## Penggunaan Fitur HOG Dan HSV Untuk Klasifikasi Citra Sel Darah Putih
Rial Prasthio* 1 , Yohannes 2 , Siska Devella 3
1,2,3 Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Rekayasa, Universitas Multi Data Palembang e-mail: * 1 rialprasthio22@gmail.com , 2 yohannesmasterous@mdp.ac.id,
3 siskadevella@mdp.ac.id

## Abstrak
Sel darah putih (leukosit) merupakan sel pembentuk komponen darah yang diproduksi oleh  sumsum  tulang  dan  disebarkan  ke  seluruh  tubuh  melalui  aliran  darah.  Sel  darah  putih merupakan  bagian  penting  dari  sistem  kekebalan  tubuh  yang  berfungsi  untuk  menghasilkan antibodi  yang  dapat  membantu  tubuh  manusia  dalam  melawan  berbagai  penyakit.  Sel  darah putih dibagi menjadi 5 jenis, yaitu neutrofil, limfosit, monosit, eosinofil, dan basophil. Analisis sel darah putih masih dilakukan secara manual yang memakan waktu yang lama dan memiliki tingkat ketelitian dan keakuratan yang   rendah.  Solusi  yang  dapat  dilakukan  salah  satunya menggunakan  machine  learning  yaitu  SVM  (support  vector  machine)  dengan  menggunakan fitur HOG dan HSV. Penelitian ini menggunakan dataset hasil mikroskop sel darah putih dari Kaggle  yang  bersifat  public.  Jumlah  dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  berjumlah 12.392  gambar  dari  4  jenis  sel  darah  putih  (Eosinophil,  Lymphocyte,  Monocyte,  dan Neutrophil).  Pada  perhitungan  confusion  matrix  hasil  tertinggi  didapatkan  oleh  Neutrophil dengan accuracy sebesar 88,55%, precision sebesar 100%, dan recall sebesar 54,19%.
Kata kunci —Sel Darah Putih, HOG, HSV, SVM

## Abstract
White  blood  cells  (leukocytes)  are  cells  that  make  up  blood  components  produced  by the  bone  marrow  and  distributed  throughout  the  body  through  the  bloodstream.  White  blood cells are an important part of the immune system that functions to produce antibodies that can help the human body fight various diseases. White blood cells are divided into 5 types, namely neutrophils, lymphocytes, monocytes, eosinophils, and basophils. White blood cells analysis is still done manually which takes a long time and has a low level of precision and accuracy. One of  the  solutions  that  can  be  done  is  using  machine  learning  such  as  support  vector  machine (SVM)  with  HOG  and  HSV  features.  This  study  used  a  public  white  blood  cell  microscope dataset from Kaggle. The number of datasets used in this study amounted to 12,392 images of 4 types  of  white  blood  cells  (Eosinophils,  Lymphocytes,  Monocytes,  and  Neutrophils).  In  the calculation  of  the  confusion  matrix,  the  highest  results  were  obtained  by  Neutrophil  with  an accuracy of 88.55%, a precision of 100%, and a recall of 54.19%.
Keywords — White Blood Cells, HOG, HSV, SVM
Vol. 2, No. 2, April 2022, Hal. 120-132 E–ISSN: 2775-8796 121

## 1. PENDAHULUAN
eukosit merupakan sel darah putih yang diproduksi oleh jaringan hemopoetik untuk jenis bergranula  (polimorfonuklear)  dan  jaringan  limpatik  untuk  jenis  tak  bergranula (mononuclear),  berfungsi  dalam  sistem  pertahanan  tubuh  terhadap  infeksi  [1].  Leukosit paling  sedikit  dalam  tubuh  jumlahnya  sekitar  4.000-11.000/mm 3 .  Fungsi  leukosit  untuk melindungi  tubuh  dari  infeksi  membuat  jumlah  leukosit  tersebut  berubah-ubah  dari  waktu  ke waktu,  sesuai  dengan  jumlah  benda  asing  yang  dihadapi  dalam  batas-batas  yang  masih  dapat ditoleransi  tubuh  tanpa  menimbulkan  gangguan  fungsi  [2].  Meskipun  leukosit  merupakan  sel darah,  tapi  fungsi  leukosit  lebih  banyak  dilakukan  di  dalam  jaringan.  Leukosit  hanya  bersifat sementara  mengikuti  aliran  darah  ke  seluruh  tubuh.  Apabila  terjadi  peradangan  pada  jaringan tubuh  leukosit  akan  pindah  menuju  jaringan  yang  mengalami  radang  dengan  cara  menembus dinding kapiler [3].
Sel darah putih adalah salah satu komponen dalam darah yang dapat membantu tubuh melawan  berbagai  penyakit. Jenis  dari sel  darah  putih  digolongkan  menjadi  5 tipe,  antara  lain neutrophil,  limfosit,  monosit,  eusinofil,  dan  basophil [4].  Semua  tipe  dari  sel  darah  putih tersebut  memiliki  ciri  yaitu  warna  dan  bentuk  yang  berbeda. Neutrophil memiliki  ciri  dengan warna merah kebiruan dengan tiga inti sel berbentuk inti yang beragam, lalu limfosit memiliki ciri  dengan  warna  biru  pucat  berbentuk  kaku  karena  tidak  dapat  bergerak  bebas,  lalu monosit memiliki  ciri  dengan  warna  biru  berbentuk  panjang,  kemudian eusinofil memiliki  ciri  dengan warna merah berbentuk bintik, dan basophil memiliki ciri dengan warna biru berbentuk bintik [5].
Untuk  mengetahui  kandungan  sel  darah  putih  masih  dilakukan  secara  manual  dengan melalui serangkaian uji laboratorium yang dapat memakan waktu yang lama. Dengan pengujian manual  melalui  uji  laboratorium  dengan  menggunakan  preparat  darah  yang  sudah  dilakukan pewarnaan  terlebih  dahulu  sehingga  pada  mikroskop  akan  terlihat  jelas  dan  kontras  antara  sel darah  merah  dan  sel  darah  putih,  tentunya  dapat  menyebabkan  kurangnya  akurasi  yang dilakukan  oleh  dokter  karena  bergantung  pada  kondisi  fisik,  pengetahuan,  ketelitian, konsentrasi,  dan  kondisi  tersebut  dapat  mempengaruhi  dokter  dalam  mendiagnosa  penyakit karena adanya kemungkinan perbedaan analisis antara dokter yang satu dan lainnya. Selain itu, jumlah  dan jenis  kelainan darah juga  merupakan  faktor  dalam  dalam  menentukan  akurasi  dari proses analisis [6] .
Dengan permasalahan manual dalam melakukan analisis tipe dari sel darah putih, maka perlu adanya klasifikasi tipe sel darah putih menggunakan metode deteksi otomatis. Penelitian [7] meneliti klasifikasi sel darah putih secara otomatis yang dilakukan dengan pengenalan dan klasifikasi  jenis  sel  darah  putih  dengan  metode Support  Vector  Machine (SVM)  untuk klasifikasi dan menggunakan metode Histogram Oriented Gradient (HOG) untuk ekstraksi fitur citra  yang  menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  72.26%  dari  deteksi  sel  darah  putih  di  dalam citra  mikroskop.  Penelitian  [8]  melakukan  penelitian  untuk  klasifikasi  sel  darah  putih  dengan perbandingan Distance Metric dengan menggunakan metode K- Nearest Neighbour . Terdapat 3 distance  metric ,  yaitu euclidean distance , minkowski distance ,  dan chebyshev ’s distance .  Dari penelitian  dengan  membandingkan  3 distance  metric ,  K- Nearest  Neighbour menghasilkan bahwa euclidean  distance dan minkhowski  distance memiliki  hasil  yang  sama  dan  lebih  baik. Penelitian  [9]  melakukan  penelitian  untuk  menganalisis  bentuk  sel  darah  putih  dengan menggunakan metode Radial Basis Function (RBF). Penelitian menghasilkan sistem komputer sebagai alat bantu yang dapat memudahkan pengguna untuk mengetahui bentuk sel darah putih dengan  menerapkan  metode  RBF.  Penelitian  [10]  melakukan  klasifikasi  sel  darah  putih berdasarkan  ciri  warna  dan  bentuk  dengan  menggunakan  metode  K- Nearest  Neighbor .  Pada proses penelitian digunakan data untuk diketahui ciri warna dan bentuknya sebanyak 100 citra. Penelitian menghasilkan akurasi sebesar 78% dan pengujian klasifikasi sebesar 64%. Penelitian [11] melakukan klasifikasi sel darah putih muda menggunakan algoritmas Decision Tree yang
L
menghasilkan nilai tertinggi rata-rata tingkat akurasi sebesar 82,6%. Penelitian [12] membahas klasifikasi sel darah putih menggunakan SVM dengan variasi parameter pada Kernel Linear dan RBF  dengan  hasil  yakni  pada  kernel  linear  mampu  menghasilkan  akurasi  92,45%  sedangkan pada kernel RBF mampu menghasilkan akurasi 94,34%.
Adapun penelitian  yang membahas tentang ekstraksi ciri sel darah putih menggunakan Gray  Level  Co-occurrence  Mattrix .  Penelitian  [13]  tentang  klasifikasi  sel  darah  putih  dengan mambandingkan  metode  C-NN  yang  membandingkan  antara  performansi  proses  klasifikasi menggunakan CPU dan GPU. Tidak hanya itu, klasifikasi sel darah putih juga sudah dilakukan dengan pemanfaatan Scale Invariant Feature Transform [14] dan SURF [15] berbasis saliency . HOG juga telah digunakan sebagai ekstraksi fitur namun dalam kasus klasifikasi citra jenis buah dan  sayuran  [16].  Selain  itu,  penggunaan  HOG  dan  HSV  juga  sudah  dilakukan  dan  mampu melakukan  klasifikasi  citra  objek  namun  untuk  citra  ikan  laut  [17].  Berdasarkan  hal  tersebut maka dilakukan penggunaan Fitur HOG dan HSV untuk klasifikasi citra sel darah putih dengan metode SVM.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1.   Identifikasi Masalah
Pada tahap ini, penelitian dimulai dengan mengumpulkan informasi dan data terkait dengan klasifikasi sel darah putih.

## 2.2. Ruang Lingkup
Ruang lingkup penelitian ini dibatasi pada metode klasifikasi SVM serta ekstraksi fitur HOG dan HSV untuk klasifikasi citra sel darah putih.

## 2.3. Studi Literatur
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  jurnal  terkait  dengan  klasifikasi  sel  darah  putih, klasifikasi  menggunakan  metode  SVM,  pengolahan  citra  dengan  fitur  HSV,  dan  ekstraksi  ciri citra menggunakan fitur HOG.

## 1. Sel Darah Putih
Leukosit  merupakan  sel  darah  putih  yang  diproduksi  oleh  jaringan  hemopoetik  untuk jenis  bergranula  (polimorfonuklear)  dan  jaringan  limpatik  untuk  jenis  tak  bergranula (mononuclear) [1]. Leukosit memiliki fungsi untuk melindungi tubuh dari infeksi, maka dari itu jumlah leukosit berubah-ubah dari waktu ke waktu yang disesuai dengan jumlah benda  asing  yang  dihadapi  dalam  batas-batas  yang  masih  dapat  ditoleransi  tubuh  tanpa menimbulkan  gangguan  fungsi  [2].  Apabila  terjadi  peradangan  pada  jaringan  tubuh leukosit  akan  pindah  menuju  jaringan  yang  mengalami  radang  dengan  cara  menembus dinding kapiler [3]. Ada 5 jenis tipe leukosit yaitu basofil , eosinofil , neutrofil , limfosit dan monosit [4].
a. Eosinofil
Eosinofil dalam tubuh yaitu sekitar 1-6% dengan ukuran 16 µ m. Fungsinya sebagai fagositosis  dan  menghasilkan  antibodi  terhadap  antigen  yang  dikeluarkan  oleh parasit.  Masa  hidup  eosinofil  lebih  lama  dari  neutrofil  yaitu  sekitar  8-12  jam  [3]. Eosinofil  hampir  sama  dengan  neutrofil  tapi  pada  eosinophil  terdapat  granula sitoplasma  yang  lebih  kasar  dan  berwarna  merah  orange.  Warna  kemerahan disebabkan adanya senyawa protein kation (yang bersifat basa) mengikat zat warna golongan  anilin  asam  seperti  eosin,  yang  terdapat  pada  pewarnaan  giemsa. Granulanya  sama  besar  dan  teratur  seperti  gelembung  dan  jarang  ditemukan  lebih dari  3  lobus  inti  [18].  Jumlah  eosinofil  akan  meningkat  ketika  ditemukan  penyakit
Vol. 2, No. 2, April 2022, Hal. 120-132
alergi,  penyakit  parasitik,  penyakit  kulit,  kanker,  flebitis,  tromboflebitis,  leukemia mielositik kronik (CML), emfisema dan penyakit ginjal. Sedangkan pada orang yang mengalami  stres,  pemberian  steroid  per  oral  atau  injeksi,  luka  bakar,  syok  dan hiperfungsiadrenokortikal akan ditemukan jumlah eosinofil yang menurun [17].
b. Limfosit
Limfosit  adalah  jenis  leukosit  kedua  paling  banyak  setelah  neutrofil  (20-  40%  dari total  leukosit).  Jumlah  limfosit  pada  anak-anak  relatif  lebih  banyak  dibandingkan jumlah  orang  dewasa,  dan  jika  terjadi  infeksi  virus  maka  jumlah  limfosit  akan meningkat.  Berdasarkan  fungsinya  limfosit  dibagi  atas  limfosit  B  dan  limfosit  T. Limfosit B matang pada sumsum tulang sedangkan limfosit T matang dalam timus. Keduanya  tidak  dapat  dibedakan  dalam  pewarnaan  Giemsa  karena  memiliki morfologi yang sama dengan bentuk bulat dengan ukuran 12 µ m. Sitoplasma sedikit karena  semua  bagian  sel  hampir  ditutupi  nukleus  padat  dan  tidak  bergranula. Limfosit  B  berasal  dari  sel  stem  di  dalam  sumsum  tulang  dan  tumbuh  menjadi  sel plasma, yang menghasilkan antibodi. Limfosit T terbentuk jika sel stem dari sumsum tulang  pindah  ke  kelenjar  thymus  yang  akan  mengalami  pembelahan  dan pematangan. Di dalam kelenjar thymus, limfosit T belajar membedakan mana benda asing  dan  mana  bukan  benda  asing.  Limfosit  T  dewasa  meninggalkan  kelenjar thymus  dan  masuk  ke  dalam  pembuluh  getah  bening  dan  berfungsi  sebagai  bagian dari sistem pengawasan kekebalan [19].
c. Monosit
Jumlah  monosit  sekitar  3-8%  dari  total  jumlah  leukosit.  Monosit  terdapat  dalam darah,  jaringan  ikat  dan  rongga  tubuh.  Monosit  memiliki  dua  fungsi  yaitu  sebagai fagosit  mikroorganisme  (khusunya  jamur  dan  bakteri)  serta  berperan  dalam  reaksi imun.  Monosit  tergolong  fagositik  mononuclear  (system  retikuloendotel)  dan mempunyai tempat-tempat reseptor pada permukaan membrannya [3].
d. Neutrofil
Neutrofil  memiliki  granula  yang  berbentuk  butiran  halus  tipis  dengan  sifat  netral sehingga  terjadi  percampuran  warna  asam  (eosin)  dan  warna  basa  (metilen  biru), sedang  pada  granula  menghasilkan  warna ungu  atau merah  muda  yang  samar  [19]. Neutrofil  adalah  jenis  sel  leukosit  yang  paling  banyak  yaitu  sekitar  50-70%  dan memiliki  ukuran  sekitar  14 µ m.  Terdapat  2  macam  netrofil  yaitu  neutrofil  batang (stab)  dan  neutrofil  segmen  (polimorfonuklear)  [3].  Perbedaan  dari  kedua  netrofil yaitu neutrofil batang merupakan bentuk muda dari neutrofil segmen sering disebut sebagai  neutrofil  tapal  kuda  karena  mempunyai  inti  berbentuk  seperti  tapal  kuda. Seiring  dengan  proses  pematangan,  bentuk  intinya  akan  bersegmen  dan  akan menjadi  neutrofil  segmen.  Sel  neutrofil  mempunyai  sitoplasma  luas  berwarna  pink pucat dan granula halus berwarna ungu [20].
2. Histogramsof Oriented Gradients Histogram  Of  Oriented  Gradients ini  digunakan  untuk  mengekstraksi  fitur  pada  obyek gambar dengan menggunakan obyek manusia. Berdasarkan langkahnya, proses awal pada metode  HOG  adalah  mengkonversi  citra  RGB  ( Red,  Green,  Blue )  menjadi grayscale , yang  kemudian  dilanjutkan  dengan  menghitung  nilai  gradien  setiap  piksel  [21].  Setelah mendapatkan  nilai  gradien,  maka  proses  selanjutnya  yaitu  menentukan  jumlah  bin orientasi yang akan digunakan dalam pembuatan histogram [22].

## 3. Ruang Warna HSV
Ruang warna HSV adalah sistem koordinat yang dirancang dari RGB bentuk kubus. HSV secara  geometris  dirancang  dalam  bentuk  heksagonal  ( hexcone ).  Istilah hexcone yang dipakai  oleh  Smith  dalam  makalah  aslinya.  Sumbu  vertikal  pusat  (sumbu  abu-abu)  dari hexcone  sesuai  dengan  diagonal  utama  kubus  warna  berisi  warna  akromatik  (abu-abu). Nilai  value  (V)  bervariasi  sepanjang  sumbu  abu-abu  mulai  dari  hitam  (minimal)  untuk putih (maksimal).
4. Support Vector Machine (SVM)
SVM  menggunakan  2  pendekatan  dalam  melakukan  proses  klasifikasi  data, meminimalisasi error pada data  training dan  meminimalisasi  resiko error dengan  cara menggunakan hyperplane dengan margin terbesar  pada data training dalam  melakukan klasifikasi  data  pada  dimensi  ruang  yang  lebih  tinggi  [23]. Support  vector  machine awalnya  digunakan  untuk  mengklasifikasi  data  antar  dua  kelas  dengan  konsep  yang secara  matematis.  SVM  kemudian  dikembangkan  untuk  klasifikasi  multi  kelas  dengan sejumlah skema. SVM sendiri terdiri dari beberapa jenis diantaranya yaitu Binary Class SVM (klasifikasi dua kelas), Multi Class SVM (klasifikasi lebih dari dua kelas), dan Fuzzy SVM . Multi  Class  SVM merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan data  ke  dalam  lebih  dari  dua  kelas. Multi  Class  SVM diimplementasikan  dengan menggabungkan beberapa Binary Class SVM [24]. Multi-Class Classification digunakan jika  terdapat  lebih  dari  2  kelas  yang  harus  diklasifikasikan.  Salah  satu  cara  yang  dapat dilakukan  adalah  dengan  pengklasifikasi  biner untuk memisahkan  setiap  pasangan  kelas dan kemudian menerapkan beberapa heuristic untuk meprediksi kelas untuk setiap sampel [25]. Salah satu metode Multi-Class Classification adalah One-Against-One. Metode ini akan  dibangun  sejumlah  metode  biner  SVM  yang  membandingkan  satu  kelas  dengan kelas lainnya dengan menggunakan Persamaan (1).
௞(௞ିଵ) ଶ (1)
Dimana k diklasifikan ke dalam kelas. Jika terdapat 3 kelas maka ଷ(ଷିଵ) ଶ = 3 buah SVM biner. Jadi SVM akan dilatih untuk memisahkan kelas 1-2, 2-3, dan 1-3. Metode ini juga memungkinkan terbentuknya area yang tidak dapat diklasifikasikan [24].
5. Confusion Matrix Confusion  Matrix memberikan  informasi  mengenai  perbandingan  hasil  klasifikasi  yang dilakukan  oleh  sistem  (model)  dengan  hasil  klasifikasi  sebenarnya  dengan  membentuk table  matrix  yang  menggambarkan  kinerja  model  klasifikasi  pada  serangkaian  data  uji yang nilai sebenarnya diketahui [26]. Contoh tabel Confusion Matrix pada salah satu jenis sel darah putih Eosinophil yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Confusion Matrix Actual Class Eosinophil Non- Eosinophil Predicted Class Eosinophil True Positive False Positive Non- Eosinophil False Negative True Negative
Keterangan:
TP  : Jumlah data positif citra jenis sel darah putih yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem.
FP  :  Jumlah  data  positif  citra  jenis  sel  darah  putih  yang  terklasifikasi  salah  oleh sistem.
Vol. 2, No. 2, April 2022, Hal. 120-132
TN  : Jumlah data negatif citra jenis sel darah putih yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem.
FN  :  Jumlah  data  negatif  citra  jenis  sel  darah  putih  yang  terklasifikasi  salah  oleh sistem.
a. Accuracy
Accuracy merupakan rasio prediksi benar (positif dan negative) dengan keseluruhan data  atau  tingkat  kedekatan  nilai  prediksi  dengan  nilai  sebenarnya  [27]. Accuracy dapat diperoleh dari Persamaan (2).
Accuracy = ்௉ା்ே ்௉ା்ேାி௉ାிே (2)
b. Precision
Precision merupakan  tingkat  rasio  prediksi  benar  positif  dibandingkan  dengan keseluruhan hasil yang diprediksi positif. Semua data yang diprediksi dengan benar, seberapa banyak data yang positif sebenarnya [27]. Precision dapat diperoleh dengan Persamaan (3).
Precision = ்௉ ்௉ାி௉ (3)
c. Recall
Recall merupakan rasio prediksi benar positif dibandingkan dengan keseluruhan data yang benar positif [27]. Recall dapat diperoleh dengan Persamaan (4).
Recall = ்௉ ிேା்௉ (4)

## 3. Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini,  dilakukan  pengumpulan  data  berupa  mengumpulkan  dataset  yang  diambil dari  https://www.kaggle.com/paultimothymooney/blood-cells  dengan  nama  datasetnya  adalah Blood  Cell  Image [28].  Data  ini  berupa  file  dengan  format  *.JPEG  dan  memiliki  resolusi 320x240 pixel . Jenis datasetnya terbagi menjadi 2 yaitu dataset training dan dataset testing yang masing-masing  memiliki  4  tipe  yaitu Eosinophil , Lymphocyte , Monocyte , dan Neutrophil . Jumlah dari dataset training untuk masing-masing tipe adalah 2478 gambar, sedangkan jumlah dari dataset testing untuk masing-masing tipe adalah 620 gambar.

## 4. Perancangan Sistem
Pada  tahap  ini  dimulai  dengan  citra  pada  dataset  diproses  terlebih  dahulu  di  citra  sel. Sebelum  menentukan  jenis  harus  perlu  mengetahui region dahulu, region sel  darah  putih memiliki  warna  yang  berbeda  dibandingkan  dengan  area  sekitarnya  sehingga  menggunakan teknik  pemisahan  menggunakan  ruang  warna,  lalu  akan  dicoba  menggunakan  transformasi HSV.  Kemudian  setelah  mendapatkan  region  yang  tepat,  barulah  kita  ambil  fitur  bentuknya menggunakan  ekstraksi  fitur  HOG.  Hasil  dari  ekstraksi  fitur  digunakan  untuk  melakukan training menggunakan metode SVM dengan kernel Function Gaussian, Linear, dan Polynomial untuk  mendapatkan  model  SVM  untuk  masing-masing  kernel.  Model  dari  hasil  training kemudian digunakan untuk memprediksi hasil dari klasifikasi data testing .
Gambar 1. Perancangan Training
Gambar 2. Perancangan Testing

## 5. Pengujian
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pengujian  dengan  menggunakan  model  hasil  dari training menggunakan  kernel  dengan  parameter  Gaussian,  Linear,  dan  Polynomial  untuk  melihat  dan memastikan  hasil  sesuai  dengan  yang  diinginkan.  Pengujian  ini  menggunakan  data  berjumlah 620  untuk  setiap  gambar Eosinophil,  Lymphocyte,  Monocyte, dan Neutrophil sebagai  dataset testing .

## 6. Penulisan Laporan
Penulisan laporan dilanjutkan setelah proses pengujian telah dilakukan dari hasil penelitian yang dilakukan. Penulisan laporan diawali dengan pendahuluan yang berkaitan dengan rumusan masalah, tujuan, dan manfaat dari penelitian, landasan teori yang mendukung penelitian, metode yang digunakan selama penelitian, hasil penelitian, pembahasan penelitian menggunakan SVM untuk  klasifikasi jenis sel darah putih  dengan  fitur  HOG  dan  HSV.  Penulisan  laporan diakhiri dengan memberikan kesimpulan dan saran untuk pengembangan penelitian berikutnya.

## 7. Skenario Pengujian
Skenario pengujian pada penelitian ini terdiri dari membandingkan jenis Kernel SVM yang terdiri  dari  Linear,  Gaussian,  dan  Polynomial.  Terdapat  10.532 dataset dalam  bentuk  format *JPEG yang dibagi menjadi data untuk training sebanyak 9912, dan data untuk testing sebanyak 620.
Vol. 2, No. 2, April 2022, Hal. 120-132 E–ISSN: 2775-8796 127

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap ini merupakan implementasi dari rancangan pada penelitian untuk mendapatkan hasil yang  dibutuhkan  dalam  penelitian  seperti  penggunaan  fitur  HOG  dan  HSV  dengan  metode SVM.
A. Implementasi Hasil Fitur HSV
Pada  tahap  ini  membahas  tentang  hasil  klasifikasi  sel  darah  putih  ( leukosit) dengan menggunakan  fitur  HSV.  Data training yang  digunakan  berjumlah  9957  gambar  dengan masing-masing  jenis  sel  darah  putih  berjumlah  2478  gambar  dan  data testing yang  digunakan berjumlah 2480 gambar dengan masing-masing jenis sel darah.
Gambar 3. Citra Asli Sel Darah Putih
Gambar 4. Citra Sel Darah Putih Hasil Fitur HSV

## B. Implementasi Hasil Fitur HOG
Pada  tahap  HOG  dilakukan  pada  citra  data  latih  dan  citra  data  uji  dimana  citra  tersebut merupakan citra grayscale yang berukuran 320x240 pixel yang didapatkan dari nilai lx dan nilai ly menggunakan  konvolusi  matrix.  Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  fitur  HOG  dan mendapatkan hasil yang terdapat pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Ekstraksi Fitur HOG

## C. Hasil Pengujian SVM
Pada  pengujian  klasifikasi  SVM  menggunakan  data  2480  pada  tiap  kelas  jenis  sel  darah putih  dengan  jumlah  data training sebanyak  9912  gambar  dan  data testing sebanyak  2480 gambar. Metode SVM melalukan pengujian dengan menggunakan paramameter kernelfunction yang  terdiri  dari  kernel Gaussian ,  kernel Linear ,  dan  kernel Polynomial untuk  mendapatkan
hasilklasifikasi  masing-masing  dari  jenis  sel  darah  putih.  Hasil confusion  matrix pada  kernel Gaussian dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil Confuaion Matrix Kernel Gaussian
Tabel 2. Perbandingan Hasil Antar Jenis Leukosit pada Kernel Gaussian Class Accuracy  Precision Recall TP FP TN FN Eosinophil 83,67% 34,68% 100% 215 0 1860 405 Lymphocyte 53,27% 100% 34,85% 620 1159 701 0 Monocyte 81,05% 24,19% 100% 150 0 1860 470 Neutrophil 88,55% 54,19% 100% 336 0 1860 284 Rata-rata 76,63% 53,27% 83,71%
Gambar 7. Hasil Confuaion Matrix Kernel Linear
Vol. 2, No. 2, April 2022, Hal. 120-132 E–ISSN: 2775-8796 129
Tabel 3. Perbandingan Hasil Antar Jenis Leukosit pada Kernel Linear
Gambar 8. Hasil Confusion Matrix Kernel Polynomial
Tabel 4. Perbandingan Hasil antar Jenis Leukosit pada Kernel Polynomial
8. Analisis Pengujian
Pada  penelitian  ini  telah  dilakukan  pengujian  dengan  menggunakan  data training dan  data testing untuk pengujian menggunakan fitur HOG dan HSV untuk klasifikasi citra sel darah putih dengan  menggunakan  metode  SVM.  Dataset  yang  digunakan  berjumlah  12.392  data  gambar dengan  4  jenis  sel  darah  putih  yaitu Eosinophil , Lymphocyte , Monocyte , dan Neutrophil .  Data training berjumlah  9912  gambar  dengan  masing-masing  jenis  sel  darah  putih  berjumlah  2478 gambar  dan  data testing berjumlah  2480  gambar  dengan  masing-masing  jenis  sel  darah  putih berjumlah 620 gambar.
Dari  hasil  pengujian  masih  terdapat  data  yang  klasifikasinya  belum  tepat  dikarenakan terdapat  kemiripan data  citra  sel  darah  putih dan  kurang  banyak  data  citra  training  yang  diuji. Dari perbandingan kernel Gaussian , kernel Linear , dan kernel Polynomial didapatkan hasil nilai rata-rata dari accuracy, precision , dan recall dari masing-masing kernel yang dapat dilihat pada Gambar 9.
Class Accuracy Precision Recall TP FP TN FN Eosinophil 79,44% 54,84% 59,65% 340 230 1630 280 Lymphocyte 84,03% 72,42% 66,62% 449 225 1635 171 Monocyte 81,41% 55,65% 64,97% 345 186 1674 275 Neutrophil 80,77% 68,39% 60,14% 424 281 1579 196 Rata-rata 81,41% 62,82% 62,85% Class Accuracy Precision Recall TP FP TN FN Eosinophil 78,47% 55,97% 57,07% 496 618 1242 124 Lymphocyte 87,13% 69,19% 77,02% 429 88 1772 191 Monocyte 79,11% 67,42% 56,95% 240 78 1782 380 Neutrophil 84,31% 65,48% 69,88% 395 136 1724 225 Rata-rata 82,26% 64,52% 65,23%
Gambar 9. Grafik Perbandingan Hasil Kernel Gaussian, Kernel Linear, dan Kernel Polynomial

## 4. KESIMPULAN
Dari  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  dari  hasil  perbandingan  dari  kernel Gaussian, kernel Linear, dan  kernel Polynomial didapatkan  nilai  rata-rata accuracy tertinggi pada kernel Polynomial sebesar 82,26% dan hasil nilai rata-rata accuracy terendah pada kernel Gaussian sebesar  76,63%.  Hasil  nilai  rata-rata precision tertinggi  didapatkan  oleh  hasil perbandingan  pada  kernel Polynomial sebesar  64,52%  dan  hasil  nilai  rata-rata precision terendah pada kernel Gaussian sebesar 53,27%. Hasil nilai rata-rata recall tertinggi didapatkan oleh  hasil  perbandingan  pada  kernel Gaussian sebesar  83,71%  dan  hasil  nilai  rata-rata recall terendah pada kernel Linear sebesar 62,85% .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sutedjo, 2007, Buku Saku Mengenal Penyakit Melalui Hasil Pemeriksaan Laboratorium . Amaran Books, Yogyakarta.
[2] S. M.H., 2002. Biokimia Darah Edisi ke-1 . Wijaya Medika, Jakarta.
[3] K. Rukman, 2014, Hematologi & Transfusi . Erlangga, Jakarta.
[4] W. D. J., 2007, The Lupus Book . Penerbit B-First, Yogyakarta.
[5] R. D., W. D., and B. J., 2007, Lecture Notes : Kedokteran Klinis . Erlangga, Yogyakarta.
[6] A.  R.  and  R.  S.,  2018, “Morfologi  Eosinofil  pada  Apusan  Darah  Tepi  Menggunakan Pewarnaan Giemsa, Wright, dan Kombinasi Wright-Giemsa,” Surya Med. ,
76,63% 81,41% 82,26% 83,71% 62,85% 65,23% 53,27% 62,82% 64,52% 0,00% 10,00% 20,00% 30,00% 40,00% 50,00% 60,00% 70,00% 80,00% 90,00% 100,00% Kernel Gaussian Kernel Linear Kernel Ponynomial Accuracy Precision Recall
Vol. 2, No. 2, April 2022, Hal. 120-132 E–ISSN: 2775-8796 131
[7] B.  Caraka,  B.  A.  A.  Sumbodo,  and  I.  Candradewi,  2017, “Klasifikasi  Sel  Darah  Putih Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine  (SVM)  Berbasis  Pengolahan  Citra Digital,” IJEIS  (Indonesian  J.  Electron.  Instrum.  Syst. ,  Vol.  7,  No.  1,  pp.  25–36,  doi: 10.22146/ijeis.15420.
[8] F.  I.  Kurniadi  and  V.  K.  Putri,  2019, “Perbandingan  Distance  Metric  pada  Nearest Neighbour Untuk Klasifikasi Sel Darah Putih,” Ultim.  J. Tek. Inform. , Vol. 11, No. 1, pp. 16–19, doi: 10.31937/ti.v11i1.932.
[9] Y. A. Nababan, 2020, “Jaringan Syaraf Tiruan Dalam Menganalisa Bentuk Sel Darah Putih  Dengan  Menggunakan  Metode  Radial  Basis  Function  (RBF),”  J.  Sist.  Komput. dan Inform. , Vol. 2, No. 1, pp. 6–13, doi: 10.30865/json.v2i1.2158.
[10] M.  N.  Khasanah,  A.  Harjoko,  and  I.  Candradewi,  2016. “Klasifikasi  Sel  Darah  Putih Berdasarkan  Ciri  Warna  dan  Bentuk  Dengan  Metode  K-Nearest  Neighbor  (K-NN),” IJEIS (Indonesian J. Electron. Instrum. Syst. , Vol. 6, No. 2, pp. 151–162,
[11] P. A., 2018 “Klasifikasi Citra Sel Darah Putih Muda Menggunakan Algoritma Decision Tree CART,”.
[12] Y. Maulana, N. S.T., and A. A. M.T., 2019. “Klasifikasi Sel Darah Putih Menggunakan Support Vector Machines Dengan Variasi Parameter pada Kernel Linier dan RBF,”
[13] A.  Y.  Zahrah,  A.  Arifianto,  and  F.  Sthevanie,  2020, “Perbandingan  Metode Convolutional  Neural  Network  pada  Klasifikasi  Sel  Darah  Putih  Menggunakan  Sistem CPU dan GPU,” eProceeding Eng. , Vol. 7, No. 1, pp. 2627–2635, [Online]. Available: file:///C:/Users/New/Downloads/20.04.226_jurnal_eproc.pdf
[14] Y.  Yohannes,  S.  Devella,  and  W.  Hadisaputra,  2021, “Pemanfaatan  Scale  Invariant Feature Transform Berbasis Saliency untuk Klasifikasi Sel Darah Putih,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , Vol. 7, No. 2, pp. 498–507, doi: 10.28932/jutisi.v7i2.3707.
[15] S.  Devella,  Y.  Yohannes,  and  C.  A.  Putra,  2021, “Penggunaan  Fitur  Saliency-SURF Untuk  Klasifikasi  Citra  Sel  Darah  Putih  Dengan  Metode  SVM,”  JATISI  (Jurnal  Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , Vol. 8, No. 4, pp. 1998–2009, doi: 10.35957/jatisi.v8i4.1547.
[16] Y. Yohannes, M. R. Pribadi, and L. Chandra, 2020 “Klasifikasi Jenis Buah dan Sayuran Menggunakan SVM Dengan Fitur Saliency-HOG dan Color Moments,” Elkha , Vol. 12, No. 2, p. 125,  doi: 10.26418/elkha.v12i2.42160.
[17] N.  Rachmat,  Y.  Yohannes,  and  A.  Mahendra,  2021, “Klasifikasi  Jenis  Ikan  Laut Menggunakan Metode SVM Dengan Fitur HOG dan HSV,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , Vol. 8, No. 4, pp. 2235–2247, doi: 10.35957/jatisi.v8i4.1686.
[18] A. V. Hoffbrand, J. E. Petit, and P. A. H. Moss, 2005. Kapita Selekta Hematologi Edisi 4 . EGC, Jakarta.
[19] Nugraha and Gilang, 2015. Panduan Pemeriksaan Laboratorium Hematologi Dasar . CV Trans Info Medika, Jakarta.
[20] Riswanto,  2013, Pemeriksaan  Laboratorium  Hematologi .  Alfameda  &  Kenal  Medika, Yogyakarta.
[21] N.  Dalal  and  B.  Triggs,  2005, “Histograms  of  Oriented  Gradients  for  Human Detection,” in 2005  IEEE  Computer  Society  Conference  on  Computer  Vision  and Pattern Recognition (CVPR’05) , Vol. 1, pp. 886–893. doi: 10.1109/CVPR.2005.177.
[22] Y.  Yohannes,  Y.  P.  Sari,  and  I.  Feristyani,  2019, “Klasifikasi  Wajah  Hewan  Mamalia Tampak  Depan  Menggunakan  k-Nearest  Neighbor  Dengan  Ekstraksi  Fitur  HOG,”  J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , Vol. 5, No. 1, pp. 84–97, doi: 10.28932/jutisi.v5i1.1584.
[23] Meiriyama,  2018. “Klasifikasi  Citra  Buah  Berbasis  Fitur  Warna  HSV  dengan Klasifikator SVM,” J. Komput. Terap. , Vol. 4, No. 1, pp. 50–61,
[24] Suyanto, 2018. Machine Learning Tingkat Dasar dan Lanjut . Informatika, Bandung.
[25] A.  V  Joshi,  2020. Machine  Learning  and  Artificial  Intelligence ,  Vol.  64,  No.  1.  doi: 10.1021/ac00025a742.
[26] S.  Narkhede,  2018. “Understanding  AUC  -  ROC  Curve,” Towards  Data  Science , https://towardsdatascience.com/understanding-auc-roc-curve-68b2303cc9c5 (accessed Apr. 15, 2021).
[27] R. Kohavi and F. Provost, 1998. “Glossary of Terms. Machine Learning—Special Issue on  Applications  of  Machine  Learning  and  the  Knowledge  Discovery  Process,”  Mach. Learn. ,
[28] W.  F.  Lamberti,  2020 “SVM  Model  for  Blood  Cell  Classification  Using  Interpretable Features Outperforms CNN Based Approaches,”.