## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
No. 3 Desember 2020

## Komparasi Algoritma Nonparametrik untuk Klasifikasi Citra Wajah Berdasarkan Suku di Indonesia
Seno Hartono #1 , Herry Sujaini #2 , Anggi Perwitasari #3
# Program Studi Informatika Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Dr. H. Hadari Nawawi, Kota Pontianak, 78115
1 senohartono@student.untan.ac.id
2 hs@untan.ac.id
3 anggiperwitasari@informatika.untan.ac.id
Abstrak —  Klasifikasi  merupakan  metode data  mining yang berfungsi  untuk  mengatur  dan  mengkategorikan  data  pada kelas  yang  berbeda-beda.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk membandingkan dan menentukan algoritma nonparametrik terbaik  dalam  pengklasifikasian  citra  wajah.  Dalam  proses pengklasifikasian,  penelitian  ini  menggunakan  algoritma klasifikasi  nonparametrik  yaitu k-Nearest  Neighbor (kNN), Support Vector Machine (SVM), Decision Tree , dan AdaBoost Untuk  mengklasifikasikan  citra  wajah  penduduk  Indonesia yang  berasal  dari  suku  Batak,  Dayak,  Jawa,  Melayu,  dan Tionghoa. Penelitian ini  menggunakan  Orange Data Mining Tool  sebagai  alat  bantu  untuk  melakukan  proses data mining .  Dari  hasil  pengklasifikasian  dengan  menerapkan algoritma k-Nearest  Neigbor,  Support  Vector  Machine, Decision Tree, dan AdaBoost, SVM memberikan nilai akurasi yang lebih baik dibanding algoritma lainnya. Rata-rata nilai precision keempat  algoritma  tersebut  berturut-turut  adalah Support  Vector  Machine 37.5%,  diikuti  oleh  algoritma k- Nearest  Neighbor 31.55%, AdaBoost 30.25%,  dan  untuk Decision Tree 29.75%.
Kata kunci — Klasifikasi, K-Nearest Neigbor, Support Vector Machine, Decision Tree, AdaBoost

## I. P ENDAHULUAN
Pengenalan  wajah  merupakan  Salah  satu  cara  alami bagi manusia untuk mengenali dan membedakan identitas suatu  individu  dari  yang  lainnya.  Wajah  manusia  dapat memberikan  berbagai  informasi  seperti  jenis  kelamin, umur,  ekspresi,  suku  bangsa  dan  sebagainya.  Penelitian tentang klasifikasi ras, negara, dan suku berdasarkan citra wajah  menjadi  topik  yang  populer  diantara  komunitas peneliti face  recognition [1].  Dalam  penerapannya pengklasifikasian citra dilakukan dengan
mengimplementasikan algoritma klasifikasi untuk membedakan fitur-fitur yang dimiliki gambar digital.
Klasifikasi adalah proses untuk menemukan model atau pengetahuan  untuk  membeda-bedakan  kelas  data  dengan memprediksikan  kelas  untuk  data  yang  tidak  diketahui
kelasnya  [2].  Klasifikasi  bertugas  untuk  mengatur  dan mengkategorikan data pada kelas yang berbeda-beda.
Secara  umum  metode  klasifikasi  dibagi  menjadi  dua macam  yaitu  klasifikasi supervised dan unsupervised . Metode  klasifikasi supervised adalah  metode learning melalui bantuan dari supervisor ( learning melalui contoh). Sedangkan  metode  klasifikasi  unsupervised  merupakan kebalikan  dari  metode supervised yakni  learning  tanpa supervisor  ( learning melalui  observasi).  Klasifikasi unsupervised dikenal juga sebagai clustering . Algoritma klasifikasi citra parametrik dan nonparametrik  berada  dibawah supervised  learning . Algoritma  parametrik  biasanya  disertai  dengan  sejumlah asumsi  tertentu,  yang  sepenuhnya  telah  ditentukan sebelum  proses  klasiﬁkasi  berlangsung.  Misalnya sebagian classiﬁer berasumsi  bahwa  data  bersifat homogen  atau  terdistribusi  berdasarkan  pola  tertentu. Karena  itulah  algoritma-algoritma  ini  dinilai  memiliki keterbatasan  ketika  asumsi  yang  digunakan  tidak  sesuai dengan keadaan atau kondisi data [3].
Algoritma  klasiﬁkasi  non-parametrik  dinilai  lebih  siap untuk  menghadapi  data  dengan  berbagai  kondisi. Algoritma  klasiﬁkasi  non-parametrik  memiliki  asumsi dasar  yang  relatif  lebih  sedikit  dibandingkan  algoritma klasiﬁkasi  parametrik.  Dalam  proses  klasiﬁkasi,  metode klasiﬁkasi  non-parametrik  akan  mempelajari  dan menggunakan  setiap  fitur  dimiliki  sampel  sebagai  dasar untuk penunjukan kelas [3].
Beberapa  penelitian  tentang  klasifikasi  citra  telah dilakukan  sebelumnya.  Perbedaan  utama  dari  setiap penelitian  pada  umumnya  terletak  pada  dataset  dan metode klasifikasi yang digunakan.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Laina  Farsiah,  Taufik Fuadi  Abidin,  dan  Khairul  Munadi,  2013,  “Klasifikasi Gambar  Berwarna  Menggunakan K-Nearest  Neighbor (KNN)  dan Support  Vector  Machine (SVM)”.  Penelitian ini  membahas  tentang  algoritma  penentuan  kategori  dari gambar  berwarna  menggunakan  metode K-Nearest Neighbor (KNN)  dan Support  Vector  Machine (SVM).
Hasil  pengujian  menghasilkan  nilai  akurasi  yang  sama baiknya antara metode KNN dan SVM.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Khairul  Sani,  Wing Wahyu  Winarno,  dan  Silmi  Fauziati,  2016,  “Analisis
Perbandingan Algoritma
Classification Untuk Authentication Uang  Kertas”.  Tahapan  penelitian  ini dimulai dengan pengumpulan data, lalu melakukan proses pengenalan banknote yang  terdiri  dari  proses image acquisition dilanjutkan dengan proses konversi grayscale , hingga sampai tahap klasifikasi. Penelitian ini menggunakan  aplikasi  WEKA  dengan  metode cross validation terhadap data banknote  authentication .  Hasil pengujian  memberikan  algoritma Decision  Tree C4.5 sebagai  algoritma  terbaik  dibanding  dengan  algoritma naive bayes dan neural network.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Herry  Sujaini,  2019, “Sistem  Analisis  Citra  Alat  Musik  Tradisional  dengan Metode k-Nearest Neighbor, Random Forest, dan Support Vector  Machine ”.  Masalah  utama  yang  dikaji  dalam penelitian  ini  adalah  banyaknya  perbedaan  dalam kesimpulan  dari  hasil  penelitian  sebelumnya  dalam menentukan  algoritma  klasifikasi  yang  terbaik.  Penelitian ini membandingkan tiga buah metode nonparametrik yaitu Metode K-Nearest Neighbor (kNN), Random Forest (RF), dan  Support  Vector  Machine  (SVM).  Hasil  pengujian memberikan  metode  kNN  sebagai  metode  yang  paling baik dalam mengenali alat musik. Rata-rata nilai precision yang  diperoleh  dari  ketiga  algoritma  yang  dibandingkan adalah  KNN  dengan  92,1%,  SVM  dengan  85,4%,  dan 69,4% untuk Random Forest.
Berdasarkan  dari  paparan  hasil  penelitian-penelitian sebelumnya, penelitian ini akan membandingkan algoritma  yang  memberikan  hasil  terbaik  pada  penelitian sebelumnya  yaitu  K-Nearest  Neighbor  (KNN),  Decision Tree, Support Vector Machine (SVM), dan Adaboost.
Indonesia adalah  negara kesatuan, karena itu Indonesia memiliki  beragam  suku  bangsa,  agama,  bahasa,  dan  lain sebagainya.  Menurut  Ensiklopedia  Indonesia  Suku memiliki arti sebagai kelompok sosial yang memiliki atau mempunyai  kedudukan  tertentu  yang  disebabkan  oleh faktor  garis  keturunan,  adat,  agama,  bahasa,  dan  lain sebagainya. Biasanya  setiap anggota suku itu mempunyai kesamaan  dalam  hal  sejarah,  bahasa,  adat  istiadat  serta juga  dalam  tradisi.  Setiap  suku  di  Indonesia  memiliki karakteristik wajah  yang  beragam dan  memiliki keunikan masing-masing [2].
Pada  penelitian  ini  dilakukan  performa  komparasi algoritma klasifikasi nonparametrik dalam mengklasifikasi  citra  wajah  peduduk  Indonesia  yang berasal  dari  suku  Jawa,  Batak,  melayu,  Dayak  dan Tionghoa.  Metode  yang  digunakan  yaitu  K-Nearest Neighbor  (KNN),  Decision  Tree  Decision  tree  yang sangat kuat sehingga banyak diminati [4], Support Vector Machine (SVM), dan Adaboost.
KNN  merupakan  algoritma  yang  mampu  memberikan hasil  akurasi  yang  tinggi  karena  algoritma  KNN  bersifat fleksibel  serta  mampu  bekerja  dengan  berbagai  batasan keputusan  [5],  sedangkan  pada  SVM  bekerja  dengan
menemukan  batas pemisah terbesar dengan  mencari  jarak maksimal  dari  keseluruhan  titik  data,  sehingga  apabila terjadi  kesalahan  pengukuran  maka  tidak  menyebabkan kesalahan  hasil kategori dan  memberikan hasil  klasifikasi dengan akurasi yang tinggi [6]. Adaboost yang merupakan algoritma machine  learning yang  tercipta  dengan menggunakan  kumpulan weak classifier  yang  dibentuk sehingga  menjadi  menjadi strong  classifier [7]  yang dimunculkan  untuk  mampu  mengurangi  kesalahan  dalam proses pembelajaran [8].

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Citra Digital
Citra digital adalah sebuah gambar yang direpresentasikan  secara  digital  dalam  bentuk  fungsi  2 dimensi,
, yang  terdiri  dari dan sebagai koordinat  horizontal  dan  vertikal,  dan  f  sebagai  nilai intensitas  atau  derajat  keabuan  dari  x  dan  y,  Setiap  nilai dinyatakan  dalam  skala  tertentu  bedasarkan  citra  yang ditampilkan.  Citra  merupakan  fungsi  dua  dimensi  yang digambarkan oleh perangkat keras (komputer). Citra yang seharusnya  berwujud  tiga  dimesi  kemudian  digambarkan dalam  bentuk  dua  dimensi  yang  berupa  titik  data  diskrit akibat  ketidak  mampuan  computer  dalam  memproses gambar  yang  sebenarnya  berwujud  tiga  dimensi.  Titik yang ditampilkan  disebut juga dengan piksel [9].

## B. Suku
Suku  bangsa  merupakan  kelompok  manusia  atau kelompok  sosial  dengan  kesamaan  ciri,  budaya,  suku bangsa  berkaitan  erat  dengan  asal-usul,  tempat  asal  dan kebudayaan.  Di  Indonesia,  wilayah  yang  terbentuk  atas kepulauan dan lautan tentu mempengaruhi keanekaragaman budaya dan suku bangsa Indonesia.
Setiap  suku  bangsa  mempunyai  keunikan  dan  ciri-ciri tertentu.  Suku  bangsa  memiliki  ciri  fisik,  adat  istiadat, bahasa,  kebudayaan,  dan  kesenian.  Warna  kulit  di Indonesia  cenderung  berwarna  sawo  matang,  bentuk  atau jenis  rambut  cenderung  lurus  dan  ikal,  dan  bentuk  wajah yanh  bermacam-macam,  merupakan  pembeda  satu  suku bangsa dengan suku bangsa lainnya [2].

## C. Data Mining
Data  mining adalah  sebuah  proses  untuk  menganalisa kumpulan  data  menggunakan  beberapa  bidang  ilmu  yaitu machine  learning ,  teknik  statistik,  pengenalan  pola, kecerdasan buatan, dan visualisasi. Data mining bertujuan untuk  menemukan  dan  menghasilkan  sebuah  informasi dari  himpunan  data  yang  sangat  banyak  sehingga menghasilkan pengetahuan ( knowledge ) yang bermanfaat. [10].
D. Orange Data Mining Tools
Data  mining  tools yang  digunakan  untuk  membantu dalam  penelitian  ini  adalah  Orange.  Orange  merupakan sebuah tools  open  source untuk  pengolahan  data  mining. Orange  memiliki widget yang  berfungsi  sebagai  unit
komputasi  untuk  membaca,  memproses,  melakukan visualisasi,  melakukan  analisis,  mengeksplorasi  data,  dan lain-lain. Widget disusun  sedemikian  rupa  sehingga membentuk workflow (alur kerja) dan berkomunikasi satu sama lain di lingkungan Orange. Widget data memungkinkan  Orange  untuk  manipulasi  data  text  atau gambar[11].
Dalam  menganalisis  gambar  menggunakan  Orange, diperlukan  sebuah add - ons tambahan  yaitu image analytics .  Orange  mengubah  data  gambar  menjadi representasi  vektor  menggunakan deep neural  network yang  telah  dilatih  pada  banyak  gambar  sehingga menghasilkan data yang dapat diproses dan memungkinkan machine learning [11].

## III. M ETODOLOGI
Metodologi  penelitian  adalah  suatu  kegiatan  untuk merencanakan  penelitian  yang  akan  dilakukan  dengan cara  sistematis  dan  ilmiah.  Penelitian  ini  menggunakan metode  penelitian  komparatif.  Metode  analisis  yang  akan dipakai  adalah  metode data  mining yaitu  klasifikasi dengan  menggunakan tools  software Orange.  Penelitian ini dilakukan dengan beberapa tahapan yang diilustrasikan pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian

## A. Studi Literatur
Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah  studi  literatur yaitu  mencari  referensi  dan  pengetahuan  dari  berbagai sumber seperti buku, jurnal dan artikel yang berhubungan dengan  penelitian  yang  akan  dilakukan.  Tujuan  utama studi  literatur  dalam  penelitian  ini  adalah  untuk mempelajari  sumber-sumber  terdahulu  sebagai  bahan panduan  untuk  mendukung  penelitian  ini.  Studi  Literatur dimulai  dengan  mempelajari  penelitian  sebelumnya  yang terkait  tentang data  mining ,  pengklasifikasian,  Algoritma KNN,  SVM,  Decision  Tree,  dan  Adaboost,  Kemudian mempelajari cara evaluasi data menggunakan k-fold Cross Validation dan confusion matrix.

## B. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diperoleh dengan  melakukan  wawancara  dan  penelusuran  internet. Wawancara  adalah  sebuah  proses tanya  jawab  antara  dua orang  atau  lebih  untuk  mendapatkan  informasi  tertentu. Proses  tanya  jawab  itu  dilakukan  oleh  dua  pihak,  yang pertama  pewawancara  ( interviewer )  yaitu  orang  yang memberikan pertanyaan dan responden  yang memberikan jawaban  atas  pertanyaan  yang  diberikan  [12].  Melalui wawancara  ini  peneliti  akan  menggali  informasi  dan mendapatkan  data  berupa  foto  ( image )  dari  wajah responden  yang  nantinya  akan  digunakan  dalam  proses klasifikasi.  Wawancara  dilakukan  kepada  masyarakat sekitar atau pendatang di kota Pontianak yang berasal dari suku  yang  terkait  dengan  penelitian  yaitu  suku  Jawa, Batak, Melayu, Dayak, dan Tionghoa.
Secara  Keseluruhan,  koleksi  data  yang  dikumpulkan berjumlah  500  buah  citra  wajah  yang  terdiri  dari  5 kategori  suku.  Masing  masing  suku  diwakili  dengan  100 buah citra. Koleksi gambar  yang telah dikumpulkan akan dibagi berdasarkan kelompok sukunya.

## C. Framework Penelitian
Tahapan-tahapan  penelitian  yang  dilakukan  terdiri  dari pre-processing,  pengklasifikasian,  dan  evaluasi  yang dilakukan  menggunakan  bantuan  beberapa  aplikasi  yaitu SnFacecrop, ImageBatch,  Ultra  Grayscale  Converter,  dan aplikasi  Orange.  Tahapan-tahapan  ini  diilustrasikan  pada Gambar 2.

## D. Pengujian
Dalam penelitian ini pengujian dilakukan sebagai tahap penerapan  dalam  membandingkan  tingkat  keakuratan algoritma  yang  diuji.  Adapun  pengujian  dalam  penelitian ini  adalah  dengan  melakukan  perhitungan Precision, recall,  F1-Score  dan  accuracy. Pengujian  dilakukan menggunakan widget Test and score pada aplikasi Orange. Metode  uji  coba  yang  diterapkan  dalam  penelitian  ini adalah 10-fold  cross  validation dan random  sampling menggunakan  75%  data  latih.  Analisa  akan  dilakukan terhadap nilai rata-rata dari hasil perhitungan menggunakan kedua metode ini.
Gambar 2. Framework penelitian

## IV. H ASIL DAN A NALISIS

## A. Hasil Penelitian
Dari perancangan workflow menggunakan Orange Data Mining  Tools,  dihasilkan  sebuah  model  pengklasifikasi yang  dapat  mengklasifikasikan  citra  menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors, Support Vector Machine, Decision  Trees dan Adaboost yang  bisa  diamati  pada Gambar 3.
B. Implementasi Pelatihan Data
1) Dataset
Dataset yang  digunakan  dalam  penelitian  ini berupa  file  gambar  yang  didapat  dengan  melakukan penelusuran  internet  melalui  google  dan  media  sosial facebook  dan  instagram  dan  wawancara  terhadap masyarakat  sekitar  atau  pendatang  di  kota  Pontianak yang berasal dari suku yang terkait dengan penelitian.
Gambar 3. Workflow klasifikasi citra wajah
Setelah  dilakukan  penelusuran  internet  dan wawancara,  diperoleh  data  awal  dari  suku  Batak berjumlah  131  file,  dari  suku  Dayak  berjumlah  114 file,  suku  Jawa  berjumlah  123  file,  suku  Melayu berjumlah 118 file, dan suku Tionghoa berjumlah 108 file. Sehingga total seluruh data awal dalam penelitian ini  berjumlah  sebanyak  594  file  gambar  yang
kemudian  akan  dikategorikan  dan  diberi  label berdasarkan masing-masing suku.

## 2) Implementasi Pre-preprocessing
Dalam  penelitian  ini  terdapat  beberapa langkah pre-processing yaitu:
 Melakukan  seleksi  dan crop pada  bagian wajah  pada  file  gambar  menggunakan aplikasi snfacecrop.
 Melakukan  konversi  gambar  dari  RGB  ke Grayscale yang  dilakukan  menggunakan aplikasi  Ultra  Grayscale  Converter.  Citra yang awalnya berbentuk RGB akan ditransformasikan  terlebih  dahulu  menjadi bentuk  aras  keabuan  atau grayscale dengan nilai dari 0- 255 [13].
 Melakukan resize terhadap semua file gambar menjadi 200x200 pixel menggunakan aplikasi Imagebatch.

## 3) Implementasi Ekstraksi Fitur
Ekstraksi  fitur  dilakukan  untuk  mendapatkan vektor  representasi  dari  fitur  terpenting  pada  bagian wajah  dari  setiap  citra.  Ekstraksi  fitur  dilakukan dengan widget image embedding dan  menggunakan embedder OpenFace.

## C. Hasil Implementasi Algoritma
1) Implementasi Menggunakan K-Nearest Neighbor
Pada  perhitungan  menggunakan  algoritma K- nearest  neighbour digunakan  nilai number  of neighbors =  5,  hal  ini  dikarenakan  jika  nilai  k  terlalu kecil maka akan semakin mudah terpengaruh oleh data noise dan  nilai  k  yang  terlalu  besar  akan  membuat keakuratan menjadi berkurang.
2) Implementasi  Menggunakan  Support  Vector Machine
Eksperimen  dengan  menggunakan  SVM,  untuk menghindari  overfitting  maka  digunakan  nilai cost kecil  yaitu  C  =  1. Regression  loss  epsilon =  0,1 fungsinya  adalah  untuk  mendefinisikan lost  function pada jarak tertentu dari nilai sebenarnya sehingga nilai yang dimasukkan kecil.
3) Implementasi Menggunakan Decision Tree
Eksperimen  menggunakan  Decision  Tree Untuk  mendapatkan  hasil  yang  optimal  jumlah minimal  instances  in  leaves  =  2,  tidak  membagi subset kurang dari 5, max tree depth = 100.
4) Implementasi Menggunakan Adaboost
Eksperimen  menggunakan Adaboost ,  digunakan parameter base  estimator = Tree ,  estimator  yang digunakan  adalah  default  dengan  jumlah estimator = 50,  jika  sudah  ditemukan  perfect  fit,  maka  prosedur learning  akan  berhenti  lebih  awal  sebelum  mencapai 50.

## D. Pengujian
1) Pengujian 10-fold cross validation
Hasil  perhitungan 10-fold  cross  validation terhadap  kelas  suku  menggunakan  algoritma K- Nearest Neighbour , Support Vector Machine , Decision Tree , dan AdaBoost dapat dilihat pada Tabel 1.
TABEL I P ERBANDINGAN P ENGUJIAN 10- FOLD C ROSS V ALIDATION P ADA M ASING - MASING A LGORITMA Algoritma Precision Recall Accuracy F1-Score kNN 32.6% 32.6% 32.6% 32% SVM 37% 37.6% 37.6% 37.1% Decision Trees 27.8% 28.2% 28.2% 27.9% Adaboost 33.7% 33.8% 33.8% 33.7% 2) Pengujian menggunakan Random Sampling
Pembagian data  training dan testing tersebut dilakukan  secara random atau  acak  dengan  widget Test  and  score.  Hasil  perhitungan random  sampling terhadap  kelas  suku  menggunakan  algoritma K- Nearest Neighbour , Support Vector Machine , Decision Tree , dan AdaBoost dapat diamati pada Tabel 2
TABEL II P ERBANDINGAN P ENGUJIAN R ANDOM S AMPLING P ADA M ASING - MASING A LGORITMA Algoritma Precision Recall Accuracy F1Score kNN 30.% 31.3% 31.3% 30.4% SVM 38% 38.5% 38.5% 38.2% Decision Trees 31.7% 30.6% 30.6% 31% Adaboost 29.4% 29.3% 29.3% 29.3%

## E. Perbandingan 4 Algoritma
1) Precision K-Nearest  Neighbour  mendapatkan  nilai  rata-rata precision 31.55%, Support Vector Machine mendapatkan  nilai  precision  tertinggi  diantara  4 algoritma  yang  dipilih,  yaitu  37.5%,  lalu  Decision Trees  29.75%,  dan  yang  terakhir  adalah  algoritma AdaBoost yang mendapatkan nilai precision 31.55%.
2) Recall K-Nearest  Neighbour mendapatkan  nilai  rata-rata recall 31.95%, Support  Vector  Machine mendapatkan nilai recall tertinggi diantara 4 algoritma yang dipilih, yaitu  38.05%,  lalu  Decision  Trees  29.45%,  dan AdaBoost yang mendapatkan nilai 31.55%.
3) Accuracy K-Nearest  Neighbour mendapatkan  nilai  rata-rata Accuracy 31.95%, Support Vector Machine mendapatkan  nilai Accuracy tertinggi  diantara  4 algoritma  yang  dipilih,  yaitu  38.05%,  lalu Decision Trees 29.4%, dan AdaBoost 31.55%.
4) F1 score K-Nearest  Neighbour mendapatkan  nilai  rata-rata F1-Score 31,2%, Support Vector Machine
mendapatkan  nilai  tertinggi  diantara  4  algoritma  yang dipilih, yaitu 37.65%, lalu Decision Trees 29,45%, dan AdaBoost 31.5%.

## F. Confusion Matrix
Confusion  matrix memberikan  informasi  data aktual  (actual)  dan  prediksi  (predicted)  berdasarkan klasifikasi  yang  dilakukan.  Dengan  Menggunakan confusion  matrix kita  dapat  mengamati  performa
setiap  algoritma  pada  model  klasifikasi  yang  dibuat berdasarkan jumlah data yang diprediksi dengan benar dan salah [14].
Gambar  dibawah  ini  menampilkan confusion matrix dari  hasil  penelitian  dengan  4  kombinasi  nilai prediksi  dan  nilai  aktual  yang  berbeda.  Terdapat  4 istilah  sebagai  representasi  hasil  proses  klasifikasi pada confusion matrix . Keempat istilah tersebut adalah True  Positive (TP), True  Negative (TN), False Positive (FP) dan False Negative (FN). Dengan  menggunakan confusion  matrix ,  citra yang  tidak  terklasifikasi  dengan  baik  dari  hasil pengklasifikasian  bisa  diamati  pada  gambar  4,  5,  6, dan 7.
Gambar 4. Hasil klasifikasi citra KNN
Gambar 5. Hasil klasifikasi citra SVM
Gambar 6. Hasil klasifikasi citra Tree
Gambar 7. Hasil klasifikasi citra AdaBoost
G. Analisis Pengujian
Hasil  perhitungan precision,  recall,  accuracy dan  F1 menunjukan  hasil  yang  konsisten  dengan  algoritma terbaik  yaitu  SVM,  diikuti  KNN, AdaBoos t  dan Decision Tree .  SVM  dirancang  tidak  sensitif  terhadap  noise sehingga  nilai  performa  yang  diperoleh  dapat  menjadi lebih  tinggi  [15].  Hal  ini  dibuktikan  dengan Support Vector  Machine yang  memiliki  nilai  tertinggi  dan  dapat menangani data yang tidak seimbang lebih baik dibanding algoritma lainnya.
Dari  informasi  yang  ditampilkan confusion  matrix memperlihatkan  bahwa  terdapat  banyak  kesalahan  dalam pengklasifikasian  data.  Pada  hasil  terbaik  yang  didapat dari  algoritma Support  Vector  Machine dapat  diamati bahwa  satu  kelas  citra  yang  dapat  diprediksi  lebih  baik dibanding  yang  lainnya  yaitu  kelas  Tionghoa  yang terprediksi sebanyak 60%. Hal ini dikarenakan wajah suku Tionghoa  memiliki  keunikan  yang  menjadi  ciri  khas  dan berbeda dengan wajah dari suku lainnya.
Kelas citra yang paling sedikit terprediksi secara benar terdapat pada citra suku melayu. Hal ini dikarenakan pada suku melayu  memiliki banyak kemiripan terhadap Dayak, Batak,  dan  Jawa  dan  begitu  juga  sebaliknya,  sehingga banyak ditemukan hasil prediksi yang salah dan tertukar.

## V. K ESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  dari  hasil  evaluasi  dan  analisis  sistem klasifikasi  citra  wajar  berdasarkan  suku  di  Indonesia menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbour,  Support Vector  Machine,  Decision  Tree,  dan  AdaBoost,  maka dapat disimpulkan bahwa:
1.  Dalam  pengklasifikasian  citra  wajah,  sistem  yang menggunakan  algoritma  Support  Vector  Machine memiliki  akurasi  yang  lebih  baik  dibanding  algoritma lainnya.  Rata-rata  nilai  precision  keempat  algoritma tersebut  secara  berturut-turut  adalah  Support  Vector
Machine 37.5%, diikuti algoritma K-Nearest
Neighbour  dan  AdaBoost  dengan  precision  31.55%, untuk Decision Tree 29.75%.
2.  Data  yang  digunakan  memiliki  variasi  yang  tinggi, sehingga  proses  klasifikasi  dengan  algoritma  yang diterapkan  memiliki  kelemahan  dalam  keakuratan hasil  data,  namun  hasil  yang  didapatkan  tidak
mempengaruhi  keakuratan  algoritma  atau  rumus  yang diterapkan.
3.  Keunggulan  Support  Vector  Machine  terdapat  pada penggunaan  kernel.  Dengan  memilih  kernel  yang sesuai  dengan  kondisi  data  yaitu  kernel  RBF,  SVM dapat menangani data  yang tidak seimbang  lebih  baik dan nilai performa yang diperoleh menjadi lebih tinggi dibanding algoritma lainnya.
B. Saran
Dalam  Adapun  hal-hal  yang  menjadi  saran  dalam rangka  untuk  mengembangkan  dan  menyempurnakan penelitian ini adalah sebagai berikut: 1.  Menambah jumlah suku yang diteliti dan menggunakan  kondisi  data  yang  lebih  baik  dan seragam.
2.  Mengembangkan  hasil  penelitian  ini  menjadi  aplikasi yang  dapat  melakukan  klasifikasi  citra  wajah  secara otomatis..

## R EFERENSI
[1] Fu, S., He, H., & Hou, Z.-G, “Learning race from face: A survey”. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence , 36(12), 2483–2509, 2014.
[2] Gonzales,  Rafael  C.,  Woods,  Richard  E.,  “Digital  Image Processing ” , New Jersey : Prentice-Hall, Inc , 2002.
[3] Liu, B., “Web Data mining:  Exploring  Hyperlinks, Contents, dan Usage Data” Berlin: Springer , 2007.
[4] Manning,  C.  D.,  Schütze,  Hinrich  &  Raghavan,  Prabhakar,  “An Introduction  to  Information  Retrieval”. Cambridge  Univeristy Press , 2009.
[5] Maulana, S. M., Sabarudin, R., Nugraha, W., “Prediksi Ketepatan Kelulusan  Mahasiswa  Diploma  dengan  Komparasi  Algoritma Klasifikasi”. Jurnal Sistem dan Informasi (JUSTIN) , 2019.
[6] Melalatoa,  M.  Junus,  “Ensiklopedi  suku  bangsa  di  Indonesia”. Direktorat  Sejarah  dan  Nilai  Tradisional  Direktorat  Jenderal Kebudayaan , Jakarta, 1995.
[7] Ruan,  C.  a.  R.  Q.  a.  L.  X.,  “Real  adaboost  feature  selection  for face  recognition.  In  Signal  Processing”), 2010  IEEE  10th International Conference, IEEE, 2010 [8] Syamani,  “Komparasi  Algoritma  Non-Parametrik  k-Nearest Neighbour  Classiﬁer  Menggunakan  Euclidean  Distance  dan Manhattan  Distance  untuk  Klasiﬁkasi  Multispektral  Tutupan Lahan”, Universitas Lambung Mangkurat, 2008.
[9] Sujaini,  H.  2019.  “Sistem  Analisis  Citra  Alat  Musik  Tradisional dengan Metode K-Nearest Neighbor, Random Forest, dan Support Vector Machine” Jurnal Sistem Informasi Bisnis, vol. 9 , 2009.
[10] Turban,  E.,  “Decision  Support  Systems  and  Intelligent  Systems Edisi Bahasa Indonesia Jilid 1” Yogyakarta: Andi , 2005.
[11] Waliansyah,  R.  R.,  Fitriyah,  C.,  “Perbandingan  Akurasi Klasifikasi  Citra  Kayu  Jati  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes dan  k-Nearest  Neighbor  (k-NN)”. Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian Informatika (Jepin) Vol. 5 no. 2 , 2019.
[12] X. Wu, V. Kumar, J. R. Quinlan, J. Ghosh, Q. Yang, H. Motoda, G. J. Mclachlan, A. Ng, B. Liu, P. S. Yu, Z. Z. Michael, S. David, and J. H. Dan, “Top 10 algorithms in data mining” Knowl Inf Syst, vol 14 , 2007.
[13] Yoav  Freund  Robert  E.  Schapire,  “A  Short  Introduction  to Boosting”, Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence , 1999.
[14] Moleong,  Lexy  J.  (2010),  Metodologi  penelitian  kualitatif, Remaja Rosdakarya, Bandung.