Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi                           ISSN 2407-4322 Vol. 7, No. 3, Desember 2020, Hal. 678-687
Received June1 st ,2012; Revised June25 th , 2012; Accepted July 10 th , 2012

## PENGGUNAAN KLASIFIKASI SAYUR SEGAR DAN SAYUR BUSUK  MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE
Ery Hartati*
1,2 Universitas Multi Data Palembang; Jln Rajawali No 14 Palembang, 0711-376400
3 Jurusan Informatika, FIKR UMDP, Palembang e-mail: *Ery_hartati@mdp.ac.id

## Abstrak
Sayur  merupakan salah satu makanan yang sering dikonsumsi oleh berbagai kalangan umur karena sumber berbagai mineral, vitamin dan serat pangan. Untuk memperoleh manfaat yang terdapat  pada  sayur,  masyarakat  harus  mengonsumsi  sayur  yang  segar  dan  belum  busuk. Secara fisik,  kesegaran  sayur  dapat  dilihat  karena tanda-tanda  yang  ada  pada  sayur  segar atau  sayur  busuk  mudah  diamati.LBP  (Local  Binary  Pattern)  adalah  metode  ekstraksi  fitur tekstur yang sederhana,namun efisien dalam mempresentasikan ciri tekstur, sedangkan HSV (Hue,  Value  dan  Saturation)  merupakan  ruang  warna  yang  cocok  untuk  mengidentifikasi warna-warna dasar yang akan digunakan dalam penelitian sebagai warna identifikasi cahaya dan bisa menoleransi perubahan intensitas cahaya. Penelitian ini menggunakan public dataset sayur segar dan sayur busuk. Proses di mulai dari resize menjadi ukuran 300 x 300 pixel dan selanjutnya dilakukan ekstraksi fitur LBP dan dilanjutkan dengan ekstraksi fitur HSV. Hasil ekstraksi  fitur  LBP  dan  HSV  di  gunakan  sebagai  input  klasifikasi  menggunakan  algoritma Support Vector Machine dengan nilai n_estimator 500,1000,1500,dan 2000. Hasil pengujian menggunakan  algoritma  Support  Vector  Machine  menghasilkan nilai  Accuracy  tertinggi sebesar 65,02% pada nilai  γ =0,04
Kata kunci : Sayur, Local Binary Pattern , Hue, Value dan Saturation, Support Vector Machine

## Abstract
Vegetables are one of the foods that are often consumed by various age groups because they are a source of various minerals, vitamins and dietary fiber. To get the benefits contained in vegetables,  people  must  eat  fresh  and  not  rotten  vegetables.  Physically,  the  freshness  of vegetables can be seen because the signs on fresh vegetables or rotten vegetables are easy to observe. LBP (Local Binary Pattern) is a texture feature extraction method that is simple, but efficient in presenting texture characteristics, while HSV (Hue, Value and Saturation) is a color space  that  is  suitable  for  identifying  basic  colors  that  will  be  used  in  research  as  light identification colors and can tolerate changes in light intensity. This study uses a public dataset of fresh vegetables and rotten vegetables. The process starts from resizing to a size of 300 x 300 pixels and then LBP feature extraction is carried out and continued with HSV feature extraction. The results of LBP and HSV feature extraction are used as classification input using the Support Vector Machine algorithm with n_estimator values of 500,1000, 1500, and 2000. The test results
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi                           ISSN 2407-4322 Vol. 7, No. 3, Desember 2020, Hal. 678-687
2
using the Support Vector Machine algorithm produce the highest Accuracy value of 65.02% at a value of = 0, 04
Keywords: Vegetable, Local Binary Pattern, Hue, Value and Saturation, Support Vector Machine

## 1 PENDAHULUAN
Perubahan paradigma menuju pada pemahaman bahwa untuk hidup sehat tubuh kita tidak saja memerlukan protein dan kalori, tetapi juga vitamin dan mineral yang kaya terkandung dalam sayuran-sayuran  dan  buah-buahan  dalam  pola  konsumsi  gizi  seimbang  yang  berkembang  pada tahun  1990-an.  Tetapi  sampai  dengan  tahun  2007,  konsumsi  sayur-sayuran  dan  buahbuahan penduduk Indonesia baru sebesar 95 kkallkapitalhari, atau 79% dari anjuran kebutuhan minimum sebesar  120  kkallkapitalhari.  Konsumsi  ini  dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor,  di  antaranya kemampuan  ekonomi,  ketersediaan  dan  pengetahuan  tentang  manfaat  mengkonsumsi  sayur- sayuran dan buah-buahan yang sangat berpengaruh terhadap pola dan perilaku konsumsi. Untuk itu diperlukan upaya untuk meningkatkan konsumsi sayur-sayuran dan buahbuahan yang tidak hanya berupa  penyediaan  sarana  dan  prasarana,  tetapi  juga  upaya  perubahan  sikap  dan  perilaku masyarakat,  melalui  sosialisasilpenyuluhan  dan  promosi  yang  lebih  intensif  pada  masyarakat tentang  manfaat  dari  sayur  dan  buah.  [1]  Dengan  perkembangan  teknologi  sekarang  ini memudahkan  semua  orang  mengakses  apa  saja.  Banyak  teknologi  yang  sudah  ditemukan  salah satunya adalah pengolahan citra digital,  Identifikasi pada sebuah citra sudah lama dikembangkan salah satunya dengan membedakan tekstur pada citra tersebut. Tekstur citra dapat dibedakan oleh kerapatan,  keseragaman,  kekasaran  dan  keteraturan  dari  citra  yang  diteliti.  Agriculture  saat  ini sedang  ramai  di  bahas  khususnya  di  indonesia,  banyak  sekali  penelitian  yang  di  lakukan  dalam sektor pertanian[2].Di dunia ini terdapat banyak sekali jenis sayuran yangmemiliki warna, rasa , aroma dan tekstur yang berbeda-beda. Namun secara umum bila ditinjau dari segi gizinya, sayuran merupakan sumber mineral, sumber serat dan sumber vitamin terutama vitamin A dan , vitamin C.[3]
Sayuran adalah daun, polong-polongan, atau biji-bijian yang dapat dimasak. Buah dan sayur memiliki banyak  varian yang  dapat  dibedakan berdasarkan  warna, bentuk, dan teksturnya.  Fitur Saliency-HOG dan momen Warna digunakan dalam penelitian ini untuk mengekstrak fitur bentuk dan  warna  pada  citra  buah  dan  sayuran.  Pada  penelitian  ini  digunakan  metode  Support  Vector Machine (SVM) untuk mengklasifikasikan jenis buah dan sayuran. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah dataset publik yang terdiri dari 114 gambar buah dan sayuran. Setiap jenis buah dan sayur berisi 100 citra yang terdiri dari 70 citra sebagai data latih dan 30 citra sebagai data uji.  Ada  4  fitur  saliency  yang  digunakan  dalam  tahap  pengujian,  yaitu  Region  Contrast  (RC), Frequency-tuned (FT), Histogram Contrast (HC), dan Spectral Residual (SR). Berdasarkan hasil pengujian, fitur Saliency-HOG dan Color Moments mampu memberikan hasil yang baik dengan presisi, recall, dan akurasi terbaik masing-masing sebesar 98,57%, 98,55%, dan 99,120%.[4]
Support    Vector    Machine(SVM)    termasuk    algoritma  supervised  untuk    melakukan klasifikasi  yang  berkerja  dengan  cara  mencari hyperplane dengan marginyang  terbesar.  SVM harus  dilatih  terlebih dahulu  mana  yang  termasuk  kelas  A  dan  mana  yang  termasuk  kelas B. Awalnya Support Vector Machine(SVM) digunakan untuk klasifikasi data ke dalam dua kelas. Pada  perkembangannya,Support  Vector  Machine(SVM)  dapat  diperluas  untuk  klasifikasi  multi kelas  dengan  sejumlah  skema.  Binary  ClassSVM  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah klasifikasi  untuk  dua  kelas,  untuk  model  klasifikasi  lebih  dari  dua  kelas  dapat  menggunakan Multi  ClassSVM.  Terdapat  tiga  hal  yang  harus  ditentukan  pertama  kali,  pertama support vectors,  kedua hyperplane,  dan  yang  terakhir marginter.  Penelitian  yang  menggunakan SVM untuk  melakukan  klasifikasi  sel  darah  putih dilakukan  oleh  Bhima  Caraka dkk mendapatkan rata-rata  akurasi  sebesar  82,20%. [5]
Selanjutnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh William Fanz Lamberti yang membandingkan SVM dengan menggunakan pendekatan CNN untuk  klasifikasi  sel  darah  putih  dan  sel  darah merah  mendapatkan bahwapendekatan  dengan SVM mampu mengungguli semua pendekatan lain
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi                           ISSN 2407-4322 Vol. 7, No. 3, Desember 2020, Hal. 678-687
ISSN: 1978-1520 ◼
yang digunakan pada penelitian ini.Metode Support Vector Machine merupakan metode klasifikasi yang  dilakukan  dengan  mengembangkan  metode  Decission  Tree  berdasarkan  pemilihan  atribut acak  pada setiap  node  untuk  menentukan  klasifikasi  pada  proses  klasifikasinya  didasarkan  pada suara terbanyak dari pohon keputusan yang dikembalikan. Support Vector Machine dapat dibangun dengan menggunakan bagging dengan pemilihan atribut acak. Metode CART (Classification An Regression  Tree)  digunakan  untuk  menumbuhkan  pohon  keputusan.  Pohon  keputusan  tersebut tumbuh hingga ukuran maksimum dan tidak akan di pangkas sehingga dihasilkan kumpulan pohon yang kemudian disebut hutan
Hue,  Saturation  dan  Value  (HSV)  dikembangkan  untuk  aplikasi  komputer  grafik  dan digunakan  sebagai  tools  untuk  memodifikasi  warna  citra  dalam  perangkat  lunak  image  editing (Madenda, 2015). HSV terdiri dari tiga elemen yaitu Hue (H), Saturation (S) dan Value (V). Hue (H) adalah ukuran dari jenis warna seperti merah, kuning dan seterusnya. Representasinya dalam bentuk derajat dengan 0 – 360. Saturation (S) adalah keberwarnaan suatu warna. Semakin berwarna sesayur warna berarti semakin besar nilai saturasinya, dan Value (V) adalah nilai kecerahan sesayur warna. Warna cerah memiliki nilai value tinggi dan sebaliknya untuk warna yang gelap [6]
Tanaman Pakcoy merupakan tanaman jenis tanaman sayur yang tergolong dalam keluarga sawi.  Tanaman  Pakcoy  dapat  dibudidayakan  dengan  teknik  hidroponik,  yaitu  teknik  budidaya tanaman  tanpa  media  tanah.  Keunggulan  budidaya  tanaman  Pakcoy  menggunakan  teknik hidroponik  adalah  tidak  memerlukan  lahan  yang  luas  sehingga,  mudah  diterapkan  di  halaman rumah. Namun budidaya dengan teknik hidroponik memiliki kekurangan diantaranya petani perlu melakukan  pengamatan  secara  rutin  untuk  menentukan  kesiapan  panen  setiap  tanaman.  Hal  ini menimbulkan  kurangnya  efektifitas  petani  dalam  membudidayakan  tanaman  Pakcoy.  Adanya perkembangan  teknologi  Machine  Learning,  sebuah  show  dapat  mengklasifikasi  kematangan tanaman  Pakcoy  berdasarkan  information  citra  advanced.  Dengan  menerapkan  Algoritma  Back Vector  Machine  (SVM),  model  Machine  Learning  dapat  belajar  mengklasifikasi  sebuah  citra advanced tanaman Pakcoy dengan kategori “Kecil” untuk mewakili tanaman Pakcoy belum matang dan “Besar” untuk mewakili tanaman Pakcoy. Metode Nearby Twofold Design (LBP) digunakan dalam proses ekstraksi ciri untuk menghasilkan vektor ciri yang dijadikan information input pada proses klasifikasi citra dengan menggunakan metode Learning Vector Quantization (LVQ).
Proses Fitur Ekstraksi Local Binary Pattern untuk mengidentifikasi kematangan tomat sayur menggunakan metode K-Nearest Neighbor yang dilakukan pertama kali yaitu mengkonversi Citra RGB ke Grayscale dan Grayscale ke Histogram Equalization. Kedua, melakukan pemisahan objek gambar  dengan  background  gambar  dan  menggunakan  segmentasi  otsu.[7].  Parameter  yang digunakan pada metode LBP meliputi numpoint dan span dengan nilai 1 sampai 10. Hasil penelitian dari metode ini didapatkan akurasi tertinggi 68,33% pada numpoint 2 dan span 1. Hasil pengujian yang  cukup  rendah  dapat dipengaruhi  oleh  beberapa faktor  yaitu  jumlah  citra latih  dan  terdapat beberapa  citra  kayu.[8].    Konsep    SVM    dapat    dijelaskan    secara    sederhana  sebagai      usaha mencari  hyperplaneterbaik      yang  berfungsi  sebagai  pemisah  dua  buah  kelas  pada  inputspace    . Patternyang  merupakan  anggota  dari  dua buah  kelas:  +1  dan -1  dan  berbagi  alternatif  garis pemisah (discrimination boundaries)[9]
Fitur  Hue  Saturation  Value  (HSV)  dan  Local  Binary  Patern  (LBP)  digunakan  pada penelitian ini sebagai ekstraksi fitur warna dan bentuk pada buah yang kemudian akan dijadikan ciri dari warna dan bentuk buah apel yang akan diteliti. Metode K-Nearest Neighbor (K-NN) adalah salah satu metode penelitian pada kecerdasan buatan yang digunakan dalam penelitian ini untuk mengklasifikasikan  nilai-nilai  yang  didapat  dari  hasil  ekstraksi  fitur  HSV  dan  LBP.  Data  yang digunakan pada penelittian ini adalah 800 citra, yang terdiri dari 600 citra latih dan 200 citra uji. Hasil evaluasi yang didapat dari metode K-Nearest Neighbor ini untuk Secara keseluruhan dapat dilihat  bahwa  rata-rata  nilai  Precision  yang  di  dapat  sebesar  94%,  Recall  sebesar  100%,  dan Accuracy sebesar 94 %[10].
Local  Binary  Patterns  (LBP)  adalah  salah  satu  algoritma  yang  digunakan  untuk melakukan ekstraksi fitur tekstur gambar yang menggunakan statistika dan struktur.  Metode LBP
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi                           ISSN 2407-4322 Vol. 7, No. 3, Desember 2020, Hal. 678-687
4
pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Timo  Ojala.  Operator  LBP  menggunakan  perbandingan  nilai keabuan  dari  piksel-piksel  ketetanggaan.  Local  Binary  Patterns  adalah  metode  ekstraksi  fitur tekstur  yang  bersifat  rotation  invariant.  Nilai  LBP  sendiri  didaparkan  dari  proses  thresholding kemudian nilai tersebut dikalikan dengan bobor biner. Sedangkan Back Vector Machine (SVM). Dalam penelitan ini perbandingan antara kedua metode tersebut dibandingkan dengan hasil field dari  alat  pengukur  tingkat  kemanisan  yaitu  refractometer  sebanyak  24  objek  pengujian  dengan akurasi  sebesar  83,3%.  [11].  Hasil    penelitian  menyatakan  bahwa  Algoritma  Support  Vector Machine(SVM) dengan kernel linearmemiliki hasil prediksi yang bagus[12]

## 2.  METODE PENELITIAN
Pada tahapan ini dijelaskan Langkah – Langkah dalam proses penelitiannya di gambar 2.1 berikut ini :
Gambar 2.1 Kerangka Kerja Penelitian
1. Identifikasi Masalah
Tahap  ini  dimulai  dengan  mencari  informasi  dari  jurnal,  buku,  artikel  dan  teori  yang  terkait dengan  klasifikasi  sayur  segar  dan  busuk.  Kemudian  mengumpulkan  literatur  sebagai  referensi relevan, guna memberikan kontribusi penelitian yang baru

## 2. Pengumpulan Data
Pada tahap  ini, dataset yang  dikumpulkan  berupa objek gambar  sayur   menggunakan  public dataset  yang  terdapat  pada  website  kaggle  (https://www.kaggle.com/sriramr/fruits-fresh-and- rotten-for-classification)[13].  Dari  dataset  yang  tersedia  terdapat  sample  kelas  citra.  Dataset berjumlah 13.599 gambar yang terbagi menjadi 10.901 data train dan 2.696 data test yang memiliki dimensi gambar yang beragam..
Tabel 2. 1 Dataset Sayur Segar dan Sayur Busuk
NO Jenis Sayur Kelas Citra Data Latih Data Uji Indentifikasi Masalah Pengumpulan dataset Perancangan Implementasi Evaluasi
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi                           ISSN 2407-4322 Vol. 7, No. 3, Desember 2020, Hal. 678-687
E- ISSN 2503-2933
ISSN: 1978-1520 ◼
manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
1 Paprika Segar 770 220 Busuk 681 220 2 Tomat Segar 761 220 Busuk 762 220 3 Pare Segar 242 85
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi                           ISSN 2407-4322 Vol. 7, No. 3, Desember 2020, Hal. 678-687
Busuk 267 90
Sumber : https://www.kaggle.com

## 3. Perancangan Sistem
Setelah  mengumpulkan  dataset,  maka  dilakukan  preprocessing.  Pre-processing  merupakan serangkaian  proses  untuk  mempersiapkan  citra  sebelum  proses  segmentasi.  Proses  ini  meliputi proses  cropping  pada  citra.  Setelah  semua  citra  memiliki  dimensi  yang  sama,  maka  langkah selanjutnya  adalah  melakukan  proses  ekstraksi  fitur  dengan  pengambilan  ciri  dari  citra  sayur sayuranyang menggambarkan karakteristik sayur segar dan busuk. Fitur yang di ambil dari citra sayur yang telah tersegmentasi adalah fitur tekstur dan fitur warna. Pada proses pelatihan (training), citra sayur sayuran akan dilakukan tahap ekstraksi fitur tekstur LBP dan HSV. Hasil dari citra akan digunakan  untuk  proses  traning  yang  menggunakan  algortima  Support  Vector  Machine.  Setelah proses training selesai, maka akan didapatkan data model yang akan digunakan untuk pengujian data. Pada proses pengujian (testing), citra sayur sayuranakan dilakukan tahap ekstraksi fitur tekstur LBP dan HSV. Hasil dari citra akan digunakan untuk proses pengujian. Setelah pengujian selesai, maka akan didapatkan data yang mendekati atau sama dengan model yang sudah dibuat. Skema perancangan yang sudah dijelaskan dapat dilihat pada Gambar 2.2 Perancangan sistem.
Gambar 2.2 Perancangan Sistem Kerja Penelitian
4. Implementasi
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi                           ISSN 2407-4322 Vol. 7, No. 3, Desember 2020, Hal. 678-687
ISSN: 1978-1520 ◼
Tahap  ini  mengimplementasikan  perancangan  sistem  yang  sudah  dibuat    menggunakan bahasa pemrograman Python.
1 .Resize Citra
Pada tahap ini, seluruh dimensi citra RGB pada dataset akan di-resize menjadi ukuran 300 x 300 pixel.

## 2. Ekstraksi Fitur Tekstur LBP
Pada  tahap  ini,  dilakukan  ekstraksi  fitur  tekstur  dari  citra  RGB  yang  sudah  diresize menjadi  300  ×  300  pixel  menjadi  citra  grayscale.  Selanjutnya  citra  grayscale  akan dikonversi  menjadi  citra  LBP  dengan  nilai  feature  vector,  dimana  parameter  yang digunakan adalah :
SizeImage = 300 × 300 CellSize = 300 × 300 numNeighbors = 8
Nilai feature vector LBP akan dihitung dengan Persamaan (1), (2) dan (3) :
numCells = prod(SizeImage/CellSize) (1) numBins = numNeighbors × (numNeighbors − 1) + 3 (2) N = numCells × numBins (3)
Maka, numCells = prod(300 × 300/300 × 300) = 1 numBins = 8 × (8 − 1) + 3 = 59 N = 1 × 59 Sehingga didapatkan nilai feature vector (N) untuk LBP adalah 1 × 59.

## 3.Ekstraksi Fitur Warna HSV
Pada  tahap  ini,  dilakukan  ekstraksi  fitur  warna  dari  citra  RGB  yang  sudah  di  resize menjadi 300 × 300 pixel menjadi citra HSV. Untuk feature vector HSV didapatkan dari nilai statistik yang meliputi mean dari seluruh nilai mean, modus dari seluruh nilai modus dan standar deviasi dari seluruh dari nilai  standar deviasi yang didapatkan dari nilai citra HSV.
4.Klasifikasi dengan SVM
Hasil  dari  feature  vector  LBP  dan  HSV  digabungkan  sebagai  input  klasifikasi menggunakan  SVM  kernel  Gaussian  dengan  nilai  γ  =  0,01-0,04  untuk  mendapatkan hasilnya.

## 5. Pengujian
Setelah tahap implementasi selesai dilakukan, hasil klasifikasi akan dihitung untuk tingkat keberhasilan dari metode yang sudah ditentukan, dimana akan menghitung nilai Precision, Recall, Accuracy.
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (4) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (5)
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi                           ISSN 2407-4322 Vol. 7, No. 3, Desember 2020, Hal. 678-687
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁
(6)
Keterangan :
TP = Jumlah data positif citra jenis daun yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem. TN = Jumlah data negatif citra jenis daun yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem. FN = Jumlah data negatif citra jenis daun namun terklasifikasi salah oleh sistem. FP = Jumlah data positif citra jenis daun namun terklasifikasi salah oleh sistem.

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi Preprocessing
Pada  tahap  ini,  dilakukan  proses preprocessing terhadap  setiap  citra  data training dan  data testing . di- resize menjadi ukuran 300 x 300 piksel.  Ukuran tersebut dipilih agar citra yang dipakai lebih fokus.

## 3.2 Implementasi Ekstraksi LBP & HSV
Pada tahap ini, dilakukan ekstraksi fitur tekstur dari citra RGB yang sudah di-resize menjadi 300 × 300 pixel (a) menjadi citra grayscale (b) yang ditampilkan pada Gambar Selanjutnya  citra  grayscale  (Gambar  3  (b))  akan  dikonversi  menjadi  citra  LBP
Pada tahap ini, dilakukan ekstraksi fitur warna dari citra RGB yang sudah di resize menjadi 300 × 300 pixel (a) menjadi citra HSV (b) yang dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 3 Transformasi Grayscale
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi                           ISSN 2407-4322 Vol. 7, No. 3, Desember 2020, Hal. 678-687
E- ISSN 2503-2933
ISSN: 1978-1520 ◼

## 3.3 Implementasi SVM
Pada tahap ini,  nilai  feature  vector  LBP  dengan ukuran  1  × 59  digabungkan  dengan feature vector HSV dengan ukuran 1 × 9, maka akan didapatkan nilai feature vector 1 × 68. Selanjutnya hasil penggabungan nilai feature vector tersebut dilakukan sebagai input klasifikasi menggunakan dengan SVM kernel Gaussian dengan nilai γ = 0,01-0,04.
3.4  Pengujian
Pada tahap ini,  pengujian data  uji terhadap  data latih  dan  hasil  dari  pengujian  tersebut  akan ditampilkan  dalam  bentuk  confusion  matrix  untuk  mendapatkan  hasil  prediksi  kelas  melalui klasifikasi  Support  Vector  Machine.  pengujian  untuk  klasifikasi  sayur  segar  dan  busuk menggunakan  metode  Support  Vector  Machine  dengan  nilai  n_estimator  =500,1000,1500.2000. Hasil Pengujian Precision, Recall dan Accuracy dapat di lihat pada Tabel  berikut :
Tabel 3.2  Hasil Pengujian Nilai γ Precision Recall Accuracy 0,01 2,07% 100% 50,85% 0,02 11,51% 98,39% 55,49% 0,03 24,90% 91,03% 61,08% 0,04 36,04% 84,89% 65,02%

## 4. KESIMPULAN
1. Dengan  penggunaan  fitur  ekstraksi  tekstur  LBP  dan  fitur  ekstraksi  warna  HSV  dapat diterapkan untuk klasifikasi sayur segar dan busuk.
2. Berdasarkan hasil pengujian mendapatkan nilai Accuracy tertinggi sebesar 65,02% pada nilai γ =0,04

## Gambar 4 Transformasi Warna HSV
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi                           ISSN 2407-4322 Vol. 7, No. 3, Desember 2020, Hal. 678-687
10

## 5. SARAN
1. Menerapkan  fitur  ekstraksi  yang  berbeda  dengan  metode  klasifikasi  yang  sama  dengan penelitian terkait.
2. Menerapkan  fitur  ekstraksi  yang  sama  dengan  metode  klasifikasi  berbeda  dari  penelitian terkait.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. N. dan F. Aswatini, “Dalam Konteks Pemenuhan Gizi Seimbang,” vol. Ill, no. 2, pp. 97– 119, 2008.
[2] F. N. Cahya, R. Pebrianto, and T. A. M, “Klasifikasi Buah Segar dan Busuk Menggunakan Ekstraksi Fitur Hu-Moment , Haralick dan Histogram,” IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol. , vol. 6, no. 1, pp. 57–62, 2021, doi: 10.31294/ijcit.v6i1.10052.
[3] Fibra Nurainy, No Title . 2018. [Online]. Available:
http://repository.lppm.unila.ac.id/9850/1/BUKU AJAR.pdf
[4] Y.  Yohannes,  M.  R.  Pribadi,  and  L.  Chandra,  “Klasifikasi  Jenis  Buah  dan  Sayuran Menggunakan SVM Dengan Fitur Saliency-HOG dan Color Moments,” Elkha , vol. 12, no. 2, p. 125, 2020, doi: 10.26418/elkha.v12i2.42160.
[5] B.  Caraka,  B.  A.  A.  Sumbodo,  and  I.  Candradewi,  “Klasifikasi  Sel  Darah  Putih Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) Berbasis Pengolahan Citra Digital,” IJEIS  (Indonesian  J.  Electron.  Instrum.  Syst. ,  vol.  7,  no.  1,  p.  25,  2017,  doi: 10.22146/ijeis.15420.
[6] A. Abdullah and P. Pahrianto, “Sistem Klasifikasi Kematangan Tomat Berdasarkan Warna Dan Bentuk Menggunakan Metode Support Vector Machine (Svm),” JSI J. Sist. Inf. , vol. 9, no. 2, pp. 1313–1322, 2017, doi: 10.36706/jsi.v9i2.5007.
[7] S. R. Hidiya and M. E. Lasulika, “Fitur Ekstraksi LBP Untuk Mengidentifikasi Kematangan Tomat Sayur Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” J. Nas. cosPhi , vol. 3, no. 1, pp. 2597–9329, 2019.
[8] Darussalam and G. Arief, “Jurnal Resti,” Resti , vol. 1, no. 1, pp. 19–25, 2017.
[9] A. R. T. H. Ririd, A. W. Kurniawati, and Y. Yunhasnawa, “Implementasi Metode Support Vector Machine Untuk Indentifikasi Penyakit Daun Tanaman Kubis,” J. Inform. Polinema , vol. 4, no. 3, p. 181, 2018, doi: 10.33795/jip.v4i3.204.
[10] N. Wijaya and A. Ridwan, “Klasifikasi Jenis Buah Apel Dengan,” Sisfokom , vol. 08, no. 1, pp. 74–78, 2019.
[11] M. Ichwan, I. A. Dewi, and Z. M. S, “Klasifikasi Support Vector Machine (SVM) Untuk Menentukan TingkatKemanisan Mangga Berdasarkan Fitur Warna,” MIND J. , vol. 3, no. 2, pp. 16–23, 2019, doi: 10.26760/mindjournal.v3i2.16-23.
[12] I.  A.  Ropikoh,  R.  Abdulhakim,  U.  Enri,  and  N.  Sulistiyowati,  “Penerapan  Algoritma Support  Vector  Machine  (SVM)  untuk  Klasifikasi  Berita  Hoax  Covid-19,” J.  Appl. Informatics Comput. , vol. 5, no. 1, pp. 64–73, 2021, doi: 10.30871/jaic.v5i1.3167.
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi                           ISSN 2407-4322 Vol. 7, No. 3, Desember 2020, Hal. 678-687
E- ISSN 2503-2933
ISSN: 1978-1520 ◼
[13] A.  Shrivastava,  R.  Sohandani,  and  N.  Khatwani,  “Fresh  and  Stale  Images  of  Fruits  and Vegetables,” kaggle ,  2021.  https://www.kaggle.com/datasets/raghavrpotdar/fresh-and- stale-images-of-fruits-and-vegetables (accessed Aug. 27, 2022).