http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Identifikasi Jenis Perlakuan Kematangan Pisang Barangan menggunakan Metode k-Nearest Neighbor
Identification of Barangan Banana Ripeness Treatment Types using k-Nearest Neighbor
Abdullah*, Rendi Azrian
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Islam Indragiri, Jl. Lintas Provinsi Kabupaten Indragiri Hilir, Riau Indonesia *Email: abdialam@gmail.com
( received : 16 Agustus 2022, revised : 24 Agustus 2022, accepted : 19 September 2022)

## Abstrak
Buah  pisang  diminati  oleh  masyarakat  dikarenakan  buah  pisang  kaya  akan  nutrisi  yang  memang diperlukan  oleh  tubuh  kita.  Salah  satu  buah  pisang  yang  diminati  masyarakat  adalah  pisang  jenis barangan.  Barangan  yang  dijual  di  pasar  memiliki  berbagai  jenis  kematangan  yang  berbeda-beda berdasarkan  perlakuannya.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  melakukan  identifikasi  terhadap  jenis perlakuan  kematangan  barangan.  Identifikasi  dilakukan  berdasarkan  analisa  terhadap  citra  pisang barangan  dengan  menggunakan  fitur  warna  dan  tekstur.  Dalam  melakukan  identifikasi  digunakan metode K-Nearest  Neighbor (k-NN).  k-NN membandingkan  kemiripan  antara  data  yang  belum diketahui dengan data sampel. Nilai k yang digunakan pada penelitian ini adalah k=1, k=3, dan k=5. Pengukuran kemiripan menggunakan Euclidean Distance , yang merupakan jarak antara 2 vektor fitur. Pengujian klasifikasi menggunakan metode Holdout , dimana persentase jumlah data sampel dan data uji adalah 66,67 % data latih dan 33,33 % data uji. Akurasi yang diperoleh pada k=1 sebesar 86,67 %, pada  k=3  sebesar  76,67  %,  dan  pada  k=5  sebesar  80%.  Akurasi  terbaik  untuk  identifikasi  jenis perlakuan kematangan pisang barangan menggunakan metode k-Nearest Neighbor didapat pada k=1 dengan akurasi mencapai 86,67 %.
Kata kunci: Klasifikasi, K-Nearest Neighbor , Background Subtraction, Contrast Stretching, Matlab

## Abstract
Bananas are favored by the public because bananas are rich in nutrients that our bodies need. One of the bananas that people are interested in is the Barangan. Bananas sold in the market have various types of ripeness that vary based on their treatment. This study aimed to identify the type of treatment for Barangan. Identification is carried out based on an analysis of the image of Barangan using color and texture features. The k-Nearest Neighbor (k-NN) method is used in the identification. The k-NN compares  the  similarity  between  the  unknown  data  and  the  sample  data.  The  k  values  used  in  this study  are  k=1,  k=3,  and  k=5.  The  Euclidean  Distance  is  used  to  measure  the  distance  between  2 feature vectors. The classification test uses the holdout method, where the percentage of the amount of sample data and test data is 66.67% of training data and 33.33% of test data. The accuracy obtained at  k=1  is  86.67%,  at  k=3  is  76.67%,  and  at  k=5  is  80%.  The  best  accuracy  for  identifying  banana ripeness  treatment  types  using  the  k-Nearest  Neighbor  method  is  obtained  at  k  =  1,  with  accuracy reaching 86.67%.
Keywords: Classification, k-Nearest Neighbor , Background Subtraction, Contrast Stretching, Matlab

## 1 Pendahuluan
Pisang  barangan  (Gambar  1)  dijadikan  masyarakat  sebagai  buah  konsumsi  harian.  Pisang barangan  yang  dijual  di  pasar  memiliki  jenis  kematangan  yang  berbeda-beda.  Hal  yang mempengaruhi  kematangan  pisang  barangan  yaitu  pisang  tersebut  ada  yang  matang  dengan kematangan alami (tidak diberi zat pemacu kematangan), ada yang matang dengan kematangan karbit
(zat pemacu kematangan) dan ada pula pisang barangan yang matang dengan kematangan ethrel (zat pemacu kematangan).
Klasifikasi  jenis  kematangan  pisang  barangan  yang  berlangsung  di  pasar  selama  ini  dilakukan secara  manul,  yakni  disortir  dengan  penglihatan  (pengamatan)  mata  terhadap  pisang  itu  sendiri. Klasifikasi  jenis  kematangan  pisang  barangan  yang  dilakukan  secara  manual  tentu  akan mengakibatkan  kurang  teliti  dikarenakan  keterbatasan  visual,  kelelahan,  perbedaan  persepsi  masing- masing  pengamat  dan  menimbulkan  kesulitan  dalam  mengklasifikasikan  jenis  kematangan  pisang barangan tersebut, terlebih pada saat jumlahnya cukup banyak (besar).

## Gambar 1. Pisang barangan
Untuk  mendapatkan  solusi  dari  permasalah  klasifikasi  dan  menentukan  nilai  keakuratan klasifikasi pisang barangan ke dalam kelas kematangan tertentu, maka diperlukan suatu metode yang mampu  melakukan  klasifikasi  pisang  barangan.  Saat  ini,  teknik  pengolahan  citra  digital memungkinkan untuk digunakan lebih efektif dan efisien dalam  mengidentifikasi kematangan buah- buahan  [1].  Adanya  kemampuan  pengolah  citra  digital  didukung  oleh  konsep  pengenalan  dan klasifikasi  pola,  maka  diharapkan  klasifikasi  pisang  barangan  berdasarkan  jenis  kematangan berdasarkan  warna Red,  Green,  Blue (RGB)  [2][3]    dan  tekstur Gray  Level  Co-occurence  Matrix (GLCM) [4] dengan bantuan komputer dapat direalisasikan.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  kemampuan k-NN [5]  dalam  mengidentifikasi  jenis perlakuan  kematangan  pisang  barangan.  Identifikasi  dilakukan  berdasarkan  analisa  warna  RGB  dan tekstur  ( energy,  contrast,  correlation dan homogeneity ).  Tingkat  keakuratan k-NN dihitung  dalam melakukan prediksi  ke dalam  kelas atau  kategori dengan  persentase kebenarannya. Untuk pengujian tersebut  sebuah  sistem  klasifikasi  dibangun  dengan  menggunakan  Bahasa  pemrograman  Matlab. Pengujian  dilakukan  dengan  beberapa  tahapan  untuk  beberapa  nilai k yang  berbeda.  Manfaat  yang diharapkan  adalah  metode  ini  dapat  diaplikasi  untuk  membantu  pendeteksian  jenis  perlakuan kematangan pisang, khususnya pisang  barangan.

## 2 Tinjauan Literatur
Tugas  klasifikasi  dengan  bantuan  komputer  melalui  teknik  pengolahan  citra  digital  telah dilakukan  oleh  beberapa  peneliti  terdahulu.  Penelitian  [6]  membahas  mengenai  klasifikasi  terhadap mutu jambu biji dilihat dari luasnya area cacat buah. Klasifikasi dilakukan melalui pengolahan citra digital  terhadap  citra  jambu  biji  untuk  mendapatkan  komposisi  nilai  warna Red  Green  Blue (RGB) dan  nilai  tekstur Gray  Level  Co-occurence  Matrix (GLCM)  [4].  Dipilihnya  fitur  RGB  dan  GLCM dikarenakan cacat buah ditandai dengan adanya perubahan warna dan tekstur pada permukaan buah. Penelitian ini menggunakan metode k-Nearest Neighbor (k-NN). Nilai k yang digunakan adalah k=1, k=3,  k=5,  k=7,  dan  k=9. .  Proses  segmentasi  citra  dilakukan  dengan  bantuan  warna  latar  belakang (putih, hijau, biru, kuning, merah, dan jingga). Pada penelitian ini segmentasi yang paling baik adalah warna merah. Hal ini disebabkan warna merah memiliki kontras yang paling jelas dari warna jambu biji.  Penelitian  [7]  membahas  mengenai  klasifikasi  terhadap  mutu  telur  ayam  ras  yang  ditinjau  dari kebersihan  kerabang  telur.  Penelitian  ini  menggunakan  teknik  pengolahan  citra  digital  dengan preprocessing  citra  menghasilkan  citra grayscale yang  selanjutnya  diekstraks  cirinya.  Metode klasifikasi yang digunakan adalah k-Nearest Neighbor ( k-NN ). Penelitian ini menggunakan ekstraksi
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
ciri orde pertama dan orde kedua. Ekstraksi ciri orde pertama ini untuk mendapatkan nilai fitur mean, variance,  skewness,  curtosis ,  dan entropy .  Sedangkan  ekstraksi  ciri  orde  kedua  untuk  mendapatkan nilai  fitur angular  second  moment,  contrast,  correlation,  variance,  invers  different  moment dan entropy . Citra input hanya diubah menjadi citra grayscale pada tahap preprocessing dan selanjutnya langsung dilakukan ekstraksi ciri citra. Nilai k yang digunakan adalah k =1, k =3, k =5, dan k =7. Setelah merujuk dua literatur di atas, berikut ini Tabel 1 yang memuat perbedaan dan persamaan penelitian terdahulu dengan penelitian yang dilakukan.

## Tabel 1. Persamaan dan Perbedaan Penelitian dengan Penelitian Sebelumnya
No. Judul Penelitian Persamaan Perbedaan 1 Metode  Klasifikasi  Mutu  Jambu  Biji Menggunakan  KNN  Berdasarkan Fitur Warna dan Tekstur [6] - Menggunakan metode  klasifikasi k- Nearest Neighbor - Ekstraksi  ciri  warna RGB dan tekstur GLCM - Aplikasi Matlab - Pada terdahulu pengujian sistem klasifikasi menggunakan Cross Validation , penelitian ini menggunakan Holdout 2 Klasifikasi  Mutu  Telor  Berdasarkan Kebersihan Kerabang Telor Menggunakan  K-Nearest  Neighbor [7] - Menggunakan metode  klasifikasi k- Nearest Neighbor - Pengujian sistem menggunakan Holdout - Penelitian terdahulu menggunakan metode ekstraksi ciri statistik orde satu dan orde dua, penelitian ini
menggunakan ciri warna
RGB dan tekstur GLCM.
Citra  digital  merupakan  image  f(x,y)  yang  telah  didigitalisasikan  (dibentuk  menjadi  diskrit)  baik koordinat  spasialnya  atau  tingkat  intensitasnya  [8].  Citra  yang  ada  didigitalisasi  agar  mudah  diolah dan disimpan dalam media penyimpanan seperti memori komputer, hard disk atau media lain.  Setiap piksel menyatakan kombinasi komponen warna red, green dan blue (RGB). Model RGB adalah model warna yang terdiri atas tiga kanal warna yaitu merah (R), hijau (Green) dan biru (Blue). Setiap kanal mempunyai kedalaman warna, yang disebut juga sebagai bit depth yang digunakan untuk mengukur jumlah  warna  yang  ditampilkan  dalam  tiap  piksel  citra.  Kedalaman  warna  yang  cukup  sering digunakan adalah 24 bit (true colors) yang didapat dari gabungan 8 bit (256 derajat intensitas yaitu 0- 255  pada  masing-masing  kanal  R,G  dan  B).  Sehingga  dengan  demikian  dimiliki  warna  sebanyak 256x256x256 atau 2 24 sama dengan 16.777.216 atau dikenal dengan citra 16 juta warna.
Objek  yang  ditangkap  melalui  kamera  digital  disimpan  dalam  bentuk  digital.  Intensitas  RGB  pada masing-masing piksel yang membentuk citra dapat diilustrasikan sebagaimana matriks di bawah ini:
𝑅 = [ 𝑟11     𝑟12 … 𝑟1𝑛 𝑟21     𝑟22 … 𝑟2𝑛 𝑟𝑚1     𝑟𝑚2 … 𝑟𝑚𝑛] 𝐺 = [ 𝑔11     𝑔12 … 𝑔1𝑛 𝑔21     𝑔22 … 𝑔2𝑛 𝑔𝑚1     𝑔𝑚2 … 𝑔𝑚𝑛] 𝐵 = [ 𝑏11     𝑏12 … 𝑏1𝑛 𝑏21     𝑏22 … 𝑏2𝑛

## 𝑏𝑚1     𝑏𝑚2 … 𝑏𝑚𝑛]
Setiap kanal warna R (red), G (green) dan B (blue) memiliki histogram. Histogram adalah fungsi yang mendistribusikan jumlah piksel yang ada pada suatu citra untuk setiap level intensitas. Absisnya yang merupakan  sumbu  x  adalah  tingkat  intensitas,  dan  ordinatnya  yang  merupakan  sumbu  y    adalah frekuensi kemunculan atau banyaknya piksel dengan nilai intensitas tertentu.
Vektor fitur objek berupa kombinasi mean warna (1). Jika sebuah citra dengan  jumlah piksel P maka mean warna red (R), green (G) dan Blue (B) berturut-turut diberikan oleh (2),(3) dan (4). 𝑥̅ = (𝑟̅, 𝑔̅, 𝑏̅) 𝑇 (1)
𝑟̅ = ∑ 𝑟(𝑝)
𝑃 (2)
𝑔̅ = ∑ 𝑔(𝑝)
𝑃 (3)
𝑏̅ = ∑ 𝑏(𝑝)
𝑃 (4)
𝑟(𝑝), 𝑟(𝑔), 𝑑𝑎𝑛 𝑏(𝑝) merupakan intensitas pada setiap kanal r ( red ) , g ( green ) dan  b (blue)  yang ada pada piksel p .
GLCM melakukan tabulasi berkaitan dengan frekuensi intensitas piksel pada berbagai posisi dalam  suatu  citra  [9],  [10].      Ada  empat  macam  fitur  tekstur  yang  sering  digunakan  dalam  GLCM ialah  energi,  kontras,  korelasi,  dan  homogenitas  [11].  Energi  merupakan  fitur  yang  diukur  melalui konsentrasi pasangan intensitas pada matriks co-occurance . Matriks co-occurance ialah suatu matrik yang menunjukkan frekuensi kemunculan pasangan piksel pada citra dengan intensitas, jarak dan arah tertentu. Persamaan 5 digunakan untuk menghitung energi. Kontras ialah fitur yang menggambarkan sejauh  mana  kekuatan  perbedaan  tingkat  intensitas  pada  suatu  citra.  Nilai  kontras  berbanding  lurus dengan  variasi  intensitas  citra.  Formula  (6)  digunakan  untuk  mengukur  kontras.  Korelasi menggambarkan  sejauh  mana  tingkat  keteraturan  pada  citra,  apabila  nilai  pada  matriks  sama  atau merata,  maka  nilai  korelasi  yang  dihasilkan  adalah  minimum,  sebaliknya  apabila  nilainya  semakin tidak merata, maka korelasi akan maksimum. Korelasi dapat dikalkulasikan malalui (7). Homogenitas ialah  fitur  yang  menggambarkan  homogen  tidaknya  variasi  intensitas  pada  citra.  Homogenitas  akan membesar jika variasi mengecil dan sebaliknya. Homogenitas dihitung dengan menggunakan (8).
𝐸 = ∑ ∑ 𝑝 2 (𝑖 1 , 𝑖 2 ) 2 𝑖 2 𝑖 1 (5)
𝐼 = ∑ ∑(𝑖 1 − 𝑖 2 ) 2 𝑝(𝑖 1 , 𝑖 2 ) (6)
𝐶 = − ∑ ∑ 𝑝(𝑖 1 , 𝑖 2 ) log 𝑝(𝑖 1 , 𝑖 2 ) 𝑖 2 𝑖 1 (7)
𝐻 = ∑ ∑ 𝑝(𝑖 1 ,𝑖 2 ) 1+|𝑖 1 ,𝑖 2 )| 𝑖 2 𝑖 1 (8)
K-Nearest  Neighbor ( k -NN)  merupakan  salah  satu  algoritma  klasifikasi  yang  populer,  efektif  dan efisien  [12].  Metode  ini  menggunakan  pendekatan  kemiripan  yaitu  objek  yang  mirip  berada  pada kategori  yang  sama.  Kemiripan  diukur  berdasarkan  jarak  terdekat  antara  data  sampel  dengan  objek yang  diamati.  Objek  diklasifikasikan  berdasarkan    mayoritas  dari  kategori  pada k -NN,  dimana parameter k menunjukkan jumlah tetangga terdekat. Gambar 2 menunjukkan  ilustrasi k-NN bekerja. Termasuk kategori apakah lingkaran hijau? Apakah kategori kotak biru atau segitiga merah? Jika k=3 (perhatikan  lingkaran  dalam),  maka  lingkaran  hijau  adalah  kategori  segi  tiga  merah,  karena  ada  2 segitiga merah dan hanya 1 kotak biru di dalam lingkaran. Jika k=5 (lingkaran luar), maka lingkaran hijau  termasuk  kategori    segi  empat  biru  (karena  ada  3  segi  empat  biru  dan  hanya  ada  2  segitiga merah.
Gambar 2. Ilustrasi k-NN (Sumber: Wikipedia)
Algoritma  k-NN  terdiri  atas  dua  langkah  utama  yaitu:  1)  temukan  sejumlah  k  objek  dalam  sampel yang  terdekat  dengan  objek  yang  akan  diprediksi  dengan  menggunakan  ukuran  jarak  vektor  2) lakukan  voting  sejumlah  k  objek  terdekat  tersebut  untuk  menentukan  kelas  objek  target.  Akurasi  k- NN bergantung kepada ukuran jarak yang digunakan dan nilai k yang diambil. Pada umumnya ukuran jarak ( distance metric ) yang digunakan adalah euclidean distance [13] seperti yang ditunjukkan oleh persamaan  9.  Jika  diketahui  dua  buah  vektor  sebagai  berikut: 𝑥 = [𝑥 1 , 𝑥 2 , 𝑥 3 , … 𝑥 𝑛 ] dan 𝑦 = [𝑦 1 , 𝑦 2 , 𝑦 3 , … 𝑦 𝑛 ] maka jarak kedua vektor tersebut adalah:
𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (9)

## 3 Metode Penelitian
Penelitian ini  bertujuan  untuk  membangun  sistem  klasifikasi  pisang  barangan.  Untuk  mencapai tujuan tersebut dilakukan langkah-langkah sebagaimana Gambar 3 berikut:

## Gambar 3. Langkah-langkah Penelitian 3.1. Akuisisi Data
Sejumlah  bahan  dan  peralatan  digunakan  dalam  akuisisi  data  yang  selanjutnya  data  tersebut dijadikan  sebagai  dataset.  Bahan  dan  peralatannya  sebagai  berikut:  (1)  Sembilan  puluh  (90)  sampel pisang  barangan  diakuisi  citranya  yang  selanjutnya  dijadikan    sebagai  dataset.  Ada  3  (tiga)  kategori pisang berangan yang diambil yaitu ke dalam kategori A (matang alami), kelas B (matang karbit) dan kelas C (matang ethrel). Masing-masing kategori terdiri atas 30 sampel. (2) Sebuah tiang penyangga (tripod)  digunakan  agar  pengambilan  citra  berjarak  sama.  (3)  Selembar  kain  hitam  sebagai  latar pengambilan  citra  untuk  menghindari  bayangan  dari  objek.  (4)  Intensitas  pencahayaan  secukupnya saat  pengambilan  citra  yang  dibuat  sama  kualitasnya.  (5)  Sebuah  kamera  digital  Sony  DSC-W610 14.1  Mega  Pixels  digunakan  untuk  melakukan  akuisisi  citra  dengan  ukuran  4320  x  3240  piksel.  (6) Sistem  komputer  yang  digunakan  terdiri dari perangkat lunak  bahasa pemrograman  MATLAB  versi 2015b dan sistem operasi windows 10 home. Sedangkan untuk perangkat kerasnya adalah komputer dengan processor intel core i7generasi terbaru 4.1 GHz dan RAM 32 GB.

## 3.2. Praproses
Semua  citra  dikonversi  ke  format  BMP  dan  diubah  ukuran  resolusinya  menjadi  640  x  480  piksel. Citra tersebut kemudian disimpan dengan intensitas 24 bit (2 24 =16 juta warna) atau biasa disebut true color ,  dimana  masing-masing  kanal  RGB  memiliki  panjang  8  bit  (2 8 =  256  varian  warna).  Hal  ini dilakukan  untuk  meringankan  kinerja software MATLAB  [14].  Praproses  (preprocessing)  bertujuan untuk memperbaiki mutu citra tersebut dengan menggunakan teknik pengolahan citra sehingga mudah untuk dilakukan proses selanjutnya. Pengolahan citra mentransformasi citra yang asalnya kurang baik menjadi  citra  keluaran  yang  lebih  baik.  Beberapa  pengolahan  citra  yang  dilakukan  adalah:  (1) peregangan  kontras ( contrast  stretching )  [15] , yang  bertujuan  agar  intensitas  cahaya  pada  citra tersebar  merata  dari  0-255,  sehingga  citra  tampak  lebih  baik  dan  objek  tampak  lebih  jelas.  (2) Segmentasi  citra  yang  bertujuan  untuk  mendeteksi  objek  atau  foreground  dari  background, menggunakan  pendekatan background  subtraction, Teknik  yang  digunakan  adalah  pengurangan piksel  ( pixel  subtraction )  [16][17] .  Pixel  subtraction bekerja  dengan  cara  dilakukan  operasi pengurangan  matriks  intensitas  piksel  citra  objek  dikurangi  dengan  matriks  intensitas  citra  latar.  (3) ekstraksi ciri mengawali proses pembentukan basisdata pengetahuan yaitu dengan melakukan proses ekstraksi  fitur  warna  dan  tekstur.  Setelah  dilakukan  proses  ekstraksi  fitur  citra  sampel,  vektor  fitur masing-masing citra sampel disimpan di dalam basis data pengetahuan
Akuisisi Data Praproses Klasifikasi Evaluasi

## 3.3. Klasifikasi
Proses yang dilakukan dalam klasifikasi kematangan pisang barangan meliputi dua proses utama yaitu proses  pembentukan  kelas  dan  proses  klasifikasi.  Untuk  melakukakan  masing-masing  proses,  maka akan  dikembangan  dua  buah  sistem,  dimana  Matlab R2015b,  digunakan  dalam  membangun  Sistem. (1)  Sistem  pembentuk  kelas  yaitu  berfungsi  untuk  membentuk  basis  data  pengetahuan.  Proses pembentukan  basis  data  pengetahuan  diawali  dengan  melakukan  proses  ektraksi  fitur.  Setelah  itu vektor  fitur  masing-masing  citra  sampel  disimpan  di  dalam  basis  data.  Atribut  atau  fitur  yang digunakan  adalah  warna  RGB  (red,  green,  blue)  dan  tekstur  GLCM  (energy,  contrast,  correlation, homogeneity).  (2)  sistem  klasifikasi  yaitu  berfungsi  untuk  melakukan  identifikasi  citra  pisang barangan  yang  belum  diketahui  kategorinya.  Proses  identifikasi  dilakukan  dengan  menggunakan metode k-Nearest Neighbor [18]. Vektor fitur citra pisang barangan yang belum diketahui kategorinya dibandingkan  dengan  vektor  fitur  citra  sampel  yang  tersimpan  dalam  basis  data  pengetahuan. Keputusan  diambil  berdasarkan  kemiripan.  Kemiripan  dihitung  berdasarkan  jarak  dua  buah  vektor menggunakan euclidean  distance [19].  Semakin  kecil  jarak  vektor  yang  diperoleh  menunjukkan bahwa objek tersebut semakin mirip dengan sampel.

## 3.4. Evaluasi
Evaluasi  dilakukan  untuk  mengestimasi  performansi  tingkat  keberhasilan  klasifikasi  dengan menggunakan  metode holdout [20][21].  Data  set  pisang  berangan  dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu data sampel dan data uji. Setiap bagian  diambil secara random bertingkat masing-masing, yaitu  2/3 sebagai  data sampel  dan 1/3  data  uji.  Setiap    kategori  pada  data sampel  memiliki jumlah  citra  yang sama yaitu 20, sehingga total data sampel adalah 60 (3 kategori x 20 citra) seperti terlihat pada Tabel 2.  Setiap  kategori  pada  data  uji  berjumlah  yang  sama  yaitu  10  citra,  sehingga  jumlah  data  uji berjumlah 30 (3 kategori x 10 citra) seperti terlihat pada Tabel 3.
Tabel 2. Citra Sampel No. Kelas Jumlah 1 Kelas A 20 2 Kelas B 20 3 Kelas C 20 Total 60 Tabel 3 Citra Uji No. Kelas Jumlah 1 Kelas A 10 2 Kelas B 10 3 Kelas C 10 Total 30
Pengujian dilakukan dengan variasi jumlah k pada fungsi k-Nearest Neighbor . Nilai k merupakan jumlah  tetangga  terdekat. Nilai k yang  diujikan  adalah k =1, k =3,  dan k =5.  Dipilih  nilai  ganjil  untuk menghindari kesamaan kedekatan pada dua titik yang berbeda kelas. Karena k-Nearest Neighbor akan mengklasifikasikan  berdasarkan voting kelas terbanyak.
Akurasi  adalah tingkat  keberhasilan  sistem  dalam  melakukan  identifikasi  dan  klasifikasi  pisang barangan.  Akurasi  yang  dimaksud  adalah  ketepatan  hasil  klasifikasi  yang  dilakukan  program klasifikasi terhadap seluruh data uji. Untuk identifikasi ketepatan hasil klasifikasi digunakan Matriks konfusi  ( confusion  matrix )  [22].  Ukuran  akurasi  (accuracy)  sistem  yang  digunakan  adalah perbandingan antara jumlah objek yang diklasifikasikan dengan benar dengan jumlah seluruh prediksi yang dilakukan. Penghitungan akurasi menggunakan persamaan sebagai berikut:
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ  𝑘𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑒𝑘𝑠𝑝𝑒𝑟𝑖𝑚𝑒𝑛 𝑥100%

## 4 Hasil dan Pembahasan
Hasil  dan  pembahasan  diberikan  sesuai  dengan  urutan  langkah-langkah  penelitian  yang  telah dilakukan. Hasil yang diperoleh langsung dilakukan pembahasan sebagai berikut:

## 4.1 Hasil Akuisisi Data
Sembilan  puluh  90  citra  pisang  barangan  berhasil  diakuisi  citranya,  selanjutnya  60  dijadikan sebagai  data  latih.  Distribusi  data  latih  terdiri  atas  20    kategori  A  (matang  alami),  20  kategori  B (matang karbit) dan 20 kategori C (matang ethrel). Gambar 4 menunjukkan citra data latih sebanyak 60 citra namun, dalam gambar hanyalah sebanyak 40 item data yang ditampilkan.

## Gambar 4. Citra data latih
Selanjutnya  30  citra  pisang  dijadikan  sebagai  data  uji.  Distribusi  data  uji  terdiri  atas  10 kategori A (matang alami), 10 kategori B (matang karbit) dan 10 kategori C (matang ethrel). Gambar 5 menunjukkan citra data uji sebanyak 30 item.
Volume 11, Nomor 3, September 2022: 761-774
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
(d) Histogram hasil peregangan kontras

## 4.2 Hasil Praproses
Sistem  klasifikasi  pisang  barangan  yang  dibangun  pada  penelitian  ini  ditambah  beberapa  fitur pada  tahapan  praproses  yaitu:  (1)  teknik  peregangan  kontras  atau contrast  stretching pada  tahap praproses  citra,  (2)  teknik  segmentasi  citra  menggunakan  metode Background  Subtraction dengan teknik pixel subtraction yang bertujuan memisahkan objek pisang barangan dengan latar belakangnya agar hanya area objek pisang saja yang akan diekstraksi cirinya. (3) ekstraksi ciri warna dan tekstur untuk pembuatan vektor fitur yang berguna pada saat pembuatan basis data maupun pada saat proses klasifikasi. (4) fitur penolakan pada sistem yang dibangun agar sistem menolak dengan menampilkan pesan  atau Messagebox pada  saat  data  yang  diujikan  bukanlah  pisang  barangan.  Pada  tahapan klasifikasi terdiri atas sistem pembentukan kelas dan sistem klasifikasi. Pada tahapan terakhir adalah evaluasi, untuk mengetahui tingkat akurasi. Gambar 6 menunjukkan proses peregangan kontras. Citra asli dan citra hasil peregangan tanpak berbeda kualitasnya. Untuk lebih jelas dapat dilihat perbedaan pada histogram citra asli dan citra hasil.

## Gambar 6. Peregangan Kontras Pada Citra Grayscale
Langkah  awal  dalam  melakukan  peregangan  kontras  terhadap  seluruh  data  citra  adalah  dengan melakukan ekperimen terhadap suatu sampel citra untuk mengetahui histogramnya. Hal ini bisa dilihat pada script matlab di bawah ini.
i = imread('pisang.bmp'); iGray = rgb2gray(i); j = imadjust(iGray, [15/255 234/255], [0/255 255/255]); figure, imshow(i);
(a) Citra asli
(c) Citra hasil peregangan kontras
(b) Histogram Citra asli
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
figure, imhist(i); figure, imshow(j); figure, imshit(j);
Citra  pisang  yang  disimpan  dalam  variabel  i,  berdasarkan  histogramnya  diketahui  bahwa  citra tersebut  tidak  memiliki  piksel  dengan  intensitas  di  bawah  15  dan  di  atas  234.  Untuk memperbaikinya,  dilakukan  dengan  fungsi intensity  adjusment . Intensity  adjusment bekerja dengan  melakukan  pemetaan linear terhadap  nilai intensitas pada histogram  awal  menjadi  nilai intensitas pada histogram yang baru, sehingga diperoleh sebuah citra baru yang memiliki rentang histogram 0 hingga 255.
Setelah  peregangan  kontras  diterapkan  pada  citra    grayscale,  selanjutnya  adalah  menerapkan teknik peregangan kontras di atas pada citra berwarna RGB.
i = imread('pisang.bmp'); j = imadjust(i, [15/255 234/255], [0/255 255/255]); figure, imshow(i); figure, imshow(j);

## Gambar 7. Peregangan Kontras Pada Citra Warna (RGB)
Pada  Gambar  7,  terlihat  bahwa  setelah  dilakukan  peregangan  intensitas  kekontrasan  (intensitas piksel 0-255), secara visual citra nampak lebih baik dan objek tampak lebih jelas.
Setelah  dilakukan  proses  peregangan  kontras  pada  citra  sehingga  objek  pisang  barangan tampak  lebih  jelas,  tahap  selanjutnya  yaitu  melakukan  segmentasi  citra  yang  bertujuan memisahkan  objek  dan  latar  belakangnya.  Gambar  8  menunjukkan  citra  hasil  peregangan  dan citra latar.
Gambar 8. Citra Hasil Peregangan Kontras dan Citra Latar Belakang (Background)
(a) Citra asli (b) Citra hasil peregangan kontras
(a) Citra Pisang Barangan (b) Citra Latar

## Gambar 9. Citra pisang barangan tersegmentasi dari latar belakangnya
Setelah  operasi  pengurangan  nilai  intensitas  piksel  RGB  matriks  intensitas  citra  objek  pisang terhadap  matriks  intensitas  citra  latar  belakang,  selanjutnya  dilakukan  proses threshold yang bertujuan  untuk  memperbaiki  hasil pixel  subtraction yang  telah  dilakukan  sebelumnya  agar pemisahan  tersebut  benar-benar  optimal,  sehingga  objek  buah  pisang  barangan  benar-benar tersegmentasi dari latarnya. Hasil segmentasi citra tersebut bisa dilihat pada  Gambar 9. Terlihat hanya objek pisang saja yang tampak pada citra, sehingga pada proses ekstraksi ciri hanya area objek pisang saja yang akan dihitung cirinya.
Pada  tahap  ekstraksi  ciri,  fitur  warna  RGB  dan  fitur  tekstur  GLCM  citra  pisang  barangan diekstraksi  untuk  mendapatkan  vektor  fitur.  Vektor  fitur  ini  berperan  mewakili  citra  pisang barangan tersebut seperti yang terlihat pada Gambar 10.

## Gambar 10. Tampilan hasil ekstraksi ciri citra berupa vektor fitur
Vektor  fitur  ini disimpan pada fase pembentukan kelas sebagai  basis data  pengetahuan sistem. Setelah sistem memiliki pengetahuan, barulah proses pengujian atau klasifikasi dapat dilakukan.

## 4.3 Hasil Klasifikasi
Sebuah  sistem  klasifikasi  berhasil  dibangun  yang  terdiri  dari  dua  buah  sub  sistem  yaitu  sistem pembentuk kelas yang digunakan untuk membangun basis data pengetahuan dan sistem prediksi yang digunakan  untuk  memprediksi  kategori  pisang  barangan  yang  belum  diketahui  kategorinya.  Fase pembentukan  kelas  dan  fase  pengujian  atau  klasifikasi  dibuat  dalam  satu  antarmuka  yang  sama  dan dipisahkan oleh panel program.
Pada antar muka klasifikasi Gambar 11 terdapat 2 panel utama, yakni panel fase pembentuk kelas dan  panel  fase  klasifikasi.  Panel  fase  pembentuk  kelas  ditujukan  untuk  membentuk  kelas  atau  basis data  pengetahuan  berdasarkan  data  sampel,  sedangkan  panel  klasifikasi  ditujukan  untuk  melakukan identifikasi  terhadap  suatu  data  yang  belum  diketahui.  Sebelum  bisa  dilakukan  identifikasi  terhadap suatu objek tertentu, terlebih dahulu harus dilakukan pembentukan kelas pada fase pembentuk kelas.

## 4.3.1 Sistem Pembentukan Kelas
Pada  tahap  ini,  setiap  citra  sampel  akan  diberi  label  kelas  untuk  membentuk  basis  data pengetahuan.

## Gambar 12. Pemberian label kelas klasifikasi
Pada Gambar 12, pemberian label kelas klasifikasi telah dibatasi dengan nilai inputan (A/ B/ C) saja. Hal ini sesuai dengan kelas tujuan klasifikasi yang terdiri dari kelas A (matang alami), kelas B (matang karbit) dan kelas C (matang ethrel).

## Gambar 13. Pesan kesalahan dalam pemberian label kelas
Jika terjadi input diluar dari nilai A, B atau  C maka sistem akan menampilkan pesan kesalahan seperti Gambar 13.

## 4.3.2 Sistem Klasifikasi
Klasifikasi  data  citra  uji  menggunakan  metode k-Nearest  Neighbor dengan  perhitungan  jarak euclidean  distance menampilkan  informasi  persentase  kemiripan  data  uji  terhadap  data  sampel seperti terlihat pada Gambar 14. Hal ini dilihat dari besar kecilnya nilai jarak hasil perhitungan dengan euclidean distance antara vektor fitur citra uji dengan vektor fitur data sampel yang ada di dalam database . Semakin kecil jarak antara keduanya, maka kemiripan semakin besar.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 14. Antarmuka klasifikasi pisang barangan
Selanjutnya dilakukan pengujian terhadap sistem penolakan ( rejection ) bila mana kemiripan yang  diperoleh  dari  citra  query  kurang  dari  nilai  ambang    yakni  sebesar  60  %. Untuk  itu dilakukan  pengujian terhadap  sistem  penolakan  ( rejection )  bila  mana  kemiripan yang  diperoleh  dari citra uji kurang dari nilai ambang batas atau threshold yakni sebesar 60 %.
Nama Kelas :  DITOLAK Jarak :  26.48 Kemiripan :  56 %

## Gambar 15. Pengujian sistem penolakan ( rejection )
Berdasarkan  Gambar  15,  diketahui  bahwa  apabila  kemiripan  yang  diperoleh  dari  citra  uji kurang  dari  60%,  maka  sistem  klasifikasi  pisang  barangan  akan  melakukan  penolakan  ( rejection ). Dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  sistem  yang  dibangun  mampu  untuk  mengenali  pisang  barangan, sedangkan buah durian ditolak oleh sistem, karena tidak mirip dengan sampel yang ada dalam basis data pengetahuan sistem.

## 4.4 Hasil Evaluasi
Evaluasi dilakukan untuk mengetahui sejauh mana kemampuan k-NN dalam melakukan identifiksi jenis  perlakuan  kematangan  pisang  barangan.  Pengujian  dilakukan  dengan  beberapa  tahapan  untuk beberapa nilai k yang berbeda.
Tabel 4. Matriks konfusi pengujian pada k = 1
f ij Kelas Hasil Klasifikasi Kelas A Kelas B Kelas C Kelas Asli Kelas A 9 1 - Kelas B 3 7 - Kelas C - - 10
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Dari Tabel 4 diketahui bahwa klasifikasi yang dilakukan menggunakan k =1 dengan data uji sebanyak 30  citra,  citra  uji  yang  diklasifikasikan  secara  benar  oleh  sistem  sebanyak  26  citra  uji,  sedangkan sisanya  sebanyak  4  citra  uji  diklasifikasikan  salah  oleh  sistem.  Dengan  demikian  dapat  diketahui bahwa akurasi yang diperoleh sebesar 86,67 %.
Tabel 5. Matriks Konfusi Pengujian Pada k = 3
f ij Kelas Hasil Klasifikasi Kelas A Kelas B Kelas C Kelas Asli Kelas A 7 3 - Kelas B 3 7 - Kelas C 0 1 9
Dari Tabel 5 diketahui bahwa klasifikasi yang dilakukan menggunakan k =3 dengan data uji sebanyak 30  citra,  citra  uji  yang  diklasifikasikan  secara  benar  oleh  sistem  sebanyak  23  citra  uji,  sedangkan sisanya  sebanyak  7  citra  uji  diklasifikasikan  salah  oleh  sistem.  Dengan  demikian  dapat  diketahui bahwa akurasi yang diperoleh sebesar 76,67 %.
Tabel 6. Matriks Konfusi Pengujian Pada k = 5
f ij Kelas Hasil Klasifikasi Kelas A Kelas B Kelas C Kelas Asli Kelas A 8 2 - Kelas B 2 8 - Kelas C 1 1 8
Dari Tabel 6 diketahui bahwa klasifikasi yang dilakukan menggunakan k =5 dengan data uji sebanyak 30  citra,  citra  uji  yang  diklasifikasikan  secara  benar  oleh  sistem  sebanyak  24  citra  uji,  sedangkan sisanya  sebanyak  4  citra  uji  diklasifikasikan  salah  oleh  sistem.  Dengan  demikian  dapat  diketahui bahwa akurasi yang diperoleh sebesar 80 %.
Selanjutnya akan diperlihatkan beberapa sampel hasil klasifikasi pisang barangan yang dilakukan secara benar atau berhasil diklasifikasikan oleh sistem sebagaimana terlihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Sampel Uji Yang Diklasifikasikan secara Benar No. Citra Pisang Barangan Keterangan 1 Nama kelas Jarak Kemiripan :  Kelas A :  3,74 :  87,56 % 2 Nama kelas Jarak Kemiripan :  Kelas B :  4,12 :  91,37 % 3 Nama kelas Jarak Kemiripan :  Kelas A :  4,58 :  87,33 %

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan  pengujian k-NN dalam  melakukan  identifikasi  jenis  perlakuan  kematangan  pisang barangan menggunakan metode validasi Holdout, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut: (1) Metode k-Nearest  Neighbor dapat  melakukan  klasifikasi  terhadap  jenis  kematangan  buah  pisang barangan  berdasarkan  analisa  terhadap  citranya.  (2)  Akurasi  yang  diperoleh  menggunakan k =1 sebesar 86,67 %, pada k =3 sebesar 76,67 %, dan pada k = 5 sebesar 80 %. Akurasi tertinggi didapat pada k =1, yakni sebesar 86,67 %. (3) Sistem klasifikasi pisang barangan memiliki kemampuan untuk melakukan  penolakan  klasifikasi  jika  citra  uji  yang  tidak  dikenal  atau  diluar  pengetahuan  sistem. Evaluasi klasifikasi pisang barangan berdasarkan jenis perlakuan kematangan berdasarkan warna dan tekstur akan lebih baik jika dilakukan percobaan maupun perbandingan dengan metode lain. Aplikasi sistem klasifikasi ini dapat dikembangkan dengan berbasis android serta dapat dilakukan perbaikkan user interface sehingga memudahkan pengguna.

## Referensi
[1] K. Hameed, D. Chai, and A. Rassau, “A Progressive Weighted Average Weight Optimisation Ensemble  Technique  for  Fruit  and  Vegetable  Classification,”  in 16th  IEEE  International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision, ICARCV 2020 , 2020, pp. 303–308, doi: 10.1109/ICARCV50220.2020.9305474.
[2] Z.  Alqadi,  M.  Khrisat,  A.  Hindi,  and  M.  Dwairi,  “Features  Analysis  of  RGB  Color  Image based on Wavelet Packet Information,” 2020.
[3] Claudio  Cusano,  P.  Napoletano,  and  R.  Schettini,  “Combining  Multiple  Features  for  Color Texture Classification,” J. Electron. Imaging , vol. 25, no. 6, pp. 1–9, 2016.
[4] E. K. Sharma, E. Priyanka, E. A. Kalsh, and E. K. Saini, “GLCM and its Features,” Int. J. Adv. Researc Electron. Commun. Eng. , vol. 4, no. 8, pp. 2180–2182, 2015.
[5] Z. Zhang, “Introduction to Machine Learning: k-Nearest Neighbors,” Ann. Transl. Med. , vol. 4, no. 11, pp. 1–7, 2016, doi: 10.21037/atm.2016.03.37.
[6] T. Y. Prahudaya and A. Harjoko, “Metode Klasifikasi Mutu Jambu Biji menggunakan KNN berdasarkan  Fitur  Warna  dan  Tekstur,” J.  Teknosains ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  113–123,  2017,  doi: 10.22146/teknosains.26972.
[7] P.  R.  Trisnaningtyas  and  Maimunah,  “Klasifikasi  Mutu  Telur  berdasarkan  Kebersihan Kerabang Telur menggunakan K-Nearest Neighbor,” Konf. Nas. Inform. 2015 Klasifikasi , no. October 2015, pp. 241–245, 2015.
[8] M.  Bhat,  “Digital  Image  Processing,” Int.  J.  Sci.  Technol.  Res. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  272–276, 2014, [Online]. Available: www.ijstr.org.
[9] C.  V.  Angkoso,“  Pengenalan  Jender  Berbasis  Tekstur  Pada  Citra  Wajah  Foto  Digital,” Prosiding Konf. Nas. “Inovasi dalam Desain dan Teknol. , pp. 119–125, 2011.
[10] I. R. G. A. Sugiartha, M. Sudarma, and I. M. O. Widyantara, “Ekstraksi Fitur Warna , Tekstur dan  Bentuk  untuk  Clustered-Based  Retrieval  of  Images  (  CLUE  ),” Teknol.  Elektro ,  vol.  16, no. 1, pp. 85–90, 2017.
[11] A. Halim, H. Hardy, and M. Mytosin, “Aplikasi Image Retrieval dengan Histogram Warna dan Multi- scale GLCM,” vol. 16, no. 1, pp. 41–50, 2015.
[12] M.  Kibanov,  M.  Becker,  J.  Mueller,  M.  Atzmueller,  A.  Hotho,  and  G.  Stumme,  “Adaptive kNN  using  Expected  Accuracy  for  Classification  of  Geo-Spatial  Data,”  in Proceedings  of Symposium on Applied Computing (SAC) , 2017, pp. 1–9, doi: 10.1145/3167132.3167226.
[13] E. López-Iñesta, F. Grimaldo, and M. Arevalillo-Herráez, “Classification Similarity Learning using Feature-Based and Distance-Based Representations: A Comparative Study,” Appl. Artif. Intell. , vol. 29, no. 5, pp. 445–458, 2015, doi: 10.1080/08839514.2015.1026658.
[14] “Matrices and Arrays - MATLAB & Simulink,” www.mathworks.com , 2022. .
[15] S. Supiyanto and T. Suparwati, “Perbaikan Citra Menggunakan Metode Contrast Stretching,” J. Siger Mat. , vol. 2, no. 1, pp. 13–18, 2021, doi: 10.23960/jsm.v2i1.2743.
[16] S.  Kamate  and  N.  Yilmazer,  “Application of  Object  Detection  and Tracking  Techniques for Unmanned  Aerial  Vehicles,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  61,  pp.  436–441,  2015,  doi: 10.1016/j.procs.2015.09.183.
[17] S. Kumar and J. S. Yadav, “Advances in Intelligent Systems and Computing,” in Proceeding
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
of International Conference on Intelligent Communication, Control and Devices , 2017.
[18] S. Zhang, X. Li, M. Zong, X. Zhu, and R. Wang, “Efficient k-NN Classification with Different Numbers of Nearest Neighbors,” IEEE Trans. Neural Networks Learn. Syst. , pp. 1–12, 2017, doi: 10.1109/TNNLS.2017.2673241.
[19] L. Liberti, “Distance  Geometry and  Data  Science,” TOP ,  vol.  28,  no.  2,  pp.  271–339,  2020, doi: 10.1007/s11750-020-00563-0.
[20] S.  Raschka, Model  Evaluation,  Model  Selection,  and  Algorithm  Selection  in  Machine Learning . 2018.
[21] P. Galdi and R. Tagliaferri, “Data Mining: Accuracy and Error Measures for Classification and Prediction,” in Reference Module in Life Sciences , January, Elsevier, 2019, pp. 1–14.
[22] P.  Thomas,  H.  Bril  El  Haouzi,  M.  C.  Suhner,  A.  Thomas,  E.  Zimmermann,  and  M.  Noyel, “Using A Classifier Ensemble for Proactive Quality Monitoring and Control:  The  Impact of the  Choice  of  Classifiers  Types,  Selection  Criterion,  and  Fusion  Process,” Computers  in Industry . 2018.