KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 3, No 6, Juni 2023, Hal 1208-1216 DOI 10.30865/klik.v3i6.827 https://djournals.com/klik

## Implementasi K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Jenis Kelamin Berdasarkan Analisis Citra Wajah
Maulana Fansyuri, Devi Yunita *
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Pamulang, Tangerang Selatan, Indonesia Email: 1 dosen02359@unpam.ac.com, 2,* dosen00846@unpam.ac.com Email Penulis Korespondensi: dosen00846@unpam.ac.com
Abstrak- Wajah adalah bagian dari kepala, pada manusia meliputi area dari dahi hingga dagu, meliputi rambut, dahi, alis mata, mata, hidung, pipi, mulut, bibir, gigi, kulit dan dagu. Wajah digunakan untuk ekspresi wajah, penampilan dan identitas. Deteksi wajah adalah tahap untuk identifikasi pribadi, sistem pemantauan, hukum pidana, interaksi manusia-komputer. Era teknologi yang terus berkembang menuntut perkembangan dunia teknologi untuk menemukan pengetahuan teknologi baru yang lebih akurat dan cepat serta banyaknya permasalahan di bidang keamanan teknologi dan hukum pidana yang membutuhkan identifikasi klasifikasi wajah dalam menyelesaikan suatu masalah. Sistem pengenalan wajah membutuhkan suatu fitur dari suatu citra untuk dapat dikenali kemudian fitur tersebut akan dicocokkan dengan fitur citra lainnya. prosesnya membutuhkan metode ekstraksi ciri atau fitur dan klasifikasi K-Nearest. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan tingkat akurasi terbaik dalam proses klasifikasi citra wajah dalam menentukan jenis kelamin seseorang. Metode dalam penelitian ini dilakukan dalam dua tahap, yaitu tahap pelatihan dan tahap pengujian. Pada tahap pelatihan, langkah-langkah yang dilakukan bertujuan untuk mendapatkan model berdasarkan subset citra yang disebut citra latih. Langkah awal penelitian  adalah  menyiapkan  kumpulan  data  citra  yang  akan  dianalisis.  Dataset  citra  yang  digunakan  sebanyak  20  citra  wajah kemudian diambil 10 citra. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan terhadap citra wajah berdasarkan warna dan bentuk dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor, dapat disimpulkan bahwa metode ini termasuk dalam algoritma yang sangat baik untuk diterapkan  pada  klasifikasi  citra  wajah  berdasarkan  warna  dan  bentuk  secara  akurat.  nilai  96%,  sehingga penentuan  jenis  kelamin berdasarkan objek wajah menggunakan data yang diekstraksi dari warna dan bentuk serta menggunakan metode klasifikasi K-Nearest Neighbor sesuai dengan data citra sebenarnya.
Kata kunci : K-Nearest Neighbor; Wajah; Klasifikasi; Citra; Image Processing
Abstract - The face or face is part of the head, in humans it covers the area from forehead to chin, including hair, forehead, eyebrows, eyes, nose, cheeks, mouth, lips, teeth, skin and chin. The face is used for facial expressions, appearance and identity. Face detection is a stage for personal identification, monitoring systems, criminal law, human-computer interaction. The ever-evolving technological era demands the development of the world of technology to find new, more accurate and fast technological knowledge as well as many problems in the field of technological security and criminal law that require identification of facial classifications in solving a problem. The facial recognition system requires a feature from an image to be recognized then this feature will be matched with another image feature. the process requires a feature extraction method or features and K-Nearest classification. The purpose of this research is to get the best level of accuracy in the facial image classification process in determining a person's gender. The method in this study was carried out in two phases, namely the training phase and the testing phase. In the training phase, the steps taken aim to obtain a model based on a subset of images called training images. The initial step of research is to prepare image data sets to be analyzed. The image dataset used is 20 facial images and then takes 10 images. Based on the results of research conducted on facial images based on color and  shape  using  the  K-Nearest  Neighbor  method,  it  can  be  concluded  that  this  method  is  included  in  an  excellent  algorithm  for application to facial image classification based on color and shape with an accuracy value of 96%, so that the determination gender based on facial objects using data extracted from color and shape and using the K-Nearest Neighbor classification method according to the actual image data.
Keywords : K-Nearest Neighbor; Face; Classification; Image; Image Processing

## 1. PENDAHULUAN
Citra  digital  merupakan  citra  yang  dapat  diolah  atau  diproses  oleh  komputer, Pengolahan  citra  merupakan  cara  atau proses mengolah citra dengan berbagai teknik tertentu[1]. Teknik olah citra tersebut meliputi modifikasi kecemerlangan, negasi, peningkatan kontras, dan thresholding.  Salah satu tujuan dari pengolahan citra adalah untuk pengenalan sebuah objek[2]. Pengenalan  objek  pada  citra  digital  mendapat  banyak  perhatian  dalam  beberapa  tahun  terakhir  ini.  Hal  ini terlihat dari penerapan identifkasi citra di beberapa bidang kerja seperti pengenalan gambar untuk perencanaan lahan pertanian, Biometrik dan pencitraan medis[3].
Wajah atau muka adalah bagian dari  kepala, pada manusia meliputi  wilayah dari  dahi  hingga dagu, termasuk rambut,  dahi,  alis,  mata,  hidung,  pipi,  mulut,  bibir,  gigi,  kulit  dan  dagu[4].  Wajah  digunakan  untuk  ekspresi  wajah, penampilan  serta  identitas[5].  Manusia  memiliki  aneka  bentuk  wajah  dan  warna  kulit  yang  berbeda,  sehingga  dapat digunakan dalam menentukan identitas seseorang. Pengenalan pola wajah dapat dipandang untuk mengenali emosi, ras, ataupun pemilik wajah tersebut berdasarkan fitur-fitur wajah yang dimiliki[6].
Deteksi wajah merupakan suatu tahapan untuk identifikasi personal, sistem pemantau, hukum kriminal, interaksi manusia  dan  komputer[1].  Era  teknologi  yang  terus  berkembangi  menuntut  perkembangan  dunia  teknologi  untuk menemukan  ilmu  teknologi  yang  baru,  lebih  akurat  dan  cepat  serta  banyak  permasalahan  dalam  bidang  kemanan teknologi  dan  hukum  kriminal  yang  membutuhkan  identifikasi  klasifikasi  wajah  dalam  menyelesaikan  sebuah permasalahan[7].
Sistem pengenalan wajah membutuhkan sebuah ciri dari suatu citra untuk dapat dikenali kemudian ciri tersebut akan dicocokan dengan ciri citra lain. proses tersebut membutuhkan suatu metode ektraksi ciri atau fitur dan klasifikasi.
Maulana  Fansyuri,  Implementasi  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Klasifikasi  Jenis  Kelamin  Berdasarkan  Analisis  Citra Wajah
Metode ektraksi fitur dan jumlah neighbor yang melakukan voting mempengaruhi tingkat akurasi klasifikasi gambar. Proses pengenalan wajah dapat berbeda dari data objek yang digunakan.
Permasalahan yang sering terjadi dalam deteksi wajah adalah ketidakmampuan untuk mengenali wajah dengan tepat  saat  terjadi  tumpang  tindih,  saat  ada  halangan  pada  citra  wajah,  atau  ketidakjelasan  yang  lebih  besar  yang mengakibatkan proses deteksi wajah menjadi tidak akurat dengan gambar sebenarnya, terutama tidak akuratnya hasil antara wajah laki-laki dan perempuan. Oleh sebab itu, dibutuhkan proses metode klasifikasi untuk lebih meningkatkan hasil deteksi wajah.
Klasifikasi merupakan sebuah proses pengelompokam fitur citra pelatihan yang telah disimpan dengan fitur citra uji[8].  Salah  satu  bagian  dari  image  recognition  yang  telah  dikembangkan  saat  ini  adalah  pengenalan  jenis  kelamin (gender  recognition).  Kemiripan  antara  gender  recognition  dengan  face  recognition  terletak  pada  proses  ekstraksi fiturnya.  Namun,  sedikit  berbeda  pada  proses  pengklasifikasiannya[9].  Kesuliltan  dalam  proses  gender  recognition terutama  karena  kekompleksan  dari  kondisi  wajah,  seperti  posisi  gambar,  pencahayaan  dan  ekspresi  gambar  yang berbeda-beda yang memiliki dimensi serta reduksi tinggi sehingga harus melalui proses kompresi atau ekstraksi terlebih dahulu sebelum diolah datanya dengan metode klasifikasi.
Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) akan mengklasifikasikan citra uji ke dalam kelas dengan jumlah anggota terbanyak.  Prinsip  kerja  dari  algortima  KNN  yaitu  dengan  mencari  jarak  terdekat  antara  data  yang  akan  dievaluasi dengan K tetangga (Neighbor)[10]. Tujuan dari algoritma ini adalah untuk mengklasifikasikan objek baru berdasarkan atribut  dan sample dari  data training[11]. KNN menggunakan neighborhood classification sebagai  nilai  prediksi  dari nilai instance yang baru berdasarkan atribut yang sudah dikehendaki terhadap masing-masing penelitian. Atribut yang sudah dipilih nantinya akan sebagai parameter untuk menentukan kelas[12].
K-Nearest  Neighbor  termasuk  salah  satu  algoritma  paling  sederhana  yang  digunakan  dalam  machine  learning untuk  regresi  dan  klasifikasi[13].  KNN  mengikuti  strategi  “bird  of  a  feather”  dalam  menentukan  di  mana  data  baru sebaiknya  ditempatkan.  Algoritma  KNN  mengasumsikan  bahwa  sesuatu  yang  mirip  akan  ada  dalam  jarak  yang berdekatan  atau  bertetangga[14].  Artinya  data-data  yang  cenderung  serupa  akan  dekat  satu  sama  lain.  Kelebihan algoritma KNN adalah Untuk dataset berukuran besar, cost untuk menghitung jarak antara titik baru dan setiap titik yang ada sangat besar dan cenderung menurunkan kinerja algoritma, Algoritma KNN tidak bekerja dengan baik pada data berdimensi tinggi karena dengan jumlah dimensi yang besar, menjadi sulit bagi algoritma untuk menghitung jarak di setiap  dimensi,  Kita  perlu  melakukan  penskalaan fitur (standarisasi  dan  normalisasi)  sebelum  menerapkan  algoritma KNN ke kumpulan data apa pun[15]. Jika kita tidak melakukannya, KNN dapat menghasilkan prediksi yang salah.
Identifikasi masalah pada penelitian ini adalah belum adanya penelitian terkait mengenai pengenalan citra wajah menggunakan ekstraksi warna dan bentuk dengan penerapan metode klasifikasi dengan menggunakan fitur warna HSV dan  RGB  dengan  menambahkan  fitur  bentuk  area,  eccentricity  dan  metric.  Karena  pada  dasarnya  wajah  seseorang merupakan  salah  satu  bagian  penting  pada  seseorang  untuk  dapat  menentukan  jenis  perbedaan  jenis  kelamin  yang merupakan informasi yang paling penting secara biologis.
Tujuan dalam penelitian deteksi wajah ini adalah untuk meningkatkan akurasi deteksi agar dapat mengenali wajah dengan  lebih  tepat  khususnya  membedakan  jenis  kelamin  dari  wajah  seseorang.  Ini  melibatkan  pengembangan  dan evaluasi algoritma atau model. Dari proses ini diharapkan mampu mengenali wajah dengan lebih baik dalam berbagai kondisi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Teknik  pengenalan  citra  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  yaitu  melakukan  kombinasi  metode  morfologi  untuk proses segmentasi ektraksi citra dan metode klasifikasi K-Nearest Neighbor untuk memperkuat tingkat keakuratan data hasil pengolahan citra. Metode dalam penelitian ini dilakukan dalam dua fase, yaitu fase pelatihan dan fase pengujian. Dalam  fase  pelatihan,  tahapan  yang  dilakukan  bertujuan  untuk  mendapatkan  model  berdasarkan  subset  citra  yang disebut citra latih.  Ada beberapa tahapan dalam proses Analisa citra wajah berdasarkan warna dan bentuk, tahapan tersebut termuat dalam diagram alur seperti di bawah ini[12]:
Maulana  Fansyuri,  Implementasi  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Klasifikasi  Jenis  Kelamin  Berdasarkan  Analisis  Citra Wajah
Gambar 1. Metode Penelitian
Secara  keseluruhan,  tahap-tahap  proses  pengenalan  citra  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:
a. Langkah pertama adalah menyiapkan data set gambar yang akan dianalisa. Sumber dataset adalah dari Mendeley Data, dipublikasikan pada tahun 2020, Kontibutor dataset  ini adalah I Nyoman Gede Arya Astawa, seorang peneliti dari Politeknik Negeri Bali. Dataset gambar yang digunakan terdiri dari 10 orang dan setiap orang memiliki 20 gambar wajah, sehingga informasi gambar total digunakan dalam penelitian ini adalah 200 gambar wajah. Gambar wajah yang diambil  tersebut  memiliki  background  yang  kompleks  sehingga  untuk  proses  selanjutnya  harus  memisahkan background dan objek (foreground) dari gambar tersebut.
b. Selanjutnya adalah memasukan data gambar ke dalam 1 folder / tempat pengolahan data agar data gambar bisa dicari dan diolah dengan mudah
c. Dari 200 gambar yang telah diambil tersebut akan dipisahkan menjadi dua bagian, yaitu data latih yang terdiri dari 150 gambar dan data tes yang terdiri dari 50 gambar.
d. Dari  setiap  gambar  latih  dan  tes  tersebut  akan  dilakukan  segmentasi  untuk  memisahkan  objek  (foreground)  dan background menggunakan metode K-Means Clustering.
e. Setelah  data  citra  biner  didapatkan  dari  hasil  segmentasi,  proses  selanjutnya  adalah  melakukan  seleksi  warna  dan bentuk dari data tersebut, dimana data yang diambil dari fitur warna adalah data rata-rata dari HSV dan data rata-rata dari RGB, serta fitur bentuk yang diambil adalah dari area, eccentricity dan metric.
f. Langkah  selanjutnya  adalah  penerapan  metode K-Nearest  Neighbor dari  data  fitur  warna  dan  bentuk  yang  telah didapat.
g. Setelah  dilakukan  proses  klasifikasi  menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor, selanjutnya  adalah  melakukan pengujian akurasi dari metode yang digunakan menggunakan Confusion Matrix dan Area Under Curve
2.1 Metode K-Nearest Neighbor
Proses  perhitungan  pada  metode  klasifikasi  data  citra  wajah  menerapkan  algoritma K-Nearest  Neighbor yang menggunakan  pembelajaran  supervised  learning  dimana  hasil  dari  data  yang  diuji  diklasifikasikan  berdasarkan keanggotaan terdekat yang terbanyak dari data uji[13]. Pada tahap uji, jarak dari data uji terhadap data latih dihitung dan sejumlah keanggotaan yang paling dekat diambil  Ada beberapa tahapan dalam proses perhitungan metode klasifikasi K-Nearest Neighbor termuat dalam diagram alur seperti di bawah ini:
Maulana  Fansyuri,  Implementasi  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Klasifikasi  Jenis  Kelamin  Berdasarkan  Analisis  Citra Wajah
Gambar 2. Alur Perhitungan K-Nearest Neighbor
Tahapan  proses  metode  klasifikasi K-Nearest  Neighbor yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:
a. Setelah mendapat data wajah hasil ekstraksi fitur warna dan bentuk, langkah pertama dalam Analisa metode K-Nearest Neighbor adalah melakukan perhitungan jarak Euclidean dari data tes yang didapat dari hasil ekstraksi citra. Adapun rumus menghitung Euclidean adalah:
d = |xi – yi| = √∑ (𝑥𝑖 − 𝑦𝑖) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
keterangan: xi = Data Uji yi = Data Latih i = Variabel Data d = jarak
b. Setelah  mendapatkan  hasil  jarak  Euclidean,  langkah  selanjutnya  adalah  mengurutkan  hasil  perhitungan  jarak Eculidean dari jarak yang paling kecil
c. Langkah  selanjutnya  adalah  mengambil  Data  sebanyak  nilai  K.  Dalam  metode K-Nearest  Neighbor ,  pendekatan sederhana dalam menentukan nilai k bisa dilakukan dengan rumus:
K = √𝑛
(2)
dimana n merupakan banyaknya data yang dihitung. Nilai k yang tinggi akan mengurangi noise pada klasifikasi d. Langkah selanjutnya adalah mengumpulan kategori y, dimana y merupakan data jarak euclidean terkecil yang paling banyak terkumpul.
e. Langkah selanjutnya adalah penentuan hasil klasifikasi dari beberapa kategori y yang terkumpul, dimana data yang paling mayoritas merupakan hasil klasifikasi yang didapat.

## 2.2 Kajian Pustaka
Penelitian yang dilakukan oleh Alifa Puteri Bilqis Salsabila, Rika Desma Yunita dan Chaerur Rozikin yang membahas mengenai  klasifikasi  K-Nearest  Neighbor  pada  produksi  tanaman  hias.  Permasalah  yang  ada  berdasarkan  produksi tanaman  hias  yang  melonjak  pada  tahun  2019  menjadikan  para  pecinta  tanaman  terus  bertambah  dan  untuk meminimalisir  permasalahan  ketidak  tahuan  terhadap  jenis-jenis  bunga  yang  ada.  Penerapan  algoritma  K-Nearest Neighbor serta ekstrasi ciri terhadap warna dan tekstur sangat membantu dalam pengolahan citra untuk mengidentifikasi bunga  menjadi  lebih  mudah  dan  mempersingkat  waktu,  dengan  akurasi  terbesar  71%  menggunakan  nilai  K-7, identifikasi bunga berhasil dilakukan
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Dimas  Rossiawan  Hendra  Putra, Fitri  Marisa  dan  Indra  Dharma  Wijaya  yang membahas  mengenai  identifikasi  wajah  menggunakan  metode  Naïve  Bayes.  Identifikasi  Wajah  merupakan  bagian penting dalam teknik pengolahan citra digital untuk menentukan ukuran, lokasi dan nilai gambar. Deteksi wajah adalah langkah dalam sistem pengenalan wajah yang digunakan untuk identifikasi pribadi, sistem pemantauan, hukum pidana, interaksi manusia dan komputer, dan sebagainya pada. Penelitian ini menampilkan deteksi wajah menggunakan Naïve Bayes Classifier dengan warna merah, hijau dan biru (RGB) fitur model. Penelitian ini menggunakan citra dengan variasi ekspresi wajah dari data latih dan data pengujian. Langkah pertama adalah membuat model warna kulit wajah dengan fitur model RGB yang telah dilakukan proses normalisasi citra dengan penskalaan keabuan, citra biner dan pemfilteran citra  menggunakan  max  filter,  lalu  cari  warna  RGB  rata-rata  kulit  wajah,  dilanjutkan  dengan  membangun  Gaussian distribusi yang menunjukkan klasifikasi warna kulit dan diproses dengan metode Naïve Bayes Classifier (NBC) dalam menentukan hasil klasifikasi. Dari hasil pengujian dengan total 70 data uji dan a threshold 0,1
Penelitian yang dilakukan oleh I Kadek Surya Widiakumara, I Ketut Gede Darma Putra dan Kadek Suar Wibawa yang membahas mengenai identifikasi wajah. Identifikasi merupakan penentuan atau penetapan identitas seseorang dan proses  mengidentifikasi  adalah  kegiatan  dalam  menentukan  atau  menetapkan  identitas  seseorang.  Pengembangan teknologi  identifikasi  ini  telah  diterapkan  pada  macam-macam  perangkat  salah  satunya  pada  smartphone  berbasis Android.  Kebanyakan  dari  pengembangan  identifikasi  berbasis  Android  masih  menggunakan  teknologi  peyimpanan pada perangkat itu sendiri. Metode Eigenface digunakan untuk mengekstrak informasi yang relevan dari sebuah citra wajah, kemudian mengubahnya kedalam satu set kode yang paling efisien dan kode tersebut dibandingkan dengan kode dari citra wajah yang telah disimpan pada basis data. Aplikasi Identifikasi Wajah Berbasis Android ini dibangun dengan
Maulana  Fansyuri,  Implementasi  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Klasifikasi  Jenis  Kelamin  Berdasarkan  Analisis  Citra Wajah
menggunakan  teknologi  penyimpanan  pada  server  (MySQL)  dan  juga  menggunakan  Meode  Eigenface.  Tingkat keberhasilan dari uji coba identifikasi wajah sebesar 68% dan tingkat salah pengenalan sebesar 32%, dari total uji coba sebanyak 25 kali identifikasi. Beberapa faktor penting yang mempengaruhi tingkat keberhasilan identifikasi yaitu posisi wajah dan intensitas cahaya saat melakukan pendaftaran

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Citra Collection
Data set  yang digunakan terdiri dari 10 jenis spesies citra wajah dan masing-masing  spesies memiliki 20 citra wajah sehingga total data citra yang digunakan sebagai dataset berjumlah 200 data. Dari seluruh dataset ini kemudian dibagi menjadi 2 bagian yaitu 80% akan digunakan sebagai data tes yaitu sebanyak 150 data citra dan 20% akan digunakan sebagai data latih yaitu sebanyak 50 data citra.
Gambar 3 . Contoh Dataset

## 3.2 Ekstraksi warna dan bentuk
Selanjutnya adalah melakukan proses ekstraksi warna dan bentuk menggunakan metode morfologi yang bertujuan untuk menghilangkan  noise  pada  gambar  yang  sudah  di  filter  sehingga  dapat  memberikan  hasil  segmentasi  yang  lebih akurat[16]. Tahap akhir dari segmentasi ini adalah mendapatkan data citra biner dari hasil operasi morfologi citra.
Hasil  dari  ekstraksi  citra,  selanjutnya  dibuat  data  citra  training  yang  merupakan  data  hasil  segmentasi menggunakan  metode  K-Means  Clustering  dan  ekstraksi  citra  yang  telah  disederhanakan  agar  proses  Analisa menggunakan metode K-Nearest  Neighbor lebih terfokus. Data ini berisi  fitur warna yang terdiri  dari  nilai  Mean H, Mean S, Mean V, Mean Y, Mean CB, Mean CR dan fitur bentuk dari citra wajah yang terdiri dari area, eccentricity dan metric[17].
Setelah selesai proses ekstraksi warna dan bentuk menggunkan data tes, selanjutnya adalah fase pengujian, yaitu tahapan yang dilakukan bertujuan untuk mendapatkan model berdasarkan citra tes. Data yang diproses berjumlah 150 data citra. Proses yang dilakukan sama seperti yang diterapkan pada data tes, yaitu proses segmentasi hingga ekstraksi warna dan bentuk
Tahap  akhir  dari  segmentasi  ini  adalah  mendapatkan  data  citra  biner  dari  hasil  operasi  morfologi  citra  yang ditampilakan pada tabel 1, berupa data Nama File, Label, R_mean, R_max, R_min, G_mean, G_max, G_min, B_mean, B_max,  B_min,  H_mean,  H_max,  H_min,  S_mean,  S_max,  S_min,  V_mean,  V_max,  V_min,  area,  perimeter, eccentricity dan Label.
Citra  training  merupakan  data  hasil  segmentasi  menggunakan  metode  K-Means  Clustering  dan  ekstraksi  citra yang telah disederhanakan agar proses Analisa menggunakan metode K-Nearest Neighbor lebih terfokus[18]. Data ini
Maulana  Fansyuri,  Implementasi  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Klasifikasi  Jenis  Kelamin  Berdasarkan  Analisis  Citra Wajah
berisi fitur warna yang terdiri dari nilai Mean H, Mean S, Mean V, Mean Y, Mean CB, Mean CR dan fitur bentuk dari citra wajah yang terdiri dari area, eccentricity  dan metric. Pada tabel  2 dibawah ini  merupakan data detil fitur warna hasil segmentasi yang telah disederhanakan, yang didapat digunakan untuk proses klasifikasi K-Nearest Neighbor.
Tabel 1. Contoh Data citra latih yang telah disederhankan
Nama File RGB Mean HSV Mean area  perimeter eccentricity  Label R_mean  G_mean  B_mean  H_mean  S_mean  V_mean ave3_1_kamera_i made dwiki satria wibawa_ (15) 160.13  155.61  123.03  0.1475  0.2359  0.6281  8898  651.32 0.9759 Pria ave3_1_kamera_i made dwiki satria wibawa_ (16) 160.21  155.59  125.59  0.1463  0.2214  0.6288  7868  721.58 0.9781 Pria ave3_1_kamera_i made dwiki satria wibawa_ (17) 49.79 43.67 40.62 0.2403  0.1907  0.1979  8986  1473.63 0.9050 Pria ave3_1_kamera_i made dwiki satria wibawa_ (18) 161.26  157.80  126.54  0.1538  0.2284  0.6341  4649  562.37 0.9803 Pria ave3_1_kamera_i made dwiki satria wibawa_ (2) 145.48  139.56  103.24  0.1444  0.2931  0.5706  2383  264.38 0.9271 Pria ave3_1_kamera_i made dwiki satria wibawa_ (20) 35.75 31.11 28.09 0.3259  0.1897  0.1407  2288  315.46 0.9406 Pria ave3_1_kamera_i made dwiki satria wibawa_ (22) 48.25 42.17 39.46 0.2996  0.1942  0.1915  8801  1300.48 0.8996 Pria ave3_1_kamera_i made dwiki satria wibawa_ (23) 44.63 37.77 34.10 0.2981  0.2320  0.1764  7957  1164.56 0.9037 Pria ave3_1_kamera_i made dwiki satria wibawa_ (24) 45.66 39.85 37.22 0.3440  0.1880  0.1805  8726  1392.31 0.8928 Pria ave3_1_kamera_i made dwiki satria wibawa_ (25) 47.66 40.90 37.93 0.3388  0.2037  0.1880  8426  1391.99 0.9060 Pria ave3_1_kamera_i made dwiki satria wibawa_ (3) 178.49  175.65  153.73  0.1493  0.1402  0.7011  1290  376.55 0.9981 Pria ave3_1_kamera_i made dwiki satria wibawa_ (4) 46.49 39.48 36.42 0.2687  0.2192  0.1845  8492  1287.72 0.9037 Pria ave3_1_kamera_i made dwiki satria wibawa_ (6) 56.09 48.23 44.88 0.2558  0.2155  0.2222  4747  971.68 0.8771 Pria ave3_1_kamera_i made dwiki satria wibawa_ (7) 53.00 46.39 42.82 0.2250  0.1815  0.2095  9447  1240.01 0.8923 Pria ave3_1_kamera_i made dwiki satria wibawa_ (9) 49.51 41.48 38.19 0.3580  0.2272  0.1955  8746  1174.79 0.9000 Pria ave3_11_kamera_norasela _ (15) 160.48  156.91  125.85  0.1499  0.2205  0.6295  4515  547.72 0.9952 Wanita

## 3.3 Klasifikasi K-Nearest Neighbor
Variable yang digunakan dalam perhitungan K-Nearest Neighbor menggunakan fitur warna yang terdiri dari Mean H, Mean S, Mean V, Mean Y, Mean CB, Mean CR dan fitur bentuk yang terdiri dari eccentricity dan metric yang merupakan hasil ekstraksi citra wajah. Data Ekstraksi citra hasil data fase pelatihan dan fase pengujian yang berjumlah 150 untuk data tes dan 50 untuk data latih
Perhitungan metode K-Nearest Neighbor menggunakan data training. Dari data latih diketahui jumlah kasus ada 50, yang terdiri dari 5 data hasil ekstraksi citra dari 10 data wajah orang yang berbeda.
Setelah mendapat data latih dari hasil ekstraksi fitur warna dan bentuk, langkah selanjutnya dalam Analisa metode K- Nearest  Neighbor  adalah  melakukan  perhitungan  jarak  Euclidean  dari  data  latih  terhadap  data  uji.  Data  uji  disini merupakan salah satu data yang diambil dari table data uji.  Pada tabel 3 dibawah ini adalah data uji yang digunakan, dimana kategori yang digunakan dalam data uji ini adalah wanita:
Tabel 2. Data Uji R_mean G_mean B_mean H_mean S_mean V_mean area perimeter eccentricity Label 160,48 156,91 125,85 0,1499 0,2205 0,6295 4515 547,72 0,9952 Wanita
Dengan menggunakan rumus pengukuran jarak Euclidian, maka langkah perhitungan jarak data latih terhadap data uji, dan pada tabel 4 merupakan data pertama dari data citra latih hasil ekstraksi citra dimana kategori jenis kelamin dari data ini adalah pria dan nilai variabelnya adalah sebagai berikut:
Tabel 3. nilai variabel data latih pertama R_mean G_mean B_mean H_mean S_mean V_mean area perimeter eccentricity
Maulana  Fansyuri,  Implementasi  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Klasifikasi  Jenis  Kelamin  Berdasarkan  Analisis  Citra Wajah
163,91 158,09 125,21 0,14 0,24 0,64 7370,00 553,97 0,98 Maka perhitungan jarak Euclidean adalah
d1 = √(163,91 − 160,48) 2 +   (158.09 − 156,91) 2 +  (125,21 − 125,85) 2 + (0,14 − 0,1499) 2 + (0,24 − 0,2205) 2 + (0,64 − 0,6295) 2 + (7370,0 − 4515,0) 2 + (553,97 − 547,72) 2 + (0,98 − 0,9952) 2 = 2894,07
Perhitungan jarak data latih terhadap data uji dilakukan seperti contoh diatas hingga semua data latih dihitung semua.  Setelah  mendapatkan  hasil  jarak  Euclidean,  langkah  selanjutnya  adalah  mengurutkan  hasil perhitungan  jarak Eculidean dari jarak yang paling kecil atau nilai terkecil. Tabel 5 dibawah ini merupakan sebagian data jarak Euclidean yang telah dihitung berdasarkan data latih.
Tabel 4. Contoh Data latih dengan Jarak Euclidean Label RGB HSV POLA Distance R_mean  G_mean  B_mean  H_mean  S_mean  V_mean area perimeter  eccentricity Pria 163,91 158,09 125,21 0,14 0,24 0,64 7370,00 553,97 0,98 2894,07 Pria 51,89 45,88 42,87 0,30 0,18 0,21 8213,00 1269,30 0,92  524379,89 Pria 50,40 44,30 40,02 0,16 0,19 0,20 8085,00 1201,68 0,92  431238,19 Pria 66,73 57,39 51,89 0,20 0,22 0,26 9298,00 1218,31 0,90  454476,48 Pria 162,32 158,60 128,34 0,15 0,21 0,64 7597,00 666,55 0,99 17202,57 Wanita 46,25 44,95 38,73 0,21 0,18 0,18 3019,00 309,07 0,94 58460,87 Wanita 144,30 140,71 103,36 0,15 0,29 0,57 3979,00 516,43 0,99 1516,02 Wanita 157,52 154,04 119,92 0,15 0,25 0,62 4763,00 507,62 1,00 1856,12 Wanita 160,31 156,52 121,87 0,15 0,24 0,63 5074,00 527,97 0,99 949,08 Wanita 159,75 156,40 122,48 0,15 0,24 0,63 4233,00 554,05 1,00 322,09 Wanita 134,43 132,36 95,32 0,16 0,30 0,53 3760,00 513,19 0,99 1948,79 Wanita 89,96 80,22 52,48 0,12 0,42 0,35 1564,00 202,78 0,92  121937,36 Wanita 135,73 130,58 90,63 0,15 0,34 0,53 4299,00 522,28 0,99 869,01 Wanita 134,27 130,98 92,99 0,15 0,31 0,53 3661,00 517,08 0,99 1794,24 Wanita 133,22 130,60 93,56 0,16 0,30 0,52 3856,00 514,46 0,99 1767,11 Wanita 153,27 149,41 114,14 0,15 0,27 0,60 9452,00 584,88 0,97 6317,89 Wanita 49,44 40,64 36,30 0,17 0,26 0,19  13203,00 951,13 0,88  171429,59 Wanita 142,58 134,68 94,69 0,14 0,35 0,56 5134,00 534,53 0,97 794,42 Wanita 155,43 147,20 110,17 0,14 0,30 0,61 9606,00 643,26 0,97 14218,93 Wanita 155,31 149,12 113,37 0,14 0,28 0,61 9483,00 679,89 0,97 22436,93
Langkah  selanjutnya  adalah  mengambil  Data  sebanyak  nilai  K.  Dalam  metode  K-Nearest  Neighbor.  Langkah awal adalah melakukan perhitungan dengan nilai k = 2 atau 2 tertangga terdekat dari data uji, dari table jarak Euclidean diatas, didapati hasil nilai terkecil yaitu dengan  jarak Eculidea 253.706 dengan label wanita dan 322.0904 dengan label wanita.
Kemudian dihitung kembali dengan nilai k = 5 atau 5 tetangga terdekat data dari uji, dari table diatas, didapati beberapa hasil nilai terkecil yaitu dengan  jarak Eculidea 253.706, 322.0904, 794.4171 dan 869.0095 dengan label wanita dan 692.0791 dengan label pria. Hasil ini sesuai dengan data uji yang digunakan.
Kemudian dihitung kembali dengan nilai k = 9 atau 9 tetangga terdekat data dari uji, dari table diatas, didapati beberapa  hasil  nilai  terkecil  yaitu  dengan    jarak  Eculidea  253.706,  322.0904,  794.4171,  869.0095,  949.0768  dan 1516.024 dengan label wanita dan 692.0791, 1232.33 dan 1757.913 dengan label pria. Hasil ini sesuai dengan data uji yang digunakan.
Kemudian dihitung kembali dengan nilai k = 13 atau 13 tetangga terdekat data dari uji, dari table diatas, didapati beberapa hasil nilai terkecil yaitu dengan  jarak Eculidea 253.706, 322.0904, 794.4171, 869.0095, 949.0768, 1516.024, 1767.105, 1794.236, 1856.115 dan 1948.785 dengan label  wanita dan 692.0791, 1232.33 dan 1757.913 dengan label pria. Hasil ini sesuai dengan data uji yang digunakan.
Ketiga  perhitungan  nilai  K  diatas  merupakan  bagian  dari  pengumpulan  kategori  y,  dimana  y  merupakan  data jarak euclidean terkecil yang paling banyak terkumpul. Dari hasil analisa pengumpulan nilai y berdasarkan nilai K 1, 5,9, dan 13, maka didapati hasil, mayoritas jarak Euclidean terkecil yaitu dari label wanita, dan hasil ini sesuai dengan data  uji  dimana  data  yang  digunakan  adalah  data  dari  ekstraksi  gambar  wajah  wanita,  sehingga  didapati  hasil  hasil pengujian metode klasifikasi K-Nearest Neighbor menggunakan ekstraksi citra wajah adalah akurat.

## 3.4 Pengujian metode klasifikasi

## 3.4.1 Confusion Matrix.
Keakuratan hasil klasifikasi dapat diukur dengan menggunakan confusion matrix[19]. Confusion matrix adalah media yang berguna untuk menganalisis seberapa baik classifier dapat mengenali tupel dari kelas yang berbeda[20]. Misalkan terdapat  dua kelas, maka akan diistilahkan  sebagai  tupel positif dan tupel negative. True positif mengacu pada tupel positif yang diberi label dengan tepat oleh classifier, semetara true negative adalah tupel positif yang diberi label dengan
Maulana  Fansyuri,  Implementasi  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Klasifikasi  Jenis  Kelamin  Berdasarkan  Analisis  Citra Wajah
tepat oleh classifier. False positif adalah tupel negative yang diberi label tidak tepat, false negatif adalah tupel positif yang diberi label dengan tidak tepat.
Pengujian  confusion  matrix  menggunakan  aplikasi  Rapidminer  berdasarkan  data  latih  yang  sama  dengan  yang digunakan dalam perhitungan K-Nearest Neighbor. Pada aplikasi rapidminer, pengujian confusion matrix menggunakan teknik  fold  cross  validation  dengan  pengajuan  nilai  k  seperti  data  pada  perhitungan  sample  yaitu  2,5  9  dan  13[21]. Selanjutnya seperti yang ditunjukan dalam tabel 6, dengan menggunakann rapidminer, dilakukan proses validasi dengan menggunakan data latih, dan memberikan data Accuracy, Precission, Recall
Tabel 5. Model Confusion Matrix Validation 2 5 9 13 Accuracy 96% 83,3% 79,33% 79,33% Precission 100% 85,71% 82,35% 82,35% Recall 92% 80% 74,67% 74,67%
Dari hasi pengujian diatas yang ditunjukan dalam tabel 6, maka didapati hasil data akurasi tertinggi menggunakan metode K-Nearest Neighbor berdasarkan data ekstraksi warna dan bentuk dari citra wajah dengan nilai K = 2 didapat nilai akurasi sebesar 96%.

## 3.4.2 Area Under Curve
Area  Under  Curve  atau  biasa  disingkat  AUC  digunakan  untuk  mengukur  perbedaan  performansi  dalam  sebuah algoritma[22]. Pada penelitian ini pengujian nilai AUC masih menggunakan aplikasi rapidminer, menggunakan metode KNN dengan nilai k = 2 dikarenakan dalam pengujian validasi, nilai k = 2 merupakan nilai dengan akurasi tertinggi. dengan menggunakan data latih, didapati hasil kurva ROC seperti dibawah ini:

## Gambar 5. Kurva ROC
Dari  gambar  kurva  ROC  diatas  menujukan  hasil  dari  perhitungan  metode  k-nearest  neigbor.  Dalam  gambar menunjukan nilai false positif rate yang ditujukan dengan garis vertikal memiliki rentan nilai 0 – 1, dan nilai true positive rate yang ditujukan dengan nilai horizontal memiliki rentang nilai 0 – 1[23][24]. Berdasarkan hasil kinerja pada gambar diatas, menujukan kurva biru lebih bagus dibanding kurva merah, karena kurva biru berada jauh dari garis bujur (0,0). Untuk  membandingkan  nilai  kinerja  kurva  merah  dan  biru  dalam  bentuk  angka  maka  dapat  dilakukan  dengan membandingkan luas area kurva atau Area Under Curve (AUC)[25]. Pada gambar diatas, dapat disimpulkan luas area kurva berwarna biru lebih luas dibanding kurva berwarna merah, dengan nilai AUC sebesar 0.996.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan pada citra wajah berdasarkan warna dan bentuk menggunakan metode K- Nearest  Neighbor,  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  metode  ini  termasuk  dalam  algoritma  yang  sangat  baik  untuk diaplikasikan pada klasifikasi  citra wajah berdasarkan warna dan  bentuk dengan nilai  akurasi  sebesar 96%, sehingga penentuan  jenis  kelamin  berdasarkan  objek  wajah  menggunakan  data  hasil  ekstraksi  warna  dan  bentuk  serta menggunakan metode klasifikasi K-Nearest Neighbor sesuai dengan data citra sebenarnya. Dalam penelitian ini, peneliti hanya membatasi objek pada citra wajah untuk menentukan jenis kelamin, untuk lebih menguatkan hasil deteksi jenis kelamin, bisa ditambahkan objek lain seperti tinggi badan hingga postur tubuh, agar hasil yang didapat lebih optimal
Maulana  Fansyuri,  Implementasi  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Klasifikasi  Jenis  Kelamin  Berdasarkan  Analisis  Citra Wajah

## REFERENCES
[1] R. A. Asmara, B. S. Andjani, U. D. Rosiani, and P. Choirina, “Klasifikasi Jenis Kelamin Pada Citra Wajah Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Inform. Polinema , vol. 4, no. 3, p. 212, 2018, doi: 10.33795/jip.v4i3.209.
[2] D. R. H. Putra, F. Marisa, and I. D. Wijaya, “Identifikasi Wajah Berbasis Segmentasi Warna Kulit Wajah Menggunakan Naive Bayes Classifier,” J. Teknol. Inf. , vol. 9, no. 2, pp. 99–106, 2018.
[3] E. D. Sikumbang, “Penerapan Data Mining Penjualan Sepatu Menggunakan Metode Algoritma Apriori,” J. Tek. Komput. AMIK BSI , vol. Vol 4, No., no. September, pp. 1–4, 2018.
[4] D.  Hardiyanto  and  D.  Anggun  Sartika,  “Optimalisasi  Metode  Deteksi  Wajah  berbasis  Pengolahan  Citra  untuk  Aplikasi Identifikasi Wajah pada Presensi Digital,” Setrum  Sist. Kendali-Tenaga-elektronika-telekomunikasi-komputer , vol. 7, no. 1, p. 107, 2018, doi: 10.36055/setrum.v7i1.3367.
[5] A. Budi, S. Suma’inna, and H. Maulana, “Pengenalan Citra Wajah Sebagai Identifier Menggunakan Metode Principal Component Analysis (PCA),” J. Tek. Inform. , vol. 9, no. 2, pp. 166–175, 2018, doi: 10.15408/jti.v9i2.5608.
[6] I. K. S. Widiakumara, I. K. G. D. Putra, and K. S. Wibawa, “Aplikasi Identifikasi Wajah Berbasis Android,” Lontar Komput.  J. Ilm. Teknol. Inf. , vol. 8, no. 3, p. 200, 2017, doi: 10.24843/lkjiti.2017.v08.i03.p06.
[7] N. Yelliy N, “Pengolahan Citra Digital Perbandingan Metode Histogram Equalization Dan Spesification Pada Citra Abu-Abu,” J-Icon , vol. 7, no. 1, pp. 87–95, 2019.
[8] R. Andrian, S. Anwar, M. A. Muhammad, and A. Junaidi, “Identifikasi Kupu-Kupu Menggunakan Ekstraksi Fitur Deteksi Tepi (Edge Detection) dan Klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN),” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 5, no. 2, pp. 234–243, 2019, doi: 10.28932/jutisi.v5i2.1744.
[9] D. P. Utomo, “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit Jantung,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 4, no. April, pp. 437–444, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i2.2080.
[10]  N. Wijaya and A. Ridwan, “Klasifikasi Jenis Buah Apel Dengan Metode K-Nearest Neighbors,” Sisfokom , vol. 08, no. 1, pp. 74– 78, 2019.
[11]  H. Muchtar and F. Said, “Sistem Identifikasi Plat Nomor Kendaraan Menggunakan Metode Robert Filter dan Framing Image Berbasis Pengolahan Citra Digital,” Resist. (elektRonika kEndali Telekomun. tenaga List. kOmputeR) , vol. 2, no. 2, p. 105, 2019, doi: 10.24853/resistor.2.2.105-112.
[12]  T.  Y.  Prahudaya  and  A.  Harjoko,  “Metode  Klasifikasi  Mutu  Jambu  Biji  Menggunakan  Knn  Berdasarkan  Fitur  Warna  Dan Tekstur,” Jurnal Teknosains , vol. 6, no. 2. p. 113, 2017, doi: 10.22146/teknosains.26972.
[13]  Johan Wahyudi and Ihdahubbi Maulida, “Pengenalan Pola Citra Kain Tradisional Menggunakan Glcm Dan Knn,” J. Teknol. Inf. Univ. Lambung Mangkurat , vol. 4, no. 2, pp. 43–48, 2019, doi: 10.20527/jtiulm.v4i2.37.
[14]  A.  P.  W.  Riri Nada Devita, Heru Wahyu Herwanto,  “Perbandingan  kinerja  metode Naive  Bayes  dan  KNN untuk  klasifikasi artikel berbahasa indonesia,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 4, pp. 427–434, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201854773.
[15]  R.  Rahmadianto,  E.  Mulyanto,  and  T.  Sutojo,  “Implementasi  Pengolahan  Citra  dan  Klasifikasi  K-Nearest  Neighbor  untuk Mendeteksi Kualitas Telur Ayam,” J. VOI (Voice Informatics) , vol. 8, no. 1, pp. 45–54, 2019.
[16]  B. Salsabila, Alifa, Puteri, D. Yunita, Rika, and C. Rozikin, “Identifikasi Citra Jenis Bunga menggunakan Algoritma KNN dengan Ekstrasi Warna HSV dan Tekstur GLCM,” Technomedia J. , vol. 6, no. 1, pp. 124–137, 2021, doi: 10.33050/tmj.v6i1.1667.
[17]  D.  P.  and  A.  B.  S.  Pamungkas,  “IMPLEMENTASI  EKSTRASI  FITUR  DAN  K-NEAREST  NEIGHTBOR  UNTUK IDENTIFIKASI  WAJAH  PERSONAL,” Https://Medium.Com/ ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  187–193,  2018,  [Online].  Available: https://medium.com/@arifwicaksanaa/pengertian-use-case-a7e576e1b6bf.
[18]  N. Nafiah, “Klasifikasi Kematangan Buah Mangga Berdasarkan Citra HSV dengan KNN,” J. Elektron. List. dan Teknol. Inf. Terap. , vol. 1, no. 2, pp. 1–4, 2019, [Online]. Available: https://ojs.politeknikjambi.ac.id/elti.
[19]  D. A. Nasution, H. H. Khotimah, and N. Chamidah, “Perbandingan Normalisasi Data untuk Klasifikasi Wine Menggunakan Algoritma K-NN,” Comput. Eng. Sci. Syst. J. , vol. 4, no. 1, p. 78, 2019, doi: 10.24114/cess.v4i1.11458.
[20]  T.  Imandasari,  E.  Irawan,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto,  “Algoritma  Naive  Bayes  Dalam Klasifikasi  Lokasi  Pembangunan Sumber Air,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. September, p. 750, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.81.
[21]  R. Evan Purnama Ramdan, Inti Mulyo Arti, “Identifikasi Dan Uji Virulensi Penyakit Antraknosa Pada Pasca panen Buah Cabai,” J. Pertan. Presisi (Journal Precis. Agric. , vol. 3, no. 1, pp. 67–76, 2019, [Online]. Available: https://ejournal.gunadarma.ac.id/index.php/jpp/article/view/1976.
[22]  A. Ciputra, D. R. I. M. Setiadi, E. H. Rachmawanto, and A. Susanto, “Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Apel Manalagi Dengan Algoritma Naive Bayes Dan Ekstraksi Fitur Citra Digital,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 465–472, 2018, doi: 10.24176/simet.v9i1.2000.
[23]  Maulana  Fansyuri  and  O.  Hariansyah,  “Pengenalan  Objek  Bunga  dengan  Ekstraksi  Fitur  Warna  dan  Bentuk  Menggunakan Metode Morfologi dan Naïve Bayes,” J. Sist. dan Inform. , vol. 15, no. 1, pp. 70–80, 2020, doi: 10.30864/jsi.v15i1.338.
[24]  M. H. Rifqo and A. Wijaya, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Dalam Penentuan Pemberian Kredit,” J. Pseudocode , vol. 4, no. 2, pp. 120–128, 2017, doi: 10.33369/pseudocode.4.2.120-128.
[25]  R. A. Syawalia, S. Rasyad, and D. A. Pratama, “Implementasi Fuzzy Logic pada Sistem Sortir Otomatis Alat Penghitung Jumlah Buah Apel,” J. Tek. Elektro Dan Vokasional , vol. 06, no. 02, pp. 421–432, 2020.