http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC

## Klasifikasi Kematangan Pada Buah Mangga Garifta Merah dengan Transformasi Ruang Warna HSI
Ahmad Muslih Syafi’i 1 , Muhammad Fajar Ahadi 2 , Muhammad Iqbal Rasyid 3 , Faisal Dharma Adhinata 4 , Apri Junaidi 5 Rekayasa Perangkat Lunak, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto Sains Data, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto 19104034@ittelkom-pwt.ac.id 1 , 19104007@ittelkom-pwt.ac.id 2 , 19104041@ittelkom-pwt.ac.id 3 , faisal@ittelkom-pwt.ac.id 4 , apri@ittelkom-pwt.ac.id 5
Article Info

## ABSTRACT
Article history: Received 2021-08-01 Revised 2021-08-29 Accepted 2021-09-25 Garifta Mango is obtained from the combination of the best quality local mangoes. Garifta mango is said to have a sweeter taste variant than the quality of other types of  mango.  However,  when  choosing  Red  Garifta  mangoes  with  a  good  level  of ripeness, we are often confused. Sometimes Red Garifta mango entrepreneurs still use manual methods to distinguish the ripeness of Red Garifta mangoes. Therefore, this study carried out a systematic design using the HSI color space transformation method. We used 15 Red Garifta mangoes as test data and 30 Red Garifta mangoes as  training  data  in  the  testing  phase.  After  doing  the  test,  we  get  the  accuracy, precision, and recall  of 15 test  data, respectively  80%,  80%, and 87%.  From  this percentage value, it can be concluded that the method we use can be used to detect the ripeness of the Red Garifta mango fruit.
Keywords:
Fruit, Garifta Mango, HSI color,
Ripeness detection.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Mangga  menjadi  buah  tropis  yang  sangat  populer  di berbagai  negara.  Buah  tropis  yang  paling  populer,  bersama dengan durian yang dikenal sebagai raja buah. Khususnya di Indonesia sendiri merupakan pusat dan sumber berbagai jenis buah tropis dan keanekaragaman hayatinya. Salah satu jenis buah  tropis  terbaru  yang  dikembangkan  adalah  mangga Garifta.[1]
Mangga  Garifta  didapatkan  dari  hasil  perpaduan  antar mangga  lokal  berkualitas  terbaik.  Menurut  Rebin memaparkan  bahwasannya  Mangga  Garifta  dikatakan mempunyai  varian  rasa  lebih  manis  dibandingkan  kualitas mangga  dengan  jenis  lainnya.  Buah  mangga  Garifta mencakup  dari  berbagai  jenis  antara  lain:  Garifta  Merah, Garifta Oranye, Garifta Gading, dan Garifta Kuning.[2]
Mangga Garifta Merah adalah buah yang menarik dengan kulit  kuning-merah,  aroma  yang  kaya,  rasa  segar,  dan keasaman  total  0,21%.  Mangga  Garifta  Merah  memiliki penampilan  yang  menarik  dengan  tekstur  buah  yang  agak lunak dan serat yang halus.[3]
Namun,  ketika  memilih  mangga  Garifta  Merah  dengan tingkat  kematangan  yang  baik,  seringkali  kita  bingung. Terkadang pengusaha mangga Garifta Merah masih memakai cara  manual  untuk  memilah  kematangan  mangga  Garifta Merah,  sedangkan  cara  yang  digunakan  oleh  pekerja seringkali  kurang  tepat  dan  penentuannya  berbeda-beda. Perbedaan  ini  disebabkan  oleh  perbedaan  persepsi  setiap manusia.[4].  Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  pada penelitian ini kami membuat perancangan sistem yang dapat mengklasifikasi  kematangan  Mangga  Garifta.  Dengan memakai metode transformasi ruang warna HSI, diharapkan bisa  membantu  pengusaha  dalam  menyortir  buah  mangga garifta  merah  baik  yang  matang,  setengah  matang  ataupun mentah.
Pada  perancangan  sistem  klasifikasi  kematangan  buah mangga garifta merah ini meliputi: Pengolahan Citra, Ruang Warna, RGB, HSI, Preprocessing Citra, Segmentasi Citra dan Confusion Matrix.
Pengolahan  Citra  adalah  proses  untuk  mengolah  dan menganalisis  citra  yang  menyertakan  banyak  pemahaman visual.  Teknik  ini  memiliki  karakteristik  memasukkan  data dan  mengeluarkan  informasi  berupa  gambar  [5].  Setelah
118
menganalisis  citra  yang  telah  diproses,  selanjutnya membutuhkan  metode  ruang  warna.  Ruang  warna  adalah suatu  metode  dalam  mengatur,  menciptakan,  dan memvisualisasikan  warna.  Biasanya  metode  ini  digunakan untuk menguraikan gambar. Ruang warna ini meliputi: RGB, HSL,  HSV,  HSI,  dll  [6].  RGB  dilandaskan  pada  konsep peningkatan cahaya esensial yang solid, yaitu Red, Green, dan Blue. Di ruangan tanpa cahaya sama sekali, ruangan benar- benar gelap. Ketika menambahkan lampu merah ke ruangan, warna  ruangan  akan  menjadi  warna  merah,  seperti  (R,G,B) (255,0,0).  Demikian  pula  jika menggunakan  hijau atau  biru sebagai pengganti cahaya [7]. Ruang warna HSI menentukan warna  berdasarkan  Hue,  Saturation,  dan  Intesity.  Hue diperlukan dalam membedakan warna dan menentukan warna merah,  hijau,  dan  lain  sebagainya  berdasarkan  cahaya. Saturation  menunjukkan  tingkat  kemurnian  warna,  dan menunjukkan  seberapa  putih  warnanya.  Intensity  adalah properti  yang  mewakili  jumlah  cahaya  yang  diterima  oleh mata, terlepas dari warnanya [8].
Preprocessing adalah pengolahan data citra yang berbentuk digital,  sehingga  data  tersebut  bisa  dan  cukup  untuk  tahap selanjutnya. Langkah-langkah preprocessing perlu dilakukan untuk memastikan kelancaran proses selanjutnya, antara lain: Peningkatan  kualitas  gambar,  Menghilangkan  warna  citra yang  mengganggu,  Pemulihan  gambar,  Transformasi,  dan Tentukan  persentase  citra  yang  akan  diamati.  Setelah melakukan  preprocessing  citra  kemudian  di  lanjut  dengan Segmentasi, dimana segmentasi ini merupakan potongan dari preprocessing dengan tujuan untuk memecah beberapa objek yang dibutuhkan dengan objek yang tidak dibutuhkan [9].
Untuk  menganalisis  apakah  pengklasifikasi  pandai mengidentifikasi  tupel  dari  kelas  yang  berlainan  dengan Confusion  Matrix.  Nilai  True  Positive  dan  True  Negative memberikan  laporan  ketika  classifier  mengklasifikasikan data,  sedangkan  False  Positive  dan  False  Negative memberikan laporan ketika classifier mengklasifikasikan data secara  tidak  benar.  Confusion  Matrix  meliputi  accuracy, precision, dan recall [10]. Accuracy ialah perbandingan antara data yang diklasifikasikan dengan benar dengan seluruh data. Precision  menunjukkan  jumlah  data  positif  yang diklasifikasikan dengan benar dibagi dengan jumlah total data yang  diklasifikasikan  sebagai  positif.    Recall  menunjukkan berapa persentase data golongan positif yang diklasifikasikan dengan benar oleh sistem[11].
Penelitian  tentang  kematangan  buah  mangga  dilakukan oleh  Indarto  menggunakan  transformasi  warna  untuk penelitian pendeteksiannya yang judul “Deteksi Kematangan Buah  Pisang  Berdasarkan  Fitur  Warna  Citra  Kulit  Pisang Menggunakan Metode Transformasi Ruang Warna HSI” [8]. Hasil  yang  diperoleh  pada  penelitian  ini  adalah  akurasi konsistensi 20 sampel buah (termasuk 10 buah pisang ambon belum  masak  dan  10  buah  pisang  ambon  matang)  dengan metode HIS sebesar 85%.
Penelitian  pendeteksian  jenis  warna  kulit  wajah  untuk klasifikasi  ras  manusia  menggunakan  transformasi  warna [12]. Hasil dari penelitian tersebut adalah menerapkan metode
transformasi warna menunjukkan tingkat akurasi yang sangat baik,  dengan  menggunakan  20  sampel  wajah  dari  ras  yang berbeda mencapai rata-rata 85%.
Transformasi warna untuk penelitian pendeteksian  dalam menerapkan metode transformasi ruang warna Hue Saturation Intensity (HSI) untuk mendeteksi kematangan buah mangga [9]. Hasil penelitian tersebut telah diuji dengan menggunakan 20 sampel data yang terdiri dari 10 sampel latih berupa citra mangga masak dan 10 sampel uji yang terdiri dari 5 sampel mangga matang dan 5 sampel mangga belum matang. 87%, sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  transformasi ruang  warna  HSI  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi kematangan buah mangga Harum Manis.
Maka  dari  itu  penelitian  ini  melakukan  perancangan sistematik  dengan  memakai  metode  Transformasi  Ruang Warna  HSI  untuk  klasifikasi  tingkat  kematangan  buah mangga  Garifta  Merah.  Dengan  menggunakan  cara  ini, dimungkinkan  dapat  membantu  para  pengusaha  mangga dalam  memilih  mangga  jenis  Garifta  Merah  yang  sudah matang.

## II. M ETODE
Pada  metode  penelitian  ini  ada  beberapa  tahap  untuk mencapai  tujuan  pada  penelitian  ini  adalah  pengumpulan data, membuat program dan pengujian.

## Gambar 1. Flowchart Proses
Proses pertama mengumpulkan data, Data di penelitian ini diperoleh  dengan  cara  penelusuran  literatur.  Dari  studi literatur,  didapatkan  dari  semua  literatur  yang  berkaitan dengan  topik  seperti  pengolahan  citra  dan  warna  buah mangga  garifta  merah,  metode  ini  merupakan  sumber referensi  untuk  merancang  program  yang  akan dibuat. Cara ini diperlukan untuk memastikan bahwa data yang diperoleh untuk buah mangga garifta sesuai dengan data yang tersedia, seperti  gambar  buah  mangga  Garifta  Merah  matang,  buah mangga  Garifta  Merah  setengah  matang  dan  buah  mangga Garifta Merah mentah.
Data Mangga Garifta didapat melalui website kaggle.com yang  dimana  kami  mengambil  masing-masing  10  gambar sebagai data latih dan masing-masing 5 gambar sebagai data uji. Data yang digunakan dapat dilihat pada Tabel I.
Klasifikasi Kematangan Pada Buah Mangga Garifta Merah dengan Transformasi Ruang Warna HSI (Ahmad Muslih Syafi’i, Muhammad Fajar Ahadi, Muhammad Iqbal Rasyid, Faisal Dharma Adhinata, dan Apri Junaidi)
TABEL I
J UMLAH D ATA LATIH DAN UJI Data Latih Data Uji Mangga Garifta Merah Mentah 10 buah 5 buah Mangga Garifta Merah Setengah Matang 10 buah 5 buah Mangga Garifta Merah Matang 10 buah 5 buah
TABEL III D ATA UJI Matang
Setengah Matang Mentah
Proses  kedua  membuat  programnya,  disini  kami membuatnya  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman MATLAB. Sebelum melakukan pengujian, kami memasukkan  data  latih  terlebih  dahulu  ke  dalam  program tersebut  yang  dimana  nantinya data latih  itu  akan dijadikan sebagai  referensi.  Kemudian  dilanjutkan  dengan  pengujian. Gambar 2 menunjukkan flowchart dari proses pengujian.

## Gambar 2. Flowchart Pengujian
Pertama, kami memasukan data uji ke dalam program yang dibuat  berupa  buah  Mangga  Garifta  yang  sudah  berformat jpg. Kemudian program melakukan proses preprocessing citra yang dimana citra RGB di transformasi ke citra HSI dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
𝐻 = { (1) θ = cos [( ) ( )] [( ) ( )( )] (2)
𝑆 =  1 − ( ) [min(R, G, B)] (3) 𝐼 =   (R + G + B) (4) .
Selanjutnya  proses  segmentasi  citra.  Setelah  di transformasikan  menjadi  citra  HSI,  citra  HSI  dipisahkan antara  buah  Mangga  garifta  dengan  backgroundnya. Kemudian citra tersebut akan di cocokkan dengan citra data latih  yang  sudah  dimasukan  terlebih  dahulu  dan  nanti  akan keluar hasilnya antara matang, setengah matang, dan mentah.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada tahap pengujian, kami menggunakan 15 buah mangga Garifta  Merah  sebagai  data  uji.  Kemudian  data  uji dimasukkan  ke  dalam  program  yang  telah  dibuat.  Dalam program  tersebut,  terdapat  30  data  buah  mangga  Garifta Merah yang telah dilatih sebelumnya. Dari 15 data uji, 3 data mengalami  kesalahan  saat  melakukan  pengujian  yaitu  data buah  mangga  Garifta  Merah  setengah  matang.  Setelah dilakukan  pengujian  pada  data  pengujian,  hasil  pengujian dapat dilihat pada Tabel III.

## TABEL III H ASIL P ENGUJIAN
Data Uji Pengujian Hasil Keterangan H S I Mangga 1 0,109323 0,35232 0,39382 Matang Benar Mangga 2 0,113866 0,357534 0,38912 Matang Benar Mangga 3 0,101795 0,340111 0,36954 Matang Benar Mangga 4 0,097502 0,324949 0,365428 Matang Benar Mangga 5 0,115634 0,327564 0,389706 Matang Benar RANGE 0,097502 - 0,115634 0,324949 – 0,357534 0,365428 – 0,39382 Matang Mangga 6 0,104472 0,330665 0,372012 Setengah Matang Benar Mangga 7 0,093296 0,315532 0,365563 Setengah Matang Benar Mangga 8 0,090502 0,304611 0,343395 Matang Tidak Benar Mangga 9 0,100693 0,305874 0,34247 Matang Tidak Benar Mangga 10 0,087285 0,302919 0,339892 Matang Tidak Benar RANGE 0,087285 – 0,104472 0,302919 – 0,330665 0,339892 – 0,372012 Setengah Matang Mangga 11 0,14757 0,098314 0,344266 Mentah Benar Mangga 12 0,145385 0,115814 0,336843 Mentah Benar Mangga 13 0,149068 0,113188 0,337977 Mentah Benar Mangga 14 0,13591 0,112255 0,334552 Mentah Benar Mangga 15 0,136501 0,106563 0,32841 Mentah Benar RANGE 0,13591 – 0,149068 0,098314 – 0,115814 0,32841 – 0,344266 Mentah
Berdasarkan  tabel  hasil  pengujian  buah  mangga  Garifta Merah  dapat  diketahui  bahwa  nilai  H  pada  buah  mangga Garifta  Merah  mentah  lebih  besar  yaitu  antara  0,13591  – 0,149068 dibandingkan buah mangga Garifta Merah matang yang  memiliki  nilai  diantara  0,097502  -  0,115634.  Karena pada  nilai  0,13591  –  0,149068  terjadi  proses  pematangan yang  mempengaruhi  warna  kulit  buah  mangga  Garifta Merah.  Nilai  S  pada  buah  mangga  Garifta  Merah  mentah sebesar  0,098314  –  0,115814,  buah  mangga  Garifta  Merah setengah  matang  sebesar  0,302919  –  0,330665,  dan  buah mangga Garifta Merah matang sebesar 0,324949 – 0,357534. Untuk  buah  mangga  Garifta  Merah  mentah  memiliki  nilai terbesar  karena  pada  buah  mangga  Garifta  Merah  mentah memiliki  intensitas  yang  tinggi.  Nilai  I  pada  buah  mangga Garifta  Merah  mentah  sebesar  0,32841  –  0,344266,  buah mangga Garifta Merah setengah matang sebesar 0,339892 – 0,372012, dan  buah mangga  Garifta Merah matang sebesar 0,365428  –  0,39382.  Berdasarkan  data  tersebut, menunjukkan  bahwa  nilai  I  buah  mangga  Garifta  Merah matang  lebih  rendah  dibandingkan  buah  mangga  Garifta Merah  mentah  dan  buah  mangga  Garifta  Merah  setengah matang. Hal ini dikarenakan tingkat kecerahan buah mangga Garifta Merah matang sangat rendah.
Setelah  mendapatkan  hasil  dari  pengujian,  kami melakukan pengukuran tingkat keberhasilan klasifikasi pada program  ini.  Untuk  mengukur  tingkat  keberhasilan
klasifikasi,  kami  menggunakan  Confusion  Matrix.  Tabel  3 menunjukkan Confusion Matrix 3x3.
TABEL IV
C ONFUSION M ATRIX
Prediksi Aktual Matang  Setengah Matang Mentah Matang 5 0 0 Setengah Matang 3 2 0 Mentah 0 0 5
a. Accuracy
Untuk  menghitung  accuracy,  kami  melakukan  kalkulasi menggunakan persamaan (5).
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (5)
Kemudian  masukkan  data  yang  diperlukan  dalam  rumus tersebut.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 5 + 2 + 5 15 = 12 15 = 0,8
Klasifikasi Kematangan Pada Buah Mangga Garifta Merah dengan Transformasi Ruang Warna HSI (Ahmad Muslih Syafi’i, Muhammad Fajar Ahadi, Muhammad Iqbal Rasyid, Faisal Dharma Adhinata, dan Apri Junaidi)
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 0,8 ∗ 100% = 80%
Jadi, tingkat accuracy dalam program kami adalah 80%.
b. Precision
Formula yang digunakan untuk menghitung nilai precision ditunjukkan pada persamaan (6).
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = (6) TABEL V H ASIL P RECISION Matang Setengah Matang Mentah TP 5 2 5 FP 0 3 0 Precision 5/(5+0) = 1 2/(2+3) = 0,4 5/(5+0) = 1
Setelah mendapatkan hasil precision dari masing-masing kelas, kemudian menjumlahkan semua nilai dan membaginya dengan jumlah kelas.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 1 + 0,4 + 1 3 = 2,4 3 =  0,8

## 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 0,8 ∗ 100% = 80%
Jadi, untuk nilai precision pada program kami adalah 80%.
c. Recall
Rumus  yang  digunakan  untuk  menghitung  nilai  recall ditunjukkan pada persamaan (7).
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = (7)
TABEL VI
H ASIL R ECALL Matang Setengah Matang Mentah TP 5 2 5 FN 3 0 0 Recall 5/(5+3) = 0,62 2/(2+0) = 1 5/(5+0) = 1
Sama  seperti  precision,  setelah  mendapatkan  hasil  recal untuk setiap kelas, kemudian menjumlahkan semua nilai dan membaginya dengan jumlah kelas.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 0,62 + 1 + 1
3 = 2,62 3 = 0,87
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 0,87 ∗ 100% = 87%
Jadi, untuk  nilai recall dalam program kami adalah 87%.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian klasifikasi kematangan buah mangga Garifta  Merah. Selain  mengklasifikasi  kematangan buah  mangga  Garifta  Merah  secara  manual,  kami  juga memakai software MATLAB R2015a yang terdapat program menggunakan metode transformasi ruang warna HSI dimana nilai RGB diubah kedalam nilai HSI.
Dengan menggunakan 15 data uji diperoleh 12 data yang sesuai  dengan  datanya  dan  3  data  tidak  sesuai  dengan datanya.  Didapatkan  hasil  tingkat  accuracy,  precision,  dan recal  beturut-turut  adalah  80%,  80%  dan  87%.  Dari  nilai persentase tersebut  dapat ditarik  kesimpulan bahwa  dengan metode  yang  kami  pakai,  dapat  digunakan  untuk mengklasifikasi kematangan buah mangga Garifta Merah.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Y.  Oktavianto,  Sunaryo,  and  A.  Suryanto,  “Kabupaten  Kediri Characterization Of Plant Mango ( Mangifera Indica L .) Cantek , Ireng, Empok, Jempol,” J. Produksi Tanam. , vol. Volume 3, no. 2, pp. 91–97, 2015.
[2] A. Irfianti and W. B. Sunarharum, “Eksplorasi Karakteristik Kimia Dan Fisik Serta Komponen Gula Pada Mangga Garifta (Mangifera indica),” J. Pangan dan Agroindustri , vol. 7, no. 2, pp. 47–52, 2019, doi: 10.21776/ub.jpa.2019.007.02.5.
[3] M.  D.  Ariyantini, "Staphylococcus  aureus", Digital  Repository Universitas Jember, 2017.
[4] S. Jatmika and D. Purnamasari, “Rancang Bangun Alat Pendeteksi Kematangan  Buah  Apel  Dengan  Menggunakan  Metode  Image Processing  Berdasarkan  Komposisi  Warna,” J.  Ilm.  Teknol.  Inf. Asia , vol. 8, no. 1, pp. 51–58, 2014.
[5] O. N. Shpakov and G. V. Bogomolov, “Technogenic activity of man and local sources of environmental pollution,” Stud. Environ. Sci. , vol.  17,  no.  C,  pp.  329–332,  1981,  doi:  10.1016/S0166- 1116(08)71924-1.
[6] M. Swedia, Ericks Rachmat & Cahyanti, “Algoritma Tranformasi Ruang  Warna,” Vis. Bassic6, Vis. Basic.NET dan java , pp. 1–94, 2010.
[7] H. Sanusi, S. H. S., and D. T. Susetianingtias, “Pembuatan Aplikasi Klasifikasi Citra Daun Menggunakan Ruang Warna Rgb Dan Hsv,” J.  Ilm.  Inform.  Komput. ,  vol.  24,  no.  3,  pp.  180–190,  2019,  doi: 10.35760/ik.2019.v24i3.2323.
[8] S. Sakir et al. , “Penerapan Metode Transformasi Ruang Warna HSI untuk Mendeteksi Tingkat Kematangan Buah Pisang Berdasarkan Fitur Warna Citra Kulit Pisang,” J. PASTI , vol. 14, no. 3, p. 243, 2021, doi: 10.22441/pasti.2020.v14i3.003.
[9] H. Edha, S. H. Sitorus, U. Ristian, J. Rakayasa, and S. Komputer, “Penerapan  Metode  Transformasi  Ruang  Warna  Hue  Saturation Intensity ( Hsi ) Untuk Mendeteksi,” J. Komput. dan Apl. , vol. 08, no. 1, pp. 1–10, 2020.
[10] M. F. Fibrianda and A. Bhawiyuga, “Analisis Perbandingan Akurasi Deteksi Serangan Pada Jaringan Komputer Dengan Metode Naïve Bayes Dan Support Vector Machine (SVM),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 9, pp. 3112–3123, 2018.
[11] B. P. Pratiwi, A. S. Handayani, and S. Sarjana, “Pengukuran Kinerja Sistem  Kualitas  Udara  Dengan  Teknologi  Wsn  Menggunakan Confusion Matrix,” J. Inform. Upgris , vol. 6, no. 2, pp. 66–75, 2021, doi: 10.26877/jiu.v6i2.6552.