Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.1.732
Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 1-10
p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## MATURITY CLASSIFICATION SYSTEM OF TOMATO BASED ON RGB COLOR FEATURES USING BACKPROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK METHOD
Gary Jeremi Massie 1 , Azir Zuldani Pratama 2 , Tiara Putri Sakira 3 , Andi baso Kaswar *4 , Dyah Darma Andayani *5
1,2,3,4,5 Department of Informatics and Computer Engineering, Faculty of Engineering, Universitas Negeri Makassar, Indonesia
Email: 1 garymassie84@gmail.com , 2 azirzldn@gmail.com , 3 putrisakiratiara@gmail.com , 4 a.baso.kaswar@unm.ac.idm , 5 dyahdarma@unm.ac.id
(Article received: December 07, 2022; Revision: February 08, 2023; published: January 31, 2024)

## Abstract
Determining  the  ripeness  level  of  tomatoes,  for  now,  is  still  done  manually  (conventional),  and  in  general, determining the ripeness of tomatoes using the manual method often gets inconsistent results due to differences in everyone's perception so in determining ripe or not ripe tomatoes to be not very accurate. There have been various previous studies that have been conducted, especially in terms of classifying maturity levels, but from these studies, the  level  of accuracy achieved  is  relatively  low.  Therefore,  the  researcher  proposes  research  on  Tomato Fruit Maturity  Classification  System  Based  on  RGB  Color  Features  Using  the  Backpropagation  Neural  Network Method. This research consists of the image acquisition stage, the preprocessing stage, the image segmentation stage  including  performing  morphological  operations,  the  RGB  feature  extraction  stage,  and  the  last  stage  is conducting Image Classification using Backpropagation Neural Networks. From the results of the training phase, the resulting computational time is 87,735 seconds with an overall accuracy rate of 99.04%. And based on the results  of  the  testing  phase,  the  architecture  of  the  backpropagation  neural  network  that  has  been  built  can accurately  classify  the  ripeness  level  of  tomatoes,  from  a  total  of  90  test  images,  with  an  accuracy  of  98.88% obtained and a more efficient computational time of 30.390 seconds. This can help farmers in harvesting tomatoes.
Keywords : Artifical Neural Network, Classification, Color, Image Processing, Quality, Tomato.

## SISTEM KLASIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN BUAH TOMAT BERDASARKAN FITUR WARNA RGB DENGAN MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SARAF TIRUAN BACKPROPAGATION

## Abstrak
Dalam  menentukan  tingkat  kematangan  buah  tomat  untuk  sekarang  ini  masih  dilakukan  secara  manual (convensional), dan pada umumnya dalam menentukan kematangan buah tomat dengan menggunakan cara manual sering  kali  mendapatkan  hasil  yang  tidak  konsisten  karena  perbedaan  persepsi  setiap  orang  sehingga  dalam menentukan  matang  atau  tidak  matangnya  buah  tomat  menjadi  tidak  begitu  akurat.  Ada  berbagai  penelitian sebelumnya yang telah dilakukan, khususnya dalam hal mengklasifikasi tingkat kematangan, namun dari berbagai penelitian tersebut tingkat akurasi yang dicapai tergolong rendah. Karena itu penelitian Sistem Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Tomat Berdasarkan Fitur Warna RGB Dengan Menggunakan Metode Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation . Penelitian ini mempunyai beberapa tahap yaitu tahap akusisi citra, tahap preprocessing, tahap segmentasi citra termasuk dilakukannya operasi morfologi , tahap ekstaksi fitur RGB dan tahap terakhir melakukan Klasifikasi Citra menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation . Berdasarkan hasil tahap pelatihan, waktu komputasi yang dihasilkan sebesar 87.735 detik dengan tingkat akurasi keseluruhan sebesar 99,04%. Hasil tahap pengujian,  arsitektur  jaringan  saraf  tiruan  backpropagation  yang  telah  dibangun  dapat  melakukan  klasifikasi tingkat kematangan buah tomat secara akurat, dari total 90 citra pengujian didapatkan akurasi sebesar 98.88% dan waktu  komputasi  yang  lebih  efisien  yaitu  sebesar  30.39  detik.  Hal  ini  dapat  membantu  para  petani  dalam melakukan panen buah tomat.
Kata kunci : Jaringan Saraf Tiruan, Klasifikasi, Kualitas, Pengolahan Citra Digital, Tomat, Warna.
2 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 1-10

## 1. PENDAHULUAN
Di  Indonesia,  tanaman  tomat  merupakan komoditas  perkebunan  yang  sangat  dibutuhkan  oleh masyarakat untuk bahan makanan,  kosmetik, hingga obat-obatan,  dan  menjadi  salah  satu  komoditas ekspor  nasional.  Tomat  sudah  menjadi  kebutuhan pokok  masyarakat  di  Indonesia,  akan  tetapi  cara mengklasifikasi  tomat  di  pertanian  dilakukan berdasarkan pengamatan visual secara langsung pada buah yang akan diklasifikasi.
Perlu diketahui bahwa penanganan tomat harus tepat,  baik  sebelum  dan  sesudah  pemanenan  karena sifat  tomat  yang  mudah  rusak.  Penanganan  yang kurang tepat dapat mempercepat proses pembusukan sehingga mengalami penurunan mutu, dan yang lebih parahnya petani bisa mengalami gagal panen [1].
Data  produksi  tomat  di  Indonesia  pada  tahun 2016 hingga 2017 mengalami peningkatan yaitu pada angka  60.720  ton  menjadi  66.759  ton,  akan  tetapi pada  tahun  berikutnya  2018  buah  tomat  mengalami penurunan produksi menjadi 65.585 ton [2]. Adapun beberapa  hal  yang  menyebabkan  menurunnya  mutu dan  produktivitas  tomat  diantaranya  yaitu  rusaknya mutu  tanaman  tomat  yang  disebabkan  oleh  cuaca yang  tak  menentu,  curah  hujan  yang  tinggi  dan budidaya  yang  kurang  baik  sehingga  buah  tomat menjadi retak, timbul bercak, dan busuk, hingga bisa berakibat mengalami gagal panen [3].
Sebagai upaya meminimalisir pembusukan dan gagal  panen  buah  tomat,  maka  di  sektor  pertanian diharuskan  untuk  mendeteksi  atau  mengklasifikasi tingkat kematangan buah tomat dengan tepat. Saat ini untuk  menentukan  tingkat  kematangan  buah  tomat masih dilakukan secara manual (convensional).
Tingkat  kematangan  buah  tomat  dapat  dilihat dari  ciri  fisik  yaitu  dapat  dilihat  dari  tekstur  warna, dari bentuk fisik dan dilihat dari aroma buah tersebut. Pada  aspek  warna,  kematangan  buah  tomat  bisa dilihat dengan menyesuaikan warna buah yang telah matang  dan  buah  yang  akan  diuji  tingkat kematangannya.  Namun,  proses  klasifikasi  tingkat kematangan  tersebut  juga  dapat  menyebabkan ketidakseragaman  yang  disebabkan  oleh  beberapa faktor  seperti  kelelahan  yang  dialami  manusia, perbedaan persepsi antara satu dengan yang lainnya, dan keragaman visual manusia.
Perkembangan  teknologi  yang  semakin  maju dapat  digunakan  dalam  mengelola  informasi.  Hal tersebut dapat kita manfaatkan dalam hal pengklasifikasian  tingkat  kematangan  buah  tomat, sehingga tomat yang telah dipanen bisa sesuai dengan kebutuhan pasar dan dapat meningkatkan mutu tomat agar tidak terjadi gagal panen.
Dengan  adanya  teknologi  pengolahan  citra digital,  pemanfaatan  untuk  mendeteksi  kematangan buah  tomat  berdasarkan  ciri  warna  bisa  dilakukan secara computing (berbasis teknologi).
Ada berbagai penelitian sebelumnya yang telah dilakukan mengenai identifikasi tingkat kematangan,
seperti  penelitian  mengenai  klasifikasi  untuk menentukan  tingkat  kematangan  buah  pisang sunpride dengan metode k-Nearest Neighbors dalam klasifikasi  warna YIQ (Iuma, In-phase, Quadrature) color  space ,  pengujian  dilakukan  dengan  4  kelas yaitu  kelas  busuk,  sangat  matang,  matang  dan mengkal dengan parameter k=1 dan k=3. Dari tingkat similarity atau kemiripan dari 120 gambar yang diuji dengan 30 gambar untuk masing-masing kelas, untuk parameter k=3, kelas busuk memiliki akurasi 66,67%, kelas  sangat  matang  memiliki  akurasi  100%,  kelas matang memiliki akurasi 60%. Untuk parameter k=1, kelas  busuk  memiliki  akurasi  66,67%,  kelas  sangat matang  memiliki  akurasi  100%,  kelas  matang memliki  akurasi  56,67%,  kelas  mengkal  memiliki akurasi 66,67% [4].
Selanjutnya,  penelitian  mengenai  klasifikasi kematangan  buah  mangga  berdasarkan  citra HSV dengan KNN. Penelitian ini  menggunakan data latih sebanyak 129 buah mangga dan data uji sebanyak 40 buah  dengan  masing-masing  kelas  yakni  kelas mentah, kelas cukup, kelas matang, dan kelas sangat matang. Akurasi yang didapatkan dari pengujian data latih  mendapatkan  rata-rata  akurasi  sebesar  55% dengan jarak antara k=1-10 [5].
Selanutnya, penelitian identifikasi cabai menggunakan  operasi morfologi  (Opening  dan Closing) dan Metode  Backpropagation, penelitian menggunakan metode jaringan saraf tiruan backpropagation berdasarkan  tingkatan  warna  dari cabai.  Hasil  pengujian  dari  penelitian  ini  mendapat tingkat akurasi sebesar 70% [6].
Kemudian terdapat penelitian mengenai Klasifikasi tingkat kematangan buah nanas menggunakan  ruang  warna red  –  green  –  blue  dan hue  –  saturation  –  inrensity .  Pengklasifikasian  ini terdapat  3  kategori,  kategori  mentah,  kategori matang, dan kategori sangat matang. Pengklasifikasian  dilakukan  berdasarkan  ciri RGB dan  ciri HSV serta  metode  pengklasifikasiannya menggunakan metode logika fuzzy mamdani . Sampel data  dalam  pengujian  sebanyak  60  sampel,  dengan tingkat akurasi 86, 67% [7].
Selain  itu,  penelitian  mengenai  identifikasi kematangan buah tomat berdasarkan warna menggunakan  metode JST .  Tingkat  keberhasilan penelitian  ini  dalam  mengidentifikasi  buah  tomat yang didapatkan menggunakan metode pembelajaran perceptron dengan  tingkat  keberhasilan  sebesar 43,44%. Dari hasil identifikasi menghasilkan 3 output tingkatan yaitu kelas matang 26,66%, kelas setengah matang 6,66% dan kelas mentah 10% [8].
Dari  berbagai  metode  penelitian  sebelumnya yang  telah  dilakukan,  tingkat  akurasi  yang  dicapai tergolong  rendah,  ini  dikarenakan  oleh  berbagai faktor  seperti  kurangnya  dataset  penelitian,  hingga metode yang digunakan kurang tepat.
Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini  diusulkan penelitian  Sistem  Klasifikasi  Tingkat  Kematangan Buah  Tomat  berdasarkan  Fitur  Warna RGB dengan
menggunakan  Metode  Jaringan  Saraf  Tiruan Backpropagation .  Klasifikasi  ini  terdiri  dari  tiga tingkatan  kematangan,  tomat  merah  penuh  kelas matang,  tomat  hijau  kemerah-merahan  setengah matang,  dan  tomat  hijau  tingkatan  tomat  mentah. Proses  pengolahan  terdiri  dari  empat  tahapan  yaitu akusisi  citra,  preprocessing,  lalu  proses  segmentasi termasuk  operasi  morfologi,  ekstraksi  fitur,  dan terakhir  klasifikasi  dengan  metode  jaringan  saraf tiruan backpropagation .  Tujuan  dari  penelitian  ini agar  terciptanya  teknologi  yang  dapat  membantu sektor  pertanian  dalam  memproduksi  buah  tomat dengan menggunakan sistem kecerdasan buatan yang dipadukan  dengan  pengolahan  citra  digital  yang
nantinya  memudahkan  para  petani  untuk  dalam mengidentifikasi kematanagan buah tomat.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  terdiri  dari  tahap  akuisi citra yang nantinya akan menjadi dataset citra, tahap preprocessing  untuk  memisahkann  setiap  channel RGB, kemudian  dilakukan  tahap segmentasi citra termasuk  dilakukannya operasi  morfologi seperti dilasi,  filling  hole,  erosi, dan area  open ,  kemudian melakukan  ekstaksi  nilai  rata-rata  fitur  warna RGB dan  tahap  terakhir  melakukan  klasifikasi  citra menggunakan jaringan saraf tiruan backpropagation dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Proses klasifikasi tingkat kematanga buah tomat
a. Akusisi Citra
Proses Akusisi citra merupakan proses pengambilan  dan  pengkonversian  dimana  dari  citra analog untuk dikonversi menjadi citra digital. Untuk pengambilan  citra,  penelitian  ini  menggunakan kemera DSLR  Canon  77D sebagai  pengambil  citra dengan  pengaturan  cahaya shutter  speeed =  125, aperatur = 5.6, dan ISO = 1.600. Pengambilan citra dilakukan  dalam  kotak  dengan  panjang  30cm,  lebar 25cm, dan tinggi 35cm sebagai tempat pengambilan citra dengan jarak 30cm objek ke kamera serta sudut pengambilan citra 90 derajat. Pada proses pengambilan  citra,  bola  lampu  digunakan  sebagai bantuan  pencahayaan  agar  citra  yang  dihasilkan mempunyai pencahayaan yang stabil, kemudian kain hitam  digunakan  sebagai background pada  citra. Dalam  proses  akusisi  citra, ratio  zoom kamera dslr disesuaikan dengan besaran tomat sehingga menghasilkan  dataset  ukuran  besaran  tomat  yang konsisten.  Cara  mengakusisi  citra  buah  tomat  dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Teknik akuisisi citra buah tomat

## b. Preprocessing
Berdasarkan proses akusisi citra, telah diperoleh dataset  citra  dengan  jumlah  300  citra  digital  yang terdiri dari tiga kelas tingkatan yaitu, tomat matang, tomat  setengah  matang,  dan  tomat  mentah. Selanjutnya  pada  proses preprocessing ,  dilakukan ekstraksi  fitur  pada  masing-masing  channel RGB (Red,  Green,  dan  Blue) .  Ekstraksi  fitur  merupakan proses  pencarian  suatu  ciri  dari  sebuah  gambar
4 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 1-10
dengan  cara  menghitung  nilai  rata-rata  setiap komponen channel red,  green,  dan  blue pada  citra [9].  Setelah melakukan ekstraksi, setiap channel akan diamati  dan  dianalisis  kemudian  akan  ditentukan channel mana  yang  terbaik  yang  akan  digunakan sebegai  inputan  segmentasi.  Pada penelitian  ini  dari ketiga channel  red,  green,  dan  blue, ditetapkan bahwa channel red merupakan channel terbaik yang akan digunakan pada proses selanjutnya.
c. Segmentasi
Setelah  ditetapkan channel terbaik  yang  akan digunakan, proses selanjunya yaitu proses segmentasi. Pada penelitian ini, peneliti menggunakan segmentasi dengan metode  otsu . Metode otsu merupakan algoritma yang memungkinkan  untuk  mencari  batas thresholding optimal  secara  otomatis  dan unsupervised untuk mendapatkan citra biner yang menyimpan informasi maksimal.  Hal  ini  dilakukan  dengan  mencari  titik pemisah  yang  mengomptimalkan  variansi  antara kelas  piksel  hitam  dengan  kelas  piksel  putih  untuk memisahkan objek dengan latar belakang [10].
Untuk  memperoleh  nilai threshold yang  ada, perlu dilakukan perhitungan. Langkah pertama yang perlu dilakukan yaitu membuat histogram . Histogram diperlukan untuk mengenal jumlah piksel pada setiap tingkat  keabuan.  Kemudian  kita  memperoleh  hasil segmentasi . Hasil segmentasi dirasa kurang maksimal sehingga diperlukan suatu operasi yang memaksimalkan hasil segmentasi .
1. Operasi Morfologi
Berdasarkan  hasil segmentasi yang  kurang maksimal,  kemudian  dilakukan  suatu  operasi  yang dinamakan  operasi morfologi .  Operasi morfologi merupakan  teknik  pengolahan  citra  yang  bertujuan untuk  mengubah  bentuk  objek  pada  citra  asli  dan untuk memaksimalkan hasil segmentasi yang kurang masksimal  dengan  memanfaatkan  fitur-fitur  operasi morfologi [11].  Operasi  morfologi  yang  digunakan antara  lain dilasi dimana  tahap  awal mofologi ini dilakukan pelebaran citra sehingga mengurangi noise di  ujung-ujung  objek  dengan  menggunakan  struktur element berbentuk disk yang  berukuran  5 pixel . Selanjutnya  operasi morfologi fiiling holes dimana operasi  ini  berfungsi  untuk  menutup  lubang-lubang yang  terdapat  pada  objek.  Lalu  dilakukan  operasi morfologi  erosi ,  dimana  dilakukan  pengikisan  yang terdapat di sekitaran area objek dengan menggunakan struktur element berbentuk disk yang  berukuran  15 pixel , dan yang terakhir, dilakukan operasi morfologi area  open ,  pada  operasi  ini noise dan  objek-object yang  tidak  dibutuhkan  akan  dihilangkan  dengan parameter  20000  yang  dimana  jika  terdapat  object bernilai kurang dari 20000 pixel maka object tersebut akan dihapus. Kemudian didapatkan hasil segmentasi yang  semaksimal  mungkin  untuk  diproses  ke  tahap selanjutnya.
d. Ekstraksi Fitur
Berdasarkan  hasil  operasi segmentasi dan operasi morfologi ,  telah  diperoleh  area  object  yang
akan  di  ekstraksi.  Proses  ekstraksi  ini  dilakukan dengan  mengambil  nilai  karakteristik RGB  (red, green,  dan  blue) ,  dan  mencari  nilai  rata-rata pixel RGB .  Nilai  rata-rata  ini  akan  digunakan  sebagai masukkan  untuk  klasifikasi  jaringan  saraf  tiruan untuk tiga kelas tingkatan, yaitu kelas Matang, kelas Setengah Matang, dan Kelas mentah.
e. Klasifikasi
Tahap  ini  adalah  tahap  pemrosesan  dan pengklasifikasian terhadap 300 citra buah tomat yang berekstensi  .jpg  yang  terdiri  dari  data  pelatihan  dan data  pengujian  dengan  menggunakan  metode jaringan  saraf  tiruan backpropagation .  Klasifikasi merupakan  proeses  menemukan  menemukan  model atau  fungsi  yang  dapat  membedakan  data  kedalam kelas-kelas  tertentu  [12].  Pada  tahap  inilah  proses pengambilan  keputusan  tomat  akan  dikelompokkan kedalam  kelas  yang  cocok  berdasarkan  fitur warnanya.

## 1. Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  saraf  tiruan  merupakan  suatu  metode komputasi  yang  cara  kerjanya  meniru  cara  kerja sistem jaringan saraf biologis.  Jaringan  saraf tiruan dibentuk  untuk  dapat  memecahkan  beberapa masalah,  relatif  mudah  digunakan,  toleran  terhadap kecepatan  data  input  menyediakan  eksekusi  dan inisialisasi  serta  sistem  yang  kompleks  [13]. Diharapkan  dengan  menggunakan  jaringan  syaraf tiruan  akan  memberikan  alternatif  lain  untuk memperkirakan dan memprediksi tingkat kematangan pada buah tomat.
Pada penelitian ini, model jaringan saraf tiruan yang digunakan adalah backpropagation . Algoritma backpropagation merupakan  algoritma supervised learning atau pembelajaran yang terawasi yang terdiri dari input layer, hidden layer , dan output layer . Cara kerja  algoritma  ini  adalah  dengan  mengubah  bobot- bobot  yang  saling  terhubung  dengan neuron-neuron yang ada pada setiap hidden layer [14]. Hidden layer pada backprogation berfungsi bagaikan wadah untuk melakukan  proses  bias  bobot  yang  ada,  sehingga terus-menerus  mendapatkan  nilai  bobot  yang  baru, yang  kemudian  diarahkan  mendekati  target  output yang diinginkan [15].
Untuk  arsitektur  jaringan  saraf  tiruan  pada penelitian  ini,  yaitu  pada hidden  layer ditetapkan sebanyak  10 hidden  layer dengan  jumlah output sebanyak  5 output ,  sedangkan  fungsi  aktivasi  yang digunakan yaitu logsig atau sigmoid biner dan fungsi pelatihan yang digunakan yaitu trainlm .
2. Proses Pelatihan dan Pengujian
Tahap  Pelatihan  adalah  tahap  dilatihnya jaringan  saraf  tiruan  yang  telah  dibuat  sebelum digunakan dalam proses pemecahan masalah. Proses pelatihan dilakukan agar sistem dapat mengenali data yang  telah  melalui  beberapa  tahapan  sebelumnya, seperti segmentasi dan ekstraksi ciri. Adapun dataset yang digunakan pada proses pelatihan sebanyak 210 citra yang dibagi kedalam 3 kelas, yaitu 70 citra kelas
matang, 70 citra kelas setengah matang, dan 70 citra kelas mentah.
Tahap selanjutnya adalah tahap pengujian pada citra  buah  tomat.  Tahap  pengujian  merupakan tahapan  dimana  proses  pengujian  dijalankan  untuk setiap  citra  data  uji,  adapun  dataset  yang  digunakan pada citra ini berjumlah 90 data yaitu, 30 citra tomat matang, 30 citra tomat setengah matang, dan 30 citra tomat  mentah.  Pada  tahap  ini,  hasil  akhir  yang diperoleh  merupakan  pengujian  tingkat  kematangan buah tomat.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini memiliki dataset citra buah tomat dengan jumlah 300 citra digital yang terdiri dari tiga kelas tingkatan  yaitu, tomat  matang, tomat setengah matang,  dan  tomat  mentah  dimana  setiap  tingkatan memiliki 100 citra. Citra yang digunakan untuk data latih  yaitu  210  citra,  sedangkan  untuk  data  uji  yaitu sebanyak  90  citra.  Perlu  diketahui  buah  tomat  pada dasarnya memiliki karakteristik warna yang berbeda pada  setiap  tingkat  kematangannya,  berdasarkan karakteristik tersebutlah yang akan dijadikan sebagai inputan pada  tahap preprocessing .  Karakteristik warna  buah  tomat  yang  dimaksud  ialah  buah  tomat berwarna merah termasuk kelas matang, buah tomat berwarna  orange  kehijauan  termasuk  kelas  setengah matang,  dan  buah  tomat  berwarna  hijau  termasuk kelas mentah. Dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. buah tomat kelas matang (a), buah tomat kelas setengah matang (b), buah tomat kelas mentah (c)
Kemudian  dari  setiap  citra  tersebut  dilakukan proses  ekstraksi  pada  setiap channel  red,  green  dan blue (RGB) , ini bertujuan untuk memisahkan masing- masing channel warna agar mudah dianalisis. Setelah dilakukan proses ekstraksi dan dianalisis, ditetapkan bahwa fitur warna channel red menjadi yang terbaik yang  akan  digunakan  pada  proses  selanjutnya dikarenakan memiliki nilai contras yang tinggi yang membuat  perbedaan  antara  object  dan background. Hal  tersebut  akan  mempermudah  dalam  proses segementasi .  Dapat  dilihat  hasil  preprocessing channel Red, Green, dan Blue pada gambar 4.
Pada proses segmentasi , penelitian ini menggunkan  metode Otsu ,  dimana  proses  ini bertujuan untuk memisahkan antara area background
dan area object sehingga nantinya hanya area object yang  akan  diproses  ke  tahap  selanjutnya.  Setelah dilakukan proses segmentasi , tahap berikutnya yaitu menampilkan citra hasil segmentasi , setelah diamati tidak  semua  citra  hasil  segmentasi  yang  telah dilakukan  mendapatkan  hasil  maksimal,  seperti  di berberapa  citra  hasil segementasi terdapat  object- object  kecil  yang  terpisah,  lubang  pada  object,  dan terdapat noise disekitar  object.  Faktor  yang mempengaruhi kualitas hasil segmentasi ini dikarenakan  faktor  pengambilan  citra  yang  kurang baik, posisi tomat yang salah, dan bentuk tomat yang kurang  bagus.  Untuk  melihat  hasil segmentasi hasil segmentasi yang  baik  dan  hasil segmentasi yang kurang baik dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 4. Hasil ekstraksi channel Red (a), hasil ekstraksi channel Green (b), hasil ekstraksi channel Blue (c).
Gambar 5. Hasil Segmentasi yang baik (a), hasil segmentasi yang kurang baik (b)
Oleh  karena  itu,  untuk  memaksimalkan  setiap citra  hasil segmentasi diperlukan  operasi morfologi , operasi morfologi yang pertama adalah dilasi . Dilasi merupakan  proses  pelebaran pixel-pixel kecil  yang berada disekitaran object, proses dilasi menggunakan struktur element disk dengan ukuran 5 pixel. Operasi morfologi kedua  adalah filling  hole,  Filling  hole ini dilakukan  untuk  menutup  lobang  yang  teradapat dalam area object atau tengah-tengah object. Operasi morfologi yang  ketiga  adalah erosi ,  pada  operasi dilakukan pengikisan terhadap pixel-pixel yang tidak dibutuhkan  disekitaran  citra  dengan  menggunakan struktur  element berbentuk disk dengan  ukuran  15 pixel.  Dan operasi  morfologi terakhir  adalah area open ,  pada  operasi  ini noise dan  objek-object  yang tidak dibutuhkan akan dihilangkan dengan menggunakan  parameter  20000  yang  berarti  jika terdapat object yang nilai pixelnya kurang dari 20000 maka object tersebut akan dihilangkan ini diperlukan untuk menghilangkan tangkai bunga buah tomat yang tidak  diperlukan  pada  tahap  selanjutnya.  Setelah
6 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 1-10
dilakukan  berbagai  operasi morfologi ,  kemudian menampilkan hasil segmentasi yang telah dilakukan operasi morfologi . Setelah diamati, hasil segmentasi mendapatkan  hasil  yang  cukup  maksimal  seperti terlihat pada gambar 6.
Gambar 6. Citra channel red (a), Citra hasil segmentasi (b), hasil dilasi (c), hasil filling hole (d), hasil erosi (e), dan hasil area open
(f)
Dari  hasil  citra segmentasi yang  telah  melalui operasi morfologi ,  selanjutnya  yaitu  mengekstraksi ciri  fitur  warna RGB .  Pada  tahap  ini  nilai  dari  tiap- tiap pixel akan  dihitung  kemudian  akan  dirata- ratakan. Nilai rata-rata dari tahap ini akan dijadikan inputan  pada  proses  klasifikasi  menggunakan jaringan  saraf  tiruan.  Untuk  melihat  perbandingan nilai  rata-rata  setiap  kelas,  maka  nilai  tersebut dipindahkan  kedalam  bentuk  grafik,  pada  grafik terlihat  Indeks  1-70  kelas  matang,  71-140  setengah matang,  141-210  kelas  mentah.  untuk  melihat perbedaan setiap kelas dapat dilihat bahwa intensitas channel  red cenderung  stabil  pada  setiap  kelas tingkatan  yang  ada.  sedangkan  intensitas channel green dan channel blue mengalami peningkatan pada kelas setengah matang dan mentah, terlebih channel green yang  pada  kelas  mentah  intensitas  nya cenderung  sama  dengan  intensitas channel  red . seperti yang terlihat pada gambar 7.
Gambar 7. Hasil menghitung nilai rata-rata ekstraksi fitur warna RGB

## a) Pelatihan
Sebelum melakukan proses pelatihan, penelitian ini  melakukan  3  skenario  percobaan  klasifikasi dengan  membandingankan  hasil  fitur  warna RGB, HSV ,  dan LAB .  Output  dari  hasil  pecobaan  tersebut akan  digunakan  sebagai  bahan  pertimbangan klasifikasi fitur warna yang nantinya akan digunakan.
1. Skenario  percobaan  ekstraksi  fitur  RGB
(Red, Green, Blue)
Uji coba pertama yang dilakukan menggunakan fitur  nilai RGB .  Pada  pengujian  ini  dilakukan sebanyak  3  tahap,  dengan  jumlah  total  citra  yang berbeda.  Dapat  dilihat  hasil  tingkat  akurasi menggunakan  ekstraksi  fitur  nilai  RGB  pada  setiap tahap percobaan pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil percobaan setiap tahap menggunakan fitur RGB Fitur Warna Total Citra Akurasi Waktu Komputasi ME RGB 30 100% 10.610365 seconds. 0 RGB 50 100% 17.977795 seconds 0 RGB 70 100% 24.368661 seconds 0
Untuk  melihat  data  penyebaran  dan  grafiknya dapat dilihat pada gambar 8 dan gambar 9.
Gambar 8. Penyebaran sebanyak 70 citra dalam ruang fitur
Gambar 9. Grafik kelas matang (1-23), setengah matang (24-47), dan mentah (48-70) fitur RGB
Dapat  disimpulkan  bahwa  ekstraksi  fitur menggunakan fitur RGB tingkat akurasi yang dicapai tergolong  tinggi  yaitu  100%  dan  waktu  komputasi yang  tergolong  cepat.  Sedangkan  pada  data  grafik terlihat  intensitas channel red terlihat  lebih  tinggi
Gary Jeremi Massie, et.al., MATURITY CLASSIFICATION SYSTEM OF … 7 dibandingkan channel  green  dan  channel  blue pada kelas matang dan setengah matang. Sedangkan pada kelas mentah channel red dan channel green memiliki intensitas yang cendurung sama.

## 2. Skenario  Percobaan  ekstraksi  fitur  HSV (Hue, Saturation, Value)
Uji  Coba  yang  kedua  yang  dilakukan  yaitu menggunakan ekstraksi fitur HSV . Pada pengujian ini dilakukan sebanyak 3 tahap, dengan jumlah total citra yang  berbeda.  Dapat  dilihat  hasil  tingkat  akurasi menggunakan  ekstraksi  fitur  nilai  RGB  pada  setiap tahap percobaan pada tabel 3.2.

## Tabel 2. Hasil percobaan setiap tahap menggunakan fitur HSV
Fitur Warna Total Citra Akurasi Waktu komputasi ME HSV 30 100% 12.742373 seconds. 0 HSV 50 100% 20.718542 seconds. 0 HSV 70 100% 34.129551 seconds. 0
Untuk  melihat  data  penyebaran  dan  grafiknya dapat dilihat pada gambar 10 dan gambar 11.
Gambar 10. Penyebaran sebanyak 70 citra dalam ruang fitur HSV
Gambar 11. Grafik kelas matang (1-23), setengah matang (24-47), dan mentah (48-70) fitur HSV
Dapat  disimpulkan  bahwa  pada  ekstraksi  fitur menggunakan fitur HSV , tingkat akurasi yang dicapai tergolong tinggi yaitu 100% tetapi waktu komputasi yang  lebih  lambat  dibanding  fitur  RGB,  terlebih ketika  citra  yang  diproses  semakin  banyak. Sedangkan pada data grafik terlihat intensitas channel saturation  dan  channel  hue cendurung  sama  pada kelas  matang  yang  kemudian  pada  kelas  setengah
matang  dan  mentah channel  saturation semakin mengalami penurunan.
3. Skenario Percobaan ekstraksi fitur LAB (L*, A*, B*)
Uji  Coba  yang  ketiga  yang  dilakukan  yaitu menggunakan ekstraksi fitur LAB . Pada pengujian ini dilakukan sebanyak 3 tahap, dengan jumlah total citra yang  berbeda.  Dapat  dilihat  hasil  tingkat  akurasi menggunakan  ekstraksi  fitur  nilai  RGB  pada  setiap tahap percobaan pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil percobaan setiap tahap menggunakan Fitur LAB Fitur Warna Total Citra Akurasi Waktu komputasi ME LAB 30 100% 34.895790 seconds. 0 LAB 50 100% 55.906652 seconds 0 LAB 70 100% 74.450040 seconds. 0
Untuk  melihat  data  penyebaran  dan  grafik  nya dapat dilihat pada gambar 12 dan gambar 13.
Gambar 12. Penyebaran sebanyak 70 citra dalam ruang fitur LAB
Gambar 13. Grafik kelas matang (1-23), setengah matang
Dapat disimpulkan ekstraksi fitur menggunakan fitur LAB ,  tingkat  akurasi  yang  dicapai  terbilang tinggi dan setara tingkat akurasi RGB dan HSV yakni 100% pada setiap tahap namun waktu komputasi pada ekstraksi  fitur  ini  memakan  waktu  yang  lama  dan memakan  banyak  memory.  Sedangkan  pada  data grafik terlihat intensitas channel B* cenderung stabil pada  setiap  kelas,  sedangkan channel  L* perlahan mengalami kenaikan pada kelas setengah matang dan mentah, dan berbanding terbalik dengan channel A*
8 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 1-10
yang  mengalami  penurunan  intensitas  pada  kelas setengah matang dan mentah.
Dari hasil skenario percobaan ketiga fitur warna RGB , HSV ,  dan LAB, maka  fitur  warna  yang  akan digunakan  pada  penelitia  yaitu  ekstraksi  fitur  warna RGB .  Dari  hasil  skenario  percobaan  menunjukkan bahwa  ektraksi  fitur RGB yang  terbaik  dibanding ekstraksi fitur HSV dan ekstraksi fitur LAB , dalam hal ini membandingkan setiap akurasi yang diperoleh dan membandingkan waktu komputasi.
Dari total 300 dataset citra kemudian citra akan dibagi  menjadi  citra  latih  dan  citra  uji.  Jumlah  total citra  latih  yaitu  sebanyak  210  citra  yang  dibagi kedalam  3  kelas,  yaitu  70  tomat  matang,  70  tomat setengah matang dan 70 tomat mentah. Pada tahap ini struktur  jaringan  saraf  tiruan  akan  dibangun  dan dilatih  kemudian  disimpan  yang  nantinya  akan digunakan  pada  proses  pelatihan.  Hasil  akurasi pelatihan dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil akurasi proses pelatihan
Kelas Total citra Akurat Error Akurasi ME Matang 70 70 0 100% 0 Setengah matang 70 69 1 98,57% 1,44% Mentah 70 69 1 98,57% 1,44% 210 208 2 99,04% 0,95%
Dari  hasil  pelatihan  sebanyak  210  citra pelatihan,  waktu  komputasi  yang  dihasilkan  sebesar 87.735  detik  dengan  tingkat  akurasi  secara keseluruhan  sebesar  99,04%.  Dengan  total  2  citra yang  mengalami kesalahan klasifikasi  yang terdapat pada  kelas  setengah  matang  sebanyak  1  citra,  dan pada kelas mentah sebanyak 1 citra. sehingga akurasi setiap kelas mendaptkan hasil akurasi sebesar 100% pada  kelas  matang,  98,57%  pada  kelas  setengah matang, dan 98,57% pada kelas mentah

## b) Pengujian
Pada  tahap  pengujian,  jumlah  total  citra pengujian  yaitu  sebanyak  90  citra  yang  dibagi kedalam  3  kelas,  yaitu  30  tomat  matang,  30  tomat setengah matang dan 30 tomat mentah. Pada tahap ini struktur  jaringan  saraf  tiruan  tidak  perlu  dibangun kembali, hanya perlu memanggil fungsi jaringan saraf tiruan  yang  telah  diproses  di  tahap  pelatihan.  Dapat dilihat hasil akurasi pengujian pada tabel 5.

## Tabel 5. Hasil akurasi proses pengujian
Kelas Total citra Akurat Error Akurasi ME Matang 30 30 0 100% 0 Setengah matang 30 29 1 96,66% 3,33% Mentah 30 30 0 100% 0 90 89 1 98.88% 1,11%
Dari hasil tahap pengujian sebanyak 90 citra uji, waktu  komputasi  yang  dihasilkan  sebesar  30.390 detik  dengan  tingkat  akurasi  secara  keseluruhan sebesar 98,88%, Dengan total 1 citra yang mengalami kesalahan  klasifikasi  yang  terdapat  pada  kelas setengah  matang.  Sehingga  akurasi  setiap  kelas mendapatkan hasil akurasi sebesar 100% pada kelas matang,  96,66%  pada  kelas  setengah  matang,  dan 100% pada kelas mentah.
Dari total 90 citra yang dibagi kedalam 3 kelas, terdapat 1 citra tomat  yang proses pengklasifikasian mengalami  kesalahan.  Dimana  1  citra  setengah matang  dideteksi  mentah.  ini  dikarenakan  selisih antara  intensitas channel  red dan channel  green berdekatan, pada channel red berjumlah 159.315 dan pada channel  green 144.748  ini  membuat  citra diklasifikasi  sebagai  tomat  mentah,  citra  yang mengalami  kesalahan  klasifikasi  dapat  dilhat  pada gambar 14.
Gambar 14. Citra tomat setengah matang yang mengalami kesalahan klasifikasi

## 4. TAMPILAN GUI MATLAB KLASIFIKASI BUAH TOMAT
Pada pengklasifikasian buah
tomat menggunakan gui  matlab ,  program  tidak  lagi membangun  dan  melatih  arsitektur  jaringan  saraf tiruan,  melainkan  memanggil  fungsi  arsitektur jaringan  yang  telah  dibuat  dan  dilatih  pada  proses pelatihan.  Pada  tampilan  GUI  matlab  ini,  akan menampilkan setiap proses yang dilalui citra, dimulai dari menampilkan citra asli RGB , menampilkan hasil preprocessing ,  menampilkan  hasil segmentasi , menampilkan  setiap  hasil  operasi morfologi , menampilkan  nilai  rata-rata  setiap channel  RGB, menggabungkan  tiap  nilai channel  RGB kedalam bentuk hasil citra segmentasi dan yang terakhir hasil klasifikasi  yang  menentukan  buah  tomat  masuk kedalam  kelas  matang,  setengah  matang,  atau mentah.  Berikut  gambar  Sistem  Klasifikasi  Tingkat Kematanagan Buah Tomat Berdasarkan Fitur Warna RGB  Menggunakan  Metode  Jaringan  Saraf  Tiruan Backpropagation menggunakan tampilan gui matlab pada gambar 15, gambar 16 dan 17.
Gambar 15. Proses Klasifikasi Buah Tomat Matang Menggunakan Gui Matlab
Gambar 16. Proses Klasifikasi Buah Tomat Setengah Matang Menggunakan Gui Matlab
Gambar 17. Proses Klasifikasi Buah Tomat Mentah Menggunakan Gui Matlab

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan  dengan  menggunakan  sistem  klasifikasi tingkat  kematangan  buah  tomat  berdasarkan  fitur warna  dengan  menggunakan  metode  jaringan  saraf
tiruan  backpropagation.  Arsitektur  jaringan  saraf tiruan yang telah dibangun dapat berjalan dengan baik dan dapat melakukan klasifikasi tingkat kematangan buah tomat secara akurat, dari hasil tahap pelatihan, waktu  komputasi  yang  dihasilkan  sebesar  87.735 detik  dengan  tingkat  akurasi  keseluruhan  sebesar
99,04%. Dan berdasarkan hasil tahap pengujian yang telah dilakukan. Arsitektur jaringan saraf tiruan yang telah  dibangun  dapat  melakukan  klasifikasi  tingkat kematangan  buah  tomat  secara  akurat,  dari  total  90 citra  pengujian  didapatkan  akurasi  sebesar  98.88% dan waktu komputasi yang lebih efisien yaitu sebesar 30.390  detiik.  Hal  ini  diharapkan  dapat  membantu para petani dalam melakukan panen buah tomat.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya,  yaitu  akan lebih  bermanfaat  jika  program  yang  dibuat  tidak hanya  mendeteksi  tingkat  kematangan  tetapi  bisa sekaligus dapat mendeteksi kualitas buah tomat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  A.  Anggriawan,  M.  Ichwan,  and  D.  B. Utami,  “Pengenalan  Tingkat  Kematangan Tomat  Berdasarkan  Citra  Warna  Pada  Studi Kasus  Pembangunan  Sistem  Pemilihan Otomatis,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 3,  no.  3,  pp.  550–564,  2017,  doi: 10.28932/jutisi.v3i3.688.
[2] B. Studi, K. Di, and K. Bengkulu, “Jaringan Syaraf  Tiruan  Untuk  Memprediksi  Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode,” vol. 12, no. 1, pp. 61–69, 2016.
[3] Z. E. Fitri, R. Rizkiyah, A. Madjid, and A. M. N. Imron, “Penerapan Neural Network untuk Klasifkasi  Kerusakan  Mutu  Tomat,” J. Rekayasa  Elektr. ,  vol.  16,  no.  1,  pp.  44–49, 2020, doi: 10.17529/jre.v16i1.15535.
[4] V.  Ulshqhvv et  al. ,  .“Odvl¿Ndvl  8Qwxn 0Hqhqwxndq  7Lqjndw  .Hpdwdqjdq  %Xdk 3Lvdqj 6Xqsulgh,” 2016.
[5] N.  Nafiah,  “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] E. D. Putra, “Identifikasi Kematangan Cabai Menggunakan Operasi Morfologi ( Opening dan Closing ) dan Metode Backpropagation,” vol. 10, pp. 96–105, 2021.
[7] A.  Lustini  and  A.  Primanita,  “Klasifikasi
Tingkat Kematangan
Buah Nanas
Menggunakan Ruang Warna  Red  – Green – Blue  Dan  Hue  –  Saturation  –  Intensity  The Classification  Of  Pineapple  ’  S  Level  Of Ripeness Using Colour Space Red - Green - Blue And Hue - Saturation –,” vol. 2, pp. 1– 8, 2019.
[8] M.  L.  A.  R.  I.  Yatim,  J.  Y.  Sari,  and  I.  P. Ningrum,  “Deteksi  Area  Wajah  Manusia Pada  Citra  Berwarna  Berbasis  Segmentasi Warna YCbCr dan Operasi Morfologi Citra,”
Ultim.  J. Tek. Inform. , vol. 11, no. 1, pp. 1– 5, 2019, doi: 10.31937/ti.v11i1.1029.
[9] C. Paramita, E. Hari Rachmawanto, C. Atika
Sari,  and  D.  R.  Ignatius  Moses  Setiadi, “Klasifikasi  Jeruk  Nipis  Terhadap  Tingkat Kematangan Buah Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan  K-Nearest  Neighbor,” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 4, no. 1, pp. 1–6, Jan. 2019, doi: 10.30591/jpit.v4i1.1267.
[10] S.  Kusumaningtyas  and  R.  A.  Asmara, “Identifikasi  Kematangan  Buah  Tomat Berdasarkan  Warna  Menggunakan  Metode Jaringan  Syaraf  Tiruan  (Jst),” J.  Inform. Polinema ,  vol.  2,  no.  2,  p.  72,  2016,  doi: 10.33795/jip.v2i2.59.
[11] D. T. Panjaitan, “Perbandingan Thresholding Metode  Otsu  dengan  Thresholding  dengan Perataan  Histogram  untuk  Menghasilkan
Citra Biner Berinformasi Tinggi,” 2019. [12] W.  MAharanni,  “ISSN :  1979-2328,” Klasifikasi Data menggunakan JST Backpropagation  Momentum dengan  Adapt.
Learn. rate , vol. 4, no. 1, pp. 88–100.
[13] F. Ayu, “Implementasi Jaringan Saraf Tiruan Untuk  Menentukan  Kelayakan  Proposal Tugas  Akhir,” It  J.  Res.  Dev. ,  vol.  3,  no.  2, pp. 44–53, 2019, doi: 10.25299/itjrd.2019.vol3(2).2271.
[14] F. Izhari, M. Zarlis, and Sutarman, “Analysis of  backpropagation  neural  neural  network algorithm  on  student  ability  based  cognitive aspects,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci.  Eng. , vol.  725,  no.  1,  pp.  243–252,  2020,  doi: 10.1088/1757-899X/725/1/012103.
[15] C. Imam, E. W. Hidayat, and N. I. Kurniati, “Classification  of  Meat  Imagery  Using Artificial  Neural  Network  Method  and Texture  Feature  Extraction  By  Gray  Level Co-Occurrence  Matrix  Method,” J.  Tek. Inform. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  1–8,  2021,  doi: 10.20884/1.jutif.2021.2.1.37.