## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 469~474 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Pengaruh Bilateral Filter Pada Algoritma Support Vector Machine Untuk Klasifikasi Produk Sayuran
Umniy Salamah
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana umniy.salamah@mercubuana.ac.id
Article Info ABSTRAK Article history: Received, 2023-11-22 Revised, 2023-11-23 Accepted, 2023-11-29 Industri  pertanian  sekarang  menerapkan  metode  klasifikasi  berbasis kecerdasan  buatan  untuk  analisis  produk  sayuran.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  melakukan  klasifikasi  produk  sayuran  sebagai  bagian  dari  riset klasifikasi objek yang bertugas yang secara inheren lebih kompleks daripada subset  klasifikasi  objek  lainnya.  Dalam  riset  ini,  model  klasifikasi  akan menggunakan  metode  image  preprocessing  pada  algoritma  support  vector machine  (SVM).  Dataset  penelitian  ini  berjumlah  21,000  data  dengan pembagian data pelatihan (15,000 data), data pengujian (3,000 data) dan data validasi (3,000 data). Dalam penelitian ini, eksperimen dari hasil implementasi metode bilateral  filter dan support  vector  machine (SVM)  mendapatkan akurasi  tertinggi  yaitu  70,59%.  Eksperimen ini menggunakan  bilateral  filter dengan parameter  15,  75,  dan  75.  Eksperimen  lainnya mendapatkan  akurasi 34,21% (histogram equalization) dan 65,68% (colour space conversion).
Kata Kunci:
colour space conversion histogram equalization bilateral filter support vector machine

## ABSTRACT
Keywords:
colour space conversion histogram equalization bilateral filter support vector machine The  agricultural  industry  is  now  applying  artificial  intelligence-based classification methods for the analysis of vegetable products. This study aims to classify vegetable products as part of the research of the classification of objects in charge that are inherently more complex than other subsets of object classification.  In  this  research,  the  classification  model  will  use  the  image preprocessing  method  on the  support vector  machine (SVM)  algorithm.  The dataset of this study amounted to 21,000 data with the division of training data (15,000 data), testing data (3,000 data) and validation data (3,000 data). In this study, experiments from the implementation of bilateral filter and support vector machine (SVM) methods obtained the highest accuracy of 70.59%. This experiment  uses  bilateral  filters  with  parameters  15,  75,  and  75.  Other experiments  obtained  accuracy  of  34.21%  (histogram  equalization)  and 65.68% (colour space conversion).
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Penulis Korespondensi:
Umniy Salamah Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana Email: umniy.salamah@mercubuana.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Industri  pertanian  sekarang  menerapkan  metode  klasifikasi  mekanis  dan  sering  bergantung  pada kecerdasan buatan untuk analisis produk sayuran. Kecerdasan buatan yang diterapkan pada analisis citra produk sayuran bekerja dengan cara melakukan analisis matematis data visual dalam hal gambar dari  semua  jenis  produk  sayuran.  Data  visual  produk  sayuran  berkembang  dari  gambar  biner  ke hiperspektral.  Kemajuan  dalam  teknik  pencitraan  telah  menghasilkan  kecerdasaan  yang  lebih canggih yang mengarah pada penggunaannya sebagai standar implementasi dari aplikasi pada bidang pangan dan pertanian [1]–[7].
Penggunaan teknologi klasifikasi dan identifikasi citra dapat mewujudkan pemetikan dan penilaian sayuran  secara  otomatis,  yang  memiliki  nilai  aplikasi  yang  relatif  luas.  Saat  ini,  riset  tentang

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 469~474 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
klasifikasi sayuran telah mengalamai banyak kemajuan. Pembelajaran mesin telah diusulkan dalam beberapa  tahun  terakhir  dan  telah  dibuat  dalam  pengenalan  gambar,  visi  komputer,  dan  bidang lainnya.  Dengan  adanya  pembelajaran  mesin,  fitur  data  yang  diekstraksi  dapat  lebih mengkarakterisasi  informasi  yang  ada  pada  citra  produk  sayuran  dan  dapat  secara  otomatis mempelajari fitur representative [8]–[11].
Penelitian  mengenai  klasifikasi  produk  sayuran  telah  dilakukan  oleh  beberapa  peneliti.  Penelitian yang dilakukan terhadap klasifikasi sayuran otomatis tersedia telah dilakukan oleh [12]–[14], namun tidak  ada  contoh  klasifikasi  yang  mempertimbangkan  permasalahan  pencahayaan  dari  sistem tersebut yang. Semua penelitian sebelumnya memiliki ide inti untuk menggunakan satu atau lebih jenis  teknik  pembelajaran  mesin  untuk  mengidentifikasi  fitur  yang  terkait  dengan  item  yang dihasilkan  misalnya,  bentuk,  warna,  tekstur  dan  ukuran  untuk  melakukan  klasifikasi.  Identifikasi sayuran  memiliki  sejumlah  besar  tantangan  yang  terkait  dengannya  karena  bentuk,  ukuran,  dan warna yang bervariasi secara tidak teratur. Banyak penelitian telah dilakukan untuk mengidentifikasi metode untuk mengatasi tantangan ini [15]–[19].
Pendekatan pembelajaran mesin berbasis empiris dan neural network (NN) telah dipelajari dan terus ditingkatkan untuk tugas ini [13], [14]. Banyak faktor telah diidentifikasi dalam kasus sistem dunia nyata  yang  memaksakan  kendala  untuk  mencapai  kinerja  tinggi  dalam  hal  waktu  dan  akurasi. Lingkungan  latar  belakang  variabel,  inkonsistensi  iluminasi,  refleksi  spekular,  dan  inkonsistensi pengenalan adalah kendala utama [12].
Berdasarkan latar belakang diatas, tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui hasil kinerja akurasi hasil penggabungan image preprocessing pada algoritma support vector machine untuk melakukan klasifikasi produk sayuran. Penggunaan image preprocessing mengatasi dua masalah berbeda pada klasifikasi  produk  sayuran:  pertama,  memperoleh  respons  konstan  dari  kamera  digital  dengan menentukan pengaturan optimal dan kedua, menentukan hubungan antara data warna RGB pada citra produk sayuran [20].

## 2. METODE PENELITIAN
Pengumpulan dataset dilakuakn denan melibat para ahli produk sayuran dengan memberi label. Label dataset  citra  produk  sayuran  yang  diberikan  digunakan  sebagai ground  truth ,  yang  kemudian digunakan  untuk  mengekstrak  deskriptor  warna  yang  telah  ditentukan  dari  dataset  citra  produk sayuran.  Kemudian,  pembelajaran  mesin  dengan  pengklasifikasi  SVM  digunakan  untuk mengelompokkan data produk sayuran. Tahapan lengkap dari riset ini dapat dilihat pada Gambar 1 .

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 469~474 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Penggunaan metode image preprocessing mengatasi dua masalah berbeda pada klasifikasi produk sayuran: pertama, memperoleh respons konstan dari kamera digital dengan menentukan pengaturan optimal  dan  kedua,  menentukan  hubungan  antara  data  warna  RGB  pada  citra  produk  sayuran. Dataset berjumlah 21,000 data dengan pembagian data pelatihan (15,000 data), data pengujian (3,000 data) dan data validasi (3,000 data). Adapun contoh citra sayuran yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 2 .
Gambar 2 Contoh Data Citra Kelas “Bean”

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini,  eksperimen  pertama  dilakukan  dengan  mengimplementasikan  metode histogram equalization (HE) dan support vector machine (SVM). Dalam pemrosesan gambar, sering muncul kebutuhan untuk meningkatkan kontras citra. Dalam kasus seperti itu, teknik yang diperlukan adalah  metode histogram  equalization (HE).    Metode  ini  mendistribusikan  histogram  citra  secara seragam ke seluruh sumbu intensitas dengan memilih fungsi transformasi intensitas yang tepat. Hasil eksperimen  dari  mengimplementasikan  metode histogram  equalization (HE)  dan support  vector machine (SVM) dapat dilihat pada Gambar 3 .
Gambar 3 Confusion Matrix Histogram Equalization (HE) dan Support Vector Machine (SVM)
Eksperimen  kedua  dilakukan  dengan  mengimplementasikan  metode  bilateral  filter  dan support vector machine (SVM). Metode bilateral filter adalah filter smoothing non-linear, edge-preserving, dan noise-reducing untuk sebuha citra. Metode ini berjalan dengan menggantikan intensitas setiap piksel  dengan  rata-rata  tertimbang  nilai  intensitas  dari  piksel  terdekat.  Bobot  ini  dihitung menggunakan distribusi Gaussian. Yang terpenting, bobot tidak hanya bergantung pada jarak piksel Euclidean, tetapi juga pada perbedaan radiometrik (misalnya, perbedaan jangkauan, seperti intensitas warna, jarak kedalaman, dll.).  Hasil eksperimen dari mengimplementasikan metode bilateral filter dan support vector machine (SVM) dapat dilihat pada Gambar 4 .

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 469~474 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Gambar 4 Confusion Matrix Bilateral Filter dan Support Vector Machine (SVM)
Dalam  penelitian  ini,  eksperimen  ketiga  dilakukan  dengan  mengimplementasikan  metode colour space  conversion dan support  vector  machine (SVM).  Metode  colour  space  conversion  dilakukan dengan k onversi  citra  dikoreksi  dari  ruang  warna  lab  ke  ruang  warna  bgr  menggunakan  fungsi cv2.cvtcolor.  selanjutnya  diimplementasikan contrast  limited  adaptive  histogram  equalization (CLAHE)  dengan  parameter  cliplimit=3.0  dan  parameter  tilegridsize=(8,8).  Hasil  eksperimen  dari mengimplementasikan  colour  space  conversion  dan support  vector  machine (SVM)  dapat  dilihat pada Gambar 5 .
Gambar 5 Confusion Matrix Colour Space Conversion dan Support Vector Machine (SVM)
Dalam penelitian ini, eksperimen pertama dilakukan dengan mengimplementasikan metode bilateral filter dan support vector machine (SVM) mendapatkan akurasi tertinggi yaitu, 70,59%. Eksperimen ini  menggunakan  bilateral  Filter  dengan  parameter  15,  75,  dan  75.  Hasil  evaluasi  kinerja  dari implementasi bilateral filter dan support vector machine (SVM) dapat dilihat pada Gambar 6 .

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 469~474 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Gambar 6 Kinerja Bilateral Filter dan Support Vector Machine (SVM)
Dalam penelitian ini, eksperimen pertama dilakukan dengan mengimplementasikan metode  colour space  conversion  dan support  vector  machine (SVM).  Eksperimen  kedua  dilakukan  dengan mengimplementasikan metode bilateral filter dan support vector machine (SVM). eksperimen ketiga dilakukan  dengan  mengimplementasikan  metode  colour  space  conversion  dan support  vector machine (SVM). Hasil evaluasi akurasi dari semua eksperimen dapat dilihat pada Tabel 1 .

## Tabel 1 Evaluasi Semua Eksperimen
Image Preprocessing Klasifier Akurasi Histogram Equalization SVM 34,21% Bilateral Filter SVM 70,59% Colour Space Conversion SVM 65,68%

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  klasifikasi  produk  sayuran  sebagai  bagian  dari  riset klasifikasi objek yang bertugas yang secara inheren lebih kompleks daripada subset klasifikasi objek lainnya.  Dalam  riset  ini,  model  klasifikasi  akan  menggunakan  metode image  preprocessing pada algoritma support  vector  machine (SVM).  Dataset  penelitian  ini  berjumlah  21,000  data  dengan pembagian data pelatihan (15,000 data), data pengujian (3,000 data) dan data validasi (3,000 data). Dalam penelitian ini, eksperimen dari hasil implementasi  metode bilateral filter dan support vector machine (SVM) mendapatkan akurasi tertinggi yaitu 70,59%. Eksperimen ini menggunakan bilateral filter dengan parameter 15, 75, dan 75. Eksperimen lainnya mendapatkan akurasi 34,21% ( histogram equalization ) dan 65,68% ( colour space conversion ).

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada kepada semua pihak di Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana yang telah membantu dalam menyelesaikan penelitian ini.

## REFERENSI
[1] S. Shakya, “Analysis of artificial intelligence based image classification techniques,” J. Innov. Image Process. , vol. 2, no. 01, pp. 44–54, 2020.
[2] A. Bhargava and A. Bansal, “Fruits and vegetables quality evaluation using computer vision: A review,” J. King Saud Univ. Inf. Sci. , vol. 33, no. 3, pp. 243–257, 2021.
[3] S. K. Behera, A. K. Rath, A. Mahapatra, and P. K. Sethy, “Identification, classification & grading of fruits using machine learning & computer intelligence: a review,” J. Ambient Intell. Humaniz. Comput. , pp. 1–11, 2020.

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 469~474 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
[4] S. Rahayu, S. Sandiwarno, E. D. Putra, M. Utami, and H. Setiawan, “Model Sequential Resnet50 Untuk Pengenalan Tulisan Tangan Aksara Arab,” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 6, no. 2, pp. 234–241, 2023.
[5] U. Salamah, A. Ratnasari, and S. Rahayu, “Automated Fruit Classification Menggunakan Model VGG16 dan MobileNetV2,” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 5, no. 3, pp. 176–181, 2022.
[6] H. Noprisson, E. Ermatita, A. Abdiansah, V. Ayumi, M. Purba, and H. Setiawan, “Fine-Tuning Transfer Learning Model in Woven Fabric Pattern Classification,” Int. J. Innov. Comput. Inf. Control , vol. 18, no. 06, p. 1885, 2022.
[7] V. Ayumi and I. Nurhaida, “Klasifikasi Chest X-Ray Images Berdasarkan Kriteria Gejala Covid-19 Menggunakan Convolutional Neural Network,” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 4, no. 2, pp. 147–153, 2021.
[8] G. Xue, S. Liu, and Y. Ma, “A hybrid deep learning-based fruit classification using attention model and convolution autoencoder,” Complex Intell. Syst. , pp. 1–11, 2020.
[9] A. A. Elsharif, I. M. Dheir, A. S. A. Mettleq, and S. S. Abu-Naser, “Potato Classification Using Deep Learning,” Int. J. Acad. Pedagog. Res. , vol. 3, no. 12, 2020.
[10] Y. Tong, J. Liu, and S. Liu, “China is implementing ‘Garbage Classification’ action,” Environ. Pollut. , vol. 259, p. 113707, 2020.
[11] N. Andi, I. Ilham, D. J. Yudha, and F. Jefry, “Analysis of user satisfaction level on cashcloud. Id system with system usability scale method and Spearman’s rank correlation,” Int. J. Open Inf. Technol. , vol. 11, no. 9, pp. 92–99, 2023.
[12] R. M. Bolle, J. H. Connell, N. Haas, R. Mohan, and G. Taubin, “Veggievision: A produce recognition system,” in Proceedings Third IEEE Workshop on Applications of Computer Vision. WACV’96 , 1996, pp. 244–251.
[13] Y. Zhang, S. Wang, G. Ji, and P. Phillips, “Fruit classification using computer vision and feedforward neural network,” J. Food Eng. , vol. 143, pp. 167–177, 2014.
[14] Y. Sakai, T. Oda, M. Ikeda, and L. Barolli, “A vegetable category recognition system using deep neural network,” in 2016 10th International Conference on Innovative Mobile and Internet Services in Ubiquitous Computing (IMIS) , 2016, pp. 189–192.
[15] B. Zhang, B. Gu, G. Tian, J. Zhou, J. Huang, and Y. Xiong, “Challenges and solutions of optical- based nondestructive quality inspection for robotic fruit and vegetable grading systems: A technical review,” Trends food Sci. Technol. , vol. 81, pp. 213–231, 2018.
[16] K. Hameed, D. Chai, and A. Rassau, “A comprehensive review of fruit and vegetable classification techniques,” Image Vis. Comput. , vol. 80, pp. 24–44, 2018.
[17] A. M. Abdu, M. M. Mokji, and U. U. Sheikh, “Automatic vegetable disease identification approach using individual lesion features,” Comput. Electron. Agric. , vol. 176, p. 105660, 2020.
[18] V. S. Jadhav, “Development and advancement in image processing technique for detection of various diseases in Fruit & Vegetable Plants: A review,” Int. J. Comput. Sci. Mob. Comput. , vol. 10, no. 2, pp. 31–38, 2021.
[19] A. Sinha and R. S. Shekhawat, “Review of image processing approaches for detecting plant diseases,” IET Image Process. , vol. 14, no. 8, pp. 1427–1439, 2020.
[20] M. Ju, C. Ding, Y. J. Guo, and D. Zhang, “IDGCP: Image dehazing based on gamma correction prior,” IEEE Trans. Image Process. , vol. 29, pp. 3104–3118, 2019.