Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 595-608 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Segmentasi Kematangan Pisang Raja Berbasis Fitur Warna HSV Menggunakan Metode KNN
Warham Aliansa 1 , Hadijah Nisa Ifayatin 2 , Rizal Adi Saputra 3 1,2,3 Universitas Halu Oleo, Sulawesi Tenggara, Indonesia e-mail: 1 warhamaliansa23@gmail, 2 hadijahnis014@gmail.com, 3 rizaladisaputra@uho.ac.id

## Abstract
Taxonomically, the banana tree belongs to the Family Musaceae and the Genus Musa. The most widely cultivated species or type of banana worldwide is the wild banana. The ripeness classification of Raja bananas  can  be  obtained  through  two  methods:  destructive  and  non-destructive.  Destructive classification  is  performed  through  chemical  analysis,  but  it  can  only  be  done  by  destroying  the banana. On the other hand, non-destructive classification for Raja bananas can be done by observing the texture and color of the banana peel, which is the outermost part of the fruit, without the need to taste the flesh or peel it, thus keeping the fruit intact. In the classification of king bananas into three ripeness stages: unripe, ripe, and overripe, 150 test data and 15 training data are used. The HSV color feature is employed using the K-Nearest Neighbors (KNN) classification method with the assistance of MATLAB R2021a software, achieving 100% accuracy.
Keywords : HSV, KNN, Matlab, Banana Segmentation, Image Processing

## Abstrak
Secara taksonomi pohon pisang merupakan Famili Musaceae dan Genus Musa. Budidaya pisang yang paling  banyak  ditanam  atau  dibudidayakan  didunia  adalah  spesies  atau  jenis  pisang  hutan. Klasifikasi  kematangan  pada  pisang  raja  juga  bisa  diperoleh  dengan  dua  cara  destruktif  dan  tidak destruktif.  Untuk  klasifikasi  destruktif  dibuat  dengan  analisis  secara  kimia.  Tapi  ini  hanya  bisa dilakukan dengan menghancurkan pisang. Untuk cara non-destruktif klasifikasi pada pisang raja bisa dilakukan dengan cara melihat tekstur dan warna pada kulit pisang sebagai bagian paling luar dari pisang  tanpa  harus  mencicipi  daging  buah  dan  tanpa  membuka  kulitnya  sehingga  dapat  menjaga buah tetap  utuh. Dalam pengklasifikasian pisang raja dalam  3  ekstraksi  ciri yaitu  mentah,  matang dan busuk menggunakan 150  data uji dan 15 data latih digunakan fitur  warna HSV menggunakan metode  pengklasifikasian  KNN  dengan  bantuan  aplikasi  MATLAB  R2021a  dengan  tingkat  akurasi 100%.
Kata kunci : HSV, KNN, Matlab, Segmentasi Pisang, Pengolahan Citra

## 1. PENDAHULUAN
Pisang  sendiri  adalah  tanaman  dari Classis  Monocotyledoneae yang merupakan habitus terna dari perennial yang  berbentuk  dengan  batang  semu[1]. Pisang adalah nama umum untuk tanaman terna yang memiliki ukuran batang dan daun  yang  berbentuk  lonjong  dengan  diameter  cukup  besar  yang  tumbuh  dari batang  pohon.  Secara  morfologi  tumbuhan  atau  tanaman  pisang  terdiri  dari beberapa  bagian  yaitu  biji  ( Semen ),  buah  ( Frunctus ),  bunga  ( Flos ),  akar  ( Radix ), batang  ( Caulix ),  dan  daun  ( Folium ).  Semua  bagian  pada  pohon  pisang  dapat dimanfaatkan[2]. Batang pohon pisang lunak karena terdiri dari lapisan daun atau yang biasa dikenal dengan nama pelepah pisang yang bentuknya panjang dengan tekstur  berair  dan  lunak.  Batang  bagian  pohon  pisang  yang  cukup  keras  dapat dilihat  secara  langsung  yang  terdapat  di  permukaan  tanah.  Tangkai  daun  pisang yang  memeiliki  bentuk  berpencar  seperti  kipas  dan  rawan  rusak  dengan  bagian
Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 595-608 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
bentuk  batang  meruncing  yang  keatas.  Daun  pada  pohon  pisang  juga  memiliki perdebdaan  pada  tiap  jenis  pisang.  Batang  pisang  menghasilkan  banyak  bunga. Bagian pisang yang berbunga membentuk buah yang dikenal dengan sebutan sisir. Pisang  dikelompokkan  menjadi  kesatuan  bunga  yang  majemuk  dengan  ukuran semakin mengecil kebawah.
Secara taksonomi pohon pisang merupakan Famili Musaceae dan Genus Musa . Budidaya spesies pisang terbanyak ditanam adalah jenis pisang hutan karena jenis tanaman  ini  bisa  tumbuh  di  perbukitan  atau  dataran  rendah  dan  di  hutan. Tumbuhan  ini  juga  bisa  ditanam  berdampingan  dengan  tanaman  lain  seperti singkong dan jagung. Pisang tumbuh di musim apa pun dan dapat dipanen kapan saja sepanjang tahun. Pohon pisang akan mati jika telah berbuah dan terjadi hanya sekali  seumur  hidupnya.  Pisang  dapat  dinikmati  atau  dikonsumsi  dengan  cara dimakan tanpa proses pengolahan atau dengan cara diolah terlebih dahulu. Pisang mengandung  nutrisi  yang  bermanfaat  bagi  kesehatan  dan  juga  digunakan  dalam pengobatan tradisional.
Pisang  mulanya  berasal  dari  Asia  Tenggara,  tetapi  seiring  bertambahnya waktu  buah  pisang  mengalami  persebaran  ke  seluruh  dunia.  Dari  barat  pisang menyebar yang bermula dari Samudra bagian Atlantik lalu menuju ke Madagaskar, kemudian  ke  benua  Afrika,  Amerika  Latin,  dan  sampai  ke  Amerika  Tengah. Sedangkan  untuk  penyebaran  pisang  dari  arah  timur  melintasi  Samudra  Pasifik hingga  sampai  ke  Hawai [3] .  Di  berbagai  daerah  dan  luar  negeri,  pisang  memiliki nama  khasnya  masing-masing,  beberapa  di  antaranya  adalah: Punti (Lampung), Gadang atau Gedhang (Jawa), ounche (Madagaskar), Biyu (Bali), Puntiq (Sassak), Cau atau Cawu (Sunda), koyo (Ternate), Unti (Makassar), Kula (Banda), Tema (Seram), Uri (Ambon).  Di  Jawa  Barat,  pisang  disebut  dengan  Cau,  di  Jawa  Timur dan Jawa Tengah dinamakan gedang[4].
Pisang  menjadi  salah  satu  buah  yang  banyak  dikonsumsi  oleh  masyarakat sehingga banyak yang membudidayakan tanaman ini. Indonesia termasuk negara yang  membudidayakan  pisang  dan  penghasil  pisang  terbesar  di  dunia.  Produksi pisang  di  Indonesia  dapat  mencapai  angka  7.280.658  ton  pada  tahun  2019  dan mengalami  peningkatan  menjadi  8.741.147  ton  pada  tahun  2021  menurut  data Badan  Pusat  Statistik.  Kota  Kendari  merupakan  salah  satu  penghasil  komoditi buah-buahan  tropis,  khususnya  pisang,  Nangka  dan  papaya  merupakan  hasil terbanyak di wilayah Sulawesi tenggara[5]. Dengan tingginya angka konsumsi para petani  harus  mengklasifikasikan  kematangan  buah  pisang  dalam  penjualanya. Dengan  begitu  jika  pengelompokan  kematangan  dilakukan  secara  manual  akan memakan waktu cukup lama.
Pisang raja dengan  nama latin Musa textilia menjadi salah satu pisang yang popular  karena  pisang  ini  dapat  dimakan  secara  langsung  dan  cocok  untuk dijadikan  campuran  pada  berbagai  olahan  makanan.  Pisang  raja  yang  masih mentah memiliki kulit berwarna hijau sedangkan jika sudah matang warna kulit di tandai  dengan  warna  kuning.  Pisang  adalah  buah  iklim  dimana  respirasi  atau pematangan akan terus terjadi walaupun sudah terpisah dari pohonnya sehingga diperlukan  metode  untuk  klasifikasi  tingkat  kematangan  pada  pisang  untuk
Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 595-608 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
menjadi  parameter  apakah  pisang  tersebut  matang  atau  belum.  Klasifikasi kematangan  pisang dilakukan  dengan  dua  cara  yakni  dengan  cara  destruktif  dan non-destruktif.  Untuk  klasifikasi  destruktif  dibuat  dengan  analisis  kimia.  Tapi  ini hanya  bisa  dilakukan  dengan  menghancurkan  pisang.  Untuk  cara  non-destruktif pada buah pisang bisa dilakukan dengan memperhatikan tekstur dan warna pada kulit pisang sebagai komponen atau bagian terluar  dari buah pisang tanpa harus mengupas  kulitnya  atau  mencicipi  dagingnya  sehingga  menjaga  buah  agar  tetap utuh.
Beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  yaitu:  analisis morfologi  pada  ikan  kembung  menggunakan  ruang  warna  HSV  dan  YCbCr  yang kemudian  nilainya  dihitung  menggunakan  MSE  dan  PSNR  dengan K-Means [6], pemodelan  pengolahan  citra  untuk  mengklasifikasi  jenis  buah  pisang menggunakan  metode  KNN  dengan  tingkat  akurasi  99.1667%  [7],  dengan menggunakan  ekstraksi  ciri  menggunakan  HIS  dan  HSV  dapat  diidentifikasi kematangan  daun  teh  menggunakan  KNN  dengan  ketepatan  100%[8],  dengan metode  KNN  dan  PCA  citra  RGB  dan  HSV  dapat  digunakan  untuk mengklasifikasikan  tingkat  kematangan  buah  pisang  ambon[9],  Pengklasifikasian jenis  buah  pisang  menggunakan  KNN[10].  Selanjutnya  ad  juga  jurnal  penelitian yang  mengklasifikasikan  tingkat  kematangan  pada  buah  atau  biji  kopi  dengan tingkat  ketelitian  sebesar  97,77%  menggunakan  metode  KNN[11].  Pada  jurnal lainnya  juga  membahas  atentang  pengklasifikasian  pada  buah  pisang menggunakan fitur ruang warna HIS dengan hasil 6 sampel tidak sesuai dari total 30  sampel[12].  Dari  pemaparan  dari  berbagai  penelitian  yang  telah  dilakukan maka  penelitian  ini  bertujuan  mendapatkan  tingkat  ketelitian  dalam  deteksi tingkat  kematangan  pisang  raja  dengan  metode  KNN  menggunakan  fitur  ruang warna RGB dan HSV.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  sistem  identifikasi  yang  dilakukan  pada  penelitian  dalam menentukan tingkat  kematangan  pisang  raja  yang  dapat  mengklasifikasikan  dalam  3  kategori yaitu  mentah,  matang  dan  busuk.  Sebanyak  165  citra  pisang  yang  digunakan sebagai data untuk mengklasifikasikan tingkat kematangan pada buah pisang yaitu sebanyak 50 citra buah pisang mentah, 50 citra buah pisang matang, dan 50 citra buah pisang busuk sebagai data latih dan 5 citra buah pisang mentah, 5 citra buah pisang matang, dan 5 citra buah pisang busuk sebagai data uji.
Gambar 1 merupakan diagram blok dari sistem identifikasi kematangan buah pisang  raja  yang  memanfaatkan  fitur  warna.  Sistem  identifikasi  yang  dilakukan untuk menunjukkan tingkat klasifikasi untuk kematangan pisang raja berdasarkan dari  ciri  warna  kulit  buah  yang  dideskripsikan  seperti  pada  sistem  kerja  pada gambar berikut :
Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 595-608 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Gambar  1. Blok Diagram Sistem Identifikasi

## 2.1. Pengumpulan Data
Tahapan  paling  awal  yang  dapat  dilakukan  dalam  penelitian  kali  ini  yaitu dengan  melakukan  studi  pustaka  untuk  menambah  litelatur  dan  dapat  menjadi tambahan  dari  buku  acuan  dalam  mendapatkan  informasi  mengenai  pengolahan citra digital yang akan dilakukan guna menghasilkan solusi dari permaslahan yang ada.

## 2.2. Akuisisi Citra
Akuisi  citra  merupakan  tahapan  setelah  penentuan  atau  pengumpulan  data guna  memperoleh  citra  digital  sebagai  bahan  yang  akan  diolah  dalam  penelitian. Pisang raja merupakan objek yang digunakan  dalam penelitian ini.  Dalam proses akuisisi  citra  digital  penelitian  ini  menggunakan  gawai/ smartphone Xiomi  Redmi Note  9  yang  berlatarkan  kertas  karton  warna  putih  dengan  ukuran  61  x  86  cm. Jarak antara kamera dan objek adalah 15 cm menggunakan cahaya bantuan yang berasal dari lampu putih dan di foto pada siang hari.

## 2.3. Processing
Input citra kedalam sistem kerja, setelah itu dilakukan processing segmentasi menggunakan  thresholding  guna  memisahkan  objek  dan  gambar  dan  untuk penyempurnaannya  dilakukanlah  operasi  morfologi  untuk  segmentasi  tersebut. Stelah  menghasilkan  segmentasi  yang  diinginkan  maka  akan  dimulai  untuk memproses  citra  yang  diubah  dahulu  ke  ruang  warna  RGB  kemudian  akan dikonversi  ke  ruang  warna  HSV  yang  menghasilkan  nilai minimal dan maximal yang  telah  di  tetapkan  pada  saat  melakukan  pengujian  data  latih  agar  dapat menghasilkan  tiga  tingkatan  klasifikasi  yang  diinginkan  yaitu  mentah,  matang, busuk. Adapun alur kerja sistem agar mudah dipahami dapat dilihat pada gambar 2 berikut ini.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 595-608 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 2. Alur Kerja Sistem Klasifikasi Kematangan Pisang Raja

## 2.4. Ekstraksi Ciri
Ekstrasi ciri dalam penelitian ini menggunakan warna pada kulit buah pisang menggunakan  fitur  warna  RGB  yang  kemudian  di  ubah  menjadi  HSV.  HSV  ( Hue , Saturation dan Value ) merupakan perwakilan dari warna dasar dan distribusi pada spectral  panjang  gelombang  cahaya  menentukan  Panjang  gelombang  yang dominan  dari  warna  dasar  tersebut.  Dalam  penentuan Hue digunakan  satuan derajat,  dimana  ada  ketetapan  derajat  pada  warna  dasar  yaitu,  biru  240  derajat, hijau 120 derajat dan merah 0 derajat. Saturation (S) merupakan warna yang akan semakin  terang  jika  nilai  warnanya  semakin  tinggi. Value (V)  merupakan  nilai kerapatan  warna,  pada  warna-warna  yang  gelap  nilai  kerapatan  semakin  rendah sedangkan jika nilai kerapatan semakin tinggi untuk warna-warna yang cerah.

## 2.5. Klasifikasi K-Nearest Neighbor
KNN  ( K-Nearest  Neighbor )  merupakan  salah  satu  metode  dalam mengelompokkan atau klasifikasi dengan melihat ciri pada tetangga terdekatnya.
Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 595-608 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
KNN  memiliki  kelebihan  untuk  mengeksekusi  data training yang  banyak[13]. Pengklasifikasian  ini  cukup  sederhana  dengan  hasil  yang  cukup  akurat.  Pada penelitian ini digunakan metode KNN dengan K=3. KNN menggunakan pendekatan ecludian mendapatkan hasil yang lebih baik, berikut adalah rumus ecludian :
(  )     √∑ ( ) (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  tahapan  analisis  yang  dilakukan  oleh  penguji  berdasarkan  dari  hasil akuisisi  citra  yang  telah  dilakukan  dengan  total  165  objek  yang  terdiri  dari  150 citra  pisang  sebagai  data  uji  dan  15  citra  buah  pisang  sebagai  data  latih.  Citra tersebut menggunakan format .jpg yang di proses dan melewati beberapa tahapan. Masing-masing data uji di tes dan menghasilkan range Hue (s), Saturation (s) dan Value (V) berdasarkan hasil uji.
Adapun  Langkah-langkah  atau  tahapan  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini secara umum yaitu dengan memasukkan atau menginputkan citra ke program atau aplikasi  yang  telah  di  buat.  Citra  di  segmentasi  dan  setelahnya  citra  mengalami preprocessing dengan  mengkonversi  ruang  warna  RGB  menjadi  HSV.  Setelah terjadinya ekstraksi ciri RGB dan dibawa ke ruang warna HSV dilanjutkan dengan pengklasifikasian  menggunakan  metode  KNN  dengan  jumlah  K=3.  Hasil  dari klasifikasi tersebut dievaluasi dengan menghitung nilai MSE dan niai PSNR citra.

## 3.1. Hasil  Klarifikasi  Tingkat  Kematangan  Buah  Pisang  Raja  Berbasis  Fitur Warna HSV
Tabel 1. Range Tingkat Kematangan Buah Pisang No Gambar Range Gambar Range Uji H S v Uji H S V 1 0.0066  0.0080  0.0021 0.0281  0.0248  0.0069 2 0.0069  0.0087  0.0023 0.0229  0.0206  0.0047
Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 595-608 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No Gambar Range Gambar Range Uji H S v Uji H S V 3 0.0070  0.0087  0.0022 0.0224  0.0203  0.0056 4 0.0080  0.0102  0.0023 0.0310  0.0267  0.0064 5 0.0074  0.0093  0.0026 0.0217  0.0199  0.0051 6 0.0072  0.0090  0.0027 0.0201  0.0056 0.0223 7 0.0062  0.0076  0.0023 0.0237  0.0209  0.0060 8 0.0066  0.0081  0.0021 0.0282  0.0254  0.0073 9 0.0070  0.0088  0.0022 0.0264  0.0237  0.0081 10 0.00789  0.0095  0.0023 0.0234  0.0205  0.0056 11 0.03639  0.0332  0.0289 0.0431  0.0410  0.0383 12 0.03868  0.0360  0.0333 0.0384  0.0361  0.0334
Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 595-608 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No Gambar Range Gambar Range Uji H S v Uji H S V 13 0.04339  0.0412  0.0383 0.0344  0.0324  0.0303 14 0.03852  0.0354  0.0321 0.0368  0.0332  0.0292 15 0.04177  0.0399  0.0372 0.0368  0.0342  0.0313 Tabel 2. Range Kategori Kematangan Buah Pisang Mentah Matang Busuk H S V H S V H S V max 0.00 9 0.01 0 0.002  0.036 2 0.032 4 0.014 2 0.045 6 0.04 3 0.0407 min 0.00 5 0.00 6 0.001 8 0.015 8 0.014 2 0.003 6 0.020 9 0.01 8 0.015
Pada  pemerosesan  yang  dilakukan  dalam  menentukan  klasifikasi  tingkat kematangan  pada  pisang  raja  terebut  dibutuhkan  nilai  minimal  dan  maksimal pada masing-masing ruang warna HSV. Nilai dari range warna tersebut dijadikan acuan untuk mencocokkan data yang akan diuji untuk mengklasifikasikan tingkat kematangan  pisang.  Dengan  begitu  klasifikasi  tersebut  akan  sesuai  dengan  nilai dari  range minimal dan maximal yang  telah  ditetapkan  yang  diperoleh  dari  data latih.
Tabel 3. Hasil Kategori Buah Pisang
No Sampel Hasil Perhitungan Fase Kematangan ket Pisang H S V Sebenanya Prediksi 1 0.007288 0.009078  0.002125 Mentah Mentah sesuai 2 0.007273 0.009117 0.002501 Mentah Mentah sesuai 3 0.007695 0.00953 0.002425 Mentah Mentah sesuai
Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 595-608 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No Sampel Hasil Perhitungan Fase Kematangan ket Pisang H S V Sebenanya Prediksi 4 0.006934 0.008589 0.002353 Mentah Mentah sesuai 5 0.007482 0.009314 0.002211 Mentah Mentah sesuai 6 0.023365 0.020788 0.005669 Matang Matang sesuai 7 0.027919 0.023718 0.005681 Matang Matang sesuai 8 0.023739 0.019976 0.005389 Matang Matang sesuai 9 0.026563 0.023055 0.004878 Matang Matang sesuai 10 0.019072 0.017713 0.005013 Matang Matang sesuai 11 0.034272 0.03213 0.029632 Busuk Busuk sesuai 12 0.033109 0.030435 0.027473 Busuk Busuk sesuai 13 0.023856 0.021875 0.019924 Busuk Busuk sesuai 14 0.038839 0.035078 0.030799 Busuk Busuk sesuai 15 0.020967 0.018331 0.015559 Busuk Busuk sesuai
Berdasarkan  hasil  yang  dilakukan  maka  didapatkan  hasil  perhitungan akurasi segmentasi tingkat kematangan pada buah pisang raja berbasis fitur warna HSV menggunakan metode KNN sebagai berikut :
Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 595-608 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Pada Pengujian data diperoleh akurasi sebesar 100%.

## 3.2. Analisis nilai MSE dan PSNR Pada Citra Buah Pisang Raja
Mean  Square  Error atau  MSE  adalah  rata-rata  nilai error atau  kesalahan kuadrat  yang  dijadikan  sebagai  indikator  dalam  menentukan  kemiripan  sebuah citra  dengan  aslinya.  Citra  tersebut  semakin  buruk  jika  nilai  MSE  nya  semakin besar,  begitu  juga  sebaliknya. Peak  Signal  to  Noise  Ratio atau  PSNR  adalah perhitungan  nilai  hasil  dari  sebuah  citra.  Nilai  PSNR  ini  diperoleh  jika  nilai  MSE nya  sudah  diketahui.  Jika  nilai  PSNR  yang  di  peroleh  besar,  maka  citra  tersebut akan semakin baik, begitu juga sebaliknya.
Tabel 4. Nilai MSE dan PSNR Pisang Busuk Citra KKN MSE PSNR Citra Busuk 1  0.00980479  68.2504 Citra Busuk 2 0.0091253 68.5623 Citra Busuk 3  0.00942245  68.4232 Citra Busuk 4  0.00943497  68.4174 Citra Busuk 5  0.00980523  68.2502 Rerata 0.009518548  68.3807 Tabel 5. Nilai MSE dan PSNR Pisang Matang Citra KKN MSE PSNR Citra Matang 1  0.00787079 69.2046 Citra Matang 2 0.0079871 69.1409 Citra Matang 3  0.00783018 69.2271 Citra Matang 4  0.00771871 69.2894 Citra Matang 5 0.0078671 69.2067 Rerata 0.007854776  69.21374 Tabel 6. Nilai MSE dan PSNR Pisang Mentah Citra KKN MSE PSNR Citra Mentah 1  0.00774102 69.2768 Citra Mentah 2  0.00755395 69.3831 Citra Mentah 3  0.00765596 69.3248 Citra Mentah 4  0.00771695 69.2903 Citra Mentah 5  0.00752824 69.3979 Rerata 0.007639224  69.33458
Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 595-608 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Berdasarkan dari hasil yang diperoleh dapat dilihat pada tabel 4, tabel 5, dan tabel 6 dengan  memperhatikan nilai hasil dari perhitungan MSE dan PSNR maka diperolehlah hasil analisis mengenai ketiga table tersebut. Pada data tabel 4 nilai MSE terkecil ada pada citra 2 dengan nilai 0.0091253 menandakan citra busuk 2 merupakan citra terbaik dalam dengan niai PSNR sebesar 68.5623 dan nilai rerata MSE dan PSNR data tabel 4 yang diperoleh sebesar 0.009518548 dan 68.3807. Pada tabel 5 didapatkan nilai MSE terendah 0.00771871 dan PSNR tertinggi 69.2894  menunjukkan  bahwa  citra  terbaik  pada  data  tersebut  ada  pada  citra matang  4  dan  nilai  rerata  MSE  0.007854776  dan  PSNR  69.21374  secara keseluruhan.  Pada  tabel  6  didapatkan  nilai  MSE  terendah  0.00755395  dan  PSNR tertinggi 69.3831 menunjukkan bahwa citra terbaik pada data tersebut ada pada citra  mentah  4  dan  nilai  rerata  MSE  0.007639224  dan  PSNR  69.33458  secara keseluruhan.

## 3.3. Aplikasi Klarifikasi Tingkat Kematangan Buah Pisang Raja Berbasis Fitur    Warna HSV
Gambar  dibawah  merupakan  aplikasi  segmentasi  tingkat  kematangan  pada buah  pisang  raja  menggunakan  ekstraksi  ciri  warna  kulit  menggunakan  ruang warna  HSV  dengan  metode  KNN.  Yang  terbagi  atas  3  kategori  yaitu  segmentasi kematangan pisang mentah, pisang matang dan pisang busuk.
Gambar  3. Aplikasi Segmentasi Kematangan Pisang Mentah
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 595-608 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar  4. Aplikasi Segmentasi Kematangan Pisang Matang
Gambar  5. Aplikasi Segmentasi Kematangan Pisang Busuk
Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 595-608 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 4. SIMPULAN
Pada  penelitian  ini  dihasilkan  segmentasi  tingkat  kematangan  pada  buah pisang  raja  berdasarkan  fitur  warna  HSV  yang  diklasifikasikan  menggunakan metode  KNN  dengan  hasil  akurasi  100%  kemudian  dievaluasi  menggunakan metode  perhitungan  niai  MSE  dan  PSNR.  Dengan  demikian  pada  penelitian  ini dapat  menjadi  referensi  tambahan  dan  untuk  penelitian  yang  memiliki  akurasi kurang  dari  100%.  Adapun  data  yang  digunakan  adalah citra  digital  buah pisang raja dengan total citra 165 buah pisang yang terdiri dari 150 data uji dan 15 data latih. Pada data uji digunakan 50 citra buah pisang mentah, 50 citra buah pisang matang dan 50 citra buah pisang busuk. Sedangkan untuk data training terdiri dari 5 citra buah pisang mentah, 5 citra buah pisang matang, dan 5 citra buah pisang busuk.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Ulmillah, M. S. Pendidikan Biologi, F. Tarbiyah, e D. Keguruan, “Modul Taksonomi Tumbuhan  Tinggi  Kelas  Monokotil  (Monocotyledonae)  OLEH  WIS  KURNIA 1511060361 Dosen Pembimbing”, 2021.
[2] W. Ode, S. Sariamanah, A. Munir, e A. Agriansyah, “Karakterisasi Morfologi Tanaman Pisang  (Musa  Paradisiaca  L.)  Di  Kelurahan  Tobimeitakecamatan  Abeli  Kota Kendari”, 2016.
[3] P. Tanaman e B. Stroberi, “Pemanfaatan Buah Pisang Kluthuk Terhadap”.
[4] K.  Deputi  Menegristek  Bidang  Pendayagunaan  dan  Pemasyarakatan  Ilmu Pengetahuan dan Teknologi, “Ttg Budidaya Pertanian Pisang ( Musa spp )”.
[5] N. Sularida, J. Y. Sari, I. Purwanti, e N. Purnama, “Identifikasi Tingkat Kematangan Buah Pisang Menggunakan Metode Ektraksi Ciri Statistik Pada Warna Kulit Buah”, 98 ULTIMATICS , vol. X, n o 2, 2018.
[6] P. Nabilla, M. Farhan Saputra, e R. A. Saputra, “Perbandingan Ruang Warna Rgb, Hsv Dan  Ycbcr  Untuk  Segmentasi  Citra  Ikan  Kembung  Menggunakan  K-Means Clustering”, 2022.
[7] J. Pendidikan e D. Konseling, “Pemodelan Pengolahan Citra untuk Klasifikasi Jenis Buah Pisang Menggunakan Metode KNN”.
[8] R.  N.  Identifikasi  Kematangan  Daun  …  |  Auliasari,  L.  Novamizanti,  e  N.  Ibrahim, “Identifikasi Kematangan Daun Teh Berbasis Fitur Warna Hue Saturation Intensity (HSI) dan Hue Saturation Value (HSV) (Identification Maturity Tea Leaves Based on Color  Feature  Hue  Saturation  Intensity  (HSI)  and  Hue  Saturation  Value  (HSV))”, 2020.
[9] S.  P.  Adenugraha,  V.  Arinal,  e  D.  I.  Mulyana,  “Klasifikasi  Kematangan  Buah  Pisang Ambon  Menggunakan  Metode  KNN  dan  PCA  Berdasarkan  Citra  RGB  dan  HSV”, JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA ,  vol.  6,  n o 1,  p.  9,  jan.  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i1.3287.
[10]  Z. D. Lestari, N. Nafi’iyah, e P. H. Susilo, “Sistem Klasifikasi Jenis Pisang Berdasarkan Ciri Warna HSV Menggunakan Metode K-NN”.
[11]  S.  Raysyah,  V.  Arinal,  e  D.  I.  Mulyana,  “Klasifikasi Tingkat  Kematangan  Buah  Kopi Berdasarkan Deteksi Warna Menggunakan Metode KNN dan PCA”, Sistem Informasi | , vol. 8, n o 2, p. 88–95, 2021.
[12]  S.  Sakir et  al. ,  “Penerapan  Metode  Transformasi  Ruang  Warna  HSI  untuk Mendeteksi Tingkat Kematangan Buah Pisang Berdasarkan Fitur Warna Citra Kulit
Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 595-608 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Pisang”, Jurnal  PASTI ,  vol.  14,  n o 3,  p.  243,  mar.  2021,  doi: 10.22441/pasti.2020.v14i3.003.
[13]  “Penerapan K-Nearest Neighbor Penentuan Pemberian Kredit (Ester Arisawati)|1”,
Ester Arisawati , [Online]. Available: http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti