## Terakreditasi SINTA Peringkat 3
Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Nomor 225/E/KPT/2022 masa berlaku mulai Vol.7 No. 1 tahun 2022 s.d Vol. 11 No. 2 tahun 2026
Terbit online pada laman web jurnal: http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/jointecs
Vol. 8 No. 1 (2023) 19 - 26

## JOINTECS
(Journal of Information Technology and Computer Science)
e-ISSN:2541-6448
p-ISSN:2541-3619

## Klasifikasi Citra Daun Anggur Menggunakan SVM Kernel Linear
Adri Gabriel Sooai 1* , Paskalis Andrianus Nani 2 , Natalia Magdalena Rafu Mamulak 3 , Corazon Olivia Sianturi 4 , Shine Crossifixio Sianturi 5 , Alicia Herlin Mondolang 6 1,2,3 Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Teknik, Universitas Katolik Widya Mandira Kupang
4 Program Studi Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Sanata Dharma
5 Program Studi Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Sanata Dharma
6 Program Studi Pendidikan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (MIPA), Universitas Negeri Malang
1 *adrigabriel@unwira.ac.id, 2 paskalisnani@gmail.com, 3 mamulak.natalia@gmail.com,
4 173114035@student.usd.ac.id, 5 185314091@student.usd.ac.id, 6 aliciaherlinm@gmail.com

## Abstract
The use of artificial intelligence for the image recognition process has been carried out by many researchers. One of its fields is to recognize diseases of grape leaves. Modeling has been carried out using augmentation before support vector machine classification with kernel cubic, with 97.6% accuracy.  Improved performance of image prediction accuracy through modeling can  still  be  improved  through  various  means.  Some  techniques  that  can  be  used  include  using  feature  selection,  initial processing to find and discard outliers, or selecting classifier algorithms that are specifically able to handle datasets with certain characteristics. Another technique is to pass images in the feature extraction process to obtain models with relatively higher accuracy than previous studies. This study aims to improve the acquisition of accuracy figures using the help of the feature extraction process, as well as comparing the performance of several classifiers, namely k-Nearest Neighbor, Random Forest, Naïve Bayes, Neural Network, and Support Vector Machine. The method used starts from the feature extraction process utilizing the SqueezNet algorithm to obtain a dataset with a specific composition. Furthermore, the division of training and test data was carried out with a ratio of 60:40. Data training uses a variety of validated classifiers using 2-fold cross-validation. The data used is a secondary dataset of grape leaves, consisting of 7222 leaf images, divided into four validated classes from related studies. The results obtained outperformed the previous study, namely 98.1% on the Support Vector Machine classifier using linear kernels.
Keywords: grape leaf dataset; improved accuracy; linear kernel; support vector machine; squeeznet.

## Abstrak
Pemanfaatan  kecerdasan  buatan untuk proses  pengenalan  citra  telah  dilakukan  oleh  banyak peneliti.  Salah  satu bidangnya adalah  mengenali  penyakit  pada  daun  anggur.  Telah  dilakukan  pemodelan  menggunakan  augmentasi  mendahului pengklasifikasian support vector machine dengan kernel cubic, dengan hasil akurasi yang diperoleh adalah 97.6%.  Peningkatan kinerja akurasi prediksi citra melalui pemodelan masih dapat ditingkatkan melalui berbagai cara. Beberapa teknik yang bisa digunakan  antara  lain  adalah  menggunakan  seleksi  fitur,  pengolahan  awal  untuk  mencari  dan  membuang  outlier,  ataupun pemilihan  algoritma  pengklasifikasi  yang  secara  khusus  mampu  menangani  dataset  dengan  karakteristik  tertentu.  Teknik lainnya adalah melewatkan citra pada proses ekstraksi fitur untuk memperoleh dataset yang berkualitas baik dan mampu dilatih untuk memperoleh model dengan akurasi yang relatif lebih tinggi, dibandingkan penelitian sebelumnya. Penelitian ini bertujuan meningkatkan perolehan  angka  akurasi  dengan  menggunakan bantuan proses  ekstraksi  fitur,  serta membandingkan kinerja beberapa  pengklasifikasi  yaitu k-Nearest  Neighbor,  Random  Forest,  Naïve  Bayes,  Neural  Network dan Support  Vector Machine . Metode yang digunakan dimulai dari proses ekstraksi fitur memanfaatkan algoritma SqueezNet untuk mendapatkan dataset dengan komposisi 1000 kolom dan 7222 baris. Selanjutnya dilakukan pembagian data latih dan uji dengan perbandingan
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol . 8 No. 1 (2023) 19 - 26
60:40. Pelatihan data menggunakan ragam pengklasifikasi yang di validasi menggunakan 2- fold cross validation . Data yang digunakan  adalah  dataset  sekunder  daun  anggur,  yang  terdiri  dari  7222  citra  daun,  terbagi  dalam  empat  kelas  yang  telah tervalidasi dari penelitian terkait. Hasil yang diperoleh mengungguli penelitian sebelumnya yaitu 98.1% pada pengklasifikasi Support Vector Machine menggunakan kernel linear .
Kata kunci: dataset daun anggur; kernel linier; peningkatan akurasi; support vector machine ; squeeznet .

## 1. Pendahuluan
Tanaman  perkebunan  seperti  anggur  merupakan komoditi unggulan yang memiliki nilai ekonomi tinggi. Selain  dapat  disajikan  segar,  olahan  menjadi  ragam pangan  lainnya  dapat  dilakukan  pada  buah  anggur. Penelitian  yang  menggunakan  objek  tanaman  anggur seperti buah dan daunnya cukup banyak dilakukan [1]. Salah  satu  hal  yang  menjadi  perhatian  peneliti  adalah gangguan  penyakit  pada  daun  anggur.  Hal  ini  dapat diamati  melalui  permukaan  daun  yang  berubah  warna dan  kondisinya.  Beberapa  penyakit  daun  anggur  yang dikenal  antara  lain  adalah Black Rott , Isariopsis dan Black Measles .  Ketiganya  memiliki  ciri  yang  hampir sama  yaitu  bintik  hitam  dan  coklat  yang  merusak permukaan  daun  anggur  [2].  Pemanfaatan  teknologi kecerdasan  buatan[3],  [4]  telah  digunakan  untuk berbagai  kebutuhan.  Secara  khusus  dapat  juga digunakan untuk membantu mengenali gejala penyakit pada  tanaman  anggur.  Salah  satu  penelitian  yang mengangkat  pemanfaatan kecerdasan buatan dimaksud adalah pemanfaatan Convolution Neural Network (CNN) [5], yang menjadi acuan dalam pengenalan citra untuk berbagai kasus yang membutuhkan bantuan kecerdasan buatan.  Namun,  apakah  pengklasifikasi  lainnya dianggap  kalah  atau  tidak  mampu  menangani permasalahan pengenalan citra [6] – [8].
Penggunaan  pengklasifikasi  untuk  memodelkan  citra dengan hasil akurasi yang relatif tinggi dapat dilakukan menggunakan Random  Forest (RF).  Hal  ini  telah dilakukan  dalam  kasus  pemodelan  citra  burung  jalak yang membandingkan pemanfaatan dua algoritma yaitu jaringan  syaraf  tiruan  dan  RF.  Penelitian  tersebut mampu  memodelkan  dataset  dengan  hasil  yang mencapai  angka  akurasi  prediksi  sebesar  98.6%  untuk jaringan  syaraf  tiruan  dan  100%  untuk  RF  [9]. Pengklasifikasi  lainnya  yang  berbasis  probabilitas seperti Naïve  Bayes (NB)  pun  dapat  digunakan  untuk melakukan pemodelan dalam pengenalan citra, bahkan yang  lebih  besar  dari  sekedar  citra  yaitu  kombinasi ragam dataset yang dikenal dengan Big Data.
Penggunaan  NB  dibuktikan  melalui  penelitian  untuk klasifikasi manajemen lalu lintas, dimana kombinasi dari citra  statis,  dan  dinamis  seperti  video  digunakan. Pengklasifikasian menggunakan NB dapat meningkatkan  akurasi  dari  angka  49%  menjadi  92% [10].  Pengklasifikasian  serupa  juga  dilakukan berbantuan k-Nearest  Neighbor ( k NN)  [11]  terhadap
hasil pertanian, maupun produk olahan pangan dan dapat juga  untuk perkebunan anggur. Sebuah penelitian yang menggunakan  dataset  berisi  observasi  sejumlah  3419 citra  anggur  yang  terbagi  dalam  enam  kelas,  telah dilakukan dan pengolahan data awalnya yaitu mengubah citra  RGB  menjadi grayscale .  Selanjutnya  dilakukan perbaikan  citra  berupa  penutupan  lubang  warna  yang terdapat  pada  tiap  citra  dan  membuang  latar  belakang warna. Sehingga, citra buah anggur benar-benar terbebas dari  objek  lainnya  yang  dianggap  mengurangi  kinerja pengklasifikasi.  Namun,  hasil  yang  diperoleh  hanya mencapai  angka  akurasi  prediksi  yaitu  80.98%  [12]. Penelitian  terkait  lainnya,  yang  telah  dilakukan  untuk pemodelan  dataset  daun  anggur  menggunakan augmentasi.  Proses  ini  kemudian  menghasilkan  fitur sejumlah  1000  yang  di  ekstraksi  dari  total  2500  data daun  anggur.  Untuk  memperoleh  kinerja  terbaik  maka digunakan ragam kombinasi SVM kernel dalam proses pengklasifikasiannya.  Namun,  hanya  diperoleh  hasil akurasi  pada  angka  97.6%  untuk Support Vector Machine (SVM) dengan kernel Cubic [13].
Penelitian  yang  menggunakan  teknik  membandingkan pengklasifikasi,  banyak  digunakan  untuk  mengukur kinerja  sebuah  model.  Salah  satunya  adalah  penelitian yang  menggunakan  dataset  hasil  ternak  unggas  yaitu berupa  Ayam  Petelur,  yang  membandingkan  kinerja pengklasifikasi Neural Network (NN) dan Decision Tree (DT). Digunakan rasio 50:50 untuk membagi dataset dan sukses memperoleh hasil akurasi prediksi tertinggi pada angka  92.5%  [14].  Pengukuran  kinerja  antara  dua pengklasifikasi  juga  dilakukan  pada  ragam  penelitian, salah satunya adalah menggunakan dataset logo mobil. Seperti  penelitian  sebelumnya  tentang  ayam  petelur, penelitian logo mobil juga menggunakan perbandingan dataset 50:50 untuk proses pelatihan dan pengujiannya. Dengan menggunakan dua pengklasifikasi yaitu NN dan DT, penelitian berhasil memperoleh angka akurasi pada 92.50%  sebagai  yang  terbaik    [15].  Dari  sejumlah penelitian  terkait, proses  peningkatan  akurasi menggunakan  data  sekunder  masih  dapat  dilakukan. Beberapa teknik yang  lazim dipakai untuk meningkatkan  akurasi  pengklasifikasi  antara  lain melalui  ekstraksi  fitur,  seleksi  fitur,  pencarian  dan pembuangan outlier ,  pemilihan n-fold  cross  validation yang  tepat  dan  dataset  yang  tidak overfitting .  Namun, karena  data  yang  digunakan  adalah  data  sekunder  dan telah  tervalidasi  dengan  hasil  yang  relatif  baik,  maka overfitting tidak terjadi.
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol . 8 No. 1 (2023) 19 - 26
Pada penelitian ini, dataset yang digunakan adalah data sekunder  yang  telah  tervalidasi  menggunakan pengklasifikasi  SVM  dengan kernel cubic [13]. Selanjutnya  digunakan  ekstraksi  fitur  berbasis SqueezeNet [16][17] yang memungkinkan SVM dengan kernel linear menghasilkan  akurasi  yang  lebih  tinggi dari penelitian  sebelumnya.  Perangkat yang digunakan untuk menunjang penelitian adalah Central Processing Unit  Core i7  dengan memory 8GB,  tanpa Graphic Processor Unit .
Tujuan  penelitian  ini  bermaksud  memperbaiki  kinerja pengklasifikasi. Perbandingan beberapa antara pengklasifikasi  yaitu k NN,  RF,  NB,  SVM  dan  NN ditujukan  untuk  mencari  algoritma  dan  konfigurasi terbaiknya. Dilakukan proses pelatihan data untuk empat kelas dan pengujian data guna memberikan model untuk pengenalan  citra  daun  anggur  yang  mengalami gangguan  penyakit Black  Measles (BM), Black  Rott (BR), Isariopsis (Isa) dan daun sehat Healthy Leaf (HL).

## 2. Metode Penelitian
Percobaan yang telah dilakukan disusun dalam beberapa tahap mulai dari perolehan data hingga akhir klasifikasi menghasilkan  matriks  confusion.  Seluruh  tahap percobaan dapat dilihat pada Gambar 1. Tahap pertama adalah  akuisisi  dataset  sekunder  yang  telah  tervalidasi oleh penelitian sebelumnya mengenai tiga jenis penyakit pada  daun  anggur  [18].  Citra  penyakit  daun  anggur dikelompokkan dalam tiga kelas yaitu BM, Isa, BR dan satu kelas daun sehat yaitu HL.  Setiap kelas berisi citra sebanyak  1000  sampai  1144  daun,  dengan  total  7222 citra berukuran 256 x 256 pixel, kedalaman 24bit dengan kerapatan pixel 96dpi.
Pada  tahap  kedua,  proses  yang  dilakukan  adalah ekstraksi fitur untuk mentransformasi data citra menjadi numerik  berupa  7222  observasi/baris  dan  1000 fitur/kolom.  Proses  ini  menggunakan  algoritma SqeezeNet  [19],  yang  bekerja  melalui  pengenalan gambar  yang  mencapai  akurasi  relatif  tinggi  dengan parameter  50x  lebih  sedikit.  Model  dilatih  pada himpunan  data  ImageNet.      Selanjutnya  pada  tahap ketiga,  data  dipisahkan  dengan  komposisi  60:40. Tujuannya  adalah  menyediakan  60%  dari  data  untuk melakukan  pelatihan  data,  sedangkan  sisanya  40% digunakan  untuk  pengujian  terhadap  model  hasil pelatihan  data.  Proses  pelatihan  data  melalui  sebuah langkah  validasi  yang  menggunakan  2- Fold  Cross Validation .  Dipilihnya  angka  terkecil  yaitu  angka  2 didasarkan  pada  keterujian  dataset  sekunder  yang digunakan [20].
Memasuki  tahap  ketiga  adalah  proses  pelatihan  data menggunakan  beberapa  pengklasifikasi  yaitu  RF, dengan  jumlah  pohon  sebanyak  50.  Pengklasifikasi kedua  yang  dipakai  dalam  penelitian  ini  adalah k NN dengan  nilai k =  1,  menggunakan  metrik  jarak Euclidean ,  dan  bobot  yang  digunakan  adalah  jarak.
Selanjutnya  digunakan  juga  pengklasifikasi  NB  dan SVM dengan kernel linier.  Parameter yang digunakan dalam SVM yaitu Cost =3, Regression Loss Epsilon pada angka  0.1.  Pengklasifikasi  terakhir  yang  digunakan adalah NN menggunakan 9 neuron dalam hidden layer . Fungsi  aktivasi  yang  digunakan  adalah Logistic ,  dan fungsi solver menggunakan Stochastic Gradient Descent (SGD) [21].
Gambar 1 Alur Penelitian, E valuasi dan Pengukuran Kinerja
2.1. Random Forest
Pengklasifikasi  RF  bekerja  menggunakan  teknik kombinasi  atau  dikenal  berbasis ensemble. Prinsip utamanya  adalah  penggabungan  berbagai  pohon keputusan  dalam  operasinya  [21].  Dalam  prosesnya, algoritma  ini  menghasilkan  banyak  pohon  keputusan yang  digabung  untuk  membuat  prediksi.  Keuntungan dari  penggabungan  banyak  pohon  keputusan  adalah akurasi  yang  tinggi.  Memanfaatkan  agregasi bootstrap yang mengolah seluruh obseravasi yang ternotasi dalam 𝑋 = 𝑥 1 … 𝑥 𝑛 dipasangkan  dengan  kelas  yaitu 𝑌 = 𝑦 1 … 𝑦 𝑛 .  Prosesnya  diulangi  sebanyak 𝐵 selanjutnya diambil sampel acak untuk pelatihan data, menggunakan rumus (1).
𝑓̂ = 1 𝐵 ∑ 𝑓 𝑏 (𝑥 ′ ) 𝐵 𝑏=1 (1)
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol . 8 No. 1 (2023) 19 - 26
2.2. k NN
Sebagai  pengklasifikasi  non-parametrik  terbimbing, k NN  menghasilkan  luaran  yaitu  keanggotaan  kelas. Setiap observasi diklasifikasikan berdasarkan kedekatan antar  objek  dan  direpresentasi  dalam  nilai k positif menggunakan rentang angka yang kecil seperti 1,3,5,10 dan 20 [22]. Algoritma ini dapat memanfaatkan ragam metrik  jarak  untuk  proses  klasifikasi,  antara  lain Mahalanobis , Chebyshev , Manhattan , Minkowski , Hamming serta Euclidean .  Kedekatan antar objek dalam observasi dihitung menggunakan metrik jarak Euclidean pada rumus (2).
𝑑(𝑒, 𝑓) = √∑ (𝑒 𝑖 − 𝑓 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (2)
𝑑 merepresentasi jarak antara dua  objek yang diwakili notasi 𝑒 dan 𝑓

## 2.3. Naïve Bayes
Menggunakan pengklasifikasi berbasis probabilitas, NB juga termasuk dan dapat dipakai untuk pengolahan citra. Pemodelan data di dalam NB mengolah observasi yang telah  dikelompokkan  dan  tersusun  dalam  kelas  [23], [24].  Lazimnya  pengelompokkan  dilakukan  melalui tahapan ground truth .  Tersedia  dua  model  NB,  yaitu jaringan bayes sederhana dan estimasi kerapatan kernel. Jaringan bayes sederhana yang dipakai dalam penelitian ini dapat dilihat pada rumus (3).
𝑝(𝐶 𝑘 |𝑥) = 𝑝(𝑥|𝐶𝑘)𝑝(𝐶𝑘) 𝑝(𝑥) (3)

## 2.4. Support Vector Machine
Pengklasifikasi selanjutnya adalah SVM dengan kernel linear  [25].  Digunakan  dataset  latih  dalam  notasi (𝑥 1 , 𝑦 1 ), … , (𝑥 𝑛 , 𝑦 𝑛 ) kelas  yang  diwakili  oleh 𝑦 𝑖 yang beranggotakan 𝑥 𝑖 .  Pengelompokkan  menggunakan hyperplane linier  seperti  terlihat  pada  rumus  (4). Parameter 𝑤 menotasikan vector terhadap hyperplane, 𝑏 adalah offset.
𝑤 𝑇 𝑥 − 𝑏 = 0 (4)
∅(𝑧) = 1 1+𝑒−𝑧 (5)
𝑄(𝑤) = 1 𝑛 ∑ 𝑄 𝑖 (𝑤) 𝑛 𝑖=1 (6)

## 2.5. Neural Network
Multilayer Perceptron dengan  propagasi  mundur  atau yang dikenal dengan Neural Network disiapkan sebagai pengklasifikasi  terakhir.    Berbantuan  fungsi  aktivasi logistic sesuai  rumus  (5)  dan  SGD  sesuai  rumus  (6) dalam  bentuk  estimasi  stokastik.  NN  bekerja  dengan sejumlah neuron dalam sejumlah hidden layer .
∅ notasi fungsi logistic, 𝑧 notasi asimtot horizontal, 𝑄 𝑖 adalah hasil penjumlahan dari tiap iterasi 𝑖 , sedangkan 𝑤 adalah parameter untuk meminimalkan 𝑄 .
2.6. Mengukur Kinerja Pengklasifikasi
Beberapa  besaran  yang  digunakan  untuk  mengetahui kinerja pengklasifikasi adalah Area Under the receiver operating  characteristic  Curve  (AUC – ROC) atau disingkat AUC  [26], Classification Accuracy (CA), F1, Precision dan Recall . Keseluruhan variabel ini bekerja berdasarkan beberapa hasil prediksi dan observasi aktual yaitu,    hasil  di  mana  model  memprediksi  kelas  positif dengan  benar  yaitu True Positive (TP),  hasil  di  mana model  memprediksi  kelas  negatif  dengan  benar  yaitu True Negative (TN),  hasil  di  mana  model  salah memprediksi kelas positif  yaitu False Positive (FP), dan hasil  di  mana  model  salah  memprediksi  kelas  negatif False Negative (FN)  [27].  Dari  ke  empat  besaran  ini membentuk beberapa rumus yaitu:
𝐶𝐴 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (7) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙(𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑅𝑎𝑡𝑒) = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (8) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (9) 𝐹1 = 2 ∗ 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙∗𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 (10) 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑅𝑎𝑡𝑒 = 𝐹𝑃 𝐹𝑃+𝑇𝑁 (11)
Nilai AUC diperoleh dengan cara memetakan rumus (8) dan  (11)  untuk  membentuk Receiver Operator Characteristic Curve (ROC), di mana nilai tertinggi atau terbaik  adalah  mendekati  1.0  yang  berarti  tercipta pengukuran terbaik.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Keseluruhan tahapan diawali oleh proses ekstraksi fitur, menggunakan bantuan SqueezeNet bekerja dalam proses image embedding yang membaca citra secara lokal dan melewatkannya pada model deep learning .  Setiap citra dihitung  fitur  vektornya  masing-masing  dan  disimpan dalam  1000  kolom  dan  7222  baris  sesuai  banyaknya citra  yang  dibaca.    Proses  pemodelan  dan  pengenalan data  didahului  dengan  pemisahan  dataset  menjadi  dua kelompok  yaitu  untuk  tujuan  pelatihan  dan  pengujian. Dataset  dibagi  dalam  dua  kelompok  dengan perbandingan  60:40,  yaitu  4334  observasi  untuk pelatihan sedangkan sisanya 2888 digunakan untuk data uji.
Setelah keseluruhan proses pelatihan data dan pengujian dilakukan  menggunakan  beberapa  pengklasifikasi, diperoleh  hasil  akurasi  tertinggi  yaitu  98.1%  dengan menggunakan SVM dengan kernel liniar. Validasi yang digunakan  adalah  2- fold  cross  validation ,  dengan tolerasi  numerik  yang  digunakan  adalah  0.001. Pengklasifikasi  lainnya  memperoleh  angka  akurasi prediksi  berturut-turut  adalah  NN  sebesar  96%,  RF 94.7%, k NN  94.3%  dan  NB  89%,  serta  SVM  dengan kernel cubic 879%.  Secara  lebih  terperinci  besaran ukuran nilai pengklasifikasi dapat dilihat pada Tabel 1.
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol . 8 No. 1 (2023) 19 - 26
Tabel 1 Rincian Hasil Perbandingan Evaluasi Kinerja Klasifikasi Daun Anggur Model AUC CA F1 Precision Recall SVM Linier 0.999 0.981 0.981 0.981 0.981 NN 0.996 0.960 0.960 0.960 0.960 RF 0.993 0.947 0.947 0.947 0.947 k NN 0.962 0.943 0.943 0.944 0.943 NB 0.975 0.890 0.890 0.890 0.890 SVM Cubic[13] 0.990 0.879 0.881 0.901 0.879
Gambar 2 Contoh Beberapa Citra pada Dataset Daun Anggur [13]
Sebagai  hasil  dari  percobaan  yang  telah  dilakukan terhadap  dataset  daun  anggur,  diperoleh  nilai  AUC terbesar  pada  angka  99.9%,  diikuti  F1,  CA, Precision dan Recall sebesar  98.1%  untuk  SVM  dengan kernel linier. Hasil tersebut mengungguli penelitian sebelumnya  pada  angka  96.7%  dan  telah  dilakukan pemodelan  ulang  menggunakan  SVM  dengan kernel cubic pada  angka  AUC  99%  diikuti  CA  dan  Recall sebesar 87.9%, serta 88.1% untuk F1 dan 90.1% untuk Precision.  Selanjutnya  dari  keseluruhan  proses pengklasifikasian menggunakan ragam algortima mulai dari  kNN,  RF,NB,SV  dan  NN  diperoleh  yang  terbaik yaitu  SVM  yang  menggunakan kernel linier.  Dengan hasil  akurasi  predisksi  pada  angka  98.1%.  Secara terperinci  dapat  terlihat  pada  Tabel  2.  Mayoritas diagonal matrix konfusi terisi hampir maksimum dengan perincian BR sebanyak 1091 observasi atau 95%, dikiuti Bm sebesar 96.7%, kemudian Isa 99.90% dan HL 100%. Beberapa  observasi  yang  gagal  diperdiksi  adalah  BR sebesar  45  dan  dideteksi  sebagai  BM  dan  1  Isa. Sedangkan BM sejumlah 37 gagal dideteksi sebagai BR. Untuk Isa sebanyak satu observasi gagal diprediksi dan dikenali  sebagai  BM.  Sedangkan  untuk  HL  semuanya berhasil diprediksi.

## Tabel 2 Confusion Matrix Pengklasifikasi SVM dengan Kernel Linier
Predicted BR BM Isa HL 𝚺 A ct ua l BR 1091 45 1 0 1137 BM 37 1107 0 0 1144 Isa 0 1 1037 0 1038 HL 0 0 0 1015 1015 𝚺 1128 1153 1038 1015 4334
Sebagai  perbandingan  terhadap  penelitian  sebelumnya di mana SVM dengan kernel cubic menghasilkan angka prediksi  di  bawah  SVM kernel linier,  dan  ini  terlihat pada  Tabel  3.  Kesalahan  prediksi  yang  cukup  besar terlihat  pada  kelas  BR  dimana  terdapat  sejumlah  225 observasi  yang  salah  terrediksi  sebagai  BM.  Nilai kesalahan prediksi yang cukup besar juga terlihat pada kelas Isa, dimana 61 observasi terprediksi sebagai BM.
Tabel 3 Hasil Pengulangan Pengklasifikasi menggunakan SVM Kernel Cubic terhadap dataset sekunder Daun Anggur [13]
Predicted BR BM Isa HL 𝚺 A ct ua l
BR 898 225 6 12 1141 BM 21 1115 2 12 1150 Isa 31 143 842 4 1020 HL 7 61 1 954 1023 𝚺 957 1544 851 982 4334
Adapun  kekurangan  dalam  proses  prediksi pengenalan citra  yang  telah  dilakukan  dapat  terlihat  secara  umum melalui  ilustrasi  pada  Gambar  2.  Terlihat  jelas  bahwa Isariopsis memiliki perbedaan warna hampir di atas 99% dibandingkan  dengan  HL  dan  juga  daun  anggur berpenyakit  BR  dan  BM.  Hal  ini  sangat  memudahkan pengklasifikasi untuk mengelompokkannya dalam kelas yang  unik,  sehingga  terlihat  pada  tabel  konfusi memperoleh angka tertinggi yaitu 99.90%. Dilain pihak, untuk citra BR dan BM, keduanya masih memiliki irisan corak  sehingga  dalam  proses  pengklasifikasian  terjadi kesalahan  prediksi  sebesar  3.9%  dan  3.2%  masing- masing untuk BR dan BM.

## 4.   Kesimpulan
Beberapa fakta yang dapat disimpulkan dari penelitian ini  adalah  bahwa  proses  ekstraksi  fitur  dapat meningkatkan perolehan akurasi prediksi. Terjadi proses peningkatan akurasi prediksi dari 97.6% menggunakan SVM dengan kernel cubic pada penelitian sebelumnya, berhasil  ditingkatkan  menjadi  98.1%  menggunakan SVM dengan kernel linier dan ekstraksi fitur berbantuan Squeezenet.  Hal  ini  terbukti  dari  penggunaan  dataset sekunder  yang  telah  tervalidasi  dari  penelitian sebelumnya, dapat ditingkatkan akurasi pemodellannya. Kualitas dan keragaman dataset yang digunakan dalam pemodelan  pun  turut  mempengaruhi  tingkat  akurasi yang  dihasilkan  oleh  pengklasifiasi.  Pada  keadaan tertentu ditemukan adanya irisan antara dua kelas yang memiliki  kemiripan  atau  kedekatan  sebaran  data, mampu  membuat  kesalahan  prediksi  walaupun  relatif kecil.  Implementasi  dari  model  yang  terbentuk  dapat diaplikasikan  pada  ragam  kebutuhan  praktis  lainnya.
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol . 8 No. 1 (2023) 19 - 26
Penelitian  lanjutan  yang  dapat  dilakukan  berbasis temuan  ini  adalah  masih  dimungkinkan  peningkatan akurasi  dengan  menyesuaikan  ragam  parameter  yang ada.

## Ucapan Terimakasih
Disampaikan terima kasih yang sebesar besarnya kepada Rektor UNIKA Widya Mandira yang telah memberikan program  peningkatan  kuantitas  dan  kualitas  publikasi nasional  bagi  seluruh  dosen  dan  mahasiswa  untuk berpartisipasi  di  dalamnya.  Tidak  lupa  kepada  LPPM yang  telah  menyelenggarakan  berbagai  program pelatihan  penulisan  artikel  untuk  dipublikasikan  pada berbagai jurnal nasional terakreditasi SINTA Kemdikbud.

## Daftar Pustaka
[1] Y. Qi, R. Wang, Q. Qin, and Q. Sun, “Soil Affected the Variations in Grape and Wine Properties Along the Eastern Foot of Helan Mountain, China,” Acta Agriculturae  Scandinavica,  Section  B — Soil  & Plant  Science ,  vol.  69,  no.  6,  pp.  494 – 502,  Aug. 2019, doi: 10.1080/09064710.2019.1611914.
[2] G. Gopal and A. P. J., “Identification of Plant Leaf Diseases Using a Nine-Layer Deep Convolutional Neural  Network,” Computers  &  Electrical Engineering , vol. 76, pp. 323 – 338, Jun. 2019, doi: 10.1016/j.compeleceng.2019.04.011.
[3] M. Imanullah, E. M. Yuniarno, and A. G. Sooai, “A Novel  Approach  in  Low-cost  Motion  Capture System  using  Color  Descriptor  and  Stereo Webcam,” IJTech , vol. 10, no. 5, pp. 942 – 952, Oct. 2019, doi: 10.14716/ijtech.v10i5.2789.
[4]  D.  Purwitasari,  C.  Fatichah,  A.  G.  Sooai,  S. Sumpeno,  and  M.  H.  Purnomo,  “Productivity - based  Features  from  Article  Metadata  for  Fuzzy Rules to Classify Academic Expert,” in 2019 IEEE 10th  International  Conference  on  Awareness Science and Technology (iCAST) , Morioka, Japan, Oct. 2019, pp. 1 – 6. doi: 10.1109/ICAwST.2019.8923316.
[5]  R.  Marani,  A.  Milella,  A.  Petitti,  and  G.  Reina, “Deep  Neural  Networks  for  Grape  Bunch Segmentation in Natural Images from a Consumer- Grade Camera,” Precision Agric , vol. 22, no. 2, pp. 387 – 413,  Apr.  2021,  doi:  10.1007/s11119-020- 09736-0.
[6]  E.  Talahaturuson et  al. ,  “Exploring  Indonesian Netizen’s Emotional Behavior
Through
Investment  Sentiment  Analysis  Using  TextBlob- NLTK (Natural Language Toolkit),” in Technology 4.0  for  Smart  Ecosystem:  A  New  Way  of  Doing DIgital Business , Semarang, Indonesia, Oct. 2022. doi: https://doi.org/
10.1109/ iSemantic55962.2022.9920431.
[7]  A.  B.  Gumelar et  al. ,  “Human  Voice  Emotion Identification Using Prosodic and Spectral Feature Extraction  Based  on  Deep  Neural  Networks,”  in
2019  IEEE  7th  International  Conference  on Serious  Games  and  Applications  for  Health (SeGAH) , Kyoto, Japan, Aug. 2019, pp. 1 – 8. doi: 10.1109/SeGAH.2019.8882461.
[8]  A. B. Gumelar, E. M. Yuniarno, D. P. Adi, A. G. Sooai, I. Sugiarto, and M. H. Purnomo, “BiLSTM - CNN  Hyperparameter  Optimization  for  Speech Emotion  and  Stress  Recognition,”  in Wireless Technologies  and  Intelligent  Systems  for  Better Human Lives , Surabaya, Indonesia, Sep. 2021, pp. 220 – 225. doi: 10.1109/ IES53407. 2021.9594024.
[9] A.  Y.  Rahman,  “Klasifikasi  Citra  Burung  Jalak Menggunakan  Artificial  Neural  Network  dan Random  Forest,” JEPIN  (Jurnal  Edukasi  dan Penelitian  Informatika) ,  vol.  8,  no.  2,  Art.  no.  2, Aug. 2022, doi: 10.26418/jp.v8i2.53480.
[10] H. Chen, S. Hu, R. Hua, and X. Zhao, “Improved Naive  Bayes  Classification  Algorithm  for  Traffic Risk  Management,” EURASIP  J.  Adv.  Signal Process. ,  vol.  2021,  no.  1,  p.  30,  Jun.  2021,  doi: 10.1186/s13634-021-00742-6.
[11]  I.  Istiadi,  A.  Y.  Rahman,  and  A.  D.  R.  Wisnu, “Identification  of  Tempe  Fermentation  Maturity Using  Principal  Component  Analysis  and  K- Nearest Neighbor,” Sinkron : jurnal dan penelitian teknik  informatika ,  vol.  8,  no.  1,  Art.  no.  1,  Jan. 2023, doi: 10.33395/ sinkron. v8i1. 12006.
[12] W.  Saputro  and  D.  B.  Sumantri,  “Implementasi Citra Digital Dalam Klasifikasi Jenis Buah Anggur Dengan  Algoritma  K-Nearest  Neighbors  (KNN) Dan  Data  Augmentasi,” INTECOMS:  Journal  of Information  Technology  and  Computer  Science , vol.  5,  no.  2,  pp.  248 – 253,  Dec.  2022,  doi:
10.31539/intecoms.v5i2.4337.
[13]  M.  Koklu,  M.  F.  Unlersen,  I.  A.  Ozkan,  M.  F. Aslan, and K. Sabanci, “A Cnn -Svm Study Based on  Selected  Deep  Features  for  Grapevine  Leaves Cl assification,” Measurement , vol. 188, p. 110425, Jan.  2022,  doi:  10.1016/  j.measurement. 2021.110425.
[14] F. Nurdiansyah and F. Marisa, “Klasifikasi Ayam Petelur  Menggunakan  Artificial  Neural  Network dan  Decision  Tree,” JOINTECS  (Journal  of Information  Technology  and  Computer  Science) , vol.  7,  no.  3,  Art.  no.  3,  Oct.  2022,  doi: 10.31328/jointecs.v7i3.4053.
[15]  S.  W.  Iriananda,  R.  P.  Putra,  F.  Nurdiyansyah, Fitri  Marisa,  and  I.  Istiadi,  “Klasifikasi  Logo Mobil  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan JOINTECS gation dan Decision Tree,” Backpropa (Journal of Information Technology and Computer , vol. 7, no. 1, Art. no. 1, Feb. 2022, doi: Science) 10.31328/jointecs.v7i1.3464.
[16]  C.  Y.  Jerandu et  al. ,  “Image  Classification  of Decapterus Macarellus Using Ri dge  Regression,” in 2022 8th International Conference on Education and  Technology  (ICET) ,  FMIPA  Universitas
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol . 8 No. 1 (2023) 19 - 26
Negeri  Malang,  Oct.  2022,  pp.  81 – 86.  doi:
10.1109/ICET56879.2022.9990820.
[17]  A. J. Lado et al. , “Comparison of Neural Network and  Random  Forest    Classifier  Performance  on Dragon  Fruit  Disease,”  in Wireless  Technologies and  Intelligent  Systems  for  Better  Human  Lives (IES-IEEE)  2021 ,  Politeknik  Negeri  Surabaya, Sep. 2021, pp. 351 – 355. doi: 10.1109/ IES53407. 2021.9593992.
[18]  M.  Shantkumari  and  S.  V. Uma,  “Grape  Leaf Image Classification Based on Machine Learning Technique for Accurate Leaf Disease  Detection,” Multimed  Tools  Appl ,  vol.  82,  no.  1,  pp.  1477 – 1487, Jan. 2023, doi: 10.1007/s11042-022-12976- z.
[19]  Y.  P.  Purbanugraha,  A.  Fatchur  Rochim,  and  I. Setiawan,  “Improvement  Accuracy  Identification and Learning Speed of Offline Signatures Based on SqueezeNet  with  ADAM  Backpropagation,”  in 2022 9th International Conference on Information Technology, Computer,
and Electrical
Engineering  (ICITACEE) ,  Aug.  2022,  pp.  248 – 253.  doi:  10.1109/  ICITACEE55701.  2022. 9924082.
[20]  A.  G.  Sooai,  K.  Yoshimoto,  H.  Takahashi,  S. Sumpeno,  and  M.  H.  Purnomo,  “Dynamic  Hand Gesture  Recognition  on  3D  Virtual  Cultural Heritage  Ancient  Collection  Objects  Using  k- Nearest  Neigh bor,” Engineering  Letters ,  vol.  26, no. 3, pp. 356 – 363, 2018.
[21]  A.  B.  Gumelar,  A.  Yogatama,  D.  P.  Adi,  F. Frismanda,  and  I.  Sugiarto,  “Forward  Feature Selection  for  Toxic  Speech  Classification  Using Support  Vector  Machine  and  Random  Forest,” IAES International Journal of Artificial
Intelligence (IJ-AI) , vol. 11, no. 2, Art. no. 2, Jun. 2022, doi: 10.11591/ijai.v11.i2.pp717-726.
[22] A. Nugroho, S. Sumpeno, and M. H. Purnomo, “A Decision  Guidance  for  Solving  Success  Rate Political Campaign Using Distance Weighted kNN in Nassi- Shneiderman Framework,” IJIES , vol. 14, no.  2,  pp.  410 – 420,  Apr.  2021,  doi: 10.22266/ijies2021.0430.37.
[23]  N. Z. Fanani et al. , “Two Stages Outlier Removal as  Pre-processing  Digitizer  Data  on  Fine  Motor Skills  (FMS)  Classification  Using  Covariance Estimator and Isolation Forest,” IJIES , vol. 14, no.
4, pp. 571 – 582, Aug. 2021, doi: 10.22266/ijies2021.0831.50.
[24]  N. Z. Fanani, A. G. Sooai, S. Sumpeno, and M. H. Purnomo, “Penentuan Kemampuan Motorik Halus Anak dari Proses Menulis Hanacaraka Menggunakan  Random  Forest,” JNTETI ,  vol.  9, no.  2,  Art.  no.  2,  May  2020,  doi: 10.22146/jnteti.v9i2.153.
[25]  F. Zhang, T.-Y. Wu, J.-S. Pan, G. Ding, and Z. Li, “Human Motion Recognition Based on Svm in Vr Art  Media  Interaction  Environment,” Hum.  Cent. Comput. Inf. Sci. , vol. 9, no. 1, p. 40, Nov. 2019, doi: 10.1186/s13673-019-0203-8.
[26]  O.  A.  Montesinos  López,  A.  Montesinos  López, and  J.  Crossa, Multivariate  Statistical  Machine Learning Methods for Genomic Prediction . Cham: Springer  International  Publishing,  2022.  doi: 10.1007/978-3-030-89010-0.
[27]  - Istiadi et al. , “Classification of Tempeh Maturity Using Decision Tree and Three Texture Features,” JOIV :  International  Journal  on  Informatics Visualization , vol. 6, no. 4, Art. no. 4, Dec. 2022, doi: 10.30630/joiv.6.4.983.
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol . 8 No. 1 (2023) 19 - 26

## Halaman ini sengaja dikosongkan