## Pengolahan Citra Digital Untuk Mengidentifikasi Tingkat Kematangan Buah Kelapa Sawit Berdasarkan Warna Rgb Dan Hsv Dengan Menggunakan Metode Self Organizing Map (SOM)
Rahmat Pidi Putra 1) , Juju Jumadi 2) , Deri Lianda 3)
1 Mahasiswa, Program Studi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu Jalan Meranti Raya No.32 Sawah Lebar Telp. (0736) 22027, 26957 fax. (0736) 341149; e-mail : rahmatpidi@gmail.com 2,3 Dosen Tetap Program Studi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu Jalan Meranti Raya No.32 Sawah Lebar Telp. (0736) 22027, 26957 fax. (0736) 341149;
e-mail: juju.jumadi@unived.co.id , derilianda04@unived.co.id
(Received : November 2024, Resived: Februari 2024, Accepided : April 2024)
Abstract- Palm oil is one of the largest export commodities in Indonesia. Accuracy in determining the level of maturity of  oil  palm  fruit  determines  the  quality  of  this  plant's harvest.  This  research  uses  digital  image  processing  to identify the maturity level of oil palm fruit based on RGB (Red,  Green,  Blue)  and  HSV  (Hue,  Saturation,  Value) colors. Images in the form of photos of oil palm fruit taken with  a  digital  camera  were  processed  with  MATLAB software and then analyzed using the Self Organizing Map (SOM) method to obtain a comparison of the RGB and HSV feature  extraction  results.  The  results  of  the  research succeeded in distinguishing the level of maturity, namely very ripe, ripe, almost ripe and unripe, the color of the oil palm fruit  was  red,  black  orange, yellow  and  black.  The accuracy of the results using the performance evaluation matrix method of the SOM method, namely Quantization Error,  Silhouette  Score  and  Topographic  Error. Quantization  Error  RGB  (0.004737)  is  lower  than  HSV (0.073178)  which  shows  RGB's  ability  is  good  in representing  data  in  SOM,  Silhouette  Score  HSV (0.704204)  is  higher  than  RGB  (0.599846)  indicating HSV's ability is slightly better in grouping objects and both have  no  problems  on  Topographic  Error  mapping (0.000000).  In  the  RGB  image  similarity  approach,  it  is better than HSV.
Keywords: RGB, HSV, Self Organizing Map Identification of Maturity, Palm Oil
Intisari-Kelapa  sawit adalah  salah  satu  komoditas  ekspor terbesar di Indonesia. Ketepatan dalam menentukan tingkat kematangan buah kelapa sawit menentukan kualitas hasil panen  tumbuhan  ini.  Penelitian  ini  menggunakan pengolahan  citra  digital  untuk  mengidentifikasi  Tingkat kematangan  buah  kelapa  sawit  berdasarkan  warna  RGB (Red,  Green,  Blue)  dan  HSV  (Hue,  Saturation,  Value). Citra berupa foto buah kelapa sawit yang diambil dengan kamera  digital  diolah dengan  perangkat  lunak  MATLAB kemudian  dianalisis menggunakan metode Self
Orgainizing Map (SOM) untuk mendapatkan
perbandingan  hasil  ekstraksi  ciri  RGB  dan  HSV.  Hasil penelitian Berhasil membedakan tingkat kematangan yaitu sangat matang, matang, hampir matang dan mentah, warna buah kelapa sawit yaitu merah, orange hitam, kuning, dan hitam.  Keakuratan  hasil  menggunakan  metode  matirks evaluasi  kinerja  Metode  SOM  yaitu  Quantization  Error, Silhouette  Score  dan  Topographic  Error.  Quantization Error RGB (0.004737) lebih rendah HSV (0.073178) yang menunjukkan kemampuan RGB baik dalam merepresentasikan  data  dalam  SOM,  Silhouette  Score HSV (0.704204) lebih tinggi bandingkan RGB (0.599846) menandakan  kemampuan  HSV  sedikit  lebih  baik  dalam pengelompokan  objek  dan  keduanya  tidak  memiliki masalah  pada  pemetaan  Topographic  Error  (0.000000). Pada  pendekatan kemiripan gambar  RGB  lebih  baik dari pada HSV.
Kata Kunci : RGB, HSV, Self Organizing Map, Identifikasi kematangan, kelapa sawit

## I. PENDAHULUAN
Kematangan  buah  Kelapa  sawit,  yang  secara resmi disebut Elaeis Guineensis Jacq., memiliki peran krusial dalam perekonomian Indonesia sebagai salah satu penyumbang devisa non-migas yang signifikan[1]. Elaeis Guineensis Jacq  (Kelapa Sawit) memengaruhi hasil panen dan kualitas minyak kelapa sawit. Saat ini, petani sering menggunakan penilaian subjektif untuk memilih buah saat panen, yang dapat mengakibatkan  seleksi  yang  kurang  optimal.  Dalam pengembangan  industri  kelapa  sawit,  peran  petani dan  manajemen  yang  efektif  sangat  penting. Menentukan kematangan buah sawit adalah langkah kunci dalam proses ini.
Untuk  meningkatkan  seleksi  buah  yang  lebih objektif,  penggunaan  teknologi  citra  digital  menjadi solusi  yang  menjanjikan.  Dengan  pendekatan  ini, mengidentifikasi  tingkat  kematangan  buah  sawit
dapat  dilakukan  secara  lebih  akurat  dan  efisien. Dalam analisis citra,
model warna RGB dan HSV memiliki peran penting karena  memberikan  informasi  mengenai  nuansa warna dan tingkat kecerahan buah sawit.
Salah satu metode yang digunakan adalah SOM ( Self Organizing Map ), yang adalah Artifical Neural Nerwork yang  efisien  dalam  mengelompokkan  data citra  berdasarkan  tingkat  kematangan  buah  sawit. Dengan memanfaatkan SOM, kita dapat mengidentifikasi  kematangan  buah  sawit  dengan akurasi tepat. mengaplikasikan  teknologi  citra  digital  dan metode  SOM  guna  memecahkan  masalah  seleksi buah sawit yang lebih objektif dan efisien, yang pada akhirnya  akan  mendukung  perkembangan  industri kelapa sawit merupakan tujuan penelitian ini.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Kelapa Sawit
Kelapa sawit adalah jenis tanaman yang berasal dari  keluarga  Arecaceae.  Kelapa  sawit  awal dibudidayakan  di  Amerika  Selatan.  Tanaman  ini merupakan  salah  satu  komoditi  utama  dalam  usaha petani dalam memproduksi minyak kelapa sawit[2].
Buah  kelapa  sawit  memiliki  beberapa  jenis warna dianatranya yaitu hitam, kuning, hitam orange dan  merah.  Buah  kelapa  sawit  berkualitas  baik dipanen pada kondisi kematangan yang layak panen. Kematangan buah dapat dilihat dari warna yaitu: 1) Buah Mentah, ditandai dengan buah kelapa sawit bewarna Hitam 2)  Buah  Hampir  Matang,  ditandai  dengan  buah kelapa sawit bewarna Kuning 3) Buah Matang, ditandai dengan buah kelapa sawit bewarna Orange Hitam 4) Buah Sangat Matang, ditandai dengan buah kelapa sawit bewarna Merah

## B. Pengolahan Citra Digital
Bidang  studi  yang  disebut  Pengolahan  Citra Digital  (Digital  Image  Processing)  adalah  disiplin ilmu yang mengkaji proses pembentukan, pengolahan,  dan  analisis  citra  dengan  tujuan menghasilkan  informasi  yang  dapat  dipahami  oleh manusia.  [3].Pengolahan  Citra  Digital  merupakan metode  untuk  mengekspos  beberapa  teknik  pada suatu  gambar  dengan  tujuan  meningkatkan  kualitas gambar atau mendapatkan informasi yang terkandung dalam gambar tersebut[4].

## C. Warna RGB (Red, Green, Blue)
Warna  RGB  berasal  dari  spektrum  cahaya, terdiri dari tiga warna dasar yaitu Merah (Red), Hijau (Green),  dan  Biru  (Blue),  dikenal  sebagai  RGB. Campuran  setara  dari  ketiga  warna  dasar  ini menghasilkan  warna  putih.  Gabungan  dua  warna dasar  menghasilkan  warna  sekunder,  seperti  biru dengan merah menghasilkan magenta, merah dengan hijau  menghasilkan  kuning,  dan  hijau  dengan  biru menghasilkan  cyan.  Kombinasi  ketiga  warna  dasar bersama-sama menghasilkan warna putih[5].

## D. Warna HSV (Hue, Saturation, Value)
Selain RGB, terdapat model lain yang digunakan dalam  analisis  warna  pada  pengolahan  citra  digital, yaitu  HSV  yang  merupakan  singkatan  dari  Hue, Saturation,  dan  Value.  Hue  mengindikasikan  warna sebenarnya,  seperti  merah,  ungu,  dan  kuning,  dan digunakan  untuk  menentukan  tingkat  kemerahan, kehijauan,  dan  sebagainya.  Saturation  atau  chroma merujuk  pada  tingkat  kemurnian  atau  kekuatan warna. Value menunjukkan tingkat kecerahan warna, dengan nilai berkisar antara 0 hingga 100%. Apabila nilai  value adalah 0, warna akan tampak hitam, dan semakin  tinggi  nilai  value,  warna  akan  semakin terang,  membawa  variasi-variasi  baru  dari  warna tersebut[6].

## E. Citra Greyscale
Citra  grayscale  adalah  pengubahan  3  layer matriks, yaitu R-layer, G-layer dan B-layer menjadi 1 layer matriks grayscale[7]. Dalam citra ini tidak lagi terdapat  adanya  warna,  yang  ada  adalah  derajat keabuan  Dalam  hal  ini  intensitas  berkisar  antara  0 sampai 225. Nilai 0 menyatakan hitam dan nilai 225 adalah putih.

## F. Citra Biner
Sebuah  citra  biner  adalah  sebuah  citra  digital yang  hanya  memiliki  dua  kemungkinan  nilai  untuk
tiap  pixel[7].  Citra  biner  juga  disebut  sebagai  citra B&W (Black and White) atau citra monokrom. Hanya dibutuhkan  1  bit  untuk  mewakili  nilai  setiap  piksel dari  citra  biner.  Citra  biner  ( monochrome )  atau disebut dengan binary image, merupakan citra digital yang  setiap  pixelnya  hanya  memilik  2  derajat keabuan, yaitu 0 dan 1.

## G. Self Organizing Map
Self-Organizing  Map  (SOM)  adalah  suatu bentuk  dari  metode  jaringan  syaraf  tiruan  yang diperkenalkan sekitar tahun 1980 oleh Profesor Teuvo Kohonen. SOM adalah topologi dari Jaringan Syaraf Tiruan Tanpa Pengawasan (Unsupervised ANN) yang tidak  memerlukan  pengawasan  selama  proses pelatihannya.  SOM  dapat  digunakan  untuk mengelompokkan  (clustering)  data  berdasarkan karakteristik data tersebut[8].
Gambar 1. Self-Organizing Map (SOM)
Metode Self-Organizing Map (SOM)
diperkenalkan sekitar tahun 1980 oleh Profesor Teuvo Kohonen.  SOM  merupakan  salah  satu  bentuk  dari topologi  Jaringan  Syaraf Tiruan Tanpa  Pengawasan ( Unsupervised  ANN )  yang  tidak  memerlukan pengawasan selama proses pelatihannya.
Berikut merupakan proses tahapan-tahapan algoritma Self Organizing Map:
1. Memulai dengan menginisialisasi vektor input x1, x2, x3, ... xn.
2.  Inisialisasi  neuron  output  sejumlah  y1,  y2,  y3,  ... yn.
3.  Tentukan  bobot  neuron  output  dengan  nilai  di antara xmin dan xmax.
4. Lakukan iterasi langkah-langkah 5 hingga 8 sampai tidak  ada  pembaruan  bobot  atau  telah  mencapai kondisi berhenti (error terkecil).
5. Pilih secara acak salah satu data dari vektor input sebagai data pelatihan.
6. Temukan jarak terdekat dari setiap neuron output ke  data  input  menggunakan  rumus  euclidian.  Dari semua  bobot  (Di)  cari  indeks  bobot  (Di)  yang memilki  jarak  terkecil;  indeks  ini  disebut  sebagai winning neuron.
𝑑𝑑 = ∑ (𝑑𝑑 − 𝑑𝑑𝑑) 𝑑=𝑑 2 𝑑=0 (7) 7.  perbarui  bobot  tetangga  untuk  setiap  bobot  wij menggunakan rumus berikut :
wij (t+1) = wij(t) + hci (t) [x(i)-wij(t)] (8)
8. perbarui bobot bias (error).
9. Simpan bobot yang sudah konvergen.

## H. Evaluasi Kinerja Algoritma SOM
Evaluasi kinerja Algoritma SOM akan menggunakan beberapa metode yaitu:
1. Quantization Error : Quantization error mengukur sejauh  mana  tiap  titik  data  dipetakan  ke  neuron SOM terdekat. Semakin rendah quantization error, semakin baik pemetaan data. Data di hitung rata- rata  quantization  error  dari  seluruh  data  yang  di latih.
QE = 1 4 ( dist([x],[y] )) + … (dist([xn,yn])) (9)
2. Topographic Error : Topographic  error mengukur sejauh mana SOM mempertahankan topologi data asli.  Ini  mengukur  sejauh  mana  data  yang berdekatan  dalam  ruang  asli  tetap  berdekatan dalam  pemetaan  SOM.  Topographic  error  yang lebih  rendah  menunjukkan  pemetaan  yang  lebih baik.
TE = 1 4 ( δ ( 𝑥 𝑖 ) + … δ ( 𝑥 𝑛 ) (10)
3. Silhouette  Score :  Silhouette  score  adalah  metrik yang  dapat  digunakan  untuk  mengukur  kualitas pemetaan  klaster  dalam  SOM.  Semakin  tinggi nilai  Silhouette  score,  semakin  baik  pemetaan klaster.
𝑆𝑖𝑙ℎ𝑜𝑢𝑒𝑡𝑡𝑒 𝑖 = 𝑏 𝑖 + 𝑎 𝑖 𝑀𝑎𝑥 {𝑎 𝑖 ,𝑏 𝑖 } (11)
Silhouette Score = 1 4 (𝑠𝑖𝑙ℎ𝑜𝑢𝑒𝑡𝑡𝑒 1 + 𝑠𝑖𝑙ℎ𝑜𝑢𝑒𝑡𝑡𝑒 2 + 𝑠𝑖𝑙ℎ𝑜𝑢𝑒𝑡𝑡𝑒 3 + 𝑠𝑖𝑙ℎ𝑜𝑢𝑒𝑡𝑡𝑒 4 ) ` (12)

## I. Software MATLAB
MATLAB  ialah  sebuah  perangkat  lunak  yang dipakai untuk pemrograman, analisis, dan komputasi teknis dan matematis yang berfokus pada manipulasi
matriks.  Singkatan  MATLAB  berasal  dari  Matrix Laboratory, merujuk pada kemampuannya menyelesaikan  permasalahan  perhitungan  dalam bentuk matriks[9].
Cleve Moler merilis versi awal MATLAB pada tahun  1970.  Pada  awalnya,  MATLAB  diciptakan dengan  tujuan  menangani  permasalahan  persamaan aljabar linier. Saat ini, bahasa pemrograman ini terus dikembangkan  oleh  MathWorks  Inc.,  fokus  pada proses pemrograman, komputasi, dan visualisasi.

## III. METODE PENELITIAN

## A. Objek Penelitian
Penelitian ini dilakukan di CV. INDELA AGRO UTAMA  yang  berlokasi  di  Kota  Lubuklinggau, Kabupaten  Musirawas,  Provinsi  Sumatra  Selatan. Fokus penelitian ini adalah pada buah kelapa sawit.

## B. Pengumpulan Data
Data dalam penelitian ini dikumpulkan  melalui dua metode, yakni wawancara dan studi pustaka. Foto dengan  format  jpg  diambil  secara  langsung  di perkebunan  kelapa  sawit  yang  dimiliki  oleh  CV. INDELA  AGRO  UTAMA  di  Kota  Lubuklinggau, Kabupaten  Musirawas,  Provinsi  Sumatra  Selatan. Informasi  terkait  kategori  buah,  seperti  Sangat Matang,  Matang,  Hampir  Matang,  dan  Mentah, diperoleh  melalui  wawancara  dengan  para  petani yang bekerja di perusahaan tersebut. Dari total 30 foto yang dikumpulkan, 20 diantaranya digunakan sebagai data  training,  sementara  10  foto  lainnya  dijadikan sebagai data uji.

## C. Pemodelan Sistem
Dibawah adalah gambar dari proses ektraksi ciri RGB  dan  HSV  dengan  melakukan  proses  greyscale dan threshold pada gambar Buah Kelapa Sawit.

## Gambar 2. Proses Ektraksi Ciri
Penjelasan dari gambar 2 dapat dilihat dibawah ini:
1. Citra  Gambar,  Langkah  awal  yaitu  menginput gambar buah kelapa sawit yang telah disiapkan.
2. Grayscale,  yaitu  tahap  merubah  citra  gambar menjadi gambar grayscale.
3. thresholding,  pada  Langkah  ini  terjadi pemisahan  antara  objek  yang  diinginkan  dan yang tidak di inginkan dengan metode Threshold Otsu.
4. Ektraksi  Ciri,  Langkah  ke  empat  merupakan tahapan  unutk  mendapatkan  nilai  ektraksi  ciri dari gambar citra yaitu RGB dan HSV.
5. Save Ektraksi Ciri, pada tahap ini data ektraksi ciri di simpan.
Langkah  akhir  untuk  memperoleh  hasil kematangan  dan  ketegori  kematangan  buah  adalah dengan melakukan proses training pada data ektraksi ciri  menggunakan  self  organizing  map.  Fungsi training yaitu mencari bobot neuron untuk mewakili pengelompokan  clauster  pada  gambar  buah  kelapa sawit.
Setelah  training  maka  di  lakukan  evaluasi menggunakan  evaluasi  kinerja  som  yaitu  metode Quantization  Error , Topographic  Error dan Silhouette  Score. Proses  klasifikasi  dengan  self organizing  map  adalah  proses  mengelompokkan vektor fitur kelapa sawit ke  dalam  empat kelas atau kategori,  yakni  Sangat  Matang,  Matang,  Hampir Matang, dan Mentah, serta memiliki empat kategori warna,  yaitu  Merah,  Orange  Hitam,  Kuning,  dan Hitam. proses Pengujian, yaitu proses membandingkan  data  baru  berdasarkan  kemiripan dengan data training yang sudah di latih oleh sistem. Penjelasan  pada  Gambar  4  pada  bagian  Training dapat dilihat dibawah ini:

## Tabel 1. Hasil Ektraksi Gambar
No R G B H S V 1 0.74 0.20 0.07 0.08 0.80 0.74 2 0.67 0.28 0.09 0.14 0.73 0.67 3 0.79 0.25 0.07 0.08 0.80 0.79 4 0.81 0.25 0.10 0.08 0.81 0.81 5 0.82 0.27 0.09 0.08 0.84 0.82 6 0.73 0.25 0.04 0.10 0.82 0.73 7 0.79 0.23 0.07 0.08 0.83 0.79 8 0.77 0.24 0.09 0.09 0.82 0.77 9 0.78 0.28 0.05 0.08 0.84 0.78 10 0.81 0.23 0.07 0.08 0.85 0.81 11 0.38 0.25 0.23 0.45 0.45 0.39 12 0.40 0.23 0.19 0.40 0.58 0.42 13 0.33 0.23 0.18 0.37 0.54 0.35 14 0.38 0.21 0.18 0.42 0.61 0.40 15 0.36 0.21 0.22 0.59 0.51 0.38
16 0.52 0.33 0.30 0.46 0.46 0.53 17 0.41 0.23 0.22 0.50 0.54 0.43 18 0.36 0.20 0.12 0.26 0.64 0.37 19 0.42 0.25 0.22 0.45 0.56 0.43 20 0.37 0.23 0.23 0.48 0.55 0.40

## Gambar 4. Proses Training dan Testing
1. Input  Gambar,  Langkah  awal  yaitu  gambar kelapa buah sawit di input untuk di analisa dan diektraksi cirinya.
2. Proses  Ektraksi,  tahap  ini  gambar  di  proses menjadi data angka. Proses dapat dilihat pada Gambar 2.
3. Save Ektraksi Ciri, pada tahap ini menyimpan data ektraksi ciri yang telah di proses.
4. Training  Model  SOM,  yaitu  proses  mencari neuron  bobot  yang  mewakili  klasifikasi  dari kematangan dan warna.
5. klauster, pada tahap ini data gambar yang telah di ektraksi  menjadi ciri warna di  kelompokan dalam 4 kategori Kematangan dan Warna yaitu Sangat  Matang,  Matang,  Hampir  Matang, Mentah  dan  Merahh,  Orange  Hitam,  Kuning, Hitam.
6. 6. Save Training  Model  SOM,  pada tahap  ini model  SOM  yang  telah  melakukan  proses training di simpan
7. Evaluasi  Kinerja  SOM,  yaitu  proses  evalusi menggunakan  metode Quantization  Error  , Topographic Error , Silhouette Score.
Penjelasan pada Gambar 4 pada bagian Testing dapat dilihat dibawah ini:
1. Input  Gambar,  Langkah  awal  yaitu  gambar kelapa buah sawit di input untuk di analisa dan diektraksi cirinya.
2. Proses  Ektraksi,  tahap  ini  gambar  di  proses menjadi data angka. Proses dapat dilihat pada Gambar 2.
3. Save Ektraksi Ciri, pada tahap ini menyimpan data ektraksi ciri yang telah di proses.
4. Load  Training  Model  SOM,  yaitu  proses memakai model SOM yang telah di latih pada proses Training.
5. klauster, pada tahap ini data gambar yang telah di ektraksi  menjadi ciri warna di  kelompokan dalam 4 kategori Kematangan dan Warna yaitu Sangat  Matang,  Matang,  Hampir  Matang, Mentah  dan  Merahh,  Orange  Hitam,  Kuning,
Hitam.
6. Akurasi,  pada  Tahap  ini  proses  akurasi dilakukan  dengan  membandingkan  gambar Training dengan gambar Testing

## IV. PEMBAHASAN
Antarmuka yang dibuat dalam penelitian ini ada 3 yaitu Page Utama, Page Training dan Page Testing.

## Gambar 5. Page Utama
Halaman  Utama  merupakan  tampilan  yang memiliki  fitur  berupa  tombol  “Training”  untuk melakukan  Training,  Tombol  “Testing”  untuk melakukan  Testing  dan  tombol  “Keluar”  untuk Keluar dari Halaman utama.

## Gambar 7. Page Training HSV

## Gambar 8. Evaluasi Kinerja SOM
Halaman Training berfungsi untuk melatih suatu citra agar mampu mengidentifikasi buah kelapa sawit yang serupa dan diklasifikasikan sesuai kategori dan evalusai  kinerja  SOM.  Tampilan  Halaman  Training dapat dilihat pada Gambar 6,Gmabar 7 dan Gambar 8.

## Gambar 9. Page Testing RGB
Gambar 10. Page Testing HSV
Halaman  Testing  Adalah  tahap  pengujian  citra untuk  mengidentifikasi  apakah  citra  tersebut termasuk  dalam  kategori  yang  tepat.  Tampilan Halaman Pengujian dapat ditemukan pada Gambar 9 dan Gambar 10.
A. Hasil Identifikasi Kematangan & Warna Hasil identifikasi kematangan dengan menggunkan metode Self Organizing Map untuk data latih dapat dilihat pada tabel 2 :
Tabel 2. Hasil Identifikasi SOM Training
NO Hasil Output RGB Hasil Output HSV Keterangan K W K W RGB HSV 1 SM R SM R T T 2 SM R SM R T T 3 SM R SM R T T 4 SM R SM R T T 5 M OB M OB T T 6 SM R M OB F T 7 M OB M OB T T 8 Me B M OB F T 9 M OB M OB T T 10 SM R M OB T F 11 HM Y M OB T F 12 HM Y HM Y T T 13 HM Y SM R F T 14 HM Y HM Y T T 15 HM Y HM Y T T 16 Me B Me B T T 17 Me B Me B T T 18 Me B Me B T T 19 Me B Me B T T 20 Me B Me B T T Tabel 3: Hasil Identifikasi SOM Testing No Testing RGB Testing HSV K W A K W A 1 SM R 99.61% SM R 97.31% 2 SM R 99.13% SM R 93.63% 3 SM R 98.75% SM R 94.85%
4 SM R 98.76% M OB 89.83% 5 M OB 96.33% Me B 82.27% 6 HM Y 99.42% HM Y 93.30% 7 HM Y 99.56% HM Y 87.26% 8 HM Y 98.95% Me B 97.86% 9 Me B 99.26% Me B 92.10% 10 Me B 99.26% Me B 94.83%
KETERANGAN  :  K  :  Kematangan,  W  :  Warna,  SM  : Sangat Matang, M : Matang, HM : Hampir Matang, Me : Mentah, R : Red, OB : Orange Black, Y : Yellow, B : Black, T : Benar, F : Salah, A : Akurasi.

## Tabel 4: Hasil Evaluasi Kinerja SOM
Warna Quantization Error Topographic Error Silhouette Score RGB 0.004737 0.000000 0.599846 HSV 0.073178 0.000000 0.704204
Akurasi  antara  keduanya  dari  20  data  gambar, Pada training RGB memiliki memiliki 3 salah dan 17 benar,  sedangkan  HSV  hanya  salah  2  dan  18  benar dengan  Hasil  Pada  bagian  Testing  dari  10  gambar yang di input RGB memiliki 3 salah dari 10 gambar dan HSV memiliki 1 salah dari 10 Gambar.
Pengujian selanjunya Evaluasi kinerja Algoritma  SOM  dengan  menggunakan  metode Quantization  Error,  Topographic  Error,  Silhouette Score . Hasil yang dihasilkan dengan metode tersebut dalam  penentuan  Evaluasi  kinerja  Algoritma  SOM adalah  Training  RGB  dengan  Hasil  Quantization Error  =  0.004737,  Topographic  Error  =  0.000000, Silhouette  Score  =  0.599846  dan  Training  HSV dengan  Hasil  Quantization  Error  =  0.073178, Topographic  Error  =  0.000000,  Silhouette  Score  = 0.704204.  sejalan  dengan  hasil  Pengujian  diatas, Quantization Error Pada RGB (0.004737) lebih baik dari  pada  HSV  (0.073178)  dengan  nilai  RGB  yang lebih  rendah  dari  HSV  dan  ditunjukan  nya  hasil testing  dimana  akurasi  kesamaan  gambar  dari  RGB lebih  Stabil  dari  pada  HSV.  Silhouette  Score  juga sejalan  dengan  hasil  penelitian  diatas  yaitu  dimana nilai  HSV(0.704204)  lebih  tinggi  dari  RGB (0.599846)  dimana  HSV  lebih  mampu  dalam mengklompokkan data dalam identifikasi kematangan  buah  kelapa  sawit  dan  keduanya  tidak memiliki  masalah  dalam  pemetaan  dengan ditunjukan  nilai  Topographic  Error  yaitu  0.000000 pada RGB dan HSV.

## V. PENUTUP

## A. Kesimpulan
Dengan  merujuk  kepada  hasil  penelitian  dan pembahasan  yang  telah  dilaksanakan,  dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Proses  pengenalan  tingkat  kematangan  buah kelapa  sawit  melalui  Metode  Self  Organizing Map  mampu  mengidentifikasi  citra  objek  buah kelapa sawit berdasarkan tingkat kematangan dan tingktat  warna  buah  yaitu  Sangat  Matang, Matang,  Hampir  Matang,  Mentah  dan  Merah, Orange Hitam, Kuning, Hitam.
2. Perbandingan akurasi antara pengujian RGB dan HSV  menunjukkan  perbedaan.  Pada  pengujian Training,  dari  20  gambar  RGB,  terdapat  3 kesalahan dan 17 kebenaran dengan Quantization Error = 0.004737, Topographic Error = 0.000000, Silhouette Score = 0.599846. Sementara itu, pada pengujian  HSV,  terdapat  2  kesalahan  dan  18 kebenaran  dengan  Quantization  Error  = 0.073178,  Topographic  Error  =  0.000000, Silhouette  Score  =  0.704204.  Pada  pengujian Testing,  dari  10  gambar  RGB,  terdapat  3 kesalahan, sedangkan pada HSV hanya terdapat 1 kesalahan. Akurasi testing RGB (3 kesalahan dari 10 data) lebih rendah dibandingkan dengan HSV (1 kesalahan dari 10 data).
3. RGB  memiliki  Quantization  Error  lebih  rendah (0.004737)  dibandingkan  HSV  (0.073178)  pada pengujian  Training.  Meskipun  begitu,  HSV memberikan  Silhouette  Score  lebih  tinggi (0.704204)  dibandingkan  RGB  (0.599846), menunjukkan keunggulan dalam pengelompokan objek.  Pada  pengujian  Testing,  model  HSV memiliki  performa  lebih  baik  dengan  hanya  1 prediksi salah dari 10 gambar, sedangkan model RGB  memiliki  3  prediksi  salah,  menandakan akurasi yang lebih rendah pada data baru. Secara umum, pendekatan kemiripan gambar lebih baik pada RGB.

## B. Saran
Untuk Meningkatkan Kualitas dan Relevansi Penelitian ini serta memperluas cakupan penelitian di masa mendatang, berikut adalah beberapa saran yang dapat dipertimbangkan :
1. Diharapkan pada penelitian yang akan datang dapat meneliti bukan hanya Warna RGB dan HSV tetapi menambahkan faktor warna yang medukung untuk meningkatkan Akurasi yang dihasilkan.
2. Penelitian yang akan datang diharapkan dapat meneliti perbandingan antara Metode Self

## Organizing Map (SOM) dengan Metode
lainnya.
3. Penelitian yang akan datang diharapkan dapat meneliti penggunaan software selain Matlab untuk mendukung pengembangan sistem yang akan datang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Ulvi,  Syarifah,  Indana.  dan Tisna  Harmawan. 2022. Analisis Kandungan Minyak dan Lemak pada  Limbah  Outlet  Pabrik  Kelapa  Sawit  di Aceh Tamiang, 2022 (4), 15-19.
[2]. Rahmawati, Aulia.  2023.  Keragaman  Genetik Varietas  Kelapa  Sawit  (Elaeis  guineensis Jacq.), 2023 (5), 35-40.
[3]. Fajarsari,  Eka,  Julia,  et.al,  2022.  Prediksi Model Kelongsoran Pada Lereng Berdasarkan Retakan Dan Perbedaan Elevasi Menggunakan Pengolahan Citra Digital, 2022 (21), 187-195
[4]. Fadjeri,  Akhmad,  et.al.,  2022.  Karakteristik Morfologi  Tanaman  Selada  Menggunakan Pengolahan Citra Digital,2022 (2) ,1-12.
[5]. Juandri and Nizirwan  Anwar.
2023.
Pengenalan  Warna  Terhadap  Objek  Dengan Model  Analisis  Elemen  Data  Warna  Gambar Berbasis Deep Neural Network, 2023 (2), 23-
31.
[6]. Himmah,  Elok,  Faiqotul.,  et.al.,  2020. Identifikasi  Kematangan  Buah  Kelapa  Sawit
Berdasarkan  Warna  RGB Dan HSV
Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering,
2020 (2), 193-202.
[7]. Bhahri,  Syamsul  and  Rachmat.  2018. Transformasi  Citra  Biner  Menggunakan Metode Thresholding Dan Otsu Thresholding. 2018 (7), 195-203.
[8]. Harianja,  Anggita,  Kharunnisa  Br.  2022. Klasifikasi Kompetensi Tenaga Kerja Program Magang Ke Luar Negeri Dengan Metode Self Organizing Maps (SOM), 2022 (1), 1-16.
[9]. Muzaini, Muhammad, et.al., 2022. Pemrograman  MATLAB  “Cara  Cepat  dan Mudah  Memahami  Bahasa  Pemrograman”. Sukabumi. Haura Utama.