Deteksi Rasa Buah Jeruk Siam Kintamani Menggunakan SVM dengan Optimasi Algoritma Genetika

Abstract

Buah jeruk siam kintamani adalah salah satu komoditas penting dalam pertanian Indonesia, terutama di Kabupaten Bangli, Bali. Namun, menilai kualitas rasa jeruk masih sering mengandalkan identifikasi manual yang subjektif. Dalam upaya meningkatkan objektivitas dan konsistensi dalam menilai kualitas jeruk, penelitian ini mengusulkan penggunaan algoritma Support Vector Machine (SVM) yang dioptimalkan dengan algoritma genetika. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi kualitas rasa jeruk siam kintamani berdasarkan ciri tekstur pada citra jeruk. Hasil pengujian menunjukkan bahwa SVM yang dioptimalkan dengan algoritma genetika memiliki akurasi yang lebih baik daripada SVM tanpa optimasi. Sebagai contoh, SVM tanpa optimasi memberikan akurasi sebesar 0.78, sedangkan setelah dioptimalkan dengan algoritma genetika, akurasi meningkat menjadi 0.80. Hasil ini menunjukkan potensi besar algoritma genetika dalam meningkatkan kinerja SVM dalam mendeteksi kualitas rasa jeruk siam kintamani, yang dapat membantu meningkatkan efisiensi dan konsistensi dalam industri jeruk.