Terakreditasi Peringkat Sinta 4 berdasarkan Petikan dari Keputusan Menteri Riset dan Teknologi/ Kepala Badan Riset dan Inovasi Nasional Nomor 200/M/KPT/2020, masa berlaku mulai Vol.3 No.1 tahun 2018 s.d Vol.7 No.2 tahun 2022

## Klasifikasi Tingkat Kematangan Jambu Bol Berbasis Pengolahan Citra Digital Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor
Aminatus Syarifah 1 , Aditya Akbar Riadi 2 , Arief Susanto 3 1,2,3 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muria Kudus, Indonesia
1 201851300@std.umk.ac.id
2 aditya.akbar@umk.ac.id
3 arief.susanto@umk.ac.id
Received : 03-02-2022; Accepted: 24-03-2022; Published: 30-03-2022
Abstrak —Jambu bol (Syzygium Malacence) merupakan salah satu jenis dari tanaman jambu air yang memiliki warna daging buah putih, bentuk buah elips, warna kulit buah merah hingga keunguan, dan memiliki satu biji yang berwarna coklat di setiap buahnya. Jenis jambu bol ada 2 macam, yaitu jambu bol putih dan  jambu  bol  merah.  Pada  penelitian  ini  yang  dijadikan sebagai objek penelitian adalah jenis jambu bol merah. Jambu bol merah yang diperjual belikan di pasar tradisional dan toko buah memiliki tingkat kematangan yang berbeda. Para petani dan pedagang melakukan penyortiran untuk membedakan jenis jambu  bol  berdasarkan  tingkat  kematangan  secara  manual menggunakan  mata/visual.  Adanya  perkembangan  teknologi yang  semakin  maju  dapat  memudahkan  petani  dan  pedagang dalam menyortir buah jambu bol merah dengan menggunakan aplikasi  pengklasifikasian  yang  berbasis  pengolahan  citra digital.  Proses klasifikasi dibagi menjadi 3 jenis, yaitu mentah, matang,  dan  sangat  matang/tua.  Penelitian  ini  menggunakan metode ekstraksi fitur warna HSV (Hue Saturation Value) dan esktraksi  fitur  GLCM  (Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix). Sedangkan, metode pengklasifikasiannya menggunakan metode  K-NN  (K-Nearest  Neighbor).  Data  jambu  bol  yang digunakan sebanyak 90 data yang terdiri dari 60 data training dan 30 data testing. Hasil klasifikasi menggunakan metode K- NN pada aplikasi mempunyai tingkat akurasi sebesar 93% dari 30  data  testing.  Akurasi  tersebut  diperoleh  dengan  nilai ketetanggaan yang digunakan adalah k=1.
Kata kunci — Jambu bol, Pengolahan Citra Digital,  K-NN, Ekstraksi, HSV, GLCM
Abstract—  Guava  (Syzygium  Malacence)  is  a  type  of  water guava plant that has white flesh color, elliptical fruit shape, red to  purplish  skin  color,  and  has  one  brown  seed  in  each  fruit. There are 2 types of guava, namely white guava, and red guava. In this study, the object of research is the type of red guava. The red guavas that are traded in traditional markets and fruit shops have different levels of ripeness. Farmers and traders do sorting to distinguish types of guava bol based on the level of maturity manually  using  eyes/visuals.  The  existence  of  increasingly advanced  technological  developments  can  make  it  easier  for farmers  and  traders  in  sorting  red  guava  fruit  by  using  a classification  application  based  on  digital  image  processing. The  classification  process  is  divided  into  3  types,  namely  raw, ripe, and very ripe/old. This research uses HSV (Hue Saturation Value) color feature extraction and GLCM (Gray Level Co-
Occurrence  Matrix)    feature  extraction  methods.  Meanwhile, the classification method uses the K-NN (K-Nearest Neighbor) method. The guava data used is 90 data consisting of 60 training data and 30 testing data. The results of the classification using the  K-NN method  in  the application have  an  accuracy  rate  of 93%  from  30  testing  data.  The  accuracy  is  obtained  with  the neighboring value used as k=1.
Keywords— Guava, Digital Image Processing, K-NN, Extraction, HSV, GLCM

## I. P ENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  tropis  yang memiliki berbagai  macam jenis flora dan fauna. Terdapat 20.000  spesies  flora  di  Indonesia,  40%  diantaranya merupakan  tanaman  endemik  nusantara  [1].  Jambu  bol ( Syzygium Malaccence ) merupakan salah satu jenis spesies dari  tanaman  endemik  nusantara  yang  tersebar  di  pulau Sumatera dan Jawa. Jambu bol masih memiliki kekerabatan dengan jambu air karena memiliki nama genus yang sama, selain itu terdapat dua jenis jambu bol yaitu jambu bol putih dan jambu bol merah  [2]. Tingkat kematangan jambu bol berdasarkan warna kulit tersebut agak sulit diklasifikasikan secara konvensional menggunakan mata manusia. Pengklasifikasian  ini  berguna  untuk  menyortir  jambu  bol yang akan dijual di pasar tradisional dan toko buah. Namun, penyortiran  secara  manual  tersebut  memiliki  kekurangan diantaranya dapat menimbulkan perbedaan persepsi, waktu yang digunakan tidak efisien, serta memungkinkan adanya hasil klasifikasi yang beragam.
Berdasarkan masalah tersebut, perlu adanya sistem yang dapat  mengkalisfikasikan  tingkat  kematangan  jambu  bol agar  memudahkan  petani  maupun  pedagang  saat penyortiran.  Oleh  karena  itu,  teknologi  pengolahan  citra digital  menjadi  solusi  untuk  membangun  sistem pengklasifikasian  tingkat  kematangan  jambu  bol.  Pada penelitian ini klasifikasi tingkat kematangan jambu bol ada 3 macam, yaitu mentah, matang, dan sangat matang. Untuk menganalisis klasifikasi tingkat kematangannya menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor dengan ekstraksi  cirinya  berdasarkan  fitur  warna  HSV  ( Hue
Saturation  Value )  dan  fitur  tekstur  GLCM  ( Gray  Level Coocurance Matrix ).
Terdapat beberapa penelitian tentang klasifikasi tingkat kematangan  buah,  terutama  yang  menerapkan  metode  K- NN,  antara  lain  hasil  penelitian  oleh  Mukhofifah  yang mendeteksi  kematangan  buah  alpukat  menggunakan metode  pengolahan  citra.  Penelitian  ini  melakukan klasifikasi  dengan  menerapkan  normalisasi  nilai  rata-rata RGB. Tingkat kematangannya dibagi menjadi 3 golongan, yaitu  mentah,  masak,  dan  matang  dengan  tingkat  akurasi klasifikasinya sebesar 75% [3]. Sedangkan penelitian yang dilakukan  oleh  Ciputra  tentang  tingkat  klasifikasi kematangan  buah  apel  manalagi  dengan  alogaritma  naive bayes  dan  ekstraksi  fitur  citra  digital,  menghasilkan klasifikasi  dari  tingkat  kematangan  apel  tersebut  sebesar 63%. Tingkat kematangan apel diklasifikasikan menjadi 2 macam,  yaitu  mentah  dan  matang.  Penelitian  tersebut menggunakan  ekstraksi  fitur,  yaitu mean ,  energi,  entropi, skewness , smothess , dan standar deviasi [4].
Pada penelitian  yang dilakukan oleh Khotimah tentang klasifikasi  kematangan  buah  mangga  berdasarkan  citra HSV  dengan  K-NN,  menghasilkan  klasifikasi  dengan tingkat  akurasi  sebesar  80%  pada  nilai  ketetanggan  k=2. Penelitian  tersebut  menggunakan  esktraksi  fitur  warna HSV,  yaitu  rata-rata,  skewness,  dan  kurtosis.  Terdapat  4 jenis klasifikasi tingkat kematangan mangga, yaitu mentah, cukup matang, matang, dan sangat matang [5]. Selain itu, pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Permadi  tentang aplikasi  pengolahan  citra  untuk  identifikasi  kematangan mentimun  berdasarkan  tekstur  kulit  buah  menggunakan metode ekstraksi ciri statistik,  menghasilkan akurasi pada klasifikasi timun matang dan belum matang sebesar 75%. Penelitian  tersebut  menggunakan  ekstraksi  ciri  statistik, antara lain mean , varians , skewness , kurtosis , dan entropy [6].
Berdasarkan uraian dari penelitian-penelitian yang telah dilakukan  sebelumnya,  peneliti  menggunakan  metode K- Nearest  Neighbor ,  menggunakan  metode  ektraksi  fitur HSV  dan  GLCM  untuk  mengklasifikasikan  tingkat kematangan jambu bol. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengklasifikasikan  jambu  bol  merah  sesuai  tingkat kematangannya menggunakan metode K-Nearest Neighbor.

## II. M ETODOLOGI PENELITIAN
Sistem  klasifikasi  tingkat  kematangan  jambu  bol  pada penilitian  ini  akan  dibuat  berbasis  GUI  ( Graphical  User Interface) / dekstop menggunakan tools matlab.  Adapun proses  pengumpulan  datanya  dilakukan  dengan  teknik observasi dan wawancara pada petani jambu bol, pedangan jambu bol di pasar tradisional, dan pedagang jambu bol di toko  buah.  Pada  sistem  klasifikasi  tingkat  kematangan jambu  bol  ini  membutuhkan  dua  jenis  data,  yaitu  data training dan data testing .
Data  tersebut  berupa  data  foto/gambar  dari  jambu  bol. Pada  sistem  klasifikasi  ini  terdapat  3  jenis  klasifikasi tingkat kematangan jambu bol, yaitu mentah, matang, dan sangat  matang.  Untuk  data training memiliki  total  data sebanyak  60  data  yang  terdiri  dari  20  data  jambu  bol
dengan  tingkat  kematangan  mentah,  20  data  jambu  bol dengan tingkat kematangan matang, dan 20 data jambu bol dengan tingkat kematangan sangat matang.
Sedangkan, data testing (data yang digunakan untuk uji coba) memiliki total data sebanyak 30 data yang terdiri dari 10 data jambu bol mentah, 10 data jambu bol matang, dan 10 data jambu bol sangat  matang.  Data training tersebut digunakan  sebagai  dataset  pada database sebagai  bahan pengenalan  pada  sistem  klasifikasi  yang  dibuat,  sehingga dapat menghasilkan klasifikasi pada data uji ( testing ).
Proses  pengambilan  data  foto  dari  jambu  bol  tersebut menggunakan kamera handphone dengan ukuran kameranya  sebesar  64  MP  sehingga  diperoleh  data  foto yang  jelas  dan detail .  Pengambilan  foto  jambu  bol  ini dilakukan  dengan  menggunakan  latar  belakang  berwarna putih  yang  berasal  dari  kain  putih  polos,  agar  diperoleh hasil foto yang lebih cerah, bersih, serta lebih fokus dalam mendeteksi  cirinya.  Adapun  3  jenis  klasifikasi  tingkat kematangan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  dapat dilihat  pada  gambar  1  untuk  ringkat  kematangan mentah,gambar  2  untuk  tingkat  kematangan  matang,  dan gambar 3. untuk tingkat kematangan sangat matang/tua.
Gambar 1  Jambu bol mentah Gambar 2  Jambu bol matang
Gambar 3  Jambu bol matang
Pada proses pengolahan citra/gambar terdapat beberapa tahapan  yang  harus  dilewati  agar  dapat  menghasilkan keluaran/ output yang  sesuai.  Tahapan-tahapan  klasifikasi
pengolahan  citra  pada  sistem  ini  terdapat  pada  gambar  4, sebagai berikut:
Gambar 4  Tahapan pengolahan citra
Pada  gambar  4  di  atas,  tahap  pertama  pada  proses pengolahan  citra  adalah  akuisisi  citra.  Akuisisi  citra merupakan tahap pengambilan dan pengumpulan data citra dari suatu citra yang telah diambil menggunakan tools/alat. Alat  yang  digunakan  untuk  pengambilan  citra  pada penelitian ini menggunakan kamera handphone.
Tahapan kedua yaitu tahap prepocessing , pada tahap ini dilakukan resize /pengubahan ukuran gambar menjadi lebih kecil  agar  pemrosesan  gambar/citra  pada  sistem  menjadi lebih  cepat  serta  dilakukan  pelabelan  pada  citra  data training .  Selain  itu,  dilakukan  juga  tahap  konversi  warna RGB  ( Red  Green  Blue )  ke  HSV  ( Hue  Saturation  Value ) dan  konversi  RGB  ke grayscale .  Tahapan  ketiga  adalah ekstraksi ciri dari fitur warna HSV dan fitur tekstur GLCM ( Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix )  yang  hasilnya  akan disimpan  pada database .  Tahapan  terakhir  adalah  tahap klasifikasi  yang  dilakukan  menggunakan  metode K- Nearest Neighbor . Pemrosesan citra pada tahap klasifikasi jambu bol pada aplikasi yang dibuat oleh peneliti, antara lain:
1. Menginput gambar jambu bol dengan format “.jpg” dan  “.png”.  Gambar  yang  telah  diinput  tersebut merupakan gambar dengan warna RGB ( Red Green Blue ). 2. Melakukan resize ukuran  gambar  terlebih  dahulu sebelum diproses pada tahapan ekstraksi fitur agar sistem dapat bekerja lebih cepat dan hasil klasifikasi lebih cepat diketahui.
3. Mengkonversi  gambar/citra  RGB,  konversi  yang dilakukan ada 2 macam, yaitu koversi warna HSV ( Hue Saturation Value ) dan konversi grayscale /keabu-abuan.  Konversi  warna  tersebut harus dilakukan pada dua tahapan karena belum ada function yang dapat merubah konversi warna HSV menjadi grayscale ,  sehingga  dilakukan  dua  tahap konversi agar dapat diproses ke tahapan berikutnya. Konversi  harus  dilakukan  agar  gambar  dapat diekstraksi  fitur/cirinya  sesuai  dengan  uji  statistik yang digunakan.
4. Ekstraksi  fitur/ciri  gambar,  pada  penelitian  ini ekstraksi  gambar  dilakukan  dengan  uji  statistik. Untuk  warna  HSV  dilakukan  uji  statistik  berupa, mean ,  standar  deviasi, skewness ,  dan entropy. Sedangkan untuk ekstraksi GLCM menggunakan 4
jenis uji statistik, yaitu contrass, correation, energy, dan homogeneity .
5. Setelah itu, melakukan pengambilan data ekstraksi fitur  dari  data training untuk  dilakukan  proses klasifikasi.
6. Klasifikasi dari hasil ekstraksi fitur, pada penelitian ini klasifikasi dilakukan dengan metode K-NN dan menggunakan euclidien distance untuk menghitung jarak antara data training dan data testing.
7. Setelah klasifikasi dilakukan baru dihasilkan output hasil  klasifikasi  dari  data testing yang  telah diinputkan.
Adapun alur klasifikasi citra pada aplikasi pengolahan citra  untuk  klasifikasi  tingkat  kematangan  jambu  bol terdapat pada gambar 5 di bawah ini.

## Gambar 5  Alur klasifikasi pada aplikasi

## 2.1 Jambu Bol
Jambu bol ( Syzygium Malaccence ) merupakan tanaman yang hidup terbatas di Sumatera, Jawa, dan Semenanjung
Malaysia. Jambu bol memiliki ketinggian 5 sampai 20 m, dengan diameter batang sekitar 20-45 cm. Buah jambu bol berbentuk elips yang  berdiameter  5-8  cm,  warna  kulit buahnya merah hingga keunguan. Sedangkan daging buah jambu  bol  memiliki  tebal  0,5-2,5  cm,  berwarna  putih, berbau  wangi,  serta  mengandung  banyak  air.  Pada  setiap buah  jambu  bol  terdapat  satu  biji  yang  memiliki  warna coklat  serta  ukuran  diameternya  2,5  sampai  3,5  cm.  Ada dua jenis jambu bol yaitu jambu bol merah dan jambu bo putih. Jambu bol dikenal juga dengan nama jambu jamaika, karena  jambu  bol  merah  ketika  matang  memiliki  warna kulit  merah  kehitaman.  Adapun  kandungan  nutrisi  yang terdapat pada jambu bol, antara lain vitamin C, vitamin A, air, thiamin , riboflavin ,  serat,  karbohidrat,  dan  kalsium. Jambu  bol  merupakan  tanaman  lokal  Indonesia  yang memiliki  rasa  manis  dan  khas  dibandingkan  jenis  jambu lain, sehingga jambu ini berada di tingkat harga yang cukup mahal [2].

## 2.2 Pengolahan Citra Digital
Citra merupakan suatu gambaran mengenai ciri khusus objek berdasarkan kondisi variabel tertentu[7]. Sedangkan, citra  digital  adalah  sekumpulan  piksel-piksel  dari  suatu gambar yang tersusun pada larik dua dimensi dengan titik asal (0,0) yang terletak di sebelah kiri atas suatu citra [8]. Adapun  pengolahan  citra  digital  ( image processing ) merupakan proses pengolahan data citra berdasarkan suatu metode yang  menghasilkan output bentuk citra lain,  yang mengandung ataupun  memperkuat  informasi khusus pada output dari citra tersebut [7].

## 2.3 Ekstraksi Fitur
Fitur adalah suatu tanda unik yang terdapat pada objek serta  dapat  membedakan  objek  satu  dengan  lainnya berdasarkan  karakteristik  tertentu  [9].    Ekstraksi  fitur merupakan  bagian  penting  dari  analisis  citra  untuk mengetahui dan mengenali ciri khusus dari suatu citra yang diteliti.  Terdapat  beberapa  metode  yang  digunakan  untuk ekstraksi  fitur  pada  citra,  antara  lain  ciri  amplitudo,  ciri histogram,  matriks co-ocurrence , gradient ,  deteksi  tepi, spektrum fourier , wavelet ,  fitur  warna,  tapis  gabor, overlapping dan nonoverlapping block , dan fraktal [10].

## 2.4 HSV (Hue Saturation Value)
Ruang  warna  HSV  merupakan  model  warna  yang sering  digunakan  karena  ruang  warna  ini  mirip  dengan karakteristik  persepsi  warna  pada  mata  manusia  [10]. Ruang  warna  HSV  berasal  dari  kata hue , saturation ,  dan value [11].
Hue digunakan  untuk  menunjukkan  jenis  atau  corak warna  di  mana  tempat  warna  tersebut  ditemukan  pada spektrum warna (misalnya warna merah, biru, atau orange ). Saturation digunakan untuk menyatakan ukuran bersarnya kemurnian  warna  tersebut.  Sedangkan, value digunakan untuk  mengukur  tingkat  kecerahan  dari  suatu  warna  atau ukuran besarnya cahaya yang datang pada warna tersebut [10].    Pada  gambar  6  di  bawah  ini  merupakan  gambaran dari ruang warna HSV.
Gambar 6  Ruang Warna HSV
Sebelum melakukan ekstraksi ciri HSV harus dilakukan konversi  terlebih  dahulu  dari  RGB  ke  HSV.  Konversi tersebut  dapat    menggunakan  rumus  di  bawah  ini  dengan menghitung nilai normalisasi RGB terlebih dahulu [12].
𝑟 = ⁡ R 255 (1.1)
𝑔 = ⁡ G 255 (1.2)
𝑏 = ⁡ B 255 (1.3)
Setelah  itu,  menggunakan  nilai  normalisasi  RGB  yang diperoleh untuk  mendapatkan konversi nilai HSV dengan rumus berikut [12]:
𝑉 = ⁡max⁡(r, g, b) (1.4) 𝑆 = { 0⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑤𝑖𝑠𝑒 𝑉 − min(𝑟,𝑔,𝑏) 𝑉 ⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡ → ⁡𝑗𝑖𝑘𝑎⁡𝑉⁡! = 0⁡⁡ (1.5)
𝐻 =
{ 60°×(𝑔−𝑏)
𝑉−min⁡(𝑟,𝑔,𝑏) ⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡ → ⁡𝑗𝑖𝑘𝑎⁡𝑉 = 𝑟
120°+60°(𝑏−𝑟)
𝑉−min⁡(𝑟,𝑔,𝑏) ⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡ → 𝑗𝑖𝑘𝑎⁡𝑉 = 𝑔
240°+60°(𝑟−𝑔) 𝑉−min⁡(𝑟,𝑔,𝑏) ⁡ → 𝑗𝑖𝑘𝑎⁡𝑉 = 𝑏 ⁡⁡ (1.6) 𝐻 = H + 360°⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡ → jika⁡H < 0 (1.7)
Keterangan persamaan 1.1 sampai 1.7:
H = nilai hue S = nilai saturation V = nilai value R = nilai red G = nilai green B = nilai blue r = normalisasi red g = normalisasi green b = normalisasi blue

## 2.5 GLCM (Grey Level Coocurance Matrix)
Tekstur  merupakan  salah  satu  ciri  pada  citra  yang dapat  diamati  secara  visual  namun  sulit  untuk mendefinisikannya  [13].  GLCM  merupakan  metode ekstraksi ciri tekstur untuk memperoleh nilai statistik yang terletak pada orde ke dua serta perhitungannya berdasarkan kedekatan antar dua piksel ketetanggaan dengan arah sudut dan  jarak  tertentu  [14].  Hubungan  ketetanggan  tersebut didasarkan  pada  tingkat  keabuan  piksel  suatu  citra  serta dihitung  berdasarkan  arah  sudut,  sebagai  berikut  0 o ,  45 o , 90 o , dan 135 o [13].
Sebelum  melakukan  ekstraksi  fitur  GLCM,  konnversi warna  RGB  ke  grayscale  harus  dilakukan,  adapun  rumus yang digunakan untuk melakukan konversi, sebagai berikut:
Grayscale = R * 0.2989 + G * 0.5870 + B * 0.1140   (2.1)
Terdapat  beberapa  ekstraksi  fitur  GLCM,  antara  lain energy,  contrass,  correlation, dan homogeneity .  Energi berfungsi  untuk  mengukur  ketidakberaturan  tingkat keabuan pada gambar, untuk perhitunggannya menggunakan rumus seperti di bawah ini:
energi = ∑ ∑ 𝑝(𝑖, 𝑗) 2 𝑗 𝑖 (2.2)
Contrass berfungsi  untuk  mengukur  besarnya  tingkat keabuan pada daerah di sekitar citra, untuk perhitunggannya menggunakan rumus seperti di bawah ini:
𝑐𝑜𝑛𝑡𝑟𝑎𝑠𝑠 = ∑ ∑ |𝑖 − 𝑗| 2 𝑝(𝑖, 𝑗) 𝑗 𝑖 (2.3)
Homogeneity /homogenitas  berfungsi  untuk  mengukur kehomogenan  variasi  intensitas  (kemiripan)  pada  citra, untuk  perhitunggannya  menggunakan  rumus  seperti  di bawah ini:
homogeneity = ∑ ∑ 𝑝(𝑖1,𝑖2) 1+|𝑖1−𝑖2| 𝑖2 𝑖1 (2.4)
Korelasi/ correlation berfungsi  untuk  mengukur  tingkat ketergantungan  linier  pada  setiap  piksel  citra greyscale yang saling bertetanggan.
Correlation = ∑ (𝑖−𝜇𝑖)⁡(𝑗−𝜇𝑗)⁡𝑝(𝑖,𝑗)
𝜎𝑖𝜎𝑗 𝑖,𝑗 (2.5)
𝜇 𝑖 = ∑ ∑ 𝑖⁡𝑝(𝑖, 𝑗) 𝑗 𝑖 (2.6)
𝜇 𝑗 = ∑ ∑ 𝑗⁡𝑝(𝑖, 𝑗) 𝑗 𝑖 (2.7)
𝜎 𝑖 = ∑ ∑ √(𝑖 − 𝜇 𝑖 ) 2 𝑝(𝑖, 𝑗) 𝑗 𝑖
(2.8)
𝜎 𝑗 = ∑ ∑ √(𝑗 − 𝜇 𝑖 ) 2 𝑝(𝑖, 𝑗) 𝑗 𝑖
(2.9)
Keterangan persamaan 2.1 sampai 2.9: R = nilai red G = nilai green
B = nilai blue
i
= baris ke-i j = kolom ke-j p(i,j) = nilai indeks baris ke-i dan kolom ke-j 𝜇 𝑖 = mean elemen baris 𝜇 𝑗 = mean elemen kolom
𝜎 𝑖 = varians elemen baris
𝜎 𝑗 = varians elemen kolom

## 2.6 K-NN (K-Nearest Neighbor)
Metode K-Nearest Neighbor adalah salah satu metode supervised learning yang proses klasifikasinya berdasarkan jarak  ketetanggaan  terdekat  dari  dataset  training  [5]. Terdapat  beberapa  jenis  perhitungan  jarak  yang  dapat digunakan  pada  metode  klasifikasi  K-NN,  antara  lain euclidean , manhattan / cityblock , cosine ,  dan correlation [15].  Namun  dari  beberapa  jenis  perhitungan  tersebut, euclidean yang paling sering digunakan pada klasifikasi K- NN  serta default perhitungan  jarak  K-NN  pada  matlab. Adapun  rumus  dari  perhitungan  jarak euclidean ,  sebagai berikut [16]:
𝑑 𝑖 = √∑ (𝑥 2𝑖 − 𝑥 1𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (4.1)
Keterangan persamaan 4.1 : d i =  jarak euclidean ke-i x 2i = data training ke-i x 1i = data testing ke-i
n   = banyaknya data training
i    = baris ke-i
2.7 Confusion Matrix
Metode  evaluasi  keakurasian  hasil  klasifikasi  dari aplikasi  klasifikasi  tingkat  kematangan  jambu  bol  ini menggunakan metode confusion matrix . Confusion Matrix merupakan  tabel  yang  digunakan  untuk  menggambarkan kinerja  suatu  model/metode  klasifikasi  ( classifier )  pada satu set data testing /uji yang nilai aktual/sebenarnya sudah diketahui  [17].  Metode  ini  menggunakan  perhitngan  dari tabel,  kemudian  dapat  dicari  nilai precision,  recall, atau accuracy . Pengujian confution  matrix pada  penelitian  ini dilakukan pada data testing sebanyak 30 data, yang terbagi menjadi  10  data  klasifikasi  mentah,  10  data  klasifikasi matang, dan 10 data klasifikasi sangat matang. Hasil tabel confusion matrix dari pengujian ini terdapat pada tabel 2 di bawah ini. Hasil accuracy (akurasi) diperoleh sebesar 93 %.
TABEL 1
Pengujian Confusion Matrix Prediksi Aktual Mentah Matang Sangat matang Mentah 10 0 0 Matang 1 9 0 Sangat matang 0 1 9 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦⁡ = ⁡ 𝑇𝑃⁡(𝑇𝑟𝑢𝑒⁡𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒) ∑ 𝑑𝑎𝑡𝑎 ⁡𝑥⁡100% = ⁡ (10 + 9 + 9) 30 𝑥100% = ⁡93%

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bab ini terdapat beberapa pokok bahasan mengenai hasil penelitian, antara lain:

## 3.1 Persiapan Data
Setelah  memperoleh  data  foto  jambu  bol  dan  telah dilakukan  pembagian  data training dan testing ,  langkah berikutnya  adalah  melakukan  pelabelan  jenis  klasifikasi pada microsoft  excel . Microsoft  excel disini  berfungsi sebagai database yang akan menyimpan hasil dari ekstraksi fitur-fitur dan hasil klasifikasi dari aplikasi.
Pelabelan  dilakukan  untuk  data training maupun testing mengunakan  angka  agar  sistem  dapat  membaca jenis klasifikasinya. Namun, untuk hasil klasifikasi uji coba pada  sistem  digunakan  label  dengan  tipe  data string . Pelabelan data training yang dilakukan pada penelitian ini terpadapat pada gambar 7 di bawah ini.
Gambar 7  Pelabelan data klasifikasi Pada  gambar  7  diatas  terdapat  dua  kolom  yang digunakan  yaitu  kolom  A  dan  kolom  C.  Kolom  A merupakan  tingkat  kematangan  sebenarnya  tidak  diberi label agar bisa tetap mengetahui jenis klasifikasi yang asli. Kolom  C  adalah  kode  pelabelan  yang  peneliti  berikan untuk  digunakan  pada  sistem.  Kode  label  yang  diberikan ada  3  macam,  yaitu  kode  “1”  untuk  tingkat  kematangan “mentah”, kode  “2”  untuk tingkat  kematangan “matang”, dan  kode  “3”  untuk  tingkat  kematangan  “sangat matang/tua”.

## 3.2 Tampilan Interface Aplikasi
Aplikasi klasifikasi tingkat kematangan jambu bol ini berbasis  GUI  ( Graphical  User  Interface )  matlab. Sedangkan, database nya  menggunakan microsoft  excel . Sistem  ini  hanya  memiliki  satu user saja. User/ pengguna dapat  menggunakan    aplikasi  untuk  mengklasifikasikan tingkat  kematangan  buah  jambu  bol.  Pada  aplikasi  ini terdapat  beberapa  menu  yang  telah  dibuat  oleh  peneliti. Adapun  tampilan interface /antar  muka  dari  aplikasi  ini, sebagai berikut:
1) Menu Beranda
Halaman beranda ini hanya berfungsi sebagai halaman awal  aplikasi  saat user membuka  aplikasi.  Adapun
tampilan dari halaman beranda terdapat pada gambar  8 di bawah ini.
Gambar 8 Interface menu beranda

## 2) Menu Jambu Bol
Pada menu jambu bol ini berisi tentang informasi buah jambu bol merah yang menjadi objek penelitian. Informasi tersebut  membahas  tentang  bentuk  dari  buah  jambu  bol merah, warna buah, jenis klasifikasi, dan cara perkembang biakannya.  Adapun  tampilan  dari  menu  “jambu  bol”  ini terdapat pada gambar 9 di bawah ini.
Gambar 9 Interface menu jambu bol
3) Menu Klasifikasi Pada  menu  klasifikasi  ini user dapat  melakukan klasifikasi dari citra jambu bol merah yang diinputkan pada menu  ini.  Adapun  tampilan  dari  menu  klasifikasi  pada aplikasi ini terdapat pada gambar 10 di bawah ini.
Gambar 10 Interface menu klasifikasi
4) Menu Akurasi
Pada menu akurasi ini user daoat mengetahui seberapa tinggi  tingkat  akurasi  dari  aplikasi  klasifikasi  tingkat kematangan  jambu  bol  ini.  Selain  itu user juga  dapat mengetahui nilai ekstraksi ciri dari setiap data training dan
testing yang digunakan pada penelitian ini. Tampilan dari menu akurasi terdapat pada gambar 11 di bawah ini.
Gambar 11 Interface menu akurasi

## 5) Menu Tentang
Pada menu tentang ini berisi informasi mengenai fungsi menu-menu  pada  aplikasi  dan  cara  penggunaan  aplikasi pengolahan  citra  tersebut.  Adapun  tampilan  dari  menu tentang ini terdapat pada gambar 12 di bawah ini.
Gambar 12 Interface menu tentang

## 3.3 Pengujian Klasifikasi dan Akurasi
Objek yang digunakan pada pengujian klasifikasi ini adalah  foto  jambu  bol  merah  dengan  tingkat  kematangan “matang” dan memiliki ukuran sebesar 4624 x 3472 piksel. Foto  jambu  bol  yang  dijadikan  sebagai  objek  uji  coba terdapat pada gambar 13 di bawah ini.
Gambar 13 Objek pengujian
Pengujian  ini  dilakukan  dengan  nilai  ketetanggan untuk  klasifikasi  adalah  k=1  dan  untuk  GLCM menggunakan  sudut  0 0 dengan  ketetanggan  (D) bernilai  1.  Adapun  hasil  pengujian  klasifikasi  pada menu  klasifikasi  terdapat  pada  gambar  14  di  bawah ini.
Gambar 14 Hasil pengujian klasifikasi
Pada  gambar  14  dapat  dilihat  bahwa  hasil keputusan akhirnya berupa klasifikasi buah jambu bol pada  tingkat  kematangan  yang  “matang”.  Adapun hasil konversi warna HSV dan grayscale secara lebih detail dan  jelas  dapat  dilihat  pada  gambar  15  dan gambar 16 di bawah ini.

## Gambar 15 Konversi RGB ke HSV
Gambar 16 Konversi RGB ke grayscale
Adapun data hasil ekstraksi fitur/ciri HSV dan GLCM dari aplikasi ini dapat dilihat pada tabel 2 di bawah ini.
TABEL 2 Hasil Ekstrasksi Mean H 0.5385 Mean S 0.2343 Mean V 0.8565 Entropi H 37.159 Entropi S 50.470 Entropi V 49.310 Skewness H 30.733 Skewness S 31.807 Skewness V -32.191 Standar Deviasi H 0.1308 Standar Deviasi S 0.1350 Standar Deviasi  V 0.0467 Contrass 0.0987 Energi 0.2541 Corellation 0.9868 Homogeneity 0.9643
Pengujian akurasi dilakukan pada menu “akurasi” dan berfungsi untuk mengetahui tingkat akurasi aplikasi dalam mendeteksi  tingkat  kematangan  jambu  bol.  Adapun
tampilan proses akurasi pada aplikasi pengolahan citra ini terdapat pada gambar 17 di bawah ini.
Gambar 17 Hasil pengujian akurasi
Pada  proses  ekstraski  data training ini  membutuhkan waktu  selama  58  detik  dan  waktu  yang  dipelukan  untuk mengkestraksi data testing sebesar 31 detik. Ekstraksi data training membutuhkan waktu lebih lama dari  estraksi data testing karena  proses  ini  dilakukan  pada  60  data.  Hasil akurasi dari menu akurasi pada gambar 17 di atas sebesar 0.9333  atau  jika  dipersentasekan  sebesar  93%  dengan menggunakan nilai ketetanggan k=1.
Peneliti juga melakukan pengujian pada beberapa nilai ketetanggan yang digunakan di metode K-NN, antara lain k=1, k=2, k=3, k=5, dan k=10. Namun, hasil akurasi yang paling tinggi diperoleh pada nilai ketetangggan k=1, yaitu sebesar 93%. Adapun tabel perbandingan hasil klasifikasi pada  pengujian  beberapa  nilai  ketetanggaan  tersebut terdapat pada tabel 3 di bawah ini.
TABEL 3 Perbandingan Hasil Akurasi K=1 k=2 k=3 k=5 k=10 Hasil
Klasifikasi 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2
2 2 2 2 2
2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 2 2 2
2 2 2 2 2
2 2 2 2 2 3 1 1 2 2
2 2 1 2 1 3 3 3 1 2 3 3 3 1 1
3 1 3 1 1 3 1 1 1 1 3 1 1 1 1
3 3 3 2 1 3 3 3 2 1 3 3 3 3 3 Akurasi 93% 70% 83% 67% 67%
Pada tabel 3 di atas klasifikasi dilakukan menggunakan kode yaitu nilai 1, 2, dan 3. Ketiga kode tersebut mewakili tingkat  kematangan  jambu  bol,  kode  1  berarti  tingkat kematangannya  “mentah”,  kode  2  berarti  tingkat kematangannya  “matang”,  dan  kode  3  berarti  tingkat kematangannya “sangat matang/tua”.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan pemaparan mengenai hasil pengujian yang telah  dibahas  pada  bagian  hasil  dan  pembahasan  tentang klasifikasi  tingkat  kematangan  jambu  bol  dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor dapat disimpulkan:
1) Penerapan metode K-NN dengan ekstraksi fitur warna HSV  dan  tekstur  GLCM  pada  aplikasi  klasifikasi tingkat  kematangan  jambu  bol  ini  dapat  diterapkan dengan  baik  dan  mampu  mengklasifikasikan  sesuai tingkat kematangan, yaitu mentah, matang, dan sangat matang.
2) Aplikasi klasifikasi tingkat kematangan jambu bol ini memiliki tingkat akurasi sebesar 93% dari data testing sejumlah  30,  data training sebanyak  60  data,  dan menggunakan nilai ketetanggaan k=1.

## R EFERENSI
[1] C. Kusmana and A. Hikmat, “Keanekaragaman Hayati Flora Di Indonesia,” J. Pengelolaan Sumberd. Alam dan Lingkung. , vol. 5, no. 2, pp. 187–198, 2015, doi: 10.19081/jpsl.5.2.187.
[2] I. N. Rai, G. W. Ana, I. P. Sudana, I. W. Wiraatmaja, and C. G. A. Semarajaya, Buah-Buahan Lokal Bali : Jenis , pemanfaatan dan Potensi Pengembangannya , 1st ed. Bali: Pelawa Sari, 2016.
[3] Mukhofifah  and  E.  Nurraharjo,  “Sistem  Deteksi  Kematangan Buah  Alpukat  Menggunakan  Metode  Pengolahan  Citra,” Din. Inform. , vol. 11, no. 1, pp. 12–23, 2019.
[4] A.  Ciputra,  “Tingkat  Klasifikasi  Kematangan  Buah  Apel Manalagi dengan Alogaritma Naïve Bayes dan Ekstraksi Fitur Citra Digital,” J. Simetris , vol. 9, no. 1, pp. 465–472, 2018.
[5] H.  Khotimah,  N.  Nafi’iah,  and  Masruroh,  “Klasifikasi Kematangan  Buah  Mangga  Berdasarkan  Citra  HSV  dengan KNN,” J. Elektron. List. dan Teknol. Inf. Terap. , vol. 1, no. 2, pp. 1–4, 2019, [Online]. Available: https://ojs.politeknikjambi.ac.id/elti. [6] Y.  Permadi  and  Murinto,  “Aplikasi  Pengolahan  Citra  untuk Identifikasi Kematangan Mentimun Berdasarkan Tekstur Kulit Buah Menggunakan Metode Ekstraksi Ciri Statistik,” J. Inform. , vol. 9, no. 1, pp. 1028–1038, 2015.
[7] F.  A.  Hermawati, Pengolahan  Citra  Digital ,  I.  Yogyakarta, 2013.
[8] S.  R.  Sulistiyanti,  F.  A.  Setyawan,  and  M.  Komarudin,
Pengolahan  Citra  Dasar  dan  Contoh  Penerapannya ,  I.
Yogyakarta: Teknosain, 2016.
[9] P. Rianto and A. Harjoko, “Penentuan Kematangan Buah Salak Pondoh Di Pohon Berbasis Pengolahan Citra Digital,” IJCCS , vol. 11, no. 2, pp. 143–154, 2017.
[10] D.  Putra, Pengolahan  Citra  Digital ,  I.  Yogyakarta:  C.V  Andi Offset, 2010.
[11] N.  Sularida,  J.  Y.  Sari,  I.  Purwanti,  and  N.  Purnama, “Identifikasi Tingkat Kematangan Buah Pisang Menggunakan Metode  Ektraksi  Ciri  Statistik  Pada  Warna  Kulit  Buah,” Ultimatics , vol. X, no. 2, pp. 98–102, 2018.
[12] F. Y. Nabella, Y. A. Sari, and R. C. Wihandika, “Seleksi Fitur
Information Gain Pada Klasifikasi Citra Makanan Menggunakan  Hue  Saturation  Value  dan  Gray  Level  Co- Occurrence Matrix,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 2, pp. 1892–1900, 2019.
[13] V. Lusiana, I. Husni, A. Amin, B. Hartono, and T. Kristianto,
“Ekstraksi fitur tekstur menggunakan matriks glcm pada citra dengan variasi arah obyek,” pp. 978–979, 2019.
[14] P.  N.  Andono  and  E.  H.  Rachmawanto,  “Evaluasi  Ekstraksi Fitur  GLCM  dan  LBP  Menggunakan  Multikernel  SVM untuk Klasifikasi Batik,” J. Resti , vol. 5, no. 1, pp. 1–9, 2020.
[15] G. H. Yogiswara, R. Magdalena, H. F. T. S. P, F. T. Elektro, and U.  Telkom,  “Identifikasi  Jenis  Penyakit  Pada  Kakao  dengan Pengolahan  Citra  Digital  dan  K-Nearest  Neighbour,” e- Proceeding Eng. , vol. 3, no. 1, pp. 371–377, 2016.
[16] W.  Yustanti,  “Algoritma  K-Nearest  Neighbour  untuk Memprediksi  Harga  Jual  Tanah,” J.  Mtematika,  Stat.  dan Komputasi , vol. 9, no. 1, pp. 57–68, 2012.
[17]
A.  Indriani,  “Klasifikasi  Data  Forum  dengan  menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” pp. 5–10, 2014.