## JAMI: Jurnal Ahli Muda Indonesia Vol. 3 No. 1 (2022)
Received 1 st Jun 2022, Revision 8 th Jun, Accepted 20 th Jun 2022, Published 30 th Jun 2022
Implementasi Metode Oriented Fast and Rotated Brief (ORB) dan K-Nearest Neighbor (KNN) dalam Identifikasi Fitur Citra
Prabowo Budi Utomo 1 , M. Mujiono 2 , M. Nur Fuad 3 , Dona Wahyudi 4 , Adimas Ketut Nalendra 5 , Hafid Dian Nurfaujan Ahat 6
1 Pengolahan Hasil Ternak Unggas, AKN Putra Sang Fajar Blitar e-mail: prabowo86@akb.ac.id Administrasi Server dan Jaringan Komputer, AKN Putra Sang Fajar Blitar e-mail: ti@akb.ac.id Prabowo Budi U, Pengolahan Hasil Ternak Unggas, AKN Putra Sang Fajar Blitar e-mail: prabowo86@akb.ac.id

## A B S T R A K
Objektif.  Pencocokan  citra  telah  menjadi  salah  satu  isu  penting  dalam  Computer  vision,  didefinisikan  sebagai  pengelolaan hubungan  antara  dua  atau  lebih  citra  yang  sama  namun  diambil  pada  waktu  atau  sudut  pandang  yang  berbeda.  Proses  ini menjadi  salah  satu  proses  dasar  dalam  registrasi  citra  disamping  proses  lain  seperti  akuisi  citra,  klasifikasi,  rekontruksi  3D hingga  pemetaan.  Penelitian  ini  diharapkan  mampu  mendeteksi  dan  mengenali  fitur  citra  yang  di  capture  sehingga  nantinya dapat mempercepat dalam proses identifikasi tanpa harus melalui mekanisme pengenalan identitas. Disamping itu penelitian ini diharapkan juga mampu meningkat proses klasifikasi fitur citra sehingga mampu meningkat akurasi dalam pencocokan fitur citra.
Metode. Didalam pengenalan fitur citra banyak metode yang dapat dipergunakan, dalam penelitian ini penulis menggunakan metode Oriented Fast and Rotated Brief (ORB) untuk mengekstraksi dan mencocokan fitur citra dan K-Nearest Neighbor (KNN) untuk mengidentifikasi  fitur citra.  Objek yang digunakan dalam pengujian  adalah objek  yang ada disekitar seperti  case kaset PS4, beng-beng drink dan Energen jagung.
Hasil.  Setelah  dilakukan  pengujian  didapatkan  hasil  sebanyak  87.5  %  objek  terdeteksi  dengan  baik,  dengan  jarak  maksimal terjauh deteksi sebesar 30 cm dari kamera dan jarak terdekat deteksi sebesar 10 cm dari kamera. Pada pengujian dengan posisi objek normal diperoleh hasil 100% terdeteksi, dalam posisi diputar 900 ke kanan diperoleh hasil 100% terdeteksi, dalam posisi diputar  900  ke  kiri  diperoleh  hasil  100%  terdeteksi,  dalam  posisi  diputar  1800  diperoleh  hasil  100%  terdeteksi,  dalam  posisi ditutup pada sebagian objek diperoleh hasil 100% terdeteksi dan pada posisi cahaya kurang dan cahaya berlebih juga diperoleh hasil  100%  terdeteksi, namun  ketika  objek  dijauhkan  lebih  dari 25 cm  maka akan tidak terdeteksi Beberapa  hal  seperti  besar objek, warna dan kualitas kamera mempengaruhi jarak dan kualitas deteksi.
Kesimpulan.  Dari  hasil  analisa  dan  pembahasan  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  Klafisikasi  Fitur  Citra menggunakan  Metode  Oriented  Fast  and  Rotated  Brief  (ORB)  dan  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  dapat  dilakukan  dan  terpenuhi sesuai dengan model pengujian yang digunakan.
Kata kunci: Oriented Fast and Rotated Brief (ORB), K-Nearest Neighbor (KNN), Identifikasi Fitur Citra

## A B S T R A C T
Objective. Image matching has become one of the important issues in computer vision, defined as managing the relationship between two or more images that are the same but taken at different times or points of view. This process is one of the basic processes  in  image  registration,  in  addition  to  other  processes  such  as  image  acquisition,  classification,  3D  reconstruction  to mapping. This research is expected to be able to detect and recognize the captured image features so that later it can speed up the  identification  process  without  having  to  go  through  an  identity  recognition  mechanism.  Besides,  this  research  is  also expected to be able to improve the image feature classification process so as to increase accuracy in matching image features. Method. In recognizing image features, there are many methods that can be used. In this study, the author uses the Oriented Fast  and  Rotated  Brief  (ORB)  method  to  extract  and  match  image  features  and  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  to  identify  image features. The objects used in the test are objects that are around, such as the PS4 cassette case, beng-beng drink, and Energen corn.
Results. After  testing,  the results  obtained  as  many  as  87.5% of objects  were detected  properly, with  the maximum  detection distance of  30 cm from the camera and the closest  detection distance of 10 cm from the camera. In the test with the normal object position, the results are 100% detected, in the rotated position 900 to the right 100% results are detected, in the rotated position  900  to  the  left  100%  results  are  detected,  in  the  rotated  position  1800  the  results  are  100%  detected,  in  the  closed position the results are 100% detected. Some objects are 100% detected and in low light, and excess light positions are also 100% detected, but when the object is moved more than 25 cm it will not be detected. Several things such as the size of the object, color, and camera quality, affect the distance and quality of detection.
Conclusion. From the results of the analysis and discussion that has been carried out, it can be concluded that the Classification of Image Features using the Oriented Fast and Rotated Brief (ORB) and K-Nearest Neighbor (KNN) Methods can be carried out and fulfilled according to the test model used.
Keywords: Identify Image Features, Oriented Fast and Rotated Brief (ORB), K-Nearest Neighbor (KNN)

## 1. PENDAHULUAN
Pencocokan  citra  telah  menjadi  salah  satu  isu  penting  dalam Computer  vision , didefinisikan sebagai pengelolaan hubungan antara dua atau lebih citra yang sama namun diambil pada waktu atau sudut pandang yang berbeda. Proses ini menjadi salah satu proses dasar  dalam  registrasi  citra  disamping  proses  lain  seperti  akuisi  citra,  klasifikasi, rekontruksi  3D  hingga  pemetaan.  Dengan  meniru  cara  kerja  sistem  visual  manusia  yang sangat  komplit  dan  kompleks, Computer  vision menggunakan  teknik-teknik  yang  mampu mengestimasi kemampuan visual manusia tersebut seperti pengukuran ciri yang berkaitan dengan geometri objek atau intreprestasi informasi citra dan sebagainya. Pencocokan citra sebagai  salah  satu  permasalahan  yang  berfokus  dalam  membangun  relasi  dari  dua  citra cukup  berperan  dalam Computer  vision saat  dipergunakan  dalam  beberapa  hal  seperti pengenalan objek, registrasi citra hingga navigasi robot. [1]
Perkembangan  yang  besar  telah  terjadi  pada  penelitian  tentang  pencocokan  citra khususnya dalam pencocokan fitur seperti dalam pencocokan titik. Dalam pencocokan titik beberapa  metode  telah  diteliti  seperti Local  Scale-Invariant  Features  (SIFT) [2] dan Simultaneous  Localization  and  Mapping  (SLAM) [3] .  Dalam  penelitian  lain  yang  dilakukan Indah  Listiyowati  [4]  metode  SIFT  mampu  dipergunakan  untuk  mendapatkan  kecocokan objek  antara  barang  cacat  dan  tidak  cacat  dengan  membandingkan  kesamaan  letak keypoint dalam beberapa posisi kemiringan gambar.
Dalam penelitian yang dilakukan oleh Ronny Makhfuddin Akbar [5] meneliti tentang penerapan  metode  SIFT  untuk  membedakan  uang  kertas  dengan  menggunakan  RANSAC untuk  memeriksan  konsistensi  geometris  uang  kerkas.  Pada  penelitian  ini  menunjukkan metode  SIFT  mampu  membedakan  beberapa  uang  kertas  dari  beberapa  negara  dengan akurasi 100% serta dapat mengidentifikasi uang kertas jamak dari negara yang sama atau berbeda dengan waktu rata-rata 32.67 detik.
Selain itu dalam  penelitian  yang  dilakukan oleh  Ritu Rani  [6] didapatkan hasil  metode ORB memiliki  keunggulan  dibandingkan  dengan  SIFT  dan  SURF  karena  kemampuannya  dalam mengekstraksi  dengan  menggunakan  FAST  yang  cukup  cepat  dan  lebih  toleran  terhadap  noise. Disamping itu metode ORB juga dapat dikombinasikan dengan metode lain seperti SVM dan KNN untuk  menguji  efisiensi  pengklasifikasian  yang  telah  dilakukan.  Dalam  penelitian  ini  didapatkan bahwa  akurasi  pengenalan  yang  menggunakan  SVM  lebih  baik  dibandingkan  KNN,  SVM  mampu memberikan  akurasi  pengenalan  sebanyak  90,45%  walaupun  dengan  waktu  eksekusi  yang  lebih lama dari KNN.
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Mirza  Ramadhani  [7]  didapatkan  tngkat akurasi  sebesar  97,5  %  dalam  klasifikasi  ikan  dengan  menggunakan  kombinasi  metode Oriented  Fast  and  Rotated  Brief (ORB) dan  K-Nearest  Neighbor (KNN).  Dengan menggunakan metode Oriented Fast  and Rotated Brief (ORB), Dina  Indarti [1] melakukan penelitian pencocokan fitur citra, dimana diperoleh hasil bahwa dalam proses pencocokan fitur  citra  dapat  dilakukan  menggunakan  metode  ORB  walaupun  posisi  citra  berubah. Berdasarkan  paparan  yang  terdapat  dalam  beberapa  penelitian  diatas,  maka  peneliti terdorong  untuk  melakukan  penelitian  tentang  pencocokan  fitur  citra  menggunakan metode Oriented  Fast  and  Rotated  Brief (ORB)  yang  dikombinasikan  dengan  metode K- Nearest  Neighbor (KNN)  dalam  mekanisme  klasifikasinya.  Penelitian  ini  diharapkan mampu  mendeteksi  dan  mengenali  fitur  citra  yang  di capture sehingga  nantinya  dapat mempercepat  dalam  proses  identifikasi  tanpa  harus  melalui  mekanisme  pengenalan identitas.  Disamping  itu  penelitian  ini  diharapkan  juga  mampu  meningkat  proses klasifikasi fitur citra sehingga mampu meningkat akurasi dalam pencocokan fitur citra

## 2. METODE PENELITIAN 2.1. Objek Penelitian
Objek  dalam  penelitian  ini  adalah  citra  ayang  didapatkan  dari  lingkungan  sekitar seperti  kotak  CD  PS,  foto  dosen,  minuman  kemasan,  dsb.  Selama  ini  proses  pengenalan objek  tersebut  memakan  waktu  yang  cukup  lama  meskipun  objek  tersebut  sudah  biasa digunakan  sehari-hari,  hal  ini  menyebabkan  terjadinya  keterlambatan  terutama  saat proses pencarian dan pengenalan objek dan cenderung menghambat kegaiatan pekerjaan.
PS4 PES 2021.jpg
GTA V.jpg
beng_beng_drink.jpg
Energen_Jagung.jpg Gambar 1. Citra Objek

## 2.2. Tahapan Penelitian
Dalam penelitian ini akan dilakukan beberapa tahapan hingga diperoleh hasil, yang dijelaskan sebagai berikut:
1. Pengumpulan data
Dalam  tahap  ini  pengumpulan  data  diperoleh  melalui  observasi  di  lingkungan dalam  dan  luar  kampus  AKN  Putra  Sang  Fajar  Blitar.  Objek-objek  tersebut  akan dipilih  untuk  kemudian  diambil  foto  dan  kemudian  dipilah,  foto  objek  yang  sudah dipilah  akan  menjadi  objek  sumber  yang  akan  dilatih  dan  dijadikan  data training dalam pencocokan fitur citra.

## 2. Pengolahan Citra
Pengolahan  citra  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  ORB  yang dikombinasikan  dengan  metode  KNN  dalam  klasifikasi  yang  dibuat  dalam  sebuah aplikasi khusus menggunakan bahasa Python. Dengan memanfaatkan library OpenCV, numpy  dan  webcam  laptop  aplikasi  yang  dibuat  diharapkan  mampu  melakukan pengolahan  citra  sebagaimana  yang  diharapkan.  Proses  pengumpulan  data  dan pengolahan citra yang dilakukan ditunjukkan dalam gambar 2 berikut.

## Gambar 2. Flowchart Pengumpulan data dan Pengolahan Citra

## 3. Pengujian
Setelah  dilakukan  pengolahan  gambar  dilakukan  kegiatan  pengujian  untuk mengetahui  tingkat  akurasi  dari  aplikasi  yang  telah  dibuat.  Pengujian  dilakukan dengan beberapa mekanisme  seperti menguji objek pada posisi  normal, diputar 90 0 ke  kanan,  diputar  90 0 ke  kiri,  diputar  180 0 ,  hingga  dengan  melakukan  penutupan pada  sebagian  objek,  penggunaan  cahaya  yang  berlebih  dan  pengurangan  cahaya pada objek, dimana alur pengujian ditunjukkan pada gambar 3 berikut.

## Gambar 3. Flowchart Pengujian Akurasi Citra
Pada  tahap  ini  juga  dilakukan  pengujian  dengan  mempertimbangkan  jarak objek terhadap webcam untuk memperoleh hasil deteksi, jarak yang dijadikan acuan dalam pengujan adalah sejauh 15 cm dari webcam, untuk kemudian dalam pengujian akan dilakukan beberapa kali tindakan memperpendek atau menjauhkan objek dari webcam. Hasil akurasi pengujian dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
Akurasi (%) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑟𝑐𝑜𝑏𝑎𝑎𝑎𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 × 100%
[8]
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑟𝑐𝑜𝑏𝑎𝑎𝑛

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1 Akuisisi Citra
Proses  akuisi  citra  diawali  dengan  melakukan  mekanisme import  library yang dibutuhkan  seperti opencv , os dan numpy . Library  Opencv dipergunakan  untuk menyederhanakan  mekanisme  coding  yang  berkaitan  dengan  citra  digital,  sedangkan library  Numpy dipergunakan  untuk  melakukan  operasi  matematika  pad  mekanisme klasifikasi  yang  digunakan. Library  os dipergunakan  untuk  mempermudah  interaksi dengan sistem operasi yang digunakan.
Path dipergunakan untuk membaca nama citra yang terdapat dalam folder ‘ gambar ’ yang  sekaligus  akan  dipergunakan  sebagai  objek/citra  sumber.  Sedangkan  orb dipergunakan  untuk  memulai  proses  pendeteksi  menggunakan  metode  ORB  yang  diikuti dengan nilai maksimal features /fitur yang akan dideteksi.
Gambar 4. Objek/Citra sumber
Citra  yang  menjadi  sumber  diambil  dari  citra  asli  gambar  yang  didapatkan  baik secara  digital  dengan  fitur  pencarian  ataupun  dari  foto  kamera  yang  digunakan  tanpa melalui proses penyesuaian ukuran/ pixel citra maupun penyesuain fitur lainnya, sehingga citra sumber yang digunakan merupakan citra asli yang original. Untuk citra training yang digunakan  dalam  mekanisme  pencocokan  akan  didapatkan  secara live atau  langsung dengan  menggunakan  kamera  webcam  yang  terdapat  diperangkat,  dimana  melalui webcam objek yang digunakan sebagai training akan ditunjukkan untuk kemudian secara langsung/ live akan dicocokkan dan diklasifikan dengan citra sumber yang dimiliki.

## 3.2 Ektraksi Fitur
Ekstraksi  fitur  dilakukan  untuk  mendapatkan  fitur-fitur  yang  dibutuhkan  dalam proses  pencocokan  dan  klasifikasi.  Salah  satu  fitur  yang  dibutuhkan  dalam  proses pencocokan  adalah detector  keypoint ,  dengan  menggunakan  metode  ORB  ( Oriented  Fast and  Rotated  Brief )  yang  memiliki descriptor  BRIEF metode  ini  mampu  mendapatkan  ciri khusus  dari  citra.  Dengan  menggunakan library  Opencv ciri  khusus  dari  citra  didapatkan dalam  bentuk keypoint yang  bersifat  invariant,  dimana  dengan  sifat  ini  beberapa  model transformasi  citra  seperti  rotasi  atau  penyekalan  menjadi  lebih  dihaluskan  dalam  suatu citra untuk menjadi keypoint .
Gambar 5. Keypoint dari citra
Pada  gambar  5  diatas  terlihat  beberapa  titik-titik  warna-warni  yang  merupakan keypoint dari  citra,  dimana keypoint ini  akan  menjadi  bagian  utama  yang  bisa  digunakan untuk mengenali citra tersebut. Didalam keypoint terdapat descriptor dalam bentuk matriks yang  menjadi  acuan  untuk  menghitung  kemiripan  citra  yang  telah  didapatkan  dengan model training yang akan diujikan secara live atau real time .
Gambar 6. Matriks dari Keypoint yang terdapat dalam citra
Proses  ekstraksi  fitur  lain  yang  dilakukan  dari  citra  yang  dimiliki  adalah  dengan mengekstrak  class  yang  dimiliki  suatu  citra.  Dengan  menggunakan  class  ini,  akan diekstraksi fitur nama objek yang akan dipergunakan dalam proses identifikasi objek.

## 3.3 Klasifikasi
Dalam  tahap  ini  dilakukan  proses  klasifikasi  citra  yang  dilakukan  dengan menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor (KNN),  dimana dengan  menggunakan metode ini akan dicari jarak terdekat citra training yang memiliki kemiripan dengan citra sumber menggunakan matriks dari keypoint yang didapatkan dari proses ekstraksi fitur. Tahapan klasifikasi menggunakan KNN dapat diuraikan sebagai berikut:
1. Pengumpulan citra training, pengumpulan citra training dilakukan secara real time menggunakan webcam perangkat.
2. Memilih  nilai  k  yang  akan  digunakan  sebagai  nilai  awal  perhitungan,  dalam pengujian ini nilai k=2 yang berarti 2 nilai Euclidean paling kecil dari citra training sebagai  titik  acuan  untuk  menerangkan  perkiraan  jarak  terdekat  dari  koordinat sebenarnya dalam matriks keypoint citra.
3. Vektor  fitur  dan  identifikasi  citra  training  akan  disimpan  oleh  algoritme  selama proses klasifikasi.
4. Setelah  proses  klasifikasi  selesai,  dilanjutkan  dengan  proses  identifikasi  yang didapatkan  dari  perhitungan  nilai  matriks  fitur  yang  dianggap  sama,  untuk selanjutnya  dilakukan  perhitungan  jarak  vektor  baru  ke  vektor  training  dan pengambilan nilai k yang terdekat serta penentuan titik baru klasifikasi.
Mekanisme perhitungan dalam tahapan klasifikasi ini menggunakan rumus berikut :
[9]
P  dan  Q  adalah  titik  ruang  pada  vektor  n  dimensi,  pi  dan  qi  besaran  scalar  untuk dimensi  ke  I  dalam  ruang  vektor  n  dimensi.  Setelah  matriks  dari keypoint dihitung  akan mendapatkan nilai yang akan dibandingan dengan nilai threshold dari metode ORB. Setelah itu citra dengan jarak terdekat paling banyak akan diurutkan sehingga mendapatkan citra yang paling cocok.
Sistem  kerja  aplikasi  identifikasi  fitur  citra  ini  dengan  mencocokkan  titik-titik  pada keypoint pada file training yang diambil secara live dengan file objek sumber, sebagaimana yang dtunjukkan pada gambar 5 berikut.
Gambar 7. Contoh mekanisme pengujian aplikasi
Dalam  tahap matching  template ,  fitur  citra  training  akan  dilakukan  pencocokan dengan fitur objek sumber, dimana pencocokan dilakukan dengan menggunakan K-nearest neighbor Euclidean dengan nilai K = 2 dengan metode ORB. Hasilnya akan dihitung dengan rasionya, dimana yang lebih dari 0.75 akan dibuang dan hasil yang match akan digunakan sebagai acuan dalam identifikasi.

## 3.4 Pengujian
Dalam tahapan ini dilakukan  pengujian untuk mengetahui kinerja sistem yang telah dirancang  sehingga  diketahui  tingkat  akurasinya.  Pengujian  dilakukan  dengan memperlihatkan citra training secara real time ke webcam. Posisi yang akan diujikan pada setiap objek  terdiri dari menguji objek pada posisi normal, diputar 90 0 ke kanan,  diputar 90 0 ke  kiri,  diputar  180 0 ,  hingga  dengan  melakukan  penutupan  pada  sebagian  objek, penggunaan cahaya yang berlebih dan pengurangan cahaya pada objek.
Tabel 1. Pengujian Pengujian Ke Gambar Posisi Hasil 1 Normal Terdeteksi
Pengujian Ke Gambar Posisi Hasil 2 Diputar 90 o ke kiri Terdeteksi 3 Diputar 180 o ke bawah Terdeteksi 4 Diputar 90 o ke kanan Terdeteksi 5 Diperjauh 10 cm (sejauh 25 cm) Tidak Terdeteksi
Pengujian Ke Gambar Posisi Hasil 6 Diperpendek 5 cm ke depan (10 cm) terdeteksi 7 Di tutupi sebagian Terdeteksi 8 Cahaya Lebih Terdeteksi
Tahap  pengujian  yang  dilakukan  dengan  berbagai  posisi  seperti  objek  pada  posisi normal, diputar 90 0 ke kanan, diputar 90 0 ke kiri, diputar 180 0 , hingga dengan melakukan penutupan  pada  sebagian  objek,  penggunaan  cahaya  yang  berlebih  dan  pengurangan cahaya pada objek, didapatkan hasil yang tercantum pada tabel berikut.
Tabel 2. Hasil Pengujian No Keterangan Nilai 1 Jumlah pengujian 16 2 Berhasil dikenali 14 3 Dikenali sebagai objek lain atau tidak dikenali 2 4 Jarak terdekat 10 cm 5 Jarak terjauh 30 cm
Berdasar  pada  hasil  pengujian  yang  dilakukan  maka  dapat  diperoleh  akurasi  dalam proses identifikasi objek, yang dihitung sebagai berikut.
Akurasi (%) = 14 X 100% 16 = 87,5 %
Sehingga  proses  identifikasi  fitur  citra  mendapatkan  hasil  sebanyak  87.5  %  objek terdeteksi dengan baik, dengan jarak maksimal terjauh deteksi sebesar 30 cm dari kamera dan jarak  terdekat  deteksi  sebesar 10 cm  dari kamera. Beberapa  hal seperti besar  objek, warna dan kualitas kamera mempengaruhi jarak dan kualitas deteksi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pemahasan  yang  dilakukan,  dapat  disimpulkan bahwa Klafisikasi Fitur Citra menggunakan Metode Oriented Fast and Rotated Brief (ORB) dan  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  dengan  menggunakan  berbagai  model  pengujian  seperti objek  pada  posisi  normal,  diputar  90 0 ke  kanan,  diputar  90 0 ke  kiri,  diputar  180 0 ,  hingga dengan melakukan penutupan pada sebagian objek, penggunaan cahaya yang berlebih dan pengurangan cahaya pada objek. Dalam penelitian ini bilamana objek yang diujikan dapat dikenali dan diklasifikasi dengan baik maka  dikatakan terdeteksi.  Pada  pengujian  dengan posisi  objek  normal  diperoleh  hasil  100%  terdeteksi,  dalam  posisi  diputar  90 0 ke  kanan diperoleh  hasil  100%  terdeteksi,  dalam  posisi  diputar  90 0 ke  kiri  diperoleh  hasil  100% terdeteksi, dalam posisi diputar 180 0 diperoleh hasil 100% terdeteksi, dalam posisi ditutup pada sebagian  objek diperoleh hasil 100% terdeteksi dan  pada  posisi cahaya kurang  dan cahaya berlebih juga diperoleh hasil 100% terdeteksi, namun ketika objek dijauhkan lebih dari  25  cm  maka  akan  tidak  terdeteksi.  Dari  penelitian  dan  pengujian  yang  dilakukan diketahui bahwa pendeteksi dan klasifikasi objek tidak dipengaruhi oleh posisi objek dan tingkat cahaya namun lebih dipengaruhi oleh jauh-dekatnya objek yang dideteksi.

## 5. UCAPAN TERIMA KASIH
Puji  dan  syukur  kita  panjatkan  kepada  Allah  SWT  atas  rahmat  dan  karunia-Nya sehingga  artikel  yang  berjudul “ Implementasi  Metode  Oriented  Fast  and  Rotated  Brief (ORB) dan K-Nearest Neighbor (KNN) dalam Identifikasi Fitur Citra ” diselesaikan dengan baik tanpa adanya halangan sama sekali.

## DAFTAR PUSTAKA
Indarti, Dina, Aini Suri Talita, J. Margonda, R. No, and J. Barat. "Pencocokan Fitur Pada Citra Menggunakan  Metode  Oriented  Fast  and  Rotated  Brief  (ORB)." Progr.  Stud.  Tek. Inform., Univ. Gunadarma. Depok (2020): 1-12.
Yousry,  Ahmed,  Mohamed  Taha,  and  Mazen  M.  Selim.  "Currency  Recognition  System  for Blind people using ORB Algorithm." Int. Arab. J. e Technol. 5, no. 1 (2018): 34-40. Luo, Chuan, Wei Yang, Panling Huang, and Jun Zhou. "Overview of image matching based on ORB  algorithm." In Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  vol.  1237,  no.  3,  p.  032020. IOP Publishing, 2019.
Listiyowati,  Indah,  Tatang  Rohana,  and  Kiki  Ahmad  Baihaqi.  "Implementasi  Metode  Scale Invariant Feature Transform (SIFT) Untuk Mendeteksi Kecacatan Patah Pada Plastik Injection." Scientific Student Journal for Information, Technology and  Science 2, no.  1 (2021): 69-75.
Akbar,  Ronny  Makhfuddin,  and  Fajar  Indra  Kurniawan.  "Identifikasi  dan  Konversi  Mata Uang  Asing  Menggunakan  Scale  Invariant  Feauture  Transform." SUBMIT:  Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi dan Sains 2, no. 1 (2022): 39-45.
Rani, Ritu, Ravinder Kumar, and Amit Prakash Singh. "Implementation of ORB and Object Classification  using  KNN  and  SVM  Classifiers." Int.  J.  Comput.  Sci.  Eng. 7,  no.  3 (2019): 280-285.
Ramadhani, Mirza, and Darlis Heru Murti. "Klasifikasi Ikan Menggunakan Oriented Fast and Rotated Brief (Orb) Dan K-Nearest Neighbor (Knn)." JUTI J. Ilm. Teknol. Inf 16, no. 2 (2018): 115.
Nurdin,  Cherry  Januar,  Jamaludin  Indra,  Rahmat  Rahmat,  Kiki  Ahmad  Baihaqi,  and  Euis Nurlaelasari.  "DETEKSI  OBJEK  BARANG  BELANJAAN  MENGGUNAKAN  METODE ORIENTED FAST AND ROTATED BRIEF (ORB) DAN K-NEAREST NEIGHBOR (KNN)." In Conference on  Innovation  and Application  of Science and Technology (CIASTECH) , pp. 409-416. 2021.
Khoharja,  Giovinna,  Liliana  Liliana,  and  Anita  Nathania  Purbowo.  "Aplikasi  Deteksi  Nilai Uang pada Mata Uang Indonesia dengan Metode Feature Matching." Jurnal Infra 5, no. 1 (2017): 51-55.
Ma, Chaoqun  &  Hu,  Xiaoguang  &  Xiao,  Jin  &  Du,  Huanchao  &  Zhang,  Guofeng.  (2020). Improved ORB Algorithm Using Three-Patch Method and Local Gray Difference. Sensors (Basel, Switzerland). 20. 10.3390/s20040975.