## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 155 − 163 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1020

## Pengaruh HSV Pada Pengolahan Citra Untuk Kematangan Buah Cabai
Arifiyanto Hadinegoro * , Dicky Andhika Rizaldhi
Fakultas Ilmu Komputer, Informatika, Universitas Amikom, Yogyakarta, Indonesia Email: 1,* arifiyanto@amikom.ac.id, 2 dicky.1428@students.amikom.ac.id Email Penulis Korespondensi: arifiyanto@amikom.ac.id Submitted: 13/12/2021 ; Accepted: 25/12/2021 ; Published : 31/12/2021
Abstrak− Pengenalan citra atau gambar memiliki tahapan yang cukup komplek agar komputer mampu mengenali objek apa yang akan diidentifikasi, ada beberapa tahapan yang digunakan dalam melakukan proses pengolahan citra, input data ekstraksi citra dan klasifikasi citra, Pada penelitian ini akan menguji sejauh mana algoritma untuk ekstraksi memberikan pengaruh pada hasil akhir klasifikasi. Penelitian ini menggunakan citra cabai sebagai bahan pengujian dan hasil pengujian berupa pengenalan cabai dengan 4 tingkat, matang, setengah matang,  mentah dan busuk. Penelitian ini juga menggunakan tools untuk melakukan proses pengenalan citra, Metode pengenalan citra yang digunakan dalam penelitian ini adalah Hue Saturation Value (HSV) Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM)  dan Learning  Vector  Quantization  ( LVQ3)  untuk  klasifikasinya,  dalam  prosesnya  akan  diuji  coba  dengan  2 skenario pengenalan citra, metode pertama menggunakan GLCM dan LVQ3, skenario ke 2 menggunakan HSV GLCM dan LVQ3. Hasil dari penelitian ini adalah melihat seberapa besar pengaruh HSV pada proses pengenalan citra digital cabai, hasil ekstraksi menggunakan ekstraksi GLCM Klasifikasi LVQ 3 yakni 59,58%, Dan hasil Klasifikasi LVQ3 menggunakan ekstraksi HSV dan GLCM menghasilkan 93,58%. Kesimpulannya metode ekstraksi HSV memberikan tambahan 34% akurasi dibandingkan dengan hanya menggunakan GLCM sebagai metode ekstraksi.
Kata Kunci: GLCM; HSV; LVQ3; Cabai; Ekstraksi
Abstract− Image or image recognition has quite complex stages so that the computer is able to recognize what objects to identify, there are several stages used in the image processing process, image extraction data input and image classification, this study will examine the extent to which the algorithm for extraction have an influence on the final classification results. This study us es the image of chili as a test material and the results of the test are the introduction of chili with 4 levels, ripe, half cooked, raw and rotten. This study also uses tools to perform the image recognition process. The image recognition method used in this study  is Hue  Saturation  Value  (HSV)  Gray  Level  Co-occurrence  Matrix  (GLCM)  and  Learning  Vector  Quantization  (LVQ3)  for classification, in the process it will be tested. With 2 image recognition scenarios, the first method uses GLCM and LVQ3, the second scenario uses HSV GLCM and LVQ3. The results of this study are to see how much influence HSV has on the digital image recognition process of chili, the extraction results using GLCM extraction LVQ3 classification is 59.58%, and the results of LVQ3 classification using HSV and GLCM extraction yields 93.58%. In conclusion, the HSV extraction method provides an additional 34% accuracy compared to using only GLCM as the extraction method.
Keywords : GLCM; HSV; LVQ3; Chili; Extraction

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan teknologi di bidang citra digital saat ini mengalami kemajuan yang sangat pesat. Banyak bidang yang telah menerapkan kemajuan citra digital salah satunya bidang pertanian dan pangan [1] [2]. Dimana banyak penggunaan citra digital di bidang pertanian dan pangan telah menghasilkan respon yang memuaskan [3].
Pengolahan citra digital atau yang sering disebut digital image processing saat ini telah digunakan sangat luas. Pemanfaatan  kelebihan  dari image processing untuk mempermudah suatu pekerjaan sangat menguntungkan karena dapat  memaksimalkan  sebuah  pekerjaan  menjadi  lebih  cepat,  tepat  dan  efektif  .  Pengolahan  citra  digital  sendiri merupakan sebuah teknik manipulasi dan interpretasi dari sebuah  citra secara komputasi  dengan cara memodifikasi citra digital untuk menghasilkan sebuah informasi [4, 5, 6].
Komputer  memerlukan  beberapa  tahap  dalam  pengolahan  citra  digital  diantaranya  adalah  ekstraksi  dan klasifikasi,  metode  ekstraksi  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Gray  Level  Co-occurrence  Matrix (GLCM)  serta Hue  Saturation  Value (HSV)  dan  metode  klasifikasi  yang  akan  digunakan  adalah Learning  Vector Quantization (LVQ 3).  GLCM merupakan metode yang digunakan untuk memberikan informasi pada citra dengan memanfaatkan tekstur warna dari citra itu sendiri menggunakan dua nilai pixel pada jarak dan arah tertentu dengan menghitung  dari probabilitas nilai tingkat keabuan. Metode ini sering  digunakan  pada penelitian untuk  identifikasi citra digital  diantaranya yang  dilakukan  Mengira  [4], Pamungkas [5] dan  Mantika [6]. Untuk HSV adalah metode ekstraksi yang menggunakan Hue sesuai namanya yang di dapat dari konversi warna RGB. HSV merupakan warna yang memiliki segmentasi yang hampir mendekati warna yang bisa ditangkap oleh retina mata [9] [7] [8] [9], serta LVQ yang merupakan algoritma terwaris  atau supervised learning  dan memiliki  jaringan berlayer tunggal ( single layer),  [10].  LVQ  3  merupakan  penyempurnaan  dari  LVQ  sebelumnya  dimana  dilakukan  penyempurnaan  dalam pemilihan vektor untuk memastikan vektor pewakil agar selalu  mendekati distribusi dari kelas yang di buat.
Hasil  akhir  dari  pengenalan  citra  di  dapat  dari  persentase  hasil  akhir  metode  klasifikasi  yang  dihitung  dari bobot hasil ekstraksi citranya, hasil pengolahan citra sangat dipengaruhi oleh hasil ekstraksi, seperti pada penelitian yang dilakukan oleh Sudibyo dkk, menerapkan dua ekstraksi HSV dan GLCM dengan metode klasifikasi LVQ dalam membedakan daging babi dan daging sapi, hanya menghasilkan akurasi tertinggi 76.25% pada learning rater = 0.01 dengan eph 0.1 dam epoch = 100 [11]. Pada penelitian lain dilakukan oleh Sarimin dkk, menggunakan klasifikasi JST,

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 155 − 163 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1020
dengan ekstraksi HSV dan GLCM, untuk mendeteksi kesegaran ikan bawal,  memiliki tingkat akurasi yang rendah sekitar 50 % untuk mendeteksi [12].
Dari  kedua  penelitian  tersebut  memiliki  perbedaan  pada  metode  klasifikasinya  ,  dimana  menggunakan klasifikasi Jaringan syaraf Tiruan mendapatkan hasil yang lebih rendah walau menggunakan dua metode ekstraksi, namun pada penelitian yang dilakukan Putra dan syarifa, mendapatkan akurasi tertinggi 100% dalam identifikasi citra darah Leukemia, dengan menggunakan HSV, GLCM dan LVQ 3 sebagai klasifikasinya [13]. Ada juga penelitian dari Abilisa dkk untuk mendeteksi jenis kulit manusia dengan GLCM dan LVQ , mendapatkan nilai akurasi hanya 80 % [14], Penelitian ini berfokus pada perbedaan penggunaan metode ekstraksi pada aplikasi pengenalan citra cabai, yaitu ekstraksi HSV dan GLCM , lalu ekstraksi GLCM saja, dari sisi teknis menggunakan satu metode ekstraksi aplikasi sudah mampu mengenali objek pada citra digital walau memiliki tingkat akurasi yang rendah, metode HSV pernah di uji performanya pada kasus deteksi kelayuan pada bunga mawar antara HSV dengan HSI ( Hue Saturation Intensity ) di penelitian ini menghasilkan HSI yang paling cepat proses nya  [15]. Namun  menggunakan 2 metode ekstraksi tidak menjamin memiliki akurasi yang tinggi dalam klasifikasinya jika dilihat pada penelitian sebelumnya. Maka penelitian ini mencoba melihat perbedaan penggunaan dua ekstraksi dan satu ekstraksi yaitu HSV dan GLCM pada pengolahan citra digital cabai,
Dalam  paper  ini  digunakan  cabai  rawit  sebagai  objek  penelitian  seperti  kita  ketahui  Cabai  rawit  atau  yang memiliki nama latin Capsicum annuum 'Bird's Eye' merupakan bahan masakan yang memiliki cita rasa pedas yang sering  digunakan  masyarakat  Indonesia.  Selain  sebagai  bahan  makanan,  cabai  rawit  juga  memiliki  manfaat  yang banyak salah satunya di bidang obat-obatan yakni sebagai bahan pembuatan koyo dan analgesic [16].
Pembuatan sistem nanti nya akan di buat di pengolahan citra matlab untuk mengenali citra cabai yang akan diklasifikasikan menjadi 4 kategori , matang, setengah matang, mentah dan busuk. Dan penelitian akan dicoba dengan dua scenario untuk melihat perbedaan menggunakan GLCM dan LVQ3, dengan GLCM ,HSV dan LVQ3 dalam hal persentase keakuratan nya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2. 1 Tahapan Penelitian
Pada bagian ini menjelaskan tentang urutan dari tahapan penelitian, seperti terlihat pada gambar 1 dibawah. Metode dilakukan  dimulai  dari  Pengumpulan  data,  pengolahan  data,  perancangan  sistem,  kemudian  implementasi,  dari implementasi ada pengujian pada sistem yang mana jika terjadi error pada sistem maka proses akan berulang pada perancangan kembali, namun jika sudah sesuai maka akan dilanjutkan dengan proses analisis data yang dihasilkan, terakhir melakukan dokumentasi kegiatan penelitian ini, gambar 1 menjelaskan alur dari mulai proses pengumpulan data hingga dokumentasi.

## Gambar 1. Tahapan penelitian
Penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan yang terlihat pada gambar 1 di bawah  Setiap tahap yang ada pada alur penelitian merupakan proses tersendiri dan memiliki tujuan masing masing.

## 2.1.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan cara observasi langsung dengan mendatangi lapangan untuk mendapatkan data cabai, dan secara teori dilakukan dengan cara membaca buku literatur dan makalah yang berkaitan dengan pengolahan citra serta cabai. Dalam penelitian ini data yang dibutuhkan berupa data citra yang sebagai subjek penelitian, sampel data citra yang  digunakan  dalam bentuk  *jpg, proses pengambilan data dilakukan secara langsung  dengan kondisi yang telah disesuaikan yaitu dengan menggunakan background putih dengan Data yang diambil berjumlah 360 citra digital.

## 2.1.2 Pengolahan Data
Data  yang  di  kumpulkan  kemudia  di  olah  dengan  cara    penyesuaian  terhadap  data  digital  yang  akan  di  lakukan ektraksi, proses ini melakukan cropping terhadap citra untuk meminimalkan background yang ada sehingga object cabai  lebih  terlihat  jelas,  Ukuran  citra  yang  dilakukan  pengolahan  ubah  ukurannya  menjadi  100  x 400  pixel  yang bertujuan untuk mempercepat proses sistem.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 155 − 163 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1020

## 2.1.3 Perancangan Sistem
Proses  ini  dimulai  dengan  menentukan  skenario  pengujian  yang  akan  dilakukan,  yang  pertama  adalah  pengujian dengan menggunakan 1 ekstraksi GLCM dan klasifikasi LVQ3 Alur sistem skenario 1 terlihat pada Gambar  2, yang kedua menggunakan 2 ekstraksi HSV, GLCM dan ekstraksi LVQ3, alur sistem scenario  kedua  dapat dilihat pada Gambar  3 di bawah ini.
Gambar 2. Alur sistem skenario 1
Gambar 3. Alur sistem skenario 2
Hasil dari HSV dan GLCM akan menjadi bobot yang nantinya melakukan klasifikasi dengan algoritma LVQ3 . Pada  tahap  ini,  juga  melakukan  perancangan  terhadap  interface  struktur  menu  dan  perancangan  interface  dengan menggunakan tools pengolahan gambar di MATLAB. Perancangan interface di peruntukan agar memudahkan proses dari ekstraksi dan klasifikasi pada system, rancangan interface terlihat pada Gambar 4 di bawah
A b C d
Gambar 4. Rancangan Layout aplikasi (a) menu utama (b) menu data latih (c) tampilan pelatihan pengujian (d) tampilan menu identifikasi.
Pada Gambar 4a merupakan rancangan tampilan halaman utama, gambar 4b merupakan rancangan tampilan data latih, gambar  4c  rancangan  tampilan  dari  tombol  pelatihan  dan  pengujian,  Gambar  4d  adalah  rancangan tampilan  menu identifikasi.

## 2.1.4 Implementasi
Tahap ini merupakan proses dijalankannya data yang telah melewati proses pengolahan data dan skenario sistem yang dirancang pada aplikasi, Tahapan ini merupakan tahapan yang sangat penting dalam pembuatan sebuah sistem/aplikasi dimana  sistem/aplikasi  yang  telah  dirancang  dan  diimplementasikan  akan  diuji  apakah  telah  sesuai  dengan  tujuan akhir dari penelitian ini. Pada tahap ini juga implementasi tampilan muka dari system diterapkan.

## 2.1.5 Pengujian
Tahapan  ini  juga  akan  dilakukan  perbandingan  dua  metode  klasifikasi  yang  berbeda  dimana  satu  metode menggunakan  ekstraksi  HSV,  GLCM  dan  klasifikasi  LVQ  3  sedangkan  metode  yang  lain  hanya  menggunakan ekstraksi GLCM dan Klasifikasi LVQ 3. Dengan data berjumlah 360 data dengan pembagian perbandingan data latih: data uji sebagai berikut 90:10, 80:20,70:30. Lalu Learning rate yang digunakan 0.1, 0.3, 0.5, 0.7, dengan Epoh yang digunakan 100. Dalam tahap ini juga temasuk pengujian terhadap fungsi fungsi tombol pada tampilan  system yang di buat.
mulai input citra olah ekstraksi GLCM LVQ3 testing selesai
mulai input citra
olah ekstraksi GLCM HSV Nilai ekstraksi Citra
LVQ3 testing selesai

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 155 − 163 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1020

## 2.1.6 Analisis
Pada  tahap  pengujian  akan  menghasilkan  sebuah  kesimpulan  dari  parameter  yang  ada.  Kesimpulan  itu  akan menghasilkan sebuah analisis terhadap sistem yang telah dibuat. Dimana  analisis  ini akan  memaparkan  hasil yang diperoleh  dari  dua  metode  yang  berbeda  saat  dilakukan  pengujian  berupa  perbandingan  akurasi.  Akurasi  yang dimaksud adalah perbandingan data antara metode menggunakan ekstraksi GLCM, HSV dan klasifikasi LVQ3, serta ekstraksi GLCM dan klasifikasi LVQ3.

## 2.1.7 Dokumentasi
Pada  tahapan  ini  dilakukan  penyusunan  dokumentasi  dari  hasil  penelitian  yang  disusun  menjadi  sebuah  karya penelitian berupa makalah publikasi  atau jurnal. Selain itu juga  dilakukan  dokumentasi  terhadap sistem yang telah dibuat agar memudahkan para penelitian yang untuk mengembangkan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3. 1 Hasil pengumpulan data.
Data  yang  dibutuhkan  berupa  data  citra  yang  sebagai  subjek  penelitian,  sampel  data  citra  yang  digunakan  dalam bentuk *jpg, proses pengambilan data dilakukan secara langsung dengan kondisi yang telah disesuaikan yaitu dengan menggunakan background putih dengan Data yang diambil berjumlah 360 citra, contoh hasil pengambilan citra ada pada Gambar  5 dibawah.

## Gambar 5. Contoh citra cabai
Citra  diatas  merupakan salah satu  hasil  dari  pengambilan secara langsung oleh penulis, data ini selanjutnya akan melalui proses selanjutnya agar mudah untuk dilakukan ekstraksi.

## 3. 2 Hasil Pengolahan Data
Dari data yang diperoleh maka selanjutnya dilakukan proses pengolahan data, proses ini melakukan cropping terhadap citra  untuk  meminimalkan  background  yang  ada  sehingga  object  cabai  lebih  terlihat  jelas,    kemudian  citra  digital diubah  ukurannya  menjadi  100  x  400  pixel.  Pada  Gambar  6  merupakan  citra  asli  dan  citra  yang  telah  dilakukan cropping.
Sebelum Crop Sesudah Crop
Gambar 6. Citra sebelum dan sesudah Crop
Gambar sebelah kanan merupakan hasil dari crop.

## 3. 3 Perancangan sistem
Pada tahap ini perancangan dari 2 skenario pada metodologi penelitian diterapkan di mana setiap proses pada scenario di  implementasikan  pada  system,  sesuai  pada  alur  scenario  1  pada  gambar  2.  Data  hasil  preprocessing  atau  dari pengolahan data di atas diinputkan sebagai subjek proses pengenalan object nya. Data data yang digunakan adalah data hasil proses pengolahan.

## 3.3. 1 Ekstraksi GLCM
Dimana pada GLCM akan diolah untuk  mendapatkan nilai  dari  fitur pada GLCM yakni Angular Second Moment, Contrast,  Correlation,  Variance,  Inverse  Difference  Moment,  dan  Entropy dimana  nantinya  data  nilai  tersebut kemudian  diolah  lagi  untuk  dijadikan  bobot  dalam  klasifikasi  secara  alur  bisa  di  lihat  pada  Gambar    6  flowchart GLCM.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 155 − 163 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1020
]
Gambar 7. Flowchart GLCM
Untuk  Formula yang  diterapkan Angular Second Moment digunakan untuk mengukur konsentrasi  intensitas keabuan  (1).lalu Contrast menunjukkan  perbedaan  intensitas  keabuan  dalam  citra  (2)  ,  kemudian  mencari  nilai Correlation digunakan  dalam  menunjukkan  ketergantungan  linear  antara  nilai  derajat  keabuan  dalam  citra  (3), Variance menunjukkan variasi dari elemen matriks kookurensi(4), Inverse Different Moment atau IDM menunjukkan nilai  kehomogenan  (5), Entropi pada  GLCM  menunjukkan  ukuran  ketidakaturan  dari  distribusi  intensitas  keabuan suatu citra pada matriks kookurensi (6).
𝐴𝑆𝑀 = ∑ 𝐿 𝑖=1 ∑ 𝐿 𝑗=1 {𝑃(𝑖, 𝑗)} 2 (1)
𝐶𝑜𝑛 = ∑ 𝐿 𝑛=1 ∑ |𝑖−𝑗|=𝑛 (𝑖 − 𝑗) 2 𝑃(𝑖, 𝑗) (2)
𝐶𝑜𝑟 = ∑ 𝐿 𝑖=1 ∑ 𝐿 𝑗=1 {(𝑖, 𝑗)}{𝑃(𝑖, 𝑗)} − 𝜇 𝑖 𝜇 𝑗 𝜎 𝑖 𝜎 𝑗 (3)
𝑉𝐴𝑅 = ∑ 𝐿 𝑖 ∑ 𝐿 𝑗 {(𝑖 − 𝜇 𝑥 )}{(𝑗 − 𝜇 𝑦 )}𝑝(𝑖, 𝑗) (4)
𝐼𝐷𝑀 = ∑ 𝐿 𝑖=1 ∑ 𝐿 𝑗=1 {𝑃(𝑖, 𝑗)} 1 + (𝑖 − 𝑗) 2 (5)
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 =   ∑ 𝐿 𝑖=1 ∑ 𝐿 𝑗=1
{𝑃(𝑖, 𝑗)}𝑙𝑜𝑔{𝑃(𝑖, 𝑗)}
(6)

## 3.3. 2 Ekstraksi HSV
Pada  penelitian  ini  dilakukan  2  ekstraksi  yakni  warna  dan  tekstur.  Diman  dalam  ekstraksi  warna  penelitian  ini menggunakan metode ekstraksi HSV. Pola ekstraksi HSV bisa di lihat pada Gambar  8 flowchart Alur HSV

## Gambar 8. Flowchart Alur HSV
Dalam menentukan nilai HSV diperlukan nilai RGB yang dapat dicari menggunakan rumus (7)(8)(9). Hasil dari RGB akan dikonversi ke HSV dengan menggunakan rumus (10)(11)(12) Value atau disebut juga intensity yaitu ukuran seberapa besar kecerahan dari suatu warna atau seberapa besar cahaya datang dari suatu warna. Value dapat bernilai dari 0-100% berikut [17]:
𝑟 = 𝑅/(𝑅 + 𝐺 + 𝐵) (7) 𝑔 = 𝐺/(𝑅 + 𝐺 + 𝐵) (8) 𝑏 = 𝐵/(𝑅 + 𝐺 + 𝐵) (9) Menghitung nilai value 𝑉 = 𝑚𝑎𝑥(𝑟, 𝑔, 𝑏) (10)
Menghitung Nilai saturasi :
𝑆 =   {0 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑉 = 0 (𝑟,𝑔,𝑏) 𝑉 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑉 > 0 (11)
𝐻 = 60 𝑥(𝑔 − 𝑏) 𝑆𝑥𝑉 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑉 = 𝑟
𝐻 = 60𝑥 [2 + (𝑏−𝑟) 𝑆𝑥𝑉 ] 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑉 = 𝑔
𝐻 =  60𝑋 [4 + (𝑟 − 𝑔)
𝑆𝑥𝑉 ]    𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑉 = 𝐵 (12)
nilai RGB Normalisasi RGB ke Graysclae HITUNG matrik GLCM Hitung fitur GLCM
Hitung nilai means Fitur GLCM nilai fitur warna HSV nilai RGB
Normalisasi
Nilai RGB
Hitung nilai Hue, Saturation dan Value hitung nilai Means Hue, sturation dan value
nilai fitur warna HSV

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 155 − 163 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1020

## 3.3. 3 Klasifikasi LVQ3
LVQ 3 merupakan penyempurnaan dari LVQ 2.1 yang mana dalam LVQ 2.1 terdapat kelemahan yakini mengalami divergensi  selama  proses  pelatihan  dan  dilakukan  penyempurnaan  pada  LVQ  3.  LVQ3  dilakukan  penyempurnaan dalam  pemilihan  vektor   dimana.  Vektor  diambil  dari  kelas  terdekat  agar  selalu  mendekati    distribusi  dari  kelas tersebut[14]. Untuk proses update antara LVQ 2.1 dan LVQ 3 sama hanay terdapat perbedaan dalam aturan tmbahan pada LVQ  3 dimana jika dalam LVQ 3 jika terdapat dua buah vector yang asalnya dari kelas yang sama maka proses update dari vektor menggunakan aturan berikut :
𝑤1    =    𝑤1    +  𝜀 ∗  𝛼 ∗ (𝑤 − 𝑥𝑖), 𝜀 > 0
(13)

## 3. 4 Implementasi
Hasil rancangan tampilan sistem di sesederhana mungkin agar mudah dipahami dan tidak terlalu membenci komputasi komputer, hasil dari tampilan terlihat pada Gambar 9 di bawah.
(a) Tampilan menu utama (b)tampilan menu data latih
(d) Tampilan menu identifikasi.
(c) Tampilan pengujian dan pelatihan
Gambar 9. Hasil tampilan menu system (a) menu utama (b) menu data latih (c) tampilan pelatihan pengujian (d) tampilan menu identifikasi.
Gambar  9a  adalah  tampilan  dari  halaman  utama  sistem,  gambar  9b  tampilan  hasil  menu  data  latih,  pada tampilan ini di perlihatkan proses hasil dari ekstraksi pada citra, mulai dari awal citra hingga pada tampilan hasil HSV, pada kolom  sebelahnya  menampilkan tabel  nilai  dari  citra di  samping nya  Gambar 9  (c) tampilan pengujian dan pelatihan, menunjukkan proses dari setiap algoritma yang digunakan (d) tampilan menu identifikasi, adalah tampilan dari sistem untuk melakukan identifikasi pada citra yang akan diklasifikasikan.

## 3.5 Pengujian
Proses Pengujian pada  paper  ini dilakukan dengan melakukan uji dari  dari  fungsi  utama sisitem  yang dibuat yaitu fungsi ektraksi GLCM dan HSV dalam klasifikasi LVQ 3. Data uji yang digunakan dalam pengujian menggunakan nilai mean dari setiap bobot ekstraksi. Selaiin itu dilakukan dua pengujian untuk meberikan kesimpulan apakah sistem yang digunakan sudah sesuai dengan tujuan awal penelitian.
Adapun pengujian sebagai berikut: Pengujian dilakukan dengan mempertimbangkan ciri dari citra baik warna, tekstur warna dengan menggunakan nilai epoh 100 dan learning rate yang digunakan 0.1, 0.3, 0.5, 0.7. Dengan banyak data set  sebanyak  360  dengan  perbandingan  data  latih  dan  data  uji  sebagai  berikut  90:10,  80:20,  70:30.  Dimana system/aplikasi  akan  dibandingkan  yakni  LVQ  3 dan  GLCM  tanpa  HSV  antara     sistem  LVQ  3  dan  GLCM  yang menggunakan HSV. Adapun hasil yang diperoleh ditunjukan pada Tabel 2 dan Gambar 4.

## 3.5.1 Pengujian Data Testing
Pada penelitian ini dilakukan testing dengan menggunakan sampel data berjumlah 16 data dari 360 data citra dengan perbandingan data latih dan data uji yakni 90 : 10, 80 : 20, 70 : 30,  dimana dari 16 sempel terdapat 4 buah cabai data yang matang, 4 buah cabai data yang setengah matang, 4 buah cabai data yang mentah, dan 4 buah cabai data yang busuk. Yang sudah di-resize ukuran 100 * 400 pixel dan diberi label masing. Adapun proses identifikasi ditunjukan pada Gambar  9d di atas . Pada Table 1 menjelaskan hasil dari data uji menggunakan data testing

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 155 − 163 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1020
Tabel 1. Hasil Data Uji No  Gambar Label Hasil Identifiksi Setatus 1 Matang Matang Benar 2 Matang Matang Benar 3 Matang Matang Benar 4 Matang Matang Benar 5 Setengah Matang  Setengah Matang  Benar 6 Setengah Matang  Setengah Matang  Benar 7 Setengah Matang  Setengah Matang  Benar 8 Setengah Matang  Setengah Matang  Benar 9 Mentah Mentah Benar 10 Mentah Mentah Benar 11 Mentah Mentah Benar 12 Mentah Mentah Benar 13 Busuk Busuk Benar 14 Busuk Busuk Benar 15 Busuk Busuk Benar 16 Busuk Busuk Benar
Dari data testing yang diidentifikasi dengan jumlah 16 data dan telah diberi tabel hasilnya menunjukkan akurasi 100%

## 3.5.2 Pengujian Scenario 1
Tahap ini adalah tahap scenario satu dijalankan yaitu menggunakan ekstraksi GLCM dan klasifikasi LVQ3, dengan kondisi yang sama seperti yang di tulis pada  Gambar  2 Alur sistem skenario 1 diatas , hasil yang di dapat tersaji pada Tabel  3 Hasil skenario 1 di bawah.
Tabel 2. Hasil skenario 1 Nilai Learning Rate Epoh Latih : Pengujian Nilai Akurasi Ekstraksi GLCM dan Klasifikasi LVQ 3 0.1
100
90 : 10 75% 80 : 20 64% 70 : 30 61% 0.3 90 : 10 61% 80 : 20 58% 70 : 30 53% 0.5 90 : 10 53% 80 : 20 58% 70 : 30 52% 0.7 90 : 10 64% 80 : 20 60% 70 : 30 56% Rata Pengujian 59,58%
Dari  tabel  2  di  atas  menunjukkan  ekstraksi  tanpa  menggunakan  HSV  hanya  mencapai  maksimal  61%  dan minimal 56% dengan rerata pengujian adalah 59.58%

## 3.4.3 Pengujian Scenario 2
Tahap  ini  adalah  tahap  scenario  satu  dijalankan  yaitu  menggunakan  ekstraksi  GLCM  dan  HSV  menggunakan klasifikasi  LVQ3,  dengan  kondisi  yang  sama  seperti  yang  di  tulis  pada  gambar  3  alur  sistem  skenario  2  diatas menghasilkan nilai akurasi yang tersaji pada tabel 3 di bawah ini,
Tabel 3. Hasil skenario 2
Nilai Learning Rate Epoh Latih : Pengujian Nilai Akurasi Ekstraksi GLCM, HSV dan Klasifikasi LVQ 3 0.1 100 90 : 10 100 % 80 : 20 99 %

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 155 − 163 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1020
Nilai Learning Rate Epoh Latih : Pengujian Nilai Akurasi Ekstraksi GLCM, HSV dan Klasifikasi LVQ 3 70 : 30 81 % 0.3 90 : 10 94 % 80 : 20 97 % 70 : 30 93 % 0.5 90 : 10 97 % 80 : 20 97 % 70 : 30 90 % 0.7 90 : 10 89% 80 : 20 93 % 70 : 30 93 % Rata Pengujian 93,58%
Dari  tabel  2  di  atas  menunjukkan  ekstraksi  menggunakan  HSV  dan  GLCM  mencapai  maksimal  100%  dan minimal 93% dengan rerata pengujian adalah 93.58%

## 3.6 Analisa
Hasil dari pengujian menunjukan bahwa dengan menggunakan ekstraksi HSV dan GLCM memiliki akurasi yang lebih tinggi  dari  pada  aplikasi  yang  hanya  menggunakan  GLCM  dalam  mengklasifikasi  dengan  menggunakan  LVQ  3. Dengan  perbandingan akurasi Ekstraksi HSV dan GLCM Klasifikasi LVQ3 dengan GLCM Klasifikasi LVQ3 yakni 93.58% ; 59.58%  dengan perbandingan bobot 1.57 : 1.
Detail dari hasil kedua skenario bisa di lihat pada Tabel  4 bawah, nilai pada setiap nilai rate memiliki perbedaan pada  tiap  prosesnya,  perubahan  nilai  akurasi  berdasarkan  nilai  rate  tersaji  pada Tabel    4 Tabel  perbandingan  hasil skenario di bawah ini
Tabel 4. Tabel perbandingan hasil skenario Nilai Learning Rate Epoh  Latih : Pengujian Nilai Akurasi Ekstraksi GLCM, HSV dan Klasifikasi LVQ 3 Ekstraksi GLCM dan Klasifikasi LVQ 3 0.1 100 90 : 10 100 % 75% 80 : 20 99 % 64% 70 : 30 81 % 61% 0.3 90 : 10 94 % 61% 80 : 20 97 % 58% 70 : 30 93 % 53% 0.5 90 : 10 97 % 53% 80 : 20 97 % 58% 70 : 30 90 % 52% 0.7 90 : 10 89% 64% 80 : 20 93 % 60% 70 : 30 93 % 56% Rata Pengujian 93,58% 59,58%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasaan  yang  telah  dibahas  pada  bab  sebelumnya  maka  dapat  dibuat  kesimpulan  sebagai berikut  :  Secara  teknis  identifikasi  citra  digital  cabagi  masih  bisa  dikenali  walau  dengan  nilai  akurasi  75%  yang tertinggi dan yang terendah adalah 59%, hasil ini didapat dengan menggunakan ekstraksi GLCM saja , sedangkan jika menggunakan HSV dan GLCM nilai akurasi naik menjadi 100% yang tertinggi dan 95 % yang terendah. Klasifikasi buah cabai dari tingkat kematangan menggunakan LVQ 3 dengan ekstraksi HSV dan GLCM memiliki kinerja yang cukup baik dengan beberapa percobaan dengan nilai Learning  Rate yang berbeda-beda yakni  0.1, 0.3, 0.5, dan 0.7 memiliki nilai rata-rata akurasi 93,58%. Sehingga metode Klasifikasi LVQ3 dengan ekstraksi HSV dan GLCM dapat diimplementasikan untuk  mengklasifikasi  buah cabai. Pada perbandingan Learning  Rate dapat  disimpulkan  bahwa semakin tinggi Learning Rate maka semakin rendah akurasinya ini disebabkan semakin tinggi Learning Rate maka program akan menjadi tidak stabil dan semakin kecil Learning Rate menyebabkan proses pembelajaran semakin lama. Dalam klasifikasi menggunakan LVQ 3 dengan menggunakan HSV dan GLCM memiliki nilai yang lebih tinggi dari

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 155 − 163 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1020
pada yang hanya menggunakan GLCM saja. Dengan  perbandingan akurasi Ekstraksi HSV dan GLCM Klasifikasi LVQ  3  dengan  GLCM  Klasifikasi  LVQ3  yakni    93,58%  ;  59,58%  dengan  perbandingan  bobot  1.57  :  1.  Dimana Penambahan ekstraksi warna menggunakan HSV mempengaruhi tingkat akurasi sekitar 34%.

## REFERENCES
[1]   y. p. wiharja dan A. Harjoko, “Pemrosesan Citra Digital untuk Klasifikasi Mutu Buah Pisang Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan,” IJEIS, pp. 57-58, 2014.
[2]   A. Jakarta, S. Mu'minah, D. Riana dan S. Hadianti, “Klasifikasi Varietas Buah Kiwi dengan Metode Convolutional Neural Networks Menggunakan Keras,” Jurnal MEdia Informatika Budidarma, pp. 1309-1315, 2021.
[3]   J.  A.  Pratama,  “IMPLEMENTASI  K-NEAREST  NEIGHBOUR  UNTUK  KLASIFIKASI  KUALITAS  TEMBAKAU MENGGUNAKAN DIGITAL IMAGE PROCESSING BERBASIS ANDROID,” Universitas jember , Jember, 2015.
[4]   D.  T.  Hermanto,  S.  Megira,  D.  Ninosari  dan  Kusrini,  “IDENTIFIKASI  TINGKAT  KEMATANGAN  BUAH STRAWBERRY  MENGGUNAKAN  GRAY  LEVEL  CO-OCCURANCE  MATRIX  (GLCM)  DAN  LAPLACIAN FILTER,” dalam Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2018, Yogyakarta, 2018.
[5]   D.  P.  Pamungkas,  “Ekstraksi  Citra  menggunakan  Metode  GLCM  dan  KNN  untuk  Indentifikasi  Jenis  Anggrek (Orchidaceae),” Innovation in Research of Informatics (INNOVATICS), pp. 51-56, 2019.
[6]   F. M. D. Febrianan, R. R. Isnanto dan A. A. Zahra, “PENGENALAN GARIS UTAMA TELAPAK TANGAN DENGAN EKSTRAKSI CIRI MATRIKS KOOKURENSI ARAS KEABUAN MENGGUNAKAN JARAK EUCLIDEAN,” Transient: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro, p. 511, 2015.
[7]   Ryansyah, “Identifikasi Tingkatan Warna Pada Kopi Roasting Menggunakan Metode HSV Berbasis Mobile,” TIN: Terapan Informatika Nusantara, pp. 520-526, 2021.
[8]   W.  f.  Roshandri,  E.  Utami  dan  A.  B.  Prasetio,  “Segmentasi  Luka  Diabetes  Menggunakan  Masking  Contour  Image Processing,” Jurnal SISFOTRNIKA, pp. 111-123, 2021.
[9]   F.  Liantoni  dan  F.  N.  Annisa,  “FUZZY  K-NEAREST  NEIGHBOR  PADA  KLASIFIKASI  KEMATANGAN  CABAI BERDASARKAN FITUR HSV CITRA,” JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), pp. 101-108, 2018.
[10]   R. Hamidi, M. T. Furqon dan b. Rahayudi, “Implementasi Learning Vector Quantization (LVQ) untuk Klasifikasi Kulaitas Air Sungai,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, pp. 1758-1763, 2017.
[11]   U. Sudibyo, D. P. Kusumaningrum, E. H. Rachmawanto dan C. A. Sari, “OPTIMASI ALGORITMA LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) DALAM PENGKLASIFIKASIAN CITRA DAGING SAPI DAN DAGING BABI BERBASIS GLCM DAN HSV,” SIMETRIS, vol. 9, no. 1, pp. 1-10, April 2018.
[12]   M. Sarimin, M. Bettiza , N. Hayaty dan S. Nugraha, “Implementasi HSV dan GLCM untuk Deteksi Kesegaran Ikan Bawal menggunakan Radial Basis Function Berbasis android,” Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan, pp. 1-7, 2019.
[13]   F. M. Putra dan F. Syarifa, “Penerapan Learning Vector Quantization 3 (LVQ3) untuk Mengidentifikasi Citra Darah Acute Lymphoblastic Leukemia (ALL) dan Acute Myeloid Leukemia (AML),” CoreIT, pp. 27-33, 2018.
[14]   M. A. Abilisa, R. Magdalena dan s. Sa'idah, “IDENTIFIKASI JENIS KULIT MANUSIA MENGGUNAKAN METODE GLCM DAN LVQ BERBASIS ANDROID,” dalam e-Proceeding of Engineering, bandung, 2021.
[15]   D. Wandi, Fauziyah dan N. Hayati, “Deteksi Kelayuan Pada Bunga Mawar dengan Metode Transformasi Ruang Warna Hue Saturation Intensity (HSI) dan Hue Saturation Value (HSV),” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, pp. 308- 316, 2021.
[16]   C. Chotimah, A. Sofyan dan H. Tuti, “Respon Beberapa Pupuk Bokashi Padat Terhadap Hasil Produksi Tanaman Cabai Rawit Hiyung,” AGROEKOTEK VIEW, pp. 7- 15, 2020.
[17]   D. Putra, Pengolahan Citra Digital, Yogyakarta: Andi Offset, 2010.