## Klasifikasi Bunga Mawar Menggunakan KNN dan Ekstraksi Fitur GLCM dan HSV
Wellia Shinta Sari 1* , Christy Atika Sari 2
1,2 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro E-mail: 1* wellia.shinta.sari@dsn.dinus.ac.id, 2 christy.atika.sari@dsn.dinus.ac.id (* : corresponding author)

## Abstrak
Bunga  mawar  biasanya  di  produksi  sebagai  bahan  kecantikan  maupun  parfum.  Bunga  mawar  dapat dibudidayakan untuk bunga potong dan bunga hias. Peneltian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan bunga mawar kedalam 5 kategori yaitu bunga mawar doube delight, bunga mawar megawati, bunga awar musk, bunga mawar putri dan bunga mawar thalita yang di dominasi dengan warna merah. Diketahui beberapa jenis mawar mempunyai tampilan kelopak bunga maupun warna yang sama. Kesamaan bentuk dan warna membuat  proses  klasifikasi  berdasarkan  mata  manusia  saja  menjadi  lebih  sulit,  sehingga  membutuhkan teknik pengolahan citra. Beberapa penelitian bunga  mawar  hanya  menggunakan  satu ekstraksi  fitur  saja sehingga kurang akurat. Dalam penelitian ini telah digunakan algoritma KNN dan ekstraksi fitur GLCM- HSV.  Nilai  fitur  yang  digunakan  berupa  ekstraksi  tekstur  GLCM  dan  warna  HSV  yang  nantinya  akan dijadikan sebagai parameter perhitungan klasifikasi menggunakan K-NN berdasarkan Euclidean Distance. Data  yang digunakan sebanyak 100 data latih dan 25 data uji. Hasil akurasi klasifikasi tertinggi terletak pada K=3 yaitu 96%.
Kata kunci: Mawar, Klasifikasi, GLCM, HSV, K-NN

## Abstract
Roses are usually produced as a beauty ingredient or perfume. Roses can be cultivated for cut flowers and ornamental  flowers.  This  study  aims  to  classify  roses  into  5  categories,  namely  double  delight  roses, megawati  roses,  awar  musk  flowers,  princess  roses  and  thalita  roses  which  are  dominated  by  red.  It  is known that several types of roses have the same flower petal appearance and color. The similarity of shape and color makes the classification process based on the human eye more difficult, thus requiring image processing techniques. Some research on roses only uses one feature extraction so it is less accurate.  In this study, the KNN algorithm and GLCM-HSV feature extraction have been used. The feature values used are in the form of GLCM texture extraction and HSV color which will later be used as a parameter for calculating the classification using K-NN based on Euclidean Distance. The data used were 100 training data and 25 test data. The result of the highest classification accuracy lies at K = 3, namely 96%.
Keywords : Rose, Classification, GLCM, HSV, K-NN

## 1. PENDAHULUAN
Mawar  merupakan  salah  satu  jenis  tanaman  semak  yang  memiliki  lebih  dari  100  spesies. Spesies  mawar  pada  umumnya  memiliki  tinggi  yang  bisa  mencapai  2  sampai  5  meter,  mawar merupakan  tanaman  memanjat  atau  tanaman  semak  yang  berduri .  Walaupun  jarang  ditemui, tinggi  tanaman  mawar  yang  merambat  di  tanaman  lain  bisa  mencapai  20  meter.  Tanaman  ini sering  digunakan  sebagai  penghias  ruangan,  bahkan  dibudidayakan  sebagai  bahan  industri kecantikan  [1].  Mawar  memiliki  nama  latin  yaitu  Rose  yang  memiliki  bentuk,  warna  hingga ukuran yang bervariasi, sehingga bisa membuat masyarakat kesulitan dalam mengetahui jenis dari bunga  mawar  tersebut.  Keindahan  bunga  mawar  merupakan  nilai  penting  dalam  suksesnya budidaya mawar. Bunga mawar memiliki bagian penyusun yang sangat penting  yaitu, kelopak bunga, mahkota bunga, dan kepala putik. Setiap bunga mawar memiliki kelopak bunga, mahkota bunga  dan  kepala  putik  yang  berbeda  serta  bentuk  dan  warna  yang  bervariasi.  Di  Indonesia terdapat ratusan jenis mawar, beberapa jenis bunga mawar yang terkenal antara lain mawar putri, mawar musk dan mawar thalita. Jenis bunga tersebut merupakan jenis bunga mawar yang umum
dibudidayakan  karena  memiliki  aroma  harum  yang  kuat,  sehingga  dapat  diproduksi  menjadi bunga potong, parfum dan bahan alat kecantikan.
Ekstraksi fitur yang digunakan pada penelitian ini adalah ekstraksi tekstur dan warna dari objek citra bunga mawar. Metode yang digunakan untuk mendapatkan nilai tekstur yaitu metode GLCM. Dimana nilai fitur yang digunakan adalah contrast, correlation, homogenity dan energy. Metode  GLCM  bekerja  dengan  menggambil  nilai  skala  keabuan  dari  objek  yang  nantinya dijadikan sebagai identitas objek tersebut [2]–[4]. Metode yang digunakan untuk mendapatkan nilai  warna  yaitu  menggunakan  metode  HSV.  Ruang  warna  HSV  pada  dasarnya  berbeda  dari ruang  warna  RGB  yang  dikenal  luas  karena  memisahkan  Intensitas (luminansi) dari informasi warna (kromatisitas) [5]. Dari dua sumbu kromatisitas, perbedaan dalam Hue piksel ditemukan secara visual lebih menonjol dibandingkan dengan Saturasi. Oleh karena itu, untuk setiap piksel, dalam  penelitian  ini  memilih  Hue  atau  Intensitasnya  sebagai  fitur  dominan  berdasarkan Saturasinya. Untuk proses klasifikasi kematangan biji melibunga mawar menggunakan algoritma K-NN. Klasifikasi dibutuhkan untuk menguji pengenalan objek citra. Hasil dari perhitungan nilai fitur yang selanjuttnya akan digunakan sebagai proses pembelajaran untuk data latih maupun data uji nantinya.
Penelitian sebelumnya yang berkaitan dangan pemanfaatan metode GLCM dalam ekstraksi fitur  tekstur  pernah  dilakukan  oleh  [6]  dengan  judul  Pendugaan  Kelas  Mutu  Buah  Pepaya Berdasarkan  Ciri  Tekstur  GLCM  Menggunkana  Algoritma  K-Nearest  Neighbors.  Dalam penelitian tersebut mendapatkan hasil akurasi sebesar 88%. Peneltian sebelumnya yang berkaitan dengan pemanfaatan metode HSV dalam ekstraksi fitur warna pernah dilakukan oleh [7] dengan judul K-Nearest Neighbor for Classification of Tomato Maturity Level Based on Hue, Saturation, and Value Colors. Dalam penelitian tersebut mendapatkan hasil akurasi sebesar 92,5%. Adapun beberapa batasan masalah dalam penelitian ini tetap berada pada jalur dan tujuan dari penelitian ini:
a) Dataset yang digunakan pada penelitian ini berupa data bunga mawar sebanyak 125 citra, dimana 100 data untuk data latih dan 25 data untuk data uji.
b) Pengambilan gambar menggunakankamra handpone OPO F5 16 MP dan menggunakan box khusus yang dibuat untuk mengurangi efek pencahayaan berlebihan yang timbul akibat sinar blitz dari kamera.
c) Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  metode  Gray  Level  Co-Occurrence Matrix (ekstraksi tekstur) dan metode Hue Saturation Value (HSV) (ekstraksi warna) serta menggunakan metode algoritma K-Nearest Neighbor untuk proses klasifikasinya.
d) Citra mawar menggunkan 5 jenis citra bunga mawar, yaitu Mawar Double Delight, Mawar Megawati, Mawar Musk, Mawar Putri, Mawar Thalita

## 1.1. Bunga Mawar
Tanaman  bunga  mawar  ( Rose )  merupakan  tanaman  yang  dapat  dibudidayakan  di Indonesia. Bunga mawar adalah tanaman bunga hias dengan batang yang berduri, bunga mawar merupakan tanaman memanjat yang tingginya bisa mencapai 2 sampai 5 meter, bunga   mawar memiliki 100 spesies lebih. Bunga mawar banyak ditanam di sebuah taman dan paling banyak di perjual belikan di toko  bunga sebagai bunga potongan ataupun bunga  tabur [8]. Bunga mawar juga diproduksi sebagai bahan pembuat parfum dan bahan kecantikan. Dalam penelitian ini, telah di pilih bunga mawar jenis, mawar double deligt, mawar megawati, mawar musk, mawar putri, mawar thalita. Pada tahun 1977 mawar double delight ditemukan oleh Swim dan Ellis. Mawar ini merupakan mawar dari hasil persilangan yang memiliki perpaduan warna dan harum maka dari itu bunga jenis mawar in dinamai mawar double delight seperti pada Gambar 1 (a). Warna bunga akan  berubah  –  rubah  sesuai  banyak  sedikitnya  cahaya  matahari  yang  diterima.  Mahkota bunganya memiliki 30 helai dengan diameter 10 cm.
(a) (b) (c) (d) (e)
Gambar 1. Jenis mawar: (a) Mawar Double Delight, (b) Mawar Megawati, (c) Mawar Musk, (d) Mawar Putri, (e) Mawar Thalita
Bunga mawar megawati merupakan tipe jenis bunga yang banyak ditemui di toko bunga, karena jenis bunga ini merupakan bunga potong yang sering dicari oleh banyak orang. Mawar ini memiliki bentuk kelopak bunga yang bergelombang dan berlapis-lapis dengan diameter 9-11 cm panjang  tangkainya  bisa  mencapai  57  cm.  Bunga  mawar  jenis  ini  terlihat  lebih  menarik  jika dibandingkan  dengan  bunga  mawar  jenis  lainnya  karea  memliki  kelopak  yang  bergelombang, seperti  ditunjukkan  dalam  Gambar  1  (b).  Bunga  mawar  megawati  bisa  bertahan  cukup  lama sekitar 7 – 9 hari jika ditaruh didalam vas.  Sejak abad ke-16 mawar musk sudah dibudidayakan. Mawar musk memiliki nama latin Rosa Moschata, panjang tanaman mawar musk bisa mencapai 3-10 meter maka dari itu mawar jenis ini termasuk pada tanaman yang merambat. Diakhir musim semi  sampai  musin  gugur  bunga  musk  akan  mulai  mekar.  Wangi  bunga  dari  mawar  musk memiliki wangi yang sangat kuat dan bisa tercium dari jarak jauh, biasanya mawar musk akan mengeluarkan wangi musk-nya ketika sudah mekar. Biasanya dalam pembuatan parfum bunga musk menjadi bahan utamanya. Adanya rambut di sekitar biji di bawah daging buah merupakan ciri khas dari bunga ini. Rambut – rambut ini jika terkena kulit akan menyebabkan iritasi. Bunga mawar  musk  termasuk  salah  satu  jenis  mawar  dengan  tampilan  visual  yang  indah  seperti ditunjukkan  pada  Gambar  1  (c).  Mawar  putri  memiliki  kesamaan  dengan  mawar  thalita  yaitu termasuk  jenis  bunga  ganda,  mawar  putri  termasuk  jenis  bunga  mawar  potong.  Mawar  putri memiliki  warna  merah  seperti  pada  Gambar  1  (d),  mawar  putri  biasanya  lebih  sering  dijaikan sebagai hadiah. Mawar putri memiliki aroma yang lebih harum dibandingkan dengan jenis mawar lainnya, aromanya dapat bertahan hingga 10 hari jika disimpan di vas. Ukuran dari bunga mawar putri lebih besar dari ukuran bunga thalita, jika sedang mekar ukurannya bisa mencapai 10 cm. panjang  batangnya  dapat  tumbuh  berkisar  60  –  110  cm.  Mawar  thalita  merupakan  tipe  bunga ganda  dengan  diameter  8  meter,  saat  mekar  berwarna  orange.  Tangkai  pada  mawar  thalita berukuran 50 – 83 cm dengan daun bergelombang berukuraan kecil yang menghiasi tangkainya seperti pada Gambar 1 (e). Mawar thalita sama seperti mawar megawati yang dapat bertahan lama sekitar 7 – 9 hari jika ditaruh didalam vas bunga.

## 1.2. Pengenalan Pola Objek
a) Preprocessing . Preprocessing adalah langkah-langkah yang dilakukan sebelum melakukan proses  pengenalan  pola  [9].  Langkah  preprocessing  yang  dilakukan  yaitu  cropping, resizing, dan ekstraksi citra.
b) Croping  and  Resizing . Cropping merupakan  proses  pengolahan  citra  dengan  cara memotong  gambar  yang  bertujuan  untuk  mengambil  bagian  yang  penting  dari  gambar tersebut. Sedangkan resizing adalah proses untuk mengubah ukuran citra.
c) Ektraksi Fitur. Ekstraksi fitur merupakan tahapan untuk mengenali ciri atau informasi objek pada citra. Sedangkan fitur adalah bentuk atau ciri yang unik pada cittra. Didalam penelitian ini, ekstraksi fitur yang akan dilakukan pada bunga mawar menggunakan metode GLCM.

## 1.3. Ekstraksi Fitur Warna HSV
Hue  Saturation  Value  (HSV)  merupakan  fitur  ekstraksi  warna  yang  digunakan  untuk klasifikasi  warna  dasar.  HSV  juga  memiliki  toleransi  pada  perubahan  intensitas  cahaya  [10]. Beberapa keunggulan HSV dibandingkan dengan ruang warna lain yaitu:
a) Hue (H) yaitu gambaran warna yang asli, seperti biru, kuning, hijau, dan lainlainnya yang bisa dilihat nyata oleh penglihatan manusia. Nilai sudut pada HSV berkisar dari 0 0 sampai 360 0 .
b) Saturation (S) yaitu kerjernihan relatif dari warna yang direpresentasikan sebagai jarak dari sumbu cahaya hitam putih dengan nilai 0 0 sampai 100 0 .
c) Value  (V)  direpresentasi  sebagai  tinggi  pada  poros  hitam  putih  atau  terang  gelapnya  suatu warna. Jarak nilai dari value yaitu 0 0 sampai 100 0 . Nilai 0 sebagai warna hitam. Berdasarkan saturation, 100 0 sebagai warna putih atau tingkat saturation yang lebih atau kurang.
Tahapan  yang  dilakukan  untuk  mengkonversi  warna  RGB  ke  HSV,  dapat  menggunakan rumus sebagai berikut:
Pertama lakukan normalisasi citra, dengan cara membagi nilai dengan 255
𝐻 = 𝐻 225 (1)
𝑆 = 𝑆 225 (2) 𝑉 = 𝑉 225 (3) Konversi ke nilai Hue Saturation Value (HSV) 𝑟 = 𝑅 𝑅+𝐺+𝐵 (4)
𝑔 = 𝐺 𝑅+𝐺+𝐵 (5)
𝑏 = 𝐵 𝑅+𝐺+𝐵 (6) 𝑉 = max( 𝑅 , 𝐺 , 𝐵 ) (7)
𝑆 = { 0, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑣 = 0 1, 𝑣 − min (𝑅,𝐺,𝐵 ) 𝑣 (8) { 60 − (𝑔 − 𝑏) 60 ∗ [2 + (𝑏−𝑟) 𝑆∗𝑉 ] 𝑗𝑖𝑘𝑎 = { 𝑆 = 0 𝑉 = 𝑟 𝑉 = 𝑔 𝑅 = 𝑏 60 ∗ [4 + 𝑟−𝑔 𝑆∗𝑉 ] (9)
𝐻 = 𝐻 + 360 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝐻 < 0 (10)
Kemudian mengubah citra ke 8 bit image 𝑉 = 𝑉 𝑥 255 (11)
𝑆 = 𝑆 𝑥 255 (12)
𝐻 = 𝐻 2 (13)
Keterangan:
R   = nilai Red sebelum ternormalisasi r    = nilai red ternormalisasi G   = nilai Green sebelum ternormalisasi
g   = nilai green ternormalisasi
B   = nilai Blue sebelum ternormalisasi
b  = nilai blue ternormalisasi
V  = nilai value
1.4. Ekstraksi Fitur Ciri GLCM
Suatu  matrix  yang  elemen  –  elemenya  jumlah  dari  suatu  bagian  pixel  yang  menpunyai tahap kecerahan tertentu merupakan pengertian dari Gray Level Co-Occurrence Matrix. Dimana pada piksel tersebut terpisah dari jarak yaitu d serta terbagi oleh suatu sudut inklinasi θ. Matriks yang  mempunyai probabilitas munculnya gray level i dan j dari dua buah piksel yang terpisah pada  jarak  yaitu  terdapat  pada  d  dan  sudut  yang  dilambangkan  θ.  Piksel  yang  bertetanggan mempunyai d diantara keduanya dan bisa terletak di delapan arah berlainan. Arah piksel tetanggan untuk mewakili jarak yang dipilih yaitu 0 ̊, 45 ̊, 90 ̊ dan 135 ̊ [11]–[13].
Berikut terdapat tahapan ekstraksi tekstur Gray Level Co-Occurrence Matrix:
a) Normalisasi adalah proses mengubah rentang nilai pada intensitas piksel
b) Membuat tabel area kerja matriks
c) Menentukan piksel ketetanggan dengan menentukan nilai pada sudut θ dan jarak
d) Menghitung hasil nilai pada kookurensi dan mengisinya pada area kerja yang telah dibuat
e) Menormalisasi masing-masing nilai matriks untuk mengubahnya ke nilai probabilitas
f) Melakukan ekstraksi tekstur.

## 1.5. K-Nearest Neighbors
Metode K-Nearest  Neighbors merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  klasifikasi terhadap objek yang berdasarkan data latih yang memiliki jarak paling dekat dengan objek data uji [14]. Data latih merepresentasikan ciri-ciri dari data yang digunakan sebagai pembelajaran. Kelas atau kategori dibagi menjadi beberapa bagian berdasarkan klasifikasi yang ditentukan. Nilai jarak  dapat  dihitung  berdasarkan  rumus Euclidean  Distance [15]–[19] . Misalkan  terdapat  dua buah  titik  A  dan  B  dalam  sebuah  ruang  vektor  dengan  dimensi  A (𝑎 1 , 𝑎 2, 𝑎 3, … … . , 𝑎 𝑛, ) dan B (𝑏 1 , 𝑏 1 , 𝑏 1 , … … . 𝑏 𝑛 ) maka jarak A dan B jika dihitung dengan Euclidean Distance seperti pada persamaan (14).
𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (14)
Keterangan: 𝑑(𝑥, 𝑦) = Jarak euclidean antara vektor x dan vektor y i 𝑥 𝑖 = Merupakan fitur 𝑖 ke vektor 𝑥 i 𝑦 𝑖 = Merupakan fitur 𝑖 ke vektor 𝑦 i 𝑛 = Merupakan jumlah fitur yang terdapat pada vektor 𝑥 dan 𝑦
Klasifikasi K-Nearest  Neighbors dapat  dilakukan  dengan  mencari  K  buah  ketetanggan terdekat dari data uji dan memilih kelas dengan anggota terbanyak. Berikut merupakan langkah- langkah klasifikasi K-Nearest Neighbors :
1. Menentukan jumlah parameter k yaitu jumlah tetangga yang paling dekat
2. Melakukan  perhitungan  pada  kuadrat  jarak Euclidean masing-masing  objek  terhadap  data latih yang diberikan.
3. Selanjutnya  objek-objek  tersebut  diurutkan  ke  dalam  kelompok  yang  memiliki  jarak Euclidean terkecil
4. Mengumpulkan kategori y (klasifikasi Nearest Neighbors)
5. Dengan  menggunakan  kategori Nearest  Neighbors yang  paling  diutamakan  maka  dapat terprediksi dengan baik.
K-Nearest  Neighbors memiliki  beberapa  kelebihan  diantaranya  adalah  ketangguhan terhadap data latih yang mempunyai banyak noise dan efektif apabila data latih tersebut besar. Sedangkan kelemahan pada K-Nearest Neighbors adalah K-Nearest Neighbors perlu menentukan nilai  parameter k (hasil  dari  tetangga  terdekat),  pelatihan  berdasarkan  jarak  yang  tidak  jelas mengenai jenis jarak  apa  yang  harus  digunakan  dan  atribut  mana  yang  harus digunakan  untuk mendapatkan jumlah yang terbaik, serta biaya komputasi yang cukup tinggi karena diperlukan perhitungan jarak dari setiap sampel data uji pada keseluruhan sampel data latih [17].

## 2. METODE PENELITIAN
Pada Gambar 2, data citra bunga mawar yang digunakan pada penelitian ini berjumlah 125 citra berekstensi .jpg. Pertama lakukan proses cropping  pada 125 citra bunga mawar, setelah itu samakan semua ukuran citra mawar menjadi 500 × 443 piksel. Dari 125 citra dibagi menjadi dua bagian yang terdiri terdiri dari data training dan data testing, 100 data citra untuk data training dan  25  data  citra  untuk  data  testing.  Setelah  itu  masing  –  masing  citra  akan  dicari  nilai  RGB terlebih  dahulu.  Setelah  mendapatkan  nilai  RGB  kemudian  melakukan  proses  konversi  ke grayscale ,  lalu  buat  matriks  kookurensi  dengan  sudut 0 0 .  Kemudian  mencari  nilai  ke  empat parameter  yaitu  nilai Contrast,  Energy,  Correlation,  Homogeneity menggunakan  aplikasi MATLAB R2016b. Setelah mencari nilai dari ke empat parameter kemudian hitung Gray Level Co-occurrence  Matrix (GLCM)  menggunakan  nilai  ke  empat  parameter  tersebut.  Kemudian mencari nilai Hue Saturation Value (HSV) pada masing-masing citra bunga mawar dengan cara konversi  RGB  ke  HSV.  Lalu  hitung  nilai  rata-rata  yaitu  hue,  saturation  dan  value.  Setelah mendapatkan nilai Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan Hue Saturation Value (HSV), lakukan  proses  klasifikasi  bunga  mawar  menggunakan  metode  KNN.  Proses  klasifikasi  bunga mawar  akan  menghasilkan  klasifikasi  menggunakan  metode  naïve  Bayes,  dengan  nilai  yang sudah diperoleh sebelumnya pada ekstraksi fitur Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan Hue  Saturation  Value (HSV).  Apabila  sudah  mendapatkan  hasil  klasifikasi  bunga  mawar, hitunglah tingkat akurasi, kemudian amati dan catat hasil dari proses klasifikasi bunga mawar.
Gambar 2. Skema Klasifikasi
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  menggunakan  5  jenis  bunga  mawar,  yaitu  Mawar  Double  Delight, Mawar Megawati, Mawar Musk, Mawar Putri, Mawar Thalita, sedangkan untuk pengolahan data dibagi menjadi dua yaitu data latih dan data uji. Selanjutnya dari kedua data tersebut yaitu data latih  dan  data  uji  akan  dilakukan  proses  pengambilan  dataset,  proses  yang  dilakukan  adalah dengan cara mengambil citra. Pada penelitian ini citra yang digunakan adalah citra bunga mawar. Untuk  keseluruhan  data  citra  bunga  mawar  terdapat  125  citra  yang  terbagi  menjadi  dua  yaitu sebanyak 100 citra data latih dan 25 citra data uji. Dengan melakukan pengambilan citra satu jenis bunga mawar menggunakan dua bunga sebanyak 25 kali pada posisi yang berbeda. Pengamb fgz ilan citra bunga mawar tersebut menggunakan kamera handphone OPO 16.0 MP dengan sudut pengambilan citra yang tegak lurus hal tersebut bertujuan untuk meminimalkan bayangan pada saat pengambilan citra bunga mawar seperti ditunjukkan dalam Gambar 1. Tahap pertama adalah melakukan resizing yang berfungsi untuk mengubah ukuran citra bunga mawar dari ukuran asli 4608 × 3456  piksel  menjadi  ukuran  500 × 443  piksel.  Tahap  resizing  bertujuan  untuk meringankan beban pengolahan citra pada saat proses klasifikasi berlangsung. Database pada data latih ini merupakan hasil dari ekstraksi tekstur dan warna dari 100 citra bunga mawar yang telah dilakukan proses ekstraksi tekstur Gray Level Co-Occurence Matrix dan warna Hue Saturation Value seperti pada Gambar 3 dan Gambar 4.
Gambar 3. Nilai GLCM dan HSV pada Data latih
Gambar 4. Nilai GLCM dan HSV pada Data testing
Pada penelitian ini proses pengujian dilakukan dengan menginputkan data berupa folder citra bunga mawar pada aplikasi klasifikasi jenis bunga mawar. Citra yang diuji akan dilakukan proses  ekstraksi  tekstur Gray  Level  Co-Occurence  Matrix pada  rata-rata  di  sudut  0 ̊  yang bertujuan  untuk  mendapatkan  nilai  dari  4  fitur  diantaranya  terdiri  dari contrast,  correlation, energy, homogenity dan ekstraksi warna Mean RGB yang bertujuan untuk mendapatkan nilai rata- rata dari kanal warna Red Green dan Blue. Setelah mendapatkan ke delapan nilai ekstraksi tekstur
dan  warna  tahap  selanjutnya  adalah  klasifikasi  menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbors menggunakan  rumus  euclidean  distance.  Berikut  contoh  perhitungan  algoritma K-Nearest Neighbors pada citra uji seperti dijelaskan pada Tabel 1 dan Tabel 2.
Table 1. Sample Data
Citra Ekstraksi Ciri Ekstraksi Warna Kelas Kontras Korelasi Homogenity Energi Hue Saturation Value MDD1 0,2092 0,9718 0,2121 0,9402 0,4801 0,2154 0,6701 Mawar Doble Delight MMD2 0,1234 0,9594 0,187 0,9408 0,4651 0,2234 0,6910 Mawar Doble Delight MME1 0,2804 0,9528 0,1826 0,9376 0,2860 0,1818 0,6213 Mawar megawati MME2 0,2399 0,9643 0,1822 0,9478 0,2828 0,2057 0,6374 Mawar Megawati MMU1 0,1554 0,9596 0,2744 0,9589 0,3562 0,093 0,6781 Mawar Musk MMU2 0,1535 0,9293 0,2956 0,9558 0,5239 0,0724 0,6983 Mawar Musk MP1 0,3095 0,9642 0,195 0,9451 0,294 0,1945 0,6195 Mawar Putri MP2 0,334 0,9594 0,2793 0,9534 0,2532 0,1337 0,6566 Mawar Putri MT1 0,1214 0,955 0,2258 0,9539 0,2113 0,1693 0,6851 Mawar Thalita MT2 0,1566 0,9479 0,2467 0,9549 0,2803 0,1714 0,6909 Mawar Thalita
Berdasarkan  Tabel  1,  lakukan  klasifikasi K-Nearest  Neighbors dengan  jarak Euclidean Distance nilai  K=3  seperti  pada  tabel  hasil  GLCM  sebelumnya  terhadap  citra  apda  Tabel  2. Lakukan semua perhitungan jarak antara data uji dengan data latih seperti pada Tabel 3.
Table 2. Citra Acak Untuk Percobaan Dari Citra Testing
Citra Ekstraksi Ciri Ekstraksi Warna Kelas Kontras Korelasi Homogenity Energi Hue Saturation Value MDD1 0,2559 0,9626 0,1733 0,9372 0,4741 0,2766 0,6642 ?
Table 3. Perhitungan Jarak
Citra Ekstraksi Ciri Ekstraksi Warna Kelas Kontras Korelasi Homogenity Energi Hue Saturation Value MDD1 0,2092 0,9718 0,2121 0,9402 0,4801 0,2154 0,6701 Mawar Doble Delight MMD2 0,1234 0,9594 0,1873 0,9408 0,4651 0,2234 0,691 Mawar Doble Delight MME1 0,2804 0,9528 0,1826 0,9376 0,286 0,1818 0,6213 Mawar megawati MME2 0,2399 0,9643 0,1822 0,9478 0,2828 0,2057 0,6374 Mawar Megawati MMU1 0,1554 0,9596 0,2744 0,9589 0,3562 0,093 0,6781 Mawar Musk MMU2 0,1535 0,9293 0,2956 0,9558 0,5239 0,0724 0,6983 Mawar Musk MP1 0,3095 0,9642 0,195 0,9451 0,294 0,1945 0,6195 Mawar Putri MP2 0,334 0,9594 0,2793 0,9534 0,2532 0,1337 0,6566 Mawar Putri MT1 0,1214 0,955 0,2258 0,9539 0,2113 0,1693 0,6851 Mawar Thalita MT2 0,1566 0,9479 0,2467 0,9549 0,2803 0,1714 0,6909 Mawar Thalita
Langkah  selanjutnya  urutkan  berdasarkan  jarak  terkecil  hingga  terbesar  kemudian  ambil jarak terdekat berdasar nilai K=3 seperti tampak pada Gambar 4.

## Table 4. Hasil Pencarian Jarak Terdekat dengan K=3
Citra Ekstraksi Ciri Ekstraksi Warna Kelas Kontras Korelasi Homogenity Energi Hue Saturation Value MDD1 0,2092 0,9718 0,2121 0,9402 0,4801 0,2154 0,6701 Mawar Doble Delight MMD2 0,1234 0,9594 0,1873 0,9408 0,4651 0,2234 0,691 Mawar Doble Delight MME1 0,2399 0,9643 0,1822 0,9478 0,2828 0,2057 0,6374 Mawar Megawati MME2 0,3095 0,9642 0,195 0,9451 0,294 0,1945 0,6195 Mawar Putri MMU1 0,2804 0,9528 0,1826 0,9376 0,286 0,1818 0,6213 Mawar megawati MMU2 0,1566 0,9479 0,2467 0,9549 0,2803 0,1714 0,6909 Mawar Thalita MP1 0,1554 0,9596 0,2744 0,9589 0,3562 0,093 0,6781 Mawar Musk MP2 0,1535 0,9293 0,2956 0,9558 0,5239 0,0724 0,6983 Mawar Musk MT1 0,334 0,9594 0,2793 0,9534 0,2532 0,1337 0,6566 Mawar Putri MT2 0,1214 0,955 0,2258 0,9539 0,2113 0,1693 0,6851 Mawar Thalita
Langkah selanjutnya menentukan kelas citra uji kedalam mayoritas citra latih. Jadi dapat disimpulkan bahwa citra x termasuk kedalam mayoritas kelas A seperti pada Tabel 6.
𝑃𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 = 1  ÷ 2, 𝑑𝑖𝑚𝑎𝑛𝑎 1 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠 𝑀𝑎𝑤𝑎𝑟 𝑀𝑒𝑔𝑎𝑤𝑎𝑡𝑖 𝑑𝑎𝑛 2 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠 𝑀𝑎𝑤𝑎𝑟 𝐷𝑜𝑢𝑏𝑙𝑒 𝐷𝑒𝑙𝑖𝑔ℎ𝑡

## Table 6. Hasil Pencarian Kelas
Citra Ekstraksi Ciri Ekstraksi Warna Kelas Kontras Korelasi  Homogenity Energi Hue Saturation Value MDD1 0,2559 0,9626 0,1733 0,9372 0,4741 0,2766 0,6642 Mawar Double Deloght
Dari hasil klasifikasi yang telah dilakukan menggunakan ekstraksi tekstur Grey Level Co- Occurence  Matrix dan  warna Hue  Saturation  Value menghasilkan  akurasi  data  pada  bunga mawar,  berikut  hasil  akurasi  yang  diperoleh  dari  tiap-tiap  K  1,  3,  5,  7  dan  9.  Berikut  contoh perhitungan akurasi pada K=3 dan d =1. Jumlah citra benar atau dikenali pada K=3 dan d=1 ada 22 citra, sedangkah jumlah total citra keseluruhan ada 25.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑐𝑖𝑡𝑟𝑎 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑑𝑖𝑘𝑒𝑛𝑎𝑙𝑖 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑐𝑖𝑡𝑟𝑎 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 × 100% 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 22 25 × 100% = 88%

## Table 6. Perolehan Akurasi
Nilai K d Akurasi Jumlah Benar Mawar Double Delight Mawar Megawati Mawar Musk Mawar Putri Mawar Thalita 1 1 88% 5 5 5 4 3 2 84% 5 3 5 5 3 4 84% 5 4 5 4 3 6 92% 5 5 5 4 4 8 96% 5 5
5 5 4 3 1 88% 5 5 5 4 3 2 84% 5 3 5 5 3 4 84% 5 4 5 4 3 6 92% 5 5 5 4 4 8 96% 5 5 5 5 4 5 1 92% 5 5 5 5 3 2 84% 5 4 5 4 3 4 80% 5 2 5 4 4 6 84% 5 3 5 4 4 8 88% 5 4 5 4 4 7 1 88% 5 5 5 5 2 2 92% 5 5 5 5 3 4 76% 5 1 5 4 4 6 80% 5 2 5 5 3 8 72% 5 2 5 4 2 9 1 92% 5 5 5 5 3 2 96% 5 5 5 5 4 4 84% 5 2 5 5 4 6 72% 5 2 5 4 2 8 72% 5 2 5 4 2
Tabel  6  merupakan  hasil  perhitungan  akurasi  pada  K=1  hingga  K=9.  Dari  Tabel  diatas diperoleh hasil klasifikasi tertinggi yaitu 100% pada nilai K=1. Pada grafik tersebut terlihat bahwa nilai  akurasi  tertinggi  terletak  pada  K=3  dan  K=9  mencapai  96%.  Sedangkan  untuk  akurasi terendah terletak pada nilai K=7 dan K=9 yaitu sebesar 72%. Hasil pada Tabel 6, secara visual dapat dilihat pada grafik dalam Gambar 5.
Gambar 5. Nilai Akurasi Menggunakan GLCM HSV KNN
Gambar 6. Nilai Akurasi Menggunakan KNN
Berdsarkan Gambar  5 dan Gambar 6, nilai akurasi tertinggi terletak pada K=3 dan K=9 mencapai 96%, sedangkan untuk akurasi terendah terletak pada nilai K=7 dan K=9 yaitu sebesar 72%. Pada Gambar 6, dapat dilihat bahwa klasifikasi dengan KNN saja ternyata menghasilkan akurasi yang lebih rendah. Dapat disimpulkan bahwa hasil akurasi dari GLCM, HSV dan KNN lebih besar daripada hasil akurasi dari KNN saja.

## 4. KESIMPULAN
Dengan  menggunakan  ekstraksi  tekstur  Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix  dan  warna HSV, terdapat 7 fitur yang dijadikan sebagai proses perhitungan selanjutnya pada tahap klasifikasi yaitu  contrast,  correlation,  energy,  homogenity,  mean  red,  mean  green  dan  mean  blue  mampu
0 20 40 60 80 100 120 d = 1 d = 2 d = 3 d = 4 d = 5 d = 6 d = 7 d = 8 d = 9 d = 10 A K U R A S I (% ) JARAK
AKURASI  KLASIFIKASI  BERDASARKAN  JARAK MENGGUNAKAN  GLCM-HSV-KNN K = 1 K = 3 K = 5 K = 7 K = 9 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 d=1 d=2 d=3 d=4 d=5 d=6 d=7 d=8 d=9 d=10 A KURA SI (% ) JARAK NILAI AKURASI MENGGUNAKAN KNN K=1 K=3 K=5 K=7 K=9
mengklasifikasikan  jenis  bunga  mawar  kedalam  5  kelas  yaitu  mawar  double  delight,  mawar megawati, mawar musk, mawar putri, mawar thalita. Hasil akurasi tertinggi yang diperoleh pada penelitian ini mencapai 96% dengan nilai K=3 di d=8. Sedangkan akurasi terendah mencapai 72% pada nilai K=7 dan K=9 di d=8. Hal tersebut menunjukan bahwa nilai akurasi akan bergantung pada  nilai  variasi  K.  Hasil  dari  GLCM  HSV  KNN  memiliki  akurasi  tertinggi  mencapai  100% pada K=1 dan akurasi terendah mecapai 72% pada K=7 dan K=9, sedangkan hasil dari KNN saja memiliki  akurasi  tertinggi  mencapai  52%  pada  K=9  dan  akurasi  terendah.  Pada  penelitian  ini objek yang digunakan adalah bunga mawar sehingga pada penelitian selanjutnya dapat dilakukan penelitian  dengan  dengan  objek  lain  selain  bunga  mawar,  atau  menambahkan  dataset  yang mungkin dapat meningkatkan akurasi dan untuk klasifikasi penelitian selanjutnya bisa mencoba menggunakan kombinasi fitur lainnya seperti LBP. Algoritma yang digunakan pada penelitian ini adalah  KNN,  untuk  penelitian  selanjutnya  perlu  dilakukan  penelitian  menggunakan  algoritma klasifikasi lainnya seperti NB ataupun SVM. Dapat dikembangkan lebih lanjut kearah real time classification citra bunga mawar berbasis android.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] V. Sawarkar and S. Kawathekar, “A Review: Rose Plant Disease Detection Using Image Processing,” IOSR J. Comput. Eng. , vol. 20, no. 4, pp. 15–19, 2018.
[2] D.  M.  Mahalakshmi  and  S.  Sumathi,  “Brain  Tumour  Segmentation  Strategies  Utilizing Mean  Shift  Clustering  and  Content  Based  Active  Contour  Segmentation,” ICTACT  J. Image Video Process. , vol. 9, no. 4, pp. 2002–2008, 2019.
[3] E. Hossain, M. F. Hossain, and M. A. Rahaman, “A Color and Texture Based Approach for the  Detection  and  Classification  of  Plant  Leaf  Disease  Using  KNN  Classifier,” 2nd  Int. Conf. Electr. Comput. Commun. Eng. ECCE 2019 , pp. 1–6, 2019.
[4] S. Jana, S. Basak, and R. Parekh, “Automatic fruit recognition from natural images using color and texture features,” in 2017 Devices for Integrated Circuit (DevIC) , 2017, pp. 620– 624.
[5] P.  N.  Andono,  E.  H.  Rachmawanto,  N.  S.  Herman,  and  K.  Kondo,  “Orchid  types classification using supervised learning algorithm based on feature and color extraction,” Bull. Electr. Eng. Informatics , vol. 10, no. 5, pp. 2530–2538, 2021.
[6] F.  Wibowo,  D.  K.  Hakim,  and  S.  Sugiyanto,  “Pendugaan  Kelas  Mutu  Buah  Pepaya Berdasarkan  Ciri  Tekstur  Glcm  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbors,” Jurnal Nasional Pendidikan Teknologi Informasi , vol. 7, no. 1, p. 100, 2018.
[7] O.  R.  Indriani,  E.  J.  Kusuma,  C.  A.  Sari,  E.  H.  Rachmawanto,  and  D.  R.  I.  M.  Setiadi, “Tomatoes  Classification  Using  K-NN  Based  on  GLCM  and  HSV  Color  Space,”  in International Conference on Innovative and Creative Information Technology (ICITech) , 2017, pp. 1–6.
[8] A. Peryanto, A. Yudhana, and R. Umar, “Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional Neural  Network  dan  K  Fold  Cross  Validation,” Journal  of  Applied  Informatics  and Computing , vol. 4, no. 1, pp. 45–51, 2020.
[9] N. Nafiah, “Klasifikasi Kematangan Buah Mangga Berdasarkan Citra HSV dengan KNN,” Jurnal Elektronik List. dan Teknologi Informasi Terapan , vol. 1, no. 2, pp. 1–4, 2019.
[10]  M.  Nasir,  N.  Suciati, and A.  Y.  Wijaya,  “Kombinasi  Fitur Tekstur  Local  Binary  Pattern yang  Invariant Terhadap  Rotasi  dengan  Fitur  Warna Berbasis  Ruang  Warna  HSV  untuk Temu  Kembali  Citra  Kain  Tradisional,” Inspir.    Jurnal  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi , vol. 7, no. 1, 2017.
[11]  N. Krithika and A. Grace Selvarani, “An individual grape leaf disease identification using leaf skeletons and KNN classification,” Proc. 2017 Int. Conf. Innov. Information, Embed. Commun. Syst. ICIIECS 2017 , vol. 2018-Januari, pp. 1–5, 2018.
[12]  A. E. Minarno, F. D. Setiawan Sumadi, H. Wibowo, and Y. Munarko, “Classification of batik patterns using K-Nearest neighbor and support vector machine,” Bull. Electr. Eng.
Informatics , vol. 9, no. 3, pp. 1260–1267, 2020.
[13]  T. Y. Prahudaya and A. Harjoko, “Metode Klasifikasi Mutu Jambu Biji Menggunakan Knn Berdasarkan Fitur Warna Dan Tekstur,” J. Teknosains , vol. 6, no. 2, p. 113, 2017.
[14]  A. Akbar, B. Siswojo, and H. Suyono, “Klasifikasi Mutu Mutiara Berdasarkan Bentuk Dan Ukuran Menggunakan K-Nearest Neighbor,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. Vol. 2, no. 2, p. 5, 2017.
[15]  O.  R.  Indriani,  E.  J.  Kusuma,  C.  A.  Sari,  E.  H.  Rachmawanto,  and  D.  R.  I.  M.  Setiadi, “Tomatoes  classification  using  K-NN  based  on  GLCM  and  HSV  color  space,”  in 2017 International Conference on Innovative and Creative Information Technology (ICITech) , 2017, vol. 2018-Janua, pp. 1–6.
[16]  H.  Nguyen-Quoc  and  V.  T.  Hoang,  “Rice  seed  image  classification  based  on  HOG descriptor  with  missing  values  imputation,” Telkomnika  (Telecommunication  Comput. Electron. Control. , vol. 18, no. 4, pp. 1897–1903, 2020.
[17]  G. Saleem, M. Akhtar, N. Ahmed, and W. S. Qureshi, “Automated analysis of visual leaf shape features for plant classification,” Computers and Electronic in Agriculture , vol. 157, pp. 270–280, 2019.
[18]  M. A. F. Azlah, L. S. Chua, F. R. Rahmad, F. I. Abdullah, and S. R. Wan Alwi, “Review on Techniques for Plant Leaf Classification and Recognition,” Computers , vol. 8, no. 4, p. 77, 2019.
[19]  N. Ani Brown Mary and D. Dharma, “A novel framework for real-time diseased coral reef image classification,” Multimed. Tools Appl. , vol. 78, no. 9, pp. 11387–11425, 2019.