1 Pusat Studi Komputasi Matematika Universitas Gunadarma, Jln. Margonda  Raya  No.  100,  Depok  16424  INDONESIA  (e-mail: rifki_kosasih@staff.gunadarma.ac.id)

## Klasifikasi Tingkat Kematangan Pisang Berdasarkan Ekstraksi Fitur Tekstur dan Algoritme KNN

## (Classification of Banana Ripe Level Based on Texture Features
and KNN Algorithms)
Rifki Kosasih 1
Abstract—Bananas  are  fruit s that  are  rich  in  vitamins, minerals,  and  carbohydrates.  Banana  trees  are  often  cultivated as  they  have  many  benefits.  In  growing  banana  trees,  it  is necessary  to  consider  the  ripeness  level  of  bananas  since  it  can determine  the  quality  of  bananas  when  harvested.  The  ripeness level  of  bananas  is  related  to  marketing  reach.  If  the  marketing reach is far, the banana should be harvested when it is still raw. Therefore,  a  system  that  can  classify  bananas’  ripeness  levels  is needed.  In  this  study,  45  banana  images  were  collected,  with  a composition  of  30  images  as  training  data  and  15  images  as  test data.  Afterward,  the  texture  feature  extraction  method  was utilized  to  determine  the  parameters  affecting  the  ripeness  level of  bananas.  The  texture  feature  extraction  used  was  based  on  a histogram  that  generated  several  parameters  i.e.,  average intensity,  skewness,  energy  descriptor,  and  smoothness  in  the image.  In  the  subsequent  stage,  the  classification  based  on  the features obtained using KNN algorithm was conducted. Based on the results, it was found that the classification accuracy rate was 88.89%.
Intisari—Pisang  merupakan  buah  yang  memiliki  kandungan vitamin, mineral,  dan  karbohidrat  yang  sangat  besar.  Tanaman pisang  sering  dibudidayakan  karena  memiliki  banyak  manfaat. Dalam  membudidayakan  tanaman  pisang,  perlu  diperhatikan tingkat kematangan buah pisang tersebut. Hal ini berguna untuk menentukan  mutu  buah  pisang  tersebut  saat  dipanen.  Tingkat kematangan  pisang  ini  berhubungan  dengan  jangkauan pemasaran.  Jika  jangkauan  pemasarannya  jauh,  sebaiknya pisang  dipanen  saat  tingkat  kematangan  buah  pisang  masih cukup  rendah.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  suatu  sistem  yang dapat  mengklasifikasikan  tingkat  kematangan  pisang.  Tahapan pertama  dalam  pembuatan  sistem  adalah  mengumpulkan  data citra pisang sebanyak 45 citra, dengan komposisi 30 citra sebagai data  latih  dan  15  citra  sebagai  data  uji.  Selanjutnya,  metode ekstraksi  fitur  tekstur  digunakan  untuk menentukan parameter yang  berpengaruh  terhadap  tingkat  kematangan  buah  pisang. Ekstraksi  yang  digunakan  adalah  ekstraksi  fitur  berdasarkan histogram.  Pada  ekstraksi  fitur  tekstur  berdasarkan  histogram ini  dihasilkan  beberapa  parameter  seperti  rerata,  skewness, descriptor energi, dan kehalusan pada citra. Tahapan selanjutnya adalah  melakukan  klasifikasi  berdasarkan  fitur  yang  telah diperoleh  dengan  menggunakan  algoritme  K  Nearest  Neighbor (KNN).  Hasil  yang  diperoleh  menunjukkan  tingkat  akurasi klasifikasi sebesar 88,89%.
Kata Kunci— Pisang, Ekstraksi F itur, Klasifikasi, KNN.

## I. P ENDAHULUAN
Pisang merupakan buah yang mengandung banyak vitamin, karbohidrat,  dan  mineral.  Tanaman  pisang  tumbuh  di  sekitar 150  negara,  seperti India,  Brazil,  Filipina,  Indonesia, Tiongkok, Ekuador, Kamerun, Meksiko, Kolombia, dan Kosta Rika  [1]. Pisang  juga  menjadi  salah  satu  buah  alternatif  bagi orang-orang  yang  mengalami  kelelahan  sehingga  sangat diminati oleh banyak orang. Oleh karena itu, perlu bagi petani pisang  untuk  memperhatikan  kualitas  pisang  tersebut.  Salah satu  cara  untuk  mengetahui  kualitas  pisang  adalah  dengan mengetahui tingkat kematangan pisang sehingga petani pisang mengetahui waktu yang tepat pisang tersebut dipanen. Tingkat kematangan pisang dapat dilihat dari perubahan warnanya [2].
Pada  awalnya,  perubahan  warna  pada  pisang  dapat diketahui  dengan  cara  melihat  menggunakan  mata  manusia. Akan tetapi, kondisi tersebut tidak mungkin dilakukan karena pisang  yang  diamati  sangat  banyak  sehingga  menyebabkan mata  menjadi  lelah  yang  berakibat  pada  terjadinya  kesalahan dalam mengamati perubahan warna pada pisang.  Oleh karena itu,  dibutuhkan  suatu  sistem  yang  dapat  mendeteksi  tingkat kematangan pisang tersebut.
Pendeteksian  tingkat  kematangan  pisang  telah  dilakukan peneliti  terdahulu,  seperti  mendeteksi  kematangan  buah pisang  berdasarkan  fitur  warna  citra  pisang  menggunakan transformasi  ruang  warna  HIS  [2].  Data  yang  digunakan adalah  dua  puluh  citra  pisang  dan  diperoleh  tingkat  akurasi klasifikasi  sebesar  85%  [2].  Akan  tetapi,  klasifikasi  yang digunakan  hanya  menggunakan  dua  kategori,  yaitu  mentah dan  matang.  Penelitian  yang  lain  mengubah  citra  RGB menjadi format CIELAB untuk mendeteksi tingkat kematangan buah pisang [3]. Data yang digunakan adalah 49 citra  pisang,  sedangkan  fitur  yang  digunakan  adalah fitur  L, a*,  b*,  persentase  daerah  berwarna  cokelat  pada  pisang,  dan jumlah  titik  cokelat  pada  pisang  per  cm 2 .  Dalam  penelitian tersebut,  klasifikasi  dibagi  menjadi  tujuh  kelas  dan  diperoleh tingkat  akurasi  sebesar  98%.  Akan  tetapi,  metode  yang digunakan  menggunakan  proses  dan  rumus  yang  sangat kompleks.
Penelitian  berikutnya  menggunakan  algoritme K  Nearest Neighbors (KNN)  dan  ruang  warna  YIQ untuk  menentukan tingkat  kematangan  buah  pisang  [4].  Namun,  pada  penelitian ini,  tingkat  kematangan  hanya  dibagi  menjadi  empat  kelas, yaitu  sangat  matang,  busuk,  mentah,  dan  matang.  Data  yang digunakan  adalah  120  citra  pisang  dan  rerata  tingkat  akurasi yang diperoleh sebesar 71,6675%.
Pada penelitian selanjutnya dilakukan identifikasi kematangan  buah  pisang  menggunakan  teknik  jaringan  saraf
tiruan berdasarkan fitur warna RGB [5]. Tingkat kematangan yang  digunakan  dibagi  menjadi  empat  kelas  dan  sampel  data yang  digunakan  adalah  dua  puluh  data  citra  pisang.  Pada penelitian  ini,  rerata  tingkat  akurasi  yang  diperoleh  sebesar 90%.  Akan  tetapi,  citra  uji  yang  digunakan  merupakan  citra yang sama dengan citra latih.
Dari beberapa penelitian sebelumnya, untuk mengidentifikasi  tingkat  kematangan  pisang,  digunakan  fitur ruang warna seperti HIS [2], CIELAB [3],  YIQ [4], dan RGB [5].  Akan  tetapi,  penentuan  kelas  pada  tingkat  kematangan menjadi  kompleks  karena  pendefinisian  kelas  menggunakan jangkauan  ( range )  dari  ruang  warna.  Oleh  karena  itu,  pada makalah  ini diusulkan pendeteksian tingkat kematangan buah pisang  dengan  menggunakan  pendekatan  lain,  seperti ekstraksi  fitur  pisang  berdasarkan  tekstur.  Ekstraksi  fitur tekstur yang digunakan adalah tekstur berbasis histogram.

## II. M ETODOLOGI
Gbr.  1  menunjukkan  tahapan-tahapan  pengklasifikasian tingkat  kematangan  buah  pisang  berdasarkan  fitur  tekstur dengan algoritme KNN. Tahapan pertama adalah pengambilan citra  pisang.  Citra  yang  digunakan  adalah  citra  berwarna sehingga perlu dilakukan transformasi menjadi citra grayscale menggunakan (1).
𝐼 = 0,2989 ∗ 𝑅 + 0,5870 ∗ 𝐺 + 0,1140 ∗ 𝐵 . (1)
Citra-citra yang sudah dtransformasi memiliki ukuran yang berbeda-beda  sehingga  perlu  dilakukan  penyekalaan  ulang ukuran citra menjadi citra yang berukuran 150 × 200. Tahapan
selanjutnya  adalah  melakukan  ekstraksi  fitur  tekstur  berbasis histogram.  Ekstraksi  fitur  tekstur  ini  menghasilkan  beberapa parameter  seperti  rerata  intensitas, skewness , descriptor energi,  dan  kehalusan  intensitas  pada  citra.  Fitur-fitur  yang telah  diperoleh  selanjutnya  digunakan  sebagai  parameter dalam  melakukan  pengklasifikasian  tingkat  kematangan buah pisang dengan algoritme KNN.

## A. Sampel Citra
Pada  makalah  ini  sampel  citra  yang  digunakan  adalah sampel  citra  berwarna  dari  buah  pisang  yang  berjumlah  45 sampel  citra  berwarna  dengan  tingkat  kematangan  yang berbeda-beda,  seperti  diperlihatkan  pada  Gbr.  2.  Data  citra diperoleh  menggunakan  situs  pencarian  Google.  Sampel- sampel  tersebut  selanjutnya  dibagi  menjadi  dua  data,  yaitu data  latih  dan  data  uji.  Pada  data  latih  digunakan  30  sampel citra,  sedangkan  pada  data  uji  digunakan  15  sampel  citra. Dalam makalah ini data latih digunakan sebagai data historis, sedangkan data uji adalah data yang digunakan untuk menguji metode yang digunakan, baik atau tidak.
Pada  Gbr.  2,  terdapat  tujuh  sampel  pisang  dengan  tujuh tingkat  kematangan  yang  berbeda.  Gbr.  2(a)  menunjukkan tingkat  kematangan  pertama.  Pisang  berwarna  hijau  segar, sangat  bagus  jika  dipanen  di  perkebunan.  Pada  tingkat kematangan  kedua,  Gbr.  2(b),  pisang  berwarna  hijau  terang yang  siap  untuk  diambil  toko.  Pisang  dengan  tingkat kematangan  ketiga,  ditunjukkan  pada  Gbr.  2(c),  berwarna hijau  dengan  sedikit  warna  kuning,  yang  baik  untuk  distok ditoko.  Pada  Gbr.  2(d),  pisang  dengan  tingkat  kematangan keempat  berwarna  kuning  dengan  sedikit  warna  hijau,  yang baik  untuk  dipajang  dan  dijual  di  toko.  Selanjutnya,  pisang dengan  tingkat  kematangan  kelima  berwarna  kuning  dan bertangkai  hijau,  yang  siap  untuk  dikonsumsi,  ditunjukkan pada  Gbr.  2(e).  Pada  tingkat  kematangan  keenam,  tampak pada  Gbr.  2(f),  pisang  berwarna  kuning  seluruhnya  yang
Gbr. 2 Sampel citra pisang.
Gbr. 1 Tahapan klasifikasi tingkat kematangan buah pisang.
Citra Masukan (berwarna) Mengubah Citra Masukan Menjadi
Citra Grayscale
Penyekalaan Ulang Citra Ekstraksi Fitur Tekstur
Berbasis Histogram
Klasifikasi Pisang
Berdasarkan Fitur Tekstur dengan Algoritme KNN
sangat  enak  untuk  dikonsumsi.  Pisang  dengan  tingkat kematangan  ketujuh,  yang  ditunjukkan  pada  Gbr.  2(g), berwarna  kuning  dengan  sedikit  bintik  cokelat,  yang merupakan  pisang  dengan  rasa,  aroma,  dan  gizi  yang  terbaik [6]. Setelah data sampel diperoleh, tahapan selanjutnya adalah melakukan ekstraksi fitur menggunakan histogram.

## B. Ekstraksi Fitur
Fitur merupakan  karakteristik  unik  dari  suatu  objek  di dalam  citra  yang  hendak  dibedakan  dengan  objek  lainnya . Informasi  yang  telah  diekstrak  kemudian  digunakan  sebagai parameter  masukan  untuk  membedakan  antara  objek  satu dengan lainnya pada tahapan identifikasi/klasifikasi.
Fitur-fitur  yang  biasa  diamati  adalah  fitur  warna,  fitur bentuk,  dan  fitur  tekstur.  Fitur-fitur  tersebut  dapat  dikenali karena  beberapa  objek  mempunyai  pola-pola  tertentu, sehingga  mudah  dibedakan  oleh  manusia.  Pada  fitur  warna, biasanya  objek  benda  dikenali  dengan  adanya  perbedaan warna  di  ruang  warna  tertentu,  seperti  ruang  warna  YIQ  [4]. Selanjutnya,  pada  fitur  bentuk,  biasanya  objek  dikenali dengan adanya perbedaan bentuk pada suatu objek. Salah satu cara  untuk  mendapatkan  fitur  bentuk  tersebut  adalah  dengan menggunakan  momen  Zernike  [7].  Lalu,  pada  fitur  tekstur, biasanya  objek  dikenali  melalui  perubahan  tekstur  objek tersebut.
Fitur  tekstur  telah  diaplikasikan  di  bidang-bidang  seperti industri tekstil, analisis citra medis (klasifikasi penyakit paru- paru),  dan  analisis  penginderaan  jarak  jauh  [8].  Tekstur didefinisikan  sebagai  hubungan mutual antar  nilai  intensitas piksel-piksel  yang  bertetangga  yang  berulang  di  suatu  area yang lebih luas daripada jarak hubungan tersebut [9].
Salah  satu  cara  untuk  mendapatkan  fitur  tekstur  tersebut adalah  dengan  menggunakan  informasi  dari  histogram.  Oleh karena  itu,  informasi  histogram  tersebut  dapat  menjadi  acuan komputer  untuk  dapat  mengenali  jenis-jenis  tekstur.  Contoh fitur tekstur berdasarkan histogram ditunjukkan pada Gbr. 3.
Pada makalah ini, fitur yang digunakan adalah fitur tekstur. Fitur  tekstur  dapat  dikelompokkan  menjadi  tiga  jenis,  yaitu tekstur  halus,  tekstur  kasar,  dan  tekstur  periodik,  yang berturut-turut  ditunjukkan  pada  Gbr.  3(a)  sampai  Gbr.  3(c) [10].  Untuk  membedakan  tekstur  objek  satu  dengan  objek lainnya,  dapat  digunakan  ciri  statistik  orde  pertama  atau  ciri statistik  orde  dua  [11].  Ciri  orde  pertama  biasanya berdasarkan pada karakteristik histogram citra, seperti rataan, skewness ,  energi,  dan  kehalusan  [11] . Selanjutnya,    ciri  orde dua  biasanya  berdasarkan  pada  probabilitas  hubungan ketetanggaan antara dua piksel pada jarak dan orientasi sudut tertentu.

## C. Fitur Tekstur Berbasis Histogram
Metode yang digunakan untuk mendapatkan tekstur adalah dengan  memperhatikan  bentuk  histogram  dari  sebuah  citra seperti pada Gbr. 3. Pada Gbr. 3 terlihat bahwa setiap tekstur memiliki  histogram  yang  berbeda-beda,  sehingga  histogram dapat digunakan sebagai acuan untuk mengenali karakteristik suatu  objek.  Berdasarkan  hasil  dari  histogram,  fitur  pertama yang  dihitung  menggunakan  statistik  adalah  rerata  intensitas. Komponen fitur ini dihitung menggunakan (2).
𝜇 = ∑ 𝑖 . 𝑝(𝑖)
𝑖=𝐿−1 𝑖=0 (2)
dengan i adalah  aras  keabuan  pada  citra f , p ( i )  menyatakan probabilitas  kemunculan i ,  dan L menyatakan  nilai  aras keabuan  tertinggi.  Persamaan  (2)  menghasilkan  rerata kecerahan objek.
Fitur kedua yang dapat dihitung adalah skewness. Skewness adalah  ukuran  ketidaksimetrisan  terhadap  rerata  intensitas. Rumus perhitungannya ditunjukkan pada (3).
𝑠𝑘𝑒𝑤𝑛𝑒𝑠𝑠 = ∑ (𝑖 − 𝜇) 3 𝑝(𝑖) 𝐿−1 𝑖=1 . (3)
Skewness sering  disebut  sebagai  momen  orde  tiga ternormalisasi.  Nilai  negatif  menyatakan  bahwa  distribusi kecerahan  condong  ke  kiri  terhadap  rerata,  sedangkan  nilai positif  menyatakan  bahwa  distribusi  kecerahan  condong  ke kanan  terhadap  rerata.  Agar  ternormalisasi,  nilai skewness dibagi dengan ( L - 1 ) 2 . Fitur  ketiga  yang  dapat  dihitung  adalah descriptor energi. Descriptor energi  adalah  ukuran  yang  menyatakan  distribusi intensitas  piksel  terhadap  jangkauan  aras  keabuan.  Rumus perhitungannya dituliskan pada (4).
𝐸 = ∑ [𝑝(𝑖)] 2 𝐿−1 𝑖=0 . (4)
Citra  yang  seragam  dengan  satu  nilai  aras  keabuan  akan memiliki nilai energi yang maksimum, yaitu sebesar 1. Secara umum, citra dengan sedikit aras keabuan akan memiliki energi yang  lebih  tinggi  daripada  citra  yang  memiliki  banyak  nilai aras keabuan. Energi sering disebut sebagai keseragaman.
Fitur  keempat  yang  dapat  dihitung  adalah  kehalusan intensitas pada citra. Rumus  perhitungan kehalusan intensitas pada citra diperlihatkan pada (5).
Gbr.  3  Contoh  histogram,  (a)  tekstur  halus,  (b)  tekstur  kasar,  (c)  tekstur periodik.
(a) (b) (c)
𝑅 = 1 − 1 1+𝜎2 (5)
Pada  (5),  nilai R yang  rendah  menunjukkan  bahwa  citra memiliki  intensitas  yang  kasar.  Setelah  dilakukan  ekstraksi fitur  tekstur  berdasarkan  histogram,  tahapan  selanjutnya adalah melakukan klasifikasi tingkat kematangan buah pisang dengan  menggunakan  algoritme  KNN.  Algoritme  KNN merupakan  algoritme  klasifikasi  yang  tidak  memerlukan pengetahuan  tentang  distribusi  data  [12].  Jadi,  tanpa  melihat distribusi  data,  metode  KNN  dapat  digunakan  untuk melakukan klasifikasi.

## D. K Nearest Neighbor (KNN)
Algoritme  KNN  merupakan  metode  pengklasifikasian objek  berdasarkan  keserupaan  dengan  objek  lain  [13].  Oleh karena itu, jika terdapat sampel yang belum diketahui, sampel tersebut  dapat  diprediksi  dengan  melihat  sampel  tetangga terdekat di sekitarnya. Pada algoritme KNN, tahapan  pertama adalah  menentukan  nilai K .  Setelah  itu,  dihitung  semua  jarak dari  satu  data  uji  ke  semua  data  latih.  Selanjutnya,  dipilih K data latih yang memiliki jarak terdekat dengan data uji. Dari K objek  yang  terpilih,  jika  yang  dominan  merupakan  objek dengan  kelas  A,  maka  objek  yang  belum  diketahui  kelasnya diprediksi masuk ke kelas A juga [14], [15]. Langkah-langkah algoritme KNN diperlihatkan pada Gbr. 4.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Berdasarkan  tahapan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  data citra  masukan  yang  digunakan  adalah  citra  berwarna.  Data citra  dibagi  menjadi  dua,  yaitu  data  latih  dan  data  uji. Pembagian  citra  data  latih  dan  data  uji  dilakukan menggunakan  metode n-fold  validation .  Metode n-fold validation merupakan metode yang digunakan untuk membagi data  latih  dan  data  uji  dengan  bergantung  pada  nilai n yang dipakai  [16].  Nilai n tersebut  menentukan  banyaknya  iterasi yang  digunakan.  Dalam  makalah  ini,  nilai n yang  digunakan
adalah  3,  sehingga  45  data  citra  yang  sudah  dikumpulkan dibagi menjadi dua, dengan komposisi sebagai berikut:
Citra data latih adalah 2 3 dari 45 = 30 citra,
Citra data uji adalah 1 3 dari 45 = 15 citra.
Jumlah iterasi yang digunakan sebanyak tiga iterasi, karena nilai n yang  digunakan  adalah  3.  Untuk  iterasi  ke-1,  data  uji yang  digunakan  adalah  lima  belas  data  pertama  dari  45  data. Untuk iterasi ke-2, data uji yang digunakan adalah  lima belas data yang berikutnya dari 45 data. Untuk iterasi ke-3, data uji yang  digunakan  adalah  lima  belas  data  terakhir  dari  45  data. Data  latih  dan  data  uji  pada  iterasi  ke-1  ditunjukkan  pada Tabel I dan Tabel II.
Data  citra  yang  digunakan memiliki  ukuran yang berbeda- beda sehingga harus dilakukan penyekalaan ulang agar ukuran citra  sampel  menjadi  sama.  Tahapan  selanjutnya  adalah ekstraksi  fitur  tekstur  yang  dilakukan  berdasarkan  histogram masing-masing  data  citra,  baik  data  latih  maupun  data  uji. Ekstraksi  fitur  tekstur  ini  menghasilkan  beberapa  parameter,
Gbr. 4  Algoritme KNN.
T ABEL I D ATA L ATIH H ASIL E KSTRAKSI F ITUR B ERBASIS H ISTOGRAM (15 DARI 30 D ATA L ATIH )
Nama Rerata Skewness Descriptor Energi Kehalusan Citra Kate- gori P1 197,127 -5,9855 0,27598 0,08603 1 P2 208,515 -2,9354 0,25212 0,05683 1 P3 225,378 -2,5108 0,45057 0,03786 2 P4 227,954 -2,2652 0,36086 0,02915 2 P5 232,221 -0,7818 0,26323 0,01682 3 P6 231,471 -0,7911 0,27344 0,01746 3 P7 244,608 -0,7098 0,53331 0,00864 4 P8 244,741 -0,5197 0,35677 0,00629 4 P9 248,322 -0,3359 0,53966 0,00456 5 P10 248,150 -0,4803 0,34777 0,00502 5 P11 251,727 -0,0867 0,46747 0,00135 6 P12 222,000 -8,3781 0,36913 0,05901 7 P13 220,000 -1,2717 0,35407 0,07378 7 P14 234,047 -0,7932 0,28792 0,01605 3 P15 246,826 -0,3143 0,47729 0,00523 4
T ABEL II D ATA U JI Nama Rerata Skewness Descriptor Energi Kehalusan Citra T1 199,7511 -3,94456 0,03376 0,06100 T2 209,2693 -4,31712 0,11563 0,05634 T3 226,3654 -2,97633 0,21543 0,03164 T4 234,0460 -0,79291 0,28622 0,01605 T5 238,0808 -0,15511 0,68952 0,00245 T6 246,9483 -0,24114 0,23288 0,00367 T7 243,6057 -0,32295 0,37358 0,00623 T8 248,4725 -0,31211 0,40285 0,00390 T9 249,8694 -0,22234 0,43305 0,00316 T10 221,7214 -6,02257 0,23557 0,04961 T11 246,1253 -0,31770 0,52654 0,00570 T12 246,1176 -0,19061 0,29540 0,00453 T13 248,2344 -0,99380 0,49357 0,00770 T14 242,6695 -0,38690 0,30850 0,00712 T15 249,8694 14,34940 -0,22230 0,00316
Data Latih Data Uji
Tentukan
Nilai K Hitung Jarak antara Data Uji dan Data Latih Pilih K Data Latih Terdekat Prediksi Kelas Data Uji
seperti  rerata  intensitas, skewness , descriptor energi,  dan kehalusan intensitas pada citra. Hasil dari ekstraksi fitur  pada data latih ditunjukkan pada Tabel I.
Tabel  I  menyajikan  lima  belas  sampel  data  latih  dari  tiga puluh  data  yang  digunakan.  Dari  data  latih  tersebut,  terdapat tujuh  kelompok/kategori  dengan  empat  fitur  yang  berbeda- beda. Fitur-fitur yang dihasilkan adalah fitur rerata, skewness , deskriptor energi,  dan  kehalusan  citra.  Fitur-fitur  yang  telah diperoleh digunakan sebagai parameter yang dapat mencirikan suatu kelas. Data latih ini selanjutnya digunakan sebagai data historis.  Setelah  itu,  ekstraksi  fitur  juga  dilakukan  pada  data uji, seperti ditunjukkan pada Tabel II.
Tabel  II  menyajikan  lima  belas  data  uji  yang  digunakan untuk  menguji  empat  fitur  tersebut  dalam  mengelompokkan data  berdasarkan  tingkat  kematangan  pisang.  Untuk melakukan  pengelompokan,  digunakan  algoritme  KNN dengan  nilai K adalah  1.  Berdasarkan  Tabel  II,  diketahui bahwa  fitur  rerata  memiliki  nilai  ratusan,  sedangkan  fitur lainnya  bernilai  satuan,  sehingga  penggunaan  KNN  pada kasus  ini  akan  membuat  rerata  menjadi  fitur  yang  dominan dalam pengelompokan tingkat kematangan pisang.
Hasil pengelompokan dengan algoritme KNN diperlihatkan pada  Tabel  III.  Tahapan  selanjutnya  adalah  menghitung tingkat akurasi algoritme KNN menggunakan (6) [17].
𝑇𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 × 100% (6)
dengan
TP = True Positive (pengamatan nyata sesuai dengan pengamatan dari komputer)
FP = False Positive (pengamatan nyata tidak sesuai dengan pengamatan dari komputer).
Dapat dilihat dari Tabel III bahwa pada iterasi pertama dan iterasi  kedua  jumlah  sesuai  ( TP )  =  13  dan FP =  2,  sehingga diperoleh:
𝑇𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 13 15 × 100% = 86,67% .
Untuk  iterasi  ketiga,  jumlah  sesuai  ( TP )  =  14 dan FP =  1, sehingga diperoleh:
𝑇𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 14 15 × 100% = 93,33% .
Berdasarkan  ketiga  iterasi  tersebut  diperoleh  rata-rata tingkat akurasi:
𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑅𝑎𝑡𝑎 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 86,67%+86,67%+93,33% 3 = 88,89% .

## IV. K ESIMPULAN
Tingkat  kematangan  pisang  biasanya  dapat  dilihat  dari perubahan  warnanya.  Oleh  karena  itu,  beberapa  penelitian telah  menggunakan  fitur  ruang  warna  untuk  mendeteksi tingkat kematangan buah pisang. Namun, pendefinisian range nilai  di  dalam  ruang  warna  menjadi  kompleks  sehingga dibutuhkan  pendekatan  lain  untuk  mendeteksi  tingkat kematangan  buah  pisang.  Makalah  ini  menggunakan  metode ekstraksi fitur tekstur berdasarkan histogram untuk menentukan  parameter  yang  berpengaruh  pada  tingkat kematangan  buah  pisang.  Ekstraksi  fitur  tekstur  ini menghasilkan  beberapa  parameter,  seperti  rerata  intensitas , skewness , descriptor energi,  dan  kehalusan  intensitas  pada citra.  Berdasarkan  fitur  yang  telah  diperoleh,  dilakukan klasifikasi tingkat kematangan pisang menggunakan algoritme KNN.  Dari  hasil  pengujian,  diperoleh  bahwa  tingkat  akurasi pengklasifikasian  dengan  algoritme  KNN  adalah  sebesar 88,89%. Untuk penelitian selanjutnya, data citra pisang dapat diperbanyak  dan  dilakukan  pengklasifikasian  buah  pisang menggunakan  metode  lain,  seperti Support  Vector  Machine (SVM).
T ABEL III H ASIL K LASIFIKASI T INGKAT K EMATANGAN P ISANG DENGAN M ENGGUNAKAN M ETODE KNN Iterasi ke-1 Iterasi ke-2 Iterasi ke-3 Real KNN TP Real KNN TP Real KNN TP T1 1 1 Sesuai 3 3 Sesuai 1 1 Sesuai T2 1 1 Sesuai 4 4 Sesuai 1 1 Sesuai T3 2 2 Sesuai 3 3 Sesuai 2 2 Sesuai T4 3 3 Sesuai 7 7 Sesuai 2 2 Sesuai T5 3 3 Sesuai 7 7 Sesuai 4 4 Sesuai T6 4 5 Tidak 1 1 Sesuai 4 4 Sesuai T7 4 4 Sesuai 1 1 Sesuai 5 5 Sesuai T8 5 5 Sesuai 7 7 Sesuai 5 5 Sesuai T9 5 5 Sesuai 1 1 Sesuai 3 3 Sesuai T10 7 7 Sesuai 5 4 Tidak 3 3 Sesuai T11 4 4 Sesuai 4 4 Sesuai 4 4 Sesuai T12 4 5 Tidak 3 3 Sesuai 5 5 Sesuai T13 5 5 Sesuai 4 4 Sesuai 6 5 Tidak T14 4 4 Sesuai 5 5 Sesuai 4 4 Sesuai T15 5 5 Sesuai 5 4 Tidak 5 5 Sesuai Jumlah Sesuai 13 Jumlah Sesuai 13 Jumlah Sesuai 14 Tingkat Akurasi 86,67% Tingkat Akurasi 86,67% Tingkat Akurasi 93,33% Rerata tingkat akurasi = 86,67%+86,67%+93,33% 3 = 88,89
R EFERENSI
[1] D.S. Prabha dan J.S. Kumar, “Assessment of Banana Fruit Maturity by Image  Processing  Technique,” J.  Food  Sci.  Technol. ,  Vol.  52,  No.  3, hal. 1316–1327, 2015.
[2] Indarto  dan  Murinto,    “Deteksi  Kematangan  Buah  Pisang  Berdasarkan Fitur  Warna  Citra  Kulit  Pisang  Menggunakan  Metode  Transformasi Ruang Warna HIS,” JUITA , Vol. 5 , No. 1, hal. 15-21, 2017.
[3] F.  Mendoza  dan  J.M.  Aguilera,  “Application  of  Image  Analysis  for Classification  of  Ripening  Bananas,” J.  Food  Sci. , Vol. 69,  No.  9,  hal. 471-477, 2004.
[4] G.A.  Bere, E.N.  Tamatjita,  dan  A. Kusumaningrum,  “Klasifikasi untuk Menentukan  Tingkat  Kematangan  Buah  Pisang  Sunpride,” Sem.  Nas. Teknol.  Inf.  Kedirgantaraan  (Proc.  SENATIK) ,  Vol.  2,  hal.  109-113, 2016.
[5] T.M. Siregar, L.A. Harahap, dan A. Rohanah, “ Identifikasi Kematangan Buah Pisang (Musa Paradisiaca) dengan Teknik Jaringan Saraf Tiruan,” J. Rekayasa Pangan Pert , Vol. 3, No. 2, hal. 261-265, 2015.
[6] (2018) “Mengenal  Tingkat Kematangan Pisang,” [Online], http://balitbu.litbang.pertanian.go.id/eng/index.php/publikasi-mainmenu -47/leaflet/1232-mengenal-tingkat-kematangan-pisang,  tanggal  akses 23-Jun-2020.
[7] R.  Kosasih,  A.  Fahrurozi,  dan  D.  Riminarsih,  “Temu  Kembali  Citra dengan  Menggunakan  Momen Zernike  dan  City  Block,” J.  Ilmiah KOMPUTASI , Vol. 17, No. 3, hal. 169-174, 2018.
[8] M.  Tuceryan  dan  A.K.  Jain,  “Texture  Analysis,” dalam Handbook  of Pattern  Recognition  and  Computer  Vision ,  C.H.  Chen,  L.F.  Pau,  dan P.S.P. Wang, Eds., New Jersey, AS: World Scientific Publishing, 1998, hal. 207-248.
[9] A.D.  Kulkarni, Artificial  Neural  Networks  for  Image  Understanding , New York, AS: Van Nostrand Reinhold, 1994.
[10] P. Brodatz, Textures: A Photographic Album for Artists and Designers , New York, AS: Dover Publications, 1999.
[11] A.  Kadir  dan  A.  Susanto, Teori  dan  Aplikasi  Pengolahan  Citra , Jogjakarta, Indonesia: Penerbit Andi, 2012.
[12] Murni, R. Kosasih, A. Fahrurozi, T. Handhika, I. Sari, dan D.P. Lestari, “Travel Time Estimation for Destination In Bali Using kNN Regression Method  with Tensorflow,” IOP Conf.  Ser.: Mater.  Sci.  Eng. ,  Vol.  854, No. 1, hal. 1-8, 2020.
[13] L.  Devroye,  L.  Gyorfi,  A.  Krzyzak,  dan  G.  Lugosi,  “On  the  Strong Universal  Consistency  of  Nearest  Neighbor  Regression  Function Estimates,” Ann. Statist , Vol. 22, No. 3, hal . 1371–1385, 1994.
[14] S.B.  Imandoust  dan  M.  Bolandraftar,  “Application  of  K-Nearest Neighbor  (KNN)  Approach  for  Predicting  Economic  Events: Theoretical Background,” J. Eng. Res. App, Vol. 3, No. 5, hal. 605-610, 2013.
[15] C.  Domeniconi,  J.  Peng,  dan  D.  Gunopulos,  “Locally  Adaptive  Metric Nearest-Neighbor  Classification,” IEEE  Trans.  Pattern  Anal.  Mach. Intell , Vol. 24, No. 9, hal. 1281–1285, 2002.
[16] D.P.  Lestari,  R.  Kosasih,  T.  Handhika,  I.  Sari,  dan  A.  Fahrurozi,  “Fire Hotspots  Detection  System  on  CCTV  Videos  Using  You  Only  Look Once  (YOLO)  Method  and  Tiny  YOLO  Model  for  High  Buildings Evacuation,” Proc.  2019  2nd  Int.  Conf.  Comp.  and  Inf.  Eng.  (IC2IE) , 2019, hal. 87–92.
[17] R.  Kosasih,  “Kombinasi  Metode  Isomap  dan  KNN  pada  Image Processing  untuk  Pengenalan  Wajah,” CESS  (J.  Comp.  Eng.  System Sci.), Vol. 5, No. 2, hal. 166-170, 2020.