How to cite: Rahmad  Ade  Putra,  Suryadiputra  Liawatimena  (2022)  Perbandingan  KNN  dan  Naïve  Bayes  pada  Klasifikasi Identifikasi Warna Bahan Berbasis Computer Vision. Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia, 7 (9). E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 7, No. 9, September 2022

## PERBANDINGAN KNN DAN NAÏVE BAYES PADA KLASIFIKASI IDENTIFIKASI WARNA BAHAN BERBASIS COMPUTER VISION

## Rahmad Ade Putra, Suryadiputra Liawatimena
Computer Science Department, BINUS Graduate Program - Master of Computer Science Bina Nusantara University, Jakarta, Indonesia Email: rahmad.putra@binus.ac.id, suryadi@binus.edu

## Abstrak
Perkembangan  teknologi  semakin  pesat  menyebabkan  rangkaian  –  rangkaian aplikasi elektronika menggantikan peran manusia sebagai ketelitian dan keakuratan dalam  suatu  pekerjaan.  Dalam  bidang  industri  masih  terdapat  penyortiran  warna bahan menggunakan jasa tangan manusia. Seperti pada CV.XYZ dalam menyortir warna  bahan  masih  menggunakan  persortiran  manual.  Sehingga  sering  sekali mengalami kekeliruan dalam memilih warna bahan terutama ketika memilih warna bahan  pada  seragam  sekolah  atau  perkantoran.  Karena  proses  pemilihan  warna bahan  berdasarkan  contoh  bahan  yang  dibawa  oleh  pelanggan,  kemudian mencocokkan  dengan  ketersediaan  bahan  pada  CV.XYZ.  Hal  ini  dikarenakan banyaknya  warna-warna  bahan  yang  hampir  mirip  dan  pelanggan  juga  kurang memahami jenis warna pada bahan di CV. XYZ yang sangat beragam. Oleh karena itu dalam penelitian ini diperlukan sistem yang dapat mengidentifikasi warna secara otomatis.  Dengan  bahasa  pemrograman  yang  digunakan  Python  dan  Database MySQL.  Dalam  penelitian  ini  juga  melakukan  perbandingan  model  KNN  dan Naïve  Bayes.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukan  bahwa  sistem  dapat diimplementasikan  menggunakan  mikrokontroller  ESP  dan  Sensor  TCS3200 sebagai  identifikasi  warna  bahan.  Sistem  dijalankan  menggunakan  terminal Arduino IDE. Hasil performasi kedua model yang digunakan yaitu untuk algoritma KNN  menghasilkan  nilai  accuracy  sebesar  95.12  %,  precision  sebesar  96.02  %, recall  sebesar  95.12  %  dan  F-1  Score  sebesar  95.14  %.  Sedangkan  pada  model Naïve Bayes mendapatkan nilai accuracy sebesar 92.68 %, precision sebesar 93.17 %,  recall  sebesar  92.68  %  dan  F-1  Score  sebesar  92.64  %.  Sehingga  dalam penelitian ini model terbaik diperoleh model KNN.
Kata Kunci : Computer Vision, Identifikasi, Klasifikasi, KNN, Naïve Bayes

## Absract
Rapid technological developments have caused a series of electronic applications to  replace  the  human  role  as  accuracy  and  precision  in  a  job.  In  the  industrial sector there is still color sorting of materials using the services of human hands. As in CV.XYZ, in sorting the color of the material, it still uses manual sorting. So they often  experience  mistakes  in choosing  the  color  of the  material,  especially  when choosing  the  color  of  the  material  on  a  school  or  office  uniform.  Because  the process of selecting the color of the material is based on the sample of the material brought by the customer, then it matches the availability of the material on CV.XYZ.
This is because the colors of the materials are almost similar and the customers also do not understand the types of colors in the materials in the CV. Very diverse XYZ.  Therefore,  in  this  research,  a  system  that  can  identify  colors  is  needed automatically. With the programming language used Python and MySQL database. In this study, a comparison of the KNN and Naïve Bayes models is also carried out. The results of this study indicate that the system can be implemented using an ESP microcontroller  and  a  TCS3200  sensor  as  an  identification  of  the  color  of  the material.  The  system  is  run  using  the  Arduino  IDE  terminal.  The  results  of  the performance of the two models used for the KNN algorithm produce an accuracy value of 95.12%, precision of 96.02%, recall of 95.12% and F-1 Score of 95.14%. Meanwhile, in the Naïve Bayes model, the accuracy value is 92.68 %, precision is 93.17%, recall is 92.68 % and F-1 Score is 92.64 %. So that in this study the best model was obtained by the KNN model.

## Keywords: Computer Vision, Classification, Identification, KNN, Naïve Bayes

## Pendahuluan
Perkembangan  teknologi  yang  demikian  pesat  menyebabkan  rangkaian  – rangkaian  aplikasi  elektronika  menggantikan  peran  manusia  sebagai  ketelitian  dan keakuratan dalam suatu pekerjaan. Berdasarkan hasil pengamatan dibidang industri, tidak sedikit yang masih menggunakan jasa tangan manusia untuk menyortir suatu benda salah satunya  pensortiran  berdasarkan  warna  [1]  [2]  [3].  Kondisi  ini  terjadi  pada  CV.  XYZ dalam  menyortir  warna  bahan  pesanan  pelanggannya  masih  menggunakan  persortiran manual. CV. XYZ merupakan salah satu perusahaan di Bogor yang bergerak dibidang fashion  designer.  CV.  XYZ  memiliki  banyak  pelanggan  yang  melakukan  pesanan berbagai  macam  jenis  model  pakaian.  Berbagai  model  pakaian  yang  menarik membuktikan  bahwa  CV.  XYZ  mampu  bersaing  dipasaran  hingga  sekarang  mampu bertahan, karena itu tidak diragukan lagi untuk masalah kualitas dan harganya. Namun pada sistem berjalan yang terjadi saat ini, pelanggan di CV. XYZ sering sekali mengalami kekeliruan  dalam  memilih  warna  bahan  terutama  ketika  memilih  warna  bahan  pada seragam  sekolah  atau  perkantoran.  Karena  proses  pemilihan  warna  bahan  berdasarkan contoh bahan yang dibawa oleh pelanggan, kemudian mencocokkan dengan ketersediaan bahan pada CV.XYZ. Hal ini dikarenakan banyaknya warna-warna bahan yang hampir mirip  dan  proses  identifikasi  warna  yang  masih  bersifat  manual  serta  pelanggan  juga kurang  memahami  jenis  warna  pada  bahan  di  CV.  XYZ  yang  sangat  beragam.  Oleh karena itu,  diperlukan  sistem  yang  dapat mengidentifikasi  warna  secara  otomatis  yang dapat membantu pelanggan yang kurang pengetahuan terkait warna bahan sehingga dapat melakukan  identifikasi  terhadap  warna  bahan  dengan  cepat  dan  mudah  yaitu  dengan memanfaatkan  Computer  Vision  [4].  Untuk  itu  dilakukan  satu  pendekatan  yaitu penerapan metode deteksi dan klasifikasi objek [5]. Metode deteksi dan klasifikasi objek dilakukan  menggunakan  sensor  warna  untuk  mendeteksi  warna  bahan  yaitu  sensor TCS3200 [6] [7]. Sistem ini akan mendefinisikan warna bahan berdasarkan contoh bahan yang dibawa oleh pelanggan kemudian dilakukan pengambilan gambar atau scan bahan tersebut dan akan diproses oleh sistem. Setelah itu hasilnya akan ditampilkan pada LCD
berupa  kode  warna  bahan.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  MQTT,  karena  MQTT merupakan protokol yang dapat di gunakan untuk menerapkan konsep IoT. MQTT dirasa tepat untuk menjadi protokol IoT, MQTT bersifat light weighted message dan di desain untuk perangkat yang memiliki sumber daya terbatas [8].
Penelitian terdahulu yang dilakukan oleh [2] [7] yang membahas terkait desain, konstruksi, dan uji kinerja dari perangkat detektif warna. Sensor yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  TCS3200,  komponen  yang  digunakan  berupa  baterai,  sensor TCS3200  yang  dihubungkan  dengan  arduino  uno,  kemudian  arduino  uno  yang dihubungkan  dengan  lcd  untuk  menampilkan  outputnya.  Pada  saat  pengujian,  kertas berwarna  diarahkan  ke  sensor  dimana  inputan  akan  diproses  dan  menghasilkan  ouput berupa nama warna dari kertas yang di deteksi ditampilkan pada lcd [3] [9] [10]. Selama proses  pengujian  warna  primer  merah,  hijau,  biru  dan  warna  sekunder  kuning,  cyan, magenta,  hitam,  dan  warna  putih  dapat  terdeteksi  dengan  baik.  Penelitian  selanjutnya yang dilakukan oleh [11] membahas terkait klasifikasi jenis dan warna kendaraan secara real-time menggunakan metode k-Nearest Neighbors dan framework YOLACT. Dalam penelitian  ini,  framework  YOLACT  berfungsi  untuk  melakukan  pengenalan  jenis kendaraan sedangkan algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) berfungsi untuk melakukan pengenalan  warna  kendaraan  [12]  [13].  Hasil  dari  penelitian  ini  menghadirkan pengenalan  jenis  dan  warna  kendaraan  pada  input  video  menggunakan  framework YOLACT  dengan  arsitektur  ResNet-50  dan  metode  KNN.  Model  dilatih  untuk mengklasifikasikan 10 jenis kendaraan dengan data latih sebanyak 40 citra tiap kelas dan 10 warna dengan 25 citra data latih tiap kelas [2] [6]. Berdasarkan hasil pengujian pada empat  video  data  uji,  penggunaan  frame  sampling  dengan  nilai  250  ms  mampu mengurangi  waktu  komputasi  lebih  optimal  dengan  waktu  komputasi  rata-rata  16,08 detik.  Frame  sampling  dengan  nilai  500  ms  tidak  menjadi  frame  sampling  terbaik walaupun menghasilkan waktu komputasi tercepat karena akurasi yang dihasilkan lebih rendah  dari  frame  sampling  dengan  nilai  250  ms.  Berdasarkan  pengamatan  yang dilakukan  saat  pengujian,  model  epoch  517  mampu mengenali  kendaraan  yang  berada jauh dari kamera dengan lebih baik daripada model lain yang diuji.
Berdasarkan  penelitian  terkait  dan  permasalahan  yang  terjadi  maka  peneliti mengusulkan untuk membuat sistem yang dapat mengidentifikasi warna bahan berbasis Computer  Vision.  Selain  itu,  penelitian  ini  menggunakan  sensor  warna  untuk mengidentifikasi warna pada gambar [14] [6]. Citra yang dihasilkan akan dipresentasikan ke  dalam  model  warna  RGB.  Proses  klasifikasi  warna  bahan  diawali  dengan  ekstraksi fitur  pada  citra  latih  kain  bahan  yang  dihasilkan  dari  pantone  [6]  [7].  Kemudian  dari beragam jenis warna bahan tersebut akan dideteksi warnanya menggunakan sensor warna yaitu  sensor  TCS3200  [15]  dan  akan  diklasifikasi  menggunakan  algoritma  K-Nearest Neighbors dan Naïve Bayes guna mengetahui kode warna dan warna pada bahan tersebut. Kedua  algoritma  tersebut  akan  dibandingkan  hasilnya  berdasarkan  akurasi  yang didapatkan.  Algoritma  K-Nearest  Neighbors  merupakan  algoritma  yang  melakukan klasifikasi terhadap objek yang diuji berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut [16] [12]. Klasifikasi yang akan dilakukan untuk menentukan
warna bahan yang sesuai dengan keinginan pengguna dengan kelas yang digunakan yaitu semua nomor bahan. Dari penelitian ini diharapkan mendapatkan akurasi terbaik dari K- Nearest Neighbors dan Naïve Bayes [15] [17], dimana algoritma dengan akurasi terbaik dapat  bermanfaat  untuk  membantu  pelanggan  CV.  XYZ  dalam  memilih  dan mengidentifikasi warna bahan sesuai dengan kebutuhan. Serta dilakukan evaluasi model menggunakan  confusion  matrix.  Karena  Confusion  Matrix  merupakan  teknik  yang digunakan untuk mengevaluasi klasifikasi model untuk memperkirakan objek yang benar atau  salah  [18].  Penggunaan  K-Nearest  Nneighbors  dalam  penelitian  ini  dikarenakan algoritma  KNN  melakukan  klasifikasi  terhadap  objek  berdasarkan  data  pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek serta seperti penelitian yang dilakukan oleh [12], penelitian tersebut melakukan klasifikasi jenis rempah-rempah berdasarkan fitur warna RGB  dan  tekstur  dengan  algoritma  KNN  [13]  [6]  dan  menghasilkan  akurasi  terbaik sebesar  73%.  Sedangkan  penggunaan  algoritma  Naïve  Bayes  diasumsikan  bahwa  ada atau tidak ciri tertentu dari sebuah kelas tidak ada hubungannya dengan ciri dari kelas lainnya  serta  seperti  halnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [3]  [9]  [19]  [6],  penelitian tersebut  melakukan  klasifikasi  terhadap  pohon  pisang  untuk  menentukan  tingkat kematangan dan menghasilkan nilai akurasi sebesar 81%. Keuntungan penggunaan Naive Bayes  Classifier  adalah  bahwa  metode  ini  hanya  membutuhkan  jumlah  data  pelatihan (Training Data) yang kecil untuk menentukan estimasi paremeter yang diperlukan dalam proses pengklasifikasian [20].

## Metode penelitian
Metode  penelitian  dalam  penelitian  perbandingan  KNN  dan  Naïve  Bayes  pada klasifikasi  identifikasi  warna  bahan  terdapat  kerangka  pikir  yang  digambarkan  pada Gambar 1.

## Gambar 1 Kerangka Pikir
Dari Gambar 1. Kerangka pikir akan dijelaskan masing-masing tahapan sebagai berikut:
• Identifikasi Masalah
Pada tahap ini, peneliti mengindentifikasi permasalahan yang terjadi pada CV. XYZ terkait proses manual mengenai identifikasi warna bahan. Masalah yang diangkat dalam penelitian ini yaitu proses untuk mengidentifikasi warna bahan.

## • Pengumpulan Data
Pada tahap pengumpulan data dilakukan dengan cara observasi, wawancara kepada pihak CV. XYZ dan melakukan studi literatur terkait topik yang dibahas seperti studi literatur tentang Computer Vision, klasifikasi, identifikasi warna, K- Nearest Neighbor , Naïve Bayes, Sensor Warna TCS3200, mikrokontroller ESP dan lain sebagainya.
Dataset yang telah dikumpulkan akan dilakukan pembagian data training dan data testing yaitu 80% dan 20%. Semua kode warna akan dijadikan kelas dalam proses klasifikasi. Berikut terdapat katalog warna bahan yang digambarkan pada Gambar 2.

## Gambar 2 Katalog Warna Verlando
• Analisis Kebutuhan
Pada tahap ini dilakukan untuk menspesifikasikan kebutuhan perangkat keras dan perangkat lunak yang dibutuhkan dalam penelitian.
Kebutuhan perangkat keras yaitu komponen fisik yang memiliki spesifik atau kriteria tertentu agar dapat menjalankan sistem dengan baik, diantaranya yaitu:
a) Laptop
b) Processor Intel Core i3
c) Harddisk 500 GB
d) RAM 4 GB
e) Keyboard dan Mouse
f) Sensor Warna TCS3200
g) Mikrokontroller ESP
h) LCD
Kebutuhan perangkat lunak yang digunakan yaitu:
a) Bahasa pemrograman python untuk membuat program
b) XAMPP sebagai server untuk manajemen basis data MySQL
• Desain Sistem
Pada tahap ini akan dilakukan desain sistem dengan membuat perancangan sistem menggunakan flowchart ,  arsitektur  sistem  dan  perancangan  basis  data  serta  blok diagram.

## Gambar 3 Blok Diagram
Dari Gambar 3. Blok diagram dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Terdapat sensor yang akan terhubung dengan mikrokontroller ESP.
2. Melakukan  pengumpulan  data  berupa  katalog  kode  warna  bahan  dan  pengambilan gambar sample pada setiap bahan dilakukan sebanyak 10 kali.
3. Mikrokontroller ESP akan mengirimkan data ke server dengan menggunakan Cloud Server yang  sudah  terdapat  modul  WiFi.  Karena  untuk  mengirimkan  data  harus terhubung dengan WiFi. Serta method HTTP yang digunakan adalah POST/GET.
4. Setelah  data  sudah  dikirimkan  ke  server,  maka  dilakukan  analisis  data/klasifikasi untuk  menentukan  jenis  warna  berdasarkan  pengambilan  gambar  dan  dicocokan dengan kode warna pada sistem ini.
5. Dari  server  akan  mengirimkan  hasil  warna  menggunakan cloud  server pada  LCD berupa  jenis  warna  tersebut  sehingga  pengguna  lebih  mudah  melakukan pengidentifikasian  jenis  warna  pada  bahan  tersebut.  Proses  pengiriman  data  dari mikrokontoller  ESP  ke  Server  dan  dari  Server  ke  LCD  menggunakan cloud  server dengan method POST/GET.
• Pembuatan Kode Program
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pembuatan  kode  program  dengan mengimplementasikan  algoritma  K- Nearest  Neighbors menggunakan  bahasa pemrograman Python dan MySQL sebagai databasenya serta mikrokontroller ESP dan sensor TCS3200 sebagai sensor yang dapat mendeteksi warna bahan.
• Pengujian Sistem
Pada tahap ini akan dilakukan pengujian yang bertujuan untuk menguji tingkat keakuratan dari model yang digunakan menggunakan confusion matrix.
• Kesimpulan dan Saran
Setelah  semua  tahapan  dilakukan  maka  akan  ditarik  kesimpulan  dan  diberikan saran yang bermanfaat bagi penelitian selanjutnya.

## Hasil dan Pembahasan
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah  katalog  warna  bahan  yang  digambarkan pada Gambar 4.

## Gambar 4 Sample Data Warna Bahan
Proses pengambilan warna dilakukan menggunakan alat yang dibuat dalam penelitian ini. Pada  alat  tersebut  terdapat  sensor  TCS3200  yang  berfungsi  untuk  mendeteksi  warna. Bahan yang sudah disiapkan diletakkan pada alat tersebut supaya sensor TCS3200 dapat mendeteksi warna dari bahan tersebut. Kemudian data tersebut akan disimpan ke dalam database  berupa  nilai  R,  G,  B.  Selanjutnya  dilakukan  pelabelan  sesuai  dengan  kode warnanya.
• Proses Klasifikasi Model KNN dan Naïve Bayes
Proses  klasifikasi  model  KNN  dan Naïve  Bayes pada  klasifikasi  identifikasi warna  bahan  melakukan  konfigurasi  pada  alat  yang  digunakan  diimplementasikan menggunakan  Mikrokontroller  ESP  dan  Sensor  TCS3200  untuk  mendidentifikasi warna bahan. Sistem dibuat menggunakan bahasa pemrograman Python dan database MySQL  sebagai  manajemen  basis  datanya.  Program  dijalankan  menggunakan terminal Arduino IDE.
// TCS230 or TCS3200 pins wiring to Arduino #define S0 2 #define S1 14 #define S2 12 #define S3 13 #define sensorOut 15
#include <ESP8266WiFi.h> #include <WiFiClient.h> #include <ESP8266WebServer.h> #include <ESP8266HTTPClient.h>
Gambar 5 Kode Program Proses Klasifikasi Pada Alat
#include <LiquidCrystal_I2C.h> // set the LCD number of columns and rows int lcdColumns = 16; int lcdRows = 2;
// set LCD address, number of columns and rows // if you don't know your display address, run an I2C scanner sketch LiquidCrystal_I2C lcd(0x27, lcdColumns, lcdRows); // Stores frequency read by the photodiodes int redFrequency = 0; int greenFrequency = 0; int blueFrequency = 0; void setup() { // initialize LCD lcd.init(); // turn on LCD backlight lcd.backlight(); // Setting the outputs pinMode(S0, OUTPUT); pinMode(S1, OUTPUT); pinMode(S2, OUTPUT); pinMode(S3, OUTPUT); // Setting the sensorOut as an input pinMode(sensorOut, INPUT);
void setup() { // initialize LCD lcd.init(); // turn on LCD backlight lcd.backlight();
// Setting the outputs pinMode(S0, OUTPUT); pinMode(S1, OUTPUT); pinMode(S2, OUTPUT); pinMode(S3, OUTPUT); // Setting the sensorOut as an input pinMode(sensorOut, INPUT);
Gambar 6 Kode Prgram Proses Klasifikasi Pada Alat (Lanjutan)
Pada Gambar 5 dan Gambar 6 merupakan kode program untuk melakukan proses klasifikasi pada alat yang digunakan dalam klasifikasi identifikasi warna bahan.

## Gambar 7 Konfigurasi Terminal
Pada Gambar 7 merupakan konfigurasi terminal pada sistem klasifikasi identifikasi warna bahan yang dijalankan pada Arduino IDE. Proses pengambilan warna dilakukan dengan alat yang terdapat sensor TCS3200 yang dapat dilihat pada Gambar 7, kemudian menghasilkan nilai R, G, B yang disimpan ke dalam database dan dilakukan pelebelan sesuai dengan warnanya.
Gambar 8 Proses Pengambilan Warna
void setup() { // initialize LCD
lcd.init(); // turn on LCD backlight lcd.backlight();
// Setting the outputs pinMode(S0, OUTPUT);
pinMode(S1, OUTPUT); pinMode(S2, OUTPUT); pinMode(S3, OUTPUT);
// Setting the sensorOut as an input pinMode(sensorOut, INPUT);
// Setting frequency scaling to 20% digitalWrite(S0,HIGH); digitalWrite(S1,LOW);

## Gambar 9
Kode Program Data Training
// Begins serial communication Serial.begin(115200); Serial.println("Hello"); WiFi.mode(WIFI_OFF);        //Prevents reconnection issue (taking too long to connect) delay(1000); WiFi.mode(WIFI_STA);        //This line hides the viewing of ESP as wifi hotspot
WiFi.begin(ssid, password);     //Connect to your WiFi router Serial.println(""); Serial.print("Connecting"); // Wait for connection while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) { delay(500); Serial.print("."); } //If connection successful show IP address in serial monitor Serial.println(""); Serial.print("Connected to "); Serial.println(ssid); Serial.print("IP address: "); Serial.println(WiFi.localIP());  //IP address assigned to your ESP // set cursor to first column, first row lcd.setCursor(0, 0); // print message lcd.print("Klasifikasi Warna"); //  delay(1000); // clears the display to print new message //  lcd.clear(); // set cursor to first column, second row lcd.setCursor(0,1); lcd.print("By Rahmad"); }

## Gambar 10 Kode Program Data Training (Lanjutan)
Pada Gambar 9 dan Gambar 10 merupakan kode program untuk proses data training yang digunakan dalam klasifikasi identifikasi warna bahan.

## Gambar 11
Hasil Klasifikasi Model
Pada  Gambar  11  merupakan  hasil  klasifikasi  model  yang  ditampilkan  pada  terminal Arduino IDE yang menyatakan warna bahan teridentifikasi.

## Gambar 12 Hasil Klasifikasi Identifikasi Warna Bahan
Pada Gambar 12 merupakan hasil dari klasifikasi identifikasi warna bahan pada alat yang digunakan. Hasil tersebut berupa hasil klasifikasi metode KNN dan Naïve Bays yang ditampilkan  melalui  LCD.  Sehingga  pengguna  dapat  mengetahui  warna  bahan  sesuai dengan inputan. Simbol  huruf  “K”  diartikan  sebagai  metode  KNN,  sedangkan  simbol huruf “B” diartikan sebagai metode naïve bayes .
• Hasil Klasifikasi Model
Untuk melakukan perbandingan model KNN dan Naïve Bayes pada klasifikasi identifikasi warna bahan berbasis computer vision dibuat dalam bentuk website yang digunakan untuk admin .

## Gambar 13 Implementasi Halaman Login
Pada  Gambar  13 merupakan tampilan  halaman login dalam  bentuk website yang digunakan admin untuk masuk ke sistem sehingga dapat melakukan evaluasi dataset.

## Gambar 14

## Implementasi Halaman Dashboard
Pada Gambar 14 merupakan tampilan halaman dashboard pada perbandingan KNN dan Naïve  Bayes dalam  klasifikasi  identifikasi  warna  bahan  berbasis computer  vision. Pada halaman tersebut terdapat menu dashboard, user, data warna dan evaluasi.

## Gambar 15

## Implementasi Halaman Data User
Pada  Gambar  15  merupakan  tampilan  halaman  data user. Pada  halaman  ini menampilkan  informasi user yang terdaftar  pada  website.  admin  dapat  mengelola data user yaitu tambah, ubah dan hapus data user.

## Gambar 16 Implementasi Halaman Data Warna
Pada  Gambar  16  merupakan  tampilan  halaman  data  warna.  Pada  halaman  ini menmapilkan informasi kode warna, nilai R, Nilai G dan  Nilai B pada masing-masing kode warna. Pada halaman ini admin dapat mengelola data warna yaitu tambah, ubah dan hapus data warna.

## Gambar 17 Data Train
Pada Gambar 17 merupakan tampilan data train yang ada pada halaman evaluasi dataset.
Pada Gambar 18 merupakan tampilan data test yang ada pada halaman evaluasi dataset.

## Gambar 19

## Implementasi Halaman Evaluasi Dataset
Pada Gambar 19 berikut merupakan tampilan halaman evaluasi dataset. Pada halaman ini digunakan untuk mengevaluasi dataset dari model KNN dan Naïve Bayes dan memberikan informasi nilai accuracy, precision, recall dan F-1 Score dari model tersebut .
Hasil perhitungan confusion matrix dari model KNN dan Naïve Bayes yang akan dijelaskan sebagai berikut:
1. Model Naïve Bayes
Gambar 20
Hasil Klasifikasi Model Naïve Bayes True Positif (TP) = 38 False Positif (FP) = 3
False Negatif (FN) = 3
Selanjutnya dari nilai confusion matrix tersebut menghasilkan nilai perhitungan performa dari model Naïve Bayes dalam proses klasifikasi identifikasi warna bahan dengan penjabaran sebagai berikut:
1. Accuracy
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 = 38 38 + 3 = 38 41 = 0.926829 = 92.68 %
2. Precision
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 = 4 4 + 1 = 4 5 = 0.8
Tabel 1 merupakan hasil dari precission Naïve Bayes Tabel 1 Hasil Precission Naïve Bayes TP FP FN Precission 321 4 1 1 0,8 323 10 1 1 0,91 383 4 0 0 1 385 2 0 0 1 532 7 0 0 1 715 4 1 0 0,8 722 3 0 1 1 791 4 0 0 1
Karena program menggunakan Weighted Precision , maka menggunakan rumus Weighted Precision = Kelas / Jumlah Data* Precision , sehingga menghasilkan 0,9317 atau 93,17%.
3. Recall
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝐹𝑁 + 𝑇𝑃 = 4 1 + 4 = 0.9268
Tabel 2 merupakan hasil dari Recall Naïve Bayes Tabel 2 Hasil Recall Naïve Bayes TP FP FN Recall 321 4 1 1 0,8 323 10 1 1 0,91 383 4 0 0 1 385 2 0 0 1 532 7 0 0 1 715 4 1 0 1 722 3 0 1 0,75 791 4 0 0 1
Karena program menggunakan Weighted Precision , maka menggunakan rumus Weighted Precision = Kelas / Jumlah Data* Recall , sehingga menghasilkan 0,9268 atau 92,68%.
4. F-1 Score
𝐹 − 1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2  × ( 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 ∗ 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑒𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 ) = 2  × ( 0,8 ∗ 0,8 0,8 + 0,8 )
Tabel 3 Hasil F-1 Score Naïve Bayes TP FP FN F-1 Score 321 4 1 1 0,8 323 10 1 1 0,909091 383 4 0 0 1 385 2 0 0 1 532 7 0 0 1 715 4 1 0 0,888889 722 3 0 1 0,857143 791 4 0 0 1
Karena program menggunakan Weighted Precision , maka menggunakan rumus Weighted Precision = Kelas / Jumlah Data* F-1 Score , sehingga menghasilkan 0,9264 atau 92,64%.

## 2. Model KNN

## Gambar 21 Hasil Klasifikasi Model KNN

## • Analisa Hasil Klasifikasi Model
Hasil dari tingkat akurasi yang dihasilkan dari model KNN terhadap semua dataset yang digunakan yaitu dilakukan perhitungan performasi model menggunakan confusion matrix mendapatkan nilai accuracy sebesar 95.12 %, precision sebesar 96.02 %, recall sebesar 95.12 % dan F-1 Score sebesar 95.14 %.
Sedangkan pada model Naïve Bayes yaitu dilakukan perhitungan performasi model menggunakan confusion matrix mendapatkan nilai accuracy sebesar 92.68 %, precision sebesar 93.17 %, recall sebesar 92.68 % dan F-1 Score sebesar 92.64 %.
Dari  perhitungan confusion  matrix yang  telah  diperoleh  maka  akan  dilakukan perbandingan  hasil  dari  model  KNN  dan Naïve  Bayes terhadap  klasifikasi  identifikasi warna bahan yang dilakukan dalam penelitian ini. Berikut merupkan hasil perbandingan model KNN dan Naïve Bayes yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Perbandingan Hasil Klasifikasi Model KNN Naïve Bayes Accuracy 95.12 92.68 Precision 96.02 93.17 Recall 95.12 92.68 F-1 Score 95.14 92.64 Dari  evaluasi confusion  matrix yang  didapatkan  pada  Tabel  1  menunjukan bahwa  bahwa  model  KNN  mendapatkan  nilai  yang  lebih  tinggi  dari  model Naïve Bayes. Dengan  perincian  untuk  model  KNN  yaitu  mendapatkan  nilai accuracy sebesar 95.12 % , precision sebesar 96.02 % , recall sebesar 95.12 % dan F-1 Score sebesar 95.14 %. Sedangkan pada model Naïve Bayes mendapatkan nilai accuracy sebesar 92.68 % , precision sebesar 93.17 % , recall sebesar 92.68 % dan F-1 Score sebesar 92.64 %.

## Kesimpulan
Setelah melalui beberapa tahapan dalam pembuatan sistem  untuk peebandingan metode KNN dan Naïve Bayes pada klasifikasi identifikasi warna bahan berbasis computer vision yang telah dibuat, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Dalam  mengimplementasikan Computer  Vision untuk  melakukan  klasifikasi identifikasi warna bahan menggunakan algoritma KNN dan Naïve Bayes yaitu dibuat menggunakan  mikrokontroller  ESP  dan  Sensor  TCS3200  yang  digunakan  untuk mengidentifikasi  warna  bahan.  Bahasa  pemrograman  yang  digunakan  pada  sistem adalah  Python  dan  database  MySQL  sebagai  manajemen  basis  datanya.  Sedangkan untuk menjalankan program yang telah dibuat menggunakan Arduino IDE.
2. Hasil  yang  didapatkan  dari  penerapan  K -Nearest  Neighbors dan Naïve  Bayes pada klasifikasi  identifikasi  warna  bahan  menggunakan  Sensor  TCS3200  berbasis Computer Vision yaitu algoritma KNN menghasilkan nilai accuracy sebesar 95.12 % , precision sebesar  96.02  % ,  recall sebesar  95.12  % dan  F-1 Score sebesar  95.14  %.
Sedangkan  pada  model Naïve  Bayes mendapatkan  nilai accuracy sebesar  92.68  % , precision sebesar 93.17 % , recall sebesar 92.68 % dan F-1 Score sebesar 92.64 %.

## BIBLIOGRAFI
S.  Wulandari  And  B.  Satria,  "Rancang  Bangun  Alat  Pendeteksi  Warna  Menggunakan Arduino Uno Berbasis Iot (Internet Of Things)," Akreditasi Ristekdikti, Vol. 23, No. 1, Issn: 2579-3500, Pp. 1 - 8, 2021.
A. A. Al Mamun, H. Ali And S. Ferdous, "Design, Construction And Performance Test Of A Color Detective Device," International Conference On Mechanical, Industrial And Materials Engineering 2017 (Icmime2017), Pp. 1-6, 2017.
Z.  Hakim,  S.  Rahayu  Dan  K.  Irawati,  “Klasifikasi  Tingkat  Kematangan  Buah  Pisang Kepok  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes,”  Ajcsr  [Academic  Journal  Of Computer Science Research] , Pp. 8-11, 2022.
V. M. Lumabiang, C. A. L. Manaha, A. T. Liem And M. Tombeng, "Prototipe Pendeteksi Object  Mengguanakan  Computer  Vision  Dan  Raspberry  Pi,"  Seminar  Nasional Sistem Informasi Dan Teknik Informatika, Pp. 1341-1351, 2019.
N.  E.  Budiyanta,  M.  Mulyadi  And  H.  Tanudjaja,  "Sistem  Deteksi  Kemurnian  Beras Berbasis  Computer  Vision  Dengan  Pendekatan  Algoritma  Yolo,"  Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan It (Jpit), Vol. 6, 2021.
R. E. Masithoh, B. Rahardjo, L. Sutiarso And A. Hardjoko, "Pengembangan Computer Vision System Sederhana Untuk Menentukan Kualitas Tomat," Agritech, Vol. 31, No. 2, 2011.
N. A. Prasetyo, A. Surtono, J. And G. A. Pauzi, "Sistem Identifikasi Tingkat Kematangan Buah Nanas Secara Non-Destruktif Berbasis Computer Vision," Journal Of Energy, Material, And Instrumentation Technology, Vol. 2, No. 1, 2021.
H.  J.  Budiarto  And  S.  Hadi,  "Sistem  Kendali  Peralatan  Elektronik  Rumah  Tangga Berbasis Internet Of Things Menggunakan Protokol Mqtt," Jurnal Bite, Vol. 2, No. 2685-4066, Pp. 1-11, 2020.
S.  Agarwal,  N.  Bhangale,  K.  Dhanure,  S.  Gavhane,  V.  Chakkarwar  And  M.  Nagori  , "Application  Of  Colorimetry  To  Determine  Soil  Fertility  Through  Naive  Bayes Classification Algorithm," Ieee, 2018.
D. R. Eddy, M. W. Lestari,, I. Hastiawan And A. R. Noviyanti, "Sintesis Partikel Nano Titanium  Dioksida  Pada  Kain  Katun  Dan  Aplikasinya  Sebagai  Material  Self- Cleaning," Chimica Et Natura Acta, Pp. 132-137, 2016.
L. A. Kurniawan, . I. P. A. Bayupati And K. S. Wibawa, "Sistem Klasifikasi Jenis Dan Warna  Kendaraan  Secara  Real-Time  Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor Dan Framework Yolact," Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika, Vol. 7, No. 1, Issn: 2460-0741, Pp. 12-17, 2021.
K. K. Dan E. T. Luthf, “Klasifikasi Jenis Rempah-Rempah Berdasarkan Fitur Warna Rgb Dan  Tekstur  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor,”  Jurnal  Informasi Interaktif, Pp. 17-22, 2019.
M.  K.  K,  K.  Sankaranarayanan  And  S.  P,  "Prediction  Of  Different  Dermatological Conditions  Usingnaïve  Bayesian  Classification,"  International  Journal  Of Advanced  Research  Incomputer  Science  And  Software  Engineering,  Vol.  4,  Pp. 864-868, 2014.
Q.  Cao,  L.  La,  H.  Liu  And  S.  Han,  "Mixed  Weighted  Knn  For  Imbalanced  Datasets," International Journal Of Perfomability Engineering, Pp. 2-7, 2018.
M.  I.  Mahali, "Smart  Door  Locks  Based On  Internet  Of Things  Concept  With  Mobile Backend As A Service," Jurnal Electronics, Informatics, And Vocational Education (Elinvo), Vol. 1, 2016.
M. M. Baharuddin, T. Hasanuddin And H. Azis, "Analisis Performa Metode K-Nearest Neighbor Untuk Identifikasi Jenis Kaca," Ilkom Jurnal Ilmiah , Vol. 11, No. 2548- 7779, Pp. 7-14, 2019.
S.  Priyambod  And  J.  A.  Sinaga,  "Purwapupa  Alat  Pendeteksi  Kebocoran  Gas  Lpg Berbasis  Iot  (Internet  Of  Things)  Dengan  Indikator  Monitor  Jarak  Jauh  Berbasis Platform Nodemcu," Simposium Nasional Rapi Xviiii, Pp. 356-363, 2019.
A.  M.  Pravina,  I.  Cholissodin  And  P.  P.  Adikara,  "Analisis  Sentimen  Tentang  Opini Maskapai Penerbangan Pada Dokumen Twitter Menggunakan Algoritme Support Vector  Machine  (Svm),"  Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu Komputer, Vol. 3, No. 3, Pp. 2789-2797, 2019.
K. And E. W. Sholeha, "Classification Of Fish Species With Image Data Using K-Nearest Neighbor,"  International  Journal  Of  Computer  And  Information  System  (Ijcis)  , Vol. 2, No. 2745-9659, Pp. 54-58, 2021.
I.  Gunaawan  And  Y.  Fernando,  "Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Kulit  Pada  Kucing Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Berbasis  Web,"  Jurnal  Informatika  Dan Rekayasa Perangkat Lunak (Jatika), Vol. 2, P. 239~247, 2021.
Copyright holders:
Rahmad Ade Putra, Suryadiputra Liawatimena (2022)

## First publication right:
Syntax Literate : Indonesian Scientific Journal
This article is licensed under: