## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 178 − 183 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1624

## Klasifikasi Citra Jenis Tanaman Jamur Layak Konsumsi Menggunakan Algoritma Multiclass Support Vector Machine
Nuke L. Chusna 1* , Mohammad Imam Shalahudin 2 , Umbar Riyanto 3 , Allan Desi Alexander 4
1 Teknik Informatika, Universitas Krisnadwipayana, Jakarta Timur, Indonesia
2 Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Teknologi Informasi NIIT, Jakarta Selatan, Indonesia
3 Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Tangerang, Tangerang, Indonesia
4 Informatika, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Jakarta Selatan, Indonesia Email: 1* nukelchusna@unkris.ac.id, 2 shalahudin@i-tech.ac.id, 3 umbar@ft-umt.ac.id, 4 allan@ubharajaya.ac.id Email Penulis Korespondensi: nukelchusna@unkris.ac.id Submitted: 31/05/2022 ; Accepted: 22/06/2022 ; Published : 30/06/2022
Abstrak− Jamur merupakan tanaman yang memiliki kandungan gizi yang tinggi dan memiliki berbagai manfaat bagi kesehatan tubuh  manusia.  Akan  tetapi, tidak  semua  orang yang  mengetahui jenis  jamur yang  layak  konsumsi.  Jenis-jenis  jamur  memiliki karakteristik tersendiri jika dilihat dari citranya. Untuk itu, dibutuhkan sistem dengan memanfaatkan pengolahan citra digital untuk melakukan klasifikasi jenis jamur layak konsumsi, agar masyarakat dapat mengetahui jenis jamur layak konsumsi. Peneitian ini melakukan klasifikasi jenis jamur layak konsumsi menggunakan algoritma Multiclass SVM dengan akstraksi ciri orde pertama, dimana  melakukan  ekstraksi  ciri  berdasarkan  pada  karakteristik histogram  citra.  Hasil  ekstraksi  ciri  digunakan  sebagai  input klasifikasi pada Multiclass SVM. Multiclass SVM dapat memetakan titik data ke ruang berdimensi untuk mendapatkan pemisahan linier hyperplane antara masing-masing kelas. Metode yang dikembangkan diimplementasikan pada Matlab, agar menghasilkan sistem dalam bentuk GUI sehingga dapat digunakan oleh pengguna umum dengan mudah. Berdasarkan hasil pengujian akurasi rata-rata akurasi sebesar 83%.
Kata Kunci: Pengolahan citra digital; Jamur layak konsumsi; Ekstraksi fitur; Kasifikasi citra; Multiclass SVM
Abstract −Mushrooms are plants that have high nutritional content and have various benefits for the health of the human body. However, not everyone knows the types of mushrooms that are suitable for consumption. The types of mushrooms have their own characteristics when viewed from the image. For this reason, a system is needed by utilizing digital image processing to classify types of mushrooms suitable for consumption, so that people can find out which types of mushrooms are suitable for consumption. This  research  is  to  classify  types  of  mushrooms  suitable  for  consumption using  the Multiclass  SVM  algorithm  with  first-order feature  extraction,  which  performs  feature  extraction based  on the  characteristics  of the image  histogram.  The  result of  feature extraction is used as input for classification in Multiclass SVM. Multiclass SVM can map data points to dimensionless space to obtain hyperplane linear separation between each class. The developed method is implemented in Matlab, in order to produce a system in the form of a GUI so that it can be used by general users easily. Based on the test results, the average accuracy is 83%.
Keywords : Digital image processing; Edible mushrooms; Feature extraction; Image classification; Multiclass SVM

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia merupakah daerah yang cocok untuk tumbuhnya tanaman jamur karena memiliki iklim tropis dan berudara sejuk. Maka tidak heran, jika di Indonesia banyak pembudidaya tanaman jamur. Jamur masuk kedalam kingdom fungi, dimana  jamur  tidak  mempunyai  akar  dan  daun  yang  sejati,  serta  tidak  memiliki  klorofil  [1].  Tanaman  jamur mengandung gizi dibutuhkan oleh manusia, selain itu jamur mempunyai kelezatan rasa dan memiliki berbagai manfaat serta khasiat untuk kesehatan. Akan tetapi, tanaman jamur tidak semuanya dapat dikonsumsi [2]. Terdapat beberapa tanaman jamur yang beracun dan bahkan membahayakan tubuh manusia. Namun, banyak juga tanaman jamur yang layak untuk dikonsumsi manusia. Terdapat 5 (lima) tanaman jamur yang populer untuk dikonsumsi dan memiliki nilai jual  yang  tinggi,  diantaranya:  jamur  tiram  ( pleurotus  ostreatus ),  jamur  kuping  ( auricularia  sp .),  jamur  shiitake ( lentinula edodes ), jamur shimeji ( hypsizygus tessellatus ) dan jamur kancing ( agaricus bisporus ). Akan tetapi, banyak orang yang tidak memiliki pengetahuan mengenai jenis jamur layak konsumsi ini. Karena bentuk jamur dinilai mirip dan memiliki kesamaan. Sebenarnya, apabila dicermati jenis-jenis jamur memiliki karakteristik tersendiri jika dilihat dari  citranya.  Untuk  itu,  dibutuhkan  sistem  dengan  memanfaatkan  pengolahan  citra  digital  untuk  melakukan klasifikasi  jenis  jamur  layak  konsumsi,  agar  masyarakat  dapat  mengetahui  dan  menambah  pengetahuan  mengenai jenis jamur layak konsumsi.
Digiral image processing atau pengolahan citra digital adalah bidang ilmu yang mengkaji bagaimana sebuah citra dapat terbentuk, terkelola, dan dilakukan analisa agar memperoleh manfaat berdasarkan informasi yang ada pada citra  tersebut  [3].  Dalam  pengolahan  citra  melibatkan  identifikasi  objek  dengan  cara  mencocokkan  beberapa karakteristik citra tertentu pada citra yang telah dilatih [4]. Klasifikasi citra merupakan proses mengidentifikasi citra berdasarkan fitur tertentu agar dapat dikelompokkan menjadi beberapa kelas, agar dalam tiap-tiap kelasnya mampu mendeskripsikan suatu entitas yang memiliki karakteristik yang dapat dikenali [5]. Salah satu algoritma pengolahan citra digital yang dapat diimplementasikan dalam pemecahan kasus klasifikasi citra yaitu algortima Support Vector Machine (SVM).  SVM  merupakan  algoritma  klasifikasi  yang  melakukan  pembelajaran  yang  menggunakan  ruang berdimensi dengan fungsi-fungsi linier kedalam dua kelas [6]. Perkembangan algoritma SVM secara terus menerus mengalami peningkatan, sehingga SVM dapat menyelesaikan permasalahan klasifikasi yang menggunakan banyak kelas  dengan  menerapkan  pemodelan one  against  one dan one  against  rest yang  dapat  melakukan  klasifikasi

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 178 − 183 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1624
multiclass atau yang dikenal dengan Multiclass SVM. Multiclass SVM merupakan pendekatan yang digunakan untuk membagi  objek  berdasarkan  urutan  gambar  yang  dapat  dikenali  dengan  memanfaatkan hyperplane yang  dapat mengisolasi informasi kedalam lebih dari dua kelas dengan memperkuat tepi di antara keduanya [7].
Beberapa  penelitian  terdalu  terkait  penggunaan  algoritma Multiclass SVM  dalam  klasifikasi  telah menunjukkan hasil yang baik. Seperti penelitian klasifikasi jenis buah apel menggunakan metod Multiclass SVM [8]. Pada penelitian ini, algoritma multi SVM berfungsi sebagai pendekatan yang digunakan untuk mengenali pola apel dengan  menagnalisis  tekstur  pada  citra grayscale serta  ciri  warna.  Berdasarkan  pengujian  akurasi,  metode  yang dikembangkan mencapai tingkat akurasi 86%. Penelitian lain, mengenai klasifikasi citra jenis daging dengan algoritma SVM [9]. Pada penelitian tersebut, pada hasil pengujian memperlihatkan bahwa model mampu melakukan klasifikasi dengan akurasi mencapai 87,5%. SVM mampu menggeneralisasi objek tanpa persyaratan informasi tambahan melalui dimensi ruang input yang tinggi. Penelitian berikutnya mengenai identifikasi jenis bunga  menggunakan pendekatan Multiclass SVM [10]. Penelitian terdiri dari beberapa tahapan, diantaranya melakukan resize , transformasi citra ke grayscale , median filter, dan klasifikasi menggunakan Multiclass SVM. Dari hasil pengujian menunjukkan akurasi tertinggi mencapai 87,2%.
Sebelum suatu objek dapat dikenali atau dibedakan dengan objek lain, dilakukan ekstraksi ciri terlebih dahulu. Ciri  yang  dikenali  kemudian  menjadi  dasar  inputan  atau  parameter  yang  digunakan  dalam  proses  klasifikasi  [11]. Pendekatan ekstraksi ciri citra yang dapat digunakan yakni ekstraksi ciri orde pertama. Pendekatan ini akan melakukan ekstraksi  berdasarkan  karakteristik  histogram  citra  [12].  Terdapat  parameter-parameter  yang  digunakan  dalam ekstraksi ciri orde pertama, diantaranya: mean , skewness , variance , kurtosis , dan entropy . Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi jenis jamur layak konsumsi menggunakan algoritma Multiclass SVM dengan akstraksi ciri orde pertama. Ekstraksi ciri orde pertama menggunakan karakteristik mean, skewness, variance, kurtosis,  dan  entropy  yang  selanjutnya  digunakan  sebagai  input  pada  algoritma  identifikasi Multiclass SVM. Multiclass SVM  digunakan untuk memetakan  titik  data  ke  ruang berdimensi  untuk  mendapatkan  pemisahan  linier hyperplane antara  masing-masing  kelas.  Metode  yang  dikembangkan  akan  diimplementasikan  pada  Matlab,  agar menghasilkan sistem dalam bentuk GUI sehingga dapat digunakan oleh pengguna umum dengan mudah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Untuk melakukan penelitian agar tersturktur dan sesuai dengan tujuan, maka perlu disusun tahapan penelitian yang terdiri  dari  langkah-langkah  yang  akan  dilakukan  untuk  menyelesaikan  permasalaha.  Untuk  melakukan  klasifikasi jenis  tanaman  jamur  layak  konsumsi  berdasarkan  citranya  dengan  algoritma  Multiclass  Support  Vector  Machine (Multiclass SVM) melalui tahapan-tahapan yang divisualkan pada Gambar 1 berikut ini.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1.1 DataCollection
Tahap pertama adalah proses mengumpulkan data citra tanaman jamur layak konsumsi. Terdapat 5 (lima) tanaman jamur yang digunakan dalam penelitian ini, diantaranya: jamur tiram ( pleurotus ostreatus ), jamur kuping ( auricularia sp. ), jamur shiitake ( lentinula edodes ), jamur shimeji ( hypsizygus tessellatus ) dan jamur kancing ( agaricus bisporus ). Citra jamur didapatkan dan dikumpulkan dari ineternet. Data yang telah dikumpulkan kemudian dibagi menjadi dua bagian, yaitu:
a. Data latih atau data training, digunakan untuk menentukan pola standar setiap jenis tanaman jamur.
b. Data  uji,  yang  selanjutnya  akan  digunakan  sebagai  data  pengujian  untuk  mengidentifikasi  jenis-jenis  tanaman jamur layak konsumsi.
Data latih yang digunakan adalah 30 gambar untuk 5 jenis tanaman jamur layak konsumsi, sehingga total citra latih  adalah  150  citra.  Untuk  citra  uji  yang  digunakan  pada  masing-masing  jenis  tanaman  jamur  layak  konsumsi sebanyak 20 citra, maka total citra uji adalah 100 citra.

## 2.1.2 Pre-Processing
Tahap selanjutnya adalah pre-processing yang meliputi cropping citra dan mengubah citra asli menjadi grayscale . Citra grayscale adalah  warna  piksel  yang  berada  dalam  rentang  gradasi  hitam  putih.  Hal  ini  dilakukan  untuk memudahkan dalam mengekstrak fitur dari objek pada citra.

## 2.1.3 Feature Extraction
Data Collection Pre-Processing Feature Extraction Image Classification with Multiclass SVM Evaluation

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 178 − 183 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1624
Tahap selanjutnya adalah ekstraksi fitur, dimana tahapan tersebut akan dilakukan identifikasi ciri dari objek pada gambar yang akan dikenali atau dibedakan dari objek yang lain. Fitur yang diekstraksi selanjutnya dimanfaatkan untuk  parameter  input  pada  tahap  klasifikasi  [13].  Ekstraksi  ciri  memiliki  tujuan  untuk  melakukan  reduksi  data sebenarnya dengan menggunakan analisa terhadap fitur-fitur tertentu yang menjadi pembeda antara pola-pola yang ada  pada  citra  [14].  Ekstraksi  ciri  citra  melibatkan  pengambilan  informasi  dari  suatu  objek  pada  citra  agar  dapat dikenali atau identifikasi perbedaan antara objek satu dengan yang lain [15]. Ekstraksi ciri orde pertama merupakan sala satu pendekatan mengenali fitur atau ciri dari citra yang populer. Ekstraksi ciri orde pertama yaitu pendekatan yang mendapatkan ciri berdasarkan pada fitur-fitur yang terlihat dari histogram citra [16]. Parameter yang digunakan pada ekstraksi ciri ini diantaranya: mean , skewness , variance , kurtosis , dan entropy . Fitur mean ( μ ) memperlihatkan tingkat dispersi sebuah gambar. Mean ( μ ) dapat dihitung dengan menggunakan persamaan (1).
 = = N n n n f p f 0 ) ( 
(1)
Fitur varians ( σ 2 ) adalah rata-rata perbedaan dalam nilai histogram. Varians ( σ 2 ) dapat dihitung dengan persamaan (2).
 = = N n n n f p f 0 2 2 ) ( ) - (   (2)
Sedangkan skewness ( α 3 ) memperlihatkan ukuran kemiringan relatif kurva histogram sebuah gambar. Skewness ( α 3 ) dapat dihitung dengan persamaan (3).
 = = N n n n f p f 0 3 3 3 ) ( ) - ( 1   
(3)
Fitur kurtosis ( α 4 ) menunjukkan ketajaman relatif dari kurva histogram suatu gambar. Kurtosis ( α 4 ) dapat dihitung dengan persamaan (4).
3 ) ( ) - ( 1 0 4 4 4 − =  = N n n n f p f    (4)
Fitur entropy (H) Menunjukkan ukuran ketidakteraturan bentuk gambar. Entropy (H) dapat dihitung dengan persamaan (5).
 = − = N n n n f p f H 0 2 ) ( log ) - (  (5)

## 2.1.4 Image Classification with Multiclass SVM
Support  Vector  Machine (SVM)  adalah  satu  diantara  beberapa  algoritma  pengolahan  citra  digital  yang  dapat diimplementasikan  dalam  permasalahan  klasifikasi.  SVM  merupakan  algoritma  klasifikasi  yang  melakukan pembelajaran yang menggunakan ruang berdimensi dengan fungsi-fungsi linier kedalam dua kelas [6]. Perkembangan algoritma  SVM  secara  terus  menerus  mengalami  peningkatan,  sehingga  SVM  dapat  mengklasifikasikan  beberapa kelas  dengan  memanfaatkan  pendekatan one  against  one dan one  against  rest yang  dapat  melakukan  klasifikasi multiclass atau yang dikenal dengan Multiclass SVM. Multiclass SVM merupakan strategi yang digunakan dalam membedakan pembuktian dan karakterisasi suatu gambar dengan ide dasar yang menggunakan hyperplane yang dapat memisahkan  informasi  menjadi  dua  kelas  dengan  meningkatkan  keunggulan  antara  kedua  kelas  tersebut  [17]. Hyperplane yang  optimal  pada  tiap-tiap  kelas  dapat  diperoleh  melalui  perkiraan  tepi hyperplane dan  melacak koordinat  terbesarnya.  Untuk  menyiapkan  informasi  dari  kelas  ke-i  dan  ke-j  dilakukan  dengan  menggunakan persamaan (6).
 + T ij t ij T ij ij ij ij C w w b w   ) ( 2 1 , , (6)

## 2.1.5 Evaluation
Tahap evaluasi merupakan tahap dimana akan dilakukan pengukuran terhadap kinerja dari  model yang dibangun [18]. Tahap ini merupakan tahap dimana dilakukan pengujian terhadap akurasi algoritma yang dikembangkan. Uji akurasi digunakan  agar  dapat  diketahui  kedekatan  hasil  pengujian  atau  rata-rata  hasil  pengujian  dengan  nilai  sebenarnya. Untuk menguji akurasi menggunakan persamaan (7).
% 100  = CP TP
Accuracy (7)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 178 − 183 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1624

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Terdapat 5 (lima) tanaman jamur yang digunakan dalam penelitian ini, diantaranya: jamur tiram ( pleurotus ostreatus ), jamur kuping ( auricularia sp. ), jamur shiitake ( lentinula edodes ), jamur shimeji ( hypsizygus tessellatus ) dan jamur kancing ( agaricus bisporus ). Proses pengumpulan dataset dengan mengambil citra tanaman jamur tersebut di internet. Data latih yang digunakan adalah 20 untuk 6 jenis herba, sehingga total citra latih adalah 120 citra. Data latih yang digunakan adalah 30 citra untuk 5 jenis tanaman jamur layak konsumsi, sehingga total citra latih adalah 150 citra. Untuk citra uji yang digunakan pada masing-masing jenis tanaman jamur layak konsumsi sebanyak 20 citra, maka total citra uji adalah 100 citra.
Klasifikasi jenis tanaman jamur laayak konsumsi berdasarkan citranya menggunakan ekstraksi ciri orde satu dan  algoritma Multiclass SVM  diimplementasikan  menggunakan  aplikasi  Matlab.  Untuk  mengidentifikasi  citra, langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah  mengubah  citra  RGB  menjadi  citra grayscale .  Hal  ini  dilakukan  untuk memudahkan dalam mengekstraksi ciri dari objek pada citra. Transformasi citra ke grayscale membantu dalam proses ekstraksi,  karena  informasi  dalam  gambar grayscale tidak  lebih  kompleks  daripada  gambar  berwarna.  Gambar  2 berikut ini merupakan hasil transformasi dari citra RGB yang telah diubah menjadi grayscale .
Gambar 2. Transformasi Dari Citra RGB ke Citra Grayscale
Setelah gambar RGB diubah menjadi grayscale , selanjutnya dilakukan ekstraksi ciri, di mana tahapan ini akan mengenali karakteristik dari citra yang akan diidentifikasi. Ekstraksi elemen yang digunakan adalah ekstraksi sorotan permintaan pertama. Ekstraksi ciri orde pertama merupakan metode ekstraksi ciri berdasarkan karakteristik histogram dari  citra.  Parameter  karakteristik  orde  pertama  yang  digunakan  adalah mean , skewness , variance , kurtosis ,  dan entropy . Output dari  perhitungan mean , skewness , variance , kurtosis ,  dan entropy akan  ditampilkan  pada  tabel properties GUI Matlab. Gambar 3 di bawah ini adalah contoh hasil ekstraksi ciri menggunakan ekstraksi ciri orde pertama pada GUI Matlab yang dibangun.
Gambar 3. Hasil Ekstraksi Ciri Menggunakan Ekstraksi Ciri Orde Pertama
Setelah proses ekstraksi ciri, langkah selanjutnya adalah klasifikasi citra menggunakan algoritma Multiclass SVM.  Algoritma Multiclass SVM  menggunakan  fungsi  linear  atau hyperplane yang  dapat  memisahkan  data  latih menjadi  dua  kelas  dengan  memaksimalkan  jarak  antar  kelas. Hyperplane pemisah  terbaik  antara  dua  kelas  dapat ditemukan dengan mengukur jarak hyperplane dan menemukan titik maksimumnya. Bentuk dasar pemisahan SVM berusaha untuk mendapatkan garis yang optimal dalam memisahkan kumpulan data dua kelas titik ruang dua dimensi. Generalisasi  yang  dilakukan  bertujuan  untuk  mencari  hyperplane  maksimum  dalam  memisahkan  titik-titik  data menjadi kelas-kelas potensial ke dalam ruang n-dimensi. Gambar 5 di bawah ini adalah hasil implementasi algoritma Multiclass SVM pada aplikasi GUI Matlab.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 178 − 183 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1624
Gambar 4. Tampilan GUI Aplikasi Yang Dibangun Menggunakan Matlab
Setelah  aplikasi  GUI  dibangun,  selanjutnya  dilakukan  pengujian  terhadap  akurasi  dari  model  yang dikebangkan.  Sistem  akan  diuji  akurasinya  menggunakan  persamaan  (7)  yang  telah  dibahas  sebelumnya.  Data  uji yang digunakan adalah 100 data uji, masing-masing jenis jamur diuji dengan 20 citra dari 5 kelas atau jenis tanaman jamur layak konsumsi. Semua citra uji akan dicocokkan dengan hasil klasifikasi oleh sistem. Tabel 1 di bawah ini merupakan hasil pengujian dari hasil klasifikasi 5 kelas atau jenis tanaman jamur layak konsumsi yang digunakan.
Tabel 1. Hasil Uji Akurasi Jenis Tanaman Jamur Layak Konsumsi Jumlah Benar Jumlah Data Uji Accuracy (%) Jamur Tiram ( Pleurotus Ostreatus ) 16 20 80 Jamur Kuping ( Auricularia Sp. ) 18 20 90 Jamur Shiitake ( Lentinula Edodes ) 15 20 75 Jamur Shimeji ( Hypsizygus Tessellatus ) 17 20 85 Jamur Kancing ( Agaricus Bisporus ) 17 20 85 83 100 83
Gambar 6. Grafik Persentase Uji Akurasi
Berdasarkan Tabel 1 diatas, bahwa bahwa rata-rata hasil uji akurasi yang diperoleh adalah 83%. Selanjutnya hasil akurasi tersebut dikonversi menggunakan kriteria akurasi klasifikasi yang berpedoman pada kriteria berikut ini: Baik, yaitu menghasilkan nilai 76% s.d 100%; Cukup, 56% s.d 5%; Kurang Baik, 40% s.d 55%, dan Kurang Baik, hasil < 40% [19]. Maka akurasi yang dihasilkan pada model yang dikembangkan masuk pada kategori baik. Akan tetapi  nilai  rata-rata  kesalahan  klasifikasi  mencapai  17%.  Hal  ini  disebabkan  oleh  beberapa  faktor  dianataranya ekstraksi ciri orde pertama melakukan ekstraksi ciri berdasarkan karakteristik histogram dari citra. Histogram citra memperhatikan distribusi frekuensi nilai intensitas piksel pada suatu citra. Maka akurasinya akan tinggi jika gambar yang  diekstraksi  menampilkan  satu  gambar  dengan  gambar  yang  jelas.  Jika  citra  jamur  yang  diekstraksi  memiliki background atau latar belakang dan menampilkan citra yang tidak jelas, maka akan sulit untuk dikenali. Dataset yang digunakan didapatkan dari internet, sehingga citra yang didapatkan perlu diolah lagi melalui cropping ataupun editing agar mendapatkan objek yang jelas. Disamping itu, citra dari internet sudut pandang pengambilan gambar berbeda- beda  sehingga  ekstraksi  ciri  yang  dilakukan  tidak  maksimal.  Maka  perlu  dilakukan  pengambilan  dataset  secara mandiri  agar dataset  yang  didapatkan  menunjukkan  citra yang  sebenarnya.  Selain  itu,  data  latih  dan  data  uji  yang digunakan masih terlalu sedikit, sehingga sangat berpengaruh pada hasil akurasi. Tidak hanya itu, terdapat beberapa
80,00 90,00 75,00
85,00 85,00
Jamur Tiram (Pleurotus Ostreatus) Jamur Kuping (Auricularia Sp.) Jamur Shiitake (Lentinula Edodes) Jamur Shimeji (Hypsizygus Tessellatus) Jamur Kancing (Agaricus Bisporus)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 178 − 183 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1624
jamur  yang  memiliki  bentuk  yang  seupa  atau  mirip.  Sehingga  dibutuhkan  ekstraksi  ciri  berdasarkan  bentuk  atau tekstur. Selain itu dibutuhkan algoritma pembelajaran mendalam ( deep learning) untuk mendapatkan klasifikasi yang lebih baik

## 4. KESIMPULAN
Peneitian  ini  melakukan  klasifikasi  jenis  jamur  layak  konsumsi  menggunakan  algoritma Multiclass SVM  dengan akstraksi  ciri  orde  pertama.  Ekstraksi  ciri  orde  pertama  melakukan  ekstraksi  ciri  berdasarkan  pada karakteristik histogram citra. Hasil ekstraksi ciri digunakan sebagai input klasifikasi pada Multiclass SVM. Multiclass SVM dapat memetakan titik data ke ruang berdimensi untuk mendapatkan pemisahan linier hyperplane antara masing- masing kelas. Metode yang dikembangkan diimplementasikan pada Matlab, agar menghasilkan sistem dalam bentuk GUI sehingga dapat digunakan oleh pengguna umum dengan mudah. Berdasarkan hasil pengujian akurasi rata-rata akurasi sebesar 83%. Hal ini menunjuukan bahwa model yang dikembangkan dapat melakukan kliasifikasi dengan baik. Agar penelitian kedepan dapat menjadi lebih baik, maka ada beberapa hal yang perlu adanya perbaikan. Berikut saran  untuk  penelitian  kedepan,  diantaranya  meningkatkan  jumlah  data  latih  dan  data  uji  dan  membuat  dataset berdasarkan  citra  diambil  secara  mandiri  dengan  tingkat  cahaya  yang  beragam;  menggunakan  ekstraksi  ciri berdasarkan bentuk dan tekstur; menggunakan algoritma deep learning untuk mendapatkan hasil klasifikasi yang lebih baik.

## REFERENCES
[1] A.  Zubair  and  A.  R.  Muslikh,  “Identifikasi  Jamur  Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor  Dengan  Ekstraksi  Ciri Morfologi,” in Seminar Nasional Sistem Informasi , 2017, no. September, pp. 965–972.
[2] R. Hanseliani, “Klasifikasi Berbagai Jenis Jamur Layak Konsumsi dengan Metode Backpropagation,” MEANS (Media Inf. Anal. dan Sist. , vol. 4, no. 2, pp. 200–209, 2019.
[3] S. Ratna, “Pengolahan Citra Digital dan Histogram Dengan Phyton dan Text Editor Phycharm,” Technologia , vol. 11, no. 3, pp. 181–186, 2020.
[4] R. I. Borman, B. Priopradono, and A. R. Syah, “Klasifikasi Objek Kode Tangan pada Pengenalan Isyarat Alphabet Bahasa Isyarat Indonesia (Bisindo),” in Seminar Nasional Informatika dan Aplikasinya (SNIA) , 2017, no. September, pp. 1–4.
[5] P. Prasetyawan, I. Ahmad, R. I. Borman, A. Ardiansyah, Y. A. Pahlevi, and D. E. Kurniawan, “Classification of the Period Undergraduate Study Using Back-propagation Neural Network,” in Proceedings of the 2018 International Conference on Applied Engineering, ICAE 2018 , 2018.
[6] D. Alita, Y. Fernando, and H. Sulistiani, “Implementasi Algoritma Multiclass SVM Pada Opini Publik Berbahasa Indonesia di Twitter,” J. Teknokompak , vol. 14, no. 2, p. 86, 2020.
[7] K. Meenakshi, K. Swaraja, U. K. Ch, and P. Kora, “Grading of Quality in Tomatoes Using Multi-class SVM,” in International Conference on Computing Methodologies and Communication (ICCMC 2019) , 2019, pp. 104–107.
[8] R. A. Safitri, S. Nurdiani, D. Riana, and S. Hadianti, “Klasifikasi Jenis Buah Apel Menggunakan Metode Orde 1 dengan Algoritma Multi Support-Vector Machines,” Paradig. J. Inform. dan Komput. , vol. XXI, no. 2, pp. 167–172, 2019.
[9] N. Neneng, K. Adi, and R. R. Isnanto, “Support Vector Machine Untuk Klasifikasi Citra Jenis Daging Berdasarkan Tekstur Menggunakan Ekstraksi Ciri Gray Level Co-Occurrence Matrices ( GLCM ),” J. Sist. Inf. Bisnis , vol. 1, pp. 1–10, 2016.
[10]  T. R. Pahlevi, R. Buaton, and Nurhayati, “Identifikasi Jenis Bunga Menggunakan Ekstraksi Ciri Orde Satu dan Algoritma Multi Support-Vector,” J. Inform. Kaputama , vol. 5, no. 1, pp. 116–128, 2021.
[11]  R. I. Borman, R. Napianto, N. Nugroho, D. Pasha, Y. Rahmanto, and Y. E. P. Yudoutomo, “Implementation of PCA and KNN Algorithms in the Classification of Indonesian Medicinal Plants,” in ICOMITEE 2021 , 2021, pp. 46–50.
[12]  R. I. Borman, F. Rossi, Y. Jusman, A. A. A. Rahni, S. D. Putra, and A. Herdiansah, “Identification of Herbal Leaf Types Based on Their Image Using First Order Feature Extraction and Multiclass SVM Algorithm,” in 1st International Conference on Electronic and Electrical Engineering and Intelligent System (ICE3IS) Identification , 2021, pp. 12–17.
[13]  R. I. Borman, Y. Fernando, and Y. E. P. Yudoutomo, “Identification of Vehicle Types Using Learning Vector Quantization Algorithm with Morphological Features,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 158, pp. 339–345, 2022.
[14]  K.  Saputra  S  and  M.  I.  Perangin-Angin,  “Klasifikasi  Tanaman  Obat  Berdasarkan  Ekstraksi  Fitur  Morfologi  Daun Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan,” J. Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 169–174, 2018.
[15]  A. Herdiansah, R. I. Borman, D. Nurnaningsih, A. A. J. Sinlae, and R. R. Al Hakim, “Klasifikasi Citra Daun Herbal Dengan Menggunakan Backpropagation Neural Networks Berdasarkan Ekstraksi Ciri Bentuk,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 2, pp. 388–395, 2022.
[16]  F.  Liantoni  and  A.  A.  Santoso,  “Penerapan  Ekstraksi  Ciri  Statistik  Orde  Pertama  Dengan  Ekualisasi  Histogram  Pada Klasifikasi Telur Omega-3,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 9, no. 2, pp. 953–958, 2018.
[17]  M. A. Wani, H. F. Bhat, and T. R. Jan, “Position Specific Scoring Matrix and Synergistic Multiclass SVM for Identification of Genes,” in 17th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications Position , 2018, pp. 1192–1196.
[18]  H. Mayatopani, R. I. Borman, W. T. Atmojo, and A. Arisantoso, “Classification of Vehicle Types Using Backpropagation Neural Networks with Metric and Ecentricity Parameters,” J. Ris. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 65–70, 2021.
[19]  R. I. Borman, R. Napianto, P. Nurlandari, and Z. Abidin, “Implementasi Certainty Factor Dalam Mengatasi Ketidakpastian Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kuda Laut,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. VII, no. 1, pp. 1–8, 2020.