Vol. 12 No. 2, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i2.4010

## PERBANDINGAN  METODE  KNN  DAN  SVM  DALAM KLASIFIKASI
KEMATANGAN

## BUAH MANGGA BERDASARKAN CITRA HSV DAN FITUR STATISTIK
Mutmainnah Muchtar 1* , Rafiqah Arjaliyah Muchtar 2
1 Universitas Sembilanbelas November Kolaka, Sulawesi Tenggara
2 Universitas Halu Oleo Kendari, Sulawesi Tenggara

## Riwayat artikel:
Received: 16 Januari  2024 Accepted: 30 Maret 2024 Published: 2 April  2024

## Keywords:
3-5 keyword; HSV; KNN;
Mango Classification;
SVM.
Corespondent Email: muchtarmutmainnah@gmail.com
Abstrak. Penelitian  ini  membahas  perbandingan  metode  klasifikasi K- Nearest  Neighbors (KNN)  dan Support  Vector  Machine (SVM)  dalam mengidentifikasi tingkat kematangan buah mangga berdasarkan citra HSV dan fitur statistik. Sebanyak 80 citra buah mangga dibagi menjadi dua kelas, yaitu kelas mangga " matang" dan "belum matang," dengan masing-masing 40 citra. Pengujian dilakukan menggunakan k-cross validation , dan hasil menunjukkan bahwa  KNN  mencapai  akurasi  98,75%,  sedangkan  SVM  mencapai  97,5%. Metode KNN memperoleh performa lebih unggul dan konsisten, memberikan keyakinan  bahwa  pendekatan  tersebut  efektif  untuk  klasifikasi  tingkat kematangan buah mangga. Penelitian ini dapat memberikan kontribusi pada pengembangan  sistem  otomatisasi  pengolahan  buah  mangga  yang memanfaatkan  teknologi  citra  dan  pembelajaran  mesin  untuk  mendukung industri pertanian dan pangan.
Abstract. This  research  compares  the  classification  methods  of  K-Nearest Neighbors  (KNN)  and  Support  Vector  Machine  (SVM)  in  identifying  the ripeness level of mango fruit based on HSV images and statistical features. A total  of  80  mango  fruit  images  were  categorized  into  two  classes,  namely "ripe" and "unripe" mango, with 40 images each. Testing was conducted using k-cross validation, revealing that KNN achieved an accuracy of 98.75%, while SVM  reached  97.5%.  KNN  demonstrated  superior  and  consistent performance,  indicating  its  effectiveness  in  mango  fruit  ripeness classification. The study contributes to the advancement of automated systems for  mango  fruit  processing,  leveraging  image  technology  and  machine learning to support the agriculture and food industry.

## 1. PENDAHULUAN
Mangga merupakan buah tropis yang sangat dicari  di  pasar  dalam  maupun  luar  negeri,  di mana tingkat kematangannya memiliki dampak signifikan  terhadap  nilai  dan  kualitasnya[1], [2]. Dalam upaya untuk meningkatkan efisiensi dan  ketepatan  penilaian  kematangan  mangga, metode  otomatis  menjadi  semakin  penting[3].
Penelitian  sebelumnya  telah  mengeksplorasi berbagai  teknik  untuk  menilai  kematangan buah,  dengan  penekanan  khusus  pada  visi komputer  dan  pembelajaran  mesin.  Penelitian oleh  [1]  mengklasifikasikan  kematangan  buah mangga berdasarkan citra HSV dengan metode KNN ( K-Nearest Neighbors ) untuk 4 kelas citra mangga,  diperoleh  akurasi  sebsar  80%.
Kemudian, [2] juga menerapkan metode KNN dalam  mengklasifikasi  kematangan  buah mangga  manalagi  menggunakan  ruang  warna LAB  dan  fitur  statistik.  Sedangkan  penelitian oleh  [3]  menggunakan  teknik hybrid yaitu berdasarkan ruang wrna HSV dan berdasarkan bau/aroma  dari  buah  mangga,  yang  kemudian diklasifikasikan  menggunakan  metode  SVM ( Support  Vector  Machine ).  hasil  pengujian menggunakan  228  citra  mangga  menunjukkan akurasi hingga 94,69%.
Selanjutnya, perbandingan metode KNN dan SVM dilakukan oleh [4] untuk klasifikasi jenis buah pisang  berdasarkan  fitur  warna,  tekstur  dan bentuk,  dimana  hasil  akurasi  metode  KNN sedikit lebih unggul dibandingkan SVM.
Pendekatan  berbasis  citra,  terutama  yang memanfaatkan  ruang  warna Hue - Saturation - Value (HSV)  dan  fitur  statistik  seperti mean , standar deviasi, dan entropy , telah menunjukkan potensi untuk menangkap karakteristik  kematangan  dengan  lebih  rinci. Ruang  warna  HSV  dipilih  karena  mampu memisahkan  informasi  warna  dan  kecerahan dengan  lebih  baik  dibandingkan  dengan  ruang warna  RGB[5].  Hal  ini  memungkinkan ekstraksi  fitur  yang  lebih  akurat  dalam menangkap variasi warna yang signifikan pada buah mangga dalam berbagai tingkat kematangan. Keberhasilan HSV dalam memisahkan  atribut  warna  membuat  model warna  ini  menjadi  pilihan  yang  tepat  untuk menangani kompleksitas citra buah mangga.
Meskipun penelitian-penelitian tersebut telah  memberikan  hasil  yang  cukup  jelas, analisis  perbandingan  antara  KNN  dan  SVM untuk  klasifikasi  kematangan  mangga,  yang mencakup baik ruang warna HSV maupun fitur statistik tersebut, masih terbatas. Oleh karen itu, penelitian  ini  dilakukan  dalam rangka mengisi kesenjangan ini, menghadirkan evaluasi terhadap kedua metode tersebut.
Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan  performansi  dari  dua  metode klasifikasi:  K -Nearest  Neighbors (KNN) dan Support  Vector  Machine (SVM)  [4],  [6],  [7]. Utamanya  dalam  mengklasifikasikan  tingkat kematangan  mangga  berdasarkan  citra  HSV dan  fitur  statistik  ( mean ,  standar  deviasi, entropy ). Dengan menggunakan teknik validasi silang k-cross  validation ,  penelitian  ini  akan menilai  performansi  dan  keandalan  masing- masing metode. Kontribusi ini diharapkan dapat
mendorong  pengembangan  sistem  otomatis untuk  penilaian  kualitas  buah  di  industri pertanian dan pangan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. K-Nearest Neighbor
K-Nearest  Neighbors (KNN)[1]  adalah algoritma klasifikasi yang beroperasi berdasarkan konsep bahwa objek-objek dengan fitur serupa cenderung berada dalam kelompok atau kelas yang sama. Dalam KNN, setiap objek direpresentasikan dalam ruang fitur multidimensi,  dan  klasifikasi  suatu  objek bergantung  pada  mayoritas  label  dari k objek tetangga terdekatnya dalam ruang fitur tersebut. Jika  sebagian  besar  tetangga  dari  suatu  objek termasuk  dalam  suatu  kelas  tertentu,  maka objek  tersebut  diklasifikasikan  ke  dalam  kelas tersebut.
Euclidean  Distance [7],  sebagai  metode perhitungan jarak yang umum digunakan dalam KNN,  mengukur  jarak  antara  dua  titik  dalam ruang  fitur  dengan  menggunakan  formula Euclidean . Misalnya, dalam ruang dua dimensi,
Euclidean distance antara  dua  titik  P=(p 1 ,p 2 ) dan  Q=(q 1 ,q 2 )  dihitung  sebagai  akar  dari (p 1 −q 1 ) 2 +(p 2 −q 2 ) 2 . Dengan menggunakan
Euclidean distance , KNN menentukan tetangga terdekat  berdasarkan  kedekatan  spasial  antara data points , yang memberikan bobot lebih besar kepada data points yang secara geometris lebih mirip dengan data point yang akan diklasifikasikan.  Metode K-Nearest  Neighbors (KNN) memiliki keunggulan dalam kemudahan implementasi dan interpretasi, serta fleksibilitasnya  dalam  menangani  data  non- linear atau non-parametrik.
2.2. Support Vector Machine
Sebagai algoritma klasifikasi, SVM berusaha untuk menemukan hyperplane terbaik yang memisahkan dua kelas dengan memaksimalkan  jarak  ( margin )  antara  kedua kelas. Dua kelas ini ditempatkan pada kedua sisi hyperplane , dan data points yang mendefinisikan batas keputusan disebut sebagai support vectors . SVM dapat bekerja baik dalam ruang  fitur  berdimensi  tinggi  dan  memiliki fleksibilitas  untuk  menangani  data  yang  tidak linear  dengan  menggunakan  fungsi  kernel untuk  mentransformasi  data  ke  dimensi  yang lebih tinggi.[6], [8].
Keunggulan SVM termasuk kemampuannya untuk  mengatasi  masalah overfitting karena fokus  pada  batas  keputusan  yang  umum  dan memaksimalkan  margin, sehingga mengurangi risiko  kesalahan  klasifikasi  pada  data  baru. Persamaan  matematis  SVM  tidak  dapat dijelaskan secara ringkas tanpa memperkenalkan  konsep  matematika  lanjutan. Secara umum, untuk klasifikasi biner, persamaan hyperplane pada  SVM  dapat diwakili sebagai: 𝑓(𝑥) = 𝑠𝑖𝑔𝑛(𝑤 ⋅ 𝑥 + 𝑏 ) (2)
dimana:
f(x) = fungsi keputusan
w = vektor bobot
x = fitur vektor data input
b = konstanta bias
⋅ = operasi dot product sign = fungsi tanda

## 2.3. Ruang Warna HSV
Ruang warna HSV ( Hue , Saturation , Value ) merupakan model warna yang menggambarkan warna  sebagai  kombinasi  dari  tiga  komponen utama: Hue (warna), Saturation (kejenuhan), dan Value (nilai kecerahan). Keunggulan utama ruang warna HSV dibandingkan dengan ruang warna  RGB  ( Red , Green , Blue )  adalah kemampuannya  untuk  memisahkan  informasi warna, kejenuhan, dan kecerahan dengan lebih baik.  Persamaan  (2-6)  menunjukkan  rumus untuk  mengkonversi  citra  RGB  ke  citra  HSV [5], [9].
𝑉 = max (𝑅, 𝐺, 𝐵) (2) 𝑆 = 𝑉 − min  (𝑅, 𝐵, 𝐵)/𝑉 (3) 𝐻 = 𝐺−𝐵 6𝑆 , 𝑗𝑖𝑘𝑎   𝑉 = 𝑅 (4)
𝐻 = 1 3 + 𝐵−𝑅 6𝑆 , 𝑗𝑖𝑘𝑎   𝑉 = 𝐺 (5)
𝐻 = 2 3 + 𝑅−𝐺 𝑆 , 𝑗𝑖𝑘𝑎   𝑉 = 𝐵 (6)

## 2.4. Fitur Statistik
Fitur statistik dalam klasifikasi citra merujuk pada  ekstraksi  informasi  numerik  yang menggambarkan sifat statistik distribusi intensitas  piksel  pada  suatu  citra.  Fitur-fitur statistik  ini  memberikan  representasi  numerik tentang variasi, sebaran, dan distribusi kecerahan  piksel  di  dalam  citra,  yang  dapat digunakan  untuk  tujuan  klasifikasi  atau pengenalan pola.
Contoh fitur statistik yang umum digunakan termasuk mean (rata-rata), standar deviasi, dan entropy [2],  [10]. Mean digunakan  untuk menunjukkan  tingkat  kecerahan  umum  di dalam  citra.  Standar  deviasi  digunakan  untuk mengukur  sejauh  mana  intensitas  piksel tersebar dari nilai rata-rata, sedangkan entropy untuk  mengukur  tingkat  ketidakpastian  atau kompleksitas distribusi intensitas piksel. Persamaan  (7-9)  menunjukkan  rumus  untuk memperoleh  nilai mean, standar  deviasi,  dan entropy.
𝑀𝑒𝑎𝑛 = 1 𝑁 ∑ 𝑋 𝑖 𝑁 𝑖=1 (7)
𝑆𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟 𝑑𝑒𝑣𝑖𝑎𝑠𝑖 = √ 1 𝑁 ∑ (𝑋 𝑖 − 𝑀𝑒𝑎𝑛) 2 𝑁 𝑖=1 (8)
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 = − ∑ 𝑝(𝑖). 𝑙𝑜𝑔 2 (𝑝(𝑖)) 𝐿 𝑖=1 (9)
dimana N adalah jumlah piksel dalam citra dan X i adalah  nilai  intensitas  piksel  ke- i . L adalah jumlah tingkat intensitas sedangkan p(i) adalah probabilitas munculnya tingkat intensitas ke- i .

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan. Gambar  1  menunjukkan  tahapan  dari  metode yang  diusulkan.  Tahap  pertama  adalah pengumpulan  data  citra  buah  mangga.  Total data  yang  digunakan  berjumlah  80  citra  buah mangga.  Selanjutnya  dilakukan  konversi  dari ruang  warna  RGB  ke  HSV.  Berdasarkan  nilai HSV  ini,  maka  citra  mangga  kemudian disegmentasi  sehingga  menghasilkan  citra biner.  Tahap  selanjutnya  adalah  ekstraksi  fitur statistik dan klasifikasi dengan KNN dan SVM sekaligus analisis performa.
Gambar 1. Metode Penelitian
3.1. Pengumpulan Data
Sebanyak  80  citra  buah  mangga  utuh diperoleh  secara  daring  dari  situs kaggle.com .
Data  terdiri  atas  2  kelas.  Kelas  mangga “matang” terdiri atas 40 citra dan kelas manga “belum matang” terdiri atas 40 citra.  Dimensi tiap  citra  adalah  800x800  piksel  dengan  tipe data  JPG.  Gambar  2  dan  3  menunjukkan  citra buah mangga yang termasuk ke dalam  2 kelas yang dimaksud.
Gambar 2. Data 40 citra kelas “ matang ”
Gambar 3. Data 40 citra kelas “belum matang”

## 3.2. Segmentasi Warna HSV
Segmentasi  citra  adalah  proses  pembagian citra  menjadi region yang  lebih  kecil berdasarkan  ciri  tertentu  [11],  [12],  [13]. Langkah  pertama  dalam  segmentasi  citra beradasarkan  ruang  warna  HSV  adalah mengkonversi  citra  dari  ruang  warna  RGB  ke ruang  warna  HSV.  Setelah  itu,  kita  dapat menentukan  batas  nilai Hue , Saturation ,  dan Value yang sesuai dengan objek yang ingin di- segmentasi.
Proses  segmentasi  selanjutnya  melibatkan penerapan filter atau operasi thresholding untuk mengidentifikasi  bagian-bagian  citra  yang memenuhi kriteria warna yang telah ditentukan. Hasilnya adalah citra biner di mana objek yang diinginkan  terisolasi  dengan  latar  belakang yang terhapus.
Mensegmentasi citra berdasarkan ruang warna HSV memungkinkan kita  untuk  lebih  fokus  pada  informasi  warna yang  spesifik,  meningkatkan  akurasi  dan ketepatan  dalam  mengidentifikasi  objek  atau wilayah  yang  diinginkan  dalam  citra.  Adapun
aturan  atau rule untuk  menentukan  batas  atas ( ba )  dan  batas  bawah  ( bb )  dari  citra  berwarna hijau  muda  yang  mirip  dengan  warna  mangga yang belum matang, adalah:
𝑏𝑏  =  H = 0.25, S =  0.3, V =  0.5 (10) 𝑏𝑎  =  H = 0.45, S =  1.0, V =  1.0 (11)
Selanjutnya  dilakukan  segmentasi  dengan persamaan berikut:
(𝐻 ≥ 𝑏𝑏[1]) & (𝐻 ≤ 𝑏𝑎[1]) (12) (𝑆 ≥ 𝑏𝑏[2]) &  (𝑆 ≤ 𝑏𝑎[2])              (13) (𝑉 ≥ 𝑏𝑏[3]) & (𝑉 ≤ 𝑏𝑎[3])              (14)
dimana [1], [2], dan [3] merujuk pada indeks atau komponen tertentu dari vektor atau array . Dalam kasus ini, vektor tersebut adalah vektor yang menyatakan nilai-nilai Hue (H), Saturation (S),  dan Value (V)  dalam  model warna HSV. Sedangkan bb dan ba merupakan batas bawah dan batas atas dari masing-masing nilai  H,  S,  dan  V  untuk  proses  segmentasi. Dengan  menggunakan rule ini,  citra  mangga yang belum matang akan disegmentasi dengan jelas, karena memiliki warna hijau muda yang dominan.  Sedangkan  untuk  mangga  yang matang,  maka  jumlah  warna  hijau  muda  yang tersegmentasi  adalah  sangat  minim.  Gambar  4 merupakan  contoh  hasil  penerapan segmentasi menggunaan  aturan  yang  diajukan  dalam penelitian ini.
Gambar 4. Citra input (kiri) dan citra hasil segmentasi (kanan)

## 3.3. Perhitungan Fitur Statistik
Untuk memperoleh fitur statistik yang terdiri atas mean, standar  deviasi  dan  entropi,  maka digunakan  persamaan  (7-9).  Jika  segmentasi berhasil  memisahkan  bagian  citra  yang  sesuai
dengan  aturan  untuk  mangga  yang  belum matang, citra biner tersebut akan memiliki nilai mean ,  standar  deviasi,  dan  entropi  yang mencerminkan karakteristik dari bagian tersebut.    Citra  mangga  untuk  kelas  “matang” ditandai dengan nilai mean , standar deviasi dan entropi  yang  rendah  karena  kurangnya  nilai piksel berwarna hijau muda pada citra tersebut. Sebaliknya  untuk  citra  mangga  kelas  “belum matang”  ditunjukkan  dengan  nilai  fitur  yang tinggi karena adanya area berwarna hijau muda yang dominan. Hasil dari tahap ini menghasilkan 1 vektor fitur yang berisi 3 nilai fitur  statistik  untuk  tiap  citra  input.  Proses  ini diterapkan  pada  seluruh  data  citra,  sehingga dihasilkan matriks berukuran 80x3.

## 3.4. Klasifikasi dengan Metode KNN dan SVM serta Perhitungan Performansi
Klasifikasi  dalam  pengolahan  citra  digital adalah proses identifikasi dan  penentuan suatu kategori tertentu pada citra, di mana model atau algoritma  diprogram  untuk  mengenali  pola visual  dan  mengatributkannya  ke  kelas  yang telah  ditentukan  sebelumnya  [14].      Setelah berhasil  mengekstraksi  fitur  dari  seluruh  80 citra buah mangga dengan kelas "matang" dan "belum  matang",  langkah  selanjutnya  adalah menerapkan  metode K-Nearest  Neighbors (KNN) dan  Support  Vector  Machine (SVM) untuk tujuan klasifikasi.
Pertama-tama, data perlu dipisahkan menjadi  dua  kelompok,  yaitu  data  pelatihan untuk melatih model dan data pengujian untuk menguji  kinerja  model.  Pada  metode  KNN, penting  untuk  menentukan  parameter k ,  yang merupakan jumlah tetangga terdekat yang akan diperhitungkan dalam proses klasifikasi. Pemilihan k yang  optimal  dapat  dilakukan melalui eksperimen dengan beberapa nilai k dan evaluasi  performa  model.  Setelah  itu,  model KNN dapat dilatih menggunakan data pelatihan,  dan  kemudian  digunakan  untuk mengklasifikasikan  data  pengujian.  Sementara itu,  pada  metode  SVM,  perlu  ditentukan  jenis kernel  yang  akan  digunakan,  seperti  kernel linier,  polinomial,  atau radial  basis  function (RBF).  Setelah  menentukan  parameter,  model SVM  dilatih  dengan  data  pelatihan  dan digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data pengujian.

## 3.5. Perhitungan Performansi
Evaluasi model klasifikasi menjadi langkah selanjutnya dalam penelitian ini untuk membandingkan metode mana yang lebih baik dari  segi  performa.  Metrik  evaluasi  seperti akurasi,  presisi,  dan recall ,  dapat  digunakan untuk  mengevaluasi  performa  model  terhadap data  pengujian.  Validasi  silang  atau k-cross validation [14] juga  dapat  diterapkan  untuk memastikan  generalisasi  yang  baik  terhadap data yang tidak terlihat sebelumnya.  Gambar 5 menunjukkan  ilustrasi  dari 5-fold  cross validation yang digunakan dalam penelitian ini.
Gambar 5.  Ilustrasi 5-fold cross validation

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem  dibangun  dengan  menggunakan  2 jenis software / tools .  Proses  konversi  RGB  ke HSV,  segmentasi  citra  dan  ekstraksi  fitur statistik  dilakukan  dengan  menggunakan software  Matlab[14].  Sementara  itu,  proses perbandingan  performansi  dari  metode  KNN dan  SVM  dilakukan  dengan  mengunakan software RapidMiner  Studio[15].  Gambar  6 menunjukkan  proses  segmentasi  citra  mangga untuk  kelas  “Belum  Matang”  dengan menggunakan software Matlab  berbasis  GUI. Sistem terdiri atas 2 tombol yaitu tombol untuk memilih  citra  mangga  dan  tombol  untuk memproses citra.
Gambar 6. Antarmuka sistem di Matlab Tabel  1  merupakan  hasil  ekstraksi  fitur statistik  yang  diperoleh  dengan  menerapkan rumus  perhitungan mean ,  standar  deviasi  dan entropi  pada  80  citra  mangga  yang  telah dikumpulkan.  Terlihat  bahwa  citra  mangga kelas “belum matang” menunjukkan nilai mean, standar  deviasi  dan  entropi  yang  lebih  tinggi dibandingkan citra mangga kelas “matang”.
Tabel 1. Fitur statistik citra hasil segmentasi
DATA  MEAN  STDEV  ENTR KELAS Data1  0,1090  0,3116  0,4969  belum  matang Data2  0,1546  0,3615  0,6211  belum  matang Data3  0,0817  0,2739  0,4082  belum  matang Data4  0,0910  0,2876  0,4397  belum  matang Data5  0,0566  0,2311  0,3138  belum  matang Data6  0,0594  0,2364  0,3252  belum  matang Data7  0,1051  0,3066  0,4849  belum  matang Data8  0,0560  0,2300  0,3115  belum  matang Data9  0,0645  0,2457  0,3451  belum  matang
… … … … … Data40  0,1291  0,3353  0,5549  belum  matang Data41  0,0000  0,0028  0,0001 matang Data42  0,0002  0,0150  0,0031 matang Data43  0,0093  0,0961  0,0762 matang Data44  0,0000  0,0000  0,0000 matang Data45  0,0000  0,0000  0,0000 matang Data46  0,0003  0,0185  0,0044 matang Data47  0,0056  0,0745  0,0498 matang Data48  0,0000  0,0000  0,0000 matang Data49  0,0000  0,0000  0,0000 matang … … … … … Data80  0,0000  0,0000  0,0000 matang Setelah memperoleh
fitur statistik, selanjutnya data diproses dengan menggunakan RapidMiner, untuk dilakukan klasifikasi dengan metode KNN dan SVM. Pada tahap ini juga dilakukan 5-cross validation dan perhitungan  performansi.  Karena  terdapat  80 citra, maka tiap fold -nya terdiri atas 64 data latih dan 16 data uji, dengan jumlah masing-masing data  tiap  kelas  adalah  sama.  Gambar  7 menunjukkan model pengujian dengan RapidMiner untuk penelitian ini.
Gambar 7. Desain pengujian di RapidMiner
Tabel 2. Perhitungan performansi metode KNN dan SVM Metode accuracy (%) recall (%) precision (%) KNN 98,75 97,50 100 SVM 97,50 97,50 97,78
Tabel 2 menunjukkan perbandingan performa  dari  metode  KNN  dan  SVM  dalam klasifikasi  citra  mangga.  Terlihat  bahwa  dari segi  akurasi  dan precision ,  metode  KNN dengan  nilai k =  5  lebih  unggul  dibandingkan SVM. Sedangkan dari segi recall, metode KNN dan SVM memiliki nilai yang sama. Gambar 8 dan  9  menunjukkan confusion  matrix dari performa  metode  KNN  dan  SVM.    Terlihat bahwa  metode  KNN  mengalami  kesalahan klasifikasi  pada  1  citra  yang  seharusnya termasuk  ke  dalam  kelas  “matang”,  namun diklasifikasikan sebagai "belum matang”, yaitu pada  data  citra  ke  71.  Sehingga  akurasinya menjadi  98,75%.  Sedangkan  untuk  metode SVM, pada pengujian ini menggunakan kernel linear, mengalami kesalahan klasifikasi pada 2 citra,  yaitu  data  citra  ke  23  yang  seharusnya “belum  matang”  namun  diklasifikasikan sebagai  “matang”,  dan  data  citra  ke  71  yang seharusnya  “matang”  namun  diklasifiksikan sebagai “belum matang”. Sehingga akurasinya menjadi 97,5%
Gambar 8. Confusion Matrix metode KNN
Gambar 9. Confusion Matrix metode SVM
Tabel  3  menunjukkan  2  data  citra  yang mengalami misklasifikasi dalam penelitian ini, yaitu  citra  ke  71  dan  23.  Pada  tabel  terlihat bahwa  hasil    segmentasi  pada  citra  ke  71 menujukkan komposisi warna hijau muda yang dominan,  sehingga  yang  seharusnya  kelas “matang”  terklasifikasi  menjadi  kelas  “belum matang”. Sama halnya dengan citra ke 23, yang meskipun  memiliki  warna  hijau  muda  pada hasil  segmentasinya,  namun  fitur  nya  masih belum  memenuhi  kiriteria  minimum  untuk masuk  ke  dalam  kelas  “belum  matang”. Olehnya  itu  maka  diklasifikasi  sebagai “matang”
Tabel  3.  Citra  yang  mengalami  kesalahan klasifikasi
Data segmen tasi mean, stdev, entropy kelas hasil klasifikasi citra 71 0,0596 0,2368 0,3259 matang belum matang citra 23 0,0508 0,2196 0,2899 belum matang matang
Tabel 4. Hasil pengujian parameter k pada KNN
Nilai k accuracy (%) recall (%) precision (%) 3 98,75 97,50 100 5 98,75 97,50 100 7 98,75 97,50 100 9 98,75 97,50 100
Selain  itu,  dilakukan  juga  pengujian parameter  yang  ada  pada  model  KNN  dan SVM. Pada metode KNN, parameter yang bisa diubah adalah nilai k atau jumlah ketetanggaan
terdekat.  Oleh  karena itu,  dilakukan  pengujian dengan  menggunakan  nilai k =  3,5,7,  dan  9. Sedangkan pada metode SVM, parameter yang bisa  diubah  adalah  jenis  kernelnya.  Untuk pengujian  kali  ini  maka  digunakan  kernel linear,  RBF  ( Radial  Basis  Function ),  dan polynomial.
Tabel 5. Hasil pengujian jenis kernel SVM Kernel accuracy (%) recall (%) precision (%) linear 97,50 97,50 97,78 RBF (Radial Basis Function) 98,75 97,50 100 polynomial 75,00 80,00 73,27
Tabel  4  merupakan  hasil  perbandingan performansi dari metode KNN dengan berbagai nilai k. Terlihat  bahwa,  tidak  ada  perubahan yang  signifikan  dari  performa  model  yang dimaksud,  di  mana  diperoleh  akurasi  97,85%, precision 100%  dan recall 97,50%.  Pada pengujian ini, terdapat 1 citra yang mengalami kesalahan  klasifikasi  dari  total  keseluruhan data.  Sementara  itu,  Tabel  5  merupakan  hasil perbandingan  performansi  dari  metode  SVM dengan  menggunakan  beberapa  jenis  kernel. Terlihat  bahwa  akurasi  dan precision tertinggi yaitu 98,75% dan 100% ditemukan pada kernel RBF.  Kemudian  didapatkan  nilai recall yang sama  antara  kernel  linear  dan  kernel  RBF. Sedangkan  performa  untuk  kernel polynomial menunjukkan  nilai  paling  rendah  pada  tiga metrik pengukuran performansi tersebut dibandingkan kernel linear dan RBF.
Meskipun performa keseluruhan adalah baik untuk  KNN  dan  SVM,  penting  untuk memahami dan mengevaluasi kesalahan klasifikasi  untuk  meningkatkan  keandalan model. Rekomendasi  lebih  lanjut  dapat dilakukan  berdasarkan  analisis  kesalahan klasifikasi dan evaluasi model melalui penyetelan  parameter  atau  penambahan  fitur untuk meningkatkan performa model.
5. KESIMPULAN
a. Metode K-Nearest  Neighbors (KNN) dengan  berbagai  nilai k telah  diuji,  dan hasilnya  menunjukkan  bahwa  performa model  relatif  stabil  terhadap  perubahan nilai k .  Untuk  nilai k  default yaitu k =5, diperoleh akurasi sebesar 97,85%,
precision 100%,  dan recall 97,50%.
Performa ini menunjukkan tingkat ketepatan dan kecocokan model yang tinggi dalam mengklasifikasikan tingkat kematangan buah mangga. b. Metode Support  Vector  Machine (SVM) dengan kernel default yaitu linear menghasilkan  akurasi  dan recall sebesar 97,50%  dan precision sebesar  97,78%, menunjukkan kemampuan SVM yang baik dalam  menangani  pemisahan  antar  kelas pada data buah mangga.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada pihak-pihak  terkait  yang  telah  memberi dukungan terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H.  Khotimah,  N.  Nafi’iyah,  And  Masruroh, “Klasifikasi  Kematangan  Buah  Mangga Berdasarkan  Citra  Hsv  Dengan  Knn,” Elti Jurnal  Elektronika,  Listrik  Dan  Teknologi Informasi  Terapan ,  Vol.  2,  No.  1,  Pp.  1–7, Dec. 2019, [Online]. Available:
Https://Ojs.Politeknikjambi.Ac.Id/Elti
[2] A. Patriot, S. Pamungkas, N. Nafi’iyah, And
N.  Q.  Nawafilah,  “K-Nn  Klasifikasi
Kematangan Buah Mangga Manalagi Menggunakan  L*A*B  Dan  Fitur  Statistik,” Jurnal Ilmu Komputer Dan Desain Komunikasi Visual , Vol. 4, No. 1, 2019.
[3] M.  F.  Mavi,  Z.  Husin,  R.  Badlishah  Ahmad, Y.  M.  Yacob,  R.  S.  M.  Farook,  And  W.  K. Tan, “Mango Ripeness Classification System Using  Hybrid  Technique,” Indonesian Journal  Of  Electrical  Engineering  And
Computer  Science ,  Vol.  14,  No.  2,  Pp.  859– 868, May 2019, Doi:
10.11591/Ijeecs.V14.I2.Pp859-868.
[4] Y. E. Yana And N. Nafi’iyah, “Classification Of  Banana  Types  Based  On  Color,  Texture, Image Shape Features Using Svm And Knn,” Research : Journal Of Computer, Information System  &  Technology  Management ,  Vol.  4, No. 1, Pp. 28–36, 2021.
[5] J.  Pardede,  M.  G.  Husada,  A.  N.  Hermana, And  S.  A.  Rumapea,  “Fruit  Ripeness  Based On Rgb, Hsv, Hsl, L Ab Color Feature Using Svm,”  In 2019  International  Conference  Of
Computer Science And Information
Technology (Icosnikom) , Ieee, Nov. 2019, Pp. 1–5.
[6] M.  Muchtar,  N.  Suciati,  And  C.  Fatichah, “Fractal Dimension And Lacunarity
Combination  For  Plant  Leaf  Classification,”
Jurnal Ilmu Komputer Dan Informasi , Vol. 9, No. 2, P. 96, Jun. 2016, Doi:
10.21609/Jiki.V9i2.385.
[7] Hasmawati,  M.  Muchtar,  And  J.  Nangi, “Aplikasi Prediksi Penjualan Barang
Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor (Knn) (Studi Kasus Tumaka Mart),” Semantik , Vol. 3, No. 2, Pp. 151–160, 2017.
[8] M.  Muchtar,  “Penggabungan  Fitur  Dimensi Fraktal  Dan  Lacunarity  Untuk  Klasifikasi Daun,” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, 2015.
[9] A.  Ajmal,  C.  Hollitt,  M.  Frean,  And  H.  Al- Sahaf,  “A  Comparison  Of  Rgb  And  Hsv Colour Spaces For Visual Attention Models,”
In 2018  International  Conference  On  Image And Vision Computing New  Zealand  (Ivcnz) , Ieee, 2018, Pp. 1–6.
[10]  M.  Sipan  And  R.  K.  Pramuyanti,  “Analisis Citra  Kuning  Telur  Berbasis  Ekstraksi  Ciri Statistika  Orde  Satu  Untuk  Mengenali  Jenis Telur  Ayam  Ras  Dan  Ayam  Kampung,” Elektrika ,  Vol.  13,  No.  2,  Pp.  74–78,  Nov. 2021.
[11]  Y.  P.  Pasrun,  M.  Muchtar,  A.  N.  Basyarah, And Noorhasanah, “Indonesian License Plate Detection  Using  Morphological  Operation,” In Iop  Conference  Series:  Materials  Science And  Engineering ,  Institute  Of  Physics Publishing,  Jun.  2020.  Doi:  10.1088/1757- 899x/797/1/012037.
[12]  M.  Muchtar,  “Deteksi  Area  Kerusakan  Pada Citra Terumbu Karang Akibat Coral Bleaching Berbasis Pengolahan Citra Digital,” Jurnal  Innovation  And  Future  Technology (Iftech) P-Issn , Vol. 5, Pp. 2656–1719, 2023.
[13]  A. Setiyorini, I. P. N. Purnama, J. Y. Sari, M. Muchtar, And E. Ngii, “Vehicle Number Plate Identification  Using  Template  Matching Algorithm For Automatic Parking System,” In
Acm  International  Conference  Proceeding Series , Association For Computing Machinery,  Apr.  2019,  Pp.  196–200.  Doi: 10.1145/3330482.3330483.
[14]  M.  Muchtar,  Y.  P.  Pasrun,  R.  Rasyid,  N. Miftachurohmah, And M. Mardiawati, “Penerapan  Metode  Naïve  Bayes  Dalam Klasifikasi  Kesegaran  Ikan  Berdasarkan Warna  Pada  Citra  Area  Mata,” Jurnal Informatika Dan Teknik Elektro Terapan , Vol. 12, No. 1, Jan. 2024, Doi: 10.23960/Jitet.V12i1.3879.
[15]  R. Maulidiah, M. Muchtar, N. Aisyah Fitri, I. Asriani,  M.  Putri  Yasmine,  And  P.  Studi, “Pengelompokan  Data  Pertumbuhan  Dan Kontribusi  Ekonomi  Indonesia  Menurut Provinsi  Menggunakan  Metode  K-Means
Clustering,” Jurnal Teknologi Sistem
Informasi Dan Sistem Komputer Tgd , Vol. 6, No.  2,  Pp.  436–444,  Jul.  2023,  [Online]. Available: Https://Ojs.Trigunadharma.Ac.Id/Index.Php/J sk/Index