## Klasifikasi Jenis Mangga Berdasarkan Bentuk Daun Menggunakan Metode
K-Nearest Neighbor
Rusli 1 , Muhammad Nasir 2
1 Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Lhokseumawe
2,3 Jurusan Teknologi Informasi dan Komputer Politeknik Negeri Lhokseumawe rusli@pnl.ac.id
muhnasir.tmj@pnl.ac.id
Abstrak — Mangga Merupakan tanaman buah yang berasal dari Tanah India dan sekarang telah menyebar ke  berbagai penjuru dunia  termasuk  Indonesia.  Daun  mangga  memiliki  perbedaan  yang  dapat  diamati  dengan  mata  manusia,  tetapi  keakuratannya tidak  sempurna  karena  ada  bentuk  dan  tepi  daun  mangga  yang  sangat  mirip,  yang  menunjukkan  ciri  dari  mangga  tersebut. Untuk  mengatasi  kelemahan  tersebut    dibutuhkan  suatu  aplikasi  yang  dapat  menggolongkan  jenis  mangga  secara  otomatis melalui  serangkaian  proses  pengolahan  citra  daun  mangga.  Proses  pengenalan  pola  daun  dapat  dilakukan  dengan  mengenali karakteristik  struktural  daun  seperti  bentuk  dan  tepi  daun.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  jenis  mangga berdasarkan  bentuk  daun  menggunakan  metode K-Neareast  Neighbor untuk  menentukan  jenis  buah  mangga  yang  ditanam berdasarkan bentuk daun. Pola citra yang akan diolah adalah bentuk daun dan tepi daun, pada penelitian ini dilakukan  ekstraksi ciri dengan menggunakan metode Sobel . Berdasarkan hasil analasis dari penelitian  menggunakan 45 daun mangga, penelitian ini berhasil memperoleh tingkat keakuratan yaitu 75%.
Kata kunci : Mangga, Deteksi Tepi Sobel, K-Nearest Neighbor.
Abstract — Mango  Is  a  fruit  plant  originating  from  the  Land  of  India  and  now  has  spread  to  various  parts  of  the  world including Indonesia. Mango leaves have differences that can be observed with  the human eye, but the accuracy is not perfect because there are shapes and edges of mango leaves are very similar, showing the characteristics of the mango. To overcome these  weaknesses  required  an  application  that  can  classify  the  type  of  mango  automatically  through  a  series  of  mango  leaf image processing process. The process of recognition of leaf patterns can be done by recognizing the structural characteristics of  leaves  such  as  shape  and  leaf  edge.  This  study  aims  to  classify  mango  species  based  on  leaf  shape  using  K-Neareast Neighbor method to determine the type of mango fruit grown based on leaf shape. Pattern image to be processed is leaf shape and leaf edge, this research is extraction feature by using method Sobel. Based on the results of the analysis of the study using 45 mango leaves, this study managed to obtain a level of accuracy of 75%.
Keyword : Mango, Sobel Edge Detection, K-Nearest Neighbor

## I. P ENDAHULUAN
Mangga merupakan tanaman buah yang berasal dari tanah india dan sekarang telah menyebar ke berbagai penjuru dunia termasuk  indonesia.  tanaman  ini  menghasilkan  berupa  buah yang  kaya  akan    antioksidan,  vitamin  c  dan  e.  masyarakat indonesia  sendiri  sangat  menggemari  buah  mangga  ini. tanaman  mangga  merupakan  tanaman  buah  yang  sangat potensial  dikembangkan  karena  mempunyai  tingkat  minat masyarakat yang tinggi. daun mangga sendiri memiliki variasi dalam  segi  bentuk,  ukuran  dan  struktur  tulang  yang  berbeda dari jenis mangga-mangga yang lain, yang menunjukkan ciri- ciri  dari  mangga  tersebut.  struktur  tulang  daun  sebagai  salah satu  fitur  yang  dapat    membedakan  antara  mangga  satu dengan mangga yang lainnya.[1].
Petani  mangga, perlu  mengetahui jenis buah  mangga agar dapat  memilih  jenis  mangga  yang  akan  diketahui  sesuai dengan  harapan,  hal  ini  disebabkan  buah  mangga  memiliki jenisi  yang  berbeda-beda.  Penggolongan  varietas  mangga selama  ini  dilakukan  secara  manual,  yang  umumnya  hanya dlihat secara kasat mata. Perbedaan persepsi antara petani satu dengan  yang  lainnya  dalam  proses  mengenali  jenis  mangga dapat  mengakibatkan  hasil  yang  kurang  akurat  [2].  Oleh Karena itu dibutuhkan suatu aplikasi yang dapat menggolongkan  jenis  mangga  secara  otomatis  melalui
serangkaian  proses  pengolahan  citra  daun  mangga.  Proses pengenalan  daun  dapat  dilakukan  dengan  mengenali karakteristik  struktural  daun  seperti  bentuk  dan  tepi  pada selembar  daun.  Untuk  menganalisis  karakteristik    struktural daun  harus  melalui  proses  pengolahan  citra    dengan  cara memanfaatkan  teknik  pegolahan  citra  digital.  Perkembangan teknologi  untuk  teknik  pengolahan  citra  juga  berkembang pesat .
Penelitian  pernah  dilakukan  oleh  Arum  Puji  Rahayu  dkk (2016)  yaitu  melakukan  klasifikasi  jenis  mangga  berdasarkan bentuk  dan  tekstur  daun  menggunakan  metode  KNearest Neighbor. Proses ekstraksi fitur bentuk menggunakan metode compactness dan circularity, sedangkan untuk proses ekstraksi fitur tekstur menggunakan energi dan kontras dari pendekatan matriks  co-occurrence.  Metode  klasifikasi  yang  digunakan adalah  K-Nearest  Neighbor.  Hasil  pengujian  ekstraksi  fitur bentuk memerlukan waktu 0,043 detik dan tekstur 0,053 detik. Nilai akurasi klasifikasi tertinggi adalah 73,333% pada K = 10, 12, dan 15.[3]
Tujuan  penelitian  ini  adalah  melakukan  klasifikasi  jenis mangga  berdasarkan  bentuk  daun  menggunakan  metode  K- Nearest Neighbor . Diharapkan hasil dari penelitian ini mampu membedakan  jenis  mangga  berdasarkan  bentuk  daun  dengan akurasi yang tinggi. Pola citra yang akan diolah adalah bentuk daun  dan  tepi  daun,  dengan  menerapkan  metode Sobel untuk
mendeteksi  tepi  daun.  Melalui  sistem  ini  diharapkan penentuan  jenis  mangga  berdasarkan  bentuk  daun  dapat diperoleh  secara  cepat  dan  akurat,  supaya  nantinya  dapat memudahkan  para  petani  mangga  untuk  menentukan  jenis mangga yang ditanam

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
A. Diagram Alir Kerja Sistem Klasifikasi Diagram  alir  klasifikasi  jenis  mangga  berdasarkan  bentuk daun  menggunakan  metode k-nearest  neighbor, adalah diagram  yang  menunjukkan  alir  ( flow) didalam  program. Selain  itu,  dapat  juga  dikatakan  sebagai  prosedur  kerja  dari sistem  yang  sedang  dikerjakan  secara  keseluruhan.  Dapat dilihat  diagram  alir  sistem  ini  ditunjukkan  oleh  gambar  1 berikut :

## 1) Flow Chart kerja sistem klasifikasi
Gambar 1. Flow Chart kerja sistem klasifikasi
1) Input Citra
Tahap pemilihan, masukan berupa citra daun mangga yang diambil  dari camera  handphone. Citra  ini  yang  kemudian akan dijadikan citra awal pemrosesan sebagai citra training .
2) Normalisasi
Kemudian  dalam  tahap  proses  normalisasi  merupakan proses awal dari sistem klasifikasi daun mangga. Pada proses normalisasi akan dilakukan proses pengecilan gambar menjadi 200 x 200 pixel.
3) Pre-Processing
Pre-processing merupakan  tahap  persiapan  untuk  proses berikutnya. Input berupa image daun. Preprocessing meliputi konversi  dari  RGB  ke  grayscale.  Tahap  ini  perlu  dilakukan untuk memudahkan proses deteksi tepi Sobel 4) Deteksi Tepi Sobel
Pada  tahap  ini,  citra  yang  berupa  fitur  tulang  daun  akan dideteksi  pola  tulang  daunnya  dengan  menggunakan  metode deteksi tepi sobel, Algoritma ini akan melakukan perhitungan perkiraan  gradien  dari  intensitas  sebuah  citra.  Operator  ini menggunakan kernel berukuran 3 x 3 yang akan digabungkan dengan  gambar  sebenarnya  untuk  menghitung  nilai  perkiraan jawaban.  Proses  ini akan  dilakukan  sebanyak  2  kali,  yaitu secara horizontal dan vertikal.
Besarnya  magnitude  gradien  dapat  dihitung  lebih  cepat lagi dengan menggunakan persamaan 1 [4].
.............................................................. (1)
Gambar 2. (A) Citra asli, (B) , (C) , (D) Hasil konvolusi
Pada Gambar 2 diperlihatkan deteksi tepi dengan operator Sobel.  Operasi  konvolusi  bekerja  dengan  menggeser  kernel piksel  per  piksel,  yang  hasilnya  kemudian  disimpan  dalam matriks  baru.  Konvolusi  pertama  dilakukan  terhadap    piksel yang bernilai 1 (di titik pusat mask).
Nilai  18  pada  citra  hasil  konvolusi  diperoleh  dengan perhitungan berikut :
Pada  matriks  Sobel  dengan  kernel  3  x  3,  terlihat  bahwa tidak  semua  piksel  dikenai  konvolusi  yaitu  baris  dan  kolom yang terletak di tepi citra (border). Hal ini disebabkan karena piksel  yang  berada  pada  tepi  citra  tidak  memiliki  tetangga yang  lengkap  sehingga  rumus  konvolusi  tidak  berlaku  pada piksel seperti itu.

## 5) Algoritma K-Nearest Neighbor
Pada  tahap  ini hasil  dari  pola  percabangan  tulang  daun yang  dideteksi  oleh  Metode  deteksi  tepi Sobel kemudian dikelompokan  ke  dalam  sembilan  kelompok  dengan menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor (KNN),  k-nearest neigbor  adalah  sebuah  metode  untuk  melakukan  klasifikasi terhadap  objek  berdasarkan  data  pembelajaran  yang  jaraknya paling  dekat  dengan  objek  tersebut.  Data  training  disimpan menjadi  9  kelompok (group) 1  untuk  daun  mangga  golek,  2 mangga  madu,  3  mangga  arumanis,  4  mangga  manalagi,  5 mangga  gadung,  6  mangga  lokmai,  7  mangga  red  Brazil,  8 mangga  hutan  9  mangga  kuini.  Setelah  data  training  sudah tersimpan  lalu  data  tersebut  dibandingkan  dengan  data  uji, data uji di uji untuk  menentukan  kelompok (group). Jadi jika nilai  data  uji  berbeda  dengan  data  training  maka  k-nearest neigbor  akan  mencari  jarak  nilai  yang  paling  mendekati
dengan  data  training  yang  telah  disimpan  didalam  database, sehingga  data  uji  dikelompokan  berdasarkan  nilai  jarak terdekat dengan objek yang ada pada data training.
Dekat atau jauhnya tetangga tersebut biasanya dihitung berdasarkan  jarak  euclidean  dengan  persamaan  (2)  sebagai berikut.
d(x-y) =    n j j j y x 1 2 ) ( (2)
dimana :  d : jarak data uji ke data pembelajaran x j
: data uji ke-j, dengan j = 1,2,…n y j : data belajar ke-j, dengan j = 1,2,…n
2) Flowchart proses pengujian dengan K-Nearest Neighbor
Flowchart pada gambar 2.3 adalah untuk proses pengujian metode K-Nearest Neighbor dalam mencari nilai ketetanggaan dari  inputan  citra  daun  mangga.  Pada  proses flowchart ini ditunjukkan oleh gambar dibawah ini:
Gambar 3.  Flowchart proses pengujian dengan metode K-Nearest Neighbor

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A.  Hasil training
Hasil  ekstraksi  untuk  masing-masing  data  dengan menggunakan  metode Sobel akan  disajikan  dalam  bentuk tabel. Untuk hasil training dapat dilihat pada tabel 1.
TABEL I. HASIL TRAINING DENGAN METODE SOBEL id Citra Training Hasil Sobel Jenis
A001 .......Dst. Arumanis GA01 .......Dst. Gadung GO01 .......Dst. Golek HU01 .......Dst. Hutan KU01 .......Dst. Kuini

## B.  Hasil Proses Klasifikasi
Hasil  proses  klasifikasi  untuk  masing-masing  data  akan disajikan dalam bentuk tabel untuk mempermudah analisa dan penarikan  kesimpulan.  Untuk  hasil  klasifikasi  dapat  dilihat pada tabel 2.
TABEL II. HASIL KLASIFIKASI no Citra Uji Identifik
asi Status
Jarak 1 Arumanis
Arumanis Benar 6950.8418914 54588 2
Arumanis
Arumanis Benar 447.24042751
07518
3
Arumanis Madu Salah 6658.0537696
8375
4
Arumanis
Hutan Salah 7521.7743252
50659 5 Arumanis
Arumanis Benar 7190.0639774 62231
Berdasarkan  hasil  dari  pengujian  diatas  dapat  dilihat bahwa  metode Euclidean  Distance memiliki  akurasi  yang tinggi  dengan  jumlah  K  tetangga  sebanyak  1,  yang memberikan  akurasi  jarak  yang  terkecil,  dari  hasil  pengujian tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  klasifikasi  jenis mangga  berdasarkan  bentuk  daun,  mampu  mengenali  jenis daun  mangga  melalui  serangkaian  proses  pengujian,  dimana citra uji mencari nilai jarak ketetanggaan yang paling terdekat dengan  jarak  citra  training  yang  telah  disimpan  didalam database,  dengan  metode  pengukuran  kemiripan  berdasarkan bentuk dan tepi daun tersebut. Dapat dilihat juga pada masing masing  metode Euclidean  Distance dimana  semakin  tinggi nilai k maka sistem memberikan akurasi yang semakin rendah. Disini  kita  mengidentifikasi  jenis  mangga  Arumanis  dengan jumlah  K  tetangga  sebanyak  5.  Dapat  dilihat  pada  Gambar  4 berikut ini.
Gambar 4.  Pengujian dengan jumlah K tetangga 5
Dapat  dianalisa  dari  hasil  pengujian  jumlah  K  tetangga sebanyak  5dapat  dilihat  pada  gambar  4  diatas,  dikategorikan bahwa  daun  mangga  tersebut  memiliki  katagori  terbanyak yaitu Madu dikarenakan katagori labeled data yang mayoritas sering  muncul.  Adapun  terdapat  pendekatan  dengan  katagori lain,  tetapi  nilai  yang  menunjukkan  untuk  kategori  daun mangga Madu  lebih banyak.

## C.  Presentasi Keberhasilan Sistem
Dari  proses  klasifikasi  yang  dilakukan  menunjukkan bahwa hasil pengujian dari jenis daun mangga Madu memiliki hasil  keakuratan  yang  baik  yaitu  100%.  Citra  yang  diuji dibandingkan  nilai  jarak  ketetanggaannya  dengan  citra training  yang  ada  didalam  database  untuk  mencari  nilai  jarak yang  mendekati  dengan  nilai  citra  uji.  Akurasi  yang didapatkan  dari  program  tersebut  dapat  dihitung  dengan menggunakan perhitungan sebagai berikut :
Akurasi ketepatan=
=
= 75 %

## IV. KESIMPULAN
Adapun  simpulan  yang  dapat  penulis  simpulkan  setelah melakukan  penelitian  dan  pembahasan  mengenai  sistem Aplikasi  pengenalan  jenis  mangga  berdasarkan  bentuk  daun menggunakan metode k-nearest neighbor, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Berdasarkan  uji  coba  yang  telah  dilakukan  menggunakan jarak  antara  data  uji dengan  data  acuan,  sistem  klasifikasi jenis  daun  mangga  berdasarkan  bentuk  daun  ini  dapat mengenali jenis mangga yang diuji.
2. Kekurangan  sistem  aplikasi  ini  yaitu  beberapa  citra  yang dikenali tidak sesuai dengan jenisnya, dikarenakan  tingkat nilai yang jauh berbeda yang disebabkan oleh pencahayaan yang tidak sama, dan kurangnya ketelitian user.
3. Jumlah  citra  yang  menjadi  bahan  acuan  pada  database akan mempengaruhi tingkat keberhasilan dan keakuratannya  dalam  penentuan  jenis  daunnya,  semakin
banyak  training  yang  dilakukan,  semakin  baik  pula kemampuan sistem dalam melakukan pengenalan.
4. Tingkat  keakuratan  sistem  aplikasi  ini  dalam  mengenali daun mangga yaitu mencapai 75%.

## I. R EFERENSI
[1] Irwanto  B  .  2008.  “Inventarisasi  Hama-Hama  Penting  Dan  Parasitoid Pada  Buah  Mangga  ( Mangifera  spp .)”.  Medan:  Universitas  Sumatera Utara.(online), repository.usu.ac.id/bitstream/123456789/7715/1/09E00220.pdf diakses 20 Juni 2016
[2] Liantoni,  Febri.  2015.  ”Deteksi  Tepi  Citra  Daun  Mangga Menggunakan  Algoritma  ANT  Colony  Optimization.”  Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya.(online) jurnal.itats.ac.id/wp-content/.../17.-Febri-Liantoni-Deteksi-Tepi.pdf. Diakses 17 Agustus 2019
[3]      Arum Puji Rahayu dkk (2016). “Klasifikasi Jenis Mangga Berdasarkan Bentuk Dan Tekstur Daun Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor”. Prosiding SENTIA 2016 – Politeknik Negeri Malang Volume 8 – ISSN:
2085-2347, Halaman A247 – A253
[4] Aritanoga  Desy.  2015.  “Deteksi  Iris  Mata  untuk  Menentukan Kelebihan  Kolesterol  Menggunakan  Ekstraksi  Ciri Moment  Invariant Dengan K-Nearest Neighbor ”. Politeknik Negeri Lhokseumawe.
[5] Muchlis.  2014.  “Rancang  Bangun  Aplikasi  Pengenalan  Daun Menggunakan  Metode    Sum  Square  Error,  Prewitt  dan  Sobel.” Politeknik Negeri Lhokseumawe.
[6] Agustin,  S.,  &  Prasetyo,  E.  (2011).  “Klasifikasi  Jenis  Pohon  Mangga Gadung  Dan  Curut  Berdasarkan  Tesktur  Daun”.  SESINDO  2011- Jurusan Sistem Informasi ITS, pp. 58-64.
[7] Krisandi,  N.,  Helmi,  &  Prihandono,  B.  (2013).  “  Algoritma  k-Nearest Neighbor  Dalam  Klasifikasi  Data  Hasil  Produksi  Kelapa  Sawit  Pada PT.  MINAMAS  Kecamatan  Parindu”.  Buletin  Ilmiah  Math.  Stat.  dan
Terapannya (Bimaster), Volume 02, No.1, pp. 33-38.
[8] Nursita, Yeni. 2016. “Klasifikasi Jenis Jambu Air Berdasarkan Tulang Daun  Menggunakan  Metode  K-Means.”,  Jurusan  Teknik  Informatika
Universitas Nusantara Pgri Kediri.(online) simki.unpkediri.ac.id/mahasiswa/file_artikel/.../12.1.03.02.0135.pdf . diakses 29 Desember 2016
[9] Rinaldi,  Munir.  2004.  “Pengolahan  Citra  Digital  dengan  Pendekatan Algoritmak.” Penerbit Informtika Bandung.(online) https://scholar.google.co.id/citations?user=ugYa9lEAAAAJ&hl=en . Diakses 15 April 2017
[10]  Wibowo,  Laksono  Tri,  dan  Imam  Santoso,  dkk.  2011.  “Klasifikasi Kelas  Daging  Menggunakan  Pencirian  Matriks  Ko-Okurensi  Aras Keabuan,” Teknik Elektro Universitas Diponegoro.(online)
www.elektro.undip.ac.id/el_kpta/wp.../L2F709003_MTA.pdf. Diakses 20 Desember 2016