## ISSN 2085-4552
Perbandingan Distance Metric pada Nearest Neighbour untuk Klasifikasi Sel Darah Putih
1 Felix Indra Kurniadi, 2 Vinnia Kemala Putri
1 School of Engineering and Technology: Informatics Engineering, Tanri Abeng University, Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Indonesia, Depok, Indonesia felixindra@tau.ac.id vinnia.kemala51@ui.ac.id
Diterima 18 Oktober 2019
Disetujui 24 Juni 2019
Abstract —White blood cells, have a function to protect human  body  from  viruses,  bacteria  and  any  other harmful  substance.  In  this  research,  we  increased  our dataset using augmentation techniques such as rotation. While the other image pre-processing techniques that we used is resize window-size of the images into 40x40 pixel and 50x50 pixel. Local Binary Pattern was proposed for feature  extraction  using  Euclidean  distance,  Chebyshev distance and Minkowski distance as classifier. The result showed  that  using  Euclidean  and  Minkowski  distance give  same  result  and  also  the  best  result  compared  to Chebyshev distance
Index Terms—Chebyshev distance, Euclidean distance, Minkowski  distance,  Local  Binary  Pattern, white  blood cells

## I. P ENDAHULUAN
Darah  merupakan  salah  satu  bagian  terpenting dalam  tubuh  manusia,  tidak  seorangpun  yang  bisa hidup  tanpa  memiliki  darah.  Darah  memiliki  tiga peranan penting yaitu sebagai traportasi, regulasi dan proteksi. Darah berperan dalam melakukan transportasi  nutrient  dan  oksigen  ke  seluruh  tubuh, membuang produk sisa, meregulasikan pH tubuh dan berperan sebagai pelindung dari serangan virus, bakteri maupun mikro organisme lainnya [1].
Di  dalam  tubuh  manusia  sendiri  terdapat  tiga komponen  darah  yaitu  eritrosit  atau  sel  darah  merah, leukosit atau sel darah putih dan trombosit atau keping darah.  Darah  putih  dipilih  dalam  penelitian  ini dikarenakan memiliki peranan untuk melindungi tubuh manusia  dari  berbagai  serangan  bakteri,  virus  dan mikro organisme yang berbahaya bagi tubuh manusia. Sayangnya  bentuk  sel  darah  putih  beragam  sehingga dibutuhkan proses inspeksi dan pengenalan yang lebih baik,  sehingga  memudahkan  para  hematologis  untuk mendiagnosis  beberapa  penyakit  dalam  darah  seperti AIDS, leukemia dan kanker darah [2].
Pengenalan  terhadap  darah  putih  saat  ini membutuhkan  waktu  yang  lama  dikarenakan  proses pengenalan  dilakukan  secara  manual.  Proses  ini membutuhkan waktu yang lama, para ahli yang bekerja dibidang ini dan subjektifitas yang terjadi dikarenakan human error . Sayangnya proses pengenalan sel darah
automatis  hanya  dapat  dilakukan  oleh  rumah  sakit besar,  sedangkan  bagi  rumah  sakit  kecil  atau puskesmas di daerah pedesaan hanya dapat dilakukan secara manual [3].
Sel  darah  putih  memiliki  karakteristik  yang berbeda  untuk  setiap  tipenya.  Keunikan  setiap  sel darah putih inilah yang membuat sel darah putih butuh untuk  diklasifikasikan.  Proses  pengklasifikasian  akan dilakukan  dengan  menggunakan  citra  darah  yang diambil  dari  mikroskop  dan  diambil  citranya menggunakan kamera webcam .
(a) (b) (c)
(d) (e)
Gambar 1. Lima Tipe Sel Darah Putih: a) basofil, b) eosinofil c) limfosit d) monosit e) neutrofil
Penelitian  ini  akan  menggunakan  metode Local Binary  Pattern sederhana  dengan  menggunakan K- Nearest  Neighbor dengan  tiga distance  metric yang berbeda. Tiga distance metric yang digunakan adalah Chebyshev distance, Euclidean distance dan Minkowski distance .
Artikel ilmiah ini dibagi menjadi 5 bagian dimana Bagian  1  adalah  pendahuluan,  Bagian  2  merupakan penelitian sebelumnya, Bagian 3 eksperimen, Bagian 4 hasil  eksperimen  dan  Bagian  5  kesimpulan  dan penelitian selanjutnya.

## II. P ENELITIAN S EBELUMNYA
Beberapa penelitian yang coba mengatasi problem didalam  melakukan  pengklasifikasian  sel  darah  putih. Lina  mencoba  mengatasi  permasalahan  ini  dengan mengajukan metode Scale Invariant Feature Transform dengan  menggunakan  classifier  Co-occurrence  matrix untuk  citra  warna  dan  Euclidean  distance  untuk  fitur tekstur.  Penelitian  yang  dilakukan  ini  memberikan kesimpulan  bahwa  pencahayaan  dan window  size memberikan perbedaan hasil yang signifikan [5].
Sholeh mengajukan segmentasi terhadap sel darah putih  menggunakan  Median  Filtering  dan  Otsu threshold,  hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan memberikan kesimpulan bahwa metode yang digunakan  dapat  melakukan  segmentasi  terhadap nucleus dan sitoplasma [3],
Tabrizi  mengajukan  metode  untuk  melakukan pengenalan sel darah putih dengan menggunakan PCA dan  LVQ.  Metode  ini  memperbaiki running time dari metode sebelumnya akan tetapi akurasi yang dihasilkan tidak jauh berbeda dengan metode sebelumnya [2].
Gautam  mengajukan  pengenalan  sel  darah menggunakan metode Morphological Feature. Metode yang  diusulkan  ini  memberikan  hasil  terbaik  pada pengenalan  limfosit  dengan  akurasi  yang  mencapai 100% untuk limfosit [6].
Kurniadi  mengajukan  pengklasifikasian  sel  darah putih dengan menggunakan berbagai metode LBP yaitu Local  Binary  Pattern,  Local  Binary  Pattern  Uniform, Local  Binary  Pattern  Rotation  Invariant  dan  Local Binary Pattern Rotation Invariant Uniform . Hasil yang didapatkan  menyebutkan  bahwa  metode  LBP-RI  dan LBP-RIU  memberikan  hasil  yang  baik  pada  kedua windows  size dengan  menggunakan K-NN  classifier dengan distance  metric menggunakan Euclidean distance [7].
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [7], yang menyatakan bahwa penggunaan menggunakan K- NN classifier pada distance metric Euclidean distance memberikan  hasil  yang  paling  baik  dibandingkan dengan classifier lainnya.  Penulis  ingin  membuktikan penggunaan distance  metric lainnya  yang  dapat memperbaiki  akurasi  atau  menghasilkan  hasil  yang setara dengan penggunaan Euclidean distance .

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Metodologi  penelitian  ini  dapat  digambarkan dengan  bagan  seperti  pada Gambar  2 .  Tiga  tahapan yang dilakukan adalah tahap pre-processing , kemudian dilanjutkan  dengan  tahapan  pencarian  fitur  dari  citra digital  kemudian  akan  dilakukan  pembuatan  model dengan  menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor dengan tiga distance metric yang berbeda.
Data  yang  digunakan  adalah  data  citra  yang merupakan  dataset  sel  darah  putih  dari  Universitas Tarumanagara.
Preprocessing Feature Extraction Classifier Gambar 2. Skema Eksperimen

## A. Tahapan Preprocessing
Pada tahapan ini akan dilakukan dua tahapan yaitu pemotongan manual terhadap citra digital, pengubahan citra  digital  menjadi  40x40  window  size  dan  50  x  50 window size dan proses augmentasi citra.
Pada  tahapan  pemotongan  citra,  citra  darah dipotong  manual  dan  dipisahkan  berdasarkan  kelas yang  sesuai  dalam  hal  ini  adalah  dibagi  menjadi: eritrosit, limfosit, eosinophil, basophil, dan neutrophil. Hasil  yang  didapatkan  dari  proses  ini  adalah  terdapat sebanyak 24 citra basophil, 93 citra eosinophil, 69 citra limfosit, 24 citra monosit dan 94 citra neutrophil.
Tahapan berikutnya adalah melakukan pengubahan windows  size menjadi  40  x  40  dan  50  x  50  dari  citra darah yang sudah didapatkan pada tahapan sebelumnya.  Proses  ini  dilakukan  berdasarkan  [5], bahwa  penggunaan windows  size berpengaruh  pada hasil  pengklasifikasian.  Proses  pengubahan window size dilakukan  untuk  mendapatkan  nilai window  size yang  sejenis  sehingga  dapat  mengabaikan  resolusi dalam penelitian ini.
Tahapan terakhir adalah tahapan augmentasi citra, tahapan  augmentasi  citra  dilakukan  adalah  untuk memperbanyak  citra,  proses  ini  dilakukan  agar  tidak adanya unbalance data dan memperbanyak data untuk menghasilkan  model  yang  lebih  baik  dibandingkan model  yang  menggunakan  data  citra  sesuai  dengan yang didapatkan. Proses augmentasi dilakukan dengan cara  melakukan  rotasi  terhadap  citra  utamanya.  Hasil yang didapatkan sebanyak 500 citra untuk setiap citra jenis darah putih.

## B. Ekstraksi Ciri
Tahapan  ini  akan  melakukan  pengekstraksian  ciri menggunakan LBP sederhana, dimana tidak menggunakan konsep dari rotation invariant, rotation invariant uniform dan uniform . Hal ini dilakukan untuk

## ISSN 2085-4552
membandingkan  hasil  terbaik  dari distance  metric terhadap sebuah ekstraksi fitur LBP sederahana.
Tahapan-tahapan yang dilakukan dalam menggunakan metode LBP adalah:
1. Mencari LBP operator dengan fungsi, penelitian ini  akan  menggunakan  ketetanggan  8  yaitu  dari satu  piksel  hanya  melihat  ketetanggaannya. Persamaan  1  dan  Persamaan  2  merupakan persamaan LBP[8]:
𝑳𝑩𝑷 𝒑,𝒓 = ∑ 𝒔(𝒈 𝒑 − 𝒈 𝒄 )𝟐 𝒑 𝒑−𝟏 𝟎 (1) 𝒔(𝒙) = { 𝟏, 𝒙 ≥ 𝟎 𝟎, 𝒙 < 𝟎 (2)
P adalah  jumlah  tetangga  pixel, R adalah radius, g p adalah nilai keabuan tetangga, g c adalah nilai keabuan dari pusat piksel, s(x) adalah fungsi mencari  nilai  biner  berdasarkan  pixel  tetangga dan 2 p adalah  fungsi  merubah  nilai  biner kedesimal.
2. Setelah  mendapat  nilai  dari  LBP  operator kemudian dibuat histogramnya dari nilai tersebut sehingga dari sebuah citra akan didapatkan 0-255 fitur.

## C. Klasifikasi
Proses  pengklasifikasian  sel  darah  putih  akan menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor dengan menggunakan tiga distance metric yang berbeda yaitu Euclidean distance , Minkowski distance dan Chebyshev distance .
Metode Euclidean  distance memiliki  persamaan yang dapat dilihat pada Persamaan 3[9]:
𝒅(𝒙, 𝒚) = √∑(𝒙 𝒋 − 𝒚 𝒋 ) 𝟐 𝒏 𝒋=𝟏 (3)
Metode Minkowski  distance memiliki  persamaan yang dapat dilihat pada persamaan 4 [10]:
𝒅(𝒙, 𝒚) = {∑|𝒙 𝒌 − 𝒚 𝒌 | 𝒏 𝒌=𝟏 } 𝟏 𝒓 (4)
Metode Chebyshev  distance memiliki  persamaan yang dapat dilihat pada persamaan 5:
𝒅(𝒙, 𝒚) =, 𝒎𝒂𝒙{|𝒙 𝒋 − 𝒚 𝒋 |} (5)
Dimana  d(x,y)  adalah  nilai  dari  jarak  dua  nilai,  r adalah banyaknya parameter dan x,y adalah titik jarak.

## D. Pengukuran Evaluasi
Pada penelitian ini ada beberapa kondisi yang akan digunakan,  salah  satunya  proses  pelatihan  dan pengujian akan menggunakan konsep 80% data untuk proses pelatihan dan 20 % data akan digunakan untuk proses  pengujian.  Proses  ini  akan  dilakukan  secara acak.
Proses pengukuran evaluasi dari penelitian ini akan menggunakan akurasi dan Cohen Kappa:
𝑎𝑐𝑐 = 𝑡𝑝 + 𝑡𝑛 𝑓𝑝 + 𝑓𝑛 + 𝑡𝑝 + 𝑡𝑛 (6)
dimana tp dan tn merupakan  jumlah  klasifikasi  yang benar.
Sedangkan Cohen  Kappa statistik  digunakan sebagai  evaluasi  dikarenakan  metode  ini  sering digunakan untuk mengukur interatter realibility [11]. 𝑘𝑎𝑝𝑝𝑎 = Pr(𝑎) − Pr(𝑒) 1 − Pr(𝑒) (7)
dimana Pr(a ) merupakan  total  probabilitas kesepakan  yang  terobservasi  dan Pr(e) total probabilitas yang diharapkan.

## IV. H ASIL E KSPERIMEN
Pada penelitian ini akan citra sel darah akan melalui proses  pengekstraksian  ciri  dengan  metode  LBP, setelah  itu  akan  dilakukan  proses  pencarian  model dengan  berbagai  distance  metric  yang  diajukan ( Euclidean,  Minkowski,  Chebyshev  distance ).  Hasil dari Tabel akurasi dan Cohen Kappa untuk citra dengan ukuran 50x50 dapat dilihat pada Tabel 2 dan Tabel 3 dan , akurasi  dan Cohen  Kappa untuk  citra  dengan ukuran 40 x 40 dapat dilihat pada Tabel 4 sampai Tabel 5 .
Tabel 2 . Hasil akurasi berbagai metode distance metric pada citra dengan window size 50 x 50 Metode Akurasi (%) Euclidean 64.2 Chebyshev 63.4 Minkowski 64.2
Tabel 3 . Hasil Cohen Kappa’s berbagai metode distance metric pada citra dengan window size 50 x 50 Metode Cohen kappa (%) Euclidean 55.18 Chebyshev 54.26 Minkowski 55.18
Tabel 4 . Hasil akurasi berbagai metode distance metric pada citra dengan window size 40 x 40 Metode Akurasi (%) Euclidean 58.6 Chebyshev 52 Minkowski 58.6

## ISSN 2085-4552
Tabel 5 . Hasil Cohen Kappa’s berbagai metode distance metric pada citra window size 40 x 40 Metode Cohen kappa (%) Euclidean 48.07 Chebyshev 39.85 Minkowski 48.07
Berdasarkan  hasil  akurasi  dan  nilai cohen  kappa yang  didapatkan  maka  didapatkan  hasil  dengan penggunaan distance metric dengan metode Euclidean distance dan Minkowski  distance memberikan  hasil yang sama dan Jika dibandingkan dengan keseluruhan distance  metric maka Chebyshev memberikan  hasil terburuk untuk setiap kasus.
Selain  dari  akurasi  yang  didapatkan,  dapat  dilihat bahwa  setiap window  size memberikan  pengaruh terhadap  hasil  akurasi  dan  nilai  dari  cohen  kappa. Dimana  hasil  terbaik  diberikan  oleh window  size dengan ukuran 50x50. Hal ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh [7].
Jika  dilihat  pada  hasil  diatas  dapat  dilihat  bahwa nilai  yang  dihasilkan  tidak  melebih  70%.  Hal  ini disebabkan  ekstraksi  fitur  dari  citra  yang  digunakan menggunakan  ekstraksi  ciri  yang  sederhana.  Akan tetapi  dengan  menggunakan  metode  ekstraksi  yang lebih baik seperti digunakan pada [7]

## V. S IMPULAN D AN P ENELITIAN S ELANJUTNYA
Pada  penelitian  untuk  membandingkan  ketiga distance  metric  yang  tepat  digunakan  dalam penggunaan metode K-Nearest Neighbor memberikan hasil  bahwa  penggunaan Euclidean  distance dan Minkowski distance memberikan hasil yang sama dan lebih  baik  jika  dibandingkan  dengan  menggunakan Chebyshev’s Distance .
Perbedaan window  size pada  KNN  tidak memberikan  hasil  yang  begitu  memuaskan  sehingga pada penelitian selanjutnya sebaiknya window size 40 x 40 tidak digunakan pada klasifier KNN.
Berdasarkan  temuan  ini  dapat  disimpulkan  bahwa penggunaan window  size untuk  metode  LBP  sangat mempengaruhi  hasil  dan distance  metric yang  baik digunakan  untuk  pengklasifikasian  citra  darah  adalah Euclidean dan Minkowski .
U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis  ingin  mengucapkan  terimakasih  untuk Gunawan  dari  Universitas  Tarumanagara  untuk memberikan dataset dan feedback untuk penelitian ini

## D AFTAR P USTAKA
[1] myVMC,  “Blood  Function  and  Composition,”  2017.
[Online].
Available:
https://www.myvmc.com/anatomy/blood-function-and- composition/. [Accessed: 08-Mar-2018].
[2] P. R. Tabrizi, S. H. Rezatofighi, and M. J. Yazdanpanah, “Using  PCA  and  LVQ  Neural  Network  for  Automatic Recognition of Five Types of White Blood Cells,” in 32nd
Annual  International  Conference  of  the  IEEE  EMBS , 2010, pp. 5593–5596.
[3] F. . Sholeh, “White Blood Cells Segmentation for Fresh Blood  Smear  Images,”  in The  5th  International Conference  on  Advance  Computer  Science  and Information System , 2013.
[4] J.  Rawat,  H.  .  Bhadauria,  A.  Singh,  and  J.  Virmani, “Review  of  Leukocyte  Classification  Techniques  for Microscopic  Blood  Images,”  in 2nd  International
Conference  on  Computing  for  Sustainable  Global Development , 2015.
[5] Lina, A. Chris, B. Mulyawan, and A. B. Dharmawan, “A Leukocyte  Detection  System  Using  Scale  Invariant Feature Transform Method,” Int. J. Comput. Theory Eng. , vol. 8, no. 1, pp. 69–73, 2016.
[6] A.  Gautam  and  H.  Bhadaria,  “Classification  of  White Blood  Cells  Based  on  Morphological  Features,”  in 2014
International  Conference  on  Advances  in  Computing, Communications and Informatics , 2014.
[7] F. I. Kurniadi, “Perbandingan Local Binary Pattern untuk Klasifikasi Sel Darah Putih,” Ultimatics , vol. IX, no. 2, pp. 118–121, 2017.
[8] T. Ojala, M. Pietikäinen, and D. Harwood, “A comparative study  of  texture  measures  with  classification  based  on featured distributions,” Pattern  Recognit. ,  vol.  29,  no.  1, pp. 51–59, 1996.
[9] K.  N.  Stevens,  T.  M.  Cover,  and  P.  E.  Hart,  “Nearest neighbor pattern classification,” IEEE Trans. Inf. Theory , vol. 13, no. 1, pp. 21–27, 1967.
[10] R. Kamimura and O. Uchida, “Greedy network-growing by  Minkowski  distance  functions,”  in 2004  IEEE
International Joint Conference on Neural Networks , 2004.
[11] S. M. Vieira, U. Kaymak, and J. M. C. Sousa, “Cohen ’ s Kappa Coefficient as a Performance Measure for Feature Selection,” in International Conference on Fuzzy Systems , 2010.