DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.6.734 Vol. 4, No. 6, December 2023, pp. 1457-1468
p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## CLASSIFICATION OF RICE QUALITY LEVELS BASED ON COLOR AND SHAPE FEATURES USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK BASED ON DIGITAL IMAGE PROCESSING
Asnidar 1 , Am Akbar Mabrur Perdana 2 , Muhammad Ryan Ilham 3 , Andi Baso Kaswar* 4 , Dyah Darma Andayani 5
1,2,3,4 Computer Engineering Study Program, Faculty of Engineering, Universitas Negeri Makassar, Indonesia Email: 1 asnidarbahri@gmail.com , 2 amakbarmabrurperdana@gmail.com , 3 ryanilhamm9@gmail.com , 4 a.baso.kaswar@unm.ac.id , 5 dyahdarma@unm.ac.id
(Article received: December 7, 2022; Revision: January 9, 2023; published: December 23, 2023)

## Abstract
Rice  is  the  staple  food  of  most  Indonesians.  In  identifying  the  quality  of  rice,  it  can  be  seen  from physical characteristics  such as the color and shape of rice, because these characteristics can make an object can be identified properly and clearly. In general, what is done in determining the quality of rice by looking at its  color  and  shape.  But  usually  the  human  eye  in  identifying  objects  is  sometimes  less  accurate  which  is influenced by several factors, such as age. So, several studies were conducted that tried to solve the problem by using  digital  image  processing.  However,  the  accuracy  results  obtained  are  still  not  accurate,  because  the datasets used in the previous study were relatively small, namely around 80 images, although the average level of  accuracy  obtained  was  quite  high,  but  the  number  of  datasets  used  was  very  small  so  that  the  level  of accuracy was still inaccurate. Therefore, in this study, it is proposed that the title of classification of rice quality levels using JST based on digital image processing which divides rice into 3 classifications, namely, good, good enough, and not good where in this study using 330 digital images to produce a more accurate level of accuracy. In  this  study,  there  are  several  stages,  namely,  image  retrieval,  preprocessing,  segmentation,  morphological, feature extraction, and classification using artificial neural networks. Based on the research conducted, training accuracy  was  produced  with  an  average  accuracy  of  98,75%  while  the  test  accuracy  was  produced  with  an average accuracy of 98,89%.
Keywords : Artificial Neural Network, Digital Image Processing, Rice

## KLASIFIKASI TINGKAT KUALITAS BERAS BERDASARKAN FITUR WARNA DAN BENTUK MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK BERBASIS PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

## Abstrak
Beras  adalah  bahan  pangan  pokok  sebagian  besar  masyarakat  Indonesia.  Dalam  mengidentifikasi kualitas beras dapat dilihat dari ciri-ciri fisik seperti warna, bentuk dan ukuran beras karena warna, bentuk dan ukuran dapat membuat sebuah objek bisa diidentifikasi dengan baik dan jelas. Pada umumnya, yang dilakukan dalam menentukan kualitas beras dengan melihat  warna dan bentuknya. Namun, biasanya mata manusia dalam mengidentifikasi objek terkadang kurang akurat yang dipengaruhi oleh beberapa faktor, seperti usia. Oleh karena itu, pada penelitian ini diusulkan sistem yang dapat mengklasifikasi tingkat kualitas beras menggunakan Metode Neural Network dengan mengklasifikasi tingkat kualitas beras kedalam 3 klasifikasi yaitu, baik, cukup baik, dan kurang baik dimana dalam penelitian ini menggunakan 330 citra digital untuk menghasilkan tingkat akurasi yang lebih akurat. Pada penelitian ini terdapat beberapa tahapan yaitu, pengambilan citra, pre-processing , segmentasi, operasi  morfologi,  ekstraksi  fitur,  dan  klasifikasi  menggunakan  jaringan  saraf  tiruan.  Berdasarkan  penelitian yang  dilakukan,  dihasilkan  akurasi  pelatihan  dengan  rata-rata  akurasi  sebesar  98,75%  sedangkan  akurasi pengujian dihasilkan rata-rata akurasi sebesar 98,89%.
Kata kunci : Beras, Jaringan Saraf Tiruan, Pengolahan Citra Digital
1. PENDAHULUAN
Beras  adalah  bahan  pangan  pokok  sebagian besar  masyarakat  Indonesia.  Menurut  Badan  Pusat
Statistik  (BPS),  pada  tahun  2021  produksi  beras untuk  dikonsumsi  masyarakat  adalah  sebesar  21,69 juta ton. Nilai tersebut menunjukkan bahwa terdapat kenaikan  sebanyak  351,71  ribu  ton  atau  1,12%  jika dibandingkan  produksi  beras  ditahun  2020  yang hanya sebesar 31,33 juta ton [1], [2].
Beras juga merupakan salah satu bahan pangan penyedia  energi  dan  nutrisi  yang  paling  dibutuhkan oleh  tubuh  sehingga  beras  menjadi  bahan  pangan utama  untuk  dikonsumsi.    Pada  sebutir  beras terdapat  banyak  kandungan  zat  yang  dibutuhkan oleh  tubuh  seperti  karbohidrat,  protein,  lemak, vitamin,  mineral,  kalsium,  zat  besi,  zat  gizi  lainnya [3].  Zat-zat  kandungan  tersebut  didapatkan  dari beras  dengan  kualitas  baik  yang  memiliki  ciri-ciri fisik yang baik. Oleh karena itu dalam mengidentifikasi  kualitas  beras  dapat  dilihat  dari ciri-ciri fisik seperti warna, bentuk dan ukuran beras karena  warna,  bentuk  dan  ukuran  dapat  membuat sebuah  objek  bisa  di  identiifikasi  dengan  baik  dan jelas.  Selain  itu  juga  dalam  membedakan  kualitas beras,  cara  konvensional  yang  biasanya  dilakukan adalah  dengan  melihat  dari  beberapa  karakteristik seperti  warna,  bentuk  dan  ukuran.  Dengan  melihat berbagai  jenis  warna,  bentuk  dan  ukuran  tersebut dapat mempermudah manusia dalam mengidentifikasi sebuah objek [4].
Pada  umumnya,  hal  yang  dilakukan  dalam menentukan  kualitas  beras  adalah  dengan  melihat warna  dan  bentuknya.  Namun,  biasanya  mata manusia  dalam  mengidentifikasi  objek  terkadang kurang  akurat  karena  dipengaruhi  oleh  beberapa faktor,  seperti  usia  atau  kesehatan  mata.  Karena faktor  usia  atau  kesehatan  mata  tersebut,  biasanya dapat  berpengaruh  pada  penglihatan  menjadi  buram atau mungkin tidak akurat, dan membutuhkan upaya ekstra  untuk  membedakan  antar  objek.  Selain  itu juga  tingkat  pemahaman  setiap  manusia  dalam mengidentifikasi  kualitas  beras  tentu  berbeda-beda [5]. Berdasarkan  masalah  tersebut,  maka  diperlukan sistem pengklasifikasian tingkat kualitas beras.
Dapat  dilihat  perkembangan  ilmu  pengetahuan pada  bidang  kecerdasan  buatan  sangatlah  pesat  saat ini. Oleh karena itu dengan menggunakan kecerdasan  buatan  yang  dikolaborasikan  dengan pengolahan citra digital dapat diperoleh suatu sistem yang  mampu  mengklasifikasi  tingkat  kualitas  beras berdasarkan  warna,  bentuk,  maupun  ukuran  dari beras tersebut.
Dalam  penelitian  sebelumnya  yang  berkaitan dengan  sistem  untuk  mengidentifikasi  kualitas  citra digital, terdapat berbagai macam metode pengolahan citra  digital  yang  telah  digunakan  seperti K-Means [6] , [7], K-Nearest  Neighbor (KNN) dan Support Vector  Machine [8], Naïve  Bayes [9]  dan  Jaringan Saraf Tiruan [10].
Terdapat  beberapa  penelitian  sudah  pernah dilakukan  sebelumnya  yang  berkaitan  dengan identifikasi  kualitas  beras,  seperti  penelitian  yang dilakukan  dengan  mengidentifikasi  kualitas  beras
menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor (KNN) serta Support  Vector  Machine (SVM).  Berdasarkan metode  KNN  yang  digunakan,  akurasi  yang diperoleh  adalah  sebesar  96,67%.  Hasil  tersebut diperoleh  dengai  nilai  k  =  1.  Adapun  pada  metode SVM  yang  digunakan,  akurasi  yang  diperoleh sebesar  96,6%.  Dimana  akurasi  tersebut  diperoleh pada saat sistem optimal  yaitu pada saat type kernel = polynomial untuk  metode  OAA  dan  serta kernel option = 7 untuk metode OAO [8].
Terdapat juga, penilitian yang mengidentifikasi citra  beras  menggunakan  metode  deteksi  tepi ( Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System ) ANFIS dan Sobel .  Pada  penelitian  ini,  metode ANFIS dikombinasikan  dengan  beberapa  fitur  seperti GLCM, LBP ( Local Binary Pattern ), dan eccentricity yang  digunakan  pada  saat  mengambil nilai  ekstraksi  ciri  pada  citra  beras.  Adapun  akurasi yang  diperoleh  sebesar  85,2%.  Sedangkan  metode Sobel ,  pada  penelitian  ini  hanya  digunakan  sebagai metode  tambahan  dalam  deteksi  tepi.  Namun,  pada akurasinya  hanya  bertambah  sekitar  3%.  Jadi, penggunaannya  tidak  terlalu  berpengaruh  dalam proses identifikasi [11].
Kemudian,  penelitian  mengenai  pendeteksian serta  pengidentifikasian  citra  beras  dengan  metode deteksi  tepi ANFIS dan Prewitt ,  pada  penelitian  ini dilakukan  pendeteksian  tepi  menggunakan  metode Prewitt yaitu  dengan pixel 3x3  untuk  perhitungan gradien hingga  diperoleh  perkiraan gradien berada tepat  ditengah.  Adapun  akurasi  identifikasi  dengan metode ANFIS pada  penelitian  ini  didapat  rata-rata diatas 70% [12].
Selanjutnya, pada
penelitian yang menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) berbasis  android  untuk  mengklasifikasi  kualitas beras  kedalam  tiga  klasifikasi.  Dengan  melakukan 10  kali  percobaan  didapatkan  akurasi  dengan  rata- rata  sekitar  84%  dan  hasil  setiap  klasifikasi  K=1 sekitar  85,55%,  K=2  sekitar  82,21%,  dan  K=3 sekitar 85,55% [13].
Adapun penelitian menggunakan metode Convolutional  Neural  Network (CNN)  untuk melakukan  klasifikasi  beras  menghasilkan  tingkat akurasi  diatas  90%  dengan  membagi  8  kelas  beras [14].
Dari  beberapa  penelitian  di  atas  dengan menggunakan  beberapa  metode  yang  berbeda  untuk melakukan  pengelompokan  dan  klasifikasi.  Namun berdasarkan  hasil  akurasi  yang  didapatkan  masih kurang akurat  karena dataset  yang digunakan dalam penelitian sebelumnya terbilang sedikit hanya sekitar 80  citra.  Meskipun  rata-rata  tingkat  akurasi  yang ditampilkan  terbilang  cukup  tinggi  akan  tetapi jumlah  dataset  yang  digunakan  sangat  sedikit sehingga tingkat akurasinya tergolong masih kurang akurat.  Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  ini dilakukan klasifikasi tingkat kualitas beras berdasarkan  fitur  warna  dan  bentuk  menggunakan Artificial Neural  Network berbasis pengolahan citra
digital.  Metode  yang  digunakan  mengklasifikasikan tingkat  kualitas  beras  kedalam  3  klasifikasi  yaitu, baik,  cukup  baik,  dan  kurang  baik,  dimana  dalam penelitian  ini  menggunakan  330  citra  digital  untuk menghasilkan tingkat akurasi yang lebih akurat.
Pada  metode  ini  terdiri  dari  6  tahapan  yaitu, pengambilan  dataset, pre-processing ,  segmentasi, operasi  morfologi,  ekstraksi  fitur,  dan  tahap klasifikasi  menggunakan  metode  Jaringan  Saraf Tiruan (JST) atau Artificial Neural Network . Penelitian  ini  bertujuan  agar  dapat  diciptakan sebuah  sistem  yang  mampu  melakukan  klasifikasi kualitas  beras  yang  memiliki  tingkat  akurasi  yang lebih baik dari tingkat akurasi yang didapatkan pada penelitian-penelitian terdahulu.

## 2. METODE PENELITIAN
Seperti  ditunjukkan  pada  gambar  1,  dalam tahapan  ini  pengklasifikasian  tingkat  kualitas  beras dapat  dilakukan  dengan  beberapa  tahapan  yaitu, pengambilan  dataset, pre-processing ,  segmentasi, operasi  morfologi  dan  ektraksi  fitur  ( red,  green, blue, area, perimeter, metric, dan eccentricity ) serta klasifikasi dengan Jaringan Saraf Tiruan.

## A. Pengambilan Dataset
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  citra  beras.  Beras  yang  digunakan terbagi  menjadi  tiga  jenis  yaitu,  beras  dengan kualitas  baik,  cukup  baik  dan  kurang  baik.  Setiap tingkat  kualitas  citra  beras  yang  diambil  sebanyak ±100  citra.  Jadi  total  keseluruhan  dari  citra  yang diambil yaitu 330 citra.
Pengambilan  dataset  adalah  tahapan  paling awal  dalam  penelitian  dimana  pada  tahap  ini dilakukan  akuisisi  dataset  citra  beras  dengan menggunakan kamera smartphone
dengan
spesifikasi ISO 148  serta  dimensinya  3000x3000 pixel dengan perbandingan 1:1. Beras difoto dengan
background berwarna hitam dan jarak foto ± 20 cm dari  objek.  Kemudian  citra  beras  disimpan  dalam format jpg .  Selain  kamera smartphone ,  alat  yang digunakan  pada  tahap  ini  yaitu,  box  mini  dengan background kain  berwarna  hitam  serta  lampu LED untuk pencahayaannya.

## B. Pre-processing
Pada  tahap Pre-Processing dilakukan  koreksi penerangan background yang  terlalu  berbeda  agar memudahkan  dalam  proses  identifikasi  objek (butiran  beras).  Selanjutnya,  pada  citra  beras  juga dilakukan proses untuk mengubah ukuran pixel citra dengan menggunakan fungsi resize agar semua citra beras  pada  folder  citra  yang  akan  disegmentasi memiliki  ukuran pixel yang  seragam  yaitu  sebesar 700x700px.  Kemudian,  dilakukan  ekstraksi  nilai pada channel RGB.  Setelah  itu,  hasil  ekstraksi channel  red akan  digunakan  sebagai  acuan  pada proses segmentasi .

## C. Segmentasi
Adapun  fungsi  utama  yang  sebenarnya  dari tahap segmentasi yaitu untuk memperoleh, menemukan,  atau  mendapatkan  representasi  yang sederhana dari sebuah citra agar lebih mudah  dalam melakukan pengolahan data. Pada proses segmentasi akan  dipisahkan  antara  objek  dan background dari citra beras yang biasanya disebut citra biner.
Pada  tahap  ini,  citra  akan  dipisah    dengan backgoundnya ,  dengan  intensitas    citra  ≥ threshold akan  menjadi  1  (putih),  kemudian  intensitas  citra  < threshold akan  menjadi  0  (hitam).  Hasil  dari thresholding berupa  citra  biner.  Selain  itu,  pada proses  segmentasi  ini  citra  akan  diproses  dengan menggunakan  nilai  dari channel Red .  Lalu  akan digunakan  metode Otsu  Thresholding berdasarkan dari nilai dari citra channel red [15].
Pada  metode otsu ,  untuk  menentukan  nilai threshold (t)  yaitu  dengan  nilai k dengan  kisaran
Gambar 1. Flowchart sistem klasifikasi kualitas beras
antara  0  sampai  dengan  255.  Proses  pertama  yang dilakukan  adalah  mencari  nilai  probabilitas  setiap pixel pada  intensitas  k.  Setelah  itu,  urutkan  nilai varian tertinggi lalu pilih nilai tersebut untuk dipilih sebagai  nilai  ambang  ( threshold ).  Lalu,  digunakan fungsi imbinarize untuk  membuat  citra  dari  citra RGB  menjadi  citra  biner  dengan  berdasarkan  dari nilai  ambang  ( threshold )  yang  sebelumnya  sudah didapatkan.
Kemudian  citra  RGB  akan  menjadi  dua  area yaitu  objek  dan background .  Sedangkan  jika terdapat  kekurangan  atau  ketidaksempurnaan  yang diperoleh  setelah  dilakukan  proses  segmentasi  di atas  , maka perlu dilakukan operasi morfologi untuk menghasilkan area objek dan background yang lebih sempurna serta akurat.

## D. Operasi Morfologi
Pada  operasi  morfologi,  citra  digital  akan diolah  dengan  menggunakan shape (bentuk)  yang diikuti  sebagai  pedoman  dalam  pengolahan.  Pada penelitian  ini,  terdapat  satu  fungsi  yang  akan diterapkan yaitu fungsi bwareaopen . Fungsi bwareaopen adalah  fungsi  yang  terdapat  pada matlab yang digunakan untuk menghilangkan objek- objek  kecil  atau noise yang  tidak  diperlukan  pada citra biner.
Pada  proses  ini  citra  beras  sudah  disegmentasi atau sudah diperoleh citra binernya akan dibersihkan objek  yang  tidak  penting  pada  citranya  dengan fungsi bwareaopen ,  yang  mana  objek  tersebut  akan dihapus  jika  nilai pixelnya <100px.  Setelah dilakukan  operasi  morfologi  ini,  maka  akan dihasilkan  hasil  segmentasi  lebih  akurat  dari sebelumnya.

## E. Ektraksi Fitur
Ekstraksi fitur adalah tahapan dalam mengekstrak  informasi  atau  data  yang  ada  dalam citra,  adapun  pada  penelitian  ini,  fitur  yang  akan diekstrak  untuk  digunakan  pada  tahap  klasifikasi adalah  fitur  warna  dan  juga  bentuk.  Pada  ekstraksi fitur warna digunakan ekstraksi fitur warna RGB.
Adapun  pada  ekstraksi  fitur  bentuk  diperoleh dari mengekstrak nilai dari area objek menggunakan fungsi regionprops ,  pada  fungsi  ini,  terdapat beberapa parameter yang digunakan dalam menentukan  apakah  bentuk  dan  ukuran  dari  suatu objek  dengan  objek  yang  lain  memiliki  perbedaaan, antara lain area , perimeter , metric , serta eccentricity .  Area  merupakan  salah  satu  properti yang ada pada fungsi regionprops yang biasa disebut sebagai sebuah nilai skalar yang berasal dari jumlah pixel aktual  dalam region atau area .  Adapun  nilai perimeter adalah nilai dari panjang perbatasan objek yang ada.
Sedangkan  nilai metric merupakan  nilai  yang biasanya  digunakan  sebagai  parameter  dalam membedakan  bentuk  dari  suatu  objek.  Selanjutnya eccentricity ,  yaitu  nilai  yang  diperoleh  dari  proses
perbandingan  antara  jarak foci ellips  minor dengan foci ellips mayor pada suatu objek.
Lalu,  Setelah  mengesktrak  semua  nilai  fitur yang  ada,  nilai  tersebut  di  rata-ratakan  agar  nilai rata-rata  pada  setiap  fitur  pada  setiap  bulir  beras yang ada pada citra dapat diketahui, serta nilai yang didapat  setelah  proses  ekstraksi  fitur  ini  akan dijadikan sebagai inputan dalam melakukan tahapan pengklasifikasian  dengan  menggunakan  jaringan saraf tiruan.

## F. Klasifikasi
Jaringan  saraf  tiruan  (JST)  atau  biasa  juga disebut Artificial  Neural  Network merupakan algoritma  yang  dibuat  untuk  membuat  sistem  yang dapat  meniru  jaringan  sel  saraf  otak  yang  ada  pada manusia  [16],  [17].  Pada  metode  jaringan  saraf tiruan  ini  terdiri  dari  tiga layer ,  yaitu Input  Layer , Hidden Layer , dan Output Layer. Layer input / input neuron ,  berfungsi  untuk  menerima  inputan  yang bersifat  eksternal  atau  dari  luar  jaringan.  Adapun hidden  layer / hidden neuron adalah  layer  yang berfungsi menjadi jembatan atau penghubung antara input layer dan output layer . Selain itu, hidden layer juga  berfungsi  sebagai  tempat  terjadinya  semua proses  perhitungan  untuk  mencari  fitur  serta  pola yang  tersembunyi.  Sedangkan output  layer / output neuron ,  yaitu layer yang  akan  menjadi  tempat disimpannya  output  atau  hasil  perhitungan  yang telah dilakukan pada hidden layer sebelumnya.
Pada penelitian ini, Jaringan Saraf Tiruan (JST) yang  dibuat  mempunyai  dua hidden  layer yang terdiri  dari  10 neuron serta  menggunakan  fungsi trainbr atau proses Bayesian Regularization Backpropagation , Proses ini merupakan fungsi train yang  mengoptimalkan  nilai  bobot  dan  bias berdasarkan  dari Levenberg-Marquardt .  Proses  ini dapat mengurangi kombinasi kesalahan pada kuadrat dan  bobot  serta  dapat  menemukan  kombinasi  yang tepat agar diperoleh hasil yang akurat.
Pada proses klasifikasi dengan  JST ini, dataset akan  dibagi  menjadi  data  latih  dan  data  uji,  untuk dibandingkan  nilai  dari  mean  dengan  prediksi berbentuk jaringan pada setiap citra beras. Sehingga sistem  yang  dibuat  bisa  menghasilkan  klasifikasi tingkat  kualitas  beras  berdasarkan  citra  beras  itu sendiri.
Adapun  tahap  pertama  dalam  klasifikasi,  yaitu diawali  dengan  tahap  pelatihan  ( training ),  lalu pengujian  ( testing ),  dan  klasifikasi  hasil.  Pada penelitian  ini,  tahap  pelatihan  ( training )  dimulai dengan  membuat  folder  dataset  untuk  diisi  dengan tiga  tingkat  kualitas  beras  masing-masing  setiap kelasnya  berjumlah  330  gambar  atau  citra.  Adapun tiga  tingkat  kualitas  beras  tersebut  meliputi  beras kualitas baik, cukup baik, dan kurang baik.
Kemudian  tahap pengujian ( testing )  yang akan dilakukan  pada  citra  beras,  Pada  proses  pengujian ( testing ) ini, dataset yang digunakan untuk tahap ini adalah  masing-masing  30  citra  beras  dari  tiga
tingkatan  kualitas  beras.  Setelah  tahap  pengujian selesai  maka  akan  didapat  hasil  yang  berbentuk akurasi dari tingkat kualitas dari beras.
Selanjutnya  setelah  tahap  pengujian  ( testing ), maka akan dilakukan tahap klasifikasi kualitas beras dengan  Jaringan  saraf  tiruan  (JST).  JST akan melakukan  proses  klasifikasi  tingkat  kualitas  beras berdasarkan  dari  proses  pelatihan  ( training )  dengan mempelajari  serta  semua  contoh  citra  beras  yang sebelumnya  telah  dibedakan  menjadi  tiga  tingkatan kualitas beras.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  dataset  dipisahkan  menjadi dua  folder,  folder  pertama  dinamakan  data  latih sedangkan  folder  kedua  dinamakan  data  uji.  Pada folder  data  latih  akan  diisi  dengan  citra  beras  yang masing-masing  80  citra  beras  pada  tingkat  kualitas baik,  cukup  baik,  dan  kurang  baik.  Adapun  pada folder  data  uji  akan  diisi  dengan  masing-masing  30 citra  beras  pada  tingkat  kualitas  baik,  cukup  baik, dan  kurang  baik.  Citra  beras  setiap  dataset  pada penelitian  ini  berbentuk  citra  RGB,  seperti  pada gambar 2.
Pada  gambar  2,  ditampilkan  citra  beras  yang sebelumnya  didapatkan  pada  tahap  akuisisi  citra.
Pada  gambar  2  juga  dapat  dilihat  perbedaan  dari kualitas  beras  yang  terlihat  dari  bentuk  serta  warna yang  lumayan  berbeda  sehingga  dapat  dibedakan tingkat  kualitas  pada  citra  beras.  Pada  citra  beras baik  dapat  dilihat  pada  gambar  2  (a),  yang  mana pada citra tersebut memiliki bentuk yang bagus serta memiliki warna putih pada keseluruhan objek beras. Kemudian  pada  citra  beras  cukup  baik  dapat  dilihat pada  gambar  2  (b),  dimana  pada  citra  tersebut  juga memiliki  warna  yang cukup  putih pada keseluruhan objek,  namun  memiliki  bentuk  yang  kurang sempurna.  Sedangkan  pada  citra  beras  kurang  baik dapat  dilihat  pada  gambar  2  (c),  yang  mana  pada citra  tersebut  memiliki  bentuk  yang  kurang  bagus serta warna dari beberapa objek terdapat warna yang tidak  terlalu  putih  atau  biasa  juga  terdapat  warna kuning pada objek.
Setelah  melakukan  pengambilan  citra/  citra, Selanjutnya  dilakukan pre-processing yang  mana ukuran pixel citra akan diubah dari 3000x3000 pixel menjadi  700x700 pixel serta  dilakukan  ekstraksi nilai  dari  setiap channel - channel RGB  pada  citra beras.
Adapun pada ekstraksi channel RGB dilakukan  untuk  mengetahui channel mana  yang paling  sesuai  untuk  dijadikan  sebagai  nilai  acuan
Gambar 2. Citra beras hasil akuisisi, (a) beras baik, (b) beras cukup baik, dan (c) beras kurang baik

## 1462
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, December 2023, pp. 1457-1468
pada  tahap  segmentasi  nantinya.  Pada  gambar  3 akan  ditampilkan  setiap channel yang  kemudian dipilih channel  red untuk  digunakan  sebagai  acuan pada tahap segmentasi.
Pada  gambar 3, ditampilkan  hasil dari citra yang  telah  di resize serta  diekstraksi  nilai  dari channel RGB.  Berdasarkan  gambar  3,  dapat disimpulkan  bahwa  citra  pada channel  red merupakan citra yang paling cocok untuk digunakan pada  tahap  segmentasi  karena  memiliki  intensitas yang  lebih  stabil  apabila  dibandingkan  dengan intensitas pada channel green dan channel blue . Setelah  dilakukan resize dan  ekstrkasi  nilai
channel RGB  dengan pre-processing ,  kemudian dilakukan  tahap  segmentasi  menggunakan Otsu dengan channel  red yang  sebelumnya  sudah dikonversi,  akan  dihasilkan  citra  segmentasi  berupa area  objek  dan background pada  gambar  4,  yang cukup  akurat  namun  masih  terdapat  beberapa noise yang dapat mempengaruhi hasil klasifikasi.
Pada  gambar  4,  dapat  dilihat  dua  buah  citra hasil segmentasi, pada citra pertama di hasilkan citra yang  cukup  bersih  (cukup  baik),  namun  pada  citra kedua  dihasilkan  citra  yang  kurang  bersih  (kurang baik)  atau  mempunyai  banyak noise . Noise tersebut dapat  disebabkan  karena  beberapa  hal  antara  lain,
Gambar 4. Citra hasil segmentasi
Asnidar, et all, Classification Of Rice … 1463
pencahayaan  serta background kurang  memadai yang digunakan pada tahap akuisisi citra.
Dikarenakan pada beberapa citra hasil segmentasi  masih  memiliki  banyak noise ,  maka untuk  menghilangkan noise dari  citra  tersebut dilakukan  operasi  morgfologi  dengan  fungsi bwareaopen .  Dengan  operasi  morfologi  dihasilkan area objek dan background yang akurat seperti pada gambar 5.
Pada  gambar 5 dapat  dilihat  perbedaan  yang signifikan,  olehnya  itu  pada  operasi  morfologi  pada citra  hasil  segmentasi  dengan  menggunakan  fungsi bwareaopen dengan  menghapus  objek  yang  nilai pixelnya <100px sehingga akan dihasilkan citra hasil segmentasi yang akurat serta bersih dari noise . Setelah  didapatkan  hasil  segmentasi  dari  citra yang  akurat,  kemudian  dilakukan  tahap  ekstraksi fitur  yang  mana  pada  penelitian  ini  fitur  yang  akan digunakan yaitu fitur warna RGB serta  fitur bentuk. Berikut  grafik penyebaran  hasil ekstraksi  fitur RGB
yang ditunjukkan pada  gambar 6. Berdasarkan hasil ekstraksi fitur RGB dari data latih dapat dilihat pada grafik  gambar  6 bahwa  pada  citra  1  -  30  yaitu  citra kelas  baik  intensitas channel  red memiliki  jarak cukup  jauh  dengan channel  green dan channel  blue sedangkan  pada channel  green dan channel  blue jarak  yang  dimiliki  sangatlah  sedikit,  Kemudian untuk  citra  31  –  60  yaitu  citra  kelas  cukup  baik intensitas channel  red juga  memiliki  jarak  cukup jauh  dengan channel lainnya,  sedangkan  pada channel green dan channel blue tidak memiliki jarak karena intensitasnya yang tidak berbeda jauh. Untuk citra 61 – 90 yaitu citra kelas kurang baik intensitas channel  red juga  memiliki  jarak  dengan channel lainnya, sedangkan untuk channel green dan channel blue memiliki  jarak  yang  cukup  jauh  apabila dibandingkan  dengan  jarak channel  green dan channel blue pada kelas baik.
Setelah  dilakukan  ekstraksi  fitur  warna  RGB selanjutnya diekstrkasi nilai dari fitur bentuk, seperti
Gambar 6. Grafik hasil ekstraksi fitur RGB
pada gambar 7 dan 8.
Berdasarkan  hasil  ekstraksi  fitur  pada  grafik gambar 7 pada fitur area dapat dilihat bahwa citra 1 -  30  yaitu  citra  kelas  baik  memiliki  nilai  area  rata- rata  >1000  dikarenakan  memiliki  bentuk  yang sempurna.  Kemudian  untuk  citra  31  -  60  yaitu  citra kelas  cukup  baik  memiliki  nilai area 750  -  1000 karena bentuk citranya terdapat beberapa objek yang sempurna  serta  terdapat  juga  beberapa  objek  yang kurang  sempurna.  Sedangkan  untuk  citra  61  -  90 yaitu citra kelas kurang baik memiliki nilai area 500 –  750  karena  bentuk  dari  beberapa  objek  pada citranya  kurang  sempurna.  Kemudian  pada  hasil ekstraksi fitur pada grafik diatas pada fitur perimeter dapat  dilihat  bahwa  semakin  menurun  grafiknya maka  nilai perimeternya semakin  rendah.  Hal tersebut  terjadi  karena  dipengaruhi  oleh  bentuk  dari citra.
Berdasarkan  hasil  ekstraksi  fitur  pada  grafik gambar  8  pada  fitur metric hasil  yang  didapatkan bahwa  semakin  menurun  grafiknya  maka  semakin
rendah  nilai metric-nya .  Hal  ini  terjadi  karena tingkat  kebulatanya  semakin  baik  dimana  pada metric jika  nilainya  mendekati  0  (nol)  maka  tingkat kebulatannya  semakin  sempurna.  Oleh  karena  itu pada  fitur perimeter grafiknya  semakin  menurun karena  bentuk  citra  yang  kurang  sempuran  atau mendekati  bentuk  bulat  dimana  bentuk  sempurna pada beras memiliki bentuk bulat memanjang.
Sedangkan untuk hasil ektraksi fitur eccentricity dapat  dilihat  bahwa  semakin  semakin naik grafiknya maka semakin tinggi nilai eccentricitynya .  Hal  ini  terjadi  karena  tingkat kebulatannya  semakin  baik.  Pada eccentricity akan bernilai  1  jika  memiliki  tingkat  kebulatan  yang sempurna  Sehingga  pada  gambar  8  grafiknya semakin  naik  karena  tingkat  kebulatannya  yang hampir sempurna.
Setelah  dilakukan  ekstraksi  fitur  warna  RGB dan  fitur  bentuk,  Selanjutnya  dilakukan  tahap pelatihan  dan  pengujian.  Pada  penelitian  ini digunakan  dua  skenario  untuk  menentukan  fitur
Gambar 8. Grafik ekstrkasi fitur bentuk ( Metric & Eccentricity )
Gambar 9. Diagram hasil pengujian data latih
yang  dijadikan  sebagai  parameter  input  untuk melakukan  pelatihan  dan  pengujian.  Pada  skenario pertama  yang  dapat  dilihat  di  tabel  1  dan  tabel  2 dilakukan pelatihan dan pengujian hanya menggukan  1  fitur  dari  hasil  ekstraksi  fitur  warna dan fitur bentuk.
Pada  tabel  1  dan  gambar  9,  ditunjukkan akurasi  yang  cukup  tinggi  dari  ekstraksi  fitur red untuk  fitur  warna  dan  tingkat  akurasi  yang  hampir sama  dari  hasil  ekstraksi  fitur  bentuk.  Hasil  akurasi yang  cukup  tinggi  dari  fitur red didapatkan  karena nilai  fitur red cukup  berbeda  dari  fitur blue dan green . Perbedaan nilai dari fitur  warna dapat dilihat pada gambar 6.
Dari tabel 2 dan gambar 10, setelah dilakukan pengujian  diperoleh  hasil  yang  rendah  jika  hanya menggunakan fitur warna akan tetapi jika menggunakan  fitur  bentuk  tingkat  akurasi  mencapai diatas  90%.  Hasil  akurasi  diatas  90%  dari  hasil ekstraksi  fitur  bentuk  bisa  didapatkan  karena  nilai dari ekstraksi fitur setiap class baik, cukup baik, dan kurang  baik  sangat  berbeda.  Untuk  perbedaan  dari nilai  ekstraksi  fitur  bentuk  dapat  dilihat  gambar  7 dan gambar 8.
Pada  skenario  kedua  dilakukan  pelatihan
dan  pengujian  dengan  menggabungkan  hasil  dari ekstraksi  fitur  warna  dan  fitur  bentuk  untuk  hasil pelatihan  dapat  dilihat  pada  tabel  3  dan  untuk  hasil pengujian dapat dilihat pada tabel 4.
Dari  tabel  3,  didapatkan  akurasi  tertinggi 98,75%  dengan  waktu  komputasi  82  detik  hasil  ini didapatkan  dengan  menggunakan  hasil  ekstraksi fitur  RGB  dan  fitur area , perimeter , eccentricity ,
Tabel 1. Hasil pengujian data latih skenario 1 Hasil Pengujian Data Latih No Fitur Akurasi (%) ME (%) Waktu (s) 1 Fitur Red 70,00 30,00 10,73 2 Fitur Blue 57,91 42,08 4,18 3 Fitur Green 56,25 43,75 8,05 4 MeanA 87,50 12,50 10,10 5 MeanP 88,33 11,66 3,96 6 MeanE 86,25 13,75 4,08 7 MeanM 87,91 12,08 10,06
Tabel 2. Hasil pengujian data uji skenario 1 Hasil Pengujian Data Uji No Fitur Akurasi (%) ME (%) Waktu (s) 1 Fitur Red 40,00 60 0,59 2 Fitur Blue 43,33 56,67 0,34 3 Fitur Green 37,78 62,22 0,55 4 MeanA 96,67 3,33 0,53 5 MeanP 98,89 1,11 0,51 6 MeanE 95,56 4,44 1,49 7 MeanM 89,17 10,83 4,21 Tabel 3. Hasil pengujian data latih skenario 2 Hasil Pengujian Data Latih No Fitur Akurasi (%) ME (%) Waktu (s) 1 R+B+G+A+P+E+M 98,75 1,25 82 2 B+G+A+P+E+M 98,33 1,67 80 3 R+G+A+P+E+M 97,50 2,50 81 4 R+B+A+P+E+M 97,08 2,92 81 5 R+B+G+P+E+M 98,33 1,67 82 6 R+B+G+A+E+M 97,92 2,08 81 7 R+B+G+A+P+M 98,75 1,25 82 8 R+B+G+A+P+E 97,92 2,08 82 Ket : R = Red , G = Green , B = Blue , A = Area , P = Perimeter , E = Eccentricity , M = Metric
dan metric sebagai  parameter  input  untuk  pelatihan Jaringan Saraf Tiruan (JST).
Dari  tabel  4  hasil  akurasi  tertinggi  yang didapatkan adalah 98,89% dengan  waktu komputasi 30  detik.  Jika  dibandingkan  dengan  skrenario  yang lain hasil akurasi yang didapatkan dengan menggunakan  hasil  ekstraksi  fitur  RGB  dan  fitur area , perimeter , eccentricity ,  dan metric sebagai parameter input  untuk pengujian, hasil akurasi  yang didapatkan dengan menggunakan skenario pengujian yang lain lebih rendah.
Dari tabel 4  memperlihatkan  hasil akurasi  yang didapatkan  jika  tidak  menggunakan  fitur  warna red hanya 77,78% hal ini disebabkan karena fitur warna red sangat  mempengaruhi  hasil  klasifikasi  citra, untuk  melihat  perbandingan  dari  fitur  warna red dapat  dilihat  pada  gambar  6.  Oleh  karena  itu  dari hasil  pengujian  skenario  digunakan  skenario  yang menggabungkan  fitur  warna  RGB  dan  fitur  bentuk sebagai  parameter  input,  dengan  hasil  akurasi 98,89%.

## 4. DISKUSI
Pada  penelitian  ini  dihasilkan  suatu  sistem yang  dapat  mengklasifikasi  tingkat  kualitas  beras berdasarkan  fitur  warna  dan  bentuk.  Sistem  yang diperoleh  tersebut  mengklasifikasi  tingkat  kualitas beras  dengan  membagi  beras  ke  dalam  tiga  kelas antara  lain,  beras  baik,  cukup  baik  dan  kurang  baik menggunakan metode jaringan saraf tiruan. Didalam menguji  sistem  yang  telah  dibuat  maka  dilakukan dua  skenario  pengujian.  hasil  akurasi  tertinggi  yang didapatkan adalah 98.89% dengan  waktu komputasi 30  detik  yang  mana  hasil  akurasi  yang  didapatkan dengan  menggunakan  hasil  ekstraksi  fitur  RGB  dan fitur area , perimeter , eccentricity ,  dan metric sebagai parameter input untuk pengujian.
Penelitian  lain  yang  mengidentifikasi  kualitas beras  dengan  memakai  metode K-Nearest  Neighbor (KNN)  serta Support  Vector  Machine (SVM).  Pada
metode  KNN,  akurasi  yang  diperoleh  sebesar 96,67%.  Adapun  pada  metode  SVM,  akurasi  yang diperoleh  sebesar  96,6%.  Pada  penelitian  lain  yang mengidentifikasi  citra  beras  menggunakan  metode deteksi  tepi  (Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference System)  ANFIS dan Sobel Adapun  akurasi  yang diperoleh sebesar 85,2%. Kemudian Penelitian yang mengidentifikasi  citra  beras  dengan  metode  deteksi tepi ANFIS dan Prewitt didapat  rata-rata  akurasi diatas  70%.  Selanjutnya  penelitian  lain  yang menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) didapatkan  akurasi  dengan  rata-rata  sekitar  84%. Serta penelitian yang menggunakan metode
Convolutional  Neural  Network (CNN)  untuk melakukan  klasifikasi  beras  menghasilkan  tingkat akurasi diatas 90%.
Jika  dibandingkan  dengan  akurasi  yang diperoleh  pada  penelitian  yang  terkait  diatas  hasil akurasi yang diperoleh pada penelitian ini, diperoleh peningkatan  akurasi  serta  jumlah  dataset  yang digunakan  juga  lebih  banyak  dibanding  dengan penelitian yang terkait.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Adapun kesimpulan yang dapat diambil setelah penelitian  ini  adalah  fitur  warna  serta  fitur  bentuk sangat  berpengaruh  dalam  melakukan  klasifikasi tingkat  kualitas  beras,  karena  dataset  citra  yang dimiliki  dari  setiap  class  mempunyai  bentuk  dan warna  yang  berbeda.  Sedangkan  untuk  parameter yang  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi menggunakan  nilai  rata-rata  dari  tiap  objek  beras yang  terdapat  dalam  satu  citra,  nilai  rata-rata digunakan karena dalam satu citra terdapat beberapa objek  beras  yang  nilai  dari  fitur  bentuknya  bisa berbeda-beda.
Setelah  dilakukan  pelatihan  dan  pengujian menggunakan parameter fitur warna RGB serta fitur bentuk  sehingga  diperoleh  rata-rata  tingkat  akurasi sebesar  98%.  proses  pelatihan  dan  pengujian tersebut  dilakukan  dengan  menggunakan  data  latih sebanyak  240  citra  beras  serta  data  uji  sebanyak  90 citra beras.

## B. Saran
Pada  peneliti  selanjutnya  yang  ingin  juga melakukan penelitian dengan mengklasifikasi tingkat  kualitas  pada  citra  beras,  diharapkan  untuk menggunakan  metode  atau  algoritma  yang  dapat mendeteksi  serta  mengklasifikasi  kualitas  citra walaupun  dengan  menggunakan  citra  beras  yang berdempetan ataupun bertumpuk.

## Tabel 4. Hasil pengujian data uji skenario 2
Hasil Pengujian Data Uji No Fitur Akurasi (%) ME (%) Waktu (s) 1 R+B+G+A+P+E+M 98,89 1,11 29 2 B+G+A+P+E+M 77,78 22,22 30 3 R+G+A+P+E+M 97,89 1,11 30 4 R+B+A+P+E+M 95,56 4,44 30 5 R+B+G+P+E+M 18,89 81,11 30 6 R+B+G+A+E+M 33,33 66,67 29 7 R+B+G+A+P+M 94,44 5,56 30 8 R+B+G+A+P+E 93,33 6,67 29 Ket :
R = Red , G = Green , B = Blue , A = Area , P = Perimeter , E = Eccentricity , M = Metric

## DAFTAR PUSTAKA
[1]
Badan  Pusat  Statistik,  “Produksi  padi  tahun 2021 naik 1,14 persen (Angka Sementara),”
2021.
https://www.bps.go.id/pressrelease/2021/10/ 15/1850/produksi-padi-tahun-2021-naik-1-
14-persen--angka-sementara-.html  (accessed Oct. 05, 2022).
[2] B.  W.  Purwoko,  I.  Sabarisman,  S.  B. Anoraga,  and  A.  M.  Rahmatika,  “Optimasi pembuatan nasi liwet instan dengan
menggunakan  metode  taguchi,” Seminar Nasional Teknik Kimia Soebardjo Brotohardjono XVIII , 2022, [Online]. Available: http://snsb.upnjatim.ac.id/;
[3] D. Fitriyah, M. Ubaidillah, and F. Oktaviani, “Analisis  kandungan  gizi  beras  dari beberapa galur padi transgenik pac nagdong/Ir36,” Arteri : Jurnal Ilmu Kesehatan ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  153–159,  Feb. 2020, doi: 10.37148/arteri.v1i2.51.
[4] F.  Yumono,  D.  E.  Yuliana,  and  R.  N. Sarbini, “Histogram citra jenis beras dengan menyertakan  kertas  putih  untuk  identifikasi awal  jenis  beras  dengan  menggunakan jaringan  syaraf  tiruan,” Jurnal  Informatika dan  Rekayasa  Perangkat  Lunak  (Jatika) , vol.  3,  no.  2,  pp.  129–137,  2022,  [Online]. Available: https://nasional.tempo.co/read/497297/beras- berpemutih-pakaian-marak-di-
[5] A. Firlansyah, A. B. Kaswar, and A. A. Nur
Risal,  “Klasifikasi tingkat  kematangan buah pepaya berdasarkan
fitur
warna menggunakan jaringan syaraf  tiruan,” Techno  Xplore :  Jurnal  Ilmu  Komputer  dan Teknologi  Informasi ,  vol.  06,  no.  01,  2021,
doi: https://doi.org/10.36805/technoxplore.v6i2.1
438.
[6] E.  Supriyadi,  “Image  cluster  features  shape and  texture  determinants  of  rice  quality using  the  k-means  algorithm,” Jurnal  Ilmu Komputer  An  Nuur ,  vol.  2,  no.  2,  2022, Accessed: Dec. 28, 2022. [Online].
Available:
https://www.juliajournal.org/index.php/julia/ article/view/8
[7] E.  Maria,  W.  E.  Sari,  and  P.  E.  Damayanti, “Klasterisasi  tingkat  kematangan  buah  naga berdasarkan warna dengan metode segmentasi  k-means  clustering  berbasis mobile,” Jurti ,  vol.  6,  no.  1,  2022,  doi: http://dx.doi.org/10.30872/jurti.v6i1.8364.
[8] S.  Saidah,  M.  B.  Adinegara,  R.  Magdalena, and  N.  K.  Caecar  Pratiwi,  “Identifikasi kualitas  beras  menggunakan  metode  k- nearest neighbor dan support vector
machine,” Telka , vol. 5, no. 2, pp. 114–121, 2019, doi:
https://doi.org/10.15575/telka.v5n2.114-121.
[9] I.  M.  Sari,  D.  R.  Wijaya,  and  W.  Hidayat, “Aplikasi  klasifikasi  kualitas  dan  prediksi USI simpan beras berbasis dataset electronic nose  menggunakan  algoritma  naive  bayes classifier,” Proceeding  of  Applied  Science , vol. 7, no. 6, p. 2589, 2021.
[10] A. C. Khotimah and E. Utami, “Comparison naive  bayes  classifier,  k-nearest  neighbor and  Support  Vector  Machine  in  the classification  of  individual  on  twitter account,” Jurnal  Teknik  Informatika  (Jutif) ,
vol. 3, no. 3, 2022, doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.3.254.
[11] G.  Suwanto,  R.  I.  Adam,  and  Garno, “Identifikasi  citra  digital  jenis  beras menggunakan  metode  anfis  dan  sobel,” Jip (Jurnal Informatika Polinema) , vol. 7, 2021, doi: https://doi.org/10.33795/jip.v7i2.406.
[12] N.  H.  Nataraharja,  R.  I.  Adam,  and  Garno, “Deteksi  dan  identifikasi  citra  digital  jenis beras  menggunakan  metode  anfis  dan Prewitt,” Infomatek ,  vol.  22,  no.  2,  2020, doi: https://doi.org/10.23969/infomatek.v22i2.32
50.
[13] M. S. Ardi, Abdullah, and Usman, “Rancang bangun pendeteksi kualitas
beras menggunakan  metode  k-nearest  neighbor berbasis  android,” Jurnal Informatika Upgris ,  vol.  07,  no.  02,  2021,  doi: https://doi.org/10.26877/jiu.v7i2.8467.
[14] M.  Z.  Altim,  Faisal,  Salmiah,  Kasman,  A. Yudhistira, and R. A. Syamsul, “Pengklasifikasi beras menggunakan metode CNN  (Convolutional  Neural  Network),”
Jurnal  Instek  (Informatika  Sains  dan Teknologi) ,  vol.  7,  no.  1,  2022,  doi: https://doi.org/10.24252/instek.v7i1.28922.
[15] Jusrawati,  A.  Futri,  and  A.  baso  Kaswar, “Klasifikasi tingkat kematangan buah pisang dalam  ruang  warna  RGB  menggunakan jaringan syaraf tiruan (JST),” Jessi  (Journal Of Embedded System, Security and Intelligent  System) ,  vol.  02,  no.  01,  2021, doi: https://doi.org/10.26858/jessi.
[16] Rifqi  Muhammad  and  R.  N.  Whidhiasih, “Identifikasi butir beras utuh dan butir beras patah  berdasarkan  perimeter  menggunakan jaringan  syaraf  tiruan,” Jsrcs ,  vol.  1,  no.  1, pp. 35–44, 2020, doi: https://doi.org/10.31599/jsrcs.v1i1.77.
[17] C. Imam, E. W. Hidayat, and N. I. Kurniati, “Classification  of  meat  imagery  using artificial  neural network  method and texture feature  extraction  by  gray  level  co- occurence  matrix  method,” Jurnal  Teknik Informatika  (Jutif) ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  1–8, Jan. 2021, doi: 10.20884/1.jutif.2021.2.1.37.