## Sistem Pendeteksi Kerusakan Buah Mangga Menggunakan Sensor Gas Dengan Metode DCS - LCA

## (Mango Damage Detection System Using Gas Sensor With
DCS - LCA Method)
Murad [1] , Sukmawaty [2] , Ansar [3] , Rahmat Sabani [4] , Syahroni Hidayat [5]*
[1]-[5] Program Studi Teknik Pertanian, Universitas Mataram
[5] Lembaga Pengembangan Ilmu Pengetahuan dan Teknologi, Sekawan Institute
E-mail: muradfatepa@unram.ac.id, Sukmawaty14@unram.ac.id, Ansar72@unram.ac.id, rahmat.sabani@unram.ac.id , syahronihidayat@unram.ac.id
KEYWORDS: ABSTRACT Mango, Gas Sensor, Ensemble learning,  Dynamic  Classifier  Selection (DCS), Local Class Accuracy (LCA) Fruits,  including  mangoes,  produce  a  wide  variety  of  volatile organic  compounds  that give them  their  distinct  aroma.  Characteristics  of  fruit  aroma  is  one  of  the  important  keys  in determining  consumer  acceptance  in  the  commercial  fruit  market  based  on  individual preferences.  So  a  possible  way  to  determine  the  level  of  ripeness/damage  is  to  feel  the distinctive aroma presented by the fruit using a gas sensor. This study aims to build a system that  can  detect  mango  damage based  on  its  aroma.  The  sensors  used  are TGS 2600, MQ3, MQ4, MQ2, and MQ8 which are connected to the Arduino Mega 2560. The learning model used is an ensemble learning model of Dynamic Classifier Selection (DCS) with Local Class Accuracy  (LCA)/DCS-LCA.  This  algorithm  combines  Logistic  Regression,  Selection  Tree, Support  Vector  Machine  (SVM),  Naïve  Bayes,  Random  Forest,  and  Neural  Networks.  The model  was  then  tested  with  a  comparison  of  the  amount  of  test  data  and  training  data  of 70%:30%. The test results showed that the overall system Accuracy was 75% and the ability to detect mango fruit damage was 71%. The DCS-LCA classifier model outperforms each of its constituent base classifiers. KATA KUNCI: ABSTRAK Mangga, Sensor Gas, Ensemble learning,  Dynamic  Classifier  Selection (DCS), Local Class Accuracy (LCA) Buah-buahan,  termasuk  mangga,  menghasilkan  berbagai  macam  senyawa  organik  yang mudah  menguap  yang  memberikan  aroma  khas  yang  berbeda.  Karakteristik  aroma  buah merupakan  salah  satu  kunci  penting  dalam  menentukan  penerimaan  konsumen  di  pasar buah komersial berdasarkan preferensi individu. Oleh karena itu, cara yang mungkin untuk menentukan  tingkat  kematangan/kerusakan  adalah  dengan  merasakan  aroma  khas  yang disajikan oleh buah menggunakan sensor gas. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem yang dapat mendeteksi kerusakan buah mangga berdasarkan aromanya. Sensor yang digunakan  adalah  TGS  2600,  MQ3,  MQ4,  MQ2,  dan  MQ8  yang  dikoneksikan  dengan Arduino Mega 2560. Model pembelajaran yang digunakan adalah model ensemble learning Dynamic  Classifier  Selection  (DCS)  dengan  Local  Class  Accuracy  (LCA)/DCS-LCA. Algoritma ini menggabungkan Regresi Logistik, Pohon Pemilihan, Support Vector Machine (SVM),  Naïve  Bayes,  Random  Forest,  dan  Jaringan  Syaraf  Tiruan.  Model  kemudian  diuji dengan  perbandingan  jumlah  data  uji  dan  data  latih  sebesar  70%:30%.  Hasil  pengujian menunjukkan  akurasi  sistem  secara  keseluruhan  75%  dan  kemampuan  mendeteksi kerusakan  buah  mangga  mencapai  71%.  Model  pengklasifikasi  DCS-LCA  mengungguli performa masing-masing pengklasifikasi dasar pembentuknya.

## I. PENDAHULUAN
Persepsi  konsumen  dalam  menilai  kualitas  buah didasarkan  pada  karakteristik  seperti  daya  tarik visual  (kurang  noda,  warna,  ukuran,  dan  tekstur), kematangan,  aroma,  dan  rasa.  Kualitas  buah  akan berubah seiring bertambahnya waktu, mulai dari pra
panen hingga pasca panen, tahap saat buah tumbuh dan  matang,  dan  selama  pemeliharaan  dalam penyimpanan  [1].  Kondisi  ini  disebut  penuaan ( Senescence )  pada  buah.  Penuaan  pada  buah mengacu pada tahap pertumbuhan di mana tanaman melebihi  puncak  kematangan  dan  memulai  fase
ireversibel dari kerusakan yang pada akhirnya akan menyebabkan  kematian.  Selama  tahap  ini,  sel-sel rusak dan buah kehilangan banyak karakteristik yang membuatnya  menarik  [2].  Penuaan  buah-buahan dikaitkan  dengan  emisi  berbagai  jenis  gas  seperti etilen.  Dengan  demikian,  pemantauan  penuaan berdasarkan  aroma  dapat  memberikan  indikasi kesegaran penting buah-buahan [3].
Aroma  buah  seringkali  menjadi  karakteristik paling berharga yang menentukan kualitas buah dan pilihan konsumen karena aroma biasanya merupakan indikator terbaik dari rasa buah [4]. Oleh karena  itu,  estimasi  kematangan  merupakan  bagian penting dari penentuan kualitas karena kematangan saat  panen  dapat  mempengaruhi  sifat  sensorik  dan penyimpanan  buah.  Cara  yang  mungkin  untuk menentukan  tingkat  kematangan  adalah  merasakan volatil  aromatik  yang  dilepaskan  oleh  buah menggunakan hidung elektronik ( e-nose ) [5].
E-nose berisi  susunan  sensor  yang  mengevaluasi semua  konstituen  kimia  yang  ada  dalam  campuran aroma  (sebagai  keseluruhan  sampel)  dan  menutupi sinyal keluaran elektronik (melalui  transduser) dari semua  sensor  dalam  susunan  dan  secara  kolektif merakitnya  untuk  membentuk  pola  digital  yang berbeda, kadang-kadang  disebut  sebagai Electronic Aroma Signature Pattern (EASP) yang sangat unik dan  spesifik  untuk  campuran  gas  tertentu  yang dianalisis [1]. Pengembangan hidung  elektronik  ( e- nose )  sudah  banyak  dilakukan  terutama  untuk mendeteksi  kualitas  buah  mangga  berdasarkan  gas yang  dihasilkannya  [1].  Dari  penelitian-penelitian tersebut  sensor  gas  yang  digunakan  bervariasi, seperti sensor gas etilen [4] dan sensor gas tipe MQ dan TGS [5].
Sistem e-nose dikembangkan  dengan  algoritma pembelajaran  mesin  khusus  pengklasifikasi,  seperti jaringan  saraf  tiruan  (JST), Principal  Component Analysis (PCA),  dan  analisis  diskriminan  linier (LDA)  [5].  Selain  itu  terdapat  banyak  metode pembelajaran  mesin  lain  yang  digunakan  untuk klasifikasi dalam bidang pertanian misalnya Regresi Linier, Regresi Logistik, Pohon Pemilihan ( Decision Tree ), Support Vector Machine (SVM), Naïve Bayes, K Nearest Neighbor (KNN), dan Random Forest [6]. Akan tetapi, penerapan metode-metode pembelajaran tersebut dalam pengembangan e-nose untuk  deteksi  kualitas  buah  lebih  dititikberatkan pada  pemanfaatannya  secara  terpisah  dan  mandiri. Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  pengembangan
sistem e-nose yang menggunakan multi pengklasifikasi ( multi-classifier )  secara bersamaan. Penggunaan  multi  pengklasifikasi  baik  secara  teori maupun penerapan terbukti memiliki performa yang lebih baik daripada menggunakan hanya pengklasifikasi  sebuah  pengklasifikasi  [7],  [8]. Teknik multi pengklasifikasi yang dapat diterapkan adalah Ensemble  learning .  Tujuan  penelitian  ini adalah  menerapkan  metode Ensemble  learning untuk  mengembangkan  sebuah  sistem  yang  dapat mendeteksi  kerusakan  buah  menggunakan  sensor gas. Buah yang digunakan pada penelitian ini adalah buah mangga dengan pilihan sensor gas tipe MQ dan TGS.

## II. M ETODOLOGI
Pada  penelitian  ini  pengembangan  sistem pendeteksi  kerusakan  berbasis  gas  dimulai  dari proses  perekaman  data gas buah mangga. Data gas yang  terekam  kemudian  dibersihkan.  Selanjutnya dilakukan konversi terhadap data tersebut dari nilai ADC terukur menjadi nilai ppm ( parts per million ) gas. Nilai ppm ini kemudian digunakan dalam proses pembelajaran  untuk  membentuk  model  pendeteksi kerusakan buah mangga. Model yang terbentuk dari hasil  pembelajaran  kemudian  diuji  untuk  diperoleh performansinya.  Singkatnya  tahapan  penelitian  ini ditunjukkan pada Gbr. 1.
Data Gas (ADC Terukur) Pre-Processing: Peningkatan Kualitas (Cleaning Data) Konversi ADC terukur menjadi ppm Pembelajaran Mesin: Klasifikasi Kerusakan Mangga (DCS-LCA) Pengujian Sistem: Akurasi (Accuracy), Presisi (Precision), Sensitivitas (Sensitivity) dan Spesifisitas (Specificity) AKUISISI DATA M A NGGA SELESAI MULAI SENSOR GAS
Gbr. 1 Alur Penelitian Pengembangan Sistem Pendeteksi Kerusakan Buah Mangga
188 JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia , Vol. 3, No. 4, Pebruari 2022, hlm. 186-194

## A. Dataset Gas
Proses  pembuatan  dataset  gas  menggunakan  alat dan bahan seperti dijelaskan pada Tabel I. Peralatan terdiri dari lima buah sensor, yaitu Tgs 2600, MQ3, MQ4,  MQ2,  dan  MQ8,  sebuah  mikrokontroler Arduino  Mega  2560,  dan  sumber  tegangan  dengan keluaran 5V dc.
TABEL I
A LAT PENELITIAN No Alat dan Bahan
Jumlah Spesifikasi/Jenis 1 Sensor Gas: TGS 2600 MQ3 MQ4
MQ2 MQ8 1 1 1
1 1 1 ~ 30 ppm
25 to 500 ppm 300 ～ 10000 ppm
300 ～ 10000 ppm
100 ～ 1000 ppm 2 Arduino 1 Mega 2560 3 Sumber Tegangan 1 5V DC 4 Buah Mangga 40 Mangga mengkal
Data  gas  buah  mangga  direkam  menggunakan sensor-sensor  gas  yang  terhubung  dengan  Arduino Mega 2560 dan sumber tegangan seperti ditunjukkan pada  Gbr.  2.  Perakitan  alat  mengikuti    arsitektur sistem yang telah dimodifikasi dari penerapan sensor gas  untuk  monitoring green  house [9].    Digunakan wadah  yang  sudah  dimodifikasi  sebagai  tempat meletakkan  sensor  dan  sampel  buah  mangga.  Saat terisi  wadah  ini  ditujukan  sebagai  perangkap  gas yang  dihasilkan  oleh  buah  mangga  dan  ketika kosong untuk memastikan bahwa sebelum digunakan  kembali  sensor  hanya  mengukur  udara bersih.

## Sampel Mangga
TGS 2600 MQ-8 MQ-3 MQ-4 MQ-2 Sumber Tegangan 5 V DC Kabel  USB
Gbr. 2 Skema Alat Penelitian Dengan Lima Sensor Gas
Kegiatan  perekaman  data  diawali  dengan menentukan nilai set poin sensor gas. Nilai set poin ini direkam ketika sensor gas mengukur udara bersih di dalam wadah kosong. Pengukuran dan perekaman data set poin dilakukan selama 5 menit. Dari total 5 menit  waktu  pengukuran  ini  diambil  data  selama  1 menit  (dalam  kondisi steady  state )  untuk  dijadikan sebagai  nilai  rata-rata  set  poin  untuk  setiap  sensor gas. Hasil pembentukan  data set  poin  setiap  sensor ditunjukkan pada Tabel II.

## TABEL II

## N ILAI RATA - RATA SET POIN SENSOR GAS
Variabel Nama Sensor TGS 2600 MQ3 MQ4 MQ2 MQ8 Nilai rata-rata ADC terukur 70 120 190 200 95
Selanjutnya  dilakukan  perekaman  data  gas  yang dihasilkan  buah  mangga.  Proses  ini  dilakukan selama 7 hari berturut-turut masa penyimpanan buah mangga  di  ruang  terbuka.  Setiap  sampel  buah mangga  diukur  gasnya  selama  ±  3  menit.  Hasil perekaman  gas berupa  nilai ADC.  Proses pengukuran  data  gas  buah  mangga  menggunakan sebuah  komputer  desktop  untuk  menjalankan program pengambilan data dan menyimpan hasilnya. Aplikasi Arduino IDE digunakan untuk membangun dan  mengeksekusi  koding  program.  Adapun  untuk menyimpan  log  setiap  sesi  perekaman  digunakan perangkat  lunak  PuTTY.  Dengan  PuTTY log  file perekaman dapat disimpan dalam format *.csv.
Contoh log file perekaman data gas buah mangga ditunjukkan  pada  Tabel  III.  Dapat  dilihat  dari  data raw  tersebut  terdapat  data  yang  rusak.  Kerusakan pada hasil perekaman data ini berupa terpotongnya data  yang  terekam  atau  hasil  pengukuran  sensor bernilai  nol  semua.  Kondisi  ini  mengharuskan adanya proses pembersihan ( cleaning ) data.

## TABEL III
L OG DATA PENGUKURAN GAS BUAH MANGGA SAMPEL KE 35 HARI KE 7 No =~=~=~= PuTTY log 2021.09.30 21:21:38 =~=~=~=~ 1 222  MQ-8= 85 2 8= 84
3 TGS2600= 95  MQ-3= 310  MQ-4= 218  MQ-2= 222 MQ-8= 84
4 TGS2600= 95  MQ-3= 311  MQ-4= 220  MQ-2= 222
MQ-8= 85
5 8= 84
No =~=~=~= PuTTY log 2021.09.30 21:21:38 =~=~=~=~
6 TGS2600= 95  MQ-3= 310  MQ-4= 218  MQ-2= 222 MQ-8= 84
7 TGS2600= 95  MQ-3= 311  MQ-4= 220  MQ-2= 222 MQ-8= 85
8 TGS2600= 95  MQ-3= 313  MQ-4= 223  MQ-2= 224 MQ-8= 88 . . . … … … 302 TGS2600= 116  MQ-3= 348  MQ-4= 284  MQ-2= 240 MQ-8= 132
303 TGS2600= 116  MQ-3= 349  MQ-4= 285  MQ-2= 241 MQ-8= 133
304 TGS2600= 116  MQ-3= 345  MQ-4= 281  MQ-2= 239 MQ-8= 132
305 TGS2600= 116  MQ-3= 345  MQ-4= 281  MQ-2= 240 MQ-8= 131 306 TGS2600= 0  MQ-3= 0  MQ-4= 0  MQ-2= 0  MQ-8= 0
307 TGS2600= 0  MQ-3= 0  MQ-4= 0  MQ-2= 0  MQ-8= 0
308 TGS2600= 0  MQ-3= 0  MQ-4= 0  MQ-2= 0  MQ-8= 0
309 TGS2600= 0  MQ-3= 0  MQ-4= 0  MQ-2= 0  MQ-8= 0
Di hari ke-8 dilakukan uji lab untuk menentukan kondisi  buah  mangga  setelah  7  hari  masa penyimpanan.  Mangga  dikupan  untuk  menentukan termasuk  kondisi  normal  (1)  atau  rusak  (0).  Dari hasil  uji  lab  diperoleh  sebanyak  19  buah  dalam kondisi  normal  (1)  dan  sisanya  21  buah  dalam kondisi  rusak  (0).  Tingkat  kerusakan  buah  mangga ini  bermula  dari  kulit  hingga  mencapai  ke  daging buah.

## B. Pembersihan Data
Perlunya  pembersihan  data  didasarkan  pada kondisi  perekaman  data  dengan  hasil  yang  masih salah seperti ditunjukkan pada  Tabel  III. Proses  ini diawali  dari  pembacaan  data,  kemudian  membagi- bagi  sehingga  hanya  nilai  ADC  terukur  dari  setiap sensor  yang tersisa.  Luaran yang dihasilkan berupa tabel baru berukuran M x N dengan M menyatakan jumlah baris data dan N menyatakan jumlah kolom sebanyak lima sesuai jumlah sensor yang digunakan yaitu tgs26, mq3, mq4, mq2, dan mq8. Contoh data hasil pembersihan data ditunjukkan pada Tabel IV.
Grafik  data  ADC  terukur  setelah  dilakukan pembersihan ditunjukkan pada Gbr 3. Dapat dilihat bahwa  data  yang  terukur  menunjukkan  adanya peningkatan  data  ADC  terukur  kemudian  setelah beberapa  saat  data  ADC  terukur  masuk  dalam kondisi steady  state .  Selain  itu,  grafik  juga menunjukkan bahwa nilai awal ADC terukur untuk seluruh  sensor  tidak  bermula  di  titik  0.  Sehingga
dibutuhkan  proses  konversi  data  dan  normalisasi nilai minimumnya.
T ABEL IV D ATA PENGUKURAN ADC HASIL PEMBERSIHAN
Index tgs26 mq3 mq4 mq2 mq8 1 96 271 277 199 166 2 98 302 312 200 208 3 96 271 277 199 166 4 98 302 312 200 208
. . . . . . . . . . . . . . . . . . 314 260 512 549 284 390 315 259 507 548 283 389 316 259 506 547 284 390 317 260 507 551 284 392

## Gbr. 3 Grafik Pengukuran Adc Terukur Hasil Pembersihan

## C. Normalisasi dan Konversi Data
Normalisasi  bertujuan  untuk  membuat  nilai  awal setiap  sensor  yang  terukur  bernilai  0.  Normalisasi dilakukan  dengan  mengurangi  seluruh  nilai  ADC terukur  dengan  nilai  set  poin  menggunakan Persamaan  (1).  Kemudian  hasil  perhitungan Persamaan  (1)  dikurangi  oleh  nilai  minimumnya sendiri menggunakan Persamaan (2).
𝑑𝐴𝐷𝐶 = 𝐴𝐷𝐶 𝑡 − 𝑆𝑃 𝑠𝑠𝑟 (1)
∆𝐴𝐷𝐶 = 𝑑𝐴𝐷𝐶 − 𝑚𝑖𝑛⁡(𝑑𝐴𝐷𝐶) (2)
Konversi data dilakukan untuk mendapatkan nilai ppm  dari  setiap  nilai  ADC  terukur.  Data  yang dibutuhkan  untuk  melakukan  konversi  adalah  data
190 JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia , Vol. 3, No. 4, Pebruari 2022, hlm. 186-194
range pengukuran setiap sensor, set poin, nilai ADC terukur,  skala  ADC  1023,  tegangan  masukan maksimal  Vmaks  5  V,  dan  nilai  DAC  [10].  Nilai DAC diperoleh menggunakan Persamaan (3) berikut ini:

## 𝐷𝐴𝐶 = ⁡ 𝐴𝐷𝐶⁡𝑡𝑒𝑟𝑢𝑘𝑢𝑟
1024 𝑥𝑉 𝑚𝑎𝑘𝑠 (3)
Setelah diperoleh nilai DAC kemudian dikonversi ke ppm menggunakan Persamaan (4):
𝑝𝑝𝑚 𝑠𝑠𝑟 = 𝑟𝑎𝑛𝑔𝑒 𝑚𝑎𝑥_𝑠𝑠𝑟 − 𝑟𝑎𝑛𝑔𝑒 𝑚𝑖𝑛⁡ _𝑠𝑠𝑟
𝑉 𝑚𝑎𝑘𝑠 ⁡𝑥𝐷𝐴𝐶 (4)
Hasil  konversi  ADC  terukur  menjadi  ppm ditunjukkan pada Tabel V.
T ABEL V

## D ATA KONVERSI ADC TERUKUR MENJADI PPM
Index tgs26 mq3 mq4 mq2 mq8
1 0 0 0 0 0 2 11 40 48 2 22 3 0 0 0 0 0 4 11 40 48 2 22
. . . . . . . . . . . . . . . . . . 314 362 209 73 396 8
315 363 211 76 397 9
316 360 206 72 393 6
317 360 207 72 394 6

## Gbr. 4 Grafik Normalisai Nilai ADC Terukur
Visualisai  data  pada  Tabel  V  yang  ditunjukkan pada Gbr 4 memperlihatkan bahwa nilai awal ADC
terukur  hasil  pengukuran  setiap  sensor  gas  saat  ini bermula di titik 0. Selanjutnya dalam waktu tertentu, grafik  nilai  ADC  terukur  melandai  menunjukkan terjadinya  kondisi steady  state .  Nilai  ADC  terukur setiap sensor berada pada kisaran 0 hingga 300.
Gbr. 5 Grafik Konversi Nilai Adc Terukur Menjadi Ppm Setiap Sampel Buah Pada Pengukuran Hari ke-7
Setelah dinormalisasi, nilai ADC terukur kemudian  dikonversi  untuk  ditentukan  nilai  ppm terukur semua sampel dari setiap sensor gas. Contoh hasil  konversi  ADC  terukur  ke  ppm  ditunjukkan pada Gbr. 5. Range hasil pengukuran ppm berada pada kisaran range kerja setiap sensor. Sensor MQ2 dan  MQ4  yang  memiliki range kerja  terluas memberikan  respon  paling  tinggi  diantara  ketiga sensor lainnya.

## D. Pemodelan dan Simulasi
Model sistem pendeteksi kerusakan buah mangga dikembangkan dengan menggunakan metode ensemble learning . Metode ensemble learning suatu metode yang menggabungkan hasil model pembelajaran mesin yang baik untuk
dikombinasikan  sehingga  mendapatkan  model pemecahan  masalah  yang  paling  optimal  [11]. Algoritma ensemble  learning mengkombinasi model-model  pembelajaran  mesin  dasar  ( Multiple Classifier Systems ) secara dinamis untuk menyelesaikan  permasalahan  klasifikasi [12]. Skema umum algoritma ensemble learning ditunjukkan pada Gbr. 6.
Terdapat beberapa tipe metode ensemble learning yaitu Dynamic  Classifier  Selection (DCS)  dan
Dynamic Ensemble Selection (DES). DCS menerapkan  teknik  dimana  hanya  algoritma pengklasifikasi  dasar  yang  memperoleh  level kompetensi  tertinggi  yang  dipilih  untuk  proses pembelajaran klasifikasi. Adapun DES menerapkan strategi yang memilih gabungan algoritma pengklasifikasi daripada sebuah algoritma pengklasifikasi.  Seluruh  algoritma  pengklasifikasi yang memiliki level kompetensi rendah yang dipilih sebagai gabungan pengklasifikasi [11]. Teknik DCS maupun  DES  memiliki  banyak  bentuk  algoritma. Diantara bentuk algoritma tersebut, bentuk algoritma DCS yang terbaik adalah DSC-OLA ( Overall Local Accuracy )  dan  DCS-LCA  ( Local  Class  Accuracy ). Sedangkan  untuk  bentuk  algoritma  DES  yang terbaik  adalah  KNORA-E  ( k-Nearest  Neighbor Oracle  –  Eliminate )  dan  KNORA-U  ( k-Nearest Neighbor Oracle – Union ) [13]. Dataset Model 1 Model 2 Model 3 Model ke- n Prediksi Akhir . . . Gbr. 5 Grafik Skema Algoritma Ensemble Learning
Model pengklasifikasi dasar yang umum digunakan  pada  penerapan  pembelajaran  mesin  di bidang  pertanian  adalah  Regresi  Linier,  Regresi Logistik, Pohon Pemilihan ( Decision Tree ), Support Vector  Machine (SVM),  Naïve  Bayes, K  Nearest Neighbor (KNN), Random  Forest ,  dan  Jaringan Syaraf Tiruan [6], [14]. Dari beberapa metode dasar tersebut,  pada  penelitian  ini  digunakan  algoritma- algoritma  Regresi  Logistik,  Pohon  Pemilihan ( Decision  Tree ), Support  Vector  Machine (SVM),
Naïve  Bayes, Random  Forest ,  dan  Jaringan  Syaraf Tiruan  sebagai  algoritma  dasar  yang  dijalankan dengan teknik DCS-LCA.
Lebih  detil  tentang  algoritma  Teknik  DCS-LCA diberikan oleh pseudocode berikut ini [13]:
Input himpunan kelas/label Ω ; pilihan pengklasifikasi ( pool_classifier ) C ; dataset Tr dan Te ; dan ukuran neighborhood K ; Output 𝑐 𝑡 ∗ ,  pengklasifikasi  paling  kompeten untuk setiap sampel t pada Te ; for setiap sampel pengujian t pada Te do Submit t ke seluruh pengklasifikasi pada C ; if (seluruh pengklasifikasi sepakat dengan label sampel t ) then return label t ; else for setiap pengklasifikasi 𝑐 𝑖 pada C do 𝜔 𝑗 = 𝑐 𝑖 (𝑡) , prediksi output dari 𝑐 𝑖 untuk sampel t ; Temukan Ψ sebagai K nearest neighbors dari sampel t pada Tr yang menjadi bagian kelas 𝜔 𝑗 ;
Hitung 𝐿𝐶𝐴(𝑖, 𝑗)⁡ sebagai prosentase sampel berlabel benar dari kelas 𝜔 𝑗 oleh pengklasifikasi 𝑐 𝑖 pada Ψ; end for Pilih pengklasifikasi terbaik untuk untuk t sebagai 𝑐 𝑡 ∗ = arg 𝑚𝑎𝑥 𝑖 {𝐿𝐶𝐴(𝑖, 𝑗)} ; Gunakan 𝑐 𝑡 ∗ untuk mengklasifikasi t ; end if end for
Model  DCS-LCA  yang  dikembangkan  pada penelitian  ini  menggunakan  parameter  tuning pool_classifier dan  nilai k  neighbor  =  2 .  Di  mana pool_classifier
adalah tempat menampung pengklasifikasi  dasar  yang  digunakan  oleh  DCS- LCA  dan k  neighbor menyatakan  jumlah  tetangga yang  digunakan  untuk  memperkirakan  kompetensi pengklasifikasi dasar.

## E. Pengujian Sistem
Evaluasi  performa  sistem  penting  dilakukan, untuk  evaluasi,  digunakan  matrik  performa  seperti akurasi,  presisi,  sensitifitas,  dan Specificity .  Matrik tersebut merupakan confusion matrix yang membentuk empat indikasi berupa true positive (TP), true  negative (TN), false  positive (FP),  dan false negative (FN).  TP  menunjukkan  jumlah  sampel
192 JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia , Vol. 3, No. 4, Pebruari 2022, hlm. 186-194
normal  yang  terdeteksi  dengan  benar,  TN menunjukkan  jumlah  sampel  rusak  yang  terdeteksi dengan  benar,  FP  menunjukkan  jumlah  sampel normal yang tidak terdeteksi dengan benar, dan FN menunjukkan  jumlah  sampel  rusak  yang  terdeteksi salah  [14],  [15].  Bentuk  confusion  matriks ditunjukkan pada Tabel VI.

## TABEL VI
C ONFUSION MATRIX Prediksi Nilai Asli Positif (1) Negatif (0) Positif (1) TP FP Negatif (0) FN TN
Setiap  nilai  pada  confusion  matriks  di  atas digunakan  untuk  menentukan  nilai  Akurasi  ( Acc ), Presisi  ( Pr ),  Sensitivitas  ( Se ),  dan Specificity ( Sp ) menggunakan Persamaan (5) – (8) berikut:
𝐴𝑐𝑐 = ⁡ 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁
(5)
𝑃𝑟 = ⁡ 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃
(6)
𝑆𝑒 = ⁡ 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁
(7)
𝑆𝑝 = ⁡ 𝑇𝑁 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁
(8)
Acc menunjukkan  keseluruhan  performa  model.
Pr merupakan  rasio  prediksi  buah  normal dibandingkan  dengan  keseluruhan  hasil  yang diprediksi  sebagai  buah  normal. Se mengacu  pada kinerja model untuk mendeteksi sampel buah normal dengan benar. Sp mengacu pada kinerja model untuk mendeteksi  sampel  buah  rusak  dengan  benar  [14], [16].

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil Pengujian Sistem
Hasil pengujian sistem pendeteksi kerusakan buah mangga dalam bentuk confusion matrix menggunakan  model  DCS-LCA  ditunjukkan  pada Tabel  VII  sampai  Tabel  XIII.  Berdasarkan  nilai confusion  matrix tersebut  kemudian  dihitung  nilai Akurasi  ( Acc ),  Presisi  ( Pr ),  Sensitivitas  ( Se ),  dan
Specificity ( Sp ) dan ditampilkan dalam bentuk grafik pada Gbr. 6.
Dari  data  uji  sebanyak  12  buah  sampel  mangga, dengan masing-masing perbandingan jumlah normal (1)  dan  rusak  (0)  adalah  50:50,  metode ensemble learning DCS-LA dapat mengenali 5  dari 6 mangga kondisi rusak (0). Sedangkan untuk mangga normal (1) 4 dari 6 mangga yang dapat dikenali.
Adapun  untuk  hasil  pengenalan  mangga  oleh setiap  algoritma  pengklasifikasi  dasar  adalah Regresi Logistik rusak (0) 4 dari 6, dan normal 3 dari 6.  Algoritma  Pohon    Pemilihan  ( Decision  Tree ) untuk  kondisi  rusak  (0)  dan  normal  (1)  sama-sama mengenali 4 dari 6.

## TABEL IVII

## C ONFUSION MATRIX DCS-LCA
Prediksi
Nilai Asli Normal (1) Rusak (0) Normal (1) 4 2 Rusak (0) 1 5
TABEL VII
C ONFUSION MATRIX REGRESI LOGISTIK
Prediksi
Nilai Asli Normal (1) Rusak (0) Normal (1) 3 3 Rusak (0) 2 4
TABEL VIX

## C ONFUSION MATRIX P OHON P EMILIHAN
Prediksi Nilai Asli Normal (1) Rusak (0) Normal (1) 4 2 Rusak (0) 2 4
TABEL X
C ONFUSION MATRIX NAÏVE BAYES
Prediksi Nilai Asli Normal (1) Rusak (0) Normal (1) 5 1 Rusak (0) 4 2
TABEL XI C ONFUSION MATRIX RANDOM FOREST
Prediksi
Nilai Asli Normal (1) Rusak (0) Normal (1) 2 4
Rusak (0) 1 5 TABEL XII C ONFUSION MATRIX SUPPORT VECTOR MACHINE ( SVM ) Prediksi Nilai Asli Normal (1) Rusak (0) Normal (1) 1 5 Rusak (0) 0 6
TABEL XIII C ONFUSION MATRIX MLP Prediksi Nilai Asli Normal (1) Rusak (0) Normal (1) 2 4 Rusak (0) 2 4
Selanjutnya  untuk  algoritma  Naïve  Bayes  dapat mengenali rusak(0) 2 dari 6 dan normal (1) 5 dari 6. Algoritma Random Forest mengenali 5 dari 6 rusak (0)  dan  2  dari  6  normal  (1).  Algoritma  SVM memberikan  nilai  yang  sempurna,  6  dari  6  untuk mengenali mangga rusak (0) akan tetapi memberikan nilai  1  dari  6  untuk  mangga  normal  (1).  Terakhir algoritma MLP mengenali 4 dari 6 rusak (0) dan 2 dari 6 normal (1).

## Gbr. 6 Grafik Hasil Pengujian Sistem Pendeteksi Kerusakan Buah Mangga

## B. Analisis dan Pembahasan
Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan sebagaimana  ditunjukkan  pada  Gbr.  6  dapat disimpulkan bahwa model sistem deteksi kerusakan buah mangga yang dibangun menggunakan metode ensemble  learning DCS-LCA  memiliki  akurasi
paling  baik.  Hal  ini  berdasarkan  nilai  akurasinya (Ac),  sebesar  75%,  paling  tinggi  dibandingkan dengan nilai akurasi metode pengklasifikasi lainnya.
Selanjutnya  dari  nilai Specificity (Sp)  yang menunjukkan  kinerja  sistem  dalam  memprediksi sampel  buah  mangga  rusak,  model  DCS-LCA  juga memberikan nilai yang tertinggi, sebesar 71%. Oleh karena  itu,  tujuan  dari  dibuatnya  sistem  ini  yaitu untuk  dapat  mendeteksi  kerusakan  buah  mangga sudah  tercapai  meskipun  masih  ada  kemungkinan untuk ditingkatkan nilai akurasi dan Specificity nya. Terkait  dengan  sensor  yang  digunakan  pada penelitian  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  integrasi kelima  sensor  gas,  tipe  TGS  2600,  MQ-3,  MQ-4, MQ-2,  dan  MQ-8,  dapat  digunakan  untuk mendeteksi  kerusakan  buah  mangga  berdasarkan nilai  ppm  gas  yang  dihasilkan.  Akurasi  sistem sebesar  75%  secara  tidak  langsung  menunjukkan adanya hubungan dengan kemampuan sensor dalam mendeteksi  gas  yang  dihasilkan  buah.  Hal  ini dikarenakan  sensor-sensor  yang  digunakan  bukan merupakan  sensor  yang  khusus  dibuat  untuk mengukur  gas  yang  dihasilkan  oleh  buah-buahan, melainkan gas yang digunakan untuk mendeteksi gas secara umum. Bahkan setiap sensor memiliki tingkat sensivitas  yang  tinggi  terhadap  gas  tertentu. Meskipun  demikian,  kombinasi  sensor-sensor tersebut  sudah  mampu  dengan  baik  dalam mendeteksi  kerusakan  buah  berdasarkan  gas  yang dihasilkannya.

## IV. K ESIMPULAN
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  diperoleh kesimpulan  sebagai  berikut.  Telah  dibuat  sistem pendeteksi  kerusakan  buah  mangga  menggunakan data  ppm  yang  diperoleh  menggunakan  sensor  gas dan algoritma ensemble learning DCS-LCA dengan akurasi  sistem  keseluruhan  75%  dan  kemampuan mendeteksi kerusakan buah mangga mencapai 71%. Integrasi  sensor  gas  tipe  TGS  2600,  MQ-3,  MQ-4, MQ-2,  dan  MQ-8  dapat  digunakan  sebagai e-nose untuk mendeteksi gas yang dihasilkan oleh mangga.
Model pengklasifikasi DCS-LCA yang digunakan memberikan performa yang lebih baik dibandingkan dengan  performa  masing-masing  pengklasifikasi dasar  pembentuknya  (Regresi  Logistik,  Pohon Pemilihan (Decision Tree), Support Vector Machine (SVM), Naïve Bayes, Random Forest, dan Jaringan Syaraf Tiruan).
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 DCS-LCA Regresi Logistik Pohon Pemilihan Naïve Bayes Random Forest SVM JST (MLP) P e rs e nt ase (% ) Algoritma Pembelajaran Mesin Acc Pr Se Sp
194 JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia , Vol. 3, No. 4, Pebruari 2022, hlm. 186-194
Penelitian  ini  masih  memiliki  peluang  untuk ditingkatkan performanya. Untuk dapat meningkatkan kemampuan hasil pendeteksi kerusakan  mangga  dapat  dilakukan  beberapa  hal diantaranya  menggunakan  sensor  gas  yang  dapat digunakan  khusus  untuk  mengukur  gas  yang dihasilkan oleh buah-buahan, melakukan modifikasi jumlah  sensor  gas,  menambah  jumlah  dan  jenis sampel buah-buahan, dan melakukan hyperparameter  tuning  untuk  model ensemble learning yang akan digunakan.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  kepada  Lembaga  Penelitian  dan Pengabdian  (LPPM)  Universitas  Mataram  yang telah  mendanai  penelitian  ini  dengan  dana  hibah PNBP  melalui  skema  Penelitian  Dosen  Pemula dengan  nomor  kontrak  2759/UN18.L1/PP/2021. Terima  kasih  juga  kami  ucapkan  kepada  seluruh personil  di  lingkungan  Fakultas  Teknologi  Pangan dan Agroindustri yang telah mendukung berjalannya penelitian ini.

## R EFERENSI
[1]  M.  Baietto  and  A.  D.  Wilson,  “Electronic-nose applications  for  fruit  identification,  ripeness  and  quality grading,” Sensors (Switzerland) , vol. 15, no. 1, pp. 899– 931, 2015.
[2]  K.-T.  Li,  “Physiology  and  Classification  of  Fruits,”  in Handbook of Fruits and Fruit Processing: Second Edition , Second., N. K. Sinha, J. S. Sidhu, J. Barta, J. S. B. Wu, and  M.  P.  Cano,  Eds.  Oxford,  United  Kingdom:  Wiley- Blackwell, 2012, pp. 3–12.
[3]  A. U. Alam, P. Rathi, H. Beshai, G. K. Sarabha, and M. Jamal  Deen,  “Fruit  quality  monitoring  with  smart packaging,” Sensors , vol. 21, no. 4, pp. 1–30, 2021.
[4]  N. Geethapriya and S. M. Praveena, “Evaluation of Fruit Ripeness  Using  Electronic  Nose,” Int.  J.  Adv.  Inf.  Sci. Technol. , vol. 6, no. 5, pp. 1–5, 2017.
[5]  N. Aghilinategh, M. J. Dalvand, and A. Anvar, “Detection of  ripeness  grades  of  berries  using  an  electronic  nose,” Food Sci. Nutr. , vol. 8, no. 9, pp. 4919–4928, 2020.
[6]  K. G. Liakos, P. Busato, D. Moshou, S. Pearson, and D. Bochtis,  “Machine  learning  in  agriculture:  A  review,” Sensors (Switzerland) , vol. 18, no. 8, pp. 1–29, 2018.
[7]  M. A. Souza, G. D. C. Cavalcanti, R. M. O. Cruz, and R. Sabourin,  “Online  local  pool  generation  for  dynamic classifier selection,” Pattern Recognit. , vol. 85, no. 1, pp. 132–148, 2018.
[8]  P. P. K. Chan, Q. Zhang, W. W. Y. Ng, and D. S. Yeung, “DYNAMIC  BASE  CLASSIFIER  POOL  FOR CLASSIFIER SELECTION IN MULTIPLE CLASSIFIER  SYSTEMS,”  in Proceedings  of  the  2011 International  Conference  on  Machine  Learning  and Cybernetics , 2011, no. 1, pp. 1093–96.
[9]  S.  A.  Mane,  D.  Y.  Nadargi,  J.  D.  Nadargi,  O.  M. Aldossary,  M.  S.  Tamboli,  and  V.  P.  Dhulap,  “Design, development  and  validation  of  a  portable  gas  sensor module:  A  facile  approach  for  monitoring  greenhouse gases,” Coatings , vol. 10, no. 12, pp. 1–10, 2020.
[10]  I. Daugela, J. Suziedelyte Visockiene, J. Kumpiene, and I. Suzdalev, “Measurements of flammable gas concentration  in  landfill  areas  with  a  low‐cost  sensor,” Energies , vol. 14, no. 13, 2021.
[11]  R. M. O. Cruz, L. G. Hafemann, R. Sabourin, and G. D. C. Cavalcanti,  “DESlib: A  Dynamic  ensemble  selection library in Python,” J. Mach. Learn. Res. , vol. 21, pp. 1–5, 2020.
[12]  S. García, Z. L. Zhang, A. Altalhi, S. Alshomrani, and F. Herrera,  “Dynamic  ensemble  selection  for  multi-class imbalanced  datasets,” Inf.  Sci.  (Ny). ,  vol.  445–446,  pp. 22–37, 2018.
[13]  A. S. Britto, R. Sabourin, and L. E. S. Oliveira, “Dynamic selection  of  classifiers  -  A  comprehensive  review,” Pattern Recognit. , vol. 47, no. 11, pp. 3665–3680, 2014.
[14]  M. Koklu and I. A. Ozkan, “Multiclass classi fi cation of dry  beans  using  computer  vision  and  machine  learning techniques,” Comput. Electron. Agric. , vol. 174, no. June 2019, p. 105507, 2020.
[15]  S.  A.  A.  Yusuf  and  R.  Hidayat,  “Feature  Extraction  of ECG  Signals  using  Discrete  Wavelet  Transform  and MFCC,” Proceeding  -  2019  5th  Int.  Conf.  Sci.  Inf. Technol. Embrac. Ind. 4.0 Towar. Innov. Cyber Phys. Syst. ICSITech 2019 , pp. 167–170, 2019.
[16]  S. A. A. Yusuf and R. Hidayat, “MFCC feature extraction and  KNN  classification  in  ECG  signals,” 2019  6th  Int. Conf. Inf. Technol. Comput. Electr. Eng. ICITACEE 2019 , pp. 1–5, 2019.