## SISTEM PREDIKSI RASA PADA BUAH JERUK DENGAN METODE k-NEAREST NEIGHBOR
1 Kurnia Sandy, 2 Abdullah
1,2 Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik Dan Ilmu Komputer, Universitas Islam Indragiri Jl. Propinsi Parit 1 Tembilahan Hulu e-mail : abdialam@gmail.com 1

## ABSTRACT
Every buyer always wants to get a good product, including in terms of buyers of citrus fruits, but many buyers do not  know  how  to  choose  sweet  oranges  if  they  have  not  been  tasted  first,  so  buyers  usually  experience disappointment when buying citrus fruits. The purpose of this study is to assist buyers in choosing citrus fruits, the  k-NN  method  in  identifying  the  taste  of  citrus  fruits.  The  results of  testing  with  the  k-fold  cross  validation method obtained a value of 96.55%, while testing with the holdout method obtained a value of 91.67%. The benefit of this research is that by using the application that was built, buyers can predict the taste of citrus fruits without having to taste them first.
Keywords: Identification, Citrus Fruit, k-Nearest Neighbor

## I. PENDAHULUAN
Tanaman  jeruk  adalah  tanaman  buah  tahunan  yang berasal  dari  Asia.  Cina  dipercaya  sebagai  tempat pertama  kali  jeruk  tumbuh.  Sejak  ratusan  tahun  yang lalu, jeruk sudah tumbuh di indonesia baik secara alami atau  dibudidayakan.  Buah  jeruk  dapat  dikonsumsi langsung sebagai  buah segar atau juice dan dapat  pula diolah  menjadi  sirup.  Buah  jeruk  merupakan  sumber vitamin  C  yang  berguna  untuk  kesehatan  manusia. Kandungan  vitamin  C  sangat  beragam  antar  varietas, sekitar 2749 mg/100 g daging buah. Beberapa jenis buah jeruk  yang  cukup  banyak  dikembangkan  oleh  petani adalah  jeruk  manis,  jeruk  siam  dan  jeruk  limau.  Jeruk merupakan komoditas buah yang cukup menguntungkan  untuk  diusahakan  saat  ini  dan mendatang, dapat mulai  dipanen pada tahun ke-4. Nilai keuntungan usaha taninya sangat bervariasi berdasarkan lokasi dan jenis jeruk yang diusahakan.  Nilai ekonomis usaha  tani  jeruk  tercermin  dari    tingkat  kesejahteraan petani  jeruk  dan  keluarganya  yang  relatif  baik.  Buah Jeruk  dapat  tumbuh  dan  diusahakan  petani    di  dataran rendah  hingga  dataran  tinggi  dengan  varietas/  spesies komersial  yang  berbeda,  dan  dapat  dikonsumsi  oleh masyarakat    berpendapatan  rendah  hingga  yang berpenghasilan  tinggi.
Tabel 1 Citra buah jeruk.
Citra Keterangan  G Citra Keterangan matang Belum matang matang Belum matang Matang Belum matang Matang Belum matang
Buah Jeruk yang diminati oleh pembeli adalah buah jeruk  yang  memiliki  rasa  yang  manis,  tetapi  banyak konsumen  yang  belum  mengetahui  ciri-ciri  buah  jeruk yang  manis.  Pembeli  biasanya  membeli  buah  jeruk, mencicipinya  barulah  mengetahui  rasa  jeruk.  Cara  ini tentunya memiliki beberapa kekurangan karena pembeli harus membeli dahulu, sehingga pembeli berkemungkinan  akan  kecewa  apabila  jeruk  tersebut tidak  manis  atau  kecut.  Oleh  sebab  itu,  dibutuhkan teknologi  yang  dapat  membantu  pembeli  untuk memprediksi  rasa  jeruk  melalui  citranya.  Sejalan dengan  semakin  berkembangnya  teknologi,  maka diperlukan  sistem  yang  dapat  memprediksi  rasa  pada buah  jeruk  Kemajuan  ilmu  pengetahuan  teknologi beserta aplikasinya disegala bidang dapat dimanfaatkan untuk  membantu  konsumen  dalam  memprediksi  rasa buah jeruk dengan membangun sebuah aplikasi prediksi rasa pada buah jeruk melalui pengolahan citra.
Citra  digital  merupakan  proses  konversi  sinyal kontinyu  (analog)  dengan  pengambilan  sampel  dan kuantisasi  menjadi  sinyal  diskrit  (digital)  [1].  Citra mempunyai arti sebagai kumpulan piksel-piksel yang disusun  dalam  larik  dua  dimensi  sehingga  dapat disimpulkan bahwa piksel merupakan bagian terkecil dari citra. Piksel digambarkan sebagai kotak persegi di  antara  kotak-kotak  yang  tersusun  teratur  secara horisontal maupun vertikal dan dinotasikan oleh dua bilangan bulat ( integer ) sebagai penunjuk lokasi citra. Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  membangun  sistem prediksi rasa pada buah jeruk menggunakan metode k- Neraset  Neighbor [2] . Prediksi  rasa dilakukan berdasarkan dari warna kulit jeruk. Manfaatnya sistem
ini  dapat  mengukur  tingkat  citra  rasa  yang  dari  buah jeruk. Diharapkan sistem ini dapat memuaskan pembeli jeruk

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Meningkatnya  peminat  buah  jeruk  manis  karena  rasa yang manis dan banyak manfaatnya [3], dimana manfaat dari  buah  jeruk  manis  adalah  sebagai  berikut  :  (1) Memperkuat  dinding  darah  kapiler,  (2)  Menurunkan kadar  kolesterol  jahat  (LDL)  (3)  Meningkatkan  kadar kolesterol  baik  (HDL)  (4)  Antioksidan  penangkal radikal  bebas  penyebab  kanker  (5)  Mencegah pengentalan darah dan pengendapan lemak pada dinding pembuluh darah (6)  Memulihkan energi secara cepat (7) Mengikat zat karsinogen di dalam saluran pencernaan, sehingga  wasir,  sembelit  dan  kanker  kolon  dapat dihindari.  Buah  jeruk  manis  seperti  terlihat  pada Gambar 1 termasuk buah jenis non-klimaerik yaitu buah yang hanya dapat matang di pohon. Ciri-cirinya sebagai berikut (1) Tekstur buah agak empuk (2) Warna daging buah kuning sempurna (3) Ukuran buah besar (4) Warna kulit buah kuning (5). Kenampakan kulit mengkilap dan pori-pori lebih besar
Gambar 1. buah jeruk mamis
Kualitas  buah  jeruk  ditentukan  oleh  sifat  fisik seperti warna, ukuran buah, berat, diameter dan volume serta kandungan komponen kimia buah seperti vitamin C  dan  kadar  gula.  Perbedaan  kandungan  komponen kimia  tersebut  juga  dipengaruhi  oleh  tingkat kematangan  buah  dan  lingkungan  tumbuhnya. Selain kualitas buah secara fisik dan kimia sangat perlu juga diperhatikan  masa  simpan  buah.  Kualitas  buah  yang baik diawali pada saat pemanenan yaitu dilakukan pada tingkat  kemasakan  yang  tepat.  Buah  jeruk  yang dipanen saat belum masak akan menghasilkan kualitas yang  rendah  terutama  berkaitan  dengan  rasa. Sebaliknya, pemanenan lewat waktu akan menyebabkan  buah  kehilangan  aroma  dan  kualitas terbaiknya,  turunnya  hasil  pada  periode  berikutnya, meningkatkan  kepekaan  terhadap  pembusukan,  dan umur simpannya relatif singkat.
Buah  jeruk  yang  sudah  matang  memiliki  ciri khusus,  ketika  dilakukan  pemanenan  buah.  Kriteria buah  masak  ketika  dipanen  adalah  buah  harus  dalam keadaan masak optimum (matang 80%), karena setelah dipetik rasa buah tidak akan berubah  atau  meningkat. Ciri    fisik    buah  yang  sudah  matang  ditandai  dengan warna  kulit  buah  mengkilat  dan  berwarna  hijau kekuning-kuningan   pada   bagian   bawah jeruk serta
tekstur buah agak lunak. Warna merupakan kesan yang ditangkap mata dari kulit buah jeruk siam/ keprok lokal dan  impor.  Terdapat  empat  level  atribut  warna  buah jeruk lokal dan impor  yaitu, warna hijau, warna hijau kekuningan,  warna  kuning  kehijauan,  dan  warna oranye.  Warna  hijau  sendiri  adalah  warna  kulit  jeruk yang keseluruhan kulitnya berwarna hijau, warna hijau kekuningan  adalah  warna  jeruk  yang  kulitnya didominasi  warna  hijau  dan  sedikit  kuning,  warna kuning  kehijauan  adalah  warna  jeruk  yang  kulitnya didominasi  warna  kuning  hampir  oranye  dan  sedikit warna  hijau,  warna  oranye  adalah  warna  kulit  jeruk yang keseluruhan kulitnya berwarna oranye. Perbedaan warna kulit jeruk dapat dilihat pada Gambar2.
Gambar 2, Perbedaan warna kulit jeruk
Citra adalah kumpulan piksel-piksel yang disusun dalam larik  dua  dimensi.  Indeks  baris  dan  kolom (x,y) dari  sebuah  piksel  dinyatakan  dalam  bilangan  bulat. Piksel (0,0) terletak pada sudut kiri atas pada sebuah citra, indeks  x  bergerak  ke  kanan  dan  indeks  y  bergerak  ke bawah.  Konvensi  ini  dipakai  merujuk  pada  cara penulisan  larik  yang  digunakan  dalam  pemograman komputer.  Agar  dapat  diolah  dengan  komputer  digital, maka suatu citra harus direpresentasikan secara numerik dengan  nilai-nilai  diskrit,  representasi  citra  dari  fungsi continue  menjadi  nila-nilai  diskrit  disebut  digitalisasi. Citra  yang  dihasilkan  inilah  yang  disebut  citra  digital (digital  image).  Citra  digital  merupakan  citra  yang memiliki fungsi dua variabel, f(x,y) [4], dimana x  dan  y adalah  koordinat  dan  nilai  f(x,y) adalah intensitas citra pada koordinat tersebut. Contoh citra digital dilihat pada Gambar 3
Gambar 3, Citra Buah Jeruk
K-Nearest  Neighbor merupakan  salahsatu metode  yang  digunakan  dalam  pengklasifikasian  [2]. Prinsip  kerja K-Nearest  Neighbor (KNN)  adalah mencari jarak terdekat antara data yang akan dievaluasi dengan  data  sampel.  Data  sampel  diproyeksikan  ke
ruang  berdimensi  banyak  dimana  masing-masing dimensi  merepresantasikan  fitur.  Sebuah  titik  pada ruang  ini  ditandai  objek  c  jika  kelas  c  merupakan klasifikasi  yang  paling  banyak  ditemui  pada  k  buah tetangga  terdekat  titik  tersebut.  Dekat  atau  jauhnya tetangga biasanya dihitung berdasarkan jarak Euclidean . Pada  algoritma  k-NN  berdimensi  q,  jarak  dari  data tersebut  ke  data  yang  lain  dapat  dihitung.  Nilai  jarak inilah yang digunakan sebagai nilai kedekatan/kemiripan  antara  data  uji  dengan  data latih.Nilai k pada k-NN berartik-data terdekat dari data uji.  Gambar  5  memberikan  contoh  algoritma  k-NN, tanda lingkaran untuk kelas 0, tanda plus untuk kelas 1. Seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  5  (a),  jika  k bernilai  1,  kelas  dari  satu  data  latih  sebagai  tetangga terdekat  terdekat  (terdekat  pertama)  dari  data  uji tersebut  akan  diberikan  sebagai  kelas  untuk  data  uji, yaitu kelas 1; jika k bernilai 2, akan diambil 2 tetangga terdekat dari data latih. Begitu juga nilai k adalah 3, 4, 5 dan  sebagainya.  Jika  dalam  k-tetangga  ada  dua  kelas yang  berbeda,  akan  diambil  kelas  dengan  jumlah  data terbanyak (voting mayoritas), seperti yang ditunjukkan pada Gambar 5 (c) dan (d). Pada gambar tersebut terlihat bahwa  kelas  0  mempunya  jumlah  yang  lebih  banyak daripada kelas 1 sehingga data uji akan dikategorikan ke dalam kelas 0. Jika kelas dengan data terbanyak ada dua atau lebih, akan diambil kelas dari data dengan jumlah yang  sama  tersebut  secara  acak,  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 4.
a.1 tetangga terdekat  b. 2 tetangga terdekat
c. 3 tetangga terdekat c. 4 tetangga terdekat
Gambar 4. k-NN Dengan Nilai k Tetangga
Pada algoritma tersebut ada sebuah data uji z = (x’,y’), dimana x’ adalah vektor data uji, sedangkan y’ adalah label kelas data uji yang belum diketahui. Hitung jarak  (atau  kemiripan)  data  uji  ke  setiap  data  latih d(x’,x),  kemudian  ambil  k-tetangga  terdekat  pertama dalam D z . Setelah itu, hitung jumlah data yang mengikut kelas  yang  ada  dari k -tetangga  tersebut.  Kelas  dengan
data  terbanyak  yang  mengikutinya,  menjadi  kelas pemenang yang diberikan sebagai label kelas padat data uji y’.
Beberapa  sistem  atau  aplikasi  telah  dibangun  untuk melakukan klasifikasi ataupun deteksi berkaitan dengan buah jeruk manis. Bangun dkk [5] menerapkan jaringan syaraf  tiruan,  back  propagation.  Data  yang  digunakan adalah citra digital   yang terdiri dari jeruk matang dan jeruk tidak matang. Kesimpulan yang diperoleh adalah metode  backpropagation  dapat  digunakan  untuk melakukan prediksi kematangan buah jeruk. Ketelitian yang  diperoleh  sangat  baik  yaitu  100%.  Perbedaan dengan  penelitian  ini  dengan  pnelitian  tersebut  di  atas adalah  penelitian  untuk  mendeteksi  rasa  jeruk  dan algoritma  yang  digunakan  berbeda.  Penelitian  lainnya yang  dilakukan  oleh  Pawening  dkk  [6]  dimana dilakukan klasifikasi kualitas jeruk lokal menggunakan metode  k  nearest  neighbor  (k-NN).  Penelitian  ini bertujuan  menentukan  kategori  “kualitas  baik”  dan “kualitas  tidak  baik”.  Pada  prosesnya  dilakukan segmentasi citra dan ekstraksi fitur menggunakan Grey Level  Co-occurrence  Matrix  (GLCM)  menggunakan  4 ciri yaitu Energy, Correlation, Contrast dan Homogeneity yang merupakan fitur tekstur dan bentuk. Kesimpulan  yang  diperoleh  adalah  metode  k-NN berhasil melakukan identifikasi dengan akurasi tertinggi 93,33%.  Perbedaan  penelitian  pawening  dkk  dengan penelitian  ini  adalah  penelitian  ini  melakukan  prediksi rasa,  sedangkan  penelitian  di  atas  mendetek  kualitas. Selanjutnya penelitian Rahmadewi dkk [7], melakukan pendeteksian  kematangan  buah  jeruk  berdasarkan rentang nilai Hue. Masukan berupa citra digital dengan masukan  model  warn  RGB  dan  dikonversi  menjadi model  warna  HSV.  Kategori  kematangan  jeruk  dibagi menjadi  tiga  yaitu  “mentah”,  “matang”  dan  “terlalu matang”.  Kesimpulan  pada  penelitian  ini  adalah diketahui bahwa rentang nilai Hue untuk masing-masing kategori  kematangan.  Penelitian  Rahmadewi  dkk berbeda dengan penelitian ini karena penelitian mereka mendeteksi  kematangan,  sedangkan  penelitia  ini mendeteksi  rasa  jeruk.  Penelitian  selanjutnya  adalah penelitian  Arif  dkk  [8]  yang  melakukan  klasifikasi kematangan  buah  jeruk  berdasarkan  fitur  warna menggunakan  algoritma  Support  Vector  Machine (SVM) [9]. Inputnya adalah citra digital menggunakan model  warna  RGB.  Selanjutnya  model  warna  RGB dikonversi  menjadi  model  LAB  (Lightness,  a  dan  b) sehingga  diperoleh  nilai  komponen  warna  RGa. Kategori buah jeruk dikelompokkan menjadi “matang” dan  “mentah”.  Kesimpulannya  adalah  SVM  berhasil melakukan  klasifikasi  buah  jeruk  dengan  ketelitian keberhasilan sistem adalah 80%. Demikian pula dengan penelitian  Arif  dkk,  juga  mengelompokkan  jeruk berdasarkan tingkat kematangannya, sedangkan
penelitian  ini  bertujuan  melakukan  prediksi  dari  segi rasa jeruk.

## III. METODE PENELITIAN
Untuk  mendapatkan  informasi  dan  data-data  yang diperlukan yaitu  menggunakan teknik sebagai berikut: (1)  Observasi,  Adalah  pengamatan  langsung  yang dilakukan oleh peneliti di  tempat pedagang buah jeruk dengan tujuan mencari dan mengumpulkan data sampel yang  diperlukan  untuk  mendapatkan  beberapa  sampel buah  jeruk.  (2)  Wawancara,  Penulis  menanyakan langsung  kepada  bebarapa  pedagang  jeruk  dan konsumen, untuk memberikan penilaian rasa jeruk. Sampel  jeruk  yang  di  teliti  terdiri  dari  jeruk  yang memiliki kulit berwarna hijau, hijau kombinasi kuning, dan  berwarna  kuning.  Pada  buah  jeruk  tersebut dilakukan  pengambilan  citra  dengan  menggunakan Kamera  Handphpne  dengan  ukuran  640  x  480  piksel sebagai  citra  berwarna Red,  Green,  Blue 24  bit,  256 level  keabuan,  dengan  model  warna  RGB  [10],  dan format  JPEG.  Digunakan  sebuah tripod dengan  jarak yang sama  yaitu 40 cm.  warna latar hitam.Setiap jenis jeruk yang memiliki warna berbeda-beda tersebut dirasa terlebih dahulu untuk mendapatkan informasi rasa buah jeruk tersebut. Gambar 4 dibawah adalah peralatan yang digunakan dalam menangkap citra buah jeruk.
Demikian  pula  intensitas  cahaya  saat  pengambilan citra jenis jeruk pada fase pembentukan kelas dan pada fase  klasifikasi  jenis  jeruk  juga  dilakukan  dengan intensitas  cahaya  yang  sama.  Hal  ini  disebabkan intensitas cahaya berpengaruh pada warna citra dan ini akan  memperngaruhi  proses  klasifikasi  yang  akan dilakukan  oleh  sistem.  Dalam  membangun  sistem  ini ada  beberapa  langkah  yang  dilakukan,  yaitu  sebagai berikut:

## Perancangan Sistem
Perancangan  Sistem  pada  penelitian  ini  menggunakan pendekatan object  oriented yaitu  metode Unified Modeling Language (UML) [11]. Metode ini terdiri dari Use  Case  Diagram,  Activity  Diagram, dan Class Diagram.

## Implementasi Sistem
Pengimplementasian sistem ini menggunakan k-Nearest Neighbor (k-NN) menjadi salah satu metode dalam top 10 metode data mining yang paling popular digunakan [12]  Metode  k-NN  murni  termasuk  dalam  klasifikasi yang lazy learner karena menunda proses pelatihan (atau bahkan  tidak  melakukan  sama  sekali)  sampai  ada  data uji  yang  ingin  diketahui  label  kelasnya,  maka  metode baru  akan  menjalankan  algoritmanya.  Algoritma Neraset  Neighbor  melakukan  klasfikasi  berdasarkan kemiripan suatu data dengan data yang lain

## Pengujian ketelitian sistem
Pengujian  menggunakan  k-fold  Cross-Validation  [13] dan  holdout  [14].  Dalam  ‘k-fold  Cross-Validation’, yang  disebut  juga  dengan  rotation  estimation,  dataset yang  utuh  di  pecah  secara  random  menjadi  ‘k’  subset dengan size yang hampir sama dan saling ekslusif atau
sama lain. Model dalam ‘classification’ dilatih dan dites sebanyak  ‘k’  kali.  Setiap  kali  pelatihan  semua  dilatih pada semua fold kecuali hanya satu fold saja yang yang disisakan  untuk  pengujian.  Penilai  cross-validation terhadap  akurasi  model  secara  keseluruhan  dihitung dengan  mengambil  rerata  dari  semua  hasil  akurasi individu ‘k’.

## IV. IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Perancangan
Berikut ini diberikan hasi perancangan sistem menggunakan UML. Padagambar 5 di bawah ini merupakan Use Case Diagram

## Gambar 5 Use Case Diagram
Use Case Diagram menggambarkan Bagaimana proses mengidentifikasi  rasa  pada  buah  jeruk,  dimulai  dari proses  training  dimana  user  harus  memasukkan  citra jeruk  lalu  melakukan  estrak  ciri-ciri  pada  buah  jeruk tersebut serta memisahkan antara object dan background pada  citra  tersebut,  proses  yang  sama  dilakukan  pada saat identifikasi.
Berikut  ini  Gambar  6  adalah Activity  diagram untuk melakukan training dan pengujian terhadap aplikasi:

## Gambar 6 ActivityDiagramTraining
Gambar  7  menggambarkan  proses  melakukan  training pada aplikasi identifikasi rasa pada buah jeruk. Dimulai dari user, menginput citra, kemudian mengambil objek, kemudian  mengekstrak  ciri  yang  terdiri  dari  RGB, kemudian  memberikan  nama  pada  objek  berdasarkan ciri tersebut, dan akan disimpan kedalam database.
act Activ ity training Sistem Database User Start Input Citra Menampilkan Citra Ekstraksi Mengambil Nilai Gambar Pilih Jenis Rasa Pada Buah Jeruk Simpan Proses Simpan Data Gambar Ketabel Selesai
Gambar 8 Activity Diagram Pengujian
Gambar 7 menggambarkan proses melakukan pengujian  pada  aplikasi  identifikasi  rasa  pada  buah jeruk.  Dimulai  dari  user,  menginput  citra,  kemudian mengambil  objek,  kemudian  mengekstrak  ciri  yang terdiri  dari  RGB,  kemudian  sistem  akan  menampilkan jenis rasa jeruk berdasarkan ciri-ciri citra tersebut.
Berikut ini Gambar 8 adalah diagram squence untuk melakukan training

## Gambar 8 Squence Diagram Training
Gambar  8  di  atas  menggambarkan  alur  kerja  aplikasi untuk  melakukan  training  yang  diawali  dengan melakukan  input  citra,  kemudian  sistem  akan melakukan  verfikasi  apakah  citra  compatible,  jika  iya maka  citra  akan  tampil,  setelah  itu  perlu  dilakukan pemisahan  background  dan  objek,  setelah  itu mengambil  cirri  warna  citra  tersebut  diambil  lalu diberikan  nama  kelas  tersebut  dan  disimpan  kedalam database.
1. Squence Diagram Pengujian
Berikut  ini  Gambar  9  adalah  diagram  squence  untuk melakukan pengujian:
Gambar 9 Squence Diagram Pengujian
Gambar  9  di  atas  menggambarkan  alur  kerja aplikasi  untuk  melakukan  pengujian  yang  diawali dengan  melakukan  input  citra,  kemudian  sistem  akan melakukan  verfikasi  apakah  citra  compatible,  jika  iya maka  citra  akan  tampil,  setelah  itu  perlu  dilakukan pemisahan  background  dan  objek,  setelah  itu mengambil ciri citra tersebut seperti warna RGB,setelah ciri  tersebut  diambil  maka  sistem  akan  melakukan identifikasi  rasa  berdasarkan  ciri  tersebut  dengan menunjukkan  kemiripannya  dengan  menampilkan prediksi jeruk tersebut.

## Hasil Implementasi Program
Berikut  ini  Gambar  10  adalah  Menu  Utama Program untuk prediksi Rasa Buah Jeruk :

## Gambar 10 Menu Utama
Gambar  10  adalah  halaman  Menu  utama  program klasifikasi  rasa  buah  jeruk,  dihalaman  utama  terdapat beberapa  pilihan  diantaranya  adalah  untuk  melakukan pelatihanjika  belum  memahami  cara  penggunaan program dapat memilih menu Help untuk mendapatkan penjelasan.
Berikut ini Gambar 11 adalah Menu Data Sampel :
act Activ ity coba Sistem Database User Start Input Citra Menampilkan Citra Klasifikasi Mengambil Nilai Gambar Menampilkan Jenis Rasa Menghitung Nilai Gambar Menggunakan Metode K-NN Mengambil Data Training Selesai sd squence training User Interface Si stem T abel Fi ni sh Fi ni sh Input Ci tra() Cek Jeni s Ci tra() Ci tra Com pati bl e() T am pi l kan Ci tra() Ekstrak Ci ri () Am bi l  ni l ai  RGB() T am pi l kan ni l ai  RGB() Input Jeni s Rasa() Input Jeni s Rasa() Si m pan Data() Proses() Si m pan Data () sd Squence Uj i User Interface Si stem Database Fi ni sh Fi ni sh Input Ci tra() Cek Jeni s Ci tra() Ci tra Com pati bl e() T am pi l kan Ci tra() Am bi l  ni l ai  RGB() T am pi l kan ni l ai  RGB() Identi fi kasi  Rasa Jeruk() M el akukan Perhi tungan() Identi fi kasi  dengan Data term i ri p() M em anggi l  Data() Data T erm i ri p() M enam pi l kan Jeni s Rasa()

## Gambar 11 Data Sampel
Gambar  11  adalah  data  data  training  yang  tersimpan didatabase,  adapun  atribut  yang  disimpan  didalam database  adalah  nama,  ukuran,  warna  merah,  warna hijau, warna biru dan target. User dapat menghapus data training dengan memilih tombol delete.
Berikut  ini Gambar  12 adalah input data training pada program klasifikasi rasa buah jeruk :
Gambar 12 Input Data Sampel
Gambar  12  adalah  form  untuk  melakukan  pelatihan (training) atau  memasukkan  citra  gambar  untuk pembelajaran sistem  dengan  cara memilih  Mode Input kemudian  memilih Browse  Object, kemudian  akan muncul  menu  untuk  memilih  gambar  dan  user  harus memilih  citra  gambar  buah  jeruk  dengan  background warna  hitam,  setelah  melakukan  input  citra  gambar maka  nilai  dari  gambar  tersebut  akan  tampil  di  panel sebelah  kanan  program,  kemudian  user  memberikan jenis  rasa  terhadap  citra  gambar  jeruk  tersebut  dengan cara memilih jenis rasa asam atau manis dan kemudian data training tersebut disimpan.
Berikut  ini  Gambar  13  adalah menu untuk  melakukan pengujian klasifikasi rasa pada buah jeruk :

## Gambar 13 Pengujian Klasifikasi Rasa
Gambar  13  adalah  menu  untuk  adalah menu untuk melakukan  pengujian  klasifikasi  rasa  pada  buah  jeruk, proses  pengujian  hampir  sama  dengan  proses  training, untuk  melakukan  pengujian  memilih  menu  cari  buah, kemudian  akan  muncul  menu  input  gambar,  setelah melakukan  input  gambar  pilih  menu  klasifikasi  maka output  berupa  informasi  indikasi  rasa  buah  jeruk  dan nilai  Testing  akan  tampil,  inti  kelas  2  (dua)  berarti rasanya  asam  sedangkan  init  kelas  3  (tiga)  berarti rasanya manis.

## Hasil Pengujian ketelitian sistem
Pengujian  ini  dibagi  menjadi  dua  metode  yaitu  k-fold cross validation dan Holdout.

## k-Fold Cross Validation
Sistem diuji dengan metode validatin silang dimana data pengujian dijadikan data pelatihan ataupun sebaliknya,data  pelatihan  sebelumnya  dijadikan  data pengujian.  Berikut  ini  Gambar  14  hasil  pengujian Aplikasi dengan menggunakan metode Cross validation :
Gambar 14 Pengujian KNN Crossvalidation
Dari pengujian dengan  metode K-fold cross validation didapat nilai sebesar 96.55%

## Holdout
Dalam  metode  holdout  [14]  data  dibagi  menjadi  dua kelompok data independen, yaitu data pelatihan dan data pengujian,  secara  acak.Secara  khusus  dua  pertiga  dari data  dialokasikan  dalam  kelompok  data  pelatihan,  dan sepertiga  sisanya  kedalam  kelompok  data  pengujian. Data  pelatihan  digunakan  untuk  memperoleh  model, dan akurasinya diestimasi menggunakan data
pengujian.Estimasinya  bersifat  pesimis  karena  hanya sebagian  dari  data  awal  yang  digunakan  untuk memperoleh  model.  Berikut  ini  Gambar  15  hasil pengujian  Aplikasi  dengan  menggunakan  metode Holdout:
Gambar 15 Metode Holdout
Dari pengujian dengan metode holdout diperoleh nilai sebesar 91.67%

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dengan  adanya  sistem  klasifikasi  rasa  buah  jeruk menggunakan metode k-NN ini, maka dapat disimpulkan beberapa kemudahan yang dapat dirasakan oleh penggunanya: 1). dengan menggunakan sistem ini rasa  buah  jeruk  dapat  diprediksi  berdasarkan penampilan citranya; 2) dengan menggunakan sistem ini pembeli  terbantu  memilih  buah  jeruk  yang  manis maupun  yang  asam.  Berdasarkan  hasil  analisa  yang telah  dilakukan  dapat  dikemukakan  bahwa  sistem  ini sebaiknyadibangun  berbasis  android  untuk  lebih memudahkan  pengguna  melakukan  proses  scanning citra atau object.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] X.  Wang,  T.  Chen,  D.  Li,  and  S.  Yu,  “Processing Methods  for  Digital  Image  Data  Based  on  the Geographic  Information  System,”  Complexity,  vol. 2021, p. 2319314, 2021, doi: 10.1155/2021/2319314.
[2] K.  Taunk,  S.  De,  S.  Verma,  and  A.  Swetapadma,  “A Brief  Review  of  Nearest  Neighbor  Algorithm  for Learning  and  Classification,”  in  2019  International Conference  on  Intelligent  Computing  and  Control
Systems (ICCS), 2019, pp. 1255–1260, doi:
10.1109/ICCS45141.2019.9065747.
[3] M.  Neves,  V.  Trombin,  F.  Lopes,  R.  Kalaki,  and  P. Milan, “Nutritional benefits of oranges,” 2011, p. 116.
[4] S.  Kannadhasan,  “Research  Issues  on  Digital  Image Processing For Various Applications in this World,” Jan. 2014.
[5] P. Bangun, M. Sihombing, P. Studi, T. Informatika, and S.  Utara,  “Pengolahan  citra  untuk  identifikasi kematangan  buah  jeruk  dengan  menggunakan  metode backpropagation berdasarkan nilai hsv,” J. Tek. Inform. Kaputama, vol. 5, no. 1, pp. 85–91, 2021.
[6] R. Enggar Pawening, W. Ja, and F. Shudiq, “Klasifikasi
Kualitas  Jeruk  Lokal  Berdasarkan  Tekstur  dan  Bentuk Menggunakan  Metode  k-Nearest  Neighbor  (k-NN),”  J. Ilmu Komput. dan Desain Komun. Vis., vol. 1, no. 1, pp. 10–17, 2020.
[7] R.  Rahmadewi,  G.  L.  Sari,  and  H.  Firmansyah, “Pendeteksian  Kematangan  Buah  Jeruk  Dengan  Fitur Citra  Kulit  Buah  Menggunakan  Transformasi  Ruang Warna  HSV,”  JTEV  (Jurnal  Tek.  Elektro  dan
Vokasional), vol. 5, no. 1.1, pp. 166–171, 2019.
[8] M.  Arief,  “Klasifikasi  Kematangan  Buah  Jeruk Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan Metode SVM,” J. Ilmu Komput. dan Desain Komun. Vis., vol. 4, no. 1, pp. 9–16, 2019.
[9] N.  C.  S.  Reddy,  K.  S.  Prasad,  and  A.  Mounika, “Classification  Algorithms  on  Datamining :  A  Study,” Int.  J.  Comput.  Intell.  Res.,  vol.  13,  no.  8,  pp.  2135– 2142, 2017.
[10]  N.  Ibraheem,  M.  Hasan,  R.  Z.  Khan,  and  P.  Mishra, “Understanding  Color  Models:  A  Review,”  ARPN  J. Sci. Technol., vol. 2, no. 3, pp. 265–275, Jan. 2012.
[11]  M. Mukherjee, “Object-Oriented Analysis and Design,” Int. J. Adv. Eng. Manag., vol. 1, no. 1, p. 18, 2016, doi: 10.24999/ijoaem/01010003.
[12]  J.  Brownlee,  “K-Nearest  Neighbors  for  Machine Learning,” Machine Learning Mastery, 2016. .
[13]  P. Galdi and R. Tagliaferri, “Data Mining: Accuracy and Error  Measures  for  Classification  and  Prediction,”  in Reference  Module  in  Life  Sciences,  no.  January, Elsevier, 2018, pp. 1–14.
[14]  S.  Raschka,  Model  Evaluation,  Model  Selection,  and Algorithm Selection in Machine Learning. 2018.