Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual Volume 4, Nomor 1, Juli 2019 ISSN (Cetak) : 2541-4550  ISSN (Online) : 2541-4585

## Klasifikasi Kematangan Buah Jeruk Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan Metode SVM

## Muchammad Arief
Program Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Nahdlatul Ulama Sidoarjo Jln. Mongonsidi Kav. DPR Sidoklumpuk Sidoarjo muchammadarief18@gmail.com

## Abstrak
Warna  buah  yang  beragam  membuat  kita  kadang  terlalu  susah  untuk menentukan  apakah  buah  tersebut  masuk  kategori  sudah  matang  atau  masih  mentah, oleh  karena  itu  didalam  skripsi  ini  dibahas  dan  jelaskan  cara  mengetahui  kematangan buah dengan menggunakan metode svm (Support Vector Machine), dengan pengambilan beberapa  sampel  citra  buah  jeruk  dengan  menggunakan  kamera  digital  atau  kamera telefon  genggam  kemudian  dari  sampel  tersebut  citra  asli  akan  dikonversikan  menjadi warna  greyscale  kemudian  dari  greyscale  di  konversi  ke  dalam  warna  LAB  dengan tujuan  mencari  nilai  warna  A  dari  LAB  dan  nilai  R,G  dari  warna  RGB  (Red,  Green, Blue)  kemudian  diambil  nilai  rata-ratanya  dan  kemudian  di  klasifikasikan.  Dari penelitian tersebut akan diperoleh hasil buah tersebut sudah matang atau masih mentah. Dari  hasil  penelitian  diperoleh  akurasi  kecocokan  dengan  presentase  80%    dari  data sebanyak 100 citra jeruk.
Kata kunci: Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah, Citra

## Abstract
Diverse  fruit  colors  make  us  sometimes  too  difficult  to  determine  whether  the fruit is in the mature or raw category, therefore in this thesis discussed and explained how  to  find  out  the  maturity  of  the  fruit  by  using  the  SVM  method  (Support  Vector Machine),  by  taking  several  image  samples  oranges  by  using  a  digital  camera  or handheld  camera  then  from  the  sample  the  original  image  will  be  converted  into  a greyscale color then from greyscale it will be converted into LAB color in order to find the color A from LAB and R, G from RGB (Red, Green , Blue) then the average value is taken and then classified. From the research, the fruit will be ripe or still raw. From the results of the study, the accuracy of the match was obtained with a percentage of 80% of the data as many as 100 images of oranges.
Keywords: Classification of Fruit Maturity Levels, Citra

## 1. PENDAHULUAN
Penelitian ini berkaitan dengan kondisi pertanian saat ini yang sering diangkat menjadi topik, misalnya dalam hal menentukan kematangan buah, pendistribusian buah jeruk diberbagai daerah menjadikan pentingnya melakukan klasifikasi buah jeruk  berdasarkan  kematangannya.  kematangan  jeruk  mulai  dari  mentah,  matang sehingga  warna  dari  jeruk  dapat  menjadi  indikator  penting  untuk  dapat
Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual Volume 4, Nomor 1, Juli 2019 ISSN (Cetak) : 2541-4550  ISSN (Online) : 2541-4585
mengetahui  tingkat  kematangan  buah  dan  kualitas  buah  jeruk.  Penggolongan kematangan  buah  jeruk  bertujuan  untuk  mengurangi  adanya  resiko  buah  jeruk yang masih mentah.
Penggolongan  kematangan  jeruk  yang  dilakukan  secara  manual  memiliki beberapa  kelemahan  membutuhkan  proses  yang  lama,  memiliki  akurasi  yang rendah dan tidak konsisten, hal itu dikarenakan penentuan yang dilakukan secara subjektif  oleh  pekerja.  Adapun  penggolongan  kematangan  buah  jeruk  secara otomatis,  dapat  lebih  cepat  dengan  penetuan  secara  objektif.  Selain  itu  dapat meningkatkan  akurasi  dan  lebih  efisien.  pada  penelitian  ini  pengambilan  citra jeruk  menggunakan  kamera smartphone bertujuan  agar  metode  yang  diusulkan dapat digunakan masyarakat secara luas.
Penelitian lebih lanjut dilakuakan dengan menggunakan metode SVM karena SVM  merupakan  metode  salah  satu  metode  klasifikasi  yang  baik  dalam pemecahan  masalah  untuk  dua  kelas,  penelitian  yang  melibatkan  kasus  dibidang kehidupan nyata cenderung mencakup kasus multiclass , sehingga pada penelitian ini diusulkan metode SVM untuk menyelesaikan masalah tersebut terutama dalam bidang pertanian, khususnya klasifikasi kematangan buah jeruk.

## 2. METODE PENELITIAN
Secara  umum,  penelitian  ini  dilakukan  dalam  beberapa  tahap  yaitu  diawali dari  studi  literatur,  perumusan  masalah  dan  hipotesis,  perancangan  metode  dan implementasi serta uji coba dan evaluasi.
Gambar 1. Rancangan Penelitian
a. Studi  literatur ,  mempelajari  berbagai  literatur  tentang  sitem  identifikasi pembicara  mulai  dari  metode  pra  proses,  metode  ekstraksi  fitur,  dan  metode pelatihan dan pengenalan
b. Perumusan  masalah ,  merumuskan  permasalahan  yang  akan  diteliti  dan mencari  solusinya,  mengungkapkan  hipotesis  mengenai  solusi  permasalahan yang diteliti.
c. Perancangan metode dan implementasi , merancang dan mengimplementasikan  metode  penyelesaian  dari  masalah  yang  telah dirumuskan berdasarkan penelitian yang diperoleh dari studi literatur.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  level  kematangan  buah jeruk  menggunakan  metode  multi  SVM  yang  dibagi  menjadi  2  level kematangan  berdasarkan  warna.  Pengambilan  citra  dilakukan  dengan  cara mengambil  foto  buah  jeruk  pada  salah  satu  sisinya  untuk  mewakili  level kematangan  buah  jeruk.  Citra  jeruk  diambil  dengan  menggunakan  kamera smarthphone.
Gambar 2. Dataset Citra jeruk
Rancangan  metode  dilakukan  dengan  memasukkan  data  asli  berupa  citra RGB,  kemudian  dilakukan  konversi  menjadi  LAB,  setelah  itu  diperoleh  data RGA  diambil  dari  nilai  rata-rata  RGB  dan  LAB  kemudian  dimasukkan  ke dalam tahap klasifikasi.
Gambar 3. Rancangan Metode
Berdasarkan gambar 3.3.1 Rancangan metode dilakukan dengan memasukkan data  asli  berupa  citra  RGB,  kemudian  dilakukan  konversi  menjadi  LAB, setelah  itu  diperoleh  data  rga  diambil  dari  nilai  rata-rata  RGB  dan  LAB kemudian dimasukkan ke dalam tahap klasifikasi dengan menggunakan SVM.
d. Uji coba dan evaluasi , melakukan pengujian pengujian dan evaluasi terhadap metode yang telah di rancang dengan menerapkan beberapa skenario.
Gambar 4. Rancangan Pengujian
Proses rancangan pengujian :
1) Masukan data citra jeruk dan prosessing konversi dari RGB menjadi LAB
2) Ekstraksi ciri citra menggunakan ekstraksi warna berupa fitur warna RGA.
3) Mencari nilai RGB dan LAB dari setiap data citra jeruk
4) Menentukan nilai RGA dari setiap data citra jeruk
5) Klasifikasi  data  citra  jeruk  dengan  SVM,  kemudian  akan  ditampilkan  hasil akurasi kecocokan citra jeruk.
e. Penyusunan  laporan ,  penyusunan  laporan  dilakukan  mulai  dari  awal  hingga  akhir penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Implementasi
Pengambilan foto di setiap smartphone dilakakukan secara tegak lurus terhadap buah jeruk, bertujuan untuk mengurangi efek bayangan yang ditimbulkan dari buah jeruk,  pengambilan  dilakukan  diluar  ruangan  ( outdoor ),  yang  mengakibatkan adanya area yang terdeteksi sebagai cahaya.
Gambar 5. Citra Jeruk
Konversi  Citra  RGB  ke  Lab  tujuan  adanya  proses  konversi  citra  RGB  ke  Lab adalah untuk menghitung nilai komponen a pada proses ekstraksi fitur warna.
Gambar 6. Konversi Citra RGB Ke Lab
Pada penelitian ini proses ektraksi fitur yang dipilih adalah ektraksi fitur warna. Hal tersebut dikarenakan faktor yang mempengaruhi perbedaan  kematangan jeruk
adalah  dari  komponen  warna  yang  terkandung  didalam  citra  jeruk  tersebut.  Fitur warna  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  meliputi  komponen  warna  RGa. Perhitungan komponen warna citra jeruk ditunjukkan pada tabel.
Tabel 1. Rata-Rata Nilai RGB dan LAB
Komponen Nilai Fitur Warna Citra Jeruk R G A 1 174,5852905 179,9787432 135,0965413 2 184,780016 185,3018276 138,0718218 3 191,6496891 181,1711734 143,837194 4 145,7148091 158,6643664 127,8776909 5 145,684284 158,8164853 129,9350374 6 174,0212125 193,1797404 117,3583226 7 173,0881715 179,5212836 135,9503335 8 171,6056294 178,0080223 136,2196276 9 185,6558659 186,3116009 137,3454038 10 165,461949 185,3049074 117,7975503 11 184,6950118 185,1901646 138,3492013 12 192,5181247 184,3253613 139,6740407 13 191,9132491 183,4224324 140,4183037 14 191,7789459 183,278373 140,2768202 15 170,0074272 189,6210093 115,4892892 16 191,728402 181,3253062 142,9246728 17 156,9638562 172,8356214 122,2477914 18 143,3297184 141,656188 117,9602551 19 118,8101179 134,7191096 103,2957387 20 145,6290875 164,1754805 117,960184
b. Hasil klasifikasi
Berdasarkan  tabel  di  atas  nilai  rata-rata  RGa  dimasukkan  ke  dalam  matlab kemudian  diklasifikasikan,  setelah  dilakukan  pengujian  dan  klasifikasi  diperoleh akurasi kecocokan dengan presentase 80% dari 100 citra jeruk,
Tabel 2. Hasil Klasifikasi
No Nama Target Hasil Keterangan 1 gambar01  MATANG MENTAH SALAH 2 gambar02  MATANG MENTAH SALAH 3 gambar03  MATANG MENTAH SALAH 4 gambar04  MATANG MATANG BENAR 5 gambar05  MATANG MATANG BENAR 6 gambar06  MATANG MATANG BENAR
No Nama Target Hasil Keterangan 7 gambar07  MATANG MATANG BENAR 8 gambar08  MATANG MATANG BENAR 9 gambar09  MATANG MATANG BENAR 10 gambar10  MATANG MATANG BENAR 11 gambar11  MATANG MATANG BENAR 12 gambar12  MATANG MATANG BENAR 13 gambar13  MATANG MATANG BENAR 14 gambar14  MATANG MATANG BENAR 15 gambar15  MATANG MATANG BENAR 16 gambar16  MATANG MATANG BENAR 17 gambar17  MATANG MATANG BENAR 18 gambar18  MATANG MATANG BENAR 19 gambar19  MATANG MATANG BENAR 20 gambar20  MATANG MENTAH SALAH

## 4. KESIMPULAN
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  100  citra  jeruk  yang diambil menggunakan kamera smarthphone. Dataset dibagi menjadi 20 data testing dan 80  data  train,  pada feature  extraction digunakan  tiga  fitur  warna  yang  memiliki pengaruh  terhadap  nilai  kematangan  buah  jeruk,  yaitu  R,  G,  a.  dari  fitur  warna  yang digunakan, penelitian itu dilakukan pengujian untuk proses klasifikasi kematangan buah jeruk  dengan  menggunakan  metode  SVM  ( support  vector  machine ),  setelah  dilakukan pengujian  dan  klasifikasi  yang  diperoleh  akurasi  kecocokan  dengan  presentase  80  % dari 100 data citra jeruk.

## 5. SARAN
Dalam hasil penelitian klasifikasi kematangan buah jeruk, ada beberapa saran yang diberikan  penulis  untuk  penelitian  selanjutnya  yakni  dapat  memperbanyak  kelas misalnya  matang,  mentah,  setengah  matang.  Kemudian  Penelitian  ini  dapat dikembangkan  menjadi  sebuah  aplikasi  android  yang  menggunakan  kamera  ponsel untuk mengetahui kadar kematangannya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih  kepada  pihak  para  rekan  yang  turut  serta  membantu  dalam perancangan dan penyusunan penelitian dan jurnal ini.

## DAFTAR PUSTAKA
F.  Wafiyah,  N.  Hidayat,  and  R.  S.  Perdana.  2017.  “Implementasi  Algoritma  Modified K-Nearest Neighbor ( MKNN ) untuk Klasifikasi Penyakit Demam,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 1, no. 10, pp. 1210–1219. P. Hidayatullah. 2017. Pengolahan Citra Digital, Teori dan Aplikasi , 1st ed. Bandung: Informatika.
H. Prabowo et al. , “Deteksi Kondisi Kematangan Buah Jeruk Berdasarkan,” vol. 3, no. 2, 2017.
A.  Pamungkas,  “Pemrograman  Matlab  |  Pengolahan  Citra  Digital,  Pengolahan  Video,
Pengenalan Pola, dan Data Mining.” [Online]. Available:
https://pemrogramanmatlab.com/. [Accessed: 01-Apr-2019].
I. M. Parapat and M. T. Furqon, “Penerapan Metode Support Vector Machine ( SVM ) Pada  Klasifikasi  Penyimpangan  Tumbuh  Kembang  Anak,” J.  Pengemb.  Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 10, pp. 3163–3169, 2018.
E.  H.  Harahap,  L.  Muflikhah,  and  B.  Rahayudi,  “Implementasi  Algoritma  Support Vector  Machine  (  SVM  )  Untuk  Penentuan  Seleksi  Atlet  Pencak  Silat,” J. Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput.  Univ.  Brawijaya ,  vol.  2,  no.  10,  pp. 3843–3848, 2018.
J. I. Informatika, “Klasifikasi Level Kematangan Buah Tomat Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan Multi-SVM,” vol. 1, no. 1, 2016.
I. H. R. Rukmana. 2005. Jeruk Besar, Potensi dan Prospeknya . Yogyakarta: Kanisius.