## SEGMENTASI PASAR KOPI MENGGUNAKAN METODE KNN DI INDONESIA
Muhamad Maksum Hidayat 1) , Wahyu Nugroho 2) , dan Arief Setyanto 3)
1,2,3) MTI Universitas Amikom Yogyakarta e-mail: maksum.hidayat24@gmail.com 1) , wahyunugraha1395@gmail.com 2) , arief_s@amikom.ac.id 3)

## ABSTRAK
Kopi merupakan salah satu komoditas perkebunan yang banyak dikonsumsi di Indonesia dan memiliki peluang besar untuk  dikembangkan,  khususnya  bidang  pengembangan  pasar.  Hal  yang  menjadi  kendala  bagi  pengusaha  kopi  adalah segmentasi  pasar  kopi  yang  tepat  dengan  kondisi  negara  Indonesia  yang  sangat  luas.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mensegmentasi pasar kopi di Indonesia dengan memanfaatkan data gambar kopi yang ada di media sosial instagram dengan klasifikasi  citra  menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  dan  ekstraksi  fitur  histogram,  sehingga  dapat  menentukan segmentasi pasar kopi yang tepat di Indonesia.
Kata Kunci: Kopi, K-Nearest, Instagram, Histogram .

## ABSTRACT
Coffee  is  one  of  the  most  widely  consumed  plantation  commodities  in  Indonesia  and  has  great  opportunities  to  be developed, especially in the field of market development. The thing that becomes an obstacle for coffee entrepreneurs is the right  segmentation  of  the  coffee  market  with  the  vast  Indonesian  state.  This  study  aims  to  segment  the  coffee  market  in Indonesia by utilizing coffee image data available on Instagram social media with image classification using the K-Nearest Neighbor algorithm and histogram feature extraction, so as to determine the exact coffee market segmentation in Indonesia.
Keywords: Coffe, K-Nearest, Instagram, Histogram .

## I. P ENDAHULUAN
o pi merupakan salah satu komoditas perkebunan  yang  banyak  dikonsumsi  di Indonesia dan mempunyai peluang besar untuk dikembangkan, khususnya bidang pengembangan  pasar  atau  perdagangan.  Peluang  ini tentunya  harus  dapat  ditemukan  intensifikasi  dan dimanfaatkan  oleh  produsen  kopi  baik  oleh  petani maupun produsen kopi yang bukan petani.
Tingkat  konsumsi  kopi  di  Indonesia  selalu mengalami  peningkatan  setiap  tahunnya  seperti dikatakan dalam laporan International Coffee Organitation [1],  bahwa  Indonesia  mengalami peningkatan  konsumsi  domestik  sebesar  2,1%  tiap tahunnya.  Hal  ini  menjadi  peluang  besar  bagi pengusaha  kopi  di  Indonesia,  namun  yang  menjadi kendala  bagi  pengusaha  kopi  adalah  segmentasi  pasar kopi yang tepat dengan kondisi negara Indonesia yang sangat luas.
Dizaman  digital  saat  ini  media  sosial  bisa dimanfaatkan  sebagai  media  segmentasi  pasar  kopi, dikarenakan  di  media  sosial  banyak  masyarakat
pengguna media sosial mengupload aktivitas konsumsi kopi  dari  berbagai  daerah  di  Indonesia.  Dengan memanfaatkan data yang ada dari media sosial kita bisa memetakan konsumsi kopi di Indonesia, sehingga bisa membantu  dalam  menentukan  pemasaran  kopi  di Indonesia.
Proses pengumpulan data  dilakukan dengan mengambil  gambar  kopi  dari  media  sosial  instagram serta  menggunakan  hastag  kopi  dan  daerah  yang diinginkan.  Dari  gambar  yang  diperoleh  maka  perlu diklasifikasikan  menjadi  gambar  kopi  dan  non  kopi. Han  [2]  mengatakan  bahwa  klasifikasi  merupakan teknik data mining yang digunakan untuk memprediksi kategori  dari  objek  yang  belum  memiliki  kategori. Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk mengklasifikasikan gambar adalah metode KNN.
KNN  atau  K-Nearest  Neighbor  adalah  metode klasifikasi  yang  menentukan  kategori  berdasarkan mayoritas  kategori  pada k -  tetangga  terdekat.  Jika  D merupakan sekumpulan data pelatihan maka ketika data uji d disajikan, algoritma akan menghitung jarak antara setiap data dalam D dengan data uji d . Perhitungan jarak dilakukan  dengan  menggunakan euclidian  distance.
K
Kemudian, k buah  data  dalam  D  yang  memiliki  jarak terdekat dengan d diambil. Himpunan k merupakan k- nearest  neighbor. Selanjutnya,  kategori d ditentukan berdasarkan  mayoritas  kategori  dalam  himpunan k- tetangga  terdekat.  Meskipun  sederhana,  KNN  sering memberi  hasil  akurasi  yang  tinggi  pada  banyak kasus[3].  Selain  itu  metode  KNN  juga  digunakan karena  sangat  fleksibel  dan  dapat  bekerja  dengan berbagai keputusan[4].
Setelah  data  diperoleh  dan  diklasifikasi  yang menghasilkan  nilai  akurasi  gambar  yang  diperoleh, maka  akan  dilakukan rangking terhadap  nilai  akurasi dataset  yang  ada.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mensegmentasi  pasar  kopi  di  Indonesia  menggunakan data dari instagram dan metode klasifikasi KNN untuk membantu pengusaha kopi dalam menentukan segmen pasar kopi lebih akurat.

## II. STUDI PUSTAKA

## A. Penelitian Terkait
Berbagai  penelitian  mengenai  klasifikasi  gambar telah  dilakukan  sebelumnya.  Perbedaan  yang  paling kentara dari setiap penelitian terletak pada dataset dan fitur-fitur yang digunakan. Perbedaan lain juga terletak pada metode klasifikasi yang digunakan.
Penelitian  yang  dilakukan  Vailaya[5]  menjelaskan bahwa pengelompokan gambar pada kategori menggunakan  fitur  visual  tingkat  rendah  cukup menantang  untuk  kasus content  based  image  retrieval (CBIR). Metode bayesian diterapkan dalam penelitian tersebut  untuk  mengetahui  konsep  dari  fitur-fitur gambar  tingkat  rendah. Output dari  setiap  gambar  uji akan masuk dalam kategori tertentu. Gambar yang diuji adalah  gambar  berkategori  liburan  yaitu  libura indoor atau outdoor. Kelas outdoor dikategorikan lebih lanjut sebagai kota dan pemandangan. Kategori pemandangan kemudian  dikategorikan  lebih  lanjut  menjadi  kategori matahari terbenam, hutan, dan gunung. Hasil penelitian ini  menunjukkan  bahwa  akurasi  dari  kategori indoor dan outdoor adalah  90,5%,  akurasi  dari  kategori  kota dan  pemandangan  adalah  95,3%,  dan  akurasi  dari kategori matahari terbenam, hutan, dan gunung adalah 96,6%.
Eka[6]  menjelaskan  bahwa  kebutuhan  yang  tinggi perusahaan manufaktur untuk menjaga kualitas produk membutuhkan  kontrol  pada  akhir  proses  produksi. Kontrol inspeksi visual produk yang dilakukan manusia tidak sepenuhnya dapat diandalkan. Hal ini dapat diatasi dengan  menggunakan  visi  komputer  sebagai  kontrol
inspeksi  visual  produk.  Komputer  tidak  dapat membedakan  tekstur  seperti  halnya  penglihatan manusia.  Oleh  karena  itu,  perlu  digunakan  analisis tektur  untuk  mengetahui  pola  suatu  citra  digital berdasarkan  ciri  yang  diperoleh  secara  matematis. Penelitian ini menggunakan salah satu metode analisis tekstur yaitu metode haar transform . Ciri tekstur dapat diperoleh dari parameter panjang dan lebar garis dalam pixel.  Kedua  ciri  tersebut  kemudian  digunakan  untuk menentukan  kategori  menggunakan  metode  KNN. Keluaran  dari  sistem  pengenalan  dikelompokkan menjadi  3  kategori  yaitu:  pakan  robek,  pakan tercampur,  dan  pakan  rangkap.  Dari  hasil  yang diperoleh  disimpulkan  bahwa  metode haar  transform dapat  digunakan  untuk  membedakan  tekstur.  Metode KNN diuji menggunakan k = 1,5,10, dan 20.
Herdiyani[7]  dalam  penelitiannya  menjelaskan terkait  penggunaan  SVM  untuk  kasus content  based image retrieval (CBIR). Pada penelitian ini, komponen warna  digunakan  sebagai  fitur  utama  dan  algoritma SVM  dioptimalkan  menggunakan sequential  minimal optimization ( SMO. Eksperimen menggunakan caltech dataset dan  beberapa  gambar  yang  bersumber  dari www.flower.vg .  Hasil  menunjukkan  bahwa  akurasi metode klasifikasi yang menggunakan jarak euclidean untuk mencari tetangga terdekat, yaitu 50,91%.
Perbedaan  antara  penelitian  yang  dilakukan  dengan penelitian-penelitian  sebelumnya  terletak  pada  dataset dan fitur-fitur yang digunakan. Dataset yang digunakan pada  penelitian  ini  adalah  data  gambar  kopi  yang diambil  dari  google  image,  dan  untuk  data  testing diambil dari instagram dengan menggunakan hastag.

## III. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  identifikasi  kopi  menggunakan metode  KNN  dan  ekstraksi  fitur  histogram  adalah sebagai berikut:

## Gambar 1. Metode yang diusulkan

## A. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  diambil  dari media sosial. Media sosial didefinisikan sebagai istilah umum untuk interaksi sosial yang dibangun atas banyak media  digital  dan  teknologi,  yang  memungkinkan pengguna  untuk  membuat  dan  berbagi  konten  dan bertindak  secara  kolaboratif[8][9].    Salah  satu  sosial media  penyedia  layanan  interaksi  sosial  berbasis gambar dan text adalah instagram. Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa citra gambar yang diambil dari  instagram  dengan  kategori  hastag  (#)  kopi  dan hastag (#) daerah yang akan dijadikan objek penelitian, daerah  tersebut  adalah  Yogyakarta,  Jakarta,  Medan, Surabaya, dan Bandung.

## B. K – Nearest Neighbor
Algoritma K-Nearest  Neighbor (KNN)  adalah  metode yang menggunakan algoritma supervised dimana hasil query instance diklasifikasikan berdasarkan mayoritas dari kategori pada KNN. Algoritma KNN bertujuan untuk
mengklasifikasikan  objek-objek  yang  baru  menurut  atribut dan training sample [10] .
C. Ekstraksi Fitur Histogram
Histogram  adalah  metode  yang  digunakan  untuk mendapatkan  tekstur  dengan  dasar  pada histogram. Histogram citra merupakan grafik yang menggambarkan penyebaran pada nilai-nilai intensitas piksel suatu citra atau bagian yang tertentu pada suatu citra.  Dari  segi histogram dapat  diketahui  bahwa frekuensi  kemunculan  nisbi  ( relative )  dari  suatu intensitas  pada  citra  tersebut.  Metode histogram
merupakan metode statis order satu untuk mendapatkan fitur-fitur tekstur[11].
Fitur-fitur  yang  dapat  diketahui  dari  metode histogram antara  lain  yaitu:  rerata  intensitas,  deviasi standar, skewness, energi,  entropi,  dan  kehalusan ( smoothness ).  Persamaan  pada  perhitungan  ke-6  ciri tersebut berbasis histogram dijelaskan dibawah ini:
Fitur pertama adalah rerata intensitas dengan rumus sebagai berikut:
𝑚 = ∑ 𝑖. 𝑝 (𝑖) 𝐿 − 1 𝑖 = 0 (1)
Dalam hal ini, i merupakan aras keabuan pada citra f dan p(i) merupakan  probabilitas  kemunculan i dan  L merupakan  nilai  aras  keabuan  tertinggi.  Rumus  yang diatas akan menghasilkan rerata kecerahan pada citra.
Fitur  yang  kedua  yaitu  deviasi  standar,  adapun rumusnya adalah sebagai berikut:
𝜎 = √∑ (𝑖 − 𝑚) 2 𝑝(𝑖) 𝐿−1 𝑖=0 (2)
Pada  rumus  deviasi  standar, 𝜎 2 dinamakan  varians atau  momen  orde  dua  tenomalisasi  dikarenakan p  (i) adalah fungsi peluang. Fitur deviasi akan memberikan ukuran kekontrasan.
Pada fitur skewness merupakan ukuran ketidaksimetrisan  terhadap  rerata  intensitas.  Adapun rumus skewness adalah sebagai berikut:
𝑆𝑘𝑒𝑤𝑛𝑒𝑠𝑠 = ∑ ( 𝑖 − 𝑚 ) 3 𝑝(𝑖) 𝐿−1 𝑖=1 (3)
Skewness juga  sering  disebut  dengan  momen  order tiga  ternomalisasi  dimana  nilai  negatif  menyatakan bahwa  distribusi  pada  kecerahan  lebih  condong  ke kanan terhadap rerata. Pada praktiknya, nilai skewness dibagi menjadi ( L-1 ) 2 agar lebih ternomalisasi.
Fitur  ke  empat  adalah  fitur  energi  yang  merupakan ukuran  yang  menyatakan  distribusi  inetensitas  piksel pada  jangkauan  aras  keabuan.  Rumus  fitur  energi adalah sebagai berikut:
𝑒𝑛𝑒𝑟𝑔𝑖 =   ∑ [ 𝑝(𝑖)] 2 𝐿−1 𝑖=0 (4)
Citra yang sama dengan satu nilai aras keabuan akan mempunyai  nilai  pada  energi  yang  maksimum,  yaitu sebesar  1.  Secara  umum,  citra  dengan  sedikit  aras keabuan  akan  memiliki  energi  yang  lebih  tinggi dibanding  yang  memiliki  banyak  nilai  aras  keabuan. Energi sering disebut juga sebagai keseragaman.
Fitur  selanjutnya  adalah  fitur  entropi.  Fitur  entropi mengindikasikan  kompleksitas  citra.  Rumus  fitur entropi adalah sebagai berikut:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑖 =   ∑ 𝑝(𝑖)𝐿𝑜𝑔 2 (𝑝(𝑖)) 𝐿−1 𝑖=0 (5)
Semakin tinggi nilai entropinya maka akan semakin kompleks citra tersebut. Seperti diketahui, entropi serta energi  berkecenderungan  berkebalikan.  Entropi  juga merepre-sentasikan jumlah informasi yang terkandung pada sebaran data.
Pada rumusan ekstraksi fitur histogram yang terakhir yaitu fitur kehalusan ( smothness ) merupakan fitur untuk mengukur  tingkat  kehalusan  atau  kekasaran  pada intensitas citra. Penjabarannya adalah sebagai berikut:
Pada  rumusan  diatas, 𝜎 mrupakan  deviasi  standar. Berdasarkan rumus yang disebutkan diatas, nilai pada R yang  rendah  menunjukkan  bahwa  citra  memiliki intensitas  yang  kasar.Seperti  yang  diketahui,  di  dalam menghitung smoothness, varians  perlu  dinormalisasi sehingga  nilainya  berada  di  dalam  jangkauan  [0-1] dengan cara membagi ( L-1 ) 2 .
D. Jarak Minkowski
Jarak Minkowski adalah salah satu perhitungan jarak pada metode K-Nearest Neighbor. Prinsip perhitungan minkowski adalah  mengukur  jarak  v1  dan  v2  yang merupakan  dua  vektor  yang  jaraknya  dihitung  dan  N yaitu menyatakan panjang dari vektor. Sebagai contoh, dengan  dua  vektor  yang  sama  dengan  di  depan  ( v 1 = [4,3,6] )  dan v 2 = [2,3,7],  jarak Minkowski kedua vektor tersebut untuk p berupa:
𝑗𝑣 1 , 𝑗𝑣 2 =   √∑ |𝑣 1 (𝑘) − 𝑛 𝑘=1 𝑣 2 (𝑘)|𝑝 1/𝑝

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Data Citra
Data  citra  atau  gambar  yang  digunakan  berupa gambar  yang  didapatkan  dari  hasil crawling gambar dimedia sosial instagram dengan filter hastag (#) kopi dan hastag (#) daerah di Indonesia. Daerah yang dipilih untuk penelitian ini adalah Yogyakarta. Jakarta, Medan, Surabaya,  dan  Bandung,  dengan  masing-masing  20 citra setiap hastag daerah. Sehingga citra yang diperoleh berjumlah 100 citra. Dari jumlah 100 citra 80 data citra kopi digunakan sebagai data training (data latih) serta 20 data citra digunakan sebagai data testing (data uji), data  yang  diujikan  bergantian  20  citra  setiap  kategori daerahnya.
Langkah selanjutnya yaitu pengelompokkan dari 100 dataset yang dibagi menjadi 2 kategori yaitu 20 data test dan 80 data training . Dari 100 dataset tersebut , 20 data citra  digunakan  sebagai  data  test  sedangkan  90  data citra digunakan sebagai data training.
Data  citra  kopi  yang  digunakan  sebagai  data train adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Data training NO Citra Kelas 1 1.jpg Kopi 2 2.jpg Kopi 3 46.jpg Non kopi 4 56.jpg Non kopi
Sedangkan  data testing (data  uji)  adalah  sebagai berikut:
Tabel 2. Data testing NO Citra Kelas 1 1.jpg Kopi 2 2.jpg Kopi 3 8.jpg Non kopi 4 12.jpg Non kopi

## B. Ekstraksi Fitur Histogram
Pada  ekstraksi  fitur  menggunakan  metode histogram terdapat  6  fitur  yang  diantaranya  adalah: rerata intensitas, deviasi, skewness, energi, entropi, dan kehalusan  ( smoothness ).  Pada  Gambar  dibawah  ini merupakan hasil ekstraksi fitur histogram dari 100 data citra yang terbagi menjadi dua kategori yaitu kopi dan non kopi. Citra tersebut kemudian diproses menggunakan  ekstraksi  fitur  histogram,  dari  hasil pengolahan tersebut.

## Gambar 2.  Ekstraksi Fitur Histogram
Data diatas merupakan beberapa data citra kopi yang sudah  diekstraksi  fitur  mengggunakan  ekstraksi  fitur
histogram yang menghasilkan angka-angka piksel yang nantinya  hasil  dari  angka-angka  piksel  tersebut  akan diklasifikasi kedalam algoritma K-Nearest Neighbor.

## C. Algoritma K – Nearest Neighbor
Dari  hasil  proses  klasifikasi  menggunakan algoritma  KNN  dengan  data train dan  data test serta menggunakan K=3 adalah sebagai berikut:

## Gambar 3. Hasil Klasifikasi Citra Kopi
Berdasarkan  gambar  3  diatas  menunjukkan  bahwa peminat kopi paling tinggi di Indonesia dari 5 kategori daerah  yang  dijadikan  objek  data  testing  Surabaya menjadi  kota  tertinggi  peminat  kopinya  dengan prosentase 80%, kemudian Jakarta dengan prosesntase 70%,  Medan  55%,  serta  Yogyakarta  dan  Bandung dengan prosesntase 50%. Akurasi yang diperoleh dalam klasifikasi  citra  kopi  menggunakan  algoritma  K- Nearest Neighbor ini sebesar 83,3%.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari penelitian tentang segmentasi pasar kopi menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor  dengan  ekstraksi  fitur  histogram,  dapat disimpulkan beberapa hal berikut:
1. Pada  identifikasi  citra  kopi  menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor dengan menggunakan  100  data  citra  yang  terdiri  dari gambar kopi dan non kopi. Data uji sebanyak 20 citra dan memperoleh akurasi sebesar 83,3% .
2. Hasil  dari  segmentasi  pasar  kopi  dengan  data yang diambil dari instagram berdasar hastag (#) kopi dan hastag (#) daerah menghasilkan bahwa peminat kopi tertinggi adalah Surabaya.
3. Berdasarkan  hasil  diatas  dapat  disimpulkan bahwa  dengan  menggunakan  algoritma K- Nearest  Neighbor serta  menggunakan  ekstraksi fitur histogram dapat  diterapkan  dengan  baik pada identifikasi citra kopi dan non kopi

## D AFTAR P USTAKA
[1] International  coffee  Organization,  “Domestic  con- sumption by all exporting countries In thousand 60kg bags,” Int. Coffee Organ. , pp. 2–4, 2017.
[2] J. Han and M. Kamber, “Data Mining : Concepts and Techniques  (  2nd  edition  )  Bibliographic  Notes  for Chapter 5 Mining Frequent Patterns , Associations , and Correlations,” Quest , 2006.
[3] K. M. Laina Farsiah, Taufik Fuadi Abidin, “Klasifi- kasi  Gambar  Berwarna  Menggunakan  K-Nearest Neighbor dan Support Vector Machine,” SNASTIKOM , 2013.
[4] B.  Liu, Web  Data  Mining:  Exploring  Hyperlinks, Contents,  dan  Usage  Data .  Berlin:  Springer  Berlin Heidelberg.
[5] A. Vailaya, A. Member, M. A. T. Figueiredo, and A. K. Jain, “Image Classification for Content-Based In- dexing,” vol. 10, no. 1, pp. 117–130, 2001.
[6] E.  Nurmajaya,  “Aplikasi  Pengolahan  Citra  DIgital Dalam  Klasifikasi  Cacat  Kain  Grey  Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” UII Yogyakarta, 2011.
[7] Herdiyani,  Y,  and  Ah.  Buono,  “Klasifikasi  Citra Dengan Support Vector Machine Pada Sistem Temu Kembali Citra,” in Seminar Nasional Sistem dan In- formatika , 2007.
[8] D. Harjowinoto, A. Noertjahyana, and J. Andjarwira- wan,  “Vulnerability  Testing  pada  Sistem  Admin- istrasi  Rumah  Sakit  X,” J.  Infra ,  vol.  4,  no.  1,  p. pp.227-p.232, 2016.
[9] D. Schoder, P. A. Gloor, and P. T. Metaxas, “Social Media and Collective Intelligence—Ongoing and Fu- ture Research Streams,” KI - Künstliche Intelligenz , vol. 27, no. 1, pp. 9–15, 2013.
[10]  M. I. Sikki, “Pengenalan Wajah Menggunakan K- Nearest  Neigbor  Dengan  PraProses  Transformasi Wavelet,” J. Paradig. , vol. X No.2, 2009.
[11]  S.  Q.  Nugroho  and  R.  A.  Pramunendar,  “Penge- lompokan Kayu Kelapa Menggunakan Algoritma K- Means Berdasarkan Tekstur Citra Kayu Kelapa Dua Dimensi ( 2D  ),” Univ.  Dian  Nuswantoro ,  pp.  1–5,
2015.
0 20 40 60 80 100 Presentase Yogyakarta Jakarta Medan Surabaya Bandung