Implementasi Algoritma Support Vector Machine dalam Klasifikasi Biji Jagung Berondong dan Biji Jagung Pakan Ayam

Abstract

Jagung merupakan komoditas penting dalam sektor pangan dan pakan ternak, dengan varietas yang memiliki karakteristik fisik yang berbeda. Salah satu tantangan di lapangan adalah membedakan biji jagung berondong dan biji jagung pakan ayam secara akurat, terutama ketika perbedaan visual di antara keduanya sangat tipis. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi berbasis citra menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) guna membedakan kedua jenis jagung tersebut. Dataset yang digunakan terdiri atas 400 citra biji jagung dengan dua kelas, yaitu jagung berondong dan jagung pakan ayam. Tahapan penelitian meliputi prapemrosesan citra, segmentasi, serta ekstraksi fitur menggunakan metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dengan enam fitur utama, yaitu kontras, energi, homogenitas, korelasi, varians, dan dissimilarity. Model SVM diuji menggunakan beberapa jenis kernel, dan evaluasi dilakukan dengan confusion matrix. Hasil pengujian menunjukkan bahwa akurasi klasifikasi biji jagung berondong dan biji jagung pakan ayam menggunakan algoritma SVM mencapai 68,18% dengan pembagian data latih dan uji sebesar 80:20 serta menggunakan kernel polynomial. Nilai akurasi tersebut menunjukkan bahwa algoritma SVM belum cukup andal dalam melakukan klasifikasi, sehingga masih terdapat ruang untuk perbaikan, khususnya melalui proses tuning parameter SVM.