## ISSN 2085-4552

## Klasifikasi Daun Dengan Perbaikan Fitur Citra Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor
Febri Liantoni
Jurusan Teknik Informatika, Institut Teknologi Adhi Tama, Surabaya, Indonesia
febri.liantoni@gmail.com
Diterima 18 September 2015
Disetujui 23 Desember 2015
Abstract —Plants are the most important part in  life  on  earth  as  oxygen  supplier  to  breathe, groceries, fuel, medicine and more. Plants can be classified based on its leaves shape. Classification process  is  required  well  data  extraction  feature, so it needs fixing feature process at pre-processing level. Combining median filter and image erosion is used for fixing feature process. Whereas for feature extraction  is  used  invariant  moment  method.  In this research, it is used leaves classification based on leaves edge shape. K-Nearest Neighbor Method (KNN) is used for leaves classification process. KNN method is chosen because this method is known rapid in training data, effective for large training data, simple and easy to learn. Testing the result of leaves classification from image which is on dataset has been built to get accuracy value about 86,67%.
Index Terms— Classification,  Median  Filter, Invariant Moment, K-Nearest Neighbor.

## I.
Pendahuluan Ilmu tentang tumbuhan mengalami kemajuan yang pesat, bidang pengetahuan yang sebelumnya hanya merupakan cabang ilmu tumbuhan saja, sekarang telah menjadi bidang ilmu yang berdiri sendiri. Salah satunya adalah Morfologi Tumbuhan yang mempelajari bentuk dan susunan tubuh tumbuhan. Bentuk tepi daun bias  digunakan  untuk  acuan  klasifikasi  daun. Tumbuhan berguna sebagai penyedia oksigen untuk bernafas, sebagai bahan makanan, bahan bakar, obat-obatan, kosmetik dan lebih banyak lagi. Proses klasifikasi tumbuhan dapat dilakukan dengan  cara  mengidentifikasi  citra  bentuk  daun dari  tumbuhan itu sendiri. Cara pengambilan
gambar daun dari tumbuhan tersebut, maka dapat dilakukan langkah-langkah pengenalan pola daun dengan cara mengenali karakteristik struktural daun seperti bentuk dan tekstur daun tersebut. [1], [2].
Proses  klasifikasi  tumbuhan  dapat  dilakukan dengan cara mengidentifikasi gambar bentuk daun dari tumbuhan. Dengan cara tersebut maka dapat dilakukan langkah-langkah pengenalan pola daun dengan mengenali karakteristik struktural daun seperti bentuk dan tekstur sebuah daun. Metode untuk melakukan pemrosesan terhadap citra masukan dengan pemanfaatan teknik pengolahan citra digital dilakukan untuk menganalisa karakteristik struktural daun.
Perkembangan teknologi untuk teknik pengolahan citra juga berkembang pesat. Berbagai teknik dikembangkan untuk mempermudah pekerjaan manusia, baik sebagai pengolah citra, analis citra maupun penggguna citra untuk berbagai tujuan dan keperluan. Seringkali citra yang digunakan tidak dalam kondisi yang ideal untuk dikaji dikarenakan banyaknya gangguan, dapat berupa bayangan, foto atau gambar kabur, kurang jelasnya kenampakan obyek sehingga dapat menimbulkan masalah dan mempengaruhi hasil interpelasi serta akan mempengaruhi analisa dan perencanaan yang akan dilakukan, maka diperlukan berbagai teknik pengolahan citra untuk memperoleh citra yang ideal.
Teknik pengolahan citra digital ini dilakukan pada tahapan praproses citra sampai didapatkan bentuk tepian dan ciri struktural dari masing- masing daun. Metode yang digunakan pada ekstraksi    fitur  ini  adalah  pengenalan  fitur morfologi  digital  [3].  Proses  ekstraksi  fitur
yang digunakan menggunakan metode Moment Invariant . Setelah itu dilakukan ekstraksi fitur dari citra daun tersebut sehingga didapatkan informasi struktural daun yang kemudian digunakan sebagai data pengelompokkan.
Sistem pengenalan dan pengklasifikasian daun tumbuhan yang otomatis sangat berguna karena dapat  mendukung  pengklasifikasian  tumbuhan dengan cepat. Daun merupakan salah satu ciri tumbuhan yang unik dan mudah diamati dan cukup representatif sehingga bisa dijadikan obyek untuk ekstraksi  fitur  tumbuhan.  Ekstraksi  fitur  obyek yang tepat sangat mempengaruhi baik buruknya hasil  klasifikasi  tumbuhan.  Beberapa  penelitian tentang pengelompokkan bentuk tumbuhan, umumnya menggunakan metode jaringan saraf tiruan seperti yang dilakukan Stephen dkk tahun 2011, Kadir dkk tahun 2011, Husin dkk tahun 2012, Chaki dkk tahun 2011 [1],[2],[3],[4]. Metode jaringan saraf tiruan banyak digunakan karena metode ini dikenal lebih cepat secara substansial. Akan tetapi penentuan jumlah hidden layer yang digunakan berpengaruh pada hasil, serta dibutuhkan parameter jumlah epoch yang besar sehingga membutuhkan komputasi yang lebih tinggi. Pada tahun 2012, Arunpriya melakukan penelitian pengenalan tumbuhan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) [5]. Metode SVM yang bersifat linear classifier dan secara teoritik hanya dikembangkan untuk permasalah dua kelas[6].
Pada penelitian ini klasifikasi akan dilakukan untuk citra daun dengan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Proses klasifikasi berdasarkan fitur bentuk tepi daun. Metode KNN melakukan klasifikasi  terhadap  objek  berdasarkan  data pembelajaran yang objek terdekat. Sebelum tahapan  klasifikasi  terlebih  dahulu  dilakukan tahapan  praproses  citra  dan  ektraksi  fitur  citra tepi daun agar didapatkan nilai masukan yang tepat  untuk  tahapan  klasifikasi  spesies  daun berdasarkan citra daun.

## II. Metode

## A. Ekstraksi Fitur Invariant Moment
Ekstraksi  fitur  yang  digunakan  adalah moment invariant . Proses ini dilakukan untuk menghasilkan nilai-nilai fitur berupa vektor dari citra biner. Fitur yang digunakan yaitu seven moment invariant yang akan menghasilkan tujuh nilai pada vektor fitur.
Proses pengenalan sebuah obyek di dalam sebuah citra setelah proses segmentasi, sering terbentur pada permasalahan posisi obyek, rotasi sumbu obyek, dan perubahan skala dari obyek. Posisi obyek yang bergeser atau berputar maupun ukurannya yang lebih kecil atau lebih besar daripada dapat menyebabkan kesalahan dalam pengenalan atau identifikasi obyek.
Pada penggunaan perhitungan nilai 2 (dua) dimensi momen sample gambar M x M dari fungsi kontinu f(x,y),(x,y=0,...M-1) didapatkan Persamaan 1.
Momen dapat menggambarkan suatu obyek dalam hal area, posisi, orientasi  dan  parameter terdefinisi  lainnya.  Dengan  mendapatkan sejumlah informasi momen, baik momen tingkat ke nol (m00) dan ke satu (m10 ) dan (m01)  atau momen  sentral,  dan  momen  pada tingkat ≥ 2 atau moment invariant dari sebuah obyek, maka obyek  tersebut  dapat  didentifikasi  sekalipun telah  mengami pergeseran (translasi), perputaran (rotasi) maupun perubahan skala.
Dari moment f(x,y) akan ditranslasikan dengan nilai (a,b) sehingga didapatkan perhitungan baru seperti Persamaan 2.
Dari central moment utama yaitu m_pq atau μ_ pq dikomputasi melalui proses subtitusi terhadap nilai a = -x dan nilai b=-y maka akan didapatkan perhitungan pada Persamaan 3.

## ISSN 2085-4552
Ketika proses normalisasi maka nilai penskalaan yang digunakan dalam perhitungan berubah, ditunjukkan pada Persamaan 4.
Kemudian dari proses tersebut maka didapatkan nilai seven moment invariant dengan perhitungan pada Persamaan 5.

## B. K-Nearest Neighbor (KNN)
Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) adalah sebuah  metode  untuk  melakukan  klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut. Data pembelajaran diproyeksikan ke ruang berdimensi banyak, dimana masing – masing dimensi merepresentasikan fitur dari data.
Algoritma KNN termasuk metode yang menggunakan algoritma supervised [7][8][9]. Perbedaan antara supervised learning dengan unsupervised learning adalah pada supervised learning  bertujuan untuk menemukan pola baru dalam data dengan menghubungkan pola data yang sudah ada dengan data yang baru. Sedangkan pada unsupervised learning, data belum memiliki pola apapun, dan tujuan unsupervised learning untuk menemukan pola dalam sebuah data [7] [8][9].. Tujuan dari algoritma KNN adalah untuk  mengklasifikasi  objek  baru  berdasarkan atribut dan training samples [8][9].. Dimana hasil dari sampel uji yang baru diklasifikasikan
berdasarkan mayoritas dari kategori pada  KNN. Pada proses pengklasifikasian, algoritma ini tidak menggunakan model apapun untuk dicocokkan dan hanya berdasarkan pada memori.
Algoritma  KNN  menggunakan  klasifikasi ketetanggaan sebagai nilai prediksi dari contoh data uji yang baru [7][8][9]. Jarak yang digunakan adalah jarak Euclidean Distance .
Jarak Euclidean adalah jarak yang paling umum digunakan pada data numeric. Algoritma KNN merupakan algoritma yang menentukan nilai jarak pada pengujian data testing  dengan data training berdasarkan  nilai terkecil dari nilai ketetanggaan terdekat [10].
III. Perancangan sistem
Pada penelitian ini data yang digunakan berupa gambar daun dengan latar belakang berwarna putih. Dataset yang digunakan yaitu berupa citra daun hijau yang terdiri atas 5 jenis (5 kelas). Data citra yang digunakan sebanyak 50 foto citra. Sistem klasifikasi citra daun menggunakan metode K-Nearest Neighbor terdiri dari beberapa proses  meliputi  praproses,  ekstraksi  fitur  dan tahap  klasifikasi.  Contoh  data  yang  digunakan seperti ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Contoh data daun

## A. Praproses
Praproses dilakukan dengan tujuan untuk mengolah data masukan sehingga dapat digunakan untuk proses ekstraksi fitur. Terdapat beberapa langkah yang dilakukan untuk praproses yaitu pengubahan citra pada ruang warna RGB ke ruang warna grayscale, melukakan median filter, pembuatan citra biner, dan melakukan perbaikan beberapa piksel gambar dengan metode erosi citra. Dari tahapan praproses akan didapatkan citra biner yang akan digunakan pada ekstraksi fitur.  Tahapan  yang  dilakukan  pada  praproses ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Tahapan praproses
Tahap awal praprose dengan mengubah citra ke dalam grayscale . Pemrosesan ini dilakukan untuk mengubah domain piksel citra menjadi 8 bit skala abu-abu. Untuk konversi tersebut digunakan seperti ditunjukkan pada Persamaan 6.
B. Klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN).
Pada penelitian ini digunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Metode KNN dilakukkan dengan membandingkan data uji dengan data training . Salah salah tahap awal yang harus dilakukkan adalah menentukan jumlah nilai K. Tahapan algortima KNN yang dilakukkan ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Tahapan algoritma KNN
IV. Hasil dan pembahasan
Pengujian dilakukan pada tahap praproses dan tahap klasifikasi. Hasil dari praproses digunakan sebagai data pada metode klasifikasi. Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui keberhasilan sistem dalam  klasifikasi  daun.  Skenario  uji  coba  yang dilakukan dengan cara data dipisahkan menjadi dua bagian yaitu 70% digunakan sebagai data latih dan 30% digunakan sebagai data uji. Data latih  digunakan  untuk  ekstraksi  fitur  sedangkan data uji coba digunakan untuk menguji ketepatan system dalam melakukkan klasifikasi daun. Hasil klasifikasi tersebut akan dicatat dan dibandingkan dengan  klasifikasi  yang  sebenarnya.  Dari  hasil klasifikasi kemudian dihitung akurasinya.

## A. Hasil Praproses
Pada praproses dilakukkan pengolahan gambar untuk beberapa tahapan. Meliputi proses

## ISSN 2085-4552
grayscale , median filter, binarisasi dan erosi citra. Contoh citra hasil konversi dari RGB ke citra grayscale seperti ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Konversi RGB ke Grayscale
Citra grayscale hasil konversi kemudian dilakukkan  proses  median  filter  dengan  tujuan untuk menghilangkan noise dari citra. Contoh citra hasil perbaikan dengan median filter ditunjukkan pada Gambar 5.

## Gambar 5. Perbaikan dengan Median Filter
Proses binarisasi citra grayscale dikonversi kecitra hitam putih. Citra hasil binarisasi ditunjukkan pada Gambar 6.

## Gambar 6. Proses binarisasi citra
Tahapan selanjutnya dilakukan proses erosi. Proses ini bertujuan untuk memperbaiki citra hasil dari proses binarisasi. Proses ini dilakukan
dengan cara menghilangkan struktur daun sehingga didapatkan obyek yang jelas.. Citra hasil perbaikan dengan proses erosi ditunjukkan pada Gambar 7.

## Gambar 7. Proses erosi citra
Hasil proses erosi citra dilakukkan operasi reverse untuk mendapatkan citra dengan warna putih dengan latar belakang hitam. Secara keseluruhan praproses yang dilakukkan ditunjukkan pada Gambar 8. Setelah tahapan praproses selasai kemudian  dilakukan  ekstraksi  fitur  daun menggunakan metode invariant moment.

## Gambar 8. Hasil praproses

## B. Hasil Ekstraksi Fitur
Tahap  ekstraksi  fitur  telah  berhasil menghasilkan vektor fitur yang berisi tujuh nilai dari invariant moment . Contoh nilai pada ekstraksi fitur yang dihasilkan oleh sistem ditunjukkan pada Tabel 1.

## C. Hasil Klasifikasi
Pengujian  klasifikasi  dilakukan  terhadap  15 data uji. Data uji akan diklasifikasikan terhadap data training .  Proses  klasifikasi  yang  dilakukan menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN).  Hasil  pengujian  klasifikasi  daun berdasarkan nilai moment invariant ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil pengujian klasifikasi dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor
(KNN)
Daun Kelas Hasil Sebenarnya Sistem Benar Salah daun1 1 1 1 0 daun2 1 1 1 0 daun3 1 1 1 0 daun4 2 4 0 1 daun5 2 2 1 0 daun6 2 2 1 0 daun7 3 3 1 0 daun8 3 3 1 0 daun9 3 3 1 0 daun10 4 4 1 0 daun11 4 4 1 0 daun12 4 2 0 1 daun13 5 5 1 0 daun14 5 5 1 0 daun15 5 5 1 0
Berdasarkan hasil pengujian terhadap 15 percobaan didapatkan 13 obyek yang terklasifikasi dengan benar dan 2 obyek yang salah terklasifikasi. Data yang tidak terklasifikasi dengan benar yaitu pada daun4 dan daun12. Dari hasil pengujian ini maka didapatkan akurasi sistem sebesar 13/15 = 86,67%.

## V. Simpulan
Dari hasil pengujian yang telah dilakukan meliputi praproses, ekstraksi fitur dan klasifikasi didapatkan kesimpulan.
1)  Penggunaaan  median  filter  dan  erosi citra mampu memperbaiki citra daun, sehingga
dapat  mempermudah  proses  ekstraksi  fitur  dan klasifikasi.
2) Pengujian klasifikasi dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) didapatkan nilai akurasi sebesar 86,67%, hasil ini menunjukkan metode KNN mampu melakukkan klasifikasi daun dengan baik.

## Saran
Saran penelitian berikutnya adalah perbaikan fitur  citra  untuk  mendeteksi  sidik  jari,  tulisan, tanda tangan atau wajah seseorang. Selain itu juga bisa dikembangkan  ke arah Optical Character Recognition (OCR).  Perbaikan  fitur  bisa dilakukkan pada proses pembentukan segmen karakter yang dibedakan menjadi garis, kurva atau loop . OCR dapat digunakan untuk mengenali tulisan teks cetak, sehingga jika terjadi kehilangan data dapat mengembalikan dokumen yang hilang dengan mengenali dokumen secara otomatis.

## Daftar Pustaka
[1] Stephen G. W., Forrest S. B., Eric Y. Xu, Yu- Xuan W., Yi-F. C. and Qiao-Liang X., “A Leaf Recognition  Algorithm  for  Plant  Classification Using Probabilistic Neural Network”, IEEE International Symposium, pp 11-16, July, 2007..
[2] A. Kadir, Lukito E. N, Adhi N, “Leaf Classification Using Shape, Color, and Texture Features”, International Journal of Computer Trends and Technology, July to Aug, 2011.
[3] Z. Husin, A. Y. M. Shakaff, A. H. A. Aziz, R. S. M. Farook, M. N. Jaafar, U.  Hashim, A. Harun, “Embedded Portable Device For Herb Leaves Recognition Using Image Processing Techniques And Neural Network Algorithm”, Science Direct on Computers and Electronics in Agriculture, hal 18–29, 2012.
[4] Chaki J, Parekh R, “Plant Leaf Recognition using Shape based Features and Neural Network classifiers”,  International  Journal  of  Advanced Computer Science and Applications, vol 2, no 10, 2011.
[5] ArunPriya  C,  Balasaravanan  T,  “An  Efficient

## ISSN 2085-4552
Leaf Recognition Algorithm for Plant Classification  Using  Support  Vector  Machine”, Proceedings of the International Conference on Pattern Recognition, Informatics and Medical Engineering, hal 21-23, Maret, 2012.
[6] Theodoridis, Sergios. and Koutroumbas, Kontantinos., “Pattern Recognition”, 2nd Edition, New York, USA: Academic Press, 2003
[7] Wu X, Kumar V., “The Top Ten Algorithms in Data Mining”, New York:CRC Press;2009.
[8] Larose D., “Discovering Knowledge in Data”, USA:John Wiley’s and Son ;2005.
[9] Han J and Kamber M., “Data Mining:Concept and Techniques”. New York:Morgan Kaufmann Publisher ;2006.
[10] Goujon G, Chaoqun, Jianhong W., “Data Clustering :Theory, Algorithms, and
Applications”, Virginia: ASA;2007.