Journal Homepage : http://jurnal.sar.ac.id/index.php/satin
Klasifikasi Kualitas Buah Pisang Berdasarkan Waktu Panen dan Tingkat Kematangan Menggunakan Metode SVM & KNN
Doni Andriansyah 1 , Elly Mufida 2 , Nandang Iriadi 3 , Rian Septian Anwar 4 , Luci Kanti Rahayu 5 1 Universitas Nusa Mandiri, doni.dad@nusamandiri.ac. id, Jl, Jatiwaringin Raya, Jakarta, Indonesia 2 Universitas Bina Sarana Informatika, elly.elm@bsi.ac.id , Jl. Kramat 98, Jakarta, Indonesia 3 Universitas Bina Sarana Informatika, nandang.ndi@bsi.ac.id , Jl. Kramat 98, Jakarta, Indonesia
4 Universitas Bina Sarana Informatika, rian.ptn@bsi.ac.id , Jl. Kramat 98, Jakarta, Indonesia
5 Universitas Bina Sarana Informatika, luci.lkr@bsi.ac.id , Jl. Kramat 98, Jakarta, Indonesia
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : Apr 20, 2024 : May 15, 2024 : May 30, 2024 Tanaman  pisang  atau  Musa  Paradisiaca  merupakan  tanaman yang  masuk  kedalam  golongan  klimakterik,  sehingga memerlukan  perhatian  khusus  pasca  panen.  Tingkat kematangan  buah pisang  saat dipanen sangat  mempengaruhi daya simpan dan kualitas buah. Waktu panen sangat penting untuk  mendapatkan  buah  yang  matang  dan  berkualitas. Penelitian  menggunakan  algoritma  SVM  dan  KNN  dengan tujuan  untuk  mengetahui  algoritma  terbaik  dalam  klasifikasi kualitas  buah  pisang.  Kumpulan  data  yang  digunakan merupakan  data  publik  mengenai  kualitas  buah  pisang dengan  jumlah  data  sebanyak  8.000  baris  data,  dan  dengan delapan  atribut  kolom.  Dalam  pengolahan  data  hanya menggunakan  atribut  kolom  waktu  panen  dan  tingkat kematangan  serta  dilakukan  proses  pengacakan  terhadap kumpulan  data  agar  model  dapat  belajar  lebih  baik  dan mencegah  data  dari  bias.  Hasil  penelitian  menunjukkan klasifikasi  dengan  SVM  memiliki  nilai  akurasi  sebesar 73,4%,  lebih  baik  dari  hasil  klasifikasi  KNN  yang  hanya mencapai 69,6%.
Kata Kunci : Klasifikasi;
KNN;
SVM; Exploratory Data Analysis; Kualitas Buah Pisang.

## Abstract
Banana or Musa Paradisiaca is a plant that falls into the climacteric group, so it requires special attention  after  harvest. The  level  of  ripeness  of  bananas  when  harvested  greatly  influences the shelf life and quality of the fruit. Harvest time is very important to get ripe and quality fruit. The research uses the SVM and KNN algorithms with the aim of finding out the best algorithm for classifying banana fruit quality. The data set used is public data regarding the quality of bananas with a total of 8,000 rows of data, and with eight column attributes. In data processing, we only use  the  column  attributes  of  harvest  time  and  ripeness  level  and  a  randomization  process  is carried  out  on  the  data  set  so  that  the  model  can  learn  better  and  prevent  the  data  from  being biased. The research results show that classification with SVM has an accuracy value of 73.4%, better than the results of KNN classification which only reached 69.6%.

## 1. Pendahuluan
Tanaman  pisang  atau  yang  dikenal dengan nama latin Musa Paradisiaca merupakan  salah  satu  tanaman  herba  yang terdiri  dari  akar,  batang,  daun,  dan  buah (Ekayanti  et  al.,  2023).  Tanaman  ini termasuk  kedalam  suku  Musaceae,  dapat tumbuh  baik  di  dataran  rendah  maupun  di dataran  tinggi  sehingga  tanaman  ini  banyak ditanam  oleh  masyarakat  sebagai  bahan pangan.  Pisang  memiliki  tekstur  yang  lunak dan mudah dicerna oleh tubuh (Wulandari et al.,  2018).  Umumnya  pisang  dianggap sebagai  sumber  vitamin  dan  mineral,  dalam daging  buah  pisang  terdapat  70%  air,  27% karbohidrat,  0,5%  serat,  1,2%  protein,  dan 0,31% lemak.
Di  Indonesia,  pusat  produksi  pisang terdapat  di  beberapa  wilayah  yaitu  di  Jawa Barat  (Sukabumi,  Cianjur,  Bogor),  Jawa
Tengah  (Demak,  Pati,  Banyumas),  Jawa
Timur  (Banyuwangi  dan  Malang),  Sumatera Utara (Padangsidempuan, Tarutung), Sumatera  Selatan  (Ogan  Komeling  Ilir), Lampung (Kayu Agung, Metro), Kalimantan, Sulawesi,  Maluku,  Bali,  dan  Nusa  Tenggara Barat  (Suryalita,  2019).  Indonesia  juga merupakan  salah  satu  pemasok  pisang  segar ke  berbagai  negara  seperti  Singapura,  Cina, Arab,  Australia,  Amerika  Serikat,  dan beberapa  negara  lainnya.  Sebagai  salah  satu komoditi  ekspor,  kualitas  pisang  perlu diperhatikan. Salah satu cara untuk mengetahui kualitas buah pisang dapat dilihat dari  tingkat  kematangan  buah  tersebut (Wulansari & Muslih, 2023).
Di  Indonesia,  waktu  panen  buah  pisang umumnya ditentukan oleh kebutuhan ekonomi  dan  keamanan,  bukan  berdasarkan tingkat  kematangan  atau  usia  petiknya (Radiena,  2016).  Tak  jarang  sering  kali ditemukan  buah  pisang  yang  belum  matang dipasaran.
Pisang  termasuk  kedalam  golongan  buah klimakterik dan bersifat mudah rusak setelah dipanen (S. E. Widodo et al., 2023). Tingkat
kematangan buah pisang saat dipanen sangat mempengaruhi  daya  simpan  dan  kualitas buah.  Waktu  panen  sangat  penting  untuk mendapatkan buah yang matang dan berkualitas (Irhamni et al., 2023). Buah yang dipanen  terlalu  muda  memiliki  daya  simpan yang  rendah  dan  kualitas  yang  kurang  baik ketika  matang  (W.  D.  Widodo  et  al.,  2019). Umumnya usia panen terbaik dalam penanganan pasca panen untuk
memperpanjang  umur  pisang  antara  95  hari sampai  dengan  110  hari  setelah  antesis (HSA) disesuaikan dengan varietasnya masing-masing, dan usia penyimpanan berkisar  antara  10-11  hari  (Safitri  et  al.,
2023).
Dalam penelitian yang dilakukan  (Shudiq et  al.,  2020)  menyatakan  bahwa  masyarakat sering kali merasa tidak puas terhadap pohon pisang  yang  mereka  tanam  dengan  alasan tidak  seperti  yang  diharapkan.  Hal  itu  dapat dimaklumi karena pohon pisang memerlukan waktu  cukup  lama  untuk  dapat  tumbuh  dan akhirnya  memiliki  buah.  Metode  yang digunakan dalam penelitian adalah klasifikasi SVM  dan  KNN,  dengan  penelitian  ini  akan diketahui  pendekatan  mana  yang  memiliki hasil  klasifikasi  terbaik.  Hasil  penelitian menunjukkan  metode  KNN  dengan  nilai akurasi 74,00% lebih baik dari metode SVM yang mencapai 67,89%.
Penelitian  oleh  (Muhammad  et  al.,  2021) menjelaskan  bahwa  didalam  menentukan kematangan  buah,  warna  biasanya  menjadi indikator dalam menentukan tingkat kematangan  buah  yang  dapat  dilihat  dengan mata  manusia.  Namun  mata  manusia  tidak selalu  tepat  dalam  menentukan  kematangan buah.  Penelitian  menggunakan  metode  SVM dengan  delapan  puluh  gambar  berbagai warna.  Untuk  memudahkan  klasifikasi, gambar  tersebut  diubah  menjadi  grayscale (hitam  putih).  Hasil  penelitian  menunjukkan tingkat kematangan yang diperoleh mencapai 75% dari 80 citra pisang.
(Adenugraha et al., 2022) dalam penelitiannya  memaparkan  bahwa  kualitas
buah  pisang  dipengaruhi  oleh  waktu  panen, tingkat  kematangannya  pun  dapat  mem- pengaruhi  waktu  penyimpanan  sehingga berdampak  pada  jangkauan  pemasaran. Petani biasanya menggunakan metode manual  untuk  mengukur  kematangan  pisang ambon,  sehingga  terdapat  faktor  yang  dapat membuat  hasilnya  kurang  akurat.  Penelitian menggunakan klasifikasi KNN dengan memanfaatkan  fitur  warna  RGB  dan  HSV dengan  jumlah  kumpulan  data  sebanyak  41 yang  terbagi  menjadi  30  data  pelatihan  dan 11 data pengujian. Dari penelitian didapatkan akurasi  sebesar  90,9%  dimana  10  data pengujian  menunjukkan  hasil  yang  akurat dan 1 data menunjukkan hasil yang salah.
Penelitian yang dilakukan oleh (Wicaksono, 2022) memaparkan
permasalahan  yang  sering  ditemukan  yaitu kurang  tepat  dan  kurangnya  pengetahuan didalam  membedakan  jenis,  kualitas  dan kematangan  buah  pisang.  Tujuan  dari penelitian yang dilakukan untuk mengklasifikasikan tingkat kematangan, kualitas  dan  jenis  buah  pisang  berdasarkan ciri  warna,  ukuran  dan  bentuk.  Dataset  yang digunakan merupakan gambar pisang dengan 9  jenis  yaitu  pisang  ambon,  pisang  raja, pisang  cavendish,  pisang  kirana,  pisang barangan, pisang nangka, pisang mas, pisang susu,  dan  pisang  kepok.  Adapun  tingkat kematanagn  yang  diukur  yaitu  mentah, matang,  dan  terlalu  matang.  Aplikasi  dibuat menggunakan  TensorFlow  Python  dengan menghasilkan akurasi sebesar 98,7%.
(Utami  et  al.,  2021)  dalam  penelitiannya menjelaskan  sering  ditemukannya  kualitas buah  yang  tidak  baik  ketika  sudah  berada ditangan konsumen, ini menyebabkan membuat citra produsen menurun. Penelitian menggunakan  metode  Convolutional  Neural Network  (CNN)  yang  mampu  melakukan pembelajaran mandiri untuk mengenal objek, mengekstraksi  dan  mengklasifikasi  dengan empat  kelompok  gambar  dan  menggunakan jarak.  Kelompok  pertama  adalah  objek pisang  dengan  kondisi  mentah.  Kelompok
kedua adalah pisang dengan kondisi matang. Kelompok  ketiga  pisang  dengan  kondisi busuk,  dan  kelompok  terakhir  gambar  selain buah  pisang.  Hasil  deteksi  oercobaan kelompok  pertama  mencapai  100%,  hasil deteksi  kelompok  kedua  mencapai  78%, kelompok  ketiga  mendapatkan  hasil  deteksi sebesar  89%,  dan  pada  kelompok  keempat sistem  tidak  mendeteksi  adanya  pola  buah pisang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode  CNN  berpotensi  mengenal  objek secara  otomatis  dalam  membedakan  jenis pola buah pisang.
Penelitian  ini  menggunakan  algoritma SVM  dan  KNN  dengan  maksud  mengetahui algoritma  terbaik  dalam  mengklasifikasikan kualitas pisang berdasarkan tingkat kematangan dan waktu panen. SVM merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi dengan tingkat akurasi tinggi (Muhammad et al., 2021). Metode klasifikasi KNN menggunakan  data  dari  objek  paling  dekat. Ada  atau  tidaknya  fitur  yang  relevan mempengaruhi  ketepatan  algoritma  KNN (Shudiq et al., 2020).

## 2. Metode Penelitian

## 2.1 Alur Penelitian
Penelitian ini menggunakan bahasa pemrograman  Python  yang  berisi  berbagai pustaka untuk membantu pemrosesan pembelajaran  mesin.  Berikut  adalah  alur penelitian yang digunakan:
Gambar 1. Alur Penelitian . Proses penelitian diawali dengan mengunduh  kumpulan  data  dari  website penyedia materi publik,
kemudian dilanjutkan  dengan  analisis  materi  untuk lebih memahami data. Selanjutnya, mengimplementasikan fitur berdasarkan literatur  yang  diperoleh  kedalam  proses pembelajaran mesin. Kumpulan data kemudian  dibagi  menjadi  dua  kelompok, yaitu  data  pelatihan  yang  digunakan  dalam proses  pembuatan  model  dan  data  pengujian yang  digunakan  dalam  evaluasi  model. Langkah  terakhir  adalah  tahap  evaluasi model  untuk  mencapai  tingkat  akurasi klasifikasi.
2.2 Kumpulan Data
Kumpulan  data  yang  digunakan  untuk penelitian adalah data publik berisi informasi berupa angka mengenai kualitas buah pisang yang  dapat  di  akses  dengan  bebas  melalui Kaggle.  Data  terdiri  dari  8.000  baris  data dengan  delapan  atribut  yaitu  ukuran (size) , berat (weight) , tingkat
kemanisan
(sweetness) ,  tingkat  kelembutan (softness) , waktu panen (harvest time) , tingkat kematangan (ripeness) ,  keasaman (acidity) , dan kualitas (quality) .
Terdapat  satu  kolom  yang  teridentifikasi sebagai  label  dengan  tipe  data  String,  yaitu
kolom  Quality  dengan  nilai  “Good”  dan “Bad”.
2.3 EDA (Exploratory Data Analysis ) Analisis  data  merupakan  cara  untuk mengetahui  bagaimana  data  digambarkan, hubungannya, semantiknya, dan keterbatasannya  dalam  sistem  informasi (Husni et al., 2022). EDA merupakan metode untuk  menganalisis  dan  memvisualisasikan data dengan tujuan meningkatkan pemahaman  tentang  informasi  yang  ada didalamnya  (Patricia  et  al.,  2023).  Tugas utama  EDA  adalah  membersihkan  data, mendeskripsikan  data,  melihat  sebaran  data, membandingkan  hubungan  antar  data  dan menyimpulkan data (Sinaga et al., 2023).
Python  memiliki  beberapa  pustaka  yang sangat  berguna  dan  dapat  membantu  proses analisis  data  (Hermanto  et  al.,  2023), diantaranya:

## 2.3.1. Numpy
Numpy merupakan pustaka yang digunakan untuk komputasi numerik. Numpy menyediakan array multidimensi yang efektif dan efisien untuk melakukan operasi matematika.
2.3.2. Pandas
Pandas  merupakan packages didalam Python  yang  menyediakan  struktur  data dengan  cepat,  fleksibel,  dan  ekspresif  yang dirancang  untuk  bekerja  dengan  relasional dan  label  data.  Dengan  Pandas,  data  akan tersaji kedalam DataFrame sehingga pengguna  akan  lebih  mudah  memahami  dan menganalisis data.
2.3.3. Matplotlib
Salah  satu  pustaka  yang  dapat  digunakan untuk  memvisualisasikan  data  di  Python. Matplotlib  menyediakan  fungsi  dan  alat untuk  membuat  grafik,  plot,  dan  visualisasi lainnya.
2.3.4. Seaborn
ISSSN: 2527-9114, DOI: 10.33372/stn.v9i2.1000
Seaborn merupakan pustaka yang
dibangun diatas Matplotlib, digunakan secara khusus  untuk  visualisasi  data  statistik. Seaborn  menyediakan  fungsi  dan  tampilan yang lebih kaya untuk menghasilkan visualisasi yang menarik dan informatif.

## 2.4 SVM (Support Vector Machine)
SVM  merupakan  salah  satu  cara  dalam pembelajaran mesin yang bekerja atas prinsip SRM (Structural  Risk  Minimization) dan bertujuan  menemukan hyperlane terbaik yang  memisahkan  dua  kelompok  data (Shudiq  et  al.,  2020). Hyperlane merupakan batasan  dan  membantu  mengklasifikasikan titik  data  (Andriansyah  &  Fridayanthie, 2023).  SVM  sudah  banyak  digunakan  dalam memecahkan  masalah  klasifikasi  dan  salah satu  metode supervised  learning populer. SVM  memiliki  beberapa  kernel  yang  dapat digunakan  dalam  proses  klasifikasi,  yaitu Sigmoid,  Polynomial,  RBF,  dan  Linear. Perhitungan  algoritma  SVM  menggunakan kernel RBF dapat dilihat pada persamaan (1).
(1)
Keterangan: : variance hyperparameter ||x1 – x2||: Euclidean distance antara dua titik x1 dan x2

## 2.5 KNN (K-Nearest Neighbors)
KNN  adalah  salah  satu  cara  untuk menempatkan  objek  ke  dalam  kategori  atas dasar  data  pembelajaran  yang  terdekat  atau memiliki  persamaan  karakteristik  terbanyak dengannya  (Adenugraha  et  al.,  2022). Persamaan  jarak  geometris  dapat  digunakan untuk  menghitung  nilai  jarak  metode  KNN. Metode ini sederhana dan dapat memberikan hasil klasifikasi yang sangat akurat.
(2)
Keterangan:
d: jarak kedekatan, x: data latih, y: data uji,
n: jumlah atribut antara 1 s.d n i: atribut individu antara 1 s.d n.
2.6 Evaluasi
Confusion  Matrix merupakan  salah  satu metode yang dapat digunakan dalam mengevaluasi kinerja model dengan menghasilkan nilai True Positive (TP), False Positive (FP), True Negative (TN), dan False Negative (FN).
Dengan  matrik  ini  akan  dihitung  nilai presisi, akurasi dan recall atau sensitivitasnya.  Akurasi  adalah  sejauh  mana nilai prediksi mendekati nilai sebenarnya.

## Gambar 2. Confusion Matrix.
Persamaan untuk menghitung nilai akurasi (3).
(3)
Keterangan: TP = True Positive FP = False Positive TN = True Negative FN = False Negative
Presisi  menggambarkan  indeks  akurasi hasil  perkiraan  yang  diberikan  oleh  data  dan model  yang  diminta  adalah  rasio  perkiraan positif  aktual  terhadap  jumlah  total  hasil prediksi positif. Persamaan untuk menghitung nilai presisi (4).
(4)
Keterangan: TP = True Positive FP = False Positive
Sensitivitas  atau recall menggambarkan tingkat keberhasilan model dalam mengambil data, sensitivitas dapat diartikan juga sebagai rasio  prediksi  positif  yang  sebenarnya
terhadap  semua  positif  yang  sebenarnya. Berikut persamaan untuk menghitung sensitivitas (5).
(5)
Keterangan: TP = True Positive FN = False Negative
Nilai F1 mewakili rata-rata harmonik dari sensitivitas dan presisi dengan nilai terbaik 1 dan  terburuk  0.  Proporsi  relatif  presisi  dan sensitivitas  pada  nilai  F1  sama.  Berikut persamaan untuk menghitung nilai F1 (6).
(6)
Keterangan: Precision = nilai precision Recall = nilai recall

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Import Library
Untuk  dapat  menyajikan  data  maka  perlu
memasukkan library/ pustaka yang
dibutuhkan agar data dapat dengan mudah di analisis  dan  di  olah.  Terdapat  beberapa pustaka  yang  sering  digunakan  dalam menganalisis  data  menggunakan  Python diantaranya  Numpy,  Pandas,  Matplotlib, dan Seaborn.
Pustaka  lainnya  yang  perlu  ditambahkan adalah  pustaka  pembelajaran  mesin  untuk SVM  dan  KNN,  pustaka  ini  akan  digunakan untuk menghasilkan akurasi dari model.
Gambar 3. Import Library .
3.2. Loading Dataset
Untuk lebih memudahkan didalam mengolah  dan  menganalisis  data,  kumpulan data  kemudian  di  unggah  ke  Google  Drive dalam  format  (*).csv,  Python  kemudian mengaksesnya menggunakan pustaka
DataFrame .
Gambar 4. Dataset Kualitas Buah Pisang .
Dengan DataFrame ,  data  akan  menjadi lebih  mudah  untuk  dipahami  dan  dianalisis lebih  lanjut.  Dari  gambar  diatas,  dapat diketahui  terdapat  8.000  baris  data  dan  8 kolom dimana terdapat satu kolom berisi data string, yaitu kolom Quality.
Kolom Quality dapat diidentifikasi sebagai label didalam kumpulan data tersebut yang memiliki nilai “Good” dan “Bad”.

## 3.3. Analisis Data
Tahap  berikutnya  adalah  melihat  kondisi data  untuk  mengetahui  apakah  data  dapat dilanjutkan  ke  proses  berikutnya  atau  masih terdapat nilai pada data yang perlu disesuaikan.
Hal  yang  pertama  kali  dilakukan  adalah mencari  tahu  apakah  terdapat  nilai  yang kosong  didalam  kumpulan  data.  Apabila terdapat  nilai  yang  kosong,  maka  dapat menimbulkan  anomali,  sehingga  data  perlu diperbaiki.
Gambar 5. Analisis Data Null .
Berdasarkan  informasi  gambar  5  diatas dapat  diketahui  tidak  ada  data  yang  kosong (null value) didalam kumpulan data.
Gambar 6. Kondisi Data Kualitas Buah Pisang .
Melihat  kondisi  data  yang  ditunjukkan gambar  6  diatas,  dapat  diketahui  nilai  mean, standar  deviasi,  min  dan  max.  Terlihat  data cukup  bagus  dengan  memiliki  skala  yang sama  sehingga  data  dapat  dilanjutkan  ke proses  berikutnya  tanpa  perlu  dilakukan scalling  technique .  Sebelum  melanjutkan  ke tahap  selanjutnya,  data  pada  kolom  Quality perlu  diubah  kedalam  format  numerik  agar data dapat dengan mudah diproses.
Gambar 7. Ubah Format Data Kolom Quality .
Sebelum dilakukan pemilihan fitur, dilakukan  pengacakan (shuffle) terhadap kumpulan  data  dengan  tujuan  agar  model dapat  belajar  lebih  baik  dan  mencegah  data dari bias.
3.4. Seleksi Fitur
Pada  tahap  ini  dilakukan  pemilihan  fitur atau  atribut  kolom  yang  akan  digunakan dalam  pengolahan  data.  Kolom  yang  akan digunakan  yaitu  kolom HarvestTime (waktu panen) dan Ripeness (tingkat kematangan).
Pemilihan  fitur  tidak  melalui  proses pembelajaran  mesin,  melainkan  berdasarkan data  dan  referensi  dengan  langsung  memilih kolom yang akan dijadikan landasan pengukuran dalam penelitian.
Gambar 8. Pemilihan Fitur HarvestTime dan Ripeness .
3.5. Pemisahan Kumpulan Data Langkah  selanjutnya  adalah  memisahkan kumpulan  data  menjadi  dua  kelompok  yaitu data  pelatihan  sebesar  80%  dengan  6.400 data, dan data pengujian sebesar 20% dengan 1.600  data  dari  total  keseluruhan  sebanyak
8.000 data.
3.6. Training dan Evaluasi Model
Dari  hasil  pemisahan  kumpulan  data, dibuatkanlah model klasifikasi menggunakan algoritma  SVM  dengan  pemilihan  kernel Radial  Basis  Function (RBF)  dan  KNN, model  akan  menggunakan  data  uji  dan  fitur yang  telah  dipilih  untuk  memperoleh  nilai akurasi yang terbaik.
Model klasifikasi SVM dengan kernel RBF svcmodel = SVC ( kernel= 'rbf' , C= 10 ) svcmodel.fit ( X_train , y_train ) y_pred_svm = svcmodel.predict ( X_test )
ISSSN: 2527-9114, DOI: 10.33372/stn.v9i2.1000
Model klasifikasi KNN knn_classifier = KNeighborsClassifier ( n_neighbors = 5 , metric = 'minkowski' , p = 2 ) knn_classifier.fit ( X_train , y_train ) y_pred_knn = knn_classifier.predict ( X_test )
Selanjutnya  model  di  evaluasi  untuk memperoleh  hasil  kinerja  model.  Gambar  9 dan  gambar  10  adalah  hasil  evaluasi  model yang  diperoleh  dari  SVM  dan  KNN  secara berurutan.
Gambar 9. Hasil Evaluasi SVM .
Gambar 10. Hasil Evaluasi KNN .
Ringkasan  klasifikasi  dapat  dilihat  pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil klasifikasi. Algoritma Akurasi Presisi Re call F1 Score SVM 73,4 % 70,0% 81,6% 75,4% KNN 69,6 % 68,7% 71,8% 70,2%

## 4. Simpulan
Dari  hasil  penelitian  dengan  metode pengacakan (shuffle) terhadap kumpulan data dan pemilihan fitur diketahui bahwa klasifikasi  kualitas  buah  pisang  berdasarkan waktu  panen (harvest  time) dan  tingkat kematangan (ripeness) menggunakan algoritma SVM dengan kernel RBF memiliki nilai  akurasi  sebesar  73,4%,  dan  algoritma KNN  dengan  nilai  akurasi  sebesar  69,6%. SVM menunjukkan hasil yang lebih baik dan mampu mengklasifikasi kualitas buah pisang berdasarkan  waktu  panen  dan  tingkat kematangan. Untuk  penelitian  berikutnya pada  algoritma  SVM  dapat  menggunakan kernel  lain  seperti  kernel  Linear  atau Polynomial  untuk  mengetahui  kernel  mana yang memiliki hasil klasifikasi terbaik.

## 5. Referensi
Adenugraha,  S.  P.,  Arinal,  V.,  &  Mulyana, D.  I.  (2022).  Klasifikasi  Kematangan Buah Pisang Ambon Menggunakan Metode KNN dan PCA Berdasarkan Citra RGB  dan  HSV. JURNAL  MEDIA INFORMATIKA  BUDIDARMA , 6 (1),  9.
https://doi.org/10.30865/mib.v6i1.3287 Andriansyah,  D.,  &  Fridayanthie,  E.  W. (2023).  Optimization  of  Support  Vector Machine  and  XGBoost  Methods  Using Feature Selection to Improve Classification  Performance. JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING , 6 (2), 484–493. https://doi.org/10.31289/jite.v6i2.8373
Ekayanti, N. L. F., Megawati, F., & Dewi, N.
L.  K.  A.  A.  (2023).  PEMANFAATAN TANAMAN  PISANG  (Musa  Paradisiaca L.)  SEBAGAI  SEDIAAN  KOSMETIK: ARTIKEL  REVIEW:  PEMANFAATAN TANAMAN  PISANG  (Musa  Paradisiaca L.)  SEBAGAI  SEDIAAN  KOSMETIK. Usadha , 2 (2), 19–24. https://doi.org/10.36733/usadha.v2i2.6217 Hermanto,  K.,  Salim,  D.,  Wu,  B.,  Salim,  O. R.,  &  Gunadi,  R.  B.  (2023).  Penggunaan Python Untuk Menganalisis Pola Penyebaran  Covid-19  Di  Masa  Pandemi.
Journal of Student Development Information  System  (JoSDIS) , 3 (2),  62– 75.
Husni, D. T., Sitompul, D. R. H., Sinurat, S. H., Ruben, R., Situmorang, A., Ziegel, D. J.,  Rahmad,  J.,  &  Indra,  E.  (2022). ANALISIS  BIG  DATA  PENJUALAN VIDEO GAMES MENGUNAKAN EDA.
Jurnal  Teknik  Informasi  dan  Komputer (Tekinkom) , 5 (1), 43. https://doi.org/10.37600/tekinkom.v5i1.51 7
Irhamni,  D.,  Hayati,  R.,  &  Hasanuddin,  H.
(2023).  Pengaruh  Tingkat  Kematangan dan Lama Penyimpanan terhadap Kualitas Pisang  Mas  (Musa  acuminata  Colla). JURNAL  AGROTROPIKA , 22 (2),  145. https://doi.org/10.23960/ja.v22i2.7883 Muhammad, A. A., Arkadia, A., NaufalRifqi, S.,  Prasvita,  D.  S.,  &  Trianto,  T.  (2021). Klasiﬁkasi  Kematangan  Buah  Pisang Berdasarkan Fitur Warna dengan Metode
SVM .  Seminar  Nasional  Mahasiswa  Ilmu Komputer dan Aplikasinya (SENAMIKA), Jakarta-Indonesia. Patricia, S., Marpaung, 2Christopher Parulian,  Wijaya,  L.  R.,  Paramartha,  M. A.,  Atmadja,  W.  D.,  &  Ningsih,  R.  Y. (2023).  Implementasi  Exploratory  Data Analysis  (EDA)  Untuk  Menganalisis
Berbagai  Faktor  Risiko  Penyakit  Jantung
Di  Amerika  Serikat. Journal  of  Student Development Information System (JoSDIS) , 3 (2).
Radiena, M. S. Y. (2016). UMUR OPTIMUM  PANEN  PISANG  KEPOK (Musa  paradisiaca,  L)  TERHADAP MUTU  TEPUNG  PISANG. Majalah Biam , 12 (2), 27–33.
Safitri, D. S., Arti, I. M., Miska, M. E. E., & Kalsum,  U.  (2023).  KARAKTERISTIK BUAH  PISANG  MAS  KIRANA  PADA BERBAGAI  UMUR  PANEN  DAN TEKNIK  PENYIMPANAN. JURNAL TEKNOLOGI PANGAN , 17 (2), 70–82. Shudiq,  W.  J.,  As,  A.  H.,  &  Rahman,  M.  F. (2020). Penentuan Metode Terbaik Dalam Menentukan Jenis Pohon Pisang Menurut Tekstur Daun (Metode K-NN dan SVM). Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika , 6 (2), 128–136. https://doi.org/10.26905/jtmi.v6i2.5156
Sinaga,  P.  T.,  Purba,  S.  S.,  Wiranto,  D., Maharja,  O.  J.,  &  Indra,  E.  (2023).
EXPLORATORY  DATA  ANALYSIS OF CLINICAL HEART

## FAILURE
USING A SUPPORT VECTOR MACHINE. Jurnal Sistem Informasi Dan Ilmu Komputer Prima(JUSIKOM PRIMA) , 7 (1), 142–154. https://doi.org/10.34012/jurnalsisteminfor masidanilmukomputer.v7i1.4100
Suryalita,  S.  (2019,  July  20). Review Beraneka  Ragam  Jenis  Pisang  dan Manfaatnya .  Prosiding  Seminar  Nasional
Biodiversitas Indonesia, Gowa. Utami,  M.,  Andika,  J.,  &  Attamimi,  S.
(2021). Artificial Intelligence For Banana’s  Ripeness  Detection  Using Conventional Neural Network Algorithm. Jurnal  Teknologi  Elektro , 12 (2),  73. https://doi.org/10.22441/jte.2021.v12i2.00 5
Wicaksono,  A.  D.  P.  (2022).  Klasifikasi Tingkat  Kematangan,  Kualitas  dan  Jenis Buah Pisang Berdasarkan Ciri Warna dan Bentuk  Menggunakan  Artificial  Neural Networks. JTII , 07 (02).
Widodo,  S.  E.,  Waluyo,  S.,  Karyanto,  A.,
Zulferiyeni, Z., Febrianingrum, N.,
Latansya,  R.,  &  Putri,  M.  D.  (2023).
APLIKASI THERMAL IMAGE PENDETEKSI TINGKAT KEMATANGAN  BUAH  PISANG  DAN APOKAT. Jurnal Agrotek Tropika , 11 (2), 165.
https://doi.org/10.23960/jat.v11i2.6168 Widodo,  W.  D.,  Suketi,  K.,  &  Rahardjo,  R. (2019). Evaluasi Kematangan Pascapanen Pisang  Barangan  untuk  Menentukan
Waktu Panen Terbaik Berdasarkan Akumulasi Satuan Panas. Buletin Agrohorti , 7 (2), 162–171. https://doi.org/10.29244/agrob.7.2.162-
171
Wulandari, R. T., Widyastuti, N., & Ardiaria,
M.  (2018).  PERBEDAAN  PEMBERIAN PISANG  RAJA  DAN  PISANG  AMBON TERHADAP  VO2max  PADA  REMAJA DI SEKOLAH SEPAK BOLA. Journal of Nutrition College , 7 (1), 8. https://doi.org/10.14710/jnc.v7i1.20773
Wulansari,  N.  W.,  &  Muslih,  M.  (2023).
Implementasi Metode Convolutional Neural Network Untuk Deteksi Kematangan  Buah  Pisang  Menggunakan Inception V3. JOINS (Journal of
Information  System) , 8 (2),  147–155. https://doi.org/10.33633/joins.v8i2.9074