Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 1998-2009 E- ISSN 2503-2933 1998

## Penggunaan Fitur Saliency-SURF Untuk Klasifikasi Citra Sel Darah Putih Dengan Metode SVM
Siska Devella* 1 , Yohannes 2 , Celvine Adi Putra 3 1,2,3 Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Rekayasa, Universitas Multi Data Palembang; Jl. Rajawali No. 14 Palembang e-mail: * 1 siskadevella@mdp.ac.id , 2 yohannesmasterous@mdp.ac.id,
3 celvineadiputra@gmail.com

## Abstrak
Sel darah putih merupakan sel pembentuk komponen darah yang berfungsi melawan berbagai penyakit dari dalam tubuh (sistem kekebalan tubuh). Sel darah putih dibagi menjadi lima jenis, yaitu  basofil,  eosinofil,  neutrofil,  limfosit,  dan  monosit.  Pendeteksian  jenis  sel  darah  putih dilakukan  di laboratorium  yang  memerlukan  seorang spesialis serta  usaha  yang  lebih,  waktu, dan biaya. Solusi yang dapat dilakukan salah satunya adalah menggunakan machine learning seperti  support  vector  machine  (SVM)  dengan  ekstraksi  fitur  SURF.  Penelitian  ini menggunakan  dataset  citra  sel  darah  putih  yang  sebelumnya  dilakukan  tahap  pre-processing yang, terdiri dari crop, resize, dan saliency. Metode saliency mampu memberikan bagian yang bermakna pada sebuah citra. Metode ekstraksi fitur SURF mampu memberikan keypoint yang dapat  digunakan  SVM  dalam  mengenali  jenis  sel  darah  putih.  Penggunaan  region-contrast saliency  dengan  kernel  radial  basis  function  (RBF)  mendapatkan  hasil  akurasi,  presisi,  dan recall  yang  baik  di  bandingkan  dengan  penggunaan  kernel  lain  dalam  penelitian  ini. Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  didapat  pada  penelitian  ini,  saliency  dapat  meningkatkan hasil  akurasi,  presisi,  dan  recall  dari  SVM  untuk  dataset  citra  sel  darah  putih  dibandingkan dengan tanpa saliency.
Kata kunci— Sel Darah Putih; Saliency; SURF; SVM

## Abstract
White  blood  cells  are  cells  those  formers  blood  components  that  function  to  fight various  diseases  from  the  body  (immune  system).  White  blood  cells  can  be  further  into  five types: basophils, eosinophils, neutrophils, lymphocytes, and monocytes. Detection of this type of white blood cell is able in a laboratory, which requires a specialist and extra effort, time, and money. One solution can use machine learning like a support vector machine (SVM) with SURF feature extraction. This study used a dataset of white blood cell images that previously carried out a pre-processing stage consisting of the crop, resize, and saliency. The saliency method can provide  a  meaningful  part  of  an  image.  The  SURF  feature  extraction  method  can  provide  a keypoint  that  SVM  can  use  in  recognizing  white  blood  cell  types.  The  use  of  region  contrast saliency with kernel radial basis function (RBF) results in good accuracy, precision, and recall compared to other kernels in this study. Based on the test results obtained in this study, saliency can  improve  the  accuracy,  precision,  and  recall  results  of  the  SVM  for  the  white  blood  cell image dataset compared to those without saliency.
Keywords — White blood cells; Saliency; SURF; SVM
1999 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal . 1998-2009 E-ISSN 2503-2933

## 1. PENDAHULUAN
Sel darah putih merupakan bagian dari tubuh manusia yang sangat penting dan bertugas untuk melindungi tubuh dari penyakit yang disebabkan oleh bakteri, parasit, dan virus  [1]. Sel darah  putih  merupakan  salah  satu  dari  sistem  kekebalan  tubuh  manusia  berupa  jaringan kompleks  yang  terdiri  dari  sel,  jaringan,  dan  organ  yang  bekerja  bersama  untuk  menjalankan fungsinya. Leukosit atau sel darah putih yang diproduksi oleh jaringan hemopoetik untuk jenis bergranula (polimorfonuklear) dan jaringan limfatik untuk jenis tak bergranula (mononuklear), yang berfungsi dalam sistem pertahanan tubuh terhadap infeksi [1]. Sel darah putih mempunyai 5 sub-kelompok, 3 diantaranya memiliki granula di dalam sitoplasmanya yaitu basofil, eosinofil, dan  neutrofil.  Sedangkan  2  jenis  lainnya  tidak  memiliki  granula  di  dalam  sitoplasmanya  yaitu limfosit dan monosit. [2]
Klasifikasi  sel  darah  biasanya  dilakukan  secara  visual  oleh  seorang  spesialis  medis menggunakan mikroskop. Kegiatan ini memerlukan waktu yang lama dan lebih banyak energi sehingga  dapat  berpotensi  memiliki  hasil  akurasi  yang  rendah,  menggunakan  mesin  analisis sampel darah dapat dilakukan tetapi membutuhkan kalibrasi yang tepat dan dengan biaya yang mahal [3]. Klasifikasi jenis sel darah putih sendiri telah banyak dikembangkan dengan beberapa metode  yang  telah  ada,  pada  penelitian  sebelumnya  klasifikasi  jenis  sel  darah  putih  telah dilakukan dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN), Support Vector Machine (SVM), Saliency, SIFT, SURF, HOG, dan metode lainnya.
Support  Vector  Machine (SVM)  termasuk  algoritma supervised untuk  melakukan klasifikasi yang berkerja dengan cara mencari hyperplane dengan margin yang terbesar. SVM harus  dilatih  terlebih  dahulu  mana  yang  termasuk  kelas  A  dan  mana  yang  termasuk  kelas  B. Awalnya Support Vector Machine (SVM) digunakan untuk klasifikasi data ke dalam dua kelas. Pada perkembangannya, Support Vector Machine (SVM) dapat diperluas untuk klasifikasi multi kelas dengan sejumlah skema [4]. Binary Class SVM digunakan untuk menyelesaikan masalah klasifikasi  untuk  dua  kelas,  untuk  model  klasifikasi  lebih  dari  dua  kelas  dapat  menggunakan Multi  Class SVM.  Terdapat  tiga  hal  yang  harus  ditentukan  pertama  kali,  pertama support vectors ,  kedua hyperplane ,  dan  yang  terakhir margin terbesar.  Penelitian  yang  menggunakan SVM  untuk  melakukan  klasifikasi  sel  darah  putih  dilakukan  oleh  Bhima  Caraka  dkk  [5] mendapatkan  rata-rata  akurasi  sebesar  82,20%.  Selanjutnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh William Fanz Lamberti [6] yang membandingkan SVM dengan menggunakan pendekatan CNN untuk  klasifikasi  sel  darah putih  dan  sel  darah  merah  mendapatkan  bahwa  pendekatan  dengan SVM mampu mengungguli semua pendekatan lain yang digunakan pada penelitian ini.
Saliency merupakan algoritma yang mampu memberikan informasi penting pada bagian tertentu  yang  lebih  dominan  dibanding  dengan  bagian  lainnya  dalam  sebuah  citra. Saliency memiliki beberapa metode seperti region contrast , histogram contrast , local contrast , dan lain- lain.  Yohannes  dkk  [7]  melakukan  penelitian  yang  menggunakan saliency untuk  mendeteksi malaria  dengan  CNN.  Penelitian  ini  membandingkan  beberapa  metode saliency untuk mendeteksi  penyakit  malaria,  dengan  menggunakan  metode frequency-tuned  saliency mendapatkan  akurasi  sebesar  90,32%;  metode region  contrast  saliency mendapatkan  akurasi sebesar  62,67%;  metode spectral  residual  saliency mendapatkan  akurasi  sebesar  50%;  dan metode histogram  contrast  saliency mendapatkan  akurasi  sebesar  79,06%.  Pada  penelitian klasifikasi  sel  darah  putih  menggunakan Saliency -SIFT  [8], region  contrast  saliency mendapatkan  hasil  terbaik  dengan  akurasi  sebesar  77,08%;  presisi  sebesar  52,36%;  dan recall sebesar  53,99%.  Penelitian  lain  tentang saliency yaitu  klasifikasi  jenis  buah  dam  sayuran menggunakan  SVM  dengan  fitur Saliency -HOG  dan color  moment ,  berhasil  mendapatkan precision , recall , dan accuracy terbaik adalah 98,57%; 98,55%; dan 99,12%. Kesimpulan dari penelitian ini menunjukkan bahwa Saliency -HOG sebagai fitur bentuk berbasis saliency mampu
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 1998-2009 E- ISSN 2503-2933 2000
menjadi  salah  satu  kombinasi  yang  memberikan  gambaran  bentuk  berdasarkan  wilayah  yang lebih dominan pada citra [9].
Speed-Up  Robust  Features (SURF)  pertama  kali  dipublikasi  oleh  peneliti  dari  ETH Zurich,  Herbert  Bay  pada  tahun  2006,  SURF  merupakan  sebuah  metode  deteksi  fitur  yang menggunakan keypoint dari  sebuah  citra  [10].  Pada  penelitian  klasifikasi  motif  Songket Palembang [11] menggunakan metode SURF sebagai ekstraksi fitur dan menghasilkan akurasi sebesar 79,26%. Anas Mohd Noor dkk [12] melakukan penelitian mengenai klasifikasi sel darah putih  dengan  menggunakan  SURF  sebagai  fitur  dengan  menggunakan  dua  metode  klasifikasi yaitu SVM dan ANN dan menghasilkan akurasi di atas 90%. Berdasarkan penelitian-penelitian terdahulu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  klasifikasi  citra  sel  darah  putih  dengan menggunakan Saliency sebagai pre-processing , metode SURF sebagai ekstraksi fitur dan SVM sebagai metode klasifikasi.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  menggunakan  dataset Blood  Cell  Images yang  berjumlah  12.500 citra sel darah putih yang didapatkan dari website kaggle, yang memiliki 4 jenis sel darah putih eosinophil , lymphocyte , monocyte ,  dan neutrophil ,  dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Tahapan metode  dimulai  dari  dengan  melakukan  tahap pre-processing dengan  tiga  jenis saliency pada dataset.  Selanjutnya  dengan  citra crop dan resize dengan  ukuran  100×100 pixel ,  dilanjutkan dengan  menyeleksi  data  untuk  memisahkan  data  yang  terdapat  sel  darah  putih  dan  yang  tidak mengandung  sel  darah putih,  sehingga menghasilkan 2.000  citra  per jenis sel  darah putih, dan dilanjutkan  dengan  klasifikasi  pada Support  Vector  Machine .  Pada  penelitian  ini  data  dibagi menjadi dua bagian yaitu data training sebanyak 70% dan data testing sebanyak 30%. Tahapan metode terdapat pada Gambar 2.
(a) (b) (c) (d) Gambar 1. (a) Eosinophil , (b) Lymphocyte , (c) Monocyte , dan (d) Neutrophil
2001 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal . 1998-2009 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Gambar 2 . Metode yang Digunakan

## 2.1 Saliency
Saliency adalah  sebagai  sebuah  informasi  pada  bagian  citra  tertentu  yang  lebih diperhatikan,  bermakna,  dan  berkesan  dibandingkan  dengan  bagian-bagian  lain  di  wilayah sekitarnya atau tetangganya. Saliency dibedakan menjadi dua macam yaitu bottom-up dan top- down . Bottom-up atau  faktor  kepekaan  adalah  melihat  bagian  tertentu  dari  suatu  citra  yang memiliki  sifat  yang  lebih  mencolok  dari  area  sekitar  sehingga  menjadi  menarik  perhatian, sedangkan top-down atau faktor keinginan user adalah ketika sudah ditentukan terlebih dahulu bentuk,  warna  objek  yang  dicari  berdasarkan  keinginan,  sehingga  yang  dikenali  hanya  objek yang  memiliki  bentuk  dan  warna  yang  sama.  Pendekatan saliency yang  paling  banyak  adalah menggunakan metode bottom-up [13]. Saliency terdapat beberapa metode, yaitu region contrast saliency,  frequency  saliency,  spectral  residual ,  dan histogram  saliency . Saliency dapat  sangat bermanfaat  dalam  klasifikasi  citra  karena  dapat  menghasilkan saliency  map yang  memberikan bagian  yang  bermakna  dalam  sebuah  citra. Saliency  map adalah  hasil  dari  bagian  yang merepresentasikan visual dari saliency ke dalam sebuah citra, yang didapatkan setelah dilakukan pengelompokan  terhadap  bagian-bagian  yang  dianggap  penting  dan  membuang  bagian  yang dianggap tidak penting.

## 2.2 Speed Up Robust Feature (SURF)
SURF  adalah  sebuah  metode  yang  digunakan  untuk  ekstraksi  fitur  lokal  dari  sebuah citra. Algoritma SURF menggabungkan algoritma citra integral dan blob detection berdasarkan determinan  dari  matrik.  Algoritma  SURF  terdiri  dari detector dan descriptor . Detector digunakan  untuk  menentukan keypoint dan descriptor digunakan  untuk  mengekstrak  fitur  dari setiap citra [10].
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 1998-2009 E- ISSN 2503-2933 2002

## 2.3 Support Vector Machine
Support  Vector  Machine di  kembangkan  pertama  kali  untuk  klasifikasi  biner  atau klasifikasi  dua  kelas. Support  vector  machine mencoba  untuk  memisahkan  dua  buah  kelas dengan  mencari  pemisah  maksimal  dengan  jumlah  data  yang  minimum. Support  Vector Machine tidak  dapat  dikembangkan  secara  langsung  untuk  memecahkan  masalah  klasifikasi multi class. Pendekatan yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah multi class , salah satu  pendekatan  yang  dapat  digunakan  dengan  menggunakan  beberapa  SVM  biner  untuk memisahkan setiap kelas. Sebagai contoh masalah tiga buah kelas untuk memisahkan kelas 1-2, 1-3, dan 2-3, metode ini disebut one-Against-One , dengan demikian melatih tiga SVM, dengan menggunakan  metode  ini  sangat  memakan  waktu.  Pendekatan  lain  yang  dapat  digunakan dengan menggunakan SVM biner untuk memisahkan setiap kelas dengan kelas lainnya, sebagai contoh  masalah  tiga  kelas,  maka  untuk  memisahkan  kelas  1-(2,3),  2-(1,3),  3-(1,2),  dengan menggunakan metode ini memiliki kelemahan terbentuknya area yang tidak dapat diklasifikasi atau bukan termasuk kelas manapun, metode ini disebut one-Against-All [14].

## 2.4 Confusion Matrix
Confusion  matrix adalah  sebuah  metode  yang  digunakan  atau  memiliki  fungsi  untuk melakukan analisis apakah classifier tersebut baik dalam mengenali tuple dari kelas setiap yang berbeda.  Nilai  dari True  Positive (TP)  dan  nilai True  Negative (TN)  memberikan  informasi ketika classifier melakukan klasifikasi data yang bernilai benar, sedangkan False Positive (FP) dan True  Negative (TN)  memberikan  informasi  ketika classifier salah  dalam  melakukan klasifikasi data [15].
Tebel 1. Confusion Matrix Menampilkan Total Positive dan Negative Tuple Aktual Prediksi YES NO YES TP FN NO FP TN Total P N
Keterangan: TP (True Positive) : Jumlah data dengan nilai sebenarnya positif dan nilai prediksi positif FP (False Negative)  : Jumlah data dengan nilai sebenarnya negatif dan nilai prediksi positif FN (False Negative)  : Jumlah data dengan nilai sebenarnya positif dan nilai prediksi negatif TN (True Negative)  : Jumlah data dengan nilai sebenarnya negatif dan nilai prediksi negatif
Accuracy adalah  rasio  prediksi  benar  (positif  dan  negatif)  dengan  keseluruhan  data. Accuracy dapat dihitung dengan Persamaan 1
𝑨𝒄𝒄𝒖𝒓𝒂𝒄𝒚 = 𝑻𝑷+𝑻𝑵 𝑻𝑷+𝑻𝑵+𝑭𝑷+𝑭𝑵 (1)
Recall adalah rasio dari prediksi benar positif yang dibandingkan dengan keseluruhan data yang benar positif. Recall dapat dihitung dengan Persamaan 2
𝑹𝒆𝒄𝒂𝒍𝒍 = 𝑻𝑷 𝑻𝑷+𝑭𝑵 × 𝟏𝟎𝟎% (2)
Precision adalah  rasio  dari  prediksi  benar  positif  yang  dibandingkan  dengan  keseluruhan  dari hasil yang prediksi positif. Precision dapat dihitung dengan Persamaan 3
2003 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal . 1998-2009 E-ISSN 2503-2933
𝑷𝒓𝒆𝒄𝒊𝒔𝒊𝒐𝒏 = 𝑻𝑷 𝑻𝑷+𝑭𝑷 × 𝟏𝟎𝟎%
(3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Hasil Penggunaan Saliency Pada Citra Sel Darah Putih
Dari hasil penelitian yang dilakukan pada citra sel darah putih eosinophil , lymphocyte , monocyte , dan neutrophil maka didapat hasil dari saliency region contrast saliency, frequency- tuned  saliency,  dan  histogram  contrast  saliency pada  citra  sel  darah  putih.  Hasil  berupa  citra tanpa saliency (Gambar 3) untuk setiap jenis sel darah putih dan hasil dari 3 jenis saliency, jenis region contrast saliency (Gambar 4) untuk setiap jenis sel darah putih , jenis histogram contrast saliency (Gambar 5) untuk setiap jenis sel darah putih, dan frequency-tuned saliency (Gambar 6) untuk  setiap  jenis  sel  darah  putih . Masing-masing  dari  citra  telah  melalui  tahap cropping dan resize dengan ukuran 100 x 100 pixel .
(a) Eosinophil
(b) Lymphocyte (c) Monocyte (d) Neutrophil Gambar 3. Citra Asli Sel Darah Putih (a) Eosinophil
(b) Lymphocyte (c) Monocyte (d) Neutrophil Gambar 4. Citra Region Contrast Saliency
pada Citra Sel Parah Putih
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 1998-2009 E- ISSN 2503-2933 2004
(a) Eosinophil (b) Lymphocyte (c) Monocyte (d) Neutrophil Gambar 5. Citra Histogram Contrast Saliency
pada Citra Sel Darah Putih
(a) Eosinophil
(b) Lymphocyte (c) Monocyte (d) Neutrophil Gambar 6. Citra Frequency-Tuned Saliency
pada Citra Sel Darah Putih

## 3.1. Hasil Ekstraksi Fitur SURF dari Citra Saliency
Hasil dari proses seleksi saliency selanjutnya dilakukan tahapan speed-up robust untuk mendapatkan  bagian-bagian  yang  dianggap  paling  penting  dari  citra  hasil saliency dan  citra tanpa saliency, hasil  visualisasi  dari  SURF berupa  lingkaran  dan  titik.  Lingkaran  merupakan hasil  dari  perhitungan  respons  Haar  Wavelet  dengan  arah  x  dan  y.  Respons  dihitung  dalam lingkungan  secara  melingkar  dengan  radius  6s  di  sekitar keypoint. Sedangkan  titik  tengah merupakan visualisasi dari vector yang direpresentasikan sebagai kekuatan respons dalam arah horizontal , dan vertikal . Contoh citra tanpa saliency pada setiap jenis sel darah yang dilakukan tahap SURF dapat  dilihat  pada  Gambar  7,  nilai strongest yang  digunakan  pada SURF sebesar 16, dan lingkaran hijau dengan simbol plus menandakan keypoint yang digunakan dalam tahap klasifikasi  dengan menggunakan  SVM.  Contoh  citra saliency pada setiap  jenis  sel  darah  putih dengan  menggunakan  jenis region  contrast  saliency dapat  dilihat  pada  Gambar  8.  Selanjutnya contoh  citra  saliency  untuk  setiap  jenis  sel  darah  putih  dengan  menggunakan  jenis histogram contrast saliency dapat dilihat pada Gambar 9. Contoh citra saliency untuk setiap jenis sel darah putih dengan menggunakan jenis frequency-tuned saliency dapat dilihat pada Gambar 10.
2005 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal . 1998-2009 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
(a) Eosinophil (b) Lymphocyte (c) Monocyte (d) Neutrophil Gambar 7. Visualisasi Interest Point SURF pada Citra Asli Hasil SURF
(a) Eosinophil
(b) Lymphocyte (c) Monocyte (d) Neutrophil Gambar 8. Visualisasi Interest Point SURF pada Region Contrast Saliency
(a) Eosinophil
(b) Lymphocyte (c) Monocyte (d) Neutrophil Gambar 9. Visualisasi Interest Point SURF pada Histogram Contrast Saliency
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 1998-2009 E- ISSN 2503-2933 2006
(a) Eosinophil (b) Lymphocyte (c) Monocyte (d) Neutrophil Gambar 10. Visualisasi Interest Point SURF pada Frequency-Tuned Saliency

## 3.3. Tanpa Menggunakan Saliency
Pengujian  dengan  menggunakan  metode  SVM  dengan  menggunakan  kernel linear dengan nilai C sebesar 1.0, kernel radial basis function dengan nilai C sebesar 1.0 dan gamma scale , kernel  polynomial dengan  nilai degree sebesar  3  dan gamma  scale ,  dan kernel  sigmoid dengan nilai C sebesar 1.0 dan gamma scale. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Perbandingan Hasil Kernel Tanpa Saliency Kernel Accuracy (%) Precision (%) Recall (%) Linear 74,64 44,29 49,06 Radial Basis Function 76,06 49,28 51,92 Polynomial 72,85 47,00 47,55 Sigmoid 71,39 41,80 42,69

## 3.4. Menggunakan Region Contrast Saliency
Pengujian  dengan  menggunakan  metode  SVM  dengan  menggunakan  kernel linear dengan nilai C sebesar 1.0, kernel radial basis function dengan nilai C sebesar 1.0 dan gamma scale ,  kernel polynomial dengan  nilai degree sebesar  3  dan gamma  scale ,  dan  kernel sigmoid dengan nilai C sebesar 1.0 dan gamma scale . Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Perbandingan Hasil Kernel Pada Region Contrast Saliency Kernel Accuracy (%) Precision (%) Recall (%) Linear 77,87 53,09 55,56 Radial Basis Function 78,60 55,22 57,03 Polynomial 77,79 53,58 55,43 Sigmoid 74,95 53,98 49,93

## 3.5. Menggunakan Histogram Contrast Saliency
Pengujian  dengan  menggunakan  metode  SVM  dengan  menggunakan  kernel linear dengan nilai C sebesar 1.0, kernel Radial basis function dengan nilai C sebesar 1.0 dan gamma scale ,  kernel polynomial dengan  nilai degree sebesar  3  dan gamma  scale ,  dan  kernel sigmoid dengan nilai C sebesar 1.0 dan gamma scale . Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 4.
2007 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal . 1998-2009 E-ISSN 2503-2933
Tabel 4. Perbandingan Hasil Kernel pada Histogram Contrast Saliency Kernel Accuracy (%) Precision (%) Recall (%) Linear 74,22 45,83 48,20 Radial Basis Function 77,58 53,80 54,95 Polynomial 76,37 50,61 52,53 Sigmoid 71,16 46,05 42,31

## 3.6. Menggunakan Frequency-Tuned Saliency
Pengujian  dengan  menggunakan  metode  SVM  dengan  menggunakan  kernel linear dengan nilai C sebesar 1.0, kernel Radial basis function dengan nilai C sebesar 1.0 dan gamma scale ,  kernel polynomial dengan  nilai degree sebesar  3  dan gamma  scale ,  dan  kernel sigmoid dengan nilai C sebesar 1.0 dan gamma scale . Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Perbandingan Hasil Kernel pada Frequency-Tuned Saliency Kernel Accuracy (%) Precision (%) Recall (%) Linear 70,62 37,54 41,08 Radial Basis Function 71,16 39,44 42,16 Polynomial 71,02 38,96 41,91 Sigmoid 67,20 30,72 34,35

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  yang  didapat  dalam  penelitian  ini  dapat  ditarik  kesimpulan  menjadi beberapa kesimpulan antara lain sebagai berikut:
1. Akurasi  yang  baik  didapat  dengan  menggunakan  kombinasi region  contrast  saliency dan dengan  menggunakan  kernel Radial  Basis  Function. Hasil  akurasi  yang didapatkan  dengan kombinasi ini sebesar 78,60%; presisi sebesar 55,22%; dan recall sebesar 57,03%.
2. Jenis sel darah putih yang mudah dikenali adalah jenis sel darah putih limfosit dibandingkan dengan jenis sel darah putih lainnya untuk penggunaan dataset blood cell images .
3. Jenis Saliency , region  contrast  saliency,  histogram  contrast  saliency ,  dan frequency-tuned saliency memberikan  perubahan  yang  cukup  besar  untuk  pengenalan  jenis  sel  darah  putih limfosit dan monosit, sedangkan untuk eosinofil, dan neutrofil perubahan yang terjadi tidak terlalu signifikan
4. Hasil  pengujian  untuk  klasifikasi  jenis  sel  darah  putih  dengan,  urutan  penggunaan  jenis saliency yang menghasilkan akurasi yang tertinggi sampai yang terendah untuk penelitian ini adalah region contrast saliency, histogram contrast saliency, dan frequency-tuned saliency.
5. Hasil  pengujian  untuk  klasifikasi  jenis  sel  darah  putih  dengan,  urutan  penggunaan  kernel SVM yang menghasilkan akurasi yang tertinggi sampai yang terendah untuk pada penelitian ini adalah Radial Basis Function, Linear, Polynomial, dan Sigmoid.

## 5. SARAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan terdapat beberapa saran dari penulis yang dapat dilakukan oleh peneliti selanjutnya diantara sebagai berikut:
1. Menggunakan  algoritma  klasifikasi  yang  lain  untuk  mencapai  tingkat  akurasi  yang  lebih maksimal.
2. Menambahkan  jumlah  data  latih  dan  data  uji  atau  menggunakan  dataset  lainnya  kecuali White Blood Cell Images.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 1998-2009 E- ISSN 2503-2933 2008
3. Menggunakan metode preprocessing lain atau metode saliency lainnya 4. Menggunakan pendekatan yang berbeda untuk menentukan interest point yang lebih optimal selain menggunakan fitur SURF

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Merl  James  Macawile,  Vonn  Vincent  Quiñones,  Alejandro  Ballado  Jr.,  Jennifer  Dela Cruz,  and  Meo  Vincent  Caya.  2018, “White  Blood  Cell  Classification  and  Counting Using  Convolutional  Neural  Network,”  International  Conference  on  Control  and Robotics Engineering , Vol. 3, pp. 259–263.
[2] Myrna  LaFleur  Brooks.  2005, Exploring  Medical  Language:  A  Student-Directed Approach , 7e ed. Mosby Elsevier.
[3] Filip  Novoselnik,  Ratko  Grbić,  Irena  Galić,  and  Filip  Dorić. 2018, “Automatic  White Blood  Cell  Detection  and  Identification  Using  Convolutional  Neural  Network,” International Conference on Smart Systems and Technologies (SST) , pp. 163–167.
[4] Suyanto. 2018, Machine Learning: Tingkat Dasar dan Lanjut , Informatika, Bandung.
[5] B.  Caraka,  B.  Alldino,  A.  Sumbodo,  and  I.  Candradewi.  2017,  “Klasifikasi  Sel  Darah Putih Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) Berbasis Pengolahan Citra Digital,” IJEIS , Vol. 7, No. 1, pp. 25–36.
[6] W. F. Lamberti. 2021, “Blood Cell Classification Using Interpretable Shape Features: A Comparative  Study  of  SVM  Models  and  CNN-Based  Approaches ,” Computer  Methods and Programs in Biomedicine Update , Vol. 1, p. 100023, doi: 10.1016/j.cmpbup.2021.100023.
[7] Y.  Yohannes,  Siska  Devella,  and  Kelvin  Arianto,  2020, “Deteksi  Penyakit  Malaria Menggunakan  Convolutional  Neural  Network  Berbasis  Saliency,” JUITA :  Jurnal Informatika , Vol. 8, No. 1, pp. 37–44.
[8] Y.  Yohannes,  S.  Devella,  and  W.  Hadisaputra,  2021 ,“Pemanfaatan  Scale  Invariant Feature Transform Berbasis Saliency Untuk Klasifikasi Sel Darah Putih,” Jurnal Teknik
Informatika dan Sistem Informasi , Vol. 7, No. 2, Aug. 2021, doi: 10.28932/jutisi.v7i2.3707.
[9] Y.  Yohannes,  Muhammad  Rizky  Pribadi,  and  Leo  Chandra.  2020, “Klasifikasi  Jenis Buah  dan  Sayuran  Menggunakan  SVM  Dengan  Fitur  Saliency-HOG  dan  Color Moments,” ELKHA , Vol. 12, No. 2, pp. 125–131.
[10]  H. Bay, T. Tuytelaars, and L. Van Gool. 2006, “SURF: Speeded Up Robust Features,”
[11]  Y.  Yohannes,  S.  Devella,  and  A.  H.  Pandrean,  2020, “Penerapan  Speeded-Up  Robust Feature  pada  Random  Forest  Untuk  Klasifikasi  Motif  Songket  Palembang,” Jurnal Teknik  Informatika  dan  Sistem  Informasi ,  Vol.  5,  No.  3,  Jan.  2020,  doi: 10.28932/jutisi.v5i3.1978.
2009 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal . 1998-2009 E-ISSN 2503-2933
[12]  Anas  Mohd  Noor,  Zulkarnay  Zakaria,  Aishah  Mohd  Noor,  and  Ahmad  Nasrul  Norali,
2021, “ Classification of White Blood Cells Based on SURF Feature,” .
[13]  Arif Khumaidi, 2015, “ Deteksi Saliency pada Perangkat Bergerak ,” Surabaya.
[14]  Ameet V Joshi, 2020, Machine Learning and Artificial Intelligence , 1st ed. Springer.
[15]  Jiawei  Han,  Jian  Pei,  and  Micheline  Kamber, Data  Mining:  Concepts  and  Techniques . Morgan Kaufmann, 2012.