Klasifikasi Kualitas Buah Pisang Berdasarkan Waktu Panen dan Tingkat Kematangan Menggunakan Metode SVM dan KNN

Doni Andriansyah; Elly Mufida

doi:10.33372/stn.v10i1.1131

Doni Andriansyah Universitas Nusa Mandiri
Elly Mufida Universitas Bina Sarana Informatika

DOI: https://doi.org/10.33372/stn.v10i1.1131

Keywords: Klasifikasi, KNN, SVM, Exploratory Data Analysis, Kualitas Buah Pisang

Abstract

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 algortima 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%.

References

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
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.v5i1.517
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).
Shudiq, W. J., As, A. H., & Rahman, M. F. (2020). Penentuan Metode Terbaik Dalam Menentukan Jenis Pohon Pisang Menurut Tekstur Daun (Metode KNN 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/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v7i1.4100
Suryalita, S. (2019, July 20). Review Beraneka Ragam Jenis Pisang dan Manfaatnya. Prosiding Seminar Nasional Biodiversitas Indonesia, Gowa.
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