PENGKATEGORIAN KINERJA TIM PANEN NANAS DI LAMPUNG MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE
Indonesia merupakan salah satu penghasil nanas terbesar di dunia. Lampung menjadi pusat produksi utama untuk nanas segar dan olahan. Untuk menjaga kualitas panen agar memenuhi standar pasar, diperlukan penilaian kinerja tim panen berbasis data. Namun, metode evaluasi manual yang masih digunakan rentan terhadap kesalahan dan bias. Penelitian ini bertujuan mengkategorikan kinerja tim panen nanas di Lampung menggunakan metode Support Vector Machine (SVM).Eksplorasi data menunjukkan bahwa kememaran buah menjadi indikator utama dalam penilaian kualitas panen untuk kemudian dapat mempertimbangkan faktor lain yang berkaitan seperti kelelahan dalam bekerja. Model SVM di optimasi menggunakan RandomizedSearchCV, dan menghasilkan kombinasi parameter terbaik yaitu dengan kernel Sigmoid, C sebesar 2,0 dan gamma sebesar 0,01. Model mampu mengkategorikan kinerja tim ke dalam tiga kelas (Baik, Cukup, Kurang Baik) dengan akurasi sebesar 78,34%. Penggunaan class_weight=’balanced’ membantu meningkatkan akurasi pada kelas minoritas. Uji paired t-test terhadap akurasi model default dan tuning menghasilkan nilai t-statistic sebesar 2,7848 dan p-value sebesar 0,02123, yang mengindikasikan bahwa peningkatan performa model signifikan secara statistik.
URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2508200034
Keyword
Kategori Kinerja Tim Panen Support Vector Machine (SVM)