## Klasifikasi Buah Guava Menggunakan Computer Vision
Adya Zizwan Putra 1)* , Mawaddah harahap 2 ) , Amir Mahmud Husein 3) , Allwin M. Simarmata 4)
1,2,3,4) Universitas Prima Indonesia, Received: 6 Juni 2024 Accepted: 7 Juni 2024 Published: 12 Juni 2024 *adyazizwanputra@unprimd n.ac.id Abstrak : Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem klasifikasi buah guava menggunakan teknologi computer vision. Klasifikasi buah  guava  yang  akurat  dan  otomatis  dapat  membantu  dalam  proses identifikasi buah guava yang baik kualitasnya dan dapat digunakan dalam industri pertanian, perdagangan buah-buahan, serta penelitian lanjutan. Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  melibatkan  beberapa langkah.  Pertama,  dilakukan  pengumpulan  data  citra  buah  guava  yang meliputi  variasi  jenis  guava  yang  berbeda  serta  berbagai  kondisi pencahayaan dan latar belakang. Data citra tersebut kemudian diolah dan dipreproses  untuk  mengurangi  derau  dan  meningkatkan  kualitas  citra. Setelah proses ekstraksi fitur selesai, dilakukan pelatihan model klasifikasi menggunakan  data  citra  buah  guava  yang  telah  diklasifikasikan  secara manual  oleh  ahli.  Model  klasifikasi  yang  terlatih  kemudian  diuji menggunakan  data  citra  buah  guava  yang  belum  pernah  dilihat sebelumnya untuk mengukur tingkat akurasi dan performa sistem. Hasil penelitian  ini  diharapkan  dapat  menghasilkan  sistem  klasifikasi  buah guava  yang  akurat  dan  dapat  diandalkan.  Dengan  menggunakan teknologi computer vision, proses identifikasi buah guava dapat dilakukan secara cepat dan otomatis. Keberhasilan penelitian ini dapat memberikan kontribusi  dalam  meningkatkan  efisiensi  industri  pertanian  dan perdagangan  buah-buahan,  serta  memberikan  landasan  bagi  penelitian lebih lanjut dalam bidang pengolahan citra dan pengenalan pola.
Kata  Kunci: klasifikasi  guava, computer vision,
image processing DSI: Jurnal Data Science
Indonesia is licensed under a
Creative Commons
Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0).

## PENDAHULUAN
Computer vision  merupakan  ilmu  komputer  yang  bekerja dengan  cara  meniru  kemampuan visual manusia. Computer vision  mempunyai  beberapa  macam  bidang  salah  satunya adalah object  detection[1]. Manusia membutuhkan makanan agar tetap beraktivitas, salah satunya adalah buah-buahan. Buah-buahan adalah salah satu makanan yang mengandung vitamin dan mineral yang dibutuhkan tubuh manusia, oleh karena itu buah-buahan banyak dibutuhkan oleh masyarakat di seluruh dunia baik itu buah lokal dan buah import[2].  Dalam  kehidupan  sehari-hari,  kualitas  ekternal  buah-buahan  diukur  dari  warna,  tekstur,  ukuran, bentuk dan cacat yang terlihat secara visual[3]. Citra (image) adalah representasi spasial dari suatu objek yang sebenarnya  dalam  bidang  dua  dimensi  yang  biasanya  ditulis  dalam  koordinat  kartesius  x−y,  dan  setiap koordinat merepresentasikan satu sinyal terkecil dari objek[4]. Akuisisi citra merupakan lengkah awal dalam pemrosesan citra. Akuisisi citra marupakan proses dimana sebuah citra analog dikonversi kedalam citra digital menggunakan alat pengakuisisi citra (kamera)[5]. Dengan adanya bantuan kamera citra dapat dimanfaatkan untuk diolah dengan adanya kelebihan-kelebihan yang dimiliki oleh citra digital tersebut maka gambar mudah untuk didapatkan maupun diperbanyak[6].
Umumnya  bukanlah  hal yang    sulit    untuk    manusia    untuk    memecahkan permasalahan  tersebut namun    tidak    untuk    mesin.    Oleh  karena  itu  diperlukan  algoritma  untuk  membantu  mesin  menentukan kesimpulan    dari    sebuah  informasi[7].  Jambu  biji  (Psidium  guajava  L.)  merupakan  buah  yang  mempunyai banyak manfaat bagi kesehatan. Jambu biji juga memiliki nilai komersial di Indonesia dan memiliki pangsa pasar yang luas. Hal ini menunjukkan bahwa komoditas jambu biji sudah dikonsumsi masyarakat secara luas dan memiliki daya saing[9].
Deep Learning adalah salah satu bidang Machine Learning Dalam beberapa tahun terakhir Deep Learning
telah menunjukan kinerja luar biasa. Ini sebagian besar dipengaruhi oleh faktor komputasi yang lebih kuat, besar kumpulan data dan teknik pelatihan jaringan yang lebih dalam[10]. Salah satu pemanfaatan dari Deep Learning  adalah  bidang  image  processing  atau  pengolahan  citra  digital.  Dengan  adanya  sistem  image processing  dimaksudkan  untuk  membantu  manusia  dalam  mengenali  atau  mengklasifikasi  objek  dengan efisien yaitu cepat, tepat, dan dapat melakukan proses dengan banyak data sekaligus[11].

## TINJAUAN LITERATUR
Penelitian oleh Wibowo et al. menunjukkan kemajuan signifikan dalam deteksi otomatis kematangan buah menggunakan  teknik  pengolahan  citra,  khususnya  transformasi  ruang  warna  HSV  dan  klasifikasi  KNN[6]. Tingkat akurasi yang tinggi menunjukkan bahwa metode ini dapat diterapkan secara efektif dalam praktik pertanian,  meningkatkan  efisiensi  dan  kualitas  produk.  Penelitian  ini  menyoroti  pentingnya  menentukan kematangan  buah  jambu  secara  akurat,  yang  rentan  mengalami  penurunan  kualitas  jika  ditangani  dengan salah.  Metode  manual  tradisional  untuk  menilai  kematangan  buah  tidak  konsisten  dan  rentan  terhadap kesalahan, sehingga diperlukan pendekatan yang lebih andal dan otomatis menggunakan pengolahan citra digital. Studi ini menyimpulkan bahwa transformasi ruang warna HSV yang digabungkan dengan klasifikasi KNN  menyediakan  metode  yang  andal  dan  akurat  untuk  menentukan  kematangan  buah  jambu  kristal. Pendekatan  ini  dapat  bermanfaat  untuk  penyortiran  skala  besar  dan  pengendalian  kualitas  di  industri pertanian, mengurangi biaya tenaga kerja dan meningkatkan konsistensi. Image classification merupakan salah satu fitur yang ada dalam teknologi computer vision. Telah banyak dilakukan penelitian mengenai algoritma image  classificationdiantaranya  K-Means,    KNN,  Random    Forest,  Support    Vector    Machine(SVM)    dan Convolutional    Neural Network(CNN)[12].  Model  warna  HSV  (hue,  saturation,  value)  merupakansalah  satu sistem  warna  yang  digunakan  manusia    dalam  memilih  warna  objek.  Nilai  HSV    diperoleh  dari    konversi nilai RGB    citra[6]. Warna adalah atribut kualitas yang pertama dievaluasi oleh konsumen, dan merupakan atribut kualitas bahan pangan yang paling mempengaruhi tingkat penerimaan pasar. Pengukuran warna bahan pangan yang objektif sangat diperlukan dalam proses menentukan pemastian mutu dan pengkelasan mutu produk hasil pertanian[13].  Ruang  lingkup  warna  HSV  terdiri  dari  3  elemen  yaitu  Hue  mewakili  warna, Saturation mewakili tingkat dominasi warna dan Value mewakili tingkat kecerahan[14].

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini dimulai dengan pengumpulan citra buah guava yang mencakup variasi jenis guava serta kondisi pencahayaan  dan  latar  belakang  yang  beragam.  Citra-citra  berkualitas  tinggi  dievaluasi  dan  dipilih  untuk digunakan dalam penelitian. Tahap berikutnya adalah pra-pemrosesan citra untuk meningkatkan kualitas dan mengurangi  derau.  Teknik  pengolahan  citra  seperti  pemulusan,  penguatan  kontras,  dan  normalisasi  warna diterapkan  untuk  meningkatkan  representasi  visual  buah  guava.  Informasi  tekstur  dari  citra  diekstraksi menggunakan teknik berbasis tekstur, sementara informasi warna diekstraksi menggunakan teknik berbasis warna. Fitur-fitur yang diekstraksi kemudian digabungkan menjadi representasi fitur yang komprehensif untuk setiap citra buah guava. Algoritma klasifikasi seperti Support Vector Machines (SVM) atau Convolutional Neural Networks (CNN) dipilih sebagai model klasifikasi, dengan data citra dibagi menjadi dua bagian: data latih dan data uji. Model klasifikasi dilatih menggunakan data latih yang telah diklasifikasikan secara manual oleh ahli dan dioptimalkan dengan teknik seperti validasi silang atau optimasi grid. Setelah itu, model yang telah dilatih diuji  menggunakan  data  uji  yang  belum  pernah  dilihat  sebelumnya,  dengan  kinerja  diukur  menggunakan metrik evaluasi seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil klasifikasi dianalisis untuk mengidentifikasi kekuatan  dan  kelemahan  model.  Jika  diperlukan,  iterasi  dilakukan  pada  tahap-tahap  sebelumnya  untuk memperbaiki kualitas dan kinerja sistem klasifikasi dengan mengidentifikasi dan memperbaiki faktor-faktor yang mempengaruhi kinerja model. Akhirnya, sistem klasifikasi buah guava diimplementasikan menggunakan technology computer vision dalam skala kecil atau lingkungan uji coba. Kinerja sistem diamati dan dimonitor dalam  situasi  nyata,  serta  umpan  balik  dari  pengguna  dan  pemangku  kepentingan  dikumpulkan  untuk perbaikan lebih lanjut.

## HASIL PENELITIAN
Teknik pengolahan citra dapat diimplementasikan menggunakan berbagai bahasa pemrograman, pustaka, dan perangkat lunak seperti Python dengan pustaka seperti OpenCV, MATLAB, scikit-image, dan lain-lain. Alat-alat ini menyediakan berbagai fungsi dan algoritma untuk tugas-tugas pengolahan citra, memudahkan pengolahan citra digital dan melakukan operasi yang kompleks.
Ada banyak teknik yang dapat digunakan dalam image preprocessing. Secara umum, empat teknik yang sering dipakai, yaitu: Grayscale conversion, Normalization, Data augmentation, Image standardization

## Grayscale Conversion
Grayscale  conversion  adalah  proses  mengubah  gambar  berwarna  menjadi  gambar  dengan  skala  keabuan. Dalam gambar berwarna, setiap piksel memiliki komponen warna merah (red), hijau (green), dan biru (blue). Namun, dalam gambar grayscale, setiap piksel hanya memiliki satu tingkat keabuan yang mewakili intensitas cahaya pada posisi piksel tersebut.

## Normalization
Normalization adalah proses mengubah range nilai dari piksel gambar (intensitas). Normalization biasanya dimaksudkan  untuk  menyamakan/menormalisasikan  data-data  dengan  format  berbeda  sehingga  nantinya dapat digunakan pada suatu algoritma dan model yang sama.
Normalization sering disebut sebagai data re-scaling, yang artinya semua piksel gambar (intensitas) diubah menjadi nilai-nilai yang terdapat dalam range tertentu, biasanya (0, 1) atau (1, 1).

## Data Augmentation
Data augmentation dalam konteks proses gambar adalah teknik yang digunakan untuk memperluas dataset gambar  dengan  menghasilkan  variasi  data  baru  dari  data  yang  ada.  Tujuan  utamanya  adalah  untuk meningkatkan kemampuan model dalam mengenali dan memahami berbagai variasi yang mungkin terjadi dalam gambar.

## Image Standardization
Image  standardization  atau  standarisasi  gambar  adalah  proses  mengubah  gambar  menjadi  format  yang seragam, sehingga memudahkan pemrosesan dan perbandingan gambar secara konsisten. Hal ini melibatkan penyesuaian kontras, kecerahan, saturasi, dan ukuran gambar untuk mencapai hasil yang serupa secara visual. Tujuan dari standarisasi gambar adalah memastikan konsistensi dalam pengolahan dan analisis gambar, serta memungkinkan perbandingan yang adil antara berbagai gambar dalam berbagai konteks atau aplikasi.

## P EMBAHASAN
Teknik preprocessing data atau gambar sangat penting dalam persiapan dataset yang akan digunakan pada model.  Tujuan  utama  dari  image  preprocessing  adalah  untuk  mempersiapkan  data  gambar  agar  memiliki kualitas yang baik, sehingga model dapat belajar secara efektif dari data tersebut dan menghasilkan hasil yang akurat. Preprocessing dapat melibatkan beberapa langkah, termasuk transformasi ukuran gambar, normalisasi nilai piksel, peningkatan kontras atau kecerahan, penerapan filter atau operasi morfologi, serta penghapusan noise atau artefak yang tidak diinginkan.
Transformasi ukuran gambar dapat dilakukan untuk menyesuaikan semua gambar ke ukuran yang seragam, sehingga  memudahkan  pemrosesan.  Normalisasi  nilai  piksel  adalah  proses  mengubah  rentang  nilai  piksel menjadi  skala  yang  lebih  standar,  seperti  menyesuaikan  nilai  antara  0  dan  1.  Peningkatan  kontras  atau kecerahan dapat membantu meningkatkan kualitas visual gambar sebelum diproses lebih lanjut.
Penerapan filter atau operasi morfologi dapat membantu menghilangkan noise atau artefak dalam gambar. Misalnya,  filter  Gaussian  dapat  digunakan  untuk  menghaluskan  gambar,  sedangkan  filter  tajam  dapat digunakan untuk meningkatkan kejelasan detail. Operasi morfologi seperti erosi atau dilasi dapat membantu menghilangkan objek kecil atau mengisi celah-celah dalam gambar.
Selain itu, penghapusan noise atau artefak yang tidak diinginkan juga merupakan langkah penting dalam preprocessing.  Ini  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  teknik  penghalusan  seperti  filter  median  atau penghapusan outlier menggunakan metode statistik.
Dengan melakukan preprocessing yang tepat, dataset gambar dapat disiapkan dengan baik untuk pelatihan model. Ini membantu memastikan bahwa model dapat mempelajari pola yang penting dari data gambar dan menghasilkan hasil yang akurat dan dapat diandalkan saat digunakan untuk tugas-tugas seperti klasifikasi gambar, deteksi objek, atau segmentasi gambar.

## KESIMPULAN
Dalam penelitian ini, telah dilakukan pengembangan sistem klasifikasi buah guava menggunakan teknologi computer vision. Metode yang digunakan melibatkan pengumpulan data citra buah guava, pra-pemrosesan citra, ekstraksi fitur, pelatihan model klasifikasi, evaluasi dan validasi, serta optimasi dan perbaikan. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menghasilkan sistem klasifikasi buah guava yang akurat dan dapat diandalkan. Dengan menggunakan teknologi computer vision, proses identifikasi buah guava dapat dilakukan secara  cepat  dan  otomatis.  Keberhasilan  penelitian  ini  dapat  memberikan  kontribusi  dalam  meningkatkan efisiensi industri pertanian dan perdagangan buah-buahan, serta memberikan landasan bagi penelitian lebih lanjut dalam bidang pengolahan citra dan pengenalan pola.

## REFERENCES
[1] Dompeipen, T. A.,  Sompie, S. R. U. A., & Najoan. M. E. I. (2021). Computer Vision Implementation for Detection  and  Counting  the  Numbers  of  Humans.  Jurnal  Teknik  Informatika,  16(1),  65-76. https://ejournal.unsrat.ac.id/v3/index.php/informatika/article/view/31471/31768
[2] Wirasakananda, D. M. A., Rachmawati, E., & Kosala, G. (2023). Klasifikasi Buah-Buahan dengan Metode ResNet-RS  Fruit  Classification  With  ResNet-RS. e-Proceeding  of  Engineering.  10(3),  Page  3494. file:///Users/mawaddahamir/Downloads/20715-Article%20Text-41527-1-10-20230707.pdf
[3] Simanungkalit, F. J. & Simanjuntak, R. (2020). Rancang Bangun Computer Vision System (CVS) sebagai Instrumen Pengukuran Warna Buah Design of A Computer Vision System (CVS) as An Instrument for Measuring Fruits Color. agriTECH. 40(1). 21-20. https://jurnal.ugm.ac.id/agritech/article/view/29119/27197
[4] Nugroho,  F.  H.  (2019).  Pengukuran  Cacat  Tekstur  Pada  Kulit  Jeruk  Keprok  dengan  Klasifikasi  Pixel.” [Online]. Available: http://technology-indonesia.com/home/201-buah-lokal-vs-buah-impor
[5] Kaswar,  A.  B.,  RIsal,  A.  K.  N.,  &  Nurjannah.  (2020).  Klasifikasi  Tingkat  Kematangan  Buah  Markisa Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Berbasis  Pengolahan  Citra  Digital.  JESSI,  1(1).  1-8. https://ojs.unm.ac.id/JESSI/article/view/13505/8115#
[6] Wibowo, A.,  Hermanto, D. M. C., & Lestari, K. I., and Wijoyo, H. (2021). Deteksi Kematangan Buah Jambu Kristal Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan Metode Transformasi Ruang Warna Hsv (Hue Saturation Value) Dan K-Nearest Neighbor,” INCODING: Journal of Informatics and Computer Science Engineering , 1(1). 76–88. https://journal.mahesacenter.org/index.php/incoding/article/view/131/pdf
[7] Novianyo, D. & Sugihartono, T. (2020). Sistem Deteksi Kualitas Buah Jambu Air Berdasarkan Warna Kulit Menggunakan  Algoritma  Principal  Component  Analysis  (Pca)  dan  K-Nearest  Neigbor  (K-NN).  Jurnal Ilmiah Informatika Global. 11(2). 42-47. https://ejournal.uigm.ac.id/index.php/IG/article/view/1223/1174
[8] Nugraha,  R.  A.,  Hidayat,  E.  W.,  Shofa,  R.  N.  (2022).  Klasifikasi  Jenis  Buah  Jambu  Biji  Menggunakan Algoritma  Principal  Component  Analysis  dan  K-Nearest  Neighbor,”  Generation  Journal.  6(2). https://ojs.unpkediri.ac.id/index.php/gj/article/view/17777/2909
[9] Harun. R. (2021). Identifikasi Tingkat Kematangan Buah Jambu Biji Menggunakan Fitur Ekstraksi GLCM dengan Metode KNN. Jurnal Nasional cosPhi . 5(1). 2597–9329.
https://cosphijournal.unisan.ac.id/index.php/cosphihome/article/view/126
[10]  Wirayudhana,  I.,  G.  (2021).  Klasifikasi  Mutu  Buah  Jambu  Biji  Getas  Merah  Berdasarkan  Tekstur Menggunakan Grey Level Co-Occurence Matrix (GLCM) dengan Klasifikasi KNN. J. Indones. Sos. Teknol. , 2(6). 953–964, https://jist.publikasiindonesia.id/index.php/jist/article/view/166/344
[11]  Maulana,  F.,  F.  &  N.  Rochmawati.  2019.  Klasifikasi  Citra  Buah  Menggunakan  Convolutional  Neural Network. JINACS. 1(2). 104-`108. https://ejournal.unesa.ac.id/index.php/jinacs/article/view/31406/28492
[12]  Santoso, F. & Hartati, E. (2022). Penggunaan Algoritma Random Forest Dalam Klasifikasi Buah Segar Dan Busuk. Jurnal Algoritme. 3(1). 133–140. https://jurnal.mdp.ac.id/index.php/algoritme/article/view/3404/1088
[13]  Simanungkalit, F.  J., Simanjuntak, R., & korespondensi, P. (2020). Rancang Bangun Computer Vision System (CVS) sebagai Instrumen Pengukuran Warna Buah Design of A Computer Vision System (CVS) as An Instrument for Measuring Fruits Color. agriTECH. 40(1). 21-30.
https://www.researchgate.net/publication/340029723_Rancang_Bangun_Computer_Vision_System_CVS _Sebagai_Instrumen_Pengukuran_Warna_Buah-Buahan#fullTextFileContent
[14]   Adenugraha,  S.  P.,  Arinal.  V.,  &  Mulyana,  D.  I.  (2022).  Klasifikasi  Kematangan  Buah  Pisang  Ambon Menggunakan Metode KNN dan PCA Berdasarkan Citra RGB dan HSV. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA . 6(1). 9-17.
https://www.researchgate.net/publication/360955083_Klasifikasi_Kematangan_Buah_Pisang_Ambon_M enggunakan_Metode_KNN_dan_PCA_Berdasarkan_Citra_RGB_dan_HSV#fullTextFileContent