ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.251 | Hal 242 − 249 https://hostjournals.com/bulletincsr

## Optimasi Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Buah Apel Berdasarkan Fitur Warna RGB
M. Afriansyah 1 , Joni Saputra 1 , Yuan Sa’adati 2 , Valian Yoga Pudya Ardhana 2,*
1 Fakultas Sains & Teknologi, Ilmu Komputer, Universitas Qamarul Huda Badaruddin, Lombok Tengah, Indonesia
2 Fakultas Sains & Teknologi, Teknologi Informasi, Universitas Qamarul Huda Badaruddin, Lombok Tengah, Indonesia Email: 1 mafriansyah7901@gmail.com, 2 saputrajoni798@gmail.com, 3 yuan@uniqhba.ac.id, 4,* valianypa81@gmail.com Email Penulis Korespondensi: valianypa81@gmail.com
Abstrak− Apel adalah salah satu jenis buah yang semakin populer di Indonesia. Buah ini tidak hanya digemari karena rasanya yang enak, tetapi juga kaya akan nutrisi dan serat yang bermanfaat untuk kesehatan tubuh. Seiring dengan semakin berkembangnya industri pertanian di Indonesia, produksi apel dalam negeri pun semakin meningkat.  Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan jenis buah  apel berdasarkan  warna  RGB  dengan  menggunakan  metode  penelitian yang dilakukan  meliputi pengumpulan data  citra  apel, ekstraksi fitur RGB, pembagian data dengan k-fold cross validation, model klasifikasi dengan Naive Bayes. Metode ini memanfaatkan fitur warna yang diambil dari gambar buah apel sebagai input untuk menentukan kelas atau jenis buah apel yang sesuai. Hasil pengujian bahwa akurasi pada tingkat manis memiliki nilai 100%, untuk tingkat sedang memiliki nilai 86.66% dan asam memiliki nilai 80%. Rata-rata akurasi metode Naïve Bayes sebesar 88.88%. Hasil klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes.
Kata Kunci: Apel; Klasifikasi; Naïve Bayes; RGB; Fitur Ekstraksi
Abstract− Apples are one type of fruit that is increasingly popular in Indonesia. This fruit is not only popular because it tastes good, but is also rich in nutrients and fiber which are beneficial for the health of the body. Along with the development of the agricultural industry in Indonesia, domestic apple production is also increasing. This study aims to classify types of apples based on RGB color using research methods that include apple image data collection, RGB feature extraction, data division with k-fold cross validation, classification  model  with  Naive  Bayes.  This  method  utilizes  color  features  taken  from  apple  images  as  input  to  determine  the appropriate class or type of apple. The test results show that the accuracy for the sweet level has a value of 100%, for the medium level it has a value of 86.66% and for sour it has a value of 80%. The average accuracy of the Naïve Bayes method is 88.88%. Classification results using the Naïve Bayes algorithm.
Keywords : Apples; Classification; Naïve Bayes; RGB; Extraction Feature

## 1. PENDAHULUAN
Klasifikasi  buah  apel  berdasarkan  fitur  warna  dan  RGB  adalah  salah  satu  aplikasi  dari  metode  klasifikasi  yang  dapat dilakukan menggunakan algoritma Naive Bayes. Buah apel adalah salah satu buah yang sangat populer dan dikonsumsi secara luas di seluruh dunia. Oleh karena itu, penelitian tentang klasifikasi buah apel menjadi sangat penting dalam bidang pertanian  dan  teknologi  makanan.  Machine  Learning  merupakan  cabang  ilmu  dari  Artificial  Intelligence  [1]-[3]  yang telah membuat kemajuan signifikan pada bidang teknologi di berbagai industri [4][5]. Model  Machine Learning terbagi menjadi  tiga  bagian,  model  yang  diawasi  atau  supervised,  tidak  diawasiatau  unsupervised,  dan  gabungan  atau  semi- supervised [6]-[8]. Salah satu jenis klasifikasi menggunakan algoritma kecerdasan buatan adalah algoritma Naïve Bayes. Naïve bayes adalah algoritma klasifikasi yang populer pada penerapan  machine learning [9][10] Metode Naive Bayes adalah  salah  satu  metode klasifikasi  yang  sederhana dan  efektif  dalam  memprediksi kelas  dari  suatu  data.  Metode  ini didasarkan pada teori probabilitas Bayes, dimana probabilitas suatu data diklasifikasikan ke dalam suatu kelas dihitung berdasarkan probabilitas kondisional dari setiap fitur yang terkait dengan kelas tersebut. Dalam klasifikasi buah apel, fitur warna dan RGB dapat digunakan untuk membedakan antara jenis buah apel yang berbeda. Warna buah apel dipengaruhi oleh  kandungan  pigmen  pada  kulit  buah.  RGB  (Red-Green-Blue)  adalah  model  warna  yang  digunakan  untuk menghasilkan  berbagai  warna  dengan  menggabungkan  warna  merah,  hijau,  dan  biru  dalam  berbagai  proporsi.  Dalam penelitian ini, akan dilakukan klasifikasi buah apel berdasarkan fitur warna dan RGB menggunakan metode Naive Bayes. Tujuannya  adalah  untuk  mengidentifikasi  tingkat  kemanisan  apel.  Metode  ini  diharapkan  dapat  membantu  dalam pengenalan jenis buah apel secara cepat dan efektif, sehingga dapat membantu dalam meningkatkan kualitas dan efisiensi produksi buah apel.
Terdapat  penelitian  sebelumnya  yang  telah  melakukan  sebuah  penelitian  diantaranya  yaitu  penelitian  yang dilakukan  oleh  Roring,  C.  B.  tentang  Klasifikasi  Tingkat  Kematangan  Buah  Jambu  Bol  Berdasarkan  Warna  Kulit Menggunakkan Metode Naïve Bayes, dengan klasifikasi menggunakan ekstraksi fitur RGB (Red Green Blue) dan metode Naïve Bayes, masalah kematangan buah jambu bol dapat diselesaikan. Dengan menggunakan data citra buah jambu bol sebanyak 30 citra, yang terdiri dari 10 citra buah masih mentah, 10 buah citra setengah mentah, dan 10 buah citra matang. Kemudian data diolah dan dijadikan dataset yang berupa data training dan data testing. Data training digunakan untuk proses pembuatan model dan acuan untuk data testing. Sedangkan data testing merupakan citra yang digunakan untuk menguji performa dari model yang telah dibuat. Dalam penelitian ini mendapatkan nilai akurasi mencapai 75%. [11]. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh  Syafi’i, A. M tentang Klasifikasi Kematangan Pada Buah Mangga Garifta Merah dengan  Transformasi  Ruang  Warna  HIS,  klasifikasi  kematangan  buah  mangga  Garifta  Merah.  Selain  mengklasifikasi kematangan buah mangga Garifta Merah secara manual, kami juga memakai software MATLAB R2015a yang terdapat program  menggunakan  metode  transformasi  ruang  warna  HSI  dimana  nilai  RGB  diubah  kedalam  nilai  HSI.  Dengan menggunakan  15  data  uji  diperoleh  12  data  yang  sesuai  dengan  datanya  dan  3  data  tidak  sesuai  dengan  datanya.
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.251 | Hal 242 − 249 https://hostjournals.com/bulletincsr
Didapatkan  hasil  tingkat  accuracy,  precision,  dan  recal  beturut-turut  adalah  80%,  80%  dan  87%  [12].  Penelitian selanjutnya  dilakukan  oleh  Yulianto  Dwi  tentang  Klasifikasi  Tahap  Kematangan  Pisang  Ambon  Berdasarkan  Warna Menggunakan  Naive  Bayes,  Dengan  menggunakan  3  buah  model  yang  terdiri  dari  variabel  penduga  yang  berbeda didapatkan akurasi rata-rata terbesar yang sama yaitu dengan menggunakan model ke-2 yang mempunyai 9 nilai variabel (r, g, b, v, *a, *b, entropi, energi, dan homogenitas) dan model ke-3 yang mempunyai 7 nilai variabel (r, g, b, v, *a, entropi dan homogenitas) yaitu sebesar 90.48%. [13]. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Saputra  yang berjudul Klasifikasi Pengenalan Buah Menggunakan Algoritma Naive Baiyes, Metodologi perangkat lunak ini melibatkan akuisisi gambar, pra-pemrosesan  dan  segmentasi,  analisis  dan  klasifikasi  varietas  apel.  Prototipe  sistem  klasifikasi  Apple  dibangun menggunakan lingkungan platform pengembangan MATLAB R2017.  Hasil dalam penelitian menunjukkan bahwa nilai rata-rata estimasi akurasi, sensitivitas, presisi dan spesifisitas masing-masing adalah 81%, 73%, 100% dan 70%. MLP- Neural menunjukkan bahwa kinerja teknik Naive Bayes konsisten dengan analisis Komponen Utama, Fuzzy Logic dan MLP-Neural dengan 91%, 90%, 89 %, dan 83% masing-masing dalam hal akurasi [14]. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh  Mahran  yang berjudul  Penerapan  Naive  Bayes  Gaussian  Pada  Klasifikasi  Jenis  Jamur  Berdasarkan  Ciri  Statistik Orde Pertama, dilakukan proses klasifikasi jenis jamur dengan jumlah citra sebesar 240 citra menggunakan metode naive bayes gaussian dan metode feature extraction ciri statistic orde pertama (mean, variance, skewness, kurtosis, entropy) menggunakan  metode  cross  validation  dengan  nikai  k=60  didapatkan  nilai  akurasi  sebesar  98.75%  [15].  Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Mustofa tentang Klasifikasi Berita Hoax Dengan Menggunakan Metode Naive Bayes, Proses klasifikasi  hoax  dapat  dilakukan  melalui  tahap  preprocessing  kemudian  pembobotan  kata  dan  dilakukan  klasifikasi menggunakan naive bayes. Pengukuran dilakukan dengan metode 10-ford cross validation. Pengukuran dilakukan dengan metode 10-ford cross validation. Dari pengukuran tersebut diperoleh hasil, nilai fold 6 mempunyai keakuratan tertinggi, yaitu sebesar 85.28 % yang mana dokumen terklasifikasi yang relevan sebanyak 307 dan dokumen tidak relevan sebanyak 53 atau error rate sebesar 14.72% [16]. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Fauzi tentang  Klasifikasi Jenis Tanaman Tembakau di Indonesia menggunakan Naïve Bayes dengan Seleksi FiturInformation Gain, memudahkan menentukan tipe tanaman  tembakau  dibutuhkan  sebuah  sistem  dengan  metode  klasifikasi.    Salah  satu  metode  klasifikasi  yaitu  dengan algoritme Naïve Bayes. K-fold cross validation untuk menghilangkan bias pada datadengan k=10. Dari seluruh pengujian yang dilakukan akurasi rata-rata tertinggi untuk seluruh pengujian kelas seimbang yaitu 52,72% dengan menggunakan 17  fitur.  Sedangkan  untuk  akurasi  tertinggi  dari  seluruh  pengujian  kelas  tidak  seimbang  adalah  64,06%  ketika menggunakan15 fitur [17]

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Penelitian
Metode penelitian yang dilakukan meliputi pengumpulan data citra apel, ekstraksi fitur RGB, pembagian data dengan k- fold  cross  validation,  model  klasifikasi  dengan  Naive  Bayes,  dan  evaluasi  model  dengan  melihat  hasil  klasifikasi menggunakan confusion matrix.
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.251 | Hal 242 − 249 https://hostjournals.com/bulletincsr

## 2.2 Pengumpulan Data
Data yang digunakan adalah citra apel yang terdiri dari apel manis, sedang dan asam. Jumlah citra Apel yang diperoleh berjumlah 150 citra Apel. Apel adalah salah satu buah-buahan yang sangat populer dan dikonsumsi secara luas di seluruh dunia. Apel memiliki bentuk bulat atau lonjong dengan kulit yang halus atau kasar tergantung pada jenisnya. Buah apel memiliki  banyak  manfaat  kesehatan,  seperti  meningkatkan  sistem  kekebalan  tubuh,  mencegah  penyakit  jantung,  dan mengurangi risiko terkena kanker. Selain itu, apel juga mengandung banyak vitamin, serat, dan antioksidan.

## 2.3 Ekstraksi Ciri
Untuk mengetahui suatu citra, diperlukan adanya ekstraksi ciri. Ekstraksi ciri dapat diteliti dengan mengambil beberapa bagian citra yang bisa menunjukan ciri khas dari citra tersebut, misalkan warna, pola citra, diameter, bentuk dan masih banyak  lagi.  Citra  warna  merupakan  citra  digital yang  memiliki  kombinasi  warna  Red, Green  dan  Blue.  Teknik  yang digunakan adalah dengan mengekstrak citra RGB (Red-Green-Blue) buah Apel menjadi beberapa nilai ciri, seperti jumlah R,  jumlah  G,  jumlah  B,  mean  dan  standar  deviasi  dari  citra  buah  Apel.  Untuk  satu  buah,  nilai  ciri  tersebut  diperoleh dengan merata- ratakan atau menjumlahkan semua piksel yang ada, dan berdasar nilai inilah dilakukan pengenalan. Jadi dari teknik yang ada, proses pengenalan tidak berdasarkan semua piksel tetapi berdasarkan besaran yang merupakan rata- rata atau jumlah dari semua piksel [18]. RGB adalah warna dasar yang dijadikan patokan warna secara universal (primary colors) dengan citra jenis berwarna yang bisa diubah warnanya ke dalam kode-kode angka sehingga warna tersebut akan tampil universal [19].

## 2.4 Pembagian Data
Seluruh data hasil ekstraksi masing-masing ciri dibagi menjadi data latih dan data uji. Persentase data latih yang dicobakan pada penelitian ini ditentukan dengan menggunakan k-fold cross validation.
K-fold cross validation adalah metode yang digunakan untuk membagi dataset menjadi sejumlah k buah partisi secara acak. Data awal dibagi menjadi k subset secara acak yaitu D1, D2, D3, ... , Dk, dengan ukuran subset yang hampir sama dengan mempertahankan perbandingan antar kelas. Langkahnya adalah dengan melakukan iterasi sejumlah k kali iterasi untuk data latih dan data uji, dimana masing-masing iterasi menggunakan partisi ke k sebagai data latih dan sisa partisi  lainnya  sebagai  data  uji.  Keuntungan  k-fold  cross  validation  adalah  semua  data  digunakan  baik  untuk  data  uji maupun  data  latih.  Hal  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan  nilai  akurasi  ataupun  ukuran  penilaian  lainnya  dari  hasil eksperimen yang dilakukan [20].
Jumlah k yang digunakan adalah 3. Mengingat data yang digunakan untuk pelatihan sedikit, pemilihan 3-fold cross validation cukup mampu untuk membuat variasi data, sehingga semua data digunakan, baik untuk data uji maupun data latih. Seluruh data hasil ekstraksi ciri dibagi menjadi 3 subset, yaitu D1, D2, D3. Masing-masing subset memiliki ukuran yang sama. Pada proses pertama D2, D3 menjadi data pelatihan dan D1 menjadi data pengujian, pada proses kedua D1, D3, menjadi data pelatihan dan D2 menjadi data pengujian, dan seterusnya.

## 2.5 Pembagian Data Penerapan Metode Naive Bayes
Naive Bayes merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan data. Bayesian classification merupakan  pengklasifikasian  statistik  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediski  probabilitas  keanggotaan  suatu  class [21].  Teorema  ini  dikemukakan  oleh  ilmuwan  Inggris,  Thomas  Bayes,  dengan  memprediksi  peluang  di  masa  depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya [22]. Terorema Bayes dikombinasikan dengan “Naive” yang berarti setiap atribut/variable  bersifat  bebas  (independent)  [23]. Sedangkan  penjelasan  frekuentis,  model  ini  mengartikan  bahwa representasi sebagai invers probabilitas melalui dua scenario kejadian [24].
Naive  Bayes  merupakan  salah  satu  metode  machine  learning  yang  menggunakan  perhitungan  probabilitas. Algoritma ini memanfaatkan metode probabilitas dan statistic sederhana dengan asumsi bahwa antar satu kelas dengan kelas  yang  lain  tidak  saling  tergantung  (independen)  [25]. Dasar  dari  Naïve  Bayes  yang  dipakai  dalam  pemrograman adalah persamaan (1) Bayes [26] :
P(Y|X) = 𝑃(𝑌) ∏ (𝑃(𝑋𝑖|𝑌) 𝑞 𝑖=1 𝑃(𝑋) (1)
Keterangan:
𝑃(𝑌|𝑋) = probabilitas data dengan vector X pada kelas Y 𝑃(𝑌) = probabilitas awal kelas Y (prior probability) ∏ 𝑖=1 𝑞 𝑃 ( 𝑋 𝑖 | 𝑌 ) = probabilitas independen kelas Y dari semua fitur dalam vektor X 𝑃(𝑋) = probabilitas dari X
Data yang digunakan dapat bersifat kategorial maupun kontinyu. Untuk data kontinyu dapat diselesaikan dengan menggunakan langkah-langkah berikut.
1. Hitung probabilitas (Prior) tiap kelas yang ada. 2. Lalu hitung rata-rata (mean) tiap fitur dengan persamaan (2).
𝜇 = ∑𝑛 𝑘
(2)
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.251 | Hal 242 − 249 https://hostjournals.com/bulletincsr
Keterangan: k = Banyaknya data n = nilai data 3. Kemudian hitung nilai standar deviasi dari fitur tersebut seperti pada persamaan (3) .
𝑠𝑑 =   √ 𝑛  ∑ 𝑖=1 𝑛 (𝑥𝑖−𝑥̅)
(𝑛−1)
(3)
Selanjutnya menghitung densitas probabilitasnya menggunakan persamaan (4).
𝜑 𝜇,𝜎 (𝑥) = 1 √2𝜋𝜎2 𝑒 − (𝑥−𝜇)2 2𝜎2 (4)
Setelah didapatkan nilai densitas probabilitas dan prior, hitung probabilitas masing-masing kelas dengan menggunakan persamaan (5).
𝑃(𝑋|𝐶𝑖)𝑥𝑃(𝐶𝑖) (5)
Nilai probabilitas terbesar adalah kelas yang sesuai. Sedangkan untuk data kategorial, hanya memerlukan semua kemungkinan yang terjadi.
Naïve Bayes adalah algoritma yang termasuk ke dalam supervised learning, maka akan dibutuhkan pengetahuan awal untuk dapat mengambil keputusan. Proses klasifikasi dengan Naïve Bayes dilakukan menggunakan data latih yang sebelumnya sudah dibagi menggunakan k- fold cross validation. Dalam melakukan pelatihan dan pengujian data, karakter akan diambil satu per satu dari fitur yang ada. Klasifikasi yang akan dilakukan adalah didasarkan ciri-ciri warna buah apel yang menunjukkan buah apel tersebut manis, sedang atau asam. Terdapat 2 proses dalam klasifikasi ini yaitu: tahap training dengan memakai data yang ada, membangun metode untuk mengestimasi parameter dari distribusi peluangnya dengan  asumsi  bahwa  adanya  independensi  dari  masing-masing  kelas  (data  dengan  karakteristik  yang  sama).  Dalam tahapan ini dilakukan estimasi pada parameter 𝜃 dengan Maximum Likelihood (ML), dan tahap prediksi yaitu proses menggunakan model yang sudah dibangun tersebut untuk melakukan tes data untuk memperkirakan/mengukur akurasi dari aturan yang dibentuk dalam model dengan menghitung peluang posterior kemudian mengklasifikasi kedalam peluang posterior terbesar MAPH (Maximum A Posteriori Hypothesis).

## 2.6 Evaluasi
Tahapan ini merupakan tahapan untuk menganalisis dan mengevaluasi model yang diperoleh dari masing model yang digunakan.  Proses  perhitungan  akurasi  hasil  klasifikasi  menggunakan  rumus  Confusion  matrix.  Confusion  matrix merupakan  sebuah  tabel  yang  terdiri  atas  banyaknya  baris  data  uji  yang  diprediksi  benar  dan  tidak  benar  oleh  model klasifikasi. Tabel confusion matrix diperlukan untuk menentukan kinerja suatu model klasifikasi [27]. Ada empat istilah yang digunakan dalam confusion matrix yaitu:
1. True positive (TP): jumlah data positif yang benar diklasifikasi oleh classifier.
2. True negative (TN): jumlah data negatif yang benar diklasifikasi oleh classifier.
3. False positive (FP): jumlah data negatif yang salah diklasifikasi sebagai data positif.
4. False negative (FN): jumlah data positif yang salah diklasifikasi sebagai data negatif.
Contoh tabel confusion matrix prediksi kelas dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Confusion matrix Prediksi Kelas Kelas Sebenarnya Positive Negative Positive A : True Positive B : False Negative Negative C : False Positive D : True Negative Berdasarkan tabel confusion matrik di atas akurasi dapat dihitung dengan persamaan (6) 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = ∑𝐴+ ∑𝐷 ∑𝐴+ ∑𝐵+ ∑𝐶+ ∑𝐷 𝑥 100% (6)

## 2.7 Klasifikasi
Klasifikasi adalah suatu proses yang bertujuan untuk menentukan suatu objek kedalam suatu kelas atau kategori yang sudah ditentukan sebelumnya. Klasifikasi juga didefinisikan sebagai proses dari pembangunan terhadap suatu model yang mengklasifikasikan  suatu  objek  sesuai  dengan  atribut-atributnya  [28].  Ada  2  proses  dalam  klasifikasi,  yaitu  Proses learning/training Melakukan pembangunan model menggunakan data training [29]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  dilakukan dengan  tujuan  untuk  mengetahui  keberhasilan  sistem  dalam  mengklasifikasi  rasa  dari  buah  apel, apakah  manis,  sedang  dan  asam.  Skenario  uji  coba  yang  dilakukan  dengan  jumlah  data  gambar  dari  buah  apel,  yaitu sebanyak 150 gambar. Masing-masing jumlah gambar dari tingkat kemanisan buah apel seperti terlihat pada Tabel 2.
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.251 | Hal 242 − 249 https://hostjournals.com/bulletincsr
Tabel 2. Jumlah Data
No Tingkat Apel Jumlah 1 Manis 50 2 Sedang 50 3 Asam 50 Jumlah Citra 150
Pengujian dilakukan dengan cara memisahkan data menjadi dua bagian yaitu 80% digunakan sebagai data latih dan 20% digunakan sebagai data uji. Beberapa sampel citra yang telah terkumpul seperti yang ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Citra Buah Apel
Citra Buah Apel
Tingkat Kematangan Apel Manis (a) Sedang (b) Asam (c)

## 3.1 Hasil Ekstraksi
Praproses  dilakukan  dengan  terlebih  dahulu  melakukan  segmentasi.  Segmentasi  sangat  diperlukan  untuk  menentukan piksel yang akan dianalisis. Pada tahap ektraksi fitur dilakukan ektraksi fitur yang berisi 5 nilai yaitu dari fitur warna R,G,B, mean dan fitur standar deviasi dari citra apel. Untuk satu buah apel, nilai ciri tersebut diperoleh dengan merata- ratakan atau menjumlahkan semua piksel yang ada, dan berdasar nilai inilah dilakukan pengenalan. Berikut nilai hasil ektraksi fitur dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Ekstraksi Fitur Citra Apel RGB
Citra Apel Warna Tingkat Kematangan Apel1 R = 191.42 Manis G = 182.03 Manis B = 160.13 Manis Apel2 R = 187.79 Manis G = 161.53 Manis B = 125.34 Manis Apel3 R = 205.08 Manis G = 188.52 Manis B = 155.08 Manis Apel4 R = 197.77 Sedang G = 195.01 Sedang B = 160.35 Sedang Apel5 R = 196.19 Sedang G = 188.86 Sedang B = 159,38 Sedang Apel6 R = 182.24 Sedang G = 182.11 Sedang B = 145.12 Sedang Apel7 R = 170.52 Asam G = 187.25 Asam B = 143.41 Asam
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.251 | Hal 242 − 249 https://hostjournals.com/bulletincsr
Citra Apel Warna Tingkat Kematangan Apel8 R = 168.77 Asam G = 181.63 Asam B = 145.42 Asam Apel9 R = 169.86 Asam G = 181.22 Asam B = 145.08 Asam
Berikut nilai hasil ektraksi fitur Mean dan Standar Deviasi dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Ekstraksi Fitur Citra Apel Mean dan STD
Citra Apel Mean STD Apel1 177.86 16.05 Apel2 158.22 31.35 Apel3 182.89 25.47 Apel4 184.37 20.85 Apel5 181.47 19.48 Apel6 169.82 21.39 Apel7 167.06 22.12 Apel8 165.27 18.35 Apel9 165.38 18.48

## 3.2 Hasil Klasifikasi
Proses  training  bertujuan  untuk  membangun  model  klasifikasi.  Berdasarkan  Tabel  6  diketahui bahwa  akurasi  terbesar yang  diperoleh  dari  tiga  kali  percobaan  terdapat  pada  fold  1  sebesar  85  %,  akan  tetapi  untuk  menghindari  terjadinya overfitting, maka dihitung rata-rata dari model 3-fold cross validation. Kemudian hasil rata-rata dibandingkan dengan ketiga  model  tersebut.  Fold  3  dipilih  sebagai  model  Naive  Bayes  karena  nilai  fold  3  mendekati  nilai  rata-rata  yang diperoleh.
Tabel 6. Akurasi Klasifikasi Tingkat Kemanisan Buah Apel Fold Akurasi 1 85% 2 70% 3 75% Rata-rata 76.66%
Pengujian hasil klasifikasi dilakukan terhadap 40 citra buah apel yang diperoleh dari perbandingan data latih dan data uji sebesar 80% dan 20%. Data uji akan diklasifikasikan terhadap data training.
Tabel 7. Confusion Matrix Klasifikasi Buah Apel
Class Prediction Total Manis Sedang Asam Real Prediction Manis 15 0 0 15 Sedang 0 13 2 15 Asam 0 2 8 10
Berdasarkan Tabel 7 diketahui metode Naïve Bayes untuk tingkat kemanisan sedang dan asam masing mempunyai kesalahan klasifikasi, hal ini terjadi karena fitur warna buah apel yang manis berbeda warna dengan ciri warna buah apel yang memiliki tingkat kemanisan sedang dan asam

## 3.3 Evaluasi
Hasil  klasifikasi  dari  tingkat  kemanisan  buah  belimbing  tersebut  kemudian  dihitung  nilai  akurasinya,  dengan  cara membagi jumlah dari data uji setiap kelas yang diklasifikasikan secara benar dengan total dari data uji. Berdasarkan hasil klasifikasi yang terlihat pada Tabel 5. diperoleh nilai akurasi untuk tiap tingkat kemanisan buah belimbing seperti pada Tabel 6.
Tabel 8. Akurasi Hasil Klasifikasi Buah Apel Kelas Akurasi Manis 100% Sedang 86.66% Asam 80% Rata-rata 88.88%
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.251 | Hal 242 − 249 https://hostjournals.com/bulletincsr
Berdasarkan  Tabel  8  diketahui  bahwa  akurasi  pada  tingkat  manis  memiliki  nilai  100%,  untuk  tingkat  sedang memiliki  nilai  86.66%  dan  asam  memiliki  nilai  80%.  Rata-rata  akurasi  metode  Naïve  Bayes  sebesar  88.88%.  Hasil klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes. Oleh karena itu, dibutuhkan ekstrasi ciri tambahan untuk mendukung model klasifikasi yang akan dibentuk.

## 4. KESIMPULAN
Ekstraksi fitur warna RGB dapat digunakan untuk ekstraksi ciri pada citra. Hasil ekstraksi ciri digunakan sebagai input bagi  Naïve  Bayes  untuk  mengenal  pola  citra  dan  mengklasifikasikan  tingkat  kemanisan  buah  apel.  Hasil  klasifikasi menunjukkan tingkat akurasi menggunakan ekstraksi ciri warna RGB sebesar 88.88%. Keberhasilan mengidentifikasikan juga dipengaruhi oleh fitur-fitur yang digunakan sebagai penciri pada metode klasifikasi tersebut.

## REFERENCES
[1]    A. Oikonomidis, C. Catal, and A. Kassahun, “Deep learning for crop yield prediction: a systematic literature review,” New Zeal. J. Crop Hortic. Sci., pp. 1–26, 2022.
[2] V.Y.P.  Ardhana,  J.  Saputra,  and M.  Afriansyah,  "Klasifikasi  Jenis  Mangga  Berdasarkan  Tekstur  Tulang  Daun Menggunakan Metode Learning Vector Quantization (LVQ)," Journal of Computer System and Informatics (JoSYC), vol. 4, no. 1, pp. 220-228, 2022.
[3] M. Rifai et al. , "Dynamic time distribution system monitoring on traffic light using image processing and convolutional neural network method," IOP Conf. Series: Mater. Sci. Eng. , vol. 1175, no. 1, p. 012005, Aug. 2021.
[4]    Y. Xu, Y. Zhou, P. Sekula, and L. Ding, “Machine learning in construction: From shallow to deep learning,” Dev. Built Environ., vol. 6, p. 100045, 2021.
[5] Tommy  Wijaya  Sagala,  Eliyah  Acantha  Manapa,  Valian  Yoga  Pudya  Ardhana,  Godfried,  "Perbandingan  Implementasi Manajemen Pengetahuan pada," JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia, vol. 1, no. 4, pp. 327-335 , 2020.
[6] Nurul Salsabila Syam, et al, “Model Support Vector Machine untuk Prediksi pada Penggunaan Energi Listrik di Rumah Hemat Energi”, JI , vol. 1, no. 2, pp. 56-59, Sep. 2022.
[7]    M.  Bibi etal., “Class association and attribute relevancy based imputation algorithm to reduce twitter data for optimal sentiment analysis,” IEEE Access, vol. 7, pp. 136535–136544, 2019
[8] Valian Yoga Pudya Ardhana, Muh. Yusuf Syam, Eka Fitri Ramadani, Eliyah A M Sampetoding, Mohammad Syahril, Esther Sanda  Manapa,  Rahmat  Mardzuki,  "Prediksi  Flight  Delay  Berbasis  Algoritma  Neural  Network," Journal  of  Informatics, Electrical and Electronics Engineering, vol. 2, no. 1, pp. 26-30, 2022.
[9]    W. M. Shaban, A. H. Rabie, A.  I. Saleh, and M. A. Abo-Elsoud, “Accurate detection of COVID-19 patients based on distance biased Naïve Bayes (DBNB) classification strategy,” Pattern Recognit., vol. 119, p. 108110, 2021
[10]  A. D. Wiratmoko et  al. ,  "Design  of  Potholes  Detection  as  Road’s  Feasibility  Data  Information  Using  Convolutional  Neural Network(CNN)," in 2019 Int. Symp. Electron. Smart Devices (ISESD) , Badung-Bali, Indonesia, Oct. 8–9, 2019. IEEE, 2019.
[11]    Roring,  C.  B.,  Mulyana,  D.  I.,  Lubis,  Y.  T.,  &  Zamzami,  A.  R.  (2022).  Klasifikasi  Tingkat  Kematangan  Buah  Jambu  Bol Berdasarkan Warna Kulit Menggunakkan Metode Naïve Bayes. Jurnal Pendidikan Tambusai, 6(1), 2938-2948.
[12]   Syafi’i, A. M., Ahadi, M. F., Rasyid, M. I., Adhinata, F. D., & Junaidi, A. (2021). Mendeteksi Kematangan Pada Buah Mangga Garifta Merah Dengan Transformasi Ruang Warna HSI. Journal of Applied Informatics and Computing, 5(2), 117-121.
[13]   Yulianto, D., Whidhiasih, R. N., & Maimunah, M. (2017). Klasifikasi Tahap Kematangan Pisang Ambon Berdasarkan Warna Menggunakan Naive Bayes. PIKSEL: Penelitian Ilmu Komputer Sistem Embedded and Logic, 5(2), 60-67.
[14]  Saputra,  A.  (2019).  KLASIFIKASI  PENGENALAN  BUAH  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  NAIVE  BAIYES.  Jurnal RESISTOR (Rekayasa Sistem Komputer), 2(2), 83-88.
[15]   Mahran, A. A., Hapsari, R. K., & Nugroho, H. (2020). Penerapan Naive Bayes Gaussian Pada Klasifikasi Jenis Jamur Berdasarkan Ciri Statistik Orde Pertama. Network Engineering Research Operation, 5(2), 91-99.
[16]  Mustofa, H., & Mahfudh, A. A. (2019). Klasifikasi Berita Hoax Dengan Menggunakan Metode Naive Bayes. Walisongo Journal of Information Technology, 1(1), 1-12.
[17]  Fauzi, F. A., Furqon, M. T., & Yudistira, N. (2021). Klasifikasi jenis tanaman tembakau di Indonesia menggunakan Naïve Bayes dengan seleksi fitur information Gain. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-ISSN, 2548, 964X.
[18]  Saputra K dan Manik F.Y,2016, Klasifikasi Belimbing Menggunakan K-Nearest Neighbors (KNN) Berdasarkan Citra Red-Green- Blue (RGB), Prosiding SEMMAU 2016, Kupang, 17 September
[19]  Riska, S. Y. Klasifikasi Level Kematangan Tomat Berdasarkan Perbedaan Perbaikan Citra Menggunakan Rata-Rata RGB Dan Index Pixel. (2015b). Jurnal Ilmiah Teknologi Dan Informasia ASIA (JITIKA) Retrievedfrom http://lp3m.asia.ac.id/wpcontent/uploads/2015/11 /7.-Bu-Riska.pdf.
[20]    Han  J,  Kamber  M,  Pei  J, 2012,  Data Mining:  Concepts  and  Techniques.  3th  ed,  New  York  (US):  Morgan  Kaufman  Elsevier Academic Pr.
[21]   R. I. Borman Dan M. Wati, “Penerapan Data Maining Dalam Klasifikasi Data Anggota Kopdit Sejahtera Bandarlampung Dengan Algoritma Naïve Bayes,” Jurnal Ilmiah Fakultas Ilmu Komputer, Vol. 9, No. 1, Pp. 25-34, 2020.
[22]   B. S. Gandhi, D. A. Megawaty Dan D. Alita, “Aplikasi Monitoring Dan Penentuan Peringkat Kelas Menggunakan Naïve Bayes Classifier,” Jurnal Informatika Dan Rekayasa Perangkat Lunak (Jatika) , Vol. 2, No. 1, Pp. 54-63, 2020
[23]   S. E. Y. Putri Dan A. Surahman, “Penerapan Model Naive Bayes Untuk Memprediksi Potensi Pendaftaran Siswa Di Smk Taman Siswa Teluk Betung Berbasis Web,” Jurnal Informatika Dan Rekayasa Perangkat Lunak (Jatika) , Vol. 1, No. 1, Pp. 93-99, 2020.
[24]   Kusumadewi, S., 2003, Artificial Intellegence Teknik dan Aplikasi, Graha Ilmu, Yogyakarta.
[25]   Nugroho A dan Subahar, 2013, Klasifikasi Naïve Bayes Untuk Prediksi Kelahiran Pada Data Ibu Hamil. Berkala Mipa, Vol 23,
Ed 3.
[26]   Prasetyo E, 2012, Data Mining : Konsep dan Aplikasi Menggunakan Matlab, Penerbit Andi, Yogyakarta
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.251 | Hal 242 − 249 https://hostjournals.com/bulletincsr
[27]   Tan PN, Steinbach M, Kumar V, 2005, Introduction to data mining, New York (US): Addison Wesley
[28]   C.  Paramita,  E.  Hari  Rachmawanto,  C. Atika  Sari, and D. R. Ignatius Moses Setiadi, “Klasifikasi Jeruk Nipis Terhadap Tingkat  Kematangan  Buah  Berdasarkan    Fitur    Warna    Menggunakan    K-Nearest  Neighbor,”  Jurnal  Informatika:  Jurnal Pengembangan IT, vol. 4, no. 1, pp. 1–6, 2019, doi: 10.30591/jpit.v4i1.1267.
[29]   S. R. Raysyah, Veri Arinal, and Dadang Iskandar Mulyana, “Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Kopi Berdasarkan Deteksi Warna  Menggunakan  Metode  Knn  Dan  Pca,”  JSiI  (Jurnal  Sist.  Informasi),  vol.  8,  no.  2,  pp.  88–95,  2021,  doi: 10.30656/jsii.v8i2.3638.