## EKSTRKASI FITUR BENTUK MENGGUNAKAN METODE CONVEX HULL UNTUK KLASIFIKASI JENIS PISANG MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOR

## EXTRACTION OF SHAPE FEATURES USING THE
CONVEX HULL METHOD FOR CLASSIGICATION OF BANANA TYPES USING THE K-NEARST NEIGHBOR
Hendro Nugroho 1) , Andy Rachman 2) , Erfan Septian Basuki 3)
1,2,3 Prodi Teknik Informatika, Fakultas Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Institut, Teknologi Adhi Tama Surabaya
Jl. Arief Rachman Hakim 100, Surabaya E-mail : 1* dosh3ndro@itats.ac.id, 2 andy.rach1910@itats.ac.id

## ABSTRAK
Ada  banyak  jenis  buah  pisang  yang  ada  di  Indonesia  contohnya  pisang  Ambon,  pisang  Kepok, pisang Susu, pisang Mas, dan pisang Cavendish. Dengan adanya banyak jenis buah pisang tersebut maka untuk mengetahui jenis pisang masih menggunakan penilaian oleh mata manusia berdasarkan bentuk  pisang.  Didalam  penelitian  ini  untuk  mengetahui  jenis  pisang  menggunakan  klasifikasi secara  otomatis  dari  input  citra  pisang.  Hasil  dari  klasifikasi  diharapkan  untuk  mengetahui  jenis pisang berdasarkan data tranning. Input citra pisang di ekstraksi fitur bentuk menggunakan metode Convex  Hull untuk  mendapatkan  nilai  Soliditas  dan  Konveksitas.  Langkah-langkah  untuk mendapatkan nilai klasifikasi dilakukan dengan input citra  pisang, konversi warna menjadi biner (hitam putih), ekstraksi fitur bentuk Convex Hull, menghitung nilai Soliditas konveksitas dan nilai Soliditas dan konveksitas citra buah pisang dilakukan proses klasifikasi menggunakan metode K- Nearst Neighbor (K-NN). Untuk mengetehui tingkat keberhasilan hasil klasifikasi dilakukan proses pengujian.  Dari  hasil  penggujian  dilakukan  proses  perhitungan  akurasi  dari  semua  data  yang diujikan. Hasil yang didapat didalam penelitian ini dengan nilai akurasi sebesar 56%.
Kata kunci : Convex Hull, Klasifikasi, K-NN, Pisang.

## ABSTRACT
There are many types of bananas in Indonesia, for example Ambon bananas, Kepok bananas, Susu bananas, Mas bananas and Cavendish bananas. With the existence of many types of bananas, to determine  the  type of  banana,  it  still  uses  judgment by  the  human  eye based on  the  shape  of  the banana. In this study to find out the type of banana using automatic classification of banana image input.  The  results  of  the  classification  are  expected  to  determine  the  type  of  banana  based  on tranning data. Banana image input is extracted using the Convex Hull method to obtain Solidity and Convexity values. The steps to get the classification value are carried out by inputting the banana image, converting the color to binary (black and white), extracting the Convex Hull shape feature, calculating the convexity Solidity value and the Solidity and convexity value of the banana image, the classification process is carried out using the K-Nearst Neighbor method ( K-NN). To determine the success rate of the classification results carried out the testing process. From the test results, the process of calculating the accuracy of all the data tested is carried out. The results obtained in this study with an accuracy value of 56%.
Keywords: Convex Hull, Classified, K-NN, Bananas.

## PENDAHULUAN
Pohon pisang banyak tumbuh subur di Indonesia[1]. Jensi pisang yang tumbuh di  Indonesia  memiliki  banyak  jenis. Comtoh jenis pohon pisang adalah pisang Ambon,  pisang  Kepok,  pisang  Susu, pisang  Raja,  pisang  Mas,  pisang  Raja Nangka, pisang Cavendish[2].
Untuk  mengetahui  jenis  pisang menggunakan penilaian oleh mata
manusia  dapat  memiliki  kelemahan subjektivitas  dan  inkonsistensi,  sehingga tingkat  akurasinya  lebih  rendah.  Dari permasalahan  tersebut,  maka  penelitan sebelumnya melakukan klasifikasi secara otomatis dengan menggunakan komputer[3]. Penelitian  lain  untuk  klasifikasi buah  pisang  untuk  tingkat  kematangan pisang  Ambon  dengan  menggunakan meotde K-Nearest  Neighbor (K-NN)[1]. Untuk  mendapatkan  diperlukan  metode ekstraksi  fitur  warna  dengan  RGB  dan HSV.  Metode  K-NN  merupakan  metode klasifikasi yang sederhana dengan
menggunakan  data  training  dan  data testing dengan menentukan jarak terdekat menggunaka Cityblock  Distance dan Euclidean Distance [4].
Untuk  mempermudah  klasifikasi jenis  citra  buah  pisang,  pada  penelitian sebelumnya  menggunakan  ekstraksi  ciri metode Gray level Co-occurrence Matrices (GLCM)[5]. Penggunaan metode  ekstraksi  pada  citra  buah  pisang sangatlah  penting  untuk  mendapatkan nilai  ekstraksi  fitur.  Nilai  ekstraksi  fitur inilah untuk mendapatkan nilai klasifikasi pada  jenis  buah  pisang  dari  kedekatan nilai  data  training  dan  data  testing. Ekstraksi  fitur  bentuk  digunakan  untuk klasifikasi jenis objek[6].
Ekstraksi fitur yang dignukan untuk klasifikasi  menggunakan  metode  K-NN bisa  berdasarkan fitur  warna,  tekstur  dan bentuk  citra[2].  Untuk  fitur  warna  pada penelitian  sebelumnya  untuk  klasifikasi kematangan  buah[1][4]  dan  juga  untuk proses  segmentasi[7].  Pada  penelitian sebelumnya, ekstraksi fitur bentuk menggunakan Convex  Hull digunakan untuk deskripsi bentuk[8][9].
Berdasarkan penelitian sebelumnya,  peneliatan  klasifikasi  jenis pisang menggunakan K-NN dan ekstraksi fitur  bentuk  menggunakan Convex  Hull untuk  mengetahui  diskripsi  bentuk  buah pisang.  Metode Convex  Hull digunakan untuk  ekstraksi  citra  dalam  bentuk  dua dimensi(2D)[10].  Dan  pada  penelitian sebelumnya  melakukan  segmentasi  pada kematangan  buah[7].  Hasil  penelitian klasifikasi  jenis  pisang  menggunakan  K- NN  memberikan  kontribusi  klasifikasi jenis pisang secara otomatis.

## METODE
Metode  yang  dilakukan  pada penelitian klasifikasi jenis pisang terdapat beberapa langkah. Langkah-langkah pada klasifikasi jenis pisang dimulai dari input citra,  ekstraksi  fitur Convex  Hull ,  K-NN dan  output  hasil.  Proses  klasifikasi  jenis pusang  dapat  dilihat  pada  diagram  alir gambar 1.
Gambar 1 . Diagram Alir Klasifikasi Jenis Pisang
Pada  gambar  1,  citra  input  buah pisang terdapat 5 jenis pisang yaitu pisang Ambon,  pisang  Susu,  pisang  Kepok, pisang  Raja dan pisang  Tanduk.  Comtoh citra pisang dapat dilihat pada gambar 2. Ukuran pada citra pisang 512x512 piksel dalam  bentuk  format Joint  Photographic Experts  Group (Jpeg).  Latar  belakang citra pisang berwarna putih sehingga tidak perlu  adanya  proses  segmentasi.  Jumlah citra  jenis  pisang  untuk  penelitian klasifikasi sejumlah 100 citra yang terdiri dari  20  citra  dari  5  jenis  masing-masing citra  pisang.  Pengambilan  citra  pisang berjarak 10 cm dengan kamera smartphone.
(a) (b)
(c) (d) (e)
Gambar 2. Jenis Pisang : (a) Ambon, (b)
Susu, (c) Kepok, (d) Raja, (e) Tanduk Proses  selanjutnya  adalah  proses ekstraksi fitur. Sebelum dilakukan ekstraksi  fitur,  citra  pisang  dilakukan proses  konversi  citra  berwarna  menjadi citra biner (hitam dan putih) . Penggunaan citra  biner  untuk  mempermudah  proses Convex Hull dengan metode Thresholding [11].
Setelah  mendapatkan  citra  biner, maka  dilakukan  proses  ekstraksi  fitur bentuk  metode Convex  Hull .  Metode Convex  Hull adalah  sebuah  himpunan  P didalam  bidang  konveks  di  seluruh pasangan  titik  yang  dibentuk  oleh  garis berada  di  dalam  P[6][11].  Persamaan himpunan titik konveks dapat dilihat pada persamaan 1.
{𝑃0, 𝑃1, 𝑃2, . . 𝑃𝑁} ∈ 𝑃 (1)
Hull dapat  dibuat  dari  P  titik  dari himpunan N untuk membuat area poligon. Contoh ilustrasi Convex Hull dapat dilihat pada  gambar  3.  Pembuatan Convex  Hull dari  titik-titik  yang  dihasilkan  yang terletak  dalam  lingkaran  citra  pada umumnya  adalah  membentuk  sebuah polygon[12][13]. Algoritma untuk
medapatkan  bentuk Convex  Hull dapat dilihat  pada  diagram  alir Convex  Hull di gambar 4.
Gambar 3 . Ilustrasi Proses Convex Hull
CONVEC HULL Cari titik external Sorting data, dimulai pada titik sesudah titik external i < jumlah titik ya tidak Push 3 titik awal I = 3 selesai tidak Kalau titik yang ke I merupakan turn left POP Sp(i) ya PUSH Sp(i) INC (i)
Gambar 4 . Diagram Alir Convex Hull
Pada gambar 4 diagram alir Convex Hull dimulai  titik  eksternal  di  urutkan dengan  dimulai  titik  sesudah  titik eksternal,  jika  logika  if  menjawab  “ya” hasil di tambah 1, jika “tidak” titik terluar hasil di kurangi 1.
Hasil Convex Hull dapat digunakan untuk  pengenalan  pola  dan  analisis citra[14].  Setelah  mendapatkan  bentuk Convex Hull , maka dicari nilai fitur pada objek  citra.  Terdapat  fitur  untuk Convex Hull adalah  konveksitas  dan  soliditas[6]. Untuk  mencari  nilai  konveksitas  dapat dilihat  pada  persamaan  2  dan  soliditas pada persamaan 3. 𝐾 = 𝑃𝑒𝑟𝑖𝑚𝑒𝑡𝑒𝑟 𝑘𝑜𝑛𝑣𝑒𝑘𝑠 𝑃𝑒𝑟𝑖𝑚𝑒𝑡𝑒𝑟 𝑂𝑏𝑗𝑒𝑘 (2) 𝑆 = 𝐿𝑢𝑎𝑠 𝑂𝑏𝑗𝑒𝑘 𝐿𝑢𝑎𝑠 𝐾𝑜𝑛𝑣𝑒𝑘𝑠 (3) Nilai  konveksitas  dan  soliditas didapat dari titik akhir Convex Hull . Nilai konveksitas dan soliditas sebagai inputan klasifikas  K-NN.  Metode  klasifikasi  K- NN  melakukan  perhitugan  jarak  antara data  training  dan  data  testing[15]. Perhitungan  jarak  pada  kedua  data training  dan  data  testing  juga  ditentukan nilai k yang menentukan jumlah tetangga[4][15].  Perhitungan  jarak  pada klasifikasi K-NN menggunakan perhitungan  dengan  rumus Euclidean Distance yang dapat dilihat pada persamaan 4. 𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑋𝑖 − 𝑌1) 2 𝑛 𝑖=1 (4) Persamaan 4, dengan d(x,y) sebagai nilai Euclidean Distance , x data training y data  testing,  n  jumlah  atribut  antara  1 sampai  dengan  n  dan  i  atribut  individu antara 1 sampai dengan n. Setelah mendapatkan hasil klasifikasi K-NN, maka dilakukan perhitungan tingkat akurasi untuk mengetahui  keberhasilan  klasifikasi  K-
NN jenis citra pisang. Perhitungan akurasi menggunakan rumus pada persamaan 5.
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑑𝑖 𝑢𝑗𝑖 𝑥100 (5)
Nilai  akurasi  pada  klasifikasi menggunakan nilai persen.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil klasifikasi  jenis pisang dimulai  dari  input  citra  pisang  dari  data training.  Pada  citra  untuk  memudahkan proses  ekstraksi  fitur  bentuk  dengan menggunakan  metode Convex  Hull dimulai  dengan  konversi  citra  pisang
berwarna  menjadi  citra  biner.  Pada penelitian ini hasil klasifikasi ditampilkan
dalam  bentuk  aplikasi  yang  dapat  dilihat pada gambar 5
Gambar 5 . Aplikasi Sistem Ekstrasi Convex Hull
Hasil  yang  didapat  dari  konversi warna dapat dilihat pada gambar 6.
(a) (b)
Gambar 6. Konversi Warna, (a) Citra Warna, (b) Citra Biner
Hasil konversi citra warna menjadi citra  biner  dilakukan  ekstraksi  fitur Convex Hull dengan persamaan 1 dengan algoritma  sesuai  dengan  diagram  alir gambar  4.  Contoh  citra  yang  sudah dilakukan  ekstraksi  fitur  bentuk Convex Hull dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 7. Convex Hull Pada Citra Pisang Kepok
Setelah  mendapatkan  pola  bentuk dengan  menggunakan  metode Convex Hull yang  dicontohkan  pada  gambar  6, maka  dilakukan  penghitungan  fitur konveksitas dan soliditas dengan menggunakan persamaan 2 dan persamaan  3.  Contoh  hasil  dari  data training dapat dilihat pada tabel 1. Tabel 1. Nilai Konveksitas dan Soliditas pada Data Training Kelas Konveksitas Soliditas Ambon 0.8276 0.8514 Raja 0.7876 0.7964 Susu 0.9756 0.9832 Raja 0.8930 0.8546
Tanduk 0.8840 0.8546 Klasifikasi K-NN dengan menggunakan data training, maka selanjutnya  dilakukna  proses  untuk  data testing. Proses data testing sama dengan data  training  yang  dilakukan  proses konversi  warna  menjadi  biner,  ekstraksi fitur  bentuk Convex  Hull ,  dan  mencari nilai  fitur  konvekstias  dan  soliditas. Contoh  hasil  data  testing  dapat  dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Data Testing Citra Konveksitas Soliditas Pisang 1 0.7456 0.7654 Data  testing  dan  data  training dilakukan proses klasifikasi menggunakan  metode  K-NN  dengan menggunakan persamaan 4 dan mendapatkan hasil nilai akurasi
menggunakan persamaan 5.
Menghitung akurasi klasifikasi K- NN  menggunakan  persamaan  5.  Contoh penggujian  dapat  dilihat  pada  tabel  3, dimana hasil yang benar sejumlah 5 dari 9 data pengujian. Hasil akurasi klasifikasi  jenis  pisang  menggunakan metode  K-NN  dengan  nilai  k=3  sebesar 56%.
Tabel 3. Hasil Testing Jenis Pisang Nama Citra Konveksitas Soliditas Kelas Hasil Hasil Akhir Kepok.Jpeg 0.4693 0.1048 Ambon Salah Ambon.Jpeg 0.4697 0.9358 Ambon Benar Ambon.Jpeg 0.5505 0.4998 Ambon Benar Tanduk.Jpeg 0.7732 0.4768 Ambon Salah Susu.Jpeg 0.3299 0.5125 Kepok Salah Tanduk.Jpeg 0.7814 0.6739 Tanduk Benar Kepok.Jpeg 1.1909 1.0056 Kepok Benar Susu.Jpeg 0.1689 0.4936 Ambon Salah Raja.Jpeg 0.3044 0.5753 Raja Benar Pembahasan dari penelitian klasifikasi  jenis  pisang  menggunakan metode K-NN terdapat hasil yang salah. Pada  tabel  3  hasil  yang  salah  terdapat pada pisang Kepok yang hasil komputer pisang  Ambon  dan  pisang  Susu  hasil komputer pisang Kepok. Analisa pengamatan citra pisang Ambon, pisang Kepok  yang  memiliki  pola  kesamaan yang dapat dilihat pada gambar 8 (a) (b) (c) Gambar 8. (a,b) Citra pisang Ambon, (c) Cita Pisang Kepok

## SIMPULAN
Hasil  akurasi  dari  klasifikasi menggunakan  metode  K-NN  sebesar 60% dari 125 data pisang. Hasil akurasi
60%,  karena  hasil  testing  K-NN  yang
didapat  dari  nilai  ekstrasi  fitur Convex Hull dengan fitur soliditas dan konveksitas dengan menghitung keliling dan luas objek pisang. Walaupun terjadi kesalahan  dimana  jenis  pisang  yang berbeda,  maka  terjadi  kesamaan  pada nilai  konveksitas  dan  soliditas  yang mendekati ukuran pisang yang sama.

## SARAN
Saran yang perlu dilakukan adalah untuk  perbaikan  akurasi  diharapakan adanya penamban metode ekstraksi fitur untuk  menambahkan  nilai  fitur  pada  K- NN,  sehingga  bisa  menjadi  pembeda pada nilai lainnya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih kepada ketua LPPM  ITATS  dan  Ketua  Prodi  Jurusan Teknik Informatika ITATS.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J.  Media  and  I.  Budidarma, “Klasifikasi  Kematangan  Buah Pisang Ambon Menggunakan Metode KNN dan PCA Berdasarkan  Citra  RGB  dan HSV,” vol. 6, pp. 9–17, 2022. [2] Y.  E.  Yana,  T.  Informatika,  F. Teknik,  and  U.  I.  Lamongan, “Klasifikasi Jenis Pisang Berdasarkan Fitur Warna , Tekstur , Bentuk Citra Menggunakan SVM dan KNN,” vol. 4, no. 1, pp. 28–
36, 2021.
[3] P.  H.  S.  Lestari,  Zeni  Dwi,  Nur Nafi’iyah,  “Sistem  Klasifikasi Jenis  Pisang  Berdasarkan  Ciri Warna HSV Menggunakan Metode  K-NN,” in Seminar Nasional Teknologi Informasi dan
Komunikasi , 2019.
[4] C. Paramita, E. H. Rachmawanto,
C. A. Sari, D. R. Ignatius, and M.
Setiadi,  “Klasifikasi  Jeruk  Nipis Terhadap  Tingkat  Kematangan Buah  Berdasarkan  Fitur  Warna Menggunakan K-Nearest
Neighbor,” vol. 04, no. 1, pp. 1–6, 2019. [5] C.  P.  Iklima  and  M.  Nasir, “Klasifikasi Jenis Pisang Menggunakan Metode K- Nearest Neighbor ( KNN ),” vol. 1, no. 1, pp. 11–14, 2017. [6] S. A. A. Kadir, Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra Digital . Yogyakarta: Andi Offset, 2013. [7] T.  G.  Andri,  Paulusm  Ng  Poi Wong, “Segmentasi Buah Menggunakan  Metode  K-Meand Clustering dan Identifikasi Kemantangannya  Menggunakan Metode Perbandingan Kadar Warna,” JSM  STMIK  Mikroskil , vol. 15, no. 2, pp. 91 – 100. [8] D. Setyawan et al. , “IMPLEMENTASI METODE CONVEX  HULL,”  vol.  7,  no.  1, pp. 519–524, 2022. [9] A. G. Saputra et al. , “CONVEXITY DEFECTS UNTUK PENGENALAN ISYARAT  TANGAN,”  pp.  105– 118. [10]  H. B. Santoso, A. R. C, R. Delima, U.  Kristen,  D.  Wacana,  and  A. Geolocation, “Mapping and Grouping  of  Farm  Land  with Graham Scan Algorithm on Convex  Hull  Method,” 2019  Int. Conf. Sustain. Eng. Creat. Comput. , pp. 121–126, 2019.
[11]  K. Yudhistiro, F. T. Informasi, and U. M. Malang, “Algoritma convex hull dan freeman chain code pada visual  hand  tracking,”  pp.  1005– 1010, 2018.
[12]  N. Processing, G. Mei, and S. Guo,
“CudaPre2D :  A  Straightforward Preprocessing Approach for Accelerating  2D  Convex  Hull Computations on the GPU *,” pp. 726–732, 2018.
[13]  Z.  Wang,  L.  Ma,  X.  Lin,  and  H. Zhong, “SALIENCY DETECTION VIA MULTI- CENTER CONVEX HULL PRIOR,” pp. 1867–1871, 2018. [14]  N. L. Aung, “Developed Algorithm for Making Up Convex
Hull Based on Binary Tree,” no. 3, 2020. [15]  F. A. Mufarroha and D. A. Fatah, “MACHINE LEARNING CLASSIFICATION OF ESSENTIAL OIL PRODUCING,” vol. 11, no. 1, pp. 123–130, 2022.
.