## PENGKLASIFIKASIAN BUNGA DENGAN MENGGUNAKAN METODE ISOMAP DAN NAIVE BAYES CLASSIFIER
Rifki Kosasih 1 , Achmad Fahrurozi 2
1,2 Fakultas Teknologi Industri, Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat
1 rifki_kosasih@staff.gunadarma.ac.id
2 achmad_fahrurozi@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Pada  setiap  tumbuhan  berbunga  terdapat  bunga  yang  berfungsi  sebagai  alat reproduksi  seksual.  Bunga-bunga  tersebut  beraneka  ragam  jenisnya  sehingga untuk membedakan bunga-bunga tersebut dibutuhkan pengklasifikasian. Pengklasifikasian biasanya dilakukan dengan menggunakan anatomi pada susunan bunga  seperti  mahkota.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengklasifikasian  bunga dengan  metode  baru  menggunakan  metode  Isomap  dan  Naive  Bayes  Classifier yang  diaplikasikan  pada  citra  bunga.  Dalam  penelitian  ini  digunakan  citra-citra yang terdiri dari 4 jenis bunga yaitu mawar, melati, sakura dan edelwais. Tahapan pertama  dalam  penelitian  ini  adalah  melakukan  pengenalan  pola  citra menggunakan  isomap.  Isomap dapat  memisahkan  jenis-jenis  bunga  tersebut  yang dapat  dilihat  dari  berkumpulnya  citra-citra  yang  sejenis  di  satu  tempat.Tahapan selanjutnya  adalah  melakukan  pengklasifikasian  dengan  Naive  bayes  Classifier. Hasil  klasifikasi  dengan  menggunakan  2  fitur  maupun  3  fitur  dari  citra  pada himpunan  training  adalah  sama  dan  cukup  baik,  yaitu  memiliki  tingkat  akurasi sebesar 80%.
Kata Kunci: Fitur, Klasifikasi Bunga, Metode Isomap, Naïve-Bayes Classifier.

## FLOWERS CLASSIFICATION BY USING ISOMAP METHOD AND NAIVE BAYES CLASSIFIER

## Abstract
In  every  flowering  plant  there  is  a  flower  which  is  has  function  as  sexual reproduction tool. The flowers had various kinds so that to distinguish the flowers are required classification. Classification is usually done by using anatomy on the arrangement  of  flowers  such  as  crowns.  In  this  study,  the  classification  done  by new  method  using  the  Isomap  method  and  Naive  Bayes  Classifier  applied  to  the flower images. In this study, we used flowers images that consist 4 types of flowers namely  roses,  jasmine,  sakura  and  edelwais.  The  first  step  in  this  research  is  to recognize  the  pattern  of  image  using  isomap.  Isomap  can  separate  the  types  of flowers that can be seen from the gathering of similar images in one place. The next step  is  to  doing  the  classification  using  Naïve-Bayes  Classifier.  The  classification results that used 2 features or 3 features of the image in the training set, is the same and good enough, that is has 80% accuracy rate.
Keywords:  Features, Flowers Classification, Isomap Method, Naïve-Bayes Classifier

## PENDAHULUAN
Dalam  mengklasifikasikan  bunga dibutuhkan  beberapa  parameter  salah satunya  adalah  anatomi  pada  susunan bunga  yang  disebut  dengan  morfologi bunga [1]. Klasifikasi bunga yang sering digunakan  adalah  berdasarkan  mahkota bunga  dan  berdasarkan  cabang  dan susunan bunga. Pengklasifikasian tersebut dilakukan secara manual dengan melihat  langsung  bunga  yang  akan diklasifikasikan.  Dalam  kasus  data  yang besar cara  tersebut  kurang  efektif  karena membutuhkan  waktu  yang  lama  dalam pengklasifikasian.  Dalam  penelitian  ini dilakukan  pengklasifikasian  bunga  yang mengacu pada data berupa citra bunga.
Metode isomap pertama kali diperkenalkan oleh Tenenbaum J. B pada tahun  2000.  Tenenbaum  menggunakan isomap untuk  melihat  pola  pergerakkan wajah  [2].  Isomap  adalah  salah  satu metode manifold
learning yang
digunakan  dalam  pengenalan  pola.  Pada tahun  2002,  Xu  dkk  menggunakan Isomap  untuk  mengekstrak  fitur,  setelah itu  menggunakan  neural  network  untuk menghasilkan  output  berupa  parameter transformasi affine .  Berdasarkan  hasil penelitian oleh [3], maka metode isomap dapat  digunakan  sebagai  metode  untuk mengekstraksi  fitur.  Fitur-fitur  tersebut kemudian  dapat  digunakan  untuk  proses
klasifikasi. Salah satu alat untuk klasifikasi adalah Naïve-Bayes classifier. Naïve-Bayes classifier menggunakan perhitungan  probabilitas  bersyarat  untuk melakukan  klasifikasi  terhadap  objek tertentu.
Pada  tahun  2009,  Kusumadewi menggunakan prinsip Naïve-Bayes untuk melakukan  klasifikasi  terhadap  status gizi  [4].  Selanjutnya  Fahrurozi  dkk menggunakan Naïve-Bayes untuk mengklasfikasikan kayu berdasarkan kualitasnya  [5].  Pada  tahun  2014, Kosasih  melakukan  pengenalan  pola dengan  menggunakan  metode  Isomap pada berbagai jenis bunga [2], akan tetapi belum melakukan pengklasifikasian bunga.  Untuk  itu  dalam  penelitian  ini dilakukan pengklasifikasian bunga dengan  menggunakan  metode  Naive Bayes.

## METODE PENELITIAN
Dalam  bab  ini  dijelaskan  tahapan pengklasifikasian bunga dengan menggunakan  metode  isomap  sebagai ekstraksi  fiturnya  dan  Naïve-Bayes classifier sebagai pengklasifikasinya. Tahapan  dalam  melakukan  klasifikasi tersebut  dirangkum  dan  disajikan  pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian Klasifikasi Bunga Berbasis Citra Bunga

## Citra Bunga
Pada  penelitian  ini  digunakan  4 buah  jenis  bunga  yang  diwakili  citra bunga yang berjumlah 40 sampel, terdiri dari 10 sampel bunga mawar, 10 sampel bunga  melati,  10  sampel  bunga  sakura dan  10  sampel  bunga  edelwais.  Pada tahapan preprocessing dilakukan penskalaan ulang pada citra-citra tersebut  sedemikian  sehingga  matriks
representasi  dari  tiap  citra  sampel berukuran sama.
Pada  tahap  selanjutnya  tiap  citra yang  telah  berukuran  sama  itu  diubah menjadi  vektor-vektor  kolom.  Setelah itu dilakukan transformasi vektor-vektor kolom  ke  ruang  berdimensi  2  dan  3 dengan  menggunakan  metode  Isomap. Gambar  2  menampilkan  contoh  citra bunga yang digunakan pada penelitian.
(a) (b) (c) (d)
Gambar 2. Contoh Citra Bunga yang Digunakan (a) Mawar, (b) Melati, (c) Sakura, (d) Edelwais
Metode Isomap Metode isomap merupakan pengembangan dari metode Multidimensional  Scaling (MDS)  yang merupakan metode klasik untuk memberikan  informasi  yang  serupa kedalam  ruang euclid [2].  Berikut  ini adalah  input,  output,  dan  langkah- langkah dari metode isomap : Input  : {𝑥 1 , 𝑥 2 , … 𝑥 𝑛 } dengan 𝑥 𝑖 adalah vektor-vektor kolom ke i 1. Menkonstruksi graf neigborhood dengan  menghitung  matriks euclidian distance 𝐷 𝑥 ∈ 𝑅 𝑛×𝑛 dimana 𝐷 𝑥 (𝑖, 𝑗) adalah euclidian distance antara 𝑥 𝑖 dan 𝑥 𝑗 .
Kemudian  tentukan  himpunan dari  neighbors  untuk  tiap  titik  dengan k-nearest  neighbors [6]  atau  dengan menggunakan radius 𝜀 . Antara titik 𝑥 𝑖 dengan  tiap  titik  tetangga 𝑥 𝑗 dibuat 𝑒(𝑖, 𝑗) yang  merupakan edge dengan bobot  jarak euclid antara  2  titik.
Sehingga
terbentuk
weighted
undirected neighborhood graph G=(V,E),  dimana  V  berkorespondensi dengan titik 𝑥 𝑖 . 2. Mengestimasi jarak geodesi berdasarkan  pada  jalur  terpendek antara titik 𝑥 𝑖 dan 𝑥 𝑗 yang berada pada graf  G  yang  dapat  dinyatakan  dalam bentuk matriks 𝐷 𝐺 ∈ 𝑅 𝑛×𝑛 . 3. Mengembed ke  dimensi  yang  lebih rendah  dengan  mengubah  matriks 𝐷 𝐺 menjadi  matriks 𝐵 𝐺 dengan  rumus berikut:
𝐵 𝐺 = − (𝐼 − 1 𝑛 1 1 𝑇 ) 𝐷 𝐺 2 (𝐼 − 1 𝑛 1 1 𝑇 ) /2
dimana: 𝐼 ∈ 𝑅 𝑛×𝑛 adalah matriks identitas 1 ∈ 𝑅 𝑛×1 adalah  vektor  yang  semua anggotanya adalah 1 𝐷 𝐺 2 adalah  matriks  yang  setiap anggotanya adalah kuadrat dari 𝐷 𝐺
Output dari isomap adalah Y. Y didapat  dari  eigen  dekomposisi  yaitu:
𝑌 = [√𝜆 1 𝑣 1 √𝜆 2 𝑣 2 … √𝜆 𝑚 𝑣 𝑚 ] 𝑇
dengan 𝜆 1 , 𝜆 2 , … , 𝜆 𝑚 adalah  m-nilai eigen  tertinggi  yang  berkoresponsi dengan vektor eigen 𝑣 1 , 𝑣 2 , … , 𝑣 𝑚 .

## Naïve Bayes Classifier
Naïve Bayes classifier adalah suatu pengklasifikasi yang menggunakan prinsip probabilitas bersyarat pada bidang  statistic,  yaitu  prinsip  Naïve- Bayes,  untuk  menghitung  probabilitas bahwa  suatu  kejadian/objek  masuk  ke dalam salah satu dari beberapa kelas atau kategori  yang  tersedia/diberikan.  Dalam menghitung  probabilitas  bersyarat,  hal yang diperlukan oleh Naïve-Bayes classifier adalah fitur  dari kejadian/objek yang  ingin  diamati.  Fitur-fitur  tersebut lah yang dijadikan “pertimbangan” dalam menentukan  probabilitas  bersyarat  dari suatu  kejadian/objek  masuk  ke  dalam tiap kelas yang tersedia.
Prinsip  perhitungan  probabilitas tersebut  dapat  dijelaskan  secara  ringkas pada  contoh  berikut:  Misal  terdapat  tiga buah kelas tersedia, yaitu K1, K2 dan K3, dengan  n  buah  fitur  f1,  f2,  …  fn.  Jika diberikan  suatu  kejadian/objek  x,  maka perhitungan  probabilitas  x  untuk  masuk ke tiga buah kelas yang tersedia masing- masing adalah sebagai berikut:
𝑃𝑟(𝐾 1 |𝑥) =  𝑃𝑟(𝐾 1 |𝑓 1 ) ∗ 𝑃𝑟(𝐾 1 |𝑓 2 ) ∗ … .∗ 𝑃𝑟(𝐾 1 |𝑓 𝑛 ) 𝑃𝑟(𝐾 2 |𝑥) =  𝑃𝑟(𝐾 2 |𝑓 1 ) ∗ 𝑃𝑟(𝐾 2 |𝑓 2 ) ∗ … .∗ 𝑃𝑟(𝐾 2 |𝑓 𝑛 )
𝑃𝑟(𝐾 3 |𝑥) =  𝑃𝑟(𝐾 3 |𝑓 1 ) ∗ 𝑃𝑟(𝐾 3 |𝑓 2 ) ∗ … .∗ 𝑃𝑟(𝐾 3 |𝑓 𝑛 )
Probabilitas  bersyarat  dari  ruas kanan  pada  persamaan  di  atas  dihitung dengan  menggunakan  rumus  fungsi kepadatan probabilitas/ probability density  function (pdf)  untuk  himpunan data  yang  dimiliki  pada  tiap  kelas. Distribusi dari suatu himpunan data dapat dianalisa  ataupun  diestimasi.  Distibusi dari  suatu  data,  misal  himpunan  data  D, erat  kaitannya  dengan  fungsi  kepadatan
probabilitas  (disingkat  pdf),  yaitu  suatu fungsi  yang  menyatakan  kepadatan probabilitas  bahwa  suatu  data  anggota himpunan  D  tersebut  memenuhi  kondisi tertentu. Distribusi yang biasa digunakan adalah distibusi Normal.
Syarat  yang  diperlukan  untuk menerapkan  prinsip  Naïve-Bayes  adalah bahwa  fitur-fitur  yang  digunakan  saling independen satu sama lain. Pada praktiknya  dan  berdasarkan  pengalaman eksperimen, walaupun
syarat independensi  antar  fitur  yang  digunakan tidak  terpenuhi,  namun  Naïve-Bayes classifier tetap  dapat  bekerja  dengan baik.  Adapun  keluaran  dari  Naïve-Bayes classifier adalah:
1. matriks  posterior,  yaitu  matriks  yang entri-entrinya menyatakan probabilitas  tiap  anggota  test  set masuk ke tiap kelas yang tersedia.
2. Vektor  prediksi,  yaitu  vektor  yang komponennya  menyatakan  prediksi kelas  untuk  tiap  anggota  test  set.
Komponen  dari  vector  ini  mengacu pada  matriks  posterior,  yaitu  suatu kelas  dengan  probabilitas  tertinggi pada tiap baris matriks posterior.
Dalam melakukan klasifikasi dengan menggunakan Naïve-Bayes classifier,  diperlukan  dua  himpunan utama,  yaitu  himpunan  training  dan
himpunan test. Himpunan training digunakan  untuk  melatih  classifier  agar dapat mengidentifikasi objek serupa yang ingin  diklasifikasi,  sedangkan  himpunan test  digunakan  untuk  mengukur  tingkat akurasi  dan  ketepatan  dari  classifier dalam  mengklasifikasikan  objek  yang ingin  diamati.  Pada  penelitian  ini, pembagian  untuk  himpunan  training  dan himpunan test dilakukan dengan membagi  rata  citra  sampel  bunga  yang dimiliki dari masing-masing jenis bunga, dimana  masing-masing  jenis  terdiri  dari 10  citra.  Dengan  demikian,  himpunan training  berisi  20  citra  bunga,  dimana masing-masing jenis bunga diwakili oleh 5  citra  bunga.  Hal  yang  sama  berlaku untuk  himpunan  test,  dimana  20  citra sampel  adalah  sisa  citra  yang  tidak terambil dalam himpunan training.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengenalan  pola  pada  4  jenis  citra bunga  dilakukan  dengan  menggunakan metode  Isomap.  Dalam  penelitian  ini hasil  pengenalan  pola  menggunakan metode  isomap  adalah  vektor-vektor  di ruang berdimensi 2 dan ruang berdimensi
3.  Jika  komponen  dari  vektor-vektor tersebut dipandang sebagai suatu koordinat,  maka  hasil  pemetaannya disajikan  pada  Gambar  3  dan  Gambar  4.
Gambar 3. Hasil Pemetaan Oleh Metode Isomap Ke Ruang Berdimensi Dua Terhadap Tiap Citra Sampel Bunga (Kotak: Mawar, Lingkaran: Melati, Bintang: Sakura, Dan Titik: Edelwais).
-2.5 -2 -1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 2 x 10 4 -6000 -4000 -2000 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000
Pada  Gambar  3,  dapat  dilihat bahwa  kelompok  citra  bunga  mawar (kotak)  cenderung  berkumpul  pada  satu area  dengan  jarak  saling  berdekatan.  Hal ini menandakan bahwa antar citra sampel bunga  (kotak)  memiliki  kemiripan  satu sama  lain.  Dengan  demikian,  klasifikasi terhadap  citra  bunga  mawar  (kotak) kemungkinan  akan  lebih  akurat,  dimana hasil  uji  klasifikasinya  akan  disajikan
pada pembahasan selanjutnya. Sementara, kelompok citra bunga lainnya cenderung  menyebar  dengan  beberapa diantaranya  memiliki  jarak  yang  cukup jauh  dibanding  kelompoknya.  Dalam  hal ini, kelompok yang memiliki penyebaran paling  “acak”  adalah  kelompok  citra bunga melati (lingkaran), dimana terdapat  3  buah  objek  yang  terlihat “terpisah”  dari  kelompok  besarnya.
Gambar 4. Hasil Pemetaan Oleh Metode Isomap Ke Ruang Berdimensi Tiga Terhadap Tiap Citra Sampel Bunga (Kotak: Mawar, Lingkaran: Melati, Bintang: Sakura, Dan Titik: Edelwais).
Jika  dibandingkan  dengan  Gambar
3, dalam Gambar 4 merupakan representasi posisi tiap citra sampel dalam ruang dengan dimensi lebih tinggi. Secara umum,  dalam  hal  penyebaran  sampel, interpretasi yang diperoleh dari Gambar 4 tidak  terlalu  berbeda  dengan  interpretasi yang diperoleh dari Gambar 3. Kelompok citra bunga mawar (kotak) masih cenderung  mengelompok  dengan  baik, sementara  kelompok  citra  bunga  melati (lingkaran)  dan  bunga  sakura  (bintang) memiliki beberapa anggota yang menjauh dari kelompok dominannya. Untuk melihat  perbandingan  antara  pemetaan oleh metode Isomap ke  ruang berdimensi dua  dan  tiga  secara  lebih  jelas,  maka dilakukan klasifikasi citra sampel
menggunakan Naïve-Bayes classifier.
Berdasarkan  pembahasan  pada  bab sebelumnya, maka jumlah anggota himpunan  test  yang  akan  diklasifikasi menggunakan Naïve-Bayes classifier adalah  20  citra  yang  terdiri  dari  5  citra yang  berasal  dari  4  jenis  bunga  yang diamati.  Matriks  posterior  dan  vektor prediksi dari hasil klasifikasi menggunakan  Naïve-Bayes  classifier  dan metode  isomap  dimensi  dua  dan  tiga berturut-turut  dirangkum  pada  Tabel  1 dan  Tabel  2.  Pada  implementasi  Naïve- Bayes  classifier,  masing-masing  jenis bunga  diberi  kode  ED  untuk  Edelwais, MT untuk Melati, MW untuk Mawar, dan SK untuk Sakura.
-3 -2 -1 0 1 2 x 10 4 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 x 10 4 -1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 x 10 4
Tabel 1. Matriks Posterior Dan Vector Prediksi Dari Hasil Klasifikasi Pada Representasi Dua
Dimensi Citra Sampel Oleh Metode Isomap Himpunan test Matriks posterior Vektor prediksi ED MT MW SK MW 2.91E-08 4.62E-13 0.992301 0.007699 MW MW 2.8E-08 8.4E-13 0.959815 0.040185 MW MW 1.69E-06 3.21E-10 0.518278 0.48172 MW MW 3.18E-08 7.05E-13 0.990754 0.009246 MW MW 2.02E-06 3.17E-11 0.699621 0.300377 MW MT 0.677645 0.322353 1E-134 1.65E-06 ED MT 0.215129 0.784871 6.9E-168 2.57E-08 MT MT 0.385078 0.614922 7.4E-192 2.65E-10 MT MT 0.700121 0.299879 1.2E-168 3.28E-09 ED MT 0.504173 0.495826 7.3E-159 4.58E-08 ED SK 6.31E-09 0.00046 3.84E-41 0.99954 SK SK 2.34E-05 1.9E-08 1.73E-13 0.999977 SK SK 9.21E-06 6.29E-10 6.08E-05 0.99993 SK SK 8.31E-05 1.04E-08 2.61E-07 0.999917 SK SK 1.26E-05 5.64E-10 0.001736 0.998251 SK ED 0.803482 0.196518 2.2E-136 1.49E-07 ED ED 0.419084 0.580916 2E-223 1.44E-12 MT ED 0.584724 0.415276 8.4E-212 3.89E-12 ED ED 0.814701 0.136685 2.28E-64 0.048614 ED ED 0.839894 0.160106 6.7E-148 3.85E-08 ED
Tabel 2. Matriks Posterior Dan Vector Prediksi Dari Hasil Klasifikasi Pada Representasi Tiga
Dimensi Citra Sampel Oleh Metode Isomap Himpunan test Matriks posterior Vektor prediksi ED MT MW SK MW 1.75E-09 2.42E-14 0.999173 0.000827 MW MW 9.2E-09 1.24E-13 0.985098 0.014902 MW MW 8.27E-07 6.9E-11 0.737905 0.262095 MW MW 1.34E-09 3.48E-14 0.999145 0.000855 MW MW 1.1E-06 7.07E-12 0.82622 0.173779 MW MT 0.849861 0.150137 1.9E-134 2.06E-06 ED MT 0.334928 0.665072 6.4E-167 5.15E-08 MT MT 0.767471 0.232529 2.4E-206 3.85E-10 ED MT 0.934973 0.065027 9E-172 2.53E-09 ED MT 0.881988 0.118011 1.2E-164 4.21E-08 ED SK 1.06E-10 0.000954 2.03E-44 0.999046 SK SK 4.42E-05 4.82E-09 6.84E-21 0.999956 SK SK 1.5E-05 1.84E-10 3.34E-07 0.999985 SK SK 0.000123 3.23E-09 9.04E-09 0.999877 SK SK 2.08E-05 1.64E-10 7.18E-06 0.999972 SK ED 0.928051 0.071949 1.5E-136 1.53E-07 ED ED 0.750303 0.249697 3.2E-224 1.91E-12 ED ED 0.84372 0.15628 2.1E-212 4.39E-12 ED ED 0.530445 0.317769 3.72E-63 0.151786 ED ED 0.940933 0.059067 5.7E-148 3.95E-08 ED
Dari  Tabel  1  dan  Tabel  2,  dapat dilihat bahwa matriks posterior menyajikan probabilitas tiap citra sampel dalam  himpunan  test  masuk  ke  dalam tiap  kelas/kelompok  yang  diamati,  yaitu kelas  ED,  MT,  MW,  dan  SK.  Sebagai contoh,  pada  baris  pertama  dalam  Tabel
2,  dapat  dilihat  bahwa  probabilitas  objek pada  baris  tersebut,  yang  sebenarnya adalah  citra  bunga  Mawar,  masuk  ke dalam  kelas  ED  dan  MT  adalah  sangat kecil,  yaitu  berturut-turut  adalah  2.91E- 08 dan 4.62E-13. Begitu juga probabilitas  objek  tersebut  masuk  ke
dalam  kelas  SK  hanya  0.007699. Sementara,  probabilitas  objek  tersebut masuk  ke  dalam  kelas  MW  adalah 0.992301.  Hal  tersebut  menandakan bahwa  peluang  untuk  objek  tersebut diklasifikasikan  sebagai  bunga  Edelwais, Melati,  maupun  Sakura  sangatlah  kecil, sedangkan peluangnya untuk diklasifikasikan  sebagai  bunga  Mawar adalah  sangat  besar.  Kolom  vector prediksi  menyajikan  hasil  prediksi  tiap objek  dalam  himpunan  test,  dengan  cara mengambil  probabilitas  terbesar  pada tiap baris dalam matriks posterior.
Jika  dilihat  tingkat  akurasinya, maka hasil klasifikasi dengan menggunakan  2  fitur  maupun  3  fitur (berturut-turut pada Tabel 1 dan Tabel 2) dari  citra  pada  himpunan  training  adalah sama dan cukup baik, yaitu sebesar 80%, dengan  kelompok  citra  yang  paling sering salah diklasifikasi adalah kelompok  citra  bunga  Melati.  Hasil klasifikasi  dengan  menggunakan  3  buah fitur memberikan akurasi yang lebih baik pada  kelompok  citra  bunga  Sakura  jika dibanding dengan  hanya menggunakan 2 buah  fitur,  namun  tingkat  akurasi  pada kelompok  bunga  Melati  mengalami penurunan.  Dari  kedua  table  tersebut, dapat  dilihat  juga  bahwa  cita  bunga Melati  seringkali  salah  dikenali  sebagai citra  bunga  Edelwais,  dan  kadang sebaliknya.

## SIMPULAN DAN SARAN
Dalam bidang
biologi, pengklasifikasian  bunga  sangat  penting untuk  mengetahui  beragam  jenis  bunga.
Pengklasifikasian bunga dilakukan dengan  menggunakan  anatomi  pada susunan  bunga  seperti  mahkota.  Pada penelitian ini dilakukan pengklasifikasian bunga dengan metode baru menggunakan metode  Isomap  dan  Naive  Bayes Classifier  pada  citra  bunga.  Dalam penelitian  ini  digunakan  citra-citra  yang terdiri  dari  4  jenis  bunga  yaitu  mawar,
melati,  sakura  dan  edelwais.  Citra-citra bunga  tersebut  harus  berukuran  sama, sehingga  dilakukan  penskalaan  ulang agar  ukuran  citra  menjadi  sama.  Setelah itu  citra  tersebut  diubah  menjadi  vektor- vektor.
Tahapan selanjutnya adalah melakukan pengenalan pola citra menggunakan  metode  isomap.  Isomap mentransformasikan
vektor-vektor
berdimensi  n  ke  ruang  berdimensi  2  dan 3.  Dari  hasil  penelitian  diperoleh  bahwa Isomap dapat  memisahkan  jenis-jenis bunga  tersebut  yang  dapat  dilihat  dari berkumpulnya  citra-citra  yang  sejenis  di satu  tempat.  Tahapan  selanjutnya  adalah melakukan pengklasifikasian dengan Naive  bayes  Classifier.  Dari  hasil klasifikasi  dengan  menggunakan  2  fitur maupun 3 fitur (Tabel 1 dan Tabel 2) dari citra pada himpunan training adalah sama dan cukup baik, yaitu sebesar 80%.
Untuk penelitian selanjutnya, dapat digunakan  representasi  dimensi  yang lebih tinggi menggunakan metode Isomap.  Selain  itu,  dapat  juga  dilakukan penambahan  jumlah  sampel  uji  dan peningkatan  jumlah  fitur  yang  diambil untuk  klasifikasi  menggunakan  Naïve- Bayes. Tidak menutup kemungkinan juga untuk  melakukan  ekstraksi  fitur  dan klasifikasi  dengan  menggunakan  metode lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] [Kosasih,  2014]  Kosasih,  R.  2014. Pengenalan  Pola  Citra  Jenis  Bunga dengan
Menggunakan Isomap.
Prosiding Seminal Ilmiah Ilmu
Komputer IPB, pp. 34 – 38. [2]   [Tenenbaum, et al, 2000]
Tenenbaum,  J.B.,  Silva,  D.V.,dan Langford,  J.C.  2000.  “A  Global Geometric  Framework For  Nonlinear Dimensionality  Reduction”. Science , Vol. 290 (5500), pp. 2319 – 2323.
[3] [Xu  dan  Guo,  2006]  Xua,  A.  Dan Guo,  P.  2006. Isomap  and  Neural
Networks  Based  Image  Registration Scheme .  Proceedings  of  the  Third International Conference on Advance in Neural Networks, pp. 486 – 491.
[4] [Kusumadewi,  2009]  Kusumadewi, S.  2009.  “Klasifikasi  Status  Gizi Menggunakan Naïve Bayesian Classification”. CommIT , Vol. 3, No.
1, pp. 6 – 11.
[5] [Fahrurozi, 2016] Fahrurozi, A. 2016.
“Wood Classification Based on Edge Detections  and  Texture  Features Selection”. International  Journal  of Electrical and Computer Engineering (IJECE), Vol.  6,  No.  5,  pp.  2167  – 2175.
[6] [Han dan Kamber, 2006] Han, J. dan Kamber,  M.  2006.  Data  Mining: Concept  and  Techniques.  New  York: Morgan Kaufmann Publisher.