## KLASIFIKASI KUALITAS MUTU BUAH DELIMA DENGAN MENGGUNAKAN EKSTRAKSI GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX (GLCM) DAN K-NEAREST NEIGHBOR (KNN)
Wahyu Saputro 1* , Nur Arif Khairudin 2
1,2 Teknik Informatika, STIKOM Cipta Karya Informatika email : wahyudahsyat@gmail.com 1 *
Abstrak: Buah Delima merupakan komoditas buah yang memiliki nilai komersial dan prospek yang baik. Kualitas mutu buah Delima memiliki tingkat kondisi berdasarkan tekstur, bentuk dan warnanya. Namun saat ini  Penentuan kualitas mutu buah Delima  masih  dilakukan  secara  manual  dalam  pemilahan  sehingga  dapat  memberikan  hasil  yang  kurang  tepat  dan  tidak konsisten. Untuk mengatasi permasalahan ini dengan memanfaatkan teknik pengolahan citra digital untuk mengklasifikasikan kualitas mutu buah Delima. Citra Delima melalui tahap preprocessing cropping , normalizatio n 100x100, konversi grayscale. Untuk analisis proses ekstraksi fitur metode Gray Level Cooccurrence Matrix (GLCM) dengan arah sudut kombinasi 0°, 45°, 90°, 135°. Kemudian algoritma K-Nearst Neighbor (KNN) sebagai tahap klasifikasi dengan nilai K 1 sampai 10 berdasarkan kedekatan jarak untuk mengidentifikasi kualitas mutu buah Delima. Data yang digunakan sebanyak 1.230 dataset yang terdiri atas 3 jenis buah Delima Grade A dan Grade B. Sebanyak 984 data train  dan 246 data uji. Hasil penenlitian mendapatkan tingkat akurasi tertinggi pada K=4 yang didapatkan sebesar 90%
Kata Kunci : Buah Delima, Klasifikasi, GLCM, KNN
Abstract: Pomegranate is a fruit commodity that has good commercial value and prospects. The quality of pomegranates has a level of conditions based on texture, shape and color. However, at this time the determination of the quality of pomegranates is still done manually in sorting so that it can give inaccurate and inconsistent results. To overcome this problem by utilizing digital  image  processing  techniques  to  classify  the  quality  of  pomegranates.  Pomegranate  image  through  preprocessing cropping,  100x100 normalization,  grayscale  conversion.  For  the  analysis of the feature  extraction  process using the Gray Level Cooccurrence Matrix (GLCM) method with a combination of 0°, 45°, 90°, 135° angles. Then the K-Nearst Neighbor (KNN) algorithm as a classification stage with K values of 1 to 10 based on distance to find the quality of pomegranates. The data used are 1,230 datasets consisting of 3 types of Pomegranate Grade A and Grade B. A total of 984 training data and 246 test data. The results of the study obtained the highest level of accuracy at K = 4 which was obtained by 90%.
Keywords : Pomegranate, Classification, GLCM, KNN

## PENDAHULUAN
Buah pada umumnya merupakan salah satu komoditas yang dibutuhkan masyarakat untuk hidup sehat.  Setiap  buah  memiliki  karakteristik  yang mempengaruhi  kualitasnya,  seperti  ukuran,  warna kulit,  dan  kerusakan  kulit.  Ada  tiga  jenis  delima: Delima  hijau,  Delima  merah,  dan  Delima  hitam. Memiliki tingkat kondisi berdasarkan tekstur, bentuk dan warnanya. Budidaya buah Delima relatif mudah dilaksanakan.  Saat  ini,  Dalam  penentuan  kualitas mutu  buah  Delima  petani,  penjual  dan  juga masyarakat masih dilakukan secara manual terutama dalam pemilahan yang dapat memberikan hasil yang kurang tepat  dan tidak konsisten. Dalam melakukan penyortiran bisa terjadi kesalahan untuk mengidentifikasi  mana kualitas mutu baik dan mutu kurang baik. Kemajuan teknologi termasuk interaksi antar  manusia  dan  komputer  pada  saat  ini berkembang  dengan  pesat.  Salah  satu  inovasi dibidang  informatika  dalam  bidang  pertanian, Penelitian ini menggunakan teknik Pengolahan citra digital sebagai pengganti penglihatan manusia. Citra juga  memiliki  banyak  mengandung  informasi. Pengolahan  citra  adalah  suatu  metode  pengolahan suatu  citra  atau  citra  dengan  mengubahnya  menjadi data  citra  dan  memperoleh  informasi  tertentu.  Ada tahapan-tahapan yang dilalui untuk mengenali proses pengolahan citra untuk klasifikasi kualitas grade buah delima,  atau  biasa  dikenal  dengan  pengolahan  citra.
Pada  tahap  perhitungan  GLCM  dibentuk  matriks dengan  nilai  sudut  orientasi  0°,  45°,  90°,  dan  135° serta  jarak  tetangga  1  yang  akan  digunakan. Selanjutnya,  kami  melakukan  proses  ekstraksi  fitur menggunakan  Gray  Level  Co-occurrence  Matrix (GLCM). Nilai fitur yang diekstraksi adalah contrast , homogeneity , energy dan correlation . Juga, klasifikasi  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  sebagai pengidentifikasi  untuk  distribusi  kualitas  tetangga terdekat.

## TINJAUAN PUSTAKA Buah Delima
Delima  ( Punica  granatum )  merupakan tanaman  perdu  atau  perdu  gugur  yang  tingginya mencapai  5-8  meter.  Ini  memiliki  cabang  berduri yang  tidak  beraturan.  Delima  yang  umum  di Indonesia  diklasifikasikan  menjadi  delima  hijau, delima merah dan delima hitam sesuai dengan warna buahnya.  Buah  delima  merah  memiliki  rasa  yang lebih  manis  dan  kandungan  flavonoid  yang  lebih tinggi daripada buah delima hijau [1].
Delima  juga  mengandung  senyawa-senyawa  kimia yang  memiliki  manfaat  bagi  kesehatan  tubuh.  Satu yang menjadi keistimewaan senyawa-senyawa kimia yang  mengandung  di  Delima  adalah  karena  sifat antioksidan  karena  senyawa-  senyawa  tersebut mampu  menangkap  radikal  bebas,  yaitu  molekul- molekul  yang  dapat  memicu  terjadinya  kanker  dan
juga penyakit lainnya karena sangat menguntungkan bagi  jantung,  tulang,  pikiran  dan  kesehatan  organ lainnya  secara  keseluruhan.  Fungsi  antioksidan tersebut  dijalankan  oleh  senyawa  polifenol  dan flavonoid,  yang  kandungannya  melebihi  teh  hijau atau  jus  jeruk  yang  biasa  dikenal  kaya  akan kandungan antioksidan.

## Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  teknik  merancang  fitur berdasarkan  pengamatan  data  dan  atribut  data, memungkinkan  pemetaan  data  yang  tidak  memiliki kelas  ke  data  yang  diklasifikasikan  menurut  aturan yang  ditentukan.  Menggunakan  pemrosesan  gambar dan visi komputer memerlukan pengenalan pola dari kumpulan data pelatihan. Proses pengolahan citra dan pengenalan  pola  merupakan  penelitian  lanjutan. Mulai  dari  proses  pengenalan  objek  atau  klasifikasi objek, hingga pengenalan kematangan buah [2].

## Ekstraksi  Fitur  Gray  Level  Co-Ocurence  Matrix (GLCM)
Ini adalah metode yang efektif untuk ekstraksi fitur  dan  analisis  tekstur.  Metode  ini  dapat memberikan informasi  yang detail  tentang citra dari segi  tekstur,  klasifikasi  dan  identifikasi.  GLCM digambarkan  dengan  matriks  yang  berisi  frekuensi kemunculan  pasangan  dua  piksel  dengan  intensitas, jarak, dan orientasi tertentu untuk mendapatkan lima parameter karakteristik: contrast, correlation, energy, homogeneity, dan entropy. [3] Metode Gray  Level  Co-occurrence  Matrix (GLCM) sebagai ekstraksi tekstur dengan arah sudut kombinasi 0°, 45°, 90°, 135° dan jarak ketetanggaan d = 1, 2, 3.
Gambar 1. Arah GLCM dengan sudut 0 o , 45 o , 90 o , dan 135 o
Ciri  tekstur  GLCM  yang  akan  digunakan dalam penelitian ini menggunakan 4 ciri statistik orde dua,  diantaranya  merupakan  fitur  utama  yaitu Contrast, Correlation, Energy dan Homogeneity [4] .
1. Contrast Representasi  nilai  terhadap  variasi  tingkat keabuan dalam matriks cooccurrence.

## (1)
2. Homogeneity Mengukur  tingkat  homogenitas  atau  kesamaan variasi  dalam  intensitas  keabuan  citra  pada matriks co-occurrence.

## (2)

## 3. Energy
Untuk  memeriksa  tingkat  keseragaman  tekstur. Semakin  tinggi  nilai  energi,  semakin  seragam tekstur dan semakin rendah variasi intensitas pada citra.
(3)
4. Correlation
Nilai ukuran ketergantungan linear antar nilai atas keabuan  dalam  citra.  Berikut  persamaan  untuk menghitung.

## (4)
Nilai keempat parameter yang nanti dipergunakan sebagai  data  bobot  awal  atau  data  input  untuk proses klasifikasi menggunakan metode KNN.

## K-Nearest Neighbors (KNN)
Algoritma  K-Nearest  Neighbors  (KNN) adalah proses pembelajaran yang mengklasifikasikan hasil  dari  instance  baru,  biasanya  berdasarkan  K kategori tetangga terdekat. Tujuan dari algoritma ini adalah untuk mengklasifikasikan objek baru berdasarkan  kedekatan  properti  data  uji  dan  jarak antara tetangga data uji, data latih [5].
Gambar 2. Ilustrasi Metode K-Nearest Neighbor (KNN)
Kedekatan  didefinisikan  dalam  jarak  metrik.  Jarak Euclidean  dapat  ditentukan  dengan  menggunakan Persamaan 1 di bawah ini :
(5)
Keterangan :
D : jarak kedekatan
x : data training
y : data testing
n : jumlah atribut individu antara 1 s.d. n
∑ : fungsi similitary atribut 𝐺 antara kasus
𝑋 dan kasus 𝑌
i :Atribut individu antara 1 sampai dengan n
Langkah-langkah  untuk  menghitung  metode K  - Nearest Neighbor [6] antara lain :
1. Tentukan  parameter  K  =  jumlah  banyaknya tetangga terdekat.
2. Hitung jarak antar data baru dan semua data yang ada di data latih.
3. Urutkan  jarak  tersebut  dan  tentukan  tetangga mana  yang  terdekat  berdasarkan  jarak  minimum ke – K.
4. Tentukan kategori dari tetangga terdekat.
5. Gunakan kategori mayoritas yang sederhana dari tetangga  yang  terdekat  tersebut  sebagai  nilai prediksi dari data yang baru.

## Confusion Matrix
Kedekatan  didefinisikan  pada  jeda  metriks.  Jarak Euclidean  bisa  dipengaruhi  menggunakan  memakai Persamaan  1  pada  bawah  ini Accuracy (Akurasi), Precision , Recall , dan F1-Score atau F-Measure.
Gambar 3. Confusion Matrix
Metode  menghitung  evaluasi  dengan  menggunakan Confusion Matrix.
(6) (7) (8) (9)

## METODE Data Penelitian
Dataset  atau  sumber  data  yang  digunakan  sebagai objek  penelitian  adalah  berupa  dataset.  Melalui website  Kaggle pada  penelitian  ini  jumlah  dataset sebanyak  1,230  citra  buah  Delima  yang  dibagi menjadi  2  kelas  dengan  rincian  adalah  sebagai berikut:
Kelas label “Grade A” terdapat 594 citra berisi buah Delima  yang  permukaannya  halus,  dengan  minim permukaan  yang  cacat  dan  tidak  mempengaruhi kualitas dan tampilan.
Kelas label “Grade B” terdapat 636 citra berisi buah Delima  dengan  kualitas  yang  kurang  baik  seperti bekas luka, goresan - goresan, noda.
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
Gambar 4. Dataset Buah Delima (1,2,3 Grade A)-(4,5,6 Grade B)

## Penerapan Metodelogi
Gambar 5. Tahapan Penerapan Metodologi

## Input Dataset
Jumlah  dataset  1,230  terdapat  dua  kelas, “Grade A” terdiri dari 594 citra dan kelas “Grade B” terdapat 636 citra.
Table 1. Dataset Delima Grade A (GA) Jumlah Delima Merah 124 Delima Hitam 200 Delima Hijau 270 Grade B (GB) Jumlah Delima Merah 169 Delima Hitam 258 Delima Hijau 209

## Preprocessing
Tahap ini merupakan pemerosesan pada data citra  awal,  Melakukan  normalisasi  dengan  melalui tahapan cropping, resize dan konversi.

## Cropping
Proses  cropping  berfokus  pada  cropping gambar  yang  sedang  digunakan  dan  menghapus gambar yang tidak digunakan.

## Resize
Proses  yang  dilakukan  untuk  mengubah suatu ukuran piksel citra sesuai dengan ukuran yang diinginkan.  Besar  ukuran  piksel  citra  ditentukan
dengan  mencoba  satu  persatu  besar  ukuran  yang sesuai dengan menggunakan fungsi imresize .
Konversi Proses Konversi merupakan proses
reprensentasi nilai RGB diubah menjadi gambar yang terdiri  dari  warna  hijau  dan  gradasi  warna  hitam ( Grayscale ).
Ekstraksi  Fitur  Gray  Level  Co-Ocurence  Matrix (GLCM)
Tahap  selanjutnya,  citra  preprocessing diolah  dengan  menggunakan  metode  GLCM  untuk menghasilkan ekstraksi ciri fitur contrast, correlation,  energy dan homogeneity untuk  sudut menggunakan  arah  (0 o ,  45 o ,  90 o ,  135 o ) . Matriks  ini dibentuk  dari  suatu  citra  dengan  melihat  hubungan ketetanggaan antar dua piksel pada jarak dan orientasi sudut tertentu.

## K-Nearest Neighbors (KNN)
Tahap  Klasifikasi K-Nearest  Neighbor (KNN)  adalah  proses  terhadap  sekumpulan  data berdasarkan pembelajaran data. Memiliki atribut nilai K  yang  berbeda-beda  dalam  mencari  jarak  terdekat antara data yang akan dievaluasi  dengan K tetangga terdekatnya dalam data pelatihan. Perhitungan dalam pendekatan  jarak  data  uji  dngan  data  latih.  Mencari penentuan nilai k maksimum 1 sampai 10.

## Pengujian dan Evaluasi
Proses  pengujian  pada  sistem  yang  dibuat  agar dapat  menguji  berapa  persentase  ketepatan  prediksi dan akurasi dalam mengidentifikasi tingkat kematangan  buah  Delima  dan  juga  membuktikan hasil  akhir  yang  didapat  sesuai  dengan  yang diharapkan menggunakan confusion matrix .

## HASIL DAN PEMBAHASAN Alat Penelitian
Pada  penelitian  ini,  adapun  kebutuhan spesifikasi perangkat keras (hardware) dan perangkat lunak  (software)  untuk  perancangan  sistem  pada penelitian ini yaitu :

## Spesifikasi Perangkat Keras (Hardware)
Table 2 Perangkat Keras (Hardware) Perangkat Lunak Spesifikasi Device Laptop/PC Processor Intel Core i3 Memori (RAM) 2GB Hardisk 320GB Spesifikasi Perangkat Lunak (Software) Table 3. Perangkat Lunak (Software) Perangkat Lunak Spesifikasi Bahasa Pemograman Google Colab (Python Penyimpanan Google Drive
Broswer Google Chrome Version 103.0.5060.114 ( Official Build ) (64-bit) Table 4 Perangkat Lunak (Software)

## Implementasi
Semua  tahapan  perancangan  menggunakan flowchart seperti pada Gambar 4 diimplementasikan menggunakan Google Collabs . Langkah-langkah dan tampilan hasil untuk setiap prosesnya akan dijelaskan bagian pengujian dalam pembahasan ini.

## Preprocessing
Berikut  ini  adalah  tahapan-tahapan  suatu  proses yang dilakukan pada preprocessing citra :

## Tahap Pemotongan Citra
Tahapan  proses  cropping  citra  adalah  tahapan yang  dilakukan  setelah  kumpulan  data  terkumpul. Cropping  citra  dilakukan  agar  citra  yang  diolah menghasilkan  bagian  yang  tepat  untuk  proses pencocokan.  Proses  cropping  gambar  dilakukan dengan menggunakan software Adobe Photoshop.

## Gambar 6. Contoh Hasil pemotongan citra pada buah Delima

## Normalisasi Ukuran Citra (Resize Image)
Proses normalisasi ukuran citra ini menggunakan Google Collabs sehingga ukuran pixel yang berada di dataset  buah  Delima  akan  berukuran  sama  yaitu diconvert menjadi 100x100 piksel.

## Grayscale
Grayscale merupakan tahap awal dari Preprocessing.  Dengan  citra  Delima  yang  RGB diubah  menjadi  citra  keabuan  (Grayscale).  Agar mempermudah pemrosesan citra, Grayscale dilakukan  untuk  ketahap  binerisasi  citra.  Data  input citra Delima yang telah melalui proses cropping dan Normalisasi  kemudian  ketahap  proses  grayscale. Hasil  dari  grayscale  citra  ditunjukkan  pada  gambar 10.
Dan berikut hasil array yang telah diconvert dari  salah  satu  citra  buah  delima  yang  telah  di Grayscale
Gambar 8. Output array citra grayscale

## Pengujian Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM)
Tujuan  pengujian  GLCM  adalah  untuk menentukan  apakah  mungkin  untuk  menghasilkan gambar skala abu-abu dan memberikan nilai properti. Analisis  tekstur  untuk  sampel  tertentu.  Dengan penelitian menggunakan jarak 1 dengan sudut 0°, 45°, 90° 135°. Untuk mendapatkan 1,230 data fitur untuk sudut  perlu  adanya  angle  untuk  setiap  sudutnya. Dengan diubah dalam bentuk dataframe, data metriks tekstur GLCM dapat dilihat masing masing jenis data dari 1,230 data keseluruhan.

## Gambar 9. Hasil Pengujian Ekstraksi Fitur
Selanjutnya  hasil  ekstraksi  tersebut  di  normalisasi dengan data yang memiliki nilai berbeda jadi peneliti menormalkan menggunakan min max scaler 0 - 1.
Gambar 10. Output array GLCM yang telah dinormalisasi
Setelah  Dinormalisasikan  data  tersebut, selanjutnya  membagi  dataset  untuk  dataset  uji  yaitu 80% data latih dan 20% data uji.

## K-Nearest Neighbors (KNN)
Menerapkan  metode  KNN  menggunakan data latih dan data uji yang telah dilatih sebelumnya. Pada  langkah  terakhir,  perhitungan  performansi semua  data  uji  dilakukan  dengan  simulasi  multi- tetangga menggunakan metode KNN.

## Gambar 11. Tingkat Akurasi KNN
Pada  Gambar  11  menunjukkan  bahwa  model  KNN Plot  KNN  akurasi  tertinggi  dicapai  ketika  jumlah tetangga adalah 4 dengan 90 %.

## Hasil Akhir Pengujian
Dalam  hasil  pengujian  akhir  melalui Confusion Matrix Dengan  metode  GLCM  dan  Algoritma K- Nearest  Neighbor ,  Berdasarkan  data  training,  pada Table 1 diketahui dari 1,230 data.
Table 5. Table Confusion Matrix
Terdapat 246 data uji diklasifikasikan, 52 diklasifikasikan  Delima  Hitam  GA  sesuai  prediksi, lalu 32 data Delima Hitam GB, 37 Delima Merah GA, 52 Delima Merah GB, 21 Delima  Hijau  GA dan 28 Delima  Hijau  GB  dari  berikut  adalah  dataset  yang sesuai prediksi.

## Gambar 12. Result Klasifikasi Buah Delima

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dari hasil penelitian diatas dapat disimpulkan bahwa metode  GLCM  dan  KNN.  Dengan  hasil  yang diperoleh bahwa, tingkat kebenaran dalam mengklasifikasikan  citra  buah  Delima  termasuk dalam kategori baik. Dari ke 6 jenis citra buah Delima yang telah di uji, telah terdapat tingkat akurasi paling tertinggi. Yaitu terletak pada K-4 sebesar 90%.
Diharapkan  penelitian  selanjutnya  menggunakan lebih banyak jumlah dataset untuk 6 jenis untuk lebih mengembangkan  dalam  penelitian  ini  diharapkan
bisa  lebih  bervariasi  dan  lebih  maksimal. Dan  bisa menggunakan  metode  pengelompokan  lainnya,  dan dapat  digunakan  metode  analisis  tekstur  dan dikembangkan  dengan  menggunakan  tambahan ekstrasi  ciri  dari  warna  dan  bentuk  agar  mendapat keakuratan lebih tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E. Prestiandari, S. Hernawati, and L. R. Dewi,
“Daya Hambat Ekstrak Buah Delima Merah (Punica granatum
Linn)
terhadap Pertumbuhan  Staphylococcus  aureus    (The
Inhibition of Red Pomegranate Fruit Extract (Punica  granatum  Linn)  on  The  Growth  of Staphylococcus  aureus),” Pustaka  Kesehat. , vol.  6,  no.  1,  p.  192,  2018,  doi: 10.19184/pk.v6i1.7157.
[2] N.  Nafiah,  “Klasifikasi  Kematangan  Buah Mangga  Berdasarkan  Citra  HSV  dengan KNN,” J.  Elektron.  List.  dan  Teknol.  Inf. Terap. , vol. 1, no. 2, pp. 1–4, 2019, [Online]. Available: https://ojs.politeknikjambi.ac.id/elti
[3] A.  A.  Huda,  B.  Setiaji,  and  F.  R.  Hidayat, “IMPLEMENTASI  GRAY  LEVEL  CO- OCCURRENCE  MATRIX  (  GLCM  ) UNTUK,” vol. 9, 2022.
[4] W. I. Praseptiyana, A. W. Widodo, and M. A. Rahman, “Pemanfaatan Ciri Gray Level Co- occurrence Matrix ( GLCM ) Untuk Deteksi Melasma  Pada  Citra  Wajah,” J.  Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 11, pp. 10402–10409, 2019, [Online]. Available: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-
ptiik/article/view/6685/3229
[5] I.  K.  A.  Adiputra,  R.  Patmasari,  and  R.
Magdalena, “Face Recognition Menggunakan Metode Direct GLCM dan K-
NN,” Semin.  Nas.  Inov.  dan Apl. Teknol.  di Ind. , pp. 374–380, 2019.
[6] H.  C.  Mulya,  I.  I.  Tritoasmoro,  and  ..., “Konversi  Sinyal  Suara  Ke  Video  Untuk Tunarungu  Menggunakan  Metode  Mel- frequency  Cepstral  Coefficients  Dan  K- nearest Neighbors,” eProceedings … , vol. 6, no.  2,  pp.  4223–4230,  2019,  [Online]. Available: https://openlibrarypublications.telkomuniver sity.ac.id/index.php/engineering/article/view /10651