## Journal  of Applied  Informatics  and  Computing  (JAIC)
Vol.4,  No.2,  Desember 2020,  pp. 124~131 e-ISSN:  2548-6861
Komparasi Image Matching Menggunakan  Metode K-Nearest Neighbor (KNN) dan Metode Support Vector Machine (SVM)
Rusydi  Umar 1 *, Imam  Riadi 2 **, Dewi Astria Faroek 3 * ** Program,  Studi Teknik  Informatika,  Univesitas Ahmad Dahlan 1,3 * Program,  Studi Sistem  Informasi,  Univesitas Ahmad Dahlan 2
rusydi@mti.uad.ac.id 1 , imam.riadi@is.uad.ac.id 2 , dewi1907048014@web mail.uad.ac.id 3
Article Info ABSTRACT Article history: Received 2020-07-23 Revised 2020-10-10 Accepted 2020-10-22 Image  matching  is  the  process  of  finding  digital  images  that  have  a  degree  of similarity. Matching images using the classification method. In measuring  image matching, the images used are original logo images and manipulated logo images. Comparison of classification algorithms from  the two methods namely  K-Nearest Neighbor (KNN) and Support Vector Machine with Sequential Minimal Optimization (SMO) optimization used to calculate matches based on accuracy values. The K - Nearest  Neighbor  (KNN)  classification  method  is  based  on  proximity  or  K calculations  while  the  Support  Vector  Machine  (SVM)  classification  method measures the distance between the hyperplane and the nearest data. Image match values  are  measured  by  Precision,  Recall,  F1-Score,  and  Accuracy.  The  image matching steps  start from  the preparation  of data  processing, extraction  of  HSV color features and shapes, then the classification stage. Digital images are used as many as 10 images consisting of one original logo and 9 manipulated logos. In the classification testing stage, using the WEKA application by applying the  10 -fold cross-validation  method.  From  the  results  of  tests  conducted  that  the  closest  k - neighbor (KNN) classification method is 80% and has a k = 0.889 which is quite good in  measuring  proximity,  while  the SVM  classification  method  is  70%.  The results of this  image matching  comparison can  be concluded  that the  K -Nearest Neighbor classification method works better than SVM for image matching.
Keyword: Image Matching,
Classification,
KNN, SVM
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Image Matching atau disebut pencocokan citra merupakan salah satu metode dari pengolahan citra yang digunakan untuk mencari  citra  lain  yang  sejenis  atau  citra  yang  memiliki kecocokan atau kesamaan. Pencocokan gambar menjadi salah satu  teknik  penting  dalam  pemrosesan  gambar  dan  telah banyak digunakan dalam analisis gambar diantaranya gambar medis,  rekonstruksi  3D  dan  sebagaiannya[1].  Sebuah  citra digital  dengan  beberapa  kesamaan  atau  kemiripan  dapat diukur  berdasarkan  parameter  ukur  yang  digunakan.  Untuk menghitung image matching pada citra digital yang memiliki tingkat kesamaan,  diukur  seberapa mirip  citra  tersebut  yaitu dengan  pencocokan  citra. Untuk  mengatasi  permasalahan plagiarism pada sebuah karya seni maka metode pencocokan
citra  ( Image  Matching )  dapat  dilakukan  pada  citra  digital tersebut.  Komparasi  image  dilakukan  dengan  menggunakan metode  klasifikasi.  Citra  yang  akan  diklasifikasi  merupakan image logo  asli  dan image logo  termanipulasi.  Logo  yang digunakan  untuk  pencocokan  citra  adalah  logo  berformat .png. Dengan menggunakan Algoritma K-Nearest Neightbor (KNN) dan Support Vector Machine (SVM) . Tahapan dalam mengklasifikasi  citra  digital  yaitu  persiapan  data,  ekstrasi fitur  ciri  warna  HSV  dan  bentuk,  pelatihan,  pengujian  dan pengukuran  akurasi.  Pengolahan  citra  dilakukan  dengan mengumpulkan citra  yang  digunakan  sebagai  citra  masukan untuk  mendapatkan  informasi  yang  tertera  pada  setiap citranya.[2] Tingkat  pencocokan  citra  ( image  matching ) diketahui  berdasarkan  nilai Precession,  Recall,  F-Measure dan Akurasi  untuk  mengetahui  pencocokan  citra  ( Image
125
Matching). Dari komparasi image dengan metode K-Nearest Neightbor (KNN)  dan Support  Vector  Machine (SVM) diharapkan dapat  menunjukkan  tingkat  kemiripan  citra  yang diuji dan dilatih sehingga plagiarism pada sebuah karya dapat diketahui  dengan  tingginya  nilai  akurasi  pada  pencocokan citra tersebut.
Pada  penelitian  terdahulu,  metode  klasifikasi  dapat digunakan  dalam  bidang  apa  saja.  Diantaranya  yang dilakukan  pada  penelitian    [3]  terkait  klasifikasi  kematangan buah  apel  manalagi  dengan    menggunakan  algoritma  Naïve bayes  dan  ekstrasi  fitur  citra  digital.  Ekstrasi  fitur  yang digunakan  sebagai  data  klasifikasi  yaitu  rerata  inters itas, standar devisiasi, smoothness, skewness, energy dan entropy. Dalam  mengetahui  kematangan  buah,  tingkat  kematangan buah dibagi menjadi dua yaitu apel matang dan apel mentah. Klasifikasi  tersebut  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  63% dengan menggunakan metode algoritma  naïve bayes .
Penelitian yang dilakukan [4] yaitu support vector machice untuk  klasifikasi  citra  jenis  daging  berdasarkan  tekstur menggunakan  ekstrasi  ciri Grey  Level  Co-Occurrence Matrices (GLCM) data  yang digunakan  dalam penelitian  ini adalah citra  daging kuda,  kerbau,  sapid an  kambing  dengan jarak  pengambilan  20  cm,  30  cm  dan  40  cm.  Penelitian menghasilkan  tingkat  pengenalan  yang  cukup  tinggi  dalam mengenali  citra  daging  yaitu  87,5%  dengan  jarak pengambilan 20 cm dan jarak piksel tetangga d=2 arah GLCM 135°.
Penelitian  [5]  yang  dilakukan  dalam  dunia  kesehatan, digunakan  pada  klasifikasi  sel  darah  putih  berdasarkan  ciri warna dan bentuk dengan metode K-Nearest Naighbor(KNN) dalam proses  pengujian data  yang digunakan  sebanyak  100 citra. Dari hasil  tersebut pengujian segmentasi  menunjukkan akurasi  sebesar  78%  dan  pengujian  klasifikasi  sebesar  64% cukup baik dalam  klasifikasi  sel darah putih.
Penelitian  [6]  melakukan  perbandingan  metode  SVM,  RF, dan  SGD  untuk  penentuan  Model  Klasifikasi  Kinerja Programmer pada  aktivitas  media  sosial dengan menggunakan text  preprocessing untuk  melakukan normalisasi  data  teks,  dan  seleksi  fitur  setelah  pembobotan kata  dengan  metode  TF-IDF  maka  hasil  dari  perfoma klasifikasi dari ketiga metode tersebut adalah support  vector machine (SVM)  adalah  81,3%, Random  Forest (RF)  74,4%, dan Stochastic Gradient Descent (SGD) 80,1%. Metode SVM terpilih  sebagai  metode  terbaik  dalam  penentuan  klasifikasi kinerja programmer pada aktivitas media  sosial.
Pada  penelitian  [7]  Klasifikasi  citra  makanan  untuk mengedukasi jenis makanan yang baik, dengan menggunakan ekstrasi fitur warna Hue Saturation Value (HSV) dan ekstrasi fitur Local Binary Pattern (LBP) proses yang dilakukan  pada penelitian ini dimulai dari pre-processing, ekstrasi fitur warna HSV  dan  menggunakan  LBP  menghasilkan  nilai  keabuan dalam  histogram.  Maka  hasil  ekstrasi  fitur  dari  setiap  citra tersebut kemudian digunakan untuk klasifikasi menggunakan Naïve  Bayes.  Hasil  dari  klasifikasi  menggunakan  metode HSV  adalah 65%  dan hasil dari metode LBP  sebesar 60%.
Dari  beberapa  penelitian  metode  klasifikasi  sangat membantu  dalam  memproses  citra  digital.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengetahui  kinerja  dari  algoritma  dalam mengklasifikasi  citra  dan  mengetahui  hasil  akurasi  yang kemudian  di  komparasi  dari  kedua  metode  yaitu K-Nearest Neightbor (K-NN)  dan Support  Vector  Machine (SVM) dalam pencocokan  citra.  Berdasarkan  pada  nilai Precession, Recall, F-Measure  dan Akurasi  antara image logo  asli  dan image logo termanupulasi.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Pengolahan Citra Digital
Citra merupakan sebuah gambaran, kemiripan, atau  imitasi dari suatu objek. Citra dapat berupa foto Sinyal video (gambar di televisi) atau bersifat digital yang dapat langsung disimpan dalam  media  penyimpanan[8].  Citra  digital  merupakan  citra yang  diolah  oleh  komputer.  Proses  yang  dilakukan  untuk mendapatkan  citra  digital  sampai  pencitraan  yaitu  dengan akuisisi citra[9].
Pengolahan Citra merupakan salah satu area paling penting dari  aplikasi  multimedia.  Citra  yang  telah  dikompresi, didekompresi,  dikirim  melalui  internet,  dimodifikasi  atau bahkan  terdistorsi  dalam  berbagai  citra,  ini  semua  dapat mempengaruhi kualitas dari  citra tersebut.  Kualitas dari  citra inilah  yang  merupakan  elemen  kunci  bagi  multimedia  untuk dapat  menilai  perubahan,  kualitas  citra,  memprediksi  dan memperbaikinya.

## B. Ekstrasi Ciri
Ekstrasi ciri merupakan suatu proses yang dapat dilakukan untuk  mengambil  bermacam  ciri  yang  ada  pada  sebuah citra[10]. Ekstrasi ciri warna yang dilakukan pada image logo yang  telah  berhasil  disegmentasi.  Proses  ekstrasi  ciri menggunakan  ekstrasi  ciri  warna  dan  bentuk.  Tujuan  dari ekstrasi  ciri  warna  dan  bentuk  adalah  untuk  mendapatkan nilai  data  numerik  ciri  masing-masing  dalam  parameter  ciri citra  tersebut.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  parameter ekstrasi  ciri Hue,  Saturation,  Value,  Luas  Area,  Tepi  area, dan  Kebundaran. Berikut  parameter  dari  ekstrasi  ciri  citra tersebut:
1. HSV  (Hue Saturation Value)
Model  HSV  didefinisiakan  warna  dalam  termologi  Hue, Saturation  dan  Value.  Warna  HSV  pertama  kali diperkenalkan  oleh  A.R  Smith  tahun  1978. Hue menyatakan warna  sebenarnya  seperti  warna  merah,  violet  dan  kuning untuk  warna kemerahan, kehijauan[11]. Saturation merupakan  kemurnian  atau  kekuatan  warna. Value adalah kecerahan  warna[12].  Nilai  pada  HSV  antara  0-100%,  warna hitam  bernilai  0  semakin  tinggi  nilainya  akan  terlihat  warna baru. Seperti pada gambar 1 koordinat warna HSV.  [13]

## Gambar 1. Koordinat warna HSV
Pada  gambar  1  menunjukkan  sistem  koordinat  HSV sebagai  hexacone.  Dasar  hexacone  berwarna  hitam  dengan HSV =  (0,0,0).  Jadi  apabila  menggunakan  model  HSV  warna kulit  orang  afrika  maka  di  sekitar  dasar  hexacone  inilah koordinatnya. Kebanyakan gambar warna dicatat sebagai (R, G,  B).  Warna  didefinisikan  oleh  (R,  G,  B)  dimana  R,  G,  B dinormalisasi dari 0.0  sampai dengan 1.0,  dan setara  dengan warna (H,  S, V)  yang ditentukan oleh suatu set formula. MAX  merupakan  nilai  maksimum  dari  (R,  G,  B)  dan  MIN merupak  nilai  minimum  dari model  tersebut.
𝐻 =
{ 𝐺 − 𝐵 𝑀𝑎𝑥 − 𝑀𝑖𝑛 𝑥 60, 𝑖𝑓𝑅 = 𝑀𝑎𝑥 120 + 𝐵 − 𝑅
𝑀𝑎𝑥 − 𝑀𝑖𝑛 𝑥 60, 𝑖𝑓𝐺 = 𝑀𝑎𝑥 240 + 𝑅 − 𝐺 𝑀𝑎𝑥 − 𝑀𝑖𝑛 𝑥 60, 𝑖𝑓𝐵 = 𝑀𝑎𝑥 (1)
𝑆 = 𝑀𝑎𝑥 − 𝑀𝑖𝑛 𝑀𝑎𝑥 ; 𝑉 = 𝑀𝑎𝑥
(2)
Dimana  H  bervariasi  dari  0  sampai  dengan  360,  yang menunjukkan sudut dalam derajat, S dan V bervariasi dari 0.0 sampai dengan 1.0. Untuk memudahkan pemahaman  tentang metode ini dengan menggambarkan bagaimana Hue dihitung. Tingkat dari Hue ditentukan dengan terlebih dahulu  mencari nilai  dominan  diantara  (R,  G,  B)  dan  menghitung  nilai  Hue berdasarkan  langkah-langkah  berikut.  Jika  warna  dominan adalah merah  maka:

## 𝐻𝑢𝑒 = 𝐺 − 𝐵
𝑅𝐺𝐵 𝑀𝑎𝑥 − 𝑅𝐺𝐵 𝑀𝑖𝑛 𝑥 60
(3)
Jika  warna dominan adalah warna hijau kemudian  Hue dihitung sebagai:
𝐻𝑢𝑒 =  120 + 𝐵 − 𝑅 𝑅𝐺𝐵 𝑀𝑎𝑥 −  𝑅𝐺𝐵 𝑀𝑖𝑛 𝑥 60 (4)
Demikian  pula dengan warna yang dominan biru:
𝐻𝑢𝑒 =  240 +
𝑅 − 𝐺
𝑅𝐺𝐵 𝑀𝑎𝑥 −  𝑅𝐺𝐵 𝑀𝑖𝑛 𝑥 60
(5)
Pertimbangan ini  merupakan ringkasan dari persamaan (1).
2. Area
Area pada citra dapat diperoleh dengan menghitung jumlah pikes  bernilai  1.  Luas  area  citra  didapat  dari  ukuran image logo asli dan image logo termanipulasi.
3. Perimeter (Tepi Area)
Perimeter atau tepi area dapat diperoleh menghitung piksel terluar dari objek. Dengan demikian akan mendapat hasil tepi area yang kemudian akan dihitung jumlah  pikselnya.

## 4. Eccentricity
Parameter eccentricity merupakan  teknik  ekstrasi  fitur yang  bertujuan  untuk  mengambil  atau  mengekstraksi  nilai eccentricity. Objek  yang  berbentuk  memanjang  atau mendekati  bentuk  garis  lurus,  nilai eccentricity- nya mendekati  angka  1,  sedangkan  objek  yang  berbentuk  bulat atau lingkaran,  nilai
C. Klasifikasi
Klasifikasi merupakan  suatu  proses  pengkategorian  yang dilakukan  terhadap  sekumpulan  data.  Klasifikasi  diawali dengan membagi koleksi data menjadi dua bagian utama yaitu data  latih  dana  data  uji.  Dari  data  latih  di  hitung  dengan menggunakan  metode  tertentu  kemudian,  diperoleh  model klasifikasi  yang  nantinya  akan  digunakan  untuk  penetuan kelas terhadap data uji[14].
D. K-Nearest Neighbor (KNN)
Prinsip  kerja  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  adalah  mencari jarak  terdekat  antara  data  yang  akan  dievaluasi  dengan  K tetangga  (neighbor)  terdekatnya  dalam  data  pelatihan. Pengklasifikasian menggunakan fungsi jarak dari data baru ke data  training  (kedekatan).  Ruang  dibagi  menjadi  bagian- bagian  berdasarkan  klasifikasi  data  pelatihan.  Algoritma diperlihatkan  pada gambar 1[14].

## Gambar 2. Algoritma K-Nearest Neightbor (KNN)
Keterangan Algoritma  K-Nearest Neigthbor: 1. Tentukan parameter K
127
2. Hitung  jarak  antara  data  yang  akan  dievaluasi  dengan semua data latih
3. Urutkan jarak  data
4. Tentukan jarak  terdekat sampai urutan K
5. Pasangkan kelas yang bersesuaian
6. Cari jumlah kelas dari tetangga yang terdekat dan tetapkan kelas tersebut sebagai kelas data yang dievaluasi.
Rumus KNN  ditunjukkan pada persamaan (1)
𝑑 1 =   √∑ (𝑋 1 −  𝑋 2 ) 2 𝑝 𝑖=1 (1)
Keterangan: X 1 = sampel data X 2 = Data uji / testing i   = Variabel d   = Jarak p   = Dimensi Data
Klasifikasi  menggunakan  voting  terbanyak  diantara klasifikasi  dari  k  objek.  Algoritma  KNN  menggunakan klasifikasi  ketetanggaan  sebagai  nilai  prediksi  dari  query instance  yang  baru.  Algoritma  metode  KNN  sangatlah sederhana,  bekerja  berdasarkan  jarak  terpendek  dari  query instance ke training sample untuk menentukan KNN-nya.

## E. Support Vector Machine (SVM)
Support  Vector  Machine  (SVM)  adalah  salah  satu  teknik klasifikasi data dengan proses pelatihan (supervised learning). Support  Vector  Machine  merupakan  sebuah  metode  yang membandingan suatu  seleksi  parameter  standart  nilai  diskrit yang disebut  kandidat  set[15].  Pada  dasarnya  metode  SVM bekerja dengan mendefinisikan batas antara dua kelas dengan jarak  maksimal  dari  data  yang  terdekat[16].  Garis  pemisah (hyperplane)  yang  terbaik  merupakan  salah  satu  ciri  dari metode  klasifikasi  SVM  untuk  memperoleh  ukuran  margin yang  maksimal.  Untuk  memaksimalkan  batas  hyperplane dijelaskan pada gambar 3 .

## Gambar 3. Batas Keputusan yang mungkin untuk set data
Menurut  penjelasan  [1]  dari  Konsep  klasifikasi  dengan SVM  adalah  sebagai  cara  dari  mencari  hyperplane  terbaik yang  berfungsi  untuk  pemisah  dua  buah  kelas  data  input space.  Pada  gambar  2  memperlihatkan  beberapa  data  yang merupakan anggota dari dua buah kelas data yakni +1 dan  -1.
Sedangkan  bentuk  lingkaran  pada  gambar  2  merupakan symbol data yang tergabung dalam kelas -1, dan untuk kotak persegi merupakan symbol data yang tergabung dalam kelas +1.  Hyperplane  merupakan  pemisah  terbaik  antara  kedua kelas  tersebut  dapat  ditemukan  dengan  mengukur  margin hyperplane  dan  mencari  titik  maksimalnya.  Margin merupakan  jarak  antara  hyperplane  tersebut  dengan  data terdekat  dari  masing-masing  kelas.  Data  yang  paling  dekat inilah yang disebut dengan support vector[4]. Inti dari proses pelatihan  pada  SVM  adalah  usaha  untuk  mencari  lokasi hyperplane.
Sequential  Minimal  Optimization  (SMO)  adalah  algoritma untuk proses  pelatihan SVM  yang dapat  memberikan  solusi pada  masalah  optimisasi.  Pada  dasarnya  penggunaan  SVM hanya  terbatas  pada  masalah  yang  kecil  karena  algoritma pelatihan SVM cenderung lambat, kompleks, dan sulit  untuk diimplementasikan.  Algoritma  SMO  akan  memberikan  bobot pada  setiap  atribut  yang  akan  digunakan  dalam klasifikasi[17].

## F. Confusion Matrix
Metode  ini  menggunakan  tabel  matriks  yang  digunakan untuk membandingkan  jumlah  TP.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (6) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (7) 𝐹1 = ( 2
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙−1+𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 −1 ) (8)
Sebuah  tabel  klasifikasi  binary  untuk  menentukan  data yang digunakan bersifat True Positives (TP), False Positives (FP), False Negative  (FN), dan True  Negatives (TN).  Seperti terlihat pada tabel 1[14].
T ABEL I K LASIFIKASI B INARY No Klasifikasi yang Benar Diklasifikasikan Sebagai + - 1 + T rue Positives (TP) False Negatives (FN) 2 - False Positives (FP) T rue Negatives (T N) Keterangan: T P = Jumlah true positives T N = Jumlah true negatives FN = Jumlah false negatives FP = Jumlah false positives P = Jumlah record positif N = Jumlah tupel negatif

## G. Tahapan Evaluasi
Penelitian ini menggunakan 10 gambar logo berformat png yang  terdiri  dari  1  gambar  logo  asli  dan  9  gambar  logo termanipulasi. Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  membuktikan
128
berapa presentase keberhasilan yang lebih baik antara metode klasifikasi  K-Nearest  Neightbor  (KNN)  dan  metode  Support Vector Machine  (SVM)  dengan optimisasi  SMO  (Sequential Minimal  Opimization).  Untuk  menguji  tingkat  keberhasilan peneliti menggunakan perhitungan akurasi confusion  matrik. Untuk menghitung accurary digunakan persamaan (6).
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (𝑎 + 𝑐)
(𝑎 + 𝑏 + 𝑐 + 𝑑) 𝑥 100%
(9)

## III. M ETO DE P ENELITIAN
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  ditunjukkan dengan  langkah-langkah  seperti  diagram  alir  sistem  pada gambar 4.  Data yang digunakan adalah data primer yaitu data image logo  yang  buat  menggunakan  tools  editing  disini peneliti  menggunakan coreldraw untuk  menggambar  logo sebagai data set dalam penelitian ini.

## Gambar 4. Diagram Alir Penelitian
Tahapan  penelitian  meliputi,  pertama  pembuatan image logo menggunakan aplikasi coreldraw X4 sebanyak data set yang  akan  dilatih  dan  diuji.  Kedua  input  ke  program  untuk proses ekstrasi  warna  HSV  dan bentuk.  Ketiga  hasil  output ekstrasi fitur  warna HSV  dan bentuk  dideskripsikan ke  tabel dengan  menggunakan  format  file  .csv.  Keempat  file  csv diubah  menjadi  file  arff  agar  dapat  diklasifikasi  dengan  dua metode  yaitu  Klassifikasi K-Nearest  Neighbor  (KNN) dan Support  Vector  Machine (SVM)  dengan  menggunakan WEKA.
A. Data Penelitian
Data penelitian diambil berupa image logo untuk  evaluasi dalam image matching. Dalam penelitian ini kelas dan atribut dalam klasifikasi dibagi menjadi 2 kelas, yaitu bernilai 1 (citra asli) dan  0 (citra  termanipulasi). Data  keseluruhan  berjumlah 10.

## B. Ekstrasi Fitur Warna dan Bentuk
Ekstrasi  Fitur  warna  HSV  merupakan  proses  pemisahan objek dengan seleksi warna berdasarkan nilai Hue, Saturation, dan Value[18]. Ekstrasi Bentuk adalah proses mengukur nilai pada bentuk  objek  yaitu  luas  area,  perimeter  atau  tepi  area, dan  eccentricity.  Berikut  pada  gambar  5  menunjukkan  alur proses  ekstrasi  warna  dan  bentuk.  Paramenter  ekstrasi  fitur warna dan  bentuk  didapat  berdasarkan  nilai  yang  ada  pada objek tersebut.

## Gambar 5. Proses Ekstrasi Warna dan Bentuk
Perubahan Ekstrasi Warna pada image logo seperti gambar 6.  Nilai  ekstrasi  fitur  dari  Ekstrasi  warna  HSV  dan  bentuk dapat dilihat pada tabel 2. Setelah proses ekstrasi fitur warna dan  bentuk image logo,  selanjutnya  penelitian  ini  akan mengklasifikasi image menggunakan  data  hasil  segmentasi, menerapkan  metode algoritma  KNN  dan SMO.

## Gambar 6. Perubahan Segmentasi Citra
C. Klasifikasi
Klasifikasi  yaitu  menggunakan Tools WEKA  serta membandingkan  metode klasifikasi.
1) Menggunakan Klasifikasi  K-Nearest Neighbor (KNN)
e-ISSN:  2548-6861
2) Support  Vector  Machine  (SVM)  dengan  algoritma optimisasi SMO dalam  tahap klasifikasi  citra.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Tahapan Ekstrasi  Ciri
Proses  ekstrasi  ciri  yaitu  proses  mempartisi  citra  menjadi beberapa daerah atau objek. Dapat dilihat pada table 3, hasil segmentasi dataset yang akan diklasifikasi.

## T ABEL III H ASIL EKTRASI FITUR WARNA DAN BENTUK
Class Image Hasil Eksrasi Fitur Warna dan Bentuk Hue Satur a tion Valu e Area Parim eter Ecce n tricit y Logo Asli 0.24 7 0.461  0.654  6641 1532.6 0.579 Logo T ermanipulasi 0.76 3 0.438  0.845 3 8834 1051.1 3 0.273 Logo T ermanipulasi 0.27 7 0.727  0.905  1584 1059.8 0.865 Logo T ermanipulasi 0.04 0 0.829  0.935 9 1041 6 523.1 0.860 Logo T ermanipulasi 0.13 9 0.756 7 0.876 8 2305 5 623.7 0.762 Logo T ermanipulasi 0.17 9 0.627 8 0.956 3 2245 3 847.7 0.900 Logo T ermanipulasi 0.49 4 0.712  0.938  2322 882.7 0.864 LogoT ermanipul asi 0.13 6 0.799  0.779  2045 9 1601.1 0.273 Logo T ermanipulasi 0.48 9 0.798  0.924  2284 861.6 0.890 0.73 7 0.672  0.880  1314 433.6 0.081
Logo
T ermanipulasi
B. Klasifikasi
Hasil dari  uji data  dalam pengujian  sistem akan  dilakukan menggunakan  aplikasi  Weka  dengan  menerapakan  10-fold Cross-validation. Hasil penilaian kinerja bersumber dari hasil pengukuran  nilai precision,  recall,  F-Measure dan  akurasi. Pada tahap pra-pengolaha data untuk menghilangkan anomali pada  data  file  .cvs  diubah  menjadi  .arff  sebelum  melakukan proses klasifikasi  dengan menggunakan tools Weka.
1) Menggunakan  Klasifikasi  K-Nearest  Neightbor (KNN)
Metode  Klasifikasi  KNN  menerapkan  10-fold  Cross Validation  dan  Nilai  K=  1,  hasil classification data  didapat seperti gambar 7 sebagai berikut:

## Gambar 7. Hasil Klasifikasi KNN
Pada  hasil  klasifikasi  KNN  menunjukkan correctly classified sebanyak 80% dan incorrectly classified sebanyak 20%. Waktu untuk  klasifikasi KNN 0  detik. Ini  menunjukkan hasil klasifikasi  KNN  cukup baik  dalam  mengklasifikasi  citra logo.  Tabel  3  menunjukkan  hasil  akurasi  dalam mengklasifikasi  KNN.

## T ABEL III
H ASIL A KURASI K LASIFIKASI K-N EAREST N EIGHBOR (KNN)
TP Rate FP Rate Preci sion Recall  F- Meas Roc Area Clas s 0 0.11 0 0 0 0.88 9 Asli 0.88 9 1 0.8 0.889 0.889 0.88 9 Miri p W. Avg 0.8 0.911 0.8 0.8 0.8 0.88 9
Dari hasil pengujian metode klasifikasi KNN menunjukkan hasil  akurasi  80%  dan  distaceWeighting  =  Weight  by  1  /
130
distance,  atau  menerapkan  nilai  K=  1  yaitu  mencari  nilai  k- tetangga terdekat. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan nilai K = 1 memiliki  nilai  akurasi tertinggi yaitu 0.889.

## 2) Support Vector Machine (SVM)
Hasil  klasifikasi  menggunakan Support  Vector  Machine (SVM)  dengan optimisasi SMO pada Tools Weka.
Gambar 8. Hasil Klasifikasi SVM dengan Optimasi SMO
Dari hasil pengujian klasifikasi dengan SVM menggunakan  optimisasi  SMO  menunjukkan  Correctly Classified  70%  dan  Incorrectly  Classified  sebesar  30%. Dengan efesiensi waktu yang dibutuhkan untuk perhitungan metode  ini  0.01  detik.  Hasil  uji  menyatakan  bahwa  nilai akurasi  terhadap  metode  klasifikasi  KNN  sebesar  80%  dan klasifikasi  metode  SVM  dengan  optimisasi  SMO  sebesar 70%.  Persentase  dalam  akurasi  terbilang  baik.  Metode klasifikasi  KNN  lebih  tinggi  nilai  akurasinya  dan  tidak membutuhkan  waktu  yang  lama  dalam Classifier dibandingkan optimisasi SMO.
Komparasi dari kedua metode ini menunjukkan hasil  yang tidak terlalu  jauh  jika dibandingkan  maka  Metode  klasifikasi K-Nearest Neigthbor (KNN) lebih baik dalam mengklasifikasi  citra  logo  asli  dan  logo  termanipulasi daripada Metode  klasifikasi Support  Vector Machine  (SVM) dengan  menggunakan Sequential  Minimal  Optimization (SMO).    Berdasarkan  hasil  komparasi  dari  kedua  metode tersebut  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  untuk  mengetahui tingkat  kesamaan  pada  citra  cukup  melihat  tingginya  nilai akurasi  pada  penelitian,  semakin  tinggi  maka  nilai  tersebut menunjukkan  kemiripan  objek  sehingga  dapat  dinyatakan tingkat plagiarism tinggi, dan Metode K-Nearest Neigthbor (KNN)  menjadi  metode  yang  cukup  akurat  dalam  mengukur kemiripan  citra.

## V. K ESIMPULAN
Penelitian ini ingin mengukur presentase pencocokan citra ( image  maching )  pada  image  logo  dengan  komparasi  dari
kedua metode yang lebih baik antara metode klasifikasi KNN dan SVM optimisasi SMO dengan menggunakan tools Weka. Berdasarkan hasil pengujian pada komparasi image maching atau  pencocokan  citra  dengan  menggunakan  klasifikasi K- Nearest  Neighbor (KNN)  dan  Klasifikasi Support  Vector Machine (SVM) dengan optimisasi SMO akurasi yang sangat tinggi  adalah  menggunakan  Klasifikasi  KNN  dengan  nilai akurasi sebesar  80% dan  nilai kedekatan  atau K  antara  citra yaitu  0,889  cukup  baik  untuk  kedekatan  dalam  pencocokan citra  menggunakan  metode  klasifikasi  KNN,  sedangkan dengan menggunakan SVM optimisasi SMO hasil akurasinya sebesar  70%.  Maka  untuk  penelitian  selanjutnya  dapat mengembangkan metode dan memaksimalkan proses ekstrasi ciri  citra.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  T . T . Li, B. Jiang, Z. Z. Tu, B. Luo, and J. T ang, “Image matching using mutual k-nearest neighbor graph,” Commun. Comput. Inf. Sci. , vol. 503, pp. 276–283, 2015.
[2]  J. I. Pengetahuan and D. A. N. T. Komputer, “Analisis Performa Algoritma Naive Bayes Pada,” vol. 5, no. 1, pp. 37–42, 2019.
[3]  A. Ciputra, “ Dengan Algoritma Naive Bayes Dan Ekstraksi Fitur Citra Digital,” vol. 9, no. 1, pp. 465–472, 2018.
[4]  K. Adi and R. R. Isnanto, “Support Vector Machine Untuk Klasifikasi Citra Jenis Daging Berdasarkan T ekstur Menggunakan Ekstraksi Ciri Gray Level Co-Occurrence Matrices ( GLCM ),” vol. 01, pp. 1–10, 2016, doi: 10.21456/vol6iss1pp1-10.
[5]  M. F. Grace and H. S.  Scott, “An optional federal charter for insurance: Rationale and design,” Futur. Insur. Regul. United States , vol. 6, no. 2, pp. 55–96, 2009.
[6]  & P. Rusydi Umar, Imam Riadi, “Perbandingan Metode SVM, RF dan SGD  untuk Penentuan Model Klasifikasi Kinerja Programmer pada Aktivitas Media Sosial,” J. Resti , vol. 4, no. 2, pp. 329–335, 2020, [Online]. Available: https://doi.org/10.29207/resti.v4i2.1770.
[7]  K. Ayuningsih, Y. A. Sari, and P. P. Adikara, “Klasifikasi Citra Makanan Menggunakan HSV Color Moment dan Local Binary Pattern dengan Naïve Bayes Classifier,” vol. 3, no. 4, pp. 3166–3173, 2019.
[8]  R. Munir, “Pengantar Pengolahan Citra,” Pengolah. Citra Digit. , no. Bagian 1, pp. 1–10, 2013.
[9]  P. N. Andono, Pengolahan Citra Digital . Yogyakarta: ANDI, 2015.
[10]  S. Gustina et al. , “Identifikasi Tanaman Kamboja menggunakan Ekstraksi Ciri Citra Daun dan Jaringan Syaraf Tiruan,” vol. 2, no. 1, pp. 128–132, 2016, [Online]. Available: http://ars.ilkom.unsri.ac.id.
[11]  E. Ciri, M. Gray, L. C. Matrix, I. Sel, and D. Putih, “JOINTECS Ekstraksi Ciri Metode Gray Level Co-Occurrence Matrix Untuk,” vol. 3, no. 28, pp. 71–80, 2020.
[12]  G. A. Pradipta and P. D. Wulaning Ayu, “Perbandingan Segmentasi Citra T elur Ayam Menggunakan Metode Otsu Berdasarkan Perbedaan Ruang Warna Rgb Dan Hsv,” JST (Jurnal Sains dan Teknol. , vol. 6, no. 1, pp. 136–147, 2017, doi: 10.23887/jst- undiksha.v6i1.9329.
[13]  N. Arifin and I. S. Areni, “Klasifikasi Kematangan Stroberi Berbasis Segmentasi Warna dengan Metode HSV,” vol. 23, no. 2, pp. 113– 116, 2019, doi: 10.25042/jpe.112019.03.
[14]  E. F. Saraswita, “Akurasi Klasifikasi Citra Digital Scenes RGB Menggunakan Model K-Nearest Neighbor dan Naive Bayes,” Pros. Annu. Res. Semin. , vol. 5, no. 1, pp. 978–979, 2019.
[15]  I. Riadi, R. Umar, and F. D. Aini, “Analisis Perbandingan Detection T raffic Anomaly Dengan Metode Naive Bayes Dan Support Vector Machine (Svm),” Ilk. J. Ilm. , vol. 11, no. 1, pp. 17–24, 2019, doi: 10.33096/ilkom.v11i1.361.17-24.
[16]  R. A. Rizal, I. S.  Girsang, and S. A. Prasetiyo, “Klasifikasi Wajah Menggunakan Support Vector Machine (SVM),” REMIK (Riset dan E-Jurnal Manaj. Inform. Komputer) , vol. 3, no. 2, p. 1, 2019, doi: 10.33395/remik.v3i2.10080.
Komparasi Image Matching Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (KNN) dan Metode Support Vector Machine (SVM) (Rusydi Umar,  Imam  Riadi, Dewi Astria Faroek )
131
[17]  A. Wibowo, “Aplikasi Diagnosis Penyakit Kanker Payudara Menggunakan Algoritma Sequential Minimal Optimization,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 5, no. 4, p. 153, 2017, doi: 10.14710/jtsiskom.5.4.2017.153-158.
[18]  A. F. Hastawan, R. Septiana, and Y. E. Windarto, “Perbaikan Hasil
Segmentasi Hsv Pada Citra Digital Menggunakan Metode Segmentasi Rgb Grayscale,” Edu Komputika J. , vol. 6, no. 1, pp. 32– 37, 2019, doi: 10.15294/EDUKOMPUTIKA.V6I1.23025.