## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 56 − 63 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.1007

## Implementasi Metode Linear Discriminant Analysis (LDA) Pada Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Nanas
Rachmat Destriana 1,* , Desi Nurnaningsih 1 , Dedy Alamsyah 1 , Alfry Aristo Jansen Sinlae 2
1 Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Tangerang, Tangerang, Indonesia
2 Ilmu Komputer, Universitas Katolik Widya Mandira, Kupang, Indonesia Email: 1,* rachmat.destriana@ft-umt.ac.id, 2 desi.nurnaningsih1986@gmail.com, 3 dedy.alamsyah@umt.ac.id,
4 alfry.aj@unwira.ac.id Email Penulis Korespondensi: rachmat.destriana@ft-umt.ac.id Submitted: 24/06/2021 ; Accepted: 29/06/2021 ; Published : 30/06/2021
Abstrak− Nanas  merupakan komoditi  buah  yang  menjadi  unggulan  Indonesia.  Hal  ini karena  nanas  merupakan  buah  yang memiliki  volume ekspor paling  tinggi  di  Indonesia.  Untuk  memperoleh  buah  nanas  dengan  tingkat  kematangan  sempurna umumnya dipilih secara manual, hal ini menjadi tidak efisien apabila buah nanas yang diseleksi dalam jumlah yang besar. Maka, pada penelitian ini akan dikemabgkan sistem pengolahan citra yang dapat mengklasifikasikan kematangan buah nanas berdasarkan citranya. Pada penelitian ini, ekstraksi fitur warna yang digunakan adalah ekstraksi fitur berdasarkan nilai hue dan saturation. Ekstraksi ciri warna dengan hue dan saturation digunakan untuk memperoleh berbagai informasi dari warna-warna pada  citra  sehingga  memudahkan  dalam  proses  identifikasi.  Selanjutnya, Linear  Discriminat  Analysis akan  mendapatkan proyeksi yang optimal untuk dapat memasuki ruang-ruang yang berdimensi lebih kecil dengan  melakukan pengenalan pola yang  dapat  dipisahkan  sehingga  dapat  dikelompokkan  berdasarkan  garis  batas  yang  diperoleh  dari  persamaan  linier. Berdasarkan hasil pengujian akurasi menunjukkan tingkat akurasi mencapai 83%, masuk kedalam kategori baik.
Kata Kunci: Buah Nanas; Ekstraksi Ciri Warna; Linear Discriminant Analysis; Pengolahan Citra; Pengenalan Pola
Abstract− Pineapple is a fruit commodity that is Indonesia's flagship. This is because pineapple is a fruit that has the highest export volume in Indonesia. To obtain pineapples with perfect ripeness, generally manually selected, this becomes inefficient if large numbers of pineapples are selected. So, in this study, an image processing system will be developed that can classify pineapple ripeness based on its image. In this study, the color feature extraction used is feature extraction based on hue and saturation values. Color feature extraction with hue and saturation is used to obtain various information from the colors in the image so as to facilitate the identification process. Furthermore, Linear Discriminator Analysis will obtain optimal projections to be able to enter spaces with smaller dimensions by performing pattern recognition that can be separated so that they can be grouped based on boundary lines obtained from linear equations. Based on the results of the accuracy test, the accuracy rate reaches 83%, it is in the good category.
Keywords : Pineapple; Color Feature Extraction; Linear Discriminant Analysis; Image Processing; Pattern Recognition

## 1. PENDAHULUAN
Buah nanas ( Ananas comosus L. Merr. ) adalah satu diantara tanaman buah yang populer di masyarakat Indonesia. Buah nanas cukup mudah dan cocok untuk dibudidayakan dengan iklim tropis di Indonesia. Buah nanas ternyata mempunyai nilai eksport, ini terbukti dari besarnya peluang pasar di luar negeri. Saat ini pemasaran buah nanas tidak hanya dalam bentuk segar tetapi juga dalam bentuk pangan olahan, misalnya nanas segar tetapi juga dalam bentuk  pangan olahan  misalnya nanas kalengan, nata de pina, jam, dodol [1].  Nanas  merupakan  komoditi  buah yang  menjadi  unggulan  Indonesia.  Hal  ini  karena  nanas  merupakan  buah  yang  memiliki  volume ekspor paling tinggi di Indonesia. Bahkan Worldatlas.com menyebutkan bahwa Indonesia menjadi produsen nanas terbesar ke- 9 di dunia dengan produksi [2]. Buah nanas untuk industri olahan adalah buah yang memiliki tingkat kematangan yang sesuai dengan kebutuhan pasar. Karena nanas dengan tingkat kematangan tertentu memiliki kegunaan yang berbeda-beda.  Nanas  biasanya  tingkat  kematangannya  selama  120  -  170  hari.  Untuk  memperoleh  buah  nanas dengan tingkat kematangan sempurna umumnya dipilih secara manual, hal ini menjadi tidak efisien apabila buah nanas  yang  diseleksi  dalam  jumlah  yang  besar.  Kematangan  buah  nanas  dapat  diidentifikasi  berdasarkan warnanya, buah dengan warna tertentu dapat  dikategorikan buah tersebut  sudah matang atau belum [3]. Maka, diperlukan suatu  sistem yang dapat  mengidentifikasi  kematangan buah nanas berdasarkan citranya. Pengolahan citra dapat dijadikan sebagai alternatif solusi dari permasalahan tersebut.
Pengolahan  citra  digital  adalah  bidang  yang  mempelajari  bagaimana  suatu  citra  dibentuk,  dikelola,  dan dianalisis  untuk  memperoleh  informasi  yang  berguna  dari  citra  tersebut  [4].  Melalui  pengolahan  citra  dapat menghasilkan  informasi  yang  dapat  dikelola  dan  bermanfaat  [5]  [6].  Salah  satu  implementasi  dari  penerapan pengolahan  citra  adalah  klasifikasi  citra.  Klasifikasi  citra  dapat  disebut  sebagai  proses  pengelompokan  piksel- piksel  suatu  citra  ke  dalam  beberapa  kelas,  sehingga  setiap  kelas  dapat  menggambarkan  suatu  entitas  yang memiliki karakteristik yang dapat dikenali  [7]  [8]. Salah satu  faktor penting dalam algoritma komputasi  adalah inisialisasi populasi yang tepat, jika inisialisasi tidak tepat maka dimungkinkan untuk gagal dalam mencari solusi optimal [9]. Terdapat beberapa merode atau algoritma yang dapat digunakan untuk klasfikasi citra, salah satunya adalah Metode Fisher's  Linear Discriminant atau  dikenal  dengan metode Linear Discriminant Analysis (LDA). Metode  ini  dikembangkan  oleh  Hueld  A.  Fisher.  LDA  merupakan  pendekatan  yang  mengenali  pola  tertentu berdasarkan pembelajaran dalam menemukan kombinasi fitur [10]. LDA merupakan metode yang menggunakan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 56 − 63 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.1007
teori statistik untuk machine learning, pengolahan data, dan pengolahan citra [11]. Dengan LDA, dapat melakukan pembagian data ke dalam beberapa kelompok.  LDA memiliki tujuan utama untuk mengurangi dimensi dengan menghilangkan  fitur  yang  berlebihan  dan  mengubah  elemen  dari  ruang  berdimensi  lebih  tinggi  ke  ruang berdimensi  lebih  rendah  [12].  LDA  dapat  mengisolasi  informasi  antar  kelas  agar  lebih  mandiri  dengan meningkatkan  nilai  disipasi  antar  kelas  dan  membatasi  penyebaran  antar  kelas.  LDA  memiliki  kelebihan  yaitu dapat  memisahkan  data  antar  kelas  dengan  memaksimalkan  nilai-nilai  pada  kelas  tersebut  [13].  LDA  dapat berjalan  secara  optimal jika  digunakan  untuk  pengukuran  variabel  bebas  dimana  setiap  pengamatan  cenderung kontinu.
Dari  beberapa  penelitian  sebelumnya,  memperlihatkan  bahwa  algoritma  mampu  melakukan  klasifikasi maupun identifikasi citra dengan baik. Pada penelitian sebelumnya, algoritma LDA telah mampu mengidentifikasi dan  mengklasifikasikan  citra  dengan  baik.  Pada  penelitian  pengenalan  daun  tanaman  dengan  metode  LDA didapatkan akurasi sebesar 98,44% [14]. Dalam penelitian ini, LDA dapat memproyeksikan data sampel ke jalur tertentu  dan  menemukan  beberapa  arah  dalam  ruang  sampel,  sehingga  dapat  menemukan  informasi  yang sebenarnya.  Penelitian  selanjutnya  untuk  mengidentifikasi  citra  tanda  tangan  menggunakan  metode  LDA  yang menghasilkan  akurasi  rata-rata  sebesar  81%  [15].  Pada  penelitian  ini  akurasi  maksimum  mencapai  88%  dan kecepatan  waktu  identifikasi  0,1206  detik  menggunakan  citra  dengan  ukuran  50x50  piksel.  Penelitian  lainnya adalah  penelitian  yang  melakukan  pengenalan  wajah  dengan  mengimplementasikan  model  LDA  [16].  Dari penelitian diperoleh nilai akurasi tertinggi yaitu 97,5%.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui tingkat kematangan buah nanas berdasarkan ekstraksi ciri warna. Pada penelitian ini, ekstraksi fitur warna yang digunakan adalah ekstraksi fitur berdasarkan nilai hue dan saturation. Ekstraksi  ciri  warna dengan HSV digunakan untuk  memperoleh berbagai  informasi dari  warna- warna  pada  citra  sehingga  memudahkan  dalam  proses  identifikasi.  HSV  (Hue,  Saturation,  Value)  adalah  jenis ruang warna perseptual. HSV memiliki koordinat silinder yang terdiri dari tiga saluran warna, yaitu hue, saturation, dan value. Selanjutnya, LDA akan mendapatkan proyeksi yang optimal untuk dapat memasuki ruang-ruang yang berdimensi  lebih  kecil  dengan  mencari  pola-pola  yang  dapat  dipisahkan  sehingga  dapat  dikelompokkan berdasarkan garis batas yang diperoleh dari persamaan linier.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Agar penelitian dapat terarah dan sesuai tujuan penelitian, maka penelitian harus dilakukan secara sistematis dan terstruktu melalui tahapan penelitian. Penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan untuk melakukakn penelitian agar dapat terlaksana dengan baik. Tahapan tersebut dapat dilihat pada gambar 1 di bawah ini.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1.1 Pengumpulan Dataset
Tahap awal adalah mengumpulkan dataset, dimana citra buah nanas yang digunakan sebagai data latih dan data uji. Tahap ini merupakan tahap yang sangat penting, karena ketersediaan dataset merupakan faktor penentu kinerja pengolahan citra [17]. Kategori atau kelas dari tingkat kematangan buah nanasi pada penelitian ini diklasifikasi dalam  tingkat  kematangan  yaitu  matang,  mentah  dan  sangat  matang.  Kualitas  dan  jumlah  dataset  akan mempengaruhi  hasil  klasifikasi,  oleh  karena  itu  diperlukan  persiapan  dalam  pengumpulannya  [18].  Dalam penelitian ini, dataset yang digunakan adalah 120 citra. Distribusi dataset menggunakan pendekatan trial-and-error
Uji Akurasi Klasifikasi Citra Dengan LDA Ekstraksi Fitur Dengan HSV Segmentasi Citra Transformasi Citra L*a*b Pengumpulan  Dataset

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 56 − 63 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.1007
[19], yang menentukan struktur model dengan membagi data menjadi  50% pelatihan dan 50% pengujian. Jadi, data latih yang digunakan adalah 60 data latih dan 60 data uji. Jika terdapat 3 jenis kelas atau klasifikasi, maka untuk setiap jenis tingkat kematangan terdapat 20 data latih dan 20 data uji.
2.2.2 Transformasi Citra L*a*b
Transformasi menggunakan ruang warna L*a*b bertujuan untuk mengidentifikasi kandungan warna secara digital [20].  Ada  12  jenis  warna  yang  dihasilkan  dalam  roda  warna  yaitu  merah,  kuning,  hijau,  cyan,  biru,  magenta, dengan semua warna. Langkah yang dilakukan adalah mengubah dan mentransformasikan ruang warna citra dari RGB ke XYZ [21]. Selanjutnya hasil nilai warna RGB tersebut digunakan sebagai nilai untuk menghitung nilai nilai L*, a* dan b*. Langkah ini digunakan untuk menyederhanakan proses segmentasi.

## 2.2.3 Image Segmentation
Segmentasi citra berfungsi untuk memisahkan satu objek dengan objek lainnya. Pemisahan dilakukan berdasarkan batas wilayah yang memiliki bentuk atau susunan yang sama. Keluaran dari proses ini adalah citra biner, dimana objek yang diinginkan memiliki nilai 1 (warna putih), sedangkan nilai background adalah 0 (warna hitam) [22]. Segmentasi citra dalam makalah ini menggunakan teknik thresholding. Thresholding bertujuan untuk mencari nilai threshold  yang  tepat,  agar  dapat  memisahkan  objek  dari  background  [23].  Proses  transformasi  citra  ke  dalam bentuk biner agar proses ekstraksi ciri dapat dilakukan dengan mudah  [24]. Proses Thresholding pada dasarnya adalah proses pengubahan kuantisasi citra, sehingga untuk melakukan thresholding dengan derajat keabuan dapat menggunakan rumus:
) b w ( b* x int = (1) ) a ( b 256 int = (2)
Dari rumus tersebut, w menunjukkan nilai derajat keabuan sebelum thresholding. Sedangkan x menunjukkan nilai derajat keabuan setelah dilakukan thresholding.

## 2.2.4 Ekstraksi Fitur Dengan HSV
Untuk  meningkatkan  informasi  dalam  ekstraksi  fitur,  digunakan  fitur  warna  HSV  berdasarkan  nilai  hue  dan saturation. Ekstraksi ciri warna dengan HSV digunakan untuk memperoleh berbagai informasi dari warna-warna pada  citra  sehingga  memudahkan  dalam  proses  identifikasi.  Ekstraksi  ciri  warna  yang  digunakan  adalah  Hue Saturation  Value  (HSV).  HSV  (Hue,  Saturation,  Value)  adalah  jenis  ruang  warna  perseptual.  HSV  memiliki koordinat silinder yang terdiri dari tiga saluran warna, yaitu hue, saturation, dan value. Kuantisasi warna adalah proses  untuk  mengurangi  jumlah  warna  yang  mewakili  suatu  gambar  [25].  Dalam  penelitian  ini,  ekstraksi  ciri dihitung  berdasarkan  nilai  rata-rata  hue  dan  saturasi  yang  dihasilkan  pada  citra.  Fitur  mean  yang  digunakan menggunakan persamaan berikut:
 = = = M i N j ij I MN 1 1 1  (3)

## 2.2.5 Klasifikasi Citra Dengan LDA
Setelah dilakukan ekstraksi ciri HSV akan diperoleh informasi ciri warna untuk proses identifikasi pada algoritma LDA. Dalam LDA, area indeks informasi tetap ada, tetapi lebih banyak kelas dibingkai. Kelas diisolasi dengan tujuan agar kondisi ini membuat jarak antar kelas semakin besar, sedangkan jarak penyiapan informasi dalam satu kelas semakin berkurang. Banyaknya fitur yang dihasilkan oleh LDA tergantung dari jumlah kelas dan, jumlah pose yang dilakukan. telah dilatih oleh LDA, dan LDA tidak mempengaruhi jumlah fitur yang dihasilkan sehingga akan memakan waktu lebih cepat dalam prosesnya. Implementasi metode LDA terdiri dari beberapa tahap. Tahap awal  adalah  mengubah  data  citra  latih  dan  citra  uji  menjadi  vektor {x1, x2, …xn} .  Selanjutnya  membuat  kelas berdasarkan  jumlah  variabel  pada  data  citra  latih  dan  citra  uji.  Kemudian  dihitung  rata-rata  kelas  dan  rata-rata kelas  keseluruhan  ( m )  dari  semua  citra  yang  ada.  Setelah  itu  hitung  matriks  distribusi  antar  kelas  ( Sb )  dengan persamaan sebagai berikut:
T ) o m i )(m o m i m k i ( i n b S − −  = = 1 (4)
Kemudian hitung matriks distribusi dalam kelas ( Sw ) dengan persamaan berikut:
T o j i o j i k i n j i w m x m x n S i
) )( ( ) ( ) ( 1 1 − − =  = = (5)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 56 − 63 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.1007
Langkah selanjutnya adalah memproyeksikan matriks distribusi dalam kelas ( Sw ). Sw adalah matriks jarak dalam kelas yang sama, menggunakan persamaan:
)) ( ) (( ) ( 1 2 W S W W S W maxtrace W J b T W T − = (6)
Selanjutnya cari nilai Eigen (λ) dan nilai eigenvector (υ) dengan rumus sebagai berikut:
   w b S S = (7)
Kemudian nilai eigen (λ) diurutkan sesuai dengan urutan nilai pada nilai eigen dari besar ke kecil. Selanjutnya proyeksi  menggunakan  k-1  eigenvector  (υ)  (di  mana  k  adalah  jumlah  kelas).  Langkah  terakhir  adalah memproyeksikan  seluruh  gambar  asli  (bukan  gambar  ujung  tengah)  ke  vektor  fisher  base  dengan  menghitung produk titik dari gambar asli V ke setiap vektor fisher base xi menggunakan rumus:
i t x x V =  (8)

## 2.2.6 Uji Akurasi
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pengujian.  Tujuan  dari  pengujian  adalah  untuk  mengetahui  seberapa  jauh performansi  model  yang  dibangun  [26].  Pada  tahap  ini  algoritma  atau  model  yang  dikembangkan  akan  diuji keefektifannya.  Pengujian  yang  dilakukan  adalah  untuk  mengukur  tingkat  ketelitian.  Untuk  menguji  akurasi gunakan persamaan berikut:
% 100  = CP TP
Accuracy (9)
Dimana, CP adalah jumlah prediksi yang benar, yaitu jumlah record data uji yang diprediksi oleh kelas dengan menggunakan metode identifikasi dan hasilnya sama dengan kelas sebenarnya. Sedangkan TP adalah jumlah total prediksi, dimana jumlah total diprediksi oleh kelas.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada pengembangan sistem klasifikasi tingkat kematangan buah nanas, terlebih dahulu dilakukan proses pelatihan. Dataset yang dikumpulkan adalah 120 citra buah nanas. Citra yang digunakan dalam pelatihan adalah 60 data citra atau 50% dari total citra. Kemudian, 60 data latih terdiri dari 20 gambar buh nanas muda, 20 gambar buah nanas matangan  dan  20  gambar  buah  nanas  sangat  matang.  Gambar  2,  merupakan  sampel  dari  citra  data  latih  yang digunakan, yaitu untuk citra nanas muda, matang dan sangat matang.
(a)                                  (b)                                    (c)
Gambar 2. Sampel Data Latih Nanas, (a) Nanas Muda, (b) Nanas Matang, (c) Nanas Sangat Matang
Klasifikasi tingkat kematangan buah nanas berdasarkan ciri warna menggunakan ekstraksi ciri HSV dan metode  LDA  dibangun  dan  diimplementasikan  menggunakan  Matlab.  Tahap  awal  dalam  klasifikasi  yang  akan dilakukan  adalah  proses  transformasi  ruang  warna  dari  citra  Red,  Green,  Blue  menjadi  citra  L*a*b.  Hal  ini dilakukan agar kandungan warna dapat diidentifikasi secara digital. Proses hasil transformasi dari citra RGB ke L*a*b pada aplikasi Matlab dapat dilihat pada Gambar 3 berikut ini.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 56 − 63 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.1007
(a)                                                                 (b)
Gambar 3. (a) Citra RGB (b) Citra yang Telak di Transformasi Menjadi L*a*b
Proses selanjutnya adalah segmentasi  citra menggunakan teknik thresholding. Proses ini mengubah data citra  menjadi  data  biner  untuk  memudahkan  proses  ekstraksi  ciri.  Keluaran  dari  proses  ini  adalah  citra  biner, dimana objek yang diinginkan memiliki nilai 1 (warna putih), sedangkan nilai background adalah 0 (warna hitam). Citra  hasil  segmentasi  yang  sudah  berhasil  dipisahkan  objeknya  dengan  background,  maka  citra  biner  yang diperoleh dapat dijadikan sebagai masking utuk melakukan proses selanjtunya. Contoh segmentasi yang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Hasil Segmenetasi Citra
Setelah citra diubah menjadi biner, maka akan lebih mudah untuk mendapatkan objek pada citra tersebut. Dari citra biner, dilakukan ekstraksi ciri menggunakan HSV. Ini bertujuan untuk dengan mudah mengelompokkan karakteristik gambar berdasarkan hue dan saturasi. Gambar 6 adalah contoh hasil transformasi citra RGB ke HSV.

## Gambar 5. Hasil Ekstraksi Ciri Dengan HSV
Nilai hue dan saturation digunakan sebagai ekstraksi fitur. Nilai hue dan saturasi dihitung sebagai nilai rata- rata  sehingga  dapat  dengan  mudah  dikelompokkan.  Nilai  hue  dan  saturasi  ditampilkan  dalam  tabel  untuk memberikan  informasi  tentang  nilai  hue  dan  saturasi  pada  gambar  yang  akan  diidentifikasi.  Gambar  6 menunjukkan hasil perhitungan nilai rata-rata hue dan saturation menggunakan Matlab.

## Gambar 6. Hasil Nilai Hue dan Saturasi
LDA melakukan reduksi dengan menghilangkan fitur redundan dan mengubah fitur dari ruang berdimensi lebih tinggi ke ruang berdimensi lebih rendah. Dataset diproyeksikan ke dalam ruang dimensional dengan kelas fitur tertentu yang kemudian dipisahkan sehingga overfitting dapat diatasi. Kelas dapat memiliki banyak fitur, hasil klasifikasi dapat menghasilkan beberapa jenis variabel yang tumpang tindih. Sehingga perlu dilakukan perbaikan fitur agar tidak terjadi overlapping. LDA memiliki tujuan utama untuk mengurangi dimensi dengan menghilangkan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 56 − 63 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.1007
fitur redundan dan mengubah elemen dari ruang berdimensi lebih tinggi ke ruang berdimensi lebih rendah. LDA dapat  mengisolasi  informasi  antar  kelas  agar lebih  mandiri  dengan  meningkatkan  nilai  disipasi  antar  kelas  dan membatasi  penyebaran antar kelas, seperti terlihat  pada Gambar 2. Seperti terlihat pada Gambar 2, LDA dapat memisahkan antar kelas sehingga lebih mudah untuk diklasifikasikan.
Gambar 7. LDA Memisahkan Antar Kelas
Dalam LDA, area indeks informasi tetap ada, tetapi lebih banyak kelas dibingkai. Kelas diisolasi dengan tujuan agar kondisi ini membuat jarak antar kelas semakin besar, sedangkan jarak penyiapan informasi dalam satu kelas semakin berkurang. Banyaknya fitur yang dihasilkan oleh LDA tergantung dari jumlah kelas dan, jumlah pose  yang  dilakukan.  Data  yang  telah  dilatih  oleh  LDA,  dan  LDA  tidak  mempengaruhi  jumlah  fitur  yang dihasilkan sehingga akan memakan waktu lebih cepat dalam prosesnya..
Model yang telah dibuat kemudian diimplementasikan di Matlab dalam bentuk GUI agar mudah digunakan. Aplikasi  dibangun  dengan  beberapa  fungsi  antara  lain  input  citra,  transformasi  L*a*b,  segmentasi  dengan thresholding,  ekstraksi  ciri  dengan  HSV,  dan  klasifikasi  dengan  LDA.  Untuk  menguji  model  yang  dibangun, langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah  menginput  citra  yang  akan  diuji.  Kemudian  citra  tersebut ditransformasikan  menjadi  citra  biner  kemudian  dilakukan  proses  segmentasi.  Kemudian  fitur  citra  diekstraksi berdasarkan  nilai  hue  dan  saturation.  Langkah  selanjutnya  adalah  mengidentifikasi  citra  menggunakan  metode LDA. Gambar 8 menunjukkan tampilan aplikasi menggunakan Matlab.

## Gambar 8. GUI Sistem Klasifikasi Tingkat Kematangan Daging Sapi
Setelah  aplikasi  GUI  dibangun,  akurasi  model  yang  dikembangkan  kemudian  diuji.  Sistem  akan  diuji akurasinya menggunakan persamaan (9) yang telah dibahas sebelumnya. Data uji yang digunakan adalah 60 data uji. Terdapat 3 kelas atau kategori tingkat kematangan buah nanas, yaitu nanas muda, matang dan sangat matang. Setiap kelas masing-masing diuji dengan 20 gambar. Semua gambar uji akan dicocokkan dengan hasil klasifikasi. Hasil pengujian akurasi model dapat dilihat pada Gambar 9 berupa grafik persentase hasil pengujian akurasi untuk setiap kelas atau kategori tingkat kematangan nanas.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 56 − 63 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.1007

## Gambar 9. Grafik Hasil Pengujian Akurasi
Berdasarkan  Gambar  9  terlihat  bahwa  nilai  uji  ketelitian  untuk  masing-masing  kelas  yaitu:  nanas  muda sebesar  90%,  nanas  matang  sebesar  85%  dan  nanas  sangat  matang  sebesar  70%.  Rata-rata  akurasi  tes  secara keseluruhan adalah 83%. Hasil tersebut dapat masuk dalam kategori hasil klasifikasi dengan nilai konversi: Baik, dengan nilai 76%-100%; Cukup, dengan nilai 56%-75%; Kurang Baik, dengan nilai 40%-55%, sedangkan Kurang Baik, memiliki nilai kurang dari 40%  . Jika dilihat  dari rata-rata akurasi  yang diperoleh dari persentase akurasi identifikasi  83%  termasuk  dalam  kategori  baik.  Hasil  tersebut  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor,  diantaranya klasifikasi dapat optimal jika ekstraksi ciri mampu memberikan informasi yang optimal, ekstraksi ciri berdasarkan warna sangat mudah dikenali apabila citra yang diuji terlihat perbedaan warnanya. Namun jika dilihat dari hasil uji akurasi rata-rata error mencapai 17%. Berdasarkan hasil pengujian diketahui bahwa terdapat beberapa faktor penyebab terjadinya kesalahan dalam melakukan klasifikasi, antara lain: (1) jumlah data latih dan data uji terlalu kecil sehingga perlu  ditambah karena semakin banyak model yang dilatih, semakin banyak model yang dilatih maka akan menghasilkan model yang lebih optimal; (2) model sulit untuk diklasifikasikan jika citra dengan jelas; (3) latar belakang objek juga mempengaruhi hasil klasifikasi; (4) gambar citra nanas matang dan sangat matang hampir mirip, sehingga untuk kelas ini nilai akurasinya sangat kecil.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  mengimplementasikan  metode Linear  Discriminant  Analysis (LDA)  dalam  klasifikasi  tingkat kematangan  buah  nanas  berdasarkan  karakteristik  warna  dengan  menggunakan  aplikasi  Matlab.  Hasil  dari  uji akurasi  yaitu  83%,  masuk  kedalam  kategori  baik.  Penggunaan  ekstraksi  ciri  warna  dengan  algoritma  HSV membantu  dalam  memperoleh  berbagai  informasi  dari  warna-warna  pada  citra  sehingga  memudahkan  dalam proses identifikasi. Kemudian LDA mampu mendapatkan proyeksi  yang optimal untuk  dapat memasuki  ruang- ruang dengan dimensi yang lebih kecil dengan mencari pola yang dapat dipisahkan sehingga dapat dikelompokkan berdasarkan  garis  batas  yang  diperoleh  dari  persamaan  linier  sehingga  dapat  diidentifikasi.  Dalam  LDA,  area indeks  informasi  tetap  ada,  tetapi  lebih  banyak  kelas  dibingkai.  Kelas  diisolasi  dengan  tujuan  agar  kondisi  ini membuat  jarak  antar  kelas  semakin  besar,  sedangkan  jarak  penyiapan  informasi  dalam  satu  kelas  semakin berkurang.  Banyaknya  fitur  yang  dihasilkan  oleh  LDA  tergantung  dari  jumlah  kelas  dan,  jumlah  pose  yang dilakukan.  Pada  penelitian  ini  terdapat  3  kelas  identifikasi,  yaitu  muda,  matang  dan  sangat  matang.  Untuk penelitian  selanjutnya,  apat  menambahkan  beberapa  kelas  yang  lain  atau  menggunakan  kategori  yang  lebih kompleks.  Selain  itu  diperlukan  perbaikan,  agar  ekstraksi  ciri  dan  identifikasi  dapat  lebih  maksimal,  dapat menambah jumlah dataset, baik yang digunakan untuk pelatihan maupun pengujian. Selain itu, perlu ditambahkan algoritma ekstraksi fitur tidak hanya berdasarkan warna tetapi juga berdasarkan tekstur dan bentuk menggunakan algoritma deep learning untuk mendapatkan ekstraksi fitur dan identifikasi yang lebih baik.

## REFERENCES
[1] E. P. Astoko, “Konsep Pengembangan Agribisnis Nanas (Ananas Comosus L . Merr .) Di Kabupaten Kediri Provinsi Jawa Timur Concept Pineapple (Annas Comusus L . Merr .) Agribusiness Development In Kediri Regency of East Java Province,” Habitat , vol. 30, no. 3, pp. 111–122, 2019.
[2] J. Ardi, M. Akrinisa, K. Jaya, S. Empat, and A. Bakti, “Keragaman Morfologi Tanaman Nanas (Ananas Comosus (L) Merr) di Kabupaten Indagiri Hilir,” J. Agro Indragir , vol. IV, no. I, pp. 34–38, 2019.
[3] A. Lustini and A. Primanita, “Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Nanas Menggunakan Ruang Warna Red – Green – Blue Dan Hue – Saturation – Intensity,” J. Digit. Teknol. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 1–8, 2019.
[4] S. L. Lee and C. C. Tseng, “Digital Image Sharpening Using Integral Image Representation and Laplacian Operator,” 2018 IEEE Int. Conf. Consum. Electron. ICCE-TW 2018 , pp. 31–32, 2018.
[5] A. Mulyanto, R. I. Borman, P. Prasetyawana, and A. Sumarudin, “2D Lidar and Camera Fusion for Object Detection and Object Distance Measurement of ADAS Using Robotic Operating System ( ROS ),” JOIV Int. J. Informatics Vis. , vol. 4, no. 4, pp. 231–236, 2020.
90% 85%
75%
Nanas Muda Nanas Matang Nanas Sangat Matang

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 56 − 63 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.1007
[6] R. I. Borman and B. Priyopradono, “Implementasi Penerjemah Bahasa Isyarat Pada Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) Dengan Metode Principal Component Analysis (PCA),” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 03, no. 1, pp. 103–108, 2018.
[7] S. Dix and P. Müller, “Digital Image Processing Methods for The Evaluation of Optical Anisotropy Effects in Tempered Architectural Glass Using Photoelastic Measurements,” Glas. Struct. Eng. , vol. 6, no. 1, pp. 3–19, 2021.
[8] P. Prasetyawan, I. Ahmad, R. I. Borman, A. Ardiansyah, Y. A. Pahlevi, and D. E. Kurniawan, “Classification of the Period  Undergraduate  Study  Using  Back-propagation  Neural  Network,”  in Proceedings  of  the  2018  International Conference on Applied Engineering, ICAE 2018 , 2018.
[9] W.  H.  Bangyal et  al. ,  “Comparative  Analysis  of  Low Discrepancy  Sequence-Based  Initialization Approaches  Using Population-Based Algorithms for Solving the Global Optimization Problems,” Appl. Sci. , vol. 11, no. 7591, pp. 1–36, 2021.
[10]  S.  Ilias, N.  M.  Tahir,  R. Jailani,  and  C.  Z.  C.  Hasan,  “Linear  Discriminant Analysis  in  Classifiying  Walking Gait  of Autistic Children,” in European Modelling Symposium , 2017, pp. 67–72.
[11]  P. Boedeker and N. T. Kearns, “Linear Discriminant Analysis for Prediction of Group Membership: A User-Friendly Primer,” Sage Journals , vol. 2, no. 3, pp. 250–263, 2019.
[12]  F. S. Al-Anzi and D. A. Zeina, “Arabic Text Classification Using Linear Discriminant Analysis,” in ICEMIS , 2017, pp. 3–8.
[13]  B. M. Gayathri and C. P. Sumathi, “Feature selection using Linear Discriminant Analysis for breast cancer dataset,” in International Conference on Computational Intelligence and Computing Research , 2018, pp. 3–7.
[14]  D. M. Yue and F. Qin, “Plant Leaf Recognition Based on Naive Bayesian Classification and Linear Discriminant Analysis Model,” in International Conference on Communication and Information Systems (ICCIS) , 2019, pp. 191–196.
[15]  D.  P.  Pamungkas  and  F.  R.  Hariri,  “Pengenalan  Citra Tanda  Tangan  Menggunakan  Metode  2D-LDA  dan Euclidean Distance,” Citec J. , vol. 3, no. 4, pp. 269–279, 2016.
[16]  F. Fandiansyah, J. Y. Sari, and I. P. Ningrum, “Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Linear Descriminant Analysis dan K-Narest Neighbor,” J. Inform. , vol. 11, no. 2, pp. 48–59, 2017.
[17]  A. Mulyanto, W. Jatmiko, P. Mursanto, P. Prasetyawan, and R. I. Borman, “A New Indonesian Traffic Obstacle Dataset and Performance Evaluation of YOLOv4 for ADAS,” J. ICT Res. Appl. , vol. 14, no. 3, pp. 286–298, 2021.
[18]  R. I. Borman and M. Wati, “Penerapan Data Maining Dalam Klasifikasi Data Anggota Kopdit Sejahtera Bandarlampung Dengan Algoritma Naïve Bayes,” J. Ilm. Fak. Ilmu Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 25–34, 2020.
[19]  Y. Chen, L. Song, Y. Liu, L. Yang, and D. Li, “A Review of the Artificial Neural Network Models for Water Quality Prediction,” Appl. Sci. , vol. 10, no. 5776, pp. 1–49, 2020.
[20]  A. S. Sinaga and T. Informatika, “Segmentasi Ruang Warna L * a * b,” J. Mantik Penusa , vol. 3, no. 1, pp. 43–46, 2019.
[21]  D. J. Bora, A. K. Gupta, and F. A. Khan, “Comparing the Performance of L * A * B * and HSV Color Spaces with Respect to Color Image Segmentation,” Int. J. Emerg. Technol. Adv. Eng. , vol. 5, no. 2, pp. 192–203, 2015.
[22]  R. I. Borman, F. Rossi, Y. Jusman, A. A. A. Rahni, S. D. Putra, and A. Herdiansah, “Identification of Herbal Leaf Types Based  on  Their  Image  Using  First  Order  Feature  Extraction  and  Multiclass  SVM  Algorithm,”  in 1st  International Conference on Electronic and Electrical Engineering and Intelligent System (ICE3IS) Identification , 2021, pp. 12–17.
[23]  S. N and V. S, “Image Segmentation by Using Thresholding Techniques for Medical Images,” Comput. Sci. Eng. An Int. J. , vol. 6, no. 1, pp. 1–13, 2016.
[24]  M. Wati, Haviluddin, N. Puspitasari, E. Budiman, and R. Rahim, “First-order Feature Extraction Methods for Image Texture and Melanoma Skin Cancer Detection,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1230, no. 1, 2019.
[25]  S. K. Teoh, V. V. Yap, and H. Nisar, “A non-overlapping view human tracking algorithm using HSV colour space,” in Proceedings - 2019 7th International Conference on Green and Human Information Technology, ICGHIT 2019 , 2019, pp. 97–102.
[26]  R.  Napianto,  Y.  Rahmanto,  R.  I.  Borman,  O.  Lestari,  and  N.  Nugroho,  “Dhempster-Shafer  Implementation  in Overcoming Uncertainty in the Inference Engine for Diagnosing Oral Cavity Cancer,” CSRID (Computer Sci. Res. Its Dev. Journal) , vol. 13, no. 1, pp. 45–53, 2018.