Page | 93

## KLASIFIKASI MUTU MUTIARA BERDASARKAN BENTUK DAN UKURAN MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOR
Ardiyallah Akbar 1 , Bambang Siswojo 2 , Hadi Suyono 3
Universitas Brawijaya Jln. Veteran Malang, 65145 Indonesia
Ardiyallah_akbar@ymail.com
Abstrak — Dalam  industri  fashion  khususnya  mutiara,  proses  klasifikasi  mutiara  dilakukan  secara  manual dengan  pengamatan  visual.  Hal  tersebut  tentu  akan  memakan waktu  yang  lama  dan  menghasilkan  produk  dengan mutu  yang  salah  karena  keterbatasan  visual  dan  kelelahan  manusia.  Untuk  itu  dibutuhkan  suatu  teknologi  untuk melakukan  proses  klasifikasi  yang  cepat  dan  akurat.  Teknologi  yang  dapat  diterapkan  adalah  pengolahan  citra digital  dan  metode  k-nearest  neighbor.  Sistem  ini  menggunakan  beberapa  proses  pengolahan  citra  digital  ,seperti thereshold yaitu dengan cara memisahkah objek dan latar belakang mutiara dan selanjutnya konten yang digunakan adalah bentuk dan ukuran yang diektraksi dari citra mutiara dengan metode regionprops.Hasil akhir dari sistem ini adalah mampu menentukan kelas dan kualitas mutiara. Dari data sebanyak 25 yang terdiri dari 10 mutiara kualitas A, 10 mutiara kualitas AA, dan 5 mutiara kualitas AAA. Dengan menggunakan Metode K-NN (K-Nearest Neighbor) dan nilai K=1 mampu menghasilkan tingkat akurasi mencapai 92,30%.
Keywords — Citra Digital,Klasifikasi Mutiara, regionprops, K- Nearest Neighbor

## I. PENDAHULUAN
Mutiara  adalah  suatu  benda  keras  yang diproduksi  di  dalam  jaringan  lunak  (khususnya mantel) dari moluska hidup. Sama seperti cangkangnya,  mutiara  terdiri  dari  kalsium  karbonat dalam  bentuk  kristal  yang  telah  disimpan  dalam lapisan-lapisan konsentris. Mutiara yang ideal adalah yang berbentuk  sempurna bulat dan halus, tetapi ada juga  berbagai  macam  bentuk  lain.  Mutiara  alami berkualitas terbaik telah sangat dihargai sebagai batu permata  dan  objek  keindahan  selama  berabad-abad, dan  oleh  karena  itu,  kata  "mutiara"  telah  menjadi metafora  untuk  sesuatu  yang  sangat  langka,  baik, mengagumkan, dan berharga [1].
Mutiara pertama kali di gunakan oleh raja yunani xerxes.  pada  saat  itu  harga  mutiara  sama  dengan harga  kepala  manusia,  mutiara  pada  saat  itu dipercaya sebaga jimat yang membawa keberuntungan  di  saat  perang  dan  juga  obat  yang dapat menyembuhkan penyakit [1] .
Untuk  saat  ini  dalam  proses  klasifikasi  masih menggunakan  tenaga  manusia  yang  dimana  tenaga manusia  sangat  terbatas  sehingga  sering  terjadi  eror pada  saat  proses  sortir,  untuk  itu  dibutuhkan  suatu teknologi  untuk  melakukan  proses  klasifikasi  yang cepat  dan  akurat.  Teknologi  yang  dapat  diterapkan adalah pengolahan citra digital dan metode k-nearest neighbor .
Berdasarkan  analisis,  metode  klasifikasi  pada penelitian  ini  menggunakan  klasifikasi  secara langsung  menggunakan  data  pembelajaran  untuk menentukan katagori  dari data baru yang ditentukan katagorinya.  Metode  ini  dikenal  dengan  nama K- Nearest Neighbor (KNN) [3].
Berbagai  penelitian telah  dilakukan  mengenai metode  K-NN.  Penerapan  metode  K-NN  pada pengolahan citra pada penyakit amandel [2]. Metode KNN  memiliki  tingkat  akurasi  yang  baik  dalam menentukan  jenis  tonsilitis  atau  amandel,  yaitu dengan tingkat akurasi mencapai 90,625% Sedangkan pada  penelitian  tentang  Klasifikasi  jenis bakteri  memberikan  hasil  yang    baik  dengan  tingkat prosentase rata-rata precision 97,97% dan F-Measure 87,09% [3].
Pada  penelitian  yang  telah  dilakukan  mengenai metode thresholding dan regionprops .Untuk penelitian  pada  citra  digital  diantaranya  adalah penelitian  mengenai  menditeksi  marka  jalan  secara live  video  [4].Dalam  penelitian  tersebut  sekema metode  yang  dihasilkan  mampu  melakukan  proses pemisanhan  antara  objek  dan  latar  belakang  dengan baik, hasil dari penelitian ini adalah tentang seberapa akurat  metode thresholding dan  metode regionprops dalam  mengidentifikasi  marka  jalan  di  saat  pagi, siang,  sore  maupun  malam  hari  dan  menghitung jumlah marka yang teridentifikasi.
Pada  penelitian  ini  bertujuan  membuat  suatu  alat bantu  untuk  klasifikasi  mutiara.  Ekstraksi  ciri informasi  mutiara adalah kerangka acuan  yang dapat menunjukkan  bentuk  dan  ukuran    mutiara. Citra mutiara  yang  telah  diambil  akan  diekstrasi  fitur berdasarkan bentuk dan ukuran mutiara, pengklasifikasian  ini  berfungsi  untuk  membantu  saat proses  pemilihan  mutu  mutiara  yang  dilakukan  oleh para  pengrajin,  dimana    penelitian  ini  diharapkan dapat  memberikan  kontribusi  sebagai  alat  bantu klasifikasi mutiara.
Page | 94

## II. METODE

## A. Perancangan Sistem
Gambar.1  merupakan  foto  mutiara  kuliatas  A dengan  Ukuran  mutiara    relatif  kecil  dan  berbentuk lonjong  bagian  Gambar.  2  merupakan  foto  mutiara kulaitas  AA  dengan  ukuran  sedang  dan  memiliki bentuk  bulat,  Gambar.  3  merupakan  foto  mutiara kualitas AAA dimana ukurannya besar dan berbentuk bulat sempurna[6].
Gbr.1 kualitas A Gbr .2 kualitas AA

## Gbr. 3 kualitas AAA
Dari  perbandingan  Gambar.1,Gambar.  2,  dan Gambar  3  dapat  diambil  ciri  yang  dapat  digunakan dalam  proses  deteksi  adalah  bentuk  dan  ukuran mutiara.  Dalam  proses  pengolahan  citra  digital, bagian  Bentuk  dan  ukuran  dapat  di  peroleh menggunakn  metode  regionprop  yaitu  mengukur sekumpulan  properti  –  properti  dari  setiap  region yang  telah  dilabeli  dalam  matriks  label.  Bilangan integer  positif  yang  merupakan  elemen  dari  matriks berkorespondensi  dengan  region  yang  bersesuaian. Area,  panjang  major  axis,  dan  panjang  minor  axis yang  digunakan  merupakan  sebagian  dari  properti yang dihasilkan fungsi regionprops [8].
Gambar.4  menjelaskan  langkah  pertama  yang dilakukan  dalam  proses  pembuatan  sistem  yaitu pengambilan  data  citra    mutiara    yang  akan dimasukkan  ke  dalam  data  latih  ataupun  data  ujian sebagai acuan untuk proes klasifikasi mutiara. Fungsi dari kotak pengambilan citra adalah untuk mendapatkan  citra  yang  seragam,  pengambilan  citra menggunakan  kamera  digital  dan  4  buah  lampu  led yang diletakkan di atas kotak [2].

## Gbr. 4  sistem perekaman data mutiara
Pada Proses pengambilan foto mutiara dilakukan langsung  menggunakan  kamera  digital  .  Jarak pengambilan  foto  antara  kamera  dan  mutiara  19,5 cm,  dan  pencahayaannya  didapat  dari  4  buah  lampu led.  Kemudian  foto-foto  tersebut  disimpat  untuk dijadikan  data  pembelajaran  untuk  proses  klasifikasi mutu mutiara[2].
Dalam  penelitian  ini  perangkat  yang  digunakan ditunjukkan pada Tabel I.
TABEL .I

## PERANGKAT YANG DIGUNAKAN
No Perangkat Spesifikasi Ket. Perangkat 1 Model sistem Emacines Hardwere 2 processor Intel dual Core 2,1 GHz Hardwere 3 Memory 2 GB Hardwere 4 Operating system Windows 10 pro 32 bit Softwere 5 Program Tool Matlab R2014 Softwere 6 Kamera Canon D 1100 12 MP, 5184 X 2912 Auto Focus Hardwere

## B. Metodologi
Penelitian  ini  terbagi  menjadi  4  tahapan  seperti dalam  Gambar  5.  Tahapan  penelitian  meliputi pengambilan  sampel  citra,  preprocessing,  ekstraksi ciri, dan klasifikasi menggunakan K-nearest Neighbor.  Pengambilan  sampel  mutiara  dilakukan dengan mengambil citra sampel mutiara sebanyak 70 mutiara,  yang  terdiri  dari  30  mutu  A,  30  mutu  AA, dan  10  mutu  AAA.  Tahapan  preprocessing  adalah mengubah  citra  RBG  (citra  asli)  menjadi  citra Grayscale.  Setelah  tahap  preprocessing  selanjutnya ektraksi  ciri  menggunakan  metode  regionprops. Metode  regionprops  yaitu  salah  satu  metode  deteksi tepi.  Hasil  dari  ekstraksi  ciri  digunakan  untuk menguji  hasil  klasifikasi  menggunakan  metode  K- NN.
Mulai Pengambilan sampel citra Preprosesing Ekstraksi ciri Klasifikasi K-NN Selsai

## Gbr. 5 tahapan penelitan klasifikasi mutu mutiara
1) Pengambilan Citra Mutiara
Pengambilan  citra  mutiara  dilakukan  dengan menggunakan kamera digital berukuran 12
Page | 95
megapiksel.  Sampel  yang  digunakan  sejumlah  70 citra,  yang  terdiri  dari 30  mutu  A,  30  mutu  AA,  dan 10 mutu  AAA. Untuk tiap mutiara diambil ke empat sisinya  agar  mendapatkan  data  yang  akurat. Pengambilan citra dengan jarak 19,5 cm dari kamera dengan  menggunakan background berwarna  hijau dan menggunakan 4 buah lampu led dengan daya 10 watt  yang  dipasang  di  kiri  dan  kanan  obyek  dengan jarak 15 cm.

## 2) Preprosesing
Pada  tahapan  ini  proses  preprosesing  dilakukan sebelum  melakukan  ekstraksi  ciri.  Tahapan  yang dilakukan  adalah  mencari  nilai  rata-rata  RGB, kemudian  mengubah  citra  RGB  menjadi grayscale untuk  mencari  nilai derajat keabuan.  Contoh  mutiara RGB dan grayscale seperti dalam Gambar 6.[5]
Gbr. 6 Citra mutiara asli dan grayscale

## 3) Ekstraksi Ciri
Pada  peroses  ini  foto  mutiara  diambil  ciri  atau parameter  yang  akan  digunakan  pada  Proses  deteksi citra  mutiara  untuk  klasifikasinya.  Informasi  ciri seperti yang roundness, area, perimeter dan diameter dari mutiara termasuk dalam karakteristik morfologi. Ditunjukkan  pada  gambar  7,  terdapat  beberapa komponen parameter yang akan diekstrak berdasarkan  ciri  morfologi  yaitu Area,  Perimeter, Roundness, dan Diameter [3].
Mulai Selesai Area Perimeter Diameter Roundness Citra Segmented Gbr. 7 alur ekstraksi ciri
Proses  selanjutnya  adalah  menentukan  titik tengah  citra  mutiara,  untuk  memudahkan  proses deteksi item citra mutiara dengan metode Regionprops. Berikut  adalah flowchart dari  metode Regionprops
Mulai
Citra Mutiara
Apakah L berkorespondensi dengan Area, Panjang Major Axis, Panjang
Minor Axis Menentukan Titik Centroid Selesai Ya Tidak Gbr. 8 flowchart dari metode Regionprops

## 4) Klasifikasi
Data  dibagi  menjadi  data  pembelajaran  dan pengujian dengan porsi masing-masing 80% dan 20%. Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  yang  terdiri  dari data  uji  dan  data  latih  terhadap  beberapa  jenis mutiara  berdasarkan  ciri  yang  sudah  diekstrak sebelumnya  menggunakan K-Nearest  Neighbor (KNN) .  Sehingga  representasi feature vectornya  atau adalah (Area, Perimeter, Roundness, Diameter) [3].
Page | 96 Mulai Citra latih Kumpulan citra data latih Preprosesing Ekstraksi ciri Ciri data latih Pengumpulan citra data latih Selai Citra uji Preprosesing Ekstraksi ciri Klasifikasi K-NN Hasil klasifikasi selasai Mulai
(a)                                                        (b) Gbr. 9 flowchart proses identifikasi data latih (a) dan data uji (b) [2].
Pada  Gambar.  9  pada flowchart (a)  merupakan proses  untuk  memperoleh  data  ciri  mutiara  yang, sedangkan flowchart (b)  adalah  proses  pengujian dengan  membandingkan  data  latih  pada  data  uji. Berikut penjelasan mengenai flowchart pada Gambar. 9 :
1)  Pengambilan  ,  proses  pengambilan  data  citra kedalam  sistem  yang  telah  dibuat.  Baik  pada  saat sistem  di  data  latih  ataupun  di  data  uji.[2].  Foto mutiara  diperoleh  dengan  memfoto  langsung menggunakan kamera pada 70 mutiara yang terdiri dari 30 mutiara kualitas A, 30 kualitas mutiara AA, dan 10 mutiara kualits AAA, untuk tiap mutiara di ambil  ke  empat  sisi  mutiara  agar  mendapat akuraasi bentuk citra  yang akurat. Total data yang digunakan dalam penelitian ini adalah 70 data citra mutiara  yang  dibagi  menjadi  25  data  uji  dan  15 data pengujian pada setiap kelasnya.Dan data-data tersebut telah diverifikasi kebenarannya oleh pakar mutiara.[2].
2) Pre-processing , Pada tahap ini dilakukan proses mengubah citra digital menjadi citra grayscale agar bisa  dilakuakn  proses  pemisahan  objek  dan  latar
belakang  menggunakan  metode therholding yang kemudian  diubah  kedalam  bentuk  citra  biner (hitam dan putih) agar proes morfologi (menghilangkan noise citra)[2],[3]
3) Ekstraksi ciri, pada tahap ini proses ekstraksi ciri menggunakan  metode regionprops yaitu  dengan menghitung  properti-properti  citra  seperti  bentuk dan ukuran  mutiara  yaitu dengan  menghitung nilai panjang  major  axis  dan  minor  axis.[3]  Hasil ekstraksi cirinya adalah cita mutiara yang memiliki bentuk  dan  ukuran.Sebelum  dicari  nilai-nilai ekstraksi cirinya pertama-tama dilakukan pemisahan  data  menjadi  tiga  kelas  yaitu  kelas mutiara  A,  mutiara  AA,  dan  mutiara  AAA. Kemudian  data  ciri  masing-masing  kelasnya  yang diperoleh  pada  proses  pelatihan  dikumpulkan terlebih dahulu sebagai data uji yang nantinya akan digunakan sebagai acuan pembanding dengan hasil ekstraksi ciri dari proses pengujian [2].
4) Klasifikasi, pada proses ini klasifikasi dilakukan pada  data  uji,  dimana  hasil  ekstraksi  ciri  yang diperoleh  dari  data  ujia  dibandingkan  dengan  data latih.  Karena  metode  klasifikasi  yang  digunakan mengu nakan metode k-NN maka dilakukan proses pengaturan  nilai  ketetanggaan  (k)  dan  penggunaan rumus  jarak Euclidean  Distance .  Jarak  terdekat dengan  data  latih  suatu  kelas  yang  diperoleh  akan dijadikan  sebagai  acuan  penentu  data  uji.  Data  uji tersebut  akan  masuk  kedalam    kelas  mana  begitu juga hasil yang akan dikeluarkan [2].
Penetuan kelas dilakukan dengan voting mayoritas  sederhana  yaitu  dengan  membandingkan jumlah  kelas  dalam  sejumlah  k  data  terdekat  dengan data  uji.  Ukuran  kedekatan  data  diuji  dengan  rumus jarak.  Berikut  adalah  rumus  jarak  yang  digunakan: Euclidean Distance , dengan rumus [2].:
(1)
Dimana :
- L(X,Y) adalah jarak koordinat data uji dan data latih
- Xi merupaka nilai absis ciri ke i.
- Yi adalah nilai koordinat ciri ke i.
- d adalah jumlah keseluruhan data ciri yang akan dicari jarak kedekatannya [2].
III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Sistem Klasifikasi
Pada  penelitian  ini,  dilakukan  pengujian  sistem dengan  mengambil  citra  mutiara  yang  memiliki bentuk dan ukuran yang berbeda-beda.
Gambar.10  memperlihatkan  salah  satu  hasil klasifikasi  pengujian  sistem  yang  mengunakan tahapan-tahapan  dalam  penelitian  ini.  Dan  diperoleh
Page | 97
hasil  deteksi  kualiatas  mutiara  setelah  dilakukan proses klasifikasi menggunakan K-Nearest Neighbor.
Pada penelitian ini, dilakukan pemilihan nilai (k) dan  rumus  jarak euclidean  distance pada  metode klasifikasi  K-NN.  Pada  tabel  2  diperlihatkan  hasil klasifikasi  mutiara  yang  diperoleh  dari  hasil  sistem deteksi  bentuk  dan  ukuran  mutiara  dengan  merubah nilai K pada klasifikasi k-NN. Pemilihan ketetanggaan  hanya  pada  nilai  1,  3,  dan  5 dikarenakan jumlah data latih per kelasnya  hanya 10 buah data [2].
Gbr.10 hasil proses klasifikasi mutiara TABEL II HASIL AKURASI KLASIFIKASI K-NN
Nilai ketetanggaan ‘K” Euclidean distance 1 92,30% 3 89,41% 5 74,69% Rata – rata 85,46%
Pada  Tabel  II  hasil    akurasi  terbaik  yang  diperoleh pada nilai ketetanggan K=1.

## TABEL III HASIL VERIFIKASI DATA KLASIFIKASI MUTIARA
DENGAN KETETANGGAN K=1 Klasifikasi Hasil validasi oleh pakar Hasil klasifikasi benar dari sistem Akurasi (%) A 30 28 93,33%
AA 30 24 80% AAA 10 10 100%
Pada  tabel  III  Hasil  verifikasi  dan  klasifikasi mutiara  dengan  nilai  ketetanggaan  K=1  diperoleh tingkat  akurasi  terbaik  mencapai  92,30%  Hal  ini menandakan  bahwa  dengan  nilai  k  yang  kecil tingakat  akurasi  akan  maksimal.  Sehingga,  dalam sistem  simulasinya  parameter  k=1  sebagai  acuan klasifikasi mutu mutiara.
IV. KESIMPULAN
Pada penelitian ini, klasifikasi mutiara berdasarkan  bentuk  dan  ukuran  yang  dicari  dengan metode regionprops dan metode K-Nearest Neighbor sebagai  metode  klasifikasi.  Dengan  menggunakan rumus jarak euclidean distance dan nilai ketetangga k=1.  Mengahasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  92,30%. Pengujian  dilakukan  terhadap    25  foto  mutiara  yang terdiri dari 10 foto mutiara mutu A, 10 mutiara mutu AA, dan 5 foto mutiara AAA .

## REFERENSI
[1] Wikipedia (View  Feb 2017) “  Mutiara “. [Online]. Available: https://id.wikipedia.org/wiki/Mutiara
[2] Lanang  Prasetya  S.  M.  2015.  “Simulasi  Deteksi  Tonsilitis Menggunakan  Pengolahan  Citra  Berdasarkan  Warna  Dan Luasan Pada Tonsil”,JNTETI,Vol. 4,No.1 2015
[3] Ihsan.  2016.  “Klasifikasi  Dan  Identifikasi  Jumlah  Koloni
Pada Citra Bakteri
Dengan Metode K- Nearest
Neighbor”,MATICS,Vol. 8, No. 2. 2016
[4] Panarama  C  J.  2014.  “Implementasi  Metode Thresholding Dan  Metode  Regioprops  Untuk  Mendeteksi  Marka  Jalan Secara  Live  Video”.Program  Studi  Teknik  Informatika, Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas  Dian  Nuswanto Semarang
[5] Mulyanto,E.,  Suhatrono,  V.,  Wijanarto  Teori  Pengolahan Citra Digital, Semarang, Universitas Nurwantoro, Andi J
[6] P.  Cunningham,  S.  J.  Delany,  “K-Nearest  Neighbour Classifiers,” Tecnical Report UCSD-CSI vol. 4,pp. 1-2, 2007.
[7] Murinto.,  Harjoko  A.  2009.  Segmentasi  Citra  Menggunakan Watershed  Dan  Intensitas  Filtering  Sebagai  Pre  Processing. Seminar Nasional Informatika. Universitas Gajah Mada.
[8] Evan’s  Blog  (View  Feb  2017)“Buku  TA  Region Propertis”[Online].Availble: https://kuliahinformatika.wordpress.com/2010/02/13/buku- ta-region-properties/#more-508