Support Vector Machine Dalam Klasifikasi Jenis Beras Berdasarkan Ciri Fisik, Tekstur, dan Visual

Abstract

Abstrak. Klasifikasi beras penting untuk menjamin kualitas dan efisiensi sesuai dengan kebutuhan konsumen dan industri. Metode tradisional klasifikasi beras biasanya memakan waktu, subjektif, dan rentan terhadap kesalahan manusia. Mengatasi hal ini, penelitian ini merekomendasikan algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk mengklasifikasikan lima jenis beras, yaitu Arborio, Basmati, Ipsala, Jasmine, dan Karacadag, berdasarkan gabungan fitur fisik, tekstur, dan visual yang diperoleh dari basis data terdiri dari 75.000 gambar butir beras. Langkah-langkah prapemrosesan yang digunakan meliputi segmentasi gambar, penskalaan ke 128×128 piksel, konversi ke skala abu-abu, dan normalisasi. Fitur yang diekstraksi meliputi panjang, lebar, luas, dan rasio aspek (fitur fisik); kontras, korelasi, energi, dan homogenitas dari Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM) (fitur tekstur); serta nilai RGB rata-rata, kecerahan, intensitas, dan saturasi (fitur visual). Fitur-fitur ini diterapkan dalam pelatihan dan pengujian model SVM dengan rasio pelatihan-pengujian 80:20. Ukuran evaluasi yang digunakan meliputi akurasi, presisi, recall, F1- score, dan ROC-AUC. Model SVM mencapai akurasi total 99.43%, menunjukkan kinerja dan stabilitas yang baik dalam membedakan varietas beras, terutama saat kombinasi fitur dioptimalkan. Hasil penelitian ini menegaskan pentingnya integrasi fitur secara keseluruhan dalam meningkatkan kinerja klasifikasi. Penelitian ini menawarkan solusi stabil untuk klasifikasi otomatis beras dan berkontribusi pada integrasi kecerdasan buatan dalam sektor pengolahan makanan dan pertanian