http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Sistem Prediksi Kualitas Kopra Putih Menggunakan
k-Nearest Neighbor ( k -NN)
Rosi Rahayu Marlis, Abdullah*, Fitri Yunita Proogram Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Islam Indragiri Jl. Provinsi Parit 1 Tembilahan Hulu Indragiri Hilir Indonesia *e-mail: abdialam@gmail.com
( received : 23 Desember 2020, revised : 9 Maret 2021, accepted : 23 Mei 2021)

## Abstrak
Buah  kelapa  adalah  bagian  pohon  kelapa  yang  sering  dimanfaatkan  untuk  kehidupan  manusia  yaitu kehidupan  pangan,  daunnya  sering  dimanfaatkan  untuk  pembuatan  kerajinan  tangan  di  beberapa daerah,  batangnya  sering  digunakan  untuk  bahan  bangunan,  selain  itu  buah  kelapa  juga  bisa  diolah menjadi  minyak  kelapa,  bahkan  kelapa  juga  dijadikan  bahan  baku  pada  sejumlah  industri  penting seperti kosmetik, sabun, dan lain-lain. Kopra putih merupakan komoditi ekspor yang telah ada sejak lama. Sebagian besar hasil produksi kopra putih di ekspor ke  India, Pakistan, Uni Emirat Arab, dan Bangladesh.  Kopra  putih  memiliki  nilai  ekonomis  lebih  baik  dibanding  kopra  hitam.  Tujuan penelitian  ini  adalah  membangun  sistem  prediksi  kualitas  kopra  putih  dengan  menggunakan  ciri warna (RGB) dan bentuk (Area dan Perimeter). R, G, dan B masing-masing merupakan besaran yang menyatakan  nilai  intensitas  warna  merah,  hijau,  dan  biru.  Area  suatu  objek  adalah  jumlah  piksel penyusun  objek  tersebut  dan  unit  umum  digunakan  adalah  piksel,  karena  sejumlah  piksel  tadi membentuk suatu luasan. Area dapat mencerminkan ukuran atau berat objek sesunggunhnya. Hal ini berlaku  untuk  benda  pejal  dengan  bentuk  yang  hampir  seragam,  tetapi  tidak  demikian  untuk  benda yang  berongga.  Perimeter,  adalah  bagian  terluar  dari  suatu  objek  yang  bersebelahan  dengan  piksel latar.  Metode  klasifikasi  yang  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  adalah k-Nearest  Neighbor . Metode k-Nearest  Neighbor memiliki  prinsip  kerja  mencari  kemiripan  antara  data  yang  akan dievaluasi dengan data sampelnya. Nilai k yang digunakan pada penelitian ini adalah k= 1, k=3 dan k=5. Pengukuran kemiripan menggunakan Euclidean Distance , yang merupakan selisih nilai piksel 2 vektor  ciri  yang  dievaluasi.  Pengujian  hasil  prediksi  menggunakan  metode Holdout .  Akurasi  yang diperoleh  pada  saat  menggunakan  k=1  sebesar  93,33%,  pada  k  =  3  sebesar  83,33%,  dan  pada  k=5 sebesar 81,67%. Akurasi terbaik untuk prediksi kopra putih menggunakan metode k-nearest neighbor didapat pada k=1, yakni sebesar 93,33%.
Kata kunci: Prediksi, Klasifikasi, k-Nearest Neighbor , Euclidean Distance , Analisa Citra, Holdout

## Abstract
Coconut fruit is part of a coconut tree that is often used for human life, that is food life, the leaves are often  used  for  making  handicrafts  in  several  areas,  the  trunk  is  often  used  for  building  materials, besides  that  coconut  fruit  can  also  be  processed  into  coconut  oil,  even  coconut  is  also  used  as material  standard  in  a  number  of  important  industries  such  as  cosmetics,  soap,  and  others.  White copra is an export commodity that has existed for a long time. Most of the white copra production is exported  to  India,  Pakistan,  the  United  Arab  Emirates  and  Bangladesh.  White  copra  has  a  better economic value than black copra. The purpose of this study is to establish a classification system for white copra  using the  characteristics  of  color  (RGB)  and  shape  (Area  and  Perimeter).  R,  G,  and B are each quantities that represent the intensity values of red, green and blue. The area of an object is the number of pixels making up the object and the commonly used unit is pixels, because the number of pixels had formed an area. The area can reflect the actual size or weight of the object. This applies to  solid  objects  with  almost  uniform  shapes,  but  not  so  with  hollow  objects.  Perimeter,  is  the outermost  part  of  an  object  next  to  a  background  pixel.  In  the  classification  using  the  k-Nearest Neighbor  method.  The  k-Nearest  Neighbor  method  has  a  working  principle  to  find  similarities between the data to be evaluated and the sample data. The k values used in this study are k=1, k=3 and k=5. Similarity measurements using Euclidean Distance, which is the difference in pixel value of
the  2  feature  vectors  evaluated.  Testing  the  classification  using  the  Holdout  method.  The  accuracy obtained when using k=1 is 93.33%, at k=3 is 83.33%, and at k=5 is 81.67%. The best accuracy for the  classification  of  white  copra  using  the  k-nearest  neighbor  method  is  obtained  at  k=1,  which  is 93.33%.
Keywords: Prediction,  Classification,  k-Nearest  Neighbor,  Euclidean  Distance,  Image  Analysis, Holdout

## 1 Pendahuluan
Indonesia adalah salah satu dari sekian banyak negara yang mempunyai iklim tropis. Salah satu dari banyak tanaman yang tumbuh di negara yang beriklim tropis ini adalah tanaman kelapa. Tanaman kelapa (Cocos nucifera) merupakan jenis tanaman yang  memiliki nilai ekonomis yang tinggi  karena hampir semua bagian tanaman kelapa dapat memberikan manfaat bagi manusia mulai dari buah, daun, batang,  sampai  akarnya.  Buah  kelapa  adalah  bagian  pohon  kelapa  yang  sering  dimanfaatkan  untuk kehidupan  manusia  yaitu  kehidupan  pangan.  Daunnya  sering  dimanfaatkan  untuk  pembuatan kerajinan tangan di beberapa daerah. Batangnya sering digunakan untuk bahan bangunan. Selain itu buah kelapa juga bisa diolah menjadi minyak kelapa. Bahkan kelapa juga dijadikan bahan baku pada sejumlah industri penting seperti kosmetik, sabun, dan lain-lain.
Kopra  putih  merupakan  salah  satu  produk  turunan  dari  kelapa.  Kopra  putih  memiliki  nilai ekonomis  lebih  baik  dibanding  kopra  hitam.  Gambar  1  menunjukkan  kopra  putih  yang  merupakan komoditi ekspor. Sebagian besar hasil produksi kopra putih diekspor ke  India, Pakistan, Uni Emirat Arab,  dan  Bangladesh.  Kopra  putih  adalah  kopra  hasil  pengeringan  menggunakan  oven,  kualitas kopra  lebih  bagus,  kadar  air  kecil  dan  bersih.  Pembuatan  Kopra  menjadi  sangat  menentukan  dalam menentukan kualitas kopra, karena kualitas kopra akan berpengaruh terhadap harga. Oleh karena itu pengetahuan  tentang  cara  atau  teknik  pembuatan  kopra  putih,  mutlak  diperhatikan  oleh  para  petani kopra.  Kopra  putih  dihasilkan  dengan  proses  pengeringan  tidak  langsung  ( indirect  drying )  atau dengan  menggunakan  mesin  pengering.  Suhu  dan  lama  pengeringan  akan  menentukan  mutu  kopra yang dihasilkan [1].

## Gambar 1. Kopra Putih
Umumnya penilaian kopra putih berstandar ekspor dilakukan berdasarkan atas: (1) Kadar minyak dari kopra putih yang dihasilkan berkisar antara 55,01–58,57%. (2) Kadar Air dari kopra putih yang dihasilkan dari semua perlakuan berkisar antara 8–10,09%. Hasil ini memenuhi standar mutu industri Indonesia  untuk  kopra  yaitu  maksimum  12%.  (3)  Warna  dari  kopra  putih  yang  dihasilkan  ternyata dipengaruhi oleh perlakuan, dimana warna dari kopra putih yang diberi perlakuan perendaman dalam larutan  Sulfit.  (4)  Kadar  asam  lemak  bebas  dari  kopra  putih  yang  dihasilkan  berkisar  pada  1,79– 2,04%. Mutu kopra putih yang dihasilkan memenuhi syarat untuk standar mutu industri untuk kopra, maksimum  4%.  (5)  Pada  produk  kopra  putih  yang  dihasilkan  tidak  dijumpai  adanya  benda  asing maupun bagian berhama. Hal ini disebabkan dalam proses cukup bersih, tidak terkontaminasi dengan bahan-bahan  lain  selain  kelapa.  Selain  itu,  lingkungan  kerja  pada  waktu  pengolahan  cukup  baik, ditandai dengan bahan baku yang tidak dibiarkan di lantai [2]
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Adapun  cara  pengeringan  pertama  dengan  cahaya  matahari  yaitu  daging  kelapa  yang  masih melekat  pada  tempurung  dijemur  langsung  di  bawah  terik  matahari,  sedangkan  cara  pengeringan kedua dengan pemanasan api yaitu dengan mengadakan kontak langsung daging buah dengan gas-gas atau  panas  api  yang  timbul  dari  pembakaran.  Umumnya  cara  ini  disebut  pula  dengan  pengasapan. Pengasapan bisa dilakukan di ruang terbuka atau mengeringkan di dalam ruang tertutup dengan udara yang  dipanaskan.  Setelah  selesai  pengasapan  kopra  selanjutnya  dilakukan  pemisahan  daging  kopra dengan tempurungnya [3].
Tujuan penelitian ini adalah untuk membangun sistem prediksi kualitas kopra putih berdasarkan warna  dan  bentuk  menggunakan  algoritma  klasifikasi  k-Nearest  Neighbor.  Data  yang  digunakan adalah  citra  digital  kopra  putih  yang  diambil  menggunakan  kamera  handphone.  Fitur  warna  yang digunakan adalah RGB yaitu red, green dan blue, sementara fitur bentuk yang digunakan adalah  area dan  perimeter.  Metode  valdasi  yang  digunakan  dalam  pengujian  adalah  Holdout,  dimana  digunakan nilai  k=1,  k=3  dan  k=5.  Sistem  yang  dibangun  diharapkan  bermanfaat  untuk  membantu  dalam melakukan prediksi kualitas kopra putih.

## 2 Tinjauan Literatur
Terdapat beberapa penelitian prediksi yang berkaitan dengan kopra yang pernah dilakukan. Namun demikian  metode,  tujuan  dan    fungsi  yang  berbeda-beda.  Misalnya  sistem  klasifikasi  kualitas  kopra [3].  Pada  penelitian  ini  klasifikasi  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  nearest  mean  classifier (NMC)  dan  fitur  yang  digunakan  adalah  warna  dan  tekstur.  Hasil  akurasi  sistem  yang  dihasilkan adalah rata-rata 80,56%. Hasil yang diperoleh ini tentunya belum memuaskan. Sistem lainnya adalah sistem  prediksi  kualitas  santan  [4].  Tujuan  penelitian  membangun  sistem  prediksi  kualitas  santan berdasarkan  warna  menggunakan  nearest  mean  classifier  (NMC).  Hasil  evaluasi  menggunakan metode validasi holdout menggunakan 3 jenis kamera yaitu kamera 1 Xiaomi Mi 8 Lite, Oppo F7, dan Samsung  Galaxy  J3  Pro.  Pada  pengujian  kamera  pertama  memiliki  tingkat  akurasi  terbaik  yaitu 86,66%  dibandingkan  dengan  kamera  lainnya.  Penelitian lainnya  adalah  eksperimen  yang  dilakukan untuk  prediksi  pembayaran  pembelian  bahan  baku    kopra  dengan  menerapkan  algoritma  Support Vector  Machine  (SVM)  dan  Forward  Selection  [5].  Hasil  eksperimen  yang  dilakukan  menjelaskan bahwa algoritma Support Vector Machine dan Forward Selection telah memberikan performa kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma SVM, SVM dan Backward Elimination dan BPNN.

## Citra Digital
Citra  digital  adalah  sebuah  fungsi 2D,  f(x,y), yang  merupakan  fungsi  intensitas  cahaya,  dimana nilai x dan y merupakan  koordinat  spasial  dan  nilai  fungsi  di  setiap  titik  ( x,y )  merupakan  tingkat keabuan citra pada titik tersebut [6].  Citra digital dinyatakan dengan sebuah matriks dimana baris dan kolomnya  menyatakan  suatu  titik  pada  citra  tersebut  dan  elemen  matriksnya  (yang  disebut  sebagai elemen gambar atau piksel) menyatakan tingkat keabuan pada titik tersebut. Matriks dari citra digital berukuran NxM (tinggi x lebar), dimana:
N  = jumlah piksel baris 0 ≤  y ≤  N – 1 M = jumlah piksel kolom 0 ≤  x ≤ M – 1
L  = derajat keabuan 0 ≤  f(x,y) ≤  L – 1
Berikut persamaan (1) ini adalah gambaran matriks dari citra digital :
𝑓         [ 𝑓      𝑓 𝑓      𝑓 𝑓 𝑓 𝑓          𝑓                  𝑓 ] ...............................................(1)
Dimana  indeks  baris  ( x )  dan  indeks  kolom  ( y )  menyatakan  suatu  koordinat  titik  pada  citra, sedangkan f(x,y ) merupakan intensitas (derajat keabuan) pada titik (x,y) [7] .

## Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  proses  pengelompokan  objek  ke  dalam  kategori  tertentu  berdasarkan  fiturnya [8].  Algoritma  klasifikasi  adalah  sebuah  fungsi  yang  memetakan  objek  ke  salah  satu  label  kelas tertentu. Algoritma klasifikasi atau classifier dapat digunakan untuk  melakukan  prediksi. Klasifikasi bertujuan  untuk  menentukan  kategori  objek  yang  belum  diketahui  label  kelasnya  berdasarkan karakteristik yang dimiliki objek tersebut, untuk dikategorikan ke dalam salah satu label kelas tertentu yang telah didefinisikan sebelumnya. Pada tugas klasifikasi terdapat dua proses yang dilakukan yaitu dengan membangun classifier (model)  untuk  disimpan  dalam  memori  dan selanjutnya dilakukan pengenalan.  Klasifikasi  objek  untuk  diprediksi  kategorinya  dilakukan  berdasarkan  model  yang  telah disimpan  dalam  memori  tersebut.  Model  dapat  berbentuk  aturan  ( rule ),  pohon  keputusan,  jaringan syaraf tiruan ataupun formula matematika [3].

## Fitur Warna (RGB) dan Bentuk (Area dan Perimeter)
Perhitungan  indeks  warna  merah/  indeks  R  ( red), indeks  warna  hijau/  indeks  G  ( green ),  dan indeks  warna  biru/  indeks  B  ( blue ).  Model  warna  RGB  dapat  juga  dinyatakan  dalam  bentuk  indeks warna RGB dengan rumus sebagai berikut:
Indeks warna merah 𝐼 ( 𝑟𝑒𝑑 ) = 𝑅 / 𝑅 + 𝐺 + 𝐵
Indeks warna hijau 𝐼 ( 𝑔𝑟𝑒𝑒𝑛 ) = 𝐺 / 𝑅 + 𝐺 + 𝐵
Indeks warna biru 𝐼 ( 𝑏𝑙𝑢𝑒 ) = 𝐵 / 𝑅 + 𝐺 + 𝐵
Dengan R, G, dan B masing-masing merupakan besaran yang menyatakan nilai intensitas warna merah, hijau, dan biru [9].
Area  suatu  objek  adalah  jumlah  piksel  penyusun  objek  tersebut  dan  unit  umum  digunakan  adalah piksel, karena sejumlah piksel tadi membentuk suatu luasan. Area dapat mencerminkan ukuran atau berat objek sesunggunhnya. Hal ini berlaku untuk benda pejal dengan bentuk yang hampir seragam, tetapi  tidak  demikian  untuk  benda  yang  berongga.  Perimeter  adalah  bagian  terluar  dari  suatu  objek yang bersebelahan dengan piksel latar [10].
k- Nearest Neighbor
Algoritma k- Nearest  Neighbor  ( k -NN)  [11]  adalah  algoritma  yang  menentukan  nilai  jarak  pada data objek yang akan diprediksi dengan data sampel berdasarkan nilai terkecil dari nilai ketetanggaan terdekat.  Tujuan  dari  algoritma  ini  adalah  untuk  mengklasifikasikan  objek  baru  berdasarkan  atribut atau fiturnya. k-Nearest Neighbor ( k -NN) melakukan klasifikasi berdasarkan kedekatan lokasi (jarak) suatu data objek dengan data sampel. Nilai k pada k-Nearest Neighbor ( k -NN) berarti k-data terdekat dari data uji.
Adapun  tahapan  dari  algoritma k-Nearest  Neighbor ( k -NN)  dijelaskan  sebagai  berikut:  (1) persiapkan data training (data sampel) dan data testing (data uji), (2) Tentukan nilai k dan (3) hitung jarak data testing ke setiap data training [12].

## Evaluasi
Ukuran  akurasi  [13]  sistem  yang  digunakan  adalah  perbandingan  antara  jumlah  objek  yang diklasifikasikan dengan benar dengan jumlah seluruh prediksi yang dilakukan, sehingga dapat ditulis dalam persamaan (2) sebagai berikut:
𝑢𝑟
.................................................................(2)

## 3 Metode Penelitian
Pada  pengembangan  sistem  ini  dilakukan  penentuan  prediksi  kualitas  kopra  putih  melalui pengolahan citranya. Prediksi citra kopra dilakukan pada citra warna 24 bit dengan format Jpeg (jpg) dengan ukuran 640x480 piksel. Prediksi dilakukan per item kopra putih, bukan per kelompok kopra putih.  Ciri  pembeda  yang  digunakan  adalah  fitur  warna  RGB  yaitu  red,  green  dan  blue  serta  fitur bentuk  yaitu  area  dan  perimeter.  Pengambilan  citra  dilakukan  dengan  menggunakan  kamera handphone,  dimana  kamera  handphone  yang  digunakan  adalah  xiaomi  redmi  4x.  Kategori  kualitas kopra selanjutnya dijadikan label kelas yaitu kelas A (80–85%), dan kelas B (70–75%).
Pada metodologi penelitian ini akan dijelaskan bagaimana langkah-langkah dalam menyelesaikan kasus  ini.  Metode  penelitian  ini  merupakan  langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  penyelesaian permasalahan  yang  dibahas  dalam  kasus  ini.  Adapun  metode  penelitian  yang  digunakan  dalam penyusunan  dan  penyelesaian  kasus  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  2    berikut.  Pada  tahap  desain dilakukan  perancangan  arsitektur  sistem.  Pada  tahap  Implementasi  dilakukan  penerapan menggunakan bahasa pemrograman MATLAB. Pada tahap evaluasi dilakukan validasi menggunakan Holdout [14] dan pengujian akurasi sistem menggunakan matriks konfusi [15]

## Gambar 2. Metode Penelitian

## 4 Hasil dan Pembahasan

## Desain
Gambar  3  menunjukkan  cara  kerja  sistem  dan  perangkat  keras  yang  dibutuhkan  untuk implementasinya. Pada arsitektur sistem prediksi kopra putih ini terdiri dari dua buah subsistem, yaitu sistem klasifikasi kopra putih dan sistem pembentukan kelas.Sistem pembentuk kelas befungsi untuk membentuk centroid kelas yang meuapakan representasi dari bebeapa sampel yang mewakili kategori tertentu dari kopra putih. Sistem klasifikasi kopa putih berfungsi untuk melakukan prediksi atas kopra putih  yang  belum  diketahui  kategorinya.  Semua  objek  dibaca  oleh  sistem  melalui  sebuah  sensor dalam  hal  ini  berupa  kamera  handphone.  Hasil  capture  image  melalui  proses  preprocessing  untuk memperbaiki  kualitas  citra  dan  perubahan  ukuran  citra  menjadi  640x480  piksel.  Masing  citra  akan diekstraksi  fitur  warna  maupun  bentuknya  yang  akan  dijadikan  pedoman  dalam  melakukan  prediksi kualitas. Fitur citra sampel disimpan dalam suatu database fitur citra, sedangkan fitur citra yang akan dikategorikan diinputkan dalam sistem klasifikasi sebagai query fitur citra. Selanjutnya hasil prediksi diperoleh berdasarkan pehitungan kemiripan warna dan bentuk menggunakan algoritma nearest mean classifier (NMC). Hasil akhir yang diperoleh adalah kategori hasil prediksi kualitas kopra putih yang akan diketahui kualitasnya, yaitu kategori A atau kategori B.
• Desain 1 • Implementasi 2 • Evaluasi 3
Sistem Klasifikasi Kopra Putih Sistem Pembentukan Kelas Kopra Putih Sampel Kopra Putih Sensor Preprocessing Ekstraki Fitur Mean Kanal RGB (Red, Green, Blue) Area, Perimeter Warna Bentuk Query Fitur Citra Database Fitur Citra Pemrosesan Query Hitung Kemiripan Warna Hitung Kemiripan Bentuk Kelas Klasifikasi Kopra Putih

## Gambar 3. Arsitektur Sistem Prediksi Kopra Putih

## Implementasi
Penentuan  kualitas  kopra  putih  dilakukan  dengan  cara  melakukan  query  citra.  Tampilan  antar muka pemakai untuk sistem prediksi kualitas kopra seperti Gambar 4 di bawah ini.

## Gambar 4. Sistem Prediksi Kopra Putih
Pada  bagian  ini  akan  dilakukan  pengujian  sistem  dan  pembahasan  hasil  yang  diperoleh  dari pengujian sistem tersebut. Pengujian dilakukan pada citra uji dengan tiap citra memiliki ukuran 640 x 480 piksel dan memiliki format jpeg (jpg). Citra tersebut adalah citra warna 24 bit dengan 256 level keabuan.  Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  citra  dari  beberapa  sampel  uji  untuk  masing- masing kelas.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 5. Ekstraksi Sampel
Pada  Gambar  5  terdapat  dua  tombol  yaitu  segmentasi  dan  ekstraksi  fitur.  Kemudian  akan ditampilkan database fitur sampel yang berupa angka-angka dari perhitungan ekstraksi.
Pada  Gambar  6  dan  Gambar  7  di  bawah  ini  akan  diberikan  contoh  citra  sampel  yang  sudah tersegmentasi dari latar belakangnya, yang siap untuk diekstrak guna membentuk kelas pada tahapan pembentukan kelas citra sampel.
Gambar 6 Contoh citra sampel kelas A (kualitas ekspor)
Gambar 7 Contoh prediksi citra sampel kelas B (bukan kualitas ekspor)

## Evaluasi
Setelah  pembentukan  kelas  dari  120  citra  sampel  dilakukan  maka  selanjutnya  akan  dilakukan pengujian.  Pengujian  sistem  prediksi  kualitas  kopra  putih  dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat keberhasilan sistem ini dalam melakukan identifikasi kopra putih.
Pengujian dilakukan dengan teknik validasi holdout dimana digunakan citra kopra putih sebanyak 120 citra sampel dan 60 sebagai citra uji.
Adapun spesifikasi dari pengujian sistem prediksi kualitas kopra putih adalah sebagai berikut:
1. Citra  sampel  yang  digunakan  (sebagai  memori/pengetahuan  bagi  sistem)  sebanyak  120  citra dengan  pembagian  tiap  kelas  60  citra.  60  citra  kopra  putih  untuk  kelas  A,  60  citra  kopra  putih untuk kelas B.
2. Database dari  citra  sampel  yang  tersimpan  akan  digunakan  sebagai  acuan  untuk  melakukan prediksi citra uji sebanyak 60 citra, 30 citra kopra putih kelas A, 30 citra kopra putih kelas B.
3. Metode  klasifikasi  yang  digunakan  adalah k-Nearest  Neighbor dan Euclidean  Distance sebagai ukuran jarak.
4. Nilai k atau tetangga terdekat adalah 1 dan 3.
5. Nilai batas/ threshold adalah 70%. Jika kemiripan yang diperoleh kurang dari 70% maka sistem akan melakukan rejection (penolakan).
Tabel 1. Matriks Konfusi Pengujian Pada k = 1
f ij Kelas Hasil Prediksi Kelas A (Ekspor) Kelas B (Bukan Ekspor) Kelas Asli Kelas A 29 1 Kelas B - 30
Pada Tabel 1 terlihat bahwa prediksi yang dilakukan menggunakan k-Nearest Neighbor pada k = 1 dengan data uji sebanyak 60 citra, citra uji yang diprediksikan secara benar oleh sistem sebanyak 59 citra uji, sedangkan sisanya 1 citra uji diprediksi salah oleh sistem. Dengan demikian dapat diketahui bahwa akurasi yang diperoleh sebesar 98,33% yaitu 59 / 60 x 100% = 98,33%
Tabel 2. Matriks Konfusi Pengujian Pada k = 3
f ij Kelas Hasil Prediksi Kelas A (Ekspor) Kelas B (Bukan Ekspor) Kelas Asli Kelas A 22 8 Kelas B 2 28
Pada Tabel 2 terlihat bahwa prediksi yang dilakukan menggunakan k-Nearest Neighbor pada k = 3  dengan  data  uji  sebanyak  60  citra,  citra  uji  yang  diprediksi  secara  benar  oleh  sistem  sebanyak  50 citra  uji,  sedangkan  sisanya  10  citra  uji  diprediksi  salah  oleh  sistem.  Dengan  demikian  dapat  di ketahui bahwa akurasi yang diperoleh sebesar 83,33% yaitu  50 / 60 x 100% = 83,33%

## Tabel 3. Matriks Konfusi Pengujian Pada k = 5
Pada Tabel 3 terlihat bahwa prediksi yang dilakukan menggunakan k-Nearest Neighbor pada k = 5  dengan  data  uji  sebanyak  60  citra,  citra  uji  yang  diprediksi  secara  benar  oleh  sistem  sebanyak  49
f ij Kelas Hasil Prediksi Kelas A (Ekspor) Kelas B (Bukan Ekspor) Kelas Asli Kelas A 24 6 Kelas B 5 25
citra uji, sedangkan sisanya 11 citra uji diprediksi salah oleh sistem. Dengan demikian dapat diketahui bahwa akurasi yang diperoleh sebesar 81,67% yaitu 49 / 60 x 100% = 81,67%
Selanjutnya  pada  Gambar  8  diperlihatkan  beberapa  contoh  hasil  prediksi  kopra  putih  yang dilakukan secara benar atau berhasil diprediksi oleh sistem.
Nama Kelas
: Kelas A (Ekspor)
Jarak : 52.02 Kemiripan  : 99.77 %
Nama Kelas: Kelas B (Bukan Ekspor)
Jarak
: 374.67 Kemiripan  : 98.46 %

## Gambar 8. Contoh prediksi kopra putih yang benar

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan  pengujian  dari  sistem  prediksi  kopra  putih  menggunakan  metode Holdout ,  maka dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai  berikut:  Metode k-Nearest  Neighbor dapat  melakukan  prediksi terhadap  jenis  kopra  putih  berdasarkan  warna  dan  bentuk.  Akurasi  yang  diperoleh  pada  saat menggunakan  k  =  1  sebesar  93,33%,  pada  k  =  3  sebesar  83,33%,  dan  pada  k  =  5  sebesar  81,67%. Akurasi  tertinggi  didapat  pada  k  =  1,  yakni  sebesar  93,33%.  Sistem  prediksi  kopra  putih  memiliki kemampuan  untuk  melakukan  penolakan  jika  citra  query  tidak  dikenal  /  diluar  pengetahuan  sistem. Saran  dari  penulis  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  sistem  dibangun  secara real  time dan menggunakan  metode  klasifikasi  yang  lain  untuk  meningkatkan  keakuratan  prediksi.  Sebagai alternatif digunakan metode kombinasi klasifikasi untuk meningkatkan keakuratan prediksi.

## Referensi
[1] K. Pranata, L. Yunus, and M. A. Limi, “Analisis komparatif pendapatan pengolah kopra hitam dengan  pengolah  kopra  putih  di  desa  horongkuli  kecamatan  toari  kabupaten  kolaka,”  vol.  4, no. 6, pp. 156–160, 2019.
[2] H. F. G. Kaseke, B. Riset, D. Standardisasi, and I. Manado, “Pengaruh Larutan Sulfit Terhadap Bahan Baku Kelapa Untuk Pembuatan Kopra Putih Effect of Sulfite Solution in Raw of White Copra Production,” J. Penelit. Teknol. Ind. , vol. 8, no. Desember, pp. 151–158, 2016.
[3] A.  Abdullah,  U.  Usman,  and  M.  Efendi,  “Sistem  Klasifikasi  Kualitas  Kopra  Berdasarkan Warna  dan  Tekstur  Menggunakan  Metode  Nearest  Mean  Classifier  (NMC),” J.  Teknol.  Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 4, no. 4, pp. 297–303, 2017.
[4] Masparudin,  Abdullah,  and  Usman,  “Sistem  Prediksi  Kualitas  Santan  Kelapa  Menggunakan Nearest Mean Classifier (NMC),” Sist. J. Sist. Inf. , vol. 9, no. 3, pp. 646–655, 2020.
[5] I.  C.  R.  Drajana,  “Metode  Support  Vector  Machine  Dan  Forward  Selection  Prediksi Pembayaran Pembelian Bahan Baku Kopra,” Ilk. J. Ilm. , vol. 9, no. 2, pp. 116–123, 2017.
[6] R.  .  Kusumanto  and  A.  N.  Tompunu,  “Pengolahan  Citra  Digital  untuk  Mendeteksi  Obyek Menggunakan  Pengolahan  Warna  Model  Normalisasi  RGB,”  in Studies  in  Environmental Science , 2011, vol. 2011, pp. 329–332.
[7] A.  Budi,  S.  Suma’inna,  and  H.  Maulana,  “Pengenalan  Citra  Wajah  Sebagai  Identifier Menggunakan Metode Principal Component Analysis (PCA),” J.  Tek.  Inform. ,  vol.  9,  no.  2, pp. 166–175, 2018.
[8] N. C. S. Reddy, K. S. Prasad, and A. Mounika, “Classification Algorithms on Datamining : A Study,” vol. 13, no. 8, pp. 2135–2142, 2017.
[9] D. Risdianti, Murad, and G. M. D. Putra, “Kajian Pengeringan Jahe (Zingiber Officinale Rosc) Berdasarkan Perubahan Geometrik Dan Warna Menggunakan Metode Image Analysis,” J. Ilm. Rekayasa Pertan. dan Biosist. , vol. 4, no. 2, pp. 275–284, 2016.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[10] U.  Program,  K.  Mahasiswa,  F.  X.  Prisyafada,  A.  Hardawati,  and  M.  A.  Ilham,  “Universitas gadjah mada yogyakarta 2012,” 2012.
[11] Z. Zhang, “Introduction to Machine Learning : k-Nearest Neighbors,” Ann. Transl. Med. , vol. 4 (11), no. June, pp. 1–7, 2016.
[12] F.  Yunita,  “Sistem  Klasifikasi  Penyakit  Diabetes  Mellitus  Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor ( k-NN ),” Bappeda , vol. 2, pp. 223–230, 2016.
[13] Abdullah, B. Rianto, and S. Aina, “Prediksi Kualitas Ikan Senangin Berdasarkan Warna dan Tekstur,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) STMIK AKAKOM , vol. 4, pp. 35–44, 2019.
[14] P. Galdi and R. Tagliaferri, “Data Mining: Accuracy and Error Measures for Classification and Prediction,” in Encyclopedia of Bioinformatics and Computational Biology , 2019.
[15] J.  M.  Kirimi  and  C.  Moturi,  “Application  of  Data  Mining  Classification  in  Employee Performance Prediction,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 146, pp. 28–35, 2016.