## IMPLEMENTASI TINGKAT KEMATANGAN BUAH MONK DENGAN MENGGUNAKAN EKSTRAKSI GRAY-LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX (GLCM) DAN SUPPORT VECTOR
MACHINE (SVM)
Dadang Iskandar Mulyana 1* , Dewi Riyanti Wibowo 2 1,2 Teknik Informatika, STIKOM Cipta Karya Informatika email : mahvin2012@gmail.com 1*
Abstrak: Buah Monk merupakan buah asal Cina yang dipercaya memiliki banyak manfaat dan khasiat. Buah yang termasuk dalam  keluarga  labu ini  sering  digunakan sebagai pemanis  pengganti  gula yang  baik untuk  diet hingga  penderita  diabetes. Memiliki bentuk bulat agak lonjong dengan warna kulit hijau. Setiap buah memiliki ciri yang digunakan dalam menentukan mutu/kualitasnya. Namun, buah monk segar jarang ditemui di pasaran karena sifatnya yang cepat membusuk. Informasi tingkat kematangan buah Monk sangat diperlukan oleh industri pertanian pada umumnya. salah satu kendalanya yakni identifikasi yang  masih  dilakukan  secara  manual.  Oleh  karena  itu  diperlukan  adanya  implementasi  dengan  metode  yang  memudahkan industri dalam menentukan tingkat kematangan buah Monk secara efisien. untuk mengenalinya proses pengolahan citra atau yang  biasa  disebut  image  processing  untuk  memperoleh  tingkat  kematangan  buah  Monk.  Oleh  karena  itu  Peneliti  akan menggunakan perhitungan GLCM dan SVM. Pada tahap perhitungan GLCM dilakukan pembentukan matriks dengan sudut arah  0°,  45°,  90°  dan  135°.  Nilai  ciri  yang  diekstraksi  adalah contrast,  homogeneity,  energy dan correlation .  Dan  SVM merupakan  salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam  pengolahan  citra  digital  untuk  mengekstraksi  fitur.  Penelitian  ini menggunakan 991 dataset buah Monk. Terdapat dua kelas, “Matang” terdiri dari 635 citra dan kelas “Belum Matang” terdapat 356 citra. Berhasil mendapatkan akurasi tertinggi pada C50 yaitu mencapai 89%.
Kata Kunci : Implementasi, GLCM, SVM, Buah Monk
Abstract: Monk fruit is a fruit from China which is believed to have many benefits and properties. This fruit, which belongs to the pumpkin family, is often used as a sweetener, a good substitute for sugar, for dieters and diabetics. It has a slightly o val round shape with a green skin color. Each fruit has characteristics that are used to determine its quality. However, fresh monk fruit is rarely found in the market because it spoils quickly. Information on the maturity level of Monk fruit is needed by the agricultural  industry  in  general.  one  of  the  obstacles  is  helping  which  is  still  done  manually.  Therefore  it  is necessary  to implement a method that facilitates the industry in determining the maturity level of Monk fruit efficiently. to recognize it , the image processing process or what is commonly called image processing is to obtain the maturity level of Monk fruit. Therefore researchers will use GLCM and SVM calculations. At the GLCM calculation stage, a matrix is formed with angles of 0°, 45°, 90° and 135°. The feature values extracted are contrast, homogeneity, energy and correlation. And SVM is one of the methods used in digital image processing to extract features. This study used 991 Monk fruit datasets. There are two classes, "Mature" consists of 635 images and class "Immature" contains 356 images. Managed to get the highest accuracy on the C50, reaching 89%.
Keywords : Implementation, GLCM, SVM, Monk Fruit

## PENDAHULUAN
Buah  Monk  merupakan  buah  asal  China yang  konon  memiliki  banyak  manfaat  dan  khasiat. Buah  yang  termasuk  dalam  keluarga  labu  ini  sering digunakan sebagai pemanis, pengganti gula yang baik bagi  para  pelaku  diet  dan  penderita  diabetes.  Buah Monk  segar  berbentuk  bulat,  agak  lonjong  dan memiliki warna kulit hijau. Setiap buah memiliki ciri- ciri  yang  digunakan  untuk  menentukan  kualitasnya, seperti: bentuk, ukuran, warna kulit dan kerusakan/cacat  kulit.  Namun,  buah  Monk  segar jarang  tersedia  di  pasaran  karena  cepat  busuk. Industri pertanian umumnya membutuhkan informasi tentang tingkat kematangan buah Monk.
Sayangnya,  seringkali  terdapat  kendala untuk  menentukan  kematangan  buah  Monk,  salah satu  kendalanya  adalah  identifikasi  yang  masih dilakukan  secara  manual.  Kelemahannya  adalah membutuhkan  waktu  yang  relatif  lama  ketika
identifikasi  buah  Monk  dilakukan  secara  massal. Oleh  karena  itu,  diperlukan  suatu  metode  yang memudahkan industri untuk secara efektif menentukan  tingkat  kematangan  buah  Monk. Perkembangan teknologi informasi, termasuk interaksi manusia dengan komputer, saat ini semakin pesat.  Salah  satunya  adalah  teknologi  image processing yang memungkinkan untuk menyortir dan memeriksa  produk  pertanian  dan  sayuran  ini  secara otomatis.
Ada  tahapan  untuk  mengidentifikasinya, yaitu  proses image  processing atau  yang  sering disebut image  processing untuk  mengetahui  tingkat kematangan  buah  Monk.  Oleh  karena  itu,  peneliti menggunakan  perhitungan  GLCM  dan  SVM.  Pada tahap perhitungan GLCM, terbentuk matriks dengan sudut  0°,  45°,  90°  dan  135°.  nilai  properti Kontras, homogenitas, energi dan korelasi dibedakan. Dan SVM adalah salah satu metode yang digunakan
dalam  pencitraan  digital  untuk  mengekstrak  fitur. Teknik ini menghitung jumlah kejadian arah gradien di bagian lokal dari citra digital. Properti pemisahan ini dapat membuat tekstur gradien yang menyerupai bentuk objek aslinya.

## TINJAUAN PUSTAKA Buah Monk
Buah  Monk  (Siraitia  grosvenorii)  milik keluarga labu. Buah ini dikenal dengan banyak nama antara  lain  Luo  Han  Guo  (atau  Kuo),  Buah  Arhat, Buah  Buddha  atau  Buah  Panjang  Umur.  Bentuknya bulat, diameter 4-8 cm. Saat segar, warnanya kuning kecokelatan  atau  coklat  kehijauan.  Setelah  kering, warnanya  berubah  menjadi  coklat.  Buah  Luo  Han Guo selalu dikaitkan dengan kesehatan dan gizi yang melimpah  bagi  masyarakat  Asia.  Buah  ini  ada  dan telah  dikonsumsi  serta  digunakan  sebagai  obat tradisional sejak abad ke-13. Di China, buah Luo Han Guo  telah  digunakan  sebagai  obat  tradisional.  Buah ini bisa dijadikan obat  untuk  menyembuhkan batuk, asma,  bronkitis,  faringitis,  sembelit,  obesitas  dan banyak  penyakit  lainnya.  Dalam  pengobatan tradisional,  buah  Luo  Han  Guo  digunakan  untuk meredakan sakit paru-paru, sebagai  pelembab untuk batuk kering dan radang tenggorokan.

## Implementasi
Implementasi merupakan penyediaan sarana untuk  melaksanakan  sesuatu  yang  menimbulkan dampak atau akibat terhadap sesuatu [1] .

## Citra Digital
Pemrosesan citra digital adalah pemrosesan digital  dan  interpretasi  gambar  oleh  komputer. Masukan  untuk  pengolahan  citra  adalah  citra, sedangkan  keluarannya  adalah  citra  yang  telah diproses. Citra digital adalah fungsi f(x,y) dengan M baris dan N kolom, dimana x dan y adalah koordinat spasial  dan  amplitudo  f  dari  titik  koordinat  (x,y) disebut  intensitas  atau  skala  keabuan  dari  citra tersebut.  Pada  titik  ini  nilai  x,  y  dan  nilai  rentang  f semuanya terbatas dan diskrit [2].
Ekstraksi  Fitur  Gray  Level  Co-Ocurence  Matrix (GLCM)
Metode yang efektif untuk mengekstrak fitur atau  menganalisis  pola  permukaan.  dimana  metode ini  dapat  memberikan  informasi  detail  tentang  citra dalam  hal  klasifikasi  dan  deteksi  tekstur.  GLCM dideskripsikan dengan matriks yang berisi  frekuensi pasangan dua  piksel  pada intensitas, jarak, dan arah tertentu untuk mendapatkan lima parameter karakteristik,  yaitu contrast,  correlation,  energy, homogeneity, dan entropy dengan  arah  sudut kombinasi 0°, 45°, 90°, 135° [3].
Ciri  tekstur  GLCM  yang  akan  digunakan dalam penelitian ini [4] :
1. Contrast
Representasi  nilai  terhadap  variasi  tingkat keabuan dalam matriks co occurrence .
(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)

## Support Vector Machine (SVM)
Metode  klasifikasi  berdasarkan  margin diskriminan  linier.  SVM  mencoba  menemukan hyperplane terbaik di ruang input. Prinsip dasar SVM adalah pengklasifikasi linier dan dikembangkan lebih lanjut untuk menangani masalah nonlinier. Mengintegrasikan  konsep  trik  inti  ke  dalam  ruang kerja berdimensi tinggi [5].
Gambar 1. Hyperline SVM

## Confusion Matrix
Untuk  mengukur  keefektifan  suatu  metode klasifikasi.  Confusion  matrix  adalah  metode  yang dapat  digunakan  untuk  membuat  metrik  evaluasi yang  diukur  pada  level  yang  dibuat  oleh  pengujian
data,  seperti Accuracy  Precision,  precision,  recall , dan F1 score atau F measure [6] .
Gambar 2. Confusion Matrix
Metode  menghitung  evaluasi  dengan  menggunakan Confusion Matrix.
(6) (7) (8) (9)

## METODE

## Data Penelitian
Dataset  atau  sumber  data  yang  digunakan sebagai  obyek  penelitian  adalah MIHAI  MINUT melalui  website  Kaggle  yang  diunggah  oleh Fruit- 262 .  Pada  penelitian  ini,  jumlah  dataset  adalah  991 citra yang dibagi menjadi 2 kategori, dengan data tiap kategori dalam format JPG dan diberi label “Matang” yang  didalamnya  terdapat  gambar  buah  Monk  yang sudah  matang,  sedangkan  yang  berlabel  “Belum Dewasa”  terdapat  gambar  buah  Monk.  buah  yang belum masak.
(1) (2)
Gambar 3. Dataset buah Monk (1) Belum Matang (2) Matang

## Penerapan Metodelogi
Gambar 4. Tahapan Penerapan Metodologi
Input Dataset
Dataset  penelitian  yang  digunakan  berupa dataset citra buah Monk dengan jenis citra RGB ( Red, Green Blue ). Jumlah dataset 991 terdapat dua kelas, “Matang”  terdiri  dari  635  citra  dan  kelas  “Belum Matang” terdapat 356 citra.
Table 1. Dataset Monk Dataset Jumlah Monk Matang 635 Monk Belum Matang 356

## Preprocessing
Dataset  buah  Monk  yang  akan  diproses tingkat  kematangannya  akan  melalui  tahap pre- processing .

## Cropping
Proses cropping bertujuan untuk memotong citra yang akan digunakan dan membuang citra yang tidak digunakan.

## Resize
Proses  resize  merupakan  proses  yang dilakukan  untuk  mengubah  suatu  ukuran  pixel  citra sesuai  dengan  ukuran  100x100.  Agar  terhindar  dari terhindar dari blurring.

## Grayscale
Proses konversi merupakan proses reprensentasi  agar  dapat  terdeteksi  akuran  dalam melalui tahapan selanjutnya [7].
Ekstraksi  Fitur  Gray  Level  Co-Ocurence  Matrix (GLCM)
Menggunakan  4  fitur contrast,  correlation,
energy dan homogeneity untuk  sudut  menggunakan arah  (0 o ,  45 o ,  90 o ,  135 o )  dengan  nilai  jarak ketetanggaan  yang  digunakan  dalam  pengujian  ini bervariasi [8] .

## Support Vector Machine (SVM)
Dengan  Kernel  Linear  untuk  mencari  hasil pengujian  yang  akurat  makan  perlu  dilakukan lasifikasikan  dengan  algoritma  SVM.  Konsep  SVM dimulai  dengan  masalah  klasifikasi  dua  kelas  yang membutuhkan set pelatihan positif dan negatif. SVM mencoba  untuk  mendapatkan hyperplane (pemisah)
terbaik untuk memisahkan dua kelas dan memaksimalkan batasan kedua kelas [9].

## Pengujian dan Evaluasi
Melakukan  pengujian  dataset  buah  Monk dengan  mencari  tingkat  keberhasilan  dan  tingkat akurasi tertinggi yang didapatkan melalui confussion matrix [10] .

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Tahap Pemotongan Citra
Proses  pemotongan  citra  dilakukan  dengan menggunakan software Snipping  Tool .  Pemotongan citra dilakukan dengan tujuan agar citra yang akan di proses  dapat  menghasilkan  bagian  yang  tepat  untuk proses identifikasi.

## Gambar 5. Cropping citra pada buah Monk

## Normalisasi Ukuran Citra (Resize Image)
Proses normalisasi dataset buah Monk akan berukuran  sama  yaitu  diconvert  menjadi  100x100 piksel  sehingga  ukuran  pixel  yang  berada  pada ukuran yang sama.

## Grayscale
Agar  mempermudah  pemrosesan  citra, Grayscale dilakukan  untuk  ketahap  binerisasi  citra. Data input citra buah Monk yang telah melalui proses cropping  dan  Normalisasi  kemudian  ketahap  proses grayscale.
Gambar 6. Citra Grayscale buah Monk dan Output Array

## Pengujian
Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM)
Gambar 7. Hasil Pengujian Ekstraksi Fitur
Untuk  menyesuaikan  data  dalam  rentang  tertentu (dari  nilai  minimum  hingga  nilai  maksimum), langkah skala min-maks beroperasi dalam rentang 0- 1 yang umum digunakan.
Gambar 8. 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)
Klasifikasi dilakukan dengan menggunakan  algoritma  Support  Vector  Machine (SVM).  SVM  menggunakan  pustaka  dengan penambahan  multi-kelas  yang  tersedia  di  Python. Kernel  dengan  Linear  SVM  dengan  nilai  parameter C: 1, 5, 7, 10, 15, 25, 50 mendapatkan hasil pelatihan dan pengujian dari dataset buah Monk.

## Gambar 9. Akurasi SVM parameter C
Pada  Gambar  10  menunjukkan  bahwa  model  SVM akurasi tertinggi dicapai adalah C50 hampir 89%.

## Gambar 10. Akurasi C50

## Hasil Akhir Pengujian
Hasil  dari  dataset  tersebut  adalah  tingkat keberhasilan  dan  tingkat  akurasi  klasifikasi  SVM Linear  Kernel  C50  dengan  pengujian Confusion Matrix .

## Gambar 12. Table Predict Confusion Matrix
Berdasarkan total data diketahui bahwa dari 991  data,  792  merupakan  data  latih  dan  199 merupakan data uji yang diklasifikasikan berdasarkan penerapan tingkat kematangan buah biksu. Label uji prediktif di atas merupakan hasil klasifikasi  data uji untuk  memprediksi  tingkat  kematangan  buah  donat. Data uji buah biksu matang diklasifikasikan sebagai 56  dan  9  baca  buah  biksu  mentah  dan  buah  biksu mentah diklasifikasikan sebagai 118 dengan 13 buah biksu  matang.  Hasil  dari  dataset  adalah  seberapa besar  tingkat  keberhasilan  dan  tingkat  akurasi  dari nilai  C  yang  berbeda  dari  metode  SVM  dapat diperoleh  dengan  nilai  C  sebesar  50  dengan menggunakan  matriks  kebingungan,  yaitu  tingkat akurasi yang diperoleh adalah 89%.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  pembahasan  penelitian  yang diperoleh  pada  Diskusi  Penelitian  Implementasi Kematangan Buah Biksu Berdasarkan Ekstraksi dan Klasifikasi  Tekstur  Gray  Level  Co-Occurrence Matrix  (GLCM)  Menggunakan  Metode  Support Vector  Machine  (SVM),  dapat  ditarik  kesimpulan implementasi  tersebut.  Tingkat  kematangan  buah biksu menggunakan ekstraksi tekstur Grey Level Co- classification dari Contingency Matrix (GLCM) dan Support Vector Machine (SVM). Pengecekan akurasi sistematik  untuk  metode  Support  Vector  Machine menghasilkan  data  dengan  nilai  parameter  C=50 dengan range 0,5. menghasilkan resolusi terbaik pada gambar berukuran 100 x 100 piksel, yaitu 89%.
Penulis  menyadari  masih  banyak  terdapat kekurangan  dan  keterbatasan  pada  penelitian  yang telah dilakukan. Oleh karena itu, penulis menyarankan  untuk  mengembangkan  penelitian  ini menjadi lebih baik dengan beberapa poin berikut:
1. Dataset  yang  digunakan  dapat  lebih dikembangkan,  dari  segi  jumlah  data maupun  parameter  atau  atributnya  supaya tidak hanya dapat tingkat kematangan.
2. Dapat dikembangkan dengan menggunakan metode ekstraksi fitur lain, seperti ekstraksi warna, atau ekstraksi bentuk.
3. Dapat dikembangkan menggunakan metode klasifikasi  lain  dengan  syarat  sampel  citra harus lebih banyak.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Novan,  I.  Sumampouw,  and  G.  Undap, “Implementasi  Pembangunan  Infrastruktur Desa  Dalam  Penggunaan  Dana  Desa  Tahun 2017  (Studi)  Desa  Ongkaw  Ii  Kecamatan Sinonsayang  Kabupaten  Minahasa  Selatan,”
J.  Eksek. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  1–11,  2018,
[Online]. Available: https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/jurnal eksekutif/article/view/21950 [2] R.  U.  Marsal,  F.  Arnia,  and  R.  Adriman,
“Enkripsi  Dan Dekripsi  Citra Menggunakan Modifikasi  Algoritma  Vigenere  Cipher,”
KITEKTRO J. Online Tek. Elektro , vol. 3, no.
3, pp. 6–10, 2018.
[3] T.  Firaz,  B.  Nusantara,  R.  D.  Atmaja,  F.  T. Elektro,  and  U.  Telkom,  “Klasifikasi  Jenis Kulit  Wajah  Pria  Berdasarkan  Tekstur Menggunakan  Metode  Gray  Level  Co- Occurrence  Matrix  (GLCM)  dan  Support Vector Machine (SVM),” eProceedings Eng. , vol. 5, no. 2, pp. 2130–2137, 2018.
[4] A. W. Bawono, B. Hidayat, and S. Nugroho, “Deteksi  Area Hutan Berbasis Citra Google Earth  Menggunakan  Metode  Grey-level-co- occurrence  Matrix  (glcm)  Dan  Support Vector Machine (svm).,” eProceedings Eng. , vol.  6,  no.  1,  pp.  524–530,  2019,  [Online]. Available:
https://openlibrarypublications.telkomuniver sity.ac.id/index.php/engineering/article/view /8702
[5] R.  Anggraini,  “Klasifikasi  Jenis  Kualitas Keju  Dengan  Menggunakan  Metode  Gray Level  Co-occurrence  Matrix  (GLCM)  dan Support  Vector  Machine  (SVM)  Pada  Citra Digital,” e-Proceeding Eng. , vol. 4, no. 2, pp. 2035–2042, 2017.
[6] W. Hidayat, M. Ardiansyah, and A. Setyanto, “Pengaruh Algoritma ADASYN dan SMOTE  terhadap  Performa  Support  Vector Machine  pada  Ketidakseimbangan  Dataset Airbnb,” Edumatic J. Pendidik. Inform. , vol.
5, no. 1, pp. 11–20, 2021, doi: 10.29408/edumatic.v5i1.3125.
[7] J.  Algoritme et  al. , “Identifikasi  Cacat  Pada Kayu  Menggunakan  Fitur  GLCM  Dengan Metode SVM,” vol. 3, no. 1, pp. 22–32, 2022.
[8] Y.  D.  Pristanti,  P.  Mudjirahardjo,  and  A. Basuki,  “Identifikasi  Tanda  Tangan  dengan Ekstraksi Ciri GLCM dan LBP,” J. EECCIS , vol. 13, no. 1, pp. 6–10, 2019.
[9] I.  Monika  Parapat  and  M.  Tanzil  Furqon, “Penerapan Metode Support Vector Machine (SVM)  Pada  Klasifikasi  Penyimpangan Tumbuh  Kembang  Anak,” J.  Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 10, pp.  3163–3169,  2018,  [Online].  Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[10] D.  A.  P.  Alinur,  Sri  Lestari,  D.  I.  Mulyana, and  W.  Saputro,  “DSS  Sistem  Pendukung Keputusan  Penilaian  Kinerja  Guru  Terbaik pada TK IT AN-NUR Menggunakan Metode Graphic Rating Scales,” J-ICOM - J. Inform. dan Teknol. Komput. , vol. 2, no. 2, pp. 57–61, 2021, doi: 10.33059/j-icom.v2i2.3990.
[11] H. Abijono, P. Santoso, and N. L. Anggreini,

## “Algoritma  Supervised  Learning  Dan
Unsupervised  Learning  Dalam  Pengolahan Data,” J. Teknol. Terap. G-Tech , vol. 4, no. 2,
pp.
315–318,
2021,
doi:
10.33379/gtech.v4i2.635.
[12] F. D. Adinata and J. Arifin, “Klasifikasi Jenis Kelamin  Wajah  Bermasker  Menggunakan Algoritma  Supervised  Learning,” J.  Media Inform.  Budidarma ,  vol.  6,  no.  1,  p.  229,
2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3377.
[13] I.  Monika  Parapat  and  M.  Tanzil  Furqon, “Penerapan Metode Support Vector Machine (SVM)  Pada  Klasifikasi  Penyimpangan
Tumbuh  Kembang  Anak,” J.  Pengemb.
Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 10, pp.  3163–3169,  2018,  [Online].  Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[14] S. Novichasari and Y. S. Multimatrix, “PSO- SVM  Untuk  Klasifikasi  Daun  Cengkeh Berdasarkan  Morfologi  Bentuk  Ciri,  Warna dan  Tekstur  GLCM  Permukaan  Daun,” Jurnal.Unw.Ac.Id ,  vol.  I,  no.  1,  pp.  18–21, 2018, [Online].
Available: http://jurnal.unw.ac.id/index.php/mm/article/ view/154
[15] A.  D.  W.  Sumari,  A.  A.  Alfian,  and  C.
Rahmad, “Pemilihan Daging Kelapa Bermutu  Berdasarkan  Warna  dan  Tekstur untuk Produksi Wingko Berkualitas Menggunakan  Metode  Support  Vector Machine  (SVM)  dan  Fusi  Informasi,” J.
Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 3, p. 587, 2021, doi:
10.25126/jtiik.2021834391.