KLASIFIKASI KEMATANGAN BUAH MANGGA MADANI BERDASARKAN BENTUK DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN METODE PERCEPTRON
Finis Hemanto Laia 1) , Rika Rosnelly 2) , Karuniaman Buulolo 3) , Mega Christin Lase 4) , Alvinur Naswar 5)
1), 2), 3) ,4), 5) Universitas Potensi Utama
Email : finishermanto@gmail.com 1) , rika@potensi-utama.ac.id 2) , karuniaman12@gmail.com 2) , megalase1999@gmail.com 3) , alvinurvinopandora @gmail.com 4)

## ABSTRAK
Proses pendeteksian gambar secara otomatis merupakan bentuk dari kecerdasan buatan sehingga sistem dapat mengidentifikasi jenis gambar tertentu yang dikenal sebagai visi komputer. Mangga merupakan buah sesekali musiman yang memiliki banyak varietas namun beberapa jenis mangga memiliki bentuk yang hampir sama. Parameter pengenal yang diperoleh dari hasil ekstraksi ciri dapat dipadukan dengan teknik pengolahan citra  digital  sehingga  terbentuk  suatu  sistem  yang  dapat  mengklasifikasikan  jenis  mangga  berdasarkan kematangan dari buah tersebut. Hal ini menyebabkan masyarakat keliru dalam memilih jenis kematangan buah mangga.  Penentuan  penamaman  klasifikasi  buah  mangga  madani  dengan  jaringan  syaraf  tiruan  metode perceptron menggunakan software matlab. Pada penelitian ini data latih dan data uji yang digunakan masing- masing 40 citra buah mangga madani diantaranya 10 citra mentah, 10 citra cukup matang, 10 citra matang, dan 10 citra sangat matang. Pada proses data uji yang di hasilkan mendapatkan tingkat akurasi pengujian 50%.
Kata Kunci : Mangga, Jaringan Syaraf Tiruan, Matlab

## ABSTRACT
The  process  of  automatic  image  detection  is  a  form  of  artificial  intelligence  so  that  the  system  can identify certain types of images known as computer vision. Mango is an occasional seasonal fruit that has many varieties but some types of mangoes have almost the same shape. Identification parameters obtained from feature extraction results can be combined with digital image processing techniques to form a system that can classify mango types based on the ripeness of the fruit. This causes people to be mistaken in choosing the  type  of  ripeness  of  mangoes.  Determination  of  classification  of  madani  mango  fruit  classification  with artificial neural network perceptron method using matlab software. In this study, the training data and test data used were 40 images of madani mangoes, including 10 raw images, 10 moderately ripe images, 10 ripe images, and 10 very ripe images. In the process of the resulting test data get a 50% test accuracy rate.

## Keywords: Mango, Artificial Nervous Network, Matlab

## 1. PENDAHULUAN
Orang  Indonesia  mengenal  buah  mangga yang  merupakan  buah  musiman.  Di  dataran rendah  dan  beriklim  panas,  tanaman  mangga dapat tumbuh dengan subur. Namun, ada juga pohon  mangga  yang  batangnya  tegak  dengan cabang agak kokoh yang dapat tumbuh subur di  ketinggian  hingga  6000  meter  di  atas permukaan  laut.  Tangkai  daun  meninggalkan banyak celah kecil dan sisik di kulit yang tebal dan kasar [1].
Masyarakat  yang  memanfaatkan  buah mangga  umumnya  lebih  berpatokan  pada karakteristik agronomi buah yang memerlukan klasifikasii  yang  lebih  tepat  agar  namanya lebih  pasti,  biasanya  menjadi  faktor  utama yang  diandalkan  oleh  masyarakat  dalam penamaan klasifiaksi buah mangga. Dimungkinkan untuk menggunakannya dalam membantu  masyarakat  dalam penamaan buah mangga  berdasarkan  tingkat  kematangannya, dengan  kemajuan  ilmu  pengetahuan  dan teknologi  saat  ini.  Kecerdasan  Buatan (Artificial  Intelligence)  merupakan  salah  satu aplikasi  dari  teknologi  komputer  [2].  Dalam kasus klasifikasi kematangan buah mangga ini terkadang  ada  buah  mangga  yang  memiliki warna  citra  yang  cukup  sama  matang  tetapi masih  terasa  asam  begitupun  sebaliknya. Sehingga  untuk  para  konsumen  diperlukan sebuah  alat  bantu  untuk  mengetahui  tingkat kematangan dari buah mangga.
Secara  tradisional,  para  pekerja  dan pembeli  ini  menyortir  mangga  satu  per  satu, mencari  perbedaan  warna  dan  bentuk.  Selain itu,  jika  mangga  yang  dipanen  sudah  matang dan tidak dipilah maka membusuk di gudang. yang  menyebabkan  kerugian  oleh  pihak tertentu  sebelum  didistribusikan  karena  lama diproses  pemilihan.  Penggunaan  komputer digital untuk memproses gambar dua dimensi dikenal  sebagai  pemrosesan  gambar  digital. [3].
Fungsi pemrosesan gambar visi komputer  adalah  untuk  mengidentifikasi  atau mengekstrak informasi dari objek yang dilihat kamera. Bidang pengolahan citra digital tidak memiliki  batasan  yang  jelas.  Ada  beberapa
tahapan yang dapat  dikenali oleh pemrosesan citra sistem, antara lain: segmentasi, ekstraksi fitur  (representasi  dan  deskripsi),  pengenalan objek (klasifikasi), dan akuisisi citra [4].
Sistem klasifikasi yang dapat membedakan  buah  mangga  berdasarkan tingkat  kematangannya  sangat  diperlukan mengingat permasalahan tersebut di atas. Pola kulit mangga sendiri merupakan salah satu ciri yang  membedakan  jenis  mangga.  Ketika pengolahan citra salah satu bidang kecerdasan buatan  digabungkan  dengan  pola  bentuk  ini dapat  digunakan  sebagai  parameter  untuk menentukan  jenis  mangga.  Melalui  metode penanganan  gambar  mangga  dalam  struktur terkomputerisasi akan diolah menjadi informasi  matematis  yang  dapat  digunakan sebagai  elemen  dari  setiap  gambar  mangga. Sebuah proses yang dikenal sebagai ekstraksi fitur  menghasilkan  data  numerik,  yang kemudian akan digunakan untuk mengklasifikasikan berbagai tingkat kematangan buah mangga [5].
Pada  penelitian  sebelumnya  Isma  Fitria Ningsih  dan  Roni  Salambue,  membahas tentang  klasifikasi  kematangan  buah  sawit dengan jaringan syaraf tiruan metode perceptron, tingkat keberhasilan pada eksperimen  1  dengan  menggunakan  flash adalah  55%  dan  tingkat  keberhasilan  pada eksperimen  2  tanpa  flash  menghasilkan akurasi  sebesar  80%  berdasarkan  pelatihan yang dilakukan [6].
Untuk mempermudah klasifikasi kematangan jenis mangga, dalam penelitian ini sistem  yang  dibangun  menggunakan  jaringan syaraf  tiruan  untuk  diterapkan  pada  kasus klasifikasi  kematangan  buah  mangga  madani metode perceptron.

## 2. METODE
Dalam  melakukan  penelitian  ini  terdapat beberapa  langkah  yang  dilakukan.  Langkah tersebut  yaitu  pengumpulan  data  mangga badani,  praproses  citra,  ekstraksi  ciri  dan klasifikasi.  Langkah  dari  proses  tersebut diilustrasikan  pada  gambar  2.1  diagram  alir metode klasifikasi citra

## Gambar 2.1 Diagram Alir Metode Klasifikasi Citra

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Tanaman Mangga
Tanaman mangga hortikultura (Mangifera Indica)  memiliki  nilai  ekonomi  yang  tinggi karena kandungan nutrisinya yang tinggi bagi kesehatan  manusia.  Buah  mangga  terdiri  dari 80% air, 15% hingga 20% gula, dan berbagai vitamin,  termasuk  vitamin  A,  B,  dan  C. Morfologi  daun,  bunga,  dan  buah  semuanya memiliki  bentuk  yang  berbeda-beda.  ukuran, dan  warna,  menunjukkan  bahwa  mangga sangat  beragam.  Buahnya  memiliki  rasa  dan aroma yang khas, daging buah yang tebal, dan [7].  Bergantung  pada  jenis  dan  varietasnya, daging  buah  mangga  (mesocarp)  bisa  tebal atau  tipis.  Daging  beberapa  kultivar  mangga mengandung serat. Selain itu, tingkat kemanisannya  bervariasi,  ada  mangga  yang encer dan ada juga yang tidak. Dagingnya juga bisa  berwarna  kuning,  krem,  atau  oranye, tergantung  varietasnya.  Serat  endokarp  yang berasal dari kulit biji terkadang dapat masuk ke dalam daging buah dan membuatnya berserat. Ketika  mangga  memiliki  banyak  serat  yang baik  untuk  Anda  makan,  biasanya  hanya jusnya saja [5].

## 3.2 Pengenalan pola
Kecerdasan  buatan  adalah  subbidang pengenalan  pola.  Komputer  dalam  hal  ini secara  otomatis  mengklasifikasikan  data numerik  dan  simbolik  termasuk  gambar, menggunakan  pengenalan  pola.  Mengenali objek gambar adalah pengelompokan dari ciri citra image tersebut. sehingga dapat mengenali benda-benda  alam  karena  otak  manusia  telah belajar  mengklasifikasikannya  dan  dapat membedakan  satu  sama  lain.  Kemampuan sistem visual manusia dicoba untuk ditiru oleh mesin.  Komputer  memproses  objek  gambar yang  perlu  diidentifikasi,  menerima  objek gambar  sebagai  input,  dan  menghasilkan deskripsi objek gambar sebagai output [5].
3.3 Citra Gambar  dua  dimensi  dibuat  dengan mengambil  sampel  gambar  kontinu  analog menjadi  gambar  diskrit.  Untuk  membuat gambar diskrit, gambar analog dibagi menjadi N baris dan M kolom. Piksel adalah gabungan dari baris dan kolom [8].

## 3.4 Model Warna HSV
Untuk  berbagai  aplikasi  dalam  visi komputer  dan  pemrosesan  gambar,  HSV adalah model warna yang unggul. Jenis warna seperti  merah,  kuning,  hijau,  dan  sebagainya diukur  dengan  hue  (H).  Itu  diwakili  oleh derajat dengan nilai antara 0 dan 360. Saturasi warna (S) adalah coraknya. Nilai saturasi suatu warna  sebanding  dengan  seberapa  berwarna warnanya. Namun, saturasi rendah menunjukkan  warna  pucat.  Nilai  kecerahan suatu  warna  disebut  nilai  (V).  Warna  dengan banyak nilai adalah yang cerah, dan yang gelap adalah yang terbaik [8].

## 3.5 Praprosess Data
Langkah  preprocessing  akan  dilakukan pada gambar setelah pembagian data menjadi set  pelatihan  dan  pengujian.  Gambar  diubah menjadi  gambar  RGB  244  x  244  piksel. Setelah diubah menjadi array 2D, gambar akan diubah lagi menjadi 3D. Gambar telah diubah
Pengumpulan Data Preprosessing Data Ekstraksi Fitur Pelatihan Data Pengujian Data Klasifikasi
menjadi  array  4D  sebagai  hasil  akhir  dari preprocessing data.

## 3.6 Ekstraksi Fitur
Proses  identifikasi  ciri  bentuk  objek secara  keseluruhan  seperti  lingkaran  eelips, atau  bentuk  lainnyan,  dapat  menjadi  dasar untuk proses pengenalan. Sebuah proses yang dikenal  sebagai  ekstraksi  fitur  diperlukan untuk  memastikan  nilai  objek.  Empat  jenis fitur  digunakan  untuk  mengekstraksi  fitur bentuk  untuk  penelitian  ini:  luas,  kkeliling, panjang sumbu x, dan panjang sumbu y [5].

## 3.7 Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  saraf  tiruan  adalah  salah  satu upaya  yang  dilakukan  oleh  manusia  untuk menyelesaikan  tugas  tertentu.  Model  ini didasarkan  pada  kemampuan  otak  manusia untuk mengatur neuronnya, yaitu sel-sel yang menyusun otak, sebagai hasilnya dalam tugas- tugas  tertentu,  seperti  pengenalan  pola. Kalkulasi pembelajaran yang digunakan untuk mengatur jaringan terkait erat dengan susunan neuron  JST.  kerangka  kerja  komputasi  yang strukturnya  dibuat  oleh  cara  kerja  sel  saraf tiruan di otak manusia [9].

## 3.8 Algoritma Perceptron
Dalam  sistem  jaringan  saraf,  metode perceptron adalah teknik pembelajaran terawasi.  Banyaknya  spesifikasi  yang  perlu diidentifikasi harus menjadi pertimbangan saat merancang sebuah jaringan neuron. Sejumlah input  dan  sejumlah  neuron  membentuk jaringan  saraf.  Perceptron  adalah  jenis  JST paling  sederhana  yang  digunakan  untuk mengelompokkan.  Perceptron  pada  dasarnya hanyalah  satu  neuron  dengan  ambang  batas dan bobot sinaptik yang dapat disesuaikan. Itu hanya dapat mengklasifikasikan dua kelas.
Algoritma  pelatihan  perceptron  [10]. adalah sebagai berikut :
1. Tetapkan  kecepatan  pembelajaran  () dengan  0  dan  1;  menginisialisasi  semua bobot  dan  bias.  Untuk  menyederhanakan
perhitungan,  atur  bobot  dan  bias  ke  nol.
Tetapkan =1 untuk kesederhanaan.
Inisialisasi semuaabobot danNbias, (Agar perhitunganumenjadifsederhana, set bobot  dan  bias  sama  dengangnol)  Set learning  rate  (α)  dengan  0  <  α  ≤  1  ; (Agarcsederhana, set α = 1)
2. Lakukan  hal  berikut  selama  kondisi berhenti salah: Setiap pasangan pembelajaran untuk setiap set
a. Set  input  dengan  nilai  yang  sama dengan vector input. Xi=Si
b. Hitung respon untuk unit Output net = b + ∑ XiWi y  =  f  (net)  =  {1 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑁𝑒𝑡 > ∅ 0 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑁𝑒𝑡 − ∅ < ∅ −1 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑁𝑒𝑡 < − ∅ c. Perbaikitbobot  dan  bias  jika  terjadi error:5 jika y ≠ t maka :
wi(baru) = wi(lama) + α * t * Xi b(baru) = b(lama) + α * t jika tidak, maka
wi(baru) = wi(lama) b(baru) = b(lama)
3. Tes  kondisi  berhenti.  Kondisi  berhenti adalah  kondisi  dimana  semua  pola memiliki  keluaran  jaringan  yang  sama dengan  targetnya  atau  kondisi  dimana tidak  terdapat  bobot  yang  berubah  suatu iterasi/epoch.
Keterangan :
s : sensor
t : target
Xi : unit input ke-i b : bias
wi : bobot ke-i
y : unit respon (Output)
α : angka pembelajaran
ø : nilai ambang
I : 1,…, n dinilai n adalah banyaknya unit input
Epoch  :  satu  kali  presentasi  yang mencakup seluruh pola pelatihan.
Proses pengujian merupakan tahap penyesuaian  terhadap  bobot  yang  telah terbentuk pada proses pelatihan.
Algoritma untuk proses pengujian adalah sebagai berikut :
Langkah  0  :  Ambil  bobot  dari  hasil pembelajaran,
Langkah  1  :  Untuk  setiap  vektor  x, lakukan langkah 2-4,
Langkah  2  :  Set  nilai  aktivasi  dari  unit masukkan, xi = si; = 1,…,n,
Langkah 3 : Hitung total masukan ke unit keluaran, Net = xiwi + b,
4. Gunakan fungsi aktivasi, Y = f(net)

## 3.9 Dataset Mangga
Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan 40 citra mangga data latih dan 40 data uji, yang meliputi citra mangga dengan kelas mentah 10, cukup  10,  matang  10,  dan  sangat  matang  10. Berikut citra sampel dataset yang digunakan
(a) (b) (c)
(d) Gambar 3.1 Dataset (a) Mangga Mentah, (b) Mangga Cukup Matang, (c) Mangga Matang, (d) Mangga Sangat Matang

## 3.10 Preprosessing Data
Preprosessing  citra  rgb  menjadi  citra grayscale  yang  selanjutnya  dikonversi  dari grayscale menjadi ke citra biner. Berikut hasil dari preprosessing citra
(a) (b)
Gambar 3.2 Preprosessing Citra (a) grayscale (b) citra biner

## 3.11 Ekstraksi Fitur
Ekstraksi  vitur  dari  masing-masing  kelas citra,  berikut  bentuk  gabungan  dari  4  kelas citra buah mangga, terdiri dari panjang, lebar, luas, dan keliling
Gambar 3.3 Ekstraksi Vitur

## 3.12 Jaringan Syaraf Tiruan
Pada  proses  klasifiaksi  dengan  metode parceptron terbagi menjadi 2 tahap yaitu tahap pelatihan dan tahap pengujian data.

## 3.13 Data Pelatihan
Data  latih  yang  dilakukan  dari  hasil ekstraksi  ciri  kemudian  diolah  data  tersebut sebagai  inputan  dan  target  keluaran  sehingga membentuk  sistem jaringan syaraf tiruan dari data  tersebut  dimana  input  layer  4,  hidden layer 1, fungsi aktifasi menggunakan hardlimit dan  output  targetnya  1.  berikut  arsitektur jaringan yang dihasilkan dari data latih

## 3.14 Data Uji
Pada  proses  data  uji  yang  di  hasilkan mendapatkan tingkat akurasi_pengujian berdasarkan  rumus  : 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 =  ( 𝑇𝑃 / 𝑇𝑁 ) 𝑥 100%  =  50%.  Hasil  dari  pengujian  data ditunjukkan pada
Tabel 3.1 penguiian akurasi Kategori Mangga Jumlah Sampl e sesua i erro r Tingkat Akuras i Mentah 10 10 0 0,25 Ckp_mt g 10 10 0 0,25 Matang 10 0 10 0,0 Sgt_mtg 10 0 10 0,0 3.15 Proses Klasifikasi Algoritma Parceptron
Berdasarkan hasil dari data uji, selanjutnya  dilakukan  transformasi  data yangxakan zdigunakan. Berikut hasil darixtransformasi yangsdihasilkancdari
datazuji pada tabel 4.2 transformasi variable.
Tabel 4.2 Transformasi Variabel Kategori x1 x2 target Mentah 1 0 1 Ckp_mtg 1 0 1 Matang 0 1 0 Sgt_mtg 0 1 0
Berikut  nilai  bobot,  bias  dan  treshold secara default
Tabel 4.3 Nilai Bobot dan Bias Default
Nilai  Bobot Nilai Bias v1.1 v1.2 v1.3 v1.4 b 0 0 0 0 0
Hasil  akhir  dari  proses  klasifikasi perhitungan  algoritma  perceptron  dengan matlab Bobot Input Akhir =   0     -2 Bobot Bias Akhir =   -2 MSE =   0.5000
Berikut  hasil  dari  proses  klasifikasi algoritma perceptron dari transformasi data uji yang dihasilkan
Gambar 3.5 Klasifikasi Perceptron Citra Mangga Data Uji
3.16 Output Klasifikasi Pengolahan Citra
Pada pengolahan citra nilai keluaran dari target  adalah 1 yang mengklasifikasikan citra buah  mangga  berdasarkan  kelas  dan  nama buah  mangga  berdasarkan  bentuk.  Berikut hasil  sampel  dari  keluaran  pengolahan klasifikasi citra buah mangga kelas (a)Mentah, (b)Cukup  matang,  (c)Matang,  (d)Sangat matang
(a) (b)
(c)                                  (d)

## 4. PENUTUP

## 4.1 Kesimpulan
Masyarakat  pada  umumnya  memanen buah mangga apabila diprediksi sudah matang kemudian  buah  yang  sudah  dipanen  di kelompokkan  berdasarkan  bentuk  tingkat kematangan  untuk  dijual  kembali.  Dari  hasil penelitian yang didapatkan adalah
1. Citra  buah  mangga  di  olah  melalui beberapa proses pengolahan citra sehingga mendapatkan nilai keluaran dari pengolahan yang dapat mengklasifikasikan  kematangan  buah mangga berdasarkan kelasnya
2. Klasifikasi  mengunakan  jaringan  syaraf tiruan  dengan  parceptron  mendapatkan nilai  akurasi  sebesar  0,5  dengan  jumlah data yang tidak dikenali dari hasil data uji dengan benar sejumlah 20 citra dari total citra data uji 40, tingkat akurasi pengujian 50% citra buah mangga.
4.2 Saran Adapun  saran  untuk  pengembangan pengujian dalam penelitian ini adalah
1. Menggunakan  kamera  yang  memiliki resolusi  gambar  lebih  tinggi  agar  hasil citra  yang  dihasilkan  semakin  bagus  dan dalam  bentuk  format  PNG  (Portable Network  Graphics)  yang  dapat  di  atur resolusi  warna  dan  kompresi  file  yang lebih baik
2. Metode  klasifikasi  dapat  dikembangkan dengan  mengabungkan  dua  metode jaringan  syaraf  tiruan  dan  metode  yang lain  yang  mampu  memberikan  hasil tingkat akurasi yang lebih maksimal

## 5. DAFTAR PUSTAKA
C. B. Sanjaya. 2018. “Klasifikasi buah mangga berdasarkan tingkat kematangan
menggunakan  least-squares  support vector machine,” vol. 10, no. 2, pp. 1–
13.
S. Hartanto. 2019. Informatika, U. Pembangunan,  P.  Budi,  M.  Sunggal,
dan  K.  Medan,  “Implementasi  Fuzzy Rule Based System.”
Y.  R.  Prayogi  dan  S.  N.  Budiman.  2018.
“Color  Grading  Systems  to  Classify Ripeness of Apple Mango Fruit,” vol. 3, no. 2, pp. 57–61, doi:
10.25139/inform.v3i2.1010.
A. B. Kaswar, A. Akram, dan N. Risal. 2020. “Pengolahan Citra Digital” vol. 01, no. May, pp. 1–8.
S. Hartiningtyas, I. Ruslianto, dan R. Hidayati. 2018. “Klasifikasi  Jenis  Mangga Berdasarkan  Bentuk  Buah  Dengan Metode  K-Nearest  Neighbor”  vol.  06, no. 1.
I. F. Ningsih, R. Salambue, J. I. Komputer, U. Riau,  dan  K.  Bina.  2020.  “Klasifikasi
Kematangan  Buah  Sawit  Dengan Jaringan Syaraf Tiruan Metode
Perceptron”
D.  Hidayat.  2020.  “Klasifikasi  Jenis  Mangga
Berdasarkan Bentuk Dan Tekstur Daun Menggunakan  Metode  Convolutional Neural  Network”  vol.  5,  pp.  98–103,
2022. M.  Ichwan,  I.  A.  Dewi,  dan  Z.  M.  S.  2018. “Klasifikasi  Support  Vector  Machine (SVM) Untuk Menentukan TingkatKemanisan Mangga Berdasarkan Fitur Warna,” vol. 3, no. 2, pp. 16–23.
M.  Yanto,  R.  Sovia,  dan  P.  Wiyata.  2018. “Sistem  Irigasi  Lahan  Pertanian  Di Kabupaten  Pesisir  Selatan,”  pp.  111– 115.
J.  Cybertech,  dkk.  2021.  “Penerapan  Neural Network Dalam Merekomendasi Model Pangkas  Kepada  Pelanggan  Dengan Menggunakan Metode” no. x.