Metode Pencocokan Bunyi Ketuk Buah dengan Kadar Kemanisan Menggunakan
k-Nearest Neighbour
Ranny, Yustinus Eko Soelistio, Ni Made Satvika
Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia ranny@umn.ac.id
Diterima 23 November 2016 Disetujui 22 Desember 2016
Abstract —The  development  of  fruit  local  industry  is very high, but it less competitive than the imported fruit product. The kind of Indonesian fruit is very variative, but  the  support  technology  in  this  industry  is  stiil  not implemented. This problem make the local fruit industry cannot compete with imported fruit. The purpose of the research is to develop a technology that can increase the using of technology on fruit industry. This research focus is fruit sweetness measeurment technology.  This research
the fruit tapping sound. Fast Fourier Transform is used as  sound  feature  extraction  method  to  get  the  feature. Based  on  the  feature  the  fruit  sweetness  level  can  be predicted  using  the  k  Nearest  Neighbour  (kNN).  The experiment  on  this  research  is  divided  into  two  parts.
is using the training data to predict the sweetness level of  the fruits. The  result  of the  research  shows  that  the correlation  between tapping  sound and  sweetness  level can be used to predict the sweetness level of the fruit.
Index  Terms—Sweetness  Degree,  Brix,  k  Nearest Neighbor, and Fast Fourier Transform.

## I. PENDAHULUAN
Teknologi  perkebunan  menjadi  salah  satu bidang unggulan di Indonesia, namun sayangnya produk  ini  masih  belum  dikembangkan  secara maksimal.    Berdasarkan  laporan  dari  Gabungan Importir  Hasil  Bumi  Indonesia  sebesar  85% produk hortikultura (sayur dan buah) merupakan produk impor dan meningkat setiap tahunnya [1]. Badan Pusat Statistik (BPS) mencatat bahwa  Cina sebagai pemasok buah impor terbesar ke Indonesia pada tahun 2011 dan ada bulan Januari-Februari 2012  mengalami  penignkatan  dari  US$46,7  juta pada bulan Desember 2011 menjadi US$62,6 juta
pada  bulan  Januari  2012  dan  dari  angka  US$30 juta  pada  bulan  Februari  menjadi  US$48,2  juta pada bulan Maret di tahun yang sama [1][4]. Selain itu  impor  buah  dari  Thailand  juga  mengalami kenaikan  dari  angka  US$10,95  juta  pada  bulan Juni  2012  menjadi  US$35,07  juta  pada  bulan Juli  2012  dan  mencapai  angka  US$40,55  juta pada bulan Agustus 2012 [1]. Sebenarnya produk buah di Indonesia tidak kalah kualitasnya dengan produk impor, penerapan teknologi yang kurang mengakibatkan produk Indonesia kalah bersaing di pasaran dari buah impor. Pada penelitian ini akan dikaji  sebuah  metode  pengembangan  teknologi yang  diimplementasikan  dalam  pengukuran kemanisan dari produk buah-buahan. Pengukuran kadar kemanisan buah menjadi hal yang penting karena dengan  kualitas buah untuk perdagangan dapat  dilihat  dari  kadar  kemanisannya.  Saat  ini metode  yang  banyak  digunakan  adalah  metode konvensional  yang  menggunakan  alat  ukur manual  yaitu  alat  ukur  refractometer. Alat  ukur refractometer merupakan sebuah alat ukur tingkat kadar  gula  dari  buah-buahan.  Kadar  gula  yang tinggi  pada  buah-buahan  merupakan  produk yang  laku  di  pasaran,  sayangnya  pengukuran kadar  gula/  tingkat  kemanisan  menggunakan alat  ukur  refractometer  memerlukan  keahlian khusus dalam penggunaannya, selain itu juga cara penggunaannya  yang  tidak  praktis  karena  harus mengambil  sampel  daging  buah  untuk  diukur kadar manisnya, artinya buah harus dikupas dan diambil  daging  buahnya  terlebih  dahulu  untuk diukur,  sehingga  merusak  buah  itu  sendiri.
Berdasarkan  permasalahan  tersebut  maka  pada penelitian ini akan dikembangkan sebuah metode yang lebih praktis dan cepat yaitu menggunakan metode  pengenalan  pola  bunyi  ketuk  buah.  Ide ini muncul berlandaskan pada sebuah cara cepat dan umum yang biasa dilakukan oleh para ahli di bidang buah-buahan jika ingin  mengecek secara cepat tingkat kematangan buah. Namun, keahlian pengenalan  kemanisan  buah  dengan  cara  ketuk ini hanya dapat dilakukan oleh pakar yang telah berpengalaman dalam membedakan buah matang dan belum matang.
Penelitian  yang  dilakukan  juga  merupakan pengembangan  dari  penelitian  yang  telah dilakukan  sebelumnya  dengan  judul  “Rancang Bangun  Aplikasi  Pendeteksi  Kematangan  Buah Semangka Berbasis Bunyi dengan Menggunakan Metode  Hidden  Markov  Model”  [3].  Pada penelitian tersebut metode pengenalan ketuk suara serta metode penelitian untuk validasi keakuratan memiliki perbedaan dengan penelitian yang akan dilakukan  pada  penelitian  ini.  Metode  ekstraksi ciri  suara  ketuk  yang  digunakan pada penelitian sebelumnya menggunakan metode Mel Frequency (MFCC)  sedangkan pada penelitian ini akan digunakan metode Fast Fourier  Transfrom (FFT).  Penggunaan  metode FFT  diharapkan  akan  mempercepat  proses ekstraksi  ciri  karena  proses  perhitungan  yang dilakukan lebih singkat dibanding metode MFCC [7]. Pada penelitian ini juga menggunakan proses validasi  yang  berbeda  yaitu  menggunakan  alat ukur tingkat kemanisan refractometer sedangkan pada  penelitian  sebelumnya  digunakan  pakar untuk mengukur kemanisan. Diharapkan dengan menggunakan  alat  ukur  hasil  dari  pengenalan akan lebih valid.
Metode  ekstraksi  ciri  yang  akan  digunakan adalah Fast Fourier Transform (FFT), sedangkan metode pengenalan pola menggunakan k-Nearest Neighbor (kNN).  Metode  FFT  digunakan pada  ekstraksi  ciri  karena  metode  ini  mampu mengambil  ciri  suara  yang  dapat  mewakili  data suara yang ada. Metode FFT mengubah data suara yang  berbasis  waktu  menjadi  berbasi  frekuensi sehingga akan mempermudah analisis data suara.
Metode  FFT  dan  kNN  akan  dibangun  dan diimplementasikan untuk pengenalan bunyi ketuk buah  karena  kedua  metode  tersebut  memilki tingkat  akurasi  pengenalan  pola  yang  tinggi. Pada penelitian ini akan digunakan buah melon, papaya dan semangka karena ketiga jenis buah ini adalah  buah yang umum di  pasaran dan banyak mengandung air sehingga kualitas dari bunyi ketuk yang dihasilkan akan baik. Selain itu berdasarkan Badan  Statisktik  Indonesia  mencatat  bahwa pertumbuhan  produksi  tanamanan  buah-buahan tanaman  semangka  memiliki  perkembangan yang tinggi pada tahun 2010-2011 yaitu sebesar 42,74%,  tingkat  perkembangan  kedua  tertinggi setelah  buah  salak  yaitu  sebesar  44,31%  [1]. Berdasarkan data tersebut dapat dikatakan bahwa produksi  semangka yang  tinggi terus  meningkat membutuhkan  penerapan  teknologi  agar  dapat mempercepat  proses  pengolahan  berikutnya, dengan  mampu  mengukur  kadar  kemanisan dengan  lebih  cepat  dan  akurat  maka  dapat mempercepat  pula  proses  pengukuran  kualitas buah yang dihasilkan. Pengukuran kualitas yang tepat  dan  cepat  akan  mempercepat  pemenuhan kebutuhan pasar.
Pada penelitian ini akan dilakukan eksperimen menggunakan  data  bunyi  ketuk  dan  kadar kemanisan dalam derajat Brix. Pengambilan data bunyi  ketuk  akan  direkam  menjadi  data  digital dan  kadar  kemanisan  akan  menggunakan  alat ukur refraktometer. Pengukuran kadar kemanisan akan  menggunakan  langkah-langkah  dari  hasil penelitian yang telah dilakukan pada paper acuan. Sedangkan  pengambilan  data  bunyi  ketuk  akan diatur secara konstan pola pengambilan suaranya yaitu  pada  kondisi  minim  gangguan  bunyi  lain serta dengan  jarak  ketuk  yang  sama  pada setiap perekaman bunyi. Data-data yang telah diperoleh akan  dibagi  menjadi  data  latih  dan  data  uji sehingga hasil keakuratan didapat.

## II. KAJIAN LITERATUR
A. Metode Pengukuran Kadar Kemanisan Buah Kadar  kemanisan  pada  buah  menjadi  salah satu  pengukuran  kualitas  buah  hasil  produksi
perkebunan.  Konsumen  buah  pada  umumnya lebih  memilih  kadar  kemanisan  tertentu  untuk dikonsumsi  sendiri  maupun  untuk  diolah kembali menjadi produk jadi. Pengukuran kadar kemanisan  gula  dilakukan  dengan  mengukur kadar  sukrosa  yang  terkandung  pada  buah. Sukrosa  merupakan  kandungan  pada  buah yang  menimbulkan  rasa  manis.  Pada  umumnya proses  pengukuran  kadar  kemanisan  buah  dapat dilakukan menggunakan alat ukur refractometer, alat ukur yang digunakan untuk mengukur kadar kemanisan pada buah dengan satuan derajat Brix. Pada referensi [6] menunjukan hasil pengukuran derajat  Brix  pada  buah,  hasil  pengukuran  pada penelitian  sebelumnya  itu  akan  digunakan sebagai  perbandingan  acuan  hasil  pengukuran yang dilakukan pada penelitian ini.

## B. Metode Pengenalan Pola Bunyi
Pola  pengenalan  bunyi  atau  suara  pada penelitian ini akan dibagi menjadi dua tahap yaitu tahap  ekstraksi  ciri  bunyi  dan  tahap  pengenalan pola.  Tahap  ekstraksi  ciri  merupakan  tahap pengambilan  ciri  bunyi.  Bunyi  merupakan gelombang  getar,  berdasarkan  gelombang  getar yang dihasilkan tersebut akan diambil ciri bunyi dengan  menggunakan  metode  Fast  Fourier Transform (FFT), sebuah metode yang mengubah nilai gelombang bunyi menjadi nilai Fourier yang merupakan ciri dari bunyi.
Setalah  didapatkan  ciri  bunyi  maka  langkah selanjutnya adalah pengenalan pola. Tujuan dari tahap  ini  adalah  mengenali  pola  dari  ciri  bunyi ketuk buah, pola yang didapat akan dikelompokan berdasarkan  tingkat  kemanisan  buahnya  dalam satuan  derajat  Brix.  Tiap  kelompok  tingkat kemanisannya akan dibedakan berdasarkan hasil pra eksperimen yang dilakukan, yaitu mengukur tingkat  kemanisan  menggunakan  alat  ukur refractometer.  Hasil  dari  pengenalan  pola  akan diujikan  untuk  mengukur  hasil  pengelompokan, pengujian  akan  dilakukan  dengan  beberapa kondisi agar didapat hasil pengujian yang akurat. Berdasarkan hasil pengujian akan didapat tingkat akurasi sistem yang telah dirancang dan dibuat.
menggunakan metode k Nearest Neighbor (kNN). Metode  kNN  telah  banyak  digunakan  pada permasalahan  pengenalan  pola,  salah  satunya yang  dijabarkan  pada  [2][9].  Hasil  penelitian sebelumnya  mengatakan  bahwa  metode  kNN memilili  tingkat  akurasi  yang  tinggi.Hal  ini dikarenakan metode kNN mendukung penggunaan jumlah  data  latih  yang  besar  sehingga  hasil pengenalan pola yang didadapat memiliki akurasi yang tinggi. Metode kNN mengelompokan suatu pola berdasarkan jarak kemiripannya yang artinya pelatihan yang dilakukan berdasarkan data aktual tanpa adanya pendekatan perkiraan.

## III. METODE PENELITIAN

## A. Rancangan Penelitian
Penelitian  dibagi  menjadi  dua  tahap  yaitu tahap  pembuatan  program  dan  tahap  pengujian sistem.  Pada  tahap  pembuatan  program  diawali dengan  perancangan  program  yang  bertujuan untuk  menentukan  input,  output  serta  proses yang  dibutuhkan  untuk  menerapkan  algoritma yang  telah  dipelajari  sebelumnya.  Bentuk  atau format data input ditentukan di awal perancangan yang bertujuan untuk mempermudah penenetuan keluaran  dari  data  yang  dikumpulkan.  Tahap pengujian merupakan eksperimen yang dilakukan  untuk  menguji  program  atau  metode yang  digunakan  untuk  melakukan  prediksi kadar  kemanisan  buah  berdasarkan  pola  bunyi ketuk  buah.  Hasil  dari  pengujian  akan  diukur berdasarkan akurasi kebenaran prediksi dari data yang  telah  dipetakan  antara  tingkat  kemanisan dengan pola bunyi yang didapat.
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  akan dilakukan  perancangan  sistem  pengenalan  suara ketuk  buah.  Penelitian  yang  dilakukan  untuk mencari pola bunyi ketuk buah dari buah melon dan  semangka,  kemudian  buah  tersebut  akan diukur  kadar  kemanisannya  menggunakan  alat refraktometer.  Hasil  rekam  bunyi  ketuk  akan dipasangkan  dengan  hasil  pengukuran  kadar kemanisan, data ini akan digunakan sebagai data
dicocokan dengan kadar kemanisannya.
Pelatihan  yang  dilakukan  akan  terdiri  dari ketuk  berdasakan  kadar  kemanisannya.  Setelah dilatih  akan  diujikan  bunyi  ketuk  buah  untuk diprediksi  kadar  kemanisannya.  Hasil  ketepatan prediksiakan digunakan sebagai pengukur tingkat keakuratan sistem yang dibangun.
bunyi  ketuk  akan  menggunakan  metode  kNN. Sebelum  pengenalan  pola  dilakukan  akan dilakukan  ekstraksi  ciri  suara  menggunakan FFT.  Hasil  pengenalan  pola  akan  digunakan
diketahui pola bunyi ketuk untuk mengukur kadar kemanisannya.
Sistem yang dibangun menggunakan program Matlab  dengan  didukung  pada  mesin  yang memadai. Sistem yang dirancang akan memiliki beberapa feature antara lain:
1.  Rekam suara buah
Feature ini  akan  melakukan  proses perekaman  suara  ketuk  buah.  Feature  ini  akan bekerja menggunakan program rekam suara dan microphone  dan  menyimpan  data  suara  ketuk buah kedalam format audio .wav.
2.  Ekstraksi ciri suara buah
Setelah  data  suara  ketuk  buah  direkam dan  disimpan  maka  dilakukan  proses  ekstraksi ciri  untuk  mendapatkan  ciri  dari  masing-masing suara buah.
3.  Pelatihan
Pada feature pelatihan  akan  dilakukan
kemanisannya.  Hasil  dari  pelatihan  akan digunakan sebagai basis data sistem. Pelatihan ini wajib dilakukan jika sistem belum memiliki basis data  pelatihan  sama  sekali.  Namun,  jika  sistem telah  memilki  basis  data  maka  dapat  langsung dilakukan pengujian.
4.  Pengujian
Proses  pengujian  akan  dilakukan  untuk
melihat  data  suara  buah  yang  akan  dicari  kadar kemanisannya berdasarkan data suara ketuk buah yang  telah  diekstraksi  ciri  menggunakan  feature ekstraksi ciri suara buah.

## B. Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan adalah  menggunakan  teknik  sampling,  yaitu mengambil  beberapa contoh data untuk masing- masing  kelompok  atau  populasi.Pada  penelitian ini  digunakan  20-25  buah  untuk  masing-masing populasi.  Populasi  yang  digunakan  adalah  jenis buah, jenis buah yang digunakan pada penelitian ini  adalah  semanngka,  melon  dan  papaya.Setiap jenis  buah  diambil  data  bunyi  ketuknya  dengan cara diketuk pada tiga posisi berbeda yaitu: posisi atas (batang), bawah dan tengah. Alat pukul untuk menghasilkan bunyi menggunakan berbagai cara dan alat antara lain: telapak tangan,  tabung plastik (spidol), dan jari. Masing-masing posisi dan alat ketuk dilakukan pengambilan data sebanyak 3-5 kali perekaman.
Alat  rekam  bunyi  yang  digunakan  adalah sebagai berikut:
a. Microphone dan standing microphone
Standing  microphone digunakan  agar  jarak antara buah dengan microphone stabil.
b. Headphone
Headphone digunakan  untuk  mengecek kualitas  dari  bunyi  yang  dihasilkan  secara langsung.
c. Recorder H4N6 Recorder khusus digunakan karena microphone  yang  digunakan  merekam  bunyi dalam bentuk analog, padahal keluaran data yang dibutuhkan  berupa  data  digital  .wav,  untuk  itu digunakan recorder H4N6 untuk mengubah sinyal analog menjadi sinyal digital.
Selain perangkat keras yang digunakan, proses perekaman data bunyi ketuk  juga membutuhkan perangkat lunak untuk mengontrol parameter data digital  yang  diinginkan.Perangkat  lunak  yang digunakan  adalah Audacity  yang  dapat  diunduh
secara gratis di www.audacityteam.org.
Selain data bunyi ketuk, data derajat kemanisan juga  diambil  pada  proses  pengambilan  data. Masing-masing buah diukur kadar kemanisannya menggunakan  alat  ukur  kadar  kemanisan Refraktometer.  Daging  buah  diambil  sebanyak 5  kali  pada  posisi  acak  kemudian  diukur  kadar kemanisannya  dalam  satuan  derajat  Brix.  Hasil dari  pengukuran  dicatat  berdasarkan  label  buah yang  telah  diberikan  dan  disimpan  pada  sebuah tabel.
C. Eksperimen Eksperimen yang dilakukan akan menggunakan  data  suara  buah  dan  data  kadar kemanisan  buah  yang  diukur  menggunakan alat  refraktometer.  Perekaman  data  suara  buah dilakukan  pada  lingkungan  yang  minim  noise. Buah  yang  digunakan  adalah  buah  melon, semangka  dan  papaya  yang  diperoleh  dari beberapa pasar di sekitar kota Tangerang. Variabel pengukuran hanya akan digunakan variabel kadar kemanisan buah.
Eksperimen  akan  dibagi  menjadi  dua  yaitu menggunakan data yang telah dilatih sebelumnya dan eksperimen dengan data yang belum dilatih. Hasil  dari  eksperimen  akan  dibandingkan  untuk mengukur keakuratan metode yang digunakan

## D. Tahapan Pengujian dan Analisa
Tahap pengujian dan analisa dilakukan untuk melihat hasil eksperimen. Berdasakan pengujian yang dilakukan didapat hasil akurasi metode yang digunakan  untuk  mencari  keterhubungan  antara kadar kemanisan dengan pola ketuk bunyi buah. Perhitungan  akurasi  prediksi  didapat  dengan cara menghitung banyaknya data uji yang secara tepat memprediksi kadar kemanisan. Analisa juga dilakukan  untuk  mendapatkan  parameter  apa saja  yang  menentukan  akurasi  prediksi.Metode penelitian menjelaskan rancangan kegiatan, ruang lingkup atau objek, bahan dan alat utama, tempat,
variabel penelitian, dan teknik analisis.

## IV. Hasil dan Pembahasan
Pada  laporan  kemajuan  ini  baru  didapatkan hasil  pengujian  buah  semangka  sebanyak  20 buah  dan  buah  melon  sebanyak  10  buah.  Pada Tabel  1  ditunjukkan  hasil  pengujian  terhadap buah  semangka.  Data  yang  diberi  warna  merah menunjukkan  data  yang  diprediksi  tidak  sesuai atau salah memberikan hasil prediksi. Pada posisi atas terdapat empat buah data yang memberikan hasil  salah prediksi.  Pada  posisi  tengah  terdapat lima  data  yang  salah  prediksi  dan  pada  posisi bawah  terdapat  enam  buah  data  yang  salah prediksi.
Tabel 1. Hasil pengujian buah semangka
Pada  Tabel  2  ditunjukkan  hasil  pengujian terhadap  buah  melon.  Pada  posisi  atas  terdapat satu  buah  data  yang  memberikan  hasil  salah prediksi.  Pada  posisi  tengah  terdapat  empat data  yang  salah  prediksi  dan  pada  posisi  bawah terdapat empat buah data yang salah.
Tabel 2. Hasil pengujian buah melon

## V. SIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan dari penelitian ini adalah metode FFT dan  kNN berhasil diterapkan pada prediksi kadar kemanisan menggunakan pola bunyi ketuk buah. Posisi yang memberikan hasil baik adalah posisi  ketuk  atas.  Proses  pengambilan  data  juga dihasilkan  pada  penelitian  ini,  kondisi  sunyi tanpa  gangguan  akan  mempermudah  proses eksperimen. Buah juga sebaiknya tidak diinapkan pada ruangan karena akan mengalami kebusukan dan  mudah  pecah.  Proses  pengambilan  data menjadi bagian yang membutuhkan perancanaan lebih  matang  dan  sebaiknya  dilakukan  simulasi pengambilan  data  sehingga  waktu  yang dibutuhkan untuk pengambilan data menjadi lebih singkat.  Pada  segi  metode  dan  algoritma  dapat dikembangkan  menggunakan  metode  lain  yang dapat  meningkatkan  akurasi.  Jumlah  data  untuk masing-masing  jenis  buah  dapat  diperbanyak dan  diperoleh  dari  berbagai  sumber,  sehingga meningkatkan reliablelity dari sistem yang dibuat.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penelitian  yang  dilakukan  memperoleh sumber  dana  dari  Ditjen  Risbang,  Kementerian Riset, Teknologi dan Pendidikan Tinggi Republik Indonesia.  Peneliti  juga  mengucapkan  terima kasih  kepada  para  mahasiswa  yang  telah  aktif terlibat  pada  diskusi  ilmiah  dan  pengumpulan data, antara lain, Eka Cahya Rahmadhani, Candy, Putri,  dan  Westly  yang  merupakan  mahasiswa dari  Program  Studi  Teknik  Informatika, Universitas Multimedia. Selain itu ucapan terima kasih  diberikan  kepada  Lembaga  Penelitian  dan Pengabdian  kepada  Masyarakat  Universitas Multimedia  Nusantara  yang  telah  mendukung jalannya  penelitian  hingga  selesai.  Ucapan terima  kasih  juga  diberikan  kepada Multimedia Intelligent  Systems  Research  Group (MIS-RG) Universitas Multimedia Nusantara.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] CWTS  UGM,  Retrieved  from  http://cwts.ugm. ac.id/2013/04/politik-perdagangan-buah-impor- indonesia-tahun-2011-2012/, 2011-2012
[2] Cai, Y.-l.,  Ji,  D.,  &  Cai,  D.-f,  “A  KNN  Research
Nearest Neighbor,” NTCIR-8 Workhsop Meeting, Tokyo, 2010.
[3]  Ferdyanto,  R.,  “Rancang  Bangun  Aplikasi Pendektesian  Kematangan  Buah  Semangka Berbasis  Bunyi  dengan  Menggunakan  Metode Hidden  Markov  Model,”  Tangerang,  Universitas Multimedia Nusantara, 2014.
[4]  Fik/Ndw,  Retrieved  from  http://bisnis.liputan6. com/read/2089902/bps-ri-gemar-konsumsi- produk-pertanian-luar-negeri, 2014.
[5]  Gupta,  U.  K.,  “Frequency  Analisys  of  Speech Signals for Devanagari Script and Numerals Using FFT. International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering,” vol 3(5), May 2013.
Portable  Brix  Meter  untuk  Pengukuran  Indeks Bias. Berkala Fisika”, vol 13, hal 113-118, Oktober 2010.
[7]  Mustofa, A, “Sistem Pengenalan Penutur dengan Metode Mel-Frequency Wrapping. Jurnal Teknik Elektro”, September 2007.
[8]  Suryamin.  (2012).  http://www.bps.go.id/booklet/ Booklet_Agustus_2012.pdf, 2012.
[9]  Yang,  T.,  Cao,  L.,  &  Zhang,  C.  ,  “A  Novel Prototype  Reduction  Method  for  the  k-Nearest Neighbor Algorithm  with  K  >=  1,”  Z.  e.  al,  Ed, PAKDD, hal 89-100, 2010