Klasifikasi Kadar Kolesterol Menggunakan Ekstraksi Ciri Moment Invariant dan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)
Sekar Arum Nurhusni 1 *, Riza Ibnu Adam 2 *, Carudin 3 * * Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang sekar.arum17198@student.unsika.ac.id 1 , riza.adam@staff.unsika.ac.id 2 , carudin@staff.unsika.ac.id 3 Article Info

## ABSTRACT
Article history: Received 2021-08-17 Revised 2021-10-06 Accepted 2021-12-04 Cholesterol is a fat that is mostly formed by the body itself, especially in the liver. Cholesterol is very useful for the body but will be very dangerous if it has excessive levels. The impact of excessive cholesterol is the emergence of deadly diseases such as heart disease, stroke and poor blood circulation. In this study, one of the medical sciences that can be used to detect cholesterol levels is Iridology. This iridology itself can  be  applied  in  computer  science  which  is  often  referred  to  as  Digital  Image Processing. In this case, the feature recognition method will be used using Moment Invariant feature extraction and the K-Nearest Neighbor Algorithm. Where the data used is the Dataset from Ubiris V1. With the resulting accuracy of 84,8485%.
Keyword: Klasifikasi, Kadar kolesterol, KNN.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Kolesterol  adalah  lemak  yang  sebagian  besar  di  bentuk oleh  tubuh  sendiri  terutama  dalam  hati.  Kolesterol mempunyai beberapa fungsi untuk tubuh, diantaranya adalah untuk  pembentuk  hormon  seperti  hormon  estrogen  dan progesteron  serta  sebagai  pembentuk  asam  empedu  dan garam  empedu.  Walaupun  kolesterol  ini  penting  untuk pembentuk hormon dan garam empedu, namun jika kadarnya berlebihan  di  dalam  tubuh  dapat  menimbulkan  penyakit- penyakit kardiovaskuler dan penyakit metabolik lainnya [1].
Persentase  penderita  kolesterol  tinggi  menurut  umur sebagian  besar  pada  kelompok  >60  tahun,  dan  penderita kolesterol  terbanyak  dimulai  dari  usia  15-34  tahun.  Pada tahun  2015-2016,  penyakit  tidak  menular  yang  disebabkan oleh  kolesterol  tinggi  memiliki  persentase  terbesar  yaitu 58,5%  pada  tahun  2015  dan  52,3%  pada  tahun  2016  [2]. Angka ini cukup tinggi dibandingkan dengan faktor penyakit yang lain. Untuk mencegah semakin tingginya persentase dari faktor  ini  maka  perlu  dilakukan  sebuah  tindakan  dengan memprediksi kadar kolesterol secara dini dan berkala.
Diagnosis suatu penyakit biasanya dilakukan pada sebuah tes  laboratorium,  di  mana  tes  tersebut  sangat  memerlukan banyak  uang  dan  waktu.  Dan  seiring  perkembangan  zaman dalam dunia kesehatan terdapat salah satu metode yang dapat digunakan dalam upaya mendeteksi tingka tan  kondisi pada tubuh dengan mengenali pola yang terbentuk pada iris mata
atau yang lebih dikenal sebagai Iridologi. Iridologi (Inggris: Iridology)  adalah  ilmu  yang  mempelajari  pola  dan  susunan serat pada iris mata.
Dengan  memanfaatkan  pengolahan  citra  digital  maka proses  diagnosis  penyakit  menggunakan  metode  iridologi dapat dilakukan. Proses pengolahan citra yang dilakukan pada penelitian  ini  yaitu  menggunaka  n  ekstraksi  ciri  Moment Invariant yang diharapkan dapat melakukan analis is terhadap data dengan detail. Ekstraksi ciri ini pernah digunakan pada penelitian terdahulu dengan  judul “Deteksi Iris Mata Untuk Menentukan  Kelebihan  Kolesterol  Menggunakan  Ekstraksi Ciri  Moment  Invariant  dengan K-Means  Clustering ”.  Pada penelitian  tersebut  didapatkan  hasil  akurasi  sistem  yang dibuat yaitu 95% [3].
Dalam  melakukan  proses  pengolahan  citra  dalam mendeteksi  kadar  kolesterol  dibutuhkan  data  citra  iris  mata manusia,  yang  dalam  penelitian  ini  akan  digunakan  dataset iris mata manusia Ubiris v1. Dataset UBIRIS.v1 merupakan dataset yang terdiri dari 1877 citra yang dikumpulkan dari 241 orang  dari  September  2004  dengan  melakukan  dua  sesi berbeda.  Yang  menjadi  karakteristik  atau  membedakan dataset ini dengan dataset publik yang lain seperti CASIA dan UPOL  adalah  dataset  ini  menggabungkan  gambar  dengan beberapa  faktor  noise,  sehingga  memungkinkan  untuk mendapatkan hasil evaluasi yang kuat.
Setelah berhasil dilakukan proses ekstraksi ciri maka data tesebut  akan  di  klasifikasikan  apakah  termasuk  kedalam
170
kategori normal atau tinggi dengan menggunakan salah satu algoritma  yang  terdapat  pada  klasifikasi  yaitu  algoritma  K- Nearest Neighbors (KNN) dengan melihat nilai ketetanggannya.  Penelitian  dengan  algoritma  ini  pernah dilakukan  sebelumnya  dalam  mengklasifikasi  kadar kolesterol  pada  penelitian  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pengelompokan  Status  Kadar  Kolesterol  Menggunakan Algoritma  K-Nearest  Neighbor(KNN)  Di  Puskesmas Arjuno”.  Pada  penelitian  tersebut  didapatkan  hasil  akurasi sebesar 88,5% dan error sebesar 11,5% dengan artian kinerja sistem  sudah  cukup  baik  [4].  Yang  membedakan  dengan penelitian  sekarang  yaitu  penelitian  ini  dilakukan  dengan menggunakan data data seperti ciri penyakit kolesterol seperti gejala  dan  sebagainya,  sedangkan  pada  penelitian  sekarang menggunakan citra sebagai media pendeteksian.
Penelitian  pendahulu  lain  yang  dapat  dijadikan  sebagai pendukung  penelitian  ini  yaitu  “Deteksi  Kolesterol Menggunakan  Citra  Mata  Berbasis  Local  Binary  Pattern (LBP)  dan  Support  Vector  Machine  (SVM)  [5],  juga dilakukan pada “Deteksi Kelebihan Kolesterol Melalui Citra Iris  Mata  dengan  Metode  Discrete  Wavelet  Transform  dan Klasifikasi K-Nearest Neighbor” [6], dan juga “Seleksi Fitur Information  Gain  untuk  Klasifikasi  Penyakit  Jantung Menggunakan  Kombinasi  Metode  K-Nearest  Neighbor  dan Naive Bayes [7].
Pada  penelitian  ini,  diterapkan  metode  ekstraksi  ciri menggunakan  moment  invariant  dan  metode  KNN  untuk mendeteksi  kadar  kolesterol.  Selain  itu  dilakukan  pula evaluasi  sistem  setelah  penggabungan  metode  ekstraksi  ciri moment  invariant  dan  metode  KNN.  Diharapkan  penelitian ini dapat menjadi tambahan acuan pada pembangunan sistem untuk memprediksi penyakit menggunakan teknik pengolahan  citra  digital  dengan  metode  ekstraksi  moment invariant dan metode KNN dalam memprediksi tingkat kadar kolesterol.

## II. LANDASAN TEORI
A. Kecerdasan Buatan
Artificial  intelligence atau  kecerdasan  buatan  merupakan bagian  dari  ilmu  yang  membuat  mesin  (komputer)  bekerja seperti manusia [8]. Aplikasi kecerdasan buatan terdiri dari 2 bagian utama yang harus dimiliki yaitu:
1) Basis pengetahuan ( Knowledge-Base ), berisi fakta-fakta, teori, pemikiran.
2) Motor Inferensi ( Inference Engine ), kemampuan menarik kesimpulan berdasarkan pengalaman.

## B. Machine Learning
Pembelajaran mesin atau machine learning merupakan metode analitik yang dapat membantu mengatasi masalah berupa big data dengan  mengembangk  an  algoritme  di  komputer.  Dengan menggunakan  data,  pembelajaran  mesin  memungkinkan komputer  menemukan  wawasan  tersembunyi  tanpa  harus memprogramnya  secara  mendetail  saat  mencarinya. Pembelajaran mesin merupakan salah satu cabang dari mata
pelajaran  AI  (kecerdasan  buatan)  yang  menganalisis  proses pembuatan sistem berdasarkan data yang diterima.

## C. Pengolahan Citra Digital
Citra  adalah  persamaan,  gambar  atau  tiruan  dari  suatu objek. Citra dapat berupa sinyal video (gambar di TV), foto, atau sinyal  digital,  dan  dapat  disimpa  n  langsung  di  media penyimpanan.  Gambar  yang  dapat  diolah  atau  diolah  oleh komputer  disebut  citra  digital.  Setiap  citra  dapat  diperoleh melalui  akuisisi  citra,  yaitu  proses  yang  dilakukan  untuk memperoleh  citra  digital  yang  akan  dicitrakan.  Pencitraan adalah  cara  mengubah  gambar  yang  terlihat  (seperti  foto, gambar, patung,  dan lain-lain.
Dalam pengelolaan citra diperlukan proses pra-pemrosesan yang  bertujuan  untuk  meningkatkan  kualitas  citra  dengan mengatur  kontras  dan  kecerahan,  menghilangkan  noise, mengembalikan citra, mentransformasi citra, dan menentukan bagian  citra  menjadi  diamati,  sehingga  meningkatkan  citra. Salah  satu  proses  preprocessing  adalah  mengubah  citra  asli (color  /  RGB)  menjadi  citra  grayscale  (grayscale).  Nilai intensitas setiap piksel pada citra grayscale merupakan nilai tunggal, dimana nilai intensitas berada dalam interval 0-255, sedangkan  pada  citra  berwarna  setiap  piksel  membutuhkan tiga  nilai  intensitas  dengan  interval  0-255.  Semakin  dekat nilainya  ke  255,  semakin  cerah  tingkat  keabuannya.  Pada dasarnya  proses  ini  dilakukan  dengan  cara  meratakan  nilai piksel dari 3 nilai RGB menjadi 1 nilai [9].

## D. K-Nearest Neighbor
K  Nearest  Neighbor  (KNN)  merupakan  metode  yang diawasi, artinya membutuhkan data latih untuk mengklasifikasikan objek terdekat. Prinsip kerja K- terdekat tetangga  adalah  mencari  jarak  terpendek  antara  data  yang akan dievaluasi dan tetangga dalam data latih [10].
Selama  proses  pelatihan,  dokumen  akan  dikelompokkan secara  manual  menurut  kategori  yang  telah  ditentukan. Setelah  itu,  dokumen  akan  memasuki  tahap  preprocessing yang  akan  menghasilkan  bobot  untuk  setiap  kata  di  semua dokumen  pelatihan.  Selanjutnya,  hitung  kemiripan  antara vektor  dokumen  pengujian  dan  setiap  dokumen  pelatihan klasifikasi.  Untuk  mencari  kesamaan  dokumen  digunakan metode cosine similarity. Metode ini dapat digunakan untuk menjelaskan  jarak  setiap  dokumen  berdasarkan  kesamaan dokumen.

## E. Iridologi
Iridology  atau  metode  medis  yang  biasa  disebut  dengan diagnosis  iris  menyatakan  bahwa  setiap  bagian  tubuh  dapat diwakili  oleh  area  yang  terdapat  pada  iris  (bagian  yang berwarna pada pupil) [11].
Iridologi adalah ilmu dan praktik yang dapat mengungkap adanya  peradangan  (inflamasi),  penumpukan  racun  dalam jaringan,  penyumbatan  kelenjar  (kongesti),  lokasi  organ (organ mana) dan tingkat keparahan penyakit (akut, subakut) , Kronis dan degeneratif) [12]. Dengan mengamati iris mata, melalui  kondisi  fisik  seseorang,  seseorang  dapat  melihat, misalnya, keadaannya sangat lemah atau sangat kuat, tingkat kesehatannya,  dan  transisi  menuju  keparahan  atau  proses
Klasifikasi Kadar Kolesterol Menggunakan Ekstraksi Ciri Moment Invariant dan Algoritma K-Nearest Neighbor (Sekar Arum Nurhusni, Riza Ibnu Adam, Carudin)
171 pemulihan. Dilansir dari brilio.net berikut beberapa penyakit yang dapat di deteksi oleh iris mata menurut Brightside dapat telihat pada Tabel 1.
T ABEL I.
C ITRA P ENYAKIT I RIS M ATA Nama Penyakit Gambar Keterangan Infeksi kandung kemih Muncul  titik  putih pada kornea mata Kolesterol tinggi Adanya  lingkaran putih  di  sekeliling iris mata Peningkatan tekanan  intraokular (glauma), diabetes Mata  merah  tiba- tiba Kecapean dan kurang tidur Mata membengkak Pinguecula Munculnya  bintik kuning Hepatitis Mata berwarna kuning

## F. Moment Invariant
Momen  Invariant  yaitu  sekelompok  momen  yang mengidentifikasikan  keunikan  atau  karakteristik  global  dari bentuk  citra  dan  menyediakan  informasi  tipe-tipe  geometri citra.  Momen  invariant  telah  diperkenalkan  oleh  Hu  pada tahun  1961.  Hu  memperkenalkan  momen  invariant  untuk citra  digital  dengan  ukuran  M  ×  N  piksel,  dihitung  dengan menggunakan rumus persaman:
𝑚 𝑝𝑞 = ∑ 𝑀 ∑ 𝑁   𝑥 𝑝 𝑦 𝑝 𝑓 ( 𝑥 , 𝑦 )                 (1) 𝑥 =1 y =1
dengan f(x,y) merupakan nilai piksel pada koordinat (x,y).
Invarian translasi dapat dihitung dengan menggunakan central moment yang didefinisikan dengan persamaan:
𝜇 𝑝𝑞 = ∑M   ∑M ( 𝑥 − 𝑥 ̅) 𝑝 ( 𝑦 − 𝑦 ̅) 𝑞 𝑓 ( 𝑥 , 𝑦 )       (2) 𝑥 =1 y =1
dengan 𝑥 ̅  = 𝑚 10   , dan 𝑦 ̅ = 𝑚 01 𝑚 00 𝑚 00
Central moment yang dinormalisasi didefinisikan dengan persamaan:
𝑛𝑝𝑞 =   µ 𝑝𝑞 (µ00) 𝜆 (3)
Dengan 𝜆 = ( 𝑖 + 𝑗 ) + 1 2 Berdasarkan  momen  ternormalisasi  di  atas,  Hu memperkenalkan  tujuh  invariant  yang  diberikan  dalam persamaan:
𝑀 1 = 𝑛 20 + 𝑛 02 (4)
𝑀 2 = ( 𝑛 20 − 𝑛 02 ) 2 + 4 𝑛 11 2 𝑀 3 = ( 𝑛 30 − 3 𝑛 12 ) 2 + (3 𝑛 21 − 𝑛 03 ) 2 𝑀 4 = ( 𝑛 30 + 𝑛 12 ) 2 + ( 𝑛 21 + 𝑛 03 ) 2 𝑀 5 = ( 𝑛 30 − 3 𝑛 12 )( 𝑛 30 + 𝑛 12 )[( 𝑛 30 + 𝑛 12 ) 2 − 3( 𝑛 21 + 𝑛 03 ) 2 ]+ (3 𝑛 21 − 𝑛 03 )( 𝑛 21 + 𝑛 03 )[3( 𝑛 30 + 𝑛 12 ) 2 − ( 𝑛 21 + 𝑛 03 ) 2 ]
𝑀 6 = ( 𝑛 20 − 𝑛 02 )[( 𝑛 30 + 𝑛 12 ) 2 − ( 𝑛 21 − 𝑛 03 ) 2 ] + 4 𝑛 11 ( 𝑛 30 +
𝑛 12 )( 𝑛 21 + 𝑛 03 )
𝑀 7 = (3 𝑛 21 − 𝑛 03 )( 𝑛 30 + 𝑛 12 )[( 𝑛 30 + 𝑛 12 ) 2 − 3( 𝑛 21 + 𝑛 03 ) 2 ]
− ( 𝑛 30 + 3 𝑛 12 )( 𝑛 21 + 𝑛 03 )[3( 𝑛 30 − 𝑛 12 ) 2 − ( 𝑛 21 + 𝑛 03 ) 2 ]
Fitur moment invariant berguna untuk menjelaskan objek dengan menghitung area objek. Fitur ini menggunakan dasar moment pusat yang ternormalisasi. Moment yang dihasilkan dapat digunakan untuk menangani penyekalan, rotasi gambar, dan translasi

## G. Ubiris.v1
Dataset UBIRIS.v1 merupakan dataset citra iris mata yang terdiri  dari  1877  citra  yang  dikumpulkan  dari  241  orang selama pada September 2004 dalam dua sesi  yang berbeda. Karakteristik  atau  yang  membedakan  dataset  ini  dengan dataset publik dan gratis yang ada seperti CASIA dan UPOL adalah  pada  dataset  ini  ia  menggabungkan  gambar  dengan beberapa  faktor  noisy,  sehingga  memungkink  an mendapatkan hasil evaluasi metode pengenalan iris mata yang kuat.
Pada  sesi  pengambilan  gambar  pertama  dilakukan percobaan untuk meminimalkan faktor noise, khususnya yang berhubungan  dengan  pantulan,  luminositas  dan  kontras, dengan  memasang  kerangka  pengambilan  gambar  didalam ruang  gelap.  Di  sesi  kedua,  dilakukan  pergantian  tempat dalam  pengambilan untuk  memperkenalkan  faktor luminositas  alami.  Ini  mempengaruhi  dalam  masalah reflesksi,  kontras,  luminositas  dan  fokus.  Gambar  yang dikumpulkan  pada  tahap  ini  mensimulasikan  gambar  yang ditangkap  oleh  sistem  penglihatan  tanpa  atau  dengan partisipasi aktif minimal dari subjek, menambahkan beberapa masalah kebisingan atau noise data.
172

## III. METODE

## A. Objek Penelitian
Objek penelitian ini adalah iris mata pada manusia dengan tingkat  kolesterol  tinggi  baik  remaja  sampai  orang  tua, terutama  untuk  mereka  yang  memiliki  gejala.  Dengan mengaplikasikan salah satu kecerdasan buatan  pada Machine Learning  yaitu  Klasifikasi.  Agar  tingkat  kolesterol  dapat terdeksi  maka  dilakukan  pemrosesan  gambar  menggunakan salah  satu  algoritma  klasifikasi  yaitu  KNN  dimana pengklasifikasian  dilakukan  berdasarkan  ketetanggaan terdekat.  Dataset  yang  diambil  yaitu  merupakan  dataset publik yaitu Ubiris V1. Yang mana data tersebut merupakan kumpulan  data  citra  mata  yang  terdiri  dari  1877  citra  yang dikumpulkan dari 241  orang  sejak September 2004  yang  di kelompokan  kedalam  2  bagian.  Citra  yang  ada  merupakan citra  umum  yang  terdiri  dari  berbagai  macam  penyakit. Dataset  ini  digunakan  di  berbagai  macam  penelit  ian  untuk mendeteksi  penyakit  melalui  iris  mata.  Citra  ini  di  ambil dengan  camera  Nikon  E5700  dengan  representasi  warna berupa RGB.

## B. Metode Penelitian
Dalam  pengembangan  kecerdasan  buatan  ini  dilakukan pengambilan data menggunakan data publik yaitu ubiris v1. Lalu  dilakukan  pre-processing  pada  citra  mata  dan  data tersebut dilanjutkan dengan melakukan tahapan ekstraksi ciri terhadap  data  training  untuk  melakukan  pelatihan  pada algoritma  yang  dipakai  pada  penelitian  ini  yaitu  algoritma KNN  dan  menggunakan  data  testing  untuk  mengetahui performa  algoritma  yang  sudah  dilatih  sebelumnya  ketika menemuk  an  data  baru  yang  belum  pernah  dilihat sebelumnya.

## C. Rancangan Penelitian
Tahapan  pengerjaan  penelitian  Klasifikasi  Kadar Kolesterol  Menggunakan  Ekstraksi  Ciri Moment  Invariant dan KNN tersaji dalam Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Rancangan Penelitian
Gambar 1 menjelaskan tahapan penelitian dimulai dari studi literature, persiapan, pengumpulan data, analisa perancangan, implementasi  algoritma  KNN,  uji  coba  dan  analisa  serta penarikan kesimpulan.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Hasil Penelitian
1. Pengumpulan Data
Data  yang  ada  didapatkan  dari  ubiris  v1.  Dilakukan pemilihan  data  citra  untuk  dilakukan  pemrosesan  data.  Di pilih  15  citra  yang  merupakan  citra  kolesterol  dan  18  citra dengan  tingkat  kolesterol  normal  yang  dimasukan  kedalam data  training  dan  21  citra  untuk  data  testing. Citra  kolesterol dapat dilihat pada Tabel 2.
T ABEL II.
C ITRA M ATA K OLESTEROL
Citra 1 Citra 9
Citra 2
Citra 10
Citra 3
Citra 11 Citra 4 Citra 12 Citra 5 Citra 13 Citra 6 Citra 14 Citra 7 Citra 15 Citra 8 STUDI LITERATUR PERSIAPAN PENGUMPULAN DATA DATA TRAINING DATA TESTING
Analisis dan Perancangan DATA
Preproses Pengolahan data Preproses Pengolahan data Implementasi Algoritma KNN Uji Coba Analisis dan Evaluasi Hasil Implementasi Coding Pengenalan Citra Penarikan Kesimpulan
Klasifikasi Kadar Kolesterol Menggunakan Ekstraksi Ciri Moment Invariant dan Algoritma K-Nearest Neighbor (Sekar Arum Nurhusni, Riza Ibnu Adam, Carudin)
173
2. Analisis dan Perancangan Data training dan data testing yang telah dikumpulkan akan dilakukan beberapa proses atau tahapan sebagai berikut :

## a. Preproses Data
Sebelum  data  diproses,  dilakukan  beberapa  tahapan preprosesing  data  atau  persiapan  data  sebelum dilakukan proses ekstraksi ciri Moment Invarian  dan juga Klasifikasi menggunakan KNN. Tahapan tersebut meliputi :
1) Merubah ukuran citra Citra  yang  sudah  di  pilih  harus  melewati  proses preposesing dengan menyamakan ukuran citra menjadi ukuran  150x200.  Agar  proses  pendeteksian  dapat dilakukan dengan mudah dan akurat.
2) Konversi RGB menjadi Grayscale Setelah ukuran citra sama semua maka dilakukan proses grayscale untuk merubah citra yang semula merupakan citra rgb menjadi citra keabu-abuan.
3) Segmentasi Daughman Setelah  melewati  proses  tersebut  maka  dilakukan tahapan  segmentasi  terhadap  semua  citra  iris  mata dengan  menggunakan  Daugman’s  integrodifferential operator. Proses Daughman’s ini untuk mencari lokasi dimana  iris  mata  berada  dengan  cara  mendeteksi  iris mata yang berupa lingkaran.
4) Menghilangkan Background Citra Setelah iris mata di deteksi dengan menerapkan proses Segmentasi  Daughman  ini  maka background  iris  mata tersebut  atau  sekitaran  mata  seperti  kelopak  mata  dan lain  lain  dihilangkan  atau  nilainya  di  ubah  menjadi  0 sehingga yang di proses hanya iris mata saja agar proses dapat lebih di fokuskan.
5) Thresholding Pada  tahapan  ini  dilakukan  proses  pemisahan  citra dengan  background.  Proses  ini  nantinya  akan menghasilkan keluaran berupa citra biner yang bernilai 1 dan 0.
b. Moment Invariant
1) Kolesterol
Nilai  invariant  pada  citra  kolesterol  tersaji  dalam Tabel 3.
T ABEL III. N ILAI I NVARIANT C ITRA K OLESTEROL Nama M1 M2 M3 M4 M5
M6 M7 Citra 1 0.2141 7.4402  5.6754 1.839  -4.0079 - 3.7709 - 1.0529 Citra 2 0.2519 1 0.0014 788 0.0002 1971 0.0013 966 3.6805 - 5.2714 2.8968 Citra 3 0.1592 3 1.2899  5.1384 1.1534  3.4341 - 1.2473 -4.177 Citra 4 0.1935 0.0003 1834 3.3972 0.0001 1025 -2.5067 - 3.270 4 - 3.270 4 Citra 5 0.1653 0.0001 3.6109 7.1342  -8.7347 - 6.5517
7261 9.2529 Citra 6 0.1668 1 2.7812  1.6934 9.5814  3.0521 - 7.004 9 - 5.293 1 Citra 7 0.2043 5 8.1867  2.6671 9.3279  2.9781 - 1.6374 - 1.5263 Citra 8 0.2767 5 7.9712  5.3679 8.9330 5 3.0116 - 9.674 0 9.3883 Citra 9 0.1897 4 0.0002 5119 1.4609 1 8.6278 1 -2.4178 - 1.2491 - 1.6736 Citra 10 0.1809 1 0.0004 6786 0.0001 1635 1.1698 05 2.3921 1 - 2.259 6 - 2.509 4 Citra 11 0.1529 3.9040 6 1.1443 06 4.2814 09 -3.4159 - 8.4557 1.1738 Citra 12 0.2706 3 9.4579 06 9.8775 07 3.5630 5 1.0145 - 1.091 3 3.5372 Citra 13 0.2462 2 9.3023 05 1.7981 05 3.4745 05 8.4436 1 - 6.5321 1.7831 Citra 14 0.1699 1 0.0003 3409 7.2079 05 1.7542 05 2.0051 0 -2.8754  - 4.9262 Citra 15 0.2082 4 2.6633 05 3.7115 06 8.8057 05 -7.2922 -3.2919 - 1.4727
Tabel  tersebut  merupakan  hasil  dari  7  nilai  ciri  dari pengenalan  citra  menggunakan  moment  invariant  pada citra kolesterol yang digunakan dalam penelitian ini.
2). Normal
Nilai Invariant dari citra normal dapat dilihat Tabel 4.
T ABEL IV. N ILAI I NVARIANT C ITRA N ORMAL Nama M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 Citra 1 0.6675 9.8047  4.1364  2.0516 - 3.7679 1.417 -9.7832 Citra 2 0.16331 4.7408  2.2127  1.3308 - 3.1715 -5.8815 -2.0083 Citra 3 0.16331 8.8783  2.2709  5.1398  8.3689  -1.0009 -1.0114 Citra 4 0.16135 2.6612  5.0125  3.7080 - 9.8143 -5.8647 -4.0047 Citra 5 0.17069 4.2410  9.4931  9.0643  6.3712  -5.1712 -1.2189 Citra 6 0.16826 6.5452  1.3460  2.8816 - 6.1740 -2.2134 1.8686 Citra 7 0.16407 7.0513  6.1555  1.4536 - 2.1735 6.5753 3.0445 Citra 8 0.16005 3.9042  3.8534  8.4154 - 4.8761 -5.2309 -4.5803 Citra 9 0.16298 1.6115  2.9188  1.1908  8.3464  -1.4971 -1.6811 Citra 10 0.16397 4.1681  7.7469  6.3485  1.3655  -6.8931 -3.4548 Citra 11 0.19903 6.0571  1.9018  2.4125  3.4311  -1.2424 4.8738 Citra 12 0.17798 1.9168  1.3356  3.3919  1.6968  -8.3374 4.2553 Citra 13 0.16264 7.0541  7.7887  7.0585  4.1488  -1.7862 -3.5165 Citra14 0.17119 4.9132  1.0855  7.0043  2.7262  -3.8018 1.1734 Citra  15 0.17054 1.7430  6.2358  5.5327 - 4.4748 6.3242 2.6919 Citra    16 0.1784 1.4824  1.2413  1.2124  9.8028 4.9165 -1.8618 Citra  17 0.17681 2.2991  3.0701  6.8556  1.6372  -9.1978 1.2391
Tabel tersebut merupakan 7 nilai invariant pada citra normal yang  dihasilkan  dari  proses  ekstraksi  ciri  menggunakan moment invariant yang dilakukan.
3. Hasil Klasifikasi Algoritma KNN Setelah  semua  data  uji  telah  dilakukan  preprosesing data  dan  juga  telah  dikenalkan  dengan  metode pengenalan ciri Moment Invariant. Maka selanjutnya di terapkan metode klasifikasi yang pada penelitian ini yaitu  menggunakan  Algorit  ma  K-Nearest  Neighbor.
174
Target latih sebelum melewati proses klasifikasi dapat di lihat pada Tabel 5. T ABEL V.
D ATA L ATIH
No Status 1 Kolesterol 2 Kolesterol 3 Kolesterol 4 Kolesterol 5 Kolesterol 6 Kolesterol 7 Kolesterol 8 Kolesterol 9 Kolesterol 10 Kolesterol 11 Kolesterol 12 Kolesterol 13 Kolesterol 14 Kolesterol 15 Kolesterol 16 Normal 17 Normal 18 Normal 19 Normal 20 Normal 21 Normal 22 Normal 23 Normal 24 Normal 25 Normal 26 Normal 27 Normal 28 Normal 29 Normal 30 Normal 31 Normal 32 Normal 33 Normal
Setelah  target  latih  di  dapatkan  maka  data  akan  di klasifikasikan dan setelah dilakukan proses klasifikasi hasil data dapat di lihat pada Tabel 6.
T ABEL VI. H ASIL D ATA L ATIH No  Status awal Status Latih Hasil 1  Kolesterol Kolesterol Sesuai 2  Kolesterol Kolesterol Sesuai 3  Kolesterol Kolesterol Sesuai 4  Kolesterol Kolesterol Sesuai 5  Kolesterol Kolesterol Sesuai 6  Kolesterol Kolesterol Sesuai 7  Kolesterol Kolesterol Sesuai 8  Kolesterol Kolesterol Sesuai 9  Kolesterol Kolesterol Sesuai 10  Kolesterol Kolesterol Sesuai 11  Kolesterol Kolesterol Sesuai 12  Kolesterol Kolesterol Sesuai 13  Kolesterol Kolesterol Sesuai 14  Kolesterol Kolesterol Sesuai 15  Kolesterol Kolesterol Sesuai 16  Normal Kolesterol Tidak Sesuai 17  Normal Normal Sesuai 18  Normal Kolesterol Tidak Sesuai
19  Normal Normal Sesuai 20  Normal Normal Sesuai 21  Normal Normal Sesuai 22  Normal Normal Sesuai 23  Normal Normal Sesuai 24  Normal Normal Sesuai 25  Normal Kolesterol Tidak Sesuai 26  Normal Normal Sesuai 27  Normal Normal Sesuai 28  Normal Normal Sesuai 29  Normal Normal Sesuai 30  Normal Kolesterol Tidak Sesuai 31  Normal Normal Sesuai 32  Normal Kolesterol Tidak Sesuai 33  Normal Normal Sesuai
Setelah  dilakukan  proses  klasifikasi  menggunakan algoritma  K-Nearest  Neighbor  maka  didpatkan  data  citra kolesterol  sebanyak  20  citra,  dan  citra  normal  sebanyak  13 citra. Dari data tersebut artinya terdapat 28 citra sesuai dan 5 citra tidak sesuai dengan begitu akurasi yang didapatkan yaitu 84,8485%.
4. Uji Coba
Pada  tahapan  ini  semua  proses  yang  dilakukan  akan  di implementasikan  kedalam  bahasa  pemrograman  Matlab menggunakan software Matlab R2017b. Tampilan gui dapat di lihat pada Gambar 2. Berikut.
Gambar 2. GUI aplikasi deteksi kolesterol
Pada proses pengkodean yang di implementasikan dengan tampilan gui sebagai berikut. Dimana gui tersebut berisikan tombol buka citra untuk mengambil citra yang ingin di uji lalu terdapat fitur  segmentasi  dimana citra  yang di pilih akan di lakukan  segmentasi  menjadi  citra  greyscale  lalu  dilakukan pendeteksian  iris  dan  terakhir  menjadi  citra  yang  bernilai biner. Lalu ada fitur ekstraksi citra yang akan menampilkan 7 nilai  invariant  dari  citra  tersebut.  Dan  setelah  itu  ada  fitur klasifikasi yang akan menampilkan hasil apakah citra tersebut termasuk kedalam citra kolesterol atau normal. Dan terakhir ada  fitur  riset  untuk  mengosongkan  semua  kolom  dan memulai ulang proses tersebut.

## B. Pembahasan
Berikut  nilai  invariant  pada  citra  kolesterol  dan  normal dalam bentuk grafik.
Klasifikasi Kadar Kolesterol Menggunakan Ekstraksi Ciri Moment Invariant dan Algoritma K-Nearest Neighbor (Sekar Arum Nurhusni, Riza Ibnu Adam, Carudin)
Gambar 3. Grafik Nilai Invariant Citra Normal
Dalam  grafik  tersebut  hal  yang  paling  terlihat  pada  citra kolesterol  memiliki  nilai  invariant  yang  bervariasi  dan  pada M1 dan M2 memiliki nilai yang relatif kecil sedangkan pada citra normal dapat dilihat bahwa setiap citra memiliki grafik yang  hampir  seragam  tidak  ada  perbedaan  yang  terlalu mencolok.Setelah semua citra dilakukan pengenalan ciri maka selanjutnya  dilakukan  proses  klasifikasi  menggunakan algoritma  KNN  untuk  mendapatkan  citra  mana  saja  yang dikategorikan  sebagai  citra  kolesterol  dan  yang  mana  citra normal.
Setelah dilakukan semua proses tersebut maka selanjutnya dilakukan  proses  uji coba  dengan  membuat  sebuah  program dengan bahasa yang dikenali oleh komputer dan menghasilkan output  yang  dikenal  oleh  manusia.  Maka  di  buat  gui  untuk merepresentasikan  hasil  dari  proses  yang  sudah  dilalui tersebut. Setelah itu dilakukan evaluasi terhadap proses yang dilakukan. Yang mana dari ekstraksi ciri moment invariant dan juga algoritma KNN ini mendapatkan hasil akurasi 84.8485%.

## IV. K ESIMPULAN
Pada penelitian ini menerapkan teknologi pengolahan citra digital terhadap salah satu metode deteksi penyakit yang sering disebut  dengan  iridologi  atau  mendeteksi  penyakit  dengan melihat  pola  pada  iris  mata  manusia.  Dataset  citra  yang digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  dataset  ubiris  v1  yang mana untuk  menerapkan pada  penelitian ini akan digunakan 15  citra  yang  dikategorikan  sebagai  citra  kolesterol  dan  18 citra  yang  merupakan  citra  dengan  kolesterol  normal.  Dari semua  citra  yang  dipilih  akan  dilakukan  beberapa  tahap preproses  untuk  memudahkan  pengenalan  citra.  Selanjutnya dilakukan  pengenalan  citra  menggunakan  ekstraksi  ciri moment  invariant  untuk  mendapatkan  nilai  invariant  yang dianggap  sebagai  ciri  dari  citra  tersebut  dan  nantinya  nilai tersebut yang merupakan ciri dari setiap citra yang ada akan diklasifikasikan  sehingga  dapat  diketahui  mana  yang merupakan citra kolesterol dan yang normal.
Hasil  dari  dilakukannya  ekstraksi  ciri  menggunakan moment  invariant  dan  dilanjutkan  dengan  melakukan klasifikasi terhadap nilai invariant yang didapatkan yaitu dari 15 citra kolesterol dan 18 citra normal yang didapatkan, sistem membaca  bahwa  terdapat  20  citra  kolesterol  dan  13  citra normal.  Dalam  artian  proses  ekstraksi  ciri  menggunakan
moment invariant dalam peneletian ini menghasilkan akurasi sebesar  84.8485%  angka  tersebut  menunjukan  akurasi  yang cukup baik.
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan,  maka  saran  untuk penelitian  selanjutnya  dalam  metode  klasifikasi,  kadar kolesterol dapat menggunakan dataset citra lain dengan jumlah yang  lebih  banyak.  Selain  itu  menggunakan  metode pengenalan  citra  yang  lain  yang  memungkinkan  untuk  di aplikasikan  kedalam  metode  atau  algoritma  k-nearest neighbor.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Murray, Robert K. 2009. Biokimia Harper. Jakarta : EGC.
[2] Lyli, S. Sulistyawati. (2017). Penyakit Tidak Menular. Profil Penyakit Tidak Menular 2016. Jakarta : Kementerian Kesehatan RI.
[3] Rani, H. A. D., Supriyati, E., & Khotimah, T. (2014). Deteksi Iris Mata untuk Menentukan Kelebihan Kolesterol menggunakan Ekstraksi Ciri Moment  Invariant  dengan  K-Means Clustering.  Prosiding  SNATIF, 287-292.
[4] Kurniawan,  C.  T.  (2017).  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN PENGELOMPOKAN STATUS  KADAR KOLESTEROL MENGGUNAKAN  ALGORITMA  K-NEAREST  NEIGHBOR  (K- NN)  DI  PUSKESMAS  ARJUNO.  JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik Informatika), 1(1), 135-143.
[5] Waluya,  D.  P.,  Suhartono,  E.,  &  Safitri,  I.  Deteksi  Kolesterol Menggunakan Citra Mata Berbasis Local Binary Pattern (LBP) Dan Support Vector Machine (SVM) Detection Of Cholesterol Using Eye Picture  Based  Local  Binary  Pattern  (LBP)  And  Support  Vector Machine (SVM).
[6] Enjelica,  R. (2019). Deteksi  Kelebihan Kolesterol melalui Citra  Iris Mata dengan Metoda Discrete Wavelet Transform dan Klasifikasi K- Nearest Neighbor. Universitas Telkom, Bandung.
[7] Sari, Y. A., & Arwan, A. (2018). Seleksi Fitur Information Gain untuk Klasifikas  i  Penyakit  Jantung  Menggunakan  Kombinasi  Metode  K- Nearest Neighbor  dan  Naïve  Bayes Human Detection  and  Tracking View  project  Smart  Nutritio  n  Box  View  project.  Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer  e-ISSN, 2548, 964X.
[8] Kusumadewi,   S.    (2003). Artificial   Intelligence    (Teknik    dan Aplikasinya). Yogyakarta: Graha Ilmu.
[9] Andono, Pulung Nurtantio, Konsep Pengolahan Citra Digital, Ed. 1. Yogyakarta: Andi, (2015).
[10] Whidhiasih, Retno Nugroho et al. 2013. Klasifikasi Buah Belimbing Berdasarkan  Citra  Red-Green-Blue  Menggunakan  KNN  dan  LDA. Jurnal Penelitian Ilmu Komputer Universitas Pakuan Bogor : 29-35.
[11] Fahma ST MSc, 2007, Perancangan Algoritma Pengolahan Citra Mata Menjadi  Citra  Polar  Iris  Sebagai  Bentuk  Antara  Sistem  Biometrik, Universitas Sumatra Utara, Medan.
[12] Farida Sachran, 2005, Iridology: A  Complete Guide To  Diagnosing Through  the  Iris  And  To  Related  Forms  of  Treatment,  New  York, USA.