## Klasifikasi Jenis Buah Pisang Berdasarkan Citra Warna dengan Metode SVM
Yusuf Amrozi [1]* , Dian Yuliati [2] , Agung Susilo [3] , Nur Novianto [4] , Rikza Ramadhan [5]
Fakultas Sains dan Teknologi UIN Sunan Ampel Surabaya yusuf.amrozi@gmail.com [1 ] , dian.yuliati@uinsby.ac.id [2]
Abstrak — Indonesia is rich in various kinds of plants, including bananas, of which there are various types. The level of maturity of a type of banana is usually determined by the color, but due to age and  fatigue  of  the  farmers,  measurement  errors  often  occur.  This study  aims  to  identify  or  classify  banana  species  based  on  color images  using  the  Support  Vector  Machine  (SVM)  algorithm.  The data  used  are  banana  images,  with  a  total  of  1256,  which  are classified into 2 types of bananas: the Ambon banana and the Lady Finger banana. The results obtained from this study are shown by the confusion matrix with True Positive (TP) = 0.82, False Positive (FP)  =  0.18,  and  False  Negative  (FN)  =  0.02  and  True  Negative (TN) = 0.98. From the value shown by the confusion matrix, it can be interpreted that the SVM algorithm is quite good for classifying banana  species.  So,  that  it  can  provide  quality  assurance  for  the products produced by farmers.
Keywords— Classification,  Support  Vector  Machine,  image colour
Abstrak — 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.
Kata  Kunci— Klasifikasi,  Support  Vector  Machine,  Citra Warna.

## I. PENDAHULUAN
Pisang  merupakan  salah  satu  jenis  buah  di  bidang perkebunan yang banyak memberikan manfaat bagi kesehatan karena kaya nutrisi. Salah satu kandungan gizi yang ada pada buah pisang adalah vitamin A. Di Indonesia terdapat beberapa jenis pisang yang ditanam oleh masyarakat diantaranya adalah pisang  Ambon  dan  pisang  Lady  Finger.  Meningkatnya permintaan  terhadap  buah  pisang  menyebabkan  pemasokkan
pisang  harus  ditingkatkan.  Sehingga  perlunya  peningkatan produktivitas  buah  pisang.  Untuk  menentukan  tingkat kematangan pisang pada umumnya  melalui warna  [1]. Warna memungkinkan sebuah objek dapat dikenali dan diidentifikasi dengan  baik.  Terdapat  banyak  jenis  warna  yang  dilihat  oleh mata manusia dalam membedakan antar objek. Berbagai jenis warna  tersebut  dapat  diklasifikasikan  sehingga  memudahkan dalam  mengidentifikasi  objek.  Misalnya  dalam  membedakan tingkat kematangan buah. Pada umumnya, dalam membedakan  tingkat  kematangan  buah  pisang  dapat ditentukan hanya dengan melihat warna buahnya  [2]. Namun. Warna  biasanya  dijadikan  sebagai  dasar  untuk  membedakan tingkat  kematangan  pada  suatu  buah.  Namun  mata  manusia terkadang tidak akurat dikarenakan berbagai faktor, diantaranya  faktor  usia  yang  membuat  berkurangnya  fokus penglihatan  manusia,  selain  itu  terdapat  banyak  jenis  warna yang dilihat mata manusia pada saat membedakan antar objek sehingga  membuat  tingkat  persepsi  manusia  berbeda-beda. Beberapa  kelemahan  yang  terjadi  pada  saat  melakukan pengklasifikasian  kematangan  pisang  secara  manual  yaitu proses  proses  yang  lama,  tingkat  akurasi  yang  rendah  serta cenderung  kurang  konsisten,  hal  tersebut  terjadi  Karena penentuan  dilakukan  secara  subjektif  dan  faktor  kelelahan yang dialami pekerja [3].
Teknologi  pertanian  yang  semakin  canggih  mampu menggantikan peran manusia, seperti pemanfaatan pengolahan citra  digital  yang  merupakan  bagian  dari  perkembangan teknologi  sehingga  mesin  komputer  dapat  mengenali  citra seperti layaknya manusia, khususnya dalam mengenali tingkat kematangan buah [4]. Terdapat Berkaitan dengan hal tersebut, maka  dibutuhkan  sistem  yang  dapat  mengklasifikasi  tingkat kematangan  pada  buah  pisang.  Banyak  algoritma  untuk mengidentifikasi  suatu citra diantaranya  yaitu Support  Vector Machine (SVM)  yang  merupakan  metode  yang  digunakan untuk  proses  klasifikasi  yang  memiliki  tingkat  akurasi  yang tinggi dan merupakan proses klasifikasi yang berkaitan dengan gambar.
Penelitian yang berkaitan dengan klasifikasi tanaman telah banyak  dilakukan  diantaranya  pada  peneltian  Abitdavy  dkk yang  menggunakan  metode Support  Vector  Machine (SVM) untuk  mengklasifikasikan  kematangan  pada  buah  pisang melalui  warna.  Pada  penelitian  digunakan  data  sebanyak  80 gambar  yang  memiliki  citra  berbeda.  Selanjutnya  untuk memudahkan  klasifikasi  citra  tersebut  dikonversi  menjadi grayscale  kemudian  dicari  nilai  A  dari  LAB  dan  RGB  untuk
mengetahui  tingkat  kematangan  pada  buah  tersebut  serta akurasi  dari  metode  yang  digunakan.  Dari  penelitian  tersebut didapatkan  hasil  yaitu  akurasi  kematangan  sebesar  75%  dari 80 data citra pisang [1].
Selanjutnya  dalam  penelitiannya  Ichwan  dkk,  algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  dibandingkan  dengan algoritma K-Nearest
Neighbour (K-NN) untuk mengklasifikasikan  citra  warna  buah  cengkir.  Data  yang digunakan  sebanyak  24  objek  pengujian  dengan  tingkat akurasi 83,3%. Selanjutnya hasil yang didapatkan dari metode K-NN dengan k=7 adalah data valid 21 buah dari 24 buah, dan data tidak valid 3 buah dari 24 buah [5].
Dalam  penelitiannya  Arifin  dkk  mengklasifikasikan tanaman  obat  herbal  menggunaakan  metode support  vector machine. Pada  penelitian  ini  parameter  pembeda yang digunakan  adalah  warna,  bentuk  serta  tekstur.  Metode  ini dilakukan  dengan  pencarian  parameter  Randomized  Search Cross Validation kernel rbf dengan train 83.9% dan test 77.6% [6].
Selanjutnya  Lidia  dalam  penelitiannya  menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk mengklasifikasikan jenis dan tingkat kematangan buah pepaya melalui  fitur  warna,  tekstur  dan  bentuk.  Pada  penelitian  ini digunakan  sebanyak  600  data  citra  buah  papaya  yang diklasifikasikan  menjadi  data  latih  dan  data  uji.  Hasil  dari penelitian tersebut adalah citra yang sudah diklasifikasi [7].
Kemudian  dalam  penelitian  yusuf  dkk,  algoritma Support Vector  Machine (SVM)  dan K-Nearest  Neighbour (K-NN) digunakan  untuk  mengidentifikasi  atau  mengklasifiksi  jenis pisang  berdasarkan  citra  (warna,  tekstur,  bentuk),  pada penelitian  ini  menggunakan  data  sebanyak  399  buah  yang tealah  diklasifikasi  menjadi  tujuh  jenis,  selanjutnya  diambil fitur  warna  nilai  rata-rata  RGB,  standar  deviasi  RGB, skewness RGB, entropy RGB, Fitur tekstur nilai rata-rata citra grayscale,  standar  deviasi  grayscale,  dan  gray  level  co- occurance  matrix  (kontras,  energi,  korelasi,  homogeneity) serta fitur bentuk dari citra biner nilai area, perimeter, metric, major  axis,  minor  axis,  eccentricity.  Hasil  penelitian  ini menunjukkan  nilai  akurasi  dari  fitur  warna,  tekstur,  bentuk berturut-turut  adalah  sebagai  berikut    41,67%,  33,3%,  8,3% [8].
Dari beberapa penelitian yang telah dipaparkan sebelumnya  mengindikasikan  bahwa  terdapat  peluang  yang cukup  banyak  dalam  mengidentifikasi  atau  mengklasifikasi jenis  tanaman  melalui  fitur  citra.  Pada  penelitian-penelitian tersebut  nilai  keakuratan  dalam  klasifikasinya  masih  kurang akurat  yang  dikarenakan  menggunakan  metode  dan  proses yang  kurang  tepat  dan  diketahui  bahwa  besar  kemungkinan untuk  menggunakan  kecerdasan  buatan  yang  disandingkan dengan pengolahan citra digital dalam mengklasifikasi tingkat kematangan pada buah pisang berdasarkan fitur warna dengan menggunakan  metode  dan  proses  yang  tepat  sehingga  dapat membantu  petani  dalam  mengklasifikasi  tingkat  kematangan dengan lebih akurat.
Pada penelitian ini, kami mengusulkan Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah pisang Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan  menggunakan
metode dan proses yang tepat berdasarkan citra warna dengan bahasa pemrograman python menggunakan algoritma Support Vector  Machine (SVM).  Penelitian  ini  termasuk  dalam penelitian pengolahan citra digital karena  memanfaatkan citra dari  warna  kulit  buah  pisang.  Pengolahan  citra  digital merupakan  bagian  dari  perkembangan  teknologi  yang menginginkan  agar  mesin  (komputer)  dapat  mengenali  citra seperti  layaknya  penglihatan  manusia.  Pengolahan  citra merupakan  cabang  ilmu  dalam  Artificial  Intelligence  yang menggunakan  objek  citra  dalam  bentuk  digital  untuk penyelesaian kasusnya [9].
Tujuan dari penelitian ini adalah terciptanya pengembangan  teknologi  budidaya  pisang  dan  peningkatan produktivitas  dengan  menggunakan  sistem  kecerdasan  buatan yang  disandingkan  dengan  pengolahan  citra  digital  agar memudahkan  para  petani  dalam  mengklasifikasi  tingkat kematangan pada buah pisang

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Klasifikasi
Klasifikasi  digunakan  untuk  mengelompokkan  makhluk hidup  yaitu  hewan  dan  tumbuhan.  Selanjutnya,  tumbuhan diklasifikasikan  ke  dalam  pohon  dan  herba  sedangkan  hewan diklasifikasikan  ke  dalam  vertebrata  dan  avertebrata. Klasifikasi  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Aristoteles  pada 384-322  sebelum  masehi.  Pada  pembahasan  mengenai machine  learning, klasifikasi  merupakan  suatu  teknik  yang digunakan untuk mendapatkan model yang menjelaskan kelas data  untuk  melakukan  prediksi  kelas  yang  belum  diketahui pada  suatu  objek  yang  diamati  [10].  Teknik  ini  melakukan manipulasi  data  dengan  memberikan  klasifikasi  data  baru untuk  mendapatkan  suatu  aturan.  Analisis  Diskriminan  dan Regresi Logistik merupakan metode klasifikasi yang biasanya digunakan dalam statistika, akan tetapi semakin berkembangnya  teknologi  maka  dibutuhkan  suatu  metode analisis  yang  multifungsi  untuk  memberikan  informasi  dari suatu  data  yang  sangat  besar  sehingga  menjadi  pengetahuan yang  terorganisir  [10].  Pada machine  learning metode klasifikasi  yang  sering  digunakan  diantaranya  adalah Classification and Regression Trees (CART), Random Forest , Naïve  Bayes,  Support  Vector  Machines (SVM),  dan sebagainya.
Beberapa langkah yang digunakan dalam pengklasifikasian data  diantaranya  langkah  training,  dimana  serangkaian  data latih  dilakukan  analisis  dengan  tujuan  untuk  mendapatkan model klasifikasi, dan langkah klasifikasi, yaitu langkah yang digunakan  untuk  mengidentifikasi  model  klasifikasi,  dimana model  yang  telah  didapatkan  digunakan  untuk  memprediksi kelas untuk data testing [11].

## B. Pisang Ambon dan Pisang Lady Finger
Pisang Ambon  merupakan  jenis  pisang  yang  biasanya dikenal  dengan  nama cavendish .  Pisang  Ambon  memiliki beragam  jenis  diantaranya  pisang  Ambon  lumut,  pisang Ambon  putih,  pisang  Ambon  kuning,  dan  sebagainya.  Pisang Ambon  mempunyai  kulit  berwarna  hijau  atau  kuning,  tekstur
kulitnya  halus  dan  dagingnya  berwarna  putih,  serta  memiliki rasa  yang  manis.  Pisang  Ambon  tidak  memiliki  biji  dan berukuran  cukup  besar.  Sedangkan  Pisang Lady  Finger merupakan  jenis  pisang  yang  mudah  ditemukan.  Pisang  ini biasanya dikenal dengan nama pisang emas. Pisang berukuran kecil  dengan  diameter  antara  3-4  cm.  Pisansg  ini  memiliki kulit  yang  tipis  dan  warna  kuning  terang  serta  memiliki  rasa yang manis [3].

## C. Citra Digital
Pengolahan  Citra  digital  merupakan  suatu  pemrosesan citra  yang  memiliki  tujuan  untuk  mendapatkan  kualitas  citra yang  lebih  baik.  Teknik  yang  dilakukan  pada  proses pengolahan  citra  adalah  dengan  mentransformasikan  citra menjadi  citra  lain  [12].  Pada  pengolahan  citra  digital pemrosesan  citra  sebagai  hasil  outputnya  dapat  berupa  citra atau  informasi  dimana  citra  adalah  suatu  matrik  dua  dimensi yang  mempunyai  koordinat  x,  dan  y.  Setiap  piksel  matrik adalah representasi dari nilai intensitas [13].

## D. Support Vector Machine (SVM)
Metode Support  Vector Machine (SVM) merupakan  suatu metode klasifikasi dalam pemecahan masalah untuk dua kelas. SVM biasanya digunakan dalam mengklasifikasikan data yang bisa  dipisah  secara  linier,  untuk  data  yang  tidak  dapat dilakukan  pemisahan  secara  linier  maka  digunakan  fungsi kernel  yang tujuannya adalah untuk memetakan data input ke data  fitur  [14].  Pada  SVM  masalah  pengklasifikasian dilakukan  dengan  mencari  pemisah  hyperplane  yang  optimal antar kelas. Hyperplane  bergantung dari kasus pelatihan  yang meletakkannya  pada  tepi  dari  deskriptor  kelas  yang  disebut support vector. Prinsip dasar SVM adalah linear classifier, dan selanjutnya  dikembangkan  agar  dapat  bekerja  pada  masalah non-linear,  dengan  memasukkan  konsep  kernel  trick  pada ruang  kerja  berdimensi  tinggi  [4].  Sehingga  pada  penelitian yang  terdiri  dari  dua  kelas  ini  menggunakan  metode  SVM untuk memecahkan masalah dalam bidang pertanian [15].

## E. SVM menggunakan Phyton dan Library
Python adalah aplikasi  populer untuk  menafsirkan  bahasa komputer. Python adalah  bahasa  berfitur  lengkap  dengan platform yang dapat digunakan pada penelitian. Ada beberapa modul dan library yang diterapkan dalam mengimplementasikan machine learning menggunakan bahasa pemrograman Python .  Tahapan  yang  harus  dilakukan  dalam machine  learning diantaranya  adalah  mendefinisikan  suatu masalah    menyiapkan  data,  mengevaluasi  algoritma  , memperbaiki hasil dan menyajikan hasil.
Library untuk Support Vector Machine pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. NumPy  (Python  Numerik)  adalah  perpustakaan  yang berfokus  pada  perhitungan  ilmiah.  Keuntungan  dari NumPy  array    adalah  mereka  memori  yang  digunakan sedikit  dan  berjalan  sangat  cepat.  NumPy  dapat memudahkan  dalam  perhitungan  yang  berkaitan  dengan operasi vector.
2. Matplotlib  adalah library Python  yang  digunakan  dalam membuat visualisasi data dengan bantuan grafik..
3. Scikit Learn adalah library Machine Learning open source untuk  Python,  Fitur  utamanya  meliputi  algoritma  regresi, klasifikasi  termasuk  gradien,  k-means,  mesin  vektor dukungan, DBSCAN, SciPy dan NumPy.
4. OpenCV adalah library yang  dapat  difungsikan  untuk mengeksekusi  gambar  dan  video,  selain  itu  untuk mengekstrak  informasi  yang  terkandung  di  dalamnya. OpenCV  bekerja  dengan  menggunakan  berbagai  bahasa pemrograman.

## III. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dimulai  dari  pengumpulan  data,  ekstraksi fitur  warna  dari  RGB  ke  BGR,  klasifikasi  data,  visualisasi data,  analisis  komponen  utama,  evaluasi  data  testing  dengan SVM, dan hasil evaluasi klasifikasi jenis buah pisang.
Gambar 1. Kerangka kerja penelitian

## A. Studi Literatur
Untuk  mendapatkan  informasi  yang  berkaitan  dengan penelitian  yang  akan  dilakukan  serta  mendapatkan  literatur yang  sesuai dengan objek kajian  maka  sebelumnya dilakukan studi  literatur.  Studi  literatur  dalam  hal  ini  terkait  dengan penelitian  pengolahan  citra  digital  untuk  klasifikasi  objek dengan metode Support Vector Machine (SVM).
studi literatur pengumpulan data ekstraksi RGB ke BGR Klasifikasi data Visualisasi data Analisis komponen utama Evaluasi data testing dengan SVM Hasil evaluasi

## B. Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini  dataset  yang  digunakan  diambil  dari Kaggle.com.  Jumlah  data  yang  digunakan  adalah    1256  buah foto  pisang,  yang  diklasifikasikan  ke  dalam  dua  jenis  yaitu foto  buah  pisang  Ambon  dan  buah  pisang  Lady  Finger.  Foto yang  digunakan  merupakan  foto  360  derajat  pada  masing- masing objek.  Keseluruhan  jumlah  foto untuk masing-masing jenis pisang yaitu terdiri dari 600 gambar pisang Lady Finger dan 656 gambar pisang Ambon. Dari masing jenis pisang akan dibagi dengan perbandingan 60% data latih dan  40% data uji. Pada  pisang  Lady  Finger  dikelompokkan  sebanyak  361  latih dan  241  data  uji.  Sedangkan  pada  pisang  Ambon dikelompokkan sebanyak 394 data latih dan 262 data uji. Data tersebut dapat diakses
melalui //www.kaggle.com/code/waltermaffy/fruit-classification-pca- svm-knn-decision-tree/data.

## C. Ekstraksi Warna RGB ke BGR
Sebuah  warna  didefinisikan  dengan  jumlah  intensitas pokok  yang  terdiri  dari  warna  pokok  Red,  Green  and  Blue (RGB)  yang  diperlukan  untuk  membuat  suatu  warna  [16]. Ekstraksi  warna  dilakukan  secara  otomatis  dengan  modul scikit  learn yang  berbasis  bahasa  python.  Setiap  gambar dikonversi dalam array  numpy 100x100 untuk setiap dimensi RGB (x3) ke dimensi  BGR.  Kemudian telah diratakan dalam satu  vektor  tunggal  (Image  Features  Vector),  selanjutnya diskalakan  dengan  mengurangi  mean  dari  dataset  untuk melakukan algoritma klasifikasi.

## D. Visualisasi Data
Agar  data  muncul  pada  dimensi  yang  lebih  rendah  maka dilakukan pengurangan dimensi kumpulan data dalam 2 atau 3 dimensi sehingga data dapat di plot dan divisualisasikan.

## E. Analisis Komponen Utama PCA
Analisis  Komponen Utama  merupakan suatu  teknik untuk mengetahui  sebaran  data  dengan  mempertahankan  informasi sebelumnya  [9].  Terdapat  beberapa  teknik  berbeda  untuk menerapkan  PCA  diantaranya  berurutan,    Matriks  Kovarians dan Dekomposisi Nilai Singular (SVD).

## F. Evaluasi Data Testing dengan SVM
Support  Vector Machine (SVM)  merupakan suatu  metode klasifikasi  yang  dapat  mengidentifikasi  titik  baru  dengan akurasi  matematis  yang  tinggi.  Jika  suatu  dataset  dapat dilakukan  pemisahan  secara  linier,  maka  bisa  menggunakan pendekatan  Hard  margin  sehingga  jarak  antara  keduanya sebesar  mungkin,  dengan  demikian  dapat  diidentifikasi  kelas mana  yang dimiliki  setiap titik dataset. Tetapi  sebagian  besar waktu  kumpulan  data  tidak  dapat  dipisahkan  secara  linier sehingga  dapat  dilakukan  dua  cara  yaitu  menggunakan pendekatan  Linear  menggunakan  Soft  Margin,  atau  dengan menggunakan  Non-Linear  Kernel  (yang  harus  memenuhi Mercer  Condition)  atau  lebih  tepatnya  pemetaan  data  pada dimensi di atasnya. SVM merupakan metode machine learning yang dapat digunakan untuk klasifikasi baik data linear mapun non-linear.  SVM  masuk  ke  dalam  kelas  supervised  learning. Ide dasar SVM adalah memaksimalkan batas hyperplane [11].
Gambar 2. Grafik SVM
Gambar  2  tersebut  menunjukkan  grafik  SVM  yang  tidak menggunakan  hyperplane  secara optimal. Sehingga  jarak dari kedua  kelas  tidak  seimbang  yang  pada  akhirnya  berdampak pada  proses  klasifikasi  yang  dilakukan.  Untuk  mengatasi  hal tersebut  perlu  untuk  menetapkan  parameter  hyperplane seoptimal  mungkin  sehingga  jarak  atau  margin  dari  kedua kelas menjadi seimbang.
Gambar 3. Grafik SVM yang diukur Pada  gambar  3  menunjukkan  grafik  SVM  yang  telah dilakukan optimasi terhadap hyperplane.

## G. Hasil Evaluasi Klasifikasi Gambar
Hasil  dari  klasifikasi  menggunakan  algoritma  SVM ditunjukkan  dengan  teknik  Confusion  Matrix.  Confusion Matrix  adalah  teknik  optimasi  kinerja  algoritma  klasifikasi. Perhitungan Confusion Matrix dapat memberi gambaran yang
lebih baik tentang model klasifikasi. Istilah yang terdapat pada confusion  matrix  diantaranya  yaitu  True  Positive  (TP),  True Negative  (TN),  False  Positive  (FP)  dan  False  Negative  (FN). Accuracy ini menggambarkan akurasi model.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  dibutuhkan  lingkungan  implementasi sehingga seluruh proses kegiatan dapat bekerja sesuai harapan. Pada penelitian ini digunakan lingkungan implementasi seperti pada Tabel dibawah ini.
Jenis perangkat Spesifikasi Laptop ASUS X441 Processor Intel Core i3 6006U RAM 8 GB Storage 512 GB Alat Pengujian Google Colab, Python
Tabel 1. Spesifikasi lingkungan penelitian
Penelitian  dikerjakan  pada  bulan  Mei  2022  sampai  bulan Juni  2022.  Penelitian  ini  menggunakan  1256  data,  hasil  dari perancangan  Klasifikasi  buah  pisang  menggunakan  bahasa pemrograman  python  dengan  metode  Support  Vector Machine.  Berikut  adalah  gambar  sampel  percobaan  dengan mengambil warna, bentuk, dan tekstur dari buah pisang.
Gambar 4. Gambar buah pisang Ambon dan Lady Finger
Terlihat  dari  gambar  diatas  kedua  buah  pisang  memiliki warna,  bentuk,  dan  tekstur  yang  berbeda  satu  sama  lain, perbedaan  tersebut  dijadikan  fitur  sebagai  dataset  untuk membedakan  kedua  objek  tersebut.  Fitur  yang  digunakan untuk  mendeskripsikan  objek  adalah  fitur  Histogram  of Oriented  Gradient.  Selanjutnya,  pada  proses  ekstraksi  fitur yang  digunakan  adalah  fitur  warna,  bentuk,  dan  tekstur  yang signifikan  antara  buah  pisang  Ambon  dan  Lady  Finger  yang terdapat perbedaan antara kedua objek tersebut. Ekstraksi ciri dilakukan  berdasarkan  warna,  bentuk,  dan  tekstur.  Nilai-nilai ini  digabungkan  dan  algoritma  PCA  diterapkan  untuk menghapus  fitur  yang  berlebihan  dan  memilih  yang  penting. Hasil  ekstraksi pemisahan warna RGB dan reduksi oleh PCA ditampilkan  dengan  size  window  6x6.  Dalam  hal  ini  teknik Kovarian  Matriks  diterapkan  dengan  menghapus  nilai  asli yang  tidak  penting  yaitu  nilai  yang  memiliki  ukuran  vektor eigen kecil.
Gambar 6. Gambar sample pisang Lady Finger
Perhitungan  akurasi  dilakukan  dengan menggunakan  metode  Confusion  Matrix  untuk mendapatkan  hasil  persentase  dari  akurasi  algoritma klasifikasi ini. Berikut hasil yang diberikan confusion matrix.
Gambar 7. Gambar Confusion Matrix
Pada  gambar  diatas  diketahui  nilai True  Positive (TP)  = 0,82  dan False  Positive (FP)=  0,18.  Sedangkan False Negative ( FN) = 0,02 dan True Negative TN) = 0,98. Dari data tersebut didapatkan tingkat akurasi sebesar 89,86%.

## V. KESIMPULAN
Penelitian  ini  dapat  membantu  mengklasifikasikan  dua varietas  buah  pisang  dalam  hal  ekstraksi  fitur,  reduksi,  dan SVM  ( Support  Vector  Machine ).  Kombinasi  warna,  fitur tekstur,  dan  pengukuran  bentuk  menggunakan  SVM menghasilkan hasil yang akurat. Eksperimen yang ditunjukkan mencapai  akurasi  klasifikasi  yang  signifikan  sebesar  89,86%. Semua  fitur  yang  diekstraksi  direduksi  dan  disimpan  dalam vektor  fitur  PCA  (Principal  Component  Analysis).  Untuk penelitian selanjutnya disarankan untuk menggunakan  metode dan  model  warna  lain  sebagai  perbandingan  hasil  keakuratan sistem.

## R EFERENCES
[1] 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.
[2] 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.
[3] 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.
[4] 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.
[5] 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.
[6] 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.
[7] T. Akhir, “Klasifikasi Jenis Dan Tingkat Kematangan Buah Pepaya Berdasarkan Fitur Warna , Tekstur Dan Bentuk Berdasarkan Fitur Warna , Tekstur Dan Bentuk,” 2020.
[8] 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.
[9] 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.
[10] S. Agarwal, Data mining: Data mining concepts and techniques . 2014. doi: 10.1109/ICMIRA.2013.45.
[11] 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.
[12] R. Munir, “Pengantar Pengolahan Citra Interpretasi dan Pengolahan Citra,” no. Bagian 1, p. 49, 2019.
[13] 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.
[14] 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/
[15] 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 [16] 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.