Diterima : 11 Oktober 2023 Publikasi Online : 31 Oktober 2023
ISSN: 2337-7631 (Printed)
ISSN: 2654-4091 (Online)

## OPTIMISASI HIPERPARAMETER TUNING PADA METODE SUPPORT VECTOR
MACHINE UNTUK KLASIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN BUAH KOPI
Juprianus Rusman 1* , Berlian Zetikarya Haryati 2 dan Aryo Michael 3
1,3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Kristen Indonesia Toraja, Jl. Nusantara No 12 Makale Tana Toraja
1 Email*: rusman.jr@ukitoraja.ac.id
3 Email : aryomichael@ukitoraja.ac.id
2 Program Studi Agroteknologi, Universitas Kristen Indonesia Toraja, Jl. Nusantara No 12 Makale Tana Toraja
2 Email: dewi_haryati@rocketmail.com

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  model  klasifikasi  yang  optimal  untuk mengidentifikasi  tingkat  kematangan buah kopi berdasarkan fitur-fitur warna dari  citra buah kopi. Fitur warna red (R), green (G) dan blue (B) pada ruang warna RGB dan hue (H) , saturation (S), dan value (V) pada ruang warna HSV diekstraksi dari citra buah kopi dan digunakan sebagai input untuk model klasifikasi support  vector  machine (SVM).  Agar  kinerja  SVM  lebih  optimal,  digunakan hyperparameter  tuning dengan  metode grid  search untuk  penentuan  parameter  terbaik  pada  model  klasifikasi  yang  dibangun. Dengan menggunakan 180 citra latih pada penentuan parameter optimum, diperoleh hasil hyperparameter tuning metode grid search yaitu pada cross validation (cv) = 6, cost (C) = 1000, gamma ( γ) = 0,001, dan kernel  =  linear.  Kemudian  parameter  optimum  tersebut  digunakan  sebagai  model  SVM  untuk mengklasifikasikan 45 citra uji ke dalam tiga kelas berbeda yakni matang, matang setengah, dan mentah. Berdasarkan evaluasi dengan confusion matrix dapat disimpulkan bahwa model yang dibangun memiliki kinerja  yang  baik  dengan  tingkat  akurasi  98%.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  model  yang  dibangun mampu membedakan ketiga kelas dengan tingkat kesalahan yang rendah. Dengan kemampuan ini, model yang  dibangun  memiliki  potensi  dalam  industri  pertanian  guna  mendukung  penggunaan  teknologi pada bidang  pertanian  khususnya  pertanian  kopi  seperti  pengolahan  buah  pasca  panen.  Model  ini  dapat dikembangkan  pada  mesin  penyortir  tingkat  kematangan  buah  kopi  secara  otomatis  agar  dapat meningkatkan kualitas dan efisiensi  produksi  serta membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik.
Kata kunci: klasifikasi, tingkat kematangan, buah kopi, support vector machine , hyperparameter tuning

## ABSTRACT
This study aims to develop an optimal classification model to identify the maturity level of coffee fruit based on color features of coffee fruit images. The color features red (R), green (G) and blue in RGB color space and hue (H), saturation (S), and value (V) in HSV color space are extracted from the coffee fruit  image  and  used  as  input  for  the  support  vector  machine  (SVM)  classification  model.  In  order  to optimize the performance of SVM, hyperparameter tuning is used with the grid search method to determine the  best  parameters  in  the  classification  model  built.  By  using  180  training  images  in  determining  the optimum parameters, the hyperparameter tuning results of the grid  search method are obtained at cross validation (cv) = 6, cost (C) = 1000, gamma (γ) = 0.001, and kern el = linear. Then the optimum parameters are used as an SVM model to classify 45 test images into three different classes, namely ripe, half ripe, and raw. Based on the evaluation  with confusion  matrix, it  can be concluded that the built model has good performance with 98% accuracy. This indicates that the model is able to distinguish the three classes with a low error rate. With this ability, the model built has great potential in the agricultural industry to support the use of technology in agriculture, especially coffee farming such as post-harvest fruit processing. This model can be developed on a maturity level sorting machine.
Keywords :  classification, maturity level, coffee fruit, support vector machine, hyperparameter tuning

## 1. PENDAHULUAN
Kopi  memiliki  peran  yang  penting  dalam  ekonomi  Indonesia  sebagai  salah  satu  komoditi perkebunan.  Selain  sebagai  produk  ekspor,  kopi  juga  berkontribusi  dalam  menghasilkan  devisa  negara,
DOI: 10.35508/jicon.v11i2.12571
pendapatan petani, dan membuka lapangan kerja. Kualitas kopi dipengaruhi banyak faktor mulai dari proses pengolahan,  pengawasan  dan  pengendalian  mutu,  hingga  penerapan  teknologi  dalam  pengolahan  kopi. Salah satu  indikator untuk  menghasilkan kopi  yang baik  ada tingkat  kematangan buah kopi  yang dapat dilihat  dari  perubahan  warna  buah  kopi.  Warna hijau  pada  buah  kopi  menandakan  tingkat  kematangan mentah,  warna  kekuningan  hingga  kemerahan  menandakan  tingkat  kematangan  matang  setengah, sedangkan warna merah terang hingga merah gelap menandakan kopi dengan tingkat kematangan matang yang siap untuk  dipanen. Praktik  panen yang tidak selektif membuat  buah kopi  yang dipanen memiliki variasi  tingkat  kematangan  yang  kurang  seragam  yang  dapat  menurunkan  kualitas  kopi,  sehingga perlu dilakukan  penyortiran  buah  kopi  pasca  panen.  Penyortiran  buah  kopi dilakukan  dengan  memilih  dan memisahkan buah yang belum matang dari buah matang satu per satu. Namun proses ini dilakukan secara tradisional dan bersifat subjektif yang dapat menghasilkan variasi tingkat kematangan yang kurang seragam karena dipengaruhi faktor ekternal seperti pengaruh cahaya yang dapat mempengaruhi penglihatan petani saat melakukan penyortiran.
Dalam  era  Revolusi  Industri  4.0,  digitalisasi  menjadi  fokus  utama  [ 1 ],  oleh  karena  itu computer vision menjadi salah satu teknologi penting dalam era Revolusi Industri 4.0. Computer vision adalah bidang yang  mengkaji  bagaimana  komputer  melihat  objek  kemudian  mengubah  menjadi  format  yang  dapat diproses hingga dapat ditampilkan secara visual [ 2 ][ 3 ]. Pada penelitian ini dikembangkan konsep computer vision ke dalam industri kopi khususnya pengolahan buah kopi, yang merupakan langkah inovatif dalam meningkatkan efisiensi dan objektivitas dalam proses sortasi buah kopi. Teknik image processing dalam computer  vision akan  digunakan  untuk  memproses  citra  buah  kopi,  untuk  mengklasifikasikan  tingkat kematangan [ 4 ]. Klasifikasi tingkat kematangan buah kopi berdasarkan citra merupakan tantangan yang belum sepenuhnya dipecahkan. Terdapat kebutuhan akan metode yang dapat mengklasifikasikan buah kopi dengan tingkat akurasi yang tinggi, terutama pada kondisi yang bervariasi seperti perbedaan cahaya dan tekstur. Support  Vector  Machine (SVM)  digunakan  sebagai  algoritma  untuk  melakukan  klasifikasi berdasarkan fitur yang telah dipelajari dari data citra buah kopi.  SVM adalah metode pembelajaran terawasi yang membutuhkan data latih dalam melakukan klasifikasi. Pemilihan metode SVM dalam penelitian ini adalah karena SVM telah terbukti efektif dalam masalah klasifikasi, terutama ketika terdapat dua atau lebih kelas yang harus dipisahkan dengan baik [ 5 ], seperti dalam kasus klasifikasi tingkat kematangan buah kopi yang dapat memiliki beberapa tingkat kematangan yang berbeda. SVM juga memiliki keunggulan dalam menangani data berdimensi tinggi [ 6 ], yang seringkali merupakan karakteristik dari citra digital. Beberapa penelitian terdahulu telah menggunakan metode SVM untuk berbagai penelitian, seperti penelitian  untuk  mengklasifikasikan  buah  stoberi [ 7 ]  dengan  segmentasi  warna  HSV  pada  tiga  tingkat kematangan. Penentuan parameter SVM yang dilakukan peneliti dengan mengganti-ganti nilai parameter secara manual, kemudian melihat akurasi dari setiap proses. Akurasi optimum yang diperoleh ialah 97%. Penelitian serupa yakni klasifikasi kematangan buah tomat ke dalam dua kelas menggunakan SVM dengan variasi ruang warna [ 5 ]. Peneliti membandingkan hasil klaifikasi dengan fitur ruang warna HSV, YCbCr dan CIElab. Hasil klasifikasi SVM yang diperoleh dari model warna HSV sebesar 95%, YCbCr sebesar 74%  dan  CIElab  sebesar  100%.  Terdapat  juga  penelitian  untuk  mengklasifikasikan  tujuh  jenis  pisang menggunakan  metode  SVM  dan K-Nearst  Neighboard (KNN)  berdasarkan  warna,  bentuk,  dan  tekstur pisang [ 8 ]. Ruang warna yang digunakan adalah ruang warna red, green dan blue (RGB), grayscale, dan biner . Hasil klasifikais jenis pisang dengan algoritma SVM yang terbaik adalah fitur warna dengan akurasi 41,67% dan klasifikasi jenis pisang dengan algoritma KNN, K=2 dengan fitur tekstur memperoleh akurasi 58,33%. Selanjutnya penelitian untuk mengklasifikasi empat kelas citra daun anggur menggunakan SVM dengan kernel linear [ 9 ]. Peneliti menggunakan squeezenet untuk melakukan ekstraksi fitur. Akurasi yang diperoleh peneliti sebesar 98,1%.
Meskipun SVM merupakan metode pembelajaran yang bersifat terawasi dan telah digunakan dalam berbagai  aplikasi  klasifikasi,  pengoptimalan hyperparameter SVM  untuk  klasifikasi  buah  kopi  belum sepenuhnya  dieksplorasi.  Penggunaan  teknik  optimisasi hyperparameter dapat  meningkatkan  performa SVM [ 10 ]. Oleh karena itu, selain menerapkan teknik computer vision , penelitian ini juga berfokus pada optimisasi hyperparameter SVM. Adapun metode optimisasi yang digunakan adalah metode Grid Search. Pada metode ini, sejumlah kombinasi nilai hyperparameter yang telah ditentukan diatur dalam bentuk grid . Model  dilatih  dan  dievaluasi  untuk  setiap  kombinasi  nilai hyperparameter, dan  kombinasi  yang memberikan hasil terbaik dipilih [ 11 ]. Dengan demikian, tantangan utama yang dihadapi dalam penelitian ini  adalah  bagaimana  merumuskan  optimisasi hyperparameter sehingga  dapat  mencapai  kinerja  yang optimal dari metode SVM dalam mengklasifikasikan citra buah kopi. Metode SVM yang dikombinasikan dengan optimisasi hyperparameter akan memberikan solusi yang potensial dalam mengklasifikasikan citra
buah  kopi  dengan  akurasi  tinggi,  yang  merupakan  kontribusi  signifikan  dalam  peningkatan  proses penyortiran buah kopi pasca panen.
2. MATERI DAN METODE
Pada penelitian ini dilakukan serangkaian langkah yang sistematis dan terstruktur untuk mengatasi permasalahan klasifikasi  tingkat  kematangan buah kopi menggunakan metode SVM dengan pendekatan computer vision . Gambar 1 memperlihatkan langkah-langkah yang dilakukan.

## Gambar 1. Tahapan penelitian
Akuisisi Data
Dataset berupa citra buah kopi dengan tiga tingkat kematangan yakni mentah, matang setengah, dan matang yang dikumpulkan dengan beberapa variasi sudut pandang. Contoh citra dataset ditunjukan pada Gambar 2 .
Gambar 2. Citra dataset
Jumlah dataset yang digunakan sebanyak 225 citra yang terdiri dari 75 citra per kelas tiap tingkat kematangan. Dataset dibagi menjadi data latih dan data uji dengan pembagian 80%:20% dan memastikan keseimbangan distribusi tingkat kematangan dalam kedua dataset. Komposisi pembagian dataset yakni 180 citra  untuk  data  latih masing-masing  60  citra  per  kelas  tingkat  kematangan  dan  45  citra  untuk  data  uji masing-masing 15 citra per kelas tingkat kematangan.

## Image Processing
Image processing adalah proses persiapan citra digital sebelum dilakukan analisis atau pengolahan lebih lanjut. Hal ini melibatkan beberapa langkah untuk meningkatkan kualitas, kejernihan, dan relevansi citra,  termasuk  pemotongan,  penghilangan noise ,  peningkatan  kontras,  pengubahan  ruang  warna,  dan teknik lainnya. Tujuan utama dari image preprocessing adalah mempermudah ekstraksi fitur, deteksi objek, atau analisis lebih lanjut pada citra digital [ 7 ][ 12 ]. Dalam image processing dilakukan dua proses, yakni cropping dan resize. Cropping dilakukan untuk memperkecil ukuran citra dengan mengambil bagian citra yang dibutuhkan kemudian dilakukan resize citra dengan ukuran 250 x 250 piksel untuk menyeragamkan ukuran citra. Gambar 3 memperlihatkan hasil proses image processing .
Pada penelitian ini, tidak dilakukan proses segmentasi berhubung warna background dari citra yaitu warna  putih  sudah  kontras  dengan  warna  buah  kopi.  Oleh  sebab  itu  tahapan  selanjutnya  yaitu  proses konversi ruang warna citra yang bertujuan untuk mengurangi dampak dari iluminasi pada citra buah kopi. Seluruh dataset diubah dari ruang warna RGB ke ruang warna HSV seperti yang ditunjukan pada Gambar 4 .  Nilai Hue menunjukkan  spektrum  warna  atau  corak  yang  ada  seperti  hijau,  kuning,  dan  merah.
a. Citra Awal b. Crop citra c. Resize citra 250 x 250 piksel
Gambar 3. Hasil proses image processing
a. Mentah    b. Matang setengah   c. Matang
DOI: 10.35508/jicon.v11i2.12571
Sedangkan  nilai saturation menunjukkan  tingkat  kemurnian  warna  dan value menunjukan  ukuran kecerahan citra [ 7 ][ 13 ]. Gambar 4 merupakan hasil konversi citra buah kopi ke ruang warna HSV.

## Ekstraksi Fitur
Proses  ekstraksi  fitur  merupakan  proses  mencari  fitur  yang  membedakan  kelas  objek.  Dalam penelitian ini, fitur yang digunakan adalah fitur warna buah kopi karena warna pada buah kopi merupakan indikator tingkat kematangan. Fitur yang digunakan adalah fitur warna red (R) , green (G) , dan blue (B) pada ruang warna RGB dan hue (H) , saturation (S) dan value (V) pada ruang warna HSV. Fitur pada citra HSV diambil dengan mencari nilai H, S, dan V menggunakan Persamaan 1 sampai dengan Persamaan 4 dengan  R  merupakan  nilai  komponen  warna  merah,  G  merupakan  nilai  komponen  warna  hijau,  B merupakan nilai komponen warna biru, C max merupakan nilai maksimum diantara komponen RGB, C min  merupakan  nilai  minimum  diantara  komponen  RGB,  dan  C  =  selisih  nilai  C  maksimum  dengan  C minimum [ 7 ].
C max = max (R, G, B) C min = min (R, G, B) C =   C max – C min (1)
H = { 0,              𝑗𝑖𝑘𝑎 𝐶 𝑚𝑎𝑥 = 𝐶 𝑚𝑖𝑛 60 ( 𝐺−𝐵 𝐶 % 6 ) , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝐶 𝑚𝑎𝑥 = 𝑅
60 ( 𝐵−𝑅 𝐶 + 2) , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝐶 𝑚𝑎𝑥 = 𝐺
60 ( 𝑅−𝐺 𝐶 + 4) ,    𝑗𝑖𝑘𝑎 𝐶 𝑚𝑎𝑥 = 𝐵 }
(2)
S = { 0 ,     𝑗𝑖𝑘𝑎 𝐶𝑚𝑎𝑥 = 0 𝐶 𝐶 𝑚𝑎𝑥 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝐶𝑚𝑎𝑥  ≠ 0 } (3)
𝑉 = 𝐶 𝑚𝑎𝑥 (4)
Pembentukan Model
Metode klasifikasi yang digunakan adalah SVM yaitu salah satu algoritma pembelajaran mesin yang digunakan  untuk  pemisahan  kelas  dalam  data.  SVM  bertujuan  untuk  mencari hyperplane (bidang pemisahan) yang paling baik memisahkan dua kelas data dengan jarak maksimum antara hyperplane dan titik-titik data terdekat dari masing-masing kelas. Prinsip dasar SVM adalah berdasarkan pemisahan linear, dengan tujuan utama adalah mencari hyperplane yang memiliki margin maksimum, yang menunjukkan ketahanan model terhadap data baru atau generalisasi yang baik. SVM juga memiliki kemampuan untuk menangani data yang tidak dapat dipisahkan secara linear dalam ruang fitur asli, melalui penggunaan fungsi kernel seperti kernel linier, polynomial , dan radial basis function (RBF). SVM memiliki parameter cost (C)  yang  mengatur  tingkat  kesalahan  klasifikasi,  dapat  digunakan  mengontrol trade-off antara  margin maksimum  dan akurasi  klasifikasi. Titik-titik data yang berada tepat  di atas atau tepat di bawah margin disebut vektor dukungan (support  vector) dan  memiliki  peran  penting  dalam  menentukan hyperplane pemisah [ 8 ][ 14 ]. Gambar 5 merupakan ilustrasi prinsip kerja SVM.
a. Citra Mentah b. Citra Matang Setengah c. Citra Matang Gambar 4. Citra ruang warna HSV
Pembangunan  model  SVM  melibatkan  pemilihan  parameter  yang  mempengaruhi  model  seperti pemilihan jenis kernel, C, dan gamma (  ) untuk percepatan fungsi pada kernel. Pemilihan parameter ini adalah tahapan untuk memastikan model SVM dapat bekerja dengan baik dalam mengklasifikasikan data. Dalam  penerapnnya  menggunakan fungis  fungsi svm.SVC() .  Fungsi  ini  memungkinkan  untuk  membuat model SVM dengan berbagai parameter yang dapat disesuaikan dengan jenis dan karakteristik data.

## Hyperparameter Tuning
Penentuan  parameter  pada  tahap  pembangunan  model  akan  dioptimalkan  dengan  menggunakan metode hyperparameter tuning yaitu sebuah metode yang digunakan untuk mengkombinasikan parameter yang  relevan.  Metode hyperparameter yang  digunakan  adalah  metode grid  search yaitu  metode  yang digunakan  dalam  pembelajaran  mesin  untuk  mencari  kombinasi  terbaik  dari  parameter (model)  dengan menguji semua kemungkinan kombinasi yang telah ditentukan dalam sebuah grid . Grid Search membantu dalam menentukan parameter yang optimal untuk meningkatkan kinerja model [ 11 ][ 15 ]. Parameter yang memberikan  hasil  terbaik  dipilih  sebagai  model  dari  SVM.  Adapun  konfigurasi hyperparameter yang digunakan diperlihatkan pada Tabel 1 .
Tabel 1. Hyperparameter Pembanding Hyperparameter Value Kernel Linear, Polynomial, RBF, Sigmoid Cost (C) 0,1; 1; 10; 100; 1000 Gamma (γ) 0,001; 0,01; 0,1; 1

## Pengujian Model SVM
Pengujian  model  SVM  menggunakan  data  uji  yang  fiturnya  telah  diekstraksi  sebelumnya  dan menggunakan parameter optimal yang ditemukan pada tahap optimisasi hyperparameter tuning metode grid search . Data pengujian sebanyak 45 citra masing 15 citra untuk kelas “ matang ” , “ matang setengah ”, dan “ mentah ” .
Gambar 6. Evaluasi metode confusion matrix
Hasil pengujian dievalusi dengan menggunakan confusion matrix yang merupakan metode evaluasi model klasifikasi pada data yang memiliki label kelas yang sudah diketahui. Confusion matrix terdiri dari empat nilai, yakni true positive (TP) yang merupakan jumlah kasus positif diklasifikasikan dengan benar oleh model, false positive (FP) yang merupakan jumlah kasus negatif yang salah diklasifikasikan sebagai positif oleh model, false negative (FN) yang merupakan jumlah kasus positif yang salah diklasifikasikan
a. Pembentukan hiperplane
b. Optimum hiperplane c. Margin dan support vector Gambar 5. Ilustrasi prinsip kerja metode SVM
DOI: 10.35508/jicon.v11i2.12571
sebagai  negatif  oleh  model,  dan true  negative (TN)  yang  merupakan  jumlah  kasus  negatif  yang diklasifikasikan dengan benar oleh model [ 9 ][ 15 ]. Evaluasi confusion martrix ditunjukkan pada Gambar 6 .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dari tahapan selanjutnya setelah tahap image procesing yaitu tahap ekstraksi fitur, dijabarkan sebagai berikut. Fitur RGB pada setiap citra diperoleh dengan menghitung nilai rata-rata komponen RGB kemudian dilakukan normalisasi (skala 0 sampai 1) dengan cara membagi nilai rata-rata komponen RGB yang diperoleh dengan nilai 255 yang merupakan nilai piksel maksimal pada ruang warna RGB.  Sebagai contoh citra buah kopi pada Gambar 3 (c) ( dataset file Matang (7).jpg) dapat diketahui nilai R = 0,595; G = 0,378 dan B = 0,355. Selanjutnya dengan menggunakan Persamaan 1 maka diperoleh nilai C max = 0,598; C min = 0,355, dan C = 0,239, sedangkan untuk menghitung nilai HSV digunakan Persamaan 2 sampai Persamaan 4 .
H   =  60 ( 0,378−0,355 0,239 % 6)
= 5,889
S   = 0,239 0,595 =  0,402
𝑉   =  0,595
Proses ekstraksi fitur diberlakukan pada seluruh data latih dan data uji untuk mengidentifikasi ciri- ciri  warna  yang  terkait  dengan  kelas  buah  kopi “ matang ” , “ matang  setengah ” ,  dan “ mentah ” .    Hasil ekstraksi fitur masing-masing kategori tersebut kemudian dicatat dan diberi label sesuai kelasnya sebagai bagian dari dataset latih yang akan digunakan dalam proses pengembangan model klasifikasi. Hal yang serupa juga dilakukan terhadap data uji. Pada Tabel 2 merupakan hasil proses ekstraksi fitur data latih.
Tabel 2. Fitur data latih No File Red Green Blue Hue Saturation Value Label 1 Matang (1).jpg 0,55795382  0,365387671  0,352837898 3,6710283 0,367621682  0,55795382 Matang ⁞ ⁞ ⁞ ⁞ ⁞
⁞ ⁞ ⁞ ⁞
60 Matang (60).jpg  0,363642227  0,306028612  0,307134745  358,8480501  0,158434888  0,363642227  Matang
61 Matang Setengah
(1).jpg 0,666841788  0,411894902  0,359648502  10,20459802  0,46066892  0,666841788 Matang Setengah ⁞ ⁞ ⁞ ⁞ ⁞
⁞ ⁞ ⁞ ⁞ 120 Matang Setengah (60).jpg 0,564057725  0,465119498  0,345212235  32,87449862  0,387984209  0,564057725  Matang Setengah 121 Mentah (1).jpg  0,466224314  0,539385537  0,443043137  105,5632558  0,178615097  0,539385537  Mentah
⁞
⁞ ⁞ ⁞ ⁞
⁞ ⁞ ⁞ ⁞
180  Mentah (60).jpg  0,386278337  0,428182902  0,363686337  98,98306668  0,150628538  0,428182902  Mentah
Pada tahap penentuan parameter optimum dilakukan beberapa kali uji coba kombinasi parameter yang  telah  ditentukan  pada  Tabel 1 dengan  parameter cross  validation pada  metode grid  search . Cross validation adalah teknik pada machine learning yang membagi dataset menjadi subset, lalu melatih dan menguji model pada subset tersebut secara berulang. Hal ini membantu mengukur kinerja model dan mencegah overfitting serta memastikan bahwa model dapat melakukan generalisasi yang baik pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya. Pada tahap ini data latih digunakan untuk memperoleh parameter optimum  yang  ditandai  dengan  akurasi  terbaik  pada  setiap  kombinasi  parameter hyperparameter grid search .  Hasil  yang  diperoleh  pada  penentuan  parameter  optimum  metode hyperparameter  grid  search ditampilkan pada Tabel 3 .
Tabel 3. Parameter dan akurasi metode hyperparameter grid search Cross Validation (CV) Cost (C) optimum Gamma (γ) optimum Kernel optimum Akurasi 2 0,1 1 poly 0,92777 3 1000 0,001 rbf 0,98333 4 1000 0,001 linear 0.98888 5 1000 0,001 linear 0,98888
DOI: 10.35508/jicon.v11i2.12571
6 1000 0,001 linear 0,99444 Berdasarkan  Tabel 3 ,  dapat  diketahui  bahwa  akurasi  terbaik  metode grid  search yaitu  0,994 diperoleh pada pada kombinasi parameter cross validation (cv) = 6 dengan parameter yang sama yaitu C = 1000, γ = 0,001,  dan  kernel  = ‘ linear ’ .  Dengan  demikian  maka  parameter  tersebut  yang  merupakan parameter  optimum.  Selanjutnya  parameter  optimum  tersebut  digunakan  sebagai  model  SVM  ( cross validation tidak  digunakan  pada  SVM),  kemudian  dilakukan  proses  pengujian  dengan  data  uji.  Tahap pengujian dengan data uji dilanjutkan dengan tahap evaluasi kinerja model dengan memperhatikan akurasi dari  model  yang  dihasilkan  berdasarkan confusion  matrix .  Hasil  pengujian  model  SVM  yang  dibangun ditunjukan pada Gambar 7 .
Gambar 7. Confusion matrix hasil pengujian
Pada Gambar 7 dapat dilihat bahwa model klasifikasi telah diuji pada tiga kelas yang berbeda yaitu “ matang ” , “ matang  setengah ” ,  dan “ mentah ” .  Model  yang  dibangun  memiliki  kinerja  yang  baik  dalam membedakan ketiga kelas tersebut. Pada data aktual “ matang ” tidak ada yang salah prediksi untuk kelas lain, di mana terdapat 15 prediksi yang benar untuk kelas “ matang ” . Hal yang serupa pada data aktual kelas “ mentah ” di mana terdapat 15 prediksi yang benar untuk kelas “ mentah ” dan tidak ada prediksi yang salah terhadap  kelas  lain.  Pada  data  aktual “ matang  setengah ” terdapat  satu  prediksi  yang  salah  ke  kelas “ matang ” . Namun secara keseluruhan performa model masih dapat dikategorkan baik dengan 14 prediksi yang benar untuk kelas “ matang setengah ” .
Pada pengujian dengan data uji sebanyak 45 data, diperoleh tingkat akurasi model yang dibangun mencapai 0,98 atau 98% yang menunjukkan bahwa sebagian besar prediksi yang dibuat oleh model adalah benar  dengan  tingkat  kesalahan  yang  sangat  rendah.  Dengan  kata  lain,  model  ini  cukup  efektif  dalam mengklasifikasikan sampel buah kopi menjadi tiga kelas yang berbeda dan hasil pengujian ini menunjukkan bahwa model tersebut dapat digunakan dengan baik dalam konteks klasifikasi buah kopi matang, matang setengah dan mentah.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Parameter optimum diperoleh dengan hyperparameter tuning metode grid search pada parameter cross validation = 6, C = 1000, γ = 0.001, dan kernel = linear dengan akurasi 0,99444. Pada pengujian 45 citra data uji dengan model SVM untuk mengklasifikasikan buah kopi menjadi tiga kelas berbeda yaitu ‘matang’,  ‘matang  setengah’,  dan  ‘mentah’  mendapatkat  hasil  yang  baik. Dari  hasil  evaluasi  dengan confusion  matrix dapat  disimpulkan  bahwa  model  yang  dibangun  memiliki  kinerja  yang  baik  dengan tingkat akurasi 98%. Hal ini mengindikasikan bahwa model yang dibangun mampu membedakan ketiga kelas  dengan  tingkat  kesalahan  yang  rendah.  Dengan  kemampuan  ini,  model  yang  dibangun  memiliki potensi besar dalam industri pertanian khususnya pertanian kopi seperti pengolahan buah pasca panen untuk sortasi  tingkat  kematangan  buah  kopi  agar  dapat  meningkatkan  kualitas  dan  efisiensi  produksi  serta membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik.
DOI: 10.35508/jicon.v11i2.12571
Berdasarkan hasil temuan tersebut, maka beberapa saran dapat dilakukan pada penelitian berikutnya seperti ekspansi dataset , meskipun pada penelitian ini diperoleh hasil yang memuaskan namun memperluas atau menambahkan dataset lebih banyak variasi dalam tingkat kematangan dapat  membantu memeriksa apakah model ini tetap efektif dalam situasi yang lebih beragam. Selain itu, dapat dilakukan penambahan fitur  dengan  penambahan  fitur  lain  selain  fitur  warna,  seperti  tekstur  atau  ukuran  buah  kopi,  dapat meningkatkan  kemampuan  model  untuk  mengklasifikasikan  buah  kopi,  serta  melakukan  eksperimen lapangan dengan menerapkan model ini dalam pengolahan buah kopi yang sesungguhnya dan mengamati kinerja dalam lingkungan yang sebenarnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E.  Prakasa,  "Computer  Vision  dan  Artificial  Intelligence  di  Era  Revolusi  Industri  4.0,"  General Lecture in Universitas Riau 28 October 2021, Oct. 28, 2021, doi:
http://dx.doi.org/10.13140/RG.2.2.26229.09448 .
[2] H. Fitriyah and R. C. Wihandika, Dasar-Dasar Pengolahan  Citra Digital . Universitas Brawijaya Press, 2021.
[3] M.  Z.  Andrekha  and  Y.  Huda,  "Deteksi  Warna Manggis  Menggunakan  Pengolahan  Citra  dengan Opencv Python," Voteteknika Vocat. Tek. Elektron. Dan Inform. , vol. 9, no. 4, pp. 27 – 33, Dec. 2021, doi: https://doi.org/10.24036/voteteknika.v9i4.114251 .
[4] Seema  et  al.,  "Automatic  Fruit  Grading  and  Classification  System  Using  Computer  Vision:  A Review," in 2015 Second International Conference on Advances in Computing and Communication Engineering , 2015, pp. 598 – 603, doi: https://doi.org/10.1109/ICACCE.2015.15 .
[5] N. Astrianda, "Klasifikasi Kematangan Buah Tomat Dengan Variasi Model Warna Menggunakan Support Vector Machine," VOCATECH Vocat. Educ. Technol. J. , vol. 1, pp. 45 – 52, Apr. 2020, doi: https://doi.org/10.38038/vocatech.v1i2.27 .
[6] I. Indrabayu et al.,  "Strawberry Ripeness Classification System Based On Skin Tone Color using Multi-Class  Support  Vector  Machine,"  in 2019  International  Conference  on  Information  and Communications Technology (ICOIACT) , 2019, pp. 191 – 195, doi: https://doi.org/10.1109/ICOIACT46704.2019.8938457 .
[7] I.  S.  Areni  et  al.,  "Klasifikasi  Kematangan  Stroberi  Berbasis  Segmentasi  Warna  dengan  Metode HSV," J. Penelit. Enj. , vol. 23, no. 2, pp. 113 – 116, Nov. 2019, doi: http://dx.doi.org/10.25042/jpe.112019.03 .
[8] Y. E. Yana and N. Nafi’iyah, "Klasifikasi Jenis Pisang Berdasarkan Fitur Warna, Tekstur, Bentuk Citra Menggunakan SVM dan KNN," Res. J. Comput. Inf. Syst. Technol. Manag. , vol. 4, no. 1, pp. 28 – 36, Apr. 2021, doi: http://doi.org/10.25273/research.v4i1.6687 .
[9] A. G. Sooai et al., "Klasifikasi Citra Daun Anggur Menggunakan SVM Kernel Linear," JOINTECS J.  Inf.  Technol.  Comput.  Sci. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  19 – 26,  Mar.  2023,  doi: https://doi.org/10.31328/jointecs.v8i1.4496 .
[10]  K. Kr et al., "An Improved Feature Selection and Classification of Gene Expression Profile using SVM," in 2019 2nd International Conference on Intelligent Computing, Instrumentation and Control
Technologies (ICICICT) , 2019, vol. 1, pp. 1033 – 1037, doi:
https://doi.org/10.1109/ICICICT46008.2019.8993358 .
[11]  M.  Fajri  and  A.  Primajaya,  "Komparasi  Teknik  Hyperparameter  Optimization  pada  SVM  untuk Permasalahan Klasifikasi dengan Menggunakan Grid Search dan Random Search," J. Appl. Inform. Comput. , vol. 7, no. 1, pp. 10 – 15, Jul. 2023, doi: https://doi.org/10.30871/jaic.v7i1.5004 .
[12]  P. C. Upadhyay et al., "Classifying Cover Crop Residue from RGB Images: A Simple SVM versus a SVM Ensemble," in 2021 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI) , 2021, pp. 1 – 7, doi: https://doi.org/10.1109/SSCI50451.2021.9660147 .
[13]  M.  M.  Chandra  and  Yoannita,  "Klasifikasi  Jenis Bunga  Menggunakan  Metode  Svm  Berdasarkan Citra  Dengan  Fitur  Hsv," J.  Indones.  Sos.  Teknol. ,  vol.  4,  no.  02,  pp.  255 – 264,  Feb.  2023,  doi: https://doi.org/10.59141/jist.v4i02.585 .
[14]  Y. Dong et al., "A Machine Learning Model for Product Fraud Detection Based On SVM," in 2021 2nd International Conference on Education, Knowledge and Information Management (ICEKIM) , 2021, pp. 385 – 388, doi: https://doi.org/10.1109/ICEKIM52309.2021.00091 .
[15]  Z. M. E. Darmawan and A. F. Dianta, "Implementasi Optimasi Hyperparameter GridSearchCV Pada Sistem Prediksi Serangan Jantung Menggunakan SVM," Teknol. J. Ilm. Sist. Inf. , vol. 13, no. 1, pp.
8 – 15, Jan. 2023, doi: https://doi.org/10.26594/teknologi.v13i1.3098 .