## Klasifikasi Hewan Mamalia Berdasarkan Bentuk Wajah Menggunakan Fitur Histogram of Oriented dan Metode Support Vector Machine
Muhammad Ezar Al Rivan [1]* , Molavi Arman [2] , Hafiz Irsyad [3] , Reynald Dwika Prameswara [4]
Teknik Informatika [1], [3], [4]
Manajemen Informatika [2]
Fakultas Ilmu Komputer dan Rekayasa, Universitas Multi Data Palembang Palembang, Indonesia
meedzhar@mdp.ac.id [1] , molavi.arman@mdp.ac.id [2] , hafizirsyad@mdp.ac.id [3] ,reynald1664@gmail.com [4]
Abstract — Mammals have several characteristics that can be distinguished, such as footprints, voice, and face shape. However, some  mammals  have  the  same  facial  shape,  so  it  is  difficult  to distinguish.  Recognition  of  mammal  face  shape  can  be  done  by utilizing image processing and pattern recognition. To classify the face  shape  of  mammals,  the  Histogram  of  Oriented  Gradients (HOG) and Support Vector Machine (SVM) methods can be used. The  HOG  method  is  used  to  retrieve  the  shape  features  of  the image, while SVM is used as a classifier. This study uses the LHI- Animal-Faces dataset, which was taken as many as 15 species of mammals;  where  for  each  type  of  mammal,  60  images  were selected, and the size was changed to 150x150 pixels. The image is converted into a grayscale image for the HOG feature extraction process.  Furthermore,  the  classification  process  uses  SVM.  The kernels  used are Linear,  Polynomial, and Gaussian  kernels. The testing process uses K-Fold Cross-Validation. The folds used are 3-fold, 4-fold, 5-fold, 6-fold, and 10-fold. The performance of the HOG feature and the SVM method that gives the best results is the Linear  kernel  using  10-fold  with  an  accuracy  value  of  96.55%, precision  of  77.92%,  and  recall  of  74.11%.  The  kernel  sequence that  gives  the  best  results  in  this  test  is  the  Linear  kernel, Polynomial kernel, and Gaussian kernel.
Keywords— HOG, K-Fold Cross Validation, Mammals, SVM
Abstrak — Hewan mamalia memiliki beberapa ciri agar dapat dibedakan, seperti jejak  kaki, suara,  maupun  bentuk wajahnya. Beberapa  hewan  mamalia  memiliki  bentuk  wajah  yang  sama sehingga sulit dibedakan. Pengenalan bentuk wajah mamalia bisa dilakukan  dengan  memanfaatkan  pengolahan  citra  dan pengenalan  pola.  Untuk  mengklasifikasi  bentuk  wajah  hewan mamalia  dapat  menggunakan  metode  Histogram  of  Oriented Gradients  (HOG)  dan  Support  Vector  Machine  (SVM).  Metode HOG  digunakan  untuk  mengambil  cir  bentuk  dari  citra sedangkan SVM digunakan sebagai pengklasifikasi. Penelitian ini menggunakan dataset LHI-Animal-Faces yang diambil sebanyak 15 jenis spesies mamalia, dimana setiap jenis mamalia dipilih 60 citra dan diubah ukurannya menjadi 150x150 pixel. Citra tersebut diubah menjadi citra grayscale untuk kemudian dilakukan proses ekstraksi ciri HOG. Selanjutnya proses klasifikasi menggunakan SVM. Kernel yang digunakan adalah kernel Linear, Polynomial, dan  Gaussian.  Proses  pen-gujian  menggunakan  K-Fold  Cross Validation. Fold yang digunakan yaitu 3-fold, 4-fold, 5-fold, 6-fold,
dan  10-fold.  Performa  fitur  HOG  dan  metode  SVM  yang memberikan hasil  terbaik  adalah  pada  kernel  Linear menggunakan  10-fold  dengan  nilai  accuracy  sebesar  96.55%, precision  sebesar  77.92%,  dan  recall  sebesar  74.11%.  Urutan kernel yang memberikan hasil terbaik pada pengujian ini adalah kernel Linear, kernel Polynomial dan kernel Gaussian.
Kata Kunci— HOG, K-Fold Cross Validation, Mamalia, SVM

## I. I NTRODUCTION
Hewan  mamalia  adalah  binatang  menyusui  yang  berada dalam  kelas  hewan  vertebrata  dan  umumnya  mamalia  ini berkembang  biak  dengan  melahirkan,  dan  tubuhnya  tertutupi oleh rambut. Kelas  mamalia  ini terbagi ke dalam  29 ordo [1]. Setiap spesies hewan mamalia memiliki ciri-ciri yang beraneka ragam yang bisa dikenali melalui bentuk.
Pengenalan  hewan  mamalia  dapat  dilakukan  berdasarkan ciri  yang  dimiliki  seperti  bentuk  wajah.  Bentuk wajah  hewan mamalia  memiliki kemiripan sehingga sulit dibedakan. Untuk membedakan bentuk wajah hewan mamalia bisa menggunakan pengolahan citra dan pengenalan pola.
Citra jejak kaki yang merepresentasikan jumlah dan ukuran gumpalan  bentuk  kaki  telah  digunakan  sebagai  fitur  pada klasifikasi  jenis  hewan  [2].  Tidak  hanya  citra  jejak  kaki  yang dapat menjadi fitur klasifikasi hewan, citra wajah hewan dapat menjadi  pilihan  karena  dapat  langsung  merepresentasikan hewan yang dimaksud. Untuk mendeteksi atau mengklasifikasi bentuk  wajah  hewan  mamalia  dapat  menggunakan  metode k- Nearest Neighbor seperti pada klasifikasi mamalia berdasarkan bentuk wajah dengan k-NN menggunakan fitur CAS dan HOG [3]. Berdasarkan hasil penelitian  ini  nilai k  yang  memberikan hasil  klasifikasi  yang  baik  yaitu  k=5  dengan  tingkat  akurasi 100%  pada  hewan  kucing  dan  harimau.  Selanjutnya, penggunaan global contrast saliency dan histogram of oriented gradient sebagai  fitur  untuk  klasifikasi  jenis  hewan  mamalia [4].  Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  metode  k-NN cityblock distance dengan  nilai  k=9  memberikan  hasil  klasifikasi  yang baik  pada  hewan  harimau.  Kemudian  pada  klasifikasi  wajah hewan  mamalia  tampak  depan  menggunakan k-Nearest Neighbor dengan ekstraksi fitur HOG [5]. Hasil dari penelitian ini,  perhitungan precision , recall ,  dan accuracy tertinggi
terdapat  pada  k=3  dengan  rata-rata  mendapatkan  hasil  di  atas 50%,  sedangkan  yang  terendah  pada  k=7  dengan  rata-rata mendapatkan hasil di bawah 50%. Penelitian terkait pengenalan hewan  juga  dilakukan  pada  [6]  terhadap  hewan  laut.  Metode lain  yang  digunakan  untuk  pengenalan  hewan  juga  dilakukan pada penelitian [7] dan [8]. Pada penelitian yang dilakukan [9] juga menggunakan hewan sebagai objek. Pada penelitian  [10] dilakukan  pengenalan  spesies  hewan.    Penelitian  [11] menggunakan wajah manusia sebagai objek penelitian.
Ada  beberapa  fitur  yang  dapat  digunakan  dalam  sistem pengenalan  pola  pada  citra  seperti Histogram  of  Oriented Gradients (HOG).  HOG  merupakan  salah  satu  metode  yang digunakan dalam pengolahan citra digital untuk ekstraksi fitur. Teknik  ini  menghitung  jumlah  kemunculan  orientasi  gradien pada  bagian  citra  digital  yang  dilokalisasi.  Fitur  ekstraksi  ini dapat  menghasilkan  struktur  gradien  yang  bentuknya menyerupai  asli.  Penggunaan  HOG  sebagai  ekstraksi  ciri memiliki  kemampuan  pengenalan  bentuk  yang  lebih  baik dengan akurasi yang tinggi dan proses pelatihan menggunakan fitur ini memiliki waktu yang cepat, seperti pada face detection [12] memiliki nilai Precision 56,07%, nilai Recall 98,36%, dan nilai F1-Score 71,42%. Selanjutnya, perbandingan jarak potret dan  resolusi  kamera  pada  tingkat  akurasi  pengenalan  angka kwh  meter  [13].  Pada  penelitian  ini  hasil  akurasi  tertinggi ditemukan pada jarak potret 30 cm dan resolusi 14 MP dengan persentase sebesar 86,67%.
Untuk  klasifikasi  metode  yang  digunakan  yaitu Support Vector  Machine (SVM).  Metode  ini  bekerja  atas  prinsip Structural Risk Minimization (SRM) dengan tujuan menemukan hyperplane terbaik  yang  memisahkan  dua  buah class pada input  space juga  bertujuan  untuk  meminimalkan batas  atas  dari general  error .  Keuntungan  lain  menggunakan SVM  adalah  metode  ini  dapat  dianalisis  secara  teoritis menggunakan  konsep  teori  pembelajaran  komputasi.  Hal  ini didukung oleh penelitian terdahulu yang menggunakan metode SVM  seperti  pada  klasifikasi  gambar  berwarna  menggunakan metode  SVM  [14]  memiliki  hasil  akurasi  74,21%. Implementasi  untuk face  detection [12]  memiliki  nilai Precision 56,07%,  nilai Recall 98,36%,  dan  nilai F1-Score 71,42%.  Dan  perbandingan  jarak  potret  dan  resolusi  kamera pada  tingkat  akurasi  pengenalan  angka  kwh  meter  [13] memiliki  hasil  akurasi  tertinggi  pada  jarak  potret    30  cm  dan resolusi 14 MP dengan persentase sebesar 86,67%.
Berdasarkan  uraian  di  atas,  penelitian  ini  dilakukan  untuk mengetahui  hasil  akurasi  klasifikasi  bentuk  wajah  hewan mamalia menggunakan ekstaksi fitur HOG dan pengklasifikasi SVM.  Ekstraksi fitur HOG memiliki tingkat akurasi yang baik untuk  mengenali  bentuk  dan  metode  klasifikasi  SVM  baik dalam  mengenali  objek.  Dengan  menggunakan  metode  HOG dan SVM bisa diketahui hasil pengenalan bentuk wajah hewan mamalia.  sehingga  penelitian  ini  penting  dilakukan  untuk mengetahui tingkat akurasinya.

## II. METODE PENELITIAN
Tahapan-tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
A. Histogram of Oriented Gradients
Histogram  of  Oriented  Gradients digunakan  untuk mengekstraksi  fitur  yang  digunakan  pada  komputer  visi  dan pengolahan  citra  dengan  cara  menghitung  nilai  gradient  pada suatu citra untuk mendapatkan hasil yang akan digunakan untuk mendeteksi objek  [15]. Metode HOG dipilih dalam penelitian ini  karena  metode  ini  sesuai  dengan  objek  yang  digunakan. Metode  HOG  mengambil  ciri  bentuk  dari  citra.  Objek  yang digunakan adalah bentuk wajah sehingga pemilihan metode ini sudah sesuai.

## B. Support Vector Machine
Support Vector Machine (SVM) salah satu metode learning machine yang bekerja atas prinsip Structural Risk Minimization (SRM)  dengan  tujuan  menemukan  hyperplane  terbaik  yang memisahkan dua buah class pada input space . Pemilihan SVM sebagai klasifikasi dikarenakan SVM dapat memberikan hasil yang baik.

## C. Cross Validation
Cross validation adalah suatu metode tambahan dari teknik data  mining yang  bertujuan  untuk  memperoleh  hasil  akurasi yang  maksimal.  Metode  ini  sering  juga  disebut  dengan k-fold cross validation dimana percobaan sebanyak k kali untuk satu model  dengan  parameter  yang  sama  [16].  Secara  umum,  kita akan  membandingkan  n  model  dalam cross  validation ini, dalam arti lain fungsi dari penggunaan metode cross validation adalah
1) Untuk  mengetahui  performa  dari  suatu  model algoritma dengan melakukan percobaan sebanyak k kali 2)
Untuk menningkatkan tingkat performansi dari model tersebut
3)
Untuk mengolah data set dengan kelas yang seimbang Dalam kasus klasifikasi, ada yang perlu diperhatikan dalam pembagian  set  data  ke  sejumlah  k  partisi,  yaitu  harus melakukan stratification yang artinya kita akan mempartisi atau membagi set data tersebut ke k partisi denga komposisi kelas yang seimbang disetiap partisinya. Dengan kata lain, distribusi
kelas  setiap  partisi  harus  sama  antar  kelas,  yang  berarti  juga sama dengan distribusi kelas di set data originalnya.
Cross  validation juga  merupakan  teknik  validasi  dari pengembangan  model Split  Validation dimana  validasinya mengukur training error dengan menguji dengan test data atau data  uji. Cross  Validation sendiri  dikembangkan  karena  pada model  sebelumnya  terdapat  kelemahan  yaitu  pengambilan sampelnya  diambali  secara  acak,  kemudian  pengambilan sampel test  error -nya  juga  tidak  bisa  mendistribusikan  kelas secara  tersetruktur.  Meskipun  hasil  yang  di  peroleh  bisa maksimal  tapi  tidak  bisa  menjangkau  pengujian  yang  lebih efisien. Maka digunakan cross validation yang mampu bekerja dengan cepat dengan pengambilan sampel yang lebih struktur, jadi dalam jumlah pengujian beberapa pun set data latih dan set data  uji  akan  diambil  dengan  data  yang  berbeda  dengan percobaan atau iterasi sebelumnya.
Berikut  adalah  contoh  perhitungan cross  validation pada Tabel 1
TABEL 1. CARA KERJA CROSS VALIDATION
Partisi 1 Partisi 2 Partisi 3 Partisi 4 Partisi 5 Percobaan 1 Test Train Train Train Train Percobaan 2 Train Test Train Train Train Percobaan 3 Train Train Test Train Train Percobaan 4 Train Train Train Test Train Percobaan 5 Train Train Train Train Test
Percobaan  diatas  adalah  contoh  ilustrasi  dari 5-fold  cross validation. Percobaan  dilakukan  sebanyak  5  kali  tahapan. Percobaan 1, yaitu menjadikan bagian partisi pertama menjadi data  uji  dan  partisi  lainnya  menjadi  data  latih.  Percobaan  2, yaitu  menjadikan  bagian  partisi  kedua  menjadi  data  uji  dan partisi  lainnya  menjadi  data  latih.  Percobaan  3,  yaitu menjadikan  bagian  partisi  ketiga  menjadi  data  uji  dan  partisi lainnya menjadi data latih dan begitu seterusnya.
Dari  5  hasil  percobaan  ini,  lalu  dicatat  nilai  evaluasi performa dari model tersebut dengan menggunakan confussion matrix kemudian tentukan nilai rata-rata dari setiap percobaan. Maka  disitu  akan  ditemukan  percobaan  mana  yang  dapat dijadikan acuan dari penggunaan suatu  model algoritma  yang telah dipilih.

## D. Confusion Matrix
Salah  satu metode yang dapat digunakan untuk  mengukur kinerja  suatu  metode  klasifikasi  dalam  membandingkan  hasil klasifikasi yang dilakukan oleh sistem dengan hasil klasifikasi yaitu Confusion Matrix
Metode Confusion  Matrix yaitu  menghitung  persentase Precision , Recall dan Accuracy . Cara penghitungan Confusion Matrix tersebut bisa dilihat pada persamaan (1), (2), (3).
1) Precision, merupakan  rasio  prediksi  benar  positif dibandingkan dengan keseluruhan hasil yang diprediksi positif . 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = TP TP+FP (1)
2) Recall, merupakan  rasio  prediksi  benar  positif dibandingkan dengan keseluruhan data yang benar positif.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = TP TP+FN (2) 3)
Accuracy, Merupakan  rasio  prediksi  Benar  (positif dan negatif) dengan keseluruhan data .
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = TP+TN TP+TN+FP+FN (3)
Keterangan :
TP  =  Jumlah  data  positif  citra  bentuk  wajah  hewan  mamalia yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem.
FP  =  Jumlah  data  positif  citra  bentuk  wajah  hewan  mamalia namun teklasifikasi salah oleh sistem.
FN  =  Jumlah  data  negatif  citra  bentuk  wajah  hewan  mamalia namun terklasifikasi salah oleh sistem.
TN = Jumlah data negatif citra bentuk wajah  hewan  mamalia yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem.
Tabel 2 merupakan contoh tabel confusion matrix pada salah satu  jenis  hewan  mamalia  dari  15  jenis  hewan  mamalia  yang digunakan sebagai objek penelitian ini .

## TABEL 2. CONFUSION MATRIX
Predicted Class Beruang Bukan Beruang Actual Class Beruang True Positive (TP) False Negative (FN) Bukan Beruang False Positive (FP) True Negative (TN)
Penjelasan dari Tabel 2 :
Jika input citra Beruang, maka TP nya adalah Beruang. Jika  input  citra  adalah  Beruang,  maka  FP  nya  adalah  Bukan Beruang.
Jika  input  citra  adalah  Bukan  Beruang,  maka  FN  nya  adalah Beruang.
Jika  input  citra  adalah  Bukan  Beruang,  maka  TN  nya  adalah Bukan Beruang.

## E. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  menggunakan dataset LHI-Animal- Faces yang dipilih. Dataset ini merupakan dataset yang berisi wajah-wajah  hewan.  Dataset  ini  terdapat  20  kelas  namun digunakan  15  kelas  saja  sesuai  dengan  jenis  hewan  mamalia. Setiap  kelas  diambil  60  citra  wajah  hewan  mamalia  sehingga total citra yang digunakan ada 900.  Dataset ini telah digunakan pada  penelitian  [17]. Dataset yang  digunakan  pada  penelitian ini  adalah  15  jenis  bentuk  wajah  hewan  mamalia  yang  terdiri dari Anjing, Babi, Beruang, Domba, Gajah, Harimau, Kelinci, Kucing, Monyet, Panda, Rusa, Sapi, Serigala, Singa, dan Tikus. Tiap jenis hewan terdiri dari 60 gambar dengan ukuran 150x150 pixel .  Beberapa  gambar  yang  digunakan  dapat  dilihat  pada Gambar 2.
Gambar 2. Hewan Mamalia yang dijadikan Objek

## F. Perancangan
Tiap  wajah  hewan  mamalia  tersebut  akan  diekstraksi  ciri dengan  menggunakan Histogram  of  Oriented  Gradients (HOG). Hasil dari citra akan digunakan untuk proses training menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Setelah proses  training  selesai  maka  data  model  telah  didapat  untuk digunakan pada saat pengujian data. Perancangan dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Alur Perancangan

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Implementasi Ekstraksi HOG
Pada tahap HOG, dilakukan terhadap citra latih dan citra uji. Pada proses ini citra grayscale yang berukuran 150x150 pixel didapatkan nilai Ix dan nilai Iy menggunakan konvolusi matrix. Setelah  itu  akan  didapatlah  nilai  magnitude  dan  orientasi. Langkah  yang  dilakukan  yaitu  mengubah  citra  menjadi cell berukuran  [8x8]  pixel  dengan block berukuran  [2x2],  karena ukuran  citra  yang  digunakan  adalah  [150  x  150]  pixel  maka jumlah cell yang didapatkan adalah [18x18] dan jumlah block [17x17] pixel. Jadi, jumlah block yang didapatkan adalah 289 block ,  dengan  [2x2] cell atau  4 cell dan  1 block berisi  9 bin , maka  didapatkan  289 block *  4 cell *  9 bin =  10404 feature vector .  Pada  Gambar  4  merupakan  visualisasi  ekstraksi  fitur HOG .
Gambar 4. Visualisasi Ekstraksi HOG

## B. Implementasi Klasifikasi SVM
Dataset citra bentuk wajah hewan mamalia yang telah ada
akan dikonversi menjadi citra model grayscale , lalu dilanjutkan pada tahap ekstraksi ciri HOG. Selanjutnya citra akan dilakukan pengujian dan pembagian data menjadi data training dan data testing menggunakan K-Fold Cross Validation jenis Leave One Out . Fold yang digunakan yaitu 3- Fold , 4- Fold , 5- Fold , 6- Fold , dan 10- Fold . Kemudian proses mengklasifikasi dengan Support Vector Machine menggunakan kernel Linear , Polynomial , dan Gaussian untuk mendapatkan hasilnya. Implementasi klasifikasi SVM bertujuan untuk membedakan 15 jenis hewan mamalia,  yaitu  anjing,  babi,  beruang,  domba,  gajah,  harimau, kelinci, kucing, monyet, panda, rusa, sapi, serigala, singa, dan tikus  yang  dibedakan  dari  data  fitur  (X)  yang  didapat  dari proses ekstraksi ciri HOG. Kemudian setiap feature vector jenis bentuk wajah hewan mamalia dikelompokkan menjadi jenis M1 (jenis hewan mamalia ke 1) dilabelkan dengan angka 1 (positif) dan  untuk  jenis  M2,  M3,  M4,  M5,  M6,  M7,  M8,  M9,  M10, M11, M12, M13, M14, M15 (sampai jenis hewan mamalia ke 15) dilabelkan dengan negatif, dimana positif merupakan kelas yang  ingin ditentukan dan negatif sebagai kelas  lainnya. Pada prosesnya  dalam  penggunaan  aplikasi  matlab,  label  positif dinyatakan sebagai (1) dan negatif sebagai (0).

## C. Pengujian
Pada  tahap  ini  dilakukan  menggunakan  15  jenis  bentuk wajah  hewan  mamalia, dengan total  jumlah  900 citra dengan masing-masing  dibagi  menjadi  60  citra  untuk  1  jenis  hewan mamalia.  Pembagian dataset menggunakan  metode K-Fold Cross  Validation jenis Leave  One  Out . Fold yang  digunakan
dalam pengujian ini adalah 3- Fold , 4- Fold , 5- Fold , 6- Fold , dan 10- Fold agar pembagian citra di tiap partisi dari masing-masing fold merata.  Kemudian  data  akan  diklasifikasi  menggunakan metode  SVM  kernel  Linear,  Polynomial,  dan  Gaussian.  Jadi, hasil  pengujian  yang  didapatkan  berupa  nilai accuracy , precision , dan recall yang berasal dari perhitungan rata-rata
sebanyak fold yang  dipakai  menggunakan  kernel  Linear, Polynomial,  dan  Gaussian.  Pengujian  tersebut  dapat  dilihat pada  Tabel  3,  Tabel  4,  Tabel  5,  Tabel  6  dan  Tabel  7.  (L  = Linear , P = Polynomial , G = Gaussian )
TABEL 3. HASIL RATA-RATA ACCURACY, PRECISION DAN RECALL PADA 3 FOLD
Fold Accuracy (%) Precision (%) Recall (%) L P G L P G L P G 1 97.11 91.24 87.56 80.34 53.60 0.44 78.33 34.33 6.67 2 96.00 89.73 87.56 74.92 45.74 0.44 70.00 23.00 6.67 3 96.09 92.44 87.56 72.40 65.23 0.44 70.67 43.33 6.67 Rata-Rata 96.40 91.14 87.56 75.89 54.86 0.44 73.00 33.55 6.67 TABEL 4. HASIL RATA-RATA ACCURACY, PRECISION DAN RECALL PADA 4 FOLD
Fold Accuracy (%) Precision (%) Recall (%) L P G L P G L P G 1 96.27 93.07 87.61 74.40 67.92 7.11 72.00 48.00 7.11 2 96.68 90.22 87.56 76.87 47.72 0.44 75.11 26.67 6.67 3 96.21 92.06 87.56 75.05 63.20 0.44 71.56 40.44 6.67 4 96.09 90.58 87.56 73.62 51.14 0.44 70.67 29.33 6.67 Rata-Rata 96.31 91.48 87.57 74.99 57.50 2.11 72.34 36.11 6.78 TABEL 5. HASIL RATA-RATA ACCURACY, PRECISION DAN RECALL PADA 5 FOLD
Fold Accuracy (%) Precision (%) Recall (%) L P G L P G L P G 1 96.67 91.41 87.56 77.08 51.92 0.44 75.00 35.56 6.67 2 96.67 90.81 87.56 79.91 42.09 0.44 75.00 31.11 6.67 3 95.85 92.37 87.63 73.19 69.21 7.11 68.89 42.78 7.22 4 96.52 93.04 87.70 75.46 72.61 7.12 73.89 47.78 7.78 5 96.59 90.81 87.56 78.17 45.75 0.44 74.44 31.11 6.67 Rata-Rata 96.46 91.69 87.60 76.76 56.32 3.11 73.44 37.67 7.00
TABEL 6. HASIL RATA-RATA ACCURACY, PRECISION DAN RECALL PADA 6 FOLD
Fold Accuracy (%) Precision (%) Recall (%) L P G L P G L P G 1 96.00 92.36 87.56 73.94 62.96 0.44 70.00 42.67 6.67 2 96.00 92.27 87.56 73.60 41.42 0.44 70.00 42.00 6.67 3 96.00 90.69 87.56 73.58 55.11 0.44 70.00 30.07 6.67 4 96.62 92.71 87.56 77.11 52.50 0.44 74.96 45.33 6.67 5 97.07 92.09 87.56 80.36 49.49 0.44 87.00 40.67 6.67 6 97.16 92.71 87.64 80.98 65.01 7.11 78.67 45.33 7.33 Rata-Rata 96.48 92.14 87.57 76.60 54.42 1.55 73.61 41.01 6.78 TABEL 7. HASIL RATA-RATA ACCURACY, PRECISION DAN RECALL PADA 10 FOLD
Fold Accuracy (%) Precision (%) Recall (%) L P
G L
P
G L P G 1 96.89 92.00 87.70 77.61 59.63 7.12 76.67 40.00 7.78 2 96.89 91.85 87.56 80.71 42.91 0.44 76.67 38.89 6.67 3 97.63 91.56 87.56 84.81 34.72 0.44 82.22 36.67 6.67 4 95.26 92.00 87.56 68.65 50.21 0.44 64.44 40.00 6.67 5 96.44 93.48 87.56 79.91 53.37 0.44 73.33 51.11 6.67 6 95.56 90.96 87.56 71.79 50.63 0.44 66.67 32.22 6.67 7 96.59 91.70 87.56 79.95 53.43 0.44 74.44 37.78 6.67 8 96.59 91.70 87.56 77.11 53.91 0.44 74.44 37.78 6.67
9 97.33 90.07 87.70 83.58 28.37 7.12 80.00 25.56 7.78 10 96.30 91.26 87.56 75.06 39.98 0.44 72.22 34.44 6.67 Rata-Rata 96.55 91.66 87.59 77.92 46.72 1.78 74.11 37.45 6.89
Pada Tabel 3 dapat dilihat bahwa hasil pengenalan terbaik menggunakan  kernel Linear terlihat  pada accuracy sebesar 96,40%, precision sebesar 75,89% dan recall sebesar 73%. Dari Tabel 3 dapat diketahui secara terurut dengan menggunakan 3 fold kernel  yang  memberikan  hasil  terbaik  yaitu Linear , Polynomial dan Gaussian .
Pada Tabel 4 dapat dilihat bahwa hasil pengenalan terbaik menggunakan  kernel Linear terlihat  pada accuracy sebesar 96,31%, precision sebesar 74,99% dan recall sebesar 72,34%. Dari  Tabel  4  dapat  diketahui  secara  terurut  dengan menggunakan  4 fold kernel  yang  memberikan  hasil  terbaik yaitu Linear , Polynomial dan Gaussian .
Pada Tabel 5 dapat dilihat bahwa hasil pengenalan terbaik menggunakan  kernel Linear terlihat  pada accuracy sebesar 96,46%, precision sebesar 76,76% dan recall sebesar 73,44%. Dari  Tabel  5  dapat  diketahui  secara  terurut  dengan menggunakan  5 fold kernel  yang  memberikan  hasil  terbaik yaitu Linear , Polynomial dan Gaussian .
Pada Tabel 6 dapat dilihat bahwa hasil pengenalan terbaik menggunakan  kernel Linear terlihat  pada accuracy sebesar 96,48%, precision sebesar  76,6%  dan recall sebesar  73,61%. Dari  Tabel  5  dapat  diketahui  secara  terurut  dengan menggunakan  6 fold kernel  yang  memberikan  hasil  terbaik yaitu Linear , Polynomial dan Gaussian .
Pada Tabel 7 dapat dilihat bahwa hasil pengenalan terbaik menggunakan  kernel Linear terlihat  pada accuracy sebesar 96,55%, precision sebesar 77,92% dan recall sebesar 74,11%. Dari  Tabel  5  dapat  diketahui  secara  terurut  dengan menggunakan  10 fold kernel  yang  memberikan  hasil  terbaik yaitu Linear , Polynomial dan Gaussian .
Jika  dibandingkan  antara  nilai fold dan accuracy, dengan bertambahnya  nilai fold maka  ada accuracy yang  bertambah namun  ada  yang  berkurang. Accuracy tertinggi  menggunakan kernel Linear sebesar 96,55% pada 10 fold . Accuracy tertinggi menggunakan kernel Polynomial sebesar 92,14% pada 6 fold . Accuracy tertinggi  menggunakan  kernel Gaussian sebesar 87,60% pada 5 fold .
Jika  dibandingkan  antara  nilai fold dan precision, dengan bertambahnya  nilai fold maka  seperti  pada accuracy, ada precision yang  bertambah  namun  ada  yang  berkurang. Precision tertinggi menggunakan kernel Linear sebesar 77,92% pada  10 fold . Precision tertinggi  menggunakan  kernel Polynomial sebesar  57,50%  pada  4 fold . Precision tertinggi menggunakan kernel Gaussian sebesar 3,11% pada 5 fold .
Jika  dibandingkan  antara  nilai fold dan recall, dengan bertambahnya  nilai fold maka  seperti accuracy dan precision ada recall yang bertambah namun ada yang berkurang. Recall tertinggi menggunakan kernel Linear sebesar 74,11% pada 10 fold . Recall tertinggi menggunakan kernel Polynomial sebesar
41,01%  pada  6 fold . Recall tertinggi  menggunakan  kernel Gaussian sebesar 7% pada 5 fold .
Secara keseluruhan, kernel yang memberikan hasil terbaik yaitu Linear dengan  menggunakan  10 fold .  Berbeda  dengan kernel Linear ,  kernel Gaussian merupakan  kernel  yang memberikan  hasil  yang  paling  buruk  lalu  kemudian  kernel Polynomial . Accuracy kernel Gaussian dan Polynomial masih baik namun pada precision dan recall hasilnya tidak baik. Dari hasil penelitian ini dapat dilihat bahwa menggunakan HOG dan SVM dengan kernel Linear memberikan hasil yang baik dengan berbagai  skenario Cross  Validation, yaiti  diatas  96%  untuk akurasi, precision 76% dan recall 72%. Dibandingkan dengan penelitian terdahulu hasil penelitian ini lebih baik.

## IV. KESIMPULAN
Perfoma  SVM  dengan  fitur  HOG  yang  memberikan  hasil terbaik yaitu pada kernel Linear 10- Fold dengan nilai accuracy sebesar 96.55%, precision sebesar 77.92%, dan recall sebesar 74.11%.  Proses  pengujian  yang  memberikan  hasil  terbaik terdapat pada K-Fold  Cross Validation 10- Fold . Pada K-Fold Cross  Validation 3- Fold ,  4- Fold ,  5- Fold ,  dan  6- Fold sudah memberikan hasil  yang cukup baik, namun hasil  dari 10- Fold tetap  yang  memberikan  hasil  tertinggi  dibandingkan  dengan Fold yang lainnya. Kernel yang memberikan hasil terbaik pada penelitian  ini  adalah  kernel Linear ,  sedangkan  kernel  yang memberikan  hasil  terendah  adalah  kernel Polynomial .  Pada penelitian  ini  kernel Gaussian sangat  tidak  cocok  untuk digunakan  karena  hasil  dari  pengenalan  menggunakan  kernel Gaussian sangat  rendah.  Untuk  penelitian  selanjutnya  bisa dilakukan pre-processing pada  citra  sebelum  dilakukan eksraksi fitur. Selain itu dapat juga dilakukan dengan membuat nilai bin yang berbeda pada metode HOG.

## R EFERENCES
[1] S.  Solari  and  R.  J.  Baker,  “Mammal  Species  of  the  World:  A Taxonomic  and  Geographic  Reference  by  D.  E.  Wilson;  D.  M. Reeder,” J.  Mammal. ,  vol.  88,  no.  3,  pp.  824–830,  2007,  doi: 10.1644/06-MAMM-R-422.1.
[2] M.  N.  Alli  and  S.  Viriri,  “Animal  identification  based  on  footprint recognition,” IEEE Int. Conf. Adapt. Sci. Technol. ICAST , 2013, doi: 10.1109/ICASTech.2013.6707488.
[3] M. E. Al Rivan and Y. Yohannes, “Klasifikasi Mamalia Berdasarkan Bentuk Wajah Dengan k-NN Menggunakan Fitur CAS dan HOG,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Informasi) ,  vol.  5,  no.  2,  pp. 169–176, 2019, doi: 10.35957/jatisi.v5i2.139.
[4] Y.  Yohannes  and  M.  E.  Al  Rivan,  “Penggunaan  Global  Contrast Saliency  dan  Histogram  of  Oriented  Gradient  Sebagai  Fitur  untuk Klasifikasi Jenis Hewan Mamalia,” Petir , vol. 13, no. 1, pp. 80–85, 2020, doi: 10.33322/petir.v13i1.908.
[5] Y. Yohannes, Y. P. Sari, and I. Feristyani, “Klasifikasi Wajah Hewan Mamalia Tampak Depan Menggunakan k-Nearest Neighbor Dengan Ekstraksi Fitur HOG,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp.
84–97, 2019, doi: 10.28932/jutisi.v5i1.1584.
[6] Z. Cao, J. C. Principe, B. Ouyang, F. Dalgleish, and A. Vuorenkoski, “Marine  Animal  Classification  Using  Combined  CNN  and  Hand- designed Image Features,” Ocean. 2015 - MTS/IEEE Washingt. , pp. 2–7, 2015, [Online]. Available: https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0- 84963985281&partnerID=40&md5=4898b0d41c0eec6db77a6de0fe
5c9a31.
[7] N.  Manohar,  Y.  H.  S.  Kumar,  and  G.  H.  Kumar,  “Supervised  and unsupervised learning in animal classification,” 2016 Int. Conf. Adv. Comput.  Commun.  Informatics,  ICACCI  2016 ,  pp.  156–161,  2016, doi: 10.1109/ICACCI.2016.7732040.
[8] Y.  H.  S.  Kumar,  N.  Manohar,  and  H.  K.  Chethan,  “Animal classification  system:  A  block  based  approach,” Procedia  Comput.
Sci. , vol. 45, no. C, pp. 336–343, 2015, doi:
10.1016/j.procs.2015.03.156.
[9] S. Taheri and Ö. Toygar, “Animal classification using facial images with score-level fusion,” IET Comput. Vis. , vol. 12, no. 5, pp. 679– 685, 2018, doi: 10.1049/iet-cvi.2017.0079.
[10] F.  Alharbi,  A.  Alharbi,  and  E.  Kamioka,  “Animal  species classification  using  machine  learning  techniques,” MATEC  Web
Conf. , vol. 277, p. 02033, 2019, doi: 10.1051/matecconf/201927702033. [11] F.  Fandiansyah,  J.  Y.  Sari,  and  I.  P.  Ningrum,  “Pengenalan  Wajah Menggunakan Metode Linear Discriminant Analysis Dan K Nearest
Neighbor,” J. Inform. , vol. 11, no. 2, 2017, doi: 10.26555/jifo.v11i2.a5998.
[12] M. B. Pranoto, K. N. Ramadhani, and A. Arifianto, “Face Detection System  Menggunakan  Metode  Histogram  of  Oriented  Gradients  ( HOG ) dan Support Vector Machine ( SVM ) Face Dtection System using Histogram of Oriented Gradients ( HOG ) Method amd Support Vector  Machine  (  SVM  ),” e-Proceeding  Eng. ,  vol.  4,  no.  3,  pp. 5038–5045, 2017.
[13] D. Amputri, S. Nadra, G. Gasim, and M. E. Al Rivan, “Perbandingan jarak  potret  dan  resolusi  kamera  pada  tingkat  akurasi  pengenalan angka kwh meter menggunakan svm,” J. Inform. Glob. , vol. 8, no. 1, pp. 7–12, 2017, doi: http://dx.doi.org/10.36982/jig.v8i1.218.
[14] L.  Farsiah,  T.  Fuadi  Abidin,  and  K.  Munadi,  “Klasifikasi  Gambar berwarna  menggunkan  K-Nearest  Neighbor  dan  Support  Vector Machine,” no. Snastikom, pp. 1–5, 2010.
[15] R. Brehar and S. Nedevschi, “Local information statistics of LBP and HOG  for  pedestrian  detection,”  in 2013  IEEE  9th  International Conference on Intelligent Computer Communication and Processing (ICCP) , 2013, pp. 117–122, doi: 10.1109/ICCP.2013.6646093.
[16] B. Santosa and A. Umam, “Data mining dan big data analytics, ed. 2,” 2018.
[17]          Z.  Si  and  S.  Zhu,  “Learning  Hybrid  Image  Templates  (HIT)  by Information Projection,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. , pp. 1354–1367, 2012.