Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, April (2024), pp. 615-622

## Klasifikasi Varietas Benih Padi Berdasarkan Morfologi dengan Algoritma Random Forest
Muhamad Hafidz Ghifary 1 , Enny Itje Sela 2
1,2 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Teknologi Yogyakarta, Indonesia E-mail: 1 mhafidzghifary007@gmail.com, 2 ennysela@uty.ac.id

## Abstract
Rice seeds are one of the main elements in agricultural businesses. The choice of type of rice seed planted can influence the quality of the harvest obtained. The large number of varieties  of  rice  seeds  with  similar  shapes  makes  identifying  the  type  of  rice  seed  an activity  that  is  not  easy  and  requires  experts  to  do.  One  fairly  fast  way  to  identify  rice seed  varieties  is  to  use  machine  learning  technology.  This  research  will  implement machine  learning  classification  algorithms,  namely  KNN,  Naïve  Bayes,  and  Random Forest.  Identification  of  rice  seed  varieties  is  carried  out  based  on  the  morphological features  of  the  seeds.  The  dataset  used  is  in  the  form  of  seed  morphological  feature values,  namely  aspect  ratio,  solidity,  circumference,  area,  area,  roundness,  circularity and equivalent diameter. Research stages starting from preprocessing, feature extraction, and  experimental  parameter  values  were  carried  out  to  find  the  model  with  the  best performance.  Feature  selection  can  increase  the  testing  accuracy  on  KNN  and  Random Forest  models.  The  test  results  obtained  an  accuracy  of  78.3%  with  KNN,  61.7%  using Naïve Bayes, and 90% using Random Forest.
Keywords: Rice seeds, Random Forest, Morphology, Image processing

## Abstrak
Benih padi merupakan salah satu unsur pokok dalam usaha pertanian. Pemilihan jenis benih  padi  yang  di  tanam  dapat  mempengaruhi  kualitas  hasil  panen  yang  didapatkan. Banyaknya  varietas  benih  padi  dengan  bentuk  serupa  membuat  identifikasi  jenis  benih padi menjadi  kegiatan yang tidak mudah dilakukan dan membutuhkan tenaga ahli. Salah satu  cara  yang  cukup  cepat  untuk  mengidentifikasi  varietas  benih  padi  adalah  dengan menggunakan  teknologi  machine  learning.  Penelitian  ini  akan  mengimplementasikan algoritma  klasifikasi  machine  learning  yaitu  KNN,  Naïve  Bayes,  dan  Random  Forest. Identifikasi  varietas  benih  dilakukan  berdasarkan  fitur  morfologi  benih.  Dataset  yang digunakan berupa nilai fitur morfologi benih, yaitu aspect ratio, solidity, perimeter, area, extent,  round,  circularity,  dan  equivalent  diameter.  Tahapan  penelitian  mulai  dari preprocessing,  ekstraksi  fitur,  dan  percobaan  nilai  parameter  dilakukan  untuk menemukan  model  dengan  performa  terbaik.  Seleksi  fitur  dapat  meningkatkan  akurasi pengujian  pada  model  KNN  dan  Random  Forest.  Hasil  pengujian  memperoleh  akurasi sebesar 78,3% dengan KNN, 61,7% menggunakan Naïve Bayes, dan 90% menggunakan Random Forest.
Kata Kunci: Benih padi, Random Forest, Morfologi, Pengolahan citra

## 1. Pendahuluan
Benih  padi  adalah  gabah  yang  diambil  dari  tanaman  padi  dengan  tujuan  untuk menjadi  unsur  pokok  dalam  penanaman  padi.  Pemilihan  jenis  benih  padi  yang ditanam  merupakan  salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi  produksi  padi. Penggunaan  benih  varietas  unggul  yang  bermutu  cenderung  akan  menghasilkan produksi padi yang berkualitas [1]. Banyaknya benih padi dengan bentuk dan warna yang  serupa  mengakibatkan  penentuan  varietas  benih  padi  tidak  mudah  untuk

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, April (2024), pp. 615-622
dilakukan.  Varietas  benih  yang  berbeda  akan  menghasilkan   padi  dengan karakteristik serta ancaman hama dan penyakit yang berbeda.
Proses  identifikasi  dan  inspeksi  benih  padi  merupakan  kegiatan  yang  penting dilakukan  untuk  mengenali  varietas,  kebersihan,  serta  keutuhan  benih  padi.  Proses ini  umumnya  dilakukan  oleh  tenaga  ahli  dengan  mengamati  karakteristik  visual benih  padi  secara  langsung  [2].  Selain  itu  identifikasi  benih  padi  juga  dapat dilakukan  dengan  menguji  perbedaan  dan  keberagaman  benih  padi  menggunakan alat khusus [3]. Melihat hal tersebut, kegiatan ini  memerlukan waktu, sumber daya, dan  tenaga  kerja  berpengalaman.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  suatu  cara  untuk mengidentifikasi  benih  padi  yang  dapat  dilakukan  lebih  cepat  dan  sederhana.  Salah satu  cara  yang  cukup  cepat  untuk  mengidentifikasi  benih  padi  adala h  dengan menggunakan  pengolahan  citra  digital  dan  klasifikasi  dengan  algoritma  machine learning.
Pengolahan  citra  digital  adalah  teknik  memanipulasi  piksel -piksel  pada  citra digital  agar  mudah  diinterpretasikan  oleh  manusia  ataupun  mesin  komputer   [4]. Citra  digital  sendiri  memiliki  beberapa  fitur  yang  dapat  diperhitungkan  secara matematis seperti bentuk, warna, dan tekstur yang direpresentasikan oleh kumpulan elemen  berupa  piksel.  Fitur-fitur  tersebut  dapat  ditajamkan  dan  diambil  untuk digunakan  dalam  proses  identifikasi  dengan  teknik  oengolahan  citra  digital  yaitu ekstraksi  ciri  [5].  Pada  penelitian  ini  teknik  pengolahan  citra  digital  digunakan untuk mendapatkan ciri morfologi benih padi pada citra.
Machine  learning adalah  salah  satu  bagian  dari artificial  intelligence yang memungkinkan  sebuah  mesin  dapat  menentukan  suatu  keputusan  secara  otomatis tanpa  harus  deprogram  berulang  kali  [6].  Tujuan  dari machine  learning adalah menghasilkan  sebuah  model  yang  dapat  menemukan  suatu  pola  tertentu  pada  data yang  diberikan. Model  machine learning dilatih  menggunakan data latih  dan  diukur performanya  menggunakan  data  uji.  Penelitian  ini  menggunakan  salah  satu  metode pembelajaran  terawasi  machine  learning  yaitu  klasifikasi.  Klasifikasi  dataset dilakukan menggunakan algoritma KNN, Naïve Bayes, dan Random Forest.
Penelitian  ini  banyak  mengambil  referensi  dari  penelitian  terdahulu  dengan bidang  dan  tema  yang  sama.  Penelitian  oleh  Syahid  Pebriadi  &  Saubari,  (2019) dengan  judul  Penggunaan  Seleksi  Fitur  Untuk  Klasifikasi  Benih  Padi  Rawa Kalimantan Selatan Berdasarkan Ciri Fisik. Penelitian tersebut menggunakan seleksi fitur dan metode KNN untuk mengklasifikasi 8 varietas benih padi rawa Kalimantan Selatan.  Algoritma  seleksi  fitur  yang  digunakan  adalah  ReliefF  dengan  diperole h tiga  fitur  yang  paling  berpengaruh  adalah Aspect  Ratio,  MajorAxis ,  dan Feret . Penelitian ini berhasil mendapatkan akurasi sebesar 70% tanpa menggunakan seleksi fitur  dengan  parameter  nilai  k=7.  Akurasi  tertinggi  didapat  dengan  menggunakan seleksi  fitur  yaitu  sebesar  76%  [3].  Selanjutnya  penelitian  Fabiyi  dkk.,  (2020) menggunakan  citra  hiperspektral  dan  rgb  untuk  mengklasifikasi  90  varietas  benih padi  dengan  menggunakan  algoritma  random  forest.  Fitur  yang  digunakan  adalah fitur morfologi yang diekstraksi dari citra rgb dan nilai mean spektrum dari seluruh piksel pada benih. Klasifikasi awalnya dilakukan dengan hanya 6 varietas subset dan mendapat akurasi sebesar 98,17%. Klasifikasi selanjutnya dilakukan dengan 20, 40, 60, 80, dan akhirnya 90 varietas benih  dan mendapatkan hasil akhir akurasi sebesar 78,27% [2].
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  penggunaan  seleksi  fitur  dibuktikan  dapat meningkatkan  performa  akurasi  pengujian.  Oleh  karena  itu  penelitian  ini  akan menggunakan seleksi fitur sebagai salah satu  tahap klasifikasi. Algoritma KNN dan Random  Forest  digunakan  karena  pada  penelitian  sebelumnya  menghasilkan performa  yang  cukup  baik.  Perbedaan  pada  penelitian  ini  dengan  penelitian sebelumnya  adalah  varietas  benih  padi  yang  digunakan  adalah  benih  padi  gogo varietas  Situ  Bagendit  dan  benih  padi  beras  merah.  Selain  itu,  terdapat  8  fitur

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
morfologi  yang  diklasifikasi  yaitu aspect  ratio,  solidity,  perimeter,  area,  extent, round, circularity , dan equivalent diameter. Algoritma Naïve Bayes juga digunakan sebagai  pembanding  karena  tidak  memerlukan  data  latih  yang  terlalu  banyak  untuk dapat mengasilkan performa yang optimal [7].
Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan model yang dapat mengklasifikasi varietas benih padi dengan nilai akurasi terbaik menggunakan  algoritma KNN, Naïve Bayes, dan Random  Forest.  Pada  akhirnya  model  tersebut  dapat  menjadi  suatu  metode  alternatif untuk mengidentifikasi varietas benih padi.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Pengumpulan Data Citra
Data  yang  dibutuhkan  untuk  penelitian  ini  adalah  data  citra  digital  benih  padi. Varietas benih padi  yang  dipilih adalah benih padi  gogo  varietas  Situ Bagendit dan benih  padi  beras  merah.  Benih  padi  beras  merah  diperoleh  dari  pasar  Tlogorejo,  Jl. Godean,  Gamping  dan  benih  padi  situ  bagendit  diperoleh  dari  warga  trini, kecamatan  Mlati.  Pengambilan  data  citra  dilakukan  dengan  cara  benih  padi diletakkan pada alas putih lalu diambil citranya menggunakan kamera digital dengan kualitas 13 MP.  Pengambilan  data dilakukan selama satu hari,  yaitu pada tanggal 1 Maret 2023 dan 2 maret 2023. Pata tanggal 1 Maret 2023 dikumpulkan sebanyak 30 citra  benih  padi  jenis  situ  bagendit.  Kemudian  pada  tanggal  2  Maret  2023 dikumpulkan  sebanyak  30  citra  benih  padi  jenis  beras  merah  sehingga  citra  yang berhasil dikumpulkan berjumlah 60 citra dengan setiap citra berisi lima benih padi.

## 2.2. Ekstraksi Fitur
Ekstraksi fitur dilakukan untuk mendapatkan ciri morfologi benih padi pada citra. Perhitungan  morfologi  merupakan  bagian  dari  pengolahan  citra  dan  memiliki beberapa  operasi  di  antaranya  adalah  dilasi  dan  deteksi  tepi  [8].  Kedua  operasi morfologi  tersebut  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Operasi  dilatasi  digunakan untuk menambahkan lapisan tambahan pada segmen objek sehingga segmen terlihat lebih  besar.  Metode  yang  digunakan  untuk  deteksi  tepi  adalah  metode  Canny. Metode  Canny  adalah  metode  deteksi  tepi  yang  mendeteksi  piksel  sebuah  objek dengan  menghitung tepi gradien  dan  mengambil nilai  maksimum  lokal dari  gradien tersebut [9]. Proses ekstraksi fitur morfologi dari citra benih padi pada penelitian ini memiliki Langkah sebagai berikut:
a) Mengubah ukuran citra menjadi 300x400 piksel agar proses pengolahan citra berjalan lebih cepat
b) Mengubah citra RGB menjadi citra grayscale
c) Mengaburkan citra dengan metode gaussian blur untuk menghilangkan noise pada citra
d) Mendeteksi tepi objek benih dengan metode Canny
e) Melakukan operasi dilatasi citra untuk mempertebal gradient epi objek benih yang terdeteksi
f) Menggambar kontur pada citra asli berdasarkan gradien objek benih
Fitur  morfologi  benih  kemudian  dihitung  berdasarkan  bentuk  kontur  objek  benih tersebut.  Sebagian  proses  ekstraksi  fitur  pada  citra  benih  padi  dapat  dilihat  pada Gambar 1.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Gambar 1. Deteksi Tepi Benih Pada Citra
Fitur-fitur  morfologi  benih  yang  diekstraksi  dari  citra  adalah aspect  ratio, solidity,  perimeter,  area,  extent,  round,  circularity,  dan  equivalent  diameter .  Fitur tersebut  didapatkan  dengan  melakukan  perhitungan  terhadap  bentuk  kontur  benih dalam  citra.  Fitur  morfologi  tersebut  sangat  berguna  untuk  mengelompokan  suatu jenis  benih  tanaman  berdasarkan  kelompok  tertentu  [10].  Penjelasan  tiap  atribut fitur dapat dilihat pada
Tabel 1.
Tabel 1. Atribut Data Fitur Morfologi Benih Atribut Keterangan Aspect ratio Perbandingan Panjang dan lebar benih Solidity Proporsi piksel pada titik luar area benih Perimeter Jarak Panjang keliling titik luar benih Area Jumlah piksel pada wilayah objek benih Circularity Bentuk benih berdasarkan kebulatannya Extent Rasio piksel benih terhadap piksel pada bounding box Round Tingkat kebulatan objek benih Equivalent diameter Diameter lingkaran dengan luas yang sama dengan luas benih

## 2.3. Seleksi Fitur
Proses  seleksi  fitur  dilakukan  untuk  mengeliminasi  atribut  yang  redundan  atau memiliki  nilai  korelasi  tinggi.  Atribut  dengan  nilai  korelasi  +1  berarti  memiliki korelasi  positif  yang  sempurna  dengan  suatu  atribut.  Sedangkan  nilai  korelasi  -1 berarti  atribut  memiliki  korelasi  negatif  sempurna  dimana  jika  nilai  variabel meningkat  maka  variabel  lainnya  akan  menurun  [11].  Seleksi  fitur  dilakukan menggunakan  salah  satu  operator  rapidminer  yaitu  Remove  Correlated  Attributes. Threshold  parameter  nilai  korelasi  atribut  adalah  sebesar  0,95.  Atribut  yang memiliki nilai korelasi lebih dari 0,95 terhadap atribut lain akan dihapus.

## 2.4. Pelatihan dan Pengujian Model
Model  machine  learning  akan  dibuat  menggunakan  algoritma  klasifikasi  KNN, Naïve Bayes, dan Random Forest. Pelatihan dan pengujian akan dilakukan pada tiap model  dengan  menggunakan  operator  cross  validation.  Operator cross  validation melakukan  pelatihan  dan  pengujian  model  menggunakan  subset  data  yang  telah ditentukan  jumlahnya  untuk  mengetahui  performa  model.  Pada  penelitian  ini parameter  nilai fold (subset  data)  operator cross  validation adalah  15.  Model  yang telah  melalui  pelatihan  dam  pengujian  menggunakan  dataset  akan  diukur performanya  berdasarkan  akurasi  yang  didapat.  Selain  itu,  jumlah  data  yang diprediksi  benar  untuk  setiap  kelas  juga  akan  diperhitungkan  dalam  menilai

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, April (2024), pp. 615-622
performa  model.  Perubahan  akurasi  dengan  penambahan  seleksi  fitur  juga  akan dievaluasi.  Setelah  itu,  akan  ditentukan  model  dengan  performa  terbaik  dan  dapat digunakan dalam identifikasi varietas benih padi berdasarkan nilai akurasi.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Hasil Ekstraksi Fitur
Ekstraksi  fitur  dari  60  citra  benih  menghasilkan  dataset  ciri  morfologi  benih sebanyak  300  data.  Data  benih  varietas  Situ  Bagendit  berjumlah  150  data  dan  data benih  varietas  Beras  Merah  berjumlah  150  data.  Dataset  memiliki  8  atribut  fitur yaitu  aspect  ratio,  solidity,  perimeter,  area,  extent,  round,  circularity,  dan equivalent diameter serta atribut label yaitu Jenis benih. Dataset hasil ekstraksi fitur ini  kemudian  digunakan  untuk  membuat  model  machine  learning  untuk mengidentifikasi  varietas  benih  padi.  Sampel  dataset  hasil  ekstraksi  fitur  dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Dataset Fitur Morfologi Benih Padi
No Aspect Ratio Area Solidity Perimeter Round Circularity Extent Equivalent Diameter Jenis Benih 1 0.323 845 0.946 142.426 3.284 0.523 0.681 32.800 Beras Merah 2 0.328 873 0.956 141.598 3.309 0.547 0.716 33.340 Beras Merah 3 0.327 699 0.949 126.770 3.095 0.547 0.706 29.833 Beras Merah 4 0.407 908 0.954 142.912 3.089 0.559 0.641 34.001 Beras Merah 5 0.281 804.5 0.957 145.355 3.582 0.478 0.698 32.005 Beras Merah … … … … … … … … … … 296 0.284 908 0.952 153.595 3.589 0.484 0.713 34.001 Situ Bagendit 297 0.306 811 0.951 141.598 3.670 0.508 0.688 32.134 Situ Bagendit 298 0.299 1035 0.960 155.598 3.424 0.537 0.772 36.302 Situ Bagendit 299 0.269 692 0.763 248.911 3.288 0.140 0.574 29.683 Situ Bagendit 300 0.267 1050.5 0.951 167.840 3.887 0.469 0.700 36.572 Situ Bagendit

## 3.2. Hasil Seleksi Fitur
Proses  seleksi  fitur  dilakukan  dengan  menghilangkan  atribut  dengan  nilai  korelasi lebih  dari  0,95. Korelasi  atribut  dengan  nilai  terbesar adalah  atribut Area dengan  atribut Equivalent  Diameter dengan  nilai  korelasi  0,997.  Nilai  tersebut  melebihi  batas  nilai korelasi sehingga atribut Equivalent Diameter akan dihilangkan. Namun, pada percobaan pembuatan  model  akan  dibandingkan  performa  model  yang  menggunakan  seleksi  fitur dan  yang  tidak  menggunakannya.  Korelasi  atribut  selanjutnya  dengan  nilai  korelasi terbesar  adalah  atribut solidity dan Circularity dengan  nilai  korelasi  0,800  lalu  disusul dengan atribut perimeter dan Equivalent Diameter dengan nilai korelasi 0,634. Pasangan atribut dengan nilai korelasi terbesar dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai Korelasi Atribut Atribut Atribut Korelasi Nilai Korelasi Area Equivalent Diameter 0.997 Solidity Circularity 0.800 Perimeter Equivalent Diameter 0.634 Area Perimeter 0.632 Solidity Extent 0.506

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Atribut Atribut Korelasi Nilai Korelasi Aspect Ratio Circularity 0.379 Circularity Extent 0.378 Solidity Equivalent Diameter 0.183 Circularity Equivalent Diameter 0.181 Area Solidity 0.180

## 3.3. Hasil Pengujian
Hasil pengujian tanpa menggunakan seleksi fitur mendapatkan akurasi sebesar 73,3% dengan  algoritma  KNN,  71,7%  dengan  algoritma  Naïve  Bayes,  dan  70%  dengan algoritma  Random  Forest.  Parameter  yang  digunakan  pada  algoritma  KNN  adalah  nilai K=10.  Sedangkan  parameter  pada  algoritma  random  forest  adalah  jumlah  tree  yang dihasilkan  sebanyak  100  dan  maksimal  kedalamannya  adalah  15.  Pada  algoritma  KNN data  yang  diprediksi  benar  berjumlah  sama  untuk  kedua  kelas  yaitu  sebanyak  22  data. Sedangkan  pada  model  naïve  bayes  dan  Random  Forest,  benih  pada  kelas  situ  bagendit cenderung  lebih  banyak  diprediksi  benar  dibandingkan  dengan  benih  pada  kelas  beras merah.  Hasil  ini  menunjukkan  performa  model  KNN  adalah  yang  terbaik  dan  dapat memprediksi  data  pada  kedua  kelas  dengan  seimbang  pada  dataset  benih  padi  ini  tanpa menggunakan seleksi fitur. Perbandingan akurasi model dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Akurasi Model Tanpa Seleksi Fitur Algoritma Akurasi KNN 73,3% Naïve Bayes 71,7% Random Forest 70%
Pengujian  menggunakan  seleksi  fitur  menghasilkan  akurasi  sebesar  78,3%  dengan algoritma  KNN,  61,7%  dengan  Naïve  Bayes,  dan  90%  dengan  menggunakan  Random Forest  menggunakan  parameter  yang  sama.  Algoritma  KNN  memprediksi  dengan  benar 23  data  pada  kelas  beras  merah  dan  24  data  pada  kelas  situ  bagendit.  Sedangkan  pada model  Naïve  Bayes  data  pada  kelas  situ  bagendit  masih  cenderung  diprediksi  benar dibandingkan data kelas beras merah. Hal ini menunjukkan model Naïve Bayes memiliki hasil  prediksi  yang  tidak  seimbang  antara  kedua  kelas.  Model  Random  Forest memprediksi  benar  27  data  pada  kelas  situ  bagendit  dan  kelas  beras  merah.  Model Random  Forest  dapat  memprediksi  benar  data  pada  kedua  kelas  dengan  seimbang dibandingkan model tanpa seleksi fitur . Hasil ini menunjukkan bahwa seleksi fitur dapat meningkatkan  performa  akurasi  model  KNN  dan  Random  Forest.  Namun,  pada  model Naïve Bayes, akurasi menurun dikarenakan fitur Equivalent Diameter memiliki informasi penting  untuk  algoritma  sehingga  jika  dihilangkan  akan  menyebabkan  penurunan performa  model.  Tabel  5  menunjukkan  perbandingan  akurasi  dengan  menggunakan seleksi fitur.
Tabel 5. Akurasi Model dengan Seleksi Fitur Algoritma Akurasi KNN 78,3% Naïve Bayes 61,7% Random Forest 90%

## 3.4. Evaluasi Hasil Pengujian
Perbandingan  akurasi  model  dari  seluruh  percobaan  pengujian  dapat  dilihat  pada Gambar  2.  Gambar  menunjukkan  bahwa  model  dengan  akurasi  terbesar  adalah model  Random  Forest  dengan  menggunakan  seleksi  fitur  yaitu  sebesar  90%. Sedangkan  untuk  model  KNN  akurasi  terbesar  adalah  78,3%  dengan  menggunakan seleksi  fitur.  Pada  model  Naïve  Bayes  akurasi  terbesar  adalah  7 1,3%  tanpa

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, April (2024), pp. 615-622
menggunakan seleksi fitur. Terdapat kenaikan akurasi pada model dengan algoritma KNN sebesar 5% dan Random Forest sebesar  20%. Sementara itu terjadi penurunan akurasi  yang  signifikan  pada  model  dengan  algoritma  Naïve  Bayes  yaitu  sebesar 10%. Hasil ini menunjukkan bahwa pemilihan algoritma klasifikasi dan penggunaan proses seleksi fitur dapat mempengaruhi performa akurasi model .
Gambar 2. Perbandingan Akurasi Model

## 4. Kesimpulan
Kesimpulan  dari  hasil  penelitian  ini  adalah  model  machine  learning  dapat mengklasifikasi varietas benih padi dengan cukup baik menggunakan data fitur morfologi benih  padi.  Namun,  penurunan  akurasi  pada  model  Naïve  Bayes  menunjukkan  bahwa penggunaan seleksi fitur tidak cocok digunakan untuk klasifikasi dengan model ini pada dataset benih padi yang digunakan. Akurasi terbesar yang diperoleh adalah sebesar 90% dengan  menggunakan  algoritma  Random  Forest  dan  seleksi  fitur.  Akurasi  yang  cukup tinggi diperoleh karena jumlah data pada tiap kelas seimbang. Oleh karena itu, klasifikasi dengan  model  machine  learning  dapat  menjadi  salah  satu  cara  untuk  mengidentifikasi varietas  benih  padi.  Penelitian  ini  masih  memiliki  banyak  kekurangan,  salah  satunya adalah  kurangnya  data  yang  digunakan.  Untuk  Penelitian  selanjutnya  dapat  digunakan data  yang  lebih  banyak  serta  menambahkan  varietas  benih  padi  lainnya.  Selain  itu, penggunaan  metode  pre-processing  lainnya  selain  seleksi  fitur  seperti  normalisasi  data juga dapat digunakan.

## Daftar Pustaka
[1] Agus, Raja  T.  A.,  dan  Mardalius.  (2019).  “Kombinasi  Metode  Ahp  Dan  Weight Product Dalam Menganalisis Benih Padi Unggul”. JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi), vol 6(1), hal 19-24.
[2] Fabiyi, S. D., Vu, H., Tachtatzis, C., Murray, P., Harle, D., Dao, T. K., dan Marshall, S.  (2020).  “Varietal  classification  of  rice  seeds  using  RGB  and  hyperspectral images”. IEEE Access, vol 8, Hal 22493-22505
[3] Pebriadi, M. S., dan Saubari, N. (2019). “Penggunaan Seleksi Fitur Untuk Klasifikasi Benih Padi Rawa Kalimantan Selatan Berdasarkan Ciri Fisik”. Jurnal Teknoinfo, vol 13(1), hal 17-21.
[4] Jumadi,  J.,  Yupianti,  Y.,  dan  Sartika,  D.  (2021).  “Pengolahan  Citra  Digital  Untuk Identifikasi  Objek  Menggunakan  Metode  Hierarchical  Agglomerative  Clustering”. JST (Jurnal Sains dan Teknologi), vol 10(2), hal 148-156.
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, April (2024), pp. 615-622
[5] Fadjeri,  A.,  Saputra,  B.  A.,  Ariyanto,  D.  K.  A.,  dan  Kurniatin,  L.  (2022). “Karakteristik Morfologi Tanaman Selada Menggunakan Pengolahan Citra Digital”.
Jurnal Ilmiah Sinus (JIS) , vol, 20(2), hal 1-12.
[6] Retnoningsih,  E.,  dan  Pramudita,  R.  (2020).  “Mengenal  Machine  Learning  Dengan Teknik Supervised Dan Unsupervised Learning Menggunakan Python”. Bina Insani Ict Journal, vol 7(2), hal 156-165.
[7] Suprio,  Yoyon  A.  B.,  dan  Najib,  M.  (2023).  “Implementasi  Naïve  Bayes  Terhadap Kesadaran  Keamanan  Informasi  Dengan  Infeksi  Virus  Pada  Computer”. SISFOTENIKA, vol 13(2), hal 162-171.
[8] Sela,  E.  I.,  Pulungan,  R.,  Widyaningrum,  R.,  dan  Shantiningsih,  R.  R.  (2019). “Method  for  automated  selection  of  the  trabecular  area  in  digital  periapical radiographic  images  using  morphological  operations”.  Healthcare  Informatics Research, vol 25(3), hal 193-200.
[9] Rachmat,  R.,  dan  Nurhaedar,  N.  (2020).  “Improvement  Of  Sobel  &  Canny  Edge Evoked  Technique  Using  Mathematics  Morphology  Operation”.  JUSITI:  Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi, vol 9(2), hal 195-201.
[10] Martín-Gómez,  J.  J.,  Rodríguez-Lorenzo,  J.  L.,  Juan,  A.,  Tocino,  Á.,  Janousek,  B., dan  Cervantes,  E.  (2022).  “Seed  morphological  properties  related  to  taxonomy  in Silene L. species”. Taxonomy, vol 2(3), hal 298-323.
[11] Romadloni,  N.  T.,  dan  Pardede,  H.  F.  (2019).  “Seleksi  Fitur  Berbasis  Pearson Correlation  Untuk  Optimasi  Opinion  Mining  Review  Pelanggan”. Jurnal  RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol 3(3), hal 505-510.