Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.5.780 Vol. 4, No. 5, October 2023, pp. 1021-1032 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## CLASSIFICATION OF TOMATO QUALITY BASED ON COLOR FEATURES AND SKIN CHARACTERISTICS USING IMAGE PROCESSING BASED ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
Andi Sadri Agung 1 , Amin Farid Dirgantara SR 2 , Muh Syachrul Hersyam 3 , Andi Baso Kaswar *4 , Dyah Darma Andayani 5
1,2,3,4,5 Department of Informatics and Computer Engineering, Faculty of Engineering, Universitas Negeri Makassar, Indonesia
Email: 1 andisadriagung@gmail.com , 2 aminfarid05@gmail.com , 3 tarunamit2001@gmail.com , 4 a.baso.kaswar@unm.ac.id , 5 dyahdarma@unm.ac.id
(Article received: Desember 07, 2022; Revision: Desember 28, 2022; published: October 15, 2023)

## Abstract
Tomato  (Solanum  Lycopersicum)  is  a  plantation  commodity  in  Indonesia  with  a  production  rate  that  tends  to increase every year. With a high economic value, maintenance is  important so that the quality is getting better. The problems that arise at this time are related to the determination of the quality of tomatoes which is still done manually  and  depends  on  humans  so  classification  using  technology  is  considered  important  to  be  developed. Previously  there  has  been  researching  related  to  the  classification  of  tomatoes.  However,  accuracy  and computation time still need to be improved. Therefore, in this research, a method of classification of tomatoes was carried out using Artificial Neural Network (ANN) Backpropagation algorithm by utilizing color features and skin characteristics  based  on  image  processing.  This  research  followed  several  stages,  from  acquiring  300  tomato images with 3 class levels to the classification process using ANN Backpropagation. Several training scenarios and tests were conducted to select the feature combined with the highest accuracy and fastest computation time. The combination of 3 best features used is RGB color feature with shape and texture features as skin characteristic parameters.  Based  on  training  results  with  210  training  images,  an  accuracy  of  100%  was  obtained  with  a computation time of 2.58 seconds per image. While test results with 90 test images, accuracy reaches 95.5% with a  computing  time  of  1.39  seconds  per  image.  So  it  can  be  concluded  that  the  method  used  has  gone  well  in classifying tomato image quality based on color features and skin characteristics.
Keywords : Artificial Neural Networks, Classification, Image Processing, Quality, Tomatoes.

## KLASIFIKASI KUALITAS TOMAT BERDASARKAN FITUR WARNA DAN CIRI KULIT MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN BERBASIS PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

## Abstrak
Tomat  ( Solanum  Lycopersicum )  merupakan  salah  satu  komoditas  perkebunan  di  Indonesia  dengan  tingkat produksi yang cenderung meningkat tiap tahunnya. Dengan nilai ekonomi yang tinggi, perawatan yang dilakukan penting  sehingga  kualitasnya  semakin  baik.  Permasalahan  yang  timbul  saat  ini  terkait  penentuan  kualitas  buah tomat  yang  masih  dilakukan  secara  manual  dan  tergantung  pada  manusia,  sehingga  pengklasifikasian  dengan memanfaatkan teknologi dirasa penting untuk dikembangkan. Sebelumnya telah ada penelitian terkait klasifikasi buah tomat. Namun, akurasi dan waktu komputasi masih perlu ditingkatkan. Oleh karena itu, pada penelitian ini dilakukan metode klasifikasi buah tomat menggunakan algoritma Jaringan Saraf Tiruan (JST) Backpropagation dengan memanfaatkan fitur warna dan ciri kulit berbasis pengolahan citra. Penelitian ini melalui beberapa tahap dimulai  dari  akuisisi  300  citra  tomat  dengan  3  tingkatan  kelas  hingga  proses  klasifikasi  menggunakan  JST Backpropagation . Beberapa skenario pelatihan serta pengujian dilakukan untuk memilih kombinasi fitur dengan akurasi  tertinggi  dan waktu komputasi  tercepat. Diperoleh kombinasi  3 fitur terbaik  yang digunakan yaitu fitur warna RGB dengan fitur bentuk dan tekstur sebagai parameter ciri kulit. Berdasarkan hasil pelatihan dengan 210 citra  latih,  diperoleh  akurasi  mencapai  100%  dengan  waktu  komputasi  2,58  detik  per  citra.  Sedangkan  hasil pengujian dengan 90 citra uji, akurasi  mencapai  95,5% dengan waktu komputasi  1,39 detik per citra. Sehingga dapat disimpulkan bahwa metode yang digunakan telah berjalan dengan baik dalam melakukan klasifikasi kualitas citra tomat berdasarkan fitur warna dan ciri kulit.
Kata kunci : Jaringan Saraf Tiruan, Klasifikasi, Kualitas, Pengolahan Citra, Tomat.

## 1. PENDAHULUAN
Tomat  yang  memiliki  bahasa  latin Solanum lycopersicum merupakan  tanaman  hortikultura berupa  sayuran  berbentuk  buah,  yang  banyak dibudidayakan  di  daerah  beriklim  tropis  maupun subtropis [1]. Tomat berasal dari keluarga Solanaceae yang  dikategorikan  tanaman  asli  asal  Amerika Tengah  dan  Selatan  [2],  [3].  Kata  “tomat”  diambil dari  Bahasa Nauhat ,  di  mana  merupakan  keluarga dekat  dari  kentang.  Tomat  dalam  bentuk  segar mengandung  zat  yang  memiliki  gizi  lengkap,  baik dan bermanfaat bagi tubuh seperti kandungan tinggi akan vitamin A dan C [4].
Selain  itu,  tomat  juga  merupakan  komoditas perkebunan  yang  digunakan  untuk  olahan  bahan makanan,  kosmetik,  hingga  obat-obatan  [5].  Oleh sebab  itu,  perkebunan  tomat  terus  berkembang  dan menjadi salah satu komoditas ekspor nasional.
Menurut  data  terkait  Produksi  Tanaman Sayuran  dari Badan Pusat Statistik (BPS), produksi tomat  di  Indonesia  pada  tahun  2021  mencapai  1,11 juta  ton.  Jumlah  tersebut  meningkat  2,72% dibandingkan  pada  tahun  sebelumnya  sebesar  1,08 juta ton [6]. Melihat trennya, produksi tomat nasional cenderung meningkat sejak 2017 [6]. Produksi tomat pun  mencapai  level  tertingginya  dalam  satu  dekade terakhir  pada  tahun  2021.  Oleh  karena  itu,    tomat masih  memiliki  nilai  ekonomi  yang  tinggi,  namun membutuhkan  perawatan  yang  serius  sehingga tingkat kualitasnya juga bermacam-macam [7].
Penentuan  kualitas  buah  tomat  masih  menjadi perhatian penting saat ini. Kualitas merupakan suatu karakter  dari  variabel  yang  menunjukkan  tingkat keunggulan  suatu  variabel  maupun  kemampuannya dalam  memenuhi  kebutuhan  tertentu  [8].  Proses pemilihan kualitas buah tomat yang dilakukan secara manual,  di  mana  selama  ini  bergantung  pada  ciri warna yang dimiliki oleh tomat tersebut. Berdasarkan hasil  pengamatan  ciri  warna  tomat,  kemudian  akan dilakukan  identifikasi  secara  manual  juga.  Namun, proses  tersebut  memiliki  banyak  kelemahan,  salah satunya adalah memerlukan waktu  yang lama untuk mengamati tomat tersebut sebelum diidentifikasi [3].
Pengukuran  kualitas  tomat  secara  manual  juga memiliki  tingkat  akurasi  yang  rendah  [9].  Sehingga pemanfaatan  teknologi  dengan  menggunakan  citra digital dirasa sangat penting untuk mengukur kualitas dari  tomat  tersebut.  Dengan  memanfaatkan  citra digital  dapat  mengukur  tingkat  kualitas  dari  tomat tersebut  berdasarkan  warna  hingga  fitur  lainnya dengan  cara  melakukan  proses  pengolahan  citra digital [9].
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  telah dilakukan  penelitian  terkait  kualitas  tomat  berbasis pengolahan  citra  dengan  menggunakan  beberapa metode  yang  berbeda,  salah  satunya  yaitu  metode
jaringan  saraf  tiruan backpropagation .  Dengan menggunakan  7  tolak  ukur input ,  diperoleh  tingkat akurasi dalam mengklasifikasi kerusakan mutu tomat pada  terhadap  data  latih  mencapai  89,04%  dan  data uji  mencapai  81,11%  [10].  Penelitian  berikutnya dengan  metode  yang  sama  yaitu  melakukan identifikasi  terhadap  kualitas  buah  tomat  dengan metode backpropagation menunjukkan  tingkat akurasi mencapai 76,7% [11].
Selain  itu,  beberapa  penelitian    menggunakan metode berbeda seperti K-Nearest Neighbor (KNN), diperoleh  tingkat  akurasi  pada  proses  pelatihan mencapai  86.6%  dan  pada  proses  pengujiannya mencapai  70%  [12].  Selanjutnya,  menggunakan metode Learning  Vector  Quantization (LVQ) diperoleh  tingkat  akurasi  mencapai  76,67%  dalam proses deteksi kadar tomat [13]. Terakhir, penelitian yang  menggunakan  metode  jaringan  saraf  tiruan (JST).  Dari  penelitian  tersebut  diperoleh  hasil menunjukkan akurasi mencapai 90% yang membutuhkan  waktu  3,12  detik  pada  setiap  proses citra [4].
Namun,  berdasarkan  hasil  penelitian  di  atas, dapat ditarik sebuah kesimpulan bahwa dari beberapa metode  yang  digunakan  tingkat  akurasi  dari  hasil klasifikasinya masih  perlu  untuk ditingkatkan. Perlu penambahan parameter pengukuran lainnya sehingga hasil klasifikasi yang didapat lebih akurat. Selain itu juga,  jumlah  sampel  yang  tergolong  sedikit,  baik terhadap data latih  dan data uji akan mempengaruhi tingkat  keakuratan  dari  penelitian  yang  telah dilakukan. Semakin banyak data yang diproses maka hasil  dan  tingkat  akurasi  terhadap  proses  klasifikasi akan jauh lebih baik.
Oleh karena itu, berdasarkan uraian permasalahan  tersebut  di  atas,  pada  penelitian  ini dilakukan klasifikasi kualitas tomat berdasarkan fitur warna  dan  ciri  kulit  menggunakan  jaringan  saraf tiruan  berbasis  pengolahan  citra.  Metode  yang dilakukan  terdiri  atas  enam  tahapan  utama  yaitu proses  akuisisi  citra, preprocessing ,  segmentasi, operasi  morfologi,  ekstraksi  fitur  dan  klasifikasi. Pada  metode  yang  dilakukan,  klasifikasi  citra  buah tomat  bukan  hanya  berdasarkan  fitur  warna,  namun juga  menggunakan  ciri  kulitnya.  Selain  itu,  sampel citra yang digunakan sebanyak 300 citra  tomat yang terbagi menjadi 3 level.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini,  menggunakan metode yang terdiri dari beberapa tahap secara berurut, yaitu tahap akuisisi citra, tahap preprocessing , tahap segmentasi, tahap  operasi  morfologi,  tahap  ekstraksi  fitur,  dan tahap klasifikasi. Tahap - tahap tersebut ditunjukkan pada gambar 1.
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.5.780 Vol. 4, No. 5, October 2023, pp. 1021-1032 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## Gambar 1. Tahapan-Tahapan Metode Penelitian

## 2.1. Tahap Akuisisi Citra
Tahap  ini  merupakan  proses  pengambilan  atau akuisisi dataset citra tomat. Contoh hasil akuisisi citra dapat dilihat pada gambar 2. Terdapat 300 buah citra tomat yang diakusisi, yang terdiri dari 100 buah citra tomat  kualitas  baik,  100  buah  citra  tomat  kualitas sedang,  dan  100  buah  citra  tomat  kualitas  rendah. Proses  akusisi  citra  dilakukan  sebagaimana  pada gambar 3.
Gambar 2. Hasil Akuisisi Citra

## Gambar 3. Proses Akuisisi Citra
Dengan  menggunakan  kamera  DSLR  Canon EOS 77D, settingan manual ISO 800, focal length 55 mm, exposure  time 1/60  sec, F-Stop f/5.6  dan no flash . Output citra yang dihasilkan berdimensi 2976 x
1680  piksel  dengan  resolusi  72  dpi.  Selain  itu,  kain hitam  sebagai  latar  belakang  atau background citra yang diletakkan pada sebuah box yang berisi lampu, dan di  atas box terdapat  sebuah lubang agar kamera dapat  mengambil  citra  tomat  di  dalamnya.  Jarak objek citra dengan kamera sebesar 40 cm secara garis vertikal.
Ini  bertujuan  agar  hasil  akuisisi  citra  berada dalam kondisi yang stabil dan tidak terpengaruh oleh noise maupun intensitas cahaya yang relatif berubah.

## 2.2. Tahap Preprocessing
Tahapan  selanjutnya  adalah preprocessing ,  di mana  hasil  akuisisi    dataset  citra  tomat  dimasukkan ke dalam sistem. Sistem akan membaca citra digital dan  mengubahnya  menjadi  citra  RGB,  kemudian mengkonversinya masing-masing ke dalam 3 channel yaitu channel Red (R) ,  Green (G), Blue (B).  Dari ketiga channel tersebut,  salah  satu channel yang cocok dipilih untuk digunakan pada tahap segmentasi.
Pada  penelitian  ini, channel R  terpilih  karena tomat  pada  dasarnya  lebih  cenderung  berwarna merah,  sehingga  proses  pemisahan background dan objek  nantinya  akan  lebih  akurat  dibanding menggunakan channel lainnya. Channel R  ini  juga akan  digunakan  hingga  proses  tahap  akhir  yaitu klasifikasi.

## 2.3. Tahap Segmentasi
Tahap  segmentasi  merupakan  tahapan  untuk membedakan antara objek dan background pada citra [14].  Pada  penelitian  ini,  metode  segmentasi  yang digunakan adalah metode Threshold Otsu . Metode ini merupakan
metode segmentasi dengan memanfaatkan  nilai threshold secara  otomatis  pada citra untuk melakukan proses segmentasi.
Dalam penelitian ini, proses segmentasi dimulai dengan membaca histogram citra dari channel R yang telah  dipilih  pada  tahap preprocessing sebelumnya. Output dari  segmentasi  adalah  citra biner ,  di  mana area  putih  atau  bernilai  1  merupakan  bagian  objek, sedangkan  area  hitam  atau  bernilai  0  adalah  bagian background .
Untuk  mendapat  hasil  segmentasi  yang  lebih akurat  dalam  mendapatkan  area  objek,  maka dilakukan  pembersihan noise terhadap  citra  hasil segmentasi menggunakan operasi morfologi terlebih dahulu,  sebelum  dilakukan  ekstraksi  fitur  dari  citra area objek.

## 2.4. Tahap Operasi Morfologi
Operasi  morfologi  merupakan  sebuah  operasi yang  umum  dilakukan  terhadap  sebuah  citra biner hasil segmentasi dengan mengubah atau menghilangkan beberapa unsur objek yang terkandung  pada  citra.  Operasi  ini  bertujuan  untuk menghasilkan  kualitas  citra  yang  jauh  lebih  baik sehingga  hasil  ekstraksi  lebih  akurat  dalam menentukan objek dan background yang diteliti. Operasi  yang  umum  digunakan  pada  tahap  ini adalah dilasi, erosi, closing, opening, hole filling dan bwareaopen dengan strukturing  element ( strel ) berupa  parameter  yang  terdiri  atas  10  jenis,  salah satunya  yaitu disk yang  akan  digunakan  pada penelitian ini.
Erosi adalah pengikisan atau pengecilan  piksel objek citra. Dilasi adalah pelebaran piksel objek citra. Opening merupakan  gabungan  antara  operasi erosi yang  dilanjutkan  dengan dilasi . Closing merupakan gabungan  antara  operasi dilasi yang  dilanjutkan dengan erosi [15].  Operasi hole  filling digunakan untuk menutup lubang yang terdapat pada area objek citra  [16].  Terakhir,  operasi bwareaopen digunakan untuk menghilangkan objek-objek yang terdapat pada citra, penghapusan objek berdasarkan dari batas nilai yang diberikan.
Pada  penelitian  ini,  operasi  morfologi  diawali dengan  melakukan  operasi opening terhadap  citra segmentasi  dengan strel  disk bernilai  5.  Setelah  itu, terhadap citra hasil opening dilakukan operasi closing dengan strel disk bernilai 10. Selanjutnya, dilakukan operasi hole filling terhadap citra hasil closing yang mengeluarkan output citra hasil hole filling.
Pada  citra hole  filling ini  dilakukan  operasi terakhir yaitu bwareaopen dengan parameter sebesar 20000,  yang  artinya  membersihkan  objek  lain  yang nilai  luasnya    ≤  20000  piksel.  Dari  proses  ini diperoleh  citra  hasil  segmentasi  bersih  antara  objek dan background yang  akan  diekstrak  fiturnya  untuk menjadi parameter dalam proses klasifikasi.

## 2.5. Tahap Ekstraksi Fitur
Proses ekstraksi fitur bertujuan untuk mengambil  nilai  fitur  dari  citra  bersih  hasil  operasi segmentasi dan morfologi yang fiturnya dapat berupa
warna,  bentuk,  tekstur.  Fitur  yang  dipilih  nantinya harus sesuai  dan menjadi parameter pembeda dalam proses  klasifikasi  dari  tiap  kelas  citra  yang  telah diakusisi [17].
Pada  penelitian  ini,  yang  menjadi  parameter adalah  fitur  warna  dan  ciri  kulit.  Untuk  fitur  warna yang  digunakan  adalah  nilai  ruang  fitur  RGB.  Pada fitur  warna  RGB,  ekstraksi  nilai  dilakukan  dengan cara menghitung nilai piksel channel R, G, dan B dari objek  citra,  lalu  menentukan  nilai  rata-rata  piksel ( mean ) dari tiap channel RGB tersebut.
Sedangkan untuk ciri kulit berdasarkan dari fitur bentuk  yaitu  nilai area,  perimeter,  metric dan  fitur tekstur terdiri atas nilai contrast, correlation, energy, serta homogeneity dengan menggunakan Gray-Level Co-occurrence  Matrix (GLCM).  GLCM  adalah sebuah  metode  analisis  untuk  mengekstrak  ciri tekstur berbasis statistical , ciri tersebut diperoleh dari piksel  matrik  yang  memiliki  nilai  tertentu  serta membentuk sebuah sudut pola [18]. Fitur tersebut di atas akan menjadi parameter input dalam melakukan klasifikasi terhadap citra tomat.

## 2.6. Tahap Klasifikasi
Proses klasifikasi kualitas tomat diawali dengan membagi data citra ke dalam 2 dataset yaitu data latih sebesar  70%  dari  keseluruhan  dataset,  dan  sisanya menjadi  data  uji  sebesar  30%.  Masing  -  masing dataset memuat 3 kelas yaitu citra kualitas tomat baik (1),  kualitas  tomat  sedang  (2),  dan  kualitas  tomat rendah  (3).  Data  latih  berguna  untuk  membangun model  klasifikasi  yang  akan  digunakan  untuk skenario pengujian terhadap data uji.
Adapun  metode  klasifikasi  yang  digunakan adalah Jaringan Saraf Tiruan (JST) dengan algoritma Feedforward Backpropagation. Model arsitektur JST yang  digunakan  terdiri  dari input  layer dengan  7 neuron input berdasarkan fitur yang telah diekstraksi sebelumnya  [19].  Selanjutnya,  terdapat  2 hidden layer dengan masing-masing 10 neuron dan 5 neuron yang    menggunakan  fungsi  aktivasi Log-sigmoid. Sedangkan  pada output  layer menggunakan  fungsi aktivasi linear dengan  1 neuron  output yaitu  nilai kelas hasil klasifikasi dari citra tomat tersebut.
Untuk pelatihan, model yang digunakan adalah
Levenberg-Marquardt. Sedangkan
penilaian performanya  menggunakan Mean  Square  Error (RMSE) dan Misclassification Error (ME).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini, dimulai dengan pembagian 300  dataset  citra  tomat  yang  terdiri  atas  3  kelas kualitas  yaitu  baik,  sedang  dan  rendah  menjadi  dua dataset  yaitu  citra  latih  dan  citra  uji.  Citra  latih sebesar 70% atau 210 citra, terdiri  atas 70  citra tiap kelas. Sedangkan citra uji sebesar 30% atau 90 citra, terdiri atas 30 citra tiap kelasnya. Hasil akuisisi citra berdasarkan kelasnya dapat dilihat pada gambar 4.
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.5.780 Vol. 4, No. 5, October 2023, pp. 1021-1032 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871
(a)
(b) (c) Gambar 4. Citra Kualitas Tomat (a) Baik, (b) Sedang dan (c) Rendah (a) (b) (c) (d)
Gambar 5. Citra Tomat (a) Channel RGB, (b) Channel R, (c) Channel G, dan (d) Channel B
Berdasarkan gambar 4, dapat dilihat perbedaan dari  ketiga kualitas tomat  tersebut. Pada  gambar 4a, citra tomat kualitas baik memiliki warna kulit merah yang  merata  dan  tidak  memiliki  kecacatan  pada tomatnya.  Pada  gambar  4b,  citra  tomat  kualitas sedang  memiliki  warna  kulit  yang  tidak  merata, masih terdapat warna kuning, namun tidak memiliki kecacatan  pada  tekstur  kulitnya.  Pada  gambar  4c, citra  tomat  kualitas  rendah  memiliki  warna  yang merah  pekat  dan  memiliki  kecacatan  pada  tekstur kulit, yaitu terdapat lubang pada buahnya.
Sebelum  melakukan  proses  klasifikasi,  citra perlu  melalui  tahap preprocessing terlebih  dahulu. Pada  tahap  ini,  citra  tomat  asli  dikonversi  ke  dalam
ruang  warna  RGB,  lalu  mengekstrak  setiap  nilai channel dari  citra  R,  G,  B  dari  citra  tersebut sebagaimana  dapat  dilihat  pada  gambar  5.  Hasil konversi  ke channel RGB ditunjukkan pada  gambar 5a.
Sedangkan  hasil  konversi  ke channel R  dapat dilihat pada gambar 5b. Jika diperhatikan, citra tomat pada channel R  memiliki  kontras  objek  tomat  yang terang  terhadap background .  Jika  dibandingkan dengan  gambar  5c  dan  5d,  kontras  pada  citra  tomat channel G terlihat agak gelap, dan kontras citra tomat pada channel B  terlihat  lebih  gelap.  Penyebaran piksel  tiap channel dapat  dilihat  dalam  bentuk histogram pada gambar 6.
Gambar 6. Histogram Channel RGB
Dari  histogram  tersebut,  histogram  berwarna merah  merupakan  penyebaran  piksel channel R, histogram  berwarna  hijau  merupakan  penyebaran piksel channel G,  dan  histogram  berwarna  biru merupakan penyebaran piksel channel B. Perbandingan  antara  histogram channel R, channel G, dan channel B terlihat dengan jelas.
Jika dibandingkan, penyebaran piksel channel R antara objek dan background berjauhan dibandingkan
penyebaran nilai channel G dan B, histogram merah yang tinggi merupakan penyebaran piksel objek dan histogram merah yang rendah merupakan background .
Dari  histogram  tersebut  dapat  disimpulkan bahwa citra objek tomat channel R memiliki kontras yang  lebih  cerah,  seperti  yang  terlihat  pada  gambar 5b,  sehingga  dapat  menghasilkan  segmentasi  yang lebih  baik  karena  sistem  dengan  mudah  mendeteksi
area  objek  dan background pada  citra.  Oleh  karena itu, untuk proses segmentasi, digunakan citra channel
R. Metode segmentasi yang digunakan adalah metode
Otsu  Thresholding .  Hasil  segmentasi  dapat  dilihat pada gambar 7.
(a) (b)
Gambar 7. Hasil Segmentasi (a) Baik dan (b) Kurang Baik.
Gambar  7a  merupakan  hasil  segmentasi  yang baik,  antara  objek  dan background dapat  dilihat dengan  jelas,  warna  putih  merupakan  objek  dan warna hitam merupakan background . Hasil segmentasi  yang  baik  disebabkan  karena  kondisi tomat  yang  tidak  memiliki  kecacatan,  serta  tidak terdapat noise pada  saat  pengambilan  citra.  Untuk hasil segmentasi yang kurang baik dapat dilihat pada gambar 7b, terdapat beberapa area pada objek tomat yang  tidak  terdeteksi  dan  terdapat  juga  objek  kecil yang terdeteksi selain dari objek tomat.
Hal  ini  terjadi  karena  pada  citra  asli  terdapat kecacatan berupa lubang pada tomat yang warnanya hampir  menyerupai background ,  sehingga  pada proses  segmentasi,  kecacatan  tersebut  terdeteksi sebagai background .  Untuk  objek  kecil  yang terdeteksi, disebabkan karena pada saat pengambilan citra  tomat,  terdapat noise berupa  sebuah  kotoran pada background citra  yang  memiliki  warna  yang lebih  kontras  terhadap background citra,  sehingga noise tersebut terdeteksi sebagai objek.
(a) (b) (c) (d) (e) (f)
Gambar 8. Citra Hasil (a) Segmentasi, (b) Opening , (c) Closing , (d) Hole Filling , (e) Bwareaopen , (f) Segmentasi Bersih RGB
Hasil  segmentasi  yang  kurang  baik  dapat menurunkan  akurasi  pada  saat  melakukan  ekstraksi fitur  dari  citra.  Sehingga,  untuk  mendapatkan  hasil segmentasi yang baik dan ekstraksi fitur yang akurat, perlu  dilakukan  operasi  morfologi  terhadap  hasil segmentasi. Operasi-operasi morfologi yang digunakan  adalah  operasi opening,  closing,  hole filling, dan bwareaopen .  Jenis strel yang  digunakan adalah disk dengan  ukuran  5  untuk  operasi opening
dan  10  untuk  operasi closing .  Hasil  segmentasi setelah  diterapkan  operasi  morfologi  dapat  dilihat pada gambar 8.
Hasil  segmentasi  sebelum  dilakukan  operasi morfologi  dapat  dilihat  pada  gambar  8a.  Setelah dilakukan operasi opening didapatkan hasil sebagaimana pada gambar 8b, dapat dilihat beberapa objek  kecil  telah  hilang  dan  area  objek  tomat  yang tidak  terdeteksi  mengecil.  Kemudian,  dilakukan
operasi closing terhadap  citra  hasil opening dan didapatkan  hasil  sebagaimana  pada  gambar  8c.  Jika diperhatikan,  area objek tomat  yang tidak terdeteksi semakin  mengecil.  Selanjutnya,  dilakukan  operasi hole filling terhadap citra hasil closing dan didapatkan hasil sebagaimana pada gambar 8d,  keseluruhan  area objek tomat telah terdeteksi.
Terakhir,  menerapkan  operasi bwareaopen terhadap  citra  hasil hole  filling yang  menghasilkan citra hasil bwareaopen sebagaimana pada gambar 8e, objek  kecil  yang  terdeteksi  di  sekitar  objek  tomat telah  hilang  sepenuhnya.  Sehingga  didapatkan  hasil segmentasi  yang  baik  (bersih)  antara  objek  tomat yang berwarna putih dan background yang berwarna hitam.  Sedangkan  hasil  segmentasi  bersih  setelah dikonversi  ke channel RGB  dapat  dilihat  pada gambar 8f.
Setelah  memperoleh  hasil  segmentasi  yang bersih,  dilanjutkan  dengan  tahap  ekstraksi  fitur. Terdapat  3  fitur  yang  dapat  diekstrak,  yaitu  fitur warna,  bentuk,  dan  tekstur.  Untuk  fitur  warna, menggunakan  parameter  nilai  ruang  fitur  RGB. Sedangkan  untuk  ciri  kulit,  digunakan  fitur  bentuk dengan  parameter  dari  nilai area (luas), perimeter (keliling),  dan metric (kebulatan)  serta  fitur  tekstur dengan  parameter  dari  nilai contrast (kontras), correlation (korelasi), energy (keseragaman),  serta homogeneity (kedekatan)  dengan  teknik  analisis tekstur citra metode GLCM.
Untuk  hasil  ekstraksi  fitur  dapat  digambarkan pada  grafik  nilai.  Grafik  hasil  ekstraksi  fitur  warna dapat  dilihat  pada  gambar  9.  Grafik  hasil  ekstraksi fitur  bentuk  pada  gambar  10-12,  serta  grafik  hasil ekstraksi fitur tekstur pada gambar 13-16.
Gambar 9. Grafik Nilai Fitur Warna Channel RGB
Dari grafik fitur warna RGB tersebut, perbedaan yang lebih terlihat terdapat pada grafik channel G dan B.  Untuk  tomat  kualitas  baik, channel G  memiliki grafik  naik-turun  yang  stabil,  sedangkan channel B memiliki  grafik  yang  stabil.  Untuk  tomat  kualitas sedang, channel G  dan  B  memiliki  grafik  yang cenderung  naik  dibandingkan  tomat  kualitas  baik. Sedangkan  untuk  tomat  kualitas  rendah, channel G dan  B  memiliki  grafik  yang  cenderung  turun dibandingkan  tomat  kualitas  baik.  Perubahan  grafik tersebut  terjadi  berdasarkan  penyebaran  piksel  pada tiap channel RGB.
Gambar 10. Grafik Nilai Fitur Bentuk Area
Gambar 11. Grafik Nilai Fitur Bentuk Perimeter
Selanjutnya, berdasarkan grafik pada gambar  10  dan  11,  perbedaan area dan perimeter memiliki  bentuk  grafik  yang  hampir  sama  dan perbedaan  grafik  tiap  kualitas  tomat  dapat  dilihat. Tomat  kualitas  baik  memiliki  bentuk  grafik  yang cenderung  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  tomat kualitas  sedang.  Sedangkan  untuk  tomat  kualitas rendah memiliki grafik yang naik-turunnya memiliki perubahan yang signifikan, terkadang lebih tinggi dan terkadang lebih rendah.
Gambar 12. Grafik Nilai Fitur Bentuk Metric
Berdasarkan  grafik  pada  gambar  12,  pada  tiap kualitas memiliki bentuk atau pola yang hampir sama. Hal ini terjadi karena pada grafik metric ini bertujuan untuk  melihat  bentuk  dari  citra  yang  diambil.  Nilai dari metric berkisar  dari  0  hingga  1.  Semakin mendekati  angka  1,  maka  objek  berbentuk  semakin bulat.
Berdasarkan grafik pada gambar 13, perbedaan grafik  tiap  kelas  dapat  dilihat  dengan  jelas.  Grafik tomat  kualitas  baik  memiliki  grafik  naik-turun  yang tidak  terlalu  signifikan,  serta  grafiknya  cenderung naik  dan memiliki tingkat korelasi  yang lebih tinggi dibandingkan  dengan  grafik  tomat  kualitas  sedang. Pada  grafik  tomat  kualitas  sedang  memiliki  grafik naik-turun  yang  berubah  secara  signifikan,  serta grafiknya  cenderung  turun.  Untuk  grafik  tomat kualitas  rendah  memiliki  grafik  naik-turun  yang perubahannya  sangat  signifikan,  terdapat  titik  yang memiliki  korelasi  yang  sangat  rendah  hingga  titik korelasi yang sangat tinggi.

## Gambar 14. Grafik Nilai Fitur Tekstur Contrast
Pada  grafik  gambar  14,  perbedaan  grafik  tiap kelas dapat dilihat dengan jelas. Grafik tomat kualitas baik  memiliki  grafik  naik-turun  yang  perubahannya tidak terlalu tinggi ataupun rendah. Pada grafik tomat kualitas sedang juga memiliki grafik yang naik-turun, tetapi  perubahan  tiap  titiknya  agak  berjauhan  dan memiliki  nilai  grafik  yang  cenderung  lebih  tinggi dibandingkan grafik  tomat  kualitas baik. Sedangkan pada  grafik  tomat  kualitas  rendah  memiliki  grafik naik-turun  yang  perubahan  tiap  titiknya  cenderung berjauhan, terdapat titik yang memiliki kontras yang lebih tinggi hingga titik kontras yang lebih rendah.
Gambar 15. Grafik Nilai Fitur Tekstur Energi
Berdasarkan  grafik  pada  gambar  15, perbedaan  grafik  dari  tiap  kelasnya  sangat  terlihat. Grafik  kualitas  baik  memiliki  nilai  keberagamaan yang nilainya tidak terlalu jauh sehingga membentuk grafik  seperti  pada  gambar  15.  Pada  grafik  kualitas sedang  memiliki  grafik  yang  naik-turun  karena memiliki  nilai  keberagamaan  yang  saling  berjauhan sehingga perubahannya sangat signifikan. Sedangkan pada  kualitas  rendah  memiliki  nilai  keberagamaan yang berdekatan dan nilainya lebih tinggi dibandingkan dengan grafik kualitas baik.
Gambar 16. Grafik Nilai Fitur Tekstur Homogeneity
Gambar 17. Grafik Perbandingan Akurasi Skenario Ekstraksi Fitur Pelatihan dan Pengujian
Grafik  pada  gambar  16  memiliki  perbedaan bentuk  grafik  yang  sangat  berbeda.  Grafik  kualitas baik  memiliki  nilai homogeneity yang  lebih  rendah
dibandingkan  grafik  pada  kualitas  rendah.  Pada kualitas sedang memiliki grafik yang naik-turun dan memiliki  perubahan  yang  signifikan  pada  beberapa
titiknya.  Sedangkan  pada  kualitas  rendah  memiliki nilai homogeneity yang lebih tinggi dibanding grafik pada kualitas baik.
Setelah semua fitur berhasil diekstrak, selanjutnya  dilakukan  skenario  pelatihan  dan pengujian  dengan  kombinasi  dari  ketiga  fitur  yang dapat  digunakan.  Hal  ini  bertujuan  untuk  mencari kombinasi  fitur  terbaik  dengan  akurasi  tinggi  serta waktu  komputasi  tercepat.  Grafik  perbandingan akurasi dapat dilihat pada gambar 17.
Berdasarkan  hasil  perbandingan  akurasi  dari skenario  yang  telah  dilakukan  pada  grafik  di  atas. Semua skenario memiliki akurasi yang cukup tinggi, hal  tersebut  terjadi  karena  parameter  dan  metode
pengukuran  skenario  yang  sesuai  dengan  citra  yang diambil.  Dapat  diperhatikan  bahwa  terdapat  2 skenario  yang  memperoleh  hasil  akurasi  sebesar 100%, yaitu skenario pelatihan ke 6 (RGB + Bentuk +  Tekstur)  dan  pelatihan  11  (CIELab  +  Tekstur). Akan tetapi untuk hasil akurasi pengujian, skenario 6 memiliki  akurasi  yang  lebih  tinggi  dibandingkan skenario  11,  yaitu  sebesar  95,5%.  Meskipun  pada skenario pengujian 3 (CIELab) dan pengujian 8 (HSV +  Tekstur)  memiliki  tingkat  akurasi  lebih  tinggi dibandingkan  skenario  6,  tetapi  kedua  skenario tersebut memiliki waktu komputasi yang lebih lama. Untuk  waktu  komputasi  dan  ME  semua  skenario tersebut dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Perbandingan Akurasi dan Waktu Komputasi Skenario Kombinasi Fitur
Fitur Terpilih Akurasi (%) Misclassification Error (%) Waktu Komputasi (detik/citra) Pelatihan Pengujian Pelatihan Pengujian Pelatihan Pengujian RGB 98,57 86,6 1,43 13,4 2,36 1,36 HSV 99 90 1 10 4,3 2,41 CIELab 99 97,77 1 2,23 7,37 4,13 RGB + Bentuk 98,57 90 1,43 10 2,38 1,38 RGB + Tekstur 99 94,4 1 5,6 2,43 1,34 RGB + Fitur + Bentuk 100 95,5 0 4,5 2,58 1,39 HSV + Bentuk 98,01 90 1,99 10 4,2 2,3 HSV + Tekstur 99,52 96,6 0,48 3,4 4,33 2,33 HSV + Fitur + Bentuk 100 92,2 0 7,8 2,74 1,5 CIELab + Bentuk 99 94,4 1 5,6 7,52 4,18 CIELab + Tekstur 100 91,1 0 8,9 7,45 4,19 CIELab + Fitur + Bentuk 99,52 94,4 0,48 5,6 7,39 4,17
Berdasarkan  hasil  perbandingan  akurasi,  ME, dan waktu komputasi yang telah dilakukan. Skenario terpilih  dengan  parameter  warna  RGB,  bentuk,  dan tekstur  memperoleh  akurasi  sebesar  100%  untuk pelatihan  serta  ME  sebesar  0%  dengan  waktu komputasi  sebesar  2,36  detik  per  citranya.  Untuk skenario  pengujiannya  memperoleh  akurasi  sebesar 95,5%  serta  ME  sebesar  4,5%  dengan  waktu komputasi  sebesar  1,39  detik  pee  citranya.    Karena memiliki  hasil  akurasi  yang  tinggi  serta  waktu komputasi  yang    rendah  di  antara  skenario  lainnya, maka dapat disimpulkan, bahwa skenario 6 memiliki parameter  paling  sesuai  untuk  melakukan  proses klasifikasi citra tomat.
Menggunakan  fitur  warna  RGB,  fitur  bentuk dan fitur tekstur, dilakukan proses pelatihan terhadap 210  citra  latih.  Hasil  pelatihan  dapat  dilihat  pada gambar 18.
Gambar 18. Grafik Hasil Pelatihan
Dari grafik hasil pelatihan di atas, dapat diamati bahwa  dari  210  citra  latih  yang  terbagi  menjadi  3 kelas. Diperoleh hasil klasifikasi citra dengan jumlah benar  yaitu  70  citra  tiap  kelasnya  dan  jumlah  salah yaitu 0. Sehingga dilakukan perhitungan akurasi yang ditunjukkan pada tabel 2.
Tabel 2. Perhitungan Akurasi Pelatihan
No Kategori / Kelas Jumlah Sampel Benar  Salah  Akurasi  ME 1  Kualitas Baik 70 70 0 100 0 2 Kualitas Sedang 70 70 0 100 0 3 Kualitas Rendah 70 70 0 100 0 Total 210 210 0 100 0
Dengan  akurasi  total  sebesar  100%  dan misclassification  error (ME)  sebesar  0%,  dapat disimpulkan  bahwa  proses  pelatihan  dilakukan dengan  baik.  Sehingga  model  JST  yang  dibangun dapat  digunakan  untuk  proses  pengujian  terhadap citra uji.
Pada proses pengujian menggunakan model JST dari hasil pelatihan. Dilakukan klasifikasi terhadap 90 citra  uji  dan  diperoleh  hasil  pengujian  yang ditunjukkan pada gambar 19.

## Gambar 19. Grafik Hasil Pengujian
Dari  grafik  gambar di atas, dapat  diamati bahwa dari 90 citra uji yang terbagi menjadi 3 kelas. Diperoleh hasil klasifikasi citra dengan jumlah benar yaitu  86  citra  dan  jumlah  salah  yaitu  4  citra. Kesalahan proses klasifikasi terhadap 4 citra tersebut disebabkan  oleh  hasil  akuisisi  citra  yang  tidak sempurna  atau  disebabkan  karena  fitur  yang diekstraksi  dari  citra  tomat  tersebut  memiliki
kemiripan  nilai  fitur  dengan  kelas  lain,  sehingga sistem  gagal  melakukan  klasifikasi  secara  benar. Berdasarkan  hasil  pengujian  tersebut,  dilakukan perhitungan akurasi yang ditunjukkan pada tabel 3.
Tabel 3. Perhitungan Akurasi Pengujian No Kategori / Kelas Jumlah Sampel Benar  Salah  Akurasi ME 1 Kualitas Baik 30 29 1 96,66 3,34 2 Kualitas Sedang 30 30 0 100 0 3 Kualitas Rendah 30 27 3 90 10 Total 90 86 4 95,5 4,5
Dengan  akurasi  total  sebesar  95,5%  dan misclassification  error (ME)  sebesar  4,5%,  dapat disimpulkan  bahwa  proses  pengujian  dilakukan dengan baik. Untuk melihat penyebaran kelasnya ke dalam ruang RGB dapat dilihat pada gambar 20.
Gambar 20. Penyebaran Ruang Fitur RGB
Berdasarkan  hasil  pengujian  tersebut,  jika  kita representasikan  ke  dalam  penyebaran  ruang  fitur RGB,  dapat  diamati  bahwa  penyebarannya  terbagi menjadi 3 tingkat kualitas yaitu kualitas baik, kualitas sedang dan kualitas rendah masing-masing berisikan 30 citra.
Sehingga  dari  hasil  dan  pembahasan  diatas, dapat  diketahui  bahwa  proses  klasifikasi  yang dilakukan  oleh  metode  JST  yang  dibangun  dapat berjalan  sebagaimana  mestinya  dalam  melakukan penentuan kualitas terhadap buah tomat.

## 4. DISKUSI
Pada  penelitian  ini  dihasilkan  sebuah  sistem yang  dapat  melakukan  klasifikasi  terhadap  kualitas tomat  berdasarkan  fitur  warna  RGB  dan  ciri  kulit yang memanfaatkan nilai fitur bentuk dan tekstur. Di mana sistem yang dibangun membagi kualitas tomat ke  dalam  tiga  jenis  kelas  antara  lain,  beras  kualitas baik,  sedang  dan  rendah  menggunakan  algoritma
jaringan syaraf tiruan (JST) Feedforward Backpropagation.
Dalam  proses  pelatihan  dan  pengujian  sistem, dilakukan  12  skenario  untuk  mencari  skenario kombinasi  fitur  dengan  akurasi  terbaik  dan  waktu komputasi  tercepat.  Diperoleh  skenario  terbaik dengan kombinasi 3 fitur yaitu fitur warna RGB , fitur bentuk  dan  fitur  tekstur.  Fitur  bentuk  terdiri  atas  3 parameter  yaitu area,  perimeter dan metric, sedangkan untuk fitur tekstur terdiri atas 4 parameter yaitu contrast, correlation, energy dan homogeneity. Hasil penelitian yang dicapai  dengan pelatihan terhadap  210  citra  latih  mencapai  akurasi  terbaik yaitu  100%  dengan  waktu  komputasi  2,58  detik per citra. Sedangkan hasil pengujian terhadap 90 citra uji, diperoleh  tingkat  akurasi  mencapai  95,5%  dengan waktu komputasi 1,39 detik per citra.
Penelitian  sebelumnya  terkait  tomat  dengan menggunakan  beberapa  metode,  salah  satunya berjudul  “Penerapan Neural Network untuk Klasifikasi Kerusakan Mutu Tomat” dengan metode
JST Backpropagation [10].  Menggunakan  210  citra latih  serta  90  citra  uji  dibagi  menjadi  3  kelas  dan  7 tolak ukur input sebagai fitur morfologi dan tekstur, diperoleh  tingkat  akurasi  dalam  mengklasifikasi kerusakan  mutu  tomat  pada  terhadap  data  latih mencapai  89,04%  dan  data  uji  mencapai  81,11%. Hasil  tersebut  masih  di  bawah  pencapaian  akurasi dari penelitian telah dilakukan.
Penelitian  berikutnya  berjudul  “Identifikasi Kualitas Buah Tomat dengan Metode PCA ( Principal
Component Analysis ) dan Backpropagation “ menunjukkan akurasi mencapai 76,7% [11]. Memanfaatkan  fitur  morfologi  dan  GLCM  dengan data latih 20 citra serta data uji 10 citra yang dibagi menjadi  2  kelas.  Hasil  tersebut  masih  di  bawah pencapaian  akurasi  dan  jumlah  data  dari  penelitian yang telah dilakukan.
Selain  itu,    penelitian  berjudul  “Klasifikasi Kerusakan  Mutu  Tomat  Berdasarkan  Seleksi  Fitur Menggunakan K-Nearest  Neighbor ”,  diperoleh akurasi pelatihan mencapai 86.6% dan  pengujiannya mencapai  70%  [12].  Adapun  citra  yang  digunakan untuk  pelatihan  sebanyak  210  citra,  sedangkan pengujian  sebanyak  30  citra  yang  juga  terbagi menjadi  3  kelas.  Fitur  yang  digunakan  adalah morfologi  dan  GLCM.  Penelitian  tersebut  masih mencapai akurasi di bawah hasil dari penelitian yang telah dilakukan.
Selanjutnya, penelitian lain berjudul “Perancangan  dan  Implementasi  untuk  Penyortiran Buah  Tomat  ( Lycopersicum  Esculentum )  dengan Metode Learning  Vector  Quantization (LVQ)”, diperoleh  tingkat  akurasi  mencapai  76,67%  dalam proses  deteksi  kadar  tomat  [13].  Sistem  yang dibangun  membagi grade tomat  menjadi  3  jenis. Dengan  memanfaatkan  fitur  warna  RGB  dan  HSV untuk  menentukan  berat  dari  citra  tomat  tersebut. Hasil  akurasi  yang  diperoleh  masih  di  bawah pencapaian dari penelitian yang dilakukan.
Terakhir,  penelitian  yang  berjudul  “Klasifikasi Tingkat  Kualitas  dan  Kematangan  Buah  Tomat Berdasarkan  Fitur  Warna  Menggunakan  Jaringan Saraf Tiruan (JST), diperoleh hasil pengujian dengan akurasi  mencapai  90%  yang  membutuhkan  waktu 3,12  detik  pada  setiap  proses  citra  [4].  Dengan memanfaatkan  fitur  warna  RGB  dan  LAB, menggunakan  80  citra  latih  dan  40  citra  uji  yang dibagi  menjadi  4  kelas  berdasarkan  kualitas  dan kematangan, Hasil yang diperoleh jika dibandingkan, akurasi  dan  waktu  komputasi  masih  di  bawah penelitian yang telah dilakukan
Dari  hasil  perbandingan  tersebut,  dapat disimpulkan  bahwa  metode  yang  telah  dilakukan dapat  mengklasifikasi  citra  tomat  dapat  berjalan dengan  baik,  dengan  akurasi  yang  lebih  tinggi  dan waktu komputasi yang lebih cepat. Selain itu, jumlah citra pelatihan dan pengujian yang lebih banyak dan fitur  yang  digunakan  lebih  lengkap,  hal  tersebut menjadi  keunggulan  dari  penelitian  yang  telah dilakukan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan, diperoleh  metode  klasifikasi  untuk  menentukan kualitas  buah  tomat  yaitu    menggunakan  algoritma jaringan  saraf  tiruan (JST) backpropagation dengan memanfaatkan  fitur  warna  RGB,  fitur  bentuk  dan fitur  tekstur.  Diperoleh  hasil  pelatihan  terhadap  210 citra  latih  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  100%  dan waktu komputasi 2,58 detik per citra. Sedangkan hasil pengujian  terhadap  90  citra  uji,  diperoleh  tingkat akurasi sebesar 95,5% dengan waktu komputasi 1,39 detik per citra.
Adapun  saran  kepada  peneliti  selanjutnya adalah  agar  lebih  memperhatikan  proses  akuisisi citra,  semakin  baik  dan  konsisten  proses  akuisisi, maka hasil klasifikasi akan semakin baik. Selain itu, juga  perlu  adanya  penelitian  dengan  fitur  yang berbeda  serta  menggunakan  metode  klasifikasi lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E.  S.  Dewi,  “Isolasi  Likopen  Dari  Buah Tomat  (Lycopersicum  Esculentum)  Dengan Pelarut  Heksana,” Jurnal  Agrotek  UMMat , vol.  5,  no.  2,  pp.  123–125,  Aug.  2018,  doi: 10.31764/agrotek.v5i2.707.
[2] Ishak, I. Amal, M. Muhammad, and A. Baso Kaswar,  “Sistem  Pendeteksi  Kematangan Buah  Tomat  Berbasis  Pengolahan  Citra Digital  Menggunakan  Metode  Jaringan Syaraf  Tiruan,” Jurnal  MediaTIK :  Jurnal Media  Pendidikan  Teknik  Informatika  dan Komputer , vol. 5, no. 1, pp. 65–69, Jan. 2022, doi: 10.26858/jmtik.v5i1.33214.
[3] S.  Kusumaningtyas  and  R.  A.  Asmara, “Identifikasi  Kematangan  Buah  Tomat Berdasarkan  Warna  Menggunakan  Metode Jaringan  Syaraf  Tiruan(JST),” Jurnal Informatika Polinema , vol. 2, no. 2, pp. 72– 75, Feb. 2016, doi: 10.33795/jip.v2i2.59.
[4] N. I. Humaira B, M. Herman, N. Nurhikma, and  A.  B.  Kaswar,  “Klasifikasi  Tingkat Kualitas  dan  Kematangan  Buah  Tomat Berdasarkan  Fitur  Warna  Menggunakan Jaringan  Syaraf  Tiruan,” Journal of Embedded  Systems,  Security  and  Intelligent Systems , vol. 2, no. 1, pp. 20–26, May 2021,
doi: 10.26858/jessi.v2i1.20329.
[5] Mukhlis, I. S. Harahap, and W. R. Hutasuhut,
“Pengaruh Pelilinan dan Suhu Penyimpanan terhadap Sifat Fisik- Kimia   Tomat   (Lycopersicum   esculentum mill),” Jurnal Agrohita , vol. 2, no. 1, pp. 6– 14, 2018, doi: 10.31604/jap.v2i1.496.
[6] “Badan Pusat Statistik.” https://www.bps.go.id/indicator/55/61/1/pro duksi-tanaman-sayuran.html (accessed  Nov.
02, 2022).
[7] C.  Wasonowati,  “Peningkatan  Produksi  dan Kualitas  Tomat  (Lycopersicon  esculentum) dengan  Sistem  Budi  daya  Hidroponik,” Rekayasa , vol. 3, no. 2, pp. 83–89, Oct. 2010, doi: 10.21107/rekayasa.v3i2.2293.
[8] J.  A.  Abbott, Quality  measurement  of  fruits and vegetables , vol. 15. 1999.
[9] R. Pratama, A. F. Assagaf, and F. Tempola,
“Deteksi Kematangan Buah Tomat Berdasarkan  Fitur  Warna  Menggunakan
Metode  Transformasi  Ruang  Warna  HIS,”
JIKO  (Jurnal  Informatika  dan  Komputer) , vol.  2,  no.  2,  pp.  81–86,  Oct.  2019,  doi: 10.33387/jiko.
[10] Z. E. Fitri, R. Rizkiyah, A. Madjid, and A. M. N. Imron, “Penerapan Neural Network untuk Klasifkasi  Kerusakan  Mutu  Tomat,” Jurnal Rekayasa Elektrika , vol. 16, no. 1, pp. 44–49, Apr. 2020, doi: 10.17529/jre.v16i1.15535.
[11] U.  Murdika,  M.  Alif,  and  Y.  Mulyani,
“Identifikasi  Kualitas  Buah  Tomat  dengan Metode PCA (Principal Component Analysis) dan Backpropagation,” ELECTRICIAN  –Jurnal  Rekayasa  dan Teknologi  Elektro ,  vol.  15,  no.  3,  pp.  175– 180, Oct. 2021, doi: 10.23960/elc.v15n3.2240.
[12] N. E. Paulina, Z. E. Fitri, Madjid Abdul, and A.  M.  N.  Imron,  “Klasifikasi  Kerusakan Mutu  Tomat  Berdasarkan  Seleksi  Fitur
Menggunakan  K-Nearest  Neighbor,” MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database)  Journal ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  144– 154, Dec. 2021, doi: 10.26760/mindjournal.v6i2.144-154.
[13] G. E. G., . R. Rumani M., and C. Setianingsih, “Perancangan  dan  Implementasi  untuk
Penyortiran  Buah  Tomat  (Lycopersicum Esculentum)  Dengan  Metode  Learning Vector
Quantizationprototype,”
e- Proceeding of Engineering , vol. 4, no. 3, pp.
4177–4185, Dec. 2017.
[14] A.  S.  R.  Sinaga,  “Implementasi  Teknik Threshoding Pada Segmentasi Citra Digital,”
Jurnal Mantik Penusa , vol. 1, no. 2, pp. 48– 51, Dec. 2017.
[15] A.  Zendhaf,  R.  Magdalena,  and  R.  Y.  N. Fu’adah, “Segmentasi Pembuluh Darah pada
Fundus  Retina  Menggunakan  Deteksi  Tepi dan  Operasi  Morfologi,” e-Proceeding  of Engineering ,  vol.  5,  no.  3,  pp.  5506–5512, Dec. 2018.
[16] Nurhidayati  and  I.  Marzuki,  “Deteksi
Otomatis Penyakit Daun Jagung
Menggunakan  Teknik  Klasterisasi  Data  dan Operasi  Morfologi,” Energy  -  Jurnal  Ilmiah
Ilmu-Ilmu Teknik , vol. 10, no. 1, May 2020, [Online].
Available:
https://ejournal.upm.ac.id/index.php/energy/ article/view/604
[17] A.  Sumarsono  and  Supatman,  “Imagery Identification  of  Tomatoes  Which  Contain Pesticides Using Learning Vector Quantization,” Jurnal  Teknik  Informatika (Jutif) ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  9–16,  2021,  doi:
10.20884/1.jutif.2021.2.1.15.
[18] C. Imam, E. W. Hidayat, and N. I. Kurniati, “Classification  of  Meat  Imagery  Using Artificial  Neural  Network  Method  and Texture  Feature  Extraction  By  Gray  Level Co-Occurrence  Matrix  Method,” Jurnal Teknik  Informatika  (Jutif) ,  vol.  2,  no.  1,  pp. 1–8, 2021, doi: 10.20884/1.jutif.2021.2.1.37.
[19] A.  Irianti,  P.  H.  Rantelinggi,  A.  Taufik,  N.
Zulkarnaim, and S. Cokrowibowo, “Implementation of Backpropagation
Artificial  Neural  Network  for  Food  Price Prediction in Majene Central Market,” Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , vol. 3, no. 3, pp. 681–688, 2022, [Online]. Available: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.3.226