Implementasi Metode Support Vector Machine untuk Mendeteksi Penggunaan Pemutih pada Berasvb - Diah Nurlaila; Adi Rizky Pratama; Elsa Elvira Awal; Ayu Ratna Juwita (Scientific Student Journal for Information, Technology and Science, 2026)
Penggunaan bahan pemutih pada beras merupakan praktik berbahaya yang masih sering dilakukan untuk meningkatkan daya tarik visual produk. Deteksi dini sangat penting untuk melindungi konsumen dari bahaya kesehatan yang ditimbulkan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi menggunakan Support Vector Machine (SVM) guna mendeteksi penggunaan pemutih pada beras secara otomatis melalui analisis citra. Dataset yang digunakan terdiri atas 400 citra beras dengan dua kelas, yaitu beras normal dan beras pemutih. Tahapan penelitian meliputi praproses citra, ekstraksi fitur menggunakan Histogram of Oriented Gradients (HOG), histogram warna, dan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Model SVM dengan berbagai pilihan kernel dilatih dan dievaluasi menggunakan confusion matrix. Hasil pengujian menunjukkan bahwa performa terbaik dicapai oleh kernel RBF dengan akurasi sebesar 93,75%, precision 93,33%, recall 91,66%, dan F1-score 92,95%. Penelitian ini membuktikan bahwa kombinasi ekstraksi fitur HOG, histogram warna, dan GLCM dengan klasifikasi SVM efektif dalam mendeteksi penggunaan pemutih pada beras, sehingga dapat menjadi alat yang berguna untuk pengendalian kualitas pangan.