## PENGEMBANGAN METODE DETEKSI TINGKAT KEMATANGAN BUAH MELON BERDASARKAN TEKSTUR KULIT BUAH DENGAN MENGGUNAKAN METODE EKSTRAKSI CIRI STATISTIK DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
Agung Prayoga 1 , Hilmi Abidzar Tawakal 2 , Reza Aldiansyah 3
1,2 Teknik Informatika, Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Teknologi Terpadu Nurul Fikri Kampus B Sekolah Tinggi Teknologi Terpadu Nurul Fikri, Jln. Lenteng Agung Raya No. 20 Depok Email : agungprayoga088@gmail.com, hilmi.tawakal@gmail.com, reza.aldi@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian  ini  diajukan  untuk  mendeteksi tingkat  kematangan  buah melon  berdasarkan  tekstur  kulit  buah. Pada penelitian ini menggunakan 450 data buah melon yang terbagi atas 300 data untuk proses training dan 150 data untuk proses testing. Metode yang digunakan dalam penelitian kali ini adalah metode Ekstraksi Ciri Statistik  untuk  proses  ekstraksi  fitur,  dan  metode  support  vector  machine  untuk  proses  pengambilan keputusan tingkat kematangan buah melon. Hasil akurasi yang diperoleh dalam penelitian ini adalah 76.00%. Sistem ini sangat membantu masyarakat dalam mendeteksi tingkat kematangan buah melon.

## I. PENDAHULUAN
1. Latar Belakang
Melon (Cucumis melo L.) merupakan buah yang berasal dari  suku  labu-labuan  atau  Cucurbitacea  [1].  Melon merupakan  buah  yang  kaya  akan  kandungan  gizi  dan baik untuk kesehatan [2].
Mengkonsumsi  buah  melon  dapat  mencegah  penyakit sariawan,  luka  pada  tepi  mulut, penyakit mata, radang saraf,  sebagai  anti  kanker,  dan  menurunkan  resiko stroke [3].
Saat  ini,  tersebar  94  varietas  melon  unggulan  di Indonesia,  salah  satunya  adalah  jenis  Sky  Rocket Melon.  Varietas  Sky  Rocket  Melon  merupakan  jenis melon  yang  paling  banyak  ditanam.  Ditinjau  dari  data produksi nasional, hasil panen total komoditas ini terus mengalami  peningkatan,  dari  85161  ton  pada  2010 hingga  150347  ton  pada  2014  [4],  yang  juga mengindikasikan semakin meningkatnya jumlah permintaan  pasar  terhadap  komoditas  ini.  Peningkatan produksi  dan  permintaan  terhadap  buah  melon, khususnya Sky Rocket Melon, belum diimbangi dengan penanganan panen dan pascapanen yang optimal. Panen serentak  berdasarkan  umur  tanaman  menyebabkan keseragaman tingkat kematangan buah saat panen masih sangat  dipertanyakan.  Salah  satu  parameter  penting dalam  penentuan  kematangan  buah  melon  adalah tingkat ketebalan dan kekasaran jaring-jaring kulit buah melon.
Metode  sederhana  yang  sering  dilakukan  petani  dalam menentukan tingkat kematangan buah melon jenis Sky Rocket  Melon  ini  adalah  dengan  melihat  tingkat ketebalan  dan  kekasaran  dari  jaring-jaring  kulit  pada buah  melon.  Cara  ini  dinilai  bersifat  subjektif  karena masing-masing  petani  memiliki  pandangan  yang
berbeda  terhadap  melon  yang  matang  jika  dilihat  dari tingkat ketebalan dan kekasaran dari jaring-jaring kulit buah melon. Sehingga belum ada ketentuan yang akurat untuk  menentukan  kematangan  dari  buah  melon tersebut.  Oleh  karena  itu,  perlu  adanya  sebuah  metode standard  untuk  mendeteksi  buah  melon  yang  sudah matang.
Terdapat  beberapa  penelitian  yang  sudah  dilakukan untuk  mendeteksi  buah  melon,  diantaranya  adalah terdapat pada tabel dibawah ini :
Pada penelitian ini akan menggunakan metode ekstraksi ciri  statisitik  untuk  ekstraksi  fitur  dengan  mengambil tekstur  dari  kulit  buah  melon  dan  diubah  kedalam bentuk  histogram,  dan  untuk  pengklasifikasian  tingkat kematangan  buah  melon  digunakan  metode  Support Vectore  Machine.  Dimana hasil  dari  pengklasifikasian ini akan didapatkan tiga klasifikasi yaitu melon matang, setengah matang, dan tidak matang.
Diharapkan  dengan  adanya  penelitian  ini  dapat membantu  petani  dan  konsumen  dalam  menentukan tingkat kematangan buah melon yang lebih terstandardisasi.

## 2. Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan diatas, rumusan masalah dari penelitian ini adalah :
Apakah  metode  ekstraksi  ciri  statistik  dan  support vectore machine dapat menentukan tingkat kematangan buah melon berdasarkan tekstur kulit buah ?
Bagaimana performa dari metode ekstraksi ciri statistik dan support vectore machine dalam menentukan tingkat kematangan buah melon ?
3. Tujuan Penelitian
1.  Untuk  mengetahui  apakah  metode  ekstraksi  ciri statistik dan support vectore machine dapat menentukan tingkat  kematangan  buah  melon  berdasarkan  tekstur kulit buah
2. Untuk mengetahui bagaimana performa dari metode ekstraksi  ciri  statistik  dan  support  vectore  machine dalam menentukan tingkat kematangan buah melon.

## 4. Manfaat Penelitian
Penelitian  ini  bermanfaat  untuk  memberi  kemudahan kepada konsumen dalam mendeteksi tingkat kematangan buah melon berdasarkan tekstur kulit buah yang  terstandardisasi.  Hasil  dari  penelitian  ini  dapat dijadikan referensi  bagi  petani  dalam  memanen melon tanpa  menurunkan  mutu  dari  melon  tersebut,  bagi pedagang  dan  masyarakat  dalam  mendeteksi  tingkat kematangan melon.
5. Batasan Masalah
Batasan masalah dalam penelitian ini adalah :
1.  Jenis  melon  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah melon jenis Sky Rocket Melon.
2. Metode ekstraksi ciri yang diujikan dalam penelitian ini adalah metode Ekstraksi Ciri Statistik
3. Metode pengambilan keputusan yang diujikan dalam menentukan  tingkat  kematangan  buah  melon  pada penelitian ini adalah Support Vector Machine (SVM)

## II. LANDASAN TEORI

## 1. Sky Rocket Melon
Varietas  Sky  Rocket  Melon  merupakan  jenis  melon yang  paling  banyak  ditanam.  Varietas  ini  ada  yang berasal dari Jerman, ada juga yang berasal dari Taiwan. Melon ini dapat dipanen pada umur 65 - 70 hari setelah tanam.  Buah Melon Sky Rocket berbentuk bulat. Kulit
buahnya tebal, dengan permukaan kulit berwarna hijau dan ditutupi sisik seperti jaring-jaring berwarna kelabu. Daging  buahnya  berwarna  kuning  kehijauan  dan rasanya  sangat  manis.  Dan  salah  satu  penentu  tingkat kematangan  buah  melon  ini  adalah  tingkat  ketebalan dan  kekasaran  dari  jaring-jaring  kulit  buah  melon  ini (Astuti, 2007).

## 2. Citra
Menurut  [5]  citra  atau  gambar  merupakan  salah  satu komponen multimedia yang memegang peranan sangat penting  sebagai  bentuk  dari  interpretasi  data  secara visual.  Citra  mempunyai  karakteristik  yang  tidak dimiliki  oleh  data  teks,  yaitu  citra  kaya  dengan informasi. Seperti diungkapkan oleh sebuah peribahasa yang  berbunyi  “  sebuah  gambar  bermakna  lebih  dari seribu  kata  ”.  Maksudnya  tentu  sebuah  gambar  dapat memberikan  informasi  yang  lebih  banyak  daripada informasi  tersebut  disajikan  dalam  bentuk  kata-kata (tekstual).
3. Pengolahan Citra
Seperti  dijelaskan  pada  subbab  sebelumnya  bahwa sebuah  citra  kaya  akan  informasi,  namun  seringkali sebuah citra mengalami penurunan mutu atau kualitas, misalnya  pada  citra  terdapat  cacat  atau  adanya  derau (noise), warnanya terlalu gelap atau terlalu terang, citra kurang tajam, citra tidak jelas atau mengalami blurring, dan  lain  sebagainya.  Tentu  saja  hal  tersebut  dapat mempersulit dalam proses interpretasi karena sebagian informasi yang terdapat pada citra tersebut hilang.
Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut  maka  citra tersebut perlu diolah sehingga menghasilkan citra baru yang  memiliki  kualitas  lebih  baik.  Bidang  studi  yang mempelajari  proses  tersebut  adalah  pengolahan  citra (image processing). Sehingga dapat disimpulkan bahwa pengolahan  citra  merupakan  suatu  proses  yang dilakukan pada sebuah citra, khusus dengan menggunakan alat bantu komputer, untuk menghasilkan sebuah citra baru yang memiliki kualitas yang lebih baik [6].

## 4. Tekstur Citra
Tekstur  dapat  menunjukkan  ciri  khusus  dari  sebuah permukaan dan struktur pada objek atau region. Tekstur dicirikan sebagai distribusi spasial dari derajat keabuan didalam  sekumpulan  pixel-pixel  yang  bertetangga. Dapat  pula  dikatakan  bahwa  tekstur  (texture)  adalah sifat-sifat  atau  karakteristik  yang  dimiliki  oleh  suatu daerah  yang  cukup  besar  sehingga  secara  alami  sifat tersebut dapat berulang dalam daerah tersebut.
Analisis  tekstur  lazim  dimanfaatkan  sebagai  proses untuk melakukan klasifikasi dan interpretasi citra. Suatu proses  klasifikasi  citra  berbasis  analisis  tekstur  pada umumnya  membutuhkan  tahapan  ekstraksi  ciri,  yang dapat  terbagi  dalam  tiga  macam  metode  yaitu  metode statistik, metode spektral dan metode struktural. Metode statistik  menggunakan  perhitungan  statistik  distribusi derajat  keabuan  (histogram)  dengan  mengukur  tingkat kekontrasan,  granularitas,  dan  kekasaran  suatu  daerah dari hubungan ketetanggaan antar piksel di dalam citra. Paradigma  statistik  ini  penggunaannya  tidak  terbatas, sehingga  sesuai  untuk  tekstur-tekstur  alami  yang tidak terstruktur  dari  sub  pola  dan  himpunan  aturan (mikrostruktur) [7].
5. Ekstraksi Ciri Statistik
Ekstraksi ciri merupakan metode pengambilan ciri yang didasarkan pada karakteristik histogram citra. Histogram menunjukkan probabilitas  kemunculan nilai derajat keabuan piksel pada suatu citra.
6. Support Vector Machine
Support  Vector  Machine  (SVM)  merupakan  suatu teknik  untuk  melakukan    prediksi,  baik  dalam  kasus klasifikasi  maupun  regresi.  Support  Vector  Machine pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Vapnik  pada  tahun 1992  sebagai  rangkaian  harmonis  konsep-konsep unggulan dalam bidang pattern recognition.
Support  Vector  Machine  (SVM)  merupakan  sistem pembelajaran yang pengklasifikasiannya menggunakan ruang  hipotesis  berupa  fungsi-fungsi  linear  dalam sebuah  ruang  fitur  (feature  space)  berdimensi  tinggi, dilatih dengan algoritma pembelajaran yang didasarkan pada  teori  optimasi  dengan  mengimplementasikan learning  bias  yang  berasal  dari  teori  pembelajaran statistik. SVM menggunakan metode learning machine yang bekerja atas prinsip Structural Risk Minimization (SRM)  dengan  tujuan  menemukan  hyperplane  terbaik yang memisahkan dua buah class pada input space [8].
SVM berusaha menemukan fungsi pemisah (hyperplane) terbaik diantara fungsi yang tidak terbatas jumlahnya.  Hyperplane  pemisah  terbaik  antara  kedua kelas  dapat  ditemukan  dengan  mengukur  margin hyperplane  tersebut  dan  mencari  titik  maksimalnya. Pada  metode  Support  Vector  Machine  (SVM)  hanya
terdapat  sejumlah  data  terpilih  yang  berkonstribusi untuk  membentuk model  yang akan digunakan  dalam klasifikasi yang akan dipelajari [9]. Hal tersebut menjadi kelebihan  SVM,  karena  tidak  semua  data  latih  akan dipandang  untuk  dilibatkan  dalam  setiap  iterasi pelatihannya.  Dengan  demikian  SVM  dianggap  bisa lebih cepat daripada metode lainnya.
Ilustrasi  pemisahan  kelas  di  SVM  ditunjukkan  pada gambar :
Hyperplane  pemisah  terbaik  antara  kedua  class  dapat ditemukan  dengan  mengukur  margin  hyperplane tersebut. dan mencari titik maksimalnya. Margin adalah jarak antara hyperplane tersebut dengan pattern terdekat dari masing-masing class. Pattern yang paling dekat ini disebut sebagai support vector. Garis solid pada gambar menunjukkan  hyperplane  yang  terbaik,  yaitu  yang terletak  tepat  pada  tengah-tengah  kedua  class, sedangkan  titik  merah  dan  kuning  yang  berada  dalam lingkaran  hitam  adalah  support  vector.  Usaha  untuk mencari  lokasi  hyperplane  ini  merupakan  inti  dari proses pembelajaran pada SVM [8].
Adapun  persamaannya  dapat  ditunjukkan  pada persamaan  1 dan persamaan 2
𝑥𝑖. 𝑤 + 𝑏 ≥ +1𝑓𝑜𝑟𝑦𝑖 = +1 (1) 𝑥𝑖. 𝑤 + 𝑏 ≤ −1𝑓𝑜𝑟𝑦𝑖 = −1 (2)
Dimana  normal  bidang  ditunjukkan  dengan  w  dan  b merupakan  posisi  bidang  relatif  terhadap  pusat koordinat. Adapun nilai margin antar bidang pembatas dapat ditunjukkan pada persamaan
1−𝑏−(−1−𝑏) 𝑤 = 2 𝑤 (3)
III. IMPLEMENTASI

## 1. Deskripsi Umum Sistem
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  membuat  sebuah  sistem yang  dapat  melakukan  klasifikasi  tingkat  kematangan buah melon.
Gambaran umum sistem yang akan dibuat dalam sistem ini adalah terdapat pada gambar dibawah ini :
1. Dataset
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  foto buah melon yang diperoleh secara sampling berdasarkan umur buah melon yaitu melon berumur 45 –  50  hst  sebanyak  150  buah  (melon  tidak  matang), melon berumur 51 - 59  hst sebanyak 150 buah (melon setengah  matang),  dan  melon  berumur  61  –  70  hst sebanyak 150 buah (melon matang). Data ini diperoleh dari  petani  melon  yang  berada  di  lokasi  Jawa  Timur, Siak Pekanbaru, dan Solo.
2. Prepocessing dan Ekstraksi Ciri Statistik

## A. Prepocessing
Proses  preprocessing  bertujuan  memperbaiki  kualitas dari  citra  buah  melon.  Beberapa  hal  yang  dilakukan pada proses ini adalah
1. Image Kropping
Image  Cropping  atau  pemotongan  citra  bertujuan mengambil  sebagian  informasi  berupa  citra  yang lebih
kecil.  Area  yang  diambil  merupakan  area  dari  buah melon  tersebut  sehingga  tidak  ada  areaberupak backgroud dari citra buah melon. Proses kropping pada penelitian kali ini menggunakan tools inkscape.

## 2. Image Enhancement
Proses  ini  merupakan  proses  untuk  memperbaiki kualitas  dari  citra  buah  melon,  proses  pertama  yang dilakukan  adalah  konversi  nilai  RGB  ke  bentuk  Gray Scale,  setelah  memperbaiki  noise  yang  terdapat  pada buah  melon  menggunakan  median  blur,  dan  terakhir proses  yang  dijalankan  adalah  adaptife  treshold  yaitu proses untuk memperoleh ciri dari citra buah melon.

## B. Ekstraksi Ciri Statistik
Ekstraksi ciri merupakan metode pengambilan ciri yang didasarkan  pada  karakteristik  histogram  citra.  Pada proses  ini,  citra,  citra  yang  sudah  melewati  prose adaptive  treshold  akan  dirubah  ke  bentuk  histogram dengan  format  bentuk  array  sehingga  nilai  histogram bisa dilakukan proses training dan testing menggunakan svm.
3. SVM
a. Training SVM
Proses  ini  merupakan  langkah  awal  klasifikasi menggunakanmetode  SVM.  Proses  training  SVM bertujuan  untuk  mendapatkan  informasi  hyperplane,
support  vector,  dsb  yang  direpresentasikan  ke  dalam sebuah struct. Struct didapat dari pelatihan binary class
atau  dua  kelas  yang  berbeda.  Pada  proses  ini  akan didapkan  sebuah  model,sehingga  model  ini  dapat digunakan untuk proses testing.
Proses  awal  yang  dilakukan  pada  tahapan  taining  ini adalah  akuisisi  citra  menggunakan  kamera,  kemudian pada  citra  tersebut  dilakuan  pengolahan  citra.  Pada pengolahan citra proses pertama yang dilakukan adalah proses kropping untung mendapatkan citra melon secara utuh tanpa adanya backgroud dari citra melon tersebut, setelah  itu  dilanjutkan  ke  proses  peningkatan  kualitas citra  (image  enhancement).  Pada  proses  ini  dilakukan beberapa operasi citra yang berfungsi untuk meningkatkan kualitas citra seperti medianblur, dan lain sebagainya. Setelah diperoleh data citra dengan ukuran dan kualitas yang baik, maka tahapan berikutnya adalah melakukan pengambilan ciri citra menggunakan metode Ekstraksi  Ciri  Statistik,Tujuan  dari  proses  ini  adalah untuk mendapatkan  ciri  dari  jaring  –  jaring kulit  buah melon.  Setelah  itu,  proses  terakhir  yang  dilakukan adalah  pengambilan  keputusan  menggunakan  metode Support  Vector  Machine  (SVM).  Melalui  proses  ini akan  diperoleh  model  algoritma  dari  buah  melon matang, setengah matang, dan mentah.
b. Proses Testing
Pada  tahapan  ini  dilakukan  testing  terhadap  model algoritma  yang  telah  didapatkan  pada  saat  proses training,  sehingga  melalui  proses  testing  ini  akan diperoleh  hasil  dari  akurasi  pengklasifikasian  tingkat kematangan  buah  melon  menggunakan  metode ekstraksi ciri statistik dan support vector machine.

## IV. HASIL
Dengan  menggunakan  metode  ekstraksi  ciri  statistik melalui  gradien  histogram  dengan  metode  support vector  machine  dapat  mengklasifikasikan  tingkat kematangan buah melon. Kedua metode tersebut perlu dilengkapi  fitur  ekstraksi  ciri  untuk  membantu pengenalan  ciri  dari  tekstur  kulit  buah  melon.  Untuk tahapan  awal dalam  proses  training  dan  ekstraksi  fitur dilakukan  di  komputer  diman  proses  pembelajaran dilakukan dengan menggunakan 300  citra buah melon yang terbagi atas 100 citra buah melon matang, 100 citra buah melon setengah matang dan 100 citra buah melon belum  matang  yang  diekstraksi  fiturnya  dengan menggunakan  metode  ekstraksi  ciri  statistik.  Proses ekstraksi fitur akan dirubah ke bentuk histogram dimana selanjutnya  data  akan  dirubah  kedalam  format  array untuk selanjutnya dilakukan proses testing menggunakan metode SVM. Dalam penelitian ini, data testing yang digunakan sebanyak 150 citra buah melon yang  terdiri  dari  50  citra  buah melon matang, 50  citra buah  melon  setengah matang  dan  50  citra  buah melon belum  matang.  Sehingga  dalam  proses  klasifikasi  ini menghasilkan akurasi sebesar 76.00 %.
Berikut  kami  lampirkan  beberapa  hasil  klasifikasi tingkat  kematangan  buah melon  dengan  menggunakan metode ekstraksi ciri statistik dan SVM
Melon Citra Melon  Ekstraksi Fitur Klasifikasi Matang Matang
Setengah Matang
Setengah Matang
Setengah Matang Matang Matang Matang Tidak Matang Tidak Matang Matang Tidak Matang Matang Tidak Matang Matang Matang Matang
Tidak Matang Setengah Matang Setengah Matang Matang
Matang Tidak Matang
Setengah Matang
Setengah Matang Tidak Matang Matang Matang

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian ini, dapat diperoleh kesimpulan bahwa :
1.  Mendeteksi  tingkat  kematangan  buah  melon berdasarkan tekstur kulit buah dapat distandardisasikan.
2.  Metode  Ekstraksi  Ciri  Statistik  dan  Support  Vector Machine  dapat  mendeteksi  tingkat  kematangan  buah melon berdasarkan tekstur kulit buah.
3. Akurasi metode Ekstraksi Ciri Statistik dan Support Vector Machine dalam mendeteksi tingkat kematangan buah  melon  berdasarkan  tekstur  kulit  buah  adalah 76.00 %.

## VI. Harapan dan Saran
Dengan  adanya  penelitian  ini,  diharapakan  dapat dijadikan  pembelajaran  bagi  masyarakat  dalam mendeteksi  kematangan  buah  melon,  dan  diharapkan sistem  ini  dapat  dikembangkan  dengan  melakukan metode-metode  lainnya  untuk  mendeteksi  tingkat kematangan  buah  melon  sehingga  didapatkan  akurasi yang lebih baik daripada metode ini.

## VII. DAFTAR PUSTAKA

## [1] Kusumaliski, Nariratri. 2015. Pengembangan
Metode Deteksi Kematangan Melon (Cucumis melo L.) Dengan Respon Impuls Akustik. Skripsi.
Tidak di terbitkan. Departemen Teknik Mesin Dan
Biosistem Fakultas Teknologi Pertanian Institut
Pertanian Bogor: Bogor
[2] Sobir dan Firmansyah D. Siregar. 2010. Budi Daya Melon Unggul. Jakarta: Penebar Swadaya
[3] Samadi, B. 2007. Melon, Usaha Tani dan
Penanganan Pascapanen. Kanisius. Yogyakarta

## [4]
Kementrian Pertanian Direktorat Jendral
Holtikultura. 2005. Statistik Produksi Holtikultura
Tahun 2014. Direktur Jenderal
Holtikultural,Kementrian Pertanian
[5] Munir, Rinaldi. 2004. Pengolahan Citra Digital dengan pendekatan Algoritmik. Bandung :
Informatika.
[6] Munir, R., 2004, Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik, Informatika, Bandung.
[7] Arief, Siska Riantini. 2011. Analisis Tekstur dan
Ekstraksi Ciri, Program Studi Teknik Informatika,
Institut Teknologi Telkom Bandung.avalaible at:
http://www.ittelkom.ac.id/.
[8] James Sanger Ronen Feldman, The Text Mining Handbook. New York: Cambridge University Press, 2007.
[9] Prasetyo, Eko. 2012. “Data Mining – Konsep dan Aplikasi Menggunakan Matlab”. Andi Offset:
Yogyakarta.