## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2, Oktober 2022: halaman 169-179 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com

## Optimasi Identifikasi Klasifikasi Nyamuk Aedes Aegypti Dalam Ekstraksi Fitur Glcm Dan Knn
1 Gusniar Alfian Noor *, 2 Dadang Iskandar Mulyana
1,2,3 Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika Jl. Radin Inten II No.8 Duren Sawit Jakarta Timur Indonesia
e-mail: mahvin2012@gmail.com , alfiangusniar13@gmail.com
Received: 22-07-2022, Revised: 18-08-2022, Accepted: 22-08-2022

## Abstrak
Di  negara  tropis  seperti  Indonesia  penyebaran  nyamuk  aedes  aegypti  sangat  mudah  dengan  kondisi lingkungan  yang  mendukung  untuk  nyamuk  berkembang  biak.  Dengan  ciri  khas  nyamuk  berukuran kecil  dan  memiliki  tubuh  berwarna  hitam  belang  putih    disekujur  tubuhnya.  Dalam  hal  ini  peneliti melakukan  identifikasi  klasifikasi  dalam  ekstraksi Gray  Level  Co-occurrence  Matrix dan K-Nearest Neighbor untuk  mengoptimalkan  citra  nyamuk  Aedes  Aegypti.  Klasifikasi K-Nearest  Neighbor digunakan  dalam  penelitian  dengan  pengujian  citra  dataset  yang  didapat  melalui  website  kaggel sebanyak  1.958  sampel  citra,  terdiri  dari  981  citra image aedes  aeygpti  dan  977  citra mask aedes aeygpti  yang  dipisahkan  menjadi  data  700  training  dan  300  test,  menunjukkan  nilai  Akurasi  sebesar 99 , 00% dan nila Loss sebesar 1,00% bahwa penelitian dengan menggunakan metode ini sangat baik. Kata kunci: Identifikasi, Klasifikasi, Nyamuk Aedes Aegypti, GLCM, KNN .

## Abstract
In  tropical  countries  such  as  Indonesia,  the spread  of  the  Aedes  aegypti  mosquito  is  very  easy  with environmental  conditions  that  support  mosquitoes  to  breed.  With  the  characteristics  of  a  small mosquito  and  has  a  black  and  white  striped  body  all  over  its  body.  In  this  case,  the  researcher identified  the  classification  in  the  extraction  of  Gray  Level  Co-occurrence  Matrix  and  K-Nearest Neighbor to optimize the image of the Aedes Aegypti mosquito. K-Nearest Neighbor classification is used in research by testing the image dataset obtained through the kaggel website as many as 1,958 image samples, consisting of 981 aedes aeygpti images and 977 aedes aeygpti mask images which are separated  into  700  training  and  300  test  data,  showing  an  accuracy  value  of  99  0.00%  and  a  loss value of 1.00% that the research using this method is very good.
Keywords: Identification, Classification, Aedes Aegypti Mosquito, GLCM, KNN .

## 1 Pendahuluan (or Introduction)
Nyamuk  aedes  aegypti  salah  satu  jenis  nyamuk  yang  hidup  di  Indonesia,  mengalami  empat siklus  hidup:  mulai  telur,  selanjutnya  larva,  kemudia  pupa,  dan  nyamuk  dewasa.  Jenis  nyamuk    ini memiliki  siklus  hidup  yang  lengkap  [1]..  Spesies  nyamuk  ini  bertelur  sendirian  di  air  bersih.  Telur oval  berwarna  hitam  dan    terpisah  satu  sama  lain.  Nyamuk  Aedes  aegypti  ukuran  lebih  kecil  dari nyamuk  rumah  dan  memiliki  dasar  warna  hitam  dan  belang  putih  di  bagian  depan  tubuh  terutama kaki depan, dikenal dengan ciri morfologinya yang menyerupai nyamuk pembawa lira putih. kembali [2].  Aedes  aegypti  tersebar  luas  di  seluruh  Indonesia,  dan  infestasi  Aedes  aegypti  disebabkan  oleh transportasi  larva  Aedes  aegypti  melalui  genangan  air  hujan  dan  saluran  pembuangan  yang

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2, Oktober 2022: halaman 169-179 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
mengandung  larva  Aedes aegypti[3].  Identifikasi nyamuk  aedes  aegypti dilakukan untuk  mendeteksi spesies  nyamuk  aedes  aegypti  menggunakan  citra  dataset  dari website kaggel.  Hal  inilah  yang melatarbelakangi  identifikasi  nyamuk  Aedes  aegypti  melalui  pengenalan  pola,  karena  mata  manusia memiliki kemampuan yang terbatas untuk membedakan tekstur khas spesies nyamuk, terutama Aedes aedes.
Ekstraksi gray-level  co-occurrence  matrix  (GLCM) dan  klasifikasi K-nearest  neighbor  (KNN) digunakan  banyak  dalam  penelitian  terutama  dalam  pengenalan  pola  oleh  beberapa  peneliti  Doni Briyan Wahudi, Kusurini, dan Ferry Wahyu Wibowo menggunakan metode GLCM, KNN melakukan tekstur permukaan . Klasifikasi pola untuk klasifikasi kualitas ubin teraso mendapat akurasi nilai 85% untuk  kwalitas  yang  dapat  dijual  dan  85%  untuk  kualitas  produksi  yang  gagal.[4].  Pola  permukaan struktur klasifikasi kualitas ubin teraso dengan metode GLCM dan KNN [5]. Dari kedua hal tersebut dapat  disimpulkan  bahwa  ekstraksi  GLCM  dan  klasifikasi  dengan  KNN  digunakan  dalam mengidentifikasi Aedes aegypti.
Berdasarkan  identifikasi  masalah  yang  bisa  dirangkum  pada  penelitian  ini  adalah  menentukan nilai  akurasi  identifikasi  nyamuk  aedes  aegypti    dengan  fitur  ekstraksi Gray-Level  Co-occurrence Matrix (GLCM) dan unuk Klasifikasi menggunakan K-Nearest Neighbors (KNN). Menganalisis fitur ektraksi  agar  mempermudah  identifikasi  klasifikasi  dataset  pada  citra  nyamuk  Aedes  Aegypti mengklasifikasi  citra  nyamuk  aedes  aegypti  dengan  akurasi  baik  pada  dataset  menggunakan  metode pengolahan  citra  digital  serta  bertujuan  untuk  mengimplementasikan  pengolahan  citra  dengan Penggunaan algoritma ekstraksi fitur GLCM dan algoritma klasifikasi KNN , yaitu K tetangga terdekat untuk mengidentifikasi klasifikasi dataset citra nyamuk Aedes Aegypti.

## 2 Tinjauan Literatur (or Literature Review)

## a. Pengolahan citra digital
Aplikasi  semacam  itu  banyak  digunakan  dalam  berbagai  aplikasi  dan  dirancang  untuk mendeteksi  bentuk  khusus  yang  dilihat  oleh  mesin,  meningkatkan  kecerahan  dan  kontras, menghilangkan noise gambar, dan membentuk kembali bentuk objek. Dengan melihat, Anda sebenarnya  menggunakan  prinsip  dasar  pemrosesan  gambar.[6].  Deteksi  objek  yang menentukan posisi suatu gambar pada objek yang ada dengan mengklasifikasikan jenis objek [7]. Pengolahan citra digital memiliki prinsip dasar :
1. Peningkatan Kecerahan Kontras
Gambar  dipakai  dalam  pemrosesan  gambar  menggunakan  peningkatan  kecerahan  dan kontras untuk menyelesaikan masalah ini.
2. Penghilangan Derau
Gambar  yang  diproses  harus  dibersihkan  terlebih  dahulu.  Berbagai  metode  dapat digunakan untuk menghilangkan noise dalam pemrosesan gambar.
3. Pencarian Bentuk Objek
Objek  harus  terlebih  dahulu  dipisahkan  dari  latar  belakang,  yang  dilakukan  dengan menggunakan deteksi batas objek. Batas objek adalah tepi suatu objek. Selanjutnya, karena tepi objek diketahui, kita dapat menangani pencarian fitur objek.

## b. Pola Pengenalan
Berdasarkan  kategori  proses  pembedaan  dengan  berhubungan  pola  dalam  data  yang ditemukan  [8].  Prinsip  ini  meniru  kemampuan  manusia  untuk  memahami  objek  berdasarkan sifat dan pengetahuan  yang mereka rasakan.  Pengenalan pertama tahap preprocessing , tahap kedua feature extraction dan tahap ketiga classification [9] .

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2, Oktober 2022: halaman 169-179 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com

## Gambar 1 Proses Pengenalan Pola
Sumber : Gambar Olahan Data Sendiri dari Pengolahan Data
c. Preprocessing
Merupakan  proses  pla  pertama  pengenalan  dalam  menyederhanakan  gambar tanpa mengurangi  isi  gambar[10].  Digunakan  tahap  metode preprocessing adalah resizing pengubahan piksel ukuran citra ke ukuran lebih kecil dan grayscale , konversi dan modifikasi citra dari objek RGB (merah, hijau, biru) menjadi monokrom (hitam putih).[11]. Ekstraksi ciri dilakukan  untuk  mendapatkan  informasi  tentang  data  pada  citra  Aedes  aegypti.  Ekstraksi Gray Level Co-occurrence Matrix menggambarkan hubungan antara piksel dalam suatu citra sepanjang  berbagai  arah  jarak  spasial[12].  Dalam  metode  ini,  matriks  relasi  ( Co-Occurence Matrix ) dengan matriks  yang berdekatan dibuat dari  gambar, dan sifat-sifat matriks kejadian bersama  ( Co-Occurence  Matrix )  ditentukan.  Matriks  merupakan  suatu  fungsionalitas  yang efektir  dan  pupuler  fianalisis  tekstur.  Dengan    memiliki  4  (empat)  sudut    yang  digunakan dalam matriks GLCM : 0 o , 45 o , 90 o , dan 135 o [13].
Gambar 2 Orientasi sudut dan jarak pada metode GLCM Sumber : https://images.app.goo.gl/qVWBXU1icNhNNucJ6 Ada empat fungsi  yang digunakan  dalam fase identifikasi citra pada metode Gray Level Co- Occurence Matrix sebagai berikut:
1. Angular Second Moment adalah  kesamaan  ukuran  gambar  dengan  nilai  yang  digunakan  untuk  menghitung kerapatan intensitas berpasangan dalam matriks [14].
(1)
2. Contrast
Adalah ukuran elemen dalam distribusi matriks gambar.
(2)
3. Homogeneity
Adalah melihat kehomogenan citra sejenis yang punyai derajat keabuan.
(3)

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2, Oktober 2022: halaman 169-179 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
4. Correlation
Adalah ketergantungan ukuran linier citra dengan nilai atas keabuan.
(4)

## d. Klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN)
Klasifikasi  merupakan  proses  untuk  mendapatkan  model  yang  memisahkan  dokumen  ke dalam  kelas  dan  dipisahkan  dalam  dua  fase,  yaitu  pertama  pelatihan  yang  menentukan  cara mengidentifikasi  kategori  data  dan  fase  pengujian[15].  Ada  beberapa  langkah,  yang  kesatu nilai  k  Jumlah  tetangga  terdekat  yang  menentukan  kueri  baru  yang  diberikan  kelas.  [16]. Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  jarak  dari  titik query ke  titik  pelatihan  untuk mendapatkan  k  tetangga  terdekat.  Pada  langkah  berikutnya,  nilai  minimum  ditampilkan setelah  jarak  dari  setiap  titik  pelatihan  ke  titik  kueri[17].  Langkah  terakhir  adalah  mendapat nilai  k    kelas  terkecil.  Kelas  paling  banyak  adalah  kelas  dari  kueri  baru  [18]. K-Nearest Neighbor (KNN) untuk mendapatkan himpunan dalam data latih k objek paling dekat dengan data baru dan data uji.
(5)
e. Confusion Matrix
Confusion  matrix merupakan  isi  informasi  prediksi  hasil  suatu  klasifikasi  dan  sistem klasifikasi data actual. Kinerja sistem klasifikasi menggunakan perhitung dengan data ditabel matriks konfusi[19].

## Gambar 3 Tabel confusion matrix
Sumber : Gambar Olahan Data Sendiri dari Pengolahan Data

## 3 Metode Penelitian (or Research Method)

## a. Data Penelitan
Saat  mengumpulkan  data  penelitian  dengan  metode  pencitraan  digital.  Tahapan  ini  dimulai dengan  persiapan  subjek  dan  berlanjut  melalui  tahap  pencitraan.  Penelusuran  gambar dilakukan    oleh  akun  PRADEEP  ISAWASAN  berjudul  "Aedes  Mosquito  Dataset"  untuk gambar  yang  digunakan  untuk  identifikasi  sampel  berdasarkan  warna  dan  tekstur  nyamuk Aedes aegypti di https://www.kaggle.com/.
b. Penerapan Metodologi
Berikut merupakan penerapan metodologi yang digunakan dalam penelitian pengolahan citra digital identifikasi nyamuk aedes aegypti dengan ekstraksi fitur GLCM dan klasifikasi KNN :

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2, Oktober 2022: halaman 169-179 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com

## Gambar 4 Tahapan metodologi yang digunakan
Sumber : Gambar Olahan Data Sendiri dari Pengolahan Data
Pada  gambar  di  atas  tahap  metodologi,  peneliti  menerapkan  metodologi    menggunakan dataset gambar Aedes aegypti. Citra Aedes aegypti kemudian dilakukan preprocessing untuk segmentasi  dan  grayscale,  proses  selanjutnya  adalah  mengekstrak  fungsi Gray  Level Cooccurrence  Matrix ,  dilanjutkan  dengan  klasifikasi  metode K-Nearest  Neighbor. Klasifikasikan  sebuah  objek  yang  paling  mirip  dengan  objek  lain.  Atribut  yang  diinisialisasi sebagai k. Nilai k jumlah adalah bilangan bulat positif ganjil kecil. Klasifikasi menggunakan k sampel  pelatihan  terdekat  untuk  memprediksi  kategori  sampel  uji    dan  menetapkannya sebagai kategori yang paling mungkin.

## c. Rancangan Pengujian
Pada  rancangan  pengujian  mengenai  identifikasi  klasifikasi  nyamuk  aedes  aegypti.  citra gambar  nyamuk  aedes  aegypti  dengan  melakukan  ekstraksi  pada  fitur  merupakan  proses pemilihan ciri objek bisa menjadi bahan objek- objek lainnya yang bereda.
1. Preprocessing
digunakan untuk memperoleh gambar sekuensial dirancang dalam sistem. Tahap ini mulai dari cropping, segmenting , dan menghapus noise dari citra.
2. Ekstraksi fitur Gray Level Cooccurrence Matrix (GLCM).
Hal  ini  dimaksudkan  untuk  mempertahankan  atau  mengekstrak  nilai  unik  untuk  suatu objek yang membedakannya objek dari yang lain. Peneliti memakai metode ekstraksi ciri Gray  Level  Cooccurrence  Matrix  (GLCM). Tahap  fitur  ekstraksi  dengan  2  pembagi dataset,  ialah  data  latih  digunakan  untuk  proses  pembelajaran  dan  data  uji  digunakan untuk penerapan.
3. Klasifikasi K-nearest neighbor (KNN ).
Data pelatihan diproyeksikan  ke dalam ruang multidimensi  yang memiliki karakter data. Dibagi  beberapa  ruang  bagian  klasifikasi  pelatihan  data.  Titik  dalam  ruang  diberi  label

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2, Oktober 2022: halaman 169-179 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
pada kategori c. Kategori c ialah kategori paling umum di antara k tetangga terdekat dari titik tersebut. KNN dihitung berdasarkan jarak Euclidean .

## 4 Hasil dan Pembahasan (or Results and Analysis)
Citra data yang akan digunakan 1.958 sampel citra, terdiri dari 981 citra image aedes aeygpti dan 977  citra mask aedes  aeygpti  yang  dipisahkan  menjadi  data  700  training  dan  300  test  .  Citra  data tersebut  akan  diklasifikasikan  menjadi  dua  kelas,  dengan  ukuran  citra  gambar  yang  pakai  ialah 640x360 piksel.

## Gambar 5 Citra Dataset Image Nyamuk Aedes Aegypti
Sumber : Gambar Olahan Data Sendiri dari Pengolahan Data
Gambar 6 Citra Dataset Mask Nyamuk Aedes Aegypti Sumber : Gambar Olahan Data Sendiri dari Pengolahan Data
Selanjutnya  ekstraksi  menggunakan  GLCM  digunakan  sebagai  langkah  awal  untuk    mengubah citra  RGB  menjadi  citra grayscale dan  menghitung  fitur  GLCM.  Yang  kedua  membuat  matriks co- occurrence dengan  menentukan  hubungan  spasial  antara  piksel  yang  berdekatan  berdasarkan  sudut dan  jarak  d.  Buat  matriks  simetris  dan  tambahkan  matriks co-occurrence yang  merupakan transpos matriks. Menormalkan matriks simetris dengan menghitung probabilitas setiap matriks. Terakhir, fitur GLCM dihitung.. Setiap fitur dihitung dengan jarak satu piksel dalam 4 arah, artinya sudut 0 o , 45 o , 90 o dan 135. Gambar dibawah ini yaitu hasil rata-rata dari empat arah citra Nyamuk aedes aeygpti.

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2, Oktober 2022: halaman 169-179 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com

## Gambar 7 Citra Nyamuk Aedes Aegypti G rayscale
Sumber : Gambar Olahan Data Sendiri dari Pengolahan Data
Untuk skala abu-abu, gambar  640 x 360 piksel mewakili 640 tingkat skala abu-abu. Hanya spasi atau 5 x 5 piksel  dari Array (0,0) hingga Array (4,4) yang ditampilkan. Nilai abu-abu dapat ditemukan pada Tabel 1.

## Tabel 1 Tingkat Nilai Aabu-abuan Citra Nyamuk Aedes Aegypti
Sumber : Tebel Olahan Data Sendiri dari Pengolahan Data
Tingkat  keabuan  pada  Tabel  1  mencapai  640  tingkat  keabuan,  dan  kami  menyederhanakan hingga  8  tingkat  keabuan  dalam  penelitian  ini.  Ini  menyederhanakan  skala  abu-abu  sehingga  data lebih  sedikit  diproses.  untuk  mengubah  nilai  level  dari  640  menjadi  8  level,  perlu  membagi  dengan nilai 32 semua nilai pada tabel diatas. Table dibawah ini adalah hasil split ditunjukkan.

## Tabel 2. Tingkat Nilai abu-abuan 8 level
Sumber : Tabel Olahan Data Sendiri dari Pengolahan Data
Tujuan  ekstraksi  ciri  selanjutnya  adalah  untuk  mendapatkan  nilai  unik    suatu  objek  untuk membedakan dan mengekstrak objek lainnya. Dalam penelitian ini, kami menggunakan ekstraksi ciri (GLCM). Ekstraksi fitur dilakukan dengan membagi dua dataset yaitu data latih untuk mengolah data yang  digunakan  data  uji  untuk  praproses.  Dimulai  fitur  GLCM  membangun  matriks co-occurrence . terbentuk dari citra matriks dengan memperhitungkan antar dua piksel pada jarak dekat dan orientasi sudut. Digunakan matriks mengekstrak fitur tekstur dari gambar. Penelitian ini memakai jarak adalah d=1  kemudia  digunakan  sudut  0 o ,  45 o ,  90 o ,  dan  135 o .  Buat matriks co-occurrence berdasarkan  nilai gambar grayscale (Tabel  2)  yang  ditransformasikan  menjadi  8  level,  dengan    sudut  0°  dan  spasi  1 piksel, seperti yang ditunjukkan pada gambar.

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2, Oktober 2022: halaman 169-179 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
Gambar 8 Matriks Transformasi Awal Dalam Matriks GLCM.

## Sumber : Gambar Olahan Data Sendiri dari Pengolahan Data
Langkah  selanjutnya  adalah  menambahkan  matriks co-occurrence ke  matriks  yang ditransposisikan  untuk  membuat  matriks  simetris.  Gambar  9  menunjukkan  tahapan  pembuatan matriks simetris.

## Gambar 9 Membuat Matriks Simetris
Sumber : Gambar Olahan Data Sendiri dari Pengolahan Data
Langkah  berikutnya,  dengan  proses  normalisasi matriks  simetris membagi  dalam  jumlah  setiap elemen matriks yang dilihat pada gambar dibawah ini dengan jumlah total semua nilai.
Gambar 10 Pembuatan Normalisasi Matriks GLCM
Sumber : Gambar Olahan Data Sendiri dari Pengolahan Data

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2, Oktober 2022: halaman 169-179 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
precision          recall f1-score  support aedesaegypti0 1.00 1.00 1.00 391 aegypti 0.00 0.00 0.00 1 accuracy 1.00 392 macro avg 0.50 0.50 0.50 392 weighted avg 0.99 1.00 1.00 392
Correlation atau bisa disebut korelasi  yaitu ukuran ketergantungan linier antara nilai skala abu- abu  dalam  sebuah  gambar.  Korelasi  dapat  digunakan  untuk  menghitung  korelasi  antara    piksel  di sekitar  gambar  apa  pun  dan  piksel  lainnya.  Kami  menggunakan  matriks  GLCM  normalisasi  untuk menghitung  fungsi  korelasi  menggunakan  Persamaan  8-11  dan  dapat  melihatnya  pada  gambar sebagai berikut :
Gambar 11 Nilai Matriks GLCM (x,y) setiap Baris dan Kolom
Sumber : Gambar Olahan Data Sendiri dari Pengolahan Data Akhirnya,  proses  klasifikasi  merupakan  pengenalan  pola  dengan K-Nearest  Neighbor  (KNN) . Jumlah  nilai  k dengan objek yang paling mirip untuk  mengklasifikasikan objek paling mirip dengan objek  lain  dan  atributnya  diinisialisasi  dengan  k,  menggunakan  jumlah  nilai  tetangga  digunakan sebagai  referensi  dalam  klasifikasi  adalah positif .  Bilangan  Bulat,  Desimal,  Ganjil.  Memprediksi kategori  uji  sampel  dari  k  sampel  pelatihan  yang  merupakan  tetangga  terdekat  dari  sampel  uji  dan menetapkannya kategori yang paling mungkin.

## Tabel 3 Hasil Klasifikasi K-Nearest Neighbor
Sumber : Tabel Olahan Data Sendiri dari Pengolahan Data
Sebagai  hasil  klasifikasi  nyamuk  Aedes  aegypti  dengan  tabel  pengujian  di  atas  dan  metode k- nearest neighbor , kami berhasil mendeteksi  Aedes  aegypti  yang  diuji  sebagai  yang  dipelajari. Hasil plotting  akurasi  yang dirasakan  vs.  akurasi  yang tidak dirasakan menggunakan perhitungan  berikut: Tepat  =  (jumlah  data  yang  lolos)/(jumlah  data  pengujian)  X  100  =  391/392  x  100%  =  99,00% Ketidakakuratan = (jumlah data yang gagal) / (jumlah data uji) x 100 = 1/392 x 100% = 1,00%

## 5 Kesimpulan (or Conclusion)
Setelah  melakukan  penelitan  dengan  menggunakan  metode  pengolahan  ektraksi  menggunakan Gray  Level  Cooccurrence  Matrix  (GLCM) yang  bisa  mengolah  citra  untuk  identifikasi  citra  dengan mengubah  menjadi  nilai  biner  supaya  mempermudah  proses  klasifikasi  dengan  menggunakan K- Nearest  Neighbor  (KNN) dengan  pengujian  citra  dataset  yang  didapat  melalui  website  kaggel sebanyak 1.958 sampel citra, terdiri dari 981 citra image aedes aeygpti dan  citra mask aedes aeygpti 977 yang dipisahkan menjadi data 700 training dan 300 test, menunjukkan akurasi nilai 99 , 00% dan nilai Loss mendapatkan 1,00%. Menunjukan bahwa penelitian ini sangat baik.

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2, Oktober 2022: halaman 169-179 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com

## Referensi (Reference)
[1] S.  Zen  and  A.  Sutanto,  “Identifikasi  Jenis  Kontainer  dan  Morfologi  Nyamuk  Aedes  sp  di Lingkungan SD Aisyiah Kecamatan Metro Selatan Kota Metro,” Pros. Semin. Nas. Pendidik. , pp. 472–477, 2017, [Online]. Available:
http://repository.ummetro.ac.id/files/semnasdik/9abc87cd3fdf420307008e22951d0cc8.pdf.
[2] S.  Susanti  and  S.  Suharyo,  “Hubungan  Lingkungan  Fisik  Dengan  Keberadaan  Jentik  Aedes Pada Area Bervegetasi Pohon Pisang,” Unnes J. Public Heal. , vol. 6, no. 4, pp. 271–276, 2017, doi: 10.15294/ujph.v6i4.15236.
[3] R.  Amilia  and  E.  Prasetyo, Klasifikasi  Diagnosa  Penyakit  Demam  Berdarah  Dengue  Pada Anak Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor . 2021.
[4] D. B. Wahyudi, K. Kusrini,  and  F. W. Wibowo, “Pola  Tekstur Permukaan  untuk Klasifikasi Mutu Ubin Teraso Menggunakan GLCM dan KNN,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 5, no. 1, p. 49, 2019, doi: 10.24076/citec.2017v5i1.166.
[5] A.  Salsabila,  R.  Yunita,  and  C.  Rozikin,  “Identifikasi  Citra  Jenis  Bunga  menggunakan Algoritma  KNN  dengan  Ekstrasi  Warna  HSV  dan  Tekstur  GLCM,” Technomedia  J. ,  vol.  6, no. 1, pp. 124–137, 2021, doi: 10.33050/tmj.v6i1.1667.
[6] H.  Shim et  al. , “Implementasi Convolution  Neural Network (CNN) Untuk Klasifikasi Jamur Konsumsi Di Indonesia Menggunakan Keras,” Adv. Opt. Mater. , vol. 10, no. 1, pp. 1–9, 2018, [Online].
Available:
https://doi.org/10.1103/PhysRevB.101.089902%0Ahttp://dx.doi.org/10.1016/j.nantod.2015.04. 009%0Ahttp://dx.doi.org/10.1038/s41467-018-05514-9%0Ahttp://dx.doi.org/10.1038/s41467- 019-13856-1%0Ahttp://dx.doi.org/10.1038/s41467-020-14365-2%0Ahttp://dx.doi.org/1.
[7] S. T. Informatika, “Implementasi Deteksi Real Time Klasifikasi Jenis Kendaraan Di Indonesia Menggunakan Metode YOLOV5,” vol. 6, pp. 13971–13982, 2022.
[8] S. Siswanto, D. A. Prasetya, N. Rachman, and B. F. Hidayatulail, “Pengendali Robot Beroda Berbasis Sensor Telemetri Voice Pattern Recognition,” JASIEK (Jurnal Apl. Sains, Informasi, Elektron. dan Komputer) , vol. 1, no. 1, 2019, doi: 10.26905/jasiek.v1i1.3147.
[9] M. A. Hasan and D. Y. Liliana, “Pengenalan Motif Songket Palembang Menggunakan Deteksi Tepi  Canny,  PCA  dan  KNN,” Multinetics ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  1–7,  2020,  doi: 10.32722/multinetics.v6i1.2700.
[10] B.  C.  Octariadi,  “Pengenalan  Pola  Tanda  Tangan  Menggunakan  Metode  Jaringan  Syaraf Tiruan Backpropagation,” J. Teknoinfo , vol. 14, no. 1, p. 15, 2020, doi: 10.33365/jti.v14i1.462.
[11] E. F. Himmah, M. Widyaningsih,  and M. Maysaroh,  “Identifikasi Kematangan Buah Kelapa Sawit  Berdasarkan  Warna  RGB  Dan  HSV  Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering,” J. Sains dan Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 193–202, 2020, doi: 10.34128/jsi.v6i2.242.
[12] M. Ramadhani, “Klasifikasi Jenis Jerawat Berdasarkan Tekstur dengan Menggunakan Metode GLCM,” e-Proceding of Enggineering , vol. 5, no. 1, pp. 870–876, 2018.
[13] E.  Juniati,  “2D  Semantic  Labeling  Penutup  Lahan  di  Area  Urban  dengan  Analisis  Berbasis Objek Dari Foto Udara dan LiDAR,” no. October, 2018, doi: 10.13140/RG.2.2.24118.32320.
[14] F.  Zikra,  K.  Usman,  and  R.  Patmasari,  “Deteksi  Penyakit  Cabai  Berdasarkan  Citra  Daun Menggunakan  Metode  Gray  Level  Co-Occurence  Matrix  Dan  Support  Vector  Machine,” Semin. Nas. Has. Penelit. dan Pengabdi. Masy. , vol.  ISSN: 2598, no. E-ISSN: 2598-0238, p. 105, 2021.
[15] S.  Riyadi  and  D.  I.  Mulyana,  “Optimasi  Image  Classification  Pada  Wayang  Kulit  Dengan Convolutional Neural Network,” JUST TI (Jurnal Sains Terap. Teknol. Informasi) 14, vol. 1, no. September 2021, pp. 17–24, 2022.
[16] A.  M.  Argina,  “Penerapan  Metode  Klasifikasi  K-Nearest  Neigbor  pada  Dataset  Penderita Penyakit  Diabetes,” Indones.  J.  Data  Sci. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  29–33,  2020,  doi: 10.33096/ijodas.v1i2.11.
[17] R.  Rasenda,  H.  Lubis,  and  R.  Ridwan,  “Implementasi  K-NN  Dalam  Analisa  Sentimen  Riba

## Jurnal Widya
Volume 3, Nomor 2, Oktober 2022: halaman 169-179 https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/awl jurnal@amikwidyaloka.ac.id / editor.jurnalwidya@gmail.com
Pada Bunga Bank Berdasarkan Data  Twitter,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  4,  no.  2,  p. 369, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i2.2051.
[18] I.  Putri  and  P.  Lestari,  “Prediksi  interaksi  protein  hiv-1  dengan  manusia  berdasarkan  barisan asam amino menggunakan k-nearest neighbor dan weighted k-nearest neighbor,” 2019.
[19] M. Nazmi, A. Malisi, and E. B. Setiawan, “Ekspansi Fitur dengan Word2Vec pada Klasifikasi Topik dengan Metode Naive Bayes-Support Vector Machine di Twitter,” vol. 9, no. 1, pp. 67– 78, 2022.