## PEMILIHAN BIBIT KELAPA MENGGUNAKAN METODE NEAREST MEAN CLASSIFIER UNTUK MASYARAKAT PETANI KELAPA DI KABUPATEN INDRAGIRI HILIR
1 Muh. Rasyid Ridha, 2 Fitri Yunita
1,2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Islam Indragiri (UNISI)
Jl. Provinsi No. 01 Tembilahan Hulu, Indragiri Hilir, Riau - Indonesia Email: rasyid4sky@gmail.com , fitriyun@gmail.com

## ABSTRAK
Coconut is an annual plant that can only produce after about five years, therefore a careful plan must be made regarding the selection of planting material or coconut seeds to avoid both material and time loss.  Mistakes in selecting seeds can make coconut plants unable to produce optimally, even though they have been treated with appropriate technical operational standards for cultivation. The specific target in this study is to compile a classification system for coconut seeds using the Nearest Mean Classifier (NMC) Method, the classification of coconut seeds into grade A, grade B and grade C. The results of the classification system 10 x 10 - fold crossvalidation in each category. The quality of coconut seedlings, namely: Grade A (80-85%) resulted in an average accuracy  of  56.791%  with  a  standard  deviation  of  12.05715%.  Grade  B  (70-75%)  has  an  average accuracy  of  52.525%  with  a  standard  deviation  of  7.481074%.  Grade  C  (60-65%)  has  an  average accuracy of 62.002% with a standard deviation of 16.36763%. It can be stated that Grade C has the highest percentage with a distance of 0.379% and a similarity percentage of 62%. The final result of evaluation  from  experimental  data  globally,  has  an  average  accuracy  of  86.67%.  To  get  a  high similarity  percentage,  a  lot  of  training  data  must  be  carried  out  on  the  coconut  seed  quality classification system.

## Keywords - Coconut Seed, Nearest Mean Classifier, Indragiri Hilir

## Pendahuluan
Kelapa  memiliki  variasi  genetis  yang  besar,  secara  umum  pembiakannya  dilakuka  sacara generative .  Penyediaan  bibit  atau  bahan  tanaman  yang  berkualitas  baik  akan  lebih  menjamin berhasilnya pertanaman kelapa itu sendiri. Maka memilih bibit kepala yang berkualitas merupakan suatu keharusan agar diperoleh tanaman kelapa yang mampu berproduksi dengan baik. Tanaman kelapa  merupakan  salah  satu  komoditi  perkebunan  yang  paling  penting  di  Kabupaten  Indragiri Hilir, menurut data (Dinas Perkebunan, 2015) lahan perkebunan kelapa di Kabupaten Indragiri Hilir mencapai 430.069 Ha, dan tanaman tua dan rusak mencapai 100.285 Ha yang tersebar dibeberapa kecamatan seperti, Kec. Keritang, Kempas, Enok, Tembilahan Hulu, dan Kec. Pulau Burung. Untuk memanfaatkan  lahan  perkebunan  kelapa  yang  sudah  rusak  perlu  dilakukan  penanaman  kelapa yang  baru.  Namun  permasalahan  yang  terjadi  adalah  banyaknya  kesulitan  atau  kendala  untuk mengklasifikasi dan mengenali bibit kelapa yang cocok untuk digunakan, seperti kesulitan dalam memprediksi kualitas bibit kelapa ke dalam kelas rerata grade C (60-65 %), kelas rerata grade B (70- 75%), dan kelas rerata grade A (80-85%) berdasarkan bentuk, ukuran dan warna RGB. Perkembangan  piranti  keras  dan  piranti  lunak  komputer  menjadi  perhatian  penting  dalam perkembangannya  yang  begitu  pesat  dan  didukung  dengan  konsep  klasifikasi  dan  pengenalan pola, serta mempertimbangkan teknik-teknik pengolahaan citra, diharapkan sistem klasifikasi bibit kelapa  dapat  diterapkan  sebagai  alat  bantu  yang  dapat  mempercepat  pekerjaan  manusia.  Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi salah satunya adalah Nearest Mean Classifier (NMC).
Nearest Mean Classifier (NMC) itu sendiri merupakan metode pemilah linier sederhana untuk mengklasifikasi  sebuah  objek  yang  kedalam  kelas  terdekatnya  tidak  diketahui.  NMC  mudah dimengerti dan diimpelmentasikan karena tidak membuat asumsi tentang data ruang figur. Setiap
kelas diwakili oleh rerata vektor fitur objek sekelas berdasarkan data pembentuk kelas. Merujuk pada  uraian  latar  belakan  di  atas,  maka  yang  dijadikan  topik  pada  penelitian  ini  yaitu klasifikasi kualitas bibit kelapa menggunakan metode Nearest Mean Classifier, diharapkan menjadi salah satu kontribusi dalam membudayakan, memajukan dan mengembangkan sentra produktifitas kelapa di Kabupaten Indragiri Hilir.
Berdasarkan dari uraian latarbelakang di atas, maka rumusan masalah dari penelitian ini yaitu: bagaimana menerapkan metode Nearest Mean Classifier dalam melakukan klasifikasi kualitas bibit kelapa?. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan metode Nearest Mean Classifier dalam melakukan klasifikasi kualitas bibit kelapa.
Kontribusi ataupun manfaat dari penelitian ini yaitu: Memberikan gambaran teknik citra digital dan Nearest Mean Classifier dalam mengklasifikasikan kualitas bibit kelapa. Membantu mengasilkan klasifikasi kualitas kelapa yang lebih cepat dan tepat untuk dijadikan rujukan dalam pengambilan keputusan.  Memberikan  informasi kualitas bibit  kelapa  ke  dalam  kelas rerata grade C (60-65  %), kelas rerata grade B (70-75%), dan kelas rerata dan, grade A (80-85%) berdasarkan bentuk dan warna RGB.

## TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Nearest Mean Classifier (NMC)
Nearest Mean Classifier (NMC) di kembangkan dalam penelitian untuk prediksi objek seperti buah-buahan  yang  bertindak  sebagai  pemilah  menggunakan  kemiripan  antar  pola  untuk melakukan  klasifikasi.  Untuk  setiap  kelas,  NMC  menghitung  rerata  kelas (centroid) dari  data sampel. Perolehan kemiripan melalui perhitungan jarak Euclidean antara pola yang tidak diketahui dengan centroid dari data sampel. NMC mengklasifikasikan sembarang pola yang tidak diketahui ke kelas dengan centroid terdekat dengan pola yang akan dikenali. NMC berhasil diterapkan pada banyak  masalah  klasifikasi  dan  menunjukkan  hasil  yang  baik.  Selain  itu  NMC  memberikan kemampuan yang bagus untuk persoalan sampel kecil dimana jumlah sampel jauh lebih kecil dari jumlah fitur.
Nearest Mean Classifier merupakan pemilah linier sederhana untuk mengklasifikasikan sebuah objek  yang  tidak  diketahui  ke  dalam  suatu  kelas  terdekat.  Dapat  juga  disebut  sebagai  metode Minimum  Euclidean  Distance  Classifier . Metode  ini mudah  dimengerti  dan  mudah diimplementasikan karena tidak membuat asumsi tentang distribusi data dalam ruang fitur. Setiap cluster diwakili oleh rerata vektor fitur objek yang sekelas berdasarkan data training. Rerata vektor fitur class mean menjadi titik pusat kelas atau istilah lainnya adalah c luster centroid . Selanjutnya klasifikasi  didasarkan  atas  jarak  terdekat  vektor  fitur  objek  dengan  vektor  fitur class  mean. [1]. Ilustrasi pada Gambar 1  di bawah ini menunjukkan dua buah kelas ( cluster ) yang diwakili oleh mean kelas ( class mean / cluster centroid )
o class mean 0  0  0  0 0.  0 x x x x x x x x x xx  xx  xxx x class mean
Gambar 1.  Dua Buah Class Mean
Class mean pada masing-masing kelas dihitung berdasarkan nilai rerata fitur objek yang berada pada  kelas  yang  sama.  Aturan  klasifikasi  pada  metode  ini  dijelaskan  sebagaimana  berikut;  Jika diberikan dua buah kelas w 1 dan w 2. Vektor dituliskan sebagai {x 1 , ...,x n }, jika x (i) adalah mean kelas w i maka  untuk  objek  baru  z  direpresentasikan  dalam  ruang  sebagai  z x ,  maka  aturan  klasifikasi didefenisikan sebagai berikut:
- Klasifikasikan z kedalam kelas w 1 jika dan hanya jika D 2 (z, x (1) ) < D 2 (z, x (2) ) - Klasifikasikan z kedalam kelas w 2 jika dan hanya jika D 2 (z, x (2) ) < D 2 (z, x (1) ) Algoritma pemilah kelas terdekat adalah sebagai berikut
1. Tentukan mean vektor fitur (m) untuk setiap kelas.
2. Untuk setiap objek, hitung jaraknya (norma vektor) ke setiap mean (m)
3. Objek di klasifikasikan ke kelas yang jaraknya minimum.
Algoritma tersebut di atas dapat di ilustrasikan oleh Gambar 2 di bawah ini :
Gambar 2.  Ilustrasi Pemilah Jarak Minimum
Keterangan: m 1 ,m 2 ,m 3 masing adalah mean kelas pertama, kedua dan ketiga. x adalah objek uji. ||.|| adalah norma vektor yang menunjukkan jarak antara objek dengan mean masing-masing kelas. Jarak euclidean minimum akan menentukan kelas objek tersebut.

## 2.2 Sistem
Merupakan  jaringan  kerja  dari  prosedur-prosedurnya  yang  saling  berhubungan,  berkumpul bersama untuk melakukan suatu tindakan atau untuk menyelesaikan sasaran tertentu. Prosedur adalah urutan yang tepat dari tahapan-tahapan instruksi yang menerangkan apa ( what ) yang harus dikerjakan,  siapa  ( who )  yang  mengerjakannya,  kapan  ( when )  dikerjakan  dan  bagaimana  ( how ) mengerjakannya, [2]

## 2.3 Klasifikasi
Menentukan sebuah record data baru ke salah satu dari beberapa katagori/kelas yang telah didefinisikan sebelumnya. Disebut juga dengan supervised learning. Berikut beberapa aplikasi dari klasifikasi;  a)  Penjualan  langsung  ( direct  marketing )  tujuannya  mengurangi cost surat  menyurat dengan menentukan ( targeting ) satu set konsumen yang mempunyai kesamaan dalam membeli produk  telepon  selular  baru;  b) Fraud  detection tujuannya  memprediksi  kasus  transaksi  curang dengan menggunakan kartu kredit; c) Customer Attrition/churn tujuannya memprediksi pelanggan mana yang akan perpindah ke kompetitor kita, [3]

## 2.4 Citra Digital
Citra  digital  adalah  citra  dengan f(x,y) yang  nilainya  didigitalisasikan  baik  dalam  koordinat spasialnya maupun dalam gray level -nya. Sebuah citra diubah ke dalam bentuk digital agar mudah diolah  atau  disimpan  dalam  memori  komputer  atau  media  lain,  [4]  Citra  ialah  istilah  lain  untuk gambar sebagai salah satu komponen multimedia yang memiliki peranan penting dalam bentuk informasi visual, [5]

## 2.5 Pengenalan Pola
Pattern  recognition merupakan  teknik  yang  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  citra  yang telah diolah sebelumnya berdasarkan kesamaan atau kemiripan ciri yang dimilikinya. Secara umum teknik  pengenalan  pola  bertujuan  mengklasifikasikan  dan  mendiskripsi  pola  atau  objek  yang komplek  melalui  pengukuran  sifat  atau  ciri-ciri  objek  bersangkutan.  Prinsip  kerjanya  menirukan kemampuan manusia mengenali objek-objek berdasarkan ciri-ciri dan pengetahuan yang pernah diamatinya dari objek tersebut. Cara kerjanya, mengklasifikasikan objek ke dalam kelas tertentu berdasarkan parameter yang telah disimpan atau ditentukan sebelumnya. Contoh aplikasi speech recognition , data mining , biometrics , dll.
Manusia memiliki kemampuan yang luar biasa didalam pengenalan objek berdasarkan ciri-ciri atau pengetahuan yang pernah diamatinya. Misalnya manusia dengan mudah membedakan antara burung dengan kupu-kupu, kursi dengan meja. Mempelajari cara bagaimana manusia mempelajari pola merupakan masalah yang sangat menarik, [6]
Proses  pengenalan  pola  mendeskripsikan  tahap-tahapan  dalam  pengenalan  pola.  Hal  ini  di maksudkan agar adanya langkah-langkah terstruktur dalam melakukan pengenalan pola yaitu: a) Data  (gambar,  bunyi,  teks)  untuk  dikelaskan;  b)  Menghilankan  gangguan/menormalkan  gambar ( Image processing ); c) Pengiraan citra; dan d) Pengenalan kelas (mengambil keputusan).

## 2.6 Kelapa
Kelapa ( Cocos nucifera ) merupakan pohon yang mempunyai nilai ekonomi yang tinggi. Buah kelapa  terbungkus  serabut  dan  batok  yang  cukup  kuat.  Setiap  bagian  dari  pohon  kelapa  dapat dimanfaatkan bagi kepentingan manusia. Oleh karena itu, tanaman kelapa sering disebut sebagai pohon kehidupan, [7]

## 2.7 Metode Penelitian
Agar  pembuatan  sistem  klasifikasi  kualitas  bibit  kelapa  dapat  berjalan  dengan  baik  dan terstruktur, maka tahapan dalam penelitian ini digambarkan pada sketsa pemrosesan data model waterfall sebagaimana berikut:
1 Tahapan  Pengumpulan  data.  Pada  tahap  Pengumpulan  data  dalam  penelitian  dimaksudkan guna mendapatkan bahan, keterangan, kenyataan, dan informasi yang bisa dipercaya. Analisa dan ekstraksi fitur bibit kelapa dalam tahapan perencanaan meliputi fitur pengumpulan data dan observasi yang dilakukan di Kabupaten Indragiri Hilir yang tersebar di 5 (lima) kecamatan dan  Dinas  Perkebunan  Kabupaten  Indragiri  Hilir,  memiliah  data  bibit  kelapa  yang  akan  di klasifikasi, klasifikasi didasarkan pada bentuk, ukuran dan warna RGB. Memilah citra input dan uji, melakukan klasifikasi citra latih dan uji, mengklasifikasikan citra fitur bibit kelapa.
2 Tahapan  Desain  Program.  Setelah  data-data  yang  diperlukan  terkumpul  langkah  selanjutya adalah  perancangan  program  sistem  klasifikasi  kualitas  bibit  kelapa.  Penelitian  ini menggunakan  konsep data mining dengan  menggunakaan  metode Neares  Mean  Classifier (NMC) .  Merancang  bentuk  arsitektur  sistem  klasifikasi  kualitas  bibit  kelapa  yang menggambarkan cara kerja aplikasi sistem klasifikasi kualitas bibit kelapa.
Sistem Klasifikasi Kualitas Bibit Kelapa Sampel Bibit Kelapa Query Bibit Kelapa
Sistem Pembentuk Kelas Sensor Preprocessing Query Fitur Citra Database Fitur Citra Kelas Kualitas Bibit Kelapa Pemrosesan Query Hitung Kemiripan Warna Hitung Kemiripan Bentuk
Ekstraksi Fitur WARNA Mean Kanal RGB (Red, Green, Blue)
BENTUK Contrast, Correlation, Energy dan Homogeneity Pemrosesan Query
Gambar 3.  Arsitektur Sistem Klasifikasi Kualitas Bibit Kelapa
3 Tahapan Pembuatan Program. Tahapan pembuatan program dilakukan dengan mengacu pada hasil perancangan yang di uraikan pada tahapan perancangan yang sesuai dengan kebutuhan.
4 Tahapan  Pengujian.  Tahapan  pengujian  sistem  ini  dilakukan  untuk  menguji  apakah  sistem sudah siap digunakan, pengujian sistem dilakukan dengan prosedur White-Box dan Black-Box.
5 Tahapan  Analisa.  Tahap  ini  merupakan  tahapan  menganalisa,  yaitu  apakah  sistem  yang digunakan membantu pengguna sistem atau sesuai dengan kebutuhan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Sistem
Penelitian ini  yang menjadi inputan sistem klasifikasi kualitas citra bibit kelapa adalah berupa citra  bibit  kelapa.  Citra  sampel  berjumlah  30  buah  (3  kelas  kualitas  bibit  kelapa,  masing-masing kelas 10 citra).
Tabel I. Data Citra Latih No. Kelas Jumlah 1 Kelas rata-rata  Grade A 10 2 Kelas rata-rata Grade B 10 3 Kelas rata-rata  Grade C 10 Total 30
Citra  digital  adalah  citra  dengan f(x,y) yang  nilainya  didigitalisasikan  baik  dalam  koordinat spasialnya maupun dalam gray level -nya., [4] Citra ialah istilah lain untuk gambar sebagai salah satu komponen multimedia yang memiliki peranan penting dalam bentuk informasi visual, [5]
Citra uji berjumlah 30 buah (3 kelas kualitas kopra, masing-masing kelas 10 citra). Semua citra, baik  citra  sample  ataupun  citra  uji  terlebih  dahulu  akan  dikonversi  ke  format  BMP  dan  diubah resolusinya menjadi 640 x 480 piksel.
1. Analisa Proses
Tiap  kelas  kualitas  dibedakan  berdasarkan  nilai  fitur  warna  ( red,  green,  blue )  dan  tekstur ( contrast,  correlation,  energy dan homogeneity ).  Semakin  berwarna  coklat  keabuan-abuan,dan bentuk lonjong dan pipih bagian bawah maka bibit kelapa tersebut semakin baik kualitasnya.
Setelah diketahui karakteristik kelas kualitas bibit kelapa, maka analisa proses pembentukan kelas bisa dilakukan. Proses pembentukan kelas diawali dengan melakukan ektraksi fitur citra data latih.  Tiap  citra  akan  diekstrak  untuk  mendapatkan  nilai red,  green,  blue dari  variabel  warna kemudian contrast,  correlation,  energy dan homogeneity dari  variabel  tekstur.  Hasilnya  akan disimpan di dalam database fitur citra, yakni di dalam tabel fitur citra latih.
Proses  Perhitungan  Jarak  dan  Identifikasi  Kualitas  Bibit  Kelapa,  proses  ini  diawali  dengan pemanggilan  citra  uji  (Citra  Query)  yang  ingin  dicari  kelas  kualitasnya,  hasil  citra  query  akan diekstrak untuk mendapatkan vector fitur citra query,
Setelah  didapatkan  vektor  fitur Red,  Green dan Blue dari  variabel  warna  kemudian energy, contrast, correlation dan homogeneity dari variabel tekstur. Perbandingan tersebut dapat dilakukan dengan cara menghitung jarak euclidean distance yang merupakan selisih nilai piksel antara 2 vektor tersebut. Adapun rumus euclidean distance ditunjukkan pada persamaan berikut ini:
Dist (i,k) = √∑ (𝑖 𝑗 − 𝑘 𝑗 ) 2 𝐷 𝑖=𝑗 , (1)
Dengan dist (i,k) adalah jarak euclidean antara vektor i dan vektor k i j = komponen ke j dari vektor i k j
= komponen ke j dari vektor k
D = adalah jumlah komponen pada vektor i dan vektor k.
Dari hasil perhitunga jarak euclidean tersebut dapat ditentukan suatu citra query adalah mirip bila memiliki jarak yang paling dekat atau nilainya paling kecil.
2. Analisis Citra Latih
Pada Tabel 4 merupakan hasil dari proses fitur latih, kualitas bibit kelapa dibagi kedalam kelas bibit Grade A (80-85)%, Grade A (70-7)%, dan Grade C (60-65)% berdasarkan variabel warna RGB ( Red Green  Blue ).dimana  dilakukan  citra  latih  untuk  30  Jenis  Bibit  Kelapa  yang  berbeda  yang dikelompokkan berdasarkan Grade A, Grade B dan Grade C.
Tabel 2. Database Vector Fitur Citra Latih
No Warna RGB Texsture Kelas ( Grade ) Red green Blue contrast correlation energy homogeneity 1 207 159 127 0.19549 0.92197 0.52511 0.94904 A 2 191 165 141 0.38007 0.85114 0.53196 0.91931 A 3 198 182 156 0.28098 0.85695 0.59057 0.94675 A 4 194 177 150 0.38497 0.82575 0.59906 0.92838 A 5 190 170 149 0.344 0.88702 0.51422 0.92907 A 6 216 189 156 0.16532 0.89522 0.49762 0.95973 A 7 197 162 132 0.15753 0.94251 0.60499 0.9676 A 8 179 152 126 0.19365 0.93941 0.55527 0.96952 A 9 167 143 121 0.50924 0.87592 0.51844 0.93899 A 10 170 148 123 0.39577 0.90232 0.47072 0.94541 A 11 169 151 132 0.53944 0.85987 0.49505 0.92654 B 12 176 136 108 0.37075 0.92512 0.40051 0.9498 B 13 182 148 119 0.19421 0.95022 0.43443 0.95427 B 14 166 133 117 0.3873 0.9244 0.43754 0.93494 B 15 188 145 119 0.28961 0.92834 0.42736 0.94186 B 16 185 166 146 0.24684 0.92728 0.48688 0.94574 B 17 190 159 136 0.24722 0.93015 0.4345 0.94791 B 18 193 160 134 0.21519 0.935 0.46796 0.96324 B 19 213 185 151 0.34537 0.842 0.49011 0.94002 B 20 182 155 132 0.22212 0.93376 0.51685 0.96795 B 21 189 160 136 0.18885 0.92558 0.56785 0.96571 C 22 191 165 141 0.14484 0.94504 0.52099 0.96843 C
23 170 141 122 0.93561 0.80219 0.45287 0.92195 C 24 182 155 136 0.45029 0.89404 0.40869 0.95395 C 25 189 161 138 0.29611 0.92038 0.46095 0.95042 C 26 195 169 148 0.52735 0.85075 0.47835 0.92733 C 27 212 187 169 0.28504 0.86161 0.42752 0.91608 C 28 195 173 149 0.21311 0.92172 0.50081 0.94931 C 29 183 145 120 0.39593 0.90532 0.37351 0.91268 C 30 180 148 131 0.53324 0.86049 0.46606 0.9237 C 3. Analisis Citra Uji
Misalkan  kita  ambil  satu  contoh  bibit  kelapa  ada  sebuah  citra query yang  belum  di  ketahui masuk label kelasnya dan masuk kualitas Grade A,Grade B atau Grade C . Vektor Tersebut yaitu: red =  181, green  = 149  dan blue =  132 .  Adapun  tahapan  perhitungan  menggunakan Nearest  mean classifier (NMC ) adalah sebagai berikut: Menghitung jarak antara vektor fitur citra query dengan database vektor fitur data citra latih  pada  Tabel 3 menggunakan rumus euclidean distance.
A = (x1,y1) B = x2,y2) D(A,B) = √(𝑥2 − 𝑥1) 2 + (𝑦2 − 𝑦1) 2
Dalam R n A = (x1,x2,x3,…xn)  B = (y1,y2,y3,…yn)
Disederhanakan menjadi:
D(A,B) = √(𝑦𝑛 − 𝑥𝑛) 2 + (𝑦𝑛 − 1 − 𝑥𝑛 − 1) 2 + ⋯ (𝑦1 − 𝑥1)
Masing Grade A, Grade B dan Grade C ,  Nilai RGB diambil dari data citra latih kemudian dicari nilai Mean untuk  masing  RGB,  untuk  menghitung  jarak  ke  citra  query  menggunakan  rumus euclidean  distance, setelah  dilakukan  perhitungan  jarak Euclidean  distance kemudian mengumpulkan kelas klasifikasinya, lebih jelas perhitungan dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Perhitungan Jarak Euclidean
Kelas
( Grade ) i1 = Red i2 = Green i3 = Blue Mean Jarak ke citra query [181 149 132]
Grade A 207 159 127 190 164 138 √(190 − 181) 2 + (164 − 149) 2 + (138 − 132) 2 √(9) 2 + (15) 2 + (6) 2
√81 + 225 + 36 = √342 = 18,49 191 165 141 198 182 156 194 177 150
190 170 149
216 189 156 197 162 132
179 152 126 167 143 121 170 148 123 Grade B 169 151 132 184 153 129 √(184 − 181) 2 + (153  − 149) 2 + (129 − 132) 2 √(3) 2 + (4) 2 + (−3) 2
√9 + 16 + 9 = √34 = 5,83 176 136 108 182 148 119
166 133 117
188 145 119 185 166 146 190 159 136 193 160 134
213 185 151
182 155 132
Grade C 189 160 136 188 160 139 √(188 − 181) 2 + (160 − 149) 2 + (139  − 132) 2 √(7) 2 + (11) 2 + (7) 2 191 165 141 170 141 122
182 155 136 √49 + 121 + 49 = √219 = 14,79 189 161 138 195 169 148
212 187 169 195 173 149 183 145 120
180 148 131

## Tabel 4. Prediksi Nearest Mean Classifier
Jarak ke citra query [197 171 140] Kelas Kualitas Nearest mean classifier 18,49 Grade A 80-85% 5,83 Grade B 70-75 % 14,79 Grade C 60-65%
Berdasarkan Tabel 4 jarak terkecil dari 3 jarak , maka dapat diambil kesimpulan bahwa citra query yang memiliki vektor fitur RGB [181 149 132] termasuk kedalam Kelas Grade B 70-75 %
Tabel 5. Database Vektor Fitur Citra Uji
No Warna RGB Textsture Jarak (%) Kelas Red Green Blue Contrast correlation Energy Homo- geneity 1 197 165 141 0.34102 0.8844 0.44258 0.93037 0.330428 66.96 Grade A 2 189 165 141 0.3477 0.88449 0.46412 0.93576 0.207606 79.24 Grade A 3 201 172 150 0.19858 0.92978 0.41243 0.94963 0.536621 46.34 Grade A 4 195 162 135 0.15248 0.95553 0.42583 0.96984 0.399954 60 Grade A 5 197 171 146 0.19083 0.91921 0.50444 0.95074 0.436817 56.32 Grade A 6 196 164 140 0.26337 0.92136 0.46682 0.96309 0.292944 70.71 Grade A 7 205 171 139 0.21954 0.91745 0.43591 0.95715 0.542776 45.72 Grade A 8 200 171 151 0.43385 0.84292 0.43686 0.92405 0.535985 46.4 Grade A 9 201 172 150 0.19858 0.92978 0.41243 0.94963 0.536621 46.34 Grade A 10 195 173 150 0.66621 0.81456 0.37999 0.91988 0.501212 49.88 Grade A 11 169 141 125 0.3566 0.91679 0.46204 0.93431 0.588703 41.13 Grade B 12 175 152 130 0.63044 0.81322 0.59353 0.93723 0.4381 56.19 Grade B 13 170 143 120 0.51662 0.89499 0.3503 0.90987 0.577785 42.22 Grade B 14 179 155 132 0.18739 0.94763 0.44662 0.96662 0.370053 62.99 Grade B 15 183 143 125 0.5005 0.88628 0.41405 0.93033 0.442443 55.76 Grade B 16 187 147 124 0.41284 0.90136 0.41521 0.93079 0.39475 60.53 Grade B 17 179 146 118 0.36522 0.92268 0.35266 0.92219 0.495668 50.43 Grade B 18 183 147 116 0.26978 0.93224 0.43549 0.94625 0.513396 48.66 Grade B 19 177 144 119 0.45779 0.90731 0.39377 0.9438 0.512364 48.76 Grade B 20 178 147 124 0.57499 0.873 0.41699 0.93217 0.414226 58.58 Grade B 21 184 156 137 0.2825 0.91693 0.44927 0.94638 0.598038 40.2 Grade C 22 187 165 151 0.59699 0.84998 0.24348 0.85432 0.529347 47.07 Grade C 23 188 158 140 0.40422 0.89383 0.38088 0.9165 0.223277 77.67 Grade C 24 183 161 138 0.38606 0.88281 0.53322 0.93886 0.506079 49.39 Grade C 25 185 166 146 0.24684 0.92728 0.48688 0.94574 0.468781 53.12 Grade C 26 190 159 136 0.24722 0.93015 0.4345 0.94791 0.356312 64.37 Grade C 27 189 160 136 0.18885 0.92558 0.56785 0.96571 0.301436 69.86 Grade C 28 189 161 138 0.29611 0.92038 0.46095 0.95042 0.102079 89.79 Grade C 29 187 160 135 0.18875 0.92441 0.51232 0.94743 0.495049 50.5 Grade C 30 190 160 137 0.24722 0.93015 0.4345 0.94791 0.219485 78.05 Grade C
Tabel 5 merupakan Hasil dari citra uji dari 30 citra uji,dimana masing data 10 grade A, 10 grade B, 10 grade C dimana data citra uji itu masing – masing didapat dalam proses Klasifikasi berdasarkan perhitungan  citra  query  dengan  menggunkan  rumus euclidean  distance, kemudian  dicari  jarak terkecil dalam proses klasifikasi dan perhitungan persentase (%) kemiripan berdasrkan dari data citra  latih.  dengan  metode Nearest  mean  classifier ,  nilai  rata-rata  terendah  dari  citra  query  yang nantinya akan menjadi hasil kualitas bibit kelapa.

## 4. Tahapan Analisa Perancangan Sistem
Pada tahan analisa perancangan sistem peneliti menggunakan Consept Data Modeling (CDM) Context Diagram dan Data Flow Diagram (DFD) Sebagai model sistem  untuk mempersentasikan seluruh elemen sistem yang saling terkait baik input,proses dan output,ada beberapa tahapann dalam analisa perancangan sistem yaitu:
a) Tahapan  pertama  pada  analisa  perancangan  sistem  klasifikasi  bibit  kelapa  menggunakan Pemodelan  Context  Diagram  dimana  berfungsi  untuk  menggambar  secara  umum  seluruh input dan output sistem, dapat dilihat pada Gambar 4.
Citra Bibit Label Kelas  Kualitas Kualitas  Bibit Kelapa Kelas  Kualitas  Bibit Kelapa 1 Sis tem Klas ifikas i Bibit Kelapa + Pengemba ng Pengguna

## Gambar 4.  Context Diagram Klasifikasi Kualitas Bibit Kelapa
Pada Diagram Konteks terdapat di entitas utama yang terlibat yaitu pengembang sistem dan penguna,proses secara umum dimulai dari penginputkan/pengambilan citra bibit kelapa dan background,pada proses klasifikasinya terdapat proses pembentukan kelas,subtraction,ekstraksi fitur,klasifikasi dan evaluasi,dan menghasilkan kelas kualitas bibit kelapa,sedangkan dari sisi entitas pengguna proses ekstraksi kualitas bibit kelapa dan kelas bibit  kelapa  dimana prosesnya  juga  berupa  subtraction,ekstraksi  fitur  dan  klasifikasi, untuk lebih detailnya digambarkan pada DFD level 1 pada Gambar 5.
b) Data Flow Diagram Level 1
DFD level 1 (satu) digunakan untuk menggambarkan secara detail aliran data sistem klasifikasi bibit  kelapa,yang  melibatkan  data  store  sebagai  tempat  penyimpanan  dan  proses decomposisi sistem,DFD level 1 merupakan gambaran detail dari Context Diagaram ,untuk Data Flow Diagram dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 5.  DVD Level 1 Proses Klasifikasi Kualitas Bibit Kelapa
Gambar 5 DFD level 1 dimulai pengembang input data citra latar belakang kemudian di proses file  citra  background  BMP,kemudian  input  citra  bibit  kelapa  dan  kemudian  diproses  pada Filegambar  citra  kelapa  berformat  BMP,tahapan  selanjutnya  proses preprocessing yakni proses background subraction (proses pemisahan background belakang dengan citra gambar
kelapa)  setelah  proses  pemisahan subtaction selesai,  tahapan  selanjutnya  proses  ekstraksi fitur  dimana  ekstraksi  fitur  ini  akan  menghasilkan  Fitur  RGB  ( Red,  Green  ,Blue ).setelah ekstraksi, tahap selanjutnya proses pembentukan kelas,dimana proses ini hasilnya  disimpan kedalam data store file fitur,tahap selanjutnya proses klasifikasi dimana proses klasifikasi ini menghasilkan  RGB  ( Red,  Green  ,Blue )  dan  CCEM  ( contrast,  correlation,  energy, homogeneity ),akan di simpan kedalam data store citra hasil objek kelapa,proses ekstraksi fitur citra query, setelah menghitung  citra quey tahap selanjutnya proses menghitung jarak,dan hasil  nya  disimpan  kedalam  data store File Uji,dan  akan  menghasilkan  kualitas  bibit  kelapa berdasarkan grade A,B atau C dengan persentase kemiripan.

## 3.2 Implementasi Sistem
Implementasi merupakan tahapan menerapkan dan mengoperasikan sistem pada kenyataan yang sebenarnya, sehingga akan di ketahui apakah sistem yang telah dibangun benar-benar dapat berjalan dan sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai. Adapun Implementasi Sistem meliputi Sistem pembentuk kelas dan sistem klasifikasi Bibit Kelapa.
1. Implementasi Sistem Pembentuk Kelas . Implementasi Sistem Pembentuk Kelas memerlukan sekumpulan  input  berupa  bibit  kelapa yang  diambil citranya  dengan  menggunakan  kamera untuk  dijadikan  referensi.  Fase  pengumpulan  sample  bibit  kelapa  ini  disebut  dengan  fase pelatihan.  Sistem  dikenalkan  dengan berbagai  sekelompok bibit  kelapa  dengan  fitur warna dan fitur tekstur. Sistem pembentuk kelas juga akan menampilkan output berupa tabel yang akan menampilkan bibit kelapa yang sudah diperkenalkan, dimana masing-masing bibit kelapa diwakili oleh mean kelasnya. Untuk memudahkan proses pelatihan yang akan dilakukan maka diperlukan antar muka pemakai untuk melaksanakan fase pelatihan tersebut. Pada Gambar 6 ditunjukkan tampilan antar muka sistem pembentuk kelas.

## Gambar 6.  Halaman Sistem Pembentuk Kelas
Antar  muka  Gambar  6  di  atas  terdapat  beberapa tombol-tombol  yang  dapat  dipergunakan oleh user untuk melakukan kegiatan pelatihan sistem menggunakan file citra latih. Adapun tombol-tombol yang digunakan adalah sebagai berikut:
a) Tombol add image untuk memulai melakukan pelatihan kepada sistem dengan membaca file citra latih.
b) Tombol background subtract untuk memisahakan citra objek buah dari latar.
c) Tombol ekstraksi fitur untuk melakukan proses ekstrak pada citra sampel bibit kelapa.
d) Tombol  save  fitur  digunakan  untuk  menyimpan  hasil  ekstraksi  ke  dalam  Basis  data  Fitur Citra bibit kelapa.
e) Tombol back adalah tombol kembali kehalaman utama.
2. Proses Ekstraksi Fitur . Setelah menentukan citra objek buah yang akan dijadikan referensi oleh sistem maka citra buah tersebut di ekstraksi oleh sistem pembentuk basis data. Hasil ekstrak adalah vektor fitur yang selanjutnya akan disimpan dalam table Fitur Citra melalui proses akses basis data. Adapun contoh hasil ekstraksi fitur tersebut seperti pada Gambar 7 berikut ini.

## Gambar 7.  DVD Level 1 Proses Ekstraksi Fitur
3. Proses Klasifikasi. Proses Klasifikasi bibit kelapa memerlukan sekumpulan input berupa bibit kelapa  yang  akan  diambil  citranya  untuk  dikenali  dan  diklasifikasikan  dan  menghasilkan outpun  informasi  jarak,  prosentase  kemimiripan  dan  informasi  kelas  kualitas  bibit  kelapa. Selain  bibit  kelapa  yang  di  inputkan  kedalam  sistem  klasifikasi  akan  menolak  kerena prosentase kurang dari < 40 % klasifikasi penolakan kelapa. Perhatikan Gambar 8 berikut ini.
(a)
(b)
Gambar 8.  (a) Proses Klasifikasi poin a (b) Penolakan Klasifikasi poin b
5. Proses Evaluasi. Proses evaluasi adalah pengukuran atau penilaian dari data latih 30 sampel dan  data  uji  30  sampel  dengan  metode  10  x10  – flod  crossvalidation dan  menghasilkan informasi hasil akhir evaluasi dari data eksperimen secara global, memiliki ketelitian rata-rata 86.67 %. Perhatikan Gambar 9.

## 3.3 Pengujian Sistem
Uji coba sistem dan program adalah dimana program atau  aplikasi yang selesai dirancang, diuji kelayakannya untuk mengetahui apakah sistem tersebut masih terdapat kesalahan eksekusi dan kekurangan atau sudah sesuai dengan tujuan yang diharapkan.
1. Pengujian Sistem Grade A rata -rata 80-85  %
Pengujian sistem Grade A adalah pengujian klasifikasi dari data uji, 10 data eksperimen yang menghasikan informasi berupa jarak dan prosentase kemiripan. Dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 6. Pengujian Sistem Grade A Rata-Rata 80-85%
No Grade Jarak % Kemiripan 1 Grade A 0,330428 66,96 2 Grade A 0,207606 79,24 3 Grade A 0,536621 46,34 4 Grade A 0,399954 60 5 Grade A 0,436817 56,32 6 Grade A 0,292944 70,71 7 Grade A 0,542776 45,72 8 Grade A 0,535985 46,4 9 Grade A 0,536621 46,34 10 Grade A 0,501212 49,88 Rata – Rata 0,4320964 56,791 Simpangan Baku 0,12056431 12,05715
2. Pengujian Sistem Kelas Grade B rata-rata 70-75 %
Pengujian  sistem  kelas  Grade  B  70-75  %    adalah  pengujian  klasifikasi  dari  data  uji,  10  data eksperimen yang menghasikan informasi berupa jarak dan prosentase kemiripan. Dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Pengujian Sistem Grade B Rata-Rata 70-75%
No Grade Jarak % Kemiripan 1 Grade B 0,588703 41,13 2 Grade B 0,4381 56,19 3 Grade B 0,577785 42,22 4 Grade B 0,370053 62,99 5 Grade B 0,442443 55,76 6 Grade B 0,39475 60,53 7 Grade B 0,495668 50,43 8 Grade B 0,513396 48,66 9 Grade B 0,512364 48,76 10 Grade B 0,414226 58,58 Rata – Rata 0,4747488 52,525 Simpangan Baku 0,07480268  7,481074
3. Pengujian Sistem Kelas Grade C rata - rata60-65 %
Pengujian  sistem  kelas  Grade  C  60-65  %    adalah  pengujian  klasifikasi  dari  data  uji,  10  data eksperimen yang menghasikan informasi berupa jarak dan prosentase kemiripan. Dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Pengujian Sistem Grade C Rata-Rata 60-65%
No Grade Jarak % Kemiripan 1 Grade C 0,598038 40,2 2 Grade C 0,529347 47,07 3 Grade C 0,223277 77,67 4 Grade C 0,506079 49,39 5 Grade C 0,468781 53,12 6 Grade C 0,356312 64,37 7 Grade C 0,301436 69,86 8 Grade C 0,102079 89,79 9 Grade C 0,495049 50,5 10 Grade C 0,219485 78,05 Rata – Rata 0,3799883 62,002 Simpangan Baku 0,16369349  16,36763
Dari  hasil pengujian  setiap  tabel  memiliki  10 eksperimen .  Dari  10 eksperimen diklasifikasikan menghasilkan  informasi  jarak  dan  prosentase  kemiripan.  Dari  hasil  data  jarak  dan  prosentase kemiripan  di  jumlahkan.  Dari  hasil  jumlah  dibagi  10.  Adapun  Tabel    6,  Tabel  7  dan  8.  Klasifikasi tertinggi ditunjukkan pada Tabel 3 dengan jarak 0,3799883 % dan prosentase kemiripan 62 %. Bisa dilihat di Tabel 9 di bawah ini.
Tabel 9. Keseluruhan Rata-Rata Kelas
Jarak Kemiripan Kelas A Kelas B Kelas C Kelas A Kelas B Kelas C Rata-Rata 0,4320964 0,4747488 0,3799883 56,791 52,525 62,002 Simpangan Baku 0,12056431 0,07480268 0,16369349 12,05715 7,481074 16,36763

## KESIMPULAN
Berdasarkan dari tujuan penelitian didapat kesimpulan yaitu: Telah dibangun sebuah sistem klasifikasi  bibit  kelapa  menggunakan  dengan  metode Nearest  Mean  Classifier  (NMC) Dengan Graphical  User  Interface  (GUI)  menggunakan  tool  Matlab.  Hasil  klasifkasi  sistem    10  x  10  – fold crossvalidation pada  masing–masing  katagori  yaitu:  a.  katagori  klasifikasi  kualitas  bibit  kelapa Grade  A (80–85 %) dihasilkan ketelitian rata-rata 56,791 % dengan simpangan baku 12,05715 %; b. katagori  kualitas bibit kelapa Grade  B (70–75 %) rata–rata dihasilkan ketelitian  52,525 % dengan simpangan baku 7,481074 %; c. katagori kualitas bibit kelapa Grade  C(60–65 %) rata–rata dihasilkan ketelitian  62,002  %  dengan  simpangan  baku  16,36763  %.  Dari  hasil  10 eksperimen diklasifikasikan menghasilkan informasi jarak dan prosentase kemiripan. Dari hasil didapat adalah Grade C yang memiliki persentase tertinggi dengan jarak 0,379% dan prosentase kemiripan 62 %. Bisa dilihat di Tabel 4 di bawah ini. Hasil akhir evaluasi dari data eksperimen secara global, memiliki ketelitian rata- rata 86.67 %. Untuk mendapatkan persentase kemiripan yang tinggi harus dilakukan data latih yang banyak terhadap sistem klasifikasi kualitas bibit kelapa.

## REFERENSI
[1]  Abdullah,  Usman  and  Efendi,  "Sistem  Klasifikasi  Kualitas  Kopra  Berdasarkan  Warna  dan Tekstur  Menggunakan  Metode  Nearest  Mean  Classifier  (NMC)," Jurnal  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 4, no. 4, pp. 297-303, 2017.
[2]  D.  L.  Rahmah,  "Perancangan  Aplikasi  Sistem  Persuratan  Berbasis  Web  Pada  PT.  Dwi  Pilar Pratama," Faktor Exacta, vol. 6, no. 2, pp. 282-292, 2014.
[3]  F. A. Hermawati, Data Mining, Yogyakarta: Andi, 2013.
[4]  H. A. Musril, "Studi Komparasi Metode Aritmatic Coding dan Huffman Coding Dalam Algoritma Entropy Untuk Kompresi Citra Digital," Jurnal Teknologi Informasi & Pendidikan, vol. 5, no. 2, pp. 133-156, 2012.
[5]  Y.  Permadi  and  Muritno,  "Aplikasi  Pengolahan  Cotra  Digital  Untuk  Identifikasi  Kematangan Mentimun Berdasarkan Tekstur Kulit Buah Menggunakan Metode Ekstraksi Ciri Statistik," Jurnal Informatika, vol. 9, no. 9, pp. 1028-1038, 2015.
[6]  M. Masril, "Implementasi Jaringan Saraf Tiruan Pada Pattern Recognition (Studi Kasus Huruf Jepang  Katakana)," Jurnal  Teknologi  Informatika  &  Pendidikan, vol.  6,  no.  1,  pp.  55-65, 2013.
[7]  Pracaya and P. C. Kahono, Kiat Sukses Budidaya Kelapa, Klaten: PT Macanan Jaya, 2011.