JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 03, Nomor 02, Desember 2018 : 101 - 108

## FUZZY K-NEAREST NEIGHBOR PADA KLASIFIKASI KEMATANGAN CABAI BERDASARKAN FITUR HSV CITRA
Febri Liantoni 1 , Fitri Nur Annisa 2
1, 2) Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya e-mail: febri.liantoni@mail.ko2pi.org 1) , fitri.nurannisa14@gmail.com 2)

## ABSTRAK
Cabai  merupakan  salah  satu  bahan  masakan  yang  disukai  masyarakat  Indonesia.  Salah  satu  cabai  yang  banyak dimanfaatkan  sebagi  bahan  masakan  yaitu  cabai  rawit.  Pada  umumnya  identifikasi  kematangan  cabai  dilakukan  secara manual  berdasarkan  warna.  Metode  manual  dilakukan  dengan  pengamatan  secara  visual.  Cara  ini  membutuhkan  tenaga lebih  banyak  dalam  memilah  kematangan  cabai,  padahal  persepsi  manusia  bisa  berbeda-beda,  hal  ini  meninbulkan ketidakkonsistenan  hasil  yang  diperoleh.  Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  penelitian  ini  dilakukan  untuk  proses klasifikasi kematangan cabai rawit. Ekstraksi ciri yang digunakan pada penelitian ini dengan menggunakan nilai HSV. Nilai ini diperoleh dari perhitungan nilai RGB citra. Sedangkan proses klasifikasi menggunakan metode k-nearest neighbor yang ditambahkan  fuzzy  dalam  mencari  keanggotaan  kelas  hasil  klasifikasi.  Metode  ini  kemudian  disebut  Fuzzy  K-Nearest Neighbor. Pengujian yang dilakukan terhadap 60 data cabai rawit. Berdasarkan pengujian dengan hasil sesuai klasifikasi kelas  sesungguhnya  yaitu  15  cabai  matang,  15  cabai  mentah,  15  cabai  setengah  matang,dan    7  cabai  busuk.  Sedangkan hasil klasifikasi yang salah yaitu 8 cabai busuk. Dari pengujian tersebut diperoleh 52 data dengan klasifikasi sesuai dengan kelas aslinya. Dari hasil tersebut diperoleh  dengan akurasi sebesar 86,66%.
Kata Kunci : cabai, fuzzy k-nearest neighbor, HSV, klasifikasi

## ABSTRACT
Chili is one of the ingredients that are favored  by the people of Indonesia. One of the chilies that are  widely used  as a cooking ingredient is cayenne pepper. In general, the identification of the maturity of chili is done manually based on color. The manual method is done by visual observation. This method requires more power in sorting chili maturity, even though human perception can vary, this results in inconsistencies in the results obtained. Based on these problems, this study was conducted to process the maturity of cayenne pepper. Feature extraction used in this study using HSV values. This value is obtained from the calculation of the RGB value of the image. Whereas the classification process uses the k-nearest neighbor method which is added fuzzy in finding class membership resulting from classification. This method is then called Fuzzy K- Nearest Neighbor. Tests carried out on 60 cayenne pepper data. Based on testing with results according to the actual class classification, namely 15 cooked chili peppers, 15 chilies in the raw class, 15 chili peppers in the half-baked class, and 7 in the class of rotten peppers. While the results of the wrong classification are 8 chilies in the rotten class. From the test ob- tained 52 data with classification according to the original class. From these results obtained with an accuracy of 86,66%.
Keywords : classification, chili, fuzzy k-nearest neighbor, HSV.

## I. P ENDAHULUAN
ABAI merupakan tanaman sayuran yang begitu penting di Indonesia. Cabai rawit juga menjadi salah satu jenis  sayuran  yang  memiliki  nilai  ekonomi  yang  tinggi.  Cabai  mengandung  antioksidan  yang  berfungsi untuk  menjaga  tubuh  dari  serangan  radikal  bebas.  Kandungan  terbesar  antioksidan  ini  ada  pada  cabai hijau. Cabai juga mengandung Lasparaginase dan Capsaicin yang berperan sebagai zat antikanker. Identifikasi kematangan  cabai  rawit  saat  ini  masih  menggunakan  metode  manual.  Metode  manual  digunakan  berdasarkan pengamatan  visual  secara  langsung  pada  cabai  rawit,  proses  seperti  ini  memiliki  beberapa  kelemahan  yaitu membutuhkan  tenaga  lebih  banyak  untuk  memilah,  tingkat  persepsi  kematangan  yang  berbeda,  tingkat kekonsistenan  manusia  dalam  hal  menilai  kematangan  tidak  menjamin,  karena  manusia  dapat  mengalami kelelahan, dan manusia juga dalam menilai kematangan terkadang bersifat subjektif.
Salah satu teknik pengolahan warna gambar pada kematangan cabai rawit dengan nilai HSV ( Hue, saturation, value ).  HSV  merupakan  salah  satu  sistem  warna  yang  digunakan  manusia  dalam  memilih  warna  obyek.  Nilai HSV diperoleh dari konversi nilai RGB citra [1], [2]. Sistem HSV dipandang lebih dekat dari pada sistem RGB dalam mendeskripsikan sensasi warna oleh mata manusia [2]. Dengan menggunakan HSV, objek dengan warna tertentu dapat dideteksi dan mengurangi intensitas cahaya dari luar . Penelitian sebelumnya di tahun 2012, usuman melakukan penelitian pendetesi kulit manusia menggunakan segmentasi warna kuit dengan citra HSV [3].
Klasifikasi merupakan metode yang digunakan untuk mengelompokan data dengan bantuan pembanding atau
C

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 03, Nomor 02, Desember 2018 : 101 - 108
data training [4], [5]. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk proses klasifikasi yaitu k-nearest neighbor (K-NN). Metode K-NN adalah algoritma yang melakukan klasifikasi berdasarkan kedekatan lokasi (jarak) suatu data dengan data yang lain [6]. Prinsip kerja K-NN sendiri yitu dengan mencari jarak terdekat antara data yang dievaluasi  dengan  k  tetangga  terdekatnya  dalam  data  pelatihan.  Pada  penelitian  ini  metode  KNN  akan ditambahkan  logika  fuzzy.  Metode  penggabungan  ini  kemudian  disebut Fuzzy  K-Nearest  Neighbor (FK-NN). Metode FK-NN ini menggunakan nilai keanggotaan pada fuzzy dalam menentukan klasifikasi. Hal ini didasarkan pada  representasi  beberapa  pilihan  dari  dua  parameter  kunci  FK-NN  yaitu  satu  parameter  diterapkan  dalam definisi fungsi keanggotaan, dan yang lainnya digunakan dalam perhitungan aturan voting.
Beberapa  penelitian sebelumnya  mengenai K-NN  telah  dilakukan  antara  lain,  Nikoo  menggunakan  algoritma fuzzy k-nearest neighbor (FK-NN) untuk mengembangkan model prediksi tinggi gelombang fuzzy untuk danau- danau  besar,  di  mana  panjang  yang  dipakai  bergantung  pada  arah  angin  [7].  Gerhana  melakukan  identifikasi gejala  penyakit  kulit  berdasarkan  nilai  HSV  menggunakan  metode  k-nearest  neighbor  dengan  akurasi  yang diperoleh sebesar 80% [8]. Pada penelitian sebelumnya di tahun 2015, peneliti telah melakukan klasifikasi daun menggunaan k-nearest neighbor dengan perbaikan fitur citra [9]. Berdasarkan permasalah yang telah dijelaskan, pada penelitian ini dilakukan klasifikasi cabai menggunakan fuzzy k-nearest neighbor berdasarkan fitur HSV.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Penelitian  yang  akan  digunakan,  terdiri  dari  studi literatur,  perancangan  metode dan  algoritma,  implementasi metode,  pengujian  metode  dan  analisa  hasil  uji  coba.  Sistem  yang  dikembangkan  merupakan  sistem  yang mengimplementasikan  metode fuzzy  k-nearest  neighbor untuk  menentukan  tingkat  kematangan  cabai  rawit. Sistem ini memberikan tingkat kematangan cabai rawit berupa, mentah, setengah matang, matang, busuk. Dalam penelitian  ini  akan  dilakukan  beberapa  tahapan  meliputi  proposes,  ekstraksi  fitur,  kemudian  proses  pengujian metode FKNN, pengelompokan citra cabai rawit, jenis cabai rawit.
Start Citra Asli Cabai Ekstraksi Fitur
(RGB)
Ekstraksi Fitur (HSV) Fuzzy K-Nearest Neighbor End Kelas dengan derajat keanggotaan Gambar 1. Perancangan metode

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 03, Nomor 02, Desember 2018 : 101 - 108

## A. Praproses
Proses  pertama  diawali  dengan  pengambilan  data  berupa  citra  cabai  rawit,  setelah  itu  lakukan  praproses segmentasi  terhadap  objek  cabai  rawit  dan background .  Pada  proses  klasifikasi dibutuhkan  ekstraksi  fitur  yang digunakan untuk membedakan setiap kelas yang diklasifikasi [10], [11]. Selanjutnya nilai RGB yang didapatkan dari  citra  cabai  rawit  yang  telah  dilakukan  segmentasi  akan  di  konversi  kedalam  ruang  warna  HSV.  Nilai hue, saturation, value di dapatkan setelah melakukan perhitungan menggunakan persamaan berikut.
( ) ( ) ∆
(1)
∶ ⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ ∆ , ∆ , ∆ ,
(2)
: ,        ∆ ∆ ,   ∆ (3)
: (4)
Dimana R adalah  nilai  warna  merah, G adalah  nilai  hijau,  dan B adalah  nilai  biru. C max merupakan  nilai konstanta  terbesar  diantara  nilai  R,  G,  B,  sedangkan C min merupakan  nilai  konstanta  terkecil  dari  R,G,  B. Hue merupakan suatu ukuran panjang gelombang yang terdapat pada warna dominan yang diterima oleh penglihatan. Saturation (S) merupakan ukuran banyaknya cahaya putih yang bercampur pada hue . Value (V) merupakan nilai kecerahan  dari  warna.  Nilainya  berkisar  antara  0-100%,  apabila  nilai  0  maka  warnanya  akan  menjadi  hitam, semakn besar nilai maka semakin cerah dan muncul variasi baru dari warna tersebut.

## B. Fuzzy K-Nearest Neighbor (FK-NN)
Proses  klasifikasi  ini  dilakukan  mengunakan  metode fuzzy  k-nearest  neighbor (FK-NN).  FK-NN  merupakan pengembangan  dari  algoritma  K-NN.  Algoritma  K-NN  merupakan  sebuah  metode  untuk  melakukan  klasifkasi obyek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan obyek tersebut [6]. Perbedaan terletak pada  penggunaan  konsep  logika  fuzzy  untuk  menentukan  derajat  keanggotaan  setiap  kelas  yang  berbeda berdasarkan  jarak  yang  didapat  dari  hasil  perhitungan.  Metode  ini  sangat  cocok  untuk  mengurangi  terjadinya hasil  klasifikasi  ganda.  Pada  penentuan  klasifikasi  kematangan  citra  cabai  rawit,  kelas  yang  paling  banyak muncul  yang  akan  menjadi  kelas  hasil  klasifikasi.  Perbedaan  K-NN  dengan  Fuzzy  K-NN  adalah  pada  proses penentuan hasil klasifikasi  yakni  dengan  menggunakan kategori nilai  derajat keanggotaan klasifikasi. Langkah- langkah algoritma FK-NN yang di implementasikan ditunjukkan Gambar 2.
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 03, Nomor 02, Desember 2018 : 101 - 108
Mencari jarak menggunakan Euclidean distance Fitur RGB dan HSV Pengurutan dari yang terkecil hingga terbesar Mendapatkan nilai K yang optimal End Sub Kelas dengan derajat keanggotaan Fuzzy K-Nearest Neighbor Menghitung nilai membership data uji terhadap kelas Apakah semua data telah diklasifikasikan ? Ya Tidak
Gambar 2 Diagram Fuzzy K-Nearest Neighbor

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN

## A. Data Cabai
Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah  menyiapkan  data  terlebih  dahulu  yang  selanjutnya  akan  dibagi menjadi data training dan data testing . Data yang digunakan terdapat 200 data citra cabai rawit yang dibagi 70% data training atau 140 citra cabai rawit dan 30% data testing atau 60 citra cabai rawit.
a b c d
Gambar 3. Data Cabai Rawit, a) mentah, b) setengah matang, c) matang, d) busuk
B. Ekstraksi fitur
Pada penelitian ini, ekstraksi fitur ciri citra yang digunakan yaitu nilai hue, saturation, value (HSV). Ekstraksi fitur  diawali  dengan  konversi  citra  dalam  ruang  warna  RGB  ke  ruang  warna  HSV,  langkah-ini  adalah  langkah ektraksi fitur, yang akan menghasilkan nilai rata-rata dari hue, saturation, value . Tahap awal dilakukan pelatihan data yang digunakan sebagai data trainning . Pelatihan data dilakukan dengan

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 03, Nomor 02, Desember 2018 : 101 - 108
cara melatih 140 data gambar cabai yang telah di segmentasi dan di ekstraksi fitur HSV dan telah dibagi menjadi 4  kelas,  masing-masing  yaitu  cabai  mentah,  cabai  setangah  matang,  cabai  matang,  dan  cabai  busuk.  Beberapa contoh ekstraksi fitur citra untuk data training ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil ekstraksi ciri hue, saturation, value Gambar H S V Kelas 74.57277479 0.381950818 137.551601423 Mentah 62.32874354 0.4277674277 136.376311844 Mentah 18.31502149 0.571819399 164.585127201 Setengah Matang 20.19591238 0.603443214 160.247563352 Setengah Matang 326.7495518 0.612449879 152.249551166 Matang 311.0535301 0.61576229665 151.120805369 Matang 240.5748142 0.487978162 153.836849507 Busuk 275.1591125 0.488384458 159.038461538 Busuk

## C. Klasifikasi
Pada  tahap  pengujian  klasifikasi  dengan  menggunakan Fuzzy  Nearest  Neighbor (FK-NN). Metode  FK-NN dilakukan  berdasarkan  penghitungan  metode  KNN  dengan  menambahkan  algoritma  fuzzy  untuk  menentukan derajat keanggotaan setiap kelas  yang berbeda berdasarkan jarak yang didapat dari hasil perhitungan. Beberapa contoh hasil proses klasifikasi pada penelitian ini ditunjukkan sebagai berikut.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 03, Nomor 02, Desember 2018 : 101 - 108

## Gambar 4. Hasil pengujian klasifikasi cabai mentah
Gambar 5. Hasil pengujian klasifikasi cabai setengah matang
Pada Gambar 4 menunjukkan hasil pengujian untuk kelas cabai busuk, sedangan Gambar 5 menunjukkan kelas cabai  setengah  matang.  Pada  proses  pengujian  terdapat  beberapa  kesalahan  klasifikasi.  Kesalahan  klasifikasi disebabkan  oleh  kemiripan  ciri  fitur  dari  citra  uji.  Contoh  hasil  pengujian  dengan  hasil  salah  ditunjukkan  pada Gambar 6.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 03, Nomor 02, Desember 2018 : 101 - 108

## Gambar 5. Hasil pengujian dengan kesalahan klasifikasi
Pada  Gambar  5  menunjukkan  proses  klasifikasi  memperoleh  hasil  untuk  kelas  matang,  padahal  hasil sebenarnya  yang  diharapkan  adalah  kelas  busuk.  Kesalahan  ini  terjadi  dikarenakan  nilai  keanggotakan  matang lebih besar dari keanggotaan busuk. Beberapa contoh hasil kesalahan klasifikasi ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil kesalahan klasifikasi Data Groundtruth Nilai keanggotaan Prediksi Hasil Busuk Busuk derajat keanggotaan 0.1465882033 Matang derajat keanggotaan 0.8534117968 Matang Salah Busuk Setengah Matang derajat keanggotaan 1.0 Setengah Matang Salah Busuk Busuk derajat keanggotaan 0.1148972809 Matang derajat keanggotaan 0.7205754556 Setengah matang derajat keanggotaan 0.1645272667 Matang Salah Busuk Busuk derajat keanggotaan 0.2785127268 Mentah derajat keanggotaan 0.7214872731 Mentah Salah Busuk Busuk derajat keanggotaan 0.2225938648 Matang derajat keanggotaan 0.7774061351 Matang Salah
Berdasarkan pengujian terhadap 60 data cabai rawit didapatkan hasil, 15 cabai matang benar, 15 cabai mentah benar,  15  cabai  setengah  matang  benar,  7  cabai  busuk  benar  dan  8  cabai  busuk  salah.  Dari  pengujian  tersebut diperoleh 52 data dengan klasifikasi sesuai dengan kelas aslinya dengan akurasi sebesar 52/60 = 86,66%.

## E-ISSN : 2540 - 8984
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 03, Nomor 02, Desember 2018 : 101 - 108

## IV. K ESIMPULAN
Pada  pengujian  algoritma fuzzy  k-nearest  neighbor (FK-NN)  dalam  klasifikasi  untuk  menentukan  tingkat kematangan  cabai  rawit  dilakukan  pada  4  kelas  yaitu  kelas  mentah,  kelas  setengah  matang,  kelas  matang  dan kelas busuk. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan untuk proses klasifikasi menggunakan FK-NN dengan fitur HSV didapatkan akurasi sistem sebesar 86.66%.

## D AFTAR P USTAKA
[1] V. Chernov, J. Alander, and V. Bochko, “Integer-based accurate conversion between RGB and HSV color spaces,” Computers & Electrical Engineer- ing , vol. 46, pp. 328–337, Aug. 2015.
[2] K. B. Shaik, P. Ganesan, V. Kalist, B. S. Sathish, and J. M. M. Jenitha, “Comparative Study of Skin Color Detection and Segmentation in HSV and YCbCr Color Space,” Procedia Computer Science , vol. 57, pp. 41–48, Jan. 2015.
[3] I.  Usuman,  A.  Dharmawan,  and  A.  Z.  K.  Frisky,  “Sistem  Pendeteksi  Kulit  Manusia  Menggunakan  Segmentasi  Warna  Kulit  Pada  Tipe  Citra  HSV (Hue Saturation Value),” IJEIS (Indonesian Journal of Electronics and Instrumentation Systems) , vol. 2, no. 2, pp. 143–154, Oct. 2012.
[4] H.  Yahyaoui,  H.  S.  Own,  and  Z.  Malik,  “Modeling and  classification  of  service  behaviors,” Expert  Systems with  Applications ,  vol.  42, no. 21, pp. 7610–7619, Nov. 2015.
[5] A. Rocha, D. C. Hauagge, J. Wainer, and S. Goldenstein, “Automatic fruit and vegetable classification from images,” Computers and Electronics in Agriculture , vol. 70, no. 1, pp. 96–104, Jan. 2010.
[6] O. Castillo, P. Melin, E. Ramírez, and J. Soria, “Hybrid intelligent system for cardiac arrhythmia classification with Fuzzy K-Nearest Neighbors and neural networks combined with a fuzzy system,” Expert Systems with Applications , vol. 39, no. 3, pp. 2947–2955, Feb. 2012.
[7] M. Nikoo and R. Alizadeh, “A fuzzy KNN-based model for significant wave height prediction in large lakes,” Oceanologia , vol. 60, no. 2, pp. 153– 168, Apr. 2018.
[8] Z. Gerhana and R. Ramdani, “Implementation of Nearest Neighbor using HSV to Identify Skin Disease,” IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng. , vol. 288, no. 1, p. 012153, 2018.
[9] F. Liantoni, “Klasifikasi Daun Dengan Perbaikan Fitur Citra Menggunakan Metode  K-Nearnest Neighbor,” ULTIMATICS, Jurnal Teknik Informat- ika , vol. 7, no. 2, pp. 98–104, 2015.
[10]  J. Chaki, R. Parekh, and S. Bhattacharya, “Plant leaf classification using multiple descriptors: A hierarchical approach,” Journal of King Saud Univer- sity - Computer and Information Sciences , Jan. 2018.
[11]  D. Syahid, J. Jumadi, and D. Nursantika, “Sistem Klasifikasi Jenis Tanaman Hias Daun Philodendron Menggunakan Metode K-Nearest Neighboor (KNN) Berdasarkan Nilai Hue, Saturation, Value (HSV),” Jurnal Online Informatika , vol. 1, no. 1, pp. 20–23, Jun. 2016.