## Komparasi Algoritma Support Vector Machine Dan Naive Bayes Pada Klasifikasi Ras Kucing
Jaka Kusuma 1 , Abwabul Jinan 2 , Muhammad Zulkarnain Lubis 3 , Rubianto 4 , Rika Rosnelly 5 1,2,3,4,5 Magister Ilmu Komputer Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Potensi Utama Medan, Indonesia
Email : jakakusuma41@gmail.com , abwabul.jinan7@gmail.com , abimanyumadani69@gmail.com , rubiantoditpi@gmail.com , rikarosnelly@gmail.com
Abstrak  —  Salah  satu  hewan  peliharaan  yang  paling populer  ialah  kucing.  Kucing  dipilih  menjadi  hewan peliharaan manusia karena tingkahnya sangat lucu. Kucing memiliki  variasi  ras  yang  sangat  banyak.  Terdapat  315  ras kucing  pada  seluruh  dunia  yang  mana  setiap  ras  kucing mempunyai  ciri-ciri  tertentu,  akibat  banyaknya  terjadi perkawinan  silang  antara  kucing  kampung  dan  kucing  ras dalam  penentuan  ras  kucing  menjadi  lebih  sulit.  Seiring perkembangan  zaman  yang  begitu  cepat,  perkembangan teknologi  informasi  pengenalan  objek  citra  menjadi  subjek yang  sangat  menarik  dan  tentunya  berkaitan  erat  dengan data  informasi.  Maka  peneliti  akan  melakukan  komparasi antara  algoritma  Support Vector Machine (SVM) dan Naive Bayes  (NB)  pada  klasifikasi  citra  ras  kucing  dengan memanfaatkan  model  Deep  Learning  SqueezeNet  sebagai proses  ekstraksi  fitur  pada  citra.  Dari  hasil  penelitian  ini akan  membuktikan  secara  empiris  perbedaan  antara accuracy,  precision  dan  recall  dari  setiap  algoritma.  Hasil yang  diperoleh  menunjukan  bahwa,  dalam  hal  klasifikasi yang terbaik yaitu algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan  nilai  accuracy  88.4%,  precision  88.5%  dan  recall 88.4%  sedangkan  yang  terendah  adalah  algoritma  Naive Bayes  (NB)  dengan  nilai  accuracy  79.5%,  precision  79.9% dan recall 79.5%.
Kata  Kunci—Support  Vector  Machine  (SVM),  Kucing,  Naive Bayes (NB)

## I. P ENDAHULUAN
Hewan adalah  makhluk  hidup  yang selalu ada sekitar kita.  Masyarakat  pun  banyak  yang  memelihara  hewan peliharaan  terutama  kucing  dan  anjing  dikarenakan mempunyai  sifat  dan  fungsi  yang  beraneka  yang menyenangkan manusia [1].
Pada  zaman  sekarang  sebagian  manusia  mempunyai hewan  peliharaan.  Selain  berguna  untuk  menghilangkan rasa bosan, hewan peliharaan dapat juga digunakan untuk menjadi  teman  manusia  diberbagai  aktivitas.  Salah  satu hewan  peliharaan  yang  paling  populer  ialah  kucing. Kucing dipilih menjadi hewan peliharaan manusia karena tingkahnya sangat lucu. Kucing memiliki variasi ras yang sangat  banyak.  Terdapat  315  ras  kucing  pada  seluruh dunia [2]. Setiap ras kucing  mempunyai  ciri-ciri  tertentu, akibat banyaknya terjadi perkawinan silang antara kucing kampung  dan  kucing  ras,  penentuan  ras  kucing  menjadi lebih sulit [3].
Seiring  perkembangan  zaman  yang  begitu  cepat, perkembangan teknologi informasi pengenalan objek citra menjadi  subjek  yang  sangat  menarik  dan  tentunya berkaitan  erat  dengan  data  informasi  dari  suatu  objek. Data  mining  merupakan  teknologi  pencarian  informasi dalam  jumlah  data  besar  yang  dapat  mempercepat pengenalan  serta  mengkategorikan  jenis  berdasarkan
label/namanya  dengan  memanfaatkan  metode-metode dalam data mining yaitu clustering dan klasifikasi [4].
Sebelumnya  telah  dilakukan  penelitian  mengenai klasifikasi  citra  yang  mana  memiliki  perbedaan  utama disetiap  penelitian  terdahuluya  yaitu  di dataset serta metode dalam klasifikasinya.
Agung  Slamet  Riyadi,  Ire  Puspa  Wardhani,  dan  Susi Widayati,  telah  melakukan  penelitian  prihal  klasifikasi citra  anjing  dan  kucing  memanfaatkan  metode  CNN. Penelitian ini membahas tentang penggunaan metode you only  look  once untuk  mendeteksi  citra  anjing  dan  kucing kemudian  citra  tersebut  dipotong  yang  hasilnya  akan diolah oleh CNN untuk mengidentifikasi jenis anjing dan kucing  berdasarkan  citra  setelah  itu  akan  menampilkan hasil  identifikasinya  dan image  generator akan mengkonversi menjadi one hot encoding [1].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Nadia  Azahro Choirunisa,  Tita  Karlita,  dan  Rengga  Asmara  prihal deteksi  citra  ras  kucing  menggunakan compound  model scaling
CNN. Dalam penelitiannya, peneliti memanfaatkan  metode  CNN yang  mana dalam pengujian citra kucing menggunakan arsitektur EfficientNet-B0 [3].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rahmat  Robi Waliyansyah  dan  Citra  Fitriyah,  mengenai  perbandingan akurasi naive bayes (NB)  dan k-nearest  neighbor (k-NN) pada  klasifikasi  gambar  kayu  jati.  Hasil  pengujian membuktikan  bahwa  metode  NB  adalah  yang  terbaik dengan tingkat nilai akurasinya sebesar 82,7% sedangkan akurasi dari metode k-NN hanya 70% [5].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Seno  Hartono,  Herry Sujaini,  dan  Anggi  Perwitasari,  prihal  komparasi klasifikasi gambar wajah seseorang dengan suku yang ada di  Indonesia  menggunakan  algoritma nonparametrik . Hasil  pengujian  membuktikan  metode  SVM  adalah  yang paling  terbaik  dengan  tingkat  akurasinya  sebesar  37.5% sedangkan  akurasi  dari  metode  k-NN  yaitu  32.6%, Adaboost 33.8%, dan Decision Tree 28.2% [6].
Berdasarkan  pemaparan  dari  penelitian  sebelumnya, maka  peneliti  akan  melakukan  komparasi  algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  dan Naive  Bayes (NB) pada  klasifikasi  citra  ras  kucing  dengan  memanfaatkan model Deep Learning SqueezeNet sebagai proses ekstraksi fitur pada citra. Dari hasil penelitian ini akan membuktikan secara  empiris  perbedaan  antara accuracy , precision dan recall dari setiap algoritma tersebut.

## II. T INJAUAN P USTAKA
A. Kucing Kucing  ( Felis  Catus )  merupakan  sejenis  binatang (menyusui) dan binatang pemakan daging Famili Felidae . Dari  6000  Thn  Sebelum  Mesehi,  kucing  diketahui  sudah membaur  dan  menyebar  bersama  manusia  di  seluruh pelosok dunia. Kucing tersebut tidak  buas  lagi  atau telah dijinakkan. Kebanyakan populasi kucing di dominasi oleh kucing  campuran/kucing  kampung,  sehingga  akibatnya populasi kucing ras di dunia lebih kurang 1% [3].

## B. Klasifikasi
Klasifikasi  merupakan  proses  pembelajaran mechine learning pada  sebuah  model  dari  sekumpulan  data  latih dimana hasil dari pengenalan model tersebut dipergunakan untuk prediksi  klasifikasi  pada  data  uji  [7].  Secara  umum metode  klasifikasi  di  kategorikan  menjadi  2  klasifikasi terawasi  ( supervised )  dan  tak  terawasi  ( unsupervised ). Klasifikasi supervised merupakan  pembelajaran  melewati seorang  supervisor  (belajar  dengan  memberi  contoh). adapun metode klasifikasi unsupervised ialah keterbalikan dari  metode supervised yaitu  pembelajaran  tak  terawasi (belajar melalui observasi) [6].
C. Support Vector Machine Support Vector Machine (SVM) merupakan algoritma mechine learning bersifat terawasi ( supervised ) yang bisa dipergunakan buat menentukan klasifikasi/regresi. Tetapi, lebih  dominan  dipergunakan  dalam  menentukan  masalah klasifikasi.  Pada  metode  algoritma  SVM, dataset dijadikan  disetiap  item  data  tersebut  menjadi  titik  pada ruang  n-dimensi,  jadi  nilai  disetiap  item  di  jadikan  nilai koordinat  tertentu.  selanjutnya,  algoritma  melakukan klasifikasi  untuk  menentukan hyper-plane untuk membedakan  ke-dua  kelas  tersebut  sangat  baik  [7]. Berikut  merupakan  perhitungan  secara  matematis klasifikasi pada algoritma SVM :
 Vektor
Dalam SVM, vektor merupakan hal  yang krusial buat menentukan  proses  klasifikasi.  Vektor merupakan  obj e k yang  mempunyai  b e saran  dan  arah.  Besaran  ( The Magnitude  Of  Vector )  atau  panjangnya  vektor x ditulis menggunakan  ‖ 𝑥 ‖  atau  dikenal  sebutan  norm  x  dapat dilihat pada persamaan 1 [7].
‖ 𝑥 ‖ (1)
Arah ( The Direction Of Vector ) Arah vektor u ( u 1 , u 2 , ... , u n ) merupakan vektor w =( 𝑢 1 , 𝑢 2 , … , 𝑢 2 ) ‖ 𝑢 ‖ ‖ 𝑢 ‖ ‖ 𝑢 ‖
 The Dot Product
Secara geometris ,  itu  merupakan  perkalian  menurut besaran Euclidian menurut  2  v e ktor  dan  kosinus  sudut diantara v e ktornya. Yang berarti bila mempunyai 2 v e ktor x  dan  y,  terdapat  sudut  0  pada  diantara  v e ktor,  perkalian titiknya dapat dilihat pada persamaan 2 [7].
𝑥 ∙ 𝑦 = ‖ 𝑥 ‖‖ 𝑦 ‖ cos( 𝜃 ) (2)
 Hyperplane
SVM digunakan buat menentukan hyperplane pemisah yang  optimal  dengan  memaksimalkan margin  training data (pelatihan  data).  Pada  SVM, hyperplane terbaik merupakan hyperplane berada  dalam  posisi  pada  tengah- tengah antara 2 set objek dari 2 kelas. Mencari hyperplane terbaik ekuivalen perlu  memaksimalkan  margin,  yaitu
jarak  tegak  lurus  antara hyperplane menggunakan  objek terdekat.  Objek  paling  dekat  itu  disebutkan support vectors . Adapun referensi menyebutkan margin merupakan jarak tegak lurus antara support vector berdasarkan 2 kelas. Disebut hyperplane terbaik  lantaran  memberikan  nilai margin  tertingi.  Fungsi  p e misahnya  merupakan  fungsi lini e r yang did e finisikan sesuai dengan persamaan 3 [7]. ( 𝑥 ) = 𝑠𝑖𝑔𝑛 ( 𝑓 ( 𝑥 )) (3)
D. Naive Bay e s
Algoritma Naive  Bayes merupakan  salah  satu  m e tode klasifikasian  yang  menetapkan  teorema Bayes yang berdasarkan  nilai  probabilitas.  apabila  masih  ada  2  buah kejadian A dan kejadian B dalam suatu syarat maka nilai probabilitas  kejadian  A  terhadap  kejadian  B  bisa  di rumuskan menggunakan persamaan 4 [7].
Dimana  p(A|B)  merupakan conditional  probability kejadian A sehingga mengakibatkan perubahan kejadian B dan p(B|A) merupakan conditional probability kejadian B sehigga mengakibatkan perubahan kejadian A. Sedangakan  p(A)  dan  p(B)  merupakan  probabilitas kejadian  A  dan  B.  Jika  A  merupakan  kelompok  dan  B merupakan  data  menurut  persamaan  4  algoritma Naive Bayes pada  mengklasifikasikan  sebuah  data  bisa  ditulis misalnya persamaan 5 [7].
Kategori  direpresentasikan  seperti  c j, dimana  c j ialah teks yang akan diklasifikasikan dan data direpresentasikan seperti d. Jadi p (kategori) yang  ialah probailitas menurut kategori  teks  bisa  ditulis  p(c j )  dan  p(data)  yang  ialah probabilitas  data  ditulis  sebagai  p(d).  Jadi  persamaan  6 berubah menjadi seperti berikut [7].

## III. M ETODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  dimaksudkan  untuk  mengetahui komparasi  antara  dua  metode  algoritma  klasifikasi  yaitu Support  Vector  Machine (SVM ) dan Naive  Bayes (NB). Adapun  metode  penelitian  yang  akan  digunakan  dalam penelitian dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Metodologi Penelitian
(4)
(5)
(6)
A. Studi Lit e ratur Studi  lit e ratur  merupakan  menggali  pengetahuan  dan referensi  dari  berbagai  buku  dan  jurnal  yang  mempunyai hubungan antara penelitian yang nantinya akan dilakukan. Adapun  maksud  dari  studi  literatur  tersebut  yaitu  sebagai bahan  bantu  untuk  mekakukan  penelitian  dengan mempelajari  sumber  penelitian  terdahulu.  Adapun  topik penelitian  terdahulu  yang  dicari  yaitu  mengenai mechine learning, pengklasifikasian,  algoritma Support  Vector Machine,  Naive  Bayes serta  mempelajari  bagaimana  cara pengujian  dan  evaluasi  hasil  menggunakan confusion matrix.
B. Pengumpulan Data
Data sekunder yang akan dijadikan dataset merupakan data  yang  didapatkan  dari  situs  di  internet  yaitu  Kaggle. Keseluruhan dataset ras  kucing  yang  digunakan  sebagai dataset train sebanyak  910  buah  citra  yang  terdiri  dari  6 ras kucing yaitu American Shorthair, Bengal, Maine Coon, Ragdoll, Scottish Fold dan Sphynx.
Gambar 2. Dataset Citra Ras Kucing
C. Pre-preprocessing Data
Pada tahap pre-preprocessing data , peneliti menggunakan  model deep  learning  SqueezeNet sebagai proses  ekstraksi  fitur  pada  citra.  Proses  ini  tergabung  di widget  image  embedding pada  aplikasi orange  data mining .  Proses  ini  akan  menghasilkan  berupa  data-data kategori,  nama  gambar,  ukuran  gambar,  serta  ukuran  file masing-masing  gambar.  Berikut  hasil  dari embedding terlihat pada gambar 3.
Gambar 3 . Hasil Embedding Citra

## D. Pengklasifikasian
Aplikasi  yang  digunakan  peneliti  dalam  melakukan pengklasifikasian pada algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Naive Bayes (NB) adalah orange data mining. Adapun workflow dari klasifikasi ras kucing dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Workflow Dari Klasifikasi Ras Kucing

## E. Evaluasi dan Analisis Hasil
Evaluasi  yang  dilakukan  sebagai  tahapan  dalam penerapan  komparasi  tingkat  keakuratan  algoritma  yang sedang  diuji  yaitu Support  Vector  Machine dan Naive Bayes . Evaluasi tersebut dilakukan guna menghitung nilai dari accuracy , precision dan recall .  Analisa  hasil didapatkan  dari confusion  matrix pada  masing-masing algoritma.

## IV. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Untuk menghitung spesifikasi pada klasifikasi, adapun langkah-langkah  kinerja  yang  diadopsi Accuracy (CA), Recall , dan Precision . Accuracy (CA)  menggambarkan  nilai  akurasi  dan kinerja dari model pengklasifikasi yang bernilai benar. CA adalah  rasio  prediksi  yang  benar  terhadap  data  latih keseluruhan [8].
Precision adalah rasio prediksi positif yang benar yang dibandingkan dengan hasil positif keseluruhan [8].
Recall adalah  rasio  prediksi  positif  yang  benar terhadap  keseluruhan  data  yang  merupakan  rasio  positif yang benar [8].
Keterangan : TP  : True Positive TN  : True Negative FP  : False Positve FN  : False Negatif
Hasil  analisis  ditunjukkan  pada  gambar  5,  algoritma Support  Vector Machine (SVM)  menunjukkan hasil  yang terbaik dengan nilai accuracy 88.4%, precision 88.5% dan recall 88.4%  sedangkan  yang  terendah  adalah  algoritma Naive Bayes (NB) dengan nilai accuracy 79.5%, precision 79.9% dan recall 79.5%.
Accuracy = (TP + TN) / (TP+FP+FN+TN)        (7)
Precission = (TP) / (TP+FP)                    (8)
Recall = (TP) / (TP + FN)                    (9)
Gambar 5. Test Dam Score Algoritma Support Vector Machine (SVM) Dan Naive Bayes (NB)
Saat  menguji  kinerja  dari  ke-dua  algoritma  yang diimplementasikan  yaitu Support  Vector  Machine (SVM) dan Naive  Bayes (NB) menggunakan confusion  matrix . Berikut  hasil  dari  dari confusion  matrix dari  ke-dua algortima dapat dilihat pada gambar dibawah berikut :
Gambar 6. Confusion Matrix Algoritma Support Vector Machine (SVM)
Sesuai  hasil confusion  matrix pada  algoritma Support Vector Machine (SVM) didapatkan informasi bahwa :
1. Dari  161  jumlah  citra  jenis  kucing  dengan  klasifikasi American Shorthair terdapat 123 citra dengan prediksi yang sesuai dengan aktual.
2. Dari  118  jumlah  citra  jenis  kucing  dengan  klasifikasi Bengal terdapat 107 citra dengan prediksi yang sesuai dengan aktual.
3. Dari  114  jumlah  citra  jenis  kucing  dengan  klasifikasi Maine  Coon terdapat  94  citra  dengan  prediksi  yang sesuai dengan aktual.
4. Dari  141  jumlah  citra  jenis  kucing  dengan  klasifikasi Ragdoll terdapat 129 citra dengan prediksi yang sesuai dengan aktual.
5. Dari  181  jumlah  citra  jenis  kucing  dengan  klasifikasi Scottish  Fold terdapat  165  citra  kucing  dengan prediksi yang sesuai dengan aktual.
6. Dari  195  jumlah  citra  jenis  kucing  dengan  klasifikasi Sphynx terdapat 186 citra dengan prediksi yang sesuai dengan aktual.
Gambar 7. Confusion Matrix Algoritma Naive Bayes (NB)
Sesuai  hasil confusion  matrix pada  algoritma Naive Bayes (NB) didapatkan informasi bahwa :
1. Dari  136  jumlah  citra  jenis  kucing  dengan  klasifikasi American  Shorthair terdapat  92  citra  dengan  prediksi yang sesuai dengan aktual.
2. Dari  147  jumlah  citra  jenis  kucing  dengan  klasifikasi Bengal terdapat  97  citra  dengan  prediksi  yang  sesuai dengan aktual.
3. Dari  128  jumlah  citra  jenis  kucing  dengan  klasifikasi Maine  Coon terdapat  89  citra  dengan  prediksi  yang sesuai dengan aktual.
4. Dari  144  jumlah  citra  jenis  kucing  dengan  klasifikasi Ragdoll terdapat 123 citra dengan prediksi yang sesuai dengan aktual.
5. Dari  170  jumlah  citra  jenis  kucing  dengan  klasifikasi Scottish  Fold terdapat  146  citra  kucing  dengan prediksi yang sesuai dengan aktual.
6. Dari  185  jumlah  citra  jenis  kucing  dengan  klasifikasi Sphynx terdapat 179 citra dengan prediksi yang sesuai dengan aktual.

## V. K ESIMPULAN
Dalam  melakukan  analisis  peneliti  menggunakan aplikasi orange  data  mining untuk  melakukan  klasifikasi supervised citra  jenis  kucing. Dataset yang  digunakan adalah  citra  kucing  dengan  6  kelas  yaitu American Shorthair,  Bengal,  Maine  Coon,  Ragdoll,  dan  Scottish Fold sebanyak  910  citra.  Pada  pengklasifikasian  citra peneliti  memanfaatkan  model deep  learning  SqueezeNet sebagai proses ekstraksi fitur pada citra dan selanjutnya di komparasi  antara  algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  dan Naive  Bayes (NB ) .  Hasil  yang  diperoleh menunjukan  bahwa,  dalam  hal  klasifikasi  yang  terbaik yaitu  algoritma Support  Vector  Machine (SVM) dengan nilai accuracy 88.4%, precision 88.5%  dan recall 88.4% sedangkan  yang  terendah  adalah  algoritma Naive  Bayes (NB)  dengan  nilai accuracy 79.5%, precision 79.9%  dan recall 79.5%.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Riyadi, A.S., Wardhani, I.P. and Widayati, S., 2021. Klasifikasi  Citra  Anjing  Dan  Kucing  Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN). Prosiding SeNTIK , 5 (1), pp.307-311.
[2] Fawwaz,  M.A.A.,  Ramadhani,  K.N.  and  Sthevanie,
F., 2021. Klasifikasi Ras Pada Kucing Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network
(cnn). eProceedings of Engineering , 8 (1).
[3] Azahro  Choirunisa,  N.,  Karlita,  T.  dan  Asmara,  R.
2021. “Deteksi Ras Kucing Menggunakan Compound  Model  Scaling  Convolutional  Neural Network”, Technomedia  Journal ,  6(2),  hlm.  236– 251. doi: 10.33050/tmj.v6i2.1704.
[4] Worung, D.T., Sompie, S.R. and Jacobus, A., 2020. Implementasi K-Means dan K-NN pada Pengklasifikasian  Citra  Bunga. Jurnal  Teknik Informatika , 15 (3), pp.217-222.
[5] Waliyansyah,  R.R.  and  Fitriyah,  C.,  2019. Perbandingan  Akurasi  Klasifikasi  Citra  Kayu  Jati Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  dan  k-Nearest
Neighbor  (k-NN). JEPIN  (Jurnal  Edukasi  dan
Penelitian Informatika) , 5 (2), pp.157-163. [6] Hartono,  S.,  Perwitasari,  A.  and  Sujaini,  H., Komparasi Algoritma Nonparametrik untuk Klasifikasi  Citra  Wajah  Berdasarkan  Suku  di Indonesia. JEPIN  (Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian Informatika) , 6 (3), pp.337-343.
[7] Azhari,  M.,  Situmorang,  Z.  and  Rosnelly,  R.,  2021. Perbandingan Akurasi, Recall, dan Presisi Klasifikasi  pada  Algoritma  C4.  5,  Random  Forest, SVM dan Naive Bayes. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , 5 (2), pp.640-651.
[8] Vijaylakshmi  S. and Rakesh. ,  2019.  Classifying Flowers  Images  by  using  Different  Classifiers  in Orange. International  Journal  of  Engineering  and Advanced Technology (IJEAT) , pp.1057-1061.