DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.6.733 Vol. 4, No. 6, December 2023, pp. 1447-1456
p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## CLASSIFICATION OF THE LEVEL OF SUGAR CONTENT IN PAPAYA FRUIT BASED ON COLOR FEATURES USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
Andi Aisyah Nurfitri 1 , Adam Indra Kaparang 2 , Muh. Taufik Hidayat 3 , Andi Baso Kaswar *4 , Dyah Darma Andayani 5
1,2,3,4 Computer Engineering Study Program, Faculty of Engineering, Universitas Negeri Makassar, Indonesia Email: 1 aaisyahnurfitri@gmail.com , 2 adamindra099@gmail.com , 3 muhtaufikunm17@gmail.com , 4 a.baso.kaswar@unm.ac.id , 5 dyahdarma@unm.ac.id
(Article received: December 7, 2022; Revision: January 13, 2023; published: December 23, 2023)

## Abstract
Papaya (Carica papaya L) is consumed by many people because it is beneficial for health. Along with increasing consumption  or  enthusiasts  of  papaya,  the  quality  of  papaya  needs  to  be  considered.  One  of  the  determining factors  of  the  quality  of  papaya  is  its  physical  characteristics,  which  can  be  seen  from  its  color,  shape,  and texture. Papaya of good quality has a delicious and sweet taste. The sweet taste of papaya is certainly influenced by the sugar content contained in it. However, to determine the sugar content in papaya is only done by human assessment based on its physical characteristics, this assessment is often less accurate. With a system that can determine the sugar content in papaya, it will make it easier for farmers to sort papaya fruit. Therefore, in this study, it is proposed to classify the level of sugar content in papaya based on color features using an Artificial Neural  Network.  The  proposed  method  consists  of  5  stages,  namely,  image  acquisition,  preprocessing, segmentation with the Otsu method, morphological operations, and classification with artificial neural networks. The number of papaya datasets used is 300 images which are divided into 3 classes,  low class, medium class, and tal class. Based on the results of the tests that have been carried out, an accuracy of 92.85% is obtained for the  training  data,  and  for  the  test  data,  an  accuracy  of  100%  is  obtained.  These  results  indicate  that  the proposed method can classify the level of sugar content in papaya fruit accurately.
Keywords : artificial neural networks, classification, color, papaya, RGB

## KLASIFIKASI TINGKAT KANDUNGAN KADAR GULA PADA BUAH PEPAYA BERDASARKAN FITUR WARNA MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN

## Abstrak
Pepaya (carica  papaya  L) banyak  dikonsumsi  masyarakat  karena  bermanfaat  untuk  kesehatan.  Seiring  dengan meningkatnya  konsumsi  atau  peminat  dari  pepaya,  maka  kualitas  pepaya  perlu  diperhatikan.  Salah  satu  faktor penentu  dari  kualitas  pepaya  adalah  ciri  fisiknya,  dapat  dilihat  dari  warna,  bentuk,  dan  teksturnya.  Pepaya dengan  kualitas  yang  baik  memiliki  rasa  yang  lezat  dan  manis.  Rasa  manis  dari  pepaya  tentunya  dipengaruhi oleh kadar gula yang terdapat di dalamnya. Namun, untuk mengetahui kadar gula dalam pepaya hanya dilakukan dengan penilaian manusia berdasarkan ciri fisiknya, seringkali penilaian tersebut kurang akurat. Dengan adanya sistem yang dapat mengetahui kadar gula pada pepaya akan memudahkan petani dalam menyortir buah papaya. Oleh  karena  itu  pada  penelitian  ini,  diusulkan  klasifikasi  tingkat  kandungan  kadar  gula  dalam  buah  pepaya berdasarkan fitur warna menggunakan Jaringan Saraf Tiruan. Metode yang diusulkan terdiri atas 5 tahap yaitu, akuisisi  citra,  praproses,  segmentasi  dengan  metode  otsu,  operasi  morfologi,  dan  klasifikasi  dengan  jaringan saraf  tiruan.  Jumlah  dataset  pepaya  yang  digunakan  sebanyak  300  citra  yang  terbagi  menjadi  3 class,  class rendah, class sedang, dan class tinggi. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan diperoleh hasil akurasi 92.85% untuk data latih, dan untuk data uji diperoleh akurasi sebesar 100%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa metode  yang  diusulkan  dapat  mengklasifikasikan  tingkat  kandungan  kadar  gula  pada  buah  pepaya  dengan akurat.
Kata kunci: jaringan saraf tiruan, klasifikasi, pepaya, RGB, warna.
1448 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, December 2023, pp. 1447-1456

## 1. PENDAHULUAN
Pepaya  atau  biasa  disebut  dengan carica papaya  L adalah  salah  satu  buah  yang  memiliki banyak  manfaat  karena  vitamin  yang  terkandung didalamnya.  Samson  mengemukakan  bahwa  di dalam kandungan buah pepaya terdapat gula sebesar 10%,  serta  vitamin  A  dan  C.  Diperjelas  lagi  oleh Villegas  tahun  1991, bahwa  kandungan  utama  yang terdapat  pada  gula  yaitu  48.3% sucrose ,  29.8% glucose ,  dan  terakhir  21.9% fructose .  Diperkirakan 100  gram  pepaya  mengandung  450  mg  vitamin  A dan 74 mg vitamin C [1].
Salah  satu  jenis  buah  yang  tumbuh  di  daerah tropis  adalah  pepaya  [2].  Pada  tahun  2011,  total produksi pada buah pepaya di Indonesia berada pada tingkat  ke  enam  diantara  Jawa  Barat,  Jawa  Timur, Jawa  Tengah,  Lampung,  dan  Nusa  Tenggara  Timur [1].  Berdasarkan  data  Badan  Pusat  Statistik,  tingkat nilai ekspor pada tahun 2007-2011 berada pada rata- rata pertumbuhan  sebesar 5.583%  [3]. Banyak buah pepaya  yang  beredar  di  pasaran  memilki  rasa  tidak manis,  hal  ini  disebabkan  karena  kandungan  kadar gula  dalam  pepaya  yang  rendah.  Penilaian  manusia akan  kadar  gula  dalam  pepaya  sering  kali  kurang akurat  karena  hanya  mengandalkan  penglihatannya. Berdasarkan  hal  tersebut  dapat  di  simpulkan  bahwa penentuan  kadar  gula  dalam  pepaya  penting  untuk dibahas.
Seiring  dengan  meningkatnya  konsumsi  atau peminat  dari  buah  pepaya,  maka  kualitas  buah pepaya perlu diperhatikan. Salah satu faktor penentu dari  kualitas  buah  pepaya  adalah  ciri  fisiknya  yang dapat  dilihat  dari  warna,  bentuk,  dan  teksturnya. Pepaya  dengan  kualitas yang  baik  memiliki  rasa yang  lezat  dan  manis.  Kadar  gula  dalam  buah pepaya  mulai  meningkat  saat  buah  mulai  matang, hal ini disebebkan karena adanya hidrolis polisakarida  yang  menjadi  gula,  kandungan    gula dalam  pepaya  lebih  banyak  dibandingkan  dengan kandungan  asam,  hal  tersebut  menyebabkan  rasa manis dalam buah pepaya [4].
Namun,  banyak  pepaya  beredar  di  pasaran memiliki kadar gula yang rendah. Hal ini disebabkan olah  faktor  prapanen  pepaya,  khususnya  suhu  dan intensitas cahaya. Suhu yang kurang dari 10°C akan menyebabkan  penurunan  tingkat  kemanisan  buah pepaya,  penurunan  pertumbuhan  dan  ukuran  buah pepaya [5].
Selain  faktor  prapanen,  pada  pepaya  terdapat kloroplas  yang  di  dalamnya  berupa  pigmen fotosintesis, salah satunya terdiri dari karotenoid. Di dalam  karotenoid  terdapat  pigmen  yang  melimpah seperti β-karoten , likopen luiten dan zeaxanthin [6]. Warna  kuning,  merah  dan  orange  merupakan hasil  penyusunan  pigmen  karotenoid.  Kestabilan karotenoid  ini  terpengaruh  dengan  konsterasi  kadar gula  tinggi karena  kadar  gula  yang  menyebabkan pigmen karotenoid terdegerasi [7].
Metode  konvesional  yang  digunakan  untuk mengetahui  kadar  gula  dalam  pepaya  hanya
dilakukan  dengan  penilaian  manusia  dimana  mata sebagai  sensor  pengenalnya  untuk  melihat  ciri  fisik buah  pepaya  itu  sendiri,  namun  seringkali  penilaian tersebut kurang akurat [8].
Berdasarkan  hal  tersebut,  diperlukan  suatu sistem  yang  mampu  mengklasifikasikan  tingkat kandungan  kadar  gula  pada  buah  pepaya.  Dengan memanfaatkan Artificial Intelligence dan pengolahan  citra  digital,  maka  sistem  yang  mampu mengklasifikasikan  tingkat  kandungan  kadar  gula pada buah pepaya dapat dihasilkan.
Sistem untuk melakukan klasifikasi pada objek berbasis pengolahan citra digital dengan menggunakan  metode  yang  berbeda  sudah  banyak digunakan  dalam  penelitian  sebelumnya  seperti, metode  jaringan  saraf  tiruan  [9][10][13],  metode K- Nearest Neighbors [11][14], metode Fuzzy
Mamdani [12].
Penelitian sebelumnya terkait dengan perkiraan kadar sucrose untuk  menentukan  kematangan pepaya  berdasarkan  nilai  RGB  berbasis  aplikasi seluler  [9].  Penelitian  ini  menggunakan  metode pengolahan  citra  digital  dan  jaringan  saraf  tiruan yang  dimana  tingkat  akurasi  yang  diperoleh  adalah 66.67%.  Meskipun  akurasi  yang  dicapai  masih tergolong rendah, aplikasi yang dihasilkan penelitian ini berguna untuk menyortir buah pepaya.
Penelitian berikutnya adalah klasifikasi kualitas buah  pepaya  terhadap  karakteristik  struktur Gray- Level  Co-occurrence  matrix (GLCM)  dengan metode  jaringan  saraf  tiruan  [10].  Hasil  penelitian ini diperoleh tingkat akurasi sebesar 86.11%. Dalam proses  ekstraksi,  peneliti  menggunakan  fitur  energi dan  entropi  dengan  tumpang  tindih  yang  paling rendah.
Penelitian  berikutnya  perkiraan  mutu  pepaya dilihat  dari  ciri  tekstur Gray-Level  Co-occurrence matrix (GLCM)  dengan menggunakan algoritma K- Nearest [11]. Tingkat akurasi yang diperoleh sebesar 88,88%. dengan 32 data uji tetapi terdapat 4 data uji yang  tidak  dikenali.  Dari  penelitian  tersebut  dapat diperoleh hasil akurasi yang cukup baik.
Penelitian  lain  menggunakan  metode Fuzzy Mamdani untuk mengetahui  kualitas  pepaya California [12].  Penelitian  ini  mencapai  tingkat akurasi  sebesar  75%  jika  menggunakan defuzifikasi centroid, bisektor dan mean of maximum . Sedangkan jika  menggunakan  metode defuzzification  largest  of maximum dan smallest  of  maximum penelitian  ini mencapai  akurasi  70%,  dan  akurasi  sebesar  80%- 83% jika menggunakan metode confusion matrix. Penelitian selanjutnya untuk mengetahui kematangan  buah  pepaya  dengan  metode  Jaringan Saraf  Tiruan  (JST)  yang  diklasifikasikan  dari karakteristik warnanya [13]. Hasil dari penelitian ini diperoleh akurasi dengan  nilai 100%. Tetapi dataset yang  digunakan  pada  penelitian  ini  tidak  banyak hanya sekitar 120 citra pepaya.
Penelitian selanjutnya
dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbors (K-NN)
Andi Aisyah Nurfitri, et all, Classification Of The Level Of Sugar Content In Papaya Fruit … 1449
untuk  menentukan  mutu  buah papaya  California [14].  Pada  penelitian  ini  akurasi  yang  diperoleh sebesar  86.67%.  Hasil  akurasi  yang  diperoleh  pada penelitian  ini  tergolong  tinggi,  namun  dataset  yang digunakan  masih  tergolong  sedikit,  hanya  sekitar 150 citra.
Namun  dari  penelitian  yang  telah  dipaparkan sebelumnya,  nilai  akurasi  yang  diperoleh  memiliki rata-rata  angka  yang  tergolong  tinggi,  tetapi kekurangan  pada  penelitian  tersebut  adalah  jumlah dataset  yang  digunakan  masih  sedikit.  Selain  itu, berdasarkan  pada  penelitian  terkait  di  atas,  dapat dilihat  bahwa  penelitian  tersebut  menggunakan metode  Jaringan  Saraf  Tiruan  walaupun  dengan fokus  yang  berbeda  yaitu  tingkat  kematangan  atau mutu pada buah pepaya. Pada penelitian - penelitian sebelumnya,  belum  ada  penelitian  yang  membahas mengenai  klasifikasi  tingkat  kandungan  kadar  gula pada  buah  pepaya  berdasarkan  fitur  warna menggunakan Jaringan Saraf Tiruan.
Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini  diusulkan klasifikasi  tingkat  kandungan  kadar  gula  pada  buah pepaya  berdasarkan  fitur  warna  menggunakan Jaringan  Saraf  Tiruan.  Penelitian  ini  menggunakan lima  tahap  metode  yakni,  tahap  pengambilan  citra, tahap  pra  proses,  tahap  segmentasi  menggunakan metode  Otsu,  operasi  morfologi,  dan  tahap klasifikasi  dengan  menggunakan  jaringan  saraf tiruan.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini terdiri dari 5 tahap yaitu, tahap pengambilan dataset citra pepaya, praproses, segmentasi, operasi morfologi, dan pengklasifikasian berdasarkan jaringan saraf tiruan, dapat dilihat pada Gambar 1.

## 2.1 Akuisisi Citra
Tahap akuisisi citra bertujuan untuk mengkonversi  citra  asli  pepaya  menjadi  citra RGB . Proses akuisisi citra dilakukan dengan menggunakan
box  yang  memilki background kain  hitam  dan dilengkapi  dengan  lampu  di  dalamnya  agar pencahayaan  tetap  stabil  ketika  mengambil  citra. Proses pengambilan citra dilakukan dengan menempatkan citra pepaya di dalam box, dan posisi kamera  berada  pada  arah  atas  citra  yaitu  180° dengan jarak antar kamera dan citra yaitu 40 cm.
Kamera yang digunakan dalam proses pengambilan  citra  yaitu  kamera  DSLR  tipe  Canon EOS 1100d dengan resolusi settingan kamera 5184 x 2456 pixel .
Dari  kumpulan  citra  inilah  nantinya  akan menjadi  dataset.  Dataset  citra  pepaya  yang dibutuhkan  adalah  300  citra  pepaya  yakni,  100 rendah, 100 sedang, dan 100 tinggi . Penentuan class buah  pepaya  dapat  dilihat  berdasarkan  warnanya, warna  yang  dominan  hijau  masuk  dalam class pepaya  dengan  kadar  gula  rendah,  kemudian  untuk class pepaya dengan  kadar  gula  sedang  memiliki warna  pepaya  yang  hijau  dan  kuning  pada permukaannya,  sedangkan  warna  pepaya  dengan permukaan  dominan  kuning  atau  orange  termasuk dalam class pepaya  dengan  kadar  gula  tinggi.  Hal tersebut  yang  menjadi  dasar  dalam  penentuan class pada dataset buah pepaya.

## 2.2 Praproses
Membaca  citra  pepaya  dengan  3  tingkat klasifikasi  kadar  gula  yakni,  tinggi,  sedang,  dan rendah  merupakan  langkah  awal  dari  praproses. Kemudian dilanjutkan dengan mengkonversi channel pada  citra RGB agar  dapat  menentukan channel yang  sesuai  pada  citra  sebagai  patokan dalam  proses  segmentasi.  C hannel yang  sesuai adalah green karena channel tersebut  memiliki tingkat kematangan mentah, sedang, dan matang.
Praproses bertujuan untuk meningkatkan kualitas citra sehingga memudahkan proses pengenalan  sistem  terhadap  objek  [15]. Dalam praproses  terdapat  tahap  perbaikan  citra  yang dilakukan  dengan  dua  tahap yaitu,  dengan
Gambar 1. Tahapan Metode

## 1450
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, December 2023, pp. 1447-1456
meningkatkan  kecerahan  dan contrast. Pada  awal praprosesing dilakukan dengan meningkatkan intensitas  pixel  sebesar  70.  Setelah  itu,  dilakukan peningkatan contrast menggunakan intensitas dengan rentang dibawah 30 dan diatas 200 nantinya
setelah  diperbaiki  akan  memiliki  nilai  baru  dengan rentang intensitas 0 hingga 255, lalu intensitas pixel citra akan diturunkan sebesar 100. Rangkaian tahap praproses ini bertujuan untuk menghilangkan bagian bukan  objek  agar  JST  tidak  keliru  dalam  membaca objek  dan  juga  mencegah  hasil  segmentasi  rusak atau hasil segmentasi pepaya tidak sesuai.

## 2.3 Segmentasi
Segmentasi merupakan  proses  penentuan ambang  batas  untuk  melabeli  area  objek  dan background yang kemudian menghasilkan citra yang nilainya berupa bilangan biner, 0 sebagai hitam dan 1 sebagai putih [16].
Proses segmentasi dilakukan dengan menggunakan metode Otsu dengan citra asli sebagai inputan.  Berdasarkan  citra  tersebut,  kemudian  pilih salah satu channel RGB ( red, green, dan blue) untuk dilakukan  proses  segmentasi. Channel yang  dipilih pada  tahap  ini  yaitu channel green karena channe l green memiliki  tingkat contrast paling bagus antara area objek dan background.
Output  yang  dihasilkan  dari  tahap  segmentasi ini  adalah  untuk  mengetahui  area  objek  dan backgorund pada  citra.  Kemudian  jika  terdapat ketidaksempurnaan  dalam  memperoleh  area,  maka memerlukan tahap operasi morfologi agar memperoleh hasil yang lebih akurat.

## 2.4 Operasi Morfologi
Tahap operasi morfologi dilakukan ketika hasil segmentasi  yang  diperoleh  tidak  sempurna.  Inputan dari  tahap  morfologi  ini  berupa  hasil  segmentasi yang diperoleh pada tahap sebelumnya.
Tahap  pertama  yang  dilakukan  dalam  operasi morfologi  adalah  membangun strel  disk dengan ukuran strel 1  yaitu  15  pixel  dan strel 2  dengan ukuran 30  pixel.
Kemudian  dilanjut  dengan  melakukan  operasi dilasi dan erosi untuk  memperhalus  hasil  dari  citra dan  juga  menutup  lubang  pada  tepi  yang  terdapat pada objek.
Setelah  melakukan  operasi dilasi dan erosi , selanjutnya  dilakukan  operasi closing menggunakan strel yang telah dibangun sebelumnya.
Tahap  selanjutnya  dilakukan  operasi hole filling untuk  menutup  lubang  ada  objek  jika  masih
terdapat lubang yang diperoleh dari tahap sebelumnya, hal ini dilakukan untuk menyempurnakan bentuk objek.
Dan  tahap  terakhir  yaitu  menghilangkan  objek yang  tidak  diperlukan  ( noise )  agar  sistem  tidak membaca  bahwa  terdapat  dua  objek  dalam  citra. Berdasarkan tahap-tahap yang telah dilakukan, akan menghasilkan output hasil segmentasi yang bersih.

## 2.5 Ekstraksi Fitur RGB
Setalah  melalui  tahap  segmentasi  dan  operasi morfologi,  maka  sudah  diketahui  yang  mana  objek dalam citra pepaya. Pada tahap ini dilakukan proses ekraksi fitur RGB khusus pada area objek. Input dari tahap ini adalah ektraksi sesuai channel warna yang ada.  Metode  yang  digunakan  pada  ekstraksi  fitur RGB ini yaitu Metode GLCM . Adapun keluaran atau output  pada  tahap  ini  yaitu  nilai  dari  hasil  ektraksi fitur  warna.  Output  diperoleh  dengan  menggunakan nilai mean dari  tiap channel yang  ada  sebagai masukan dari JST, nilai mean tersebut yang menjadi patokan dalam tiga tingkat kadar gula dalam pepaya yakni tinggi, sedang dan rendah.

## 2.6 Klasifikasi
Setelah  mendapatkan  nilai  fitur  dari  tahap ekstraksi  fitur,  selanjutnya  dilakukan  klasifikasi dengan  menggunakan  JST.  Klasifikasi  dapat dilakukan  dengan  cara  menggunakan  data  latih  dan data  uji  sehingga  diperoleh  akurasi  dari  hasil  data latih dan data uji. Dari hasil akurasi tersebut nilainya akan dibandingkan dengan hasil yang diperoleh pada ektraksi  fitur  RGB  dalam  hal  ini  channel  yang digunakan adalah channel G karena warna green ada dalam  setiap  class  pada  dataset.  Sehingga    sistem mampu  melakukan  klasifikasi  tingkat  kandungan kadar  gula  pada  pepaya  berdasarkan  citranya. dengan  pengklasifikasian    yang  terbagi  menjadi  3 class yaitu class rendah, sedang, dan tinggi.
Dalam  arsitektur  JST  terdapat  yang  namanya hidden  layer. Terdapat  dua hidden  layer yang digunakan  dalam  JST, hidden  layer pertama sebanyak  10,  sedangkan hidden  layer kedua
(c) Class Tinggi
(b) Class Sedang Gambar 2. Hasil  Tahap  Akuisisi  Citra (a) Class Rendah
Andi Aisyah Nurfitri, et all, Classification Of The Level Of Sugar Content In Papaya Fruit … 1451
sebanyak 5. Selain menggunakan hidden layar, juga digunakan fungsi aktivasi logsig dan trainlm.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  memilki  300  citra  buah  pepaya sebagai  dataset.  Dimana  dataset  terdiri  dari  3 class yaitu class rendah,    sedang  dan  tinggi.  Tiap class dalam dataset berjumlah 100 citra buah pepaya. Dari 300 citra pepaya yang ada, dilakukan pengelompokan  citra  untuk  data  latih  dan  data  uji. Citra  data  latih  dengan  total  210  citra  yang  terdiri atas  70  citra  pada  masing-masing class .  Sedangkan untuk data uji dengan total 90 citra yang terdiri atas 30 citra pada tiap-tiap class . Citra pada setiap dataset yang  ada  berupa  citra  RGB  dengan  dimensi  5184  x 3456  pixel.  Sampel  dataset  masing-masing class hasil akuisisi citra dapat dilihat pada gambar 2.
Hasil  akuisi  citra  yang  terdapat  pada  gambar  2 terbagi  kedalam  3  bagian  yaitu,  (a)  untuk  gambar class rendah, (b) untuk gambar class sedang, dan (c) untuk  gambar  pada class tinggi.  Dapat  dilihat perbedaan antara ketiga pepaya pada bagian (a), (b),
dan  (c)  dibedakan  berdasarkan  warnanya,  untuk  (a) class rendah memilki warna pepaya yang lebih hijau diseluruh  permukaannya,  (b) class sedang  memiliki warna  pepaya  yang  hijau  tetapi  sudah  ada  sedikit warna  kuning  dipermukaannya,  dan  (c) class tinggi dengan  warna  pepaya  yang orange tetapi  masih sedikit  memiliki  warna  hijau  dipermukaannya. Berdasarkan  warna  pepaya  yang  telah  diuraikan diatas  akan  memberikan  nilai  fitur  yang  berbeda berdasarkan  warna.  Dari  penelitian  ini  pepaya dengan  warna  yang  didominasi  kuning  dan  merah adalah pepaya dengan kadar gula yang tinggi.
Setelah  tahap  akuisisi  citra,  dilakukan  tahap praproses.  Pada  Tahap  ini  dilakukan  konversi channel pada  citra  RGB  agar  dapat  menentukan
channel yang  sesuai  untuk  digunakan  dalam  proses segmentasi.  Setelah  dikonversi channel yang  cocok pada  citra  pepaya  yaitu  channel green, channel itulah yang akan digunakan dalam proses segmentasi.  Namun,  Sebelum  masuk  ketahap segmentasi,  terlebih  dahulu  dilakukan  perbaikan citra dengan meningkatkan kecerahan dan ketajaman pada citra dapat dilihat pada gambar 3.
Hasil  praproses  yang  terdapat  pada  gambar  3 terbagi  kedalam  2  bagian  yaitu,  (a)  untuk  citra  asli RGB, (b) setelah perbaikan citra dengan meningkatkan  kecerahan  dan  ketajaman  pada  citra. Dapat  dilihat  perbedaannya,  pada  bagian  (b) memiliki  gambar  yang  lebih  cerah  dan  tajam sehingga  objek  dan background lebih  jelas dibandingkan dengan gambar bagian (a).
Selanjutnya  pada  proses  segmentasi,  metode yang  digunakan  adalah  metode  otsu  karena  dengan metode otsu titik potong antar objek dan background dapat diketahui dengan mudah.
Proses segmentasi diawali dengan memasukkan citra  pepaya  dengan channel yang  terpilih  yaitu green, output  dari  proses  segmentasi  ini  untuk
melabeli  area  objek  dan  area background .  Hasil segmentasi dapat dilihat pada gambar 4.
Terdapat  2  contoh  hasil  segmentasi  pada gambar 4 yaitu, (b) untuk hasil segmentasi yang baik karena contrast antara  objek  dan background dari channel  green yang  bagus,  sehingga  metode  otsu yang  digunakan  dapat  memilih  titik  potong  yang paling  tepat  dapat  dilihat  citra  aslinya  pada  bagian (a),  dan  (d)  untuk  hasil  segmentasi  yang  buruk karena  bagian  tepi  dari  objeknya  gelap  seperti  yang dilihat  pada  bagian  (c),  sehingga  terdapat  bagian objek  yang  terdeteksi  sebagai background .  Hasil segmentasi  yang  buruk  akan  mengganggu  proses ektraksi fitur, maka dari itu untuk menyempurnakan hasil segmentasi dilakukanlah operasi morfologi.
(a) Citra Asli RGB (b) Perbaikan Citra Gambar 3. Hasil Praprosesing Citra (b) Segmentasi Baik (a) Citra Asli
Gambar 4. Hasil Segmentasi
(c) Citra Asli
(d) Segmentasi Buruk

## 1452 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, December 2023, pp. 1447-1456
Dari  tahap  segmentasi  yang  telah  dilakukan, hasil yang diperoleh belum sempurna, maka dari itu dilakukan  tahap  operasi  morfologi.  Yang  mana prosesnya  di  awali  dengan  membangun strell . Digunakan  2 strell dalam  tahap  ini strell 1  bernilai 15 pixel dan strell 2 bernilai 30 pixel . Setelah  membangun strell dilanjut  dengan operasi dilasi dan erosi untuk memperhalus citra dan menutup  lubang  tepi  pada  objek,  lalu  dilakukan tahap  operasi closing dengan strell ,  dilanjut  dengan hole filling untuk  menyempurnakan  bentuk  objek.
Dan tahap terakhir adalah menghilangkan noise pada citra  sehingga  menghasilkan  hasil  segmentasi  yang bersih.  Untuk  lebih  jelasnya  diberikan  sampel  citra pepaya  dengan class mentah  untuk  output  metode operasi morfologi, dapat dilihat pada gambar 5.
Pada  gambar  5  terbagi  menjadi  beberapa bagian,  yaitu  bagian  (a)  berupa  citra  Asli  RGB, kemudian  bagian  (b)  berupa  hasil  segmentasi  yang belum bersih, masih terdapat beberapa lubang dalam objek.  Untuk  itu  dilakukan  operasi dilasi untuk menambah  lebar  pixel  sesuai  ukuran strell yaitu strell pertama  15  pixel  kemudian strell kedua  30 pixel  dan  tahap erosi memperbaiki  tepi  pada  objek sehingga  lubang  yang  ada  pada  objek  tertutupi. Hasilnya  dapat  dilihat  pada  bagian  (c).  Pada  hasil operasi dilasi dan erosi bagian  (c)  garis  tepi  pada objek  masih  belum  sempurna  karena  warna background hampir  mirip  dengan  warna  objeknya, selain  itu  terdapat  beberapa noise pada  bagian background .  Untuk  lebih  menyempurnakan  hasil segmentasi dilakukanlah closing (d), hasil dari tahap closing pada  bagian  tepi  agak  tertutupi  tetapi  masih sedikit  kasar  dan  masih  terdapat noise pada background .  Untuk  itu  dilakukan  tahap hole  filling dengan  nilai  yang  digunakan  adalah  15000  untuk menghilangkan  nilai  pixel  yang  dibawah  15000
seperti  pada  bagian  (e)  sehingga  bagian  objek  dan background areanya  menjadi  lebih  jelas.  Tahap terakhir  adalah  menghilangkan noise yang  terdapat pada citra, hasilnya dapat dilihat pada bagian (f).
Setelah  dilakukan  tahap  operasi  morfologi, Langkah  selanjutnya  adalah  tahap  ektraksi  fitur. Dilakukan tiga skenario pengujian untuk mengetahui ektraksi yang paling bagus terhadap citra.
Skenario  pertama  adalah  tahap  ekstraksi  fitur RGB.  Hasilnya  dapat  dilihat  dari  grafik  yg  terdapat pada gambar 6. Pada gambar 6 terdapat grafik yang
memiliki tiga channel warna yaitu R, G dan B.
Berdasarkan  channel  warna  R,  G,  dan  B perbedaan  grafik  tiap  citra  pepaya  dapat  dilihat. Class pepaya  dengan  kadar  gula  tinggi  cenderung memiliki  nilai channel R  yang  lebih  tinggi dibandingkan  dengan class pepaya  dengan  kadar gula  rendah  dan  sedang. Channel G  dan  R  memilki nilai grafik yang cenderung sama pada class pepaya dengan  kadar  gula  yang  tinggi.  Pada channel B
(a) Citra Asli RGB (b) Segmentasi Belum Bersih
(c) Hasil Dilasi dan Erosi
(d) Hasil Closing (e) Hasil Hole Filling (f) Hasil Segmentasi Bersih Gambar 5.  Output Operasi Morfologi 0 50 100 150 200 0 50 100 150 200 250 Grafik Ekstrasi Fitur  RGB R G B Gambar 6. Grafik Ektraksi Fitur RGB Rendah Tinggi Sedang
dapat dilihat bahwa grafiknya cenderung tinggi pada bagian class sedang  dibandingkan class rendah  dan tinggi.
Skenario  kedua  yaitu  ektraksi  fitur  HSV  yang grafiknya dapat dilihat pada gambar 8. Pada gambar 8  terdapat  grafik  yang  memiliki  tiga  nilai channel yaitu H, S dan V. Dimana channel V memiliki grafik yang  cenderung  sama  dikarenakan  setiap  citra  telah melalui  tahap praprocessing dimana  setiap  citra telah  diberikan  perlakuan  yang  sama.  Nilai  H dengan  kadar  gula  tinggi  memberikan  grafik  yang lebih rendah, dibandingkan pada class dengan kadar gula rendah dan sedang.
gambar  9  dapat  dilihat  penyebaran  terbagi menjadi  3  yaitu  dengan  tingkat  kadar  gula  rendah, sedang dan tinggi.
Skenario  ketiga  yaitu  ektraksi  fitur  LAB  yang grafiknya  dapat  dilihat  pada  gambar  10.  Pada gambar  10  terdapat  grafik  yang  memiliki  tiga channel warna  yaitu  L,  A  dan  B.  Nilai  L  yang menunjukkan  kecerahan  pada  setiap  citra  yang memiliki  grafik  yang  cenderung  sama  dikarenakan setiap citra telah melewati tahap preprocessing yang dimana setiap citra mengalami pelakuan yang sama. Pada channel A, class dengan kadar gula tinggi akan memberikan  grafik  yang  tinggi  dibandingkan class
rendah  dan  sedang.  Berdasarkan  grafik  tersebut diperoleh scatter  plot seperti  pada  gambar  11, Scatter plot ini untuk merepresentasikan penyebaran dalam  ruang  fitur  LAB.  Pada  gambar  11  dapat dilihat  penyebaran  terbagi  menjadi  3  yaitu  dengan tingkat kadar gula rendah, sedang dan tinggi.
Langkah selanjutnya dilakukan proses pelatihan  dan  pengujian.  Proses  pelatihan  dilakukan dengan tiga skenario yaitu dengan fitur RGB, HSV, dan LAB. Skenario pelatihan dapat dilihat pada tabel 1.
Gambar 7.  3-D Scatter Plot ekstraksi fitur RGB
Gambar 11. 3-D Scatter Plot ekstraksi fitur LAB
Gambar 10. Grafik Ektraksi Fitur LAB -40 -20 0 20 40 60 80 0 50 100 150 200 250 Grafik Ektraksi Fitur LAB L A B Rendah Tinggi Sedang Gambar 9. 3-D Scatter Plot ekstraksi fitur HSV 0 0,2 0,4 0,6 0,8 0 50 100 150 200 250 Grafik Ekstrasi Fitur  HSV H S V Gambar 8. Grafik Ektraksi Fitur HSV Rendah
Tinggi Sedang
Berdasarkan tabel 1, dilakukan tahap pelatihan dengan  menggunakan  Fitur  RGB,  HSV  dan  LAB. Dataset  yang  digunakan  adalah  data  latih  yang terdiri  dari 210  citra  pepaya  didalamnya.  Kemudian dataset  dibagi  menjadi  70, 140,  dan  210  citra  untuk mengetahui  akurasi, misclassification  error (ME), dan  waktu  komputasi  berdasarkan  jumlah  dataset yang  telah  dibagi.  Skenario  pertama  dengan pelatihan  pada  fitur  RGB  memperoleh  hasil  akurasi tertinggi  92.85%,  ME  sebesar  7.15%,  dan  waktu komputasi yang dihabiskan adalah 419.47 seconds .
Setelah  itu  dilanjutkan  dengan  skenario pelatihan pada fitur HSV. Hasil yang diperoleh yaitu akurasi  sebesar  tertinggi  87.71%,  ME  sebesar 12.19%,  dan  waktu  komputasi  yang  dihabiskan adalah 493.63 seconds .
Kemudian  yang  terakhir  adalah  skenario pelatihan dengan fitur LAB. Pelatihan ini memperoleh  hasil  akurasi  tertinggi  94.76%.  ME sebesar  5.24%,  dan  waktu  komputasi  yang dihabiskan adalah 1002.09 seconds .
Berdasarkan  tiga  skenario  pelatihan  yang dilakukan,  Fitur  RGB  menghasilkan  akurasi  yang paling  tinggi  yaitu  sebesar  92.85%  pada  210  citra, 99.28%  pada  140  citra  dan  97.14%  pada  70  citra. Ruang  penyebaran  objek  citra  dataset  dalam  fitur RGB dapat dilihat pada gambar 12.
Setelah  melakukan  tahap  pelatihan  dan diperoleh  hasil  bahwa  fitur  RGB  yang  memiliki akurasi  paling  tinggi.  Maka  dilakukan  tahap pengujian  dengan  menggunakan  fitur  RGB.  Hasil
pengujian  memperoleh  hasil  akurasi  sebesar  100% dengan  estimasi  waktu  yang  dibutuhkan  untuk komputasi sebesar 190.87 seconds . Untuk penyebaran  objek  citra  dataset  dalam  ruang  fitur RGB  dapat  dilihat  pada  3-D  Scatter  Plot  ekstraksi fitur RGB yang ada pada gambar 13.
Setelah  melalui  tahap  pelatihan  dan  pengujian, selanjutnya  adalah  tahap  pengklasifikasian.  Tahap
klasifikasi digunakan dengan metode Jaringan Saraf Tiruan  (JST).  Data  yang  digunakan  dalam  tahap klasifikasi adalah data uji sebanyak 90 citra. Terdiri atas  30  citra  untuk  class  matang,  30  untuk  class sedang,  dan  30  untuk  class  mentah.  Klasifikasi dilakukan untuk mengetahui tingkat kadar gula pada buah  pepaya.  Hasil  klasifikasi  dapat  dilihat  pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Klasifikasi

## 4. DISKUSI
Penelitian  ini  menghasilkan  suatu  sistem  yang dapat mengklasifikasi tingkat kandungan kadar gula pada  buah  pepaya  berdasarkan  fitur  warna menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan.  Klasifikasi dilakukan  dengan  membagi  pepaya  ke  dalam  tiga class yaitu  matang,  sedang  dan  mentah.  Pada  tahap pelatihan  dilakukan  tiga  skenario  pelatihan  dengan tiga fitur warna yaitu RGB, HSV dan LAB. Disetiap fitur  warna  masing-masing  dataset  dibagi  menjadi 70,  140  dan  210.  Adapun  hasil  dari  pelatihan  yang dilakukan  fitur  warna  RGB  memiliki  akurasi, misclassification  error (ME),  dan  waktu  komputasi yang  terbaik.  Sehingga  fitur  warna  RGB  yang digunakan  pada  tahap  pengujian.  Didalam  tahap pengujian sistem berhasil mendapat akurasi tertinggi
Tingkat Kadar Gula Citra Uji Hasil Klasifikasi akurasi sesuai error Tinggi 30 30 0 100% Sedang 30 30 0 100% Rendah 30 30 0 100% Total 90 90 0 100%
Gambar 12. Penyebaran objek citra dataset dalam Ruang Fitur
RGB
Tabel 1. Skenario Pelatihan No Fitur Jumlah Data Akurasi ME Waktu 1 RGB 70 97.14% 2,86 138.715094 140 99.28% 0.72 281.234292 210 92.85% 7.15 419.477452 2 HSV 70 77.42% 22.58 161.747522 140 90 10 349.477492 210 87.71% 12.19 493.637238 3 LAB 70 80% 20 349.321561 140 95% 5 662.072815 210 94.76% 5.24 1002.095153
Gambar 13. Penyebaran objek citra dataset dalam Ruang Fitur RGB dengan Data Uji
yaitu  sebesar  100%  dengan  estimasi  waktu  190.87 seconds .
Pada  penelitian  sebelumnya  terkait  dengan perkiraan kadar sucrose untuk menentukan kematangan  pepaya  berdasarkan  nilai  RGB  dengan akurasi  yang  diperoleh  adalah  66.67%.  Pada penelitian  lainnya  untuk  mengetahui  kematangan buah  pepaya  dengan  metode  Jaringan  Saraf  Tiruan yang  diklasifikasikan  berdasarkan  karakteristik warnanya  memperoleh  hasil  penelitian  dengan akurasi sebesar 100%, tetapi dataset yang digunakan pada  penelitian  ini  tidak  banyak  hanya  sekitar  120 citra pepaya.
Pada  penelitian  ini  mempunyai  tingkat  akurasi yang  tinggi  jika  dibandingkan  dengan  penelitian sebelumnya. Jika dilihat dari dataset yang digunakan penelitian  ini  menggunakan  300  dataset  jika dibandingkan  dengan  penelitian  sebelumnya  hanya menggunakan 120 dataset.

## 5. KESIMPULAN
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini sebanyak  300  dataset  citra  pepaya  RGB,  dataset dibagi kedalam 3 class yakni class rendah sebanyak 100 citra, class sedang sebanyak 100 citra dan class tinggi  sebanyak  100  citra.  Metode  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  tahap  akuisisi  citra, praproses,  segmentasi  menggunakan  metode  otsu, operasi morfologi dengan dilasi, erosi, closing, hole filling dan  tahap  penghilangan noise ,  serta pengklasifikasian  berdasarkan  jaringan  saraf  tiruan. Sehingga hasil akurasi yang diperoleh 92.85% untuk data  latih,  dan  untuk  data  uji  memperoleh  akurasi sebesar  100%.  Dengan  memanfaatkan  sistem  yang dapat  mengklasifikasikan  tingkat  kandungan  kadar gula tentunya memudahkan petani dalam penyortiran  buah  pepaya.  selain  itu  konsumen  juga dapat lebih mudah untuk mengetahui pepaya dengan kandungan  kadar  gula  yang  tinggi,  sedang  dan rendah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Febjislami,  K.  Suketi,  and  R.  Yunianti, “Karakterisasi  Morfologi  Bunga,  Buah,  dan Kualitas  Buah  Tiga  Genotipe  Pepaya Hibrida,” Bul.  Agrohorti ,  vol.  6,  no.  1,  pp. 112–119, 2018, doi: 10.29244/agrob.v6i1.17488. [2] A. Aminudin, “Klasifikasitingkat Kematangan  Buah  Pepaya  Menggunakan Metode  K-Nearest  Neighborberdasarkan Warna Kulit Buah,” pp. 3–15, 2019.
[3] R.  Prihatiningtyas,  A.  S.  S,  and  N.  H. Wijaya, “Analisis Peningkatan Kualitas pada Rantai  Pasok  Buah  Pepaya  Calina,” J. Manaj.  dan  Organ. ,  vol.  6,  no.  3,  p.  206, 2016, doi: 10.29244/jmo.v6i3.12609.
[4] N.  Arifiya,  Y.  A.  Purwanto,  and  I.  W. Budiastra,  “Analisis  Perubahan  Kualitas Pascapanen  Pepaya  Varietas  IPB9  pada Umur  Petik  yang  Berbeda,” J.  Keteknikan Pertan. , vol. 3, no. 1, pp. 41–48, 2015.
[5] M.  L.  Taris,  W.  D.  Widodo,  and  K.  Suketi, “Kriteria  Kemasakan  Buah  Pepaya  (Carica papaya L.) IPB Callina dari Beberapa Umur Panen,” J. Hortik. Indones. , vol. 6, no. 3, p. 172, 2015, doi: 10.29244/jhi.6.3.172-176.
[6] R.  M.  González-Reza,  D.  Quintanar- Guerrero,  A.  Del  Real-López,  E.  Piñon- Segundo,  and  M.  L.  Zambrano-Zaragoza, “Effect  of  sucrose  concentration  and  pH onto  the  physical  stability  of  β-carotene nanocapsules,” Lwt ,  vol.  90,  no.  December 2017, pp. 354–361, 2018, doi: 10.1016/j.lwt.2017.12.044.
[7] R.  A.  Anggreini,  S.  Winarti,  and  T. Heryanto,  “Pengaruh  Suhu,  Lama  Waktu Pemanasan,  pH,  Garam  dan  Gula  Terhadap Kestabilan  Karotenoid  Licuala,” J.  Teknol. Pangan , vol. 12, no. 2, pp. 82–86, 2018, doi: 10.33005/jtp.v12i2.1292.
[8] F.  Fahmi,  Eliyani,  and  Tulus,  “IMAGE
PROCESSING Pengenalan Tingkat Kematangan  Buah  Pepaya  Paya  Rabo Menggunakan Pengolahan Citra Berdasarkan  Warna  RGB  Dengan  K-Means Clustering,” Singuda  Ensikom ,  vol.  1,  no. Snastikom, pp. 1–6, 2013.
[9] M.  L.  Firdhaus,  F.  Romadlon,  and  F.  M. Wibowo,  “Accuracy  of  sucrose  level estimation  on  papaya  ripeness  degree determination  using  RGB  value  based  on mobile
application.,” …
Manaj. Agroindustri ,  vol.  8,  pp.  79–86,  2019, [Online]. Available:
https://www.cabdirect.org/cabdirect/abstract/
20193483695
[10] F.  Wibowo,  A.  Harjoko  “Klasifikasi  Mutu Pepaya  Berdasarkan  Ciri  Tekstur  GLCM Menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan,”  J. Ilmu  Komputer  dan  Informatika.,  vol.3, no.2,  pp. 100–104, 2017.
[11] F. Wibowo, D. K. Hakim, and S. Sugiyanto, “Pendugaan  Kelas  Mutu  Buah  Pepaya Berdasarkan Ciri Tekstur Glcm Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbors,” J.  Nas.  Pendidik.  Tek.  Inform. , vol.  7,  no.  1,  p.  100,  2018,  doi: 10.23887/janapati.v7i1.12991.
[12] M.  Ezar,  A.  Rivan,  and  J.  Suherman, “Penentuan  Mutu  Buah  Pepaya  California  ( Carica  Papaya  L  .)  Menggunakan  Fuzzy Mamdani,” vol. 12, no. 2, pp. 76–83, 2020.
[13] A.  Firlansyah,  A.  B.  Kaswar,  and  A.  A.  N. Risal,  “Klasifikasi  Tingkat  Kematangan Buah  Pepaya  Berdasarkan  Fitur  Warna
Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan,” Techno Xplore J. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 6, no. 2, pp. 55–60, 2021.
[14] M.  E.  Al  Rivan,  M.  Arman,  and  W. Kennedy, “Penentuan Kualitas Buah Pepaya California  Menggunakan  Metode  K-Nn,”
Jusikom  J. Sist. Komput. Musirawas , vol. 6, no. 1, pp. 1–8, 2021, doi: 10.32767/jusikom.v6i1.1175.
[15] N.  D.  Miranda,  L.  Novamizanti,  and  S. Rizal, “Convolutional Neural Network Pada Klasifikasi  Sidik  Jari  Menggunakan  Resnet- 50,” J. Tek. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 61–68, 2020, doi: 10.20884/1.jutif.2020.1.2.18.
[16] D.  R.  Anamisa,  “Rancang  Bangun  Metode OTSU Untuk
Deteksi Hemoglobin,”
S@Cies ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  106–110,  2015, doi: 10.31598/sacies.v5i2.64.