## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6262

## Perbandingan Metode Naïve Bayes dan K-NN dengan Ekstraksi Fitur GLCM pada Klasifikasi Daun Herbal
A. Nurjulianty, Purnawansyah, Herdianti Darwis *
Ilmu Komputer, Universitas Muslim Indonesia, Makassar, Indonesia Email: 1 andinurjulianty@gmail.com, 2 purnawansyah@umi.ac.id, 3* herdianti.darwis@umi.ac.id Email Penulis Korespondensi: herdianti.darwis@umi.ac.id
Abstrak− Indonesia adalah sebuah negara dengan berbagai jenis tanaman herbal yang melimpah dan memiliki potensi sebagai obat  yang  sangat  efektif.  Tanaman  herbal  telah  digunakan  sejak  zaman  dahulu  sebagai  obat  alami.  Salah  satu  bagian  yang memiliki manfaat kesehatan adalah bagian daun namun terdapat banyak kesamaan antara jenis daun yang berbeda. Penelitian ini  bertujuan  untuk  melakukan  klasifikasi  citra  digital  daun  herbal  yang  menerapkan  metode  Naïve  Bayes  dan  K-Nearest Neighbor (KNN) dengan fitur yang diekstraksi menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Dataset terdiri dari daun katuk dan daun kelor, dengan pengambilan data menggunakan skenario terang dan gelap. Total jumlah data sebanyak 480 yang dibagi menjadi dua yaitu  80% untuk citra data latih dan 20% untuk citra data uji. Jarak KNN yang digunakan sebagai perbandingan  adalah  Euclidean,  Manhattan,  Chebyshev,  Minkowski,  dan  Hamming.  Sedangkan  pada  Naïve  Bayes menggunakan kernel Gaussian, Multinomial, dan Bernoulli. Hasil penelitian membandingkan kedua metode dalam klasifikasi jenis daun herbal menunjukkan bahwa metode KNN dengan jarak manhattan memberikan hasil terbaik dengan tingkat akurasi mencapai 94% pada skenario terang.
Kata Kunci: Naïve Bayes; Kernel; KNN; GLCM; Klasifikasi;  Daun Herbal
Abstract − Indonesia  is a  country  with  various types of  herbal plants that have the potential to be  very  effective  medicines. Herbal plants have been used since ancient times as natural medicines. One part that has health benefits is the leaves, however, there are many similarities between the different types of leaves. This research aims  to classify digital images of herbal leaves implementing  the  Naïve  Bayes  and  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  methods  with  Gray  Level  Co-occurrence  Matrix  (GLCM) feature extraction. The dataset consisted of sauropus androgynus and moringa leaves with data collection in bright and dark scenarios. A total of 480 data which was divided into two parts, namely 80% for training data and 20% for testing images. The KNN  distances  used  for  comparison  are  Euclidean,  Manhattan,  Chebyshev,  Minkowski,  and  Hamming.  Meanwhile,  Naïve Bayes  uses  Gaussian,  Multinomial,  and  Bernoulli  kernels.  The  results  of  the  study  showed  that  the  KNN  method  with  the Manhattan distance obtained the best results with an accuracy rate of up to 94% in bright scenarios.
Keywords : Naïve Bayes; Kernels; KNN; GLCM; Classification; Herbal Leavers

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan negara dengan berbagai macam tanaman herbal yang memiliki potensi sebagai obat yang sangat efektif [1]. Obat herbal yang telah digunakan sejak lama dan terkenal dapat digolongkan sebagai obat herbal yang efektif. Manfaat utama obat herbal  ini untuk kesehatan adalah kemampuannya untuk  mengobati  berbagai penyakit salah satunya yang dapat digunakan yaitu bagian daun [2]. Daun herbal merupakan suplemen kesehatan yang  berharga  karena  memiliki  berbagai  macam  bahan  alami  yang  dapat  digunakan  untuk  menghasilkan  obat herbal yang efektif. Baik dihutan maupun dikebun daun herbal ini banyak ditemukan. Daun herbal tersebut hadir dalam  berbagai  bentuk,  berkarakter  dan  memiliki  sedikit  sinergi  dengan  daun  herbal  lainnya  [1].  Dibutuhkan sistem pengenalan jenis daun herbal sehingga masyarakat dapat dengan mudah mengidentifikasi jenis citra daun herbal tersebut [3].
Proses  identifikasi  yang  dapat  mengklasifikasikan  daun  herbal  berdasarkan  citranya  akan  memudahkan masyarakat umum untuk membandingkan satu jenis produk daun herbal dengan jenis lainnya [4]. Masalah ini bisa diatasi salah satunya dengan menggunakan citra digital. Manipulasi atau pengolahan citra digital mengacu pada tindakan  yang  diambil  terhadap  gambar  digital  melalui  program  komputer.  Implementasi  paling  penting  yang digunakan  selama  kontruksi  citra  digital  adalah  klasifikasi.  Klasifikasi  citra  adalah  prosedur  untuk  memecah sejumlah besar piksel atau elemen gambar pada satu citra menjadi potongan-potongan kecil yang masing-masing dapat  digunakan  untuk  mendeskripsikan  entitas  kaya  karakter  yang  mudah  diidentifikasi.  Dalam  penelitian  ini, digunakan  Naïve  Bayes  dan  K-Nearest Neighbor (KNN)  sebagai teknik  yang diterapkan  dengan  menggunakan fitur ekstraksi Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM).
Penelitian  ini  melakukan  perbandingan  dua  metode  yaitu  Naïve  Bayes  dan  KNN  yang  keduanya  dapat digunakan untuk menentukan jenis daun herbal. Metode Naïve Bayes adalah jenis teknik pembelajaran mesin yang memanfaatkan pemodelan probabilitas. Teori Bayes  menyatakan bahwa klasifikasi dicapai dengan  pelaksanaan penguji  hipotesis. Untuk mengklasifikasi kategori dokumen tertentu dilakukan klasifikasi. Metode  KNN adalah salah  satu  pendekatan  yang  sederhana  namun  efektif  untuk  melakukan  klasifikasi  objek  dengan  ketepatan  dan kehandalan yang tinggi. Sementara itu, GLCM merupakan suatu metode yang bisa digunakan untuk melaksanakan analisis ekstraksi fitur data. Sehingga diperoleh ciri dengan menggunakan matriks yang menampilkan frekuensi yang melintas pada dua piksel [5], [6].
Penelitian sebelumnya dengan objek daun herbal yaitu  menggunakan  total 200 citra daun herbal  jambu biji,  sirih,  papaya,  dan  daun  kunyit  dengan  menggunakan  algoritma  Backpropagation  Neural  Networks

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6262
menghasilkan nilai akurasi sebesar 88,75% [2]. Penelitian lainnya dengan total 90 citra berupa 9 jenis daun herbal menggunakan algoritma GLCM dan  KNN  menghasilkan  akurasi 83,33%  [7]. Selain  itu, penelitian  daun  herbal lainnya  membandingkan  metode  HOG+KNN,  LBP+KNN  dan  HOG+LBP+KNN  yang  menghasilkan  92,67% akurasi pada HOG+KNN dan HOG+LBP+KNN dan 86,67% pada   LBP+KNN [1]. Selanjutnya, penelitian lain melakukan klasifikasi daun empo-empo menggunakan GLCM dan algoritma KNN yang meghasilkan  mencapai tingkat akurasi 92% [8]. Hasil tersebut menunjukkan bahwa penelitian sebelumnya berhasil melakukan klasifikasi dengan baik.
Penelitian  ini  menerapkan  ekstraksi  fitur  GLCM  serta  Naïve  Bayes  dan  KNN  yang  digunakan  untuk melakukan  klasifikasi  pada  dua  jenis  daun  herbal  yaitu  daun  kelor  dan  daun  katuk.  Dalam  penelitian  ini membandingkan dua metode tersebut untuk melihat performa yang lebih baik untuk menentukan algoritma yang lebih tepat dalam mengklasifikasi jenis citra daun herbal tersebut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  membandingkan  dua  metode  klasifikasi  algoritma  Naïve  Bayes  dan  KNN  dengan  ekstraksi  fitur GLCM. Proses identifikasi jenis daun herbal melibatkan 5 langkah yaitu, input dataset, pre-processing, ekstraksi fitur, penerapan metode klasifikasi, dan evaluasi. Objek yang diamati dalam penelitian ini adalah daun herbal yaitu daun kelor dan daun katuk dengan tahapan penelitian sebagaimana terlihat dalam Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Pengumpulan Dataset
Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari dua jenis daun herbal yaitu daun katuk dan daun kelor. Data tersebut kemudian diolah menjadi dua jenis dataset yaitu data latih dan data uji. Proses pengambilan citra gambar diambil secara manual dengan menggunakan resolusi kamera 64MP dengan sudut pengambilan citra lurus dengan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6262
tujuan  untuk  meminimalkan  bayangan  pada  saat  pengambilan  citra  daun.  Pengambilan  gambar  citra  daun dilakukan dengan cara menata satu persatu jenis daun yang ditempatkan di atas kertas putih HVS, yang bertujuan untuk  mempermudah  proses  pengolahan  dan  ekstraksi  ciri  dimana  warna  latar  tidak  mempengaruhi  nilai  dari masing-masing nilai citra ciri. Citra diambil pada bagian depan dan belakang dengan skenario pencahayaan terang dan gelap. Jumlah data yang terkumpul sebanyak 480 citra [9]. Pengambilan data dilakukan di Kabupaten Gowa pada bulan Oktober 2022. Tabel 1 menunjukkan citra jenis daun herbal pada dataset yang digunakan. Daun kelor dan katuk masing-masing yang digunakan sebanyak 240 lembar.
Tabel 1. Dataset Jenis Daun Herbal Gambar Keterangan Kelor
240 Lembar
Katuk 240 Lembar

## 2.3 Pre-processing
Pada  pre-processing  data  citra,  langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah  data  citra  dibagi    menjadi  dua  folder terpisah, yaitu folder data latih dan data uji. Folder data latih yang digunakan untuk melakukan proses pelatihan model  klasifikasi,  sementara  folder  data  uji  digunakan  untuk  tahap  evaluasi  kinerja  model.  Proses  kemudian dilakukan  untuk  mengubah  rasio  citra  menjadi 1: 1 .  Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  resize  untuk mengubah  ukuran  gambar  yang  di-crop  dari 3468  ×  3468 piksel  menjadi 600  ×  600 piksel.  Tahap  resize bertujuan untuk meringankan beban pengolahan citra selama proses klasifikasi [10].

## 2.4 Gray Level Co-occurance Matrix
Metode  Gray  Level  Co-occurance  Matrix  (GLCM)  diterapkan  dalam  proses  ekstraksi  fitur  citra  yang menyampaikan  informasi tekstur yang  memaparkan  citra secara detail,  sehingga sangat berguna dalam analisis dan klasifikasi citra [11], [12].  GLCM memberikan hasil perhitungan probabilitas kemunculan tetanggaan jarak sudut  antara  dua  piksel  yang  spesifik  [13].  Kemudian,  setiap  elemen  dalam  GLCM  dijumlahkan  dengan  total keseluruhan elemen untuk  menghitung probabilitas  masing-masing elemen. Terdapat  empat sudut-sudut bawah yang digunakan dalam pembangunan GLCM yaitu 0°, 45°, 90° dan 135° dengan jarak d = 1 untuk menunjukkan sudut kordinat.  Metode ini dapat dihitung dengan mengambil beberapa nilai, seperti contrast, correlation, energy, homogeneity, dissimilarity, dan angular second moment (ASM)  [12]. Contrast adalah salah satu variabel dalam GLCM berperan dalam mengukur kontras intensitas antara piksel dan tetangga-tetangganya [14].
Contrast =   ∑ ∑ (i − j) 2 j i p(i, j) (1)
Correlation adalah salah satu cara untuk mengukur tingkat korelasi antara piksel dengan nilai tetangganya [14].
Correlation = ∑ ∑ (i−μ i )(j−μ j )p(i,j) σ i σ j j i (2)
Energy adalah jumlah elemen kuadrat dalam GLCM yang telah dinormalisasi merupakan salah satu ukuran yang digunakan [14].
Energy =   ∑ ∑ p(i, j) 2 j i (3)
Homogeneity  adalah  sebuah  nilai  pengukuran  yang  mengindentifikasikan    kedekatan  distribusi  elemen dalam GLCM dengan diagonal GLCM [14].
Homogeneity =   ∑ ∑ p(i,j) 1+|i−j| j i (4)
Dissimilarity  adalah  mengukur  seberapa  jauh  intensitas  yang  berdekatan  dengan  citra  yang  berbeda. Semakin tinggi nilai kepribadian, semakin intensitas piksel pada citra tersebut [15].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6262
Dissimilarity =   ∑ ∑ p(i, j)|i − j| j i (5)
Angular Second Moment (ASM) adalah variabel ini mengindikasikan ukuran  homogenitas pada citra [16].
ASM =   ∑ ∑ {p(i, j)} 2 j i
(6)

## 2.5 Metode Naïve Bayes
Metode  Naïve  Bayes  merupakan  suatu  teknik  yang  didasarkan  pada  Teorema  Bayes  untuk  merencanakan probabilitas  dimasa  depan  berdasarkan  probabilitas  masa  sebelumnya  [17].  Kernel  yang  digunakan  dalam klasifikasi naïve bayes adalah Gaussian, Multinomial, dan Bernoulli. Dalam algoritma naïve bayes, teorema bayes digunakan  untuk  menggabungkan  probabilitas  prior  ( P(H) )  dan  probabilitas  kondisional  ( (P(X|H) )  yang memungkinkan  perhitungan  probabilitas  posterior  setiap  klasifikasi  ( P(H|X)) sebagaimana  pada  formula  7 [18],[19].
P(H|X) = P(X|H) P(H) P(X) (7)

## 2.6 Metode K-Nearets Neighbor
K-Nearets  Neighbor  (KNN)  merupakan  metode  dasar  dan  senderhana  yang  klasifikasi  terhadap  objek  yang memiliki jarak paling dekat dengan objek berdasarkan data pembelajarannya [20], [21]. Tujuan metode ini adalah untuk melakukan klasifikasi pada data baru  menggunakan atribut dan sampel data latihan  [12]. KNN  memiliki beberapa keunggulan terhadap data latih yang mengandung banyak noise dan efektivitas saat digunakan dengan data  latih  yang  besar.  Namun,  juga  memiliki  beberapa  kelemahan  seperti  kebutuhan  untuk  menentukan  nilai parameter k (jumlah tetangga terdekat), kesulitan dalam menentukan metrik jarak yang optimal dan karakteristik mana  yang  harus  digunakan  untuk  mencapai  hasil  terbaik,  serta  biaya  pemrosesan  yang  tinggi  terjadi  karena memerlukan menghitung jarak yang memisahkan dari setiap bagian uji terhadap seluruh bagian latih [10]. Jarak yang  digunakan  yaitu  Euclidean,  Manhattan,  Chebyshev,  Minkowski,  dan  Hamming.  Formula  jarak  KNN menggunakan pada persamaan [11], [22].
Euclidean
d Euc (x, y) = √∑ (x i − y i n i=1 )² (8)
Manhattan
d Man (x, y) = √∑ |x i − y i n i=1 |² (9)
Chebyshev
d Che (x, y) = max i=1 n |x i − y i | (10)
Minkowski
d Min (x, y) = (∑ n i−1 |x i − y i | q ) 1/q (11)
Hamming
d Ham (x, y) = ∑ |xi−yi| n i ∑ |xi−yi| n i (12)
d (x, y) merupakan jarak antara data latih ke data uji, (x i ) yaitu data latih ke- i , ( y i ) data uji ke- i , sedangkan q kekuatan.

## 2.7 Evaluasi
Pada penelitian ini, evaluasi dilakukan untuk mengevaluasi efektivitas metode GLCM dalam mengklasifikasikan citra daun herbal. Setiap proses data latih dan data uji ditingkatkan dan outputnya akan dihasilkan dan dimasukkan kedalam  confusion  matrix  untuk  menghitung  nilai  akurasi  [23].  Confusion  matrix  akan  mencakup  hasil  nilai akurasi, recall, precision dan F1-score dengan persamaan (13)-(16) [24]. Akurasi dapat dihitung dengan menggunakan.
Akurasi  = TP+TN TP+TN+FP+FN (13)
Untuk menghitung nilai recall dengan menggunakan.
Recall = TP
TP+FN (14)
Untuk menghitung nilai precision dengan menggunakan.
Precision = TP TP+FP
(15)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6262
Untuk menghitung F1- score dengan menggunakan.
F1 score = 2 × Precision×Recall Precision+Recall (16)
TP (True Positive) merupakan data positif yang terdeteksi dengan benar, FP (False Positive) adalah data negatif yang didentifikasi sebagai positif. TN (True Negative) jumlah data negatif  yang terdeteksi dengan benar dan FN (False  Negative)  yaitu  data  positif  tetapi  didentifikasi  sebagai  negatif,  kebalikan  dari FP .  Selain  hasil Confusion matrix, hasil klasifikasi dalam bentuk grafik diperlukan untuk memudahkan pembaca dalam memahami hasil klasifikasi [25].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset dikumpulkan dari dua jenis daun herbal yaitu daun katuk dan daun kelor yang kemudian dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data uji. Pada penelitian ini dilakukan dengan 2 pengujian yaitu ekstraksi GLCM dengan algoritma Naïve Bayes dan ekstraksi GLCM dengan algoritma KNN. Citra daun herbal dibagi menjadi 2 skenario yaitu skenario terang dan skenario gelap. Tabel 2 menunjukkan skenario dataset citra yang digunakan.
Tabel 2. Skenario Dataset Jenis daun Gambar
Terang Gelap Katuk Kelor
Tabel 3 merupakan hasil pengujian metode GLCM dengan Naïve Bayes dengan dua skenario.
Tabel 3. Pengujian Menggunakan GLCM dengan Naïve Bayes
Skenario Kernel Precision Recall F1-score Akurasi Gaussian 0.83 0.79 0.77 0.77 Terang Multinomial 0.92 0.92 0.92 0.92 Bernoulli 0.23 0.50 0.31 0.46 Gaussian 0.81 0.80 0.79 0.79 Gelap Multinomial 0.90 0.89 0.89 0.90 Bernoulli 0.23 0.50 0.31 0.46
Pada Tabel 3, hasil pengujian menunjukkan tingkat akurasi yang sama  sebesar  46% dan nilai F1-  score 31%. Adapun nilai precision terendah sebesar 23% pada skenario terang dan gelap dengan kernel Bernoulli, yang menunjukkan bahwa model klasifikasi cenderung mengklasifikasikan lebih banyak data sebagai   FP. Sedangkan Nilai recall terendah sebesar 50% terdapat menunjukkan bahwa model klasifikasi cenderung mengklasifikasikan lebih banyak data sebagai FN pada jarak yang ditentukan. Nilai akurasi yang tertinggi barada pada skenario terang dengan kernel multinomial sebesar 92% sedangkan pada skenario gelap nilai akurasi tertinggi sebesar 90% berada pada kernel multinomial.  Seperti terlihat  pada grafik yang disajikan dalam Gambar 2. Pada Gambar 2, garis warna biru merupakan kondisi skenario terang sedangkan garis warna hitam yaitu skenario gelap. Dapat dilihat bahwa nilai akurasi, precesion, recall dan F1-score pada gambar grafik mempunyai nilai yang sama  sebesar 92% yang berada  pada  kernel  multinomial  skenario  terang. Grafik  akurasi  terlihat  bahwa  nilai  paling  rendah  yaitu  kernel Bernoulli  dengan  nilai  sebesar  46%.  Nilai  Gaussian  sebesar  83%  pada  kondisi  terang  dan  81%  kondisi  gelap. Grafik  recall  kernel  Gaussian  menunjukkan  nilai  sebesar  79%  kondisi  terang  dan  kondisi  gelap  sebesar  80%, multinomial nilai sebesar 89% kondisi terang sedangkan pada kernel Bernoulli memiliki nilai sebesar 50% pada kedua skenario. Garfik F1-score nilai Gaussian pada kondisi terang sebesar 77%  dan sebesar 79% kondisi gelap. Nilai multinomial sebesar 89% pada kondisi gelap, sedangkan nilai Bernoulli memiliki nilai yang sama pada kedua kondisi dengan nilai sebesar 31%. Secara keseluruhan pada metode GLCM dan naïve bayes, kernel multinomial memberikan hasil yang lebih tinggi baik pada skenario terang maupun pada skenario gelap.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6262
Gambar 2. Pengujian GLCM dengan Naïve Bayes
Tabel 4 menunjukan hasil pengujian metode GLCM dan KNN dengan dua skenario.
Tabel 4. Pengujian menggunakan GLCM dengan KNN Jarak Skenario Precision Recall F1-score Akurasi Euclidean 0.88 0.88 0.87 0.88 Manhattan 0.94 0.94 0.94 0.94 Chebyshev Terang 0.86 0.86 0.85 0.85 Minkowski 0.88 0.88 0.87 0.88 Hamming 0.27 0.50 0.35 0.54 Euclidean 0.90 0.89 0.89 0.90 Manhattan 0.92 0.91 0.92 0.92 Chebyshev Gelap 0.92 0.91 0.92 0.92 Minkowski 0.90 0.89 0.89 0.90 Hamming 0.27 0.50 0.35 0.54
Berdasarkan  Tabel  4,  hasil  pengujian  menunjukkan  tingkat  akurasi  tertinggi  sebesar  94%  pada  jarak manhattan serta nilai F1-score sebesar 94% pada skenario terang. Nilai precision terendah sebesar 27% terdapat pada  skenario  terang  dan  gelap  pada  jarak  hamming  yang  menunjukkan  model  pengklasifikasi  cenderung mengklasifikasikan data yang  lebih  banyak sebagai  false positive. Sedangkan, nilai recall terendah sebesar 50% terdapat  pada  skenario  terang  dan  gelap  pada  jarak  hamming.  Menunjukkan  model  klasifikasi  cenderung mengklasifikasikan lebih banyak data sebagai  false negative. Secara keseluruhan pada metode GLCM dan KNN jarak  manhattan  memberikan  hasil  yang  lebih  tinggi  baik  pada  skenario  terang  maupun  skenario  gelap. Sebagaimana  yang  dilihat pada Gambar 3.  Berdasarkan  Gambar 3 menunjukkan nilai akurasi,  precision, recall, F1-score yang tinggi yaitu 94% pada jarak manhattan skenario terang. Sedangkan nilai terkecil 54%, 27%, 50% dan 35% jarak hamming skenario terang gelap.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6262
Gambar 3. Pengujian GLCM dengan KNN

## 3.1 Perbandingan Klasifikasi
Perbandingan klasifikasi metode Naïve Bayes dan KNN dengan ekstraksi fitur GLCM dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5 . Hasil Pengujian Skenario GLCM dan Naïve Bayes GLCM dan KNN GNB MNB BNB Euclidean  Manhattan  Chebyshev  Minkowski  Hamming Terang 0.77 0.92 0.46 0.88 0.94 0.85 0.88 0.54 Gelap 0.79 0.90 0.46 0.90 0.92 0.92 0.90 0.54
Berdasarkan hasil pengujian pada Tabel 5, GLCM dengan naïve bayes pada skenario terang dengan kernel multinomial  memperoleh  akurasi  yang  tinggi  sebesar  92%  dan  pada  kernel  bernoulli  diperoleh  akurasi  paling rendah 46%. Pada skenario gelap, kernel multinomial diperoleh akurasi yang tinggi sebesar 85%, sedangkan hasil pengujian GLCM dengan KNN pada jarak manhattan diperoleh akurasi paling tinggi pada skenario terang sebesar 94% dan pada jarak hamming diperoleh akurasi rendah pada skenario terang dan gelap sebesar 54%. Penelitian [3] melakukan klasifikasi daun herbal menggunakan dua metode, yaitu KNN dan LBPH. Dengan hasil pada metode KNN mencapai akurasi 90%, sementara metode LBPH mencapai akurasi 79% untuk mengklasifikasi daun  sirih.  Penelitian  ini  juga  membandingkan  metode  KNN  pada  dua  skenario  berbeda,  yaitu  skenario  terang dengan  jarak  manhattan  mencapai  akurasi  94%,  dan  skenario  gelap  dengan  jarak  chebyshev  mencapai  akurasi 92%.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  perbandingan  jarak  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  memberikan pendekatan yang lebih luas.
Pada penelitian [6] pengujian dari dua metode yaitu KNN dan naïve bayes dengan hasil klasifikasi diperoleh nilai  akurasi  menggunakan  KNN  sebesar  63,68%,  sedangkan  naïve  bayes  dihasilkan  akurasi  sebesar  79,71%. Berdasarkan hasil pada penelitian ini, metode KNN nilai akurasi tertinggi diperoleh 94%, sedangkan metode naïve bayes nilai akurasi tertinggi yang didapatkan 92%. Klasifikasi meggunakan metode KNN dengan ekstraksi fitur

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6262
GLCM  direkomendasikan  dalam  klasifikasi  daun  herbal  karena  memiliki  performa  yang  lebih  baik  daripada metode  naïve  bayes  ekstraksi  fitur  GLCM.  Hal  tersebut  relevan  dengan  hasil  dari  penelitian  sebelumnya  [12] mengenai klasifikasi citra tumor otak di mana metode KNN dengan nilai terbaik dihasilkan sebesar 83,33%.
Pada penelitian [26],  metode ekstraksi GLCM dan KNN digunakan untuk mengklasifikasikan kesegaran daging sapi. Nilai akurasi yang dicapai adalah 82%, dengan precision 83%, recall 82% dan F1-score 82%. Namun dalam penelitian ini, menggunakan KNN jarak manhattan, diperoleh hasil yang lebih tinggi. Pada kondisi terang, nilai akurasi, precision, recall, dan F1-score diperoleh 94%. Sedangkan pada kondisi gelap akurasi 92%, precision 91%,  recall  92%,  dan  F1-score  92%.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  metode  KNN  dengan  jarak manhattan  menghasilkan  performa  yang  lebih  baik  dalam  pengklasifikasian  daun  herbal  dari  penelitian sebelumnya.

## 4. KESIMPULAN
Peneliti  telah  membandingkan  hasil  dari  metode  klasifikasi  data  menggunakan  metode  naïve  bayes  dan  KNN dengan ekstraksi fitur GLCM. Tujuan peneliti ini adalah untuk menentukan metode yang memiliki tingkat akurasi tertinggi dalam mengklasifikasikan jenis citra daun herbal berdasarkan fitur GLCM. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan, tingkat akurasi metode naïve bayes sebesar 92% pada kernel multinomial dalam skenario terang, sementara metode KNN nilai akurasi yang diperoleh 94% pada skenario terang dengan jarak manhattan. Hasil ini menunjukkan bahwa metode KNN dengan ekstraksi fitur GLCM memiliki tingkat akurasi tertinggi sebesar 94% pada  jarak  manhattan  pada  skenario  terang.  Oleh  karena  itu,  metode  ini  dapat  direkomendasikan  dalam pengklasifikasian citra daun herbal.

## REFERENCES
[1] S. M. A. Meiriyama, Siska  Devella, “Klasifikasi  Daun Herbal Berdasarkan Fitur Bentuk  Dan Tekstur Menggunakan KNN,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf., vol. 9, no. 1, pp. 2573–2584, 2022.
[2] A. Herdiansah, R. I. Borman, D. Nurnaningsih, A. A. J. Sinlae, and R. R. Al Hakim, “Klasifikasi Citra Daun Herbal Dengan Menggunakan Backpropagation Neural Networks Berdasarkan Ekstraksi Ciri Bentuk,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 9, no. 2, p. 388, Apr. 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i2.4066.
[3] Isman, Andani Ahmad, and Abdul Latief, “Perbandingan Metode KNN Dan LBPH Pada Klasifikasi Daun Herbal,”  J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 5, no. 3, pp. 557–564, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i3.3006.
[4] P.  D.  Pamungkas,  “Ekstraksi  Citra  menggunakan  Metode  GLCM  dan  KNN  untuk  Indentifikasi  Jenis  Anggrek (Orchidaceae),” 2019.
[5] A. Asni, M. Waruni K, M. Jaya, and T. Elektro, “Identifikasi Citra Cacat Las Menggunakan Metode Gray Level Co- Occurance Matrix (GLCM) dan K-NN,” 2022.
[6] F. Tempola, M. Muhammad, and A. Khairan, “Perbandingan Klasifikasi Antara K-nn dan Naive Bayes Pada Penentuan Status Gunung Berapi Dengan K-Flod Cross Validation Comparison Of Classification Between K-nn And Naive Bayes At The Determination Of The Volcanic Status With K-Fold Cross Validation,” vol. 5, no. 5, pp. 577–584, 2018, doi: 10.25126/jtiik20185983.
[7] F.  S.  Ni’mah,  T.  Sutojo,  and  D.  R.  I.  M.  Setiadi,  “Identifikasi  Tumbuhan  Obat  Herbal  Berdasarkan  Citra  Daun Menggunakan Algoritma Gray Level Co-occurence Matrix dan K-Nearest Neighbor,” J. Teknol. dan Sist. Komput., vol. 6, no. 2, pp. 51–56, Mar. 2018, doi: 10.14710/jtsiskom.6.2.2018.51-56.
[8] Z. Abidin, Y. Fredyatama, P. Teknik Informasi, S. K. Tinggi Teknik Pati Jl Raya Pati-Trangkil, and P. Jawa Tengah, “Klasifikasi  Daun  Empo-Empo  Menggunakan  Metode  Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix  dan  Algoritma  K-NN,”  J. Sains, Teknol. dan Ind., vol. 18, no. 02, pp. 261–267, 2021.
[9] S.  P.  Backar,  H.  Darwis,  and  W.  Astuti,  “Hybrid  Fourier  Descriptor  Naïve  Bayes  dan  CNN  pada  Klasifikasi  Daun Herbal,” vol. 8, no. 2, pp. 126–133, 2023.
[10]  W. S. Sari and C. A. Sari, “Klasifikasi Bunga Mawar Menggunakan Knn Dan Ekstraksi Fitur Glcm Dan Hsv,” Skanika, vol. 5, no. 2, pp. 145–156, 2022, doi: 10.36080/skanika.v5i2.2951.
[11]  E.  P.  Purwandari,  R.  U.  Hasibuan,  and  D.  Andreswari,  “Identifikasi  Jenis  Bambu  Berdasarkan  Tekstur  Daun  dengan Metode Gray Level Co-Occurrence Matrix dan Gray Level Run Length Matrix,” J. Teknol. dan Sist. Komput., vol. 6, no. 4, pp. 146–151, Oct. 2018, doi: 10.14710/jtsiskom.6.4.2018.146-151.
[12]  J. Sofian and R. H. Laluma, “Klasifikasi Hasil Citra Mri Otak Untuk Memprediksi Jenis Tumor Otak Dengan Metode Image Threshold Dan Glcm Menggunakan Algoritma K-Nn (Nearest Neighbor) Classifier Berbasis Web,” Infotronik  J. Teknol. Inf. dan Elektron., vol. 4, no. 2, p. 51, 2019, doi: 10.32897/infotronik.2019.4.2.258.
[13]  M. Ramadhani, H. B. D. K, and F. T. Elektro, “Klasifikasi Jenis Jerawat Berdasarkan Tekstur Dengan,”  e-Proceeding Eng.  Vol.5, No.1 ISSN  2355-9365, vol. 5, no. 1, pp. 870–876, 2018.
[14]  I.  S.  Manuel  and  I.  Ernawati,  “Implementasi  GLCM  dan  Algoritma  Naive  Bayes  Dalam  Klasifikasi  Jenis  Bunga Anggrek,” Senamika, vol. 1, no. 2, pp. 99–109, 2020, [Online]. Available: https://conference.upnvj.ac.id/index.php/senamika/article/download/638/427
[15]  T. Haryanto, A. Pratama, H. Suhartanto, A. Murni, K. Kusmardi, and J. Pidanic, “Multipatch-GLCM for texture feature extraction on classification of the  colon histopathology images using deep neural network  with GPU acceleration,”  J. Comput. Sci., vol. 16, no. 3, pp. 280–294, 2020, doi: 10.3844/JCSSP.2020.280.294.
[16]  E.  Rosalina  and  S.  Agustin,  “Klasifikasi  Umur  Lahan  Perkebunan  Kelapa  Sawit  Pada  Citra  Foto  Udara  Berdasarkan Tekstur Menggunakan Metode Naive Bayes,” vol. 1, no. 1, pp. 6–13, 2019.
[17]  G. Mulyawan, Y. A. Sari, and M. T. Furqon, “Klasifikasi Citra Makanan Menggunakan HSV Color Moment dan Haralick

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6262
Feature Extraction dengan Naive Bayes Classifier,” 2019. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[18]  S. Wahyuningsih, D. R. Utari, U. B. Luhur, D. Tree, and K. Validation, “Perbandingan Metode K-Nearest Neighbor , Naïve Bayes dan Decision Tree untuk Prediksi Kelayakan Pemberian Kredit,” pp. 8–9, 2018.
[19]  F. K. Fikriah, M. Burhanis Sulthan, N. Mujahidah, and M. Khoirur Roziqin, “Naïve Bayes untuk Klasifikasi Penyakit Daun Bawang Merah Berdasarkan Ekstraksi Fitur Gray Level Cooccurrence Matrix (GLCM),” J. Komtika (Komputasi dan Inform., vol. 6, no. 2, pp. 133–141, Nov. 2022, doi: 10.31603/komtika.v6i2.7925.
[20]  N. Tri Romadloni,  I. Santoso, S. Budilaksono, and M.  Ilmu  Komputer STMIK  Nusa Mandiri Jakarta, “Perbandingan Metode Naive Bayes, K-nn dan Decision Tree Terhadap Analisis Sentimen Transportasi KRL Commuter Line,” 2019.
[21]  W. Astuti et al., “A Performance of K-Nearest Neighbor Classification in Paraphilia Disease,” Proc. - 2nd East Indones. Conf. Comput. Inf. Technol. Internet Things Ind. EIConCIT 2018, pp. 223–226, 2018, doi: 10.1109/EIConCIT.2018.8878672.
[22]  G.  K.  Pati  and  E.  Umar,  “Analisis  Sentimen  Komentar  Pengunjung  Terhadap  Tempat  Wisata  Danau  Weekuri Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Classifier  Dan  K-  Nearest  Neighbor,”  vol.  6,  pp.  2309–2315,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i4.4635.
[23]  F. Ishanan and Y. A. Mustofa, “Deteksi Penyakit Tanaman Daun Bayam Menggunakan Metode GLCM dan Artificial Neural Network (ANN),” J. Nas. cosPhi, vol. 3, no. 1, pp. 2597–9329, 2019.
[24]  R.  R.  Waliyansyah  and  C.  Fitriyah,  “Perbandingan  Akurasi  Klasifikasi  Citra  Kayu  Jati  Menggunakan  Metode  Naive Bayes  dan  k-Nearest  Neighbor  (k-NN),”  J.  Edukasi  dan  Penelit.  Inform.,  vol.  5,  no.  2,  p.  157,  2019,  doi: 10.26418/jp.v5i2.32473.
[25]  M.  Wibowo,  M.  Rizieq,  and  F.  Djafar,  “Perbandingan  Metode  Klasifikasi  Untuk  Deteksi  Stress  Pada  Mahasiswa  di Perguruan Tinggi,” vol. 7, pp. 153–159, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i1.5182.
[26]  A. Prabowo, D. Erwanto, and P. N. Rahayu, “Klasifikasi Kesegaran Daging Sapi Menggunakan Metode Ekstraksi Tekstur GLCM dan KNN Freshness Classification of Beef Using GLCM Texture Extraction Method and KNN,” Jec, vol. 7, no. 1, 2021.