ISSN: 2338-8323

## Analisis Perbandingan KNN dengan SVM untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Retinopati berdasarkan Citra Eksudat dan Mikroaneurisma

## SUCI AULIA, SUGONDO HADIYOSO, DADAN NUR RAMADAN
Program Studi D3 Teknik Telekomunikasi Fakultas Ilmu Terapan Telkom University
sucia@tass.telkomuniversity.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian  mengenai  pengklasifikasian  tingkat  keparahan  penyakit  Diabetes  Retinopati berbasis  image  processing  masih  hangat  dibicarakan,  citra  yang  biasa  digunakan  untuk mendeteksi  jenis  penyakit  ini  adalah  citra  optik  disk,  mikroaneurisma,  eksudat,  dan hemorrhages  yang  berasal  dari  citra  fundus.  Pada  penelitian  ini  telah  dilakukan perbandingan  algoritma  SVM  dengan  KNN  untuk  klasifikasi  penyakit  diabetes  retinopati (mild,  moderate,  severe)  berdasarkan  citra  eksudat  dan  microaneurisma.  Untuk  proses ekstraksi ciri digunakan metode wavelet  pada masing-masing kedua metode tersebut. Pada penelitian ini digunakan 160 data uji, masing-masing 40 citra untuk kelas normal, kelas mild, kelas moderate, kelas saviere. Tingkat akurasi yang diperoleh dengan menggunakan metode KNN lebih tinggi dibandingkan SVM, yaitu 65 % dan 62%. Klasifikasi dengan algoritma KNN diperoleh  hasil  terbaik  dengan  parameter  K=9  cityblock.  Sedangkan  klasifikasi  dengan metode SVM diperoleh hasil terbaik dengan parameter One Agains All.
Kata Kunci : Diabetic Retinopathy, KNN , SVM, Wavelet.

## ABSTRACT
Research  based  on  severity  classification  of  the  disease  diabetic  retinopathy  by  using image processing method is still hotly debated, the image is used to detect the type of this  disease  is  an  optical  image  of  the  disk,  microaneurysm,  exudates, and  bleeding  of the image of the fundus. This study was performed to compare SVM method with KNN method for classification of diabetic retinopathy disease (mild, moderate, severe) based on exudate and microaneurysm image. For feature extraction uses wavelet method, and each of the two methods. This study made use of 160 test data, each of 40 images for normal  class,  mild  class,  moderate  class,  severe  class.  The  accuracy  obtained  by  KNN higher  than  SVM,  with  65%  and  62%.  KNN  classification  method  achieved  the  best results  with  the parameters  K  =  9,  cityblock.  While  the  classification  with  SVM  method obtained the best results with parameters One agains all .
Keywords : Diabetic Retinopathy, KNN, SVM, Wavelet.

## I. PENDAHULUAN
Penelitian  untuk  mendeteksi  penyakit Diabetic  Retinopathy  (DR)  berdasarkan  klasifikasi jenisnya  ( mild,  moderate,  severe)  telah  banyak  dilakukan,  diantaranya  adalah  penelitian “Simulasi  Untuk  Klasifikasi  Retinopati  Diabetes  Nonproliferatif  Berdasarkan  Mikroaneurisma dan Hemorrhages” (Zahara, 2011) , yaitu klasifikasi jenis penyakit DR menggunakan citra optik  disk,  eksudat,  dan    microaneurisma  berbasis  basic  image  processing  dengan  tingkat akurasi 64%.  Penelitian lainnya yaitu, deteksi penyakit diabetes retinopati dengan exudate sebagai  parameter dengan  menggunakan  transformasi  wavelet  untuk  segmentasi  citra dan menggunakan algoritma jaringan saraf tiruan untuk mengklasifikasi.Dengan metode tersebut diperoleh  tingkat  akurasi  sebesar  90% (Riliadi,2013) ,  tetapi  pada  penelitian  ini  hanya mendeteksi retina normal dan retinopati diabetes tanpa ada klasifikasi lain .
Pada  penelitian  ini,  citra  fundus  yang  digunakan  untuk  klasifikasi  DR  tidak  hanya  citra mikroaneurisma  saja  tetapi  juga  menggunakan  citra  eksudat,  namun  citra  optik  disk  nya dihilangkan terlebih dahulu dengan preprosesing. Metode yang digunakan untuk klasisfikasi DR  adalah  SVM  ( Support  Vector  Machines),  SVM  merupakan  machine  learning  algorithm yang  sering  dipakai  untuk  proses  klasifikasi  karena  dapat  dengan  mudah  untuk diimplementasikan  dan  secara  umum  memiliki  performansi  yang  baik  dibidang pattern recognition.  Selain  SVM,  digunakan  juga  metode  KNN  sebagai  pembandingnya.  Rajpoot (Rajpoot, 2004) telah melakukan penelitian untuk pengklasifikasian tekstur menggunakan Wavelet  dan Support  Vector  Machines  dengan  rata-rata  error  7.6%.  Berdasarkan  pada referensi tersebut, maka pada penelitian ini digunakan wavelet pada proses ekstraksi ciri baik untuk klasifikasi dengan SVM maupun KNN.
Citra  fundus  yang    yang  digunakan  pada  penelitian  ini    diperoleh  dari  Rumah  Sakit  Mata Cicendo  Bandung,  sebanyak  100  citra.  Dari  100  citra  tersebut,  60  citra  dipakai  untuk  citra latih dan 40 citra untuk citra uji. Setiap citra telah diberikan kategori (kelas normal, DR mild, DR moderate, dan DR severe) oleh dokter spesialis mata.

## 1.1 Diabetic Retinopathy
Retinopati diabetes adalah suatu mikroangiopati progresif yang ditandai oleh kerusakan dan sumbatan  pada  pembuluh  darah  halus  retina.  Kelainan  patologik  yang  paling  dini  adalah penebalan membran basal endotel kapiler dan penurunan jumlah perisit(Tjandrasa, 2013) . Secara umum klasifikasi retinopati diabetes dibagi menjadi 2, yaitu Non-Proliferatif Diabetic Retinopathy  (NPDR),  dan  Preproliferatif  Diabetic  Retinopathy  (PDR).    NPDR  Adalah  stage awal  dari  diabetes  retinopati,  pada stage  ini,  pembulu  darah  kecil  pada  retina  mengalami pendarahan  atau  bocor,  cairan  yang  bocor  ini  menyebabkan  retina  membengkak  dan membentuk gumpalan-gumpalan atau exudate.Ada tiga klasifikasi dari NPDR (Santosa, 2005) seperti yang diperlihatkan pada Gambar 1, yaitu:
a) Mild  NPDR  :  Paling  tidak  terdapat  satu  mikroaneurisma  dan  pendarahan  karena pembulu darah pada retina pecah. Pada tahap ini pasien disarankan menemui dokter mata secara rutin sekurang-kurangnya 1 kali setahun.
b) Moderate  NPDR  :  Hemorrhages  dan  mikroaneurisma  berada  paling  tidak  di  satu kuadran  yang  sama.  Jumlah  mikroaneurisma  semakin  banyak,  lebih  banyak dibandingkan dengan Mild NPDR.
c) Severe  NPDR  :  Jika  mikroanerisma  dan  intraretinal  hemorrhages  semuanya  berada diempat kuadran yang sama.
Gambar 1. C itra Retina (a) Mild NPDR (b) Moderate NPDR (c) Severe NPDR (Rajpoot, 2004)
Pada penelitian ini, tipe non- proliferatif ditandai dengan munculnya:
a. Mikroaneurisma
Mikroaneurisma  adalah  penonjolan  dinding  kapiler  berbentuk  gelembung,  disebabkan  oleh kelemahan dinding kapiler, sebagai akibat dari hilangnya sel perisit. Ukuran mikroaneursma berkisar antara 12-100µ, terdapat disisi kapiler berwarna kekuningan.
b. Exudate
Exudate atau lemak lemak protein dibagi menjadi dua, yaitu:
1. Hard Exudate, berwarna kuning karena eksudasi plasma yang lama. Pada angiografi fluoresin tampak sebagai kebocoran flouresin diluar pembulu darah. Terutama terdiri dari lipid yang didapatkan pada hiperlipoproteinemia.
2. Cotton  Wool  patch,  berwarna  putih,  tidak  berbatas  tegas,  dihubungkan  dengan iskemik retina.

## 1.2 Support Vector Machines (SVM)
SVM merupakan salah satu metode unggulan dibidang pattern recognition, sebagai algoritma yang terhitung masih baru (1992), SVM berkembang pesat karena berprinsip Structural Risk Minimization  (SRM)  dengan  tujuan  menemukan  hyperplane  terbaik  untuk  memisahkan  dua buah kelas pada suatu space sehingga algoritma ini cocok untuk diimplementasikan sebagai clasificator .
Berbeda dengan strategi neural network yang berusaha mencari hyperplane pemisah antar class,  SVM  berusaha  menemukan  hyperplane  yang  terbaik  pada  input  space.  Prinsip  dasar SVM  adalah linear  classifier,  dan  selanjutnya  dikembangkan  agar  dapat  bekerja  pada problem  non-linear.  dengan  memasukkan  konsep  kernel  trick  pada  ruang  kerja  berdimensi tinggi .
Konsep  SVM  adalah  mendesain  sebuah hyperplane 1 yang  dapat  mengklasifikasikan  seluruh data  training  menjadi  dua  buah  kelas,  pada  Gambar  2  memperlihatkan  beberapa pattern yang merupakan anggota dari dua buah class yang berbentuk lingkaran dan kotak. Berbagai alternatif garis pemisah ( discrimination boundaries) ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 2. Hyperplane mengklasifikasikan data menjadi dua kelas.
Gambar 3. Mencari hyperplane pemisah terbaik antar kelas.
Hyperplane  terbaik  antara  kedua  class  dapat  ditemukan  dengan  cara  mengukur  margin hyperplane tersebut dan mencari titik maksimalnya. Margin adalah jarak antara hyperplane dengan pattern  terdekat  dari  masing-masing  kelas,  seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  4. Pattern yang paling dekat ini disebut sebagai support vector.
Gambar 4. Support vector, jarak terdekat dengan masing-masing kelas.
Garis solid hijau pada Gambar 5 menunjukkan hyperplane yang terbaik, yaitu yang terletak tepat pada tengah-tengah kedua kelas, sedangkan lingkaran dan kotak  yang berada dalam margin  Z 2 disebut  sebagai support  vector.  Usaha  untuk  mencari  lokasi  hyperplane  ini merupakan inti dari proses pembelajaran pada SVM.
1 hyperplane dalam ruang vector berdimensi d adalah affine subspace berdimensi d-1 yang membagi ruang vector tersebut ke dalam dua bagian, yang masing-masing berkorespondensi pada class yang berbeda (Riliadi,2013)
Analisis Perbandingan KNN Dengan SVM Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Retinopati Berdasarkan Citra Eksudat Dan Mikroaneurisma
Gambar 5. Hyperplane terbaik garis bewarna hijau.
Dataset pelatihan didefinisikan sebagai:
X1 ∈ Rp (1) dengan; Y1 ∈ {-1,+1}, i=1,...,n (2) Fungsi hyperplane didefinisikan dengan persamaan: 𝑓(𝑥) = 𝑤𝑥 + 𝑏 = 0 (3) W= (w1, w2, w3,...,wp) (4)
w adalah bobot  vektor hyperplane dan b = mendefinisikan bias.
Agar  margin  menjadi  maksimal  maka  digunakan  persamaan  optimasi  SVM  untuk  kasus klasifikasi linear di dalam primal space, yaitu:
𝑚𝑖𝑛 1 2 ‖𝑤‖ 2 (5) dengan y1(b+wxi) ≥1, i= 1,...,n (6)
Sedangkan  untuk  kasus non-linear  dipisahkan  dengan    konsep  soft  margin  yang diperkenalkan di SVM (Cristianini, 2000) . Konsep Soft margin SVM adalah meminimalkan kesalahan klasifikasi (misclassification error) dengan memperkenalkan slack variable.
𝜀 𝑖 ≥ 0, 𝑖 = 1, … , 𝑛.
(7)
Seperti yang diperlihatkan pada Gambar 6:
1. Nilai variabel slack untuk data klasifikasi yang benar adalah 𝜀 𝑖 = 0 .
2. Nilai variabel slack untuk data, ada diantara margin 0 ≤ 𝜀 𝑖 ≤ 1 .
3. Untuk data klasifikasi yang salah, nilai variabel slacknya adalah 𝜀 𝑖 = 1 .
4. Jumlah nilai yang error (variabel slack) dikalikan dengan C.
Nilai C  berdasarkan trade-off  antara margin maksimum dan error yang dapat ditoleransi. Dengan konsep softmargin SVM optimasi dibuat persamaan berikut :
𝜏(𝑤) = 1 2 ‖𝑤‖ 2 + 𝐶 ∑ 𝜀 𝑖
𝑛 𝑖=1
(8)
Dimana :
𝜀 𝑖 ≥ 0 (9)
𝑦 𝑖 (𝑏 + 𝑤𝑥 𝑖 ) ≥ 1 − 𝜀 𝑖 , 𝑖 = 1, … , 𝑛 (10)
Gambar 6. SVM dengan variabel slack
Problem  optimasi  diselesaikan  dengan  mengenalkan fungsi  Lagrangian.  Dengan  kondisi ketika;
𝛼 𝑖 ≥ 0, 𝑖 = 1, … , 𝑛 (11)
maka persamaannya adalah,
𝑤 = ∑ ∝ 𝑖 𝑦 𝑖 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 (12)
Sedangkan ketika kondisi support vector data ada di 𝛼 𝑖 > 0 , nilai b diganti dengan;
(𝑏 + (𝑤. 𝑥 𝑖 )) = 𝑦 𝑖 (1 − 𝜀 𝑖 ) (13)
𝑏 = 𝑦 𝑖 . (1 − 𝜀 𝑖 ) − (𝑤. 𝑥 𝑖 )
(14)

## 1.3 KNN
KNN  merupakan  algoritma  paling  sederhana  diantara  algoritma  lainnya  dalam  hal memprediksikan suatu kelas pada suatu sampel. Untuk mengklasifikasikan suatu kelas, KNN bekerja  berdasarkan  jarak  terdekat  ketetanggaan  antar  objek  dengan  cara  sebagai  berikut (Sudha, 2012) :
1. Menghitung jarak dari seluruh training vectors to test vectors.
2. Ambil nilai K yang paling dekat nilai vektornya.
3. Hitung nilai rata-ratanya.
Jika  nilai  k=  1,  maka objek  diasumsikan  sebagai  anggota  kelas dari  tetangga  terdekatnya. Nilai k terbaik tergantung dari banyaknya data. Secara umum semakin tinggi nilai k makan akan  mengurangi  pengaruh  noise    pada  proses  klasifikasi.Untuk  menghitung  jarak  pada seluruh  data  latih,  pengukurannya  dapat  dilakukkan  dengan  beberapa  metoda  seperti Euclidean distance, Cityblock distance, Cosine distance, Correlation, Hamming distance.

## 1.4 Haar Wavelet
Trasformasi  dari  2D  Haar  wavelet  dapat  dilihat  dari  contoh    matriks  4x4  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 7 berikut.
Analisis Perbandingan KNN Dengan SVM Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Retinopati Berdasarkan Citra Eksudat Dan Mikroaneurisma
[ 30 16 38 19 51 24 11 6 28 45 29 44 53 5 52 59 ]

## Gambar 7. Matriks array 2D
Kemudian dihitung jumlah rata-rata dan selisih setiap baris dan kolomnya, langkah pertama adalah menghitung nilai rata-rata dan selisih setiap baris.
Menghitung rata-rata baris ke-1
30+16
2 = 2 3, 51+24 2 = 37.5 (15)
Selisih baris ke-1 : 30 - 23 = 7, dan 51 - 37.5 = 13.5
Maka hasil trasformasi  baris ke-1 menjadi   : [23 37.5 7 13.5]
Kemudian lakukan operasi yang sama pada nilai rata-rata : [23 37.5] maka hasil akhir transformasi baris ke-1 menjadi: [30.35 -7.25 7 13.5] Matriks baru hasil dari transformasi setiap baris dapat dilihat pada Gambar 8 berikut.
[ 30,5 −7,25 7 18,5 10 9,5 13,5 2,5 32,75 46 3,75 −9,5 −8,5 −7,5 24 −3.5 ]
Gambar 8. Matriks hasil transformasi baris dari matriks array 2D gambar 7.
Kemudian  dilakukan  juga  operasi  yang  sama  untuk  setiap  kolom,  sehingga  diperoleh  hasil akhir transformasi seperti pada gambar 9.
[ 31,25 31 41,75 2,75 −13,5 −10,75 23,5 −8,5 −4 −0,5 −1,5 0,5 20 0,5 9 −27 ]
Gambar 9. Matriks hasil transformasi kolom dari matriks array 2D gambar 8.
Dari  matriks  tersebut,  matriks  asli  dapat  direkonstruksi  kembali  dengan  menggunakan operasi  reverse  dari  rata-rata  dan  nilai  selisihnya.  Oleh  karena  itu  Haar  Wavelet  ini mentransformasikan suatu input dengan sifat loss of information.

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Tujuan dari penelitian  ini adalah mengimplementasikan dan menganalisis metode SVM dan KNN  untuk  menentukan  klasifikasi  penyakit  retinopati  diabetes  melalui  ciri  yang  ada  pada retina.  Maka  untuk  mencapai  tujuan  tersebut,  langkah-langkah  metodologi  penelitian  yang dilakukan adalah sebagai berikut :
1. Pencarian referensi meliputi studi pustaka tentang:
a. Pengolahan citra digital ( preprocessing, segmentasi citra)
b. Metode Haar Wavelet
c. Algoritma Support Vector Machine
d. Algoritma KNN
e. Penyakit Retinopati Diabetes Non Proliferatif
2. Pengumpulan data Bertujuan  untuk  mendapatkan  data  citra  yang  akan  menjadi input  dalam  sistem. Data  didapat  dari  Rumah  Sakit  Mata  Cicendo  Bandung  dan  Klinik  Spesialis  Mata Netra.
3. Implementasi perangkat lunak Sistem dirancang dengan menggunakan Matlab R2012b.
4. Analisis performansi Melakukan  analisis  performansi  pengidentifikasian  penyakit  retinopati  diabetes menggunakan citra retina berdasarkan mikroneurisma dan eksudat.
5. Membandingan Metode
Membandingan  metode  mana  yang  paling  baik  untuk  melakukan  klasifikasi penyakit retinopati diabetes
6. Mengambil kesimpulan.
Mengambil kesimpulan setelah melakukan pengujian klasifikasi retinopati diabetes nonproliferatif.

## III. HASIL DAN DISKUSI

## 3.1 Deteksi Mikroaneurisma Dan Eksudat
Berikut  adalah  langkah-langkah  untuk  mendeteksi  mikroaneurisma  dan  eksudat  pada  input citra fundus :

## 3.1.1 Deteksi Mikroaneurisma
A. Preprosesing:
Pada proses  ini yang  dilakukan  adalah  mengubah  warna  citra  input  (diambil  hanya  layer-2 saja dari RGB) ke Grayscale untuk mempermudah proses deteksi mikroaneurisma
B. Adaptif histogram ekualisasi :
Adaptif  histogram  ekualisasi  dilakukan  untuk  memperjelas  mikroaneurisma  yang  berada didekat pembuluh darah. Hasilnya dapat dilihat pada Gambar 10.
Analisis Perbandingan KNN Dengan SVM Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Retinopati Berdasarkan Citra Eksudat Dan Mikroaneurisma
Gambar 10. Citra fundus hasil adaptif histogram ekualisasi
C. Canny edge detection:
Selanjutnya  dilakukan  deteksi  tepi  dengan canny  pada  citra  hasil  ekualisasi  adaptif histogram, seperti yang terlihat pada Gambar 11. Pada proses ini, nilai threshold diatur agar optic disc hilang.
Gambar 11. Citra setelah dilakukan deteksi tepi dengan canny
D. Filling : Hasil dari filling dapat dilihat pada Gambar 12, proses yang terjadi adalah penebalan pada calon  mikroaneurisma  kemudian  dikurangkan  hasilnya  dengan  citra  hasil  deteksi  tepi sehingga diperoleh citra yang hanya terdapat mikroaneurisma saja.
Gambar 12. (a) Citra setelah di filling (b) mikroaneurisma

## 3.1.2 Deteksi Eksudat
Dengan langkah yang sama pada proses deteksi mikroaneurisma, diperoleh citra biner yang hanya terdiri dari eksudat saja seperti Gambar 13 berikut.

## 3.2 Haar Wavelet Dan Ekstraksi Ciri
Gabungan  dari  citra  biner  mikroaneurisma  dan  eksudat,  yaitu  gambar  11  dan  gambar  12 akan  menjadi  masukan  dalam  proses  dekomposisi,  citra  akan  didekomposisi  dengan menggunakan transformasi haar wavelet dari level 1 hingga level 7. Selanjutnya citra akan diekstrak  dengan  metode  ekstraksi  ciri  statistik  orde  pertama mean  dan  variance,  ciri  latih akan disimpan untuk menjadi perbandingan ciri citra latih pada tahap selanjutnya. Citra latih terdiri  dari  60  buah  citra  fundus,  dimana  masing-masing  kelas  (normal, mild,  moderate, severe) memiliki 15 citra.

## 3.3 Klasifikasi DR
Pada  penelitian  ini,  proses  klasifikasi  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  SVM One Versus One (OVO) dan One Versus All (OVA) dan algoritma KNN (cosine, cityblock, euclidean dan correlation) sebagai pembandingnya.

## 3.3.1 Klasifikasi dengan SVM
Tabel 1 menunjukkan hasil pengujian dari proses klasifikasi menggunakan metoda SVM .
Tabel 1. Tingkat Akurasi Dengan Metoda Statistik Ekstraksi Ciri Mean Wavelet Level OVO (%) OVA (%) 1 16 48 2 24 56 3 34 62 4 24 56 5 20 48 6 20 42 7 48 40
Dari Tabel 1, dengan menggunakan ciri statistik mean diperoleh tingkat akurasi maksimum 62%,  nilai tersebut  diperoleh  pada  saat  SVM menggunakan  metode one versus all dengan parameter wavelet pada level 3.
Tabel 2. Tingkat Akurasi Dengan Metoda Statistik Ekstraksi Ciri Variance Wavelet Level OVO (%) OVA (%) 1 24 34 2 24 38 3 20 38 4 28 32 5 40 34 6 56 50 7 34 44
Dari Tabel 2, dengan menggunakan ciri statistik varian diperoleh tingkat akurasi maksimum 56%, nilai tersebut diperoleh pada saat SVM menggunakan metode one versus one dengan parameter wavelet pada level 6.
Analisis Perbandingan KNN Dengan SVM Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Retinopati Berdasarkan Citra Eksudat Dan Mikroaneurisma

## 3.3.2 Klasifikasi dengan KNN
Tabel 3. Tingkat Akurasi Algoritma KNN Ciri Statistik Mean Dengan Cosine Distance Cosine Wavelet Level K 1 3 5 7 9 1 35  32,5  22,5  32,5  27,5 2 37,5  20 20 32,5  27,5 3 42,5  30 25 37,5  27,5 4 40  32,5  32,5  27,5 25 5 37,5  27,5  35 35 32,5 6 35  32,5  35 30 25 7 40  42,5  35 32,5 30
Dari Tabel 3 dengan menggunakan cosine distance  diperoleh nilai maksimum 42.5% pada wavelet level 3 dan k = 9
Tabel 4. Tingkat Akurasi Algoritma KNN Ciri Statistik Mean Dengan Cityblok Distance Citiblock Wavelet Level K 1 3 5 7 9 1 52,5  57,5  52,5  57,5  65 2 42,5  50 45 60  57,5 3 40  47,5  47,5  42,5  47,5 4 52,5  45  37,5  40  42,5 5 55 45  47,5  27,5  35 6 42,5  40 35 40  32,5 7 35 35 35 37,5  35
Dari Tabel  4 dengan  menggunakan cityblok distance  diperoleh nilai maksimum 65% pada wavelet level 1 dan k = 9.
Tabel 5. Tingkat Akurasi Algoritma KNN Ciri Statistik Mean Dengan Euclidean Distance
Euclidean Wavelet Level K 1 3 5 7 9 1 50  57,5  52,5  62,5  62,5 2 47,5  42,5  47,5  55  57,5 3 60  47,5  47,5  47,5  50 4 55 40 40 45 40 5 52,5  45 35 32,5  37,5 6 45  42,5  45 40  37,5 7 37,5  40 40 32,5  35
Dari  Tabel  5  dengan  menggunakan euclidean  distance    diperoleh  nilai  maksimum  62.5% pada wavelet level 1 dan  k = 9.
Tabel 6. Tingkat Akurasi Algoritma KNN Ciri Statistik Mean Dengan Correlation Distance
Correlation Wavelet Level K 1 3 5 7 9 1 37,5  45  42,5  32,5  30 2 37,5  25  12,5  32,5  25 3 40 30  27,5  27,5  30 4 32,5  35 30 20  25 5 37,5  30 35  37,5  25 6 35 35 35  32,5  25 7 40  42,5  35  32,5  30
Dari Tabel 6 dengan menggunakan correlation distance  diperoleh nilai maksimum 45% pada wavelet level 1 dan k = 3.
Tabel 7. Tingkat akurasi algoritma KNN ciri statistik variance dengan cosine distance
Cosine Wavelet Level K 1 3 5 7 9 1 52,5  55  57,5  62,5  65 2 52,5  45  42,5  52,5  47,5 3 60  52,5  50 45  42,5 4 55  37,5  20 37,5  32,5 5 37,5  27,5  30 30 30 6 42,5  40  32,5  30  37,5 7 32,5  32,5  35 37,5  35
Dari  Tabel  7  dengan  menggunakan cosine  distance    diperoleh  nilai  maksimum  65%  pada wavelet level 1 dan k = 9.
Tabel 8. Tingkat Akurasi Algoritma KNN Ciri Statistik Variance Dengan Cityblock Distance
Cityblock Wavelet Level K 1 3 5 7 9 1 60 60 50 52,5  50 2 47,5  50 50 50  37,5 3 65  62,5  52,5  55 45 4 52,5  40  22,5  35  32,5 5 45  32,5  30 30 30 6 37,5  27,5  30 30 30 7 40 30 30 32,5  35
Analisis Perbandingan KNN Dengan SVM Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Retinopati Berdasarkan Citra Eksudat Dan Mikroaneurisma
Dari Tabel 8 dengan menggunakan cityblock distance  diperoleh nilai maksimum 65% pada wavelet level 3 dan k = 1.
Tabel 9. Tingkat Akurasi Algoritma KNN Ciri Statistik Variance Dengan Euclidean Distance
Euclidean Wavelet Level K 1 3 5 7 9 1 57,5  55 50 50 45 2 50 55 55 42,5  40 3 65  57,5  47,5  42,5  40 4 52,5  47,5  25 35  37,5 5 42,5  37,5  30 22,5  30 6 40 35  27,5  25 25 7 40  27,5  35 32,5  32,5
Dari Tabel 9 dengan menggunakan euclidean distance  diperoleh nilai maksimum 65% pada wavelet level 3 dan k = 1.
Tabel 10. Tingkat Akurasi Algoritma KNN Ciri Statistik Variance Dengan Correlation
Distance Correlation Wavelet Level K 1 3 5 7 9 1 55 50 50 57,5  55 2 52,5  45  47,5  47,5  45 3 57,5  62,5  50 47,5  47,5 4 57,5  37,5  20 40  32,5 5 35 30 35 32,5  32,5 6 42,5  40  32,5  30  37,5 7 32,5  32,5  37,5  32,5  35
Dari  Tabel  10  dengan  menggunakan euclidean  distance    diperoleh  nilai  maksimum  62.5% pada wavelet level 3 dan k = 3.

## 2.4 Analisis Perbandingan Algoritma  SVM dan KNN
Dari 160 data uji citra fundus untuk klasisfikasi DR berdasarkan tingkat keparahannya ( mild, severe,  dan  moderate)  dan  normal  ,  dilakukan  pengujian.  Adapun  skenario  pengujiannya adalah sebagai berikut :
I. Pengujian  dengan  algoritma  SVM One  Versus  One  (OVO)dan  One  Versus  All  (OVA), masing-masing  metoda diujikan  dengan  menggunakan  ciri  statistik mean  dan  variance serta haar wavelet lavel 1 – 7.
Dari  kedua  ciri  statistik  tersebut  ( mean  dan  variance)  diperoleh  tingkat  akurasi maksimum 62 % untuk SVM dengan metoda One Versus All seperti yang diperlihatkan pada Gambar 14.
Gambar 14. Grafik akurasi  algoritma SVM
II. Pengujian  dengan  algoritma  KNN  dengan  algoritma distance  yang  digunakan  adalah cosine,  cityblock,  euclidean,  dan  correlation.  Sama  halnya  seperti  pada  pengujian dengan  algoritma  SVM,  pada  algoritma  KNN dengan  masing-masing  distance  diujikan dengan menggunakan ciri statistik mean dan variance serta haar wavelet lavel 1 – 7.
Dari  hasil  pengujian  dengan  algoritma  KNN  menggunakan  ciri  statistik  mean  dengan metode cosine distance, cityblock distance, euclidean distance, dan correlation distance diperoleh  nilai  akurasi  maksimum  65  %  dengan  K=9  metoda cityblok  distance  pada wavelet  level  =  1  seperti  yang  ditunjukkan  pada  gambar  15  .  Sedangkan  pengujian dengan  ciri  statistik variance  diperoleh  nilai  akurasi  maksimum  65  %  dengan  metode cosine  distance,  cityblock  distance,  euclidean  distance,  dan  62.5%  dengan  metode correlation distance . Seperti yang ditunjukkan pada gambar 16, nilai akurasi maksimum 65 % diperoleh secara mayor pada wavelet level 3 dan k = 1.
Gambar 15. Grafik akurasi  algoritma KNN dengan ciri statistik mean

## Analisis Perbandingan KNN Dengan SVM Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Retinopati Berdasarkan Citra Eksudat Dan Mikroaneurisma
Gambar 16. Grafik akurasi  algoritma KNN dengan ciri statistik variance
Berdasarkan  Gambar  14,15  dan  16  dapat  dilihat  bahwa  tingkat  akurasi  maksimum  untuk klasifikasi tingkat keparahan penyakit DR dengan algoritma SVM dan KNN adalah 62% dan 65%.  Tingkat  akurasi  SVM  diperoleh  62  %  dengan  menggunakan  metode  One  Versus  All melalui  pendekatan  algoritma  kernel  dan  parameter  haarwavelet  pada  level  3,  serta  ciri statistik  yang  digunakan  adalah mean  .  Performansi  KNN  pada  kasus  ini,  lebih  baik dibandingkan dengan SVM. Pada KNN tingkat akurasi 65 % diperoleh relatif stabil pada K = 9 untuk ciri statistik mean dan K = 1 untuk ciri statistik variace (berkebalikan). Selain nilai K, parameter algoritma distance yang digunakanpun mempengaruhi. Dari hasi pengujian untuk kedua  metode  ciri  statistik, cityblock  distante  memperoleh  nilai  akurasi  yang  sama  dan maksimum yaitu 65%.

## IV. KESIMPULAN
Penelitian ini mempresentasikan suatu perbandingan antara algoritma SVM dan KNN sebagai classifiers  tingkat  keparahan  penyakit  Diabetic  Retinopati  (DR)  berdasarkan  eksudat  dan mikroaneurisma yang terdiri dari 60 citra latih dan 160 citra uji dari citra fundus RS. Cicendo Bandung.  Klasifikasi  DR  yang  diamati  pada  penelitian  ini  adalah  kelas mild,moderate,  dan severe. Adapun hasil yang diperoleh sebagai berikut :
1. Klasisfikasi  dengan  algoritma  SVM  diperoleh  tingkat  akurasi  maksimum  62  %  dengan metoda OVA ciri statistik mean.
2. Klasisfikasi dengan algoritma KNN diperoleh nilai akurasi maksimum 65 % dengan K=9 metoda cityblok distance pada wavelet level = 1, ciri statistik mean dan variance.

## DAFTAR PUSTAKA
Zahara,  Haula  Siva.  (2011).  Simulasi  Untuk  Klasifikasi  Retinopati  Diabetes  Nonproliferatif Berdasarkan  Mikroaneurisma  dan  Hemorrhages  :  Fakultas  Elektro  Dan  Komunikasi. Institut Teknologi Telkom.
Riliandi,  Gladi  Yudha.  (2013).  Deteksi  diabetes  melali  citra  retina  dengan  menggunakan Transformasi wavelet dan learning vector quantization : Institut Teknologi Telkom.
Rajpoot,  K,  M.,  and  Rajpoot,  N,  M.,(2004). Wavelets  and  Support  Vector  Machines  for Texture Classification : Proceedings of INMIC .
Tjandrasa,  H.,  Eka  Putra,  R.,  Wijaya,  A.,  Arieshanti,  I.,  (2013). Classification  of  Non- Poliferative  Diabetic  Retinopathy  Based  on  hard  Exudates  Using  Soft  Margin  SVM. Malaysia: IEEE International Conference on Control System, Computing and Engineering.
Santosa,  Budi.  (2005). Tutorial  Vector  Machine  :  Fakultas  Teknik  Industri.Institut  Teknologi Surabaya.
Cristianini, N., and Shawe-Taylor, J.,( 2000). An Introduction to Support Vector Machines : Cambridge University Press.
Sudha,  L.  P.,  and  Bhavani,  R.,  (2012). Gait  Base  Gender  Identification  Using  Statistical Pattern  Classifiers  :  International  Journal  of  Computer  Application  (0975-8887), Vol.40,No. 8.
Antal,  B.,  Hajdu,  A.,  2012. An  Ensemble-Base  system  for  Microaneurysm  Detection  and Diabetic Retinopathy Grading : IEEE Transaction on biomedical engineering, Vol. 59, No.
6.
Gitasari,  Ratna  Ayu.  2015.Klasifikasi  Penyakit  Diabetes  Retinopati  Berdasarkan  Citra  Digital Dengan  Menggunakan  Metode  Wavelet  dan  Support  Vector  Machine  :Fakultas  Teknik Elektro. Universitas Telkom.
Kerami,  D.,  dan  Murfi,  H.,  2004.  Kajian  Kemampuan  Generalisasi  Support  Vector  Machine Dalam Pengenalan Jenis Splice Pada Barisan DNA : Makara Sains, Vol. 8, No. 3, 89-95.
Vaughan  DG,  Asbury  T,  Eva  PR.  2000.  Oftalmologi  Umum.  Edisi  ke-14.  Jakarta:  Widya Medika.211-4.