115706 Min 0.065541 0.0454576 0.0449518 Dissimilarity Max 0.158183 0.159429 0.208064 Min 0.098255 0.099947 0.10185
Gambar 5 Grafik fitur tekstur GLCM Tabel 3 Hasil klasifikasi pada data latih No Fitur yang Digunakan Super A B Jumlah Dikenali (%) 1 Energi, Entropi, Kontras, Homogenitas, Idm, Variance, Dissimilarity Dikenali Sesuai Target Jaringan 52 0 0 52 33.33% Tidak Sesuai Target Jaringan 0 52 52 104 2 Energi, dan Entropi Dikenali Sesuai Target Jaringan 52 48 51 151 96.79% Tidak Sesuai Target Jaringan 0 4 1 5
Tabel 4 Hasil pengujian klasifikasi dengan data uji No Fitur yang Digunakan Super A B Jumlah Dikenali (%) 1 Energi, Entropi, Kontras, Homogenitas, Idm, Variance, Dissimilarity Dikenali Sesuai Target Jaringan 12 0 0 12 33.33% Tidak Sesuai Target Jaringan 0 12 12 24 2 Energi, dan Entropi Dikenali Sesuai Target Jaringan 11 10 10 31 86.11% Tidak Sesuai Target Jaringan 1 2 2 5

## 3.  Hasil dan Pembahasan
Ekstraksi  fitur  meliputi  fitur energy,  entropy,  contras, homogeneity,  idm,  variance,  dissimilarity , dan standar deviasi dari LBP histogram. Tabel 1 menunjukkan nilai rata-rata fitur dari tiap kelas mutu citra pepaya.
Fitur-fitur  yang  telah  didapatkan  akan  diseleksi terlebih dahulu sebelum digunakan sebagai input dalam proses klasifikasi. Pemilihan fitur dilakukan dengan cara melihat sebaran data fitur citra latih, setiap fitur diambil nilai maksimal dan minimal pada setiap kelas mutu yaitu kelas Super, A, dan B. Nilai maksimal dan minimal yang didapat akan dibuat grafik supaya terlihat perbedaan nilai fitur antar kelas mutu. Fitur yang baik akan terlihat setiap kelasnya tidak akan terjadi overlap atau setidaknya terjadi overlap sedikit saja pada tiap kelasnya dan sebaliknya fitur yang jelek akan terjadi banyak overlap pada tiap kelasnya.
Tabel  2  menunjukkan  data  fitur  terkait  dengan  nilai maksimal dan minimal fitur tiap kelas mutu.
Tabel  nilai  maksimal  dan  minimal  fitur-fitur  tekstur GLCM, terlihat bahwa fitur energy dan entropy mengalami overlap yang tidak terlalu banyak, atau terlihat fitur energy dan entropy mengalami overlap hanya pada kelas yang saling berdekatan, tidak terjadi overlap antar kelas Super ke kelas B atau sebaliknya. Dari sekian fitur yang ada, maka yang paling memungkinan untuk digunakan sebagai input pada proses klasifikasi selanjutnya adalah fitur energy dan entropy . Gambar 5 menunjukkan grafik nilai maksimal dan minimal fitur GLCM.
Pengujian sistem klasifikasi mutu Pepaya Calina IPB-
9 menggunakan jaringan saraf backpropagation didasarkan pada data uji. Tahap pelatihan jaringan, menggunakan data latih sebanyak 156 data citra Pepaya Calina IPB-9. Parameter jaringan yaitu nilai learning  rate sebesar 0,02, nilai maksimal epoch sebesar 250.000 dan nilai target error sebesar 0,001. Pengujian akan dilakukan beberapa kali mulai  dari  kombinasi  semua  fitur,  fitur  yang  termasuk fitur bentuk, fitur yang termasuk fitur tekstur, fitur yang termasuk  fitur  warna,  dan  fitur  yang  merupakan  fitur terbaik  yang  dihasilkan  dari  proses  seleksi  fitur.  Hasil pengenalan  klasifikasi  pada  data  latih  diperlihatan  pada Tabel 3, dan hasil pengenalan klasifikasi terhadap data uji diperlihatkan pada Tabel 4.
Pada Tabel 3 diketahui jumlah citra latih yang dikenali sesuai kelas mutu dan jumlah citra yang dikenali tidak sesuai kelas mutu berdasarkan percobaan fitur-fitur yang ada. Pada proses seleksi fitur dihasilkan fitur yang paling baik adalah fitur energy dan entropy , kombinasi kedua fitur
tersebut menghasilkan 151 data dikenali sesuai kelas mutu dan 5 data dikenali tidak sesuai dengan kelas mutu atau tingkat akurasi sebesar 96.79%.
Pada Tabel 4 diketahui jumlah citra uji yang dikenali sesuai kelas mutu dan jumlah citra yang dikenali tidak sesuai kelas mutu berdasarkan percobaan kombinasi fitur- fitur  yang  ada.  Pada  proses  seleksi  fitur  dihasilkan  fitur yang paling baik adalah fitur energy dan entropy , kombinasi kedua fitur tersebut menghasilkan 31 data dikenali sesuai kelas mutu dan 5 data dikenali tidak sesuai dengan kelas mutu atau tingkat akurasi sebesar 86.11%.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  klasifikasi  mutu  buah Pepaya Calina IPB-9 dengan teknologi pengolohan citra digital dan jaringan saraf tiruan diperoleh kesimpulan bahwa proses ekstraksi fitur didapatkan fitur energy, entropy, contras,  homogeneity,  idm,  variance,  dissimilarity. Hasil proses seleksi fitur didapatkan fitur yang terbaik yaitu fitur energy dan entropy karena kedua fitur tersebut mengalami overlap yang  paling  kecil.  Proses  pengujian  klasifikasi  pada  data uji menggunakan fitur energy dan entropy menghasilkan nilai akurasi terbaik yaitu sebesar 86.11 %.

## 5.  Daftar Pustaka
[1]  Economic and Social Development Department,
FAO., 2010, Medium-term prospects for agricultural commodities (Tropical Fruits), http://www.fao.
org/docrep/006/y5143e/y5143e1a.htm
[2]  Syaefullah, E., Purwadaria, H.K., & Sutrisno, 2011,
Pengolahan Citra Digital dan Jaringan Saraf Tiruan untuk Identifikasi Tingkat Ketuaan Pepaya, Prosiding Seminar Nasional Teknologi Inovatif  Pascapanen Pertanian
III , ISBN: 978-979-1116-32-9, Bogor.
[3] Hidayatullah,  A.,  2013,  Identifikasi  Tingkat Kematangan Buah Tomat (Lycopersicon esculentum Mill) Menggunakan Metode pengolahan citra digital dan jaringan saraf tiruan, Skripsi , Yogyakarta: UGM.
[4] Dinar,  L.,  2012.  Identifikasi  Mutu  Fisik  Biji  Pala (Myristica Fragrans Houtt) Dengan Teknologi Pengolahan Citra Digital Dan Jaringan Sarat Tiruan. Tesis . Yogyakarta: UGM.
[5] Saad,  H.,  &  Hussain,  A.  2006,  Classification  for the  Ripeness  of  Papayas  Using  Artificial  Neural Network (ANN) and Threshold Rule. Student Conference  on  Research  and  Development  –SCOReD , 1-4244-0527-0/06. Selangor. [6]  Ahmad, U., Tjahjohutomo, R., & Mardison, 2008, Perancangan dan Konstruksi Mesin Sortasi dan Pemutuan Buah Jeruk dengan Sensor kamera CCD, Junal Keteknikan Pertanian (jTEP) , ISSN 0216-3365, Bogor. [7]  Kadir, A. & Susanto, A., 2013, Teori  dan  Aplikasi Pengolahan Citra , Penerbit Andi, Yogyakarta.
[8]  Hermawan, A., 2006, Jaringan Saraf  Tiruan Teori dan Aplikasi , Penerbit Andi, Yogyakarta.