487 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 487-496 E- ISSN 2503-2933
Klasifikasi Barang Pada Proses Sortir Pengiriman Barang Dengan Raspberry Pi Menggunakan Algoritma Oriented Fast And Rotated Brief (ORB) Dan K-Nearest Neighbor
(KNN)
Rizky Ryan Dwi Yudistira 1 , Sigit Anggoro 2 , Fatan Kasyidi 3 1,2 Universitas Jenderal Achmad Yani, Cimahi
3 Program Studi Teknik Informatika, FSI UNJANI, Cimahi e-mail: 1 rizky.ryan@student.unjani.ac.id , 2 sigit.anggoro@lecture.unjani.ac.id ,
3 fatan.kasyidi@lecture.unjani.ac.id

## Abstrak
Sortir barang menjadi salah satu mesin pada industri yang efisien jika dikaitkan dengan kinerja sistem. Proses sorting barang dapat dilihat dari bentuk barangnya yang terdeteksi dari bentuk  barang  tersebut  sehingga  dibutuhkan  teknik  untuk  meninjau  area  objek  yang  dideteksi dengan  titik  acuan  yang  tepat.  Pada  saat  ini  sortir  barang  di  dunia  industri  telah  dilakukan secara  mandiri  tanpa  adanya  pertemuan  fisik  dengan  pegawai.  Pada  penelitian  terdahulu mengenai  proses  identifikasi  barang  belanjaan  telah  dilakukan  dengan  menggunakan  metode Oriented Fast and Rotated Brief dengan menghasilkan suatu sistem yang dapat mengenali jenis barang belanjaan. Adapun pada penelitian ini menggunakan metode Oriented Fast and Rotated Brief  dan  K-Nearest  Neighbor  untuk  mengenali  bentuk  barang  dan  mengklasifikasikan  bentuk barang sesuai label kelasnya yang diterapkan pada sistem konveyor yang dibantu oleh piranti Raspberry Pi. Penelitian ini dapat mengklasifikasikan bentuk barang meskipun bentuk barang dirotasikan.  Hasil  dari  analisis  pada  penelitian  ini  sistem  sudah  dapat  mengenali  dan mengklasifikasikan  bentuk  barang  “Kubus”,”Segitiga”,dan  “Tabung”  dengan  menghasilkan tingkat akurasi keberhasilan sebesar 89%.
Kata kunci – Oriented Fast and Rotated Brief,K-Nearest Neighbor,Soritr barang

## Abstract
Sorting items becomes one of the most efficient machines in industry if it is in accordance with system performance. The process of sorting items can be seen from the shape of the items detected from the shape of the items so that a technique is needed to review the detected object area with the right reference point. At the time of sorting items in the industrial world has been done  independently  without  any  physical  meeting  with  employees.  In  previous  research,  the process of shopping for items has been carried out using the Oriented Fast and Rotated Brief method by producing a system that can recognize the type of grocery items. As for this research, using  the  Oriented  Fast  and  Rotated  Brief  and  K-Nearest  Neighbor  methods  to  identify  the shape of the items and classify the shape of the items according to the class label applied to the conveyor system assisted by the Raspberry Pi device. This research can classify the shape of the items even though the shape of the items is rotated. The results of the analysis in this research the system has been able to recognize and classify the shape of items "Cube", "Triangle", and "Tube" with a quality accuracy of 89% success.
Keywords – Oriented Fast and Rotated Brief,K-Nearest Neighbor,Sorting items
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 487-496 E- ISSN 2503-2933 488
Rizky , et., al [Klasifikasi Barang Pada Proses Sortir Pengiriman Barang Dengan Raspberry Pi Menggunakan Algoritma Oriented Fast And Rotated Brief (ORB) Dan K-Nearest Neighbor (KNN)]
1. PENDAHULUAN
ortir  adalah  kegiatan  yang  sering  ditemui  di  bidang  industri  ataupun  dalam  proses  sortir pengiriman  barang.  Saat  ini,  sortir  barang  merupakan  kegiatan rutin yang dilakukan oleh bagian industri maupun jasa pengiriman barang. Sortir juga  merupakan faktor utama  yang berpengaruh  besar  terhadap  keberlangsungan  industri  karena  penyortiran  barang  ini  dapat membantu  proses  pendistribusian  barang  dalam  memilih  barang.  Sortir  barang  pada  jasa pengiriman barang ini sering terjadinya keterlambatan pengiriman dikarenakan barang tercecer atau  tidak  teratasi  dalam  pengawasan  barang  tersebut  maka  sistem  konveyor  merupakan  salah satu  alat  yang  dapat  membantu  pegawai  dalam  menyelesaikan  permasalahan  pada  jasa pengiriman  barang  untuk  peningkatan  kuantitas maupun  kualitas  pada  saat  proses  pengiriman barang.  Proses  klasifikasi  biasanya  hanya  dengan  memisahkan  dengan  mandiri  untuk memisahkan  barang  proses  ini  akan  membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama  dengan  bentuk barang  yang  bervariasi.  Sortir  barang  dapat  dilihat  dari  bentuk  barangnya  yang  terdeteksi  dari bentuk  barang  tersebut  sehingga  dibutuhkan  teknik  untuk  meninjau  area  objek  yang  dideteksi dengan  titik  acuan  yang  tepat[1].  Penelitian  ini  memiliki  beberapa  Batasan  masalah  sehingga tetap  pada  ruang  lingkup  yang  telah  direncanakan  sebagai  berikut,  sistem  hanya  mengenali bentuk  barang  kubus  segitiga  dan  tabung,pengambilan  gambar  menggunakan  webcam  yang hanya  berada  pada  sudut  atas  konveyor,pengambilan  gambar  harus  dengan  kondisi  intensitas cahaya normal. Tujuan penelitian ini yaitu membuat sistem untuk klasifikasi barang berdasarkan bentuk menggunakan Raspberry Pi.
Algoritma  Oriented  Fast  and  Rotated  Brief  (ORB)  secara  umum  dibagi  menjadi  tiga tahapan:  ekstraksi  titik  fitur,  menghasilkan  deskriptor  titik  fitur  dan  pencocokan  titik  fitur[2]. Algoritma  ORB  digunakan  untuk  mendeteksi  objek  yang  bergerak[3][4].  Terdapat  beberapa penelitian yang membahas pendeteksian maupun klasifikasi terhadap objek dan klasifikasi uang kertas  dengan  menggunakan  metode  SURF,SIFT,dan  ORB  yang  masing-masingnya memberikan simpulan bahwa SURF dengan keberhasilan terbaik yaitu 93.14%, diikuti dengan SIFT  92.571%,  lalu  ORB  89.714%[5][6].  Terdapat  pada  penelitian  pada  citra  ikan  yaitu memiliki  tingkat  akurasi  97.5%  dan  pada  penelitian  mengenai  deteksi  barang  belanjaan memiliki akurasi 100%[7][8]. Pada penelitian sebelumnya mengenai pengenalan terhadap objek citra ukiran Bali yang berbasis feature matching dengan menghasilkan akurasi kebenaran 48% dan  citra  objek  ukiran  Bali  dengan  tidak  dikenali  yaitu  sebesar  52%  karena  mengacu  dengan jumlah scene corner s yang didapat apabila jumlah scene corners lebih dari 4 maka citra ukiran Bali  dapat  dikenali[9]  dan  pada  penelitian  mengenai  deteksi  objek  barang  belanjaan  yang mendapatkan  tingkat  akurasi  keberhasilan  sebesar  100%  dikenali,namun  penelitian  tersebut hanya mengenalinya saja tanpa mengklasifikasikannya[8] Penelitian ini dapat mengklasifikasikan bentuk barang meskipun bentuk barang tersebut diputar dengan posisi yang berbeda.  Dari  berbagai  permasalahan  pada  penelitian  mengenai  deteksi  objek,sehingga diperlukan  metode  yang  tepat  untuk  dapat  mengklasifikasi  bentuk  barang  yang  bervariasi terhadap  berbagai  kondisi.  Sehingga  metode  ORB  sangat  dibutuhkan  untuk  proses  ekstraksi fitur karena sudah terbukti tahan terhadap perubahan rotasi. Dalam penelitian ini metode yang digunakan yaitu ORB dan KNN.
S
489 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 487-496 E-ISSN 2503-2933
Rizky , et., al [Klasifikasi Barang Pada Proses Sortir Pengiriman Barang Dengan Raspberry Pi Menggunakan Algoritma Oriented Fast And Rotated Brief (ORB) Dan K-Nearest Neighbor (KNN)]

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Scale Invariant Feature Transform
Algoritma SIFT merupakan algoritma untuk mengubah gambar menjadi kumpulan vektor fitur.  Bertujuan  untuk  menjadikan  vektor  lokal  dan  skala  yang  bervariasi  terhadap  rotasi gambar[4].  Perbedaan  fungsi  ini  akan  memiliki  tanggapan  dari  SIFT  yang  kuat  di  sekitar tepi,meskipun lokasi di sekitar tepi tidak ditentukan dengan baik. Dalam algoritma pencocokan SIFT  ini  merupakan  probabilitas  kecocokan  yang  sesuai  untuk  ditingkatkan  dengan mempertimbangkan posisi relatif dari tetangga menggunakan jarak antara tetangga[10].

## 2.2 Oriented FAST and Rotated BRIEF
ORB  diusulkan  karena detector keypoint  yang  dikenal  dengan  FAST,metode  ini dikembangkan  dengan  deskriptor  BRIEF.  FAST  dan  BRIEF  memiliki  kinerja  yang  sangat baik,keuntungan dari metode ini cocok untuk menemukan keypoint dalam keadaan yang dapat ditemukan  secara real-time [4][11].  Parameter  yang  diambil  oleh  FAST  yaitu  intensitasi  piksel tengah  dengan  piksel  yang  lain  yang  berada  dalam  lingkaran.  FAST  tidak  menghasilkan perhitungan  ukuran corners .  Kinerja  dari  metode  ini  mirip  dengan  kinerja  dari  SIFT  seperti ketahanan cahaya dan gambar yang kabur ( blur )[12].

## 2.3 K-Nearest Neighbor
Algoritma  klasifikasi  ini  berbeda  dengan  algoritma  yang  lainnya.  Algoritma  ini  hanya dengan mencari jarak terdekat antar data yang akan diuji dari nilai k tetangga yang paling dekat dengan  data  latih.  Algoritma  ini  tidak  memerlukan  pembelajaran  khusus,algoritma  ini  hanya untuk menyimpan seluruh fitur dari sebuah data untuk diproses[7].

## 2.4 Confusion Matrix
Pengujian Model merupakan proses mengukur bagaimana kinerja Model yang diterapkan dalam  sistem.  Pengujian  Model  yang digunakan dalam pembangunan sistem ini menggunakan Confusion Matrix [13] .
Tabel 1. Confusion Matrix Tiga Kelas
Tabel Prediksi Tabel Aktual X Y Z X TP FP FP Y FN TN TN Z FN TN TN Keterangan:
TP = Prediksi benar dan aktual benar FP = Prediksi salah dan aktual salah FN = Prediksi salah dan aktual salah TN = Prediksi benar dan aktual benar
= (1)
= (2) = (3)
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 487-496 E- ISSN 2503-2933 490
Rizky , et., al [Klasifikasi Barang Pada Proses Sortir Pengiriman Barang Dengan Raspberry Pi Menggunakan Algoritma Oriented Fast And Rotated Brief (ORB) Dan K-Nearest Neighbor (KNN)]
3. METODE PENELITIAN
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada  penelitian  ini  terdapat  beberapa  tahapan  seperti  yang  ditunjukan  pada Gambar  1 penelitian  ini  menggunakan  metode  ORB  untuk  pemrosesan  fitur  dan  pendekatan  dengan metode KNN untuk proses klasifikasinya,yang nantinya data akan diproses dengan melakukan beberapa tahapan seperti:

## 1. Pengumpulan Data (Data Latih)
Tahap  ini  adalah  tahap  awal  untuk  melakukan  penelitian  yang  tahap  ini  bertujuan  untuk mengumpulkan  data.  Dataset  ini  diperoleh  dengan  pengambilan  gambar  secara  manual dengan  menggunakan  kamera  ponsel  dan  posisi  kamera  berada  di  sudut  atas  dengan  posisi menggunting ke bawah ke arah objek bentuk barang agar objek yang ditangkap oleh kamera merupakan objek 3 dimensi. Dataset terdiri dari 8 kubus,19 segitiga,dan 11 bentuk tabung.
2. Grayscale
Grayscale merupakan proses pengubahan citra berwarna ke citra keabuan ( grayscale ) Tahap ini  yaitu  merupakan  tahap  pemrosesan  data  latih  dan  data  uji  untuk  dilakukan  tahap grayscale agar tidak terkendala dalam proses komputasi,seperti persamaan (4)[14]. = 0,299  0,587  0,114"
(4)

## 3. Oriented FAST and Rotated BRIEF
Algoritma  ini  digunakan  untuk  menentukan  titik  sudut  ketika  suatu  piksel  berbeda  dengan piksel  lainnya.  Langkah  pertama  adalah  memilih  piksel p dalam  gambar  dan  tingkat kecerahannya  sudah  dianggap  sebagai I p .  Kemudian  menetapkan  nilai T sebagai  nilai
491 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 487-496 E-ISSN 2503-2933
Rizky , et., al [Klasifikasi Barang Pada Proses Sortir Pengiriman Barang Dengan Raspberry Pi Menggunakan Algoritma Oriented Fast And Rotated Brief (ORB) Dan K-Nearest Neighbor (KNN)]
nd clear, implies research results (First Author)
threshold  brightness. Selanjutnya  piksel p sebagai  titik  pusat,dan  dipilih  16  piksel  dalam radius  3.  Kemudian  membandingkan  nilai  keabuannya  ( grayscale )  antara  piksel  tersebut dengan  piksel  lainnya  dalam  radius  tersebut.  Ketika  nilai  kecerahan  pada N titik  berturut- turut  dalam  area  radius  lebih  besar I p +T atau  lebih  rendah  dari p ,maka  piksel  dapat diidentifikasi  sebagai  titik  fitur.  ORB  dapat  mengatasi  beberapa  kekurangan  seperti kurangnya  komponen  orientasi  Fast  dan  rotasi  invariant  BRIEF.  Untuk  mengatasi  FAST yang  tidak  mendukung  variasi  orientasi  maka  FAST  dikembangkan  dengan  oFAST menggunakan Harris corner untuk menentukan N terbaik dengan melakukan persamaan (5) dan (6).
# = ∑ %(', ) ) * +, * + * - * + * - * -, . +,- (5) = /0# − 2(0 #) 3 (6)
M mewakili  matriks  2x2  dari  turunan  citra, W adalah  ukuran  jendela, I x I y adalah  nilai intensitas  piksel  terhadap  turunan x dan y ,  dan R mewakili  nilai  sudut  Harris.  Setelah didapatkan nilai matriks dengan Harris corner langkah selanjutnya adalah menghitung untuk mencari sentroid menggunakan persamaan (7) dan (8).
4 56 = ∑ ' 5 6 *(', ) +,- (7)
m pq adalah  momen  (p+q), pq adalah  urutan  dari  momen  patch  dan I(x,y) adalah  nilai intensitas piksel pada koordinat (p+q)
7 = 8 4 9: 4 :9 4 :: 4 :: ; (8)
C adalah  Sentroid,dan m 00 , m 01 , m 10 adalah  level  momen  ke-0  dan  ke-1  dari  matriks  piksel. Setelah nilai sentroid diperoleh, maka untuk mencari sudut pusat terhadap sentroid dilakukan perhitungan dengan menggunakan persamaan (9).
< = 02(4 :9 , 4 3: ) (9)
Dan  untuk  meningkatkan  invarian  rotasi  dapat  dihitung  pada  nilai x dan y yang  ada  pada daerah  lingkaran  radius r .  Untuk  merepresentasikan  uji  biner  dengan  menggunakan persamaan (10),dan untuk merepresentasikan hasil persamaan (10) sebagai vektor denagn uji biner N dilakukan pada persamaan (11).
(=; ', ) = ?1: =(') < =()
0: =(') ≥ =() (10) C D (=) = ∑ 2 EF9 G(=; ' E E ) 9HEHD
(11)
Untuk menangani penurunan tajam BRIEF dalam rotasi yang melebihi aturan. Yaitu dengan mengambil pendekatan Steered-BRIEF , sehingga menggunakan persamaan (12) dan (13).
I = 8 +J,…,+L -J,..,-L ; (12)
I N = N I (13)
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 487-496 E- ISSN 2503-2933 492
Rizky , et., al [Klasifikasi Barang Pada Proses Sortir Pengiriman Barang Dengan Raspberry Pi Menggunakan Algoritma Oriented Fast And Rotated Brief (ORB) Dan K-Nearest Neighbor (KNN)]
S adalah  nilai steered , x dan y adalah  lokasi  koordinat, < adalah  orientasi  dari  patch,dan R mewakili  matriks  rotasi  yang  sesuai.  Jadi,operator steered-BRIEF yang  dapat  dituliskan sebagai persamaan (14).
D = (=, <) = C D (=)|(' E , E ) ∈  I N (14)
Kemudian  akan  diperoleh  deskriptor  keypoint  yang  invarian  terhadap  beberapa  perubahan intensitas cahaya. Sehingga hasil akhir berupa feature descriptor dari gambar bentuk objek yang sudah terdeteksi dan feature keypoint pada objek yang akan dilakukan matching feature dengan bentuk barang yang paling mirip yang ada dalam dataset.
4. K-Nearest Neighbor
Algoritma ini hanya dengan cara mencari jarak terdekat antar data yang akan diuji dari nilai k tetangga  terdekat  pada  data  latih.  Algoritma  ini  tidak  memerlukan  pembelajaran,tetapi algoritma ini hanya untuk menyimpan semua fitur dari suatu data[7][8]. Masukan pada tahap KNN  adalah  deskriptor  fitur  yang  dihasilkan  oleh  algoritma  ORB  yang  akan  digunakan untuk  mencari  jarak  terdekat  antar  data  uji  dan  data  latih.  Jadi,  diperlukannya  nilai k yang tepat untuk memperoleh label kelas yang lebih akurat dengan melakukan persamaan (15).
/ E = Q∑ (' 3E − ' 9E ) 3 ER9 (15)
x adalah  data  latih  dan y adalah  data  uji, p mewakili  data  dimensi  dan I mewakili  data variabel.
Hasil  dari  algoritma  KNN  berupa rank tetangga  dengan  nilai  tertinggi  sampai  terendah. Label  kelas  yang  paling  sesuai  akan  ditentukan  berdasarkan  dari  jumlah  kemunculan  label kelas. Hasil akhir dari algoritma ini yaitu menentukan citra bentuk barang dengan label kelas yang  sesuai.  Tujuan  dari  KNN  yaitu  untuk  mengklasifikasikan  objek  baru  berdasarkan atribut[7].

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Pengumpulan Data
Tahap  ini  yaitu  tahap  awal  sebelum  penelitian  ini  dilakukan  dengan  melakukan pemotretan  objek  bentuk  barang  yaitu  kubus,segitiga,dan  tabung.  Data  yang  sudah  diperoleh yaitu dengan total 38 dataset dengan data kubus mempunyai 8 bentuk,19 bentuk segitiga, dan 11 bentuk  tabung.  38  dataset  ini  dipotret  dengan  menggunakan  kamera  ponsel  dengan  posisi menggunting ke bawah agar objek yang dipotret memiliki bentuk 3 dimensi,ukuran piksel setiap dataset  memiliki  640x480px.  Pada  Gambar  2  ini  diasumsikan  yang  mewakili  dari  masing- masing bentuk barang.
Gambar 2. Dataset
493 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 487-496 E-ISSN 2503-2933
Rizky , et., al [Klasifikasi Barang Pada Proses Sortir Pengiriman Barang Dengan Raspberry Pi Menggunakan Algoritma Oriented Fast And Rotated Brief (ORB) Dan K-Nearest Neighbor (KNN)]

## 4.2 Grayscale
Pada tahap grayscale ini yaitu tahap ketika dataset sudah ada maka tahap ini tahap untuk merubah  warna  objek  menjadi  keabuan  dengan  cara  mengkonversi  citra  berwarna  (RGB)  ke citra  keabuan  ( grayscale )  dikarenakan  untuk  memaksimalkan  proses  komputasi  agar  tidak terkendala selama proses komputasi tersebut karena citra RGB memiliki 3 channel warna yaitu: warna Red,Green,dan  Blue .  Sehingga  jika  tidak  dilakukan  konversi  warna  ke  dalam  warna keabuan maka proses komputasi harus dilakukan terhadap setiap kedalamannya. Cara konversi ke warna keabuan dengan menggunakan persamaan (4) seperi dibawah ini.
= 0,299  0,587  0,114"
(4)
RGB

## Grayscale

## Gambar 3. Grayscale
Tahap  berikutnya  pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  beberapa  pengujian,pertama  akan dilakukan  pengujian  metode  ORB-KNN  tahap  selanjutnya  menguji  klasifikasi  bentuk  barang dengan  rotasi  acak  sebanyak  6  kali  rotasi  setiap  bentuk  barang,tahap  yang  terakhir membandingkan tingkat akurasi antara metode ORB-KNN dan SIFT-KNN.

## 4.3 Pengujian Model
Pengujian  ini  dilakukan  dengan  menguji  bentuk  barang  yang  ada  pada  dataset  dengan diuji secara real-time dengan data yang dirotasikan secara acak.
Tabel 2. Confusion Matrix Label Aktual Label Prediksi Kubus Segitiga Tabung Kubus 4 2 0 Segitiga 0 6 0 Tabung 0 0 6 Tabel 3. Hasil Pengujian Dataset Bentuk Barang Jumlah Data Hasil Klasifikasi Tingkat Akurasi Rotasi (Testing) Training Benar Salah Kubus 6 8 4 2 67% Segitiga 6 19 6 0 100% Tabung 6 11 6 0 100% Total 18 38 16 2 89%
Pada  Tabel  3  menunjukan  hasil  pengujian  bahwa  metode  yang  diusulkan  dapat mengklasifikasikan  16  bentuk  barang  dari  18  bentuk  barang  yang  dirotasikan (testing) secara acak  dengan  tingkat  akurasi  keberhasilan  sebesar  89%.  Dari  semua  data  yang  diujikan  hanya
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 487-496 E- ISSN 2503-2933 494
Rizky , et., al [Klasifikasi Barang Pada Proses Sortir Pengiriman Barang Dengan Raspberry Pi Menggunakan Algoritma Oriented Fast And Rotated Brief (ORB) Dan K-Nearest Neighbor (KNN)]
dua  data  yang  salah  dikarenakan  sistem  mengenali  bentuk  barang  kubus  yaitu  mirip  dengan bentuk  segitiga  ketika  bentuk  kubus  diujikan  dengan rotasi acak  yang  sudut  nya  dikenali  oleh bentuk segitiga.

## 4.4 Perbandingan Akurasi Berdasarkan Nilai K
Pada tahap ini yaitu dilakukan pengujian menggunakan beberapa nilai k untuk mengukur performa klasifikasi,seperti Tabel 4 .
Tabel 4 Variasi K No. Variasi K Akurasi 1. k=2 78% 2. k=3 89% 3. k=5 78% 4. k=7 78% 5. k=9 67% 6. k=11 67%

## 4.5 Perbandingan Metode
Metode pada penelitian ini akan dibandingkan dengan metode SIFT-KNN karena kinerja dari kedua metode ini terdapat kemiripan seperti ketahanan terhadap cahaya,gambar yang kabur namun  kedua  metode  ini  sangat  sensitif  terhadap  rotasi[12].  Sehingga  metode  yang  akan dijadikan perbandingan yaitu SIFT-KNN dengan pengujian menggunakan data pada penelitian ini yaitu 38 data dengan dirotasikan sebanyak 6 rotasi setiap bentuk ruang.
Tabel 5. Pengujian SIFT Bentuk Barang Jumlah Data Hasil Klasifikasi Tingkat Akurasi Rotasi (testing) Training Data Benar Salah Kubus 6 8 3 3 50% Segitiga 6 19 3 3 50% Tabung 6 11 5 0 83% Total 18 38 11 6 61%
Proses  klasifikasi  barang  menggunakan  ORB-KNN  mencapai  akurasi  sebesar  89% sedangkan  menggunakan  metode  SIFT-KNN  mendapatkan  akurasi  keberhasilan  sebesar  61%. Dalam  perbandingan  metode  dengan  melakukan  pengujian  menggunakan  ORB-KNN  lebih unggul daripada SIFT-KNN.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  hasil  eksperimen  dengan  melakukan  beberapa  pengujian  untuk klasifikasi  barang  menggunakan  ORB-KNN  untuk  mendeteksi  dan  mengklasifikasikan  barang dapat  disimpulkan  bahwa  metode  ini  berhasil  mengenali  bentuk  barang  dan  mendapatkan akurasi  keberhasilan  sebesar  89%  dikarenakan  mengalami  kesalahan  deteksi  atau  kesalahan dalam  mengenali  objek  barang  terdapat  pada  bentuk  kubus  yang  dikenali  oleh  segitiga  ketika pengujian dengan dirotasikan secara acak. Kemudian dibandingkan dengan metode SIFT-KNN yaitu  mendapatkan  nilai  akurasi  keberhasilan  sebesar  61%  ini  lebih  kecil  dari  ORB-KNN
495 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 487-496 E-ISSN 2503-2933
Rizky , et., al [Klasifikasi Barang Pada Proses Sortir Pengiriman Barang Dengan Raspberry Pi Menggunakan Algoritma Oriented Fast And Rotated Brief (ORB) Dan K-Nearest Neighbor (KNN)]
nd clear, implies research results (First Author)
metode  yang  diusulkan  pada  penelitian  ini.  Karena  untuk  setiap  pengujian  yang  dilakukan model ORB-KNN lebih baik dibandingkan dengan SIFT-KNN. Karena karakteristik ORB-KNN lebih  cocok  untuk  kumpulan  data  yang  memiliki  banyaknya  fitur  yang  ada  saat  melakukan pencocokan dikarenakan ORB sendiri memiliki nilai fitur bawaan (default) 500 fitur dan kedua model tersebut sensitif dengan intensitas cahaya.

## 6. SARAN
ORB-KNN sudah mampu mengenali dan mengklasifikasikan bentuk barang dengan baik dan  optimal  dikarenakan  alas  an  ORB-KNN  memiliki  nilai  fitur  dan  lowe_ratio  bawaan ( default ) seperti yang sudah dijelaskan pada kesimpulan. Sehingga penelitian kedepannya dapat dilakukan  dengan  menggunakan  metode  yang  serupa  hanya  saja  harus  mempertimbangkan objek  dan  jumlah  datanya  termasuk  kelas  atau  objek  yang  lebih  bervariasi.  Dan  perhatikan kondisi cahaya karena metode ini sangat sensitif dengan intensitas cahaya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  kedua  Orang  Tua  yang  telah  memberikan segala dukungan terhadap penelitian ini,tidak lupa saya ucapkan kepada rekan saya yang sudah mendukung  secara  moril,dan  dosen  Informatika  Universitas  Jenderal  Achmad  Yani  terkhusus kepada  Bapak  Sigit  Anggoro,  S.T.,M.T.  Bapak  Fatan  Kasyidi,  S.Kom.,M.T.  yang  sudah membimbing penulis untuk penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Dika, “Identifikasi Objek Berdasarkan Bentuk dan Ukuran, ” No. August, 2016.
[2] C. Luo, W. Yang, P. Huang, and J. Zhou, “Overview of Image Matching Based on ORB Algorithm,” J. Phys. Conf. Ser. , Vol. 1237, No. 3, 2019.
[3] V. Faturohman, J. Kusnaendar, and Y. Wihardi, “Perbandingan Algoritma Deteksi Fitur SIFT  ,  SURF  dan  ORB  Dalam  Proses  Deteksi  Objek  pada  Video  CCTV,” J.  Apl.  dan Teor. Ilmu Komput. , Vol. 3, No. 2, pp. 70–77, 2020.
[4] E.  Karami,  M.  Shehata,  and  A.  Smith, “Image  Identification  Using  SIFT  Algorithm: Performance Analysis Against Different Image Deformations,” pp. 2–5, 2017.
[5] G. Khoharja, L. Liliana, and A. N. Purbowo, “Aplikasi Deteksi Nilai Uang pada Mata Uang Indonesia Dengan Metode Feature Matching,” J. Infra , Vol. 5, No. 1, pp. 51–55, 2017.
[6] D.  Fenomena,  D.  Herumurti,  and  J.  L.  Buliali, “Deteksi  Kendaraan  pada  Citra  Udara Beresolusi  Sangat  Tinggi  di  Area  Perkotaan  Dengan  Menggunakan  Metode  Ekstraksi Oriented  FAST  and  Rotated  BRIEF,”  J.  Tek.  ITS ,  Vol.  5,  No.  2,  pp.  5–8,  2016,  doi: 10.12962/j23373539.v5i2.16825.
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 487-496 E- ISSN 2503-2933 496
Rizky , et., al [Klasifikasi Barang Pada Proses Sortir Pengiriman Barang Dengan Raspberry Pi Menggunakan Algoritma Oriented Fast And Rotated Brief (ORB) Dan K-Nearest Neighbor (KNN)]
[7] M.  Ramadhani  and  D.  H.  Murti, “Klasifikasi  Ikan  Menggunakan  Oriented  Fast  and Rotated Brief (ORB) dan K-Nearest Neighbor (KNN),” JUTI J. Ilm. Teknol. Inf. , Vol. 16, No. 2, p. 115, 2018.
[8] O. Fast and O. Fast, “Deteksi Objek Barang Belanjaan Menggunakan Metode Oriented Fast and Rotated Brief (ORB) dan K-Nearest Neighbor (KNN),” No. Ciastech, pp. 409– 416, 2021.
[9] I.  G.  L.  T.  Sumantara,  I.  P.  A.  Bayupati,  and  N.  K.  A.  Wirdiani, “Rancang  Bangun Aplikasi  Pengenalan  Ukiran  Bali  Dengan  Metode  ORB,” J.  Ilm.  Merpati  (Menara Penelit.  Akad.  Teknol.  Informasi) ,  Vol.  5,  No.  1,  p.  51,  2017,  doi: 10.24843/jim.2017.v05.i01.p06.
[10] J.  Joglekar  and  S.  S.  Gedam, “Image  Matching  With  SIFT  Features  -  A  Probabilistic Approach,” ISPRS  Tech.  Comm.  III  Symp.  PCV  2010  -  Photogramm.  Comput.  Vis. Image Anal. , Vol. XXXVIII, pp. 7–12, 2010.
[11] P.  Aglave, “Implementation  of  High  Performance  Feature  Extraction  Method  Using Oriented Fast and Rotated Brief Algorithm,” pp. 2319–2322, 2015.
[12] E. Rublee, W. Garage, and M. Park, “ORB : An Efficient Alternative to SIFT or SURF,” pp. 2564–2571, 2011.
[13] T.  T.  Hanifa,  Adiwijaya,  and  S.  Al-faraby, “Analisis  Churn  Prediction  pada  Data Pelanggan PT. Telekomunikasi Dengan Logistic Regression dan Underbagging,” Univ. Telkom , Vol. 4, No. 2, p. 78, 2017.
[14] F. Liantoni, “Klasifikasi Daun Dengan Perbaikan Fitur Citra Menggunakan Metode K- Nearest  Neighbor,”  J.  Ultim. ,  Vol.  7,  No.  2,  pp.  98–104,  2016,  doi: 10.31937/ti.v7i2.356.