## KLASIFIKASI MUTU JERUK NIPIS DENGAN METODE LEARNING VECTOR
QUANTIZATION (LVQ)
Ahmad Sahru Romadhon 1 dan Vivi Tri Widyaningrum 2
1,2 Program Studi Mekatronika Universitas Trunojoyo Madura
1 s4hru_0354@yahoo.com dan 2 vivie_7812@yahoo.com
Abstrak: Pemanfaatan  buah  jeruk  nipis  sudah  lama  dikenal  oleh  masyarakat  Indonesia  dan  memiliki nilai  ekonomi  yang  tinggi.  Harga  buah  jeruk  nipis  ditentukan  oleh  mutu  yang  didasarkan  pada  tingkat ketuaan  dan  kematangan.  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Learning  Vector  Quantization  (LVQ)  memiliki kemampuan  untuk  melatih  pola-pola  yang  merupakan  neural  network  based  on  competition.  Untuk  itu, dalam  penelitian  ini,  akan  dibuktikan  kemampuan  JST  LVQ  tersebut  dengan  mengembangkan  aplikasi untuk mengidentifikasi mutu jeruk nipis berdasarkan warna jeruk tersebut. Buah jeruk nipis diidentifikasi berdasarkan input histogram warna citra yang didapat dari hasil capture menggunakan kamera. Dari 20 sampel  pola  data  jeruk  nipis  dengan  tingkatan  yang  berbeda  diinputkan  pada  jaringan  syaraf  tiruan Learning Vector Quantization (LVQ) untuk menghasilkan nilai bobot akhir. Klasifikasi  mutu jeruk nipis ini  menggunakan  metode  LVQ  ini  berhasil  dengan  tingkat  keberhasilan  identifikasi  76%.  Dari  hasil identifikasi  yang  telah  dilakukan  menghasilkan  empat  output  identifikasi  yaitu  jeruk  nipis  muda  82%, setengah matang  76%, matang 80%, dan busuk 66 %.
Kata kunci: Jaringan Syaraf Tiruan, Learning Vector Quantization.
Abstract : Utilization  of  lemon  have  been  long  time  known  by  the  indonesian    people  and  has  a  high economic  value.  Lemon  price  is  determined  by  the  quality  of  which  is  based  on  the  rate  of  aging  and maturity.  Neural  Network  Learning  Vector  Quantization  (LVQ)  has  the  ability  to  train  the  patterns  of neural  network  which  is  based  on  competition.  Therefore,  in  this  research,  will  prove  the  ANN  LVQ ability  to  develop  applications  to  identify  quality  lemon  by  the  lemon  color.  The  lemon  were  identified based on the input image histogram color obtained from  capture using camera. Of the 30 samples of data patterns  lime  with  different  levels  of  input  on  neural  network  Learning  Vector  Quantization  (LVQ)  to produce  a  final  weight  value.  Lime  quality  classification  using  LVQ  method  is  successful  with identification  success  rate  of  76%.  From  the  results  of  identification  that  has  been  done  produces  four outputs, namely the identification of young lime 82%, 76% half-ripe, 80% ripe, and 66% rotten.
Keywords : Neural Network , Learning Vector Quantization (LVQ).

## PENDAHULUAN
Jeruk  nipis  sudah  dikenal  sejak  lama  sebagai  salah  satu  tanaman  yang  memiliki  banyak  manfaat  dan mempunyai nilai ekonomi yang tinggi. Pada umumnya masyarakat Indonesia mengenal buah jeruk nipi s sebagai  salah  satu  bahan  dapur  yang  berfungsi  sebagai  penyedap  masakan,  penyegar,  minuman, penyegar,  membersihkan  karat  pada  logam,  bahan  pembuat  asam  sitrat,  dan  juga  sebagai  bahan campuran jamu. Harga buah jeruk nipis ditentukan oleh mutu yang didasarkan pada tingkat ketuaan dan kematangan  serta  berat.  Selama  ini  pedagang  pengumpul  dan  industri  makanan  dan  obat  tradisional melakukan  pemilahan  mutu  menggunakan  prosedur  analisa  warna  kulit  secara  manual.  Cara  manual dilakukan berdasarkan pengamatan visual secara langsung pada buah yang akan diklasifikasi. Kelemahan pengklasifikasian manual sangat dipengaruhi subjektifitas operator sortir sehingga pada kondisi tertentu tidak konsisten proses pengklasifikasiannya (yudha, Oktaviano).
Proses  yang  dilakukan  secara  manual  membutuhkan  tenaga  dan  konsentrasi  yang  cukup besar  sehingga diperlukan  suatu  metode  yang  dapat  menjamin  keseragaman  mutu  jeruk  nipis.  Metode  yang  dapat diterapkan  pada  masalah  ini,    yaitu  dengan  menggunakan  pengolahan  citra  digital  yang  mengha silkan data  untuk  diproses  secara  pembelajaran dengan  jaringan  syaraf  tiruan  sehingga  dapat  digunakan  untuk menentukan mutu buah.
Teknologi  informasi  berkembang  dengan  pesat  sehingga  memungkinkan  untk  mengidentifikasi  buah berdasarkan  ciri  warna  dengan  bantuan  komputer.  Identifikasi  buah  ini  dilakukan  dengan  pengamatan visual  secara  tidak  langsung  menggunakan  kamera  sebagai  pengolah  citra  dari  gambar  yang  direkam kemudian  diolah  dengan  menggunakan  perangkat  lunak  komputer  metode  jaringan  syaraf  tiruan algoritma  pembelajaran  Learning  Vector  Quantization  (LVQ).  Objek  yang  diamati  yaitu  buah  jeruk yang  berbeda  tingkat  kematangannya  berdasarkan  warna.  Informasi  citra  dari  buah  jeruk  yang  diamati menggunakan  bantuan  kamera  atau  webcam.  Webcam  dan  software  diintegrasikan  ke  computer menggunakan jaringan syaraf tiruan agar komputer dapat mengenali informasi citra buah jeruk tersebut.
Identifikasi  terhadap  buah  jeruk  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan dimana  dalam  JST  terdapat  beberapa  algoritma  yaitu  perceptron,  propagasi  balik,  kohonen,  Learning Vector  Quantization  (LVQ)  dan  algoritma  JST  lainnya.  Algoritma  yang  dipilih  dan  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  algoritma  LVQ  karena  algoritma  LVQ  dapat  belajar  secara  otomatis  untuk mengklasifikasikan  vektor-vektor  input.  Kelas-kelas  yang  didapatkan  sebagai  hasil  dari  lapisan kompetitif  ini  hanya  tergantung  pada  jarak  antara  vektor-vektor  input.  Jika  2  (dua)  vektor  input mendekati  sama,  maka  lapisan  kompetitif  akan  meletakkan  kedua  vector  input  tersebut  ke  dalam  kelas yang  sama.  Proses  utama  meliputi  2  (dua)  fase  yaitu  fase  pelatihan  (training)  dan  fase  pengenalan (recognition).
Tujuan penelitian ini adalah membangun aplikasi untuk klasifikasikan jeruk nipis, menggunakan teknik pengolahan  citra  sebagai  ekstraksi  ciri  dan  jaringan  syaraf  tiruan  algoritma  pembelajaran  Learning Vector Quantization (LVQ) sebagai pengklasifikasiannya.

## METODE PENELITIAN

## Pengolahan Citra
Pengolahan  citra  adalah  pemrosesan  citra  atau image  processing ,  khususnya  dengan  menggunakan komputer  menjadi  citra  yang  kualitasnya  lebih  baik.  Dengan  kata  lain  pengolahan  citra  digital  adalah manipulasi  dan  interprestasi  digital  dari  citra  dengan  bantuan  komputer  (Munir,  2004).  Pengolahan  citra bertujuan untuk:
1. Memperbaiki kualitas gambar, dilihat dari aspek radiometric dan aspek geometric. Aspek radiometric terdiri dari peningkatan kontras, restorasi citra, transformasi warna sedangkan aspek geometric terdiri dari rotasi, skala, translasi, trnsformasi geometric).
2. Melakukan proses penarikan informasi atau deskripsi obyek atau pengenalan obyek yang terkandung pada citra.
3. Melakukan pemilihan citra ciri (feature images) yang optimal untuk tujuan analisis.
4. Melakukan  kompresi  atau  reduksi  data  untuk  tujuan  penyimpanan  data,  transmisi  data,  dan  waktu proses data.
Konsep dasar pengolahan citra dengan data masukan pokok (internal data) berupa langkah berikut :
1. Pengumpulan data yang relevan, yaitu citra digital.
2. Klasifikasi atau pengelompokan dengan cara pengkelasan.
3. Penyusunan data sesuai kelas.
4. Perhitungan dan manipulasi.
5. Pengujian ketelitian dan perhitungan.
6. Penyimpulan dan rekapitulasi hasil.
7. Informasi.

## Representasi warna
Persepsi warna dalam pengolahan citra tergantung pada tiga faktor, yaitu spectral reflectance (menentukan bagaimana  suatu  permukaan  memantulkan  warna), spectral  content (kandungan  warna  dari  cahaya  yang menyinari  permukaan)  dan spectral  response (kemampuan  merespon  warna  dari  sensor  dalam imaging system ).  Representasi  warna  ini  terdiri  dari  tiga  unsur  utama  yaitu  merah  ( red) ,  hijau  ( green) ,  dan  biru ( blue) .  Gabungan  tiga  warna  ini  membentuk  warna-warna  lainnya  berdasarkan  intensitas  dari  masing- masing warna tersebut dengan intesitas maksimal, dan warna hitam merupakan gabungan dari ketiga warna tersebut dengan intensitas minimal.
Tingkat  RGB  pola  bit  dikomposisikan  dari  tiga  warna  tersebut  dan  masing-masing  warna  mempunyai  28 atau 256 bit (0 - 255). Model warna RGB (Red, Green, Blue) dapat direpresentasikan menjadi gambar yang terdiri  dari  warna  putih  dan  gradiasi  warna  hitam  yang  biasa  disebut  grayscale,  contoh  gambar grayscale seperti  Gambar  1.  Untuk  mengubah  RGB  menjadi greyscale dapat  digunakan  rumus  sebagai  berikut: greyscale = 0.299R + 0.587G + 0.114B (Gonzalez, 2008).
Gambar 1. Citra Jeruk Truecolor dan Greyscale

## Histogram Warna
Histogram  warna  atau  c olor  histogram adalah  representasi  distribusi  warna  dalam  sebuah  gambar  yang didapatkan  dengan  menghitung  jumlah  pixel  dari  setiap  bagian range warna,  secara  tipikal  dalam  dua dimensi  atau  tiga  dimensi.  Dalam  pembuatan  histogram,  nilai  RGB  mempunyai range dari  0  sampai  255 akan punya kemungkinan kombinasi warna sebesar 16777216 (didapat dari: 255 x 255 x 255).
Kegunaan histogram dalam pengolahan citra salah satunya untuk melihat apakah distribusi informasi yang ada dalam  suatu citra sudah baik atau belum. sebagai contoh distribusi informasi dalam  citra kurang baik adalah  pada  permaslahan  detil  tekstur  citra  kurang  terlihat  jelas.    Salah  satu  usaha  untuk  memperbaiki distribusi citra adalah dengan menggunakan metode histogram equalisation (Munir, 2004). Histogram juga banyak digunakan dalam texture analysis untuk melihat apakah kedua tekstur sama atau berbeda. Misalkan seberapa  mirip  tekstur  buah  A  dengan  tekstur  buah  B,  untuk  melihat  apakah  pencahayaan  dan contrast suatu  citra  terlalu  terang  atau  terlalu  gelap.    Histogram  dari  suatu  citra  terlalu  terang  biasanya  cenderung mengumpul di  nilai  grey level  yang tinggi (ke arah  nilai 255), sebaliknya  histogram dari suatu citra  yang terlalu gelap biasanya cenderung mengumpul di nilai grey level yang rendah (ke arah nilai 0). pada Gambar 2. merupakan contoh histogram citra dari citra jeruk pada Gambar 1.
Gambar 2. Histogram Citra

## Jaringan Syaraf Tiruan (JST)
Jaringan  syaraf  tiruan (artifical  neural  network) adalah  sistem  komputasi  yang  arsitektur  dan  operasinya diilhami dari pengetahuan tentang sel syaraf biologis di dalam otak. Jaringan syaraf tiruan merupakan salah satu  representasi  buatan  dari  otak  manusia  yang  selalu  mencoba  menstimulasi  proses  pembelajaran  pada otak  manusia tersebut. Jaringan syaraf tiruan dapat digambarkan sebagai  model  matematis dan komputasi untuk  fungsi  aproksimasi  non-linear,  klasifikasi  data  cluster  dan  regresi  non-parametrik  atau  sebuah simulasi dari koleksi model jaringan syaraf biologi.
Model  jaringan  syaraf  ditunjukkan  dengan  kemampuannya  dalam  emulasi,  analisis,  prediksi  dan  asosiasi. Kemampuan  yang  dimiliki  jaringan  syaraf  tiruan  dapat  digunakan  untuk  belajar  dan  menghasilkan  aturan atau operasi dari beberapa contoh atau input yang dimasukkan dan membuat prediksi tentang kemungkinan output yang akan muncul atau menyimpan karakteristik input yang diberikan kepada jaringan syaraf tiruan.
Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  adalah  system  pemroses  informasi  yang  memiliki  karakteristik  unjuk  kerja tertentu  yang  menyerupai  jaringan  syaraf  biologis  (Fausett,  1994).  JST  telah  dikembangkan  sebagai generalisasi  model  matematika  dari  aspek  kognitif  manusia  atau  syaraf  biologis,  yaitu  didasarkan  pada asumsi-asumsi bahwa :
a. Pemrosesan informasi terjadi pada elemenelemen yang disebut neuron.
b. Sinyal-sinyal merambat di antara neuron melalui interkoneksi.
c. Setiap interkoneksi memiliki bobot yang bersesuaian yang pada kebanyakan jaringan syaraf berfungsi untuk mengalikan sinyal yang dikirim.
d. Setiap  neuron  menerapkan  fungsi  aktifasi  (biasanya  tidak  linear)  pada  masukan  jaringan  untuk menentukan sinyal keluarannya

## Learning Vector Quantization
Learning  Vector  Quantization  (LVQ) adalah  suatu  metode  untuk  melakukan  pembelajaran  pada  lapisan kompetitif  yang terawasi. Suatu lapisan kompetitif akan  secara otomatis belajar untuk  mengklasifikasikan vektor-vektor input. Kelas-kelas yang didapatkan sebagai hasil dari lapisan kompetitif ini hanya tergantung pada jarak antara vektor-vektor input. Jika dua vektor input mendekati sama, maka lapisan kompetitif akan meletakkan kedua vektor input tersebut ke dalam kelas yang sama. (Kusumadewi, 2003). Pada Gambar 3, ditunjukkan arsitektur LVQ yang digunakan pada penelitian ini.
Algoritmanya adalah sebagai berikut (Laurent. 1994):
1. Tentukan  maksimum  epoh  (banyaknya  proses  pelatihan  yang  akan  diulangi),  eps  (error  minimum yang diharapkan) dan nilai alpha.
2. Hasil ekstraksi ciri pertama dari masing-masing pola digunakan sebagai data awal (inisialisasi). Data inisialisasi ini akan diisi sebagai nilai bobot awal (w).
3. Epoh = 0
4. Selama (Epoh < MaxEpoh) atau (alpha > eps), maka lakukan hal berikut:
a. Epoh = Epoh + 1
b. Untuk setiap data hasil ekstraksi ciri, lakukan hal berikut:
1. Set x = hasil ekstraksi ciri dari pola.
2. Set T = nomor urut dari setiap kelas
3. Hitung  jarak  hasil  ekstraksi  ciri  pola  saat  ini  dengan  masing-masing  bobot.  Misalkan dihitung jarak hasil ekstraksi  ciri pola pertama dengan  setiap bobot, maka rumus  yang digunakan adalah sebagai berikut:
Jarak = dengan: x1m   = bit ekstraksi ciri dari pola-1 yang ke-m. w1m  = bobot W(1,m) m       = banyak bit ekstraksi ciri
4. Bila nomor kelas pada bobot yang memiliki jarak terkecil sama dengan nilai nomor urut (T) pola, maka hitung: wj (baru) = wj (lama) + α (x – wj (lama))
5. Bila tidak, maka hitung: wj (baru) = wj (lama) - α (x – wj (lama))
c. Kurangi nilai Alpha: α = α – (0.1 * α)
5. Simpan bobot hasil pelatihan (w)
Arsitektur jaringan LVQ dapat dilihat pada Gambar 3 berikut.

## Gambar 3. Arsitektur Jaringan LVQ
Pada  Gambar  3,  terlihat  bahwa  LVQ  mempunyai  beberapa  vektor  bobot  yang  menghubungkan  setiap neuron  masukan  dengan  neuron  keluaran.  Sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  setiap  neuron  keluaran  pada LVQ  berhubungan  dengan  sebuah  vektor  bobot.  Untuk  melakukan  proses  pelatihan  dan  pengujian,  LVQ menggunakan  operasi-operasi  vektor.  Pola  yang  akan  dilatih  dan  dikenali  disajikan  dalam  bentuk  vektor. LVQ mengenali pola berdasarkan pada kedekatan jarak antara dua vektor. Jika |v| mendekati sama, maka v tersebut dikelompokkan ke dalam kelas yang sama.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam membuat sistem klasifikasi mutu jeruk nipis harus digambarkan terlebih dahulu menggunakan blok diagram tentang konfigurasi yang akan diterapkan pada sistem tersebut. Hal tersebut akan sangat membantu dalam  mengetahui  kesalahan  serta  kelemahan  jika  terjadi  kegagalan  dalam  perancangan  sistem  tersebut. Selain  itu  blok  diagram  juga  akan  membantu  untuk  memahami  perancangan  sistem  yang  akan  dilakukan, gambaran umum sistem klasifikasi mutu jeruk nipis dapat dilihat pada Gambar 4.
Jeruk Webcam Komputer
Metode LVQ Pengolah Citra Mikrokontroler Arduino
Motor DC
Gambar 4. Gambaran Umum Sistem Klasifikasi Mutu Jeruk Nipis
Proses klasifikasi jeruk nipis yang dilakukan oleh sistem ini adalah berdasarkan hasil pencocokan terhadap seluruh citra jeruk nipis yang telah dilatih terlebih dahulu menggunakan  Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ).
Proses untuk mendapatkan citra jeruk nipis dalam sistem ini adalah melalui proses capture melalui webcam yang hasilnya disimpan dalam komputer. Data hasil capture webcame proses pelatihan ataupun pengujian sistem,  terlebih  dahulu  melalui  preprocessing  dan  ekstraksi  ciri.  Adapun  preprocessing  yang  akan  dilalui adalah  proses  resize  dan  ekstraksi  ciri  seperti  tampak  pada flowchart Gambar  5.  Proses  pelatihan  LVQ akan menghasilkan bobot yang kemudian akan digunakan untuk proses pengujian.
Gambar 5. Flow Chart Pelatihan dan Pengujian Klasifikasi Jeruk Nipis
Pada penelitian ini menghasilkan prototipe klasifikasi mutu jeruk nipis yang dibuat dengan menggunakan alluminium  dan  akrilik,  karena  secara  mekanik  kuat,  praktis  dan  bahan  mudah  di  cari.  Gambar  6. menunjukkan  mekanik  konveyor  dengan  menggunakan  Motor  DC  yang  pergerakannya  di  control menggunakan arduino.

## Gambar 6. Konveyor dengan menggunakan motor DC
Pada  penelitian  ini  juga  terdapat  wadah  selector  yang  sudah  di  setting  gerakannya  ke  kanan  dan  ke  kiri. Terdapat 4 buah wadah,  wadah 1 untuk jeruk muda, wadah 2 untuk jeruk setengah matang, wadah 3 untuk jeruk matang dan wadah 4 untuk jeruk busuk seperti pada Gambar 7. Saat klasifikasi jeruk nipis, maka alat
Start Ambil Gambar Jeruk Resize Gambar Pelatihan LVQ Ekstraksi Ciri Ekstraksi Ciri Pengujian LVQ Bobot Pelatihan Kategori Jeruk End Apakah Merupakan Proses Pelatihan..? YA TIDAK
ini akan bergerak sesuai dengan wadah yang telah ditentukan.
Gambar 7 . Wadah Selektor Tampak Atas
Pengujian yang dilakukan peneliti yaitu menggunakan 20 semple jeruk nipis terdiri dari 5 jeruk nipis muda, 5 jeruk nipis setengah matang, 5 jeruk nipis matang dan 5 jeruk nipis busuk. Tiap jeruk nipis dilakukan 10 kali  pengujian  yang  menghasilkan  akurasi  system  secara  keseluruhan  76%  dan  error  24%  seperti  pada Tabel 1.
Tabel 1. Pengujian Sistem Klasifikasi Mutu Jeruk Nipis
NO Jenis Jeruk Nipis Percobaan Akurasi Error Sukses Gagal 1 Jeruk  Nipis Muda 1 7 3 70% 30% 2 Jeruk  Nipis Muda 2 8 2 80% 20% 3 Jeruk  Nipis Muda 3 8 2 80% 20% 4 Jeruk  Nipis Muda 4 10 0 100% 0% 5 Jeruk  Nipis Muda 5 8 2 80% 20% Rata – Rata Persentase Jeruk Nipis Muda 82% 18% 6 Jeruk  Nipis Setengah Matang 1 6 4 60% 40% 7 Jeruk  Nipis Setengah Matang 2 7 3 70% 30% 8 Jeruk  Nipis Setengah Matang 3 7 3 70% 30% 9 Jeruk  Nipis Setengah Matang 4 9 1 90% 10% 10 Jeruk  Nipis Setengah Matang 5 9 1 90% 10% Rata – Rata Persentase Jeruk Nipis Setengah Matang 76% 24% 11 Jeruk  Nipis Matang 1 7 3 70% 30% 12 Jeruk  Nipis Matang 2 8 2 80% 20% 13 Jeruk  Nipis Matang 3 9 1 90% 10% 14 Jeruk  Nipis Matang 4 8 2 80% 20% 15 Jeruk  Nipis Matang 5 8 2 80% 20% Rata – Rata Persentase Jeruk Nipis Matang 80% 20% 11 Jeruk  Nipis Busuk 1 6 4 60% 40% 12 Jeruk  Nipis Busuk 2 8 2 80% 20% 13 Jeruk  Nipis Busuk 3 6 4 60% 40% 14 Jeruk  Nipis Busuk 4 7 3 70% 30% 15 Jeruk  Nipis Busuk 5 6 4 60% 40% Rata – Rata Persentase Jeruk Nipis Busuk 66% 34% Rata – Rata Persentase Klasifikasi Mutu Jeruk Nipis 76% 24%

## KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Secara keseluruhan, sistem klasifikasi mutu jeruk nipis  dengan metode Learning Vector Quantization (LVQ) ini sudah dapat bekerja dengan baik sehingga dapat memilah jeruk berdasarkan kategori yang telah ditentukan.
2. Pengujian terhadap klasifikasi  mutu jeruk nipis dengan metode LVQ secara keseluruhan mempunyai akurasi 76%,  dengan akuarsi 82 % untuk jeruk nipis muda, 76% untuk jeruk nipis setengah matang, 80% untuk jeruk nipis matang dan 66% untuk jeruk nipis busuk.
3. Pada penelitian  ini  pengaruh  cahaya  sangatlah  penting,  oleh  Karena  itu  konveyor  harus  ditutup  agar webcam dapat mengambil gambar tanpa pengaruh cahaya dari luar.

## DAFTAR PUSTAKA (A.P.A. Style)
Gonzalez. R. C, Woods. R. E, 2008, “Digital Image Processing”, Prentice Hall.
Jong Jek Siang, Msc, Drs, 2005, “Jaringan Syaraf Tiruan & Pemrogramannya Menggunakan Matlab”,Andi Offset, Yogyakarta.
Kusumadewi. Sri, 2003, “Artificial Intelligence”, Graha Ilmu, Yogyakarta.
Laurent. F, 1994, “Fundamentals of Neural Networks, Architecure, Algorithms, and Application”, Prentice Hall..
.