KLASIFIKASI TINGKAT KESEGARAN DAUN BAWANG MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
Andi Fitri Novianti 1 , Muhammad Atthariq 2 , Juliano Nufiansyach Dini 3 , Andi Baso Kaswar 4 , Jessica Crisfin Lapendy 5 1,2,3 Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer, Universitas Negeri Makassar
4,5 Teknik Komputer, Universitas Negeri Makassar Jl. Daeng Tata Raya, Kel. Parang Tambung, Kec. Tamalate, Makassar, Sulawesi Selatan, 90244 e-mail: 1 af62739@gmail.com , 2 atthariq.atthariq@gmail.com ,
3 julianonufiansyachdini@gmail.com , * 4 a.baso.kaswar@unm.ac.id ,
5 jessica.c.lapendy@gmail.com

## Abstract
Green onions, commonly used in Indonesian cuisine, have significant agricultural potential. Despite high production, their quality, particularly freshness, is traditionally evaluated visually, leading to inconsistent and  subjective  results.  This  study  aims  to  develop  an  objective  and  accurate  method  for  classifying  the freshness of green onions using an Artificial Neural Network (ANN). Previous studies have employed ANN but  have not  specifically targeted the freshness classification  of leeks. The proposed method  utilizes the color  and  texture  features  of  green  onions.  The  research  methodology  includes  image  acquisition, preprocessing, segmentation, morphology, feature extraction, and classification using ANN. A total of 300 images were acquired and categorized into three freshness levels: not fresh, less fresh, and fresh. During the training phase, 240 images were used, and 80 images  were  reserved for testing. The optimal feature combination  identified  includes  HSV  and  LAB  color  features  along  with  texture  features  (Contrast  + Energy). The results demonstrated that the freshness classification of green onions achieved 100% accuracy in both training and testing phases. The training  process,  with  240  images,  had  a  computation  time  of 142.684 seconds, while the testing process, with 80 images, took 35.648 seconds. These findings indicate that using ANN based on color and texture features is highly effective in determining the freshness level of green onions.
Keyword: Artificial Neural Networks, Classification, Freshness, Green Onions, Image Processing.

## PENDAHULUAN
Daun bawang adalah bagian dari tanaman bawang yang memiliki batang yang panjang dan ramping serta daun yang pipih dan panjang. Daun bawang segar memiliki kandungan seperti gizi, protein, karbohidrat, vitamin C, vitamin  A, lemak sebesar 0,19%, vitamin E dan jumlah  kalori sebesar  32  kkal/100g.  Daun  bawang  memiliki  sifat  antibakteri  dan  antijamur  yang  berperan sebagai antioksidan, dan digunakan untuk mengobati gejala masuk angin, penyakit flu dan pilek (Dewi et al., 2022).
Daun bawang sering digunakan sebagai bahan penguat rasa dan campuran dalam berbagai jenis masakan yang digemari di Indonesia, seperti sop, soto, dan biasanya ditambahkan sebagai pelengkap  pada  mie  instan  dan  bahan  penguat  rasa  makanan  lainnya.  Daun  bawang  sangat diminati  oleh  konsumen  rumah  tangga  dan  kalangan  produsen  makanan  instan  yang mengandalkan daun bawang sebagai salah satu bahan utama mereka (Fera et al., 2019).
Daun bawang yang segar memiliki tekstur yang renyah, warna yang cerah, dan aroma yang kuat. Manfaat kesegaran daun bawang antara lain adalah memberikan rasa segar dan aroma khas pada  masakan,  serta  memberikan  nutrisi  yang  baik  bagi  tubuh  karena  kandungan  vitamin  dan seratnya.  Namun  dalam  industri  pertanian  terkait  pemantauan  dan  penilaian  kualitas  produk pertanian,  seperti  daun  bawang  saat  ini  penilaian  kesegaran  daun  bawang  umumnya  dilakukan
secara  visual  oleh  manusia  sehingga  dapat  menimbulkan  penilaian  yang  tidak  konsisten  dan subjektif.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  pendekatan  yang  lebih  objektif  dan  akurat  untuk mengklasifikasikan tingkat kesegaran daun bawang.
Kecanggihan  pengolahan  citra  digital  telah  menunjukkan  kemajuan  dalam  penggunaan metode  klasifikasi  seperti  jaringan  syaraf  tiruan  untuk  berbagai  aplikasi,  termasuk mengidentifikasi  varietas  tanaman  menggunakan  citra  daun  berbasis  jaringan  syaraf  tiruan. Dengan melibatkan 4 jenis daun dengan total 16 citra dengan berbagai bentuk yang berbeda-beda, hasil pengujiannya membuktikan bahwa jenis daun dapat diidentifikasi dengan optimal dengan persentase sebesar 93,75% (Rahmadewi et al., 2018). Penelitian lain yang menggunakan metode jaringan  syaraf  tiruan  dalam  klasifikasi  kematangan  buah  markisa  memberikan  akurasi  hasil klasifikasi sebesar 80% dengan waktu yang diperlukan sebesar 0,2 detik  (Kaswar et al., 2020). Selain itu, penelitian sebelumnya telah menunjukkan keberhasilan metode jaringan syaraf  tiruan dalam klasifikasi jenis kacang-kacangan berdasarkan teksturnya. Melalui penggunaan 20 neuron pada hidden  layer ,  penelitian  ini  menunjukan  hasil  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  99,84%, precision sebesar 99,58% dan recall sebesar 99,76% (Al Rivan et al., 2020).
Selanjutnya, pada penelitian sebelumnya juga telah menggunakan metode jaringan syaraf tiruan untuk mengidentifikasi tingkat kematangan buah tomat. Metode ini memiliki akurasi hasil pengujian sebesar 90% dalam waktu 3.12 detik (Humaira B et al., 2021).  Adapun penelitian lain yang menggunakan metode jaringan syaraf tiruan untuk mengklasifikasikan tingkat kematangan buah pepaya. Penelitian ini menggunakan 90 citra dengan hasil klasifikasi yang sempurna dengan persentase sebesar 100% (Firlansyah et al., 2021).
Selanjutnya terdapat penelitian yang menggunakan jaringan syaraf tiruan extreme learning machine untuk mengklasifikasikan citra dari jenis daun berkhasiat obat. Hasilnya berdasarkan uji precision, recall , dan accuracy menunjukkan precision 90.67%, nilai recall 89.47% dan accuracy 90%  (Rumandan  et  al.,  2022).  Penelitian  berikutnya  yang  melakukan  analisis  jaringan  syaraf tiruan  terhadap  klasifikasi  daun  bunga  menggunakan Backpropagation dengan  hasil  pengujian sebesar 93,75% (Parinduri et al., 2023). Namun, dari berbagai penelitian yang di atas, belum ada yang  secara  khusus  memfokuskan  pada  kesegaran  daun  bawang  dengan  menggunakan  metode jaringan syaraf tiruan. Mengingat pentingnya menjaga kesegaran daun bawang, maka diperlukan penelitian yang memadai untuk mengeksplorasi potensi Penggunaan jaringan syaraf tiruan dalam klasifikasi kesegaran daun bawang.
Oleh karena itu, dalam penelitian ini diusulkan judul “Klasifikasi Tingkat Kesegaran Daun Bawang  Menggunakan  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Berbasis  Pengolahan  Citra  Digital”. Metode yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari 6 tahapan, yakni tahapan  akuisisi  citra, preprocessing , segmentasi, operasi morfologi, ekstraksi fitur, dan klasifikasi. Pada Penelitian ini juga,  citra  yang  digunakan  sebanyak  300  citra  daun  bawang  dan  dibagi  menjadi  3  kelas  yaitu segar, kurang segar, dan tidak segar.
Metode  yang  diusulkan  diharapkan  dapat  menyelesaikan  dan  dapat  mengenai pengklasifikasian tingkat kesegaran daun bawang dan dapat menyediakan suatu sistem yang dapat mengklasifikasikan tingkat kesegaran daun bawang dengan akurat dan reliabilitas yang tinggi.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  melibatkan  beberapa  tahapan  metode,  yakni  akuisisi  citra, preprocessing , segmentasi,  morfologi,  ekstraksi  fitur,  dan  klasifikasi.  Adapun  keenam  tahapan  tersebut digambarkan pada gambar 1.

## Tahap Akuisisi Citra
Pada  tahap  ini,  dilakukan  akuisisi  dataset  citra  daun  bawang.  Gambar  2  menunjukkan hasil dataset citra daun bawang. Jumlah keseluruhan dataset yang diambil sebanyak 300 citra dan terbagi dalam 3 kelas, 100 citra daun bawang segar, 100 citra daun bawang kurang segar, dan 100 citra daun bawang tidak segar.
Gambar 2. Hasil Akuisisi Citra
Gambar 3. Tahapan Proses Akuisisi Citra
Akuisisi citra dilakukan dengan menggunakan kamera smartphone Redmi Note 12 Pro 5G dengan menggunakan mode Pro , di mana dalam mode tersebut diatur ISO 800, exposure time 1/10, focus 1.88 , zoom in 1.7, f, serta tidak menggunakan flash . Adapun output yang dihasilkan berdimensi 4096 x 1840 piksel dengan resolusi 50 MP.
Kemudian agar citra yang dihasilkan tetap stabil, digunakan box yang diatasnya ditutupi dengan  kain  berwarna  hitam  sebagai  latar  background  citra  dan  pencahayaan  dari  lampu  yang berposisi di atas objek. Jarak antara kamera dengan objek citra yaitu 68,3cm.

## Tahap Preprocessing
Tahap  berikutnya  adalah  tahap Preprocessing ,  dimana  citra  asli  akan  diubah  untuk mempermudah  proses  pada  tahapan  berikutnya  (Rasyid  et  al.,  2019).  Citra  daun  bawang  yang telah akuisisi dimuat  ke dalam sistem, kemudian sistem akan memisahkan setiap citra menjadi tiga channel yang terdiri dari channel Red (R ), channel Green (G), dan channel Blue (B). Dari ketiga channel ini, channel dengan  hasil  paling  akurat  akan  dipilih  untuk  dilanjutkan  ke  tahap segmentasi.
Pada tahap ini, Channel Green (G) dipilih untuk digunakan  karena daun bawang lebih dominan  berwarna  hijau  dan  background  serta  objek  terlihat  lebih  jelas,  dimana  objek  dan backgroundnya dapat dibedakan dengan baik.

## Tahap Segmentasi
Segmentasi adalah proses memisahkan atau membagi objek dan background dalam citra. Segmentasi  juga  disebut  sebagai  proses  pembagian  citra  ke  dalam  beberapa  area  berdasarkan kemiripan karakteristiknya (Efran et al., 2022). Tahap segmentasi yang diterapkan adalah metode Threshold otsu . Threshold otsu adalah sebuah metode yang bekerja dengan mengolah citra warna abu-abu  menjadi  hitam  putih  dengan  membandingkan  nilai  ambang  dengan  nilai  warna  piksel dari citra (Rulaningtyas et al., 2015). Metode ini adalah sebuah teknik segmentasi yang mencari nilai ambang secara otomatis pada citra untuk membagi antara objek dari background (Fadjeri et al., 2022).
Pada  proses  ini,  langkah  awal  segmentasi  dimulai  dari  menganalisis  citra  RGB  yang dilakukan  pada  tahap  sebelumnya,  yang  dimana Channel  G terpilih  untuk  dilakukan  proses segmentasi. Hasil dari proses segmentasi ini adalah citra biner, di mana area objek berwarna putih atau  bernilai  1,  dan  area background berwarna  hitam  atau  bernilai  0.  Di  tahap  ini,  pembagian antara objek dan background sudah terlihat jelas walaupun citra masih memiliki banyak noise. Untuk  mendapatkan  hasil  yang  optimal,  maka  akan  dilakukan  operasi  morfologi  yang  dimana tahap tersebut akan dilakukan pembersihan terhadap noise pada citra.

## Tahap Morfologi
Morfologi dalam pengolahan citra merupakan operasi yang digunakan untuk mengubah bentuk  dan  struktur  dalam  citra.  Tujuannya  untuk  meningkatkan  kualitas  citra  sehingga  hasil segemtasi  menjadi  lebih  baik  dan  lebih  akurat  dalam  membedakan  objek  dan  latar  belakang. Tahapan  ini  meliputi dilasi , hole  filling , erosi dan bwareaopen ,  dengan  menggunakan  struktur elemen ( strel ) berbentuk disk yang digunakan dalam penelitian ini.
Proses  penambahan  piksel  di  sekitar  tepi  dari  objek  dalam  suatu  citra  dikenal  sebagai dilasi . Proses ini mengakibatkan ukuran gambar hasilnya menjadi lebih besar daripada gambar aslinya setelah operasi tersebut dilakukan (Arini et al., 2015). Hole filling bertujuan untuk mengisi lubang yang terdeteksi pada citra (Habibah et al., 2023).
Erosi merupakan kebalikan dari dilasi dimana proses ini bertujuan untuk mengurangi atau mengecilkan piksel pada objek citra (Susanto, 2019). Adapun operasi bwareaopen yang bertujuan untuk menghapus objek-objek yang terdapat pada citra (Agung et al., 2023).
Pada  tahap  morfologi  ini,  tahap  awal  yang  dilakukan  adalah  dilasi  terhadap  citra  yang telah di segmentasi sebelumnya. Strel yang digunakan adalah strel berbentuk disk yang bernilai 5.  Setelah  dilakukan dilasi ,  maka  akan  dilakukan  operasi hole  filling untuk  memperbaiki  citra dengan mengisi lubang-lubang pada citra yang telah di dilasi. Setelah dilakukan hole filling , akan dilakukan erosi dengan menggunakan strel yang sama pada operasi dilasi. Pada citra hasil erosi akan  dilakukan  operasi bwareaopen sebagai  tahap  terakhir  dari  operasi  morfologi.  Pada bwareaopen ,  menggunakan  parameter  sebesar  1000. Output dari  tahap  ini  adalah  citra  hasil segmentasi  yang  telah  dibersihkan,  sehingga  pemisahan  antara  objek  dan background menjadi lebih jelas dan selanjutnya akan dijadikan parameter dalam tahap klasifikasi.

## Tahap Ekstraksi Fitur
Pada tahap penelitian ini, parameter yang digunakan adalah fitur warna dan fitur tekstur pada daun bawang. Fitur warna yang digunakan adalah ruang warna HSV dan LAB. HSV adalah ruang  warna  dimana Hue mendefinisikan  warna  sebenarnya  untuk  menentukan  tingkat kemerahan,  tingkat  kehijauan,  serta  membedakan  warna-warna. Saturation mendefinisikan kemurnian atau intensitas dari suatu warna. Value menyatakan kecerahan warna (Nabilla et al., 2022).  Sedangkan  LAB  adalah  ruang  warna  yang  sangat  serbaguna  karena  mampu mempresentasikan seluruh warna yang terlihat oleh mata manusia dan biasanya digunakan untuk standar ruang warna (Aditya et al., 2020).
Untuk bagian tekstur pada daun bawang, akan dilakukan ekstraksi fitur tekstur yaitu nilai dari contrast yang  mendefinisikan  besar  perbedaan  intensitas  antara  piksel-piksel  yang berdekatan, correlation yang mendefinisikan korelasi antar piksel-piksel yang saling berdekatan,
energy yang mendefinisikan perubahan nilai  intensitas pada suatu citra, dan homogeneity yang mendefinisikan  homogen  intensitas  antara piksel-piksel  yang saling berdekatan  menggunakan teknik Gray-Level  Co-occurrence  Matrix (Tjondrowiguno  et  al.,  2017).  Teknik  ini  merupakan metode yang bertujuan untuk menganalisis tekstur/ekstraksi ciri (Widodo et al., 2018).

## Tahap Klasifikasi
Tahap  klasifikasi  citra  daun  bawang  dimulai  dengan  membagi  dataset  citra  menjadi  2 bagian, yakni dataset latih sebesar 80% dan dataset uji sebesar 20%. Setiap dataset terdiri dari 3 kelas,  yaitu  citra  daun  bawang  segar,  citra  daun  bawang  kurang  segar,  dan  citra  daun  bawang tidak  segar.  Proses  klasifikasi  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  jaringan  syaraf  tiruan. Jaringan Syaraf Tiruan adalah pemrosesan dalam fungsi matematika yang bertujuan untuk meniru bagaimana  cara  kerja  otak  manusia  dalam  menyelesaikan  berbagai  macam  tugas  (Yani  et  al., 2019).
Arsitektur  model  JST  ini  memiliki  struktur  yang  terdiri  dari  lapisan  input  dengan  8 neuron yang  menggambarkan  fitur  yang  telah  diekstraksi  sebelumnya.  Berikutnya,  terdapat  2 lapisan hidden dalam  jaringan  syaraf,  yang  terdiri  dari  masing-masing  5 neuron dan menggunakan  fungsi  dari  aktivasi log-sigmoid .  Pada  bagian  lapisan output ,  digunakan  fungsi aktivasi linear dengan 1 neuron output .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini diawali dengan membagi 300 dataset citra daun bawang ke dalam 3 kelas, yaitu daun bawang tidak segar, daun bawang kurang segar, dan daun bawang segar . Adapun ciri cirinya yakni daun bawang yang segar memiliki warna hijau dengan daun yang tegap atau kokoh. Untuk daun bawang yang kurang  segar,  warna daunnya mulai menguning dan daunnya  sedikit layu dan untuk yang tidak segar, warna daun berubah menjadi kecoklatan dengan keadaan daun yang sudah layu (bonyok). Selanjutnya dataset dibagi menjadi dua bagian, yakni dataset citra latih, dan citra uji. Dataset citra latih terdiri dari 80% atau 240 citra, dimana setiap kelas terdiri dari 80 citra daun bawang. Sedangkan dataset citra uji terdiri dari 20% atau 60 citra, setiap kelasnya terdiri dari 20 citra daun bawang. Berikut adalah hasil dari akuisisi citra dari daun bawang berdasarkan kelasnya.
(1) (2) (3)
Gambar 4. (1) Daun Bawang Tidak Segar (2) Daun Bawang Kurang Segar (3) Daun
Bawang Segar
(1)
Gambar 5. Citra Daunn Bawang (1) Channel RGB, (2) Channel R, (3) Channel G, dan (4) Channel B
Pada gambar di atas, perbedaan kualitas daun bawang dapat terlihat dengan jelas. Pada gambar 4 (1), ciri dari daun bawang tidak segar yaitu memiliki warna daun yang sudah berwarna kuning kecokelatan. Pada gambar 4 (2), daun bawang kurang segar memiliki ciri berwarna hijau kekuning-kuningan. Pada gambar 4 (2), ciri dari daun bawang segar yaitu memiliki warna yang
(2) (3) (4)
hijau. Tahapan yang dilakukan sebelum tahap klasifikasi adalah dilakukan tahap preprocessing . Pada tahap preprocessing , citra daun bawang asli diubah ke dalam citra warna RGB, lalu citra warna tersebut akan dipisah menjadi masing-masing channel Red , Green , dan Blue seperti yang ditunjukkan pada gambar 5.
Untuk melihat hasil konversi dari channel G dapat dilihat pada gambar 5 (3). Diantara channel-channel warna  tersebut,  citra  daun  bawang  pada channel G  memiliki contrast atau ketajaman objek daun bawang yang terang terhadap background . Pada gambar 5 (2) dan 5 (4), kontras pada citra daun bawang Channel R terlihat sedikit gelap, dan pada Channel B, citra daun bawang terlihat lebih gelap.
Gambar 6. Histogram RGB
Berdasarkan  histogram  diatas,  histogram  berwarna  hijau  menunjukkan  penyebaran piksel channel green (G), kemudian histogram berwarna merah adalah penyebaran piksel channel red (R), dan histogram berwarna biru menunjukkan piksel penyebaran channel blue (B). Jika diperhatikan, puncak tertinggi pada histogram di atas terletak pada channel G . Area tinggi channel G  mendefinisikan  penyebaran  piksel  objek,  sementara  area  rendah channel G mendefinisikan penyebaran piksel background .  Berdasarkan histogram tersebut, objek citra daun bawang pada channel G memiliki kontras yang sangat tinggi. Hal ini dapat meningkatkan kualitas segmentasi  menjadi  lebih  optimal  karena  sistem  dapat  dengan  mudah  mengidentifikasi  daerah objek dan background dalam citra.
Sehingga,  citra channel G dipilih  untuk  digunakan  dalam  proses  segmentasi.  Berikut adalah hasil dari proses segmentasi.
(1) (2)
Gambar 7. Hasil Segmentasi (1) kurang baik (2) baik
Pada gambar 7 (1) menunjukkan hasil hasil yang kurang memuaskan yang disebabkan karena  adanya  cacat  pada  daun  bawang  berupa  lubang  yang  warnanya  hampir  sama  dengan background . Akibatnya, lubang tersebut terdeteksi sebagai bagian dari background selama proses segmentasi.  Sementara  itu,  terdapat  keberadaan  objek  kecil  yang  terdeteksi  karena  adanya gangguan noise yang muncul selama proses  pengambilan citra, seperti benda-benda kecil  pada background yang memiliki warna yang berbeda dengan background itu sendiri. Sehingga noise semacam itu dapat dikenali sebagai objek dalam citra.
Di sisi lain, pada gambar 7 (2), terlihat hasil segmentasi yang optimal, perbedaan antara objek dan background yang terlihat jelas, di mana warna putih mewakili objek dan warna hitam mewakili background . Keberhasilan segmentasi ini disebabkan oleh kondisi daun bawang yang tidak memiliki kecacatan dan tidak ada gangguan noise selama pengambilan citra.
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
Gambar 8. Citra Hasil dari (1) Tahap Segmentasi, (2) Dilasi , (3) Hole Filing , (4) Erosi , (5) Bwareaopen , dan (6) Citra Bersih
Untuk memperoleh hasil segmentasi citra yang optimal dan ekstraksi fitur yang tepat, diperlukan  penerapan  tahapan  morfologi  pada  hasil  segmentasi.  Operasi  morfologi  yang diterapkan mencakup dilasi , hole filling , erosi , dan bwareaopen . Untuk keempat operasi tersebut, strel yang digunakan adalah disk berukuran 5. Hasil segmentasi setelah menjalani tahap morfologi dapat diamati pada gambar 8.
Gambar  8  (1)  menampilkan  hasil  segmentasi  sebelum  menjalani  operasi  morfologi, terlihat perubahan hasil segmentasi gambar 8 (2) dimana dalam proses dilasi , area objek diperluas dengan menambahkan piksel di sekitar piksel yang sudah ada dalam objek untuk memperbaiki kontras. Kemudian, dilakukan operasi hole filling pada citra hasil dari operasi dilasi yang dapat diamati pada gambar 8 (3), dimana seluruh area objek daun bawang telah terdeteksi.
Tahap operasi berikutnya yaitu operasi erosi pada citra hasil dari operasi hole filling pada gambar 8 (4) dimana erosi ini bekerja dengan menghilangkan piksel di sekitar tepi objek. Terakhir adalah penerapan operasi bwareaopen pada citra yang telah melalui operasi erosi sebagaimana pada gambar 8(5), dimana penerapan operasi ini dapat secara efektif menghilangkan objek kecil atau noise dari  citra  daun  bawang.  Dengan  demikian,  diperoleh  hasil  segmentasi  yang  optimal antara  area  objek  daun  bawang  yang  berwarna  putih  dan  area background daun  bawang  yang berwarna hitam.
Setelah  berhasil  mendapatkan  hasil  segmentasi  yang  optimal,  ada  2  fitur  yang  dapat diekstrak, yaitu fitur warna dan fitur tekstur. Pada fitur warna, akan digunakan parameter ruang warna HSV. Untuk fitur tekstur, digunakan parameter nilai Contrast , Correlation , Energy , serta Homogeneity dengan menggunakan  teknik Gray-Level Co-occurrence Matrix . Grafik dari hasil ekstraksi fitur warna dapat diamati pada gambar di bawah.
Gambar 9. Nilai Fitur HSV
Berdasarkan  diagram  fitur  warna  HSV  diatas,  terdapat  perubahan  yang  mencolok, khususnya pada diagram fitur S dan V. Pada bagian daun bawang yang segar, terlihat pola naik- turun yang stabil untuk fitur S dan V. Sementara untuk diagram fitur H tetap stabil.  Berikutnya pada daun bawang kurang segar, fitur H dan S menampilkan diagram yang stabil, tetapi fitur V terlihat fluktuasi naik-turun yang konsisten. Pada daun tidak segar, diagram fitur S menunjukkan penurunan,  sementara  fitur  H  menunjukan  diagram  yang  cenderung  naik.  Perubahan  tersebut terjadi disebabkan oleh penyaluran piksel pada setiap fitur HSV.
Gambar 10. Nilai Fitur Warna LAB
Berdasarkan  diagram  fitur  warna  LAB  diatas,  terdapat  perubahan  yang  mencolok, terutama pada fitur L. Pada daun bawang tidak segar, memiliki pola naik turun yang stabil untuk ketiga  fiturnya.  Berikutnya  pada  daun  bawang  kurang  segar  memiliki  pola  yang  hampir  mirip dengan pola daun bawang tidak segar, namun terdapat titik dengan rentang nilai rendah pada fitur L dan fitur B yang disebabkan oleh citra yang terlihat lebih gelap dan warna hijau yang lebih kuat pada fitur B. Pada daun bawang segar memiliki pola naik turun yang stabil pada fitur A dan fitur B, namun pada fitur L mengalami penurunan karena citranya terlihat lebih gelap.
Gambar 11. Grafik Nilai Fitur Tekstur Contrast
Berdasarkan grafik gambar 11, menunjukkan pola yang berbeda antara setiap kelas. Pada grafik  daun  bawang  tidak  segar  dan  daun  bawang  kurang  segar  menunjukkan  pola  naik-turun yang signifikan, dengan beberapa titik yang memiliki nilai lebih tinggi. Hal ini disebabkan oleh perbedaan  yang  signifikan  dalam  tingkat  kecerahan  antara  piksel  dalam  citra,  sehingga  nilai contrast nya  lebih  tinggi.  Sedangkan,  pada  daun  bawang  segar  memiliki  pola  naik  turun  yang signifikan, tetapi rentang nilainya lebih rendah karena perbedaan dalam tingkat kecerahan antara piksel  dalam  citra  tidak  signifikan,  sehingga  menghasilkan  rentang  nilai contrast yang rendah.naik turun yang signifikan, tetapi rentang nilainya lebih rendah karena perbedaan dalam tingkat kecerahan antara piksel dalam citra tidak signifikan , sehingga menghasilkan rentang nilai contrast yang rendah.
Gambar 12. Grafik Nilai Fitur Energy
Pada grafik gambar 12, rentang nilai antar data set untuk kelas daun bawang tidak segar tidak  terlalu  jauh.  Namun,  pada  kelas  daung  bawang  kurang  segar,  rentang  nilainya  cukup berjauhan  karena  citra  cenderung  memiliki  sedikit  detail  atau  struktur  yang  tidak  halus  dalam intensitas  piksel-pikselnya.  Pada  daun  bawang  segar  memiliki  rentang  nilai  yang  tidak  terlalu jauh. Jika dibandingkan dengan daun bawang tidak segar, daun bawang tidak segar memiliki nilai rentang yang lebih dekat karena memiliki lebih banyak detail dalam intensitas pikselnya.
Gambar 13. Grafik Nilai Fitur Tekstur Homogeneity
Pada grafik gambar di atas, menunjukkan bentuk grafik yang cukup berbeda. Pada grafik daun  bawang  tidak  segar  memiliki  pola  naik  turun  yang  signifikan  dengan  rentang  nilai homogenitas  yang  cenderung  tinggi  karena  intensitas  pikselnya  konsisten.  Pada  grafik  daun bawang  kurang  segar  memiliki  pola  naik  turun  dan  terdapat  beberapa  titik  yang  cukup  rendah dikarenakan rentang nilai homogenitas yang lebih rendah. Sedangkan pada grafik daun bawang segar menunjukkan pola naik turun yang siginifikan dengan beberapa titik yang sedikit berjauhan dikarenakan intensitas piksel yang cenderung tidak seragam di seluruh wilayah citranya.
Gambar 14. Grafik Nilai Fitur Tekstur Correlation
Pada grafik gambar 14, terlihat dengan jelas perbedaan grafik setiap kelas. Pada grafik daun bawang tidak segar menunjukkan pola naik-turun dengan perubahan yang cukup signifikan di  beberapa  titik  yang  bervariasi  dari  rendah  ke  tinggi.  Pada  grafik  daun  bawang  kurang  segar memiliki  pola  naik  turun  dengan  beberapa  titik  yang  cukup  rendah  karena  nilai  korelasinya menunjukkan hubungan yang lemah dalam intensitas atau warna piksel-pikselnya, tetapi terdapat titik yang lebih tinggi daripada grafik daun bawang segar.
Selanjutnya pada grafik daun bawang segar, memiliki pola naik turun yang stabil dengan rentang  nilai  yang  lebih  tinggi  daripada  daun  bawang  tidak  segar  karena  nilai  korelasinya menunjukan intensitas atau warna piksel-piksel mempunyai hubungan yang kuat.
Gambar 15. Grafik Perbandingan Akurasi Skenario Ekstraksi Fitur Latih dan Uji Setelah  berhasil  mengekstraksi  semua  fitur,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan skenario latih dan uji dengan menggabungkan ketiga fitur yang akan digunakan. Tujuan utamanya adalah  untuk  menemukan  gabungan  kombinasi  fitur  optimal  yang  dapat  menghasilkan  tingkat akurasi tinggi dalam waktu proses yang cepat.
Berdasarkan hasil perbandingan ekstraksi fitur yang telah dilakukan pada gambar 14, semua  skenario  menunjukkan  hasil  akurasi  yang  tinggi.  Pemilihan  fitur  yang  relevan  berupa parameter dan metode yang disesuaikan dengan skenario citra menjadi alasan mengapa tingkat akurasi  yang  dihasilkan  tinggi.  Terdapat  4  skenario  yang  menghasilkan  akurasi  sebesar  100%, yaitu  pada  pengukuran  kombinasi  HSV+LAB,  RGB+HSV+LAB,  RGB+HSV+Tekstur ( Contras t+ energy ),  dan  HSV+LAB+Tekstur  ( Contrast + energy ).  Diantara  hasil  pengujian tersebut,  yang  menghasilkan  akurasi  yang  lebih  tinggi  adalah  HSV+LAB+Tekstur ( Contras t+ energy ) karena pada kombinasi tersebut waktu komputasinya lebih cepat dibandingkan kombinasi lainnya. Untuk hasil dari precision , recall, F1-Score , akurasi, dan waktu komputasinya terlihat pada tabel 1.
Tabel 1. Skenario Pengujian Fitur Terpilih Precision Recall F1-Score Akurasi Waktu Komputasi Pelatihan Uji Pelatihan Uji Pelatihan Uji Pelatih an Uji Pelatihan Uji RGB 92.07% 69.75% 90.00% 63.33 % 91.02% 66.39 % 90.00 % 63.33% 584.364 35.2746 HSV 96.97% 89.77% 96.67% 86.67 % 96.82% 88.19 % 96.67 % 86.67% 587.217 36.0132 LAB 89.33% 70.51% 85.83% 58.33 % 87.55% 63.85 % 85.83 % 58.33% 583.608 36.427 RGB+HSV 98.78% 96.97% 98.75% 96.67 % 98.76% 96.82 % 98.75 % 96.67% 149.329 35.0343 RGB+LAB 90.68% 63.05% 88.33% 53.33 % 89.49% 57.79 % 88.33 % 53.33% 146.422 37.6965 HSV+LAB 100.00% 100.00% 100.00% 100.00 % 100.00% 100.00 % 100.00 % 100.00% 149.976 37.0952 RGB+HSV+LAB 100.00% 100.00% 100.00% 100.00 % 100.00% 100.00 % 100.00 % 100.00% 142.89 36.4418 RGB+Tekstur( Contrast+ Energy) 94.26% 71.48% 93.75% 70.00 % 94.00% 70.73 % 93.75 % 70.00% 197.457 37.1846 HSV+Tekstur( Contrast+ Energy ) 96.20% 94.44% 95.83% 93.33 % 96.01% 93.89 % 95.83 % 93.33% 148.065 35.8245 LAB+Tekstur( Contrast+ Energy ) 96.88% 54.78% 96.67% 58.33 % 96.77% 56.50 % 96.67 % 58.33% 156.815 35.565 RGB+HSV+Tekstur( Contrast + Energy) 100.00% 100.00% 100.00% 100.00 % 100.00% 100.00 % 100.00 % 100.00% 147.701 45.2343 RGB+LAB+Tekstur(Contrast+ Energy) 87.18% 67.24% 79.17% 43.33 % 82.98% 52.70 % 79.17 % 43.33% 145.08 35.2904 HSV+LAB+Tekstur (Contrast+ Energy) 100.00% 100.00% 100.00% 100.00 % 100.00% 100.00 % 100.00 % 100.00% 142.684 35.648 RGB+HSV+LAB+Tekstur (Contrast+ Energy) 99.59% 44.14% 99.58% 45.00 % 99.59% 44.57 % 99.58 % 45.00% 137.633 35.4577 RGB+Tekstur(Contrast+ Correlation+ Energy+Homogeneity) 95.11% 70.40% 95.00% 66.67 % 95.05% 68.48 % 95.00 % 66.67% 140.237 35.3031 HSV+Tekstur(Contrast+ Correlation+ Energy+ Homogeneity) 99.59% 100.00% 99.58% 100.00 % 100.00% 100.00 % 99.58 % 100.00% 138.851 34.6193 LAB+Tekstur(Contrast+ Correlation+ Energy+ Homogeneity) 99.17% 73.26% 99.17% 70.00 % 99.17% 71.60 % 99.17 % 70.00% 134.708 34.416 RGB+HSV+Tekstur(Contrast+ Correlation+ Energy+ Homogeneity) 99.19% 98.41% 99.17% 98.33 % 99.18% 98.37 % 99.17 % 98.33% 139.118 34.823

## HASIL PELATIHAN
TIDAK SEGAR    KURANG SEGAR    SEGAR 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0
Berdasarkan  hasil  perbandingan  komputasi precision , recall , F1-score ,  akurasi  dan waktu komputasi. Skenario yang terpilih dengan parameter warna HSV, LAB, tekstur ( contrast dan energy ) menghasilkan precision sebesar 100%, untuk pelatihan dan pengujian. Untuk hasil recall nya  sebesar  100% pada  pelatihan  dan  pengujian.  Berikutnya, F1-Score dengan  hasilnya sebesar  100%  juga  untuk  pelatihan  dan  pelatihan.  Dan  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  sebesar 100%  untuk  pelatihan  dan  pengujian.  Waktu  komputasi  untuk  pelatihan  sebesar  142,684 detik untuk  seluruh  citra.  Sedangkan  waktu  komputasi  untuk  pengujian  sebesar  35,648  detik  untuk seluruh citra. Dengan hasil dari precision , recall , F1-score , akurasi dan waktu  komputasi  yang rendah dibandingkan dengan skenario lainnya, sehingga skenario 13 memiliki hasil yang sangat optimal untuk melakukan klasifikasi citra daun bawang.
JUMLAH
SAMPEL
BENAR
SALAH TIDAK SEGAR 80 80 0 KURANG SEGAR 80 80 0 SEGAR 80 80 0
Gambar 16. Grafik Hasil Data Latih
Gambar 16 memperlihatkan hasil klasifikasi citra sebanyak 240 citra latih yang terbagi ke  dalam  3  kelas.  Terdapat  80  citra  dalam  masing-masing  kelas  yang  berhasil  terklasifikasi dengan benar dan sebanyak 0 citra yang salah dari tiap kelasnya. Ini menunjukkan bahwa model klasifikasi berhasil membedakan dan mengklasifikasikan citra latih dengan akurasi yang tinggi sesuai dengan kelas yang tepat.

## Tabel 2. Hasil Perhitungan Akurasi Pelatihan

## SAMPEL

## SEGAR

## SEGAR
Pada  tabel  2.  Diperoleh  tingkat  akurasi  keseluruhan  sebesar  100%  dengan  tingkat misclassification  error (ME) 0%,  dapat disimpulkan  bahwa  pengujian  pada  data  latih  berhasil. Oleh karena itu, model JST (Jaringan Syaraf Tiruan) yang telah dibangun dapat digunakan untuk menguji dataset atau citra latih.
Dengan menggunakan model jaringan syaraf tiruan yang telah dilatih, 80 citra uji telah diklasifikasikan dan hasilnya ditampilkan pada gambar dibawah ini.
LATIH JUMLAH BENAR SALAH AKURASI ME TIDAK 80 80 0 100% 0% KURANG 80 80 0 100% 0% SEGAR 80 80 0 100% 0% TOTAL 240 240 0 100% 0%
UJI TIDAK SEGAR
25
KURANG SEGAR SEGAR 20 15 10 5 0 JUMLAH
SAMPEL BENAR SALAH TIDAK SEGAR 20 20 0 KURANG SEGAR 20 20 0
SEGAR 20 20 0
Gambar 17. Grafik Hasil Data Uji
Berdasarkan  grafik  diatas,  terlihat  bahwa  20  citra  uji  yang  terbagi  ke  dalam  3  kelas, Terdapat 20 citra dalam masing-masing kelas yang berhasil diklasifikasikan dengan benar, dan 0 citra  yang  salah  dari  tiap  kelasnya.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  model  klasifikasi  berhasil mengidentifikasi dan mengelompokkan citra-citra uji dengan akurasi yang tinggi sesuai dengan kelas yang tepat.
Tabel 3. Perhitungan Hasil Data Uji

## SAMPEL
Dengan  tingkat  akurasi  keseluruhan  yang  diperoleh  sebesar  100%,  sedangkan misclassification error (ME) 0%, dapat dikatakan bahwa pengujian pada data uji berjalan dengan sangat baik tanpa memiliki kesalahan.
Gambar 18. Daun Bawang dalam Penyebaran Ruang Fitur HSV
UJI JUMLAH BENAR SALAH AKURASI ME TIDAK 20 20 SEGAR KURANG 20 20 0 0 100% 100%
0%
0% SEGAR SEGAR 20 20 0 100% 0% TOTAL 60 60 0 100% 0%
Gambar 19. Daun Bawang dalam Penyebaran Ruang Fitur LAB
Berdasarkan hasil penghitungan yang telah dilakukan representasi pikselnya ke dalam ruang  3D  fitur  HSV  dan  LAB  dapat  dilihat  bahwa  penyebarannya  dibagi  menjadi  3  tingkatan kualitas, yaitu daun bawang tidak segar, daun bawang kurang segar, dan daun bawang segar. Pada data latih masing-masing berisi 80 citra, dan uji ada 20 citra.
Dengan  demikian,  berdasarkan  hasil  dan  analisis  yang  dilakukan,  dapat  disimpulkan bahwa  klasifikasi  dengan  menggunakan  metode  jaringan  syaraf  tiruan  telah  terbukti  efektif menentukan tingkat kesegaran daun bawang.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil penelitian  yang  telah dilakukan, didapatkan  hasil  pengklasifikasian kesegaran daun bawang dengan perhitungan pada pelatihan dataset yang dibagi menjadi 240 citra latih dengan tingkat akurasi mencapai 100% dengan waktu komputasi selama 142,684 seconds , dan  80  citra  uji  dengan  tingkat  akurasi  100%  dan  waktu  komputasi  selama  35,648 seconds . Metode yang digunakan untuk pengklasifikasian ini adalah menggunakan jaringan syaraf tiruan yang memanfaatkan parameter fitur warna HSV, LAB, dan juga fitur tekstur.

## SARAN
Untuk  penelitian  selanjutnya,  disarankan  mengeksplorasi  lebih  banyak  fitur  guna meningkatkan akurasi dan kecepatan komputasi, serta menggunakan dataset yang lebih besar dan variasi  kondisi  pengambilan  gambar  seperti  pencahayaan  dan  sudut  pandang  untuk  menguji robustitas  model.  Implementasi  sistem  klasifikasi  ini  dalam  aplikasi  berbasis smartphone atau perangkat lain yang mudah digunakan oleh petani dan pedagang juga dapat memberikan manfaat praktis  yang  signifikan.  Selain  itu,  penelitian  lebih  lanjut  dapat  mempertimbangkan  integrasi dengan teknologi Internet of Things (IoT) untuk pemantauan kesegaran secara real-time dalam rantai pasokan pertanian.

## DAFTAR PUSTAKA
Aditya, M. R. V., Husni, N. L., Pratama, D. A., & Handayani, A. S. (2020). Penerapan Sistem Pengolahan Citra Digital Pendeteksi Warna pada Starbot. JURNAL TEKNIKA , 14 (2), 185– 191.
Agung, A. S., Dirgantara SR, A. F., Hersyam, M. S., Kaswar, A. B., & Andayani, D. D. (2023). Classification Of Tomato Quality Based On Color Features And Skin Characteristics Using Image  Processing  Based  Artificial  Neural  Network. Jurnal  Teknik  Informatika  (JUTIF) , 4 (5), 1021–1032. https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.5.780
Al  Rivan,  M.  E.,  Rachmat,  N.,  &  Ayustin,  M.  R.  (2020).  Klasifikasi  Jenis  Kacang-Kacangan Berdasarkan  Tekstur  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan. Jurnal  Komputer  Terapan ,
6 (1), 89–98. https://jurnal.pcr.ac.id/index.php/jkt/
Arini, Fahrianto, F., Agusta, A., & Muharam, A. T. (2015). Pendeteksian Posisi Plat Nomor Mobil Menggunakan  Metode  Morfologi  Dengan  Operasi  Dilasi,  Filling  Holes,  Dan  Opening. JURNAL TEKNIK INFORMATIKA , 8 (1), 10–15.
Dewi, W. K., Isnaini, S., Khasbullah, F., Yatmin, Y., & Syafiuddin, S. (2022). Respons Bawang Daun  (Allium  fistulosum  L.)  Akibat  Pemberianpupuk  Organik  Cair  Daun  Lamtoro (Leucaena leucocephala) Berbagai Dosis Yang Diaplikasikan Pada Berbagai Waktu. Jurnal Agrotek Tropika , 10 (4), 585–592. https://doi.org/10.23960/jat.v10i4.6275 Efran,  F.  A.  P.,  Khairil,  &  Jumadi,  J.  (2022).  Implementasi  Metode  K-Means  Clustering  Pada Segmentasi Citra Digital. Jurnal Media Infotama , 18 (2), 291–301.
Fadjeri, A., Saputra, B. A., Adri Ariyanto, D. K., & Kurniatin, L. (2022). Karakteristik Morfologi Tanaman Selada Menggunakan Pengolahan  Citra Digital. Jurnal Ilmiah SINUS , 20 (2), 1. https://doi.org/10.30646/sinus.v20i2.601
Fera, A. R., Sumartono, G. H., & Tini, E. W. (2019). Pertumbuhan dan Hasil Tanaman Bawang Daun (Allium fistulosum L.) Pada Jarak Tanam Dan Pemotongan Bibit Yang Berbeda. The Growth and Yield of Spring Onion (Allium fistulosum L.) Using The Various Plant Spacing and  The  Seedlings  Tuber  Cutting. Jurnal  Penelitian  Pertanian  Terapan , 19 (1),  11–18. https://doi.org/10.25181/jppt.v19i1.783
Firlansyah, A., Kaswar, A. B., & Risal, A. A. N. (2021). Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Pepaya  Berdasarkan  Fitur  Warna  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan. Techno  Xplore: Jurnal Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi , 6 (2), 55–60.
Habibah, N. U., Rosyady, P. A., & Pribadi, R. (2023). Analisis Indeks Masa Tubuh Berbasis Citra Digital  Menggunakan  Metode  Body  Surface  Area. Jetri:  Jurnal  Ilmiah  Teknik  Elektro , 20 (2), 135–152. https://doi.org/10.25105/jetri.v20i2.15398
Humaira B, N. I., Herman, M., Nurhikma, & Kaswar, A. B. (2021). Klasifikasi Tingkat Kualitas Dan  Kematangan  Buah  Tomat  Berdasarkan  Fitur  Warna  Menggunakan  Jaringan  Syaraf Tiruan. JESSI , 2 (1), 18–23.
Kaswar,  A. B., Risal,  A. A. N., Fatiah, & Nurjannah.  (2020). Klasifikasi  Tingkat Kematangan Buah  Markisa  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Berbasis  Pengolahan  Citra  Digital.
JESSI , 1 (1), 1–8.
Nabilla, P., Saputra, M. F., & Saputra, R. A. (2022). Perbandingan Ruang Warna Rgb, Hsv Dan Ycbcr  Untuk  Segmentasi  Citra  Ikan  Kembung  Menggunakan  K-Means  Clustering. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , 6 (2), 476–481.
Parinduri, S. K., Sihotang, A., Adelina, M. C., & Purnama, A. (2023). Analisis Jaringan Syaraf Tiruan Terhadap Klasifikasi Citra Daun Bunga Menggunakan Backpropagation. JURNAL DEVICE , 13 (1), 1–7.
Rahmadewi, R., Efelina, V., & Purwanti, E. (2018). Identifikasi Jenis Tumbuhan Menggunakan Citra  Daun  Berbasis  Jaringan  Saraf  Tiruan  (Artificial  Neural  Networks). Jurnal  Media Elektro , 7 (2), 38–43.
Rasyid,  M.  R.,  Tahir,  Z.,  &  Syafaruddin,  N.  (2019).  Digital  Image  Processing  for  Detecting Industrial  Machine  Work  Failure  with  Quantization  Vector  Learning  Method. Journal Pekommas , 4 (2), 131–136. https://doi.org/10.30818/jpkm.2019.2040203 Rulaningtyas, R., Suksmono, A. B., Mengko, T. L. R., & Saptawati, G. A. P. (2015). Segmentasi Citra Berwarna dengan Menggunakan Metode Clustering Berbasis Patch untuk Identifikasi Mycobacterium Tuberculosis. Jurnal Biosains Pascasarjana , 17 (1), 19–25.
Rumandan, R. J., Nuraini, R., Sadikin, N., & Rahmanto, Y. (2022). Klasifikasi Citra Jenis Daun Berkhasiat  Obat  Menggunakan  Algoritma  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Extreme  Learning Machine. Journal  of  Computer  System  and  Informatics  (JoSYC) , 4 (1),  145–154. https://doi.org/10.47065/josyc.v4i1.2586
Susanto, A. (2019). Penerapan Operasi Morfologi Matematika Citra Digital Untuk Ekstraksi Area Plat Nomor Kendaraan Bermotor. Jurnal Pseudocode , 6 (1), 49–57.
www.ejournal.unib.ac.id/index.php/pseudocode Tjondrowiguno, R. K., Intan, R., & Gunadi, K. (2017). Aplikasi Pengenalan Pola Batik Dengan
Menggunakan Metode Gray-Level Cooccurrence Matrix. JURNAL INFRA , 5 (1), 1–6. Widodo,  R.,  Widodo,  A.  W.,  &  Supriyanto,  A.  (2018).  Pemanfaatan  Ciri  Gray  Level  Co- Occurrence  Matrix  (GLCM)  Citra  Buah  Jeruk  Keprok  (Citrus  reticulata  Blanco)  untuk Klasifikasi Mutu. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 2 (11), 5769–5776. http://j-ptiik.ub.ac.id
Yani, I., Siregar, F. F., & Sitorus, D. S. T. (2019). Identifikasi Plat Mobil Dengan Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Kohonen Pada Sistem Parkir Cerdas. SEMINAR NASIONAL TEKNOKA , 4 , 26–31. https://doi.org/10.22236/teknoka.v%vi%i.4205