## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1233 - 1243

## KLASIFIKASI TUMBUHAN ANGIOSPERMAE MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR BERDASARKAN PADA BENTUK DAUN
Arvin Christopher 1) , Teady Matius Surya Mulyana 2)
1, 2) Program Studi Informatika, Universitas Bunda Mulia Jl. Lodan Raya No. 2, Ancol, Jakarta Utara e-mail: arvin.christopher27@gmail.com 1) , tmulyana@bundamulia.ac.id 2)

## ABSTRAK
Sekitar  250.000  spesies  tanaman  yang  hidup  merupakan  tanaman  kelompok  Angiospermae.  Keberagaman  tanaman Angiospermae di Indonesia menimbulkan kesulitan bagi seseorang dalam melakukan proses identifikasi tanaman masuk ke kelas  monokotil  atau  dikotil.  Hal  tersebut  yang  melatarbelakangi  dilakukannya  penelitian  ini  dengan  mengklasifikasian tanaman Angiospermae dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor. Penelitian terkait pengklasifikasian tanaman manga menggunakan algoritma Backpropagation dengan pengekstraksian fitur menggunakan GLCM menghasilkan akurasi sebesar 49%. Selanjutnya, pengklasifikasian tanaman menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor dengan pengekstraksian fitur  morfologi  daun  menghasilkan  akurasi  sebesar  92%.  Terdapat  juga  pengklasifikasian  tanaman  jeruk  menggunakan algoritma  K-Nearest  Neighbor  dengan  pengekstraksian  fitur  tekstur  daun  menghasilkan  akurasi  sebesar  81,48%.  Pada penelitian  ini,  digunakan  algoritma  pengklasifikasian  K-Nearest  Neighbor  dengan  pengekstraksian  fitur  menggunakan matriks populasi dengan tujuan untuk meneliti tingkat akurasi pengklasifikasian menggunakan pengekstraksian fitur matriks populasi.  Data  yang  digunakan  adalah  citra  digital  daun  yang  akan  diekstrak  fitur  bentuknya  menggunakan  fitur  matriks populasi dengan melakukan image pre-processing dan pendeteksian terlebih dahulu. Data tersebut kemudian dibagi menjadi data training sebesar 70%, dan data test sebesar 30%. Hasil dari penelitian ini adalah nilai akurasi pengujian data test yang didapatkan sebesar 81% dengan jumlah tetangga k=1. Setelah dilakukan pengujian, akan dilakukan evaluasi model dengan menggunakan confusion matrix, yang terdiri dari accuracy, precision, recall, dan f-1 score.

## Kata Kunci: angiospermae, canny, confusion matrix, k-nearest neighbor, matriks populasi

## ABSTRACT
About 250,000 living plant species are plants of the Angiosperms group. The diversity of Angiosperm plants in Indonesia makes it difficult for someone to carry out the process of identifying plants into the monocotyledonous or dicotyledonous class. This is the background for doing this research by classifying Angiosperms plants using the K-Nearest Neighbor algorithm. Research  related  to  classifying  manga  plants  using  the  Backpropagation  algorithm  with  feature  extraction  using  GLCM produces an accuracy of 49%. Furthermore, the classification of plants using the K-Nearest Neighbor algorithm with leaf morphological features extraction resulted in an accuracy of 92%. There is also a classification of citrus plants using the K- Nearest  Neighbor  algorithm  with  leaf  texture  feature  extraction  resulting  in  an  accuracy  of  81.48%.  In  this  study,  the  K- Nearest Neighbor classification algorithm  is used  with  shape  feature extraction using a  population matrix with  the aim of examining the level of classification accuracy using population matrix feature extraction. The data used is a digital leaf image which will extract its shape features using a population matrix feature by doing image pre-processing and detection first. The data is then divided into training data of 70%, and test data of 30%. The results of this study are the accuracy of the test data obtained  by  81%  with  the  number  of  neighbors  k=1.  After  testing,  an  evaluation  of  the  model  will  be  carried  out  using  a confusion matrix, which consists of accuracy, precision, recall, and f-1 score.
Keywords: angiospermae, canny, confusion matrix, k-nearest neighbor, population matrix

## I. P ENDAHULUAN
NDONESIA merupakan salah satu negara yang menjadi salah satu pusat keanekaragaman hayati, atau yang biasa  disebut  sebagai  negara  megabiodiversity  [1].  Berdasarkan  data  dari  Menteri  Lingkungan  Hidup  dan Kehutanan, luas kawasan hutan di Indonesia pada Desember 2021 mencapai 95,6 juta hectare, dengan 46,9 juta hectare  hutan  primer,  43,1  juta  hectare  hutan  sekunder,  dan  5,4  juta  hectare  hutan  tanaman  [2].  Dari  sekian banyaknya  tanaman,  terdapat  2  jenis  tanaman,  yaitu  tanaman  tidak  berbiji  dan  berbiji.  Tanaman  berbiji (Spermatophyta) dibagi lagi menjadi 2, yaitu tanaman Angiospermae dan Gymnospermae. Angiospermae berasal dari  2  buah  kata  dalam  bahasa  Yunani,  yaitu  “angion”  yang  berarti  tertutup  dan  “spermae”  yang  berarti  biji, sehinggaangiosperm, canny, confusion matrix, k-nearest neighbor, population matrix. Angiospermae memiliki arti tanaman  berbiji  tertutup  [3].  Saat  ini,  terdapat  sekitar  250.000  spesies  tanaman  dari  kelompok  tanaman Angiospermae. Angiospermae terdiri dari 2 kelas, yaitu kelas monokotil dan dikotil [4]. Kedua kelas tersebut dapat
I

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1233 - 1243
dibedakan dari masing-masing ciri kelasnya, salah satunya adalah bentuk tepi dan pertulangan daun.
Namun, dengan berbagai keberagaman tanaman tersebut menyebabkan kesulitan dalam proses identifikasi untuk membedakan setiap tumbuhan termasuk ke dalam kelas monokotil atau ke dalam kelas dikotil. Oleh karena itu, Machine  Learning  menjadi  salah  satu  solusi  yang  diharapkan  dapat  membantu  mempermudah  manusia  dalam mengidentifikasi  sebuah  tanaman  termasuk  ke  dalam  kelas  monokotil  atau  dikotil  yang  didasarkan  dari  bentuk pertulangan daun dan tepi daunnya.
Beberapa  penelitian  terkait  pengklasifikasian  berdasarkan  citra  daun  telah  dilakukan  sebelumnya,  beberapa penelitian  tersebut  adalah  “Implementasi  Algoritma  Canny  dan  Backpropagation  Untuk  Mengklasifikasi  Jenis Tanaman Mangga” oleh Elvia Budianita, Tricia Ulfadhyani, Febi Yanto, dan Pizaini [5] mendapatkan hasil akurasi sebesar  49%  dengan  menggunakan  metode  pengklasifikasian Backpropagation disertai  dengan  pengekstraksian fitur GLCM, bertujuan untuk mengklasifikasikan tanaman mangga sesuai dengan jenisnya berdasarkan pada bentuk daun  dikarenakan  masyarakat  mengetahui  jenis  tanaman  mangga  berdasarkan  pada  buahnya  saja,  yang  dimana buah  bergantung  pada  musim.  Selanjutnya,  “Sistem  Klasifikasi  Jenis  Tanaman  Hias  Daun  Philodendron Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (KNN) Berdasarkan Nilai Hue, Saturation, Value (HSV)” oleh Dani Syahid,  Jumadi,  dan  Dian  Nursantika  [6]  dengan  tujuan  untuk  mengetahui  nama  tumbuhan  yang  diminati  dari sekian  banyaknya  tanaman  hias,  mendapatkan  hasil  akurasi  sebesar  92%  dengan  menggunakan  metode pengklasifikasian K-Nearest Neighbor disertai dengan pengekstraksian fitur warna HSV. Lalu, “Klasifikasi Citra Daun dengan GLCM (Gray Level Co-Occurrence) dan K-NN (K-Nearest Neighbor)” oleh Sri Ayu Rosiva Srg, Muhammad  Zarlis,  dan  Wanayumini  [7]  mendapatkan  hasil  akurasi  sebesar  98%  menggunakan  metode pengklasifikasian K-Nearest Neighbor disertai dengan pengekstraksian fitur tekstur GLCM, memiliki tujuan untuk membangun sistem klasifikasi tanaman berdasarkan citra daun yang akurat dan tingkat kesalahan yang minimal.
Dibalik  sebuah  penelitian,  terdapat  sebuah  kelemahan  ataupun  keterbatasan.  Penelitian  [5]  menggunakan pendeteksian tepi canny yang dapat berfungsi dengan baik, namun mendapatkan akurasi pengklasifikasian yang rendah menggunakan metode klasifikasi Backpropagation dengan menggunakan data scanner sebanyak 450 data dengan  pembagian  data  latih  :  data  uji  sebesar  90%:10%,  disertai  dengan  penggunaan  parameter learning  rate 0,1;0,01; dan 0,001. Selanjutnya adalah penelitian [6] yang memiliki 4 hasil pengklasifikasian yang tidak sesuai dengan  kategori  dikarenakan  intensitas  cahaya  citra  yang  berbeda  dengan  data  latih.  Kemudian,  penelitian  [7] mendapatkan 2 hasil pengklasifikasian yang salah dikategorikan yang disebabkan beberapa hasil fitur GLCM yang mirip dan proses akuisisi citra yang belum sempurna.
Novelty dari penelitian ini adalah pengklasifikasian dengan menggunakan algoritma KNN, sedangkan penelitian [5] melakukan pengklasifikasian menggunakan metode Backpropagation . Novelty kedua dari penelitian ini adalah pengekstraksian  fitur  bentuk  menggunakan  fitur  matriks  populasi,  sedangkan  penelitian  [6]  menggunakan pengekstraksian fitur warna HSV ( Hue, Saturation, Value ) dan penelitian [7] menggunakan pengekstraksian fitur tekstur, yaitu GLCM.
Pada penelitian ini, digunakan sebuah algoritma Machine Learning, yaitu K-Nearest Neighbors atau yang biasa disebut  KNN.  KNN  merupakan  sebuah  algoritma  pengklasifikasian  antara  suatu  data  berdasarkan  objek  yang terdekat. KNN juga merupakan algoritma pengklasifikasian dengan rumus yang cukup sederhana sehingga mudah untuk diaplikasikan. Penggunaan algoritma KNN dalam penelitian ini didasari oleh hasil akurasi yang cukup tinggi, mampu mengolah data training yang memiliki banyak noise, dan efektif jika jumlah data training yang digunakan besar  [8].  Agar  algoritma  KNN  dapat  dijalankan  dengan  baik,  maka  diperlukan  sebuah  teknik  pengolahan  citra yang  digunakan  untuk  menunjukkan  sebuah  fitur  atau  atribut  dari  sebuah  objek  pada  citra,  yaitu  deteksi  tepi. Deteksi tepi merupakan salah satu teknik pengolahan citra yang digunakan untuk mempresentasikan objek-objek yang terkandung pada sebuah citra [9] dengan mengidentifikasi garis batas suatu objek dengan latar belakang [10]. Terdapat beberapa metode deteksi tepi, yaitu metode Sobel , Prewitt , Robert dan Canny [11]. Dalam penelitian ini, digunakan metode deteksi tepi Canny . Teknik deteksi tepi merupakan langkah awal dalam melakukan ekstraksi fitur.
Ekstraksi fitur dilakukan dengan menggunakan fitur matriks populasi. Matriks populasi merupakan salah satu teknik pengekstraksian fitur yang dilakukan dengan cara menghitung populasi piksel dari objek pada sebuah citra. Fitur yang diekstrak adalah fitur bentuk daun yang direpresentasikan dengan bentuk tepi dan pertulangan daun. Fitur tersebut akan diproses untuk dilakukan pengenalan terhadap objek lainnya menggunakan metode klasifikasi KNN. Proses pengklasifikasian dilakukan dengan menghitung jarak terdekat antara fitur data testing dengan fitur data training lalu dilakukan voting dengan jumlah tetangga (k) yang telah ditentukan.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1233 - 1243

## II. M ETODE P ENELITIAN
Tahapan atau metodologi yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1. Tahapan penelitian ini dimulai dari identifikasi masalah, mencari landasan teori, melakukan perancangan, IMplementasi pada program dan data, Pengujian dengan Confusion Matrix dan mengambil kesimpulan.

## A. Identifikasi Masalah
Peneliti  mengidentifikasi  sebuah  masalah,  yaitu  terjadinya  kesulitan  dalam  mengidentifikasi  sebuah  tanaman masuk ke dalam kelas monokotil atau dikotil.
Gambar 1. Tahapan penelitian

## B. Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra digital daun berjumlah 2000 citra yang terdiri dari 2 kelas, yaitu  1000  citra  digital  daun  kelas  monokotil,  dan  1000  citra  digital  daun  kelas  dikotil.  Citra  diambil  dengan menggunakan kamera handphone Xiaomi Poco F3 dengan kamera belakang 48 MP. Ukuran piksel citra digital daun yang digunakan adalah 3000x3000 piksel.
(a) (b)
Gambar 2. (a) Citra daun sebelum dilakukan augmentasi, (b) Citra daun setelah dilakukan augmentasi

## C. Pemilihan Metode
Penggunaan algoritma KNN dalam penelitian ini didasari oleh pengklasifikasian tanaman Angiospermae yang memiliki 2 kelas tanaman, yaitu kelas tanaman monokotil dan dikotil yang dapat diklasifikasikan berdasarkan dari fitur bentuk, yaitu tepi daun dan pertulangan daun. Selain itu, penggunaan algoritma KNN dalam penelitian ini juga digunakan untuk meneliti nilai akurasi pengklasifikasian dengan pengekstraksian fitur bentuk daun menggunakan fitur matriks populasi.

## D. Augmentasi Data
Augmentasi data dilakukan dengan memodifikasi data gambar atau citra yang sudah ada sehingga komputer akan mendeteksi citra tersebut sebagai citra baru atau berbeda dari citra sebelumnya [12] . Pada penelitian ini,  data  diaugmentasi  dengan  melakukan  rotasi  dan  juga flip atau  membalikkan  gambar  secara  horizontal  dan vertikal. Contoh citra sebelum dan setelah dilakukan augmentasi dapat dilihat pada Gambar 2 dimana citra daun sebelum  dilakukan  augmentasi  ditunjukkan  pada  Gambar  2  (a)  dan  citra  daun  setelah  dilakukan  augmentasi ditunjukkan pada Gambar 2 (b).

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1233 - 1243

## E. Pre-processing
Pada penelitian ini, pre-processing terdiri dari 2 tahap, yaitu resize dan grayscale . Citra yang akan digunakan dalam penelitian ini memiliki ukuran yang cukup besar. Ukuran citra yang besar membuat sistem memiliki kinerja yang lebih lambat. Untuk mempercepat kinerja sistem, dibuat standar ukuran yang tepat dan citra yang memiliki ukuran yang tidak sesuai akan diubah menjadi seukuran standar sehinga dapat mengurangi detail yang berlebih dari citra  yang  digunakan  dan  dengan  demikian  akan  memberikan  hasil  yang  lebih  akurat.  Ukuran  standar  pada penelitian ini ialah 256x256 pixel. Citra sebelum dan setelah dilakukan tahap resize dapat dilihat pada Gambar 3 dimana citra sebelum tahap resize dengan ukuran 3000x3000 piksel ditunjukkan pada Gambar 3 (a) dan citra setelah tahap resize dengan ukuran 256x256 piksel ditunjukkan pada Gambar 3 (b).
Citra  berwarna  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  diubah  terlebih  dahulu  menjadi  citra  abu-abu.  Untuk mengubah citra RGB menjadi grayscale , dapat dilakukan dengan mengambil informasi 3 warna dasar, yaitu red, green, dan blue dari setiap piksel citra. 3 warna dasar tersebut akan dikalikan dengan masing-masing bobot nilai komposisi  setiap  warna,  seperti  yang  ditunjukkan  pada  persamaan  (2).  Nilai  perkalian  tersebut  kemudian  akan dijumlahkan,  yang  nantinya  hasil  penjumalahan  tersebut  menunjukkan  tingkat  keabuan  pada  setiap  piksel  citra sesuai dengan nilai yang didapatkan, sehingga citra RGB dapat berubah menjadi citra grayscale .
(a) (b)
Gambar 3. (a) Citra daun sebelum tahap resize, (b) Citra daun setelah tahap resize
(a) (b)
Gambar 4. (a) Citra daun asli sebelum tahap grayscale , (b) Citra daun setelah tahap grayscale
Konversi citra warna menjadi citra grayscale juga dapat dilakukan menggunakan weighted method . Weighted method memiliki persamaan yang dapat dilihat pada persamaan (1).
𝑊 𝑟 +   𝑊 𝑔 +   𝑊 𝑏 = 1 (1)
Dimana:
W = bobot nilai komposisi setiap warna pada piksel tersebut ( Red , Green , Blue ).
Nilai Wr, Wg, dan juga Wb merupakan koefisien dengan setiap warnanya berdasarkan urutan yaitu 0.299, 0.587, dan 0.114 sehingga didapatkan persamaan (2) [13].
𝐺𝑟𝑎𝑦 = 0. 299 ∗ 𝑅𝑒𝑑 + 0.587 ∗ 𝐺𝑟𝑒𝑒𝑛 + 0.114 ∗ 𝐵𝑙𝑢𝑒
(2)
Citra daun sebelum dan sesudah dilakukan tahap grayscale dapat dilihat pada Gambar 4 dimana citra daun asli sebelum  dilakukan  tahap Grayscale ditunjukkan  pada  Gambar  4  (a)  dan  citra  daun  setelah  dilakukan  tahap Grayscale pada Gambar 4 (b).

## F. Deteksi Tepi Canny
Deteksi tepi merupakan sebuah proses pengolahan citra yang digunakan untuk mendeteksi sebuah objek yang

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1233 - 1243
terdapat pada sebuah citra dengan memberikan garis tepi pada sebuah objek berdasarkan dari nilai keabuan sebuah objek dengan latar belakang [14]. Metode deteksi tepi yang digunakan pada penelitian ini adalah deteksi tepi canny . Deteksi tepi canny adalah deteksi tepi yang digunakan untuk mendeteksi tepi objek dengan cara menghapus noise pada  suatu  citra  dan  menerapkannya  pada  fungsi Gaussian  Filter dengan double  thresholding [15]. Metode  ini berfungsi  untuk  mendeteksi  garis  tepi  objek  pada  citra  melalui  berbagai  tahapan,  yaitu Gaussian  Filtering , Gradient Calculation , Non-Maximum Suppression , Double Threshold , dan Hysteresis Thresholding . Gaussian Blur merupakan tahapan awal dari pendeteksian tepi canny yang digunakan untuk mengurangi noise atau  derau  pada  citra  daun.  Untuk  menerapkannya,  tentukan ukuran  dari  kernel  filter Gaussian terlebih  dahulu. Pada  sebuah  citra,  sering  kali  ditemukan noise dalam  jumlah  sedikit  ataupun  banyak .  Noise tersebut  membuat proses deteksi tepi menghasilkan output yang tidak tepat.  Untuk menghindari hal tersebut, digunakanlah Gaussian filter yang  akan  terkonvolusi  dengan  gambar  dan  menghilangkan noise .  Nilai Gaussian dapat  dihitung menggunakan persamaan (3).
𝑔(𝑥, 𝑦) = 1 2𝜋𝜎 2 ∙ 𝑒 − 𝑥2+𝑦2 2𝜎2 (3)
Menghitung gradien digunakan untuk mencari tepi objek dan arah tepi dengan cara menghitung gradien citra dan 𝜃 . Gradien dapat ditemukan dengan menggunakan operator deteksi tepi Sobel . Kemudian, gradien dan arah tepi dapat dihitung dengan menggunakan persamaan (4) dan (5).
𝐺 = √𝐺 𝑥 2 + 𝐺 𝑦 2 (4)
𝜃 = 𝑡𝑎𝑛 −1 𝐺𝑦 𝐺𝑥
(5)
(a) (b)
Gambar 5. (a) Citra daun setelah tahap grayscale, (b) Citra daun setelah tahap deteksi tepi canny
Setelah  mendapatkan  arah  tepi,  maka  langkah  selanjutnya  adalah  proses Non-Maximum  Suppresion . Non- Maximum Suppresion berfungsi untuk melakukan penipisan tepi objek. Nilai intensitas pada setiap pikselnya akan dibandingkan dengan 2 tetangga terdekatnya yang searah dengan arah tepi. Jika salah satu tetangganya memiliki nilai intensitas piksel yang lebih tinggi dari nilai intensitas piksel yang sedang diproses, maka piksel dengan nilai intensitas yang lebih tinggi akan dipertahankan, sedangkan piksel yang sedang diproses menjadi bernilai 0.
Proses  yang  terakhir  adalah  menggunakan  2  buah threshold ,  yaitu low  threshold dan high  threshold . Low threshold digunakan untuk mengidentifikasi piksel lemah sehingga nilai piksel tersebut menjadi 0 atau berwarna hitam.  Sedangkan high threshold digunakan  untuk  mengidentifikasi  piksel  kuat  sehingga  nilai  piksel  tersebut menjadi 1 atau berwarna putih. Hasil pendeteksian tepi canny dapat dilihat pada Gambar 5 dimana citra daun setelah dilakukan tahap grayscale ditunjukkan pada Gambar 5 (a) dan citra daun setelah dilakukan tahap deteksi tepi canny ditunjukkan pada Gambar 5 (b).

## G. Matriks Populasi
Kumpulan  sel  yang  terbentuk  dari  pembagian  citra  yang  membentuk  kolom  dan  baris.  Masing-masing  sel tersebut berisikan populasi piksel dari objek pada sebuah citra. Matriks populasi piksel tersusun dari matriks dengan ukuran  2x2,  3x3,  4x4,  dan  seterusnya  [16].  Matriks  populasi  piksel  merupakan  salah  satu  cara  ekstraksi  fitur, dimana fitur tersebut akan diproses untuk dilakukan pengenalan karakter [17].

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1233 - 1243
Matriks populasi piksel digunakan untuk mengekstrak fitur bentuk tepi dan pertulangan daun. Hal yang pertama dilakukan adalah membentuk batas atas, kanan, bawah dan kiri objek dengan melakukan scanning baris per baris, dan kolom per kolom. Kemudian, citra tersebut dibagi berdasarkan ukuran matriks yang ditentukan. Jika ukuran matriks adalah 5x5, maka akan terdapat 25 sel. Setiap sel memiliki nilai persentase piksel objek yang ada pada sel tersebut yang dapat dihitung dengan mencari jumlah piksel yang mewakili objek citra dibagi dengan total jumlah piksel pada sel tersebut, dan dikali dengan 100%. Nilai-nilai persentase tersebut merupakan matriks populasi.

## H. KNN
Metode K-Nearest Neighbor digunakan untuk mengklasifikasikan tanaman yang terdiri dari 2 kelas tanaman, yaitu monokotil dan dikotil. Metode K-Nearest Neighbor membutuhkan jumlah tetangga yang digunakan untuk mengklasifikasikan dengan cara menghitung jarak terdekat antara data testing dengan data training berdasarkan mayoritas jumlah tetangga yang telah ditentukan [18][19]. Perhitungan jarak tersebut menggunakan perhitungan Euclidean Distance dengan rumus pada persamaan (6).
𝑑 (𝑖,𝑗) = √(𝑥 𝑖1 − 𝑥 𝑗1 ) 2 + ⋯ + (𝑥 𝑖𝑛 − 𝑥 𝑗𝑛 ) 2 (6)
Notasi 𝑑 (𝑖,𝑗) merupakan jarak data ke-i ke data ke-j, 𝑥 𝑖1 merupakan fitur dari data latih ke-1, dan 𝑥 𝑗1 merupakan fitur dari data uji ke-1 [20], n merupakan jumlah fitur yang digunakan . Hasil perhitungan jarak tersebut diurutkan dari yang terkecil hingga terbesar. Lalu dicari data yang memiliki hasil perhitungan jarak terdekat dengan jumlah tetangga  yang  telah  ditentukan.  Data testing dapat  diklasifikasikan  berdasarkan  label  dari  data  yang  diambil sebanyak jumlah tetangga dengan jarak terdekat.

## I. Confusion Matrix
Confusion  Matrix adalah  tabel  yang  menggambarkan  performa  dari  sebuah  algoritma  atau  model  yang menyatakan jumlah data uji yang benar dan jumlah data uji yang salah dari proses pengklasifikasian [20]. Setiap kolom  matriks  merupakan  kelas  prediksi  dari  data,  dan  setiap  baris  matriks  menyatakan  kelas  aktual  dari  data, ataupun sebaliknya. Matriks tersebut ditunjukkan pada Tabel 1.
T ABEL 1 C ONFUSION M ATRIX
Predicted Positive Predicted Negative Actual Positive True Positive (TP) False Negative (FN) Actual Negative False Positive (FP) True Negative (TN)
True Positive (TP) merupakan jumlah data dari kelas positif yang benar diklasifikasikan sebagai kelas positif. True Negative (TN) merupakan jumlah data dari kelas negative yang benar diklasifikasikan sebagai kelas negatif. False Positive (FP) merupakan jumlah data dari kelas negative yang salah diklasifikasikan sebagai kelas positif. False Negative (FN) merupakan jumlah data dari kelas positive yang salah diklasifikasikan sebagai kelas negatif.
Dari confusion matrix tersebut, terdapat 4 kategori data yang dapat digunakan untuk mengukur performa dari sebuah model atau algoritma, yaitu Accuracy , Precision , Recall , dan F-1 Score . Accuracy merupakan persentase benar model dalam melakukan klasifikasi. Rumus accuracy ditunjukkan pada persamaan (7).
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑁+𝐹𝑃+𝑇𝑁 (7)
Precision merupakan  persentase  model  memprediksi  benar  positif  dengan  keseluruhan  data  yang  diprediksi positif. Rumus precision ditunjukkan pada persamaan (8).
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (8)
Recall merupakan  persentase  prediksi  benar  positif  ketika  kelas  aktual  data  tersebut  positif.  Rumus recall ditunjukkan pada persamaan (9).

## E-ISSN : 2540 - 8984
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1233 - 1243
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (9)
F-1 Score merupakan rata-rata antara precision dengan recall yang dibobotkan. Rumus f-1 score ditunjukkan pada persamaan (10).
𝐹1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = (2∗𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙∗𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 (10)

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN

## A. Persiapan Data
Data berupa citra digital daun sebanyak 2000 citra yang terdiri dari 2 kelas, yaitu 1000 citra digital daun kelas monokotil dan  1000 citra digital daun kelas dikotil. Data tersebut dibagi menjadi  data training dan data testing sebesar 70% dan 30%, sehingga terdapat 1400 data training yang tediri dari 700 citra daun monokotil dan dikotil, dan 600 data testing yang terdiri dari 300 citra daun monokotil dan dikotil. Latar belakang dari citra adalah warna putih.  Contoh  citra  daun  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  6  yang  menunjukkan contoh citra daun monokotil dan Gambar 7 yang menunjukkan contoh citra daun dikotil.
Gambar 6. Contoh citra digital daun monokotil
Gambar 7. Contoh citra digital daun dikotil

## B. Hasil Ekstraksi Fitur
Data yang akan diekstrak fiturnya adalah data yang sudah melalui tahapan pre-processing ( resize dan grayscale ) dan  pendeteksian  tepi.  Citra  daun  yang  telah  dilalui  tahap  pendeteksian  tepi  akan  dilanjutkan  ke  tahap pengekstraksian  fitur  menggunakan  fitur  matriks  populasi.  Contoh  pembagian  matriks  5x5  pada  citra  daun monokotil ditunjukkan pada Gambar 8 hasil pengesktraksian fitur bentuk tepi dan pertulangan daun dari sebuah citra digital daun monokotil dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 8 Pembagian matriks 5x5 pada citra daun monokotil

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1233 - 1243
Hasil pengekstraksian fitur tersebut akan disimpan ke dalam sebuah file csv beserta dengan kelas dari masing- masing  data,  yang  nantinya  akan  digunakan  untuk  melakukan training sehingga  model  dapat  melakukan pengklasifikasian dengan cara menghitung jarak antara fitur data testing dengan fitur data training .

## C. Klasifikasi K-Nearest Neighbor
File csv yang tersimpan akan digunakan untuk membagi data training sebesar 70% dan data testing sebesar 30% dengan menggunakan fungsi dari library sklearn . Setelah data berhasil dibagi, tahap selanjutnya adalah melakukan pengklasifikasian  menggunakan  fungsi KNeighborsClassifier dari library  sklearn dengan  menentukan  terlebih dahulu jumlah tetangga yang akan digunakan. Jumlah tetangga yang digunakan dalam penelitian ini adalah k=1. Sebelum dilakukan pengujian,  model di training terlebih dahulu menggunakan  fungsi fit berdasarkan pada data training yang  telah  dibagi  sebelumnya.  Kemudian,  dilakukanlah  pengujian  menggunakan  fungsi predict untuk mengklasifikasikan tanaman Angiospermae dengan mengukur jarak fitur data testing dengan fitur data training . Tampilan halaman awal aplikasi dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Halaman Awal
Gambar 10 menunjukkan halaman awal dari aplikasi yang terdiri dari judul penelitian, nama dan NIM, dan juga tombol “ Start ” yang akan mengarahkan ke halaman testing . Tampilan halaman testing dapat dilihat pada Gambar 11.
Gambar 11. Halaman Testing sebelum citra dimasukkan
Gambar 11 menunjukkan halaman testing dari aplikasi yang akan muncul setelah menekan tombol “ Start ” pada halaman awal. Halaman ini digunakan untuk melakukan testing dengan memasukkan citra daun terlebih dahulu dengan menekan tombol “ Upload Image ”. Dengan menekan tombol tersebut, akan muncul desktop untuk memilih citra yang akan digunakan, yang dapat dilihat pada Gambar 12.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1233 - 1243
Gambar 12. Desktop memilih citra
Gambar 12 menunjukkan desktop pemilihan gambar. Setelah memilih citra yang akan digunakan, tekan tombol “ Open ”  yang  kemudian  akan  membawa  pengguna  ke  halaman testing sebelumnya.  Tampilan  halaman testing setelah citra dimasukkan dapat dilihat pada Gambar 13.
Gambar 13. Halaman Testing setelah citra dimasukkan
Gambar 13 menunjukkan halaman testing setelah citra berhasil dimasukkan. Pada bagian bawah citra, terdapat tombol “ Test ” yang digunakan untuk mengklasifikasikan citra daun tersebut masuk ke dalam kelas monokotil atau dikotil. Tampilan halaman hasil testing dapat dilihat pada Gambar 14.
Gambar 14. Halaman Hasil Testing
Gambar 14 merupakan halaman setelah dilakukannya testing dengan menampilkan citra yang telah dimasukkan berada pada kotak “ Source Image ” dan hasil deteksi tepi dari citra yang telah dimasukkan berada pada kotak “ Edge Detection ”. Hasil prediksi citra daun tersebut dapat dilihat pada bagian kanan halaman hasil testing , yaitu Dikotil. Terdapat tombol “ Again ” yang digunakan untuk kembali ke halaman testing sebelum citra dimasukkan, sehingga pengguna dapat melakukan testing secara berulang sesuai dengan kebutuhannya.

## D. Evaluasi Model
Untuk  mengevaluasi  model K-Nearest  Neighbor ,  pada  penelitian  ini  digunakan confusion  matrix yang  akan

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1233 - 1243
menampilkan  jumlah  data  yang  benar  dan  salah  diklasifikasi  dengan  jumlah  tetangga  k=1. Confusion  matrix penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 15. Berdasarkan confusion matrix pada Gambar 15, didapatkan laporan pengklasifikasian  dari  data testing yang  berisikan  nilai precision , recall , f-1  score ,  dan accuracy .  Tabel  hasil laporan klasifikasi dapat dilihat pada Tabel 2.
Berdasarkan pada Tabel 2, didapatkan nilai akurasi sebesar 81% dari pengklasifikasian menggunakan K-Nearest Neighbor dengan jumlah tetangga k=1. Berdasarkan nilai akurasi tersebut, dapat dinyatakan bahwa nilai akurasi dari penelitian ini lebih baik dari penelitian [5] dengan nilai akurasi sebesar 49%, tetapi lebih buruk dari penelitian [6] dan [7] dengan nilai akurasi berturut-turut sebesar 92% dan 98%.
Berdasarkan confusion matrix pada  Gambar  15,  kelas  dikotil  memiliki  jumlah  data  yang  benar  diprediksi sebanyak 248 dan data yang salah diprediksi sebanyak 52 data. Sedangkan untuk kelas monokotil memiliki jumlah data yang benar diprediksi sebanyak 236 data dan data yang salah diprediksi sebanyak 64 data. Kesalahan dalam pengklasifikasian  dapat  terjadi  karena  beberapa  faktor,  seperti  pemantulan  cahaya  pada  badan  daun,  posisi pengakuisisi citra yang kurang baik dapat menyebabkan pertulangan daun tidak dapat dideteksi secara baik, dan juga  adanya  kemiripan  antara  daun  yang  ada  pada  kelas  monokotil  dan  kelas  dikotil  sehingga  pengekstraksian menggunakan fitur matriks populasi memiliki nilai fitur yang mirip. Dengan kemiripan nilai fitur tersebut, maka metode K-Nearest Neighbor dapat mengklasifikasikan tanaman dikotil sebagai tanaman monokotil, dan begitupun juga sebaliknya.
Gambar 15. Confusion Matrix T ABEL 2 C LASSIFICATION R EPORT Precision Recall F1-score Dikotil 0.79 0.83 0.81 Monokotil 0.82 0.79 0.80 Accuracy 0.81

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, didapatkan kesimpulan dari penelitian yang dimulai dari tahap pre-processing , deteksi tepi, ekstraksi fitur dan penggunaan metode K-Nearest Neighbor untuk mengklasifikasikan jenis  tanaman Angiospermae dengan  menggunakan  citra  daun,  yaitu  metode K-Nearest  Neighbor mampu mengklasifikasikan tanaman Angiospermae (monokotil dan dikotil) dengan cukup baik. Penggunaan data training sebanyak 1400 data dan data testing sebanyak 600 data dengan menggunakan jumlah tetangga k=1, menghasilkan nilai  akurasi  sebesar  81%.  Proses pre-processing dan  deteksi  tepi  berfungsi  dengan  baik  sehingga  mampu memberikan  hasil  ekstraksi  fitur  yang  baik.  Terdapat  beberapa  faktor  yang  dapat  mempengaruhi  akurasi

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1233 - 1243
pengklasifikasian, yaitu posisi saat mengakuisisi citra, pencahayaan yang kurang baik, dan bentuk daun yang mirip diantara kelas monokotil dan dikotil.
Untuk  saran  pengembangan  penelitian  ini,  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  metode preprocessing dan deteksi tepi yang berbeda untuk membandingkan hasil pengekstraksian fitur menggunakan fitur matriks populasi. Selain  itu,  dapat  menggunakan  metode  ekstraksi  fitur  yang  berbeda  sebagai  perbandingan  tingkat  akurasi pengklasifikasian.

## D AFTAR P USTAKA
[1] W. Anggraini, “Keanekaragaman Hayati Dalam Menunjang Perekonomian Masyarakat Kabupaten Oku Timur,” J. Aktual , vol. 16, no. 2, p. 99,
2018, doi: 10.47232/aktual.v16i2.24.
[2] P. T. Violetta, “KLHK: Luas tutupan hutan Indonesia capai 95,6 juta hektare,” www.antaranews.com , 2021. https://www.antaranews.com/berita/2588981/klhk-luas-tutupan-hutan-indonesia-capai-956-juta-hektare (accessed Mar. 08, 2022).
[3] A. E. Prasetyo, I. Lubis, and A. Budiman, “Prosiding Pemodelan 3D Virtual Reality Pada Tumbuhan Gymnospermae dan Angiospermae Sebagai Media Pembelajaran,” Semin. Nas. … , 2021, [Online]. Available: http://prosiding.snastikom.com/index.php/SNASTIKOM2020/article/view/104.
[4] J. Safitri, P. Meilina, and S. Nurbaya Ambo, “Implementasi Augmented Reality Sebagai Pembelajaran Pertumbuhan Tanaman Dikotil Dan Monokotil Untuk Sekolah Dasar,” J. Sist. Informasi, Teknol. Inform. dan Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 32–38, 2018, doi: 10.24853/justit.9.1.32-38.
[5] E. Budianita, T. Ulfadhyani, and F. Yanto, “Implementasi Algoritma Canny Dan Backpropagation Untuk Mengklasifikasi Jenis Tanaman Mangga,” Semin. Nas. Teknol. Informasi, Komun. dan Ind. , vol. 11, pp. 13–21, 2019.
[6] D. Syahid, J. Jumadi, and D. Nursantika, “Sistem Klasifikasi Jenis Tanaman Hias Daun Philodendron Menggunakan Metode K-Nearest Neighboor (KNN) Berdasarkan Nilai Hue, Saturation, Value (HSV),” J. Online Inform. , vol. 1, no. 1, p. 20, Jun. 2016, doi: 10.15575/join.v1i1.6.
[7] S. A. Rosiva Srg, M. Zarlis, and W. Wanayumini, “Identifikasi Citra Daun dengan GLCM (Gray Level Co-Occurence) dan K-NN (K-Nearest Neighbor),” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 21, no. 2, pp. 477–488, 2022, doi: 10.30812/matrik.v21i2.1572.
[8] D. K. Indahsari and Y. I. Kurniawan, “APLIKASI PREDIKSI USIA KELAHIRAN DENGAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR,” J. Kebidanan , vol. 11, no. 01, p. 1, Jul. 2019, doi: 10.35872/jurkeb.v11i01.335.
[9] R. Perangin-angin and E. J. G. Harianja, “Comparison detection edge lines algoritma canny dan sobel,” J. TIMES , vol. VIII, no. 2, pp. 35–42, 2019.
[10] B. Sinaga, J. Manurung, M. H. Silalahi, and S. Ramen, “Deteksi Tepi Citra Dengan Metode Laplacian of Gaussian Dan Metode Canny,” J. Sains Komput. Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 1066–1084, 2021, doi: 10.30645/j-sakti.v5i2.401.
[11] W. Supriyatin, “Perbandingan Metode Sobel, Prewitt, Robert dan Canny pada Deteksi Tepi Objek Bergerak,” Ilk. J. Ilm. , vol. 12, no. 2, pp. 112– 120, 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i2.541.112-120.
[12] K. H. Mahmud, Adiwijaya, and S. Al Faraby, “Prosiding Klasifikasi Citra Multi-Kelas Menggunakan Convolutional Neural Network,” e- Proceeding Eng. , vol. 6, no. 1, pp. 2127–2136, 2019.
[13] S. A. Hantoush Alrubaie and A. H. Hameed, “Dynamic Weights Equations for Converting Grayscale Image to RGB Image,” J. Univ. BABYLON Pure Appl. Sci. , vol. 26, no. 8, pp. 122–129, 2018, doi: 10.29196/jubpas.v26i8.1677.
[14] A. Kurniasari and Jalinas, “Pendeteksian Tingkat Kepadatan Jalan Menggunakan Metode Canny Edge Detection,” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa , vol. 25, no. 3, pp. 239–248, 2020, doi: 10.35760/tr.2020.v25i3.3419.
[15] M. A. Masril, Yuhandri, and Jufriadif Na’am, “Analisis Perbandingan Perbaikan Kualitas Citra Pada Motif Batik Dengan Konsep Deteksi Tepi Robert, Sobel, Canny Menggunakan Metode Morfologi,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 3, no. 1, pp. 36–41, 2019, doi: 10.29207/resti.v3i1.821.
[16] A. Setiawan and K. M. Suryaningrum, “Optical Character Recognition Jepang Menggunakan Matriks Populasi Piksel Dan L1-Metric,” J. Ilm.
Teknol. Infomasi Terap. , vol. 4, no. 1, pp. 62–72, 2017, doi: 10.33197/jitter.vol4.iss1.2017.151.
[17] M. Z. Luhing and K. M. Suryaningrum, “Pengenalan karakter huruf Rusia dengan algoritma perceptron,” Processor , vol. 13, no. 1, pp. 1160– 1172, 2018.
[18] A. Amalia, A. Zaidiah, and I. N. Isnainiyah, “Prediksi Kualitas Udara Menggunakan Algoritma K- Nearest Neighbor,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 496–507, 2022, doi: 10.29100/jipi.v7i2.2843.
[19] T. Harlina and E. Handayani, “Klasifikasi Motif Batik Banyuwangi Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (K-NN) Berbasis Android,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 82–96, Feb. 2022, doi: 10.29100/jipi.v7i1.2411.
[20] A. Alfani W.P.R., F. Rozi, and F. Sukmana, “PREDIKSI PENJUALAN PRODUK UNILEVER MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 155–160, Jun. 2021, doi: 10.29100/jipi.v6i1.1910.