IMPLEMENTASI METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) DAN MODIFIED K-NEAREST NEIGHBOR PADA KLASIFIKASI CITRA DAUN TANAMAN HERBAL
Nurdiansyah 1 , Muliadi *2 , Rudy Herteno 3 , Dwi Kartini 4 , Irwan Budiman 5 1,2,3,4,5 Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Lambung Mangkurat Banjarbaru
muliadi@ulm.ac.id

## ABSTRAK
Klasifikasi  citra  tanaman  herbal  dapat  dilakukan  berdasarkan  bentuk  daun  yang  dikenal  juga  sebagai pengenalan  citra  tanaman  herbal.  Pada  pengenalan  citra  dilakukan  dengan  mengidentifikasi  ciri  bentuk  daun tanaman herbal dan dilakukan klasifikasi citra daun tersebut. Jumlah data citra yang digunakan sebagai 200 data yang terbagi kedalam 5 kelas. Sehingga masing-masing kelas terdiri dari 40 data citra. Masyarakat umumnya akan kesulitan untuk mengenal jenis tanaman herbal berdasarkan melihat secara sekilas pada daun. Pada metode PCA digunakan  untuk  mengurangi  dimensi  citra  daun  herbal  dan  metode  Modified  KNN  digunakan  untuk mengklasifikasikan citra daun herbal berdasarkan fitur. Pada pembagian data 6:4 nilai akurasi tertingginya sebesar 89  %  pada  K=2  dan  akurasi  terendahnya  pada  78  %  pada  K=9.  Pembagian  data  7:3  nilai  akurasi  tertingginya sebesar 87 % pada K=4 dan akurasi terendahnya pada 82 % pada K=9. Dan Pada pembagian data 8:2 nilai akurasi tertingginya sebesar 93 % pada K=3 dan akurasi terendah sebesar 84 % pada K=4.
Keyword : Tanaman Herbal, Principal Component Analysis (PCA), Modified K-Nearest Neighbor.

## 1. PENDAHULUAN
Klasifikasi  citra  tanaman herbal  dapat dilakukan  berdasarkan  bentuk  daun  yang  dikenal juga sebagai pengenalan citra tanaman herbal. Pada pengenalan citra dilakukan dengan mengidentifikasi ciri  bentuk  daun  tanaman  herbal  dan  dilakukan klasifikasi  citra  daun  tersebut.  Berbagai  teknik pengolahan  citra  telah  dikembangkan  untuk mempermudah  pekerjaan  manusia.  Masyarakat umumnya  akan  kesulitan  untuk  mengenal  jenis tanaman  herbal  berdasarkan  melihat  secara  sekilas pada daun, Sebenarnya jika diamati dengan seksama akan bisa membedakan antara daun tanaman herbal satu  dengan  yang  lain.  Perlu  adanya  sistem pengolahan  citra  digital  untuk  membantu  dalam mengenali tanaman herbal sehingga mempermudah dalam  identifikasi  dan  klasifikasi  tanaman  herbal pada citra daun.
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [1] melakukan  identifikasi kualitas  buah tomat dengan menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA)  yang  mana  pada  metode  PCA  ini mampu  untuk  mengurangi  dimensi  dataset  dengan memproyeksikan setiap titik data ke hanya beberapa komponen utama untuk mendapatkan data berdimensi lebih rendah. Berdasarkan penelitian ini pula  didapatkan  hasil  identifikasi  kualitas  data mencapai 76,7%. Nilai akurasi tersebut menunjukan bahwa  sistem  dengan  menggunakan  metode  PCA dapat berjalan dengan baik.
Kelebihan  utama  dari  metode Principal Component  Analysis (PCA)  adalah  metode  yang
mengubah  dimensi  data  yang  banyak  menjadi dimensi data yang sederhana dengan mempertahankan  informasi  dari  dataset  asli.
Perbandingan metode Principal Component Analysis (PCA)  berdasarkan Linear  Discriminant Analysis (LDA)  pada  deteksi  kanker.  metode Principal Component Analysis (PCA)
meningkatkan akurasi hingga 29,04 % dan f-1 score 64,28  %  pada  tumor  usus  dibandingkan  tanpa menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) [2].
Setelah  proses  ektraksi  fitur  citra,  klasifikasi pada  citra  dapat  dilakukan. Modified  K-Nearest Neighbor merupakan pengembangan dari metode K- NN yang bertujuan untuk mengatasi masalah tingkat akurasi  yang  rendah  pada  algoritma  K-NN. Algoritma  MK-NN  menambahkan  dua  prosedur dalam  melakukan  klasifikasi  yaitu  proses  validasi dari data training serta proses pembobotan terbesar (weight  voting)  dari  tetangga  terdekatnya  (nearest neighbor). Validasi dan bobot terbesar yang dimiliki oleh  MK-NN  mampu  mengatasi  kelemahan  dari klasifikasi  berdasarkan  jarak  terdekat  sehingga metode  MK-NN  jauh  lebih  unggul  dibandingkan metode  algoritma  K-NN  [3].  Klasifikasi  status gunung  berapi  menggunakan  metode Modified  K- Nearest  Neighbor menghasilkan  akurasi  sebesar 86,67 % [4].
Hal  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  kinerja yang dihasilkan oleh  metode Principal Component Analysis (PCA)  dan Modified  K-Nearst  Neighbor dalam klasifikasi tanaman herbal pada citra daun.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Literatur Terdahulu
Memprediksi penilaian akademis siswa menggunakan Modified  K  Nearest  Neighbor (MKNN).  Peneliti  disini  menggunakan  algoritma Modified  K  Nearest  Neighbor (MKNN)  untuk mengkalkulasi  jarak  nilai  tanpa  memberikan  kode. Pada  penelitian  menggunakan  dataset  penilaian siswa dengan 480 data siswa dengan 16 fitur [5].
Perbandingan tanaman jenis rimpang menggunakan principal component analysis support vector  machine , K-Nearest  Neighbor dan Decision Tree .  Pada  peneltian  ini  menggunakan  terdapat  5 kelas  tanaman  rimpang  yaitu  jahe,  kencur,  kunyit, kunci  dan  laos.  Dari  hasil  penelitian  ini menghasilkan  98,2%  pada  SVM  (Linear  SVM), 90,02% pada KNN dan 87,3% pada Decision Tree [6].
Mendeteksi  bibit  jagung  yang  rusak  karena pendingin.  Pada  penelitian  ini  menggunakan Principal  component  analysis (PCA)  ektraksi  data dan  menngunakan K  Nearest  Neighbor (KNN) sebagai metode untuk klasifikasinya. Pada penelitian ini diambil langsung pada suhu 13◦C [7].

## 2.2. Tanaman Herbal
Tanaman  herbal  adalah  tanaman  dengan berbagai  manfaat,  salah  satunya  dapat  digunakan untuk  mengobati  penyakit  secara  alami,  terutama penyakit  kulit  dan  penyakit  rambut.  Masyarakat Indonesia  mudah  terserang  penyakit  kulit  dan rambut karena Indonesia adalah negara dengan iklim tropis. Di era modern ini sebagian besar masyarakat belum  mahir  untuk  membedakan  antara  tanaman herbal  dengan  tanaman  biasa  sehingga  dapat menyebabkan  kesalahan  dalam  memilih  tanaman herbal [8].

## 2.3. Pengolahan Citra
Pengolahan  Citra  Digital  (Digital  Image Processing) merupakan bidang ilmu yang mempelajari  tentang  bagaimana  suatu  citra  itu dibentuk, diolah, dan dianalisis sehingga menghasilkan  informasi  yang  dapat  dipahami  oleh manusia [9] .
2.4. Principal Component Analysis (PCA)
Principal  Componen  Analisys  (PCA)  adalah suatu teknik statistik  multivariat yang secara  linear mengubah bentuk sekumpulan variabel asli menjadi kumpulan  variabel  yang  lebih  kecil  yang  tidak berkorelasi  yang  dapat  mewakili  informasi  dari kumpulan  variabel  asli.  Tujuan  utamanya  ialah menjelaskan sebanyak mungkin jumlah varian data asli dengan sedikit mungkin komponen utama yang disebut faktor [10].
2.5. Modified K-Nearest Neighbor M etode Modified K-Nearest Neighbor , (MKNN) adalah Suatu algoritma yang dikembangkan  dari  algoritma  K-Nearest  Neighbor dengan  menambahkan  proses  baru  yaitu  proses validitas  data  pada  setiap  dataset  yang  telah dilakukan  perhitungan  jarak  euclidean  antar  pada data  training,  dan  juga  penambahan  proses  weight voting yang didapatkan dari hasil nilai validitas data dikalikan  dengan  hasil  euclidean  distance  data training dan data testing [11].

## 2.6. Dataset
Dataset  yang  digunakan  pada  penelitian  ini yaitu dataset citra daun tanaman herbal. Dataset ini memiliki total sebanyak 200 citra. Kemudian ada 5 kelas  yaitu  kelas  daun  Jambu,  kunyit,  lidah  buaya, papaya dan sirih.setiap kelas data memiliki 40 data citra  daun.  Dataset  diabetes  dibagi  menjadi  3 pembagian  data  yaitu  pembagian  data  60%  data training banding 40% data testing, 70% data training banding  30%  data  testing  dan  80%  data  training banding 20% data testing.

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  alur  yang  dilakukan  dapat dilihat pada Gambar 1. Pada alur penelitian tersebut dapat  diketahui  langkah  penelitian  yang  dilakukan dimulai dari pengumpulan data yaitu data citra daun meliputi daun  jambu  biji, kunyit, pepaya, sirih dan lidah buaya yang masing-masing berjumlah 40 data.
Kemudian dilanjutkan dengan tahapan preprocessing  yang  digunakan  untuk  membuang data  yang  tidak  diperlukan  yang  kemudian dilanjutkan dengan  mengubah ukuran citra ( resize ) dengan  mengubah  ukuran  pixel.  Setelah  ukuran berubah dilanjutkan dengan mengubah citra tersebut kedalam bentuk grayscale.
Setelah proses preprocessing selesai dilakukan dilakukan  ekstraksi  fitur  menggunakan Principal Component  Analysis (PCA)  yang  digunakan  untuk proses  ekstraksi  ciri  pada  data  citra  daun.  Setelah didapatkan  hasil  ekstraksi  dilanjutkan  dengan pembagian  data.  Pada  pembagian  data  dibagi menjadi dua  yaitu data training dan testing dengan tiga perbandingan yang akan digunakan yaitu 60:40, 70:30, 80:20.
Setelah dilakukan pembagian data dilanjutkan dengan  proses  klasifikasi  menggunakan  Modified K-NN untuk melakukan proses identifikasi data citra daun tanaman. Kemudian dilanjutkan dengan proses evaluasi  yang  direpresentasikan  menggunakan confusion  matrix terhadap  metode Principal Component Analysis (PCA) dan Modified K-Nearest Neighbor untuk mencari nilai Precision, Recall, F1- score dan Akurasi.

## Gambar 1. Alur penelitian

## 3.1 Principal Component Analysis (PCA)
Metode  PCA  akan  membentuk  sekumpulan dimensi baru yang kemudian di ranking berdasarkan varian  datanya.  PCA  akan  menghasilkan  Principal component  yang  didapat  dari  dekomposisi  eigen value  dan  eigen  vektor  dari  matriks  kovariansi. Langkah dari algoritma PCA adalah sebagai berikut [12].
1. Perhitungan rata-rata ( mean ) : Menghitung mean ( X )  dari  data  pada  tiap dimensi menggunakan persamaan (1):
𝑋 = 1 𝑛 ∑ 𝑋𝑖 𝑛 𝑖=1 (1) Dengan : n = jumlah data sampel
Xi = data sampel
2. Perhitungan matriks kovarian C
Menghitung covariance
matrix (Cx)
menggunakan persamaan (2)
𝐶𝑥 = 1 𝑛−1 ∑ 𝑖−1 𝑛 (𝑋𝑖 − 𝑋)(𝑋𝑖 − 𝑋) 𝑇 (2) Dengan : n = jumlah data sampel Xi = data sampel 3. Perhitungan eigenvalue dan eigenvector Menghitung eigenvector (vm) dan eigenvalue(λm) dari covarince matrix
menggunakan persamaan (3): 𝐶 𝑥 𝑣 𝑚 =   𝜆 𝑚 𝑣 𝑚 (3)
Dengan :
𝜆 𝑚 = eigenvalue
𝑣 𝑚 = eigenvector
𝐶 𝑥 = matriks kovarian
4. Urutkan eigenvalue secara descending. Principal  Component (PC)  adalah  deretan eigenvector sesuai  dengan  urutan eigenvalue pada tahap 3.
5. Menghasilkan dataset baru.

## 3.2 Modified K-Nearest Neighbor
Digunakan untuk melakukan pengklasifkasian untuk  identifikasi  kelas  pada  tanaman  herbal. Dimana  pada  tahap  klasifikasi  data  testing  diuji dengan data training dilanjutkan dengan perhitungan validitas dan weight voting .  Langkah-langkah pada metode  Modified  K-Nearest  Neighbor  sebagai berikut: [13]

## 3.2.1 Perhitungan Jarak Eucledian
Untuk  menghitung  jarak  Antara  data  training (x) dan data testing  yang saling berdekatan dengan rumus sebagai berikut.
d ( 𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑖 ) = √∑ (𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=0 −𝑦 𝑖 ) 2 (4)
p = Dimensi Data d ( 𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑦 ) = jarak dari data training dan testing 𝑥 𝑖 = data training 𝑥 𝑦 = data testing

## 3.2.2 Perhitungan Nilai Validitas
Perhitungan  nilai  validitas  dilakukan  pada semua data training dengan rumus sebagai berikut.
1 𝐻 ∑ 𝑆(𝑙𝑏𝑙(𝑥), 𝑙𝑏𝑙(𝑁𝑖(𝑥)) 𝑛 𝑖=0 ) (5)
H= Jumlah tetangga terdekat lbl(x)= kelas data training lbl(Ni(x))=  l abel  kelas  titik  terdekat  data training
Fungsi  S  untuk  menghitung  kesamaan  antara titik x dan data ke-i dari tetangga terdekat.
S(a,b) = { 1,     𝑎  = 𝑏 0,    𝑎 ≠ 𝑏 (6) 3.2.3 Perhitungan Weighted Voting Perhitungan weight voting memiliki pengaruh  penting  terhadap  data  nilai  validitas  dan nilai  jarak  terdekat.  Dengan  perhitungan weight voting membantu dalam mengatasi kelemahan pada metode  KNN  yang  didasarkan  hanya  pada perhitungan  nilai  jarak  antar  data.  Berikut  rumus persamaan weight voting sebagai berikut :
W(i) = Validity(i) x 1 𝑑𝑒+0.5 (7)
W(i) = Weighted Voting Validity(i)= nilai validitas De = jarak Euclidean

## 3.3. Confusion matrix
Alat  ukur  performa  klasifikasi  dari  kedua metode  yang  digunakan  adalah confusion  matrix dengan  dengan  TP  (True  Positive)  dan  TF  (True Negatif)  sebagai  variabel  yang  memprediksi  benar sedangkan TN (True Negative) dan (False Positive) sebagai variabel yang memprediksi salah.
Tabel 1. Confusion Matriks Kelas Sebenarnya POSITIVE NEGATIVE POSITIVE TP
TN
NEGATIVE FP FN
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁 ∗ 100% (8)
Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 ∗ 100% (9)
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 ∗ 100 % (10)
F1 Score = 2∗ (𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙∗𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 ∗ 100 % (11)
Tahapan  penelitian  yang  dilaksanakan  dalam penelitian  ini    yaitu  Pengumpulan  data  citra, Preprocessing  Data ,  Ekstraksi  Fitur Principal Component  Analysis ,  Pembagian  Data,  Klasifikasi
Modified K-NN,
dan Evaluasi yang direpresentasikan  menggunakan confusion  matrix terhadap  metode Principal  Component  Analysis (PCA)  dan Modified    K-Nearest  Neighbor yang digunakan  dan  nilai  yang  dicari  adalah  nilai Precision , Recall , F1-score dan Akurasi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini,  menggunakan  data  citra tanaman  dengan  5  kelas  data  yaitu  Jambu,  Kunyit, Lidah  Buaya,  pepaya  dan  Sirih  yang  dapat  dilihat pada Gambar 2 berikut.
Gambar 2. Data citra daun
Tahapan  ekstraksi  fitur  dilakukan  dengan menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA).  Selanjutnya  setelah  diekstraksi fitur,  fitur numeric yang  dihasilkan  dari  tahap ekstraksi fitur Principal Component Analysis (PCA) diklasifikasi dengan metode klasifikasi Modified K- Nearest  Neighbor dengan  nilai  k  yang  bervariasi yaitu K=1 sampai dengan K=10 menggunakan split data  dengan  pembagian  6  :  4,  7  :  3  dan  8  :  2. Pengujian  ini  dimaksudkan  untuk  mengetahui
bagaimana kinerja dari kombinasi metode Principal Component Analysis (PCA) dan Modified K-Nearest Neighbor serta  untuk  mengetahui  akurasi  tertinggi yang  didapatkan  dari  penelitian  ini.  Setelah  semua data  diujikan  selanjutnya  hasil  pengujian  akan dievaluasi  menggunakan Confusion  Matrix untuk memperoleh nilai akurasi, precision, recall, dan F1- score pada setiap nilai K.
Adapun  perubahan  data  citra  setelah  melalui proses preprocessing yaitu  membuat  gambar menjadi grayscale dapat  dilihat  pada  Gambar  3 berikut.
Gambar 3. Data citra daun dalam grayscale

## 4.1. Data Kelas Jambu
Tabel 2. Hasil Precision pada kelas Jambu Biji Precision Jambu Biji Nilai K 6 : 4 7 : 3 8 : 2 1 76 % 67 % 80 % 2 88 % 79 % 100 % 3 75 % 73 % 100 % 4 79 % 79 % 100 % 5 83 % 85 % 88 % 6 79 % 85 % 100 % 7 75 % 92 % 100 % 8 79 % 85 % 88 % 9 75 % 85 % 88 % 10 75 % 85 % 88 %
Pada  kelas  Jambu  biji  didapatkan  hasil pengujian  pada  pembagian  data  6:4  menunjukkan semakin  tinggi  nilai  K  maka  nilai precision cenderung  menurun dikarenakan  banyak data  yang dibandingkan  dengan  data  yang  bukan  dari  data sebenarnya. Pada pembagian data 7:3 menunjukkan semakin  tinggi  nilai  K  maka  nilai precision cenderung  menaik  dikarenakan  banyak  data  yang dibandingkan  dengan  data  yang  sama  dari  data sebenarnya.  Dan  pada  pembagian  data  8:2 menunjukkan  semakin  tinggi  nilai  K  maka  nilai precision cenderung  menaik  dikarenakan  banyak data yang dibandingkan dengan data yang sama dari data sebenarnya. Hal  ini  menunjukkan bahwa pada pembagian  data  yang  berbeda  menghasilkan  nilai precision yang berbeda.
Tabel 3. Hasil Recall Pada Kelas Jambu biji Recall Jambu Biji Nilai k 6 : 4 7: 3 8 : 2 1 100 % 100 % 100 % 2 94 % 92 % 88 % 3 94 % 92 % 88 % 4 94 % 92 % 88 % 5 94 % 92 % 88 % 6 94 % 92 % 88 % 7 94 % 92 % 88 % 8 94 % 92 % 88 % 9 94 % 92 % 88 % 10 94 % 92 % 88 %
Pada  kelas  Jambu  biji  didapatkan  hasil pengujian  pada  pembagian  data  6:4,  pada pembagian  data  7:3  dan  pada  pembagian  data  8:2 menunjukkan hasil yang sama pada saat K= 2 maka nilai recall menurun  dan  stabil  dikarenakan  pada saat  pengujian  data  yang  memiliki  kemiripan  data yang cukup tinggi dengan data yang memiliki kelas berbeda, sehingga terjadi kesalahan klasifikasi pada sistem  yang  menyebabkan  tingkat  keberhasilan sistem dalam memprediksi data positif menurun.
Tabel 4. Hasil F1-score Pada kelas Jambu Biji F1-score Jambu Biji Nilai k 6 : 4 7 : 3 8 : 2 1 86 % 80 % 89 % 2 91 % 85 % 93 % 3 83 % 81 % 93 % 4 86 % 85 % 93 % 5 88 % 88 % 88 % 6 86 % 88 % 93 % 7 83 % 92 % 93 % 8 86 % 88 % 88 % 9 83 % 88 % 88 % 10 83 % 88 % 88 %
Pada  kelas  Jambu  biji  didapatkan  hasil pengujian  pada  pembagian  data  6:4  menunjukkan bahwa  semakin  tinggi F1-Score maka  nilai  K semakin  rendah.  Pada  pembagian  pembagian  data 7:3  menunjukkan  semakin  tinggi  nilai  K  maka semakin tinggi  nilai F1-score . Dan pada pembagian data  8:2  menunjukkan  bahwa  nilai  F1-Score semakin tinggi nilai K maka semakin tinggi nilai F1- score tetapi pada K=5 dan K=8 maka nilai F1-score turun.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  perbandingan pada nilai precision dan recall semakin tinggi maka semakin bagus.

## 4.2. Kelas Data Kunyit
Tabel 5. Tabel Precision pada Kelas Kunyit Precision Kunyit Nilai K 6: 4 7 : 3 8 : 2 1 85 % 75 % 75 % 2 82 % 75 % 73 % 3 86 % 80 % 80 % 4 81 % 82 % 80 % 5 82 % 77 % 78 %
Precision Kunyit Nilai K 6: 4 7 : 3 8 : 2 6 76 % 69 % 73 % 7 65 % 71 % 73 % 8 65 % 67 % 73 % 9 67 % 67 % 73 % 10 67 % 71 % 80 %
Pada kelas  Kunyit didapatkan  hasil pengujian pada  pembagian  data  6:4  menunjukkan  semakin tinggi  nilai  K  maka  nilai precision cenderung menurun dikarenakan banyak data yang dibandingkan  dengan  data  yang  bukan  dari  data sebenarnya. Pada pembagian data 7:3 menunjukkan semakin  tinggi  nilai  K  maka  nilai precision cenderung  menurun dikarenakan  banyak data  yang dibandingkan  dengan  data  yang  sama  dari  data sebenarnya.  Pembagian  data  8:2  menunjukkan semakin  tinggi  nilai  K  maka  nilai  precision  juga cenderung  naik  dikarenakan  banyaknya  data  yang dibandingkan  dengan  data  yang  sama  dari  data sebenarnya.
Tabel 6. Tabel Recall pada Kelas Kunyit Recall Kunyit Nilai K 6 : 4 7 : 3 8 : 2 1 69 % 50 % 75 % 2 88 % 75 % 100 % 3 75 % 67 % 100 % 4 81 % 75 % 100 % 5 88 % 83 % 88 % 6 81 % 75 % 100 % 7 69 % 83 % 100 % 8 81 % 83 % 100 % 9 75 % 83 % 100 % 10 75 % 83 % 100 %
Pada kelas  Kunyit didapatkan  hasil pengujian pada  pembagian  data  6:4  menunjukkan  semakin tinggi  nilai  K  maka  nilai recall cenderung  naik dikarenakan pada saat pengujian data yang memiliki kemiripan cukup tinggi dengan data yang  memiliki kelas berbeda. Pada pembagian data 7:3 menunjukkan  semakin  tinggi  nilai  K  maka  nilai recall cenderung  menaik  dikarenakan  pada  saat pengujian data yang  memiliki kemiripan data  yang cukup  tinggi  dengan  data  yang  memiliki  kelas berbeda. Kemudian pembagian data 8:2 menunjukkan  semakin  tinggi  nilai  K  maka  nilai recall  cenderung  menaik  dikarenakan  pada  saat pengujian data yang  memiliki kemiripan data  yang cukup  tinggi  dengan  data  yang  memiliki  kelas berbeda.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  pada pembagian  data  yang  berbeda  menghasilkan  nilai recall yang sama.
Tabel 7. Tabel F1-score pada Kelas Kunyit F1-score Kunyit Nilai K 6 : 4 7 : 3 8 : 2 1 76 % 60 % 75 % 2 85 % 75 % 84 % 3 80 % 73 % 89 % 4 81 % 78 % 89 % 5 85 % 80 % 82 % 6 79 % 72 % 84 % 7 67 % 77 % 84 % 8 72 % 74 % 84 % 9 71 % 74 % 84 % 10 71 % 77 % 89 %
Pada  kelas  Jambu  biji  didapatkan  hasil pengujian  pada  pembagian  data  6:4  menunjukkan bahwa semakin tinggi nilai K maka semakin rendah nilai F1-score . Pada pembagian data 7:3 menunjukkan nilai F1-Score semakin tinggi nilai K maka  semakin  tinggi    nilai F1-score .  Pembagian data 8:2 menunjukkan semakin tinggi nilai K maka semakin tinggi nilai F1-score.

## 4.3. Kelas Data Lidah Buaya

## Tabel 8. Tabel Precision pada Kelas Lidah Buaya
Precision Lidah Buaya Nilai K 6 : 4 7 : 3 8 : 2 1 100 % 100 % 100 % 2 100 % 100 % 100 % 3 100 % 100 % 100 % 4 100 % 100 % 100 % 5 100 % 100 % 100 % 6 100 % 100 % 100 % 7 100 % 100 % 100 % 8 100 % 100 % 100 % 9 100 % 100 % 100 % 10 100 % 100 % 100 %
Pada  kelas  Lidah  Buaya  didapatkan  hasil pengujian  pada  pembagian  data  6:4,7:3  dan  8:2 menunjukkan hasil yang sama pada dari k=1 sampai k  =  10  maka  nilai precision tinggi    dan  stabil dikarenakan banyak data yang dibandingkan dengan data  yang  sama  dari  data  sebenarnya.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  pada  pembagian  data  yang berbeda menghasilkan nilai precision yang sama.
Tabel 9. Tabel Recall pada Kelas Lidah Buaya
Recall Lidah Buaya Nilai K 6 : 4 7 : 3 8 : 2 1 81 % 83 % 75 % 2 81 % 83 % 75 % 3 81 % 92 % 88 % 4 75 % 83 % 75 % 5 69 % 75 % 75 % 6 62 % 75 % 75 % 7 50 % 75 % 75 % 8 44 % 58 % 62 % 9 50 % 58 % 62 % 10 50 % 67 % 75 %
Pada  kelas  Lidah  buaya  didapatkan  hasil pengujian  pada  pembagian  data  6:4  menunjukkan semakin  tinggi  nilai  K  maka recall cenderung menurun dikarenakan banyak data yang dibandingkan  dengan  data  yang  bukan  dari  data sebenarnya. Pada pembagian data 7:3 menunjukkan semakin tinggi nilai K maka nilai recall cenderung menurun dikarenakan banyak data yang dibandingkan  dengan  data  yang  sama  dari  data sebenarnya.  Pembagian  data  8:2  menunjukkan semakin tinggi  nilai  K  maka  nilai recall cenderung menurun dikarenakan pada saat pengujian data yang memiliki kemiripan data yang cukup tinggi dengan data yang  memiliki kelas berbeda, sehingga terjadi kesalahan klasifikasi pada system yang menyebabkan  tingkat  keberhasilan  memprediksi data positif menurun.
Tabel 10. Tabel F1-score pada Kelas Lidah Buaya F1-score Lidah Buaya Nilai K 6 : 4 7 : 3 8 : 2 1 90 % 91 % 86 % 2 90 % 91 % 86 % 3 90 % 96 % 93 % 4 86 % 91 % 86 % 5 81 % 86 % 86 % 6 77 % 86 % 86 % 7 67 % 86 % 86 % 8 61 % 74 % 77 % 9 67 % 74 % 77 % 10 67 % 80 % 86 %
Pada  kelas  lidah  buaya  didapatkan  hasil pengujian  pada  pembagian  data  6:4  menunjukkan semakin  tinggi  nilai  K  maka  nilai F1-score cenderung  menurun dikarenakan  banyak data  yang dibandingkan  dengan  data  yang  bukan  dari  data sebenarnya. Pada pembagian data 7:3 menunjukkan semakin  tinggi  nilai  K  maka  nilai F1-score cenderung  menurun dikarenakan  banyak data  yang dibandingkan  dengan  data  yang  sama  dari  data sebenarnya.  Dan  pada  pembagian  data  8:2 menunjukkan semakin tinggi nilai K maka nilai F1- score cenderung  menurun.  Hal  ini  menunjukkan bahwa perbandingan pada nilai precision dan recall semakin tinggi maka semakin kurang bagus.

## 4.4. Kelas Data Pepaya
Tabel 11. Tabel Precision pada Kelas Pepaya
Precision Pepaya Nilai K 6 : 4 7 : 3 8 : 2 1 93 % 100 % 100 % 2 93 % 100 % 100 % 3 93 % 100 % 100 % 4 93 % 91 % 83 % 5 88 % 91 % 88 % 6 93 % 100 % 100 % 7 86 % 100 % 100 % 8 92 % 100 % 100 %
Precision Pepaya Nilai K 6 : 4 7 : 3 8 : 2 9 92 % 100 % 100 % 10 92 % 100 % 100 %
Pada kelas pepaya didapatkan  hasil pengujian pada pembagian data 6:4 menunjukkan bahwa nilai precision semakin  tinggi  nilai  K  maka  semakin rendah  nilai precision .  Pada  pembagian  data  7:3 menunjukkan bahwa nilai precision semakin tinggi nilai  K  maka  semakin  tinggi    nilai precision dan pada K=4 sampai k=5 terjadi penurunan. Dan pada pembagian  data  8:2  menunjukkan  bahwa  nilai precision semakian  tinggi  nilai  K  maka  semakin tinggi  nilai  precision  dan  pada  K=4  sampai  k=5 terjadi  penurunan.  dikarenakan  banyak  data  yang dibandingkan  dengan  data  yang  sama  dari  data sebenarnya.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  pada pembagian  data  yang  berbeda  menghasilkan  nilai precision yang berbeda.
Tabel 12. Tabel Recall pada Kelas Pepaya
Recall Pepaya Nilai K 6 : 4 7 : 3 80 : 20 1 81 % 92 % 88 % 2 81 % 75 % 62 % 3 88 % 83 % 88 % 4 81 % 83 % 62 % 5 88 % 83 % 88 % 6 81 % 75 % 75 % 7 75 % 83 % 88 % 8 69 % 75 % 88 % 9 69 % 75 % 75 % 10 69 % 75 % 75 %
Pada kelas pepaya didapatkan  hasil pengujian pada  pembagian  data  6:4  menunjukkan  semakin tinggi nilai K maka nilai recall cenderung menurun dikarenakan banyak data yang dibandingkan dengan data  yang  bukan  dari  data  sebenarnya.  Pada pembagian  data  7:3  menunjukkan  semakin  tinggi nilai  K  maka  nilai recall cenderung  menurun dikarenakan banyak data yang dibandingkan dengan data  yang  sama  dari  data  sebenarnya.  Dan  pada pembagian  data  8:2  menunjukkan  semakin  tinggi nilai  K  maka  nilai recall cenderung  menurun dikarenakan pada saat pengujian data yang memiliki kemiripan data yang cukup tinggi dengan data yang memiliki kelas berbeda.
Tabel 13. Tabel F1-score pada Kelas Pepaya F1-score Pepaya Nilai K 6 : 4 7 : 3 8 : 2 1 87 % 96 % 93 % 2 87 % 86 % 77 % 3 90 % 91 % 93 % 4 87 % 87 % 71 % 5 88 % 87 % 88 % 6 87 % 86 % 86 % 7 80 % 91 % 93 % 8 79 % 86 % 93 %
F1-score Pepaya Nilai K 6 : 4 7 : 3 8 : 2 9 79 % 86 % 86 % 10 79 % 86 % 86 %
Pada  kelas  pepaya  didapatkan  hasil  pengujian pada  pembagian  data  6:4  menunjukkan  semakin tinggi  nilai  K  maka  nilai F1-score cenderung menurun dikarenakan banyak data yang dibandingkan  dengan  data  yang  bukan  dari  data sebenarnya. Pada pembagian data 7:3 menunjukkan semakin  tinggi  nilai  K  maka  nilai F1-score cenderung  menurun dikarenakan  banyak data  yang dibandingkan  dengan  data  yang  sama  dari  data sebenarnya.  Dan  pada  pembagian  data  8:2 menunjukkan semakin tinggi nilai K maka nilai F1- score cenderung  menurun.  Hal  ini  menunjukkan bahwa perbandingan pada nilai precision dan recall semakin tinggi maka semakin kurang bagus.

## 4.5. Kelas Data Sirih
Tabel 14. Tabel Precision pada Kelas Sirih Precision Sirih Nilai K 6 : 4 7 : 3 8 : 2 1 84 % 92 % 89 % 2 84 % 80 % 73 % 3 89 % 86 % 89 % 4 84 % 86 % 73 % 5 89 % 86 % 89 % 6 80 % 75 % 80 % 7 76 % 80 % 89 % 8 73 % 75 % 89 % 9 73 % 75 % 80 % 10 73 % 75 % 80 %
Pada  kelas  sirih  didapatkan  hasil  pengujian pada  pembagian  data  6:4  menunjukkan  nilai precision cenderung menurun dikarenakan banyak data  yang  dibandingkan  dengan  data  yang  bukan dari  data  sebenarnya.  Pada  pembagian  data  7:3 menunjukkan  semakin  tinggi  nilai  K  maka  nilai precision cenderung  menurun  dikarenakan  banyak data yang dibandingkan dengan data yang sama dari data  sebenarnya.  Dan  pada  pembagian  data  8:2 menunjukkan  semakin  tinggi  nilai  K  maka  nilai precision cenderung menurun.
Tabel 15. Tabel Recall pada Kelas Sirih
Recall Sirih Nilai K 6 : 4 7 : 3 8 : 2 1 100 % 100 % 100 % 2 100 % 100 % 100 % 3 100 % 100 % 100 % 4 100 % 100 % 100 % 5 100 % 100 % 100 % 6 100 % 100 % 100 % 7 100 % 100 % 100 % 8 100 % 100 % 100 % 9 100 % 100 % 100 % 10 100 % 100 % 100 %
Pada  kelas  Sirih  didapatkan  hasil  pengujian pada pembagian data 6:4 menunjukkan bahwa nilai recall semakin tinggi nilai K maka semakin rendah nilai recall . Pada pembagian data 7:3 menunjukkan bahwa  nilai recall semakin  tinggi  nilai  K  maka semakin  tinggi    nilai  recall.  Dan  pada  pembagian data  8:2  menunjukkan  bahwa  nilai recall semakian tinggi nilai K maka semakin tinggi nilai recall. Hal ini  dikarenakan  pada  saat  pengujian  data  yang memiliki kemiripan data yang cukup tinggi dengan data yang memiliki kelas berbeda.
Tabel 16. Tabel F1-score pada Kelas Sirih
F1-score Sirih Nilai K 6 : 4 7 : 3 8 : 2 1 91 % 96 % 94 % 2 91 % 89 % 84 % 3 94 % 92 % 94 % 4 91 % 92 % 84 % 5 94 % 92 % 94 % 6 89 % 86 % 89 % 7 86 % 89 % 94 % 8 84 % 86 % 94 % 9 84 % 86 % 89 % 10 84 % 86 % 89 %
Pada  kelas  Sirih  didapatkan  hasil  pengujian pada pembagian data 6:4 menunjukkan bahwa nilai F1-score semakin  tinggi  nilai  K  maka  semakin rendah  nilai F1-score .  Pada  pembagian  data  7:3 menunjukkan  bahwa nilai F1-score semakin tinggi nilai K maka semakin rendah  nilai F1-score . Dan pada pembagian data 8:2 menunjukkan bahwa nilai F1-score semakian  tinggi  nilai  K  maka  semakin rendah  nilai  f1-score.Hal  ini  menunjukkan  bahwa perbandingan  pada  nilai  precision  dan  recall semakin tinggi maka semakin kurang bagus.

## 4.6. Akurasi
Tabel 17. Tabel Akurasi Akurasi (%) Nilai K 6 : 4 7 : 3 8 : 2 1 86 % 85 % 88 % 2 89 % 85 % 85 % 3 88 % 87 % 93 % 4 86 % 87 % 84 % 5 88 % 87 % 88 % 6 84 % 83 % 88 % 7 78 % 87 % 90 % 8 78 % 82 % 88 % 9 78 % 82 % 85 % 10 78 % 83 % 88 %
Pada  gambar  1  menunjukkan  bahwa    akurasi didapatkan  bahwa  pada  nilai  K  yang  mempunyai nilai kecil maka nilai akurasi yang dihasilkan tinggi sedangkan  pada  saat  nilai  K  semakin  besar  maka nilai  akurasi  yang  dihasilkan  semakin  menurun dibandingkan nilai K yang kecil.
Gambar 1. Hasil Perhitungan Akurasi

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  yang telah dilakukan dapat diambil kesimpulan  bahwa  penerapan  metode  Principal Component  Analysis  (PCA)  Modified  K-Nearest Neighbor  dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi dan mengklasifikasi jenis tanaman herbal khususnya pada  daun  tanaman  jambu,  kunyit,  pepaya,  lidah buaya  dan  sirih.  Pada  pembagian  data  6:4  nilai akurasi  tertingginya  sebesar  89  %  pada  K=2  dan akurasi  terendahnya  pada  78  %  pada  K=9. Pembagian  data  7:3  nilai  akurasi  tertingginya sebesar  87  %  pada  K=4  dan  akurasi  terendahnya pada 82 % pada K=9. Dan Pada pembagian data 8:4 nilai  akurasi  tertingginya  sebesar  93  %  pada  K=3 dan akurasi terendah sebesar 84 % pada K=4.
Pada  penelitian  selanjutnya,  disarankan  untuk menambahkan metode klasifikasi yang berbeda agar mengetahui hasil nilai akurasi yang lebih bagus dan menggunakan k-fold cross validation pada pembagian  data  nya  sehingga  didapat  nilai  akurasi yang lebih tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  U. Murdika, Muhammad Alif, Yessi Mulyani, “Identifikasi  Kualitas  Buah  Tomat  dengan Metode PCA (Principal Component Analysis) dan Backpropagation,” Electrician , vol. 15, no.
3, pp. 175–180, 2021, doi: 10.23960/elc.v15n3.2240.
[2]  A.  Astuti,  W.,  &  Adiwijaya,  “Principal Component  Analysis  Sebagai  Ekstraksi  Fitur Data  Microarray  Untuk  Deteksi  Kanker Berbasis  Linear  Discriminant  Analysis.,” J. Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  3,  no.  2,  pp. 72–77, 2019.
[3]  S.  Amelia,  “Penerapan  Metode  Modified  K- Nearest  Neighbor  pada  Pengklasifikasian Status  Pembayaran  Kredit  Barang  Elektronik dan  Furniture,” Stat.  J. Theor.  Stat.  Its Appl. , vol.  22,  no.  1,  pp.  95–104,  2022,  doi: 10.29313/statistika.v22i1.345.
[4]  M. T. Anggian, F. C., Hidayat, N., & Furqon, “Implementasi  Metode  Modified  K-Nearest Neighbor  untuk  Klasifikasi  Status  Gunung Berapi.,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. e-ISSN, 2548, 964X. , 2020.
[5]  V.  Jawthari,  M.,  &  Stoffová,  “Predicting students’  academic  performance  using  a
70 80 90 100 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Akurasi Akurasi 60 Akurasi 70 Akurasi 80
modified  kNN  algorithm.,” Pollack  Period. , vol. 16, no. 3, pp. 20–26, 2021.
[6]  M.  B.  Mayasari,  M.,  Mulyana,  D.  I.,  &  Yel, “Komparasi  Klasifikasi  Jenis  Tanaman Rimpang Menggunakan Principal Component Analiysis, Support Vector Machine, K-Nearest Neighbor  Dan  Decision  Tree.,” JTIK  (Jurnal Tek. Inform. Kaputama) , vol. 6, no. 2, pp. 644– 655, 2022.
[7]  F.  Zhang,  J.,  Wang,  Z.,  Qu,  M.,  &  Cheng, “Research  on  physicochemical  properties, microscopic  characterization  and  detection  of different freezing-damaged corn seeds.,” Food Chem. , vol. X, pp. 100–338, 2022.
[8]  A. M. Atha and E. Zuliarso, “Deteksi Tanaman Herbal  Khusus  Untuk  Penyakit  Kulit  Dan Penyakit
Rambut Menggunakan Convolutional  Neural  Network  (CNN)  Dan Tensorflow,” JUPITER  (Jurnal  Penelit.  Ilmu dan Teknol. Komputer) , vol. 14, no. 2-a, pp. 1– 10, 2022.
[9]  R.  Silvia,  “Pengolahan  citra  digital  dan histogram  dengan  phyton  dan  text  editor phycharm,” Technol. J. Ilm. , vol. 11, no. 3, pp. 181–186, 2020.
[10]  M.  Wangge,  “Penerapan  Metode  Principal Component Analysis (PCA) Terhadap Faktor- faktor yang Mempengaruhi Lamanya
Penyelesaian  Skripsi  Mahasiswa  Program
Studi Pendidikan Matematika FKIP
UNDANA,” J.  Cendekia    J.  Pendidik.  Mat. , vol.  5,  no.  2,  pp.  974–988,  2021,  doi: 10.31004/cendekia.v5i2.465.
[11]  A. I. Saputra, H. Oktavianto, H. Azizah, and A. Faruq,  “Penerapan  Algoritma  Modified  K- Nearest Neighbour (MKNN) Pada Klasifikasi Masa  Studi  Mahasiswa  Teknik  Informatika Application  of  the  Modified  K-Nearest
Neighbour (MKNN) AlgorithmIn the
Classification  of  the  Study  Period  of Informatics  Engineering  Student,” J.  Smart Teknol. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  2774–1702,  2021, [Online]. Available: http://jurnal.unmuhjember.ac.id/index.php/JS T.
[12]  D.  Hediyati  and  I.  M.  Suartana,  “Penerapan Principal  Component  Analysis  (PCA)  Untuk Reduksi Dimensi Pada Proses Clustering Data
Produksi Pertanian Di Kabupaten Bojonegoro,” J. Inf. Eng. Educ. Technol. , vol.
5, no. 2, pp. 49–54, 2021, doi: 10.26740/jieet.v5n2.p49-54.
[13]  S.  A.  Ravi,  M.  R.,  &  Indriati,  “Implementasi Algoritme  Modified  K-Nearest  Neighbor (MKNN)  Untuk  Mengidentifikasi  Penyakit Gigi Dan Mulut.,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komputere-ISSN, 2596-2602. , 2019.