Received 15 th May 2023, revision 27 th May 2023, accepted 19 th Jun 2023, published 30 th Jun 2023
58 | Doi : 10.46510/jami.v4i1.137 | ISSN 2722-4406 (p)/2722-4414(e) | https://journal.akb.ac.id/

## Klasifikasi Kualitas Citra Cabai dengan Menggunakan Algoritma Gradien Boosting
Umi Mahdiyah 1 , Lilia Sinta Wahyuniar 2 , Siti Rochana 3
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika,
Fakultas Teknik, Universitas Nusantara PGRI Kediri, e-mail : umimahdiyah@gmail.com Penulis Korespondensi. Umi Mahdiyah, Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Nusantara PGRI Kediri ,
e-mail : umimahdiyah@gmail.com
A B S T R A K Objektif.      Kementerian  Pertanian  Indonesia  memiliki  tujuan  untuk  meningkatkan  penggunaan teknologi oleh petani dengan target 65-80% pada tahun 2020 dan 80-95% pada tahun 2024. Hal ini diharapkan  dapat  meningkatkan  efisiensi  dan  ekonomi  dalam  sektor  pertanian  yang  merupakan sektor  penting  dalam  perekonomian  Indonesia.  Salah  satu  upaya  untuk  mencapai  hal  tersebut adalah dengan melakukan klasifikasi kualitas cabai berbasis citra.
Material  and  Metode.    Dalam  penelitian  ini  algoritma  Gradien  Boosting  digunakan  untuk melakukan klasifikasi citra cabai. Untuk simulasinya menggunakan aplikasi python.
Hasil.  Rata-rata performa dari Gradient Boosting cukup baik untuk klasifikasi kualitas cabai berbasis citra. Akan tetapi pada kasus kelas “dried“ selalu ada perbedaan dibandingkan kelas lain, karena banyak datanya jauh lebih besar dibandingkan yang lain, serta vasriasi data citranya lebih banyak. Kesimpulan.   Performa dari  Gradien boosting cukup  baik untuk klasifikasi  kualitas cabai  dengan nilai precision, recall, F-Score dan akurasinya adalah sekitar 69,7%, 69,1% 69,7%, dan ±76% . . Kata kunci : klasifikasi, kualitas cabai, gradien boosting
A B S T R A C T Objective   he Indonesian Ministry of Agriculture aims to increase the use of technology by farmers with a target of 65-80% in 2020 and 80-95% in 2024. This is expected to improve efficiency and the economy in the agricultural sector, which is an important sector in the Indonesian economy. One effort to achieve this is by conducting image-based chili quality classification..
Materials and Methods. In this research, the Gradient Boosting algorithm is used to classify chili images. Python application is used for simulation.
Results.  The  average  performance  of  Gradient  Boosting  was  good  enough  for  image-based  chili pepper  quality  classification.  However,  in  the  case  of  the  "dried",  there  were  always  differences compared to other classes, as there were significantly more data points, and the image data had more variations.
Conclusion.      The  performance  of  Gradient  Boosting  was  good  enough  for  chili  pepper  quality classification  with a precision, recall, F-score, and accuracy values of approximately  69.7%, 69.1%, 69.7%, and ±76%.
Keywords : Classification, chilli quality, gradien boosting
1. PENDAHULUAN Pertanian  merupakan  sektor  yang  sangat  penting  dalam  perekonomian Indonesia.  Salah  satu  tujuan  Kementan  yang  tercantum  dalam  Renstra  Kementan tahun  2020-2024  adalah  meningkatkan  penggunaan  teknologi  oleh  petani  dengan target  65-80%  pada  tahun  2020  dan  80-95%  pada  tahun  2024 (Keputusan  Menteri Pertanian  Republik  Indonesia  No.  259/Kpts/RC.020/-M/05/2020  Tentang  Rencana  Strategis
Kementerian  Pertanian  Tahun  2020‒2024,  2020) .  Teknologi  untuk  petani  ini  diharapkan dapat meningkatakan nilai efisiensi dan ekonomi dalam dunia pertanian.
Langkah awal dalam mengembangkan teknologi pertanian, salah satunya adalah mengenali  objek  pertanian  yang ada.  Salah  satu  objek  pertanian  di  Indonesia  yang sangat melimpah adalah tanaman cabai, karena cabai termasuk tanaman hortikultura yang  banyak  dibudidayakan  oleh  masyaraka  petani  di  indonesia.  Selain  sebagai penambah cita rasa dalam masakan atau sebagai sayuranyang banyak dibudidayakan oleh  masyaraka  petani  di  indonesia.  Selain  sebagai  penambah  cita  rasa  dalam masakan terutama masakan khas Indonesia.
Untuk  pengenalan  cabai  ini  ada  banyak  metode,  diantaranya  dapat memanfaatkan  machine  learning.  Selama  ini  machine  learning  banyak  sekali dimanfaatkan dalam berbagai bidang dalam pertanian terutama dengan objek cabai, diantaranya adalah pengenalan jenis cabai yang telah dilakukan Ilyas Perlindungan dkk  yaitu  klasifikasi  jenis  cabai(Perlindungan,  2020)  selain  itu  juga  ada  penelitian yang telah dilakukan oleh Tuti Purwaningsih dkk tentang klasifikasi cabe dengan CNN (Purwaningsih, Anjani, dan Utami 2018), pengenalan penyakit pada daun cabai(Naik et al., 2022), dll.
Pada  penelitian  ini  dilakukan  klasifikasi  kualitas  dari  cabai  menggunakan machine  learning.  Alasan  dari  pengambilan  kasus  klasifikasi  kualitas  cabai diantaranya adalah karena Kualitas cabai yang baik cenderung memiliki harga yang lebih tinggi dibandingkan dengan cabai yang kurang berkualitas. Dengan mengetahui kualitas  cabai,  petani  dapat  memperbaiki  teknik  budidaya  dan  teknik  pemanenan yang  sesuai  sehingga  dapat  meningkatkan  efisiensi  produksi  dan  mengurangi kerugian  akibat  produksi  cabai  yang  kurang  berkualitas(Aziz  dkk.  2021).  Kualitas cabai  yang  baik  dapat  meningkatkan  daya  saing  petani  atau  perusahaan  di  pasar global(Saptana, Muslim, dan Susilowati 2018). Cabai yang berkualitas tinggi biasanya memiliki  permintaan  yang  lebih  tinggi  dan  dapat  memperkuat  posisi  pasar  dari produsen  atau  eksportir.  Selain  itu  juga  dalam  bidang  pangan  konsumen mengandalkan  kualitas  cabai  sebagai  salah  satu  faktor  penting  dalam  menentukan keamanan  pangan.  Kualitas  cabai  yang  buruk  dapat  mengandung  bahan  kimia berbahaya atau bakteri yang dapat membahayakan kesehatan manusia. Gradient  boosting  merupakan  algoritma  klasifikasi  machine  learning  yang menggunakan ensamble  dari  decision  tree  untuk  memprediksi  nilai.  Gradient boosting termasuk supervised learning berbasis decision tree yang dapat digunakan untuk klasifikasi. Gradient boosting dimulai dengan menghasilkan pohon klasifikasi awal  dan  terus  menyesuaikan  pohon  baru  melalui  minimalisasi  fungsi kerugian(Kumar dan Reddy 2021).
Gradient Boosting dipilih dalam penelitian ini, karena dalam artikel sebelumnya al- goritma ini memeiliki performa yang cukup baik, diantaranya adalah untuk Prediksi Risiko  Diabetes  Menggunakan  OCT  Image  Attributes  menghasilkan  akurasi 98%(Vidhyasree dan Parameswari 2021), serta penggunaan Gradient Boosting untuk deteksi penyakit jantung memiliki akurasi 97,1%(Kumar dan Reddy 2021), sehingga dengan  menggunakan  metode  ini  diharapkan  mendapat  performa  yang  baik  pula. Pada penelitian ini objek cabai tidak hanya pengenalan citra cabai tunggal saja, akan tetapi ada dataset kumpulan cabai.

## 2. MATERIAL DAN METODE
Alur dari penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.1 Pengambilan Data
Pada proses ini adalah proses pengambilan data. Data pada penelitian kali ini merupakan public data yang diambil dari public dataset yang dibuat oleh Yogesh  Suryawanshi  dkk  pada  tahun  2022 dan  dipublikasikan  dalam  artikel data yang berjudul VegNet: Dataset of vegetable quality images  for machine learning  applications(Suryawanshi,  Patil,  dan  Chumchu  2022).  Data  tersebut dapat  diambil  pada  link https://data.mendeley.com/datasets/73n5hrn8hh , dengan rincian data dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Detail dataset yang digunakan No Jenis Kualitas Cabai Jumlah Citra Citra Cabai Tunggal Citra Kumpulan Cabai 1 Unripe (Mentah) 189 2 Ripe(matang) 183
3 Old(Tua) 200
4 Dried(Kering) 593 Pengambilan data Penyiapan data Preprocessing
Ekstraksi Fitur Klasifikasi Gradient Boosting Evaluasi
No Jenis Kualitas Cabai Jumlah Citra Citra Cabai Tunggal Citra Kumpulan Cabai 5 Damaged(rusak) 121 Total 1286

## 2.2 Penyiapan Data
Pada  tahap  ini  data  dipilah  dan  dianalisis  serta  dipertimbangkan  untuk mengambil berapa ersen data training dan testing. Sehingga karena data yang ada  jumlahnya  tidak  terlalu  banyak  sehingga  untuk  proses  training  testing, data digunakan 90% data training, 10% data testing. Selain itu juga pada tahap ini penyiapan dan pemilihan data kualitas cabai.

## 2.3 Preprocessing
Pada pemrosesan  awal  data  citra  cabai  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini akan  dikonversi  dari  format  data  berwarna  RGB  ( Red,  Green,  Blue)  menjadi keabuan( grayscale).
2.4 Ekstraksi fitur
Ektraksi  ciri  merupakan  tahap  yang  harus  dilakukan  sebelum  melakukan klasifikasi. Proses ini berkaitan dengan kuantitasi karakteristik citra kedalam sekelompok nilai ciri yang sesuai. Ciri citra diektraksi dalam bentuk vektor ciri.
- Sebelum  melakukan  ekstraksi  ciri  citra  cabai,  tahap  awal  yang  dilakukan adalah melakukan normalisasi citra cabai terlebih dahulu. Hal ini dilakukan untuk mengubah format, ukuran, dan dimensi citra cabai agar lebih mudah dalam proses pengambilan ciri.
- Menghitung gradien citra: Gradien citra dihitung dengan mengaplikasikan operator Sobel pada citra pada arah x dan y
- Menghitung magnitudo dan orientasi gradien: Magnitudo gradien dihitung sebagai akar kuadrat dari jumlah kuadrat gradien x dan y. Orientasi gradien dihitung sebagai arctan dari gradien y dibagi dengan gradien x
- Membagi  citra  menjadi  sel:  Citra  kemudian  dibagi  menjadi  sel-sel  kecil dengan ukuran tertentu. Setiap sel menghitung histogram orientasi gradien berdasarkan magnitudo gradien pada setiap piksel di dalam sel. Ukuran sel dan jumlah bin histogram dapat disesuaikan tergantung pada jenis citra dan tujuan ekstraksi ciri.
- Selanjutnya, beberapa sel digabungkan menjadi blok. Untuk setiap blok, nilai setiap  sel  dinormalisasi  dengan  nilai  blok  untuk  mengurangi  pengaruh perbedaan pencahayaan dan kontras. Normalisasi dapat dilakukan dengan metode L1-norm atau L2-norm
- Vektor  ciri  untuk  setiap  blok  digabungkan  menjadi  satu  vektor  fitur  yang mewakili citra.

## 2.5 Klasifikasi Gradient Boosting
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  training  testing  data.  Proposisi  data  yang digunakan untuk testing pada penelitian ini adalah 10%, jadi 90% data untuk training,  10%  untuk  testing.  Selain  itu  dalam  pemilihan  data  training  dan testing menggunakan 5-fold cross validation. Setelah dilakukan pemilihan data training dan testing selanjutnya pemodelan dilakukan menggunakan Gradient Boosting.
Proses iteratif dalam algoritma Gradient Boosting terdiri dari beberapa tahap, yaitu:
1. Inisialisasi: Pada tahap ini, model awal dibuat sebagai model konstan yang merupakan rata-rata atau median dari target variabel.
2. Membuat weak model: Pada tahap ini, weak model dibuat sebagai model yang  dapat  memprediksi  kesalahan  dari  model  sebelumnya. Weak  model berupa pohon keputusan yang dangkal dengan satu atau dua cabang.
3. Menghitung kesalahan residual : Setelah weak model dibuat, kesalahan re- sidual dihitung sebagai selisih antara nilai prediksi dari model sebelumnya dan nilai sebenarnya dari target variabel.
4. Mengatur ulang data pelatihan : Pada tahap ini, data pelatihan diatur ulang dengan menggunakan kesalahan residual sebagai target variabel.
5. Membuat model baru : Pada tahap ini, model baru dibuat dengan mempred- iksi kesalahan residual yang dihasilkan dari model sebelumnya.
6. Menggabungkan  model : Model baru yang dibuat pada tahap sebelumnya digabungkan  dengan  model  sebelumnya  untuk  membentuk  model  yang lebih baik.
7. Iterasi: Tahapan di atas diulang sampai memenuhi kondisi berhenti, seperti jumlah iterasi yang telah ditentukan atau ketika model tidak lagi mengalami peningkatan yang signifikan.

## 2.6 Evaluasi
Dalam  proses  evaluasi  untuk  mengukur  performa  algoritma,  digunakan metode validasi cross-validation dengan menggunakan skema 5-fold. Metode cross-validation  ini  akan  menghasilkan  nilai  persentase  keberhasilan klasifikasi  dan confusion  matrix.  Dalam  uji  cross-validation,  algoritma  akan dievaluasi pada lima set data yang berbeda, dan hasil evaluasi akan dihitung dan  diambil  rata-rata  untuk  menghasilkan  performa  yang  lebih  akurat. Confusion  matrix  akan  menunjukkan  distribusi  hasil  klasifikasi  pada  setiap kelas, sehingga dapat digunakan untuk menganalisis kesalahan klasifikasi yang terjadi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  beberapa  proses  yang  dilakukan  yaitu  pengklasifikasian  kualitas  cabai dengan menggunakan Gradient Boosting, hasilnya dapat dilihat pada tabel 2. Dalam penelitian  ini  ada  2  sekenario  berbeda  yaitu  pada  bagian  resize,  pada  penelitian eksperimen dilakukan dengan 100x100 piksel serta 150x150 piksel.
Tabel 2. Hasil Klasifikasi Kualitas Cabai dengan Algoritma Gradient Boosting
N o Kualitas Cabai  Precisio n Recal l F1- score Akurasi  Waktu Training(detik) Resize 100x100 1 Damaged(rusa k) 0.50 0.36 0.42 75.97%  570,3045539855957 2 Dried(Kering) 0.86 0.87 0.86 3 Old(Tua) 0.86 0.92 0.89 4 Ripe(matang) 0.47 0.56 0.51 5 Unripe (Mentah) 0.82 0.78 0.80 Resize 150x150 1 Damaged(rusa k) 0.50 0.64 0.56 76.74%  1456.5981187820435 2 Dried(Kering) 0.84 0.85 0.85 3 Old(Tua) 0.73 0.85 0.79 4 Ripe(matang) 0.56 0.31 0.40 5 Unripe (Mentah) 0.83 0.83 0.83 Rata-rata 0,697 0,691  0,697 76,35% Dengan confusion matrix untuk resize 100x100  sebagai berikut:
⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎡ 5 4 0 3 2 4 59 2 3 0 0 1 0 0 5 1 12 1 0 0 9 1 0 3 14⎦ ⎥ ⎥ ⎥ ⎤
Sedangkan resize 150x150 sebagai berikut:
⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎡ 9 1 0 2 2 6 58 4 0 0 0 2 1 1 8 1 11 1 0 0 5 1 0 1 15⎦ ⎥ ⎥ ⎥ ⎤
Dari Tabel 2 dan confusion matrix dapat dilihat bahwa pada data dengan kelas “ Damaged“ banyak tidak dikenali karena data kelas “damaged“ ada kemiripan ciri dengan kelas-kelas yang lain ada data cabai yang rusak saat masih muda, kering, atau sudah matang.
Tabel  2.  dapat  digambarkan  dalam  bentuk  diagram  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 2. Dari gambar 2 dapat diketahui nilai precision untuk citra yang dilakukan resize 150x150 hampir selalu lebih tinggi nilai precisionnya dibandingkan citra yang di  resize  100x100 .  Artinya,  dari  semua  data  yang  terklasifikasi  kelas  tersebut nilai kebenarannya rata-rata adalah 69%. Akan tetapi, pada kelas “ Dried“ ada nilai precisionnya lebih rendah, bisa jadi karena memang data pada kelas ini
sangat  banyak  dibandingkan  data  kelas  lain,  serta  variasi  data  juga mempengaruhi,

## Gambar 2. Grafik Nilai Precision
Pada  Gambar  3.  Dapat  dilihat  bahwa  tidak  ada  nilai  recall  yang  selalu  tinggi untuk masing-masing kelas, hanya saja pada kelas “ripe“ nilai recall hampir sama,. Selain itu pada data dengan resize 150x150 nilai recall paling tinggi pada titik data “unripe“, “ripe“, “old“ dan “damaged“.
Gambar 3. Grafik Nilai Recall
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 Unripe (Mentah) Ripe(matang) Old(Tua) Dried(Kering) Damaged(rusak) Nilai Precision 150x150 100x100 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 Unripe (Mentah) Ripe(matang) Old(Tua) Dried(Kering) Damaged(rusak) Nilai Recall 50x50 150x150 100x100
Gambar 4. Grafik Nilai F-Score
Nilai F-Score hampir sejalan dengan recall, pada Gambar 4 terlihat bahwa pada hampir  semua  atribut  citra  dengan  resize  150x150  memiliki  nilai  F-Score  tinggi dibandingkan yang lain, kecuali pada klas “dried“. Penurunan trsebut terjadi karena banyaknya  data  yang  ada  pada  klas  “dried“  serta  dipengaruhi  jumlah  data kelompok dan tunggal.
4. KESIMPULAN Berdasarkan  uraian  sebelumnya,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa,  performa Gradien Boosting cukup bagus untuk klasifikasi kualitas cabai dengan banyak kelas ada 5 dengan rata-rata nilai precision, recall, F-Score dan akurasinya adalah sekitar 69,7%, 69,1% 69,7%, dan ±76% .
UCAPAN TERIMAKASIH Terimakasih kepada semua pihak yang membantu terselesaikannya penelitian sekaligus  penulisan  artikel  ini.  Terimakasih  juga  kami  sampaikan  nantinya  untuk pembaca artikel ini, semoga apa yang dibaca memberikan manfaat yang baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Aziz,  Maslina  Abdul,  Wan  Muhammad  Arif  Mohamad  Nazir,  Azliza  Mohd  Ali,  dan Jemal  Abawajy.  2021. “ Chili  Ripeness  Grading  Simulation  Using  Machine Learning Approach. ” Dalam 2021 IEEE International Conference on Computing (ICOCO), , 253 – 58.
Kementerian Pertanian. 2020. Keputusan Menteri Pertanian Republik Indonesia No. 259/Kpts/RC.020/-M/05/2020 tentang Rencana Strategis Kementerian Pertanian tahun 2020 ‒ 2024. Indonesia:
https://rb.pertanian.go.id/upload/file/RENSTRA%20KEMENTAN%202020- 2024%20REVISI%202%20(26%20Agt%202021).pdf.
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 Unripe (Mentah) Ripe(matang) Old(Tua) Dried(Kering) Damaged(rusak) Nilai F-Score 150x150 100x100
Kumar, Kamarthi Lava, dan B Eswara Reddy. 2021. “ Heart Disease Detection System Using  Gradient  Boosting  Technique. ” Dalam 2021  International  Conference  on Computing Sciences (ICCS), , 228 – 33.
Naik,  B  Nageswararao,  R  Malmathanraj,  dan  P  Palanisamy.  2022. “ Detection  and classification  of  chilli  leaf  disease  using  a  squeeze-and-excitation-based  CNN model. ” Ecological Informatics 69: 101663. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1574954122001121. Perlindungan,  Ilyas.  2020. PENGENALAN  TANAMAN  CABAI  DENGAN  TEKNIK KLASIFIKASI MENGGUNAKAN METODE CNN.
Purwaningsih, Tuti, Imania Ayu Anjani, dan Pertiwi Bekti Utami. 2018. “ Convolutional Neural  Networks  Implementation  for  Chili  Classification. ” Dalam 2018 International Symposium on Advanced Intelligent Informatics (SAIN), , 190 – 94. Saptana,  NFN,  Chaerul  Muslim,  dan  Sri  Hery  Susilowati.  2018. “ Manajemen  Rantai Pasok  Komoditas  Cabai  pada  Agroekosistem  Lahan  Kering  di  Jawa  Timur. ” Analisis Kebijakan Pertanian 16(1): 19. Suryawanshi, Yogesh,  Kailas Patil, dan Prawit Chumchu. 2022. “ VegNet: Dataset of vegetable quality images for machine learning applications. ” Data in Brief 45. Vidhyasree, M, dan  R  Parameswari.  2021. “ Meta  Learning Gradient Boosted  Neural Network  Model Based Diabetes Risk  Prediction  with Bias Reduction  Using OCT Image Attributes. ” Dalam 2021 6th International Conference on Communication and Electronics Systems (ICCES), , 1188 – 95.