## Klasifikasi Bunga Menggunakan Naïve Bayes Berdasarkan Fitur Warna Dan Texture

## Rafie
Teknik Informatika – STMIK Indonesia Banjarmasin Jl. Pangeran Hidayatullah, Sungai Jingah, Banjarmasin, Kalimantan Selatan Email : rafiekom@gmail.com

## ABSTRAK
Abstrak  -  Pemrosesan  gambar  sangat  berbeperan  pernting  dalam  mengekstraksi  informasi  yang  berguna  dari  gambar. Klasifikasi  bunga  diperlukan  untuk  mengatasi  masalah  klasifikasi  bunga  secara  manual  serta  mempersingkat  waktu  dalam identifikasi bunga, dalam kasus klasifikasi bunga, pemrosesan gambar adalah langkah penting untuk identifikasi spesies tanaman yang  dibantu  komputer.  Klasifikasi  citra  bunga  di  dasarkan  pada  fitur  tingkat  rendah  seperti  warna  dan  tekstur  untuk mendefinisikan dan menggambarkan konten gambar. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi bunga berdasarkan jenis bunga  menggunakan  Teknik  pemrosesan  citra.  Ektraksi  fitur  yang  digunakan  awalnya  adalah Hue,  Saturation,  Value untuk mendapatkan citra warna. Sedangkan untuk mendapatkan citra texture adalah GLCM ( Gray Level Co-occurrence Matrik ) yaiut Contrast, Correlation, Energy dan Homogenity, kemudian setelah percobaan fitur warna di tambah 3 lagi yaitu Red, Green Blue . Data latih bunga yang digunakan berjumlah 200 gambar yang terdiri dari 4 class bunga (kansas, marguerite, roses dan tulips), masing-masing  bunga  mewakili  dari  50  gambar.  Hasil  percobaan  pertama  menunjukkan  akurasi  menggunakan Naïve  Bayes distribusi normal sebesar 66 %, setelah beberapa kali percobaan hingga mendapatkan hasil akurasi tertinggi sebesar 77%, hasil ini diperoleh dengan menerapkan 6 fitur warna dan 4 fitur texture dan menggunakan Naïve Bayes distribusi kernel.
Kata kunci: Klasifikasi Bunga, Pengolahan Citra, Naïve Bayes, Ektraksi Fitur.

## ABSTRACT
Abstract – The Image Processing is very important in extracting useful information from images. classification of flower is necessary to overcome the problem of classification of flower manually and shorten the time in the identification of flower, in the case of flower classification,  image  processing  is  an  important  step  for  the  identification  of  computer  assisted  plant  species.  The  Flower  image classification is based on low-level features such as colors and textures to define and describe image content. This study aims to classify flowers by type of flowers using image processing techniques. At first, The feature extraction used Hue, Saturation, Value to get the color image. whereas to get the image of texture is GLCM (Gray Level Co-occurrence Matri) is Contrast, Correlation, Energy and Homogenity, then after  the experiment color feature added 3 more colours that is Red, Green and Blue. The data exercise used 200 drawings consisting of 4 classes of flowers (kansas, marguerite, roses and tulips), each representing 50 flowers. The first experimental results show the accuracy of using Naïve Bayes normal distribution of 66%, after several attempts to get the highest accuracy result of 77%, this result is obtained by applying 6 color features and 4 texture features and using Naïve Bayes kernel distribution.

## Keywords: Classification Flower, Image Processing, Naïve Bayes, Feature Extraction

## 1. Pendahuluan
Pemrosesan  gambar  berperan  penting  dalam mengekstraksi  informasi  yang  berguna  dari  gambar. Klasifikasi  bunga  diperlukan  untuk  mengatasi  masalah klasifikasi  bunga  secara  manual  serta  mempersingkat waktu  dalam  identifikasi  bunga,  dalam  kasus  klasifikasi bunga, pemrosesan gambar adalah langkah penting untuk identifikasi  spesies  tanaman  yang  dibantu  komputer. Namun, pemrosesan gambar dan proses menerjemahkan  gambar  ke  distribusi  statistik  fitur low
level bukanlah  tugas  yang  mudah.  Tugas-tugas  ini  rumit karena data gambar yang diperoleh sering bintik-bintik, noise ,  dan  objek  target  dipengaruhi  oleh  pencahayaan, intensitas  atau  iluminasi.  Memproses  gambar  juga tergantung  pada  jenis  peralatan  yang  menghasilkan gambar  dan  karakteristiknya  yang  diekstrak  (Hong, 2003:589-592)
Warna adalah bagian penting dalam klasifikasi  bunga karena  berguna  untuk  manusia  memberikan  informasi tambahan  untuk  segmentasi  dan  pengenalan  kepada
mesin. Di sisi lain, tekstur memberikan informasi tentang distribusi gray-level dari satu set piksel yang terhubung, yang  terjadi  berulang  kali  di  wilayah  gambar.  Tekstur biasanya dikodekan oleh sejumlah deskripsi, yang diwakili oleh  serangkaian  ukuran  statistik  seperti grey-level  co- occurrence matrix (GLCM). Naïve  Bayes pada  penelitian  ini  digunakan  untuk klasifikasi  bunga,  karena Naïve  Bayes dapat  digunakan untuk memprediksi probabilitas keanggotaan suatu class. Naive  Bayes didasarkan  pada  teorema Bayes yang memiliki  kemampuan  klasifikasi  serupa  dengan Decision tree dan Neural  Network . Naïve  Bayes terbukti  memiliki akurasi  dan  kecepatan  yang  tinggi  saat  di  aplikasi  ke dalam  database  dengan  data  yang  besar  (Kusrini, 2009:185).

## 2. Kajian Literatur
Beberapa  penelitian  tentang  Teknik  pemrosesan citra telah banyak di terapkan untuk melakukan klasifikasi terhadap  bunga.  Salah  satu  penelitian  tentang  klasifikas bunga menggunakan Neural  Network (NN) berdasarkan fitur warna dan teksture, semua gambar dikategorikan ke dalam 7 fitur yaitu HSV, Contrast, Correlation,  Energy dan Homogeneity . Hasil percobaan awal yang terdiri dari 19 kelas  bunga  dan  masing-masing  terdiri  dari  10  gambar hasil  akurasinya  antara  20  hingga  30%  saja.  Sedangkan akurasi  tertinggi  dengan  menggabungkan  bunga  dari warna  hanya    sebesar  60%  (Fadzillah,  2014:81-86). Sedangkan  penelitian  lain  dengan  menggunakan Neural Network  (NN) dan  klasifikasi  bunga  juga.  Tetapi  jumlah neuron di lapisan tersembunyi adalah 30 dengan ektraksi texture dan  warna    untuk  klasifikasi  bunga  juga, menghasilkan akurasi tertinggi 95% dengan 5 kelas bunga dan masing-masing terdiri dari 40 gambar sehingga total 200 gambar. (Riddhi, 2017:113-118).
Penelitian  Yuita  (2014:357-368)  menggunakan klasifikasi k-Nearest Neighbor (kNN) dengan jarak kosinus, menghasilkan  akurasi  terbaik  sebesar  73,63  %.  Dengan Fitur  warna  diekstraksi  dengan  menghapus  saluran  L dalam  ruang  warna  L  *  a  *  b  *,  dan  hanya  mengambil saluran  *  dan  b  *,  karena  mengabaikan  kondisi pencahayaan  yang  berbeda  dalam  gambar  bunga.  Fitur tekstur diekstrak oleh Segmentation-based Fractal Texture Analysis. Sedangkan  pada  penelitian  Fuzy  (2017:99-108) dengan  kasus  klasifikasi  berbeda  yaitu  untuk  klasifikasi belimbing dengan menggunakan Naïve berdasarkan fitur warna  RGB,  menghasilkan  akurasi  sebesar  80%.  Dalam penelitian  ini  menggunakan  citra  belimbing  berjumlah 120 yang terdiri dari data latih berjumlah 90 dan data uji berjumlah 30.

## 3. Metode
Metode  penelitian  yang  di  lakukan  meliputi pengumpulan  data  citra  bunga,  penyaringan  gambar,
segmentasi  gambar,  ektraksi  fitur  warna  RGB  dan ektraksi  fitur  texture  GLCM,  model  klasifikasi  dengan Naïve  Bayes, dan  evaluasi  model  dengan  melihat  hasil klasifikasi menggunakan confusion matrix. Tahap penelitian dapat dilihat pada Gambar 1
Gambar 1. Metodologi
a. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  adalah  citra  bunga  berjumlah 200 gambar, yang terdiri dari 4 class (Kansas, Marguerity, Roses dan Tulips), masing – masing class terdiri dari 50 gambar yang berbeda-beda. Data gambar di peroleh dari dataset  flower photo  yang  kemudian  dipilih  beberapa gambar sebagai data training dalam penelitian ini.
b. Penyaringan Gambar
Penyaringan  gambar  pada  dasarnya  adalah  sebuah metode  untuk  meredamkan  atau  menghilangkan  noise pada citra digital atau image. Jenis filter bermacam-macam dan  fungsi  serta  efeknya  juga  berbeda-beda  pula.  Filter citra dibagi menjadi dua, yaitu filter linear dan filter non- linear. Filter spasial linear adalah filter yang bekerja dengan cara korelasi atau konvolusi. Filter spasial non-linier atau biasanya  disebut  juga  dengan  filter  statistik  berdasar urutan  adalah  filter  yang  respon  nya  didasarkan  pada urutan  atau  rangking  piksel  yang  ada  dalam  citra  yang dicakup  oleh  area  filter  dengan  menggantikan  nilai  dari piksel yang berada di tengah digantikan dengan nila hasil pengurutan atau perangkingan tersebut. Filter non-linear memiliki  lebih  banyak  keunggulan  dibandingkan  dengan filter linear pada ukuran jendela filter yang sama.
Penyaringan gambar yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  filter median ,  karena  kemampuannya  dalam mengurangi  derau  yang  diakibatkan  oleh  derau  acak misalnya  jenis salt  and  pepper  nois e  atau  bisa  disebut sebagai derau impulse (Isma, 2014:123-132). Dibandingkan dengan jenis filter spasial (ruang) non-linier lainnya, filter median merupakan filter yang paling cocok untuk kasus tersebut. Sehingga filter ini dinobatkan menjadi filter yang paling ampuh dalam mengolah citra berderau sejenis.
c. Segmentasi Warna
Segmentasi  citra  mengambil  keuntungan  dari perbedaan warna antar daerah dan latar belakang gambar dihapus  oleh  segmentasi  warna.  Daerah  bunga tersegmentasi  dari  latar  belakang  untuk  memperoleh objek  atau region  of  interest (ROI)  sebelum  tugas pemrosesan berikutnya dapat dilanjutkan  (Jia, 2000:147- 156).

## d. Region of Interest (ROI)
Menghilangkan  derau  dilakukan  dengan  menghapus setiap  lubang  kosong  atau  wilayah  apa  pun  yang mengelilingi  objek  yang  diinginkan.  Tugas  ini  dapat dilakukan  dengan  menggunakan  fungsi  morfologi  Matlab seperti imopen untuk menghilangkan noise , imclose untuk menghaluskan  batas  objek  dan  imclean  untuk membersihkan  objek  untuk  hasil  segmentasi  yang  lebih baik (Jia, 2000:147-156).
e. Ekstraksi Fitur
Ekstraksi fitur menangkap karakteristik penting dari pola.    Untuk  penelitian  ini,  dua  fitur  ekstraksi dipertimbangkan, yaitu warna dan tekstur. Semua gambar bunga ditangkap di  RGB ( Red, Green, Blue ). Karena ruang warna  RGB  mudah  dipengaruhi  oleh  intensitas  dan pencahayaan  dari  matahari  atau  lampu  kamera,  hal  ini mengarah pada ketidakseimbangan persepsi ketidaksamaan warna. Salah satu solusi untuk masalah ini adalah  mengonversi  gambar  ke  dalam  pemandangan format Hue,  Saturation,  Value  (HSV )  (Maria,  2006:1447- 1454).  Format  HSV  mengabaikan  intensitas  atau pencahayaan  yang  disebabkan  oleh  matahari  atau pencahayaan.  Mengadopsi  dari  Fadzillah  (2010:33-38), rumus konversi RGB ke HSV digambarkan dalam Gambar 2.

## Gambar 2. Formula Konversi RGB ke HSV
Tekstur gambar dihitung berdasarkan GLCM untuk mendapatkan  perkiraan  properti  gambar  di  permukaan objek  dengan  mengukur  intensitas  piksel  di  wilayah permukaan  yang  dipilih.  Misalnya,  wilayah  kelopak  dan
simpang  bunga  bunga  dianggap  sebagai  daerah  yang menarik (Fuzy, 2017:99-108).
Biasanya  GLCM  dihitung  pada  empat  sudut  yang berbeda, 0, 45, 90 dan 135 derajat. Empat belas (14) fitur dapat  dihitung  dari  masing-masing  GLCM  tetapi  untuk studi ini, hanya empat fitur yang diekstraksi dari gambar. Fitur  seperti  Contrast,  Correlation,  Energy  dan Homogeniety,  gambar  digunakan  untuk  perhitungan tekstur dan formula konversi pada Gambar 3
Gambar 3. Formula Fitur GLCM
f. Klasifiasi Naïve Bayes Naïve  Bayes merupakan  salah  satu  metode machine learning yang  menggunakan  perhitungan  probabilitas. Algoritma    ini  memanfaatkan  metode  probabilitas  dan statistik sederhana dengan asumsi bahwa  antar satu kelas dengan  kelas  yang  lain  tidak  saling  tergantung (independen)  Dasar dari Naïve Bayes yang dipakai dalam pemrograman adalah persamaan (1) Bayes (Fuzy, 2017) :

## ………………….………………….(1)
P(Y|X)    :Probabilitas data dengan vektor X pada kelas Y P(Y) : Probabilitas awal kelas Y (prior probability)
: Probabilitas independen kelas Y dari semua fitur dalam vektor X P(X) : Probalitas dari X
g. Evaluasi Tahapan ini merupakan tahapan untuk menganalisis dan  mengevaluasi  model  yang  diperoleh  dari  masing model yang digunakan. Proses perhitungan akurasi hasil klasifikasi  menggunakan  rumus Confusion  matrix . Confusion matrix merupakan sebuah tabel yang terdiri atas banyaknya baris data uji yang diprediksi benar dan tidak benar oleh model klasifikasi.

## 4. Percobaan dan Hasil
Percobaan  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dalam beberapa  tahapan  mulai  dari  penyaringan  gambar kemudian  dilanjutkan  ke  segmentasi  warna  dan  deteksi wilayah  kemdian  di  lanjutkan  ke  ekstraksi  fitur  untuk
mendapatkan  ciri.  Setelah  mendapatkan  ciri  maka  akan dibuat model klasifikasi dengan Naïve bayes .
4.1. Hasil Percobaan Penyaringan Gambar Percobaan  tahap  pertama  ini  adalah  melakukan penyaringan  gambar  untuk  menghilangkan Noise ,  dalam percobaan  ini  menggunakan salt  and  repper .  Gambar  4 menunjukkan  hasil  percobaan  dengan  filter median  salt and repper.
Gambar 4 Hasil Penyaringan gambar salt and repper
4.2. Hasil Percobaan Segmentasi Gambar Percobaan dalam tahap kedua ini adalah melanjutkan tahap  pertama,    setelah  di  dapatkan  hasil  penyaringan gambar akan dilanjutkan ke tahap kedua ini yaitu proseses segmentasi  warna  gambar.  Segmentasi  yang  digunakan adalah threshold dan  kemudian  dilanjutkan  untuk mendeteksi  wilayah.Pada  percobaan  ini  adalah mendeteksi  wilayah  gambar  dari  latar  belakang  akan  di hapus.  Gambar  5  menunjukkan  hasil  percobaan segmentasi dengan deteksi wilayah.

## Gambar 5. Hasil Segmentasi Warna dan ROI
4.3. Hasil Percibaan Ekstraksi Fitur
Percobaan dalam tahap ini adalah melanjutkan proses dari tahap sebelumnya setalah di dapatkan hasil segmentasi maka  gambar  akan  dilakukan  ektraksi  fitur  warna  dan texture.  Hasil  percobaan  dalam  ektraksi  fitur  ini  adalah dengan  mengkonversi  warna Red,  Green,  Blue ke Hue, Saturation,  Value .  Kemudian  dinormalisasi  untuk mendapatkan representasi nilai yang tepat untuk gambar. Tabel.  1  menunjukkan  contoh  hasil  percobaan  konversi dengan fitur warna ternormalisasi.
Tabel 1. Contoh Gambar Normalisasi dengan Fitur Warna Image Color Numerical Value
H S V H S V 23.06 125 75.4 9 37.92 17.23 44.0 4 146.3 4 203.1 7 32.5 3
Sedangkan hasil percobaan dalam ektraksi texture dengan GLCM  dalam  penelitian  ini  ada  empat  fitur  yang diekstraksi  dari  gambar.  Fitur  seperti  Kontras,  Korelasi, Energi  dan  Homogenitas.  Hasil  percobaan  ektraksi texture dengan GLCM, ada pada tabel 2.
Tabel 2. Contoh Gambar Normalisasi dengan Fitur Warna HSV dan Texture
Numerical Value Color Numerical Value Texture H S V Contr ast Correlat ion Ener gy Homogen eity 23.6 6 125.
07 75. 49 0.97 0.91 0.17 0.18 37.9 2 17.2 3 44. 04 1.15 0.89 0.53 0.93 146. 34 203. 17 32. 53 0.17 0.78 0.34 0.92 4.4. Hasil Percobaan Klasifikasi Naïve Bayes Proses training bertujuan  untuk  membangun  model klasifikasi. Pada percobaan ini menggunakan dataset hasil ektraksi  total  data  200  dengan  masing-masing  class sebanyak  50  dengan  probabilitas  dari  X (H,S,V,Contrast, Correlation,  Energy,  Homogenity) dan Class (Kansas, Marguerite, Roses, Tulips). Percobaan pertama dari dataset yaitu permbuatan model klasifikasi  dengan  menerapkan  distribusi  semuanya Normal.  Maka  hasil  akurasi  yang  di  dapatkan  dalam percobaan pertama adalah sebesar 66 %, dengan Confusion Matrix yang dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Confusion Matrix Klasifikasi Bunga Distribusi Normal Kelas Sebenarnya Kelas Prediksi Total Kansas Marguerite Roses Tulips Kansas 44 5 1 0 50 Marguerite 8 35 3 4 50 Roses 8 5 28 9 50 Tulips 3 13 9 25 50 Pada percobaan kedua proses training Naïve Bayes ini bertujuan  untuk  mendapatkan  hasil  akurasi  yang  lebih tinggi dari percobaan pertama, percobaan ini menerapkan Naivebayes kernel .  Maka  hasil  akurasi  yang  di  dapatkan
pada percobaan kedua ini lebih tinggi dari pada percobaan pertama yaitu sebesar 73 %, dengan Confusion Matrix . pada tabel 4.
Tabel 4. Confusion Matrix Klasifikasi Bunga Kernel Kelas Sebenarnya Kelas Prediksi Total Kansas Marguerite Roses  Tulips Kansas 47 1 2 0 50 Marguerite 6 36 3 5 50 Roses 8 3 32 7 50 Tulips 4 4 11 31 50
Pada  percobaan  ketiga  ini  bertujuan  untuk mendapatkan  hasil  akurasi  yang  lebih  tinggi  dari percobaan  kedua,  percobaan  ini  menambahkan  3  fitur warna  (RGB)  untuk  ektraksi  fiturnya  jadi  total  10  fitur yang  di  ektraksi  yaitu Red,  Gree,  Blue,  Hue,  Saturation, Value,  Contrast,  Correlation,  Energy,  Homogeneity .  Maka hasil akurasi yang di dapatkan pada percobaan ketiga ini lebih tinggi dari pada percobaan kedua yaitu sebesar 77 %, dengan Confusion Matrix yang dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Confusion Matrix Klasifikasi Bunga 10 Fitur dan Distribusi Kernel Kelas Sebenarnya Kelas Prediksi Total Kansas Marguerite Roses  Tulips Kansas 47 0 2 1 50 Marguerite 4 41 2 3 50 Roses 4 5 35 6 50 Tulips 4 5 10 31 50
Berdasarkan tabel 5  diketahui metode Naïve  Bayes untuk klasifikasi bunga masih terjadi kesalahan klasifikasi. Kesalahan ini terjadi paling banyak antara bunga roses dan tulips ,  pada  jenis  bunga  ini  terjadi  kesalahan  karena disebabkan  pada  dataset  jenis  bunga  ini  memiliki  fitur warna yang hampir sama, sehingga dengan hanya 10 fitur ektraksi  masih  belum  maksimal  perlu  adanya  ektraksi fitur bentuk bunga.

## 5. Kesimpulan
Ektraksi fitur warna dan fitur texture GLCM dapat digunakan untuk ektraksi ciri pada citra. Hasil ektraksi ciri
digunakan untuk dataset Naïve Bayes untuk mengenal pola citra  dan  mengklasifikasi  jenis  bunga.  Hasil  percobaan pertama klasifikasi Naive Bayes 7 fitur  tingkat akurasinya sebesar 66 %, percobaan kedua dengan distribusi kernel akurasinya 73%. Sedangkan dengan menerapkan 10 fitur dengan  distribusi  kernel  menunjukkan  tingkat  akurasi lebih besar yaitu 77 %.
Pada  penelitian  selanjutnya  juga  bisa  menggunakan metode decision tree, support vector machine atau metode klasifikasi  lainnya,  sehingga  dapat  dicari  algoritma  yang paling tinggi akurasinya.

## Daftar Pustaka
Fadzillah  S,  Hawa  M.E  dan  Abdul  N.Z,  2014, “ Flower  Image Classification  Modeling  Using  Neural  Network ”,  International Conference  on  Computer,  Control,  Informatics  and  Its Applications, pp-81-86.
Fadzillah  S,  Salahuddin  M.A  dan  Shahrul.  A.M.Y,  2010, ”Digital Image  Classification  for  Malaysian  Blooming  Flower ,  ”  Second International  Conference  on  Computational  Intelligence, Modelling and Simulation (CIMSiM), Bali, pp. 33-38 Fuzy Y.M dan Kana S.S, 2017, “ Klasifikasi Belimbing Menggunakan Naïve  Bayes  Berdasarkan  Fitur  Warna  RGB ”,  IJCCS,  Vol.11, No.1, pp. 99~108.
Hong  A,  Zheru.  C,  Chen  G  dan  Wang  Z,  2003, “ Region-of- interest based flower images retrieval ,” Proc. IEEE International Conference of Acoustics, Speech, and Signal Processing, pp. 589 − 592.
Isma I., Sharif M., Mudassar R, dan Musssarat Y. (2014). “ Salt and Pepper Noise Removal Filter for 8-Bit Images Based on Local and  Global  Occurrences  of  Grey  Levels  as Selection  Indicator ”, Nepal Journal of Science and Technology Vol. 15, No.2, 123- 132.
Jia. L, James. Z.W dan Gio. W, 2000, “Integrated Region Matching for  Image Retrieval ,” In ACM Multimedia, pp. 147 -156. Kusrini  &  Emha  T.L,  2009, “ Algoritma  Data  Mining ”,  Penerbit Andi, STMIK AMIKOM. Yogyakarta, Indonesia. Maria. E, Nilsback dan Andrew. Z, 2006 " A visual vocabulary for flower classification ," In CVPR, Vol. 2, pp. 1447 – 1454. Riddhi H.S, Narendra, dan Zankhana, 2017, “ Flower Classification Using Texture and Color Features ”, ICRISET2017. International Conference  on  Research  and  Innovations  in  Science, Engineering &Technology. Vol.2, pp.113-118. Yuita A.S dan Nanik S, 2014, “ Flower Classification using Combined a* b* Color and Fractal-based Texture Feature ”, International Journal  of  Hybrid  Information  Technology  Vol.7,  pp.357- 368.