## Deteksi Tingkat Kematangan Buah Pinang Menggunakan Metode Support Vector Machine Berdasarkan Warna Dan Tekstur
Detecting the Level of Ripeness of Areca Fruit Using the Support Vector Machine Method Based on Color and Texture
Regolinda Maneno 1) , Budiman Baso 2) , Patricia G. Manek 3) , Kristoforus Fallo 4)
1)-4) Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Pertanian Sains dan Kesehatan, Universitas Timor Jl. Km. 09, Kelurahan Sasi, Kecamantan Kota Kefamemanu, TTU, NTT, 85613.
Riwayat: Copyright ©2023, JITU, Submitted : 27 September 2023 ; Revised: 30 September 2023 ; Accepted: 30 September 2023 ; Published: 30 September 2023
DOI : 10.32938/jitu.v3i2.5323
Abstract - This research aims to build a detection system for areca fruit ripeness levels by utilizing digital image processing  involving  texture  and  color  features.  The initial  stage  in  the  research  is  pre-processing  image data  so  that  it  can  be  prepared  for  the  next  process, namely  feature  extraction.  The  texture  feature extraction process is carried out using the Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) to extract Correlation values,  while  color  feature  extraction  is  carried  out using  the  Color Moments  method with  a  focus  on  the Mean  value.  Classification  with  Support  Vector Machine  (SVM)  is  carried  out  based  on  features  that have  been  extracted  previously,  while  the  parameters tested  are  kernel  types,  namely  Linear,  Gaussian, Polynomial in the SVM algorithm. The results obtained show that all performance matrices of the Polynomial kernel outperform other kernels with Accuracy results obtained  at  90.90%,  Precision  90.90%, Recall  92.30% and  F1-Score  reaching  91.60%  in  the  level  detection process. ripeness of areca nut.
Keywords - Buah pinang, Color moments, GCLM,  SVM.
Abstrak  -  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membangun sistem deteksi tingkat kematangan buah pinang dengan memanfaatkan pengolahan citra digital yang melibatkan fitur-fitur tekstur dan warna. Tahapan awal dalam  penelitian  adalah  melakukan  Pre-processing data  citra  agar  dapat  disiapkan  untuk  proses selanjutnya, yaitu ekstraksi fitur. Proses ekstraksi fitur tekstur  dilakukan  dengan  menggunakan  Gray  Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) untuk mengambil nilai Correlation, sementara ekstraksi fitur warna dilakukan dengan  metode  Color  Moments  dengan  fokus  pada nilai  Mean.  Klasifikasi  dengan  Support  Vector Machine  (SVM)  dilakukan  berdasarkan  fitur  yang telah  diekstraksi  sebelumnya,  adapun  parameter yang diujicobakan  adalah  jenis  kernel  yaitu  Linear, Gaussian, Polynomial pada algoritma SVM. Dari hasil yang  diperoleh  menunjukan  semua  matrik  performa dari kernel Polynomial mengungguli kernel yang lain
dengan hasil Accuracy yang diperoleh sebesar 90,90%, Precision  90,90%,  Recall  92,30%  dan  F1-Score mecapai 91,60% pada proses deteksi tingkat kematangan buah pinang.
Kata  kunci  –  Buah  pinang,  Color  moments,  GCLM, SVM.

## I. P ENDAHULUAN

## A. Latar Belakang
Pinang  merupakan  buah  yang  tumbuh  pada  pohon pinang dengan Bahasa Latin Areca catechu dan tumbuh di zona tropis di Asia dan Pasifik. Buah pinang memiliki kulit yang keras dan biji di dalamnya dapat dikonsumsi setelah  kulitnya  dikupas.  Pada  umumnya,  buah  pinang digunakan  sebagai  satu  komponen  dalam  ramuan  sirih, yang sering dipergunakan dalam beragam adat kebiasaan di  sejumlah  negara  di  wilayah  Asia  dan  Pasifik. Penggunaan  sirih  ini  umumnya  terhubung  dengan beragam peristiwa sosial seperti pernikahan dan upacara adat.  Dalam  upacara  adat,  sering  kali  buah  pinang dijadikan bagian dari upacara ritual atau sebagai bentuk penghargaan terhadap tamu [1], [2]. Di samping itu, buah pinang juga memiliki nilai ekonomi di wilayah Timor, di mana  beberapa  masyarakat  di  pedesaan  mengandalkan penjualan buah pinang sebagai sumber pendapatan.
Dalam  konteks  pertanian,  buah  pinang  memiliki karakteristik  unik  yang  dapat  dikenali  melalui  warna kulitnya.  Buah  pinang  yang  memiliki  kulit  berwarna hijau  dapat  dianggap  sebagai  buah  pinang  yang  masih mentah,  sementara  buah  pinang  dengan  kulit  yang berwarna kekuningan menunjukkan bahwa buah pinang tersebut  sudah  matang  [3].  Pada  penelitian  ini,  kami mengembangkan  sebuah  aplikasi  berbasis  pemrosesan citra  yang  bertujuan  untuk  mendeteksi  tingkat kematangan  buah  pinang  menggunakan  metode  SVM berdasarkan warna kulitnya.
Penelitan  sebelumnya  yang  melakukan  identifikasi kematangan  buah  pinang  dilakukan  oleh  Patricia  dkk (2022), yang mengembangkan sistem pengenalan tingkat kematangan  buah  pinang  berbasis  pemrosesan  citra
*) Penulis korespondensi (Regolinda Maneno) Email: regolinda@unimor.ac.id
digital  dengan  memanfaatkan  fitur  tekstur Gray  Level Co-Occurrence  Matrix dan  warna  melalui Color Moments .  Setelah  memperoleh  fitur  dari  citra, selanjutnya  melakukan  klasifikasi  dengan  metode K- Nearest  Neighbor (KNN).  Sebagai  bagian  dari eksperimen,  pengujian  dilakukan  terhadap  penentuan jumlah  " Neighbors "  pada  algoritma  KNN.  Hasil pengujian  menunjukkan  bahwa  dengan  menggunakan  1 " Neighbor "  pada  KNN classifier ,  sistem  memperoleh tingkat  akurasi  tertinggi  sebesar  86,36%  dalam  proses identifikasi tingkat kematangan buah pinang [3].
Rizal, dkk (2022), pada penelitiannya menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM) berdasarkan fitur warna GCLM dalam melakukan deteksi kematangan buah melon, pada penelitian ini algoritma Support Vector Machine (SVM)  mampu  mengatasi  klasifikasi  citra digital, dengan empat fungsi kernel pada algoritma SVM yang  digunakan  yaitu  linear,  polynomial,  sigmoid  dan RBF.  Dalam  penelitian  tersebut,  digunakan  total  650 citra  buah  melon  sebagai  dataset,  yang  terdiri  dari  250 citra yang sudah matang, 200 citra setengah matang, dan 200 citra yang belum matang. Proses pengujian data citra dibagi menjadi dua bagian yaitu 80% dari data digunakan untuk  pelatihan  ( training ),  sementara  20%  sisanya digunakan  untuk  pengujian  ( testing ).  Hasil  eksperimen menunjukkan  bahwa  pada  kondisi  di  mana  peneliti menguji dua sudut GLCM dan empat jenis fungsi kernel SVM,  yang  paling  baik  adalah  ketika  menggunakan fungsi kernel linier dengan delapan sudut GLCM. Dalam konfigurasi  ini,  tingkat  akurasi  tertinggi  yang  dicapai sebesar  80%,  dengan  precision  81%  dan  recall  sekitar 80% [4].
Penelitian  oleh  Mulyana  dkk  (2023)  berupa implementasi  tingkat  kematangan  buah  Monk  melalui ekstraksi Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix (GLCM) dan  SVM.  Pada  langkah  perhitungan  GLCM,  sebuah matriks dibentuk dengan berbagai sudut, seperti 0°, 45°, 90°,  dan  135°.  Dari  matriks  ini,  nilai-nilai  fitur  seperti kontras,  homogenitas,  energi,  dan  korelasi  diekstraksi. SVM  digunakan  sebagai  salah  satu  metode  dalam pemrosesan citra digital untuk mengekstraksi fitur. Studi ini  melibatkan  991  dataset  buah  Monk,  yang  terbagi menjadi  dua  kelas:  "Matang"  dengan  635  citra  dan "Belum  Matang"  dengan  356  citra.  Hasilnya  adalah akurasi  tertinggi  yang  diperoleh  pada  parameter  C50, mencapai 89% [5].
Dwi Vernanda dkk (2022) menggunakan SVM dalam melakukan  analisis  data  untuk  mengklasifikasikan tingkat  kematangan  buah  nanas.  Dalam  penelitian  ini, digunakan  299  buah  nanas  yang  terbagi  menjadi  tiga tingkat  kematangan,  yaitu  belum  matang,  setengah matang,  dan  matang.  Tahap  awal  adalah  memproses gambar dengan mengekstraksi komponen warna merah, hijau,  dan  biru,  kemudian  menentukan  parameter- parameter histogram seperti rata-rata, varians, skewness, kurtosis, dan entropi. Metode klasifikasi yang diterapkan adalah Support Vector Machine (SVM), yang digunakan untuk  membuat  model  klasifikasi  selama  proses  panen buah nanas. Hasil klasifikasi berdasarkan data histogram
menunjukkan  tingkat  akurasi  sebesar  65.59%,  presisi 65.99%,  recall  kelas  sebesar  66.25%,  dan f-measure sebesar  66.11%.  Berdasarkan  kurva receiver  operating characteristics , model klasifikasi yang dihasilkan dapat dianggap sebagai classifier yang baik, yang ditunjukkan dengan posisi titik SVM di atas garis threshold [6].
Berdasarkan  permasalahan  yang  terkait  dengan kebutuhan  untuk  mengidentifikasi  tingkat  kematangan buah  pinang  melalui  analisis  citra  digital,  penelitian  ini menggunakan  perpaduan  beberapa  metode  untuk mengenali  tingkat  kematangan  buah  pinang,  yaitu menggabungkan  fitur  warna  dengan  ekstraksi Color Moments dan ekstraksi fitur tekstur menggunakan Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM), serta mengaplikasikannya  dengan  metode  klasifikasi Support
Vector Machine (SVM). Harapannya, dengan pendekatan  ini,  kita  dapat  mengidentifikasi  tingkat kematangan buah pinang secara efektif.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Dalam  penelitian  ini,  terdapat  serangkaian  tahapan yang dilakukan dalam mengembangkan sistem identifikasi  tingkat  kematangan  buah  pinang  berbasis pengolahan citra digital. Tahap awal penelitian dilakukan pra-pemrosesan  pada  data  citra  buah  pinang  yaitu ekstraksi  fitur.  Ekstraksi  fitur  warna  dilakukan  dengan menggunakan  metode Color  Moments ,  sementara ekstraksi  fitur  tekstur  dilakukan  dengan  menggunakan metode Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix (GLCM). Proses  selanjutnya  adalah  melakukan  klasifikasi berdasarkan fitur-fitur yang telah diekstraksi sebelumnya.  Dalam  penelitian  ini,  metode  klasifikasi yang digunakan adalah Support Vector Machine (SVM).
Dataset Citra
Buah Pinang
Praproses Citra
Buah Pinang Ekstraksi Ciri Buah Pinang Split Data ( Hold-out validation )
Data Training 75%
Data
Testing 25% Training Model SVM Deteksi/ Klasifikasi SVM Hasil
Klasifikasi
Evaluasi Hasil Gambar 1 . Diagram alur kerja sistem

## A. Data
Dalam penelitian ini, dataset yang digunakan terdiri dari  citra-citra  buah  pinang  yang  tersimpan  dalam
format .JPG. Citra-citra tersebut memiliki kondisi objek yang  berbeda,  di  mana  buah  pinang  dengan  kulit berwarna  kekuningan  dikategorikan  sebagai  pinang matang,  sementara  buah  pinang  dengan  kulit  berwarna hijau  dikategorikan  sebagai  pinang  mentah.  Dataset  ini terdiri dari 90 citra buah pinang. Contoh data citra buah pinang ditunjukkan dalam Gambar 2 berikut;
(a) (b)
Gambar 2. Buah pinang,
(a) Matang (b) Mentah.

## B. Ekstraksi Fitur
Ekstraksi fitur citra adalah tahapan di mana informasi atau  karakteristik  krusial  dari  suatu  citra  diambil  untuk keperluan  analisis  atau  pengolahan  selanjutnya.  Proses ekstraksi fitur bertujuan untuk mengidentifikasi ciri-ciri khusus dalam suatu citra yang dapat membedakan objek satu dari objek yang lain. Jenis ciri ini mencakup aspek- aspek  seperti  warna,  tekstur,  bentuk  geometris,  ukuran, dan  kontur.  [7].  Dalam  penelitian  ini,  fitur-fitur  yang digunakan  dalam  proses  klasifikasi  atau  identifikasi tingkat  kematangan  buah  pinang  terdiri  dari  dua  jenis, yaitu fitur berbasis tekstur dan fitur berbasis warna. Fitur warna  diperoleh  menggunakan  metode Color  Moment dengan  mengambil  nilai  rata-rata  dari  setiap  saluran warna (RGB) pada citra buah pinang. Sementara itu, fitur tekstur  diperoleh  melalui  metode  GLCM  dengan  fokus pada  nilai  korelasi  sebagai  fitur  utamanya.  Informasi tentang fitur-fitur ini, seperti nilai mean untuk fitur warna dan  nilai  korelasi  untuk  fitur  tekstur  pada  citra  buah pinang, ditunjukkan dalam Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Fitur GCLM dan Warna citra buah pinang
No Citra Buah Pinang GLCM Fitur Warna Correlation Mean R Mean G Mean B 1 Mentah 1 0.93756443 22.210.779 17.166.684 12.181.239 2 Mentah 2 0.99660516 15.251.717 14.353.033 12.616.802 3 Mentah 3 0.97528207 12.091.978 11.619.256 10.127.751 4 Mentah 4 0.99447906 14.218.277 13.751.801 13.442.253 5 Mentah 5 0.94843823 14.979.700 11.711.106 60.331.234 6 Mentah 6 0.99302477 13.975.902 14.136.787 14.388.554 7 Mentah 7 0.76776993 15.200.580 10.185.147 71.593.292 8 Mentah 8 0.95510447 12.620.923 76.659.958 24.309.246
9 Mentah 9 0.99648255 13.953.339 13.209.639 12.082.420
10 Mentah 10 0.96019447 10.400.322 74.001.892 50.126.579
11 Mentah 11 0.93762267 13.676.649 10.239.330 74.258.232
12 Matang 1 0.99507409 11.950.085 12.319.226 11.650.011
13 Matang 2 0.99586409 12.754.058 13.248.981 12.774.530
14 Matang 3 0.95437086 85.028.343 98.331.139 78.044.144
15 Matang 4 0.89305317 94.606.239 10.888.203 68.874.710
16 Matang 5 0.97550249 12.209.915 12.565.867 11.301.454 17 Matang 6 0.86296356 89.513.206 11.180.018 87.394.173 18 Matang 7 0.99611264 13.418.423 13.602.179 13.301.439 19 Matang 8 0.93112165 93.804.367 12.086.111 94.687.874 20 Matang 9 0.99635392 14.100.813 14.373.526 14.232.036 21 Matang 10 0.98004472 10.761.182 11.140.458 10.750.951 22 Matang 11 0.87607235 10.810.342 12.606.343 10.407.658
Color  moment merupakan  metode  ekstraksi  fitur dalam  pengolahan  citra  yang  berfungsi  untuk  mewakili statistik  distribusi  warna  dalam  citra.  Teknik  ini digunakan  untuk  mengambil  informasi  tentang  warna dari citra dan memungkinkan kita untuk mengidentifikasi atau  membedakan  citra-citra  berdasarkan  karakteristik warna yang dimiliki [8]. Color moment adalah hasil perhitungan dari momen statistik  yang  menggambarkan  distribusi  warna  dalam citra. Perhitungan momen ini dapat dilakukan dalam dua bentuk, yaitu momen spasial yang mencerminkan posisi piksel  dalam  citra,  atau  momen  frekuensi  yang mencerminkan karakteristik spektral citra [10]. Terdapat tiga  komponen  kunci  dalam Color  Moment ,  yakni  nilai mean , varians , dan skewness [11]. Dalam penelitian ini, hanya  satu  momen  yang  digunakan,  yaitu  mean.  Nilai mean  mencerminkan  rata-rata  intensitas  warna  dalam citra  dan  mengindikasikan  warna  dominan  dalam  citra tersebut. nilai mean dihitung menggunakan persamaan 1 berikut;
𝜇 𝑐 = 1 𝑀𝑁 ∑ ∑ 𝑝 𝑖 𝑐 𝑁 𝑗=1 𝑀 𝑖=1 (1)
Dimana 𝜇 merupakan momen, 𝑐 ialah komponen warna, 𝑝 𝑗 𝑖 merupakan pixel (i,j)  pada  komponen 𝑐 ,  M  adalah tinggi citra, N lebar citra.
GCLM ( Gray-Level Co-occurrence Matrix ) merupakan  sebuah  teknik  ekstraksi  fitur  citra  yang digunakan  untuk  mengambil  informasi  tentang  tekstur dari  citra.  Pendekatan  ini  berfokus  pada  pembentukan matriks  kemunculan  bersama  ( co - occurrence matrix ) dari  nilai  intensitas  piksel  pada  citra  grayscale  sebagai dasarnya.  GLCM  beroperasi  dengan  membandingkan intensitas  piksel  yang  ada  dalam  citra grayscale pada jarak dan arah tertentu. Hasil dari GLCM adalah matriks yang  menunjukkan  seberapa  sering  pasangan  intensitas piksel  muncul  bersama-sama  pada  jarak  dan  arah  yang telah ditentukan. Matriks ini merepresentasikan seberapa sering  pasangan  intensitas  piksel  tertentu  muncul bersama-sama dalam citra [12].
Setelah co-occurrence  matrix terbentuk,  beberapa fitur  dapat  diambil  atau  diekstraksi  dari  matriks  ini, seperti contrast,  correlation,  energy,  entropy  dan homogenity [13] . Dalam  uji  coba  yang  dilakukan,  nilai fitur correlation yang  digunakan  dalam  penelitian  ini mengindikasikan hubungan linier antara intensitas piksel pada  jarak  dan  arah  tertentu.  Perhitungan  nilai  korelasi dapat dilakukan menggunakan persamaan pertama 2;
𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 = ∑ ∑ (𝑖−µ𝑖)(𝑗−µ𝑗) 𝑝 (𝑖,𝑗) 𝜎𝑖 𝜎𝑗 𝑗 𝑖 (2)

## C. Support Vector Machine (SVM)
Metode  klasifikasi Support  Vector  Machine (SVM) dalam pembelajaran mesin digunakan untuk mengkategorikan  data  ke  dalam  berbagai  kelas  atau kelompok.  SVM  mencari hyperplane terbaik  untuk memisahkan  dua  kelas  data  dengan  jarak  maksimum antara  kelas  tersebut.  SVM  bisa  digunakan  untuk menangani masalah klasifikasi, baik yang bersifat biner (dua kelas) maupun multikelas (lebih dari dua kelas) [14]. Tujuan utama SVM adalah menemukan garis atau batas optimal  yang  bisa  memisahkan  data,  dengan  maksud memaksimalkan margin atau jarak antara batas tersebut dan  data.  Selain  itu,  SVM  juga  dapat  digunakan  dalam masalah  regresi  untuk  memprediksi  nilai  berdasarkan data yang diberikan. Salah satu keunggulan utama SVM adalah  kemampuannya  untuk  efektif  beroperasi  dalam situasi di mana data memiliki dimensi yang tinggi [15].
Ketika data dalam ruang input tidak dapat dipisahkan secara  linear  (tidak  mungkin  menemukan  hyperplane yang  sesuai),  maka  kita  dapat  menggunakan  fungsi kernel  untuk  mengubah  data  ke  dalam  ruang  dimensi yang  lebih  tinggi  yang  dikenal  sebagai  ruang  kernel. Algoritma SVM memiliki empat jenis fungsi kernel yang tersedia,  yaitu  kernel Linear , Radial  Basic  Function (RBF), Sigmoid , dan Polynomial [16] .

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini,  deteksi  tingkat  kematangan buah pinang berbasis pengolahan citra digital dilakukan dengan  memanfaatkan  metode  SVM  sebagai  algoritma klasifikasi.  Untuk  mendapatkan  fitur  warna,  digunakan metode Color  Moment dengan  mengambil  nilai Mean pada  masing-masing  saluran  warna  RGB,  sedangkan fitur  tekstur  diperoleh  melalui  metode  GLCM,  fokus pada  nilai Correlation .  Setelah  identifikasi  selesai, evaluasi  hasil  dilakukan  dengan  mengukur  tingkat akurasi dari sistem yang dikembangkan.
Akurasi merupakan salah satu metrik evaluasi dalam pembelajaran  mesin  yang  digunakan  untuk  menilai sejauh mana model mampu memprediksi label atau kelas dengan  tepat  pada  data  yang  belum  pernah  dilihat sebelumnya.  Akurasi  diukur  dalam  bentuk  persentase dan  menggambarkan  seberapa  besar  proporsi  prediksi yang  benar  dari  keseluruhan  prediksi  yang  dilakukan. [17],  [18].  Dalam  bentuk  matematis,  akurasi  dapat rumuskan sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = Jumlah prediksi yang benar Jumlah total prediksi
(3)
Dalam  evaluasi  performa  model  klasifikasi  dalam pembelajaran  mesin  digunakan Confusion  matrix .  Ini memungkinkan  untuk  memahami  sejauh  mana  model tersebut  dapat  memprediksi  kelas  dengan  benar  dan sejauh  mana  model  tersebut  dapat  membuat  kesalahan dalam  klasifikasi. Confusion  matrix mencakup  empat elemen utama: True Positive (TP), True Negative (TN), False  Positive (FP),  dan False  Negative (FN),  yang
digunakan  untuk  menghitung  berbagai  metrik  evaluasi seperti  akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1-score. Confusion matrix sangat  berguna  dalam  memahami  kinerja  model dan  mengidentifikasi  jenis  kesalahan  yang  dibuat  oleh model  tersebut.  Tabel  2  menunjukkan  performa algoritma  SVM  dengan  3  kernel  yang digunakan  yaitu Linear, Gaussian, Polynomial .
Tabel 2 . Performa SVM No SVM Kernel Metode Evaluasi Hasil
1 Linear Accuracy 77.28 % Precision 77.28 % Recall 84.38 % F1-score 80.67 % 2 Gaussian Accuracy 81.81 % Precision 81.81 % Recall 86.67 % F1-score 84.18 % 3 Polynomial Accuracy 90.90 % Precision 90.90 % Recall 92.30 % F1-score 91.60 %
Pada  proses  deteksi  kematangan  buah  pinang berdasarkan fitur Color moment dan fitur GLCM dengan model klasifikasi menggunakan algoritma SVM, adapun parameter  yang  diujicobakan  adalah  jenis  kernel  pada algoritma SVM yang digunakan yaitu Linear, Gaussian, Polynomial .
Performa  yang  diperoleh  algoritma  SVM  dengan menggunakan  kernel Linear ,  tigkat Accuracy yang diperoleh  sebesar  77,28%, Precision 77,28%, Recall 84,38%  dan F1 - Score mecapai  80,67%.  Confusion Matrix hasil klasifikasi SVM dapat dilihat pada Gambar 3 berikut.
Gambar 3. Confusion Matrix Hasil SVM Kernel Linear
Selanjutnya  performa  yang  diperoleh  algoritma SVM dengan menggunakan kernel Gaussian memperoleh  hasil  yang  cukup  baik  dengan  tigkat Accuracy yang  sebesar  81,81%, Precision 81,81%, Recall 86,67%  dan F1 - Score mecapai  84,18%.
Confusion  Matrix hasil  klasifikasi  SVM  dapat  dilihat pada Gambar 4 berikut.
Gambar 4. Confusion Matrix Hasil SVM Kernel Gaussian
Tabel  2  menunjukkan  performa  algoritma  SVM. Dapat dilihat penggunaan algoritma SVM dengan kernel Polynomial memiliki performa terbaik jika dibandingkan dengan  kernel  lain  dalam  mendeteksi  kematangan  buah pinang.  Semua  matrik  performa  dari  kernel Polynomial mengungguli  kernel  yang  lain  dengan  hasil Accuracy yang  diperoleh  sebesar  90,90%, Precision 90,90%, Recall 92,30%  dan F1 - Score mecapai  91,60%. Confusion  Matrix hasil  klasifikasi  SVM  dengan  kernel Polynomial dapat dilihat pada Gambar 5 berikut
Gambar 5. Confusion Matrix Hasil SVM Kernel Polynomial

## IV. K ESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini,  algoritma  SVM  yang memanfaatkan  fitur  tekstur  (yaitu  nilai correlation dari GLCM)  dan  fitur  warna  (yaitu  nilai mean dari  metode Color  Moment )  telah  menunjukkan  kinerja  terbaik. Ketika  menggunakan  kernel Polynomial pada  SVM classifier ,  hasil  evaluasinya  mencapai Accuracy sekitar 90,90%, Precision 90,90%, Recall 92,30%, dan F1-Score mencapai  91,60%  dalam  proses  identifikasi  tingkat
kematangan  buah  pinang.  Penelitian  selanjutnya  dapat mengupayakan  perbaikan  citra  sebelum  ekstraksi  fitur dilakukan  sebagai  langkah  tambahan  dalam  proses identifikasi tingkat kematangan buah pinang.

## D AFTAR PUSTAKA
[1] H. Nayuf, “Tradisi Makan Sirih Pinang Sebagai
Model  Moderasi  Beragama  Berbasis  Kearifan Lokal Di Kelurahan Niki-Niki, Kabupaten Timor Tengah Selatan – Ntt,” Harmoni , vol. 21, no. 2, pp. 166–183, 2022, doi: 10.32488/harmoni.v21i2.591. [2] D.  G.  Kamengon,  J.  D.  Engel,  and  W.
Kristinawati,  “Oko  Mama:  Tanda  Pemaafan Yang  Berbasis  Kearifan  Lokal  Timor,” J.  Ilmu Sos. dan Hum. , vol. 9, no. 2, p. 289, 2020, doi:
10.23887/jish-undiksha.v9i2.22331. [3] S. Ndala, A. J. Santoso, and Suyoto, “Identifikasi Tingkat Kematangan Buah Pinang Menggunakan Backpropagation dan Transformasi  Ruang  Warna,” J.  Ilmu  Tek. Elektro  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  4,  pp.  129– 135, 2018.
[4] R.  A.  Saputra,  D.  Puspitasari,  and  T.  Baidawi, “Deteksi  Kematangan  Buah  Melon  Dengan Algoritma  Support  Vector  Machine  Berbasis Ekstraksi Fitur GLCM,” J. Infortech , vol. 4, no. 2,  pp.  200–206,  2022,  [Online].  Available: https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/infort ech/article/view/14436.
[5] D.  I.  Mulyana1  and  D.  R.  Wibowo, “Implementasi Tingkat Kematangan Buah Monk
Dengan Menggunakan Ekstraksi Gray-Level Co- Occurrence  Matrix  (Glcm)  Dan  Support  Vector Machine  (SVM),”  vol.  5,  no.  3,  pp.  334–339, 2023. [6] D. Vernanda, N. Nugraha, and ..., “Analisis Data
Untuk  Klasifikasi  Tingkat  Kematangan  Buah Nanas Menggunakan Svm,” J. Ilm. Ilmu dan … , vol.  4,  no.  September,  pp.  8–17,  2022,  doi: 10.31962/jiitr.vvii.67.
[7] R.  Harun,  “Identifikasi  Tingkat  Kematangan
Buah  Jambu  Biji  Menggunakan  Fitur  Ekstraksi GLCM  dengan  Metode  KNN,” J.  Nas.  cosPhi , vol. 5, no. 1, pp. 2597–9329, 2021.
[8] I.  P.  Sari,  “Perancangan  dan  Simulasi  Deteksi
Penyakit Tanaman Jagung Berbasis Pengolahan Citra  Digital  Menggunakan  Metode  Color Moments  dan  GLCM,” Semin.  Nas.  Inov.  Dan Apl. Teknol. Di Ind. , pp. 215–220, 2016.
[9] Y.  Astutik,  D.  Widiyanto,  and  C.  N.  P.  Dewi, “Klasifikasi  Jenis  Pasir  Material  Bangunan Menggunakan Metode Support Vector Machine (Svm)  Berdasarkan  Ekstraksi  Ciri  Tekstur  Dan Warna,” Pros.  Semin.  Nas.  Mhs.  Bid.  Ilmu Komput.  dan  Apl. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  914–924, 2022.
[10] A.  Kurniasari,  D.  Erwanto,  and  P.  N.  Rahayu, “Ekstraksi  Fitur  Warna  dan Tekstur  Pada  Kulit
Katak Menggunakan Metode Momen Warna dan CCM,” Setrum
Sist. Kendali-Tenaga- elektronika-telekomunikasi-komputer , vol. 9, no. 2, pp. 1–12, 2020, doi: 10.36055/setrum.v9i2.9379.
[11] B.  F.  Christian,  U.  Lestari,  and  D.  Andayati, “Sistem  aplikasi  identifikasi  kematangan  buah jeruk  nipis  berdasarkan  fitur  warna  dan menggunakan support vector machine,” J.  Scr. , vol. 7, no. 2, pp. 248–256, 2019.
[12] R.  Widodo,  A. W.  Widodo,  and  A.  Supriyanto, “Pemanfaatan  Ciri  Gray  Level  Co-Occurrence Matrix (GLCM) Citra Buah Jeruk Keprok (Citrus reticulata  Blanco)  untuk  Klasifikasi  Mutu,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no.  11,  pp.  5769–5776,  2018,  [Online]. Available: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/3420.
[13] L.  A.  Wardani,  G.  Pasek,  S.  Wijaya,  and  F. Bimantoro,  “Klasifikasi  Jenis  Dan  Tingkat Kematangan  Buah  Pepaya  Berdasarkan  Fitur Warna,  Tekstur  Dan  Bentuk  Menggunakan Support Vector Machine,” J. Teknol. Informasi, Komput. dan Apl. , vol. 4, no. 1, pp. 75–87, 2022, [Online]. Available: http://jtika.if.unram.ac.id/index.php/JTIKA/.
[14] M. Faruk, “Telematika Klasifikasi Kanker Kulit Berdasarkan  Fitur  Tekstur  ,  Fitur  Warna  Citra Menggunakan SVM dan KNN,” Telematika , vol.
13,  no.  2,  pp.  100–109,  2020,  [Online]. Available:
https://ejournal.amikompurwokerto.ac.id/index. php/telematika/article/view/987.
[15] J.  Rusman  and  N.  Pasae,  “Prototype  Sistem Penyortir  Buah  Kopi  Arabika  Berdasarkan Tingkat  Kematangan  Menggunakan  Metode Support Vector Machine,” Teknika , vol. 12, no. 1, pp. 65–72, 2023, doi: 10.34148/teknika.v12i1.602. [16] Ismail,  Nurhikma  Arifin,  and  Prihastinur, “Klasifikasi Kematangan Buah Naga Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan Algoritma Multi-Class Support Vector Machine,” J.  Inform.  Teknol.  dan  Sains ,  vol.  5, no. 1, pp. 121–126, 2023, doi: 10.51401/jinteks.v5i1.2203.
[17] A.  Prabowo,  D.  Erwanto,  and  P.  N.  Rahayu, “Klasifikasi Kesegaran Daging Sapi
Menggunakan Metode Ekstraksi Tekstur GLCM dan KNN Freshness Classification of Beef Using GLCM  Texture  Extraction  Method  and  KNN,” Jec , vol. 7, no. 1, 2021.
[18] T.  Y.  Prahudaya  and  A.  Harjoko,  “Metode Klasifikasi Mutu Jambu Biji Menggunakan Knn Berdasarkan  Fitur  Warna  Dan  Tekstur,” J. Teknosains ,  vol.  6,  no.  2,  p.  113,  2017,  doi: 10.22146/teknosains.26972.