## PERBANDINGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE DAN K- NEAREST NEIGHBORS PADA KEMATANGAN BUAH SAWIT
Syawaluddin Kadafi Parinduri 1) , Rika Rosnelly 2) , Anton Purnama 3) Ameliana Sihotang 4) , Mimi Chintya Adelina 5)
1), 2), 3), 4) ,5) Universitas Potensi Utama
Email : parindurikadafi30@gmail.com 1) , rika@potensi-utama.ac.id 2) , antonpurnama515@gmail.com 3) amelianasihotang123@gmail.com4 4) , mimichintya8@gmail.com 5) ,

## ABSTRAK
Berdasarkan pengamatan dan hasi dari observasi , buah kelapa sawit memiliki suatu warna buah yang hampir sama yaitu berwarna hitam pekat atau hitam agak kekuning-kuningan saat mentah, dan berwarna merah tua saat matang. Sangat sulit untuk membedakan buah kelapa sawit yang matang dan mentah. Tandan buah kelapasawit memiliki jumlah  buah yang banyak, dalam satu tandan diperkirakan beratnya mencapai kurang lebih 20 sampai 30 Kilogram. Untuk dapat mengetahui kematangan buah sawit tersebut, dibutuhkan   suatu sistem untuk melakukan klasifikasi kematangan buah secara otomatis. Metode Support Vector Machine (SVM) dan K-Nearest  neighbors  (K-NN) dapat  digunakan  untuk  klasifikasi  buah  kelapa  sawit  yang  matang  dan mentah.  Penelitian ini  bertujuan  untuk membandingkan model  prediksiSupport Vector  Machine  dengan  K- Nearest Neighbor dalam memprediksi  kematangan buah sawit. Dalam penelitian ini, model Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbor disajikan dalam dataset dari 40 data Image, yang terdiri dari 35 Image data  Uji,  dan  34  Image  data  Latih,  Data  latih  yang  digunakan  berjumlah  34  data  image  dengan  2 categorys. Data uji yang digunakan berjumlah 6 data image. Data latih dan data uji akan dilakukan proses  mengekstrasi  fitur  gambar  menggunakan  Inception-V3.  Setelah  ekstrasi  fitur  gambar dilakukan, maka dilaksanakan hitungan metode Support Vector Machine (SVM) dan K-Nearest neighbors (K-NN). Hasil evaluasi menunjukkan bahwa kedua model prediksi kematangan buah sawit memiliki nilai akurasi yang sama. Support Vector Machine (SVM) dan K-Nearest neighbors (K-NN) K-NN yaitu 0.500 dan 0.500. Hal tersebut menunjukkan bahwa kedua metode tersebut sama baiknya.
. Penggunaan model Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbor digunakan untuk memperoleh hasil  yang  relavan  serta  akurat  dalam  prediksi  struktur  sekunder.  Kedua  Metode  ini  akan  digunakan  untuk melihat  kelebihan akurasi tertinggi. Sehingga Kedua metode ini, akan dibandingkan. dan bekerja baik dangan ruang dimensi yang tinggi dengan menggunakan bantuan aplikasi Orange data mining . Hasil yang diperoleh pada metode Support Vector Machine (SVM) skenario satu,  mendapatkan nilai akurasi yang sangat baik, yaitu 100%.  Pada  skenario  dua,  dengan  menggunakan    metode K-Nearest  neighbors  (K-NN) mendapatkan  nilai akurasi  yang  sangat  baik  juga  sebesar  100%..  Hal  ini  membuktikan  bahwa  kedua  metode  tersebut  dapat digunakan untuk mengklasifikasikan kematangan buah kelapa sawit dengan hasil yang sangat baik.

## Kata Kunci : Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN), buah sawit, Orang data mining

## ABSTRACT
Bunaithe ar thuairimí agus torthaí ó bharúlacha, tá beagnach an dath torthaí céanna ag torthaí pailme ola, is é sin dubh dorcha nó beagán buí dubh nuair a bhíonn siad amh, agus dorcha dearg nuair a bhíonn siad aibí. Tá sé an-deacair idirdhealú a dhéanamh idir torthaí pailme aibí agus neamhaibí. Tá líon mór torthaí ag bunches torthaí pailme ola, meastar go bhfuil bun amháin ag meáchan thart ar 20 go 30 cileagram. Chun a bheith in ann aibíocht na dtorthaí pailme a chinneadh, tá gá le córas chun aibíocht na dtorthaí a rangú go huathoibríoch. Is féidir modhanna Meaisín Veicteoir Tacaíochta (SVM) agus K-Na comharsana is gaire (K- NN) a úsáid chun torthaí pailme ola aibí agus neamhaibí a rangú. Tá sé mar aidhm ag an taighde seo an
tsamhail tuar Meaisín Veicteoir Tacaíochta a chur i gcomparáid le K-Nearest Neighbour maidir le haibíocht torthaí pailme a thuar. Sa taighde seo, cuirtear an Meaisín Vector Tacaíochta agus na samhlacha K-Nearest Neighbour i láthair i tacar sonraí de 40 sonraí Íomhá, comhdhéanta de 35 sonraí Íomhá Tástála, agus 34 sonraí Íomhá Oiliúna. Is iad na sonraí oiliúna a úsáidtear ná 34 sonraí íomhá le 2 chatagóir. Is iad na sonraí tástála  a  úsáidtear  ná 6  shonraí  íomhá.  Próiseálfar  na  sonraí  oiliúna  agus  na  sonraí  tástála  chun  gnéithe íomhá a bhaint as Inception-V3. Tar éis eastóscadh gné íomhá a dhéanamh, ríomhtar na modhanna Meaisín Veicteoir Tacaíochta (SVM) agus K-Nearest Neighbours (K-NN). Léiríonn na torthaí meastóireachta go bhfuil na luachanna cruinne céanna ag an dá mhúnla tuar aibíochta torthaí pailme. Is é 0.500 agus 0.500 an Meaisín Veicteoir Tacaíochta (SVM) agus K-na comharsana is gaire (K-NN) K-NN. Léiríonn sé seo go bhfuil an dá mhodh chomh maith céanna.
. Úsáidtear múnlaí Meaisín Veicteoir Tacaíochta agus K-Nearest Neighbour chun torthaí ábhartha agus cruinne a fháil i dtuar struchtúir tánaisteacha. Bainfear úsáid as an dá mhodh seo chun na buntáistí a bhaineann le cruinneas is airde a fheiceáil. Mar sin déanfar comparáid idir an dá mhodh seo. agus oibríonn sé  go  maith  le  spásanna  ardtoiseacha  ag  baint  úsáide  as  cabhair  ó  fheidhmchlár  mianadóireachta  sonraí Orange.  Fuair  na  torthaí  a  fuarthas  sa  mhodh  Meaisín  Veicteoir  Tacaíochta  (SVM)  i  gcás  a  haon,  luach cruinneas an-mhaith, is é sin 100%. I gcás a dó, ag baint úsáide as an modh K-Nearest Neighbours (K-NN), fuair  muid  luach  cruinneas  an-mhaith  de  100%.  Cruthaíonn  sé  seo  gur  féidir  an  dá  mhodh  a  úsáid  chun aibíocht torthaí pailme ola a rangú le torthaí an-mhaith.
Keywords: Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN), palm fruit, data mining people

## 1. PENDAHULUAN
Buah sawit  merupakan salah satu tanaman produksi dibidang perkebunan, yang termasuk taman komiditi di Indonesia. Produksi tanaman sawit di  Indonesia termasuk komoditas ekspor yang  cukup  tinggi.  Indonesia  menempati urutan pertama sebagai penghasil kelapa sawit terbesar  di  dunia.  Pada  tahun  2022  Indonesia tercatat  menghasilkan  45,5  juta  ton  CPO  per tahunnya, dengan luas perkebunan kelapa sawit seluas 16,38 juta ha. (Sumber: https://indonesiabaik.id/infografis/indonesia- produsen-minyak-sawit-terbesar- dunia#:~:text=Produksi%20Minyak%20Sawit ,minyak%20sawit%20terbesar%20di%20duni a).
Ganbar 1. Urutan Indonesia sebagai Penghasil Minyak Sawit
Penelitian  ini  berkaitan  dengan  prediksi kematangan buah sawit dengan menggunakan dua  Algoritma  pembanding  yaitu  dengan menggunakan  Algritma    Support  Vector Machine  (SVM)  dan  Algoritma  K-Nearest Neighbor (KNN) .
Metode  Support  Vector  Machine  (SVM), yaitu  merupakan  sistem  pembelajaran  dengan menggunakan  ruang  hipotesis  yang  berupa fungsi-fungsi linear didalam sebuah fitur yang memiliki dimensi tinggi dan dilatih menggunakan  algoritma  pembelajaran  yang berdasarkan teori optimasi (Monika Parapat & Tanzil Furqon, 2018).
K-Nearest Neighbor Algoritma K-Nearest Neighbor  (KNN)  merupakan  sebuah  metode
untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap  objek berdasarkan  data  pembelajaran  yang  jaraknya paling dekat dengan objek tersebut (Raysyah et al., 2021)
2.   METODE Orange Data Mining adalah  perangkat lunak open-source yang  dirancang  untuk menganalisis  dan  melakukan  pengembangan data  dengan  pendekatan  yang intuitif dan mudah digunakan. Aplikasi ini memungkinkan pengguna  dari  berbagai  latar  belakang, termasuk  ilmuwan  data,  peneliti,  mahasiswa, dan  pengguna  pemula,  untuk  memproses  dan memahami data mereka dengan lebih efisien .

## 2.1.   Data Mining Process
Hasil simulasi 2 model prediksi, data yang telah  melalui  tahap  preprocessing  selanjutnya dilakukan pengujian untuk mendapatkan model prediksi  terbaik.  Model  prediksi  yang  telah dilakukan  pengujian  dan  evaluasi  dengan menggunakan kumpulan data uji pada aplikasi orange dimana 1 atribut sebagai targetnya.
Model  prediksi  buah  matang    dapat dianalisa  menggunakan orange  tool untuk memilih  metode  terbaik.  Model  prediksi dataimage .
Setelah  dilakukan  preprocessing  data, maka selanjutnya dataiamge diproses kedalam model prediksi pada software orange dengan menggunakan metode K-NN dan SVM.

## 2.2.   Supprot Vector Machine (SVM)
Support  Vector  Machine  (SVM) adalah pengklasifikasi diskriminatif yang menghasilkan  hyperplane  pemisah.  Toleransi kesalahan disertakan untuk membuat hyperplane  pemisah  menjadi  kuat  jika  terjadi data kelas yang tidak dapat dipisahkan.
Dalam Algoritma  SVM ada  trik kernel dimana  ada SVM linear dan SVM  nonlinear . SVM  hyperplane  linear bekerja  hanya  pada data yang dapat dipisahkan dengan cara linear . SVM Non Linear yaitu data yang berdistribusi pada kelas yang tidak linear sering digunakan pendekatan kernel pada fitur awal set (Krisandi et al., 2013).
Kernel dapat  diartikan  sebagai  suatu fungsi  yang  memetakan  fitur  data  yang memiliki  dimensi  awal  rendah  fitur  lainnya

## yang berdimensi lebih tinggi bahkan jauh lebih
tinggi.

## 2.3.   K-NN
K-Nearest Neighbor  (K-NN)Algoritma K- NN memiliki langkah langkah sebagai berikut :
• Tentukan parameter K (jumlah banyaknya tetangga terdekat)
• Hitung  jarak  antara  sample  data  uji  dan seluruh sample data penelitian
• Urutkan jaraknya Ambil tetangga terdekat
• Kumpulkan/tentukan  kategori  tetangga terdekat
• Gunakan mayoritas kategori sederhana/tentukan  kategori  yang  paking sering  muncul  (mayoritas)  sebagai  nilai prediksi dari data baru.
Ada  banyak  cara  untuk  mengukur  jarak kedekatan  antara data baru dengan  data  lama, diantaranya  euclidean distance  dan manhattan distance (city  block  distance), yang  paling sering  digunakan  adalah euclidean  distance (Ichsan et al., 2022).
2.4.   AUC (Area Under the Curve)
AUC  mengukur  sejauh  mana  model mampu  membedakan  antara  dua  kelas (misalnya,  kelas  positif  dan  kelas  negatif) berdasarkan  skor  prediksinya.  AUC  adalah ukuran  dari  area  di  bawah  kurva  Receiver Operating Characteristic (ROC), yang menampilkan perbandingan antara true positive  rate  (sensitivitas)  dan  false  positive rate  (1  -  spesifisitas)  pada  berbagai  ambang batas  prediksi.  Semakin  tinggi  nilai  AUC, semakin baik model dalam membedakan kelas- kelas tersebut.(Ichsan et al., 2022) 2.5.   CA (Accuracy):
Akurasi adalah ukuran persentase prediksi yang  benar  dari  keseluruhan  jumlah  sampel. Dinyatakan sebagai: (TP + TN) / (TP + TN + FP  +  FN),  di  mana  TP  adalah  True  Positive (jumlah sampel positif yang diprediksi benar), TN  adalah True  Negative (jumlah  sampel negatif yang diprediksi benar), FP adalah False Positive (jumlah  sampel negatif yang  salah diprediksi  sebagai  positif),  dan  FN  adalah False Negative (jumlah  sampel  positif  yang salah  diprediksi  sebagai  negatif).  Semakin tinggi  nilai  akurasi,  semakin  baik  kinerja model.

## 2.6.   F1 Score
F1  score adalah  ukuran  keseimbangan antara precision  dan  recall. Precision  (presisi) adalah  perbandingan  antara  true  positive dengan total prediksi positif (TP / (TP + FP)), sementara recall ( sensitivitas ) adalah perbandingan antara true positive dengan total jumlah sampel positif sebenarnya (TP / (TP + FN)).  F1  score  dinyatakan  sebagai  2  * (precision  *  recall)  /  (precision  +  recall)  dan memberikan keseluruhan ukuran kinerja model dalam  mengidentifikasi  kedua  kelas  secara seimbang.
2.7.    Precision (Presisi)
Precision mengukur sejauh mana prediksi positif yang sebenarnya benar. Semakin tinggi nilai  precision,  semakin  sedikit  false  positive yang terjadi.
2.8. Confusion matrix Confusion  matrix adalah  matriks  yang cukup intuitif dan  mudah  untuk  mengetahui tingkat ketepatan dan akurasi dari model yang dihasilkan.  Gambar  2  menunjukkan  ilustrasi dari  confusion  matrix.  Gambar  2  Confusion Matrix Berdasarkan confusion matrix, banyaknya total prediksi yang benar ditunjukkan  oleh  variabel  TP  ( True  Positive ) dan TN ( True Negative ). Sedangkan banyaknya  prediksi  yang  salah  ditunjukkan oleh variabel FP ( False Positive ) dan FN ( False Negative ). Adapun perhitungan  indikator  performa  diperoleh dengan  menghitung  nilai  accuracy,  precision, recall,  dan  F1-Score.  yang  masing-masing ditunjukkan  oleh  persamaan  (2),  (3),  (4),  dan (5) berikut:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑁 (2) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (3) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (4)
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 ∗ 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 ∗ 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (5)
TP = banyaknya data dari kelas positive (1) yang benar diprediksi sebagai kelas
positive (1).
TN= banyaknya data dari kelas negative (0)
yang benar diprediksi sebagai kelasnegative (0).
FP = banyaknya data dari kelas negative (0) yang salah diprediksi sebagai kelas positive (1). FN= banyaknya data dari kelas positive (1) yang salahdiprediksi sebagai kela negative (0).
Dengan menggunakan antarmuka grafis yang mudah dipahami, Orange
memungkinkan  pengguna  untuk  membangun aliran kerja analisis data yang kompleks tanpa perlu menulis kode pemrograman. Pengguna dapat memanfaatkan berbagai algoritma analisis  data  yang  telah  disediakan  dalam aplikasi  ini,  termasuk  pemodelan prediktif , klustering , dan visualisasi data.
Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  melakukan analisa perbandingan metode KNN dan SVM dalam    memprediksi  kematangan  buah  sawit, dalam    penelitian  ini  dilakukan  proses pengumpulan  data,  proses  pengumpulan  data pada  penelitian  ini  menggunakan  data  set public. Dataset  public yang dilakukan adalah dengan mengunduh (download) gambar terkait dari google yaitu  berupa  gambar  citra  buah sawit  yang  ada  pada variabel penelitian  ini. Dengan  mengunduh Satu-Satu atau Scraping , dengan cara pengambilan data dari Web secara manual.  Selanjutnya  penelitian  melakukan tahap  pembuatan data set yaitu  dengan melakukan preprocessing dimana  tahapan yang  di  lakukan  pada preprocessing kali  ini adalah  mengubah  ukuran  citra  menjadi 500x500 pixel , mengubah warna background , dan  mengubah  jenis  file  citra  menjadi  JPG. Dari  20  data  citra,  hasil  dari preprocessing tersebut  terdapat  2  data  yaitu  data  latih  atau data training dan  data  uji  atau  data testing . Dimana terdapat sebanyak 17 data citra untuk data  latih  dan  3  data  citra  untuk  data  uji  dan dikategorikan  menjadi  2  kelas  yaitu  mentah dan  matang.  Setelah  mendapatkan  data  citra buah  sawit  yang  akan  di  uji  selanjutnya peneliti membuat sistem yang akan digunakan untuk  mengklasifikasikan  kematangan  buah sawit berdasarkan deteksi warna.
Tahapan  terakhir  yaitu  kesimpulan  yang berisi rangkuman dari hasil pengujian sistem, dan rangkuman dari hasil akhir dari penelitian yang di lakukan, bisa berupa keakurasian dari sistem  klasifikasi  yang  sudah  kita  buat  serta hasil akurasi dari metodelogi yang di gunakan.

## 2.1.  Perancangan Penelitian
Perancangan  penelitian  yang  dilakukan dengan  menggunakan  Orange  Tools  untuk simulasinya.ditunjukkan  oleh  Gambar 2 sebagai berikut :
Gambar 2. Tahapan Penelitian
Tahapan pada penelitian ini terdiri dari 4 tahap  yaitu  pengumpulan  data  image, preprocessing,  pembuatan  data  latih  dan  data uji,  proses  prediksi  kematangan  buah  sawit, evaluasi  kinerja  dan  hasil  perbandingan metode.
2.2.   Preprocessing Data
Data image yang digunakan merupakan data image kematangan  buah  sawit      dengan fitur yang digunakan berupa data latih dan data Uji  terdiri  dari  34 Image ,pada  penelitian  ini terlihata pada Tabel  1,2, dan 3 antara lain :
Pengumpulan Data Image dan Preprocessing Pembuatan Data Latih Dan Data Uji Evaluasi kinerja dan hasil perbandingan metode Proses Prediksi Kematangan Buah Sawit
Tabel .1 Data Latih Dan Data Uji
Tabel 2. Data Latih

## Tabel 3. Data Uji

## 3.   HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1.   Hasil
Hasil simulasi 2 model prediksi, data yang telah  melalui  tahap  preprocessing  selanjutnya dilakukan pengujian untuk mendapatkan model prediksi  terbaik.  Model  prediksi  yang  telah dilakukan  pengujian  dan  evaluasi  dengan menggunakan kumpulan data uji pada aplikasi orange  dimana  1  atribut  sebagai  targetnya didapatkan hasil simulasi seperti pada Gambar 3.
Model  prediksi  buah  matang    dapat dianalisa  menggunakan orange  tool untuk memilih  metode  terbaik.  Model  prediksi data image dapat dilihat pada Gambar 3. dibawah ini.
Gambar 3. Design model prediksi Kematangan Buah
Setelah  dilakukan  preprocessing  data, maka selanjutnya data iamge diproses kedalam model  prediksi  pada  software  orange  dengan menggunakan metode K-NN dan SVM.
No. Matang Mentah 1 2 3 4 --- --- --- 34 No. Matang Mentah 1 2 3 4 --- ---
---
36 No. Matang Mentah
35
--- ---
---
40
Perhitungan  akurasi  dilakukan  dengan membandingkan  antara  total  data  yang diklasifikasikan  benar  dengan  keseluruhan data. Precision menunjukkan tingkat kepastian dengan  membandingkan  antara  sampel  kelas positif  yang  diklasifikasikan  dengan  benar terhadap  keseluruhan  sampel  kelas  positif. Recall  mengukur  rasio  antara  sampel  kelas positif  yang  diklasifikasikan  dengan  benar terhadap  sampel  kelas  positif  yang  salah diklasifikasikan  ke  dalam  kelas  negatif. Adapun  F1-Score  merupakan  harmonic  mean dari  precision  dan  recall  (Hidayatullah  et  al., 2019).

## 3.2  PEMBAHASAN
Data  latih  yang  digunakan  berjumlah  34  data image  dengan  2  categorys,  dapat  dilihat  pada gambar 4 dibawah ini :
Gambar 4. Data Latih
Data uji yang digunakan berjumlah 6 data image, yang dapat dilihat pada gambar 5 :
Gambar 5. Data Uji
Data  latih  dan  data  uji  akan  dilakukan proses mengekstrasi fitur gambar menggunakan Inception-V3 yang terlihat pada gambar 6 berikut :
Gambar 6. Inception-V3
Setelah  ekstrasi  fitur  gambar  dilakukan, maka  dilaksanakan  hitungan  metode Support Vector Machine (SVM) dan K-Nearest  neighbors (K-NN), yang  dapat  dilihat  pada  gambar  7  dan  8 pada gambar berikut ini :
Gambar 7. K-Nearest neighbors (K-NN)
Gambar 8. Support Vector Machine (SVM)
Hasil  dari  perhitungan  ke  dua  model tersebut  dapat  dilihat  pada gambar  9. Sebagai berikut :
Gambar 9. Test And Score Support Vector Machine (SVM) dan K-Nearest neighbors (K-NN)
Pada  Gambar  9.  Merupakan  proses evaluasi  hasil  perbandingan  dari  model prediksi  yang  diuji.  Proses  perhitungan keberhasilan  model  prediksi  pada  orange  tool dapat menggunakan widget Test and Score dan hasil  prediksinya  dapat  dilihat  menggunakan widget Predictions.
Hasil simulasi 2 model prediksi data yang telah  melalui  tahap  preprocessing  selanjutnya dilakukan pengujian untuk mendapatkan model prediksi  terbaik.  Model  prediksi  yang  telah dilakukan  pengujian  dan  evaluasi  dengan menggunakan kumpulan data uji pada aplikasi orange  dimana  1  atribut  sebagai  targetnya didapatkan hasil simulasi seperti pada Gambar 10.
Gambar 10. prediksi widget Predictions
Gambar  10  merupakan  penampakan  dari widget  Test  and  Score  aplikasi  Orange.  Pada penelitian ini proses pengujian menerapkan K- Fold Cross Validation (K=5) yang dapat diatur pada  widget  Test  and  Score  seperti  yang
terlihat pada gambar. Pada widget tersebut juga diperlihatkan  hasil  evaluasi  kedua  metode, dimana  hasil  perbandingan  dari  kedua  model prediksi buah matang  ditunjukkan dengan nilai Accuracy,  Precision,  Recall,  dan  F1-Score. Penelitian kali ini hanya memperhatikan nilai.
Hasil  evaluasi  menunjukkan  bahwa  kedua model  prediksi  kematangan  buah  sawit memiliki  nilai  akurasi  yang  sama.  Support Vector  Machine  (SVM)  dan K-Nearest neighbors (K-NN) K-NN yaitu 0.500 dan 0.500. Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  kedua metode tersebut sama baiknya.

## 5.    Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan  hasil  penelitian  dari  34  data image  2  kategori  yang  diekstrasi  fitur menggunakan  Inception-V3  dan  dilakukan perhitungan  dengan  Support  Vector  Machine (SVM)  dan K-Nearest  neighbors  (K-NN) K-NN, Hasil  evaluasi  menunjukkan  bahwa  kedua model  prediksi  kematangan  buah  sawit memiliki  nilai  akurasi  yang  sama.  Support Vector  Machine  (SVM)  dan K-Nearest neighbors (K-NN) K-NN yaitu 0.500 dan 0.500. didapatkan model dengan Accuracy 100%, F1 100%, Recall 100%, Precision 100%.
Hasil  klasifikasi  dari  6  data  image menghasilkan  klasifikasi  yang  bernilai  benar semua.
Pada  penelitian  selanjutnya  diharapkan agar  menambahkan  jumlah  dataset  agar meningkatkan  keakuratan  dari  model  yang dihasilkan.

## 6.   DAFTAR PUSTAKA
Achmad,  N.  D.,  Soleh,  A.  M.,  &  Rizki,  A.
(2022).  Perbandingan  Pengklasifikasian Metode  Support  Vector  Machine  dan Random  Forest  (Kasus  Perusahaan Kebun Kelapa Sawit). Xplore: Journal of Statistics , 11 (2), 147–156. https://doi.org/10.29244/xplore.v11i2.91 9
Hidayatullah,  A.  F.,  Aulia,  A.,  Yusuf,  F., Juwairi, K. P., Abida, R., &  Nayoan, N. (2019).  Identifikasi  Konten  Kasar  pada Tweet Bahasa Indonesia. In JLK (Vol. 2, Issue 1). https://t.co/YQCC0CM4gG
Ichsan,  N.,  Fatah,  H.,  Wahyuni,  T.,  & Ermawati,  E.  (2022).  IMPLEMENTASI ORANGE  DATA  MINING  UNTUK
PREDIKSI HARGA BITCOIN. JURNAL RESPONSIF , 4 (2), 118–125. https://investing.com/crypto/bitcoin/histo rical-
Krisandi,  N.,  Helmi,  B.,  &  Prihandono,  I.
(2013). ALGORITMA k-NEAREST
NEIGHBOR DALAM
KLASIFIKASI DATA  HASIL  PRODUKSI  KELAPA SAWIT PADA PT. MINAMAS KECAMATAN PARINDU (Vol. 02, Issue
1).
Monika  Parapat,  I.,  &  Tanzil  Furqon,  M.
(2018). Penerapan  Metode  Support Vector  Machine  (SVM)  Pada  Klasifikasi Penyimpangan  Tumbuh  Kembang  Anak (Vol. 2, Issue 10). http://j-ptiik.ub.ac.id
Raysyah,  S.,  Arinal,  V.,  &  Mulyana,  D.  I.
(2021). KLASIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN BUAH KOPI BERDASARKAN  DETEKSI  WARNA MENGGUNAKAN  METODE  KNN DAN PCA. Sistem Informasi | , 8 (2), 88– 95.