## Klasifikasi Kematangan Jeruk Lemon Menggunakan Metode K-Nearest Neighboard
Indrawati 1
1 Jurusan Teknonologi Informasi dan Komputer Politeknik Negeri Lhokseumawe Jln. B.Aceh Medan Km.280 Buketrata 24301 INDONESIA
1 windra96@yahoo.com
Abstrak — Klasifikasi jeruk lemon adalah disiplin bidang ilmu yang menggambarkan identifikasi  jeruk berdasarkan sifatnya. Beberapa sifat dari jeruk lemon, diantaranya kulit terluar lemon kaya akan kelenjar minyak,  kematangan ditandai dengan warna kulit kuning terang. Jeruk lemon yang berwarna hijau gelap, menandakan jeruk lemon tersebut belum matang dan kandungan air di dalamnya akan lebih sedikit. Pada penelitian ini kematangan  diklasifikasikan menggunakan metode K-Nearest Neighbor. Hasilnya adalah klasifikasi kematangan dengan kadar air  90%  jarak  terdekat  rata-rata  sebesar  10,86  dengan  akurasi    85%,  sedangkan  pada  pengujian  jeruk  lemon  dengan  kematangan  80% diperoleh  jarak  terdekat    7,3  dengan  akurasi    81%.  Pada  pengujian  dengan  kematngan  dengan  kadar  air  70  persen  diperoleh  jarak  rata-rata terdekat 19,4 dan akurasi  86,11%. Untuk jeruk lemon dengan kategori tidak matang dengan kadar air 50% diperoleh jarak terdekat sebesar 19,46 dan akurasi 88,9 % , sedangkan pada pengujian jeruk lemon mentah dengan kadar air 40% diperoleh  jarak terdekat 16,19 dan akurasi 88,73 dan untuk pengujian jeruk lemon tidak matang dengan kadar air 30% diperoleh klasifikasi dengan jarak terdekat rata-rata sebesar 1,85 dan  akuras  84,13%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  sistem  klasifikasi  dengan  menggunakan  metode      K-NN  cukup  baik,  indikatornya  adalah jarak terdekat rata-rata yang dihasilkan antara citra uji dan citra training bernilai antara 1,85 sampai 19,46 dan akurasinya antara 81% sampai 88,89 %.
Kata kunci — Akurasi, Jeruk lemon,  Klasifikasi, kedekatan, tetangga, uji.
Abstract — Classification of lemon is the discipline of science that  describes the identification of citrus by its  character.  Some characterof lemon,  lemon  outer  shell  is  rich  in  oil  glands,  maturity  is  marked  by  bright  yellowskin  color,  lemon  which  is  dark  green,  indicates  the immature lemon and water content in it will be less. In this study maturity are classified using K-Nearest Neighbor method. The result is a classification of maturity with 90% moisture content has shortest distance average of 10.86 with an accuracy of 85%, while in the testing of lemon with a maturity of 80% obtained the nearest distance of 7.3 with an accuracy of 81%. In maturity testing with a water content of 70 percent  derived  average  approximate  distance  of  19.4  and  86.11%  accuracy.  For  the  lemon  with  the  category  of  immature  by    moisture content of 50% obtained the nearest distance at 19.46 and accuracy of 88.9%, while in the testing of raw lemon with a moisture content of 40%  obtained  the  nearest  distance  16.19  and  accuracy  of  88.73  and  for  testing  of  immature  lemon  with  a  water  content  of  30%  obtained classifications with the average nearest distance of 1.85 and accuracy of 84.13%. This indicates that the classification system using K-NN was very  good,  the  indicator  is  the  average  nearest  distance  between  the  tested  images  and  training  image  between  1.85  to  19.46  valuable  and accuracy between 81% to 88.89%.
Keywords — Accuracy, Lemon, classification,nearets, neighbors, test.

## I. P ENDAHULUAN
Klasifikasi  jeruk  lemon  merupakan  ilmu  yang mendeskripsikan  suatu  objek  berdasarkan  sifatnya dari  objek  tersebut.  Beberapa  sifat  jeruk  lemon adalah  bagian  terluar  kulit  lemon  kaya  akan kelenjar  minyak,  memiliki  PH  yang  sangat  rendah, berwarna  kuning  terang  dengan  aroma  jeruk  yang khas dan segar [1].
Kandungan asam sitrat di dalam jus lemon adalah sekitar  5%  hingga  6%,  asam  sitrat  yang  dimaksud adalah  kandungan  zat  yang  memberikan  rasa  asam pada  buah  lemon.  Manfaat  asam  sitrat  pada  jeruk lemon  dapat  digunakan  sebagai  bahan  kosmetik karena dapat memperbaiki jaringan kulit yang rusak
dan  merubahnya  menjadi  jaringan  kulit  yang  baru [2].
Lemon  mengandung  banyak  kelenjar minyak Atsiri. Daging  buah  terdiri  dari  sejumlah  segmen, yang disebut karpel, yang didalamnya tersusun dari gelembung-gelembung sari jeruk. Buah jeruk lemon yang  sudah  matang  akan  berubah  warna  yang awalnya  berwarna  hijau  menjadi  kuning  serta memiliki panjang diameter sekitar 5–8 cm dan berat sekitar  50–80  gram.  Jeruk  lemon  yang  berwarna hijau  gelap,  menandakan    jeruk  lemon  tersebut belum matang dan kandungan air di dalamnya akan lebih sedikit [3].
Klasifikasi  kualitas  jeruk  lemon,  dilihat  dari kematangan dari jeruk lemon tersebut. Kematangan
jeruk lemon diidentifikasi dari  warna dan diameter jeruk  tersebut.  Permasalahan  yang  dihadapi  adalah bagaimana  mengklasifikasikan  jeruk  lemon  yang matang dengan tidak matang.
Untuk  menjawab  permasalahan  tersebut,  maka solusi  yang  ditawarkan  adalah  menggunakan metode  K-NN.  Metode  ini  digunakan  untuk mengidentifikasi jeruk lemon  berdasarkan matang- tidaknya. Metode klasifikasi yang digunakan adalah menghitung    jarak  paling  terdekat  dengan  objek tersebut sesuai jumlah tetangga  yang terdekatnya.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Secara  umum,  penelitian  klasifikasi  jeruk  lemon melalui beberapa tahapan proses, seperti ditunjukkan dalam Gambar 1.
Gambar 1. Diagram penelitian
Citra  jeruk lemon disimpan dalam query. Query adalah  kemampuan untuk menampilkan suatu data dari database dimana data-data tersebut diambil dari tabel-tabel yang ada di database, sesuai dengan apa yang  kita  inginkan.  Jeruk  lemon  yang  akan diklasifikasi berasal dari data-data yang  diinputkan pada  sistem,  hasilnya  terdiri  atas  dua  bagian,  yaitu data  training  dan  data  testing. Data  training merupakan data yang digunakan untuk mendapatkan ciri yang dibutuhkan dan disimpan ke dalam database , sedangkan data testing merupakan data  yang  digunakan  sebagai  masukan  dalam bentuk  citra  RGB,  kemudian  dicocokkan  dengan database untuk mendapatkan hasil ranking kemiripan  antara database dengan  data  masukan. Masing-masing data training dan data testing dalam
bentuk citra RGB  dibandingkan dengan citra RGB query.  Selanjutnya  dilakukan  klasifikasi  dengan menggunakan  metode  KNN.  Klasifikasi  dengan KNN  adalah  mengelom-pokkan  data  baru,  dalam penelitian  ini  adalah  data  testing  (uji)  berdasarkan jarak ke beberapa data k tetangga terdekat  terhadap data  training  (latih)  [4][5][6].  Nilai  k  yang digunakan  dalam  penelitian  adalah  k=3,  k=5  dan k=7. Prinsip kerja  metode KNN adalah menghitung jarak menggunakan
Euclidean Distance, Euclidean  Distancce  digunakan  untuk  menghitung jarak  antara  dua  vektor  yang  berfungsi  menguji ukuran  yang  bisa  digunakan  sebagai  interpretasi kedekatan  jarak  antara  dua  obyek  [7][8][9]  yang direpresentasikan dalam persamaan (1).
    n r j r i r j i x a x a x x d 1 2 )) ( ) ( ( ) , ( (1)
Keterangan : d(xi,xj )  : Jarak Euclidean (Eucledean Distance). (xi)        : record ke- i (xj)        : record ke- j (ar)         : data ke-r i,j          :1,2,3,…n
Disini  akan  dihitung  Euclidean  distance  antara data  RGB    citra  input    jeruk  Lemon  dengan  RGB citra      Query.  Hasilnya  dilakukan  pencocokan  dan diklasifikasi  berdasarkan  nilai  kedekatan  warna menggunakan  persamaan (2.1). Jeruk Lemon yang memiliki  kesesuaian  berdasarkan  jarak  Euclidean Distance akan diklasifikasikan berdasarkan kelompoknya  untuk  dihitung  dan  dilakukan perbandingan agar diketahui keterkaitan antar jarak yang  paling dekat. Hasil  proses pencocokan adalah dikenali citra jeruk lemon yang memiliki kematangan  berdasarkan  persentase  kematangan jeruk  tersebut.  Untuk  mengetahui  tingkat  ukuran ketepatan sistem dalam mengenali data uji terhadap data  yang  sebenarnya  atau  biasa  disebut  akurasi. Akurasi  dapat  dihitung  dengan  menggunakan persamaan  matematis  sederhana  seperti  dinyatakan pada  persamaan (2).
Input Citra Jeruk Lemon Query Citra Jeruk Lemon RGB Pikxel Klasifikasi KNN RGB Pikxel Akurasi
     100 . x n keseluruha Data DataBenar Akurasi
(2)

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Jumlah Data
Pada  pengujian  klasifikasi    kematangan  jeruk lemon,  jumlah  data  yang  digunakan  sebanyak  30 data  training  dan  30  data  uji.  Data  training  adalah data  yang  digunakan  untuk  mencari  pemodelan yang  tepat,  sedangkan  data  uji  adalah  data  yang digunakan  untuk  mengetest  pemodelan  yang dihasilkan  dari  data  training.    Lebih  lanjut  jumlah data tersebut  dapat dilihat pada  Tabel I.
TABEL I

## JUMLAH DATA
Data Training Uji 30 30
Klasifikasi  dibagi  atas  dua  kategori,  yaitu  jeruk lemon  matang  dan  mentah.  Berdasarkan  kadar  air dari  jeruk  Lemon    matang  dibagi  3  bagian,  yaitu matang  90%,  80%  dan  70%.  Demikian  juga  jeruk lemon  mentah  dibagi  atas  3  bagian  berdasarkan kadar  airnya,  yaitu;  mentah  dengan  kadar  air  50%, 40%  dan  30%.    Dengan  demikian  masing-masing bagian terdiri atas 5 data sampel.

## B. Klasifikasi Citra Jeruk Lemon   Berdasarkan    Jarak
Klasifikasi citra jeruk lemon yang dibahas  dibagi 2 bagian yaitu jeruk lemon yang matang dan jeruk lemon yang mentah. Untuk  citra  jeruk  lemon  yang  matang  berdasarkan  kadar  air terdiri dari 3 bagian yaitu  90%, 80% dan 70%. Demikian juga untuk    citra  jeruk  lemon  yang  mentah  berdasarkan  kadar  air juga dibagi  menjadi 3 bagian yaitu 50%, 40%, dan 30%.

## TABEL II
KLASIFIKASI  BERDASARKAN  JARAK  UNTUK  KEMATANGAN DENGAN KADAR AIR 90%
Matang dengan Kadar Air  90% k R G B Id Jarak 3 177 167 138 - 57 58 59 60 10,69 5 179 169 140 56 57 58 59 60 10,95 7 178 167 139 56 57 58 59 60 10,95
1)  Citra  Jeruk  Lemon  Matang  dengan  Kadar  Air  90% : Pengujian  klasifikasi  dilakukan  pada  30  citra  lemon  dengan kategori  matang  dengan  kadar  air    90%,  80%,  70%  dan mentah dengan kategori kadar air 50%, 40% dan 30% masing- masing  kategori  kadar  air  diambil  sebanyak  5  sampel  data training, lebih rinci dapat dilihat pada Tabel II dan Gambar 2.
Gambar 2. Jarak klasifikasi rata-rata untuk citra jeruk lemon matang dengan kadar air 90%
Pada  pengujian,    nilai  k    yang  digunakan  yaitu  3,5,  dan  7, maka  dengan  menggunakan  persamaan  (2.1)  diperoleh  jarak rata-rata    terdekat    sebesar  10,69    dan    10,95  serta  10,95. Dengan  menggunakan  persamaan  (2.2)  maka  akurasi pembacaan  data  uji  terhadap  data  training  diketahui  sebesar 85%  dengan  kesalahan  pembacaan  sebesar  15%.  Dari pengujian  terhadap    ketiga  nilai  k  dihasilkan  nilai  jarak terdekat rata-rata sebesar  10,86.
2)  Citra  Jeruk  Lemon  Matang  dengan  Kadar  Air  80% : Pada pengujian  kematangan  citra   jeruk lemon dengan kadar air  80%  diperoleh  hasil    jarak  terdekat  rata-rata  sebesar  7,11 untuk nilai k=3,  sedangkan pada k=5, maka jarak terdekatnya adalah  7,63  dan  untuk  k=7,  maka  jarak  terdekat  yang diperoleh sebesar 7,16, sehingga diperoleh jarak terdekat rata- rata  dari  ketiga nilai k sebesar 7,3. Lebih rinci dapat dilihat pada Tabel III.

## TABEL III
KLASIFIKASI  BERDASARKAN  JARAK  UNTUK  KEMATANGAN DENGAN KADAR AIR 80%
Matang dengan Kadar air 80% k R G B Id Jarak 3 144 144 120 51 - 53 54 - 7.11 5 143 146 121 51 52 53 54 55 7.63 7 144 145 122 51 52 53 54 55 7.16
Gambar 3. Jarak klasifikasi rata-rata untuk citra jeruk lemon matang dengan kadar air 80%
Dari  hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  klasifikasi  citra jeruk  lemon  dengan  kadar  80%  memiliki  jarak  lebih  kecil dibandingkan  dengan  kadar  air  90%.  Rata-rata  jarak  terdekat adalah  7,3  dari  pengujian    k  dengan  nilai    3,  5  dan  7.    Nilai akurasi pada kadar air 80%   sebesar 81%.
3)  Citra  Jeruk  Lemon  Matang  dengan  Kadar  Air  70%: Pada  pengujian  citra    jeruk  lemon  dengan  kadar  air  70% terhadap  nilai  k=3,  k=5  dan  k=7,  maka  diperoleh  hasil  jarak terdekatnya secara berturut-turut sebesar 18,95 dan 19,29 serta 20,06.  Lebih rinci dapat dilihat pada Tabel  IV.
TABEL IV KLASIFIKASI  BERDASARKAN  JARAK  UNTUK  KEMATANGAN DENGAN KADAR AIR 70%
Matang dengan Kadar air 70%
k R G B Id Jarak 3 122 124 107 46 47 50 - - 18.95 5 124 125 108 46 47 48 49 50 19.29 7 124 126 107 46 47 48 49 50 20.06
Gambar  4. Jarak klasifikasi  rata-rata untuk citra  jeruk  lemon  matang  dengan kadar air 70%
Hasil    ini  menunjukkan  bahwa  klasifikasi  kematangan  citra jeruk  lemon  70%  memiliki  jarak  lebih  besar  dibandingkan dengan  kadar  air  90%  dan  80%.    Rata-rata  jarak  terdekatnya adalah  19,4.  Dari  pengujian  yang  dilakukan  terdapat  10  data
yang  tidak  sesuai  dengan  data  training  sehingga  akurasi pembacaan  data  uji  terhadap  data  training    86,11%.    Lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 4.
4)  Citra  Jeruk  Lemon  Mentah  dengan  Kadar  Air  50%: Pada pengujian ini, klasifikasi metode  KNN digunakan untuk mengklasifikasikan  citra  jeruk  lemon  dalam  keadaan  mentah berdasarkan jarak terdekat antara citra training dengan citra uji. Nilai  k  sama  dengan  pada  pengujian  sebelumnya,  yaitu  3,  5 dan  7.  Berdasarkan  persamaan    (1)  dan  (2),  maka  jarak terdekat adalah 13,8 dan 23 serta 21,5. Jarak terdekat rata-rata dan  akurasi    pada  pengujian  ini  diketahui  sebesar  19  dan 88,89%..  Lebih  rinci  dapat  dilihat  pada  Tabel  V  dan  Gambar 5.

## TABEL V
KLASIFIKASI  BERDASARKAN  JARAK  UNTUK  CITRA  JERUK MENTAH DENGAN KADAR AIR 50%
k R G B Id Jarak 3 187 184 162 43 44 45 - - 13.8 5 188 184 163 41 42 43 44 45 23 7 187 185 164 41 42 43 44 45 21.5
Gambar  5. Jarak klasifikasi  rata-rata untuk citra  jeruk  lemon  mentah dengan kadar air 50%

## 5)  Citra  Jeruk  Lemon  Mentah  dengan  Kadar  Air  40%:
Pada pengujian  ini,  citra  yang  diuji  adalah  citra   jeruk  lemon mentah  dengan  kadar  air  40%.  Dengan  menggunakan persamaan  (1)  dan  (2),  maka  jarak  terdekat  antara  citra  uji dengan  citra  training  diketahui  sebesar  8,66  dan  19,96  serta 19,96  atau      jarak  rata-rata  terdekat    sebesar  16,19.  Untuk lebih rinci dapat dilihat pada Tabel VI dan Gambar 6.
TABEL VI
KLASIFIKASI  BERDASARKAN  JARAK  UNTUK  CITRA  JERUK MENTAH DENGAN KADAR AIR 40%
k R G B Id Jarak 3 189 188 181 - 37 38 - 40 8.66 5 190 187 182 36 37 38 39 40 19.96 7 189 188 183 36 37 38 39 40 19.96
Gambar  6. Jarak klasifikasi  rata-rata untuk citra  jeruk  lemon  mentah dengan kadar air 40%

## 6)  Citra  Jeruk  Lemon  Mentah  dengan  Kadar  Air  30%:
Pengujian  berikutnya  adalah  klasifikasi    citra  jeruk  lemon mentah  dengan  kadar  air  30  persen.    Dengan  nilai  k=3,  k=5 dan  k=7,  maka  diperoleh    jarak  terdekat  antara  citra  uji  dan citra  training  secara  berturut-turut  adalah  1,55  dan  2,13  serta 1,89.  Jarak  terdekat  rata-ratanya  adalah    1,85  sedangkan akurasi  pembacaan  data  klasifikasi  nilainya  sebesar  84,13%. Lebih rinci dapat dilihat pada Tabel VII dan Gambar 7.

## TABEL VII
KLASIFIKASI  BERDASARKAN  JARAK  UNTUK  CITRA  JERUK MENTAH DENGAN KADAR AIR 30%
k R G B Id Jarak 3 170 171 165 - 32 - 34 35 1.55 5 172 171 166 31 32 33 34 35 2.13 7 171 171 167 31 32 33 34 35 1.89
Gambar  7. Jarak klasifikasi  rata-rata untuk citra  jeruk  lemon  mentah dengan kadar air 30%
Klasifikasi citra  jeruk lemon mentah pada pada kadar air 30% ini  cukup  baik.  Indikasinya  adalah  akurasi  pembacaan  saat klasifikasi data mencapai 88,73%.

## IV. K ESIMPULAN
Kesimpulan  berisi  tentang  poin-poin  utama artikel.  Kesimpulan  hendaknya  tidak  mengulangi
yang  sudah  dituliskan  di  bagian  Abstrak,  akan tetapi membahas hasil-hasil yang penting, penerapan  maupun  pengembangan  dari  penelitian yang  dilakukan.  Bagian  ini  hendaknya  juga  dapat menunjukkan  apakah  tujuan  penelitian  dapat tercapai.
Dari  hasil  pembahasan  seperti  diuraikan  pada  sub- bab  diatas,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa klasifikasi  kematangan  citra  jeruk  Lemon  pada kadar  air  90  persen    nilai  akurasi  sebesar  85%, untuk citra jeruk Lemon dengan kadar air 80 persen diperoleh nilai akurasi 81% dan citra dengan kadar air  70  persen  diperoleh    nilai  akurasi  sebesar 86,11%.  Selanjutnya  untuk  pengujian  klasifikasi citra  jeruk  Lemon  mentah  dengan  kadar  air  50 persen,  40  persen  dan  30  persen  diperoleh  nilai akurasi  secara  berturut-turut  sebesar  88,89%, 84,13% dan 88,73%. Disisi lain disimpulkan bahwa jarak  rata-rata  terdekat  pada  pengujian  klasifikasi kematangan jeruk Lemon  untuk citra dengan kadar air  90  persen  sebesar  10,86    ,  sedangkan  kadar  air 80 persen dan 70 persen adalah sebesar 7,3 dan 19,4. Untuk  citra  dengan  kadar  air  50  persen,  40  persen dan 30 persen diperoleh nilai jarak rata-rata terdekat sebesar 19 dan 16,19 serta 1,85.

## R EFERENSI
[1] Martasari,  C.  dan  Mulyanto  H,  Teknik  Identifikasi  Varietas  Jeruk. Balai Penelitian Tanaman Jeruk dan Buah Subtropika, 2008.
[2] Sarwono,  B,  Khasiat  dan  Manfaat  Jeruk  Nipis,  cetakan  ke-6,
Agromedia Pustaka, Jakarta, 2007.
[3] Arif.P.S,Budidaya Usaha Pengolahan Agribisnis Jeruk. Bandung, 2008.
[4] Qurania,  Klasifikasi  Jenis  Apel  Menggunakan  K-Nearest  Neighbor (KNN), Jurnal  Komputasi  dan  Matematika ,    vo.  7  n.  2,  Juli    2010, pp. 53–59. [5] Leidiyana,  H.,    Penerapan  Algoritma                            K-Nearest  Neighbor untuk  Penentuan  Resiko  Kredit  Kepemilikan  Kendaraan  Bermotor, Jurnal Penelitian Ilmu Komputer, System Embedded & Logic, vol.1 n.1,
Agustus 2013, pp. 65-76.
[6] Li,  Y.,  Zhang,  X.,    Diffusion  Maps  Based  Knearest-Neighbor  Rule Techniquefor  Semiconductor  Manufacturing  Process  Fault  Detection, Chemometrics  and  Intelligent  Laboratory  Systems  136,  Juli  2014, pp.47-57.
[7] Pandie,  E.S.Y.,    Implementasi  Algoritma  Data  Mining  K-Nearest Neighbour(K-NN)  dalam  Pengambilan  Keputusan  Pengajuan  Kredit, Seminar  Nasional  Sains  dan  Teknik, vol.  4,  November    13,    2012, Kupang.
[8] L.  Hermawati  and    S.G.  Rahiba,  Penggabungan  Algoritma  Backward Elimination  dan  K-Nearest  Neighbor  untuk  Mendiagnosa  Penyakit Jantung, in  Seminar  Nasional  Sains  dan  Teknologi  ke-5, Juni  2014, Semarang.
[9] M.  Mustafa,  M.N  Taib,  Z.H.  Murat  and  N.  Sulaiman,  Comparison between KNN and ANN Clasification in  Brain Balancing Application viaSpectrogmam Image, Journal of Computer Science &
Computational Mathematics, vol. 2, n. 4, 2012, pp 70-81.