## Klasifikasi Kematangan Buah Tomat
Menggunankan Fitur RGB dan HSI Berbasis BACKPROPAGATION
Moh. Fajar 1 , M. Burhanis Sulthan 2 , Imam Wahyudi 3 1,2,3 Teknik Informasi, Teknik, Institut Sains dan Teknologi An-Nuqayah
1 fajar180395@gmail.com, 2 burhan.sulthan33@gmail.com, 3 wahyudigo94@gmail.com,

## ABSTRAK
Tomat  memiliki  sifat  yang sangat  mudah rusak, penanganan  yang tidak tepat pada buah tomat  mengakibatkan  penurunan  mutu  yang  selanjutnya  mempengaruhi  nilai  gizi  dan  nilai ekonomisnya.  Pada  umumnya  untuk  mengukur  kematangan  buah  tomat  masih  dilakukan  secara manual,  yaitu  proses  pemilihan  buah  secara  langsung  satu  persatu  antara  buah  yang  matang, setengah  matang  dan  matang,  kelemahan  dari  metode  tersebut  adalah  tingkat  akurasi  yang  tidak konsisten  dan  membutuhkan  waktu  yang  sangat  lama  serta  menghasilkan  produk  yang  beragam karena adanya keterbatasan visual manusia. Dalam penelitian ini akan dieksperimen dengan ilmu komputer  sebuah  pengklasifikasian  tingkat  kematangan  buah  tomat  menggunakan  fitur RGB  dan HSI berbasis Backpropogation dan menggunakan 50 data set buah tomat matang, 50 dataset buah tomat  setangah  matang  dan  50  dataset  buah  tomat  mentah  untuk  mengetahui  kematangan  buah tomat  berdasarksan  warna  kulit,  yaitu  dengan  cara  menerapkan  pengolahan  citra  menggunakan RGB dan HSI berbasis Backpropagation .  Hasil  dari  klasifikasi  bisa  dilihat  pada  masing-masing pengujian  dengan  nilai  presentase  96.08%  untuk  kategori  buah  tomat  matang,  95.74%  untuk kategoi buah tomat sengah matang, dan 100% untuk kategori buah tomat mentah. Nilai persentase keseluruhan  untuk  pengujian  keseluruhan  data  mempunyai  presentase  yang  sangat  tinggi  dan berpengaruh  dalam  mendeteksi  kematangan  buah  tomat  yaitu  mencapai  presentase  sebesar 97.29%.  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  pengklasifikasian  kematangan  buah  tomat  dapat dilakukan dengan menggunakan fitur RGB dan HSI menggunakan metode Backpropagation .
Kata kunci: Pengolahan citra, klasifikasi kematangan, fitur RGB , HSI dan Backpropagation.

## ABSTRACT
Tomatoes are very easily damaged, improper handling of tomatoes results in a decrease in quality which in turn affects their nutritional value and economic value. In general, measuring the  ripeness  of  tomatoes  is  still  done  manually,  the  weakness  of  this  method  is  the  inconsistent level of accuracy. Classification is very important to determine the ripeness of tomatoes based on skin color, namely by applying image processing using RGB and HSI based on Backpropagation. The results of the classification can be seen in each test with a percentage value of 96.08% for the ripe  tomato  category,  95.74%  for  the  medium  ripe  tomato  category,  and  100%  for  the  unripe tomato  category.  The  overall  percentage  value  for  testing  the  entire  data  has  a  very  high percentage and is influential in detecting ripeness of tomatoes, namely reaching a percentage of 97.29%. it can be concluded that the classification of ripeness of tomatoes can be done using the RGB and HSI features using the Backpropagation method.
Keywords: Image  processing,  maturity  classification,  RGB  and  HSI  features  and Backpropagation.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  yang  memilik  potensi  besar  dalam  bidang pertanian.  Tingginya volume dan  nilai  ekspor  buah  tomat  harus  mampu  diikuti  dengan meningkatkan  kwalitas  pengolahan  dan  pemasarannya.  Hal  yang  perlu  diperhatikan  adalah  mutu pada produk – produk pertanian khususnya buah tomat. Penerapan standarisasi mutu akan mampu menghasilkan  produk  buah  yang  memiliki  daya  saing  dan  mampu  menembus  berbagai  pasar internasional.
Kematangan buah tomat saat dipanen merupakan salah satu faktor penting dalam menjaga kualitas.  Kematangan  buah  adalah  keadaan  buah  yang  siap  dipanen  dan  dikonsumsi  secara langsung ataupun tidak langsung. Tomat merupakan salah buah yang memiliki tingkat kematangan tertentu  dalam  kurun  waktu  yang  singkat.  Pendistribusian  tomat  diberbagai  daerah  menjadikan pentingnya  melakukan  klasifikasi  tomat  berdasarkan  tingkat  kematangannya  [1].  Pada kenyataannya  sering  dibingungkan  dalam  hal  memilih  buah  tomat  yang  mempunyai  kematangan yang  bagus.  Kadang  kalanya  memilih  buah  tomat  masih  menggunakan  cara  manual  untuk membedakan  kematangan  buah  tomat  tersebut.  Identifikasi  dengan  cara  ini  memiliki  beberapa kelemahan  diantaranya  adalah  waktu  yang  dibutuhkan  relatif  lama  serta  menghasilkan  produk yang beragam karena adanya keterbatsan visual manusia.
Perkembangan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  pengolahan  citra  digital  memungkinkan untuk memilah produk pertanian dan perkebunan tersebut secara otomatis dengan bantuan aplikasi pengolahan citra. Oleh karena itu peneliti akan melakukan penelitian Klasifikasi kematangan buah tomat  dengan  fitur RGB dan HSI berbasis Neural  Network  Backpropagation. Seperti  penelitian yang dilakukan oleh Suastika Yulia Riska dan Puji Subekti dengan judul penelitiannya Klasifikasi Level  Kematangan  Buah  Tomat  Berdasarkan  Fitur  Berdasarkan  Warna  Multi  –  SVM.  Dalam penelitiannya  peneliti  menggunakan  108  citra  tomat  yang  diambil  dengan  menggunaka  tiga  tipe smartphone. Dari  dataset  yang  ada  dibagi  menjadi  66  data  training  dan  data  42  data  testing. Perbaikan citra pada tahap prepocessing dilakukan dengan adaptive histogram equaliazation . Pada feature extraction digunakan  tiga fitur  warna  yang  memiliki pengaruh terhadap nilai kematangan buah  tomat  yaitu,  R,  G,  dan  a*.  Dari  fitur  warna  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  dilakukan pengujian untuk proses klasifikasi.  Adapaun proses klasifikasi level kematangan tomat dilakukan dengan  membandingkan  akurasi  menggunakan  metode  Multi-SVM  dan  kNN.    Persentase  yang diperoleh dari Multi-SVM adalah 77,84% dengan fungsi kernel. Sedangkan pada tahap klasifikasi kNN k=3 dengan hasil persentase 77,79%. Sehingga penggunaan metode Multi-SVM dengan kNN memiliki  tingkat  akurasi  yang  hampir  sama.  Dan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sella Kusumaningtyas  dan  Rosa  Andrei  Asmara  dengan  judul  penelitiannya  Identifikasi  Kematangn buah Tomat Berdasarkan Warna Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan [2], Dilakukannya penelitian ini karena  masih dilakukannya  klasifikasi secara  manual  yang  sangat dipengaruhi oleh subjektifitas  petugas  penyortiran  sehingga  dalam  kondisi  tertentu  tidak  spesifik  proses pengklasifikasiannya. Kelemahan yang terjadi pada pada identifikasi ini diantaranya adalah waktu yang  dibutuhkan  relatif  lama  serta  menghasilkan  hasil  produk  yang  beragam  karena  adanya keterbatasan  visual  manusia.  Dan  hasil  identifikasi  pada  penelitian  ini  yang  menggunakan Perceptron yang  diperoleh  yaitu  menghasilkan  3  output  Mentah  sebesar  10%,  setengah  Matang sebesar  6,66%  dan  Matang  sebesar  26,66%.  Sedangkan  tujuan  pada  penelitian  ini  untuk mengetahui  metode  Neural    Network  Backpropagation  memiliki  hasil  akurasi  dan  mampu mengklasifikasikan kematangan buah tomat dengan baik dan akurat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1  Tahapan Penelitian
Secara  umum  penelitian  ini  dilakukan  dalam  beberapa  tahap  yaitu  diawali  dari  study literatur, perumusan masalah, dan hipotesis,  perancangan metode dan implementasi serta uji coba.

## Gambar 1. Langkah-langkah penelitian

## 2.2 Buah Tomat
Buah tomat merupakan salah satu buah yang memiliki warna yang kompleks untuk untuk menentukan kematangannya. Buat sendiri memiliki 3 warna untuk menentukan apakah buah tomat tersebuat  sudah  matang,  setengah  mateng,  dan  mentah.  Warna  merah  ketika  buah  tomat  tersebut sudah  mateng,  warna  kuning  ketika  tomat  masih  stengah  mateng,  dan  warna  hijau  ketika  tomat masih mentah [5].
Matang
Setengah Matang
Mentah Gambar 2. Jenis Tomat 2.3 Image Processing
Image processing disebut juga dengan pengolahan citra yang memiliki arti suatu sistem dimana proses dilakukan dengan (input) berupa citra (image) dan hasilnya (output) juga berupa citra (image) [3].
Normalisasi Dataset Buah tomat Pre-pocessing dan pemerataan image Extraksi citra warna kulit Metode Backpropagation
Evaluasi

## 2.4 Ekstraksi Ciri Warna (True Color)
Setiap  piksel  pada  citra  warna  mewakili  warna  yang  merupakan  kombinasi  dari  tiga warna dasar ( RGB = Red Green Blue ). Setiap warna dasar menggunakan penyimpanan 8 bit, yang berarti  setiap  warna  mempunyai  gradasi  sebanyak  255  warna.  Representasi  warna  ini  terdiri  dari tiga  unsur  utama  yaitu  merah  ( red ),  hijau  ( green ),  dan  biru  ( blue )  [4].  Gabungan  tiga  warna  ini membentuk  warna-warna  lainnya  berdasarkan  intensitas  dari  masing-masing  warna  tersebut dengan  intesitas  maksimal,  dan  warna  hitam  merupakan  gabungan  dari  ketiga  warna  tersebut dengan intensitas .

## 2.5 Citra RGB
Untuk  citra  berwarna  digunakan  model RGB (Red,  Green,  Blue) ,  satu  citra  berwarna dinyatakan sebagai 3 buah buah  matrik Graycale yang berupa  matrik untuk untuk Red (R-layer) , matrik Green (G-Layer) dan matrik untuk Blue (B-layer). R-layer adalah matrik yang menyatakan derajat  kecerahan  untuk  warna  merah  (misalkan  untuk  skala  keabuan  0-255,  nilai  0  menyatakan gelap  (hitam)  dan  255  menyatakan  merah. G-Layer adalah  matrik  yang  menyatakan  kecerahan untuk  warna  hijau,  dan B-Layer adalah  matrik  yang  menyatakan  derajat  kecerahan  warna  biru. Dari  definisi  tersebut,  untuk  menyajikan  warna  tertentu  dapat  dengan  mudah  dilakukan  yaitu dengan mencampurkan ketiga warna dasar RGB [6].
2.6 Hue Saturation Intensity ( HSI ) Metode HSI merupakan  sistem  warna  yang  paling  mendekati  cara  kerja  mata  manusia, baik warna maupun Grayscale dari sebuah citra. Sementara itu model warna RGB dan CMY tidak cocok  untuk  mendiskripsikan  warna  berdasarkan  interpretasi  manusia.  Ruang  warna  ini  tampak lebih  realistis  dalam  menggambarkan  warna  secara  alami  dan  intuitif  terhadap  manusia.  Model warna RBG tidak  cocok  untuk  beberapa  aplikasi  pengolahan  citra,  khususnya  pada  aplikasi pengenalan objek akan lebih mudah mengindentifikasi objek dengan dengan perbedaan Hue, yaitu dengan  cara  memberi  nilai  ambang  pada  rentan  nilai-nilai hue yang  melingkupi  objek  dari  pada menggunakan model warna RGB [7].

## 2.7 Backpropagation
Backpropagation pertama  kali  dirumuskan  Werbos  dan  dipopulerkan  oleh Rumel  HSrd dan Mc Clelland untuk dipakai pada jaringan syaraf tiruan [8]. Backpropagation juga merupakan algoritma  pembelajaran  untuk  memperkecil  tingkat  error  dengan  cara  menyesuaikan  bobotnya berdasarkan  perbedaan  output  dan  target  yang  diinginkan. Backpopagation dikatakan  sebagai algoritma  pelatihan  multilayer  karena Backpropagation memiliki  tiga  layer  dalam  proses pelatihannya,  yaitu  input  layer,  hidden  layer  dan  output  layer,  dimana Backpropagation ini merupakan perkembangan dari single layer network (Jaringan Layar Tunggal) yang memiliki dua layer,  yaitu  input  layer  dan  output  layer  [9].  Dengan  adanya  hidden  layer  pada Backpropagation dapat  menyebabkan  besarnya  tingkat  error  pada Backpropagation lebih  kecil  dibanding  tingkat error  pada  single  layer  network.  Hal  tersebut  dikarenakan  hidden  layer  pada Backpropagation berfungsi  sebagai  tempat  untuk  mengupdate  dan  menyesuaikan  bobot,  sehingga  didapatkan  nilai bobot yang baru yang bisa diarahkan mendekati dengan target output yang diinginkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi
Pengambilan foto di setiap smartphone dilakukan secara tegak lurus terhadap buah tomat tujuannya  agar  mengurangi  efek  bayangan  yang  ditimbulkan  dari  buah  tomat.  Pengambilan
dilakukan  diluar  ruangan  ( outdor )  yang  mengakibatkan  adanya  area  yang  terdeteksi  sebagai cahaya.
Gambar 3. Citra Buah Tomat
Dalam  penelitian  ini  tahap  pengujian  sistem  dilakukan  dengan  melakukan  pemprosesan terhadapn 150 citra yang berekstensi *bmp atau jpg. Dari 150 jenis diambil sampek sebanyak 50 buah  dari  masing-masing  jenis  yaitu  matang,  setengah  matang  dan  mentah.  Citra  dengan  format jpg di cropping lalu diganti background yang aslinya hitam menjadi putih menggunakan Photoshop kemudian  risize  menjadi  640.  Setelah  itu  di  proses  ke  Matlab  dan  dihitung  histogram RGB -nya dengan  dilakukan  transformasi  ruang  warna RGB ke  ruang  warna HSI .  Setelah  didapatkan  hasil dari perhitungan masing – masing atribut kemudian dihitung rata-rata H, rata- rata S, dan rata- rata kemudian  dilakukan  pengecekan  klasifikasi  citra  tomat  menurut  fase  kematangan  tomat.  Pada proses  uji  sample  ini  untuk  mendapatkan  nilai range maka  setiap  citra  sample  dengan  format bitmap atau jpg di cropping bagian kulitnya sebanyak tiga kali percobaan ditempat yang berbeda.
Pada  tahapan  analisis  dilakukan  pengujian.  Pengujian  ini  berdasarkan  hasil  dari  deteksi warna  kulit  buah  tomat  dalam  ruang  krominan  memiliki  nilai-nilai  yang  berguna  untuk mempermudah klasifikasi warna kulit buah tomat dalam fase kematangan.

## 3.1.1 Pre – Pocessing
Pre-processing merupakan  langkah  untuk  meningkatkan  kualitas  gambar  transformasi untuk  menghasilkan  fitur  penting  dari  sebuah  gambar.  Pada  aplikasi  penelitian  ini  menggunakan teknik perubahan warna gambar, yaitu dari gambar berwarna menjadi gambar abu-abu ( grayscale ) [10]. Pengubahan warna menjadi gambar abu-abu juga akan menurunkan tingkat komputasi pada tahap pengambilan fitur.

## 3.1.2 Fitur warna RGB
Representasi warna ini terdiri dari tiga unsur utama yaitu merah ( red ), hijau ( green ), dan biru ( blue ). Gabungan tiga warna ini membentuk warna-warna lainnya berdasarkan intensitas dari masing-masing warna tersebut dengan intesitas maksimal, dan warna hitam merupakan gabungan dari ketiga warna tersebut dengan intensitas minimal [11].
a. Citra R (Red)
Citra Red  mempunyai unsur  warna  merah  yang  merupakan hasil dari ekstraksi citra RGB . Setiap  warna  mempunyai  tingkat  intensitas  0m-  225.  Nilai  0  merupakan  nilai  yang  paling  gelap intensitasnya. Sedangkan nilai 225 adalah nilai yang paling terang intensitasnya [12].
Tabel 1 Transformasi citra asli ke Red Kategori Citra asli
Citra Red Mentah Setengah Matang Matang b. Citra G ( green ) Citra  G  ( green )  memiliki  intensitas  warna  hijau  yang  diadapat  dari  ekstraksi  citra RGB . Untuk  mendapatkan  citra  warna  hijau  pada  citra RGB diperlukan  perbandingan  dari  masing- masing warna dasar.
Tabel 2 Transformasi citra asli ke Green Kategori Citra asli Citra Green
Mentah Setengah Matang Matang

## c. Citra B (Blue)
Citra B (Blue) merupakan jenis warna dasar yang tidak bisa dibuat dengan mencampurkan warna lainnya karena merupakan warna pokok atau parameter.
Tabel 3 Transformasi citra asli ke Blue Kategori Citra asli Citra Blue
Mentah Setengah Matang Matang 3.1.3 Fitur warna HSI
Ciri  waran HSI mengimplementasikan  warna  yang  paling  hampir  mempunyai  cara  kerja mata  manusia. Model HSI bekerja dengan  menggambungkan informasi, baik  warna  maupun aras keabuan dari sebuah citra [13].
Tabel 4 Hasil Ekstraksi warna HSI Kategori Hue Saturation Intensity Mentah 0.24985942439730691 0.53566840972318241 0.66541305865294564 Mentah 0.24966736558738784 0.60056269348914515 0.60378720279543951 Mentah 0.2497327037052143 0.57842983729853847 0.63563530511801414 Mentah 0.25045988491439303 0.49364045687952474 0.68310339379658747 Mentah 0.24956777275680503 0.5416681755542273 0.64125046251281947 Mentah 0.24959269256417316 0.50547257777741517 0.65765522193853432 Mentah 0.24970701986042987 0.55511179742309047 0.62259260382063319 Mentah 0.24980696138976832 0.50112371204831341 0.68909657739964747 Mentah 0.24966705812653212 0.51142639354974329 0.67492958742433506 Mentah 0.24971449827447992 0.47671801664831687 0.67343652657552078 Setengah Matang 0.24964424305608512 0.35888152957965286 0.73995470907659233 Setengah Matang 0.24927329029520381 0.41180414992658132 0.71554101825914251 Setengah Matang 0.24944984876243584 0.4116679778772443 0.71522578825003069
Setengah Matang 0.24935355075265989 0.43483449197155488 0.73926912675908929 Setengah Matang 0.24990773206858549 0.45264069617573199 0.74641029735781517 Setengah Matang 0.2497157546043938 0.32819115656466902 0.80720441222953687 Setengah Matang 0.24974457855560947 0.3850169216933097 0.7659776453685444 Setengah Matang 0.24970149976443939 0.33434473097381145 0.77978058703414532 Setengah Matang 0.24966466686670638 0.32455803321567678 0.81074130084671114 Setengah Matang 0.24962905450707748 0.49249635397719527 0.69409563765018623 Mentah 0.25004191011604471 0.28484408043267501 0.8059447400498948 Mentah 0.24978516988789148 0.35344364978524506 0.76945947443205032 Mentah 0.24999731602411007 0.42757863789781642 0.69544802208518464 Mentah 0.24999074054837758 0.37909429265131395 0.73576665874351865 Mentah 0.24987451399649768 0.39183348417313213 0.70074257201436985 Mentah 0.25019234136768248 0.41596215755303967 0.69892469180881744 Mentah 0.25001699300071134 0.41521704923346558 0.71644853011126775 Mentah 0.24994383617525456 0.46432510269091526 0.68893150116222457 Mentah 0.24994383617525456 0.46432510269091526 0.68893150116222457 Mentah 0.25028057183131236 0.40246021202697752 0.74130835943391371 3.1.4 Hasil Percobaan Metode Backpropagation
Untuk mendapatkan nilai akurasi terbaik dari penelitian ini untuk klasifikasi kematangan buah  tomat  dengan  fitur RGB dan HSI dengan  menggunakan  aplikasi  Rapidminner  Studio, pengujian  dilakukan  dengan  melakukan  beberapa  proses  dengan  beberapa  fitur  yang  ada  pada tools Rapid minner studio dalam data minning antara lain :
a. Read Excel
Operator ini menyediakan seperangkat parameter yang memeliki relevansi global dengan proses  seperti logging dan  parameter  inisialisasi generator bilangan  acak.  Pada  proses  ini dilakukan untuk menjadikan data excel sebagai inputan dalam pengolahan data .

## Gambar 4 Read Excel Rapid Minner
b.  Normalisasi
Proses  normalisasi  data  dilakukan  pada  bagian  pengolahan  data  sebelum  data  tersebut digunakan  untuk  proses  klasifikasi.  Normalisasi  data  sangat  penting  dan  sangat  diperlukan
sebelum  metode  data  mainning.  Tujuannya  agar  tidak  ada  variable  yang  mengungguli  pada perhitungan  jarak  antar  data  secara  umum.  Sebelum  menerapkan  algoritme  kita  harus  selalu menormalkan  data  berbasis  jarak  deteksi outlie r  atau K-  Means  clustering .  Dengan menggunakan  parameter default,  operator  Normalize akan  melakukan  Transformasi  z  yang menghasilkan  nilai  rat-rata  0  dan  deviasi  standart  1  untuk  setiap  atribut  [14].  Semua  atribut berada pada skala yang sama setelahnya normalisasi dan dapat dibandingkan  satu sama yang lain  semua  atribut  berada  pada  skala  yang  sama  setelah  normalisasi  dan  dapat  dibandingkan satu sama lain.
Gambar 5. Normalisasi Rapid Miner method z Transformation
c. Validation
Validation adalah operator yang bisa digunakan untuk menghitung data baru dan kinerja pemodelan. Dalam penelitian ini peneliti menggunakan X-Validation atau validasi silang.
X-Validation dilakukan  dengan  cara  membagi  contoh  yang  ditetapkan  ke  dalam  bagian yang  sama  dan  berputar  melalui  semua  bagian,  biasanya  menggunakan  satu  untuk  pengujian dan  yang  lainnya  untuk  melatih  model.  Hasilnya  disampaikan  melalui  rata-rata  dari  semua akurasi pengujian. Cara ini dianggap paling bagus sebagai penghitung ke akuratan model dan harus  menjadi  pendekatan  esitimasi  standart  bila  dirasa  ada  upaya  penghitungan  tambahan yang layak untuk dilakukan.
Gambar 6. Validation Rapid Miner dengan X-validation
c. Apply model dan performance
Operator Apply model digunakan untuk menerapkan model yang telah dilatih sebelumnya menggunakan  data  training  pada  unable  data.  Tujuannya  adalah  untuk  mendapatkan  prediksi pada unable data  yang  masih  belum  ada  labelnya.  Data  testing  adalah  hal  yang  perlu diperhatikan dan harus memiliki urutan, jenis, maupun atribut yang sama dengan data training.
Operator performance digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja  model  yang  memberikan daftar  nilai  kreteria  kinerja  secara  otomatis  sesuai  dengan  tugas  yang  diberikan.  Contoh  untuk klasifikasi,  kreteria  yang  diberikan  adalah accuracy,  recall  dan  precion .  Pada  penelitian  ini peneliti  mencoba  memprediksi  klasifikasi  maka performance yang  digunakan  adalah performance klasifikasi.
Gambar 7. Apply model dan performance 3.2 Evaluasi
3.2.1 Confusion Matrix
Setelah mendapatkan hasil dari prediksi klasifikasi dari metode yang digunakan melalui pengujian, tahap selanjutnya adalah menghitung confusion matrix sesuai dengan hasil prediksi klasifikasi dari model yang digunakan.
Gambar 8. Hasil Confusion Matrix
Berikut rumus persamaan yang bisa digunakan untuk mencari accurasy, class Precision dan class recall antar lain : Acuracy
Presesi
Recall
Keterangan : TP = True Positif TN = True Negative FP = False Negative FN = False Negative Adapun perhitungan hasil akurasi dari confusion matrix sebagai berikut : Akurasi
Perhitungan Presesi dan class recall pada mentah Presesi
Recall
Perhitungan Presesi dan recall pada setengah matang sebagai berikut : Presesi

## Recall

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian yang telah dilakukan, maka dapat disampaikan beberapa kesimpulan sebagai berikut  : Pengujian yang dilakukan terhadapa 150 sample citra uji berupa buah tomat, dari 50  citra  tomat  matang  yang  telah  diuji  mendapatkan  nilai  98.00%,  dan  dari  50  citra  tomat  yang stengah  matang  mendapatkan  nilai  95.74%,  dan  untuk  50  citra  tomat  mentah  mendapatkan  nilai 98.04%..  Nilai  persentase  dan  akurasi  dari  nilai  keseluran  adalah  97,29%.  Adapun  hal  yang menjadi  saran  untuk  pengembangan  sistem  deteksi  kematangan  buah  Tomat  agar  menjadi  lebih baik  kedepannya  adalah  dengan  membuat  sistem  deteksi  berbasis Mobile sehingga  dapat memudahkan pengguna mengakses sistem.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Suastika Yulia Riska, Puji Subekti. “Klasifikasi Level Kematangan Buah Tomat Berdasarkan Fitur Berdasarkan Warna Multi – SVM”
[2]  Sella  Kusumaningtyas,  Rosa  Andrei  Asmara.  “Identifikasi  Kematangan  Buah  Tomat Berdasarkan Warna Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan”.
[3]  Imam  Machroz,  Wina  Apriliani,  Lawam,  Reza  Saputra,  dan  Rosita,  Nur  Afny  Catur Andryanoi.”Klasifikasi Kematangan Mangga  Menggunakan Metode  Jaringan Syaraf Tiruan Levenberg Marquardt”.
[4]   Muchammad  Arief.  “Klasifikasi  Kematangan  Buah  Jeruk  Berdasarkan  Fitur  Warna Menggunakan Metode SVM”
[5] Rendy Pratama, Achmad Fuad Assagaf, Firman Tempola. “Deteksi Kematangan Buah Tomat Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan Metode Transformasi Ruang Warna HIS”.
[6]  Dila  Deswari,  Hendrik,  MT  dan  Derisma,  MT.  “Identifikasi  kematangan  buah  tomat menggunakan metode Backpropagation.
[7]   Suastika  Yulia  Riska,  Laili  Cahyani  dan  Muhammad  Imron  Rosadi.  “  Klasifikasi  jenis tanaman mangga gadung dan mangga mdu berdasarkan tulang daun”.
[8]   Sarlita  Hartiningtyas,  Ikhwan  Ruslianto  dan  Rahmi  Hidayati.  “Klasifikasi  Jenis  Mangga Berdasarkan Bentuk Buah Dengan Metode K-Nearest Neighbor Berbasis Android”.
[9] S Nurmuslimah. “Implementasi Metode Backpropagation Untuk Mengidentifikasi Jenis Biji Kakao Yang Cacat Berdasarkan Bentuk Biji”.
[10]  Arif  Patriot  Sri  Pamungkas,  Nur  Nafi’iyah,  dan  Nur  Qomariyah  Nawafilah.  “K-NN Klasifikasi Kematangan Buah Mangga Manalagi Menggunakan L*A*B dan Fitur Statistik”.
[11]    M.  Detection,  C.  Transformation,  and  D.  Kematangan,  “Deteksi  Kematangan  Buah  Pisang Berdasarkan  Fitur  Warna  Citra  Kulit  Pisang  Menggunakan  Metode  Transformasi  Ruang Warna HIS”.
[12]   S. Kusumaningtyas dan R.  A.  Asmara, “Identifikasi  Kematangan Buah Tomat Berdasarkan Warna Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan,”
[13]  F.  Y.  Manik  dan  K.  S.  Saragih,  “Klasifikasi  Belimbing  Menggunakan  Naïve  Bayes Berdasarkan Fitur Warna RGB,”
[14]  Perkasa  Bangun,  Nurhayati,  dan  Marto  Sihombing.  “Pengolahan  Citra  Untuk  Identifikasi Kematangan Buah Jeruk Dengan Menggunakan Metode Backpropagation Berdasarkan Nilai HSI”.