## SISTEM CERDAS DALAM KLASIFIKASI KEMATANGAN BUAH JE- RUK BERDASARKAN FITUR EKSTRAKSIGLCM DENGAN METODE
NAÏVE BAYES
1 Abd. Rahmat Karim Haba, 2 Kartika Chandra Pelangi
1,2 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Ichsan Gorontalo e-mail: * 1 rkarimhaba@gmail.com , 2 apelangie@gmail.com
ABSTRAK — Selama ini para petani kebun dalam menentukan kematangan buah jeruk yang mereka panen  tidaklah  sulit  karena  mereka  telah  terbiasa  namun  terkadang  dalam  penyortiran  untuk  menge- lompokkan buah jeruk yang matang mendapatkan permasalahan seperti keterbatasan fisik sehingga tid- ak efektif dan efisien dalam mengelompokan kematangan buah jeruk. Salah satu inovasi teknologi in- formasi dan komunikasi dalam bidang pertanian dan perkebunan adalah penggunaan metode klasifikasi dengan algoritma naïve bayes pada sistem cerdas. Yang menjadi rumusan masalah dalam penelitin ini adalah bagaimana melakukan klasifikasi dengan sistem cerdas pada kematangan buah jeruk keprok dan bagaimana  memperoleh  sistem  cerdas  yang  efektif  dan  efisien  sehingga  dapat  di  implementasikan. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  melakukan pengklasifikasian dengan sistem cerdas  pada ke- matangan  buah  jeruk  keprok  dan  untuk  memperoleh  sistem  cerdas  yang  efektif  dan  efisien  sehingga dapat  di  implementasikan.  Berdasarkan  hasil  dan  analisis  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan bahwa  Dapat  melakukan  pengklasifikasian  kematangan  buah  jeruk  keprok  dengan  sistem  cerdas dengan  menggunakan  fiur  ekstraksi  GLCM  dan  metode  Naïve  Bayes  dan  Dapat  memperoleh  kinerja yang efektif dan efisien dari sistem cerdas klasifikasi kematangan buah jeruk keprok sehingga dapat di implementasikan.

## Kata Kunci : Jeruk Keprok, Klasifikasi
ABSTRACT — So far, garden farmers in determining the maturity of citrus fruits that they harvest is not dif- ficult because they are accustomed, but sometimes in sorting to classify ripe citrus fruits get problems such as physical limitations so it is not effective and efficient in classifying the maturity of citrus fruits. One of the inno- vations in information and communication technology in agriculture and plantations is the use of classification methods with the naïve bayes algorithm on intelligent systems. The formulation of the problem in this research is how to classify with an intelligent system on the maturity of tangerines and how to obtain an effective and ef- ficient intelligent system so that it can be implemented. The purpose of this study is to classify with intelligent systems the maturity of tangerines and to obtain intelligent systems that are effective and efficient so that they can be implemented. Based on the results and analysis conducted, it can be concluded that Can classify the ma- turity of tangerines with an intelligent system using the GLCM extraction feature and the Naïve Bayes method and  Can  obtain  effective  and  efficient  performance  from  an  intelligent  system  of  classification  of  maturity  of tangerines so it can be implemented.
Index Terms: Tangerines, Classification
——————————  —————————

## 1. PENDAHULUAN
Buah  jeruk  keprok  adalah  buah yang  kaya  akan  kandungan  vitamin C yang tinggi. Selain itu buah jeruk keprok  ini  manis  juga  mempunyai rasa  yang  menyegarkan.  Untuk mendapatkan  kesegaran  serta  rasa yang manis maka perlu dipilih buah jeruk yang telah matang[1].
Setiap pemilik kebun buah selalu berusaha  meningkatkan  kualitas perkebunan  mereka,  baik  dari  segi kualitas  buah  itu  sendiri  maupun kuantitas  pelayanan  terhadap  kon- sumen.  Oleh  karena  itu,  seiring berkembangnya  teknologi,  mereka berlomba  memanfaatkan  teknologi untuk
peningkatan kualitas tersebut[2]
Kematangan  buah  jeruk  keprok terlihat dari tekstur kulit serta warna kulitnya.  Buah  yang  telah  matang biasanya  mempunyai  tekstur  kulit yang halus, tipis dan mengkilat ser- ta  warna  yang  cenderung  tegas. Selama ini para petani kebun dalam menentukan kematangan buah jeruk yang  mereka  panen  tidaklah  sulit karena mereka telah terbiasa namun terkadang  dalam  penyortiran  untuk mengelompokkan  buah  jeruk  yang matang  mendapatkan  permasalahan seperti  keterbatasan  fisik  sehingga tidak  efektif  dan  efisien  dalam mengelompokan  kematangan  buah jeruk,
Salah  satu  inovasi  teknologi  in- formasi  dan  komunikasi  dalam  bi- dang pertanian dan perkebunan ada- lah  penggunaan  metode  klasifikasi dengan  algoritma  naïve  bayes  pada sistem  cerdas,  dengan  adanya  sis- tem  cerdas  dapat  membantu  para petani  kebun  jeruk  dalam  menge- lompokkan atau mengklasifikasikan kematangan buah jeruk lebih efektif dan efisien mana yang telah matang maupun yang belum matang. Dalam penelitian ini menggunakan bantuan berupa kamera dan komputer dalam pengolahan citra buah jeruk.
Penelitian  dalam  bidang  pen- golahan  citra  terkait  kematangan buah  telah  dilakukan  oleh  beberapa
peneliti  sebelumnya.  Diantaranya adalah  peneliti  atas  nama  Maura Widyaningsih dengan judul penelitian  Identifikasi  Kematangan Buah Apel  Dengan  Gray  Level  Co- ccurrence Matrix (Glcm), Berdasar- kan hasil  penelitian  dan  pembaha- san  yang  telah  dilakukan,  maka  di- peroleh  Pengujian  GLCM  dengan sudut 0 0 hasil ekstraksi ciri citra uji dapat  dikenali  dengan  faktor Eu- cledian Distance terhadap citra que- ri[3].  Dan  Peneliti  atas  nama  Anto- nio Ciputra dengan judul Klasifikasi Tingkat  Kematangan  Buah  Apel Manalagi  Dengan  Algoritma  Naive Bayes  Dan  Ekstraksi  Fitur  Citra Digital. Dimana tingkat kematangan akan dibagi menjadi dua jenis, yaitu apel matang dan apel mentah[4]
Penggunaan teknologi pen- golahan  citra  buah  jeruk  yang  ter- ingrasi  dengan  komputer  dapat membuat  sistem  cerdas.  Dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes sebagai metode dalam mengklasifikasikan buah jeruk keprok  ke  dalam  dua  kelompok , yaitu  matang  dan  belum  matang, serta attribut yang digunakan dalam pengklasifikasian berupa fitur ekstraksi  GLCM  seperti  rerata  in- tensitas, energi, entropy, standar de- viasi, smothness dan skewness. Da- ta  yang  digunakan  untuk  mengolah buah jeruk keprok berupa image je- ruk  keprok  yang  didapatkan  dari hasil pemotretan buah jeruk sebanyak 130 buah jeruk keprok. Berdasarkan  latar  belakang  yang telah diuraikan maka peneliti mera- sa perlu untuk melakukan penelitian tentang sistem cerdas yang digunakan  dalam  bidang  pertanian dan perkebunan dengan judul penelitian  “ Sistem  Cerdas  Dalam Klasifikasi Kematangan Buah Je- ruk  Berdasarkan  Fitur  Ekstraksi Glcm  Dengan  Metode  Naïve Bayes”.
Yang menjadi rumusan masalah da- lam  penelitin  ini  adalah  bagaimana melakukan  klasifikasi  dengan  sis- tem  cerdas  pada  kematangan  buah jeruk  keprok  dan  bagaimana  mem- peroleh  sistem  cerdas  yang  efektif
dan  efisien  sehingga  dapat  di  im- plementasikan.  Dan  Tujuan  dari penelitian ini adalah: Untuk melakukan pengklasifikasian dengan  sistem  cerdas  pada  kema- tangan  buah  jeruk  keprok  dan  Un- tuk memperoleh sistem cerdas yang efektif  dan  efisien  sehingga  dapat diimplementasikn
Jeruk keprok Jeruk keprok merupa- kan sebuah jeruk yang  dapat  tumbuh  di daerah tropis dan subtropis.  Pohon  jeruk ini  memiliki  ukuran  yang  relatif  lebih kecil dibandingkan jeruk lainnya[5].

## Pengolahan Citra
Pengolahan  citra  adalah  suatu  teknik yang  digunakan  untuk  memproses  citra atau  gambar  dengan  cara  memanipu- lasinya  dengan  data  gambar  yang  di- inginkan  untuk  mendapatkan  informasi tertentu  dari  gambar  yang  diamati.  Ban- yak data yang diperoleh apabila data yang diamati menampilkan suatu keadaan yang sesuai dengan data awal[6].

## Fitur Ekstraksi
Ekstraksi  fitur  citra  jeruk  keprok  ber- tujuan  untuk  memperoleh  ciri  dari  citra jeruk  keprok  mentah  dan  matang  yang menggunakan  ekstraksi  fitur  histogram yang  menampilkan  hasil  berupa  numerik. Pada  penelitian  ini  menggunakan  enam fitur  ekstraksi  meliputi:  rerata  intensitas, energi,  entropi,  deviasi  standar, smothness dan skewness [7]
Naïve Bayes
Naive Bayes merupakan pengklasifikasian dengan  metode  probabilitas  dan  statistik yang  dikemukan  oleh  ilmuwan  Inggris Thomas Bayes[8]. Langkah-langkah untuk pelatihan data :
a.  Hitung  probabilitas  ( prior )  tiap  kelas yang ada.
b.  Lalu  hitung  rata-rata  ( mean )  tiap  fitur dan tiap kelas
c.  Hitung  nilai  standar  deviasi  tiap  fitur dan tiap kelas
d. hitung densitas probabilitas
e. hitung probabilitas masing-masing kelas

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  yang  di  gunakan  dalam penelitian  ini  adalah  metode  deskriptif yaitu  penelitian  yang  berusaha  untuk menuturkan pemecahan masalah  yang ada sekarang  berdasarkan  data,  menganalisis dan mengintegrasikannya.

## Cara Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini  digunakan  beberapa cara  untuk mengumpulkan data  di antaranya : 1. Observasi :  Dilakukan  pengamatan langsung  dilapangan  mengenai  kema- tangan  buah  jeruk  keprok  di  Desa Gandasari,  Kec.  Tolangohula,  Kabu- paten Balemo Provinsi Gorontalo.
2. Dokumentasi  :  Digunakan  untuk mengambil  dokumen-dokumen  yang berkaitan  dengan  obyek  penelitian yakni  tentang  Sistem  Cerdas  dan  Ke- matangan Buah
Adapun  model  yang  digunakan dalam  pemodelan  penelitian  ini adalah :
Berikut  prosedur  dalam  tahapan penelitian ini :
1. Tahap Analisis  Perancangan  Dan Implementasi Sistem
2. Tahap Preprocessing
3. Tahap Ekstraksi Fitur GLCM
4. Tahap Klasifikasi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Tahap Pengumpuan Data
Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  berupa  gambar buah jeruk keprok sebanyak 130 buah  yang  diperoleh  dari  lokasi penelitian Desa Gandasari, Kecamatan  Tolangohula,  Kab. Boalemo  Provinsi  Gorontalo. Berikut  Gambar  buah  Jeruk Keprok Tabel 1. Data Gambar Jeruk Keprok No Gambar Jeruk Matang Keterangan Gambar Jeruk Belum Matang Keterangan 1 Matang Belum Matang 2 Matang Belum Matang 3 Matang Belum Matang 4 Matang Belum Matang ….  ……………… …………… … ……………… ………………
130
Matang Belum Matang

## 2. Pembagian Data Latih (training) Buah Jeruk Keprok

## Gambar 2 Data Latih Jeruk Matang dan Belum Matang
Pada pembagian data latih atau training dijelaskan bahwa data jeruk sebanyak 110 data latih, 55 buah jeruk matang dan 55 buah jeruk yang belum matang

## 3. Pembagian Data Uji (testing) Buah Jeruk Keprok
Gambar 3 Data Uji Jeruk Matang dan Belum Matang
Pada  pembagian  data  uji  atau  testing  dijelaskan  bahwa  data  jeruk sebanyak  20  data  uji,  10  buah  jeruk  matang  dan  10  buah  jeruk  yang  belum matang

## 4. Tampilan Hasil Penelitian Sistem Cerdas
Gambar 4. Tampilan Hasil Sistem Cerdas
1. Hasil Pengujian sistem dapat dilakukan dengan cara pertama  kali  kita  membagi data  gambar  jeruk  keprok menjadi  2  bagian  yaitu  data latih  (training)  dan  data  uji (testing),  dengan  adanya pembagian data tersebut dapat  memudahkan  dalam melakukan proses klasifikasi. 2. Pada  sistem  cerdas  yang telah dibangun terdapat tombol proses training, tombol  ambil  gambar,  dan tombol klasifikasi. Pada tombol proses training tersebut berfungsi untuk proses  data  latih  (training) sebelum melakukan klasifikasi, 3. Sedangkan  tombol  ambil gambar berfungsi
memasukkan  gambar  jeruk dalam  format  gambar  RGB yang  baru  tanpa  label  atau hasil  apakah  gambar  jeruk yang  baru  sudah  matang atau belum matang.
4. Setelah  dimasukkan  gambar jeruk yang baru maka
berikutnya  memilih  tombol klasifikasi, pada tombol klasifikasi  akan  ditampilkan gambar  jeruk  dari  format gambar  RGB  sebelumnya kedalam  bentuk  grayscale, dan dari gambar grayscale akan dimunculkan  fitur  GLCM,  Fitur yang  digunakan  berupa  Rerata Intensitas, Energi, Entrophy,
Standar  Deviasi,  Skweness,  Dan Smothness.
5. Dari  hasil  fitur  GLCM  akan tampil  hasil  klasifikasi,  dimana
sebelum  mendapatkan  hasil  jeruk matang  atau  belum  matang  pada fitur  GLCM  tadi  diproses  dengan menggunakan metode NaiveBayes  sehingga tampil  hasil matang.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  analisis  yang telah dilakukan, dapat  disimpulkan bahwa Dapat melakukan pengklasifikasian kema- tangan  buah  jeruk  keprok  dengan  sistem cerdas dengan menggunakan fiur ekstraksi GLCM  dan  metode  Naïve  Bayes  dan Dapat  memperoleh  kinerja  yang  efektif dan  efisien  dari  sistem  cerdas  klasifikasi kematangan  buah  jeruk  keprok  sehingga dapat  di  implementasikan.  Adapun  Saran pada penelitian ini yaitu pada peneliti yang ingin  mengembangkan  sistem  cerdas  ini diharapkan  dengan  adanya  penambahan fitur  berupa  LBP  yang  bias  dipadukan nantinya  dengan  GLCM,  serta  data  yang akan  digunakan  pada  peneliti  selanjutnya di  tambahkan  lebih  dari  peneliti  sebe- lumnya.

## 5. REFERENSI
[1]  H.  Prabowo et  al. ,  “DETEKSI KONDISI  KEMATANGAN  BUAH JERUK  BERDASARKAN,”  vol.  3, no. 2, 2017.
[2]  M.  I.  N.  Ghazali,  Eko  K.  Subha, Galuh M., M. Burhannudin, “Aplikasi
Kematangan Tomat Berdasarkan Warna dengan Metode Linear Discriminant Analysis (LDA),” https://docplayer.info/31373581- Aplikasi-kematangan-tomat- berdasarkan-warna-dengan-metode-
linear-discriminant-analysis-lda.html ,
2018.
[Online]. Available: https://fdokumen.com/document/aplik
asi-kematangan-tomat-berdasarkan- warna-dengan-metode-a-aplikasi- kematangan.html. [3]  M. Widyaningsih, “Identifikasi Kematangan Buah Apel Dengan Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM),” J.  SAINTEKOM ,  vol.  6, no. 1, p. 71, 2017. [4]  A. Ciputra, “DENGAN ALGORITMA NAIVE  BAYES DAN EKSTRAKSI FITUR CITRA DIGITAL,”  vol.  9,  no.  1,  pp.  465– 472, 2018. [5]  Wikipedia,  “Jeruk  Keprok,”  2019. [Online].
Available:
https://id.wikipedia.org/wiki/Jeruk_ke prok.
[6]  U.  E.  Mas’ud  Effendi,  Fitriyah,  “I Dentifikasi J Enis Dan M Utu T Eh M Enggunakan  P  Engolahan  C  Itra  D Igital  Dengan,” J.  Teknotan ,  vol.  11, no. 2, pp. 67–76, 2017.
[7]  A.  P.  Rahayu,  Honainah,  and  R.  E. Pawening,  “Klasifikasi  Jenis  Mangga Berdasarkan  Bentuk  dan  Tekstur Daun  Menggunakan  Metode  K- Nearest  Neighboor,” Pros.  SENTIA,
ISSN 2085-2347 , vol. 8, pp. 247–253,
2016.
[8]  J. Penelitian, I. Komputer, S. Embedded,  D.  Yulianto,  and  R.  N. Whidhiasih, “Klasifikasi tahap kematangan pisang ambon berdasarkan warna menggunakan naive bayes,” vol. 5, no. 2, pp. 60–67,
2017.
[9]  S.  Aswati,  M.  S.  Ramadhan,  A.  U. Firmansyah,  and  K.  Anwar,  “Studi Analisis  Model  Rapid  Application Development  Dalam  Pengembangan Sistem  Informasi,” J. Matrik , vol.  16, no. 2, p. 20, 2017.