## PERBAIKAN KUALITAS CITRA UNTUK KLASIFIKASI DAUN MENGGUNAKAN METODE FUZZY K-NEAREST NEIGHBOR
Asih Setiyorini 1 , Jayanti Yusmah Sari 2
Program Studi Teknik Informatika Universitas Halu Oleo Kendari, Indonesia asetiyorini@gmail.com

## Abstrak
Tumbuhan memiliki banyak manfaat bagi kehidupan manusia seperti makanan, obat-obatan, industri, melindungi  lingkungan,  bahkan  penyedia  oksigen  bagi  organisme  lainnya.  Untuk  mengetahui  jenis- jenis  tumbuhan  maka  diperlukan  klasifikasi.  Klasifikasi  tumbuhan  dapat  dilakukan  dengan mengidentifikasi fitur daun dalam tumbuhan  tersebut. Dalam menentukan bagus dan  tidaknya proses identifikasi  citra  maka  diperlukan  suatu  proses  perbaikan  kualitas  citra.  Perbaikan  kualitas  citra digunakan  untuk  menyiapkan  citra  dalam  kondisi  yang  ideal  agar  tidak  menimbulkan  masalah  dan mempengaruhi  hasil  interpelasi  serta  mempengaruhi  analisis  dan  perencanaan  yang  akan  dilakukan. Pada  penelitian  ini  metode  klasifikasi  yang  digunakan  adalah  metode Fuzzy  K-Nearest  Neighbor (FKNN).  Metode Fuzzy  K-Nearest  Neighbor (FKNN)  merupakan  metode  yang  paling  objektif. Berdasarkan  hasil  uji  coba  yang  dilakukan,  penggunaan  metode Fuzzy  K-Nearest  Neighbor (FKNN) didapatkan nilai akurasi sebesar 93%.
Kata kunci: Perbaikan kualitas citra, Fuzzy K-Nearest Neighbor (FKNN)

## Abstract
Plants have many benefits for human life such as food, medicine, industry, environmental protection, even oxygen provider for other organisms. To know the types of plants is necessary. Classification of plants can be done with additional features of leaves in these plants. In determining whether or not the image  identification  process  is  needed  a  process  of  image  quality  improvement.  Improved  image quality is used to prepare the image in an ideal form so as not to cause problems and interpellation results  as  well.  In  this  research  the  method used  is  Fuzzy  K-Nearest  Neighbor  (FKNN) method.  The Fuzzy  K-Nearest  Neighbor  (FKNN)  method  is  the  most  objective  method.  Based  on  the  results  of experiments conducted, Fuzzy K - Nearest Neighbor (FKNN) modeling method was obtained for 93% completeness.
Keywords: Image quality improvement, Fuzzy K-Nearest Neighbor (FKNN)

## PENDAHULUAN
Tumbuhan  merupakan  salah  satu bagian terpenting di kehidupan karena memiliki  banyak  kegunaan  seperti  makanan, obat-obatan,  industri,  melindungi  lingkungan, bahkan  penyedia  oksigen  bagi  organisme lainnya.  Terdapat  berbagai  macam  jenis tumbuhan di seluruh dunia yang dapat diakses di www.theplantlist.org,  database tersebut memuat 1,293,685 juta spesies nama tumbuhan (The Plant List, 2013).
Dengan banyaknya tumbuhan di dunia maka  diperlukan  sebuah  aplikasi  yang  dapat membantu manusia mengenali dan mengklasifikasikan
tumbuhan dengan
melihatnya secara otomatis. Klasifikasi tumbuhan  sangat  membantu  para  peneliti  di bidang pertanian dan perkebunan, botanist, ahli tumbuhan herbal, dan dokter. Dapat digunakan sebagai  media  pembelajaran  di  sekolah  serta dapat  membantu  dalam  usaha  peningkatan perlindungan tumbuhan sehingga dapat diketahui  apakah  suatu  tumbuhan  tersebut langka atau tidak (Ji-Xiang dkk, 2007).
Klasifikasi  tumbuhan  didasari  pada pengamatan organnya  yaitu tunas, daun, buah, batang,  dan  akar.  Dan  informasi  yang  paling akurat mengenai identifikasi tumbuhan terletak pada daunnya, dimana bagian tersebut terdapat berbagai karakteristik yang mewakili tumbuhan tersebut, di antaranya adalah bentuk, warna dan tekstur (Mouine  dkk, 2013).
Dalam  proses  identifikasi,  seringkali citra yang digunakan tidak dalam kondisi yang ideal  untuk  dikaji  dikarenakan  banyaknya gangguan,  berupa  bayangan,  citra  kabur,  serta kurang  jelasnya  kenampakan  citra,  sehingga dapat menimbulkan masalah dan mempengaruhi  hasil  interpelasi  serta  akan mempengaruhi  analisis  dan  perencanaan  yang akan  dilakukan,  maka  diperlukan  berbagai teknik perbaikan kualitas citra untuk memperoleh  citra  yang  ideal.  Perbaikan kualitas  citra (image  enhancement )  terletak
pada proses awal dalam pengolahan citra yang disebut dengan praproses citra (Febri, 2015).
Beberapa penelitian
tentang pengelompokkan klasifikasi tumbuhan, umumnya menggunakan metode jaringan saraf tiruan  (Z.Ilusin  dkk,  2012),  (K.Abdul  dkk, 2011),  (L.N.  Pradany  dkk,    2014),  (J.Chaki dkk,  2011),  (S.G.Wu  dkk,  2007).  Metode jaringan  saraf  tiruan  banyak  digunakan  karena metode  ini  dikenal  lebih  cepat  secara substansial.  Akan  tetapi  penentuan  jumlah hidden layer yang digunakan akan berpengaruh  besar  pada  uji  coba  yang dihasilkan,  selain  itu  jumlah  parameter epoch yang  besar  mengakibatkan  tingkat  komputasi yang lebih tinggi (Febri dkk, 2015). Penelitian oleh  Febri  (2015)  berfokus  pada  penerapan perbaikan  fitur  citra  daun  menggunakan metode K-Nearest  Neighbor (KNN).  Pada penelitian tersebut diperoleh akurasi klasifikasi daun sebesar 86,67%.
Proses  klasifikasi  pada  penelitian  ini dibangun  menggunakan  metode Fuzzy  K- Nearest  Neighbor (FKNN),  metode  ini memiliki  dua  keunggulan  utama  daripada algoritma K-Nearest Neighbor .  Pertama, algoritma Fuzzy  K-Nearest  Neighbor (FKNN) mampu  mempertimbangkan  sifat  ambigu  dari tetangga  jika  ada.  Algoritma  ini  sudah dirancang  sedemikian  rupa agar tetangga yang ambigu  tidak  memainkan  peranan  penting dalam  klasifikasi.    Keunggulan  kedua,  yaitu sebuah interface akan  memiliki  derajat  nilai keanggotaan  pada  setiap  kelas  sehingga  akan lebih  memberikan  kekuatan  atau  kepercayaan suatu instance yang  berada  pada  suatu  kelas. Dengan  menerapkan  metode Fuzzy  K-Nearest Neighbor (FKNN)  pada  proses  klasifikasi tumbuhan,  maka  proses  klasifikasi  bisa dilakukan  dengan  lebih  objektif (Yanita  dkk, 2014).  Untuk  mendukung  peningkatan  tingkat akurasi  dari  penelitian  sebelumnya,  maka penelitian ini memilih metode Fuzzy K-Nearest Neighbor (FKNN)  untuk  mengklasifikasikan citra daun.
Definisi Fuzzy K-Nearest Neighbor Konsep  dasar  dari  metode Fuzzy  K- Nearest Neighbor (FKNN) adalah memberikan derajat  keanggotaan  sebagai  representasi  dari jarak K-Nearest  Neighbor fitur  citra  daun  dan keanggotaannya  pada  beberapa  kemungkinan kelas (Keller dkk, 1985).
µ(x,y i ) adalah  nilai  keanggotaan  data x ke kelas y i , variabel k merupakan jumlah tetangga terdekat  yang  digunakan.  Maka µ(x j ,y i ) merupakan  nilai  keanggotaan  data  tetangga dalam k tetangga pada kelas y i dimana nilainya 1  jika  data  latih x j memiliki  kelas y i ,  untuk d(x,x j ) adalah jarak dari data x ke data x j dalam k tetangga  terdekat, m merupakan scalling factor untuk  nilai  keanggotaan µ(x,y i ) .  Untuk menghitung µ(x,y i ) ,  digunakan  Persamaan  1 (Keller dkk, 1985).
( ) ∑ ( )  ( ) ∑ ( ) ( )
Karena  menggunakan  metode Fuzzy  K- Nearest Neighbor (FKNN), setiap elemen dari data uji x akan diklasifikasikan ke dalam lebih dari  satu  kelas  dengan  nilai  keanggotaan μ ( x,y i ).  Namun  yang  akan  diambil  sebagai kelas dari elemen x adalah kelas y i dengan nilai keanggotaan μ ( x,y i )  tertinggi  (Keller  dkk, 1985).
Erosi Operasi erosi mempunyai efek memperkecil  struktur  citra.  Penelitian  oleh Burger  &  Burge  (2013)  mendefinisikan  erosi pada Persamaan 2.
* (     )    + (2)
Berdasarkan  Persamaan  2,  posisi p terdapat  pada A B jika  seluruh  nilai  1  di B terkandung di posisi p tersebut.

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Pada  tahap  pertama,  praproses  yang dilakukan  pada  citra  daun  berfungsi  untuk menyiapkan  citra  agar  bisa  diproses  ke  tahap selanjutnya,  yaitu  ekstraksi  fitur.  Tahap ekstraksi  fitur  yang  digunakan  adalah erosi gambar.  Setelah  melalui  tahap  ekstraksi  fitur dan  mendapatkan  fitur  yang  diinginkan,  tahap selanjutnya adalah postprocessing. Tahap terakhir  pada  penelitian  ini  adalah  tahap klasifikasi  yang  berfungsi  untuk  memilah beragam  jenis  daun  ke  dalam  kelas  yang cocok.  Pada  tahap  klasifikasi, classifier yang digunakan  adalah  metode fuzzy  k-nearest neighbor .  Setelah  memperoleh  hasil  dari proses  klasifikasi,  maka  dilakukan  pengujian melalui pengujian akurasi beserta analisisnya.

## Praproses
Dalam  tahap  praproses,  ada  beberapa langkah  yang  dilakukan  untuk  kemudahan pemrosesan citra pada tahap selanjutnya, yaitu proses  ekstraksi  fitur.  Dalam  bentuk  ringkas, praproses citra pada penelitian ini digambarkan pada Gambar 2.
Gambar 1 . Metode Penelitian Ekstraksi Fitur Erosi Klasifikasi FKNN Input Praproses Hasil Klasifikasi Postprocessing
Pada  penelitian  ini  dataset  yang  digunakan merupakan  citra  daun  dari flavia (Flavia,
2007).  Dataset  yang  digunakan  yaitu  berupa citra  daun  hijau  yang  terdiri  atas  5  jenis  (5 kelas)  berukuran  1600x1200 piksel.  Data  citra yang  digunakan  sebanyak  50  citra,  100  citra, dan  150  citra  untuk  menguji  tingkat  akurasi perbaikan  kualitas  citra.  Data  citra  daun berwarna atau RGB  kemudian diubah menjadi citra grayscale . Untuk konversi citra grayscale ditunjukkan  pada  Persamaan  3  (S.G.Wu  dkk, 2007).

## (    ) ( )
Dari  citra grayscale citra  dikonversi  ke median filter yang berfungsi untuk menghaluskan  dan  mengurangi noise atau gangguan  pada  citra  setelah  itu  dikonversi menjadi citra biner.

## Ekstraksi Fitur
Pada  penelitian  ini  ekstraksi  fitur  yang digunakan  adalah  fitur  erosi.  Fitur  erosi digunakan  untuk  perbaikan  beberapa  piksel gambar.  Tahapan  yang  dilakukan  pada  proses ekstraksi fitur ditunjukkan pada Gambar 3.

## Postprocessing
Tahap postprocessing yang digunakan pada penelitian  ini  adalah reverse dan resize. Reverse berfungsi  untuk  mendapatkan  citra dengan  warna  putih  dan  latar  belakang  hitam Output daun  yang  telah  diproses  kemudian diubah  ukurannya  menjadi  120×160  piksel. Hal  ini  dilakukan  karena  resolusi  citra  input yang  diproses  terlalu  besar.  Tahapan  yang dilakukan pada proses ekstraksi fitur ditunjukkan pada Gambar 4.

## Klasifikasi
Tahapan  terakhir  penelitian  ini  adalah proses klasifikasi citra daun. Metode Fuzzy  K- Nearest  Neighbor digunakan  untuk  proses klasifikasi.  Hasil  dari  perbaikan  kualitas  citra akan  diklasifikasikan  kemudian  akan  dihitung tingkat  akurasinya  setelah  itu  dilakukan analisis  terhadap  hasil  klasifikasi  tersebut. Tahapan yang dilakukkan pada proses klasifikasi daun ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 2 . Praproses data citra
Nilai Fitur Tentukan jumlah tetangga K, K=2
Jarak data uji ke data latih
Urutkan data berdasarkan euclidean
Hitung nilai bobot berdasarkan fungsi fuzzy Ambil nilai bobot tertinggi Ekstraksi Fitur Erosi
Hasil Ekstraksi
Gambar 4 . Postprocessing data citra grayscale Median Filter Binarisasi
Reverse
Resize

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan citra daun flavia yang terdiri atas 5 jenis (5  kelas) dengan jumlah yang sama pada tiap kelas. Gambar 6 menunjukkan contoh dari daun  masing-masing  yang  akan  diklasifikasi (Flavia,2007).
Skenario uji coba yang dilakukan sebanyak  tiga  kali  percobaan.  Pengujian  I, dengan  50  citra  data  dipisahkan  menjadi  dua bagian  yaitu  70%    atau  35  citra  digunakan sebagai  data  latih  dan  30%  atau  15  citra digunakan  sebagai  data  uji.  Pengujian  II, dengan  100  citra  data  dipisahkan  menjadi  dua bagian  yaitu  85%  atau  85  citra  digunakan sebagai  data  latih  dan  15%  atau  15  citra digunakan  sebagai  data  uji.  Pengujian  III, dengan  150  citra  data  dipisahkan  menjadi  dua bagian  yaitu  90%  atau  135  citra  sebagai  data latih  dan  10%  atau  15  citra  sebagai  data  uji. Data  latih  digunakan  sebagai  data  rujukan klasifikasi  yang  sesuai,  sedangkan  data  uji coba  digunakan  untuk  menguji  ketepatan sistem  dalam  melakukan  klasifikasi  daun. Pengujian  dilakukan  sebanyak  tiga  kali  untuk menghitung  ketepatan  tingkat  akurasi    yang diperoleh pada proses klasifikasi.

## Hasil Praproses
Pada  praproses  dilakukkan  pengolahan citra  yang  terdiri  dari  tahapan  citra  RGB dikonversi  menjadi Grayscale .  Selanjutnya citra Grayscale dikonversi  ke median  filter , kemudian dilakukan binarisasi untuk mendapatkan  citra  biner.  Hasil  yang  diperoleh dari  praproses  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar  7  kemudian  akan  dilakukan  ekstraksi fitur  untuk  mendapatkan  nilai  fitur  dari  tiap- tiap citra daun.

## Hasil ekstraksi fitur
Pada  tahap  ekstraksi  fitur  dilakukan  erosi untuk perbaikan piksel. Hasil erosi ditunjukkan pada Gambar 8.
Hasil postprocessing Pada  tahap postprocessing dilakukan reverse untuk  mendapatkan  citra  putih  dengan latar belakang hitam. Tahap terakhir dilakukan resize pada gambar untuk mengurangi resolusi citra input .    Hasil postprocessing ditunjukkan pada Gambar 9.
Gambar 9 . Hasil postprocessing

## Hasil Klasifikasi
Proses klasifikasi yang dilakukan
menggunakan metode Fuzzy K-Nearest
Neighbor (FKNN).  Pengujian  I,  dengan  50 citra  dilakukan  terhadap  15  data  uji  dan  35 data  training.  Hasil  pengujian  I,  klasifikasi daun  berdasarkan  nilai  fitur  yang  diperoleh ditunjukkan pada Tabel 1 .
Gambar 6 .  Citra daun dari masing-masing kelas.
Gambar 7 .  Hasil praproses citra daun grayscale Median filter Binarisasi Citra daun Erosi c Binarisasi
Gambar 8 .  Hasil ekstraksi fitur citra daun
Tabel 1 . Hasil Pengujian I
Berdasarkan  hasil  pengujian  I  terhadap  15 percobaan didapatkan 14 objek yang terklasifikasi  dengan  benar  dan  1  objek terklasifikasi  dengan  salah.  Data  yang  tidak terklasifikasi dengan benar yaitu pada Daun 9. Dari  hasil  pengujian  ini  maka  didapatkan akurasi sistem sebesar 14/15 = 93%.
Pengujian  II,  dengan  100  citra  dilakukan terhadap 15 data uji dan 85 data training. Hasil pengujian  II  klasifikasi  daun  berdasarkan  nilai fitur yang diperoleh ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2 . Hasil Pengujian II
Berdasarkan  hasil  pengujian  terhadap  15 percobaan didapatkan 14 objek yang terklasifikasi  dengan  benar  dan  1  objek terklasifikasi  dengan  salah.  Data  yang  tidak terklasifikasi dengan benar yaitu pada Daun 9. Dari  hasil  pengujian  ini  maka  didapatkan akurasi sistem sebesar 14/15 = 93%.
Pengujian III, dengan 150 citra dilakukan terhadap  15  data  uji  dan  135  data  training.
Hasil Pengujian III klasifikasi daun berdasarkan nilai fitur yang diperoleh ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3 . Hasil Pengujian III
Berdasarkan hasil pengujian terhadap 15 percobaan didapatkan 14 objek yang terklasifikasi  dengan  benar  dan  1  objek terklasifikasi  dengan  salah.  Data  yang  tidak terklasifikasi dengan benar yaitu pada Daun 9. Dari  hasil  pengujian  ini  maka  didapatkan akurasi sistem sebesar 14/15 = 93%.
Pengujian  I,  II,  dan  III  bertujuan  untuk mengukur ketepatan akurasi perbaikan kualitas citra terhadap metode klasifikasi yang digunakan Tabel 4 menunjukkan perbandingan data yang digunakan terhadap metode klasifikasi Fuzzy K-Nearest Neighbor. Tabel 4 . Perbandingan Akurasi Data Perbaikan Kualitas Citra 50 Citra 100 Citra 150 Citra  Rata- Rata 93% 93% 93% 93%
Pada  Tabel  4  menunjukkan  bahwa hasil dari metode yang diajukan pada peneltian ini telah mengklasifikasikan citra dengan baik. Pada  tabel  Pengujian  I,  II,  dan  III  terdapat objek  yang  terklasifikasi  dengan  salah  secara
berturut-turut  yaitu,  objek  daun  9  yang ditunjukkan pada Gambar 10.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan meliputi praproses, ekstraksi fitur dan klasifikasi didapatkan kesimpulan :
1. Hasil  klasifikasi  menggunakan  metode
Fuzzy K-Nearest Neighbo r (KNN)
diperoleh nilai akurasi sebesar 93%, hal ini menunjukkan metode yang diajukan mampu  melakukkan  klasifikasi  daun dengan baik .
2. Banyaknya jumlah data citra yang berubah-ubah  tidak  mempengaruhi  hasil tingkat  akurasi  metode  yang  diajukan dalam penelitian ini.
Adapun  beberapa  saran  yang  dapat diajukan  dalam  pengembangan  penelitian  ini adalah :
1. Pengujian  objek  daun  9  menunjukkan bahwa  metode  yang  diajukan  belum mampu  mengatasi  perubahan  fitur  objek. Oleh  karena  itu,  ke  depannya  metode dalam  penelitian  ini    perlu  dikembangkan dengan  menggunakan  ekstraksi  fitur  lain yang  dapat  mengatasi  perubahan  fitur objek.
2. Pengembang penelitian dapat menambahkan  dataset  jenis  daun  yang baru agar penelitian lebih maksimal.

## DAFTAR PUSTAKA
Burger,  W,  and  Burge,  M.J.  2008  Digital
Image Processing An Algorithmic Introduction  using  Java.  New  York: Springer Science+Business Media, LLC. Febri  Liantoni,  Hendro  Nugroho  “Klasifikasi Daun Herbal Menggunakan Metode Naïve
Bayes  Classifier  Dan  Knearest  Neighbor”,
Jurnal  Simantec  Vol.  5,  No.  1  Desember 2015
Febri  Liantoni,  “Klasifikasi  Daun  Dengan
Perbaikan Fitur Citra Menggunakan Metode  K-Nearest  Neighbor”,  ULTIMA Computing,  Vol.  VII,  No.  2  |  Desember 2015
Flavia  (2007),  Published  on  internet.  http:// flavia.sourceforge.net.  Accessed  on  29 Oktober 2017 Group  620  (2011),  Biometric  Identiﬁcation using Hand Vein Patterns Electronics & IT P6  Student  Project  Spring  Semester  2011, Department of Electronic Systems Aalborg University.
J  .  Chaki,  and  R.  Parekh,  “Plant  Leaf
Recognition  using  Shape  based  Features and Neural Network
Classifiers”,
International Journal of Advanced
Computer  Science  and  Applications,  vol.
2, no. 10, 2011.
Ji-Xiang  Du,  Xiao-Feng  Wang,  Guo-Jun Zhang  2007.  "Leaf  Shape  Based  Plant Species  Recognition".  Science  Direct. 883893.
K.  Abdul,  E.N  Lukito,  and  N.  Adhi,  “Leaf Classification  Using  Shape,  Color,  and Texture Features”, International Journal of Computer Trends and Technology,  July to Aug, 2011.
Keller,  J.  M.,  Gray,  M.  R.,  &  Givens,  J.  A.
(1985).  A  fuzzy  k-nearest  neighbor algorithm.  IEEE  transactions  on  systems, man, and cybernetics, (4), 580-585.
Gambar 10 . Dataset Citra Daun Uji 9
L.N. Pradany, A.Y. Wijaya, and R. Soelaiman,
“Identifikasi  Parameter  Optimal  Jaringan
Syaraf Tiruan Multi Layer Perceptron pada Pengenalan  Pola  Daun:  Studi  Kasus
Tumbuhan Herbal”, Jurnal Teknik Pomits, vol. 2, no. 1, 2014.
Mouine  Sofiene,  Yahiaoui  Itheri,  Blondet Anne  Verroust  “A  shape  based  approach for  leaf  classification  using  multiscale triangular  representation”  Third  ACM International  Conference  on  Multimedia Retrieval 2013.
The  Plant  List  (2010).  Published  on  internet. http://www.theplantlist.org .  Accessed  on 29 Oktober 2017
S.  G.  Wu,  F.  S.  Bao,  E.  Y.  Xu,  Y.  -X.  Wang,
Y.  –F.  Chang,  and  Q.  –L.  Xiang,  “A  Leaf Recognition Algorithm for Plant
Classification  Using  Probabilistic  Neural Network”, IEEE International Symposium, pp. 1-6, July, 2007.
Yanita Selly Meristika, Achmad Ridhok, Lailil Muflikhah.2014.,  PerbandinganK-Nearest
Neighbor  dan  Fuzzy  K-Nearest  Neighbor pada  DiagnosisPenyakit  Diabetes  Melitus. Program studi informatika/  Ilmu komputer Universitas Brawijaya.
Z.  Husin,  A.Y.M.  Shakaff,  A.  H.  A.  Aziz, R.S.M.  Farook,  M.N.  Jaafar,  U.  Hashim, and A. Harun, “Embedded Portable Device
For Herb Leaves Recognition Using Image
Processing Techniques And Neural Network  Algorithm”,  Science  Direct  on
Computers  and  Electronics  in  Agriculture, pp. 18–29, 2012.