Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4430

## KLASIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN CABAI MERAH
KERITING MENGGUNAKAN

## SVM MULTICLASS BERDASARKAN EKSTRAKSI FITUR WARNA
Irma 1 , Mutmainnah Muchtar 2* , Rabiah Adawiyah 3 , Sarimuddin 4
1,2,4 Program Studi Ilmu Komputer, FTI USN Kolaka, Jl. Pemuda Tahoa No.339, Kolaka, Sultra
3 Program Studi Sistem Informasi, FTI USN Kolaka, Jl. Pemuda Tahoa No.339, Kolaka, Sultra
Received: 23 Mei 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024

## Keywords:
Capsicum annuum L; classification; color feature; SVM Multiclass.
Corespondent Email: muchtarmutmainnah@gmail.co m
Abstrak. Pemanfaatan pengolahan citra digital memiliki potensi besar dalam klasifikasi  kematangan  cabai  merah  keriting  (Capsicum  annuum  L.). Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  metode  klasifikasi  otomatis menggunakan  Support  Vector  Machine  (SVM)  multiclass  dengan  kernel linear.  Data  citra  cabai  yang  diakuisisi  menggunakan  kamera  smartphone dibagi menjadi tiga kelas: matang, mentah, dan setengah matang. Fitur mean, variance,  dan  range  dari  ruang  warna  RGB  diekstraksi  untuk  digunakan sebagai data pelatihan dan pengujian. Pengujian dilakukan dengan membagi data  latih  dan  uji  serta  menggunakan  10-fold  cross  validation.  Hasil menunjukkan  akurasi  klasifikasi  mencapai  98,33%.  Penggunaan  kombinasi fitur  mean,  variance,  dan  range  terbukti  meningkatkan  keakuratan dibandingkan  penggunaan  fitur  tunggal.  Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa metode  yang  dikembangkan  efektif  dan  dapat  diaplikasikan  dalam  sistem klasifikasi otomatis untuk mendukung sektor pertanian.
Abstract. The  utilization  of  digital  image  processing  holds  significant potential for classifying the ripeness of curly red peppers (Capsicum annuum L.).  This  study  aims  to  develop  an  automatic  classification  method  using multiclass  Support  Vector  Machine  (SVM)  with  a  linear  kernel.  Images  of peppers,  captured  using  a  smartphone  camera,  were  categorized  into  three classes:  ripe,  unripe,  and  semi-ripe.  Features  such  as  mean,  variance,  and range from the RGB color space were extracted for training and testing data. Testing  was  conducted  by  dividing  the  data  into  training  and  test  sets  and employing  10-fold  cross-validation.  Results  demonstrated  a  classification accuracy of 98.33%. The combination of mean, variance, and range features significantly improved accuracy compared to  single features. This research demonstrates the effectiveness of the developed method and its applicability in automated classification systems to support the agricultural sector.

## 1. PENDAHULUAN
Cabai merah keriting (Capsicum annuum L.)
merupakan salah satu komoditas pertanian yang sangat penting di Indonesia, banyak digunakan dalam berbagai masakan[1]. Tingkat kematangan  cabai  memainkan  peran  penting
dalam  menentukan  kualitas  dan  rasa  produk akhir  yang  dihasilkan.  Oleh  karena  itu, klasifikasi  tingkat  kematangan  cabai  secara akurat  sangat  diperlukan  untuk  mendukung proses produksi dan distribusi yang efisien[2].
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  teknologi pengolahan citra digital telah banyak digunakan dalam bidang pertanian untuk membantu proses identifikasi  dan  klasifikasi  berbagai  produk pertanian[3]–[6].  Salah  satu  pendekatan  yang populer  adalah  penggunaan  ekstraksi  fitur warna  dari  citra  yang  diambil  menggunakan kamera,  yang  kemudian  dianalisis  dengan metode  machine  learning  seperti  Support Vector Machine (SVM)[7], [8].
Berbagai  penelitian  telah  dilakukan  untuk mengklasifikasikan  tingkat  kematangan  buah dan sayuran menggunakan metode pengolahan citra digital dan machine learning[9]. Misalnya, penelitian  oleh  Liantoni  dan  Annisa  [5] menggunakan ekstraksi fitur warna HSV untuk mengklasifikasikan  kematangan  cabai  rawit dengan  metode  Fuzzy  K-Nearest  Neighbor (Fuzzy  KNN),  mencapai  akurasi  86,66%. Sementara  itu,  penelitian  oleh  Rahman  et  al. [10]  menggunakan  KNN  dan  teknik  ekstraksi fitur  warna  serupa  untuk  mengklasifikasikan kematangan  buah  mangga,  dengan software Matlab mencapai akurasi tertinggi 80%. Begitu pula dengan Hanafi et al. [11] yang menerapkan metode  KNN  dalam  klasifikasi  kematangan buah alpukat berdasarkan fitur mean dari warna RGB, dengan akurasi 78,57%.
Penelitian  oleh  Anggraeni  dan  Fadlil  [2] menerapkan City Block Distance dalam sistem identifkasi  jenis  cabai  Capsicum  annuum  L. dengan akurasi tertinggi sebesar 93%. Purwaningsih  et  al.  [12]  menerapkan  metode CNN  (Convolutional  Neural  Network)  untuk klasifikasi  jenis  cabai  merah  dan  memperoleh akurasi  sebesar  80%  untuk  data  uji  yang digunakan  serta  97,14%  untuk  data  latih. Meskipun CNN menunjukkan hasil yang baik, metode ini membutuhkan komputasi yang lebih tinggi  dan  data  yang  lebih  besar  dibandingkan dengan  SVM  [13].  Oleh  karena  itu,  penelitian ini  memilih  SVM multiclass sebagai  metode yang efisien untuk klasifikasi tingkat kematangan  cabai  merah  keriting,  dengan harapan  dapat  mencapai  akurasi  yang  tinggi dengan  kebutuhan  komputasi  yang  lebih rendah.
Penelitian ini bertujuan
untuk
mengklasifikasikan  tingkat  kematangan  cabai merah  keriting  menjadi  tiga  kelas:  matang, mentah, dan setengah matang. Metode klasifikasi  yang  diusulkan  adalah  SVM multiclass [14],  dengan  fitur  yang  diekstraksi
dari  kanal  warna  citra,  yaitu mean , variance , dan range dari kanal R, G, dan B. Ekstraksi fitur warna  dari  kanal  R,  G,  B,  memungkinkan sistem untuk menangkap informasi warna yang signifikan  terkait  dengan  tingkat  kematangan cabai. Kombinasi ini memungkinkan identifikasi  yang  lebih  akurat  dibandingkan dengan  metode  berbasis  fitur  tunggal.  Selain itu,  metode  SVM multiclass dikenal  karena kemampuannya  dalam  menangani  masalah klasifikasi  dengan  kelas  yang  banyak,  serta efisiensi  komputasinya.  Dengan  demikian, pendekatan  ini  berpotensi  untuk  digunakan dalam  aplikasi  praktis  di  bidang  pertanian, khususnya untuk proses sortasi otomatis dalam industri pengolahan cabai. Implementasi sistem ini  diharapkan  dapat  meningkatkan  efisiensi dan  akurasi  dalam  penanganan  produk  cabai merah  keriting,  serta  memberikan  manfaat ekonomi  yang  signifikan  bagi  para  petani  dan pelaku industri. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi  dasar  bagi  pengembangan  sistem klasifikasi kematangan cabai yang lebih efisien dan  akurat,  serta  mendorong  penelitian  lebih lanjut  dalam  penerapan  teknologi  pengolahan citra dan machine learning di sektor pertanian.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Cabai Merah Keriting
Cabai merah keriting (Capsicum annuum L.)
adalah varietas cabai yang banyak dibudidayakan  dan  digunakan  di  Indonesia. Cabai  ini  memiliki  bentuk  yang  panjang  dan keriting  dengan  rasa  yang  pedas[15].  Warna cabai berubah seiring dengan tingkat kematangannya,  dari  hijau  saat  masih  mentah, oranye  atau  hijau  kemerahan  saat  setengah matang,  hingga  merah  cerah  saat  matang sepenuhnya. Cabai merah keriting tidak hanya digunakan sebagai bumbu masakan tetapi juga memiliki nilai ekonomi tinggi karena permintaannya yang stabil sepanjang tahun.
Gambar 1. Capsicum annuum L.[16]
Pengklasifikasian  cabai  merah  keriting tradisional  biasanya  dilakukan  secara  manual
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
berdasarkan  warna  dan  tekstur,  membutuhkan ketelitian  dan  pengalaman  manusia.  Namun, metode  ini  kurang  efisien  dan  rentan  terhadap kesalahan manusia, terutama dalam skala besar. Sebagai  alternatif,  teknologi  pengolahan  citra digital  dan  algoritma machine  learning telah digunakan  untuk  mengotomatisasi  proses klasifikasi. Pendekatan ini dapat meningkatkan akurasi  dan  efisiensi  klasifikasi,  meskipun membutuhkan  investasi  awal  dalam  perangkat keras  dan  perangkat  lunak,  serta  pemahaman teknis untuk pengoperasiannya.

## 2.2. Ruang Warna RGB
Dalam  model  warna  RGB,  warna  dibuat dengan mencampurkan tiga warna dasar: merah ( Red ),  hijau  ( Green ),  dan  biru  ( Blue )  dalam berbagai  intensitas[17].  Setiap  warna  pada gambar digital direpresentasikan oleh kombinasi  dari  ketiga  komponen  ini  dengan nilai  intensitas  yang  bervariasi  dari  0  hingga 255,  menghasilkan  sekitar  16  juta  warna  yang berbeda. Ruang warna RGB memainkan peran penting  dalam  identifikasi  produk  pertanian karena banyak produk pertanian yang memiliki ciri khas warna yang dapat diidentifikasi secara visual. Misalnya, dalam klasifikasi kematangan buah atau deteksi penyakit tanaman, perbedaan warna sering kali menunjukkan tahap kematangan  atau  adanya  infeksi.  Dengan menggunakan teknik pengolahan citra berbasis RGB,  sistem  otomatis  dapat  mengukur intensitas  warna  dari  produk  pertanian  dan membandingkannya dengan nilai referensi yang telah ditetapkan.

## 2.3. Mean, Variance dan Range
Mean atau  nilai  rata-rata  adalah  ukuran sentral dari nilai intensitas pada setiap channel warna  (R,  G,  B).  Nilai mean menunjukkan intensitas  warna  rata-rata  dari  sebuah  gambar dan  memberikan  informasi  tentang  tingkat kecerahan umum pada masing-masing channel .
Persamaan  (1)  menunjukkan  rumus  untuk memperoleh nilai mean .
𝑀𝑒𝑎𝑛 = 1 𝑁 ∑ 𝑝 𝑖 𝑁 𝑖=1 (1)
di mana pi adalah nilai intensitas piksel ke- i dan N adalah jumlah total piksel dalam gambar.
Variance mengukur  seberapa  jauh  nilai intensitas  dari mean pada  tiap channel warna.
Variance memberikan informasi tentang sebaran  nilai  intensitas  dan  digunakan  untuk memahami  variasi  warna  dalam  gambar. Persamaan  (2)  menunjukkan  rumus  untuk memperoleh nilai variance .
𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛𝑐𝑒 = 1 𝑁 ∑ (𝑝 𝑖 − 𝑀𝑒𝑎𝑛) 2 𝑁 𝑖=1 (2)
Range adalah  selisih  antara  nilai  intensitas maksimum  dan  minimum  pada  tiap  channel warna. Range menunjukkan jangkauan intensitas warna dalam gambar dan membantu mengidentifikasi perbedaan ekstrem dalam nilai intensitas.  Persamaan  (3)  menunjukkan  rumus untuk memperoleh nilai range .
𝑅𝑎𝑛𝑔𝑒 = 𝑀𝑎𝑥 (𝑝) − 𝑀𝑖𝑛 (𝑝) (3)
di  mana Max(p) adalah  nilai  intensitas maksimum  dan Min(p) adalah  nilai  intensitas minimum pada channel warna.

## 2.4. SVM Multiclass
Support Vector Machine (SVM) Multiclass adalah  perluasan  dari  SVM  biner  yang digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data  ke dalam lebih dari dua kelas. SVM multiclass ini bekerja dengan membuat beberapa model SVM biner dan menggabungkannya untuk melakukan klasifikasi multiclass .  Ada  dua  pendekatan utama  untuk  SVM multiclass : One-vs-One
(OvO) dan One-vs-All (OvA). Fungsi keputusan SVM dinyatakan sebagai:
𝑓(𝑥) =   𝑤 𝑇 𝑥 + 𝑏 (5)
di mana w adalah vektor bobot, x adalah vektor fitur,  dan b adalah  bias.  Tujuan  SVM  adalah menemukan hyperplane yang  memaksimalkan margin antara  kelas-kelas.  Persamaan  6 menunjukkan  fungsi  optimasi  untuk  SVM biner.
𝑚𝑖𝑛 𝑤,𝑏 = 1 2 ‖𝑤‖ 2 + 𝐶 ∑ max (0,1 − 𝑦 𝑖 (𝑤 𝑇 𝑥 𝑖 + 𝑏)) 𝑁 𝑖=1 (6)
di mana C adalah parameter regulasi, 𝑦 𝑖 adalah label  kelas  (-1  atau  1),  dan 𝑥 𝑖 adalah  sampel data.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## 3. METODE PENELITIAN
Gambar  2  menunjukkan  tahapan  dari metode  yang  diusulkan  dalam  penelitian  ini. Tahap pertama adalah akuisisi citra cabai merah keriting  menggunakan  perangkat  kamera smartphone .  Data  yang  diakuisisi  adalah sebanyak 60 citra. Selanjutnya dilakukan tahap pemisahan nilai red, green dan blue dari ruang warna  RGB.  Tahap  selanjutnya  adalah perhitungan  nilai mean,  variance, dan range.
Klasifikasi  dilakukan  dengan  SVM Multiclass sekaligus uji performa sistem.
Gambar 2. Tahapan Penelitian

## 3.1. Akuisisi Citra Cabai Merah Keriting
Proses  akuisisi  citra  cabai  merah  keriting dilakukan dengan menggunakan kamera smartphone VIVO 1820. Metode pengambilan gambar  dilakukan  di  luar  ruangan  dengan menggunakan  latar  belakang  putih  untuk memastikan kontras yang baik antara objek dan latar  belakang.  Setiap  citra  diambil  dari  jarak sekitar  15  cm  untuk  mendapatkan  detail  yang cukup tanpa distorsi perspektif.
Cabai  merah  keriting  dikelompokkan  ke dalam  3  kelas:  matang,  mentah,  dan  setengah matang.  Untuk  setiap  kelas,  diambil  20  citra sehingga  total  citra  yang  diambil  adalah sebanyak 60 citra. Setelah pengambilan gambar selesai, citra dibagi menjadi dua kelompok: data latih  dan  data  uji.  Dari  total  60  citra,  48  citra digunakan  sebagai  data  latih  dan  12  citra sebagai  data  uji.  Pembagian  ini  dilakukan secara  merata,  dengan  masing-masing  kelas
memiliki  16  citra  untuk  data  latih  dan  4  citra untuk  data  uji.  Gambar  3  merupakan  contoh citra  cabai  yang  telah  diakuisisi  dalam penelitian ini.
Gambar 3. Contoh  citra  tiap  kelas  cabai  hasil akuisisi

## 3.2. Pemisahan Kanal Warna RGB
Citra  RGB  terdiri  dari  tiga channel warna dasar, yaitu: merah (R), hijau (G), dan biru (B). Setiap channel menyimpan informasi intensitas warna masing-masing. Secara teori, citra RGB direpresentasikan  sebagai  matriks  3D  dengan dimensi  M  x  N  x  3,  di  mana  M  dan  N  adalah jumlah baris dan kolom, serta 3 adalah jumlah channel. Untuk memisahkan tiap channel , maka dilakukan  ekstraksi  layer  pertama  untuk channel  merah,  layer  kedua  untuk  channel hijau, dan layer ketiga untuk channel biru. Jika terdapat  sebuah  citra  RGB  yang  diwakili  oleh matriks  3D I dengan  dimensi  M×N×3,  maka Channel Merah  (R)  diperoleh  dengan 𝑅 = 𝐼(: , : ,1) , Channel Hijau (G): 𝐺 = 𝐼(: , : ,2) , dan Channel Biru 𝐵 = 𝐼(: , : ,3) .

## 3.3. Ekstraksi Fitur Mean, Variance dan Range
Untuk  mengekstraksi  fitur  mean,  variance, dan  range  dari  citra  RGB  cabai  yang  telah diakuisisi  dengan  kamera,  pertama-tama  citra dipisahkan  menjadi  tiga  saluran  warna:  R (merah), G (hijau), dan B (biru). Setiap saluran warna dianalisis secara terpisah. Mean dihitung dengan menggunakan Persamaan  (1),  variance dihitung  dengan  menggunakan  Persamaan  (2), dan  range  dihitung  dengan  menggunakan Persamaan  (3).  Proses  ini  membantu  dalam mengidentifikasi karakteristik warna citra cabai yang  berbeda-beda  tingkat  kematangannya. Gambar 4 menunjukkan contoh proses ekstraksi fitur mean , variance dan range yang dilakukan dalam penelitian ini.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## Gambar 4. Ekstraksi fitur

## 3.4. Klasifikasi dengan SVM Multiclass
Setelah  ekstraksi  fitur mean ,  variance,  dan range dari  ruang  warna  RGB,  langkah berikutnya  adalah  klasifikasi  menggunakan SVM  Multiclass.  SVM  Multiclass  adalah metode  klasifikasi  yang  mampu  memisahkan data  ke  dalam  lebih  dari  dua  kelas.  Pada penelitian ini, SVM digunakan untuk mengklasifikasikan  citra  cabai  merah  keriting menjadi  tiga  kelas:  matang,  mentah,  dan setengah  matang.  SVM  Multiclass  bekerja dengan  membangun  beberapa  SVM  biner, kemudian  menggabungkan  hasilnya  untuk menentukan kelas akhir. Penelitian ini menggunakan kernel linear karena kesederhanaan dan efektivitasnya dalam memisahkan  data  yang  memiliki  hubungan linier, serta kemampuannya untuk memberikan hasil klasifikasi yang akurat tanpa memerlukan banyak  parameter  untuk  diatur.  Gambar  5 menunjukkan  potongan  kode  untuk  proses klasifikasi dengan SVM Multiclass menggunakan tools MATLAB.
%membaca seluruh fitur citra latih training1 = xlsread( 'fiturlatih' ); %label kelas citra latih group = training1(:,10) %fitur vektor citra latih training = [training1(:,1) training1(:,2) training1(:,3) training1(:,4) training1(:,5) training1(:,6) training1(:,7) training1(:,8) training1(:,9) ] %fitur vektor citra uji
Z=[mean_r mean_g mean_b variance_r variance_g variance_b range_r range_g range_b ];
% Tentukan kernel SVM template = templateSVM( 'KernelFunction' ,
'linear' );
% Melatih model SVM multiclass svmModel = fitcecoc(training, group, 'Coding' , 'onevsall' , 'Learners' , template);
% Memprediksi label data uji
LabelPrediksi = predict(svmModel, Z)
% Inisialisasi kelas
kelas = '' ; if LabelPrediksi == 1 kelas = 'MATANG' ;
elseif LabelPrediksi == 2 kelas = 'MENTAH' ; elseif LabelPrediksi == 3 kelas = 'SETENGAH-MATANG' ; end
Gambar 5. Kode  program  klasifikasi  dengan SVM Multiclass

## 3.5. Pengujian Performansi
Setelah melakukan klasifikasi dengan SVM multiclass , performansi model diukur berdasarkan nilai akurasi[4], yang ditunjukkan oleh Persamaan (7).
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 × 100% (7)
Untuk  validasi  model  SVM multiclass , dilakukan k-fold cross-validation , yang tujuannya  adalah  untuk  memastikan  model memiliki kemampuan generalisasi yang baik[18].  Dalam k-fold  cross-validation ,  data dibagi menjadi k subset (atau “ fold ”), dan model dilatih  dan  diuji  sebanyak k kali,  masing- masing  kali  menggunakan  satu subset sebagai data uji dan sisanya sebagai data latih [8], [19]. Proses  ini  memberikan  gambaran  yang  lebih akurat  tentang  performansi  model  di  berbagai subset  data,  mengurangi  kemungkinan  bias yang  dapat  terjadi  jika  hanya  satu  subset digunakan untuk pengujian
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini diimplementasikan menggunakan  MATLAB  R2015b,  mencakup seluruh  tahapan  mulai  dari  ekstraksi  fitur hingga  klasifikasi  dengan  SVM Multiclass . Pengujian dilakukan melalui beberapa skenario yang  berbeda  untuk  mengevaluasi  performa
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
model.  Pada  skenario  pertama,  data  dibagi dengan  persentase  80%  untuk  data  latih  dan 20%  untuk  data  uji.  Tujuan  dari  pengujian  ini adalah  untuk  mengevaluasi  performa  model ketika  dilatih  dengan  sebagian  besar  data  dan diuji  dengan  sebagian  kecil  data.  Skenario kedua  melibatkan  10- fold  cross  validation ,  di mana 60 citra dibagi menjadi 10 subset. Setiap subset  digunakan  sekali  sebagai  data  uji sementara  9  subset  lainnya  digunakan  sebagai data latih, proses ini diulang sebanyak 10 kali. Tujuan dari skenario pengujian ini adalah untuk mengurangi  bias  yang  mungkin  terjadi  dan memberikan  gambaran  yang  lebih  akurat mengenai  performa  model.  Terakhir,  pada skenario  ketiga,  pengujian  dilakukan  dengan menggunakan  masing-masing  fitur  ( mean, variance,  dan  range )  secara  terpisah,  serta menggabungkan ketiganya. Tujuan dari skenario pengujian ini adalah untuk mengetahui pengaruh setiap fitur terhadap akurasi klasifikasi.
Gambar  6.  Antarmuka  sistem  klasifikasi  yang dibangun
Gambar  6  menunjukkan  antarmuka  sistem klasifikasi  kematangan  cabai  merah  keriting berbasis  pengolahan  citra  digital  yang  telah dibangun  dengan  menggunakan  MATLAB Guide. Pada bagian kiri terdapat tombol untuk operasi dan text field untuk menampilkan hasil klasifikasi.  Di  bagian  tengah  terdapat axes untuk  menampilkan  gambar  yang  dimuat. Sedangkan  di  bagian  kanan  merupakan  tabel yang  menampilkan  fitur mean,  variance dan range secara otomatis ketika proses klasifikasi dilakukan.  Untuk  skenario  pertama,  dengan menggunakan  sistem  ini,  maka  data  dibagi menjadi  48  data  latih  dan  12  data  uji.  Hasil pengujian menunjukkan bahwa akurasi klasifikasi mencapai 100%, yang menunjukkan
kemampuan  model  SVM  Multiclass  dengan kernel  Linear  dalam  mengidentifikasi  tingkat kematangan cabai merah keriting dengan sangat baik.  Tabel  1  menunjukkan  hasil  klasifikasi pada  skenario  pengujian  ini,  di  mana perbandingan  data  latih  dan  data  uji  adalah 80:20.

## Tabel  1.  Hasil  Pegujian  dengan  SVM Multiclass
No Data Uji Fitur Vektor Mean . Var , Range Kelas Hasil Prediksi 1 0,627 0,644 0,750 0,011 0,014 0,016 0,639 0,714 0,784 Matang  Matang 2 0,631 0,644 0,748 0,009 0,016 0,018 0,698 0,733 0,769 Matang  Matang 3 0,578 0,591 0,697 0,011 0,017 0,019 0,812 0,686 0,800 Matang  Matang 4 0,645 0,656 0,761 0,010 0,016 0,017 0,659 0,749 0,784 Matang  Matang 5 0,699 0,665 0,770 0,018 0,016 0,023 0,812 0,765 0,851 Mentah  Mentah 6 0,719 0,662 0,761 0,018 0,015 0,022 0,776 0,722 0,831 Mentah  Mentah 7 0,685 0,637 0,741 0,021 0,018 0,027 0,784 0,737 0,867 Mentah  Mentah 8 0,640 0,652 0,787 0,015 0,014 0,020 0,773 0,753 0,890 Mentah  Mentah 9 0,600 0,595 0,609 0,020 0,021 0,022 0,820 0,788 0,820 Setengah Matang Setengah Matang 10 0,623 0,623 0,640 0,020 0,021 0,022 0,902 0,796 0,827 Setengah Matang Setengah Matang 11 0,630 0,627 0,662 0,018 0,021 0,022 0,788 0,804 0,827 Setengah Matang Setengah Matang
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
12 0,659 0,659 0,696 0,023 0,023 0,025 0,812 0,835 0,847 Setengah Matang Setengah Matang Akurasi 100%
Dalam skenario kedua, klasifikasi dilakukan menggunakan metode 10-fold cross validation . Metode  ini  membagi  data  menjadi  10  subset ( fold ),  di  mana  setiap  subset  digunakan  sekali sebagai data uji dan 9 subset lainnya digunakan sebagai  data  latih.  Dengan  total  60  citra,  tiap fold akan memiliki 54 data latih dan 6 data uji. Hasil  pengujian  menunjukkan  akurasi  sebesar 98,33%. Terdapat satu citra kelas matang yang salah  terklasifikasi  sebagai  kelas  setengah- matang.  Hal  ini  ditunjukkan  oleh confusion matrix yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  7. Confusion matrix adalah tabel yang digunakan untuk  menilai  kinerja  algoritma  klasifikasi dengan menunjukkan jumlah prediksi benar dan salah  yang  dilakukan  oleh  model  untuk  setiap kelas.
Gambar 7. Confusion Matrix hasil 10- fold cross validation
Gambar 8 menunjukkan citra kelas “matang” yang terklasifikasi sebagai citra kelas “setengah-matang”.  Kesalahan  klasifikasi  ini mungkin  disebabkan  oleh  kemiripan  visual antara  citra  kelas  “matang”  dan  “setengah- matang”. Pencahayaan yang kurang bagus juga bisa  mempengaruhi  tampilan  visual  dari  cabai sehingga menghasilkan warna yang cenderung sama untuk citra dengan kelas yang berbeda.
Gambar  8.  Citra  yang  mengalami  kesalahan klasifikasi
Pada skenario ketiga ini, dilakukan pengujian  dengan  berbagai  kombinasi  fitur yang diekstraksi dari citra cabai merah keriting. Pengujian  ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi pengaruh  jumlah  dan  jenis  fitur  terhadap akurasi  klasifikasi.  Tabel  2  menyajikan  hasil pengujian ini:
Tabel 2. Hasil Pengujian Jumlah Fitur
Fitur Panjang Fitur Akurasi (%) Mean 1×3 93,33 Variance 1×3 91.67 Range 1×3 96.67 Mean + Variance +Range 1×9 98.33 Dari  Tabel  2  tersebut,  untuk  fitur Mean dengan  panjang  fitur  1×3,  akurasi  klasifikasi mencapai 93,33%. Fitur mean merepresentasikan  nilai  rata-rata  dari  masing- masing channel warna  (R,  G,  dan  B).  Untuk fitur variance , juga menggunakan panjang fitur 1×3,  akurasi  mencapai  91,67%  yang  lebih rendah hasilnya daripada fitur mean . Variance mengukur penyebaran nilai piksel dalam setiap channel warna.  Fitur Range menghasilkan akurasi  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  2  fitur tunggal lainnya, ditunjukkan dengan nilai yaitu 96,67%.  Range  mengukur  perbedaan  antara nilai  piksel  maksimum  dan  minimum  dalam setiap  channel  warna.  Kemudian,  kombinasi semua  fitur  ini  (dengan  panjang  fitur  1×9) memberikan  akurasi  terbaik  sebesar  98,33%. Kombinasi  ini  menggabungkan  informasi  dari intensitas  warna  rata-rata,  penyebaran,  dan rentang variasi, sehingga menghasilkan representasi  fitur  yang  lebih  komprehensif untuk klasifikasi. Kesimpulannya,
penggabungan beberapa jenis fitur menghasilkan peningkatan akurasi yang signifikan, menunjukkan pentingnya menggunakan  berbagai  jenis  informasi  dari citra untuk klasifikasi yang lebih akurat.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Hasil  pengujian  dalam  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  metode  klasifikasi  SVM multiclass dengan  kernel  linear  dapat  secara efektif  mengklasifikasikan  citra  cabai  merah keriting  berdasarkan  tiga  kelas  kematangan: matang,  mentah,  dan  setengah  matang.  Pada skenario pertama, penggunaan pembagian data latih  dan  uji  dengan  persentase  80:20 menghasilkan  akurasi  yang  tinggi,  yang menunjukkan bahwa model ini dapat diandalkan  untuk  klasifikasi  awal.  Skenario kedua dengan 10- fold cross validation memberikan akurasi 98,33%, mengindikasikan model yang konsisten dan stabil. Meski ada satu kesalahan klasifikasi, hasil ini tetap menunjukkan  performa  yang  kuat  dari  model. Skenario  ketiga  yang  mengevaluasi  berbagai kombinasi fitur menunjukkan bahwa kombinasi fitur mean , variance ,  dan  range  memberikan akurasi tertinggi. Ini menggarisbawahi pentingnya  menggunakan  berbagai  fitur  untuk mendapatkan  representasi  yang  lebih  lengkap dari citra dan meningkatkan akurasi klasifikasi. Secara keseluruhan, penelitian ini mengindikasikan  potensi  besar  dari  SVM multiclass dengan kernel linear untuk klasifikasi  otomatis  kematangan  cabai  merah keriting dalam aplikasi pertanian.

## 5. KESIMPULAN
a. Penelitian menunjukkan bahwa metode  SVM  multiclass  dengan kernel  linear  sangat  efektif  dalam klasifikasi kematangan cabai merah keriting,  dengan  tingkat  akurasi mencapai 98,33%. Ini menunjukkan potensi metode ini untuk diaplikasikan dalam sistem klasifikasi  otomatis  di  bidang pertanian lainnya.
b. Penggunaan  kombinasi  fitur mean , variance ,  dan range dari  ruang warna  RGB  memberikan  hasil klasifikasi yang lebih akurat
dibandingkan penggunaan fitur tunggal. Ini menekankan pentingnya  penggunaan  berbagai fitur  untuk  representasi  citra  yang lebih  komprehensif  dalam  analisis citra digital.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Eni  Istiyanti,  “Efisiensi  Pemasaran  Cabai Merah  Keriting  Di  Kecamatan  Ngemplak Kabupaten Sleman (The Marketing Efficiency Of  Red  Chili  In  Ngemplak  Regency  Sleman Distric),” J. Pertan. MAPETA , vol. XII, no. 2, pp. 116–124, 2015.
[2]  N.  T.  Anggraeni  and  A.  Fadlil,  “Sistem Identifikasi  Citra  Jenis  Cabai  (Capsicum Annum  L.)  Menggunakan  Metode  Klasifikasi City Block Distance,” JSTIE (Jurnal Sarj. Tek. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 409–418, 2013.
[3]  M.  Muchtar,  Y.  P.  Pasrun,  R.  Rasyid,  N. Miftachurohmah, and M. Mardiawati,
“PENERAPAN  METODE  NAÏVE  BAYES DALAM KLASIFIKASI KESEGARAN IKAN  BERDASARKAN  WARNA  PADA CITRA  AREA  MATA,” J.  Inform.  dan  Tek. Elektro Terap. , vol.  12,  no. 1, Jan. 2024, doi: 10.23960/jitet.v12i1.3879.
[4]  M. Muchtar and R. A. Muchtar, “Integrasi fitur warna,  tekstur  dan  renyi  fraktal  untuk klasifikasi penyakit daun kentang menggunakan linear discriminant analysis,” J. Mnemon. , vol. 7, no. 1, pp. 77–84, 2024.
[5]  F.  Liantoni  and  F.  N.  Annisa,  “Fuzzy  K-
Nearest Neighbor Pada Klasifikasi
Kematangan  Cabai  Berdasarkan  Fitur  Hsv Citra,” JIPI  (Jurnal  Ilm.  Penelit.  dan Pembelajaran Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 101– 108, 2018, doi: 10.29100/jipi.v3i2.851.
[6]  X. Chao, G. Sun, H. Zhao, M. Li, and D. He, “Identification of apple tree leaf diseases based on deep learning models,” Symmetry (Basel). , vol. 12, no. 7, Jul. 2020, doi: 10.3390/sym12071065.
[7]  M. Muchtar and L. Cahyani, “Klasifikasi Citra Daun  dengan  Metode  Gabor  Co-Occurence,” Ultim.  Comput. ,  vol.  VII,  no.  2,  pp.  39–47, 2015.
[8]  M. Muchtar and R. A. Muchtar, “Perbandingan Metode  KNN  dan  SVM  Dalam  Klasifikasi Kematangan Buah Mangga Berdasarkan Citra HSV dan Fitur Statistik,” J.  Inform.  dan  Tek. Elektro  Terap. ,  vol.  12,  no.  2,  pp.  876–884, 2024.
[9]  N. El-Bendary, E. El Hariri, A. E. Hassanien, and  A.  Badr,  “Using  machine  learning techniques  for  evaluating  tomato  ripeness,” Expert  Syst.  Appl. ,  vol.  42,  no.  4,  pp.  1892– 1905, 2015, doi: 10.1016/j.eswa.2014.09.057.
[10]  H.  Khotimah,  N.  Nafi’iyah,  and  Masruroh, “Klasifikasi  Kematangan  Buah  Mangga Berdasarkan Citra HSV dengan KNN,” ELTI J. Elektron. List. dan Teknol. Inf. Terap. , vol. 2, no. 1, pp. 1–7, Dec. 2019, [Online]. Available: https://ojs.politeknikjambi.ac.id/elti
[11]  M.  H.  Hanafi,  N.  Fadillah,  and  A.  Insan,
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
“Optimasi  Algoritma  K-Nearest  Neighbor untuk  Klasifikasi  Tingkat  Kematangan  Buah Alpukat Berdasarkan Warna,” It  J. Res. Dev. , vol.  4,  no.  1,  pp.  10–18,  2019,  doi: 10.25299/itjrd.2019.vol4(1).2477.
[12]  T. Purwaningsih, I. A. Anjani, and P. B. Utami,
“Convolutional Neural Networks Implementation  for  Chili  Classification,”
Proceeding  -  2018  Int.  Symp.  Adv.  Intell. Informatics  Revolutionize  Intell.  Informatics
Spectr.  Humanit.  SAIN  2018 ,  pp.  190–194, 2018, doi: 10.1109/SAIN.2018.8673373.
[13]  J. Pardede, M. G. Husada, A. N. Hermana, and S. A. Rumapea, “Fruit ripeness based on RGB, HSV, HSL, L ab color feature using SVM,” in
2019  International  Conference  of  Computer Science and Information Technology (ICoSNIKOM) , Nov. 2019, pp. 1–5.
[14]  R.  Ali,  R.  Hardie,  and  A.  Essa,  “A  Leaf Recognition  Approach  to  Plant  Classification Using  Machine  Learning,” Proc.  IEEE  Natl.
Aerosp.  Electron. Conf.  NAECON , vol.  2018- July, pp. 431–434, 2018, doi: 10.1109/NAECON.2018.8556785.
[15]  V. Soelaiman and A. Ernawati, “Pertumbuhan dan Perkembangan Cabai  Keriting (Capsicum annuum  L.)  secara  In  Vitro  pada  beberapa Konsentrasi  BAP  dan  IAA,” Bul.  Agrohorti , vol. 1, no. 1, p. 62, 2013, doi: 10.29244/agrob.1.1.62-66.
[16]  K. Science, “Capsicum annuum L.,” Plants of the World Online , 2023.
https://powo.science.kew.org/taxon/urn:lsid:ip ni.org:names:316944-2  (accessed  May  22, 2024).
[17]  M.  Muchtar  and  R.  Riska,  “Deteksi  Area Kerusakan Pada Citra Terumbu Karang Akibat Coral  Bleaching  Berbasis  Pengolahan  Citra Digital,” J. Innov. Futur. Technol. P-ISSN , vol. 5, pp. 2656–1719, 2023.
[18]  M.  Muchtar,  “Penggabungan  Fitur  Dimensi Fraktal  dan  Lacunarity  untuk  Klasifikasi Daun,” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, 2015.
[19]  M.  Muchtar,  N.  Suciati,  and  C.  Fatichah, “Fractal Dimension and Lacunarity
Combination for Plant Leaf Classification,” J.
Ilmu Komput. dan Inf. , vol. 9, no. 2, p. 96, Jun. 2016, doi: 10.21609/jiki.v9i2.385.