## KLASIFIKASI KEMATANGAN BUAH NAGA BERDASARKAN FITUR WARNA MENGGUNAKAN ALGORITMA MULTI-CLASS SUPPORT VECTOR MACHINE
Ismail 1* , Nurhikma Arifin 1 , Prihastinur 2
1,1,2 Prodi Teknik Informatika, Fakultas Teknik Universitas Sulawesi Barat email : ismailmajid@unsulbar.ac.id *
Abstrak: Klasifikasi  kematangan  buah  naga  secara  langsung  oleh  petani  memiliki  kelemahan  karena  dipengaruhi  faktor subjektifitas  dari  petani  tersebut  seperti  cepat  lelah  dan  gangguan  fisik  lainnya.  Hal  ini  menyebabkan  kinerja  petani  tidak optimal  dan  kurang  teliti  jika  dilakukan  dalam  jumlah  yang  cukup  besar  sehingga  klasifikasi  kematangan  menjadi  tidak konsisten. Untuk itu, penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi kematangan buah naga secara otomatis sehingga menjadi lebih efektif dan efesien karena  dilakukan dengan standar yang sama dan konsisten meskipun dengan jumlah yang besar dengan memanfaatkan pengolahan citra. Tingkat kematangan buah naga akan diklasifikasi menjadi 3 kelas berdasarkan fitur  warna Hue , Saturation ,  dan Value (HSV) yaitu  buah naga belum  matang,  buah naga  setengah  matang  dan  buah naga matang. Metode yang digunakan untuk melakukan klasifikasi yaitu Multi-Class Support Vector Machine (SVM) dengan kernel RBF. Adapun data yang digunakan pada penelitian ini adalah 105 data yang terdiri dari 90 data latih dan 15 data uji. 90 data latih terdiri dari 30 data untuk masing-masing buah naga belum matang, buah naga setengah matang, dan buah naga matang, sedangkan 15 data uji terdiri dari 5 data untuk masing-masing buah naga belum matang, buah naga setengah matang, dan buah naga  matang  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  klasifikasi  kematangan  buah  naga  menggunakan  algoritma Multi-Class Support Vector Machine menghasilkan akurasi 86,67%.
Kata Kunci : Buah Naga , Pengolahan citra, HSV, Multi-Class SVM
Abstract:  The  classification  of  dragon  fruit  maturity  directly  by  farmers  has  weaknesses  because  it  is  influenced  by  the subjective factors of these farmers such as fatigue and other physical disorders. This causes the performance of farmers to be not optimal and less thorough if done in large enough quantities so that the maturity classification becomes inconsistent. For this  reason,  this  study  aims  to  automatically  classify  dragon  fruit  maturity  so  that  it  becomes  more  effective  and  efficient because it is carried out with the same and consistent standards even though in large quantities by utilizing image processing. The maturity level of dragon fruit will be classified into 3 classes based on the color features Hue, Saturation and Value (HSV), namely unripe, half-ripe and ripe. The method used to carry out the classification is the Multi-Class Support Vector Machine (SVM) with the RBF kernel. The data used in this study were 105 data consisting of 90 training data and 15 test data. 90 training data consisting of 30 data for each unripe, half-ripe and ripe dragon fruit, while 15 test data consisting of 5 data for each unripe, half-ripe and ripe dragon fruit The results showed that the classification of dragon fruit maturity using the Multi- Class Support Vector Machine algorithm resulted in an accuracy of 86.67%.
Keywords : Dragon Fruit, Image Processing, HSV, Multi-Class SVM

## PENDAHULUAN
Buah  naga  merupakan  salah  satu  hasil pertanian  yang  banyak  dikembangkan  pada  sektor agroindustri.  Hal  ini  disebabkan  karena  buah  naga memiliki daya jual yang tinggi karena rasa yang unik dan  mengandung  banyak  manfaat  bagi  kesehatan tubuh.  Saat  ini  tingkat  konsumsi    buah  naga  di Indonesia semakin tinggi  dan sangat  populer karena buah  naga  memiliki  rasa  yang  unik,  segar  dan memiliki banyak manfaat untuk kesehatan. Salah satu jenis  buah  naga  yang  digemari  oleh  masyarakat adalah buah naga merah. Setiap konsumen  tentunya menginginkan  buah  dengan  kualitas  terbaik  untuk dikonsumsi. Meningkatnya minat konsumen terhadap buah  naga  membuat  industri  mengolah  berbagai macam  produk  dari  buah  naga.  Bentuk  olahan  buah naga  yang  banyak  digemari  konsumen  adalah cemilan, selai, manisan kulit, sirup, dan teh kulit buah naga.  Proses pengolahan buah naga menjadi  produk menggunakan  buah  naga  yang  sudah  matang  untuk menghasilkan  produk  olahan  yang  berkualitas  dan bermutu baik. Kualitas buah naga yang baik menjadi unsur yang paling utama dalam menjaga kepercayaan
konsumen sehingga menambah minat beli masyarakat.
Dalam  hal  pengolahan  buah  naga  sebelum dipasarkan,  pemilahan  kematangan  buah  naga umumnya  masih  dilakukan  oleh  petani.  Kelemahan dari  metode  ini  yaitu  petani  memiliki  keterbatasan fisik  seperti  cepat  lelah  dan  gangguan  fisik  lainnya. Selain  itu  perbedaan  persepsi  setiap  petani  dalam menilai  tingkat  kematangan  buah  naga  membuat klasifikasi  kematangan menjadi  tidak konsisten. Hal ini  menyebabkan  kinerja  petani  menjadi  kurang efektif  dan  efesien  apalagi  jika  dilakukan  dalam jumlah besar. Oleh karena itu proses pengklasifikasian  tingkat  kematangan  buah  naga yang  konsisten  menjadi  sangat  penting  karena berpengaruh  terhadap  kepuasan  konsumen  dalam mendapatkan kualitas buah naga yang terbaik.
Perkembangan teknologi yang terus berkembang yaitu era  industri  4.0  dan  society 5.0 terus  merambah  ke  berbagai  bidang,  salah  satunya adalah  bidang pertanian. Teknologi  seperti Internet of things dan kecerdasan buatan yang mengimpelementasikan pengolahan citra terus dikembangkan    untuk    mendukung smart
agroindustri  yang  dapat  menambah  nilai  tambah komoditas  pertanian,  mulai  dari  sektor  hulu  hingga sektor  hilirisasi  produk  komoditas  pertanian  dan perkebunan. Pemanfaatan kecerdasan buatan melalui pengolahan citra mampu menggantikan peran petani khususnya  dalam  mengenali  buah  berdasarkan tingkat kematangannya.
Terdapat  banyak penelitian sebelumnya yang melakukan  klasifikasi  tingkat  kematangan  buah secara  otomatis  dengan  menggunakan  objek  dan metode  yang  berbeda  seperti  yang  dilakukan  Yu, Christian  David  D  dkk  [1],  Rodrigues,  Brinzel dkk[2],  Mohamedon,  Muhammad  Farhan  dkk[3] yang memanfaatkan teknologi Machine Learning dan Computer  Vision sehingga  meminimalisir  kesalahan proses pemilahan kematangan buah ketika dilakukan secara konvensional. Salah satu algoritma yang dapat melakukan  klasifikasi  dengan  baik  dan  sudah digunakan  beberapa  peneliti  adalah  algoritma Support  Vector  Machine .  Algoritma  ini  digunakan untuk  mengklasifikasikan  tingkat  kematangan  buah dan terbukti memiliki hasil akurasi yang baik dengan rata-rata  akurasi  diatas  85%  [4][5][6].  Selain  itu beberapa  peneliti  lain  juga  telah  membandingkan kinerja algoritma SVM dengan algoritma lain. Hasil perbandingan yang dilakukan adalah algoritma SVM memiliki hasil akurasi yang baik yaitu rata-rata diatas 95% [7] [8] [9].
Berdasarkan  studi  literatur  yang  dilakukan pengolahan  citra  mampu  mengatasi  masalah  dalam melakukan klasifikasi kematangan buah menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine . Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk menerapkan  algoritma Multi-Class  Support  Vector Machine melalui pengolahan citra dalam melakukan klasifikasi  buah  naga  secara  otomatis  dan  konsisten karena  menggunakan  standar  penilaian  tingkat kematangan  yang  sama  sehingga  meminimalisir kesalahan yang dilakukan oleh petani.  Penelitian ini mengklasifikasikan  tingkat  kematangan  buah  naga menjadi  3  kelas  berdasarkan  fitur  warna Hue, Saturation, dan Value (HSV) yaitu buah naga matang, buah  naga  setengah  matang  dan  buah  naga  belum matang. Proses segmentasi HSV didasarkan pada ciri warna  buah  naga  dengan  mengambil  nilai Red , Green , dan Blue (RGB) pada citra.

## TINJAUAN PUSTAKA
Penelitan  terdahulu  yang  dijadikan  rujukan pada penelitian ini telah melakukan proses klasifikasi tingkat  kematangan  berbagai  jenis  buah  secara otomatis  dengan  menggunakan  algoritma Support Vector  Machine yang  memanfaatkan  teknologi Machine  Learning dan Computer  Vision .  Berikut Hasil  penelitian  masing-masing  peneliti  :  Indrabayu dkk  melakukan  klasifikasi  tingkat  kematangan stroberi dengan memanfaatkan pengolahan citra yaitu menggunakan algoritma Multi-Class Support Vector Machine ( SVM) untuk melakukan klasifikasi tingkat
kematangan  buah  kedalam  tiga  kategori  kelas  yaitu belum  matang,  setengah  matang  dan  matang. Pengujian  yang  dilakukan  menggunakan  90  data stroberi  dengan  hasil  akurasi  85.64%  [10].  ardede, jasman dkk melakukan penelitian untuk menentukan kematangan  buah  dengan  4  objek  buah  sekaligus yaitu  buah  Mangga,  Tomat,  Jeruk,  Apel.  Penelitian ini mengklasifikasikan buah menggunakan algoritma SVM kedalam 8 kategori kelas untuk masing-masing buah dikategorikan kedalam kelas matang dan belum matang  dengan  hasil  akurasi, presisi , recall ,  dan F- Measure masing-masing adalah 0,76, 0,80, 0,76, dan 0,78  [4].  Penelitian  Juvy  amor  m.galindo  dkk  juga mengklasifikasikan tingkat kematangan kakao menggunakan penginderaan akuistik dengan algoritma SVM. Perangkat akan menghasilkan sinyal akustik  dari  buah  kakao  yang  direkam  untuk  di analisis menggunakan fitur Cepstral-based technique .  Berdasarkan  pengujian  diperoleh  hasil akurasi  94%  [5].  Selain  itu  Aguilar,  Erin  Jelacio  L. juga memanfaatkan pengolahan citra dalam menentukan  tingkat  kematangan  buah  nanas menggunakan algoritma SVM dan fitur warna HSV. Data yang digunakan adalah 100 buah nanas dengan akurasi 100% untuk kategori buah belum matang dan busuk  sedangkan  untuk  kelas  matang  memperoleh akurasi  sebesar  86%  [6].  Sabilla,  Irzal  Ahmad  dkk menentukan  jenis  pisang  dan  mengklasifikasikan kematangan  buah  pisang  menggunakan  3  metode machine learning yaitu Algoritma k-Nearest Neighbor (k-NN),  SVM  dan Decision  Tree (DT). Hasil menunjukkan algoritma SVM memiliki akurasi tertinggi dibanding algoritma lain dalam menentukan jenis  pisang  sedangkan  untuk  menentukan  tingkat kematangan pisang algoritma SVM dan KNN sama- sama menghasilkan akurasi tertinggi yaitu 96,6% [7]. Azarmdel,  Hossein  dkk  menggunakan  pengolahan citra dan kecerdasan buatan untuk mengklasifikasikan  buah  mulberry  menjadi  3 kategori  kelas  buah  matang,  setengah  matang,  dan busuk.  Sistem machine  vision yang  dipadukan dengan algoritma JST dan SVM berhasil mengklasifikasikan  buah  mulberry  berdasarkan kematangannya dengan akurasi tertinggi 100 %, 98.9 %,  dan  98.3  %  untuk  masing-masing  kategori  kelas [8].  Zhu,  Lili  dkk  mengklasifikasikan  pisang menggunakan  algoritma  SVM  berdasarkan  fitur warna  dan  tekstur  dan  Model  Yolo  dengan  hasil akurasi keseluruhan 96.4%[9].
Berbeda  dari  objek  beberapa  penelitian sebelumnya,  penelitian  ini  fokus  untuk  melakukan klasifikasi  tingkat  kematangan  pada  buah  naga. Meskipun  menggunakan  algoritma  yang  sama, namun  kondisi  objek  dari  penelitian  juga  sangat mempengaruhi  hasil  akurasi.  Buah  naga  memiliki tingkat kesulitan dibanding buah lain karena memiliki banyak  jenis  dan  kemiripan  warna  kulit.  Sehingga jika melakukan klasifikasi menggunakan fitur warna menjadi tantangan tersendiri pada penelitian ini.

## IMAGE PROCESSING
Pengolahan  citra  adalah  pemrosesan  citra, khususnya dengan menggunakan komputer, menjadikan  citra  dengan  kualitas  yang  lebih  baik. Pengolahan  citra  bertujuan  untuk  memperbaiki kualitas  citra  agar  mudah  diintreprestasikan  oleh manusia  atau  mesin.  Pengolahan  citra  melakukan beberapa  operasi  pada  gambar,  untuk  mendapatkan gambar yang disempurnakan atau untuk mengekstrak beberapa  informasi  pada  gambar  tersebut.  Tujuan utama dari pengolahan citra adalah untuk mengubah citra  menjadi  bentuk  digital  dan  melakukan  operasi dengan algoritma tertentu untuk mendapatkan model atau mengekstrak informasi yang berguna pada citra [11]. Pengolahan citra digital telah banyak digunakan dalam  aplikasi  nyata  seperti  pengenalan  pola, penginderaan  jarak  jauh,  dan Machine  Vision .  Pada pengenalan  pola,  pengolahan  citra  berperan  sebagai pemisah  antara  objek  dan  latar  belakang  secara otomatis  yang  kemudian  akan  dilakukan  proses pengklasifikasian pola. Pada penginderaan jarak jauh, tekstur atau warna pada citra dapat digunakan untuk mengidentifikasi objek yang terdapat pada citra. Pada machine vision ,  pengolahan  citra  berperan  untuk mengenali bentuk khusus yang dilihat oleh mesin.

## MODEL WARNA HSV
Model  HSV  merupakan  warna  yang  terdiri dari  tiga  warna  utama  yaitu Hue , Saturation ,  dan Value (atau  disebut  juga  dengan brightness ).  Pada penelitian  ini  dilakukan  konversi  RGB  Ke  HSV. Adapun Ilustrasi konversi RGB ke HSV ditunjukkan pada Gambar 1 berikut [12]:
Gambar 1. RGB Ke HSV (Sumber Chen [11])
Terdapat tiga ekstraksi fitur yang digunakan untuk mendapatkan  nilai  dari  fitur  warna.  Ekstraksi  fitur dalam HSV antara lain [13]:
Mean: Nilai rata-rata atau mean memiliki nilai yang berbeda  yaitu  citra  yang  memiliki  intensitas  cahaya yang tinggi akan menghasilkan mean yang tinggi, dan nilai yang rendah untuk citra dengan intensitas cahaya yang  rendah.  Persamaan mean dapat  dilihat  pada Persamaan 1. Berikut:
µ = ∑ = 1  ∑ = 1 𝐼 𝑖𝑗 𝑁 𝑗 𝑀 𝑖
(1)
Keterangan:
µ : Mean M : Nilai Panjang Citra
N : Nilai Lebar Citra
Standard  Deviation: Nilai Standard  Deviation dari sebuah  citra  dapat  dihitung  melalui  Persamaan  2 berikut:
𝜎 = √ 1 𝑀𝑁 2 ∑ = 1  ∑ = 1  (𝐼 𝑖𝑗 − 𝑀𝑒𝑎𝑛) 2 𝑁 𝑗 𝑀 𝑖 (2)
Keterangan:
𝜎 : Standard Deviation M : Nilai Panjang Citra N
: Nilai Lebar Citra
Skewness:  Skewness digunakan  untuk  mengetahui letak  perbedaan mean suatu  citra. Skewness dapat dihitung pada Persamaan 3 berikut:
𝑆𝑘𝑒𝑤𝑛𝑒𝑠𝑠 = √ 1 𝑀𝑁 3 ∑ = 1  ∑ = 1 𝑁 𝑗 𝑀 𝑖 (𝐼 𝑖𝑗 − 𝑀𝑒𝑎𝑛) 3 ( 3)
Keterangan: M : Nilai Panjang Citra
N
: Nilai Lebar Citra

## KLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE
Metode Support  Vector  Machine (SVM)
adalah metode penyelesaian masalah
pengklasifikasian  data linear dan non-linear dengan mencari pemisah hyperplane yang optimal antar kelas. Hyperplane bergantung  dari  kasus  pelatihan  yang meletakkannya  pada  tepi  dari  deskriptor  kelas  yang disebut support  vector [14].  Prinsip  dasar  SVM adalah linear classifier , dan selanjutnya dikembangkan agar dapat bekerja pada masalah non- linear, dengan memasukkan konsep kernel trick pada ruang kerja berdimensi tinggi.
Untuk    menangani    kasus    klasifikasi  non- linear    pada  penelitian    ini    diperlukan    pendekatan multi-class Support Vector Machine yang menangani lebih dari dua kelas. Terdapat dua pendekatan untuk mengimplementasi metode multi-class SVM dengan menggabungkan  beberapa  SVM  biner  yaitu One Againts All (OAA) dan One Againts  One (OAO). Pendekatan  OAA  menyelesaikan  masalah multi-class atau lebih dari dua kelas (N kelas) dengan N decision  boundary . Decision  boundary yang dihasilkan merupakan hasil dari pencarian hyperplane dari  setiap  kelas  ke-i  dengan  kelas  sisa lainnya.  Pendekatan  OAO  menyelesaikan  masalah multi-class atau lebih dari dua kelas (N kelas) dengan N(N-1)/2 decision  boundary . Decision  boundary yang  dihasilkan  merupakan  hasil  dari  pencarian hyperplane dari    setiap    kelas    dengan    setiap    satu kelas    lainnya.  Penelitian    ini    menggunakan pendekatan  OAA  sebagai  model  untuk  menentukan kelas    yang    tepat.  Pendekatan  OAA    memiliki
performa    yang    lebih    baik    dibandingkan    dengan pendekatan  OAO [15].

## METODE
Dataset yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah 105 data citra buah naga yang terbagi menjadi 90 data latih dan 15 data uji. Data latih terdiri dari 30 data  citra untuk masing-masing kategori kelas belum matang,  setengah  matang  dan  matang  dan  data  uji terdiri  dari  5  data  citra  untuk  masing-masing  kelas belum matang, setengah matang dan matang. Contoh data input citra  yang  digunakan  pada  penelitian  ini ditunjukkan pada Gambar 2,3, dan 4 berikut:
Gambar 2. Buah Naga Belum Matang Gambar 3. Buah Naga Belum Matang
Gambar 4. Buah Naga Matang
Adapun  alur  proses  klasifikasi  tingkat kematangan buah naga sebagai berikut:
PREPROCESSING: Tahap  ini  dilakukan  untuk menyiapkan data citra sehingga dapat  diproses pada tahap  selanjutnya.  Pada  tahap  ini preprocessing dilakukan dengan menghapus background yang tidak dibutuhkan  dari  citra  buah  naga.  Contoh  data  Citra Setelah  melalui  tahap  preprocessing  ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Preprocessing penghapusan background
KONVERSI  RGB  ke  HSV: Tahap  selanjutnya dilakukan  konversi  warna  RGB  ke  HSV.  Hasil konversi ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Konversi RGB Ke HSV
EKSTRAKSI  FITUR: Proses  ekstraksi  fitur dilakukan  untuk  mengambil  ciri  pada  citra.  Pada tahap ini Fitur yang diekstrak adalah fitur warna HSV dengan  mengambil  nilai mean , Standard  Deviation dan Skewness pada  citra  buah  naga.  Proses  ini bertujuan untuk mencari fitur yang signifikan sebagai ciri  pembeda  antara  kelas  belum  matang,  setengah matang dan matang. Ekstraksi Fitur ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Ekstraksi Fitur Citra Buah Naga Citra Buah Naga Mean Standard Deviation Skewness 0.3787 0.4395 0.3520 0.0892 0,2199 0,3039
0.1902 0.3279 0.3693
PROSES LABELING KELAS: Tahap selanjutnya memberikan  label  kelas  untuk  setiap  data  yang  di latih.  Label  0  untuk  kelas  belum  matang,  Label  1 untuk kelas setengah matang, dan label 2 untuk kelas matang.

## KLASIFIKASI DENGAN SVM
Proses Latih dilakukan untuk melatih model dari  algoritma  yang  digunakan  yaitu Multi-Class SVM. Data yang diproses pada tahap ini sebanyak 90 data citra buah naga. Selanjutnya Setelah proses latih selesai  dilanjutkan  proses  uji  menggunakan  15  citra buah  naga  menggunakan  model  algoritma Multi- Class SVM  hasil  dari  proses  Latih.  Proses  uji dilakukan untuk mengetahui kinerja algortima.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  dilakukan  sebanyak  15  kali  yang terdiri  dari  5  citra  untuk  masing-masing  kelas  yaitu kategori  belum  matang,  setengah  matang,  dan matang.  Hasil  pengujian  ditunjukkan  pada  Tabel  2 berikut.
Tabel 2. Hasil Pengujian Klasifikasi Kematangan buah naga Kelas Aktual Kelas Prediksi Belum Matang Setengah Matang Matang  Akurasi Belum Matang 5 0 0 100% Setengah Matang 0 4 1 80% Matang 0 1 4 80% Total Akurasi 86,67%
Berdasarkan hasil pengujian Tabel 2 diperoleh hasil akurasi 100% untuk kategori belum matang dan 80%  untuk  setiap  kategori  setengah  matang  dan matang,  sehingga  rata-rata  akurasi  keseluruhan adalah 86,67%. Dapat disimpulkan bahwa kesalahan akurasi  terdapat  pada  citra  buah  naga  matang  dan setengah matang hal ini disebabkan karena kedekatan nilai  warna  pada  kedua  kategori  tersebut.  Berikut hasil  kesalahan  klasifikasi  citra  ditunjukkan  pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Kesalahan Klasifikasi Citra Citra Buah Naga Aktual Prediksi Setengah Matang Matang
Matang Setengah Matang

## KESIMPULAN DAN SARAN
Tahapan preprocessing dilakukan  untuk menyiapkan data citra sehingga dapat  diproses pada tahap  selanjutnya. preprocessing dilakukan  dengan menghapus background yang  tidak  dibutuhkan  dari citra  buah  naga  selanjutnya  proses  ekstraksi  fitur dilakukan untuk mengambil ciri pada citra. Fitur yang diekstrak adalah fitur warna HSV dengan mengambil nilai mean , Standard  Deviation dan Skewness pada citra buah naga.
Klasifikasi kematangan buah naga berdasarkan  fitur  warna  HSV  dengan  algoritma klasifikasi Multi-Class Support Vector Machine pada
penelitian ini melalui proses latih dan uji. Pada proses latih  yang  menggunakan  30  data  untuk  masing- masing  kategori  kelas  belum  matang,  setengah matang dan matang menghasilkan model terbaik dari algortima Multi-Class SVM  yang  digunakan  pada proses uji. Sehingga proses uji 15 data citra buah naga menghasilkan  hasil  terbaik  dengan  rata-rata  akurasi 86,67%.  Oleh  karena  itu,  sistem  ini  dapat diimpelementasikan dengan baik dan dapat membantu  meringankan  kinerja  petani  sehingga dapat  digunakan  untuk  keperluan  otomatisasi  dan smart agroindustri .
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  agar mencoba  untuk  melakukan  penelitian  terkait klasifikasi  kematangan  buah  secara real  time dan penggunaan algoritma yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  C. D. D. Yu and J. F. Villaverde, “Avocado Ripeness Classification Using Graph Neural Network,” in 2022 14th  International  Conference  on  Computer  and Automation Engineering (ICCAE) , Mar. 2022, pp. 74– 79. doi: 10.1109/ICCAE55086.2022.9762435.
[2]  B. Rodrigues, R. Kansara, S. Singh, D. Save, and S. Parihar,  “Ripe-Unripe:  Machine  Learning  based Ripeness  Classification,”  in 2021  5th  International Conference  on  Intelligent  Computing  and  Control Systems  (ICICCS) ,  May  2021,  pp.  1–5.  doi: 10.1109/ICICCS51141.2021.9432349.
[3]  M. F. Mohamedon, F. Abd Rahman, S. Y. Mohamad, and  O.  Omran  Khalifa,  “Banana  Ripeness Classification  Using  Computer  Vision-based  Mobile Application,” in 2021 8th International Conference on Computer and Communication Engineering (ICCCE) , Jun. 2021, pp. 335–338. doi: 10.1109/ICCCE50029.2021.9467225.
[4]  J. Pardede, M. G. Husada, A. N. Hermana, and S. A. Rumapea, “Fruit Ripeness Based on RGB, HSV, HSL, L  a  b  Color  Feature  Using  SVM,”  in 2019
International  Conference  of  Computer  Science  and Information  Technology  (ICoSNIKOM) ,  Nov.  2019, pp. 1–5. doi: 10.1109/ICoSNIKOM48755.2019.9111486.
[5]  J. A. M. Galindo, J. E. C. Rosal, and J. F. Villaverde, “Ripeness  Classification  of  Cacao  Using  Cepstral- Based  Statistical  Features  and  Support  Vector Machine,” in 2022 IEEE International Conference on
Artificial Intelligence in Engineering and Technology (IICAIET) , Sep. 2022, pp. 1–5. doi: 10.1109/IICAIET55139.2022.9936807.
[6]  E.  J.  L.  Aguilar,  G.  K.  P.  Borromeo,  and  J.  Flores Villaverde,  “Determination  of  Pineapple  Ripeness Using  Support  Vector  Machine  for  Philippine Standards,”  in 2021  IEEE  7th  International Conference  on  Control  Science  and  Systems Engineering  (ICCSSE) ,  Jul. 2021,  pp.  283–287. doi: 10.1109/ICCSSE52761.2021.9545163.
[7]  I.  A.  Sabilla,  C.  S.  Wahyuni,  C.  Fatichah,  and  D. Herumurti, “Determining Banana Types and Ripeness from  Image  using  Machine  Learning  Methods,”  in 2019 International Conference of Artificial Intelligence  and  Information  Technology  (ICAIIT) , Mar. 2019, pp. 407–412. doi: 10.1109/ICAIIT.2019.8834490.
[8]  H. Azarmdel, A. Jahanbakhshi, S. S. Mohtasebi, and A.  R.  Muñoz,  “Evaluation  of  image  processing technique  as  an  expert  system  in  mulberry  fruit grading based on ripeness level using artificial neural networks  (ANNs)  and  support  vector  machine (SVM),” Postharvest  Biol.  Technol. ,  vol.  166,  p.
111201, Aug. 2020, doi:
10.1016/j.postharvbio.2020.111201.
[9]  L. Zhu and P. Spachos, “Support vector machine and YOLO  for  a  mobile  food  grading  system,” Internet Things ,  vol.  13,  p.  100359,  Mar.  2021,  doi: 10.1016/j.iot.2021.100359.
[10]  I. Indrabayu, N. Arifin, and I. S. Areni, “Strawberry Ripeness Classification System Based On Skin Tone Color using Multi-Class Support Vector Machine,” in 2019  International  Conference  on  Information  and Communications  Technology  (ICOIACT) ,  Jul.  2019,
pp. 191–195. doi: 10.1109/ICOIACT46704.2019.8938457.
[11]  A.  Suryadi,  M.  V.  Putri,  and  E.  L.  Febrianti, “PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DAN LOGIKA FUZZY DALAM IDENTIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN  BUAH,” J.  Sci.  Soc.  Res. ,  vol.  5, no. 2, p. 187, Jun. 2022, doi: 10.54314/jssr.v5i2.863.
[12]  R. Chen, M. Wang, and Y. Lai, “Analysis of the role and robustness of artificial intelligence in commodity image  recognition  under  deep  learning  neural network,” PLOS ONE , vol. 15, no. 7, p. e0235783, Jul. 2020, doi: 10.1371/journal.pone.0235783.
[13]  K. Ayuningsih,  “Klasifikasi  Citra  Makanan menggunakan HSV Color Moment dan Local Binary
Pattern dengan Naïve Bayes Classifier,” Universitas Brawijaya, 2018. [Online]. Available: http://repository.ub.ac.id/id/eprint/167137/1/Karunia
%20Ayuningsih.pdf
[14]  E. Elhariri, N. El-Bendary, A. E. Hassanien, A. Badr, A. M. M. Hussein, and V. Snášel, “Random Forests Based  Classification  for  Crops  Ripeness  Stages,”  in Proceedings of the Fifth International Conference on Innovations in Bio-Inspired Computing and Applications IBICA 2014 , Cham, 2014, pp. 205–215. doi: 10.1007/978-3-319-08156-4_21.
[15]  D.  N.  Fitriana  and  Y.  Sibaroni,  “Klasifikasi  Data Tweet  Dengan  Menggunakan  Metode  Klasifikasi Multi-class  Support  Vector  Machine  (svm)  (studi Kasus : Pt.kai),” EProceedings Eng. , vol. 7, no. 2, Art. no. 2, Aug. 2020, Accessed: Jan. 11, 2023. [Online]. Available: https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id
/index.php/engineering/article/view/12746