## Identifikasi Citra berdasarkan Gigitan Ular menggunakan Metode Active Contour Model dan Support Vector Machine
Dhiya Ulhaq Dewangga, Adiwijaya, Dody Qori Utama
Fakultas Teknik Informatika, Informatika, Universitas Telkom, Bandung, Indonesia Email: 1 dhiyaud@students.telkomuniversity.ac.id, adiwijaya@telkomuniversity.ac.id, dodyqori@telkomuniversity.ac.id

## Abstrak
Negara tropis yang memiliki iklim hangat dan lembab merupakan habitat yang cocok bagi kehidupan hewan reptil, terutama ular. Ular merupakan jenis hewan melata yang banyak terdapat di negara tropis terutama di Indonesia. Hal terburuk yang terjadi jika bertemu ular adalah terkena gigitannya. Jika gigitan berasal dari ular yang berbisa dapat mengakibatkan masalah yang lebih serius daripada gigitan oleh ular tidak berbisa, dimana dapat mengakibatkan kelumpuhan, cacat, dan yang terburuk adalah kematian. Menurut WHO (World Health Organization) diperkirakan 5,4 juta orang digigit ular setiap tahunnya dengan hampir 2,7  juta  terkena  gigitan  ular  berbisa  dan  terkena  gejalanya.  Sekitar  81.000  hingga  138.000  orang  meninggal  setiap  tahun. Penilitian ini menggunakan sarana teknologi berbasis image processing untuk membuat sistem identifikasi gigitan ular apakah berbisa atau tidak berbisa. Metode yang digunakan pada sistem ini yaitu Active Contour Model dan Support Vector Machine. Dengan menggunakan metode-metode tersebut, didapat akurasi tertinggi pada kernel SVM terbaik yaitu pada kernel RBF dan kernel Polynomial.
Kata Kunci: Ular, Gigitan, Pengolahan Citra, Active Contour Model, Support Vector Machine

## Abstract
Tropical countries have a warm and humid climate are suitable habitat for the lives of reptile animals, especially snakes. Snakes are a type of reptile animal that is widely found in tropical countries, especially in Indonesia. The worst thing that happens when meeting a snake is the bite of snake. If the bite comes from a venomous snake it can cause a more serious problem than the bite from non-venomous snake is, which can cause paralysis, disability, and the worst is death. According to the WHO (World Health Organization) an estimated 5.4 million people are bitten by snakes each year with almost 2.7 million being bitten by venomous snakes and get affected symptoms. Around 81,000 to 138,000 people die every year. This research uses image processing technic to make the identification system of snake bites whether venomous or non-venomous. The method used in this system is Active Contour Model and Support Vector Machine. By using these methods, the highest accuracy is obtained in the best of SVM kernel, on RBF kernel and Polynomial kernel.
Keywords : Snake, Bite, Image Processing, Active Contour Model, Support Vector Machine

## 1. PENDAHULUAN
Negara tropis yang memiliki iklim hangat dan lembab merupakan habitat yang cocok bagi kehidupan hewan reptil, terutama ular. Ular merupakan jenis hewan melata yang banyak terdapat di negara tropis terutama di Indonesia. Ular dapat dibedakan menjadi dua yaitu ular berbisa dan ular tidak berbisa. Ciri utama yang dapat dilihat dari ular berbisa adalah memiliki sepasang taring pada bagian rahang atas [1].
Hal  terburuk  yang  terjadi  jika  bertemu  ular  adalah  terkena  gigitannya.  Gigitan  ular  merupakan  masalah serius dan keadaan darurat yang sering terabaikan dimana dapat mengakibatkan luka ringan hingga mengancam nyawa. Jika gigitan berasal dari ular yang berbisa dapat mengakibatkan masalah yang lebih serius daripada gigitan oleh ular tidak berbisa, dimana dapat mengakibatkan kelumpuhan yang menghambat pernapasan, pendarahan fatal, gagal ginjal, kerusakan jaringan yang mengakibatkan cacat permanen hingga amputasi anggota badan, dan yang terburuk adalah kematian. Gigitan ular lebih banyak terjadi di negara tropis dan subtropis, dimana umumnya yang terkena gigitan adalah petani dan anak-anak.
Menurut  WHO  ( World  Health  Organization )  diperkirakan  5,4  juta  orang  digigit  ular  setiap  tahunnya dengan hampir 2,7 juta terkena gigitan ular berbisa dan terkena gejalanya. Sekitar 81.000 hingga 138.000 orang meninggal setiap tahun akibat gigitan ular, dan sekitar tiga kali lebih banyak terkena amputasi dan cacat permanen yang disebabkan oleh gigitan ular setiap tahunnya [2].
Meski tidak ada data resmi gigitan ular di Indonesia, bisa diperkirakan korban akibat gigitan ular mencapai 135.000.  Jumlah  itu  baru  yang  dilaporkan  ke  rumah  sakit  dan  Puskesmas  (Pusat  Kesehatan  Masyarakat), sedangkan yang tidak dilaporkan bisa lebih banyak [3].
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  penulis  membuat  sistem  mengenai  gigitan  ular  yang  dapat memprediksi apakah gigitan ular tersebut berbahaya atau tidak. Prediksi dilakukan menggunakan citra dan diolah agar  citra  tersebut  dapat  memberikan  hasil  prediksi.  Dengan  adanya  sistem  ini  diharapkan  dapat  membantu menggolongkan  gigitan  ular  yang  termasuk  ke  dalam  gigitan  yang  berbahaya  atau  tidak  sehingga  mendapat tindakan yang seharusnya diambil agar meminimalisir efek terburuk yaitu kematian.
Segmentasi  yang  dilakukan  pada  citra  yaitu  dengan  menggunakan Active  Contour  Model .  Penggunaan metode  berdasarkan  kelebihannya  yaitu  dapat  menyesuaikan  pola  objek  sesuai  dengan  parameter  masukannya sehingga akan mengecilkan daerah yang akan dianalisis. Hal ini akan meningkatkan akurasi serta mempercepat waktu komputasi pada citra [4].
Salah satu metode yang cukup terkenal untuk melakukan prediksi dan digunakan pada penelitian ini adalah Support  Vector  Machine (SVM).  Kelebihan  dari  SVM  diantaranya  adalah  dalam  menentukan  jarak  yang menggunakan  support  vector,  sehingga  proses  komputasi  menjadi  lebih  cepat  [5].  Selain  itu  kelebihan  SVM lainnya terdapat pada penelitian dilakukan oleh Aris [6] yaitu membandingkan metode K-Nearest Neighbor (KNN) dengan metode Support Vector Machine (SVM) untuk  melakukan klasifikasi, dan diperoleh kesimpulan bahwa SVM  memiliki  kinerja  yang  lebih  unggul  karena  mampu  mengklasifikasikan  data  dalam  pengenalan  plat kendaraan dengan ketepatan sebesar 95%.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Jenis dan Sumber Data
Data yang digunakan berjumlah 20 data yang terdiri dari citra gigitan ular tidak berbisa sejumlah 7 data, dan citra gigitan ular berbisa sejumlah 13 data. Setiap data berukuran 400x400 pixels . Data dibagi menjadi data train dan data test dengan rincian 14 data train yang terdiri dari 6 citra ular tidak berbisa dan 8 citra gigitan ular berbisa, serta 6 data test yang terdiri dari 2 citra gigitan ular tidak berbisa dan 4 data ular berbisa. Data didapat dari penelitan sebelumnya yang dilakukan oleh Rayiemas [7].

## 2.2 Active Contour Model untuk preprocessing
Active  Contour Model atau  dapat  juga  disebut Snake model  merupakan  suatu  model  yang  digunakan  untuk melakukan segmentasi objek pada citra. Yang membedakan model Active Contour ini dengan model segmentasi lainnya adalah proses minimizing kurva pada proses segmentasi [8]. Pada prosesnya, Active Contour Model akan membuat suatu initial contour yang mengelilingi objek, kemudian dengan adanya nilai dari suatu objek citra akan menyebabkan  kurva  mengecil  dan  mengikuti  pola  dari  objek  tersebut.  Kurva  dapat  bergerak  mendekat  kearah objek  dan  menyesuaikan  dengan  bentuk  objek  karena  adanya  nilai  pada  kurva.  Nilai  yang  terdapat  pada  kurva bertanggung jawab untuk mengubah bentuk kurva sesuai dengan bentuk objek yang diinginkan.
Metode Active Contour Model dilakukan pada tahap preprocessing , dimana pada proses ini data asli akan dipersiapkan  untuk  diolah  dan  diekstraksi  fiturnya.  Dalam  hal  ini,  preprocessing  memiliki  tujuan  antara  lain: mengubah citra RGB menjadi grayscale ¸ mengubah citra menjadi biner, menghapus noise atau objek yang tidak diperlukan pada citra, dan melakukan segmentasi dengan menggunakan Active Contour Model . Terdapat proses lanjutan  dari preprocessing yang  digunakan  agar  hasil  pada  proses preprocessing yang  kurang  dapat dimaksimalkan untuk digunakan pada tahap berikutnya yaitu pengekstrasian fitur pada citra. Fitur atau ciri merupakan karakteristik unik dari suatu objek. Sedangkan, proses ekstraksi fitur atau ekstraksi ciri adalah  proses  untuk  mendapatkan  ciri  pembeda  yang  membedakan  suatu  objek  dari  objek  yang  lain ( discrimination ) [9]. Ekstraksi fitur dilakukan dengan menyeleksi fitur, dimana merupakan teknik yang digunakan untuk  memilih  fitur terbaik  dari  sekian banyak fitur yang tersedia pada sebuah data [10]. Ekstraksi  ciri  terbagi menjadi  tiga  macam  yaitu  :  Ekstraksi  ciri  bentuk  dan  kontur  dimana  fitur  dikategorikan  berdasarkan  batas ( boundary-based )  dan  berdasarkan  daerah  ( region-based ),  lalu  ada  ekstraksi  ciri  tekstur  dimana  fitur  pembeda adalah  tekstur  yang  merupakan  karakteristik  penentu  pada  citra,  dan  yang  terakhir  adalah  ekstraksi  ciri  warna dimana ciri pembeda adalah warna yang memiliki komposisi warna RGB ( Red Green Blue ) [11]. Pada penelitian ini fitur yang diambil adalah rata-rata jarak antar gigitan dan jumlah titik gigitan.

## 2.3 Support Vector Machine untuk Klasifikasi
Klasifikasi yang digunakan pada penelitian ini adalah Support Vector Machine (SVM). Dikembangkan oleh Boser, Guyon, dan Vapnik. dan diperkenalkan pada tahun 1992 di Annual Workshop on Computational Learning Theory , konsep dasar dari SVM sebenarnya merupakan gabungan atau kombinasi dari teori-teori komputasi yang telah ada pada  tahun  sebelumnya,  seperti marhinhyperplane [12].  SVM  adalah  suatu  klasifikasi  yang  pada  dasar perhitungannya  diambil  dari  pembelajaran  statistik  dan  hasil  dari  klasifikasi  ini  lebih  baik  jika  dibandingkan dengan klasifikasi yang lain. Ciri SVM adalah low generation error , secara komputasi tidak mahal, mudah untuk diinterpretasikan, namun sensitif pada tunning parameter dan pilihan kernel [13]. SVM merupakan metode yang sangat  baik  digunakan  untuk  klasifikasi  dan  regresi.  SVM  merupakan  algoritma supervised yang  merupakan algoritma pembelajaran secara terarah dengan melihat kelas atau label dari data [14].
Ide dasar dari  SVM adalah memaksimalkan  batas hyperplane . Hyperplane adalah garis pemisah terbaik antara  kelas. Hyperplane dapat  ditemukan  dengan  cara  menghitung  margin hyperplane dan  mencari  titik maksimalnya. Margin adalah jarak antara hyperplane dengan data terdekat dari masing-masing kelas. Data yang paling dekat biasa disebut dengan Support Vector [15].
Terdapat  teknik  pengklasifikasian  pada  SVM  yang  disebut  fungsi  kernel.  Teknik  fungsi  kernel  membantu mentransformasikan bidang masukkan yang sebelumnya berdimensi rendah ke dimensi yang lebih tinggi. Menurut Hsu, beberapa fungsi  Kernel  yang umumnya digunakan adalah Radial Basis Function (RBF), Polynomial , dan Linear . Kernel RBF adalah kernel yang umum digunakan untuk data yang sudah valid ( available ) dan merupakan default dalam tools SVM. Kernel Polynominal adalah kernel yang sering digunakan untuk klasifikasi citra. Kernel Linear adalah kernel yang paling sederhana dari semua fungsi kernel [16].

## 2.4 Perancangan Sistem
Penelitian  ini  membangun  sistem  untuk  mengenali  gigitan  ular  pada  citra  dan  selanjutnya  citra  tersebut dikategorikan gigitan ular berbisa atau tidak berbisa. Input dari sistem berupa sebuah citra yang menggambarkan pola gigitan yang terdapat pada suatu media, dan hasil output berupa kategori hasil identifikasi bekas gigitan yang didapat. Secara garis besar, sistem yang akan digunakan terdiri dari empat tahap, yaitu: tahap preprocessing , tahap ekstraksi fitur pada citra, tahap pelatihan klasifikasi dan terakhir tahap pengujian dimana data akan diidentifikasi apakah termasuk gigitan ular berbisa atau tidak. Alur pada sistem ini ditunjukan pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Sistem
Diawal tahap, semua citra yang digunakan akan memasuki tahap preprocessing terlebih dahulu sebelum digunakan untuk  mengekstraksi  fitur dari  citra. Masukan dari  tahap ini merupakan citra RGB gigitan ular, dan keluaran atau hasil dari proses ini adalah kumpulan citra luka gigitan yang berupa citra biner atau hitam dan putih. Pada tahap ini proses pertama yang dilakukan adalah membersihkan citra dari berbagai gangguan atau noise , lalu mengubah  citra  menjadi  hitam  dan  putih,  dan  selanjutnya  digunakan  metode Actice  Contour  Model untuk melakukan filtering pada  citra  dan  membantu  mengenali  objek  titik-titik  gigitan.  Setelah  melakukan Actice Contour Model selanjutnya dilakukan proses lanjutan pada citra gigitan ular berbisa agar didapat objek titik gigitan terbesar sebanyak 2 titik gigitan, sedangkan pada citra gigitan ular tidak berbisa tidak dilakukan proses lanjutan. Semua objek yang didapat selanjutnya digunakan untuk diekstrak fiturnya.
Pada tahap ekstraksi fitur digunakan untuk mengambil fitur atau ciri-ciri yang ada dari setiap citra, dimana fitur tersebut nantinya akan digunakan pada tahap klasifikasi. Terdapat 2 fitur yang akan diambil dari setiap citra, yang pertama adalah rata-rata jarak antar tiap titik gigitan dan yang kedua adalah jumlah titik  gigitan yang ada pada citra tersebut. Nilai dari kedua fitur tersebut selanjutnya dinormalisasi dimana nilai berkisar antara 0 sampai 1 agar mempermudah dalam proses klasifikasi.
Teknik perhitungan rata-rata jarak ( Distance Metrics ) yang digunakan pada penelitian ini adalah Euclidean Distance dengan  persamaan  perhitungan  jarak  yang  ditunjukkan  pada  persamaan  (1).  Metode  yang  digunakan dalam menormalisasi nilai adalah Min-Max Normalization . metode normalisasi ini akan melakukan transformasi linear terhadap data asli sehingga akan menghasilkan keseimbangan antar data [17] , persamaan normalisasi ini ditunjukkan pada persamaan (2).
𝑑(𝑥, 𝑦) =   √∑ (𝑦 𝑖 −  𝑥 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
Dimana: d(x,y) : Nilai jarak data x terhadap data y . x : Vektor data x . y : Vektor data y . n : Jumlah titik gigitan ular
𝑥 𝑛𝑒𝑤 = 𝑥−min (𝑥) max(𝑥)−min (𝑥) (2)
Dimana:
x new : Nilai hasil normalisasi. x : Nilai yang akan dinormalisasi. min(x) : Nilai terendah pada dataset x . max(x) : Nilai tertinggi pada dataset x .
Tahap  selanjutnya  adalah  klasifikasi  menggunakan  metode Support  Vector  Machine (SVM).  SVM merupakan  algoritma supervised yang  merupakan  algoritma  pembelajaran  secara  terarah  dengan  melihat  kelas
atau label  dari  data [15].  Kalsifikasi  pada tahap ini akan menggunakan kernel-kernel  SVM. Kernel  SVM yang dipakai adalah RBF pada persamaan (3), Polynomial pada persamaan (4), dan Linear pada persamaan (5).
𝐾(𝑥 1 , 𝑥 2 )   =  𝑒𝑥𝑝  (− ‖𝑥 1 −𝑥 2 ‖ 2 2𝜎 2 ) (3)
𝐾(𝑥 1 , 𝑥 2 )   =   (𝑥 1 𝑇 𝑥 2 + 1) 𝜌 (4)
𝐾(𝑥 1 , 𝑥 2 )   =   (𝑥 1 𝑇 𝑥 2 ) (5)
Dimana: x 1 , x 2 : fitur dari vektor. σ : Parameter bebas dengan σ ≥ 0.
𝜌
: Parameter bebas dengan ρ ≥ 0.
Dilihat  dari  persamaan  kernel  terdapat  parameter σ (sigma)  pada  kernel  RBF  (3)  dan  parameter ρ pada kernel Polynomial (4).  Parameter  ini  akan  berpengaruh  dalam  proses  penentuan hyperplane (garis  pemisah) sehingga akan diuji berapa nilai terbaik untuk setiap parameter. Setiap pengujian nilai parameter akan dilakukan pengujian menggunakan data test  dari model klasifikasi  yang dibuat untuk memutuskan nilai parameter terbaik dilihat dari akurasinya.
Pengukuran performansi sistem didapat dengan membangun Confusion Matrix untuk mencatat klasifikasi yang benar dan tidak benar bagi masing-masing kelas. Performansi dari sistem tidak hanya dilihat dari akurasinya saja, dengan penggunaan Confusion Matrix selanjutnya dapat diketahui nilai-nilai kelas yang sudah diuji. Dengan memanfaatkan Confusion  Matrix kemudian  dapat  dihitung  nilai  sensitivitas  menggunakan  persamaan  (6),  nilai spesifisitas  pada  persamaan  (7),  nilai  akurasi  pada  persamaan  (8)  dan  terakhir  dihitung  nilai F1  Score pada persamaan (11). Untuk mendapatkan nilai F1 Score , terlebih dahulu dicari nilai precision (10).
𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑡𝑝 𝑡𝑝+𝑓𝑛 (6) 𝑆𝑝𝑒𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑡𝑛 𝑡𝑛+𝑓𝑝 (7) 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑡𝑝+ 𝑡𝑛 𝑡𝑝+𝑓𝑛+ 𝑡𝑛+𝑓𝑝 (8) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑡𝑝 𝑡𝑝+𝑓𝑝 (9) 𝐹1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 𝑥 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 (10)
Dimana: tp ( True Positive )  : Gigitan ular berbisa yang benar teridentifikasi sebagai Gigitan ular berbisa. tn ( True Negative )  : Gigitan ular tidak berbisa yang benar teridentifikasi sebagai Gigitan ular tidak berbisa.
fp ( False Positive )  : Gigitan ular tidak berbisa yang salah teridentifikasi sebagai Gigitan ular berbisa. fn ( False Negative ) : Gigitan ular berbisa yang salah teridentifikasi sebagai Gigitan ular tidak berbisa.
Nilai  sensitivitas  menunjukkan  proposi  nilai  dari  kasus  bernilai  positif  yang  diprediksi  benar  positif, sedangkan spesifisitas meupakan kebalikan dari sensitivitas yaitu menunjukkan proporsi nilai dari kasus bernilai negatif yang dapat diprediksi benar negatif [18]. Pada penelitian ini nilai sensitivitas mewakili kemampuan sistem dalam  mengkategorikan  citra  sebagai  gigitan  ular  berbisa,  sedangkan  nilai  spesifisitas  mewakili  kemampuan sistem dalam mengidentifikasi citra sebagai gigitan ular tidak berbisa. Nilai akurasi dihitung sebagai nilai evaluasi kinerja  sistem  secara  keseluruhan,  yaitu  menghitung  jumlah  data  yang  dapat  teridentifikasi  dengan  benar  dan dibandingkan dengan total data. Semakin tinggi nilai  akurasi menunjukkan bahwa sistem yang dibuat  memiliki performa yang baik, begitu juga dengan nilai F1 Score .

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Pada tahap ini dilakukan beberapa skenario pengujian. Hasil pengujian yang dilakukan meliputi pengaruh kernel- kernel  SVM  yang  digunakan  untuk  pengklasifikasian  citra,  serta  pengaruh  nilai  parameter  kernel  SVM  pada akurasi yang dihasilkan. Skenario pengujian yang pertama adalah mencari nilai optimal parameter σ pada kernel RBF. Nilai σ yang diuji bernilai 0.1 sampai dengan 1. Skenario pengujian yang kedua adalah mencari nilai optimal parameter ρ pada kernel Polynomial. Nilai ρ yang diuji bernilai 0.1 sampai dengan 1. Dan pengujian terakhir adalah membandingkan kernel SVM, yaitu kernel RBF, kernel Polynomial , dan kernel Linear .

## 3.1 Pengujian Pertama
Skenario  pengujian  yang  pertama  adalah  menguji  nilai σ pada  kernal  RBF.  Berdasarkan  hasil  pengujian  pada Gambar 2, akurasi tertinggi yang didapat yaitu 100% pada saat rentang nilai σ pada 0.4 sampai dengan 1 dengan nilai F1  Score sebesar  100%.  Sedangkan  untuk  akurasi  terendah  pada  saat σ bernilai  0.1  dengan  nilai  akurasi sebesar 50% dan F1 Score sebesar 66.667%. Bisa diambil kesimpulan bahwa σ dengan nilai 0.4 memiliki akurasi tertinggi, karena memberikan nilai akurasi dan F1 Score tertinggi pertama. Berdasarkan hasil pengujian σ tersebut dapat dilihat bahwa semakin besar nilai σ dapat mempengaruhi akurasi sehingga akurasi lebih baik. Akurasi yang didapat  tidak  menentu  berdasarkan  karakteristik  data  set  itu  sendiri.  Nilai  performansi  skenario  pertama  dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil pengujian σ pada kernel RBF
Gambar 2. Akurasi dan F1 Score pada pengujian σ
Berdasarkan Gambar  2  ditunjukan bahwa pengujian mampu mencapai  akurasi  dan F1 Score maksimum yaitu sebesar 100%. Sedangkan nilai terendah yang didapat yaitu nilai akurasi sebesar 50% dan F1 Score sebesar 66.667%.  Nilai σ pada kernel RBF semakin besar cenderung membuat area decision boundary yang besar, begitu juga dengan semakin kecil nilai σ maka area decision boundary akan semakin kecil. Pesebaran data berpengaruh pada akurasi kernel ini.

## 3.2 Pengujian Kedua
Skenario pengujian yang kedua adalah mencari nilai optimal parameter ρ ( polynom ord er / degree ) pada kernel Polynomial . Hasil pengujian skenario ini dapat dilihat pada Tabel 2, dan akurasi serta F1 Score pada Gambar 3. Nilai yang diuji yaitu antara 1 sampai dengan 10. Akurasi tertinggi yang didapat oleh data yaitu pada saat ρ = 2 dengan nilai  akurasi  dan F1 Score sebesar 100%. Selain itu nilai  terendah yang didapat  adalah 83.333% untuk akurasi dan 85.714% untuk F1 Score . Dilihat pada Gambar 4, semakin besar ρ maka nilai akurasi dan F1 Score cenderung stabil seperti pada saat ρ = 3 sampai ρ = 10 nilai akurasi dan F1 Score cenderung sama dan tetap berada pada 83.333% dan 85.714%.
Grafik pada Gambar 3 menunjukkan bahwa nilai akurasi dan F1 Score mampu mencapai 100%, sedangkan nilai  terendah  yang  didapat  adalah  83.333%  untuk  akurasi  dan  85.714%  untuk F1  Score. Nilai ρ pada  kernel Polynomial berpengaruh pada bentuk dari decision boundary . Nilai ρ yang lebih besar membuat decision boundary semakin fleksibel, sebaliknya jika nilai lebih kecil maka decision boundary cenderung lurus.
0 20 40 60 80 100 σ = 0.1 σ = 0.2 σ = 0.3 σ = 0.4 σ = 0.5 σ = 0.6 σ = 0.7 σ = 0.8 σ = 0.9 σ = 1 Akurasi F1 Score
Sigma Sensitivitas Spesitifitas Akurasi F1 Score σ = 0.1 60% 0% 50% 66.667% σ = 0.2 66.667% 0% 66.667% 80% σ = 0.3 66.667% 0% 66.667% 80% σ = 0.4 100% 100% 100% 100% σ = 0.5 100% 100% 100% 100% σ = 0.6 100% 100% 100% 100% σ = 0.7 100% 100% 100% 100% σ = 0.8 100% 100% 100% 100% σ = 0.9 100% 100% 100% 100% σ = 1 100% 100% 100% 100%
Tabel 2. Hasil pengujian ρ pada kernel Polynomial
Gambar 3. Akurasi dan F1 Score pada pengujian ρ

## 3.3 Pengujian Ketiga
Skenario  pengujian  yang  ketiga  adalah  membandingkan  akurasi  setiap  kernel  SVM.  Kernel  yang dipakai  pada skenario pengujian ini adalah RBF, Polynomial , dan ditambah kernel Linear . Nilai optimal σ untuk kernel RBF yang  didapat  pada  skenario  pengujian  pertama  dipakai  pada  skenario  ini.  Nilai  optimal σ yang  didapat  pada skenario pengujianpertama adalah 0.4. Begitu juga dengan nilai optimal ρ yang didapat pada skenario pengujian kedua digunakan untuk kernel Polynomial . Nilai optimal yang didapat ρ pada skenario pengujian kedua yaitu 2. Nilai performansi skenario ketiga dapat dilihat pada Tabel 3.
Perbandingan  akurasi  setiap  kernel  dapat  dilihat  pada  Gambar  4.  Kernel  RBF  dan Polynomial mampu mengklasifikasikan data dengan sangat baik dan mendapat nilai akurasi optimal sebesar 100%. Nilai sensitivitas dan spesifisitas pada kernel tersebut juga mendapat nilai optimal yaitu 100%, yang berarti semua data test dapat dipisahkan  sesuai  labelnya  dengan  benar.  Hanya  kernel Linear saja  pada  yang  tidak  menghasilkan  akurasi sempurna dengan nilai  sensitivitas, spesitifitas, akurasi, dan F1 Score untuk  masing  masing  nilai  sebesar 80%, 100%, 83.333%, dan 88.889%. Hal ini berarti bahwa hanya 1 dari 2 data test yang mampu dikenali sebagai gigitan ular tidak berbisa, dan 4 dari 4 data test yang mampu dikenali sebagai gigitan ular berbisa, dan diketahui akurasi yang  diperoleh  sebesar  83.333%,  dimana  hanya  1  dari  6  data  yang  salah  diidentifikasi.  Rata-rata  setiap  kernel sangat  baik  dimana  performansi  didapat  diatas  90%.  Hal  ini  bisa  disebabkan  karena  pada  tahap preprocessing dilakukan  proses  lebih  lanjut  agar  pengekstraksian  fitur  dapat  dilakukan  lebih  maksimal  dan  proses  klasifikasi akan jauh lebih baik. Selain itu, pesebaran data juga mempengaruhi akurasi dari klasifikasi. Pesebaran data yang teratur dan terpisah dengan baik membantu proses klasifikasi.
Tabel 3. Hasil pengujian kernel SVM
0 20 40 60 80 100 ρ = 1 ρ = 2 ρ = 3 ρ = 4 ρ = 5 ρ = 6 ρ = 7 ρ = 8 ρ = 9 ρ = 10 Akurasi
F1 Score
Degree Sensitivitas Spesitifitas Akurasi F1 Score ρ = 1 80% 100% 83.333% 88.889% ρ = 2 100% 100% 100% 100% ρ = 3 100% 66.667% 83.333% 85.714% ρ = 4 100% 66.667% 83.333% 85.714% ρ = 5 100% 66.667% 83.333% 85.714% ρ = 6 100% 66.667% 83.333% 85.714% ρ = 7 100% 66.667% 83.333% 85.714% ρ = 8 100% 66.667% 83.333% 85.714% ρ = 9 100% 66.667% 83.333% 85.714% ρ = 10 100% 66.667% 83.333% 85.714% Degree Sensitivitas Spesitifitas Akurasi F1 Score RBF σ = 0.4 100% 100% 100% 100% Polynomial ρ = 2 100% 100% 100% 100% Linear 80% 100% 83.333% 88.889% Rata-rata 93.333% 100% 94.444% 96.296%
Gambar 4. Akurasi dan F1 Score kernel SVM
Dilihat pada Gambar 4, hasil pengujian memiliki tingkat akurasi fsn F1 Score tertinggi sebesar 100% pada kernel RBF dengan σ = 0.4 dan Polynomial dengan ρ = 2. Sedangkan untuk kernel linear, akurasi yang didapat sebesar 83.333% dan F1 Score sebesar 88.889%.

## 3.4 Active Contour Model
Untuk  penggunaan Active  Contour  Model tidak  terlalu  memberikan  pengaruh filtering pada  citra.  Iterasi  yang digunakan pada proses Active Contour Model tidak memberikan hasil yang maksimal. Semakin besar nilai iterasi tidak  memberikan  jaminan  titik  gigitan  ular  pada  citra  tersegmentasi  dengan  baik.  Hal  ini  dikarenakan Active Countur  Model merupakan  metode  yang  baik  untuk  mensegmentasi  objek  tunggal.  Tetapi  penggunaan  metode Active Contour Model masih dapat digunakan pada penelitian ini.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil skenario  pengujian dan analasis yang telah dilakukan dapat  disimpulkan bahwa sistem dapat mendeteksi gigitan ular berbisa dan gigitan ular tidak berbisa. Sistem ini memiliki performansi yang cukup baik dan dapat mendeteksi dengan tepat. Sistem ini mendapat nilai sensitivitas sebesar 100%, nilai spesitifitas sebesar 100%, nilai akurasi sebesar 100%, dan nilai F1 Score sebesar 100% pada kernel RBF dan Polynomial. Penggunaan metode Active Contour Model tidak terlalu banyak membantu untuk proses ekstraksi fitur citra. Hal yang utama dari proses klasifikasi adalah pada tahap preprocessing, jika tahap ini dapat diidentifikasi dengan baik maka fitur yang didapat antar data akan maksimal sehingga proses klasifikasi akan terbantu dan akurasi yang didapat akan tinggi.
Walaupun  memiliki  akurasi  100%,  namun  sistem  ini  belum  dapat  dikatakan  optimal  dan  sempurna dikarenakan data yang digunakan pada penelitian ini hanya berjumlah 20 data. Data yang didapat pun memiliki kualitas yang jauh dari kata bagus, seperti kurangnya pencahayaan pada citra, banyaknya noise pada citra, resolusi yang  kecil,  dan  minimnya  objek  yang  ada  pada  citra.  Untuk  penelitian  selanjutnya  diperlukan  data  yang  lebih memadai agar dapat mempermudah tahap preprocessing sampai klasifikasi dan dapat meningkatkan performansi sistem.

## REFERENCES
[1] juragandavin. Mendefinisikan ciri-ciri ular berbisa. 18 April 2016. http://www.juragandavin.com/mendefinisikan-ciri-ciri-ular-berbisa. [Diakses 8 Oktober 2018].
[2] WHO. Snakebite envenoming. 20 Februari 2018. http://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/snakebite-envenoming. [Diakses 9 Oktober 2018].
[3] LIPI.  Pendataan  Kasus  Gigitan  Ular  Berbisa  Terabaikan.  26  Oktober  2016.  http://lipi.go.id/lipimedia/pendataan-kasus-gigitan-ular- berbisa-terabaikan/16730. [Diakses 8 Oktober 2018].
[4] Williams,  Donna  J.,  and  Shah,  Mubarak.  (1991).  A  Fast  Algorithm  for  Active  Contours  and  Curvature  Estimation.  Jurnal.  Florida: Department of Computer Science, University of Florida, Orlando.
[5] Cai,  Y.D.,  Ricardo,  P.W.,  Jen,  C.H.  and  Chou,  K.C.,  (2004).  Application  of  SVM  to  predict  membrane  protein  types.  Journal  of Theoretical Biology, 226(4), pp.373-376.
[6] Budianto, Aris. (2019). Perbandingan K-Nearest Neighbor (KNN) Dan Support Vector Machine (SVM) Dalam Pengenalan Karakter Plat Kendaraan Bermotor. 10.20961/jiptek.v11i1.18018.
[7] Putra, Rayiemas Manggala., Adiwijaya., Utama, Dody Qori. (2019). Snake bite classification using Chain code and K nearest neighbour. Journal of Physics: Conference Series. 1192. 012015. 10.1088/1742-6596/1192/1/012015.
[8] Z, H. Pradana. (2016). Beef Cattle Weight Determine by Using Digital Image Processing. pp. 13-16.
0 20 40 60 80 100 RBF σ = 0.4 Polynomial ρ = 2
Linear Akurasi F1 Score
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 4, Oktober 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal 299-306 | DOI: 10.30865/mib.v3i4.1409
[9] M. Haralick, Robert. 1973. Textural Features for Image Classification. IEEE.USA.
[10]  Soelaiman, R., Agustianty, S., Purwananto, Y., & Purnama, I. E. (2012). Jurnal Ilmu Komputer Dan Informasi, 2(1), 25.
[11]   Prijono, Agus., Wijaya, Marvin Ch. (2007). Pengolahan Citra Digital Menggunakan MatLAB Image Processing Toolbox. Bandung : Informatika.
[12]  Duda, Richard O., Hart, Peter E. (1973). Pattern Classification and Scene Analyst. Wiley.
[13]  Budiharto, Widodo. (2016). Machine Learning and Computational Intelligence, Yogyakarta: CV. ANDI OFFSET.
[14]  Nugroho,  Anto  Satriyo.,  Witarto,  Arief  Budi.,  Handoko,  Dwi.  (2003).  Support  Vector  Machine  Teori  dan  Aplikasinya  dalam Bioinformatika. IlmuKomputer.Com.
[15]  Muis, I. A., Affandes, M., Muis, I. A., P. Studi, T. Informatika, and F. Sains. (2015). Penerapan Metode Support Vector Machine (SVM) Menggunakan Kernel Radial Basis Function (RBF) Pada Klasifikasi Tweet. J. Sains, Teknol. dan Ind., vol. 12, no. 2, pp. 189–197.
[16]  Cristianini,  N.  and  Shawe-Taylor,  J.,  (2000).  An  introduction  to  support  vector  machines  and  other  kernel-based  learning  methods. Cambridge university press.
[17]  Nishioka, S. D. A., Silveira, P. V. P., and Bauab, F. A. (1995). Bite marks are useful for the differential diagnosis of snakebite in brazil. Wilderness & environmental medicine, 6(2):183–188.
[18]  Powers, D. M. (2011). Evaluation: from precision, recall and f-measure to roc, informedness, markedness and correlation.