## Komparasi Hasil Algoritma Machine Learning Berbasis HSV Color Model Untuk Klasifikasi Citra Jenis Sayuran
Umniy Salamah Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana umniy.salamah@mercubuana.ac.id
Article Info ABSTRAK Article history: Received, 2024-05-15 Revised, 2024-05-31 Accepted, 2024-06-07 Saat ini, riset tentang klasifikasi sayuran telah mengalamai banyak kemajuan. Pembelajaran mesin telah diusulkan dalam beberapa tahun terakhir dan telah dibuat  dalam  pengenalan  gambar,  visi  komputer,  dan  bidang  lainnya.
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi produk sayuran sebagai bagian  dari  riset  klasifikasi  objek  yang  bertugas  yang  secara  inheren  lebih kompleks  daripada  subset  klasifikasi  objek  lainnya.  Penelitian  ini  akan menggunakan model K-Nearest Neighbor (KNN) untuk melakukan klasifikasi jenias  sayuran,  namun  dengan  penambahkan  fitur  HSV  color  space  model. Untuk  melihat  kinerja  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  terhadap  algoritma machine learning lain, maka akan dilakukan perbandingan dengan algoritma support  vector  machine,  logistic  regression  dan  naïve  bayes.  Dari  hasil eksperimen,  didapatkan  algoritma  KNN  mendapatkan  accuracy  sebesar 80.67%,  SVM  mendapatkan  accuracy  sebesar  72.23%,  LR  mendapatkan accuracy  sebesar  61.19%,  NB  mendapatkan  accuracy  sebesar  48.77%  dan HSV-KNN mendapatkan accuracy sebesar 84.33%
Kata Kunci:
sayuran k-nearest neighbor support vector machine logistic regression naïve bayes

## ABSTRACT
Keywords:
vegetable k-nearest neighbor support vector machine logistic regression naïve bayes Currently,  research  on  the  classification  of  vegetables  has  made  many advances. Machine learning has been proposed in recent years and has been created  in  image  recognition,  computer  vision,  and  other  fields.  This  study aims to classify vegetable products as part of the research of the classification of objects in charge that are inherently more complex than other subsets of object  classification.  This  study  will  use  the  K-Nearest  Neighbor  (KNN) model to classify vegetable species, but with the addition of HSV color space model features. To see the performance of K-Nearest Neighbor (KNN) against other machine learning algorithms, a comparison will be made with support vector  machine  algorithms,  logistic  regression  and  naïve  bayes.  From  the experimental results, the KNN algorithm got an accuracy of 80.67%, SVM got an accuracy of 72.23%, LR got an accuracy of 61.19%, NB got an accuracy of 48.77% and HSV-KNN got an accuracy of 84.33%.
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Penulis Korespondensi:
Umniy Salamah Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana Email: umniy.salamah@mercubuana.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  adalah  salah  satu  pasar  sayuran  terbesar  di  dunia,  produksi  dan  penjualan  sayurannya menyumbang  proporsi  cukup  besar  pada  pasar  global.  Namun,  pemetikan  dan  penyortiran  sayuran  masih bergantung pada operasi manual dengan sejumlah besar tenaga kerja dan efisiensi kerja yang rendah, yang secara serius mempengaruhi pengembangan komersialisasi produk sayuran [1]–[4].
Klasifikasi manual membutuhkan teknik pengenalan aspek produk sayuran. Industri pertanian sekarang menerapkan metode klasifikasi mekanis dan sering bergantung pada kecerdasan buatan untuk analisis produk sayuran. Kecerdasan buatan yang diterapkan pada analisis citra produk sayuran bekerja dengan cara melakukan
analisis matematis data visual dalam hal gambar dari semua jenis produk sayuran. Data visual produk sayuran berkembang  dari  gambar  biner  ke  hiperspektral.  Kemajuan  dalam  teknik  pencitraan  telah  menghasilkan kecerdasaan  yang  lebih  canggih  yang  mengarah  pada  penggunaannya  sebagai  standar  implementasi  dari aplikasi pada bidang pangan dan pertanian [5]–[7].
Penggunaan  teknologi  klasifikasi  dan  identifikasi  citra  dapat  mewujudkan  pemetikan  dan  penilaian sayuran secara otomatis, yang memiliki nilai aplikasi yang relatif luas. Saat ini, riset tentang klasifikasi sayuran telah mengalamai banyak kemajuan. Pembelajaran mesin telah diusulkan dalam beberapa tahun terakhir dan telah  dibuat  dalam  pengenalan  gambar,  visi  komputer,  dan  bidang  lainnya.  Dengan  adanya  pembelajaran mesin, fitur data yang diekstraksi dapat lebih mengkarakterisasi informasi yang ada pada citra produk sayuran dan dapat secara otomatis mempelajari fitur representative [8]–[10].
Penelitian sebelumnya menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) dalam mengklasifikasikan citra jenis sayuran dan mencapai persentase akurasi yang tinggi, terutama dengan nilai K-2 dan k-9.  Pada penelitian tersebut akan dilakukan proses penerapan metode KNN yaitu metode klasifikasi untuk pengumpulan data berdasarkan mayoritas kategori dan tujuannya untuk mengklasifikasikan objek baru berdasarkan atribut dan sampel dari data pelatihan sehingga target output yang diinginkan mendekati akurasi dalam melakukan pengujian pembelajaran. Dan dari nilai K yang telah diuji, nilai K-2 dan nilai K-9 memiliki persentase terbesar sehingga akurasinya juga lebih presisi. Adapun hasil pengujian metode K-Nearest Neighbor dalam klasifikasi data.  Hasil  pengujian  menunjukkan  metode  K-Nearest  Neighbor  dalam  klasifikasi  data  memiliki  akurasi persentase yang baik ketika menggunakan data acak [11]–[17].
Berdasarkan latar belakang diatas, penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi produk sayuran sebagai bagian dari riset klasifikasi objek yang bertugas yang secara inheren lebih kompleks daripada subset klasifikasi  objek  lainnya.  Penelitian  ini  akan  menggunakan  model  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  untuk melakukan klasifikasi jenias sayuran, namun dengan penambahkan fitur HSV color space model [18]. Untuk melihat kinerja K-Nearest Neighbor (KNN) terhadap algoritma machine learning lain, maka akan dilakukan perbandingan dengan algoritma support vector machine, logistic regression dan naïve bayes.

## 2. METODE PENELITIAN
Pengumpulan dataset dilakuakn denan melibat para ahli produk sayuran dengan memberi label. Label dataset citra  produk  sayuran  yang  diberikan  digunakan  sebagai ground  truth ,  yang  kemudian  digunakan  untuk mengekstrak  deskriptor  warna  yang  telah  ditentukan  dari  dataset  citra  produk  sayuran.  Adapun  tahapan penelitian  adalah  data  preprocessing,  feature  engineering,  modelling  dan  evaluation  seperti  yang  ada  pada Gambar 3.

## Gambar 1 Tahapan Penelitian
Model yang akan diuji coba pada eksperimen ini adalah beberapa skenario eksperimen. Dataset dibagi menjadi data training dan data testing . Pada tahap ini data akan dibagi menjadi 70% untuk training , 30% untuk testing untuk validasi. Tahap selanjutnya adalah pelatihan model. Pada tahap ini akan dilatih model dalam memetakan fitur dengan target pada data pelatihan. Selanjutnya pada tahap ini akan dilakukan testing pada model yang telah dihasilkan dengan data uji. Adapun skenario eksperimen dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Skenario Eksperimen Eksperimen Algoritma Keterangan 1 KNN K-Nearest Neighbor 2 SVM Support vector machine 3 LR Logistic regression 4 NB Naïve bayes 5 HSV-KNN Hue, saturation, and value color model
Evaluasi  menggunakan  confusion  matrix  untuk  mengukur  kinerja  hasil  klasifikasi  dataset  sayuran menggunakan  KNN.  Selain  itu,  evaluasi  setiap  kelas  digunakan  tiga  metrik  evaluasi  untuk  menilai  model klasifikasi yaitu precision, recall dan F1-score. Untuk dataset keseluruhan digunakan evaluasi accuracy dengan menggunakan Persamaan (1).
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = !"#$%& ()*+,-., /*0%) -*$%. !*0,. .%1")%0 ((3.,4,5 +%0 0*6%4,5) !"#$%& -*.*$)"&%0 +%4%.*4 .%1")%0 (1)
Data
Preprocessing
Feature Engineering
Modelling Evaluation

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Eksperimen  pertama  menggunakan  algoritma  KNN .  Evaluasi  menggunakan  confusion  matrix  untuk mengukur kinerja hasil klasifikasi dataset sayuran menggunakan KNN. Confusion matrix digunakan hanya menghitung jumlah pengamatan di kelas yang salah dan kelas yang tepat dari dataset sauran menggunakan model klasifikasi KNN. Hasil dari confusion matrix dari eksperimen pertama dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2 Confusion Matrix Algoritma KNN
Hasil analisis klasifikasi KNN berdasarkan confusion matrix belum dapat untuk mengukur kualitas model. Oleh karena itu, perhitungan statistik dasar dari confusion matrix digunakan dalam penelitian ini. Ada tiga metrik evaluasi umum untuk menilai model klasifikasi yaitu precision, recall dan F1-score. Hasil analisis berdasarkan tiga metrik evaluasi dapat dilihat pada Gambar 1 .

## Gambar 3 Metrik Evaluasi Algoritma KNN
Eksperimen  kedua  menggunakan  algoritma  SVM .  Evaluasi  menggunakan  confusion  matrix  untuk mengukur kinerja hasil klasifikasi dataset sayuran menggunakan SVM . Confusion matrix digunakan hanya menghitung jumlah pengamatan di kelas yang salah dan kelas yang tepat dari dataset sauran menggunakan model klasifikasi SVM . Hasil dari confusion matrix dari eksperimen kedua dapat dilihat pada Gambar 2 .

## Gambar 4 Confusion Matrix Algoritma
Hasil analisis klasifikasi SVM berdasarkan confusion matrix belum dapat untuk mengukur kualitas model. Oleh karena itu, perhitungan statistik dasar dari confusion matrix digunakan dalam penelitian ini. Ada tiga metrik evaluasi umum untuk menilai model klasifikasi yaitu precision, recall dan F1-score. Hasil analisis berdasarkan tiga metrik evaluasi dapat dilihat pada Gambar 1 .

## Gambar 5 Metrik Evaluasi Algoritma
Eksperimen ketiga menggunakan algoritma LR . Evaluasi menggunakan confusion matrix untuk mengukur kinerja hasil klasifikasi dataset sayuran menggunakan LR . Confusion matrix digunakan hanya menghitung jumlah pengamatan di kelas yang salah dan kelas yang tepat dari dataset sauran menggunakan model klasifikasi LR . Hasil dari confusion matrix dari eksperimen ketiga dapat dilihat pada Gambar 2 .

## Gambar 6 Confusion Matrix Algoritma LR
Hasil  analisis  klasifikasi  LR berdasarkan  confusion  matrix  belum  dapat  untuk  mengukur  kualitas model. Oleh karena itu, perhitungan statistik dasar dari confusion matrix digunakan dalam penelitian ini. Ada tiga metrik evaluasi umum untuk menilai model klasifikasi yaitu precision, recall dan F1-score. Hasil analisis berdasarkan tiga metrik evaluasi dapat dilihat pada Gambar 1 .

## Gambar 7 Metrik Evaluasi Algoritma
Eksperimen keempat menggunakan algoritma NB. Evaluasi menggunakan confusion matrix untuk mengukur kinerja hasil klasifikasi dataset sayuran menggunakan NB. Confusion matrix digunakan hanya menghitung jumlah pengamatan di kelas yang salah dan kelas yang tepat dari dataset sauran menggunakan model klasifikasi NB. Hasil dari confusion matrix dari eksperimen keempat dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 8 Confusion Matrix Algoritma NB
Hasil analisis klasifikasi NB berdasarkan confusion matrix belum dapat untuk mengukur kualitas model. Oleh karena itu, perhitungan statistik dasar dari confusion matrix digunakan dalam penelitian ini. Ada tiga metrik evaluasi umum untuk menilai model klasifikasi yaitu precision, recall dan F1-score.  Hasil analisis berdasarkan tiga metrik evaluasi dapat dilihat pada Gambar 1 .

## Gambar 9 Metrik Evaluasi Algoritma NB
Eksperimen kelima menggunakan algoritma HSV-KNN. Evaluasi menggunakan confusion matrix untuk mengukur  kinerja  hasil  klasifikasi  dataset  sayuran  menggunakan  HSV-KNN.  Confusion  matrix  digunakan hanya  menghitung  jumlah  pengamatan  di  kelas  yang  salah  dan  kelas  yang  tepat  dari  dataset  sauran menggunakan model klasifikasi HSV-KNN. Hasil dari confusion matrix dari eksperimen kelima dapat dilihat pada Gambar 2 .

## Gambar 10 Confusion Matrix Algoritma HSV-KNN
Hasil analisis klasifikasi HSV-KNN berdasarkan confusion matrix belum dapat untuk mengukur kualitas model.  Oleh karena itu, perhitungan statistik dasar dari confusion matrix digunakan dalam penelitian ini. Ada tiga metrik evaluasi umum untuk menilai model klasifikasi yaitu precision, recall dan F1-score. Hasil analisis berdasarkan tiga metrik evaluasi dapat dilihat pada Gambar 1 .
Gambar 11 Metrik Evaluasi Algoritma HSV-KNN
Setelah melakukan evaluasi menggunakan confusion matrix untuk mengukur kinerja hasil klasifikasi dataset sayuran menggunakan setiap model algoritma. Selanjutnya, evaluasi setiap kelas digunakan tiga metrik evaluasi untuk menilai model klasifikasi yaitu precision, recall dan F1-score. Tahap akhir adalah melakukan perbandingan  evaluasi  accuracy  untuk  setiap  model.  Dari  hasil  eksperimen,  didapatkan  algoritma  KNN mendapatkan  accuracy  sebesar  80.67%,  SVM  mendapatkan  accuracy  sebesar  72.23%,  LR  mendapatkan accuracy sebesar 61.19%, NB mendapatkan accuracy sebesar 48.77% dan HSV-KNN mendapatkan accuracy sebesar 84.33% seperti yang terlihat pada Tabel 2.
Tabel 2 Perbandingan Akurasi Algoritma Algoritma Accuracy KNN 80.67% SVM 72.23% LR 61.19% NB 48.77% KNN HSV 84.33%

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini melakukan proses penerapan metode KNN yaitu metode klasifikasi untuk pengumpulan data berdasarkan mayoritas kategori dan tujuannya untuk mengklasifikasikan objek baru berdasarkan atribut dan sampel  dari  data  pelatihan  sehingga  target  output  yang  diinginkan  mendekati  akurasi  dalam  melakukan pengujian pembelajaran. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi produk sayuran sebagai bagian dari riset klasifikasi objek yang bertugas yang secara inheren lebih kompleks daripada subset klasifikasi objek lainnya.  Penelitian  ini  akan  menggunakan  model  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  untuk  melakukan  klasifikasi jenias sayuran, namun dengan penambahkan fitur HSV color space model. Untuk melihat kinerja K-Nearest Neighbor  (KNN)  terhadap  algoritma  machine  learning  lain,  maka  akan  dilakukan  perbandingan  dengan algoritma  support  vector  machine,  logistic  regression  dan  naïve  bayes.  Dari  hasil  eksperimen,  didapatkan algoritma  KNN  mendapatkan  accuracy  sebesar  80.67%,  SVM  mendapatkan  accuracy  sebesar  72.23%,  LR mendapatkan  accuracy  sebesar  61.19%,  NB  mendapatkan  accuracy  sebesar  48.77%  dan  HSV-KNN mendapatkan accuracy sebesar 84.33%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat, Universitas Mercu Buana yang telah mendanai penelitian ini dengan nomor kontrak 02-5/545/B-SPK/II/2024.

## REFERENSI
[1] J.  Mariyono,  S.  I.  Santoso,  J.  Waskito,  and  A.  A.  S.  Utomo,  “Usage  of  mobile  phones  to  support management of agribusiness activities in Indonesia,” Aslib J. Inf. Manag. , 2021.
[2] J. Mariyono, J. Waskito, A. Kuntariningsih, G. Gunistiyo, and S. Sumarno, “Distribution channels of vegetable  industry  in  Indonesia:  impact  on  business  performance,” Int.  J.  Product.  Perform.  Manag. , 2019.
[3] S. Singh, “Examining global competitiveness of Indian agribusiness in the twenty-first-century Asian context: Opportunities and challenges,” Millenn. Asia , vol. 10, no. 3, pp. 299–321, 2019.
[4] J. Mariyono, “Stepping up to market participation of smallholder agriculture in rural areas of Indonesia,” Agric. Financ. Rev. , 2019.
[5] S. Shakya, “Analysis of artificial intelligence based image classification techniques,” J. Innov. Image
Process. , vol. 2, no. 01, pp. 44–54, 2020.
[6] A. Bhargava and A. Bansal, “Fruits and vegetables quality evaluation using computer vision: A review,” J. King Saud Univ. Inf. Sci. , vol. 33, no. 3, pp. 243–257, 2021.
[7] S. K. Behera, A. K. Rath, A. Mahapatra, and P. K. Sethy, “Identification, classification & grading of fruits using machine learning & computer intelligence: a review,” J. Ambient Intell. Humaniz. Comput. , pp. 1– 11, 2020.
[8] G. Xue, S. Liu, and Y. Ma, “A hybrid deep learning-based fruit classification using attention model and convolution autoencoder,” Complex Intell. Syst. , pp. 1–11, 2020.
[9] A. A. Elsharif, I. M. Dheir, A. S. A. Mettleq, and S. S. Abu-Naser, “Potato Classification Using Deep Learning,” Int. J. Acad. Pedagog. Res. , vol. 3, no. 12, 2020.
[10]  Y. Tong, J. Liu, and S. Liu, “China is implementing ‘Garbage Classification’ action,” Environ. Pollut. , vol. 259, p. 113707, 2020.
[11]  P. H. Putra, M. S. Novelan, and M. Rizki, “Analysis K-Nearest Neighbor Method in Classification of Vegetable Quality Based on Color,” J. Appl. Eng. Technol. Sci. , vol. 3, no. 2, pp. 126–132, 2022.
[12]  W. P. Sari, E. Cahyaningsih, D. I. Sensuse, and H. Noprisson, “The welfare classification of Indonesian national civil servant using TOPSIS and k-Nearest Neighbour (KNN),” in Research and Development (SCOReD), 2016 IEEE Student Conference on , 2016, pp. 1–5.
[13]  H.  Noprisson  and  V.  Ayumi,  “Railroad  Track  Damage  Detection  Using  CLAHE-KNN  (CLAHE  K- Nearest Neighbor),” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 6, no. 2, pp. 274–279, 2023.
[14]  B. Priambodo, N. Ani, and Y. Jumaryad, “Predict Next User Location to Improve Accuracy of Mobile Advertising,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1175, no. 1, 2019.
[15]  Y. Jumaryadi, D. Firdaus, B. Priambodo, and Z. P. Putra, “Determining the Best Graduation Using Fuzzy AHP,”  in 2020  2nd  International  Conference  on  Broadband  Communications,  Wireless  Sensors  and Powering (BCWSP) , 2020, pp. 59–63.
[16]  S. D. Asri, I. Jaya, A. Buono, and S. H. Wijaya, “Fish Detection in Seagrass Ecosystem using Masked- Otsu in HSV Color Space,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 13, no. 12, 2022.
[17]  S. D. Asri, D. Ramayanti, A. D. Putra, and Y. T. Utami, “Deteksi Roda Kendaraan Dengan Circle Hough Transform (CHT) dan Support Vector Machine (SVM),” J. Teknoinfo , vol. 16, no. 2, pp. 427–434, 2022.
[18]  S. Rahayu, A. Nugroho, E. D. Putra, M. Purba, H. Setiawan, and S. Sandiwarno, “Comparison of HSV, LAB  and  YCrCb  Color  Feature  Extraction  Results  in  the  SVM  Algorithm  for  Bird  Species Classification,” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 6, no. 3, pp. 482–487, 2023.