## IMPLEMENTASI METODE K-NN UNTUK KLASIFIKASI IMAGE BERDASARKAN TEKSTUR DAN CIRI FITUR WARNA
Nurul Fuad 1) ,
Fakultas Teknik Informatika Universitas Islam Lamongan Jl Veteran No 59 Lamongan Nurulfuad@unisla.ac.id
Perkembangan teknologi akhir – akhir ini tidak bisa lepas dari pemanfaatan image sebagai salah satu obyek penelitian. Content Based Image Retrieval (CBIR) merupakan teknologi yang memungkinkan pencarian image berdasarkan content.  CBIR  bekerja  dengan  cara  mengukur  kemiripan image query dengan  semua image yang  ada  dalam  database  sehingga query  cost berbanding  lurus  dengan  jumlah image dalam database. Membatasi range pencarian image dengan cara melakukan klasifikasi merupakan salah satu cara untuk mengurangi query cost pada CBIR.
Penelitian ini  bertujuan  mengimplementasikan K-Nearest  Neighbor untuk  klasifikasi image landscape serta  mengukur  tingkat  akurasi  dan  waktu  klasifikasinya.  Dalam penelitian ini  dibangun sebuah  perangkat  lunak  yang  dapat  mengekstrak  fitur  warna  dan  tekstur  dari  sebuah image landscape dengan menggunakan metode Color Histogram dan Edge Histogram Descriptor. Hasil dari proses ekstraksi fitur kemudian digunakan oleh perangkat lunak dalam proses learning dan klasifikasi dengan metode K- Nearest  Neighbor.  Perangkat  lunak  dibangun  dengan  metode  analisis  dan  perancangan  terstruktur kemudian diimplementasikan dengan Microsoft Visual Basic.Net
Perangkat  lunak  yang  dihasilkan  kemudian  diuji  dengan  parameter  tingkat  akurasi  dan  waktu klasifikasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kombinasi fitur warna dan tekstur memberikan tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan klasifikasi berdasarkan fitur warna saja atau tekstur saja namun membutuhkan waktu klasifikasi yang lebih lama.
Kata kunci : klasifikasi Image, ekstraksi fitur, k-nearest neighbor
Abstract
Content  Based  Image  Retrieval  (CBIR)  is  a  novel  technology  that  provide a  ‘search  by  image content’  mechanism.  CBIR  works  by  measuring  similarity  between  the  query  image  and  all  images  in database.  This  mechanism  leads  to  a  high  query  cost  due  to  high  numbers  of  image  in  database. Classifying images into classes in order to l imit the query range could be a strategy to minimize CBIR’s query cost.
This research’s goal  is  to  implement K-Nearest  Neighbor  to  classify landscape  images.  The accuracy  and  time  of  this  classifier  are  measured  as  well.  In this  final  project,  a  software which  can  be used to extract color and texture features from a landscape image is developed. Color and texture features are extracted using Color Histogram and Edge Histogram Descriptor respectively. Afterwards, the result of this feature extraction process is used in learning and classification process where K-Nearest Neighbor classifier  is  implemented.  This software  is  developed  through  structured  software  engineering  and implemented using Microsoft Visual Basic.Net.
Software is tested to measure the accuracy and classification time of K-Nearest Neighbor classifier. Test result shows that the accuracy of color and texture based classification outperform the accuracy of color based or texture based classification despite of more time required for classification.
Keywords: image classification, feature extraction, k-nearest neighbor
1. Pendahuluan
Pencarian image dengan menggunakan keyword yang sering memberikan hasil yang ambigu mendorong lahirnya teknologi Content Based Image Retrieval (CBIR).  CBIR  dapat  membantu  proses pencarian image berdasarkan content image tesebut. CBIR bekerja dengan cara menerima masukan query berupa image dan  membandingkan image query dengan  semua image yang  ada  di  dalam  database kemudian  menampilkan  hasil query secara  terurut
berdasarkan  ukuran  kemiripan  antara image query dengan image pada database [8].
Sayangnya, jumlah image dalam database yang sangat  banyak  akan  meningkatkan query  cost pada CBIR. Salah satu solusinya adalah membatasi range pencarian  dengan  melakukan  klasifikasi image. Klasifikasi image tidak hanya meningkatkan akurasi, tetapi  juga  meningkatkan  kecepatan query pada image retrieval [12].
Untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap image, harus  ditetapkan  terlebih  dahulu  ciri  atau  fitur  yang digunakan sebagai pembeda antara image yang  satu dengan image yang  lain.  Salah  satu  metode  yang dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasi image berdasarkan fitur yang dimilikinya adalah

## K-Nearest Neighbor.
Dalam penelitian penelitian ini, yang   menjadi pokok  pembahasan  adalah  bagaimana menerapkan K-Nearest  Neighbor untuk  klasifikasi image landscape serta  bagaimana  tingkat  akurasi  dan waktu klasifikasi dari K-Nearest Neighbor classifier tersebut.  Agar  penelitian  tetap  terfokus  maka  fitur yang  akan  diteliti  adalah  warna  dan  tekstur,  metode ekstraksi  fitur  warna  yang  akan  digunakan  adalah Color  Histogram dan  untuk  mengekstrak  fitur tekstur digunakan metode Edge Histogram Descriptor.

## 2. K-Nearest Neighbor

## 2.1 Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  proses  mencari  sekumpulan model  atau  fungsi  yang  mendeskripsikan  dan membedakan  kelas-kelas  data  untuk  tujuan  agar fungsi  tersebut  dapat  digunakan  untuk  memprediksi label  objek  yang  label  kelasnya  tidak diketahui. Model  yang  dihasilkan  adalah  berdasarkan  hasil analisis terhadap sekumpulan data learning [4].

## 2.2 Ekstraksi Fitur
Fitur  dari  sebuah image adalah  karakteristik atau  atribut  dari  sebuah image yang  dapat membedakannya dari image yang lain [11].
Pada  referensi  [5]  disebutkan  bahwa  jika diinginkan  sebuah  sistem  yang  dapat  membedakan objek-objek  dengan  tipe  yang  berbeda,  maka pertama-tama  harus  ditetapkan  karakteristik  objek yang  dapat  diukur  sebagai  parameter  yang mendeskripsikan  objek.  Karakteristik  inilah  yang disebut dengan fitur.
Dari  beberapa  definisi  diatas  maka  ekstraksi fitur dapat didefinisikan sebagai proses mengekstrak karakteristik  deskriptif  dari  sebuah image dengan menggunakan metode tertentu.
Fitur yang dipilih harus mampu mendeskripsikan  objek  yang  diwakilinya  dengan baik.  Adapun  kriteria  fitur  yang  baik  menurut  [5] adalah sebagai berikut:
1. Discrimination Fitur  diharapkan  mampu  memberikan perbedaan  nilai  yang  signifikan  untuk objek-objek  yang  tidak  berada  dalam  satu kelas.
2. Reliability
Fitur  diharapkan  mampu  memberikan perbedaan nilai  yang  minimal untuk objek- objek  yang  berada  dalam  satu  kelas  yang sama.

## 3. Independence
Jika  digunakan  beberapa  fitur,  sebaiknya fitur-fitur  tersebut  tidak  saling  berkorelasi satu  sama  lain,  artinya  nilai  fitur  yang  satu tidak mempengaruhi nilai fitur yang lain.
4. Small Number
Fitur  diharapkan  memiliki  dimensionalitas yang  kecil  sehingga  jika  direpresentasikan sebagai vektor, maka vektor yang dihasilkan  akan  memiliki  jumlah  elemen yang sesedikit mungkin .

## 2.3 Color Histogram
Warna  merupakan  fitur  yang  paling  ekspresif dibandingkan  dengan  fitur  visual  yang  lain  [1]. Warna  juga  merupakan  fitur  yang  paling  banyak digunakan  dalam image  retrieval [8].  Salah  satu metode  yang  dapat  digunakan  untuk  mengekstrak fitur  warna  dari  sebuah image adalah  dengan menggunakan metode Color Histogram.
Histogram  dari  sebuah image digital  dengan gray level dalam rentang [0, L-1] merupakan fungsi
k k n r h  ) ( (2.1)
dimana r k adalah gray  level ke-k dan n k adalah jumlah pixel dalam image yang  memiliki gray level ke-k [7]. Umumnya  histogram  mengalami  proses normalisasi  dengan  cara  membagi  nilai  tiap bin dengan  jumlah  seluruh pixel yang  ada  dalam image yang  diwakili  oleh  variabel  n.  dengan  demikian, histogram  ternormalisasi  dari  sebuah image dapat dinyatakan dengan persamaan berikut:
n n r p k k  ) ( (2.2)
Ruang  warna  merepresentasikan  warna  dalam sistem koordinat sehingga tiap warna direpresentasikan  sebagai  titik  dalam  ruang  warna tersebut  [7].  Dalam  ruang  warna  RGB  tiap  warna direpresentasikan  oleh  sebuah  titik  dalam  ruang vektor  3  dimensi  dengan  sumbu  R,  G  dan  B  yang menyatakan  derajat  warna  merah,  hijau  dan  biru yang menyusun warna tersebut.
Keuntungan  menggunakan  ruang  warna  RGB adalah  umumnya image digital  tersedia  dalam format  bitmap  yang  menggunakan  ruang  warna RGB.  Oleh  karena  itu  untuk  membuat  histogram dari image digital  tidak  harus  melewati  proses konversi ke ruang warna RGB terlebih dahulu.
Fitur warna yang diekstrak diharapkan memiliki  dimensionalitas  yang  seminimal  mungkin. Oleh  karena  itu,  histogram  dibentuk  setelah  melalui proses kuantisasi untuk mereduksi jumlah gray level. Dalam Uniform  Quantization,  tiap  sumbu dalam ruang warna dikuantisasi secara terpisah. Tiap sumbu  dibagi-bagi  menjadi  beberapa  segmen  yang ukurannya  sama  [10]. Uniform  Quantization dinyatakan dengan persamaan sebagai berikut [6]:
        ) 1 (N y y y y i L U L
(2.3)
Salah  satu  keuntungan  menggunakan  metode Uniform  Quantization yaitu  waktu  yang  dibutuhkan untuk  proses  kuantisasi  adalah  yang paling  cepat dibandingkan dengan menggunakan metode kuantisasi yang lain. [10]

## 2.4 Edge Histogram Descriptor
Edge Histogram Descriptor
(EHD) mengimagekan  distribusi  spasial edge. Distribusi edge merupakan  karakteristik  tekstur  yang  berguna dalam  proses image matching bahkan  dengan kondisi  dimana image tidak  memiliki  tekstur  yang homogen  [1]. Langkah-langkah  untuk  mengekstrak fitur  tekstur  dengan  menggunakan  metode  EHD adalah sebagai berikut [3]:
Image 2-1: Ilustrasi ekstraksi fitur tekstur dengan menggunakan EHD
1. Bagi image menjadi 4x4 region yang sama besar 2. Bagi  tiap  region  menjadi sub-block dengan ukuran yang sama
3. Tiap sub-block dibagi menjadi 2x2 partisi
4. Untuk  setiap sub-block, nilai  dalam  tiap  partisi dirata-ratakan  sehingga  tiap sub-block dapat diperlakukan sebagai image 2x2 pixel
5. Terapkan edge  detector pada  tiap sub-block. Sebuah sub-block dinyatakan sebagai edge block jika hasil operasi sub-block dengan edge detector melebihi  nilai edge  treshold yang  telah ditetapkan sebelumnya.
6. Buat  histogram  yang  mengimagekan  distribusi edge block. Histogram  berukuran  240  bin, diperoleh  dari  16  region  x  5 edge  orientation x 3 komponen warna (R,G,B)
Adapun edge  detector standar  yang  digunakan pada  MPEG-7  ISO/IEC  terdiri  dari  5  operator, masing-masing  untuk  mendeteksi edge dengan orientasi  vertikal,  horisontal,  45  derajat,  135  derajat dan isotropic atau tak berarah.
Image 2-2: Edge detector standar MPEG-7 ISO/IEC
Beberapa  parameter EHD dapat  mengalami penyesuaian  tergantung  pada  kebutuhan.  Salah  satu contohnya  adalah  dalam  [2] image tidak  dibagi menjadi  4x4 region, edge detector yang  digunakan adalah Sobel operator, sedangkan nilai edge treshold
ditetapkan  sama  dengan 100.  Pada penelitian ini, proses ekstraksi fitur dengan metode EHD dilakukan terhadap image yang  dibagi  menjadi  4x4,  3x3 dan 2x2 region. Edge  detector yang  digunakan  adalah edge  detector standar  MPEG-7  ISO/IEC  dengan nilai edge treshold = 100.

## 2.5 Prinsip Kerja K-Nearest Neighbor
K-Nearest Neighbor adalah supervised learning algorithm dimana  sebuah  objek  diklasifikasikan berdasarkan  kelas  mayoritas  dari k buah  tetangga terdekatnya.  Klasifikasi  memanfaatkan  mekanisme voting dari k buah  objek  terdekat  dan  bila  hasil voting seri,  maka  label  untuk  objek  akan  dipilih secara acak. [9]
K-Nearest Neighbor berdasarkan konsep ‘ learning by analog y’. Data learning dideskripsikan dengan  atribut  numerik n-dimensi.  Tiap  data learning merepresentasikan sebuah titik dalam ruang n-dimensi [4].
Jika  sebuah  data query yang  labelnya  tidak diketahui  diinputkan, maka K-Nearest  Neighbor akan  mencari k buah  data learning yang  jaraknya paling  dekat  dengan  data query dalam  ruang n-dimensi.  Jarak  antara  data query dengan  data learning dihitung  dengan  cara  mengukur  jarak antara  titik  yang  merepresentasikan  data query dengan  semua  titik  yang  merepresentasikan  data learning dengan rumus Euclidean Distance.
Diberikan  2  buah  titik  P  dan  Q  dalam  sebuah ruang  vektor n-dimensi dengan  P(p 1 ,  p 2, …, p n )  dan Q(q 1 ,  q 2,... ,q n ),  maka  jarak  antara  P  dan  Q  dapat diukur  dengan  menggunakan  persamaan Euclidean Distance sebagai berikut [4]:
(2.4) dimana  P  dan  Q  adalah  titik  pada  ruang  vektor n dimensi  sedangkan  pi dan  qi adalah  besaran  skalar untuk dimensi ke i dalam ruang vektor n dimensi.
K buah data learning terdekat akan melakukan voting untuk menentukan label mayoritas. Label data query akan  ditentukan  berdasarkan  label  mayoritas dan  jika  ada  lebih  dari  satu  label  mayoritas  maka label  data query dapat  dipilih  secara  acak  di  antara label-label mayoritas yang ada.[9]

## 2.6 Akurasi Sistem
Tingkat  akurasi  sebuah classifier untuk sekelompok  data  uji  adalah  rasio  perbandingan jumlah  data  uji  yang  dapat  diklasifikasikan  dengan benar  dengan  jumlah  seluruh  data  uji.  [4].  Dengan demikian, tingkat akurasi K-Nearest  Neighbor untuk  sekelompok  data  uji T dapat dinyatakan dalam persamaan berikut:
n T T Acc pos  ) ( (2.5)

## Jurnal SPIRIT Vol. 8 No. 2 Nopember 2016, hal 24-30
Salah  satu  keuntungan  menggunakan  metode Uniform  Quantization yaitu  waktu  yang  dibutuhkan untuk  proses  kuantisasi  adalah  yang paling  cepat dibandingkan dengan menggunakan metode kuantisasi yang lain. [10]

## 2.4 Edge Histogram Descriptor
Edge Histogram Descriptor
(EHD) mengimagekan  distribusi  spasial edge. Distribusi edge merupakan  karakteristik  tekstur  yang  berguna dalam  proses image matching bahkan  dengan kondisi  dimana image tidak  memiliki  tekstur  yang homogen  [1]. Langkah-langkah  untuk  mengekstrak fitur  tekstur  dengan  menggunakan  metode  EHD adalah sebagai berikut [3]:
Image 2-1: Ilustrasi ekstraksi fitur tekstur dengan menggunakan EHD
1. Bagi image menjadi 4x4 region yang sama besar 2. Bagi  tiap  region  menjadi sub-block dengan ukuran yang sama
3. Tiap sub-block dibagi menjadi 2x2 partisi
4. Untuk  setiap sub-block, nilai  dalam  tiap  partisi dirata-ratakan  sehingga  tiap sub-block dapat diperlakukan sebagai image 2x2 pixel
5. Terapkan edge  detector pada  tiap sub-block. Sebuah sub-block dinyatakan sebagai edge block jika hasil operasi sub-block dengan edge detector melebihi  nilai edge  treshold yang  telah ditetapkan sebelumnya.
6. Buat  histogram  yang  mengimagekan  distribusi edge block. Histogram  berukuran  240  bin, diperoleh  dari  16  region  x  5 edge  orientation x 3 komponen warna (R,G,B)
Adapun edge  detector standar  yang  digunakan pada  MPEG-7  ISO/IEC  terdiri  dari  5  operator, masing-masing  untuk  mendeteksi edge dengan orientasi  vertikal,  horisontal,  45  derajat,  135  derajat dan isotropic atau tak berarah.

## Image 2-2: Edge detector standar MPEG-7 ISO/IEC
Beberapa  parameter EHD dapat  mengalami penyesuaian  tergantung  pada  kebutuhan.  Salah  satu contohnya  adalah  dalam  [2] image tidak  dibagi menjadi  4x4 region, edge detector yang  digunakan adalah Sobel operator, sedangkan nilai edge treshold
ditetapkan  sama  dengan 100.  Pada penelitian ini, proses ekstraksi fitur dengan metode EHD dilakukan terhadap image yang  dibagi  menjadi  4x4,  3x3 dan 2x2 region. Edge  detector yang  digunakan  adalah edge  detector standar  MPEG-7  ISO/IEC  dengan nilai edge treshold = 100.

## 2.5 Prinsip Kerja K-Nearest Neighbor
K-Nearest Neighbor adalah supervised learning algorithm dimana  sebuah  objek  diklasifikasikan berdasarkan  kelas  mayoritas  dari k buah  tetangga terdekatnya.  Klasifikasi  memanfaatkan  mekanisme voting dari k buah  objek  terdekat  dan  bila  hasil voting seri,  maka  label  untuk  objek  akan  dipilih secara acak. [9]
K-Nearest Neighbor berdasarkan konsep ‘ learning by analog y’. Data learning dideskripsikan dengan  atribut  numerik n-dimensi.  Tiap  data learning merepresentasikan sebuah titik dalam ruang n-dimensi [4].
Jika  sebuah  data query yang  labelnya  tidak diketahui  diinputkan, maka K-Nearest  Neighbor akan  mencari k buah  data learning yang  jaraknya paling  dekat  dengan  data query dalam  ruang n-dimensi.  Jarak  antara  data query dengan  data learning dihitung  dengan  cara  mengukur  jarak antara  titik  yang  merepresentasikan  data query dengan  semua  titik  yang  merepresentasikan  data learning dengan rumus Euclidean Distance.
Diberikan  2  buah  titik  P  dan  Q  dalam  sebuah ruang  vektor n-dimensi dengan  P(p 1 ,  p 2, …, p n )  dan Q(q 1 ,  q 2,... ,q n ),  maka  jarak  antara  P  dan  Q  dapat diukur  dengan  menggunakan  persamaan Euclidean Distance sebagai berikut [4]:
(2.4) dimana  P  dan  Q  adalah  titik  pada  ruang  vektor n dimensi  sedangkan  pi dan  qi adalah  besaran  skalar untuk dimensi ke i dalam ruang vektor n dimensi.
K buah data learning terdekat akan melakukan voting untuk menentukan label mayoritas. Label data query akan  ditentukan  berdasarkan  label  mayoritas dan  jika  ada  lebih  dari  satu  label  mayoritas  maka label  data query dapat  dipilih  secara  acak  di  antara label-label mayoritas yang ada.[9]

## 2.6 Akurasi Sistem
Tingkat  akurasi  sebuah classifier untuk sekelompok  data  uji  adalah  rasio  perbandingan jumlah  data  uji  yang  dapat  diklasifikasikan  dengan benar  dengan  jumlah  seluruh  data  uji.  [4].  Dengan demikian, tingkat akurasi K-Nearest  Neighbor untuk  sekelompok  data  uji T dapat dinyatakan dalam persamaan berikut:
n T T Acc pos  ) ( (2.5)       n i i i euc q p Q P D 1 2 ) , (

## Jurnal SPIRIT Vol. 8 No. 2 Nopember 2016, hal 24-30
Salah  satu  keuntungan  menggunakan  metode Uniform  Quantization yaitu  waktu  yang  dibutuhkan untuk  proses  kuantisasi  adalah  yang paling  cepat dibandingkan dengan menggunakan metode kuantisasi yang lain. [10]

## 2.4 Edge Histogram Descriptor
Edge Histogram Descriptor
(EHD) mengimagekan  distribusi  spasial edge. Distribusi edge merupakan  karakteristik  tekstur  yang  berguna dalam  proses image matching bahkan  dengan kondisi  dimana image tidak  memiliki  tekstur  yang homogen  [1]. Langkah-langkah  untuk  mengekstrak fitur  tekstur  dengan  menggunakan  metode  EHD adalah sebagai berikut [3]:
Image 2-1: Ilustrasi ekstraksi fitur tekstur dengan menggunakan EHD
1. Bagi image menjadi 4x4 region yang sama besar 2. Bagi  tiap  region  menjadi sub-block dengan ukuran yang sama
3. Tiap sub-block dibagi menjadi 2x2 partisi
4. Untuk  setiap sub-block, nilai  dalam  tiap  partisi dirata-ratakan  sehingga  tiap sub-block dapat diperlakukan sebagai image 2x2 pixel
5. Terapkan edge  detector pada  tiap sub-block. Sebuah sub-block dinyatakan sebagai edge block jika hasil operasi sub-block dengan edge detector melebihi  nilai edge  treshold yang  telah ditetapkan sebelumnya.
6. Buat  histogram  yang  mengimagekan  distribusi edge block. Histogram  berukuran  240  bin, diperoleh  dari  16  region  x  5 edge  orientation x 3 komponen warna (R,G,B)
Adapun edge  detector standar  yang  digunakan pada  MPEG-7  ISO/IEC  terdiri  dari  5  operator, masing-masing  untuk  mendeteksi edge dengan orientasi  vertikal,  horisontal,  45  derajat,  135  derajat dan isotropic atau tak berarah.

## Image 2-2: Edge detector standar MPEG-7 ISO/IEC
Beberapa  parameter EHD dapat  mengalami penyesuaian  tergantung  pada  kebutuhan.  Salah  satu contohnya  adalah  dalam  [2] image tidak  dibagi menjadi  4x4 region, edge detector yang  digunakan adalah Sobel operator, sedangkan nilai edge treshold
ditetapkan  sama  dengan 100.  Pada penelitian ini, proses ekstraksi fitur dengan metode EHD dilakukan terhadap image yang  dibagi  menjadi  4x4,  3x3 dan 2x2 region. Edge  detector yang  digunakan  adalah edge  detector standar  MPEG-7  ISO/IEC  dengan nilai edge treshold = 100.

## 2.5 Prinsip Kerja K-Nearest Neighbor
K-Nearest Neighbor adalah supervised learning algorithm dimana  sebuah  objek  diklasifikasikan berdasarkan  kelas  mayoritas  dari k buah  tetangga terdekatnya.  Klasifikasi  memanfaatkan  mekanisme voting dari k buah  objek  terdekat  dan  bila  hasil voting seri,  maka  label  untuk  objek  akan  dipilih secara acak. [9]
K-Nearest Neighbor berdasarkan konsep ‘ learning by analog y’. Data learning dideskripsikan dengan  atribut  numerik n-dimensi.  Tiap  data learning merepresentasikan sebuah titik dalam ruang n-dimensi [4].
Jika  sebuah  data query yang  labelnya  tidak diketahui  diinputkan, maka K-Nearest  Neighbor akan  mencari k buah  data learning yang  jaraknya paling  dekat  dengan  data query dalam  ruang n-dimensi.  Jarak  antara  data query dengan  data learning dihitung  dengan  cara  mengukur  jarak antara  titik  yang  merepresentasikan  data query dengan  semua  titik  yang  merepresentasikan  data learning dengan rumus Euclidean Distance.
Diberikan  2  buah  titik  P  dan  Q  dalam  sebuah ruang  vektor n-dimensi dengan  P(p 1 ,  p 2, …, p n )  dan Q(q 1 ,  q 2,... ,q n ),  maka  jarak  antara  P  dan  Q  dapat diukur  dengan  menggunakan  persamaan Euclidean Distance sebagai berikut [4]:
(2.4) dimana  P  dan  Q  adalah  titik  pada  ruang  vektor n dimensi  sedangkan  pi dan  qi adalah  besaran  skalar untuk dimensi ke i dalam ruang vektor n dimensi.
K buah data learning terdekat akan melakukan voting untuk menentukan label mayoritas. Label data query akan  ditentukan  berdasarkan  label  mayoritas dan  jika  ada  lebih  dari  satu  label  mayoritas  maka label  data query dapat  dipilih  secara  acak  di  antara label-label mayoritas yang ada.[9]

## 2.6 Akurasi Sistem
Tingkat  akurasi  sebuah classifier untuk sekelompok  data  uji  adalah  rasio  perbandingan jumlah  data  uji  yang  dapat  diklasifikasikan  dengan benar  dengan  jumlah  seluruh  data  uji.  [4].  Dengan demikian, tingkat akurasi K-Nearest  Neighbor untuk  sekelompok  data  uji T dapat dinyatakan dalam persamaan berikut:
n T T Acc pos  ) ( (2.5)       n i i i euc q p Q P D 1 2 ) , (
dimana T pos adalah  jumlah  data  uji  yang diklasifikasikan  dengan  benar  dan n adalah  jumlah data uji seluruhnya.
Dengan  demikian  tingkat  akurasi  maksimum  = 1  bila  semua  data  uji  dapat  diklasifikasikan  dengan benar  dan  tingkat  akurasi minimum  =  0  jika  tidak satupun data uji dapat diklasifikasikan dengan benar. Akurasi  dapat  dinyatakan  dalam  satuan  persen dengan mengalikan hasil perhitungan dengan 100%.

## 3. Framework Sistem

## Image 3-1: Framework Sistem
Perangkat lunak akan terdiri dari 2 buah proses utama  yang  saling  berkaitan,  yaitu  proses learning dan proses klasifikasi.
Input  untuk  proses learning adalah  kumpulan learning image yang sudah diketahui label kelasnya. Adapun output  yang  dihasilkan  adalah fitur image yang disimpan dalam sebuah feature database.
Input  untuk  proses  klasifikasi  adalah image yang  akan  diklasifikasikan  dan  fitur learning  image yang  tersimpan  dalam feature  database. Adapun outputnya adalah label kelas image yang diinputkan.
Dengan  demikian  jelaslah  bahwa  proses learning harus  dilakukan  sebelum  proses  klasifikasi sebab output dari proses learning menjadi salah satu input yang dibutuhkan dalam proses klasifikasi.

## 3.1 Langkah-langkah Tahap Learning
Pada  proses learning,  input  perangkat  lunak adalah  kumpulan learning  image yang  telah diketahui  label  kelasnya.  Semua learning  image akan  diekstrak  fiturnya  dengan  menggunakan metode Color  Histogram dan Edge  Histogram Descriptor.  Hasil  dari  proses  ekstraksi  fitur  akan disimpan dalam sebuah feature database.
Berikut  ini  adalah  langkah-langkah  yang dilakukan dalam proses learning:
1. Membaca data bitmap learning image
2. Melakukan  ekstraksi  fitur  wana  dengan metode Color Histogram
3. Melakukan  ekstraksi  fitur  tekstur  dengan metode Edge Histogram Descriptor
3.2 Langkah-langkah Tahap Classification Pada  proses  klasifikasi,  input  perangkat  lunak adalah testing  image yang  belum  diketahui  label kelasnya. Testing  image akan  mengalami  proses ekstraksi  fitur. Hasil dari proses ekstraksi fitur akan dibandingkan  dengan  fitur  yang  tersimpan  dalam feature  database untuk  menentukan  label  kelas testing image.
Berikut  ini  adalah  langkah-langkah  yang dilakukan dalam proses klasifikasi:
1. Membaca data bitmap testing image
2. Melakukan  ekstraksi  fitur  warna  dengan metode Color Histogram
3. Melakukan  ekstraksi  fitur  tekstur  dengan metode Edge Histogram Descriptor
4. Mengukur  perbedaan  antara  hasil  ekstraksi fitur testing  image dengan  fitur  learning image  yang  tersimpan  dalam feature database
5. Melakukan  voting  untuk  menentukan  label kelas image

## 3.3 Perancangan Sistem
Perancangan perangkat lunak dilakukan dengan metode  terstruktur. Adapun  model-model  yang dihasilkan adalah sebagai berikut:
1. Diagram Konteks
2. Data Flow Diagram (DFD)
3. Spesifikasi Proses
4. Kamus Data.
Berikut  ini  adalah diagram  konteks  dan data flow diagram dari sistem yang telah dibangun:

## Image 3-2: Diagram Konteks
Diagram  konteks  hanya  mengimagekan  input  dan output  sistem  secara  keseluruhan.  Adapun  proses- proses inti yang ada di dalam sistem serta aliran data yang terjadi antar proses diimagekan dalam data flow diagram berikut ini:

## Image 3-3: DFD Level 1
Adapun  untuk  keperluan  penyimpanan  data, maka diperlukan sebuah basis data. Rancangan basis data  dapat dilihat  pada  diagram  Entity-Relationship berikut ini:
Classes Images Features termasuk 1 N memiliki N M ImageID Path Label ClassLabel ClassDescription FeatureID FeatureName VectorLength ImageFeature

## Image 3-4 Entity Relationship Diagram
Adapun  hasil  implementasi  dari  rancangan  basis data  pada  diagram  ER  di  atas  dapat  dilihat  melalui struktur tabel berikut ini:
Tabel 3-1 : Struktur tabel ‘Classes’ No Field Tipe Data Keterangan 1 ClassLabel String Primary key, label dari kelas
2 ClassDescription String
Deskripsi kelas
Tabel 3-2 : Struktur tabel ‘Features’ No Field Tipe Data Keterangan 1 FeatureID Number Primary key 2 FeatureName String Nama fitur 3 VectorLength Number Jumlah elemen vektor Tabel 3-3 : Struktur tabel ‘Images’ No Field Tipe Data Keterangan 1 ImageID Number Primary key 2 Label String Label  dari learning image,  foreign  key yang  mengacu  ke field ’ClassLabel’ pada tabel ’Classes’ 3 Path String Path absolute ke file learning image Tabel 3-4 : Struktur tabel ‘ImageFeatures’ No Field Tipe Data Keterangan 1 ImageID Number Foreign key yang mengacu  ke  field ’ImageID’  pada tabel ’Images’ 2 FeatureID Number Foreign key yang mengacu  ke  field ’FeatureID’  pada tabel ’Feature’ 3 ImageFeature String Fitur yang diekstrak dari image dan disimpan  dalam bentuk string.

## 4. Pengujian
Data  yang  digunakan  untuk  pengujian  berasal dari Best Photo Collection CD yang terdiri dari 200 image yang  terbagi  dalam  4  kelas  yaitu canyon, mountain, sunset dan waterfall.
Tabel 3-1: Data untuk pelatihan dan pengujian
Kelas Jumlah data learning Jumlah data testing Canyon 25 image 25 image Mountain 25 image 25 image Sunset 25 image 25 image Waterfall 25 image 25 image Total 100 image 100 image
Parameter yang diuji adalah tingkat akurasi dan waktu  klasifikasi.  Tingkat  akurasi  dihitung  dengan menghitung persentase image yang dapat diklasifikasikan  dengan  benar  dalam  satuan  persen sedangkan  waktu  klasifikasi  dihitung  mulai  proses pembacaan  data  bitmap  sampai  menghasilkan  label kelas dan diukur dalam satuan detik per image.
Total  jumlah  percobaan  yang  dilakukan  adalah 375 percobaan yang terdiri dari:
1. 75 percobaan klasifikasi berdasarkan fitur warna yang  diekstrak  dengan  metode Color  Histogram 256, 4 dan 32 bin untuk nilai k masing-masing 1 sampai 25.
2. 75 percobaan klasifikasi berdasarkan fitur tekstur yang  diesktrak  dengan  metode Edge  Histogram Descriptor 4x4, 3x3 dan 2x2 region untuk nilai k masing-masing 1 sampai 25.
3. 225  percobaan  klasifikasi  berdasarkan  fitur warna  dan  tekstur  yang  diekstrak  dengan  9 kombinasi  metode  ekstraksi  fitur  warna  dan tekstur untuk nilai k masing-masing 1 sampai 25.

## Tabel 4-2: Skenario Pengujian
Dalam  tiap  percobaan  digunakan  100 image testing. Adapun  hasil  pengujian  dapat  dilihat  dalam grafik berikut:
Image 4-1: Grafik perbandingan tingkat akurasi klasifikasi antar fitur
Fitur image yang  digunakan  dalam  klasifikasi  akan mempengaruhi tingkat akurasi klasifikasi. Klasifikasi  dengan  berdasarkan  fitur  warna  dan tekstur  memiliki  tingkat  akurasi  rata-rata  yang paling tinggi yaitu sebesar 75,81%.

## Image 4-2: Grafik perbandingan tingkat akurasi klasifikasi antar metode ekstraksi fitur warna
Metode  ekstraksi  fitur  warna  berpengaruh  terhadap tingkat akurasi klasifikasi. Adapun metode ekstraksi fitur  warna  yang  memberikan  tingkat  akurasi klasifikasi  tertinggi  adalah Color Histogram  32 bin (CH 32) yaitu sebesar 76,04 % .

## Image 4-3: Grafik perbandingan tingkat akurasi kaslifkasi antar metode ekstraksi fitur
Metode ekstraksi  fitur  tekstur  berpengaruh  terhadap tingkat akurasi klasifikasi. Adapun metode ekstraksi fitur  tekstur  yang  memberikan  tingkat  akurasi klasifikasi tertinggi adalah Edge Histogram Descriptor  2x2  Region (EHD  2x2)  yaitu  sebesar
47,32 % .
Image 4-4: Grafik perbandingan tingkat akurasi klasifikasi antar gabungan metode ekstraksi fitur warna dan tekstur
Dari  grafik  di  atas  terlihat  bahwa  gabungan  metode ekstraksi  fitur  warna  dan  tekstur  yang  memberikan tingkat  akurasi  klasifikasi  paling  tinggi  adalah
Variabel Klasifikasi Jumlah Percobaan Fitur Metode Ekstraksi Fitur Nilai k Warna Color Histogram 256 bin 1 sampai 25 25 Color Histogram 64 bin 1 sampai 25 25 Color Histogram 32 bin 1 sampai 25 25 Tekstur Edge Histogram 4x4 Region 1 sampai 25 25 Edge Histogram 3x3 Region 1 sampai 25 25 Edge Histogram 2x2 Region 1 sampai 25 25 Warna dan Tekstur Color Histogram 256 bin + Edge Histogram 4x4 Region 1 sampai 25 25 Color Histogram 256 bin + Edge Histogram 3x3 Region 1 sampai 25 25 Color Histogram 256 bin + Edge Histogram 2x2 Region 1 sampai 25 25 Color Histogram 64 bin + Edge Histogram 4x4 Region 1 sampai 25 25 Color Histogram 64 bin + Edge Histogram 3x3 Region 1 sampai 25 25 Color Histogram 64 bin + Edge Histogram 2x2 Region 1 sampai 25 25 Color Histogram 32 bin + Edge Histogram 4x4 Region 1 sampai 25 25 Color Histogram 32 bin + Edge Histogram 3x3 Region 1 sampai 25 25 Color Histogram 32 bin + Edge Histogram 2x2 Region 1 sampai 25 25 Total Jumlah Percobaan 375

## Jurnal SPIRIT Vol. 8 No. 2 Nopember 2016, hal 24-30
Parameter yang diuji adalah tingkat akurasi dan waktu  klasifikasi.  Tingkat  akurasi  dihitung  dengan menghitung persentase image yang dapat diklasifikasikan  dengan  benar  dalam  satuan  persen sedangkan  waktu  klasifikasi  dihitung  mulai  proses pembacaan  data  bitmap  sampai  menghasilkan  label kelas dan diukur dalam satuan detik per image.
Total  jumlah  percobaan  yang  dilakukan  adalah 375 percobaan yang terdiri dari:
1. 75 percobaan klasifikasi berdasarkan fitur warna yang  diekstrak  dengan  metode Color  Histogram 256, 4 dan 32 bin untuk nilai k masing-masing 1 sampai 25.
2. 75 percobaan klasifikasi berdasarkan fitur tekstur yang  diesktrak  dengan  metode Edge  Histogram Descriptor 4x4, 3x3 dan 2x2 region untuk nilai k masing-masing 1 sampai 25.
3. 225  percobaan  klasifikasi  berdasarkan  fitur warna  dan  tekstur  yang  diekstrak  dengan  9 kombinasi  metode  ekstraksi  fitur  warna  dan tekstur untuk nilai k masing-masing 1 sampai 25.

## Tabel 4-2: Skenario Pengujian
Dalam  tiap  percobaan  digunakan  100 image testing. Adapun  hasil  pengujian  dapat  dilihat  dalam grafik berikut:
Image 4-1: Grafik perbandingan tingkat akurasi klasifikasi antar fitur
Fitur image yang  digunakan  dalam  klasifikasi  akan mempengaruhi tingkat akurasi klasifikasi. Klasifikasi  dengan  berdasarkan  fitur  warna  dan tekstur  memiliki  tingkat  akurasi  rata-rata  yang paling tinggi yaitu sebesar 75,81%.

## Image 4-2: Grafik perbandingan tingkat akurasi klasifikasi antar metode ekstraksi fitur warna
Metode  ekstraksi  fitur  warna  berpengaruh  terhadap tingkat akurasi klasifikasi. Adapun metode ekstraksi fitur  warna  yang  memberikan  tingkat  akurasi klasifikasi  tertinggi  adalah Color Histogram  32 bin (CH 32) yaitu sebesar 76,04 % .

## Image 4-3: Grafik perbandingan tingkat akurasi kaslifkasi antar metode ekstraksi fitur
Metode ekstraksi  fitur  tekstur  berpengaruh  terhadap tingkat akurasi klasifikasi. Adapun metode ekstraksi fitur  tekstur  yang  memberikan  tingkat  akurasi klasifikasi tertinggi adalah Edge Histogram Descriptor  2x2  Region (EHD  2x2)  yaitu  sebesar
47,32 % .
Image 4-4: Grafik perbandingan tingkat akurasi klasifikasi antar gabungan metode ekstraksi fitur warna dan tekstur
Dari  grafik  di  atas  terlihat  bahwa  gabungan  metode ekstraksi  fitur  warna  dan  tekstur  yang  memberikan tingkat  akurasi  klasifikasi  paling  tinggi  adalah
Variabel Klasifikasi Jumlah Percobaan Fitur Metode Ekstraksi Fitur Nilai k Warna Color Histogram 256 bin 1 sampai 25 25 Color Histogram 64 bin 1 sampai 25 25 Color Histogram 32 bin 1 sampai 25 25 Tekstur Edge Histogram 4x4 Region 1 sampai 25 25 Edge Histogram 3x3 Region 1 sampai 25 25 Edge Histogram 2x2 Region 1 sampai 25 25 Warna dan Tekstur Color Histogram 256 bin + Edge Histogram 4x4 Region 1 sampai 25 25 Color Histogram 256 bin + Edge Histogram 3x3 Region 1 sampai 25 25 Color Histogram 256 bin + Edge Histogram 2x2 Region 1 sampai 25 25 Color Histogram 64 bin + Edge Histogram 4x4 Region 1 sampai 25 25 Color Histogram 64 bin + Edge Histogram 3x3 Region 1 sampai 25 25 Color Histogram 64 bin + Edge Histogram 2x2 Region 1 sampai 25 25 Color Histogram 32 bin + Edge Histogram 4x4 Region 1 sampai 25 25 Color Histogram 32 bin + Edge Histogram 3x3 Region 1 sampai 25 25 Color Histogram 32 bin + Edge Histogram 2x2 Region 1 sampai 25 25 Total Jumlah Percobaan 375

## Jurnal SPIRIT Vol. 8 No. 2 Nopember 2016, hal 24-30
Parameter yang diuji adalah tingkat akurasi dan waktu  klasifikasi.  Tingkat  akurasi  dihitung  dengan menghitung persentase image yang dapat diklasifikasikan  dengan  benar  dalam  satuan  persen sedangkan  waktu  klasifikasi  dihitung  mulai  proses pembacaan  data  bitmap  sampai  menghasilkan  label kelas dan diukur dalam satuan detik per image.
Total  jumlah  percobaan  yang  dilakukan  adalah 375 percobaan yang terdiri dari:
1. 75 percobaan klasifikasi berdasarkan fitur warna yang  diekstrak  dengan  metode Color  Histogram 256, 4 dan 32 bin untuk nilai k masing-masing 1 sampai 25.
2. 75 percobaan klasifikasi berdasarkan fitur tekstur yang  diesktrak  dengan  metode Edge  Histogram Descriptor 4x4, 3x3 dan 2x2 region untuk nilai k masing-masing 1 sampai 25.
3. 225  percobaan  klasifikasi  berdasarkan  fitur warna  dan  tekstur  yang  diekstrak  dengan  9 kombinasi  metode  ekstraksi  fitur  warna  dan tekstur untuk nilai k masing-masing 1 sampai 25.

## Tabel 4-2: Skenario Pengujian
Dalam  tiap  percobaan  digunakan  100 image testing. Adapun  hasil  pengujian  dapat  dilihat  dalam grafik berikut:
Image 4-1: Grafik perbandingan tingkat akurasi klasifikasi antar fitur
Fitur image yang  digunakan  dalam  klasifikasi  akan mempengaruhi tingkat akurasi klasifikasi. Klasifikasi  dengan  berdasarkan  fitur  warna  dan tekstur  memiliki  tingkat  akurasi  rata-rata  yang paling tinggi yaitu sebesar 75,81%.

## Image 4-2: Grafik perbandingan tingkat akurasi klasifikasi antar metode ekstraksi fitur warna
Metode  ekstraksi  fitur  warna  berpengaruh  terhadap tingkat akurasi klasifikasi. Adapun metode ekstraksi fitur  warna  yang  memberikan  tingkat  akurasi klasifikasi  tertinggi  adalah Color Histogram  32 bin (CH 32) yaitu sebesar 76,04 % .

## Image 4-3: Grafik perbandingan tingkat akurasi kaslifkasi antar metode ekstraksi fitur
Metode ekstraksi  fitur  tekstur  berpengaruh  terhadap tingkat akurasi klasifikasi. Adapun metode ekstraksi fitur  tekstur  yang  memberikan  tingkat  akurasi klasifikasi tertinggi adalah Edge Histogram Descriptor  2x2  Region (EHD  2x2)  yaitu  sebesar
47,32 % .
Image 4-4: Grafik perbandingan tingkat akurasi klasifikasi antar gabungan metode ekstraksi fitur warna dan tekstur
Dari  grafik  di  atas  terlihat  bahwa  gabungan  metode ekstraksi  fitur  warna  dan  tekstur  yang  memberikan tingkat  akurasi  klasifikasi  paling  tinggi  adalah
Color Histogram  256  bin  (CH  256) dan Edge Histogram  Descriptor  2x2  Region (EHD 2x2). Gabungan  kedua  metode ini  memberikan  tingkat akurasi rata-rata sebesar 78,44%.

## Image 4-5: Grafik perbandingan tingkat akurasi klasifikasi antar nilai k
Grafik  di  atas  menunjukkan  bahwa tingkat  akurasi klasifikasi  berfluktuasi  tergantung  nilai k yang diinputkan  namun  cenderung  menurun  seiring naiknya  nilai k.  Untuk  klasifikasi  berdasarkan  fitur warna  dengan  metode ColorHistogram  256  bin dan fitur  tekstur  dengan  metode Edge  histogram  2x2 Region,  tingkat  akurasi  paling  tinggi  diperoleh dengan nilai k=1 dan k=3 yaitu sebesar 84 %.

## Image 4-6: Grafik perbandingan waktu klasifikasi
Waktu  klasifikasi  tersingkat  adalah  klasifikasi berdasarkan  fitur  tekstur  yang  diekstrak  dengan metode Edge  Histogram  Descriptor  2x2  Region (EHD 2x2)  yaitu  selama  6.49  detik  per image sedangkan  yang  membutuhkan  waktu  paling  lama adalah  klasifikasi  berdasarkan  warna  dan  tekstur yang diekstrak dengan metode Color Histogram 256 bin dan Edge  Histogram  Descriptor  4x4 Region (CH 256  +  EHD  4x4)  yaitu  selama  8.49  detik  per image.

## 5. Kesimpulan
Dari  hasil  perancangan sistem  ini  serta  dari hasil  uji  coba  yang  telah  dilakukan,  dapat  ditarik kesimpulan  bahwa  fitur image,  metode  ekstraksi fitur  dan  jumlah  neighbor  yang  melakukan  voting mempengaruhi  tingkat akurasi  klasifikasi image dengan metode K-Nearest Neighbor.
Pada  bagian Fitur  yang  memberikan  tingkat akurasi  paling  tinggi  adalah  fitur  warna  dan  tekstur sedangkan  metode  ekstraksi  fitur  yang  memberikan tingkat akurasi tertinggi adalah kombinasi
Color Histogram  256  bin dan Edge  Histogram Descriptor 2x2. Tingkat akurasi klasifikasi berfluktuasi  tergantung  jumlah neighbor yang melakukan voting namun  cenderung  menurun seiring  bertambahnya  jumlah neighbor yang melakukan voting.
Sedangkan klasifikasi  yang  membutuhkan waktu paling  singkat  adalah  klasifikasi  dengan  fitur tekstur,  disusul  kemudian  oleh  klasifikasi  dengan fitur  warna dan  yang  membutuhkan  waktu  paling lama  adalah  klasifikasi  berdasarkan  fitur  warna  dan tekstur.
Daftar Pustaka:
[1] B. S. Manjunath et al, 2001, "Color and Texture Descriptors",  IEEE  Transcations  on  Circuits and Sistem for Video Technology
[2] CBIR:Features,
http://www.ee.columbia.edu/~xlx/courses/vis- hw3/page2.html, didownload pada April 2007 [3] CBIR: Texture Features, 2007, www.cs.auckland.ac.nz/compsci708s1c/, didownload pada tanggal 11 April 2007 [4] Jiawei  Han,  Micheline  Kamber,  2002,  "Data Mining  Concept and  Techniques",  Academic Press
[5] Kenneth  R.  Castleman,  1996,  "Digital  Image Processing", Prentice Hall
[6] Maher A. Sid Ahmed, 1995, "Image Processing: Theory, Algorithm and Architecture", McGrawHill
[7] Rafael  C.  Gonzales,  Richard  E.  Woods,  2002, "Digital Image Processing", Pentice Hall
[8] Sundaram  RMD,  "Image  Mining,  Intricacies and Innovations", http://www.amrita.edu/cde/, didownload pada tanggal 11 April 2007
[9] Teknomo, Kardi. K-Nearest Neighbors Tutorial,
2006, http://people.revoledu.com/kardi/tutorial/KNN/, didownload pada tanggal 11 Desember 2006 [10] Uniform
Quantization, 2007,
http://www.cs.wpi.edu/~matt/courses/cs563/, didownload pada tanggal 11 April 2007
[11] William  K.  Pratt,  1991,  "Digital  Image Processing", Wiley-Interscience Publication

## Jurnal SPIRIT Vol. 8 No. 2 Nopember 2016, hal 24-30
Color Histogram  256  bin  (CH  256) dan Edge Histogram  Descriptor  2x2  Region (EHD 2x2). Gabungan  kedua  metode ini  memberikan  tingkat akurasi rata-rata sebesar 78,44%.

## Image 4-5: Grafik perbandingan tingkat akurasi klasifikasi antar nilai k
Grafik  di  atas  menunjukkan  bahwa tingkat  akurasi klasifikasi  berfluktuasi  tergantung  nilai k yang diinputkan  namun  cenderung  menurun  seiring naiknya  nilai k.  Untuk  klasifikasi  berdasarkan  fitur warna  dengan  metode ColorHistogram  256  bin dan fitur  tekstur  dengan  metode Edge  histogram  2x2 Region,  tingkat  akurasi  paling  tinggi  diperoleh dengan nilai k=1 dan k=3 yaitu sebesar 84 %.

## Image 4-6: Grafik perbandingan waktu klasifikasi
Waktu  klasifikasi  tersingkat  adalah  klasifikasi berdasarkan  fitur  tekstur  yang  diekstrak  dengan metode Edge  Histogram  Descriptor  2x2  Region (EHD 2x2)  yaitu  selama  6.49  detik  per image sedangkan  yang  membutuhkan  waktu  paling  lama adalah  klasifikasi  berdasarkan  warna  dan  tekstur yang diekstrak dengan metode Color Histogram 256 bin dan Edge  Histogram  Descriptor  4x4 Region (CH 256  +  EHD  4x4)  yaitu  selama  8.49  detik  per image.

## 5. Kesimpulan
Dari  hasil  perancangan sistem  ini  serta  dari hasil  uji  coba  yang  telah  dilakukan,  dapat  ditarik kesimpulan  bahwa  fitur image,  metode  ekstraksi fitur  dan  jumlah  neighbor  yang  melakukan  voting mempengaruhi  tingkat akurasi  klasifikasi image dengan metode K-Nearest Neighbor.
Pada  bagian Fitur  yang  memberikan  tingkat akurasi  paling  tinggi  adalah  fitur  warna  dan  tekstur sedangkan  metode  ekstraksi  fitur  yang  memberikan tingkat akurasi tertinggi adalah kombinasi
Color Histogram  256  bin dan Edge  Histogram Descriptor 2x2. Tingkat akurasi klasifikasi berfluktuasi  tergantung  jumlah neighbor yang melakukan voting namun  cenderung  menurun seiring  bertambahnya  jumlah neighbor yang melakukan voting.
Sedangkan klasifikasi  yang  membutuhkan waktu paling  singkat  adalah  klasifikasi  dengan  fitur tekstur,  disusul  kemudian  oleh  klasifikasi  dengan fitur  warna dan  yang  membutuhkan  waktu  paling lama  adalah  klasifikasi  berdasarkan  fitur  warna  dan tekstur.
Daftar Pustaka:
[1] B. S. Manjunath et al, 2001, "Color and Texture Descriptors",  IEEE  Transcations  on  Circuits and Sistem for Video Technology
[2] CBIR:Features,
http://www.ee.columbia.edu/~xlx/courses/vis- hw3/page2.html, didownload pada April 2007 [3] CBIR: Texture Features, 2007, www.cs.auckland.ac.nz/compsci708s1c/, didownload pada tanggal 11 April 2007 [4] Jiawei  Han,  Micheline  Kamber,  2002,  "Data Mining  Concept and  Techniques",  Academic Press
[5] Kenneth  R.  Castleman,  1996,  "Digital  Image Processing", Prentice Hall
[6] Maher A. Sid Ahmed, 1995, "Image Processing: Theory, Algorithm and Architecture", McGrawHill
[7] Rafael  C.  Gonzales,  Richard  E.  Woods,  2002, "Digital Image Processing", Pentice Hall
[8] Sundaram  RMD,  "Image  Mining,  Intricacies and Innovations", http://www.amrita.edu/cde/, didownload pada tanggal 11 April 2007
[9] Teknomo, Kardi. K-Nearest Neighbors Tutorial,
2006, http://people.revoledu.com/kardi/tutorial/KNN/, didownload pada tanggal 11 Desember 2006 [10] Uniform
Quantization, 2007,
http://www.cs.wpi.edu/~matt/courses/cs563/, didownload pada tanggal 11 April 2007
[11] William  K.  Pratt,  1991,  "Digital  Image Processing", Wiley-Interscience Publication

## Jurnal SPIRIT Vol. 8 No. 2 Nopember 2016, hal 24-30
Color Histogram  256  bin  (CH  256) dan Edge Histogram  Descriptor  2x2  Region (EHD 2x2). Gabungan  kedua  metode ini  memberikan  tingkat akurasi rata-rata sebesar 78,44%.

## Image 4-5: Grafik perbandingan tingkat akurasi klasifikasi antar nilai k
Grafik  di  atas  menunjukkan  bahwa tingkat  akurasi klasifikasi  berfluktuasi  tergantung  nilai k yang diinputkan  namun  cenderung  menurun  seiring naiknya  nilai k.  Untuk  klasifikasi  berdasarkan  fitur warna  dengan  metode ColorHistogram  256  bin dan fitur  tekstur  dengan  metode Edge  histogram  2x2 Region,  tingkat  akurasi  paling  tinggi  diperoleh dengan nilai k=1 dan k=3 yaitu sebesar 84 %.

## Image 4-6: Grafik perbandingan waktu klasifikasi
Waktu  klasifikasi  tersingkat  adalah  klasifikasi berdasarkan  fitur  tekstur  yang  diekstrak  dengan metode Edge  Histogram  Descriptor  2x2  Region (EHD 2x2)  yaitu  selama  6.49  detik  per image sedangkan  yang  membutuhkan  waktu  paling  lama adalah  klasifikasi  berdasarkan  warna  dan  tekstur yang diekstrak dengan metode Color Histogram 256 bin dan Edge  Histogram  Descriptor  4x4 Region (CH 256  +  EHD  4x4)  yaitu  selama  8.49  detik  per image.

## 5. Kesimpulan
Dari  hasil  perancangan sistem  ini  serta  dari hasil  uji  coba  yang  telah  dilakukan,  dapat  ditarik kesimpulan  bahwa  fitur image,  metode  ekstraksi fitur  dan  jumlah  neighbor  yang  melakukan  voting mempengaruhi  tingkat akurasi  klasifikasi image dengan metode K-Nearest Neighbor.
Pada  bagian Fitur  yang  memberikan  tingkat akurasi  paling  tinggi  adalah  fitur  warna  dan  tekstur sedangkan  metode  ekstraksi  fitur  yang  memberikan tingkat akurasi tertinggi adalah kombinasi
Color Histogram  256  bin dan Edge  Histogram Descriptor 2x2. Tingkat akurasi klasifikasi berfluktuasi  tergantung  jumlah neighbor yang melakukan voting namun  cenderung  menurun seiring  bertambahnya  jumlah neighbor yang melakukan voting.
Sedangkan klasifikasi  yang  membutuhkan waktu paling  singkat  adalah  klasifikasi  dengan  fitur tekstur,  disusul  kemudian  oleh  klasifikasi  dengan fitur  warna dan  yang  membutuhkan  waktu  paling lama  adalah  klasifikasi  berdasarkan  fitur  warna  dan tekstur.
Daftar Pustaka:
[1] B. S. Manjunath et al, 2001, "Color and Texture Descriptors",  IEEE  Transcations  on  Circuits and Sistem for Video Technology
[2] CBIR:Features,
http://www.ee.columbia.edu/~xlx/courses/vis- hw3/page2.html, didownload pada April 2007 [3] CBIR: Texture Features, 2007, www.cs.auckland.ac.nz/compsci708s1c/, didownload pada tanggal 11 April 2007 [4] Jiawei  Han,  Micheline  Kamber,  2002,  "Data Mining  Concept and  Techniques",  Academic Press
[5] Kenneth  R.  Castleman,  1996,  "Digital  Image Processing", Prentice Hall
[6] Maher A. Sid Ahmed, 1995, "Image Processing: Theory, Algorithm and Architecture", McGrawHill
[7] Rafael  C.  Gonzales,  Richard  E.  Woods,  2002, "Digital Image Processing", Pentice Hall
[8] Sundaram  RMD,  "Image  Mining,  Intricacies and Innovations", http://www.amrita.edu/cde/, didownload pada tanggal 11 April 2007
[9] Teknomo, Kardi. K-Nearest Neighbors Tutorial,
2006, http://people.revoledu.com/kardi/tutorial/KNN/, didownload pada tanggal 11 Desember 2006 [10] Uniform
Quantization, 2007,
http://www.cs.wpi.edu/~matt/courses/cs563/, didownload pada tanggal 11 April 2007
[11] William  K.  Pratt,  1991,  "Digital  Image Processing", Wiley-Interscience Publication