Ridha, Perbandingan Metode Nmc Dengan K-Nn Untuk Pemilihan Bibit Kelapa Dalam

## PERBANDINGAN METODE NMC DENGAN K-NN UNTUK PEMILIHAN BIBIT KELAPA DALAM
1 Muh.Rasyid Ridha, ²Amelia
1,2 Sistem Informasi, Fakultas Teknik Dan Ilmu Komputer, Universitas Islam Indragiri Jl.Provinsi Parit 1 Tembilahan Hulu, Tembilahan, Riau-Indonesia Email: rasyid4sky@gmail.com, ameliafbriyni@gmail.com

## ABSTRAK
Pemilihan bibit kelapa yang berkualitas tinggi sangat penting untuk mendukung produktivitas dan  keberlanjutan  pertanian  kelapa.  Dalam  penelitian  ini,  kami  membandingkan  dua  metode klasifikasi,  yaitu  Nearest  Mean  Classifier  (NMC)  dan  K-Nearest  Neighbors  (K-NN),  untuk mengidentifikasi bibit kelapa lokal yang unggul. NMC bekerja dengan menghitung rata-rata fitur dari setiap kelas dan mengklasifikasikan data uji berdasarkan kedekatan ke rata-rata ini. Sebaliknya, K-NN mengklasifikasikan data uji berdasarkan mayoritas label dari k tetangga terdekatnya dalam ruang fitur. Dataset yang terdiri dari berbagai parameter morfologi dan genetik bibit kelapa lokal, kemudian  menerapkan  kedua  metode  klasifikasi  tersebut.Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa metode NMC memberikan akurasi sebesar 0,56, sementara metode K-NN hanya mencapai akurasi sebesar 0,22. Hasil ini mengindikasikan bahwa NMC lebih unggul dalam mengklasifikasikan bibit kelapa lokal dibandingkan K-NN.
Keywords : Pemilihan Bibit Kelapa Lokal, NMC, K-NN

## 1 PENDAHULUAN
Kelapa  memiliki  variasi  genetis  yang  besar,  secara  umum  pembiakannya  dilakukan  secara generative. Pemilihan  bibit  kelapa  merupakan  langkah  dalam  memastikan  produksi  kelapa  yang optimal.  Pemilihan bibit yang tepat menjadi faktor penentu dalam meningkatkan hasil panen dan kesejahteraan petani.
Berdasarkan peneleti sebelumnya telah melakukan penelitian tentang pemilihan bibit kelapa menggunakan  metode Nearest  Mean  Classifier (NMC) sedangkan  pada  penelitian  ini membandingkan  metode Nearest Mean Classifier ( NMC) dan K-Nearest Neightbor(K-NN). NMC metode klasifikasi yang berfokus pada perbedaan mean atau rata-rata antara kelas-kelas yang berbeda. Metode ini mencoba untuk menemukan mean atau rata-rata dari setiap kelas dan mengklasifikasikan  instance  baru  kekelas  dengan  mean  terdekat.  Sementara  itu,  K-NN  metode klasifikasi  yang  berbasis  pada  “kedekatan”  atau  “keberdekatan”  antara  instance  yang  akan diklasifikasikan  dengan  instance-instance  yang  sudah  ada  dalam  dataset.  Instance  baru  akan diklarifikasikan  berdasarkan  mayoritas  kelas  dari  K-nearest  Neighbor  (tetanga  terdekat)  dari instance tersebut.

## 2 TINJAUAN PUSTAKA
Nearest Mean Classifier (NMC) di kembangkan dalam penelitian untuk prediksi objek seperti buah-buahan  yang  bertindak  sebagai  pemilah  menggunakan  kemiripan  antar  pola  untuk melakukan  klasifikasi.  Untuk  setiap  kelas,  NMC  menghitung  rerata  kelas (centroid) dari  data sampel. Perolehan kemiripan melalui perhitungan jarak Euclidean antara pola yang tidak diketahui dengan centroid dari data sampel. NMC mengklasifikasikan sembarang pola yang tidak diketahui ke kelas dengan centroid terdekat dengan pola yang akan dikenali. NMC berhasil diterapkan pada banyak  masalah  klasifikasi  dan  menunjukkan  hasil  yang  baik.  Selain  itu  NMC  memberikan kemampuan yang bagus untuk persoalan sampel kecil dimana jumlah sampel jauh lebih kecil dari jumlah fitur.[1]
NMC mengklasifikasikan sebuah titik data berdasarkan jarak terdekatnya ke rata-rata (mean) dari setiap kelas.
Ridha, Perbandingan Metode Nmc Dengan K-Nn Untuk Pemilihan Bibit Kelapa Dalam
Berikut adalah langkah-langkah umum untuk melakukan klasifikasi menggunakan NMC:
a) Hitung  Mean  Setiap  Kelas:  Hitung  rata-rata  dari  setiap  fitur  untuk  setiap  kelas  dalam  data pelatihan.
b) Hitung Jarak ke Mean Setiap Kelas: Untuk setiap titik data yang akan diklasifikasikan, hitung jarak antara titik tersebut dengan mean dari setiap kelas.
c) Pilih Kelas dengan Jarak Terkecil: Klasifikasikan titik data ke kelas yang mean-nya memiliki jarak terkecil ke titik data tersebut.
Rumus untuk menghitung mean dari setiap kelas 𝑘 adalah:
𝜇k = 1 𝑁 𝐾 ∑ 𝐶 𝐾 𝑥 ᵢ i∈ Dimana Keterangan Rumus :
a) 𝜇𝑘 adalah mean dari kelas 𝑘 k b) 𝑁𝑘 adalah jumlah sampel dalam kelas 𝑘 k
c) 𝑥𝑖 adalah vektor fitur dari sampel 𝑖 i dalam kelas 𝑘 k d) 𝐶𝑘 adalah kumpulan sampel dalam kelas 𝑘 k[1] Algoritma  K-NN( K-Nearest  Neighbor )  menentukan  nilai  jarak  pada  pengujian  data  testing dengan data training berdasarkan nilai terkecil dari nilai ketetanggaan terdekat. Tujuannya untuk mengklasifikasikan  objek  baru  berdasarkan  atribut  dan  training  samples.  K-NN  melakukan klasifikasi berdasarkan kedekatan lokasi (jarak) suatu data dengan data lain. Nilai K pada  K-NN berarti K-data terdekat dari data uji. K-NN memiliki kelebihan  dapat menghasilkan data yang kuat atau jelas dan efektif jika digunakan pada data yang besar. K-NN juga memiliki kekurangan yaitu membutuhkan nilai k, jarak dari data percobaan tidak jelas dengan tipe jarak yang digunakan, untuk memperoleh hasil yang terbaik, maka harus menggunakan semua atribut atau hanya satu atribut yang telah pasti. Metode K-NN cukup sederhana, tidak ada asumsi mengenai distribusi data dan mudah diaplikasikan. Pemilihan nilai K (jumlah data/tetangga terdekat) ditentukan oleh peneliti. Pemilihan nilai K ini bisa mempengaruhi tingkat akurasi prediksi yang dikerjakan.[2]
Adapun tahapan dari algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dijelaskan sebagai berikut :
a) Persiapan data training dan data testing
b) Menentukan nilai k
c) Menghitung jarak data testing ke setiap data pelatihan.
d) Data pelatihan di hitung menggunakan rumus penghitung jarak Euclidean sebagai
e) berikut :
𝑑(𝑥, 𝑦) =   √∑ⁿᵢ  ͇ ₁ (𝑥ᵢ − 𝑦ᵢ)²
Dimana Keterangan Rumus :
a) d(x,y) adalah jarak Euclidean antara dua titik data 𝑥 dan 𝑦 . b) 𝑥𝑖 xi dan 𝑦𝑖 yi adalah komponen ke- 𝑖 i dari vektor 𝑥 dan 𝑦 . c) 𝑛 n adalah jumlah fitur atau dimensi. [3]
Sistem  dapat  didefinisikan  sebagai  kumpulan  dari  prosedur-prosedur  yang  memiliki  tujuan tertentu. Prosedur adalah urutan yang tepat dari tahapan-tahapan instruksi yang menerangkan apa ( what ) yang  harus dikerjakan,  siapa  ( who )  yang  mengerjakannya,  kapan  ( when )  dikerjakan  dan bagaimana  ( how )  mengerjakannya.[4]  Klasifikasi  pengelompokan  benda  yang  sama  serta memisahkan  benda  yang  tidak  sama.  Secara  harfiah  arti  klasifikasi  adalah  penggolongan, pengelompokan.  Dalam  kaitannya  di  dunia  perpustakaan  klasifikasi  diartikan  sebagai  kegiatan pengelompokan bahan pustaka berdasarkan ciri-ciri yang sama , misalnya pengarang, fisik, isi dan sebagainya. Menentukan sebuah record data baru ke salah satu dari beberapa katagori/kelas yang telah didefinisikan sebelumnya. Disebut juga dengan supervised learning. Berikut beberapa aplikasi dari klasifikasi; a) Penjualan langsung ( direct marketing ) tujuannya mengurangi cost surat menyurat dengan menentukan ( targeting ) satu set konsumen yang mempunyai kesamaan dalam membeli produk  telepon  selular  baru;  b) Fraud  detection tujuannya  memprediksi  kasus  transaksi  curang
Ridha, Perbandingan Metode Nmc Dengan K-Nn Untuk Pemilihan Bibit Kelapa Dalam
dengan menggunakan kartu kredit; c) Customer Attrition/churn tujuannya memprediksi pelanggan mana yang akan perpindah ke kompetitor kita.
Citra dengan f(x,y) yang nilainya didigitalisasikan baik dalam koordinat spasialnya maupun dalam gray level -nya. Sebuah citra diubah ke dalam bentuk digital agar mudah diolah atau disimpan dalam memori komputer atau media lain,  Citra ialah istilah lain untuk gambar sebagai salah satu komponen multimedia yang memiliki peranan penting dalam bentuk informasi visual.[5] Pattern  recognition teknik  yang  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  citra  yang  telah  diolah sebelumnya  berdasarkan  kesamaan  atau  kemiripan  ciri  yang  dimilikinya.  Secara  umum  teknik pengenalan  pola  bertujuan  mengklasifikasikan  dan  mendiskripsi  pola  atau  objek  yang  komplek melalui pengukuran sifat atau ciri-ciri objek bersangkutan. Prinsip kerjanya menirukan kemampuan manusia mengenali objek-objek berdasarkan ciri-ciri dan pengetahuan yang pernah diamatinya dari objek  tersebut.  Cara  kerjanya,  mengklasifikasikan  objek  ke  dalam  kelas  tertentu  berdasarkan parameter yang telah disimpan atau ditentukan sebelumnya. Contoh aplikasi speech recognition , data mining , biometrics , dll.[6]
Manusia memiliki kemampuan yang luar biasa didalam pengenalan objek berdasarkan ciri-ciri atau pengetahuan yang pernah diamatinya. Misalnya manusia dengan mudah membedakan antara burung dengan kupu-kupu, kursi dengan meja. Mempelajari cara bagaimana manusia mempelajari pola merupakan masalah yang sangat menarik.
Proses  pengenalan  pola  mendeskripsikan  tahap-tahapan  dalam  pengenalan  pola.  Hal  ini  di maksudkan agar adanya langkah-langkah terstruktur dalam melakukan pengenalan pola yaitu: a) Data (gambar, bunyi, teks) untuk dikelaskan; b) Menghilangkan gangguan/menormalkan gambar ( Image processing ); c) Pengiraan citra; dan d) Pengenalan kelas (mengambil keputusan). Sebagai penelitian yakni Kelapa ( Cocos nucifera ) pohon yang mempunyai nilai ekonomi yang tinggi. Buah kelapa  terbungkus  serabut  dan  batok  yang  cukup  kuat.  Setiap  bagian  dari  pohon  kelapa  dapat dimanfaatkan bagi kepentingan manusia. Oleh karena itu, tanaman kelapa sering disebut sebagai pohon kehidupan.[7]

## 3 METODE PENELITIAN
Agar  pembuatan  sistem  klasifikasi  kualitas  bibit  kelapa  dapat  berjalan  dengan  baik  dan terstruktur, maka tahapan dalam penelitian ini digambarkan pada sketsa pemrosesan data model waterfall [8] sebagaimana berikut:
a) Tahapan  Pengumpulan  data.  Pada  tahap  Pengumpulan  data  dalam  penelitian  dimaksudkan guna mendapatkan bahan, keterangan, kenyataan, dan informasi yang bisa dipercaya. Analisa dan ekstraksi fitur bibit kelapa dalam tahapan perencanaan meliputi fitur pengumpulan data dan observasi yang dilakukan di Kabupaten Indragiri Hilir, memilah data bibit kelapa yang akan di klasifikasi, klasifikasi didasarkan pada bentuk, ukuran dan warna RGB. Memilah citra input dan uji, melakukan klasifikasi citra latih dan uji, mengklasifikasikan citra fitur bibit kelapa.
b) Tahapan  Desain  Program.  Setelah  data-data  yang  diperlukan  terkumpul  langkah  selanjutya adalah  perancangan  program  sistem  klasifikasi  kualitas  bibit  kelapa.  Penelitian  ini menggunakan  konsep data  mining dengan  menggunakaan  metode Neares  Mean  Classifier (NMC) dan K-Nearest Neighbor(K-NN) . Merancang bentuk arsitektur sistem klasifikasi kualitas bibit kelapa yang menggambarkan cara kerja aplikasi sistem klasifikasi kualitas bibit kelapa.
Ridha, Perbandingan Metode Nmc Dengan K-Nn Untuk Pemilihan Bibit Kelapa Dalam

## Gambar 1. Arsitektur Sistem Klasifikasi Kualitas Bibit Kelapa
a) Tahapan Pembuatan Program. Tahapan pembuatan program dilakukan dengan mengacu pada hasil perancangan yang di uraikan pada tahapan perancangan yang sesuai dengan kebutuhan.
b) Tahapan Pengujian. Tahapan pengujian sistem ini dilakukan untuk menguji apakah sistem sudah siap digunakan, pengujian sistem dilakukan dengan prosedur White-Box dan Black-Box
c) Tahapan  Analisa.  Tahap  ini  merupakan  tahapan  menganalisa,  yaitu  apakah  sistem  yang digunakan membantu pengguna sistem atau sesuai dengan kebutuhan.

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini yang menjadi inputan sistem klasifikasi kualitas citra bibit kelapa adalah berupa citra  bibit  kelapa.  Citra  sampel  berjumlah  30  buah  (3  kelas  kualitas  bibit  kelapa,  masing-masing kelas 10 citra).
Tabel I. Data Citra Latih No. Kelas Jumlah 1 Kelas rata-rata Grade A 10 2 Kelas rata-rata Grade B 10 3 Kelas rata-rata Grade C 10 Total 30
Citra  digital  adalah  citra  dengan f(x,y) yang  nilainya  didigitalisasikan  baik  dalam  koordinat spasialnya maupun dalam gray level -nya., Citra  ialah istilah lain untuk gambar sebagai salah satu komponen multimedia yang memiliki peranan penting dalam bentuk informasi visual.
Citra uji berjumlah 30 buah (3 kelas kualitas kopra, masing-masing kelas 10 citra). Semua citra, baik  citra  sample  ataupun  citra  uji  terlebih  dahulu  akan  dikonversi  ke  format  BMP  dan  diubah resolusinya menjadi 640 x 480 piksel.

## 4.1 Analisa Proses
Tiap  kelas  kualitas  dibedakan  berdasarkan  nilai  fitur  warna  ( red,  green,  blue )  dan  tekstur ( contrast,  correlation,  energy dan homogeneity ).  Semakin  berwarna  coklat  keabuan-abuan,dan bentuk  lonjong  dan  pipih  bagian  bawah  maka  bibit  kelapa  tersebut  semakin  baik  kualitasnya. Setelah diketahui karakteristik kelas kualitas bibit kelapa, maka analisa proses pembentukan kelas bisa dilakukan. Proses pembentukan kelas diawali dengan melakukan ektraksi fitur citra data latih. Tiap citra akan diekstrak untuk mendapatkan nilai red, green, blue dari variabel warna kemudian contrast,  correlation,  energy dan homogeneity dari  variabel  tekstur.  Hasilnya  akan  disimpan  di dalam database fitur citra, yakni di dalam tabel fitur citra latih.
Proses  Perhitungan  Jarak  dan  Identifikasi  Kualitas  Bibit  Kelapa,  proses  ini  diawali  dengan pemanggilan  citra  uji  (Citra  Query)  yang  ingin  dicari  kelas  kualitasnya,  hasil  citra  query  akan diekstrak untuk mendapatkan vector fitur citra query,Setelah didapatkan vektor fitur Red, Green dan Blue dari variabel warna kemudian energy, contrast, correlation dan homogeneity dari variabel tekstur. Perbandingan tersebut dapat dilakukan dengan cara menghitung jarak euclidean distance
Ridha, Perbandingan Metode Nmc Dengan K-Nn Untuk Pemilihan Bibit Kelapa Dalam
𝑖 = 𝑗
yang  merupakan  selisih  nilai  piksel  antara  2  vektor tersebut.  Adapun  rumus euclidean  distance ditunjukkan pada persamaan berikut ini:
Dist (i,k) = √∑ 𝐷 ( 𝑖 𝑗 − 𝑘 𝑗 ) 2 ,
Dengan  dist  (i,k)  adalah  jarak euclidean antara  vektor  i  dan vektor k i j = komponen ke j dari vektor i
k j
= komponen ke j dari vektor k
D
= adalah jumlah komponen pada vektor i dan vektor k.
Dari hasil perhitunga jarak euclidean tersebut dapat ditentukan suatu citra query adalah mirip bila memiliki jarak yang paling dekat atau nilainya paling kecil.[9]

## 4.2 Analisa Citra Latih
Pada Tabel 4 merupakan hasil dari proses fitur latih, kualitas bibit kelapa dibagi kedalam kelas bibit Grade A (80-85)%, Grade A (70-7)%, dan Grade C (60-65)% berdasarkan variabel warna RGB ( Red Green  Blue ).dimana  dilakukan  citra  latih  untuk  30  Jenis  Bibit  Kelapa  yang  berbeda  yang dikelompokkan berdasarkan Grade A, Grade B dan Grade C.
Table 2. Database Citra Latih No Warna RGB Texsture Kelas Red green Blue contrast correlation  energy homogeneity ( Grade ) 1 207 159 127 0.19549 0.92197 0.52511 0.94904 A 2 191 165 141 0.38007 0.85114 0.53196 0.91931 A 3 198 182 156 0.28098 0.85695  0.59057 0.94675 A 4 194 177 150 0.38497 0.82575 0.59906 0.92838 A 5 190 170 149 0.344 0.88702  0.51422 0.92907 A 6 216 189 156 0.16532 0.89522 0.49762 0.95973 A 7 197 162 132 0.15753 0.94251 0.60499 0.9676 A 8 179 152 126 0.19365 0.93941 0.55527 0.96952 A 9 167 143 121 0.50924 0.87592 0.51844 0.93899 A 10 170 148 123 0.39577 0.90232 0.47072 0.94541 A 11 169 151 132 0.53944 0.85987  0.49505 0.92654 B 12 176 136 108 0.37075 0.92512 0.40051 0.9498 B 13 182 148 119 0.19421 0.95022 0.43443 0.95427 B 14 166 133 117 0.3873 0.9244 0.43754 0.93494 B 15 188 145 119 0.28961 0.92834  0.42736 0.94186 B 16 185 166 146 0.24684 0.92728 0.48688 0.94574 B 17 190 159 136 0.24722 0.93015 0.4345 0.94791 B 18 193 160 134 0.21519 0.935 0.46796 0.96324 B 19 213 185 151 0.34537 0.842 0.49011 0.94002 B 20 182 155 132 0.22212 0.93376 0.51685 0.96795 B 21 189 160 136 0.18885 0.92558 0.56785 0.96571 C 22 191 165 141 0.14484 0.94504  0.52099 0.96843 C 23 170 141 122 0.93561 0.80219 0.45287 0.92195 C 24 182 155 136 0.45029 0.89404 0.40869 0.95395 C 25 189 161 138 0.29611 0.92038 0.46095 0.95042 C 26 195 169 148 0.52735 0.85075 0.47835 0.92733 C 27 212 187 169 0.28504 0.86161 0.42752 0.91608 C 28 195 173 149 0.21311 0.92172 0.50081 0.94931 C 29 183 145 120 0.39593 0.90532 0.37351 0.91268 C 30 180 148 131 0.53324 0.86049 0.46606 0.9237 C

## 4.3 Analisa Citra Uji
Misalkan  kita  ambil satu contoh  bibit  kelapa  ada  sebuah  citra query yang  belum  di  ketahui masuk label kelasnya dan masuk kualitas Grade A,Grade B atau Grade C . Vektor Tersebut yaitu: red
Ridha, Perbandingan Metode Nmc Dengan K-Nn Untuk Pemilihan Bibit Kelapa Dalam
=  181, green  = 149  dan blue =  132 .  Adapun  tahapan  perhitungan  menggunakan Nearest  mean classifier (NMC ) adalah sebagai berikut: Menghitung jarak antara vektor fitur citra query dengan database vektor fitur data citra latih pada  Tabel 3 menggunakan rumus euclidean distance.
A = (x1,y1) B = x2,y2) D(A,B) = √ ( 𝑥 2 − 𝑥 1) 2 + ( 𝑦 2 − 𝑦 1) 2
Dalam R n
A = (x1,x2,x3,…xn) B = (y1,y2,y3,…yn)
Disederhanakan menjadi:
D(A,B) = √ ( 𝑦𝑛 − 𝑥𝑛 ) 2 + ( 𝑦𝑛 − 1 − 𝑥𝑛 − 1) 2 + ⋯ ( 𝑦 1 − 𝑥 1)
Masing Grade A, Grade B dan Grade C , Nilai RGB diambil dari data citra latih kemudian dicari nilai Mean untuk masing RGB, untuk menghitung jarak ke citra query menggunakan rumus euclidean distance, setelah  dilakukan  perhitungan  jarak Euclidean  distance [10] kemudian  mengumpulkan kelas klasifikasinya, lebih jelas perhitungan dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Perhitungan Jarak Euclidean
Kelas ( Grade ) i1 = Red i2 = Green i3 = Blue Mean Jarak ke citra query [181 149 132] 207 159 127 191 165 141 198 182 156
√(190 − 181) 2 + (164 − 149) 2 + (138 − 132) 2 194 177 150 √ (9) 2 + (15) 2 + (6) 2 Grade A 190 216 170 189 149 156 190 164 138 √81 + 225 + 36 = √ 342= 18,49 197 162 132 179 152 126 167 143
121
170 148 123
169 151 132
176 136 108 182 166 188 148 133 145 119 117 119 184 153 129 √(184 − 181) 2 + (153 − 149) 2 + (129 − 132) 2
√9 + 16 + 9 = √ 34= 5,83 Grade B 185 166 146 190 159 136 193 160 134
213 185 151 182 155 132
189 160 136
191 165 141 Grade C 170 141 122 188 160 139 √(188 − 181)2 + (160 − 149)2 + (139−132)2 182 155 136
√(7) 2 + (11) 2 + (7) 2 189 161 138 195 169 148
212 187 169
195 173 149
183 145 120
180 148 131
Ridha, Perbandingan Metode Nmc Dengan K-Nn Untuk Pemilihan Bibit Kelapa Dalam

## Tabel 4. Database Vektor Fitur Citra Uji
Warna RGB Textsture No Red Green Blue Contrast correlation Energy Homo- geneity Jarak (%) Kelas 1 197 165 141 0.34102 0.8844 0.44258 0.93037 0.330428 66.96 Grade A 2 189 165 141 0.3477 0.88449 0.46412 0.93576 0.207606 79.24 Grade A 3 201 172 150 0.19858 0.92978 0.41243 0.94963 0.536621 46.34 Grade A 4 195 162 135 0.15248 0.95553 0.42583 0.96984 0.399954 60 Grade A 5 197 171 146 0.19083 0.91921 0.50444 0.95074 0.436817 56.32 Grade A 6 196 164 140 0.26337 0.92136 0.46682 0.96309 0.292944 70.71 Grade A 7 205 171 139 0.21954 0.91745 0.43591 0.95715 0.542776 45.72 Grade A 8 200 171 151 0.43385 0.84292 0.43686 0.92405 0.535985 46.4 Grade A 9 201 172 150 0.19858 0.92978 0.41243 0.94963 0.536621 46.34 Grade A 10 195 173 150 0.66621 0.81456 0.37999 0.91988 0.501212 49.88 Grade A 11 169 141 125 0.3566 0.91679 0.46204 0.93431 0.588703 41.13 Grade B 12 175 152 130 0.63044 0.81322 0.59353 0.93723 0.4381 56.19 Grade B 13 170 143 120 0.51662 0.89499 0.3503 0.90987 0.577785 42.22 Grade B 14 179 155 132 0.18739 0.94763 0.44662 0.96662 0.370053 62.99 Grade B 15 183 143 125 0.5005 0.88628 0.41405 0.93033 0.442443 55.76 Grade B 16 187 147 124 0.41284 0.90136 0.41521 0.93079 0.39475 60.53 Grade B 17 179 146 118 0.36522 0.92268 0.35266 0.92219 0.495668 50.43 Grade B 18 183 147 116 0.26978 0.93224 0.43549 0.94625 0.513396 48.66 Grade B 19 177 144 119 0.45779 0.90731 0.39377 0.9438 0.512364 48.76 Grade B 20 178 147 124 0.57499 0.873 0.41699 0.93217 0.414226 58.58 Grade B 21 184 156 137 0.2825 0.91693 0.44927 0.94638 0.598038 40.2 Grade C 22 187 165 151 0.59699 0.84998 0.24348 0.85432 0.529347 47.07 Grade C 23 188 158 140 0.40422 0.89383 0.38088 0.9165 0.223277 77.67 Grade C 24 183 161 138 0.38606 0.88281 0.53322 0.93886 0.506079 49.39 Grade C 25 185 166 146 0.24684 0.92728 0.48688 0.94574 0.468781 53.12 Grade C 26 190 159 136 0.24722 0.93015 0.4345 0.94791 0.356312 64.37 Grade C 27 189 160 136 0.18885 0.92558 0.56785 0.96571 0.301436 69.86 Grade C 28 189 161 138 0.29611 0.92038 0.46095 0.95042 0.102079 89.79 Grade C 29 187 160 135 0.18875 0.92441 0.51232 0.94743 0.495049 50.5 Grade C 30 190 160 137 0.24722 0.93015 0.4345 0.94791 0.219485 78.05 Grade C
Tabel 4. merupakan Hasil dari citra uji dari 30 citra uji,dimana masing data 10 grade A, 10 grade B, 10 grade C dimana data citra uji itu masing – masing didapat dalam proses Klasifikasi berdasarkan perhitungan  citra  query  dengan  menggunkan  rumus euclidean  distance, kemudian  dicari  jarak terkecil dalam proses klasifikasi dan perhitungan persentase (%) kemiripan  berdasrkan dari data citra  latih. dengan  metode Nearest mean classifier , nilai  rata-rata  terendah  dari  citra  query  yang nantinya akan menjadi hasil kualitas bibit kelapa.
Hasil Klasifikasi Metode NMC
…

## # Split into train and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size= 0.3 , random_state= 42 ) # Calculate the mean of each class
class_means = defaultdict( list ) for i, label in enumerate (y_train): class_means[label].append(X_train[i]) class_means = {label: np.mean(features, axis= 0 ) for label, features in class_means.items()} # Output the mean vectors for each class print ( "Class Mean Vectors:" ) for label, mean_vector in class_means.items(): print ( f "Class {label} : {mean_vector} " ) # Predict function using nearest mean def predict_nmc ( X , class_means ): predictions = []
Ridha, Perbandingan Metode Nmc Dengan K-Nn Untuk Pemilihan Bibit Kelapa Dalam
for x in X: distances = {label: np.linalg.norm(x - mean) for label, mean in class_means.items()} predictions.append( min (distances, key=distances.get)) return predictions # Make predictions y_pred_nmc = predict_nmc(X_test, class_means) # Calculate accuracy nmc_accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred_nmc) print ( f 'NMC Accuracy: {nmc_accuracy :.2f } ' ) …

## Tabel 5. Hasil Klasifikasi NMC
Class Mean Vectors:
Class  A:  [  0.41749276    0.19907841    0.09747337  -0.01405737  -0.02149558    0.63138105 0.07987223]
Class  B:  [-0.6834864    -0.63705091  -0.76860149    1.04013231    0.75982222  -1.17284507 0.35815634]
Class C: [ 0.11192983 -0.01592627  0.73121007 -0.22036174 -0.70761848 -0.54257265 -0.19561821]

## NMC Accuracy: 0.56
Tabel  5.    menunjukkan  hasil  dari  analisis  klasifikasi  menggunakan  metode  Nearest  Mean Classifier (NMC). Berikut penjelasan elemen-elemennya:
a) Class Mean Vectors:
Ini adalah vektor rata-rata untuk masing-masing kelas dalam dataset. Vektor ini mewakili titik tengah dari fitur-fitur yang ada untuk setiap kelas.
1) Class A: Vektornya adalah `[0.41749276, 0.19907841, 0.09747337, -0.01405737, -0.02149558, 0.63138105, 0.07987223]`.
2) Class B: Vektornya adalah `[-0.6834864, -0.63705091, -0.76860149, 1.04013231, 0.75982222, -1.17284507, 0.35815634]`.
3) Class C: Vektornya adalah `[0.11192983, -0.01592627, 0.73121007, -0.22036174, -0.70761848, -0.54257265, -0.19561821]`.
b) NMC Accuracy:
Akurasi dari klasifikasi yang diperoleh menggunakan metode Nearest Mean Classifier adalah `0.56`,  atau  56%.  Ini  menunjukkan seberapa  sering model  klasifikasi  ini  memberikan prediksi yang benar untuk dataset yang diuji.
Metode  Nearest  Mean  Classifier  bekerja  dengan  mengklasifikasikan  titik  data  baru berdasarkan kelas dengan rata-rata terdekat. Jadi, setiap titik data baru diukur jaraknya ke vektor rata-rata dari setiap kelas, dan data tersebut diberi label sesuai dengan kelas yang memiliki vektor rata-rata terdekat. Akurasi 56% berarti lebih dari setengah data yang diuji diklasifikasikan dengan benar, namun masih ada ruang untuk peningkatan.
Hasil klasifikasi metode K-nn

## …
# Split the dataset into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y_encoded, test_size= 0.3 , random_state= 42 ) # Create and train the K-NN classifier knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors= 3 ) knn.fit(X_train, y_train) # Predict the labels for the test set y_pred = knn.predict(X_test) # Evaluate the classifier accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
Ridha, Perbandingan Metode Nmc Dengan K-Nn Untuk Pemilihan Bibit Kelapa Dalam
classification_rep = classification_report(y_test, y_pred, target_names=label_encoder.classes_) print ( f 'Accuracy: {accuracy} ' ) print ( 'Classification Report:' ) print (classification_rep) …
Tabel 6. Hasil Klasifikasi K-Nearest Neighbor Accuracy: 0.2222222222222222 Classification Report: Precision recall f1-score support A 0.14 0.50 0.22 2 B 0.00 0.00 0.00 3 C 1.00 0.25 0.40 4 Accuracy 0.22 9 macro avg         0.38       0.25        0.21 9
weighted avg  0.48       0.22        0.23        9
Tabel 6. menunjukkan laporan klasifikasi dari model machine learning untuk sebuah masalah klasifikasi.  Berikut penjelasan elemen-elemennya :
a) Akurasi
1) Accuracy : 0.2222222222222222
2) Ini berarti bahwa model ini hanya benar dalam 22.22% dari kasus.
b) Classification Report
Laporan  klasifikasi  memberikan  rincian  tentang  kinerja  model  untuk  masing-masing  kelas dalam hal presisi, recall, dan f1-score.
Kelas A
1) Precision: 0.14
2) Dari  semua  prediksi  yang  mengatakan  bahwa  kelas  tersebut  adalah  A,  hanya  14%  yang benar-benar A.
3) Recall: 0.50
4) Dari semua data yang benar-benar kelas A, model ini berhasil mendeteksi 50% di antaranya.
5) F1-Score: 0.22
6) Merupakan  rata-rata  harmonis  dari  precision  dan  recall,  memberikan  gambaran keseluruhan tentang kinerja model untuk kelas A.
7) Support: 2
8) Jumlah sebenarnya dari kasus yang termasuk dalam kelas A.
Kelas B
1) Precision: 0.00
2) Model ini tidak berhasil memprediksi kelas B dengan benar.
3) Recall: 0.00
4) Model ini tidak berhasil mendeteksi satupun dari kelas B yang sebenarnya.
5) F1-Score: 0.00
6) Kombinasi dari precision dan recall menunjukkan performa yang sangat buruk untuk kelas B.
7) Support: 3
8) Jumlah sebenarnya dari kasus yang termasuk dalam kelas B.
Kelas C
1) Precision: 1.00
2) Dari semua prediksi yang mengatakan bahwa kelas tersebut adalah C, 100% benar-benar C.
3) Recall: 0.25
Ridha, Perbandingan Metode Nmc Dengan K-Nn Untuk Pemilihan Bibit Kelapa Dalam
4) Dari  semua  data  yang  benar-benar  kelas  C,  model  ini  hanya  berhasil  mendeteksi  25%  di antaranya.
5) F1-Score: 0.40
6) Kombinasi dari precision dan recall menunjukkan bahwa meskipun prediksi benar, model sering kali gagal mendeteksi kelas C.
7) Support: 4
8) Jumlah sebenarnya dari kasus yang termasuk dalam kelas C.
c) Rata-rata Macro avg:
1) Precision: 0.38
2) Recall: 0.25
3) F1-Score: 0.21
Ini  adalah  rata-rata  dari  semua  metrik  di  atas,  memberikan  gambaran  keseluruhan  tanpa mempertimbangkan jumlah sampel di masing-masing kelas. Weighted avg:
1) Precision: 0.48
2) Recall: 0.22
3) F1-Score: 0.23
Ini adalah rata-rata tertimbang dari semua metrik di atas, memberikan gambaran keseluruhan dengan mempertimbangkan jumlah sampel di masing-masing kelas.
Secara  keseluruhan,  laporan  ini  menunjukkan  bahwa  model  memiliki  kinerja  yang  sangat rendah, terutama untuk kelas B yang tidak terdeteksi sama sekali dan kinerja model untuk kelas C cukup  baik  dalam  hal  precision  tetapi  sangat  rendah  dalam  recall.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa model ini membutuhkan perbaikan signifikan untuk menjadi dapat diandalkan.
Berdasarkan  hasil  yang  diberikan,  metode  Nearest  Mean  Classifier  (NMC)  dan  K-Nearest Neighbor (K-NN) memiliki kinerja yang berbeda dalam klasifikasi dataset. Berikut adalah ringkasan dan kesimpulan mengenai kinerja masing-masing metode:
Nearest Mean Classifier (NMC)
a) Akurasi: 56%
b) Kinerja:
c) Kinerja  keseluruhan  NMC  cukup  baik  dengan  akurasi  lebih  dari  setengah  data  yang  diuji diklasifikasikan dengan benar.
d) Metode ini menghitung vektor rata-rata untuk masing-masing kelas dan menggunakan vektor ini untuk klasifikasi, yang sering kali sederhana namun efektif untuk dataset yang terdistribusi dengan baik.
K-Nearest Neighbor (K-NN)
a) Akurasi: 22.22%
b) Kinerja:
c) Kinerja keseluruhan K-NN sangat rendah dengan hanya 22.22% akurasi.
d) Kelas B tidak terdeteksi sama sekali (precision dan recall adalah 0).
e) Precision  tinggi  untuk  kelas  C  (100%),  tetapi  recall  rendah  (25%),  menunjukkan ketidakseimbangan dalam deteksi kelas.
f) Kinerja rata-rata untuk precision, recall, dan f1-score sangat rendah.

## 5 KESIMPULAN
Berdasarkan hasil di atas, metode Nearest Mean Classifier (NMC) memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan K-Nearest Neighbor (K-NN) dalam konteks dataset ini. NMC memiliki akurasi yang lebih tinggi (56%) dibandingkan dengan K-NN (22.22%) dan menunjukkan kinerja yang lebih konsisten di berbagai metrik evaluasi.
Rekomendasi:
Ridha, Perbandingan Metode Nmc Dengan K-Nn Untuk Pemilihan Bibit Kelapa Dalam
a) Pilih NMC: Mengingat kinerja keseluruhan yang lebih baik, NMC adalah pilihan yang lebih baik untuk digunakan dalam klasifikasi dataset ini.
b) Peningkatan  Model:  Meskipun  NMC  lebih  baik  dalam  konteks  ini,  akurasi  56%  masih menunjukkan ruang yang signifikan untuk perbaikan. Pertimbangkan untuk:
c) Mengoptimalkan parameter model.
d) Menggunakan teknik praproses data untuk menyeimbangkan kelas.
e) Mengeksplorasi metode klasifikasi lain yang mungkin lebih cocok untuk dataset ini.
f) Dengan demikian, untuk dataset ini, NMC adalah metode yang lebih disarankan dibandingkan K-NN.

## REFERENSI
[1] M.  R.  Ridha  and  F.  Yunita,  “Pemilihan  Bibit  Kelapa  Menggunakan  Metode  Nearest  Mean Classifier Untuk Masyarakat Petani Kelapa Di Kabupaten Indragiri Hilir,” J. Perangkat Lunak , vol. 2, no. 3, pp. 101 – 114, 2020, doi: 10.32520/jupel.v2i3.1306.
[2] F. Yunita, “Diabetes Mellitus Menggunakan Metode K -Nearest Neighbor ( K- Nn ),” Bappeda , vol. 2, pp. 223 – 230, 2016.
[3] K. Kartarina, N. K. Sriwinarti, and N. luh P. Juniarti, “Analisis Metode K -Nearest Neighbors (K- NN)  Dan  Naive  Bayes  Dalam  Memprediksi  Kelulusan  Mahasiswa,” JTIM    J.  Teknol.  Inf.  dan Multimed. , vol. 3, no. 2, pp. 107 – 113, 2021, doi: 10.35746/jtim.v3i2.159.
[4] F. Fitriyana and A. Sucipto, “Sistem Informasi Penjualan Oleh Sales Marketing Pada Pt Erlangga Mahameru,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 105 – 110, 2020, doi: 10.33365/jtsi.v1i1.239.
[5] S.  Ratna,  “Pengolahan  Citra  Digital  Dan  Histogram  Dengan  Phyton  Dan  Text  Editor Phycharm,” Technol. J. Ilm. , vol. 11, no. 3, p. 181, 2020, doi: 10.31602/tji.v11i3.3294.
[6] W.  E.  Sumantri,  Y.  A.  Nasution,  Suyono,  and  R.  Rosnelly,  “Pengenalan  Pola  Aksara  Batak menggunakan Backpropagation Recognition of Batak Script Patterns using Backpropagation,” J.  SISFOTENIKA ,  vol.  14,  no.  1,  pp.  57 – 67,  2024,  [Online].  Available: https://stmikpontianak.org/ojs/index.php/sisfotenika
[7] J. Andilan, D. S.M.Engka, and J. I.Sumual, “Pengaruh Biaya Produksi, Luas Lahan, Harga Jual Terhadap Pendapatan Petani Kelapa (Kopra) Di Kecamatan talawaan,” J. Berk. Ilm. Efisiensi , vol. 21, no. 06, pp. 102 – 111, 2021.
[8] O. Irnawati and I. Darwati, “Penerapan Model Waterfall Dalam Analisis Perancangan Sistem Informasi Inventarisasi Berbasis Web,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 6, no. 2, pp. 109 – 116, 2020, doi: 10.33330/jurteksi.v6i2.406.
[9] R.  Alya  Shafira,  Yahfizham,  and  A.  Muliani  Harahap,  “Menentukan  Jarak  Terpendek  Dalam Pengiriman BarangDengan Perbandingan Euclidean Distance DanManhattan Distance,” J. Sci. Soc. Res. , vol. VI, no. 3, pp. 678 – 685, 2023.
[10] M.  S.  Pangestu  and  M.  A.  Fitriani,  “Perbandingan  Perhitungan  Jarak  Euclidean  Distance, Manhattan  Distance,  dan  Cosine  Similarity  dalam  Pengelompokan  Data  Bibit  Padi Menggunakan  Algoritma  K- Means,” Sainteks ,  vol.  19,  no.  2,  p.  141,  2022,  doi: 10.30595/sainteks.v19i2.14495.