## ISSN 2085-4552

## Identifikasi Tingkat Kematangan Buah Pisang Menggunakan Metode Ektraksi Ciri Statistik Pada Warna Kulit Buah
Nina Sularida 1 , Jayanti Yusmah Sari 2 , Ika Purwanti Ningrum Purnama 3
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Halu Oleo, Kendari, Indonesia ninasularida.036@gmail.com jayanti@uho.ac.id ika.purwanti.ningrum@uho.ac.id
Diterima 19 Desember 2018 Disetujui 28 Desember 2018
Abstract —The  Banana  (musa  paradical)  is  one  of  the national  superior  fruit  production  which  is  rich  in vitamins. The level of banana production in Indonesia is above  other  fruit  commodities.  However,  one  of  the postharvest  problems  for  bananas  produced  on  a  large scale or industry is in the sorting of bananas. During this time the banana fruit is identified by the level of maturity based on the analysis of the skin color of the fruit visually the  human  eye  that  has  limitations.  The  identification process  like  this  has  several  disadvantages  including requiring more energy to sort, and the level of perception of  fruit  maturity  produced  can  be  different  because humans  can  experience  fatigue,  not  always  consistent, and human judgment is also subjective. To overcome this problem,  this  study  builds  a  system  to  identify  the maturity level of bananas using the extractive method of statistical  features  based  on  the  skin  color  of  bananas. The  statistical  feature  extraction  method  used  in  this study  is  the  maximum,  minimum,  and  mean  values  of pixels for RGB and HSV color spaces. The system  built has been tested using 40 datasets of image of bananas and shows the results of good accuracy.
Index  Terms— enter  key  words  or  phrases  in alphabetical order, separated by commas

## I. P ENDAHULUAN
Pisang (Musa  Paradisiaca) adalah  tanaman  buah yang  kaya  akan  sumber  vitamin,  mineral  dan karbohidrat.  Buah  ini  sangat  memasyarakat  karena dapat  dikonsumsi  kapan  saja  dan  di  segala  tingkatan usia dari bayi hingga orang tua.[1]
Kendari  merupakan  salah  satu  kota  penghasil buah-buahan tropis di Sulawesi Tenggara. Dan buah- buahan  tropis  yang  menjadi  komoditas  tertingginya adalah  buah  pisang,  pepaya,  dan  nangka.  Data produksi buah-buahan pada tahun  tercatat 16.110 kw atau naik 184,33% dibanding tahun 2004. Jenis buah- buahan  yang  mempunyai  produksi  tertinggi  pada tahun  2005  adalah  pisang  sebanyak  7.576  kw, kemudian kedua pepaya sebanyak 2.572 kw dan ketiga adalah nangka sebanyak 1.374 kw.[2]
Tiap  buah  memiliki  ciri  untuk  dapat  ditentukan jenis  dan  kematangannya,  misalkan  saja  ukuran  dan warnanya.  Pada  buah  pisang,  digunakan  ciri  tersebut untuk melakukan klasifikasi. Saat ini, klasifikasi jenis dan kematangan pisang masih dilakukan petani pisang secara  manual  [3].  Salah  satu  permasalahan pascapanen pada buah pisang  yang diproduksi  secara skala besar atau industri adalah dalam hal penyortiran buah  pisang.  Selama  ini  buah  pisang  diidentifikasi tingkat  kematangannya  berdasarkan  analisis  warna kulit  buah  secara  visual  mata  manusia.  Proses identifikasi seperti ini memiliki beberapa kelemahan di antaranya  yaitu  membutuhkan  tenaga  lebih  banyak untuk memilah, dan tingkat persepsi kematangan buah yang  dihasilkan  bisa  berbeda  karena  manusia  dapat mengalami  kelelahan,  tidak  selalu  konsiten,  dan penilaian manusia juga bersifat subjektif. Kelemahan- kelemahan  tersebut  akan  mempengaruhi  waktu  yang dibutuhkan  dalam  memilah  dan  mengidentifikasi tingkat  kematangan  buah  pisang  [4].  Dengan demikian,  dibutuhkan  alat  bantu  yang  dapat mengidentifikasi  tingkat  kematangan  buah  pisang secara  tepat.  Salah  satunya  dengan  membuat  sistem berbasis komputer menggunakan metode ekstraksi ciri statistik  citra  digital.  Ekstraksi  ciri  statistik  tersebut akan  menghasilkan  nilai  maksimum,  minimum,  dan rata-rata  ( mean )  dari  piksel  untuk  ruang  warna  RGB dan  HSV.  Selanjutnya,  ciri  statistik  tersebut  akan diproses  dengn  menghitung  jarak  terdekat  ( euclidean distance ) untuk menentukan tingkat kematangan buah pisang.
Beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  pernah dilakukan antara lain, yaitu: Sugiyanto [3] yang telah meneliti  tentang  klasifikasi  tingkat  kematangan  buah papaya ( Carica Papaya L ) California (Callina-IPB 9) dalam  ruang  warna  warna  HSV  menggunakan Algoritma K -Nearest  Neighbors.  Pada  penelitian tersebut,  tahapan  pengujian  dilakukan  dengan  2  kali percobaan,  yaitu dengan  jumlah K =3, dan K =5 untuk 12 dataset. Dari pengujian tersebut didapatkan tingkat
keakuratan sebesar 75% untuk K =3 dan 83,34% untuk K =5.  Selanjutnya,  Permadi  [4]  meneliti  tentang Aplikasi Pengolahan Citra untuk Identifikasi Kematangan  Mentimun  Berdasarkan  Tekstur  Kulit Buah  menggunakan  Metode  Ektraksi  Ciri  Statistik. Pada  penelitian  tersebut  didapatkan  tingkat  akurasi untuk identifikasi kematangan mentimun berdasarkan perhitungan tekstur citra dengan metode ekstraksi ciri statistik yaitu mencapai 75%. Dan Ramanda [5] yang meneliti  tentang  Identifikasi  Tingkat  Kematangan Buah Mangga Menggunakan Teknik Pengolahan Citra dengan  Metode  Ekstraksi  Ciri  Statistik.  Pada penelitiannya  tersebut  diperoleh  tingkat  keakuratan model fuzzy dengan fungsi keanggotaan segitiga yang digunakan untuk mengklasifikasikan tingkat kematangan buah Mangga Udang ( Magnifera Indica ) sebesar 86,67%.
Berdasarkan deskripsi yang telah diuraikan tersebut maka pada penelitian ini dilakukan  identifikasi tingkat kematangan buah pisang dengan menggunakan metode ekstraksi  ciri  statistik.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengidentifikasi  tingkat  kematangan  buah  pisang berdasarkan  warna  kulit  buah  pisang  menggunakan metode ekstraksi ciri statistik melalui citra digital buah pisang.

## II. T INJAUAN P USTAKA
A. Citra RGB
Citra  RGB (citra  berwarna)  merupakan  citra  yang masing-masing  piksel  mempunyai  3  (tiga)  komponen warna yang spesifik, yaitu komponen merah (red), hijau (green) dan biru (blue). [6]
Berikut persamaan untuk citra RGB [6]:
RGB  =   (((R ∗ 256) + G) ∗ 256) + B (1)
B. Citra HSV
Citra HSV mendefinisikan warna dalam terminologi  Hue,  Saturation  dan  Value.  Hue menyatakan  warna  sebenarnya,  seperti  merah,  violet, dan  kuning.  Hue  digunakan  untuk  membedakan warna-warna  dan  menentukan  kemerahan  (redness), kehijauan (greeness), dsb, dari cahaya. Hue berasosiasi dengan  panjang  gelombang  cahaya.  Saturation menyatakan  tingkat  kemurnian  suatu  warna,  yaitu mengindikasikan  seberapa  banyak  warna  putih diberikan  pada  warna.  Value  adalah  atribut  yang menyatakan  banyaknya  cahaya  yang  diterima  oleh mata tanpa memperdulikan warna. [7]
Cara mengkonversi warna RGB ke HSV:
𝐻 = tan( 3(𝐺−𝐵) (𝑅−𝐵)+(𝑅−𝐵) ) (2)
𝑆 = 1 − min (𝑅,𝐺,𝐵) 𝑣 (3)
𝑉 = 𝑅+𝐺+𝐵
(4)

## C. Citra CIELab
Ruang  Warna  L * a * b * atau  yang  dikenal  dengan CIELAB  adalah  ruang  warna  yang  paling  lengkap yang  ditetapkan  oleh  Komisi  Internasional  tentang iluminasi warna ( French Commision Internationale de l’eclairage ,  dikenal  sebagai  CIE).  Ruang  warna  ini mampu  menggambarkan  semua  warna  yang  dapat dilihat dengan mata manusia dan seringkali digunakan sebagai  referensi  ruang  warna.  Dalam  melakukan konversi  model  warna  RGB  ke  model  warna  Lab terlebih  dahulu  dilakukan  proses  konversi  model warna  RGB  ke  CIE  XYZ.  Tahap  selanjutnya  baru dilakukan  konversi  model  warna  CIE  XYZ  ke  CIE Lab.  [8]
Persamaan:
[ X Y Z ] =   [ 0,412453 0,212671 0,357580 0,715160 0,180423 0,072169 0,019334 0,119193 0,950227 ] ∗   [ R G B ] (3)
Perhitungan konversi ruang warna dari XYZ ke L*a*b:
𝐿 ∗= 116( 𝑌 𝑌𝑛 ) 1/3 − 16 , untuk Y/Yn > 0,008856
𝐿 ∗= 903,3 𝑌/𝑌𝑛
𝑎 ∗= 500(𝑓 ( 𝑋 𝑋𝑛 ) − 𝑓( 𝑌 𝑌𝑛 )) 𝑏 ∗= 200(𝑓 ( 𝑌 𝑌𝑛 ) − 𝑓( 𝑍 𝑍𝑛 )) (4)

## D. Ektraksi Ciri Statistik
Suatu  proses  klasifikasi  citra  berbasis  analisis tekstur pada umumnya membutuhkan tahapan ekstraksi ciri,  salah  satunya  menggunakan  metode  statistik. Metode  statistik  menggunakan  perhitungan  statistik distribusi  derajat  keabuan  (histogram).  Paradigma statistik  ini  penggunaannya  tidak  terbatas,  sehingga sesuai untuk tekstur-tekstur alami yang tidak terstruktur dari sub pola dan himpunan aturan (mikrostaruktur). [4]
Dari  nilai-nilai  pada  histogram  yang  dihasilkan dapat  dihitung  beberapa  parameter  ciri,  antara  lain adalah nilai maksimum, minimum,dan rata-rata ( mean ) dari piksel untuk ruang warna RGB dan HSV.
1) Nilai Rata-rata ( Mean / μ ) Untuk mendapatkan nilai rata-rata ( mean ) digunakan persamaan berikut:
𝜇 = 1 𝑀𝑁 ∑ ∑ 𝑃 𝑖𝑗 𝑁 𝑗=1 𝑀 𝑖=1 (5) 2) Nilai Minimal dan Maximal Untuk  mendapatkan  nilai  minimal  dan  maksimal dapat menggunakan persamaan berikut:
𝑅 𝑚𝑎𝑥 = max(𝑅) 𝑅 𝑚𝑖𝑛 = min(𝑅)
(6)
ISSN 2085-4552
𝐺 𝑚𝑎𝑥 = max(𝐺)
𝐺 𝑚𝑖𝑛 = min(𝐺) 𝐵 𝑚𝑎𝑥 = max(𝐵)
𝐵 𝑚𝑖𝑛 = min(𝐵)
𝐻 𝑚𝑎𝑥 = max(𝐻) 𝐻 𝑚𝑖𝑛 = min(𝐻) 𝑆 𝑚𝑎𝑥 = max(𝑆)
𝑆 𝑚𝑖𝑛 = min(𝑆)
𝑉 𝑚𝑎𝑥 = max(𝑉) 𝑉 𝑚𝑖𝑛 = min(𝑉)

## E. Euclidean Distance
Euclidean  Distance adalah  metriks  yang  paling sering digunakan untuk menghitung kesamaan dari dua vektor dengan menghasilkan nilai yang berupa jarak - dari  kedua  vektor  tersebut.  Nilai Euclidean  Distance diperoleh dari akar kuadrat selisih 2 vektor yang akan dihitung jaraknya. Untuk  menghitung nilai Euclidean Distance dari  vektor  fitur  masukan  dan  vektor  fitur pembanding digunakan persamaan (8) [Putra, 2010]:
𝑑 𝑖𝑗 = √∑ (𝑥 𝑖𝑘 − 𝑥 𝑗𝑘 )² 𝑛 𝑘=1 (12)
Keterangan: d ij
= nilai/besaran jarak n
= panjang vektor x ik = vektor fitur masukan x jk
= vektor fitur pembanding
Semakin  kecil  nilai d ij maka  semakin  mirip  kedua vektor  yang  dicocokkan.  Sebaliknya,  semakin  besar nilai d ij maka semakin berbeda pula kedua vektor yang dicocokkan [Putra, 2010].

## III. M ETODE P ENELITIAN
Sistem identifikasi tingkat kematangan buah pisang berdasarkan warna kulit buah dibangun menggunakan sistem kerja seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Sistem identifikasi kematangan buah pisang
Berikut uraian tahapan sistem identifikasi kematangan buah pisang pada penelitian ini.
1) Input Citra
Pada  penginputan  citra,  digunakan  dataset  citra yang  telah  diakuisisi  sebelumnya.  Dataset  diakuisisi dari  buah  pisang  yang  memiliki  tingkat  kematangan yang  berbeda-beda.  Dataset  yang  diperolah  sebanyak 40 citra dan diakuisisi pada siang hari. Citra diakuisisi menggunakan  kamera smartphone dengan  jarak  dari pisang ke kamera sebesar 15 cm.
2) Preprocesing
Pada  tahap preprocesing ada  beberapa  langkah yang  dilakukan  untuk  kemudahan  pemrosesan  citra pada  tahap  selanjutnya,  yaitu  proses  ekstraksi  ciri. Dalam bentuk ringkas, praproses citra pada penelitian ini digambarkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Preprocessing Data Citra
Pada  penelitian  ini  dataset  yang  digunakan merupakan citra buah pisang. Dataset yang digunakan yaitu berupa citra buah pisang yang terdiri dari 4 jenis (4  kelas)  berukuran  416  x  312  piksel  yang  diambil menggunakan kamera smartphone Readmi 4A dengan resolusi kamera 13 MP. Untuk jarak pengambilan citra yaitu  15  cm.  Jarak  15  cm  ditentukan  dengan mengoptimalkan  ukuran  pisang  pada  citra  yang diakuisisi sehingga tidak diperlukan  prosses cropping untuk  area  objek  pisang.  Data  citra  yang  digunakan sebanyak  20  citra  untuk  testing  dan  20  citra  untuk menguji tingkat akurasi identifikasi tingkat kematangan buah pisang.  Data citra pisang berwarna atau  RGB  kemudian  diubah  ke  citra  l*a*b  dan  citra label.
3) Ektraksi Ciri
Pada  tahap  ektraksi  ciri  dilakukan  proses segmentasi untuk memisahkan background dan objek. Tahapan  yang  dilakukan  pada  proses  ekstraksi  citra ditunjukkan pada Gambar 3. (7) (9) (10) (11)

## ISSN 2085-4552
Gambar 3. Proses Ekstraksi Ciri Citra
4) Identifikasi Buah Tahapan  terakhir  penelitian  ini  adalah  proses identifikasi citra buah. Proses identifikasi menggunakan data training dengan tujuan menghasilkan satu model yang akan digunakan sebagai penentuan  kematangan  buah  pisang.  Metode  yang digunakan untuk proses identifikasi adalah menghitung jarak  terdekat  menggunakan Euclidean Distance . Tahapan yang dilakukkan pada proses identifikasi daun ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Identifikasi Citra

## IV. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Sistem identifikasi kematangan buah pisang seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1 dibangun menggunakan  Matlab  R2015b.  Dan  data  yang digunakan merupakan citra dari buah pisang raja yang dikelompokkan  ke  dalam  4  tingkat  kematangan  (4 kelas) dengan jumlah yang sama pada tiap kelas yakni 10  citra.  Gambar  2  menunjukkan  contoh  dari  citra pisang  masing-masing  kelas  yang  akan  diidentifikasi yaitu kelas 1: buah pisang belum matang (sangat hijau),
kelas 2: buah pisang cukup matang (hijau sedang), kelas 3:  buah  pisang  matang  (kuning),  dan  kelas  4:  buah pisang sangat matang (sangat kuning).
kelas 1 kelas 2 kelas 3 kelas 4 Gambar 5. Citra pisang dari masing-masing kelas
A. Hasil Preprocesing
Pada preprocessing dilakukan  pengolahan  citra yang  terdiri  dari  tahapan  konversi  citra  dari  ruang warna  RGB  ke  ruang  warna l*a*b .  Hasil  yang diperoleh  dari preprocessing ini ditunjukkan  pada Gambar  3.  Kemudian  citra  hasil preprocessing akan melalui  tahap  ekstraksi  ciri  untuk  mendapatkan  nilai fitur dari citra tersebut.
(a) (b)
Gambar 6. Citra RGB (a) dan citra l*a*b hasil preprocesing (b)

## B. Hasil Ektraksi Ciri
Pada tahap ini, dilakukan ekstraksi ciri warna citra buah. Untuk ekstraksi ciri statistik menggunakan nilai maksimum, minimum, dan rata-rata ( mean ) dari piksel untuk  ruang  warna  RGB  dan  HSV.  Pada  Gambar  7 merupakan segmentasi citra warna RGB dan HSV.
Gambar 7. Segmentasi Citra RGB dan HSV
Ciri  statistik  untuk  setiap  citra  buah  pisang  terdiri dari 18 ciri yaitu nilai minimum, nilai maksimum dan

## ISSN 2085-4552
nilai rata-rata ( mean ) masing-masing untuk R, G, B, H, S, dan V.
Tabel 1. Hasil Ekstraksi Ciri Statistik
No Ciri Statistik
1 Minimum R 3 8 2 Minimum G 5 7 3 Minimum B 0 27 4 Minimum H 0.0000 0.6358 5 Minimum S 0.0000 0.4783 6 Minimum V 0.0235 0.1059 7 Maksimum R 11 24 8 Maksimum G 252 25 9 Maksimum B 235 46 10 Maksimum H 0.9951 0.6825 11 Maksimum S 1.0000 0.75 12 Maksimum V 0.9882 0.1804 13 Mean R 84.56 12.54 14 Mean G 104.36 13.22 15 Mean B 72.01 34.37 16 Mean H 0.3127 0.6617 17 Mean S 0.2920 0.6454 18 Mean V 0.4172 0.1348

## C. Hasil Identifikasi
Sistem identifikasi kematangan buah pisang yang dibangun pada penelitian ini telah diuji menggunakan 40  dataset  dengan  10  dataset  untuk  masing-masing kelas  (belum  matang,  cukup  matang,  matang  dan sangat matang).  Pengujian dilakukan sebanyak 2 kali dengan  membagi  dataset  menjadi  20  dataset  untuk citra uji (4 sampel untuk masing-masing kelas) dan 20 dataset untuk citra database (4 sampel untuk masing- masing kelas).
Identifikasi  kematangan  buah  pisang  dilakukan dengan mencocokkan ciri statistik (seperti pada Tabel 1)  antara  citra  uji  dan  citra  database  menggunakan perhitungan Euclidean Distance (Persamaan 8). Hasil identifikasi tersebut dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2. Hasil Identifikasi
No Tingkat Kematangan Hasil Identifikasi Akurasi Benar Salah 1 Belum matang 10 0 100% 2 Cukup matang 9 1 90% 3 Matang 9 1 90% 4 Sangat matang 8 2 80% Rata-rata 90%
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  Tabel  2,  dapat dilihat  bahwa  untuk  kelas  1,  buah  pisang  belum matang, dari 10 citra uji menunjukan hasil yang sangat baik  berhasil  diidentifikasi.  Sedangkan  pada  data  uji
buah pisang cukup masak dan masak sedang masing- masing  menunjukan  hasil  sebanyak  9  citra  berhasil diidentifikasi dan 1 citra tidak berhasil diidentifikasi. Kemudian  pada  citra  buah  pisang  masak  sekali menunjukan  hasil  bahwa  dari  10  citra  data  uji menunjukan  hasil  sebanyak  8  citra  berhasil diidentifikasi dan 2 citra tidak berhasil diidentifikasi. Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  terdapat  4 citra tidak berhasil diidentifikasi. Hal ini terjadi karena warna  pada  kulit  buah  pisang  akan  mempengaruhi identifikasi sistem.

## V. K ESIMPULAN D AN S ARAN
Pada  penelitian  ini  telah  dilakukan  identifikasi tingkat  kematangan  buah  pisang  berdasarkan  warna kulit buah menggunakan metode ektraksi ciri statistik yang  menghasilkan  nilai  maksimum,  minimum,dan mean dari  piksel  untuk  ruang  warna  RGB  dan  HSV. Dari hasil pengujian diperoleh rata-rata tingkat akurasi untuk  sebesar  90%.  Hasil  ini  menunjukan  bahwa metode  ektraksi  ciri  statistik  dapat  diterapkan  dalam identifikasi  tingkat  kematangan  pada  buah  dengan hasil  yang  baik.  Untuk  penelitian  selanjutnya diharapkan  kedepannya  sistem  ini  dapat  meningkat tingkat  akurasinya  dengan  menggunakan  metode- metode lain.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Indarto,  Murinto,  Deteksi  Kematangan  Buah  Pisag Berdasarkan  Fitur  Warna  Citra  Kulit  Pisang  Menggunakan
Metode Transformasi Ruang Warna HIS. 2017 [2] Kota Kendari ENSIKLOPEDIA DUNIA pisang- raja.kelasmalam.co.id.html
[3] Chaniago, Dendy., Hidayat, Bambang., Adhi Wibowo, Suryo., Klasifikasi Buah Pisang Berdasarkan Jenis Dan Kematangan Berbasis  Pengolahan  Citra  Dengan  Kamera  Digital Classification Of Banana Fruit Based On Type And Ripeness Using  Image Processing With A Digital Camera. 2011
[4] Sugianti,  Sigit.,    Wibowo,  Feri.,  2015.  Klasifikasi  Tingkat Kematangan  Buah  Pepaya  (Carica  Papaya  L)  California (Calina-IPB 9) dalam ruang warna HSV dalam Algoritma K- Nearest Neightbors.
[5] Permadi,  Yuda.,  Murinto,  Aplikasi  Pengolahan  Citra  Untuk Identifikasi  Kematangan  Mentimun  Berdasarkan  Tekstur Kulit Buah Menggunakan Metode Ektraksi Ciri Statistik. 2015
[6] Ramanda, Muhammad Rian., Identifikasi Tingkat Kematangan Buah Mangga ( Magnifera Indica) Menggunakan Teknik  Pengolahan  Citra  berdasarkan  Tekstur  Kulit  Buah dengan Metode Ektraksi Ciri Statistik
[7] Muljono.(2017). Pengolahan Citra Digital. Penerbit Andi
[8] Rahmat,  Ericks,  Swedia.,  Cahyanti,  Margi.  Algoritma Transformasi Ruang Warna. 2010
[9] Rulaningtyas, Riries., Suksmono, Andriyan B., Mengko, Tati L.  R..,  Saptawati,  G.  A.  Putri.  Segmentasi  Citra  Berwarna dengan  Menggunakan  Metode  Clustering  Berbasis  Patch untuk Identifikasi Mycobacterium Tuberculosis
[10] Putra, D. (2010). Pengolahan citra digital. Penerbit Andi.