## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
No. 3 Desember 2023

## Klasifikasi Kematangan Buah Sawit Berdasarkan Fitur Warna, Bentuk dan Tekstur Menggunakan Algoritma K-NN
Safrida Ika Guslianto #1 , Shofwatul ‘Uyun #2
# Informatika, Universitas Islam Negeri Sunan Kalijaga Jalan Marsda Adi Sucipto, Yogyakarta, Indonesia
1 21206051001@student.uin-suka.ac.id
2 shofwatul.uyun@uin-suka.ac.id
Abstrak—  Kelapa  sawit  merupakan  tanaman  perkebunan yang  menghasilkan  CPO  (Crude  Palm  Oil).  Kadar  CPO dipengaruhi oleh tingkat kematangan buah sawit. Pemanfaatan  teknologi  dalam  melakukan  klasifikasi  untuk membantu  proses  memanen  buah  sawit  telah  dilakukan beberapa  penelitian  sebelumnya.  Penerapan  algoritma klasifikasi seperti SVM, K-Mean Clustering dan Backpropagation  telah  dilakukan  dan  mendapatkan  hasil yang berbeda-beda. Pada penelitian ini klasifikasi  Ekstraksi ciri  fitur  warna,  bentuk  dan  tektur  dilakukan  untuk membandingkan  pilihan  fitur  terbaik.  Pemilihan  fitur  ini dilakukan  untuk  memilih  fitur  terbaik  yang  mampu melakukan klasifikasi kematangan buah sawit menggunakan Algoritma  K-Nearest  Neigbhors.  Dimensi  citra  yang mempengaruhi dalam klasifikasi membuat peneliti melakukan  pembuktian  dalam  pemilihan  fitur  yang  tepat dalam  klasifikasi  ini.  Fitur  warna  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah nilai Mean RGB, Standar Deviasi RGB, Entropy  RGB  dan  Skenewss  RGB.  Fitur  Bentuk  yang digunakan nilai area, metriks, perimeter, mayor axis, minor axis dan nilai eccentricity. Fitur tektur yang digunakan nilai Mean  Greyscale,  Standar  Deviasi  Greyscale,  contrast, correlation,  energy  dan  homogeneity.  Data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  sebanyak  230  citra  terbagi kedalam 200  citra  latih  100  citra  matang,  100  citra mentah. Data  uji  digunakan  sebanyak  30  citra  yaitu  15  matang  dan 15  citra  mentah.  Hasil  klasifikasi  terbaik  dalam  penelitian ini adalah penerapan pada fitur Warna dengan K = 1, 3, 4, 5 dan 7 sebesar 96.6%, fitur Tektur dengan K = 6 sebesar 66% dan fitur Bentuk dengan K = 1 sebesar 73.3%.
Kata kunci — Bentuk, Fitur, K-NN, Tekstur, Warna

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  telah  merambah  kedunia pertanian.  Pemanfaatan  teknologi  dilakukan  dalam melakukan  klasifikasi  dengan  bantuan  sistem  dalam pengenalan citra. Klasifikasi tingkat kematangan merupakan  suatu  sistem  yang  mendukung  dalam  proses peningkatan  kualitas  produksi  suatu  tanaman.  Salah  satu tanaman  yang  memiliki  komoditas  besar  yang  banyak
menjadi  mata  pencaharian  penduduk  Indonesia  adalah tanaman Kelapa Sawit.
Kelapa sawit menghasilkan CPO ( crude palm oil ) yang merupakan  minyak  kelapa  sawit  yang  dikonsumsi diseluruh  dunia  [1].  Kualitas  dan  kuantitas  CPO dipengaruhi  oleh  tingkat  kematangan  buah  sawit  [2],  [3]. Pemanen  sawit  melakukan  pemanenan  sawit  secara manual.  Klasifikasi  kematangan  buah  sawit  dilakukan secara  langsung.  Pemanen  sering  kali  salah  dalam melakukan  klasifikasi  kematangan  buah  kelapa  sawit. Kerusakan  pada  batang  sawit  dapat  terjadi  jika  pemanen salah dalam melakukan prediksi kematangan [4]. Kreteria sawit  dengan  kondisi  matang  adalah  buah  kelapa  sawit akan  gugur  dari  tangkai  atau  tandan  sawit  dan  sawit berwarna  kemerahan  cerah  terang  [5],  [6].  Kematangan buah  sawit  biasanya  dapat  dilihat  dari  jumlah  buah  yang gugur dari tandan buah [3]. Buah dengan kondisi mentah adalah  buah  yang  masih  berwarna  kuning  muda  bahkan ujung buah berwarna masih hitam dan tidak terdapat unsur merah atau warna cerah merah pada buah [7]. Buah sawit sama sekali belum gugur dari tangkai atau tandan buah [8]. Buah sawit yang matang cenderung lebih padat dan berisi dibandingkan dengan buah sawit yang mentah [9]. Faktor Cuaca, tingkat kecerahan dan kondisi jarak sering menjadi penyebab  dalam  kesalahan  panen.  Kesalahan  panen adalah  memetik  buah  yang  kondisinya  belum  matang. Implementasi  teknologi  dalam  klasifikasi  kematangan buah  sawit  diperlukan  dalam  menentukan  buah  sawit matang [10].
Penelitian  telah  dilakukan  oleh  peneliti  sebelumnya terkait  dengan  kematangan  buah  sawit  dan  dengan Algoritma  yang  berbeda.  Berikut  penelitian  yang dilakukan  oleh  Andika  Putra,  2022  untuk  melakukan klasifikasi  tingkat  kematangan  buah  sawit  menggunakan algoritma Hue  Saturation  Value dan  Algoritma  SVM dalam  melakukan  klasifikasi.  Penelitian  ini  mendapatkan hasil  yang  sangat  baik  sebesar  99%  [3].  Penelitian  lain dilakukan  oleh  Topan  Pasya  pada  tahun  2017.  Penelitian ini  melakukan  klasifikasi  tingkat  kematangan  buah  sawit
dengan  menggunakan  algoritma  RGB  dan  algoritma Backpropogation hasil 80% [2] Penelitian  dilakukan  oleh  Fahlawi  dan  Salambue  pada tahun  2019  menggunakan  algoritma K-Means  Clustering dan Laser  Sparkle  Imaging dan  fitur  yang  digunakan adalah fitur warna RGB. Penelitian ini mendapatkan hasil sebesar 100%  dalam melakukan klustering data kematangan buah sawit [9]. Penelitian dilakukan oleh elok dkk  pada  tahun  2020  menggunakan K-Means  Clustering dan  menggunakan  fitur  RGB  dan  HSV.  Hasil  yang diperoleh dalam penelitian ini adalah sebesar 64.58% [7]. Identifikasi  tingkat  kematangan  juga  dilakukan  oleh Sukemi  dan  Edi  pada  tahun  2020  dengan  menggunakan algoritma K-Means  Clustering dan  menggunakan  fitur GLCM . Penetilian ini mendapatkan hasil sebesar 90% [11]. Anindita  dkk  melakukan  penelitian  pada  tahun  2020 dalam  melakukan  identifikasi  kematangan  buah  sawit menggunakan  LDA  dan colour  features .  Hasil  penelitian sebesar 98.89% [12].
Algoritma K-Nearest  Neighbors merupakan  algoritma yang  digunakan  dalam  klasifikasi.  Algoritma  K-NN melakukan  pembelajaran  berdasarkan  data  tetangga terdekat  dari  suatu  [13].  Pembelajaran  dilakukan  dengan menggunakan  analogi  [14].  Klasifikasi  kematangan  buah kelapa  sawit  dilakukan  dengan  proses  training  dan membangun model klasifikasi dari algoritma KNN dengan menggunakan fitur warna, bentuk dan tekstur.
Fitur  merupakan  ciri  suatu  citra  berdasarkan  hitungan jumlah titik (pixel) citra [15]. Fitur warna yang digunakan pada  penelitian  ini  adalah  nilai  rata-rata  RGB,  Standar Deviasi  RGB, Skewness RGB  dan Entropy RGB.  Fitur tektur  yang  digunakan  adalah  nilai  Rata-rata Grayscale , Strandar  Deviasi Grayscale , Contrast , Correlation , Energy dan Homoginety .  Fitur  bentuk  yang  digunakan adalah  Area,  Perimeter,  Metriks, Major  axis , Minor  axis dan Eccentricity .  Terdapat  24  fitur  yang  digunakan membangun  model  dan  melakukan  pengujian  klasifikasi tingkat kematangan kelapa sawit.
Berdasarkan  perbedaan  ruang  dimensi  citra  yang dipengaruhi  oleh  jenis  dan  kondisi  citra,  pada  penelitian dilakukan pemilihan
fitur
terbaik
dengan mengimplementasikan  Algoritma K-Nearest  Neighbors pada  fitur  Warna,  Fitur  Tektur  dan  Fitur  Bentuk.  Fitur yang  mendapatkan  hasil  terbaik  merupakan  fitur  yang paling  optimal  dalam  melakukan  klasifikasi  kematangan buah sawit.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Klasifikasi  dimulai  dengan  melakukan  prapemrosesan dengan  melakukan resize dan  membersihkan background dataset pada tahap pelatihan . Citra yang telah diEkstraksi fitur warna dari citra RGB, fitur tektur dari citra greyscale dan fitur bentuk dari citra biner. Hasil fitur yang diperoleh digunakan  untuk  membangun  model  klasifikasi  pada pengujian.  Pada  tahap  pengujian  akan  dilakukan pengujian  menggunakan  hasil  fitur  yang  telah  diperoleh pada  tahap  pelatihan.  Berikut  Gambar  1  merupakan tahapan yang akan dilakukan.

## Gambar 1. Metodologi Penelitian

## A. Dataset
Penelitian ini menggunakan dataset private objek buah sawit.  Citra  yang  digunakan  berukuran  500x500  px dengan extension .jpg. Dataset yang  digunakan  sebanyak 100  data  latih  citra  matang  dan  mentah  dan  30  data  uji citra matang dan mentah. Pengambilan fitur warna, tektur dan  bentuk  dilakukan  dengan  Ekstraksi  fitur  warna  dari citra RGB, fitur tektur dari citra greyscale dan fitur bentuk dari  citra  biner.  Seluruh  fitur  diEkstraksi  untuk mendapatkan dataset training sebagai  model  pengujian. Berikut Tabel 1 dataset yang digunakan.
TABEL I D ATASET Citra Pelatihan Pengujian Jumlah Sawit Matang 100 30 130 Sawit Mentah 100 30 130
Gambar  2  merupakan  citra  sawit  matang.  Gambar  3 merupakan citra sawit mentah.
Gambar 2. Sawit Matang
Gambar 3. Sawit Mentah
B. Ekstraksi Fitur
1) Fitur  Warna: Fitur  warna  adalah  hasil  analisis ciri warna suatu citra  [16]. Citra dengan nilai warna Red , Green , dan, Blue yang bisa menggunakan ciri fitur warna
[17].  Ruang  warna  RGB  diperoleh  dari  nilai Red pada fungsi 1, Green pada fungsi 2 dan blue pada fungsi 3 dari setiap piksel suatu citra.
(1)
(2)
(3)
Untuk mendapatkan nilai mean RGB menggunakan rumus 4:
(4)
: rata rata
x i : nilai tengah f i : frekuensi N : jumlah data Standart Deviasi:

## (5)
S : Standar deviasi : rata rata x i : nilai tengah f i : frekuensi N : jumlah data Skewness :

## (6)
Skew : skewness : Standar deviasi : rata rata x i : nilai tengah N : jumlah data Entropy digunakan  untuk  mengukur  tingkat  kemiringan dan kecondongan objek menggunakan rumus 7.

## (7)
2) Fitur  Tektur: Mendapatkan  fitur  tektur contrast , energy , correlation dan homogeneity menggunakan fungsi berikut:
Contrast :
(8)
Energy:
(9)
Correlation:
(10)
Homogeneity:
(11)
3) Fitur  Bentuk: Fitur  bentuk  yang  digunakan adalah fitur Area , Perimeter , Matriks , Mayor Axis , Minor Axis  dan Eccentricity .  Berikut  ini  Gambar  4  merupakan ilustrasi area fitur bentuk.
Gambar 4. Area Fitur
Mendapatkan nilai Metric:
(12)
Nilai circumferences merupakan  nilai  Perimeter  objek dan Area merupakan nilai luas objek.
Gambar 5. Eccentricity
Mendapatkan nilai eccentricity dengan fungsi 13:
(13)
Ket: b: minor axis a: mayor axis

## C. Klasifikasi KNN
Hasil  Ekstraksi  fitur  yang  telah  diperoleh  pada  tahap pelatihan  digunakan  sebagai  model  dalam  proses pengujian.  Klasifikasi K-Nearest  Neighbors merupakan kelasifikasi  yang  akan  menghitung  jarak  ketetanggaan terdekat  (Farokhah  2020).  Berikut  ini  rumus  14  hitung bobot  jarak  dalam  penerapan  menggunakan  Jarak Euclidean [18].
(14)
Ket: d : nilai jerak (kedekatan) x : data latih
y : data uji
n : total atribut 1 … n I : atribut nilai antara 1 … n
D. Confusion Matrix
Pengujian dilakukan dengan menghitung nilai confusion  matrix hasil  pengujian  (lihat  Tabel  2).  Berikut ini fungsi 15 menghitung akurasi.
TABEL II
C ONFUSION M ATRIX (15) III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Hasil Ekstraksi Fitur
Ekstraksi fitur dilakukan dengan input citra RGB untuk mendapatkan nilai Fitur Warna. Fitur tektur diperoleh dari citra greyscale . Fitur bentuk diperoleh dari citra biner .
1) Fitur  Warna: Berikut  ini  adalah  proses pengambilan  nilai  fitur  warna  RGB.  Fitur  warna  yang
digunakan sebanyak 12 fitur. Gambar 6 adalah citra RGB untuk pengambilan fitur warna.

## Gambar 6. Citra RGB
Pada  tabel  terdapat  nilai  T  sebagai  Target  dalam klasifikasi  0  adalah  matang  dan  1  adalah  mentah.  Fitur yang  digunakan rataR;  rataG;  rataB;  stdR;  stdG;  stdB; skewnR; skewnG; skewnB; entropR;

## TABEL III
S AMPLE D ATA F ITUR W ARNA Data rataR rataG rataB stdR stdG stdB skewnR skewnG skewnB entropR entrop G entropB T 1 227.6 216.4 213.8 39.8 50.1 53.1 -2.8 -3.0 -2.9 0 0.0000 0.0824 0 2 233.3 216.4 210.2 34.8 49.8 56.6 -4.1 -3.0 -3.0 0 0.0020 0.1506 0 3 235.4 218.2 211.1 33.4 49.4 57.1 -3.3 -2.6 -2.6 0 0.0026 0.1624 0 4 237.7 221.3 214.7 30.6 47.2 55.1 -2.0 -5.0 -3.4 0 0.0006 0.1324 0 5 235.9 220.4 214.5 32.4 48.4 55.6 -2.9 -4.1 -5.9 0 0.0018 0.1442 0 6 237.8 223.5 215.6 33.1 47.5 57.4 -2.4 -3.1 -2.2 0 0.0085 0.1878 0 7 237.6 223.2 218.6 32.4 49.1 55.7 -3.2 -2.9 -2.7 0 0.0031 0.1462 0 8 237.0 220.3 212.8 33.6 48.9 57.2 -2.7 -2.5 -2.4 0 0.0144 0.1797 0 9 240.5 230.1 226.5 31.9 47.5 53.7 -4.0 -2.5 -2.2 0 0.0063 0.1253 0 10 240.5 230.1 226.7 30.7 47.8 53.8 -3.8 -3.1 -3.0 0 0.0038 0.1252 0 … … … … … … … … … 0 … … … 91 222.2 220.1 220.6 46.6 48.8 47.7 -4.1 -4.1 -4.1 0 0.0007 0.0000 1 92 244.2 240.0 229.9 25.8 32.9 49.9 -3.0 -2.8 -2.7 0 0.0011 0.0165 1 93 235.5 229.3 222.6 32.6 38.5 45.0 -2.3 -2.4 -2.1 0 0.0024 0.0003 1 94 235.4 228.8 218.3 33.2 41.2 53.5 -3.8 -3.2 -2.0 0 0.0009 0.0038 1 95 222.8 216.0 213.7 44.9 51.5 52.9 -2.9 -4.5 -2.7 0 0.0005 0.0001 1 96 219.3 215.1 212.7 46.0 48.3 49.4 -2.9 -3.1 -3.3 0 0.0000 0.0000 1 97 221.9 212.6 203.3 39.5 47.2 55.0 -3.7 -3.5 -3.1 0 0.0000 0.0077 1 98 241.4 237.8 226.6 31.8 36.4 49.5 -4.1 -3.6 -3.7 0 0.0049 0.0131 1 99 239.5 228.8 222.2 27.9 41.4 49.9 -3.3 -3.6 -2.7 0 0.0000 0.0003 1 100 235.1 228.1 220.2 37.4 44.8 52.1 -3.4 -3.3 -3.4 0 0.0001 0.0020 1 2) Fitur  Tektur:  Fitur  tekstur  diperoleh  dengan melakukan convert citra  RGB to grayscale .  Fitur  tekstur yang  digunakan  adalah meanGray , StdGray , Contrast . Energy , Correlation dan Homoginety .  Berikut  Gambar  7 hasil perubahan dari RGB to Grayscale .
Gambar 7. Citra RGB to Grayscale
Pada  Gambar  7  perubahan  warna  yang  terjadi  pada citra.  Berikut  Tabel  4  nilai  fitur  yang  diperoleh  dari  fitur tektur.
Berikut Tabel 4 sampel 6 fitur tektur yang digunakan dalam penelitian.
TABEL IV S AMPLE D ATA F ITUR T EKSTUR Data Mean Standart Contrast Correlation Energy Homogeneity T 1 219.5 46.5 0.12572 0.98750 0.66965 0.97702 0 2 220.8 44.8 0.11231 0.98703 0.65398 0.97809 0 3 222.5 44.3 0.11341 0.98653 0.66491 0.97964 0 4 225.5 42.0 0.10933 0.98527 0.68243 0.97664 0 5 224.4 43.4 0.11464 0.98572 0.68470 0.97838 0 6 226.9 43.0 0.07097 0.99019 0.70120 0.98595 0 7 227.0 43.8 0.08484 0.98852 0.71547 0.98343 0 8 224.4 43.9 0.10258 0.98724 0.68147 0.98324 0 9 232.8 42.8 0.06786 0.98953 0.77786 0.98868 0 10 232.8 42.8 0.08129 0.98740 0.77882 0.98683 0 … … … … … … … 91 220.8 47.9 0.13251 0.98803 0.71730 0.98109 1 92 240.1 32.0 0.08249 0.97519 0.79420 0.99083 1 93 230.4 36.8 0.12937 0.98037 0.72586 0.98713 1 94 229.6 39.6 0.09708 0.98435 0.70957 0.98929 1 95 217.8 49.3 0.08388 0.99212 0.65623 0.98320 1 96 216.1 47.3 0.11451 0.98933 0.63342 0.97541 1 97 214.3 45.3 0.09535 0.99027 0.59549 0.97950 1 98 237.6 35.5 0.07255 0.98339 0.76631 0.98883 1 99 231.3 37.7 0.07235 0.98634 0.71158 0.97981 1 100 229.3 42.7 0.08033 0.98853 0.71249 0.98524 1 3) Fitur  Bentuk:  Fitur  bentuk  diperoleh  dari convert pada  citra greyscale menjadi  citra  biner.  Setelah mendapatkan  citra  biner,  fitur  bentuk  dapat  kita
ambil. Fitur bentuk yang digunakan adalah fitur Area, Perimeter,  Matriks,  Mayor  Axis,  Minor  Axis dan Eccentricity .
Gambar 8. Grayscale to Biner Berikut  ini  Gambar  8  perubahan  citra greyscale menjadi  citra biner dan  Tabel  5  merupakan  nilai  fitur bentuk yang digunakan dalam klasifikasi. Terdapat 6 fitur yang digunakan dalam pelatihan dan pengujian.
TABEL V
S AMPLE D ATA F ITUR B ENTUK Data Area Perimeter Matrix Mayor Axis Minor Axis Eccentricity T 1 2046 1955.7 0.6725 629.97 624.37 0.133 0 2 2021 1955.7 0.6640 633.30 619.99 0.204 0 3 2038 1955.7 0.6696 631.32 621.89 0.172 0 4 2067 1955.7 0.6793 624.73 616.40 0.163 0 5 2071 1955.7 0.6805 624.26 616.20 0.160 0
Data Area Perimeter Matrix Mayor Axis Minor Axis Eccentricity T 6 2094 1955.7 0.6880 624.29 614.61 0.175 0 7 2117 1955.7 0.6958 622.74 610.67 0.196 0 8 2065 1955.7 0.6787 623.35 618.94 0.119 0 9 2208 1955.7 0.7256 611.47 597.90 0.210 0 10 2210 1955.7 0.7261 610.82 596.16 0.218 0 … … … … … … … 91 2113 1955.7 0.6944 619.45 603.48 0.226 1 92 2231 1955.7 0.7333 607.61 602.84 0.125 1 93 2136 1955.7 0.7019 616.79 605.58 0.190 1 94 2107 1955.7 0.6924 619.80 608.22 0.192 1 95 2058 1955.7 0.6763 625.45 623.35 0.082 1 96 2019 1955.7 0.6637 631.03 628.75 0.085 1 97 1924 1955.7 0.6324 640.30 622.60 0.233 1 98 2194 1955.7 0.7209 613.04 607.70 0.132 1 99 2111 1955.7 0.6937 622.28 615.67 0.145 1 100 2199 1955.7 0.7226 611.57 603.59 0.161 1

## B. Hasil Pengujian
Berikut  ini  Gambar  9  merupakan interface dalam pengambilan  fitur  warna,  fitur  tekstur,  dan  fitur  bentuk menggunakan fitur warna dan KNN.  Pada halaman dapat
dilihat  bahwa  dataset  ini  yang  akan  digunakan  dalam proses pengujian.
Gambar 9. Interface Pengambilan Fitur
Pengambilan fitur warna, fitur tekstur dan fitur training dilakukan  untuk  mendapatkan  dataset  yang  akan digunakan  dalam  membangun  model  dalam  klasifikasi. Terdapat  contoh  bentuk  citra  RGB,  Greyscale  dan  Biner
disamping  hasil  fitur.  Berikut  ini  Gambar  10  model klasifikasi  menggunakan  fitur  warna  dengan  contoh  uji satu citra.
Gambar 10. Klasifikasi KNN dan Fitur Warna
Klasifikasi  dilakukan  menggunakan  setiap  fitur  yang telah  diperoleh.  Gambar  10  dilakukan  pengujian menggunakan  fitur  warna  dan  klasifikasi  menggunakan fitur  warna.  Klasifikasi  menggunakan  fitur  tekstur  dan fitur bentuk dilakukan dengan pengujian satu citra.
Pada  penelitian  ini  pengujian  dilakukan  dengan ketetanggan  ganjil  karena  terdapat  2  kelas  klasifikasi. Nilai  K  yang  digunakan  adalah  1,  3,  5,  7  dan  9.
Berdasarkan  Gambar  12  terlihat  bahwa  nilai  K mempengaruhi  hasil  akurasi  yang  diperoleh  pada  setiap klasifikasi.
Setelah  membangun  model  dan  menguji  dengan  satu citra kemudian dilakukan pengujian pada seluruh citra uji bersamaan  untuk  mendapatkan  persentase  keberhasilan pengujian.  Berikut sample Gambar  11  hasil  pengujian seluruh citra uji dengan nilai K 3.

## Gambar 11. Pengujian Seluruh Data Uji dengan Nilai K = 3
Berikut  Gambar  12  hasil  uji  yang  dilakukan berdasarkan  setiap  nilai  fitur  warna,  tekstur  dan  bentuk.
Dapat  dilihat  bahwa  hasil  pengujian  mendapatkan  nilai unggu pada warna.

## Gambar 12. Hasil Pengujian Berdasarkan nilai K
Pada gambar 12 dapat dilihat bahwa untuk fitur bentuk mendapatkan  akurasi  tertinggi  K  =  1  sebesar  73%,  untuk fitur tekstur mendapatkan hasil terbaik K = 6 sebesar 66% dan untuk fitur warna mendapatkan hasil terbaik pada K = 1, 3, 4, 5 dan 7 sebesar 96%.

## C. Evaluasi
Evaluasi  dilakukan  dengan  menggunakan Confusion Matrix. Pengujian  dilakukan  pada  30  data  citra  yang diantaranya 15 citra matang dan 15 citra mentah. Pada uji evaluasi  uji  bentuk  dan  K-NN  didapat  akurasi  sebesar 73.3%  Pada  fitur  tektur  mendapatkan  10  kesalahan
pengenalan dalam melakukan klasifikasi. Terdapat 2 citra matang  terdeteksi  mentah  dan  terdapat  8  citra  mentah dikenali  sebagai  citra  matang.  Pada  uji  evaluasi  uji Tekstur  dan  K-NN  didapat  akurasi  sebesar  66.6%  Pada fitur  warna  mendapatkan  1  kesalahan  pengenalan  dalam melakukan klasifikasi.  Terdapat  1  citra  mentah  terdeteksi sebagai  citra  matang.  Pada  uji  evaluasi  uji  warna  dan  K- NN didapat akurasi sebesar 96.6% dan merupakan akurasi tertinggi dalam evaluasi. Berikut Tabel 6 merupakan state of  the  art penelitian  mengenai  klasifikasi  kematangan buah sawit.

## TABEL VI
S TATE O F T HE A RT
NO ALGORITMA FITUR HASIL 1 Support Vector Machine HSV 99% 2 Backpropagation RGB 80% 3 K-Means Clustering, Laser Sparkle Imaging RGB 100% 4 Template Matching (oriented fast and retate brief) Color 50% 5 K-Means Clustering RGB, HSV 64,58% 6 Linear Discriminant Analysis (LDA) Color Feature 98.89%
NO ALGORITMA FITUR HASIL 7 K-Means Clustering GLCM 90% 8 K-Nearest Neighbors Warna, Tekstur, Bentuk RGB : K 7 = 96.6% Tektur : K 6 = 66% Bentuk : K 1 = 73.3%

## IV. K ESIMPULAN
Hasil  pengujian  perbandingan  fitur  pada  penelitian  ini fitur terbaik mendapatkan 96.6% adalah fitur warna. Fitur bentuk  mendapatkan  hasil  73.3%,  fitur  tekstur  sebesar 66%. Terbukti pada penelitian ini fitur mampu melakukan klasifikasi.  Hasil  klasifikasi  terbaik  adalah  implementasi terhadap fitur warna sebesar 96.6% dengan nilai K = 1, 3, 4, 5 dan 7. Hasil klasifikasi sangat dipengaruhi oleh ruang dimensi  citra,  jenis  citra,  kualitas  dan  algoritma  yang digunakan.

## R EFERENSI
[1] U. Adlin, “Kelapa Sawit (Elaeis Guineensis) di Indonesia.” Pusat Penelitian Kelapa Sawit Medan, 2008.
[2] T. M. Pasya, “PENGOLAHAN CITRA BUAH KELAPA SAWIT
UNTUK MENENTUKAN TINGKAT
KEMATANGAN MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN,” pp. 1–14, 2017.
[3] A.  W.  Putra,  “Klasifikasi  kematangan  buah  kelapa  sawit menggunakan metode support vector machine (svm),” 2022.
[4] R. Salambue and M. Shiddiq, “Klasifikasi kematangan buah sawit menggunakan model warna RGB,” 2019.
[5] W. E. Sari, M. Muslimin, A. Franz, and P. Sugiartawan, “Deteksi Tingkat  Kematangan  Tandan  Buah  Segar  Kelapa  Sawit  dengan Algoritme K-Means,” SINTECH (Science Inf. Technol. J. , vol. 5, no. 2, pp. 154–164, 2022, doi: 10.31598/sintechjournal.v5i2.1146.
[6] M.  Rifqi,  M.  Akbar,  and  Y.  Fitrisia,  “Aplikasi  Pendeteksian Kematangan  Tandan  Buah  Segar  (TBS)  Kelapa  Sawit Berdasarkan Komposisi Warna Menggunakan Algoritma K-NN,” J. Komput. Terap. , vol. 6, no. 1, pp. 99–107, 2020.
[7] E.  F.  Himmah,  M.  Widyaningsih,  and  Mayasaroh,  “Identifikasi kematangan buah kelapa sawit berdasarkan warna RGB dan HSV menggunakan metode K-Means Clustering,” J. Sains dan Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 193–202, 2020.
[8] I.  F.  Ningsih  and  R.  Salambue,  “Klasifikasi  Kematangan  Buah Sawit  Dengan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Metode  Perceptron,” Repository.Unri.Ac.Id ,  pp.  1–15,  2021,  [Online].  Available: https://repository.unri.ac.id/handle/123456789/10188.
[9] A. R. Fahlawi, “Klasifikasi Kematangan Tandan Buah Segar (Tbs) Kelapa  Sawit  Dengan  Bio  Speckle  Imaging  Menggunakan
Metode K-Means Clustering,” 2019.
[10]  O.  D.  Nugraheni.,  I.  W.  Astika.,  and  I.  D.  M.  Subrata., “Klasifikasi  Inti  Sawit  Berdasarkan  Analisis  Tekstur  dan Morfologi  Menggunakan  K-Nearest  Neighborhood  (KNN),” Angew.  Chemie  Int.  Ed.  6(11),  951–952. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  113– 120, 2017.
[11]  Sukemi  and  E.  Sukrisno,  “Identification  using  the  K  -Means Clustering  and  Gray  Level  Co-occurance  Matrix  (GLCM)  At Maturity  Fruit  Oil  Head,” Proc.  2019  4th  Int.  Conf.  Informatics
Comput. ICIC 2019 , 2019, doi: 10.1109/ICIC47613.2019.8985681.
[12]  A. Septiarini, H. Hamdani, H. R. Hatta, and A. A. Kasim, “Image- based  processing  for  ripeness  classification  of  oil  palm  fruit,” Proceeding  -  2019  5th  Int.  Conf.  Sci.  Inf.  Technol.  Embrac.  Ind. 4.0  Towar.  Innov.  Cyber  Phys.  Syst.  ICSITech  2019 ,  pp.  23–26, 2019, doi: 10.1109/ICSITech46713.2019.8987575.
[13]  C.  Prasad,  V.  K.  Balakandan,  P.  V.  Moorthy,  and  S.  Kochuvila,
“Classification  of  sEMG  signals  for  controlling  of  a  prosthetic foot  using  SVM  and  KNN,” 2019  Int.  Conf.  Intell.  Comput. Control  Syst.  ICCS  2019 ,  no.  Iciccs,  pp.  454–458,  2019,  doi: 10.1109/ICCS45141.2019.9065394.
[14]  A.  H.  As,  W.  Ja,  and  M.  F.  Rahman,  “Jurnal  Teknologi  dan Manajemen  Informatika  Penentuan  Metode  Terbaik  Dalam
Menentukan Jenis Pohon Pisang Menurut Tekstur Daun ( Metode K-NN dan  SVM  ),” J.  Teknol. dan Manaj.  Inform. , vol.  6, no. 2, pp. 128–136, 2020.
[15]  Y.  E.  Yana  and  N.  Nafi’iyah,  “Klasifikasi  Jenis  Pisang Berdasarkan  Fitur  Warna,  Tekstur,  Bentuk  Citra  Menggunakan SVM dan KNN,” Res.  J. Comput. Inf. Syst. Technol. Manag. , vol. 4, no. 1, p. 28, 2021, doi: 10.25273/research.v4i1.6687.
[16]  L.  Farokhah,  “IMPLEMENTASI  K-NEAREST  NEIGHBOR
UNTUK  KLASIFIKASI  BUNGA  IMPLEMENTATION  OF  K- NEAREST  NEIGHBOR  FOR  FLOWER  CLASSIFICATION WITH  EXTRACTION  OF  RGB  COLOR  FEATURES,”  vol.  7, no. 6, pp. 1129–1136, 2020, doi: 10.25126/jtiik.202072608.
[17]  S.  F.  Kusuma,  R.  E.  Pawening,  and  R.  Dijaya,  “Otomatisasi klasifikasi  kematangan  buah  mengkudu  berdasarkan  warna  dan tekstur,” Regist. J. Ilm. Teknol. Sist. Inf. , vol. 3, no. 1, p. 17, 2017, doi: 10.26594/r.v3i1.576.
[18]  Fauziah,  M.  A.  Tiro,  and  Ruliana,  “Comparison  of  k-Nearest Neighbor  (k-NN)  and  Support  Vector  Machine  (SVM)  Methods for  Classification  of  Poverty  Data  in  Papua,” ARRUS  J.  Math. Appl. Sci. , vol. 2, no. 2, pp. 83–91, 2022, doi: 10.35877/mathscience741.