1403 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1403-1412 E- ISSN 2503-2933

## Klasifikasi Jenis Plastik HDPE, LDPE, Dan PS Berdasarkan Tekstur Menggunakan Metode Support

## Vector Machine
Elizabeth Fiona Hartono* 1 , Nur Rachmat 2
Universitas Multi Data Palembang; Jl. Rajawali No. 14, Palembang, (0711) 376400 Jurusan Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Rekayasa e-mail: * 1 elizabethfh11@mhs.mdp.ac.id, 2 nur.rachmat@mdp.ac.id

## Abstrak
Plastik  merupakan  salah  satu  jenis  molekul  besar  yang  dibentuk  dengan  proses polimerisasi.  Banyak  sekali  jenis-jenis  plastik  yang  beredar  dan  sering  dijumpai  seperti  jenis plastik High-Density Polyethylene (HDPE), Low-Density Polyethlene (LDPE), dan Polystyrene (PS). Dalam mengklasifikasikan jenis plastik HDPE, LDPE, dan PS berdasarkan ekstraksi ciri tekstur Local Binary Pattern (LBP) digunakan metode Support Vector Machine (SVM). Dataset yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  dataset  citra  jenis  plastik  HDPE,  LDPE,  dan  PS yang difoto secara manual dan berjumlah 180 gambar terdiri atas 126 data latih dan 54 data uji dengan persentase 70% data latih dan persentase 30% data uji yang berukuran 450 450 piksel. Dataset citra tersebut kemudian diubah dari citra RGB ke dalam bentuk citra grayscale yang  selanjutnya  akan  diekstraksi  ciri  teksturnya  menggunakan  fitur  LBP.  Setelah  dilakukan ekstraksi ciri tekstur, tahapan selanjutnya klasifikasi menggunakan metode SVM dengan kernel RBF,  linear,  dan  polynomial.  Pengujian  klasifikasi  jenis  plastik  HDPE,  LDPE,  dan  PS menggunakan  fitur  LBP  dan  metode  SVM  menghasilkan  nilai  rata-rata  accuracy  tertinggi 95,05%, precision 92,78%, dan recall 92,58% dengan kernel polynomial.
Kata kunci : HDPE, LBP, LDPE, PS, SVM

## Abstract
Plastic  is  one  type  of  large  molecule  formed  by  the  polymerization  process.  Many plastics  circulate  and  are  often  found,  such  as High-Density  Polyethylene (HDPE), Low- Density Polyethlene (LDPE), and Polystyrene (PS) plastic types. To classify HDPE, LDPE, and PS plastic types based on texture characteristic extraction, the Local Binary Pattern (LBP) and Support Vector Machine (SVM) methods can be used. This study uses a manually photographed HDPE, LDPE, and PS plastic types of images dataset, and there are 180 images consisting of 126 training data and 54 test data with percentage of training data is 70% and testing data is 30% size 450 450 pixels. The image dataset is converted from an RGB image into a grayscale image  for  the  LBP  feature  extraction  process.  After  removing  texture  characteristics,  the classification  process  uses  the  SVM  method  with  RBF  kernels,  linear,  polynomial.  The performance of the LBP features and SVM methods gives the highest accuracy average value of 95,05%, precision of 92,78%, and recall of 92,58% with polynomial kernel.
Keywords : HDPE, LBP, LDPE, PS, SVM
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1403-1412 E-ISSN 2503-2933 1404

## 1. PENDAHULUAN
lastik  termasuk  salah  satu  molekul  besar  dimana  proses  pembentukannya  melalui polimerisasi.  Polimerisasi  ialah  proses  kimia  yang  menggabungkan  beberapa  molekul sederhana menjadi makromolekul [1]. Plastik mulai digunakan diberbagai macam produk seperti peralatan  rumah  tangga,  produk  otomotif,  dan  elektronik.  Adapun  keuntungan  menggunakan material ini antara lain ringan, kuat, tahan terhadap air dan karat. Plastik memiliki tekstur yang licin, mengkilat, lentur, fleksibel serta relatif murah dari segi biaya produksi.
Pada  umumnya  masyarakat  sering  menggunakan  plastik  untuk  berbagai  macam keperluan.  Beragam  jenis  plastik  yang  beredar  seperti  jenis  plastik Low-Density  Polyethylene (LDPE), High-Density Polyethylene (HDPE), dan Polystyrene (PS). LDPE adalah jenis plastik dengan kode nomor 4, memiliki karakteristik yang lebih lunak atau lembek. HDPE adalah jenis plastik dengan kode nomor 2, lebih tahan dan sedikit rentan terhadap korosi, memiliki tingkat kontaminasi  yang  kecil  dari  larutan  kimia  serta  mudah  didaur  ulang.  PS  adalah  jenis  plastik dengan kode nomor 6, mempunyai karakteristik yang kekakuan dan kestabilan dimensi baik [2].
Penelitian terkait yang menggunakan plastik [3] mengidentifikasi dan mengklasifikasikan  jenis  plastik High-Density  Polyethylene (HDPE), Polyethylene Terephthalate (PET),  dan Polypropylene (PP)  menggunakan  metode  deteksi  tepi.  Data  citra yang  digunakan  berjumlah  738  citra  plastik.  Citra jenis  PET  berjumlah  258,  citra jenis  HDPE berjumlah 243, dan citra jenis PP berjumlah 237. Citra tersebut melalui proses pemotongan area citra  botol  plastik  dan  kemudian  diproses  menggunakan  metode  Sobel  dan  Canny  untuk memperoleh  nilai  deteksi  tepi.  Tahapan  identifikasi  dan  klasifikasi  berdasarkan  nilai  deteksi tepinya dan keluaran yang didapatkan adalah jenis plastik PET, HDPE, dan PP. Hasil pengujian diperoleh  persentase  keberhasilan  sebesar  43,76%  untuk  metode  Sobel  dan  37,94%  untuk metode Canny.
Salah  satu  metode  klasifikasi  terbaik  berbasis  pembelajaran  mesin  yaitu Support Vector  Machine (SVM).  Masalah  klasifikasi  dan  regresi  dapat  diselesaikan  menggunakan metode  ini  dengan  dukungan  data  fitur  sebagai  inputnya.  Penelitian  terkait  [4]  menggunakan metode  SVM  untuk  mengenali  citra  mobil,  tingkat  akurasi  yang  didapat  sebesar  82,5%. Kemudian klasifikasi citra buah [5] menggunakan SVM yang memiliki tingkat akurasi sebesar 94%.  Penelitian  lainnya  mengimplementasikan  metode  SVM  untuk  mengidentifikasi  penyakit daun  pada  tanaman  kubis  [6]  yang  mendapatkan  tingkat  akurasi  sebesar  80,55%.  Pengenalan angka kWh meter dengan jarak potret dan resolusi kamera menggunakan SVM  [7] dengan data latih berjumlah 100 dan data uji berjumlah 30, hasil yang didapat yaitu resolusi kamera sebesar 10  MP  dengan  jarak  potret  lebih  kurang  30  cm  mendapatkan  persentase  tertinggi  sebesar 73,33% pada pengenalan per citra. Sementara resolusi kamera 14 MP dengan jarak potret lebih kurang  30  cm  mendapatkan  persentase  tertinggi  sebesar  86,67%  pada  pengenalan  per  angka. Selanjutnya,  klasifikasi  jenis  ikan  laut  menggunakan  metode  SVM  memiliki  tingkat  akurasi tertinggi sebesar 94,86% [8].
Salah  satu  metode  yang  sangat  efisien  dan  sederhana  dalam  memberi  label pixel gambar yaitu Local Binary Pattern (LBP). LBP memberi label pixel gambar pada ambang batas area  setiap pixel dengan  nilai  tengah dan  hasilnya  dianggap  sebagai  angka  biner.  Dikarenakan komputasi  yang  sederhana,  operator  tekstur  LBP  telah  banyak  digunakan  untuk  berbagai aplikasi. Penggunaan LBP pada penelitian terkait digunakan untuk klasifikasi jenis kayu, hasil akurasi  yang  didapatkan  sebesar  91,3%  dengan  jarak  pengambilan  20  cm,  jarak  ketetanggaan R=1, dan berada pada parameter sigma 0,3 [9].
Dilihat dari penelitian-penelitian sebelumnya yang berhubungan dengan jenis plastik, LBP, dan SVM, maka pada penelitian ini jenis plastik yang digunakan yaitu HDPE, LDPE, dan PS  karena  ketiga  jenis  plastik  ini  mudah  untuk  didapatkan  dan  sering  digunakan.  Kemudian

## P
1405 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1403-1412 E-ISSN 2503-2933
penggunaan  metode  LBP  untuk  ekstraksi  ciri  tekstur  karena  metode  ini  mempunyai  sifat grayscale  invariant atau  tidak  berpengaruh  terhadap  pencahayaan  yang  tidak  merata  sehingga dapat mempermudah melakukan ekstraksi ciri tekstur pada jenis plastik HDPE, LDPE, dan PS, serta penggunaan metode klasifikasi SVM yang menghasilkan tingkat akurasi yang cukup baik.

## 2. METODE PENELITIAN
Berikut  ini  adalah  tahap  metodologi  penelitian  yang  digunakan  dalam mengimplementasikan  metode  SVM  dengan  fitur  LBP  untuk  klasifikasi  jenis  plastik  HDPE, LDPE, dan PS.

## 2.1   Identifikasi Masalah
Identifikasi masalah yang dilakukan pada tahap ini berkaitan dengan klasifikasi jenis plastik HDPE, LDPE, dan PS sehingga memiliki dasar yang kuat untuk diteliti dan memberikan kontribusi penelitian yang baru.

## 2.2   Studi Literatur
Pencarian referensi seperti buku dan jurnal yang berhubungan dengan klasifikasi jenis plastik  HDPE,  LDPE,  dan  PS  dengan  berbagai  metode  yang  digunakan,  seperti  ekstraksi  ciri tekstur LBP dan klasifikasi SVM dilakukan pada tahap ini.

## 2.2.1 Local Binary Pattern (LBP)
Salah satu metode yang sangat efisien dan sederhana dalam memberi label pixel gambar yaitu Local  Binary  Pattern (LBP).  Hasil  ekstraksi  ciri  LBP  berupa  bilangan  biner  dari  label yang diberi LBP pada piksel gambar dengan membatasi lingkungan setiap piksel. Piksel-piksel tetangga  yang  telah  dilakukan  binerisasi  dengan  ketentuan  nilai  piksel  tetangga  lebih  kecil dibandingkan  nilai  piksel  pusat  maka  akan  bernilai  0,  jika  nilai  piksel  lebih  besar  atau  sama dengan  nilai  piksel  pusat  maka  akan  bernilai  1.  Nilai  binerisasi  pada  setiap  piksel  tersebut merupakan  hasil  perkalian  2 n ,  dimana  n  disini  merupakan  urutan  dari  piksel  tetangga  dimulai dari kiri atas sampai dengan kanan bawah, dimulai dengan urutan 0 sampai 7 [10]. Pada LBP, pencahayaan  yang  tidak  merata  pada  citra,  tidak  akan  berpengaruh,  dikarenakan  LBP mendeskripsikan tekstur secara lokal.
s(x) = 0,  < 0 1,  ≥ 0
(1)
LBP P,R = ∑ ( − ). 2 (2)
Keterangan:
adalah nilai keabuan dari p . adalah nilai piksel pusat. (P, R) menyatakan titik sampling P pada radius R.
Nilai LBP yang dihitung pada setiap ketetanggaan, untuk citra berukuran N M, dapat membentuk  histogram  sebagai  representasi  tekstur  citra.  Frekuensi  kemunculan  ditunjukkan dalam  bentuk  histogram  dalam  berbagai  nilai  LBP.  Untuk  mendapatkan  histogram  dapat menggunakan Persamaan (3).
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1403-1412 E-ISSN 2503-2933 1406
H(k) = ∑ ∑ ((, ), )
! " # (3)
k merupakan nilai LBP yang terbesar.
Pada  penelitian  ini, Cell  size yang  digunakan  adalah  [32  32].  Untuk  menentukan numCells dan numBins LBP dapat menggunakan persamaan 4.
Input image $ %&, '( Cell size $ )* + , * , - numCells $ ./00(&/* + ), /002'/* , 34 (4)
Keterangan:
W adalah lebar gambar yang digunakan yaitu 450. H adalah tinggi gambar yang digunakan yaitu 450. C x dan C y adalah cell size yang digunakan yaitu 32. Perhitungan numBins dapat dilihat pada Persamaan 5. numBins = numNeighbors ( numNeighbors − 1) 5 3 (5)
Perhitungan LBP size dapat dilihat pada Persamaan 6.
LBP size = numBins numCells (6)
Sehingga untuk ukuran feature vector LBP adalah 1 LBP size .
2.2.2 Support Vector Machine (SVM)
Permasalah  permasalahan  klasifikasi  dan  regresi  dapat  diatasi  menggunakan  salah  satu metode pembelajaran mesin yaitu Support Vector Machine (SVM) dengan dukungan data fitur sebagai  inputnya.  SVM  digunakan  untuk  klasifikasi  data  dua  kelas  dengan  konsep  yang matematis  dan  diperluas  untuk  klasifikasi  multi  kelas  [11].  Gambar  1  merepresentasikan ilustrasi mengenai metode Support Vector Machine dua buah class .
Gambar 1. Ilustrasi Metode Support Vector Machine (SVM)
Untuk klasifikasi multi class SVM, prinsip yang sama masih digunakan. Idenya adalah untuk memetakan data yang menunjuk ke ruang dimensi tinggi untuk mendapatkan pemisahan linear antara setiap dua kelas. Pendekatan ini disebut One-vs-One , yang memecah masalah multi class menjadi  beberapa  masalah  klasifikasi  biner.  Sebuah  pengklasifikasi  biner  per  setiap pasangan  kelas.  Pendekatan  lain  yang  dapat  digunakan  adalah One-to-Rest atau One-vs-All , sebuah pengklasifikasi biner per setiap kelas. Ilustrasi pendekatan One-vs-One ditampilkan pada Gambar 2 dan One-vs-All ditampilkan pada Gambar 3.
1407 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1403-1412 E-ISSN 2503-2933
Gambar 2. One-vs-One Gambar 3. One-vs-All
Kernel Radial  Basis  Function (RBF), linear ,  dan polynomial digunakan  untuk  proses klasifikasi SVM pada penelitian ini. Persamaan (7), (8), dan (9) adalah persamaan untuk kernel RBF, linear , dan polynomial .
RBF: k 2 # , ! 3 $ exp 6− |8+ 9 + : 8| ; <= ; > (7)
Linear : k 2 # , ! 3 $ 2 # , ! 3 (8)
Polynomial : k 2 # , ! 3 $ ( # ⋅ ! 5 1 ) @ (9)

## 2.3   Pengumpulan Data
Data  yang  dikumpulkan  pada  tahap  ini  akan  digunakan  sebagai dataset penelitian . Kemudian dilakukan pembagian dataset menjadi data latih dan data uji. Plastik HDPE, LDPE, dan  LS  dipotret  menggunakan  kamera smartphone menggunakan  warna  latar  hitam  dengan jarak potret lebih kurang 20 cm. Adapun proses pengambilan gambar dalam penelitian ini, yaitu plastik diletakkan di dalam kardus berukuran 50 25 25 cm yang sudah dilapisi dengan kertas berwarna hitam, kemudian posisi plastik diatur ke tengah kardus lalu dipotret pada jarak lebih kurang  20  cm  secara  tegak  lurus  menggunakan flash kamera smartphone .  Dataset  berjumlah 180  gambar  dibagi  menjadi  data  latih  sebanyak  126  gambar  atau  sebesar  70%  dan  data  uji sebanyak 54 gambar atau sebesar 30%.  Pembagian persentase data latih 70% dan data uji 30% menghasilkan tingkat akurasi tinggi [12]. Tabel 1 menampilkan jenis dan jumlah dataset plastik yang digunakan.
Tabel 1. Jenis dan Jumlah Dataset Plastik yang Digunakan
No Jenis Plastik Citra Plastik Jumlah Citra 1 HDPE 60
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1403-1412 E-ISSN 2503-2933 1408
Support Vector Machine ] 2 LDPE 60 3 PS 60

## 2.4   Perancangan
Perancangan sistem klasifikasi jenis plastik HDPE, LDPE, dan PS dilakukan di tahap ini.  Pada  penelitian  ini,  tahapan  yang  dilakukan,  antara  lain  tahapan  pelatihan  dan  tahapan pengujian.  Data  yang  sudah  dikumpulkan  dan  dilanjutkan  pembagian  data  menjadi  data  citra latih  dan  citra  uji,  tahap  selanjutnya  yang  dilakukan  yaitu preprocessing .  Pada  tahap preprocessing ini,  bagian  dari  citra  latih  dipotong  dengan  ukuran  450  x  450  piksel  dengan tujuan agar tekstur plastik terlihat jelas, begitu juga dengan citra uji, kemudian citra latih yang telah dipotong dan citra uji yang telah dipotong dijadikan citra grayscale dari citra RGB. Tahap preprocessing ditampilkan  pada  Gambar  4  dan  beberapa  citra  yang  telah  dipotong  dengan ukuran 450 x 450 piksel ditampilkan pada Gambar 5.
Gambar 4. Tahap Preprocessing Citra
(a)
(b)                                      (c) Gambar 5. Citra yang Telah Dipotong Dengan Ukuran 450 x 450 piksel
(a) HDPE, (b) LDPE, dan (c) PS
1409 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1403-1412 E-ISSN 2503-2933
Setelah dilakukan preprocessing , selanjutnya data latih dilakukan ekstraksi ciri tekstur plastik  menggunakan  LBP.  Kemudian  hasil  ekstraksi  ciri  LBP  digunakan  sebagai  fitur  untuk proses  pelatihan  SVM  menggunakan  kernel  RBF, linear ,  dan polynomial .  Setelah  proses pelatihan  selesai,  didapatkan  model  klasifikasi  yang  akan  digunakan  untuk  pengujian.  Pada tahap pengujian, citra plastik yang sudah di preprocessing , lalu dilanjutkan ekstraksi ciri tekstur LBP  dan  fitur  yang  dihasilkan  digunakan  untuk  pengujian  model  klasifikasi.  Setelah  tahap pengujian,  didapat  hasil  dari  klasifikasi  citra  jenis  plastik.    Skema  perancangan  sistem klasifikasi jenis plastik ditampilkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Perancangan Sistem Klasifikasi Jenis Plastik

## 2.5   Implementasi
Tahap ini merupakan tahapan setelah perancangan sistem yaitu implementasi ke dalam kode program. Data citra latih yang telah dipotong dan data citra uji yang telah dipotong, diubah menjadi  citra grayscale dari  citra  RGB,  lalu  dilanjutkan  tahapan  ekstraksi  ciri  tekstur menggunakan  LBP.  Kemudian  proses  pelatihan  data  latih  menggunakan  SVM  dengan  kernel RBF, linear , dan polynomial menghasilkan model klasifikasi, dan dilanjutkan pengujian data uji terhadap model klasifikasi.

## 2.6   Pengujian
Tahap  ini  merupakan  tahap  pengujian,  data  uji  yang  sudah  diekstraksi  ciri  tekstur menggunakan  LBP  diuji  pada  model  klasifikasi.  Hasil  dari  tahap  pengujian  klasifikasi  jenis plastik  HDPE,  LDPE,  dan PS  berupa nilai precision , recall ,  dan accuracy .  Nilai-nilai  tersebut
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1403-1412 E-ISSN 2503-2933 1410
menentukan tingkat keberhasilan klasifikasi jenis plastik. Tabel 2 menampilkan jumlah dataset yang digunakan.
Tabel 2. Jumlah Dataset yang Digunakan No Jenis Plastik  Data Latih Data Uji 1 HDPE 42 18 2 LDPE 42 18 3 PS 42 18
Hasil pengujian dihitung dengan menggunakan Persamaan (10), (11), dan (12).
Precision = AB ABCDB (10) Recall = AB ABCD" (11) Accuracy = ABCA" ABCA"CDBCD" (12) Keterangan:
TP = True Positive ( Actual class benar, prediction class benar). TN = True Negative ( Actual class salah, prediction class salah). FP = False Positive ( Actual class salah, prediction class benar). FN = False Negative ( Actual class benar, prediction class salah).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  yang  dilakukan  pada  tahap  sebelumnya  memberikan  hasil  klasifikasi  jenis plastik HDPE, LDPE, dan PS dengan data latih yang berjumlah 126 gambar dan data uji yang berjumlah  54  gambar  yang  telah  diekstraksi  ciri  teksturnya  menggunakan  LBP  dan diklasifikasikan  menggunakan  metode  SVM  dengan  kernel Radial  Basis  Function (RBF), linear , dan polynomial, hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 3, Tabel 4, dan Tabel 5.
Tabel 3. Hasil Pengujian Dengan Kernel RBF Jenis Plastik Accuracy Precision Recall HDPE 94,44% 100% 83,33% LDPE 92,59% 88,88% 88,88% PS 90,74% 80,95% 94,44% Rata-rata 92,59% 89,94% 88,88%
Pada Tabel 3. Hasil pengujian dengan kernel RBF dapat dilihat hasil perhitungan nilai accuracy tertinggi  terdapat  pada  jenis  plastik  HDPE  sebesar  94,44%,  lalu  nilai precision tertinggi terdapat pada jenis plastik HDPE sebesar 100%, dan nilai recall tertinggi terdapat pada jenis plastik PS sebesar 94,44%.
Tabel 4. Hasil Pengujian Dengan Kernel Linear Jenis Plastik Accuracy Precision Recall HDPE 94,44% 100% 83,33% LDPE 90,74% 88,23% 83,33% PS 88,88% 77,27% 94,44% Rata-rata 91,35% 88,50% 87,03%
1411 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1403-1412 E-ISSN 2503-2933
Elizabeth , et., al [ Klasifikasi Jenis Plastik HDPE, LDPE, Dan PS Berdasarkan Tekstur Menggunakan Metode Support Vector Machine ]
Pada Tabel 4. Hasil pengujian dengan kernel linear dapat dilihat hasil perhitungan nilai accuracy tertinggi  terdapat  pada  jenis  plastik  HDPE  sebesar  94,44%,  lalu  nilai precision tertinggi terdapat pada jenis plastik HDPE sebesar 100%, dan nilai recall tertinggi terdapat pada jenis plastik PS sebesar 94,44%.
Tabel 5. Hasil Pengujian Dengan Kernel Polynomial Jenis Plastik Accuracy Precision Recall HDPE 98,14% 100% 94,44% LDPE 92,59% 88,88% 88,88% PS 94,44% 89,47% 94,44% Rata-rata 95,05% 92,78% 92,58%
Pada Tabel 5. Hasil pengujian dengan kernel polynomial dapat dilihat hasil perhitungan nilai accuracy tertinggi  terdapat  pada  jenis  plastik  HDPE  sebesar  98,14%,  lalu  nilai precision tertinggi  terdapat  pada  jenis  plastik  HDPE  sebesar  100%,  dan  nilai recall yang  sama  terdapat pada jenis plastik HDPE dan PS sebesar 100%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian klasifikasi jenis plastik HDPE, LDPE, dan PS dengan fitur LBP dan metode klasifikasi SVM, adapun kesimpulan yang dapat dijabarkan antara lain: 1. Penggunaan  ekstraksi  ciri  LBP  dan  metode  SVM  menggunakan  kernel Radial  Basis Function (RBF) memperoleh nilai rata-rata accuracy 92,59%, precision 89,94%, dan recall 88,88%.
2. Penggunaan  ekstraksi  ciri LBP  dan  metode  SVM  menggunakan kernel linear memperoleh nilai rata-rata accuracy 91,35%, precision 88,50%, dan recall 87,03%. 3. Penggunaan  ekstraksi  ciri LBP  dan  metode  SVM  menggunakan kernel polynomial memperoleh nilai rata-rata accuracy 95,05%, precision 92,78%, dan recall s92,58%. 4. Nilai  rata-rata accuracy , precision ,  dan recall tertinggi  yang  didapatkan  dari  pengujian, terdapat pada kernel polynomial .

## 5. SARAN
Dari kesimpulan yang telah dijabarkan di atas, terdapat beberapa saran untuk penelitian berikutnya yaitu:
1. Menggunakan ukuran citra jenis plastik yang berbeda.
2. Menggunakan dataset citra jenis plastik yang berbeda.
3. Menggunakan fitur ekstraksi selain LBP dan metode klasifikasi selain SVM.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] B.  S.  Untoro, “Berbagai  Metode  Konversi  Sampah  Plastik  Menjadi  Bahan  Bakar Minyak,” J. Tek. VOL.3 NO.1/APRIL 2013 , Vol. 3, 2013.
[2] P.  Purwaningrum, “Upaya  Mengurangi  Timbulan  Sampah  Plastik  di  Lingkungan,” Indones. J. URBAN Environ. Technol. , Vol. 8, No. 2, 2016, doi:
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1403-1412 E-ISSN 2503-2933 1412
Elizabeth , et., al [ Klasifikasi Jenis Plastik HDPE, LDPE, Dan PS Berdasarkan Tekstur Menggunakan Metode Support Vector Machine ]
10.25105/urbanenvirotech.v8i2.1421.
[3] D.  S.  T.  Sitorus, “Pengembangan  Sistem  Identifikasi dan  Klasifikasi  Plastik  Jenis  PET, HDPE,  dan  PP  Dengan  Metode  Deteksi  Tepi,” 2020,  [Online].  Available: https://repository.unsri.ac.id/28834
[4] D. Alamsyah, “Pengenalan Mobil pada Citra Digital Menggunakan HOG-SVM,” Jatisi , Vol. 1, No. 2, pp. 162–168, 2017.
[5] Meiriyama, “Klasifikasi  Citra  Buah  Berbasis  Fitur  Warna  HSV  Dengan  Klasifikator SVM,” J. Elem. , Vol. 4, No. 1, 2018.
[6] A.  R.  T.  H.  Ririd,  A.  W.  Kurniawati,  and  Y.  Yunhasnawa, “Implementasi  Metode Support  Vector Machine  Untuk Identifikasi  Penyakit Daun  Tanaman  Kubis,”  J.  Inform. Polinema , Vol. 4, No. 3, 2018, doi: 10.33795/jip.v4i3.204.
[7] D.  Amputri,  S.  Nadra,  and  M.  E.  Al  Rivan, “Perbandingan  Jarak  Potret  dan  Resolusi Kamera  pada  Tingkat  Akurasi  Pengenalan  Angka  KWH  Meter  Menggunakan  SVM,” J. Ilm. Inform. Glob. , Vol. 8, No. 1, 2017.
[8] N. Rachmat, Y. Yohannes, and A. Mahendra, “Klasifikasi Jenis Ikan Laut Menggunakan Metode  SVM  Dengan  Fitur  HOG  dan  HSV,”  JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist. Informasi) , Vol. 8, No. 4, pp. 2235–2247, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i4.1686.
[9] N.  Neneng,  N.  U.  Putri,  and  E.  R.  Susanto, “Klasifikasi  Jenis  Kayu  Menggunakan Support  Vector  Machine  Berdasarkan  Ciri  Tekstur  Local  Binary  Pattern,” CYBERNETICS , Vol. 4, No. 02, 2021, doi: 10.29406/cbn.v4i02.2324.
[10]  A.  H.  Rangkuti, “Proses  Ektraksi  Ciri  Citra  Dengan  Algoritma  Local  Binary  Pattern Dalam  Mendukung  Klasifikasi  Citra  Bertekstur,”  Computer  Science .  2020.  [Online]. Available: https://binus.ac.id/bandung/2020/12/proses-ektraksi-ciri-citra-dengan- algoritma-local-binary-pattern-dalam-mendukung-klasifikasi-citra-bertekstur/
[11]  P. A. Octaviani, Y. Wilandari, and D. Ispriyanti, “Penerapan Metode Klasifikasi Support Vector  Machine  (SVM)  pada  Data  Akreditasi  Sekolah  Dasar  (SD)  di  Kabupaten Magelang,” Vol.  3,  No.  4,  pp.  811–820,  2014,  [Online].  Available:  http://ejournal- s1.undip.ac.id/index.php/gaussian
[12]  N.  Nasution,  K.  Djahara,  and  A.  Zamsuri, “Evaluasi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naïve Bayes (Studi Kasus: Fasilkom Unilak) Evaluasi Kinerja Akademik  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  (Studi  Kasus:  Fasilkom Unilak).” 2015.