## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 5, Mei 2023 Hal 214-221 https://djournals.com/resolusi

## Klasifikasi Kematangan Buah Alpukat Mentega Menggunakan Metode K- Nearest Neighbor Berdasarkan Warna Kulit Buah
Joni Saputra 1 , Yuan Sa'adati 2 , Valian Yoga Pudya Ardhana 1,* , M Afriansyah 2
1 Fakultas Sains & Teknologi, Teknologi Informasi, Universitas Qamarul Huda Badaruddin, Lombok Tengah, Indonesia
2 Fakultas Sains & Teknologi, Ilmu Komputer, Universitas Qamarul Huda Badaruddin, Lombok Tengah, Indonesia Email: 1 saputrajoni798@gmail.com, 2 yuansaadati1610@gmail.com, 3,* valianypa81@gmail.com, 4 mafriansyah7901@gmail.com Email Penulis Korespondensi: valianypa81@gmail.com
Abstrak −Penelitian ini menawarkan sebuah sistem untuk dapat mengkalsifikasi tingkat kematangan buah alpukat mentega dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor berdasarkan warna kulit buah. Tujuan penelitian ini adalah untuk menguji keakuratan dari optimasi algoritma k-nearest neighbor pada klasifikasi tingkat kematangan buah alpukat mentega. Permasalaham yang di angkat pada penelitian ini agar dapat mempermudah petani maupun pedagang buah alpukat mentega dalam menentukan atau mensortir buah alpukat mentega  berdasarkan  tingkat  kematangan  yang  dilihat  dari  warna  kulit  buah  untuk  diklasifikasikan  lebih  lanjut.  Berdasarkan  hasil penelitian menggunakan metode K-Nearest Neighbor dengan meneliti warna kulit buah pada 20 sampel buah alpukat mentega, yang terdiri dari 7 buah alpukat mentega mentah, 6 buah alpukat mentega setengah matang, dan 7 buah alpukat mentega matang diperoleh hasil tingkat akurasi dengan nilai 80%. Adapun hasil pengujian sampel yang dilakukan pada buah alpukat mentega mentah tergambar tingkat  akurasi  sebesar  85,71%.  Berbeda  dengan  alpukat  mentega  mentah,  hasil  pengujian  buah  alpukat  mentega  setangah  matang tingkat  akurasi  metode  K-Nearest  Neighbor  sebesar 66,66%.  Terdapat  selisih  tingkat  akurasi  yang  cukup  signifikan  pada dua  jenis kematangan buah alpukat mentega ini sebesar 19,05%.
Kata Kunci: Alpukat; Kecerdasan Buatan; Klasifikasi; K-Nearest Neighbor; KNN
Abstract −This study offers a system to be able to calcify the ripeness level of avocado butter using the K-Nearest Neighbor method based on fruit skin color. The purpose of this study was to test the accuracy of the optimization of the k-nearest neighbor algorithm on the classification of butter avocado maturity levels. The problems raised in this study are to make it easier for farmers and traders of avocado butter in determining or sorting avocado butter based on the level of ripeness as seen from the color of the fruit skin for further classification. Based on the results of research using the K-Nearest Neighbor method by examining the skin color of 20 butter avocado samples, consisting of 7 unripe butter avocados, 6 half-ripe butter avocados, and 7 ripe butter avocados, the results obtained an accuracy rate of 80. %. The results of sample testing conducted on unripe butter avocados illustrated an accuracy rate of 85.71%. In contrast to unripe butter avocados, the results of testing half-ripe butter avocados showed an accuracy rate of the K-Nearest Neighbor method of 66.66%. There is a significant difference in the level of accuracy for the two types of butter avocado maturity of 19.05%.
Keywords : Avocado; Artificial Intelligence; Classification; K-Nearest Neighbor; KNN

## 1. PENDAHULUAN
Tanaman buah alpukat atau Persea americana adalah tumbuhan yang berasal dari Meksiko dan Amerika Tengah. Buah alpukat  terkenal  dengan  rasa  yang  lezat  dan  kandungan  nutrisinya  yang  tinggi,  seperti  lemak  sehat,  serat,  vitamin  E, vitamin C, dan kalium. Alpukat tumbuh dengan baik di daerah tropis dan subtropis dengan suhu udara antara 20-28 derajat Celsius. Buah alpukat biasanya dipanen ketika masih keras dan matang setelah beberapa hari. Alpukat merupakan salah satu tanaman holtikultura yang dapat tumbuh di daerah agak kering dan juga daerah basah,Kematangan buah saat di panen merupakan salah satu faktor penting dalam menjaga mutu buah. Proses deteksi tingkat kematangan buah alpukat biasanya dilakukan secara manual. Maka dibuatlah suatu sistem yang dapat mendeteksi warna kulit buah alpukat [1].
Perkembangan  teknologi  informasi  memungkinkan  identifikasi  buah  berdasarkan  ciri  warna  dengan  bantuan komputer. Cara komputasi ini dilakukan dengan pengamatan visual tidak langsung, dengan menggunakan kamera sebagai pengolah  citra  dari  gambar  yang  kemudian  diolah  dengan  menggunakan  perangkat  lunak  komputer  [2].  Teknik pengolahan  citra  digital  digunakan  untuk  mempermudah  dan  mempercepat  proses  pengujian  tingkat  kematangan  [3]. Inputan  pada  proses  klasifikasi  adalah  karakteristik  nilai  fitur  citra  yang  didapatkan  dari  tahap  ekstraksi  fitur  warna menggunakan mean RGB [4]. Dalam hal ini pengolah citra digital adalah teknologi yang tepat karena pengolahan citra digital  melakukan proses pengambilan informasi dalam terdapat pada suatu citra [5][6][7][8][9]. Citra  yang dimaksud ialah gambar/foto, sedangkan maksud dari digital yaitu pengolahan gambar/foto dilakukan secara digital dengan media komputer.  Teknologi yang terdapat di pengolah citra digital mampu mengklasifikasi berdasarkan tekstur dan warna buah [10][11].  Dalam  menentukan  ekstraksi  ciri  dilakukan  untuk  mendapatkan  pola  dari  suatu  citra,  dengan  melakukan perhitungan  derajat  keabuan  dengan  mengukur  tingkat  kontras,  granularitas,  kesamaan  suatu  nilai  dari  hubungan ketetanggaan  anatar  piksel  dalam  suatu  citra  dan  lain-lain.  Untuk  metode  yang  digunakan  untuk  komparasi  ekstraksi warna ialah RGB [12][13][14][15]. Algoritma atau metode klasifikasi sangat beragam. Salah satunya adalah K-Nearest Neighbor (KNN). KNN merupakan metode klasifikasi yang sangat sederhana dalam mengklasifikasikan sebuah gambar berdasarkan  jarak  terdekat  dengan  tetangganya.  Metode  ini  dideklarasikan  sebagai  metode  pembelajaran  yang  malas merupakan contoh dari metode belajar malas [16].
Klasifikasi  kematangan  buah  alpukat  mentega  berdasarkan  warna  kulit  buat  bisa  tercapai  melalui  rancangan algoritma  yang  di  sesuaikan  dengan  parameter  dari buah  alpukat  mentega  tersebut.  Tingkat  kematangan  buah  alpukat dapat dibedakan berdasarkan warna dan bentuk buah alpukat mentega. Optimasi Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi  Tingkat  Kematangan  Buah  Alpukat  Berdasarkan  Warna.  M.  Habib  Hanafi,  dkk  [17].  Dalam  penelitiannya

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 5, Mei 2023 Hal 214-221 https://djournals.com/resolusi
menyebutkan bahwa Metode K-Nearest Neighbor memiliki kelebihan diantaranya adalah algoritma ini tangguh terhadap training data  yang  noisy dan  efektif apabila data latih  nya  besar. Selain  mengembangkan klasifikasi citra digital  yang mampu membedakan jenis kematangan alpukat, penelitian ini juga bertujuan untuk mengukur sejauh mana keakuratan dari optimasi yang telah ditambah pada metode K-Nearest Neighbor untuk klasifikasi alpukat berdasarkan warnanya.
Beberapa penelitian sebelumnya, Penerapan metode K-Nearest Neighbor pada kasus klasifikasi rasa buah jeruk berdasarkan  warna  kulit  buah  dilakukan  oleh  M.  Fadhlul  Barkah  [18]  yang  berjuful  “Klasifikasi  Rasa  Buah  Jeruk Pontianak Berdasarkan Warna Kulit Buah Jeruk Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor” parameter yang digunakan adalah  hasil  ektraksi  warna  RGB  pada  kulit  buah  jeruk.  Pengambilan  citra  dilakukan  dengan  menggunakan  kamera smartphone. Citra yang diambil akan dijadikan sebagai data pelatihan dan data pengujian. Data terdiri 120 buah jeruk yang  memiliki  rasa  manis,  asam  dan  tawar,  90  buah  jeruk  dijadikan  data  pelatihan  dan  30  buah  jeruk  sebagai  data pengujian.  Proses  klasifikasi  rasa  buah  jeruk  dilakukan  dengan  menggunakan  algortima  K-Nearest  Neighbor  yang diterapkan pada sistem operasi android. Berdasarkan hasil pengujian dari 30 buah jeruk didapatkan nilai k terbaik adalah k = 11 dengan akurasi sebesar 80%. Penelitian lain yang menerapkan metode K-Nearest Neighbor dilakukan oleh Farich Al Azami [19] yang berjudul “Klasifikasi Kualitas Wortel Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Berbasis Android” Pengolahan citra pada aplikasi ini menggunakan metode algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) yang mana adalah sebuah metode  yang  melakukan  klasifikasi  terhadap  objek  berdasarkan  data  pemelajaran  yang  jaraknya  paling  dekat  dengan objek tersebut. Pada pengembangan aplikasi klasifikasi kualitas wortel ini diharapkan dapat membantu petani, industri, ataupun  masyarakat umum dalam  memilah  kualitas  wortel  yang baik  dan efisien. Pada hasil  klasifikasi  menggunakan sistem klasifikasi ini mendapat presentase sebesar 74,19%.
Pada penelitian lainnya penerapan metode K-Nearest Neighbor dilakukan oleh Heru Pramono Hadi [20] berjudul “Analisa  Fitur  Ekstraksi  Ciri  dan  Warna  Dalam  Proses  Klasifikasi  Kematangan  Buah  Rambutan  Berbasis  K-Nearest Neighbor”  dalam  penelitian  ini,  proses  klasifikasi  kematangan  buah  rambutan  dilakukan  dengan  KNN  berbasis  fitur ekstraksi ciri dan warna dengan tujuan untuk meningkatkan akurasi klasifikasi citra. Terpilih ekstraksi ciri GLCM dan ekstraksi ciri warna HSV, dimana masing-maisng mempunyai keunggulan masing-masing. Berdasarkan 100 dataset citra dalam 4 kelas  yaitu  mentah, setengah  matang,  matang dan  busuk, telah dilakukan percobaan bervariasi  menggunakan sudut GLCM dari 00 , 450 , 900 , 1350dan nilai K=1,3,5,7,9,11,13. Akurasi terbaik yang dihasilkan yaitu 97,5% pada K=1 dan 00 . Sedangkan yang terendah pada K=13 dan 1350 dengan hasil 62,5%. Penelitian berikutnya dilakukan oleh Yusuf Eka Yana [21] berjudul “Klasifikasi Jenis Pisang Berdasarkan Fitur Warna, Tekstur, Bentuk Citra Menggunakan SVM dan KNN” hasil uji coba menunjukkan algoritma SVM nilai akurasi mengklasifikasi jenis Pisang secara berturut- turut dari fitur warna, tekstur, bentuk adalah 41,67%, 33,3%, 8,3%. Dan hasil klasifikasi jenis Pisang dengan algoritma KNN, nilai K terbaik adalah 2 pada fitur warna 55,95%, fitur tekstur 58,33%, dan fitur bentuk 45,24%.
Penelitian yang menerapkan metode K-Nearest Neighbor lainnya dilakukan oleh Akmal Ilmi [22] Hasil Penelitian sistem dengan menggabungkan metode Klasifikasi dan algoritma Hue Saturation Value di atas terhadap 5 data testing menunjukkan  bahwa  tingkat  akurasi  sebesar  95%  dengan  sensitivity  95%  dan  specificitynya  100%  yang  dilakukan melalui evaluasi model Hold out Estimation. Oleh karena itu, sistem klasifikasi dengan K-Nearest Neighbor berdasarkan ekstraksi  warna  citra  buah  apel  dengan  Hue  Saturation  Value  (HSV)  ini  memang  layak  untuk  digunakan  serta  dapat mencapai  tujuan  dari  penelitian.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  mengklasifikasikan  kematangan  buah  alpukat  mentega menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor  berdasarkan  warna  kulit  buah  dengan  meneliti  warna  kulit  buah  pada  20 sampel buah alpukat mentega, yang terdiri dari 7 buah alpukat mentega mentah, 6 buah alpukat mentega setengah matang, dan 7 buah alpukat mentega matang.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahapan penelitian secara singkat prosesnya digambarkan pada Gambar 1.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 5, Mei 2023 Hal 214-221 https://djournals.com/resolusi
Penjelasan diagram alir pada Gambar 1 dijelaskan berikut ini.:

## 2.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  merupakan  tahapan  yang  bertujuan  untuk  memperoleh  informasi  atau  data  yang  relevan  dengan penelitian. Dalam hal pengumpulan data, digunakan dua metode pengumpulan data, penelitian literatur dan observasi. Penelitian  literatur  dilakukan  untuk  mencari  dan  mengumpulkan  data  dan  informasi  tentang  buah  alpukat,  metode  k- nearest neighbor dan memperoleh data berupa teknik pengolahan citra digital. Setelah studi literatur, langkah selanjutnya adalah  melakukan  observasi.  Pasar  di  Kota  Langsha  diamati  untuk  mengumpulkan  data  tentang  alpukat.  Setelah mendapatkan data, ambil gambar buah alpukat dengan background putih.

## 2.2 Konsep Teori

## 2.2.1 K-Nearest Neighbor
Algoritma  K-Nearest  Neighbor  merupakan  metode  klasifikasi  yang  mengelompokan  data  baru  berdasarkan  jarak  data baru itu kebeberapa data/tetangga (neighbor) terdekat [23]. K-Nearest Neighbor adalah pendekatan untuk mencari kasus dengan menghitung kedekatan antara kasus dengan menghitung kedekatan antara kasus baru dengan kasus lama yaitu berdasarkan  pada  pencocokan  bobot  dari  sejumlah  fitur  yang  ada  [24].  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN) merupakansebuah  metode  untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap  objek  berdasarkan  data  pembelajaran  yang  jaraknya paling  dekat  dengan  objek  tersebut.  K-Nearest  Neighbor  berdasarkan  konsep  ‘learning  by  analogy’.  Data  learning dideskripsikan dengan   atribut   numerik   n-dimensi.   Tiap   data learningmerepresentasikan sebuah titik, yang ditandai dengan c, dalam ruang n-dimensi [25]. Ada banyak cara untuk mengukur jarak kedekatan antara data baru dengan data lama (data training), diantaranya Euclidean distance dan manhattan distance (city block distance) yang sering digunakan adalah euclidean distance, yaitu : tidak setara dengan relevansinya terhadap klasifikasi [26].

## 2.2.2 Klasifikasi
Klasifikasi adalah pekerjaan mengevaluasi objek data untuk memasukkannya ke dalam kelas tertentu di antara banyak kelas yang tersedia. Ada dua tugas utama yang harus dilakukan dalam klasifikasi, yaitu: pertama membangun model dan menyimpannya  di  memori  sebagai  prototipe,  kemudian  menggunakan  model  ini  untuk  mengidentifikasi  / mengklasifikasikan / memprediksi objek data lain, sehingga dapat diketahui kelas objek data yang mana itu milik dalam model mudah disimpan [27]. Klasifikasi adalah suatu proses yang bertujuan untuk menentukan suatu objek kedalam suatu kelas atau kategori yang sudah ditentukan sebelumnya. Klasifikasi juga didefinisikan sebagai proses dari pembangunan terhadap suatu model yang mengklasifikasikan suatu objek sesuai dengan atribut-atributnya [28]. Contoh aplikasi yang sering dijumpai adalah klasifikasi spesies hewan  yang  memiliki banyak  sifat. Dengan atribut tersebut, jika ada hewan baru yang tersedia, maka dapat segera diketahui kelas hewan tersebut. Contoh lain adalah cara mendiagnosis penyakit kulit kanker melanoma, yaitu membangun model berdasarkan data pelatihan yang ada, kemudian menggunakan model tersebut untuk mengidentifikasi penyakit pasien baru, sehingga dapat diketahui apakah pasien tersebut menderita kanker. Klasifikasi umumnya berlaku untuk proses seperti yang ditampilkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Alur Proses klasifikasi

## 2.2.3 Pengukuran Kinerja Klasifikasi
Suatu sistem  klasifikasi diharapkan dapat  mengklasifikasikan semua  kumpulan data dengan benar, namun tidak dapat dipungkiri  bahwa  kinerja  suatu  sistem  tidak  dapat  100%  benar,  sehingga  sistem  klasifikasi  juga  harus  mengukur kinerjanya. Biasanya, pengukuran kinerja klasifikasi dilakukan dengan menggunakan matriks konfusi. Matriks konfusi

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 5, Mei 2023 Hal 214-221 https://djournals.com/resolusi
adalah tabel yang mencatat hasil upaya klasifikasi. Jumlah matriks kebingungan dapat diringkas sebagai dua nilai, akurasi dan kesalahan. Dengan mengetahui jumlah data yang terklasifikasi dengan benar, kita dapat mengetahui keakuratan hasil prediksi,  dan  dengan  mengetahui  jumlah  data  yang  salah  terklasifikasi,  kita  dapat  mengetahui  tingkat  kesalahan  dari prediksi  yang  dilakukan.  Kedua  kuantitas  ini  digunakan  sebagai  matriks  kinerja  klasifikasi.  Akurasi  perhitungan menggunakan rumus

## 2.2.4 K-Nearest Neigtbor Classifier
K-Nearest  Neigtbor  Classifier  (k-NN)  adalah  metode  untuk  mengklasifikasikan  objek  berdasarkan  data  pembelajaran, yang diproyeksikan ke dalam ruang multidimensi, dan setiap dimensi mewakili fitur dari data tersebut. Ruang dimensi dibagi menjadi beberapa bagian sesuai dengan klasifikasi data pembelajaran. Nilai k yang optimal untuk algoritma ini bergantung pada data, pada umumnya nilai k yang tinggi akan mengurangi dampak noise pada klasifikasi, tetapi akan membuat batas antar klasifikasi menjadi lebih kabur. Nilai k yang baik dapat dipilih dengan optimasi parameter, misalnya dengan menggunakan validasi silang. Kasus khusus memprediksi kelas berdasarkan data pembelajaran terdekat (dengan kata lain, k = 1) sering disebut algoritma tetangga terdekat [29].

## 2.2.5 Ekstraksi Buah Alpukat
Setelah  data  buah  alpukat  mentega  diperoleh  sebagai  gambar  dalam  format  .jpg,  langkah  seterusnya  ialah  melakukan pengekstrakan ciri buah alpukat. Proses pengekstrakan ciri bertujuan untuk  mengekstrak  ciri daripada sesuatu gambar supaya dapat diproses ke dalam proses klasifikasi. Pengekstrakan ciri dalam kajian ini adalah proses mendapatkan nilai RGB.

## 2.2.6 Algoritma K-Nearest Neighbor
Algoritma K-Nearest Neighbor pada penelitian ini diimplementasikan dengan menentukan nilai range dan replacement pada fd i , yaitu nilai yang didapat dari data buah training. Langkah optimasi ini dilakukan karena umumnya nilai fd i yang diperoleh merupakan nilai yang tidak pasti, yang akan menyebabkan hasil klasifikasi tidak memuaskan. Langkah dilakukan  dengan  menoperasikan  berbaga  variable  seperti  :  setengah  matang  (ƒd st )  training  matang  (ƒd ma ).  training mentah (ƒd me ) nilai green (k g ) nilai red (k r ) nilai blue (k b ) alternatif nilai matang (ak ma ) alternatif nilai mentah (ak me ) alternatif nilai setengah matang (ak st ). Adapun proses pada optimasi algoritma ini ialah sebagai berikut.
1. Identifikasi nilai kandidat. Fakta bahwa nilai citra dari setiap nilai objek latih hampir sama mengakibatkan jika ketiga nilai latih Merah, Hijau, dan Biru dibagi pasti akan menghasilkan nilai rata-rata yang belum tentu sesuai, meskipun Masih dikatakan bahwa jika permukaan alpukat masih hijau, meskipun nilainya kecil, itu adalah medium rare. Jadi harus ada toleransi nilai tambahan. Proses optimalisasi langkah ini adalah untuk menilai apakah ƒd st -k g > ƒd ma - k b . Jika  kondisinya  benar,  maka  akan  diproses  ak t *  0.02.  akst  =  0  jika  kondisi  salah.  Proses  langkah  optimasi  ini diilustrasikan dengan flowchart pada Gambar 2.
2. Langkah  kedua  dalam  proses  optimasi  adalah  menentukan  range  nilai  yang  akan  dihasilkan  Hasil  klasifikasi  yang sesuai dengan range nilai training, sehingga Optimalkan untuk hasil klasifikasi yang lebih akurat dan prediksi hasil yang dihasilkan Prediksi kesalahan klasifikasi. Hasil optimasi dari langkah kedua akan memberikan Hasil akhir dari proses klasifikasi. Proses langkah optimasi ini dijelaskan oleh Diagram alir ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Proses Optimasi Algoritma K-Nearest Neighbor

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengujian
Pada proses pengujian di lakukan menggunkan data buah alpukat mentega mentah, setengah matang, dan matan, dengan total sample sejumlah 20 buah alpukat, yang terdiri dari 7 buah alpukat mentega mentah, 6 buah alpukat mentega setengah matang, dan 7 buah alpukat mentega matang. Hasil pengujian pada sistem ditunjukkan pada Gambar 4.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 5, Mei 2023 Hal 214-221 https://djournals.com/resolusi
Gambar 4. Tampilan Sistem Aplikasi Uji Buah Alpukat Mentega
3.2 Pengujian Sampel Buah Alpukat Mentega
Tabel 1. Warna Kulit Buah Alpukat Mentega
Citra Buah Alpukat Kematangan Buah Mentah Setengah Matang Matang
Tabel 2. Hasil Pengujian Sampel Alpukat Mentega Mentah
No
Pengujian Tingkat Akurasi Tingkat Kematangan 1 Data K : 79027 Akurat Mentah Nilai Training : 77% Jarak Nilai Training : 18168
Hasil Pengujian : Mentah
2 Data K : 86120 Akurat Mentah
Nilai Training : 91% Jarak Nilai Training : 7742 Hasil Pengujian : Mentah 3 Data K : 96180 Akurat Mentah Nilai Training : 82% Jarak Nilai Training : 17302 Hasil Pengujian : Mentah 4 Data K : 68025 Tidak Akurat Mentah Nilai Training : 62% Jarak Nilai Training : 25842
Hasil Pengujian : Tidak Ada Hasil
5 Data K : 85109 Akurat Mentah Nilai Training : 96% Jarak Nilai Training : 3395 Hasil Pengujian : Mentah 6 Data K : 71920 Akurat Mentah

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 5, Mei 2023 Hal 214-221 https://djournals.com/resolusi
No Pengujian Tingkat Akurasi Tingkat Kematangan Nilai Training : 79% Jarak Nilai Training : 15096
Hasil Pengujian : Mentah
7 Data K : 83710 Akurat Mentah Nilai Training : 94% Jarak Nilai Training : 5014
Hasil Pengujian : Mentah
Hasil pengujian sampel buah alpukat mentega mentah di atas menujukan tingkat akurasi sebesar 85,71% (6/7)*100 = 85,71%. Berdasarkan hasil pengujian buah alpukat mentah di atas, dilakukan dengan sejumlah 7 sampel buah alpukat mentega mentah, terdapat 6 sampel buah dengan tingkat akurasi akurat, dan 1 sampel buah yang tingkat akurasi tidak akurat.
Tabel 3. Hasil Pengujian Sampel Alpukat Mentega Setengah Matang
No Pengujian Tingkat Akurasi Tingkat Kematangan 1 Data K : 18609 Akurat Setengah Matang Nilai Training : 95% Jarak Nilai Training : 928 Hasil Pengujian : Setengah Matang 2 Data K : 20175 Akurat Setengah Matang Nilai Training : 89% Jarak Nilai Training : 2217 Hasil Pengujian : Setengah Matang 3 Data K : 24510 Akurat Setengah Matang Nilai Training : 96% Jarak Nilai Training : Hasil Pengujian : Setengah Matang 4 Data K : 21015 Tidak Akurat Setengah Matang Nilai Training : 85% Jarak Nilai Training : 3150
Hasil Pengujian : Tidak Ada Hasil
5 Data K : 19201 Akurat Setengah Matang Nilai Training : 79% Jarak Nilai Training : 4030 Hasil Pengujian : Setengah Matang 6 Data K : 17190 Tidak Akurat Setengah Matang Nilai Training : 81% Jarak Nilai Training : Tidak Ada Hasil
Hasil Pengujian : 3264
Hasil pengujian sampel buah alpukat mentega setengah matang di atas menujukan tingkat akurasi sebesar 66,66% (4/6) *100% = 66,66%. Berdasarkan hasil pengujian buah alpukat setengah matang di atas, dilakukan dengan sejumlah 6 sampel buah alpukat mentega setengah matang, terdapat 4 sampel buah dengan tingkat akurasi akurat, dan 2 sampel buah yang tingkat akurasi tidak akurat.
Tabel 4. Hasil Pengujian Sampel Alpukat Mentega Matang
No Pengujian Tingkat Akurasi Tingkat Kematangan 1 Data K : 27608 Akurat Matang Nilai Training : 87% Jarak Nilai Training : 3586 Hasil Pengujian : Matang 2 Data K : 29016 Akurat Matang Nilai Training : 90% Jarak Nilai Training : Hasil Pengujian : Matang 3 Data K : 30191 Akurat Matang Nilai Training : 93% Jarak Nilai Training : 2898 Hasil Pengujian : Matang 4 Data K : 28102 Tidak Akurat Matang Nilai Training : 69%

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 5, Mei 2023 Hal 214-221 https://djournals.com/resolusi
No Pengujian Tingkat Akurasi Tingkat Kematangan Jarak Nilai Training : 8708 Hasil Pengujian : Tidak Ada Hasil 5 Data K : 31290 Akurat Matang Nilai Training :70% Jarak Nilai Training : 6384 Hasil Pengujian : Matang 6 Data K : 27810 Akurat Matang
Nilai Training : 76% Jarak Nilai Training : 6671 Hasil Pengujian : Matang 7
Data K : 29015
Akurat Matang
Nilai Training : 87% Jarak Nilai Training : 3769
Hasil Pengujian : Matang
Hasil  pengujian  sampel  buah  alpukat  mentega  matang  di  atas  menujukan  tingkat  akurasi  sebesar  85,71%  (6/7) *100% = 85,71%. Berdasarkan hasil pengujian buah alpukat mentega matang di atas, dilakukan dengan sejumlah 7 sampel buah alpukat mentega matang, terdapat 6 sampel buah dengan tingkat akurasi akurat, dan 1 sampel buah yang tingkat akurasi tidak akurat.
Tingkat akurasi  keseluruhan sample buah alpukat  mentega  mentah,  setengah  matang, dan  matang sebesar 80% (16/20) *100% = 80%. Sampel data pengujian citra buah alpukat setengah matang menunjukan hasil tidak akurat lebih tinggi di bandingkan dengan buah alpukat mentah dan matang, dengan jumlah 2 ketidak akuratan pada buah setengah matang dan masing – masing 1 ketidak akuratan pada buah mentah dan matang. Optimasi algoritma K-nearest neighbor pada penelitian ini dapat membuat proses peran pengujian citra dalam meningkatkan hasil klasifikasi yang lebih efektif. Dapat  di  lihat  dari  hasil  pengujian  yang  di  peroleh  pada  nilai  persentase  nilai  training  96%  yang  menujukkan  tingkat akurasi akurat pada buah alpukat mentega setengah matang.

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian Klasifikasi Kematangan Buah Alpukat Mentega Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Berdasarkan Warna Kulit Buah diperoleh dengan mengkasifikasi citra terhadap tiga objek identifikasi, diantaranya Mentah, Setengah Matang, dan Matang, dengan total sample sejumlah 20 buah alpukat alpukat mentega. Terdiri dari 7 buah alpukat mentega mentah, 6 buah alpukat mentega setengah matang, dan 7 buah alpukat mentega matang. Dimana hasil pengujian sampel buah alpukat mentega mentah di atas menujukan tingkat akurasi sebesar 85,71%, alpukat mentega setengah matang di atas menujukan tingkat akurasi sebesar 66,66%, alpukat mentega matang sebesar 80%. Sampel data pengujian citra buah alpukat  setengah  matang  menunjukan  hasil  tidak  akurat  lebih  tinggi  di  bandingkan  dengan  buah  alpukat  mentah  dan matang, dengan jumlah 2 ketidak akuratan pada buah setengah  matang dan  masing  –  masing 1 ketidak akuratan pada buah  mentah  dan  matang.  Optimasi  algoritma  K-nearest  neighbor  pada  penelitian  ini  dapat  membuat  proses  peran pengujian citra dalam meningkatkan hasil klasifikasi yang lebih efektif. Dapat di lihat dari hasil pengujian yang di peroleh pada nilai persentase nilai training  96% yang  menujukkan tingkat akurasi akurat pada buah alpukat  mentega setengah matang.

## REFERENCES
[1] M. Mukhofifah and E. Nurraharjo, “Sistem Deteksi Kematangan Buah Alpukat Menggunakan Metode Pengolahan Citra,” J. Din. Inform., iol. 11, no. 1, pp. 12– 23, 2019, doi: 10.35315/informatika.v111.8144.
[2] G.  E.  G,  R.  R.  M  and  C.  Setianingsih,  "Perancangan  dan  Implementasi  untuk  Penyortiran  Buah  Tomat  (Lycopersicum Esculentum) dengan Menggunakan Learning Vector Quantizationprototype," e-Proceeding of Engineering, vol. 4, no. 3, ISSN : 2355-9365, pp. 4177-4185, 2017.
[3] V.Y.P.  Ardhana,  J.  Saputra,  and M.  Afriansyah,  "Klasifikasi  Jenis  Mangga  Berdasarkan  Tekstur  Tulang  Daun Menggunakan Metode Learning Vector Quantization (LVQ)," Journal of Computer System and Informatics (JoSYC), vol. 4, no. 1, pp. 220- 228, 2022.
[4] R. Munarto, E. Permata and R. Salsabilla, "Klasifikasi Kualitas Biji Jagung Manis Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan Fuzzy Logic," in Simposium Nasional RAPI XIII, pp. 5-12, 2014.
[5] A. D. Wiratmoko et  al.,  "Design  of  Potholes  Detection  as  Road’s  Feasibility  Data  Information  Using  Convolutional  Neural Network (CNN)," in 2019 Int. Symp. Electron. Smart Devices (ISESD), Badung-Bali, Indonesia, Oct. 8–9, 2019. IEEE, 2019.
[6] E.    Budianita, J.    Jasril, and    L.    Handayani, “Implementasi Pengolahan Citra dan Klasifikasi K-Nearest   Neighbour   Untuk Membangun   Aplikasi Pembeda Daging Sapi dan Babi Berbasis Web,” Jurnal Sains dan Teknologi Industri, vol. 12, no. Vol 12,
No 2 (2015): Juni 2015, pp. 242–247, 2015, [Online]. Available: http://ejournal.uin-
suska.ac.id/index.php/sitekin/article/view/1005
[7] G. H. Yogiswara, R. Magdalena, H. F. T. S. P, F. T. Elektro, and U. Telkom, “Identifikasi Jenis Penyakit Pada Kakao Dengan Pengolahan  Citra  Digital  Dan  K-Nearest  Neighbor  Cacao  Disease  Identification  Using  Digital  Image  Processing  and,”  in  e- Proceeding Engineering, 2016, vol. 3, no. 1, pp. 0–6.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 5, Mei 2023 Hal 214-221 https://djournals.com/resolusi
[8] M. Rifai et al., "Dynamic time distribution system monitoring on traffic light using image processing and convolutional neural network method," IOP Conf. Series: Mater. Sci. Eng., vol. 1175, no. 1, p. 012005, Aug. 2021.
[9] A.  Bode, “K-Nearest   Neighbor   Dengan   Feature Selection    Menggunakan    Backward    Elimination Untuk Prediksi Harga Komoditi Kopi Arabika,” ILKOM Jurnal Ilmiah, vol. 9, no. 2, p. 188, 2017, doi: 10.33096/ilkom.v9i2.139.188-195.
[10]  S. Ferdiana, R. Enggar, and R.Dijaya, “Otomatisasi klasifikasi kematangan buah Mengkudu berdasarkan warna dan tekstur,” vol. 3, no. 1, pp. 17–23, 2017.
[11]  E.  T.  L.  Kaharuddin, Kusrini, “Klasifikasi Jenis Rempah -Rempah Berdasarkan Fitur Warna RGB Dan   Tekstur   Menggunakan Algoritma   K-Nearest Neighbor,” vol. 4, no. 1, 2019.
[12]  Eliyani,  Tulus,  and  F.  Fahmi,  “Pengenalan  Tingkat  Kematangan  Buah  Pepaya  Paya  Rabo  Menggunakan  Pengolahan  Citra Berdasarkan Warna RGB Dengan K-Means Clustering,” Singuda   Ensikom:   Image Processing, vol. Image Proc, no. Special Issue 2013, pp. 1–5, 2013, [Online]. Available: https://jurnal.usu.ac.id/singuda_ensikom/article/view/5736
[13]  Nurul Salsabila Syam, et al, “Model Support Vector Machine untuk Prediksi pada Penggunaan Energi Listrik di Rumah Hemat Energi”, JI, vol. 1, no. 2, pp. 56-59, Sep. 2022.
[14]  B.  S.  Hutagaol  and  B.  S.  Hutagaol,  “EKSTRAKSI  FITUR  RGB  COLOR  CHANNEL  DAN  SIMPLE  MORPHOLOGICAL SHAPE  DESCRIPTORS  DARI  CITRA  MAKANAN  UNTUK  PENCARIAN  RESEP      MAKANAN      memperoleh      gelar Sarjana Komputer,” vol. 3, no. 3, pp. 2923–2928, 2019.
[15]  Valian Yoga Pudya Ardhana, Muh. Yusuf Syam, Eka Fitri Ramadani, Eliyah A M Sampetoding, Mohammad Syahril, Esther Sanda Manapa, Rahmat Mardzuki, "Prediksi Flight Delay Berbasis Algoritma Neural Network," Journal of Informatics, Electrical and Electronics Engineering, vol. 2, no. 1, pp. 26-30, 2022.
[16]  Mujahidin, S., “Klasifikasi Warna Kulit bedasarkan Ruang Warna RGB. In Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi” Yogyakarta: Universitas Islam Indonesia, (SNATI), pp. 17-19, 2015
[17]  M.  Habib  Hanafi,  Nurul  Fadillah,  Ahmad  Ihsan,  "  Optimasi  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  untuk  Klasifikasi  Tingkat Kematangan Buah Alpukat Berdasarkan Warna," IT Journal Research and Development (ITJRD), Vol.4, No.1, Agustus 2019
[18]  M. Fadhlul Barkah, “Klasifikasi  Rasa Buah Jeruk Pontianak Berdasarkan Warna Kulit Buah Jeruk Menggunakan Metode K- Nearest Neighbor,” Jurnal Komputer dan Aplikasi, Volume 08, No. 01, ISSN: 2338-493X, 2020
[19]  Farich Al Azami, Aditya Akbar Riadi, Evanita, “Klasifikasi Kualitas Wortel Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Berbasis Android,” Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK), Volume 7 Nomor 1 Februari 2022, ISSN: 2527- 5771/EISSN: 2549-7839, pp 36-39, 2022.
[20]  Heru Pramono Hadi1, Eko Hari Rachmawanto, “Analisa Fitur Ekstraksi Ciri dan Warna Dalam Proses Klasifikasi Kematangan Buah Rambutan Berbasis K-Nearest Neighbor,” SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika, Volume 5, Nomor 2, E- ISSN: 2721-4788, Halaman 177-189, Juli 2022.
[21]  Yusuf Eka Yana, Nur Nafi’iyah, “Klasifikasi Jenis Pisang Berdasarkan Fitur Warna, Tekstur, Bentuk Citra Menggunakan SVM dan KNN,” Journal of Computer, Information System, & Technology Management, Vol. 4, No. 1, ISSN: 2615-7233, Pages 28- 36, April 2021
[22]  Akmal Ilmi, Muhammad Hanif Razka, Dwi Setyo Wiratomo, Desta Sandya Prasvita, “Klasifikasi  Tingkat Kematangan Buah Apel  Berdasarkan  Fitur  Warna  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  dan Ekstraksi  Warna  HSV,” Seminar  Nasional Mahasiswa Ilmu Komputer dan Aplikasinya (SENAMIKA), e-ISBN 978-623-93343-4-5, 15 September 2021
[23]  Santoso, Singgih. “Statistik Deskriptif: Konsep dan Aplikasi dengan Microsoft Exel dan SPSS”. Yogyakarta: ANDI, 2007.
[24]  Kusrini, luthfi,E.T. “Algoritma Data Mining”. Yogyakarta: ANDI, 2012.
[25]  I. M. B. S. I Made Ary Swantika, Bulkis Kanata, “Perancangan Sistem Untuk Mengetahui Kualitas Biji Kopi Berdasarkan Warna Dengan K-Nearest Neighbor,” J. Bakti Nusa, vol. 1, no. 2, pp. 25–36, 2020.
[26]  Alfian. “K-Nearest Neighbor Information Retrieval,” Surabaya, 2014.
[27]  Prasety, Eko, “Data Mining Konsep dan Aplikasi Menggunakan MATLAB”. Yogyakarta: ANDI, 2009.
[28]  C.  Paramita, E.  Hari Rachmawanto, C.  Atika Sari, and D. R. Ignatius Moses Setiadi, “Klasifikasi Jeruk Nipis Terhadap Tingkat Kematangan Buah Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan K-Nearest Neighbor,” Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT, vol. 4, no. 1, pp. 1–6, 2019, doi: 10.30591/jpit.v4i1.1267.
[29]  Liantoni and Nugroho. " Klasifikasi Daun Herbal Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier dan K Nearest Neighbor " Jurnal Simantec Vol. 5, Des. 2015.