## Penerapan Metode Computer Vision Dalam Klasifikasi Buah Jeruk Menggunakan Teknik Image Pre-Processing
Allwin M Simarmata 1)* , Adya Zizwan Putra 2) , Amir Mahmud Husein 3) 1,2,3) Universitas Prima Indonesia \ Received: 7 Juni 2024 Accepted: 12 Juni 2024 Published: 13 Juni 2024 *allwinsimarmata@unprimd n.ac.id Abstrak : Buah jeruk telah menjadi salah satu buah yang sangat populer dan dikenal di seluruh dunia. Dikenal karena rasa segarnya dan kandungan nutrisi yang tinggi, tanaman ini banyak diolah dan diproduksi ke dalam pengemasan minuman dan sebagai bahan pangan lainnya. Selain itu, jeruk juga  memiliki  variasi  bentuk,  ukuran,  dan  warna  yang  khas,  sehingga menjadi objek yang menarik untuk diklasifikasikan menggunakan metode computer vision. Untuk memilih buah jeruk yang baik, konsumen masih menggunakan  metode  manual  dengan  menilai  manisnya  buah  jeruk berdasarkan  warnanya.  Namun,  pendekatan  manual  ini  seringkali  tidak efektif.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengaplikasikan konsep  dan  analisis  preprocessing  citra  dalam  meningkatkan  klasifikasi buah  jeruk  berdasarkan  bentuk,  ukuran,  dan  warna.  Penelitian  ini mengimplementasikan  serangkaian  teknik  image  pre-processing  untuk mempersiapkan  dan  memodifikasi  data  gambar  buah  jeruk  sebelum masuk  ke  dalam  model  atau  algoritma  pembelajaran  mesin.  Beberapa teknik pre-processing yang digunakan meliputi konversi ke skala abu-abu, normalisasi intensitas piksel, data augmentation, dan standarisasi gambar.
Dalam  pengolahan  citra,  penelitian  ini  menggunakan  konsep  dan  teori pengolahan  citra  digital  (PCD)  yang  terkait  dengan  interpretasi  warna menggunakan Hue, Saturasi, dan Value (HSV).
Kata Kunci: computer vision, klasifikasi jeruk, Image- Processing
DSI: Jurnal Data Science Indonesia is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial
4.0 International (CC BY-NC 4.0).

## PENDAHULUAN
Buah  jeruk  telah  menjadi  salah  satu  buah  yang  sangat  populer  dan  dikenal  di  seluruh  dunia.  Jeruk merupakan jenis tanaman holtikultura[1]. Di Indonesia sendiri, terdapat beberapa jenis jeruk yang beragam dari berbagai daerah dengan ciri khasnya masing-masing. Salah satu yang paling terkenal adalah jeruk manis atau Citrus Sinensis. Dikenal karena rasa segarnya dan kandungan nutrisi yang tinggi, tanaman ini banyak diolah dan diproduksi ke dalam pengemasan minuman dan sebagai bahan pangan lainnya[2]. Untuk memilih buah jeruk yang baik, konsumen masih menggunakan metode manual dengan menilai manisnya buah jeruk berdasarkan  warnanya.  Namun,  pendekatan  manual  ini  seringkali  tidak  efektif.  Oleh  karena  itu,  diperlukan pengembangan sistem klasifikasi yang menggunakan pengumpulan data untuk menentukan tingkat akurasi buah jeruk[3]. Faktor ini dapat ditentukan dengan memeriksa sampel warna kulit jeruk yang digunakan sebagai parameter untuk mengevaluasi rasa buah[4]. Selain itu, jeruk juga memiliki variasi bentuk, ukuran, dan warna yang  khas,  sehingga  menjadi  objek  yang  menarik  untuk  diklasifikasikan  menggunakan  metode  computer vision.
Meskipun teknik tradisional seperti melihat warna kulit yang hijau kekuningan, tekstur kulit, dan pori-pori digunakan untuk mengidentifikasi buah jeruk, pendekatan ini masih manual dan personal sehingga memiliki kelemahan dan akurasi yang rendah[5]. Oleh karena itu, diperlukan metode yang efektif dalam memilah buah jeruk berdasarkan tingkat kematangan menggunakan warna kulit[6]. Perkembangan teknologi komputer telah mempermudah manusia dalam berbagai aktivitas. Dalam penelitian ini, kami menerapkan ilmu computer vision yang  dapat  membantu  individu  yang  kurang  berpengalaman  dalam  menganalisis  citra  buah  jeruk  dan eigenvalues kualitas kematangan buah jeruk dengan lebih objektif[7].
Computer vision merupakan cabang ilmu komputer yang mempelajari bagaimana komputer memahami dan mengenali objek yang akan diteliti. Computer vision terbagi menjadi dua yaitu PCD (Pengolahan Citra Digital) dan AI (Artificial Intelligence). Pengolahan citra merupakan tahap awal dalam computer vision yang saling  terkait  dengan  proses  transformasi  pada  citra[8].  Bidang  ilmu  pengolahan  citra  digital  (PCD)  ini merupakan salah satu cabang ilmu dalam bidang teknik elektro yang mempelajari proses pengolahan citra dan interpretasinya. Dalam bidang ini, terdapat teori interpretasi warna yang dikenal sebagai Hue, Saturasi, dan Value (HSV), yang digunakan untuk mengkondisikan warna ke dalam derajat angka. Konsep derajat warna ini berkontribusi dalam membentuk rentang nilai warna yang mencerminkan kualitas barang, baik atau buruk. Teori  ini  sesuai  dengan  persepsi  manusia  secara  umum  terhadap  pengertian  warna  yang  sama  pada  mata manusia[9].  Dengan  memanfaatkan  potensi  computer  vision,  penelitian  ini  memiliki  potensi  besar  untuk memberikan kontribusi dalam pengembangan teknologi dan inovasi di bidang pertanian, industri pengolahan makanan, serta sektor-sektor lainnya yang membutuhkan sistem klasifikasi buah yang cepat dan akurat.
Pada penelitian ini, selain mempelajari bidang ilmu computer vision, kami juga fokus pada konsep dan analisis  yang  mendalam  terkait  dengan  proses  pengolahan  citra  (image  processing).  Pengolahan  citra merupakan  tahap  awal  yang  penting  dalam  computer  vision,  yang  melibatkan  serangkaian  teknik  untuk memodifikasi dan mempersiapkan data gambar sebelum dilibatkan dalam model atau algoritma pembelajaran mesin.  Tujuan  dari  pengolahan  citra  adalah  untuk  meningkatkan  kualitas  data  gambar,  mengurangi  noise, meningkatkan  kontras,  menyesuaikan  ukuran,  serta  menghilangkan  informasi  yang  tidak  relevan  atau mengganggu.  Pada  penelitian  ini,  kami  menggunakan  teknik-teknik  pengolahan  citra  untuk  meningkatkan klasifikasi gambar buah jeruk berdasarkan bentuk, ukuran, dan warna yang unik. Dengan menerapkan metode computer vision dan konsep pengolahan citra yang mendalam, penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan sistem klasifikasi buah jeruk yang lebih efektif, akurat, dan dapat membantu meningkatkan produktivitas dalam bidang pertanian, industri pengolahan makanan, dan sektor-sektor terkait lainnya.

## TINJAUAN LITERATUR
Penelitian oleh V. A. Sinaga et al. menguji sistem dengan menggunakan 15 sampel data uji dan menghasilkan akurasi sebesar 80%. Sensor TCS230 untuk pengukuran warna menunjukkan tingkat akurasi sebesar 97,3% berdasarkan perbandingan dengan aplikasi Android Color Grab. Pengujian sensor Load Cell dilakukan dengan membandingkan hasilnya dengan timbangan digital, memastikan bahwa sensor ini memberikan hasil yang cukup akurat. Penelitian ini berhasil mengembangkan sistem prototipe untuk klasifikasi rasa jeruk yang cukup akurat dengan menggunakan metode Naïve Bayes dan perangkat keras yang sederhana namun efektif. Sistem ini  memiliki  potensi  untuk  diterapkan  secara  lebih  luas  di  sektor  pertanian  dan  perdagangan  buah  untuk membantu penjual dan konsumen dalam menentukan kualitas jeruk tanpa harus mencicipinya terlebih dahulu. Penelitian ini menyajikan solusi praktis dan inovatif untuk masalah yang sering dihadapi oleh petani dan penjual jeruk, serta menunjukkan bagaimana teknologi sederhana bisa diterapkan untuk meningkatkan efisiensi dan keakuratan dalam klasifikasi produk agrikultural.

## METODE PENELITIAN
Pengumpulan  data  merupakan  tahap  awal  dalam  penelitian  ini,  di  mana  dataset  gambar  buah  jeruk  yang representatif dikumpulkan dalam jumlah yang memadai, mencakup variasi dalam ukuran, warna, dan kondisi buah jeruk. Dataset ini telah disimpan dan dikelompokkan secara kategori sesuai dengan jenis buah jeruk yang terdapat dalam penelitian ini, dan tersedia dalam akun Google Drive. Selanjutnya, preprocessing data dilakukan dengan meresize gambar ke ukuran yang seragam untuk memudahkan proses pemrosesan dan melakukan normalisasi  intensitas  piksel  guna  menyesuaikan  skala  nilai  piksel  dalam  rentang  yang  lebih  kecil.  Proses pembersihan  data  juga  dilakukan  untuk  menghilangkan  noise  dan  variasi  yang  tidak  konsisten,  seperti membuang gambar yang buram atau tidak jelas. Tahap berikutnya adalah ekstraksi fitur, di mana fitur-fitur dari gambar buah jeruk diekstraksi menggunakan teknik-teknik image processing yang relevan. Fitur-fitur seperti bentuk, ukuran, dan warna dianalisis untuk mendapatkan informasi yang dibutuhkan. Terakhir, analisis dan interpretasi hasil dilakukan dengan menganalisis hasil ekstraksi fitur dan menginterpretasikan informasi yang ditemukan  dari  data  gambar  buah  jeruk,  termasuk  menganalisis  variasi  bentuk,  ukuran,  dan  warna,  serta mengidentifikasi pola atau tren yang muncul.

## HASIL PENELITIAN
Image  pre-processing  merupakan  serangkaian  teknik  yang  digunakan  untuk  mempersiapkan  dan memodifikasi data gambar sebelum dimasukkan ke dalam model atau algoritma pembelajaran mesin. Tujuan dari image pre-processing adalah untuk meningkatkan kualitas data gambar, mengurangi noise, meningkatkan kontras, menyesuaikan ukuran, serta menghilangkan informasi yang tidak relevan atau mengganggu. Beberapa teknik pre-processing gambar yang diterapkan pada penelitian ini meliputi:
1. Grayscale  Conversion:  Mengubah  gambar  berwarna  menjadi  gambar  skala  abu-abu  untuk menyederhanakan representasi warna dan mengurangi dimensi data.
2. Normalisasi:  Melakukan  normalisasi  intensitas  piksel  pada  gambar  untuk  menyesuaikan  skala  nilai piksel dalam rentang yang lebih kecil, sehingga memudahkan proses analisis.
3. Data Augmentation: Menerapkan teknik augmentasi data untuk meningkatkan variasi dataset, seperti rotasi,  pemangkasan  (cropping),  atau  pergeseran  (shifting)  gambar,  sehingga  meningkatkan keberagaman dan generalisasi model.
4. Image  Standardization:  Melakukan  standarisasi  gambar  dengan  menghilangkan  perbedaan  dalam statistik atau distribusi intensitas piksel, sehingga memperoleh konsistensi dalam representasi data.

## Grayscale Conversion
Grayscale conversion artinya mengubah gambar berwarna menjadi hitam putih (grayscale). Tujuan utamanya adalah  untuk  mengurangi  berat  dan  kompleksitas  proses  yang  dilakukan  komputer,  khususnya  untuk komputasi pada algoritma Machine Learning. Namun, perlu diperhatikan bahwa grayscale conversion tidak bagus  digunakan  dalam  kondisi/permasalahan  yang  memerlukan  identifikasi  warna.  Dalam  pemrosesan gambar terdapat proses mentrasnformasikan citra (RGB) menjadi citra keabuan. Proses tersebut dilaksanakan untuk memudahkan pembacaan citra (RGB) yang berisi tiga kanal warna yaitu Red, Green dan Blue di ubah menjadicitra warna keabu-abuan[10].

## Normalization
Normalization adalah proses mengubah range nilai dari piksel gambar (intensitas). Normalization biasanya dimaksudkan  untuk  menyamakan/menormalisasikan  data-data  dengan  format  berbeda  sehingga  nantinya dapat digunakan pada suatu algoritma dan model yang sama. Normalization sering disebut sebagai data re- scaling, yang artinya semua piksel gambar (intensitas) diubah menjadi nilai-nilai yang terdapat dalam range tertentu, biasanya (0, 1) atau (1, 1).

## Data Augmentation
Augmentasi adalah proses yang digunakan untuk menambah jumlah data dengan cara membuat data baru dari  data  yang  sudah  ada.  Karena  data  yang  diperoleh  setelah  proses  preprocessing  masih  sedikit  maka dilakukan augmentasi data manual. Agar dataset yang digunakan lebih beragam[11]. Data augmentation akan memperbesar/menambah  banyak  data  dengan  cara  menerapkan  perubahan-perubahan  kecil  tertentu  dari data yang sudah dimiliki. Perubahan-perubahan yang diterapkan akan menghasilkan data-data yang bervariasi sehingga bisa dianggap sebagai data-data baru untuk proses selanjutnya.

## Image Standardization
Image standardization adalah teknik preprocessing untuk menstandarisasi gambar dengan cara mengurangi setiap nilai piksel gambar dengan nilai rata-rata dan kemudian dibagi dengan standar deviasi. Hasilnya, data gambar  akan  memiliki  nilai  rata-rata  (mean)  sama  dengan  0  dan  standar  deviasi  sama  dengan  1.  Image standardization  membantu  menghasilkan  data  gambar  yang  konsisten  untuk  digunakan  dalam  algoritma tertentu pada model.

## P EMBAHASAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  klasifikasi  buah  jeruk  berdasarkan  bentuk,  ukuran,  dan  warna menggunakan metode computer vision dengan teknik image pre-processing. Jeruk, yang populer dan kaya nutrisi, memiliki variasi bentuk, ukuran, dan warna yang khas, menjadikannya menarik untuk diklasifikasikan secara  otomatis  daripada  manual.  Penelitian  ini  menerapkan  serangkaian  teknik  pre-processing  seperti konversi  ke  skala  abu-abu,  normalisasi  intensitas  piksel,  augmentasi  data,  dan  standarisasi  gambar  untuk mempersiapkan  data  gambar  sebelum  dimasukkan  ke  dalam  model  pembelajaran  mesin.  Teknik-teknik  ini membantu  meningkatkan  kualitas  data  gambar,  mengurangi  noise,  dan  memastikan  konsistensi  dalam representasi data. Penggunaan konsep pengolahan citra digital (PCD) dan interpretasi warna menggunakan HSV memungkinkan analisis yang lebih mendalam dan objektif. Dengan dataset yang terdiri dari 200 gambar buah jeruk, penelitian ini juga mengimplementasikan ekstraksi fitur seperti bentuk, ukuran, dan warna untuk analisis lebih lanjut. Kesimpulannya, penelitian ini menyoroti pentingnya teknik image pre-processing dalam meningkatkan  efektivitas  dan  akurasi  sistem  klasifikasi  buah  jeruk,  serta  memberikan  saran  untuk pengembangan  lebih  lanjut  dengan  menggabungkan  teknik-teknik  tambahan  dan  metode  klasifikasi  yang lebih kompleks.

## KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini,  dijelaskan  tentang  image  pre-processing  sebagai  serangkaian  teknik  yang  digunakan untuk mempersiapkan dan memodifikasi data gambar sebelum dimasukkan ke dalam model atau algoritma pembelajaran  mesin.  Tujuan  dari  image  pre-processing  adalah  untuk  meningkatkan  kualitas  data  gambar, mengurangi noise, meningkatkan kontras, menyesuaikan ukuran, serta menghilangkan informasi yang tidak relevan atau mengganggu. Dalam penelitian ini, kami menerapkan beberapa teknik pre-processing gambar, seperti grayscale conversion, normalisasi, data augmentation, dan image standardization, pada dataset gambar buah jeruk.
Selain itu, kami juga menjelaskan tentang pentingnya pemrosesan gambar dalam pengenalan pola. Proses pemrosesan gambar, termasuk tahap preprocessing, ekstraksi fitur, dan klasifikasi, dapat membantu dalam menganalisis  dan  mengklasifikasikan  citra  buah  jeruk.  Namun,  dalam  penelitian  ini,  kami  fokus  pada pemahaman  konsep  dan  analisis  preprocessing  citra  untuk  meningkatkan  klasifikasi  berdasarkan  bentuk, ukuran, dan warna, tanpa melibatkan metode klasifikasi atau evaluasi model.

## REFERENCES
[1] V. A. Sinaga, E. Setiawan, M. Hannats, and H. Ichsan, “Sistem Klasifikasi Rasa Buah Jeruk Menggunakan Metode  Naïve  Bayes  Dengan  Arduino  Nano,”  vol.  5,  no.  5,  pp.  1853–1859,  2021,  [Online].  Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[2] B. Yanto, L. Fimawahib, A. Supriyanto, B. H. Hayadi, and R. R. Pratama, “Klasifikasi Tekstur Kematangan Buah Jeruk Manis Berdasarkan Tingkat Kecerahan Warna dengan Metode Deep Learning Convolutional Neural Network,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 6, no. 2, p. 259, 2021, doi: 10.35314/isi.v6i2.2104.
[3] S. Darmawan Putra Bahari and U. Latifa, “Klasifikasi Buah Segar Menggunakan Teknik Computer Vision Untuk Pendeteksian Kualitas Dan Kesegaran Buah,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 3, pp. 1567– 1573, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i3.6871.
[4] M.  Fadhlul  Barkah,  “Klasifikasi  Rasa  Buah  Jeruk  Pontianak  Berdasarkan  Warna  Kulit  Buah  Jeruk Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” Coding J. Komput. dan Apl. , vol. 8(1), no. 01, pp. 55–66, 2020.
[5] M.  Furqan,  A.  Aulia,  and  Sriani,  “Algoritma  K-Means  Untuk  Segmentasi  Kematangan  Buah  Jeruk Berdasarkan Kemiripan Warna,” J. Sains Komput. Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 199–208, 2022.
[6] A. K. Ulandari, G. K. Ramdhani, W. Wahyuningsih, M. N. Arwansyuri, and F. Bimantoro, “Klasifikasi Jeruk Segar dan Busuk Melalui GLCM dan HSV dengan Menggunakan Metode ANN,” Semin. Nas. Teknol. Sains , vol. 3, no. 1, pp. 97–102, 2024, doi: 10.29407/stains.v3i1.4358.
[7] Robianto, S. H. Sitorus, and U. Ristian, “Penerapan Metode Decision Tree Untuk Mengklasifikasikan Mutu Buah Jeruk Berdasarkan Fitur Warna Dan Ukuran,” J. Komput. dan Apl. , vol. 09, no. 01, pp. 76–86, 2021.
[8] K. P. Siwilopo, H. Marcos, J. Letjend, P. Soemarto, and K. P. Utara, “KOMPUTA : Jurnal Ilmiah Komputer dan  Informatika  MENGGUNAKAN  METODE  CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK  DAN  K-NEAREST NEIGHBOR KOMPUTA : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika,” vol. 12, no. 1, pp. 57–64, 2023.
[9] A.  Nasir,  et,  “IDENTIFIKASI  KUALITAS  BUAH  JERUK  BERDASARKAN  WARNA  &  UKURAN  BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUA,” vol. 9, pp. 356–363, 2023.
[10]  Y. Yunitasari, “Klasifikasi Gambarmenggunakan Metode K-Nearest Neighbor Image Classification Using K-Nearest  Neighbor  Method,” “Inovasi  Disruptif  Teknol.  Inf.  di  Era  Norm.  Baru,” pp.  451–457,  2020, [Online]. Available: http://prosiding.unipma.ac.id/index.php/SENATIK/article/view/1633/1339
[11]  F. F. Maulana and N. Rochmawati, “Klasifikasi Citra Buah Menggunakan Convolutional Neural Network,” J. Informatics Comput. Sci. , vol. 1, no. 02, pp. 104–108, 2020, doi: 10.26740/jinacs.v1n02.p104-108.
[12]  H. Fani Nurona Cahya, R. Pebrianto, and T. M. Adilah, “Klasifikasi Buah Segar dan Busuk Menggunakan Ekstraksi Fitur Hu-Moment , Haralick dan Histogram,” IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol. , vol. 6, no. 1, pp. 57–62, 2021.
[13]  N. P. Batubara, D. Widiyanto, and N. Chamidah, “Klasifikasi rempah rimpang berdasarkan ciri warna rgb dan tekstur glcm menggunakan algoritma naive bayes,” Inform.  J. Ilmu Komput. , vol. 16, no. 3, p. 156, 2020, doi: 10.52958/iftk.v16i3.2196.
[14]  A. Fadjeri, B. A. Saputra, D. K. Adri Ariyanto, and L. Kurniatin, “Karakteristik Morfologi Tanaman Selada Menggunakan  Pengolahan  Citra  Digital,” J.  Ilm.  SINUS ,  vol.  20,  no.  2,  p.  1,  2022,  doi: 10.30646/sinus.v20i2.601.
[15]  W. M. Pradnya D and A. P. Kusumaningtyas, “Analisis Pengaruh Data Augmentasi Pada Klasifikasi Bumbu Dapur Menggunakan Convolutional Neural Network,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 4, p. 2022, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4201.