## PENGENALAN TINGKAT KEMATANGAN BUAH KOPI BERDASARKAN FITUR WARNA CIELAB DENGAN K-MEANS CLUSTERING
Noval Alan Pambudi, Yosep Agus Pranoto, Agung Panji Sasmito Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
Novalalan08@gmail.com

## ABSTRAK
Pembuatan  aplikasi  berbasis  android  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  tingkat  kematangan  kopi. Pemanfaatan teknologi tersebut berguna untuk membantu kegiatan manusia salah satunya adalah aplikasi yang berbasis android dibuat  untuk  penyandang  buta  warna.  Dalam  upaya  menjaga  mutu  dan  kualitas  buah  perlu adanya  media  atau  alat  bantu  untuk  mengetahui  tingkat  kematangan  buah  oleh  sebab  itu  perlu  metode pengelompokan  buah-buahan menggunakan  K -Means  Clustering tingkat  kematangan  kopi  dibagi menjadi dua yaitu  buah  kopi  mentah  dan  buah kopi matang . Pengelompokan  kematangannya menggunakan  data  citra  buah kopi.  Sebelum  proses  pengelompokan,  akan  dilakukan  proses  pada  citra  yaitu:  (a)  Memotong  bsgian  citra ( Cropping) ;  (b)  Mengubah  ukuran  citra  ( Resize); (c). Gagasan  aplikasi  pengenalan  kematangan  kopi  adalah aplikasi  deteksi  citra  warna  kematangan  kopi  yang  dilengkapi  warna  CIELAB  sebagai  parameter untukprngelompokan. Hasil daripenelitian bertujuan untuk membantu penyandang buta warna untuk menyortir buah kopi dengan mudah.
Kata Kunci : System Android, Buah Kopi , K-Mean Clustering, CIELAB

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini  perkembangan  teknologi  merambah hampir seluruh bidang kehidupan, salah satunya pada teknologi  pengolahan  citra.  Pemanfaatan  teknologi tersebut  berguna  untuk  membantu  kegiatan  manusia dalam  kegiatan  pegolahan  citra  digital,  seperti pengenalan warna maupun bentuk.
Penggunaan K-Means  Clustering digunakan dengan  dasar  memilah  data  yang  dianalisa  kedalam sebuah  kelompok  semisal  dari  warna  yang  sama. Penelitian  sebelumnya  pernah  dilakukan  oleh beberapa  peneliti  diantaranya  Andri  tahun  2014 tentang  segmentasi  buah  menggunakan  metode KMeans  Clustering dan  indentifikasi  kematangannya menggunakan  metode  pembagian  kadar  warna dengan akurasi sebesar 93.89%.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut  penulis berminat  membuat  sebuah  aplikasi  berbasis Android sebagai  media  untuk  membantu  masyarakat  yang mempunyai  keterbatasan  untuk  melihat  warna  atau bisa  disebut  sebagai  buta  warna  mendeteksi  tingkat kematangan  kopi  guna  menjaga  kualitas  panen  dan edukasi  untuk  petani  yang  buta  warna,  maka dilakukan  penelitian  dengan  judul  “Pengenalan tingkat  kematangan  buah  kopi  berdasarkan  fitur warna CIELAB dengan K-Means Clustering ”.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Pengolahan Citra (Image Processing)
Pengolahan  citra  atau  yang  lebih  di  kenal dengan  nama image  processing adalah  upaya  untuk mengamati  dan  menganalisa  sebuah  objek  tanpa berhubungan  langsung  dengan  objek  yang  diamati (Rohendar,  R,  2013).  Menurut  (Zhou,  Wu,  &  Zhang 2010)  pengolahan  citra  adalah  suatu  teknologi  yang
digunakan  dengan  mengimplementasikan  berbagai macam  algoritma  komputer  untuk  memproses  citra digital.
Dalam hal lain komputer memiliki cara pandang tersendiri  dalam  menangani  citra  yang  berbeda dengan  manusia.  Manusia  memiliki  kemampuan mengekstrak  informasi  yang  terkandung  dalam  citra melalui  indra  penglihatan  dengan  mudah.  Namun berbeda  dengan  computer  perlu  beberapa  tahapan khusus  yang  cukup  rumit  untuk  dapat  mengekstrak informasi yang terkandung dalam citra. Tahapantahapan  tersebut  antaralain  seperti  proses akuisi  data,  manipulasi  data,  visualisasi  data,  serta proses penyimpanan data (Darma, P., 2010).
Resizing merupakan  tahapan  untuk  merubah citra  menjadi  lebih  besar  ataupun  lebih  kecil  dari ukuran  citra  aslinya.  Hal  ini  dapat  mengakibatkan pergeseran  pada  nilai  warna  sehingga  mengubah konten digital didalamnya (Wijaya & prayudi, 2015). Pada  kasus  tertentu resizing juga  tertujuan  untuk menyamakan  ukuran  suatu  citra input dengan  yang lainnya  agar  mempercepat  proses  penyelesaian  dari suatu  kasus  tersebut.  Terhadap  beberapa  algoritma pengubahan  ukuran  citra  yang  biasa  dipakai,  yaitu replikasi  pixel,  interpolasi  bilincar,  dan bicubic (D Tan,  2000).  Menurut  Zolyviade  Zareenlonia  (2014). Interpolasi  bilicar  dan  interpolasi bicubic sebagai berikut:
A. Interpolasi Bilincar Interpolasi bilincar menentukan nilai piksel baru berdasarkan  rata-rata  dari  4  piksel  dari  ukuran  2×2 piksel  tetangga  terdekat,  proses  yang  mirip  dengan perataan  ( averaging )  ini  memiliki  karakteristik  efek anti_alias sehingga akan menghasilkan sisi yang lebih halus dan sedikit jaggies.
B. Interpolasi Bicubic
Interpolasi birubic adalah  bagian  dari  bagian dari  interpolasi cubic untuk  interpolasi  data  dalam bentuk  dua  dimensi.  Interpolasi  ini  menghasilkan pembesaran  citra  lebih  halus  pada  bagian  tepi  citra. Bicubic ini  menggunakan  4×4  piksel  tetangga  untuk mengambil  informasi  sehingga  citra  terlihat  lebih tajam.

## 2.2. Ruang warna CIELAB
Ruang  warna  CIELAB  yang  juga  dikenal sebagai CIELAB adalah ruang warna yang ditetapkan oleh  komisi  internasional  tentang  iluminasi  warna ( French  Commission  Internasionale  de  l’eclairage, dikenal  dengan  sebutan  CIE),  dimana  mampu menggambarkan semua warna yang dapat dilihat oleh mata manusia  (Rulaningtyas,  Suksmono,  Mengko,  & Saptawati,  2015).  CIELAB  merupakan  model  warna yang dirancang untuk menyerupai luminance (pencahayaan), a dan b sebagai dimensi kromatisitas (komunikasi Warna Presisi, 2016). L*:0 (hitam); 100 (putih) menyatakan cahaya pantul yang menghasilkan  warna  akromatik  putih,  abu-abu  dan hitam.  Notasi  a*:  warna  kromatik  campuran  merah- hijau  dengan  nilai  +a*(positif)  dari  0  sampai  +80 untuk warna merah nilai -a* (negatif) dari 0 sampai - 80  untuk  warna  hijau.  Notasi  b*:  warna  kromatik campuran  birukuning  dengan nilai +b*  (positif)  dari 0  sampai  +70  untuk  warna  kuning  dan  nilai  -b* (negatif)  dari  0  sampai  -70  untuk  warna  biru (Suyatma, 2009).

## Gambar 1 Diagram warna CIELAB
(Sumber: Analisawarna.com)
Dalam  penelitian  ini  ruang  warna  yang  dipakai sebagai parameter yaitu ruang warna CIELAB. Model warna  ini  dipilih  karena  terbukti  memberikan  hasil yang  lebih  baik  dari  pada  model  warna  RGB  dalam mengukur  nilai  kemiripan  ciri  warna  yang  lebih akurat dan mengatur kontras pencahayaan dari model warna  RBG  (Isa  &  Yoga,  2008).  Dalam  penelitian sebelumnya  ruang  warna  CIELAB  juga  digunakan untuk  segmentasi  citra  dalam  identifikasi  penyakit daun jeruk (Falih Gozi,2018). Dalam penelitian Riries Rulaningtyas  segmentasi  citra  berwarna  dengan menggunakan metode clustering berbasis patch untuk identifikasi mycrobacterium  tuberculosis .  Beberapa metode  telah  dilakukan  dalam  penelitian  ini,  yaitu adaptive  color  thresholding pada  ruang  warna  RGB,
HSV,  CIELAB,  yang  memberikan  hasil  segmentasi yang baik pada ruang warna CIELAB

## 2.3. Clustering
Menurut  Tan  et  al,  2006 Clustering data  di bedakan  menjadi  dua  tujuan,  yaitu clustering untuk pemahaman  dan clustering untuk  penggunaan.  Jika tujuan untuk pemahaman maka cluster yang terbentuk harus menangkap struktur alami data, biasanya proses awal  untuk  kemudian  dilanjutkan  dengan  pekerjaan ini  seperti summarization (rata-rata,  standar  deviasi), pelabelan  kelas  pada  setiap  kelompok  untuk kemudian  digunakan  sebagai  data  latih  klarifikasi, dan  sebagainya.  Sementara  jika  tujuannya  untuk penggunaan, biasanya mencari prototype cluster yang paling  representative  terhadap  data  dan  memberikan abstraksi  dan  setiap  objek  data  dalam cluster dimana sebuah data terletak didalamnya.
Banyak metode clustering yang sudah dikembangkan  oleh  para  ahli,  dan memiliki  karakter, kelebihan,  dan  kekurangan  pada  masing-masing metode. Cluster dapat  dibedakan  menurut  struktur Cluster ,  keanggotaan  data  dalam cluster dan kekompakan  data  dalam cluster. Metode clustering menurut  strukturnya  di  bagi  menjadi  dua  yaitu pengelompokan hirarki dan partitioning. Pengelompokan  hirarki  memiliki  aturan  satu  data tunggal bisa dianggap sebagai sebuah kelompok, dua atau  lebih  kelompok  kecil  dapat  bergabung  menjadi satu  kelompok  besar  dan  begitu  seterusnya  hingga semua data dapat bergabung menjadi satu kelompok.

## 2.4. K-Means Clustering
Menurut  Singla  &  Karambir  (2012:300) KMeans dapat  diartikan  sebagai  metode Clustering yang  termasuk  dalam  pedekatan partitioning . Algoritma K-Means merupakan  model centroid. Model centroid adalah  model  yang  menggunakan centroid untuk membuat cluster. Centroid adalah titik tengah  suatu cluster. Centroid berupa nilai. Centroid digunakan  untuk  menghitung  jarak  suatu  objek  data terhadap centroid. Suatu  objek  data  termasuk  dalam cluster jika  memiliki  jarak  terpendek  terhadap centroid  cluster tersebut.  Algoritma K-Means dapat diartikan  sebagai  Algoritma  pembelajaran  yang sederhana  untuk  memecahkan  suatu  permasalahan pengelompokan  yang  bertujuan untuk  meminimalkan kesalahan ganda.
K-means merupakan  salah  satu  metode  data clustering non  hirarki.  Metode  ini  bertujuan  untuk, pengelompokan  data  yang  ada  ke  dalam  kelompok cluster. Data-data  yang  memiliki  karakteristik  yang sama  dikelompokan  dalam  satu cluster yang  lain sehingga  data  yang  berada  dalam  satu cluster kelompok memiliki tingkat variasi yang kecil.
3. METODE PENELITIAN
3.1. Desain Penelitian
Pada penelitaian ini  memerlukan model pengembangan  aplikasi  untuk  memenuhi  kebutuhan
aplikasi  sesuai  dengan  rancangan.  Berdasarkan paparan  Bab  I  model  pengembangan  aplikasi  yang digunakan yaitu Model waterfall. Tahapan pengembangan model waterfall sebagai berikut dalam gambar 2
Gambar 2 Model Pengembangan waterfall
Model  pengembangan waterfall memiliki  5 tahapan  untuk  tahapan  pembangunan  aplikasi.  Pada penelitian  ini  dalam  proses  pembangunan  aplikasi maintenance tidak  dilakukan  dikarenakan  tujuan penelitian yaitu mengetahui kelayakan system   aplikasi  apabila  digunakan  pengelompokan tingkat  kematangan  buah  kopi.  Berikut  penjelasan tahapan pengembangan pada aplikasi ini menggunakan metode waterfall.

## 3.2. Use Case Diagram
Use  case  diagram merupakan  sebuah  fungsi yang  ada  pada  system  untuk  pengguna  dapat mengetahui  aktivitas  proses  yang  ada  pada  system. Berikut Use  Case diagram  aplikasi  disajikan  pada gambar2
Gambar 3 Use Case Diagram
Setiap  skenario  pada use  case memperlihatkan sebuah  proses  oleh  pengguna  ( user )  memberikan sebuah  perintah  kepada  setiap  bagian  pada use  case . Seperti  pada  gambar  3.2 User dapat  melakukan beberapa  fungsi  yang  ada  di  system  diantaranya melakukan capture foto  atau  ambil  gambar  yang keluarnya  akan  menghasilkan  pengelompokan  dari tingkat  kematangan  buah  kopi,  dan  melihat  petunjuk pemakaian aplikasi
3.3. Flowchart Sistem
Citra  input  melalui  proses cropping terlebih dahulu  untuk  memotong  bagian  background  yang tidak  berguna.  Pemotongan ini  dilakukan  pada  ujung sampai  pangkal  buah.  Hal  ini  bertujuan  untuk  fokus ke objek buah kopi, diharapkan mempermudah proses
pengolahan  citra.  Proses cropping dilakukan  dengan menggunakan  kelas  dari  java  yaitu  mengeksekusi method getCroppedImage. Dalam method getCroppedImage terdapat beberapa parameter diantaranya setAspecRatio , setCropShape,
setScaleType. Proses cropping meliputi (1) Mengatur perbandingan ukuran gambar menggunakan
setAspectRatio ;  (2)  Mengatur  dimensi crop dengan setCroppShape; (3)  Mengatur  tipe  skala  hasil cropping dengan setScaleType; (4)  melakukan cropping. Proses ini secara diagram ditunjukan dalam Gambar  3.3.  Pada  aplikasi  yang  dibangun,  proses cropping dilakukan manual oleh user dengan dimensi menyesuaikan  bentuk  buah  kopi  untuk  ditunjukan pada Gambar 4
Gambar 4 Flowchart Sistem
Berdasarkan  flowchart  pada  Gambar  3,  sistem dimulai  dengan  memasukan  gambar  atau  bipmap yang  setelah  itu  lanjutkan  dengan  cropping  gambar atau citra dan mulai dengan scan gambar.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Tampilan Ambil Gambar
Gambar 5 Tampilan Ambil gambar
Pada  gambar  5  merupakan  tampilan  ambil gambar  yang  ada  pada  menu  uji  buah  yang  akan diberikan pilihan capture photo, choose from gallery , dan cancel

## 4.2. Tampilan Citra Matang
Gambar 6. Tampilan Citra Matang
Pada  gambar  6  merupakan  penjelasan  tentang kematangan  buah  yang  hasil  dari  pengujian  tersebut adalah matang.

## 4.3. Tampilan Citra Mentah

## Gambar 7 Tampilan Citra Mentah
Pada  gambar  7  merupakan  penjelasan  tentang kematangan  buah  yang  hasil  dari  pengujian  tersebut adalah mentah.

## 4.4. Pengujian K-Means Clustering
Pengujian  dilakukan  dengan  menggunkan  data uji  sebanyak  50  data  dengan  pembagian cluster
sebanyak  2 cluster. Berdasarkan  percobaan K-means Clustering.
Tabel 1 Pengujian Nilai A dan Nilai B data uji terhadap centroid
No Nama Data Nilai a*,b* Centroid (Nilai a*,b*) Hasil Clusterin g Cluster 1 Cluster 2 1 Data Uji 1 (15.51,6.43) (18.77,8.15) (20.71,20.3)  Cluster 1 2 Data Uji 2 (13.7,9.9) (18.77,8.15) (20.71,20.3)  Cluster 1 3 Data Uji 26 (20.57,22.86)  (18.77,8.15) (20.71,20.3)  Cluster 2 4 Data Uji 27 (10.42,26.55)  (18.77,8.15) (20.71,20.3)  Cluster 2
Berdasarkan  tabel  2  dijelaskan  kedekatan  nilai a*,  b*  data  uji  dengan  nilai  a*,  b*  centroid  yang menghasilkan  pengelompokkan  data.  Data  uji  1  dan data  uji  2  dekat  dengan  nilai centroid pada cluster 1 dimana cluster 1  merupakan  data  buah  kopi  mentah. Kemudian  Data  uji  26  dan  data  uji  27  dekat  dengan nilai centroid pada cluster 2  dimana cluster 2 merupakan  data  buah  kopi  matang. Hasil  K-Means Clustering dataset training

## Tabel 2 Hasil Data Uji
No. Nama Data Kelas Pengelomp okkan
Oleh Petani Kelas Pengelom pokkan Oleh Sistem Benar Sala h 1 Data Uji 1 Mentah Mentah ✓ 2 Data Uji 2 Mentah Mentah ✓ 3 Data Uji 3 Mentah Mentah ✓ 4 Data Uji 4 Mentah Mentah ✓ 5 Data Uji 5 Mentah Mentah ✓ 6 Data Uji 6 Mentah Mentah ✓ 7 Data Uji 7 Mentah Mentah ✓ 8 Data Uji 8 Mentah Mentah ✓ 9 Data Uji 9 Mentah Mentah ✓ 10 Data Uji 10 Mentah Mentah ✓ 11 Data Uji 11 Mentah Mentah ✓ 12 Data Uji 12 Mentah Mentah ✓ 13 Data Uji 13 Mentah Mentah ✓ 14 Data Uji 14 Mentah Mentah ✓ 15 Data Uji 15 Mentah Mentah ✓ 16 Data Uji 16 Mentah Matang
✓ 17 Data Uji 17 Mentah Mentah ✓ 18 Data Uji 18 Mentah Mentah ✓ 19 Data Uji 19 Mentah Mentah ✓ 20 Data Uji 20 Mentah Matang
✓ 21 Data Uji 21 Mentah Matang ✓ 22 Data Uji 22 Mentah
Matang
✓ 23 Data Uji 23 Mentah Matang ✓ 24 Data Uji 24 Mentah Matang ✓ 25 Data Uji 25 Mentah Matang ✓
26 Data Uji 26 Matang
Matang ✓ 27 Data Uji 27 Matang Matang ✓ 28 Data Uji 28 Matang Matang ✓ 29 Data Uji 29 Matang Matang ✓ 30 Data Uji 30 Matang Matang ✓ 31 Data Uji 31 Matang Matang ✓ 32 Data Uji 32 Matang Matang ✓ 33 Data Uji 33 Matang Matang ✓ 34 Data Uji 34 Matang Matang 35 Data Uji 35 Matang Matang ✓ 36 Data Uji 36 Matang Matang ✓ 37 Data Uji 37 Matang Matang ✓ 38 Data Uji 38 Matang Matang ✓ 39 Data Uji 39 Matang Matang ✓ 40 Data Uji 40 Matang Matang ✓ 41 Data Uji 41 Matang Matang ✓ 42 Data Uji 42 Matang Matang ✓ 43 Data Uji 43 Matang Matang ✓ 44 Data Uji 44 Matang Matang ✓ 45 Data Uji 45 Matang Matang ✓ 46 Data Uji 46 Matang Matang ✓ 47 Data Uji 47 Matang Matang ✓ 48 Data Uji 48 Matang Matang ✓ 49 Data Uji 49 Matang Matang ✓ 50 Data Uji 50 Matang Matang ✓
Pada  Tabel  2  menjelaskan  bahwa  terdapat  23 data  buah  kopi  matang  yang  teridentifikasi  matang, 25 buah kopi mentah yang teridentifikasi mentah, dan 2  buah  kopi  matang  yang  terklasifikasi  mentah. Berdasarkan Tabel 4.3 pada hasil akurasi keberhasilan  yang  di  dapatkan  pada  50  data  uji sebanyak 96  % dengan  rincian data yang terklasifikasi matang sebanyak 23 buah dan data yang teridentifikasi  mentah  sebanyak  25  buah,  dan  data yang teridentifikasi salah sebanyak 2 buah dengan akurasi kesalahan sebesar 92 %

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Kesimpulan  yang  dapat  diuraikan  dari  hasil pembuatan  aplikasi  menggunakan  implementasi metode  CIELAB  dan K-Means untuk  mencari  hasil dari citra buah kopi berbasis android yaitu:
1. Aplikasi  implemetasikan  metode  CIELAB  dan K-Means untuk mengenalkan kematangan buah pada  penyandang  buta  warna  yang  membantu penyandang  dapat  mensortir  kopi  berdasarkan warnanya.
2. Berdasarkan  hasil  pengujian  fungsional  pada aplikasi  implementasi  metode  CIELAB  dan KMeans untuk  pengenalan  kematangan  buah kopi  dapat  dijalan  dengan  baik  pada  perangkat android.
3. Berdasarkan  hasil  pengujian  aplikasi  dengan menggunakan  perangkat  android  yang  berbeda semua  tampilan  dan  fungsi  aplikasi  dapat berjalan dengan baik
5.2. Saran
1. Metode CIELAB dan K-Means bukan satusatunya untuk menyelesaikan masalah multi kriteria yang dapat digunakan direkomendasikan untuk mencoba
menggunakan  metode  penggabungan  yang  lain untuk mendukung keputusan yang efektif
2. Diharapkan system dapat dijalan tidak hanya di perangkat  berbasis  android  namun  dapat dijalankan di perangkat berbasis IOS

## DAFTAR PUSTAKA
[1] SETIYOWATI,  HENY,  et  al.  LADA  HITAM DI KABUPATEN LAMPUNG UTARA TAHUN 2000-2015. Avatara , 2019, 6.3.
[2] TRIYONO,  N.  F.  N.;  DJOHAN,  Eniarti  B. PENGEMBANGAN WISATA AGRO: PELUANG KERJA MASYARAKAT DI KAWASAN  PONCOKUSUMO  KABUPATEN MALANG,  PROVINSI  JAWA  TIMUR. Jurnal Kependudukan Indonesia , 2015, 10.1: 43-52.
[3] RULANINGTYAS,  Riries,  et  al.  Segmentasi Citra  Berwarna  dengan  Menggunakan  Metode Clustering  Berbasis  Patch  untuk  Identifikasi Mycobacterium  Tuberculosis. Jurnal  Biosains Pascasarjana Unair , 2015, 17.1.
[4] SANUSI,  Muhammad  Anwar;  PURWANTO, Agus.  Analisis  Faktor  Yang  Mempengaruhi Biaya  Audit  Eksternal. Diponegoro  Journal  of Accounting , 2017, 6.3: 372-380.
[5] SISWANTO,  Siswanto;  UTAMA,  Gunawan Pria.  SEGMENTASI  PADA  CITRA  BUAH MANGGA DENGAN MENGGUNAKAN APLIKASI  MATLAB. Budi  Luhur  Information Technology , 2017, 14.2.
[6] WIJAYA,  Ermadi  Satriya;  PRAYUDI,  Yudi. Integrasi  Metode  Steganografi  DCS  Pada  Image Dengan  Kriptografi  Blowfish  Sebagai  Model Anti  Forensik  Untuk  Keamanan  Ganda  Konten Digital. In: Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) . 2015.
[7] REITER, Russel J., et al. Actions of melatonin in the  reduction  of  oxidative  stress. Journal  of biomedical science , 2000, 7.6: 444-458.
[8] FEBRINANTO,  Falih  Gozi;  DEWI,  Candra; WIRATNO, Anang Tri. Implementasi Algoritme K-Means  Sebagai  Metode  Segmentasi  Citra Dalam  Identifikasi  Penyakit  Daun  Jeruk. Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer e-ISSN , 2018, 2548: 964X.