## PENERAPAN SISTEM CERDAS KLASIFIKASI CITRA TELAPAK TANGAN DENGAN METODE
NAÏVE BAYES

## APPLICATION OF INTELLIGENT SYSTEM CLASSIFICATION OF PALM IMAGE WITH NAÏVE BAYES METHOD
Millenialdo Yanuar Ilham 1) , Resty Wulanningrum 2) , Intan Nur Farida 3) ,
Made Ayu Dunia Widyadara 4)
1,2,3 Prodi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Nusantara PGRI Kediri Jl. Ahmad Dahlan No.76, Mojoroto, Kec. Mojoroto, Kota Kediri, Jawa Timur 64112 E-mail : 1 aldoyanuar1418@gmail.com, 2 resty0601@gmail.com, 3 in.farida@gmail.com,
4 madedara@gmail.com

## ABSTRAK
Kemajuan  teknologi  saat  ini  berkembang  pesat,  khususnya  pada  pengolahan  citra  digital.  Citra digital  merupakan  gambaran  foto  atau  video dengan  memiliki  warna  RGB.  Pada  saat  ini  kamera CCTV sudah  banyak  terpasang  di  setiap  tempat indoor ataupun outdoor .  Akan  tetapi  Kamera CCTV sekarang  hanya  bersifat  “pasif”  dengan  fungsi  merekam  dan  menyimpan  suatu  kejadian, apabila terjadi sesuatu yang bersifat darurat contohnya tindak kekerasan seperti tawuran, bullying dan lain sebagainya. Tujuan pada sistem ini yaitu untuk mendeteksi kejadian yang bersifat darurat dengan  proses  klasifikasi  citra  telapak  tangan  menggunakan  metode Naïve  Bayes .  Pada  tahapan awal  sistem  menyiapkan data training sebagai  dataset,  kemudian  kamera CCTV mengambil  citra telapak tangan digunakan untuk data testing, tahapan selanjutnya  yaitu proses ekstraksi ciri HSV untuk mengetahui hasil citra pada gambar. Proses yang terakhir yaitu mengklasifikasi data testing dengan metode Naïve Bayes melalui 3 skenario uji coba dan ditemukan perhitungan hasil akurasi, untuk skenario ke-1 memperoleh hasil akurasi 90%, pada skenario ke-2 memperoleh hasil akurasi 92%,  dan  untuk  hasil  akurasi  pada  skenario  ke-3  menghasilkan  nilai  akurasi  100%.  Dengan demikian  klasifikasi  menggunakan  metode Naïve  Bayes memiliki  hasil  yang  akurat  dengan  data training lebih banyak dari data testing agar sistem dapat memperoleh hasil yang baik.
Kata kunci : Naïve Bayes, Klasifikasi, Citra Telapak Tangan, CCTV, Citra Digital

## ABSTRACT
Technological  advances  are  currently  growing  rapidly,  especially  in  digital  image  processing. Digital image is a photo or video image with RGB color. At this time many  CCTV cameras have been installed in every indoor or outdoor place. However, CCTV cameras are now only "passive" with the function of recording and storing an incident, if something emergency occurs, for example acts  of  violence  such  as  brawls,  bullying  and  so  on.  The  purpose  of  this  system  is  to  detect emergency events with the palm image classification process using the Naïve Bayes method. At the initial stage the system prepares training data as a dataset, then the CCTV camera takes an image of the palm of the hand used for data testing, the next stage is the HSV feature extraction process to find out the results of the image in the image. The last process is classifying testing data using the Naïve Bayes method through 3 test scenarios and finding the calculation of accuracy results, for  the  1st  scenario  the  results  are  90%  accuracy,  in  the  2nd  scenario  the  accuracy  results  are 92%, and for the accuracy results in the 2nd scenario 3rd produces a 100% accuracy value. Thus the classification using the Naïve Bayes method has accurate results with more training data than testing data so that the system can obtain good results.
Keywords: Naïve Bayes, Classification, Palm Image, CCTV, Digital Image

## PENDAHULUAN
Pada zaman sekarang perkembangan teknologi sudah berkembang pesat. Contoh perkembangan teknologi yang berkembang pada saat ini yaitu pengolahan  citra  digital.  Pengolahan Citra  adalah  suatu  sistem  yang  dapat mengenali  suatu  citra  digital  untuk selanjutnya  akan  diproses  identifikasi atau pengolahan. Citra digital merupakan representasi  yang  fungsinya  berasal  dari intensitas cahaya. Citra digital dipergunakan  dalam  bentuk  foto  atau video masing-masing memiliki
perbedaan.  Pada  citra  digital  memiliki beberapa  jenis  yang  terdapat  pada warnanya  yaitu  RGB,  Grayscale  dan Biner.  RGB  memiliki  tiga  warna  yaitu merah,  hijau  dan  biru  pada  Grayscale hanya  terdapat  dua  warna  yaitu  hitam putih  akan  tetapi  intensitasnya  hampir sama  dengan  rona  keabuan  sedangkan Biner  hanya  menggunakan  warna  hitam dan putih saja.
Teknologi  biometric  merupakan pengenalan  fisik  atau  perilaku  pada manusia  yang  akan  diproses  secara digital.  Untuk  fisik  yaitu  sidik  jari  dan telapak  tangan.  Sedangkan  karakteristik perilaku  yaitu  tingkah  laku  manusia[1]. Dengan demikian pengenalan karakteristik  pada  manusia  secara  digital akan lebih efisien dalam mendeteksi citra pada  manusia  contohnya  pada  telapak tangan.  Teknologi  citra  biometric  biasa digunakan untuk pengenalan wajah, sidik jari  dan  suatu  permasalahan  mengenai citra.  Pengambilan  citra  digital  foto ataupun  video  sekarang  sudah  dapat diambil  secara  langsung  kemudian  akan disimpan  dengan  menggunakan CCTV karena  saat  ini  pada  suatu  tempat  pasti terdapat CCTV yang terpasang.
Kamera CCTV yaitu  kepanjangan dari Closed Circuit Television merupakan alat yang berbentuk menyerupai kamera dan digunakan untuk pengambilan  suatu  gambar  atau  video
yang  memiliki  fungsi  sebagai  kamera pengawas  dimana  hasil  gambar  yang diambil  akan  dikirimkan  langsung  ke layar monitor untuk alat pemantaunya[2].
Pada saat ini CCTV yang terletak pada  suatu  ruangan  hanya  dipergunakan untuk  melihat  saja  atau  untuk  memantau dan  tidak  memiliki  fungsi  yang  lain apabila terjadi keadaan yang darurat pada saat itu di ruangan tersebut, Sekarang ini CCTV hanya  bersifat  “pasif”  hanya mengambil gambar dan disimpan.
Pada penelitian
sebelumnya menghasilkan  suatu  aplikasi  klasifikasi citra  berbasis  android  yaitu  aplikasi deteksi sifat manusia melalui garis tangan menggunkan  metode  Naïve  Bayes  dan metode  Probabilistic  Neural  Network. Aplikasi  ini  sangat  berguna  dan  menjadi efisien  dengan  data  pola  garis  tangan yang  sudah  disiapkan  untuk  diklasifikasi maka sifat manusia akan diketahui[4].
Berdasarkan penelitian
sebelumnya  menghasilkan  suatu  aplikasi yaitu  perbaikan  citra  gambar  tangan menggunakan  metode  Particle  Swarm Optimization  penelitian  ini  bertujuan untuk  memperbaiki  citra  gambar  tangan sebagai  input  menjadi  lebih  tajam  dan jelas dengan demikian untuk menganalisis gambar akan lebih mudah[5]. Berdasarkan penelitian
sebelumnya  yang  ditulis  oleh  Ivan Rinaldhy  Saputra,  Budhi  Irawan  dan Faisal  Candrasyah  Hasibuan  tahun  2020 menghasilkan  suatu  aplikasi  klasifikasi citra  berbasis  android  yaitu  aplikasi deteksi sifat manusia melalui garis tangan menggunkan  metode Naïve  Bayes dan metode Probabilistic  Neural  Network . Aplikasi  ini  sangat  berguna  dan  menjadi efisien  dengan  data  pola  garis  tangan yang  sudah  disiapkan  untuk  diklasifikasi maka  sifat  manusia  akan  diketahui  [6]. Jika penelitian sebelumnya lebih berfokus  pada  garis  tangan,  penelitian yang dilakukan fokus pada gestur tangan untuk  sebuah  kode  kekerasan  dan  tidak kekerasan.
Dengan  demikian  akan  dilakukan penelitian  yang  berisi  tentang  klasifikasi pengolahan  pola  citra  telapak  tangan untuk  mendeteksi  adanya  kekerasan antara  lain  tawuran, bullying dan  lain sebagainya dengan menggunakan metode Naïve  Bayes dan  sebagai  alat  uji  disini menggunakan  sebuah  perangkat  CCTV untuk  mendeteksi  citra  telapak  tangan untuk  mengindentifikasi  jika  terjadi kekerasan di tempat tersebut.

## METODE
Penelitian untuk mendeteksi gestur tangan  ini  sebelumnya  perlu  dibuatlah perancangan sistem. Adapun
perancangan  sistem  ditunjukkan  pada gambar 1.
Akuisisi Citra Grayscale Threshold Ekstraksi Ciri RGB menjadi HSV Klasifikasi menggunakan Naïve Bayes Hasil Klasifikasi Citra Tangan Gambar 1. Perancangan Sistem
a. Akuisisi Citra Akuisisi  citra  merupakan  salah satu  proses  pengambilan  data citra  gestur  tangan  secara  real time.  Ada  4  kriteria  citra  gestur tangan  yang  digunakan,  yaitu citra  tangan  membuka  dengan latar  belakang  polos,    citra tangan  membuka  dengan  latar belakang tidak polos, citra tangan menutup  dengan  latar  belakang polos,  citra  tangan  menutup dengan  latar  belakang  tidak polos. Data citra yang digunakan sebanyak  60  citra  yang  nanti akan  dibagi  menjadi  beberapa skenario  ujicoba  seperti  pada tabel. 1.
b. Grayscale Pada  citra  grayscale  ini,  format citra  disebut  skala  keabuan karena  pada  umumnya  warna yang dipakai adalah warna hitam
sebagai  warna  minimal  dan warna putih sebagai warna minimalnya, sehingga warna antaranya adalah abu-abu [7]. c. Threshold Thresholding  digunakan      untuk mengatur jumlah derajat keabuan    yang    ada    pada    citra. Untuk        menentukan        derajat keabuan        dapat  digunakan rumus    :    x    =    b.int(w/b)    ;    w adalah  nilai    derajat    keabuan sebelum  thresholdingx  adalah nilai  derajat  keabuan  setelah thresholdingb = int(256/a) [8]. d. Ekstraksi  Citra  RGB  menjadi HSV Segmentasi HSV merupakan proses  pemisahan  objek  dengan seleksi  warna  berdasarkan  nilai Hue,  Saturation,  dan  Value.  Hue merupakan atribut yang merepresentasikan  warna  murni. Saturation merupakan atribut yang    menunjukkan  efek  cahaya putih yang mempengaruhi tingkat  dominasi  warna.  Value merupakan atribut yang menunjukkan perbedaan kecerahan pada warna murni. [9] [10] e. Klasifikasi menggunakan Naive
Bayes
Naive  Bayes  yaitu  algoritma klasifikasi probabilistik yang sederhana  berdasarkan  Teorema Bayes.  Prinsip  umumnya  adalah mengasumsikan bahwa nilai suatu  atribut  tidak  bergantung dan  mempengaruhi  atribut  yang lainnya.[11]
Metode Naïve Bayes
Naïve  Bayes merupakan  sebuah pengklasifikasian  probabilistik  sederhana yang menghitung sekumpulan probabilitas dengan menjumlahkan frekuensi dan kombinasi nilai dari dataset yang diberikan. Metode Bayes merupakan pendekatan  statistic  untuk  melakukan inferensi induksi pada persoalan klasifikasi.  Pertama  kali  dibahas  terlebih
dahulu tentang konsep dasar dan definisi pada Teorema Bayes , kemudian menggunkan
teorema ini untuk
melakukan klasifikasi dalam Data Mining [5]. Teorema  Bayes memiliki bentuk umum sebagai berikut:

## … (1)
Keterangan : X = Data dengan class yang belum diketahui.
H  =  Hipotesis  data  X  merupakan suatu class spesifik.
P(H|X)  =  Probabilitas  hipotesis H  berdasarkan  kondisi  x  ( posteriori prob. ) P(H) =  Probabilitas  hipotesis H ( prior   prob. ) P(X|H)  = Probabilitas X berdasarkan kondisi tersebut. P(X) = Probabilitas dari X
Gambar 2. Probabilitas naïve bayes
Untuk  mengetahui  performance dari Naïve  Bayes maka  diperlurkan perhitungan  accuracy,  precision,  dan recall.  Perhitungan  accuracy,  precision, dan  recall  dapat  dirumuskan  dalam persamaan berikut[6].
… (2) … (3) … (4) Keterangan : TP = True Positive TN = True Negative FP = False Positive FN = False Negative
Gambar 3. Diagram activity
Pada Gambar 3 menjelaskan tentang  proses  aktivitas  yang  dilakukan user  dengan  sistem  dalam  mendeteksi telapak  tangan  yang  tertangkap  oleh kamera.  Pada  proses  pertama  user  yang melambaikan tangan ke kamera. Kemudian  pada input  objek  citra  telapak tangan  yaitu  kamera  akan  menangkap objek  telapak  tangan  tersebut.  Untuk selanjutnya sistem akan mengubah gambar  menjadi  beberapa  frame.  Untuk proses  selanjutnya    frame    yang  sudah dibagi akan diubah menjadi citra grayscale. Setelah menjadi citra grayscale selanjutnya  akan  diproses  menjadi  citra threshold. Kemudian gambar akan diproses ekstraksi ciri dengan menghitung nilai HSV. Setelah itu sistem akan  mengambil  citra  mana  yang  paling jelas  untuk  diproses.  Kemudian  citra yang  menurut  sistem  sudah  cocok  akan diklasifikasikan  dengan  metode  Naïve Bayes.  Apabila  gambar  sudah  diproses benar  maka  akan  langsung  ditampilkan pada  user  dan  alarm  akan  otomatis berbunyi  menandakan  adanya  tindak kekerasan.

## Ekstraksi Ciri
Proses  ekstraksi  ciri  merupakan proses penentuan nilai yang telah dibuat.
Pada  proses  ini  citra  yang  diinputkan akan  menghasilkan  nilai  yang  sesuai dengan yang diharapkan. Proses selanjutnya  adalah  citra  asli  dirubah  ke HSV  ( Hue  Saturation  Value ).  Setelah mendapatkan  citra  HSV[7],  kemudian akan  keluar  hasil  nilai hue,  saturation, dan value . Selanjutnya nilai tersebut akan diproses klasifikasi dengan metode Naïve Bayes.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap  ini  dijelaskan  tentang hasil  implementasi  dari  analisa  desain sistem yang sebelumnya digunakan untuk program.
a. Data Input
Data  input  yaitu  sebuah  data  dari user  atau  pengguna  yang  dimasukkan  ke dalam  program  melalui  kamera  berupa data  citra  gestur  tangan  yang  digunakan sebagai  dataset  dekteksi  apabila  terjadi tindak kekerasan.
1. Citra Telapak Tangan
Gambar 4 . Gambar Telapak Tangan Telapak  tangan  membuka  yaitu sebagai  dataset  citra  deteksi  tindak kekerasan.
2. Citra Tangan Mengepal
Gambar 5. Gambar Tangan Mengepal Tangan  mengepal  yaitu  sebagai dataset citra deteksi tindak kekerasan. b. Data Output Dari dataset gestur tangan membuka dan menutup, diasumsikan ada
5  kali  gerakan  tangan  membuka  dan menutup  sebagai  bentuk  kode  untuk tindak  kekerasan  yang  kemudian  akan muncul  notifikasi  berupa  alarm  dan tulisan “TOLONG” pada layar.
Gambar 6 . Tampilan Output Pada  gambar  6  merupakan  hasil output  dari  sistem  apabila  terdeteksi, maka  akan  muncul  teks  peringatan “TOLONG”  dan  alarm  secara  otomatis berbunyi.
Gambar  7. Tampilan  Terminal Hasil Proses Naïve Bayes
Pada  gambar  7.  Di  atas  adalah contoh hasil proses menggunakan metode Naïve  Bayes  dengan  menampilkan  pada terminal program.
Pada pengujian ini memiliki tujuan yaitu  agar  diketahui  hasil  akurasi  sistem untuk  klasifikasi  citra  telapak  tangan. Berikut terdapat 3 skenario uji coba pada Tabel 1.
Tabel 1 . Skenario uji coba No Total data yang diambil Total kriteria citra tangan Total data training Total data testing 1 5 4 20 40
2 10 4 40 20 3 12 4 48 12
Pada  Tabel  1.  menunjukkan  data training digunakan  untuk  perbandingan yang  dimana  data  tersebut  sebelumnya sudah disiapkan untuk sistem, sedangkan data  Testing  digunakan  sebagai  proses klasifikasi citra telapak tangan, kemudian akan  dilakukan  skenario  uji  coba  agar diketahui hasil akurasinya.

## Hasil Ekstraksi Ciri
Berikut  contoh  hasil  data  gambar setelah di proses ekstraksi ciri:
Tabel 2. Contoh data ekstraksi ciri Gam bar Nilai H S V Met ric Eccentr icity 108 .0 175. 501 173. 697 0.3 27 0.324 39. 000 96.1 31 138. 531 0.2 16 0.51 108 .0 104. 870 174. 359 0.0 94 0.538
20. 0 63.8 60 156. 619 0.0 66 0.399 103 .0 78.7 23 118. 471 0.4 96 0.756 Pada  Tabel  2  menjelaskan  proses ekstraksi ciri yang akan digunakan untuk mengetahui  nilai  ciri  pada  suatu  gambar tersebut,  yang  kemudian  akan  dijadikan data,  untuk  selanjutnya  akan  diproses klasifikasi.

## Hasil Klasifikasi
Berikut  data  pengujian  untuk proses  klasifikasi  yang  dilakukan  pada setiap skenario uji coba selanjutnya akan diproses klasifikasi menggunakan metode Naïve  Bayes .  Berikut  hasil  data  skenario uji coba:
Tabel 3. Hasil skenario uji coba
Skena rio ke- Total data traini ng Tota l data testi ng (t) Tota l data testi ng bena r (a) Tota l data testi ng sala h Nilai akurasi ((a/t)x100 %) 1 25 50 45 5 90%
2 50 25 23 2 92%
3 60 15 15 0 100%
Pada  Tabel  3  menjelaskan  tentang hasil  dari  ketiga  skenario  uji  coba  yang diperoleh dari proses klasifikasi menggunakan metode Naïve Bayes memiliki  nilai  akurasi  yang  berbeda. Pada  skenario  ke-1  memperoleh  nilai akurasi  90%,  skenario  ke-2  memperoleh nilai  akurasi  92%,  dan  skenario  ke-3 memperoleh nilai akurasi 100%.

## SIMPULAN
Dengan  demikian  dari  hasil  uji coba  klasifikasi  citra  telapak  tangan menggunakan metode Naïve Bayes dengan  3  skenario  uji  coba  memperoleh hasil akurasi yang berbeda. Skenario ke-1 90%,  skenario  ke-2  92%,  dan  skenario ke-3 100%. Pada skenario ke-3 memiliki nilai  akurasi  yang  akurat  yaitu  mencapai hasil 100% membuktikan bahwa klasifikasi  menggunakan  metode Naïve Bayes memiliki hasil yang akurat dengan
data  training  lebih  banyak  dari  data testing  agar  sistem  dapat  memperoleh hasil yang baik.

## SARAN
Pada penelitian ini dengan melakukan proses klasifikasi citra telapak tangan  menggunakan  metode Naïve Bayes dapat  dikembangkan  lebih  lanjut dan dapat digunakan sebagai
perbandingan  dengan  metode  lain  agar diketahui nilai akurasi yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Putra,  D.  (2010).  Pengolahan  citra digital. Penerbit Andi.
[2]    A.  A.  Andarinny,  C.  E.  Widodo, and  K.  Adi,  “Perancangan  sistem identifikasi  biometrik  jari  tangan menggunakan
Laplacian
of
Gaussian  dan  ektraksi  kontur,” Youngster  Phys.  J. ,  vol.  6,  no.  4,
2017.
[3] F.  R.  Doni,  “AKSES  KAMERA
CCTV DARI  JARAK  JAUH UNTUK MONITORING KEAMANAN DENGAN PENERAPAN PSS,” EVOLUSI  J. Sains  dan  Manaj. ,  vol.  8,  no.  1,
2020,
doi: 10.31294/evolusi.v8i1.7142. [4] D. Application et al. , “Perancangan  Aplikasi  Deteksi Sifat Manusia Melalui Garis Tangan Menggunakan Metode Naive Bayes Dan Metode Probabilistic Neural Network Dengan  Klasifikasi  Citra  Berbasis
Android  Designing  Application Detection  of  Human  Character  on Palmistry Using Naive Ba,” vol. 7, no. 1, pp. 1593–1602, 2020.
[5] N. L. Khikmah and R.
Wulanningrum,  “Perbaikan  Citra Gambar  Tangan  Menggunakan Particle  Swarm  Optimization,” Semin. Nas. Inov. Teknol. , pp. 93– 99, 2021.
[6] Saputra,  I.  R.,  &  Hasibuan,  F.  C.
(2020). Perancangan Aplikasi Deteksi  Sifat  Manusia  Melalui Garis Tangan Menggunakan Metode  Naive  Bayes  Dan  Metode Probabilistic Neural Network Dengan  Klasifikasi  Citra  Berbasis Android. eProceedings of Engineering, 7(1). [7] Muwardi,  F.,  &  Fadlil,  A.  (2017). Sistem Pengenalan Bunga Berbasis Pengolahan Citra dan Pengklasifikasi  Jarak. J.  Ilm.  Tek. Elektro  Komput.  dan  Inform , 3 (2), 124-131. [8] Sinaga, A. S. R. (2017). Implementasi  Teknik  Threshoding Pada  Segmentasi  Citra  Digital. Jurnal Mantik Penusa, 1(2). [9] Eko,  Prasetyo.  2012.  Pengolahan Citra  Digital  Dan  Aplikasinya Menggunakan MATLAB.
Yogyakarta: Andi.
[10]  Pradipta,  Gede  Angga,  and  Putu Desiana  Wulaning  Ayu.  2017.
“PERBANDINGAN
SEGMENTASI  CITRA  TELUR AYAM MENGGUNAKAN METODE OTSU BERDASARKAN  PERBEDAAN RUANG  WARNA  RGB  DAN HSV.”  JST  (Jurnal  Sains  dan Teknologi) 6 (1). https://doi.org/10.23887/jstundiksh a.v6i1.9329. [11]  Waliyansyah, R. R., & Fitriyah, C. (2019). Perbandingan Akurasi Klasifikasi Citra Kayu Jati Menggunakan Metode Naive Bayes  dan  k-Nearest  Neighbor  (k- NN).  JEPIN  (Jurnal  Edukasi  dan Penelitian  Informatika),  5(2),  157- 163.
[12]  H. Annur, “Klasifikasi Masyarakat
Miskin Menggunakan Metode Naive Bayes,” Ilk. J. Ilm. , vol. 10, no. 2, 2018, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.303.160- 165. [13]  M.  Siddik,  H.  Hendri,  R.  N.  Putri, Y. Desnelita, and G. Gustientiedina, “Klasifikasi Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap Pelayanan Perguruan Tinggi Menggunakan  Algoritma  Naïve Bayes,” INTECOMS J. Inf. Technol.  Comput.  Sci. ,  vol.  3,  no.
2, 2020.
[14]  Z. D.  Lestari, N. Nafi’iyah, and P. H.  Susilo,  “Sistem  Klasifikasi Jenis  Pisang  Berdasarkan  Ciri Warna HSV Menggunakan Metode  K-NN,” Semin.  Nas.
Teknol.  Inf.  dan  Komun. ,  pp.  11– 15, 2019.
[15]  Herdiansah,  A.,  Borman,  R.  I., Nurnaningsih, D., Sinlae, A. A. J.,
&  Al  Hakim,  R.  R.  (2022). Klasifikasi  Citra  Daun  Herbal Dengan Menggunakan Backpropagation  Neural  Networks Berdasarkan Ekstraksi Ciri Bentuk. JURIKOM  (Jurnal  Riset Komputer) , 9 (2), 388-395.