JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 2 | September  2021 | 88-95

## KLASIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN BUAH KOPI BERDASARKAN DETEKSI WARNA MENGGUNAKAN METODE KNN DAN PCA
Siti Raysyah 1 , Veri Arinal 2 , Dadang Iskandar Mulyana 3
1,23 Program Studi Sistem Informasi Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika Jalan. Raden Inten II A No.84, Duren Sawit, Jakarta Timur – DKI Jakarta
1 alannur45@gmail.com
2 veriarinal@yahoo.com
3 mahvin2012@gmail.com
Abstrak - Kopi  merupakan  salah  satu  produk  tanaman  dibidang  perkebunan  yang  dibutuhkan  oleh  masyarakat  di dunia .  Di  Indonesia  kopi termasuk komoditas ekspor yang cukup tinggi. Perkebunan kopi di Indonesia memiliki peran penting dalam perekonomian di Indonesia, serta menjadi  penyedia  lapangan  pekerjaan  bagi  masyarakat  sekitarnya.  Kondisi  dari  sektor  perkebunan  kopi  yang  dibahas  saat  ini  adalah  untuk penentuan panen buah kopi berdasarkan warna kulit buah,  kematangan  buah kopi dimulai dari mentah, cukup matang dan matang sehingga warna  dari  buah  kopi dapat  menjadi  indikator penting  untuk  dapat  mengetahui  tingkat  kematangan  dan  kualitas  buah  kopi.  Oleh  karena  itu peneliti  ingin  mengajukan  sebuah  ide  untuk  menjawab  permasalahan  pada  penentuan  kematangan  buah  kopi  yang  sebagian  besar  masih dilakukan secara manual memiliki beberapa kelemahan dan membutuhkan proses yang cukup lama, memiliki akurasi yang rendah dan tidak konsisten, hal itu dikarenakan penentuan yang dilakukan secara subjektif oleh para petani kopi. Berdasarkan permasalahan tersebut dibuatlah sebuah  sistem  untuk  mengklasifikasikan  tingkat  kematangan  buah  kopi  dengan  memanfaatkan  fitur  warna  RGB  dan  HSV  menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Klasifikasi menggunakan pengolahan citra dengan memanfaatkan software MATLAB untuk pembuatan sistem klasifikasi dengan 3 kelas yaitu mentah, cukup matang, dan matang. Dalam penelitian ini menggunakan data yang didapat dari dataset public dengan  mengunduh  ( download )  gambar  terkait  dari google  image yaitu  berupa  gambar  citra  buah  kopi  yang  ada  pada variabel penelitian ini . Data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 135 dataset yang dibagi menjadi 90 data latih dan 45 data uji. Data  tersebut  diklasifikasikan  menggunakan  metode  KNN  dengan  mengukur  jarak  tetangga  terdekat  dengan  nilai  K=3.  Dari  penelitian  ini didapatkan  hasil  akurasi  sebesar  97,77%  dengan  hasil  klasifikasi  data  uji  sebanyak  44  data  mendapat  hasil  klasifikasi  akurat  dan  1  data mendapat hasil klasifikasi tidak akurat .
Kata kunci : Kopi , K-Nearest Neighbor , RGB, HSV, MATLAB

## I. P ENDAHULUAN
Kopi  merupakan  salah  satu  produk  tanaman  dibidang perkebunan  yang  dibutuhkan  oleh  masyarakat  di  seluruh dunia  .  Di  Indonesia  kopi  termasuk  komoditas  ekspor  yang cukup  tinggi.  Indonesia  menempati  posisi  ke  empat  dalam ekspor  dan  produsen  kopi  di  seluruh  dunia,  setelah  Brazil, Colombia,  dan  Vietnam.  Di  indonesia  sendiri  ada  beberapa jenis kopi, diantaranya yang banyak ditanam oleh masyarakat Indonesia adalah jenis kopi arabika dan kopi robusta[1]
Penelitian  ini  berkaitan  dengan  kondisi  dari  sektor perkebunan  kopi  saat  ini  yang  sering  diangkat  menjadi  topik pembahasan, misalnya dalam hal penentuan kopi berdasarkan umur  buah  masih  dinilai  kurang  praktis,  dikarenakan perbedaan  umur  antara  satu  buah  dengan  buah  lainya.
Penentuan panen juga bisa ditentukan dari berubahnya  warna kulit  buah,  keras  kulit  buah,  rontoknya  buah,  dan  kulit  buah yang pecah untuk menentukan tingkat kematangan buah,  dan pendistribusian  buah  kopi  diberbagai  macam  daerah menjadikan  pentingnya  dalam  melakukan  klasifikasi  buah kopi  berdasarkan  tingkat  kematangannya.  Kematangan  buah kopi dimulai dari mentah, cukup matang dan matang sehingga warna  dari  kopi  dapat  menjadi  indikator  penting  untuk  dapat mengetahui tingkat kematangan buah dan kualitas buah kopi[1]
Penggolongan  kematangan  buah  kopi  bertujuan  untuk mengurangi adanya resiko dari buah kopi yang masih mentah. Penggolongan  kematangan  buah  kopi  yang  dilakukan  secara manual masih memiliki beberapa kelemahan dan membutuhkan proses yang cukup lama, memiliki akurasi yang rendah  dan  serta  tidak  konsisten,  hal  itu  dikarenakan
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 2 | September  2021 | 88-95
penentuan  yang  dilakukan  secara  subjektif  oleh  petani  kopi. Adapun  penggolongan  tingkat  kematangan  buah  kopi  secara otomatis,  dapat  lebih  cepat  dengan  penetuan  secara  objektif. Selain itu dapat meningkatkan akurasi dan lebih efisien[2]
Penelitian  oleh  Eko  Hari  Rachmawanto,  dan  Abu  Salam (2019) dengan judul “ Pengukuran Tingkat Kematangan Kopi Robusta  Menggunakan  Metode K-Nearest  Neighbour ”.  Pada penelitian  ini  peneliti  menggunakan  metode K-Nearest Neighbor untuk  pengklasifikasian  kematangan  buah  kopi menggunakan algoritma K-NN. Penggunaan fitur HSV dan K- NN  telah  diuji  coba  dan  mendapatkan  hasil  akurasi  tertinggi pada K=1 sebesar 93,33% dan K=3 sebesar 96,67%[1]
Penelitian oleh Cinantya Paramita, Eko Hari Rachmawanto, Christy Atika Sari, dan De Rosal Ignatius Moses Setiadi (2019) dengan  judul  “Klasifikasi  Jeruk  Nipis  Terhadap  Tingkat Kematangan Buah Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan K- Nearest  Neighbor ”  Pada  penelitian  ini  peneliti  menggunakan metode K-Nearest  Neighbor dengan  hasil  klasifikasi  jeruk nipis dari tingkat kematangannya menggunakan fitur warna k yakni  k=3,  dengan  mengunakan  k=7  dan  k=3  pada pencarian jarak  Euclidean  distance  yang  menghasilkan  akurasi  sebesar 92%[3]
Penelitian  oleh  Abdullah  dan  Pahrianto  (2017)  dengan judul  “Sistem  Klasifikasi  Kematangan  Tomat  Berdasarkan Warna  Dan  Bentuk  Menggunakan  Metode Support  Vector Machine (SVM)”.  Pada  penelitian  ini  peneliti  menggunakan metode Support  Vector  Machine (SVM)  dengan  hasil pengujian  didapatkan  bahwa  sistem  ini  mampu  memberikan akurasi rata-rata 82.83% dan simpangan baku 1.52 [4]
Penelitian  oleh  Muchammad  Arief  (2019)  dengan  judul “Klasifikasi  Kematangan  Buah  Jeruk  Berdasarkan  Fitur Warna  Menggunakan  Metode  SVM”.  Pada  Penelitian  ini peneliti  menggunakan  metode  SVM  dengan  hasil  buah tersebut  sudah  matang  atau  masih  mentah.  Dari  hasil penelitian  diperoleh  akurasi  kecocokan  dengan  presentase 80% dari data sebanyak 100 citra jeruk[2]
Penelitian  oleh  Dian  Novianto  dan  Tri  Sugihartono  (2020) dengan  judul  “Sistem  Deteksi  Kualitas  Buah  Jambu  Air Berdasarkan  Warna  Kulit  Menggunakan  Algoritma Principal Component Analysis (PCA) dan K-Nearest Neighbor (K-NN)”. Pada penelitian ini peneliti menggunakan Algoritma Principal Component Analysis (PCA) dan K-Nearest  Neighbor (K-NN) dengan  hasil  dari  sistem  ini  adalah  sistem  mampu menghasilkan  keluaran  berupa  pengklasifikasian  kualitas  dari buah jambu air secara otomatis[5]
Penelitian  oleh  Duwen  Imantata  Muhammad  ,  Ermatita  , Noor  Falih  (2021)  dengan  judul  “Penggunaan K-Nearest Neighbor (KNN)  untuk  Mengklasifikasi  Citra  Belimbing Berdasarkan Fitur Warna” Penelitian ini peneliti menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor (KNN)  dengan hasil  menggunakan  algoritma  KNN  didapatkan  akurasi sebesar  93.33%  pada  percobaan  dengan  menggunakan  nilai K=7[6]
Penelitian  oleh  Dinda  Rizki  Taningrum,  Dr.Ir  Bambang Hidayat  IPM,Yuli  Sun  Hariyani  S.T.,  M.T.  (2016)  dengan
judul  “Sistem  Pengidentifikasian  Plat  Kendaraan  Mobil Menggunakan Principal  Component  Analysis dan  Klasifikasi KNN” Penelitian ini peneliti menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN)  dengan  hasil  sistem  ini  mampu  mengenali 44  letak  plat  data  uji  dengan  akurasi  97.78%,  akurasi segmentasi karakter sebesar 99.10% atau didapatkan dari 331 karakter  yang  berhasil  tersegmentasi  dari  334  karakter  yang tersegmentasi,  akurasi  klasifikasi  sebesar  88.92%  didapatkan dari 297 karakter yang diklasifikasikan dengan benar dari 334 karakter,  akurasi  keseluruhan  sistem  sebesar  60.00%  atau  27 data  yang  berhasil  dideteksi  dan  diidentifikasi  dari  45  data uji[7]
Penelitian  oleh  Yusuf  Eka  Yana,  Nur  Nafi’iyah  (2021) dengan  judul  “Klasifikasi  Jenis  Pisang  Berdasarkan  Fitur Warna, Tekstur, Bentuk Citra Menggunakan SVM dan KNN” Penelitian  ini  peneliti  menggunakan  metode  SVM  dan  KNN dengan  Hasil  ujicoba  menunjukkan  algoritma  SVM  nilai akurasi mengklasifikasi jenis Pisang secara berturut-turut dari fitur warna, tekstur, bentuk adalah 41,67%, 33,3%, 8,3%. Dan hasil  klasifikasi  jenis  Pisang  dengan  algoritma  KNN,  nilai  K terbaik adalah 2 pada fitur warna 55,95%, fitur tekstur 58,33%, dan fitur bentuk 45,24%[8]
Penelitian oleh Anita Sindar M. Sinaga (2020) dengan judul “Implementasi  Teknik  Thresholding  Pada  Segementasi  Citra Digital”  Pada  penelitian  ini,  peneliti  mendapatkan  hasil metode  segmentasi  mengasumsikan  setiap  objek  cenderung memiliki  warna  yang  homogen  dan  terletak  pada  kisaran keabuan tertentu. Setiap komponen warna menggunakan 8 bit (nilainya  berkisar  antara  0  sampai  dengan  255).  Proses thresholding  mengkonversi  citra  warna  menjadi  hitam  dan putih sehingga mempermudah mendeteksi objek[9]
Berdasarkan permasalahan dan penelitian sebelumnya yang terkait  sehingga  muncul  ide  untuk  melakukan  penelitian mengenai  klasifikasi  kematangan  buah  kopi  menggunakan algoritma Principal  Component  Analysis (PCA)  dan K- Nearest  Neighbor (K-NN).  Dengan  adanya  penelitian  ini diharapkan  selain  untuk  membantu  para  petani  kopi,  terdapat juga  pengklasifikasian  buah  kopi  yang  dijual  ke  masyarakat sehingga kualitas kopi yang diterima oleh masyarakat menjadi lebih baik berdasarkan tingkat kematanganya.

## A. Klasifikasi
Klasifikasi  merupakan  suatu  proses  untuk  menemukan sekumpulan  model  maupun  fungsi  yang  menjelaskan  dan membedakan data kedalam kelas-kelas tertentu, dengan tujuan menggunakan  model  tersebut  dalam  menentukan  kelas  dari suatu  objek  yang  belum  diketahui  kelasnya.    Ada  2  proses dalam  klasifikasi,  yaitu  Proses learning / training Melakukan pembangunan  model  menggunakan  data training .  Proses testing Melakukan  tes  terhadap  data testing menggunakan model yang telah diperoleh dari proses training [10]

## B. Pengolahan Citra Digital
Pengolahan  citra  digital  adalah  salah  satu  bentuk pemrosesan  informasi  dengan  inputan  berupa  citra  ( image )
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 2 | September  2021 | 88-95
dan  keluaran  yang  juga  berupa  citra  atau  dapat  juga  bagian dari  citra  tersebut.  Tujuan  dari  pemrosesan  ini  adalah memperbaiki  kualitas  citra  agar  mudah  diinterpretasi  oleh manusia atau mesin komputer[11]

## C. K-Nearest Neighbor
Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) merupakan sebuah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan  data  pembelajaran  yang  jaraknya  paling  dekat dengan  objek  tersebut. K-Nearest  Neighbor berdasarkan konsep ‘learning  by  analogy’ .  Data learning dideskripsikan dengan  atribut  numerik  n-dimensi.  Tiap  data learning merepresentasikan sebuah titik, yang ditandai dengan c, dalam ruang n-dimensi[12]

## D. Principal Component Analysis (PCA)
Principal Component Analysis adalah suatu  metode untuk mengidentifikasi  pola  dalam  suatu  data  dan  juga  untuk menonjolkan  adanya  perbedaan  ataupun  kesamaan  di  dalam suatu kumpulan data. Metode ini biasa digunakan sebagai alat untuk  mereduksi  dimensi  data,  menjadi  bentuk  yang  berada pada  bidang  nilai  yang  berbeda.  Metode  ini  bekerja  dengan cara  menghitung covariance  matrix dari  data,  dan  kemudian mencari eigenvectors , dan eigenvalues [13]

## E. Segmentasi
Segmentasi citra adalah sebuah proses  untuk  memisahkan sebuah  objek  dari background ,  sehingga  objek  tersebut  dapat diproses  untuk  keperluan  lain.  Dengan  proses  segmentasi tersebut,  masing-masing  objek  pada  gambar  dapat  diambil secara  individu  sehingga  dapat  digunakan  sebagai  input  bagi proses  yang  lain,  sebagai  contoh,  pada  proses  rekontruksi objek  3  dimensi,  diperlukan  proses  segmentasi  untuk memisahkan  objek  yang  akan  direkontruksi  terhadap background yang ada[14]

## F. Ekstrasi Ciri
Ekstraksi  ciri  merupakan  tahapan  yang  dilakukan  untuk memperoleh  ciri  atau  informasi  tertentu  dari  suatu  objek. Informasi  yang  didapat  dari  suatu  objek  dapat  digunakan untuk  mengenali  objek  serupa  maupun  untuk  membedakan dengan  objek  lainnya.  Contoh  penggunaan  ekstraksi  ciri adalah untuk mengukur luas suatu objek[15]

## G. Pengolahan Warna RGB
Model  warna  RGB  merupakan  model  warna  yang  terdiri dari 3 komponen warna primer yaitu Red , Green , Blue . Dalam satu  warna  terdapat  tida  komponen  warna  yang  jika digabungkan akan menjadi satu warna baru[16]

## H. Model Warna Hue Saturation Value
HSV  merupakan  definisi  dari hue , saturation , value . Hue merupakan  ukuran  dari  jenis  warna  yang  ada,  sedangkan saturation merupakan  keberwarnaannya  dimana  semakin berwarna  semakin  besar  nilai  saturasinya,  namun  semakin
pudar  berarti  semakin  rendah  nilai  saturasinya,  dan value merupakan nilai kecerahan dari suatu warna [17]

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  diawali  dengan  serangkaian  tahapan  umum dalam penelitian yang terdiri dari tahapan studi literatur untuk dijadikan referensi atau rujukan dalam penelitian kali ini guna memperkuat  permasalahan  serta  sebagai  dasar  teori  dalam melakukan  penelitian.  Studi  literatur  didapatkan  dari membaca  jurnal,  artikel  dan  situs-situs  di  internet  sehingga mendapatkan  kumpulan  referensi  yang  relefan  dengan masalah  dalam  penelitian  ini.  Setelah  melakukan  studi literatur , peneliti melakukan identifikasi masalah yang akan di teliti untuk menjadi objek penelitian.
Selanjutnya peneliti melakukan  proses pengumpulan data, proses  pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  menggunakan data set public . Dataset public yang dilakukan adalah dengan mengunduh  ( download )  gambar  terkait  dari google yaitu berupa  gambar  citra  buah  kopi  yang  ada  pada  variabel penelitian  ini.  Selanjutnya  penelitian  melakukan  tahap pembuatan  data  set  yaitu  dengan  melakukan preprocessing dimana  tahapan  yang  di  lakukan  pada preprocessing kali  ini adalah  mengubah  ukuran  citra  menjadi  500x500 pixel , mengubah  warna background ,  dan  mengubah  jenis  file  citra menjadi  JPG.  Dari  135  data  citra,  hasil  dari preprocessing tersebut terdapat 2 data yaitu data latih atau data training dan data  uji  atau  data testing .  Dimana  terdapat  sebanyak  90  data citra  untuk  data  latih  dan  45  data  citra  untuk  data  uji  dan dikategorikan  menjadi  3  kelas  yaitu  mentah,  cukup  matang dan matang.
Setelah mendapatkan data citra buah kopi yang akan di uji selanjutnya  peneliti  membuat  sistem  yang  akan  digunakan untuk  mengklasifikasikan kematangan buah  kopi berdasarkan deteksi  warna.  Sistem  di  buat  menggunakan software berupa MATLAB dengan menggunakan metode Principal Component  Analysis (PCA)  untuk  mengetahui  sebaran  data dan menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) untuk melakukan  klasifikasi  dataset.  Setelah  sistem  di  buat  maka selanjutnya  dilakukan  pengujian  sistem  untuk  mengetahui tingkat  keberhasilan  dari  sistem  yang  telah  di  buat.  Hasil pengujian  tersebut  berupa  sistem  berfungsi  dengan  baik  dan juga tingkat akurasi klasifikasi dari sistem yang sudah di buat.
Tahapan  terakhir  yaitu  kesimpulan  yang  berisi  rangkuman dari  hasil  pengujian  sistem,  dan  rangkuman  dari  hasil  akhir dari  penelitian  yang  di  lakukan,  bisa  berupa  keakurasian  dari sistem klasifikasi yang sudah kita buat serta hasil akurasi dari metodelogi yang di gunakan.

## B. Tahapan Pembuatan Sistem
Sistem  pada  penelitian  kali  ini  di  buat  menggunakan MATLAB.  MATLAB  merupakan  sistem  interaktif  yang mempunyai  data  didalam  suatu arra y  sehingga  pengguna
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 2 | September  2021 | 88-95
tidak  lagi  disulitkan  dengan  masalah  dimensi[14].  Pada perancangan  sistem  menggunakan  MATLAB,  dilakukan  3 tahapan  yaitu  tahapan  pelatihan,  tahapan  pengujian  dan pembuatan GUI. Pada tahapan pelatihan berisi membaca citra data training ,  segmentasi  citra  menggunakan thresholding otsu ,  menyempurnakan  hasil  segmentasi  dengan  melakukan operasi morfologi ,  ekstraksi  ciri  warna  (RGB  dan  HSV)  dan ciri  ukuran  (nilai  area),  mengkonversi  hasil  ekstraksi  ciri menjadi principal  component ,  mereduksi  menjadi 2 principal component ,  dan plotting sebaran  data  pada  masing  masing kelas.  Pada  tahap  pengujian flowchart berisi  membaca  citra data testing, segmentasi citra menggunakan thresholding otsu , menyempurnakan hasil segmentasi dengan melakukan operasi morfologi ,  ekstraksi  ciri  warna  (RGB  dan  HSV)  dan  ciri ukuran (nilai area), mengkonversi hasil ekstraksi ciri  menjadi principal  component ,  mereduksi  menjadi  2 principal component ,  melakukan  klasifikasi  berdasarkan  tetangga terdekat, dan plotting sebaran data pada masing masing kelas. Pada pembuatan GUI di buat seperti gambar berikut ini :
Gambar 1. Tahapan Pembuatan Sistem
Pada  Gambar  1.  Merupakan flowchart diagram  tahapan pembuatan  sistem  yang  akan  dibuat  untuk  melakukan klasifikasi tingkat kematangan buah kopi. Tahapan awal yang dilakukan  adalah load citra  /  input  citra    yaitu  memasukan citra  buah  kopi  ke  dalam  program  dengan  ukuran  500x500 piksel  .  selanjutnya  masuk  ketahap preprocessing ,  yaitu  citra diubah  menjadi  citra greyscale dan  di  konversikan  menjadi citra  biner.  Selanjutnya  dilakukan  segmentasi thresholding untuk memisahkan objek dengan background (latar belakang). Setelah  objek  dan background sudah  terpisah  tahapan selanjutnya  adalah  untuk  menghitung  hasil  dari  ekstrasi  ciri Red Gren Blue (RGB), Hue Saturation Value (HSV) dan Area dari  citra  yang  sudah  disegmentasi.  Hasil  ektrasi  ciri
selanjutkan  akan  di  klasifikasikan  menggunakan  KNN  dan PCA,  dan  di  dapatkan  hasil  klasifikasi  tingkat  kematangan buah kopi menggunakan metode KNN dan PCA.
K-Nearest  Neighbor (KNN)  merupakan  sebuah  metode untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap  objek  berdasarkan  data pembelajaran  yang  jaraknya  paling  dekat  dengan  objek tersebut[12].Nilai  jarak  pada  metode  K-NN  dapat  di  hitung dengan menggunakan rumus Euclidian Distance [18] . Cara ini sederhana  dan  dapat  memberikan  akurasi  yang  baik  terhadap hasil  klasifikasi.  Adapun  rumus Euclidian  Distance seperti pada rumus dibawah ini:
Keterangan:
d : jarak kedekatan
x : data training
y : data testing
n : jumlah atribut antara 1 s.d n i : atribut individu antara 1 s.d n

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  peneliti  membuat  sebuah  sistem  untuk klasifikasi  tingkat  kematangan  buah  kopi.  Adapun  dalam penelitian  kali  ini  menggunakan  algoritma K-Nearest Neighbor untuk  mengklasifikasi  data  dan  menggunakan algoritma Principal  Component  Analysis untuk  mendapatkan sebaran  dari  dataset.  Untuk  mempermudah  dalam  penelitian kali  ini,  peneliti  menggunakan  pemrograman  MATLAB R2019b untuk pembuatan sistem klasifikasi kematangan buah kopi. Tingkat kematangan buah  kopi  yang di  gunakan adalah buah  kopi  Mentah,  buah  kopi  cukup  matang,  dan  buah  kopi Matang. Berikut contoh tingkat kematangan buah kopi yang di gunakan dalam penelitian kali ini:
TABEL I

## TABEL KELAS BUAH KOPI
No. Kelas Definisi Gambar 1. Mentah Citra berupa buah kopi mentah 2. Cukup Matang Citra berupa buah kopi cukup matang 3. Matang Citra berupa buah kopi matang

## A. Pembuatan Sistem
Dalam  pembuatan  sistem  dilakukan  3  tahap  yaitu  tahap pelatihan yang bertujuan melakukan klasifikasi dari data latih yang ada, tahap pengujian yang bertujuan mengklasifikasikan data  uji  berdasarkan  data  latih  yang  ada,  tahap  terakhir  yaitu pembuatan GUI dari sistem klasifikasi kematangan buah kopi.
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 2 | September  2021 | 88-95
1)  Tahap Pelatihan : Pada tahapan pelatihan  menggunakan aplikasi  MATLAB,  dilakukan  dengan  menggunakan  90  data citra latih buah kopi dan dibagi menjadi 3 kelas yaitu, mentah, cukup  matang  dan  matang.  90  citra  tersebut  dilakukan ekstraksi  ciri  RGB,  HSV,  dan  Area.  selanjutnya  dikonversi menjadi principal  component yang  berikutnya  direduksi menjadi  2PC.  Hasil  tersebut  selanjutnya  divisualisasikan menggunakan algoritma Principal Component Analysis untuk memudahkan  dalam  mengetahui  sebaran  data  dari  masing masing  citra  agar  nantinya  memudahkan  dalam  klasifikasi menggunakan KNN Sebaran data dari 90 citra data latih dapat dilihat pada Gambar 2. Sebagai tambahan ialah titik berwarna merah  adalah  sebaran  data  dari  kelas  cukup  matang,  titik berwarna  hijau  adalah  sebaran  data  dari  kelas  matang,  dan titik berwarna biru adalah sebaran dari data dari kelas mentah :

## Gambar 2. Grafik sebaran data latih
2)  Tahap  Pengujian  : Berikutnya  dilakukan  pengujian menggunakan  45  citra  buah  kopi  dengan  tingkat  kematangan berbeda.  Pada  tahap  pengujian  langkah  yang  dilakukan  sama seperti  pada  tahap  pelatihan.  Bedanya  pada  tahap  pengujian, data  uji  diuji  menggunakan  metode  KNN  berdasarkan  dari banyaknya  tetangga  terdekat  yang  didapatkan  dari  tahap pelatihan.  Dari  tahap  pengujian  didapatkan  sebaran  dari  45 data  uji  yang  divisualisasikan  menggunakan  algoritma  PCA. Sebaran data uji terhadap data latih tersebut dapat dilihat pada Gambar  3.  Sebagai  tambahan,  tanda  silang  (x)  memiliki  3 warna  untuk  3  kelas  yaitu,  warna  biru  muda  untuk  data  uji dengan  kelas  cukup  matang,  warna  ungu  untuk  data  uji dengan kelas matang, dan warna kuning untuk data uji dengan kelas mentah.

## Gambar 3. Grafik sebaran data uji
3)  Pembuatan  GUI  : GUI  pada  sistem  klasifikasi kematangan  buah  kopi  di  buat  menggunakan software MATLAB R2019b. Pada sistem yang di buat kali ini memiliki beberapa  fungsi  yaitu load  citra /input  citra,  segmentasi, ekstraksi  ciri,  klasifikasi,  dan  reset. Load  citra /input  citra berfungsi  untuk  memilih  citra  yang  akan  ditampilkan  pada sistem.  Segmentasi  berfungsi  untuk  nampilkan  hasil segmentasi  dari  citra  yang  sudah  di  pilih  tadi,  untuk menyempurnakan  hasil  segmentasi  dilakukan  pula  operasi morfologi pada  sistem  ini.  Ektraksi  ciri  berfungsi  untuk menampilkan  hasil  dari  ekstraksi  ciri(RGB,  HSV,  dan  Area) dari  citra  yang  sudah  di  segmentasi.  Klasifikasi  berfungsi menampilkan  hasil  klasifikasi  menggunakan  metode  KNN. Reset berfungsi  mengatur  ulang  sistem.  GUI  dari  sistem klasifikasi kematangan buah kopi dapat di lihat pada Gambar 4  berikut ini:
Gambar 4. GUI Sistem

## B. Implementasi
Penelitian  ini  mengimplementasikan  metode K-Nearest Neighbor dalam  melakukan  klasifikasi  data.  Adapun  dalam implementasi  metode  KNN  dengan  cara  mengukur  jarak terdekat  antara  data  uji  ke  data  latih.  Dalam  penelitian  ini terdapat  label  dan  atribut,  label  yang  di  ambil  dari  tingkat kematangan buah dan atribut yang didapat dari hasil ekstraksi ciri  citra.  Atribut  tersebut  yaitu  R( red ),  G( green ),  B( blue ), H( hue ),S( saturation ),  V( value ),  dan  Area.  Pada  tahap  ini  di lakukan  perhitungan nilai ekstrasi ciri data latih, pada table 2 di  tampilkan  sebanyak  30  data  dari  total  keseluruhan  data sebanyak 90 data citra latih:
TABEL II

## TABEL EKSTRASI CIRI DATA LATIH
No Ekstraksi Ciri Label R G B H S V Area 1 214,5 255 196,7 355 113,9 799 0,141 8 0,488 9 0,846 1 88166 Cukup Matang 2 198,1 734 127,6 697 88,39 01 0,062 6 0,581 1 0,777 2 46811 Cukup Matang
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 2 | September  2021 | 88-95
e-ISSN: 2581-2181
3 227,2 522 127,5 474 116,4 9 0,384 4 0,534 3 0,891 2 34758 Cukup Matang 4 214,4 647 196,8 267 114,3 783 0,142 2 0,486 7 0,845 6 64281 Cukup Matang 5 211,9 491 124,6 345 38,79 04 0,082 5 0,816 8 0,831 3 27517 Cukup Matang 6 229,4 47 134,7 122 48,50 49 0,077 8 0,789 9 0,899 8 28677 Cukup Matang 7 221,2 699 137,2 557 37,50 98 0,089 9 0,829 4 0,867 7 52431 Cukup Matang 8 233,3 038 105,3 619
50,70 33 0,050 8 0,787 1 0,914 9 44961 Cukup Matang 9 198,0 41 128,2 203 88,76 26 0,061 3 0,578 0,776 6 50668 Cukup Matang 10 222,1 152 55,42 756 29,81 91 0,062 5 0,869 5 0,871 28213 Cukup Matang 11 146,4 502 24,38 35 33,47 54 0,831 4 0,865 4 0,574 3 37512 Matang 12 111,7 966 23,54 27 33,14 05 0,888 9 0,839 6 0,438 4 44473 Matang 13 149,1 216 61,15 44 52,40 23 0,055 4 0,649 8 0,584 8 60346 Matang 14 150,5 066 43,18 71 35,91 94 0,386 6 0,794 9 0,590 3 67267 Matang 15 206,1 835 67,35 41 88,61 48 0,932 6 0,688 7 0,808 6 89808 Matang 16 147,2 641 28,95 69 52,46 86 0,940 5 0,846 6 0,577 5 42269 Matang 17 145,9 795 38,16 23 57,71 76 0,948 8 0,793 6 0,572 5 47673 Matang 18 147,0 838 28,83 28 52,34 01 0,941 4 0,847 2 0,576 8 67019 Matang 19 177,4 723 46,38 14 26,01 99 0,127 8 0,880 6 0,696 2 60979 Matang 20 206,3 027 67,33 17 88,54 97 0,932 1 0,689 1 0,809 79915 Matang 21 105,0 995 188,6 297 76,67 77 0,294 6 0,623 7 0,739 7 41717 Mentah 22 128,9 803 197,2 611 88,13 02 0,276 3 0,579 9 0,773 6 36577 Mentah 23 120,1 061 187,7 377 52,85 84 0,250 6 0,732 9 0,736 2 12955 Mentah 24 156,2 676 183,8 812 89,35 06 0,215 0,537 2 0,721 3 78831 Mentah 25 90,27 39 99,78 61 41,85 72 0,194 1 0,598 5 0,393 2 24557 Mentah 26 75,86 87 90,83 12 37,30 95 0,218 1 0,596 9 0,357 7 19877 Mentah 27 87,73 51 104,4 947 43,74 36 0,214 8 0,591 1 0,409 9 24208 Mentah 28 137,3 926 140,2 325 23,80 2 0,170 7 0,845 4 0,557 7 30190 Mentah 29 146,8 833 150,4 129 25,62 28 0,171 8 0,847 4 0,592 4 27007 Mentah 30 156,8 371 184,3 725 90,00 68 0,215 0,534 1 0,723 2 72434 Mentah
Selanjutnya  akan  dihitung  jarak  terdekat  dari  data  uji terhadap  90  data  latih.  Sebagai  contoh  peneliti  mengambil  1 data  uji  untuk  dilakukan  perhitungan  menggunakan  rumus Euclidean  Distance .  Yang  mana  ekstraksi  data  uji  sebagai berikut
TABEL III EKSTRAKSI CIRI DATA UJI 1 No
Ekstraksi Ciri
Label R G
B H S V Area
1 214,5 255 196,7 355 113,9 799 0,141 8 0,488 9 0,846 1 88166 ?
Dari  hasil  perhitungan  ekstraksi  ciri  pada  Tabel  2  dan Tabel 3 maka dapat dilakukan pengklasifikasian menggunakan KNN dengan menghitung jarak terdekat dengan rumus Euclidean  Distance .  Perhitungan  menggunakan Euclidean Distance adalah sebagai berikut:
(2)
Dari perhitungan diatas didapatkan hasil pengujian data uji terhadap  data  latih,  pada  tabel  4  di  tampilkan  sebanyak  30 data dari total keseluruhan data sebanyak 90 data seperti pada Tabel 4 berikut ini.
TABEL IV

## Euclidean Distance Data uji 1 terhadap 90 Data latih
No Keterangan Euclidean Distance 1 Data uji 1 terhadap Data latih 1 0,000 2 Data uji 1 terhadap Data latih 2 0,820 3 Data uji 1 terhadap Data latih 3 0,910 4 Data uji 1 terhadap Data latih 4 0,328 5 Data uji 1 terhadap Data latih 5 1,536 6 Data uji 1 terhadap Data latih 6 1,419 7 Data uji 1 terhadap Data latih 7 1,391 8 Data uji 1 terhadap Data latih 8 1,350 9 Data uji 1 terhadap Data latih 9 0,779 10 Data uji 1 terhadap Data latih 10 1,814 11 Data uji 1 terhadap Data latih 31 2,157 12 Data uji 1 terhadap Data latih 32 2,294 13 Data uji 1 terhadap Data latih 33 1,406 14 Data uji 1 terhadap Data latih 34 1,708 15 Data uji 1 terhadap Data latih 35 1,399 16 Data uji 1 terhadap Data latih 36 2,077 17 Data uji 1 terhadap Data latih 37 1,961 18 Data uji 1 terhadap Data latih 38 2,003 19 Data uji 1 terhadap Data latih 39 1,772 20 Data uji 1 terhadap Data latih 40 1,403 21 Data uji 1 terhadap Data latih 61 1,231 22 Data uji 1 terhadap Data latih 62 1,065 23 Data uji 1 terhadap Data latih 63 1,603 24 Data uji 1 terhadap Data latih 54 0,625 25 Data uji 1 terhadap Data latih 65 1,891 26 Data uji 1 terhadap Data latih 66 2,050 27 Data uji 1 terhadap Data latih 67 1,869 28 Data uji 1 terhadap Data latih 68 1,835 29 Data uji 1 terhadap Data latih 69 1,793 30 Data uji 1 terhadap Data latih 70 0,639
Dari perhitungan tersebut dilakukan klasifikasi dengan nilai K=3, hasil klasifikasi tingkat kematangan buah kopi dari data uji  1  yaitu  Cukup  Matang.  Proses  diatas  diulang  sebanyak jumlah  data  uji  yaitu  45  data  uji  sehingga  didapatkan  hasil sebagai berikut :
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 2 | September  2021 | 88-95
TABEL V

## Hasil Pengujian Data uji
Data uji Kelas Asli Hasil KNN Keterangan 1 Cukup Matang Cukup Matang Akurat 2 Cukup Matang Cukup Matang Akurat 3 Cukup Matang Cukup Matang Akurat 4 Cukup Matang Cukup Matang Akurat 5 Cukup Matang Cukup Matang Akurat 6 Cukup Matang Cukup Matang Akurat 7 Cukup Matang Cukup Matang Akurat 8 Cukup Matang Cukup Matang Akurat 9 Cukup Matang Cukup Matang Akurat 10 Cukup Matang Cukup Matang Akurat 11 Cukup Matang Cukup Matang Akurat 12 Cukup Matang Cukup Matang Akurat 13 Cukup Matang Cukup Matang Akurat 14 Cukup Matang Cukup Matang Akurat 15 Cukup Matang Cukup Matang Akurat 16 Matang Matang Akurat 17 Matang Matang Akurat 18 Matang Matang Akurat 19 Matang Matang Akurat 20 Matang Matang Akurat 21 Matang Matang Akurat 22 Matang Matang Akurat 23 Matang Matang Akurat 24 Matang Matang Akurat 25 Matang Matang Akurat 26 Matang Matang Akurat 27 Matang Matang Akurat 28 Matang Matang Akurat 29 Matang Matang Akurat 30 Matang Matang Akurat 31 Mentah Mentah Akurat 32 Mentah Mentah Akurat 33 Mentah Matang Tidak Akurat 34 Mentah Mentah Akurat 35 Mentah Mentah Akurat 36 Mentah Mentah Akurat 37 Mentah Mentah Akurat 38 Mentah Mentah Akurat 39 Mentah Mentah Akurat 40 Mentah Mentah Akurat 41 Mentah Mentah Akurat
42 Mentah Mentah Akurat 43 Mentah Mentah Akurat 44 Mentah Mentah Akurat 45 Mentah Mentah Akurat
Dari  45  data  uji  yang  dihitung  menggunakan  metode  KNN didapatkan  sebanyak  45  citra  dengan  hasil  klasifikasi  akurat dan  1  citra  dengan  hasil  klasifikasi  tidak  akurat  dan  dapat diketahui  dari  hasil  pengujian  yaitu  dirumuskan  sebagai berikut:
Maka mendapatkan tingkat akurasi sebagai berikut :
Tingkat Akurasi yang diperoleh pada sistem klasifikasi tingkat kematangan  buah  kopi  dengan  metode K-Nearest  Neighbor (KNN)  adalah  97,7%  dari  45  Data  uji  dengan  nilai  K=3, dengan diagram akurasi sebagai berikut:
Gambar 4. Diagram Akurasi

## IV. K ESIMPULAN
Dari  penilitan  ini  dihasilkan  berupa  sistem  klasifikasi tingkat  kematangan  buah  kopi  yang  di  kembangkan menggunakan  software  MATLAB  R2019b,  dimana  sistem tersebut  dapat  mengklasifikasikan  tingkat  kematangan  buah kopi  yaitu  memanfaatkan  citra  dari  buah  kopi  dengan menginput  berupa  gambar  buah  kopi  yang  sudah  di preprocessing menjadi background berwarna  putih  agar mudah  dalam  proses  segmentasi.  Sistem  klasifikasi  tingkat kematangan  buah  kopi  menggunakan  metode K-Nearest Neighbor untuk  mengklasifikasikan  tingkat  kematangan  buah kopi dengan  memanfaatkan  fitur  warna RGB, HSV dan  Area menggunakan  90  data  latih  citra  buah  kopi  dan  45  data  uji citra buah kopi dengan 3 kelas kematangan buah yaitu mentah, cukup  matang,  dan  matang.  Dari  sistem  tersebut  didapatkan
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 8 | No. 2 | September  2021 | 88-95
hasil  akurasi  dari  klasifikasi  tingkat  kematangan  buah  kopi menggunakan metode KNN sebesar 97,77% dengan nilai K=3 yang  didapat  dari  44  data  uji  dengan  klasifikasi  akurat, dan2,23  %    dari    1  data  uji  dengan  klasifikasi  tidak  akurat. Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  selain  untuk  membantu para  petani  kopi,  terdapat  juga  pengklasifikasian  buah  kopi yang  dijual  ke  masyarakat  sehingga  kualitas  kopi  yang diterima  oleh  masyarakat  menjadi  lebih  baik  berdasarkan tingkat kematanganya.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penelitian  ini  dapat  berjalan  berkat  bantuan  dari  Bapak Dadang  Iskandar  Mulyana  selaku  Ketua  Program  Studi Teknik  Informatika  Sekolah  Tinggi  Ilmu  Komputer  Cipta Karya  Informatika  dan  juga  selaku  Dosen  matakuliah Pengolahan Citra. Ucapan terimakasih juga peneliti sampaikan  kepada  Bapak  Veri  Arinal  selaku  Dosen Pembimbing selama dilakukan penelitian ini.

## R EFERENSI
[1] A.  S.  Eko  Hari,  “Pengukuran  Tingkat  Kematangan  Kopi  Robusta Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” Pros. SENDI_U 2018 , pp. 978–979, 2018.
[2] M.  Arief,  “Klasifikasi  Kematangan  Buah  Jeruk  Berdasarkan  Fitur Warna  Menggunakan  Metode  SVM,” J.  Ilmu  Komput.  dan  Desain Komun. Vis. , vol. 4, no. 1, pp. 9–16, 2019.
[3] C.  Paramita,  E.  H.  Rachmawanto,  C.  A.  Sari,  D.  R.  Ignatius,  and  M. Setiadi,  “Klasifikasi  Jeruk  Nipis  Terhadap  Tingkat  Kematangan  Buah Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan K-Nearest Neighbor,” vol. 04, no. 1, pp. 1–6, 2019, doi: 10.30591/jpit.v4i1.1267.
[4] A. Abdullah and P. Pahrianto, “Sistem Klasifikasi Kematangan Tomat Berdasarkan Warna Dan Bentuk Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM),” JSI J. Sist. Inf. , vol. 9, no. 2, pp. 1313–1322, 2017, doi: 10.36706/jsi.v9i2.5007.
[5] D. Novianto and T. Sugihartono, “Sistem Deteksi Kualitas Buah Jambu Air  Berdasarkan  Warna  Kulit  Menggunakan  Algoritma  Principal Component Analysis ( Pca ) dan K-Nearest Neigbor ( K-NN ),” vol. 11, no. 2, pp. 42–47, 2020.
[6] D.  I.  Muhammad, E.  Ermatita,  and N.  Falih,  “Penggunaan  K-Nearest
Neighbor  (KNN)  untuk  Mengklasifikasi  Citra  Belimbing  Berdasarkan Fitur Warna,” Inform.  J. Ilmu Komput. , vol. 17, no. 1, p. 9, 2021, doi: 10.52958/iftk.v17i1.2132.
[7] D. R. Taningrum, B. Hidayat, and Y. S. Hariyani, “IDENTIFICATION SYSTEM  LICENSE  PLATE  ON  VEHICLES  USING  PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS AND K-NN CLASSIFICATION Classification,” e-Proceeding Eng. , vol. 3, no. 2, pp. 1868–1876, 2016.
[8] Y.  E.  Yana  and  N.  Nafi’iyah,  “Klasifikasi  Jenis  Pisang  Berdasarkan Fitur  Warna,  Tekstur,  Bentuk  Citra  Menggunakan  SVM  dan  KNN,” Res.  J. Comput. Inf. Syst. Technol. Manag. , vol. 4, no. 1, p. 28, 2021, doi: 10.25273/research.v4i1.6687.
[9] A.  Sindar  and  R.  M.  Sinaga,  “IMPLEMENTASI  TEKNIK THRESHODING  PADA  SEGMENTASI  CITRA  DIGITAL,”  vol.  1, no. 2, pp. 48–51, 2017.
[10]  P. Sari, L. Muflikah, and R. C. Wihandika, “Klasifikasi Kualitas Susu Sapi  Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine  (  SVM  ),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 3, pp. 1204–1211,
2018.
[11]  A.  Budi,  S.  Suma’inna,  and  H.  Maulana,  “Pengenalan  Citra  Wajah Sebagai  Identifier  Menggunakan  Metode  Principal  Component Analysis (PCA),” J. Tek. Inform. , vol. 9, no. 2, pp. 166–175, 2016, doi: 10.15408/jti.v9i2.5608.
[12]  I. M. B. S. I Made Ary Swantika , Bulkis Kanata, “Perancangan Sistem Untuk  Mengetahui  Kualitas  Biji  Kopi  Berdasarkan  Warna  Dengan  K- Nearest Neighbor,” J. Bakti Nusa , vol. 1, no. 2, pp. 25–36, 2020.
[13]  D.  A.  Nugraha  and  A.  S.  Wiguna,  “Seleksi  Fitur  Warna  Citra  Digital Biji Kopi Menggunakan Metode Principal Component Analysis,” Res. Comput.  Inf.  Syst.  Technol.  Manag. ,  vol.  3,  no.  1,  p.  24,  2020,  doi: 10.25273/research.v3i1.5352.
[14]  L.  Indriyani,  W.  Susanto,  and  D.  Riana,  “Aplikasi  Matlab  Pada Pengukuran  Diameter  buah  Jeruk  Keprok,” IJCIT  (Indonesian  J. Comput. Inf. Technol. , vol. 2, no. 1, pp. 46–52, 2017.
[15]  D.  Prasetyo,  “Aplikasi  Pendeteksi  Jerawat  Di  Wajah  Dengan Menggunakan Teknik Pengolahan Citra Pada Foto,” 2018.
[16]  L. Farokhah and P. Korespondensi, “Implementasi K-Nearest Neighbor Untuk  Klasifikasi  Bunga  Dengan  Ekstraksi  Fitur  Warna  Rgb Implementation of K-Nearest Neighbor for Flower Classification With Extraction  of  Rgb Color  Features,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. , vol. 7, no. 6, pp. 1129–1136, 2020, doi: 10.25126/jtiik.202072608.
[17]  C.  Habib,  M.  Surudin,  Y.  Widiastiwi,  and  N.  Chamidah,  “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Pada Klasifikasi Kesegaran Citra Ayam Broiler Berdasarkan Warna Daging Dada Ayam,” Senamika , pp. 799– 809, 2020.
[18]  S. F. Kusuma, R. E. Pawening, and R. Dijaya, “Otomatisasi klasifikasi kematangan buah mengkudu berdasarkan warna dan tekstur,” Regist. J. Ilm.  Teknol.  Sist.  Inf. ,  vol.  3,  no.  1,  p.  17,  2017,  doi: 10.26594/r.v3i1.576.