## ANALISA ALGORITMA RELIEFF UNTUK MODEL ASOSIASI PERUBAHAN WARNA PADA INDIKATOR KEMASAN CERDAS DAN PERUBAHAN MUTU PRODUK
Elfa Susanti Thamrin 1 , Endang Warsiki 2 , Taufik Djatna 2
1 Institut Teknologi Sumatera, Lampung, Indonesia
2 Departemen Teknologi Industri Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Bogor, Indonesia

## Abstract
Smart  packaging  is  one  of  innovations  in  the  field  of  packaging  that  can  monitor  and  provide information to producers and consumers about the quality of the packaged product. Nowadays, there is no exact model to relate both of the changing between the label and the product quality. Thus, it is required  an  association  between  discoloration  smart  packaging  indicator  with  the  packaged  product quality change. Parameter identification process can generate a lot of parameters, we need a method to select the important parameter attributes therefore it used a ReliefF (Reliable Eliminated of Feature) method. The objectives of this research were to identify the association parameters and to select the important  attribute  and  sufficiently  describing  the  relationship  and  furthermore  this  research  was  to develop an association model of discoloration of smart packaging indicator with natural dyes and the quality  changes.  The  data  were  obtained  from  a  previous  research  and  discretization  to  classify  the data °Hue, ΔE, consumer preferences and the total colony to nominal value. Selection of attributes by using the ReliefF method showed that  there were three attributes with the highest weight value (W i ). Furthermore, this research generated important parameters and sufficiently describing the relationship of discoloration and product quality changes.
Keyword: Smart packaging, association, ReliefF, discoloration, product quality changes

## 1. Pendahuluan
Pengemasan  cerdas  /  kemasan  cerdas  melakukan  pengawasan  kondisi  makanan  dengan menggunakan  indikator  yang  dibedakan  atas  indikator  luar  dan  indikator  dalam.  Kemasan  cerdas dengan indikator warna telah banyak diaplikasikan pada berbagai jenis produk yang rentan terhadap suhu panas dan produk yang harus disimpan dalam kondisi dingin, antara lain produk seafood [1; 2; 3],  produk  olahan  susu  [4],  produk  buah  dan  sayur  [5  ;  6],  produk  daging  [7  ;  8].  Perubahan  warna juga  menginformasikan  bahwa  produk  terkena  paparan  dari  suhu  yang  tidak  seharusnya  atau penanganan penyimpanan yang tidak sesuai [9].
Kemasan  cerdas  merupakan  indikator  yang  sangat  penting  bagi  konsumen  mendapatkan  informasi untuk  meminimalkan  yang  berhubungan  dengan  resiko  kadaluarsa  penyimpanan  yang  berdampak pada  kualitas  produk.  Perubahan  warna  sejalan  dengan  terjadinya  perubahan  mutu  produk  selama masa penyimpanan dan saat ini belum ada perhitungan kuantifikasi yang menghubungkan keduanya. Sehingga,  dibutuhkan  sebuah  model  asosiasi  antara  perubahan  warna  indikator  kemasan  cerdas dengan terjadinya perubahan kualitas produk yang dikemas.
Salah  satu  teknik  yang  dapat  digunakan  untuk  menghubungkan  suatu  kombinasi  adalah  dengan menerapkan algoritma apriori. Algoritma apriori merupakan salah satu teknik dalam data mining untuk pengambilan  data  dengan  menggunakan  aturan  hubungan  asosiatif  ( Association  rules )  dari  suatu kombinasi item.
Sebelum dilakukan pemodelan asosiasi, dibutuhkan suatu identifikasi parameter-parameter yang akan digunakan  dalam  pemodelan.  Identifikasi  parameter  dapat  dilakukan  dengan  studi  literatur  dan pengumpulan  data  primer  atau  sekunder.  Proses  identifikasi  parameter  dapat  menghasilkan  banyak parameter  sehingga  dibutuhkan  suatu  metode  untuk  memilih  atribut  parameter  yang  penting  dan cukup  untuk  menggambarkan  hubungan  antara  perubahan  warna  indikator  dan  perubahan  mutu produk,  oleh  karena  itu  peneliti  melakukan  proses  reduksi  data. Feature  selection merupakan  cara yang  efektif  untuk  melakukan  reduksi  data  dan  menjadi  langkah  penting  agar  aplikasi  data  mining
berjalan dengan baik [10]. Salah satu teknik feature selection yang berkembang saat ini yaitu metode ReliefF  ( Reliable  Eliminated  of  Feature ).  ReliefF  merupakan  algoritma  pemilihan  atribut  pada binary classification [11].
Metode  ReliefF  memberikan  estimasi  atribut  yang  efisien  dengan  menghitung  nilai  perbedaan  jarak antar  instan.  Perbedaan  jarak  tersebut  akan  digunakan  untuk  menghitung  nilai  bobot.  Pengukuran jarak pada metode ReliefF ada 2 macam, yaitu nearhit dan nearmiss. Nearhit merupakan jarak antar instan dalam satu kelas, sedangkan nearmiss adalah jarak antar instan yang berbeda kelas [12].
Penelitian  terkait  asosiasi  antara  perubahan  warna  terhadap  perubahan  mutu  produk  yang diaplikasikan  kemasan  cerdas  masih  terbatas.  Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  mengidentifikasi parameter  asosiasi , memilih  atribut  yang  penting  dan  cukup  untuk  menggambarkan  hubungan  dan mengembangkan model asosiasi perubahan warna indikator kemasan cerdas dengan pewarna alami dan perubahan mutu produk.

## 2. Metode

## 2.1 Alat Penelitian
Penelitian ini menggunakan perangkat lunak spreadsheet pada PC Notebook berprocessor core-i5 4 GByte RAM.

## 2.2 Kerangka Pemikiran
Alur  kegiatan  penelitian  dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Tahapan  penelitian  diawali  dengan mengidentifikasi  parameter  yang  digunakan  dalam  analisa  asosiasi  dengan  mengumpulkan  data sekunder dari penelitian sebelumnya, kemudian memilih atribut parameter yang penting.
Mulai Pengumpulan data Pre-processing data No Yes Menyusun itemset binner Memproses data dengan ReliefF Menentukan peringkat parameter yang berpengaruh Data variabel dengan nilai bobot (W) Peringkat parameter yang berpengaruh

## 2.3 Prosedur Penelitian

## 2.3.1 Identifikasi Parameter Asosiasi
Parameter  asosiasi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  diidentifikasi  dari  studi  literatur  dan  data sekunder  dari  hasil  penelitian  [4]  meliputi  parameter  perubahan  warna,  parameter  perubahan  mutu produk, perubahan warna dari label indikator kemasan cerdas, waktu dan suhu penyimpanan produk. Parameter yang digunakan dalam penelitian ini disesuaikan dengan kebutuhan analisa asosiasi.
Selanjutnya  dilakukan pre-processing jika  terdapat  masalah  pada  data  yang  didapat,  seperti  jumlah populasi  data  terlalu  besar,  banyak  data  yang  menyimpang,  dan  dimensi  terlalu  tinggi.  Salah  satu metode dalam pre-processing dengan melakukan diskretisasi. Setelah itu, menyusun data yang telah didiskretisasi ke dalam tabel tabular dalam bentuk biner.

## 2.3.2 Analisa Pemilihan Atribut
Data  biner  yang telah diinput ke dalam tabel tabular diolah menggunakan metode ReliefF  [11] untuk memilih atribut parameter yang penting dan cukup untuk menggambarkan hubungan dari perubahan warna  dan  perubahan  mutu  produk.  Tahapan  metode  ini  dengan  menghitung  bobot  masing-masing variabel  kemudian  menentukan  parameter  yang  berpengaruh  terhadap  perubahan  warna  label indikator. Perhitungan nilai bobot dengan menggunakan software WEKA versi 3.6.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Identifikasi Parameter
Data  diperoleh  dari  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  [4],  berupa  data  nilai ° Hue,  nilai  L*, nilai a*, nilai b*, nilai uji organoleptik (kesukaan konsumen) dan total koloni produk pada penyimpanan produk susu dengan label indikator kemasan cerdas dari daun erpa pada suhu 3±2 o C yang disimpan dalam  refrigerator  selama  12  hari.  Hal  ini  dikarenakan  penyimpanan  pada  suhu  tersebut merupakan perlakuan  terbaik  dari  4  jenis  perlakuan  (penyimpanan  suhu  freezer,  suhu  refrigerator,  suhu  ruang, dan suhu luar dengan paparan cahaya).  Peneliti melakukan pengamatan nilai ° Hue, nilai  L*, nilai  a*, nilai b*, kesukaan panelis terhadap produk dan total koloni produk sejak hari ke-0 penyimpanan.  Nilai L*, nilai a*, nilai b* kemudian dihitung dengan  persamaan (1) untuk mendapat  nilai ∆E. Data-data ini yang kemudian dijadikan data sekunder pada penelitian ini.
∆𝐸 = √[(ΔL ∗) 2 +   (Δa ∗) 2 +   (Δb ∗) 2 ] (1)
Pada  Tabel  1,  data  didiskretisasi  untuk  mengklasifikasikan  data ° Hue,  nilai ∆E,  nilai  kesukaan konsumen dan total koloni menjadi nilai nominal. Hal ini untuk memudahkan peneliti mengasosiasikan masing-masing  itemsets.  Kemudian,  data  yang  sudah  didiskretisasi  dimasukkan  ke  dalam  tabel tabular dan menggunakan bilangan biner “1” jika ada data pada item sets dan “0” jika tidak ada data dan dihitung nilai support dari masing-masing itemset.
Nilai ° Hue Nilai ∆E Nilai kesukaan Total Koloni Merah = 18 – 54  Rendah = 0 -13,67  Suka = 100 – 83,34 Aman = < 5 x 10 4 Merah Kekuningan = 54 – 90 Medium = 13,68 – 27,34 Tidak suka = 83,23 – 26,67 Terkontaminasi = > 5 x 10 4
Kuning = 90 - 126  Tinggi = 27,34 - 40
Setelah  itu,  data  dalam  tabel  tabular  dipilih  atribut  parameter  yang  penting  dengan  metode  ReliefF dan  kemudian  dikembangkan  model  hubungan  antara  perubahan  warna  indikator  kemasan  cerdas dengan perubahan kualitas mutu produk susu dengan menggunakan metode ARM ( Association Rules MIning) .

## 3.2 Pemilihan Atribut
Hasil  analisa  dengan  menggunakan  metode  ReliefF  menunjukkan  bahwa  terdapat  empat  kombinasi variabel dengan nilai bobot (W i ) tertinggi. Perhitungan nilai W ( weight ) dengan menggunakan metode ReliefF pada software WEKA 3.6.
Variabel-x (parameter mutu) terdiri dari nilai °Hue (x1), nilai ∆E (x2), nilai hedonik (x3), dan total koloni (x4).  Sedangkan  variabel-y  merupakan  perubahan  warna  indikator  kemasan  cerdas  yang  terdiri  dari warna merah (y1), merah kekuningan (y2) dan kuning (y3).
Variabel warna x1 x2 x3 x4 W maks x1 a x1 b x1 c x2 d x2 e x2 f x3 g x3 h x4 i x4 j y1 -0,354  0,19 0,121  0,262  0,171 0,121  0,148 0,148  0,121  0,121  0,262 y2 -0,010 -0,446  -0,013  -0,066  -0,039  -0,013  -0,059  -0,059  -0,013 -0,013 -0,010 y3 0,264  0,321  -0,262  0,295 0,295  -0,262  0,423  0,423  -0,262 -0,262  0,423
Tabel 2. Penentuan bobot maksimum variable-x terhadap variabel-y
Pada  Tabel  2  nilai  bobot  tertinggi  yang  mempengaruhi  y1  adalah  x2 d sebesar  0.262.  Setelah  itu variabel-y  diurutkan  berdasarkan  bobot  maksimum  yang  tertinggi  untuk  menentukan  faktor  yang mempengaruhi perubahan warna indikator kemasan cerdas dan menjadi faktor penentu . Hal ini dapat dilihat pada Tabel 3.
Parameter Mutu Warna Indikator Visualisasi Nilai Bobot Konsumen suka Kuning 0,423 Konsumen tidak suka Kuning 0,423 ∆E rendah Merah 0,262 °Hue merah Merah kekuningan -0,0103
Tabel 3. Parameter mutu yang mempengaruhi perubahan warna indikator
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  parameter  yang  berpengaruh  terhadap  perubahan  warna  indikator kemasan cerdas  yaitu hedonik, nilai ∆E, dan nilai °Hue. Pada parameter mutu hedonik terdapat dua parameter yang berbeda namun menghasilkan perubahan warna yang sama. Menurut [4] menyatakan hasil uji organoleptik produk susu sejalan dengan perubahan warna indikator kemasan cerdas. Pada saat  konsumen  tidak  suka  maka  di  waktu  yang  sama  warna  indikator  kemasan  cerdas  berubah menjadi kuning. Oleh karena itu hubungan antara ”konsumen suka” dan ” indikator berwarna kuning” merupakan hubungan yang tidak valid dengan kondisi real .
Dengan  menggunakan  metode  ReliefF,  peneliti  dapat  memilih  atribut  parameter yang  penting  dari sekian banyak parameter  yang  ada. Berdasarkan hasil dari metode ReliefF, parameter  yang  penting dan  cukup  menggambarkan  hubungan  dari  perubahan  warna  dan  perubahan  mutu  produk  disajikan pada Tabel 4.
Parameter Mutu Warna Indikator Visualiasi Konsumen tidak suka Kuning ∆ E bernilai rendah Merah
° Hue berwarna merah Merah kekuningan
Tabel 4. Hubungan sebab akibat perubahan warna dengan perubahan mutu produk

## 4. Kesimpulan
Dalam  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  parameter  yang  berpengaruh  terhadap  penelitian  ini meliputi parameter perubahan warna indikator kemasan cerdas yaitu ° Hue, nilai ∆ E, perubahan warna indikator, dan parameter perubahan mutu produk meliputi nilai uji organoleptik dan total koloni produk.
Pemilihan  atribut  dengan  menggunakan  metode  Relief  menunjukkan  bahwa  terdapat  tiga  atribut dengan  nilai  bobot  (W i )  tertinggi.  Parameter  mutu  nilai  organoleptik  (kesukaan  konsumen), ∆E,  dan nilai °Hue merupakan parameter yang penting dan cukup menggambarkan hubungan dari perubahan warna dan perubahan mutu produk.

## 5. Daftar Pustaka
[1]  P.  Taoukis,  K.  Koutsoumanis,  G.  Nychas, “Use  of  time  temperature  integrators  and  predictive modelling  for  shelf  life  control  of  chilled  fish  u nder dynamic storage conditions,” IJ Food Microb, vol. 53, pp. 21-31, 1999.
[2] F.T. Mendoza, “Kinetic parameter estimation of time temperature integrators intended for use with packaged fres seafood,” M.S. thesis, University of Florida, Florida, United State, 2003.
[3]  Y. Hasnedi,  B. Riyanto, A. Maddu, “Kemasan cerdas pendeteksi kebusukan filet ikan nila,” PHPI, vol 8, pp.129-142, 2010.
[4] R. Nofrida, “Film indikator warna daun erpa ( Aerva sanguinolenta )sebagai kemasan cerdas untuk produk rentan suhu dan cahaya ,” M.S. thesis, Institut Pertanian Bogor, Bogor, Indonesia, 2013.
[5]  E.  Bobelyn,  M. Hertog,  Nicolaї,  “Applicability  of  an  enzymatic  time  temperature  integrator  as  a quality indicator for mush rooms in the distribution chain,” JPBT, vol 42, pp. 104-114, 2006.
[6]  E  Warsiki  dan  C.D.W.  Putri, “Pembuatan  label/  film  indikator  warna  dengan  pewarna  alami  dan sintetis,” E-J Agroin Indonesia, vol  1, pp. 82-87, 2012.
[7] H. Vaikousi, C. Biliaderis, K. Koutsoumanis, “Applicability of a microbial time temperature indicator (tti) for a monitoring spoilage of modified atmosphere packed minced meat,” IJ Food Microb, vol 133, pp. 272-278, 2009.
[8] M. Ellouze and J. Augustin, “Applicability of biological time temperature Integrators as Quality and Safe ty Indicators for Meat Products,” IJ Food Microb, vol 138, pp. 119-129, 2010.
[9] E. Warsiki and A. Setiautami, “Color stability of beat dyes label during heating,” in Proceedings of International Conference on Adaptive and Intelligent Agroindustry, 2013, pp. 213-219.
[10]  Liu  and  Huan ,  “Feature  Selection  :  An  Ever  Evolving  Frontier  in  Data  Mining,”  in  JMLR  : Workshop and Conference Proceedings, 2010, pp. 4-13.
[11] K. Kira and L. Rendell, “The feature selection problem: traditional methods and a new algorithm,” in AAAI-92 Proceedings, 1992.
[12]  D.A.  Irawan,  Z.A.  Baizal,  E.G.  Perdana, “Analisis  dan  Implementasi  Algoritma  Relieff  untuk Feature  Selection  pada Klasifikasi  Dataset  Multiclass,”  M.S.  thesis,    Universitas  Telkom,  Jakarta, Indonesia, 2011.