## Performa Klasifikasi Berbasis Jarak untuk Deteksi Covid- 19 Varian Delta dan Omicron Menggunakan Citra CT- Scan Paru-Paru
Abd. Charis Fauzan 1,* , Salnan Sabdo Wibowo 2 , Munziah Ahmad 3
1,3 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Nahdlatul Ulama Blitar
2 Program Studi Teknik Mesin, Universitas Nahdlatul Ulama Blitar
1 abdcharis@unublitar.ac.id, 2 salnan@unublitar.ac.id, 3 mnzhhmd@gmail.com

## Abstrak
Selama  pandemi  Covid-19,  ada  dua  varian  Covid-19  yang  populer,  yakni  Delta  dan Omicron. Perlu adanya pendekatan non laboratorium untuk melakukan deteksi Covid-19 varian Delta dan Omicron guna mencegah resiko tinggi terpapar kedua varian tersebut. Penelitian ini mengusulkan  deteksi  Covid-19  varian  Delta  dan  Omicron  menggunakan citra  computerized tomography  scan (CT-scan)  paru-paru  menggunakan  klasifikasi  berbasis  jarak.  Terdapat  5 metode  klasifikasi  berbasis  jarak  yang  digunakan  untuk  menentukan  performa  terbaik klasifikasi  Covid-19  varian  Delta  dan  Omicron.  Performa  diukur  berdasarkan  perbandingan akurasi, presisi dan recall tiap metode jaraknya. Metode jarak yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  Euclidean,  Manhattan,  Minkowski,  Chebyshev,  dan  Canberra.  Dataset  yang digunakan  diunduh  dari  basis  data  Kaggle.  Terdapat  440  total  citra  CT-scan  paru-paru  yang terbagi  menjadi  220  citra  Covid-19  varian  Delta  dan  Omicron  serta  220  citra  non  Covid-19 sebagai data latih. Sedangkan, terdapat data uji sebanyak 140 citra Covid-19 varian Delta dan Omicron  serta  140  citra  non  Covid-19.  Berdasarkan  pembandingan  performa  klasifikasi berbasis  jarak,  maka  disimpulkan  bahwa  Jarak  Manhattan  memiliki  performa  terbaik dibandingkan  4  metode  jarak  lainnya.  Jarak  Manhattan  memiliki  akurasi  sebesar  58,57%, presisi sebesar 56,52%, serta recall dengan nilai 74,28%. Sementara itu, nilai akurasi terendah dimiliki oleh Jarak Eucliean sebesar 48,21%. Kemudian, Jarak Minkowski memiliki presisi dan recall terendah dengan nilai 48,41% dan 54,28%.
Kata Kunci: Covid-19, Performa Klasifikasi, Varian Delta, Varian Omicron

## Abstract
During  the  Covid-19  pandemic,  there  were  two  popular  Covid-19  variants,  namely Delta  and  Omicron.  A  non-laboratory  approach  is  needed  to  detect  the  Delta  and  Omicron variants  of  Covid-19  to  prevent  a  high  risk  of  exposure  to  these  two  variants.  This  study proposes  the  detection  of  COVID-19  variants  of  Delta  and  Omicron  using  computerized tomography scan (CT-scan) images of the lungs using distance-based classification. There are 5  distance-based  classification  methods  used  to determine the  best  performance  for  the Delta and  Omicron  variant  Covid-19  classification.  Performance  is  measured  based  on  the comparison  of  accuracy,  precision  and  recall  of  each  distance  method.  The  distance  method used in this study is Euclidean, Manhattan, Minkowski, Chebyshev, and Canberra. The dataset used  was  downloaded  from  the  Kaggle  database.  There  are  440  total  CT-scan  images  of  the lungs which are divided into 220 Covid-19 images of the Delta and Omicron variants and 220 non-Covid-19 images as training data. Meanwhile, there are test data of 140 Covid-19 images for the Delta and Omicron variants and 140 non-Covid-19 images. Based on the comparison of the  performance  of  distance-based  classification,  it  is  concluded  that  the  Manhattan  Distance has the best performance compared to the other 4 distance methods. Manhattan distance has an accuracy of 58.57%, precision of 56.52%, and recall with a value of 74.28%. Meanwhile, the lowest  accuracy  value  is  owned  by  the  Eucliean  Distance  of  48.21%.  Then,  the  Minkowski distance has the lowest precision and recall with values of 48.41% and 54.28%.
Keywords: Covid-19, Classification Performance, Delta Variant, Omicron Variant

## 1. Pendahuluan
Covid  19  masuk  di  Indonesia  pertama  kali  diumumkan  oleh  pemerintah  pada tanggal 2 Maret 2020, dibuktikan dengan 2 pasien positif  yang kontak langsung dengan penderita  yang  terpapar  dari  luar  negeri  (Nursofwa  et  al.,  2020).  Kemudian  muncul varian baru Covid-19 pada tahun 2021. Varian baru yang muncul dikenal dengan Delta atau  B.1.167.2.  Varian  ini  merupakan  virus  corona  yang  telah  bermutasi.  Varian  ini pertama  kali  dilaporkan  di  India  bulan  Desember  2020  dan  masuk  ke  Indonesia  bulan Juli 2021. WHO menetapkan Covid-19 varian Delta pada bulan Mei 2021 dan menjadi varian  dominan  yang  menyebar  secara  global.  Delta  lebih  mudah  menyebar  dan  lebih mematikan  daripada  varian  sebelumnya.  Hal  ini  mengakibatkan  lebih  banyak  kasus kematian  di  seluruh  dunia.  Setelah  varian  Delta,  pada  bulan  November  2021  WHO kembali mendapat laporan varian baru yaitu varian  Omicron dan diklasifikasikan pada 26  November  oleh  WHO  (Hikmah  &  Fauzan,  2022).  Pengklasifikasian  ini  disarankan dari Technical Advisory Group on Virus Evolution, terutama berdasarkan informasi dari Afrika  Selatan  bahwa  varian  tersebut  memiliki  sejumlah  besar  mutasi  dan  telah menyebabkan  perubahan  yang  merugikan  dalam  epidemiologi  Covid-19.  Varian Omicron memiliki sejumlah besar mutasi yang mungkin berarti virus bertindak berbeda dari varian lain (Ghaderzadeh et al., 2022). Jadilah Covid-19 varian Delta dan Omicron ini menjadi varian yang populer di Indonesia, sehingga Pemerintah Indonesia berupaya semaksimal  mungkin  untuk  mencegah  perluasan  penyebaran  varian  Covid-19  dengan menggencarkan  vaksinasi  (Fauzan  &  Hikmah,  2022).  Cepatnya  pelunaran  Covid-19 terutama  varian  Delta  dan  Omicron  menjadikan  tantangan  tersendiri  dalam  melakukan deteksi  Covid-19,  terutama  untuk  kedua  varian  tersebut.  Terutama  tantangan  untuk mendeteksi  Covid-19  yang  minim  menyebabkan  penularan  (Wolfe  et  al.,  2022). Menurut  Maknun  (Maknun  et  al.,  2022),  terdapat  tidak  pendekatan  dalam  deteksi Covid-19, di antaranya tes darah, x-ra y, dan pemindaian komputer (CT-scan), CT-scan merupakan  teknologi  yang  non  invasik  dan  dianggap  akurat  dalam  mendeteksi karakterisitik  dan  prositas  internal.  Teknologi  deteksi  Covid-19  melalui  pencitraan medis,  terutama  CT-scan  ini  dapat  mengurangi  resiko  penularan  karena  minimnya kontak langsung dengan pasien.
Pendekatan  komputasi  melalui  citra  CT-scan  adalah  alternatif  teknologi  yang dapat  digunakan  untuk  deteksi  Covid-19.  Terdapat  beberapa  sistem  cerdas  yang  telah dikembangkan untuk mendeteksi Covid-19 melalui pendekatan komputasi dan citra CT- scan. Sistem cerdas telah terbukti berguna dalam aplikasi medis dan diterima secara luas karena tingkat prediksi dan akurasi yang tinggi. Pada tahap diagnosis Covid-19, sistem cerdas dapat digunakan untuk mengenali pola pada gambar medis yang berupa CT-scan paru-paru. CT-Scan paru-paru juga memiliki sensivitas yang tinggi untuk mendiagnosis covid-19  dan  dapat  dijadikan  sebagai  alat  utama  untuk  deteksi  Covid-19  (Wibowo  & Fauzan,  2022).  Sistem  cerdas  lain  yang  telah  dikembangkan  untuk  deteksi  Covid-19 adalah  menggunakan  perhitungan  jarak,  seperti  pada  penelitian  Eviana  (Eviana  et  al., 2022),  Afivatu  (Agustin  et  al.,  2022)  dan  Maknun  (Maknun  et  al.,  2022).  Pada penelitian tersebut, beberapa metode jarak telah dikembangkan untuk klasifikasi Covid- 19  berbasis  citra  CT-scan.  Jarak  merupakan  pendekatan  yang  umum  digunakan  untuk melakukan  pencarian  citra  sehingga  lebih  mudah  dalam  menemukan  citra  yang  akan ditemukan  kembali  (Yantahin,  2020).  Perhitungan  jarak  untuk  deteksi  dengan  bantuan komputer  dapat  digunakan  untuk  membantu  dalam  proses  deteksi  Covid-19.  Hail  ini
dikuatkan  dengan  penelitian  terdahulu  yang  sudah  menggunakan  metode  klasifikasi berbasis jarak melalui dataset citra CT-scan paru-paru.
Berdasarkan  uraian  latar  belakang  tersebut,  penelitian  ini  mengusulkan kontribusi  baru  untuk  menyempurnakan  penelitian  terdahulu.  Untuk  kontribusi berdasarkan metode yang digunakan, penelitian ini adalah menggunakan 5 metode jarak sekaligus untuk melakukan deteksi Covid-19, yakni Jarak Euclidean, Jarak Manhattan, Jarak  Minkowski,  Jarak  Chebyshev,  serta  Jarak  Canberra.  Selanjutnya  dilakukan perbandingan  performa  klasifikasi  berbasis  jarak  untuk  masing-masing  metode  jarak dalam melakukan deteksi Covid-19. Penelitian ini juga memiliki perbedaan pada dataset Covid-19  dibandingkan  penelitian  pendahulu,  yakni  citra  CT-scan  Covid-19  yang dikhususkan untuk varian Delta dan Omicron.

## 2.  Metode Penelitian
Gambar1. Alur penelitian klasifikasi jarak untuk deteksi Covid-19 varian Delta dan Omicron
Gambar  1  merupakan  alur  dari  penelitian  untuk  mendapatkan  performa klasifikasi  Covid-19  varian  Delta  dan  Omicron  berbasis  jarak.  Penelitian  dimulai  dari pencarian dataset. Setelah mendapatkan dataset berupa citra CT-scan paru-paru, langkah
selanjutnya adalah melakukan pembagian dataset menjadi data latih dan data uji. Proses pembagian  ini  akan  dijelaskan  pada  pembahasan  berikutnya.  Selanjutnya,  melakukan pre-processing dataset. Pre-processing dilakukan dengan menyamakan ukuran gambar dan  mengubah  jenis  citra  ke  dalam  format grayscale .  Penelitian  berlanjut  untuk melakukan  perhitungan  jarak  antara  citra  uji  dan  citra  latih.  Proses  perhitungan  jarak dilakukan  menggunakan  5  jenis  jarak.  Tiap  citra  uji  akan  ditentukan  jarak  terdekatnya terhadap  citra  latih.  Jarak  terdekat  itulah  yang  merepresentasikan  citra  tersebut terklasifikasi Covid-19 varian Delta dan Omicron atau terdeteksi non Covid-19. Tahap akhir dari penelitian ini adalah menentukan performa klasifikasi, meliputi nilai akurasi, presisi dan recall .

## 2.1 Pengumpulan Dataset
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  langkah  awal  berupa  pengumpulan  dataset. Dataset  yang  digunakan  merupakan  citra  CT  scan  paru-paru  yang  didapatkan  secara open  source dari  Kaggle.  Terdapat  total  citra  sebanyak  720  pada  dataset.  Selanjutnya, dataset akan dibagi menjadi data latih sebanyak 440 dan data uji sebanyak 280, meliputi citra  CT-scan  Covid-19  varian  Delta  dan  Omicron  serta  non  Covid-19.  Gambar  2 menunjukkan  sampel  citra  CT-scan  paru-paru  untuk  Covid-19  varian  Delta  dan Omicron.  Sedangkan  Gambar  3  menunjukkan  sebaliknya,  yakni  sampel  citra  non Covid-19.
Gambar 2. CT-scan paru-paru Covid-19 varian Delta dan Omicron

## 2.2. Pre-Processing
Gambar 4. Pre-Processing
Gambar  4  merupakan  aktivitas pre-processing yang  dilakukan.  Pada  dataset, terdapat  440  total  citra  CT-scan  paru-paru  yang  terbagi  menjadi  220  citra  Covid-19 varian Delta dan Omicron serta 220 citra non Covid-19 sebagai data latih. Sedangkan, terdapat  data  uji  sebanyak  280  citra  yang  terbagi  menjadi  140  citra  Covid-19  varian Delta  dan  Omicron  serta  140  citra  non  Covid-19.  Tahapan pre-processing dilakukan untuk  menyamakan  ukuran  citra  serta  memperbaiki  kualitas  citra.  Penyamaan  ukuran citra  ini  penting  untuk  dilakukan  agar  citra  pada  data  latih  dan  data  uji  dapat  dihitung menggunakan metode jarak yang diusulkan, mengingat perhitungan jarak mengacu pada perbandingan  antar pixel .  Ukuran  setiap  citra  di- resize menjadi  80px  X  60px.  Setelah itu, dilakukan konversi citra dari RGB ( red, blue, green ) ke greyscale . Citra grayscale memiliki nilai intensitas pixel didasarkan pada derajat keabuan.

## 2.3. Perhitungan Klasifikasi Berbasis Jarak
Perhitungan  klasifikasi  berbasis  jarak  dilakukan  menggunakan  5  metode  jarak sekaligus, yakni Jarak Euclidean, Jarak Manhattan, Jarak Minkowski, Jarak Chebyshev serta Jarak Canberra. Klasifikasi ditentukan berdasarkan penentuan jarak terdekat antara citra  uji  dengan  citra  latih.  Pada  citra  latih,  terdapat  dua  klasifikasi  yang  telah ditetapkan,  yaitu  citra  terklasifikasi  sebagai  Covid-19  varian  Delta  dan  Omicron,  serta citra yang terklasifikasi sebagai non Covid-19. Jika jarak terdekat pada citra uji condong ke  citra  latih  yang  terklasifikasi  Covid-19  varian Delta  dan  Omicron,  maka  ditetapkan hasil klasifikasinya adalah Covid-19 varian Delta dan Omicron. Begitu pula sebaliknya untuk klasifikasi non Covid-19.
Penghitungan  klasifikasi  berbasis  jarak  dimulai  dengan  menggunakan  Jarak Euclidean.  Mengacu  pada  Jannah  (Jannah  &  Humaira,  2019),  Jarak  Euclidean merupakan perhitungan jarak untuk mengukur 2 titik dalam euclidean space . Euclidean berhubungan  teorema  phytagoras  biasanya  diterapkan  di  dimensi  lebih  tinggi.  Untuk mengukur tingkat kemiripan data. Rumus Jarak Euclidean ditunjukkan pada Persamaan (1).  Pada  Persamaan  (1), d merupakan  jarak  antar  citra  uji (x) dan  citra  latih (y) . Sementara i adalah  setiap  indeks  pada  citra  latih,  yang  dimulai  dari  citra  ke-1  hingga citra  ke-n.  Kemudian, n adalah  jumlah  data  latih.  Setiap  citra  pada  data  uji  dihitung jaraknya dengan seluruh citra pada data latih.
Perhitungan  jarak  berikutnya  adalah  menggunakan  Jarak  Manhattan.  Jarak Manhattan  merupakan  perhitungan  yang  digunakan  untuk  menghitungan  perbedaan absolut  (mutlak)  atara  koordinat  sepasangan  objek.  Pengukuran  jarak  didasarkan  pada selisih  dua  objek  yang  dijumlahkan  dan  hasil  yang  diperolah  dalam  bentuk  absolut
(1)
Vol. 4 No. 1 Januari 2023
(Muslim et al., 2022). Rumus Jarak Manhattan ditunjukkan pada Persamaan (2). Mirip dengan  Jarak  Euclidean, d merupakan  jarak  antar  citra  uji (x) dan  citra  latih (y) . Sementara i adalah  setiap  indeks  pada  citra  latih,  yang  dimulai  dari  citra  ke-1  hingga citra  ke-n.  Kemudian, n adalah  jumlah  data  latih.  Setiap  citra  pada  data  uji  dihitung jaraknya  dengan  seluruh  citra  pada  data  latih.  Dibandingkan  dengan  Jarak  Euclidean, Perbedaan  mendasar  terletak  pada  penggunaan  absolut  pada  perhitungan  Jarak Manhattan.
Selanjutnya,  Jarak  Minkowski  merupakan  sebuah  matrik  dalam  ruang  vektor dimana  suatu  norma  didefiniskan,  minkowski  juga  dianggap  sebagai  generalisasi    dari Euclidean  dan  Manhattan  (Nishom,  2019).  Rumus  Jarak  Minkowski  ditunjukkan  pada Persamaan (3). Pada Persamaan (3), d merupakan jarak antara citra uji (x) dan citra latih (y) . Sementara i adalah setiap indeks pada citra latih, yang dimulai dari citra ke-1 hingga citra  ke-n.  Kemudian, n adalah  jumlah  data  latih.  Setiap  citra  pada  data  uji  dihitung jaraknya  dengan  seluruh  citra  pada  data  latih.  Jarak  Minkowski  ini  memiliki  keunikan pada nilai p, yang biasanya menggunakan nilai p sebesar 1 atau 2.
Jarak Chebyshev merupakan  perhitungan jarak yang menghitung besarnya hasil absolut dari  perbedaan  antara  sepasang  objek  (Muslim  et  al.,  2022).  Jarak  Chebyshev  dapat dihitung mennggunakan Persamaan (4). Pada Persamaan (4), d merupakan jarak antara citra uji (x) dan citra latih (y). Kemudian, x i k merupakan vektor citra uji, sedangkan y i k adalah  vektor  citra  latih.  Metrik  dalam  Chebyshev  distance,  didefinisikan  di  dalam ruang  vektor  yang  mana  jarak  antara  dua  vektor  yang  memiliki  perbedaan  terbesar disepanjang dimensi koordinatnya.
Perhitungan  jarak  yang  terakhir  adalah  Jarak  Canberra.  Metode  ini diperkenalkan  oleh  lance  dan  williamas  pada  tahun  1966  lalu  yang  mengalami modifikasi  oleh  adkons  kemudian  mulai  digunakan  sejak  tahun  1967.  Jarak  Canberra merupakan salah satu metode dalam similarity manhattan, yang membedakannya adalah adanya  pembagian  oleh  penjumlahan  dari  nilai  absolut  tersebut  (Muslim  et  al.,  2022). Jarak Canberra dapat dihitung menggunakan Persamaan (5).
(2)
(3)
(4)
(5)
Hasil dari perhitungan masing-masing metode jarak digunakan untuk melakukan klasifikasi  jenis  citra.  Terdapat  2  klasifikasi  dalam  penelitian  ini  yaitu  citra  CT-scan yang terklasifikasi sebagai Covid-19 varian Delta dan Omicron, atau citra CT-scan yang terklasifikasi  sebagai  non  Covid-19.  Masing-masing  metode  jarak  digunakan  untuk menghitung jarak antara citra uji dengan citra latih pada basis. Acuan perhitungan jarak antar citra adalah nilai pixel -nya .

## 2.5 Evaluasi Performa Klasifikasi Berbasis Jarak
Setelah dilakukan perhitungan melalui Jarak Euclidean, Jarak Manhattan, Jarak Minkowski,  Jarak Chebyshev ,  serta  Jarak Canberra maka  diperoleh  jarak  terdekatnya. Sehingga klasifikasi Covid-19 varian Delta dan Omicron atau klasifikasi non Covid-19 dapat  ditentukan.  Kemudian,  digunakan confusion  matrix untuk  memperoleh  evaluasi performa  klasifikasinya. Confusion  matrix berbentuk  tabel  yang  menggambarkan kinerja  model  klasisfikasi  pada  serangkaian  citra  uji.  Pada  citra  uji,  realita class sebenarnya telah diketahui. Tabel 1 menunjukkan 4 kombinasi confusin matrix , meliputi true  positive (TP)  yang  merupakan  citra  terklasifikasi  benar  sebagai  Covid-19  varian Delta  dan  Omicron.  Kemudian, true  negative (TN)  adalah  citra  yang  diprediksi  benar sebagai  non  Covid-19.  Selain  itu,  terdapat false  positive (FP)  adalah  citra  yang terklasifikasi sebagai Covid-19 varian Delta dan Omicron, namun realitanya adalah citra non  Covid-19.  Terakhir, false  negative (FN)  adalah  citra  non  Covid-19  yang terklasifikasi sebagai Covid-19 varian Delta dan Omicron.
Tabel  1. Evaluasi menggunakan confusion matrix Realita Covid-19 varian Delta dan Omicron Realita non Covid- 19 Terklasifikasi Covid-19 Varian Delta dan Omicron TP FP Terklasifikasi non Covid-19 FN TN
Berdasarkan hasil pada Tabel 1, maka dapat dihitung performa klasifikasinya dengan memperoleh nilai akurasi, presisi dan recall . Mengacu pada penelitian Eviana (Eviana et al., 2022), maka didapatkan Persamaan (6), (7) dan (8).
Akurasi  merupakan  tingkat  kedekatan  nilai  prediksi  dengan  nilai  sebenarnya. Akurasi  juga  didefinisikan  sebagai  perbandingan  jumlah  data  yang  diklasifikasi  secara benar terhadap total data. Akurasi dapat dihitung dengan Persamaan (6).
Presisi  merupakan  tingkat  keakuratan  antara  data  yang  diminta  dengan  hasil klasifikasi  yang  diberikan  oleh  model.  Presisi  ini  sangat  penting  karena  sistem klasifikasi bisa saja akurat dan tepat, atau akurat tetapi tidak tepat, atau tepat tetapi tidak akurat, atau tidap tepat dan tidak akurat. Presisi dapat dihitung menggunakan Persamaan (7).
(6) (7)
Recall merupakan  keberhasilan  model  dalam  menentukan  kembali  sebuah  informasi. Recall dapat dihitung dengan Persamaan (8).

## 3.  Hasil dan Pembahasan
Sistem  aplikasi  deteksi  Covid-19  varian  Delta  dan  Omicron  dikembangkan menggunakan  Pemrograman  Java  melalui  aplikasi  Netbeans  8.0.2  dan  JDK  1.8.0. Sistem  yang  sudah  dikembangkan  ini  selanjutnya  dilakukan  pengujian,  yakni  terhadap keseluruhan citra pada data uji. Pada penelitian ini, pengujian dilakukan  140 citra CT- scan Covid-19 varian Delta dan Omicron serta 140 citra non Covid-19.

## 3.1 Hasil Pengembangan Sistem
Gambar 5 menunjukkan aplikasi deteksi Covid-19 varian Delta dan Omicron yang telah dikembangkan. Untuk mendapatkan hasil nilai jarak, maka citra uji diunggah satu per  satu  untuk  diukur  jaraknya  menggunakan  5  metode  jarak.  Perhitungan  jarak dilakukan  dengan  mengukur  kedekatan  jarak  antara  citra  uji  dengan  seluruh  citra  latih pada basis data yang mengacu pada nilai pixel citra. Acuan perhitungan jarak terletak di nilai pixel pada  citra.  Semakin  kecil  nilai  jarak,  maka  semakin  dekat  jarak  antar  dua citra. Sistem aplikasi secara otomatis menampilkan jarak terdekat mengacu ke 5 metode jarak yang digunakan. Tidak hanya itu, sistem aplikasi juga memunculkan nomor citra pada data latih yang memiliki kedekatan jarak terbaik dengan citra uji. Berdasarkan hal tersebut,  klasifikasi  dapat  ditentukan.  Jika  jarak  terdekat  pada  citra  uji  mengarah  pada citra latih yang terklasifikasi Covid-19 varian Delta dan Omicron, maka ditetapkan hasil klasifikasinya  adalah  Covid-19  varian  Delta  dan  Omicron.  Begitu  pula  sebaliknya, untuk klasifikasi non Covid-19 maka ditentukan dengan memastikan kedekatan citra uji mengarah  pada  hasil  non  Covid-19  pada  citra  latih.  Tampilan  antar  muka  aplikasi deteksi Covid-19 varian Delta dan Omicron ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Antar muka aplikasi deteksi Covid-19 varian Delta dan Omicron
(8)

## 3.2. Hasil Perhitungan Menggunakan Jarak Euclidean
Tabel 2. Hasil perhitungan Jarak Euclidean untuk citra uji Covid-19 varian Delta dan Omicron
Citra Ke Citra Asli Hasil Euclidean Citra Ter- dekat Jarak Ter- dekat 1 Delta Omicron Non Covid 227 4240.27 2 Delta Omicron Non Covid 336 3948.981767 3 Delta Omicron Delta Omicron 142 4562.24276 . . . . . . . . . . 138 Delta Omicron Non Covid 244 5073.248959 139 Delta Omicron Non Covid 268 4320.41873 140 Delta Omicron Non Covid 270 5033.721089
Tabel  2  merupakan  hasil  perhitungan  menggunakan  Jarak  Euclidean menggunakan  Persamaan  (1).  Citra  yang  digunakan  adalah  citra  uji  yang  realitanya adalah  citra  Covid-19  varian  Delta  dan  Omicron.  Pada  Tabel  2,  ditunjukkan  data  citra asli sebagai citra uji, kemudian hasil klasifikasi menggunakan Jarak Eclidean. Terdapat pula  urutan  citra  yang  memiliki  nilai  jarak  terdekatnya.  Urutan  citra  terdekat  yang diperoleh berasal dari basis data citra latih. Contohnya, hasil pada citra pada ke-1. Citra ke-1  adalah  citra  uji  yang  realitanya  memiliki  klasifikasi  Covid-19  varian  Delta  dan Omicron.  Namun  Jarak  Euclidean  yang  digunakan  memunculkan  hasil  klasifikasi  non Covid-19,  mengacu  pada  citra  terdekatnya  yakni  citra  ke-227  dengan  hasil  jarak terdekat  4240,27.  Tentu  hasil  deteksi  untuk  citra  ke-1  tidak  akurat.  Contoh  deteksi akurat terdapat pada citra uji ke-3.
Tabel 3. Hasil perhitungan Jarak Euclidean untuk citra uji non Covid-19
Citra Ke Citra Asli Hasil Euclidean Citra Ter- dekat Jarak Ter- dekat 1 Non Covid Delta Omicron 197 6214.922 2 Non Covid Delta Omicron 182 4350.0192 3 Non Covid Delta Omicron 183 4578.3885 . . . . . . . . . . . . . . . 138 Non Covid Non Covid 218 2004.8052 139 Non Covid Non Covid 258 4448.3863 140 Non Covid Non Covid 347 4247.9925
Vol. 4 No. 1 Januari 2023
Tabel  3  merupakan  hasil  perhitungan  berbasis  Jarak  Euclidean  menggunakan Persamaan  (1).  Citra  yang  digunakan  adalah  citra  uji  yang  realitanya  adalah  citra  non Covid-19. Pada Tabel 3, ditunjukkan data citra asli sebagai citra uji, kemudian terdapat hasil klasifikasi menggunakan Jarak Eclidean. Terdapat pula urutan citra yang memiliki nilai jarak terdekatnya. Urutan citra terdekat yang diperoleh berasal dari basis data citra latih. Contohnya, hasil pada citra pada ke-1. Citra ke-1 adalah citra uji yang realitanya memiliki  klasifikasi  non  Covid-19.  Namun  Jarak  Euclidean  yang  digunakan memunculkan hasil klasifikasi Covid-19 varian Delta dan Omicron. Hasil ini, mengacu pada  citra  terdekatnya  yakni  citra  ke-197  dengan  hasil  jarak  terdekat  6214,922.  Tentu saja  hasil  deteksi  pada  citra  ke-1  tersebut  tidak  akurat.  Contoh  deteksi  akurat  terdapat dapat citra uji ke-138.

## 3.3. Hasil Perhitungan Menggunakan Jarak Manhattan
Tabel 4. Hasil Perhitungan Jarak Manhattan untuk citra uji Covid-19 varian Delta dan Omicron
Citra Ke Citra Asli Hasil Manhattan Citra Ter- dekat Jarak Ter- dekat 1 Delta Omicron Delta Omicron 227 198012 2 Delta Omicron Non Covid 336 394348 3 Delta Omicron Delta Omicron 142 223875 . . . . . . . . . . . . . . . 138 Delta Omicron Delta Omicron 138 239549 139 Delta Omicron Non Covid 268 191180 140 Delta Omicron Non Covid 268 231041
Tabel  4  merupakan  hasil  perhitungan  berbasis  Jarak  Manhattan  menggunakan Persamaan (2). Citra yang digunakan adalah citra uji yang realitanya adalah citra Covid- 19 varian Delta dan Omicron. Pada Tabel  4, ditunjukkan data citra asli sebagai citra uji, kemudian  terdapat  hasil  klasifikasi  menggunakan  Jarak  Manhattan.  Terdapat  pula urutan citra yang memiliki nilai jarak terdekatnya. Urutan citra terdekat yang diperoleh berasal  dari  basis  data  citra  latih.  Contohnya,  hasil  pada  citra  pada  ke-1.  Citra  ke-1 adalah  citra  uji  yang  realitanya  memiliki  klasifikasi  Covid-19  varian  Delta  dan Omicron.  Namun  demikian,  Jarak  Manhattan  yang  digunakan  memunculkan  hasil klasifikasi  yang  sama  seperti  aslinya,  yakni  terdeteksi  sebagai  Covid-19  varian  Delta dan Omicron. Hasil ini, mengacu pada citra terdekatnya yakni citra ke-227 dengan hasil jarak  terdekat  sebesar  198012.  Tentu  saja  hasil  deteksi  pada  citra  ke-1  tersebut  dapat dikatakan akurat.
Tabel 5. Hasil perhitungan Jarak Manhattan untuk citra uji non Covid-19
Citra Ke Citra Asli Hasil Manhattan Citra Ter- Jarak Ter-
dekat dekat 1 Non Covid Non Covid 254 313440 2 Non Covid Delta Omicron 183 194077 3 Non Covid Delta Omicron 23 205734 . . . . . . . . . . . . . . . 138 Non Covid Non Covid 218 76344 139 Non Covid Non Covid 258 198075 140 Non Covid Delta Omicron 17 201564
Tabel  5  merupakan  hasil  perhitungan  berbasis  Jarak  Manhattan  menggunakan Persamaan  (2).  Citra  yang  digunakan  adalah  citra  uji  yang  realitanya  adalah  citra  non Covid-19. Pada Tabel 5, ditunjukkan data citra asli sebagai citra uji, kemudian terdapat hasil  klasifikasi  menggunakan  Jarak  Manhattan.  Terdapat  pula  urutan  citra  yang memiliki nilai jarak terdekatnya. Urutan citra terdekat yang diperoleh berasal dari basis data citra latih.  Contohnya, hasil  pada citra pada ke-1. Citra ke-1 adalah citra uji  yang realitanya memiliki klasifikasi non Covid-19. Namun demikian, Jarak Manhattan yang digunakan  memunculkan  hasil  klasifikasi  yang  sama  seperti  aslinya,  yakni  terdeteksi sebagai  non  Covid-19.  Hasil  ini,  mengacu  pada  citra  terdekatnya  yakni  citra  ke-254 dengan  hasil  jarak  terdekat  sebesar  313440.  Tentu  saja  hasil  deteksi  pada  citra  ke-1 tersebut dapat dikatakan akurat.

## 3.4 Hasil Perhitungan Menggunakan Jarak Minkowski
Tabel 6. Hasil perhitungan Jarak Minkowski untuk citra uji Covid-19 varian Delta dan Omicron
Citra Ke Citra Asli Hasil Minkowski Citra Terdekat Jarak Terdekat 1 Delta Omicron Non Covid 336 1363.982401 2 Delta Omicron Non Covid 336 1202.576368 3 Delta Omicron Delta Omicron 142 1366.9072 . . . . . . . . . . . . . . . 138 Delta Omicron Non Covid 244 1427.416872 139 Delta Omicron Non Covid 268 1398.789858 140 Delta Omicron Non Covid 270 1558.625669
Tabel  6  merupakan  hasil  perhitungan  berbasis  Jarak  Minkowski  menggunakan Persamaan (3). Citra yang digunakan adalah citra uji yang realitanya adalah citra Covid- 19 varian Delta dan Omicron. Pada Tabel  6, ditunjukkan data citra asli sebagai citra uji, kemudian  terdapat  hasil  klasifikasi  menggunakan  Jarak  Minkowski.  Terdapat  pula urutan citra yang memiliki nilai jarak terdekatnya. Urutan citra terdekat yang diperoleh berasal  dari  basis  data  citra  latih.  Contohnya,  hasil  pada  citra  pada  ke-1.  Citra  ke-1 adalah  citra  uji  yang  realitanya  memiliki  klasifikasi  Covid-19  varian  Delta  dan Omicron.  Namun  demikian,  Jarak  Minkowski  yang  digunakan  memunculkan  hasil klasifikasi yang berbeda, yakni terdeteksi non Covid-19. Hasil ini, mengacu pada  citra terdekatnya yakni citra ke-336 dengan hasil jarak terdekat sebesar 1363,98. Tentu saja hasil deteksi pada citra ke-1 tersebut tidak dapat dikatakan akurat.
Tabel 7. Hasil perhitungan Jarak Mnkowski untuk citra uji non Covid-19
Citra Ke Citra Asli Hasil Minkowski Citra Terdekat Jarak Terdekat 1 Non Covid Non Covid 280 1745.5446 2 Non Covid Delta Omicron 71 1313.4551 3 Non Covid Non Covid 336 1400.1776 . . . . . . . . . . . . . . . 138 Non Covid Non Covid 218 707.85597 139 Non Covid Non Covid 258 1381.6738 140 Non Covid Non Covid 347 1242.7182
Tabel  7  merupakan  hasil  perhitungan  berbasis  Jarak  Minkowski  menggunakan Persamaan  (3).  Citra  yang  digunakan  adalah  citra  uji  yang  realitanya  adalah  citra  non Covid-19. Pada Tabel 7, ditunjukkan data citra asli sebagai citra uji, kemudian terdapat hasil  klasifikasi  menggunakan  Jarak  Minkowski.  Terdapat  pula  urutan  citra  yang memiliki nilai jarak terdekatnya. Urutan citra terdekat yang diperoleh berasal dari basis data citra latih.  Contohnya, hasil  pada citra pada ke-1. Citra ke-1 adalah citra uji yang realitanya memiliki klasifikasi non Covid-19. Namun demikian, Jarak Minkowski yang digunakan  memunculkan  hasil  klasifikasi  yang  sama,  yakni  terdeteksi  non  Covid-19. Hasil ini, mengacu pada citra terdekatnya yakni citra ke-280 dengan hasil jarak terdekat sebesar  1745,54.  Tentu  saja  hasil  deteksi  pada  citra  ke-1  tersebut  dapat  dikatakan akurat.

## 3.5 Hasil Perhitungan Menggunakan Jarak Chebyshev
Tabel 8. Hasil perhitungan Jarak Chebyshev untuk citra uji Covid-19 varian Delta dan Omicron
Citra Ke Citra Asli Hasil Chebyshev Citra Terdekat Jarak Terdekat 1 Delta Omicron Non Covid 338 207105
2 Delta Omicron Non Covid 336 190353 3 Delta Omicron Delta Omicron 142 223875 . . . . . . . . . . . . . . . 138 Delta Omicron Delta Omicron 138 239549 139 Delta Omicron Non Covid 268 191180 140 Delta Omicron Non Covid 268 231041
Tabel  8  merupakan  hasil  perhitungan  berbasis  Jarak  Chebyshev  menggunakan Persamaan (4). Citra yang digunakan adalah citra uji yang realitanya adalah citra Covid- 19 varian Delta dan Omicron.   Pada  Tabel   8, ditunjukkan  data citra asli  sebagai  citra uji,  kemudian  terdapat  hasil  klasifikasi  menggunakan  Jarak  Chebyshev.  Terdapat  pula urutan citra yang memiliki nilai jarak terdekatnya. Urutan citra terdekat yang diperoleh berasal  dari  basis  data  citra  latih.  Contohnya,  hasil  pada  citra  pada  ke-1.  Citra  ke-1 adalah  citra  uji  yang  realitanya  memiliki  klasifikasi  Covid-19  varian  Delta  dan Omicron.  Namun  demikian,  Jarak  Chebychev  yang  digunakan  memunculkan  hasil klasifikasi yang berbeda, yakni terdeteksi non Covid-19. Hasil ini, mengacu pada  citra terdekatnya  yakni  citra  ke-338  dengan  hasil  jarak  terdekat  sebesar  207105.  Tentu  saja hasil deteksi pada citra ke-1 tersebut tidak dapat dikatakan akurat.
Tabel 9. Hasil perhitungan Jarak Chebyshev untuk citra uji non Covid-19
Citra Ke Citra Asli Hasil Chebyshev Citra Terdekat Jarak Terdekat 1 Non Covid Non Covid 254 313440 2 Non Covid Delta Omicron 183 194077 3 Non Covid Delta Omicron 23 205734 . . . . . . . . . . . . . . . 138 Non Covid Non Covid 218 76344 139 Non Covid Non Covid 258 198075 140 Non Covid Delta Omicron 17 201564
Tabel  9  merupakan  hasil  perhitungan  berbasis  Jarak  Chebychev  menggunakan Persamaan  (4).  Citra  yang  digunakan  adalah  citra  uji  yang  realitanya  adalah  citra  non Covid-19.  Pada Tabel 9, ditunjukkan data citra asli sebagai citra uji, kemudian terdapat hasil  klasifikasi  menggunakan  Jarak  Chebychev.  Terdapat  pula  urutan  citra  yang memiliki nilai jarak terdekatnya. Urutan citra terdekat yang diperoleh berasal dari basis data citra latih.  Contohnya, hasil  pada citra pada ke-1. Citra ke-1 adalah citra uji yang
Vol. 4 No. 1 Januari 2023
realitanya memiliki klasifikasi non Covid-19. Namun demikian, Jarak Chebychev yang digunakan  memunculkan  hasil  klasifikasi  yang  sama,  yakni  terdeteksi  non  Covid-19. Hasil ini, mengacu pada citra terdekatnya yakni citra ke-254 dengan hasil jarak terdekat sebesar 313440. Tentu saja hasil deteksi pada citra ke-1 tersebut dapat dikatakan akurat.

## 3.6 Hasil Perhitungan Menggunakan Jarak Canberra
Tabel 10. Hasil perhitungan Jarak Canberra untuk citra uji Covid-19 varian Delta dan Omicron
Citra Ke Citra Asli Hasil Canberra Citra Terdekat Hasil Terdekat 1 Delta Omicron Non Covid 216 901914.692 2 Delta Omicron Non Covid 336 631.3269768 3 Delta Omicron Delta Omicron 68 822.9920763 . . . . . . . . . . . . . . . 138 Delta Omicron Non Covid 281 1187.044595 139 Delta Omicron Delta Omicron 1 1547.44 140 Delta Omicron Delta Omicron 1 1770.87
Tabel  10  merupakan  hasil  perhitungan  berbasis  Jarak  Canberra  menggunakan Persamaan (5). Citra yang digunakan adalah citra uji yang realitanya adalah citra Covid- 19 varian Delta dan Omicron. Pada Tabel  10, ditunjukkan data citra asli  sebagai  citra uji,  kemudian  terdapat  hasil  klasifikasi  menggunakan  Jarak  Canberra.  Terdapat  pula urutan citra yang memiliki nilai jarak terdekatnya. Urutan citra terdekat yang diperoleh berasal  dari  basis  data  citra  latih.  Contohnya,  hasil  pada  citra  pada  ke-1.  Citra  ke-1 adalah  citra  uji  yang  realitanya  memiliki  klasifikasi  Covid-19  varian  Delta  dan Omicron.  Namun  demikian,  Jarak  Canberra  yang  digunakan  memunculkan  hasil klasifikasi yang berbeda, yakni terdeteksi non Covid-19. Hasil ini, mengacu pada  citra terdekatnya  yakni  citra  ke-216  dengan  hasil  jarak  terdekat  sebesar  901914,69.  Tentu saja hasil deteksi pada citra ke-1 tersebut tidak dapat dikatakan akurat.
Tabel 11. Hasil perhitungan Jarak Canberra untuk citra uji non Covid-19
Citra Ke Citra Asli Hasil Canberra Citra Terdekat Hasil Terdekat 1 Non Covid Delta Omicron 2 2509.29 2 Non Covid Delta Omicron 183 741.29847 3 Non Covid Delta Omicron 183 789.61337 . . . . . . . . . . . . . . . 138 Non Non 218 373.1848
Covid Covid 139 Non Covid Delta Omicron 1 1279.69 140 Non Covid Delta Omicron 92 646.73715
Tabel  11 merupakan hasil perhitungan berbasis Jarak menggunakan Persamaan (5).  Citra  yang  digunakan  adalah  citra  uji  yang  realitanya  adalah  citra  non  Covid-19. Pada  Tabel  11,  ditunjukkan  data  citra  asli  sebagai  citra  uji,  kemudian  terdapat  hasil klasifikasi menggunakan Jarak Canberra. Terdapat pula urutan citra yang memiliki nilai jarak terdekatnya. Urutan citra terdekat yang diperoleh berasal dari basis data citra latih. Contohnya,  hasil  pada  citra  pada  ke-1.  Citra  ke-1  adalah  citra  uji  yang  realitanya memiliki  klasifikasi  non  Covid-19.  Namun,  Jarak  Canberra  yang  digunakan memunculkan  hasil  klasifikasi  yang  berbeda,  yakni  terdeteksi  Covid-19  varian  Delta dan  Omicron.  Hasil  ini,  mengacu  pada  citra  terdekatnya  yakni  citra  ke-2  dengan  hasil jarak  terdekat  sebesar  2509,29.  Tentu  saja  hasil  deteksi  pada  citra  ke-1  tersebut  tidak dapat dikatakan akurat.

## 3.7 Performa Klasifikasi Berbasis Jarak
Setelah  dilakukan  pengujian  menggunakan  5  metode  jarak,  maka  digunakanlah confusion matrix sebagai evaluasi performa klasifikasi berbasis jarak. Confusion matrix memunculkan evaluasi performa berupa nilai akurasi, presisi dan recall . Jika dilakukan perekapan  hasil  sesuai  dengan  metode  jarak  masing-masing,  maka  diperoleh  tabel confusion matrix tiap metode jaraknya.
Tabel 12. Confusion matrix untuk Jarak Euclidean
Realita Delta dan Omicron  Realita non Covid
Klasifikasi Delta dan Omicron 82(TP) 87(FP) Klasifikasi non Covid 58(FN) 53(TN)
Tabel  12  merupakan confusion  matrix berdasarkan  hasil  klasifikasi menggunakan  Jarak  Euclidean.  Mengacu  ke  citra  yang  digunakan  sebagai  data  uji sejumlah 280 citra, maka diperoleh hasil bahwa terdapat 82 citra Covid-19 varian Delta dan Omicron telah  diklasifikasikan  benar  ( true positive ). Terdapat 58 citra  non  Covid- 19 yang telah diklasifikasikan salah sebagai Covid-19 varian Delta dan Omicron ( false negative ).  Selanjutya,  terdapat  87  citra  Covid-19  varian  Delta  dan  Omicron  yang diklasifikasikan  salah  sebagai  citra  non  Covid-19  ( false  positive ).  Sisanya,  terdapat  53 citra non Covid-19 yang telah diklasifikasikan benar sebagai citra non Covid-19. Tabel 12  menjadi  acuan  untuk  mendapatkan  performa  akurasi,  presisi  dan recall untuk klasifikasi berbasis Jarak Euclidean.
Tabel 13. Confusion matrix untuk Jarak Manhattan
Realita Delta dan Omicron  Realita non Covid
Klasifikasi Delta Omicron 104(TP) 80(FP) Klasifikasi non Covid 36(FN) 60(TN)
Tabel  13  merupakan confusion  matrix berdasarkan  hasil  klasifikasi menggunakan  Jarak  Manhattan.  Mengacu  ke  citra  yang  digunakan  sebagai  data  uji sejumlah  280  citra,  maka  diperoleh  hasil  bahwa  terdapat  104  citra  Covid-19  varian Delta  dan  Omicron  telah  diklasifikasikan  benar  ( true  positive ).  Terdapat  36  citra  non
Vol. 4 No. 1 Januari 2023
Covid-19 yang telah diklasifikasikan salah sebagai Covid-19 varian Delta dan Omicron ( false negative ). Selanjutya, terdapat 80 citra Covid-19 varian Delta dan Omicron yang diklasifikasikan  salah  sebagai  citra  non  Covid-19  ( false  positive ).  Sisanya,  terdapat  60 citra non Covid-19 yang telah diklasifikasikan benar sebagai citra non Covid-19. Tabel 13  menjadi  acuan  untuk  mendapatkan  performa  akurasi,  presisi  dan recall untuk klasifikasi berbasis Jarak Manhattan.
Tabel 14. Confusion matrix menggunakan Jarak Minkowski
Realita Delta dan Omicron  Realita non Covid
Klasifikasi Delta dan Omicron 76(TP) 81(FP) Klasifikasi non Covid 64(FN) 59(TN)
Tabel  14  merupakan confusion  matrix berdasarkan  hasil  klasifikasi menggunakan  Jarak  Minkowski.  Mengacu  ke  citra  yang  digunakan  sebagai  data  uji sejumlah 280 citra, maka diperoleh hasil bahwa terdapat 76 citra Covid-19 varian Delta dan Omicron telah  diklasifikasikan  benar  ( true positive ). Terdapat 64 citra  non  Covid- 19 yang telah diklasifikasikan salah sebagai Covid-19 varian Delta dan Omicron ( false negative ).  Selanjutya,  terdapat  81  citra  Covid-19  varian  Delta  dan  Omicron  yang diklasifikasikan  salah  sebagai  citra  non  Covid-19  ( false  positive ).  Sisanya,  terdapat  59 citra non Covid-19 yang telah diklasifikasikan benar sebagai citra non Covid-19. Tabel 14  menjadi  acuan  untuk  mendapatkan  performa  akurasi,  presisi  dan recall untuk klasifikasi berbasis Jarak Minkowski.
Tabel 15. Confusion matrix menggunakan Jarak Chebyshev
Realita Delta dan Omicron  Realita non Covid
Klasifikasi Delta dan Omicron 101(TP) 81(FP) Klasifikasi non Covid 39(FN) 59(TN)
Tabel  15  merupakan confusion  matrix berdasarkan  hasil  klasifikasi menggunakan  Jarak  Chebyshev.  Mengacu  ke  citra  yang  digunakan  sebagai  data  uji sejumlah  280  citra,  maka  diperoleh  hasil  bahwa  terdapat  101  citra  Covid-19  varian Delta  dan  Omicron  telah  diklasifikasikan  benar  ( true  positive ).  Terdapat  39  citra  non Covid-19 yang telah diklasifikasikan salah sebagai Covid-19 varian Delta dan Omicron ( false negative ). Selanjutya, terdapat 81 citra Covid-19 varian Delta dan Omicron yang diklasifikasikan  salah  sebagai  citra  non  Covid-19  ( false  positive ).  Sisanya,  terdapat  59 citra non Covid-19 yang telah diklasifikasikan benar sebagai citra non Covid-19. Tabel 15  menjadi  acuan  untuk  mendapatkan  performa  akurasi,  presisi  dan recall untuk klasifikasi berbasis Jarak Chebyshev.
Tabel 16. Confusion matrix menggunakan Jarak Canberra
Realita  Delta dan Omicron  Realita non Covid
Klasifikasi Delta Omicron 100(TP) 80(FP) Klasifikasi non Covid 40(FN) 60(TN)
Tabel  16  merupakan confusion  matrix berdasarkan  hasil  klasifikasi menggunakan  Jarak  Chebyshev.  Mengacu  ke  citra  yang  digunakan  sebagai  data  uji sejumlah  280  citra,  maka  diperoleh  hasil  bahwa  terdapat  101  citra  Covid-19  varian Delta  dan  Omicron  telah  diklasifikasikan  benar  ( true  positive ).  Terdapat  39  citra  non Covid-19 yang telah diklasifikasikan salah sebagai Covid-19 varian Delta dan Omicron ( false negative ). Selanjutya, terdapat 81 citra Covid-19 varian Delta dan Omicron yang
Vol. 4 No. 1 Januari 2023
diklasifikasikan  salah  sebagai  citra  non  Covid-19  ( false  positive ).  Sisanya,  terdapat  59 citra non Covid-19 yang telah diklasifikasikan benar sebagai citra non Covid-19. Tabel 16  menjadi  acuan  untuk  mendapatkan  performa  akurasi,  presisi  dan recall untuk klasifikasi berbasis Jarak Chebyshev.
Gambar 6. Persentase akurasi untuk masing-masing metode jarak
Berdasarkan hasil confusion matrix untuk masing-masing metode jarak sebagaimana tercantum  pada  Tabel  12  hingga  16,  maka  akurasi  dapat  dihitung  menggunakan Persamaan  (6).  Hasil  persentasi  akurasi  ditunjukkan  pada  Gambar  6.  Terlihat  bahwa Jarak  Manhattan  memiliki  akurasi  terbaik  diantara  seluruh  metode  jarak  dengan  nilai 58,57%.  Hasil  ini  sebanding  dengan  penelitian  Eviana  (Eviana  et  al.,  2022)  yang  juga menyimpulkan  bahwa  Jarak  Manhattan  memiliki  akurasi  terbaik  dibanding  metode jarak lainnya. Sementara itu, persentase terendah justru diperoleh oleh Jarak Euclidean dan  Minkowski  sebesar  48,21%.  Kemudian,  Jarak  Chebyshev  dan  Jarak  Canberra memiliki nilai akurasi yang sama, yakni 57,14%. Hasil akurasi ini sekaligus menjawab pertanyaan “berapa persen citra yang diklasifikasi benar sebagai Covid-19 varian Delta dan Omiron maupun Non Covid-19 dari keseluruhan citra?”.

## Gambar 7. Persentase presisi untuk masing-masing metode jarak
Performa  berikutnya  dinyatakan  dalam  persentase  presisi  pada  Gambar  7.  Presisi dihitung  berdasarkan  hasil confusion  matrix untuk  masing-masing  metode  jarak sebagaimana  tercantum  pada  Tabel  12  hingga  16.  Perhitungan  presisi  diukur  melalui Persamaan  (7).  Pada  Gambar  7,  terlihat  bahwa  Jarak  Manhattan  memiliki  presisi tertinggi diantara seluruh metode jarak dengan nilai 56,52%. Hasil ini sebanding dengan penelitian  Eviana  (Eviana  et  al.,  2022)  yang  juga  menyimpulkan  bahwa  Jarak Manhattan  memiliki  presisi  terbaik  dibanding  metode  jarak  lainnya.  Sementara  itu, persentase  terendah  diperoleh  oleh  Jarak  Minkowski  sebesar  48,41%.  Presisi  terendeh berikutnya  adalah  Jarak  Euclidean  sebesar  48,52%.  Kemudian,  Jarak  Chebyshev  dan Jarak Canberra memiliki nilai presisi yang beda tipis, yakni 55,49% dan 55,55%. Hasil presisi  ini  menjawab  pertanyaan  “berapa  persen  citra  yang  benar  diklasifikasi  sebagai Covid-19  varian  Delta  dan  Omicron  dari  keseluruhan  yang  citra  diklasifikasi  sebagai Covid-19 varian Delta dan Omicron?”.
Performa  terakhir  yang  diukur  adalah recall yang  dinyatakan  dalam  bentuk  presentase sebagaimana  ditunjukkan  pada  Gambar  8. Recall juga  dihitung  berdasarkan  hasil confusion matrix untuk masing-masing metode jarak sebagaimana tercantum pada Tabel 12  hingga  16. Recall dihitung  melalui  Persamaan  (8).  Pada  Gambar  8, recall tertinggi didapatkan oleh Jarak Manhattan dengan nilai 74,28%. Kemudian, hasil recall terendah adalah  Jarak  Minkowski  dengan  nilai  54,28%,  disusul  oleh  Jarak  Euclidean  sebesar 58,57%.  Sementara  itu,  Jarak  Chebyshev  dan  Jarak  Canberra  memiliki  nilai recall cukup tinggi sebesar 72,14% dan 71,43%. Hasil recall ini menjawab pertanyaan “berapa persen citra yang diklasifikasi sebagai Covid-19 varian Delta dan Omiron dibandingkan dengan keseluruhan citra yang realitanya adalah Covid-19 varian Delta dan Omiron?”.

## 4.  Kesimpulan
Penelitian  ini  menghasilkan  kontribusi  baru  untuk  menyempurnakan  penelitian terdahulu  mengenai  klasifikasi  Covid-19  berbasis  metode  Jarak.  Penelitian  ini menggunakan 5 metode jarak sekaligus untuk melakukan deteksi Covid-19, yakni Jarak Euclidean, Jarak Manhattan, Jarak Minkowski, Jarak Chebyshev, serta Jarak Canberra. Penelitian  ini juga  memiliki  perbedaan  pada  dataset  Covid-19  dibandingkan  penelitian pendahulu,  yakni  citra  CT-scan  Covid-19  yang  dikhususkan  untuk  varian  Delta  dan Omicron.  Hasil  klasifikasi  Covid-19  varian  Delta  dan  Omicron  maupun  non  Covid-19 dilakukan  perbandingan  performa  klasifikasi  untuk  masing-masing  metode  jarak  yang dilakukan.  Berdasarkan  pembandingan  performa  klasifikasi  berbasis  jarak,  maka disimpulkan bahwa Jarak Manhattan memiliki performa terbaik dibandingkan 4 metode jarak  lainnya.  Jarak  Manhattan  memiliki  akurasi  sebesar  58,57%,  presisi  sebesar 56,52%, serta recall dengan nilai 74,28%. Sementara itu, nilai akurasi terendah dimiliki oleh Jarak Eucliean sebesar 48,21%. Kemudian, Jarak Minkowski memiliki presisi dan recall  terendah  dengan  nilai  48,41%  dan  54,28%.  Meskipun  performa  tertinggi  dan terendah  tiap  metode  jarak  telah  ditentukan,  namun  perlu  dijadikan  catatan  bahwa keseluruhan performa klasifikasi berbasis jarak memiliki nilai yang kurang optimal dari sisi  prosentasi  akurasi,  presisi  maupun  recall.  Hal  ini  tentu  membuktikan  bahwa klasifikasi Covid-19 varian Delta dan Omicron menggunakan klasifikasi berbasis jarak memiliki  kelemahan  performa.  Peneliti  berikutnya  perlu  meningkatkan  performa klasifikasi  berbasis  jarak  dengan  memberikan  kontribusi  baru  pada  pemilihan  metode maupun modifikasi metode.

## Daftar Pustaka
Agustin, A. P., Fauzan, A. C., & Harliana, H. (2022). IMPLEMENTASI K-NEAREST NEIGHBOR  DENGAN  JARAK  MINKOWSKI  UNTUK  DETEKSI  DINI COVID-19PADA  CITRA  CT-SCAN  PARU-PARU. Jurnal  Ilmiah  Intech : Information Technology Journal of UMUS , 4 (1), 23–30.
Eviana,  A.,  Fauzan,  A.  C.,  Harliana,  H.,  &  Putra,  F.  N.  (2022).  Komparasi  Jarak Euclidean  dan  Jarak  Manhattan  Untuk  Deteksi  Covid-19  Melalui  Citra  CT-Scan Paru-Paru. Komputika : Jurnal Sistem Komputer , 11 (2), 121–129. https://doi.org/10.34010/komputika.v11i2.5380
Fauzan,  A.  C.,  &  Hikmah,  K.  (2022).  IMPLEMENTASI  ALGORITMA  NAIVE BAYES  DALAM  ANALISIS  POLARISASI  OPINI  MASYARAKAT  TERKAIT
VAKSIN  COVID-19. RABIT :  Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem  Informasi  Univrab , 7 (2), 122–128.
Ghaderzadeh,  M.,  Eshraghi,  M.  A.,  Asadi,  F.,  Hosseini,  A.,  Jafari,  R.,  Bashash,  D.,  & Abolghasemi,  H.  (2022).  Efficient  Framework  for  Detection  of  COVID-19 Omicron  and  Delta  Variants  Based  on  Two  Intelligent  Phases  of  CNN  Models. Computational  and  Mathematical  Methods  in  Medicine , 2022 (November  2021). https://doi.org/10.1155/2022/4838009
Hikmah,  K.,  &  Fauzan,  A.  C.  (2022).  Sentiment  Analysis  of  Vaccine  Booster  during Covid-19:  Indonesian  Netizen  Perspective  Based  on  Twitter  Dataset. Jurnal Teknologi Komputer Dan SIstem Informasi , 5 (2), 102–106.
Jannah,  M.,  &  Humaira,  N.  (2019).  Implementasi  Metode  Euclidean  Distance  Untuk Ekstraksi  Fitur  Jarak  Pada  Citra  Skeleton. Jurnal  Ilmiah  Informatika  Komputer , 24 (2), 134–139. https://doi.org/10.35760/ik.2019.v24i2.2368
Maknun, L., Syukur, A., Affandy, A., & Soeleman, M. A. (2022). Deteksi Dini Covid- 19  Melalui  Citra  CT-Scan  Paru-Paru  Menggunakan  K-Nearest  Neighbor  dengan Komparasi  Jarak. Jurnal  Indonesia  Sosial  Teknologi , 3 (3),  461–467. https://doi.org/10.36418/jist.v3i3.397
Muslim, I., Khosuri, A., Steiven, J., Septory, I., & Pebrian, D. (2022). Pengaruh Metode Pengukuran  Jarak  pada  Algoritma  k-NN  untuk  Klasifikasi  Kebakaran  Hutan  dan Lahan. Jurnal Media Informatika Budidarma , 6 (April), 1174–1182. https://doi.org/10.30865/mib.v6i2.3967
Nishom,  M.  (2019).  Perbandingan  Akurasi  Euclidean  Distance,  Minkowski  Distance, dan Manhattan Distance pada Algoritma K-Means Clustering berbasis Chi-Square.
Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT , 4 (1), 20–24.
https://doi.org/10.30591/jpit.v4i1.1253
Nursofwa, R. F., Sukur, M. H., Kurniadi, B. K., & . H. (2020). Penanganan Pelayanan Kesehatan Di Masa Pandemi Covid-19 Dalam Perspektif Hukum Kesehatan. Inicio Legis , 1 (1), 1–17. https://doi.org/10.21107/il.v1i1.8822
Wibowo, I. C., & Fauzan, C. (2022). Classification of Lung CT-Scan Images for Covid- 19  Detection  Using  Texture  Feature  Extraction  and  Naive  Bayes  Algorithm. The 1st Proceedings of the International Seminar on Business, Education and Science , August , 162–177.
Wolfe, M., Hughes, B., Duong, D., & Chan-herur, V. (2022). Detection of SARS-CoV- 2 Variants Mu, Beta, Gamma, Lambda, Delta, Alpha, and Omicron in Wastewater Settled  Solids  Using  Mutation-Specific  Assays  Is  Associated  with  Regional Detection  of  Variants  in  Clinical  Samples. Applied  and  Environmental Microbiology , 88 (8).
Yantahin, M.  (2020). Content Based  Image Retrieval  (CBIR) Menggunakan Jarak dan Divergensi. E-Jurnal JUSITI (Jurnal Sistem Informasi  Dan Teknologi Informasi) , 9 (2), 188–194. https://doi.org/10.36774/jusiti.v9i2.773