## Sistem Identifikasi Tingkat Kematangan Buah Nanas Secara Non-Destruktif Berbasis Computer Vision
Nevalen Aginda Prasetyo a , Arif Surtono b , Junaidi c , dan Gurum Ahmad Pauzi d
Jurusan Fisika, Universitas Lampung, Bandar Lampung, Indonesia, 35141 Email : (a) nevalenagindaprasetyo@gmail.com, (b) arif.surtono@fmipa.unila.ac.id, (b) junaidi.1982@fmipa.unila.ac.id , (d) gurum@fmipa.unila.ac.id Article Information Abstract Article history: Received December 20 th , 2020
Received in revised form December 22 th , 2020 Accepted February 28 th ,
2021 Keywords: Artificial neural networks, Computer vision, Pineapple A  computer vision-based  non-destructive pineapple maturity level  identification system  has  been  realized.  This  research  was  conducted  to  create  a  system capable of identifying six indexes of pineapple maturity level. An artificial neural network  is  used  as  a  classifier  for  the  level  of  maturity  pineapples.  Artificial neural  network  input  is  a  statistical  parameter  consisting  of  mean,  standard deviation,  variance,  kurtosis,  and  skewness  of  RGB  and  HSV  color  models pineapple  images.  Statistical  parameters  of  the  color  model  with  a  Pearson correlation value greater than 0.5 were used to characterize pineapple images. A total of 360 pineapple images were used in the training process with a percentage of  75%  of  training  data  and  25%  of  validation  data.  An  image  segmentation process is applied to separate the pineapple image from the image background.
The  result  of  this  research  is  a  pineapple  maturity  level  identification  system consisting  of  software  and  hardware  which  is  able  to  identify  six  indexes  of pineapple maturity level with average accuracy value of 98,4%.
Informasi Artikel Abstrak Proses artikel: Diterima 20 Desember 2020
Diterima dan direvisi dari 22 Desember 2020 Accepted 28 Februari 2021

## Kata kunci:
Computer vision, Jaringan saraf tiruan,
Nanas
Telah  direalisasikan  sebuah  sistem  identifikasi  tingkat  kematangan  buah nanas secara non-destruktif berbasis computer vision . Penelitian ini dilakukan untuk membuat sistem yang mampu mengidentifikasi kematangan buah nanas menjadi  enam  indeks  tingkat  kematangan.  Jaringan  saraf  tiruan  digunakan sebagai  pengklasifikasi  tingkat  kematangan  buah  nanas.  Masukan  jaringan saraf  tiruan  berupa  parameter  statistik  warna,  yaitu  mean,  standar  deviasi, varian,  kurtosis,  dan  skewness  dari  model  warna  RGB  dan  HSV  citra  buah nanas. Hanya parameter statistik model warna dengan nilai korelasi Pearson lebih besar dari 0,5 yang digunakan sebagai ciri citra buah nanas. Sejumlah 360  citra  buah  nanas  digunakan  pada  proses  pelatihan  dengan  persentase pembagian  75%  data  latih  dan  25%  data  validasi.  Proses  segmentasi  citra diterapkan  untuk  memisahkan  antara  bagian  buah  nanas  dengan  latar belakang  citra.  Penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  sistem  pemutuan  buah nanas  yang  terdiri  dari  perangkat  lunak  dan  perangkat  keras  yang  mampu mengidentifikasi enam indeks tingkat kematangan buah nanas dengan akurasi rerata sebesar 98,4%.
-------------------------------------- * Corresponding author.
E-mail addres: (a) nevalenaginda10@gmail.com; (b)arif.surtono@fmipa.unila.ac.id

## JOURNAL OF ENERGY, MATERIAL, AND INSTRUMENTATION TECHNOLOGY
Journal Webpage https://jemit.fmipa.unila.ac.id/
Journal of Energy, Material, and Instrumentation Technology, Vol 2. No. 1, 2021
Prasetyo dkk, 2021/ J. Energy Mater. Instrum. Technol. Vol. 2 No. 1, 2021

## 1. Pendahuluan
Indonesia merupakan negara penghasil nanas terbesar ketiga di Asia Tenggara setelah Filipina dan Thailand dengan  kontribusi  pasar  sebesar  23%  (Kementerian  Pertanian  RI,  2016).  Hampir  seluruh  wilayah  Indonesia merupakan daerah penghasil nanas karena didukung oleh iklim tropis yang sesuai. Produksi nanas Indonesia pada tahun 2018 menempati posisi ke-4 produksi tanaman buah-buahan dengan total produksi mencapai 1.795.986 ton. Provinsi dengan hasil produksi nanas terbesar adalah provinsi Lampung dengan total produksi mencapai 622.881 ton, diikuti oleh Jawa Tengah (202.823 ton), Jawa Barat (180.802 ton), Sumatera Utara (145.618 ton), Jawa Timur (139.234 ton), dan provinsi-provinsi lainnya menghasilkan 514.148 ton nanas (Badan Pusat Statistika RI, 2019).
Hasil  produksi  nanas  yang  melimpah  dapat  dikembangkan  menjadi  berbagai  produk  industri  baik  pangan maupun non-pangan. Nanas yang digunakan untuk keperluan industri mempunyai kriteria-kriteria tertentu. Hal ini agar produk nanas yang dihasilkan berkualitas baik. Salah satu kriteria nanas yang digunakan sebagai bahan industri  adalah  berdasarkan  tingkat  kematangan  (Fharadila  & Candra, 2019).  Tingkat kematangan  nanas dapat dikelompokkan menjadi beberapa indeks berdasarkan perubahan pada warna kulitnya (Shamsudin et al., 2009).
Sistem identifikasi indeks kematangan buah nanas telah dikembangkan sebelumnya seperti metode ekstraksi komponen warna merah dan hijau pada citra pada model warna RGB dengan metode klasifikasi jaringan saraf tiruan (Asnor et al., 2013), ekstraksi komponen warna merah dan hijau pada model warna RGB, dan saturasi pada model warna HSI dengan klasifikasi menggunakan logika Fuzzy (Bakar et al., 2013), dan ekstraksi komponen warna merah, hijau,  biru  pada  model  warna  RGB  dengan  metode  klasifikasi  menggunakan  jaringan  saraf  tiruan  (Fharadila  & Candra, 2019). Untuk dapat diterapkan di bidang industri, sistem yang dihasilkan harus mampu mengidentifikasi buah nanas ke dalam enam indeks. Sistem yang dikembangkan oleh Fharadilah dan Chandra (2019) hanya mampu mengidentifikasi kematangan buah nanas ke dalam tiga tingkat indeks kematangan, yaitu mentah, matang, dan sangat  matang  dengan  akurasi  mencapai  100%.  Sedangkan sistem  yang  dikembangkan  oleh  Bakar  et  al.  (2013) hanya mampu mengidentifikasi buah nanas ke dalam dua indeks kematangan, yaitu matang dan mentah dengan akurasi  mencapai  100%.  Sementara  itu,  sistem  yang  dikembangkan  oleh  Asnor  et  al.    (2013)  telah  mampu mengidentifikasi kematangan buah  nanas  ke dalam  indeks yang  lebih  banyak,  yaitu  empat  indeks kematangan, namun dengan akurasi yang belum baik, yaitu sebesar 75%. Oleh karena itu, untuk mengatasi hal tersebut perlu dirancang suatu sistem yang mampu mengidentifikasi enam indeks tingkat kematangan buah nanas secara otomatis dengan akurasi lebih besar dari 90%.
Seiring perkembangan teknologi proses identifikasi indeks kematangan nanas dapat dilakukan secara otomatis menggunakan  perangkat  elektronik.  Identifikasi  indeks  kematangan  buah  nanas  secara  otomatis  dapat meningkatkan akurasi dan presisi pada tingkat kematangan nanas yang dihasilkan (Bakar et al., 2013). Salah satu teknik yang sering digunakan untuk mengidentifikasi kematangan buah secara otomatis adalah computer vision . Computer vision merupakan suatu proses yang dilakukan komputer untuk mencoba meniru cara kerja sistem visual manusia (Umam & Negara, 2016). Computer vision mengintegrasikan proses untuk persepsi visual, seperti akuisisi citra, pengolahan citra, dan pengenalan pola.
Pada penelitian ini dikembangan sistem identifikasi tingkat kematangan buah nanas untuk mengidentifikasi enam  indeks  kematangan  buah  nanas  berbasis computer  vision .  Sistem  dirancang  menggunakan  jaringan  saraf tiruan  dengan input berupa  ciri  statistik  warna  yang  terdiri  dari  mean,  standar  deviasi,  varian,  skewness,  dan kurtosis yang diekstrak dari model warna RGB dan HSV buah nanas.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  dalam  beberapa  tahapan  yaitu,  perancangan hardware ,  perancangan  sistem  pre- processing citra, dan perancangan jaringan saraf tiruan.

## 2.1  Perancangan Hardware
Pada tahap ini dilakukan perancangan hardware pemutuan buah nanas. Secara umum, rancangan hardware yang dibuat ditunjukkan dalam diagram blok pada Gambar 1 .
Gambar 1. Diagram blok sistem hardware pemutuan buah nanas
Diagram blok sistem pemutuan buah nanas terbagi menjadi tiga bagian, yaitu bagian blok  diagram input , blok diagram proses, dan blok diagram output . Pada blok diagram input terdiri dari buah nanas varietas MD2 sebagai sampel yang diukur tingkat kematangannya, dan webcam untuk mengakuisisi citra sampel buah nanas. Citra buah nanas yang diakuisisi berjumlah 360 citra dengan enam indeks kematangan seperti yang tampak pada Gambar 2 .
Prasetyo N A, Arif Surtono, Junaidi, dan Gurum Ahmad Pauzi, 2021, Rancang Bangun Sistem Identifikasi Tingkat Kematangan  Buah  Nanas  Secar  Non-Destruktif  Berbasis  Computer  Vision,  Journal  of  Energy,  Material,  and Instrumentation Technology, Vol. 2 No. 1, 2021
Gambar 2. Sampel data citra buah nanas vaietas MD2
Pengakuisisian citra buah nanas dilakukan pada latar ruang dan kondisi pencahayaan yang konstan. Sebaran data citra buah nanas menurut indeks kematangan seperti pada Tabel 1 .
Tabel 1. Sebaran dataset citra buah nanas per-indeks kematangan
Indeks Kematangan Jumlah Citra 0 60 1 60 2 60 3 60 4 60 5 60
Selanjutnya, pada blok diagram proses citra buah nanas yang telah diakuisisi diolah didalam personal computer (PC)  untuk  dianalisa  tingkat  kematangannya. Output dari  sistem  pemutuan  ini  berupa  angka  indeks  tingkat kematangan buah nanas.

## 2.2  Perancangan Sistem Pre- Processing Citra
Pada tahap ini dilakukan perancangan sistem untuk mensegmentasi, mengekstraksi ciri, dan menyeleksi ciri citra  buah  nanas.  Segmentasi  citra  buah  nanas  merupakan  proses  yang  dilakukan  dengan  tujuan  untuk menyederhanakan bentuk dan merubah citra buah nanas ke dalam bentuk yang lebih mudah diolah dan dianalisa. Pada citra buah nanas hasil akuisisi, background citra buah nanas mengandung noise atau informasi yang tidak diperlukan  sehingga  apabila  dipertahankan  akan  mengaburkan  data  citra  sesungguhnya  yang  diinginkan. Segmentasi  dilakukan  untuk  menghilangkan background citra  buah  nanas  dan  membuat  semua  citra  yang memasuki  tahap  ekstraksi  ciri  memiliki  ukuran  yang  sama.  Diagram  alir  proses  segementasi  citra  buah  nanas ditunjukkan pada Gambar 3 .
Konversi citra menjadi grayscale Tresholding dengan metode Otsu Seleksi kontur bagian buah Cropping bagian buah Masking area buah dengan ellipse mask Resize bagian buah ke ukuran 300 x 150 p ixel Operasi morfologi closing Citra buah nanas Mulai Selesai Citra hasil segmentasi
Prasetyo dkk, 2021/ J. Energy Mater. Instrum. Technol. Vol. 2 No. 1, 2021
Gambar 3 . Diagram alir proses segmentasi citra
Setelah proses segmentasi kemudian dilakukan proses ekstraksi ciri. Proses ekstraksi ciri bertujuan untuk memperoleh variabel ciri yang dapat mendeskripsikan tingkat kematangan buah nanas. Variabel ciri yang dipakai pada penelitian ini berupa variabel statistik, yaitu mean (µ), standar deviasi ( ), varian ( 2 ), kurtosis (k), dan skewness (γ ) yang diektraksi dari masing-masing channel pada model warna RGB dan HSV (Kokoska & Zwillinger, 2000). Dari hasil ekstraksi ciri belum diketahui variabel apa saja yang berkorelasi kuat dengan tingkat kematangan buah nanas. Maka dari itu, korelasi Pearson dipakai sebagai dasar untuk menyeleksi variabel ciri citra buah nanas. Nilai korelasi Perason ( r ) dinyatakan dengan Persamaan 1 .
( ) ( )        X Y XY- n r = 2 2 X Y 2 2 X - Y - n n
Pada Persamaan 1 variabel X mewakili variabel ciri citra dan variabel Y mewakili variabel indeks kematangan buah  nanas  (Garvetter  dkk.,  2018).  Dari  hasil  perhitungan  korelasi  Pearson  diperoleh  nilai  korelasi  (r)  dengan rentang 0 – 1. Menurut Riduwan (2003) dua buah variabel memiliki korelasi kuat jika nilainya lebih besar dari 0,5. Pada  penelitian  ini  untuk  menyederhanakan  arsitekur  jaringan  saraf  tiruan  yang  dirancang  hanya  variabel  ciri dengan nilai korelasi Pearson lebih besar dari 0,5 yang digunakan sebagai input jaringan saraf tiruan.

## 2.3  Perancangan Jaringan Saraf Tiruan
Perancangan jaringan saraf tiruan terdiri dari dua proses, yaitu pelatihan jaringan saraf tiruan dan analisis kinerja jaringan saraf tiruan. Diagram alir proses pelatihan jaringan saraf tiruan (JST) ditunjukkan pada Gambar 4 . Proses pelatihan JST dilakukan dengan memuat data yang telah diperoleh dari proses seleksi ciri. Data tersebut kemudian dinormalisasi dan dibagi menjadi data latih dan data validasi dengan rasio 75% : 25%. Penetapan rasio pembagian data latih dan validasi menggunakan referensi dari penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Asnor et al. (2013) dan Bakar et al. (2013).  Selanjutnya mendefinisikan parameter pelatihan jaringan saraf tiruan, seperti jumlah neuron pada hidden layer , learning rate , dan jumlah epochs . Jumlah neuron hidden layer yang digunakan pada penelitian ini adalah 6, 11, 16, dan 22. Nilai learning rate yang digunakan yaitu, 0,05, 0,01, 0,005, dan 0,001. Jumlah epochs maksimum  yang  diterapkan  adalah 500,  namun  pelatihan  akan  dihentikan  secara  otomatis  jika dalam 20 epochs selanjutnya pada proses pelatihan tidak terjadi peningkatan nilai akurasi data validasi. Setelah parameter jaringan saraf tiruan didefinisikan kemudian dimulailah proses pelatihan. Data latih digunakan untuk melatih jaringan saraf tiruan dan data validasi digunakan untuk menguji jaringan saraf tiruan.
(1)
Prasetyo N A, Arif Surtono, Junaidi, dan Gurum Ahmad Pauzi, 2021, Rancang Bangun Sistem Identifikasi Tingkat Kematangan  Buah  Nanas  Secar  Non-Destruktif  Berbasis  Computer  Vision,  Journal  of  Energy,  Material,  and Instrumentation Technology, Vol. 2 No. 1, 2021
Mulai
Data hasil ekstraksi fitur Data latih Data validasi 75% 25% Mendefinisikan Parameter JST • Jumlah neuron hidden layer • Learning rate • Fungsi aktivasi • Epochs maksimum Pelatihan JST Pengujian JST Simpan JST Selesai
Gambar 4. Diagram alir pelatihan jaringan saraf tiruan
Analisis  kinerja  jaringan  saraf  tiruan  dilakukan  dengan  membentuk confusion  matrix indeks  tingkat kematangan  buah  nanas  hasil  predikisi  dengan  indeks  tingkat  kematangan  buah  nanas  sebenarnya.  Melalui confusion  matrix dapat  dihitung  nilai  akurasi,  sensitivitas,  presisi,  spesifisitas,  dan  nilai  prediksi  negatif  yang menggambar kinerja jaringan saraf tiruan. Nilai akurasi, sensitivitas, presisi, spesifisitas, dan nilai prediksi negatif dihitung dengan Persamaan 2 - 6 (Mazen & Nashat, 2019).
TP+TN Akurasi = x100% TP+FP+TN+FN TP Sensitivitas = x100% TP+FN FP Presisi = x100% FP+TP TN Spesifisitas = x100% TN+FP TN
Prediksi Negatif = x100% TN+FN
Pada Persamaan 2 - 6 True Positive (TP ) merupakan jumlah prediksi yang benar dan jumlah nilai asli yang benar untuk setiap kelas yang diuji, True Negative ( TN ) merupakan jumlah prediksi yang bernilai salah dan jumlah nilai asli yang salah untuk setiap kelas yang diuji, False Positive ( FP ) merupakan Jumlah prediksi yang bernilai benar dan jumlah nilai asli yang salah untuk setiap kelas yang diuji, False Negative ( FN ) merupakan Jumlah prediksi yang bernilai salah dan jumlah nilai asli yang benar untuk setiap kelas yang diuji.

## 3.  Hasil Dan Pembahasan
3.1  Realisasi Hardwar e
(2)
(3) (4) (5)
(6)
Prasetyo dkk, 2021/ J. Energy Mater. Instrum. Technol. Vol. 2 No. 1, 2021
Hasil realisasi hardware pemutuan buah nanas  pada penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 5 .
Gambar 5. Realisasi sistem identifikasi kematangan buah nanas
Sistem dilengkapi dengan kotak pemutuan untuk mengkondisikan pencahayaan pada saat proses akuisisi citra buah nanas. Kotak pemutuan dibuat dari bahan multiplex dengan dimensi 40 cm x 40 cm x 50 cm. Bagian dalam dinding kotak dilapisi dengan karpet dengam warna seragam untuk mempermudah pada proses segementasi citra . Pada bagian atas dinding kotak pemutuan diberi 8 buah lampu led sebagai sumber penerangan. Lampu led yang digunakan sebagai sistem penerangan di- supply oleh catudaya dengan tegangan 12 Volt dan arus listrik sebesar 5 Ampere . Sistem penerangan yang dibuat mampu menghasilkan pencahayaan dengan instensitas cahaya makmsimal 350 lux.  Webcam  yang  digunakan  untuk  mengakuisisi  citra  adalah  webcam  Logitech  seri  310  dengan  resolusi pengambilan gambar 1280 x 720 pixel . Webcam diletakkan dibagian lubang atas kotak pemutuan pada ketinggian 50 cm dari bidang tempat peletakkan sampel buah nanas.

## 3.2  Sistem Pre- Processing Citra
Hasil perancangan sistem segmentasi citra buah nanas yang dikembangkan pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 6 .
Gambar 6 (a) Citra input , (b) Citra grayscale , (c) Citra biner hasil tresholding dengan metode Otsu, (d) Citra biner hasil operasi morfologi closing , (e) Citra buah nanas hasil cropping dan resizing , (f) Citra biner mask elips , (g) Citra output hasil segmentasi
Proses  segmentasi  citra  dimulai  dengan  menyederhanakan bentuk  citra  dengan  cara  mengubah  citra input hasil  proses  akuisisi  citra  ke  dalam  bentuk  citra grayscale .  Pada  citra grayscale kemudian  dilakukan  proses tresholding dengan metode Otsu. Pixel dengan nilai intensitas lebih besar dari nilai treshold akan diganti nilainya menjadi 0 (hitam), dan pixel dengan nilai intensitas lebih kecil dari nilai treshold akan diubah nilainya menjadi 1 (putih). Citra hasil tresholding telah memisahkan antara area pixel buah dan area pixel background citra dengan cukup  jelas.  Namun  pada  area  buah    buah  masih  terdapat  area-area  kecil pixel berwarna  hitam  yang  akan mengganggu proses cropping area buah nanas, oleh karena itu dilakukan proses morfologi closing untuk mengurangi area-area  kecil pixel berwarna  hitam  pada  area pixel buah  nanas.  Setelah  dilakukan  operasi  morfologi closing didapatkan area pixel buah nanas yang lebih jelas, yang kemudian pada area tersebut dilakukan operasi cropping dan resizing citra ke ukuran 300 pixel x 150 pixel. . Hasil operasi cropping masih menyisakan sedikit area background buah nanas. Untuk menghilangkan background yang tersisa dilakukan proses masking dengan citra mask berbentuk elips dengan ukuran 300 pixel x 150 pixel . Melalui Gambar 8 dapat diketahui bahwa algoritma segmentasi yang dirancang telah berhasil memisahkan bagian citra buah nanas dari background -nya dengan baik.
Data citra yang telah melalui proses segementasi kemudian memasuki tahap ekstraksi ciri. Informasi yang diekstraksi  dari  citra  ,yaitu  label  indeks  kematangan  dan  ciri  statistik  yang  terdiri  dari  30  variabel yaitu mean , varian , standar  deviasi , kurtosis ,  dan skewness dari channel warna R , G , B , H , S ,  dan V. Variabel  ciri  tersebut
Prasetyo N A, Arif Surtono, Junaidi, dan Gurum Ahmad Pauzi, 2021, Rancang Bangun Sistem Identifikasi Tingkat Kematangan  Buah  Nanas  Secar  Non-Destruktif  Berbasis  Computer  Vision,  Journal  of  Energy,  Material,  and Instrumentation Technology, Vol. 2 No. 1, 2021
kemudian  dihitung  nilai  korelasinya  menggunakan  metode  korelasi  Pearson.  Hasil  perhitungan  nilai  korelasi Pearson antara indeks kematangan buah nanas dengan masing-masing variabel statistik ditunjukkan pada Tabel 2 .
Tabel 2. Hasil korelasi Pearson Variabel Ciri Channel Warna R G B H S V Mean (µ) 0,719 0,703 0,289 0,799 0,748 0,741 Standar Deviasi ( ) 0,403 0,177 0,414 0,493 0,549 0,053 Varian ( 2 ) 0,382 0,172 0,405 0,525 0,533 0,052 Skewness (γ) 0,708 0,704 0,018 0,469 0,680 0,753 Kurtosis (k) 0,670 0,563 0,078 0,493 0,660 0,653
Pada Tabel 2 dapat dilihat bahwa variabel ciri yang memiliki nilai korelasi Pearson tertinggi adalah mean Hue dengan  nilai  korelasi  0,799  dan  variabel  ciri  dengan  nilai  korelasi  terendah  adalah skewness  Blue dengan  nilai korelasi 0,078. Dari hasil korelasi Pearson dipilih variabel ciri dengan nilai korelasi Pearson lebih besar dari 0,5. Adapun variabel ciri dengan nilai korelasi Pearson lebih besar dari 0,5 ditunjukkan pada Tabel 3 .
Tabel 3. Hasil seleksi ciri
Variabel Ciri Channel Warna R G B H S V Mean (µ) 0,719 0,703 - 0,799 0,748 0,741 Standar Deviasi ( ) - - - - 0,549 - Varian ( 2 ) - - - 0,525 0,533 - Skewness ( γ ) 0,708 0,704 - - 0,680 0,753 Kurtosis (k) 0,670 0,563 - - 0,660 0,653
Melalui Tabel 3 , diketahui bahwa terdapat enam belas variabel yang lolos proses seleksi ciri, yaitu mean Red, skewness Red, kurtosis Red, mean Green, skewness Green, kurtosis Green, mean Hue, varian Hue, mean Saturation, varian Saturation, standar deviasi Saturation, skewness Saturation, kurtosis saturation, mean Value, skewness Value, dan kurtosis Value. Enam belas variabel tersebut kemudian digunakan sebagai input pada proses pelatihan jaringan saraf tiruan.

## 3.3  Perancangan Jaringan Saraf Tiruan
Hasil pelatihan jaringan saraf tiruan pada penelitian ini ditunjukkan pada Tabel 4 . Terdapat tiga buah kolom nilai akurasi, yaitu akurasi pelatihan yang merupakan nilai akurasi terhadap data pelatihan, akurasi validasi yang merupakan akurasi terhadap data uji, dan akurasi keseluruhan yang merupakan hasil rerata akurasi pelatihan dan akurasi validasi. Pada data latih nilai akurasi tertinggi adalah 96,3%, diperoleh dari jaringan saraf tiruan dengan arsitektur berjumlah 22 neuron hidden layer dan nilai learning rate 0,005. Kemudian pada data validasi akurasi tertinggi adalah 93,3%, diperoleh dari jaringan saraf tiruan dengan arsitektur berjumlah 22 neuron hidden layer dan nilai learning rate 0,050. Dari perhitungan akurasi rerata nilai akurasi tertinggi adalah 95,3%, diperoleh dari jaringan saraf tiruan dengan arsitektur berjumlah 22 neuron hidden layer dan nilai learning rate 0,050. Dari keseluruhan model jaringan saraf tiruan yang dihasilkan pada penelitian ini dipilih satu jaringan saraf tiruan untuk digunakan pada sistem pemutuan, yaitu jaringan saraf tiruan dengan nilai akurasi keseluruhan tertinggi.
Tabel 4. Akurasi hasil pelatihan jaringan saraf tiruan Neuron Hidden Layer Learning Rate Epochs Akurasi Pelatihan (%) Akurasi Validasi (%) Akurasi Keseluruhan (%) 6 0,050 119 87,8 86,7 87,5 6 0,010 71 87,8 88,9 88,1 6 0,005 135 89,6 90,0 89,7 6 0,001 100 90,7 90,0 90,5 11 0,050 87 90,7 88,9 90,3 11 0,001 67 90,0 88,9 89,7 11 0,005 86 93,0 91,1 92,5 11 0,001 100 94,1 91,1 93,4 16 0,050 53 88,5 88,9 88,6 16 0,010 83 94,1 88,9 92,8 16 0,005 89 93,7 91,1 93,1 16 0,001 102 93,1 92,2 92,9 22 0,050 106 95,9 93,3 95,3
Prasetyo dkk, 2021/ J. Energy Mater. Instrum. Technol. Vol. 2 No. 1, 2021
22 0,010 77 95,9 90,0 94,4 22 0,005 74 96,3 91,1 95,0 22 0,001 60 93,7 91,1 93,1
Untuk menganalisis kinerja model jaringan saraf tiruan dibentuk sebuah confusion matrix . Adapun confusion matrix dari jaringan saraf tiruan dengan neuron hidden layer berjumlah 22 dan learning rate bernilai 0,050 dapat dilihat pada Tabel 5 .
Tabel 5. Confusion matrix model jaringan saraf tiruan dengan 22 neuron hidden lay er dan learning rate 0.05 Indeks Sebenarnya Indeks Hasil Identifikasi 0 1 2 3 4 5 0 60 0 0 0 0 0 1 0 60 0 0 0 0 2 0 4 55 1 0 0 3 0 0 2 53 0 5 4 0 0 0 4 56 0 5 0 0 0 1 0 59
Confusion matrix menampilkan sebaran data indeks kematangan sebeneranya dengan indeks kematangan hasil identifikasi  jaringan  saraf  tiruan.  Melaui Tabel  5 diketahui  bahwa  model  jaringan  saraf  tiruan  yang  dibangun berhasil  mengidentifikasi  indeks  kematangan  buah  nanas  dengan  baik  dimana  jumlah  angka  kesalahan  yang dihasilkan rendah. Pada citra buah nanas berindeks 0 dan 1, 100% data citra buah nanas diidentifikasi dengan benar. Pada citra buah nanas berindeks 2, 91,7% diidentifikasi dengan benar dan 8,3% data diidentifikasi dengan salah.  Kemudian  pada  citra  buah  nanas  berindeks  3,  88,3%  data  diidentifikasi  dengan  benar  dan  11,7%  data diidentifikasi dengan salah. Selanjutnya, pada citra buah nanas berindeks 4, 93,3%  data diidentifikasi dengan benar dan 6,7% data diidentikasi dengan salah. Sedangkan pada citra buah nanas berindeks 5, 98,3% data diidentifikasi dengan benar dan 1,7% data diidentikasi dengan salah.
Untuk  mengetahui  secara  lebih  rinci  kinerja  jaringan  saraf  tiruan  dilakukan  perhitungan binary  confusion matrix seperti yang ditunjukkan pada Tabel 6 . Melalui Tabel 6 diketahui nilai akurasi terbesar adalah 100%, yaitu pada indeks 0 dan nilai akurasi iterkecil adalah 96,4%, yaitu pada indeks 3. Nilai spesifisitas terbesar adalah 100%, yaitu  pada  indeks  0  dan  indeks  4.  Kemudian  nilai  spesifisitas  terkecil  adalah  98,0%,  yaitu  pada  indeks 3.  Nilai sensitivitas terbesar adalah 100%, yaitu pada indeks 0 dan indeks 1. Kemudian nilai sensitivitas  terkecil adalah 88,3%, yaitu pada indeks 3. Nilai presisi indeks terbesar adalah 100%, yaitu pada indeks 1 dan indeks 4. Kemudian nilai  presisi  terkecil  adalah  89,8%,  yaitu  pada  indeks  3. Nilai  prediksi  negatif  terbesar  adalah  100%,  yaitu pada indeks 0 dan indeks 1. Kemudian nilai prediksi negatif terkecil adalah 97,7%, yaitu pada indeks 3.
Tabel 6. Binary confusion matrix jaringan saraf tiruan
Indeks Sebenarnya Indeks Hasil Identifikasi Indeks 0 Bukan Indeks 0 Indeks 0 TP = 60 FN = 0 Sensitivitas = 100,0% Bukan Indeks 0 FP = 0 TN = 300 Spesifisitas = 100,0% Presisi = 100,0% Prediksi Negatif = 100,0% Akurasi = 100,0% Indeks 1 Bukan Indeks 1 Indeks 1 TP = 60 FN = 0 Sensitivitas =  100,0% Bukan Indeks 1 FP = 4 TN = 296 Spesifisitas = 98,7% Presisi = 93,8% Prediksi Negatif = 100,0% Akurasi = 98,9% Indeks 2 Bukan Indeks 2 Indeks 2 TP = 55 FN = 5 Sensitivitas = 91,7% Bukan Indeks 2 FP = 2 TN = 298 Spesifisitas = 99,3% Presisi = 96,5% Prediksi Negatif = 98,3% Akurasi = 98,1% Indeks 3 Bukan Indeks 3 Indeks 3 TP = 53 FN = 7 Sensitivitas = 88,3% Bukan Indeks 3 FP = 6 TN = 294 Spesifisitas = 98,0% Presisi =  89,8% Prediksi Negatif =97,7% Akurasi = 96,4% Indeks 4 Bukan Indeks 4 Indeks 4 TP = 56 FN = 4 Sensitivitas = 93,3% Bukan Indeks 4 FP = 0 TN = 300 Spesifisitas = 100,0% Presisi = 100% Prediksi Negatif = 98,7% Akurasi 98,9% Indeks 5 Bukan Indeks 5 Indeks 5 TP = 59 FN = 1 Sensitivitas = 98,3% Bukan Indeks 5 FP = 5 TN = 295 Spesifisitas = 98,3% Presisi = 92,2% Prediksi Negatif = 99,7% Akurasi = 98,3%
Untuk menyederhanakan nilai b inary confusion matrix dihitung nilai rerata parameter jaringan saraf tiruan seperti yang ditunjukkan pada Tabel 7 . Berdasarkan Tabel 7 diketahui bahwa seluruh nilai rerata parameter model jaringan saraf tiruan bernilai lebih besar dari 95,0%. Menurut Mia et al. (2019), sebuah model kecerdasan buatan dikatakan memiliki tingkat pengenalan yang baik apabila nilai rerata parameter kinerja model tersebut lebih besar
Prasetyo N A, Arif Surtono, Junaidi, dan Gurum Ahmad Pauzi, 2021, Rancang Bangun Sistem Identifikasi Tingkat Kematangan  Buah  Nanas  Secar  Non-Destruktif  Berbasis  Computer  Vision,  Journal  of  Energy,  Material,  and Instrumentation Technology, Vol. 2 No. 1, 2021
dari 95,0%. Dari percobaan kami, kami membuktikan bahwa jaringan saraf tiruan yang kami bangun telah mampu bekerja dengan baik untuk mengenali enam indeks tingkat kematangan buah nanas.
Tabel 7. Nilai rerata parameter  jaringan saraf tiruan dalam mengenali indeks kematangan nanas
Parameter Nilai Akurasi 98,4 % Presisi 95,3% Sensitivitas 95,3% Spesifisitas 99,1% Prediksi Negatif 99,1%
Pada  penelitian  ini  untuk  mempermudah  penggunaan  sistem  pemutuan buah  nanas  yang  telah  dibangun, sistem pre-processing citra dan jaringan saraf tiruan disatukan dalam sebuah graphical user interface (GUI) seperti yang ditunjukkan pada Gambar 7 .
Gambar 7. GUI sistem pemutuan indeks kematangan buah nanas

## 4.  Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa, telah berhasil direalisasikan sistem identifikasi tingkat kematangan buah nanas berbasis computer vision yang mampu mengidentifikasi enam indeks tingkat kematangan buah nanas dengan baik. Sistem menggunakan jaringan saraf tiruan sebagai algoritma untuk identifikasi indeks tingkat kematangan buah nanas. Variabel ciri statistik warna yang diekstraksi dan diseleksi dari citra buah nanas digunakan sebagi inpu t. Jaringan saraf tiruan yang dihasilkan mampu mengidentifikasi indeks tingkat kematangan citra buah nanas dengan akurasi rerata sebesar 98,4%.

## 5.  Daftar Pustaka
Asnor, J. I., Rosnah, S., Wan, Z. W. H., & Badrul, H. A. B. (2013). Pineapple maturity recognition using rgb extraction. International Journal of Electrical and Computer Engineering , 7 (6), 597 – 600.
Badan Pusat Statistika RI. (2019). Statistik Tanaman Buah-buahan dan Sayuran Tahunan Indonesia . Jakarta: Badan Pusat Statistika RI.
Bakar,  B.  A.  H.  A.,  Ishak,  A.  J.,  Shamsuddin,  R.,  &  Hassan,  W.  Z.  W.  (2013).  Ripeness  Level  Classification  for Pineapple. Journal of Theoretical and Applied Information Technology , 57 (3), 587 – 593.
Fharadila, B., & Candra, F. (2019). Identifikasi kematangan buah nanas menggunakan metode jaringan saraf tiruan. Jom FKTEKNIK , 6 (1), 1 – 7.
Gravetter, F. J., Wallnue, L. B., & Forzano, L. B. (2018). Essentials of Statistics for the Behavioural Sciences . Boston: Cenggae Learning.
Kementerian Pertanian RI. (2016). Outlook Nanas Komoditas Pertanian Sub Sektor Hortikultura . Jakarta: Kementerian Pertanian RI.
Kokoska, S., & Zwillinger, D. (2000). Standard Probability and Statistics Tables and Formulae . New York: Chapman & Hall/CRC.
Mazen, F. M. A., & Nashat, A. A. (2019). Ripeness classification of bananas using an artificial neural network. Arabian Journal for Science and Engineering , 44 (8), 6901 – 6910. https://doi.org/10.1007/s13369-018-03695-5
Mia, M. R., Mia, M. J., Majumder, A., Supriya, S., & Habib, M. T. (2019). Computer vision based local fruit recognition.
International Journal of Engineering and Advanced Technology , 9 (1), 2810 – 2820. https://doi.org/10.35940/ijeat.A9789.109119
Riduwan. (2003). Dasar Dasar Statistika . Bandung: Alfa Beta.
Shamsudin, R., Daud, W. R. W., Takriff, M. S., & Hassan, O. (2009). Chemical compositions and thermal properties of the josapine variety of pineapple fruit (ananas comosus l.) in different storage systems . 34 (2011), 1558 – 1572. https://doi.org/10.1111/j.1745-4530.2009.00510.x
Umam, K., & Negara, B. S. (2016). Deteksi obyek manusia pada basis data video menggunakan metode background subtraction  dan  operasi  morfologi. Jurnal  CoreIT  (Jurnal  Hasil  Penelitian  Ilmu  Komputer  Dan  Teknologi Informasi) , 2 (2), 31. https://doi.org/10.24014/coreit.v2i2.2391