Klasifikasi Pneumonia Menggunakan Metode K- Nearest Neighbor Dengan Ekstraksi GLCM
Chandra Wijaya* 1 , Hafiz Irsyad 2 , Wijang Widhiarso 3 1,2 STMIK GI MDP; Jl. Rajawali No 14, +62(711)376400/373630
3 Program Studi Teknik Informatika, STMIK GI MDP, Palembang e-mail: * 1 chandrawijaia@mhs.mdp.ac.id, 2 hafizirsyad@mdp.ac.id, 3 wijang@mdp.ac.id

## Abstrak
Pneumonia  merupakan  penyakit  parenkim  inflamasi  yang  disebabkan  oleh  berbagai mikroorganisme,  antara  lain  bakteri,  mikro  bakteri,  jamur,  dan  virus.  Penelitian  ini menggunakan  X-ray  untuk  mengetahui  ada  tidaknya  pneumonia.  Tujuan  dari  penelitian  ini adalah untuk mengklasifikasikan hasil rontgen ada atau tidaknya pneumonia secara cepat dan tepat melalui suatu program sehingga menghasilkan akurasi yang baik. Metode klasifikasi yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  dan  Gray  Level  Co- Occurrence (GLCM)  untuk  metode  ekstraksi.  Ada  beberapa tahapan  sebelum  diklasifikasikan yaitu  cropping,  resizing,  contrast  stretching,  dan  thresholding.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa akurasi terbaik per kelas adalah 66,20% untuk K = 5.
Kata kunci — Pneumonia , Thresholding, GLCM , KNN

## Abstract
Pneumonia is an inflammatory parenchymal disease caused by various microorganisms, including  bacteria,  micro  bacteria,  fungi,  and  viruses.  This  study  used  an  X-ray  to  find  out whether or not there was pneumonia. The objective of this study was to classify the X-ray results whether or not there was pneumonia in a fast and precise way through a program to produce good accuracy. The classification method used in this study were K-Nearest Neighbor (KNN) and Gray Level Co-Occurrence (GLCM) for the extraction method. There are several stages before being classified,  namely cropping,  resizing,  contrast stretching,  and  thresholding.  The  results showed that the best accuracy per class was 66.20% for K = 5.
Keywords — Pneumonia, Thresholding , GLCM , KNN
1. PENDAHULUAN
aru-paru  adalah  salah  satu  organ  yang  berada  pada  sistem  pernapasan  yang  fungsinya sebagai tempat bertukarnya oksigen dengan karbondioksida didalam darah. Dalam proses pernapasan udara memasuki mulut atau hidung dan melewati trakea (tenggorokan), bronkus, serta  bronkiolus  hingga  sampai  ke  alveoli.  Pertukaran  oksigen  dan  karbondioksida  terjadi  di alveoli.  Alveoli  menyerap  oksigen  dari  udara  dan  menyebarkannya  ke  dalam  darah  untuk kemudian diedarkan ke sekitar tubuh. Peradangan pada paru-paru dapat mengakibatkan gangguan pada  pernapasan. Pneumonia merupakan  salah  satu  penyakit  paru-paru  ketika  seseorang mengalami  infeksi  yang  terjadi  pada  kantung-kantung  udara  dalam  paru-paru.  Infeksi  yang ditimbulkan pneumonia bisa terjadi pada salah satu sisi paru-paru maupun keduanya. Pneumonia adalah  suatu  radang  parenkim  paru  yang  dapat  disebabkan  oleh  berbagai  mikroorganisme, termasuk bakteri, mikrobakteri, jamur, dan virus. Pneumonia diklasifikasikan sebagai pneumonia
P
Wijaya, et., al (Klasifikasi Pneumonia Menggunakan Metode K - Nearest Neighbor Dengan Ekstraksi GLCM)
34
yang  dikontrol  komunitas  (CAP), pneumonia yang  didapat  di  rumah  sakit  ( nosocomial ), pneumonia pada hospes immunocompromised , dan pneumonia aspirasi [1].
Seiring perkembangan teknologi  yang semakin  pesat,  pneumonia  dapat  di  identifikasi melalui  analisis  citra  rontgen  atau  x-ray.  Dalam  beberapa  tahun  terakhir  sudah  dilakukan penelitian  untuk  mendeteksi pneumonia .  Penelitian  yang  melakukan  perbaikan  kualitas  citra menggunakan median filter dan erosi pada citra yang dapat mempermudah proses ekstraksi fitur pada citra yang kemudian diklasifikasi menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) yang mendapatkan nilai akurasi sebesar 86,67% [2].
Penelitian yang menggunakan citra rontgen paru-paru normal, kanker paru, dan penyakit paru lainnya, tujuan dari penelitian ini untuk mencari karakteristik tekstur dari citra  paru-paru, citra  paru-paru akan  dilakukan  cropping menjadi  ukuran 640x640  piksel  dengan  tujuan  untuk memotong citra pada daerah paru dan merubah dimensi citra menjadi lebih kecil dari ukuran asli, selanjutnya  citra  yang  telah  di-cropping  dengan  ukuran  640x640  piksel  dilakukan  ekstraksi menggunakan GLCM menggunakan empat (4) sudut yaitu sudut 0o, 45o, 90o, dan 135o kemudian dicari lima (5) fitur GLCM yang digunakan yaitu angular second moment (ASM), kontras, inverse different  moment  (IDM),  entropi,  dan  korelasi.  Berdasarkan  lima  (5)  fitur  GLCM  tersebut terdapat tiga (3) fitur GLCM yang memiliki perbedaan nilai yaitu IDM, kontras dan entropi [3].
Selain  itu,  klasifikasi  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  merupakan  metode  yang  dapat digunakan untuk proses klasifikasi atau mengelompokkan data citra uji yang sudah ditentukan kelasnya pada data latih yang sudah disimpan pada datastore [4].
Penelitian untuk mengidentifikasi pneumonia berdasarkan dataset public yang di dapat dari website Mendeley sebanyak 74 citra, yaitu 22 citra Bronchopneumonia , 25 citra Pneumonia Lobaris dan 27 citra paru-paru normal, data tersebut digunakan sebagai data pelatihan dan data pengujian. Pada tahap Preprocessing citra rontgen paru-paru dilakukan Scaling dengan ukuran 300x300 piksel, lalu citra di- Grayscale , kemudian citra grayscale dilakukan contrast stretching dengan tujuan untuk mendapatkan citra baru dengan kontras yang lebih bagus dari citra asalnya. Tahapan  setelah preprocessing yaitu thresholding yang  bertujuan  untuk  menghasilkan  citra menjadi warna hitam dan putih dengan nilai threshold adalah 170, dan metode yang digunakan untuk  proses  klasifikasi  yaitu  Convolutional  Neural  Network,  penelitian  ini  memiliki  tingkat akurasi mencapai 83,3% [5].
Penelitian  untuk  mengklasifikasian  jenis  tumor  otak  dengan  menggunakan  penerapan metode threshold untuk memisahkan citra dengan objek lainnya dan menggunakan GLCM untuk mengekstraksi ciri yang terkandung dalam citra tersebut dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor yang  berfungsi  untuk  menghitung  jarak  yang  paling  dekat  berdasarkan  data pembelajaran.  Citra  MRI  diolah  dengan  melakukan  peningkatan  kualitas  citra,  lalu  dilakukan segmentasi citra untuk memilih dan memisahkan suatu objek dari keseluruhan citra yang ada dan citra yang sudah di segmentasi akan di ekstraksi. Setelah didapat nilai ekstraksi menggunakan GLCM,  maka  dilakukan  proses  klasifikasi  menggunakan  metode  KNN.  Data training yang digunakan sebanyak 20 data dan data testing sebanyak 10 data dan nilai K yang digunakan adalah 3, sehingga didapat tingkat akurasi sebesar 83.33% [6].
Penelitian untuk klasifikasi kacang-kacangan berdasarkan tekstur menggunakan jaringan syaraf  tiruan  pada  [7],  klasifikasi  kacang-kacangan  dilakukan  terhadap  beberapa  jenis  kacang yaitu kacang merah, kacang hijau dan kacang tanah. Fitur tekstur yang digunakan adalah GLCM. Ekperimen yang digunakan dengan 3 jumlah neuron yang berbeda pada hidden layer , training function yang  digunakan  ada  17  jenis.  Setiap  skenario  eksperimen  diulang  sebanyak  5  kali, berdasarkan skenario eksperimen yang dilakukan hasil yang terbaik yaitu 99,8% [7].
Pada penelitian terkait dengan KNN dilakukan [8] untuk melakukan pengenalan Alfabet American  Sign  Language (ASL)  menggunakan  KNN  dengan  ekstraksi  fitur Histogram  of Oriented  Gradients (HOG)  dengan  menggunakan  3 distance yaitu Euclidean  Distance, Manhattan Distance dan Chebychev Distance, hasil terbaik dari penelitian ini yaitu 0.99 dengan menggunakan Euclidean Distance dan Manhattan Distance dengan nilai K = 3 dan K = 5 [8].
Wijaya, et., al (Klasifikasi Pneumonia Menggunakan Metode K - Nearest Neighbor Dengan Ekstraksi GLCM)
Penelitian  lainnya  yang  menggunakan  segmentasi  citra thresholding otsu dan menggunakan ekstraksi fitur GLCM untuk mengklasifikasi motif batik pesisir yang menggunakan K-Nearest  Neighbor untuk  mengklasifikasikannya,  hasil  dari  klasifikasi  menunjukkan  bahwa dengan  menambahkan thresholding  otsu menghasilkan  akurasi  yang  cukup  baik,  dengan persentase tertinggi sebesar 85% pada K = 1 [9].
Berdasarkan uraian pada paragraf sebelumnya, threshold merupakan salah satu metode segmentasi  citra  yang  cukup  baik  dalam  mengsegmentasikan  citra  sebelum  citra  di  ekstraksi menggunakan  GLCM,  serta  metode  KNN  dapat  mengelola  secara  efektif  data training dalam skala besar serta mampu mengklasifikasi data berdasarkan kelas yang tepat.

## 2. METODE PENELITIAN
Berikut  adalah  beberapa  tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  dapat  dilihat  pada Gambar 2.1 berikut :
Gambar 2.1 Kerangka Kerja Penelitian
2.1 Identifikasi Masalah
Pada tahapan ini melakukan identifikasi masalah sesuai dengan bidang ilmu, dalam hal ini adalah mengenai klasifikasi pneumonia.

## 2.2 Studi Literatur
Tahapan  ini  merupakan  pencarian  beberapa  jurnal  yang  terkait  mengenai  klasifikasi pneumonia pada citra rontgen , jurnal terkait yang menggunakan segmentasi citra thresholding, ekstraksi GLCM, dan metode yang terkait metode klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN) .
2.1.1 Contrast Stretching
Contrast  Stretching merupakan salah  satu metode  yang  sangat  berguna dalam meningkatkan  kontras  terutama  terhadap  citra  yang  memiliki  kontras  rendah. Implementasi contrast stretching dilakukan pada tahap preprocessing . Perbaikan kontras
Wijaya, et., al (Klasifikasi Pneumonia Menggunakan Metode K - Nearest Neighbor Dengan Ekstraksi GLCM)
36
citra dengan contrast stretching merupakan data asli yang diproses yang artinya proses ini hanya tergantung nilai intensitas ( gray level ) satu piksel dan tidak tergantung dengan piksel lain yang berada disekitarnya [11].
2.1.2 Thresholding
Thresholding adalah salah satu metode yang banyak digunakan untuk segmentasi citra. Ini berguna dalam membedakan latar depan dari latar belakang. Proses thresholding akan menghasilkan citra yang memiliki dua nilai tingkat keabuan yaitu hitam dan putih atau yang disebut dengan citra biner [3].

## 2.1.3 Gray Level Co-Occurance (GLCM)
GLCM  merupakan  salah  satu  metode yang  efektif  dalam  proses  ekstraksi  ciri suatu  citra,  dimana  metode  ini  dapat  melakukan  klasifikasi  dan  identifikasi.  Setelah diekstraksi menggunakan GLCM, akan menghasilkan nilai ciri statistik dengan empat (4) arah (0˚, 45˚, 90˚ dan 135˚).  Karena mampu memberikan informasi yang detail tentang suatu citra dalam hal tekstur. Tahap ini membentuk GLCM 4 arah (0˚, 45˚, 90˚ dan 135˚) dengan jarak d=1 yang akan menentukan koordinat arah. Selanjutnya, dibentuk    matriks kookurasi dengan cara menghitung frekuensi kemunculan pasangan nilai   keabuan piksel referensi  dan  piksel  tetangga  pada  jarak  dan  arah  yang  ditentukan.  Kemudian menjumlahkan semua elemen untuk menghitung probabilitas setiap elemen dengan cara membagi  setiap  elemen  GLCM  dengan  total  semua  elemen.  Langkah  terakhir  yaitu menghitung ciri statistic GLCM [6].
2.1.4 K-Nearest Neighbor (KNN)
K-Nearest Neighbor (KNN) Classifier adalah sebuah metode untuk melakukan klasifikasi  terhadap  objek  berdasarkan  data  pembelajaran  yang  jaraknya  paling  dekat dengan objek tersebut. Data pembelajaran diproyeksikan ke ruang berdimensi banyak, yang masing-masing  dimensi merepresentasikan  fitur  dari  data.  Ruang  dimensi dibagi menjadi bagian-bagian berdasarkan klasifikasi data pembelajaran. Nilai k yang terbaik untuk  algoritma  ini  tergantung  pada  data,  secara  umum  nilai k yang  tinggi  akan mengurangi  efek noise pada  klasifikasi,  akan  tetapi  membuat  batasan  antara  setiap klasifikasi  menjadi  lebih  buram.  Nilai k yang  bagus  dapat  dipilih  dengan  optimis parameter,  misalnya  dengan  menggunakan cross-validation. Kasus  khusus  untuk klasifikasi diprediksikan berdasarkan data pembelajaran yang paling dekat (dengan kata lain,  k  =  1)  yang  biasanya  disebut  algoritma nearest  neighbor [9].  Metode Euclidean Distance merupakan  penghitungan  jarak  pada  algoritma  KNN  yang  paling  banyak digunakan oleh peneliti.
Rumus Euclidean Distance :
𝑑(x, y) = (𝑥 − 𝑦 ) (1) untuk,
a. D( x , y ) adalah jarak antara data x ke data y b. x i adalah data testing ke-i
c. y i adalah data training ke-i
d. n adalah dimensi data
2.3 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  menggunakan  dataset  yang  didapat  dari  website  kaggle  yaitu https://www.kaggle.com/paultimothymooney/chest-xray-pneumonia dengan jumlah 5.863 citra
Wijaya, et., al (Klasifikasi Pneumonia Menggunakan Metode K - Nearest Neighbor Dengan
Ekstraksi GLCM)
rontgen paru-paru. Gambar-gambar dibagi menjadi tiga (3) jenis citra rontgen diantaranya paru- paru normal, paru-paru pneumonia bakteri, dan paru-paru pneumonia virus. Citra rontgen paru- paru dilakukan cropping lalu Resize menjadi 300x300 piksel, dengan tujuan untuk membuang bagian yang tidak penting yang dapat mempengaruhi proses, yaitu area diluar dari rongga dada atau diluar area paru-paru. Dataset diambil dari hasil rontgen anak-anak dengan rentang usia 1-5 tahun, karena pada anak-anak dengan rentang usia tersebut daya tahannya paling rendah sehingga mudah terserang pneumonia . Berikut adalah jumlah data yang terdapat pada setiap citra rontgen dapat dilihat pada Tabel 2.1 :
Tabel 2.1 Jumlah Data Setiap Jenis Citra Rontgen
Jenis – jenis Citra Jumlah data yang dipilih Jumlah data Training Jumlah data Testing Normal 1400 gambar 1200 gambar 200 gambar Pneumonia Bakteri 1400 gambar 1200 gambar 200 gambar Pneumonia Virus 1400 gambar 1200 gambar 200 gambar Total 4200 gambar 3600 gambar 600 gambar

## 2.4 Perancangan
Tahap  ini  melakukan  perancangan  skema  dalam  penelitian,  mula  –  mula  melakukan preprocessing terhadap citra paru-paru yaitu Cropping, Resize, Contrast Stretching dan dilakukan segmentasi  menggunakan  threshold  selanjutnya  citra  akan  diekstraksi  GLCM  dan  dilanjutkan dengan proses klasifikasi menggunakan K-Nearest Neighbor (KNN). Berikut adalah gambar dari skema dalam penelitian dapat dilihat pada Gambar 2.2 berikut :
Gambar 2.2 Perancangan Skema

## 2.5 Implementasi
Setelah melakukan proses perancangan, pada tahap ini dilakukan implementasi terhadap rancangan yang telah dibuat ke dalam program mathlab. Tahapan pertama dilakukan cropping pada citra dengan ukuran 300x300 piksel, selanjutnya citra dilakukan peningkatan kontras dengan Contrast Stretching agar  didapat  kualitas  citra  yang  lebih  baik.  Kemudian  citra  yang  telah dilakukan  peningkatan  kontras  akan  di- thresholding dengan  hasil  berupa  citra  biner.  Setelah didapat citra biner, maka tahapan selanjutnya dilakukan ekstraksi GLCM untuk mendapatkan
Wijaya, et., al (Klasifikasi Pneumonia Menggunakan Metode K - Nearest Neighbor Dengan Ekstraksi GLCM)
38
empat (4) ciri dari citra itu sendiri yaitu energi, kontras, korelasi dan homogenitas. Setelah didapat nilai ciri dari citra, maka proses selanjutnya yaitu klasifikasi menggunakan K-Nearest Neighbor (KNN).

## 2.6 Pengujian
Setelah melakukan proses implementasi dilanjutkan dengan proses pengujian pada citra training dan citra testing secara  acak  sebanyak  tiga (3)  kali  untuk satu  (1)  jenis citra rontgen dengan cross validation . Hasil dari pengujian yang didapatkan berupa nilai akurasi yang berasal dari  perhitungan  rata-rata  sebanyak  tiga  (3)  kali  pada  pengujian  tersebut.  Selanjutnya,  hasil klasifikasi  menggunakan K-Nearest  Neighbor (KNN)  dihitung  untuk  mendapatkan  tingkat keberhasilan dari metode yang digunakan, dengan menggunakan metode Confusion Matrix yang akan menghitung nilai Precission, Recall , dan Accuracy . Cara penghitungan Confusion Matrix tersebut bisa dilihat pada Tabel 2.2 dan persamaan (2), (3), (4), dan (5) berikut :
Tabel 2.2 Confussion Matrix
True Values Positive Negative
P re di ct io n Positive True Positive (TP) False Negative (FN) Negative False Positive (FP) True Negative (TN) Recall = ( ) ∗ 100% (2) Accuracy = ( ) ∗ 100% (3) Precision = ( ) ∗ 100% (4) Overall Accuracy = ∑ ∑ ∗ 100% (5) Keterangan :
TP = Jumlah data positif citra rontgen yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem. TN = Jumlah data negatif citra rontgen yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem. FN = Jumlah data negatif citra rontgen namun terklasifikasi salah oleh sistem. FP = Jumlah data positif citra rontgen namun terklasifikasi salah oleh sistem.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap ini  membahas tentang implementasi  dimana  terdapat  penjelasan mengenai implementasi pada tahap preprocessing yang mana terdapat tiga (3) proses diantaranya cropping , Contrast Stretching dan Thresholding , implementasi ekstraksi GLCM, implementasi klasifikasi menggunakan KNN, serta membahas hasil pengujian yang menjelaskan tingkat akurasi dari hasil pengujian klasifikasi pneumonia.
Wijaya, et., al (Klasifikasi Pneumonia Menggunakan Metode K - Nearest Neighbor Dengan Ekstraksi GLCM)
Implementasi Preprocessing
Tahap  ini  mengimplementasikan  beberapa  preprocessing  data  sebelum  dilakukannya ekstraksi GLCM, yaitu sebagai berikut :
3.4.1 Cropping
Cropping dilakukan untuk mendapatkan citra yang lebih detail dikarenakan akan membuang  bagian  bagian  yang  dianggap  tidak  penting  atau  mengganggu  sehingga didapat citra i dengan bagian dada dan paru-paru saja. Berikut citra sebelum di- cropping yang memiliki ukuran asli dan citra sesudah di- cropping :
Sumber: kaggle.com/paultimothymooney/chest-xray-pneumonia
Gambar 3.1 Citra Asli
Gambar 3.2 Citra Setelah di- Cropping
3.4.2 Resize
Resize dilakukan  untuk  mengatur  ukuran  piksel  menjadi 300x300  piksel  pada citra  yang  digunakan.  Semakin  banyak  jumlah  piksel  pada  citra  maka  akan  semakin banyak waktu untuk proses pengolahan citra. Berikut gambar sesudah dilakukan Resize :
Wijaya, et., al (Klasifikasi Pneumonia Menggunakan Metode K - Nearest Neighbor Dengan
Ekstraksi GLCM)
40
Gambar 3.3 Citra Setelah di- Resize 3.4.3 Contrast Stretching Contrast  Stretching dilakukan  untuk  mendapat  RGB  baru  dengan  kualitas kontras  yang  lebih  baik.  Dengan  citra yang  lebih  baik  pada  citra dapat  meningkatkan ketajaman warna objek pada citra. Objek yang terlihat jelas pada citra dapat membantu pada proses selanjutnya yaitu thresholding . Berikut gambar sesudah dilakukan contrast stretching : Gambar 3.4 Citra Setelah di- Contrast Stretching 3.4.4 Thresholding
Pada  proses thresholding akan  menghasilkan  citra yang  memiliki  dua  nilai tingkat keabuan yaitu hitam dan putih atau yang disebut dengan citra biner. Parameter nilai  yang  digunakan  sebagai  nilai threshold adalah  150.  Berikut  gambar  sesudah dilakukan thresholding :
Wijaya, et., al (Klasifikasi Pneumonia Menggunakan Metode K - Nearest Neighbor Dengan Ekstraksi GLCM)
Gambar 0.5 Citra Setelah di- Thresholding
Implementasi Ekstraksi GLCM Pada tahap ekstraksi GLCM, citra i biner yang berukuran 300x300 piksel menghasilkan nilai ciri statistik dengan empat (4) arah (0˚, 45˚, 90˚ dan 135˚). Selanjutnya, dibentuk matriks kookurasi  dengan  cara  menghitung  frekuensi  kemunculan  pasangan  nilai      keabuan      piksel referensi   dan piksel tetangga pada jarak dan arah yang ditentukan. Kemudian menjumlahkan semua elemen untuk menghitung probabilitas setiap elemen dengan cara  membagi  setiap  elemen GLCM  dengan total  semua  elemen.   Setelah itu dihitung ciri statistic GLCM dari citra tersebut, ciri-ciri  dari  citra dikategorikan  menjadi  4  nilai  ciri  yaitu  energi,    kontras,  korelasi  dan homogenitas. Hasil dari ekstraksi GLCM berupa nilai vector dari matriks berukuran 3600 x 5.

## Implementasi Klasifikasi KNN
Pada tahapan ini, implementasi klasifikasi KNN akan melanjutkan hasil dari ekstraksi GLCM yang mana hasil dari ekstraksi GLCM tersebut akan di  proses  oleh  klasifikasi  KNN sehingga  didapat  hasil  berupa  model.  Model  yang  didapatkan  dari  klasifikasi  KNN  akan digunakan  untuk  proses  pengujian  ( testing ).  Hasil  dari  pengujian  ( testing )  yang  didapat  akan dihitung menggunakan Euclidean Distance dengan menggunakan nilai i k=3, k=5, dan k=7 untuk i masing-masing distance .
Hasil Klasifikasi KNN Setelah  dilakukan  implementasi  klasifikasi  KNN,  selanjutnya  didapat  hasil  berupa Confussion Matrix dengan nilai K = 3, K = 5, dan K = 7.
3.4.1 Confussion Matrix K = 3
Pada  tahapan  ini  merupakan  tahapan confussion  matrix melalui  klasifikasi K- Nearest Neighbor (KNN) untuk K = 3 dengan melakukan cropping pada citra. Sehingga didapat nilai dari hasil Confussion Matrix pada Gambar 4.6 :
Wijaya, et., al (Klasifikasi Pneumonia Menggunakan Metode K - Nearest Neighbor Dengan
Ekstraksi GLCM)
42
Gambar 4.6 Confussion Matrix K = 3
Hasil klasifikasi dengan menggunakan K-Nearest Neighbor (KNN) untuk K = 3 untuk jenis citra rontgen paru-paru normal dapat dikenali sebanyak 129 citra, nilai recall sebesar  64,5%  dan  nilai precission sebesar  40,7%  dapat  dikatakan  bagus  dalam mengklasifikasikan citra rontgen paru-paru normal, untuk jenis citra rontgen paru-paru pneumonia  bacteria dapat  mengenali  41  citra,  persentase recall sebesar  20,5%  dan persentase precission sebesar 29,1% dapat dikatakan buruk dan jenis citra rontgen paru- paru pneumonia  virus dapat  mengenali  60  citra,  nilai recall sebesar  30,0%  dan  nilai precission sebesar  42,3% i dapat  dikatakan  buruk  dalam  mengenali  citra  rontgen pneumonia virus . Hasil confussion matrix . K-Nearest Neighbor (KNN) untuk K= 3 dapat dikatakan buruk karena perbandingan dari ketiga citra tersebut tidak seimbang atau bisa dikatakan  hanya  citra  rontgen  paru-paru  normal  saja  yang  cukup  banyak  dikenali sedangkan untuk citra rontgen paru-paru pneumonia bacteria dan pneumonia virus cukup banyak yang tidak dapat dikenali.
3.4.2 Confussion Matrix K = 5
Pada  tahapan  ini  merupakan  tahapan confussion  matrix melalui  klasifikasi K- Nearest Neighbor untuk K = 5 dengan melakukan cropping pada citra. Sehingga didapat nilai dari hasil Confussion Matrix pada Gambar 4.7 berikut :
Gambar 4.7 Confussion Matrix K = 5
Wijaya, et., al (Klasifikasi Pneumonia Menggunakan Metode K - Nearest Neighbor Dengan Ekstraksi GLCM) 43 3.4.3 Confussion Matrix K = 7 Pada  tahapan  ini  merupakan  tahapan confussion  matrix melalui  klasifikasi K- Nearest Neighbor untuk K = 7 dengan melakukan cropping pada citra. Sehingga didapat nilai dari hasil Confussion Matrix pada Gambar 4.8 :
Gambar 4.8 Confussion Matrix K = 7

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian implementasi ekstraksi Gray Level Co-Occurrence (GLCM) dan K-Nearest Neighbor untuk mengklasifikasikan pneumonia dapat disimpulkan sebagai berikut :
1.  Dengan melakukan proses cropping pada citra rontgen paru-paru dapat meningkatkan hasil dari akurasi.
2.  Dengan  menggunakan  ekstraksi Gray  Level  Co-Occurrence (GLCM)  dan  klasifikasi K- Nearest  Neighbor (KNN)  untuk  K  =  5  mendapatkan Accuracy per class tertinggi  sebesar 66,20%.
3.  Objek citra paru-paru Virus memiliki tingkat Accuracy paling tinggi yaitu sebesar 72,90%.
4.  Tingkat Precission dan Recall cenderung memiliki nilai yang sama dikarenakan Gray Level Co-Occurrence (GLCM) tidak mempresentasikan nilai yang tepat.

## 5. SARAN
Berdasarkan kesimpulan tersebut, untuk menghasilkan Accuracy yang lebih baik, berikut saran yang nantinya dapat dipertimbangkan untuk penelitian selanjutnya.
1.  Menggunakan  ekstraksi  fitur  citra  dan  klasifikasi  yang  lebih  baik  guna  bisa  meningkatkan tingkat akurasi.
2.  Menggabungkan beberapa ektraksi fitur yang sesuai sehingga nilai ciri dari citra yang akan diperoleh menjadi lebih baik.
3.  Sebaiknya dataset diperoleh langsung dari lembaga yang sudah terpercaya sehingga diperoleh dataset yang valid.
4.  Menggunakan citra yang jelas dan jumlah data latih lebih banyak sehingga ketika diuji akan menghasilkan akurasi yang tinggi.
Wijaya, et., al (Klasifikasi Pneumonia Menggunakan Metode K - Nearest Neighbor Dengan
Ekstraksi GLCM)
44

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  F.  A.  P.  Scholastica,  Asuhan  Keperawatan  Pada  Pasien  Dengan  Gangguan  Sistem Pernapasan. Yogyakarta : Pustaka Baru Press, 2018.
[2]  F.  Liantoni,  “Klasifikasi  Daun  Dengan  Perbaikan  Fitur  Citra  Menggunakan  Metode  K- Nearest Neighbor”, Ultimatics : Jurnal Teknik Informatika , vol. 7, no. 2, pp. 98-104, Aug. 2016.
[3]  W.  Christanto,  “Klasifikasi  pneumonia  menggunakan  convolutional  neural  network”. Repositori Institusi Universitas Sumatera Utara , 2018.
[4]   T. D. Wulan, “Ektraksi fitur citra paru-paru menggunakan gray level co- o ccurrence matriks”, Technology Science and Engineering Journal , vol. 1, no. 3, pp. 225–229, 2017.
[5]   E.  Prasetyo, Data  Mining  Mengolah  Data  Menggunakan  Matlab .  Yogyakarta  :  Penerbit Andi, 2012.
[6]   J. Sofian and R. H. Laluma, "Jenis Tumor Otak Dengan Metode Image Threshold Dan Glcm Menggunakan  Algoritma  K-NN  (  Nearest  Neighbor  )  Classifier  Berbasis  Web," Jurnal Infotronik, vol. 4, no. 2, pp. 1-7, 2019.
[7] M.  E.  A.  Rivan,  N.  Rachmat,  &  M.  R.  Ayustin,  “Klasifikasi  Jenis  Kacang-Kacangan Berdasarkan Tekstur Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan”, jkt , vol. 6, no. 1, May 2020.
[ 8]   M.  E.  A.  Rivan,  H.  Irsyad,  Kevin,  A.  T.  Narta,  "Pengenalan  Alfabet  American  Sign Language", Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi , vol. 5, no. 3, pp. 328-339, 2019.
[9]  N.  Wakidah,  "Perbaikan  Kualitas  Citra  Menggunakan  Metode  Contrast  Stretching (Improvement  of  image  quality  using  a  method  Contrast  Stretching)", Jurnal Transformatika, vol. 8, no. 2, pp. 78-83, 2011.
[10]  N.  K.  Ningrum,  N.  Hendriyanto  dan  D.  Kurniawan,  “Pengaruh  thresholding  otsu  pada klasifikasi motif batik pesisir menggunakan k-nearest neighbour”, Science And Enggineering National Seminar 3 (SENS 3), pp. 142-147, 2017.
[11] F. Liantoni, & H. Nugroho, "Klasifikasi Daun Herbal Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Dan Knearest Neighbor", Jurnal Simantec, vol. 5, no. 1 , 2015.