## KLASIFIKASI DOWN SYNDROME MENGGUNAKAN TEKSTUR LBP DENGAN TIGA VARIASI DISTANCE CLASSIFIERS
Agung Tjahjo Nugroho 1 , Yustisi Wulandari 2 , Bowo Eko Cahyono 3
Program Studi Fisika, Universitas Jember yustisi.wulandari2811@gmail.com
Submitted June 28, 2022; Revised August 2, 2022; Accepted August 2, 2022
Abstrak
Down  syndrome merupakan  kelainan  genetik  yang  paling  mudah  diidentifikasi  dan  paling  sering terjadi. Down syndrome variasi trisomi 21 memiliki karakteristik yang umum dimiliki penyidap down syndrome , tetapi anak penyidap down syndrome satu dengan lainnya memiliki sedikit perbedaan pada bagian mulut dan dalam penampilan karena mereka cenderung memiliki kesamaan fitur mulut dengan orang  tua  dan  saudara  mereka  sehingga  untuk  membedakannya  cukup  kompleks.  Oleh  sebab  itu penting untuk mengetahui dengan lebih teliti ciri khusus anak penderita down syndrome . Penelitian ini memiliki  tujuan  untuk  membuat  sebuah  inovasi  sistem  berbasis image  processing agar pengklasifikasian  penderita down  syndrome dan  orang  normal  dengan  lebih  praktis.  Metode  yang dapat digunakan berupa metode Local Binary Pattern (LBP). Penelitian ini menggunakan 2400 frame mulut anak down syndrome dan anak normal untuk data training . Kemudian menggunakan 3600 frame mulut  anak down  syndrome dan  anak  normal  untuk  data testing .  Hasil  yang  didapatkan  yaitu  nilai threshold yang  memberikan  pengklasifikasian yang baik  sebesar 0.1-0.2 untuk ketiga  variasi  metode perhitungan jarak. Metode Euclidean dan Chebychev menghasilkan akurasi sebesar 100% sedangkan metode City  block pada  saat  threshold  0.1-0.2  memiliki  akurasi  91.6  jadi  bisa  disimpulkan  bahwa metode paling akurat pada penelitian ini yaitu metode Chebychev, Euclidean , kemudian City Block . Kata Kunci : Down syndrome ,LBP, Euclidean,Chebychev,City block

## Abstract
Down  syndrome  is  the  most  easily  identified  and  most  common  genetic  disorder.  Down  syndrome variation  of  trisomy  21  has  characteristics  that  are  common  to  people  with  Down  syndrome.  But, children  with  this  Down  syndrome  variation  have  slight  differences  in  the  mouth  and  appearance because they tend to have similar oral features with their parents and siblings so that distinguishing them is quite complex. Therefore, it is important to know in more details the special characteristics of children  with  Down  syndrome.  This  study  aims  to  create  an  innovative  image  processing-based system  so  that  it  is  more  practical  to  classify  people  with  down  syndrome  and  normal  people.  The method  that  can  be  used  is  the  Local  Binary  Pattern  (LBP)  method.  This  study  used  2400  mouth frames  of  children  with  Down  syndrome  and  normal  children  for  data  training.  Then,  it  also  uses 3600  mouth  frames  for  children  with  Down  syndrome  and  normal  children  for  testing  data.  The results  obtained  are  the  threshold  value  which  gives  a  good  classification  of  0.1-0.2  for  the  three variations  of  the  distance  calculation  method.  The  Euclidean  and  Chebychev  methods  have  an accuracy quality of 100% while the City block method at the threshold of 0.1-0.2 has an accuracy of 91.6. So, it can be said that the most accurate method in this research is the Chebychev, Euclidean, then City Block method.
Key Words : Down syndrome, LBP, Euclidean, Chebychev, City block

## 1. PENDAHULUAN
Down  syndrome merupakan  kelainan genetik  yang  paling  mudah  diidentifikasi dan  paling  sering  terjadi.  Pada  penderita down  syndrome terdapat  penambahan kromosom  21  yang  lebih  banyak  dari
orang  normal  pada  umumnya  [1]. Down syndrome sendiri sering disebut trisomi 21 karena  pada  kromosom  21  terdapat tambahan  kromosom  yang  menyebabkan kromosom  21  memiliki  jumlah  protein tertentu yang berlebih [2]. Down syndrome
variasi  trisomi  21  memiliki  karakteristik yang  umum  dimiliki  penyidap down syndrome yaitu  karakteristik  khusus  pada bagian  mulut  Meskipun down  syndrome variasi  genetik  trisomi  21  memiliki karakteristik  khusus  pada  bagian  mulut, tetapi  anak  penyidap down  syndrome satu dengan lainnya memiliki sedikit perbedaan pada  bagian  mulut  dan  dalam  penampilan karena mereka cenderung memiliki kesamaan fitur mulut dengan orang tua dan saudara mereka sehingga untuk membedakannya cukup kompleks [3]. Cara pengidentifikasian
yang digunakan masyarakat umumnya berupa pengambilan data  yang  diambil  secara  langsung  serta diolah  dengan  pemriksaan  kromosom  di laboratorium  serta  pemeriksaan  fisik. Penelitian tersebut memungkinkan terjadinya  kesalahan  karena  fitur  mulut antara  anak  dengan down  syndrome satu dengan lainnya memiliki perbedaan meskipun  jika  dilihat  secara  sekilas  sama. Hal  tersebut  dapat  terjadi  karena  adanya ikatan  kromosom  dari  orang  tua  mereka yang  membuat  bentuk  mulut  penyidap down  syndrome sedikit  mirip  dengan saudara maupun orang tua mereka.
Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan  sebuah  inovasi  sistem berbasis image  processing (Pengolahan Citra) yang digunakan untuk pengklasifikasian penderita down syndrome dan  orang  normal  secara otomatis sehingga
kedepannya pengidentifikasian lebih praktis dan optimal. Image  Processing (pengolahan citra) merupakan suatu teknik atau metode yang  dapat  diaplikasikan  pada  suatu  data gambar yang di inputkan sehingga didapatkan  suatu  informasi  terkait  obyek yang  akan  diamati  [4].  Pada image processing metode  yang  sering  digunakan untuk pengidentifikasian wajah yang memiliki akurasi tinggi dalam
pengidentifikasian  wajah.  Metode  yang digunakan pada penelitian ini yaitu metode
Local Binary Pattern (LBP). LBP
merupakan  salah  satu  metode  yang berfungsi  untuk  ekstraksi  fitur  pada  suatu citra  digital  [5].  Metode  LBP  pada penelitian  ini  digunakan  untuk  mencari tekstur  dan  bentuk  dari  citra  frame  mulut penderita down  syndrome dan  orang normal dengan membandingkan besar atau kecilnya nilai setiap piksel terhadap piksel tetangga.  Kemudian  diaplikasikan  nilai threshold  0.05-0.5  untuk  pengklasifikasian frame  mulut  dan  juga  diaplikasikan  3 metode  perhitungan  jarak  yaitu  metode Euclidean,  Chebychev, dan City  block digunakan  untuk  pengujian  metode  yang memiliki akurasi tinggi dalam pengklasifikasian.
Pemilihan  metode  LBP  yang  sering digunakan  untuk  pengidentifikasian  wajah karena keberhasilan metode dalam pengidentifikasian yang baik. Seperti yang dilakukan  oleh  Muslihah et  al .  yang mengaplikasikan metode LBP untuk pengenalan  wajah  dengan  sampel  yang digunakan 680 citra wajah dari dataset AR Face  Database menghasilkan  akurasi sebesar  91%  [6].  Penelitian  selanjutnya dilakukan  oleh  Ismail et  al. menggunakan metode  LBP  dengan  pemberian  variasi perhitungan  jarak Euclidean , Manhattan , dan Chi  Square untuk  pengenalan  wajah dengan sampel 50 data citra uji dan 50 data citra  latih,  100  data  citra  latih,  200  data citra  latih,  dan  300  data  citra  latih  yang menghasilkan  fitur  jarak Euclidean pada LBP  memiliki  durasi  pengenalan  tercepat dari  dua  jenis  fitur  jarak  lainnya  yaitu dengan rata-rata durasi 2,25 sekon sedangkan Manhattan memiliki  durasi 32,34  sekon,  dan Chi  square memiliki durasi  53,25  sekon.  Akurasi Manhattan distance memiliki  nilai  tertinggi  sebesar 84%, Euclidean  distance 82%,  dam Chi square sebesar 80%  [7].  Selanjutnya  yaitu penelitian yang dilakukan oleh  Zhao et al. menggunakan metode LBP untuk pendeteksian wajah down syndrome dimana didapatkan bahwa akurasi
penggunaan metode LBP sebagai ekstraksi fitur sebesar 97,9% [1].

## 2. METODE PENELITIAN
Tahap  pertama  yang  dilakukan  pada penelitian  ini  yaitu  pengambilan  video penderita down  syndrome dan  orang normal  yang  sedang  mengucapkan  kata a,i,u,e,o dalam durasi 10 sekon. Setelah itu video  diekstraksi  ke  dalam  bentuk  frame- frame.  Kemudian  frame-frame  tersebut dilakukan cropping bagian  mulut  saja. Setelah  proses cropping frame  mulut kemudian  dikelompokkan  ke  dalam  dua data  yaitu  data training dan  data testing dimana  data training digunakan  untuk proses  pelatihan  sedangkan  data testing
digunakan dalam proses pengujian. Tahapan proses training dan testing hampir sama  dimana  proses  pertama  dilakukan ektraksi  video  ke  dalam  bentuk  frame- frame kemudian dilakukan cropping bagian  mulut  saja.  Setelah  itu  dilakukan ektraksi fitur menggunakan fungsi extractLBPFeatures
yang akan
menghasilkan histogram hasil ekstraksi kode LBP  dalam  10  bins.  Tahap  selanjutnya menghitung jarak histogram antara data testing dengan  data training dengan  pengaplikasian tiga  metode  perhitungan  jarak Euclidean, Chebychev ,  dan City  block selain  itu  juga diberikan  variasi  nilai  threshold  sebesar  0.05- 0.5  berfungsi  untuk  mendapatkan  akurasi pengklasifikasian  yang  baik.  Tahap  terakhir adalah  pengujian  dimana  akan  didapatkan metode  perhitungan  jarak  dan  threshold  yang memiliki akurasi yang tinggi dalam pengklasifikasian pada penelitian ini. Gamabaran  lebih  jelas  dapat  dilihat  pada gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Pemecahan Masalah
1. Pengambilan Data
Data  diambil  dalam  bentuk  video dimana  terdiri  dari  7  video  anak penderita down  syndrome dan  13 video orang normal sedang mengucapkan kata a,i,u,e,o  dengan  durasi  video  10  sekon. Kemudian  dilakukan  ekstraksi  video menjadi  frame-frame  dimana  setiap video berduarasi 10 sekon akan menghasilkan 300 frame. Jadi keseluruhan data frame yang digunakan pada  penelitian  ini  sebanyak  6000 frame. Setelah proses ekstraksi dilakukan
pengkroppingan frame tersebut  dibagian  mulut  saja  seperti gambar 2.
Gambar 2. Citra Lima Mulut Anak Penderita Down Syndrome Sedang Mengucapkan A, I, U, E,O
2. Pembagian  Data  Training  dan  data Testing
Data citra yang sudah diekstrak menjadi frame-frame  kemudian  dibagi  menjadi dua  jenis  data  yaitu  data training dan data testing .  Pada  penelitian  ini  data
training  yang  digunakan  adalah  2400 data  frame  mulut  dan  data  testing  yang digunakan  adalah  3600  frame  mulut sehingga  total  frame  mulut  yang digunakan  sebanyak  6000  data  frame mulut.  Untuk  lebih  jelasnya  dapat dilihat pada tabel 1.

## Tabel 1. Pembagian Data Testing dan Data Training
3. Melakukan Training Citra Proses  training  citra  pada  penelitian  ini membutuhkan database properti  1200 frame  mulut  anak  penderita down syndrome dan  1200  anak  normal  hasil proses cropping yang  telah  dilakukan dalam bentuk histogram LBP. Histogram LBP dihasilkan dari ekstraksi  kode  LBP  yang  sebelumnya didapat dari frame mulut berbentuk citra rgb  kemudian  diubah  menjadi  bentuk grayscale dan kemudian diubah menjadi kode  LBP.  Dalam  proses  pembuatan data training kan menghasilkan histogram  yang  akan  disimpan  yang terdiri  dari  1200  buah  histogram database down  syndrome dan  1200 buah histogram database normal.
4. Pengujian Program Proses  pengujian  pada  penelitian  ini menggunakan 9 video anak normal dan 3  video  anak down  syndrome dimana akan  diektrak  menjadi  300  frame  per
video  yang  kemudian  akan  diektrak kembali  menjadi  300  histogram.  . Pengujian  dilakukan  dengan  mengukur jarak  300  histogram  terhadap  300x4 database  histogram  normal  dan  300 histogram  terhadap  300x4  histogram down  syndrome.  Proses  pengujian  juga dilakukan  dengan  3  metode  klasifikasi jarak  histogram  (metode euclidean , metode chebychev ,  dan  metode city block ).  Secara  rinci  akan  dijelaskan pada tabel 2 dibawah ini.
Tabel 2. Pengujian Matrik Dengan Tiga Metode Klasifikasi Jarak Histogram
Setiap  2  metrik  ( testing- normal  dan testing-down syndrome ) dengan metode yang  sama  diberikan  nilai  threshold sebesar  0.05  sampai  0.5  diharapkan ketika testing- normal  didapatkan  jarak dengan nilai kecil berjumlah sedikit dan ketika testing- down syndrome diharapkan  jarak  dengan  nilai  kecil lebih  banyak.  Hasil  pengaplikasian metode tersebut akan didapatkan akurasi klasifikasi tertinggi dan terrendah dari ketiga metode klasifikasi jarak  histogram  tersebut.  Hasil  akurasi klasifikasi  tersebut  akan  digunakan untuk  pengevaluasian  program  yang akan dikembangkan.
5. Analisis Data
Analisis data dilakukan dengan menentukan tingkat akurasi
keberhasilan  metode  yang  digunakan untuk  identifikasi  mulut  anak down syndrome .  Akurasi  identifikasi  mulut anak down  syndrome menggunakan klasifikasi jarak histogram dapat dianalisa dari kemampuan
mengidentifikasi  mulut  anak  penderita down syndrome . Setiap matrik jika jarak
lebih  kecil  dari  nilai  threshold  maka akan  diberi  nilai  1  sedangkan  jika bernilai lebih besar dari threshold maka akan  diberi  nilai  0.  Sehingga  akurasi dapat  dihitung  berdasarkan  beberapa kondisi dibawah ini
a. 𝐷𝑆 𝑁 > 𝐷𝑁 𝑁 = 𝐷𝑜𝑤𝑛 𝑆𝑦𝑛𝑑𝑟𝑜𝑚𝑒
b. 𝐷𝑆 𝑁 < 𝐷𝑁 𝑁 = 𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙
c. 𝐷𝑆 𝑁 = 𝐷𝑁 𝑁 = 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑏𝑖𝑠𝑎 𝑑𝑖𝑘𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖𝑘𝑎𝑛
Dimana  N  merupakan  hasil  jarak  uji matrik (300x1200), DS merupakan data training down  syndrome ,  dan  DN merupakan data training normal. Akurasi  tiga  metode  klasifikasi  jarak histogram ditentukan berdasarkan jumlah  mulut  anak  penderita down syndrome dan  jumlah  mulut  anak penderita down syndrome yang terdeteksi.  Sehingga  persamaan  yang menentukan  akurasi  dapat  dirumuskan sebagai berikut.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 (%) = 𝐾 𝑥 𝐾 𝑦 × 100% (1)
Keterangan:
K x :  Jumlah  anak  yang  terklasifikasi dengan benar.
K y : Jumlah total anak yang diuji.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Implementasi Algoritma Klasifikasi
a. Ekstraksi Video Pada penelitian ini data video yang akan diektraksi  sejumlah  7  video  anak  down syndrome  dan  13  video  anak  normal yang sedang mengucapkan kata a,i,u,e,o dengan durasi 10 sekon. Video kemudian  diekstrak  menjadi  300  frame per video menggunakan aplikasi https://mconverter.eu/ . Kemudian frame hasil ekstraksi di cropping bagian mulut saja  menggunakan Adobe  Photoshop .
Contoh  proses    ekstraksi  video  dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Proses Cropping Dari Frame Hasil Ekstraksi Video Menjadi Frame

## Mulut
Pada  penelitian  ini  digunakan  objek bagian  mulut  saja  karena  meskipun pada  anak  penderita  down  syndrome memiliki  bentuk  mulut  yang  hampir sama tetapi sebenarnya memiliki sedikit perbedaan.  Perbedaan  tersebut  terjadi karena  pengaruh  gen  dari  kedua  orang tuanya  dimana  anak  tersebut  tetap mewarisi  bentuk  mulut  orang  tuanya. Hal tersebut sering membuat pengidentifikasian  dengan  teknik  yang lama  terkadang  tidak  tepat  dimana  jika melihat  bagian  mulut  anak down syndrome saja  diketahui  anak  tersebut normal  tetapi  pada  kebenarannya  anak tersebut menderita down syndrome .

## b. Ekstraksi LBP Histogram
Frame mulut hasil cropping selanjutnya dilakukan konversi dari frame berbentuk  RGB  menjadi  frame  dalam bentuk  citra  grayscale  menggunakan fungsi  rgb2gray  pada  matlab.  Proses ekstraksi  LBP  Histogram  ini  akan menghasilkan citra yang berbentuk kode LBP  uniform  dan  tidak  uniform  yang dibuat dalam bentuk histogram.
Histogram dibentuk menggunakan
fungsi extractLBPFeatures yang merupakan  ektraksi  fitur  berdasarkan tekstur  sebuah  citra.  kode  LBP  dibuat dengan  penentuan  titik  pusat  pada piksel  3x3.  Piksel  3x3  sendiri  terdiri dari 8 piksel tetangga yang mengelilingi piksel  pusat.  Ketika  nilai  8  piksel tetangga  memiliki  nilai  lebih  besar  dari piksel  pusat  maka  kode  LBP  biner bernilai  1  sebaliknya  jika  nilai  lebih kecil  maka  akan  bernilai  0.  Terdapat  8 nilai  bilangan  biner  karena  nilai  kode
biner  disusun  searah  jarum  jam  . Histogram LBP dibuat dengan menggunakan 10 bin histogram, dengan ketentuan  jika  kode  LBP biner  uniform dimasukkan dalam bin histogram pertama sampai bin histogram sembilan. Kemudian kode LBP biner non uniform dimasukkan  dalam  bin  ke  sepuluh. Gambaran proses ekstrasi
LBP
histogram  dapat  dilihat  pada  gambar  4 berikut.
Gambar 4. Ekstraksi Frame

## Menggunakan Ekstraksi LBP
c. Pembuatan Data Training
Data training adalah data yang
digunakan  untuk  proses  pembuatan database  suatu  penelitian.  Data  training dalam penelitian ini dibuat dengan 2400 frame mulut anak yang sedang mengucapkan  kata  a,  i,  u,  e,  o  dimana frame  mulut  anak  down  syndrome sebanyak  1200  frame  terdiri  dari  4 individu  anak  yang  berbeda  masing- masing  individu  memiliki  300  frame ekspresi  berbeda  begitu  juga  frame mulut  anak  normal.  Sehingga  total frame database yang dihasilkan sebanyak  2400  frame  database.  Contoh frame  mulut  yang  digunakan  untuk pembuatan  data training dapat  dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Frame mulut anak normal yang sedang menggucapkan kata a,i,u,e,o .
Data  training  frame  mulut  kemudian disimpan  dalam  satu  folder  yang selanjutnya  akan  dilakukan  evaluasi dengan  algoritma  LBP  untuk  setiap frame  mulut  dalam  bentuk  input  frame
grayscale yang akan menghasilkan kode LBP.  Kemudian  dilakukan  ekstrak dalam bentuk 10 bin terhadap hasil kode LBP sebelumnya. Frame sebanyak 2400 data  menghasilkan  database  matriks 1200x10 untuk database down syndrome dan 1200x10 database normal dimana  jika  matrik  bersifat  uniform akan  dimasukkan  dalam  bin  1-9  tetapi ketika matrik bersifat non uniform maka matrik akan dimasukan kedalam bin 10. Nilai  1200  merupakan  jumlah  data frame  mulut  yang  disimpan  dalam  satu folder  sedangkan  nilai  10  merupakan jumlah  bin  histogram  yang  akan digunakan  dalam  pembuatan  histogram testing. Histogram dalam bentuk 10 bins dapat dilihat pada gambar 6 berikut.

## Gambar 6. LBP Histogram Database Anak Normal
d. Menghitung Jarak Histogram
Pada  penelitian  ini  terdapat  database 1200  histogram down  syndrome dan 1200 histogram normal dimana keduanya dikelompokkan menjadi klaster down  syndrome dan  klaster normal.  Jika  terdapat  300  buah  frame citra  mulut  data  uji  akan  menghasilka 300  buah  histogram  dimana  ketika frame tersebut diujikan terhadap database,  akan  menghasilkan  histogram yang  akan  memiliki  jarak  antara  1200 klaster down syndrome dan jarak antara 1200 klaster normal yang akan menentukan  frame  tersebut  masuk dalam  klaster down  syndrome atau klaster  normal.  Contoh  perhitungan jarak  antar  histogram  dapat  dimisalkan dengan  perhitungan  antara  histogram pada  database down  syndrome dengan kode DS1EDS1 kemudian data
histogram  tersebut  disimpan  dalam variabel P.
P=[0.0012;0.0109;0.0011;0.0718;0.161 2;0.5294;0.0870;0.0480;0.8235];
Kemudian histogram kedua diambil dari data  testing  4  dengan  kode  4DU2  yang disimpan dalam variable Q.
Q=[0.0012;0.0070;0.0014;0.0461;0.156 3;0.4502;0.0413;0.0240;0.8764];
Hasil  jarak  dari  kedua  data  diatas ditentukan  menggunakan  fungsi  pdist2 dengan memvariasikan parameter
“ DISTANCE ”  sesuai  dengan  pemilihan metode perhitungan jarak
yang digunakan.  Hasil  dari  perhitungan variabel  P  dan  variabel  Q  dapat  dilihat pada tabel 3 berikut.
Tabel 3. Tabel Hasil Perhitungan Jarak

## Menggunakan Tiga Metode
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  hasil pengukuran  jarak  antar  histogram  yang memiliki  10  dimensi  tetapi  yang digunakan  hanya  9  dimensi  sedangkan bin  ke  10  yang  merupakan  bin  non uniform  diabaikan.  Hasil  perhitungan menggunakan metode City block menunjukkan  nilai  yang  paling  besar,
sedangkan metode Chebychev menghasilkan  nilai  yang  paling  kecil.
Oleh  sebab  itu  ketiga  metode  tersebut akan menghasilkan nilai dengan kondisi.
𝐷_ 𝐶ℎ𝑒𝑏𝑦𝑐ℎ𝑒𝑣 ≤ 𝐷_ 𝐸𝑢𝑐𝑙𝑖𝑑𝑒𝑎𝑛 ≤ 𝐷_ 𝐶𝑖𝑡𝑦 𝑏𝑙𝑜𝑐𝑘 (2)
Dengan  hasil  kondisi  diatas  maka seleksi  tetangga  yang  memanfaatkan jarak  antar  histogram  dengan  berbagai threshold  jarak  antar  tetangga  akan menghasilkan  jumlah  tetangga  yang berbeda  dengan  perbedaan  hasil  dari metode perhitungan jarak yang digunakan.
e. Seleksi Jarak Proses seleksi tetangga dilakukan dengan  perhitungan  jarak  tetangga. Tahap  pertama  yaitu  satu  video  yang digunakan  untuk  data  testing  diekstrak menjadi  300  frame.  Kemudian  300 frame tersebut diujikan dengan database 1200  histogram  down  syndrome  dan 1200  histogram  normal  dengan  tiga variasi  perhitungan  jarak  yang  berbeda seperti pada tabel 4 berikut.
Tabel 4. Keterangan Pengujian Data Testing Dengan Variasi Perhitungan Jarak
Setelah dilakukan proses pengujian data testing  terhadap  database  dengan  tiga variasi  perhitungan  jarak  didapatkah hasil berupa data dalam bentuk bilangan desimal  berjumlah  300x1200.  Pada proses pengujian tersebut juga diberikan batas jarak atau threshold  sebesar 0,05- 0,5. Pada tabel 5 dan 6  merupakan hasil data  testing  dalam  bentuk  desimal dengan  batas  jarak  0,09  dimana  tabel tersebut  hanya  sebagian  kecil  dari seluruh  data  matrik  yang  berjumlah 300x1200.
Tabel 5. Hasil Pengujian Data Testing Terhadap Database Down Syndrome Dalam Bentuk Bilangan Desimal
Tabel 6. Hasil Pengujian Data Testing Terhadap Database Normal Dalam Bentuk Bilangan Desimal
Kemudian  hasil  data  yang  berbentuk desimal  dilakukan  proses  thresholding dimana  bilangan  dalam  bentuk  desimal tersebut  dikonversi  menjadi  bilangan dalam  bentuk  binner.  Pada  proses  jika nilai matrik kurang dari nilai batas jarak maka akan diberi nilai 0 tetapi jika nilai matrik  bernilai  lebih  besar  dari  batas jarak  maka  akan  diberi  nilai  1.  Hasil dari  proses  thresholding  dapat  dilihat pada tabel 7 dan tabel 8.
Tabel 7 Hasil Nilai Desimal Diubah Dalam Bentuk Nilai Binner Database Down Syndrome
Tabel 8 Hasil Nilai Desimal Diubah Dalam Bentuk Nilai Binner Database Normal
Kemudian  setelah  dilakukannya  proses thresholding maka  dihasilkan  dua  buah histogram.  Pada  gambar  7  merupakan hasil  plotting  data testing setelah  diuji dengan  database  dimana  dapat  dilihat bahwa  terdapat  dua  buah  histogram yaitu  gambar  A  merupakan  gambar histogram testing  uji  down  syndrome dan  gambar  B  histogram  testing  uji normal.  Pada  gambar  7  bagian  A merupakan matrik A dimana merupakan matrik  Boolean  (kondisi)  yang  akan bernilai 1 atau true jika jarak histogram data  testing  yang  berjumlah  300  data dan database  down  syndrome yang berjumlah  1200  data  histogram.  Pada gambar  bagian  A  tersebut  dapat  dilihat bahwa  jarak  yang  memiliki  nilai dibawah  0.09  atau  memiliki  nilai  1 berjumlah  30282.  Sementara  matrik  B yang merupakan matrik Boolean
memiliki  hasil  dari  seleksi  data  testing terhadap database normal  memiliki jumlah true atau bernilai  satu  sebanyak 14451.
Gambar 7. Proses Matrik Hasil Seleksi Tetangga dengan threshold 0.09 untuk dua jenis jarak antar histogram testing terhadap database Down syndrome dan terhadap

## database Normal
Dari  histogram  tersebut  akan  didapat jumlah  matrik  yang  bernilai  dibawah nilai threshold. Pada tabel 9 merupakan hasil seleksi tetangga pada data testing 1 dan data testing 6 menggunakan metode Euclidean dengan variasi nilai threshold 0.05-0.5. Data testing 1 dan data testing 6  digunakan  untuk  contoh  hasil  seleksi tetangga dikarenakan testing 1
merupakan  data  testing  anak  penderita down syndrome dan testing 6 merupakan data testing anak normal.
Tabel 9. Hasil Seleksi Jarak Data Testing 1&6 Menggunakan Metode Euclidean
Dari data hasil tersebut dapat disimpulkan  bahwa  semakin  besar threshold  yang  diberikan  maka  matrik
yang  bernilai  dibawah  nilai  threshold semakin  banyak  begitu  juga  rasio  akan semakin  tinggi  dimana  semakin  besar nilai threshold yang  diberikan  maka data  tidak  dapat  dibedakan.  Jika diplottingkan dalam sebuah grafik maka akan menghasilkan grafik plotting pada gambar 8 berikut.

## Gambar 8. Hasil Seleksi Tetangga Data Testing 1 & 6 Metode Euclidean
Pada  gambar  8  diatas  dapat  diketahui bahwa keempat garis tersebut
merupakan  matrik  a  dan  Matrik  b  data testing 1  dan testing 6  dimana  data testing 1 adalah penderita down syndrome dan testing 6  adalah  orang normal.  Pada  bagian  grafik  a  dapat diketahui  bahwa  garis  grafik  data testing  1  menunjukkan  bahwa  nilai matrik a lebih besar dari matrik b begitu juga  pada  grafik  bagian  b  rasio  pada data  testing 1 nilai  rasio  matrik  a  lebih besar dari matrik b dari kedaan tersebut dapat disimpulkan bahwa data testing 1 dapat diklasifikasikan sebagai penderita down  syndrome. Pada  garis  grafik  data testing 6 juga dapat dilihat bahwa grafik bagian  a  dan  bagian  b  nilai  matrik  b lebih  besar  daripada  nilai  matrik  a dimana  dalam  keadaan  tersebut  data testing  dapat  diklasifikasikan  sebagai orang  normal.  Pada  pengklasifikasian menggunakan metode
Euclidean pemberian  nilai threshold sebesar  0.1 sampai 0.35 sudah dapat mengklasifikasikan  dengan  baik  dan pada threshold 0.4  sampai  0.5  matrik hampir  tidak  dapat  dibedakan  karena pemberian threshold yang terlalu besar.
Selanjutnya  hasil  seleksi  tetangga  pada data  testing  1  dan  data  testing  6 menggunakan metode City block dengan  variasi  nilai  threshold  0.05- 0.5.dapat dilihat pada tabel 10 berikut.
Tabel 10. Hasil Seleksi Jarak Data Testing 1&6 Menggunakan Metode City block
Dari data hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa penggunaan metode City  block  juga  menghasilkan  semakin besar  threshold  yang  diberikan  maka matrik  yang  bernilai  dibawah  nilai threshold  semakin  banyak  begitu  juga rasio  akan  semakin  tinggi  tetapi semakin  besar  nilai  threshold  yang diberikan data semakin mudah dibedakan.  Jika  diplottingkan  dalam sebuah grafik  maka  akan  menghasilkan grafik plotting pada gambar 9 berikut.

## Gambar 9. Hasil Seleksi Tetangga Data Testing 1 & 6 Metode City block
Pada  gambar  9  diatas  dapat  diketahui bahwa keempat garis tersebut merupakan matrik A dan Matrik B data testing  1  dan testing 6  dimana  data testing 1 adalah penderita down syndrome dan testing 6  adalah  orang normal.  Pada  bagian  grafik  a  dapat
diketahui  bahwa  garis  grafik  data testing  1  menunjukkan  bahwa  nilai matrik  A  lebih  besar  dari  matrik  B begitu  juga  pada  grafik  bagian  b  rasio pada data testing 1 nilai rasio matrik A lebih  besar  dari  matrik  B  dari  kedaan tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  data testing  1  dapat  diklasifikasikan  sebagai penderita down  syndrome .  Pada  garis grafik  data  testing  6  juga  dapat  dilihat bahwa  grafik  bagian  a  dan  bagian  b nilai matrik B lebih besar daripada nilai matrik  A  dimana  dalam  keadaan tersebut
data testing dapat
diklasifikasikan  sebagai  orang  normal. Pada  pengklasifikasian  menggunakan metode  City  block  pemberian  nilai threshold sebesar 0.15 sampai 0.5 sudah dapat  mengklasifikasikan  dengan  baik dan  pada  threshold  0.05  sampai  0.1 matrik  hampir  tidak  dapat  dibedakan karena pemberian threshold yang terlalu kecil.
Hasil  seleksi  tetangga  pada  data  testing 1 dan data testing 6 yang terakhir yaitu menggunakan metode Chebychev dengan  variasi  nilai  threshold  0.05- 0.5.dapat dilihat pada tabel 11 berikut.
Tabel 11. Hasil Seleksi Jarak Data Testing 1&6 Menggunakan Metode
Chebychev
Dari data hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa penggunaan metode Chebychev  juga  menghasilkan  semakin besar threshold yang  diberikan  maka matrik  yang  bernilai  dibawah  nilai
threshold semakin  banyak  begitu  juga rasio  akan  semakin  tinggi  dan  semakin besar  nilai threshold yang  diberikan data  tidak  dapat  dibedakan.  Jika diplottingkan dalam sebuah grafik maka akan menghasilkan grafik plotting pada gambar 10 berikut.
Gambar 10. Hasil Seleksi Tetangga Data Testing 1 & 6 Metode Chebychev
Pada  gambar  10  diatas  dapat  diketahui bahwa keempat garis tersebut merupakan matrik A dan Matrik B data testing 1  dan testing 6  dimana  data testing 1 adalah penderita down syndrome dan testing 6  adalah  orang normal.  Pada  bagian  grafik  a  dapat diketahui  bahwa  garis  grafik  data testing  1  menunjukkan  bahwa  nilai matrik  A  lebih  besar  dari  matrik  B begitu  juga  pada  grafik  bagian  b  rasio pada data testing 1 nilai rasio matrik A lebih  besar  dari  matrik  B  dari  kedaan tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  data testing  1  dapat  diklasifikasikan  sebagai penderita down  syndrome .  Pada  garis grafik  data  testing  6  juga  dapat  dilihat bahwa  grafik  bagian  a  dan  bagian  b nilai matrik B lebih besar daripada nilai matrik  A  dimana  dalam  keadaan tersebut data testing dapat diklasifikasikan  sebagai  orang  normal. Pada  pengklasifikasian  menggunakan metode  Chebychev  pemberian  nilai threshold  sebesar  0.08  sampai  0.25 sudah dapat  mengklasifikasikan  dengan baik dan pada threshold 0.3 sampai 0.5 matrik  hampir  tidak  dapat  dibedakan karena pemberian threshold yang terlalu besar.
f. Pengujian Data Testing
Pengujian  data  testing  pada  penelitian ini  menggunakan  12  video  anak  dan remaja  yang  sedang  mengucapkan  kata a,i,u,e,o  dimana  setiap  video  dieskstrak menjadi  300  frame.  Hasil  dari  ekstrak frame  tersebut  kemudian  dilakukan cropping  bagian  mulut  dimana  resolusi setiap  frame  yang  digunakan  sebesar 1366x768  piksel.  setiap  hasil  cropping 300  frame  disimpan  didalam  satu berdasarkan jenis video. Proses pengujian  menggunakan  variasi  nilai threshold dimana  diberikannya  variasi nilai threshold bertujuan untuk mendapatkan  hasil  deteksi  yang  lebih akurat.  Variasi  nilai threshold yang diberikan sebesar 0,05-0,5. Selain variasi  nilai  threshold  yang  diberikan, pada  penelitian  ini  juga  menggunakan tiga variasi
perhitungan jarak diantaranya  E uclidean,  City  block ,  dan
Chebychev . Setiap variasi nilai threshold akan diujikan pada tiga variasi perhitungan jarak dimana akan didapatkan  nilai  rasio  dari  hasil  data testing yang diuji dengan database down syndrome dan  database  normal.  Proses pengujian  data  testing  nantinya  akan menghasilkan nilai akurasi setiap metode  dan  threshold  yang  diberikan dengan rumus sebagai berikut.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖(%) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ  𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑡𝑒𝑟𝑘𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ  𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑡𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑥100% (3)
Hasil secara keseluruhan data pengujian dapat dilihat pada tabel 12 berikut.

## Tabel 12. Hasil Klasifikasi dan Akurasi
Pengujian
Pada  tabel  12  dapat  dilihat  bahwa threshold yang  berkisar  0.08-0.2  dapat mengklasifikasikan  data  dengan  baik untuk pengaplikasian metode Euclidean dan  Chebychev  dibuktikan  dengan pengklasifikasian data yang tidak benar kurang  lebih  1  data  saja  dan  hasil  nilai akurasi  paling  tinggi  sebesar  100% kemudian  akurasi  terrendah  sebesar 91.6%. Pada metode City block threshold  yang  dapat  megklasifikasikan dengan  baik  berkisar  antara  0.2-0.5 dimana  pada  threshold  tersebut  metode City  block  dapat  mengklasifikasikan dengan  baik  dibuktikan  dengan  data yang diklasifikasikan tidak benar hanya 1 data dan akurasi paling tinggi sebesar 100%  kemudian  akurasi  terrendah sebesar 91.6%

## 4. SIMPULAN
Berdasarkasn penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa metode Local  Binary  Pattern (LBP)  yang diberikan variasi metode perhitungan jarak seperti  Euclidean,  Chebyche,  dan  City block  dapat  mengklasifikasikan  anak penderita down  syndrome dengan  akurasi yang  tinggi.  Pemberian threshold sebesar
0.1-0.2 sudah memberikan hasil
pengklasifikasian yang sangat baik.
Kesimpulan  penelitian  ini  yaitu  metode yang  memiliki  akurasi  paling  tinggi  yaitu metode  Chebychev  kemudian  Euclidean dan  yang  terakhir  adalah  metode  City block.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Zhao,  Q.,  Rosenbaum,  K.,  Sze,  R.,
Zand,  D.,  Summar,  M.,  &  Linguraru, M. G. 2013. Down Syndrome Detection  From  Facial  Photographs Using  Machine  Learning  Techniques. Medical  Imaging  2013:  Computer- Aided Diagnosis, 8670(February), 867003.
https://doi.org/10.1117/12.2007267.
[Diakses pada 12 Desember 2021]. [2] Irwanto,  H. Wicaksono, A. Ariefa, & S.  Mariana.  2019.  A-Z  Sindrom Down.
https://repository.unair.ac.id/89288/1/ A-ZSindrom Down_compressed.pdf.[Diakses  pada 14 Desember 2021].
[3] Astuti,  D.  2019.  Klasifikasi  Ekspresi Wajah Menggunakan Metode Principal  Component  Analysis  (PCA) Dan  Convolutional  Neural  Network (CNN). Skripsi .Palembang:Universitas Sriwijaya.
[4] Putri,  A.  R.  2016.  Pengolahan  Citra Dengan Menggunakan Web Cam Pada Kendaraan  Bergerak  Di  Jalan  Raya. JIPI  (Jurnal  Ilmiah  Penelitian  Dan Pembelajaran  Informatika) ,  1(01),  1– 6. https://doi.org/10.29100/jipi.v1i01.18.
[Diakses pada 12 Desember 2021].
[5] Ojala, T., Pietikäinen, M., & Harwood,  D.  1996.  A  Comparative Study  Of  Texture  Measures  With Classification Based On Feature Distributions.  Pattern  Recognition, 29(1), 51–59. https://doi.org/10.1016/0031-
3203(95)00067-4.  [Diakses  pada  12
Desember 2021].
[6] Muslihah,  I.,  &  Imaduddin,  H.  2020. Perbandingan  Algoritma  Eigenface Dengan  Local  Binary  Pattern  (Lbp) Pada  Pengenalan  Wajah. Proceeding Seminar Nasional & Call For Papers ,
November 2020, 1–8.
[7] Ismail,  Y.,  Ika  Purwanti,  N.  P., Sutardi, & LM, B. A. 2019. Pengenalan Wajah Berbasis Perhitungan Jarak Fitur LBP Menggunakan  Euclidean,  Manhattan,
Chi Square  Distance. Semnastik , 386– 393.