## PERBANDINGA KINERJA PENGKLASIFIKASI CITRA BUAH KAKAO SAKIT DAN SEHAT MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE

## (SVM) DAN K-NEAREST NEIGHBORS (KNN)

## Yohanes Balawuri Blikon
Fakultas Teknik, Program Studi Ilmu Komputer Universitas Katolik Widya Mandira Kupang Email: yohanesbalawuriblikon@gmail.com
Dr. Adri Gabriel Sooai, S.T., M.T. Fakultas Teknik, Program Studi Ilmu Komputer Universitas Katolik Widya Mandira Kupang Email: adrigabriel@unwira.ac.id
Ign. Pricher A. N. Samane, S.Si., M.Eng. Fakultas Teknik, Program Studi Ilmu Komputer Universitas Katolik Widya Mandira Kupang Email: samane_pricher@yahoo.com

## ABSTRAK
Kakao  merupakan  salah  satu  hasil  bumi  dibidang  perkebunan.  Perkebunan  kakao  dengan hasilnya  yaitu  biji  kakao  dapat  diolah  menjadi  bahan  dasar  tepung  atau  coklat.  Keberadaan perkebunan ini tentu perlu mendapat dukungan teknologi atau kecerdasan buatan untuk membantu proses  pensortiran  secara  modern  jika  dilakukan  penerapan conveyer  belt atau  model  pemetikan otomatis masa depan menggunakan drone pemetik buah. Proses pensortiran yang dimaksud yaitu menggunakan  model  pengklasifikasian  untuk  mendeteksi dataset buah  kakao  sakit  dan  sehat. Penelitian  ini  membandingkan  model  klasifikasi Support  Vector  Machine (SVM)  dan k-Nearest Neighbors (KNN) dengan tujuan untuk mengetahui kinerja pengklasifikasi yang lebih persisi. Dari hasi  ujicoba  yang  dilakukan  performa  dari  model  klasifikasi Support  Vector  Machine (SVM) dengan kernel  RBF dan cross  validation 2  mendapatkan  hasil  prediksi  yang  lebih  tinggi  yaitu sebesar  82,5%  sedangkan  model  klasifikasi k-Nearest  Neighbors (KNN)  dengan number  of neighbors 5, metric euclidean dan weight distance tingkat akurasinya sebesar 82,3%.
Kata kunci: support vector machine (SVM); k-nearest neighbors (KNN); dataset buah kakao; performa klasifikasi.

## ABSTRACT
Cocoa is one of the agricultural products in the plantation sector. Cocoa plantations with the result  that  cocoa  beans  can  be  processed  into  basic  ingredients  for  flour  or  chocolate.  The existence  of  this  plantation  certainly  needs  the  support  of  technology  or  artificial  intelligence  to assist the modern sorting process if a conveyer belt is applied or future automatic picking models using fruit picking drones. The sorting process in question is using a classification model to detect datasets of sick and healthy cocoa pods. This study compares the Support Vector Machine (SVM) and k-Nearest Neighbors (KNN) classification models with the aim of knowing the performance of a  more  precise  classifier.  From  the  test  results,  the  performance  of  the  Support  Vector  Machine (SVM)  classification  model  with  the  RBF  kernel  and  cross  validation  2  obtained  a  higher prediction  result  of  82.5%  while  the  k-Nearest  Neighbors  (KNN)  classification  model  with  a number of neighbors 5, Euclidean metrics and weight distance have an accuracy rate of 82.3%.
Keywords:  support  vector  machine  (SVM);  k-nearest  neighbors  (KNN);  cocoa  pods  dataset; classification performance.
Gambar  SEQ Gambar \* ARABIC 1. Dataset Buah
Kakao

## 1. PENDAHULUAN
Kakao  merupakan  salah  satu  hasil  bumi  dibidang  perkebunan.  Perkebunan  kakao  dengan hasilnya  yaitu  biji  kakao  dapat  diolah menjadi  bahan  dasar  makanan  berbasis  tepung  atau  coklat [1][2].  Namun  tanaman  kakao  sangat  mudah  diserang  penyakit  busuk  apabila  tidak  dilakukan perawatan dengan baik. Penyakit busuk ini tidak hanya menyerang buah kakao tetapi juga batang tanaman  kakao  [3].  Gejala  serangan  pada  buah  dapat  dilihat  pada  perubahan  kulit  buah  yang berwarna  hijau-kuning  atau  seperti  matang  sebelum  waktunya  sedangkan  serangan  pada  batang tanaman  kakao  dapat  dilihat  pada  buah  yang  memiliki  bercak  hitam  dan  lama-kelamaan  seluruh buah akan berwarna hitam gelap [4].
Keberadaan perkebunan kakao tentu perlu mendapat dukungan teknologi kecerdasan buatan untuk membantu proses pensortiran secara modern jika dilakukan penerapan conveyer atau model pemetikan otomatis masa depan menggunakan drone pemetik  buah. Proses pensortiran dalam hal ini  menggunakan  algoritma  pengklasifikasian Support  Vector  Machine (SVM)  dan k-Nearest Neighbors (KNN).
Penelitian ini bertujuan untuk untuk mengetahui kinerja algoritma pengklasifikasi yang lebih persisi  dari  dua  alternatif Support  Vector  Machine (SVM)  dan k-Nearest  Neighbors (KNN) terhadap dataset buah kakao sakit dan sehat sehingga dapat diterapkan pada berbagai industri.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahap  metodologi  penelitian  ini  terdiri  dari  pengumpulan dataset ,  pembangunan  model klasifikasi, training model klasifikasi, testing dan perhitungan performa.

## 2.1 Pengumpulan Dataset Buah Kakao
Dataset citra  buah  kakao  sakit  dan  sehat  didapatkan  pada website  kaagle dengan  jumlah dataset sebanyak  4.390  citra. Dataset buah  kakao  sakit  dan  sehat  memiliiki  3  kelas  yang  dapat dilihat  pada  tabel  1.  Tahapan  ini  tidak  menggunakan  pemrosesan  awal  seperti  membuang background pada gambar dikarenakan menggunakan dataset sekunder yang sudah jadi untuk siap digunakan  [5]. Dataset citra  buah  kakao  pada  gambar  1  akan  digenerate  menjadi  sebuah  angka- angka  yang  akan  dibaca  oleh  mesin  menggunakan image embedding dengan server  inception  v3 agar dapat diklasifikasikan menggunakan model klasifikasi [6].
Tabel 1. Kelas Dataset Kelas Jumlah Black Pod Rod Healthy Pod Borer 943 3344 103 Black Pod Rod Healthy Pod Borer Gambar 1. Citra buah kakao
2.2 Pembangunan Model Klasifikasi
Gambar  SEQ Gambar \* ARABIC 2 Model Klasifikasi
SVM
Model  klasifikasi  yang  digunakan  yaitu Support  Vector  Machine (SVM)  dan k-Nearest Neighbors (KNN).  Pada  pembangunan  model  klasifikasi  SVM  menggunakan cost 1  dan kernel Radial  Basis  Function (RBF)  yang  dapat  dilihat pada  gambar  2  sedangkan  pembangunan  model klasifikasi KNN menggunakan number of neighbors 5, metric euclidean dan weight distance dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 2. Kernel Radial Basis Function (RBF)

## 2.3 Training dan testing
Tahap training dan testing model klasifikasi menggunakan cross validation yang mana cross validation akan  membandingkan  data  secara  acak.  Penelitian  ini  menggunakan cross  validation number of folds 2, yang mana 4.390 citra akan ditesting sebanyak 2 citra hingga setiap kelompok diperlakukan  sebagai  validasi  dan  tersisa  sebagai  data training .  Tujuan  dari cross  validation sendiri yaitu untuk memperoleh hasil akurasi yang maksimal [7].

## 2.4 Perhitungan Performa
Perhitungan performa dari kedua model klasifikasi berupa Accuracy , Precission , Recall , F1- Score , dan Area Under Curve (AUC). Studi kasus pada penelitian ini adalah klasifikasi multicalss sehingga  untuk  perhitungannya  menggunakan weighted  metric [8].  TP  ( True  Positif ),  TN  ( True Negatif ), FP ( False Positive ), FN ( False Negative ), x (total precision, recall , dan f1-score tiap-tiap kelas), 𝑛 𝑎 (jumlah sampel dataset tiap-tiap kelas), n (jumlah keseluruhan dataset ).
(1)
(2) (3)
Gambar 3.  SEQ Gambar \* ARABIC 3. Model Klasifikasi KNN
Gambar  SEQ Gambar \* ARABIC 4. Image Embedding Gambar  SEQ Gambar \* ARABIC 5. Cross Validation 2
(4) (5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Image Embedding
Hasil embedder  inception  v3 dengan image  embedding berhasil  mengenerate dataset citra buah  kakao  sakit  dan  sehat  sebanyak  2048  fitur.  Proses image  embedding diperlukan  sebagai proses awal data gambar untuk dapat dengan mudah untuk melakukan klasifikasi. Hasil embedder inception v3 dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Hasil embedder inception v3

## 3.2 Hasil Cross Validation
Training dan testing model  klasifikasi  menggunakan cross  validation 2  dengan widget  test dan score mendapatkan hasil yang ada pada gambar 5.

## Gambar 5. widget test dan score
Berdasarkan  4390 dataset citra  buah  kakao  sakit dan  sehat  yang  telah  diuji,  diperoleh  hasil perhitungan Accuracy , Precission , Recall , F1-Score dan  AUC  dari  model  klasifikasi Support Vector Machine (SVM) dan k-Nearest Neighbors (KNN) seperti pada gambar 5. Hasil klasifikasi model  SVM  dan  KNN  menunjukan  bahwa  nilai  akurasi  SVM  sebesar  82,5%  sedangkan  nilai akurasi dari KNN yaitu 82,3%.
Pada  gambar  5  juga  memperlihatkan  perbandingan  nilai  AUC  pada model SVM  dan  KNN, diketahui  bahwa  nilai  AUC  yang  paling  tinggi  adalah  model  SVM  yaitu  sebesar  0.891.  AUC digunakan  untuk  mengukur  kinerja  diskriminatif dengan  memperkirakan probabilitas  output dari ilustrasi  yang  diseleksi  secara  acak  dari  populasi  positif  maupun  negatif,  semakin  besar  AUC, semakin baik hasil klasifikasi yang digunakan.
3.3 Perhitungan  performa  Support  Vector  Machine  (SVM)  dan  k-Nearest  Neighbors (KNN)
Perhitungan  performa  model  klasifikasi support  vector  machine (SVM)  dan k-nearest neighbors (KNN) menggunakan widget confusion matrix .

## 3.3.1 Confusion Matrix Support Vector Machine (SVM)
Perhitungan  performa  model  klasifikasi Support  Vector  Machine (SVM)  menggunakan confusion matrix dapat dilhat pada gambar 6.

## Gambar 6. Hasil Confusion Matrix SVM
Pada  gambar  6  mendapat  hasil  bahwa  nilai True  Positive (TP)  adalah  3622, True  Negative (TN)  adalah  8012, False  Positive (FP)  adalah  768,  dan False  Negative (FN)  adalah  768.  Maka perhitungan nilai accuracy , precission , recall dan f1-score adalah sebagai berikut:
Nilai Accuracy adalah 0.825% Nilai precission adalah 0.840%
Nilai recall adalah 0.825%
Nilai f1-score adalah 0.823%
Gambar  SEQ Gambar \* ARABIC 7 Hasil Confusion Matrix KNN

## 3.3.2 Confusion Matrix k-Nearest Neighbors (KNN)
Perhitungan  performa  model  klasifikasi Support  Vector  Machine (SVM)  menggunakan confusion matrix dapat dilhat pada gambar 7.
Gambar 7. Hasil perhitungan performa model klasifikasi Support Vector Machine (SVM)
Pada gambar 7 mendapatkan hasil nilai True Positive (TP) adalah 3613, True Negative (TN) adalah  8003, False  Positive (FP)  adalah  777,  dan False  Negative (FN)  adalah  713.  Maka perhitungan nilai accuracy , precission , recall dan f1-score adalah sebagai berikut :
Nilai accuracy adalah 0.823%
Nilai precission adalah 0.824%
Nilai recall adalah 0.823%
Nilai f1-score adalah 0.788%
Berdasarkan  hasil confusion  matrix dari  model  klasifikasi Support  Vector  Machine (SVM) dan k-Nearest  Neighbors (KNN) dapat  diperoleh nilai  perbandingan accuracy , precission , recall , dan f1-score seperti terlihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Perbandingan Kinerja SVM dan KNN Metode Accuracy Precission Recall F1-Score SVM KNN 0.825% 0.823 0.841% 0.824% 0.824% 0.823% 0.823% 0.788%
Berdasarkan  Tabel  2  dapat  diketahui  bahwa  kinerja  dari  model Support  Vector  Machine (SVM)  lebih  baik  dari  model K-Nearest  Neighboars (KNN)  walaupun  perbandingannya  tidak terlalu signifikan. Akurasi  klasifikasi  tidak mencapai  hasil yang sempurna karena ada  nilai  error. Hal tersebut diakibatkan oleh data uji dan data latih yang begitu banyak dalam melakukan proses simulasi.

## 4. KESIMPULAN
Tingkat  akurasi  klasifikasi  dataset  buah  kakao  sakit  dan  sehat  yang  diukur  menggunakan model klasifikasi Support Vector Machine (SVM) dengan kernel Radial Basis Function (RBF) dan Cross  Validation 2  mendapatkan  hasil  prediksi  yang  lebih  tinggi  yaitu  sebesar  82,5%  sedangkan model  klasifikasi k-Nearest  Neighbors (KNN)  dengan number  of  neighbors 5, metric  Euclidean dan weight distance mendapatkan tingkat akurasi sebesar 82,3%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  E. Ariningsih, H. J. Purba, J. F. Sinuraya, S. Suharyono, and K. S. Septanti, “Kinerja Industri Kakao  di  Indonesia,”  forum  penelit.  agro  ekon.,  vol.  37,  no.  1,  p.  1,  Jul.  2020,  doi: 10.21082/fae.v37n1.2019.1-23.
[2]  S.  Y.  Tyasmoro,  P.  N.  Permanasari,  and  A.  Saitama,  Teknologi  Produksi  Tanaman Perkebunan. Universitas Brawijaya Press, 2021.
[3]  S.  Alim,  P.  P.  Lestari,  and  R.  Rusliyawati,  “SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  PENYAKIT TANAMAN  KAKAO  MENGGUNAKAN  METODE  CERTAINTY  FACTOR  PADA KELOMPOK  TANI  PT  OLAM  INDONESIA  (COCOA)  CABANG  LAMPUNG,”  Jurnal Data  Mining  dan  Sistem  Informasi,  vol.  1,  no.  1,  Art.  no.  1,  Aug.  2020,  doi: 10.33365/jdmsi.v1i1.798.
[4]  “Buku  saku  hama  dan  penyakit  kakao.pdf.”  Accessed:  Nov.  14,  2022.  [Online].  Available: http://repository.pertanian.go.id/bitstream/handle/123456789/9785/Buku%20saku%20hama %20dan%20penyakit%20kakao.pdf?sequence=1
[5]  P.  Purwono  and  I.  Mangkunegara,  Belajar  Data  Science  dengan  Kaggle  Dilengkapi  dengan Praktikum Latihan Data Science Untuk Pemula. 2022.
[6]  A.  J.  Lado  et  al.,  “Comparison  of  Neural  Network  and  Random  Forest  Classifier Performance on Dragon Fruit Disease,” in 2021 International Electronics Symposium (IES), Sep. 2021, pp. 287–291. doi: 10.1109/IES53407.2021.9593992.
[7]  B.  Prasetyo,  V.  Suryani,  and  D.  R.  Anbiya,  “Analisis  Deteksi  Malware  Pada  Aplikasi Android Fintech Berdasarkan Permissions Dengan Menggunakan Naive Bayes Dan Random Forest,” eProceedings of Engineering, vol. 8, no. 5, Art. no. 5, Oct. 2021, Accessed: Nov. 15,
2022. [Online]. Available:
https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/15 749
[8]  M. F. Naufal, “Analisis Perbandingan Algoritma Svm, Knn, Dan Cnn untuk Klasifikasi Citra Cuaca.,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 8, no. 2, Art. no. 2, Apr. 2021.