EDUMATIC: Jurnal Pendidikan Informatika Vol. 4 No. 2, Desember, 2020, Hal. 1-9 DOI: 10.29408/edumatic.v4i2.2202
Perbandingan Prediksi Kualitas Kopi Arabika dengan Menggunakan Algoritma SGD, Random Forest dan Naive Bayes
Veronica Retno Sari 1 , Feranandah Firdausi 2 , Yufis Azhar 3 .
1,2,3 Program Studi Informatika, Universitas Muhammadiyah Malang Email: veronicaretnos@gmail.com 1 , feranandah10@gmail.com 2 , yufis@umm.ac.id 3
(Received: 4 Juli 2020/ Accepted: 14 September 2020/ Published Online: 20 Desember)

## Abstrak
Klasifikasi  merupakan  salah  satu  teknik  yang  ada  di  dalam  data  mining  dan  berguna  dalam pengelompokan  data  berdasarkan  keterikatan  data  dengan  data  sampel.  Dataset  yang digunakan merupakan dataset  kopi  yang  bersumber  dari  Database  Coffee  Quality  Institute  melalui  platform GitHub. Atribut yang terdapat pada dataset tersebut ialah Aroma, Aftertaste, Flavor, Acidity, Balance, Body, Uniformity, Sweetness , Clean  Cup, dan Copper  points .  Terdapat  3  metode  klasifikasi  yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu Stochastic Gradient Descent, Random Forest dan Naive Bayes . Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui algoritma  mana yang  paling  efektif  untuk  memprediksi kualitas  kopi  pada  dataset.  Kemudian  hasil  prediksi  akan  diujikan  dengan  metode  K- Fold  Cross Validation dan Area Under the Curve (AUC). Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Stochastic  Gradient  Descent mendapatkan  hasil  akurasi  paling  baik  dibandingkan  dua metode  lainnya  dengan  nilai  akurasi  sebesar  98%  dan  meningkat  menjadi  99%  dengan  pengujian menggunakan metode K-fold Cross Validation dan AUC.
Kata kunci: Klasifikasi, Kopi Arabika, Perbandingan, Prediksi

## Abstract
Classification  is  one  of  the  techniques  that  exist  in  data  mining  and  is  useful  for  grouping  a  data based on the attachment of the data with the sample data. The dataset that is used in this study is the coffee dataset taken from Dataset Coffee Quality Institute on the GitHub platform. The attributes that contained  in  the  dataset  are  Aroma,  Aftertaste,  Flavor,  Acidity,  Balance,  Body,  Uniformity, Sweetness,  Clean  Cup,  and  Copper  points.  There  are  3  classification  methods  that  are  used  in  this study, Stochastic Gradient Descent, Random Forest and Naive Bayes. The aim of this study is to find out  which  algorithm  is  the  most  effective  to  predict  the  coffee  quality  in  the  dataset.  After  that,  the prediction  results  will  be  tested  using  K-Fold  Cross  Validation  and  Area  Under  the  Curve  (AUC) method.  The  results  show  that Stochastic  Gradient  Descent obtained  the  best  accuracy  results compared to the other two methods with an accuracy of 98% and increased to 99% after tested using K-fold Cross Validation and AUC method.
Keywords: Classifier, Coffee Arabica, Comparison, Prediction

## PENDAHULUAN
Kopi  merupakan  salah  satu  produk  yang  diakui  di  seluruh  dunia  sebagai  produk  yang paling  banyak  dikonsumsi  di  pasar  internasional.  Lebih  dari  60  spesies  biji  kopi  yang diperdagangkan, dua yang paling populer adalah kopi arabika dan kopi robusta (Santos et al., 2012).  Kopi  arabika  memiliki  keunggulan  dalam  sektor  perkebunan  kopi,  karena keunggulannya dalam memenuhi pangsa pasar dengan minat yang tinggi maka kopi arabika dapat ditemui di indonesia maupun di luar negeri (Chandra, Ismono, & Kasymir, 2013).
Penilaian  kualitas  kopi  merupakan  kunci  utama  dalam  penetapan  harga  dan menentukan  potensi  ekspor  di  negara-negara  penghasil  kopi.  Saat ini, analisis  fisik  dan cup quality merupakan alat utama untuk penilaian kualitas kopi. Kualitas fisik dapat dilihat dari
warna,  ukuran  dan  bentuk  biji  kopi.  Sedangkan cup  quality dapat  dinilai  dari  rasa,  aroma, keasaman,  bentuk  serta  kebersihan  cangkirnya  (Tolessa,  Rademaker,  De  Baets,  &  Boeckx, 2016).  Sifat  fisik  dan  kimia  yang  dihasilkan  kopi  arabika  berasal  dari  beberapa  tahapan proses yaitu (1) pengeringan (2) sortirisasi dan grading (3) sangrai (4) penggilingan (Edowai & Tahoba, 2018). Oleh karena itu, dengan adanya beragam proses pemanggangan pada setiap negara-negara penghasil kopi, menghasilkan beragam kualitas kopi pula.
Prediksi  kualitas  kopi  diperlukan  untuk  mengetahui  kualitas  kopi  terbaik  yang  dapat digunakan  sebagai  acuan  dalam  memilih  kopi.  Algoritma  yang  terdapat  pada  data  mining dapat dimanfaatkan untuk memprediksi kualitas kopi. Namun, tidak semua metode pada data mining dapat menghasilkan kinerja model  yang baik (Arifin & Sasongko, 2018).  Untuk itu, perlu  dilakukan  pengujian  menggunakan  beberapa  algoritma  pada  data  mining  untuk mengetahui algoritma mana yang dapat menghasilkan kinerja terbaik.
Sejumlah peneliti telah menerapkan beberapa metode atau algoritma data mining pada bidang  yang  berbeda-beda  diantaranya  pemodelan  kerentanan  longsor  yang  dilakukan berbasis  GIS  ( Geographic  Information  System ), Kernel  Logistic  Regression, Naive  Bayes Tree dan Decision Tree untuk menganalisis kerentanan longsor  yang ada di daerah Taibai ( China  )  (Chen  et  al.,  2017).  Kemudian  terdapat  penelitian  yang  serupa  mengenai  analisis kerentanan longsor dan pemetaan di daerah Mu Cang Tai, terletak di Utara Vietnam dengan menggunakan  model Novel  Hibryd  Naive  Bayes  Tree berbasis Bagging (Pham  &  Prakash, 2019).
Jika  pada  penelitian  lain  membahas  tentang  kerentanan  lonsor  dan  pemetaan  di  suatu daerah, berbeda hal dengan penelitian berikut yang digunakan untuk memperkirakan potensi terkena penyakit kanker payudara pada wanita dengan menggunakan ANN dan Naive bayes (Saritas  &  Yasar,  2019).  Adapun  penelitian  mengenai  data  mining  yang  lainnya  yaitu membahas tentang pengklasifikasian teks dalam pengolahan informasi dengan menggunakan metode Naive Bayesian agar secara otomatis dapat melakukan klasifikasi pada dokumen yang dituju (Xu, 2018).
Penelitian  ini  terinspirasi  dari  penelitian  sebelumnya  tentang  minuman  wine  yang  di prediksi dengan menggunakan algoritma SGD, Random Forest , Support Vactor Machine, dan Logistic  Regression ,  dimana  wine  memiliki  kandungan  yang  berbeda-beda  karena  proses pembuatan  yang  beragam  sehingga  menghasilkan  kualitas  yang  berbeda  pula.  Penelitian tersebut  mendapatkan  hasil  kinerja  algoritma  terbaik  dari  algoritma Random  Forest dengan akurasi 87,33% (Pawar, Mahajan, & Bhoithe, 2019).
Pada  penelitian  sebelumnya  dalam  kasus  kualitas  dan  keaslian  makanan,  menyatakan bahwa support  vector  machine (SVM)  menghasilkan  tingkat  kinerja  terbaik  dibandingkan dengan metode random forest (RF) dan classification and regression tree (CART) (Jiménez- Carvelo,  González-Casado,  Bagur-González,  &  Cuadros-Rodríguez,  2019).  Pada  penelitian perbandingan teknik klasifikasi dalam data mining untuk bank direct marketing  menyatakan bahwa model Stochastic Gradient Descent memiliki nilai akurasi terbaik yaitu sebesar 0,972 dibandingkan dengan 9 teknik klasifikasi lainnya (Oktanisa & Supianto, 2018).
Perbedaan  algoritma Stochastic  Gradient  Descent atau  SGD  dibandingkan  dengan metode  yang  lain.  Algoritma Stochastic  Gradient  Descent merupakan  model  dalam deep learning yang  mengoptimasi  fungsi  dengan  mengikuti  gradient  yang  memiliki  nosy  dengan ukuran langkah yang menurun (Mandt, Hof Fman, & Blei, 2017). Algoritma Random Forest merupakan  pengembangan  dari  decision  tree,  setiap  decision  tree  akan  melakukan  training data menggunakan sampel individu dan setiap atribut dipecah menjadi tree yang  akan dipilih antara atribut subset yang bersifat acak (Budi Adnyana, 2016).
Algoritma  Naive  Bayes  merupakan  metode  probabilistik  yang  berdasar  pada  teorema Bayes. Algoritma ini tergolong cepat dan sederhana dengan mengasumsikan fitur yang dapat berdiri sendiri (Oktanisa & Supianto, 2018). Maka dari itu, pada penelitian ini menggunakan
dataset  kopi  arabika  yang  mana  memiliki  kualitas  berbeda-beda  akibat  dari  beragamnya proses  pemanggangan  yang  dilakukan  oleh  setiap  negara  penghasil  kopi  dengan menggunakan beberapa algortima.
Penelitian  kualitas  kopi  menggunakan  algoritma Stochastic  gradient  descent , Naive bayes, dan Random  forest ini  digunakan  untuk  membandingkan  efisiensi  data  dengan algoritma  yang  digunakan.  Hasil  pada  masing-masing  algoritma  akan  dibandingkan berdasarkan akurasi dari setiap algoritma.  Pengukuran kinerja algoritma dalam penelitian ini menggunakan F1- score . F1-score merupakan gabungan dari 2 metrik yaitu : Precision yang menyatakan seberapa akurat algoritma yang digunakan dalam memprediksi kelas dan Recall yang  menyatakan  kebalikan  dari  kegagalan,  karena  hilangnya  suatu  kejadian  yang  salah dalam pengklasifikasian (Pawar et al., 2019).
Kemudian  hasil  akurasi  yang  memiliki  nilai  tertinggi,  membuktikan  bahwa  algoritma tersebut  mampu  memprediksi  kualitas  kopi  arabika  dengan  baik.  Setelah  hasil  akurasi  dari masing-masing  algoritma  telah  ditentukan,  maka  perlu  adanya  pengujian  untuk  menilai proses  kinerja  algoritma  yang  digunakan. K-fold  Cross  Validation digunakan  untuk melakukan pengujian, dengan membagi data sampel secara sebarang kemudian data tersebut dikelompokkan sebanyak nilai K k-fold (Anjelika, 2018). K-fold adalah metode yang biasa digunakan untuk menguji sistem agar dapat diketahui rata-rata  keberhasilan  dari  suatu  sistem.  Proses K-fold melakukan  perulangan  dengan mengacak atribut masukan kemudian sistem tersebut akan teruji untuk beberapa atribut input yang acak (Pitria, 2014).Selain itu, untuk memastikan lagi kinerja algoritma, maka dilakukan pengujian kembali menggunakan Area Under the Curve (AUC).  AUC adalah suatu daerah di bawah Receiver  operating  character  (ROC) .  Nilai Area  Under  the  Curve (AUC)    secara teoritis  berada  di  antara  0  dan  1.  Memberikan  pandangan  tentang  keseluruhan  pengukuran terhadap kesesuaian dari model yang digunakan. Semakin besar area under the curve maka semakin  baik  variabel  yang  diteliti  dalam  memprediksi  kejadian  (Maskoen  &  Purnama, 2018).  Nilai  AUC  digunakan  untuk  menentukan  hasil  klasifikasi  (Karyadiputra  &  Hijriana, 2018).  Nilai  AUC  dalam  klasifikasi  data mining,  dibagi  kedalam  beberapa  kelompok  yaitu, klasifikasi sangat baik = 0.90 - 1.00, klasifikasi baik = 0.80 – 0.90, klasifikasi cukup = 0.70 – 0.80, klasifikasi  buruk = 0.60 – 0.70 dan klasifikasi  salah = 0.50 – 0.60 (Gorunescu, 2011). Tujuan  penelitian ini  adalah membandingkan  tingkat  kinerja  algoritma  yang  dihasilkan  dari algoritma Stochastic  gradient  descent , Random  forest, dan Naive  bayes dalam  memprediksi kualitas kopi arabika.

## METODE
Tahap penelitian dalam mengimplementasikan algoritma Stochastic Gradient Descent , Naive  Bayes, dan Random  Forest pada  dataset,  dapat  dilihat  pada  gambar  1.  Penelitian menggunakan  bahasa  pemrograman  python  sebagai  media  dalam  membuat  perbandingan prediksi  pada  kualitas  kopi  arabika.  Pemilihan  bahasa  pemrograman  disini  cukup  penting untuk  dilakukan,  supaya  program  yang  akan  dikembangkan  dapat  bekerja  secara  optimal (Takdirillah, 2020). Dataset yang digunakan diperoleh dari GitHub ( https://github.com/jldbc/coffee-quality-database ),  dengan  jumlah  data  sebanyak  1313  data dan dikelompokkan menjadi 2 kelas (kualitas kopi baik dan kurang baik). Plot bar di bawah ini,  menunjukan  jumlah  data  dari  pengelompokan  kualitas  kopi  yang  baik  dan  kurang  baik, dengan jumlah kopi kualitas baik sebanyak 734 dan kopi kurang baik sebanyak 578.
Gambar 1. Tahap Implementasi Algoritma pada Dataset
Gambar 2. Plot Bar Pengelompokan Kualitas Kopi
Pre-processing data  dilakukan  dengan  memilih  variabel  independen  dan  dependen, mengganti  tipe  data  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  membagi  data  menjadi  data  training  dan data  testing.  Setelah  dilakukan pre-processing data,  didapatkan  dataset  yang  terdiri  dari  10 variabel  independen  ( Aroma,  Aftertaste,  Flavor,  Acidity,  Balance,  Body,  Uniformity, Sweetness , Clean Cup, dan Copper points ) dan 1 variabel dependen ( quality_score ).Kemudian  dataset  tersebut  dibagi  menjadi  20%  data  testing  dan  80%  data training.  Data  training  digunakan  untuk  mendapatkan  nilai  pada  tabel  probabilitas  dan  data testing  digunakan  untuk  menguji  tabel  probabilitas  yang  dihasilkan  oleh  data  training (Ridwan, Suyono, & Sarosa, 2013).
Setelah  itu  dilanjutkan  dengan  implementasi  algoritma Stochastic  Gradient  Descent , Naive  Bayes, dan Random  Forest ke  dalam  dataset.  Metode Stochastic  Gradient  Descent (SGD) merupakan salah satu metode yang memiliki optimasi iteratif dalam menemukan titik yang  meminimumkan suatu fungsi  yang  dapat diturunkan. Metode SGD mulai bekerja dari tebakan  awal  kemudian  secara  iteratif  tebakan  itu  didapat  lalu  diperbaiki,  hal  tersebut
berdasarkan  suatu  aturan  yang  melibatkan  gradien  atau  turunan  pertama  dari  fungsi  yang ingin diminimumkan (Umar, Riadi, & Purwono, 2020).
Naive  Bayes adalah  klasifikasi  statistik,  biasanya  digunakan    untuk  memprediksi probabilitas keanggotaan suatu class (Januarsyah, Zuhairi, & Malik, 2019).  Kemudian untuk metode  RF  atau  random  esembles  yang  berarti  hutan  acak  merupakan      kombinasi  pohon keputusan  sehingga    setiap  pohon  bergantung  terhadap  nilai  -  nilai  vektor  acak  yang  di sampling    secara    independen    dengan    distribusi  yang  sama  untuk  semua  pohon  tersebut. Keunggulan  metode  ini,  dapat  memproses  pemilihan  fitur  yang  digunakan  secara  acak kemudian memilah setiap simpul agar menghasilkan tingkat kesalahan atau error yang relatif rendah (Umar et al., 2020).
Pengukuran kinerja algoritma dilakukan untuk menentukan algoritma mana yang paling optimal. F1-score akan  digunakan  untuk  mengukur  kinerja  dari  masing  -  masing  algoritma. Setelah mengetahui akurasi dari masing-masing algoritma, maka dilakukan pengujian kinerja model  pada  dataset  menggunakan K-fold  Cross  Validation yang  bertugas  untuk  menguji kinerja klasifikasi sistem dengan jumlah fold = 10.Untuk memastikan lagi keakuratan dataset maka  dilakukan  pengujian  dengan  menggunakan Area  Under  the  Curve (AUC).    Tahapan selanjutnya,  melakukan  analisa  perbandingan  dari  setiap  algoritma  yang  digunakan. Kemudian  dilanjutkan  dengan  menarik  kesimpulan  algoritma  mana  yang  memiliki  hasil terbaik dari masing-masing algoritma tersebut.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Penelitian  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  perbandingan  algoritma,  didapatkan hasil akurasi yang berbeda-beda dari setiap model yang digunakan. Adapun hasil akurasinya yang  terlihat  pada  tabel  1.  Algoritma Stochastic  Gradient  Descent memberikan  tingkat akurasi  sebesar  99%,  algoritma Naïve  Bayes memberikan  tingkat  akurasi  sebesar  79%,  dan algoritma Random  Forest memberikan  tingkat  akurasi  sebesar  96%  yang  artinya  tingkat akurasi  tertinggi  ada  dimetode Stochastic  Gradient  Descent .  Algoritma  tersebut  juga  diuji dengan kurva pengujian AUC untuk melihat kinerja model mengalami penurunan atau tidak.
Tabel 1. Performa Algoritma Data Mining dalam Pengklasifikasian Kualitas Kopi Arabika
Metode
Kelas Precision Recall F1- Score Acuracy Cross Validation AUC Stochastic Gradient Descent Baik 0.99 0.99 0.99 99% 99% 99% Kurang Baik 0.99 0.98 0.99 Naive Bayes Baik 0.76 0.92 0.83 79% 78% 94% Kurang Baik 0.86 0.63 0.73 Random Forest Baik 0.94 0.99 0.96 96% 95% 99% Kurang Baik 0.99 0.93 0.95
Pada  algoritma Stochastic  Gradient  Descent kinerja  model  mencapai  99%  sehingga pada  pengujian  tersebut  algoritma  yang  digunakan  tidak  mengalami  penurunan  kinerja model,  begitu  juga  dengan  pengujian  dengan  menggunakan Cross  Validation kinerja modelpun tidak  mengalami  penurunan,  berbeda  dengan  algoritma Naive  bayes dan Random Forest. Pada  algoritma Naive  bayes kinerja  model  pada  pengujian Cross  Validation hanya 78%  dibandingkan  algoritma  yang  lain  dan  mengalami  kenaikan  kinerja  dengan menggunakan kurva AUC hingga 94% yang artinya hasil kinerja model baik untuk digunakan pada  dataset  kopi,  akan  tetapi  hasil  tersebut  memiliki  perbandingan  jauh  dengan  metode
Stochastic Gradient Descent yang memiliki tingkat pengujian yang konsisten dan lebih tinggi kinerja modelnya.
Begitu  juga  pada  algoritma Random  Forest yang  mengalami  kinerja model  95% pada pengujian Cross  Validation sementara  dengan  pengujian  AUC  mencapai  99%,  Hasil pengujian Random Forest dengan Stochastic Gradient Descent memang memiliki hasil yang sama yaitu 99% akan tetapi dari pengujian Cross Validation algoritma Random Forest tidak mengalami  hasil  yang  konsisten  dan  tingkat  akurasi  yang  ada  masih  lebih  baik  algoritma Stochastic Gradient Descent. Berikut kurva pengujian AUC yang nampak pada gambar 3, 4, dan 5.
Gambar 3. Kurva AUC pada Algoritma SGD
Gambar 4. Kurva AUC pada Algoritma Naive Bayes
Gambar 5. Kurva AUC pada Algoritma Random Forest
Pada gambar 3, 4 dan 5 merupakan hasil kinerja model dengan pengujian  AUC,  pada kinerja model algoritma Stochastic Gradient Descent dapat dilihat pada gambar 3. Pengujian AUC  pada  algoritma  ini  menghasilkan  tingkat  kinerja  model  sebesar  99%.  Sementara  pada kinerja  model  algoritma Naïve  Bayes dapat  dilihat  pada  gambar  4.  Pengujian  AUC  pada algoritma ini menghasilkan tingkat kinerja model sebesar 94%. Dan kinerja model algoritma Random  Forest dapat  dilihat  pada  gambar  5.  Pengujian  AUC  pada  algoritma  ini menghasilkan tingkat kinerja model sebesar 99%

## Pembahasan
Dataset  yang  digunakan  merupakan  dataset  kualitas  kopi  arabika.  Dari  dataset  ini dilakukan pengujian prediksi dengan menggunakan tiga algoritma yaitu Stochastic Gradient Descent, Random Forest, dan Naive Bayes . Dalam proses pengujiannya, sebanyak 1313 data digunakan, dengan kelas “Baik” sebanyak  734 data dan “Kurang  Baik”  sebanyak 578 data. Data  tersebut  dibagi  kedalam  2  bagian  yaitu  data  testing  dan  data  training.  Hasil  pengujian masing-masing algoritma dapat dilihat pada Tabel 1. Nilai yang dihasilkan dari perbandingan algoritma  ini,  antara  lain  seperti precision,  recall,  F1-score, dan accuracy serta  pengujian kinerja model.
Nilai precision tertinggi  dalam  kelas  “Baik”  yaitu  99%  oleh  algoritma Stochastic Gradient  Descent ,  sedangkan  nilai  terendahnya  yaitu  76%  oleh  algoritma Naïve  Bayes dan nilai precision tertinggi dalam kelas “Kurang Baik” yaitu 99% oleh algoritma Random Forest dan Stochastic  Gradient  Descent ,  sedangkan  nilai  terendahnya  yaitu  86%  oleh  algoritma Naïve Bayes .  Nilai recall tertinggi dalam kelas “Baik” yaitu 99% oleh  algoritma Stochastic Gradient Descent dan Random Forest , sedangkan nilai terendahnya yaitu 92% oleh algoritma Naïve Bayes dan nilai recall tertinggi dalam kelas “Kurang  Baik” yaitu 98% oleh algoritma Stochastic  Gradient  Descent ,  sedangkan  nilai  terendahnya  yaitu  63%  oleh  algoritma Naïve Bayes .  Nilai accuracy tertinggi  yaitu  99%  oleh  algoritma Stochastic  Gradient  Descent, sedangkan nilai accuracy terendah yaitu 79% oleh algoritma Naïve Bayes .
Hasil    pengujian  kinerja  model  dengan Cross  Validation ,  didapatkan  nilai  tertinggi yaitu  99%  oleh  algoritma Stochastic  Gradient  Descent ,  sedangkan  nilai  terendahnya  yaitu 78%  oleh  algoritma Naïve  Bayes .  Untuk  hasil  pengujian  kinerja  dengan  AUC  dapat  dilihat pada  Gambar  3,  4  dan  5  dengan  nilai  rata-rata  dari  ketiga  algoritma  adalah  97.3%.  Secara keseluruhan,  dengan  hasil  yang  telah  didapatkan  pada  tabel  1,  maka  dapat  dilihat  bahwa algoritma Stochastic  Gradient  Descent merupakan  algoritma  yang  paling  optimal,  dengan menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  99%  serta  kinerja  model  dari Cross  Validation dan
AUC  sebesar  99%  dibandingkan  dengan  algoritma random  forest dan naïve  bayes . Berdasarkan  dari  pengelompokan  AUC,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  algoritma Stochastic Gradient Descent termasuk kedalam klasifikasi sangat baik dengan menghasilkan nilai AUC diantara 0.90 - 1.00, yaitu sebesar 0.997.
Sementara  itu,  pada  penelitian  sebelumnya  dengan  kasus  kualitas  wine,  algoritma Stochastic Gradient Descent memberikan tingkat akurasi sebesar 81% dan algoritma Random Forest memberikan  tingkat  akurasi  sebesar  87,33%  (Pawar  et  al.,  2019).  Hal  ini membuktikan  bahwa  tidak  semua  algoritma  pada  data  mining  memberikan  kinerja  model yang  baik  dalam  mengklasifikasi  dataset.  Sehingga  perlu  adanya  pengujian  pada  dataset, dengan  menggunakan  beberapa  algoritma  untuk  mengetahui  algoritma  mana  yang menghasilkan kinerja terbaik.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian, secara keseluruhan algoritma Stochastic Gradient Descent menghasilkan  kinerja  yang  paling  baik  dan  termasuk  kategori  klasifikasi  sangat  baik, dibandingkan dengan algoritma Random Forest dan Naive Bayes . Dilihat dari tingkat akurasi yang dihasilkan oleh algoritma Stochastic Gradient Descent sebesar 98% dengan pengukuran kinerja model menggunakan k-fold cross validation yang menghasilkan tingkat kinerja model sebesar  99%  serta  AUC  99%.  Dikarenakan  penelitian  perbandingan  algoritma  dengan menggunakan Stochastic  Gradient  Descent,  Naive  Bayes dan Random  Forest untuk  dataset kualitas  kopi  baru  dilakukan,  maka  peneliti  berharap  dapat  diteliti  lebih  lanjut  dengan menggunakan  perbandingan  teknik  pengklasifikasian  yang  lain  ataupun  dengan menggunakan  teknik  pengelompokan  dengan  harapan  dapat  menemukan    teknik  ataupun metode yang lebih efisien dan menghasilkan nilai prediksi yang lebih baik lagi.

## REFERENSI
Anjelika,  T.  &  I.  (2018).  Penerapan  Algoritma  Modified  K-Nearest  Neighbour  Pada Pengklasifikasian  Penyakit  Kejiwaan  Skizofrenia. Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 2 (10), 3957–3961.
Arifin,  O.,  &  Sasongko,  T.  B.  (2018).  Analisa  Perbandingan  Tingkat  Performansi  Metode Support  Vector  Machine  dan  Naive  Bayes  Classifier  Untuk  Klasifikasi  Jalur  Minat SMA. Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Multimedia 2018 , 6 (1), 67–72. Budi  Adnyana,  I.  M.  (2016).  Prediksi  Lama  Studi  Mahasiswa  Dengan  Metode  Random Forest  (Studi  Kasus :  Stikom  Bali). CSRID  (Computer  Science  Research  and  Its Development Journal) , 8 (3), 201–208. https://doi.org/10.22303/csrid.8.3.2016.201-208 Chandra, D., Ismono, R. H. dan, & Kasymir, E. (2013). Prospek Perdagangan Kopi Robusta Indonesia di Pasar Internasional. JIIA Jurnal Ilmu Ilmu Agribisnis , 1 (1), 10–15.
Chen,  W.,  Xie,  X.,  Peng,  J.,  Wang,  J.,  Duan,  Z.,  &  Hong,  H.  (2017).  GIS-based  landslide susceptibility modelling: a comparative assessment of kernel logistic regression, Naïve- Bayes tree, and alternating decision tree models. Geomatics, Natural Hazards and Risk , 8 (2), 950–973. https://doi.org/10.1080/19475705.2017.1289250
Edowai,  D.  N.,  &  Tahoba,  A.  E.  (2018).  Proses  produksi  dan  uji  mutu  bubuk  kopi  arabika (coffea arabica L) asal kabupaten Dogiyai, Papua. Agriovet , 1 (1), 1–18. Gorunescu, F. (2011). Data Mining - Concepts, Models and Techniques . https://doi.org/10.16309/j.cnki.issn.1007-1776.2003.03.004
Harismawan, A. F., Kharisma, A. P., & Afirianto, T. (2018). Analisis Perbandingan Performa Web Service Menggunakan Bahasa Pemrograman Python , PHP , dan Perl pada Client Berbasis  Android. Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer , 4 (2),  237–245.
Januarsyah,  M.  F.,  Zuhairi,  E.,  &  Malik,  R.  F.  (2020).  Perbandingan  Algoritma  Random
Forest,  Decision  Stump,  Naïve  Bayes,  Bayesian  Network  dan  Algoritma  C4.  5  Untuk Prediksi Pola Kartu Poker. Annual Research Seminar (ARS) , 5 (1), 122-126).
Jiménez-Carvelo,  A.  M.,  González-Casado,  A.,  Bagur-González,  M.  G.,  &  Cuadros- Rodríguez,  L.  (2019).  Alternative  data  mining/machine  learning  methods  for  the analytical  evaluation  of  food  quality  and  authenticity–A  review. Food  research international , 122 , 25-39. https://doi.org/10.1016/j.foodres.2019.03.063
Karyadiputra,  E.,  &  Hijriana,  N.  (2018).  Analisis  Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk Klasifikasi Prioritas Pengembangan Jalan Di Provinsi Kalimantan Selatan. Technologia: Jurnal Ilmiah , 9 (2), 105-108. https://doi.org/10.31602/tji.v9i2.1374
Mandt, S., Hoffman, M. D., & Blei, D. M. (2017). Stochastic gradient descent as approximate bayesian inference. The Journal of Machine Learning Research , 18 (1), 4873-4907. Maskoen, T. T., & Purnama, D. (2018). Area Under the Curve dan Akurasi Cystatin C untuk Diagnosis Acute Kidney Injury pada Pasien Politrauma. Majalah Kedokteran Bandung , 50 (4), 259–264. https://doi.org/10.15395/mkb.v50n4.1342
Oktanisa, I., & Supianto, A. A. (2018). Perbandingan Teknik Klasifikasi Dalam Data Mining Untuk Bank a Comparison of Classification Techniques in Data Mining for. Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 5 (5), 567–576. https://doi.org/10.25126/jtiik20185958 Pawar,  D.,  Mahajan,  A.,  &  Bhoithe,  S.  (2019).  Wine  Quality  Prediction  using  Machine Learning  Algorithms. International Journal  of  Computer  Applications  Technology  and Research , 8 (9), 385–388. https://doi.org/10.7753/ijcatr0809.1010
Pham,  B.  T.,  &  Prakash,  I.  (2019).  A  novel  hybrid  model  of  Bagging-based  Naïve  Bayes Trees  for  landslide  susceptibility  assessment. Bulletin  of  Engineering  Geology  and  the Environment , 78 (3), 1911–1925. https://doi.org/10.1007/s10064-017-1202-5
Pitria,  P.  (2014).  Pengguna  Twitter  Pada  Akun  Resmi  Samsung  Indonesia  Dengan Menggunakan Naïve Bayes. Skripsi. Fakultas Teknologi Industri. Universitas Atma Jaya Yogyakarta.
Ridwan,  M.,  Suyono,  H.,  &  Sarosa,  M.  (2013).  Penerapan  Data  Mining  Untuk  Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier. Eeccis , 7 (1), 59–64. https://doi.org/10.1038/hdy.2009.180
Santos,  K.  M.,  Moura,  M.  F.  V.,  Azevedo,  F.  G.,  Lima,  K.  M.  G.,  Raimundo,  I.  M.,  & Pasquini,  C.  (2012).  Classification  of  Brazilian  Coffee  Using  Near-Infrared Spectroscopy  and  Multivariate  Calibration. Analytical  Letters , 45 (7),  774–781. https://doi.org/10.1080/00032719.2011.653905
Saritas,  M.  M.,  &  Yasar,  A.  (2019).  Performance  analysis  of  ANN  and  Naive  Bayes classification  algorithm  for  data  classification. International  Journal  of  Intelligent Systems and Applications in Engineering , 7 (2), 88–91.
Takdirillah,  R.  (2020).  Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Terhadap Data  Transaksi  Sebagai  Pendukung  Informasi  Strategi  Penjualan. Edumatic:  Jurnal Pendidikan Informatika , 4 (1), 37–46.
Tolessa,  K.,  Rademaker,  M.,  De  Baets,  B.,  &  Boeckx,  P.  (2016).  Prediction  of  specialty coffee  cup  quality  based  on  near  infrared  spectra  of  green  coffee  beans. Talanta , 150 , 367-374. https://doi.org/10.1016/j.talanta.2015.12.039
Umar,  R.,  Riadi,  I.,  &  Purwono.  (2020).  Perbandingan  Metode  SVM,  RF  dan  SGD  untuk Penentuan  Model  Klasifikasi  Kinerja  Programmer  pada  Aktivitas  Media  Sosial. Jurnal Resti , 4 (2), 329–335. https://doi.org/10.29207/resti.v4i2.1770
Xu, S. (2018). Bayesian Naïve Bayes classifiers to text classification. Journal of Information Science , 44 (1), 48–59.