ISSN: 2337-7631 (Printed) ISSN: 2654-4091 (Online)

## PENERAPAN METODE GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX DALAM MENGKLASIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN BUAH NAGA BERBASIS CITRA
Marni Monika Folla 1* dan Semlinda Juszandri Bulan 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, STIKOM Uyelindo Kupang, Jl. Perintis Kemerdekaan I, Kayu Putih, Kecamatan Oebobo, Kota Kupang, Nusa Tenggara Timur
1 Email*: marnimonikafolla@gmail.com
2 Email: semlinda@yahoo.com

## ABSTRAK
Buah naga, juga dikenal sebagai dragon fruit , adalah buah yang berasal dari tanaman kaktus yang termasuk  dalam  genus Hylocereus dan Selenicereus , family  Cactaceae ,  ordo Cactaes ,  dan  kelas Dicotyledonae .  Buah  naga  sangat  populer  di  kalangan  masyarakat  karena  memiliki  berbagai  manfaat kesehatan. Pematangan buah naga dimulai sekitar 11 bulan setelah tanam, dan membutuhkan waktu sekitar 50 sampai 55 hari dari saat kuncup bunga hingga buah siap panen. Proses pematangan buah naga dimulai sekitar 11 bulan setelah penanaman. Dari saat kuncup bunga terbentuk hingga buah siap untuk dipanen, dibutuhkan waktu sekitar 50 sampai 55 hari. Buah naga memiliki tingkat kematangan yang berbeda, yaitu mentah,  setengah  matang,  matang,  dan  terlalu  matang.  Tingkat  kematangan  ini  dapat  dikenali  melalui perubahan warna kulit buah. Saat ini, petani masih melakukan penyortiran buah naga secara manual dengan mengamati secara langsung permukaan buah, namun metode ini sering menghasilkan klasifikasi yang tidak akurat  dan tidak konsisten karena adanya keteledoran pada manusia.  Oleh karena itu, peneliti berupaya untuk  mengembangkan  sebuah  sistem  yang  dapat  mengklasifikasikan  tingkat  kematangan  buah  naga dengan  memanfaatkan  karakteristik  warna Hue  Saturation  Value (HSV)  dan  menerapkan metode Gray Level  Co-Occurrence  Matrix (GLCM).  Dalam  sistem  klasifikasi  yang  dikembangkan  menggunakan perangkat  lunak  Matlab,  terdapat  empat  kategori  kematangan  buah  naga  yang  termasuk  yaitu,  mentah, setengah matang, matang, dan terlalu matang. Terdapat 100 dataset yang digunakan dalam penelitian ini dan  melalui  pengujian  dengan  menggunakan  5- fold-cross  validation .  Penelitian  ini  mencapai  akurasi terbaik  sebesar  90%.  Analisis  data  dilakukan  menggunakan  metode  GLCM  dengan  menghitung  jarak terdekat antara setiap data latihan dan data pengujian yang sama menggunakan rumus jarak Euclidean . Kata Kunci: Buah naga, Gray Level Co-Occurrence Matrix , Kematangan, Pengolahan citra.

## ABSTRACT
Dragon fruit, also known as pitaya, is a fruit that originates from cactus plants belonging to the genus Hylocereus and Selenicereus, in the Cactaceae family, Cactaes order, and Dicotyledonae class. Dragon fruit is highly popular among people due to its various health benefits. The maturation process of dragon fruit begins approximately 11 months after planting, and it takes about 50 to 55 days from the formation of the flower bud to the fruit being ready for harvest. The maturation process of dragon fruit starts approximately 11 months after planting. From the moment the flower bud is formed until the fruit is ready to be harvested, it takes about 50 to 55 days. Dragon fruit has different levels of maturity, namely raw, half-ripe, ripe, and overripe. These maturity levels can be identified through changes in the fruit skin color. Currently, farmers still  manually  sort  dragon  fruit  by  directly  observing  the  fruit's  surface,  but  this  method  often  leads  to inaccurate and inconsistent classifications due to human error. Therefore, researchers are striving to develop a system that can classify the maturity levels of dragon fruit by utilizing Hue Saturation Value (HSV) color characteristics  and  implementing  the  Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix  (GLCM)  method.  In  the classification system developed using Matlab software, there are four maturity categories for dragon fruit, including raw, half-ripe, ripe, and overripe. This research achieved the highest accuracy of 90%. A total of 100 datasets were used, by using 5-fold-cross validation. Data analysis was performed using the GLCM method  by  calculating  the  nearest  distance  between  each  training  and  testing  data  using  the  Euclidean distance formula.
Keywords: Dragon Fruit, Gray Level Co-Occurrence Matrix, Maturity, Image Processing
DOI: 10.35508/jicon.v11i2.11847

## 1. PENDAHULUAN
Buah naga, yang juga dikenal sebagai dragon fruit, berasal dari tanaman kaktus yang termasuk dalam genus Hylocereus dan Selenicereus , family Cactaceae , ordo Cactaes , dan kelas Dicotyledonae [ 1 ]. Asal- usul buah ini ada di Meksiko, Amerika Tengah, dan Amerika Selatan, namun saat ini, budidaya buah naga juga dilakukan di beberapa negara di wilayah Asia, termasuk Indonesia. Bentuk buahnya bulat memanjang dan memiliki kulit yang agak tebal [ 2 ]. Tanaman buah naga adalah varietas tanaman tropis yang memiliki kemampuan adaptasi yang sangat baik terhadap berbagai kondisi lingkungan dan fluktuasi cuaca, termasuk terpapar  sinar  matahari  dan  curah  hujan.  Dalam  kondisi  ideal,  tingkat  curah  hujan  yang  optimal  untuk pertumbuhan buah naga adalah sekitar 60 mm per bulan atau sekitar 720 mm per tahun. Namun, tanaman ini masih dapat tumbuh dengan baik dalam curah hujan antara 600 hingga 1.300 mm per tahun [ 3 ]. Untuk pertumbuhan yang optimal, tanaman buah naga membutuhkan media tumbuh yang berpasir, subur, dan kaya bahan alami yang mengandung kadar Kalsium yang tinggi dan bersifat organik.. Ada empat varietas buah  naga  yang  populer  dalam  budidaya  dan  memiliki  potensi  yang  baik,  yaitu hylocereus  undatus , hylocereus polyrhizus , hylocereus costaricensis , dan selenicereus megalanthus .
Buah naga merupakan buah yang populer di  kalangan masyarakat  dan memiliki banyak manfaat bagi kesehatan [ 4 ]. Budidaya buah naga juga telah banyak dilakukan di Indonesia. Proses pematangan buah naga dimulai sekitar 11 bulan setelah penanaman. Dari saat kuncup bunga terbentuk hingga buah siap untuk dipanen,  dibutuhkan  waktu  sekitar  50  sampai  55 hari.  Tingkat  kematangan  buah  naga  dapat  ditentukan berdasarkan  warna  kulit  buah.  Buah  dianggap  cukup  matang  ketika  seluruh  kulitnya  berwarna  merah, sementara sisik pada buah naga di bagian ujung masih memiliki sedikit warna hijau. Sebelum melakukan pemanenan,  penting  untuk  memperhatikan  tingkat  kematangan  buah  naga  karena  ini  merupakan  faktor penting dalam menentukan mutu buah tersebut.
Di Desa Baumata, Kecamatan Taebenu, Kabupaten Kupang, terdapat kelompok tani yang dikenal sebagai Kampung Daun. Kelompok ini memiliki contoh kebun pertanian terpadu secara organik yang telah berdiri  sejak  tahun  2004.  Mereka  mengelola  lahan  seluas  1,12  hektar  yang  digunakan  untuk  menanam berbagai jenis tanaman pangan dan tanaman hias secara organik, termasuk buah naga. Pada musim panen buah naga, para petani di Kampung Daun melakukan proses penyortiran untuk memperoleh buah naga yang telah matang. Penyortiran merupakan salah satu tahapan yang perlu diberikan perhatian khusus oleh petani dalam  pasca  panen,  yaitu  proses  pemisahan  buah  beradasarkan  tingkat  kematangan.  Proses  penyortiran dilakukan  untuk  mendapatkan  buah  yang  berkualitas  baik  agar  dapat  didistribusikan  ke  masyarakat, penyortiran  yang  tidak  tepat  berpotensi  merugikan  petani.  Selama  ini,  petani  di  kebun  Kampung  Daun melakukan  proses  pemilihan  buah  naga  yang  telah  matang  selama  musim  panen  secara  manual  dengan mengamati langsung permukaan luar buah. Namun, metode klasifikasi manual ini sering kali menghasilkan hasil yang kurang akurat  dan tidak konsisten karena adanya kesalahan manusia. Oleh karena itu, untuk menghindari  ketidakkonsistenan  hasil  klasifikasi,  penting  untuk  menerapkan  teknologi  yang  dapat mengklasifikasikan kematangan buah naga secara akurat dan konsisten melalui pengolahan citra.
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  [ 5 ],  yaitu  implementasi  metode color  moment dan GLCM untuk mendeteksi penyakit tanaman karet mendapat hasil akurasi yang lebih baik dengan kombinasi perhitungan ekstraksi ciri color moment dan GLCM secara paralel dibandingkan dengan kombinasi secara serial ataupun dengan satu fitur ekstraksi. Terdapat juga penelitian sebelumnya yang memanfaatkan ciri gray  level  co-occurrence  matrix (GLCM)  citra  buah  jeruk  keprok  ( citrus  reticulata  blanco )  untuk klasifikasi  mutu  yang  dilakukan  oleh  [ 6 ]  menghasilkan  tingkat  akurasi  terbaik  sebesar  82,5%  dengan jumlah data latih sebanyak 20, nilai distance = 2 pada arah GLCM 45º.
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  peneliti  ingin  memberikan  solusi  pada  permasalahan  diatas yaitu dengan memanfaatkan teknologi pengolahan citra digital yang dapat digunakan untuk mengklasifikasi kematangan buah naga berdasarkan warna kulit buah dengan mengimplementasikan metode Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM).

## 2. MATERI DAN METODE

## Buah Naga
Buah  naga  merupakan  hasil  dari  pohon  kaktus  yang  memiliki  duri  di  setiap  sisinya.  Di  dunia internasional,  buah  ini  dikenal  dengan  sebutan  " Dragon  Fruit ,"  sementara  dalam  bahasa  Latin,  dikenal sebagai " Phitahaya ". Dalam buah naga, dagingnya bisa berwarna putih, merah, atau ungu, dan terdapat biji hitam yang dapat dimakan [ 7 ]. Bentuknya yang unik dan menarik, dengan kulit merah bersisik hijau yang mirip sisik naga, memberinya nama "buah naga" atau " dragon fruit .". Buah naga yang telah matang akan mengalami peningkatan vitamin dan mineral yang dapat mengatur kadar gula darah pada penderita diabetes
DOI: 10.35508/jicon.v11i2.11847
dan meningkatkan kelembutan kulit. Ekstrak dari daun dan kulit buah naga juga memiliki efek positif dalam meningkatkan fleksibilitas pembuluh darah dan menghambat pertumbuhan sel tumor [ 8 ].

## Citra Digital
Citra digital merupakan gambar dua dimensi  yang dapat  diproyeksikan dan ditampilkan di  layar komputer. Citra ini terdiri dari kumpulan nilai digital diskrit yang disebut piksel atau elemen gambar. Citra digital  merupakan  hasil  representasi  gambar  yang  diambil  melalui  proses  sampling  dan  kuantisasi  oleh mesin.  Proses  sampling  mengacu  pada  pembagian  gambar  menjadi  kotak-kotak  kecil  yang  membentuk baris  dan  kolom,  yaitu  ukuran  piksel  dalam  citra.  Sementara  itu,  kuantisasi  menentukan  jumlah tingkat kecerahan  yang  dapat  diwakili  dalam  tingkat  keabuan  ( grayscale )  berdasarkan  jumlah  bit  biner  yang digunakan oleh mesin. Dengan kata lain, kuantisasi dalam citra mencerminkan jumlah warna yang dapat terlihat dalam citra [ 9 ].

## Klasifikasi
Teknik  klasifikasi  adalah  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  mengategorikan  objek  ke  dalam kelompok  atau  kelas  tertentu.  Dalam  berbagai  kasus  yang  melibatkan  pengelompokkan  data  objek, penerapan teknik-teknik klasifikasi dapat mempermudah penyelesaiannya [ 10 ].

## Ekstraksi Fitur
Pengambilan  ciri  citra  melalui  ekstraksi  fitur  merupakan  metode  yang  memanfaatkan  histogram untuk  menggambarkan karakteristik nilai derajat keabuan piksel  dalam sebuah citra. Terdapat tiga jenis ekstraksi fitur citra, yaitu fitur warna, fitur bentuk, dan fitur tekstur [ 11 ]. Dalam penelitian ini, fokus akan diberikan pada ekstraksi fitur warna sebagai salah satu jenis ekstraksi fitur yang digunakan.
Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix (GLCM)  atau co-occurrence  matrix merupakan  fitur  statistik orde  dua  yang  diekstraksi  menggunakan co-occurrence  matrix . Co-Occurrence adalah  matriks  yang digunakan  untuk  menggambarkan  korelasi  spasial  antara  piksel-piksel  dalam  sebuah  citra.  Matriks  ini mencerminkan hubungan ketetanggan antara piksel-piksel dalam citra dengan berbagai arah orientasi dan jarak spasial [ 12 ].
Perhitungan kemunculan bersama atau co-occurrence merupakan penghitungan jumlah kemunculan piksel pada satu level nilai yang berdekatan dengan piksel pada level nilai tertentu yang berdekatan dengan piksel pada level nilai lainnya, dengan jarak (d) dan sudut orientasi (θ) yang ditentukan. Jarak diukur dalam satuan  piksel,  sedangkan  orientasi  diukur  dalam  derajat.  Orientasi  dibagi  menjadi  empat  sudut  dengan interval  45°,  yaitu  0°,  45°,  90°,  dan  135°.  Biasanya,  jarak  antara  piksel-piksel  dalam  perhitungan co- occurrence ditetapkan sebagai satu piksel. Co-occurrence matrix dalam hal ini adalah matriks berbentuk kotak dengan jumlah elemen yang sama dengan kuadrat dari jumlah tingkat intensitas piksel dalam citra. Setiap elemen (p, q) dalam matriks co-occurrence merepresentasikan probabilitas kemunculan nilai p yang berdekatan dengan piksel bernilai q pada jarak d dan orientasi (180 - θ) [ 13 ].
Penggunaan analisis tekstur lebih efektif dalam menggambarkan karakteristik tekstur citra dengan parameter-parameter  yang  dapat  diukur,  seperti  energi,  kontras,  homogenitas,  dan  korelasi.  Perhitungan empat fitur dapat dijabarkan sebagai berikut :
a. Energi ( Energy )
Energi  merupakan  metrik  yang  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  konsentrasi  pasangan  piksel dengan intensitas keabuan tertentu dalam matriks co-occurrence . Rumus energy dapat dilihat pada Persamaan 1 .
𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔𝑦 =   ∑ 𝑖, 𝑗 𝑃 𝑑 2 (𝑖, 𝑗) (1)
Dalam konteks matriks co-occurrence , p(i, j) mengacu pada nilai pada baris ke-i dan kolom ke-j dalam matriks tersebut [ 14 ].
b. Kontras ( Contrast )
Kontras adalah sebuah hasil perhitungan yang menggambarkan tingkat variasi intensitas keabuan yang ada dalam citra. Rumus contrast dapat dilihat pada Persamaan 2 [ 14 ].
𝐶𝑜𝑛𝑡𝑟𝑎𝑠𝑡 =   ∑ ∑ (𝑖 − 𝑗) 2 𝑗 𝑖 𝑃 𝑑 (𝑖, 𝑗) (2)
c. Homogenitas ( Homogeneity )
Homogenitas  adalah  metrik  yang  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  keseragaman  atau  kesamaan variasi dalam intensitas keabuan citra pada matriks co-occurrence . Rumus homogeneity dapat dilihat pada Persamaan 3 [ 14 ].
𝐻𝑜𝑚𝑜𝑔𝑒𝑛𝑒𝑖𝑡𝑦 =   ∑ ∑ 𝑃 𝑑 (𝑖,𝑗) 1+| 𝑖−𝑗 | 𝑗 𝑖 (3)
d. Korelasi ( Correlation )
DOI: 10.35508/jicon.v11i2.11847
Petunjuk adanya struktur linear dalam citra menunjukan ukuran ketergantungan linear keabuan citra. Rumus correlation dapat dilihat pada Persamaan 4 [ 14 ].
𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 =   ∑ ∑ 𝑖𝑗𝑃𝑑(𝑖,𝑗)− 𝑈 𝑥 𝑈 𝑦 𝜎 𝑥 𝜎 𝑦 𝑗 𝑖 (4)

## Metode Penelitian
Untuk  mengolah  data  menjadi  sebuah  informasi  yang  dapat  dimengerti  dan  dapat  menjawab masalah-masalah  yang  berkaitan  dengan  kegiatan  penelitian  klasifikasi  tingkat  kematangan  buah  naga menggunakan Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) yang dapat digambarkan ke dalam flowchart seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1 .
Gambar 1. Flowchart Penelitian
a. Data citra buah naga
Pengumpulan data menjadi  tahap awal  sebelum prosesan data citra. Citra buah naga diambil pada penelitian ini sebanyak 100 data citra buah naga.
b. Pra-Proses Pada tahap ini dilakukan cropping citra dengan ukuran citra baru yaitu 256x256 piksel secara manual dalam sistem.
c. Ekstraksi ciri
Matriks  citra  yang  berukuran  256x256  piksel  akan  diubah  menjadi  vektor  berukuran  1x3  dengan proses ekstraksi ciri menggunakan citra hue saturation value (HSV). Pada tahap ini juga citra akan menghitung nilai masing-masing ciri.
d. Bagi data
Pada tahap ini data citra dibagi menjadi dua bagian yaitu data uji dan data latih dengan menggunakan metode 5- fold cross validation .
e. Klasifikasi dengan GLCM
Klasifikasi dilakukan dengan data masukkan berupa matriks komposisi dari proses ekstraksi ciri yang telah  dilakukan  sebelumnya  dengan  mencari  jarak  terdekat  antara  data  uji  dengan  data  latih menggunakan rumus euclidean distance , proses klasifikasi akan menghasilkan empat kelas yaitu kelas mentah, setengah matang, matang dan terlalu matang. Rumus euclidean distance dapat dilihat pada Persamaan 5 .
𝐸𝑢𝑐𝑙𝑖𝑑𝑒𝑎𝑛 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒 =   √(𝑥 1 −   𝑥 2 ) 2 −   (𝑦 1 −   𝑦 2 ) 2 (5)
f. Evaluasi Evaluasi atau pengujian dilakukan dengan menggunakan confusion matrix . Confusion Matrix adalah sebuah metode yang biasa digunakan untuk perhitungan akurasi, recall , precision , dan error rate .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Data Citra
Data yang digunakan adalah 100 data citra buah naga dengan ukuran 256 x 256 piksel yang terdiri dari empat tingkat kematangan buah naga yaitu mentah, setengah matang, matang dan terlalu matang atau busuk.
DOI: 10.35508/jicon.v11i2.11847

## Praproses
Pada tahap praproses dilakukan proses cropping ukuran data citra menjadi 256 x 256 piksel seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2 .

## Gambar 2. Cropping ukuran asli citra ke ukuran baru

## Ekstraksi Ciri
Pada proses ini citra yang telah melalui tahap praproses selanjutnya mengubah citra RGB menjadi HSV. selanjutnya akan dilakukan ekstraksi ciri citra dengan menghitung nilai mean hue , mean saturation dan mean value dari citra HSV tersebut. Dapat dilihat seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1 .
Tabel 1. Data nilai ekstraksi HSV Data Ke - Mean Hue Mean Saturation Mean Value 1 0.4661 0.3557 0.1685 2 3 0.4698 0.3598 0.1642 0.3250 0.3053 0.1682 4 0.3069 0.2978 0.1742 5 0.3151 0.3015 0.1916 : : : : 100 0.4002 0.1858 0.3208 Bagi Data
Pada  tahap  ini  data  dibagi  menggunakan  5- fold-cross  validation dimana  100 record pada  data training akan dibagi secara acak dalam 5 bagian kemudian akan diukur tingkat akurasi, precision , sensitivity dan specificity .
Klasifikasi Gray Level Co-Occurrence Matrix Klasifikasi  dilakukan  dengan  data  masukkan  berupa  matriks  komposisi  dari  proses  ekstraksi  ciri yang  telah  dilakukan  sebelumnya  dengan  mencari  jarak  terdekat  antara  data  uji  dengan  data  latih menggunakan  rumus euclidean  distance ,  proses  klasifikasi  akan  menghasilkan  empat  kelas  yaitu  kelas mentah, setengah matang, matang dan terlalu matang. Layout klasifikasi citra buah naga dapat dilihat pada Gambar 3 .
Gambar 3. Layout Klasifikasi Citra Buah Naga

## Evaluasi
Evaluasi dilakukan untuk menguji seberapa besar akurasi metode Gray Level Co-Occurrence Matrix dalam mengklasifikasi kelas dengan menggunakan confusion matrix . Hasil perhitungan confusion matrix dapat dilihat pada Tabel 2 . Tabel 2. Akurasi dari pengujian Pengujian ke Akurasi Precission Sensitivity Specificity 1 80 % 83,03571 % 80 % 20 % 2 80 % 80 % 80 % 20 %
DOI: 10.35508/jicon.v11i2.11847
3 80 % 81,666666 % 80 % 25 % 4 85 % 90,625 % 85 % 15 % 5 90 % 92,857142 % 90 % 10 % Hasil evaluasi dengan confusion matrix dibagi dalam 5- fold cross validation dengan menghitung nilai akurasi, precision , sensitivity dan specificity , dimana dapat dilihat pada Gambar 4 .
Gambar 4. Grafik hasil perhitungan evaluasi confusion matrix
Dari Tabel 2 terlihat bawah hasil akurasi terendah pada fold ke-1, 2 dan 3 yaitu 80% dan akurasi tertinggi pada fold ke-5 yaitu 90%. Hasil precision terendah pada fold ke-2 yaitu 80% dan hasil precision tertinggi pada fold ke-5 yaitu 92,857142%. Hasil sensitivity terendah pada fold ke-1, 2 dan 3 yaitu 80% dan hasil sensitivity tertinggi pada fold ke-5 yaitu 90%. Hasil specificity terendah pada fold ke-5 yaitu 10% dan hasil specificity tertinggi pada fold ke-3 yaitu 25%. Dari hasil pengujian, nilai akurasi mentukan jumlah semua nilai prediksi benar, sedangkan nilai precision menentukan hasil keakuratan dari hasil klasifikasi. Nilai sensitivity memprediksi nilai yang benar sedangkan nilai specificity memprediksi nilai yang salah. Berdasarkan  pengujian  program  dapat  disimpulkan  bahwan  program  berhasil  dalam  mengklasifikasi tingkat kematangan buah naga dalam kelas mentah, setengah matang, matang dan terlalu matang dengan mencapai tingkat akurasi 90%.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa klasifikasi tingkat kematangan buah naga dengan menerapkan metode GLCM berhasil diimplementasikan dengan baik. Hasil klasifikasi buah naga mentah,  setengah  matang,  matang  dan  terlalu  matang  dengan  menerapkan  metode  GLCM  memperoleh validasi pengujian tertinggi pada fold ke-5 dengan keakurasian 90%, precision 92,857142% , sensitivity 90% dan specificity 10%. Dimana nilai akurasi menentukan jumlah semua nilai prediksi benar, sedangkan nilai precission menentukan hasil keakuratan dari hasil klasifikasi. Nilai sensitivity memprediksi nilai yang benar sedangkan nilai specificity memprediksi nilai yang salah. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa program  berhasil mengklasifikasi  tingkat  kematangan buah naga mentah, setengah matang, matang dan terlalu  matang.  Dalam  rangka  pengembangan  penelitian  selanjutnya,  disarankan  untuk  pada  sistem  ini belum memisahkan antara objek ( foreground ) dengan background yang menyebabkan pengolahan citra terjadi pada semua objek yang ada didalam  citra oleh sebab itu penulis menyarankan untuk  menambah tahap segmentasi citra pada sistem dan juga penulis menyarankan untuk mencoba dengan algoritma atau metode yang lainnya untuk memperoleh hasil akurasi pada buah naga yang benar-benar optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S. Rahayu, Budidaya Buah Naga Cepat Panen , 1st ed. Jakarta: Infra Hijau, 2014.
[2] N.  Khuriyati,  M.  B.  Fibriato,  and  D.  A.  Nugroho,  “Penentuan  Kualitas  Buah  Naga  (Hylocereus undatus)  Dengan  Metode  Non-Destruktif  [Non-destructive  Determination  of  Dragon  Fruit (Hylocereus undatus) Quality],” J. Teknol. Ind. Has. Pertan. , vol. 23, no. 2, p. 65, Sep. 2018, doi: http://dx.doi.org/10.23960/jtihp.v23i2.65-74 .
[3]  Juherman, Mari berbisnis buah naga super red (Hylocereus undatus) . Cianjur: PPPPTK Pertanian, 2017.  [Online]:  Available: https://bbppmpvpertanian.kemdikbud.go.id/?p=2243/ .  [Accessed  31 October 2023].
[4] L. O. Prakoso, H. Yusmaini, M. S. Thadeus, and S. Wiyono, “Perbedaan efek ekstrak buah naga merah
0% 20% 40% 60% 80% 100% 1 2 3 4 5 Evaluasi confusion matrix Akurasi Precission
Sensitivity Specificity
(Hylocereus polyrhizus) dan ekstrak buah naga putih (Hylocereus undatus) terhadap kadar kolesterol total tikus putih (Rattus norvegicus),” J. Gizi dan Pangan , vol. 12, no. 3, pp. 195 – 202, Nov. 2017, doi: https://doi.org/10.25182/jgp.2017.12.3.195-202 .
[5] A. Saragih  and M. Sianturi, “Implementasi  Metode Color Moment dan GLCM Untuk Mendeteksi Penyakit Tanaman Karet,” Inf. dan Teknol. Ilm. , vol. 7, no. 2, pp. 145 – 151, 2020, [Online]. Available: https://www.ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/inti/article/view/2377 .  [Accessed  31  October 2023].
[6] R. Widodo, A. W. Widodo, and A. Supriyanto, “Pemanfaatan Ciri Gray Level Co -Occurrence Matrix (GLCM) Citra Buah Jeruk Keprok (Citrus reticulata Blanco) untuk Klasifikasi Mutu,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 11, pp. 5769 – 5776, 2018, [Online]. Available: https://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/3420 . [Accessed 31 October 2023].
[7]  N. Idawati, Budidaya Buah Naga Hitam : Varietas Baru Yang Kian Diburu . Yogyakarta: Pustaka Baru Press, 2012.
[8] R. Nisa, R. Mulfianda, and M. Mulyatina, “ Efek Buah Naga Merah (Hylocereus Polyrhizus) Terhadap Penurunan Kadar Gula Darah Pada Penderita Diabetes Mellitus Tipe 2,” Idea Nurs. J. , vol. XII, no. 2, pp. 19 – 25, 2021, [Online]. Available: https://jurnal.usk.ac.id/INJ/article/download/22245/15393 . [Accessed 31 October 2023].
[9]  R. Gonzalez and R. Woods, Digital Image Processing Third Edition , 3rd ed. New Jersey: Pearson Prentice Hall, 2010.
[10]  A. S. Maulani, Klasifikasi Batik Menggunakan Metode Multi Texton Histogram dan Support Vector Machine [Skripsi] . Malang: Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah, 2017.
[11] D. Amirullah, “Sistem Pencarian Semantik Impresi dengan Mekanisme Pembobotan Kombinasi Fitur Warna  dan  Fitur  Bentuk,” INOVTEK  Polbeng  -  Seri  Inform. ,  vol.  3,  no.  1,  p.  41,  2018,  doi: https://doi.org/10.35314/isi.v3i1.332 .
[12] G. Gressiva and F. Chandra, “Sistem Pengenalan Motif Songket Melayu Menggunakan Ekstraksi Fitur Principal Component Analysis dan Gray Level Co- Occurrence Matrix dan Jaringan Saraf Tiruan,” J.
Jom FTEKNIK , vol. 5, no. 2, pp. 1 – 7, 2018. [Online]. Available:
https://jom.unri.ac.id/index.php/JOMFTEKNIK/article/view/22206 . [Accessed 31 October 2023].
[13] Y. R. Kaesmetan and M. V. Overbeek, “Digital Image Processing using Texture Features Extraction of Local Seeds in Nekbaun Village with Color Moment, Gray Level Co Occurance Matrix, and k- Nearest  Neighbor,” Ultim.    J.  Tek.  Inform. ,  vol.  13,  no.  2,  pp.  81 – 88,  2022,  doi: https://doi.org/10.31937/ti.v13i2.2038 .
[14]  I. Purnamasari and T. Sutojo, “ Pengenalan Ciri Garis Telapak Tangan Menggunakan Ekstraksi Fitur (GLCM) dan Metode K-NN Palm Characteristic Recognition Using Feature Extraction (GLCM) and K- NN  Method,” J.  VOI  (Voice  Informatics) ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  221 – 229,  2017.  doi: https://doi.org/10.33050/ccit.v10i2.541 .