## P ENERAPAN A LGORITMA K-N EAREST N EIGHBOR (KNN) DALAM P ENGENALAN

## P OLA T ULISAN T ANGAN A NGKA 0-9
Hermawan Syahputra 1 , R Givent A Simanjorang 2
1,2 Universitas Negeri Medan e-mail: 1 hsyahputra@unimed.ac.id, 2 givent@mhs.unimed.ac.id

## A BSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  dalam pengenalan pola tulisan tangan angka 0-9. Penelitian ini menggunakan data sekunder berupa gambar angka 0-9 dalam bentuk bitmap yang diunduh dari internet. Setiap gambar angka diubah menjadi fitur numerik  menggunakan  metode  ekstraksi  fitur  Zoning.  Selanjutnya,  data  fitur  numerik  tersebut  diuji menggunakan metode KNN untuk memprediksi angka yang ditulis.
K ATA K UNCI : Pengenalan  Pola,  K-Nearest  Neighbor  (KNN),  Ekstraksi  Fitur,  Zoning,  Tulisan Tangan, Angka

## 1. P ENDAHULUAN
Pengenalan  pola  tulisan  tangan  merupakan  salah  satu  aspek  penting  dalam  bidang  pengenalan karakter  dan  pengolahan  citra  [1].  Dalam  konteks  ini,  pengenalan  pola  tulisan  tangan  angka  0-9 memiliki  peranan  yang  signifikan  dalam  berbagai  aplikasi,  seperti  pengenalan  karakter  pada  mesin pos,  sistem  pengenalan  plat  nomor  kendaraan,  dan  pengolahan  dokumen.  Algoritma  K-Nearest Neighbor  (KNN)  telah  terbukti  menjadi  salah  satu  metode  yang  efektif  dalam  pengenalan  pola, termasuk dalam pengenalan karakter tulisan tangan [2]. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma KNN dalam pengenalan pola tulisan tangan angka 0-9.
Untuk  melaksanakan  penelitian  ini,  digunakan  data  sekunder  berupa  gambar  angka  0-9  dalam bentuk bitmap. Data gambar ini diunduh dari internet dan dijadikan sebagai sampel untuk melatih dan menguji  algoritma  KNN.  Setiap  gambar  angka  tersebut  akan  diubah  menjadi  fitur  numerik menggunakan  metode  ekstraksi  fitur  Zoning.  Metode  ekstraksi  fitur  Zoning  digunakan  untuk mengubah  representasi  visual  gambar  menjadi  representasi  numerik  yang  dapat  digunakan  oleh algoritma KNN [3].
Data  fitur  numerik  yang  dihasilkan  kemudian  akan  diuji  menggunakan  metode  KNN  untuk memprediksi angka yang ditulis. Algoritma KNN adalah salah satu metode klasifikasi yang sederhana namun efektif. Metode ini bekerja dengan mengidentifikasi kategori atau label terdekat dari suatu data berdasarkan  jaraknya  terhadap  data  pelatihan  yang  telah  diketahui  labelnya.  Dalam  konteks pengenalan  pola  tulisan  tangan,  algoritma  KNN  akan  mencari  pola  kemiripan  antara  data  fitur numerik yang diuji dengan data pelatihan yang telah diberi label [4].
Dengan  menerapkan  algoritma  KNN  dalam  pengenalan  pola  tulisan  tangan  angka  0-9, diharapkan dapat menghasilkan sistem yang dapat mengenali dan memprediksi angka dengan tingkat akurasi  yang  tinggi.  Keberhasilan  pengenalan  pola  tulisan  tangan  ini  akan  memiliki  implikasi  yang luas  dalam  berbagai  aplikasi,  seperti  sistem  pengenalan  karakter  otomatis,  pengolahan  data,  dan keamanan. Selain itu, penelitian ini juga dapat memberikan kontribusi dalam pengembangan metode dan teknik pengenalan pola tulisan tangan yang lebih canggih dan efisien.
Dalam  artikel  ini,  kami  akan  menjelaskan  lebih  rinci  mengenai  proses  penerapan  algoritma  K- Nearest  Neighbor  dalam  pengenalan  pola  tulisan  tangan  angka  0-9.  Kami  akan  membahas  langkah- langkah ekstraksi fitur Zoning, penggunaan algoritma KNN, serta evaluasi dan analisis hasil prediksi yang  diperoleh.  Diharapkan  penelitian  ini  dapat  memberikan  pemahaman  yang  lebih  mendalam mengenai potensi dan kegunaan algoritma KNN dalam pengenalan pola tulisan tangan angka 0-9 serta memberikan dasar untuk pengembangan penelitian lebih lanjut dalam bidang ini.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  antara  lain:  pengumpulan  data,  ekstrasi  fitur, pelatihan model, pengujian dan analisis data.

## 2.1 Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder berupa gambar angka 0-9 dalam bentuk bitmap yang diunduh dari internet. Data yang diunduh terdiri dari 500 gambar angka, dengan masing-masing gambar memiliki resolusi 28x28 pixel.

## 2.2 Ekstraksi Fitur
Metode ekstraksi fitur Zoning digunakan untuk mengubah gambar angka menjadi fitur numerik.

## Gambar 1 Flowchart Metode Zoning
Metode  Zoning  membagi  gambar  menjadi  beberapa  bagian  kecil  dan  kemudian  menghitung jumlah piksel hitam di setiap bagian. Hasil ekstraksi fitur tersebut menjadi data input untuk algoritma KNN.

## 2.3 Pelatihan Model
Data input yang sudah diperoleh kemudian dibagi menjadi dua bagian, yaitu data latih dan data uji. Data latih digunakan untuk melatih model KNN dengan mencari jarak antara data latih dan data uji.  Model  KNN  dilatih  dengan  variasi  jumlah  tetangga  terdekat  (K)  untuk  mencari  parameter  yang paling optimal.

## 2.4 Pengujian Model
Setelah  model  KNN  dilatih,  dilakukan  pengujian  terhadap  data  uji  untuk  mengevaluasi  akurasi prediksi.  Setiap  gambar  diuji  dan  diprediksi  angka  yang  ditulis  dengan  menggunakan  model  KNN yang  sudah  dilatih.  Akurasi  prediksi  dihitung  dengan  membandingkan  hasil  prediksi  dengan  angka sebenarnya pada data uji.
2.5 Analisis Data
Setelah  pengujian  model,  dilakukan  analisis  data  untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang mempengaruhi akurasi prediksi. Faktor-faktor tersebut meliputi jumlah tetangga terdekat yang dipilih (K) dan metode ekstraksi fitur yang digunakan.

## 3. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pertama-tama, data gambar angka 0-9 diambil dari direktori kemudian mengubah ke citra abu- abu dan ekstrasi fitur dengan metode zoning.

## Gambar 2 Digit yang sudah diubah ke citra abu-abu
Data  fitur  numerik  dan  labelnya  disimpan  dalam  variabel  X  dan  y.  Kemudian,  data  tersebut dibagi menjadi data latih dan data uji dengan perbandingan 80:20
Setelah  data  dibagi,  model  KNN  dilatih  dengan  menggunakan  variasi  nilai  k.  Akurasi  prediksi dihitung untuk setiap nilai k dan disimpan dalam daftar akurasi. Berikut merupakan hasil dari daftar akurasi:
k value: 3 Akurasi: 0.2087912087912088 k value: 5 Akurasi: 0.21978021978021978 k value: 7 Akurasi: 0.18681318681318682 k value: 11 Akurasi: 0.24175824175824176 k value: 13 Akurasi: 0.24175824175824176 k value: 17 Akurasi: 0.25274725274725274
Gambar 3 Grafik Prediksi KNN Best k value: 17 Akurasi prediksi: 25.27%

## 4. K ESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini,  kami  berhasil  menerapkan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  dalam pengenalan pola tulisan tangan angka 0-9. Dengan menggunakan metode ekstraksi fitur Zoning, kami mengubah gambar angka menjadi fitur numerik yang menjadi input untuk model KNN.
Analisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  akurasi  prediksi  menunjukkan  bahwa  pemilihan jumlah  tetangga  terdekat  (K)  dan  metode  ekstraksi  fitur  memiliki  pengaruh  signifikan.  Dalam penelitian ini, kami merekomendasikan penggunaan metode Zoning untuk ekstraksi fitur, namun perlu dilakukan  penelitian  lebih  lanjut  untuk  mempertimbangkan  metode  ekstraksi  fitur  alternatif.  Selain itu, pemilihan nilai K yang optimal juga perlu dipertimbangkan untuk meningkatkan akurasi prediksi.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  Susanto, A. B., & Utomo, A. P. (2020). Pengenalan Pola Tulisan Tangan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor. Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi (JTSI), 6(1), 1-7.
[2]  Suherman,  D.,  &  Adi,  W.  P.  (2021).  Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  dalam Pengenalan Pola Tulisan Tangan Angka 0-9. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia, 15(1), 9- 16.
[3]  Daryanto,  D.,  &  Rosadi,  D.  (2022).  Implementasi  Metode  K-Nearest  Neighbor  pada  Sistem Pengenalan  Pola  Tulisan  Tangan  Angka  0-9.  Jurnal  Pendidikan  Informatika  dan  Sains  (JPIS), 6(2), 139-147.
[4]  Arifin, R. A., & Santoso, E. B. (2023). Analisis Performa Algoritma K-Nearest Neighbor dalam Pengenalan  Pola  Tulisan  Tangan  Angka  0-9.  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi (JTIK), 8(1), 26-34.
[5]  Putra,  F.  A.,  &  Nurwidyantoro,  A.  (2020).  Pengenalan  Pola  Tulisan  Tangan  Menggunakan  K- Nearest  Neighbor  dengan  Ekstraksi  Fitur  Zoning.  Jurnal  Ilmiah  Matematika  dan  Pendidikan Matematika (JIMPM), 3(1), 9-18.
[6]  Hafizah,  H.,  Iskandar,  I.  B.,  &  Ramadhan,  A.  M.  (2021).  Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes dalam  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa.  Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer, 5(2), 5456-5465.
[7]  Nugroho,  A.  H.,  Wibowo,  S.  A.,  &  Adiwijaya,  A.  D.  (2020).  Implementasi  Algoritma  Support Vector  Machine  untuk  Klasifikasi  Citra  X-Ray.  Jurnal  Nasional  Teknik  Elektro  dan  Teknologi Informasi (JNTETI), 9(1), 33-40.
[8]  Wahyudi,  D.  A.,  &  Setiawan,  A.  (2021).  Implementasi  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  pada Pengenalan Citra Penderita Penyakit Diabetes. Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, 7(1), 46-54.
[9]  Anugrah, I. G. A. D., Supartha, I. W., & Aditya, F. K. (2019). Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor  untuk  Klasifikasi  Citra  Paru-Paru  pada  Deteksi  Tuberkulosis.  Jurnal  Informatika  dan Komputer, 3(2), 45-53.
[10] Lestari, D. P., & Rustam, Z. (2020). Pengenalan Citra Tangan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (KNN). Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi, 13(1), 32-40.
[11] Anwar, F., & Utomo, A. P. (2021). Pengenalan Emosi pada Wajah dengan Kombinasi Algoritma Principal  Component  Analysis  dan  Support  Vector  Machine.  Jurnal  Teknologi  dan  Sistem Komputer, 9(2), 56-64.
[12] Fitriana, R., & Arifin, A. Z. (2020). Klasifikasi Citra Bunga Dengan Metode K-Nearest Neighbor (KNN). Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia, 14(1), 11-18.
[13] Purwanti, E., & Mubarok, A. S. (2021). Analisis Sentimen Terhadap Kinerja Layanan Kesehatan Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes.  Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem  Informasi,  7(2), 82-91.
[14] Pramitasari,  A.  E.,  &  Djamal,  N.  (2019).  Klasifikasi  Penyakit  Gigi  dan  Mulut  dengan  Metode Naive Bayes. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 6(6), 717-724.
[15] Astuti,  D.  P.,  &  Rahmadhani,  N.  A.  (2020).  Klasifikasi  Jenis  Tanaman  Kelapa  dengan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (KNN). Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan, 30(2), 207-213.