## PENGENALAN KADAR TOTAL PADAT TERLARUT PADA BUAH BELIMBING BERDASAR CITRA RED-GREEN-BLUE

## MENGGUNAKAN
PRINCIPLE COMPONENT ANALYSIS (PCA) SEBAGAI EKSTRAKSI CIRI DAN KLASIFIKASI K-NEAREST
NEIGHBORHOOD (KNN)

## Aries Maesya
Program Studi Ilmu Komputer Universitas Pakuan Bogor

## ABSTRAK
Proses  pemilihan feature dari  citra  RGB  ( Red-Green-Blue )  dilakukan  untuk memprediksi  buah  belimbing  yang  dicirikan  dengan  kandungan  TPT  (Total  Padat Terlarut).  Dari feature terpilih,  dilakukan  transformasi  komponen  utama  satu  dimensi (1D-PCA)  dan  dua  dimensi  (2D-PCA)    untuk  mereduksi  dimensi  citra dengan proses pengenalan  tingkat  kemanisan  yang  dikelompokkan  menjadi  tiga,  yaitu  manis, sedang,  dan asam. Dari 300  citra  buah  belimbing  diperoleh  hasil  bahwa  secara  akurasi,  teknik  1D-PCA maupun  2D-PCA memberikan  hasil  yang  relatif  sama.  Namun  dari  segi  kecepatan, 2D- PCA  jauh lebih cepat dibanding  1D-PCA, khususnya   pada   bagian   pembentukan   sumbu. Model  hubungan    tingkat  kemanisan  sebagai  fungsi  dari    nilai  RGB  memberikan  tingkat determinasi  terbesarnya  69.9%.  Percobaan    menunjukkan    bahwa  1D-PCA  maupun  2D- PCA  mampu    menerangkan    sekitar    95%  model  hubungan  tersebut  yang  dikembangkan pada ruang asal. Teknik PCA digabungkan dengan teknik klasifikasi KNN untuk pengenalan mampu mengenali buah kelompok manis dan asam dengan akurasi 100%. Sedangkan untuk kelompok sedang memiliki akurasi 83%.
Kata Kunci : RGB, Total Padat Terlarut (TPT), PCA, KNN, Belimbing.

## PENDAHULUAN
Sortasi  buah  atau  pemilihan  buah berdasarkan mutu yang diinginkan memerlukan  waktu  relatif  lama  jika dilakukan secara manual atau konvensional.  Salah  satu  cara  pemilihan mutu  buah  adalah  dengan  memisahkan berdasarkan  tingkat  kemanisan.  Buah belimbing  atau  disebut  juga starfruit digolongkan  pada  3  kelas  mutu  buah belimbing  yaitu  kelas  super,  kelas  A,  dan kelas  B  [1].  Pada  kasus  pemilihan  mutu buah  belimbing  dapat  dilakukan  dengan cara  pemeriksaan  laboratorium  kandungan Total  Padat  Terlarutnya  (TPT).  Analisis TPT  akan  menyebabkan  kecacatan  dan kerusakan  kepada  buah.  Berdasarkan  pada permasalahan  tersebut  maka  diperlukan suatu metode yang mampu mengenali kelas buah belimbing sesuai dengan mutunya . Penelitian image  processing untuk pengklasifikasian mutu buah telah dilakukan  antara  lain, probabilistic  neural
networks (PNN)  untuk  pemutuan  buah belimbing manis [2]. Sortasi buah belimbing  dengan  Jaringan  Syaraf  Tiruan (JST) multi-layer  perceptron [3].  Masing- masing  menghasilkan  klasifikasi  sebesar 90,86% dan 90,5%. Ektraksi ciri menggunakan Principal Component Analysis (PCA),    pemisahan  berdasarkan komponen Red (R), Green (G), dan Blue (B). Teknik  klasifikasi  yang  digunakan dalam  penulisan  ini  menggunakan K- Nearest  Neigbor (K-NN).  KNN  adalah metode  klasifikasi  objek  berdasarkan  data pembelajaran  yang  jaraknya  paling  dekat dengan objek tersebut. Jarak yang digunakan adalah jarak Euclidean .
Tujuan penelitian ini yaitu melakukan Pengenalan Total Padat Terlarut (TPT) buah belimbing berdasarkan nilai RGB dengan ekstraksi ciri menggunakan  PCA  dan  klasifikasi  dengan K-NN.  Ruang  lingkup  sistem yang dikembangkan ini adalah Data diambil dari
data penelitian disertasi Departemen Keteknikan  Pertanian  [4],    berjumlah  135 buah  gambar  yang  terdiri  dari  4  tahap pemanenan  (usia  40,  50,  60,  dan  70  hari), masing-masing  45  buah.  Hasil  keluaran sistem berupa prediksi kelas manis, sedang, dan asam.
Principle Component Analysis (PCA) Principal  Component  Analysis (PCA) merupakan salah satu metode pre- processing  data  yang  akan  melakukan dekomposisi  data  sehingga  menghasilkan koefisien-koefisien  yang  tidak  berkorelasi. Tujuan  PCA  adalah  menangkap  variasi total pada citra latih dan merepresentasikan variasi  tersebut  dalam  variabel-variabel yang jumlahnya lebih sedikit.
PCA  dikenal  juga  dengan  sebutan transformasi Karhunen-Loeve dan transformasi  Hotteling.  Berikut  ini  adalah algoritma  PCA  yang  digunakan  dalam penelitian ini [5].
1. Mengumpulkan  data  dalam  sebuah matriks  ( matriks  ensamble ).  Tiap  data disimpan  dalam  bentuk  vektor  kolom. Kolom menunjukkan jumlah percobaan dan  baris  menunjukkan  titik  ciri  dari tiap percobaan.
2. Membuat data normal dengan mengurangi  setiap  titik  ciri  dari  data dengan mean .  Mean  tiap  titik  ciri dihitung  dengan  mencari  rata-rata  dari seluruh  kolom  data  untuk  setiap  titik cirinya.
3. Menghitung  matriks  kovarian  dari  data normal
4. Menghitung nilai dan vektor eigen dari matriks kovarian.
5. Membuat  principal  component  (PC). Nilai  eigen  disusun  secara  terurut menurun.  Kemudian  vektor  eigen disusun  sesuai  dengan  nilai eigen nya.
Vektor eigen yang tersusun itulah yang disebut sebagai PC.
6. Membentuk  data  baru.  Data  baru dihasilkan  dengan  mengalikan  vektor
transpose  dari  principal  component dengan data normal .
K-Nearest Neighbour ( KNN ) Algorithm
K-Nearest Neighborhood
(KNN)
adalah  metode  klasifikasi  instance-based yang  merupakan  pengembangan  dari  1- NN.  1-NN  Dari  sekumpulan  objek  latih,1-
NN  akan  memilih  satu  objek  latih  yang memiliki sifat ketetanggaan ( neighborhood )  yang  paling  dekat.  Sifat ketetanggaan ini didapatkan dari perhitungan nilai kemiripan ataupun ketidakmiripan.
Tetangga  terdekat  adalah  objek  latih yang  memiliki  nilai  kemiripan  terbesar ataupun ketidak-miripan terkecil. Perbedaannya  KNN  dengan  1-NN  terletak pada  jumlah  tetangga  yang  dipilih.  1-NN hanya akan memilih satu tetangga terdekat. Sedangkan KNN akan memilih K-tetangga terdekat.  Dari  K-tetangga  itu,  KNN  akan menentukan hasil klasifikasi dengan melihat  jumlah  kemunculan  dari  kelas dalam K-tetangga yang terpilih. Kelas yang paling  banyak  muncullah  yang  akan menjadi  kelas  hasil  klasifikasi.  Berikut  ini adalah algoritma KNN [6].
1. Menghitung nilai kemiripan atau ketidakmiripan similarity / dissimilarity distance ).  Metode  perhitungan  yang digunakan  ada  tiga,  yaitu Euclidean distance,  Square  euclidean  distance dan Manhattan distance
2. Mengurutkan  hasil  dari  perhitungan nilai  kemiripan/ketidakmiripan  secara terurut menurun.
3. Menentukan nilai K dan mengambil K- jumlah tetangga dari hasil langkah 2.
4. Menentukan kelas dari data uji berdasarkan  kelas  yang  paling  banyak muncul dari hasil langkah 3.
Gambar 1 : Ilustrasi nearest neighbour terhadap data baru (x).
Untuk  mendefinisikan  jarak  antara dua  titik  yaitu  titik  pada  data training (x) dan  titik  pada  data testing (y) maka digunakan rumus Euclidean .
Dengan d adalah  jarak  antara  titik  pada data training x dan titik data testing y yang akan  diklasifikasi,  dimana  x=
, ,…, dan
y= , ,…, dan I merepresentasikan nilai atribut serta merupakan dimensi atribut

## HASIL DAN PEMBAHASAN Ekstraksi ciri
Proses  awal  ekstraksi  ciri  adalah dengan  pemisahan  warna red (R), green (G),  dan blue (B),  proses  ini  untuk mengetahui  unsur  warna  yang  lebih dominan untuk masing-masing kelas belimbing.    Gambar  2  adalah  contoh  data testing belimbing pada kelas asam, sedang, dan manis.
Gambar 2 . contoh RGB data testing kelas asam
Hasil pemisahan warna RGB menunjukkan  bahwa  unsur  warna  merah ( red )  memiliki  nilai  dominan  pada  kelas sedang  dan  manis.  Proses  selanjutnya adalah PCA 1 dimensi dan PCA 2 dimensi. Gambar  3  adalah  contoh  hasil  PCA  1 dimensi  dan  PCA  2  dimensi  untuk  kelas asam.
Gambar 3. Hasil PCA 1 dan 2 dimensi
Penentuan  Data  Training  dan  Data Testing
Seluruh  data  hasil  praproses  di  bagi menjadi  data training dan  data testing . Data training digunakan  sebagai  masukan pelatihan  menggunakan  K-NN  sedangkan data testing digunakan  untuk  menguji model  hasil  pelatihan  menggunakan  KNN. Jumlah  data training sebanyak  99  gambar belimbing,  masing-masing  kelas  yaitu asam,  manis,  dan  sedang  sebanyak  33 gambar. Data testing berjumlah 36 gambar belimbing,  masing-masing  kelas  yaitu asam,  manis,  dan  sedang  sebanyak  12 gambar.

## Klasifikasi dengan KNN
Setelah  data  di  bagi  menjadi  data training dan  data testing ,  kemudian  data testing diklasifikasi menggunakan KNN. Algoritma KNN diuraikan sebagai berikut :
1. Tentukan  parameter  K  =  jumlah tetangga terdekat.
2. Hitung  jarak  antara  data  baru  dengan semua data training .
3. Urutkan  jarak  tersebut  dan  tetapkan tetangga  terdekat  berdasarkan  jarak minimum ke-K.
4. Periksa kelas  dari tetangga terdekat.
5. Gunakan mayoritas sederhana dari kelas tetangga  terdekat  sebagai  nilai  prediksi data baru.
Klasifikasi  kelas  belimbing  menggunakan KNN  dengan  jarak  euclidean.  Gambar  4
adalah hasil TPT, jarak euclinean, dan hasil kelas belimbing asam dengan nilai K = 2 .
Gambar 4. Hasil klasifikasi untuk kelas asam

## Percobaan dengan KNN
Hasil pengujian pada 36 data testing  yaitu 12  data  asam,  12  data  manis,  dan  12  data sedang ditunjukkan pada tabel 1 berikut : Tabel 1 . Hasil pengujian Data ke Kelas Real Prediksi Kelas 1 asam Asam 2 asam Asam 3 asam Asam 4 asam Asam 5 asam Asam 6 asam Asam 7 asam Asam 8 asam Asam 9 asam Asam 10 asam Asam 11 asam Asam 12 asam Asam 13 manis Manis 14 manis Manis 15 manis Manis 16 manis Manis 17 manis Manis 18 manis Manis 19 manis Manis 20 manis Manis 21 manis Manis 22 manis Manis 23 manis Manis 24 manis Manis 25 sedang sedang 26 sedang sedang 27 sedang sedang 28 sedang sedang 29 sedang sedang 30 sedang sedang 31 sedang sedang 32 sedang sedang 33 sedang Sedang
34 sedang Manis 35 sedang Sedang 36 sedang Manis Hasil prediksi untuk kelas asam dan manis adalah  100%  sedangkan  untuk  kelas sedang  adalah  83%.  Hasil  pengujian validitas  sistem  untuk  kelas  belimbing direpresentasikan menggunakan single decision  threshold  (one  feature) ,  fiturnya berupa  kelas  belimbing  (asam,  manis,  dan sedang), dijelaskan sebagai berikut : Prediksi + - + TP FN - FP TN
Penjelasan TP, TN, FP, dan FN adalah : a. TP  ( True  Positive ),  apabila  nilai  real dan prediksi menghasilkan nilai positif, yaitu jika :
- Real “asam”, maka prediksi memutuskan “asam”.
- Real  “manis”,  maka  prediksi memutuskan “manis”.
- Real  “sedang”,  maka  prediksi memutuskan “sedang”.
b. TN  ( True  Negative), apabila  nilai  real dan prediksi menghasilkan nilai negatif, yaitu jika :
- Real  “tidak  asam”,  maka  prediksi memutuskan “tidak asam”.
- Real  “tidak  manis”,  maka  prediksi memutuskan “tidak manis”.
- Real  “tidak  sedang”,  maka  prediksi memutuskan “tidak sedang”.
c. FP  ( False  Positive ),  apabila  nilai  real negatif  tetapi  prediksi  menghasilkan nilai positif, yaitu jika :
- Real  “tidak  asam”,  maka  prediksi memutuskan “asam”.
- Real  “tidak  manis”,  maka  prediksi memutuskan “manis”.
- Real  “tidak  sedang”,  maka  prediksi memutuskan “sedang”.
d. FN  ( False  Negative ),  apabila  nilai  real positif  tetapi  prediksi  menghasilkan nilai negatif, yaitu jika :
- Real “asam”, maka prediksi memutuskan “tidak asam”.
R ea l
- Real  “manis”,  maka  prediksi memutuskan “tidak manis”.
- Real  “sedang”,  maka  prediksi memutuskan “tidak sedang”.
Perbandingan  jumlah  kelas  asam,  manis, dan  sedang  antara  real  dan  prediksi disajikan pada tabel 2.
Tabel 2. Perbandingan jumlah kelas antara real dan prediksi
Prediksi Kelas Asam Manis Sedang Asam 12 0 0 Manis 0 12 0 Sedang 0 2 10
Validitas  sistem  dinilai  dengan  cara menghitung nilai TP, TN, FP, dan FN dari tabel 2.
TP  = 12+12+10 = 34 TN = (12+10)+(12+10)+(12+12) = 68 FP  = (0+0)+(0+2)+(0+0) = 2 FN  = (0+0)+(0+0)+(0+2) = 2
Kinerja sistem =         TP + TN x 100% TP+TN+FP+FN
=     34+68 x 100%
34+68+2+2
= 96,23 %

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  penelitian,  dapat  disimpulkan bahwa :
1. Metode  ekstraksi  ciri  dengan  PCA dengan  pemisahan  warna red,  green , dan blue (RGB) dan klasifikasi dengan K- Nearest  Neighbor (K-NN)  dapat digunakan  untuk  mengklasifikasi  kelas belimbing asam dan manis dengan nilai akurasi 100% dan kelas sedang 83%
2. Hasil  keseluruhan  kinerja  sistem  untuk prediksi  kelas  belimbing  mencapai 96,23%
Untuk  penelitian  selanjutnya  diharapkan kinerja  sistem  dapat  ditingkatkan  dengan menggunakan metode klasifikasi yang lain .

## DAFTAR PUSTAKA
Departemen Pertanian, Rancangan Standar Nasional  Indonesia  (RSNI)  Buah
Belimbing Manis (Averrhoa Carambola L.), Error! Hyperlink reference  not  valid. Belimbing- 1.htm  [diakses  pada  Februari 2008], 2007.
Zaki  F,  ” Pengembangan  probabilistic neural  networks  untuk  penentuan kematangan  belimbing  manis ”,
Skripsi  Jurusan  Ilmu  Komputer, tidak dipublikasikan, 2009.
Abdullah M.Z., M. Saleh J., F. Syahir, dan M.  Azemi,  ”Discrimination  and classification of fresh-cut
starfruits  ( Averrhoa  carambola  L )
using  automated  machine  vision system”, Journal of Food
Engineering, 2005.
Irmansyah,  “ Evaluasi  mutu  belimbing dengan  pengolahan  citra  dan logika fuzzy ”, [Disertasi]. Departemen Keteknikan Pertanian, Fakultas Teknologi
Pertanian IPB, Bogor, 2008.
Jonathon  Shlens,  2005, A  Tutorial  on
Principal  Component  Analysis ,
California, Univeristy of
California.
Parades,  Roberto  dan  Enrique  Vidal,  2005,
Learning  Weighted  Metrics  to
Minimize  Nearest  -  Neighbor classification Error , Spanyol,
Institut Teknologi Informatika
Spanyol.
R ea l