## KLASIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN BUAH APEL MANALAGI DENGAN ALGORITMA NAIVE BAYES DAN EKSTRAKSI FITUR CITRA DIGITAL
Antonio Ciputra
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro Email: antoniociputra@gmail.com
De Rosal Ignatius Moses Setiadi Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro Email: moses@dsn.dinus.ac.id

## Eko Hari Rachmawanto
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro Email: eko.hari@dsn.dinus.ac.id

## Ajib Susanto
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro Email: ajib.susanto@dsn.dinus.ac.id

## ABSTRAK
Apel merupakan buah yang cukup populer dikonsumsi dan memiliki berbagai jenis bentuk dan warna. Apel sendiri memili berbagai warna kulit, seperti merah, hijau, dan kekuningan. Malang merupakan salah satu pusat budidaya apel di Indonesia. Jenis apel lokal indonesia yang banyak diminati adalah apel manalagi atau lebih sering disebut sebagai apel Malang. Salah satu keunikan apel manalagi adalah warnanya, warna apel ketika mentah dan matang cukup sulit dibedakan karena perbedaanya tidak terlalu siginifikan. Apel yang masih mentah berwarna hijau, sedangkan apel yang sudah matang berwarna hijau kekuningan. Hal ini membuat orang awam cukup sulit untuk membedakannya. Teknologi klasifikasi saat ini dapat dimanfaatkan untuk membatu proses pemilahan tersebut.  Penelitian ini mengusulkan metode naive bayes dan ekstraksi fitur citra untuk mengklasifikasi tingkat kematangan buah apel manalagi. Dimana tingkat kematangan akan dibagi menjadi dua jenis, yaitu apel matang dan apel mentah. Ekstraksi fitur yang digunakan pada penelitian ini rerata intensitas, energi, entropy, standar deviasi, smothness dan skewness. Keenam fitur tersebut diklasifikasi dengan naive bayes. Data yang digunakan pada penelittian ini adalah 130 citra, yang terdiri dari 100 citra latih dan 30 citra uji. Hasil akurasi metode ini mencapai 63%.
Kata kunci: apel manalagi, naïve bayes, klasifikasi, ekstraksi fitur, citra digital.

## ABSTRACT
Apples are quite popular fruits are consumed and have various types of shapes and colors. Apple itself has a variety of skin colors, such as red, green, and yellowish. Malang is one of the centers of apple cultivation in Indonesia. Types of local apples Indonesia is much in demand is apple  manalagi or more often referred to  as apple  Malang. One of the  uniqueness of apple  manalagi is the  color, the color of apples when raw and  cooked quite difficult to distinguish because the  difference is not  too significant. Apples are still raw green, while ripe apples are yellowish green. This makes the layman quite difficult to distinguish. Current classification technologies can be utilized to facilitate the  sorting process. This research proposes naive Bayes method and feature extraction feature to  classify maturity level of apple fruit manalagi. Where the  maturity level will be divided into two types, namely ripe apples and raw apples. Feature extraction used in  this study average intensity, energy, entropy, standard deviation, smoothness and  skewness. The six features are classified with Naive Bayes. The data  used in  this study are 130  images, consisting of  100  training images and  30  test images. Accuracy results of this method reached 63%.
Keywords: m analagi a pple, n aïve b ayes, c lassification, f itur e xtraction, d igital i mage.

## 1. PENDAHULUAN
Apel merupakan jenis buah-buahan dimana memiliki beragam jenis warna pada kulitnya tersendiri, ada  yang  berwarna  merah,  hijau  maupun  warna  kuning  [1].  Nama  ilmiah  dari  apel  adalah Malus Domestica . Apel sendiri masuk ke dalam genus yang disebut genus malus. Dimana Genus malus sendiri memiliki pusat keragaman yaitu di Turki Timur. Yang pernah disebutkan bahwa buah apel ini merupakan tanaman pertama dalam dunia pertanian. Kata apel sendiri diambil dari sebuah bahasa inggris kuno yaitu aeppel . Sejak pada  jaman  besi  hingga abad pertama  masehi pada  masa Romawi telah ditemukan bahwa apel memiliki enam jenis buah apel [1].
Pada  dunia  pertanian  dapat  dihasilkan  berbagai  macam  hasil  pertanian  seperti  tanaman  hias,  buah- buahan,  bawang,  padi-padian,  sayuran,  rempah-rempah  dan  masih  banyak  lagi.  Berdasarkan  data  yang dirilis  oleh  direktorat  jenderal  holtikultura  kementrian  pertanian  tahun  2015  [2],  produk  pertanian  apel memiliki kontribusi yang cukup tinggi di tahun 2014. Hal ini ditunjukan bahwa buah apel di pulau Jawa telah diproduksi sebanyak 242.763 ton dari 249.915 ton produksi di Indonesia. Maka dapat  disimpulkan bahwa  buah  apel  menjadi  salah  satu  produk  holtikultura  yang  paling  banyak  diminati  dan  dikonsumsi oleh  masyarakat,  baik  dikonsumsi  secara  langsung  maupun  yang  telah  diolah  dalam  bentuk  seperti manisan, keripik, dodol dan minuman.
Buah  apel  sendiri  memiliki  banyak  nutrisi  dan  berbagai  macam  vitamin  diantaranya  lemak,  serta, energi, karbohidrat, protein vitamin C, vitamin A, vitamin B2, vitamin B1 dan masih banyak lagi [3].Di Indonesia yang memiliki pusat budidaya apel terbesar terdapat di daerah Malang, dimana jenis apel yang umum diminati disana adalah jenis buah apel manalagi, rome beauty, dan anna. Dari jenis-jenis buah apel tersebut selain dapat dikonsumsi secara mentah / langsung, maka buah-buahan tersebut dapat dikonsumsi dengan  mengolahnya  terlebih  dahulu  yaitu  seperti  manisan,  keripik  buah  apel  dan  minuman.  Tentunya apabila buah apel ingin diolah maka diperlukan pengetahuan mengenai kematangan buah apel yang cocok untuk diolah sehingga rasa, dan kualitas yang akan diproduksi tetap terjaga dengan baik.
Salah  satu  jenis  apel  yaitu  apel  manalagi,  memiliki  ciri  yang  berbeda  dari  apel-apel  lainnya  yaitu terdapat  pada  tingkat  warna  kematangan  buah  tersebut.  Dimana  buah  apel  manalagi  yang  masih  belum matang  memiliki  warna  hijau  dan  untuk  buah  apel  manalagi  yang  sudah  matang  memiliki  warna  hijau kekuningan  [4].  Hal  tersebut  tentu  akan  sedikit  menyulitkan  untuk  membedakan  antara  buah  apel manalagi  yang belum  matang  maupun  yang sudah  matang apabila tidak terlalu  memiliki  ilmu  mengenai dunia  pertanian  terutama  pada  buah  apel.  Sebab  orang  awam  dirasa  akan  sulit  membedakan.  Sehingga akan  diperoleh  penilaian  yang  berbeda  oleh  setiap  individu  yang  menyebabkan  tingkat  akurasi  yang berbeda.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  suatu  teknologi  yang  dapat  menentukan  nilai  tingkat  akurasi  dari pengklasifikasian kematangan buah apel manalagi sehingga memperoleh nilai yang konsisten.
Teknologi  saat  ini  memungkinkan  untuk  melakukan  klasifikasi  citra  digital.  Secara  umum  tahapan dalam proses klasifikasi citra digital yaitu akusisi citra, pra pengolahan citra, ekstrasi ciri/ fitur, pelatihan, pengujian  dan  pengukuran  akurasi.  Tahapan  mengekstrak  ciri  atau  informasi  dalam  citra  digital  sangat mempengaruhi  untuk  mengenali  objek  yang  ada  dalam  citra  tersebut  [5].  Semakin  banyak  ciri  yang diekstrak  akan  mempengaruhi  tingkat  akurasi  klasifikasi  citra.  Terdapat  bermacam-macam  ekstraksi dalam ekstraksi ciri citra yaitu ekstraksi ciri tekstur, bentuk, ukuran, geometri, dan warna [6].
Terdapat  algoritma  klasifikasi  citra  yang  dapat  digunakan  dua  diantaranya  adalah  KNN  dan  Naïve Bayes [7] [8] [9]. Naïve bayes memiliki kesamaan dengan algoritma KNN dalam mengolah jumlah data yang besar akan tetapi Naïve Bayes mengklasifikasikan berdasarkan promentalitas dan teorema bayesian yang  mengasumsikan  tiap-tiap  variabel  bersifat  bebas  sedangan  algoritma  KNN  merupakan  metode klasifikasi  yang  menentukan  label ( class ) dari sebuah objek  baru berdasarkan  mayoritas class dari  jarak terdekat k dalam kelompok data latih [8] [9]. Naïve bayes sendiri adalah dapat menangani kuantitatif dan data diskrit, tidak memerlukan data latih dalam jumlah banyak untuk mengestimasi parameter-parameter yang  dibutuhkan  untuk  klasifikasi,  dan  cepat  dalam  melakukan  kalkulasi  [10].  Oleh  sebab  itu  pada penelitin  ini diusulkan klasifikasi kematangan buah apel  manalagi  berdasarkan ekstrasi  fitur citra digital dan Naïve Bayes.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Prapengolahan
Citra buah apel  manalagi  yang didapatakan pada penelitian  ini  memiliki resolusi  yang cukup besar sehingga  dapat  meningkatkan  kompleksitas  perhitungan.  Maka  perlu  dilakukan resize kedalam  ukuran tertentu untuk semua data. Selanjutnya dilakukan proses untuk mentransformasi warna citra dari berwarna (RGB)  menjadi  keabuan  ( grayscale ),  guna  inputan  untuk  proses  selanjutnya.  Untuk  melihat  langkah prapengolahan secara lebih detil dapat dilihat pada gambar 1.
(a) (b) (c)
Gambar 1. Sample Citra Yang Digunakan  (a) Citra Asli (b) Citra Sesudah Direzise (c) Citra Setelah Di grayscale

## 2.2 Ekstraksi Fitur
Ekstraksi fitur citra apel manalagi bertujuan untuk memperoleh ciri dari citra apel manalagi mentah dan matang yang menggunakan ekstraksi fitur histogram yang menampilkan hasil berupa numerik. Pada penelitian  ini  menggunakan  enam  fitur  ekstraksi  meliputi:  rerata  intensitas,  energi,  entropi,  deviasi standar, smothness dan skewness :

## 2.2.1 Fitur Rerata Intensitas
Merupakan  fitur  untuk  mendapatkan  histogram  dan  untuk  memberikan  informasi  tentang penyebaran intensitas nilai pixel. Rerata intensitas dapat dihitung dengan persamaaan (1).

## 2.2.2 Fitur Energi
Fitur  energi  bertujuan  untuk  mengetahui  intensitas  piksel  terhadap  tingkat  keabuan  sehingga  dapat menggambarkan  nilai  keseragaman  pada  sebuah  citra.  Untuk  mendapatkan  nilai  energy  dapat menggunakan persamaan (2).
(2)

## 2.2.3 Fitur Entropi
Fitur  ini  berguna  untuk  memebrikan  informasi  kompleksitas  citra  digital.  Semakin  tinggi  nilai entropi maka semakin tinggi pula kompleksitas citra tersebut, begitu pula sebaliknya. Untuk mendapatkan fitur energy dapat menggunakan persamaan (3).
(3)

## 2.2.4 Fitur Standar Deviasi
Fitur  ini  berguna  untuk  mengetahui  tingkat  kekontrasan  citra.  Semakin  tinggi  kontras  citra,  maka semakin tinggi pula standar deviasinya, begitu pula sebaliknya. Fitur ini dihitung dengan persamaan (4).
(4)

## 2.2.5 Fitur Skweness
Fitur ini digunakan untuk mengetahui tingat kesimetrisan citra, atau sering pula disebut momen ordo ketiga.  Nilai  negatif  menunjukan  distribusi  kecerahan  condong  kekiri  terhadap  rerata,  sedangkan  nilai positif kebalikannya.Nilai fitur ini dihitung dengan persamaan (5).
(5)

## 2.2.6 Fitur Smothness
Fitur  ini  untuk  mengukur  tinggkat  kehalusan  sebuah  citra.  Semakin  halus  citra  maka  nilai  R  akan semkain tinggi, begitu pula sebaliknya. Nilai ini dihitung dengan persamaan (6).
(6)

## 2.3 Tahap Klasifikasi
Setelah nilai-nilai fitur ekstraksi telah didapat. Nilai tersebut akan diklasifikasi dengan Naive Bayes. Klasifikasi  dengan  Naive  Bayes  merupakan  klasifikasi  berdasar  teorema  Bayes  dengan  asumsi  antar variable  penjelas  independen.  Cara  ini  dapat  diasumsikan  sebagai  keadaan  atau  ketiadaan  dari  sebuah kejadian  tertentu  dari  suatu  grup  yang  tidak  berhubungan  dengan  keadaan  atau  ketiadaan  kejadian  lain. Teknik  ini  dapat  dipergunakan  untuk  berbagai  masalah  klasifikasi  dan  dapat  diterapkan  pada  klasifikasi buah  apel.  Dalam  hal  ini  dikhusukan  mengenai  penggunaan  teorema  Naive  Bayesian  untuk  klasifikasi apel manalagi. Secara umum untuk metode Naïve Bayes memiliki metode umum pada persamaan (7).
Penggunan  metode  sebelumnya  pada  data  yang  bernilai  nominal  akan  berjalan  langsung sebagaimana  mestinya.  Data  yang  bernilai  numerik  memiliki  promentahlitas  normal  atau Gaussian dengan  menghitung  nilai  dari  rerata 𝜇 dan  standar  deviasi 𝜎 pada  setiap class ,  yang  dirumuskan  pada persamaan (8).
(8)
Dimana  pencarian promentahlitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis 𝐶𝑖 pada persamaan (9).
(9)

## 2.4 Tahap Evaluasi
Penelitian ini menggunakan 130 buah apel manalagi yang terdiri dari 65 apel manalagi matang dan 65  apel  manalagi  mentah.  Tujuan  penelitian  ini  untuk  membuktikan  berapa  presentase  keberhasilan pengenalan dengan metode Naïve Bayes dan membandingkan tingkat presentase keberhasilan yang lebih baik  antara  algoritma  naïve  bayes  dengan  algoritma  KNN.  Untuk  menguji  tingkat  keberhasilan  penulis menggunakan  perhitungan  akurasi  confusion  matrik.  Untuk  menghitung accurary digunakan  persamaan (10).
(10)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  diimplementasikan  dengan  menggunakan  MATLAB,  dimana  hasil  implementasi applikasi dapat dilihat di gambar 2.
Berdasarkan  gambar  2  dapat  dilihat  tampilan  berbasis  Matlab  untuk  mengklasifikasi  tingkat kematangan  buah  apel  manalagi  kedalam  kategori  mentah  atau  matang  berdasarkan  ekstraksi  citra menggunakan  enam  atribut  yaitu  intensitas,  energi,  entropi,  kontras, smotthness , skewness .  Berdasarkan rumus  intensitas,  energi,  entropi,  kontras, smotthness dan skewness ,  didapat  nilai-nilai  yang  disajikan pada tabel  1, tabel 2 dan tabel 3. Tabel 1 berisi data ekstraksi  fitur untuk citra training matang, Tabel 2 berisi  data  ektraksi  fitur  pada  citra training mentah,  dan  tabel  3  berisi  hasil  ekstraksi  fitur  pada  citra testing .
Tabel 1. Data ekstraksi fitur citra training apel manalagi class matang No Intensitas Energi Entopy Kontras Smoothness Skewness 1 173,6006 0,02813 5,955687 38,4285 0,999323295 -1,08492 2 181,4024 0,032456 6,076351 43,68216 0,999476201 -0,80792 3 173,6006 0,02813 5,955687 38,4285 0,999323295 -1,08492 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 176,8851 0,032033 6,137699 38,17018 0,999314111 -0,95811
Tabel 2. Data ekstraksi fitur citra training apel manalagi class mentah No Intensitas Energi Entopy Kontras Smoothness Skewness 1 171,2402 0,030987 6,198573 42,65354 0,999450647 -0,72855 2 168,9099 0,032635 6,131053 45,28972 0,999512708 -0,51836 3 183,0888 0,03546 5,755191 38,44792 0,999323978 -1,39871 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 184,0587 0,033777 5,774477 35,11896 0,999189851 -1,36781
Tabel 3. Data ekstraksi fitur citra testing apel manalagi No Intensitas Energi Entopy Kontras Smoothness Skewness 1 193,2783 0,08269826  4,899107718  30,21261738  0,998905671  -39057,68485 2 165,5362 0,0268212  5,963052418  31,09553167  0,99896687  -38743,08912 3 167,5969 0,02684752  6,088764456  35,37498283  0,999201526  -42289,88659 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 189,1591 0,03386218 5,876822669 41,9861428 0,999433054 - 70234,10144
Hasil penelitian menggunakan algoritma Naive Bayes tersebut, didapat hasil kecocokan data testing antara data asli citra ujiyang diinputkan dan hasil dari algoritma yang diusulkan dengan menggunakan 30 citra uji tersebut.
Tabel 4. Data ekstraksi fitur citra testing apel manalagi
No  Nama Citra Target Hasil Keterangan 1 Apel1.jpg Matang Mentah Salah 2 Apel2.jpg Matang Mentah Salah 3 Apel3.jpg Matang Matang Benar 4 Apel4.jpg Matang Mentah Salah 5 Apel5.jpg Matang Mentah Salah 6 Apel6.jpg Matang Mentah Salah 7 Apel7.jpg Matang Matang Benar 8 Apel8.jpg Matang Matang Benar 9 Apel9.jpg Matang Matang Benar 10 Apel10.jpg Matang Matang Benar 11 Apel11.jpg Matang Matang Benar 12 Apel12.jpg Matang Matang Benar 13 Apel13.jpg Matang Mentah Salah 14 Apel14.jpg Matang Matang Benar
No  Nama Citra Target Hasil Keterangan 15 Apel15.jpg Matang Matang Benar 16 Apel16.jpg Mentah Mentah Benar 17 Apel17.jpg Mentah Mentah Benar 18 Apel18.jpg Mentah Mentah Benar 19 Apel19.jpg Mentah Mentah Benar 20 Apel20.jpg Mentah Mentah Benar 21 Apel21.jpg Mentah Mentah Benar 22 Apel22.jpg Mentah Mentah Benar 23 Apel23.jpg Mentah Matang Salah 24 Apel24.jpg Mentah Mentah Benar 25 Apel25.jpg Mentah Mentah Benar 26 Apel26.jpg Mentah Matang Salah 27 Apel27.jpg Mentah Matang Salah 28 Apel28.jpg Mentah Matang Salah 29 Apel29.jpg Mentah Matang Salah 30 Apel30.jpg Mentah Mentah Benar
Berdasarkan  tabel  4,  hasil  klasifikasi  dari  30  buah  apel  manalagi  terdapat  11  kesalahan  deteksi dengan  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  dan    dengan  menggunakan  rumus  (10),  maka  didapat akurasi  hanya sebesar 63%.  Hasil penelitian  ini  masih perlu dikembangkan  lagi  mengingat akurasi yang relatif masih kurang kurang baik.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  uji  coba  yang  telah  dilakukan  pada  penelitian  ini,  terbukti  bahwa  metode  yang diusulkan  dapat  digunakan  untuk  mengkalsifikasi  apel  manalagi.  Akan  tetapi  tingkat  akurasi  masing kurang  memeuaskan,  yaitu  63%.  Maka  untuk  penelitian  berikutnya  metode  dapat  dikembangkan  lagi. Mungkin dapat dimaksimalkan lagi pada proses prapengolahan dan ekstraksi ciri citra.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Wikipedia, "Apel-Wikipedia," Wikipedia, 26 Agustus 2017. [Online]. Available: https://id.wikipedia.org/wiki/Apel.
[2] Y.  Taufik,  Statistik  Produksi  Hortikultura  2014,  w.  n.  d.  wahyu  widayati,  Ed.,  Jakarta:  Direktorat jenderal hortikultura, kementrian pertanian, 2015.
[3] A.  R.  Cempaka,  S.  Santoso  and  L.K.Tanuwijaya,  "Pengaruh  Metode  Pengolahan  (Juicing  And Blending)  Terhadap  Kandungan  Quercetin  Berbagai  Varietas  Apel  Lokal  dan  Impor," Journal  of Human Nutrition, vol. 1, pp. 14-22, 2014.
[4] Sudiyono, January 2012. [Online]. Available: http://widyagama.ac.id/pertanian/wp- content/uploads/2012/01/6Diono-apel.pdf.
[5] T.  Sutojo,  P.  S.  Tirajani,  D.  R.  I.  M.  Setiadi,  C.  A.  Sari  and  E.  H.  Rachmawanto,  "CBIR  for Classification  of  Cow  Types  using  GLCM  and  Color  Features  Extraction,"  in International conferences  on  Information  Technology,  Information  Systems  and  Electrical  Engineering (ICITISEE) , Yogyakarta, 2017.
[6] A.  Pamungkas,  "Ekstraksi  Ciri  Citra,"  Pemrograman  Matlab,  2015.  [Online].  Available: https://pemrogramanmatlab.com/pengolahan-citra-digital/ekstraksi-ciri-citra-digital/. [Accessed Agustus 2017].
[7] A.  W.  Sukmo,  "Identifikasi  Kematangan  Buah  Apel  Manalagi  Dengan  Menggunakan  Metode Klasifikasi K-Nearest Neighbhor (KNN)," ePrint UDINUS, Semarang, 2017.
[8] P.  D.  Wicaksana,  "Perbandingan  Klasifikasi  Knn  Dan  Naive  Bayesian  Serta  Perbandingan Clustering  Simple  K-Means  Yang  Menggunakan  Distance  Function  Manhattan  Distance  dan Euclidian Distance pada Dataset “Dresses_Attribute_Sales”," Jurnal Teknik Informatika, 2015.
[9] F. S. Ni'mah, T. Sutojo and D. R. I. M. Setiadi, "Identifikasi Tumbuhan Obat Herbal  Berdasarkan Citra  Daun  Menggunakan  Algoritma  Gray  Level  Co-occurence  Matrix  dan  K-Nearest  Neighbor," Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer, vol. 6, no. 2, pp. 51-56, 2018.
[10] O.  R.  Indriani,  E.  J.  Kusuma,  C.  A.  Sari,  E.  H.  Rachmawanto  and  D.  R.  I.  M.  Setiadi,  "Tomatoes Classification  Using  K-NN  Based  on  GLCM  and  HSV  Color  Space,"  in International  Conference on Innovative and Creative Information Technology (ICITECH) , Salatiga, 2017.
[11] D.  Jurafsky,  "Text  Classification  and  Naïve  Bayes,"  Stanford  University,  October  2011.  [Online]. Available: https://web.stanford.edu/class/cs124/lec/naivebayes.pdf. [Accessed 12 Agustus 2017].