Identifikasi Kematangan Buah Jambu Bol dengan Metode Ekstraksi Warna Hue Saturation Value dan Algoritma Naive Bayes

Yayah Miyantih; Yana Cahyana; Santi Arum Puspita Lestari

Yayah Miyantih Universitas Buana Perjuangan Karawang
Yana Cahyana Universitas Buana Perjuangan Karawang
Santi Arum Puspita Lestari Universitas Buana Perjuangan Karawang

Keywords: Jambu bol, pengolahan citra digital, Naïve Bayes, Hue Saturation Value, klasifikasi kematangan buah

Abstract

Jambu bol (Syzygium malaccense) termasuk dalam keluarga Myrtaceae yang memiliki nilai ekonomi sebagai buah konsumsi dan obat tradisional di Indonesia. Penilaian visual kematangan sering tidak akurat karena variasi warna yang luas, dari hijau (mentah), merah muda (setengah matang), hingga merah tua (matang). Pengolahan citra digital menawarkan solusi dengan mengekstrak fitur warna untuk identifikasi kematangan yang lebih akurat. Metode Naïve Bayes digunakan untuk klasifikasi berdasarkan probabilitas fitur warna yang diekstrak dari gambar buah. Algoritma ini efektif dalam mengelola data dengan banyak atribut. Selain itu, Hue Saturation Value (HSV) digunakan untuk mengubah representasi warna dari Red Green Blue (RGB) menjadi HSV. Penelitian ini mengumpulkan dataset gambar buah jambu bol yang dikategorikan berdasarkan tingkat kematangan. Gambar diproses untuk mengekstrak fitur warna menggunakan teknik pengolahan citra, termasuk segmentasi objek dari latar belakangnya, mempersiapkan data latih dan uji untuk evaluasi model. Model Naïve Bayes mencapai akurasi 73%, mampu mengklasifikasikan buah ke dalam kategori mentah, setengah matang dan matang. Precision model Naïve Bayes sebesar 70%, recall sebesar 73% dan F1-score sebesar 69%. Sedangkan model berbasis HSV menunjukkan akurasi 62%, dengan precision 71%, recall 62% dan F1-score 59%, menunjukkan kinerja yang kurang efektif dibandingkan Naïve Bayes dalam klasifikasi kematangan buah jambu bol.

References

[1] Amirrullah, M., Cahyana, Y., Baihaqi, K. A. 2024. Penerapan Metode Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Sentimen Pada Review Produk E-Commerce. Scientific Student Journal for Information, Technology and Science, V, 78–85.
[2] Roring, C. B., Mulyana, D. I., Lubis, Y. T., Zamzami, A. R. 2022. Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Jambu Bol Berdasarkan Warna Kulit Menggunakkan Metode Naïve Bayes. Jurnal Pendidikan Tambusai, 6(1), 2938–2948.
[3] Devitria, R., Wulandari, R., Elfia, M. 2023. Water Soluble Ash Content And Acid Insoluble Ash Content Test On Guava Seed Simplicia (Sygyzium Malaccense) Uji Kadar Abu Larut Air Dan Kadar Abu Tidak Larut Asam Pada Simplisia Biji Jambu Bol (Sygyzium Malaccense). Jurnal Ilmu Kesehatan Abdurrab, 1(2), 12–16.
[4] Sambudi, H. S. 2021. Sistem Cerdas Klasifikasi Kematangan Dan Harga Buah Pepaya Berdasarkan Ekstraksi Fitur Gray Level Co-Occurence Matrix Dengan Metode Naive Bayes. 24–25.
[5] Afriansyah, M., Saputra, J., Ardhana, V. Y. P., Sa’adati, Y. 2024. Algoritma Naive Bayes Yang Efisien Untuk Klasifikasi Buah Pisang Raja Berdasarkan Fitur Warna. Journal Of Information Systems Management And Digital Business, 1(2), 236–248.
[6] Rahayu, I. P., Fauzi, A., Indra, J. 2022. Analisis Sentimen Terhadap Program Kampus Merdeka Menggunakan Naive Bayes Dan Support Vector Machine. Jurnal Sistem Komputer Dan Informatika (Json), 4(2), 296.
[7] Sari, C. A., Sukmawati, A., Aprilli, R. P., Kayaningtias, P. S., Yudistira, N. 2022. Perbandingan Metode Naïve Bayes, Support Vector Machine Dan Decision Tree Dalam Klasifikasi Konsumsi Obat. Jurnal Litbang Edusaintech, 3(1), 33–41.
[8] Cahyanti, C. S., Handayani, H. H., Kusumaningrum, D. S. 2021. Identifikasi Kematangan Buah Tomat Berdasarkan Warna Menggunakan Metode Hue Saturation Value. Scientific Student Journal For Information, Technology And Science, Ii(1), 177–183.
[9] Wahiddin, D. 2020. Klasifikasi Kadar Hidrasi Tubuh Berdasarkan Warna Urine Dengan Metode Ekstraksi Fitur Citra Dan Euclidean Distance. Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi, 5(1), 16–20.
[10] Siregar, A. M., Faisal, S., Widiharto, B. 2022. Model Prediksi Penderita Covid 19 Di Indonesia Menggunakan Metode Support Vector Regresion. Konferensi Nasional Penelitian dan Pengabdian (KKNP), 79-90.