## Klasifikasi Sampah Daur Ulang Menggunakan Support Vector Machine DENGAN Fitur Local Binary Pattern
1 Leonardo, 2 Yohannes, 3 Ery Hartati STMIK GI MDP, Jalan Rajawali No. 14 Palembang, 0711-376400 Jurusan Teknik Informatika, STMIK MDP, Palembang e-mail: 1 leolikeyou1@mhs.mdp.ac.id , 2 yohannesmasterous@mdp.ac.id ,
3 ery_hartati@mdp.ac.id ,

## Abstrak
Sampah  merupakan  salah  satu  masalah  yang  selalu  muncul  di  Negara  Indonesia bahkan  di  dunia.  Semakin lama  semakin  meningkat produksi  sampah  yang  dihasilkan  seiring dengan  bertambahnya  penduduk  dan  konsumsi  masyarakat.  Maka  dari  itu  dibutuhkan pencegahan  untuk  tidak  terlalu  banyak  membuang  atau  memproduksi  sampah  sembarangan dengan  cara  dikelola  atau  didaur  ulang.  Pada  penelitian  ini,  klasifikasi  sampah  daur  ulang dilakukan  untuk  lima  jenis,  yaitu  cardboard,    glass,  metal,  paper  dan  plastic  menggunakan metode ekstraksi fitur tekstur Local Binary Pattern (LBP) dan Support Vector Machine (SVM) sebagai  metode  klasifikasi.  Untuk  teknik  pengujian  dan  pembagian  dataset  menggunakan metode K-Fold Cross Validation jenis Leave One Out (LOO). Dari hasil pengujian yang telah dilakukan menggunakan fold 5 sampai fold 10. Kernel polynomial memperoleh hasil accuracy tertinggi  dari  setiap  fold  yang  digunakan  dengan  nilai  rata-rata  87,82%.  Berdasarkan  hasil pengujian  klasifikasi  SVM  baik  kernel  linear,  polynomial  maupun  gaussian  dengan  memakai fold  5  sampai fold  10.  Accuracy terbaik  jenis  sampah  cardboard  senilai  96,01%.  Untuk  jenis sampah  glass,  accuracy  terbaik  didapat  senilai  90,62%.  Selanjutnya  jenis  sampah  metal mendapatkan  nilai  accuracy  terbaik  89,72%.  Kemudian  jenis  sampah  paper  nilai  accuracy tertinggi sebesar 96,01%. Serta jenis sampah plastic yang memperoleh nilai accuracy tertinggi 87,64%.
Kata kunci : Sampah, Local Binary Pattern, K-Fold Cross Validation, Fold, Support Vector Machine , LBP, SVM

## Abstract
Garbage is one of the problems that always arise in Indonesia and even in the world. Increasingly,  the  production  of  waste  is  increased  along  with  the  increase  in  population  and consumption.  Therefore,  need  a  prevention  to  stop  wasting  or  producing  garbage  through recycle. This research do garbage recycle classification of cardboard, glass, metal, paper and plastic  by  using  Local  Binary  Pattern  (LBP)  texture  feature  extraction  methode  and  Support Vector  Machine  (SVM)  as  classification  methode.  For  examination  technic  and  dataset distribution  is  using  K-Fold  Cross  Validation  methode  type  Leave  One  Out  (LOO).  From examination result had been done were using fold 5 until fold 10. Polynomial kernel get highest accuracy  result  from  every  fold  used  with  mean  point  87.82%.  Based  on  SVM  classification examination result whether linear kernel, polynomial nor gaussian by using fold 5 until fold 10. The  best  accuracy  point  for  cardboard  garbage  is  96.01%.  For  glass  garbage,  the  best accuracy  point  is  90.62%.  Then,  metal  garbage  get  the  best  accuracy  point  89.72%.  While paper garbage with highest accuracy point 96.01%. And plastic garbage with highest accuracy point 87.64%.
Keywords : Garbage , Local Binary Pattern, K-Fold Cross Validation, Fold, Support Vector Machine , LBP, SVM
Leonardo, et., al (Klasifikasi Sampah Daur Ulang Menggunakan Support Vector Machine Dengan Fitur Local Binary Pattern )
1. PENDAHULUAN
ampah  merupakan  salah  satu  masalah  yang  selalu  muncul  di  Negara  Indonesia  bahkan didunia.  Semakin  lama  semakin  meningkat  produksi  sampah  yang  dihasilkan  seiring dengan  bertambahnya  penduduk  dan  konsumsi  masyarakat  [1].  Sampah  non  organik merupakan sampah yang sulit terurai dalam jangka waktu pendek. Sehingga pada sampah non organik  perlu  dilakukan  daur  ulang.  Daur  ulang  adalah  proses  bahan  yang  tidak  berguna menjadi bahan baru yang ada nilai jualnya.
Daur  ulang  menjadi  pilihan  yang  tepat  mengingat  sampah  yang  dihasilkan  semakin banyak.  Daur  ulang  dilakukan  dengan  tujuan  mengurangi  konsumsi  bahan  baku,  menghemat penggunaan  energi,  mengurangi  polusi  lingkungan,  kerusakan  lahan  ekosistem  dan  mencegah efek rumah kaca. Daur ulang dapat memanfaatkan kembali material yang terbuang dari berbagai macam sampah. Seperti sampah kardus, plastik, kertas, logam dan kaca merupakan bahan yang dapat  didaur  ulang  untuk  memperoleh  barang  olahan  yang  baru.  Selain  itu  daur  ulang  juga menghasilkan keuntungan yang bisa memberikan ekonomi menjadi baik [17] .
Terdapat beberapa penelitian terdahulu yang berkaitan dengan jenis sampah daur ulang. Seperti penelitian yang dilakukan tentang klasifikasi dataset trashnet menggunakan model deep learning . Dataset trashnet merupakan kumpulan data sampah daur ulang yang terbagi menjadi beberapa kelas. Seperti sampah jenis kertas, kaca, logam, plastik dan kardus. Pada penelitian ini jumlah dataset yang digunakan sekitar 2390 citra yang masing-masing jenis terdiri dari 500-400 citra. Setelah itu data masing-masing kelas dibagi dengan 70% digunakan untuk data latih, 17% untuk data uji serta 13% untuk validasi data kemudian baru diklasifikasi. Hasil yang diperoleh dari  penelitian  ini  dengan  metode convolutional  neural  network lebih  dari  76%  akurasi  pada klasifikasi  sampah  daur  ulang  [3].  Kemudian  ada  penelitian  pengenalan  kerusakan  kertas dengan  menggunakan  metode support  vector  machine (SVM).  Menerapkan  model multiclass SVM  untuk  klasifikasi,  kemudian  SVM  dilatih  untuk  menghasilkan  objek  sampel  pelatihan serta di uji untuk memprediksi sampel melalui pencocokan objek. Setelah itu baru memproses klasifikasi  kerusakan  kertas.  Hasil  dari  penelitian  menunjukkan  bahwa  sistem  SVM menghasilkan  kecepatan  pengenalan  yang  lebih  cepat  dengan  tingkat  pengenalan  yang  baik [11].  Menurut  [17]  yang  melakukan  penelitian  tentang  klasifikasi  sampah  daur  ulang menggunakan  metode support  vector  machine (SVM) dengan  fitur scale-invariant  feature transform (SIFT) dan convolutional  neural  network (CNN).  Dengan  menggunakan  dataset berisi  citra  sampah  yang  dapat  daur  ulang  dibagi  menjadi  enam  kelas  masing-masing  sekitar 400-500 citra. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SVM berkinerja lebih baik dari CNN yang tentunya  telah  membuka  jalan  untuk  meningkatkan  akurasi  dan  ketepatan  klasifikasi  sampah daur ulang.
Selanjutnya  penelitian  terdahulu  mengenai local  binary  pattern (LBP)  yaitu  [8]  telah melakukan  penelitian  pengenalan  wajah  dengan  LBP  sebagai  ekstraksi  fitur  serta  algoritma frequent  growth. Hasil  dari  penelitannya  menunjukkan  bahwa  algoritma  dapat  mengekstraksi lebih baik untuk pengenalan wajah secara efektif.  Penelitian lainnya dilakukan oleh [5] yang melakukan  penelitian  mengenai  perluasan  skala  dan  orientasi  rotasi  menggunakan  fitur  LBP. LBP telah teruji dalam berbagai skenario klasifikasi tekstur dan memberikan fitur yang sangat diskriminatif.  Hasil  dari  percobaan  terbukti  bahwa  LBP  mudah  diterapkan  dan  memberikan skala  yang  kuat  serta  representasi  fitur  invariant  rotasi  yang  baik.  Kemudian  penelitian  yang dilakukan  [4]  sistem  deteksi  mata  uang  kertas  berdasarkan  fitur  gabungan speeded  up  robust feature (SURF) dan local binary pattern (LBP) dengan menggunakan klasifikasi support vector machine (SVM).  Pada  tahap  awal  citra  di preprocessing terlebih  dahulu  guna  menghasilkan kualitas yang baik setelah itu dilakukan ekstraksi fitur gabungan menggunakan SURF dan LBP kemudian baru diklasifikasi SVM. SVM tergolong sebagai metode klasifikasi yang berkinerja baik dalam hal prediksi dengan mengeksplorasi data dan mengenali pola. Terbukti dengan hasil penelitian dari klasifikasi SVM dengan gabungan fitur SURF dan LBP yang mampu mendeteksi mata uang kertas dengan akurasi 92,6%  meskipun posisinya dirotasi tetap mampu dikenali.

## S
Leonardo, et., al (Klasifikasi Sampah Daur Ulang Menggunakan Support Vector Machine Dengan Fitur Local Binary Pattern )
80
Tentunya dari hasil penelitian ini dapat membuka jalan untuk pengenalan menggunakan metode klasifikasi SVM dengan fitur LBP.

## 2. METODE PENELITIAN
Berikut  ini  adalah  tahapan metodologi  penelitian  yang  dilakukan  dalam  menerapakan metode support vector machine dengan fitur local binary pattern untuk klasifikasi sampah daur ulang.

## 2.1 Identifikasi Masalah
Penelitian dilanjutkan dengan mencari jurnal, buku dan hasil penelitan lain yang terkait dengan metode ekstraksi fitur Local Binary Pattern (LBP) dan klasifikasi Support Vector Machine (SVM) . Tahapan  ini  ditujukan  untuk  mengumpulkan  referensi  yang  relevan sehingga  penelitian  ini  dapat  memberikan  kontribusi  penelitian  yang  baru  dan  memiliki dasar yang kuat.

## 2.2 Studi Literatur
Mempelajari  referensi  yang  relevan  terhadap  penelitian  seperti  pemaparan  metode contrast stretching dan histogram equalization untuk memperbaiki kualitas citra digital.
2.3 Pengumpulan Data
Analisis  dan  desain  dilakukan  dengan  mengumpulkan  dataset TrashNet yang  diambil dari https://github.com/garythung/trashnet .  Ekstensi  dari  citra  sampah  yang  digunakan adalah JPG dengan ukuran 512×384 piksel . Klasifikasi dibagi menjadi 5 yaitu kardus , kaca , logam , kertas dan  plastik.  Dataset akan  dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu  dataset training dan  dataset testing .  Pembagian  dataset  menggunakan  metode K-Fold  Cross  Validation dengan jenis leave-one out . Jenis dan jumlah pada dataset dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Detail dan Gambar Dataset Sampah
No Jenis Sampah Citra Sampah Daur Ulang Jumlah Citra 1. Kardus 403 2. Kaca 403
Leonardo, et., al (Klasifikasi Sampah Daur Ulang Menggunakan Support Vector Machine Dengan Fitur Local Binary Pattern )
No Jenis Sampah Citra Sampah Daur Ulang Jumlah Citra 3. Logam 403 4. Kertas 403
5. Plastik 403
2.4 Proses Penelitian
Proses  penelitian  dimulai  dengan  mengumpulkan  dataset  sampah  daur  ulang. Selanjutnya  dataset  dilakukan  ekstraksi  ciri  berdasarkan  tekstur  menggunakan Local Binary Pattern (LBP) dilanjutkan dengan pengujian dan pembagian dataset K-Fold Cross Validation jenis Leave One Out (LOO) untuk menentukan data testing dan data training.
Setelah pembagian data testing dan data training. Data training lanjut ke proses klasifikasi menggunakan  metode Support  Vector  Machine (SVM)  yang  digunakan  untuk  klasifikasi sampah daur ulang. Data training yang sudah melalui proses klasifikasi SVM mendapatkan model  dari  data training citra  jenis  sampah  daur  ulang.  Selanjutnya  pada  bagian  data testing yang  telah  melalui  proses  ekstraksi  fitur  LBP  dengan  pengujian K-Fold  Cross Validation akan  mendapatkan  model  dari  data testing citra  jenis  sampah  daur  ulang. Kemudian  proses  terakhir  membandingkan  model  yang  didapat  dari  proses  data training dengan data testing. Untuk proses tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Leonardo, et., al (Klasifikasi Sampah Daur Ulang Menggunakan Support Vector Machine Dengan Fitur Local Binary Pattern )
82
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berdasarkan  Gambar  1  pada  tahapan  penelitian  ada  proses  ekstraksi  fitur Local  Binary Pattern ,  pengujian K-Fold  Cross  Validation dan  klasifikasi Support  Vector  Machine, berikut penjelasannya :
1. Local Binary Pattern
LBP  adalah  iluminasi  tekstur  invariant  yang  kuat.  Histogram  dari  pola  biner yang dihitung pada suatu wilayah adalah digunakan untuk deskripsi tekstur. Operator menjelaskan  setiap  piksel  dengan  tingkat  abu-abu  relatif  dari  piksel  tetangganya.  Itu deskriptor menggambarkan hasil atas lingkungan sebagai angka biner [6]. Menurut [2] Local  Binary  Pattern (LBP)  adalah  operator  yang  digunakan  untuk  menggambarkan fitur  tekstur  lokal  dari  suatu  citra.  Keuntungan Local  Binary  Pattern (LBP)  adalah kemudahan  implementasi  dalam  menangani  rotasi  objek  dan  citra  abu-abu.  Berikut bagan proses LBP yang dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Bagan proses LBP
Leonardo, et., al (Klasifikasi Sampah Daur Ulang Menggunakan Support Vector Machine Dengan Fitur Local Binary Pattern )
2. K-Fold Cross Validation
K-Fold Cross Validation merupakan metode untuk pengujian data yang dibagi partisi  secara  sama  ke  dalam  persamaan  k  yang  mendekati  persamaan  segmen  atau folds. Pada  partisi folds ini,  data  latih dan  data  uji  dilakukan  iterasi  k  dengan  begitu setiap  iterasi  akan  meninggalkan  satu fold untuk  data  uji  sedangkan  untuk  data  latih sisa  dari  k-1 folds .  Kemudian  nilai  yang  didapat  dari  setiap  iterasi  akan  di  rata-rata untuk  mendapatkan  akurasi  model.  Hal  penting  yang  perlu  dicatat  bahwa  data  pada umumnya di stratifikasi sebelum dibagi ke dalam segmen k. Stratifikasi adalah proses menyusun  ulang  data  ke  dalam  suatu  cara  tertentu  yang  mana  setiap fold merepresentasikan dengan baik secara keseluruhan [16].
Menurut  [14] K-Fold  Cross  Validation memiliki  beberapa  jenis  salah  satunya leave-one out cross. Validasi leave-one out cross adalah kasus khusus dari validasi K- Fold Cross yang mana jumlah folds sama dengan jumlah instans. Ketika jumlah instans pada  dataset  nilai  kelas  kecil,  semacam gen  microarray data  dan gen  sequence data.
Leave-one out harus diadopsi untuk mendapatkan estimasi keakuratan yang terpecaya dari  klasifikasi.  Beberapa  studi  yang  mengadopsi  validasi leave-one  out  cross untuk mengevaluasi  performa  dari  penggolongan  metode  klasifikasi  ketika  jumlah  instans kedalam data training dan testing tidak ada, poin estimasi keakuratan untuk data yang diberikan  adalah  konstan. Hal  ini tentunya  akan memperoleh  distribusi  sampel  untuk validasi leave-one out cross untuk membuat inferensi statistic tentang rata-rata akurasi dari penggolongan metode klasifikasi.
3. Support Vector Machine
Support  Vector  Machine (SVM)  adalah  metode  pembelajaran  mesin  yang diawasi yang dapat digunakan untuk tantangan klasifikasi atau regresi, namun sebagian besar  digunakan  dalam  masalah  klasifikasi  dengan  dukungan  metode  ekstraksi  fitur [13]. Tujuan Support Vector Machine (SVM) adalah untuk menghasilkan model yang memprediksi nilai target contoh data dalam set pengujian yang hanya diberikan atribut. Support  Vector  Machine (SVM)  adalah  metode  pembelajaran  terawasi  yang dikembangkan  oleh  vapnik  yang  digunakan  untuk  klasifikasi  dan  analisis  regresi, Support  Vector  Machine (SVM)  bekerja  pada  teori  pembelajaran  statistic  dan  dapat menghasilkan hasil yang kuat, akurat dan efektif dengan lebih sedikit sampel pelatihan [9].
SVM dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah klasifikasi dan regresi. Ini adalah  teknik  pembelajaran  mesin  dan  itu  dianggap  salah  satu  metode  klasifikasi terbaik.  Dengan  metode  ini,  item  data  diplot  sebagai  titik  tertentu  dalam  ruang  n- dimensi terhadap nilai fitur dari koordinat tertentu. Item dalam SVM diklasifikasikan berdasarkan  pemisahan hyperplane untuk  masing-masing  dari  data  multidimensi dengan menemukan hyperplane yang jarak minimumnya lebih  besar  untuk  data  latih [1]. Metode  klasifikasi  SVM multiclass berdasarkan  pada  klasifikasi  biner  atau direduksi  menggunakan  seperangkat  biner  yang  dilatih  untuk  memisahkan  berbagai kelompok  objek  satu  sama  lain.  Dalam  klasifikasi  terdapat  beberapa  skema  dalam menentukan  suatu  objek.  Maka  dari  itu  klasifikasi  SVM multiclass dapat  digunakan dalam memecahkan masalah klasifikasi menggunakan pendekatan penguraian masalah biner  dengan  cara  satu  lawan  semua  dan  satu  lawan  satu.  Cara  satu  lawan  semua mengkontruksikan jumlah kelas dilatih yakni semua data latih untuk memisahkan dari kelas yang tersisa. Sementara cara satu lawan satu yakni klasifikasi SVM berpasangan yakni  menentukan  keputusan  untuk  semua  kombinasi  pasangan  kelas.  Dengan demikian, cara satu lawan satu dianggap lebih praktis[7].
Leonardo, et., al (Klasifikasi Sampah Daur Ulang Menggunakan Support Vector Machine Dengan Fitur Local Binary Pattern )
84

## 2.5 Implementasi
Setelah proses penelitian maka dilakukan tahapan implementasi ke dalam tahap coding program.  Dataset  yang telah  ada  akan  diekstraksi  fitur  berdasarkan  tekstur menggunakan Local Binary Pattern. Selanjutnya citra dilakukan pengujian dan pembagian data menjadi data training dan data testing menggunakan K-Fold Cross Validation jenis Leave One Out . Fold yang digunakan yaitu 5- Fold , 6- Fold , 7- Fold , 8- Fold , 9- Fold dan 10- Fold . Kemudian proses mengklasifikasi dengan Support Vector Machine untuk mendapatkan hasilnya .

## 2.6 Pengujian
Kemudian pada tahap pengujian dimana dataset yang dikumpulkan akan dibagi secara partisi menggunakan metode K-Fold cross validation jenis leave-one out (LOO) . Menurut [15] pada K-Fold cross validation biasanya ditetapkan fold yang digunakan yakni 5- Fold hingga  10- Fold. [10] menyebutkan  bahwa  penggunaan fold terbaik  untuk  validitas  yakni 10- fold hal ini  dikarenakan  semakin  besar fold yang  digunakan maka  akan semakin  baik kinerja model klasifikasi suatu sistem . Fold yang digunakan dalam pengujian ini dimulai dari 5- Fold, 6- Fold, 7- Fold, 8 -Fold, 9 -Fold dan 10- Fold . Dimana pada setiap fold akan ada 1 fold yang digunakan untuk data training dan  sisanya  untuk  data testing. Kemudian  data  akan  diklasifikasi  menggunakan metode SVM multiclass . Untuk contoh skema penggunaan K-Fold Cross Validation dalam 5- Fold dapat  dilihat  pada  Gambar  2  dengan  jumlah  data training dan  data testing yang digunakan pada setiap skema fold diperlihatkan pada Tabel 2.
Gambar 2. Skema 5 K-Fold cross validation
Tabel 2. Jumlah Data yang Digunakan No Pengunaan Fold Jumlah Data Training Jumlah Data Testing 1 5-Fold 1611 citra 404 citra 2 6-Fold 1679 citra 336 citra 3 7-Fold 1727 citra 288 citra 4 8-Fold 1762 citra 253 citra 5 9-Fold 1791 citra 224 citra 6 10-Fold 1811 citra 204 citra
Selanjutnya  tahap  pengujian  dimana  proses  ekstraksi  fitur  LBP  dengan  pengujian K-
Fold cross validation dan klasifikasi SVM akan dihitung dalam bentuk Confusion Matrix .
Leonardo, et., al (Klasifikasi Sampah Daur Ulang Menggunakan Support Vector Machine Dengan Fitur Local Binary Pattern )
Dengan  parameter  pengujian  hasil  yang  berupa  Akurasi,  Presisi,  dan Recall untuk mengukur  kinerja  suatu  model  yang  memiliki  hasil  terbaik  dari  metode  yang  telah ditentukan [12] .

## 2.7 Pembuatan Laporan
Pada tahap ini, setelah melakukan tahapan-tahapan dari metodologi penelitian kemudian membuat laporan penelitian yang berisi pembahasan pada setiap bab sehingga disajikan ke dalam bentuk laporan hasil penelitian yang objektif dan jelas.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil pengujian yang dilakukan pada 5 jenis sampah daur ulang yang telah diekstraksi fitur Local Binary Pattern , pengujian dan pembagian dataset training dan testing menggunakan K-Fold Cross Validation serta klasifikasi Support Vector Machine . Hasil pengujian berupa nilai pengujian masing-masing jenis sampah dengan menggunakan fold 5 sampai fold 10 serta hasil rata-rata dari keseluruhan fold.
1. Hasil Pengujian Jenis Sampah Fold 5
Pada tahap ini menjelaskan hasil klasifikasi terhadap masing-masing jenis sampah daur  ulang  yang  telah  melalui  proses  ekstraksi  fitur LBP, cross  validation LOO yang menggunakan fold 5  dan  klasifikasi  SVM multiclass .  Klasifikasi  menggunakan  SVM dengan  fungsi  kernel linear,  polynomial  dan  gaussian.  Hasil  pengujian  berupa  nilai accuracy, precision dan recall yang dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Accuracy, Precision dan Recall pada fold 5
2. Hasil Pengujian Jenis Sampah Fold 6
Pada tahap ini menjelaskan hasil klasifikasi terhadap masing-masing jenis sampah daur  ulang  yang  telah  melalui  proses  ekstraksi  fitur LBP, cross  validation LOO yang menggunakan fold 6 dan klasifikasi SVM multiclass .  Klasifikasi  menggunakan SVM dengan  fungsi  kernel linear,  polynomial  dan  gaussian.  Hasil  pengujian  berupa  nilai accuracy, precision dan recall yang dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Accuracy, Precision dan Recall pada fold 6
Parameter Kernel Cardboard (%) Glass (%) Metal (%) Paper (%) Plastic (%) Accuracy Linear 91,76% 84,07% 84,57% 92,85% 80,75% Polynomial 92,30% 84,97% 85,51% 92,85% 82,34% Gaussian 88,49% 52,03% 75,12% 82,33% 83,62% Precision Linear 79,68% 59,98% 62,69% 81,88% 51,89% Polynomial 81,21% 62,27% 65,58% 80,94% 55,72% Gaussian 98,84% 34,02% 73,27% 68,51% 74,54% Recall Linear 79,17% 62,55% 55,08% 82,61% 55,55% Polynomial 80,16% 64,28% 58,07% 84,38% 58,02% Gaussian 42,96% 79,00% 27,44% 22,34% 32,52% Parameter Kernel Cardboard (%) Glass (%) Metal (%) Paper (%) Plastic (%) Accuracy Linear 92,01% 83,33% 84,17% 92,80% 81,29% Polynomial 89,67% 82,62% 80,87% 92,95% 75,89% Gaussian 88,49% 52,95% 74,99% 83,28% 84,37% Precision Linear 80,09% 58,15% 62,03% 81,90% 53,12% Polynomial 82,44% 69,43% 69,85% 86,75% 60,30% Gaussian 98,90% 36,07% 74,61% 67,91% 78,99% Recall Linear 79,89% 61,30% 54,84% 82,62% 55,35% Polynomial 81,21% 64,41% 57,31% 81,20% 61,66% Gaussian 42,92% 82,12% 26,10% 28,08% 31,07%
Leonardo, et., al (Klasifikasi Sampah Daur Ulang Menggunakan Support Vector Machine Dengan Fitur Local Binary Pattern )
86

## 3. Hasil Pengujian Jenis Sampah Fold 7
Pada tahap ini menjelaskan hasil klasifikasi terhadap masing-masing jenis sampah daur  ulang  yang  telah  melalui  proses  ekstraksi  fitur LBP, cross  validation LOO yang menggunakan fold 7  dan  klasifikasi  SVM multiclass .  Klasifikasi  menggunakan  SVM dengan  fungsi  kernel linear,  polynomial  dan  gaussian.  Hasil  pengujian  berupa  nilai accuracy, precision dan recall yang dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Accuracy, Precision dan Recall pada fold 7
4. Hasil Pengujian Jenis Sampah Fold 8
Pada tahap ini menjelaskan hasil klasifikasi terhadap masing-masing jenis sampah daur  ulang  yang  telah  melalui  proses  ekstraksi  fitur LBP, cross  validation LOO yang menggunakan fold 8  dan  klasifikasi  SVM multiclass .  Klasifikasi  menggunakan  SVM dengan  fungsi  kernel linear,  polynomial  dan  gaussian.  Hasil  pengujian  berupa  nilai accuracy, precision dan recall yang dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Accuracy, Precision dan Recall pada fold 8
5. Hasil Pengujian Jenis Sampah Fold 9
Pada tahap ini menjelaskan hasil klasifikasi terhadap masing-masing jenis sampah daur  ulang  yang  telah  melalui  proses  ekstraksi  fitur LBP, cross  validation LOO yang menggunakan fold 9  dan  klasifikasi  SVM multiclass .  Klasifikasi  menggunakan  SVM dengan  fungsi  kernel linear,  polynomial  dan  gaussian.  Hasil  pengujian  berupa  nilai accuracy, precision dan recall dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Accuracy, Precision dan Recall pada fold 9
Parameter Kernel Cardboard (%) Glass (%) Metal (%) Paper (%) Plastic (%) Accuracy Linear 89,95% 79,43% 81,19% 91,68% 78,86% Polynomial 92,61% 85,31% 86,00% 93,60% 82,93% Gaussian 88,49% 50,44% 82,43% 82,58% 78,05% Precision Linear 82,66% 64,44% 68,32% 85,61% 61,14% Polynomial 82,40% 63,23% 67,38% 82,62% 56,92% Gaussian 98,90% 34,09% 89,52% 68,80% 70,67% Recall Linear 79,11% 59,42% 60,95% 82,09% 58,22% Polynomial 80,14% 64,51% 58,30% 86,35% 61,80% Gaussian 42,91% 82,97% 13,90% 24,07% 41,37% Parameter Kernel Cardboard (%) Glass (%) Metal (%) Paper (%) Plastic (%) Accuracy Linear 91,71% 83,67% 85,45% 92,95% 81,88% Polynomial 92,06% 85,46% 85,65% 92,70% 82,78% Gaussian 88,49% 49,75% 77,83% 83,08% 84,32% Precision Linear 79,85% 59,11% 65,11% 82,04% 55,15% Polynomial 80,31% 63,48% 67,44% 80,83% 56,49% Gaussian 98,99% 31,49% 74,77% 72,50% 78,30% Recall Linear 78,67% 60,32% 59,29% 83,12% 57,83% Polynomial 79,88% 64,75% 56,32% 83,36% 62,26% Gaussian 42,92% 86,21% 23,15% 25,78% 30,77% Parameter Kernel Cardboard (%) Glass (%) Metal (%) Paper (%) Plastic (%) Accuracy Linear 92,15% 84,10% 84,79% 93,44% 82,21% Polynomial 92,51% 85,76% 86,10% 92,56% 83,13% Gaussian 88,49% 44,96% 81,98% 82,93% 84,42% Precision Linear 80,25% 59,95% 63,46% 85,00% 55,62% Polynomial 81,68% 64,29% 67,49% 80,39% 57,99% Gaussian 98,98% 26,00% 75,89% 68,68% 79,92%
Leonardo, et., al (Klasifikasi Sampah Daur Ulang Menggunakan Support Vector Machine Dengan Fitur Local Binary Pattern )
6. Hasil Pengujian Jenis Sampah Fold 10
Pada tahap ini menjelaskan hasil klasifikasi terhadap masing-masing jenis sampah daur  ulang  yang  telah  melalui  proses  ekstraksi  fitur LBP, cross  validation LOO yang menggunakan fold 10 dan klasifikasi SVM multiclass . Klasifikasi menggunakan SVM dengan  fungsi  kernel linear,  polynomial  dan  gaussian.  Hasil  pengujian  berupa  nilai accuracy, precision dan recall yang dapat dilihat pada Tabel 8. Tabel 8. Hasil Accuracy, Precision dan Recall pada fold 10
7. Hasil Pengujian Keseluruhan Fold
Pada  tahap  ini  menjelaskan  hasil  rata-rata  klasifikasi  terhadap  seluruh fold yang digunakan. Proses ini telah melalui ekstraksi fitur LBP dan klasifikasi SVM multiclass . Klasifikasi menggunakan SVM dengan fungsi kernel linear, polynomial dan gaussian.
Hasil pengujian berupa nilai rata-rata accuracy, precision dan recall yang dapat dilihat pada Tabel 9 sampai dengan Tabel 11.
Tabel 9. Hasil Accuracy Keseluruhan Fold
Tabel 10. Hasil Precision Keseluruhan Fold
Recall Linear 80,74% 61,08% 57,58% 81,89% 60,54% Polynomial 80,90% 65,30% 59,09% 83,40% 61,54% Gaussian 42,96% 94,31% 14,66% 25,36% 29,72% Parameter Kernel Cardboard (%) Glass (%) Metal (%) Paper (%) Plastic (%) Accuracy Linear 92,46% 84,32% 85,36% 93,54% 82,48% Polynomial 92,41% 85,16% 85,81% 93,10% 82,48% Gaussian 88,54% 44,81% 81,84% 82,68% 84,22% Precision Linear 82,10% 60,95% 65,36% 83,17% 56,18% Polynomial 81,25% 63,29% 67,42% 80,89% 55,75% Gaussian 98,89% 25,89% 75,37% 70,41% 77,86% Recall Linear 79,91% 62,25% 57,82% 85,07% 60,27% Polynomial 81,16% 63,27% 56,59% 86,07% 60,30% Gaussian 43,21% 93,56% 13,43% 24,10% 31,07%
No Pengujian Accuracy Linear (%) Polynomial (%) Gaussian (%) 1 5- Fold 86,80% 87,59% 76,32% 2 6- Fold 86,72% 87,69% 76,81% 3 7- Fold 87,25% 88,09% 76,40% 4 8- Fold 87,13% 87,73% 76,69% 5 9- Fold 87,34% 88,01% 76,55% 6 10- Fold 87,63% 87,79% 76,42% No Pengujian Precision Linear (%) Polynomial (%) Gaussian (%) 1 5- Fold 67,22% 69,14% 69,83% 2 6- Fold 67,06% 69,53% 71,30% 3 7- Fold 68,81% 70,51% 72,40% 4 8- Fold 68,25% 69,71% 71,21% 5 9- Fold 68,86% 70,37% 69,90% 6 10- Fold 69,55% 69,72% 69,68%
Leonardo, et., al (Klasifikasi Sampah Daur Ulang Menggunakan Support Vector Machine Dengan Fitur Local Binary Pattern )
88
Tabel 11. Hasil Recall Keseluruhan Fold 4.

## KESIMPULAN
Penelitian  ini melakukan  klasifikasi sampah  daur  ulang  jenis cardboard,  glass, metal, paper dan plastic dengan  menggunakan  metode  ekstraksi  fitur  tekstur Local  Binary  Pattern (LBP)  dan  klasifikasi Support  Vector Machine (SVM)  didukung  metode  untuk pengujian  dan pembagian  dataset K-Fold  Cross  Validation jenis Leave  One  Out (LOO) . Berdasarkan penelitian yang telah dilaksanakan terdapat beberapa kesimpulan yang diperoleh yaitu sebagai berikut :
1. Dari hasil pengujian keseluruhan fold pada fungsi kernel linear, polynomial dan Gaussian (Tabel 4.25). Accuracy kernel linear terbaik yaitu 87,63% dengan menggunakan 10- Fold .
Untuk kernel polynomial mendapatkan accuracy tertinggi senilai 88,09% pada penggunaan 7- Fold .  Sedangkan  kernel  gaussian  memperoleh accuracy tertinggi  76,81%  dengan menggunakan 6- Fold .
2. Berdasarkan  hasil  pengujian  klasifikasi  SVM  baik  kernel  linear,  polynomial  maupun Gaussian dengan memakai fold 5 sampai fold 10. Accuracy terbaik jenis sampah cardboard senilai  92,61%  (Tabel  4.3).  Untuk  jenis  sampah glass  accuracy terbaik  didapat  senilai 85,76%  (Tabel  4.5).  Selanjutnya  jenis  sampah metal mendapatkan  nilai accuracy terbaik 86,10% (Tabel 4.5). Kemudian jenis sampah paper nilai accuracy tertinggi sebesar 93,60%
(Tabel 4.3). Serta jenis sampah plastic yang memperoleh nilai accuracy tertinggi 84,42% (Tabel  4.5).  Dari  hasil  ini  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  pemakaian  kernel  polynomial mendapatkan  hasil accuracy terbaik  dengan  jenis  sampah cardboard,  glass , metal dan paper yang dapat dilihat pada Tabel 4.3 dan 4.5 . Sedangkan kernel gaussian mendapatkan hasil accuracy terbaik jenis sampah plastic yang dapat dilihat pada Tabel 4.5 .

## 5. SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  berikut  ini  adalah  beberapa  saran  yang diberikan untuk arah perkembangan selanjutnya:
1. Melakukan  klasifikasi  dengan  ekstraksi  fitur  yang  berbeda  serta  mencoba  menggunakan fitur gabungan.
2. Mencoba untuk melakukan pengujian cross validation dengan fold 3 atau fold 4 .
3. Menambahkan  metode  segmentasi grabcut untuk  mendapatkan  kualitas  hasil  yang diinginkan.
No Pengujian Precision Linear (%) Polynomial (%) Gaussian (%) 1 5- Fold 67,22% 69,14% 69,83% 2 6- Fold 67,06% 69,53% 71,30% 3 7- Fold 68,81% 70,51% 72,40% 4 8- Fold 68,25% 69,71% 71,21% 5 9- Fold 68,86% 70,37% 69,90% 6 10- Fold 69,55% 69,72% 69,68%
Leonardo, et., al (Klasifikasi Sampah Daur Ulang Menggunakan Support Vector Machine Dengan Fitur Local Binary Pattern )

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Adedeji, O., & Wang, Z. (2019). Intelligent waste classification system using deep learning convolutional  neural  network. Procedia  Manufacturing , 35 ,  607–612. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2019.05.086
[2]  Akmalia,  N.,  Sihombing,  P., &  Suherman. (2019).  Skin  diseases  classification  using local binary pattern and convolutional neural network. 2019 3rd International Conference on  Electrical,  Telecommunication  and  Computer  Engineering,  ELTICOM  2019  - Proceedings , 168–173. https://doi.org/10.1109/ELTICOM47379.2019.8943892
[3] Aral, R. A., Keskin, S. R., Kaya, M., & Haciömeroǧlu, M. (2019). Classification of trashnet dataset  based  on  deep  learning  models. Proceedings  -  2018  IEEE  International Conference on Big Data, Big Data 2018 , 2058–2062.
https://doi.org/10.1109/BigData.2018.8622212
[4]  Dhar,  P.,  Chowdhury,  M.  B.  U.,  &  Biswas,  T.  (2018).  Paper  currency  detection  system based  on  combined  SURF  and  LBP  features. 2018  International  Conference  on Innovations in Science, Engineering and Technology, ICISET 2018 , October , 27–30. https://doi.org/10.1109/ICISET.2018.8745646
[5] Hegenbart, S., & Uhl, A. (2015). A scale- and orientation-adaptive extension of local binary patterns  for  texture  classification. Pattern  Recognition , 48 (8),  2633–2644. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2015.02.024
[6]  Heikkilä,  M.,  Pietikäinen,  M.,  &  Schmid,  C.  (2009).  Description  of  interest  regions  with local binary patterns. Pattern Recognition , 42 (3), 425–436.
https://doi.org/10.1016/j.patcog.2008.08.014
[7]  Klyueva,  I.  (2019).  Improving  quality  of  the  multiclass  SVM  classification  based  on  the feature  engineering. Proceedings  -  2019  1st  International  Conference  on  Control Systems,  Mathematical  Modelling,  Automation  and  Energy  Efficiency,  SUMMA 2019 , 491–494. https://doi.org/10.1109/SUMMA48161.2019.8947599 [8] Long, S. (n.d.). Face recognition based on FP-growth improved LBP operator . 1 , 100–103
[9]  Manerkar,  M.  S.,  Snekhalatha,  U.,  Harsh,  S.,  Saxena,  J.,  Sarma,  S.  P.,  &  Anburajan,  M.
(2016).  Automated  skin  disease  segmentation  and  classification  using  multi-class SVM classifier. IET Conference Publications , 2016 (CP739). https://doi.org/10.1049/cp.2016.1528
[10]  Pitria,  P.  (2016).  Pengguna  twitter  pada  akun  resmi  samsung  indonesia  dengan menggunakan naïve bayes. Informatika, Teknik Komputer, Universitas Bandung, Jl Dipatiukur
[11] Qiu, S., Gu, S., & Zhang, T. (2010). Rearsh on paper defects recognition based on SVM. Proceedings  -  2010  WASE  International  Conference  on  Information  Engineering, ICIE 2010 , 1 , 177–180. https://doi.org/10.1109/ICIE.2010.49
[12] Rosandy, T. (2016). Perbandingan metode naïve bayes classifier dengan metode decision tree  (C4.5)  untuk  menganalisa  kelancaran  pembiayaan.  (Study  Kasus :  KSPPS  / BMT AL-FADHILA. Jurnal Teknologi Informasi Magister Darmajaya , 2 (01), 52– 62
[13] Verma, A. K., Pal, S., & Kumar, S. (2019). Classification of skin disease using ensemble data mining techniques. Asian Pacific Journal of Cancer Prevention , 20 (6),  1887– 1894. https://doi.org/10.31557/APJCP.2019.20.6.1887
[14] Wong,  T.  T.  (2015).  Performance  evaluation  of  classification  algorithms  by  k-fold  and leave-one-out  cross  validation. Pattern  Recognition , 48 (9),  2839–2846. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2015.03.009
[15] Xiong,  Z.,  Cui,  Y.,  Liu,  Z.,  Zhao,  Y.,  Hu,  M.,  &  Hu,  J.  (2020).  Evaluating  explorative prediction  power  of  machine  learning  algorithms  for  materials  discovery  using  k- fold forward cross-validation. Computational Materials Science , 171 (August 2019),
109203. https://doi.org/10.1016/j.commatsci.2019.109203
Leonardo, et., al (Klasifikasi Sampah Daur Ulang Menggunakan Support Vector Machine Dengan Fitur Local Binary Pattern )
90
[16] Yadav,  S.,  &  Shukla,  S.  (2016).  Analysis  of  k-fold  cross-validation  over  hold-out validation  on  colossal  datasets  for  quality  classification. Proceedings  -  6th International  Advanced  Computing  Conference,  IACC  2016 , Cv ,  78–83. https://doi.org/10.1109/IACC.2016.25
[17]  Yang,  M.,  &  Thung,  G.  (2016). Classification  of  trash  for  recyclability  status .  1–6. https://doi.org/10.1145/2971648.2971731