## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3287

## Klasifikasi Kematangan Buah Pisang Ambon Menggunakan Metode KNN dan PCA Berdasarkan Citra RGB dan HSV
Setya Putra Adenugraha * , Veri Arinal, Dadang Iskandar Mulyana
Program Studi Teknik Informatika, STIKOM Cipta Karya Informatika, Jakarta, Indonesia Email: 1 setyap77@gmail.com, 2 veriarinal@yahoo.com, 3 mahvin2012@gmail.com Email Penulis Korespondensi: setyap77@gmail.com
Abstrak− Buah pisang atau dalam Bahasa ilmiahnya disebut Musa Paradisiaca . Salah satu jenis pisang yang mudah tumbuh dan berkembang di wilayah tropis Indonesia yaitu Pisang Cavendish atau yang biasa kita kenal dengan Pisang Ambon. Mutu buah pisang ambon harus dijaga karena buah pisang ambon yang dibudidaya di Indonesia juga memasok kebutuhan pasar luar negri. Mutu buah pisang sangat berpengaruh dari saat pemanenan, tingkat kematangan buah pisang berkaitan dengan jangkauan pemasaran.  Pada  dasarnya  petani  menggunakan  cara  manual  dalam  menentukan  tingkat  kematangan  buah  pisang  ambon, sehingga ada beberapa faktor yang bisa membuat hasil pengklasifikasian kurang akurat. Berdasarkan permasalahan tersebut dibuatlah sebuah sistem untuk mengklasifikasikan tingkat kematangan buah pisang ambon dengan memanfaatkan fitur warna RGB dan HSV menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor  (KNN) .  Klasifikasi  menggunakan  pengolahan  citra  dengan memanfaatkan software matlab untuk pembuatan sistem klasifikasi dengan 3 kelas yaitu mentah, matang, dan terlalu matang. Hasil  penelitian  ini  diharapkan  bisa  membantu petani  buah pisang  ambon  dalam  melakukan klasifikasi  tingkat kematangan buah pisang ambon. Dalam penelitian ini menggunakan data yang didapat dari tempat observasi. Data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 41 data yang dibagi menjadi 30 data latih dan 11 data uji. Data tersebut diklasifikasikan menggunakan metode KNN dengan mengukur jarak tetangga terdekat dengan nilai K=5. Dari penelitian ini didapatkan hasil akurasi sebesar 90,9% dengan hasil klasifikasi data uji sebanyak 10 data mendapat hasil klasifikasi akurat dan 1 data mendapat hasil klasifikasi tidak akurat.
Kata Kunci: K-NN; RGB; HSV; Matlab; Pengolahan Citra
Abstract− Banana fruit or in scientific language is called Musa Paradisiaca. One type of banana that is easy to grow and develop in the tropics of Indonesia is the Cavendish Banana or commonly known as the Ambon Banana. The quality of Ambon bananas must  be  maintained  because  Ambon  bananas  grown  in  Indonesia  also  supply  the  needs  of  foreign  markets.  The  quality  of bananas is very influential from the time of harvesting, the level of maturity of bananas is related to marketing reach. Basically, farmers use manual methods in determining the maturity level of Ambon bananas, so there are several factors that can make the classification results less accurate. Based on these problems, a system was made to classify the maturity level of Ambon bananas by utilizing the RGB and HSV color features using the K-Nearest Neighbor (KNN) method. Classification uses image processing by utilizing matlab software for making a classification system with 3 classes, namely raw, ripe, and overcooked. The results of this study are expected to help Ambon banana farmers in classifying the maturity level of Ambon bananas. In this study using data obtained from the place of observation. The data used in this study were 41 data which were divided into 30 training data and 11 test data. The data is classified using the KNN method by measuring the distance to the nearest neighbor with a value of K=5. From this study, the results obtained accuracy of 90.9% with the results of the classification of test data as many as 10 data received accurate classification results and 1 data received inaccurate classification results.
Keywords : K-NN; RGB; HSV; Matlab; Image Processing

## 1. PENDAHULUAN
Buah pisang atau dalam Bahasa ilmiahnya disebut Musa Paradisiaca. Merupakan jenis buah dengan warna kulit kuning ketika matang dan merupakan bahan pangan yang mengandung karbohidrat dan mineral. Di dunia terdapat berbagai  macam  jenis  pisang  salah  satunya  pisang  bunga  ( heliconia  indica  lamek ),  pisang  serap  ( noe.  Musa texstiles ), pisang buah ( musa paradisiacal L .). Di Indonesia, perkebunan pisang hanya dijadikan sebagai tanaman sampingan atau tanaman kebun belakang. Pisang menduduki posisi ketiga terbesar produksi buah di Indonesia. 80% produksi pisang di Indonesia berasal dari Jawa dan Sumatera. Selain Jawa dan Sumatera, Kalimantan telah mengembangkan area penanaman pisang khususnya di Kalimantan Timur[1]. Salah satu jenis pisang yang mudah tumbuh dan berkembang di wilayah tropis Indonesia yaitu Pisang Cavendish atau yang biasa kita kenal dengan Pisang Ambon. Seorang ahli gizi dari San Diego menambahkan bahwa pisang ambon mengandung magnesium dan Vitamin C dan B6. Pisang ambon banyak dibudidayakan di Indonesia.
Buah  pisang  memasok  kebutuhan  tidak  hanya  pasar  dalam  negeri,  tetapi  juga  pasar  internasional.  Oleh karena itu, mutu buah pisang harus selalu dijaga[2]. Pemanenan buah pisang sangat berpengaruh terhadap mutu dari  buah  pisang  tersebut.  Oleh  karena  itu  tingkat  ketuaan  panen  sangat  erat  kaitannya  dengan  jangkauan pemasaran  dan  tujuan  penggunaan  buah[3].  Umumnya  para  petani  pisang  menggunakan  cara  manual  dalam mengklasifikasikan  kematangan  buah  pisang.  Faktor  kelelahan  para  petani  pisang  bisa  berakibat  pada  hasil pengklasifikasian yang kurang akurat[4]. Hal ini dikarenakan penentuan tersebut dilakukan secara subjektif oleh petani pisang.
Penelitian  ini  menggunakan  studi  literatur  untuk  dijadikan  referensi  dan  dasar  teori  dalam  melakukan penelitian. Algoritma K-Nearest Neighbor dapat melakukan klasifikasi tingkat kematangan buah apel manalagi dengan tingkat nilai akurasi paling tinggi adalah dengan menggunakan fitur warna saja dan kombinasi fitur warna dan  tekstur  dengan  masing-masing  menggunakan K-NN yang  menghasilkan  persentase  kebenaran  73%[5].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3287
Identifikasi atau klasifikasi menggunakan pengolahan citra dan computer vision membutuhkan pengenalan pola dari dataset training .  Klasifikasi tingkat kematangan buah mangga dengan citra HSV dengan metode klasifikasi KNN , dan dataset yang digunakan 129 data training , serta 40 data testing . Nilai akurasi tertinggi pada k=2 sebesar 80%[6]. Support Vector Machine (SVM) diimplementasikan pada penelitian ini dan K-Nearest Neighbour (K-NN) sebagai  metoda  pembanding  untuk  klasifikasi  citra  warna  buah  mangga  cengkir.  Dalam  penelitian  ini perbandingan  antara  kedua  metode  tersebut  dibandingkan  dengan  hasil output dari  alat  pengukur  tingkat kemanisan yaitu refractometer sebanyak 24 objek pengujian dengan akurasi sebesar 83,3%[7]. Hasil deteksi yang dilakukan oleh pengolahan citra dengan metode transformasi warna HSI mempunyai persentase ketepatan yang cukup baik, yaitu 70 % dengan contoh uji 10 sampel pisang ambon mentah dan 100% dengan contoh uji 10 sampel pisang  ambon  matang[3]. Naive  bayes digunakan  sebagai  metode  dalam  proses  pengklasifikasian  dengan  cara membandingkan  nilai  probabilitas  yang  dihasilkan  dari  nilai  variabel  penduga  setiap  model  untuk  menentukan tahap  kematangan  pisang  ambon[8].  Pengklasifikasian  kematangan  buah  kopi  menggunakan  algoritma  K-NN. Penggunaan  fitur HSV dan  K-NN  telah  diuji  coba  dan  mendapatkan  hasil  akurasi  tertinggi  pada  K=1  sebesar 93,33% dan K=3 sebesar 96,67%[9].
Pada  penelitian  ini  mengembangkan  sebuah  sistem  untuk  mengklasifikasikan  tingkat  kematangan  buah pisang ambon dengan memanfaatkan citra RGB dan HSV pada warna kulit buah. Klasifikasi merupakan sebuah proses pengelompokan data, yaitu parameter hasil dari ekstraksi fitur berdasarkan pada kesamaan ciri yang dimiliki oleh  data  tersebut[10].  Sistem  ini  dibuat  dengan  harapan  bisa  memudahkan  petani  pisang  ambon  dalam menentukan kematangan buah pisang ambon supaya lebih akurat dalam mengklasifikasikan tingkat kematangan buah.
Penelitian  ini  termasuk  dalam  penelitian  pengolahan  citra  digital  karena  memanfaatkan  citra  dari  warna kulit buah pisang. Pengolahan citra digital merupakan bagian dari perkembangan teknologi yang menginginkan agar mesin (komputer) dapat mengenali citra seperti layaknya penglihatan manusia. Pengolahan citra merupakan cabang ilmu dalam Artificial Intelligence yang menggunakan objek citra dalam bentuk digital untuk penyelesaian kasusnya[11]. Adapun dataset pada penelitian ini berupa citra buah pisang yang didapatkan dari observasi yang dilakukan di salah satu perkebunan pisang ambon yang berada di Desa Purwodadi, Kecamatan Tambak, Kabupaten Banyumas, Jawa Tengah.
Citra yang akan diambil dari buah pisang ambon tersebut yaitu citra RGB dan HSV dari warna kulit buah. Model warna RGB adalah model warna yang berdasarkan konsep penambahan kuat cahaya primer yaitu red, green , dan blue . Warna dasar pada RGB merupakan warna yang dijadikan patokan yang warnanya akan tampil secara universal yang warnanya bisa diubah ke dalam kode-kode[12]. Untuk membuat proses deteksi yang lebih efisien, gambar RGB dikonversi  menjadi  gambar HSV . HSV merupakan  representasi  warna  silinder,  sedangkan RGB adalah  representasi  warna  kartesius. HSV merupakan  kependekan  dari Hue , Saturation dan Value . Hue menunjukkan seberapa murni warna tersebut terhadap warna aslinya. Saturation menggambarkan seberapa putih warna dari citra. Nilai warna ( value ) menunjukkan kegelapan warna tertentu[13]. Pada penelitian ini menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) untuk mengklasifikasikan tingkat kematangan buah pisang. KNN (K-Nearest Neighbor) adalah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat atau memiliki persamaan ciri paling  banyak dengan objek  tersebut[14].  Peneliti  ini  menggunakan  metode Principal  Component  Analysis  (PCA) untuk  mengetahui sebaran  dari  dataset  yang  diolah. Principal  Component  Analysis(PCA) merupakan  algoritma  yang  mampu mengkonversi sekelompok data yang pada awalnya saling berkorelasi menjadi data yang tidak saling berkorelasi ( Principal Component ). Jumlah Principal Component yang dihasilkan adalah sama dengan jumlah data aslinya, tetapi  dapat  direduksi  dengan  jumlah  yang  lebih  kecil  dan  tetap  mampu  merepresentasikan  data  asli  dengan baik[15].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada  penelitian  kali  ini  tahapan  penelitian  yang  dilakukan  terdiri  dari  tahapan  studi  literatur  untuk  dijadikan referensi atau rujukan dalam penelitian kali ini  guna memperkuat permasalahan serta sebagai dasar teori dalam melakukan penelitian. Studi literatur didapatkan dari membaca jurnal, artikel dan situs-situs di internet sehingga mendapatkan kumpulan referensi yang relevan dengan masalah dalam penelitian ini.
Setelah  itu  peneliti  melakukan  observasi  guna  mendapatkan  informasi  yang  nantinya  digunakan  dalam penelitian kali ini. Observasi yang dilakukan pada tanggal 30 Mei 2021 sampai dengan tanggal 3 Juni 2021 di perkebunan  pisang  ambon  yang  berada  di  Desa  Purwodadi,  Kecamatan  Tambak,  Kabupaten  Banyumas,  Jawa Tengah. Peneliti melakukan observasi di desa Purwodadi yang berada di pulau jawa karna pulau jawa menjadi salah satu yang menduduki produksi terbesar pisang ambon. Pisang menduduki posisi ketiga terbesar produksi buah di Indonesia. 80% produksi pisang di Indonesia berasal dari Jawa dan Sumatera[1]. Dari observasi tersebut didapatkan cara petani dalam penentuan waktu panen buah pisang ambon dan didapatkan pula permasalahan yang sering  terjadi  dalam  proses  pemanenan  buah  pisang  ambon.  Dari  tempat  observasi  tersebut  peneliti  juga

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3287
mengumpulkan  data  berupa  indikator  tingkat  kematangan  buah  pisang  ambon  serta  data  berupa  sampel  buah pisang dengan 3 tingkat kematangan buah yaitu mentah, matang, dan terlalu matang.
Dari  data  yang  dikumpulkan  tersebut,  peneliti  membuat dataset berupa  gambar  citra  dari  buah  pisang ambon tersebut. Gambar citra tersebut berupa 1 buah utuh pisang ambon yang diambil menggunakan kamera dari smartphone dengan latar belakang berwarna putih untuk memudahkan dalam preprocessing . secara garis besar proses  dimulai  dengan Preprocessing untuk  meningkatkan  kualitas  citra[16].  Pada  tahap  pembuatan  dataset didapatkan sebanyak 41 dataset dengan 3 tingkat kematangan buah pisang ambon yang nantinya digunakan untuk data training dan data testing pada sistem yang akan dibuat.
Pada tahap pembuatan sistem peneliti membuat sistem klasifikasi tingkat kematangan buah pisang ambon. Sistem dibuat menggunakan software berupa matlab dengan menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) untuk mengetahui sebaran data dan menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) untuk melakukan klasifikasi dataset. Metode K-Nearest Neighbor merupakan teknik pengelompokan data baru berdasarkan k jarak tetangga terdekat antara informasi latih dan informasi uji[17]. Setelah sistem dibuat maka selanjutnya dilakukan pengujian sistem untuk mengetahui tingkat keberhasilan dari sistem yang telah dibuat. Hasil pengujian tersebut berupa sistem berfungsi dengan baik dan juga tingkat akurasi klasifikasi dari sistem yang sudah dibuat.
Tahapan terakhir yaitu kesimpulan yang berisi rangkuman dari hasil pengujian sistem, dan rangkuman dari hasil  akhir  dari  penelitian  yang  dilakukan,  bisa  berupa  keakuratan  dari  sistem  klasifikasi  yang  sudah  kita  buat beserta hasil akurasi dari metodelogi yang digunakan.

## 2.2 Tahapan Pembuatan Sistem
Sistem  pada  penelitian  kali  ini  dibuat  menggunakan Matlab . Matlab merupakan  sistem  interaktif  dan  sebuah program  bahasa.  Elemen  data  dasar  merupakan  sebuah  matrik  yang  tidak  membutuhkan  deklarasi  ukuran  atau jenis data[18]. Pada pembuatan sistem menggunakan matlab , dilakukan 3 tahapan yaitu tahapan pelatihan, tahapan pengujian  dan  pembuatan GUI .  Pada  tahapan  pelatihan  berisi  membaca  citra  data  training,  segmentasi  citra menggunakan thresholding otsu ,  menyempurnakan  hasil  segmentasi  dengan  melakukan  operasi  morfologi, ekstraksi ciri warna( RGB dan HSV ) dan ciri ukuran(nilai area), mengkonversi hasil ekstraksi ciri menjadi principal component , mereduksi menjadi 2 principal component , dan plotting sebaran data pada masing masing kelas. Pada tahap  pengujian  berisi  membaca  citra  data testing ,  segmentasi  citra  menggunakan thresholding  otsu , menyempurnakan hasil segmentasi dengan melakukan operasi morfologi, ekstraksi ciri warna( RGB dan HSV ) dan ciri  ukuran(nilai  area),  mengkonversi  hasil  ekstraksi  ciri  menjadi principal  component ,  mereduksi  menjadi  2 principal component , melakukan klasifikasi berdasarkan tetangga terdekat, dan plotting sebaran data pada masing masing kelas. Pada pembuatan GUI dibuat seperti flowchart pada Gambar 1.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3287
Pada tahapan awal sistem yaitu load citra atau menginput citra buah pisang ambon. Setelah itu dilakukan preprocessing dengan mengubah citra menjadi grayscale lalu dikonversikan menjadi citra biner, dan selanjutnya di  segmentasi  menggunakan thresholding otsu dilakukan  pula  operasi  morfologi  untuk  menyempurnakan  hasil segmentasi.  Selanjutnya  dilakukan  ekstraksi  ciri  berupa  ciri RGB,  HSV ,  dan  ciri  Area.  Hasil  ekstraksi  tersebut selanjutnya diklasifikasi menggunakan metode KNN dan PCA . Metode PCA disini digunakan untuk mengetahui sebaran data dari hasil ekstraksi ciri RGB, HSV , dan Area. Metode KNN digunakan untuk mengklasifikasi hasil ekstraksi ciri menjadi 3 kelas yaitu mentah, matang, terlalu matang.
KNN (K-Nearest Neighbor) adalah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat atau memiliki persamaan ciri paling banyak dengan objek tersebut[14]. Jarak setiap objek dihitung berdasarkan jarak Euclidean [16].Nilai jarak pada metode K-NN dapat dihitung dengan menggunakan rumus Euclidean Distance . Cara ini sederhana dan dapat memberikan akurasi yang baik terhadap hasil klasifikasi. Adapun rumus Euclidean Distance seperti pada rumus dibawah ini 𝑑(𝑥𝑦) = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
Keterangan: d : jarak kedekatan x : data training y : data testing n : jumlah atribut antara 1 s.d n i : atribut individu antara 1 s.d n.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  peneliti  membuat  sebuah  sistem  untuk  klasifikasi  tingkat  kematangan  buah  pisang  ambon. Adapun  dalam penelitian  kali  ini  menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbor untuk  mengklasifikasi  data  dan menggunakan  algoritma  Principal  Component  Analysis  untuk  mendapatkan  sebaran  dari  dataset.  Untuk mempermudah dalam penelitian kali ini, peneliti menggunakan pemrograman Matlab R2019b untuk pembuatan sistem  klasifikasi  kematangan  buah  pisang  ambon.  Tingkat  kematangan  buah  pisang  ambon  yang  digunakan adalah buah pisang ambon Mentah, buah pisang ambon Matang, dan buah pisang ambon Terlalu matang. Berikut contoh tingkat kematangan buah pisang ambon yang digunakan dalam penelitian kali ini.
Table 1 Tingkat Kematangan Buah Pisang Ambon Tingkat Kematangan Definisi Gambar Mentah Kulit buah pisang ambon berwarna hijau
Matang Kulit buah pisang ambon
berwarna kuning Terlalu Matang Kulit buah pisang ambon berwarna kuning dengan bercak coklat

## 3.1 Pembuatan Sistem
Dalam pembuatan sistem dilakukan 3 tahap yaitu tahap pelatihan yang bertujuan melakukan klasifikasi dari data latih yang ada, tahap pengujian yang bertujuan mengklasifikasikan data uji berdasarkan data latih yang ada, tahap terakhir yaitu pembuatan GUI dari sistem klasifikasi kematangan buah pisang ambon.

## 3.1.1 Tahap Pelatihan
Pada tahap pelatihan menggunakan Matlab , dilakukan dengan menggunakan sebanyak 30 citra buah pisang ambon dengan 3 kelas yaitu mentah, matang, dan terlalu matang. 30 citra tersebut dilakukan ekstraksi ciri RGB, HSV , dan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3287
Area. Selanjutnya dikonversi menjadi principal component yang berikutnya direduksi menjadi 2PC. Hasil tersebut selanjutnya  divisualisasikan menggunakan  algoritma Principal  Component Analysis untuk  memudahkan dalam mengetahui  sebaran  data dari  masing  masing  citra  agar  nantinya  memudahkan  dalam  klasifikasi  menggunakan KNN . Sebaran data dari 30 citra data latih dapat dilihat pada gambar 2. Sebagai tambahan ialah titik berwarna hijau adalah  sebaran  data  dari  kelas  mentah,  titik  berwarna  merah  adalah  sebaran  data  dari  kelas  matang,  dan  titik berwarna biru adalah sebaran dari data dari kelas terlalu matang.

## Gambar 2. Sebaran data latih

## 3.1.2 Tahap Pengujian
Berikutnya  dilakukan  pengujian  menggunakan  11  citra  buah  pisang  dengan  tingkat  kematangan  berbeda.  Pada tahap pengujian langkah yang dilakukan sama seperti pada tahap pelatihan. Bedanya pada tahap pengujian, data uji  diuji  menggunakan  metode KNN berdasarkan  dari  banyaknya  tetangga  terdekat  yang  didapatkan dari  tahap pelatihan. Dari tahap pengujian didapatkan sebaran dari 11 data uji yang divisualisasikan menggunakan algoritma PCA . Sebaran data uji terhadap data latih tersebut dapat dilihat pada Gambar 3. Sebagai tambahan, tanda silang (x) memiliki 3 warna untuk 3 kelas yaitu, warna biru muda untuk data uji dengan kelas matang, warna ungu untuk data uji dengan kelas mentah, dan warna kuning untuk data uji dengan kelas terlalu matang.
Gambar 3. Sebaran citra uji

## 3.1.3 Pembuatan GUI(Graphical User Interface)
GUI pada sistem klasifikasi kematangan buah pisang ambon dibuat menggunakan software Matlab R2019b . Pada sistem yang dibuat kali ini memiliki beberapa fungsi yaitu load citra, segmentasi, ekstraksi ciri, klasifikasi, dan reset . Load citra berfungsi untuk memilih citra yang akan ditampilkan pada sistem. Segmentasi berfungsi untuk menampilkan  hasil  segmentasi  dari  citra  yang  sudah  dipilih  tadi,  untuk  menyempurnakan  hasil  segmentasi dilakukan pula operasi morfologi pada sistem ini. Ekstraksi ciri berfungsi untuk menampilkan hasil dari ekstraksi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3287
ciri( RGB, HSV , dan Area) dari citra yang sudah disegmentasi. Klasifikasi berfungsi menampilkan hasil klasifikasi menggunakan metode KNN . Reset berfungsi mengatur ulang sistem. GUI dari sistem klasifikasi kematangan buah pisang ambon dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. GUI Sistem

## 3.2 Implementasi
Penelitian  ini  mengimplementasikan  metode K-Nearest  Neighbor dalam  melakukan  klasifikasi  data.  Adapun dalam  implementasi  metode KNN dengan  cara  mengukur  jarak  terdekat  antara  data  uji  ke  data  latih.  Dalam penelitian ini terdapat label dan atribut, label yang diambil dari tingkat kematangan buah dan atribut yang didapat dari hasil ekstraksi ciri citra. Atribut tersebut yaitu R(red), G(green), B(blue), H(hue), S(saturation), V(value), dan Area.  Penelitian  ini  menggunakan  30  data  sebagai  data  latih  dengan  nilai  dari  masing  masing  atribut  sebagai berikut :
Tabel 1. Data Latih No R G B H
S V Area Label 1 0,942 0,785 0,387 0,118 0,589 0,942 56226 Matang 2 0,844 0,693 0,346 0,116 0,594 0,844 48265 Matang 3 0,930 0,786 0,388 0,121 0,583 0,930 54028 Matang 4 0,894 0,751 0,351 0,129 0,603 0,894 65235 Matang 5 0,900 0,793 0,358 0,133 0,601 0,900 60935 Matang 6 0,941 0,832 0,359 0,136 0,620 0,943 50407 Matang 7 0,867 0,749 0,348 0,131 0,603 0,868 66384 Matang 8 0,905 0,753 0,377 0,115 0,576 0,905 69180 Matang 9 0,946 0,808 0,399 0,124 0,578 0,946 64889 Matang 10 0,891 0,747 0,334 0,123 0,625 0,891 47048 Matang 11 0,410 0,488 0,040 0,200 0,892 0,489 68295 Mentah 12 0,320 0,376 0,039 0,197 0,881 0,376 62772 Mentah 13 0,447 0,521 0,043 0,197 0,884 0,521 81369 Mentah 14 0,456 0,520 0,043 0,192 0,896 0,520 73680 Mentah 15 0,399 0,478 0,034 0,198 0,912 0,478 58483 Mentah 16 0,382 0,475 0,047 0,208 0,865 0,475 71864 Mentah 17 0,347 0,409 0,057 0,201 0,826 0,409 62824 Mentah 18 0,370 0,440 0,037 0,198 0,889 0,441 71855 Mentah 19 0,428 0,490 0,028 0,191 0,920 0,491 79078 Mentah 20 0,320 0,376 0,039 0,196 0,881 0,376 63562 Mentah 21 0,296 0,226 0,191 0,262 0,392 0,298 68266 Terlalu Matang 22 0,439 0,351 0,312 0,131 0,291 0,440 51881 Terlalu Matang 23 0,507 0,359 0,215 0,078 0,577 0,507 71717 Terlalu Matang 24 0,302 0,247 0,226 0,344 0,216 0,305 62334 Terlalu Matang 25 0,394 0,303 0,261 0,083 0,329 0,394 65041 Terlalu Matang 26 0,405 0,244 0,188 0,071 0,506 0,405 52913 Terlalu Matang 27 0,329 0,241 0,161 0,078 0,510 0,329 69475 Terlalu Matang 28 0,491 0,378 0,204 0,090 0,558 0,491 62274 Terlalu Matang 29 0,282 0,210 0,175 0,264 0,404 0,284 64644 Terlalu Matang

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3287
No R G B H S V Area Label 30 0,304 0,260 0,220 0,080 0,286 0,304 59990 Terlalu Matang
Selanjutnya  akan  dihitung  jarak  terdekat  dari  data  uji  terhadap  30  data  latih.  Sebagai  contoh  peneliti mengambil 1 data uji untuk dilakukan perhitungan menggunakan rumus Euclidean Distance . Yang mana ekstraksi data uji sebagai berikut:
Tabel 2. Data Uji No R G B H S V Area Label 1 0,911 0,767 0,289 0,130 0,683 0,913 61322 ?
Dari  hasil  perhitungan  ekstraksi  ciri  pada  Tabel  2  dan  Tabel  3  maka  dapat  dilakukan  pengklasifikasian menggunakan KNN dengan  menghitung  jarak  terdekat  dengan  rumus Euclidean  Distance .  Perhitungan menggunakan Euclidean Distance adalah sebagai berikut:
𝑑 = √ (𝑅 𝑙𝑎𝑡𝑖ℎ − 𝑅 𝑢𝑗𝑖 ) 2 + (𝐺 𝑙𝑎𝑡𝑖ℎ − 𝐺 𝑢𝑗𝑖 ) 2 + (𝐵 𝑙𝑎𝑡𝑖ℎ − 𝐵 𝑢𝑗𝑖 ) 2 + (𝐻 𝑙𝑎𝑡𝑖ℎ − 𝐻 𝑢𝑗𝑖 ) 2 +(𝑆 𝑙𝑎𝑡𝑖ℎ − 𝑆 𝑢𝑗𝑖 ) 2 + (𝑉 𝑙𝑎𝑡𝑖ℎ − 𝑉 𝑢𝑗𝑖 )
2 + (𝐴𝑟𝑒𝑎 𝑙𝑎𝑡𝑖ℎ − 𝐴𝑟𝑒𝑎 𝑢𝑗𝑖 ) 2
Dari perhitungan diatas didapatkan hasil perhitungan jarak seperti pada Tabel 4.
Tabel 3. Jarak antara data uji1 terhadap 30 data latih
No Keterangan Euclidean Distance 1 Data uji 1 terhadap Data latih 1 0,343 2 Data uji 1 terhadap Data latih 2 0,472 3 Data uji 1 terhadap Data latih 3 0,374 4 Data uji 1 terhadap Data latih 4 0,237 5 Data uji 1 terhadap Data latih 5 0,227 6 Data uji 1 terhadap Data latih 6 0,400 7 Data uji 1 terhadap Data latih 7 0,265 8 Data uji 1 terhadap Data latih 8 0,370 9 Data uji 1 terhadap Data latih 9 0,362 10 Data uji 1 terhadap Data latih 10 0,445 11 Data uji 1 terhadap Data latih 11 1,353 12 Data uji 1 terhadap Data latih 12 1,563 13 Data uji 1 terhadap Data latih 13 1,385 14 Data uji 1 terhadap Data latih 14 1,302 15 Data uji 1 terhadap Data latih 15 1,375 16 Data uji 1 terhadap Data latih 16 1,401 17 Data uji 1 terhadap Data latih 17 1,462 18 Data uji 1 terhadap Data latih 18 1,468 19 Data uji 1 terhadap Data latih 19 1,436 20 Data uji 1 terhadap Data latih 20 1,564 21 Data uji 1 terhadap Data latih 21 1,732 22 Data uji 1 terhadap Data latih 22 1,363 23 Data uji 1 terhadap Data latih 23 1,169 24 Data uji 1 terhadap Data latih 24 1,864 25 Data uji 1 terhadap Data latih 25 1,443 26 Data uji 1 terhadap Data latih 26 1,457 27 Data uji 1 terhadap Data latih 27 1,594 28 Data uji 1 terhadap Data latih 28 1,142 29 Data uji 1 terhadap Data latih 29 1,764 30 Data uji 1 terhadap Data latih 30 1,655
Dari perhitungan tersebut dilakukan klasifikasi dengan nilai K=5, hasil klasifikasi tingkat kematangan buah pisang ambon dari data uji 1 yaitu Matang. Proses diatas diulang sebanyak jumlah data uji sehingga didapatkan hasil sebagai berikut:
Tabel 4. Klasifikasi Data Uji Data uji Target Hasil Keterangan 1 Matang Matang Benar 2 Matang Matang Benar 3 Matang Matang Benar 4 Matang Matang Benar

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3287
Data uji Target Hasil Keterangan 5 Mentah Mentah Benar 6 Mentah Mentah Benar 7 Mentah Mentah Benar 8 Mentah Mentah Benar 9 Terlalu Matang Matang Salah 10 Terlalu Matang Terlalu Matang Benar 11 Terlalu Matang Terlalu Matang Benar
Dari  11  data  uji  yang  dihitung  menggunakan  metode KNN didapatkan  sebanyak  10  citra  dengan  hasil klasifikasi benar dan 1 citra dengan hasil klasifikasi salah. Sehingga dapat dihitung untuk nilai akurasinya sebagai berikut:

## 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑆𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑈𝑗𝑖 𝑥 100%
Maka didapatkan hasil sebagai berikut :

## 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 10
11 𝑥 100% = 90,9%
Tingkat  Akurasi  yang  diperoleh  pada  sistem  klasifikasi  tingkat  kematangan  buah  pisang  ambon  dengan metode K-Nearest Neighbor (KNN) adalah 90,9% dari 11 Data uji dengan nilai K=5.

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  mendapatkan  hasil  berupa  sistem  klasifikasi  tingkat  kematangan  buah  pisang  ambon  atau Cavendish yang  dikembangkan  menggunakan software  Matlab  R2019b ,  dimana  sistem  tersebut  dapat mengklasifikasi tingkat kematangan buah pisang ambon dengan memanfaatkan citra dari warna kulit buah pisang ambon dengan inputan berupa gambar buah pisang dengan background berwarna putih agar mudah dalam proses segmentasi. Sistem klasifikasi tingkat kematangan buah pisang ambon menggunakan metode K-Nearest Neighbor untuk  mengklasifikasi  tingkat  kematangan  buah  pisang  ambon  atau  Cavendish  yang  dilakukan  dengan memanfaatkan fitur warna RGB dan HSV menggunakan 30 data latih citra buah pisang ambon dan 11 data uji citra buah  pisang  ambon  dengan  3  kelas  kematangan  buah  yaitu  mentah,  matang,  dan  terlalu  matang.  Dari  sistem tersebut didapatkan hasil akurasi dari klasifikasi tingkat kematangan buah pisang ambon menggunakan metode KNN sebesar 90,9% dengan nilai K=5 yang didapat dari 10 data uji dengan klasifikasi akurat, dan 1 data uji dengan klasifikasi tidak akurat.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penelitian ini dapat berjalan berkat bantuan dari Bapak Dadang Iskandar Mulyana selaku Ketua Program Studi Teknik Informatika Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika dan juga selaku Dosen matakuliah Pengolahan  Citra.  Ucapan  terimakasih  juga  peneliti  sampaikan  kepada  Bapak  Veri  Arinal  selaku  Dosen Pembimbing selama dilakukan penelitian ini.

## REFERENCES
[1] Administrator,  “Yang  Belum  Banyak  Diketahui  tentang  Pisang  Indonesia,” https://indonesia.go.id/ ,  2019. https://indonesia.go.id/kategori/kuliner/994/yang-belum-banyak-diketahui-tentang-pisang-indonesia  (accessed  May  26, 2021).
[2] Z.  D.  Lestari,  N.  Nafi’iyah,  and  P.  H.  Susilo,  “Sistem  Klasifikasi  Jenis  Pisang  Berdasarkan  Ciri  Warna  HSV Menggunakan Metode K-NN,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun. , pp. 11–15, 2019.
[3] Indarto  and  Murinto,  “Deteksi  Kematangan  Buah  Pisang  Berdasarkan  Fitur  Warna  Citra  Kulit  Pisang  Menggunakan Metode Transformasi Ruang Warna HIS,” J. Ilm. Inform. , vol. V, no. 1, pp. 15–21, 2017.
[4] C. P. Iklima, M. Nasir, and HariTohaHidayat, “Klasifikasi Jenis Pisang Menggunakan Metode K- Nearest Neighbor ( KNN ),” Teknol. Rekayasa Inf. dan Komput. , vol. 1, no. 1, pp. 11–14, 2017.
[5] I.  Siswanto,  E.  Utami,  and  S.  Raharjo,  “Klasifikasi  Tingkat  Kematangan  Buah  Berdasarkan  Warna  dan  Tekstur Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor dan Nearest Mena Classifier,” Inspir. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 10, no. 1, p. 93, 2020, doi: 10.35585/inspir.v10i1.2559.
[6] N.  Nafi’iyah,  H.  Khotimah,  and  Masruroh,  “Klasifikasi  Kematangan  Buah  Mangga  Berdasarkan  Citra  HSV  dengan KNN,” J.  Elektron.  List.  dan  Teknol.  Inf.  Terap. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  1–4,  2019,  [Online].  Available: https://ojs.politeknikjambi.ac.id/elti.
[7] M. Ichwan, I. A. Dewi, and Z. M. S, “Klasifikasi Support Vector Machine (SVM) Untuk Menentukan TingkatKemanisan Mangga Berdasarkan Fitur Warna,” MIND J. , vol. 3, no. 2, pp. 16–23, 2019, doi: 10.26760/mindjournal.v3i2.16-23.
[8] D. Yulianto, R. N. Whidhiasih, and M. Maimunah, “Klasifikasi Tahap Kematangan Pisang Ambon Berdasarkan Warna Menggunakan Naive Bayes,” PIKSEL    Penelit.  Ilmu  Komput.  Sist.  Embed.  Log. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  60–67,  2018,  doi:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3287
10.33558/piksel.v5i2.268.
[9] E. H. Rachmawanto and A. Salam, “Pengukuran tingkat kematangan kopi  robusta menggunakan algoritma k-nearest neighbor,” Pros. SENDI_U , pp. 204–210, 2018.
[10]  R.  N.  Auliasari,  L.  Novamizanti,  and  N.  Ibrahim,  “Identifikasi  Kematangan  Daun  Teh  Berbasis  Fitur  Warna  Hue Saturation  Intensity  (HSI)  dan  Hue  Saturation  Value  (HSV),” JUITA  J.  Inform. ,  vol.  8,  no.  2,  p.  217,  2020,  doi: 10.30595/juita.v8i2.7387.
[11]  M.  Widyaningsih,  “Identifikasi  Kematangan  Buah  Apel  Dengan  Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix  (GLCM),” J. SAINTEKOM , vol. 6, no. 1, p. 71, 2017, doi: 10.33020/saintekom.v6i1.7.
[12]  D.  Wandi  and  N.  Hayati,  “Deteksi  Kelayuan  Pada  Bunga  Mawar  dengan  Metode  Transformasi  Ruang  Warna  Hue Saturation Intensity ( HSI ) dan Hue Saturation Value ( HSV ),” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 5, pp. 308–316, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2562.
[13]  R. Fadholi, Y. A. Sari, and F. A. Bachtiar, “Pengenalan Citra Makanan Tradisional menggunakan Fitur Hue Saturation Pengenalan  Citra  Makanan  Tradisional  menggunakan  Fitur  Hue  Saturation  Value  dan  Fuzzy  k-Nearest  Neighbor,” Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 7, pp. 6556–6566, 2019.
[14]  D.  Syahid,  J.  Jumadi,  and  D.  Nursantika,  “Sistem  Klasifikasi  Jenis  Tanaman  Hias  Daun  Philodendron  Menggunakan Metode K-Nearest Neighboor (KNN) Berdasarkan Nilai Hue, Saturation, Value (HSV),” J. Online Inform. , vol. 1, no. 1, p. 20, 2016, doi: 10.15575/join.v1i1.6.
[15]  D.  Novianto  and  T. Sugihartono,  “Sistem  Deteksi  Kualitas  Buah  Jambu  Air  Berdasarkan  Warna Kulit  Menggunakan Algoritma Principal Component Analysis ( Pca ) dan K-Nearest Neigbor ( K-NN ),” J. Ilm. Inform. Glob. , vol. 11, no. 2, pp. 42–47, 2020.
[16]  S. F. Kusuma, R. E. Pawening, and R. Dijaya, “Otomatisasi klasifikasi kematangan buah mengkudu berdasarkan warna dan tekstur,” Regist. J. Ilm. Teknol. Sist. Inf. , vol. 3, no. 1, p. 17, 2017, doi: 10.26594/r.v3i1.576.
[17]  C. Paramita, E. Hari Rachmawanto, C. Atika Sari, and D. R. Ignatius Moses Setiadi, “Klasifikasi Jeruk Nipis Terhadap Tingkat Kematangan Buah Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan  K-Nearest Neighbor,” J. Inform. J. Pengemb.  IT , vol. 4, no. 1, pp. 1–6, 2019, doi: 10.30591/jpit.v4i1.1267.
[18]  L.  Indriyani,  W.  Susanto,  and  D.  Riana,  “Aplikasi  Matlab  Pada  Pengukuran  Diameter  buah  Jeruk  Keprok,” IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol. , vol. 2, no. 1, pp. 46–52, 2017.