Jurnal Algoritme , Vol.4, No.1, Oktober 2023, pp. 31~42 E-ISSN: 2775-8796
DOI: 10.35957/algoritme.xxxx ◼ 31
Received Sept11 th ,2023; Revised Sept23 th , 2023; Accepted Ocotber 9 th , 2023

## Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Kakao Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor
Izha Mahendra 1 , Nur Rachmat 2 1,2 Universitas Multi Data Palembang; Jl. Rajawali No.14, 0711376400
1,2 Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Rekayasa Universitas Multi Data Palembang, Palembang
e-mail: * 1 izhamahendra@mhs.mdp.ac.id, 2 nur.rachmat@mdp.ac.id

## Abstrak
Selama ini  para  petani  kakao  melakukan pemilihan kualitas  tingkat  kematangan  buah kakao  dengan  cara  manual  atau  melakukan  pemilihan  dengan  perkiraan  dari  petani  tersebut, sehingga dengan cara manual tersebut sangat rawan terjadi kesalahan dalam memilah kualitas kematangan buah kakao dengan berbagai factor dari manusia, seperti kelelahan dan keraguan. Berdasarkan masalah tersebut, penelitian ini melakukan pengembangan aplikasi klasifikasi buah kakao  dengan  menggunakan  Ekstraksi  warna  Hue,  Saturation,  Value  (HSV)  dengan  metode klasifikasi  menggunakan  K-Nearest  Neighbor(KNN)  serta    menerapkan  metode  hasil  evaluasi menggunakan jarak Euclidean Distance, agar dalam memilih tingkat kematangan buah kakao mempunyai standard yang sama dan tingkat akurasi lebih tinggi dengan pemrosesan digital. Oleh karena itu penelitian ini dilakukan. Proses klasifikasi  kematang menjadi 4 kelas, yaitu: busuk, matang,  mentah  dan  setengah  matang.  Dengan  metode  klasifikasi    KNN,  dan    dataset  yang digunakan 80  database,  serta  40  data  testing.  Nilai tertinggi pada k=1 dengan akurasi sebesar 90%, presisi sebesar 90%, dan recall 90%. Alat yang digunakan untuk mengembangkan sistem adalah matlab.
Kata kunci —Buah Kakao, Euclidean Distance, HSV, KNN, Matlab

## Abstract
So far, cocoa farmers choose the quality of the maturity level of cocoa pods manually or make selections based on estimates from these farmers, so that the manual method is very prone to errors in sorting the quality of cocoa pod maturity with various human factors, such as fatigue and  doubt.  Based  on  these  problems,  this  study  developed  an  application  for  classification  of cocoa pods using Hue, Saturation, Value (HSV) color extraction with the classification method using K-Nearest Neighbor (KNN) and applying the evaluation results method using the Euclidean Distance,  so that in  choosing  the level of  maturity  Cocoa  pods  have  the  same  standard  and  a higher  level  of  accuracy  with  digital  processing.  Therefore  this  research  was  conducted.  The process of classification of ripeness into 4 classes, namely: rotten, ripe, unripe and half ripe. With the KNN classification method, and the dataset used is 80 databases, as well as 40 testing data. The highest value is at k=1 with 90% accuracy, 90% precision, and 90% recall. The tool used to develop the system is matlab.
Keywords — Cocoa Fruit, Euclidean Distance, HSV, KNN, Matlab
This is an open-access article under the CC-BY-CA license
32
1. PENDAHULUAN
eberapa  faktor  pendukung,  seperti  warna,  bentuk,  dan  aroma,  dapat  digunakan  untuk menentukan kematangan buah. Namun, proses klasifikasi tingkat kematangan ini juga dapat menjadi sumber ketidaksamaan faktor seperti lelahnya manusia, perbedaan antara individu, dan keragaman visual manusia. Dengan menggunakan gambar buah kakao yang diambil secara digital dan diproses melalui digital image processing, keanekaragaman tingkat kematangan buah dapat dikomputerisasi.
Kakao  (Theobroma  cacao  L.)  adalah  tanaman,  buah,  dan  biji  kakao  yang  ditanam  di perkebunan. Itu berasal dari Amerika Selatan dan sekarang ditanam di berbagai tempat tropika. Biji kakao adalah produk utama kakao. Inilah biji kakao yang digunakan sebagai bahan utama untuk membuat bubuk cokelat.
Di  Indonesia,  produktivitas  dan  mutu  kakao  sangat  rendah  karena  penyakit  dan  hama yang belum ditangani dengan baik. Selain itu, sistem budidaya dan pengendalian kegiatan pasca panen juga belum dilakukan dengan baik. Fakta bahwa pengetahuan petani kakao Indonesia masih sangat rendah menegaskan masalah ini [1].
Penelitian terdahulu mengenai Klasifikasi Jenis Buah Apel Dengan Metode K-Nearest Neighbors. Dalam penelitian ini, metode K-Nearest Neighbor digunakan untuk menentukan jenis apel  yang  tepat.  Metode  ekstraksi  warna  HSV  menilai  kecerahan  warna  apel.  Kami  memulai penelitian  kami  dengan  menggunakan  jurnal  ini  sebagai  acuan  pertama.  Penelitian  ini menggunakan 800 citra, terdiri dari 600 citra latih dan 200 citra uji, untuk mengklasifikasikan nilai-nilai ekstraksi fitur HSV dan LBP. Hasil evaluasi jurnal menggunakan metode K-Nearest Neighbor ini untuk menunjukkan tingkat presisi  rata-rata sebesar 94%, recall sebesar 100%, dan akurasi sebesar 94% [2].
Penelitian  terdahulu  mengenai  Klasifikasi  Tingkat  Kematangan  Dari  Buah  Pepaya California Menggunakan Metode KNN  Berdasarkan Warna Kulit Buah. Penulis memasukkan papaya bangkok ke dalam tiga kategori: matang, setengah matang, dan mentah. Digunakan dua belas  gambar  latihan  dan  dua  belas  gambar  uji.  Akurasi  kesesuaian  dengan  data  tanpa menggunakan rata-rata sebesar 75% untuk K = 1, K = 5, dan K = 7. Dengan data uji yang berbeda, hasil akurasi sebesar 66,67% untuk K = 5 dan 75% untuk K = 7 [3].
Penelitian  terdahulu  mengenai  Klasifikasi  Kematangan  Stroberi  Berbasis  Segmentasi Warna dengan Metode HSV. Penulis menggunakan tiga kategori kelas: matang, setengah matang, dan  belum  matang.  Mereka  juga  menggunakan  180  citra,  yang  dibagi  menjadi  dua  persentase untuk  dilatih  dan  dua  persentase  lagi  untuk  diuji.  Kamera  Logitech  C920  memungkinkan pengambilan citra langsung. Untuk memungkinkan ekstraksi fitur, citra yang diperoleh tersebut diubah ke HSV dan kemudian diubah menjadi hitam putih melalui proses masking. Dengan kernel RBF, klasifikasi buah stroberi dengan algoritma SVM menghasilkan tingkat akurasi sebesar 97% [4].
Penelitian terdahulu mengenai Menentukan Tingkat Kematangan Buah Pepaya dengan Ekstraksi Warna Hue Saturation Value. Penulis melakukan penelitian untuk mengekstraksi fitur warna RGB ke HVS (Hue Saturation Value). Dengan 9 buah citra pepaya dari 20 pengujian citra pepaya, penelitian tersebut menghasilkan tingkat akurasi 45% [5].
Penelitian terdahulu mengenai Penentuan Kualitas Buah Pepaya California Menggunakan Metode  K-NN.  Penulis  menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbors  (K-NN)  untuk  klasifikasi penelitian mereka. Metode ini mengidentifikasi kedekatan data uji dengan basis data yang sudah diberi  label.  Untuk  menggunakan  warna,  fitur  R  (Red)  dan  G  (Green)  digunakan,  dan  untuk ukuran,  minoraxis  dan  majoraxis  digunakan.  Penulis  menggunakan  jarak  Euclidean  dan Manhattan dengan nilai k = 3, 5, 7, dan 9. Penulis menggunakan tiga kategori kelas: baik, sedang, dan jelek. Ada total 150 citra, yang dibagi menjadi 120 data training dan 30 data testing. Dengan

## B
menggunakan jarak dan nilai k sebesar 7, hasil terbaik diperoleh. Nilai akurasi 86,67%, presisi 87,50%, dan recall 80,00% menunjukkan perfoma penentuan kualitas yang baik [6].
Penelitian terdahulu mengenai Fuzzy K-Nearest Neighbor Pada Klasifikasi Kematangan Cabai  Berdasarkan  Fitur  HSV  Citra.  Ada  52  data  yang  diklasifikasikan  sesuai  dengan  kelas aslinya, dengan akurasi 86,66%, dari pengujian tersebut. Klasifikasi kelas sebenarnya terdiri dari 15 cabai matang, 15 cabai mentah, 15 cabai setengah matang, dan 7 cabai busuk. Klasifikasi yang salah terdiri dari 8 cabai busuk [7].
Penelitian terdahulu mengenai Klasifikasi Kematangan Citra Labu Siam Menggunakan Metode KNN (K-Nearest Neighbor) Dengan Ekstraksi Fitur HSV (Hue, Saturation, Value). Hasil penelitian menunjukkan sistem yang dapat menggunakan metode KNN untuk mengidentifikasi tingkat kematangan labu siam. Dalam percobaan pertama, dengan 60 data training dan 40 data testing,  dan  percobaan  kedua,  dengan  80  data  training  dan  20  data  testing,  diperoleh  akurasi sebesar 85% pada K=3 [8].
Penelitian  terdahulu  mengenai  Klasifikasi  Kematangan  Buah  Pisang  Ambon Menggunakan  Metode  KNN  dan  PCA  Berdasarkan  Citra  RGB  dan  HSV.  Penelitian  ini menggunakan  41  data,  yang  dibagi  menjadi  30  data  latih  dan  11  data  uji.  Data  tersebut diklasifikasikan  menggunakan  metode  KNN  dengan  nilai  K=5.  Hasil  klasifikasi  data  uji menunjukkan 10 data sebagai hasil klasifikasi akurat dan 1 data sebagai hasil klasifikasi tidak akurat [9].
Penelitian terdahulu mengenai Fitur Ekstraksi LBP Untuk Mengidentifikasi Kematangan Tomat Sayur Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor. Percobaan model K-NN dengan jumlah K=1 memiliki akurasi 60%, K=3 memiliki akurasi 70%, K=5 memiliki akurasi 60%, dan K=7 memiliki akurasi 60 %. Dalam masalah identifikasi kematangan buah tomat sayur menggunakan confusion matriks, percobaan model K-NN dengan jumlah K=3 memiliki tingkat akurasi tertinggi [10].
Selama  ini,  para  petani  kakao  melakukan  pemilihan  kualitas  tingkat  kematangan  buah kakao  secara  manual  atau  berdasarkan  perkiraan  petani,  sehingga  sangat  mungkin  terjadi kesalahan  dalam  pemilihan  kualitas  karena  faktor  manusia  seperti  kelelahan  dan  keraguan. Berdasarkan  masalah  tersebut,  penelitian  ini  mengembangkan  aplikasi  untuk  klasifikasi  buah kakao menggunakan ekstraksi warna HSV dan metode klasifikasi K-Nearest Neighbor. Tujuan dari aplikasi ini adalah untuk memiliki standar yang sama dan tingkat akurasi yang lebih tinggi dalam pemrosesan digital untuk menentukan tingkat kematangan buah kakao. Oleh karena itu, melakukan penelitian ini sangat penting.
34

## 2. METODE PENELITIAN
Rangkaian kegiatan penelitian ini tersaji pada Gambar 1.

## Gambar 1 Langkah Kerja Penelitian

## 2.1 Identifikasi Masalah
Pada  tahapan  pertama  ini  dilakukan  identifikasi  permasalahan  penelitian  mengenai klasifikasi tingkat kematangan buah pada kakao berdasarkan fitur warna menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor yang belum pernah dilakukan penelitian sebelumnya.

## 2.2 Studi Literatur
Tahap  kedua  melakukan  studi  literatur  dengan  mengumpulkan  informasi  ataupun  data yang berkaitan dengan penelitian yang dilakukan dari jurnal penelitian sebelumnya maupun dari buku. Studi literatur tersebut bertujuan untuk membantu dalam proses penelitian.

## 2.3 Pengumpulan Data
Tahap  ketiga  melakukan  pengumpulan  data  citra  buah  kakao  trinitario  menggunakan kamera handphone POCO X3 GT beresolusi 64 MP.

## 2.4 Pengambilan Citra
Pada tahap ini dilakukan pengambilan citra terhadap masing-masing tingkat kematangan buah kakao yang berbeda-beda yakni, buah kakao yang masih mentah, buah kakao yang sudah setengah matang, buah kakao yang sudah matang, dan buah kakao yang telah busuk. Jarak potret yang digunakan kurang lebih 30 cm dengan sudut kemiringan 45 derajat dan dilakukan didalam ruangan pada siang hari.

## 2.5 Pemilihan Citra
Pada tahap ini memilih citra dengan kualitas terbaik terhadap foto yang telah dilakukan pengambilan citra sebelumnya, Pemilihan citra bertujuan untuk menghindari adanya foto yang tidak sesuai seperti noise, blur dan sebagainya.

## 2.6 Pemotongan dan Resize Citra
Setelah  selesai  melakukan  proses  pemilihan  citra,  maka  tahapan  berikutnya  adalah melakukan pemotongan citra atau cropping , dan resize dari foto yang telah dipilih sebelumnya. Pemotongan  dan resize citra  menggunakan  bantuan  aplikasi Photos  Windows .  Setelah  Citra dipotong ukuran di ubah menjadi 500x500 pixel .

## 2.7 Data Citra
Pada tahapan ini melakukan pembagian data citra yang sudah didapatkan sebelumnya, citra  tersebut  dibagi  menjadi  database  dan  data  testing.  Total  keseluruhan  citra  database  dan testing dari masing-masing tingkat kematangan buah berjumlah 120 citra.

## 2.8 Ekstraksi Warna HSV
Pada  tahapan  ini,  setiap  data  citra  diubah  dari  citra  asli  menjadi  citra  HSV  atau  citra keabuan,  dengan  tujuan  mengurangi  efek  ilusi  pada  sebuah  citra,  warna  citra  tersebut  dapat dikonversikan  ke  colour  space  yang  lain,  jadi  sangat  membantu  dalam  proses  penelitian selanjutnya.

## 2.9 Klasifikasi KNN
Pada  tahapan  ini  melakukan  klasifikasi  pada  citra  kakao  tersebut  menggunakan K- Nearest Neighbor (KNN) dengan nilai k= 1, 3 dan 5. Jarak yang digunakan adalah jarak Euclidean Distance .

## 2.10 Hasil Pengujian
Pada  tahapan  ini,  yaitu  untuk  memperoleh  hasil  pengujian  dari  masing-  masing  objek yang telah difoto pertiap tingkat kematangan untuk selanjutnya ke tahap hasil untuk dilakukan perhitungan menggunakan rumus.
36

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Pengujian dari salah satu Citra Uji dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 Hasil Pengujian Citra Uji Tingkat Kematangan Busuk
Pada Gambar 2 dilakukan proses pengujian tingkat kematangan busuk dengan nilai k=3 didapatkan hasil identifikasi yaitu kakao busuk yang berarti benar.
Berdasarkan  hasil  pengujian  terhadap  40  citra  testing  didapatkan  bahwa  klasifikasi tingkat kematangan dengan k=1, k=3, dan k=5 berhasil namun ada beberapa yang salah. Hal itu dikarenakan  nilai  warna  HSV  antar  citra  hampir  sama  atau  mendekati.  Sehingga  tingkat keberhasilan  pada  pengujian  k=1  dapat  disimpulkan  pada  Tabel  1,  pengujian  k=3  dapat disimpulkan pada Tabel 2, dan pengujian k=5 dapat disimpulkan pada Tabel 3.
Tabel 1 Hasil Pengujian K=1 No. Nama Citra Testing Hasil Klasifikasi Benar / Salah 1 Busuk1 Kakao Busuk Benar 2 Busuk2 Kakao Busuk Benar 3 Busuk3 Kakao Busuk Benar 4 Busuk4 Kakao Busuk Benar 5 Busuk5 Kakao Busuk Benar 6 Busuk6 Kakao Setengah Matang Salah 7 Busuk7 Kakao Busuk Benar 8 Busuk8 Kakao Busuk Benar 9 Busuk9 Kakao Busuk Benar 10 Busuk10 Kakao Busuk Benar 11 Matang1 Kakao Matang Benar 12 Matang2 Kakao Matang Benar 13 Matang3 Kakao Matang Benar 14 Matang4 Kakao Matang Benar 15 Matang5 Kakao Matang Benar 16 Matang6 Kakao Matang Benar 17 Matang7 Kakao Matang Benar 18 Matang8 Kakao Matang Benar 19 Matang9 Kakao Matang Benar 20 Matang10 Kakao Matang Benar 21 Mentah1 Kakao Mentah Benar
37 22 Mentah2 Kakao Mentah Benar 23 Mentah3 Kakao Mentah Benar 24 Mentah4 Kakao Mentah Benar 25 Mentah5 Kakao Mentah Benar 26 Mentah6 Kakao Setengah Matang Salah 27 Mentah7 Kakao Mentah Benar 28 Mentah8 Kakao Mentah Benar 29 Mentah9 Kakao Mentah Benar 30 Mentah10 Kakao Mentah Benar 31 SetengahMatang1 Kakao Mentah Salah 32 SetengahMatang2 Kakao Setengah Matang Benar 33 SetengahMatang3 Kakao Busuk Salah 34 SetengahMatang4 Kakao Setengah Matang Benar 35 SetengahMatang5 Kakao Setengah Matang Benar 36 SetengahMatang6 Kakao Setengah Matang Benar 37 SetengahMatang7 Kakao Setengah Matang Benar 38 SetengahMatang8 Kakao Setengah Matang Benar 39 SetengahMatang9 Kakao Setengah Matang Benar 40 SetengahMatang10 Kakao Setengah Matang Benar Total Data = 40 Tabel 2 Hasil Pengujian K=3 No. Nama Citra Testing Hasil Klasifikasi Benar / Salah 1 Busuk1 Kakao Busuk Benar 2 Busuk2 Kakao Busuk Benar 3 Busuk3 Kakao Busuk Benar 4 Busuk4 Kakao Busuk Benar 5 Busuk5 Kakao Busuk Benar 6 Busuk6 Kakao Setengah Matang Salah 7 Busuk7 Kakao Mentah Salah 8 Busuk8 Kakao Busuk Benar 9 Busuk9 Kakao Busuk Benar 10 Busuk10 Kakao Busuk Benar 11 Matang1 Kakao Matang Benar 12 Matang2 Kakao Matang Benar 13 Matang3 Kakao Matang Benar 14 Matang4 Kakao Matang Benar 15 Matang5 Kakao Matang Benar 16 Matang6 Kakao Matang Benar 17 Matang7 Kakao Matang Benar 18 Matang8 Kakao Matang Benar 19 Matang9 Kakao Matang Benar 20 Matang10 Kakao Matang Benar 21 Mentah1 Kakao Mentah Benar 22 Mentah2 Kakao Mentah Benar 23 Mentah3 Kakao Mentah Benar 24 Mentah4 Kakao Mentah Benar 25 Mentah5 Kakao Mentah Benar 26 Mentah6 Kakao Setengah Matang Salah 27 Mentah7 Kakao Mentah Benar 28 Mentah8 Kakao Mentah Benar 29 Mentah9 Kakao Busuk Salah 30 Mentah10 Kakao Mentah Benar 31 SetengahMatang1 Kakao Mentah Salah
38
32 SetengahMatang2 Kakao Setengah Matang Benar 33 SetengahMatang3 Kakao Busuk Salah 34 SetengahMatang4 Kakao Setengah Matang Benar 35 SetengahMatang5 Kakao Setengah Matang Benar 36 SetengahMatang6 Kakao Setengah Matang Benar 37 SetengahMatang7 Kakao Setengah Matang Benar 38 SetengahMatang8 Kakao Setengah Matang Benar 39 SetengahMatang9 Kakao Setengah Matang Benar 40 SetengahMatang10 Kakao Setengah Matang Benar Total Data = 40 Tabel 3 Hasil Pengujian K=5 No. Nama Citra Testing Hasil Klasifikasi Benar / Salah 1 Busuk1 Kakao Mentah Salah 2 Busuk2 Kakao Busuk Benar 3 Busuk3 Kakao Busuk Benar 4 Busuk4 Kakao Busuk Benar 5 Busuk5 Kakao Busuk Benar 6 Busuk6 Kakao Setengah Matang Salah 7 Busuk7 Kakao Mentah Salah 8 Busuk8 Kakao Busuk Benar 9 Busuk9 Kakao Busuk Benar 10 Busuk10 Kakao Busuk Benar 11 Matang1 Kakao Matang Benar 12 Matang2 Kakao Matang Benar 13 Matang3 Kakao Matang Benar 14 Matang4 Kakao Matang Benar 15 Matang5 Kakao Matang Benar 16 Matang6 Kakao Matang Benar 17 Matang7 Kakao Matang Benar 18 Matang8 Kakao Matang Benar 19 Matang9 Kakao Matang Benar 20 Matang10 Kakao Matang Benar 21 Mentah1 Kakao Mentah Benar 22 Mentah2 Kakao Mentah Benar 23 Mentah3 Kakao Mentah Benar 24 Mentah4 Kakao Mentah Benar 25 Mentah5 Kakao Mentah Benar 26 Mentah6 Kakao Setengah Matang Salah 27 Mentah7 Kakao Mentah Benar 28 Mentah8 Kakao Mentah Benar 29 Mentah9 Kakao Busuk Salah 30 Mentah10 Kakao Mentah Benar 31 SetengahMatang1 Kakao Mentah Salah 32 SetengahMatang2 Kakao Setengah Matang Benar 33 SetengahMatang3 Kakao Setengah Matang Benar 34 SetengahMatang4 Kakao Setengah Matang Benar 35 SetengahMatang5 Kakao Setengah Matang Benar 36 SetengahMatang6 Kakao Setengah Matang Benar 37 SetengahMatang7 Kakao Setengah Matang Benar 38 SetengahMatang8 Kakao Setengah Matang Benar 39 SetengahMatang9 Kakao Setengah Matang Benar 40 SetengahMatang10 Kakao Setengah Matang Benar Total Data = 40
Tabel 4 Hasil Akurasi, Presisi, dan Recall K Data Benar Data Testing Akurasi Presisi Recall 1 36 40 90% 90% 90% 3 34 40 85% 85% 85% 5 34 40 85% 84.90% 85%
Tabel 4 merupakan rangkuman nilai akurasi, presisi, dan recall dari data testing. Akurasi, presisi,  dan recall yang  didapatkan  dari  pengujian  data  testing    memiliki  nilai  tertinggi  yaitu akurasi 90%, presisi 90%, dan recall 90% dengan jarak k=1. Sehingga bisa digunakan  sebagai acuan dalam melakukan klasifikasi menggunakan metode KNN, nilai K terbaik adalah 1..
Gambar 3 Grafik Hasil Penelitian K=1
Gambar 3 merupakan hasil dari perhitungan persentase akurasi, presisi, dan recall pada masing-masing tingkat kematangan dengan nilai k=1 yang telah dilakukan pengujian dari 40 citra testing dibagi menjadi 10 citra testing busuk didapat hasil akurasi 90%, presisi 90%, dan recall 90%, 10 citra testing matang didapat hasil akurasi 100%, presisi 100%, dan recall 100%, 10 citra testing  mentah  didapat  hasil  akurasi  90%,  presisi  90%,  dan recall 90%,  serta  10  citra  testing setengah matang didapat hasil akurasi 80%, presisi 80%, dan recall 80%.
90% 90% 90% 100% 100% 100% 90% 90% 90% 80%
80% 80% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 120% Akurasi Presisi Recall
PERSENTASE TINGKAT AKURASI, PRESISI, DAN RECALL
GRAFIK HASIL PENELITIAN
Busuk Matang Mentah Setengah Matang

## Gambar 4 Grafik Hasil Penelitian K=3
Gambar 4 merupakan hasil dari perhitungan persentase akurasi, presisi, dan recall pada masing-masing tingkat kematangan dengan nilai k=3 yang telah dilakukan pengujian dari 40 citra testing dibagi menjadi 10 citra testing busuk didapat hasil akurasi 80%, presisi 80%, dan recall 80%, 10 citra testing matang didapat hasil akurasi 100%, presisi 100%, dan recall 100%, 10 citra testing  mentah  didapat  hasil  akurasi  80%,  presisi  80%,  dan recall 80%,  serta  10  citra  testing setengah matang didapat hasil akurasi 80%, presisi 80%, dan recall 80%.

## Gambar 5 Grafik Hasil Penelitian K=5
Gambar 5 merupakan hasil dari perhitungan persentase akurasi, presisi, dan recall pada masing-masing tingkat kematangan dengan nilai k=1 yang telah dilakukan pengujian dari 40 citra testing dibagi menjadi 10 citra testing busuk didapat hasil akurasi 70%, presisi 77.78%, dan recall
80% 80% 80% 100% 100% 100% 80% 80% 80% 80% 80% 80% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 120% Akurasi Presisi Recall
PERSENTASE TINGKAT AKURASI, PRESISI, DAN RECALL

## GRAFIK HASIL PENELITIAN
Busuk Matang Mentah
Setengah Matang 70% 77.78% 70% 100%
100% 100%
80% 80% 80% 90% 81.82% 90% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 120% Akurasi Presisi Recall
PERSENTASE TINGKAT AKURASI, PRESISI, DAN RECALL
GRAFIK HASIL PENELITIAN Busuk Matang
Mentah Setengah Matang
41
70%, 10 citra testing matang didapat hasil akurasi 100%, presisi 100%, dan recall 100%, 10 citra testing  mentah  didapat  hasil  akurasi  80%,  presisi  80%,  dan recall 80%,  serta  10  citra  testing setengah matang didapat hasil akurasi 90%, presisi 81.82%, dan recall 90%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dari pengujian yang telah dilakukan menggunakan metode K-NN,  dapat  diterapkan  dengan  baik  dalam  klasifikasi  kematangan  buah  kakao  berdasarkan warna HSV. Dengan menggunakan database sebanyak 80 buah kakao dan data uji sebanyak 40 buah kakao untuk masing-masing tingkat kematangan, yaitu busuk, matang, mentah, dan setengah matang. Hasil pengujian data menunjukkan akurasi rata-rata 86,67% dengan jarak k=1, 3, dan 5. Nilai k terbaik adalah 1, dengan akurasi sebesar 90%. Sehingga klasifikasi tingkat kematangan buah  kakao  berdasarkan  fitur  warna  menggunakan metode K-Nearest  Neighbors (KNN)  layak untuk digunakan sebagaimana mestinya.

## 5. SARAN
Ada  beberapa  saran  untuk  hasil  yang  lebih  baik  bagi  penelitian  selanjutnya  yaitu, penelitian  ini  menggunakan  buah  kakao  jenis  trinitario,  sehingga  belum  diketahui  hasil  yang menggunakan buah kakao jenis lainnya, penelitian ini menggunakan nilai k=1, 3, dan 5, sehingga belum di ketahui hasil saat menggunakan nilai k lainnya, dan penelitian ini menggunakan jarak pemotretan  ±30cm  dengan  sudut  45  derajat,  sehingga  belum  diketahui  menggunakan  jarak pemotretan juga sudut kemiringan yang berbeda.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] K. Indrayana, “Optimalisasi Budi Daya Kakao Mamuju,” ISBN: 978-623-93937-5-5 , 2020.
[2] N. Wijaya and A. Ridwan, “Klasifikasi Jenis Buah Apel Dengan Metode K-Nearest Neighbors,” Jurnal SISFOKOM , vol. 08, 2019.
[3] A. Aminudin, “KLASIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN BUAH PEPAYA MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR BERDASARKAN WARNA KULIT BUAH,” 2019.
[4] I. S. Areni, I. Amirullah, and N. Arifin, “Klasifikasi Kematangan Stroberi Berbasis Segmentasi Warna dengan Metode HSV,” Jurnal Penelitian Enjiniring , vol. 23, no. 2, pp. 113–116, Nov. 2019, doi: 10.25042/jpe.112019.03.
[5] B. Hermawan, M. Bettiza, and N. Hayaty, “MENENTUKAN TINGKAT KEMATANGAN BUAH PEPAYA DENGAN EKSTRAKSI WARNA HUE SATURATION VALUE,” 2017.
[6] M. Ezar Al Rivan, M. Arman, and W. Kennedy, “PENENTUAN KUALITAS BUAH PEPAYA CALIFORNIA MENGGUNAKAN METODE K-NN,” 2021.
[7] F. Liantoni and F. N. Annisa, “FUZZY K-NEAREST NEIGHBOR PADA KLASIFIKASI KEMATANGAN CABAI BERDASARKAN FITUR HSV CITRA,” 2018.
[8] A. Nurul Dzulhijjah and S. Anraeni, “Klasifikasi Kematangan Citra Labu Siam Menggunakan Metode KNN (K-Nearest Neighbor) Dengan Ekstraksi Fitur HSV (Hue,
Saturation, Value),” ISSN: 2721-0901 , vol. 2, no. 2, pp. 103–110, 2021.
42
[9] S. P. Adenugraha, V. Arinal, and D. I. Mulyana, “Klasifikasi Kematangan Buah Pisang Ambon Menggunakan Metode KNN dan PCA Berdasarkan Citra RGB dan HSV,”
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 6, no. 1, p. 9, Jan. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3287.
[10] S. R. Hidiya and M. E. Lasulika, “Fitur Ekstraksi LBP Untuk Mengidentifikasi Kematangan Tomat Sayur Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” Jurnal Nasional cosPhi , vol. 3, no. 1, pp. 2597–9329, 2019.