PENGGUNAAN KLASIFIKASI SAYUR SEGAR DAN SAYUR BUSUK MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE - Ery Hartati (JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi), 2020)
Sayur merupakan salah satu makanan yang sering dikonsumsi oleh berbagai kalangan umur karena sumber berbagai mineral, vitamin dan serat pangan. Untuk memperoleh manfaat yang terdapat pada sayur, masyarakat harus mengonsumsi sayur yang segar dan belum busuk. Secara fisik, kesegaran sayur dapat dilihat karena tanda-tanda yang ada pada sayur segar atau sayur busuk mudah diamati.LBP (Local Binary Pattern) adalah metode ekstraksi fitur tekstur yang sederhana,namun efisien dalam mempresentasikan ciri tekstur, sedangkan HSV (Hue, Value dan Saturation) merupakan ruang warna yang cocok untuk mengidentifikasi warna-warna dasar yang akan digunakan dalam penelitian sebagai warna identifikasi cahaya dan bisa menoleransi perubahan intensitas cahaya. Penelitian ini menggunakan public dataset sayur segar dan sayur busuk. Proses di mulai dari resize menjadi ukuran 300 x 300 pixel dan selanjutnya dilakukan ekstraksi fitur LBP dan dilanjutkan dengan ekstraksi fitur HSV. Hasil ekstraksi fitur LBP dan HSV di gunakan sebagai input klasifikasi menggunakan algoritma Support Vector Machine dengan nilai n_estimator 500,1000,1500,dan 2000. Hasil pengujian menggunakan algoritma Support Vector Machine menghasilkan nilai Accuracy tertinggi sebesar 65,02% pada nilai γ =0,04