## Klasifikasi Tingkat Kemanisan Alpukat Berdasarkan
Fitur Hue Saturation Value (HSV) dengan Menggunakan Support Vector Machine (SVM)
M Reynaldi Saputra 1 , Hafiz Irsyad 2
1,2 Universitas Multi Dara Palembang;Jl. Rajawali No.4, +62(711)376400/376360
3 Program Studi Informatika Universitas Multi Data Palembang, Palembang e-mail: * 1 reynaldi23@mhs.mdp.ac.id, 2 hafizirsyad@mdp.ac.id

## Abstrak
Dalam  proses  penetuan  mutu  atau  tingkat  kemanisan  buah  alpukat  di  pasaran  pada umumnya  dilakukan  dengan  dua  cara  yaitu  menggunakan  pakar-pakar  untuk  pemilihan  / sortasi  kemanisan    alpukat  atau  menggunakan  metode  destruktif  dengan  cara  pengambilan sampel,  uji  coba  kemanisan  alpukat  tersebut  seperti  menggunakan  Refractometer. Permasalahan  yang  terjadi  pada  kedua  proses  tersebut  yaitu  memiliki  cost  yang  relatif  besar dan  tidak  menghasilkan  mutu  yang  seragam  karena  sortasi  tingkat  kemanisan  alpukat  oleh pakar  bersifat  subjektif  dan  kemungkinan  terjadinya  kesalahan  pengamatan  sangat  besar. Support  Vector  Machine  (SVM)  diimplementasikan  pada  penelitian  ini  menggunakan  kernel linear,  polynomial,  dan  gaussian.  Proses  pengujian  menggunakan  K-Fold  Cross  Validation. Fold  yang  digunakan  yaitu  4-fold,  5-fold  dan  10-fold.  Performa  fitur  HSV  dan  metode  SVM yang  mendapatkan  hasil  terbaik  adalah  pada  5-fold  dengan  nilai  accuracy  sebesar  100,00% dengan  menggunakan  kernel  polynomial,  precision  sebesar  100,00%  pada  kernel  polynomial, dan recall sebesar 100,00%  pada kernel polynomial, Sedangkan hasil terendah terdapat pada kernel gaussian 5-¬fold dengan nilai accuracy sebesar 98.91%, precision sebesar 98.61%, dan recall sebesar 98.37%.
Kata kunci : K-Fold Cross Validation , HSV, ALPUKAT, SVM.

## Abstract
In the process of determining the quality or level of sweetness of avocados on the market in general, it is done in two ways, namely using experts for the selection / sorting of avocado sweetness or using destructive methods by sampling, testing the sweetness of avocados such as using  a  refractometer.  The  problem  that  occurs  in  both  processes  is  that  they  have  relatively large costs and do not produce uniform quality because the sorting of avocado sweetness levels by  experts  is  subjective  and  the  possibility  of  observation  errors  is  very  large.  The  Support Vector  Machine  (SVM)  is  implemented  in  this  study  using  linear,  polynomial,  and  gaussian kernels. The testing process uses K-Fold Cross Validation. The used are 4-fold, 5-fold and 10- fold. The performance of the HSV feature and the SVM method that gets the best results is at 5- fold with anvalue accuracy of 100.00% using a polynomial kernel, precision of 100.00% on the polynomial kernel, and recall of 100.00% on the polynomial kernel, while the lowest results are found in the 5-gaussian kernel fold with anvalue accuracy of 98.91%, precision of 98.61%, and recall of 98.37%.
Keyword : K-Fold Cross Validation , HSV, ALPUKAT, SVM.
M Reynaldi, et., al [Klasifikasi Tingkat Kemanisan Alpukat Berdasarkan Fitur Hue Saturation Value (HSV) dengan Menggunakan Support Vector Machine (SVM)

## 1. PENDAHULUAN
Tanaman alpukat ( Persea History of the U.S. Manufacturing plant ) merupakan tumbuhan yang berasal dari dataran tinggi Amerika Tengah dan  memiliki berbagai jenis yang tersebar di seluruh dunia.  Alpukat umumnya dibagi menjadi tiga jenis: jenis  India Barat, jenis Guatemala, dan jenis Meksiko. Jaringan benda biasa berwarna hijau di bawah kulit dan menjadi kuning ke arah  biji.Warna  kulit  item  yang  khas  berubah,  warna menjadi  hijau  karena  kandungan  klorofil atau ketumpulan dengan penyembunyian antosianin (Lopez, 2002; Andi, 2013). Alpukat adalah tanaman metropolitan yang tingginya mencapai 20 meter. Kondisi pohon di kubah sehingga dari kejauhan  terlihat  menarik.  Daunnya  panjang  (lonjong)  dan  tersusun  seperti  pilin.  Pohonnya berkayu,  umumnya  memanjang  secara  kebetulan dan  jalurnya  rata.  Bunga  alpukat  muncul  di ujung cabang atau ranting pada batang yang panjang. Mekarnya berwarna putih dan setiap mekar akan tumbuh dua kali lipat Menurut Sunarjono (1998). Dalam survei ini, tingkat kenikmatan pada Alpukat  sebenarnya  tidak  ditentukan  dengan menggunakan  prosedur Support  Vector  Machine (SVM), mengingat gambar yang ditangkap oleh kamera. Gambar yang tertangkap dirawat dalam gambar  menjaga  interaksi.  Siklus  pemeliharaan  gambar  pada  umumnya  direncanakan  untuk menangani  properti  gambar,  tetapi  juga  dapat  digunakan  untuk  sistem.Menentukan  suatu item  dengan  mendapatkan image  esteem yang  diperlukan  dari  artikel  tersebut,  kemudian  pada saat itu image esteem yang didapat akan dipesan menggunakan strategi SVM.
Untuk pemesanan, strategi yang digunakan adalah Support Vector Machine (SVM), yang merupakan  salah  satu  teknik  AI.  Strategi  ini  menghilangkan  standar Primary  Danger Minimization (SRM)  yang  sepenuhnya  bertujuan  untuk  menemukan  hyperplane  terbaik  yang mengisolasi  dua  kelas  di  ruang  info  dan  selanjutnya  berarti  membatasi  jangkauan  terjauh maksimum  dari  kesalahan  keseluruhan.  Satu  lagi  manfaat menggunakan  SVM  adalah  bahwa teknik  ini  dapat  diselidiki  secara  hipotetis  menggunakan  ide-ide  hipotetis.pembelajaran komputasi.  Penelitian  yang  melibatkan  strategi  SVM  sebagai  hasil  eksplorasi  menunjukkan bahwa presisi normal dari teknik penemuan produk organik yang diusulkan pada pohon adalah 76% (The board et al., 2018) (Sahertian & Sanjaya, 2017). karakterisasi pengembangan produk alam  jeruk  menggunakan  strategi SVM  ( support  vector  machine ),  setelah  dilakukan  pengujian dan pengelompokan, diperoleh ketepatan koordinat dengan taraf 80% (Arief, M. 2019). Faktual Element Extraction dan Support Vector Machine dalam mengidentifikasi tingkat perkembangan melon  tergantung  pada  produk  alami  permukaan  kulit  adalah  76,00%  (Prayoga  &  dkk,  2018). Selanjutnya  penyajian  tingkat  kesukaan  buah  mangga  berdasarkan  gambar  naungan  produk organik menggunakan teknik SVM memiliki taraf sebesar 87,5% (Ichwan et al., 2019). Gambar sebenarnya memiliki highlight shading yang dapat diubah menjadi pedoman yang berbeda, salah satunya adalah HSV. HSV terdiri dari tiga (3) komponen, yaitu Tone spesifik yang menangani shading,  Immersion  yang  menangani  tingkat  dominasi shading ,  dan Worth menangani  tingkat splendor.  HSV  mengandung  shading  serupa  yang  ditangkap  oleh  deteksi  manusia,  sedangkan model  yang  dibingkai  oleh  model  shading  lain,  misalnya,  RGB  adalah  efek  lanjutan  dari kombinasi  nada-nada  esensial.  Oleh  karena  itu  strategi  ini  secara  umum  akan  mengenali shading  dan  tingkat  dominasi  dan  kecemerlangan.  Pemanfaatan  HSV  dalam  penataan  gambar produk alam memiliki presisi 94% (The board et al., 2018).
Berdasarkan  uraian  pada  paragraf  sebelumnya,  fitur  model  HSV  memiliki  tingkat akurasi  yang  baik  untuk  mengenali  warna  dan  metode  klasifikasi  SVM  baik  dalam  mengenali sebuah  objek.  Pada  kesempatan  kali  ini  peneliti  melakukan  klasifikasi tingkat  kemanisan  buah alpukat  menggunakan  metode  SVM  dengan  fitur  HSV  yang  mana  belum  diketahui  tingkat akurasi pengenalannya, oleh karena itu penelitian ini penting untuk dilakukan. Yang bertujuan untuk  mengetahui  seberapa  besar  tingkat  akurasinya.  Maka  dilakukan  penelitian  dalam menerapkan  klasifikasi  tingkat  kemanisan  buah  alpukat  menggunakan  metode  SVM  dengan
Vol. 2, No. 2, April 2022, Hal. 113-119
M Reynaldi, et., al [Klasifikasi Tingkat Kemanisan Alpukat Berdasarkan Fitur Hue Saturation Value (HSV) dengan Menggunakan Support Vector Machine (SVM)
fitur HSV.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1   Brix
Brix merupakan unit pengukur tingkat kemanisan gula di dalam cairan (liquid) . Satuan brix  yang  digunakan  ialah  derajat  brix.  Skala  brix  ditemukan  oleh  ilmuwan  Jerman.  Adolf Ferdinand W Brix (1798 – 1870) di tahun 1870. 1% Brix setara dengan 1gram gula sukrosa di dalam 100 gram air. Berikut nilai unit Brix di buah-buahan [3].
Tabel 1. Derajat Brix No. Buah Tidak Manis Sedang Manis 1. Apel < 8 6 - 14 14 > 2. Alpukat < 4 4 - 8 8 > 3. Anggur < 8 8 -12 12 > 4. Blewah < 8 8 - 12 12 > 5. Mangga < 8 8 - 12 12 > 6. Nanas < 12 12 -14 14 > 7. Pisang < 8 8 - 12 12 > 8. Pepaya < 6 6 - 10 10 > 9. Persik < 6 6 - 14 14 > 10. Pir < 6 6 - 12 12 > Sumber:  (Bionutrient)

## 2.2 Refractometer
Refractometer  adalah  alat  untuk  memperkirakan  konvergensi  zat  yang  dipecah  yang dirancang  oleh  Dr  Ernest  Abbe,  seorang  peneliti  dari  Jerman  Sekitar  tahun  2010-an.  Brix(%) digunakan  untuk  mengkomunikasikan  pengelompokan  zat  terlarut  yang  merupakan  tingkat  zat terlarut dalam susunan berair[4].

## 2.3 HSV (Hue Saturation Value)
HSV  adalah  model  shading  superior  yang  digunakan  untuk  penanganan  gambar  dan tujuan computervision yang berbeda. Naungan (H) adalah proporsi jenis naungan seperti merah, kuning, hijau, dll. Penggambarannya dalam derajat dengan nilai 0 – 360. Perendaman(S) adalah bayangan  dari  suatu  bayangan.  Semakin  cerah  warna  berarti  semakin  penting  nilai  imersi. Namun, dengan asumsi bahwa shading pucat, itu berarti imersi rendah. Esteem (V) adalah nilai kecemerlangan  sebuah  bayangan.  Nada  brilian  memiliki  nilai  tinggi  serta  sebaliknya  untuk nuansa redup [5].
M Reynaldi, et., al [Klasifikasi Tingkat Kemanisan Alpukat Berdasarkan Fitur Hue Saturation Value (HSV) dengan Menggunakan Support Vector Machine (SVM)

## 2.4   SVM
Hipotesis mendasar dari Support Vector Machine (SVM) telah dibuat pada tahun 1992 dan telah berkembang pesat, dimana SVM adalah siklus pembelajaran yang melibatkan ruang spekulatif  yang  terdiri  dari  kapasitas  lurus  dalam  ruang  komponen  berlapis  tinggi.  Proses penyusunan perhitungan pembelajaran merupakan interaksi peningkatan dimana pembelajaran dapat  dilakukan.  SVM  memiliki  pameran  yang  layak  untuk  dilakukan  dalam  bioinformatika, pengakuan, tulisan tangan, pengelompokan, dll [6].
Gambar 2. Optimal Hyperplane SVM
Gambar  1  memperlihatkan  beberapa  pattern  yang  merupakan  anggota  dari  dua  buah class: +1 dan –1. Pattern yang tergabung pada class –1 disimbolkan dengan kotak warna merah, sedangkan  pattern  pada  class  +1,  disimbolkan  dengan  lingkaran  warna  kuning.  Problem klasifikasi dapat diterjemahkan dengan usaha menemukan garis (hyperplane ) yang memisahkan antara kedua kelompok tersebut.

## 2.5   Pengambilan Data
Pada  tahap  ini  pengumpulan  informasi  selesai  menggunakan  dataset.  Dataset  yang digunakan  bergantung  pada  foto  diri  sebagai  foto  alpukat.  Untuk setiap  alpukat,  alpukat  muda dan alpukat siap akan digunakan, kemudian alpukat ditempatkan dalam wadah sehingga dapat ditembak  satu  per satu  dalam  wadah  yang  dilapisi  kertas  hitam,  dengan  perluasan  cahaya  dari dua lampu masing-masing 3 watt yang membuat warna alpukat terlihat lebih khas. Gambar akan diambil  dari  titik  tertinggi  alpukat,  informasi  yang  telah  diambil  akan  dipangkas  dan  diubah ukurannya menjadi ukuran 200x200 untuk setiap dataset sehingga semua ukuran gambar adalah sesuatu yang sangat mirip.
Gambar 3. Contoh Hasil Pengambilan Gambar
Vol. 2, No. 2, April 2022, Hal. 113-119
M Reynaldi, et., al [Klasifikasi Tingkat Kemanisan Alpukat Berdasarkan Fitur Hue Saturation Value (HSV) dengan Menggunakan Support Vector Machine (SVM)

## 2.6   Perancangan
Cara kerja sistem yang dibuat melingkupi load image gambar buah yang sudah di resize menjadi  200x200  pixel  agar  semua  data  memiliki  ukuran  yang  saman  setelah  melalui pemotongan  gambar,  kemudian  gambar  akan  dikonversi  ke  dalam  ruang  warna  HSV,  dan melakukan  klasifikasi  citra  buah  tersebut  menggunakan  SVM.  Skema  perancangan  tersebut dapat dilihat pada gambar 3.10 berikut
Gambar 4. Perancangan Siste

## 3.HASIL DANPEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi
Setelah menyelesaikan proses konfigurasi kerangka kerja, itu terus menerapkan rencana ke dalam jenis tampilan interface. Pada tahap ini, mengeksekusi rencana yang telah dibuat menjadi sebuah program dalam bahasa pemrograman.

## 3.1.1   Implementasi HSV
Pada  tahap  segmentasi  warna  HSV  buah  alpukat  akan  diubah  dari  citra  RGB  menjadi citra HSV, selanjutnya maka akan diambil nilai value sehingga menjadi grayscale, dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 5. Trasnformasi Warna HSV

## 3.1.2   Implementasi Klasifikasi SVM
Dataset citra alpukat yang sudah ada kemudian diubah menjadi citra model warna HSV, selanjutnya dataset citra diperlukan untuk pengujian dan pembagian data menjadi data training dan  data  testing  menggunakan  Fold  Cross  Validation  jenis  Leave  One  Out.  Fold  yang digunakan  yaitu  4-Fold,  5-Fold,  dan  10-Fold.  Tahap  ini  merupakan  proses  mengklasifikasi dengan Support Vector Machine menggunakan kernel Linear, Polynomial dan Gaussian Tahap ini  merupakan  konsekuensi  dari  tingkat  pengakuan  yang  diperoleh  dalam  pengujian menggunakan  teknik  Support  Vector  Machine  (SVM).  untuk  mendapatkan  hasilnya. Implementasinya  bertujuan  untuk  membedakan  tingkat  kemanisan  alpukat  yaitu  alpukat  tidak manis, sedang, dan manis yang dibedakan dari data fitur yang didapat dari proses ekstrasi HSV.

## 3.2   Pengujian
Pada tahap ini pengujian dilakukan pada 6 buah alpukat yaitu citra alpukat tidak manis, sedang, dan manis, dengan total jumlah citra 200 citra dengan masing-masing dibagi menjadi 67 manis,  67  citra  sedang  dan  66  citra  tidak  manis.  Pembagian  dataset  menggunakan  metode  K- Fold Cross Validation dengan jenis Leave One Out. Fold yang digunakan dalam pengujian ini dimulai dari 4-fold, 5-fold, dan 10-fold. Kemudian data akan diklasifikasi menggunakan metode SVM Kernel Linear, Polynomial dan Gaussian.
Gambar 6 . Grafik Rata-rata Hasil Pengujian 4-Fold

## 4.KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan,  berikut  beberapa  kesimpulan  yang  dapat disimpulkan dari penelitian bawah ini:
1. Selama penelitian dapat memahami cara mengumpulkan data, dimulai dari pembelian objek, pengukuran  kadar  gula  dengan  refractometer,  pengambilan  gambar  dan  klasifikasi  dengan fitur  HSV  menggunakan  metode  SVM,  dan  diperoleh  hasil  akhir accuracy,  precision ,  dan recall terbaik.
2. Selama  Penelitian  yang  telah  dilakukan  menggunakan  6  buah  alpukat  dengan  resolusi kamera Samsung J7 Pro 2017 13 MP dan jarak potret 30cm.
3. Klasifikasi  tingkat  kemanisan  alpukat  dengan  dataset  sebanyak  200  gambar.  Mendapatkan hasil  tertinggi  sebesar  100,00%  dapat  dilihat  pada  gambar  4.13  dan  untuk  hasil  terendah sebesar 98,05% dapat dilihat pada gambar 4
Vol. 2, No. 2, April 2022, Hal. 113-119

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Pardede,  J.,  Husada,  M.  G.,  Hermana,  A.  N.,  &  Rumapea,  S.  A.  2019.  Fruit  Ripeness Based  on  RGB,  HSV,  HSL,  L ∗ a ∗ b ∗ Color  Feature  Using  SVM.  2019  International Conference  of  Computer  Science  and  Information  Technology,ICoSNIKOM2019,2–6. https://doi.org/10.1109/ICoSNIKOM48755.2019.9111486
[2]. Yohannes, Y., Pribadi, M. R., & Chandra, L. 2020. Klasifikasi Jenis Buah dan Sayuran Menggunakan SVM Dengan Fitur Saliency-HOG dan Color Moments. Elkha, 12(2), 125. https://doi.org/10.26418/elkha.v12i2.42160
[3]. Satria & Kartika, 2021, Classification of Color Features In Butterflies Using The Support Vector Machine (SVM)
[4]. Meiriyama, M. 2018. Klasifikasi Citra Buah Berbasis Fitur Warna Hue Saturation Value (HSV) Dengan klasifikator SVM . Jurnal Komputer Terapan, 4(1), 50-61.
[5]. Prayoga,  Agung.,  Hilmi  Abidzar  Tawakal,  dan  Reza  Aldiansyah.  2018. Pengembangan Metode  Deteksi  Tingkat  Kematangan  Buah  Melon  Berdasarkan  Tekstur  Kulit  Buah Dengan  Menggunakan  Metode  Ekstraksi  Ciri  Statistik  dan  Support  Vector  Machine (SVM). Teknologi Terpadu, 4(1), 24-30
[6]. Z.  M.  S.  Muhammad  Ichwan,  Irma  Amelia  Dewi,  2019,    “ Klasifikasi  Support  Vector Machine  (SVM)  Untuk  Menentukan  Tingkat  Kemanisan  Mangga  Berdasarkan  Fitur Warna,” MIND J., Vol. 3, No. 2, pp. 16–23,
[7]. Arief,  M.  2019. Klasifikasi  Kematangan  Buah  Jeruk  Berdasarkan  Fitur  Warna Menggunakan Metode SVM. Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual , 4 (1),
9–16.