Jurnal Indonesia Sosial Teknologi: p–ISSN: 2723 - 6609 e-ISSN : 2745-5254 Vol. 2, No. 6 Juni 2021
KLASIFIKASI  MUTU  BUAH  JAMBU  BIJI  GETAS  MERAH  BERDASARKAN TEKSTUR  MENGGUNAKAN  GREY  LEVEL  CO-OCCURENCE  MATRIX (GLCM) DENGAN KLASIFIKASI KNN

## I Gede Wirayudhana
Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta Email: yd.travelbuddies@gmail.com

## Abstract
The purpose of this study was to implement a system capable of classifying the quality of red guava fruit between Super class, A class and B class. Guava fruit is a fruit that contains  lots  of  vitamins  and  is  good  for  health.  Guava  also  has  a  high  level  of demand  in  Indonesia  and  has  a  wide  market.  This  proves  that  guava  is  widely consumed  by  the  community  and  has  a  high  level  of  competitiveness.  So  far,  the classification  of  guava  quality  is  done  by  doing  manual  observations  by  looking directly  at  the  outer  physical  surface  of  the  fruit.  This  manual  classification  gives results that are less effective and inconsistent. Digital image processing technology or  Image  Proseccing  can  be  used  to  classify  the  quality  of  brittle  red  guava  in accordance with the Indonesian National Standard, especially in terms of the outer texture of the guava. This system uses image processing to extract the outer texture features of the guava fruit surface. As a quality classification, themethod is used KNN (K-Nearest Neighbor). This system will classify guava into 3 quality classes, namely super class, A class, and B class. KNN is designed with 4 input features of GLCM value extraction (energy, homogeneity, correlation and contrast) using an angle of 0 degrees. From the test results, it was found that this classification method was able to provide the best accuracy at k=9 in the KNN method with an accuracy of 45.8%.
Keyword : technology; leadership; millennials; human Resources; productivity

## Abstrak
Tujuan  penelitian  ini  adalah  Untuk  mengimplementasikan  sistem  yang  mampu mengklasifikasikan mutu buah jambu biji getas merah antara kelas Super, kelas A dan  kelas  B.  Buah  Jambu  biji adalah  buah  yang  banyak  mengandung  vitamin  dan baik bagi kesehatan. Jambu biji juga memiliki tingkat permintaan tinggi di Indonesia dan memiliki pasar yang luas.  Hal ini membuktikan bahwa jambu biji dikonsumsi oleh  masyarakat  secara  luas  dan  memiliki  tingkat  daya  saing  tinggi.  Selama  ini pengklasifikasian mutu jambu biji dilakukan dengan melakukan pengamatan manual dengan melihat secara langsung permukaan fisik luar buah. Pengklasifikasian secara manual  ini  memberikan  hasil  klasifikasi  yang  kurang  efektif  dan  tidak  konsisten. Teknologi  pengolahan  citra  digital  atau Image  Proseccing dapat  digunakan  untuk mengklasifikasikan  mutu  jambu  biji  getas  merah  yang  sesuai  dengan  Standar Nasional  Indonesia,  terutama  dari  segi  tekstur  luar  jambu  biji.  Sistem  ini menggunakan  pengolahan  citra  untuk  mengekstraksi  ciri  tekstur  luar  permukaan
buah  jambu  biji.  Sebagai  klasifikasi  mutu  digunakan  metode KNN ( K-Nearest Neighbour ). Sistem ini akan mengklasifikasikan jambu biji ke dalam 3 kelas mutu, yakni  kelas  super,  kelas  A,  dan  kelas  B,. KNN dirancang  dengan  masukan  4  fitur ekstraksi  nilai  GLCM  ( energy,  homogeneity,  correlation  dan  contrast )  dengan menggunakan  sudut  0  derajat.  Dari  hasil  pengujian  didapatkan  bahwa  metode klasifikasi  ini  mampu  memberikan  akurasi  terbaik  pada  k=9  dalam  metode  KNN dengan akurasi 45,8%.
Kata kunci: teknologi; kepemimpinan; milenial; sumber daya manusia; produktivitas

## Pendahuluan
Saat  ini  buah  jambu  biji  getas  merah (Psidium  guajava  L.) adalah  salah  satu komoditas holtikultura yang memiliki minat pasar luas mulai dari pasar tradisional hingga pasar modern. Saat ini tingkat produksi jambu biji di Indonesia pada tahun 2013 mencapai 181.632 ton, pada tahun 2014 mencapai 187.408 ton dan mengalami kenaikan pada tahun 2018 mencapai 228.642 ton ( PAMBUDI , 2018). Hal tersebut menunjukkan bahwa buah jambu  memiliki  daya  saing,  kualitas  mutu  buah  jambu  biji  merah  dipengaruhi  oleh penanganan pasca panen yaitu tingkat ketuaan panen, tekstur, dan daya simpan. Tingkat ketuaan jambu biji ditandai oleh perubahan warna kulit buah ( Umah , n.d.). Panen buah jambu  biji  merah  ini  terkadang  bergantung  jarak  tempuh  daerah  pemasaran.  Daerah pemasaran yang dekat, buah dipanen saat kulit buah kuning  kehijauan, dan mutu buah jambu biji juga dapat dilihat dari segi tekstur yaitu gores, busuk, dan kulit yang terkelupas ( Wibowo  et  al .,  2018).  ( Budianita  et  al .,  2015)  melaporkan  bahwa  buah  jambu  biji memiliki daya simpan antara 2-7 hari.
Menurut  Badan  Standarisasi  Nasional  ( Wibowo  et  al .,  2018)  jambu  biji  untuk konsumsi segar digolongkan dalam tiga kelas mutu yaitu kelas super, kelas A, dan kelas B, dalam pengelompokan kelas mutu jambu biji berdasarkan kelas buah Standar Nasional Indonesia (SNI) bertujuan agar para petani jambu biji dapat  meningkatkan daya saing pasar dengan kualitas buah terbaik dan preferensi konsumen dalam membeli buah jambu biji  mendapatkan  kualitas  yang  baik.  ( Roidah ,  2015)  Karena  Jambu  merah  pada umumnya memiliki banyak manfaat dan dapat dijadikan bahan baku bagi industri medis dan  bahan  baku  industri  lainnya  sehingga  penulis  akan  mengangkat  judul  tentang klasifikasi  jambu  biji  getas`merah  berdasarkan  mutu  agar  diharapkan  para  konsumen mengetahui  mutu  buah  jambu  yang  akan  dikonsumsinya,  dan  diharapkan  para  petani dapat  pula  menjadikan  acuan  untuk  mengklasifikasikan  buah  jambu  yang  dijualnya berdasarkan mutu yang telah ditetapkan oleh Badan Standarisasi Nasional ( Prahudaya & Harjoko ,  2017).  ( Munir ,  2004)  Penulis  membuat  penelitian  tentang  pengolahan  citra digital  berdasarkan  pada  acuan  standar  mutu  yang  telah  ditetapkan  oleh  Badan Standarisasi Nasional (BSN) dengan tema pengenalan tekstur pada kulit jambu biji getas merah  dengan  menggunakan  metode  ekstraksi  ciri Gray  Level  Co-Occurance  Matrix (GLCM) dengan  menggunakan  fitur  atau  variabel Contrast,  Correlation,  Energy, Homogeneity dan  pengklasifikasian K-Nearest  Neighbor  (KNN) untuk  mengenali  jenis

## Klasifikasi Mutu Buah Jambu Biji Getas Merah Berdasarkan Tekstur Menggunakan
mutu jambu biji getas merah agar dapat mengklasifikasikan mutu jambu biji getas merah kelas Super, kelas A, dan kelas B.
Tujuan penelitian ini adalah (1) Untuk mengimplementasikan sistem yang mampu mengklasifikasikan mutu buah jambu biji getas merah antara kelas Super, kelas A dan kelas B. (2) Untuk mengetahui cara untuk mengekstraksi ciri pada buah jambu biji getas merah.  (3)  Untuk  mengetahui  cara  untuk  mengklasifikasi  jambu  biji  getas  merah.  (4) Untuk mengetahui tingkat akurasi dari sistem tersebut. (5) Untuk memberi pengetahuan kepada konsumen dalam membedakan mutu jambu biji getas merah.

## Metode Penelitian
Metode penelitian ini adalah menggunakan metode ekstraksi ciri Gray Level Co- Occurance  Matrix  (GLCM) dengan  menggunakan  fitur  atau  variabel Contrast, Correlation,  Energy,  Homogeneity dan  pengklasifikasian K-Nearest  Neighbor  (KNN) untuk mengenali jenis mutu jambu biji getas merah agar dapat mengklasifikasikan mutu jambu biji getas merah kelas Super, kelas A, dan kelas B.

## A. Kerangka Berpikir
Untuk  mencapai  tujuan  penelitian  yang  telah  dirumuskan  dan  ditetapkan, maka diperlukan prosedur penelitian sebagai berikut:
Gambar 1. Kerangka berpikir
B. Praproses Data
1. Cropping , Tahap cropping ini akan memproses citra awal yang berukuran 4032 x 2268  pixel.  Tahap  cropping  ini  akan  dilakukan  dengan  matlab  dengan  cara
mengcropping  berdasarkan  posisi  pixel  dari  citra  dan  akan  dilakukan  secara otomatis dengan kordinat cropping yaitu [1465.5 678.5 1021 990] ( Santony et al ., 2015)
2. Resize ,  Tahap Resize Citra  yang  sudah  melalui  proses  cropping  dengan  1021  x 990 pixel di resize menjadi 250 x 250 pixel, agar pada saat proses ekstraksi ciri semua citra yang di olah berukuran seragam dan mempercepat proses ekstraksi ciri.
3. Grayscale ,  Tahap grayscale ini  digunakan  untuk  mengubah  citra  menjadi  citra abu-abu yang selanjutnya akan dilakukan proses ekstraksi ciri.

## C. Ekstraksi Ciri
Pada tahap ini, data citra yang telah dikelompokan menjadi data  Latih dan data Uji akan melalui tahap ekstraksi ciri dengan metode GLCM yang akan mengeluarkan 4 ciri  dari  citra  tersebut  ( Tarista ,  2016).  Fitur  yang  digunakan  pada  metode GLCM ini meliputi Contrast, Correlation, Energy, Homogeneity , dan menggunakan sudut 0 derajat dengan menggunakan parameter ‘Offset’ [0 1], alasan dari penggunaan sudut 0 derajat adalah karena citra buah jambu biji tersebut diambil dari arah depan sehingga lebih mudah untuk mengekstraksi dan mengenali tekstur jambu tersebut dengan arah horizontal ( Yani , 2017).

## D. Pengujian KNN
Pada  tahap  ini,  pengujian  klasifikasi  menggunakan  metode KNN  (K-Nearest Neighbor) menggunakan  data  yang  telah  di  kelompokan  dan  telah  diekstraksi  cirinya, jarak yang digunakan pada metode ini adalah dengan menggunakan Euclidean distance ( Prabowo , 2019).

## Hasil dan Pembahasan
Pada penelitian kali ini akan menggunakan total data 120 citra buah jambu getas merah,  data  tersebut  akan  diklasifikasikan  berdasarkan  mutunya  menjadi  kelas  Super, kelas A, dan kelas B. Kemudian pada penelitian ini data akan dibagi menjadi data Latih dan data Uji. Pembagian data ini akan dibagi menggunakan rasio 80% data Latih dan 20% data  Uji.  Sebelum  data  dikelompokkan  menjadi  data  Latih  dan  data  Uji,  data  akan dikelompokan berdasarkan mutunya dahulu atau dikelompokkan berdasarkan kelasnya, dengan pembagian data :
Table 1 Pembagian Kelas Nama Kelas Kelas Jumlah 1 Kelas Super 40 2 Kelas A 40 3 Kelas B 40 Total 120

## Klasifikasi Mutu Buah Jambu Biji Getas Merah Berdasarkan Tekstur Menggunakan
Tabel diatas merupakan hasil pembagian masing-masing kelas dari 120 data yang telah di  akuisisi,  yaitu  pelabelan  pada  masing-masing  file,  jika  penamaan  file  menjadi  1  + _(nama file) merupakan kelas super, jika 2 + _(nama file) merupakan kelas A, dan 3 + _(nama  file)  merupakan  kelas  B.  Pembagian  Kelas  ini  akan  dilakukan  dengan  cara mengubah nama file dengan menambahkan nama kelas di depan nya, contoh : jika nama file asli adalah “120200529_110328.jpg” akan dirubah menjadi “3_120200529_110328.jpg” untuk memberi label kelas 3 atau kelas B. Kemudian setelah 120  file  tersebut  diberi  label  yang  sesuai  pada  masing-masing  file  citra.  Data  tersebut kemudian  akan  dikelompokan menjadi  data  Latih  dan  data  Uji  dengan  rasio  80%  data Latih, dan 20% data Uji.
Table 2 Pembagian Data Data Data Latih Data Uji Total Rasio 80% 20% 100% Jumlah 96 24 120
Tabel diatas merupakan rasio pembagian data pada data yang telah di akuisisi yaitu 80% atau 96 citra untuk data latih, dan 20% atau 24 citra untuk data uji. Kemudian dari data yang telah dibagi antara data latih dan data uji akan dijabarkan kembali kelas apa saja yang terdapat pada masing-masing data latih dan uji, sebagai berikut :
Table 2 Pembagian Data Latih Uji Kelas Super Kelas A Kelas B Total Data Latih 32 32 32 96 Data Uji 8 8 8 24
Tabel diatas merupakan jumlah data untuk masing-masing data latih dan data uji yang digunakan pada penelitian ini.

## 1. Pra Proses
Pra  Proses  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  yaitu  meliputi  proses cropping, resize, dan grayscale . Tahap praproses ini akan memproses semua data dari yang telah dikelompokkan. Cropping dilakukan  pada  citra  mentah  buah  jambu  biji  dengan  cara mengambil  hanya  bagian  foto  buah  jambu  biji  saja  dan  menghilangkan  latar  belakang atau background ,  tahap  ini  dilakukan  agar  mendapatkan  citra  jambu  biji  yang  akan digunakan untuk proses ekstraksi ciri, tahap cropping ini akan memproses citra awal yang berukuran 4032 x 2268 pixel. Tahap cropping ini akan dilakukan dengan matlab dengan cara mengcropping berdasarkan posisi pixel dari citra tersebut, yaitu dengan cara imcrop
(3_20200529_110328,[1465.5  678.5  1021  990]);  dengan  menggunakan  koordinat [1465.5 678.5 1021 990] ( Prasetyo , 2011).
Gambar 2 proses Sebelum Cropping
Gambar 2 diatas merupakan gambar dari radius cropping koordinat [1465.5 678.5 1021 990].

## Gambar 3 Proses Sesudah Cropping
Gambar  6  diatas  merupakan  hasil  citra  sesudah cropping yang  menghasilkan  citra berukuran 1021 x 990 pixel.

## A. Resize
Citra  yang  sudah  melalui  proses cropping dengan  1021  x  990  pixel  di  resize menjadi 250 x 250 pixel, agar pada saat proses ekstraksi ciri semua citra yang di  olah berukuran seragam. Dengan cara imresize (3_20200529_110328,[250 250]);

## Gambar 4 Citra Sesudah Resize
Gambar 7 diatas merupakan hasil citra yang telah di resize sehingga menghasilkan citra berukuran 250 x 250 pixel.

## Klasifikasi Mutu Buah Jambu Biji Getas Merah Berdasarkan Tekstur Menggunakan

## B. Greyscale
Citra yang sudah melalui proses Resize akan di Grayscale dengan menggunakan matlab dengan merubah citra awal berupa citra RGB menjadi citra Grayscale atau citra keabuan. Yaitu dengan cara rgb2gray(3_20200529_110328);

## Gambar 5 Citra sesudah Grayscale
Gambar 8 diatas merupakan hasil dari citra yang telah di pra proses grayscale untuk dilanjutkan ke tahap Ekstraksi ciri.

## 2. Ekstraksi Ciri
Pada penelitian ini akan menggunakan ekstraksi citra Graylevel Co-Occurrence Matrix ,  metode  ini  akan  menghasilkan  ekstraksi  ciri  terhadap  seluruh  citra  yang digunakan. Metode ini akan menggunakan 4 fitur yaitu Contrast, Correlation, Energy, Homogeneity. Dengan  menggunakan  sudut  0  derajat  dengan  menggunakan  parameter ‘Offset’ [0 1], sehingga menghasilkan ciri sebagai berikut :
a. Ekstraksi Ciri data Latih
Table 3 Ciri Data Latih Kelas Contrast Correlation  Energy Homogeneity 1 0.1591 0.8922 0.2543 0.923 1 0.0659 0.9609 0.2831 0.9675 1 0.0642 0.9492 0.3009 0.9679 1 0.0753 0.95 0.2777 0.9624 1 0.115 0.9257 0.252 0.9433 1 0.0876 0.9466 0.2772 0.9565 1 0.1415 0.8554 0.3298 0.9327 1 0.0634 0.9585 0.2794 0.9684 1 0.127 0.9121 0.2962 0.9383 1 0.1972 0.8257 0.2807 0.9064 1 0.0605 0.937 0.3583 0.9698 1 0.0536 0.9585 0.3036 0.9732 1 0.0899 0.9454 0.2558 0.9553 1 0.081 0.9488 0.2928 0.9597
1 0.0881 0.9371 0.2723 0.9566 1 0.1081 0.8597 0.3783 0.9484 1 0.1647 0.8837 0.2566 0.9201 1 0.1544 0.8499 0.305 0.9264 1 0.1751 0.8339 0.2886 0.9176 1 0.0841 0.958 0.2307 0.9583 1 0.1419 0.7434 0.4568 0.9309 1 0.1391 0.7743 0.3798 0.9317 1 0.1626 0.8569 0.2778 0.9218 1 0.1178 0.9264 0.2482 0.9424 1 0.0793 0.9504 0.2657 0.9611 1 0.0952 0.8483 0.4474 0.9527 1 0.0762 0.934 0.3114 0.9619 1 0.0647 0.9632 0.2587 0.968 1 0.0677 0.9434 0.3033 0.9664 1 0.0648 0.9561 0.2801 0.9679 1 0.105 0.9309 0.2557 0.9487 1 0.0703 0.964 0.2605 0.9652 2 0.0703 0.9732 0.2076 0.965 2 0.0918 0.9396 0.2664 0.9547 2 0.0725 0.9708 0.2197 0.9641 2 0.1151 0.8889 0.3395 0.9438 2 0.1004 0.8978 0.3405 0.9502 2 0.0817 0.9224 0.346 0.9595 2 0.1526 0.9067 0.2341 0.925 2 0.1029 0.9451 0.237 0.949 2 0.1249 0.8993 0.2843 0.9383 2 0.1238 0.9396 0.2211 0.9388 2 0.1287 0.926 0.2358 0.9359 2 0.1093 0.9341 0.2452 0.9459 2 0.1176 0.9047 0.2796 0.9427 2 0.0594 0.9538 0.2995 0.9703 2 0.0642 0.9604 0.359 0.9682 2 0.0671 0.9556 0.2748 0.9664 2 0.0743 0.9153 0.373 0.9642 2 0.0813 0.9512 0.2764 0.9599 2 0.1257 0.9338 0.2444 0.938 2 0.1138 0.9276 0.2479 0.9441 2 0.0574 0.9359 0.3827 0.972 2 0.1073 0.9067 0.3628 0.9474

## Klasifikasi Mutu Buah Jambu Biji Getas Merah Berdasarkan Tekstur Menggunakan
Kelas Contrast Correlation Energy Homogeneity 2 0.1531 0.9133 0.229 0.9259 2 0.1566 0.9185 0.2099 0.9246 2 0.1427 0.8793 0.274 0.9309 2 0.1201 0.9453 0.2545 0.943 2 0.0776 0.9495 0.2715 0.9617 2 0.123 0.9408 0.2202 0.9397 2 0.1022 0.9517 0.23 0.9495 2 0.1134 0.933 0.2449 0.9443 2 0.1404 0.8963 0.2523 0.9317 2 0.0996 0.9241 0.2917 0.9512 2 0.1047 0.933 0.2811 0.9485 3 0.1335 0.91 0.2716 0.9341 3 0.1447 0.8796 0.2785 0.9288 3 0.1334 0.8099 0.3929 0.9345 3 0.1069 0.8863 0.3654 0.9481 3 0.1114 0.9562 0.2041 0.9452 3 0.1341 0.8707 0.3238 0.9347 3 0.1164 0.9109 0.3063 0.9427 3 0.1364 0.8938 0.2794 0.9342 3 0.1064 0.9066 0.3124 0.947 3 0.1377 0.8467 0.3249 0.9328 3 0.133 0.9051 0.2818 0.9351 3 0.1056 0.9267 0.2837 0.9472 3 0.1191 0.9092 0.2888 0.9421 3 0.0849 0.9154 0.4067 0.9584 3 0.0826 0.9491 0.2709 0.9587 3 0.0596 0.9716 0.276 0.9706 3 0.0799 0.9547 0.2549 0.9602 3 0.1488 0.9172 0.2154 0.9267 3 0.2292 0.829 0.2166 0.8928 3 0.0858 0.9118 0.3942 0.9577 3 0.1453 0.8851 0.2649 0.9281 3 0.1233 0.9155 0.2583 0.9396 3 0.108 0.9377 0.2364 0.9465 3 0.0691 0.9338 0.3286 0.9655 3 0.077 0.9687 0.2267 0.9617 3 0.1452 0.9056 0.2453 0.9287 Kelas Contrast Correlation Energy Homogeneity
3 0.0652 0.9439 0.316 0.9674 3 0.1264 0.9019 0.2938 0.9386 3 0.0803 0.9504 0.3003 0.9602 3 0.077 0.9477 0.2805 0.9622 3 0.0643 0.9559 0.2932 0.9686
Tabel diatas merupakan hasil dari ekstraksi ciri pada data Latih menggunakan metode GLCM beserta ke-4 nilai GLCM tersebut yaitu nilai contrast, correlation, energy dan homogeneity.
b. Ekstraksi Ciri data Uji
Table 4 Ciri Data Uji Kelas Contrast Correlation  Energy Homogeneity 1 0.0722 0.9558 0.2828 0.9639 1 0.0947 0.9367 0.3049 0.9533 1 0.0742 0.9551 0.2758 0.9632 1 0.1406 0.8717 0.3101 0.9328 1 0.082 0.9634 0.2296 0.9591 1 0.1033 0.9058 0.3326 0.9487 1 0.075 0.9499 0.2697 0.9626 1 0.0786 0.943 0.313 0.9608 2 0.1085 0.919 0.2674 0.9462 2 0.089 0.9385 0.269 0.9557 2 0.096 0.896 0.3564 0.9531 2 0.1045 0.9554 0.2287 0.9483 2 0.0739 0.9306 0.35 0.9636 2 0.1268 0.9132 0.2506 0.9377 2 0.0862 0.921 0.3171 0.9572 2 0.1167 0.8941 0.2976 0.9423 3 0.0819 0.9529 0.2537 0.9594 3 0.0939 0.8754 0.4422 0.9552 3 0.1763 0.8929 0.226 0.9139 3 0.1338 0.9439 0.2358 0.94 3 0.1386 0.8839 0.3377 0.937 3 0.1818 0.8586 0.2485 0.9116 3 0.1995 0.8724 0.225 0.9031 3 0.088 0.9603 0.2455 0.9569
Tabel diatas merupakan hasil dari ekstraksi ciri pada data Uji menggunakan metode GLCM beserta ke-4 nilai GLCM tersebut yaitu nilai contrast, correlation, energy dan homogeneity.

## Klasifikasi Mutu Buah Jambu Biji Getas Merah Berdasarkan Tekstur Menggunakan

## 3. Hasil Perhitungan Pengujian Akurasi
Hasil dari penelitian berikut akan dirangkum dalam subbab berikut ini, pada penelitian kali ini telah didapatkan nilai akurasi tertinggi pada nilai K = 9 yaitu dengan akurasi 45,8333% dan dengan nilai K terendah yaitu K = 3, didapatkan akurasi sebesar 29,1667%.
Table 6 Hasil Akurasi Nilai K 1 3 5 7 9 11 Akurasi 41.6 29.1 37.5 37.5 45.8 41.6
Tabel diatas menjelaskan akurasi pada masing-masing nilai K pada pengujian KNN.

## Gambar 6 Diagram Akurasi
Diagram  hasil  pengujian  pada  masing-masing  nilai  K  yang  digunakan  pada pengujian KNN. Gambar diatas merupakan hasil dari tabel 21 yang telah dibuat bar chart. Persentase  tertinggi  pada  klarifikasi  Tingkat  mutu  buah  jambu  biji  terdapat  pada  K=9 dengan nilai 45,8%. Akurasi  yang tergolong kecil ini besar kemungkinan karena tahap akuisisi data yang tidak sesuai dengan masing-masing kelas Super, kelas A, dan kelas B, sehingga  mendapatkan  akurasi  yang  minim,  dan  besar  kemungkinan  karena  tahap praproses masih kurang optimal.

## Kesimpulan
Berdasarkan  pemaparan  diatas  dapat  disimpulkan  yaitu  KNN  mampu mengidentifikasi  serta  mengklasifikasikan  mutu  buah  jambu  biji  getas  merah  dengan menggunakan  4  fitur  yaitu Energy,  Homogenity,  Contrast,  Correlation dengan menggunakan sudut 0 derajat, dan Persentase tertinggi pada klarifikasi Tingkat mutu buah jambu biji terdapat pada K=9 dengan nilai 45,8%. Akurasi yang tergolong kecil ini besar kemungkinan karena tahap akuisisi data yang tidak sesuai dengan masing-masing kelas Super, kelas A, dan kelas B, sehingga mendapatkan akurasi yang minim.

## Bibliography
Budianita,  E.,  Jasril,  J.,  &  Handayani,  L.  (2015). Implementasi  Pengolahan  Citra  dan Klasifikasi  K-Nearest  Neighbour  Untuk  Membangun  Aplikasi  Pembeda  Daging Sapi dan Babi Berbasis Web . Jurnal Sains, Teknologi Dan Industri , 12 (2), 242–247.
Munir, R. (2004). Pengolahan citra digital dengan pendekatan algoritmik .
PAMBUDI,  A.  A.  (2018). Sortasi  Dan  Grading  Cabai  Merah  (Capsicum  annuum  L.) Menggunakan Pengolahan Citra Digital . Universitas Gadjah Mada.
Prabowo,  H.  (2019). IDENTIFIKASI  JENIS  BIJI  KOPI  ARABIKA  DAN  ROBUSTA MENGGUNAKAN DETEKSI TEPI CANNY DENGAN KLASIFIKASI K-NEAREST NEIGHBOR . Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta.
Prahudaya,  T.  Y.,  &  Harjoko,  A.  (2017). Metode  Klasifikasi  Mutu  Jambu  Biji Menggunakan Knn Berdasarkan Fitur Warna Dan Tekstur . Jurnal Teknosains , 6 (2), 113–123.
Prasetyo,  E.  (2011).  P engolahan  citra  digital  dan  aplikasinya  menggunakan  Matlab . Yogyakarta: Andi .
Roidah, I. S. (2015). Pemanfaatan lahan dengan menggunakan sistem hidroponik . Jurnal Bonorowo , 1 (2), 43–49.
Santony, J.,  Harlan, J., & Madenda, S. (2015). Segmentasi Citra X-Ray Thorax Untuk Mengidentifikasi Objek Infiltrat Dengan Proses Morfologi Matematika . Prosiding Senatkom , 1 .
Tarista, M. P. (2016). DETEKSI KANKER PAYUDARA PADA CITRA MIKROKALSIFIKASI  MAMMOGRAFI  DENGAN  METODE  NAIVE  BAYES . UNIVERSITAS AIRLANGGA.
Umah,  S.  K.  (n.d.). Kajian  Mutu  Buah  Jambu  Biji  Merah  (Psidium  guajava  L.) Berdasarkan Variasi Umur Simpan Menggunakan Pengolahan Citra Digital .
Wibowo,  F.,  Hakim,  D.  K.,  &  Sugiyanto,  S.  (2018). PENDUGAAN  KELAS  MUTU BUAH PEPAYA BERDASARKAN CIRI TEKSTUR GLCM MENGGUNAKAN ALGORITMA  K-NEAREST  NEIGHBORS . Jurnal  Nasional  Pendidikan  Teknik Informatika: JANAPATI , 7 (1), 100–106.
Yani,  D.  U.  R.  (2017). Klasifikasi  Tingkat  Keparahan  Non-Proliferative  Diabetic Retinopathy Berdasarkan Hard Exudate Menggunakan Extreme Learning Machine . Institut Teknologi Sepuluh Nopember.