i
LAPORAN SKRIPSI
SISTEM IDENTIFIKASI KEMATANGAN TOMAT SAYUR MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI RUANG
WARNA DAN K-NEAREST NEIGHBOR AQIL VAGRANO REFZI FAWWAZ
NIM. 201751211
DOSEN UTAMA
Aditya Akbar Riadi S.Kom., M.Kom NIDN. 0912078902
DOSEN PENDAMPING Evanita, S.Kom., M.Kom
NIDN. 0611088901
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK
UNIVESITAS MURIA KUDUS
2021
ii
HALAMAN PERSETUJUAN
SISTEM IDENTIFIKASI KEMATANGAN TOMAT SAYUR MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI RUANG
WARNA DAN K-NEAREST NEIGHBOR
AQIL VAGRANO REFZI FAWWAZ NIM. 201751211
Kudus, 8 April 2021
Menyetujui,
Pembimbing Utama,
Aditya Akbar Riadi S.Kom., M.Kom NIDN. 0912078902
Pembimbing Pendamping,
Evanita, S.Kom., M.Kom NIDN. 0611088901
Mengetahui, Koordinator Skripsi
Ratih Nindyasari, S.Kom. M.Kom NIDN. 0625028501
iii
HALAMAN PENGESAHAN
SISTEM IDENTIFIKASI KEMATANGAN TOMAT SAYUR MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI RUANG
WARNA DAN K-NEAREST NEIGHBOR
AQIL VAGRANO REFZI FAWWAZ 201751211
Kudus, 12 Juli 2021
Menyutujui,
Ketua Penguji,
Alif Catur Murti S.Kom., M.Kom
NIDN. 0610129001
Anggota Penguji I,
Rizky Sari Meimaharani S.Kom., M.Kom NIDN. 0620058501
Anggota Penguji II,
Aditya Akbar Riadi S.Kom., M.Kom
NIDN. 0912078902
Mengetahui, Dekan Fakultas Teknik
Mohammad Dahlan, ST, MT NIDN. 0601076901
Ketua Program Studi Teknik Informatika
Mukhamad Nurkamid, S.Kom., M.Cs NIDN. 0620068302
iv
PERNYATAAN KEASLIAN
Saya yang bertanda tangan di bawah ini :
Nama : Aqil Vagrano Refzi Fawwaz
NIM : 2017 51 211
Tempat & Tanggal Lahir : Magelang, 25 September 1999
Judul Skripsi : Sistem Identifikasi Kematangan Tomat Sayur Menggunakan Metode Transformasi Ruang Warna Dan K-Nearest Neighbor
Menyatakan dengan sebenarnya bahwa penulisan Skripsi ini berdasarkan hasil penelitian, pemikiran dan pemaparan asli dari saya sendiri, baik untuk naskah laporan maupun kegiatan lain yang tercantum sebagai bagian dari Skripsi ini.
Seluruh ide, pendapat, atau materi dari sumber lain telah dikutip dalam Skripsi dengan cara penulisan referensi yang sesuai.
Demikian pernyataan ini saya buat dengan sesungguhnya dan apabila di kemudian hari terdapat penyimpangan dan ketidakbenaran dalam pernyataan ini, maka saya bersedia menerima sanksi akademik berupa pencabutan gelar dan sanksi lain sesuai dengan peraturan yang berlaku di Universitas Muria Kudus.
Demikian pernyataan ini saya buat dalam keadaan sadar tanpa paksaan dari pihak manapun.
Kudus, 12 Juli 2021 Yang memberi pernyataan,
Materai 6000
Aqil Vagrano Refzi Fawwaz NIM. 201751211
v
SISTEM IDENTIFIKASI KEMATANGAN TOMAT SAYUR MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI RUANG WARNA DAN
K-NEAREST NEIGHBOR
Nama mahasiswa : Aqil Vagrano Refzi Fawwaz
NIM : 201751211
Pembimbing : 1. Aditya Akbar Riadi S.Kom., M.Kom 2. Evanita, S.Kom., M.Kom
RINGKASAN
Tomat memiliki sifat yang mudah rusak, penanganan yang tidak tepat pada buah tomat mengakibatkan penurunan mutu yang selanjutnya mempengaruhi nilai gizi dan nilai ekonomisnya. Pada umumnya, untuk mengukur kematangan masih dikerjakan secara manual, kelemahan dari metode tersebut adalah tingkat akurasi yang tidak konsisten. Pemanfaatan citra sangat penting untuk mengetahui kematangan buah tomat dengan memanfaatkan citra digital. Dengan adanya Pengolahan Citra Digital (Digital Image Processing) merupakan bidang ilmu yang mempelajari tentang bagaimana suatu citra itu dibentuk, diolah, dan dianalisis sehingga menghasilkan informasi yang dapat dipahami oleh manusia maka untuk menentukan kematangan buah tomat berdasarkan warnanya bisa dilakukan secara computing (berbasis teknologi), yaitu dengan menerapkan pengolahan citra menggunakan metode transformasi ruang warna HSI (Hue, Saturation, Intensity).
Model warna HSI (Hue, Saturation, Intensity) memisahkan komponen intensitas dari informasi warna yang dibawa (hue dan saturation) dalam warna citra. Di dalam pembuatan aplikasi ini akan berfokus pada Tomat biasa atau lebih dikenal sebagai tomat sayur, dan mudah sekali ditemukan di pasar. Bentuknya tidak teratur, bisa bulat atau sedikit lonjong. Kandungan asam sitrat pada tomat membuatnya menjadi penyedap alami untuk olahan-olahan sayur. Teksturnya yang lembut tidak akan merusak tekstur sayuran anda, khususnya pada sayuran berkuah. Dengan bantuan dari metode Transformasi Ruang Warna HSI dan metode klasifikasi menggunakan K-NN, kita akan mengetahui tomat sayur tersebut matang atau mentah.
Kata Kunci : Tomat, Pengolahan Citra, HIS
vi
SISTEM IDENTIFIKASI KEMATANGAN TOMAT SAYUR MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI RUANG WARNA DAN
K-NEAREST NEIGHBOR
Nama mahasiswa : Aqil Vagrano Refzi Fawwaz
NIM : 201751211
Pembimbing : 1. Aditya Akbar Riadi S.Kom., M.Kom 2. Evanita, S.Kom., M.Kom
ABSTRACT
Tomatoes have perishable properties, improper handling of tomatoes results in quality degradation which in turn affects their nutritional value and economic value. In general, to measure maturity is still done manually, the weakness of this method is the inconsistent level of accuracy. The use of images is very important to determine the maturity of tomatoes by utilizing digital images. With the existence of Digital Image Processing is a field of science that studies how an image is formed, processed, and analyzed so that it produces information that can be understood by humans, so to determine the maturity of tomatoes based on their color can be done computationally (technology-based) , namely by applying image processing using the HSI color space transformation method (Hue, Saturation, Intensity). The HSI (Hue, Saturation, Intensity) color model separates the intensity component from the carried color information (hue and saturation) in the image color. In making this application, it will focus on regular tomatoes or better known as vegetable tomatoes, and are easily found in the market. The shape is irregular, can be round or slightly oval. The citric acid content in tomatoes makes it a natural flavoring for vegetable preparations. The soft texture will not damage the texture of your vegetables, especially for vegetables with gravy. With the help of the HSI Color Space Transformation method and the classification method using K-NN, we will know whether a vegetable tomato is ripe or raw.
Keyword : Tomatoes, Image Processing, HSI
vii
KATA PENGANTAR
Puji syukur kehadirat Allah SWT karena atas Rahmat dan Hidayah-Nya penulis mampu menyelesaikan penyusunan skripsi ini dengan judul “Sistem Identifikasi Kematangan Tomat Sayur Menggunakan Metode Transformasi Ruang Warna Dan K-Nearest Neighbor”.
Skripsi ini disusun guna melengkapi salah satu persyaratan untuk memperoleh Gelar Kesarjanaan Progam Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Muria Kudus. Pada kesempatan ini, penulis ingin menyampaikan rasa terima kasih yang sebesar-besarnya kepada :
1. Allah SWT yang telah memberikan Rahmat dan Hidayah-Nya.
2. Bapak Prof. Dr. Ir. Darsono, M.Si, selaku Rektor Universitas Muria Kudus.
3. Bapak Mohammad Dahlan, S.T, M.T, selaku Dekan Fakultas Teknik Universitas Muria Kudus.
4. Bapak Muhammad Mukhamad Nurkamid, S.Kom, M.Cs, selaku Ketua Program Studi Teknik Informatika Universitas Muria Kudus.
5. Bapak Aditya Akbar Riadi S.Kom., M.Kom, selaku pembimbing utama yang telah banyak memberikan masukan selama penyusunan skripsi ini.
6. Ibu Evanita, S.Kom., M.Kom selaku pembimbing pembantu yang telah banyak memberikan masukan selama penyusunan skripsi ini.
7. Kepada kedua orang tua yang senantiasa memberikan semangat, dukungan, do’a dan materi yang sangat berarti.
Penulis menyadari sepenuhnya bahwa dalam penyusunan skripsi ini masih terdapat banyak kekurangan. Semoga skripsi yang penulis selesaikan ini dapat bermanfaat bagi banyak pembaca, namun penulis juga memohon maaf apabila terdapat kesalahan dan kekurangan terkait dengan skripsi yang telah penulis selesaikan.
Kudus, 8 April 2021 Penulis
viii
DAFTAR ISI
HALAMAN PERSETUJUAN ... ii
HALAMAN PENGESAHAN ... iii
PERNYATAAN KEASLIAN ... iv
RINGKASAN ... v
ABSTRACT ... vi
KATA PENGANTAR ... vii
DAFTAR ISI ... viii
DAFTAR GAMBAR ... x
DAFTAR TABEL ... xi
DAFTAR LAMPIRAN ... xii
BAB I ... 1
1.1. Latar Belakang ... 1
1.2. Perumusan Masalah ... 2
1.3. Batasan Masalah ... 2
1.4. Tujuan ... 2
1.5. Manfaat ... 2
BAB II ... 3
2.1. Penelitian Terkait ... 3
2.2. Landasan Teori ... 7
2.2.1. Tomat ... 7
2.2.2. Tomat Sayur ... 7
2.2.3. Citra ... 8
2.2.4. Pengolahan Citra ... 8
2.2.5. Model Warna RGB ... 9
2.2.6. Transformasi Ruang Warna HIS ... 9
2.2.7. Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) ... 10
2.2.8. Confusion Matrix ... 11
2.2.9. MATLAB ... 12
ix
2.2.10. MATLAB GUI ... 13
2.2.11. Flowchart ... 15
2.2.12. Kerangka Pemikiran ... 18
BAB III ... 19
3.1. Metode Pengumpulan Data ... 19
3.1.1. Pengumpulan Data Primer ... 19
3.1.2. Pengumpulan Data Sekunder ... 19
3.2. Waterfall ... 20
3.3. Perancangan Sistem ... 22
3.3.1. Flowchart ... 23
3.4. Perancangan Tampilan ... 25
BAB IV ... 26
4.1. Analisa Kebutuhan Sistem ... 26
4.1.1. Analisa Kebutuhan Software... 26
4.1.2. Analisa Kebutuhan Hardware ... 26
4.2. Tampilan Antarmuka Aplikasi ... 26
4.3. Data Training ... 27
4.4. Proses Input Gambar ... 40
4.5. Proses Klasifikasi Tomat Sayur... 41
4.6. Pengujian Klasifikasi Sistem ... 41
4.7. Penghitungan Manual ... 47
BAB V ... 55
5.1. Kesimpulan ... 55
5.2. Saran ... 55
DAFTAR PUSTAKA ... 56
LAMPIRAN ... 58
x
DAFTAR GAMBAR
Gambar 1. Kerangka Pemikiran ... 18
Gambar 2. Metode Waterfall... 21
Gambar 3. Flowchart Penelitian ... 23
Gambar 4. Flowchart Sistem ... 24
Gambar 5. Perancangan Tampilan Aplikasi... 25
Gambar 6. Tampilan Antarmuka Aplikasi ... 27
Gambar 7. Tingkat Kematangan Tomat Sayur ... 27
Gambar 8. Proses Input Gambar ... 40
Gambar 9. Proses Klasifikasi Tomat Sayur ... 41
Gambar 10. Sampel Penghitungan ... 47
Gambar 11. Pengujian Sistem ... 54
xi
DAFTAR TABEL
Tabel 1. Perbedaan Penelitian ... 6
Tabel 2. Confusion Matrix ... 12
Tabel 3. Simbol-simbol Flowchart ... 16
Tabel 4. Hasil Training Data Mean ... 28
Tabel 5. Hasil Training Data Variance ... 32
Tabel 6. Hasil Traingn Data Range ... 36
Tabel 7. Hasil Pengujian Klasifikasi Sistem ... 42
Tabel 8. Confusion Matrix Tomat Sayur ... 46
Tabel 9. Nilai RGB ... 47
Tabel 10. Hasil Nilai Menormalkan Tingkat Warna ... 47
xii
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran 1. Biodata Penulis ... 58 Lampiran 2. Buku Konsultasi ... 59
