## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 3, May 2022, Page 133 − 140 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i3.1694

## Klasifikasi Citra Jenis Kapasitor Menggunakan Kombinasi Algoritma
K-Nearest Neighbor dan Principal Component Analysis
Rini Nuraini *
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Informatika, Universitas Nasional, Jakarta Selatan, Indonesia Email: * rini.nuraini@civitas.unas.ac.id Email Penulis Korespondensi: rini.nuraini@civitas.unas.ac.id Submitted: 30/04/2022 ; Accepted: 26/05/2022 ; Published: 31/05/2022
Abstrak −Untuk mempelajari tentang alat elektronika, seseorang harus mengetahui tentang jenis-jenis komponen elektronika. Kapasitor merupakan satu diantara beberapa komponen elektronika yang penting. Kapasitor bagian dari komponen pasif yang mampu  melakukan  penyimapan  energi  atau  muatan  listrik  pada  waktu  yang  sementara.  Kapasitor  atau  yang  biasa  disebut kondensator memiliki banyak jenisnya. Namun, beberapa orang belum mengetahui tentang jenis-jenis kapasitor ini. Terlebih untuk  sesorang  maupun  pelajar  yang  akan  mempelajari  tentang  komponen  elektronika.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah mengembangkan  sistem  pengolahan  citra  digital  untuk  klasifikasi  jenis  transistor  dengan  menerapkan  metode K-Nearest Neighbor (KNN) dan Principal Component Analysis (PCA). PCA berfungsi untuk mereduksi dan mempertahankan sebagian besar informasi yang relevan dari fitur asli sesuai dengan kriteria optimal. Berdasarkan hasil ekstraksi ciri dan reduksi data yang dilakukan oleh PCA memudahkan algoritma KNN untuk melakukan klasifikasi. KNN melakukan klasifikasi berdasarkan data yang paling dekat dengan objek yang sedang diproses. Berdasarkan hasil pengujian, model yang dikembangkan mampu menghasilkan  nilai  akurasi  rata-rata  sebesar  82,50%.  Ini  artinya,  algoritma  PCA  dan  KNN  dapat  digunakan  dalam  proses klasifikasi citra jenis kapasiotr dengan baik.
Kata Kunci: Pengolahan Citra Digital; Klasifikasi Citra; PCA; KNN; Kapasitor.
Abstract −To learn about electronic devices, one must know about the types of electronic components. Capacitors are one of several important electronic components. Capacitors are part of passive components that are able to store energy or electric charge at a temporary time. Capacitors or commonly called capacitors have many types. However, some people do not know about these types of capacitors. Especially for someone or a student who will learn about electronic components. The purpose of this study is to develop a digital image processing system for the classification of transistor types by applying the K-Nearest Neighbor (KNN) and Principal Component Analysis (PCA) methods. PCA serves to reduce and retain most of the relevant information from the original features according to the optimal criteria. Based on the results of feature extraction and data reduction performed by PCA, it is easier for the KNN algorithm to classify. KNN performs a classification based on the data closest to the object being processed. Based on the test results, the developed model is able to produce an average accuracy value of 82.50%. This means that PCA and KNN algorithms can be used in the process of classifying capacitor type images properly.
Keywords : Digital Image Processing; Image Classification; PCA; KNN; Capacitors

## 1. PENDAHULUAN
Bidang elektro merupakan disiplin ilmu rekayasa yang mengkaji, meimplementasikan dan merancang perangkat- perangkat  yang  menerapkan  prinsip-prinsip  listrik,  elektronika  serta  elektromagnetika.  Dengan  berkembang pesatnya teknologi saat ini bidang elektro berperan sangat penting pada seluruh aspek kehidupan, karena dalam aktivitas  sehari-hari  akan  selalu  berhubungan  dengan  alat-alat  elektronika  dan  komputer  dapat  membantu pekerjaan serta otomatisasi dalam dunia di industri ataupun alat-alat elektronik rumah tangga. Untuk mempelajari tentang alat elektronika seseorang harus mengetahui tentang jenis-jenis komponen elektronika. Komponen tersebut merupakan unsur terkecil pada sebauah rangkaian elektronika [1]. Pada rangkaian elektronika biasanya terdapat dua  tipe  komponen,  yaitu  komponen  aktif  dan  pasif.  Masing-masing  komponen  tersebut  memiliki  nilai  dan kegunaan  yang  berbeda-beda  berdasarkan  fungsinya.  Salah  satu  komponen  elektronika  yang  penting  adalah kapasitor yang dimana komponen ini merupakan bagian dari komponen pasif. Komponen pasif adalah komponen elektronika  yang  sistem  operasinya  tidak  memerlukan  sumber  tegangan  maupun  sumber  arus  [2].  Sedangkan kapasitor itu sendiri merupakan komponen pasif yang mampu melakukan penyimapan energi atau muatan listrik pada waktu yang sementara [3]. Maka, kapasitor mempunyai manfaat sebagai penyimpan elektron-elektron atau muatan listrik dalam waktu tertentu [4]. Kapasitor atau yang biasa disebut kondensator memiliki banyak jenisnya. Namun,  beberapa  orang  belum  mengetahui  tentang  jenis-jenis  kapasitor  ini.  Terlebih  untuk  sesorang  maupun pelajar yang akan mempelajari tentang komponen elektronika. Mengetahui jenis-jenis kapasitor menjadi suatu hal yang  penting.  Secara  fisik  bentuk  kapasitor  setiap  jenisnya  memiliki  perbedaan.  Sehingga  kapasitor  dapat dibedakan berdasarkan ciri bentuk maupun warnanya. Agar seseorang yang akan mempelejari tentang komponen elektronika  dapat  mengetahui  jenis  kapasitor,  maka  dibutuhkan  sistem  yang  dapat  memmberikan  informasi mengenai  jenis  kapasitor  berdasarkan  citranya.  Sehingga,  pengolahan  citra  digital  dapat  menjadi  solusi  dari permasalahan tersebut.
Pengolahan citra digital dapat diartikab sebagai suatu bidang yang mengkaji mengenai bagaimana sebuah gambar dapat membentuk, mengelola serta menganalisanya sehingga menghasilkan suatu informasi dari gambar tersebut  yang  dapat  dimaanfaatkan  [5].  Dari  pengolahan  citra  dapat  memperoleh  suatu  informasi  yang  dapat

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 3, May 2022, Page 133 − 140 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i3.1694
bermanfaat untuk membantu pekerjaan manusia [6]. Klasifikasi citra merupakan satu diantara beberapa penerapan dari  pengolahan  citra  digital.  Klasifikasi  citra  merupakan  proses  mengelompokkan  komponen  citra  kedalam sebuah  kelas  tertentu,  hal  ini  dilakukan  untuk  mendeskripsikan  karakteristik  citra  yang  dapat  dikenali  [7]. Klasifikasi dapat membantu memahami keragaman dengan lebih baik [8]. Salah satu metode yang bisa diterapkan dalam  mengklasifikasikan  citra  yaitu K-Nearest  Neighbor (KNN).  KNN  merupakan  metodologi  yang  dapat diterapkan untuk mengelompokkan objek tertentu dengan mempertimbangkan jara terdekat dari objek tersebut [9]. Metode ini digunakan karena kesederhanaan eksekusi dan waktu komputasi yang rendah [10][11].
Beberapa  penelitian  sebelumnya  menunjukkan  bahwa  KNN  dapat  menghasilkan  akurasi  baik.  Seperti penelitian  klasifikasi  wajah  dengan  KNN  yang  menghasilkan  akurasi  sebesar  81%  [12]. Selanjutnya  penelitian klasifikasi kematangan tomat menggunakan KNN yang menghasilkan tingkat akurasi tertinggi mencapai 92,5% [13]. Penelitian lain,  mengenai  klasifikasi  jenis kupu-kupu dengan algoritma KNN, yang menghasilkan tingkat akurasi tertinggi yaitu 91,1% [14]. Akan Tetapi dari penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa KNN mengalami kesulitan  untuk  melakukan  klasifikasi  objek  yang  sejenis  [15].  Sehingga  perlu  dilakukan  perbaikan  dan penambahan  metode  berdasarkan  fitur  yang  terbentuk  dari  objek  dan  dapat  mereduksi  serta  mempertahankan informasi yang sesuai dari karakteristik aslinya agar menghasilkan kinerja yang optimal. Salah satu algoritma yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah reduksi data adalah Principal component analysis (PCA). Metode ini dapat digunakan untuk mereduksi dan mempertahankan sebagian besar informasi yang relevan dari fitur asli sesuai  dengan  kriteria  optimal  [16].  PCA  dapat  menyederhanakan  data  melalui  transformasi  linier  sehingga membentuk sistem yang memiliki koordinat baru yang menghasilkan varians maksimum [17].
Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan sistem pengolahan citra untuk klasifikasi jenis transistor dengan menggunakan algoritma KNN dan PCA. Metode klasifikasi yang digunakan adalah KNN. Namun, KNN dapat  bekerja  dengan  baik  jika  mendapatkan  informasi  atau  karakteristik  dari  kelas  citra  yang  akan diklasifikasikan,  sehingga  diperlukan  ekstraksi  ciri  yang  optimal.  Untuk  mengoptimalkan  dan  meningkatkan akurasi algoritma KNN, maka algoritma ini akan dikombinasikan dengan algoritma PCA.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Untuk menghasilkan penelitian yang baik maka penelitian harus  direncanakan dan tersusun secara baik melalui tahapan-tahapan yang jelas. Untuk itu pada penelitian ini disusun tahapan penelitian yang selaras dengan tujuan dari penelitian yang disajikan pada Gambar 1 berikut ini.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1.1 Mengumpulkan Dataset
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pengumpulan  data  berupa  citra  sehingga  terbentuk  sejumlah  dataset.  Dataset tersebut berisi data citra jenis kapasitor yang kemudian dijadikan untuk data pelatihan dan data pengujian. Tipe kapasitor  dibagi  kedalam  dua  jenis,  yaitu  kapasitor  non-polar  dan  kasitor  polar.  Jenis  kapsitor  yang  digunakan
Evaluasi  Model Klasifikasi Citra Dengan KNN Mereduksi Hasil Ekstraksi Dengan Algoritma PCA Ekstraksi Ciri Warna dan Bentuk Segmentasi Citra Dengan Otsu Thresholding Transformasi Citra RGB ke Biner Mengumpulkan Dataset

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 3, May 2022, Page 133 − 140 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i3.1694
pada penelitian ini adalah kapasitor non-polar. Hal ini dikarenakan kapasitor ini memiliki ciri yang dapat dikenali melalui citranya. Sedangkan untuk kapasitor polar bentuknya berbeda-beda tergantung pada produsen atau merek dari  kapasitor  tersebut.  Kapasitor  non-polar  yang  digunakan  untuk  klasifikasi  diantaranya:  kapasitor  kertas, kapasitor  mika,  kapasitor polyster dan  kapasitor  keramik.  Kualitas  dan  kuantitasi  dari  dataset  memberikan pengaruh terhadap hasil klasifikasi, maka dari itu dibutuhkan persiapan dalam melakukan pengumpulan datanya [18]. Untuk pendistribusian dataset menggunakan teknik trial-and-error [19], dimana data latih dan data uji akan dibagi rata yaitu 50% untuk pelatihan dan 50% untuk pengujian. Dalam penelitian ini dataset dikumpulkan melalui pencarian  gambar  jenis  kapasitor  yang  digunakan  untuk  klasifikasi  melalui  internet.  Dataset  yang  digunakan adalah 240 citra, dimana 120 citra untuk data latih dan 120 citra untuk data uji. Dari 120 citra tersebut masing- masing kelas akan terdapat 30 data citra.

## 2.1.2 Transformasi Citra RGB ke Biner
Tahapan  selanjutnya  adalah  mengubah  citra  RGB  menjadi  citra  biner  ( binary  image ). Binary  image yaitu  citra yang  terdiri  dari  dua  nilai  intensitas  yakni  0  (hitam)  dan  1  (putih).  Proses  ini  bertujuan  untuk  mempermudah tahapan  segementasi  karena  dengan  mengubah  citra  RGB  kedalam  bentuk  biner  citra  maka  objek  yang  akan disegmentasi akan dapat dibedakan dengan latar belakang objeknya.

## 2.1.3 Segmentasi Citra Dengan Otsu Thresholding
Proses segmentasi  memiliki  tujuan agar dapat  dipisahkan objek tertentu pada citra dari  objek yang lain. Untuk memisahkan objek tersebut dikerjakan berdasarkan batas-batas wilayah yang bentuknya dan susunannya memiliki kesamaan. Metode segmentasi yang digunakan adalah metode otsu thresholding . Metode ini akan mencari ambang batas secara otomatis selanjutnya akan menetapkan foreground , to be determinand dan background dari sebuah citra [20]. Output dari proses ini adalah objek yang dibutuhkan akan dipisahkan dari background , sehingga yang terlihat hanya objek yang dibutuhkan saja.

## 2.1.4 Ekstraksi Ciri Warna dan Bentuk
Ekstraksi  ciri  yaitu  tahapan dimana dilakukan identifikasi  ciri  dari  objek pada gambar yang akan dikenali atau dibedakan dari objek yang lain. Fitur yang diekstraksi selanjutnya dimanfaatkan untuk parameter input pada tahap klasifikasi. Ekstraksi ciri yang diterapkan yaitu berdasarkan warna dan bentuknya. Ciri warna akan memanfaatkan nilai dari RGB dan nilai HSV. Sedangkan untuk ciri bentuk berdasarkan nilai luas atau area objek.

## 2.1.5 Mereduksi Hasil Ekstraksi Dengan Algoritma PCA
Pada tahap ini hasil ekstraksi ciri akan diubah menjajadi priciple component , kemudian direduksi menjadi kedalam dua priciple  component agar  menghasilkan  kinerja  yang  optimal.  PCA  akan  mereduksi  dan  mempertahankan sebagian besar informasi yang relevan dari fitur asli sesuai dengan kriteria optimal. PCA dapat menyederhanakan data  melalui  transformasi  linier  sehingga membentuk  sistem  yang  memiliki  koordinat  baru  yang menghasilkan varians maksimum. Untuk melakukan ini, data atau gambar yang akan direduksi secara dimensional harus diubah menjadi himpunan matriks kolom 𝛤 1, 𝛤 2, 𝛤 3, . . . 𝛤 𝑀 dimana M adalah jumlah sampel yang tersedia. Principle component setiap data dapat dihitung melalui langkah-langkah berikut:
1) Tahapan ini diawali dari menyiapkan data melalui pembuatan set S yang didalamnya terdapat semua gambar pelatihan menggunakan persamaan (1).
( Γ 1, Γ 2, Γ 3, . . . . Γ M )  S = 𝛤 1, 𝛤 2, 𝛤 3, . . . . 𝛤 𝑀 (1)
2) Tahapan kedua yaitu mengambil nilai tengah (Ψ) menggunakan persamaan (2).
Ѱ = 1 𝑀 ∑ 𝛤 𝑛 𝑀 𝑛=1 (2)
3) Tahapan ketiga menghitung nilai selisih (Ф) dari data latih ( Γi ) dan nilai rata-rata dengan persamaan (3).
(Ψ) 𝛷 𝑖 = 𝛤 𝑖 ─ Ѱ (3)
4) Tahapan keempat adalah menghitung nilai matriks kovarians ( C ) menggunakan persamaan (4).
C = 1 M ∑ Φ 𝑛 𝑀 𝑛=1 Φ 𝑛 𝑇 = 𝐴𝐴 𝑇 (4)
5) Tahapan  kelima  yaitu  melakukan  perhitungan  nilai  eigen  (λ)  dan  vektor  eigen)  dari  matriks  kovarians  ( C ) menggunakan persamaan (5).
C x 𝑣 𝑖 = 𝜆 𝑖 x 𝑣 𝑖 (5)
6) Tahapan keenam, setelah eigenvector ( v ) didapat, maka eigenface (μ) menggunakan persamaan (6).
𝜇 𝑖 = ∑ 𝑣 𝑙𝑘 𝑀 𝑘=1 Φ 𝑘 l = 1, ... , M (6)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 3, May 2022, Page 133 − 140 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i3.1694

## 2.1.6 Klasifikasi Citra Dengan KNN
KNN merupakan pendekatan klasifikasi yang didasari pada data pembelajaran yang memiliki jarak terdekat dari objek yang sedang diproses. Untuk mengilustrasikan cara kerja algortima KNN dalam melakukan klasifikasi objek dapat diliha pada Gambar 2 berikut ini.
Gamabar 2. Ilustrasi Proses Klasifikasi KNN
Dari  gambar  2,  memperlihatkab  bahwa  KNN  mengklasifikasikan  objek  dengan  pola  pembelajaran  yang mempertimbangkan jarak terdekat dengan objek yang lain, jika objek tersebut berdekatan objek yang diklasifikasi dianggap anggota dari objek yang terdekat. Data pada KNN dimasukkan ke dalam ruang multidimensi, di mana setiap dimensi mewakili fitur data. Nilai akurasi algoritma KNN sangat bergantung pada ada atau tidak fitur yang tidak relevan, atau apabila bobot fitur tidak setara dengan relevansi objek. Untuk menerapkan KNN sebelumnya, sampel uji, misalnya X dibuat menyerupai bentuk vektor ciri ( X 1 , X 2 , … X m ). Sampel tersebut digunakan sebagai sampel pelatihan secara  keseluruhan. Kemudian hitung kemiripan antara sampel latih dan sampel uji X dengan mengambil sampel di to-i ( d i1 , d i2 , ….d im ) kemudian dihitung dengan persamaan (7) sebagai berikut:
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 (𝑋, 𝑑 𝑖 ) = ∑ 𝑋 𝑗 .𝑑 𝑖𝑗 𝑚 𝑗=1 √(∑ 𝑋 𝑗 𝑚 𝑗=1 ) 2 √(∑ 𝑑 𝑖𝑗 𝑚 𝑗=1 ) 2 (7)
Kemudian, pilih k sampel yang memiliki kemiripan terbesar dan hitung peluangnya dengan persamaan (8) berikut:
𝑃(𝑋, 𝐶 𝑗 ) =   ∑ 𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 (𝑋 , 𝑑 𝑖 ). 𝑦(𝑑 𝑖 , 𝐶 𝑗 ) 𝑑 (8)

## 2.1.7 Evaluasi Model
Tahap evaluasi merupakan tahap dimana akan dilakukan pengukuran terhadap kinerja dari  model yang dibangun [7]. Tahap ini merupakan tahap dimana dilakukan pengujian terhadap akurasi algoritma yang dikembangkan. Uji akurasi berfungsi untuk mendapatkan nilai kedekatan hasil uji atau rata-rata dari uji yang dilakukan dengan nilai aslinya. Perhitungan uji akurasi dapat menggunakan persamaan (9).
% Data Total Benar i Klasifikas Jumlah
100  = Accuracy
(9)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Klasifikasi  kapasitor  menggunakan  kombinasi  algoritma  KNN  dan  PCA  yang  dikembangkan  dan diimplementasikan  dengan  aplikasi  Matlab.  Aplikasi  GUI  dikembangkan  untuk  memudahkan  pengguna  dalam menggunakannya.  Proses  awal  adalah  membangun  program  yang  digunakan  untuk  pelatihan.  Setelah  itu, membangun program yang digunakan untuk pengujian. Sistem dimulai dengan mengubah citra RGB menjadi citra biner. Dimana citra RGB akan ditransformasi menjadi  citra yang memiliki nilai 0 dan 1 atau citra dalam objek tersebut terdiri dua warna yaitu hitam dan putih. Proses ini bertujuan untuk mempermudah tahapan segementasi karena dengan mengubah citra RGB kedalam bentuk biner citra maka objek yang akan disegmentasi akan dapat dibedakan dengan latar belakang objeknya. Pada Gambar 3 berikut ini adalah sampel citra jenis transistor yang telah ditransformasi dari citra asli menjadi citra biner menggunakan Matlab.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 3, May 2022, Page 133 − 140 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i3.1694
(a)
(b)
Gambar 3. (a) Citra Asli dan (b) Citra Biner
Tahap selanjutnya adalah proses segmentasi citra. Segmentasi citra memiliki tujuan agar dapat dipisahkan objek tertentu pada citra dari objek yang lain.  Untuk  memisahkan objek tersebut dikerjakan  berdasarkan batas- batas wilayah yang  bentuknya dan susunannya memiliki  kesamaan. Metode segmentasi  yang digunakan adalah metode otsu thresholding . Hasil dari proses ini berupa objek yang dibutuhkan telah dipisahkan dari background , sehingga yang terlihat hanya objek yang dibutuhkan saja. Sampel citra jenis transistor yang telah  tersegmentasi menggunakan metode otsu thresholding dapat dilihat pada Gambar 4 berikut ini.
(a) (b)
Gambar 4. (a) Citra Biner dan (b) Citra Hasil Segmentasi
Dari  segmentasi  citra,  selanjutnya  dilakukan  proses  ekstraksi  ciri  untuk  mengidentifikasi  ciri  dari  objek pada  gambar  yang  akan  dikenali.  Pada  proses  ekstraksi  ciri  diterapkan  ekstraksi  ciri  berdasarkan  warna  dan bentuknya.  Ciri  warna  akan  memanfaatkan  nilai  dari  RGB  dan  nilai  HSV.  Sedangkan  untuk  ciri  bentuk berdasarkan nilai luas atau area objek. Maka, pada tahap ini akan menghitung nilai RGB, HSV dan area dari objek yang akan diuji. Sampel citra jenis transistor yang telah diekstraksi cirinya terlihat pada Gambar 5 berikut ini.
(a) (b)
Gambar 5. (a) Citra Tersegmentasi dan (b) Hasil Ekstraksi Ciri
Proses  selanjutnya,  berdasarkan  hasil  ekstraksi  ciri  metode  PCA  mengubahnya  menjajadi priciple component ,  kemudian  direduksi  menjadi  kedalam  dua priciple  component agar  menghasilkan  kinerja  yang optimal. PCA akan mereduksi dan mempertahankan sebagian besar informasi yang relevan dari fitur asli sesuai dengan  kriteria  optimal.  Selanjutnya  untuk  proses  klasifikasi  menggunakan  algoritma  KNN.  KNN mengklasifikasikan  objek  dengan  memperhatikan  data  yang  paling  dekat  dengan  objek  yang  sedang  diproses.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 3, May 2022, Page 133 − 140 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i3.1694
Sistem  ini  dikembangkan  dengan  menggunakan  Matlab  dan  dibuat  antarmuka  dalam  bentuk  GUI  agar  mudah digunakan oleh setiap orang. Pada sistem yang dibuat pengguna dapat memasukkan citra, melakukan segmentasi citra, melakukan ekstraksi ciri dan melakukan klasifikasi. Sistem akan menampilkan hasil dari setiap proses yang dilakukan,  dari  menampilkasi  hasil  transformasi  RGB  ke  biner,  hasil  segmentasi,  hasil  ekstraksi  ciri  dan  hasil klasifikasi.  Gambar  6  di  bawah  ini  adalah  GUI  dari  sistem  klasifikasi  jenis  kapsitor  yang  dikembangkan menggunakan Matlab.

## Gambar 6. Anatramuka Sistem Klasifikasi Citra Jenis Transistor
Setelah  sistem  klasifikasi  citra  yang  telah  dikembangkan  telah  jadi,  selanjutnya  melakukan  pengujian akurasi terhadap model yang dibangun. Pengujian akurasi akan dilakukan untuk menguji akursa dari sistem yang digembangan dengan menghitungnya menggunakan persamaan (9) diatas. Untuk melakukan pengujian digunakan data sebanyak 120 data uji. Ada 4 kelas atau jenis kapasitor yang digunakan yaitu kapasitor kertas, kapasitor mika, kapasitor polyster dan  kapasitor  keramik.  Tiap-tiap  kelas  akan  diuji  menggunakan  data  uji  sebanyak  30  citra. Seluruh citra uji akan dicocokkan dengan hasil klasifikasi. Hasil uji akurasi terhadap sistem yang dikembangkan tersaji pada Tabel 1 dan grafik uji akurasi disajikan pada Gambar 7.
Tabel 1. Hasil Pengujian Akurasi Jenis Kapasitor Jumlah Prediksi Benar Akurasi (%) Kapasitor Kertas 26 86,67 Kapasitor Mika 25 83,33 Kapasitor Polyster 24 80,00 Kapasitor Keramik 24 80,00 Total 99 82,50
Gambar 7. Grafik Hasil Pengujian Masing-Masing Kelas
Berdasarkan  gambar  7,  hasil  uji  akurasi  menunjukkan  bahwa  setiap  klasifikasi  jenis  kapasitor  memiliki nilai akurasi yaitu: Kapasitor kertas sebesar 86,67%, Kapasitor mika sebesar 85%, Kapasitor polyster sebesar 80% dan  Kapasitor  keramik  sebesar  80%.  Sedangkan  untuk  rata-rata  seluruh  hasil  uji  akurasi,  model  yang dikembangkan mendapatkan nilai akurasi sebesar 82,50%. Selanjutnya hasil akurasi tersebut dikonversi kedalam kategori  hasil  klasifikasi  dengan  acuan  sebagai  berikut:  Baik,  dengan  nilai  76%  sampai  dengan  100%;  Cukup, dengan nilai 56% sampai dengan 75%; Kurang Baik, dengan nilai 40% sampai dengan 55%, sedangkan Kurang Baik, jika memiliki nilai dibawah 40% [21]. Jika dilihat dari rata-rata akurasi yang didapatkan nilai sebesar 82,50%
86.67% 83.33%
80.00% 80.00% Kapasitor Kertas Kapasitor Mika
Kapasitor Polyster Kapasitor Keramik

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 3, May 2022, Page 133 − 140 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i3.1694
maka termasuk pada kategori baik. Keberhasilan klasifikasi dari hasil uji akurasi disebabkan oleh faktor-faktor, yaitu: klasifikasi akan maksimal apabila ekstraksi ciri dapat menghasilkan informasi yang optimal, ekstraksi ciri yang didasari dari fitur warna dan bentuk kemudian diubah menjadi principle component dan direduksi dengan metode PCA. Hal ini dapat memudahkan proses klasifikasi yang dilakukan oleh algoritma KNN, yang melakukan klasifikasi berdasarkan jumlah tetangga terdekat. Akan tetapi, apabila dilihat dari hasil pengujian akurasi rata-rata kesalahan  hingga  17,50%.  Berdasarkan  hasil  uji,  maka  faktor-faktor  yang  menyebabkan  kesalahan  dalam klasifikasi  ini  diantaranya:  (1)  jumlah  data  untuk  pelatihan  dan  pengujian  relatif  sedikit,  maka  dibutuhkan penambahan data agar model dapat diberi pelatihan secara intensif agar model akan lebih optimal; (2) Model sulit untuk mengklasifikasi dengan citra yang tidak terlihat dengan jelas dan lebih dari satu objek; (3) Bentuk kapasitor dari beberapa jeni menunjukkan bentuk dan warna yang hampis sama, maka dibutuhkan ekstraksi ciri yang lain agar  model  dapat  mengenali  dengan  baik;  (4)  objek  dengan  latar  belakang  beragam  akan  mempengaruhi  hasil klasifikasi.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  melakukan  klasifikasi  citra  jenis  kapasitor  dengan  menerapkan  kombinasi  algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)  dan Principal  Component  Analysis (PCA).  PCA  mampu  mereduksi  dan  mempertahankan sebagian besar informasi yang relevan dari fitur asli sesuai dengan kriteria optimal. Berdasarkan hasil ekstraksi ciri dan reduksi data yang dilakukan oleh PCA memudahkan algoritma KNN untuk melakukan klasifikasi. KNN melakukan klasifikasi berdasarkan data yang paling dekat dengan objek yang sedang diproses. Berdasarkan hasil pengujian, model yang dikembangkan mampu menghasilkan  nilai  akurasi rata-rata  sebesar  82,50%.  Ini artinya, algoritma Principal Component Analysis (PCA) dan K-Nearest Neighbor (KNN) dapat digunakan dalam proses klasifikasi  dengan  baik.  Akan  tetapi,  terdapat  beberapa  saran  yang  dapat  dipertimbangkan  untuk  penelitian selanjtunya.  Beberapa  saran  untuk  penelitian  selanjtunya  antara  lain:  menambah  jumlah  dataset  agar  pelatihan lebih  oprimal,  menambahkan  beberapa  ekstraksi  ciri  seperti  ekstraksi  ciri  tekstur  dan  dapat  menggunakan algortima deep learning agar hasil klasifikasi dapat lebih maksimal.

## REFERENCES
[1] R. Rifaldi and H. Ananta, “Media Pembelajaran Pemodelan Rewinding Motor AC 1 Fasa Jenis Kapasitor Run Berbasis Flash,” Edu Elektr. J. , vol. 7, no. 2, pp. 11–18, 2018.
[2] K.  Pindrayana,  R.  I.  Borman,  B.  Prasetyo,  and  S.  Samsugi,  “Prototipe  Pemandu  Parkir  Mobil  Dengan  Output  Suara Manusia Mengunakan Mikrokontroler Arduino Uno,” CIRCUIT J. Ilm. Pendidik. Tek. Elektro , vol. 2, no. 2, pp. 71–82, 2018.
[3] Y. Yusmartato, R. Nasution, and A. Armansyah, “Analisa Penggunaan Motor Sinkron Dengan Kapasitor,” J.  Electr. Technol. , vol. 3, no. 3, pp. 156–162, 2018.
[4] M. S. Al Amin, “Peran Kapasitor Pada Pembangkitan Tegangan Generator Induksi Satu Fasa,” J. AMPERE , vol. 4, no. 1, pp. 55–63, 2019.
[5] R.  I.  Borman,  Y.  Fernando,  and  Y.  E.  P.  Yudoutomo,  “Identification  of  Vehicle  Types  Using  Learning  Vector Quantization Algorithm with Morphological Features,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 158, pp. 339–345, 2022.
[6] 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, pp. 388–395, 2022.
[7] H. Mayatopani, R. I. Borman, W. T. Atmojo, and A. Arisantoso, “Classification of Vehicle Types Using Backpropagation Neural Networks with Metric and Ecentricity Parameters,” J. Ris. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 65–70, 2021.
[8] P. Prasetyawan, I. Ahmad, R. I. Borman, A. Ardiansyah, Y. A. Pahlevi, and D. E. Kurniawan, “Classification of the Period  Undergraduate  Study  Using  Back-propagation  Neural  Network,”  in Proceedings  of  the  2018  International Conference on Applied Engineering, ICAE 2018 , 2018.
[9] R. I. Borman, R. Napianto, N. Nugroho, D. Pasha, Y. Rahmanto, and Y. E. P. Yudoutomo, “Implementation of PCA and KNN Algorithms in the Classification of Indonesian Medicinal Plants,” in ICOMITEE 2021 , 2021, pp. 46–50.
[10]  K. Taunk, S. De, S. Verma, and A. Swetapadma, “A Brief Review of Nearest Neighbor Algorithm for Learning and Classification,” in Proceedings of the International Conference on Intelligent Computing and Control Systems (ICICCS 2019) , 2019, pp. 1255–1260.
[11]  Z. Lubis, P. Sihombing, and H. Mawengkang, “Optimization of K Value at the K-NN algorithm in clustering using the expectation maximization algorithm,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 725, 2020.
[12]  N. K. A. Wirdiani, P. Hridayami, N. P. A. Widiari, K. D. Rismawan, P. B. Candradinata, and I. P. D. Jayantha, “Face Identification Based on K-Nearest Neighbor,” Sci. J. Informatics , vol. 6, no. 2, pp. 150–159, 2019.
[13]  S. Sanjaya, M. L. Pura, S. K. Gusti, F. Yanto, and F. Syafria, “K-Nearest Neighbor for Classification of Tomato Maturity Level Based on Hue, Saturation, and Value Colors,” Indones. J. Artif. Intell. Data Min. , vol. 2, no. 2, p. 101, 2019.
[14]  R. Andrian, D. Maharani, M. A. Muhammad, and A. Junaidi, “Butterfly Identification Using Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) Extraction Feature and K-Nearest Neighbor (KNN) Classification,” Regist. J. Ilm. Teknol. Sist. Inf. , vol. 6, no. 1, pp. 11–21, 2020.
[15]  Y. Yuliska and K. U. Syaliman, “Peningkatan Akurasi K-Nearest Neighbor Pada Data Index Standar Pencemaran Udara Kota Pekanbaru,” IT J. Res. Dev. , vol. 5, no. 1, pp. 11–18, 2020.
[16]  R. I. Borman and B. Priyopradono, “Implementasi Penerjemah Bahasa Isyarat Pada Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 3, May 2022, Page 133 − 140 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i3.1694
Dengan Metode Principal Component Analysis (PCA),” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 03, no. 1, pp. 103–108, 2018.
[17]  D. Satria and M. Mushthofa, “Perbandingan Metode Ekstraksi Ciri Histogram dan PCA untuk Mendeteksi Stoma pada Citra Penampang Daun Freycinetia,” J. Ilmu Komput. dan Agri-Informatika , vol. 2, no. 1, p. 20, 2013.
[18]  R. I. Borman and M. Wati, “Penerapan Data Maining Dalam Klasifikasi Data Anggota Kopdit Sejahtera Bandarlampung Dengan Algoritma Naïve Bayes,” J. Ilm. Fak. Ilmu Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 25–34, 2020.
[19]  Y. Chen, L. Song, Y. Liu, L. Yang, and D. Li, “A Review of the Artificial Neural Network Models for Water Quality Prediction,” Appl. Sci. , vol. 10, no. 5776, pp. 1–49, 2020.
[20]  S. Bhahri and R. Rachmat, “Transformasi Citra Biner Menggunakan Metode Thresholding Dan Otsu Thresholding,” J. Sist. Inf. dan Teknol. Inf. , vol. 7, no. 2, pp. 195–203, 2018.
[21]  R.  I.  Borman,  R.  Napianto,  P.  Nurlandari,  and  Z.  Abidin,  “Implementasi  Certainty  Factor  Dalam  Mengatasi Ketidakpastian Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kuda Laut,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. VII, no. 1, pp. 1–8, 2020.