## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 171 − 178 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1019

## Identifikasi Citra Tanaman Obat Jenis Rimpang dengan Euclidean Distance Berdasarkan Ciri Bentuk dan Tekstur
Desi Nurnaningsih 1 , Dedy Alamsyah 1 , Arief Herdiansah 1 , Alfry Aristo Jansen Sinlae 2,*
1 Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Tangerang, Tangerang, Indonesia
2 Ilmu Komputer, Universitas Katolik Widya Mandira, Kupang, Indonesia Email: 1 desi.nurnaningsih1986@gmail.com, 1 dedy.alamsyah@umt.ac.id, 1 arief_herdiansah@umt.ac.id, 2* alfry.aj@unwira.ac.id Email Penulis Korespondensi: alfry.aj@unwira.ac.id Submitted: 12/12/2021 ; Accepted: 25/12/2021 ; Published : 31/12/2021
Abstrak – Ditengah  pandemi  Covid-19  meningkatkan  imunitas  tubuh  menjadi  suatu  hal  yang  sangat  penting.    Beberapa  pakar menyarankan  untuk  mengkonsumsi  tanaman  obat  atau  herbal  untuk  meningkatkan  kekebalan  tubuh.  Selain  digunakan  sebagai bumbu masak tanaman jenis rimpang ini ternyata memiliki khasiat dan manfaat untuk kesehatan, khususnya untuk meningkatkan imunitas. Akan tetapi banyak masyarakat yang belum mengetahui dan sulit membedakan jenis tanaman rimpang tersebut. Tanaman jenis rimpang ini dapat diidentifikasi berdasarkan ciri yang dilihat dari bentuk dan tekturnya. Namun, sebagian besar orang menilai tanaman jenis rimpang memiliki bentuk yang mirip sehingga sulit untuk membedakanya. Penelitian ini bertujuan untuk identifikasi tanaman obat jenis rimpang dengan euclidean distance dan ekstraksi ciri bentuk dan tekstur. Ekstraksi ciri bentuk menggunakan parameter metric dan eccentricity . Parameter ini dinilai dapat mengenalai objek berdasarkan bentuknya dan dapat membedakan dengan  objek  yang  lain.  Sedangkan  ekstraksi  ciri  tekstur  menggunakan (GLCM) dengan  parameter contrast,  correlation, energy, dan homogeneity. Untuk proses identfikasi digunakan euclidean distance yang berfungsi untuk merepresentasikan tingkat kemiripan dari dua buah citra yang memperhitungkan nilai jarak dari eucliedan. Dari hasil evaluasi menggunakan confusion matrix dengan menghitung presisi, recall dan akurasi mendapatkan nilai presisi sebesar 83%, recal 87% dan akurasi sebesar 85%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa euclidean distance dan ekstraksi ciri bentuk dan tekstur dapat mengidentifikasi objek citra tanaman obat jenis rimpang dengan baik .
Kata Kunci: Euclidean Distance; Eccentricity; Gray Level Co-Occurence Matrix; Metric; Tanaman Rimpang
Abstract – In  the  midst  of  the  Covid-19  pandemic,  increasing  the  body's  immunity  is  very  important.  Some  experts  suggest consuming medicinal plants or herbs to boost immunity. In addition to being used as a cooking spice, this rhizome type plant turns out to have properties and benefits for health, especially to increase immunity. However, many people do not know and it is difficult to distinguish the type of rhizome plant. This type of rhizome plant can be identified based on the characteristics seen from the shape and texture. However, most people judge the type of rhizome has a shape that is difficult to distinguish. This study ai ms to determine the type of medicinal plant rhizome with Euclidean distance and extraction of shape and texture. Extraction of shape features  using  metric  and  eccentricity  parameters.  This  parameter  is  considered  to be  able  to  recognize shape  objects  and  can distinguish them from other objects. Meanwhile, texture feature extraction uses Gray Level Co-occurence Matrix (GLCM) with contrast, correlation, energy, and homogeneity parameters. For the identification process, Euclidean distance is used which serves to represent the level of two images that consider the distance value from Euclidean. From the results of the evaluation using a confusion matrix by calculating precision, recall and accuracy, it gets a precision value of 83%, recal 87% and an accuracy of 85%. These results indicate that the Euclidean distance and extraction of shape and texture features can identify the object image of medicinal plants with rhizome types well.
Keywords : Euclidean Distance; Eccentricity; Gray Level Co-Occurrence Matrix; Metrics; Rhizome Plant

## 1. PENDAHULUAN
Di penghujung tahun 2019 dunia dihebohkan dengan kemunculan virus yang pertama kalinya mewabah di Provinsi Wuhan,  China.  Virus  ini  dianggap  sangat  berbahaya  karena  penularannya  yang  begitu  cepat.  Kemudian,  WHO menetapkan dan menamakan virus tersebut sebagai Coronavirus Disease of 2019 atau disingkat Covid-19. Saat ini, Covid-19 telah menyebabkan jutaan kematian di seluruh dunia. Menjaga dan meningkatkan imunitas tubuh di tengah pandemi Covid-19 perlu dilakukan agar risiko tertular penyakit ini bisa berkurang [1]. Beberapa pakar menyarankan untuk mengkonsumsi tanaman obat atau herbal untuk meningkatkan kekebalan tubuh. Sejak zaman dahulu, tumbuhan telah  digunakan  sebagai  obat  dan  masih  digunakan  sampai  sekarang.  Bahkan  Kementerian  Pertanian  Republik Indonesia  melalui  keputusan  menteri  mengeluarkan  Formularium  Ramuan  Obat  Indonesia  (FROTI)  yang  berisi tentang informasi jenis-jenis tumbuhan obat di Indonesia yang aman dan terbukti secara empiris memiliki manfaaat untuk kesehatan. Dalam FORTI tersebut, terdapat beberapa tanaman obat jenis rimpang. Tanaman rimpang atau dalam bahasa ilmiah disebut rhizoma merupakan modifikasi batang yang tumbuh secara menjalar pada  tanah dan berbentuk seperti tunas serta akar baru yang berasal dari ruasnya. Selain digunakan sebagai bumbu masak tanaman jenis rimpang ini  ternyata  memiliki  khasiat  dan  manfaat  untuk  kesehatan,  khususnya  untuk  meningkatkan  imunitas.  Akan  tetapi banyak masyarakat yang belum mengetahui dan sulit membedakan jenis tanaman rimpang tersebut. Tanaman jenis rimpang ini dapat diidentifikasi berdasarkan ciri yang dilihat dari bentuk dan tekturnya. Namun, sebagian besar orang menilai tanaman jenis rimpang memiliki bentuk yang mirip sehingga sulit untuk membedakanya. Maka diperlukan suatu sistem yang dapat mengidentifikasi citra tanaman obat jenis rimpang berdasarkan ciri-ciri bentuk dan teksturnya. Pengolahan  citra  digital  dapat  menjadi  solusi  dalam  mengidentifikasi  citra  sehingga  dapat  memberikan  informasi mengenai tanaman obat jenis rimpang tersebut.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 171 − 178 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1019
Pengolahan citra digital  merupakan bidang yang mempelajari  bagaimana suatu  citra dibentuk, dikelola, dan dianalisa  untuk  mendapatkan  informasi  yang  bermanfaat  [2][3].  Melalui  pengolahan  citra  dapat  menghasilkan informasi yang kemudian dapat berguna dalam membantu pekerjaan manusia [4] [5]. Dalam pengolahan citra untuk mengidentifikasi  suatu  objek  dibutuhkan  pengenalan  ciri  atau  fitur  dari  citra  yang  akan  diidentifikasi,  atau  yang biasanya disebut  ekstraksi  ciri. Ekstraksi ciri atau ekstraksi  fitur  merupakan proses kuantisasi  karakteristik citra ke dalam  sekelompok  nilai  ciri  yang  sesuai.  Ekstraksi  ciri  yang  biasanya  digunakan  adalah  ekstraksi  ciri  bentuk  dan tekstur. Bentuk adalah salah satu ciri yang dapat dikenali dari suatu objek untuk mencari perbedaan objek tersebut dengan objek yang lain. Sedangkan ekstraksi ciri tekstur adalah fitur dari sebuah citra yang dapat dimanfaatkan untuk menggali  karakteristik  sebuah  citra  karena  susunan  permukaan  citra  tersimpan  sebuah  informasi  yang  dapat dimanfaatkan.  Setelah  objek  dapat  dikenal  cirinya  maka  proses  identifikasi  dapat  dilakukan  dengan  mudah. Identifikasi  citra  merupakan  proses  mengenali  citra  dengan  melakukan  pengelompokkan  piksel-piksel  pada  citra tersebut agar didaptkan kelas-kelas atau kategori berdasarkan karakteristik tertentu [6][7]. Salah satu parameter yang dapat digunakan untuk identifikasi citra adalah euclidean distance . Euclidean distance suatu teknik pencocokan citra yang dapat mengidentifikasi citra lain yang serupa atau mempunya kemiripan. Euclidean distance merepresentasikan tingkat  kemiripan  dari  dua  buah  citra  yang  memperhitungkan  nilai  jarak  dari  eucliedan,  jika  semakin  kecil  jarak euclidean  maka  citra  tersebut  semakin  mirip [8]. Jarak euclidean merupakan  perhitungan  jarak  dari  dua  buah  titik dalam Euclidean  space ,yang  digunakan  untuk  mempelajari  hubungan  antara  sudut  dan  jarak  [9].  Proses  yang dilakukan  dengan  membandingkan  kedekatan  nilai  jarak  dari  dua  buah  variabel  yaitu  antara  citra uji  dengan  citra acuan untuk mencari nilai jarak terdekat.
Euclidean  distance telah  digunakan  dalam  pengolahan  citra  baik  untuk  identifikasi  maupun  klasifikasi. Beberapa penelitian terdahulu memperlihatkan bahwa metode ini menghasilkan akurasi yang baik dalam penerapan pengolahan citra. Penelitian terdahulu terkait penerapan merode euclidean distance untuk identifikasi jarak skelton [10].  Pada  penelitian  ini  menunjukkan  metode  yang  digunakan  menghasilkan  persentase  keberhasilan  mencapai 87,84%. Penelitian yang lain yaitu tentang identifikasi citra tanda tangan menggunakan euclidean distance [11]. Pada penelitian ini verifikasi ingkat keberhasilan dari metode yang digunkakan mencapai 84.00%. Penelitian selanjutnya mengenai  klasifikasi  kadar  hidrasi  tubuh  berdasarkan  warna  urine  [12].  Berdasarkan  percobaan  yang  dilakukan sebanyak 20 kali, didapatkan hasil akurasi dengan metode ekstraksi fitur warna dan euclidean distance adalah sebesar 75%.
Penelitian ini bertujuan untuk identifikasi tanaman obat jenis rimpang dengan euclidean distance dan ekstraksi ciri  bentuk dan tekstur. Ekstraksi  ciri bentuk menggunakan parameter metric dan eccentricity . Parameter ini dinilai dapat mengenalai objek berdasarkan bentuknya dan dapat membedakan dengan objek yang lain. Sedangkan ekstraksi ciri  tekstur  menggunakan Gray  Level  Co-occurence  Matrix (GLCM) dengan  parameter contrast,  correlation, energy, dan homogeneity. Untuk  proses  identfikasi  digunakan euclidean  distance yang  berfungsi  untuk merepresentasikan tingkat kemiripan dari dua buah citra yang memperhitungkan nilai jarak dari eucliedannya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Agar  penelitian  yang  dilakukan  dapat  berjalan  dengan  baik,  terencana  dan  terstruktur  maka  dibutuhkan  tahapan- tahapan penelitian yang dilakukan. Tahapan penelitian yang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 1 berikut ini.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1.1   Akuisisi Citra
Tahap awal adalah akuisisi citra, dimana diambil citra tanaman obat jenis rimpang yang digunakan sebagai data latih dan  data  uji.  Proses  pengambilan  citra  melalui  pengambilan  madiri  secara  langsung,  dimana  citra  di  foto  dengan tingkat cahaya yang sama. Data dari akuisisi citra yang digunakan adalah 4 tanaman obat jenis rimpang yang sering ditemukan dan mudah didapatkan, diantaranya: Jahe, Lengkuas, Kencur dan Kunyit. Distribusi dataset menggunakan pendekatan trial-and-error [13], yang menentukan struktur model dengan membagi data menjadi 50% pelatihan dan
Akuisis Citra Transformasi Citra L*a*b Segmentasi Citra dengan K-Means Clustering Ekstraksi Ciri Bentuk dan Tekstur Identifikasi Citra dengan Euclidean Distance Evaluasi

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 171 − 178 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1019
50% pengujian. Jumlah dataset yang telah dikumpulkan adalah 80 citra, dengan data latih sebanyak 40 citra dan data uji sebanyak 40 citra.

## 2.1.2   Transformasi Citra L*a*b
Transformasi  menggunakan  ruang  warna  L*a*b bertujuan  untuk  mengidentifikasi  kandungan  warna  secara  digital [14]. Ada 12 jenis warna yang dihasilkan dalam roda warna yaitu merah, kuning, hijau, cyan, biru, magenta, dengan semua warna. Langkah yang dilakukan adalah mengubah dan mentransformasikan ruang warna citra dari  RGB ke XYZ [15]. Selanjutnya hasil nilai warna RGB tersebut digunakan sebagai nilai untuk menghitung nilai nilai L*, a* dan b*. Langkah ini digunakan untuk menyederhanakan proses segmentasi.

## 2.13 Segmentasi Citra dengan K-Menas Clustering
K-Means merupakan algoritma untuk cluster n objek berdasarkan atribut menjadi k partisi, dimana k < n. Langkah- langkah dalam algoritma K-means clustering diawali dengan menentukan jumlah cluster [16]. Kemudian menentukan jumlah  centroid.  Dalam  menentukan  nilai  centroid  untuk  awal  iterasi,  nilai  awal  centroid  dilakukan  secara  acak. Sedangkan jika menentukan nilai centroid yang merupakan tahap dari iterasi, maka digunakan rumus sebagai berikut:
 = = i n k kj ij x N V 0 1 (1)
Dimana vij adalah centroid/ rata-rata cluster ke-I untuk variable ke-j. Untuk N i adalah jumlah data yang menjadi anggota cluster ke-i. Kemudian i,k adalah indeks dari cluster j adalah indeks dari variabel. Sedangkan x kj adalah nilai data ke-k yang ada di dalam cluster tersebut untuk variable ke-j.

## 2.1.4   Ekstraksi Ciri Bentuk dan Tekstur
Ekstraksi  ciri  merupakan  proses  untuk  mendapatkan  ciri  pembeda  yang  membedakan  suatu  objek  dengan  objek lainnya [17]. Fitur yang diekstraksi kemudian digunakan sebagai parameter atau nilai input untuk membedakan objek satu dengan yang lain pada tahap klasifikasi [18]. Salah satu karakteristik yang dapat diekstraksi adalah fitur bentuk. Pada  penelitian  ini  menggunakan  ekstraksi  ciri  bentuk  dan  tekstur.  Untuk  ekstaksi  ciri  bentuk,  menggunakan parameter metric and eccentricity . Metric adalah nilai perbandingan antara luas dan keliling suatu benda. Sedangkan eccentricity adalah nilai  perbandingan antara jarak fokus elips minor dengan fokus elips mayor suatu  benda. Nilai metrik dan eksentrisitas dapat dicari dengan persamaan berikut:
C A M  =  4
(1)
2 2 1 a b e − =
(2)
Dimana a adalah sumbu minor dan b adalah sumbu mayor.  Sedangkan A adalah luas dan C adalah keliling. Sedangakan  untuk  ekstraksi  ciri  tekstur  menggunakan Gray-Level  Co-Occurrence  Matrix (GLCM)  dengan parameter contrast, correlation, energy dan homogeneity. Berikut penjelasan masing-masing parameternya:
1. Contrast
Kontras merupakan hasil perhitungan yang berkaitan  dengan  jumlah  keberagaman intensitas  keabuan  dalam citra. Untuk mencari nilai kontras dapat dihitung melalui formula berikut ini:
 − = i j j i pd j i Contrast ) , ( ) ( 2 (3)

## 2. Correlation
Korelasi merupakan representasi dari keterkaitan linear pada derajat citra grayscale. Correlation berkisar dari -1 hingga 1. Untuk mencari nilai korelasi dapat dihitung melalui formula berikut ini:
 − − = i j j i j i j i p j i n Correlatio     ) , ( ) )( ( (4)
3. Energy
Energi merupakan hasil perhitungan yang berkaitan dengan jumlah keberagaman intensitas keabuan dalam citra. Untuk mencari nilai energi dapat dihitung melalui formula berikut ini:
 = i j d j i p Energy ) , ( 2 (5)

## 4. Homogenity
Homogenitas merupakan representasi dari ukuran nilai kesamaan variasi dari intensitas citra. Apabila semua nilai piksel  memiliki  nilai  yang  seragam  maka  homogenitas  memiliki  nilai  maksimum.  Untuk  mencari  nilai homogenitas dapat dihitung melalui formula berikut ini:
 − + = i j j i i j i pd
Homogenity ) , ( (6)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 171 − 178 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1019

## 2.1.5   Identifikasi Citra denga Euclidean Distance
Euclidean distance adalah matriks yang paling sering digunakan untuk menghitung kesamaan dua vektor. Distance adalah akar dari kuadrat perbedaan 2 vektor (root of square differences between 2 vectors) [6]. Dua buah vektor fitur dapat  dibandingkan  satu  sama  lain  dengan  menghitung  jarak  antara  mereka,  atau  sebalikanya,  menentukan  derajat kesamaannya. Ada banyak pengukuran jarak yang digunakan dalam klasifikasi pola visual. Apabila dua vektor fitur a = (a 1 , a 2 , ..., a n ) dan b = (b 1 ,b2, ... ,b n ), berikut adalah persamaan untuk mengukur jarak pada euclidean distance:
 = − = n i i i e b a d 1 2 ) ( (7)
Dimana a i merupakan vektor citra input dan b i merupakan vektor citra pembanding.

## 2.1.6   Evaluasi
Untuk evaluasi pada penelitian ini menggunakan confusion matrix , di mana perhitungan akan dibuat untuk precision , recall , dan accuracy . Hasil uji akan dimasukkan ke dalam confusion matrix . Confusion matrix terdiri dari true positive , false positive , true negative dan false negative untuk menghitung presisi, recall dan akurasi [19]. True positive adalah data  positif  yang  diprediksi  kebenarannya.  Sebaliknya, true  negative adalah  data  negatif  yang  diprediksi  benar. Sedangkan true negative adalah data negatif tetapi diprediksikan sebagai data positif. Secara umum presisi, recall dan akurasi. Precision adalah  tingkat  ketepatan  antara  informasi  yang  diminta  oleh  pengguna  dengan  jawaban  yang diberikan  oleh  sistem.  Sedangkan recall adalah  tingkat  keberhasilan  sistem  dalam  menemukan  kembali  sebuah informasi.  Sedangkan Accuracy didefinisikan  sebagai  tingkat  kedekatan  antara  nilai  prediksi  dengan  nilai  aktual. Dapat dirumuskan sebagai berikut:
FP TP TP Precision + = (8) FN TP TP Recall + = (9) FN FP TN TP TN TP Accuracy + + + + = (10)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada pengembangan sistem klasifikasi tingkat kematangan buah nanas, terlebih dahulu dilakukan proses pelatihan. Dataset yang dikumpulkan adalah 80 citra buah nanas. Citra yang digunakan dalam pelatihan adalah 40 data citra atau 50% dari total citra. Kemudian, 40 data latih. Setelah dataset terkumpul, langkah selanjutnya adalah mempersiapkan pelatihan.  Pelatihan  dan  pengujian  dilakukan  menggunakan  aplikasi  Matlab.  Tahap  awal  dalam  dilakukan  proses transformasi ruang warna dari citra Red, Green, Blue menjadi citra L*a*b. Hal ini dilakukan agar kandungan warna dapat diidentifikasi secara digital. Proses hasil transformasi dari citra RGB ke L*a*b pada aplikasi Matlab dapat dilihat pada Gambar 2 berikut ini.
(a)                                                                 (b)
Gambar 2. (a) Citra RGB (b) Citra Hasil Transformasi L*a*b
Setelah citra di transformasi menjadi L*a*b, agar mudah dalam melakukan segmentasi citra selanjutnya citra diubah  atau  ditransformasi  kedalam  bentuk  biner.  Keluaran  dari  proses  ini  adalah  citra  biner,  dimana  objek  yang diinginkan memiliki nilai 1 (warna putih), sedangkan nilai background adalah 0 (warna hitam). Citra hasil transformasi ke biner dipisahkan objeknya dengan background, sehingga citra yang diperoleh dapat dijadikan sebagai masking utuk melakukan proses selanjtunya. Selanjutnya citra biner yang dihasilkan ditransformasi menjadi citra grayscale . Hal ini bertujuan untuk menyederhanakan citra agar mudah dalam proses pengolahan citra. Gambar 3 berikut ini merupakan hasil transformasi citra grayscale. Gambar 3 berikut ini adalah hasil transformasi citra biner dan grayscale .

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 171 − 178 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1019
(a)                                                                     (b)
Gambar 3. (a) Hasil Transformasi Biner, (b) Hasil Transformasi Grayscale
Langkah selanjutnya adalah segmentasi citra menggunakan K-Mean Clustering . Langkah ini dilakukan agar dapat mempartisi data menjadi beberapa region kluster. Hasil segmentasi citra dengan K-Mean Clustering dapat dilihat pada gambar 4 berikut ini.
Gambar 4. Hasil Segmentasi Citra Dengan K-Menas Clustering
Tahapan selanjutnya adalah ekstrasi ciri yang berguna untuk menggali informasi dari karakteristik objek yang diidentifikasi.  Ekstraksi  ciri  menggunakan  ekstraksi  ciri  bentuk  dan  tekstur.  Fitur  yang  diekstraksi  kemudian digunakan sebagai parameter atau nilai input untuk membedakan objek satu dengan yang lain pada tahap identifikasi. Pada  penelitian  ini  menggunakan  ekstraksi  ciri  bentuk  dan  tekstur.  Untuk  ekstaksi  ciri  bentuk,  menggunakan parameter metric  and  eccentricity . Metric didapatkan  dari  perbandingan  antara  luas  dan  keliling  suatu  benda. Sedangkan eccentricity didapatkan dari perbandingan antara jarak fokus elips minor dengan fokus elips mayor suatu benda.  Untuk  ekstraksi  ciri  tekstur  menggunakan Gray-Level  Co-Occurrence  Matrix (GLCM)  dengan parameter contrast, correlation, energy dan homogeneity . Gambar 6 berikut hasil dari nilai ekstraksi ciri dan tekstur yang diimplementasikan pada Matlab.
Gambar 5. Hasil Nilai Ekstraksi Ciri Bentuk dan Tekstur
Selanjutnya  adala  tahap  identifikasi  dengan euclidean  distance suatu  teknik  pencocokan  citra  yang  dapat mengidentifikasi  citra  lain  yang  serupa  atau  mempunya  kemiripan. Euclidean  distance merepresentasikan  tingkat kemiripan dari dua buah citra yang memperhitungkan nilai jarak dari eucliedan, jika semakin kecil jarak euclidean maka citra tersebut semakin mirip. Proses yang dilakukan dengan membandingkan kedekatan nilai jarak dari dua buah variabel yaitu antara citra uji dengan citra acuan untuk mencari nilai jarak terdekat. Gambar 6 menunjukkan tampilan aplikasi menggunakan Matlab.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 171 − 178 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1019
Gambar 8. GUI Sistem Identifikasi Tanaman Obat Jenis Rimpang
Setelah model diimplementasikan di Matlab, langkah selanjutnya adalah evaluasi. Untuk evaluasi digunakan confusion  matrix ,  dimana  perhitungan  yang  dilakukan  meliputi  presisi,  recall,  dan  akurasi.  Hasil  tes  kemudian dimasukkan ke dalam confusion matrix . Confusion matrix terdiri dari true positive , false positive , true negative , dan false negative untuk menghitung presisi, recall dan akurasi. Data uji yang digunakan sebanyak 40 data uji, kemudian dari hasil uji didapatkan hasil true positive , false positive , true negative , dan false negative yang dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Hasil Confusion Matrix
Selanjutnya berdasarkan hasil confusion matrix , presisi, recall dan akurasi dihitung menggunakan persamaan (8), (9 dan (10). Hasil perhitungan presisi, recall dan akurasi dapat dilihat pada Tabel I.
Tabel 1. Hasil Uji Presisi, Recall dan Akurasi Precision Recall Accuracy Result 0.83 0.87 0.85

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 171 − 178 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1019
Berdasarkan Tabel 1 menunjukkan bahwa nilai presisi adalah 0,83 atau 83%. Artinya tingkat ketepatan antara informasi informasi yang diberikan 83%. Sedangkan recall mendapat nilai 0,87 atau 87%, artinya tingkat keberhasilan sistem dalam menemukan kembali sebuah informasi adalah 87%. Selanjutnya untuk akurasi mendapatkan nilai 0.85 atau 85%, artinya tingkat kedekatan antara nilai prediksi dengan nilai aktual sebesar 85%. Kriteria akurasi klasifikasi persentase  diklasifikasikan  menjadi:  Baik,  dengan  nilai  76%-100%;  Cukup,  dengan  nilai  56%-75%;  Kurang  Baik, dengan nilai 40%-55%, sedangkan Kurang Baik, memiliki nilai kurang dari 40% [20]. Jika dilihat dari rata-rata akurasi yang diperoleh dari persentase akurasi identifikasi 85% termasuk dalam kategori baik. Hasil tersebut menunjukkan bahwa euclidean distance dapat mengidentifikasi objek citra tanaman obat jenis rimpang dengan baik. Ekstraksi ciri bentuk dan tekstur dapat meberikan informasi dengan optimal sehingga dapat mendukung proses identifikasi. Akan tetapi  jika  dilihat  dari  hasil  uji  akurasi  rata-rata  error  mencapai  15%.  Ini  terjadi  karena  dipengaruhi  oleh  beberapa faktor, antara lain: (1) bentuk dan tekstur tanaman obat jenis rimpang yang hampir sama mengakibatkan dibeberapa data  uji  sistem  sulit  utk  membedakan;  (2)  jumlah  dataset  yang  digunakan  sebagai  data  latih  dan  data  uji  masih tergolong kecil, sehingga belum optimal dalam sistem pembelajaran; (3) untuk citra dengan latar belakang objek yang beragama dapat mempengaruhi hasil identifikasi.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  melakukan identifikasi  tanaman obat  jenis rimpang menggunakan metode euclidean distance dengan ekstraksi ciri bentuk dan tekstur. Ekstraksi ciri bentuk menggunakan parameter metric dan eccentricity . Parameter ini dinilai dapat mengenalai objek berdasarkan bentuknya dan dapat membedakan dengan objek yang lain. Sedangkan ekstraksi  ciri  tekstur  menggunakan Gray  Level  Co-occurence  Matrix (GLCM) dengan  parameter contrast, correlation,  energy, dan homogeneity. Untuk  proses  identfikasi  digunakan euclidean  distance mampu merepresentasikan tingkat kemiripan dari dua buah citra yang memperhitungkan nilai jarak dari eucliedannya. Dari hasil evaluasi menggunakan confusion matrix dengan menghitung presisi, recall dan akurasi mendapatkan nilai presisi sebesar 83%, recal 87% dan akurasi sebesar 85%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa euclidean distance dan ekstraksi ciri bentuk dan tekstur dapat mengidentifikasi objek citra tanaman obat jenis rimpang dengan baik. Untuk perbaikan penelitian selanjutnya, ada beberapa saran yang dapat dilakukan. Perbaikan yang dilakukan yaitu dengan menambah jumlah data latih dan data uji dan dapat menggunakan algoritma deep learning untuk mendapatkan ekstraksi fitur dan identifikasi yang lebih baik.

## REFERENCES
[1] D. Khadka et al. , “The use of medicinal plants to prevent COVID-19 in Nepal,” J. Ethnobiol. Ethnomed. , vol. 17, no. 26, pp. 1–17, 2021.
[2] S. L. Lee and C. C. Tseng, “Digital Image Sharpening Using Integral Image Representation and Laplacian Operator,” 2018 IEEE Int. Conf. Consum. Electron. ICCE-TW 2018 , pp. 31–32, 2018.
[3] R. I. Borman, F. Rossi, Y. Jusman, A. A. A. Rahni, S. D. Putra, and A. Herdiansah, “Identification of Herbal Leaf Types Based on Their Image Using First Order Feature Extraction and Multiclass SVM Algorithm,” in 1st International Conference on Electronic and Electrical Engineering and Intelligent System (ICE3IS) Identification , 2021, pp. 12–17.
[4] A. Mulyanto, R. I. Borman, P. Prasetyawana, and A. Sumarudin, “2D Lidar and Camera Fusion for Object Detection and Object Distance Measurement of ADAS Using Robotic Operating System ( ROS ),” JOIV Int. J. Informatics Vis. , vol. 4, no. 4, pp. 231–236, 2020.
[5] R. I. Borman and B. Priyopradono, “Implementasi Penerjemah Bahasa Isyarat Pada Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) Dengan Metode Principal Component Analysis (PCA),” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 03, no. 1, pp. 103–108, 2018.
[6] S. Pervaiz, Z. Ul-qayyum, W. H. Bangyal, L. Gao, and J. Ahmad, “Review Article A Systematic Literature Review on Particle Swarm Optimization Techniques for Medical Diseases Detection,” Comput. Math. Methods Med. , vol. 2021, pp. 1–10, 2021.
[7] P. Prasetyawan, I. Ahmad, R. I. Borman, A. Ardiansyah, Y. A. Pahlevi, and D. E. Kurniawan, “Classification of the Period Undergraduate Study Using Back-propagation Neural Network,” in Proceedings of the 2018 International Conference on Applied Engineering, ICAE 2018 , 2018.
[8] A.  Yudhana,  S.  Sunardi,  and  A.  J.  S.  Hartanta,  “Algoritma  K-Nn  Dengan  Euclidean  Distance  Untuk  Prediksi  Hasil Penggergajian Kayu Sengon,” Transmisi , vol. 22, no. 4, pp. 123–129, 2020.
[9] R.  Rizaldi,  A.  Kurniawati,  and  C.  V.  Angkoso,  “Implementasi  Metode  Euclidean  Distance  untuk  Rekomendasi  Ukuran Pakaian pada Aplikasi Ruang Ganti Virtual,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 2, p. 129, 2018.
[10]  M. Jannah and N. Humaira, “Implementasi Metode Euclidean Distance Untuk Ekstraksi Fitur Jarak Pada Citra Skeleton,” J. Ilm. Inform. Komput. , vol. 24, no. 2, pp. 134–139, 2019.
[11]  I. H. Qasim and A. B. W. Putra, “Penggunaan Metode Euclidean Distance, Coefficient Correlation dan Center of Gravity Untuk Pembangunan Prototype Citra Tanda Tangan,” in PROSIDING SNSebatik 2017 (Seminar Nasional Serba Informatika 2017) , 2017, vol. 1, no. 1, pp. 52–58.
[12]  D.  Wahiddin,  “Klasifikasi  Kadar  Hidrasi  Tubuh  Berdasarkan  Warna  Urine  dengan  Metode  Ekstraksi  Fitur  Citra  dan Euclidean Distance,” Techno Xplore  J. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 16–20, 2020.
[13]  Y.  Chen,  L.  Song,  Y.  Liu,  L.  Yang,  and  D.  Li,  “A  Review  of  the  Artificial  Neural  Network  Models  for  Water  Quality Prediction,” Appl. Sci. , vol. 10, no. 5776, pp. 1–49, 2020.
[14]  A. S. Sinaga and T. Informatika, “Segmentasi Ruang Warna L * a * b,” J. Mantik Penusa , vol. 3, no. 1, pp. 43–46, 2019.
[15]  D. J. Bora, A. K. Gupta, and F. A. Khan, “Comparing the Performance of L * A * B * and HSV Color Spaces with Respect to Color Image Segmentation,” Int. J. Emerg. Technol. Adv. Eng. , vol. 5, no. 2, pp. 192–203, 2015.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 171 − 178 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1019
[16]  A. Atina, “Segmentasi Citra Paru Menggunakan Metode k-Means Clustering,” J. Pendidik. Fis. dan Keilmuan(JPFK) , vol. 3, no. 2, pp. 57–65, 2017.
[17]  R. I. Borman, R. Napianto, N. Nugroho, D. Pasha, Y.  Rahmanto, and Y. E. P. Yudoutomo, “Implementation of PCA and KNN Algorithms in the Classification of Indonesian Medicinal Plants,” in ICOMITEE 2021 , 2021, pp. 46–50.
[18]  R. I. Borman, B. Priopradono, and A. R. Syah, “Klasifikasi Objek Kode Tangan pada Pengenalan Isyarat Alphabet Bahasa Isyarat Indonesia (Bisindo),” in Seminar Nasional Informatika dan Aplikasinya (SNIA) , 2017, no. September, pp. 1–4.
[19]  M.  F.  Arifin  and  D.  Fitrianah,  “Penerapan  Algoritma Klasifikasi  C4.5  Dalam  Rekomendasi  Penerimaan  Mitra  Penjualan Studi Kasus: PT Atria Artha Persada,” InComTech , vol. 8, no. 2, pp. 87–102, 2018.
[20]  R. I. Borman, R. Napianto, P. Nurlandari, and Z. Abidin, “Implementasi Certainty Factor Dalam Mengatasi Ketidakpastian Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kuda Laut,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. VII, no. 1, pp. 1–8, 2020.