## Zeta – Math Journal
Volume 9 Nomor 1, Mei 2024, pp. 10-20 E-ISSN: 2579-5864 P-ISSN: 2459-9948 D https://doi.org/10.31102/zeta.2024.9.1.10-20
Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dalam Mengklasifikasikan Berbagai Jenis Ekspresi Wajah Manusia
Marinatul Khaliqah 1 , Luluk Sarifah 2* , Siti Khotijah 3
1,2,3 Prodi Matematika, Fakultas MIPA, Universitas Annuqayah, Indonesia *Penulis Korespondensi. Email: lu2ksarifah@istannuqayah.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  ekspresi  wajah  manusia  menggunakan  algoritma K-Nearest Neighbor dengan  dibantu  ekstraksi  ciri  GLCM  sebagai  variabel  yang  dijadikan  inputan  pada  proses  klasifikasi. Ekspresi wajah manusia adalah bentuk respon alami yang ditunjukkan oleh manusia untuk memperlihatkan perasaan yang sedang dirasakan saat berinteraksi sosial. Pentingnya penelitian terkait ekspresi wajah adalah  untuk membantu perkembangan  teknologi  di  dunia  dalam  memainkan  peran  penting  pada  interaksi  komputer  dan  manusia.  Pada penelitian ini dilakukan dua jenis  pengujian, yaitu dengan jumlah data yang lebih banyak dan jumlah data yang lebih sedikit dengan penggunaan 𝑘 = 1, 𝑘 = 3, dan 𝑘 = 5 dengan tujuan mengetahui tingkat akurasi yang lebih baik dari algoritma K-Nearest Neighbor. Setelah dilakukan pengujian didapatkan hasil akurasi yang lebih baik dari algoritma K- Nearest  Neighbor adalah  dengan  jumlah  data  yang  lebih  banyak  dengan  penggunaan 𝑘 = 1 ,  yaitu  dengan  tingkat akurasi  mencapai  100%.  Jadi  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma K-Nearest  Neighbor dapat  mencapai  akurasi terbaiknya dalam mengklasifikasikan jenis ekspresi wajah manusia adalah dengan pengujian data yang lebih banyak dan dengan penggunaan 𝑘 = 1 .
Kata Kunci: Ekspresi Wajah; GLCM; Klasifikasi; K-Nearest Neighbor

## ABSTRACT
This research aims to classify human facial expressions using the K-Nearest Neighbor algorithm assisted by GLCM feature extraction as variables used as input in the classification process. Human facial expressions are a form of natural response shown by humans to show the feelings they are feeling during social interaction. The importance of research related to facial expressions is to help the development of technology in the world to play an important role in computer and human interactions. In this research, two types of testing were  carried out,  namely with a larger amount of data and a smaller amount of data using 𝑘 = 1 , 𝑘 = 3 , and 𝑘 = 5 with the aim of knowing the better level of accuracy of the K-Nearest Neighbor algorithm. After testing, we obtained better accuracy results from the K-Nearest Neighbor algorithm, namely with a larger amount of data using 𝑘 = 1 , namely with an accuracy level of up to 100%. So it can be concluded that the K-Nearest Neighbor algorithm can achieve the best accuracy in classifying types of human facial expressions by testing more data and using 𝑘 = 1 . Keyword: Facial Expression; GLCM; Classification; K-Nearest Neighbor
Article info: Submitted: 5 February 2024
Accepted: 24 May 2024

## How to cite this article:
Khaliqah, M., Sarifah, L., & Khotijah, S. (2024). Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dalam Mengklasifikasikan Berbagai Jenis Ekspresi Wajah Manusia. Zeta - Math Journal, 9(1), 10-20. https://doi.org/10.31102/zeta.2024.9.1.10-20
This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License .
Zeta – Math Journal, vol. 9, no. 1, pp. 10 - 20, Mei, 2024.

## 1. PENDAHULUAN
Di  dalam  kehidupan  sehari-hari  khususnya  dalam  komunikasi  yang  berkaitan  dengan  hubungan antarpribadi, wajah sering digunakan dalam berekspresi. Melalui  ekspresi wajah, maka akan terlihat emosi atau perasaan yang sedang dirasakan oleh individu (Ali, 2016). Ekspresi wajah merupakan salah satu bentuk komunikasi non  verbal yang  dapat menyampaikan  keadaan  emosional  seseorang,  sehingga ekspresi  wajah merupakan cara penting untuk menyampaikan pesan sosial dalam kehidupan manusia. (Ahmad & Alhamad, 2019). Paul Ekman, seorang psikolog Amerika mendefinisikan enam kategori klasifikasi emosi, yaitu bahagia, sedih, terkejut, marah, takut, dan jijik. Sebagian besar sistem pengenalan ekspresi wajah mengklasifikasikan emosi ke dalam enam kategori universal tersebut (Abidin, 2012).
Penelitian  tentang  klasifikasi  ekspresi  wajah  semakin  marak  dilakukan  seiring  perkembangan teknologi.  Pengklasifikasian  tersebut  dilakukan  melalui  kecerdasan  mesin  atau  komputer.  Pentingnya penelitian terkait ekspresi wajah adalah membantu perkembangan teknologi di dunia dalam memainkan peran penting dalam interaksi komputer dan manusia. Pengenalan ekspresi wajah manusia ini bisa diaplikasikan pada perancangan robot, kamera pengawas keamanan, pengenalan password pada android, game interaktif, serta dapat digunakan untuk memainkan pemutar musik berdasarkan ekspresi wajah (Reynaldo & Maliki, 2021).
Klasifikasi merupakan proses pengelompokan fitur citra latih yang telah disimpan dengan fitur citra uji (Asmara et al., 2018). Klasifikasi ekspresi wajah manusia dapat dilakukan dengan menggunakan algoritma- algoritma yang telah teruji. Pada penelitian ini, algoritma yang akan diaplikasikan adalah algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN).  Algoritma  tersebut  akan  digunakan  untuk  melihat  nilai  akurasi  terbaik  yang  dapat dihasilkan dalam melakukan klasifikasi ekspresi wajah manusia.
Penelitian  terkait  ekspresi wajah  dengan menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbor juga  pernah dilakukan oleh peneliti sebelumnya. Seperti penelitian yang dilakukan oleh Ilmageo, M. A. Z. (2020) dengan judul  Implementasi  Metode K-Nearest  Neighborhood untuk  Deteksi  Emosi  Pada  Wajah.  Hasil  peneltian tersebut menunjukkan bahwa metode K-NN dapat melakukan klasifikasi dengan akurasi terbaik menggunakan penghitungan  jarak Euclidean, dengan  rata-rata  tertinggi  yaitu  0.8107  (81,07%).  Sedangkan Squared  Chi- Square dan Manhattan berturut-turut adalah 0.8067 (80,67%) dan 0,5697 (56,97%).  Keterbaruan penelitian ini  dari  peneliti  sebelumnya  adalah  penggunaan  ekspresi  yang  diklasifikasikan  ada  6  jenis  ekspresi,  yaitu ekspresi  bahagia,  sedih,  marah,  takut,  terkejut,  dan  jijik.  Sedangkan  pada  penelitian  sebelumnya  hanya menggunakan 2 ekspresi yaitu senang dan sedih. Selain itu, penulis juga menggunakan ekstraksi ciri GLCM dalam proses klasifikasi.
Berdasarkan penelitian tersebut, maka pada penelitian ini akan diuji terkait klasifikasi ekspresi wajah menggunakan metode K-NN , tujuannya untuk melihat penerapan dan kinerja dari algoritma tersebut dalam mengklasifikasikan ekspresi wajah manusia. Selain itu juga untuk melihat perbandingan penggunaan data yang lebih banyak dan lebih sedikit dari algoritma K-NN dalam mengklasifikasikan ekspresi wajah manusia.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Ekspresi Wajah
Wajah merupakan salah satu alat atau instrumen yang dapat digunakan untuk  mengenali seseorang. Dari wajah, manusia dapat menunjukkan ekspresi atau emosi dalam berinteraksi sosial (Seandrio et al., 2021). Ekspresi wajah merupakan perubahan bentuk  raut muka seseorang dalam menanggapi keadaan perasaan dan komunikasi  sosial.  Melalui  ekspresi  wajah,  secara  tidak  langsung  memberi  ungkapan  akan  suatu  bentuk perasaan, keinginan, serta tujuan tertentu (Ihsan et al., 2021). Ekspresi wajah dapat dimiliki oleh manusia baik secara sengaja maupun tidak sengaja. Namun, pada umumnya ekspresi wajah dialami secara tidak sengaja karena adanya perasaan atau emosi yang sedang dirasakan oleh manusia. Dalam sebuah penelitian ditemukan bahwa ekspresi wajah dapat menyampaikan informasi hingga 55% dalam interaksi dibandingkan dengan vocal dan verbal secara keseluruhan yang hanya dapat memberikan informasi hingga 45% (Ahmad & Alhamad, 2019).

## 2.2 Citra Digital
Citra didefinisikan sebagai fungsi 𝑓(𝑥, 𝑦), berukuran M baris dan N kolom, dimana x dan y adalah koordinat spasial dari citra, sedangkan 𝑓(𝑥, 𝑦) merupakan intensitas atau tingkat keabuan dari citra pada titik tersebut. Jika nilai x, y, dan f secara keseluruhan memiliki nilai yang berhingga dan bernilai diskrit, maka citra tersebut disebut citra digital (Susanto, 2019). Citra digital dapat diartikan sebagai hasil penangkapan suatu objek yang mempunyai nilai koordinat spasial  dan juga memiliki intensitas kecerahan warna pada suatu objek. Citra  merupakan  kumpulan  dari  beberapa  piksel  yang  disusun  ke  dalam array (larik)  dua  dimensi  yang berisikan nilai-nilai sesungguhnya dan dipresentasikan ke dalam deretan bit tertentu (Zana et al., 2021).
12 Khaliqah, M., dll. Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dalam Mengklasifikasikan Berbagai Jenis Ekspresi Wajah Manusia
2.3 Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM)
Metode GLCM menurut Xie et al. (2010) merupakan suatu metode yang melakukan analisis terhadap suatu piksel pada citra dan mengetahui tingkat keabuan yang sering terjadi (Ahmad & Alhamad, 2019). Metode GLCM juga diartikan sebagai teknik untuk memperoleh statistik orde kedua dengan menghitung probabilitas hubungan kedekatan antara dua piksel dalam orientasi jarak spesifik dan derajat tertentu. Sudut yang digunakan adalah 0, 45, 90, 135 dan jarak yang digunakan tergantung dengan ketetanggan antara piksel. Metode GLCM memiliki  beberapa  nilai  fitur  yang  dihasilkan,  seperti Contrast,  Correlation.  Energy, dan Homogeneity (Manuel & Ernawati, 2020). Metode Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) memiliki beberapa nilai fitur yang dihasilkan, yaitu :
a. Contrast
Merupakan  salah  satu  variabel  yang  terdapat  pada  fitur  GLCM  dan  berfungsi  untuk  mengukur intensitas  kontras  keabuan  pada  suatu  citra.  Untuk  menghitung Contrast dapat  dilakukan  menggunakan persamaan berikut :
𝐶𝑜𝑛 = ∑ ∑ (𝑖 − 𝑗) 2 𝑗 𝑖 𝑝 𝑖𝑗 (1)
b. Correlation
Merupakan  variabel  yang  terdapat  pada  fitur  GLCM  dan  digunakan  untuk  Mengukur  tingkat keterkaitan linear dari derajat dengan derajat keabuan citra. Untuk menghitung Correlation dapat dilakukan menggunakan persamaan berikut :
𝐶𝑜𝑟 = ∑ ∑ (𝑖 −𝜇𝑖)(𝑗−𝜇𝑗)𝑝(𝑖,𝑗) 𝜎𝑖 𝜎𝑗 𝑗 𝑖 (2)
c. Energy
Merupakan  jumlah  dari  nilai  kuadrat  pada  GLCM  yang  telah  melewati  proses  normalisasi.  Untuk menghitung Energy dapat dilakukan menggunakan persamaan berikut :
𝐸𝑛𝑔 = ∑ ∑ 𝑝(𝑖, 𝑗) 2 𝑗 𝑖 (3)
d. Homogeneity
Merupakan nilai yang berhubungan dengan pengukuran kedekatan antara distribusi nilai elemen yang ada pada GLCM dengan diagonal GLCM. Untuk menghitung Homogeneity dapat dilakukan menggunakan persamaan berikut :
𝐻𝑜𝑚 = ∑ ∑ 𝑝 (𝑖,𝑗)
1+ ǀ𝑖−𝑗ǀ 𝑗 𝑖 (4)

## 2.4 Klasifikasi
Klasifikasi adalah mempelajari struktur kumpulan data contoh, kemudian dipartisi menjadi kelompok- kelompok yang disebut sebagai kategori atau kelas (Mahran et al., 2020). Klasifikasi merupakan salah satu task analisis data dimana akan dibentuk sebuah model ( classifier ) untuk menyatakan suatu objek ke salah satu kategori atau kelas yang sudah didefinisikan sebelumnya. Klasifikasi data merupakan proses yang terdiri atas dua langkah. Langkah pertama adalah tahap pelatihan, dimana sebuah algoritma klasifikasi akan membentuk classifier dengan menganalisis atau belajar dari sekumpulan data latih. Sedangkan langkah kedua, model yang sudah  terbentuk  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data  uji.  Akurasi  dari  sebuah classifier untuk sekumpulan  data  uji  yang  diberikan  merupakan  persentase  dari  data-data  uji  yang  diklasifikasikan  dengan benar oleh classifier (Asmara et al., 2018).
Klasifikasi juga diartikan sebagai suatu proses pembelajaran yang berfungsi untuk menentukan setiap himpunan  atribut  dari  suatu  objek  atau  dapat  juga  diartikan  sebagai  proses  pengelompokan  suatu  data. Klasifikasi digunakan dalam menggambarkan sebuah dataset dimana setiap tipe data adalah berbentuk nominal atau  biner.  Pada  klasifikasi  data supervised akan  dibagi  menjadi  dua,  yaitu  data training dan  data testing, dimana data training akan dianalisis dengan menggunakan algoritma klasifikasi. Berikut beberapa algoritma klasifikasi yaitu algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN), algoritma Naïve Bayes , algoritma C4.5, algoritma C5, dan sebagainya (Putry, 2022).
2.5 K-Nearest Neighbor (K-NN)
Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) adalah sebuah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut (Nendya et al., 2021). Algoritma K-NN akan  mengklasifikasikan objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut. K-NN termasuk dalam golongan supervised, dimana hasil query instance yang baru diklasifikasikan berdasarkan mayoritas kedekatan jarak dari kategori yang sudah ada. Beberapa keunggulan dari algoritma ini adalah tangguh terhadap data training yang memiliki banyak noise dan keefektifan apabila data training besar. Selain itu, proses klasifikasi mudah untuk direpresentasikan dibandingkan dengan metode klasifikasi lain (Kusumawati, 2020).
Dalam  Algoritma  K-NN,  kedekatan  ketetanggaan  akan  dilihat  melalui  penghitungan  jarak. Penghitungan  jarak  yang  digunakan  adalah Euclidean  Distance. Jarak Euclidean dapat  dicari  dengan menggunakan persamaan berikut :
Dxy = √∑ (𝑋 𝑖 − 𝑌 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (5)
dimana :
Dxy : Jarak Euclidean X : Data training Y : Data testing n
: Jumlah atribut individu antara 1 sampai dengan n
i
: Atribut individu antara 1 sampai dengan n (Syahid, 2021).
2.6 Confusion Matrix
Confusion  Matrix adalah  matriks  yang  berisi  informasi  tentang  hasil  prediksi  klasifikasi  dan  data aktual yang dilakukan oleh sistem klasifikasi. Kinerja sistem klasifikasi umumnya dihitung menggunakan data dalam  matriks  ini  (Andono,  dkk.,  2017). Confusion  Matrix memiliki  4  pengujian  yang  berguna  untuk mengukur performa sebuah model, yaitu Accuracy, Precision, Recall, dan f1-Score. Accuracy dalam Confusion Matrix didefinisikan sebagai tingkat kedekatan antara nilai prediksi dengan nilai aktual. Untuk menguji akurasi dalam Confusion Matrix menggunakan rumus berikut :
Acuuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (6)
Precision dalam Confusion  Matrix adalah  tingkat  ketepatan  antara  informasi  yang  diminta  oleh pengguna dengan jawaban yang diberikan oleh sistem. Rumus Precision adalah sebagai berikut :
Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (7)
Recall dalam Confusion Matrix adalah tingkat keberhasilan sistem dalam menemukan kembali sebuah informasi. Rumus dari Recall adalah sebagai berikut :
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (8)
F1-Score dalam Confusion Matrix merupakan rata-rata harmonik dari Precision dan Recall. Rumus dari f1-Score adalah sebagai berikut :
F1-Score = 2∗ 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛∗𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (9)

## 3. METODE PENELITIAN
Berikut diagram alir dari implementasi algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dalam mengklasifikasikan berbagai jenis ekspresi wajah manusia yang dapat di lihat pada gambar 3.1
14 Khaliqah, M., dll. Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dalam Mengklasifikasikan Berbagai Jenis Ekspresi Wajah Manusia
Berdasarkan Gambar 3.1 dijelaskan mengenai alur analisis data pada proses klasifikasi dengan algoritma KNN, dimana proses tersebut dimulai dari memasukkan citra, baik citra pelatihan dan pengujian karena implementasi algoritma KNN pada klasifikasi ekspresi wajah terdiri dari dua tahapan yaitu training (pelatihan) dan testing (pengujian),  selanjutnya  melakukan  ekstraksi  ciri  dengan  metode  GLCM,  melakukan  klasifikasi  dengan metode K-NN, kemudian hasil dari klasifikasi diuji menggunakan Confusion Matrix untuk melihat tingkat akurasi dari algoritma klasifikasi yang diuji.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Data Simulasi
Data pada penelitian ini diambil dari eskpresi wajah mahasisiwi Fakultas MIPA dan Fakultas Teknik IST Annuqayah angkatan 2019-2022. Pengumpulan data diambil menggunakan Camera DSLR, jarak 1 meter dengan latar yang sama yaitu warna hijau, dan pencahyaan berupa lampu kilat (blitz).
Gambar 4.1 Contoh pengambilan ekspresi wajah
Data  ekspresi  wajah  tersebut  kemudian  diolah  menggunakan  Matlab  dengan  membaca  citra  RGB, mengubah citra RGB menjadi Grayscale, dan mendeteksi area wajah ( Detection Faces ) yang dapat di lihat pada gambar 4.2.
Gambar 4.2: (a). Citra RGB, (b). Citra Grayscale, (c) Detection Face

## 4.2 Analisa Hasil
Pada analisa hasil akan diperlihatkan kinerja metode K-Nearest Neighbor (K-NN). Kinerja tersebut dapat dilihat dari hasil akurasi algoritma K-NN dengan penggunaan 𝑘  = 1, 𝑘  =  3, dan 𝑘  =  5 . Selain itu juga akan dilihat hasil akurasi K-NN dengan penggunaan jumlah file pelatihan sebanyak 390 dan 138 dan penggunaan jumlah file pengujian sebanyak 102 dan 30.

## 4.2.1 Hasil Akurasi Algoritma K-NN
Implementasi algoritma K-NN pada klasifikasi ekspesi wajah terdiri dari dua tahapan yaitu sebagai berikut : 1. Pelatihan
a. Pelatihan algoritma K-NN dengan penggunaan 𝑘 = 1 pada 390 data citra Berikut hasil akurasi pelatihan yang diperoleh dari tampilan Matlab pada implementasi algoritma K-NN dengan penggunaan 𝑘 = 1 pada 390 data citra
(a)                                                     (b) Gambar 4.3: (a). Akurasi pelatihan, (b). Confusion Matrix
dari Gambar 4.3 (a) menunjukkan akurasi pelatihan yang dilakukan algoritma K-Nearest Neighbor dengan 𝒌 = 𝟏 pada  390  data  yaitu  diperoleh  akurasi  sebesar  100%,  sedangkan  Gambar  4.3  (b)  menunjukkan Confusion Matrix dari hasil pelatihan dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor, dimana untuk setiap kelas memiliki jumlah benar yang sama antara true class dengan predicted class.
b. Pelatihan algoritma K-NN dengan penggunaan 𝑘 = 1 pada 138 data citra Berikut hasil akurasi pelatihan yang diperoleh dari tampilan Matlab pada implementasi algoritma K-NN dengan penggunaan 𝑘 = 1 pada 138 data citra
(a)                                                         (b) Gambar 4.4: (a). Akurasi pelatihan, (b). Confusion Matrix dari Gambar 4.4 (a) menunjukkan akurasi pelatihan yang dilakukan algoritma K-Nearest Neighbor dengan 𝒌 = 𝟏 pada 138 data diperoleh akurasi sebesar 100%, sedangkan Gambar 4.4 (b) tersebut menunjukkan Confusion Matrix dari hasil pelatihan dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor, dimana untuk setiap kelas memiliki jumlah benar yang sama antara true class dengan predicted class.
c. Pelatihan algoritma K-NN dengan penggunaan 𝑘 = 3 pada 390 data citra Berikut hasil akurasi pelatihan yang diperoleh dari tampilan Matlab pada implementasi algoritma K-NN dengan penggunaan 𝑘 = 3 pada 390 data citra
(a) (b)
Gambar 4.5: (a). Akurasi pelatihan, (b). Confusion Matrix dari Gambar 4.5 (a) menunjukkan akurasi pelatihan yang dilakukan algoritma K-Nearest Neighbor dengan jumlah data sebanyak 390 dan penggunaan 𝒌 = 𝟑 , dimana diperoleh nilai akurasi sebesar 46%, sedangkan Gambar  4.5 (b)  menunjukkan Confusion Matrix dari  hasil  pelatihan  dengan  menggunakan  algoritma K- Nearest Neighbor, dimana antara true class dengan predicted class tidak memiliki jumlah benar yang sama.
d. Pelatihan algoritma K-NN dengan penggunaan 𝑘 = 3 pada 138 data citra Berikut hasil akurasi pelatihan yang diperoleh dari tampilan Matlab pada implementasi algoritma K-NN dengan penggunaan 𝑘 = 3 pada 138 data citra
(a)
(b)
Gambar 4.6 : (a). Akurasi pelatihan, (b). Confusion Matrix dari Gambar 4.6 (a) menunjukkan akurasi pelatihan yang dilakukan algoritma K-Nearest Neighbor dengan jumlah data sebanyak 138 dan penggunaan 𝒌 = 𝟑 adalah sebesar 42.7%, sedangkan Gambar 4.6 (b) tersebut menunjukkan Confusion Matrix dari hasil pelatihan dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor, dimana antara true class dengan predicted class tidak memiliki jumlah benar yang sama, sehingga tingkat akurasinya hanya 42.7%.
e. Pelatihan algoritma K-NN dengan penggunaan 𝑘 = 5 pada 390 data citra
Berikut hasil akurasi pelatihan yang diperoleh dari tampilan Matlab pada implementasi algoritma K-NN dengan penggunaan 𝑘 = 5 pada 390 data citra
(a) (b)
Gambar 4.7 : (a). Akurasi pelatihan, (b). Confusion Matrix dari Gambar 4.7 (a) menunjukkan akurasi pelatihan yang dilakukan algoritma K-Nearest Neighbor dengan jumlah data sebanyak 390 dan penggunaan 𝒌 = 𝟓 adalah sebesar 40%, sedangkan Gambar 4.7 (b) tersebut menunjukkan Confusion Matrix dari hasil pelatihan dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor, dimana antara true class dengan predicted class tidak memiliki jumlah benar yang sama, sehingga tingkat akurasinya hanya 40%.
f. Pelatihan algoritma K-NN dengan penggunaan 𝑘 = 5 pada 138 citra
Berikut  hasil  akurasi  yang  diperoleh  dari  tampilan  Matlab  pada  implementasi  algoritma  K-NN dengan penggunaan 𝑘 = 5 pada 138 data citra
(a)
(b)
Gambar 4.8 : (a). Akurasi pelatihan, (b). Confusion Matrix
dari Gambar 4.8 (a) menunjukkan akurasi pelatihan yang dilakukan algoritma K-Nearest Neighbor dengan jumlah data sebanyak 138 dan penggunaan 𝒌 = 𝟓 . Adalah 38%, sedangkan Gambar 4.16 (b) menunjukkan Confusion Matrix dari hasil pelatihan dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor, dimana antara true class dengan predicted class tidak memiliki jumlah benar yang sama.

## 2. Pengujian
a. Pengujian algoritma K-NN dengan penggunaan 𝑘 = 1 pada 102 data citra Berikut hasil akurasi pengujian yang diperoleh dari tampilan Matlab pada implementasi algoritma K-NN dengan penggunaan 𝑘 = 1 pada 102 data citra
(a) (b)
Gambar 4.9 : (a). Akurasi pengujian, (b). Confusion Matrix dari Gambar 4.9 (a) menunjukkan akurasi pengujian yang dilakukan algoritma K-Nearest Neighbor dengan jumlah  data  sebanyak  102  data  dan  penggunaan 𝒌 = 𝟏 adalah  100%,  sedangkan  Gambar  4.9  (b) tmenunjukkan Confusion Matrix dari hasil pengujian dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor, dimana untuk setiap kelas memiliki jumlah benar yang sama antara true class dengan predicted class.
b. Pengujian algoritma K-NN dengan penggunaan 𝑘 = 1 pada 30 data citra Berikut hasil akurasi pengujian yang diperoleh dari tampilan Matlab pada implementasi algoritma K-NN dengan penggunaan 𝑘 = 1 pada 30 data citra.
(a) (b)
Gambar 4.10 : (a). Akurasi pengujian, (b). Confusion Matrix dari  Gambar  4.10  (a)  menunjukkan  akurasi  pengujian  yang  dilakukan  algoritma K-Nearest  Neighbor dengan  jumlah  data sebanyak  30  data  dan  penggunaan 𝒌 = 𝟏 adalah100%,  sedangkan  Gambar  4.10  (b) menunjukkan Confusion Matrix dari hasil pengujian dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor, dimana untuk setiap kelas memiliki jumlah benar yang sama antara true class dengan predicted class.
c. Pengujian algoritma K-NN dengan penggunaan 𝑘 = 3 pada 102 citra Berikut hasil akurasi pengujian yang diperoleh dari tampilan Matlab pada implementasi algoritma K-NN dengan penggunaan 𝑘 = 3 pada 102 data citra
(a)
(b)
Gambar 4.11 : (a). Akurasi pengujian, (b). Confusion Matrix dari  Gambar  4.11  (a)  menunjukkan  akurasi  pengujian  yang  dilakukan  algoritma K-Nearest  Neighbor dengan jumlah data sebanyak 102 data dan penggunaan 𝒌 = 𝟑 adalah sebesar 40%, sedangkan Gambar 4.11 (b) tersebut menunjukkan Confusion Matrix dari hasil pengujian dengan menggunakan algoritma K- Nearest Neighbor, dimana antara true class dengan predicted class tidak memiliki jumlah benar yang sama, sehingga tingkat akurasinya hanya 40%.
d. Pengujian algoritma K-NN dengan penggunaan 𝑘 = 3 pada 30 citra Berikut hasil akurasi pengujian yang diperoleh dari tampilan Matlab pada implementasi algoritma K-NN dengan penggunaan 𝑘 = 3 pada 30 data citra
(a)
(b)
Gambar 4.12 : (a). Akurasi pengujian, (b). Confusion Matrix
dari  Gambar  4.12  (a)  menunjukkan  akurasi  pengujian  yang  dilakukan  algoritma K-Nearest  Neighbor dengan  jumlah  data  sebanyak  30  data  dan  penggunaan 𝒌 = 𝟑 adalah  40%,  sedangkan  Gambar  4.11  (b) tersebut menunjukkan Confusion Matrix dari hasil pengujian dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor, dimana  antara true  class dengan predicted  class tidak  memiliki  jumlah  benar  yang  sama, sehingga tingkat akurasinya hanya 40%.
e. Pengujian algoritma K-NN dengan penggunaan 𝑘 = 5 pada 102 citra Berikut hasil akurasi pengujian yang diperoleh dari tampilan Matlab pada implementasi algoritma K- NN dengan penggunaan 𝑘 = 5 pada 102 data citra
(a) (b)
Gambar 4.13 : (a). Akurasi pengujian, (b). Confusion Matrix dari  Gambar  4.13  (a)  menunjukkan  akurasi  pengujian  yang  dilakukan  algoritma K-Nearest  Neighbor dengan jumlah data sebanyak 102 data dan penggunaan 𝒌 = 𝟓 adalah 38%, sedangkan Gambar 4.13 (b) tersebut menunjukkan Confusion Matrix dari hasil pengujian dengan menggunakan algoritma K-Nearest
Zeta – Math Journal, vol. 9, no. 1, pp. 10 - 20, Mei, 2024.
Neighbor, dimana  antara true  class dengan predicted  class tidak  memiliki  jumlah  benar  yang  sama, sehingga tingkat akurasinya hanya 38%.
f. Pengujian algoritma K-NN dengan penggunaan 𝑘 = 5 pada 30 citra Berikut hasil akurasi pengujian yang diperoleh dari tampilan Matlab pada implementasi algoritma K-NN dengan penggunaan 𝑘 = 5 pada 30 data citra
(a) (b)
Gambar 4.14 : (a). Akurasi pengujian, (b). Confusion Matrix
dari  Gambar  4.14  (a)  menunjukkan  akurasi  pengujian  yang  dilakukan  algoritma K-Nearest  Neighbor dengan jumlah data sebanyak 30 data dan penggunaan 𝒌 = 𝟓 . Hasil tersebut menunjukkan nilai akurasi sebesar  33%,  sedangkan  Gambar  4.14  (b)  menunjukkan Confusion  Matrix dari  hasil  pengujian  dengan menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbor, dimana  antara true  class dengan predicted  class tidak memiliki jumlah benar yang sama, sehingga tingkat akurasinya hanya 33%.

## 5. KESIMPULAN
Setelah  melakukan  perancangan,  implementasi  dan  pengujian,  kesimpulan  yang  didapatkan  pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Penerapan  Algoritma K-Nearest  Neighbor (K-NN)  dalam  mengklasifikasikan  berbagai  jenis  ekspresi wajah manusia dilakukan dengan membandingkan jumlah data yang diproses, yaitu data dengan jumlah yang lebih banyak dan data dengan jumlah yang lebih sedikit. Berdasarkan hasil pengujian, data yang lebih banyak menghasilkan tingkat akurasi yang lebih tinggi.
2. Kinerja  algoritma K-Nearest  Neighbor dengan  ekstraksi  ciri  GLCM  menghasilkan  beberapa  akurasi sesuai  penggunaan  ketetanggan  (k).  Akurasi  tertinggi  yang  didapatkan  adalah  sebesar  100%  dengan penentuan 𝑘 = 1 .

## DAFTAR PUSTAKA
Abidin, Z. 2012. Rancang Bangun Sistem Pengenalan Ekspresi Wajah Menggunakan Fisherface dan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation. Jurnal MIPA. 35(02) : 194–203. Ahmad,  N.,  & Alhamad, A.  2019.  Penerapan  Metode  GLCM  ( Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix )  untuk Reduksi Ciri Pada Pengenalan Ekspresi Wajah. Jurnal Cosphi , 3(2) : 61–64.
Ali, R. 2016. Detektor Ekspresi Wajah Manusia. Jurnal Informatika , 16(1): 74–84.
Andono, P.N., T.Sutojo., & Muljono. 2017. Pengolahan Citra Digital. Penerbit ANDI. Yogyakarta. Hal. 24- 75.
Asmara, R. A. ., Andjani, B. S. ., Rosiani, U. D. ., & Choirina, P. . (2018). KLASIFIKASI JENIS KELAMIN PADA CITRA WAJAH MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES. Jurnal Informatika Polinema, 4(3), 212–217. https://doi.org/10.33795/jip.v4i3.209 Hamdi, AS., & Bahruddin, E. 2014. Metode Penelitian Kuantitatif Aplikasi dalam Pendidikan. Deepublish. Yogyakarta. Hal. 5-38. ihsan, mohamad, Niswatin, R. K., & Swanjaya, D. (2021). DETEKSI EKSPRESI WAJAH MENGGUNAKAN TENSORFLOW. Joutica, 6(1), 428–433. https://doi.org/10.30736/jti.v6i1.554
Ilmageo, M. A. Z. 2020. Implementasi Metode K-Nearest Neighborhood untuk Deteksi Emosi Pada Wajah. Skripsi. Jurusan Teknik Informatika  Fakultas  Sains  dan Teknologi  Universitas  Islam  Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang. Malang.
Kusumawati, A. 2020. Implementasi Local Binary Pattern dan K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Citra Wajah. Skripsi. Program  Studi  Informatika  Fakultas  Teknologi  Informasi  dan  Elektro  Universitas Teknologi Yogyakarta. Yogyakarta.
20 Khaliqah, M., dll. Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dalam Mengklasifikasikan Berbagai Jenis Ekspresi Wajah Manusia
Mahran, A. A., Hapsari, R. K., & Nugroho, H. 2020. Penerapan Naive Bayes Gaussian Pada Klasifikasi Jenis Jamur  Berdasarkan  Ciri  Statistik  Orde  Pertama. Jurnal  Ilmiah  NERO. 5(2)  :  91-99. https://doi.org/10.21107/nero.v5i2.165
Manuel, I. S., & Ernawati, I. 2020. Implementasi GLCM dan Algoritma Naive Bayes Dalam Klasifikasi Jenis Bunga Anggrek. Senamika , 1(2) : 99–109.
Nendya, M. B., Yuniarno, E. M., & Sumpeno, S. (2021). Clustering Titik Fitur Model Wajah 3D Menggunakan K-Nearest  Neighbour.  Jurnal  Informatika  Dan  Sistem  Informasi,  7(1),  19–24.  Retrieved  from https://journal.uc.ac.id/index.php/JUISI/article/view/1739
Putry,  N.  M.,  Sary,  B.N. 2022.  Komparasi Algoritma  KNN  Dan Naïve  Bayes Untuk  Klasifikasi  Diagnosis Penyakit  Diabetes  Mellitus. EVOLUSI :  Jurnal  Sains  Dan  Manajemen ,  10(1)  :  45-57. https://doi.org/10.31294/evolusi.v10i1.12514 Reynaldo, R. R., & Maliki, I. 2021. Pengenalan Ekspresi Wajah dengan Metode Viola Jones dan Convolutional Neural
Network . Komputika : Jurnal Sistem Komputer , 10(1) :1–9.
https://doi.org/10.34010/KOMPUTIKA.V10I1.4119
Seandrio, A.  L.,  Pratomo, A.  H.,  &  Florestiyanto,  M.  Y.  2021.  Implementation  of  Convolutional  Neural Network (CNN) in Facial Expression Recognition Implementasi Convolutional Neural Network (CNN) Pada  Pengenalan  Ekspresi  Wajah. Jurnal  Informatika  Dan  Teknologi  Informasi ,  18(2)  :  211–221. https://doi.org/10.31315/telematika.v18i2.4823
Syahid, M. A. 2021. Pengenalan Wajah Berbasis Fitur Principal Component Analysis (PCA) Dengan Seleksi Fitur  Genetic Algorithm  (GA)  Dan  K  –  Nearest  Neighbor  (K-NN)  Classifier. skripsi. Program  Studi Teknik Informatika. Fakultas Teknik Universitas Mataram. Mataram.
Zana, A. Z. B., Raharjo, J., & Fauzi, H. 2021. Analisa Jenis Kelamin Berdasarkan Citra Wajah Menggunakan Metode Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) Dan Klasifikasi Naive Bayes Gender Analysis Based on Face Image Using Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) and Naive Bayes Classification. E- Proceeding of Engineering . 8(5) : 4580–4591.