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

## Rancang Bangun Sistem Klasifikasi Biji Pinang
Menggunakan Metode Nearest Mean Classifier

## Berbasis Android
Andika Firmansyah, Abdullah*, Samsudin
Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer  Universitas Islam Indragiri Jl. Provinsi parit 1 Tembilahan Hulu Indragiri Hilir Riau *e-mail: abdullah080370@gmail.com
( received : 28 Desember 2020, revised : 12 Januari 2021, accepted : 14 Januari 2021)

## Abstrak
Pinang  (areca  catechu)  merupakan  tumbuhan  yang  memiliki  nilai  ekonomis.  Buah  pinang  dikupas kulitnya  diolah  menjadi  biji  pinang  kering  dan  selanjutnya  dijual  ke  pengepul.    Budidaya  pinang mudah dilakukan dan tidak butuh pemeliharaan ekstra dalam perawatannya, sehingga sebagian besar masyarakat di daerah ini senang menjadi petani pinang. Walau bagaimanapun juga penentuan harga biji  pinang  berdasarkan  persentase  kekeringan  pinang  menimbulkan  masalah.  Penentuan  dilakukan sepihak oleh pihak pengepul, dimana dilakukan secara kasat mata sehingga  kurang akurat, sehingga berpotensi  merugikan  pihak  petani  pinang.  Oleh  karena  itu  tujuan  penelitian  ini  adalah  membangun sebuah  aplikasi  sistem  cerdas  yang  dapat  membantu  dalam  mengidentifikasi  persentase  kekeringan biji  pinang.  Aplikasi  ini  berbasis  android  yang  memanfaatkan  kamera  hand  phone  yang  terdapat  di perangkat  pintar  ponsel  android.  Penelitian  ini  akan  mencari  fitur  yang  tepat  digunakan  sebagai pembeda kekeringan antara biji pinang yang satu dengan yang lain. Penelitian ini juga akan mencari algoritma  yang  tepat  untuk  melakukan  klasifikasi  persentase  kekeringan  biji  pinang  tersebut. Berdasarkan  hasil  evaluasi  diketahui  tingkat  akurasi  metode  Nearest  Mean  Classifier  dalam menentukan  kualitas  biji  pinang  adalah  sebesar  80  %  dengan  simpangan  baku  7,6.  Aplikasi  ini diharapkan dapat membantu proses klasifikasi biji pinang dengan lebih cepat, tepat dan akurat dengan memuaskan kedua belah pihak pengepul dan petani. Aplikasi ini juga diharapkan dapat diterima untuk dijadikan  alat  ukur  standar  dalam  penentuan  persentase  kekeringan  biji  pinang  sehingga  bermanfaat dalam rangka menentukan harga jual biji pinang.
Kata Kunci: android, sistem cerdas, klasifikasi, biji pinang

## Abstract
Areca nut (areca catechu) is a plant that has economic value. The peeled areca nut is processed into dried areca nut and then sold to collectors. Cultivating areca nut is easy to do and does not require extra  maintenance  to  maintain,  so  most  people  in  this  area  are  happy  to  be  areca  nut  farmers. However,  determining  the  price  of  areca  nut  based  on  the  percentage  of  dryness  of  the  areca  nut creates problems. The collectors make the determination unilaterally, which is done in manual so that it  is  less  accurate,  so  it  has  the  potential  to  harm  the  areca  nut  farmers.  Therefore,  the  aim  of  this research is to build a smart system application that can help identify the dry percentage of areca nuts. This application is based on android which utilizes a camera device on an android smartphone. This study identify the features that are appropriate to classify areca nuts. This research will also identify the right algorithm to classify the percentage of dryness of the areca nuts. Based on the results of the evaluation, it is known that the accuracy rate of the Nearest Mean Classifier method in determining the quality of areca nuts is 80% with a standard deviation of 7.6. This application is expected to help the  classification  process  of  areca  nuts  more  quickly,  precisely  and  accurately  by  satisfying  both collectors and farmers. This application is also expected to be accepted as a standard measuring tool in determining the percentage of dryness of areca nuts so that it is useful in determining the selling price of areca nuts.
Keywords: android, areca nuts, classification, intelligent system

## 1 Pendahuluan
Sumber daya alam yang dimiliki Indonesia sangat besar, hal ini dikarenakan Indonesia dilewati oleh garis khatulistiwa sehingga selalu disinari oleh matahari sepanjang tahun. Banyak flora dan fauna yang  hidup  di  negeri  ini.  Pohon  pinang  (areca  catechu)    tumbuh  subur  hampir  merata  di  seluruh wilayah  Indonesia  [1].  Biji  pinang  sangat  diminati  baik  dalam  negeri  maupun  luar  negeri,  hal  ini dikarenakan  pohon  pinang  memiliki  nilai  ekonomis  antara  lain  dapat  digunakan  sebagai  bahan pembuat sirup, pewarna pada tekstil, pemanfaatan dibidang kesehatan dan lain sebagainya [2][3].
Besarnya  potensi  ekonomi  yang  dimiliki  biji  pinang,  membuat  masyarakat  mulai  melirik  usaha dengan menanam pinang untuk meraih keuntungan. Namun, bagaimanapun juga harapan masyarakat mendapatkan  keuntungan  yang  maksimal,  terkendala  oleh  penentuan  persentase  kekeringan  biji pinang tersebut. Pada umumnya penentuan persentase biji pinang selama ini dilakukan secara visual berdasarkan  warna  dengan  tenaga  manusia  [4].  Penentuan  persentase  kekeringan  biji  pinang  ini dilakukan  oleh  pihak  pengepul  sehingga  rawan  terjadi  kecurangan  dan  berpotensi  merugikan  petani pinang.  Permasalahan  ini  sangat  penting  dikarenakan    persentase  kekeringan  biji  pinang  berdampak pada harga jual.
Objek  penelitian  ini  dibatasi  pada  biji  pinang  yang  diperoleh  di  kawasan  daerah  kabupaten Indragiri  Hilir.  Biji  pinang  adalah  biji  pinang  kering  yang  telah  dibelah  dan  dikupas  dari kulitnya yang dapat dilihat seperti pada Gambar 1.

## Gambar 1. Biji Pinang Kering
Saat  ini,  kemajuan  teknologi  informasi  memungkinkan  untuk  diterapkan  dalam  pengidentifikasian tingkat kekeringan biji pinang secara efektif dan efisien. Dengan adanya kemajuan teknik pengolahan citra  digital  yang  didukung  oleh  konsep  pengenalan  pola,  diharapkan  klasifikasi  biji  pinang berdasarkan  persentase  tingkat  kekeringannya  menggunakan  bantuan  ponsel  pintar  android  dapat direalisasikan.  Untuk  mendapatkan  solusi  dari  permasalahan  di  atas  akan  dibangun  sebuah  aplikasi berupa  sistem  cerdas  berbasis  android  yang  dapat  menentukan  persentase  kekeringan  biji  pinang  ke dalam  tingkat  kekeringan  tertentu.    Sistem  tersebut  diharapkan  mampu  melakukan  klasifikasi  biji pinang ke dalam kelas A (kadar air ≤ 5%), kelas B (kadar air antara 6%-11%) dan kelas C (kadar air diatas ≥ 12%). Beberapa model atau algoritma klasifikasi akan diteliti untuk diterapkan pada kasus ini untuk mengetahui model atau algoritma yang memberikan hasil yang terbaik.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  membangun  aplikasi  pengklasifikasian  kualitas  biji  pinang berbasis  android.    Hanya  fitur  warna  red,  green  dan  blue  (RGB)  yang  digunakan  sebagai  ciri pembeda.  Algoritma  klasifikasi  yang  digunakan  adalah  metode Nearest  Mean  Classifier (NMC) . Aplikasi ini membantu proses klasifikasi biji pinang secara cepat dan akurat. Aplikasi ini diharapkan dapat  diterima  oleh  petani  maupun  pembeli,  sehingga  dapat  dijadikan  alat  ukur  standar.    Dengan demikian proses jual beli pinang lebih fair dan menguntungkan kedua belah pihak.

## 2 Tinjauan Literatur
Pengetahuan  tentang  asal-usul  tanaman  pinang  masih  beragam.  Namun  demikian  diperkirakan Pinang berasal dari daratan Asia seperti Malaya, India, Indonesia dan beberapa daerah di kepulauan Pasifik  [5].  Luas  area  tanaman  pinang  di  Indonesia  pada  tahun  2011  ditaksir  147.890  ha,  dengan produksi 69.881 ton dan produktivitas rata-rata 743 kg/ ha. Petani pinang umumnya  mengolah buah pinang  secara  tradisional  menjadi  biji  pinang  kering.  Berdasarkan  hasil  survey  pada  bulan  Januari 2018, pemisahan biji pinang dilakukan dengan cara dibelah menggunakan pisau atau parang, dijemur, kemudian dicungkil dan dikeringkan baru dijual ke pengepul. Peningkatan produksi dan produktivitas biji pinang membuka lapangan kerja di pedesaan serta meningkatkan pendapatan petani dan ekspor. Pinang yang diekspor masih berupa bahan mentah, yaitu biji kering dalam bentuk biji utuh, biji belah maupun irisan kering. Biji pinang kering diekspor ke India, Pakistan, dan Bangladesh, dalam bentuk biji  pinang  belah  atau  utuh.  Pada  tahun 2008,  volume  ekspor pinang  mencapai 182.972 ton,  dengan nilai ekspor US$106,33 juta. Pada tahun2009, volume ekspor pinang meningkat menjadi 197.197 ton [6]
Budidaya Pinang secara komersial awalnya hanya dilakukan di India, Bangladesh dan Sri Lanka. Sedangkan  di  Indonesia  tanaman  pinang  tumbuh  secara  liar  atau  ditanam  sebagai  tanaman pekarangan,  kecuali  di  beberapa  daerah  di  Sumatera  sebagian  petani  sudah  mulai  membudidayakan walaupun tidak dalam areal yang luas. Di Indonesia pada awalnya secara tradisi biji pinang digunakan sebagai  stimulan,  dicampur  dengan  sirih,  kapur  dan  tembakau.  Selanjutnya  biji  pinang  kering digunakan sebagai bahan baku industri dan farmasi. Pada bidang farmasi digunakan sebagai campuran pembuat obat-obatan, seperti obat disentri, cacing, obat kumur dan bahkan sampai penyakit alzheimer [7].  Pinang  juga  berpeluang  sebagai  bahan  makanan  [2].  Pada  bidang  industri  digunakan  dalam penyamakan kulit, pewarna kain dan kapas [3].
Pengeringan biji pinang dilakukan dengan cara dijemur di bawah terik matahari. Pengeringan ini bertujuan  untuk  mengurangi  volume  dan  berat  produk  [8].  Pengeringan  juga  dilakukan  untuk mengurangi  kadar  air  agar  biji  pinang  lebih  awet  sehingga  daya  simpan  menjadi  panjang. Bagaimanapun  juga  kadar  air  turut  mempengaruhi  harga  jual.  Biasanya  yang  menjadi  tolok  ukur standar  kadar  air  adalah  persentase  kadar  air.  Untuk  mencapai  kualitas  standar  tersebut  penjemuran biasanya  dilakukan  selama  3  hari  pada  kondisi  matahari  terik.  Indikator  yang  bisa  dijadikan  acuan dalam  menentukan  kelayakan  tingkat  kekeringan  ini  adalah  dengan  melihat  secara  kasat  mata  atau dengan melakukan pematahan biji pinang hasil penjemuran [9].
Ada  beberapa  penelitian  state  of  the  art  pada  bidang  teknologi  dan  sistem  informasi  berkaitan dengan  klasifikasi  pinang  dimana  teknik  pemrosesan  citra  digital  digunakan.  Penelitian  Huang  [10] yaitu pendeteksian dan pengklasifikasian pinang menggunakan machine vision. Fitur yang digunakan adalah  warna  red,  green  dan  blue  (RGB)  dimana  digunakan  jaringan  syaraf  tiruan  dalam  proses klasifikasinya.  Namun  yang  dideteksi  adalah  kualitas  buah  pinang  dengan  mengidentifikasi  kulitnya bukan bijinya. Metode tersebut cukup efisien dengan rata-rata akurasi 90,9%. Penelitian lainnya yaitu Danti dan Suresha [11] menggunakan model warna RGB kemudian ditransfer menjadi model warna YCBCR namun yang dilakukan adalah pendeteksian varietas dan penyakit pada biji pinang. Penelitian lainnya adalah pendeteksian kerusakan biji pinang menggunakan metode probabilistic neural network menggunakan    fitur  tekstur  gray  level  co-occurence  matrix  (GLCM)  yang  cukup  terbukti  efisien dalam  menentukan  kerusakan  biji  pinang.  Selain  itu  yang  ada  adalah  riset  yang  membangun  mesin pengupas pinang [12], mesin pemilah biji pinang  atau mesin sortir biji pinang [4] [13][14][15].
Berdasarkan beberapa literatur di atas dapat diketahui bahwa penggunaan fitur warna red, green dan  blue  (RGB)  dan  fitur  tekstur  gray  level  co-occurence  matrix  (GLCM)  memberikan  hasil  yang baik  dan  efisien  dalam  melakukan  pendeteksian  kualitas  pinang.  Algoritma  yang  digunakan  adalah jaringan syaraf tiruan [10] untuk pendeteksian kualitas biji pinang, sedangkan k-nearest neighbor [4] dan support vektor machine [15] diaplikasikan untuk mesin sortir pinang. Namun demikian belum ada laporan  penelitian  terapan  yang  membangun  aplikasi  pendeteksian  kekeringan  biji  pinang  dengan memanfaatkan  perangkat  handphone  android.  Padahal  seperti  diketahui  bahwa  pada  umumnya masyarakat  memiliki  handphone  android  yang  dilengkapi  dengan  kamera.  Hal  ini  akan  menjadi sesuatu yang efektif dan efisien dalam membantu transaksi jual beli pinang yang fair antara petani dan pengepul.

## 3 Metode Penelitian
Metode penelitian yang digunakan adalah eksperimen. Tujuan dari melakukan eksperimen adalah untuk menguji apakah sistem aplikasi yang diusulkan potensial digunakan oleh user. Untuk itu sistem ini dievaluasi yaitu dengan mengukur akurasinya.
Bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah: (1) Sejumlah biji pinang kering (telah dibelah dan dipisahkan dari kulitnya). Biji pinang tersebut dikategorikan ke dalam 3 kelas berdasarkan tingkat kekeringan,  yaitu:  biji  pinang  dengan  kadar  air  dibawah  5%,biji  pinang  dengan  kadar  air  5%-12%, dan  biji  pinang  dengan  kadar  air  diatas  12%.  Biji  pinang  tersebut,  kemudian  akan  diambil  citranya untuk  pelatihan  dan  sejumlah  biji  pinang  yang  lain  diambil  citranya  untuk  pengujian.  Tabel  1  dan Tabel 2 menampilkan data citra latih dan data citra uji, (2) Kamera ponsel pintar android merek Asus Zenfone 3 16 Mega Pixels. Semua citra ditangkap dengan ukuran 2.304 x 4.096 piksel. Citra tersebut kemudian disimpan dengan intensitas 24 bit (224=16 juta warna) atau biasa disebut true color, dimana masing-masing  kanal  RGB  (red  green  blue)  memiliki  panjang  8  bit  (28  =  256  varian  warna).  (3) Sebuah  tiang  penyangga  (tripod)  agar  pengambilan  citra  dapat  dilakukan  pada  jarak  yang  sama. Intensitas pencahayaan saat pengambilan citra pada fase pembentukan kelas dan pada fase klasifikasi dibuat  sama  baik.  (4)  Sistem  komputer  yang  digunakan  terdiri  dari  perangkat  lunak  bahasa pemrograman  Android  Studio  versi  2.3  dan  sistem  operasi  windows  10  Home.  Sedangkan  untuk perangkat  kerasnya  adalah  komputer  dengan  processor  intel  core  i7generasi  terbaru  4.1  GHz  dan RAM 32 GB.
Tabel 1 Data Citra Latih No. Kelas Jumlah 1 Kelas A (kadar air ≤ 5%) 10 2 Kelas B (kadar air 6%-11%) 10 3 Kelas C (kadar air  ≥ 12%) 10 Total 30 Tabel 2 Data Citra Uji No. Kelas Jumlah 1 Kelas A (kadar air ≤ 5%) 5 2 Kelas B (kadar air 6%-11%) 5 3 Kelas C (kadar air ≥ 12%) 5 Total 15
Dalam  membangun  sistem  pendeteksi  tingkat  kekeringan  biji  pinang  adalah  mengadopsi langkah-langkah  penelitian  Abdullah  &  Ku-Mahamud  [16]  sebagaimana  Gambar  2  yaitu:  (1) merancang sistem; (2) menerapkan sistem; (3) melakukan eksperimen menggunakan citra yang sudah dikumpulkan; (4) mengukur akurasi sistem menggunakan matriks konfusi  dan hold out; (5) terakhir, hasil eksperimen dievaluasi menggunakan analisis statistik.

## Gambar 2. Kerangka Kerja Penelitian
Aplikasi diharapkan mampu melakukan pendeteksian biji pinang dengan baik, namun tidak dapat dipungkiri  bahwa  kesalahan  akan  terjadi  dalam  proses  pengklasifikasian  tersebut  sehingga  perlunya dilakukan evaluasi aplikasi tersebut. Pengukuran kinerja sistem klasifikasi dilakukan dengan  metode holdout [17] dan menggunakan matriks konfusi ( confusion matrix ) [18].

## 4 Hasil dan Pembahasan

## Rancangan Sistem
Sistem  dibagi  menjadi  2  bagian  yaitu  subsistem  pelatihan  dan  subsistem  pengujian.  Subsistem pelatihan berfungsi untuk menyimpan data base pengetahuan berupa data vektor fitur citra latih, yang berisi data warna red, green, blue dan label kualitas. Sedangkan subsistem pengujian merupakan hasil
Merancang Sistem Implementasi Sistem Eksprimen Mengukur Akurasi Evaluasi
dari proses klasifikasi sistem, pada proses ini diperoleh nilai mean kelas fitur warna dan label kualitas biji  pinang  yang  ingin  diketahui.  Pada  tahap  ini  dibuat  basis  data  vektor  fitur  citra  latih  yang merupakan tempat dimana semua hasil ekstraksi fitur warna red, green, blue serta label kualitas dari objek sampel disimpan. Basis data ini dapat disebut sebagai memori pengetahuan yang dimiliki oleh sistem  berguna  dalam  proses  klasifikasi.  Proses  klasifikasi  sangat  bergantung  dengan  adanya  basis data vektor fitur citra latih karena pada basis data ini diperoleh nilai dari mean kelas.
EKSTRAKSI FITUR WARNA MEAN (RGB) PREPOCESSING PEMROSESAN KUERI HITUNG KEMIRIPAN WARNA KUERI FITUR CITRA BASIS DATA FITUR CITRA VIEW MEAN KELAS KATEGORI/KELAS SAMPEL BIJI PINANG KELAS A,B,C SENSOR SISTEM KLASIFIKASI BIJI PINANG (Testing) SISTEM PEMBENTUK KELAS (Training) BIJI PINANG (X)
Gambar 3. Arsitektur Sistem Klasifikasi Biji Pinan g
Proses  yang  digunakan  dalam  sistem  ini  (Gambar  3)  terbagi  menjadi  dua  proses  yaitu  sistem pembentuk  kelas  (training)  dan  sistem  klasifikasi  biji  pinang  (testing).  (1)  Sistem  pembentuk  kelas merupakan  tahapan  awal  dari  sistem  yang  akan  dibangun,  pada  proses  ini  memori  sistem  akan disimpan  kedalam  database  dimana  semua  hasil  ekstraksi  fitur  warna  Red,  Green,  Blue  serta  label kualitas  disimpan  pada  basis  data.  Kemudian  dibuat  mean  kelas  untuk  masing-masing  kualitas  biji pinang yang telah melalui tahap pelatihan sampel. (2) Sistem klasifikasi biji pinang dilakukan dengan cara  mencari  kemiripan  antara  objek  citra  yang  akan  diketahui  kualitasnya  dengan  objek  yang  ada pada database. Penentuan dilakukan dengan menghitung jarak euclidean antara vektor fitur citra yang dideteksi dengan vektor fitur pada tabel view mean kelas yang diturunkan dari basis data vektor fitur citra. Semakin kecil jarak antara objek yang dideteksi dengan objek pada basis data maka kemiripan semakin  besar  begitupun  sebaliknya  semakin  besar  jarak  antara  objek  yang  dideteksi  dengan  objek pada basis data maka kemiripan semakin kecil.
Gambar 4 menunjukkan rancangan tampilan Sistem. Untuk mencari kemiripan antara objek queri yang  ingin  diketahui  kualitasnya  dihitung  dengan  perhitungan  jarak    euclidean  terhadap  nilai  mean kelas yang ada pada database pengetahuan.

## Gambar 4. Rancangan Sistem

## Implementasi Sistem
Sistem  klasifikasi  biji  pinang  yang  dibangun  dibuat  menggunakan  bahasa  pemrograman  java dengan aplikasi penunjang Android Studio versi 3.0 dengan minimal sistem operasi android Kitkat 4.2 yang di uji dengan ponsel android asus zenfone 3 dengan sistem operasi android 8.0 (Oreo). Gambar 5 menampilan  hasil  implementasi  pada  saat  pengujian  kualitas  biji  pinang.  Gambar  6  memberikan informasi kandungan kadar air, dan klasifikasi kualitas biji pinang.
Sistem  yang  dibangun  akan  diuji  menggunakan  evaluasi holdout. Holdout merupakan  metode evaluasi  yang  menyediakan  sejumlah  data  untuk  digunakan  sebagai  data  testing  dan  sisanya  data training. Pembagian data training-testing yang umum digunakan adalah dengan metode holdout yang membagi sebagian data untuk data testing dan sisanya untuk data training. Setiap dataset harus dipilih secara  independent.  Namun  pembagian  ini  tidak  menjamin  bahwa  data  testing  atau  data  training memiliki  representative  dari  setiap  kelas  yang  ada.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  sebuah  prosedur dimana  data  training  dan  data  testing  harus  memiliki  representative  untuk  semua  kelas  (Utami  & Ulama, 2015)
Gambar 5.Proses Penentuan Nilai RGB
Gambar 6 Hasil Uji Kualitas Biji Pinang

## Eksperimen
Berikut merupakan hasil eksperimen disimpan dalam basis data sistem yang dibangun:
Tabel 3. Basis data Vektor Fitur Citra Latih Id R G B Kualitas 1 153 125 108 A
2 146 121 104 A
3 152 125 108 A
4 149 123 106 A
5 147 120 104 A
6 150 122 106 A
7 145 119 103 A
8 148 121 105 A
9 144 119 102 A
10 143 119 103 A
11 155 120 106 B
12 152 120 107 B
13 153 121 105 B
14 152 121 106 B
15 151 121 105 B
Id R G B Kualitas 16 154 123 109 B 17 153 122 108 B 18 160 127 112 B 19 153 119 105 B 20 143 112 98 B 21 136 116 98 C 22 132 113 95 C 23 127 107 90 C 24 130 112 94 C 25 131 110 94 C 26 136 117 98 C 27 133 112 94 C
28 132 113 95 C
29 132 111 93 C 30 135 115 96 C
Pada  Tabel  3  basis  data  vektor  fitur  citra  latih  dapat  dilihat  semua  memori  basis pengetahuan yang dimiliki oleh sistem yang dibangun terdiri dari nomor id, nilai R, nilai G, nilai B dan label kualitas yang diberikan pada setiap objek sampel yang telah dilatih. Semua memori basis pengetahuan ini kemudian akan menjadi acuan dalam proses klasifikasi.

## Pengujian
Evaluasi  ini  dilakukan  pengujian  sebanyak  10  kali.  Validasi  dilakukan  dengan  menggunakan holdout dengan membagi dataset yang berjumlah total 45 menjadi 30 data training dan 15 data testing. Akurasi dihitung ketika jumlah data yang diklasifikasi secara benar maupun salah diketahui, dengan bantuan  matriks  konfusi  ( confusion  matrix )  [18].  Pengujian  ini  mendapatkan  nilai  rata-rata  akurasi dan simpangan baku dari sistem. Tabel 4 menunjukkan hasil pengujian.
Tabel 4. Rata-rata Akurasi Pengujian
Pengujian Data Training–Testing Akurasi 1 30 – 15 73,3% 2 30 – 15 86,6% 3 30 – 15 86,6% 4 30 – 15 86,6% 5 30 – 15 73,3% 6 30 – 15 73,3% 7 30 – 15 66,6% 8 30 – 15 86,6% 9 30 – 15 86,6% 10 30 – 15 80,0% Rata-rata Akurasi 80,0% Simpangan Baku 7,6%
Berdasarkan  pengujian  di  atas  dapat  diketahui  bahwa  pengujian  menggunakan  metode holdout dari data eksperimen memiliki tingkat ketelitian sebesar 80% dengan simpangan baku 7,6.

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  proses  klasifikasi biji  pinang  dapat  dilakukan  oleh  sebuah  aplikasi  dengan  menggunakan  algoritma  Nearest  Mean Classifier  dengan  memanfaatkan  kamera  dari smartphone berbasis  android.  Berdasarkan  hasil evaluasi  diketahui  tingkat  akurasi  metode  Nearest  Mean  Classifier  dalam  menentukan  kualitas  biji pinang  adalah  sebesar  80  %  dengan  simpangan  baku  7,6.  Untuk  meningkatkan  kinerja  prediksi kualitas  biji  pinang  disarankan  dengan  menambahkan  fitur  tekstur  dan  penambahan  koreksi  cahaya dalam penangkapan objek biji pinang agar tingkat akurasi menjadi lebih baik.

## Referensi
[1]  F.  D.  Korwa,  J.  Husain,  T.  Titah,  and  J.  Supit,  “Evaluasi  Kesesuaian  Lahan  untuk  Tanaman Pinang  (Areca  catechu)  di  Das  Remu,  Sorong,  Papua  Barat,” J.  Cocos ,  vol.  7,  no.  4,  pp.  1–8, 2015.
[2]  R. Barlina, “Peluang Pemanfaatan Buah Pinang untuk Pangan Opportunity of Arecanut for Food Utilizing,” Bul. Palma , vol. 33, pp. 96–105, 2007.
[3]  I. D. G. P. Prabawa, “Ekstrak Biji Buah Pinang Sebagai Pewarna Alami pada Kain Sasiringan,” J. Ris. Ind. Has. Hutan , vol. 75, no. 2, pp. 31–38, 2015.
[4]  P.  Hartono  and  Trismiyati,  “Klasifikasi  Biji  Pinang  Belah  pada  Pengembangan  Mesin  Sortir Pinang menggunakan Pengolahan Citra Digital,” J. Ris. Ind. , vol. 10, no. 2, pp. 61–69, 2016.
[5]  Miftahorrachman,  “Diversitasi  Genetik  Tujuh  Aksesi  Plasma  Nutfah  Piang  (Areca  catechu  L.) Asal Pulau Sumatera,” J. LITTRI , vol. 12, no. 1, pp. 27–31, 2006.
[6]  Balai Penelitian Tanaman Palma, “Prospek Pengembangan Tanaman Pinang,” Warta Penelitian dan Pengembangan Pertanian , vol. 34, no. 1, pp. 10–11, 2012.
[7]  S.  K.  Bhat,  D.  Ashwin,  S.  Mythri,  and  S.  Bhat,  “Arecanut  (  Areca  catechu  L  )  decreases Alzheimer’s disease symptoms: Compilation of research works,” J. Med. Plants Stud. , vol. 5, no. 5, pp. 4–9, 2017.
[8]  E. Y. Kartika, “Penentuan kadar air dan kadar abu pada biskuit,” J. Kim. Anal. , vol. 2, pp. 1–10, 2014.
[9]  N.  H.  Kario,  “Analisis  Usaha  Panen  Cengkeh  di  Kabupaten  Minahasa  Tenggara  Propinsi Sulawesi Utara,” J. Agritech , vol. XVI, no. 2, pp. 146–156, 2014.
[10] K. Huang, “Detection and classification of areca nuts with machine vision,” Comput. Math. with Appl. , vol. 64, no. 5, pp. 739–746, 2012.
[11] A.  Danti  and  Suresha,  “Segmentation  and  Classification  of  Raw  Arecanuts  Based  on  Three Sigma Control Limits,” Procedia Technol. , vol. 4, September, pp. 215–219, 2012.
[12] K. Kran, A. K. Govin, M. Bandi, and Shivasharanayya, “Design , Development and Testing of an Areca nut Dehusking Agri-machine,” Int. J. Eng. Res. Appl. , vol. 4, no. 7, pp. 109–115, 2014.
[13] M.  N.  Fauzi  and  Mahaputra,  “Rncang  Bangun  Mesin  Pemilah  Biji  Pinang  (Sorting  Betel  Nut Machine Design Building),” J. Ris. Teknol. Ind. , vol. 9, no. 2, pp. 157–166, 2015.
[14] B. S. Ajith, B. C. Pramod, Y. D. Impha, H. S. Rakshith, K. Sudeep, and P. Padavu, “Modelling , Fabrication and Automation of Areca Nut Sorting Machine,” J. Mech. Eng. Autom. , vol. 7, no. 4, pp. 99–102, 2017.
[15] J. U. Bailoor, M. C. Sunny, K. R. Anchan, M. J. Tauro, and G. Shetty, “Segregation of Cashew Kernel and Areca Nut by Using Advanced Color Sorting Mechanism,” Int. J. Sci. Dev. Res. , vol. 3, no. 5, pp. 566–572, 2018.
[16] Abdullah,  “Ant-based  feature  decomposition  Method  in  constructing  NMC  and  NBC ensembles,” Int. J. Comput. Trends Technol. , vol. 30, no. 1, pp. 46–49, 2015.
[17] S. Raschka, Model Evaluation, Model Selection, and Algorithm Selection in Machine Learning . 2018.
[18] P. Thomas, H. Bril El Haouzi, M. C. Suhner, A. Thomas, E. Zimmermann, and M. Noyel, “Using a  classifier  ensemble for  proactive  quality  monitoring  and control: The impact  of  the  choice of classifiers types, selection criterion, and fusion process,” Computers in Industry . 2018.