Jurnal Algoritme Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 133 - 140
jurnal.algoritme@mdp.ac.id
Received June1 st ,2012; Revised June25 th , 2012; Accepted July 10 th , 2012

## PENGGUNAAN ALGORITMA RANDOM FOREST DALAM KLASIFIKASI BUAH SEGAR DAN BUSUK
Felix Santoso 1 , Ery Hartati 2 1,2 Universitas Multi Data Palembang
1,2 Jurusan Informatika, FIKR UMDP, Palembang e-mail: 1 felixsantoso21@mhs.mdp.ac.id, 2 EryHartati@mdp.ac.id

## Abstrak
Buah-buahan  merupakan  salah  satu  makanan  yang  sering  dikonsumsi  oleh  berbagai kalangan umur karena sumber berbagai mineral, vitamin dan serat pangan. Untuk memperoleh manfaat yang terdapat pada buah, masyarakat harus mengonsumsi buah yang segar dan belum busuk. Secara fisik, kesegaran buah dilihat dari ciri pada buah segar maupun buah busuk.LBP (Local Binary Pattern) adalah metode ekstraksi fitur tekstur yang sederhana,namun efisien dalam mempresentasikan ciri tekstur, sedangkan HSV (Hue, Value dan Saturation) merupakan ruang warna  yang  cocok  untuk  mengidentifikasi  warna-warna  dasar  yang  akan  digunakan  dalam penelitian sebagai warna identifikasi cahaya dan bisa menoleransi perubahan intensitas cahaya. Penelitian  ini  menggunakan  public  dataset  buah  segar  dan  buah  busuk.  Proses  di  mulai  dari resize  menjadi  ukuran  300  x  300  pixel  dan  selanjutnya  dilakukan  ekstraksi  fitur  LBP  dan dilanjutkan dengan ekstraksi fitur HSV. Hasil ekstraksi fitur LBP dan HSV di gunakan sebagai input  klasifikasi  menggunakan  algoritma  random  forest  dengan  nilai  n_estimator 500,1000,1500,dan 2000. Hasil pengujian menggunakan algoritma random forest menghasilkan nilai Accuracy tertinggi sebesar 95,92% dengan nilai n_estimator 2000.
Kata kunci : Buah, Local Binary Pattern , Hue, Value dan Saturation, Random Forest

## Abstract
Fruits  are  one  of  the  foods  that  are  often  consumed  by  people  various  age  groups because it is a source of various minerals, vitamins and dietary fiber To get the benefits contained in the fruit, people must consume fresh and not rotten fruit. Physically, the freshness of the fruit can be seen because the signs on fresh fruit or rotten fruit are easy to observe. LBP (Local Binary Pattern) is a texture feature extraction method that is simple, but efficient in presenting texture characteristics,  while  HSV  (Hue,  Value  and  Saturation)  is  a  color  space  that  is  suitable  for identifying basic colors that will be used in research as light identification colors and can tolerate changes in light intensity. This study uses a public dataset of fresh fruit and rotten. First Procees resized to size of 300 x 300 pixels and then performed LBP feature extraction and continued with HSV  feature  extraction.  The  results  of  LBP  and  HSV  feature  extraction  are  used  as  input  for classification using the random forest algorithm with n_estimator values of 500,1000, 1500, and 2000.  Test  results  using  the  random  forest  algorithm  produce  the  highest  Accuracy  value  of 95.92% with an n_estimator value of 2000.
Keywords : Fruit, Local Binary Pattern, Hue, Value and Saturation,Random Forest .
This is an open-access article under the CC-BY-CA license
Jurnal Algoritme ◼ E – ISSN : 2775-8796
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 133 - 140 ◼ ISSN: 1978-1520
134

## 1. PENDAHULUAN
uah-buahan merupakan sumber berbagai vitamin dan serat pangan. Buah-buahan menjadi  jenis  makanan  yang  dikonsumsi  oleh  berbagai  kalangan  umur  karena memiliki  banyak  manfaat  yang  baik  untuk  kesehatan.  Hal  ini  membuat  buah- buahan  memiliki  tingkat  permintaan  yang  tinggi  sehingga  menjadi  salah  satu  kelompok komoditas yang penting di Indonesia. Jenis buah yang diminati oleh masyarakat umum seperti pisang, apel dan jeruk memiliki daya saing. Manusia harus mengkonsumsi buah segar dari pada buah busuk untuk mendapatkan manfaat buahnya. Ciri fisik buah dapat menentukan kesegaran buah  tersebut.  Namun,  penelitian  tentang  klasifikasi  buah  segar  dan  busuk  diperlukan  untuk mendapatkan hasil yang lebih tepat [1].
Dewasa ini banyak teknologi dikembangkan untuk mempermudah pekerjaan manusia salah satunya adalah Computer vision . Computer vision focus pada ilmu yang membuat mesin dapat mengidentifikasi  dan  mengekstrak  informasi  dari  sebuah  objek  untuk  menyelesaikan  suatu masalah [2]. Image classification merupakan salah satu fitur yang ada dalam teknologi computer vision . Telah banyak dilakukan penelitian mengenai algoritma image classification diantaranya K-Means,  KNN, Random  Forest , Support  Vector  Machine (SVM)  dan Convolutional  Neural Network (CNN) [3]. Hue,  Saturation,  and  Value (HSV)  adalah  alat  untuk  memodifikasi  gambar  dalam perangkat  lunak  pengeditan  gambar  yang  dikembangkan  untuk  digunakan  dalam  aplikasi komputer (Madenda, 2015). Tiga komponen HSV adalah Hue (H), Saturation (S), dan Nilai (V). Pengukuran jenis warna, seperti merah, kuning, dan sebagainya, disebut hue (H).Diwakili dalam derajat, dari 0 hingga 360. Saturasi warna (S) adalah hue-nya . Value (V) adalah nilai kecerahan suatu  warna,  dan  semakin  berwarna  suatu  warna,  semakin  tinggi  nilai  saturasinya.Nilai  lebih tinggi pada warna cerah dari pada warna gelap [4].
Salah fitur untuk ekstraksi tekstur adalah Local Binary Pattern (LBP). LBP adalah fitur ekstraksi untuk mengidentifikasi tekstur yang sederhana, namun efisien dalam mempresentasikan ciri tekstur. Dengan perhitungan sederhana, operator LBP terdiri dari beberapa piksel tetangga. Karena LBP menggambarkan tekstur secara lokal, ini juga merupakan metode yang invarian skala abu-abu atau tidak terpengaruh oleh pencahayaan gambar yang tidak merata.[5].

## 2.  PENELITIAN TERKAIT
Beberapa Penelitian Terhadap Buah telah di lakukan seperti klasifikasi citra buah dengan klasifikator  SVM  menghasilkan  akurasi  sebesar  94%  [6]  ,klasifikasi  citra  jenis  daging menghasilkan akurasi 87,5% [7], Automatic classification for fruits’ types and identification of rotten ones using k-NN and SVM menghasilkan akurasi 98% [8] dan implementasi SVM untuk klasifikasi  jenis  buah  menghasilkan  akurasi  99,120%  [9].  Serta  penelitian  terkait  seperti Klasifikasi  Buah  Segar  dan  Busuk  Menggunakan  Ekstraksi  Fitur  Hu-Moment,  Haralick  dan Histogram  menggunakan  algortima  Random  Forest  mendapatkan  akurasi  99,6%  [1], Implementasi  Random  Forest  Untuk  Klasifikasi  Motif  Songket  Palembang  Berdasarkan  SIFT mendapatkan rata-rata akurasi 92% [10].
B
135

## 3.  METODE PENELITIAN
Tahapan-tahapan  yang  dilakukan  oleh  peneliti  dalam  melakukan  penelitian  ini digambarkan dalam bentuk diagram kerangka metode penelitian yang ditunjukan pada gambar 1.
Gambar 1 Kerangka Kerja Penelitian

## 3.1. Identifikasi Masalah
Tahap ini dimulai dengan mencari informasi dari jurnal, buku, artikel dan teori yang terkait dengan klasifikasi  buah  segar  dan  busuk.  Kemudian mengumpulkan  literatur  sebagai  referensi relevan, guna memberikan kontribusi penelitian yang baru
3.2. Pengumpulan Data
Pada tahap ini, dataset yang dikumpulkan berupa objek gambar buah-buahan menggunakan public dataset yang terdapat pada website kaggle (https://www.kaggle.com/sriramr/fruits-fresh- and-rotten-for-classification).  Dari  dataset  yang  tersedia  terdapat  sample  kelas citra  buah  apel, pisang, dan jeruk. Dataset berjumlah 13.599 gambar yang terbagi menjadi 10.901 data train dan 2.696 data test yang memiliki dimensi gambar yang beragam.

## 3.3. Perancangan Sistem
Setelah mengumpulkan dataset, maka dilakukan preprocessing. Pre-processing adalah proses mempersiapkan citra sebelum masuk pada proses segmentasi. Proses ini meliputi proses cropping pada citra. Setelah semua citra memiliki dimensi yang sama, maka langkah selanjutnya adalah melakukan  ekstraksi  fitur  dengan  melihat  ciri  pada  citra  buah,  yang  menunjukan  karakteristik buah segar dan busuk. Fitur yang di ambil pada citra buah adalah fitur tekstur dan fitur warna. Pada proses pelatihan ( training ), citra buah akan dilakukan tahap ekstraksi fitur tekstur LBP dan HSV.  Hasil  dari  proses  ekstraksi  akan  digunakan  untuk  proses  traning  yang  menggunakan algortima Random Forest . Setelah proses training , maka akan didapatkan data model yang akan digunakan untuk pengujian data. Pada proses pengujian ( testing ), citra buah apel, pisang dan jeruk akan dilakukan tahap ekstraksi fitur tekstur LBP dan HSV. Hasil dari citra akan digunakan untuk
Identifikasi Masalah Pengumpulan Dataset Perancangan Implementasi Evaluasi
Jurnal Algoritme ◼ E – ISSN : 2775-8796
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 133 - 140 ◼ ISSN: 1978-1520
136
proses  pengujian.  Setelah  pengujian  selesai,  maka  akan  didapatkan  data  yang  mendekati  atau sama dengan model yang sudah dibuat. Skema perancangan yang sudah dijelaskan dapat dilihat pada Gambar 2 Perancangan sistem.
.

## Gambar 2. Perancangan Kerja Penelitian

## 3.4. Implementasi
Tahap  ini  mengimplementasikan  perancangan  sistem  yang  sudah  dibuat menggunakan bahasa pemrograman Python.

## 3.4.1. Resize Citra
Pada tahap ini, seluruh dimensi citra RGB pada dataset akan di- resize menjadi ukuran 300 x 300 pixel .

## 3.4.2. Ekstraksi Fitur Tekstur LBP
Pada  tahap  ini,  dilakukan  ekstraksi  fitur  tekstur  dari  citra  RGB  yang  sudah  di resize menjadi  300  ×  300 pixel menjadi  citra grayscale .  Selanjutnya  citra grayscale akan  dikonversi menjadi citra LBP dengan nilai feature vector , dimana parameter yang digunakan adalah :
SizeImage = 300 × 300 CellSize = 300 × 300 numNeighbors = 8
Nilai feature vector LBP akan dihitung dengan Persamaan (1), (2) dan (3) :
numCells = prod(SizeImage/CellSize) (1) numBins = numNeighbors × (numNeighbors − 1) + 3 (2) N = numCells × numBins (3)
Maka, numCells = prod(300 × 300/300 × 300) = 1 numBins = 8 × (8 − 1) + 3 = 59 N = 1 × 59
137
Sehingga didapatkan nilai feature vector (N) untuk LBP adalah 1 × 59.

## 3.4.3. Ekstraksi Fitur Warna HSV
Pada  tahap  ini,  dilakukan  ekstraksi  fitur  warna  dari  citra  RGB  yang  sudah  di resize menjadi  300  ×  300 pixel menjadi  citra  HSV.  Untuk feature  vector HSV  didapatkan  dari  nilai statistik yang meliputi mean dari seluruh nilai mean, modus dari seluruh nilai modus dan standar deviasi dari seluruh dari nilai  standar deviasi yang didapatkan dari nilai citra HSV.

## 3.4.4. Klasifikasi dengan random forest
Hasil  dari  feature vector LBP  dan  HSV  digabungkan  sebagai  input  klasifikasi menggunakan  algoritma random  forest dengan  n_estimator  500,1000,1500,2000  untuk mendapatkan hasilnya.

## 3.5. Pengujian
Setelah  tahap  implementasi  selesai  dilakukan,  hasil  klasifikasi  akan  dihitung  untuk mendapatkan tingkat keberhasilan dari metode yang sudah ditentukan, dimana akan menghitung nilai Precision, Recall, Accuracy .
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (4) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (5) 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁
𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (6)
Keterangan :
TP = Total citra buah positif yang diklasifikasi benar. TN = Total citra buah negatif  yang diklasifikas benar. FN = Total citra buah negatif yang diterklasifikasi salah. FP = Total citra buah positif yang diterklasifikasi salah.

## 4.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Implementasi Preprocessing
Pada tahap ini, dilakukan proses preprocessing pada setiap citra data training dan data testing . di- resize menjadi ukuran 300 x 300 piksel.  Ukuran tersebut dipilih agar citra yang dipakai lebih fokus.
4.2. Implementasi Ekstraksi LBP & HSV
Pada tahap ini, dilakukan ekstraksi fitur tekstur dari citra RGB yang sudah di-resize menjadi 300 × 300 pixel (a) menjadi citra grayscale (b) yang ditampilkan pada Gambar Selanjutnya citra
Gambar 3. Transformasi Grayscale itra RGB itra
Jurnal Algoritme ◼ E – ISSN : 2775-8796
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 133 - 140 ◼ ISSN: 1978-1520
138
grayscale (Gambar 3 (b)) akan dikonversi menjadi citra LBP dan menampilkan histogram 59 bins yang dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4 Histogram LBP
Pada tahap ini, dilakukan ekstraksi fitur warna dari citra RGB yang sudah di resize menjadi 300 × 300 pixel (a) menjadi citra HSV (b) yang dapat dilihat pada Gambar 5.

## 4.3. Implementasi Random Forest
Pada tahap ini, nilai feature vector LBP dengan ukuran 1 × 59 digabungkan dengan feature vector HSV dengan ukuran 1 × 9, maka akan didapatkan nilai feature vector 1 × 68. Selanjutnya hasil penggabungan nilai feature vector tersebut dilakukan sebagai input klasifikasi menggunakan random forest dengan n_estimator = 500,1000,1500 dan 2000.
3.4  Pengujian
Pada tahap ini, pengujian data uji terhadap data latih dan hasil dari pengujian tersebut akan ditampilkan dalam bentuk confusion matrix . pengujian untuk klasifikasi buah segar dan busuk menggunakan  metode random  forest dengan  nilai  n_estimator  =500,1000,1500.2000.  Hasil Pengujian Precision, Recall dan Accuracy dapat di lihat pada Tabel  1.
itra RGB itra HSV
Gambar 5 Transformasi Warna HSV
139

## Tabel 1  Hasil Pengujian
Kelas N_estimator Precision Recall Accuracy Segar 500 95,03% 96,19% 95,77% 1000 95,26% 95,02% 95,81% 1500 95,27% 95,10% 95,85% 2000 95,43% 95,10% 95,92% Busuk 500 96,34% 96,22% 95,77% 1000 96,22% 96,41% 95,81% 1500 96,29% 96,41% 95,85% 2000 96,29% 96,54% 95,92%
Berdasarkan  Tabel  1,  diketahui  bahwa  nilai  accuracy  tertinggi  pada  kelas  segar  sebesar 95,92% pada n_estimator 2000 dan nilai accuracy tertinggi pada kelas busuk sebesar 95,92% pada n_estimator 2000. Sedangkan untuk nilai accuracy terendah pada kelas segar sebesar 95,77% pada n_estimator 500 dan nilai accuracy terendah pada kelas busuk sebesar 95,77% pada n_estimator 500.
5. KESIMPULAN
1. Algoritma random forest dengan penggunaan fitur ekstraksi tekstur LBP dan fitur ekstraksi warna HSV dapat diterapkan untuk klasifikasi buah segar dan busuk.
2. Berdasarkan hasil pengujian terhadap kelas segar dan kelas busuk menggunakan algoritma random forest mendapatkan nilai Accuracy tertinggi pada kelas segar  sebesar 95,27% pada n_estimator  1000  dan  nilai Accuracy tertinggi  pada  kelas  busuk  sebesar  96,54%  pada n_estimator 2000.

## 6. SARAN
1. Menerapkan  fitur  ekstraksi  yang  berbeda  dengan  metode  klasifikasi  yang  sama  dengan penelitian terkait.
2. Menerapkan  fitur  ekstraksi  yang  sama  dengan  metode  klasifikasi  berbeda  dari  penelitian terkait.
Jurnal Algoritme ◼ E – ISSN : 2775-8796
Vol. 3, No. 1, Oktober 2022, Hal. 133 - 140 ◼ ISSN: 1978-1520

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Cahaya,  F.  N.,  Pebrianto,  R.,  &  M,  T.  A.  (2021).  Klasifikasi  Buah  Segar  dan  Busuk Menggunakan Ekstraksi Fitur Hu-Moment , Haralick dan Histogram. IJCIT , 6 (1), 57–62. https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ .
[2] Feriawan, J., & Swanjaya, D. (2020). Perbandingan Arsitektur Visual Geometry Group dan MobileNet Pada Pengenalan Jenis Kayu. Seminar Nasional Inovasi Teknologi, 185-190. https://proceeding.unpkediri.ac.id/index.php/inotek/article/view/84 .
[3] Stephen, Raymond, & Santoso, H. (2019). Aplikasi Convolution Neural  Network Untuk Mendeteksi Jenis-Jenis Sampah. Jurnal Sistem Informasi Dan Telematika, 10(2), 122–130.
[4] Priyanto.  (2017). Pengolahan  Citra  Digital  Teori  dan  Aplikasi  Nyata .  Informatika Bandung.
[5] Ojala, T., Pietikäinen, M., & Mäenpää, T. (2000). Gray scale and rotation invariant texture classification  with  local  binary  patterns.  Lecture  Notes  in  Computer  Science  (including subseries  Lecture  Notes  in  Artificial  Intelligence  and  Lecture  Notes  in  Bioinformatics), 1842, 404–420. https://doi.org/10.1007/3-540-45054-8_27 .
[6] Meiriyama, M. (2018). Klasifikasi Citra Buah berbasis fitur warna HSV dengan klasifikator
SVM. Jurnal Komputer Terapan , 4 (1 SE-), 50–61.
https://jurnal.pcr.ac.id/index.php/jkt/article/view/1678.
[7] Neneng, N., Adi, K., & Isnanto, R. (2016). Support Vector Machine Untuk Klasifikasi Citra Jenis Daging Berdasarkan Tekstur Menggunakan Ekstraksi Ciri Gray Level Co-Occurrence
Matrices (GLCM). Jurnal Sistem Informasi Bisnis, 6(1), 1.
https://doi.org/10.21456/vol6iss1pp1-10
[8] Nosseir, A., & Ashraf Ahmed, S. E. (2019). Automatic classification for fruits’ types and identification of rotten ones using k-NN and SVM. International journal of online and biomedical engineering, 15(3), 47–61.
https://doi.org/10.3991/ijoe.v15i03.9832 .
[9] Yohannes, Y., Pribadi, M. R., & Chandra, L. (2020). Klasifikasi Jenis Buah dan Sayuran Menggunakan SVM Dengan Fitur Saliency-HOG dan Color Moments. Elkha , 12 (2), 125. https://doi.org/10.26418/elkha.v12i2.42160
[10] Devella, S., Yohannes, & Rahmawati, F. N. (2020). Implementasi Random Forest Untuk Klasifikasi Motif Songket Palembang Berdasarkan SIFT. Jurnal Teknik Informatika dan