## IDENTIFIKASI KEMATANGAN BUAH KOPI MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION
1 Wahyu Aji Pulungan, 2 Yessi Mulyani, 3 Wahyu Eko Sulistiono 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Lampung
1 aji.wahyu77@gmail.com
DOI: http://dx.doi.org/10.35261/barometer.v4i2.1834

## I. P ENDAHULUAN
Kopi  merupakan  minuman  yang  digemari  oleh  banyak orang. Konsumsi kopi dunia mencapai 70% berasal dari spesies kopi arabika dan 26% berasal dari spesies kopi robusta. Provinsi Lampung merupakan salah satu sentra produksi kopi di indonesia juga  dikenal  sebagai  segitiga  emas  penghasil  kopi  Robusta bersama  dengan    Provinsi  Bengkulu  dan  Sumatera  Selatan.  Di daerah  Lampung  jenis  yang  dominan  di  tanam  adalah  jenis Robusta. Luas pertanaman kopi di Lampung  mencapai 173.690 ha [1].
Tingkat kematangan buah kopi sangat menentukan kualitas kopi tersebut. Ciri-ciri buah kopi yang telah  matang bisa dilihat dari warna kulitnya. Buah kopi yang paling  baik untuk dipanen adalah  yang  telah  matang  penuh,  berwarna  merah.  Pabrik  kopi memiliki  standar  tingkat  kematangan  buah  kopi  agar  kopi  yang dijual konsisten dari segi harga maupun rasa. Pabrik-pabrik kopi sangat mengedepankan kualitas. Tidak semua buah yang didapat dari  petani  maupun  pengepul  memiliki  kualitas  yang  baik  dari segi kematangannya, maka dari itu identifikasi  kematangan buah kopi sangat diperlukan agar petani dapat memperoleh buah kopi yang berkualitas baik.
Penelitian ini menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Metode Learning  Vector  Quantization  (LVQ)  dengan  menerapkan ekstraksi  ciri  warna  pada  proses  ekstraksi  ciri  citra  digital  buah kopi.  Jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  adalah  sistem  pemroses informasi  yang  memiliki  karakteristik  mirip  dengan  jaringan syaraf  biologi  [2].  Learning  Vector  Quantization  (LVQ)  adalah suatu  metode  untuk  melakukan  pembelajaran  pada  lapisan kompetitif yang terawasi. Menggunakan metode klasifikasi pola di mana setiap unit output mewakili kelas atau kategori tertentu [3].

## II. METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilaksanakan untuk dapat menerapkan metode ekstraksi  ciri  warna  terhadap  citra  digital  buah  kopi  agar  dapat diperoleh  informasi  citra  tersebut  dan  menerapkan  metode Learning  Vector  Quantization  pada  proses  identifikasi kematangan buah kopi.

## I N F O  A R T I K E L
Diterima : 25 April 2019 Direvisi : 08 Mei 2019 Disetujui : 29 Juli 2019
Kata Kunci : GUI,  JST, Kopi, LVQ

## A B S T R A K
Buah kopi yang memiliki kualitas yang baik merupakan buah kopi yang berwarna merah, namun petani secara umum masih menggunakan cara panen yang konvensional sehingga buah yang dipanen masih banyak yang berwarna hijau atau kuning. Penelitian ini menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST)  metode Learning Vector  Quantization (LVQ)  untuk  mempelajari pola dan  mengidentifikasi kematangan buah kopi dengan memanfaatkan fitur warna pada buah kopi. Data input menggunakan akuisisi  sekumpulan  buah  kopi  dengan  berbagai  tingkat  kematangan  yang  kemudian  dilakukan ekstraksi ciri warna RGB untuk diambil nilai rata-rata. Data yang digunakan memiliki ukuran 1300 x 1000 piksel berformat .jpg untuk pelatihan JST. Berdasarkan hal tersebut, dilakukan pengujian jumlah citra  pelatihan  dengan  membandingkan  antara  10,  12,  16,  dan  20  buah  citra  pelatihan  untuk menentukan  jumlah  input  terbaik.  Kemudian  dilakukan  juga  pengujian confusion  matrix untuk menguji tingkat keandalan dan error dari sistem yang dibuat, serta pengujian black box terhadap GUI yang dibuat. Pengujian dilakukan menggunakan GUI yang berjalan dengan baik, berdasarkan hasil pengujian jumlah citra terbaik untuk pelatihan adalah 16 buah dengan akurasi sebesar 100% tanpa error pada setiap pengujian yang dilakukan.

## A. Pengumpulan Data
Buah kopi yang digunakan sebagai objek utama didapatkan dari  kebun  petani  yang  berlokasi  di  Kecamatan  Sekincau, Lampung  Barat.  Jenis  kopi  yang  ada  disana  ialah  kopi  robusta. Akuisisi citra terhadap buah kopi dilakukan terlebih dahulu untuk dijadikan  citra  digital.  Citra  digital  tersebut  berjumlah  16  buah dengan ukuran 1300 x 1000 piksel.
Citra  tersebut  dibagi  menjadi  dua  kategori  yaitu  matang semua  dan  belum  matang  semua  (mentah).  Kategori  matang semua ialah apabila buah berwarna merah lebih dominan (sekitar 90%  merah)  dan  kategori  belum  matang  semua  apabila  jumlah buah berwarna merah kurang dari 90% (hijau lebih banyak).

## B. Ekstraksi Ciri
Jenis  ekstraksi  ciri  yang  digunakan  ialah  ekstraksi  ciri warna.  Setiap  piksel  memiliki  nilai  warna  Red  (R),  Green  (G), dan Blue (B). Warna-warna inilah yang diambil dari setiap citra yang kemudian dicari nilai rata-rata dari setiap warna tersebut.

## C. Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan syaraf tiruan dirancang untuk mengenali pola citra sekumpulan  buah  kopi  yang  telah  diekstraksi  dengan  esktraksi ciri  warna.  Dari  data  tersebut  kemudian  akan  diklasifikasi  ke dalam  kelas-kelas  yang  telah  ditentukan  sebelumnya  dengan metode JST-LVQ.
Pada  tahap  pelatihan  LVQ,  input  berupa  nilai  hasil  dari ekstraksi  ciri.  Setelah  proses  pelatihan  selesai,  maka  dihasilkan output  berupa  bobot  akhir  yang  digunakan  untuk  proses pengujian.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Penelitian  dilakukan  mengguakan  aplikasi  Matlab  sebagai aplikasi untuk pengolah citra.

## A. Ekstraksi Ciri
Ekstraksi ciri dilakukan terhadap 16 buah citra dengan hasil sebagai berikut :
T ABEL I H ASIL EKSTRAKSI CITRA DIGITAL
No
Kategori 1= Matang 2 = Mentah Nilai Rata-Rata R ( Red) G ( Green ) B ( Blue ) 1 1 151.436 87.7992 108.648 2 1 125.626 84.2045 93.9942 3 1 137.888 86.6625 104.052 4 1 142.886 97.3188 114.559 5 1 134.606 92.4286 97.6189 6 1 127.808 89.6326 94.4606 7 1 146.566 103.691 120.838 8 1 136.047 94.8274 99.66 9 2 122.61 134.982 91.2794 10 2 129.617 138.273 99.5434 11 2 115.531 122.718 83.7302 12 2 116.46 107.925 81.3734 13 2 131.493 107.948 96.4894 14 2 125.158 95.5377 86.829 15 2 114.709 98.685 84.3805 16 2 129.893 104.846 100.337
B. Pelatihan
Hasil  ekstraksi  ciri  sebelumnya  digunakan  sebagai  data pelatihan.  Pelatihan  dilakukan  dengan  menggunakan  parameter MSE = 0.01, Learning Rate = 0.05, dan maksimum iterasi = 100.

## Gambar 2 Diagram alir pelatihan

## C. Pengujian
Pengujian  dilakukan  untuk  mengetahui  kinerja  sistem dalam mengidentifikasi kematahan buah kopi.

## Gambar 3 Diagram alir pengujian JST

## 1. Ekstraksi Ciri
Pengujian  pertama  ialah  pengujian  terhadap  penggunaan dataset  untuk  menentukan  jumlah  data  yang  tepat.  Dilakukan pengujian  dengan  data  berjumlah  10,  12,  16,  dan  20.  Dari pengujian tersebut diperoleh hasil presentasi keberhasilan dataset 16 buah dan 20 buah adalah 100%, sedangkan dataset 10 dan 12 buah  belum  mencapai  100%.  Maka  dari  itu,  dataset  yang  akan digunakan  ialah  dataset  dengan  16  buah  citra  karena  sudah mampu mengenali citra dengan baik. Tidak menggunakan dataset dengan 20 buah citra karena memori yang digunakan akan lebih besar.

## 2. Pengujian Fungsional GUI
Penelitian  ini  mengguakan  GUI  agar  lebih  mudah  dalam melakukan pengujian.

## Gambar 4 GUI
Pengujian  terhadap  GUI  yang  dibuat  dilakukan  dengan metode black  box untuk  menguji  fungsi  tampilan  dan  tombol berjalan dengan baik atau tidak.
T ABEL II H ASIL PENGUJIAN BLACK  BOX No
Keterangan Berjalan dengan Baik? 1 Tombol browse Ya 2 Tampilkan gambar hasil browse Ya 3 Hasil klarifikasi Ya

## 3. Pengujian Confusion Matrix
Setiap citra yang akan diuji, dimasukan melalui GUI yang kemudian  akan  keluar  hasil  klasifikasi.  Confusion  Matrix digunakan untuk menentukan akurasi dan error dari sistem yang dibuat.
T ABEL III HASIL PENGUJIAN JST No Citra Kategori 1 = Matang 2 = Mentah Hasil 1 1 Benar 2 1 Benar 3 1 Benar 4 1 Benar 5 1 Benar 6 1 Benar 7 1 Benar 8 1
Benar
9 2 Benar 10 2 Benar 11 2 Benar 12 2 Benar 13 2 Benar 14 2 Benar 15 2
Benar
16
2
Benar
T ABEL IV C ONFUSION MATRIX PENGUJIAN JST
Kelas Prediksi 1 2 Kelas sebenarnya 1 TP = 8 FN = 0 2 FP = 0 TN = 8
Akurasi = 8+8 8+8+0+0 × 100% = 100%
Error = 100% − 100% = 0

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian Identifikasi Kematangan Buah Kopi  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Learning  Vector Quantization,  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  Jaringan  syaraf tiruan metode LVQ yang dibangun menggunakan aplikasi Matlab dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  kematangan  buah  kopi dengan  memanfaatkan  warna  RGB pada citra digital buah kopi dengan  tingkat  akurasi  sebesar  100  %  pada  pengujian  yang dilakukan. Kemudian, penggunaan dataset yang tepat diperlukan agar  sistem  dapat  melakukan  pelatihan  dengan  optimal. Dilakukan  pengujian  terhadap  banyaknya  jumlah  data  yang digunakan sebagai pelatihan, yaitu 10, 12, 16, dan 20. Pengujian dilakukan  menggunakan  citra  digital  yang  digunakan  sebagai dataset.  Pada  10  dan  12  buah  data,  masih  terdapat  kesalahan dalam  pengenalan  citra.  Pada  16  buah  data,  semua  citra  dapat dikenali  dengan  baik,  begitupun  pada  20  buah  data,  sehingga dataset yang digunakan ialah dataset dengan data citra berjumlah 16 buah karena sudah mampu mengenali pola. Jika menggunakan 20 buah data, akan memakan memori yang lebih besar dan waktu pelatihan yang lebih lama.

## DAFTAR RUJUKAN
[1]  BPS, “Luas  Areal  Tanaman  Kopi  Robusta Perkebunan  Rakyat  menurut  Kabupaten/Kota  di Provinsi  Lampung.”  [Daring].  Tersedia  pada: https://lampung.bps.go.id/dynamictable/2017/03/29/1 43/luas-areal-tanaman-kopi-robusta-perkebunan- rakyat-menurut-kabupaten-kota-di-provinsi-lampung- 2014-hektar-.html. [Diakses: 28-Jan-2019].
[2]  J. Siang, Jaringan Syaraf Tiruan & Pemrogramannya Menggunakan Matlab . Yogyakarta: ANDI, 2005.
[3]  L.  Fausett, Fundamentals  of  Neural  Networks: Architectures,  Algorithms,  and  Applications .  New Jersey: Prentice-Hall, 1994.