Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1789

## Klasifikasi Gambar Gigitan Ular Menggunakan Regionprops dan Algoritma Decision Tree
Yoga Widi Pamungkas, Adiwijaya * , Dody Qori Utama
Fakultas Informatika, Universitas Telkom, Bandung Email: 1 yogawidi1@gmail.com, 2,* adiwijaya@telkomuniversity.ac.id, 3 dodyqori@telkomuniversity.ac.id
*) Email Penulis Korespondensi: adiwijaya@telkomuniversity.ac.id
Abstrak –Indonesia memiliki biodiversitas hayati ular yang tinggi. Spesies ular yang ada di seluruh wilayah Indonesia, terdiri dari ular berbisa maupun tidak berbisa . Salah satu bahaya yang dapat ditimbulkan oleh ular adalah gigitan beberapa jenis ular yang mematikan . Kasus gigitan ular yang tercatat di Indonesia cukup tinggi dengan korban meninggal dunia yang tidak sedikit. Sebagian kasus kematian yang disebabkan oleh gigitan ular terjadi karena kesalahan dalam prosedur penanganan pada luka gigitannya.  Permasalahan  ini  bisa  diatasi  salah satunya  apabila  mengetahui  bagaimana  cara  untuk  mengklasifikasikan  luka gigitan  ular  apakah  termasuk  berbisa  atau  tidak  berbisa.  Pada  penelitian  ini  telah  dibangun  sistem  klasifikasi  gambar  luka gigitan  ular  menggunakan  ekstraksi  ciri Regionprops dan  algoritma Decision  Tree. Gambar  gigitan  ular  diklasifikasikan termasuk  ular  berbisa  atau  tidak  berbisa  tanpa  mengetahui  jenis  ularnya.  Pada  Regionprops  terdapat  beberapa  fitur  yang digunakan untuk membantu proses ekstraksi ciri, antara lain jumlah centroid , luas area, distance , dan eccentricity . Evaluasi dari model yang telah dibangun didapatkan bahwa parameter jumlah centroid dan jarak antar centroid (distance) memiliki pengaruh paling signifikan dalam membantu klasifikasi gambar luka gigitan ular dengan akurasi 97.14%, precision 92.85%, recall 91.42%, dan F1 score 92.06%.
Kata Kunci : Decision Tree, Regionprops , Gambar Gigitan Ular, Precision, Recall, F1 Score
Abstract –Indonesia has a high biodiversity of snakes. Snake species that exist throughout Indonesia, consisting of venomous and non-venomous snakes. One of the dangers that can be posed by snakes is the bite of several types of deadly snakes. Snake bite cases recorded in Indonesia are quite high with not a few fatalities. Most of the deaths caused by snakebite occur due t o errors in the handling procedure for the bite wound. This problem can be overcome one of them if we know how to classify snake bite wounds, whether venomous or non-venomous. In this study, a classification system for snake bite wound image was built using Regionprops feature extraction and Decision Tree algorithm. Snake bite images are classified as either venomous or non-venomous without knowing the kind of the snake. In Regionprops several features are used to help the process of feature extraction, including the number of centroids, area, distance, and eccentricity. Evaluation of the model that was built was found that the parameters of the number of centroids and the distance between centroids had the most significant influence in helping the classification of images of snakebite wounds with an accuracy of 97.14%, precision 92.85%, recall 91.42%, and F1 score 92.06%.
Keywords : Decision Tree, Regionprops, Snake Bites, Precision, Recall, F1 Score

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan negara tropis dengan keanekaramagaan hayati yang tinggi. Biodiversitas flora yang ada di Indonesia  mencapai  20.000  spesies,  dengan  40%  merupakan  tumbuhan  endemik  Indonesia  [1].    Spesies  fauna seperti mamalia, burung, reptil, dan ikan mencapai 8.157 jenis [2]. Sekitar 16% spesies amfibi dan reptil yang ada di  dunia  hidup  di  Indonesia,  dengan  jumlah  lebih  dari  1.100  spesies  [3].  Dari  sekian  banyak  spesies  reptil  di Indonesia, ular adalah salah satu reptil yang dibagi menjadi dua jenis, yaitu berbisa dan tidak berbisa. Spesies ular yang  ada  di  Indonesia  sekitar  450  jenis,  dengan  persebarannya  dibagi  menjadi  dua  kelompok  berdasarkan  asal geografis  [4].  Kelompok  yang  pertama  terdiri  dari  spesies  ular  yang  memiliki  kesamaan  dengan  ular  asal  Asia yang berada di  sebelah barat  garis Wallace (Sumatra, Jawa, Kalimantan, dan Bali). Kelompok kedua memiliki kesamaan dengan wilayah Australia-Papua. Wilayah ini berada di sebelah timur garis Wallace (Papua Barat dan Maluku) [5].
Banyaknya jenis ular yang ada di Indonesia berbanding lurus dengan tingkat kasus gigitan ular yang terjadi. Gigitan  ular  adalah  salah  satu  permasalahan  yang  menimbulkan  korban  jiwa.  Perkiraan  data  kasus gigitan  ular yang  tercatat  di  Indonesia  sebanyak  113.811  kasus,  dengan  korban  jiwa  diperkirakan  berjumlah  5.800  [6],  [7]. Perkiraan ini berdasarkan laporan penelitian dan mungkin terdapat perbedaan dengan kasus yang sebenarnya. Ada banyak  faktor  yang  mempengaruhi  perbedaan  ini,  seperti  kasus  gigitan  ular  yang  terjadi  di  daerah  pedesaan, sehingga tidak sampai ke rumah sakit dan tidak ada laporan [8]. Sehingga jumlah kasus gigitan ular mungkin lebih besar dari yang diperkirakan.
Kasus  gigitan  ular  banyak  terjadi  di  kalangan  penduduk  pedesaan  yang  miskin,  pekerja  pertanian, penggembala, nelayan, pemburu, anak-anak yang bekerja (usia 10-14 tahun), penduduk yang memiliki edukasi yang terbatas, dan jauh dari pusat perawatan medis [9]. Dari berbagai kalangan tersebut, sangat minim pengetahuan dalam menangani kasus gigitan ular. Sebagian kasus kematian yang disebabkan oleh gigitan ular terjadi karena kesalahan dalam prosedur penanganan luka pada gigitannya [8]. Penanganan yang dilakukan untuk saat ini masih dilakukan secara tradisional dan manual. Hal ini disebabkan oleh kurangnya teknologi yang dapat digunakan untuk mempermudah klasifikasi gigitan ular. Permasalahan ini bisa diatasi salah satunya dengan mengetahui bagaimana cara untuk mengklasifikasi jenis ular berdasarkan luka gigitan ular.
Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1789
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  gambar  luka  gigitan  ular  menggunakan Regionprops sebagai  ekstraksi  ciri  dan Decision  Tree sebagai  model  klasifikasinya.  Serta  mengetahui  parameter  mana  yang berpengaruh dalam membantu klasifikasi. Sebagai data masukan dari sistem ini adalah gambar bagian tubuh yang hanya  terdapat  bekas  gigitan  ular. Decision  Tree merupakan  salah  satu  metode  dalam Machine Learning yang mampu divisualisasikan dan mudah untuk dimengerti serta diimplementasikan. Decision Tree cocok digunakan pada penelitian ini karena mendukung biner classification serta dapat memperoleh hasil yang maksimal walaupun dengan  data  latih  yang  tidak  terlalu  banyak  [10].  Sedangkan regionprops adalah  salah  satu  ekstraksi  fitur  dari image processing yang dapat mengambil fitur-fitur dari suatu gambar.
Sistem  yang  dibangun  hanya  dapat  mengklasifikasikan  gambar  sebagai  gigitan  ular  berbisa  atau  tidak berbisa tanpa mengetahui jenis dari ular tersebut. Serta dapat mengetahui parameter apa yang paling optimal dari fitur ekstraksi ciri Regionprops dalam membantu klasifikasi gambar gigitan ular.
Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  untuk  mengklasifikasikan  jenis  ular,  baik  berdasarkan  gambar gigitannya maupun gambar dari ular secara langsung. Seperti penelitian oleh Alex J. pada tahun 2017 [11] yang mengklasifikasikan berbagai jenis ular berdasarkan gambar. Metode yang digunakan yaitu klasifikasi k-Nearest Neighbor  (kNN)  dengan  bantuan  ekstraksi  fitur  Scale-Invariant  Feature  Transform  SIFT.  Hasil  dari  penelitian tersebut diketahui bahwa apabila digunakan rasio 0.9 akan memperoleh 634 fitur yang cocok, dengan akurasi yang didapatkan  95,9%.  Penelitian  lain  untuk  klasifikasi  jenis  ular  dilakukan  oleh  Kalana  [12].  Penelitian  tersebut menguji darah korban apakah terdapat enzim Phospholispase A2 di dalam darah atau tidak. Pada umumnya enzim tersebut terdapat pada ular berbisa.
Penelitian yang dilakukan oleh Rayiemas pada tahun 2018 [13] untuk mengklasifikasikan ular berbisa atau tidak  menggunakan  ekstraksi  fitur chain  code dan  juga  kNN.  Nilai  akurasi  yang  didapatkan  pada  penelitian tersebut sebesar 76.92% dengan nilai K adalah 13. Saran yang diberikan pada penelitian tersebut yaitu mengganti metode klasifikasi dan juga menfokuskan pada tahap preprocessing.
Pada  tahun  2019,  Hermawati  juga  membangun  sistem  yang  bisa  mengidentifikasi  ular  berdasarkan gigitannya  bmenggunakan Local  Binary  Patern (LBP)  dan  juga Support  Vector  Machine (SVM)  [14].  LBP digunakan  sebagai  fitur  ekstraksi  yang  dapat  menghasilkan  karakteristik  dari  gambar  input  dalam  bentuk histogram,  sedangkan  SVM  untuk  klasifikasinya.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  dua  skenario.  Skenario  yang pertama dengan mengubah parameter point (P) dan radius (r) pada LBP. Sedangkan yang kedua pada parameter C  dan  sigma  pada  SVM.  Hasil  yang  didapatkan  dengan  parameter  P  =  8,  r  =  1,  C  =  1  dan  sigma  =  0,15 menghasilkan akurasi sebesar 89%.
Aydadenta  pada  2018  [15]  melakukan  klasifikasi  menggunakan  random  forest  yang  dikombinasikan dengan  seleksi  fitur  berbasis  clustering.  Akurasi  yang  diperoleh  adalah  98.9%  untuk  kanker  paru,  89%  untuk kanker prostat, dan 85.87% untuk kanker usus besar. Amalya melakukan penelitian pada tahun 2018 [16] untuk mendeteksi kanker menggunakan Algoritma Binary Particle Swarm Optimization (BPSO) dan C4.5 Decision Tree . Dari  penelitian  yang  dilakukan,  performansi  dari  sistem  yang  dibangun  untuk  lima  data  yang  digunakan mendapatkan  rata-rata  akurasi  54%  untuk  skema klasifikasi  dengan  Information  Gain  sebagai  seleksi  fitur  dan rata-rata  akurasi  99%  untuk  skema  klasifikasi  dengan  BPSO  sebagai  seleksi  fitur.  Pemilihan  nilai  k  pada diskritisasi didapatkan hasil yang terbaik adalah nilai k = 5.
Shoumy  pada  tahun  2016  [17]  melakukan  penelitian  tentang  fitur  ekstraksi  untuk  mengenali  pola  pada darah  menggunakan Neural  Network.  Regionprops adalah  fitur  yang  digunakan  untuk  mengenali  pola  objek dengan  cara  mengekstraksi  karakteristik  dasar  dari  noda  darah.  Di  dalam  fitur  ini  terdapat  beberapa  fitur  lagi, diantaranya ‘ Area’, ‘Centroid’, ‘MajorAxisLength’, ‘MinorAxisLength’ , dan lainnya. Hasil dari Regionprops ini yang akan diolah menggunakan 2 tipe dari Neural Network, yaitu cascade forward neural network (CFNN) and function  fitting  neural  network (FFNN). Hasil yang diperoleh bahwa FFNN lebih baik  daripada CFNN dengan hasil 91.1% dan 86.6%.

## 2. METODE PENELITIAN
Sistem pada penelitian ini dibagi menjadi beberapa tahap yaitu, tahap preprocessing, tahap ekstraksi ciri, dan tahap pengujian model klasifikasi. Gambar 1 menunjukkan flowchart dari sistem.
Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1789
Gambar 1. Flowchart dari sistem

## 2.1 Dataset
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  dataset  gambar  luka  gigitan  ular  yang  terdiri  dari  34  gambar gigitan ular dengan 16 gambar ular berbisa dan 18 tidak berbisa. Gambar 2 adalah contoh dari gambar gigitan ular berbisa dan tidak berbisa yang digunakan sebagai input pada penelitian ini.

## (a) (b)
Gambar 2. Gambar gigitan ular berbisa (a) dan gambar gigitan ular tidak berbisa (b)

## 2.2 Preprocessing
Tahap pertama yaitu preprocessing. Beberapa diantara gambar input masih memiliki noise yang akan mengganggu dalam  proses  klasifikasi. Noise yang  dimaksud  berupa  citra  gigitan  ular  yang  tidak  jelas,  blur  pada  saat pengambilan  gambar,  dan  terdapat  objek  yang  lain  di  sekitar  luka  gigitan.  Maka  dari  itu  perlu  dilakukan preprocessing untuk menangani data tersebut. Pada awalnya gambar diedit terlebih dahulu menggunakan aplikasi pengolah gambar Photoshop untuk menghilangkan noise yang  tidak bisa dihilangkan oleh sistem. Gambar yang digunakan  sebagai  data memiliki  format  RGB,  yang  terdiri  dari  3  warna  :  merah  ( red ),  hijau  ( green ),  dan  biru ( blue ).  Pada  proses preprocessing dilakukan thresholding untuk  masing-masing  warna  dan  kemudian digabungkan. Hasil dari thresholding ini dalam bentuk blackwhite (bw). Karena masih  ada bagian-bagian yang belum  terisi  sempurna  pada  gambar  dilakukan fill  holes menggunakan  fitur imfill. Langkah  terakhir  dari preprocessing yaitu menggunakan fitur strel (‘disk’, 25) untuk menghilangkan noise yang masih tersisa.
2.3 Ekstraksi Ciri Regionprops
Hasil dari preprocessing selanjutnya masuk ke tahap ekstraksi. Penelitian ini menggunakan Regionprops sebagai fitur ekstraksi. Hasil dari  ekstraksi  ini berupa ciri  khusus yang merepresentasikan gambar input. Ada beberapa fitur yang dapat dipakai di dalam Regionprops . Fitur yang dipakai pada penelitian ini antara lain, centroid, crea, dan eccentricity . Centroid merepresentasikan titik bekas luka gigitan luar. Area merepresentasikan luas masing- masing centroid . Fitur Centroid akan  menghasilkan  koordinat  dari  masing-masing  objek  yang  ada  pada  suatu  gambar. Dengan fitur ini dapat mengetahui dua macam parameter, yaitu jumlah objek pada suatu gambar yang merupakan jumlah luka gigitan dari ular dan juga jarak rata-rata antar objek. Berdasarkan pengamatan, jumlah luka gigitan pada ular berbisa berkisar antara 1 sampai 4 luka, sedangkan untuk ular tidak berbisa meninggalkan bekas luka lebih dari 4. Jarak rata-rata antar objek dihitung menggunakan metrik pengukuran Euclidean Distance .
Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1789
𝑑 =   ∑ ∑ √(𝑥 𝑖 −𝑥 𝑗 ) 2 +   (𝑦 𝑖 −𝑦 𝑗 ) 2 𝑘 𝑗=1+𝑘 𝑘−1 𝑖=𝑖 𝑑̅ = 𝑑 𝑘
Pada persamaan (1) digunakan untuk menghitung jarak rata-rata ( distance ) antar setiap objek. Variabel d merupakan jarak antara dua buah objek. Variabel x dan y adalah koordinat suatu objek yang didapatkan dari fitur centroid. Variabel 𝑘 adalah jumlah dari centroid yang ada pada gambar. Sedangkan variabel 𝑑̅ merupakan jarak rata-rata antara semua objek yang ada.
𝐴 =   ∑ 𝑎 𝑖 𝑘 𝑖=1
Fitur area menghasilkan  nilai  luas  dari  masing-masing  objek  pada  gambar.  Persamaan  (3)  untuk menghitung nilai luas total dari semua objek yang ada. Variabel A merepresentasikan luas total dari semua objek. Variabel 𝑘 adalah jumlah dari objek yang ditemukan pada gambar, 𝑎 𝑖 merepresentasikan luas objek ke i.
Gambar 3. Ilustrasi eccentricity
𝑒 =   √1 − 𝑏 2 𝑎 2
Fitur eccentricity digunakan untuk membedakan bentuk suatu objek dengan lainnya. Nilai perbandingan antara jarak foci ellips minor dengan foci ellips mayor suatu objek. Eccentricity memiliki rentang nilai antara 0 hingga 1. Objek yang berbentuk memanjang/mendekati bentuk garis lurus, nilai eccentricity- nya mendekati angka 1,  sedangkan  objek  yang  berbentuk  bulat/lingkaran,  nilai eccentricity- nya  mendekati  angka  0.  Variabel e merepresentasikan eccentricity , variabel a sebagai mayor axis, sedangkan b sebagai minor axis.
2.4 Klasifikasi Menggunakan Algoritma Decision Tree
Setelah melewati tahap ekstraksi ciri, data yang ada kemudian dipisah menjadi data latih dan data uji. Data latih selanjutnya akan masuk ke dalam tahap klasifikasi menggunakan Decision Tree . Decision Tree adalah salah satu jenis  klasifikasi  yang  merepresentasikan  bentuk  dari  struktur  pohon.  Dimana  setiap  node  merepresentasikan atribut,  cabang  merepresentasikan  nilai  dari  atribut,  dan  dau  merepresentasikan  kelas.  Pada  penelitian  ini kedalaman tree maksimal yang digunakan adalah empat.
Pada  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  C4.5.  Algoritma  C4.5  merupakan  pengembangan  dari algoritma ID3. Secara umum, algoritma C4.5 untuk membangun pohon keputusan adalah sebagai berikut: (i) Pilih atribut sebagai root, (ii) Buat cabang untuk masing-masing nilai, (iii) Bagi kasus dalam cabang, dan (iv) Ulangi prosesuntuk masing-masing cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama.Pemilihan atribut sebagai root didasarkan pada nilai gain tertinggi dari atribut-atribut yang ada. Untuk menghitung gain digunakan Persamaan (1) [18].
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ |𝑆 𝑖 | 𝑆 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆 𝑖 )
Dimana S adalah notasi himpunan kasus dan A untuk notasi atribut. Variabel n menyatakan jumlah partisi atribut A dan partisi ke i dinotasikan dengan |𝑆 𝑖 | . Untuk perhitungan entropi dapat dilihat pada persamaan berikut.
(1) (2) (3)
(4)
(5)
Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1789
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ −𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖
Pada persamaan di atas variabel n mewakili jumlah partisi atribut S. Kemudian 𝑝𝑖 menyimpan nilai proporsi dari 𝑆 𝑖 terhadap S.
Parameter yang digunakan untuk proses pengujian sistem antara lain: jumlah centroid , luas area, jarak rata- rata antar objek ( distance) , dan eccentricity. Pada tahap pengujian juga digunakan K-fold validation . Dimana data akan dibagi menjadi K bagian. Setiap bagiannya akan bergantian berperan sebagai data uji.

## 2.5 Confusion Matrix
Evaluasi dari kualitas model data diukur dengan membangun confusion matrix . Dari confusion matrix akan didapatkan nilai akurasi, precision , recall , dan F1 score . Akurasi adalah perbandingan antara kelas prediksi yang sebenarnya dengan kelas prediksi. Precision adalah rasio prediksi positif yang dilakukan dengan benar terhadap total  prediksi  positif. Recall menunjukkan rasio  prediksi  positif  yang  dilakukan  dengan  benar  terhadap  seluruh kelas yang ada. Sedangkan F1 score adalah rata-rata dari nilai precision dan recall.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑁 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 𝐹1 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 =  2 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛

## 𝑅 + 𝑃
Dimana  TP  ( True  Positive )  adalah  jumlah  semua  diprediksi  positif  dan  benar  positif.  TN  ( True  Negatif ) merupakan jumlah yang diprediksi salah. FP ( False Positive ) merupakan kelas yang seharusnya diklasifikasikan positif namun diprediksi negatif. FN ( False Negative ) ketika diprediksi negatif ternyata bernilai positif. Ada beberapa rumus untuk menghitung akurasi, precision , recall , dan F1 score. Beberapa diantaranya dengan cara micro-averaging, macro-averaging , dan weighted averaging . Karena pada penelitian ini hanya membedakan dua  kelas,  yaitu  ular  berbisa  dan  tidak  berbisa,  maka  menggunakan macro-averaging .  Perhitungan macro dilakukan  berdasarkan  kelas  masing-masing.  Berikut  adalah  rumus  untuk  menghitung  dengan  cara macro- averaging.
𝑀𝑎𝑐𝑟𝑜 − 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛1 + 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛2 2 𝑀𝑎𝑐𝑟𝑜 − 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙1 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙2 2
𝑀𝑎𝑐𝑟𝑜 − 𝐹1 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 =  2 (𝑀𝑎𝑐𝑟𝑜 − 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛) . (𝑀𝑎𝑐𝑟𝑜 − 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙)
(𝑀𝑎𝑐𝑟𝑜 − 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛) +  (𝑀𝑎𝑐𝑟𝑜 − 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengujian
Pengujian  sistem  dilakukan  untuk  menemukan  parameter  yang  paling  optimal  dan  akurat  dalam  membantu klasifikasi gambar gigitan ular. Jumlah K yang dipakai pada penelitian ditentukan dengan mencari kombinasi nilai yang  paling  optimal  dari  hasil  akurasi, precision,  recall ,  dan F1  score .  Pada  penentuan  jumlah  K  yang  akan digunakan,  parameter  yang  dipakai  antara  lain:  jumlah centroid, luas  area, distance, dan eccentricity. Tabel  1 menunjukkan hasil penentuan k-fold.
Tabel 1. Hasil pengujian k-fold K-fold Akurasi Precision Recall F1 Score
(7)
(8)
(9) (10) (11) (12) (13)
(6)
Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1789
3 94.19 66.66 63.73 65.14 4 91.31 62.55 58.12 60.19 5 93.80 80.0 76.98 78.32 6 91.11 75.0 70.55 72.55 7 94.28 85.71 82.85 84.12 8 91.25 81.25 76.87 78.76
Berdasarkan Tabel 1 diketahui bahwa k-fold yang paling optimal adalah 5 dan 7. Pada penelitian kali ini dilakukan dua skenario untuk menentukan parameter yang paling berpengaruh dalam mengklasifikasikan gambar gigitan ular.  Skenario pertama menggunakan 5-fold validation, yang berarti perbandingan proporsi data latih dan data uji adalah 80:20. Skenario kedua menggunakan 7-fold validation, dengan perbandingan data latih dan data uji 85:15. Tabel 2 dan 3 menunjukkan skenario pengujian yang dilakukan.
Tabel 2. Hasil pengujian pada skenario pertama dengan 5-fold validation Parameter yang digunakan Akurasi Precision Recall F1 Score Jumlah Centroid Luas Area Distance Eccentricity Ya - - - 93.80 87.55 85.83 86.23 - Ya - - 58.09 51.66 35.00 40.36 - - Ya - 97.14 90.00 88.57 89.23 - - - Ya 90.95 77.55 74.40 75.46 Ya Ya - - 93.80 87.50 85.83 86.23 Ya - Ya - 93.80 80.00 76.90 78.32 Ya - - Ya 93.80 87.50 85.83 86.23 - Ya Ya - 97.14 90.00 88.57 89.23 - Ya - Ya 90.95 77.50 74.40 75.46 - - Ya Ya 97.14 90.00 88.57 89.23 Ya Ya Ya Ya 93.80 80.00 76.90 78.32
Tabel 3. Hasil pengujian pada skenario kedua dengan 7- fold validation Parameter yang digunakan Akurasi Precision Recall F1 Score Jumlah Centroid Luas Area Distance Eccentricity Ya - - - 94.28 90.44 89.04 89.20 - Ya - - 55.00 55.95 37.73 43.01 - - Ya - 97.14 92.85 91.42 92.06 - - - Ya 91.42 83.33 80.47 81.26 Ya Ya - - 94.28 90.47 89.04 89.20 Ya - Ya - 94.28 85.71 82.85 84.12 Ya - - Ya 94.28 90.47 89.04 89.20 - Ya Ya - 97.14 92.85 91.42 92.06 - Ya - Ya 91.42 83.33 80.47 81.26 - - Ya Ya 97.14 92.85 91.42 92.06 Ya Ya Ya Ya 94.28 85.71 82.85 84.12
Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1789
Pada grafik di bawah ini adalah hasil tree yang didapatkan ketika hanya menggunakan parameter distance.
Gambar 4. Model Decision Tree ketika menggunakan parameter distance

## 3.2 Analisis Hasil Pengujian
Pada  pengujian  sistem  skenario  pertama  dengan  5- fold  falidation didapatkan  hasil  bahwa  parameter distance apabila digunakan sendiri mendapatkan akurasi, precision , recall , dan F1 score yang paling tinggi yaitu masing- masing  97.14%, 90.00%, 88.57%, dan 89.23%. Sedangkan yang paling rendah adalah parameter luas area dengan akurasi 58.09%, precision 51.66%, recall 35.00%, dan F1 score 40.36%. Ketika dua parameter digunakan secara bersamaan  terbukti  bahwa  parameter distance dapat  tetap  memperoleh  hasil  pengujian  yang  tinggi.  Parameter jumlah centroid mendapatkan hasil dibawah parameter distance, dengan akurasi 93.80%, precision 87.55%, recall 85.83%,  dan F1  score 86.23%.  Pada  Gambar  4  menunjukkan  contoh  model tree yang  dihasilkan  ketika menggunakan  parameter distance .  Didapatkan  hasil  bahwa  pada root ,  entropi  yang  didapatkan  0.99.  Ketika parameter distance dan jumlah centroid digunakan secara bersamaan justru menghasilkan nilai yang lebih rendah dibandingkan  jika  digunakan  bersama  parameter eccentricity dan  luas  area.  Terdapat  perbedaan  disaat  dalam memprediksi suatu gambar yang sama ketika parameter jumlah centroid dan distance digunakan secara bersamaan. Skenario  kedua  menggunakan  7- fold  falidation yang  secara  umum  menghasilkan  nilai  yang  agak  berbeda dengan  skenario  pertama.  Parameter  jumlah centroid mengalami  peningkatan  hasil  dengan akurasi  94.28%, precision 90.44%, recall 89.04%,  dan F1  score 89.20%.  Peningkatan  yang  lain  juga  dialami  oleh  parameter eccentricity , sedangkan parameter luas area mengalami penurunan akurasi menjadi 55.00%. Pada kedua skenario parameter luas area menjadi parameter yang paling tidak optimal. Hal ini terjadi karena parameter luas area sangat bergantung pada saat pengambilan gambar yang digunakan untuk data latih. Semakin dekat  jarak  pengambilan  gambar,  semakin  besar  pula  luas  area  yang  dihasilkan.  Sehingga  parameter  luas  area kurang optimal sebagai parameter dalam mengklasifikasikan gambar gigitan ular.

## 5. KESIMPULAN
Pada penelitian ini telah dilakukan serangkaian penelitian untuk menemukan nilai terbaik dalam klasifikasi gambar gigitan ular menggunakan ekstraksi ciri regionprops dan Decision Tree sebagai algiritma clasifier. Kombinasi dari beberapa  parameter  dari regionprops telah  diterapkan  untuk  mencari  tahu  parameter  yang  paling  berpengaruh dalam klasifikasi. Hasil dari penelitian ini diketahui bahwa kombinasi parameter distance dengan luas area atau dengan eccentricity ketika menggunakan 7-fold validation menghasilkan nilai yang paling tinggi dengan akurasi 97.14%, precision 92.85%, recall 91.42%, dan F1 score 92.06%. Parameter  jumlah centroid dan distance sama-mana  berbengaruh  besar  dalam  penelitian  ini.  Apabila digunakan secara terpisah, kedua parameter ini menghasilkan nilai yang tinggi. Namun apabila digunakan secara bersamaan nilai yang dihasilkan menurun dikarenakan terdapat suatu gambar input yang memiliki kualitas kurang bagus,  sehingga  terdapat  perbedaan  antara value gambar  yang  asli  dengan  yang  sudah  diproses . Kemudian parameter luas area tidak terlalu berpengaruh pada penelitian ini, sehingga apabila digunakan secara bersamaan dengan  parameter  lain,  nilai  yang  dihasilkan  akan  mengikuti  parameter  lain  tersebut.  Hal  ini  terjadi  karena parameter luas area sangat bergantung pada saat pengambilan gambar yang digunakan untuk data latih. Semakin dekat  jarak  pengambilan  gambar,  semakin  besar  pula  luas  area  yang  dihasilkan.  Sehingga  parameter  luas  area kurang optimal sebagai parameter dalam mengklasifikasikan gambar gigitan ular.
Beberapa data pada penelitian yang kualitasnya kurang bagus menyebabkan hasil pada tahap preprocessing kurang  optimal.  Pada  penelitian  mendatang  diharapkan  menggunakan  data  yang  lebih  baik  dan  juga  dilakukan penambahan  data.  Apabila  pada  penelitain  mendatang  dilakukan  penambahan  data,  maka  dapat  menggunakan model yang lain sebagai klasifikasinya. Kemudian tidak hanya mengklasifikasikan antara ular berbisa dan tidak
Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1789
berbisa,  namun  dapat  ditambahkan  klasifikasi  pada  jenis-jenis  bisa  ular,  seperti  neurotoksin,  hemotoksin,  dan lainnya.

## REFERENCES
[1] Kusmana, C. (2015). The Biodiversity of Flora in Indonesia. Bogor Agricultural University.
[2] Yuwono, A. (2014). The Fifth National Report Of Indonesia To The Convention On Biological Diversity. Ministry Of Environment And Forestry Of Indonesia.
[3] BAPPENAS  (1993).  Biodiversity  Action  Plan  for  Indonesia. Ministry  of  National  Development  Planning/National  Development Planning Agency, Jakarta, Indonesia . 141 p.
[4] Latus,  P.,  Panaro,  F.  (2018).  Venomous  Snakes  –  Snakebites. Introducing  Indonesia,  5th  edition,  AWA .  Available  at  : https://www.expat.or.id/medical/venomoussnakes.html
[5] Auerbach PS, Norris RL. (2015). Disorders caused by venomous snakebites and marine animal exposures. In: Harrison’s principles of internal medicine . 18th ed. Vol. 2. New York: McGraw-Hill Professional. p. 3566-76
[6] Gutiérrez JM, Warrell DA, Williams DJ, et al. (2013). The need for full integration of snakebite envenoming within a global strategy to combat the neglected tropical diseases: the way forward. PLoS Negl Trop Dis 7(6):e2162
[7] International Society on Toxinology. (2014). http://knoema.com/ueecokg/global-snakebite-statistics-may-2014
[8] Kasturiratne A, Wickremasinghe AR, de Silva N, et al. (2008). The global burden of snakebite: a literature analysis and modelling based on regional estimates of envenoming and deaths. PLoS Med . 5(11):e218.
[9] World Health Organization (2016). https://www.who.int/snakebites/epidemiology/en/
[10]   Gupta,  B.,  Rawat,  A.,  Jain,  A.,  et  al.  (2017).  Analysis  of  Various  Decision  Tree  Algorithms  for  Classification  in  Data  Mining. International Journal of Computer Applications (0975 – 8887)
[11]   James, A. (2017).  Snake classication from images. PeerJ Preprints 5 .
[12]   Maduwage,  K.,  O'leary,  M.A.,  &  Isbister,  K.G.  (2014)  Diagnosis  of  snake  envenomation  using  a  simple  phospholipase  A2  assay. Scientific reports 4.
[13]   Putra,  R.  M.,  Adiwijaya  &  Utama,  D.Q.  (2018).  Snake Bite Classification  Using  Chain  Code  and  K  Nearest  Neighbour. Journal  of Physics: Conference Series .
[14]   Hernawati, N.P.A.U.D, Adiwijaya, & Utama, D. Q. (2018). Image processing for snake indentification based on bite using Local Binary Pattern and Support Vector Machine method. Journal of Physics: Conference Series, 1192:012007
[15]   Husna Aydadenta, Adiwijaya, (2018), A Clustering Approach for Feature Selection in Microarray Data Classification using Random Forest, Journal of Information  Processing System 14(5)
[16]   Amalya Citra Pradana1, Adiwijaya2, Annisa Aditsania3. (2018). Implementing binary particle swarm optimization and C4.5 decision tree for cancer detection based on microarray data classification. Journal of Physics Conference Series 1192:012014
[17]   Shoumy, N. J., Yaakop, S.N., Ehkan, P., Ali, M. S., & Khatun, S. (2016). Feature extraction for neural network pattern recognition for bloodstain image analysis. International Journal of Applied Engineering Research , 11(15):8583-8589.
[18]   Craw,  S.  (2005).  Case  Based  Reasoning. Lecture  3  :  CBR  Case-Base  Indexing .  Available  at  :  www.comp.rgu.ac.uk/staff/ smc/teaching/cm3016/Lecture-3-cbr-indexing.ppt