## APLIKASI PENDETEKSIAN KEMATANGAN TOMAT
Moch Azhar Al Ghifari, Agung Panji Sasmito, Dedy Rudhistiar Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia paijoghifari@gmail.com

## ABSTRAK
Tomat  merupakan  tumbuhan  yang  pertama  kali  ditemukan  diAmerika  Selatan,  masih  berkerabat  dengan terung,  kentang  dan  paprika.  Tomat  merupakan  salah  satu  komoditas  andalan  Kota  Batu,  sebelumnya  ada  18 wilayah  di  Kota  Batu  yang  telah  tersertifikasi  sebagai  pertanian  organik.  Pada  tahun  2018,  tomat  yang dihasilkan  sebesar  130.298Kw  dan  total  petani  yang  bekerja  sebanyak  278,  sedangkan  untuk  tahun  2019  total tomat  yang  dihasilkan  sebesar  153.622Kw  dan  jumlah  total  Petani  sebanyak  342.  Salah  satu  hal  yang  sering dialami petani tomat adalah jumlah buah. saat panen, petani harus memastikan buahnya bagus sampai sampai ke konsumen.  Kualitas  tomat  dapat  dilihat  dari  warna  kulit  tomat.  Tomat  yang  masih  segar  dan  matang  biasanya berwarna merah cerah, tomat yang belum matang akan berwarna hijau ke kuningan, dan tomat mentah berwarna hijau. Namun petani hanya melihat tomat tersebut dari segi warnanya saja, padahal tidak semua tomat itu isinya sesuai  dengan  warna  kulit  luarnya.  Berdasarkan  hasil  pengujian,  diketahui  bahwa  sistem  dapat  menampilkan keterangan  tomat  berdasarkan  nilai  RGBnya  dengan  perhitungan  thresholding  dan  diklasifikasikan menggunakan algoritma KNN sehingga sistem dapat mengetahui tingkat kematangan tomat yang diuji.
Kata kunci: Kematangan, Tomat, KNN, Thresholding, RGB

## 1. PENDAHULUAN
Tomat  merupakan  tumbuhan  yang  pertama  kali ditemukan  diAmerika  Selatan,  masih  berkerabat dengan  terung,  kentang  dan  paprika  [1].  Tomat merupakan  salah  satu  komoditas  andalan  Kota  Batu, sebelumnya  ada  18  wilayah  di  Kota  Batu  yang  telah tersertifikasi  sebagai  pertanian  organik.  Untuk Kecamatan  Junrejo  meliputi  Desa  Beji,  Dadaprejo, Junrejo,  Mojorejo,  Pendem,  Tlekung,  dan  Desa Torongrejo.  Kecamatan  Bumiaji  meliputi  Desa Sumberbrantas, Tulungrejo, Sumbergondo, Bulukerto,  Gunungsari,  Pandanrejo,  dan  Giripurno. Adapun dari lahan pertanian organik tersebut, produk yang  dihasilkan  meliputi  padi,  kale,  sawi,  kangkung, jambu  kristal,  kopi,  tomat,  terong,  kubis,  kentang, paprika,  dan  seledri  [2].  Hal  ini  ditunjukkan  dengan data  produksi  buah  tomat  di  tahun  2018-2019  dan banyaknya petani tomat di Kota Batu.
Pada  tahun  2018,  untuk  kecamatan  Batu menghasilkan  8714Kw  tomat  dari  26  Petani,  untuk Junrejo  sebesar  21.536Kw  dari  20  Petani,  untuk Bumiaji  34,899Kw  dari  93  Petani  dan  di  Kota  Batu sendiri sebesar 65.149Kw dari 139 Petani. Sedangkan untuk tahun 2019, untuk kecamatan Batu menghasilkan  10,115Kw  tomat  dari  26  Petani,  untuk Junrejo  sebesar  34,390Kw  dari  26  Petani,  untuk Bumiaji 32,306Kw dari 100 Petani dan di Kota Batu sendiri  sebesar  79,811Kw  dari  171  Petani.  Total tomat  yang  dihasilkan  di  tahun  2018  sebesar 130.298Kw  dan  total  petani  yang  bekerja  sebanyak 278,  sedangkan  untuk  tahun  2019  total  tomat  yang dihasilkan  sebesar  153.622Kw  dan  jumlah  total Petani sebanyak 342 [13].
Salah  satu  hal  yang  paling  sering  dialami  oleh petani  tomat  adalah  banyaknya  buah  pada  masa panen, Petani harus memastikan buahnya baik hingga ke tangan konsumen. Kualitas tomat dapat dilihat dari warna  kulit  tomat  dan  ukuran  buah  tomat.  Tomat yang  masih  segar  dan  matang  biasanya  berwarna merah cerah dan tentunya dengan ukuran yang besar. Namun,  petani  hanya  menyortir  tomat  berdasarkan warna  dan  seringkali  mengabaikan  ukuran  tomat  itu sendiri.  Padahal  ukuran  tomat  yang  besar  dan  kecil juga  sangat  berpengaruh  terhadap  penjualan  di pasaran.
Saat  ini  teknologi  informasi  telah  berkembang hingga  perkembangan  teknologi  pengolahan  citra telah banyak diteliti oleh berbagai peneliti Penerapan teknik tersebut pada berbagai bidang telah memungkinkan kita untuk dapat menilai, menyimpulkan  dan  mendapatkan  suatu  informasi pada suatu citra digital. Dengan menggunakan teknik pengolah  citra,  pengukuran  berbagai  parameter benang  yang  membutuhkan  penilaian  secara  visual dapat  dikuantifikasikan  [3].  Salah  satu  penerapan teknologi  pengolahan  citra  adalah image  processing . Image  processing adalah  suatu  bentuk  pengolahan atau  pemrosesan  sinyal  dengan input berupa  gambar ( image )  dan  ditransformasikan  menjadi  gambar  lain sebagai  hasil  pengeluaran  dengan  teknik  tertentu. Image  processing  dilakukan  untuk  memperbaiki kesalahan  data  sinyal  gambar  yang  terjadi  akibat transmisi  dan  selama  akuisisi  sinyal,  serta  untuk meningkatkan  kualitas  penampakan  gambar  agar lebih  mudah  diinterpretasi  oleh  sistem  penglihatan manusia baik dengan melakukan manipulasi dan juga penganalisisan  terhadap  gambar  [4].  Teknik  ini
berguna  untuk  berbagai  bidang  seperti, komputer,  kedokteran,  industri,  dan  lain-lain  [5]. Contoh  hasil  yang  diterapkan  dalam  kehidupan seperti  penelitian  membuat  aplikasi sorting buah tomat.
Aplikasi  pengolahan  citra  mempermudah penggunanya dalam pengenalan pola yang berperan dalam memisahkan objek dari latar belakang secara otomatis.  Selanjutnya,  objek  akan  diproses  oleh pengklasifikasi  objek.  Selain  itu  pengolahan  citra berperan  untuk  mengenali  bentuk-bentuk  khusus yang  dilihat  oleh  mesin  sehingga  mempermudah dalam  mengenali  suatu  objek.  Perangkat  lunak untuk  mengolah  citra  digital  juga  sangat  populer dalam perkembangannya, digunakan oleh pengguna  untuk  mendeteksi,  mengolah  foto  atau untuk  berbagai  keperluan  lain  sebagai  contoh, Adobe  Photoshop dan GIMP  (GNU  Image Manipulation Program) yang  menyajikan berbagai fitur dalam memanipulasi citra digital.
Berdasarkan  paparan  tersebut  diatas,  penulis tergagas  untuk  membuat  aplikasi  pengolahan  citra untuk  menentukan  kematangan  tomat  dengan metode image processing . Aplikasi ini dikembangkan  berbasis  Matlab  dan  mempunyai beberapa  fitur  yaitu,  menampilkan  citra  gambar asli, menampilkan gambar citra biner, menampilkan  nilai  ciri  RGB  pada  table  dan menampilkan  keterangan  hasil  klasifikasi.  Dengan adanya  aplikasi  ini  diharapkan  dapat  membantu para  petani  dalam  memilih  buah  tomat  yang  segar dan sehat sehingga bisa dikonsumsi oleh masyarakat sekitar.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Tanaman Tomat
Tomat  termasuk  dalam  kategori  tanaman Solanacea  atau  terong-terongan  yang  dicirikan yaitu  batang  dan  daunnya  yang  berbulu  halus  atau kasar. Umumnya tomat berdaun lebar dan ada juga yang  terdapat  pada  tangkai  bersama  (majemuk). Tanaman  berakar  tunggang  dengan  banyak  akar samping.  Sayuran  solanaceae  meliputi  beberapa genus  yang  penting  seperti  tomat,  kentang,  terong, cabai  dan  ranti  ( leunca )  serta  tekokak[6].  Buah tomat  yang  sudah  matang  dapat  dipanen  dan dikonsumsi, baik diolah maupun dimakan langsung.

## 2.2. Kota Batu
Kota Batu terletak  di ketinggian rata-rata 862
MDPL  sehingga  kebanyakan  wilayah  Kota  Batu terletak  di  perbukitan  atau  lereng-lereng  gunung. Peta wilayah Kota Batu yang sebagian besar berupa pegunungan  dan  perbukitan  membuat  Kota  Batu terkenal  sebagai  daerah  yang  sejuk.  Hasil perkebunan andalan  yang  menjadi komoditas  maju Kota Batu adalah buah apel [7].

## 2.3. Digital Image Processing
Pengolahan  Citra  Digital  atau  dalam  bahasa Inggrisnya  adalah Digital  Image  Processing yang merupakan  teknik  pengambilan  citra  dari  dunia nyata untuk diolah (lihat, ubah, simpan) menggunakan  komputer.  Bentuk  Digital Image tersebut bisa berupa file dengan ekstensi *.jpg, *.gif, *.png dan sejenisnya [11].

## 2.4. Matlab
MATLAB  merupakan  singkatan  dari MAtrix LABoratory karena  setiap  data  dalam  MATLAB menggunakan  basis  matriks.  MATLAB  adalah bahasa  pemrograman  yang  canggih,  tertutup,  dan peka huruf besar/kecil dalam lingkungan komputasi numerik yang dikembangkan oleh MathWorks [8].

## 2.5. Citra
Citra  adalah  suatu  representasi  (gambaran), kemiripan,  atau  imitasi  dari  suatu  objek.  Citra sebagai keluaran atau sistem perekaman data dapat bersifat  optik  berupa  foto,  bersifat  analog  berupa sinyal  –  sinyal  video  seperti  gambar  pada  monitor televisi,  atau  bersifat  digital  yang  dapat  langsung disimpan pada suatu media penyimpan [12].
2.6. Algoritma KNN (K-Nearest-Neighbour)
K-Nearest  Neighbour merupakan  salah  satu metode  untuk  mengambil  keputusan  menggunakan pembelajaran  terawasi  di  mana  hasil  dari  data masukan  yang  baru  diklasifikasi  berdasarkan terdekat dalam data nilai [9].
Gambar 1. K-Nearest Neighbour
Gambar diatas  menunjukkan  adanya  sejumlah titik  data  yang  terbagi  menjadi  dua  kelas,  yaitu  A (biru)  dan  B  (kuning).  Misalnya,  ada  data  baru (hitam)  yang  akan  kami  prediksi  kelasnya menggunakan algoritma KNN. Dari contoh di atas, nilai  K  yang  digunakan  adalah  3.  Setelah menghitung  jarak  antara  titik  hitam  satu  dengan titik  data  lainnya,  didapatkan  3  titik  terdekat  yang terdiri dari 2 titik kuning dan satu titik biru seperti yang  digambarkan  pada  kotak  merah,  kemudian kelas  untuk  data  baru  (titik  hitam)  adalah  B (kuning).
Kedekatan  didefinisikan  dalam  jarak  metrik, seperti  jarak Euclidean .  Jarak Euclidean dapat dicari  dengan  menggunakan  persamaan  1  berikut ini:
Keterangan: D: Jarak kedekatan x:  Data training y: Data testing n: jumlah atribut individu antara 1 s.d. n i: Atribut individu antara 1 sampai dengan n Langkah-langkah untuk menghitung metode KNearest Neighbor: 1. Menentukan  parameter 𝐾 (jumlah  tetangga paling dekat).
2. Menghitung kuadrat jarak Euclid (queriinstance)  masing-masing  objek  terhadap data  sampel  yang  diberikan  menggunakan persamaan 1.
3. Kemudian  mengurutkan  objek-objek  tersebut ke  dalam  kelompok  yang  mempunyai  jarak Euclid terkecil
4. Mengumpulkan  kategori 𝑌 (Klasifikasi  Nearest Neighbor)
5. Dengan menggunakan kategori Nearest Neighbor  yang  paling  mayoritas  maka  dapat diprediksi  nilai  query  instance  yang  telah dihitung
2.7. Teknik Thresholding Thresholding adalah suatu metode segmentasi citra  yang  memisahkan  objek  dari  latar  belakang pada  suatu  citra  berdasarkan  perbedaan  kecerahan atau  kegelapan.  Wilayah  citra  yang  cenderung gelap  akan  dibuat  lebih  gelap  (hitam  sempurna dengan  nilai  intensitas  0),  sedangkan  wilayah  citra yang  cenderung  lebih  terang  akan  dibuat  lebih terang  (putih  sempurna  dengan  nilai  intensitas  1). Oleh  karena  itu,  keluaran  dari  proses  segmentasi menggunakan  metode  thresholding  adalah  citra biner dengan nilai intensitas piksel 0 atau 1. Setelah citra  tersegmentasi  atau  objek  telah  berhasil dipisahkan  dari  latar  belakang,  citra  biner  yang diperoleh  dapat  digunakan  sebagai  topeng  untuk proses cropping sehingga  didapatkan  tampilan gambar  asli  tanpa background atau  dengan background yang bisa diubah [12]. Untuk  melakukan  melakukan  thresholding dengan derajat keabuan dapat digunakan rumus:
Penjelasan: w = nilai derajat keabuan sebelum thresholding b  = jumlah derajat keabuan yang diinginkan x  = nilai derajat keabuan setelah thresholding

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Diagram Blok Sistem
Pada penelitian ini terdapat proses yang berisi System  Block  Diagram.  Berikut  ini  dapat
menjelaskan proses Block Diagram pada Gambar 2 di bawah ini:
Gambar 2. Blok Diagram Sistem
Pada  gambar  2,  ditampilkan  blok  diagram sistem  yang  akan  dikembangkan.  Pertama, user akan  mengambil  foto  objek  penelitian,  kemudian akan  disimpan  pada directory pada PC ,  setelah  itu foto tersebut akan digunakan pada aplikasi lalu foto tersebut  akan  dilakukan  proses  segmentasi,  yang mana  pada  proses  segmentasi  citra  akan  merubah citra  dari  warna RGB menjadi grayscale dan  akan diproses  kembali  menjadi  citra  biner.  Pada  proses ekstraksi  ciri,  citra  biner  dan  citra  asli  akan dihitung  untuk  mendapatkan  nilai  ciri RGB dari tiap  citra.  Pada  proses  klasifikasi,  aplikasi  akan mendeteksi  tingkat  kematangan  citra  dari  target yang  sudah  didapatkan  sebelumnya.  Pada display data,  data  yang  ditampilkan  merupakan  data  citra asli, citra biner, nilai ciri RGB , dan keterangan hasil klasifikasi.

## 3.2. Flowchart Program
Dalam  penelitian  ini  terdapat  proses  yang berisi  flowchart  dari  program  yang  dibangun. Berikut  ini  menjelaskan  proses  flowchart  program padaGambar 3
Pada  gambar  3,  ditampilkan flowchart program  yang  akan  dikembangkan.  Pertama program  akan  mulai,  kemudian user akan input data  berupa  gambar  yang  akan  diproses  menjadi buka  gambar  kemudian output yang  dihasilkan berupa  gambar  yang  sebelumnya  di  inputkan. Kemudian  terdapat  kondisi  atau decision yaitu apakah  salah upload ?  Jika  benar  maka  akan kembali  ke  bagian input gambar,  jika  tidak  maka akan  masuk  ke  proses  segmentasi.  Setelah dilakukan proses segmentasi, output yang dihasilkan  berupa  citra  biner.  Pada  proses selanjutnya  yaitu  ekstraksi  ciri,  akan  diambil  data dari file citra biner dan citra asli yang akan dihitung untuk mendapatkan nilai ciri yang akan ditampilkan  pada table .  Pada  proses  klasifikasi, program akan memberikan keterangan kematangan tomat  berupa  matang,  belum  matang  dan  mentah. Kemudian  terdapat  kondisi  lagi,  apakah  ingin mendeteksi kembali, jika iya maka akan kembali ke bagian input gambar,  jika  tidak  maka  program selesai.

## 3.3. Flowchart Thresholding
Dalam  penelitian  ini,  terdapat  proses  yang berisi flowchart  Thresholfing yang  digunakan. Berikut  dijelaskan  proses flowchart Thresholding pada gambar 4
Gambar 4. flowchart thresholding
Pada  gambar  4,  ditampilkan flowchart thresholding yang  akan  digunakan.  Pertama  pada proses  thresholding  akan  mulai.  Kemudian input gambar  tomat RGB dengan  nama img .  Gambar tomat  tersebut  diproses  menjadi  citra grayscale dengan  perintah img_gray =  rgb2gray(img). Setelah  dilakukan  proses RGB to Gray ,  hasil outputnya berupa  citra grayscale dengan  nama
img_gray.  Citra grayscale tadi  akan  diproses kembali  menjadi  citra  biner  dengan  menggunakan perintah  bw  =  imbinarize(img_gray,.54).  setelah dilakukan  proses Gray to  Biner, output yang didapat  berupa  citra  biner.  Kemudian  pada  proses complement ,  citra  biner  akan  dikomplemen menggunakan  perintah  bw  =  imcomplement  (bw). Setelah  dilakukan  proses  komplement,  citra  biner akan  dilakukan imfill dengan  perintah  bw  =  imfill (bw,’ holes ’).  Citra  hasil imfill tadi  akan  diproses kembali pada proses area open untuk menghilangkan noise pada gambar dengan menggunakan  perintah  bw  =  areaopen  (bw,100). Setelah  dialakukan  proses  area  open,  citra  biner tadi akan di tampilkan dengan nama bw dan proses thresholding selesai.
3.4. Flowchart Ekstraksi Ciri Dalam  penelitian  ini,  terdapat  proses  yang berisi  flowchart Thresholding yang  digunakan. Berikut  dijelaskan  proses flowchart Thresholding pada gambar 5.
Gambar 5 . flowchart ekstraksi ciri
Pada  gambar  5,  ditampilkan flowchart thresholding yang  akan  digunakan.  Pertama  mulai proses,  kemudian  program  mengambil  gambar tomat RGB ,  lalu  gambar  tomat  tersebut  akan disimpan  pada directory sistem  dengan  nama  img. Program  juga  mengambil  gambar  tomat  biner  dan disimpan  pada  directory  dengan  nama  bw.  Setelah itu,  gambar img tadi  akan  dihitung  untuk menemukan nilai R = img (;,;,1), G img (;,;,2) dan B
img (;,;,3).  Proses  yang  sama  juga  dilakukan  pada citra  bw,  dengan  perhitungan  R,  G  dan  B menggunakan  negasi  dan  tepian  =  0.  Setelah diproses  satu-satu  dari  citra  RGB,  proses selanjutnya  yaitu concantenate RGB  dengan perintah  cat(3,R,G,B).  Setelah  dilakukan  proses concantenate ,  nilai Red,  Green  dan  Blue dari  citra RGB dan Biner akan ditambah sesuai perintah R, G  dan  B  kemudian  akan  dibagi  dan  hasilnya  akan disimpan directory dengan  nama  Ciri  dan  isi berupa Red,  Green  dan  Blue .  Nilai  ciri  tadi  akan ditampilkan pada program dan selesai.

## 3.5. Struktur Menu
Dalam  aplikasi  yang  akan  dikembangkan  ini, ada  beberapa  menu  yang  ditampilkan  untuk  dapat digunakan  sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna. Dibawah ini adalah struktur menu yang akan dibuat
Gambar 6. Struktur Menu
Seperti  pada  gambar  6  Pada  program  deteksi kematangan tomat terdapat 4 Menu, yaitu:
1. Menu  Buka  Gambar,  untuk  membuka  dan menampilkan gambar tomat yang diujikan
2. Menu  Segmentasi,  untuk  memproses  gambar tomat  asli( RGB )  menjadi grayscale dan  biner dan ditampilkan
3. Menu  Ekstraksi  Ciri,  untuk  menampilkan  nilai RGB pada tabel
4. Dan  menu  Klasifikasi,  untuk  menampilkan keterangan kematangan tomat.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Implementasi Perangkat Lunak Semua  metode  dari  perancangan  perangkat lunak  yang  telah  dirancang  kemudian  dilakukan implementasi  dengan  menggunakan  MATLAB R2017b.

## 4.2. Pengujian Fitur
Pengujian  fitur  pada  penelitian  ini  memiliki beberapa fitur didalamnya
Tabel 1 . Fitur program No. Pengujian Hasil 1. Program dapat membuka objek citra Sesuai
2. Program dapat menghasilkan citra biner Sesuai
3. Program dapat menampilkan hasil ekstraksi ciri Sesuai
No. Pengujian Hasil 4. Program dapat melakukan segmentasi citra Sesuai 5. Program dapat menampilkan hasil klasifikasi Sesuai

## 4.3. Pengujian Fungsionalitas
Pengujian  fungsionalitas  digunakan  untuk membuktikan apakah sistem yang di implementasikan  dapat  memenuhi  persyaratan  dari fungsi  operasional  yang  telah  dirancang  dan direncanakan sebelumnya
Tabel 2 . Fungsionalitas program No Uji Fungsionalit as Hasil Yang Didapat Output Software Keterangan 1 Software membuka Citra Gambar setelah menekan tombol “Buka Gambar” Software membuka direktori untuk mencari citra gambarnya Software membuka Citra Gambar setelah menekan tombol “Buka Gambar” [√] Diterima [  ] Tidak Diterima 2 Software menampilkan citra gambar setelah user memilih gambar dari directory Software menyimpan gambar didatabase software Software menampil kan gambar dari directory [√] Diterima [  ] Tidak Diterima 3 Software mengkonversi citra menjadi citra Biner setelah menekan tombol “segmentasi” Software melakukan proses segmentasi menggunakan citra RGB menjadi
grayscale dan citra biner Software menampil kan citra biner [√] Diterima [   ] Tidak Diterima 4 Software mengesktraks i cirikan gambar RGB setelah menekan tombol “ekstraksi ciri” software melakukan proses esktraksi ciri dari nilai RGB pada gambar Software menampil kan nilai dari hasil ekstraksi ciri ke table [√] Diterima [  ] Tidak Diterima 5 Software mengklasifika sikan gambar setelah menekan tombol “klasifikasi” Software memanggil perintah pada module dan membandingk an ciri dan target yang sudah ditentukan Software mengklasif ikasikan gambar setelah menekan tombol “klasifikas i” [√] Diterima [  ] Tidak Diterima 6 Software menampilkan hasil perbandingan setelah menekan tombol
“klasifikasi”
Software menyimpan data perbandingan dalam database software Software menampil kan hasil perbandin gan pada
edit text
[√] Diterima
[  ] Tidak Diterima
4.4. Pengujian Sistem Pengujian system dilakukan  dengan  cara memberi  perbandingan  terhadap  citra  yang  ingin diuji.
Gambar 7. Hasil Uji Program
Pengujian system pada penelitian ini menggunakan  perbandingan  dari Red,  Green ,  dan Blue dari data latih dan data uji.
Tabel 3 . Hasil Pengujian Sistem pada data latih
No Nama File Red Green Blue Kategori 1. Matang 1 0,559669 0,200624 0,171535 Matang 2. Matang 2 0,569114 0,211874 0,180302 Matang 3. Matang 3 0,553215 0,192823 0,167937 Matang 4. Matang 4 0,558539 0,198785 0,172351 Matang 5. Matang 5 0,504282 0,198072 0,179743 Matang 6. Belum Matang 1 0,499443 0,367338 0,313895 Belum Matang 7. Belum Matang 2 0,508841 0,241478 0,164751 Belum Matang 8. Belum Matang 3 0,536947 0,231995 0,175142 Belum Matang 9. Belum Matang 4 0,524221 0,248237 0,181426 Belum Matang 10. Belum Matang 5 0,535136 0,312671 0,258717 Belum Matang 11. Mentah 1 0,382659 0,37033 0,266504 Mentah 12. Mentah 2 0,426864 0,4059 0,320037 Mentah 13. Mentah 3 0,400983 0,395375 0,310657 Mentah 14. Mentah 4 0,347282 0,266973 0,174664 Mentah 15. Mentah 5 0,381807 0,274599 0,171872 Mentah Prosentase hasil = jumlah benar/jumlah data * 100 = 15/15 * 100 = 100
Dari  penjelasan table 3  diatas,  setelah dilakukan  pengujian  dengan  menggunakan  foto yang didapatkan secara langsung maka, didapatkan bahwa  buah  yang  matang  memiliki  nilai  ciri  citra terkecil  sebesar Red =  0.50428, Green =  0.19282
dan Blue = 0.16794 dan nilai tertinggi sebesar Red = 0.56911, Green = 0.21187 dan Blue = 0.1803.
Untuk  buah  yang  belum  matang  memiliki nilai  ciri  citra  minimal  sebesar Red =  0.49944, Green =  0.232  dan Blue =  0.16475  dan  nilai tertinggi  sebesar Red =  0.53695, Green =  0.36734 dan Blue = 0.3139.
Dan  buah  yang  Mentah  memiliki  nilai  ciri citra  minimal  sebesar Red =  0.34728, Green = 0.26697  dan Blue =  0.17187  dan  nilai  tertinggi sebesar Red = 0.42686, Green = 0.4059 dan Blue = 0.32004.
Pada table ,  untuk  kolom  yang  berwarna merah menandakan nilai terkecil, sedangkan warna kuning menunjukkan nilai terbesar.
Tabel 4 . Hasil Pengujian Sistem pada data uji
No Nama File R G B K.S K.P K 1. Matang 6 0,5415 95 0,19 295 0,189 697 Mata ng Mata ng Sesu ai 2. Matang 7 0,4971 94 0,21 853 8 0,196 283 Mata ng Mata ng Sesu ai 3. Matang 8 0,4957 83 0,20 052 3 0,181 277 Mata ng Mata ng Sesu ai 4. Matang 9 0,4734 35 0,22 152 0,194 637 Mata ng Mata ng Sesu ai 5. Matang 10 0,5105 42 0,25 429 3 0,231 51 Belu m Mata ng Mata ng Tida k Sesu ai 6. Belum Matang 6 0,7043 6 0,32 840 2 0,185 814 Belu m Mata ng Belu m Mata ng Sesu ai 7. Belum Matang 7 0,5205 66 0,32 767 9 0,271 859 Belu m Mata ng Belu m Mata ng Sesu ai 8. Belum Matang 8 0,5343 5 0,24 961 9 0,170 275 Mata ng Belu m Mata ng Tida k Sesu ai 9. Belum Matang 9 0,5374 32 0,33 196 2 0,240 851 Belu m Mata ng Belu m Mata ng Sesu ai 10. Belum Matang 10 0,5364 31 0,31 545 5 0,237 612 Belu m Mata ng Belu m Mata ng
Sesu ai 11. Mentah 6 0,3645 13 0,33 440 4 0,201 823 Ment ah Ment ah Sesu ai 12. Mentah 7 0,3330 66 0,26 452 9 0,165 212 Ment ah Ment ah Sesu ai 13. Mentah 8 0,3686 71 0,32 283 7 0,202 236 Ment ah Ment ah Sesu ai 14. Mentah 9 0,3388 54 0,30 386 0,170 459 Ment ah Ment ah Sesu ai 15. Mentah 10 0,4148 83 0,34 752 9 0,251 428 Belu m Mata ng Ment ah
Tida k
Sesu ai
Prosentase hasil = jumlah benar/jumlah data * 100 = 12/15 * 100 = 80
Dari table 4  dapat  dilihat,  setelah  dilakukan pengujian dengan menggunakan foto yang didapatkan  secara  langsung  maka  didapatkan bahwa  buah  yang  matang  memiliki  nilai  ciri  citra terkecil  sebesar Red =  0.47344, Green =  0.19295 dan Blue =  0.18128,  dan  nilai  maksimal  sebesar Red =  0.5416, Green =  0.25429  dan Blue = 0.23151.
Untuk  buah  yang  belum  matang  memiliki nilai  ciri  citra  minimal  sebesar Red =  0.52057, Green =  0.24962  dan Blue =  0.17028,  dan  nilai maksimal sebesar Red = 0.70436, Green = 0.33196 dan Blue = 0.27186.
Dan  untuk  buah  yang  mentah  memiliki  nilai ciri  citra  minimal  sebesar Red = 0.33307, Green = 0.26453  dan Blue =  0.16521,  dan  nilai  maksimal sebesar Red =  0.414883, Green =  0.347529  dan Blue = 0.251428.
Dari  nilai  ciri  citra  tersebut  didapatkan  ada  2 data  yang  tidak  sesuai  dengan  keterangan  dari petani.
Pada table ,  untuk  kolom  yang  berwarna merah menandakan nilai terkecil, sedangkan warna kuning menunjukkan nilai terbesar.
Keterangan: Red (R) :  Nilai warna Red dari proses RGB pada file tomat.
Green (G)  :  Nilai  warna Green dari  proses RGB pada file tomat. Blue (B)  :  Nilai warna Blue dari proses RGB pada file tomat K.S :  hasil perhitungan program menentukan Matang dan Belum Matang K.P :  keterangan hasil dari petani langsung K :  Membandingkan  perhitungan system dengan petani

## 5. KESIMPULAN
Hasil  dari  pengujian  yang  telah  dilakukan, dapat ditarik b eberapa kesimpulan, diantaranya, Hasil  pengujian  sistem,  didapatkan persentase  tingkat  kematangan  dari  sistem  sebesar 80%,  hasil  ini  adalah  perbandingan  data  latih dengan  data  uji,  nilai  yang  menjadi  acuan  yaitu nilai  RGB.  Hasil  perbandingan  dapat  dilihat  dari patokan nilai RGB dari tiap-tiap format tomat, nilai R  pada  file  tomat  matang  sebesar  0,541595  - 0,473435,  nilai  G  sebesar  0,19295  -  0,254293  dan
B  sebesar  0,181277  -  0,23151.  Untuk  file  tomat belum  matang  nilai  R  sebesar  0,520566  -  0,70436, untuk  G  sebesar  0,249619  -  0,331962  dan  B sebesar 0,170275 - 0,271859. Dari hasil perhitungan tersebut, jika nilai dari tiap format file tomat  tersebut  melebihi  atau  kurang  dari  patokan nilai  format  yang  didapatkan  maka  hasilnya  akan berupa keterangan tomat tersebut termasuk kategori dari format file yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. Yogi,
"APLIKASI DETEKSI KEMATANGAN BUAH
SEMANGKA
BERBASIS  NILAI  RGB  MENGGUNAKAN
METODE  THRESHOLDING," Jurnal  Riset Komputer, 2016
[2] H. Supriyatno, "Targetkan Kawasan Pertanian Organik Kota Batu Bertambah Jadi 20 Desa,"
26 Mei 2019. [Online]. Available: https://www.harianbhirawa.co.id/targetkan- kawasan-pertanian-organik-kota-batu- bertambah-jadi-20-desa/
[3] A. Wijayono and V. G. V. Putra,
"PENERAPAN TEKNOLOGI PENGOLAHAN  CITRA  DIGITAL  DAN KOMPUTASI PENGUKURAN
DAN
PENGUJIAN  BERBAGAI  PARAMETER
BENANG," Paper
[4] A. D. Harisna, "Image Processing," 2 5 2009. [Online]. Available:
https://ndoware.com/image-processing.html
[5] Anonymous,  "Apa  Itu  Image  Processing,"  03 12
2019. [Online]. Available: https://www.immersa-lab.com/apa-itu-image- processing.htm
[6] Anonymous, "Tomat," 2018. [Online]. Available:
https://b-
pikiran.cekkembali.com/tomat/
[7] "Profil  Kota  Batu,"  [Online].  Available: http://perkotaan.bpiw.pu.go.id/v2/kota- sedang/31.
[8] Advernesia, "Pengertian Matlab dan Kegunaannya," 21 September 2017. [Online]. Available: https://www.advernesia.com/blog/matlab/apa- itu-matlab/.
[9] A.  Lutfia,  "ilmudataPy,"  [Online].  Available: https://ilmudatapy.com/algoritma-k-nearest- neighbor-knn-untuk-klasifikasi/. [Accessed 10 January 2022].
[10] "Detail artikel," [Online]. Available: https://www.dinkes.jogjaprov.go.id/berita/deta il/tomat-buah-sehat-kaya-manfaat-tomat- buah-sehat-kaya-manfaat.
[11] Anonymous, "konsep digital image processing," 4 Maret 2011. [Online]. Available: http://dendieisme.blogspot.com/2011/03/kons ep-digital-image-processing.html.
[12] L.  I.  M.  Multimedia,  "Modul  Praktikum Pengolahan Citra Digital," 2019
[13] "Badan  Pusat  Statistik,"  [Online].  Available: https://batukota.bps.go.id/statictable/2019/11/ 28/536/luas-panen-tanaman-sayuran-menurut- kecamatan-dan-jenis-tanaman-di-kota-batu- ha-2017-dan-2018.html