## KLASIFIKASI BUAH MANGGA BERDASARKAN TINGKAT KEMATANGAN MENGGUNAKAN LEAST-SQUARES SUPPORT

## VECTOR MACHINE
Cahya Bagus Sanjaya 1) , dan Muhammad Imron Rosadi 2)
1, 2) Teknik Informatika, Universitas Yudharta Pasuruan Pasuruan
e-mail: cahya.bagus@yudharta.ac.id 1) , imron.rosadi@yudharta.ac.id 2) Received : September, 2018 Accepted : Oktober, 2018 Published : Desember, 2018

## ABSTRAK
Buah mangga adalah buah musiman yang sudah umum diketahui oleh masyarakat di Indonesia. Buah yang berasal dari India ini mempunyai  banyak  jenis  yang  banyak  digemari  oleh  masyarakat  Indonesia.  Tanaman  Mangga  dapat  tumbuh  dengan  baik  di dataran rendah dan berhawa panas. Akan tetapi, ada juga yang dapat tumbuh di daerah yang memiliki ketinggian hingga 600 meter di atas permukaan laut. Batang pohon mangga tegak, bercabang agak kuat. Kulit tebal dan kasar dengan banyak celah- celah kecil dan sisik-sisik bekas tangkai daun.
Dalam kasus kematangan buah mangga, terkadang ada buah mangga yang memiliki warna yang cukup matang tetapi masih terasa asam, begitu pun sebaliknya. Sehingga untuk para konsumen diperlukan sebuah alat bantu untuk mengetahui tingkat kematangan dari  buah  Mangga.  Metode  sebelumnya  telah  berhasil  mengklasifikasikan  tingkat  kematangan  buah  Mangga  Harum  Manis berdasarkan normalisasi warna dengan menggunakan metode Fuzzy Logic, namun kelemahan dari penelitian ini adalah metode yang digunakan hanya dapat digunakan untuk satu jenis buah mangga.
Pada  penelitian  ini  akan  diusulkan  metode  GLCM  digabungkan  dengan  K-Means  Clustering  untuk  ekstraksi  fitur  pada  buah mangga  sehingga  nantinya  dapat  digunakan  pada  berbagai  jenis  Mangga.  Dengan  menggunakan  LS-SVM  untuk  menentukan tingkat kematangan buah Mangga. Dataset yang digunakan berjumlah 240 data, terdiri dari masing-masing 80 data untuk mangga jenis harum manis, mangga jenis manalagi, dan mangga jenis kent, masing-masing jenis terdiri dari 40 data mangga mentah dan 40 data data matang. Hasil Klasifikasi LS-SVM dengan menggunakan metode GLCM dan K-Means Clustering untuk Ekstraksi Fitur mendapatkan nilai akurasi sebesar 98,33% pada data uji.
Kata Kunci: Mangga, GLCM, K-Means Clustering, LS-SVM .

## I. P ENDAHULUAN
uah Mangga adalah buah musiman yang sudah umum diketahui oleh masyarakat di Indonesia. Buah yang berasal dari India ini mempunyai banyak jenis yang banyak digemari oleh masyarakat Indonesia. Tanaman Mangga dapat tumbuh dengan baik di dataran rendah dan berhawa panas. Akan tetapi, ada juga yang dapat tumbuh di daerah yang memiliki ketinggian hingga 600 meter di atas permukaan laut. Batang pohon mangga tegak, bercabang agak kuat. Kulit tebal dan kasar dengan banyak celah-celah kecil dan sisik-sisik bekas tangkai daun (Nurdayati dkk, 2016).
Salah satu penghasil buah mangga terbesar di Pulau Jawa terdapat di Kabupaten Probolinggo, Situbondo dan Pasuruan Jawa Timur. Menurut Kementerian Pertanian (2015) produksi buah mangga di Indonesia pada tahun 2012 sampai 2014 mengalami peningkatan, yaitu pada tahun 2012 produksi buah mangga sebesar 76.547 ton, pada tahun 2013 produksi mangga sebesar 98.958 ton, dan pada tahun 2014 produksi mangga sebesar 102.820 ton (Qodri, 2016).
Dalam kasus kematangan buah mangga ini terkadang ada buah mangga yang memiliki warna yang cukup matang tetapi masih terasa asam, begitu pun sebaliknya (Nurdayati dkk, 2015). Sehingga untuk para konsumen diperlukan sebuah alat bantu untuk mengetahui tingkat kematangan dari buah Mangga.
Mulato (2016) telah melakukan penelitian untuk mengetahui tingkat kematangan pada buah Jambu Biji Merah dengan menggunakan metode Fuzzy. Metode yang diusulkan oleh mulato adalah dengan mengubah tipe gambar jambu biji merah dari tipe red, green, dan blue (RGB) ke tipe grayscale yang kemudian diekstraksi menggunakan bantuan aplikasi MATLAB untuk memperoleh informasi gambar. Terdapat 11 informasi yang digunakan sebagai masukan model fuzzy,
B
hasil dari proses ini adalah tingkat kematangan dari buah jambu biji merah yang dibagi menjadi empat kategori yaitu merah, setengah matang, matang, dan busuk.
Qodri  (2016)  melakukan  penelitian  untuk  mendapatkan  mutu  pada  buah  Mangga  Manalagi  dengan  menggunakan pengolahan  citra.  Metode  yang  digunakan  adalah  dengan  mengambil  citra  buah  Mangga  Manalagi  yang  kemudian dicari segmentasi serta ekstraksi dari citra. Dengan menggunakan metode ini akurasi yang didapatkan untuk pemutuan buah Mangga Manalagi adalah sebesar 100% untuk kelas mutu A, kemudian kelas mutu B, dan mutu D yang memiliki akurasi  produksi  yaitu  sebesar  80%, dan  yang  terakhir  yaitu  kelas  mutu  C  yaitu  memiliki  akurasi  produksi  sebesar 60%.
Nurdayati dkk (2016) mengklasifikasikan tingkat kematangan buah Mangga Harum Manis berdasarkan normalisasi warna dengan menggunakan metode Fuzzy Logic berbasis web. Fuzzy logic yang digunakan pada penelitian ini dengan menggunakan metode mamdani yang terdiri dari tiga variabel input berupa red, green dan blue, sedangkan variabel output berupa tingkat kematangan dari buah Mangga yang diklasifikasikan menjadi tiga bagian, mentah, sedang dan matang. Hasil dari penelitian ini adalah metode fuzzy mamdani dapat mengklasifikasikan kematangan buah Mangga Harum Manis dengan nilai akurasi sebesar 40%. Pada penelitian ini belum adanya ekstraksi fitur sehingga hanya dapat dilakukan untuk satu jenis buah mangga.
Pada penelitian ini diajukan metode GLCM dan K-Means Clustering untuk Ekstraksi Fitur dan metode LS-SVM untuk mendeteksi  tingkat  kematangan  buah  mangga.  Penggunaan  metode  ini  diharapkan  mampu  digunakan  untuk mengklasifikasi lebih dari satu jenis buah mangga serta mendapatkan hasil akurasi yang optimal.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## 2.1 Buah Mangga
Mangga merupakan tanaman buah tahunan yang berasal dari India yang pada saat ini telah banyak menyebar ke wilayah Asia Tenggara,  khususnya  di  Indonesia  dan Malaysia.  Tanaman  mangga  tumbuh  baik  pada  dataran  rendah dengan ketinggian 0-500 meter yang memiliki tanah yang mengandung pasir dan lempung, tanaman mangga dapat tumbuh baik di daerah yang terbuka. (AAK, 1991).
Mangga manalagi merupakan suatu jenis buah mangga yang memiliki ciri-ciri yaitu memiliki ukuran sedang sampai besar dengan berat sekitar 350- 400 gram. Bentuk buah bulat, letak tangkai di tengah, pangkal buah runcing, sedikit berleher, dan kulit buah tebal. Jika dilihat dari warnanya, mangga manalagi dinyatakan matang jika pada pangkal buah telah menjadi kuning dan pucuk buah hijau. Kemudian jika dilihat dari daging buahnya, mangga manalagi dinyatakan matang  jika  daging  buah  tebal,  lunak  berwarna  kuning,  berserat  halus  dan  memiliki  aroma  yang  harum  (Badan Standardisasi Nasional, 1992).

## 2.2 Skala Keabuan
Citra Mangga yang diterima adalah citra berwarna, sehingga terlebih  dahulu perlu dilakukan proses skala keabuan untuk mendapatkan citra dengan arah keabuan. Jumlah warna pada  citra keabuan adalah 256, karena citra keabuan jumlah  bitnya  adalah  8,  sehingga  jumlah  warnanya  adalah  28=256,  nilainya  berada  pada  jangkauan  0-255.  Untuk mendapatkan citra keabuan digunakan persamaan(1).
𝐼(𝑥, 𝑦) = 𝛼. 𝑅 + 𝛽. 𝐺 + 𝛾. 𝐵 (1)
dimana I (x,y) adalah level keabuan pada suatu koordinat yang diperoleh dengan mengatur komposisi warna R (merah), G (hijau), B (biru) yang ditunjukkan oleh nilai parameter a, ß dan γ. Secara umum nilai a, ß dan γ adalah 0.33. Nilai yang lain juga dapat diberikan untuk ketiga parameter tersebut asalkan total keseluruhan nilainya adalah 1 (Putra dan suarjana, 2010).

## 2.3 Ekstraksi Fitur GLCM
Pengukuran nilai tekstur yang digunakan didasarkan pada persamaan (Haralic et al,  1973 dan Conner et al.  1984). Menggunakan notasi berikut: G adalah jumlah tingkat abu-abu yang digunakan. m adalah nilai rata-rata dari P.µx, µy,
σx and σy adalah means dan standard deviations Px dan Py. Px(i) adalah entri-i dalam matrik smarginal-probabilitas yang diperoleh dengan menjumlahkan barisan P(i, j).
Berikut ini merupakan GLCM orde pertama:
Mean
𝜇 = ∑ 𝑓 𝑛 − 𝑝(𝑓 𝑛 ) 𝑛 (2)
Skewness
𝑎 3 = ∑ 𝐸(𝑝(𝑓 𝑛 ) − 𝜇) 3 𝜎 3 𝑛 (3)
Variance
𝜎 2 = 1 𝑛 − 1 ∑(𝑓 𝑛 − 𝜇) 2 𝑛 𝑖=1 (4)
Kurtosis
𝑎 4 = ∑ 𝐸(𝑝(𝑓 𝑛 ) − 𝜇) 4 𝜎 4 𝑛 (5)
Entropy
𝐻 = − ∑ 𝑃(𝑓 𝑛 ). 𝑛 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝(𝑓 𝑛 ) (6)
Berikut ini merupakan GLCM orde kedua: Entropi (Entropy) Menunjukkan ukuran ketidakteraturan bentuk. Persamaan :
= − ∑ 𝐺−1 𝑖=0 ∑ 𝑃(𝑖, 𝑗)𝑥 𝐺1 𝑗=0 𝑙𝑜𝑔(𝑃 (𝑖, 𝑗)) (7) Kontras (Contrast) = ∑ 𝑛 2 𝐺−1 𝑖=0 {∑ ∑ 𝑃(𝑖, 𝑗) 𝐺1 𝑗=1 𝐺1 𝑖=1 } , |𝑖 − 𝑗| = 𝑛 (8)
Angular Second Moment (ASM) ASM adalah ukuran homogenitas dari suatu gambar. Dan didefinisikan :
𝐴𝑆𝑀 = ∑ 𝐺−1 𝑖=0 ∑{𝑝 (𝑖, 𝑗)} 2 𝐺1 𝑗=0 (9)
Korelasi (Correlation)
Korelasi menunjukkan ketergantungan linear derajat keabuan dari piksel-piksel yang saling bertetangga dalam suatu citra abu-abu. Persamaan :
= ∑ ∑ {𝑖𝑥𝑗}𝑥𝑃(𝑖, 𝑗) − {𝜇 𝑥 𝑥𝜇 𝑦 } 𝜎 𝑥 𝑥𝜎 𝑦 𝐺−1 𝑗=0 𝐺−1 𝑖=0
(10)
dimana : 𝜇 𝑥 = nilai rata-rata elemen kolom pada matriks Pθ(i,j) 𝜇 𝑦 = nilai rata-rata elemen baris pada matriks Pθ(i,j) 𝜎 𝑥 = nilai standar deviasi elemen kolom pada matriks Pθ(i,j) 𝜎 𝑦 =nilai standar deviasi elemen kolom pada matriks Pθ(i,j)

## Momentum Selisih invers (Inverse Difference Momentum)
𝐼𝐷𝑀 = ∑ ∑ 1 1 + (𝑖 − 𝑗) 2 𝑝 (𝑖, 𝑗) 𝐺−1 𝑗=0 𝐺−1 𝑖=0 (11)
IDM juga dipengaruhi oleh homogenitas gambar. Karena faktor bobot (1+ (i-j) 2) -1 IDM akan mendapatkan kontribusi kecil dari daerah homogen (i≠j). Hasilnya adalah nilai IDM rendah untuk gambar tidak homogen, dan nilai yang relatif lebih tinggi untuk gambar homogen.
Varians (Variance)
𝑉𝐴𝑅𝐼𝐴𝑁𝐶𝐸 = ∑ 𝐺−1 𝑖=0 ∑(𝑘 − 𝜇) 2 𝑝 (𝑖, 𝑗) 𝐺1 𝑖=0
(12)

## 2.4 K-Means Clustering
K-Means merupakan salah satu metode data clustering non hirarki yang berusaha mempartisi data ke dalam cluster atau kelompok sehingga data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan ke dalam satu cluster yang sama dan data yang mempunyai karakteristik yang berbeda dikelompokkan ke dalam kelompok yang lain. Adapun tujuan dari  clustering  ini  adalah  untuk  meminimalisasi  objective  function  yang  diset  dalam  proses  clustering,  yang  pada umumnya berusaha meminimalisasi variasi di dalam suatu cluster dan memaksimalkan variasi antar cluster.

## 2.5 Support Vector Machines (SVM)
SVM  yang  diusulkan  oleh  Vapnik  (1995)  telah  dipelajari  secara  ekstensif  untuk  klasifikasi,  regresi  dan  estimasi kepadatan. Gambar 2.1. adalah arsitektur SVM. SVM memetakan pola input ke ruang fitur dimensi yang lebih tinggi melalui pemetaan nonlinier berdasar teori yang dipilih. Bidang pemisah linear ini kemudian dibangun dalam ruang fitur dimensi tinggi. Dengan demikian, SVM adalah linear classifier di ruang parameter, tapi itu menjadi nonlinear classifier sebagai akibat dari pemetaan nonlinear dari ruang pola input ke ruang fitur dimensi tinggi. Bila data pelatihan berdimensi m adalah xi (i = 1, ..., M) dan masing-masing kelas labelnya adalah yi, di mana yi = 1 dan yi = -1 untuk kelas 1 dan 2. Jika data input terpisah secara linear di ruang fitur, maka fungsi keputusan dapat ditentukan:
D(x) = wtg(x) + b
(13)
di mana g(x) adalah fungsi pemetaan yang memetakan x ke dalam ruang dimensi 1, w adalah vektor dimensi dan 1, dan b adalah skalar. Untuk memisahkan data secara linier, fungsi keputusan memenuhi kondisi berikut:
yi(wtg(xi) + b) > 1 untuk i = 1, ..., M
(14)

## Gambar 2.1. Arsitektur SVM
Jika  masalah  terpisah  secara  linier  dalam  ruang  fitur,  maka  fungsi  keputusan  yang  memenuhi  persamaan  (16) jumlahnya  tak  terbatas.  Di  antara  fungsi-fungsi  tersebut,  diperlukan  hyperplane  dengan  margin  terbesar  antara  dua kelas.  Margin  adalah  jarak  minimum  yang  memisahkan  hyperplane  terhadap  data  input  dan  ini  dihasilkan  dari |D(x)|/||w||. Sehingga didapatkan hyperplane pemisah dengan margin maksimal yang optimal memisahkan hyperplane.
Dengan asumsi bahwa margin adalah ρ, kondisi berikut harus memenuhi:
  || || ) ( w x D y i i
untuk i = 1, ..., M (15) Hasil perkalian produk dari ρ dan ||w|| adalah tetap: ρ ||w|| =1 (16)
Untuk  mendapatkan  hyperplane  pemisah  yang  optimal  dengan  margin  maksimal,  w  dengan  ||w||  yang  memenuhi persamaan (15) harus ditemukan. Persamaan (16) mengarahkan ke pemecahan masalah optimasi berikutnya. Dengan meminimalkan
w w t 2 1 (17)
dan mengikuti batasan:
yi(wtg(xi) + b) > 1 untuk i = 1, ..., M (18)
Bila data pelatihan tidak linier dipisahkan, digunakan slack variable ξi ke persamaan (26):
yi(wtg(xi) + b) > 1- ξi ξi > 0 untuk i = 1, ..., M
(19)
Hyperplane  pemisah  yang  optimal  telah  ditentukan  sehingga  maksimalisasi  dari  margin  dan  meminimalisasi  dari kesalahan training didapatkan. Dengan meminimalkan
 = + n i i t C w w 1 2 2 1  
(20)
mengikuti batasan:
yi(wtg(xi) + b) > 1- ξi ξi > 0 untuk i = 1, ..., M
(21)
di mana C adalah parameter yang menentukan tradeoff antara margin maksimum dan kesalahan klasifikasi minimum dan ρ adalah 1 atau 2. Jika ρ = 1, SVM disebut SVM dengan soft margin L1 (L1-SVM), dan jika ρ = 2, SVM dengan soft margin L2 (L2-SVM). Pada SVM konvensional, hyperplane pemisah yang optimal diperoleh dengan memecahkan masalah pemrograman kuadratik.
Fungsi kernel memungkinkan operasi yang akan dilakukan di ruang input bukan di ruang fitur dimensi tinggi. Beberapa contoh fungsi kernel adalah K(u, v) = vTu (SVM linier); K(u, v) = (vTu + 1)n (SVM polinomial derajat n); K(u, v) = exp(-||u - v||2 / 2σ2) (SVM fungsi radial bases  – SVM RBF); K(u, v) = tanh(KvTy + ο) (neural SVM dua layer) di mana σ, ĸ, ο adalah konstanta (Vapnik, 1995; Cortes, 1995). Namun, fungsi kernel yang tepat untuk suatu masalah tertentu tergantung pada data, dan sampai saat ini belum ada metode yang baik tentang cara memilih fungsi kernel.

## 2.6 Least Squares Support Vectors Machine (LS-SVM)
Least  Squares  Support  Vectors Machine  (LS-SVM)  adalah salah  satu  mo-difikasi  dari  SVM (Suykens,  1999). Jika SVM  dikarakteristik  oleh  permasalahan  konveks  quadratic  programming  dengan  pembatas  berupa  pertidaksamaan, LS-SVM sebaliknya, diformulasikan dengan menggunakan pembatas yang hanya berupa persamaan. Sehingga solusi LS-SVM  dihasilkan  dengan  menyelesaikan  persamaan  linier.  Hal  ini  tentulah  berbeda  dengan  SVM  yang  mana solusinya  dihasilkan  melalui  penyelesaian  quadratic  programming.  Saat  ini,  LS-SVM  banyak  dilakukan  pada klasifikasi dan estimasi fungsi (Suykens, 1999).
LS-SVM di-training dengan meminimalkan
 = + n i i t C w w
1 2 2 2 1 
(22)
dan mengikuti batasan persamaan:
yi(wtg(xi) + b) > 1- ξi ξi > 0 untuk i = 1, ..., M
(23)
Pada  LS-SVM,  batasan  persamaan  digunakan  sebagai  pengganti  pertidaksamaan  yang  digunakan  pada  SVM konvensional. Karena itu, solusi yang optimal dapat diperoleh dengan menyelesaikan sekumpulan persamaan linier bukan  dengan  penyelesaian  quadratic  programming.  Untuk  menurunkan  dua  masalah  persamaan  (25)  dan  (26), Lagrange multiplier digunakan, yaitu :
  = = + − + − + = n i i i t i i n i i t b x g w y C w w b w Q 1 1 2 } 1 ) ) ( ( { 2 2 1 ) , , , (      (24)
dimana  α  =  (α1,  ...,  αM)t  adalah  Lagrange  multiplier  yang  bisa  bernilai  positif  atau  negatif  pada  rumus  LS-SVM. Kondisi  yang  optimum  diperoleh  dengan  mendif-ferensialkan  persamaan  di  atas  terhadap  w,  ξi,  b,  dan  αi  dan persamaan dihasilkan sama dengan nol. (Suykens, 1999; Tsujinishi, 2003).
Seperti pada SVM konvensional, fungsi kernel memungkinkan operasi yang akan dilakukan di ruang input bukan di ruang fitur dimensi tinggi. Beberapa penelitian menggunakan LS-SVM dan fungsi kernel RBF (LS-SVM RBF) secara empiris  menghasilkan  hasil  yang  optimal.  (Suykens,  1999,  Polat,  2007,  Ubeyli,  2010a,  2010b).  Untuk  masalah klasifikasi  dua-spiral  yang  kompleks  dapat  ditemukan  dengan  LS-SVM  RBF  dengan  kinerja  yang  sangat  baik  dan komputasi rendah. (Suykens, 1999)

## 2.7 Evaluasi Kinerja Sistem
Evaluasi  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mengevaluasi  efektivitas  metode  dan  sistem  yang  telah  dibuat.  Evaluasi dilakukan terhadap tingkat akurasi klasifikasi dan tingkat kesalahan klasifikasi. Ukuran atau parameter yang digunakan untuk evaluasi antara lain akurasi klasifikasi, sensitivitas, spesifisitas, nilai prediksi positif, nilai prediksi negatif, kurva ROC dan matriks konfusi (confusion matrix). Matriks konfusi berisi informasi tentang klasifikasi yang sebenarnya dan yang diperkirakan dari hasil sistem klasifikasi. Tabel 2.1 menunjukkan matriks konfusi untuk dua kelas klasifikasi. Akurasi  klasifikasi,  sensitivitas,  spesifisitas,  nilai  prediksi  positif  dan  nilai  prediksi  negatif  dapat  didefinisikan menggunakan elemen-elemen matriks konfusi sebagai berikut:
Klasifikasi akurasi (%)
TN FN FP TP TN TP + + + + , (25)
Sensitivitas (%)
FN TP TP + , (26)
Spesifisitas (%)
TN FP TN + , (37)
Nilai prediksi positif
100  + FP TP TP , (28)
Nilai prediksi negatif
100  + TN FN TN . (29)
Kurva ROC adalah teknik yang dapat diandalkan karena didasarkan pada nilai-nilai true positive dan false positive sehinggamenunjukkan trade-off antara sensitivitas dan spesifisitas (Akay, 2009).
Selain itu juga analisis data hasil uji coba dilakukan terhadap waktu komputasi dari kombinasi fitur yang ada. Evaluasi dilakukan dengan melihat perubahan waktu komputasi yang dibutuhkan oleh tiap kombinasi fitur.
Tabel 2.1 Matriks Konfusi Aktual Prediksi Positif Negatif Positif Negatif True Positive (TP) False Positive (FP) False Negative (FN) True Negative (TN)

## III. M ETODE P ENELITIAN

## 3.1 Studi Literatur
Dalam tahap studi literatur, dikaji beberapa referensi yang berkaitan dengan praproses dan ektraksi. Selain itu, dikaji pula metode-metode yang akan digunakan dan dikembangkan, antara lain : GLCM, K-Means Clustering dan LS-SVM.

## 3.2 Pengumpulan Data
Pada penelitian ini, dataset yang digunakan adalah foto citra buah Mangga local dan ditambah dengan citra foto yang didapatkan  dari  data  publik.  Data  yang  akan  digunakan  adalah  sebanyak  240  data  dengan  rincian  80  dataset  untuk manga jenis “Harum Manis”, 80 dataset untuk manga jenis “Manalagi” dan 80 data untuk manga jenis “Kent”, masing- masing jenis terdiri dari 40 Buah Mangga yang sudah matang dan 40 Buah Mangga yang masih mentah.

## 3.3 Analisis dan Desain
Tahap  analisis  dalam  penelitian  ini  meliputi  perumusan  masalah,  batasan-batasan  masalah,  dan  penyelesaiannya. Permasalahan yang akan diselesaikan adalah bagaimana mengklasifikasikan mangga berdasarkan tingkat kematangan dengan menggunakan ektraksi fitur GLCM dan K-Means Clustering dan Klasifikasi menggunakan LS-SVM.
Sistem  klasifikasi  kematangan  mangga  meliputi  tahap  pelatihan  dan  pengujian.  Tahap  pelatihan  dimulai  dengan menginputkan citra mangga, selanjutnya pada citra akan dilakukan proses pra-pengolahan. Citra diubah terlebih dahulu kedalam  format  grayscale  green  channel.  Selanjutnya  Ekstraksi  ciri  pada  proses  pelatihan  dilakukan  dengan menggunakan metode GLCM dan K-Means Clustering.
Ekstraksi ciri pada proses pengujian dilakukan dengan mengambil hasil ekstraksi ciri pada proses pelatihan diterapkan pada  data  pengujian.  Hasil  ekstraksi  ciri  pada  data  pengujian  ini  nantinya  digunakan  sebagai  inputan  pada  proses klasifikasi pengujian.
Tahap terakhir dari metode penelitian adalah melakukan klasifikasi seleksi fitur dengan LS-SVM dengan RBF kernel (LS-SVM RBF). Data training untuk masing-masing seleksi fitur yang dihasilkan selanjutnya di-training dengan LS- SVM RBF. Proses training dilakukan dengan nilai parameter LS-SVM RBF (  dan  2) yang ditentukan secara trial and error melalui uji coba penentuan parameter percobaan.  adalah adalah parameter regulerisasi, yang menentukan trade-off antara margin maksimum dan kesalahan klasifikasi minimum. Pada beberapa penelitian sebelumnya nilai  disebut sebagai C penalty (Akay, 2009). Sedangkan  2 adalah bandwidth untuk fungsi kernel RBF. Penentuan nilai awal  dan  akhir  parameter  dan  2  secara  trial  and  error  dilakukan  dengan  merujuk  pada  nilai  yang  terdapat  pada manual toolbox Matlab LS-SVMlab1.5 (Pelckmans 2002, 2003). Nilai parameter  dan  2 yang dihasilkan tersebut digunakan untuk proses training untuk tiap kombinasi fitur.
Hasil proses dari masing-masing seleksi fitur training pada classifer LS-SVM RBF digunakan untuk menguji seleksi fitur data testing dengan LS-SVM RBF. Hasil klasifikasi berupa class label tersebut dibandingkan dengan class label sebenarnya. Penelitian ini disebut sebagai supervised learning karena class label telah diketahui sebelumnya. Pengujian tersebut menggunakan nilai parameter  dan  2 yang sama dengan saat training. Hasil pengujian tersebut digunakan untuk proses evaluasi dari sistem yang telah dikembangkan. Proses training dilakukan menggunakan fungsi trainlssvm dan  proses  testing  menggunakan  fungsi  latentlssvm  yang  telah  disediakan  oleh  toolbox  Matlab  LS-SVMlab1.5 (Pelckmans  2002,  2003).  Tahapan  seluruh  proses  klasifikasi  seleksi  fitur  dengan  LS-SVM  RBF  seperti  yang  telah dijelaskan tersebut dapat dilihat pada Gambar 3.1.

## Gambar 3.1. Tahap Klasifikasi Seleksi Fitur
Pada proses klasifikasi pengujian menggunakan hasil ekstraksi ciri data pengujian dan hasil proses klasifikasi pelatihan. Hasil dari proses ini berupa nilai indeks dari fungsi keputusan yang terbesar yang menyatakan kelas dari data pengujian. Jika  kelas  yang  dihasilkan  dari  proses  klasifikasi  pengujian  sama  dengan  kelas  data  pengujian,  maka  pengenalan dinyatakan benar.
Pada  Gambar  3.2  merupakan  tahapan  proses  sistem  pengklasifikasian  kematangan  mangga.  Pada  proses  pelatihan terdapat metode yang digunakan untuk mengekstraksi ciri, ciri-ciri yang terpilih pada saat proses pelatihan digunakan dalam  proses  klasifikasi  waktu  uji  coba.  Masing-masing  dataset  citra  mangga  yang  digunakan  dibagi  menjadi  dua, sebagian digunakan untuk proses pelatihan (training) dan sisanya  digunakan untuk proses pengujian (testing).
Gambar 3. 2 Gambaran Umum Sistem

## 3.4 Implementasi Perangkat Lunak
Pada tahap ini, desain yang telah dirancang sebelumnya diimplementasikan menggunakan Matlab 2013a.

## 3.5 Uji Coba dan Analisis
Melakukan pengujian dan analisis terhadap hasil dan performa metode yang diimplementasikan.

## IV . H ASIL DAN P EMBAHASAN

## 4.1 Lingkungan Implementasi
Untuk mengerjakan semua metode yang diusulkan pada penelitian ini maka dibutuhkan lingkungan implementasi yang  mencukupi,  agar  semua  tahap  kegiatan  dapat  berjalan  dengan  baik.  Tabel  4.1.  memperlihatkan  lingkungan implementasi yang digunakan pada Penelitian ini.

## Klasifikasi Seleksi Fitur Data
Testing dengan LS-SVM
Menghitung Akurasi Klasifikasi dan Waktu Komputasi
Training Seleksi Fitur Data Training dengan LS-SVM RBF

## Sanjaya, Rosadi — Klasifikasi Buah Mangga Berdasarkan Tingkat Kematangan Menggunakan LS-SVM
Tabel 4.1. Lingkungan Implementasi Jenis Perangkat Spesifikasi Laptop Asus FX504 Prosesor Inter Core i5-8300H Memory 8GB Hard Disk 1TB Sistem Operasi Windows 10 Home Perangkat Pengembang Matlab 2013a dan toolbox LS-SVM 1.8

## 4.2 Data Set Mangga
Pada Penelitian ini akan digunakan 240 data set Citra Mangga. 160 Dataset Citra berupa Mangga jenis “Harum Manis” dan jenis “Manalagi” diambil dengan menggunakan Camera Handphone, sedangkan 80 Dataset Berupa Mangga jenis “Kent” diambil dari database public pada link http://www.cofilab.com/wp-content/downloads/DB_Mango.rar.
Seluruh dataset pada masing masing jenis mangga terdiri dari 40 Mangga metah dan 40 Mangga yang sudah Matang. Dari 240 Mangga akan dibagi menjadi 120 data latih dan 120 data uji, untuk data latih setiap jenis mangga terdiri dari 20 Mangga Mentah dan 20 Mangga yang sudah Matang. Begitu juga, untuk data uji setiap jenis mangga terdiri dari 20 buah Mangga Mentah dan 20 buah Mangga yang sudah Matang.

## 4.3 Uji Coba Normalisasi Citra
Normalisasi Citra adalah perubahan seluruh ukuran citra. Seluruh data, baik data yang diambil secara manual maupun data  yang  diambil  dari internet  diubah  ukurannya  menjadi  480  X  640  Pixel.  Normalisasi  Citra ini dilakukan  untuk mempercepat proses komputasi.

## 4.4 Uji Coba Segmentasi Citra
Setelah Citra melalui proses normalisasi kemudian citra mangga akan disegmentasi dengan  menggunakan K-Means Clustering. Proses ini perlu dilakukan untuk mendapatkan ciri bentuk dari citra Mangga yang akan diklasifikasi. Dari proses  hanya  akan  diambil  nilai  metric  dan  eccentricity  untuk  dimasukkan  sebagai  ciri  bentuk  dari  citra  mangga. Contoh Citra Hasil dari proses segmentasi dapat dilihat pada Gambar 4.1.

## Gambar 4.1. Citra Hasil Segmentasi

## 4.5 Uji Coba Ekstraksi Fitur menggunakan GLCM
Proses  Ekstraksi  Fitur  dilakukan  dengan  terlebih  dahulu  mengubah  citra  dari  RGB  menjadi  citra  abu  dengan memanfaatkan fungsi rgb2gray pada MATLAB. Seperti yang terlihat pada Gambar 4.2.

## Gambar 4.1. Citra Grayscale
Kemudia, dari citra grayscale buah Mangga dilakukan proses ekstraksi fitur dengan menggunakan GLCM. Setiap data citra akan diambil 4 fitur utama dari proses ekstraksi, yaitu: contrast, correlation, energy, homogeneity. Seluruh fitur tersebut yang selanjutnya digunakan untuk proses klasisifikasi. Pada Tabel 4.2 dapat dilihat contoh seluruh fitur yang dihasilkan setelah melalui proses segmentasi dengan menggunakan metode K-Means Clustering dan proses ekstraksi fitur dengan menggunakan metode GLCM.
Tabel 4.2 Fitur Citra Mangga No Fitur Nilai 1 Metric 0,4942 2 Eccentricity 0,6646 3 Contrast 0,0523 4 Correlation 0,9906 5 Energy 0,5207 6 Homogeneity 0,9789

## 4.6 Uji Coba Klasifikasi Menggunakan LS-SVM
Uji  coba  Klasifikasi  dengan  Menggunakan  LS-SVM  dengan  RBF  kernel  (LS-SVM  RBF)  dimulai  dengan  proses pencarian nilai gamma dan sig2 (  dan  2) yang optimal dengan memanfaatkan fungsi tunnelssvm pada modul ls-svm matlab. Setelah melakukan beberapa kali percobaan ditemukan nilai optimal untuk gamma adalah 12.6361 dan nilai optimal untuk sig2 adalah 1.3253.
Langkah selanjutnya adalah melakukukan proses training pada data training dengan menggunakan fungsi trainlssvm pada  modul  ls-svm  matlab,  pada  fungsi  ini  ada  enam  parameter  yang  digunakan,  yaitu:  (1)  Daftar  Fitur  dari  data training, (2) Label Kelas untuk data training, (3) tipe ls-svm menggunakan klasifikasi, (4)  nilai gamma yang diperoleh dari  proses  sebelumnya,  (5)  nilai  sig2  yang  diperoleh  dari  proses  sebelumnya,  dan  (6)  RBF  Kernel,  untuk  kernel klasifikasi.
Nilai  alpha  dan  beta  yang  didapatkan  pada  proses  training  kemudian  digunakan  pada  proses  uji.  Proses  uji memanfaatkan fungsi simlssvm pada modul ls-svm matlab. Fungsi ini membutuhkan 3 parameter yaitu : (1) Model LS-SVM yang digunakan, (2) nilai alpha dan beta dari proses training, dan (3) Fitur dari data uji. Hasil dari proses ini adalah nilai uji klasifikasi berupa mangga mentah atau mangga matang dengan diwakili nilai 0 dan 1.

## 4.7 Tingkat Akurasi Klasifikasi.
Proses uji coba dengan menggunakan LS-SVM dilakukan pada data training dan pada data uji. Proses uji coba pada data training dilakukan untuk  mendapatkan nilai gamma dan sigma yang paling optimal. Hasil dari proses uji coba pada data training dilakukan berkali-kali sehingga mendapatkan nilai akurasi 100% dengan nilai optimal untuk gamma
adalah 12.6361 dan nilai optimal untuk sigma adalah 1.3253. Proses uji coba pada data uji dengan menggunakan nilai gamma  dan  sigma  optimal  mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  98,33  %,  nilai  presisi  sebesar  98,33,  dan  nilai  recall sebesar 98,33. Hasil Konfusion Matriks untuk uji coba pada data uji bisa dilihat pada Tabel 4.2. dengan 59 data True Positive, 1 data False Negative, 1 data False Positive, dan 59 data True Negative.
Tabel 4.2 Konfusion Matriks Hasil Klasifikasi Aktual Prediksi Positif Negatif Positif Negatif 59 (TP) 1 (FP) 1 (FN) 59 (TN)

## 4.8 Waktu Komputasi
Waktu Komputasi yang dibutuhkan untuk proses extraksi fitur untuk setiap dataset adalah rata-rata sebesar 0,85 detik, sedangkan waktu komputasi untuk uji coba pada data uji adalah rata-rata sebesar 0,006 detik. Dapat disimpulkan bahwa waktu komputasi untuk setiap dataset adalah rata-rata sebesar 0,856 detik.

## V. K ESIMPULAN D AN S ARAN
Penggunaan  Metode  GLCM  dan  K-Means  Clustering  untuk  Ekstraksi  Fitur  digabungkan  dengan  metode  LS-SVM untuk klasifikasi dapat digunakan untuk mendapatkan tingkat kematangan lebih dari satu jenis buah Mangga dengan nilai akurasi yang tinggi.
Dari Hasil Pengujian Pada 240 Data set uji Mangga jenis Harum Manis, Manalagi, dan Kent dengan label klasifikasi Matang dan Mentah didapatkan hasil akurasi, presisi dan recall dengan nilai yang sama yaitu sebesar 98,33%.
Jumlah  Fitur  yang  digunakan  untuk  proses  klasifikasi  sangat  mempengaruhi  tingkat  akurasi  dan  waktu  komputasi, semakin  banyak  fitur  yang  digunakan  maka  tingkat  akurasi  semakin  tinggi  tetapi  membuat  waktu  komputasi  yang semakin lama, sedangkan jika menggunakan fitur yang sedikit maka waktu komputasi cenderung lebih cepat tapi akan mendapatkan nilai akurasi yang relative lebih rendah.
Diperlukan  dataset Mangga Jenis  Lain untuk  menkonfirmasi  bahwa  metode  ini  bisa  diterapkan  untuk  seluruh jenis buah  Mangga.  Diperlukan  metode  seleksi  fitur  agar  mendapatkan  nilai  komputasi  dan  nilai  akurasi  yang  optimal. Diperlukan  perbandingan  metode  ekstraksi  Fitur  selain  dengan  Menggunakan  GLCM  dan  K-Means  Clustering. Diperlukan perbandingan metode Klasifikasi selain dengan menggunakan metode LS-SVM.

## VI. D AFTAR P USTAKA
[1] AAK. 1991. Mangga. Yogyakarta: Kanisius. [Serial on line]. https://books.google.co.id/books?id=j02Pj6omzlsC&pg=PA19&dq=mangga&hl=id&sa=X&ved=0ahUKEwiMq OCrcDPAhVDuo8KHcMnBaAQ6AEIHzAB#v=onepage&q=mangga&f=false. [04 Juni 2017].
[2] Cortes, C., & Vapnik, V. 1995. Support vector networks. Machine Learning, 20 (3), 273–297.
[3] Hermawati, Fajar Astuti. 2013. Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: Andi Offset.
[4] QN Setiawan, dkk. 2015. Pengelompokan Kayu Kelapa Menggunakan Algoritma K-Means Berdasarkan Tekstur Citra Kayu Kelapa Dua Dimensi. Universitas Dian Nuswantoro, Semarang.
[5] Nurdayati, Niki, dkk. 2016. Klasifikasi Kematangan Buah Mangga Harum Manis Berdasarkan Normalisasi Warna Menggunakan Metode Fuzzy Logic Berbasis Web. FMIPA Universitas Pakuan Bogor.
[6] Mulato Febry, 2014. Klasifikasi kematangan buah jambu biji merah ( psidium guajava) dengan menggunakan model fuzzy. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta, Yogyakarta.
[7] Zheng, Hong, dkk. 2012. A least-squares support vector machine (LS-SVM) based on fractal analysis and CIELab parameters for the detection of browning degree on mango (Mangifera indica L.). Computer and Electronic in Agriculture. Vol. 83, 47-51.
[8] Kolar, R., Harabis, V. 2009. Automatic Rigid Registration and Analysis of Colour Fundus Image in Patient with Diabetic Retinopathy, IFMBE proceedings, vol 25/11, 251-24.
[9] Cortes, C., & Vapnik, V. 1995. Support vector networks. Machine Learning, 20 (3), 273–297.
[10] Putra, D., Suarjana, I.G., 2010. Segmentasi citra retina digital retinopati diabetes untuk membantu pendeteksian mikroaneurisma. Jurnal teknologi teknik elektro vol 9 no 1.
[11] Hermawati, Fajar Astuti. 2013. Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: Andi Offset.
[12] Wahyudi, dkk. 2012. Sistem Deteksi Retinopati Diabetik Menggunakan Support Vector Machine. Jurnal Sistem Informasi Bisnis 03.