## KLASIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN BUAH NANAS BERDASARKAN TEKSTUR GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX DENGAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE
Sutisna *1 , Fahmi Chairulloh Widia Sumantri 2
1,2 Teknik Informatika, STIKOM Cipta Karya Informatika email: fahmi.chairullohws@gmail.com *
Abstrak: Nanas  ( Ananas  comosus (L)  Merr)  merupakan  salah  satu  jenis  buah  yang  umum  dikenal  dan  dikonsumsi  oleh masyarakat Indonesia. Pemanfaatan buah nanas pada umumnya di masyarakat hanya terbatas pada daging buah saja.  Buah Nanas dengan kualitas tinggi untuk dikonsumsi. Perbedaan buah Nanas yang sudah matang dan yang tidak matang dapat dilihat dari warna, tekstur dan bentuk. Metode manual yang biasa dilakukan untuk mengidentifikasi tingkat kematangan buah Nanas yaitu  dengan  memeriksa  berdasarkan  penampilan  dan  aroma  buah  tersebut  serta  memeriksa  melalui  sentuhan.  Metode  ini dianggap kurang efektif jika dilakukan untuk menyortir tingkat kematangan buah Nanas dalam jumlah yang sangat banyak, Ada beberapa fitur yang dapat digunakan dalam sistem pengenalan pola pada citra seperti Support Vector Machine (SVM). Pada  penelitian  ini  peneliti  akan  mengklasifikasi  tingkat  kematangan  buah  Nanas  berdasarkan  tekstur  dimana  tahap preprocessing dan ekstraksi ciri berdasarkan tekstur GLCM seperti contrast , correlation , energy , dan homogeneity . kemudian dari ekstraksi ciri tersebut citra bisa dikenali dengan menggunakan algoritma klasifikasi Support Vector Machine. Penelitian ini menggunakan 966 dataset dengan 2 tingkat kematangan yaitu muda dan matang. Dimana 772 data latih dan 194 data uji. Berdasarkan Hasil didapatkan akurasi tertinggi pada C25 yaitu mencapai 86%.
Kata Kunci : Buah Nanas, Klasifikasi, GLCM, SVM
Abstract: Pineapple (Ananas comosus (L) Merr) is one type of fruit that is commonly known and consumed by the people of Indonesia. The use of pineapples in general in the community is only limited to the flesh of the fruit. Pineapple fruit with high quality for consumption. Pineapple fruit that is ripe and unripe can be seen from the color, texture and shape. The manual method that is usually used to identify the level of ripeness of pineapple is by examining the appearance and aroma of the fruit and checking by touch. This method is considered less effective if it is used to sort the ripeness level of Pineapple in very large quantities. There are several features that can be used in image pattern recognition systems such as the Support Vector Machine (SVM). In this study, researchers will classify the level of maturity of pineapple based on texture where the preprocessing and feature extraction stages are based on GLCM texture contrast, correlation, energy, and homogeneity. then from the extraction of the image  features  can be  identified by  using the  classification  algorithm Support Vector Machine.  This study uses  966 datasets with 2 levels of maturity, namely young and mature. Where 772 training data and 194 test data. Based on the results obtained, the highest accuracy on the C25 reached 86%.

## Keywords : Pineapple, Classification, GLCM, SVM

## PENDAHULUAN
Nanas ( Ananas comosus (L) Merr) merupakan salah satu jenis buah yang umum dikenal dan dikonsumsi oleh masyarakat Indonesia. Pemanfaatan  buah  nanas  pada  umumnya  di masyarakat  hanya  terbatas  pada  daging  buah  saja. Padahal  bagian  nanas  yang  lain  seperti  empulur mengandung  serat  yang  berguna  untuk  membantu proses  pencernaan.  Buah  Nanas  dengan  kualitas tinggi untuk dikonsumsi. Perbedaan buah Nanas yang sudah  matang  dan  yang  tidak  matang  dapat  dilihat dari warna, tekstur dan bentuk. Metode manual yang biasa  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  tingkat kematangan  buah  Nanas  yaitu  dengan  memeriksa berdasarkan  penampilan  dan  aroma  buah  tersebut serta  memeriksa  melalui  sentuhan.  Metode  ini dianggap  kurang  efektif  jika  dilakukan  untuk menyortir  tingkat  kematangan  buah  Nanas  dalam jumlah yang sangat banyak, Ada beberapa fitur yang dapat digunakan dalam sistem pengenalan pola pada citra  seperti Support  Vector  Machine (SVM),  SVM
ini  merupakan  salah  satu  metode  yang  digunakan dalam  pengolahan  citra  digital  untuk  mengekstraksi fitur. Peneliti akan mengklasifikasi tingkat kematangan buah Nanas berdasarkan tekstur dimana tahap  preprocessing  dan  ekstraksi  ciri  berdasarkan tekstur  seperti contrast , correlation , energy ,  dan homogeneity .  kemudian  dari  ekstraksi  ciri  tersebut citra  bisa  dikenali  dengan  menggunakan  algoritma klasifikasi Support Vector Machine .

## TINJAUAN PUSTAKA Buah Nanas
Nanas  (Ananas  comosus  [L.]  Merr.) merupakan  komoditas  andalan  dalam  perdagangan buah  tropik  yang  menempati  urutan  ke  dua  terbesar setelah  pisang.  Indonesia  merupakan  produsen terbesar ke lima setelah Brazil, Thailand, Filipina dan Cina. Nanas memiliki kandungan gizi dan vitamin, di antaranya  kalori,  protein,  lemak,  karbohidrat, kalsium, vitamin A, vitamin C, dan sedikit vitamin B, dan salah satu hasil pertanian yang nilai ekonomisnya
cukup  tinggi.  Di  samping  itu,  umumnya  ukuran anakan yang  diperoleh sangatlah beragam, sehingga menimbulkan  keragaman  yang  tinggi  dalam  hal waktu berbunga dan pembentukan buah pada progeni hasil perbanyakan menggunakan anakan. Terbatasnya propagula yang tersedia untuk perbanyakan  tanaman  merupakan  hambatan  dalam upaya penyediaan bibit nanas bermutu [1].

## Klasifikasi
Penggolongan  atau  pengelompokkan.  Ada beberapa  pengertian  mengenai  klasifikasi,  menurut Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia  klasifikasi  adalah penyusunan  bersistem  dalam  kelompok  atau golongan  menurut  kaidah  atau  standar  yang ditetapkan. Tujuan dari proses klasifikasi citra adalah untuk mendapatkan gambar atau peta tematik. Gambar tematik adalah suatu gambar yang terdiri dari bagian-bagian yang  menyatakan  suatu  objek  atau tema tertentu [2].

## Ekstraksi  Fitur  Gray  Level  Co-Ocurence  Matrix (GLCM)
Ini adalah metode yang efektif untuk ekstraksi fitur  dan  analisis  tekstur.  Metode  ini  dapat memberikan informasi  yang detail  tentang citra dari segi  tekstur,  klasifikasi  dan  identifikasi.  GLCM digambarkan  dengan  matriks  yang  berisi  frekuensi kemunculan  pasangan  dua  piksel  dengan  intensitas, jarak, dan orientasi tertentu untuk mendapatkan lima parameter karakteristik: contrast, correlation, energy, homogeneity, dan entropy. [3] Metode Gray  Level  Co-occurrence  Matrix (GLCM) sebagai ekstraksi tekstur dengan arah sudut kombinasi 0°, 45°, 90°, 135° dan jarak ketetanggaan d = 1, 2, 3.
Gambar 1. Arah GLCM dengan sudut 0 o , 45 o , 90 o , dan 135 o
Ciri  tekstur  GLCM  yang  akan  digunakan dalam penelitian ini menggunakan 4 ciri statistik orde dua,  diantaranya  merupakan  fitur  utama  yaitu Contrast, Correlation, Energy dan Homogeneity [4] .
1. Contrast Representasi  nilai  terhadap  variasi  tingkat keabuan dalam matriks cooccurrence.

## (1)
2. Homogeneity
Mengukur  tingkat  homogenitas  atau  kesamaan variasi  dalam  intensitas  keabuan  citra  pada matriks co-occurrence.

## (2)

## 3. Energy
Untuk  memeriksa  tingkat  keseragaman  tekstur. Semakin  tinggi  nilai  energi,  semakin  seragam tekstur dan semakin rendah variasi intensitas pada citra.

## (3)

## 4. Correlation
Nilai ukuran ketergantungan linear antar nilai atas keabuan  dalam  citra.  Berikut  persamaan  untuk menghitung.

## (4)
Nilai keempat parameter yang nanti dipergunakan sebagai  data  bobot  awal  atau  data  input  untuk proses klasifikasi menggunakan metode SVM.

## Support Vector Machine (SVM)
metode    ini  bekerja    dengan    cara mendefinisikan  batas  antara  dua kelas  dengan  jarak maksimal    dari    data    yang    terdekat.  Untuk mendapatkan    batas    maksimal    antar    kelas    maka harus   dibentuk   sebuah hyperplane (garis   pemisah) terbaik   pada   input   space   yang   diperoleh   dengan mengukur margin    hyperplane dan    mencari    titik maksimalnya.  Margin  merupakan  jarak  antara hyperplane  dengan    titik    terdekat    dari    masing- masing kelas [5].
Gambar 2. Hyperline SVM

## Confusion Matrix
Mengukur  kinerja  pada  sebuah  model klasifikasi pada satu set data uji yang nilai sebenarnya telah  diketahui pada  bawah  ini Accuracy (Akurasi), Precision , Recall , dan F1-Score atau F-Measure [6] .
Metode  menghitung  evaluasi  dengan  menggunakan Confusion Matrix.
(6) (7) (8) (9)

## METODE Data Penelitian
Pada  penelitian  ini,  Bahan  penelitian  berupa  dataset publik yang diunduh oleh akun DEDEN PERMANA melalui  website  Kaggle  dengan  judul  “ Dataset Nanas ”  dengan  2  macam  tipe  dataset  buah  Nanas. Terdapat  969  dataset  Nanas.  Masing-masing  kelas berformat jpg dengan label “Matang” berisi citra buah Nanas yang sudah matang, sedangkan yang berlabel “Muda”  berisi  citra  buah  Nan as  yang  sudah  belum matang.
(1) (2)
Gambar 4. Dataset buah Nanas (1) Matang (2) Muda

## Penerapan Metodelogi
Gambar 5. Tahapan Penerapan Metodologi

## Input Dataset
Jumlah  dataset  966  terdapat  dua  kelas, “Muda”  terdiri  dari  491  citra  dan  kelas  “Matang” terdapat 475 citra.
Table 1. Dataset Nanas Dataset Jumlah Nanas Muda 491 Nanas Matang 475

## Preprocessing
Tahap ini merupakan pemerosesan pada data citra  awal,  Melakukan  normalisasi  dengan  melalui tahapan cropping, resize dan konversi.

## Cropping
Tahap pengambilan area tertentu yang akan diamati  dalam  citra  untuk  mempermudah  dalam menganalisa citra dan memperkecil ukuran penyimpanan citra.

## Resize
Meresize  citra  yakni  dengan  ukuran 100x100,  Maka  yang  dimana  rumus  resize  tersebut nantinya akan disimpan kedalam suatu proses dengan tujuan untuk meresize setiap dataset image yang telah dilakukan cropping.

## Grayscale
Agar  mempermudah  pemrosesan  citra, Grayscale  dilakukan  untuk  ketahap  binerisasi  citra. Data  input  citra  Nanas  yang  telah  melalui  proses cropping  dan  Normalisasi  kemudian  ketahap  proses grayscale [4] .
Ekstraksi  Fitur  Gray  Level  Co-Ocurence  Matrix (GLCM)
Tahap  selanjutnya,  citra  preprocessing diolah  dengan  menggunakan  metode  GLCM  untuk menghasilkan ekstraksi ciri fitur contrast, correlation,  energy dan homogeneity untuk  sudut menggunakan  arah  (0 o ,  45 o ,  90 o ,  135 o ) . Matriks  ini dibentuk  dari  suatu  citra  dengan  melihat  hubungan ketetanggaan antar dua piksel pada jarak dan orientasi sudut tertentu.

## Support Vector Machine (SVM)
Setelah melalui tahap ekstraksi fitur GLCM langkah  selanjutnya  yaitu  menggunakan  metode SVM  untuk  dilakukannya  proses  klasifikasi  tingkat kematangan  buah  Nanas.  Dengan  Linear  SVM menggunakan hanya nilai parameter C hasil training dan test dataset buah Nanas.

## Pengujian dan Evaluasi
Hasil analisa dan perancangan yang dilakukan telah sesuai  dengan yang diharapkan seberapa besar tingkat  keberhasilan  dan  tingkat  akurasi  yang didapatkan menggunakan confusion matrix.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Alat Penelitian
Pada  penelitian  ini,  adapun  kebutuhan spesifikasi perangkat keras (hardware) dan perangkat lunak  (software)  untuk  perancangan  sistem  pada penelitian ini yaitu :

## Spesifikasi Perangkat Keras (Hardware)
Table 2. Perangkat Keras (Hardware) Perangkat Lunak Spesifikasi Device Laptop/PC Processor Intel Core i3 Memori (RAM) 2GB Hardisk 320GB
Spesifikasi Perangkat Lunak (Software)
Table 3. Perangkat Lunak (Software) Perangkat Lunak Spesifikasi Bahasa Pemograman Google Colab (Python Penyimpanan Google Drive Broswer Google Chrome Version 103.0.5060.114 ( Official Build ) (64-bit)

## Implementasi
Suatu  proses  segmentasi  citra  dengan klasifikasi  tingkat  kematangan  buah  Nanas  dengan menerapkan  ekstraksi  fitu  GLCM  dan  SVM  dalam klasifikasi tingkat kematangan. Dalam mengimplementasikan penelitian ini, peneliti menggunakan Google  Collab sebagai  program pendukung penelitian.

## Preprocessing
Berikut  ini  adalah  tahapan-tahapan  suatu proses yang dilakukan pada preprocessing citra :

## Tahap Pemotongan Citra
Tahap  proses  pemotongan  citra  merupakan tahap  pengambilan  area  tertentu  yang  akan  diamati dalam citra untuk mempermudah dalam menganalisa citra  dan  memperkecil  ukuran  penyimpanan  citra. Dalam  proses  pemotongan  citra  ini  menggunakan Snipping Tools .
Gambar 6. Cropping citra pada buah Nanas

## Normalisasi Ukuran Citra (Resize Image)
Mengubah  ukuran  citra  asli  menjadi kedalam  pixel.  Dalam  penerapan  penelitian  ini normalisasi  menggunakan Google  Collabs jumlah pixel  untuk  meresize  citra  yakni  dengan  ukuran 100x100.

## Grayscale
Grayscale merupakan tahap awal dari Preprocessing. Dengan citra Nanas yang RGB diubah menjadi citra keabuan (Grayscale). Agar
mempermudah pemrosesan citra, Grayscale dilakukan  untuk  ketahap  binerisasi  citra.  Data  input citra  Nanas  yang  telah  melalui  proses  cropping  dan Normalisasi  kemudian  ketahap  proses  grayscale. Hasil dari grayscale citra ditunjukkan pada gambar 7.
Gambar 7. Citra Grayscale buah Nanas
Dan dibawah ini merukan hasil output array yang  merupakan  tahap  dari  grayscale  yang  telah  di proses
Gambar 8. Output array citra grayscale

## Pengujian Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM)
Pada tahap ini, Citra dataset  Nanas akan di ekstraksi  fitur  menggunakan  Gray  Level  Co- occurrence untuk mencari nilai Contrast, Correlation,  Energy dan Homogeneity dengan  4 sudut pendukung yaitu 0 o , 45 o , 90 o dan 135 o . Dengan diubah  dalam  bentuk  tabel,  data  metriks  tekstur GLCM dapat dilihat dalam hasil pengujian ekstraksi fitur GLCM. Oleh karena itu fungsi calc_glcm_all_agl() adalah digunakan untuk mendapat  fitur  data  dari    (0),  np.pi/4  (45°),  np.pi/2 (90°),  3*np.pi/4  (135°)  dalam  radian.  Setelah  data fitur  tersimpan  pada  list  glcm_features  ubah  format DataFrame  menggunakan Library  Pandas .  Data metriks  tekstur  GLCM  ditampilkan  2  dataset  Nanas dari keseluruhan data 966 citra
Kemudian  hasil  ekstraksi  GLCM  tersebut  harus melalui tahap min-max scaling agar dapat menyesuaikan data dalam rentang atau range tertentu (range  nilai  minimum  hingga  nilai  maksimum), dengan rentang yang biasa digunakan adalah 0 hingga 1.  Dan  dapat  diproses  secara  mudah  untuk  melalui tahap SVM.
Gambar 10. Output array GLCM yang telah dinormalisasi
Setelah  Dinormalisasikan  data  tersebut, selanjutnya  membagi  dataset  untuk  dataset  uji  yaitu 80% data latih dan 20% data uji.

## Support Vector Machine (SVM)
Setelah melalui tahap ekstraksi fitur GLCM langkah  selanjutnya  yaitu  menggunakan  metode SVM  untuk  dilakukannya  proses  klasifikasi  tingkat kematangan  buah  Nanas.  Dengan  Linear  SVM menggunakan hanya nilai parameter C  hasil training dan test dataset buah Nanas.

## Gambar 11. Akurasi SVM C25
Pada  Gambar  11  menunjukkan  bahwa  model  SVM akurasi tertinggi dicapai adalah C25 sebesar 86%%.

## Hasil Akhir Pengujian
Hasil  dataset  seberapa  besar  tingkat keberhasilan  dan  tingkat  akurasi  klasifikasi  SVM Linear  Kernel  C25  dengan  melakukan  pengujian menggunakan confusion matrix .
Gambar 12. Confusion Matrix
Berdasarkan  dataset  keseluruhan  diketahui dari 966 data Terdapat 772 data latih dan 192 data uji diklasifikasikan,  Nanas  Matang  diklasifikasikan  76 dan  Nanas  Muda  diklasifikasikan  90  adalah  dataset yang  sesuai  prediksi.  Hasil  dataset  seberapa  besar tingkat  keberhasilan  dan  tingkat  akurasi  berbagai nilai  C  metode  SVM  dengan  nilai  C  25    yang didapatkan.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
a. Dengan  menggunakan  metode  Support Vector Machine (SVM) dan Gray Level Co- occurrence  Matrix  (GLCM)  telah  berhasil melakukan klasifikasi citra tingkat kematangan buah Nanas berdasarkan tekstur.  Nilai  fitur  ciri  dari  hasil  ekstraksi ciri  menggunakan  metode  Gray  Level  Co- occurrence  Matrix  (GLCM  dapat  langsung digunakan  sebagai  data  masukan  pada klasifikasi Support Vector Machine (SVM).
b. Berdasarkan  hasil  penelitian,  klasifikasi menggunakan  metode  Support  Vector Machine  (SVM)  masih  mendapatkan  hasil akurasi yang kurang baik dalam melakukan klasifikasi  citra  tingkat  kematangan  buah Nanas, yaitu sebesar 86%.
c. Pengujian  akurasi  sistem  untuk  metode Support  Vector  Machine  didapat  data dengan  nilai  param  C  =  25  dengan  gamma 0.5.
Dari  hasil  penelitian  pembuatan  sistem  deteksi  plat dan nomor kendaraan dengan menggunakan  metode hough  dan  SVM  ini  dapat  diberikan  beberapa  saran diantaranya:
a. Dataset  yang  digunakan  dapat  lebih dikembangkan,  dari  segi  jumlah  data maupun  parameter  atau  atributnya  supaya tidak hanya dapat
b. Klasifikasi tingkat kematangan Menggunakan  metode  preprocessing  dan ekstraksi ciri yang berbeda untuk mendapatkan nilai masukan yang lebih baik untuk  digunakan  pada  proses  klasifikasi
Support  Vector  Machine  (SVM)  pada  citra tingkat kematangan buah Nanas c. Penambahan jumlah variasi nilai variabel C dan  γ  untuk  mengetahui  nilai  C  dan  γ optimum d. Menggunakan metode lain dalam melakukan  seperti  CNN  (Convolutional Neural  Network)  maupun  ROI  (Region  Of Interest).
Vol. 4 No. 4, November 2022, hlm. 296 – 301

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Rugayah,  I.  Anggalia,  and  Y.  C.  Ginting, “Pengaruh  konsentrasi  dan  cara  aplikasi  iba
(Indoe  Butiric  Acid)  terhadap  pertumbuhan bibit nanas (Ananas comosus [L.] Merr.) asal tunas mahkota,” J. Agrotropika , vol. 17, no. 1,  pp.  35–38,  2012,  [Online].  Available: https://jurnal.fp.unila.ac.id/index.php/JAT/ar ticle/view/4279
[2] R. A. Rizal, I. S. Girsang, and S. A. Prasetiyo, “Klasifikasi  Wajah  Menggunakan  Support Vector Machine (SVM),” REMIK (Riset dan
E-Jurnal  Manaj.  Inform.  Komputer) ,  vol.  3, no. 2,
p. 1, 2019,
doi: 10.33395/remik.v3i2.10080.
[3] A.  A.  Huda,  B.  Setiaji,  and  F.  R.  Hidayat, “IMPLEMENTASI  GRAY  LEVEL  CO- OCCURRENCE  MATRIX  (  GLCM  ) UNTUK,” vol. 9, 2022.
[4] W. I. Praseptiyana, A. W. Widodo, and M. A. Rahman, “Pemanfaatan Ciri Gray Level Co- occurrence Matrix ( GLCM ) Untuk Deteksi Melasma  Pada  Citra  Wajah,” J.  Pengemb.
Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 11, pp. 10402–10409, 2019, [Online]. Available: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/6685/3229
[5] P. R. Sihombing and I. F. Yuliati, “Penerapan Metode Machine Learning dalam Klasifikasi Risiko  Kejadian  Berat  Badan  Lahir  Rendah di Indonesia,” MATRIK  J. Manajemen, Tek.
Inform.  dan  Rekayasa  Komput. ,  vol.  20,  no.
2, pp. 417–426, 2021, doi:
10.30812/matrik.v20i2.1174.
[6] Y.  Rahman  and  H.  Wijayanto,  “Klasifikasi
Batik  Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbour  Berdasarkan  Gray  Level  Co- Occurrence  Matrices  (  GLCM  ),” Jur.  Tek. Inform. FIK UDINUS , vol. 244, no. Ecpe, pp. 1–7, 2015.