## APLIKASI PENGENALAN TINGKAT KEMATANGAN BUAH TOMAT MENGGUNAKAN FITUR WARNA HSV BERBASIS ANDROID

## Suwanto Sanjaya
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Jl. HR. Soebrantas KM.15, Pekanbaru, Riau, Indonesia Email: suwantosanjaya@uin-suska.ac.id

## Abstract
Tomatoes ripen relatively quickly, so tomato farmers must be able to properly sort the tomatoes for distribution. Farmers typically sort the tomatoes by hand. Tomato farmers are generally experts at manually sorting tomatoes, but humans have many limitations, such as being tired and unfocused. Because these issues can lead to inconsistencies and inaccuracies in sorting, a tool is required to help with the process. As a result, it is necessary to create an Android application to aid in the sorting process. The reason for using Android as a platform is that it is a tool that a large number of people own. The LVQ algorithm is used as a learning algorithm to find the best model for tomato recognition. To build the model, the algorithm requires features. Colors with Hue, Saturation, and Value (HSV) are used. The Personal eXtreme Programming (PXP) system development methodology was used to create applications that recognize the level of ripeness of tomatoes. Unified Modeling Language  (UML) is the analytic tool of choice. The application was  successfully developed on the Android platform based on the test results. The application's use results in an accuracy of 80%. Green and red tomatoes are the most well-known types of tomatoes. Turning tomatoes are difficult to identify because many of them are mistaken for green tomatoes.
Keyword: Android; eXtreme Programming; HSV; Recognition; Tomato

## Abstrak
Buah tomat memiliki waktu kematangan relatif cepat, sehingga petani tomat harus dapat menyortir buah tomat dengan tepat yang akan didistribusikan. Pada umumnya petani menyortir buah tomat secara manual. Petani tomat juga pada umumnya sudah ahli dalam menyortir tomat secara manual, tetapi manusia memiliki banyak keterbatasan seperti lelah dan tidak fokus. Masalah tersebut dapat meyebabkan inkonsistensi dan ketidaktepatan dalam penyortirannya, sehingga dibutuhkan alat bantu untuk membantu proses peyortiran tersebut. Oleh karena itu, perlu dikembangkan sebuah aplikasi Android  yang  dapat  membantu  proses  penyortiran  tersebut.  Alasan  penggunaan  Android  sebagai  platform  karena merupakan alat yang banyak dimiliki orang pada umumnya. Algoritme LVQ digunakan sebagai algoritme pembelajaran untuk  mendapatkan  model  terbaik  dalam  mengenali  buah  tomat.  Algoritme  tersebut  membutuhkan  fitur  untuk membangun  modelnya.  Fitur  yang  digunakan  adalah  warna Hue,  Saturation, dan Value (HSV). Aplikasi  pengenalan tingkat  kematangan  buah  tomat  dikembangkan  menggunakan  metodologi  pengembangan  sistem Personal  eXtreme Programming (PXP). Alat  analisis  yang  digunakan  adalah Unified  Modeling  Language (UML).  Berdasarkan  hasil pengujian, aplikasi berhasil dikembangkan pada platform Android. Penggunaan aplikasi tersebut menghasilkan akurasi sebesar 80%. Tomat yang paling banyak dikenali adalah tomat Green dan Red . Tomat Turning cukup sulit dikenali, karena tomat tersebut cukup banyak yang dikenali sebagai tomat Green .
Kata Kunci: Android, eXtreme Programming, HSV, Pengenalan, Tomat

## 1. Pendahuluan
Tomat plum ( Lycopersicon lycopersicum ) merupakan  salah  satu  jenis  buah  tomat  [1].  Waktu kematangannya  relatif  cepat  jika  sudah  dipanen.  Pasca panen, petani harus melakukan sortir buah untuk memilih buah  yang  akan  didistribusikan  sesuai  dengan  tingkat kematangannya. Hal ini mengharuskan petani tomat dapat menyortir  buah  tomat  dengan  tepat  [2].  Pada  umumnya teknik  sortir  yang  digunakan  oleh  petani  secara  manual dengan  melihat  secara  langsung  dengan  mata.
Permasalahannya, manusia memiliki banyak keterbatasan seperti  lelah  dan  tidak  fokus.  Masalah  tersebut  dapat meyebabkan  inkonsistensi  dan  ketidaktepatan  dalam penyortirannya [3], sehingga dibutuhkan alat bantu untuk membantu  proses  peyortiran  tersebut.  Penggunaan  alat bantu  penyortiran  dapat  menurunkan  resiko  kerugian seperti pembusukan buah tomat [2].
Banyak  indikator  yang  dapat  digunakan  untuk menentukan tingkat kematangan buah tomat pada proses sortir salah satunya  adalah warna buah. Menurut  USDA [4],  tingkat  kematangan  buah  tomat  dibagi  menjadi  6
tingkatan  yaitu green,  breakers,  turning,  pink,  light  red , dan red .  Tingkat  kematangan Green merupakan  tomat yang berwarna hijau dan dapat bervariasi dari  terang ke gelap.  Tingkat  kematangan Breakers merupakan  tomat yang  berwarna  hijau  dengan  sedikit  warna  merah  muda pada  10%  permukaannya.  Tingkat  kematangan Turning merupakan  tomat  berwarna  hijau  terang  dan  memiliki warna  merah  muda  lebih  dari  10%  dibagian permukaannya.  Tingkat  kematangan Pink merupakan tomat  yang  berwarna pink kemerahan  pada  bagian permukaannya antara 30% sampai dengan 60%. Tingkat kematangan Light Red merupakan tomat yang berwarna pink kemerahan  antara  60%  sampai  90%  pada permukaannya.  Tingkat  kematangan Red merupakan tomat yang berwarna merah lebih dari 90% sampai warna merah gelap pada permukaannya.
Warna  merupakan  salah  satu  fitur  yang  dapat digunakan untuk mengidentifikasi objek pada pengolahan citra  digital.  Pengolahan  citra  digital  dapat  digunakan untuk  mengambil  informasi  tertentu  pada  sebuah  citra digital [5]. Salah satu ruang warna yang dapat dijadikan sebagai fitur adalah  ruang  warna Hue, Saturation, Value (HSV) [6]. Hue adalah tingkat kemerahan dan kehijauan dari  cahaya. Saturation menunjukkan  intensitas  warna putih  pada  citra. Value menyatakan  banyaknya  cahaya yang diterima oleh mata. Fitur warna HSV sudah banyak digunakan pada penelitian sebagai salah satu fitur untuk mengidentifikasi  objek.  Beberapa  penelitian  yang menggunakan  fitur  warna  HSV  antara  lain  digunakan untuk  klasifikasi  tingkat  kematangan  buah  tomat  [7], klasifikasi  citra  daun  [8],  klasifikasi  jenis  tanaman  hias daun  Philodendron  [9],  klasifikasi  jenis  Bunga  [10], klasifikasi  kematangan  buah  jeruk  [11],  dan  klasifikasi jenis buah apel [12].
Pada  penelitian  sebelumnya  [7]  sudah  dibahas bagaimana  menentukan  model  terbaik  untuk  klasifikasi tingkat kematangan buah tomat menggunakan fitur warna HSV dan algoritme LVQ sebagai proses pembelajarannya. Berdasarkan penelitian tersebut, akurasi yang dihasilkan antara 76,5% sampai dengan 86,5% dari pengujian model klasifikasi  tingkat  kematangan  buah  tomat.  Berdasarkan model  yang  dihasilkan  dari  penelitian  tersebut  tersebut, maka  pada  penelitian  ini  akan  melanjutkan  dengan mengimplementasikannya  pada  perangkat smartphone Android. Alasan penggunaan perangkat smartphone android karena  pengguna smartphone diproyeksikan  terus meningkat  dari  tahun  ketahun  [13]  khususnya  di Indonesia. Menurut loporan dari Newzoo [14], pada akhir tahun  2020  Indonesia  masuk  empat  besar  pengguna smartphone terbesar  di  dunia  setelah  China,  India,  dan Amerika Serikat. Selain itu juga karena smartphone saat ini hampir menjadi kebutuhan primer seseorang, dan juga karena  memiliki  bentuk  yang  kecil  sehingga  mudah dibawa kemana-mana.
Pembuatan aplikasi Android ataupun platform lain harus dikembangkan mengikuti metodologi pengembangan  system  untuk  memudahkan  proses pengembangannya  dikemudian  hari.  Salah  satu metodologi pengembangan sistem yang dapat digunakan
adalah eXtreme  Programming (XP)  [15].  XP  termasuk dalam  pendekatan  metodologi  Agile.  Pendekatan  XP berguna  untuk  mempercepat  pekerjaan  [16]  karena tanggap terhadap penambahan dan perubahan kebutuhan. Pendekatan  XP  harus  dikerjakan  oleh  tim  [15]. Pendekatan  XP  yang  hanya  dikerjakan  oleh  satu  orang programmer dikenal  dengan  istilah Personal  eXtreme Programming (PXP) [17]. Beberapa penelitian yang telah menggunakan  pendekatan  PXP  dalam  pengembangan aplikasinya  antara  lain  pengembangan  aplikasi mobile learning interaktif[18],  aplikasi Informatics  Student Center [19], dan sistem informasi kerja praktek [20].
Berdasarkan  latar  belakang  dan  penelitian  terkait yang telah dijelaskan, maka dapat dibuat sebuah rumusan masalah  yaitu  bagaimana  model  pengetahuan  yang dihasilkan dari proses pembelajaran mesin menggunakan algoritme  LVQ  dan  fitur  HSV  dapat  diterapkan  pada aplikasi  pengenalan  tingkat  kematangan  buah  tomat berbasis  Android  menggunakan  pendekatan  PXP.  Ada beberapa batasan yang diperlukan pada penelitian ini agar penelitinnya  menjadi  terarah.  Beberapa  batasan  masalah yang  menjadi  fokus  pada  penelitian  ini  pertama  adalah model prototype (bobot) yang digunakan adalah hasil dari penelitian  sebelumnya  [7].  Kedua,  tingkat  kematangan yang digunakan sama dengan penelitian sebelumnya yaitu lima  tingkatan  ( green,  turning,  pink,  light  red, dan red ) [7].  Ketiga,  data  uji  yang  digunakan  untuk  menguji aplikasi yang dikembangkan adalah data buah tomat dari penelitian sebelumnya [7] sebanyak 400 gambar.

## 2. Metode
Gambaran tahapan penelitian yang dilakukan dapat dilihat  pada  Gambar  1.  Tahapan  penelitian  ini  merujuk pada  metodologi  pengembangan  sistem  dengan pendekatan XP [15], [21], tetapi yang dikerjakan oleh satu orang atau yang dikenal dengan pendekatan PXP [17].
Gambar 1. Tahapan Penelitian [15]
Pengumpulan  data  dilakukan  pada  tahapan planning . Data bersumber dari penelitian sebelumnya [7] yaitu 80 gambar buah tomat Green , 80 gambar buah tomat Turning ,  80  gambar  buah  tomat Pink ,  80  gambar  buah tomat Light Red ,  dan  80  gambar  buah  tomat Red . Total gambar  yang  digunakan  adalah  400  gambar  buah  tomat seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Data buah tomat (a) Green , (b) Turning ,
(c) Pink , (d) Light Red , (e) Red [7]
Analisis  dilakukan  dengan  dua  tahapan  yaitu analisis  model  dan  analisis  fungsional  aplikasi. Analisa model  merupakan  tahapan  mencuplik  kembali  beberapa beberapa  proses  yang  dilakukan  untuk  menghasilkan model  terbaik  yang  sudah  dilakukan  pada  penelitian sebelumnya [7]. Analisis tersebut digunakan sebagai dasar untuk menganalisis aplikasi berbasis Android  yang  akan dibuat.  Beberapa  proses  tersebut  adalah  tahap  ekstraksi fitur dan pemodelan bobot terbaik. Adapun tahapan proses yang  akan  dilakukan  pada  tahap  ekstraksi    fitur  pada aplikasi android adalah sebagai berikut:
1. Menyiapkan gambar buah tomat.
2. Melakukan pemotongan gambar buah tomat ( cropping ).  Proses  ini  dilakukan  agar  berfokus  pada bagian objek buah tomatnya saja.
3. Mengubah  ukuran  ( resize )  gambar  hasil  pemotongan menjadi  32x32  piksel.  Proses  ini  untuk  mengurangi proses komputasi.
4. Melakukan  konversi  gambar  dari channel RGB  ke HSV dari setiap piksel gambar [22].
5. Hitung  rata-rata  masing-masing  nilai  H,  S,  dan  V. Nilai rata-rata tersebut dijadikan sebagai fitur HSV.
Berdasarkan hasil  fitur HSV yang telah dihasilkan, maka  selanjutnya  melakukan  proses  klasifikasi.  Proses klasifikasi dilakukan dengan cara menghitung jarak antara fitur  HSV  dengan  semua  prototype  dari  model  terbaik yang  sudah  dihasilkan.  Pada  penelitian  sebelumnya  [7] prototype  yang  digunakan  setiap  kelas  sebanyak  4 prototype  sehingga  ada  20  prototype  dari  5  kelas  buah tomat.  Perhitungan  jarak  dilakukan  pada  20  prototype tersebut,  selanjutnya  pilih  jarak  yang  terdekat  (nilai terkecil). Berdasarkan jarak terdekat tersebut, maka akan diketahui kelas citra buah tomat yang diuji.
Tahap  analisa  fungsional  aplikasi  dilakukan  untuk menganalisa  proses-proses  yang  dapat  dilakukan  oleh aplikasi.  Tahap  ini  menggunakan  bahasa  pemodelan
Unified Modeling Language
(UML) untuk menggambarkan  proses-prosesnya.  Diagram  UML  yang digunakan adalah Usecase Diagram, Sequence Diagram, dan Class Diagram .
Perancangan  dilakukan  untuk  menggambarkan antarmuka masukan dan keluaran dari aplikasi yang akan dibangun.  Antarmuka  aplikasi  dirancang  juga  untuk memudahkan  pengembangan  aplikasi  yang  dibangun.
Prosesnya  antara  lain  menentukan  komponen-komponen apa saja yang digunakan pada aplikasi dan tata letaknya.
Tahap implementasi pada penelitian ini merupakan proses  penulisan  kode  program  menggunakan  bahasa pemrograman Java. Tahap terakhir yaitu menguji aplikasi apakah  sudah  sesuai  dengan  analisis  dan  perancangan yang  dilakukan,  jika  sudah  sesuai  maka  aplikasi  dapat dirilis,  jika  belum  maka  perlu  diperiksa  kembali  dari tahapan  analisis.  Tahapan-tahapan  mulai  dari  analisa sampai  pengujian  dilakukan  secara  berulang  sampai semua kebutuhan ( requirement ) aplikasi terpenuhi.
Pengujian  dilakukan  untuk  memastikan  aplikasi dapat berjalan dengan baik dalam mengenali buah tomat. Pengujian yang akan dilakukan adalah pengujian aplikasi terhadap  data  gambar  buah  tomat  dari  penelitian sebelumnya  [7]  sebanyak  400  gambar  buah  tomat  dan dihitung akurasi untuk melihat ketepatan dalam mengenali buah  tomat.  Aplikasi  juga  akan  diujikan  dengan pengambilan langsung dari kamera smartphone Android.

## 3. Hasil dan Analisis

## Usecase Diagram
Usecase adalah  aktivitas  yang  dilakukan  aplikasi sebagai  respon  terhadap  permintaan  oleh  pengguna. Usecase  diagram digunakan  untuk  menggambarkan interkasi  antara  pengguna  aplikasi  dengan  kegiatan  apa saja yang dapat dilakukan oleh aplikasi. Usecase diagram untuk  pengenalan  tingkat  kematangan  buah  tomat  dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Usecase diagram pengenalan tingkat kematangan buah tomat
Pada  Gambar  3  terlihat  bahwa  Aplikasi  akan dibangun dapat digunakan oleh satu aktor yaitu pengguna aplikasi  secara  umum.  Pengguna  aplikasi  tersebut  dapat mengerjakan  beberapa  kegiatan  terhadap  aplikasi  yang akan  dibangun,  antara  lain  aplikasi  dapat  mengambil gambar,  dan  proses  klasifikasi  buah  tomat.  Proses pengambilan gambar memiliki dua cara yaitu mengambil langsung dari kamera, dan dapat juga memilih dari galeri gambar yang sudah ada.

## Sequence Diagram
Sequence  diagram menggambarkan  objek  yang berpartisipasi  dalam  usecase  dan  saling  berinteraksi. Sequence  diagram menggambarkan  proses  yang  terjadi antar  objek  dari  waktu  kewaktu  untuk  setiap usecase . Sequence  diagram yang  menjelaskan  proses  mengambil
gambar  dari  kamera  dapat  dilihat  pada  Gambar  4. Sequence  diagram yang  menjelaskan  proses  mengambil gambar dari galeri dapat dilihat pada Gambar 5. Sequence diagram yang menjelaskan proses klasifikasi buah tomat dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 4. Sequence diagram mengambil gambar dari kamera
Gambar 5. Sequence diagram mengambil gambar dari galeri
Gambar 6 . Sequence diagram Klasifikasi Buah Tomat
Sequence  diagram klasifikasi  buah  tomat  seperti pada  Gambar  6  melibatkan  5  objek  yaitu  aktor, MainActivity,  Classification,  FeatureExtraction,  dan WeightModel.  Kondisi  awal  yang  harus  terpenuhi sebelum  proses  klasifikasi  ini  dilakukan  adalah  sudah
melalui  proses  mengambil  gambar  baik  dari  kamera ataupun dari galeri. Apabila kondisi awal sudah terpenuhi, maka aktor memilih tombol Klasifikasi.
Fungsi  yang  dipanggil  ketika  tombol  tersebut ditekan  adalah  featureExtraction()  yang  ada  pada  objek MainActivity.  Fungsi  tersebut  memanggil  fungsi  crop(), resize(),  hsvMeans()  dari  objek  FeatureExtraction.  Nilai hasil  proses  fungsi  featureExtraction()  digunakan  pada fungsi  classification().  Didalam  fungsi  tersebut memanggil  fungsi  lvqPredict()  yang  ada  pada  objek Classification.  Pada  fungsi  lvqPredict()  mengambil  data bobot dari objek WeightModel untuk dihitung jaranknya menggunakan fungsi distance(). Apabila sudah didapatkan prototype nilai terkecil, maka ambil informasi target kelas dari  objek WeightModel.  Berdasarkan  target  kelas  yang didapatkan, maka aplikasi menampilkan hasil klasifikasi buah tomat apakah kelas Green, Turning, Pink, Light Red, atau Red .

## Class Diagram
Class  diagram digunakan  untuk  menunjukan hubungan antar class atau objek. Setiap class menyimpan informasi  atribut  dan  operasi-operasi  yang  dapat dilakukan  oleh class tersebut.  Berdasarkan  objek-objek yang  ada  pada sequence  diagram yang  sudah  dibahas secara  iteratif,  maka class dan  relasi  antar class yang dihasilkan dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Class diagram klasifikasi buah tomat

## Perancangan Antarmuka Pengguna
Berdasarkan  hasil  Analisa,  maka  beberapa antarmuka  yang  dirancang  adalah  antarmuka  halaman utama, antarmuka dialog ketika memilih tombol “Ambil Gambar”,    antarmuka  setelah  gambar  dipilih,  dan antarmuka hasil klasifikasi. Beberapa rancangan tersebut dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Rancangan antarmuka pengguna
Antarmuka  pengguna  seperti  pada  Gambar  8 disusun  dari  beberapa  komponen.  Pertama,  komponen layout yang  digunakan  adalah  ScrollView  dan ConstraintLayout.  Kedua,  komponen  untuk  meletakkan gambar  adalah  ImageView.  Ketiga,  komponen  tombol Ambil  Gambar  dan  Klasifikasi  adalah  Button.  Setelah tombol “Ambil Gambar” dipilih, maka akan menampilkan dialog. Dialog tersebut  menggunakan  komponen AlertDialog. Semua rancangan antarmuka tersebut dibuat sebagai  dasar  dalam  implementasi  aplikasi  pengenalan tingkat kematangan buah tomat berdasarkan berdasarkan fitur HSV.

## Implementasi
Tahap implementasi adalah proses penulisan kode program  untuk  membangun  Aplikasi  klasifikasi  buah tomat.  Penulisan  kode  program  didasarkan  pada  hasil Analisa khususnya class diagram yang sudah dijelaskan. Selain  itu  juga  berdasarkan  rancangan  antarmuka  yang sudah  dibuat.  Tahap  implementasi  ini  perangkat  lunak yang digunakan adalah  IDE Android Studio dan Bahasa Pemrograman  Java.  Perangkat  keras  yang  digunakan adalah Komputer dengan spesifikasi Processor Intel Core i3, RAM 10GB, dan SSD 240GB.
Implementasi  dari  rancangan  halaman  utama menggunakan script XML yang sudah  umum digunakan dalam mengembangkan aplikasi berbasis Android, tetapi untuk  implementasi  dari  rancangan  dialog,  langsung ditangani  oleh  library  yang  disediakan  oleh  Bahasa Pemrograman  Java  yaitu  library  AlertDialog.  Hasil implementasi  aplikasi  pengenalan  tingkat  kematangan buah tomat dapat dilihat pada Gambar 9, sampai dengan Gambar 11.
Gambar 9 Implementasi Menampilkan Dialog Ambil Gambar
Gambar 10. Implementasi mengambil gambar dari
kamera

## Gambar 11. Implementasi mengambil gambar dari galeri

## Pengujian
Pengujian merupakan tahap akhir apakah aplikasi yang dikembangkan menghasilkan akurasi yang baik atau tidak. Pengujian dilakukan dengan menguji gambar tomat yang digunakan pada penelitian sebelumnya seperti pada Gambar 2. Gambar tomat diuji satu persatu dan dihitung akurasinya untuk melihat kesesuaian antara aplikasi yang dibangun dengan model yang sudah diuji pada penelitian sebelumnya [7].
Seluruh  hasil  pengujian  yang  sudah  dilakukan dapat dirangkum dalam tabel confussion matrix [23] untuk melihat  berapa  klasifikasi  yang  benar  dan  yang  salah. Confussion  matrix hasil  pengujian  menggunakan  data gambar  tomat  berdasarkan  data  pada  Gambar  2  dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 . Confussion matrix hasil pengujian Kelas Prediksi Green  Turning  Pink  Light Red Red K ela s S eb en ar n ya Green 80 0 0 0 0 Turning 21 42 15 2 0 Pink 12 8 56 2 2 Light Red 0 0 8 68 4 Red 0 0 4 2 74
Berdasarkan Tabel 1, akurasi masing-masing kelas ataupun  secara  keseluruhan  dapat  dihitung.  Adapun akurasi  aplikasi  yang  dikembangkan  berdasarkan  data gambar  buah  tomat  dari  penelitian  sebelumnya  adalah sebagai berikut.
Akurasi Kelas Green = 100% Akurasi Kelas Turning = 52,5%
Akurasi Kelas Pink
= 70%
Akurasi Kelas Light Red = 85% Akurasi Kelas Red = 92,5% Akurasi Keseluruhan = 80+42+56+68+74 400 ×100% = 80%
Berdasarkan  hasil  pengujian  menggunakan  data gambar  tomat  dari  penelitian  sebelumnya,  secara keseluruhan dapat disimpulkan bahwa:
1. Aplikasi lebih mudah mengenali kelas Green dan Red , hal ini kemungkinan disebabkan karena kelas tersebut memiliki fitur yang berbeda dengan kelas lain.
2. Tomat yang cukup sulit dikenali adalah kelas Turning , hal ini kemungkinan disebabkan tomat Turning sangat mendekati ke warna hijau [4], hal ini juga dibuktikan ada  21  dari  80  atau  26,25%  tomat Turning yang dianggap sebagai Green . 3. Warna  tomat  yang  tidak  merata  juga  memungkinkan terjadinya salah klasifikasi.
4. Ada 12 dari 80 tomat Pink yang di klasifikasi sebagai tomat Green . Jika dilihat dari data gambar yang diuji, ada  beberapa tomat Pink yang terdapat sedikit warna hijau  karena  tingkat  kematangannya  tidak  merata, kemungkinan  hal  ini  yang  menjadi  penyebab  salah klasifikasi.
5. Ada  8  dari  80  atau  10%  tomat Light  Red yang diklasifikasi sebagai tomat Pink . Jika dilihat dari data gambar  yang  diuji,  secara  kasap  mata  seharusnya tomat  tersebut  diklasifikasi  sebagai  tomat Light  Red , hal  ini  kemungkinan  karena  pengaruh  pencahayaan, karena jika  dilihat objek tomat yang salah klasifikasi tersebut sedikit sedikit buram.
Pengujian  juga  dilakukan  dengan  dua  perangkat smartphone Android  yang  memiliki  kamera  dengan kualitas  yang  berbeda-beda. Smartphone Android  yang digunakan untuk pengujian adalah smartphone Samsung dengan  resolusi  kamera  9,5  Megapixel  (MP)  dan smartphone Redmi  10S  dengan  resolusi  kamera  64  MP. Hal ini dilakukan untuk membandingkan hasil klasifikasi dengan kamera yang memiliki kualitas dan resolusi yang
berbeda.  Hasil  pengujian  tersebut  dapat  dilihat  pada Gambar 12 dan Gambar 13.
Gambar 12. Pengujian dengan kamera smartphone 9,5MP
Gambar 13. Pengujian dengan kamera smartphone 64MP
Berdasarkan  hasil  pengujian  tersebut,  kualitas kamera  dan  pencahayaan  berpengaruh  terhadap  hasil klasifikasi.  Kualitas  kamera  yang  baik  biasanya  sudah dilengkapi  dengan  pencahayaan  yang  baik  pula.  Oleh karena itu disarankan untuk proses pengambilan gambar dilakukan  pada  ruang  terbuka  atau  ruangan  dengan pencahayaan  yang  cukup  jika  kameranya  memiliki kualitas standar.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil Analisa  dan  pembahasan  yang telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  aplikasi klasifikasi  pengenalan  buah  tomat  berdasarkan    fitur warna Hue, Saturation, Value (HSV) dapat dikembangkan pada  platform  Android.  Hasil  pengujian  menunjukkan penggunaan  aplikasi  tersebut  menghasilkan  akurasi sebesar 80%. Kelas yang memiliki akurasi terbaik adalah tomat Green dan tomat Red karena paling banyak dikenali. Gambar  tomat  yang  paling  banyak  salah  diklasifikasi adalah tomat Turning yang dikenali sebagai tomat Green . Tetapi  secara  keseluruhan,  rata-rata  akurasi  yang dihasilkan dari pengujian menggunakan aplikasi Android yang  telah  dibangun  masih  dalam  rentang  akurasi  pada penelitian  sebelumnya  [7]  yaitu  antara  76,6%  sampai 87,25%.  Kesalahan  klasifikasi  terjadi  kemungkinan karena antar kelas memiliki kemiripan fitur, maka untuk penelitian selanjutnya dapat membuat model baru dengan memperkecil  kelasnya,  misalnya  menggabungkan  kelas yang  hampir  memiliki  kemiripan  fitur  seperti menggabungkan  kelas Turning dan  Pink  menjadi  satu kelas.

## 5. Daftar Pustaka
[1]  A.  Marliah,  M.  Hayati,  and  I.  Muliansyah, “Pemanfaatan  pupuk  organik  cair  terhadap pertumbuhan  dan  hasil  beberapa  varietas  tomat (Lycopersicum  esculentum  L.),” Jurnal  Agrista , vol. 16, no. 3, pp. 122–128, 2012.
[2]  S.  Y.  Riska  and  P.  Subekti,  “Klasifikasi  Level Kematangan Buah Tomat Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan Multi-SVM,” Jurnal Ilmiah Informatika , vol. 1, no. 1, pp. 39–45, 2016.
[3]  M. P. Arakeri, “Computer vision based fruit grading system  for  quality  evaluation  of  tomato  in agriculture industry,” Procedia Computer Science , vol. 79, pp. 426–433, 2016.
[4]  USDA,  “United  States  Standards  for  Grades  of Fresh Tomatoes,” Washington, D.C: United States Development
of Agriculture , 1991.
https://www.ams.usda.gov/grades- standards/tomato-grades-and-standards  (accessed Nov. 08, 2021).
[5]  R. D. Kusumanto, A. N. Tompunu, W. S. Pambudi, J.  T.  Komputer,  and  P.  N.  Sriwijaya,  “Klasifikasi Warna  Menggunakan  Pengolahan  Model  Warna HSV,” Jurnal Ilmiah Elite Elektro , vol. 2, no. 2, pp. 83–87, 2011.
[6]  D.  Hariyanto,  “Studi  penentuan  nilai  resistor
menggunakan seleksi warna model HSI pada  citra 2D,” Telkomnika , vol. 7, no. 1, p. 13, 2009. [7]  S. Sanjaya, “Penerapan Learning  Vector Quantization  Pada  Pengelompokan  Tingkat Kematangan  Buah  Tomat  Berdasarkan  Warna Buah,” Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi , vol. 5, no. 2, pp. 49–55, 2019, doi: 10.24014/coreit.v5i2.8199.
[8]  H. Sanusi, H. S. Suryadi, and D. T. Susetianingtias, “Pembuatan  Aplikasi  Klasifikasi  Citra  Daun Menggunakan Ruang Warna Rgb Dan Hsv,” Jurnal Ilmiah  Informatika  Komputer ,  vol.  24,  no.  3,  pp. 180–190, 2020.
[9]  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, 2016.
[10]  A.  Salsabila,  R.  Yunita,  and  C.  Rozikin, “Identifikasi  Citra  Jenis  Bunga  menggunakan Algoritma  KNN dengan Ekstrasi Warna HSV dan Tekstur GLCM,” Technomedia Journal , vol. 6, no. 1, pp. 124–137, 2021.
[11]  R.  Rahmadewi,  G.  L.  Sari,  and  H.  Firmansyah, “Pendeteksian  Kematangan  Buah  Jeruk  Dengan Fitur Citra Kulit Buah Menggunakan Transformasi Ruang Warna  HSV,” JTEV  (Jurnal  Teknik  Elektro dan Vokasional) , vol. 5, no. 1.1, pp. 166–171, 2019.
[12]  N. Wijaya and A. Ridwan, “Klasifikasi Jenis Buah Apel Dengan Metode K-Nearest Neighbors Dengan Ekstraksi  Fitur  HSV  dan  LBP,” Jurnal  Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) , vol. 8, no. 1, pp. 74–78, 2019.
[13]  katadata.co.id, “Proyeksi Pengguna Smartphone di Asia Tenggara 2016-2019,” Aug. 2021. https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2016/08
/08/proyeksi-pengguna-smartphone-di-asia- tenggara-2016-2019 (accessed Sep. 08, 2021).
[14]  Newzoo,  “Top  Countries  by  Smartphone  Users,” 2021. https://newzoo.com/insights/rankings/top- countries-by-smartphone-penetration-and-users/ (accessed Aug. 13, 2021).
[15]  A.  Dennis,  B.  Wixom,  and  D.  Tegarden, Systems analysis  and  design: An  object-oriented  approach with UML . John wiley & sons, 2015.
[16]  A.  Fatoni  and  D.  Dwi,  “Rancang  bangun  sistem extreme programming sebagai metodologi pengembangan  sistem,” PROSISKO:  Jurnal Pengembangan  Riset  dan  Observasi  Sistem Komputer , vol. 3, no. 1, 2016.
[17]  R.  Agarwal  and  D.  Umphress,  “Extreme programming  for  a  single  person  team,”  in Proceedings of the 46th Annual Southeast Regional Conference on XX , 2008, pp. 82–87.
[18]  I. Ahmad, R. I. Borman, J. Fakhrurozi,  and  G. G. Caksana, “Software Development Dengan Extreme Programming  (XP)  Pada  Aplikasi  Deteksi Kemiripan  Judul  Skripsi  Berbasis  Android,” INOVTEK Polbeng-Seri Informatika , vol. 5, no. 2,
pp. 297–307, 2020.
[19]  R. Anjuliani, L. W. Astuti, and H. Hartini, “Aplikasi Isc  (Informatics  Student  Center)  Menggunakan Metode  Personal  Extreme  Programming  Berbasis Android,” Jurnal Informatika Global , vol. 6, no. 1, 2016.
[20]  S.  A.  Asri,  I.  Sunaya,  E.  Rudiastari,  and  W. Setiawan, “Web Based Information System for Job Training  Activities  Using  Personal  Extreme Programming  (PXP),”  in Journal  of  Physics: Conference Series , 2018, vol. 953, no. 1, p. 012092.
[21]  M.  Lippert,  S.  Roock,  and  H.  Wolf, eXtreme
programming in action: practical experiences from real world projects . J. Wiley, 2002.
[22]  T.  Acharya  and  A.  K.  Ray, Image  processing: principles  and  applications .  John  Wiley  &  Sons, 2005.
[23]  L.  Fausset, Fundamental  of  Neural  Network : Architectures,  Algorithms,  and  Application .  New Jersey: Prentice Hall Inc., 1994.