Masa berlaku mulai Volume 9 Nomor 1 Tahun 2019 sampai Volume 13 Nomor 2 Tahun 2023 Terbit online pada laman: https://ojs.stmikplk.ac.id/index.php/saintekom/index
Diterima Redaksi: 22-05-2023 | Selesai Revisi: 30-08-2023 | Diterbitkan Online: 30-09-2023

## Klasifikasi Buah Jeruk Segar dan Busuk Berdasarkan RGB dan HSV Menggunakan Metode KNN
Stifani Napitu 1 , Rini Paramita Panjaitan 2 , * Putri Aisyah Nulhakim 3 , Muaz Khalik Lubis 4 1,2,3,4) Ilmu Komputer, Fakultas MIPA, Universitas Negeri Medan Jl. Willem Iskandar Pasar V, Medan, Sumatera Utara Email: 1 stifaninapitu8@gmail.com, 2 rinyprmita@mail.com, 3 putriaisyah2302@mail.com, 4 muaz@gmail.com

## ABSTRACT
Fruits  are  a  group  of  agricultural  commodities  in  Indonesia.  The  demand  for  domestic  fruit commodities is quite high, this is indicated by the large number of fruits available in modern markets and traditional markets. In this research, a classification process will be carried out between fresh oranges and rotten oranges based on RGB (Red, Green, Blue) and HSV (Hue, Saturation, Value) color extraction. This study uses the K-Nearest Neighbor classification algorithm with a value of k = 1; 2; 3; 4; 5; 6; and 7. The dataset used consists of 146 training data and 88 testing data. The purpose and benefits of this research are to save time and facilitate classification according to the wishes of fruit growers. The final result of the test accuracy is 88.95%. Based on the test, this system can be said to be quite good at classifying fresh and rotten citrus fruits.
Keywords : Classification; RGB; HSV; KNN; Orange Fruit

## ABSTRAK
Buah-buahan  merupakan  salah  satu  dari  kelompok  komoditas pertanian  yang  ada  di  Indonesia. Permintaan  domestik  terhadap  komoditas  buah-buahan  terbilang  cukup  tinggi,  hal  itu  ditandai  dengan banyaknya buah-buahan yang ada di pasar modern  maupun pasar tradisional. Dalam penelitian  ini  akan dilakukan  proses  pengklasifikasian  antara  buah  jeruk  segar  dan  buah  jeruk  busuk  berdasarkan  ekstraksi fitur  warna  RGB  ( Red , Green , Blue )  dan  HSV  ( Hue , Saturation , Value ).  Penelitian  ini  menggunakan algoritma klasifikasi K-Nearest Neighbor dengan nilai k= 1; 2; 3; 4; 5; 6; dan 7. Dataset yang digunakan terdiri  dari  146  data training dan  88  data testing . Tujuan  dan  manfaat  dari  penelitian  ini  adalah  dapat menghemat waktu dan memudahkan dalam pengklasifikasian sesuai dengan yang diinginkan oleh petani buah. Hasil akhir dari akurasi pengujian adalah 88,95%. Berdasarkan  akurasi pengujian maka sistem ini dapat dikatakan cukup baik dalam mengklasifikasikan buah jeruk segar dan busuk.
Kata kunci : klasifikasi; RGB; HSV; KNN; buah jeruk
ISSN 2088-1770 (Print) ISSN 2503-3247 (Online) Vol. 13 No.2 (2023) 214-221
DOI: https://doi.org/10.33020/saintekom.v13i2.420 Lisensi: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)

## 1. PENDAHULUAN
Buah-buahan  merupakan  salah
satu kelompok komoditas pertanian yang ada di Indonesia. Buah-buahan memiliki tingkat permintaan yang tinggi dikarenakan mengandung banyak vitamin yang baik untuk tubuh. Permintaan domestik terhadap
komoditas  buah-buahan  yang  cukup tinggi ditandai dengan banyaknya buah- buahan  yang  ada  di  pasar  modern maupun  pasar  tradisional.  Seperti  buah jeruk,  apel  dan  pisang  merupakan  jenis buah  yang  ada  di  Indonesia  dan  sangat digemari oleh masyarakat umum. Hal ini menunjukkan  bahwa  buah  jeruk,  apel dan pisang memiliki  tingkat permintaan yang  tinggi  di  masyarakat  secara  luas.
Tingginya tingkat produksi dan
distribusi buah-buahan yang sangat luas
mengharuskan  para  petani  mampu
mengklasifikasikan  tingkat  kesegaran dan tingkat resiko pembusukan
(Denugraha et al., 2022).
Penelitian  ini  akan  dilakukan proses  pengklasifikasian  antara  buah segar  dan  busuk  berdasarkan  ekstraksi
fitur  warna  RGB  dan  HSV  dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Manfaat dari penelitian  ini  dapat  menghemat  waktu dan memudahkan dalam
pengklasifikasian  sesuai  dengan  yang diinginkan oleh petani buah.
Peneliti  sebelumnya  (Cahya  et al., 2021) menjelaskan tentang klasifikasi  buah  segar  dan  busuk menggunakan ekstraksi fitur hu-
moment, haralick dan histogram. Penelitian tersebut buah yang
diklasifikasi  adalah  apel,  jeruk,  dan pisang.  Jumlah  dataset  10.901  terdapat 1.693  citra  buah  apel  segar,  1.581  citra pisang  segar,  1.466  citra  jeruk  segar, 2.342 citra buah apel busuk, 2.224 citra buah pisang busuk, dan 1.595 citra jeruk busuk.  Pertama  akuisisi  citra,  pra- pemrosesan  citra,  segmentasi  citra menggunakan Hu-moment, Haralick dan Histogram,  ekstraksi  fitur  warna,  luas
dan bentuk serta klasifikasi menggunakan Random Forest . Ekstraksi featur menggunakan Hu-moment, Haralick dan Histogram yang
mendapatkan hasil akurasi sangat tinggi yaitu  dengan  menggunakan  algoritma
Random Forest yakni 99.6%.
Penelitian  terkait  selanjutnya pernah  dilakukan  oleh  (Sya’bani  et  al., 2022)  yaitu  melakukan  klasifikasi  buah segar dan busuk menggunakan algoritma CNN  dengan tflite sebagai  media penerapan  model machine  learning .
Objek  penelitiannya  adalah  citra  buah
DOI: https://doi.org/10.33020/saintekom.v13i2.420 Lisensi: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)
apel,  jeruk  mandarin  dan  pisang  yang segar maupun busuk. Dari jumlah dataset 10.900  citra  yang  mana  8.720 training class dan  2.180 validation  class .
Kemudian  sebanyak  1.090  citra  untuk testing  class (545  dari  sumber  sama dengan  datasets  dan  545  dari  sumber berbeda dengan datasets).
Penelitian  ketiga  dilakukan  oleh (Khotimah  et  al.,  2019)  menunjukan hasil  tingkat  akurasi  sebesar  80%.
Penelitian  ini  melakukan  klasifikasi tingkat kematangan buah mangga dengan  citra  HSV.  Di  mana  citra  input RGB  dikonversi  ke  bentuk  HSV.
Kemudian  diambil  fitur  nilai  rata-rata intensitas  HSV,  nilai  skewness,  dan kurtosis.  Terdapat  4  kelas  proses pengklasifikasian,  yaitu:  mentah,  cukup matang,  matang  dan  sangat  matang.
Metode yang digunakan adalah
klasifikasi KNN, dataset yang digunakan
yaitu sebanyak 129 data training dan 40
data testing .

## 2. METODE

## 2.1. K-Nearest Neighbor (KNN)
KNN merupakan metode
klasifikasi  yang  menentukan label atau
class dalam  kelompok  data  latih  dari
sebuah objek baru berdasarkan
mayoritas  label  dari  jarak  terdekat
dengan  objek  tersebut. Metode  KNN adalah algoritma pembelajaran terawasi, dan  hasil  dari  query instance baru dikategorikan berdasarkan sebagian besar  kategori  algoritma  KNN.  Kelas yang  paling  sering  ditampilkan  adalah
kelas yang diperoleh dari hasil
klasifikasi. Kedekatan didefinisikan dalam  jarak  metrik,  seperti  jarak Euclidean (Cahyanti et al., 2020).

## 2.2. Normalisasi RGB
Terdapat  tiga  matriks  dalam RGB  yaitu  matriks  warna red ,  warna green , dan warna blue . Pada setiap pixel warna  memiliki  rentang  nilai  intensitas antara 0 sampai 255. Tujuan melakukan normalisasi  adalah  untuk  mengatasi perbedaan  intensitas  pada  objek  dari gambar  dengan  pencahayaan  berbeda. (Isman et al., 2021).
Rumus  normalisasi  RGB  seperti pada Persamaan 1 sebagai berikut.
𝑟 = 𝑅 255 𝑔 = 𝐺 255 𝑏 = 𝐵 255 (1)
r adalah komponen normalisasi dari nilai R ( red ), g adalah  komponen normalisasi dari  nilai  G  ( green ),  dan  b  adalah komponen normalisasi dari nilai B ( blue )

## 2.3. HSV
Pada  proses  ini  objek  di  dalam citra  akan  menghitung  objek  yang
berkaitan sebagai ciri. HSV mendefinisikan warna dalam terminologi  Hue,  Saturation  dan  Value. Ruang warna HSV merupakan
kombinasi non-linear dari  RGB.  Hue
merupakan  intensitas  cahaya  warna merah ke hijau, saturation mengacu pada merah ke merah muda, sedangkan value mengacu  pada  warna  hitam  ke  putih (Istighfarizky et al., 2022).
Rumus mendapat nilai HSV dari
nilai RGB adalah seperti pada Persamaan 2-4. 𝑉 = 𝑚𝑎𝑥 (𝑟, 𝑔, 𝑏) (2) 𝑆 = 0, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒  =  0 𝑚𝑎𝑥−𝑚𝑖𝑛 𝑚𝑎𝑥 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎 (3) 𝐻 = ⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ 𝑠𝑎𝑡𝑢𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 = 0, ℎ𝑢𝑒 = 0
60°𝑥 𝐺−𝐵 𝑚𝑎𝑥−𝑚𝑖𝑛 𝑚𝑜𝑑 6  𝑚𝑎𝑥 = 𝑅 60°𝑥 𝐵−𝑅 𝑚𝑎𝑥−𝑚𝑖𝑛 + 2 , 𝑚𝑎𝑥 = 𝐺
60°𝑥 𝑅−𝐺 𝑚𝑎𝑥−𝑚𝑖𝑛 +  4 , 𝑚𝑎𝑥 = 𝐵 ⎭ ⎪ ⎬ ⎪ ⎫
(4)
S  adalah    nilai  saturation,
sedangkan  V  adalah    nilai  value,  H adalah    nilai  hue,  Max  adalah    nilai maximum normalisasi RGB, Min adalah nilai  minimum  normalisasi  RGB,  R adalah  nilai kanal warna red (merah), G
adalah  nilai  kanal  warna green (hijau),
dan  B  adalah  nilai  kanal  warna blue
(biru).

## 2.4. Objek Penelitian
Objek  penelitian  yang  akan digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah buah jeruk.

## 2.5. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan dengan pengambilan data berupa foto buah jeruk
yang    diambil  dari  situs  Kaggle (https://www.kaggle.com/) .

## 2.6. Pemodelan Sistem
Berikut  merupakan  alur  kerja sistem  berdasarkan  tahapan  pemodelan sistem yang akan digunakan.
Gambar 1. Block Diagram Pemrosesan Data Menggunakan RGB dan HSV
Mulai Citra Buah Jeruk Data Latih Segmentasi Citra Ekstraksi Ciri Penerapan Model KNN Hasil Pelatihan Akurasi Selesai
Jurnal Saintekom : Sains, Teknologi, Komputer dan Manajemen  | Vol. 13 No. 2 (2023) 214-221 DOI: https://doi.org/10.33020/saintekom.v13i2.420 Lisensi: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0) Penjelasan mengenai block diagram pada Gambar 1 adalah sebagai berikut.
1. Image Data
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan proses penginputan citra buah jeruk
yang telah dibuat dalam sebuah file, sehingga akan menghasilkan
gambar berekstensi “ png ”. 2. Segmentasi Proses segmentasi citra dilakukan  untuk  pemisahan  objek yang dipilih dengan objek lain yang
tidak  dipilih.  Pada  Segmentasi  ini
digunakan  metode thresholding
(Rabbani et al., 2021) . Tahapan pertama yaitu mengkonversi  citra  RGB  menjadi citra grayscale . Selanjutnya
melakukan  segmentasi  citra  yang keluarannya  adalah  citra  biner, sehingga  objek  menjadi  berwarna putih  (1),  sedangkan latar  belakang yang  ingin  dihilangkan  menjadi berwarna  hitam  (0).  Proses  ini
membantu untuk mengurangi kompleksitas citra ketika  dilakukan pemrosesan  lebih  lanjut.  Ketika objek  telah  berhasil  tersegmentasi, maka  analisis  citra  akan  menjadi lebih  mudah,  cepat,  dan  efisien. (Wijaya et al., 2019).
Selanjutnya
dilakukan
proses  operasi  morfologi  yang bertujuan menghilangkan noise dan menyempurnakan citra guna mendapatkan hasil segmentasi menjadi lebih akurat. 3. Ekstraksi Ciri Selanjutnya melakukan
tahapan agar menghasilkan nilai ciri masing-masing citra pada data latih dan  data  uji.  Pada  penelitian  ini, terdapat  dua  ekstraksi  ciri  warna yang akan digunakan yaitu ekstraksi ciri  warna  RGB  dan  HSV.  Dalam ekstraksi  ciri  warna,  pada  saat membedakan  objek  dengan  warna lain dapat dibedakan dengan menggunakan  nilai  hue,  dimana nilai hue tersebut adalah
representasi  dari  cahaya  tampak yaitu  merah,  jingga,  kuning,  hijau, biru,  ungu.  Ketika  nilai  hue
dikombinasikan dengan nilai saturation dan value akan
menghasilkan  tingkat  kecerahan dari  suatu  warna.  Jika  ingin mendapat    ketiga  nilai  tersebut, maka  perlu  dilakukan  konversi ruang  warna  citra  RGB  dan  HSV (Paramita et al., 2019) .
DOI: https://doi.org/10.33020/saintekom.v13i2.420 Lisensi: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini terdapat dua bagian yaitu deskripsi masalah dan metode yang akan digunakan dalam penelitian identifikasi  kematangan  buah  jeruk berdasarkan warna RGB dan HSV.
Pada  bagian  deskripsi  masalah,
dijelaskan bahwa identifikasi kematangan buah jeruk  dapat dilakukan melalui warna buah jeruk dengan metode klasifikasi KNN. Dataset yang digunakan terdiri dari 146  data training
dan  88  data testing .  Pembagian  dataset tersebut  ditentukan  secara  random.
Sedangkan pada bagian metode,
dijelaskan  objek  penelitian  yang  akan digunakan  yaitu  buah  jeruk,  serta  cara pengumpulan  data  yang  dilakukan dengan  pengambilan  data  berupa  foto buah  jeruk  yang  diambil  dari  situs Kaggle (https://www.kaggle.com/). Foto objek diambil dari sisi atas dan samping.
Kemudian, dilakukan pemodelan sistem seperti pada Gambar 2.
(a) matang
(b) busuk
Gambar 2.  Sampel citra buah jeruk (Sumber: https://www.kaggle.com/)
Untuk  memudahkan  pengguna dalam  mengoperasikan  sistem  deteksi ini,  maka  Penulis  mendesain  sebuah Graphical User Interface (GUI) sebagai
tahap melakukan deteksi tingkat kematangan buah apel. Desain GUI akan menampilkan beberapa proses pengolahan  citra  yakni,  citra  asli,  hasil segmentasi, citra HSV, serta
menampilkan  nilai  fitur Red , Green ,
Blue , Hue , Saturation ,  dan Value .
Berikut  merupakan  tampilan  GUI  yang ditampilkan pada Gambar 3.
Gambar 3.  Desain GUI
Jurnal Saintekom : Sains, Teknologi, Komputer dan Manajemen  | Vol. 13 No. 2 (2023) 214-221
DOI: https://doi.org/10.33020/saintekom.v13i2.420 Lisensi: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0) Algoritma klasifikasi
yang
digunakan  adalah  KNN  dengan  nilai  k adalah  1,  2,  3,  4,  5,  6,  dan  7.  Nilai  k tersebut  untuk  mengetahui  pengaruh nilai  k  terhadap  proses  klasifikasi sehingga  dapat  mengetahui  kinerja algoritma KNN.
Tabel 1. Hasil Klasifikasi Nilai K Kelas matang Kelas busuk Benar Salah Benar Salah 1 37 7 43 1 2 33 11 44 0 3 37 7 41 3 4 34 10 42 2 5 38 6 42 2 6 38 6 42 2 7 38 6 39 5 Dari  total  88  data  testing  yang
dihitung menggunakan metode KNN didapatkan  hasil  klasifikasi  pada  Tabel  1.
Berdasarkan hasil tersebut maka selanjutnya
Penulis  melakukan  perhitungan  akurasi dengan Persamaan 5 sebagai berikut.
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 𝑥 100% (5)
Hasil tingkat akurasi yang
diperoleh  pada  sistem  klasifikasi  buah jeruk  segar  dan  busuk  menggunakan metode  KNN  dari  data  uji  dengan  nilai K=1-7 dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2. Akurasi Uji Coba Sistem
Nilai K Data Sesuai Jumlah Data Akurasi (%) 1 80 88 90.9 2 77 88 87.5 3 78 88 88.63 4 76 88 86.36 5 80 88 90.9 6 80 88 90.9 7 77 88 87.5

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini mendapatkan hasil berupa sistem klasifikasi buah segar atau busuk  dengan    menggunakan  metode KNN (jarak k=1-7) dengan memanfaatkan  citra  warna  dari  kulit
buah  jeruk  dengan  inputan  berupa gambar  buah  jeruk.  Dataset  yang digunakan  sebanyak  146  data training dan  88  data testing .  Hasil  akurasi  akhir yang  didapat  berdasarkan  rata-rata  dari seluruh nilai k adalah 88,95%.
Berdasarkan  akurasi  pengujian  maka sistem  ini  dapat  dikatakan  cukup  baik dalam  mengklasifikasikan  buah  jeruk segar dan buah jeruk busuk.

## DAFTAR PUSTAKA
Adenugraha,  S.P.,  Veri  Arinal,  Dadang I.M. (2022). Klasifikasi Kematangan Buah  Pisang  Ambon Menggunakan  Metode  KNN  dan PCA  Berdasarkan  Citra  RGB  dan HSV.  Jurnal  Media  Informatika Budidarma, 6(1), 9-17. https://doi.org/10.30865/mib.v6i1. 3287 Cahya, F Nurona., Rangga Febrianto, & Tika Adilah M. (2021). Klasifikasi Buah Segar dan Busuk Menggunakan Ekstraksi  Fitur Hu- Moment , Haralick dan Histogram . Indonesian  Journal  on  Computer an Information Technology ( IJCIT ), 6(1), 57-62. https://doi.org/10.31294/ijcit.v6i1. 10052 Cahyanti, Dewi, Alifah Rahmayani, and Syafira Ainy Husniar. 2020.
“Analisis  Performa  Metode  Knn Pada  Dataset  Pasien  Pengidap Kanker Payudara.” Indonesian Journal of Data and Science 1 (2): 39–43. https://doi.org/10.33096/ijodas.v1i 2.13. Isman,  Andani  Ahmad,  and  Abdul Latief. 2021. “Perbandingan Metode  KNN  Dan  LBPH  Pada Klasifikasi  Daun  Herbal.” Jurnal
RESTI  (Rekayasa  Sistem  Dan Teknologi  Informasi) 5  (3):  557– 64. https://doi.org/10.29207/resti.v5i3. 3006 Istighfarizky, Farin,  Ngurah  Agus Sanjaya ER, I Made Widiartha, Luh Gede Astuti, I Gusti Ngurah Anom Cahyadi  Putra,  and  I  Ketut  Gede Suhartana. 2022. “Klasifikasi Jurnal Menggunakan Metode KNN Dengan Mengimplementasikan Perbandingan Seleksi Fitur.” JELIKU  (Jurnal  Elektronik  Ilmu Komputer  Udayana) 11  (1):  167. https://doi.org/10.24843/jlk.2022.v 11.i01.p18. Khotimah,  D.,  Nur  Nafi'iyah,  & Masruroh. (2019). Klasifikasi Kematangan Buah Mangga Berdasarkan  Citra HSV dengan KNN .  Jurnal  Elektronika,  Listrik dan  Teknologi  Terapan  ( ELTI ), 1(2), 1-4. https://doi.org/10.37338/E.V1I2.1 00 Paramita,  C.,  Eko  H  Rachmawanto., Christy  Atika  Sari.,  De  Rosal I.M.S.  (2019).  Klasifikasi  Jeruk Nipis Terhadap Tingkat Kematangan  Buah  Berdasarkan Fitur  Warna  Menggunakan  K- Nearest Neighbor. Jurnal Informatika. Jurnal Pengembangan IT (JPIT), 4(1), 1- 6.
https://doi.org/10.30591/jpit.v4il.1 267
Rabbani,  Haidar  Azmi,  Muh  Arif
Rahman, and Bayu Rahayudi. 2021. “Perbandingan Ruang Warna RGB Dan HSV Dalam Klasifikasi Kematangan  Biji  Kopi.” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi  Dan  Ilmu  Komputer 5 (6): 2243–48. http://j-ptiik.ub.ac.id. Sya'bani, D Rahman., Amir Hamzah, & Erma  Susanti.  (2022).  Klasifikasi Buah Segar dan Busuk Menggunakan Algoritma Convolutional  Neural  Network dengan Tflite sebagai  Media Penerapan Model Machine Learning . SNAST , 7-16. https://doi.org/10.34151/prosiding snast.v8i1.4180
Wijaya,  Novan.  &  Anugrah  Ridwan.
(2019).  Klasifikasi  Jenis  Buah
Apel  Dengan  Metode  K-Nearest
Neighbor.  Jurnal  SISFOKOM, 8(1), 74-78. https://doi.org/10.32736/sisfokom. v8i1.610