## Klasifikasi Jenis Buah Apel Dengan Metode K-Nearest Neighbors
Novan Wijaya [1] , Anugrah Ridwan [2]
Manajemen Informatika, AMIK MDP [1]
Mahasiswa Teknik Informatika, STMIK GI MDP [2]
Novan.wijaya@mdp.ac.id [1], nugianugrah59@mhs.mdp.ac.id [2]
Abstrak--Apel merupakan salah satu jenis buah yang unggul dan sangat  digemari  dan  dikonsumsi  masyarakat.  Buah  apel memiliki  banyak  varietas  yang  dapat  dibedakan  berdasarkan warna dan bentuk buah.  Fitur Hue Saturation Value (HSV) dan Local Binary Patern ( LBP) digunakan pada penelitian ini sebagai ekstraksi  fitur  warna  dan  bentuk  pada  buah  yang  kemudian akan dijadikan ciri dari warna dan bentuk buah apel yang akan diteliti.  Metode K-Nearest  Neighbor (K-NN)  adalah  salah  satu metode  penelitian  pada  kecerdasan  buatan  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  untuk  mengklasifikasikan  nilai-nilai  yang didapat  dari  hasil  ekstraksi  fitur  HSV  dan  LBP.  Data  yang digunakan pada penelittian ini adalah 800 citra, yang terdiri dari 600 citra latih dan 200 citra uji. Hasil evaluasi yang didapat dari metode K-Nearest  Neighbor ini  untuk  Secara  keseluruhan  dapat dilihat  bahwa  rata-rata  nilai Precision yang  di  dapat  sebesar 94%, Recall sebesar 100%, dan Accuracy sebesar 94 %.
Kata  kunci: Hue  Saturation  Value, Local  Binary  Patern,  K- Nearest Neighbor
Abstract  -Apple  are  one  of  the  superior  fruit  types  and  are  very popular  and  consumed  by  the  people.  Apples  have  many  varieties that can be distinguished based on the color and shape of the fruit. With  the  many  types  of  apples  for  ordinary  people  will  find  it difficult to classify the types of apples. One way to classify the types of  apples  is  by  utilizing  computer  technology.  The  Hue  Saturation Value (HSV) and Local Binary Patern (LBP) features are used in this  study  as  the  extraction  of  color  features  and  shapes  on  fruit which will then be used as a feature of the color and shape of the apples to be studied. K-Nearest Neighbor (K-NN) method is one of the research methods on artificial intelligence used in this study to classify  the  values  obtained  from  the  extraction  of  HSV  and  LBP features. The data used in this study are 800 images, consisting of 600  training  images  and  200  test  images.  The  evaluation  results obtained  from  the  K-Nearest  Neighbor  method  for  Overall  can  be seen  that  the  average  Precision  value  obtained  is  94%,  Recall  is 100%, and Accuracy is 94%
Keywords: Hue Saturation Value, Local Binary Patern, K-Nearest Neighbor

## I. P ENDAHULUAN
Apel ( Malus Domestica ) adalah salah satu jenis buah yang
unggul dan sangat digemari dan dikonsumsi masyarakat. Buah apel  banyak  digemari  masyarakat  karna  rasanya  yang bervariasi.  Buah  apel  sendiri  memiliki  banyak  nutrisi  dan berbagai  macam  vitamin  diantaranya  lemak  baik  serta karbohidrat,  protein,  vitamin  C,  vitamin  A,  vitamin  B1, Vitamin B2 dan masih banyak lagi.
Penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  Antonio  Ciputra (2018)  membahas  tentang  Klasifikasi  Tingkat  Kematangan Buah  Apel  Manalagi  Dengan  Algoritma  Naive  Bayes  Dan Ekstraksi  Fitur  Citra  Digital.  Di  Indonesia  yang  memiliki pusat  budidaya  apel  terbesar  ada  di  daerah  Malang,  dimana banyak  jenis  apel  yang  diminati  disana.  Dari  jenis-jenis  buah apel tersebut selain dapat dikonsumsi secara mentah/langsung, buah  tersebut  bisa  dikonsumsi  dengan  mengolahnya  terlebih dahulu yaitu seperti manisan, keripik buah apel dan minuman. Dengan  banyaknya  jenis  buah  apel tersebut bagi  orang awam akan  merasa  kesulitan  dalam  mengklasifikasikan  jenis-jenis buah  apel.  Salah  satu  cara  untuk  mengklasifikasikan  jenis- jenis  buah  apel  yaitu  dengan  memanfaatkan  teknologi komputer.  Dalam  mengklasifikasikan  jenis  buah  apel  itu terdapat algoritma klasifikasi citra yang dapat digunakan salah satunya adalah K-Nearest Neighbor (K-NN). Algoritma K-NN merupakan  metode  klasifikasi  yang  menentukan  label  dari sebuah  objek  baru  berdasarkan  mayoritas  label  dari  jarak terdekat k dalam kelompok data latih [1].
Nanja  Muis  (2015)  menyatakan  bahwa,  kelebihan  K-NN antara  lain  yaitu  kemampuan  terhadap  data  yang  memiliki banyak noise dan  lebih  efektif  dengan  data  latih  yang  besar dibandingkan  metode  lain  [2].  Sementara  Budianita  Elvia, menyatakan  bahwa,  pemilihan Hue  Saturatuin  Value merupakan  salah  satu  metode  dalam  proses  untuk  mengenali dengan ciri warna [3].

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Apel
Apel  (Pyrus  malus  L)  adalah  buah  yang  dihasilkan tanaman  apel.  Buah  apel  biasanya  berkulit  merah,  hijau  atau kuning,  sesuai  jenis  apelnya.  Kulit  buahnya  agak  lembek, daging buahnya keras. Jenis-jenis apel yang mudah ditemui di pasaran    antara  lain  Red  Delicius,  Apple  Fuji  Jingle,  Apple Golden Delicious, Gala, Grannysmith, Manalagi,  dan  Malang [4].

## B. Pengolahan Citra Digital
Citra  yang  dimaksud  adalah  foto  maupun  gambar bergerak. sedangkan digital  disini  mempunyai  maksud bahwa pengolahan citra/gambar dilakukan secara digital menggunakan komputer[5].

## C. Klasifikasi
Klasifikasi merupakan cara melakukan proses pengelompokkan berdasarkan ciri tertentu [5].

## D. Metode HSV (Hue Saturation Value)
HSV memiliki karakteristik pokok dari warna antara lain [6]: a. Hue digunakan  untuk  menentukan  kemerahan  ( redness ), kehijauan ( greeness ) dan sebagainya. b. Saturation adalah kemurnian atau kekuatan warna.
c. Value kecerahan dari warna nilainya berkisar dari 0-100%. Apabila  nilainya 0  maka warnanya adalah  hitam,  semakin besar  nilai  maka  akan  semakin  cerah  dan  muncul  variasi- variasi baru dari warna tersebut.
Proses  untuk  mendapatkan  nilai  dari  setiap  warna yang  ingin  ditampilkan  melalui  proses  perhitungan  dengan melakukan  konversi  ruang  warna  RGB  ke  ruang  warna  HSV [7].  Cara  mendapatkan  setiap  nilai  HSV  yang  terdefinisi dengan  rumus  yang  ditunjukkan  pada  persamaan  1  sampai persamaan  5,  berikut.  Persamaan  1  yang  akan  ditunjukkan adalah  rumus  untuk  mencari  nilai  maksimum  dari  tiga parameter ruang warna RGB  yang akan dimasukkan kedalam variabel maks.
(1)
dimana: MAX adalah  fungsi  untuk  mencari  nilai maksimum dari beberapa angka R adalah nilai warna merah G adalah nilai warna hijau B adalah nilai warna biru persamaan 2 yang akan ditunjukkan adalah persamaan untuk mencari  nilai minimum  dari  tiga  parameter  ruang  warna  RGB  yang  akan dimasukkan kedalam variabel min.
(2)
dimana  : MIN adalah  fungsi  untuk  mencari  nilai  minimum dari beberapa angka R adalah nilai warna merah G adalah nilai warna hijau B adalah nilai warna biru persamaan 3 yang akan ditunjukkan  adalah  rumus  untuk  mencari  selisih  nilai maksimum  dan  nilai  minimum  dari  tiga  parameter  ruang warna RGB yang akan dimasukkan kedalam variabel min.
(3)
dimana:  maks  adalah  nilai  hasil  dari  fungsi MAX(R,G,B) Persamaan  4  yang  akan  ditunjukkan  adalah persamaan  untuk  mendapatkan  nilai saturation parameter ruang  warna  HSV  dari  hasil  konversi  tiga  parameter  ruang warna RGB yang akan dimasukkan kedalam variabel S .
(4)
(5)
dimana  :  maks  adalah  nilai  hasil  dari  fungsi  MAX(R,G,B) min adalah  nilai  hasil dari  fungsi MIN(R,G,B) V adalah  nilai warna Value persamaan  5  yang  akan  ditunjukkan  adalah persamaan  untuk  mendapatkan  nilai  hue  parameter  ruang warna  HSV  dari  hasil  konversi  tiga  parameter  ruang  warna RGB yang akan dimasukkan kedalam variabel H.
Jika H<0, Maka H=H+360 (6)
dimana: maks adalah  nilai  hasil  dari  fungsi  MAX(R,G,B) delta  adalah  nilai  selisih  antara  maks  dan  min  S  adalah  nilai warna Saturation R  adalah  nilai  warna  merah  G  adalah  nilai warna  hijau  B  adalah  nilai  warna  biru.  Berdasarkan  pada persamaan 1 sampai Persamaan 6,  merupakan perhitungan cara untuk  mendapatkan  nilai  dari  setiap  warna  HSV  dan  cara  ini yang paling efektif dipakai jika mendapatkan Saturation bernilai 0 sehingga nilai Hue akan terdefinisi.

## E. Grayscale
Grayscale adalah  proses  pengolahan  citra  untuk  mengubah citra berwarna yang mempunyai nilai RGB diubah menjadi citra grayscale (keabuan) [8]
F. Local Binary Patterns (LBP)
Local Binary Patterns (LBP) adalah salah satu algoritma yang digunakan untuk melakukan ekstraksi fitur tekstur gambar yang menggunakan  statistika dan struktur  [9]. Metode LBP pertama kali diperkenalkan oleh Timo Ojala. Operator LBP menggunakan  perbandingan  nilai  keabuan  dari  piksel-piksel ketetanggaan. Local  Binary  Patterns adalah  metode  ekstraksi fitur  tekstur  yang  bersifat rotation  invariant .  Nilai  LBP  sendiri didaparkan  dari  proses thresholding kemudian  nilai  tersebut dikalikan  dengan  bobor  biner    [10].  Sebagai  contoh  untuk sampling  points P=8 dan radius  R=1, perhitungan  nilai  LBP di ilustrasikan pada gambar (1):

## Threshold            Bobot
Gambar 1. Contoh Perhitungan LBP
Untuk mencari nilai dari LBP dapat dilihat pada persamaan 7.
(7)
dimana,
(8)
dengan : xc, yc : titk pixel pusat
𝑝
: circular sampling points 𝑃
: jumlah sampling points 𝑔𝑝
: nilai grayscale dari 𝑝 𝑔𝑐 : pixel pusat 𝑠 : fungsi threshold
G. Metode K-Nearest Neighbors (K-NN)
Algoritma K-Nearest  Neighbor (K-NN)  merupakan metode klasifikasi  yang  menentukan  label ( class ) dari sebuah objek  baru  berdasarkan  mayoritas class dari  jarak  terdekat  k dalam  kelompok  data  latih    [3].  Nilai k yang  digunakan bernilai 3 dan 5 yang digunakan dalam menggunakan metode K-NN.  Sementara  perhitungan  jarak  menggunakan  metode Distance Euclidean .  K-NN  akan  mengklasifikasikan  citra  uji ke  dalam  kelas  dengan  jumlah  anggota  terbanyak.  Prinsip kerja  K-NN  adalah  mencari  jarak  terdekat  antara  data  yang akan  dievaluasi  dengan k tetangga  ( neighbour )  terdekatnya dalam data pelatihan  [11].
Dengan menggunakan persamaan 9 akan dihitung jarak tetangga terdekat.
(9)
Keterangan :
x = sample data y = data uji

## D = Jarak III. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Alur Perancangan Sistem
Pada  tahap  ini  peneliti  akan  mempelajari  metode  K-NN dengan  ekstraksi  fitur  warna  HSV  dan  ekstraksi  fitur  tekstur LBP kemudian  mengumpulkan  informasi  yang diperoleh dari buku  dan  jurnal  penelitian  orang  lain  yang  pernah  dibuat sebelumnya  serta  dapat  menjadi  gambaran  berapa  perbedaan penelitan  yang  kita  lakukan.  Berikut  bagan  keseluruhan perancangan sistem yang dapat dilihat pada gambar 2 :

## Gambar 2. Alur Perancangan Sistem

## B. Pemisahan Objek dan Background
Gambar  diambil  melalui  kamera  belakang  13  Mp handphone  Xiaomi  Redmi  4x  dengan  jarak  foto  20  cm. Gambar yang di foto hanya pada bagian kulit luar apelnya, kemudian  dilakukan  pemisahan  objek  dan background gambar dengan aplikasi photoshop dengan ukuran gambar menjadi 300 x 300 pixel .

## C. Data Citra
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah Apel Fuji Sun  Sheet,  Apel  Grannsymith,  Apel  Pasific  Rose,  Apel Red  Del  USA  dan  Apel  RG  France,  dimana  masing- masing data citra dibagi dua citra yaitu data citra latih dan data  citra  uji.  Total  citra  yang  digunakan  sebanyak  160 citra,  dengan  citra  uji  sebanyak  40  citra  dan  citra  latih sebanyak 120 citra.
Gambar 3. Jenis-Jenis Apel yang digunakan [4]

## D. Citra Latih dan Citra Uji
Citra data latih yaitu data yang berisi nilai yang digunakan untuk  menentukan  kelas  yang  cocok  dan  data  nilai  latih dapat  dilihat  pada  gambar  4.  Sedangkan  citra  data  uji adalah data yang berisi data baru yang akan diklasifikasikan  oleh  model  yang  telah  dibuat  dan diketahui  nilai  akurasi  dari  proses  klasifikasi.  Penelitian yang  akan kami  lakukan  memberikan gambaran  dari  hasil penelitian.  Hasil  dari  data  uji  dan  data  latih  tersebut  akan mendapatkan  kecocokan  dalam  klasifikasi  jenis  apel berdasarkan citra warna dan tekstur.

## E. Preprocessing
Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan preprocessing terhadap citra. Proses yang dilakukan yaitu mengubah ulang ukuran pada citra dan memisahkan background dengan objek apel menggunakan  aplikasi  photoshop,  sedangkan  untuk mengubah  citra  RGB  ke  citra  HSV,  mengubah  citra  RGB ke citra Grayscale , lalu mengubah citra Grayscale ke citra LBP dapat dilihat pada gambar 5.

## F. HSV
Pada proses ini objek didalam citra akan menghitung objek yang  berkaitan  sebagai  ciri.  Dalam  melakukan  ekstrasi citra warna apel ini akan menggunakan metode HSV (Hue Saturation  Value ).  HSV  mendefinisikan  warna  dalam terminologi Hue, Saturation dan Value.

## G. LBP
Dalam  melakukan  ekstraksi  citra  tekstur  apel  ini  akan menggunakan  metode  LBP  (Local  Binary  Patterns), metode  inilah  yang  akan  digunakan  untuk  menganalisis warna  dan  tekstur  jenis  apel  tersebut.  Local  Binary Patterns adalah metode ekstraksi fitur tekstur yang bersifat rotation invariant .
H. K-NN K-Nearest Neighbor (K-NN) merupakan metode klasifikasi  yang  menentukan  label  ( class )  dari  sebuah
objek baru berdasarkan mayoritas class dari jarak terdekat k dalam  kelompok  data  latih.  Nilai k yang  digunakan bernilai  3  dan  5  yang  digunakan  dalam  menggunakan metode K-NN.
IV.

## HASIL

## A. Pelatihan K-Nearest Neighbors
Pada  tahap  ini  K-NN  dibentuk  dari  beberapa  masukan data  berupa  ekstraksi  ciri  warna  HSV  yang  terdiri  dari Hue,  Saturation,  Value .  Bentuk  nilai  HSV  dalam  sebuah data  latih  tersebut  berisi  nilai  rata-rata  ciri  dari  sampel buah apel yang telah dilakukan ektraksi dan ekstraksi ciri tekstur LBP yang terdiri dari nilai L1, L2, L3, L4, L5, L6, L7,  L8,  L9,  L10    nilai  tersbut  sebelumnya  didapat  dari nilai Grayscale yang  sudah  di  jumlahkan  dan  dirata- ratakan sehingga didapatkan nilai LBP.  Berikut hasil data latih HSV pada kolom 2 dan Hasil LBP pada kolom 3 dan dapat di lihat pada gambar 4 di bawah ini.
Gambar 4. Nilai Data Latih dalam PreProcessing

## B. Pengujian
Setelah  diperoleh  K-NN  dari  hasil training ,  selanjutnya dilakukan  pengujian  pada  seluruh  data testing yang  telah disiapkan. Pengujian ini menggunakan 4 citra pada 5 jenis buah  apel.  Data  berjumlah  200  citra  dengan  jarak  20cm. Gambar  4  menunjukan interface yang  digunakan  untuk menguji  jenis  apel  berdasarkan  warna  dan  tekstur menggunakan  fitur  HSV  dan  LBP  dengan  klasifikasi  K- NN dengan distance yang dipakai yaitu Euclidean dengan K yang digunakan yaitu 3 dan 4.
Gambar 5. User Interface Sistem
Cara kerja User Interface (UI) berdasarkan gambar 5 yaitu pertama klik tombol  “pilih foto” untuk memilih citra buah apel yang ingin di uji yang telah di kumpulkan pada tahap pengumpulan data. Ketika citra sudah dipilih, klik tombol “HSV”  untuk  mengubah  citra  RGB  menjadi  citra  HSV sehingga  mendapat  nilai  HSV  untuk  mengenali  ciri  buah melalui warna.
Selanjutnya  klik  tombol  “ Grayscale ”  untuk  mengubah citra  RGB  menjadi  citra Grayscale lalu  klik  tombol  LBP untuk  mengubah  citra Grayscale menjadi  citra  LBP sehingga  mendapat  nilai  LBP  untuk  mengenali  ciri  buah melalui tekstur. Setelah mendapatkan ekstraksi fitur warna HSV  dan  ekstraksi  fitur  tekstur  LBP  maka  klik  tombol klasifikasi K-NN untuk menguji fitur yang didapat dengan metode pengklasifikassian K-NN, lalu klik tentukan k yang akan  digunakan  3  atau  5  untuk  mengetahui  hasil  prediksi yang akan muncul pada kotak dan akan diambil label nama terbanyak  di  dalam  tabel  jenis  apel  yang  di  klasifikasikan dengan K-NN. Data pada tabel 1 menjelaskan data dari uji citra  baik  yang  dikenali  maupun  yang  tidak  dikenali  dari jenis apel yang berbeda.
Tabel 1. Pengujian No Jenis Apel Jumlah Citra Uji Sesuai Tidak Sesuai 1 Apel Fuji Sun Sheet 40 33 7 2
Apel
Grannysmith 40 40 0 3
Apel Pasific Rose 40 37 3 4
Apel Red Del Usa 40 40 0 5 Apel RG France
40 38 2
Berikut tabel 2 hasil yang di dapat dari perhitungan confusion matrix data  uji  yang  berhasil  dikenali  dan  tidak  dikenali. Secara  keseluruhan  dapat  dilihat  bahwa  rata-rata  nilai Precision yang di dapat sebesar 94, Recall sebesar 100% dan Accuracy sebesar 94%.
Tabel 2. Hasil Perhitungan Confusion Matrix pada Data Uji N o Jenis
Apel T P F P F N T N HASIL Preci sion Rec all Accu racy
1 Apel
Fuji Sun Sheet
33 7 0 0 82.5 100 82.5 2 Apel Grannys mith 40 0 0 0 100 100 100 3 Apel Pasific Rose 37 3 0 0 92.5 100 92.5
4 Apel 40 0 0 0 100 100 100
N o Jenis Apel T P F P F N T N HASIL Preci sion Rec all Accu racy Red Del Usa 5 Apel RG France
38 2 0 0 95 100 95
Rata-Rata 94 100 94

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  tentang klasifikasi  buah  apel,  didapatkan  dari  tabel  2  pengujian Accuracy sebesar 94%. Untuk apel dengan  jenis grannysmith accuracy sebesar  100%  dikarenakan  apel  jenis  ini  memiliki warna  yang  sangat  berbeda  dengan  apel  jenis  lainnya. Sementara untuk apel lainnya memiliki kesamaan pada warna yang hampir menyerupai seperti warna merah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Ciputra,  E.  H.  Rachmawanto,  and  A.  Susanto, “Klasifikasi tingkat kematangan buah apel manalagi dengan algoritma  naïve  bayes  dan  ekstrasi  fitur  citra,” SIMETRIS , vol. 9, no. 1, pp. 465–472, 2018.
[2] M.  Nanja  and  P.  Purwanto,  “Metode  k-nearest  neighbor berbasis  forward  selection  untuk  prediksi  harga  komoditi lada,” J. Pseudocode , vol. 2, no. 1, pp. 53–64, 2015.
[3] E.  Budianita,  J.  Jasril,  and  L.  Handayani,  “Implementasi pengolahan  citra  dan  klasifikasi  k-nearest  neighbour  untuk membangun  aplikasi  pembeda  daging  sapi  dan  babi,” J. Sains dan Teknol. Ind. , vol. 12, no. 2, pp. 242–247, 2015.
[4] B. Soelarso, Budidaya Apel . Yogyakarta: Kanisius, 1997.
[5] D.  Putra, Pengolahan  Citra  Digital .  Yogyakarta:  Andi Offset, 2010.
[6] B. Y. B. Putranto, W. Hapsari, and K. Wijana, “Segmentasi warna  citra  dengan  deteksi  warna  HSV  untuk  mendeteksi objek,” J. Inform. , vol. 2, no. 2, 2018.
[7] A.  Z.  Maula,  C.  Rahmad,  and  U.  D.  Rosiani, “Pengembangan  apliksi  pemilihan  buah  tomat  untuk  bibit unggul  berdasarkan  warna  dan  ukuran  menggunakan  HSV dan  thresholding,” J.  Teknol.  Inf.  Teor.  Konsep,  dan Implementasi , vol. 7, no. 2, pp. 127–138, 2016.
[8] M.  A.  Aggriawan,  M.  Ichwan,  and  Di.  B.  Utami, “Pengenalan  tingkat  kematangan  tomat  berdasarkan  citra warna  pada  studi  kasus  pembangunan  sistem  pemilihan otomatis,” JuTISI , vol. 3, no. 3, 2017.
[9] K. Mujib, A. Hidayatno, and T. Prakoso, “Pengenalan wajah dengan  Local  Binari  Pattern  (LBP)  dan  support  vector machine  (SVM),” Transient ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  123–130, 2018.
[10] A. S. Indrawanti and E. P. Mandyartha, “Deteksi Limfoblas pada  Citra  Sel  Darah  Menggunakan  Fitur  Geometri  dan Local Binary Pattern,” JNTETI , vol. 7, no. 4, 2018.
[11] E.  K.  Ratnasari,  “Pengenalan  jenis  buah  pada  citra menggunakan  pendekatan  klasifikasi  berdasarkan  fitur warna  lab  dan  tekstur  co-occurrence,” Inf.  J.  Ilm.  Bid. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 1, no. 2, 2016.