Abstrak—  Kebutuhan  manusia  terhadap  tomat  sekarang  ini sudah  banyak  digunakan  khususnya  di  pengolahan  makanan sehingga dibutuhkan alat pemisah kematangan tomat.atas dasar ini  peneliti  membuat  alat  yang  dapat  memilah  tomat berdasarkan  dari  warna  tomat  tersebut.  Pada  penelitian  ini tomat  diklasifikasikan  dengan  cara  tomat  dimasukkan  kedalam lorong yang miring. Lorong ini membawa tomat menuju kamera. Kemudian diambil gambar dan diklasifikasi berdasarkan  warna tomat,  matang  atau  tidak  mengunakan  algoritma  K-NN. Kemudian akan  menjadi  inputan  bagi  controller  untuk memilih akan  memasukan  ke  wadah  yang  sesuai.  Dari  hasil  penelitian diketahui  keberhasilan  dari  alat  ini  adalah  sebesar  95%  untuk dapat memilah tomat sesuai dengan kematangannya.
Kata Kunci: K-NN, klasifikasi, pemisahan, tomat

## I. P ENDAHULUAN
T OMAT merupakan tanaman sayuran yang berperan penting dalam  pemenuhan  gizi  masyarakat.  Tomat  merupakan tumbuhan  asli  Amerika  Tengah  dan  Selatan,  dari  Meksiko sampai  Peru.  Menurut  Tim  Bina  Karya  Tani,  Tomat merupakan  buah/sayuran  yang  sangat  dibutuhkan  didalam makan.  Banyak  sekali  makanan  yang  berbahan  dasar  dari tomat  seperti  saus  dan  sambal,  tomat  bisa  juga  menjadi pelengkap makanan [1]. Tomat juga memiliki banyak manfaat untuk tubuh manusia seperti berkhasiat untuk mengobati diare, serangan  empedu,  gangguan  pencernaan  dan  memulihkan fungsi lever.
Jika  melihat  dipasaran,  kita  bisa  menemukan  tomat  dengan dua warna, yakni warna merah cerah dan hijau. namun tomat yang  baik  dikonsumsi  adalah  tomat  merah  cerah.  Tomat berwarna merah cerah mengandung vitamin C dan vitamin A lima  kali  lebih  banyak  dibandingkan  tomat  hijau.  Akan  lebih baik jika ada suatu alat yang dapat memilah tomat berdasarkan warnanya secara otomatis.
Beberapa  penelitian  mencoba  untuk  menklasifikasikan tomat berdasarkan warnanya, Nasution dan Fadilah mengunakan  metoda  YCbCr  untuk  memisahkan  tomat berwarna  merah,  kuning  dan  hijau  [2],  sedangkan  metoda fuzzy  logic juga  dicoba  digunakan  untuk  menentukan kematangan tomat mengunakan kamera [3].  Metoda lain juga dicoba  oleh  Hidayatulloh  dan  Riyato  mengunakan Haar
Cascade dan Color Filtering [4]
Berdasarkan masalah tersebut  maka penelitian ini berusaha untuk membuat sebuah prototype alat yang dapat memisahkan tomat  yang  belum  matang  dan  matang  secara  otomatis.  Alat ini  akan  dicoba  dengan  mengunakan  algoritma K-Nearest Neighborhood atau dikenal sebagai algoritma K-NN. Pada bab selanjutnya  akan  dibahas  mengenai  dasar  teori  diantranya adalah algoritma K-NN dilanjutkan dengan metoda penelitian. Setelahnya akan diikuti oleh hasil dan kesimpulan.

## II. DASAR TEORI

## A. Pengolahan Citra
Citra  dari  segi  matematis  merupakan  fungsi  kontinyu berdasarkan  intesitas  cahaya  pada  gambar  dua  dimensi  agar dapat  diolah  dengan  menggunakan  komputer  digital  untuk mendapatkan  informasi  dari  sebuah  citra.  Model  warna  RGB adalah  model  warna  berdasarkan  konsep  penambahan  kuat cahaya primer yaitu merah, hijau dan biru. Dalam suatu ruang yang  sama  sekali  tidak  ada  cahaya,  maka  ruangan  tersebut adalah gelap total.
Tidak ada signal gelombang cahaya yang diserap oleh mata atau  RGB  (0,0,0).  Apabila  ditambahkan  cahaya  merah  pada ruangan  tersebut,  maka  ruangan  akan  berubah  warna menjadi merah  misalnya  RGB  (255,0,0),  semua  benda  dalam  ruangan tersebut  hanya  dapat  terlihat  berwarna  merah.  Demikian apabila  cahaya  diganti  dengan  hijau  atau  biru.  Pada perhitungan  dalam  program-program  komputer  model  warna direpresentasi dengan nilai komponennya, seperti dalam RGB (r,  g,  b)  masing-masing  nilai  antara  0  hingga  255  sesuai dengan  bagian  masing-masing  yaitu  pertama  Red,  kedua Green  dan ketiga  adalah  nilai  Blue  dengan  demikian  masing- masing komponen ada 255 tingkat [5].

## B. Algoritma K-NN
Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  adalah  sebuah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan  data  pembelajaran  yang  jaraknya  paling  dekat dengan  objek  tersebut.  Data  pembelajaran  diproyeksikan  k ruang  berdimensi  banyak,  dimana  masing  –  masing  dimensi merepresentasikan  fitur  dari  data.  Ruang  ini  dibagi  menjadi bagian  –  bagian  berdasarkan  klasifikasi  data  pembelajaran. Sebuah  titik  pada  ruangan  ini  ditandai  dengan  kelas  c,  jika

## Purwarupa Pemisah Tomat Dengan Kamera dan Algoritma K-NN
Daniel S Pamungkas 1* , dan Ilham Febrianto 1
1 Politeknik Negeri Batam, Batam, Indonesia
* Email: daniel@polibatam.ac.id
kelas  c  merupakan  klasifikasi  yang  paling  banyak  ditemui pada  k  buah  tetangga  terdekat  titik  tersebut.  K-Nearest Neighbor merupakan metode yang bersifat supervised, dimana hasil  dari  query  instance  yang  baru  diklasifikasikan berdasarkan mayoritas kategori pada KNN
Pada  fase  training,  algoritma  ini  hanya  melakukan penyimpanan  vektor–vektor  fitur  dan  klasifikasi  data  training sample.  Pada  fase  klasifikasi,  fitur–fitur  yang  sama  dihitung untuk testing data (klasifikasinya belum diketahui). Jarak dari vektor  yang  baru  ini  terhadap  seluruh  vektor  training  sample dihitung, dan sejumlah k buah yang paling dekat diambil. Titik yang  baru  klasifikasinya  diprediksikan  termasuk  pada klasifikasi terbanyak dari titik–titik tersebut.
Ketepatan algoritma KNN oleh ada atau tidak adanya fitur– fitur  yang  tidak  relevan,  atau  jika  bobot  fitur  tersebut  setara dengan relevansinya terhadap klasifikasi. Algoritma K Nearest Neighbor  memiliki  kelebihan  yaitu  dapat  menghasilkan  data yang kuat atau jelas dan efektif jika digunakan pada data yang besar.  Dari  beberapa  kelebihan  tersebut,  K-Nearest  Neighbor juga memiliki kekurangan yaitu membutuhkan nilai K sebagai parameter,  jarak dari data  percobaan  tidak dapat  jelas  dengan tipe jarak yang digunakan dan dengan atribut yang digunakan untuk  memperoleh  hasil  yang  terbaik,  maka  harus menggunakan semua atribut atau hanya satu atribut yang telah pasti,  dan  perhitungan  harga  sangat  tinggi  karena  percobaan ini membutuhkan perhitungan jarak dari beberapa query untuk semua  data  percobaan.  Adapun  algoritma  dari  KNN ditunjukan pada diagram alir yang terlihat pada gambar 1.
Algoritma  K-NN  menggunakan  klasifikasi  ketetanggaan sebagai  nilai  prediksi  dari  sample  uji  yang  baru.  Dekat  atau jauhnya  tetangga  biasanya  dihitung  berdasarkan  jarak Eucledian.
𝑟 = √(𝑞 1 − 𝑝 1 ) 2 + (𝑞 2 − 𝑝 2 ) 2 +. . (𝑞 𝑛 − 𝑝 𝑛 ) 2 𝑟 = √∑ (𝑞 𝑖 − 𝑝 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
Dimana  q  adalah data  latih  dan  p  adalah  data  uji  dengan  n adalah jumlah banyaknya data.
Jarak dihitung pada semua kelas. Jarak kemudian diurutkan dari yang terdekat sampai yang terjauh untuk semua data dan semua  kelas.  Kemudian  berdasarkan  nilai  tersebut  dilihat  K (nilai  ganjil  dipilih  salah  satu:  1,3,5  dst)  data.  K  nilai  teratas yang  ada  dilihat  yang  paling  banyak  kelasnya.  Kelas  yang terbanyak  itulah  hasil  klasifikasi  algoritma  K-NN  [6],  hal tersebut dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Flow chart K-NN

## III. M ETODE
Pada  perancangan  peneliti  mengunakan  satu  buah  papan inspeksi  sederhana  yang  digunakan  sebagai  media  untuk meletakkan  tomat  yang  akan  dideteksi.  Pada  perancangan perangkat  keras  yang  akan  dibuat  terdiri  dari  sebuah  kamera webcam ,  sebuah  komputer,  sebuah  pengendali,  Tiga  buah motor servo dan  papan  sebagai  tempat  peletakan  tomat. Dimana  kamera webcam yang  digunakan  adalah  sebuah kamera  Logitech  C270  yang  mempunyai  resolusi  tampilan 720p dengan 30 frame per second.
Motor servo pertama  digunakan  untuk  mendorong  tomat turun  dari  corong.  Kemudian  tomat  ditahan  oleh  motor servo kedua.  Ditempat  ini  sebuah  tomat  akan  dideteksi  oleh  sebuah kamera. Ketika hasil klasifikasi tomat sudah didapatkan maka penghalang akan terbuka oleh motor 2 dan motor servo 3 akan mengarahkan  tomat  ke  bagian  yang  sesuai  dengan  hasil  yang didapatkan.
Berikut  adalah  blok  diagram  dari  perancangan  perangkat keras  yang  akan  dirancang  dapat  dilihat  pada  gambar  2 Sedangkan  gambar  3  mengambarkan  sistem  yang  digunakan untuk  percobaan  dengan  penjelasan  seperti  pada  paragraph sebelumnya.  Gambar  4  menunjukan  diagram  alir  dari  sistem yang diusulkan.
Gambar 2. Blok diagram sistem

## Gambar 3. Sistem Hardware
Ket : 1. Laptop, 2. Arduino, 3. Kamera, 4. motor servo 5. motor servo 2, 6. motor servo 3
Start End Motor 1 Kamera mendeteksi Tomat Komputer Memilih warna tomat Motor 2 Motor 3 Hijau Hijau Merah Selesai Ya Tidak Tidak
Gambar 3. Diagram alir proses

## Gambar 4. Tampilan GUI
Sedang  diagram  alir  dari  system  dapat  dilihat  pada gambar  5.  Dimana  digunakan  dua  fasa  yaitu  fase pelatihan  dan  fasa  uji.  Difasa  pelatihan,  data-data  akan disimpan sebagai data pelatihan. Setiap tomat akan dilihat setiap  komponen  RGBnya.  Data  ini  akan  dipakai  di  fasa uji.  Dimana  setiap  tomat  yang  akan  diuji  dilihat komponen  RGBnya  kemudian  dihitung  jarak  Eucledian berdasarkan persamaan (1).
Start Data Base RGB Data Uji Hitung RGB Data uji Data test Tentukan Jumlah K Ditentukan kelas dari data test Hitung jarak antara data test dengan data training Hitung RGB data test Urutkan jarak terdekat Ya Sudah selesai Selesai Tidak Ya Tidak Gambar 5. Diagram alir sistem

## IV. H ASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  percobaan  digunakan  20  tomat  merah  dan  20  tomat hijau.  Dimana  tomat-tomat  tersebut  akan  dibagi  dua  menjadi 20 buah tomat hijau dan merah sebagai tomat untuk pelatihan. Sedangkan  sisanya  digunakan  untuk  test,  dimana  10  tomat baik  merah  dan  hijau  yang  digunakan.  Gambar  6  adalah gambar tomat yang digunakan untuk uji.

## Gambar 6. Tomat yng digunakan
Dengan  mengunakan  K=3  maupun  K=5,  alat  mampu mendeteksi  dan  memisahkan  tomat  yang  berwarna  hijau sebanyak 100% sedangkan yang berwarna merah terdapat satu buah  tomat  yang  terdeteksi  salah.  Sehingga  total  rata-rata persentasi keberhasilan mengunakan alat ini adalah 95%.

## V. KESIMPULAN
Prototype  yang  diusulkan  mampu  memisahkan  tomat dengan  keberhasilan  95%.  Selanjutnya  akan  dicobakan  untuk memisahkan  tomat  dengan  berbagai  warna  yang  menandakan kematangan dari buah tomat.

## P ENGHARGAAN
Penghargaan  ditujukan  kepada  Politeknik  Negeri  Batam yang telah menyediakan sarana untuk penelitian ini.

## REFERENSI
[1] Yrama  Widya,  “Pedoman  Bertanam  Tomat”,  Bandung,  Tim  Bina  Karya Tani. 2009..
[2] M.  S.  Nasution  dan  N.  Fadilah.,  “Deteksi  kematangan  buah  tomat berdasarkan  warna buah  mengunakan  metoda  YCbCr” InfoTekJar ,  Vol3 no 2, 2019.
[3] N.  Muhtiadi,  H.  Herlinawati,  S.  R.  Sulistiyanti,  dan  S.  Purwiyanti., “Deteksi Tingkat Kematangan Buah Tomat dengan Metode Fuzzy Logic Menggunakan  Modul  Kamera  Raspberry  PI”, electrician Vol  13  no  2,
2019
[4] A.  Hidayatulloh  dan  I.  Riyanto.,  “Rancang  Bangun  Prototype  Penyortir Buah  Tomat  Berdasarkan  Kematangan  mengunakan  Image  Processing” Jurnal Maestro Vol 1. No1 2018
[5] A.  A.  Saputra,  R.  R.  M  and  C.  Setianingsih,  "Perancangan  dan Implementasi  Alat  untuk  Penyortiran  Buah  Tomat  (Lycopersicum Esculentum) Menggunakan Mikrokomputer," e-Proceeding of
Engineering, vol. 4, no. 3, ISSN: 2355-9365, pp. 4074-4082, 2017.
[6] R.  T.  P  and  M.,  "Klasifikasi  Mutu  Telur  Berdasarkan  Kebersihan Kerabang  Telur  Menggunakan  K-Nearest  Neighbor,"  in  Konferensi Nasional Informatika (KNIF) 2015, pp. 241-245, 2015.