## JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia
p-ISSN : 2715-2529 e-ISSN : 2684-9151 https://journal.sekawan-org.id/index.php/jtim/

## Optimalisasi Model Ensemble Learning dengan Augmentasi dan SMOTE pada Sistem Pendeteksi Kualitas Buah
Syahroni Hidayat 1, *, Taofan Ali Achmadi 2 , Hanif Ardhiansyah 3 , Hanif Hidayat 4 , Rian Febriyanto 1 , Abdulloh 1 , dan Intan Ermawati 5
1 Prodi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Semarang
2 Prodi Pendidikan Kesejahteraan Keluarga, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Semarang
3 Prodi Teknik Kimia, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Semarang
4 Prodi Pendidikan Teknik Otomotif, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Semarang
5 Prodi Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Semarang
* Korespondensi: syahronihidayat@mail.unnes.ac.id
Abstract: Fruit quality is an important factor in selecting fruit for  consumption because it affects consumer health and satisfaction. Identification of fruit quality has become the focus of research, and one of the approaches used is a non-destructive approach through measuring the gases pro- duced by the fruit. Machine learning can be used to process this gas data and build system models that can classify fruit quality. This research discusses the application of the DCS-OLA and Stacking dynamic ensemble learning algorithms to build a fruit quality detection system model. The basic methods used to build models are Logistic Regression, Decision Tree, Gaussian Naïve Bayes, and Multi-Layer Perceptron. The fruit used is mango with a shelf life of 7 days and Srikaya (sugar apple) with a shelf life of 4 days. The condition of the initial dataset is unbalanced. The research results show that trimming the mango dataset to only 4 days according to the shelf life of sugar apple helps reduce the difference in shelf life between the two. Then jittering and balancing techniques are used to  increase and  balance  the number of  datasets  between  the  two  types of fruit. High  accuracy is achieved  by  the  DCS-OLA  ensemble and  stacking  ensemble  by  combining  the  basic methods  of Logistic Regression and Decision Tree, especially in balanced dataset conditions. In conclusion, the use of ensemble learning in detecting fruit quality has great potential for real-world applications. However, further validation is needed with larger datasets and a wider variety of conditions.
Keywords: Fruit Quality, Machine Learning, Ensemble Learning, Augmentation, SMOTE
Abstrak: Kualitas buah merupakan faktor penting dalam pemilihan buah untuk dikonsumsi, ka- rena berpengaruh pada kesehatan dan kepuasan konsumen. Identifikasi kualitas buah telah men- jadi fokus penelitian, dan salah satu pendekatan yang digunakan adalah pendekatan non-destruktif melalui pengukuran gas yang dihasilkan oleh buah. Pembelajaran mesin dapat digunakan untuk mengolah data gas ini dan membangun model sistem yang dapat mengklasifikasikan kualitas buah. Penelitian ini membahas penerapan algoritma ensemble learning dynamic DCS-OLA dan Stacking untuk membangun model sistem pendeteksi kualitas buah. Metode dasar yang digunakan untuk membangun model  adalah  Logistic  Regresion,  Decision  Tree,  Gaussian Naïve  Bayes, dan Multi- Layer Perceptron. Buah yang digunakan adalah buah mangga dengan masa simpan 7 hari dan sri- kaya dengan masa simpan 4 hari. Kondisi dataset awal tidak seimbang.    Hasil penelitian menun- jukkan  bahwa  pemangkasan  dataset  mangga  menjadi  hanya  4  hari  sesuai  masa  simpan  srikaya membantu mengurangi perbedaan lama waktu simpan antara keduanya. Kemudian teknik jittering dan  balancing  digunakan  untuk  menambah  dan  menyeimbangkan  jumlah  dataset  antara  kedua jenis  buah. Akurasi yang  tinggi  dicapai oleh  ensemble  DCS-OLA dan  ensemble  stacking  dengan
Sitasi: Hidayat, S.; Ahmadi, T. A.; 2,  Ardhiansyah,  H.;  Hidayat,  H.; Febriyanto,  R.;  Abdulloh;  dan  Er- mawati,  I.  ( 2024 ).    Optimalisasi Model Ensemble  Learning dengan Augmentasi  dan  SMOTE  pada  Sis- tem Pendeteksi Kualitas Buah. JTIM:
Jurnal Teknologi Informasi Dan Mul- timedia, 6(1), 27-36 https://doi.org/10.35746/jtim.v6i1.406 Copyright: ©  2024 oleh  para penulis.  Karya  ini  dilisensikan  di bawah Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. (https://creativecommons.org/license
s/by-sa/4.0/).
mengkombinasikan metode dasar Logistic Regresion dan Decision Tree, terutama pada kondisi da- taset yang seimbang. Kesimpulannya, penggunaan ensemble learning dalam mendeteksi kualitas buah memiliki potensi besar untuk aplikasi di dunia nyata. Namun, validasi lebih lanjut diperlukan dengan dataset yang lebih besar dan variasi kondisi yang lebih luas.
Kata kunci: Kualitas Buah, Pembelajaran Mesin, Ensemble learning, Augmentasi, SMOTE

## 1. Pendahuluan
Kualitas buah merupakan hal yang sangat penting bagi konsumen dalam memilih buah yang akan dikonsumsi [1]. Kualitas buah yang baik dapat menjamin keamanan dan kelezatan saat dikonsumsi, sehingga dapat memberikan dampak positif pada kesehatan dan kepuasan konsumen [2]. Oleh karena itu, mengetahui kualitas buah di pasaran men- jadi sangat penting bagi konsumen. Banyak penelitian telah dilakukan untuk mengiden- tifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi kualitas buah, seperti ukuran, bentuk, warna, tekstur, aroma, rasa, dan kesegaran[3]. Dalam industri pertanian, penilaian kualitas buah secara  non-destruktif  sangat  penting  dalam  memastikan  bahwa  buah  yang  dipasok  ke pasar memiliki kualitas yang optimal [4], [5]. Salah satu variabel yang dapat digunakan untuk  mendeteksi  kualitas  buah  secara  non-destruktif  adalah  melalui  pengukuran  gas yang dihasilkan oleh buah. Gas yang dihasilkan oleh buah dapat memberikan informasi tentang kondisi buah, seperti tingkat kematangan, kebusukan, atau kekerasan [6]. Pem- belajaran  mesin  dapat  membantu  dalam  memproses  data  dari  sensor  gas  dan menghasilkan model pembelajaran mesin yang dapat mengklasifikasikan kualitas buah berdasarkan gas yang dihasilkan [7].
Beberapa penelitian telah dilakukan untuk mengembangkan teknologi pembelajaran mesin  dalam  mendeteksi  kualitas  buah  secara  non-destruktif  menggunakan  gas  yang dihasilkan oleh buah [8] – [11]. Pembelajaran mesin dapat digunakan untuk mengklasifi- kasikan kualitas buah apel dan tomat berdasarkan gas yang dihasilkan oleh buah terse- but.  Sensor  gas  digunakan  untuk  mengambil  data  gas  yang  dihasilkan  oleh  buah kemudian  dilatih  menggunakan  algoritma  pembelajaran  mesin  untuk  mengklasifikasi- kan  dan  memprediksi  kualitas  buah  tersebut  [8] – [11]. Saat  ini,  penggunaan metode en- semble learning dalam teknologi pembelajaran mesin telah menjadi fokus penelitian karena dapat meningkatkan akurasi dan keandalan model pembelajaran mesin [12]. Model en- semble learning merupakan model yang dibangun dari beberapa algoritma pembelajaran mesin  dasar/basis  diantaranya Decision  Tree , Support  Vector  Machine ,  Jaringan  Syaraf Tiruan, Logistic Regression , dan k-NN [7], [13] – [15] baik dengan metode stacking ataupun dynamic .  Dalam  penelitian  terbaru,  metode ensemble  learning telah  diterapkan  untuk meningkatkan  akurasi  dalam  mengklasifikasikan  kualitas  buah  tomat  berdasarkan  gas yang dihasilkan [16], [17]. Penelitian lain menunjukkan bahwa metode ensemble learning juga  dapat  diterapkan  dalam  memprediksi  kualitas  buah  apel  berdasarkan  gas  yang dihasilkan [17].
Akan tetapi, pada kondisi nyata buah-buahan, terutama buah klimaterik, memiliki jangka waktu pematangan dan pembusukan yang berbeda-beda [18]. Kondisi ini berdam- pak  terhadap  proses  perekaman  data  gas  buah  yang  digunakan  sebagai  dataset.  Aki- batnya dapat terjadi keterbatasan dan ketidakseimbangan ( imbalance ) dataset yang akan digunakan untuk melatih sistem. Oleh karena itu, teknik rekayasa fitur dataset yang tepat perlu dilakukan untuk mendapatkan fitur yang sesuai dengan tujuan pembentukan sis- tem. Metode yang dapat digunakan yaitu dengan menerapkan augmentasi dan rekayasa penyeimbangan ( balancing ) dataset. Metode jittering adalah salah satu metode augmentasi sederhana  yang  cocok  diterapkan  pada  dataset  deret  waktu  ( time  series )  dengan  mem- berikan noise pada dataset yang dimiliki [19], [20]. Sedangkan metode balancing adalah metode untuk menyeimbangkan dataset sehingga memiliki jumlah target yang seimbang.
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 1 29  of 36
Salah  satu  metode  balancing  yang  banyak  digunakan  adalah Synthetic  Minority  Over- sampling Technique (SMOTE). Metode  SMOTE menghasilkan  data sintetik dengan  men- erapkan interpolasi linier antara titik kelas minoritas dan salah satu K tetangga terdek- atnya. [21].
Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem yang dapat mendeteksi kualitas buah-buahan  dengan  menerapkan  algoritma  ensemble  learning  dynamic  dan  stacking untuk dataset terbatas dan imbalance. Evaluasi akurasi akan diterapkan pada model en- semble learning dengan kombinasi jumlah model dasar yang digunakan dan penerapan rekayasa augmentasi dan balancing dataset dengan metode jittering dan SMOTE secara berturut-turut.

## 2. Bahan dan Metode
Penelitian ini secara garis besaar dilakukan dengan mengikuti jalan penelitian seperti ditunjukkan pada Gambar 1. Penelitian dimulai dengan melakukan studi literatur yang relevan tentang sistem untuk mendeteksi kualitas buah-buahan, alat, dan algoritma yang telah digunakan beserta kelebihan dan kekurangannya. Setelah melakukan studi literatur dilakukan rancang bangun alat deteksi kualitas buah menggunakan sensor gas. Alat yang dibangun kemudian digunakan untuk mengakuisisi data gas yang diproduksi oleh buah.
Gambar 1. Jalan Penelitian
Data yang diperoleh dari proses akuisisi kemudian ditingkatkan kualitasnya. Pen- ingkatan  kualitas data  meliputi  penghilangan  sinyal  gangguan  (noise)  pada sinyal  dan normalisasi  data.  Data  yang telah  ditingkatkan  kualitasnya  kemudian digunakan  pada proses  pengembangan  sistem  deteksi  kualitas  buah.  Sistem  yang  dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman python. Sistem yang dibangun mengakomodasi se- luruh kebutuhan penelitian berupa pembelajaran dengan metode ensemble .

## 2.1. Rancang Bangun Alat Akuisisi Data Gas
Pada  penelitian  ini  digunakan  alat  TGS  2600  dengan  range  kerja  1~30  ppm,  MQ3 dengan range  kerja  25~500  ppm, dan  MQ8  dengan  range  kerja 100 ～ 1000  ppm.  Jumlah setiap  sensor  masing-masing  satu  buah.  Ketiga  sensor  dihubungkan  dengan  Arduino Mega dan sumber tegangan luar sebesar 5 V. Skema umum rangkaian yang digunakan
Studi Literatur Rancang Bangun Alat
Akuisisi Data Gas
Peningkatan Kualitas Data Gas Pengembangan Sistem Deteksi Kualitas Buah Pembelajaran Mesin Ensemble Pengujian Model Sistem
Analisis Data Pengujian
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 1 30  of 36
seperti ditunjukkan  pada  gambar 4.  Setiap  pin  analog  sensor dihubungkan  dengan  pin analog Arduino, kemudian pin VCC dan Gnd setiap sensor dihubungkan dengan sumber tegangan 5-volt dc.
Gambar 2. Skema umum rangkaian alat penelitian
Untuk  mengukur  gas  yang  dihasilkan  oleh  buah mangga  dan  srikaya dibutuhkan alat perangkap gas uiversal. Alat perangkap gas di desain dapat buka tutup/lepas pasang dengan posisi sensor di letakkan pada bagian penutupnya. Dengan demikian dapat mem- permudah dalam proses pengukuran gas. Peralatan yang disebutkan pada bagian sebe- lumnya kemudian dirangkai mengikuti skema alat yang ditunjukkan pada gambar 2 dan digabungkan  dengan  alat  perangkap  gas.  Bentuk  jadi  alat  yang  digunakan  setelah dirangkai ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Alat penelitian dengan tiga sensor dan perangkap gas universal

## 2.2. Akuisisi Data Gas Buah
Pada proses pengambilan data gas ini terdapat dua jenis data yang diukur yaitu data set poin yang diukur pada kondisi udara bersih dan data gas yang dihasilkan oleh sampel buah mangga. Pada proses pengukuran ini digunakan sebuah komputer untuk menjalan- kan program pengambilan data dan menyimpan hasilnya. Software yang digunakan ada- lah  Arduino  IDE  untuk  membangun  koding  program.  Adapun  pada  proses  recording
data menggunakan aplikasi PuTTY dan disimpan dengan format *.csv. Pengukuran gas untuk set poin dan dataset dilakukan selama kurang lebih 5 menit (± 300 detik).  Proses pengukuran  data  set  poin  dilakukan  saat  wadah  perangkap  masih  kosong.  Hasil  pen- gukuran set poin ditampilkan pada Tabel 1. Dari hasil pengukuran ini diambil nilai rata- rata ADC hasil pengukuran selama satu menit, dengan kondisi steady state untuk dijadi- kan sebagai set poin. Nilai set poin ini akan digunakan sebagai nilai referensi jika pada proses pengukuran sampel terdapat perubahan nilai dasar udara bersih yang terukur.
Tabel 1. Nilai set poin array sensor gas.
Variabel Nama Sensor Tgs 2600  MQ3  MQ8 Nilai rata-rata ADC terukur 70 120 95
Setelah melakukan pengukuran data set poin dilanjutkan dengan proses penguku- ran gas sampel buah mangga dan srikaya. Jumlah buah mangga yang digunakan adalah 40 buah dan srikaya 3 buah dengan kondisi peyimpanan di dalam ruang terbuka. Buah mangga dan srikaya yang digunakan dengan kondisi awal mengkal. Penyimpanan dil- akukan selama 7 hari untuk buah mangga dan 4 hari untuk buah srikaya dan dilakukan pengukuran produksi gas setiap harinya setelah 24 jam. Pada hari terakhir dilakukan uji persepsi untuk menentukan kondisi buah normal (1) atau rusak (0). Data yang terukur pada proses perekaman data ini berupa data ADC. Data raw hasil pengukuran ditunjuk- kan pada Tabel 2.
Tabel 2. Data raw ADC dari pengukuran gas untuk sampel buah mangga
Waktu (detik) =~=~=~=~= PuTTY log =~~=~=~=~=~= 1 222    MQ-8= 85 2 8= 84 3 TGS2600= 95    MQ-3= 310    MQ-8= 84 4 TGS2600= 95    MQ-3= 311    MQ-8= 85 5 8= 84 6 TGS2600= 95    MQ-3= 310    MQ-8= 84 7 TGS2600= 95    MQ-3= 311    MQ-8= 85 8 TGS2600= 95    MQ-3= 313    MQ-8= 88 . . . . . . 305 TGS2600= 116    MQ-3= 345    MQ-8= 131 306 TGS2600= 0    MQ-3= 0    MQ-8= 0 307 TGS2600= 0    MQ-3= 0    MQ-8= 0 308 TGS2600= 0    MQ-3= 0    MQ-8= 0 309 TGS2600= 0    MQ-3= 0    MQ-8= 0

## 2.3. Rekayasa Dataset
Data raw ADC terukur yang diperoleh terdapat data yang tidak dibutuhkan yaitu data yang terbaca terpotong atau bernilai nol semua. Kondisi ini mengharuskan adanya proses pembersihan (cleaning) data sebelum digunakan pada proses berikutnya. Setelah data dibersihkan kemudian dikonversi untuk mendapatkan nilai ppm gas dari nilai ADC terukur dengan persamaan (1) – (4) [22]. Nilai ADC yang akan dikonversi pertama-per- tama dinormalisasi. Tujuannya untuk membuat nilai awal setiap sensor yang terukur ber- nilai  0.  Normalisasi  dilakukan  dengan  mengurangi  seluruh  nilai  ADC  terukur  dengan nilai set poin pada tabel 1 menggunakan persamaan (1), selanjutnya hasilnya dikurangi oleh nilai minimum untuk setiap hasil pengukuran menggunakan persamaan (2).
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 1
𝑑𝑒𝑙𝑡𝑎𝐴𝐷𝐶 = 𝐴𝐷𝐶 𝑡𝑒𝑟𝑢𝑘𝑢𝑟 − 𝑠𝑒𝑡_𝑝𝑜𝑖𝑛 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑜𝑟 , (1)
∆𝐴𝐷𝐶 = 𝑑𝑒𝑙𝑡𝑎𝐴𝐷𝐶 − min⁡(𝑑𝑒𝑙𝑡𝑎𝐴𝐷𝐶) , (2)
Selanjutnya ditentukan nilai DAC dengan persamaan (3):
𝐷𝐴𝐶 = ⁡ 𝐴𝐷𝐶⁡𝑡𝑒𝑟𝑢𝑘𝑢𝑟 1024 𝑥𝑉 𝑚𝑎𝑘𝑠 , (3)
Setelah diperoleh nilai DAC kemudian diubah ke ppm dengan persamaan (4):
𝑝𝑝𝑚 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑜𝑟 = 𝑟𝑎𝑛𝑔𝑒𝑚𝑎𝑘𝑠_𝑠𝑒𝑛𝑠𝑜𝑟−𝑟𝑎𝑛𝑔𝑒min⁡_𝑠𝑒𝑛𝑠𝑜𝑟 𝑉𝑚𝑎𝑘𝑠 ⁡𝑥𝐷𝐴𝐶 , (4)
Dataset gas mangga dan srikaya yang terbentuk dalam nilai ppm ditunjukkan pada tabel 3. Dataset berukuran 43x13 dengan label kondisi 1 dan 0, dimana 43 adalah jumlah total  sampel  mangga dan  srikaya dan  13  adalah  jumlah  rekaman dataset  oleh 3  sensor berbeda selama 4 hari ditambah dengan 1 label. Dataset dalam kondisi tidak seimbang karena jumlah sampel yang berbeda. Oleh karena itu, diterapkan algoritma jittering dan SMOTE untuk menambah dan menyeimbangkan dataset. Penerapan algoritma jittering ditujukan  untuk  augmentasi  data  sehingga  menambah  jumlah  dataset  namun  dengan tetap  mempertahankan  komposisi  jumlah  fitur  mangga  40  dan  srikaya  3  untuk  setiap prosesnya  [23] – [25].  Sedangkan  algoritma  SMOTE  ditujukan  untuk  menyeimbangkan perbandingan jumlah dataset mangga dan srikaya sehingga perbandingannya seimbang.
Implementasi algoritma jittering pada penelitian ini adalah dengan menggunakan 5 nilai magnitude jittering berbeda, yaitu 0.05, 0.075, 0.1, 0.25, dan 1 [26]. Setiap satu variasi magnitude akan menghasilkan dataset baru dengan ukuran sama dengan ukuran dataset awal  43x13.  Sehingga  hasil  akhirnya  berupa  sebuah  dataset  berukuran  258  x  13  yang merupakan gabungan antara dataset awal dengan dataset jittering dan masih dalam kon- disi tak seimbang. Berikutnya adalah penerapan SMOTE untuk membentuk dataset seim- bang  dengan  ukuran  504  x  13.  Sehingga  terdapat  3  dataset  yang  digunakan  pada penelitian ini seperti ditunjukkan pada tabel 4.
Tabel 3. Sampel dataset hasil konversi ppm
Sampel ke  tgs26 mq3 mq8 kondisi 0 0.15 5.20 4.51 0 1 0.25 11.58  10.46 1 2 0.15 8.02 7.27 0 3 0.22 11.67  12.92 0 4 0.73 43.79  60.64 0 5 0.59 23.42  30.03 1 6 0.48 25.89  37.29 1 Tabel 4. Dataset penelitian
No Nama Dataset Ukuran 1 Dataset asli 43 x 13 2 Dataset Tak Imbang (Jittering) 258 x 13 3 Dataset Imbang (Jittering + SMOTE)  504 x 13

## 2.4. Penerapan Algoritma Ensemble Learning dan Evaluasinya
Algoritma  ensemble  learning  yang  diterapkan  pada  penelitian  ini  untuk  mem- bangun model ensemble terbaik adalah ensemble learning dynamic dan stacking. Metode ensemble dynamic, tidak seperti algoritme ensemble statis yang menggabungkan model basis  tetap,  memilih  satu  model  terbaik  atau  menggabungkan  subset  model  dari
kumpulan menggunakan kondisi just-in-time yang bergantung pada pola input tertentu dari  mana  prediksi  akan  dibuat, dilakukan  saat  membuat  prediksi.  Algoritma  ini  men- erapkan  teknik  dimana  hanya  algoritma  pengklasifikasi  dasar  yang  memperoleh  level kompetensi tertinggi yang dipilih untuk proses pembelajaran klasifikasi. Ada dua metode pemilihan model dasar metode dynamic yaitu teknik Overall Local Accuracy (OLA) atau Local Class Accuracy (LCA) [27], [28].
Metode Stacking (Stacked Generalization) melibatkan pelatihan model meta untuk membuat prediksi berdasarkan output dari beberapa model dasar. Model dasar biasanya merupakan jenis model yang berbeda, atau model yang sama dilatih dengan parameter atau  sub-kumpulan data  yang  berbeda.  Gagasan  di  balik  stacking  adalah  bahwa setiap model dasar mungkin memiliki kekuatan dan kelemahan, dan dengan menggabungkan prediksi  mereka,  meta-model  dapat  belajar  menimbang  kekuatan  dan  kelemahan  ini dengan  tepat.  Ini  dapat  menghasilkan  kinerja  keseluruhan  yang  lebih  baik  daripada model individual mana pun [29]. Model dasar yang diterapkan untuk membangun model ensemble diantaranya adalah Logistic Regression (LR), Decision Tree (DT), Gaussian Na- ïve Bayes (GNB), dan Multi-Layer Perceptron (MLP).
Pada  penelitian  ini  rekayasa  kombinasi dataset,  model  dasar,  data  sensor,  metode ensemble, dan jumlah dataset uji ditunjukkan pada tabel 5. Pertama-tama akan dilakukan simulasi model yang hanya menggunakan sampel mangga pada dataset asli dan metode ensemble dynamic. Hasilnya akan dievaluasi untuk menemukan kombinasi model dasar terbaik yang akan diterapkan pada proses berikutnya. Evaluasi hanya akan dititikberat- kan  pada akurasi  model. Selanjutnya  pada tahap  kedua  hanya akan  menerapkan  kom- binasi  seperti  yang  ditampilkan  pada  tabel  5  namun  hanya  menggunakan  kombinasi model dasar sesuai hasil pengujian simulasi model pertama. Pada tahap kedua ini juga hanya akan menggunakan akurasi model sebagai metrik evaluasi.
Tabel  5. Rekayasa  kombinasi jumlah model  dasar  pembelajaran mesin  dan jumlah  sensor untuk membentuk model Ensemble learning
Dataset Model dasar Jumlah Sensor Metode Ensemble learning Variasi dataset uji Dataset asli Dataset tak imbang Dataset imbang Kombinasi 2 (C2) Kombinasi 3 (C3) Kombinasi 4 (C4) Kombinasi 3 Stacking Dynamic-OLA 20 % 30 %

## 3. Hasil

## 3.1. Penentuan Kombinasi Model Dasar Terbaik
Hasil  simulasi  pada  tabel  6  menunjukkan  bahwa  pemilihan  metode  dasar  dapat memiliki dampak besar pada akurasi dalam deteksi kualitas buah. Model Dasar Logistic Regression  memiliki  kinerja  yang  stabil  dan  tinggi.  Begitupula  dengan  Ensemble  Dy- namic OLA menunjukkan potensi untuk meningkatkan kinerja lebih lanjut terutama saat metode  dasar  Logistic  Regression  dikombinasikan  dengan  model  dasar  Decision  Tree. Oleh karena itu pada tahap simulasi selanjutnya digunakan kombinasi metode dasar Lo- gistic Regression dan Decision Tree. Hasil simulasi tahap berikutnya diberikan pada tabel 6 dan tabel 7.
Tabel 6. Hasil pengujian simulasi model pertama
No Metode Akurasi data uji 20% Akurasi data uji 30% C2 C3 C4 C2 C3 C4 1 Ensemble Dynamic OLA 0.75 0.625 0.625 0.67 0.67 0.67 2 Model Dasar Logistic Regression 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 3 Model Dasar Decision Tree 0.625 0.5 0.5 0.5 0.5 0.42 4 Model Dasar Gaussian Naïve Bayes - 0.5 0.5 - 0.42 0.42
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 1 34  of 36 No Metode Akurasi data uji 20% Akurasi data uji 30% C2 C3 C4 C2 C3 C4 5 Model Dasar Multi-Layer Perceptron - - 0.625 - - 0.5 Tabel 7. Pengujian model ensemble dynamic Metode Dataset asli Tak imbang (Jittering) Imbang (Jittering+SMOTE) Acc. (uji 20%) Acc. (uji 30%) Acc. (uji 20%) Acc. (uji 30%) Acc. (uji 20%) Acc. (uji 30%) Ensemble DCS-OLA 0.556 0.615 0.962 0.910 0.960 0.954 Model Dasar Logistic Regression 0.778 0.462 0.692 0.641 0.802 0.803 Model Dasar Decision Tree 0.556 0.615 0.942 0.962 1.00 0.967
Tabel 8. Pengujian model ensemble stacking Metode Dataset asli Tak imbang (Jittering) Imbang (Jittering+SMOTE) Acc. (uji 20%) Acc. (uji 30%) Acc. (uji 20%) Acc. (uji 30%) Acc. (uji 20%) Acc. (uji 30%) Ensemble Stacking 0.524 0.517 0.964 0.940 0.985 0.972 Model Dasar Logistic Regression 0.504 0.502 0.649 0.643 0.801 0.794 Model Dasar Decision Tree 0.507 0.526 0.959 0.943 0.987 0.973

## 3.2. Dynamic Ensemble dan Model Dasarnya
Hasil pengujian model ensemble dynamic DCS-OLA menunjukkan perbedaan yang signifikan antara kondisi tak imbang (jittering) dan imbang (jittering+SMOTE). Pada kon- disi tak imbang, model dasar Logistic Regression memiliki akurasi yang rendah, terutama pada  uji  30%.  Namun,  ketika  dataset  seimbang,  akurasi  model  Logistic  Regression meningkat secara signifikan, mencapai 80-80.3%. Model Decision Tree juga menunjukkan peningkatan yang signifikan dalam kondisi imbang dengan akurasi mencapai 100% pada beberapa kasus uji. Meskipun model dasar Logistic Regression dan Decision Tree men- galami  peningkatan  dalam  akurasi,  Ensemble  DCS-OLA  tetap  unggul  dengan  akurasi yang sangat tinggi, terutama pada kondisi imbang. Ini menunjukkan bahwa penggabun- gan  model  dalam metode  ensemble dapat  menghasilkan  hasil  yang jauh  lebih  baik da- ripada menggunakan model dasar secara individu.

## 3.3. Stacking Ensemble dan Model Dasarnya
Hasil pengujian model ensemble stacking juga menunjukkan peningkatan yang sig- nifikan  dalam  akurasi,  terutama  pada  kondisi  imbang  dengan  penerapan  jittering  dan SMOTE. Model dasar Logistic Regression dalam ensemble stacking juga mengalami pen- ingkatan akurasi yang cukup besar pada kondisi imbang, mencapai 80.1-80.3%. Namun, Ensemble Stacking masih unggul dengan akurasi yang lebih tinggi, mencapai 97.2-98.5%. Ini menunjukkan bahwa pendekatan stacking dapat menghasilkan model yang lebih baik daripada menggunakan model dasar secara individu, bahkan ketika dataset telah seim- bang.

## 4. Pembahasan
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa sistem yang menggunakan model berbasis metode ensemble, baik itu ensemble dynamic atau stacking, memiliki kemampuan yang sangat baik dalam mendeteksi kondisi buah normal atau rusak. Ensemble DCS-OLA dan Ensemble Stacking keduanya memberikan akurasi yang sangat tinggi, dengan Ensemble Stacking  mencapai  akurasi  tertinggi.  Pengaruh  pemangkasan  dataset  mangga  menjadi
hanya  4  hari  untuk  menyesuaikan  dengan  lama  waktu  simpan  srikaya  merupakan langkah yang baik. Hal ini mengurangi perbedaan dalam atribut lama waktu simpan an- tara kedua jenis buah dan memungkinkan model untuk lebih fokus pada fitur-fitur lain yang mungkin berperan dalam deteksi kondisi normal atau rusak.
Kemudian penerapan algoritma jittering dan balancing pada dataset srikaya sangat efektif dalam menyeimbangkan jumlah dataset antara mangga dan srikaya. Hasilnya ada- lah peningkatan yang signifikan dalam akurasi deteksi pada kedua jenis ensemble, teru- tama pada stacking ensemble. Dan terakhir perbandingan performa model dasar dan en- semble dari hasil pengujian menunjukkan bahwa ensemble dynamic (DCS-OLA) dan en- semble stacking memiliki performa yang jauh lebih baik dibandingkan dengan model da- sar.  Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  beberapa  hasil  penelitian  sebelumnya  dimana metode  jittering  memang  mampu  meningkatkan  perfroma  model-model  pembelajaran mesin [30] – [32].
Namun,  ada  beberapa  pertimbangan  yang  perlu diperhatikan.  Pertama,  sebaiknya dilakukan validasi lebih lanjut menggunakan dataset yang lebih besar dan variasi kondisi yang  lebih  luas  untuk  memastikan  hasil  yang  lebih  umum.  Kedua,  metode  ensemble dapat menjadi lebih kompleks dan memakan waktu dalam pengembangan dan pelatihan model, sehingga perlu diperhitungkan dalam pengaplikasiannya di dunia nyata. Ketiga, penggabungan  model  dasar  yang  berbeda,  terutama  dalam  jumlah  yang  cukup  besar, dapat memberikan hasil yang lebih akurat dan andal. Akan tetapi, perlu dicatat bahwa kinerja  ensemble  juga  tergantung  pada  seleksi  model  dasar  yang  tepat,  jumlah  model yang digunakan, dan karakteristik data uji yang dipakai dalam evaluasi.

## 5. Kesimpulan
Penelitian ini berhasil menunjukkan bahwa metode ensemble dynamic dan stacking dapat meningkatkan kinerja model dalam mendeteksi kondisi buah normal atau rusak. Dengan menggunakan teknik pemangkasan dataset, jittering, dan balancing, hasil akurasi yang sangat baik dapat dicapai, terutama pada kondisi dataset yang seimbang. Ensemble DCS-OLA  dan  Ensemble  Stacking  merupakan  pendekatan  yang  sangat  efektif  dalam menggabungkan  kelebihan  model dasar  (Logistic  Regression  dan Decision Tree)  untuk mencapai akurasi yang sangat tinggi. Ini menunjukkan potensi besar dalam penggunaan ensemble  dalam  pengembangan  sistem  berbasis  machine  learning  untuk  mendeteksi kualitas buah.
Namun,  perlu dicatat  bahwa  hasil  ini  masih  memerlukan  validasi  lebih  lanjut  dan penerapan di  dunia  nyata.  Selain  itu,  perlu diperhatikan  bahwa  kompleksitas  pengem- bangan dan pelatihan model ensemble dapat menjadi tantangan tersendiri. Dalam pen- gaplikasiannya, diperlukan perencanaan dan sumber daya dataset yang cukup untuk me- mastikan keberhasilan implementasi.
Ucapan Terima Kasih: Penelitian ini dibiayai oleh Daftar Isian Pelaksanaan Anggaran (DIPA) Uni- versitas Negeri Semarang Nomor: DPA 023.17.2.690645/2023.05/2023, tanggal 30 bulan Desember tahun  2023  sesuai  dengan  Surat  Perjanjian  Penugasan  Pelaksanaan  Penelitian  Dosen  Pemula (Fakultas) Dana DIPA UNNES Tahun 2023 Nomor 89.17.4/UN37/PPK.05/2023.

## Referensi
[1] 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.
[2]  A. Gordon and D. Gordon, Food safety and quality systems implementation along value chains . 2020.
[3]  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.
[4] A. M. Bratu, C. Popa, M. Bojan, P. C. Logofatu, and M. Petrus, “Non - destructive methods for fruit quality evaluation,” Sci. Rep. , vol. 11, no. 1, pp. 1 – 15, 2021.
[5]  B. Hasanzadeh, Y. Abbaspour-Gilandeh, A. Soltani-Nazarloo, M. Hernández-Hernández, I. Gallardo-Bernal, and J. L. Her- nández- Hernández, “Non -Destructive Detection of Fruit Quality Parameters Using Hyperspectral Imaging, Multiple Re- gression Analysis and A rtificial Intelligence,” Horticulturae , vol. 8, no. 7, 2022.
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 1
[6] M. Murad, S. Sukmawaty, A. Ansar, R. Sabani, and S. Hidayat, “Sistem Pendeteksi Kerusakan Buah Mangga Menggunakan Sensor Gas Dengan Metode DCS - LCA,” JTIM    J. Teknol. Inf. dan Multimed. , vol. 3, no. 4, pp. 186 – 194, 2021.
[7] K. G. Liakos, P. Busato, D. Moshou, S. Pearson, and D. Bochtis, “Machine learning in agriculture: A review,” Sensors (Swit- zerland) , vol. 18, no. 8, pp. 1 – 29, 2018.
[8] Q. Ding, D. Zhao, J. Liu, and Z. Yang, “Detection of fruits in warehouse using Electronic nose,” in MATEC Web of Confer- ences , 2018, vol. 232, pp. 1 – 6.
[9] 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.
[10] 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.
[11] 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. [12]  M. Di Napoli et al. , “Machine learning ensemble modelling as a tool to improve landslide susceptibility mapping reliabil- ity,” Landslides , vol. 17, no. 8, pp. 1897 – 1914, 2020.
[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. Woźniak, M. Graña, and E. Corchado, “A survey of multiple classifier systems as hybrid systems,” Inf. Fusion , vol. 16, no. 1, pp. 3 – 17, 2014.
[15] R. M. O. Cruz, R. Sabourin, and G. D. C. Cavalcanti, “Dynamic classifier selection: Recent advances and perspectives,” Inf. Fusion , vol. 41, pp. 195 – 216, 2018.
[16] M. Astani, M. Hasheminejad,  and M.  Vaghefi,  “A  diverse  ensemble  classifier  for  tomato  disease  recognition,” Comput. Electron. Agric. , vol. 198, p. 107054, 2022.
[17] P. Tyagi, R. Semwal, A. Sharma, U. S. Tiwary, and P. Varadwaj, “E -nose: a low- cost fruit ripeness monitoring system,” J. Agric. Eng. , vol. 54, no. 1, 2023.
[18] Y. Fukano and Y. Tachiki, “Evolutionary ecology of climacteric and non - climacteric fruits,” Biol. Lett. , vol. 17, no. 9, 2021.
[19] B. K. Iwana and S. Uchida, “An empirical survey of data augmentation for time series classification with neural networks,” PLoS One , vol. 16, no. 7 July, pp. 1 – 32, 2021.
[20] B. Liu, Z. Zhang, and R. Cui, “Efficient Time Series Augmentation Methods,” in Proceedings - 2020 13th International Congress on Image and Signal Processing, BioMedical Engineering and Informatics, CISP-BMEI 2020 , 2020, pp. 1004 – 1009.
[21] D. Elreedy, A. F. Atiya, and F. Kamalov, “A theoretical distribution analysis of synthetic minority oversampling technique (SMOTE) for imbalanced learning,” Mach. Learn. , no. 0123456789, 2023.
[22] 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.
[23]  S.  Braun  and  I.  Tashev, Data  Augmentation  and  Loss Normalization  for Deep Noise  Suppression , vol.  12335  LNAI. Springer International Publishing, 2020.
[24] R. Ni, M. Goldblum, A. Sharaf, K. Kong, and T. Goldstein, “Data Augmentation for Meta - Learning,” Proc. Mach. Learn. Res. , vol. 139, pp. 8152 – 8161, 2021.
[25] B. Hanin and Y. Sun, “How Data Augmentation affects Optimization for Linear Regression,” Adv. Neural Inf. Process. Syst. , vol. 10, no. NeurIPS, pp. 8095 – 8105, 2021.
[26] J. P. Teixeira and A. Gonçalves, “Algorithm for Jitter and Shimmer Measurement in Pathologic Voices,” Procedia Comput. Sci. , vol. 100, pp. 271 – 279, 2016.
[27] 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.
[28] 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.
[29] H. Li, Y. Jin, J. Zhong, and R. Zhao, “A Fruit Tree Disease Diagnosis Model Based on Stacking Ensemble Learning,” Com- plexity , vol. 2021, 2021.
[30] V. Nourani, P. Asghari, and E. Sharghi, “Artificial intelligence based ensemble modeling of wastewater treatment plant using jittered data,” J. Clean. Prod. , vol. 291, p. 125772, 2021.
[31] P. J. Azevedo and A. M. Jorge, “Ensembles of jittered association rule classifiers,” Data Min. Knowl. Discov. , vol. 21, no. 1, pp. 91 – 129, 2010.
[32] G. P. Zhang, “A neural network ensemble method with jittered training data for time series forecasting,” Inf. Sci. (Ny). , vol. 177, no. 23, pp. 5329 – 5346, 2007.