http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC
Klasifikasi K-NN dalam Identifikasi Penyakit COVID-19 Menggunakan Ekstraksi Fitur GLCM
Nisa Nafisah 1 *, Riza Ibnu Adam 2 *, Carudin 3 * * Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang nisa.nafisah17162@student.unsika.ac.id 1 , riza.adam@staff.unsika.ac.id 2 , carudin@staff.unsika.ac.id 3
Article Info ABSTRACT Article history: Received 2021-08-12 Revised 2021-10-20 Accepted 2021-10-22 Covid-19  merupakan  penyakit  yang  sedang  mewabah  di  berbagai  belahan  dunia termasuk Indonesia. Penyakit ini menginfeksi saluran pernapasan yang disebabkan oleh  jenis  virus  corona  baru.  Untuk  mengetahui  adanya  virus  covid-19  di  dalam tubuh dapat dilakukan pemeriksaan medis seperti cek darah, pemeriksaan radiologi rontgent (x-ray) dan swab. Penelitian ini melakukan identifikasi penyakit covid-19 berdasarkan citra rongen yang mana citra tersebut diekstraksi menggunakan metode fitur ekstraksi GLCM yaitu contrast, correlation, energy, dan homogeneity. Setelah didapat  nilai  dari  ekstraksi  lalu  diklasifikasikan  menggunakan  metode  klasifikasi data mining yaitu k-nearest neighbor dengan melakukan 3 pemodelan nilai inputan k. Hasil penelitian yang diperoleh dari pengklasifikasian didapat akurasi sebesar 80% pada model 3  dengan nilai  k  = 5 dan pada model 1 dan 2 diperoleh hasil akurasi sebesar 90% dengan nilai k = 1 dan k = 3.
Keyword:
Covid-19, GLCM, Data mining, K-NN
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Pandemi  yang sedang melanda seluruh dunia belakangan ini  merupakan  penyakit  Coronavirus  Disease  2019  atau COVID-19  yang  mana  penyakit  ini  menginfeksi  saluran pernafasan  yang  disebabkan  oleh  jenis  virus  corona  baru. Virus  corona  merupakan  sekelompok  besar  virus  yang memiliki duri seperti mahkota di permukaannya, dalam kata latin untuk mahkota berarti coronam [1]. Sebelumnya, pada tahun 2002 telah terjadi pandemic yang disebabkan oleh virus corona yang  menginfeksi saluran pernapasan yang bernama SARS-CoV  ( Severe  Acture  Respiratory Syndrome)  [2]  dan juga pada tahun 2012 terjadi infeksi virus MERS-CoV yang pertama  kali  teridentifikasi  di  Saudi  Arabia  [3].  Sehingga organisasi  Kesehatan  dunia  atau  WHO  menetapkan  SARS- CoV-2  sebagai  virus  yang  menyebabkan  penyakit  COVID- 19.  Untuk  mengetahui  adanya  COVID-19  di  dalam  tubuh, diperlukan  pemeriksaan  medis  seperti  rapid  test,  swab,  dan PCR. Orang yang memiliki gejala-gejala terindikasi COVID- 19 akan di pinta melakukan cek darah, pemeriksaan radiologi rontgent menggunakan sinar-x (X-ray), lalu dilanjutkan swab [4].  Gejala-gejala  orang  terindikasi  penyakit  COVID-19 meliputi  demam  atau  menggigil,  batuk,  sesak  napas,  sulit bernapas,  kelelahan,  pegal-pegal,  sakit  kepala,  hilangnya
indra  perasa  atau  penciuman,  sakit  tenggorokan,  hidung tersumbat  atau  meler,  mual  atau  muntah,  dan  diare  [5]. Pemeriksaan  radiologi  berperan  penting  dalam  melawan COVID-19  yaitu  dapat  menilai  dan  melihat  perkembangan kondisi  penyakit  pada  pasien  karena  pada  beberapa  kasus menyatakan  negative  pada  tes  virologi  sedangkan  saat dilakukan  pemeriksaan  radiologi  dapat  menunjukan  adanya infeksi  virus  pada  tahap  awal  [6].  Radiologi  itu  sendiri merupakan  cabang  ilmu  kedokteran  yang  bertujuan  untuk mengetahui  bagian  dalam  tubuh  manusia  menggunakan teknologi pencitraan yang berperan untuk diagnos penyakit, salah  satu  kondisinya  yaitu  untuk  mengetahui  adanya kelainan pada paru-paru [7]. Salah satu pemeriksaan radiologi yaitu  pemeriksaan  foto  rontgent.  Rontgent  merupakan  tes diagnostic  berbasis  pencitraan  dengan  sinar-x  (x-ray)  yang bertujuan untuk melihat bagian dalam tubuh sepeti paru-paru dan saluran pernapasan dalam bentuk citra [8]. Oleh karena permasalahan tersebut, maka pada penelitian akan dilakukan pengidentifikasian penyakit COVID-19 berdasarkan citra x- ray.
Beberapa    penelitian  yang  telah  mengimplementasikan pengetahuan  teknik  pada  citra  medis  yakni  Afriyana, Purnamasari,  &  Patmasari  [9]  yang  mendeteksi  kelainan tulang  belakang  dengan  menggunakan gray  level  co-
Klasifikasi K-NN dalam Identifikasi Penyakit COVID-19 Menggunakan Ekstraksi Fitur GLCM (Nisa Nafisah, Riza Ibnu Adam, Carudin)
occurrence  matrix (GLCM)  dan k-nearest  neighbor (KNN) dimana  dalam  proses  pengujiannya  dilakukan  dengan menggunakan 128 citra tulang belakang,  dengan  kelas  citra normal  53  citra,  36  citra  dekstroskoliosis,  dan  39  citra levoskoliosis.  Hasil  yang  diperoleh  dengan  akurasi  sebesar 84,84%  pada  sistem  dengan  parameter  GLCM  orde  dua  di keempat parameter, dengan arah 0º, 45º, 90º, 135º dan level kuantitas 8, sedangkan pada parameter KNN dengan nilai k = 1 di keempat parameter yang digunakan.
Selanjutnya  [10]  penelitian  yang  telah  dilakukan mendeteksi  penyakit  COVID-19  berdasarkan  citra  X-Ray yang  menggunakan  pendekatan  deep  learning  berbasis residual  dep  network  dengan  melakukan  evaluasi  untuk mengetahui performa metode berupa precision, recall, F1, dan accuracy. Hasil yang diperoleh dengan menggunakan metode ini memberikan nilai precision 0.98, recall 0.95, F1 0.97, dan accuracy sebesar 99%.
Penelitian selanjutnya [11] mengklasifikasikan pneumonia menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  dan ekstraksi  fitur gray  level  co-occurrence  matrix (GLCM). Terdapat beberapa tahapan sebelum dilakukan pengklasifikasian  yaitu  cropping,  resizing,  contrast stretching,  dan  thresholding.  Hasil  yang  diperoleh  dari penelitian  ini  menunjukan  bahwa  akurasi  terbaik  per  kelas adalah 66,20% untuk k = 5.
Lalu pada penelitian ini akan dilakukan pengklasifikasian penyakit  COVID-19  dengan  mengimplementasikan  teknik data mining, data mining merupakan penguraian pengetahuan yang  terdapat  pada  basis  data  untuk  memperoleh  informasi yang  pada  prosesnya  menggunakan  teknik  statistik, matematika,  kecerdasan buatan, dan machine learning [12] , salah  satu  teknik  data  mining  yang  akan  digunakan  yaitu metode k-nearest  nighbor (K-NN)  yang  mana  parameter untuk  pengklasifikasian  diperoleh  dari  nilai-nilai  fitur ekstraksi  metode  gray  level  co-occurrence  matrix  (GLCM) yakni contrast, correlation,  energy, dan homogeneity agar dapat mengidentifikasi penyakit COVID-19 berdasarkan citra radiologi x-ray thorax. Thorax itu sendiri merupakan bagian tubuh  yang  terletak  di  antara  leher  dan  abdomen[13]  yang berbentuk.kerucut  yaitu  lebih  besar  pada  bagian  bawah daripada  bagian  atasnya  dan  lebih  panjang  pada  bagian belakang  daripada  depan,  yang  tersusun  atas  rangka  tulang dada ( Sternum ), 12 ruas tulang belakang ( Thoracalis ), dan 12 pasang tulang rusuk [14]

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Data Preparation
Tahap awal pada penelitian ini  dilakukan persiapan data, dataset  yang  digunakan  diperoleh  dari  situs  terbuka Kaggle.com, pada dataset terdapat 69 citra terinfeksi COVID- 19  dan  25  citra  normal  dengan  total  94  citra  dengan format  .JPG,  lalu  citra  yang  telah  disiapkan  akan diklasifikasikan  berdasarkan  hasil  ekstraksi  fitur  GLCM dengan  4  fitur  nilai  yang  akan  menjadi  parameter  yakni contrast, correlation, energy, dan homogeneity.
(i) (ii)
Gambar  1.  (i)  Citra  yang  terindikasi  COVID-19  dan  (ii)  Citra  yang  tidak terindikasi COVID-19

## B. Preprocessing
Sebelum dilakukan proses pengklaasifikasian data mining, dilakukan preprocessing pada  data  citra  yang  akan digunakan.
 Konversi citra RGB ke grayscale Setelah  data  citra  diperoleh,  tahap  awal preprocessing yaitu memastikan data citra yang akan digunakan  sudah  dalam  skala  keabuan.  Pada  data terdapat  beberapa  citra  yang  masih  berskala  warna RGB .  Untuk  merubah  citra RGB menjadi grayscale , metode umum yang digunakan yaitu dapat dilihat pada persamaan 1.
( ) (1)
Gambar 2. Hasil konversi RGB ke grayscale pada citra
 Cropping Citra
Setelah semua data citra sudah dalam skala keabuan, langkah selanjutnya yaitu dilakukannya pemangkasan atau cropping pada  citra,  karena  data  citra  yang diperoleh  memiliki  beragam  pengambilan  sudut gambar, maka dilakukan cropping untuk menyamakan tiap  citra  agar  tepat  pada  objek  yang  akan diklasifikasikan yaitu paru-paru.

## Gambar 3. Hasil pemangkasan pada citra
 Resize Citra
Setelah  pemangkasan  citra  dilakukan,  selanjutnya dilakukan  resize  pada  citra  karena  ukuran  tiap  data citra yang telah di  pangkas berbeda-beda,  maka agar mempermudah  proses  ekstraksi  fitur,  dilakukan normalisai pada ukuran tiap data citra sebesar 250x250 piksel.
130
. Gambar 4. Hasil resize pada citra

## C. Ekstraksi Fitur
Setelah dilakukan penyamaan ukuran pada tiap data citra, lalu  selanjutnya  dilakukan  ekstraksi  fitur  GLCM  ekstraksi fitru  merupakan  proses  pengenalan  ciri  juga  menganalisis tekstur dalam suattu objek, tekstur tersebut dibuktikn dengan persamaan  matematika,  sehingga  pada  proses  pengenalan dapat  dibandingkan  dengan  objek  lainnya  menggunakan hasiil analisis tekstur tersebut [15].
Metode yang digunakan dalam ekstraksi fitur yaitu GLCM, GLCM merupakan salah satu metode yang efektif yang dapat melakukan  klasifikasi  dan  identifikasi  dengna  memproses ekstraksi ciri [11] dimana GLCM itu sendri merupakan suatu matriks yang elemennya merupakan jumlah pasangan piksel yang memiliki tingkat kecerahan tertentu yang pada pikselnya tepisah oleh jarak d dan suatu sudut inklinasi 𝜃 [16]. Terdapat 4  fitur  yang  umumnya  dipakai  dalam  berbagai  penelitian yakni contrast, correlation, energy, dan homogeneity .
1) Contrast yaitu fitur yang melakukan perhitungan pada  jumlah  keberagaman  intensitas  keabuan citra.  Nilai contrasr akan  semakin  tinggi  jika derajat  keabuan  setiap  pasangan  pikselnya semakin jauh.
Contrast = ∑ ∑ |𝑥 − 𝑦| . 𝑝(𝑥, 𝑦) (2)
2) Correlation yaitu  fitur  yang  melakukan perhitungan untuk menujukan ukuran
ketergantungan derajat keabuan pada citra untuk memberikan  petunjuk  adanya  struktur  linear dalam citra.
Correlation = ∑ ∑ ( ).
. ( , ) (3)
3) Energy yaitu  fitur  yang  menyatakan  konsetrasi pasangan dengan intensitas keabuan pada matriks
𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔𝑦 =   ∑ ∑ {𝑝(𝑥, 𝑦)}² (4) .
4) Homogeneity yaitu  jumlah  level  keabuan  yang sejenis  pada  citra  jika  piksel  semakin  seragam maka nilai homogeneity makin tinggi.
𝐻𝑜𝑚𝑜𝑔𝑒𝑛𝑒𝑖𝑡𝑦 =   ∑ ∑
( , ) | | (5)

## III. H ASIL DAN E VALUASI

## A. Modelling
Setelah  data  citra  di  ekstraksi,  lalu  membagi  dataset dilakukan  pemodelan  menggunakan  algoritma k-nearest neighbor dan naïve bayes.
K-nearest  neighbor merupakan  salah  satu  algoritma klasifikasi  sederhana  yang  menyimpan  semua  kondisi  dan mengklasifikasikan ke dalam kondisi baru berdasarkan jarak terpendek [17] dimana metode ini diproses berdasarkan jarak terpendek dari query instance ke data latih lalu mengambil k buah  data  terdekat    [18]. Eucliden  distance salah  satu perhitungan untuk menghitung jarak pada data baru dengan data lama [19] [20].
𝑑(𝑥, 𝑦) =   ∑ (𝑥 − 𝑦 )² (6)
Pada  tahap  pemodelan  dilakukan  dengan  menggunakan  3 model, yaitu sebagai berikut.

## 1)  Model 1
Pada  model  1  dilakukan  pemodelan  k-nearest  neighbor dengan nilai k = 1, hasil klasifikai dapat dilihat pada table I.
TABEL I H ASIL K LASIFIKASI M ODEL 1 Kelas Hasil Klasifikasi Covid 1 Benar Covid 2 Benar Covid 3 Benar Covid 4 Benar Covid 5 Benar Covid 6 Benar Covid 7 Benar Normal 1 Benar Normal 2 Salah Normal 3 Benar

## 2)  Model 2
Pada  model  2  dilakukan  pemodelan  k-nearest  neighbor dengan nilai k = 3, hasil klasifikai dapat dilihat pada table II.
T ABEL II H ASIL K LASIFIKASI M ODEL 2 Kelas Hasil Klasifikasi Covid 1 Benar Covid 2 Benar Covid 3 Benar Covid 4 Benar Covid 5 Benar Covid 6 Benar Covid 7 Benar Normal 1 Benar
Klasifikasi K-NN dalam Identifikasi Penyakit COVID-19 Menggunakan Ekstraksi Fitur GLCM (Nisa Nafisah, Riza Ibnu Adam, Carudin)
131 Normal 2 Salah Normal 3 Benar 3)  Model 3
Pada  model  3  dilakukan  pemodelan  k-nearest  neighbor dengan nilai k = 5, hasil klasifikai dapat dilihat pada table III.
TABEL III H ASIL K LASIFIKASI M ODEL 3 Kelas Hasil Klasifikasi Covid 1 Benar Covid 2 Benar Covid 3 Benar Covid 4 Benar Covid 5 Benar Covid 6 Benar Covid 7 Benar Normal 1 Benar Normal 2 Salah Normal 3 Salah

## B. Evaluation
Setelah  dilakukan  pemodelan  menggunakan  algoritma  k- nearest neighbor dengan nilai k = 1,3, dan 5 diperoleh hasil akurasi dengan menggunakan persamaan berikut.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑈𝑗𝑖 𝑥 100%
Pada  model  1,  pemodelan  algoritma  k-nearet  neighbor dengan nilai k = 1 menghasilkan 1 nilai kesalahan output yang tida sesuai dengan kelas pada data uji ke 9, maka diperoleh hasil akurasi sebesar 90% dari total 10 data uiji.
Akurasi = 𝑥 100% = 90%
Pada  model  2,  pemodelan  algoritma  k-nearet  neighbor dengan nilai k = 3 juga menghasilkan 1 nilai kesalahan output yang  tidak  sesuai  dengan  kelas  pada  data  uji  ke  9,  maka diperoleh hasil akurasi sebaesar 90% dari total 10 data uiji.
Akurasi = 𝑥 100% = 90%
Lalu pada model 3, pemodelan algoritma k-nearet neighbor dengan nilai k = 5 menghasilkan 2 nilai kesalahan output yang tidak  sesuai  dengan  kelas  pada  data  uji  ke  9  dan  10,  maka diperoleh hasil akurasi sebaesar 80% dari total 10 data uiji.
Akurasi = 𝑥 100% = 80%

## C. Hasil
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengimplementasian  terhadap model yang telah diperoleh dengan menggunakan model yang memiliki  akurasi  terbaik  yaitu  dengan  nilai k =3  untuk dimasukan  ke  dalam  program  yang  dibangun  pada  aplikasi bantu MATLAB dan menyiapkan 5 data baru untuk dilakukan pengujian.  Hasil  klasifikasi  pada  citra  dapat  dilihat  pada gambar berikut.
Gambar 5. Hasil klasifikasi citra covid-19 (1)
Gambar 6. Hasil klasifikasi citra covid-19 (2)
Gambar 7. Hasil klasifikasi citra covid-19 (3)
Gambar 8. Hasil klasifikasi citra normal (1)
Gambar 9. Hasil klasifikasi citra normal (2)

## III. K ESIMPULAN
Hasil  pembahasan  yang  diperoleh  dari  penelitian  yang telah  dilakukan,  dapat  diambil  beberapa  kesimpulan diantaranya pengidentifikasian penyakit Covid-19 berdasarkan citra x-ray thorax dengan parameter atribut hasil dari  ekstraksi  fitur  GLCM  atau gray  level  co-occurrence matrix yaitu contrst,  correlation,  energy, dan homogeneity menggunakan  Teknik  klasifikasi  data  mining  k-nearest neighbor  atau  k-nn  dengan  melakukan  3  pemodelan  untuk mendapatkan  hasil  akurasi  terbaik.  Hasil  yang  diperoleh ddengan  menggunakan  Teknik  klasifikasi  data  mining  k- nearest neghbor memperoleh hasil akurasi terbaik pada nilai k =1 dan k =3 dengan akurasi sebesar 90%.
D AFTAR P
USTAKA
[1] J. Huizen, “Why is it called coronavirus?,” 2020. https://www.medicalnewstoday.com (accessed Mar. 08, 2021).
[2] M. D. C. Pane, “SARS,” 2020. https://www.alodokter.com/sars.
[3] N. R. Aida, “7 Wabah Virus yang pernah Mengguncang Dunia Selain Corona,” 2020. https://www.kompas.com/tren/read/2020/02/06/171200465/7-wabah- virus-yang-pernah-mengguncang-dunia-selain- corona?amp=1&page=3&jxconn=1*la89al*other_jxampid*NmhETI FUTDVGbmJDaWdlUXZ4OW9FX2U3LVIVOTRnOVhQS21QSD k4YWpHZGxoZWNDM0hiTURoVG5iNXNjS0c2Tw.
[4] Tim, “Berita Kesehatan: Kegunaan Tes Darah, Rontgen, dan Swab,” 2020. https://m.cnnindonesia.com (accessed Mar. 14, 2021).
[5] Cdc.gov, “Symptoms,” 2021.
[6] B.  Yanti  and  U.  Hayatun,  “Peran  pemeriksaan  radiologi  pada diagnosis Coronavirus disease 2019,” J. Kedokt. Syiah Kuala , pp. 53– 57, 2020.
[7] H.  R,  “Artikel: Perlu Tahu, Ini Jenis-Jenis Pemeriksaan Radiologi,” Halodoc.com,  2019.  https://www.halodoc.com  (accessed  Apr.  14, 2021).
[8] M. Helmi, “Rontgent,” 2020. https://www.sehatq.com (accessed Apr. 14, 2021).
[9] Y.  Afriyana,  R.  Purnamasari,  and  R.  Patmasari,  “Deteksi  Kelainan Tulang  Belakang  Berdasarkan  Citra  Medis  Digital  Dengan Menggunakan  Gray  Level  Co-occurence  Matrix  (GLCM)  dan  K- nearest Meighbor (KNN),” in e-Proceeding of Engineering, 2018, pp. 4657–4682.
[10]  Y. . Hariyani, S. Hadiyoso, and T. SupraptoSiadari, “Deteksi Penyakit COvid-19  Berdasarrkan  Citra  X-Ray  Menggunakan  Deep  Residual Network,”  ELKOMIKA  J.  Tek.  Energi  Elektr.  Tek.  Inform.  Tek. Elektron., pp. 443–453, 2020.
[11]  C.  Wijaya,  H.  Irsyad,  and  W.  Widhiarso,  “Klasifikasi  Pneumonia Menggunakan  KNearest  Neighbor  Dengan  Ekstraksi  GLCM,”  J. Algoritm., pp. 33–44, 2020.
[12]  G. Gunadi and D. I. Sensue, “Penerapan Metode Data Mining Market Basket  Analysis  Terhadap  Data  Penjualan  Produk  Buku  Dengan Menggunaan Algoritma Apriori Dan Freequent Pattern Growth (Fp- Growth) : Studi Kasus Percetakan Pt.Gramedia,” J. Telemat. MKOM, vol. 4, pp. 118–132, 2012.
[13]  R. N. Hayati, “Segmentasi Paru-Paru Pada Citra Digital Hasil X-Ray Thorax Menggunakan Metode Level Set Untuk Menghitung Diameer Maksimal Paru-Paru,” 2013.
[14]  N.  Surani,  “Berita:  Mengenal  Rongent  Thorax  (Dada),”  RS  Betha Medika, 2017. https://www.kasih- group.com/id/berita/3836/mengenal-rontgen-thorax-dada-  (accessed Apr. 19, 2021).
[15]  H.  A.  Pitoyo,  “Implementasi  Metode  Support  Machine  Untuk Klasifikasi Daun Mangga Berdasarkan Tekstur Daun,” 2020.
[16]  I. Purnamasari and T. Stujo, “Pengenalan Ciri Garis Telapak Tangan Menggunakan  Ekstraksi  Fitur  (Glcm)  Dan  Metode  K-Nn,”  J. VOI(Voice Informatics), pp. 32–41, 2017.
[17]  D. S. Sayad, “datamining,” 2010. https://chem- eng.utoronto.ca/~datamining/.
[18]  F. Agustina and Z. A. Ardiansyah, “Identifikasi Citra Daging Ayam Kampung dan Mroiler Menggunakan Metoe GLCM dan Klasifikasi- NN,” J. INFOKAM, 2020.
[19]  D.  E.  Kurniawan  and  A. Dzikri,  “Pengenalan  Personal Berdasarkan Pengukuran Jarak Citra Wajah Menggunakan Pendekatan Linear dan Nonlinear,” in Seminar Nasional Teknik Informatika dan Komputer, 2015, pp. 1–4.
[20]  D.  E.  Kurniawan,  “Identifikasi  Citra  Wajah  Menggunakan  Gabor- based  Kernel  Principal  Component  Analysis,”  in  Applied  Business and Engineering Conference (ABEC 2014), 2014, pp. 1–5.