## IT Journal Research and Development (ITJRD)
Vol.4, No.1, Agustus 2019, E-ISSN : 2528-4053 | P-ISSN : 2528-4061 DOI : 10.25299/itjrd.2019.vol4(1).2477

## Optimasi Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Alpukat Berdasarkan Warna
M. Habib Hanafi 1 , Nurul Fadillah 2 , Ahmad Ihsan 3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Samudra 1,2,3 Muhammadhabib@gmail.com 1 , nurulfadillah@unsam.ac.id 2 , ahmadihsan@unsam.ac.id 3
Article Info Abstrak History : Dikirim 27 Desember 2018 Direvisi 23 Februari 2019 Diterima 12 April 2019 Sistem  komputerisasi  semakin  dibutuhkan  seiring  dengan perkembangan  teknologi  saat  ini.  Salah  satu  sistem  komputerisasi yang  butuh  pengujian  serta  pengembangan  sistem  lebih  lanjut  ialah klasifikasi  citra  digital.  Salah  satu  topik  yang  dapat  diangkat  ialah tentang  tingkat  kematangan  buah.  Alpukat  (Perseaamericana  mill) merupakan tanaman yang dapat tumbuh subur di daerah tropis seperti Indonesia  dan  merupakan  salah  satu  jenis  buah  yang  digemari masyarakat. Alpukat Memiliki nilai warna yang mirip disetiap tingkat kematangan  buah,  menjadi  hal  yang  menarik  untuk  dibahas  dan menjadi  fokus  utama  dalam  penelitian  ini.  Penelitian  ini mendeskripsikan optimasi dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor  Clasifier  untuk  memperoleh  hasil  klasifikasi  yang  lebih efektif.  Tujuan  dari  penelitian  ini  ialah  menguji  keakuratan  dari optimasi  algoritma  k-nearest  neighbor  pada  klasifikasi  tingkat kematangan  buah  alpukat.  Pengujian  dilakukan  dengan  memperoleh nilai  data  training  dan  melakukan  uji  sistem.  Data  uji  training menggunakan  tiga  objek  jenis  alpukat  yang  berbeda  yaitu  matang, setengah  matang  dan  mentah.  Sedangkan  pengujian  pada  sistem dilakukan dengan melakukan input data berupa 14 sampel alpukat ke sistem  yang  telah  dirancang.  Sample  buah  alpukat  berupa  gambar berekstensi .jpg dan .png yang terdiri dari 4 sampel alpukat setengah matang. 5 sampel alpukat matang dan 5 sampel alpukat mentah. Hasil dari optimasi dari algoritma ini memperoleh nilai keakuratan sebesar 78,56  %.  Selain  itu,  optimasi  algortitma  ini  mampu  meminimalisir hasil  kesalahan  prediksi  akibat  nilai  range  diluar  jangkauan  dan mampu  mengoptimalisasi  bobot  Persentase  Nilai  Training  setiap  uji citra dalam menentukan hasil klasifikasi.
Kata Kunci : Alpukat K-Nearest Neighbor Matang Mentah Setengah Matang
© This work is licensed under a Creative Commons Attribution- ShareAlike 4.0 International License.
Koresponden:
M. Habib Hanafi, Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik Universitas Samudra Pasar-III Datuk Kabu, Dusun XV GG. Melati Raya No.11, Deli Serdang , Indonesia, 20371 Email : Muhammadhabib348@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Klasifikasi  citra  merupakan  suatu  proses  pengelompokan  seluruh pixel pada  suatu  citra kedalam  dalam  kelompok  sehingga  dapat  diinterpretasikan  sebagai  suatu property yang  spesifik
[1]. Kehadiran klasifikasi citra digital telah menghasilkan berbagai penelitian yang menggunakan beragam  algoritma.  Namun,  penelitian  mengenai  optimasi  algoritma,  khususnya  pada  pengujian objek yang memiliki nilai uji yang hampir sama disetiap objeknya belum ditemukan secara spesifik saat ini. Optimasi algoritma tentu diperlukan, khususnya pada objek data uji yang memiliki nilai yang hampir sama. Objek pengujiannya pun seharusnya menggunakan objek yang memiliki tingkat kemiripan yang hampir sama, baik dalam hal bentuknya ataupun dari warnanya.
Alpukat  (Perseaamericana  mill)  merupakan  tanaman  yang  dapat  tumbuh  subur  di  daerah tropis  seperti  Indonesia  dan  merupakan  salah  satu  jenis  buah  yang  digemari  masyarakat  karena selain rasanya yang enak juga kandungan antioksidannya yang tinggi [2]. Buah alpukat merupakan buah  yang  sering  kita  jumpai.  Buah  serbaguna  ini  memiliki  banyak  manfaat  dan  khasiat  bagi manusia.  Ada  banyak  zat  yang  kaya  manfaat  yang  terdapat  di  buah  ini..  Rasanya  yang  nikmat membuat  banyak  orang  menyukainya.  Seperti  buah  pada  umumnya,  alpukat  memiliki  tingkat kematangan  tersendiri.  Kematangan  buah  alpukat  dapat  dilihat  dari  warna  kulit  maupun  warna daging  buahnya.  Kemampuan  akan  membedakan  tingkat  kematangan  buah  alpukat  tentu  saja dibutuhkan  pengamatan  yang  akurat.  Hal  ini  disebabkan  karena  alpukat  memiliki  warna  yang hampir mirip antara alpukat matang dengan setengah matang.
Klasifikasi  tingkat  kematangan  alpukat  bisa  diwujudkan  melalui  perancangan  algoritma yang  menyesuaikan  parameter  dari  objek  alpukat  tersebut.  Jenis  kematangan  alpukat  sendiri  bisa dibedakan  berdasarkan  warna  dan  bentuknya.  Atas  dasar  itulah  penulis  melakukan  penelitian tentang  optimasi  algoritma K-Nearest  Neighbor dengan  objek  buah  alpukat  untuk  menghasilkan klasifikasi kematangan buah berdasarkan warna . Metode K-Nearest Neighbor penulis pilih karena memiliki  kelebihan  yang  diantaranya  ialah  metode  ini  KNN  memiliki  beberapa  kelebihan  yang diantaranya ialah algoritma ini tangguh terhadap training data yang noisy dan efektif apabila data latih  nya  besar.  Selain  mengembangkan  klasifikasi  citra  digital  yang  mampu  membedakan  jenis kematangan  alpukat,  penelitian  ini  juga  bertujuan  untuk  mengukur  sejauh  mana  keakuratan  dari optimasi  yang  telah  ditambah  pada  metode K-Nearest  Neighbor untuk  klasifikasi  alpukat berdasarkan warnanya.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1  Pengumpulan Data
Pengumpulan data merupakan tahap yang bertujuan untuk memperoleh informasi- informasi atau data-data yang berhubungan dengan penelitian. Pada pengumpulan data digunakan dua metode pengumpulan  data  yaitu  studi  pustaka  dan  observasi.  Studi  pustaka  dilakukan  untuk  menemukan dan  mengumpulkan  data  dan  informasi  tentang  alpukat,  metode k-nearest  neighbour serta mendapatkan perolehan data berupa teknik pengolahan citra digital.Setelah studi pustaka, langkah selanjutnya  ialah  melakukan  observasi.  Observasi  dilakukan  ke  pasar-pasar  di  kota  langsa  untuk mengumpulkan data buah alpukat. Setelah mendapatkan data tersebut, buah alpukat tersebut di foto dengan memiliki latar background putih.

## 2.2   Konsep Teori

## 2.2.1 K-Nearest Neighbor
Algoritma  K-Nearest  Neighbor  merupakan  metode  klasifikasi  yang  mengelompokan  data baru berdasarkan jarak data baru itu kebeberapa data/tetangga ( neighbor ) terdekat [3]. K-Nearest Neighbor  adalah  pendekatan  untuk  mencari  kasus  dengan  menghitung  kedekatan  antara  kasus dengan  menghitung  kedekatan  antara  kasus  baru  dengan  kasus  lama  yaitu  berdasarkan  pada pencocokan bobot dari sejumlah fitur yang ada [4].

## 2.2.2 Konsep Klasifikasi
Klasifikasi merupakan suatu pekerjaan menilai objek data untuk memasukkannya ke dalam kelas tertentu dari sejumlah kelas yang tersedia. Dalam klasifikasi ada dua pekerjaan utama yang ilakukan, yaitu : pertama, Pembangunan model sebagai prototype untuk disimpan sebagai memori dan  kedua,  Penggunaan  model  tersebut  untuk  melakukan  pengenalan/  klasifikasi/  prediksi  pada
12
suatu objek data lain agar diketahui di kelas mana objek data tersebut dalam model yang mudah disimpan [5].
Contoh aplikasi yang sering ditemui adalah pengklasifikasian jenis hewan, yang mempunyai sejumlah  atribut.  Dengan  atribut  tersebut,  jika  ada  hewan  baru,  kelas  hewannya  bisa  langsung diketahui.  Contoh  lain  adalah  bagaimana  melakukan  diagnosis  penyakit  kulit  kanker  melanoma, yaitu  dengan  melakukan  pembangunan  model  berdasarkan  data  latih  yang  ada,  kemudian menggunakan  model  tersebut  untuk  mengidentifikasi  penyakit  pasien  baru  sehingga  diketahui apakah pasien tersebut menderita kanker atau tidak. Klasifikasi pada umumnya menerapkan proses kerja sebagai berikut :
Gambar 1. Proses Klasifikasi

## 2.2.3 Pengukuran Kinerja Klasifikasi
Sebuah sistem yang melakukan klasifikasi diharapkan dapat melakukan klasifikasi semua set data dengan benar, tetapi tidak dapat dipungkiri bahwa kinerja suatu sistem tidak bisa 100% benar sehingga  sebuah  sistem  klasifikasi  juga  harus  diukur  kinerjanya.  Umumnya,  pengukuran  kinerja klasifikasi dilakukan dengan matriks konfusi ( confusion matrix ). Matriks konfusi merupakan tabel pencatat hasil kerja klasifikasi. Kuantitas matriks konfusi dapat diringkus menjadi dua nilai, yaitu akurasi  dan  laju  error.  Dengan  mengetahui  jumlah  data  yang  diklasifikasikan  secara  benar,  kita dapat mengetahui akurasi hasil prediksi dan dengan mengetahui jumlah data yang diklasifikasikan secara  salah,  kita  dapat  mengetahui  laju  error  dari  prediksi  yang  dilakukan.  Dua  kuantitas  ini digunakan sebagai matrik kinerja klasifikasi. Untuk menghitung akurasi digunakan formula.

## 2.2.4 K-Nearest Neigtbor Classifier
K-Nearest Neigtbor Classifier (k-NN) adalah sebuah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap  objek  berdasarkan  data  pembelajaran  yang  jaraknya  paling  dekat  dengan  objek  tersebut Data  pembelajaran  diproyeksikan  ke  ruang  berdimensi  banyak,  dimana  masing-masing  dimensi merepresentasikan  fitur  dari  data.  Ruang  dimensi  dibagi  menjadi  bagian-bagian  berdasarkan klasifikasi data pembelajaran. Nilai k yang terbaik untuk algoritma ini tergantung pada data, secara umum  nilai  k  yang  tinggi  akan  mengurangi  efek  noise  pada  klasifikasi,  akan  tetapi  membuat batasan  antara  setiap  klasifikasi  menjadi  lebih  kabur.  Nilai  k  yang  bagus  dapat  dipilih  dengan optimasi  parameter,  misalnya  dengan  menggunakan cross-validation .  Kasus  khusus  di  mana klasifikasi diprediksikan berdasarkan data pembelajaran yang paling dekat (dengan kata lain, k = 1) yang  biasanya  disebut  algoritma  nearest  neighbor  [6].  Rumus  penghitungan  jarak  ditulis  sebagai berikut:

## 2.2.5 Ekstraksi Ciri
Setelah  memperoleh  data  buah  alpukat  berupa  gambar  berformat  .jpg,  tahap  selanjutnya ialah melakukan ekstraksi ciri. Proses ekstraksi ciri bertujuan untuk mengambil ciri pada citra agar dapat  diproses  ke  dalam  proses  klasifikasi.  Ekstraksi  ciri  pada  penelitian  ini  ialah  merupakan proses perolehan nilai Red, Green dan Blue .

## 2.2.6 Optimasi Algoritma K-Nearest Neighbor
Optimasi  adalah  upaya  atau  cara  untuk  memperoleh  hasil  yang  terbaik  [7].  Adapun  optimasi algoritma K-Nearest Neighbor pada penelitian ini dilakukan dengan menentukan nilai range serta nilai alternatifnya pada nilai fd i yang merupkan nilai perolehan dari data buah training. Langkah optimasi ini dilakukan karena pada umumnya perolehan nilai fd i merupakan nilai yang tidak pasti sehingga akan menyebabkan hasil perolehan klasifikasi yang kurang optimal. Langkah dilakukan dengan  menoperasikan  berbaga  variable  seperti  :  setengah  matang  (ƒd st )  training  matang  (ƒd ma ). training mentah (ƒd me ) nilai green ( k g ) nilai red ( k r ) nilai blue ( k b ) alternatif nilai matang ( ak ma ) alternatif nilai mentah ( ak me ) alternatif nilai setengah matang ( ak st ). Adapun proses pada optimasi algoritma ini ialah sebagai berikut.
1. Menentukan nilai alternatif. Kondisi nilai citra yang hampir mirip dari setiap nilai training objek  menyebabkan  ketiga  nilai  training  dari  Red,  Green,  Blue  jika  dibagi  tentu  akan menghasilkan  rata-rata  yang  belum  tentu  sesuai,  padahal  buah  alpukat  masih  dikatakan setengah  matang  jika  masih  terdapat  corak  warna  hijau  dipermukaan  buahnya  meskipun nilainya  sangat  sedikit.  Sehingga  menyebabkan  harus  adanya  toleransi  nilai  tambahan. Proses pada optimasi langkah ini yaitu dengan menentukan apakah ƒd st -k g > ƒd ma - k b . Jika kondisi true, maka akan memproses ak st * 0.02 . Jika kondisi false, maka ak st = 0 . Adapun proses langkah optimasi ini dijelaskan melalui flowchart pada gambar 2.
2. Langkah kedua dalam proses optimasi ialah menentukan nilai range untuk menghasilkan hasil  klasifikasi  yang  sesuai  dengan  jangkauan  nilai  training  sehingga  dapat mengoptimalisasi  hasil  klasifikasi  yang  lebih  akurat  dan  mengantisipasi  perolehan  hasil klasifikasi yang salah prediksi. Hasil dari optimasi langkah kedua ini akann memberikan hasil akhir dari proses klasifikasi. Adapun proses langkah optimasi ini dijelaskan melalui flowchart pada gambar 3.
Gambar 2. Proses Optimasi Langkah Kedua
Gambar 3. Proses Optimasi Langkah Ketiga

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1   Pengujian Data Training
Perolehan data training di peroleh dari ekstraksi citra mejadi nilai RGB. Hasil dari RGB ini akan menjadi acuan data untuk masing-masing jenis alpukat. Adapun perolehan data training ialah sebagai  berikut.  Dari  data  diatas,  perolehan  K  yang  merupakan  hasil  RGB  untuk  masing  jenis alpukat ialah 87000 untuk alpukat mentah, 30753 untuk alpukat matang dan 28457 untuk alpukat setengah matang. Adapun citra yang digunakan sebagai data uji training serta hasil pengujiannya ialah sebagai berikut..
(a) Alpukat Mentah (b) Alpukat Setengah Matang (c) Alpukat Matang
Gambar 4. Perolehan Nilai Setiap Jenis Alpukat

## 3.2   Hasil Pengujian
Pengujian pada sistem dilakukan dengan melakukan input data berupa 14 sample alpukat ke sistem yang telah dirancang. Sample buah alpukat berupa gambar berekstensi .jpg dan .png yang terdiri  dari  4  sampel  alpukat  setengah  matang.  5  sampel  alpukat  matang  dan  5  sampel  alpukat mentah. Adapun gambar sistem serta hasil pengujian dari sistem ialah sebagai berikut.
Gambar 5. Tampilan Sistem Dari Uji Citra Tabel 1. Pengujian Sampel Buah Alpukat
No. Pengamatan Manual Hasil Pengujian 1 Matang K : 29000 Jarak Nilai Training : 1753 Persentase Nilai Training : 94% Hasil Sistem : Matang Keterangan : Akurat 2 Matang K : 26884 Jarak Nilai Training : 3869 Persentase Nilai Training : 87% Hasil : Tidak Akurat 3 Matang K : 30253 Jarak Nilai Training : 500 Persentase Nilai Training : 98% Hasil : Akurat 4 Matang K : 28993 Jarak Nilai Training : 1760 Persentase Nilai Training : 93% Hasil Sistem : Matang
Keterangan : Akurat
16
5 Matang K : 29254
Jarak Nilai Training : 1499
Persentase Nilai Training : 95% Hasil Sistem : Matang Keterangan : Akurat 6 Setengah Matang K : 28300 Jarak Nilai Training : 157 Persentase Nilai Training : 99% Hasil Sistem : Setengah Matang Hasil : Akurat 7 Setengah Matang K : 19600 Jarak Nilai Training : 8857 Persentase Nilai Training : 68% Hasil Sistem : Nilai keluar dari range Hasil : Tidak Akurat 8 Setengah Matang K : 21480 Jarak Nilai Training : 6977 Persentase Nilai Training : 75% Hasil Sistem : Nilai keluar dari range Hasil : Tidak Akurat 9 Setengah Matang K : 26006 Jarak Nilai Training : 2451 Persentase Nilai Training : 91% Hasil Sistem : Setengah matang Hasil : Akurat 10 Mentah K : 91383 Jarak Nilai Training : 4383 Persentase Nilai Training : 95% Hasil Sistem : Mentah Hasil : Akurat 11 Mentah K : 87000 Jarak Nilai Training : 0 Persentase Nilai Training : 0% Hasil Sistem : Mentah Keterangan : Akurat 12 Mentah K : 57000 Jarak Nilai Training : 30000 Persentase Nilai Training : 65% Hasil Sistem : Mentah Keterangan : Akurat 13 Mentah K : 88020 Jarak Nilai Training : 1020 Persentase Nilai Training : 98% Hasil Sistem : Mentah Keterangan : Akurat 14 Mentah K : 98626 Jarak Nilai Training : 11626 Persentase Nilai Training : 88% Hasil Sistem : Mentah
Keterangan : Akurat
Berdasarkan hasil pengujian diatas, diperoleh tingkat akurasi sebesar 78,57% (11/14) *100% =  78,57%.  Berdasarkan  hasil  pengujian  tersebut,  Data  uji  berupa  citra  matang  dengan  setengah matang mendominasi hasil ketidakakuratan. Hal ini dikarenakan nilai uji training terlalu berdekatan diantara keduanya. Untuk alpukat matang memiliki nilai training sebesar 30753 sedangkan untuk alpukat  setengah  matang  nilai  yang  diperoleh  sebesar  28457.  Selisih  nilai  uji  training  tersebut hanya  berkisar  2296  saja.  Selain  itu,  ketidakakuratan  disebabkan  pembacaan  nilai  uji  dari  sistem yang mengkalkulasikan nilai klasifikasi yang sangat jauh dari nilai training. Meskipun algoritma k- nearest neighbor tangguh terhadap training data yang noisy dan efektif apabila data latih nya besar, algoritma ini belum teruji efektif pada kedua kondisi tersebut.
Meskipun  demikian,  hasil  optimasi  algoritma  pada  penilitian  ini  dapat  membuat  proses pengujian citra dalam meningkatkan hasil klasifikasi yang lebih efektif. Efektifitas tersebut dilihat dari  hasil  perolehan  uji  citra  untuk  nilai  persentase  nilai  training  91%  yang  menghasilkan  nilai akurat untuk alpukat setengah matang, padahal jarak nilai training antara dua objek antara alpukat matang dan setengah matang ialah 92% sehingga tanpa adanya optimasi ini hasil klasifikasi  bias saja tidak akurat karena sistem akan menggangap bahwa nilai persentase nilai training 91% masih buah  alpukat  matang.  Hal  ini  sangat  baik  untuk  klasifikasi  citra  yang  memiliki  objek  percobaan dengan ragam warna yang hampir mirip seperti alpukat matang dan setengah matang. Selain baik untuk  citra  yang  memiliki  warna  harna  hampir  mirip,  optimasi  algoritma  ini  juga  dapat menghasilkan kasifikasi yang lebih efektif untuk citra yang memiliki jarak nilai yang sangat jauh. Hal  ini  terbukti  pada  pengujian  citra  alpukat  mentah  yang  dapat  menghasilkan  keakuratan meskipun  persentase  nilai  training  sebesar  65%.  Hal  yang  juga  membuat  optimasi  algoritma  ini dikatakan  efektif  ialah  memberikan  keterangan  saat  nilai  uji  keluar  dari  range.  Hasil  ini  tentu membuat  sistem  tidak  sembarangan  memberikan  hasil  klasifikasi  meskipun  pengujian  tersebut belum menghasilkan klasifikai yang akurat.

## 4.   KESIMPULAN
Berdasarkan  uraian  pembahasan  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  maka  dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Penerapan  optimasi  algoritma  metode  k-nearest  neighbor  untuk  klasifikasi  kematangan buah  alpukat  menghasilkan  akurasi  sebesar  78,57  %.  Persentase  tersebut  diperoleh  dari data sampel buah alpukat sebanyak 14 sampel.
2. Tingkat tidak keakuratan pada penelitian ini berasal dari sampel alpukat setengah matang dan  matang.  Hal  ini  dikarenakan  warna  dari  data  training  pada  sampel  tersebut  memiliki tingkat perolehan nilai RGB yang hampir sama.
3. Hasil  optimasi  mampu  meminimalisir  hasil  kesalahan  prediksi  akibat  nilai  renge  diluar jangkauan  dan  mampu  mengoptimalisasi  bobot  Persentase  Nilai  Training  setiap  uji  citra dalam menentukan hasil klasifikasi.
4. Proses optimasi algoritma ini bukan hanya bisa diterapkan pada objek buah alpukat saja, melainkan dapat diterapkan objek yang lain seperti buah, hewan,benda dan lain-lain.
5. Dengan perolehan nilai keakuratan kurang dari 80 %, penulis menyarankan agar penelitian mengenai  klasifikasi  citra  perlu  ditingkatkan  dengan  mengembangan  algoritma  yang mampu  memberikan  hasil  klasifikasi  yang  lebih  efektif  untuk  objek  citra  berupa  warna- warna  yang  mirip  disetiap  objeknya  Hal  ini  tentu  akan  menjadi  bahan  penelitian  yang berguna bagi kepentingan manusia di masa depan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Chein-I Chang and H.Ren.. “An Experiment-Based Quantitative and Comparative Analysis of Target Detection and Image Classification Algorithms for Hyperspectral Imagery”. IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing. 2000.
[2]   Karina, Anna.” Khasiat dan Manfaat Alpukat” , edisi ke I. Surabaya: Setomata, 2012.
18
[3]     Santoso,  Singgih.  “Statistik  Deskriptif:  Konsep  dan  Aplikasi  dengan  Microsoft  Exel  dan SPSS”. Yogyakarta: ANDI, 2007.
[4]     Kusrini, luthfi,E.T. “Algoritma Data Mining”. Yogyakarta: ANDI, 2012.
[5]     Prasety,  Eko,  “Data  Mining  Konsep  dan  Aplikasi  Menggunakan  MATLAB”.  Yogyakarta: ANDI, 2009.
[6]     Liantoni  and  Nugroho.  "  Klasifikasi  Daun  Herbal  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Classifier dan K Nearest Neighbor " Jurnal Simantec Vol. 5, Des. 2015.
[7]   KEMDIKBUD.  2019.  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia  [Online].  Avaiable  : https://kbbi.kemdikbud.go.id/entri/optimasi