COLOR HISTOGRAM DAN SUPPORT VECTORE MACHINE UNTUK MENGKLASIFIKASIKAN BIJI KOPI BERDASARKAN TINGKAT PEMANGGANGAN
Siti Khotimatul Wildah 1 , Abdul Latif 2 , Sarifah Agustiani 3 , Ali Mustopa 4 , Suharyanto 5
1,3 Teknologi Komputer D3, Universitas Bina Sarana Informatika
2 Sistem Informasi Kampus Kota Pontianak, Universitas Bina Sarana Informatika
4 Teknik Informatika Kampus Kota Pontianak, Universitas Bina Sarana Informatika
5 Sistem Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika Jalan Kramat Raya No.98, Senen, Jakarta Pusat, Indonesia, 10450, Indonesia siti.ska@bsi.ac.id

## ABSTRAK
Pemilihan biji kopi berdasarkan tingkat pemanggangan menjadi faktor kunci dalam menentukan rasa kopi yang  dihasilkan.  Untuk  mengklasifikasikan  biji  kopi  berdasarkan  tingkat  pemanggangan,  biasanya  penilaian dilakukan  berdasarkan  warna  dan  bentuk  fisik  biji  kopi.  Namun,  variabilitas  lingkungan  dan  kondisi  individu dapat  memengaruhi  ketepatan  penilaian  tersebut.  Oleh  karena  itu,  diperlukannya  deteksi  otomatis  mengenai klasifikasi biji kopi tersebut. Metode computer vision dengan teknik image classification dapat memberikan solusi terkait  permasalahan  tersebut.  Penelitian  ini  memperkenalkan  metode image  processing menggunakan color histogram sebagai teknik ekstraksi fitur untuk merepresentasikan ciri-ciri visual biji kopi dalam berbagai tingkatan pemanggangan.  Selanjutnya, Support  Vector  Machine (SVM)  digunakan  sebagai  algoritma  klasifikasi  yang mampu  mengelompokkan  biji  kopi  berdasarkan  distribusi  warna  yang  dihasilkan  dari histogram tersebut. Pendekatan ini bertujuan untuk meningkatkan ketepatan klasifikasi biji kopi berdasarkan tingkat pemanggangan, dengan  mengurangi  pengaruh  faktor  subjektif  individu  serta  meningkatkan  konsistensi  dalam  proses pengklasifikasian. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa penggabungan color histogram dengan SVM mampu memberikan  metode  yang  andal  dan  akurat  dalam  mengklasifikasikan  biji  kopi  berdasarkan  tingkat pemanggangan dengan nilai akurasi sebesar 98,95%.
Kata kunci: Biji Kopi, SVM, Color Histogram, Image Classification

## 1. PENDAHULUAN
Kopi  merupakan  salah  satu  komoditas  yang paling  umum  dikonsumsi  di  seluruh  dunia,  dan memiliki  berbagai  karakteristik  yang  membuatnya menjadi minuman yang unik [1]. Biji kopi digunakan dalam  penyajian  minuman  kopi,  yang  merupakan minuman  kedua  paling  banyak  dikonsumsi  di  dunia [2].
Kualitas kopi yang unggul dapat dikenali melalui aroma yang khas dan cita rasa yang unik. Parameter- parameter  untuk  menilai  kualitas  kopi  yang  unggul diukur selama proses pemanggangan biji kopi [3].
Pemilihan  tingkat  pemanggangan  biji  kopi merupakan salah satu tahap kritis dalam industri kopi karena  berpengaruh  langsung  pada  cita  rasa,  aroma, dan karakteristik kopi yang dihasilkan.
Proses  pemanggangan  biji  kopi  adalah  tahap dimana  biji  kopi  hijau  dipanaskan  pada  suhu  tinggi tertentu, menyebabkan reaksi kimia seperti hidrolisis, polimerisasi,  dan  pirolisis.  Perubahan  warna  yang terbentuk  selama  pemanggangan  disebabkan  oleh melanoidin, yang merupakan hasil dari reaksi Maillard dan  karamelisasi.  Perubahan  warna  ini  memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kualitas rasa yang dihasilkan oleh biji kopi [4].
Oleh  karena  itu,  penting  bagi  produsen  kopi untuk dapat mengklasifikasikan biji kopi berdasarkan tingkat  pemanggangan  dengan  akurasi  yang  tinggi.
Penentuan  harga  dan  potensi  ekspor  kopi  di  negara- negara  produsen  sangat  bergantung  pada  penilaian kualitas kopi. Saat ini, evaluasi fisik dan kualitas rasa menjadi metode utama untuk menilai kualitas kopi [5].
Secara tradisional, penilaian tingkat pemanggangan biji kopi dilakukan secara visual oleh manusia berdasarkan warna dan bentuk fisik biji kopi. Namun,  metode  ini  rentan  terhadap  subjektivitas  dan variasi individu dalam menilai tingkat pemanggangan. Selain itu, faktor-faktor lingkungan seperti pencahayaan  dan  kelelahan  juga  dapat  memengaruhi ketepatan penilaian.
Berdasarkan  hal  tersebut,  diperlukan  adanya pengembangan  metode  yang  lebih  objektif  dan konsisten dalam mengklasifikasikan tingkat pemanggangan  biji  kopi.  Penggunaan  teknologi computer  vision dapat  digunakan  untuk  klasifikasi otomatis  yang  berfungsi  untuk  mengenali  objek  atau informasi  secara  mandiri  tanpa  intervensi  manusia. Teknologi computer  vision ,  yang  melibatkan image classification dan machine learning [6], memungkinkan  sistem  untuk  melakukan  identifikasi biji kopi tersebut.
Prosesnya  mirip  dengan  memberikan  mata kepada  komputer  untuk  memahami  dan  mengenali objek  di  sekitarnya,  dengan  memanfaatkan  berbagai algoritma  dan  teknik  yang  telah  dipelajari  dari  data yang  telah  ada.  Hal  ini  memungkinkan  sistem  untuk
memproses  informasi  visual,  mengklasifikasikan objek, dan membuat keputusan berdasarkan informasi yang  diperoleh  dari  citra  yang  dianalisis  secara otomatis.
Dalam  proses  pengolahan  citra,  terdapat serangkaian langkah yang digunakan untuk mengidentifikasi  biji kopi dengan  menggunakan pola atau karakteristik khusus dari biji tersebut. Proses ini dikenal  sebagai  ekstraksi  fitur,  yang  bertujuan  untuk mengurangi kompleksitas data citra agar mempermudah  analisis  dan  pengolahan  citra  lebih lanjut [7].
Ekstraksi fitur merupakan langkah penting dalam image processing dan computer vision . Pada tahap ini, citra  diubah  menjadi  bentuk  angka  atau  huruf,  yang kemudian  digunakan  untuk  mengenali  pola  dalam proses  klasifikasi  [8].  Jumlah  fitur  yang  diambil mempengaruhi  seberapa  baik  citra  diklasifikasikan karena  fitur  yang  baik  akan  membuat  mesin  yang belajar  lebih  baik  dalam  memahami  pola  dalam  data yang digunakan.
Color  histogram merupakan  salah  satu  metode fitur  ekstraksi  yang  dapat  mengekstraksi  informasi mengenai warna dari suatu citra. Teknik ini digunakan untuk  menganalisis  sebaran  warna  pada  objek  yang terlihat  dengan  cara  menghitung  jumlah  piksel  dari setiap bagian rentang warna. Hal ini dapat membantu dalam memperoleh nilai yang mencerminkan distribusi warna dalam citra tersebut [9].
Sedangkan,  untuk  mengklasifikasikan  biji  kopi berdasarkan  representasi  visual  yang  dihasilkan  dari color  histogram ,  metode  klasifikasi  yang  digunakan yaitu support  vector  machine (SVM).  SVM merupakan  salah  satu  algoritma machine  learning yang  efektif  dalam  klasifikasi  data.  Dalam  metode SVM, dataset  diwakili sebagai titik-titik dalam ruang multidimensi,  di  mana  setiap  titik  data  memiliki koordinat  tertentu  sesuai  dengan  nilainya.  Algoritma ini  kemudian  mencari hyperplane (bidang  pemisah) untuk memisahkan dengan baik antara dua kelas data tersebut [10].
Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk menerapkan color  histogram dan  SVM  guna mengembangkan  metode  yang  lebih  objektif  dan akurat dalam mengklasifikasikan biji kopi berdasarkan tingkat  pemanggangan.  Sehingga,  diharapkan  dapat memberikan  solusi  yang  lebih  handal  dalam  industri kopi  untuk  meningkatkan  konsistensi  dan  akurasi dalam pemilihan biji kopi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Dede  Herman
Suryana  dan  Wahyu  Kusuma  Raharja  mengenai penerapan kecerdasan buatan untuk mengklasifikasikan  tingkat  kematangan  biji  kopi selama  proses  pemanggangan.  pada  penelitian  ini metode  yang  digunakan  adalah convolution  neural network (CNN) dimana hasil yang diperoleh yaitu nilai
akurasi  sebesar  94,79%  untuk  data  pelatihan  dan sebesar 85,83% untuk data uji [3].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ade  Febri  Syah Putra,  Jayanta,  dan  Mayanda  Mega  Santoni  untuk menentukan tingkat kematangan biji kopi berdasarkan hasil  pemanggangan  dengan  memanfaatkan  metode identifikasi  warna  RGB  dan  klasifikasi  jarak minimum. Data latih dan uji telah dibagi menggunakan validasi  silang k-fold dengan k=5, dan  hasil rata-rata akurasi yang dihasilkan sebesar 89.63% [11].
Selanjutnya  penelitian  dilakukan  oleh  T  H Nasution  dan  U  Andayani  mengenai  pengenalan tingkat  pemanggangan  biji  kopi  yang  sudah dipanggang  menggunakan image  processing dan neural  network . Hasil  yang diperoleh pada penelitian ini menunjukan akurasi sebesar 97,5% [12].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Jun  Noel  C. Sarino,  Melvin  M.  Bayas,  Edwin  R.  Arboleda, Emeline  C.  Guevarra  dan  Rhowel  M.  Dellosa mengenai  klasifikasi  derajat  pemanggangan  biji  kopi menggunakan image  processing dan neural  network . Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  yang diusulkan mampu mengidentifikasi tingkat pemanggangan  biji  kopi  dengan  akurasi  sebesar 97,22% [13].

## 2.2. Computer vision
Computer  vision adalah  cabang  ilmu  komputer yang  bertujuan  untuk  memberikan  kemampuan  pada mesin atau komputer untuk memahami, menganalisis, dan  menafsirkan  visual  dari  dunia  nyata.  Bidang  ini berusaha  meniru  kemampuan  visual  manusia  dengan menggunakan teknologi dan algoritma untuk mengolah  gambar  atau  video,  memungkinkan komputer  untuk  mengenali  objek,  pola,  dan  konteks dalam gambar atau video yang diprosesnya [14].

## 2.3. Color Histogram
Color  histogram adalah  salah  satu  teknik  yang sering digunakan untuk mengekstraksi ciri-ciri warna dari  sebuah  citra  karena  mampu  mewakili  informasi tentang  warna  dari  berbagai  sudut  pandang  yang berbeda [15].

## 2.4. Support Vectore Machine
SVM  ( Support  Vector  Machine )  merupakan sebuah  metode  dalam data  mining yang  termasuk dalam kategori supervised learning . Fokus utama dari metode ini adalah menemukan hyperplane terbaik dari sekumpulan hyperplane yang  ada.  SVM  berupaya mencari  fungsi  pemisah  yang  optimal  untuk memisahkan dua set data dari dua kelas yang berbeda [16] .

## 2.5. Evaluasi Model
Evaluasi  merupakan  langkah  akhir  dari  proses Knowledge Discovery in Database (KDD). Pada tahap ini,  bertujuan  untuk  mengungkapkan  pengetahuan yang telah ditemukan secara  lebih  mudah dimengerti dengan  menggunakan  penyajian  yang  menarik.
Metode pengujian yang digunakan pada penelitian ini diantaranya mencari nilai precision, recall, f-measure , accuracy dan confusion matrix [17] .
2.5.1. Precision Precision merupakan  rasio  antara  jumlah  data positif  yang  diprediksi  dengan  benar  terhadap  total data yang diprediksi sebagai positif, yang mencerminkan  perbandingan  antara  data  yang  benar dan salah yang diprediksi sebagai positif [18].

## 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 =   ∑ 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝑃𝐹 (1)

## 2.5.2. Recall
Recall merupakan  proporsi  dari  data  positif yang  telah  diidentifikasi  secara  benar  dibandingkan dengan  total  data  yang  sebenarnya  positif  dan  yang telah diidentifikasi dengan benar bersama dengan data positif yang tidak teridentifikasi (salah negatif) [18].

## 𝐴𝑙𝑙 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 =   ∑ 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (2)

## 2.5.3. Accuracy
Akurasi digunakan untuk mengevaluasi keakuratan  dari  setiap  kernel [18].  Hal  ini  merujuk pada tingkat kebenaran atau ketepatan dari hasil yang diperoleh  dibandingkan  dengan  nilai  sebenarnya dalam suatu proses pengukuran atau prediksi.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = ∑ 𝑇𝑃 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑥 100%                          (3)
2.5.4. Confusion Matrix Confusion  matrix ,  atau  disebut  juga error matrix ,  merupakan  metode  yang  digunakan  untuk mengukur keakuratan dalam klasifikasi atau supervised learning . Dalam metode ini, terdapat empat kemungkinan  hasil  antara  prediksi  dan  realita  yaitu true positive (TP)  untuk data yang diprediksi dengan benar  sebagai  positif, true  negative (TN)  untuk  data negatif  yang  diprediksi  dengan  benar, false  positive (FP)  merupakan  kesalahan  dalam  mendeteksi  data negatif  sebagai  positif,  serta false  negative (FN) menunjukkan kesalahan dalam mendeteksi data positif sebagai negatif [19].

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  proses  metodologi  penelitian  untuk menentukan  pemilihan  biji  kopi  berdasarkan  tingkat kematangan,  terdapat  serangkaian  langkah  yang dilakukan  mulai  dari  studi  literatur,  penggunaan dataset,  pra  pemrosesan  citra,  ekstraksi  fitur, klasifikasi, sampai dengan evaluasi penelitian. Adapun langkah penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Metode Penelitian
Berdasarkan  metode  penelitian  pada  gambar  1, langkah  awal  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini adalah  melakukan  studi  literatur  yang  mendukung proses penelitian,  mengidentifikasi, dan  menganalisis masalah  yang  mendukung  penelitian  mengenai  biji kopi tersebut.
Tahap  kedua  yang  dilakukan  yaitu  penggunaan dataset  biji  kopi  yang  akan  diujikan. Dataset ini memiliki  4  jenis  biji  kopi  yang  menggambarkan tingkat kematangan dari masing-masing biji kopi yaitu green, light, medium dan dark.
Green Light Medium Dark Gambar 2. Dataset Biji Kopi
Langkah selanjutnya yaitu tahap pra-pemrosesan dilakukan untuk menyiapkan data sebelum dimasukkan  ke  dalam  model  yang  akan  digunakan. Langkah ini mencakup pengubahan ukuran citra untuk memungkinkan  proses  pemodelan  yang  lebih  cepat. Langkah  berikutnya  adalah  menentukan  pembagian antara  data  latih  dan  data  uji  yang  akan  digunakan dalam  proses  pemodelan,  dengan  menggunakan perbandingan  80%  data  latih  dan  20%  data  uji. Selanjutnya, dilakukan penyesuaian skala pada citra.
Setelah data dipersiapkan maka tahap selanjutnya adalah  melakukan  ekstraksi  fitur.  Pada  tahapan  ini
metode yang akan digunakan adalah metode ekstraksi fitur color  histogram.  Color  Histogram merupakan metode yang digunakan untuk menggambarkan variasi warna dalam suatu gambar dengan menghitung jumlah kemunculan setiap warna. Teknik  ini  memungkinkan pembentukan representasi warna dengan cepat, namun memerlukan  proses  kuantifikasi  warna  di  mana komponen  warna  dibagi  ke  dalam  interval  tertentu [20].
Hasil  dari  ekstraksi  fitur  kemudian  masuk  ke tahap modelling atau klasifikasi. Klasifikasi yang akan dilakukan  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode support  vectore  machine dimana  metode  ini  dimulai dari  penentuan  kernel  atau  parameter  yang  sesuai dengan data. Pada penelitian ini kernel yang digunakan yaitu  linear.  Kemudian  dilakukan hyperplane terbaik yang memiliki jarak terbesar dari data-data kelas yang berbeda. Dimana hyperplane ini merupakan garis atau bidang  yang  memisahkan antara data-data dari setiap kelas atau kategori. Sedangkan margin mengacu pada jarak antara hyperplane dengan titik data terdekat dari masing-masing kelas [21].
Setelah pelatihan, model dievaluasi menggunakan  data  validasi  (data  yang  belum  dilihat oleh  model  selama  pelatihan)  untuk  melihat  kinerja dari  model  yang  diterapkan  pada  dataset  tersebut. Kemudian  dilakukan  evaluasi  model  untuk  melihat nilai akurasi yang dihasilkan dari model yang diujikan. Untuk menggambarkan kinerja dari model klasifikasi, dibuat tabel confusion matrix dan classification report.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Citra  biji  kopi  yang digunakan dalam  penelitian ini memiliki 4 kelas biji kopi dengan berbagai macam tingkat proses pemanggangan biji kopi yang dilakukan di  "Bona  Coffee,"  yang  terletak  di  JJ  Mall  Jatujak. Terdapat  empat  tingkatan  pemanggangan  yang dilakukan pada biji kopi tersebut. Biji kopi hijau (kelas green ) atau yang belum dipanggang berasal dari Laos Typica Bolaven (arabica) sebanyak 400 citra. Biji kopi Laos  Typica  Bolaven  dipanggang  secara  ringan  atau kelas  light  (arabica)  sebanyak  400  citra.  Kemudian, Doi Chaang (arabica) dipanggang secara sedang (kelas medium)  sebanyak  400  citra,  sementara  Brazil Cerrado  dipanggang  secara  gelap  atau  kelas  dark (arabica)  sebanyak  400  citra  [22]  total  keseluruhan citra yang digunakan sebanyak 1600 citra.
Pengujian  dilakukan  dimulai  dari  tahapan  pra pemrosesan,  ekstraksi  fitur,  klasifikasi  dan  evaluasi model.  Persentase  data  uji  dan  data  latih  yang digunakan pada penelitian ini menggunakan rasio 8:2 sehingga  data  yang  digunakan  sebanyak  320  citra untuk  data  uji  dan  1280  citra  untuk  data  latih. Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  bantuan tools jupyter  notebook dengan  bahasa  pemrograman python .
Setelah  tahap  persiapan  data,  masuk  kedalam tahap  ekstraksi  fitur  menggunakan  color  histogram. Proses  ekstraksi  fitur  ini  melibatkan  pengukuran
distribusi  warna  dalam  citra.  Beberapa  ciri  ekstraksi yang diperoleh dari color histogram meliputi:
1) Distribusi  warna  untuk  menunjukkan  seberapa sering warna tertentu muncul dalam citra. Hal ini memberikan  informasi  tentang  keberadaan  dan persebaran warna dalam gambar.
2) Frekuensi kemunculan warna untuk mendeskripsikan  seberapa  banyak  dan  seberapa sering setiap warna  muncul dalam  citra.  Hal  ini bertujuan  untuk  dapat  memberikan  gambaran tentang dominasi warna tertentu dalam citra.
3) Bentuk  kurva  histogram  yang  bertujuan  untuk menunjukkan pola distribusi warna.
4) Informasi tentang kontras warna yang bertujuan untuk  dapat  memberikan  petunjuk  tentang perbedaan  warna  yang  signifikan  dalam  citra, yang dapat berpengaruh pada deteksi objek atau fitur tertentu.
Setelah proses ekstraksi fitur dilakukan masuk ke tahap pemodelan atau klasifikasi dengan menggunakan  algoritma support  vectore  machine . Pemilihan metode ekstraksi fitur color histogram dan support  vectore machine dilakukan  berdasarkan hasil komparasi  dari  pengujian  yang  dilakukan.  Berikut merupakan  pengujian yang  dilakukan  dengan menerapkan  metode  ekstraksi  fitur color  histogram dengan  pengujian  beberapa  metode  klasifikasi machine learning yang dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Perbandingan Ekstraksi Fitur Color Histogram
No Metode Klasifikasi Nilai Akurasi 1 Naïve Bayes (NB) 89,89% 2 Classification and Regression Trees (CART) 95,52% 3 Linear Discriminant Analysis (LDA) 96,56% 4 K-Nearest Neighbors (KNN) 97,29% 5 Logistic Regression (LR) 97,70% 6 Random Forest (RF) 98,64% 7 Support Vectore Machine (SVM) 98,95%
Tabel  1.  Menunjukan  penerapan  metode ekstraksi  fitur color  histogram menghasilkan  nilai akurasi  yang  sangat baik terutama dengan kombinasi metode  klasifikasi support  vectore  machine (SVM) yaitu  sebesar  98,95%.  Hasil  tersebut  menunjukkan tingkat  keberhasilan  dalam  mengklasifikasikan  citra biji kopi berdasarkan fitur yang diekstraksi dari color histogram. Selain  itu  dilakukan  penerapan  metode ekstraksi  fitur  lainnya  dengan  menggunakan  metode ekstraksi fitur haralick, yang dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Perbandingan Ekstraksi Fitur Haralick No Metode Klasifikasi Nilai Akurasi 1 Naïve Bayes (NB) 75,31% 2 Classification and Regression Trees (CART) 75,52% 3 Logistic Regression (LR) 76,97% 4 K-Nearest Neighbors (KNN) 78,64%
No Metode Klasifikasi Nilai Akurasi 5 Linear Discriminant Analysis (LDA) 78,95% 6 Support Vectore Machine (SVM) 80,93% 7 Random Forest (RF) 82,08%
Pada  tabel  2  penerapan  metode  ekstraksi  fitur haralick pada  dataset  biji  kopi  menghasilkan  nilai akurasi  yang cukup  baik  namun tidak  lebih  baik  dari penerapan  ekstraksi  fitur color  histogram .  Nilai akurasi  yang  dihasilkan  berada  pada  rentang  70% hingga  80%.  Selain  itu  dilakukan  perbandingan lainnya  dengan  menggunakan  metode  ekstraksi  fitur hu-moment yang dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Perbandingan Ekstraksi Fitur Hu-Moment No Metode Klasifikasi Nilai Akurasi 1 Naïve Bayes (NB) 32,91% 2 Classification and Regression Trees (CART) 34,47% 3 Support Vectore Machine (SVM) 38,43% 4 Logistic Regression (LR) 38,75% 5 Linear Discriminant Analysis (LDA) 40,41% 6 K-Nearest Neighbors (KNN) 40,93% 7 Random Forest (RF) 43,95%
Pada tabel 3 penerapan metode ekstraksi fitur hu- moment pada  dataset  biji  kopi  menghasilkan  nilai akurasi  yang  kurang  baik  dibandingkan  dengan penerapan ekstraksi fitur color histogram dan haralick dimana nilai akurasi yang dihasilkan pada rentang 30 hingga  40%.  Selain  itu,  perbandingan  tambahan dilakukan  dengan  menerapkan  metode  ekstraksi  fitur zernike, yang dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Perbandingan Ekstraksi Fitur Zernike No Metode Klasifikasi Nilai Akurasi 1 Classification and Regression Trees (CART) 29,58% 2 K-Nearest Neighbors (KNN) 31,97% 3 Naïve Bayes (NB) 35,00% 4 Random Forest (RF) 35,00% 5 Support Vectore Machine (SVM) 35,20% 6 Logistic Regression (LR) 35,31% 7 Linear Discriminant Analysis (LDA) 35,31%
Pada  tabel  4  penerapan  metode  ekstraksi  fitur zernike pada  dataset  biji  kopi  menghasilkan  nilai akurasi  yang  kurang  baik  dibandingkan  dengan penerapan  ekstraksi  fitur  lainnya.  Perbandingan penerapan  metode  ekstraksi  fitur  pada  penelitian  ini setelah  di  evaluasi  menghasilkan  bahwa  penerapan metode color  histogram memberikan  nilai  akurasi yang  paling  baik  dengan  di  kombinasikan  metode klasifikasi support  vectore  machine serta  pembagian rasio data sebesar 8:2 dengan hasil sebesar 98,95%.
Pengujian  lain  dilakukan  dengan  pembagian rasio data latih dan data uji 7:3  dan 9:1  dimana hasil dari  pengujian  tersebut  menghasilkan  nilai  akurasi yang baik akan tetapi tidak sebaik hasil yang diberikan oleh  pembagian  rasio  data  8:2.  Pengujian  dilakukan dengan skema penerapan metode ekstraksi fitur color histogram dan support  vectore machine dimana hasil pengujian tersebut dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Perbandingan Rasio Data No Rasio Data Nilai Akurasi 1 70% Data Latih dan 30% Data Uji 98,88% 2 80% Data Latih dan 20% Data Uji 98,95% 3 90% Data Latih dan 10% Data Uji 98,88%
Sehingga  dapat  ditentukan  setelah  beberapa pengujian  yang  dilakukan  mulai  dari  penerapan beberapa  metode  ekstraksi  fitur,  metode  klasifikasi maching  learning  dan  rasio  data  latih  dan  data  uji, maka  dapat  ditentukan  kombinasi  metode  ekstraksi fitur color  histogram dan support  vectore  machine serta  rasio  data  8:2  menghasilkan  nilai  akurasi  atau performa  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan lainnya.  Hasil  dari  kombinasi  tersebut  kemudian dievaluasi  menggunakan confusion  matrix yang merupakan  sebuah  tabel  yang  menunjukkan  kinerja pengklasifikasi  dengan  membandingkan  jumlah  data label yang diklasifikasikan dengan label aslinya. Tabel confusion  matrix hasil  dari  metode  yang  digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Confusion Matrix
P redi cted V a lue s Green 42 0 0 0 Light 0 41 0 0 Medium 0 0 55 0 Dark 1 0 1 52 Green Light Medium Dark

## Actual Values
Tabel 6 menunjukkan hasil jumlah prediksi yang benar  pada  setiap  kelas.  Pada  tabel  tersebut menunjukkan bahwa terdapat 42 citra yang diprediksi dengan  benar untuk kelas green , 41  citra untuk kelas light , 55 citra terprediksi sebagai kelas medium dan 52 citra  terprediksi  sebagai  kelas dark .  Akan  tetapi terdapat 1 citra terprediksi dark akan tetapi sebenarnya adalah green dan  1  citra  terprediksi dark akan  tetapi sebenarnya  adalah medium .  Secara  keseluruhan  data yang terprediksi benar lebih banyak dibandingkan data yang terprediksi salah.
Berdasarkan  nilai  pada  confusion  matrix  yang telah  diperoleh,  dapat  dihitung  nilai  akurasi, recall , dan  presisi  dapat  dihitung.  Di  bawah  ini  merupakan proses  perhitungan  manual  untuk  mendapatkan  nilai accuracy , recall dan precision .
1) Menghitung Nilai Accuracy 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = ∑ 𝑇𝑃
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑥 100%                          (4) = 42+41+55+52 192 𝑥 100%
= 98,95%
2) Menghitung Nilai Recall 𝐴𝑙𝑙 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 =   ∑ 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (5) = 𝑇𝑃(0) TP(0) + FN(0) + 𝑇𝑃(1) TP(1) + FN(1) + 𝑇𝑃(2) TP(2) + FN(2) + 𝑇𝑃(3)
TP(3) + FN(3)
= 42 42 + 0 + 41 41 + 0 + 55 55 + 0 + 52
52 + 2
= 1 + 1 + 1 + 0,96
= 3,96
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑅(0) + 𝑅(1) + 𝑅(2) + 𝑅(3) 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑒𝑙𝑎𝑠 𝑥 100% = 1 + 1 + 1 + 0,96 4 𝑥 100% =   99,07%
3) Menghitung Nilai Precision 𝐴𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 =   ∑ 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (6) = 𝑇𝑃(0) TP(0) + FP(0) + 𝑇𝑃(1) TP(1) + FP(1) + 𝑇𝑃(2) TP(2) + FP(2) +
𝑇𝑃(3) TP(3) + FP(3) = 42 42 + 1 + 41 41 + 0 + 55 55 + 1 + 52
52 + 0
= 0,97 + 1 + 0,98 + 1
= 3,95 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑃(0) + 𝑃(1) + 𝑃(2) + 𝑃(3) 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑒𝑙𝑎𝑠 𝑥 100% = 0,97 + 1 + 0,98 + 1 4 𝑥 100%
= 0,97 + 1 + 0,98 + 1
4 𝑥 100% =   98,75%
Berdasarkan  perhitungan  tersebut  terlihat  nilai accuracy sebesar 98,95%, recall sebesar 99,07% dan precision sebesar  98,75%  hasil  tersebut  menunjukan tingkat  keberhasilan  dari  penerapan  metode  yang digunakan. Sehingga pemilihan metode yang diujikan pada  penelitian  ini  sesuai  dengan  kebutuhan  data karena memberikan performa yang baik.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  dengan menerapkan  metode  ekstraksi  fitur color  histogram dan support vector machine (SVM) untuk mengklasifikasikan  tingkat  pemanggangan  biji  kopi, diperoleh  kesimpulan  bahwa  kedua  teknik  tersebut memberikan  hasil  yang  sangat  baik  dengan  tingkat akurasi  mencapai  98,95%.  Hasil  ini  menunjukkan efektivitas teknologi ini dalam mengklasifikasikan biji kopi  berdasarkan  ciri  visualnya  terkait  tingkat pemanggangan. Color  histogram membantu  dalam mengidentifikasi ciri visual biji kopi, sedangkan SVM mampu  mengelompokkan  biji  kopi  dengan  baik. Penerapan teknologi ini dapat meningkatkan konsistensi dan obyektivitas dalam pemilihan biji kopi industri, mengurangi pengaruh subjektivitas manusia. Namun untuk pengembangan lebih lanjut, disarankan untuk  memperluas  dan  memperkaya dataset dengan citra  yang  lebih  beragam  serta  mencoba  menerapkan metode deep learning .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Y. T. Chang, M. C. Hsueh, S. P. Hung, J. M. Lu, J.  H.  Peng,  and  S.  F.  Chen,  “Prediction  of specialty  coffee  flavors  based  on  near-infrared spectra  using  machine‑  and  deep-learning methods,” J. Sci. Food Agric. , vol. 101, no. 11, pp. 4705–4714, 2021, doi: 10.1002/jsfa.11116.
[2]  K.  Przybył et  al. ,  “Application  of  Machine Learning  to  Assess  the  Quality  of  Food Products—Case Study: Coffee Bean,” Appl. Sci. , vol. 13, no. 19, 2023,
doi:
10.3390/app131910786.
[3]  D.  Herman  Suryana  and  W.  Kusuma  Raharja, “Applying Artificial Intelligence to Classify the Maturity  Level  of  Coffee  Beans  During Roasting,” Int. J. Eng. Sci. Inf. Technol. , vol. 3, no. 2, pp. 97–105, 2023, doi: 10.52088/ijesty.v3i2.461.
[4]  D. S. Leme, S. A. da Silva, B. H. G. Barbosa, F. M. Borém, and R. G. F. A. Pereira, “Recognition of coffee roasting degree using a computer vision system,” Comput. Electron. Agric. , vol. 156, no. November  2018,  pp.  312–317,  2019,  doi: 10.1016/j.compag.2018.11.029.
[5]  V. Sari, F. Firdausi, and Y. Azhar, “Perbandingan Prediksi Kualitas Kopi Arabika dengan Menggunakan  Algoritma  SGD,  Random  Forest dan  Naive  Bayes,” Edumatic  J.  Pendidik. Inform. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  1–9,  2020,  doi: 10.29408/edumatic.v4i2.2202.
[6]  S.  K.  Wildah,  A.  Latif,  A.  Mustopa,  and  M.  S.
Maulana,  “Klasifikasi  Penyakit  Daun  Kopi Menggunakan  Kombinasi  Haralick  ,  Color Histogram dan Random Forest Classification of Coffee  Leaf  Disease  Using  a  Combination  of Haralick , Color Histogram and Random Forest,” vol. 11, no. 1, 2023,
doi: 10.26418/justin.v11i1.60985.
[7]  E.  H.  Rachmawanto  and  H.  P.  Hadi,  “Optimasi Ekstraksi  Fitur  Pada  Knn  Dalam  Klasifikasi Penyakit Daun Jagung,” Dinamik , vol. 26, no. 2, pp. 58–67, 2021, doi:
10.35315/dinamik.v26i2.8673.
[8]  M. S. Wibawa and K. D. P. Novianti, “Reduksi Fitur  untuk  Optimalisasi  Klasifikasi  Tumor Payudara  Berdasarkan  Data  Citra  FNA,” Konf. Nas. Sist. Inform. , pp. 73–78, 2017.
[9]  S.  Agustiani,  Y.  T.  Arifin,  A.  Junaidi,  S.  K. Wildah,  and  A.  Mustopa,  “Klasifikasi  Penyakit Daun  Padi  menggunakan  Random  Forest  dan Color Histogram,” vol. 10, no. 1, 2022.
[10]  J.  Kusuma,  A.  Jinan,  M.  Zulkarnain  Lubis, Rosnelly,  and  R.  Rosnelly,  “Komparasi Algoritma  Support  Vector  Machine  Dan  Naive Bayes  Pada  Klasifikasi  Ras  Kucing,” J.  Ilmu Komput. dan Teknol. Infrmasi , vol. 14, no. 1, pp. 8–12, 2022.
[11]  M. Putra, Ade Febri Syah., Jayanta., Santoni, M., “Penentuan Level Kematangan
Kopi Berdasarkan  Hasil  Roasting  Menggunakan Metode Deteksi RGB dan Klasifikasi  Minimum
Distance,” Molecules ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  1–12, 2020, [Online]. Available: http://clik.dva.gov.au/rehabilitation-library/1- introduction- rehabilitation%0Ahttp://www.scirp.org/journal/ doi.aspx?DOI=10.4236/as.2017.81005%0Ahttp: //www.scirp.org/journal/PaperDownload.aspx? DOI=10.4236/as.2012.34066%0Ahttp://dx.doi.o rg/10.1016/j.pbi.201
[12]  T. H. Nasution and U. Andayani, “Recognition of Roasted  Coffee  Bean  Levels  using  Image Processing and Neural Network,” J. Phys. Conf. Ser. ,  vol.  755,  no.  1,  2016,  doi:  10.1088/1742- 6596/755/1/011001.
[13]  J. N. C. Sarino, M. M. Bayas, E. R. Arboleda, E. C. Guevarra, and R. M. Dellosa, “Classification of  coffee  bean  degree  of  roast  using  image processing  and  neural  network,” Int.  J.  Sci. Technol.  Res. ,  vol.  8,  no.  10,  pp.  3231–3233, 2019.
[14]  T. A. Dompeipen, S. R. U. . Sompie, and M. E. . Najoan,  “Computer  Vision  Implementation  for Detection and Counting the Number of Humans,”
J. Tek. Inform. , vol. 16, no. 1, pp. 65–67, 2021.
[15]  M.  G.  T.  Akbar  and  H.  Leidiyana,  “Klasifikasi pada  Citra  Bunga  dengan  Ekstraksi  Fitur  Color Histogram,” Format  J. Ilm. Tek. Inform. , vol. 12,
no. 1, p. 54, 2023,
doi:
10.22441/format.2023.v12.i1.007.
[16]  K.  R.  Kavitha,  K.  V.  Aiswarya  Rajan,  and  A. Pillai,  “An  Improved  Feature  Selection  and Classification  of  Gene  Expression  Profile  using SVM,” 2019  2nd  Int.  Conf.  Intell.  Comput.
Instrum.  Control  Technol.  ICICICT  2019 ,  pp. 1033–1037,
2019, doi: 10.1109/ICICICT46008.2019.8993358.
[17]  Oryza Habibie Rahman, Gunawan Abdillah, and Agus Komarudin, “Klasifikasi Ujaran Kebencian pada  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan Support  Vector  Machine,” J.  RESTI  (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 1, pp. 17– 23, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i1.2700.
[18]  N.  Arifin,  U.  Enri,  and  N.  Sulistiyowati, “Penerapan  Algoritma  Support  Vector  Machine (SVM)  dengan  TF-IDF  N-Gram  untuk  Text Classification,” STRING  (Satuan  Tulisan  Ris. dan Inov. Teknol. , vol. 6, no. 2, p. 129, 2021, doi: 10.30998/string.v6i2.10133.
[19]  M. D. Purbolaksono, M. Irvan Tantowi, A. Imam Hidayat,  and  A.  Adiwijaya,  “Perbandingan Support Vector Machine dan Modified Balanced Random  Forest  dalam  Deteksi  Pasien  Penyakit Diabetes,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 2, pp. 393–399, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i2.3008.
[20]  C.  P.  Beauty  and  Y.  A.  Sari,  “Temu  Kembali Citra  Makanan  Menggunakan  Color  Histogram Dan Local Binary Pattern,” J. Pengemb. Teknol. Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  3,  no.  6,  pp.  5514– 5520, 2019.
[21]  H.  N. Irmanda  and  Ria  Astriratma,  “Klasifikasi Jenis  Pantun  Dengan  Metode  Support  Vector Machines (SVM),” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol.  Informasi) ,  vol.  4,  no.  5,  pp.  915–922, 2020, doi: 10.29207/resti.v4i5.2313.
[22]  S.  Ontoum,  T.  Khemanantakul,  P.  Sroison,  T. Triyason,  and  B.  Watanapa,  “Coffee  Roast Intelligence,” 2022, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2206.01841