Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual Volume 4, Nomor 1, Juli 2019 ISSN (Cetak) : 2541-4550  ISSN (Online) : 2541-4585

## K-NN Klasifikasi Kematangan Buah Mangga Manalagi Menggunakan L*A*B dan Fitur Statistik
Arif Patriot Sri Pamungkas 1 , Nur Nafi’iyah 2 , Nur Qomariyah Nawafilah 3
1 Mahasiswa Program Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Islam Lamongan Jln. Veteran Nomor 53A Lamongan
1 arifpatriot13@gmail.com
2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Islam Lamongan
Jln. Veteran Nomor 53A Lamongan
2 mynaff26@gmail.com , 3 nq.nawafil@yahoo.com

## Abstrak
Buah-buahan  merupakan  bahan  pangan  sumber  vitamin.  Buah  cepat  sekali rusak oleh pengaruh mekanik, kimia dan mikrobiologi sehingga mudah menjadi busuk. Klasifikasi  dilakukan  pada  sekelompok  buah  mangga  yang  berbeda-beda  jenis kematangannya.  Ciri  pembeda  yang  digunakan  adalah  fitur  warna  L*A*B.  Tujuan penelitian  ini  yaitu  memberikan  hasil  output  klasifikasi  kematangan  buah  mangga manalagi  berdasarkan  fitur  warna  menggunakan  aplikasi  Matlab.  Pada  penelitian  ini akan  diusulkan  metode  GLCM  untuk  ekstraksi  fitur  pada  buah  mangga.  Dengan menggunakan K-Nearest Neighboor (KNN) untuk menentukan tingkat kematangan buah mangga.  Dataset  yang  digunakan  berjumlah  130  data,  terdiri  dari  65  data  untuk mentah, 15 untuk setengah matang dan 50 untuk matang. Hasil Klasifikasi KNN dengan menggunakan  metode  GLCM  dan  L*A*B  untuk  ekstraksi  fitur  mendapatkan  nilai akurasi sebesar 62.5% pada data uji.
Kata kunci— Matlab, Mangga Manalagi, KNN, Lab, GLCM .

## Abstract
Fruits  are  a  food  source  of  vitamins.  The  fruit  is  quickly  damaged  by mechanical,  chemical  and  microbiological  influences,  making  it  easy  to  rot. Classification is carried out on a group of mangoes which differ in type of maturity. The distinguishing  feature  was  used  is  the  L*A*B  color  feature.  The  purpose  of  this researchgave  the  output  of  the  maturity  classification  ofManalagi  mangoes  based  on color features using the Matlab application. In this research the GLCM method will be proposed  for  feature  extraction  in  mangoes.  By  using  K-Nearest  Neighboor  (KNN)  to determine the maturity level of the Mango fruit. The dataset used is 130 data, consisting of  65  data  for  raw,  15  for  half-cooked  and  50  for  mature.  The  KNN  Classification results  using  the  GLCM  and  L*A*B  methods  for  Feature  Extraction  get  an  accuracy value of 62.5% in the test data.
Keywords— Matlab, Manalagi Mango, KNN, Lab, GLCM.

## 1. PENDAHULUAN
Langkah  awal  dalam  penelitian  Arissa  Aprilia  Nurcahyani,  Ristu  Saptono, (2015)  dilakukan  training  terhadap  30  data  untuk  mendapatkan  decision  tree  dengan model  ID3  (Iterative  Dichotomiser  Tree).  Data  yang  telah  diakuisisi  kemudian diklasifikasi ke dalam 3 kelas yaitu baik, kurang dan buruk dengan menggunakan aturan dari decision tree yang dihasilkan pada proses training. Hasil pengujian dengan metode k-fold cross validation dengan k=5 didapatkan akurasi sebesar 96.67%.
Berdasarkan  hasil  penelitian  Yuda  Permadi,  Murinto,  (2015)  dengan menggunakan  20  sampel  yang  terdiri  dari  10  citra  mentimun  matang  dan  10  citra mentimun belum matang menunjukkan bahwa hasil untuk pengujian mentimun matang mencapai  70%,  sedangkan  untuk  mentimun  belum  matang  mencapai  80%.  Secara keseluruhan  tingkat  keberhasilan  aplikasi  pengolahan  citra  untuk  identifikasi kematangan  mentimun  berdasarkan  tekstur  kulit  buah  dengan  metode  ekstraksi  ciri statistik, yaitu sebesar 75%.
Berdasarkan  evaluasi  uji  coba  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa metode  yang diajukan dalam mengidentifikasi  tiga penyakit noda pada citra daun tebu dapat  menujukkan  performa  paling  baik  dengan  akurasi  tertinggi  sebesar  93% dibandingkan  dengan  kombinasi  fitur  lainnya  yang  telah  dilakukan  pada  percobaan. Informasi warna dan tekstur berpengaruh terhadap pengenalan jenis penyakit noda pada citra  daun  tebu,  di  mana  terdapat  kesalahan  klasifikasi  yang  memiliki  tekstur  maupun warna  yang  mirip.  Selain  itu  segmentasi  yang  baik  diperlukan  untuk  mendapat informasi  yang  akurat  dari  lesi  suatu  penyakit  noda.  Segmentasi  tersebut  berpengaruh pada  pengenalan  citra,  di  mana  terkadang  terdapat  bercak  yang  bukan  merupakan  lesi penyakit  noda  sehingga  dapat  menimbulkan  kesalahan  klasifikasi  yang  tidak  sesuai dengan  label  ground  truth  (Evy  Kamilah  Ratnasari,  Raden  Venantius  Hari  Ginardi, Chastine Fatichah, 2017).
Penelitian  Evy  Kamilah  Ratnasari,  Raden  Venantius  Hari  Ginardi,  Chastine Fatichah, (2014) mengusulkan pengenalan penyakit noda tanaman tebu yang terdiri dari noda  cincin,  noda  karat,  dan  noda  kuning  berdasarkan  fitur  tekstur  yang  merupakan kombinasi dari konsep Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) dan dimensi fraktal yang  dinamakan  Fractal  Dimension  Co-Occurrence  Matrix  (FDCM).  Sedangkan  fitur warna  didapatkan  dari  perhitungan  statistik  color  moments  pada  citra  L*a*b*. Kombinasi fitur tersebut menghasilkan 12 fitur warna dan 6 fitur tekstur yang kemudian digunakan  sebagai  masukan  klasifikasi  k-Nearest  Neighbor  (KNN).  Pengenalan penyakit  noda  pada  tanaman  tebu  menggunakan  metode  tersebut  dapat  menghasilkan akurasi tertinggi 90%.
Dalam  kasus  kematangan  buah  mangga,  terkadang  ada  buah  mangga  yang memiliki  warna  yang  cukup  matang  tetapi  masih  terasa  asam,  begitu  pun  sebaliknya. Sehingga untuk para konsumen diperlukan sebuah alat bantu untuk mengetahui tingkat kematangan  dari  buah  Mangga.  Metode  sebelumnya  telah  berhasil  mengklasifikasikan tingkat kematangan buah Mangga Harum Manis berdasarkan normalisasi warna dengan menggunakan metode Fuzzy Logic, namun kelemahan dari penelitian ini adalah metode yang digunakan hanya dapat digunakan untuk satu jenis buah mangga. Pada penelitian Cahya  Bagus  Sanjaya,  Muhammad  Imron  Rosadi,  (2018)  akan  diusulkan  metode GLCM  digabungkan  dengan  K-Means  Clustering  untuk  ekstraksi  fitur  pada  buah
Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual Volume 4, Nomor 1, Juli 2019 ISSN (Cetak) : 2541-4550  ISSN (Online) : 2541-4585
mangga  sehingga  nantinya  dapat  digunakan  pada  berbagai  jenis  Mangga.  Dengan menggunakan  LS-SVM  untuk  menentukan  tingkat  kematangan  buah  Mangga.  Dataset yang digunakan berjumlah 240 data, terdiri dari masing-masing 80 data untuk mangga jenis harum manis, mangga jenis manalagi, dan mangga jenis kent, masing-masing jenis terdiri dari 40 data mangga mentah dan 40 data data matang. Hasil Klasifikasi LS-SVM dengan  menggunakan  metode  GLCM  dan  K-Means  Clustering  untuk  Ekstraksi  Fitur mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  98,33%  pada  data  uji  (Cahya  Bagus  Sanjaya, Muhammad Imron Rosadi, 2018).
Dalam  menentukan  kematangan  mangga  yang  baik,  manusia  bersifat  lebih subjektif dan tidak konsisten sehingga dari satu penilai dengan penilai lainnya hasilnya akan  berbeda.  Dengan  adanya  perkembangan  teknologi  informasi,  memungkinkan klasifikasi  kematangan  buah  pada  mangga  dengan  bantuan  komputer.  Klasifikasi kematangan  buah  mangga  dapat  diketahui  dengan  teknik  pencarian  gambar mengunakan  kemiripan  karakteristik  dengan  menggunakan  fitur  statistik.  Ciri merupakan  suatu  tanda  yang  khas  pada  buah  mangga,  yang  membedakan  antara  satu gambar dengan gambar yang lain. Pada dasarnya suatu gambar memiliki ciri-ciri dasar yaitu:  Warna,  Bentuk,  Tekstur.  Oleh  sebab  itu,  penelitian  ini  menggunakan  ciri  warna L*A*B untuk pengenalan warna dari buah mangga manalagi karena L*A*B merupakan ruang  warna  yang  representative  dalam  mengiterpretasikan  permukaan  citra  buah  atau sayuran.
Dalam  penelitian  menentukan  ekstraksi  ciri  dilakukan  untuk  mendapatkan  pola dari  suatu  citra  yang  akan  dilatih  maupun  citra  yang  akan  diuji.  Metode  ekstraksi  ciri yang  digunakan  adalah  ekstraksi  ciri  statistik.  Metode  ini  menggunakan  perhitungan statistik  distribusi  derajat  keabuan  (histogram)  dengan  mengukur  tingkat  kekontrasan, granularitas,  dan  kekasaran  suatu  daerah  dari  hubungan  ketetanggaan  antar  piksel  di dalam  citra..  Dalam  menentukan  kategori  suatu  citra  atau  gambar  dapat  dilakukan dengan  menggunakan  teknik  pegukuran  jarak  yaitu  Euclidean  Distance.  Euclidean Distance  merupakan  suatu  teknik  yang  digunakan  untuk  menghitung  kesamaan  antara dua  vektor  dengan  cara  menghitung  akar  dari  kuadrat  perbedaan  dari  dua  vektor tersebut.  Tujuan  penelitian  ini,  yaitu:  Membuat  sistem  klasifikasi  kematangan  buah mangga manalagi berdasarkan fitur GLCM, Lab.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  metodologi  yang  pertama  dilakukan  yaitu  metode  mulai  dari tahapan  pengumpulan  data,  perancangan  sistem,  perancangan  proses  dari  awal  hingga akhir.  Adapun  tahapan  metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  yang berjudul  “Klasifikasi  Kematangan  Buah  Mangga  Manalagi  Menggunaan  L*A*B  dan Fitur Statistik” adalah seperti pada Gambar 1.
Tahapan metode penelitian:
1. Input gambar asli citra buah mangga manalagi dengan format JPG atau PNG.
2. Setelah itu gambar asli citra diubah menjadi citra warna l*a*b  dan grayscale untuk diambil nilai piksel yang ada pada gambar citra.
3. Kemudian  dilakukan  pengambilan  nilai  ekstraksi  ciri  dari  gambar  yang  sudah diubah ke l*a*b dan grayscale dengan mengunakan aplikasi Matlab.
Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual Volume 4, Nomor 1, Juli 2019 ISSN (Cetak) : 2541-4550  ISSN (Online) : 2541-4585
4. Maka  akan  muncul  nilai  ekstraksi  ciri  rata-rata,  standar  deviasi,  kontras,  energi, korelasi dan homogeneti dari data observasi yang ada.
5. Simpan  hasil  nilai  matrik  fitur rata-rata,  standar  deviasi,  kontras,  energi,  korelasi dan  homogeneti . Untuk  proses data  training dilakukan  sampai  tahapan  ini  saja, selanjutnya  hasil  nilai  matrik  fitur  rata-rata,  standar  deviasi,  kontras,  energi, korelasi dan homogeneti akan dipakai untuk mengklasifikasikan citra gambar pada data testing.
6. Pada  tahap  ini  dilakukan  pada  data  testing  sejumlah  40  data  citra  gambar  yakni pengklasifikasian  citra  gambar  mangga  manalagi  matang,  setengah  matang  dan mentah  dengan  rumus  jarak eclidean  distance. Yang  mana  perhitungnnya  juga mengacu pada nilai matrik fitur rata-rata, standar deviasi, kontras, energi, korelasi dan homogeneti .
7. Hasil  dari  proses  klasifikasi  metode k-nearest  neighboor yakni  data  gambar  yang dimasukkan adalah citra gambar buah mangga manalagi.
Mulai Selesai Input Citra Citra RGB ke L*A*B Ekstrasi fitur (kontras,korelasi, energi,homogeneti) Citra RGB ke GrayScale Simpan Database Euclidean Distance Klasifikasi kelas citra Ekstrasi fitur (mean,standard deviasi) Gambar 1 . Tahapan Metode Penelitian Mulai Input Citra Pemisahan matriks RGB Citra RGB ke L*A*B Citra RGB ke GrayScale Ekstraksi fitur (kontras,korelasi, energi,homogeneti) Ciri Citra Selesai Ekstraksi fitur (mean, standar deviasi) Gambar 2 . Ekstraksi Ciri
Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual Volume 4, Nomor 1, Juli 2019 ISSN (Cetak) : 2541-4550  ISSN (Online) : 2541-4585
Alur  dari  gambar  2  diawali  dengan  memasukan  citra  buah  mangga  manalagi sebanyak  90  sample  citra.  Citra  tersebut  berformat  jpg.  Selanjutnya,  dilakukan  proses perubahan fitur warna l*a*b dan grayscaling . Kemudian dilakukan proses ekstraksi fitur menggunakan  rata-rata,  standar  deviasi,  kontras,  korelasi,  energi  dan  homogeneti . Hasilnya  didapatkan  nilai  ciri  hasil  rata-rata,  standar  deviasi,  kontras,  korelasi,  energi dan homogeneti, pada tahapan testing, proses yang dilakukan adalah sama.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tampilan interface saat program mulai dijalan seperti Gambar 3.
Gambar 3 . Tampilan Program
Saat kita klik tombol Input Gambar maka kita bisa memilih gambar yang akan diproses oleh sistem. Citra gambar yang akan diproses harus berapa dalam folder Matlab. Fungsi tombol Konversi LAB yakni merubah gambar asli menjadi gambar LAB untuk diambil nilai rata-rata dan standar deviasi kemudian menampilkannya. Fungsi tombol Konversi Grayscale  yakni  merubah  gambar  asli  menjadi  gambar grayscale untuk  diambil  nilai kontras, korelasi, energi dan homogeneti kemudian menampilkannya. Tombol Estraksi Ciri  digunakan  untuk  menghitung  nilai  kontras,  korelasi,  energi,  homogeneti,  rata-rata dan  standar  deviasi  dari  gambar  asli  yang  sudah  di  ubah  ke  LAB  dan grayscale kemudian menampilkan hasilnya. Tombol Klasifikasi digunakan untuk mengelompokkan data  testing dengan data  training termasuk kelompok buah matang, setengah  matang  dan  mentah  menggunakan  rumus  jarak euclidean  distance. Tombol RESET digunakan untuk me- reset atau menghapus data yang sudah diproses mulai dari proses  pengambilan  gambar  asli  sampai  dengan  proses clustering sehingga  kembali seperti awal.
Fitur  pertama  yang  dihitung  adalah  rerata  intensitas  atau  biasa  disebut mean , contoh perhitungannya sebagai berikut:
ISSN (Cetak) : 2541-4550  ISSN (Online) : 2541-4585
m=41,8881.  Dari  perhitungan  di  atas  didapatkan  nilai  m  di  mana  m  merupakan  nilai rerata intensitas. Hasil tersebut didapatkan dari hasil perkalian i dengan p(i). Di mana i merupakan  nilai  aras  keabuan  suatu  citra  dan  p(i)  merupakan  probabiltas  kemunculan nilai i.
std=27,1680  Dari  perhitungan  di  atas  diperoleh  hasil deviasi .  Fitur deviasi ini menunjukkan  kekontrasan  suatu  citra.  Hasil deviasi didapatkan  dari  pengurangan  i dengan  m  dikuadratkan  dan  dikalikan  p(i)  stelah  itu  hasil  baru  diakar.  Di  mana  i merupakan nilai aras keabuan suatu  citra p(i) merupakan probabilitas kemuculan i dan m merupakan rerata intensitas.
Pembahasan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dalam  pengelompokan  citra gambar  buah  mangga  manalagi  matang,  setengah  matang  dan  mentah  dengan mengunakan K-Nearest Neighboor ini. Dari 130 data citra gambar yang terbagi menjadi 90 data  training dan  40 data  testing, kemudian  90 data  training terdiri  dari  40  citra gambar  mentah,  10  citra  gambar  setengah  matang  dan  40  citra  gambar  matang sedangkan untuk 40 citra data testing terdiri dari 25 citra gambar buah mangga mentah, 5  citra  gambar  setengah  matang  dan  10  cirta  gambar  matang.  Peneliti  menemukan beberapa  kendala  terkait  dengan  pembacaan  nilai  ciri  gambar  sehingga  nilai  kontras, korelasi,  energi,  homogeneti,  rata-rata  dan  standar  deviasi  dari  masing-masing  citra gambar  mentah,  setengah  matang  dan  matang  memiliki  nilai  kontras,  korelasi,  energi, homogeneti, rata-rata dan standar deviasi  yang hampir mirip sehingga sistem kesulitan dalam  mengklasifikasi.  Seperti  pada  saat  melakukan  proses  klasifikasi atau pengelompokkan  pada  citra  gambar  data  training  ada  beberapa  citra  gambar  yang seharusnya terklasifikasi citra buah mentah tapi menjadi buah matang. Begitu pula saat melakukan  proses  klasifikasi  citra data  testing ada  citra  gambar  yang  terklasifikasi menjadi  buah  mentah  padahal  seharusnya  citra  gambar  adalah  buah  setengah  matang. Tentunya  hal  ini  membuat  peneliti  melakukan  beberapa  kali  uji  coba  dan  berusaha
Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual Volume 4, Nomor 1, Juli 2019 ISSN (Cetak) : 2541-4550  ISSN (Online) : 2541-4585
memperbaiki sistem yang ada, dikarenakan kemungkinan ada human error yang terjadi. Setelah dilakukan uji coba dan perbaikan sistem peneliti menemukan kesimpulan yang salah  satunya  adalah  diakibatkan  karena  citra  gambar training maupun testing yang kurang baik, sehingga sistem kurang bisa membaca nilai piksel dengan benar.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  penulis,  maka  dapat  diambil beberapa kesimpulan diantaranya adalah sebagai berikut:
1. Penerapan klasifikasi menggunakan L*A*B dan Fitur Statistik dapat diterapkan dengan  baik  dalam  sistem  klasifikasi  kematangan  buah  mangga  manalagi berdasarkan warna.
2. Ekstrasi  ciri  pada  sistem  klasifikasi  kematangan  buah  mangga  manalagi memperoleh  nilai  yang  diambil  yaitu  nilai  kontras,  rata-rata,  standar  deviasi, korelasi, energi dan homogeneti.
3. Akurasi yang didapatkan dari pengujian data testing sebesar 62.5%.

## 5. SARAN
Agar  penelitian  ini  memberikan  hasil  yang  lebih  baik,  maka  perlu  adanya  proses klasifikasi  dengan  metode  yang  berbeda  untuk  pengambilan  nilai  dari  objek. Memperbanyak  ekstraksi  ciri  yang  diambil  supaya  akan  memberikan  hasil  klasifikasi yang lebih baik. Memperbanyak data training sebagai acuan jarak terdekat

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  banyak  kepada  orang  tua  yang  memberikan  dukungan  serta almamater prodi Teknik Informatika Universitas Islam Lamongan.

## DAFTAR PUSTAKA
Arissa  Aprilia  Nurcahyani,  Ristu  Saptono.  (2015).  Identifikasi  Kualitas  Beras  dengan Citra Digital. Scientific Journal of Informatics , 63-72.
Cahya  Bagus  Sanjaya,  Muhammad  Imron  Rosadi.  (2018).  Klasifikasi  Buah  Mangga Berdasarkan  Tingkat  Kematangan  Menggunakan  Least-Squares  Support  vector Machine. Explore IT , 1-13.
Evy  Kamilah  Ratnasari,  Raden  Venantius  Hari  Ginardi,  Chastine  Fatichah.  (2014). Pengenalan  Penyakit  Noda  pada  Citra  Daun  Tebu  Berdasarkan  Ciri  Tekstur Fractal Dimension Co-occurrence Matrix dan Lab Moments. Juti , 27-36. Evy  Kamilah  Ratnasari,  Raden  Venantius  Hari  Ginardi,  Chastine  Fatichah.  (2017). Klasifikasi Penyakit Noda pada Citra Daun Tebu Berdasarkan Ciri Tekstur dan Warna Menggunakan Segmentation-Based Gray Level Cooccurrence Matrix dan Lab Color Moments. Register , 1-7.
Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual Volume 4, Nomor 1, Juli 2019 ISSN (Cetak) : 2541-4550  ISSN (Online) : 2541-4585
Yuda  Permadi,  Murinto.  (2015).  Aplikasi  Pengolahan  Citra  untuk  Identifikasi Kematangan Mentimun Berdasarkan Tekstur Kulit Buah Menggunakan Metode Ekstraksi Ciri Statistik. Jurnal Informatika , 1028-1038.