## SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika

## Analisa Fitur Ekstraksi Ciri dan Warna Dalam Proses Klasifikasi Kematangan Buah Rambutan Berbasis K-Nearest Neighbor
Heru Pramono Hadi 1* , Eko Hari Rachmawanto 2
1,2 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro, Semarang, Indonesia E-mail: 1 heru.pramono.hadi@dsn.dinus.ac.id, 2 eko.hari@dsn.dinus.ac.id (* : corresponding author)

## Abstrak
Klasifikasi  citra  buah  rambutan  leci,  lengkeng,  pulasan  dan  rambutan  yang  merupakan  buah  dalam  stau spesies telah dilakukan. Klasifikasi buah rambutan menggunakan KNN saja atau fitur ekstraksi saja sudah pernah dilakukan. Dalam penelitian ini, proses klasifikasi kematangan buah rambutan dilakukan dengan K- NN  berbasis  fitur  ekstraksi  ciri  dan  warna  dengan  tujuan  untuk  meningkatkan  akurasi  klasifikasi  citra. Terpilih  ekstraksi  ciri  GLCM  dan  ekstraksi  ciri  warna  HSV,  dimana  masing-maisng  mempunyai keunggulan masing-masing. Berdasarkan 100 dataset citra dalam 4 kelas yaitu mentah, setengah matang, matang  dan  busuk,  telah  dilakukan  percobaan  bervariasi  menggunakan  sudut  GLCM  dari  0 0 ,  45 0 ,  90 0 , 135 0 dan nilai K=1,3,5,7,9,11,13. Akurasi terbaik yang dihasilkan yaitu 97,5% pada K=1 dan 0 0 . Sedangkan yang terendah pada K=13 dan 135 0 dengan hasil 62,5%.
Kata kunci: K-NN, rambutan, klasifikasi, GLCM, HSV

## Abstract
Classification of images of rambutan lychee, longan, outward appearance and rambutan which is a fruit in one species has been carried out. Classification of rambutan fruit using only KNN or feature extraction has been done. In this study, the ripeness classification process of rambutan fruit was carried out using K- NN  based  on  feature  and  color  feature  extraction  with  the  aim  of  increasing  the  accuracy  of  image classification. Selected GLCM feature extraction and HSV color feature extraction, each of which has its own  advantages.  Based  on  100  image datasets  in  4  classes,  namely  raw,  undercooked, ripe  and  rotten, various  experiments  have  been  carried  out  using  GLCM  angles  of  0 0 ,  45 0 ,  90 0 ,  135 0 and  the  value  of K=1,3,5,7,9,11,13. The best accuracy obtained is 97.5% at K=1 and 0 0 . While the lowest is at K=13 and 135 0 with a result of 62.5%.
Keywords: K-NN, rambutan, classification, GLCM, HSV

## 1. PENDAHULUAN
Rambutan berasal dari Kepulauan Melayu dan telah dibudidayakan secara luas di seluruh wilayah  di  Thailand,  Vietnam  Selatan,  Indonesia,  Filipina,  India,  dan  Sri  Lanka.  Di  Malaysia rambutan dibudidayakan di hampir semua bagian negara, tetapi terutama di negara bagian Perak, Pahang, Kedah, Kelantan, Johor dan Terengganu [1]. Iklim tropis negara-negara tersebut di atas dicirikan oleh curah hujan yang tinggi dan merata, kelembaban tinggi, tingkat penguapan yang rendah dan suhu minimum rata-rata di atas 20°C. Rambutan tumbuh subur dengan baik di bawah kondisi  ini  dan  menghasilkan  buah  berkualitas  baik.  Iklim  yang  hangat  sangat  ideal  untuk pertumbuhan dan hasil yang tinggi. Sangat cocok untuk sebagian besar jenis tanah, kecuali daerah yang  tergenang  air  dan  gambut.  Rambutan  membutuhkan  banyak  kelembaban,  tidak  cocok  di medan berbukit dan tidak berkinerja baik di daerah berpasir. Tanah aluvial dalam dan tanah yang mengandung bahan organik tinggi sangat ideal untuk pertumbuhan dan perkembangannya. Tanah ini membutuhkan drainase yang tepat. Rambutan lebih menyukai pH sekitar 5,5–6,5. Pada tanah alkali, masalah mikronutrien sering berkembang.
Rambutan adalah pohon berukuran sedang yang menghasilkan buah berwarna merah atau kuning  berbentuk  bulat  sampai  lonjong  dengan  rambut  atau  tuberkel  pada  kulitnya  seperti ditunjukkan  pada  Gambar 1,  daging  buahnya  bening  dan  manis.  Kebanyakan  pohon  rambutan yang diperbanyak dari biji tidak benar-benar jenisnya dan biasanya asam. Kadang-kadang, orang

## SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika
mungkin  memperhatikan pohon rambutan jantan. Tergantung pada lokasinya, pohon rambutan menghasilkan satu atau dua kali panen dalam setahun. Di Asia, rambutan menghasilkan panen kecil  antara  Juni  dan  Juli,  dan  panen  besar  antara  November  dan  Januari.  Klon  yang  dipilih menghasilkan daging yang tebal, padat, manis. Sejumlah besar klon rambutan tersedia di Asia Tenggara dan Australia. Seseorang harus hati-hati memilih klon yang beradaptasi dengan baik, karena beberapa klon bekerja dengan baik hanya di lingkungan tertentu tetapi tidak di daerah lain.
Gambar 1. Penampakan Visual Buah Rambutan
Lima belas minggu setelah buah matang, mereka matang dan warnanya berubah dari hijau menjadi kuning-hijau, kuning, oranye kekuningan atau merah. Petani saat ini memanen rambutan berdasarkan  pengetahuan  yang  dikumpulkan  selama  bertahun-tahun  oleh  petani  dan  penasihat pertanian,  yang  memutuskan  penampilan  buah,  atau  dengan  menghitung  hari  dari  set  buah. Perkembangan  warna  merah  merupakan  indeks  panen  utama  untuk  kultivar  merah.  Perubahan warna ini perlu dikaitkan dengan fitur lain seperti rasa, rasa dan sifat fisik. Bobot buah, pericarp atau kulit, pulp dan biji dianggap menentukan kematangan. Kandungan minimum padatan terlarut 16%  juga  dapat  digunakan  sebagai  indikator.  Namun,  kultivar  bervariasi  dalam  kandungan maksimum  padatan  terlarut  dari  17  hingga  21%  pada  saat  jatuh  tempo  penuh.  Studi  tentang komposisi kimia varietas rambutan R3 dan R165 pada berbagai tahap kematangan menunjukkan bahwa total padatan terlarut, gula dan pati meningkat, sedangkan keasaman yang dapat dititrasi menurun  seiring  dengan  kematangan.  Pada  perkembangan  warna  penuh  buah  rambutan,  total padatan terlarut dan persentase gula tertinggi, sedangkan total keasaman terendah untuk kedua klon. Warna buah memainkan peran penting tidak hanya untuk berat aril yang optimal [2], tetapi juga untuk kualitas buah yang optimal.
Sistem  komputer  vision  adalah  salah  satu  metode  yang  paling  umum  digunakan  untuk estimasi hasil berbagai tanaman, seperti apel, rambutan, lengkeng, anggur dan jeruk. Beberapa penelitian  telah  berfokus  pada  estimasi  dan  pemetaan  hasil  buah  non-destruktif  berbasis  visi mesin.  Untuk  deteksi  apel,  [2]  mengembangkan  metode  untuk  mendeteksi  rambutan  secara otomatis  menggunakan  pencitraan  hiperspektral,  dan  tingkat  deteksi  yang  benar  secara keseluruhan adalah 87% dengan tingkat kesalahan 15%. [3] menyarankan bahwa peta distribusi pembungaan buah dapat digunakan untuk pemetaan hasil, dan korelasi model antara kepadatan bunga  yang  ditentukan  dari  analisis  citra  dan  hasil  buah.  Hasil  mereka  menunjukkan  bahwa potensi hasil dapat diprediksi di awal musim dari peta distribusi pembungaan dan dapat digunakan untuk  pengelolaan  kebun  selama  musim  tanam.  [4]  mengusulkan  algoritma  pengenalan  kiwi dengan  perbedaan  warna  seperti  merah  dikurangi  biru  (RB),  dan  hijau  dikurangi  merah  (GR). Koefisien determinasi (R2) antara apel yang dideteksi oleh algoritma penghitungan buah dan hasil panen  aktual  berkisar  antara  0,57  untuk  buah  muda  hingga  0,70  untuk  buah  dalam  periode pematangan buah. Untuk deteksi buah jeruk oleh [5]. mengembangkan sistem penglihatan warna untuk memperkirakan hasil jeruk. [6] mengembangkan metode identifikasi buah menggunakan transformasi DAS untuk memisahkan dan membelah buah yang bersentuhan untuk penghitungan buah  dan  estimasi  hasil  yang  akurat.  [7]  melengkapi  kamera  inframerah-dekat  monokromatik dengan  filter  pita  optik  yang  dapat  dipertukarkan  untuk  menangkap  gambar  buah  jeruk  untuk

## SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika
identifikasi jeruk hijau muda di lapangan, dan hasilnya mengungkapkan potensi sistem pencitraan multispektral  untuk  digunakan  dalam  sistem  pemetaan  hasil  awal  musim  otomatis.  [8] mengembangkan metode pemrosesan citra hiperspektral untuk mendeteksi buah jeruk hijau yang belum matang di masing-masing pohon, dan tes deteksi buah mengungkapkan bahwa 80–89% buah  di  latar  depan  set  validasi  telah  diidentifikasi  dengan  benar,  meskipun  banyak  yang terhalang.  atau  buah  yang  sangat  kontras  diidentifikasi  secara  tidak  benar.  Baru-baru  ini,  [9] mengembangkan  pendekatan  eigenvector  baru  untuk  mendeteksi  buah  manggis  yang  belum matang  dari  gambar  berwarna  yang  diperoleh  di  bawah  kondisi  luar  ruangan  alami  dan melaporkan akurasi deteksi 75%. Sedangkan pada penelitian [10] menerapkan teknik baru yang memanfaatkan  nilai  kebocoran  transformasi  Fourier  cepat  untuk  mendeteksi  leci  yang  belum menghasilkan, dan memperoleh akurasi 82% untuk identifikasi buah yang benar.
Pada makalah ini, untuk mendeteksi kematangan buah rambutan diperlukan algoritma yang cocok untuk data berukuran sedikit hingag sedang dan perhitungan kelas yang akurat berdasarkan jarak piksel sehingga dipilih algroitma K-Nearest Neighbor. Dengan tujuan peningkatan akurasi, diperlukan  adanya  preprosesing  seperti  esktraksi  ciri  dan  warna.  Dalam  penelitian  ini,  dipilih eksraksi ciri GLCM dan ekstraksi warna HSV untuk memperoleh akurasi yang optimal.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1. Usulan Metode

## Gambar 2. Alur Tahapan Penelitian
Berdasarkan Gambar 2, tahapan penelitian dapat dijabarkan menjadi:
a) Citra yang akan dipilih di load terlebih dahulu ke dalam folder yang sudah disiapkan dan akan di panggil dalam tombol “browse” pada menu Graphical User Interface (GUI).
b) Pilih citra yang akan diproses, yaitu citra training atau citra testing sesuai label dataset.
c) Lakukan ekstraksi ciri GLCM dengan nilai d=1. Lakukan normalisasi data hingga dihasilkan nilai pasa setiap fitur GLCM.
d) Proses hasil perhitungan GLCM menggunakan K-NN dengan nilai K=1,3,5,7,9,11, dan 13.
e) Didapatkan nilai akurasi dari masing-masing perobaan berdasarkan nilai K yang di pilih.

## 2.2. K-Nearest Neighbor
Klasifikasi citra merupakan tahapan dimana proses pengelompokan jenis citra berdasarkan kelasnya dari data citra latih yang telah diketahui hasil ekstrak teksturnya menggunakan GLCM dengan  masukan  dari  data  citra  sampel  uji  [11].  Algoritma  KNN  digunakan  untuk mengklasifikasikan citra/data siap uji berdasarkan citra data latih yang menjadi acuan algoritma KNN  untuk  menentukan  kelas  citra  data  uji  menggunakan  nilai  k.  Nilai  k  merupakan  acuan jumlah tetangga terdekat dalam menentukan jenis kelas pada citra data uji [12]–[14]. Data citra latih dan data citra uji berupa hasil perhitungan GLCM. Setelah menentukan nilai k, selanjutnya dilakukan perhitungan jarak untuk menentukan kedekatan sampel data citra latih dan data citra uji.

## SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika
Tahapan KNN secara umum, yaitu:
a) Menentukan nilai K.
b) Melakukan  perhitungan  jrak  antara  titik  lama  dan  titik  baru  terhadap  semua  data  yang digunakan.
c) Melakukan perhitungan untuk mengetahui jarak terdekat dari data uji terhadap seluruh data latih.
d) Melakukan pengurutan nilai jarak terdekat yang merupakan hasil dari point 3.
e) Melakukan penentuan kelas baru yang merupakan hasil perhitungan terhadap citra uji.
K-nearest neighbor (KNN) classifier telah sangat berhasil dalam banyak aplikasi praktis. Mengingat  vektor  fitur  x  dan  jarak  yang  tidak  diketahui,  aturan  KNN  mengklasifikasikan  x dengan menetapkannya sebagai label yang paling sering diwakili di antara k tetangga terdekat dan mengambil peran. Ketika k = 1, vektor fitur ditugaskan ke kelas tetangga terdekatnya. Dalam penelitian ini, satu digunakan untuk k, dan jarak Euclidean digunakan untuk pengukuran jarak antar sampel. Perhitungan jarak kedekatan dapat menggunakan Euclidean Distance yang dapat dihitung dengan persamaan (1).
(1)
Dimana d = jarak; x = data pelatihan; y = data pengujian; i = jumlah tetangga terdekat; dan n = jumlah gambar.

## 2.3. Fitur Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM)
Ekstraksi  fitur  adalah  prosedur  reduksi  data  untuk  menemukan  subset  dari  variabel bermanfaat  berdasarkan  gambar.  Dalam  penelitian  ini,  tujuh  fitur  tekstur  berdasarkan  matriks tingkat  keabuan  (GLCM)  diekstraksi  dari  setiap  gambar.  Matriks  kejadian  bersama  adalah dihitung untuk empat arah: 0º, 45, 90º dan 135º derajat [3], [15], [16].  Fitur dari sebuah gambar adalah  properti  yang  sepenuhnya  menggambarkan  gambar.  Masalah  di  sebagian  besar  karya sebelumnya  adalah  kurangnya  strategi  pemilihan  fitur  yang  efektif.  Metode  statistik  ini menghitung co-occurrence-matrix dari setiap citra dalam database dengan menghitung seberapa sering suatu piksel dengan intensitas tertentu i muncul dalam hubungannya dengan piksel lain j pada jarak tertentu d dan orientasi [17].
Dalam  makalah  ini  matriks  dihitung  hanya  untuk  satu  arah  (θ=0)  dan  satu  jarak  (d=1). Matriks  kookurensi  tingkat  keabuan  mengungkapkan  fitur-fitur  tertentu  yang  mempengaruhi distribusi spasial tingkat keabuan pada objek citra. Tiga belas fitur tekstur Haralick dihitung dari setiap  matriks  cooccurrence,  menghasilkan  himpunan  vektor  fitur.  Selain  fitur-fitur  yang dijelaskan dalam [18] yang biasa digunakan dalam penelitian, dua fitur lain yang dijelaskan dalam [19], bernama cluster shad dan cluster prominence, memiliki pengaruh yang efektif dalam akurasi klasifikasi, namun tidak digunakan dalam penelitian ini. Oleh karena itu, vektor fitur dari setiap gambar berisi lima belas fitur GLCM efektif namun memerlukan waktu yang cukup lama dalam pemrosesan hasil ekstraksi fitur. Proses normalisasi GLCM sesuai dengan persamaan (2).
(2)
Berdasarkan  persaman  (1),  jumlah  kolom  (j)  dan  baris  (i)  sama  dengan  jumlah  tingkat keabuan  (G)  yang  digunakan  pada  citra  dan  setiap  elemen  matriks  V(i,j),  nilai  sel  (i,j), dinormalisasi sebagai P(i, j). Fitur-fitur yang diekstrak dari GLCM adalah sebagai berikut:

## SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika
a) Mean
(3)
(4)
b) Varian
(5) (6)

## c) Entropy
(7)
Nilai  entropy  yang  lebih  tinggi  diekstraksi  dari  adegan  yang  homogen,  dan  yang  lebih rendah dari adegan yang tidak homogen.

## d) Disimilarity
(8)
Dissimilarity mirip dengan kontras GLCM dan dikatakan tinggi jika daerah lokal memiliki kontras yang tinggi.

## e) Contrast
(9)
Kontras  atau  variasi  intensitas  lokal  mengukur  jarak  dari  diagonal  rata-rata  matriks kookurensi tingkat keabuan dan semakin jauh semakin tinggi bobot yang diberikan pada P(i,j), jadi kontras meningkat secara eksponensial ketika i-j meningkat.
f) Inverse Difference Moment (Homogeneity)

## (10)
IDM mengukur kedekatan distribusi elemen GLCM ke diagonal utama. Semakin banyak konsentrasi di sepanjang diagonal utama di GLCM mengarah ke area yang lebih homogen dan karenanya nilai IDM lebih tinggi.

## g) Correlation
Correlation digunakan untuk mengukur ketergantungan linier tingkat abu-abu antara piksel tetangga.

## SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika
Dalam  penelitian  sebelumnya  menggunakan  GLCM,  beberapa  fitur  umum  dan  populer diekstraksi untuk melatih pengklasifikasi yang menghasilkan tingkat akurasi yang lebih rendah dibandingkan dengan metode ekstraktor fitur lainnya seperti Discrete Wavelet Transform (WT) atau Principal  Component  Analysis (PCA).  Namun,  dalam  metode  yang  kami  usulkan, mengekstraksi  fitur-fitur  canggih  membuat  klasifikasi  yang  kuat  dengan  pertumbuhan  tingkat akurasi.

## 2.4. Fitur HSV
Dalam  pengolahan  citra  berwarna,  ada  berbagai  model  warna  yang  digunakan  saat  ini. Model RGB banyak digunakan dalam aplikasi berorientasi perangkat keras seperti monitor warna. Dalam model RGB, gambar diwakili oleh tiga komponen, satu untuk setiap warna primer - merah, hijau dan biru. Meskipun mata manusia sangat peka terhadap merah, hijau, dan biru, representasi RGB  tidak  cocok  untuk  menggambarkan  citra  berwarna  dari sudut  pandang  persepsi  manusia. Apalagi, sebuah warna tidak terbentuk begitu saja dari ketiga warna primer tersebut. Saat melihat objek  berwarna,  sistem  visual  manusia  mencirikannya  dengan  kecerahan  dan  kromatisitasnya. Yang  terakhir  ini  ditentukan  oleh  rona  dan  saturasi.  Kecerahan  adalah  ukuran  subjektif  dari intensitas cahaya. HSV mewujudkan gagasan akromatik intensitas. Hue adalah atribut warna dan mewakili warna dominan. Saturasi adalah ekspresi kemurnian relatif atau tingkat di mana warna murni diencerkan oleh cahaya putih. Model HSV dimotivasi oleh sistem visual manusia. Dalam model  HSV,  komponen  luminous  (kecerahan)  dipisahkan  dari informasi  pembawa  warna (hue dan saturation) [11], [20]–[22]. Model warna HSV didefinisikan pada persamaan (11) berikut.
(11)
Dimana 6 = (MAX - MIN), MAX = max(R, G, B), dan MIN = min(R, G, B). Perhatikan bahwa nilai R, G, B pada Persamaan (1) diskalakan ke [0, 1]. Untuk membatasi H dalam kisaran [0, 360] seperti pada persamaan (12).
(12)
Lebih alami bagi sistem visual manusia untuk menggambarkan gambar berwarna dengan model  HSV  daripada  dengan  model  RGB.  Secara  intuitif,  fitur  yang  diekstraksi  dalam  ruang warna HSV dapat menangkap karakteristik grafis komputer yang berbeda dengan lebih baik. [23] Misalnya, grafik komputer lebih halus warnanya daripada gambar fotografi di area tekstur. Lebih sedikit  warna  yang  terkandung  dalam  grafik  komputer.  Intensitas  grafik  komputer mengungkapkan karakteristik tepi dan bayangan yang berbeda. Perbedaan antara grafik komputer dan  gambar  fotografi  ini  paling  baik  dijelaskan  dengan  memisahkan  intensitas  dari  informasi kromatik,  katakanlah,  rona  dan  saturasi.  Terinspirasi  oleh  cara  sistem  visual  manusia  melihat objek warna, kami mengusulkan untuk membangun fitur dari ruang warna HSV. Untuk tujuan perbandingan kinerja, fitur juga diekstraksi dalam ruang warna RGB. Seperti yang ditunjukkan pada  bagian  selanjutnya,  fitur  HSV  memiliki  kinerja  klasifikasi  yang  lebih  baik  daripada  fitur RGB.

## SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika

## 3. INSTRUMEN PENELITIAN

## 3.1. Dataset Penelitian
Klasifikasi  tingkat  kematangan  buah  rambuatn  dilakukan  dengan  dua  pendekatan,  yaitu machine  learning  dan  transfer  learning.  Tahap  kematangan  didefinisikan  sesuai  dengan  aspek visual warna kulit, diilustrasikan pada Tabel 1 dan Gambar 3 dimana telah diilustrasikan sampel pada setiap level kematangan buah.
Mentah
Setengah Matang Matang Busuk
Gambar 3. Sampel Dataset Buah Rambutan Pada Masing-Masing Level Kematangan

## Tabel 1. Level kematangan buah Rambutan.
Level kematangan Keterangan Mentah Kulit hijau tanpa garis kuning Setengah matang Kulit kuning dan mungkin bebrapa helai rambut berwarna merah Matang Seluruh kulit berwarna merah merata Busuk Kulit berwarna coklat atau hitam
Buah rambutan segar dikumpulkan dari kebun dan diletakkan di atas kertas putih satu per satu  untuk  diabadikan.  Citra  diambil  menggunakan  kamera  Smartphone  dengan  resolusi  13 Megapiksel dalam cahaya alami hari itu, antara pukul 10 pagi hingga 3 sore. Proses akuisisi citra dilakukan di dalam ruangan dengan bantuan stand smartphone holding untuk menjaga jarak 35cm. Diperhatikan  bahwa;  ruangan  memiliki  cahaya  alami  yang  tepat  dan  tidak  memiliki  cahaya langsung yang dapat menyebabkan pantulan dan bayangan pada latar belakang. Selain itu, latar belakang  putih  menekankan  kejelasan  dan  menghilangkan  hambatan  visual  dan  kekacauan. Semua  gambar  diubah  ukurannya  ke  dimensi  227×227×3.  Citra  buah  pepaya  dikategorikan menjadi tiga kelas yaitu belum matang, matang sebagian dan matang sesuai karakteristik visual yang  diilustrasikan  pada  Tabel  1.  Semua  sampel  juga  diperiksa  silang  dengan  masing-masing penampang melintang dan membujur. Total 100 sampel dengan 4 kelas berbeda sesuai Tabel 1. Jumlah sampel dibagi untuk pelatihan, dan pengujian masing-masing sebesar 60% dan 40%.

## 3.2. Teknik Analisa Hasil
Teknik analisa hasil yang digunakan dalam penelitian ini yaitu perhitungan akurasi sesuai persamaan (13).
(13)

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Ekstraksi Fitur
Dalam proses ekstraksi fitur tekstur metode yang digunakan yaitu dengan Metode GLCM ( Gray  Level  Coocurrence  Matrix )  yang  menghasilkan  nilai  kontras,  korelasi,  energi,  dan

## SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika
homogenitas dari suatu citra. Sebagai contoh berikut merupakan contoh perhitungan dari proses GLCM dengan menggunakan citra berukuran 3-bit seperti pada Gambar 4.
Gambar 4. Matriks 3x3 piksel
Hitung fitur ekstraksi fitur tekstur dengan jarak 1 dan θ = 0° ([0 1]) untuk mencari nilai kontras, korelasi, energi, dan homogenitas seperti pada Gambar 5.
GLCM sebelum normalisasi
GLCM setelah normalisasi

## Gambar 5. Proses Normalisasi Citra GLCM
Setelah  mengetahui  nilai  kontas,  korelasi,  energi  dan  homogenitas  yang  dihasilkan  oleh metode GLCM sesuai Gambar 6,  kemudian nilai tersebut digunakan untuk perhitungan proses selanjutnya  pada  fitur  ekstrasi  warna  HSV.  Setelah  semua  data  citra  (data trainning dan  data testing ) telah di ekstraksi fitur teksturnya, langkah selanjutnya ialah mengekstraksi fitur warna dengan  menggunakan  HSV.  Gambar  6  hingga  Gambar  9  merupakan  nilai  GLCM  dari  hasil percobaan menggunakan 40 citra testing pada nilai K=1.
Gambar 6. Nilai GLCM pada Sudut 0 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 M en tah 1
M en tah 2
M en tah 3
M en tah 4
M en tah 5 M en tah 6 M en tah 7 M en tah 8
M en tah 9
M en tah 1 0 Se te n gah mat an g1 Se te n gah mat an g2 Se te n gah mat an g3 Se te n gah mat an g4 Se te n gah mat an g5 Se te n gah mat an g6
Se te n gah mat an g7 Se te n gah mat an g8 Se te n gah mat an g9 Se te n gah mat an g1 0 M at an g1 M at an g2 M at an g3 M at an g4 M at an g5 M at an g6 M at an g7 M at an g8 M at an g9 M at an g1 0 B u su k1
B u su k2
B u su k3 B u su k4 B u su k5 B u su k6 B u su k7 B u su k8 B u su k9 B u su k1 0 GLCM pada sudut 0 0 Contrast Correlation Energy Homogeneity
Entropy Linear (Contrast)

## SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika
Gambar 7. Nilai GLCM pada sudut 45 0
Gambar 8. Nilai GLCM pada sudut 90 0
Gambar 9. Nilai GLCM pada Sudut 135 0

## 4.2. Klasifikasi K-NN
Pada percobaan yang telah dilakukan menggunakan K=1,3,5,7,9,11, dan 13 menggunakan GLCM  pada  sudut  0 0 ,  45 0 ,  90 0 ,  135 0 akurasi  yang  dihasilkan  diilustrasikan  pada  Tabel  2  dan Gambar 9 berikut ini . Menentukan jarak terdekat antara data testing dan data trainning, semakin dekat jarak dan nya maka data tersebut masuk kedalam tingkat kematangannya.
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 GLCM pada sudut 45 0 Contrast Correlation Energy Homogeneity Entropy Linear (Contrast) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 GLCM pada sudut 90 0 Contrast Correlation Energy Homogeneity Entropy Linear (Contrast) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 GLCM pada sudut 90 0 Contrast Correlation Energy Homogeneity
Entropy Linear (Contrast)

## SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika

## Tabel 2. Perhitungan Jarak Menggunakan Euclidean Distance
Nama Kontras Korelasi Energi Hom R G B Kelas Jarak DTRAIN 1 (1).jpg 0,899 -0,15 -1,409 -0,362 1,239 6,926 5,912 Mentah 0,2092 DTRAIN 1 (2).jpg 0,797 -0,122 -1,346 -0,288 1,019 6,118 4,922 Mentah 0,2239 DTRAIN 2 (1).jpg 0,712 -0,293 -0,134 -0,267 6,038 7,146 6,797 Setengah Matang 0,0874 DTRAIN 2 (2).jpg 0,808 -0,2845 -0,55 -0,284 5,762 6,02 6,752 Setengah Matang 0,0185 DTRAIN 3 (1).jpg 1,004 -0,14075 -1,509 -0,315 5,494 -6,956 4,849 Matang 0,2438 DTRAIN 3 (2).jpg 1,044 -0,143 -1,476 -0,328 5,371 -6,069 5,957 Matang 0,2378 DTRAIN 4 (1).jpg 0,791 -0,08 -0,949 -0,192 1,007 6,243 16,237 Busuk 0,1426 DTRAIN 4 (2).jpg 0,716 -0,087 -0,076 -0,168 -5,055 -0,102 9,369 Busuk 0,1580
Untuk memperjelas hasil klasifikasi, pada Tabel 3 dapat dilihat mengenai kesamaan antara citra aktual dan citra hasil klasifikasi.
Tabel 3. Kesamaan Citra Actual dan Citra Hasil Klasifikasi pada K=1 dan jaran dari 1 sampai 9
Nama Citra d=1 d=2 d=3 d=4 d=5 d=6 d=7 d=8 d=9 A K A K A K A K A K A K A K A K A K TST 1 (1) Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me TST 1 (2) Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me TST 1 (3) Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me TST 1 (4) Me SM Me SM Me SM Me SM Me SM Me SM Me SM Me SM Me SM TST 1 (5) Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me TST 1 (6) Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me TST 1 (7) Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me TST 1 (8) Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me TST 1 (9) Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me TST 1 (10)  Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me TST 1 (11)  Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me TST 1 (12)  Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me TST 1 (13)  Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me TST 1 (14)  Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me TST 1 (15)  Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me TST 1 (16)  Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me TST 1 (17)  Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me TST 1 (18)  Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me TST 1 (19)  Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me TST 1 (20)  Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me Me TST 2 (1) SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM TST 2 (2) SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM TST 2 (3) SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM TST 2 (4) SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM TST 2 (5) SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM TST 2 (6) SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM TST 2 (7) SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM TST 2 (8) SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM Me SM Me SM Me SM Me TST 2 (9) SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM TST 2 (10)  SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM TST 2 (11)  SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM TST 2 (12)  SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM TST 2 (13)  SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM TST 2 (14)  SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM TST 2 (15)  SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM TST 2 (16)  SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM TST 2 (17)  SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM TST 2 (18)  SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM TST 2 (19)  SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM TST 2 (20)  SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM SM TST 3 (1) M M M M M M M M M M M M M M M M M M TST 3 (2) M M M M M M M M M M M M M M M M M M TST 3 (3) M M M M M M M M M M M M M M M M M M TST 3 (4) M M M M M M M M M M M M M M M M M M TST 3 (5) M M M M M M M M M M M M M M M M M M TST 3 (6) M M M M M M M M M M M M M M M M M M TST 3 (7) M M M M M B M B M B M B M B M B M B TST 3 (8) M M M M M M M M M M M M M M M M M M TST 3 (9) M M M M M M M M M M M M M M M M M M

## SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika
TST 3 (10) M M M M M M M M M M M M M M M M M M TST 3 (11) M M M M M M M M M M M M M M M M M M TST 3 (12) M M M M M M M M M M M M M M M M M M TST 3 (13) M M M M M M M M M M M M M M M M M M TST 3 (14) M M M M M M M M M M M M M M M M M M TST 3 (15) M M M M M M M M M M M M M M M M M M TST 3 (16) M M M M M M M M M M M M M M M M M M TST 3 (17) M M M M M M M M M M M M M M M M M M TST 3 (18) M M M M M M M M M M M M M M M M M M TST 3 (19) M M M M M M M M M M M M M M M M M M TST 3 (20) M M M M M M M M M M M M M M M M M M TST 4 (1) B B B B B B B B B B B B B B B B B B TST 4 (2) B B B B B B B B B B B B B B B B B B TST 4 (3) B B B B B B B B B B B B B B B B B B TST 4 (4) B B B B B B B B B B B B B B B B B B TST 4 (5) B B B B B B B B B B B B B B B B B B TST 4 (6) B B B B B B B B B B B B B B B B B B TST 4 (7) B B B B B B B B B B B B B B B B B B TST 4 (8) B B B B B B B B B B B B B B B B B B TST 4 (9) B B B B B B B B B B B B B B B B B B TST 4 (10) B B B B B B B B B B B B B B B B B B TST 4 (11) B B B B B B B B B B B B B B B B B B TST 4 (12) B B B B B B B B B B B B B B B B B B TST 4 (13) B B B B B B B B B B B B B B B B B B TST 4 (14) B B B B B B B B B B B B B B B B B B TST 4 (15) B B B B B B B B B B B B B B B B B B TST 4 (16) B B B B B B B B B B B B B B B B B B TST 4 (17) B B B B B B B B B B B B B B B B B B TST 4 (18) B B B B B B B B B B B B B B B B B B TST 4 (19) B B B B B B B B B B B B B B B B B B TST 4 (20) B B B B B B B B B B B B B B B B B B
Berdasarkan Tabel 3, dapat dilihat pada jarak d=1 dan d=2 akurasi yang dihasilkan yaitu sama 98,5% sedangkan pada d=3, d=4, dan d=5 menghasilkan 97,5%. Pada d=6, d=7, d=8 dan d=9 sama-sama menghasilkan akurasi 96,25%. Dalam penelitian ini telah di data hasil percobaan menggunakan  d=1  hingg  ad=9  pada  K=1,  3,  5,  7,  dan  9.  Untuk  mengtahui  akurasi  dari  hasil klasifikasi dapat di lihat pada Gambar 10.
Gambar 10: Nilai GLCM pada sudut 135 0

## 5. KESIMPULAN
Proses klasifikasi citra buah rambutan dapat diklasifikasikan menggunakan K-NN dan fitur ekstraksi GLCM. Akurasi yang dihasilkan cukup tinggi. Pada K=13 merupakan akurasi terendah dengan nilai 62,5%, sedangkan pada K=1 merupakan akurasi tertinggi yaitu 97,5. Pada K=3 dan K=5 hingga K=7, nilai akurasi masih cukup tinggi dengan rata-rata hingga 80%. Penggunaan fitur ekstraksi  tentu  memberikan  pengaruh  nilai  akurasi  yang  lebih  optimal  dibandingkan  hanya dengan  menggunakan  K-NN  saja.  Pada  penelitian  selanjutnya,  sebaiknya  dapat
K=1 K=3 K=5 K=7
K=9 K=11 K=13 0 97,5 92,5 87,5 85 75 67,5 65 45 95 92,5 85 82,5 70 65 65 90 95 85 82,5 80 77,5 72,5 65 135 85 82,5 75 72,5 65 65 62,5 0 20 40 60 80 100 120 A ku ras i ( % ) GLCM - HSV - KNN

## SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika
diimplementasikan fitur ekstraksi warna missal MeanRGB atau L*a*b. Sebagai algroitma fitur ekstraksi  pembandingm  dapat  pula  diguakan  Linear  Binary  Pattern  (LBP)  atau  Principal Component  Analysis  (PCA).  Untuk  algoritma  klasifikasi  dapat  diimplementasikan  machine learning atau deep learning misalnya Support Vector Machine (SVM) atau Convolutional Neural Network (CNN) sehingga akurasi lebih optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Irwan Falud Sen, “Deteksi Kematangan Buah Rambutan Berdasarka Warna Menggunakan Metode Discrete Cosine Transform,” vol. 2, no. 1, pp. 40–47, 2018.
[2] Y. J. Wong, S. K. Arumugasamy, C. H. Chung, A. Selvarajoo, and V. Sethu, “Comparative study of artificial neural network (ANN), adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) and  multiple  linear  regression  (MLR)  for  modeling  of  Cu  (II)  adsorption  from  aqueous solution  using  biochar  derived  from  rambutan  (Nephelium  lappaceum)  pee,”  Environ. Monit. Assess., vol. 192, no. 7, p. 439, Jul. 2020.
[3] C. Kumar, S. Chauhan, R. N. Alla, and H. Mounica gurram, “Classifications of citrus fruit using  image  processing  -GLCM  parameters,”  in  2015 International  Conference  on Communications and Signal Processing (ICCSP) , 2015, pp. 1743–1747.
[4] L. Fu et al., “Fast and accurate detection of kiwifruit in orchard using improved YOLOv3- tiny model,” Precis. Agric., no. 0123456789, 2020.
[5] C.  Paramita,  E.  Hari  Rachmawanto,  C.  Atika  Sari,  and  D.  R.  Ignatius  Moses  Setiadi, “Klasifikasi  Jeruk  Nipis  Terhadap  Tingkat  Kematangan  Buah  Berdasarkan  Fitur  Warna Menggunakan K-Nearest Neighbor,” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 4, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[6] C. E. Cabrera Ardila, L. Alberto Ramirez, and F. A. Prieto Ortiz, “Spectral analysis for the early  detection  of  anthracnose  in  fruits  of  Sugar  Mango  (Mangifera  indica),” Comput. Electron. Agric ., vol. 173, no. March, p. 105357, Jun. 2020.
[7] K. Komal and Sonia, “GLCM Algorithm and SVM Classification Method for Orange Fruit Quality Assessment,” Int. J. Eng. Res. Technol. , vol. 8, no. 09, pp. 697–703, 2019.
[8] K. Warman, L. A. Harahap, and P. Munir, “Identifikasi Kematangan Buah Jeruk Dengan Teknik Jaringan Syaraf Tiruan,” J. Rekayasa Pangan dan Pert , vol. 3, no. 2, pp. 248–253, 2015.
[9] D. Nursantika and F. R. Umbara, “Pengenalan Citra Buah Manggis Menggunakan Metode Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation,”  in  Seminar  Nasional  Telekomunikasi  dan Informatika, 2016, no. Selisik, pp. 182–184.
[10]  Z.-L.  He  et  al.,  “A  method  of  green  litchi  recognition  in  natural  environment  based  on improved LDA classifier,” Comput. Electron. Agric ., vol. 140, pp. 159–167, Aug. 2017.
[11]  O.  R.  Indriani,  E.  J.  Kusuma,  C.  A.  Sari,  E.  H.  Rachmawanto,  and  D.  R.  I.  M.  Setiadi, “Tomatoes  Classification  Using  K-NN  Based  on  GLCM  and  HSV  Color  Space,”  in International Conference on Innovative and Creative Information Technology (ICITech ), 2017, pp. 1–6.
[12]  A. Zubair and A. R. Muslikh, “Identifikasi jamur menggunakan metode k-nearest neighbor dengan  ekstraksi  ciri  morfologi,”  in Seminar  Nasional  Sistem  Informasi, 2017,  no. September, pp. 965–972.
[13]  Y.  Chen  et  al.,  “Variety  identification  of  orchids  using  Fourier  transform  infrared spectroscopy  combined  with  stacked  sparse  auto-encoder,” Molecules ,  vol.  24,  no.  13, 2019.
[14]  E.  Hari  Rachmawanto,  G.  Rambu  Anarqi,  D.  R.  I.  Moses  Setiadi,  and  C.  Atika  Sari, “Handwriting Recognition Using Eccentricity and Metric Feature Extraction Based on K- Nearest Neighbors,” Proc. - 2018 Int. Semin. Appl. Technol. Inf. Commun. Creat. Technol. Hum. Life, iSemantic 2018 , pp. 411–416, 2018.
[15]  I. U. W. Mulyono et al., “Parijoto Fruits Classification using K-Nearest Neighbor Based on Gray Level Co-Occurrence Matrix Texture Extraction,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1501, no. 1, 2020.

## SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika
[16]  A. A. Chandini and U. Maheswari B., “Improved Quality Detection Technique for Fruits Using GLCM and MultiClass SVM,” in 2018 International  Conference  on  Advances  in Computing, Communications and Informatics (ICACCI) , 2018, pp. 150–155.
[17]  S. Jana, S. Basak, and R. Parekh, “Automatic fruit recognition from natural images using color and texture features,” in 2017 Devices for Integrated Circuit (DevIC) , 2017, pp. 620– 624.
[18]  S. A. Banday and A. H. Mir, “Statistical textural feature and deformable model based brain tumor  segmentation  and  volume  estimation,” Multimed.  Tools  Appl. ,  vol.  76,  no.  3,  pp. 3809–3828, 2017.
[19]  E. Hossain, M. F. Hossain, and M. A. Rahaman, “A Color and Texture Based Approach for the  Detection  and  Classification  of  Plant  Leaf  Disease  Using  KNN  Classifier,” 2nd  Int. Conf. Electr. Comput. Commun. Eng. ECCE 2019 , pp. 1–6, 2019.
[20]  F. Ferreira Lima dos Santos, J. Rosas, R. Martins, G. Araújo, L. Viana, and J. Gonçalves, “Quality  assessment  of  coffee  beans  through  computer  vision  and  machine  learning algorithms,” Coffee Sci. , vol. 15, no. 1, pp. 1–9, 2020.
[21]  P.  N.  Andono,  E.  H.  Rachmawanto,  N.  S.  Herman,  and  K.  Kondo,  “Orchid  types classification using supervised learning algorithm based on feature and color extraction,” Bull. Electr. Eng. Informatics , vol. 10, no. 5, pp. 2530–2538, Oct. 2021.
[22]  S.  Sanjaya,  M.  L.  Pura,  S.  K.  Gusti,  F.  Yanto,  and  F.  Syafria,  “K-Nearest  Neighbor  for Classification  of Tomato  Maturity  Level  Based on Hue,  Saturation,  and Value  Colors,”
Indones. J. Artif. Intell. Data Min ., vol. 2, no. 2, p. 101, Nov. 2019.
[23]  A. Susanto, Z. H. Dewantoro, C. A. Sari, D. R. I. M. Setiadi, E. H. Rachmawanto, and I. U. W.  Mulyono,  “Shallot  Quality  Classification  using  HSV  Color  Models  and  Size Identification based on Naive Bayes Classifier,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1577, no. 1, 2020.