## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 220 − 228 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2420

## Klasifikasi Jenis Mangga Berdasarkan Tekstur Tulang Daun Menggunakan Metode Learning Vector Quantization (LVQ)
Valian Yoga Pudya Ardhana * , Joni Saputra, M. Afriansyah
Fakultas Sains dan Teknologi, Teknologi Informasi, Universitas Qamarul Huda Badaruddin, Lombok Tengah, Indonesia Email: 1,* valianypa81@gmail.com, 2 Saputrajoni798@gmail.com, 3 mafriansyah7901@gmail.com Email Penulis Korespondensi: valianypa81@gmail.com Submitted: 25/10/2022 ; Accepted: 29/11/2022 ; Published: 30/11/2022
Abstrak −Tanaman mangga merupakan tanaman buah yang potensial  dikembangkan karena mempunyai tingkat keragaman genetik yang tinggi. Mangga memiliki variasi dalam hal bentuk, ukuran dan warna buah, yang menunjukkan keragaman genetik yang cukup luas. Dari banyaknya keragaman genetik dan jenis masyarakat masih banyak yang belum bisa membedakannya. Penelitian ini membangun aplikasi untuk membedakan jenis mangga berdasarkan struktur tulang daun dimana proses ekstraksi ciri menggunakan metode Learning Vector Quantization (LVQ). Kemudian melakukan penggabungan untuk menghasilkan vektor ciri yang spesifik, selanjutnya dilakukan perhitungan klasifikasi dengan menggunakan metode Euclidean Distance untuk mengenali jenis buah mangga. Hasil penelitian dengan jumlah data training sebanyak 6 citra dan data testing sebanyak 15 di peroleh akurasi  sistem dengan hasil perhitungan didapatkan cluster yang tersisa adalah cluster 3 dengan nilai centroid R  = 151,67 G = 145 dan B = 153,33. Dari hasil ujicoba dengan 2 skenario dihasilkan untuk jenis manggga golek mempunyai nilai rendah yaitu 50 dan 60 di karenakan jenis mangga golek mempunyai kecerahan yang kurang tinggi di antara 2 jenis mangga lainnya.
Kata Kunci: Learning Vector Quantization; Ekstraksi; Jarak Euclidean; Jaringan Syaraf Tiruan; Mangga
Abstract −Mango is a fruit plants that has the potential to be developed because it has a high level of genetic diversity. Mangoes vary in shape, size and color of the fruit, indicating a fairly wide genetic diversity. Of the many genetic diversity and types of society, there are still many who cannot distinguish them. This study builds an application to distinguish mango species based on the leaf bone structure where the feature extraction process uses the Learning Vector Quantization (LVQ) method. Then do the merging to produce a specific feature vector, then the classification calculation is carried out using the Euclidean Distance method to identify the type of mango fruit. The results of the study with the amount of training data as many as 6 images and testing data as much as 15 obtained system accuracy, with the calculation results, the remaining clusters are cluster 3 with a centroid value of R = 151.67 G = 145 and B = 153.33. From the test results with 2 scenarios, the mango golek type has low values, namely 50 and 60 because the mango golek type has less brightness than the other 2 types of mango.
Keywords : Learning Vector Quantization; Extraction; Euclidean Distance; Artificial Neural Network; Mango

## 1. PENDAHULUAN
Tanaman mangga merupakan tanaman buah yang potensial dikembangkan karena mempunyai tingkat keragaman genetik yang tinggi [1]. Mangga memiliki variasi dalam hal bentuk, struktur tulang daun, ukuran dan warna buah, yang menunjukkan keragaman genetik yang cukup luas. Dari banyaknya keragaman genetik dan jenis masyarakat masih banyak yang belum bisa membedakannya [2]. Mangga termasuk dalam marga Mangifera , yang terdiri dari 35-40  anggota,  dan  suku Anacardiaceae. Nama  ilmiahnya  adalah Mangifera  indica. Pohon  mangga  termasuk tumbuhan  tingkat  tinggi  yang  struktur  batangnya  termasuk  kelompok arboreus, yaitu  tumbuhan  berkayu  yang mempunyai tinggi batang lebih dari 5 m, bahkan mencapai tinggi 10-50 m [3].
Seiring dengan makin berkembangnya ilmu pengetahuan dan teknologi yang semakin pesat saat ini. Dari komputer sudah banyak diterapkan dalam berbagai bidang kehidupan, sehingga komputer menjadi alat bantu yang handal bagi manusia baik dalam segi hardware (perangkat keras) maupun dalam segi software (perangkat lunak). [4]. Salah satu teknologi yang terbentuk dari perkembangan software adalah teknologi pengolahan citra. Teknologi ini sering digunakan untuk pengembangan riset dan aplikasi. Oleh sebab itu banyak metode dan algoritma yang diciptakan untuk membantu para peneliti dalam menganalisa suatu obyek citra maupun media. Citra sendiri adalah suatu  representasi(gambaran),  kemiripan,  atau  imitasi  dari  suatu  objek.  Citra  terbagi  2  yaitu  citra  yang  bersifat analog dan citra yang bersifat digital. Citra analog adalah citra yang bersifat continue sedangkan citra digital adalah citra yang dapat diolah oleh komputer. Dalam pengolahan citra ada beberapa proses atau tahap yang bisa dilakukan untuk  mengetahui  karakteristik  pada  suatu  citra  yang  meliputi  preprocessing,  segmentasi,  filtering,  ektraksi, klasifikasi, dan lain sebagainya [5].
Selain pengolahan citra, berkembang juga teknologi kecerdasan buatan. Ada beberapa metode kecerdasan buatan  yang digunakan seperti Fuzzy, Finite State Machine(FSM), Ant Colony, Bee Colony, Algoritma Genetika, dan juga Jaringan Saraf Tiruan (JST). JST adalah metode yang memiliki kemampuan untuk belajar dan adaptasi [6].  Kinerjanya  seperti  kinerja  pada  otak  makhluk  hidup  yang  mampu  menyimpan,  belajar,  dan  mengambil pengetahuan yang telah tersimpan dalam sel neuron atau saraf. JST sendiri memiliki banyak jenis metode seperti Single  Perceptron,  Multi  Perceptron,  Backpropagation,  dan  Learning  Vector  Quantization  (LVQ)  [7].  Jaringan Syaraf Tiruan terawasi (supervised) seperti LVQ (Learning Vector Quantization) adalah suatu metode klasifikasi pola yang masing-masing unit output mewakili kategori atau kelompok tertentu. Pemprosesan yang terjadi pada setiap neuron adalah mencari jarak terdekat antara suatu vector masukan ke bobot yang bersangkutan [8].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 220 − 228 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2420
Berdasarkan uraian tersebut di atas, diperlukan sebuah sistem untuk menentukan jenis buah mangga dengan mengambil sampel buah mangga dan diambil nilai RGB untuk diklasifikasikan dan dihitung menggunakan metode Learning  Vector  Quantization (LVQ).  Learning  Vector  Quantization  (LVQ)  merupakan  salah  satu  algoritma klasifikasi  yang  keluarannya  merepresentasikan  kategori  tertentu  berdasarkan  kedekatan  antara  bobot  vektor dengan vektor masukan  [9]. Metode ini akan menghitung jarak antara bobot awal dengan data pelatihan, sehingga pada  akhir  interasi  akan  ditemukan  hasil  akhir  tiap  kelas/data.  Dimana  proses  training  akan  dilakukan  terlebih dahulu  untuk  vektor  input  yang  diberikan.  Selain  itu  LVQ  juga  cocok  digunakan  untuk  mengidentifikasi  dan mengklasifikasikan  data  yang  berjumlah  besar  melalui  penghilangan  noise  untuk  mempercepat  proses  prediksi [10]. Dalam proses pencocokan atau dalam sisem ini dipakai untuk proses pencarian, maka sistem akan mencari jarak  terpendek  antara  data input baru  buah  mangga  dengan  bobot  akhir  tiap  kelas.  Kemudian  akan  dianalisis mengenai  keberhasilan  sistem  dalam  mengenali  pola  buah  mangga  yang  baru  diinputkan,  serta  hubungannya dengan banyaknya epoch yang digunakan serta banyaknya waktu yang diperlukan. LVQ memiliki bobot tertentu yang diperoleh pada waktu pembelajaran. Bobot ini digunakan untuk pengenalan karakter atau angka. Pengenalan dilakukan dengan membandingkan dua vektor . Jarak dari kedua vektor akan menentukan skor . Tingkat kemiripan ditentukan oleh skor diperoleh. Semakin kecil nilai skor maka kedua vektor tersebut semakin mirip. Perhitungan jarak  ini  menggunakan  jarak  Euclidean.  Jarak  Euclidean  yaitu  metode  untuk  memperkirakan  jarak  antara  dua lokasi pada ruang Euclidean yang mengeksplorasi hubungan antara sudut dan jarak [11]. Dalam matematika, jarak Euclidean  untuk  mengukur  dua  titik  dalam  satu  dimensi,  menghasilkan  hasil  yang  mirip  dengan  perhitungan Pythagoras [12]. Euclidean Distance juga merupakan fungsi heuristik berdasarkan jarak langsung bebas hambatan yang digunakan dalam menghitung panjang garis diagonal dalam segitiga [13]
Beberapa  penelitian  sebelumnya,  metode Learning  Vector  Quantization (LVQ) lebih  banyak  digunakan untuk  prediksi  atau  klasifikasi  penyakit  seperti  [14]  yang  memprediksi  penyakit  tuberculosis  paru  dengan klasifikasi yang dilakukan menggunakan 100 data yang terdiri dari 80 data pelatihan dan 20 data pengujian yang menunjukan seluruh data yang diuji benar. Kemudian [15] mendiagnosa penyakit gangguan lambung denga hasil pengujian yang dilakukan, akurasi  deteksi  penyakit gangguan lambung mencapai  0,714286 %. [16] melakukan diagnosa penyakit saluran pernafasan dengan data yang digunakan sebanyak 109 data, 60 data untuk pelatihan dan 49 data untuk pengujian. Dari beberapa pengujiannya menunjukkan bahwa laju pelatihan = 0,1 dan reduksi laju pelatihan = 0,00001 menghasilkan nilai diagnosa terbaik. [17] menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ) untuk  mengklasifikasikan  tenaga  ahli  IT  di  suatu  perusahaan.  Penggunan  aplikasi  klasifikasi  ini  memudahkan pihak perusahaan untuk melakukan seleksi. Metode Learning Vector Quantization (LVQ) juga digunakan untuk mengklasifikasikan penyakit  ISPA seperti yang dilakukan [18] dan hasil pengujian menunjukkan bahwa learning rate (Î±)=0.02, error  goal =0.01,  iterasi  maksimum  20,  perbandingan  data  latih  dan  data  uji  sebesar  80:20 menghasilkan nilai diagnosis terbaik dengan rata-rata akurasi mencapai 96.5% dan akurasi tertinggi sebesar 100%. [19] mendeteksi penyalahgunaan narkoba menggunakan metode Learning Vector Quantization (LVQ), diperoleh tingkat akurasi terbaik sebesar 86.7 % pada skema pembagian data 70/30 dengan laju pembelajaran  = 0.001 dan  = 0.005.
Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  digunakan  untuk  meng-klasifikasikan  jenis  mangga  berdasarkan tekstur tulang daun dengan menggunakan metode Learning Vector Quantization (LVQ).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Tahapan Penelitian
2.1.1 Diagram Alir Data Training
Pada Gambar 1 ditujukkan diagram air yang digunakan untuk pengolahan data training.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 220 − 228 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2420
Keteragan:
1. Pengambilan sample training. Sampel training yang diambil adalah jenis daun mangga madu, mangga golek, dan mangga manalagi.
2. Pengambilan nilai RGB. Proses pengambilan nilai RGB/ grayscale pada sampel training.
3. Pengambilan nilai Binner. Proses pengambilan nilai Binner pada sampel training.
4. Perhitungan metode LVQ. Digunakan dalam perhitungan nilai RGB sehingga bobotnya bisa terupdate.
5. Data base. Digunakan untuk menyimpan data.

## 2.1.2 Diagram Air Data testing
Gambar 2 menunjukkan diagram alir yang digunakan untuk pengolahan data testing.
Gambar 2. Diagram alir sistem data testing
Keterangan:
1. Pengambilan  sample  training.  Sampel  training  yang  diambil  adalah  jenis  daun  mangga  madu,  mangga manalagi, mangga madu, mangga golek.
2. Pengambilan nilai RGB. Proses pengambilan nilai RGB/ grayscale pada sampel training.
3. Pengambilan nilai Binner. Proses pengambilan nilai Binner pada sampel training.
4. Perhitungan metode LVQ. Digunakan dalam perhitungan nilai RGB sehingga bobotnya bisa terupdate.
5. Data base. Digunakan untuk menyimpan data.
6. Metode Euclidean distance. Digunakan untuk mencari nilai kedekatan antara data training dan data testing
7. Hasil akhir. Hasil identifikasi yang akan ditampilkan oleh program adalah nama jenis buah dari data testing yang dimasukkan.

## 2.2 Pengumpulan Data
Pada penelitian ini data diambil menggunakan kamera DSLR Canon EOS 800D dengan waktu serta kondisi yang sama. Terdapat 21 citra daun yang terdapat  7 citra daun mangga madu, 7 citra daun mangga golek, dan 7 citra daun mangga manalagi, kemudia akan di lakukan pemilihan secara acak agar dapat menentukan citra yang akan di gunakan sebagai data tranning dan testing, pada penelitian ini terdapat 6 citra untuk data traning dan 15 citra untuk data testing.

## 2.2.1 Proses Training
Dalam proses pembelajaran, dilakukan sejumlah langkah sebagai berikut:
1. Ekstraksi  warna  untuk  memperoleh  nilai  RGB  dari  pixel-pixel  yang  ada  pada  gambar.  Misalkan  terdapat gambar daun mangga, sampel yang diambil  ada tiga gambar daun mangga dengan bentuk  dan ukuran yang

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 220 − 228 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2420
berbeda.  Setelah  diekstraksi  gambar-gambar  daun  mangga  tersebut,  maka  akan  menghasilkan  nilai  RGB masing-masing pixel pada gambar daun mangga tersebut. Misalkan gambar daun mangga berukuran pixel 4 x 3,
Tabel 1. Tabel dengan pixel 4x3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Yang akan menghasilkan RGB masing-masing pixel sebagai berikut:
Tabel 2. Tabel RGB pixel Pixel R G B 1 44 39 43 2 135 124 128 3 183 174 177 4 188 182 184 5 191 189 190 6 195 193 196 7 196 194 197 8 196 194 197 9 194 193 198 10 191 192 196 11 160 156 170 12 160 155 162
Pada penelitian ini menggunakan metode Learning Vector Quantization (LVQ) merupakan suatu metode untuk melakukan pelatihan terhadap lapisan – lapisan kompetitif yang terawasi. Lapisan kompetitif akan belajar secara otomatis untuk melakukan klasifikasi terhadap vektor input yang diberikan Apabila beberapa vektor input memiliki jarak yang sangat berdekatan, maka vektor – vektor input tersebut akan dikelompokkan dalam kelas yang sama. Algoritmanya adalah sebagai berikut:
1. Tentukan  maksimum  epoch  (banyaknya  proses  pelatihan  yang  akan  diulangi),  eps  (error  minimum  yang diharapkan) dan nilai alpha.
2. Hasil  ekstraksi  ciri  pertama  dari  masing-masing  pola  digunakan  sebagai  data  awal  (inisialisasi).  Data inisialisasi ini akan diisi sebagai nilai bobot awal (w).
3. Epoch = 0
4. Selama (Epoch < MaxEpoch) atau (alpha > eps), maka lakukan hal berikut:
a. Epoch = Epoch + 1
b. Untuk setiap data hasil ekstraksi ciri, lakukan hal berikut:
1). Set x = hasil ekstraksi ciri dari pola.
2). Set T = nomor urut dari setiap kelas.
3). Hitung jarak hasil ekstraksi ciri polasaat ini dengan masing-masing bobot. Dihitung jarak hasil ekstraksi ciri pola pertama dengan setiap bobot.
4). Bila nomor kelas pada bobot yang memiliki jarak terkecil sama dengan nilai nomor urut (T) pola, maka hitung:
𝑤𝑗 ( 𝑏𝑎𝑟𝑢 ) = 𝑤𝑗 ( 𝑙𝑎𝑚𝑎 ) + ( 𝑥 − ( 𝑙𝑎𝑚𝑎 )) (1)
5). Bila tidak, maka hitung:
𝑤𝑗 ( 𝑏𝑎𝑟𝑢 ) = 𝑤𝑗 ( 𝑙𝑎𝑚𝑎 ) − ( 𝑥 − ( 𝑙𝑎𝑚𝑎 )) (2)
Kurangi nilai Alpha:
𝛼 = 𝛼 − (0,1 ∗ 𝛼 ) (3)
5. Simpan bobot hasil pelatihan (w)
Pada penelitian ini juga menggunakan metode Euclidean Distance adalah matriks yang sering digunakan untuk menghitung kesamaan antar vektor. Jarak euclidean menghitung akar dari kuadrat perbedaan antar vektor (root of square differences between vector).  Hasil perhitungan euclidean distance ini akan memperlihatkan seberapa besar tingkat kesamaan antara citra uji dan citra sampel, semakin kecil nilai dari euclidean distance (mendekati nilai nol), maka tingkat kemiripan (similarity) citra semakin baik sebagai berikut:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 220 − 228 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2420
a. Inisialisasi  jumlah cluster yang ingin  dibentuk sebanyak 3, yang merepresentasikan buah, bayangan dari buah  dan  latar  belakang  (background).  Tujuan  dari  penentuan  jumlah  cluster  adalah  untuk  menentukan jumlahi nisial pusat cluster yang akan dibangkitkan.
b. Random nilai RGB dari 3 centroid(titik pusat cluster) awal berdasarkan jangkauan (range) nilai minimum dan maksimum RGB dari pixel-pixel adalah :
R  = 44 s/d 196 G = 39 s/d 194 B = 43 s/d 198

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perhitungan RGB
Diperoleh nilai centroid / pusat cluster dari masing-masing cluster daun mangga seperti pada Tabel 3, Tabel 4, dan Tabel 5. 1. Nilai RGB centroid (titik pusat cluster) daun mangga manalagi
Tabel 3. Tabel RGB centroid daun mangga manalagi R G B 67 23 22 50 21 24 65 17 16 2. Nilai RGB centroid (titik pusat cluster) daun mangga madu.
Tabel 4. Tabel RGB centroid daun mangga madu R G B 132 66 22 130 61 16 132 61 19 3. Nilai centroid (titik pusat cluster) daun mangga Golek.
Tabel 5. Tabel RGB centroid daun mangga Golek R G B 47 52 17 44 47 21 38 41 14
Nilai  rata-rata  centroid  tiap  daun  mangga,  disebut  nilai  grand  centroid.  Semakin  banyak  training  yang dilakukan  pada  1  jenis  daun  buah  mangga,  akan  semakin  baik  representasi  nilai  grand  centroid  terhadap  buah tersebut. Jarak nilai RGB setiap pixel terhadap masing-masing centroid / pusat cluster yaitu : Jarak RGB pixel pertama dengan pusat cluster : 𝑐(1,1) =   √(44 − 44) 2 + (39 − 39) 2 +   (43 − 43) 2 = 0 𝑐(1,2) =   √(44 − 196) 2 + (39 − 194) 2 +   (43 − 197) 2 = 266,17 𝑐(1,3) =   √(44 − 160) 2 + (39 − 156) 2 +   (43 − 170) 2 = 208,02
Jarak RGB pixel ke-2 dengan pusat cluster : 𝑐(2,1) =   √(135 − 44) 2 + (124 − 39) 2 +   (128 − 43) 2 = 150,77 𝑐(2,2) =   √(135 − 196) 2 + (124 − 194) 2 +   (128 − 197) 2 = 115,68 𝑐(2,3) =   √(135 − 160) 2 + (124 − 156) 2 +   (128 − 170) 2 = 58,42
Jarak RGB pixel ke-3 dengan pusat cluster : 𝑐(3,1) =   √(183 − 44) 2 + (174 − 39) 2 +   (177 − 43) 2 = 235,5 𝑐(3,2) =   √(183 − 196) 2 + (174 − 194) 2 +   (177 − 197) 2 = 26,7 𝑐(3,3) =   √(183 − 160) 2 + (174 − 156) 2 +   (177 − 170) 2 = 30,03
Jarak RGB pixel ke-4 dengan pusat cluster : 𝑐(4,1) =   √(188 − 44) 2 + (182 − 39) 2 +   (184 − 43) 2 = 247,12 𝑐(4,2) =   √(188 − 196) 2 + (182 − 194) 2 +   (184 − 197) 2 = 19,42

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 220 − 228 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2420
𝑐(4,3) =   √(188 − 160) 2 + (182 − 156) 2 +   (184 − 170) 2 = 40,69
Jarak RGB pixel ke-5 dengan pusat cluster : 𝑐(5,1) =   √(191 − 44) 2 + (189 − 39) 2 +   (190 − 43) 2 = 256,35 𝑐(5,2) =   √(191 − 196) 2 + (189 − 194) 2 +   (190 − 197) 2 = 9,95 𝑐(5,3) =   √(191 − 160) 2 + (189 − 156) 2 +   (190 − 170) 2 = 49,5
Jarak RGB pixel ke-6 dengan pusat cluster : 𝑐(6,1) =   √(195 − 44) 2 + (193 − 39) 2 +   (196 − 43) 2 = 264,43 𝑐(6,2) =   √(195 − 196) 2 + (193 − 194) 2 +   (196 − 197) 2 = 1,73 𝑐(6,3) =   √(195 − 160) 2 + (193 − 156) 2 +   (196 − 170) 2 = 57,18
Jarak RGB pixel ke-7 dengan pusat cluster : 𝑐(7,1) =   √(196 − 44) 2 + (194 − 39) 2 +   (197 − 43) 2 = 266,17 𝑐(7,2) =   √(196 − 196) 2 + (194 − 194) 2 +   (197 − 197) 2 = 0 𝑐(7,3) =   √(196 − 160) 2 + (194 − 156) 2 +   (197 − 170) 2 = 58,9
Jarak RGB pixel ke-8 dengan pusat cluster : 𝑐(8,1) =   √(196 − 44) 2 + (194 − 39) 2 +   (197 − 43) 2 = 266,17 𝑐(8,2) =   √(196 − 196) 2 + (194 − 194) 2 +   (197 − 197) 2 = 0 𝑐(8,3) =   √(196 − 160) 2 + (194 − 156) 2 +   (197 − 170) 2 = 58,9
Jarak RGB pixel ke-9 dengan pusat cluster : 𝑐(9,1) =   √(194 − 44) 2 + (193 − 39) 2 +   (198 − 43) 2 = 265,03 𝑐(9,2) =   √(194 − 196) 2 + (193 − 194) 2 +   (198 − 197) 2 = 2,45 𝑐(9,3) =   √(194 − 160) 2 + (193 − 156) 2 +   (198 − 170) 2 = 57,52
Jarak RGB pixel ke-10 dengan pusat cluster :
𝑐(10,1) =   √(191 − 44) 2 + (192 − 39) 2 +   (196 − 43) 2 = 261,58 𝑐(10,2) =   √(191 − 196) 2 + (192 − 194) 2 +  (196 − 197) 2 = 5,48 𝑐(10,3) =   √(191 − 44) 2 + (192 − 39) 2 +   (196 − 43) 2 = 54,16
Jarak RGB pixel ke-11 dengan pusat cluster : 𝑐(11,1) =   √(160 − 44) 2 + (156 − 39) 2 +   (170 − 43) 2 = 208,02 𝑐(11,2) =   √(160 − 196) 2 + (156 − 194) 2 +  (170 − 197) 2 = 58,9 𝑐(11,3) =   √(160 − 160) 2 + (156 − 156) 2 +  (170 − 170) 2 = 0
Jarak RGB pixel ke-12 dengan pusat cluster : 𝑐(12,1) =   √(160 − 44) 2 + (155 − 39) 2 +   (162 − 43) 2 = 202,66 𝑐(12,2) =   √(160 − 196) 2 + (155 − 194) 2 +  (162 − 197) 2 = 63,58 𝑐(12,3) =   √(160 − 160) 2 + (155 − 156) 2 +  (162 − 170) 2 = 8,06 Berdasarkan hasil perhitungan di atas maka diperoleh data seperti yang terlihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Tabel hasil perhitungan jarak
Pixel R G B C1 C2 C3 1 44 39 43 0 266,17  208,02 2 135  124  128  150,77  115,68 58,42 3 183  174  177 235,5 26,7 30,03 4 188  182  184  247,12 19,42 40,69 5 191  189  190  256,35 9,95 49,5 6 195  193  196  264,43 1,73 57,18 7 196  194  197  266,17 0 58,9 8 196  194  197  266,17 0 58,9 9 194  193  198  265,03 2,45 57,52 10 191  192  196  261,58 5,48 54,16

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 220 − 228 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2420
Pixel R G B C1 C2 C3 11 160  156  170  208,02 58,9 0 12 160  155  162  202,66 63,58 8,06
Obyek  clustering  dilakukan  berdasarkan  hasil  perhitungan  di  atas,  dimana  setiap  pixel menjadi  anggota suatu cluster yang Euclidean distance dari nilai RGB pixel tersebut terhadap centroid-nya minimum.
Tabel 7. Tabel RGB Centroid Cluster
Pixel R G B C1  C2  C3 1 44 39 43 2 135  124  128 3 183  174  177 4 188  182  184 5 191  189  190 6 195  193  196 7 196  194  197 8 196  194  197 9 194  193  198 10 191  192  196 11 160  156  170 12 160  155  162
Posisi pusat cluster baru berdasarkan rata-rata anggota cluster : Untuk cluster pertama, ada 1 data yaitu data pertama, yaitu : R = 44 G = 39 B = 43 Untuk cluster kedua, ada 8 data yaitu data ke 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, dan data ke-10, yaitu :
𝑅 = 183+188+191+195+196+196+194+191
8 = 191,75 𝐺 = 174+182+189+193+194+194+193+192 8 = 188,87 𝐵 = 177+184+190+196+197+197+198+196
8 = 191,87
Untuk cluster ketiga, ada 3 data yaitu data ke-2, 11, dan data ke-12, yaitu :
𝑅 = 135+160+160 3 = 151,67
𝐺 = 124+156+155 3 = 145
𝐵 = 128+170+162 3 = 153,33
Berdasarkan 3 centroid tersebut, eliminasi cluster bayangan dari daun mangga, yaitu cluster dengan jumlah anggota paling sedikit. Hal  ini dikarenakan cluster dengan jumlah anggota kecil merepresentasikan nilai  noise. Cluster bayangan yang dihapus adalah cluster 1 karena mempunyai 1 anggota.
Berdasarkan  2  sisa  centroid  yang  ada,  eliminasi  latar  belakang  (background),  yaitu  cluster  dengan  jarak terdekat  antara  nilai  RGB  nya  terhadap  nilai  RGB  latar  belakang  (background)  berwarna  putih  (255,255,255) menggunakan Euclidean distance.
Cluster 2 :
𝑑  =   √(255 − 191,75) 2 + (255 − 188,87) 2 +   (255 − 191,87) 2 = 111,17
Cluster 3 :
𝑑  =   √(255 − 151,67) 2 + (255 − 145) 2 +  (255 − 153,33) 2 = 181,97
Berdasarkan perhitungan di atas, cluster yang di eliminasi adalah cluster 2, karena memiliki jarak terdekat dengan RGB latar belakang. Simpan nilai centroid yang tersisa (centroid daun mangga yang dicari) beserta label namanya ke dalam basis data. Nilai label di input oleh pengguna. Cluster yang tersisa adalah cluster 3 dengan nilai centroid R = 151,67 G = 145 dan B = 153,33

## 3.2 Layout Aplikasi
Hasil pembangunan aplikasi sistem deteksi jenis manga terlihat pada Gambar 3 dan Gambar 4.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 220 − 228 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2420
Gambar 3. Tampilan Aplikasi
Gambar 3 menampilkan beranda aplikasi yang terdiri dari menu ambil gambar, olah citra, proses dan hapus data.
Gambar 4. Tampilan Aplikasi Hasil Identifikasi
Pada Gambar 4 diperlihatkan hasil identifikasi jenis manga, dimana hasil yang didapatkan sesuai dengan langkah-langkah perhitungan yang telah dilakukan.

## 3.3 Skenario Uji Coba
Hasil uji coba dari 21 data daun mangga di dapatkan hasil dari 2 skenario ujicoba seperti yang terlihat pada Tabel 8 dan Tabel 9.
Tabel 8. Tabel uji coba scenario 1 No  Data Training Data Testing Benar   Salah  Akurasi Skenario 1 1 2 Maangga Madu 5 Mangga Madu 2 0 2*100/2=100 2 2 Mangga Golek 5 Mangga Golek 1 1 1*100/2=50 3 2 Mangga Manalagi  5 Mangga Manalagi  2 0 2*100/2=100 Tabel 9. Tabel uji coba scenario 2 No  Data Training Data Testing Benar   Salah  Akurasi Skenario 2 1 5 Maangga Madu 2 Mangga Madu 4 1 4*100/5=80 2 5 Mangga Golek 2 Mangga Golek 3 2 3*100/5=60 3 5 Mangga Manalagi  2 Mangga Manalagi  4 1 4*100/5=80
Dari skenario 1 dan 2 untuk jenis manggga golek mempunyai nilai rendah yaitu 50 dan 60 di karenakan jenis mangga golek mempunyai kecerahan yang kurang tinggi di antara 2 jenis mangga lainnya .

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 220 − 228 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2420

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengolahan  citra,  perancangan,  pembuatan,  dan  pengujian  aplikasi  identifikasi  jenis  buah mangga  berdasarkan  tekstur  tulang  daun  didapatkan  kesimpulan  yaitu  metode  LVQ  dapat  digunakan  untuk mengidentifikasi jenis mangga berdasarkan tekstur daun mangga. Selain itu, metode Learning Vector Quantization (LVQ) juga dapat digunakan untuk melakukan ekstraksi ciri pada jenis buah mangga berdasarkan tekstur daun. Hasil dari perhitungan didapatkan cluster yang tersisa adalah cluster 3 dengan nilai centroid R = 151,67 G = 145 dan  B  =  153,33.  Dari  hasil  ujicoba  dengan  2  skenario  dihasilkan  untuk  jenis  manggga  golek mempunyai  nilai rendah yaitu 50 dan 60 di karenakan jenis mangga golek mempunyai  kecerahan yang kurang tinggi di antara 2 jenis mangga lainnya .

## REFERENCES
[1]   D. Hidayat, “Klasifikasi Jenis Mangga Bersarkan Bentuk dan Tekstur Daun Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN)“, Journal of Information Technology and Computer Science (INTECOMS) Volume 5 Nomor 1, Juni 2022
[2]   Sembiring, M. B., Rahmi, D., Maulina, M., Tari, V., Rahmayanti, R., & Suwardi, A. B, “Identifikasi Karakter Morfologi dan  Sensoris  Kultivar  Mangga  (Mangifera  Indica  L.)  di  Kecamatan  Langsa  Lama,  Aceh,  Indonesia”, Jurnal  Biologi Tropis , 20 (2), 2020
[3]   Asfiani,  A.,  Samudin,  S.,  &  Madauna,  I.  S,  “Karakteristik  Mangga  (Mangifera  indica  L.)  Lokal  Berdasarkan  Ciri Morfologi Dan Anatomi”. AGROTEKBIS : E-JURNAL ILMU PERTANIAN , 7 (5), 609 – 619, 2018
[4]     Siregar, “Statistika Terapan Untuk Perguruan Tinggi”. Jakarta: Prenadamedia Group, 2015
[5]    U.  Sudibyo,  D.  P.  Kusumaningrum,  “OPTIMASI  ALGORITMA  LEARNING  VECTOR  QUANTIZATION  (LVQ) DALAM PENGKLASIFIKASIAN CITRA DAGING SAPI DAN DAGING BABI BERBASIS GLCM DAN HSV  “, Jurnal SIMETRIS, Vol. 9 No. 1, 2018
[6]    A. D. Dongare, R. R. Kharde, and A. D. Kachare, “Introduction to Artificial Neural Network (ANN ) Methods,” Int.  J. Eng.  Innov.  Technol.,  vol.  02,  no.  01,  pp.  189–194,  2012
[7]   M.  S.  Syarif,  “Penerapan  Algoritma  Backprogation  Untuk  Menentukan  Level  Bonus  Dan  Score  Bonus    Pada  Game Edukasi Nahwu Menggunakan Kartu Berbasis Android,” Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang, 2016 [8]   R. Meliawati, O. soesanto, and D. Jartini, “Penerapan Metode LVQ Pada Prediksi Jurusan di SMA PGRI 1 Banjarbaru “, Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer (KLIK) Volume 04, No.01, 2016
[9]   Indradewi, I. G. A. A. D., and Ariantini, M. S, “Jaringan Syaraf Tiruan LVQ Berbasis Parameter HSV dalam Penentuan Uang Rupiah Palsu”, Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia, 13(1), 47–52, 2019
[10]   Harliana, S. Kirono, “Penerapan Learning Vector Quantization Dalam Memprediksi Jumlah Rumah Tangga Miskin  “, Jurnal  Sains  dan  Informatika  p-ISSN:  2460-173X  Volume  5,  Nomor  2,  November  2019  e-ISSN:  2598-5841  DOI: 10.34128/jsi.v5i2, 2019
[11]  Derisma, Firdaus, Yusya R. P,  “Perancangan Ikat Pinggang Elektronik Untuk Tunanetra Menggunakan Mikrokontroller Dan Global Positioning System (Gps) Pada Smartphone Android”. Jurnal Teknik Elektro ITP, vol.5, no.2, pp.130-136, 2016
[12]  Mustofa,  Zaenal,  Suasana,  I.  Saufik,  “Algoritma  Clustering  K-Medoids  Pada  EGorvernment  Bidang  Information  dan Communication Technology Dalam Penentuan Status Edgi”, Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, vol.9, no.1, pp.1-10, 2018
[13]  S. Rahayu, R. Fanni, and K. Bima, “Perbandingan Haversine Formula dan Euclidean Distance dalam Pencarian Jarak Terdekat Rumah Penampungan Hewan (Shelter)”, JURNAL ILMIAH FIFO DOI:
http://dx.doi.org/10.22441/fifo.2022.v14i1.003 P-ISSN 2085-4315 / E-ISSN 2502-8332 Volume XIV/No.1, 2022
[14]   A.  W.  Rahmadani1,  A.  I.  Jaya,  dan  N.  Nacong,  “PREDIKSI  PENYAKIT  TUBERCULOSIS  PARU  (TB  PARU) MENGGUNAKAN  METODE  LEARNING  VEKTOR  QUANTIZATION  (LVQ)  “,  Jurnal  Ilmiah  Matematika  dan Terapan Volume 15 Nomor 1, Juni 2018
[15]  Edwin,  K.R.  Retno,  “Penerapan  Metode  Learning  Vector  Quantization  untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Gangguan Lambung”, Jurnal Telematika, vol. 13 no. 2, Institut Teknologi Harapan Bangsa, Bandung p-ISSN: 1858-2516 e-ISSN: 2579-3772 135, 2018
[16] Z.A. Leleury, S.N. Aulele, “Perancangan Sistem Diagnosa Penyakit Saluran Pernapasan Menggunakan Metode Learning Vector Quantization (LVQ)“, Jurnal Matematika Integratif, ISSN 1412-6184, Volume 12 No 1, 2016.
[17]   A.  R.  Damanik,  “Penerapan  Learning Vector Quantization  (LVQ) Untuk  Mengklasifikasikan Tenaga Ahli  IT  (Studi Kasus: PT. Cita Kreasi Latena)”, Jurnal Pancabudi, Volume 2, No 2, 2020
[18]  E. Setyowati dan S. Mariani, “Penerapan JST dengan metode learning vector quantization untuk klasifikasi penyakit ISPA”, Unnes Journal of Mathematics, Vol. 10, No.1 , 2021
[19]  B.  P.  Tomasouw,  “Penerapan  Metode  Learning  Vector  Quantization  (LVQ)  untuk  Mendeteksi  Penyalahgunaan Narkoba”, Contemporary Mathematics and Applications (ConMathA), Vol.3, No1, 2021