Klasifikasi Jenis Buah Pisang Berdasarkan Citra Warna dengan Metode SVM

Authors

  • Yusuf Amrozi UIN Sunan Ampel Surabaya
  • Dian Yuliati UIN Sunan Ampel Surabaya
  • Agung Susilo UIN Sunan Ampel Surabaya
  • Nur Novianto UIN Sunan Ampel Surabaya
  • Rikza Ramadhan UIN Sunan Ampel Surabaya

DOI:

https://doi.org/10.32736/sisfokom.v11i3.1502

Keywords:

Klasifikasi, Support Vector Machine, Citra Warna

Abstract

Indonesia kaya dengan berbagai macam tanaman diantaranya buah pisang yang mempunyai beragam jenis. Untuk mengetahui tingkat kematangan pada suatu jenis pisang biasanya dilihat dari warna, akan tetapi karena  faktor usia dan kelelahan dari para petani biasanya sering terjadi kesalahan pada saat pengukuran akurasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi jenis pisang berdasarkan citra warna dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Data yang digunakan adalah citra pisang dengan total 1256, yang diklasifikasi menjadi 2 jenis pisang, Pisang ambon dan Pisang lady finger. Hasil yang didapat dari penelitian ini ditunjukan oleh confusion matrix dengan nilai True Positive (TP) = 0,82 dan False Positive (FP)= 0,18. serta False Negative (FN) = 0,02 dan True Negative (TN) = 0,98. Dari nilai yang ditunjukan oleh confusion matrix dapat diartikan bahwa algoritma SVM cukup baik digunakan dalam mengklasifikasi jenis pisang sehingga dapat memberikan jaminan mutu atas produk yang dihasilkan oleh petani.

Author Biography

Dian Yuliati, UIN Sunan Ampel Surabaya

Mathematic

References

A. A. Muhammad, A. Arkadia, S. NaufalRifqi, Trianto, and D. S. Prasvita, “Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Pisang Berdasarkan Fitur Warna dengan Metode SVM,” J. Ilmu Komput. dan Desain Komun. Vis., vol. 4, no. 1, pp. 9–16, 2019.

Alfian Firlansyah, Andi Baso Kaswar, and Andi Akram Nur Risal, “Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Pepaya Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan JST,” Techno Xplore J. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf., vol. 6, no. 2, pp. 55–60, 2021, doi: 10.36805/technoxplore.v6i2.1438.

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.

I. S. Areni, I. Amirullah, and N. Arifin, “Klasifikasi Kematangan Stroberi Berbasis Segmentasi Warna dengan Metode HSV,” J. Penelit. Enj., vol. 23, no. 2, pp. 113–116, 2019, doi: 10.25042/jpe.112019.03.

M. Ichwan, I. A. Dewi, and Z. M. S, “Klasifikasi Support Vector Machine (SVM) Untuk Menentukan TingkatKemanisan Mangga Berdasarkan Fitur Warna,” MIND J., vol. 3, no. 2, pp. 16–23, 2019, doi: 10.26760/mindjournal.v3i2.16-23.

A. Arifin, J. Hendyli, and D. E. Herwindiati, “Klasifikasi Tanaman Obat Herbal Menggunakan Metode Support Vector Machine,” Comput. J. Comput. Sci. Inf. Syst., vol. 5, no. 1, p. 25, 2021, doi: 10.24912/computatio.v1i1.12811.

T. Akhir, “Klasifikasi Jenis Dan Tingkat Kematangan Buah Pepaya Berdasarkan Fitur Warna , Tekstur Dan Bentuk Berdasarkan Fitur Warna , Tekstur Dan Bentuk,” 2020.

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.

S. P. Adenugraha, V. Arinal, and D. I. Mulyana, “Klasifikasi Kematangan Buah Pisang Ambon Menggunakan Metode KNN dan PCA Berdasarkan Citra RGB dan HSV,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 1, p. 9, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3287.

S. Agarwal, Data mining: Data mining concepts and techniques. 2014. doi: 10.1109/ICMIRA.2013.45.

P. R. Sihombing and I. F. Yuliati, “Penerapan Metode Machine Learning dalam Klasifikasi Risiko Kejadian Berat Badan Lahir Rendah di Indonesia,” MATRIK J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput., vol. 20, no. 2, pp. 417–426, 2021, doi: 10.30812/matrik.v20i2.1174.

R. Munir, “Pengantar Pengolahan Citra Interpretasi dan Pengolahan Citra,” no. Bagian 1, p. 49, 2019.

M. R. K. Huda, “Identifikasi Penyakit Daun Kentang Berdasarkan Fitur Warna , Tekstur , dan Bentuk dengan SVM dan KNN Identification of Potato Leaf Disease Based on Color , Texture , and Shape Features with,” pp. 100–106, 2020.

N. Hikmatia and M. I. Zul, “Jurnal Politeknik Caltex Riau,” J. Komput. Terap., vol. 7, no. 1, pp. 50–61, 2021, [Online]. Available: https://jurnal.pcr.ac.id/index.php/jkt/

D. Meilvinasvita, Safaruddin, and Yuliana, “Vocational education and technolgy journal,” Vocat. Educ. Technol. J., vol. 1, no. 2, pp. 21–27, 2020, [Online]. Available: http://ojs.aknacehbarat.ac.id/index.php/vocatech/index

N. A. Banyal, S. Surianti, and A. R. Dayat, “Klasifikasi Citra Plasmodium Penyebab Penyakit Malaria dalam Sel Darah Merah Manusia dengan Menggunakan Metode Multi Class Support Vector Machine (SVM),” Ilk. J. Ilm., vol. 8, no. 2, pp. 111–118, 2016, doi: 10.33096/ilkom.v8i2.54.111-118.

Downloads

Published

2022-12-02

Issue

Vol. 11 No. 3 (2022): NOVEMBER

Section

Articles

License

The copyright of the article that accepted for publication shall be assigned to Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) and LPPM ISB Atma Luhur as the publisher of the journal. Copyright includes the right to reproduce and deliver the article in all form and media, including reprints, photographs, microfilms, and any other similar reproductions, as well as translations.

Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer), LPPM ISB Atma Luhur, and the Editors make every effort to ensure that no wrong or misleading data, opinions or statements be published in the journal. In any way, the contents of the articles and advertisements published in Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) are the sole and exclusive responsibility of their respective authors.

Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) has full publishing rights to the published articles. Authors are allowed to distribute articles that have been published by sharing the link or DOI of the article. Authors are allowed to use their articles for legal purposes deemed necessary without the written permission of the journal with the initial publication notification from the Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer).

The Copyright Transfer Form can be downloaded [Copyright Transfer Form Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer).

This agreement is to be signed by at least one of the authors who have obtained the assent of the co-author(s). After submission of this agreement signed by the corresponding author, changes of authorship or in the order of the authors listed will not be accepted. The copyright form should be signed originally, and send it to the Editorial in the form of scanned document to sisfokom@atmaluhur.ac.id.