InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer vol.10, no.2, Agustus 2020, 57-66 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/Incomtech P-ISSN: 2085-4811 E-ISSN: 2579-6089

## Sistem Deteksi Kualitas Gula Aren Berbasis Warna Menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means Clustering
T. Rahmad Effendi, Tesa Asmita*, Mirna Adelia, Nurul Fadillah
Teknik Informatika, Universitas Samudra Jl. Meurandeh, Langsa Lama, Kota Langsa, Aceh 24354, Indonesia *Email Penulis Koresponden: tesaasmita09@gmail.com

## Abstrak:
Kemajuan teknologi informasi dan komunikasi sekarang ini memungkinkan  untuk  mengembangkaan  deteksi  dan pengenalan  objek  pada  citra.  Melalui  bentuk,  warna  dan tekstur  objek  yang  setiap  objek  memiliki  perbedaan, pengenalan  tersebut  dapat  terjadi.  Sebagai  contoh,  warna buah cokelat muda dengan buah cokelat tua, bentuk angka 0 dan angka 1, dan  tekstur cangkang  kulit telur dengan  kulit pepaya juga berbeda. Namun, bukan sebuah hal yang mudah untuk  mendeteksi  dan  menentukan  kualitas  sebuah  objek berdasarkan  berbagai  pertimbangan  tertentu.  Penelitian  ini menggunakan  salah  satu  algoritma,  yaitu Fuzzy  C-Means Clustering (FCM)  untuk  sistem  deteksi  kualitas  berbasis warna  untuk  objek  gula  aren.  Parameter  yang  digunakan dalam  mendeteksi  penentuan  warna  gula  aren  dengan membagi cluster gula aren menjadi dua, yaitu gula aren yang bagus dan tidak bagus. Dari hasil penelitian yang dilakukan, dapat  dikatakan  bahwa  proses  deteksi  dan clustering berjalan secara baik dan memiliki akurasi yang tinggi.
Copyright © 2020 Universitas Mercu Buana. All right reserved.
Katakunci: Fuzzy C-Means Clustering ; Gula Aren; Kualitas; Warna;

## Riwayat Artikel:
Diserahkan 23 April 2020 Direvisi 29 April 2020 Diterima 30 April 2020
Dipublikasi 25 Agustus 2020
DOI :
10.22441/incomtech.v10i2.8214

## 1. PENDAHULUAN
Citra  atau  gambar  yang  merupakan  salah  satu  komponen  multimedia  yang mempunyai  peranan  sangat  penting  sebagai  bentuk  informasi  visual.  Citra mempunyai  karakteristik  yang  tidak  dipunyai  oleh  data  teks  dan  kaya  akan informasi [1]. Ada sebuah pribahasa yang mengatakan “sebuah gambar bermakna lebih dari seribu kata” ( a picture is more than a thousand words ). Maksudnya, tentu sebuah gambar dapat memberikan informasi yang lebih banyak daripada informasi yang disajikan dalam bentuk kata-kata (tekstual).
Aren atau enau ( Arrenga pinnata Merr ) adalah sejenis pemanis yang dibuat dari nira yang berasal dari tandan bunga jantan pohon enau [2, 3, 4]. Gula aren atau gula jawa adalah gula yang memiliki bentuk padat dengan warna yang coklat kemerahan hingga coklat tua. Menurut Standar Nasional Indonesia (SNI 01-3743-1995) gula aren atau gula palma adalah gula yang dihasilkan dari pengolahan nira pohon palma
yaitu  aren  ( Arenga  pinnata  Merr ),  nipah  ( Nypafruticans ),  siwalan  ( Borassus flabellifera Linn ) dan kelapa ( Cocos nucifera Linn ) [5].
Klasifikasi  adalah  upaya  pengelompokan  suatu  objek  berdasarkan  persamaan tertentu  dari  ciri  khas  objek  tersebut  dengan  mengandalkan  data  yang  ada  pada sampel. Bukan sebuah hal yang mudah untuk melakukan sebuah proses klasifikasi. Beberapa teknik klasifikasi telah diterapkan dalam berbagai objek, seperti: Support Vector  Machine , Naïve  Bayes , K-Means  Clustering,  Random  Forest, attar Stochastic  Gradient  Descent [6,  7,  8].  Tulisan  ini  mencoba  untuk mengimplementasikan Fuzzy  C-Means (FCM) clustering untuk  melakukan klasifikasi kualitas pada gula aren. Klasifikasi dilakukan berdasarkan warna yang didapat dari hasil citra yang dihasilkan.

## 2. METODE

## 2.1. Gula Aren
Aren atau  enau ( Arrenga pinnata Merr ) adalah pemanis  yang dibuat dari nira yang berasal dari tandan bunga jantan pohon enau. Gula aren atau sering dikenal dengan  istilah  gula  jawa  adalah  gula  yang  memiliki  bentuk  padat  dengan  warna yang  coklat  kemerahan  hingga  coklat  tua.  Menurut  Standar  Nasional  Indonesia (SNI  01-3743-1995)  gula  aren  atau  gula  palma  adalah  gula  yang  dihasilkan  dari pengolahan  nira  pohon  palma  yaitu  aren  ( Arenga  pinnata  Merr ),  nipah (Nypafruticans), siwalan ( Borassus flabellifera Linn ), dan kelapa ( Cocos nucifera Linn ) [5].
Gula  aren  biasanya  dijual  dalam  bentuk  setengah  lingkaran  yang  dicetak menggunakan  tempurung  kelapa  ataupun  berbentuk  silindris  yang  dicetak menggunakan  bambu.  Secara  kimiawi  gula  sama  dengan  karbohidrat,  tetapi umumnya  pengertian  gula  mengacu  pada  karbohidrat  yang  memiliki  rasa  manis, berukuran kecil dan dapat larut. Hal yang mempengaruhi kualitas gula aren tersebut terutama  dari  rasa  dan  penampilannya,  yaitu  bentuk,  serta  warna.  Dalam menentukan kualitas gula aren yang dilakukan di pasar selama ini dilakukan secara manual, yakni ditentukan dengan penglihatan dan pengamatan mata terhadap gula aren itu sendiri.
Gambar 1. Gula Aren

## 2.2. Algoritma Fuzzy C-Means (FCM)
Fuzzy  C-Means (FCM)  adalah  metode  pengelompokan  yang  memungkinkan setiap  titik  data  menjadi  milik  beberapa  kluster  dengan  berbagai  tingkat keanggotaan [5].
FCM  didasarkan  pada  minimalisasi  fungsi  objektif  [9][10]  sebagaimana diperlihatkan pada Persamaan (1).
𝐽 𝑚 = ∑ ∑ 𝜇 𝑚 𝑖𝑗 ‖𝑥 𝑖 − 𝑐 𝑗 ‖ 2 𝑛 𝑗=1 𝑚 𝑖=1
(1)
dimana, J adalah  jumlah  titik  data, N adalah  jumlah cluster , M adalah  eksponen matriks  partisi  fuzzy  untuk  mengendalikan  derajat Fuzzy  overlap ,  dengan m >  1 Fuzzy  overlap mengacu  pada  seberapa  fuzzy  batas  antar cluster ,  yaitu  julah  titik data yang memiliki keanggotaan signifikan di lebih dari satu cluster , x i adalah titik data ke- i , c j adalah pusat dari cluser ke- j , µ ij adalah tingkat keanggotaan x i di cluster ke- j untuk titik data tertentu, dan x i , jumlah nilai keanggotaan untuk semua cluster adalah satu.
2.3. Metode Penelitian
Penelitian ini akan melalui beberapa tahapan seperti terlihat pada Gambar 1 [11]. Pembahasan mengenai tiap tahapan diberikan penjelasan sebagai berikut:
Gambar 2. Tahapan Penelitian [11]
Dalam  menentukan  objek,  peneliti  mengumpulkan  data  dan  informasi  terkait dengan permasalahan. Objek yang cocok dijadikan penelitian dalam permasalahan ini ialah Gula Aren.
Pengambilan gambar objek menggunakan kamera yang mempunyai pixel yang tinggi  sehingga  gambar  akan  memiliki  kualitas  yang  baik.  Pada  penelitian  ini peneliti  mengambil  gambar  dalam  format  *.jpg,  dengan  menggunakan  kamera handphone .
Untuk  pemprosean  gambar  digunakan  software  Matlab.  Matlab  memiliki kemampuan  mengolah  gambar  atau  objek  yang  sangat  cocok  dalam Image Processing .
Proses clustering akan  menerapkan  metode Fuzzy  C-Mean [12]  untuk menentukan  kualitas  Gula  Aren.  Hasil  penentuan  ini  kemudian  digunakan  untuk pertimbangan  dalam  menentukan  kualitas  Gula  Aren  yang  tidak  baik  dengan kualitas yang baik. Berikut algoritma Fuzzy C-Means Clustering [13] [14] dalam menentukan kualitas Gula Aren:
1. Menetapkan matriks partisi awal U berupa matriks berukuran n x m ( n adalah jumlah sampel data, yaitu = 2, dan m adalah parameter/atribut setiap data, yaitu
= 1). Xi = data sampel ke- i ( i = 1,2,…., n ), atribut ke- j ( j = 1,2,…., m ).
2. Menentukan Nilai Parameter Awal:
• Jumlah cluster ( c ) = 2 • Pangkat/bobot ( w ) = 1
• Maksimum iterasi ( MaxIter ) = 100
• Error terkecil yang diharapkan ( 𝜉 )=10
• Fungsi objektif awal ( PO ) = 0
• Interasi awal ( t ) = 1
3. Membangkitkan  bilangan  random µik ,  i=1,2,… c ;  sebagai  elemen-elemen matriks partisi awal ( U ).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  kali  ini,  peneliti  menghasilkan  dua  buah  gambar  objek  dan masing-masing dijadikan x il dan x 2l . Peneliti menggunakan Matlab sebagai software untuk mengolah data pada masing-masing gambar gula aren yang dihasilkan.

## 3.1. Data pada Gambar Pertama
Data gambar objek yang pertama diperlihatkan pada Gambar 3. Hasil clustering gambar  pertama  diperoleh  nilai  fungsi  obyektif  selama  iterasi  berlangsung.  Pada gambar pertama proses iterasi berhenti pada iterasi ke-16 dengan nilai akhir yaitu: 164635.385815.
Gambar 3. Objek Original Dari Gula Aren
Berikut adalah hasil iterasi yang dihasilkan dengan CMD pada software Matlab:
Iteration count = 1, obj. fcn = 1607093.865151 Iteration count = 2, obj. fcn = 1309335.520390 Iteration count = 3, obj. fcn = 1309335.238894 Iteration count = 4, obj. fcn = 1309331.205150 Iteration count = 5, obj. fcn = 1309273.166857 Iteration count = 6, obj. fcn = 1308438.499621 Iteration count = 7, obj. fcn = 1296518.981421 Iteration count = 8, obj. fcn = 1142229.240811
Iteration count = 9, obj. fcn = 378731.261173 Iteration count = 10, obj. fcn = 165561.721782 Iteration count = 11, obj. fcn = 164642.823190 Iteration count = 12, obj. fcn = 164635.476811 Iteration count = 13, obj. fcn = 164635.386976 Iteration count = 14, obj. fcn = 164635.385830 Iteration count = 15, obj. fcn = 164635.385814 Iteration count = 16, obj. fcn = 164635.385815
Untuk menemukan cluster pada gambar, dibutuhkan proses HSV, seperti terlihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Proses HSV
Setelah itu dilakukan prose Image labeled by cluster index seperti pada Gambar 5.
Gambar 5. Proses Image Labeled By Cluster Indeks
Lalu proses cluster pada iterasi dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Proses Cluster
Keterangan: Tanda x = cluster 1 Tanda x = cluster 2
Gambar 7. Objek In Cluster 1

## 3.2. Data pada Gambar Kedua
Pada gambar objek yang kedua diperlihatkan pada Gambar 3. Gambar kedua ini proses iterasinya berhenti iterasi ke-16 dengan nilai akhir 195789.988746.
Gambar 9. Objek Original Dari Gula Aren Gambar

## Berikut iterasi yang dihasilkan:
Iteration count = 1, obj. fcn = 1312054.205918 Iteration count = 2, obj. fcn = 1068971.062803 Iteration count = 3, obj. fcn = 1068963.786049 Iteration count = 4, obj. fcn = 1068863.403994 Iteration count = 5, obj. fcn = 1067479.850702 Iteration count = 6, obj. fcn = 1048642.711159 Iteration count = 7, obj. fcn = 835174.309391 Iteration count = 8, obj. fcn = 282129.563455 Iteration count = 9, obj. fcn = 197210.568665 Iteration count = 10, obj. fcn = 195830.103442 Iteration count = 11, obj. fcn = 195791.184845 Iteration count = 12, obj. fcn = 195790.024371 Iteration count = 13, obj. fcn = 195789.989806 Iteration count = 14, obj. fcn = 195789.988777 Iteration count = 15, obj. fcn = 195789.988745 Iteration count = 16, obj. fcn = 195789.988746
Setelah itu melakukan proses HSV seperti Gambar 10.
Setelah itu dilakukan proses Image labeled by cluster index seperti pada Gambar 11.
Gambar 11. Proses Image Labeled By Cluster Index
Lalu proses cluster seperti Gambar 12.
Gambar 12. Proses Cluster
Keterangan : Tanda x = cluster 1 Tanda x = cluster 2
Gambar 13. Objek In Cluster 1
Gambar 14. Objek In Cluster 2

## 3.3. Pembahasan
Pada penelitian kali ini proses clustering memiliki dua kategori yaitu bagus dan tidak  bagus.  Lalu  setiap clustering dibagi  berdasarakan  kriteria  mana  yang  lebih bagus warna nya dan tidak bagus. Hasil klasifikasi diperlihatkan pada Tabel 1 dan Tabel 2.
Tabel 1. Hasil Clustering untuk Range gambar objek 1 Warna Gula Aren B ( Cluster 1) TB ( Cluster 2) Range Range 0.9975-0.9979 0.8235-0.7 Tabel 2. Hasil Clustering untuk Range gambar objek 2 Warna Gula Aren TB ( Cluster 1) B ( Cluster 2) Range Range 0.997-0.9967 0.8696-0.7255
Pada penelitian ini memiliki dua gambar yang berbeda dengan hasil clustering yang berbeda pula.

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini,  proses  klasifikasi  menggunakn  FCM  telah  dilakukan. Validasi data diproses menggunakan Matlab. Dari hasil yang didapatkan dari proses tersebut dapat disampaikan beberapa kesimpulan. Proses Clustering menggunakan dua  model  gambar  yag  berbeda  dengan  sebuah  objek  yaitu  Gula  Aren.  Proses Clustering pada dua gambar tersebut berhenti pada iterasi ke-16. Pengujian warna dilakukan dengan memberi label B (Bagus) dan TB (Tidak Bagus).

## REFERENSI
[1] N. Wakhidah, “Perbaikan Kualitas Citra Menggunakan Metoda Contrast Stretching,” Jurnal Transformatik, vol. 8, no. 2, pp. 78-83, Januari 2011
[2] D.  S.  Effendi,”  Prospek  pengembangan  tanaman  Aren  ( Arrenga  pinnata  Merr )  mendukung kebutuhan Bioetanol di Indonesia,” Perspektif, vol. 9, no. 1, pp. 36-46, 2010.
[3] R. A. Ilyas et al., “Sugar palm ( Arrenga pinnata (Wurmb.) Merr ) cellulosic fibre hierarchy: a comprehensive  approach  from  macro  to  nano  scale,” Journal  of  Materials  Research  and Technology, vol. 8, no. 3, pp. 2753-2766, May-June 2019. DOI: 10.1016/j.mrt. 2019.04.011
[4] B. Baharuddin, M. Muin, and H. Bandaso,” Pemanfaatan Nira Aren ( Arrenga pinnata Merr ) sebagai bahan pembuatan gula putih kristal,” Jurnal Perennial, vol. 3, no. 2, pp. 40-43, 2017
[5] NN, “Gula palma SNI (SNI 01-3743-1995)”, Bahan Standardisasi Nasional (BSN) , pp. 1-5,
2017
[6] H.  Hijrah,  M.  Mukhlizar,  dan  T.  M.  A.  Pandria,  “Perbandingan  Teknik  Klasifikasi  untuk Memprediksi Kualitas Kinerja Karyawan,” Jurnal Optimalisasi, vol. 6, no. 1, pp. 10-21, 2020
[7] D. Derisma and F. Febrian, ”Perbandingan Teknik Klasifikasi Neural Network, Support Vector Machine, dan Naïve Bayes dalam mendeteksi Kanker Payudara,” Bina  Insani ICT  Journal, vol. 7, no. 1, pp. 33-42, June 2020
[8] D.  Triyansyah  and  D.  Fitrianah,  “Analisis  Data  Mining  menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering untuk  menentukan Strategi Marketing,” InComTech;  Jurnal  Telekomunikasi  dan Komputer, vol. 8, no. 3, pp. 163-182, December 2018. DOI: 10.22441/incomtech.v8i3.4174
[9] S.  V.  A.  Kumar,  B.  S.  Harish,  B.  S.  Mahanand,  and  N.  Sundararajan,  “An  efficient  Meta- cognitive Fuzzy C-Means clustering approach,” Applied Soft Computing, vol. 85, December
2019. DOI: 10.1016/j.asoc.2019.105838
[10] I.  Hardiyanto,  Y.  Purwananto  &  R.  Soelaiman,  “Implementasi  Segmentasi  Citra  dengan Menggunakan  Metode  Generalized  Fuzzy  C-Means  Clustering  Algorithm  with  Improved Fuzzy Partitions”, Teknik Pomits , vol. 1, no. 1, pp. 1–5, 2012.
[11] D.  Lestari,  N.  Fadillah,  &  A.  Ihsan,  A,  “Sistem  Deteksi  kualitas  Beras  Berdasarkan  Warna menggunakan Fuzzy C-Means Clustering Guna Membantu Tingkat Pengetahuan Masyarakat”, InfoTekJar:  Jurnal  Nasional  Informatika  dan  Teknologi  Jaringan, vol.  3,  no.  2,  pp.  32-38, 2019. https://doi.org/10.30743/infotekjar.v3i2.920
[12] I. M. B. Adnyana, I. K. G. D. Putra & I. P. A. Bayupati, “Segmentasi Citra Berbasis Clustering Menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means”, Majalah Ilmiah Teknologi Elektro , vol. 14, no. 1,
pp. 16–20, 2015.  DOI: 10.24843/mite.2015.v14i01p04
[13] W.  Sanusi,  A.  Zaky  &  B.  N.  Afni,  “Analisis  Fuzzy  C-Means  dan  Penerapannya  Dalam Pengelompokan  Kabupaten  /  Kota  di  Provinsi  Sulawesi  Selatan  Berdasarkan  Faktor-  faktor Penyebab Gizi Buruk”, Journal of Mathematics, Computations, and Statistics , vol. 2, no. 1, pp. 47-54, 2019
[14] D. L. Rahakbauw, V. Y. I. Ilwaru & M. H. Hahury, “Implementasi Fuzzy C-Means Clustering Dalam Penentuan Beasiswa”, Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan , vol. 11, no. 1, pp. 1-11,
2017.