## Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informasia ASIA (JITIKA)
Vol.9, No.2, Agustus 2015 ISSN: 0852-730X

## Klasifikasi Level Kematangan Tomat Berdasarkan Perbedaan Perbaikan Citra Menggunakan Rata-Rata RGB Dan Index Pixel
Suastika Yulia Riska STMIK Asia Malang suastikayr@gmail.com
ABSTRAK .  Tomat  merupakan  salah  satu  buah  yang  memiliki  proses  kematangan  relative  cepat.  Sehingga,  klasifikasi level  kematangan  tomat  memiliki  peran  yang  penting  untuk  mengurangi  resiko  pembusukan  tomat.  Sebelum  proses klasifikasi  dilakukan,  pada  tahap preprocessing dilakukan  perbaikan  citra  untuk  meningkatkan  kualitas  citra.  Pada penelitian  ini,  pengambilan  citra  tomat  dilakukan  di  luar  ruangan  yang  mengakibatkan  adanya  area lighting pada permukaan  tomat.  Perbaikan  dilakukan  untuk  menutup  dan  mengganti  nilai  area lighting dengan  komponen  nilai  yang terkandung  dalam  tomat.  Perbaikan  dilakukan  dengan  dua  cara,  yaitu  dengan  rata-rata  RGB  dan  pencarian  nilai  index piksel. Tahap selanjutnya adalah segmentasi untuk memisahkan objek tomat dengan background. Hasil klasifikasi level kematangan tomat  menunjukkan akurasi berdasarkan perbaikan citra dengan rata-rata RGB sebesar 86,7 % dan akurasi berdasarkan perbaikan penggantian nilai dengan pencarian index piksel sebesar 76,7 %
Kata Kunci : Klasifikasi, Perbaikan Citra, RGB, Multi-SVM

## 1. PENDAHULUAN
Tomat  merupakan  salah  satu  hasil  pertanian  yang  memiliki  tingkat  produksi  tinggi.  Tingginya  tingkat produksi dan distribusi tomat yang luas mengharuskan petani mampu mengklasifikasikan tingkat kematangan tomat  yang  dapat  mengurangi  resiko  pembusukan  tomat.  Proses  kematangan  tomat  membutuhkan  waktu yang singkat. Oleh karena itu keakuratan klasifikasi level kematangan tomat sangat penting. Klasifikasi level kematangan tomat saat ini kebanyakan masih menggunakan metode manual, yaitu penilaian secara subyektif dari  petani.  Kelemahan  dari  metode  ini  adalah  tingkat  akurasi  yang  rendah  karena  penilaian  yang  tidak konsisten. Sehingga, perlu dikembangkan metode otomatis yang dapat meningkatkan tingkat akurasi dengan penilaian yang konsisten.
Indikator yang penting dalam klasifikasi level kematangan tomat adalah warna dari tomat tersebut. Pada penelitian ini level kematangan tomat diklasifikasikan dalam 5 level. Menurut (Harllee) tingkat kematangan tomat  terbagi  menjadi  6,  yaitu green,  breakers,  turning,  pink,  light  red, dan red .  Pada  pengolahan  citra digital,  warna  memiliki  peran  berupa  informasi  yang  penting  karena  dapat  terlihat  secara  visual  untuk merepresentasikan kualitas dari citra yang digunakan (Vibhute, 2013).
Citra yang diambil diluar ruangan menghasilkan area pencahayaan, dimana area tersebut dapat menutup warna asli dari tomat. Tertutupnya sebagian warna asli yang dimiliki tomat mempengaruhi proses klasifikasi level kematangan tomat. Menurut (Wang,dkk, 2012) pengambilan citra diluar ruangan mengakibatkan adanya variasi  pencahayaan.  Sebelum  tomat  diproses  pada  tahap  klasifikasi,  perlu  dilakukan preprocessing untuk meningkatkan kualitas citra tersebut. Perbaikan citra untuk meningkatkan kualitas citra tomat pada area yang terdeteksi sebagai lighting dilakukan oleh (riska dkk, 2015), yaitu perbaikan dengan tiga cara yang berbeda, yaitu  dengan  rata-rata  RGB,  pergantian  nilai  piksel  dengan  index  citra,  dan  perbaikan  dengan  menerapkan moving window.
Setelah  tahap  perbaikan  kualitas  citra  dilakukan  proses  segmentasi.  Tahap  segmentasi  ini  merupakan tahap  yang  penting,  karena  pada  tahap  ini  memiliki  pengaruh  yang  sangat  besar  untuk  klasifikasi  level kematangan  tomat.  Pada  penelitian  ini,  tahap  segmentasi  digunakan  untuk  segmentasi  area  yang  terdeteksi sebagai cahaya.  Sehingga, area tersebut dapat dihilangkan  dan kemudian area  yang tidak terdeteksi sebagai cahaya  akan  diproses  selanjutnya  pada  klasifikasi  level  kematangan  tomat  berdasarkan  nilai  warna permukaan  tomat.  Pada  penelitian  (syahrir  dkk,  2009)  dilakukan  klasifikasi  tingkat  kematangan  tomat  ke dalam lima level kematangan, yaitu breakers, turning, pink, light red, dan red . Sebelum dilakukan klasifikasi, maka citra dilakukan perbaikan dengan cara  mengkonversikan  ke dalam channel  warna  L*a*b*  yang dapat mengurangi pengaruh pencahayaan. Akurasi klasifikasi level kematangan tomat adalah 90% dari perhitungan fitur  warna  a*.  Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  klasifikasi  adalah support  vector  machine (SVM).  Selain  digunakan  untuk  proses  klasifikasi,  metode  ini  juga  dapat  digunakan  untuk  segmentasi. Seperti penelitian yang dilakukan oleh (Mizushima dkk, 2013) yang digunakan untuk memisahkan citra buah
apel  dan background. Namun,  metode  ini  membutuhkan  waktu  yang  lama,  karena  proses  segmentasi dilakukan setiap piksel.
SVM  banyak  digunakan  untuk  proses  pemisahkan  dua  buah  kelas.  Namun  adanya  permasalahan  di kehidupan  sehari-hari  yang  melibatkan  pemisahan  banyak  kelas,  maka  SVM  dikembangkan  dalam  bentuk multi-SVM. Sehingga, dalam penelitian ini digunakan multi-SVM untuk klasifikasi level kematangan tomat ke dalam lima level berdasarkan berbedaan metode perbaikan kualitas citra pada tahap preprocessing .

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Perbaikan Citra
Tujuan perbaikan citra adalah untuk mendapatkan citra yang lebih baik dan lebih berguna saat diterapkan dalam aplikasi tertentu, karena citra asli memiliki kualitas citra yang kurang baik. Dasar dari perbaikan citra adalah  proses  manipulasi  yang  dilakukan  terhadap  suatu  citra.  Teknik  untuk  melakukan  perbaikan  citra sangat  variatif,  sehingga  pemilihan  teknik  yang  digunakan  harus  sesuai  dengan  jenis  citra  dan  tujuan  yang diharapkan (Andriani, 2010).
Terdapat dua kategori dalam proses perbaikan citra, yaitu metode spatial domain dan metode frequency domain.  Metode  spatial  domain  adalah  berhubungan  dengan  citra  yang  digunakan  berdasarkan  manipulasi piksel  dari  citra  yang  digunakan.  Sedangkan  metode  frequency  domain  merupakan  metode  yang  berdasar pada  modifikasi  transformasi  fourier  suatu  citra.  Perbaikan  citra  dapat  dituliskan  dalam  persamaan  yaitu mengubah  citra  f(x,y)  menjadi  f’(x,y).  Proses-proses  yang  termasuk  dalam  perbaikan  citra  antara  lain, perbaikan kecerahan citra, pengubahan kontras, pengubahan histogram, proses memperhalus citra, penajaman tepi citra, pewarnaan semu, serta pengubahan geometrik.

## 2.2 Warna RGB
Ruang  warna RGB adalah  warna utama  yang dimiliki citra dengan tiga  warna primer  yaitu red, green, dan blue .  Rentang  nilai  yang  dimiliki  citra  RGB  dalam  setiap  piksel  citra  adalah  0  sampai  dengan  225. Vektor dari komponen RGB dari citra RGB ditunjukkan pada Tabel 1 dan dapat diilustrasikan dalam gambar yang ditunjukkan pada Gambar 1.
Tabel 1. Vektor Komponen RGB Warna Vektor (R,G,B) Merah (1,0,0) Hijau (0,1,0) Biru (0,0,1) Putih (1,1,1) Hitam (0,0,0)
Gambar 1. Ilustrasi Komponen RGB
Ruang  warna  dapat  ditunjukkan  dalam  histogram,  dimana  puncak  histogram  menunjukkan  intensitas yang  menonjol  h(i).  Dengan  range  nilai  yang  dimiliki  oleh  RGB,  jika  kemunculan  nilai  h(i)  lebih  banyak mendekati 0,  maka citra tersebut dikatakan  gelap. Namun jika nilai h(i) lebih banyak  mendekati 255,  maka citra  tersebut  dikatakan  terang.  Sehingga,  untuk  mendapatkan  citra  yang  memiliki  kualitas  baik,  maka distribusi  nilai  pada  histogram  harus  merata  pada  setiap  nilai  intensitas  piksel  (Putra  dkk,  2013).  Adapun histogram dari warna RGB ditunjukkan pada Gambar 2.
(a) (b) (c)
Gambar 2. Histogram pada warna RGB  (a) Citra Gelap  (b) Citra Terang  (c) Citra Normal

## 2.3 Klasifikasi Multi-SVM
Pada metode support vector  machine (SVM) hanya terdapat sejumlah data terpilih  yang berkonstribusi untuk membentuk model yang akan digunakan dalam klasifikasi yang akan dipelajari  (Prasetyo, 2012). Hal tersebut menjadi kelebihan SVM, karena tidak semua data latih akan dipandang untuk dilibatkan dalam setiap iterasi    pelatihannya.  Dengan  demikian  SVM  dianggap  bisa  lebih  cepat  daripada  metode  lainnya.  Dalam pengembangannya  SVM  bisa  memecahkan  masalah  multi-class  dengan  baik  (Hsu  dkk,  2002),  hal  tersebut dikarenakan adanya kasus dalam kehidupan sehari-hari yang cenderung melibatkan masalah multi-class ( L. Pawan, 2007).
SVM  merupakan  metode  learning  machine  yang  memiliki  prinsip structural  risk  minimization (RSM) untuk  menemukan hyperplane terbaik  yang  dapat  memisahkan  dua  kelas  (Nugroho  dkk,  2003).  Ilustrasi pemisahan kelas pada SVM ditunjukkan pada Gambar 3.
(a)
(b)
Gambar 3. Ilustrasi Pemisahan Kelas SVM   (a) Bidang Pemisah Alternatif (b) Menghitung Bidang Pemisah Dengan Margin.
Berdasarkan Gambar 3, bidang pembatas pertama membatasi kelas 1 sedangkan bidang pembatas kedua membatasi kelas 2. Adapun persamaannya dapat ditunjukkan pada persamaan 1 dan persamaan 2.
(1) (2)
Dimana  normal  bidang  di  tunjukkan  dengan  w  dan  b  merupakan  posisi  bidang  relative  terhadap  pusat koordinat. Adapun nilai margin antara bidang pembatas dapat ditunjukkan pada persamaan 3.
| | (3)
Penggunaan  multi-SVM dapat dilakukan dengan  menggabungkan beberapa kelas SVM  biner, sehingga cara  ini  dilakukan  dengan  menggabungkan  keseluruhan  data  yang  mencakup  beberapa  kelas  dalam  bentuk permasalahan  optimasi(Aziz,  2011).  Selain  itu  dapat  dilakukan  dengan  cara  lain,  yaitu  dengan  menerapkan metode One-Against-One, One-Against-All, dan DAG SVM.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1 Dataset
Pada  penelitian  ini  menggunakan  30  data  citra  tomat,  yang  sebelumnya  telah  dilakukan  perbaikan. Pengambilan  citra  tomat  di  lakukan  diluar  ruangan.  Dengan  permukaan  tomat  yang glossy, mengakibatkan adanya area yang terdeteksi sebagai lighting . Dari 30 dataset yang digunakan, dilakukan pembagian yaitu 20 data training dan 10 data testing.
Pengambilan  citra  dilakukan  secara  tegak  lurus  terhadap  objek  tomat,  agar  mengurangi  adanya  efek bayangan  yang  mengenai  objek.  Pada  penelitian  ini  pengambilan  citra  menggunakan  kamera smartphone . Citra  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  salah  satu  sisi  tomat  yang  merepresentasikan  level kematangan tomat.  Dataset yang digunakan dalam penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 4.
(a) (b) (c) (d) (e)
Gambar 4. Salah Satu Sisi Buah Tomat dari Setiap Level
(a) Level 1 (b) Level 2 (c) Level 3 (d) Level 4 (e) Level 5

## 3.2 Perbaikan Citra Pada Tahap Preprocessing
Perbaikan  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  dua  cara,  yaitu  perbaikan  dengan mengganti area yang terdeteksi sebagai lighting dengan rata-rata RGB dari citra tomat tersebut dan perbaikan dengan  pencarian  indeks  piksel.  Pencarian  indeks  piksel  dilakukan  dengan  mengganti  nilai  piksel  dari  area yang terdeteksi sebagai lighting dengan piksel di sekitarnya, yaitu piksel di sebelah atas, kiri, bawah, maupun kanan.
Tujuan dari adanya perbaikan citra pada tahap preprocessing ini adalah untuk mengurangi adanya efek cahaya  yang  menutupi  warna  asli  dari  tomat.  Setelah  dilakukan  perbaikan  maka  dilakukan  pengujian  pada tahap  klasifikasi  level  kematangan  tomat  menggunakan  Multi-SVM.  Sehingga  dapat  diketahui  perbaikan citra yang lebih optimal.

## 3.3 Metode yang Diusulkan
Pada  penelitian  ini  dilakukan  perbandingan  terhadap  perbaikan  citra,  yang  pada  masing-masing perbaikan  akan  dilakukan  pengujian,  berupa  klasifikasi  level  kematangan  tomat.  Proses  klasifikasi  level kematangan tomat berdasarkan perbaikan citra menggunakan rata-rata RGB ditunjukkan pada Gambar 5.
Berdasarkan Gambar 5, perbaikan citra dilakukan dengan mengganti nilai piksel yang terdeteksi sebagai lighting dengan  rata-rata  RGB  area  citra  tomat  yang  tidak  terdeteksi lighting. Perbaikan  dilakukan  dengan empat  kali  iterasi.  Hal  ini  dilakukan  untuk  mengurangi  luas  area  yag  terdeteksi lighting. Setelah  proses perbaikan citra pada tahap preprocessing selesai, dilakukan segmentasi. Pada tahap ini dilakukan segmentasi terhadap  objek  tomat  dan background. Selain  itu  area  yang  masih  terdeteksi  sebagai  cahaya,  setelah dilakukan  empat  kali  iterasi  perbaikan,  dinyatakan  sebagai background. Sehingga,  perhitungan  nilai  RGB untuk  proses  klasifikasi  lebih  akurat  dengan  adanya  area  yang  terdeteksi  sebagai lighting semakin  kecil. Pada penelitian ini tahap klasifikasi menggunakan multi-SVM.
Gambar 5. Rancangan Proses Klasifikasi Berdasarkan Perbaikan Citra dengan Rata-Rata RGB
Berdasarkan Gambar 6, perbaikan citra menggunakan penggantian nilai piksel pada area yang terdeteksi sebagai lighting dengan  cara  mengganti  nilai  piksel  dengan  nilai  ketetanggaannya.  Pada  penelitian  ini  nilai ketetanggaan yang digunakan sebagai pengganti adalah piksel di sebelah atas, kiri, bawah ataupun kanan dari pikses  yang akan digantikan.  Sebelum dilakukan penggantian nilai piksel  maka dilakukan deteksi tepi pada area yang terdeteksi sebagai lighting.
Misalnya  piksel  yang  terdeteksi  sebagai lighting di  definisikan  sebagai  piksel  X.  Adapun  kondisi  yang dijalankan untuk memperbaiki citra adalah, jika terdapat nilai di atas piksel X, maka piksel tersebut diganti dengan  nilai  di  atasnya.  Jika  nilai  di  atasnya  tidak  ditemukan,  selanjutnya  akan  dilakukan  pengecekan  di sebelah  kiri  dari  piksel  X.  Jika  terdapat  nilai  di  sebelah  kiri  piksel  X,  maka  piksel  X  diganti  dengan  nilai piksel di sebelah kirinya. Selanjutnya jika piksel di sebelah kiri tidak ditemukan, maka dilakukan pengecekan
Hasil Klasifikasi Level Kematangan Tomat
Perbaikan dengan rata-rata RGB Menghitung rata-rata nilai RGB dari area tomat yang tidak terdeteksi lighting Mengisi area yang terdeteksi sebagai lighting dengan rata-rata RBG
Input Citra
Tomat RGB
Segmentasi area yang terdeteksi
sebagai lighting
Segmentasi antara tomat dan background Dilakukan iterasi sebanyak 4 kali Segmentasi antara tomat dan background Ekstraksi fitur warna
RGB
piksel di sebelah bawah piksel X. Jika terdapat nilai piksel di sebelah bawah, maka piksel X diganti dengan nilai piksel di sebelah bawahnya. Selanjutnya jika tidak ditemukan nilai di sebelah bawah piksel X dilakukan pengecekan  nilai  di  sebelah  kanan  piksel  X.  Jika  terdapat  nilai  di  sebelah  kanan  piksel  X,  maka  piksel  X diganti dengan nilai di sebelah kanan piksel X.
Gambar 6. Rancangan Proses Klasifikasi Berdasarkan Perbaikan Citra dengan Penggantian Nilai Piksel Tetangga
Setelah  keempat  kondisi  tersebut  terpenuhi,  maka  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  perulangan terhadap semua piksel yang terdeteksi sebagai lighting . Dimana setiap piksel yang nilainya akan diganti akan diberlakukan keempat kondisi tersebut.
Dari  Gambar  5  dan  Gambar  6  akan  mendapatkan  hasil  masing-masing  untuk  perbaikan  citra  yang dilakukan. Setelah hasil perbaikan di dapatkan, dilakukan segmentasi terhadap objek tomat, background, dan area yang terdeteksi sebagai lighting. Segmentasi pada penelitian ini  menggunakan  metode otsu. Kemudian dilanjutkan tahap ekstrasksi fitur warna. Pada tahap ini dilakukan perhitungan fitur dari citra tomat tanpa area lighting , antara lain (1) mean yang yang digunakan untuk menghitung rata-rata nilai RGB, (2) median yang digunakan untuk menentukan nilai tengah dari RBG, (3) variance yang digunakan untuk menunjukkan variasi
Input Citra Tomat RGB Segmentasi area yang terdeteksi sebagai lighting Segmentasi antara tomat dan background Hasil Klasifikasi Level Kematangan Tomat Perbaikan dengan Pencarian Indeks Piksel
Mencari posisi tepi area lighting
dengan canny Pengecekan nilai piksel disekitar lighting Atas Kiri Kanan Bawah Diganti dengan piksel di atanya Diganti dengan piksel di atanya
Diganti dengan piksel di atanya
Diganti dengan piksel di atanya
Hasil penggantian nilai piksel
elemen  matriks  kookurensi  pada  citra,  dan  (4)  standard  deviasi  yang  digunakan  untuk  menghitung  nilai kontras pada citra.
Sebagai tahap pengujian dilakukan tahap klasifikasi menggunakan multi-SVM. Sehingga, pada tahap ini diketahui hasil akurasi level kematangan tomat dengan membandingkan hasil perbaikan yang lebih optimal. Adapun pengelompokan level kematangan tomat pada penelitian ini dikelompokkan menjadi 5 level.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengujian  dengan  menggunakan  multi-SVM  pada  tahap  klasifikasi  level kematangan  tomat.  Adapun  contoh  tampilan  hasil  perbaikan  yang  digunakan  dengan  rata-rata  RGB ditunjukkan pada Gambar 7.
Citra Asli (a)                      (b) (c) (d)
Gambar 7. Hasil Perbaikan Citra dengan Rata-Rata RGB (a) Iterasi 1  (b) Iterasi 2   (c) Iterasi 3   (d) Iterasi 4
Berdasarkan  Gambar  7,  hasil  iterasi  4  telah  menutup  sebagian  besar  area  yang  terdeteksi  sebagai lighting. Sehingga pada tahap preprocessing ini diperoleh hasil perbaikan citra, yang selanjutnya dilakukan segmentasi. Adapun hasil segmentasi sebelum dan sesudah dilakukan perbaikan ditunjukkan pada Gambar 8.
(a) (b) Gambar 8. Hasil Segmentasi Citra Tomat (a) Sebelum Dilakukan Perbaikan (b) Setelah Dilakukan Perbaikan
Berdasarkan  Gambar  8,  hasil  segmentasi  digunakan  untuk  memisahkan  citra  tomat  dan background. Pada  Gambar  8(a)  merupakan  hasil  segmentasi  citra  tomat  sebelum  dilakukan  perbaikan.  Hasil  segmentasi menunjukkan masih mendeteksi area  lighting. Pada Gambar 8(b) menunjukkan hasil segmentasi citra tomat setelah  dilakukan  perbaikan  dengan  rata-rata  RGB.  Hasil  segmentasi  menunjukkan  area  yang  sebelumnya terdeteksi  sebagai lighting tertutup  oleh  hasil  perbaikan  citra.  Citra  tomat  yang  kemudian  akan  dihitung nilainya merupakan area citra tomat tanpa area yang terdeteksi sebagai lighting. Setelah tahap ekstraksi fitur warna, maka dilakukan klasifikasi dengan multi-SVM untuk menguji hasil akurasi dari perbaikan citra.
Contoh  hasil  perbaikan  dengan  menggunakan  pengecekan  indeks  piksel  tetangga  ditunjukkan  pada Gambar 9.
(a) (b)
Gambar 9. Hasil Perbaikan Citra (a) Citra Asli  (b) Perbaikan Citra dengan Pencarian Nilai Index Piksel
Berdasarkan  Gambar  9,  hasil  perbaikan  pada  tahap preprocessing dengan  penggantian  nilai  piksel berdasar  pencarian  nilai  piksel  tetangga.  Setelah  dilakukan  perbaikan,  tahap  selanjutnya  adalah  melakukan segmentasi.  Adapun  hasil  segmentasi  sebelum  dan  sesudah  dilakukan  perbaikan  ditunjukkan  pada  Gambar 10.
(a) (b)
Gambar 10. Hasil Segmentasi Citra Tomat (a) Sebelum Dilakukan Perbaikan (b) Setelah Dilakukan Perbaikan
Berdasarkan Gambar 10, terdapat perbedaan hasil segmentasi citra tomat sebelum dan sesudah dilakukan perbaikan. Hasil perbaikan masih mendeteksi area yang terdeteksi sebagai lighting. Setelah tahap segmentasi, dilakukan  perhitungan  pada  tahap  ekstraksi  fitur  warna  dari  bagian  citra  tomat  tanpa  area lighting. Tahap selanjutnya dilakukan pengujian dengan klasifikasi level kematangan tomat menggunakan multi-SVM.
Adapun hasil klasifikasi level kematangan tomat menggunakan multi-SVM berdasarkan perbaikan citra ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pengujian Berdasarkan Perbedaan Perbaikan Citra Tomat
Perbaikan citra Kebenaran Klasifikasi Akurasi (%) Error (%) Rata-Rata RGB 26 86,7 13,3 Pencarian Nilai Index Piksel Ketetanggaan 23 76,7 23,3
Berdasarkan  Tabel  2,  didapatkan  nilai  akurasi  level  kematangan  buah  tomat  dengan  perbaikan menggunakan  rata-rata  RGB  lebih  tinggi  dari  pada  perbaikan  dengan  menggunakan  pencarian  nilai  index piksel  ketetanggaan.  Akurasi  hasil  perbaikan  citra  dengan  rata-rata  RGB  sebesar  86,7  %  dan error  rate sebesar 13,3 %. Sedangkan akurasi hasil perbaikan dengan pencarian nilai index piksel ketetanggaan sebesar 76,7 % dan error rate sebesar 23,3 %. Akurasi yang dihasilkan berdasarkan perbaikan dengan rata-rata RGB lebih  tinggi,  karena  sebagian  besar  area lighting mampu  diperbaiki  dengan  menutup  area  tersebut menggunakan  nilai  rata-rata  RGB  dari  citra  tomat  yang  tanpa  area lighting. Sedangkan  hasil  akurasi berdasarkan  perbaikan  citra  dengan  pencarian  nilai  index  piksel  ketetanggaan  memiliki  akurasi  yang  lebih kecil. Hal tersebut dikarenakan kurang akuratnya ketika proses deteksi tepi area lighting. Sehingga, nilai yang seharusnya  menggantikan nilai area lighting merupakan piksel  yang  memiliki nilai tertentu. Adanya  kurang akuratnya deteksi tepi tersebut, mengakibatkan adanya beberapa nilai piksel yang menggantikan nilai piksel lighting merupakan nilai lighting.

## 5. KESIMPULAN
Tomat  merupakan  salah  satu  hasil  pertanian  yang  melimpah  dengan  distribusi  yang  luas.  Kematangan dari  tomat  yang  relative  cepat  mengharuskan  petani  mampu  mengelompokkan  level  kematangan  tomat dengan  tepat.  Proses  manual  yang  dianggap  kurang  akurat  karena  adanya  penilaian  subjektif  pekerja, sehingga dikembangkan sistem pengolahan citra dengan metode multi-SVM untuk mengklasifikasikan level kematangan  tomat.  Klasifikasi  level  kematangan  tomat  didasarkan  pada  hasil  perbaikan  citra  tomat  pada tahap preprocessing ,  yaitu  dengan  tujuan  mengganti  area  yang  terdeteksi lighting dengan  komponen  warna yang  dimiliki  oleh  citra  tersebut.  Pada  penelitian  ini  perbaikan  citra  pada  tahap preprocessing dilakukan dengan dua cara, yaitu dengan rata-rata RGB dan pencarian nilai index piksel. Adapun pengujian dilakukan dengan  multi-SVM,  hasilnya  adalah  dengan  menggunakan  perbaikan  rata-rata  RGB  akurasi  yang  diperoleh sebesar  86,7  %.  Sedangkan  dengan  perbaikan  citra  menggunakan  pencarian  nilai  index  piksel  akurasi  yang diperoleh sebesar 76,7 %. Sehingga, perbaikan citra yang lebih optimal adalah dengan menggunakan rata-rata RGB karena sebagian besar area lighting dapat diganti dengan nilai tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Andriani, Evi. 2010. “Image Enhancement”. http://eviandrianimosy.blogspot.com/2010/12/image- enhancement.html . Diakses 18 Agustus 2015.
[2] Azis, Azminuddin I.S., Suhartono, Vincent., Himawan, H. 2011. “Model Multi-Class SVM Menggunakan Strategi 1V1 untuk Klasifikasi Wall-Following Robot Navigation Data”.
[3] Hsu, Chih-Wei., Chih, Jen Lin. 2002. "A Comparison of Methods for Multiclass Support Vector Machines". IEEE Trans. Neural Netw, pp. 415-425.
[4] Harllee Packing Inc. “ Product: Premium product are a Harllee tradition. http://www.harlleepacking.com/products/ . Diakses 18 Agustus 2015.
[5] L. Pawan. Cory Butz, 2007. "Rough Set Based 1-v-1 and 1-v-r Approaches to Support Vector Machine Multi-Classification," Elsevier International Journal on Information Science, vol. 177, pp. 3782-3798.
[6]  Mizushima,  Akira.  Lu,  Renfu.  (2013).  An  Image  Segmentation  Method  for  Apple  Sorting  and  Grading Using  Support  Vector  Machine  and  Otsu’s  Method.  Computer  and  Electronics  in  Agriculture  Volume 94, pp 29-37.
[7] Nugroho, Anto Satriyo. Witarto, Arief Budi. Handoko, Dwi. 2003. “ Support Vector Machine – Teori dan Aplikasinya dalam Bioinformatika”. IlmuKomputer.com.
[8] Prasetyo, Eko. 2012. “Data Mining – Konsep dan Aplikasi Menggunakan Matlab”.  Andi Offset: Yogyakarta.
[9] Putra, Willy Permana. Yani, Muhammad.  2013. “ Analisis Perbaikan Kualitas Citra Hasil Logarithmic Image Processing (LIP) Terhadap Sebaran Data RGB dan Noise”. Penerapan Teknologi. Politeknik Indramayu.
[10] Riska, S.Y., Ginardi, R.V.H., Suciati, Nanik. “Segmentasi Variasi Pencahayaan Citra Tomat Menggunakan Marker Controlled Watershed dan Arimoto Entropy untuk Perbaikan Citra” Jurnal Buana Informatika, vol. 6, no. 3, 2015, pp. 213-224.
[11] Syahrir, W.Md, Suryani, A., dan Connsynn. (2009), “Color Grading in Tomato Maturity Estimator using Image Processing Teqnique” IEEE, hal. 276-280.
[12]  Vibhute,  Anup,  dan  Bodhe,  S.K.  (2013).  “Outdoor  Illumination  Estimation  of  Color  Images”.  IEEE, Communication and Signal Processing hal 331-334.
[13] Wang, Qi., Wang, Hui., Xie, Lijuan., dan Zhang, Qin. (2012). “Outdoor Color Rating of Sweet Cherries using Computer Vision”. ScienceDirect, Computer and Electronics in Agriculture hal 113-120.