## Klasifikasi Tingkat Dehidrasi Berdasarkan Warna Urin Menggunakan Metode K- Nearest Neighbor
Zulfachmi 1 , Andi Firman Syahputra 2 , Bayu Indra Prasetyo 3 , Aurora Elsa Shafira 4
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika STT Indonesia Tanjung Pinang
4 Program Studi Sistem Informasi STT Indonesia Tanjung Pinang Jalan Pompa Air No. 28, Bukit Bestari, Tanjungpinang, Kepulauan Riau 29122
1 fahmi.stti@gmail.com
2 andifirman26102002@gmail.com
3 cupangnaga12@gmail.com
4 aurora.elsa.sf@gmail.com
Intisari—  Tubuh  manusia  sangat  membutuhkan  cairan,  untuk  membantu  dalam  menjalan  fungsi  normalnya,  jika  manusia kekuarangan  cairan  maka  tubuh  akan  mengalami  gangguan  dalam  menjalankan  fungsinya,  kekurangan  cairan  ini  disertai  oleh gangguan elektrolit dalam tubuh dikarenakan kekuarangan natrium dan air dalam tubuh. Kondisi ini dinamakan dehidrasi. Dehidrasi dibagi menjadi dua tingkatan yaitu dehidrasi ringan dan berat. Penyebab dehidrasi selain kurangnya meminum cairan, dehidrasi juga dapat disebabkan oleh faktor iklim atau cuaca panas dan juga dapat disebabkan oleh faktor kegiatan fisik yang menguras tenaga yang dapat membuat manusia kekurangan cairan tubuh melalui keringat. Untuk mengetahui apakah seseorang terkena dehidrasi atau tidak dapat dilihat melalui warna urinnya.  Untuk mempermudah dalam mengklasifikasi seseorang mengalami dehidrasi atau tidak maka dapat menggunakan sistem pengolahan citra. Dalam penelitian ini penulis membuat sistem yang dapat melakukan klasifikasi apakah seseorang mengalami dehidrasi atau tidak melalui warna urin yang telah diubah menjadi citra digital dan diproses ke dalam sistem yang dibuat menggunakan Mathlab, dan menggunakan metode K-Nearest Neighbor. Dari hasil penelitian yang telah penulis lakukan, persentase dari tingkat akurasi dari metode K-Nearest Neighbor adalah 86,67 persen dengan jumlah klasifikasi akurat berjumlah 26 dan jumlah klasifikasi yang tidak akurat berjumlah 4 dari 30 sampel yang didapat dari partisipan yang berasal dari mahasiswa kampus STT Indonesia Tanjungpinang.
Kata kunci — dehidrasi, urin, klasifikasi, mathlab, pengolahan citra, k-nearest neighbor.
Abstract—  The  human  body  really  needs  fluids,  to  assist  in  carrying  out  its  normal  functions,  if  humans  lack  fluids,  the  body  will experience disturbances in carrying out their functions, this fluid deficiency is accompanied by electrolyte disturbances in the body due to lack of sodium and water in the body. This condition is called dehydration. Dehydration is divided into two levels, namely mild and severe dehydration. Causes of dehydration in addition to lack of drinking fluids, dehydration can also be caused by climatic factors or hot weather and can also be caused by strenuous physical activity factors that can make humans lack body fluids through sweat. To find out whether a person is dehydrated or not, it can be seen through the color of his urine. To make it easier to classify a person is dehydrated or not, an image processing system can be used. In this study, we created a system that can classify whether a person is dehydrated or not through urine color that has been converted into a digital image and processed into a system created using Mathlab, and using the K-Nearest Neighbor method. From the results of the research that we have done, the percentage of accuracy of the K- Nearest Neighbor method is 86,67 percent with the number of accurate classifications amounting to 26 and the number of inaccurate classifications  amounting  to  4  out  of  30  samples  obtained  from  participants  who  came  from  college  students  of  the  STT  Indonesia Tanjungpinang campus.
Keywords — dehydration, urine, classification, mathlab, image processing, k-nearest neighbor.

## I. P ENDAHULUAN
Cairan  bagi  tubuh  manusia  merupakan  kebutuhan  yang sangat wajib untuk dipenuhi, jika manusia kekurangan cairan maka dapat mengganggu tubuh dalam menjalankan fungsinya. Gangguan keseimbangan elektrolit pada tubuh manusia terjadi seiring dengan kekurangan cairan. Kekurangan natrium dan air adalah penyebab  utamanya. Kondisi tubuh  manusia kekurangan cairan dinamakan Dehidrasi [1].
Penyebab lain dari dehidrasi selain kurangnya meminum air mineral, dehidrasi juga dapat disebabkan oleh faktor iklim atau cuaca panas yang mana pada saat cuaca panas maka tubuh akan mengeluarkan  cairan  atau  ion  dari  tubuh  melalui  keringat. Melalui proses metabolisme, tubuh manusia juga menghasilkan panas.  Bahkan  tanpa  aktivitas,  setiap  cairan  dalam  tubuh
manusia  akan  berkurang  5%–10%.  Suhu  panas  pada  tubuh manusia  dapat  memicu  terjadinya  pengeluaran  cairan  lebih cepat  dari  tubuh  melalui  urin,  tinja,    produksi    keringat, pengeluaran  yang  tidak  dirasa  ( insible  water  loss )  seperti uap  air  pernafasan. Oleh karena itu, perlu adanya pengamatan tingkat dehidrasi seseorang. Aktifitas fisik manusia juga dapat menyebabkan  kekurangan  cairan  pada  manusia  dikarenakan tubuh  yang  melakukan  aktifitas  fisik  seperti  olahraga  seperti lari, atau angkat beban. Oleh karena itu selain harus meminum air,  manusia  juga  harus  menghindari  iklim  panas,  dan  juga membatasi aktifitas fisik berlebih [2].
Selain  dapat  menyebabkan  haus,  dehidrasi  juga  dapat menyebabkan mulut kering, sakit kepala, cephalgia atau sakit kepala, mengantuk, menurunnya konsentrasi, atau dalam kasus terparah  dapat  menyebabkan  pingsan.  Jika  seseorang
mengalami dehidrasi dalam jangka panjang maka akan terjadi kerusakan pada organ yang ada didalam tubuh seperti gangguan ginjal, kerusakan kantung kemih, kerusakan pada liver, hingga masalah pada otak [3].
Urin  terdiri  dari  98%  air  dan  sisanya  terdiri  dari pembentukan metabolisme nitrogen (urea, asam urat, kreatinin dan  juga  produk  metabolisme  protein  lainnya).  Cairan  dalam tubuh manusia, termasuk darah, menyumbang sekitar 60% dari total  berat  badan  laki-laki  dewasa.  Di  dalam  cairan  tubuh terlarut nutrisi dan ion yang dibutuhkan oleh sel untuk hidup, berkembang,  dan  menjalankan  fungsinya.  Oleh  karena  itu pentingnya  untuk  memenuhi  kebutuhan  air  atau  cairan  bagi tubuh manusia untuk menghindari masalah-masalah, kerusakan,  dan  gangguan-gangguan  lainnya  yang  disebabkan oleh dehidrasi [4].
Ada  dua  jenis  dehidrasi  yaitu  hiperosmolar  (dehidrasi menyebabkan kehilangan air karena peningkatan kadar natrium atau  glukosa)  dan  hiponatremia  (dehidrasi  menyebabkan kehilangan  garam  dan  air).  Selain  itu,  berdasarkan tingkatannya,  dehidrasi  dibagi  menjadi  dua  kategori  yaitu dehidrasi ringan dan dehidrasi berat [5]. Cara termudah untuk mengetahui tingkat dehidrasi seseorang adalah melalui warna urinnya.
Warna  urin  dapat  memberikan  petunjuk  tentang  kadar  air dalam  tubuh.  Pada  orang  yang  cukup  terhidrasi,  warna  urin biasanya  berwarna  jernih  atau  kuning  muda.  Namun,  pada orang yang mengalami dehidrasi, warna urin bisa menjadi lebih pekat dan bahkan menjadi kuning tua atau bahkan kecoklatan [6].
Berdasarkan kategori, terdapat beberapa tingkatan klasifikasi  dehidrasi  dari  warna  urin  yang  umum  digunakan yaitu 1) Terhidrasi dengan baik (warna urin dalam kategori ini biasanya  berwarna  jernih  atau  kuning  muda);  2)  Dehidrasi ringan  (warna  urin  dalam  kategori  ini  adalah  kuning  pucat hingga kuning terang); 3) Dehidrasi sedang (warna urin dalam kategori  ini  adalah  kuning  tua  hingga  kuning  oranye);  4) Dehidrasi berat (warna urin dalam kategori ini adalah kuning gelap  atau  bahkan  kecoklatan).  Klasifikasi  tingkat  dehidrasi dari  warna  urin  sangat  penting  untuk  mengetahui  tingkat keparahan  dehidrasi  dan  memberikan  panduan  bagi  petugas medis  atau  orang  yang  ingin  mengetahui  kondisi  kesehatan mereka sendiri. Dengan demikian, klasifikasi tingkat dehidrasi dari warna urin dapat membantu dalam mencegah komplikasi yang lebih serius [7].
Teknologi image  processing dapat  digunakan  untuk membantu  mengidentifikasi  tingkat  dehidrasi  pada  manusia. Dalam hal ini, citra atau gambar dari orang yang akan dianalisis diambil  dan  kemudian  dianalisis  menggunakan  algoritma image processing untuk menentukan tingkat dehidrasi. Metode ini  dapat  membantu  mendeteksi  tanda-tanda  dehidrasi  pada urin yang mungkin sulit untuk dideteksi secara manual [8].
Banyak  penelitian  telah  dilakukan  untuk  mengembangkan sistem  klasifikasi  tingkat  dehidrasi  manusia  menggunakan image processing , termasuk penggunaan teknik-teknik seperti segmentasi,  ekstraksi  fitur,  dan  pengenalan  pola  [9].  Dengan teknologi ini, tingkat dehidrasi dapat dihitung dengan cepat dan akurat,  sehingga  pengobatan  dan  tindakan  medis  yang  tepat dapat segera dilakukan.
Image  processing secara  umum  didefinisikan  sebagai pengolahan  citra  dua  dimensi  dengan  komputer  atau  dikenal
juga  dengan  pengolahan  citra  digital  yang  juga  mencakup semua  data  dua  dimensi.  Citra  digital  merupakan  rangkaian bilangan real dan kompleks yang diwakili oleh bit-bit tertentu.
Terdapat beberapa metode dalam mengklasifikasikan warna urin.  Hal  pertama  yang  dilakukan  ialah  proses  ekstrasi  ciri. Proses ini merupakan proses pengambilan citra dari objek yang akan  di  olah  dapat  berupa  warna  dan  pola  citra.  Citra  digital memiliki  kombinasi  warna Red,  Green dan Blue [10].  Proses ekstraksi ciri yaitu menentukan jumlah nilai piksel dari Merah ( Red), jumlah nilai piksel dari Hijau ( Green ), jumlah piksel dari Biru ( Blue) , mean dan standar deviasi dari citra urin [11]. Setelah proses ektraksi ciri pada urin manusia maka langkah selanjutnya ialah meklasifikasikannya berdasarkan warna urin tersebut. Dalam hal ini, klasifikasi tingkat dehidrasi pada tubuh manusia  dapat  menggunakan  metode  klasifikasi K-Nearest Neighbor . Metode K-Nearest  Neighbor (KNN)  merupakan salah  satu  metode  dalam machine  learning yang  dapat digunakan  dalam  klasifikasi  warna  urin.  Metode  KNN digunakan untuk mengklasifikasikan sebuah sampel berdasarkan jaraknya dengan sampel-sampel lain dalam ruang fitur.  Sampel  yang  paling  dekat  dengan  sampel  yang  ingin diklasifikasikan akan dijadikan acuan untuk mengklasifikasikan sampel tersebut[12].
Dalam  konteks  klasifikasi  warna  urin,  metode  KNN  dapat digunakan dengan memanfaatkan informasi dari fitur-fitur citra seperti intensitas warna, dan ukuran citra untuk mengklasifikasikan  warna  urin  ke  dalam  beberapa  kategori yang  telah  ditentukan.  Dalam  implementasinya,  tahap  awal adalah pengumpulan sampel citra urin yang telah dikategorikan ke  dalam  kelas-kelas  warna.  Kemudian,  dilakukan  ekstraksi fitur dari setiap citra, seperti intensitas warna atau ukuran citra. Setelah  itu,  dilakukan  pembagian  data  menjadi  dua  bagian, yaitu data training dan data testing [13].
Data training digunakan  untuk  melatih  model  KNN, sedangkan  data testing digunakan  untuk  menguji  akurasi  dari model yang telah dilatih. Dalam pelatihan model KNN, nilai k yang  digunakan  harus  dipilih  dengan  cermat  agar  dapat menghasilkan  model  yang  optimal.  Selanjutnya,  pada  tahap pengujian,  citra  urin  yang  belum  diklasifikasikan  akan dimasukkan  ke  dalam  model  KNN  yang  telah  dilatih. Kemudian,  citra  urin  tersebut  akan  diklasifikasikan  ke  dalam salah  satu  kategori  warna  berdasarkan  sampel-sampel  yang terdekat dengan citra urin tersebut [14].
Dengan  metode  KNN,  klasifikasi  warna  urin  dapat dilakukan dengan akurasi yang cukup tinggi, tergantung pada kualitas data training dan keterampilan dalam memilih nilai k yang  optimal.  Metode  ini  dapat  memberikan  alternatif  yang baik dalam mengklasifikasikan warna urin dengan menggunakan teknik machine learning .

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Metode Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  kuantitatif,  pada penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  tingkat dehidrasi berdasarkan warna urin.

## B. Subjek Penelitian
Sampel urin yang akan dijadikan subjek penelitian diambil dari  Mahasiswa  STT  Indonesia  Tanjungpinang,  yang
berjumlah 50 Sampel. Dalam pengambilan sampel menggunakan Teknik Random Sampling .

## C. Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan metode observasi dan dokumentasi pada 50 sampel urin. Pengolahan data kuantitatif meliputi tahapan observasi, dokumentasi, pemilihan data, dan analisis [15].

## D. Metode Analisis Data
Analisis data dilakukan dengan cara kuantitatif  yang mana sampel  urin  yang  sudah  diambil  akan  dilakukan  input  pada program.  Program  tersebut  menghasilkan  nilai  yang  menjadi acuan untuk dilakukan analisis data secara kuantitatif.

## E. Alat Penelitian
Alat  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut :
1. Kamera smartphone samsung s21 ultra sebagai alat untuk mengubah  sampel  urin  yang  telah  penulis  ambil  menjadi citra digital [16].
2. Laptop  yang  gunakan  untuk  mengklasifikasi  tingkat dehidrasi berdasarkan warna urin adalah laptop asus laptop rog  zephyrus  s17  gx703hs-i938g6t-o  i9-11900h.  Dengan spesifikasi  yang  dimiliki  yaitu  16  GB  RAM  dan  2  TB Penyimpanan.

## F. Tahapan Penelitian
Berikut adalah tahapan dari penelitian ini yaitu:
1. Melakukan  observasi  pada  mahasiswa  kampus  STT Indonesia  Tanjung  Pinang  yang  bertujuan  untuk menghimbau  kepada  mahasiswa  seberapa  pentingnya untuk  selalu  menghidrasi  atau  memenuhi  kebutuhan cairan bagi tubuh untuk mencegah terjadinya dehidrasi dan  juga  memberitahukan  kepada  mahasiswa  resiko- resiko yang dapat diakibatkan oleh dehidrasi. Dan juga bertujuan  untuk  mendapatkan  perhatian  mahasiswa untuk  tertarik  berpartisipasi  dalam  penelitian  yang dilakukan  yaitu  mengklasifikasi  tingkat  dehidrasi berdasarkan warna urin.
2. Mengumpulkan data sampel urin yang akan diperlukan untuk  melakukan  klasifikasi  tingkat  dehidrasi.  Objek pada  penelitian  ini  yaitu  mahasiswa  STT  Indonesia Tanjung Pinang. Adapun data set yang diambil berupa potret  dari  urin  yang  memiliki  ukuran  citra  500x500 piksel sebanyak 50 sampel yang dibagi menjadi 30 data latih dan 20 data uji.
3. Melakukan  proses  klasifikasi,  adapun  algoritma  yang digunakan dalam proses klasifikasi adalah metode KNN dengan  konsep  kedekatan  jarak  vector  masing-masing record data. Dalam penelitian ini, kelas akan ditetapkan menjadi dua yaitu 1 = Tidak dehidrasi, dan 2 = dehidrasi untuk  klasifikasikan pada sistem ini. Jarak antar objek akan dihitung menggunakan rumus Euclidian Distance . Euclidean  Distance adalah  matriks  yang  paling  sering digunakan  untuk  menghitung  kesamaan  dua  vektor. Rumus Euclidean  Distance adalah  akar  dari  kuadrat perbedaan  2  vektor.  Berikut  adalah  rumus  dari Euclidian Distance :
𝑑𝑖𝑠𝑡 ( 𝑥𝑦 ) = √∑ ( 𝑥𝑖 − 𝑦𝑖 ) 𝑛 2…..(1)
4. Setelah  melakukan  klasifikasi  maka  selanjutnya  akan dilakukan  kesimpulan  dari  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan  ini  berupa  hasil  dari  penelitian  yang  telah dilakukan berupa tabel hasil klasifikasi tingkat dehidrasi berdasarkan  warna  urin  mahasiswa  STT  Indonesia Tanjung Pinang.

## G. Tahapan Klasifikasi Tingkat Dehidrasi
Pengujian  klasifikasi  tingkat  dehidrasi  berdasarkan warna  urin  menggunakan  aplikasi  Matlab  dengan  cara menginput  citra  yang  berformat  JPG  berukuran  500x500 pixel  lalu  diekstrasi  menjadi  ciri  warna Red  Greed  Blue (RGB). Setelah dilakukan ekstrasi maka proses selanjutnya ialah  mengklasifikan  menggunakan  metode  KNN  untuk mengetahui tingkat dehidrasi.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  apakah seseorang terkena dehidrasi atau tidak berdasarkan warna urin. Sampel yang telah penulis dapatkan berjumlah 50 sampel yang didapat dari 10 partisipan yang merupakan mahasiswa kampus STT Indonesia Tanjung Pinang. Sampel yang telah diambil pun langsung  di  ubah  menjadi  citra  digital  dengan  cara  dipotret menggunakan  kamera  smartphone.  Setelah  gambar  tersebut dipotret,  kemudian  di  resize  menjadi  ukuran  500  x500  piksel [17].  Hal  ini  bertujuan  untuk  menyamakan  ukuran  setiap sampel  data  yang  dimiliki  dan  menjaga  kualitas  dari  gambar yang akan dianalisa. Namun dengan ukuran piksel yang cukup besar akan memberikan dampak waktu pemrosesan yang waktu cukup lama [18].  Setelah proses resize selesai dilakukan maka citra  gambar  dari  sampel  dapat  langsung  di  klasifikasikan  ke dalam sistem, kemudian diekstraksi menjadi citra RGB lalu di klasifikasikan  menjadi  dehidrasi  atau  tidak  dehidrasi menggunakan metode KNN [19]. Penjelasan tingkat dehidrasi secara konvensional disajikan pada Tabel 1.
T ABEL I K LASIFIKASI T INGKAT D EHIDRASI B ERDASARKAN W ARNA U RIN
Hasil Klasifikasi Data Sampel Persentase Deskripsi Gambar Tidak Dehidrasi 30% Urin berwarna bening sedikit kuning Dehidrasi 70% Urin berwarna kuning sedikit bening Dehidrasi 80% Urin berwarna kuning pekat

## A. Alur Penelitian
Alur  penelitian  terkait  klasifikasi  tingkat  dehidrasi berdasarkan  warna  urin  melalui  beberapa  tahapan  yaitu pertama  mengambil  gambar  urin  dari  mahasiswa.  Kemudian langkah berikutnya adalah melakukan resize citra urin menjadi 500x500  piksel  sebanyak  50  sampel.  Langkah  selanjutnya adalah  mencari  nilai  RGB.  Langkah  selanjutnya  menentukan data  latih  dan  data  uji.  Pada  langkah  selanjutnya  ialah mengklasifikasi  tingkat  dehidrasi  berdasarkan  hasil  dari persentase RGB yang telah di ekstraksi menggunakan metode KNN.  Alur  penelitian  secara  keseluruhan  disajikan  pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur penelitian klasifikasi tingkat dehidrasi
B. Pembuatan Graphical User Interface (GUI)
Graphical  User  Interface (GUI)  dibuat  menggunakan software  Matlab.  GUI  ini  bertujuan  untuk  menentukan  nilai- nilai  RGB  pada  citra  urin  yang  akan  diuji.  Pada    GUI  ini terdapat  beberapa  fitur  yaitu  citra  gambar  yang  akan  diolah, nilai  RGB  dari  citra  yang  akan  diolah,  dan  komponen klasifikasi  yang  menentukan  apakah  teridentifikasi  dehidrasi atau tidak. Tampilan dari Sistem Klasifikasi Tingkat Dehidrasi Berdasarkan Warna Urin disajikan pada Gambar 2.

## Gambar 2.  GUI Sistem

## C. Implementasi
Pada  tahap  ini  mencari  nilai  ekstraksi  nilai  RGB  pada gambar yang telah selesai melalui tahap resize dengan ukuran 500x500  piksel.  Dalam  implementasi  ini  terdapat  label  dan atribut  label  merupakan  hasil  dari  klasifikasi  atribut  yang berupa citra warna RGB dari 50 data sampel yang akan diuji. Citra  RGB  pada  dalam  menentukan  klasifikasi  tingkat dehidrasi disajikan pada Tabel 2.
T ABEL II K LASIFIKASI T INGKAT D EHIDRASI B ERDASARKAN W ARNA U RIN No R G B Label 1 166.60 117.92 45.69 Dehidrasi 2 189.72 144.30 34.70 Dehidrasi 3 213.45 168.70 64.80 Dehidrasi 4 192.66 143.22 45.70 Dehidrasi 5 216.72 169.80 64.19 Dehidrasi 6 141.52 99.94 18.09 Dehidrasi 7 127.98 52.70 20.69 Dehidrasi 8 128.20 51.60 40.70 Dehidrasi 9 199.80 138.90 52.09 Dehidrasi 10 212.80 169.20 68.40 Dehidrasi 11 208.40 196.52 150.56 Tidak Dehidrasi 12 215.90 195.70 135.09 Tidak Dehidrasi 13 228.09 208.20 168.20 Tidak Dehidrasi 14 223.78 204.65 147.98 Tidak Dehidrasi 15 245.45 207.12 137.90 Tidak Dehidrasi 16 236.70 212.80 150.23 Tidak Dehidrasi 17 244.68 230.45 156.78 Tidak Dehidrasi 18 221.70 218.97 144.21 Tidak Dehidrasi 19 218.95 198.23 170.54 Tidak Dehidrasi 20 231.09 218.34 164.23 Tidak Dehidrasi 21 98.34 56.09 4.12 Dehidrasi 22 159.23 89.54 56.34 Dehidrasi 23 167.35 165.23 67.98 Dehidrasi 24 140.23 139.50 35.65 Dehidrasi 25 99.23 102.09 64.12 Dehidrasi 26 156.23 113.12 74.24 Dehidrasi 27 145.12 135.23 57.23 Dehidrasi 28 131.28 112.26 37.43 Dehidrasi 29 155.38 111.75 41.24 Dehidrasi 30 115.76 110.86 76.56 Dehidrasi 31 222.76 215.11 152.45 Tidak Dehidrasi 32 198.45 200.77 147.02 Tidak Dehidrasi 33 225.54 213.23 150.21 Tidak Dehidrasi 34 213.52 202.23 143.27 Tidak Dehidrasi
35 217.13 200.11 141.22 Tidak Dehidrasi 36 220.23 199.90 151.26 Tidak Dehidrasi 37 210.65 209.65 130.20 Tidak Dehidrasi 38 205.12 202.24 144.65 Tidak Dehidrasi 39 199.02 198.99 142.09 Tidak Dehidrasi 40 211.81 201.32 139.23 Tidak Dehidrasi 41 129.09 102.80 39.99 Dehidrasi 42 99.66 101.42 59.87 Dehidrasi 43 166.25 145.52 48.24 Dehidrasi 44 96.25 60.24 2.12 Dehidrasi 45 212.52 167.66 64.55 Dehidrasi 46 173.43 128.54 27.66 Dehidrasi 47 145.24 99.18 18.19 Dehidrasi 48 192.77 131.23 6.52 Dehidrasi 49 197.45 132.65 7.61 Dehidrasi 50 190.26 146.22 45.65 Dehidrasi
Setelah melakukan ekstraksi ciri RGB maka akan dilakukan klasifikasi menggunakan metode KNN dengan nilai jarak yang ditentukan 𝑘 = 5 [20].  Rumus  perhitungan  dapat  dilihat dibawah ini.
𝑑𝑖𝑠𝑡 = √2(𝑅 𝑙 − 𝑅 𝑢 ) + 2(𝐺 𝑙 − 𝐺 𝑢 ) + (𝐵 𝑙 − 𝐺 𝑢 ) (2)
Perhitungan nilai euclidean distance yang diuji pada 30 data latih disajikan pada Tabel 3.
T ABEL III N ILAI E UCLIDEAN D ISTANCE T ERHADAP 30 D ATA L ATIH No Keterangan Euclidean Distance 1. Nilai data latih 1 0.431 2. Nilai data latih 2 0.524 3. Nilai data latih 3 0.331 4. Nilai data latih 4 0.452 5. Nilai data latih 5 0.576 6. Nilai data latih 6 0.242 7. Nilai data latih 7 0.604 8. Nilai data latih 8 0.653 9. Nilai data latih 9 0.312 10. Nilai data latih 10 0.512 11. Nilai data latih 11 0.254 12. Nilai data latih 12 0.400 13. Nilai data latih 13 0.561 14. Nilai data latih 14 0.578 15. Nilai data latih 15 0.224 16. Nilai data latih 16 0.198 17. Nilai data latih 17 0.341 18. Nilai data latih 18 0.556 19. Nilai data latih 19 0.653 20. Nilai data latih 20 0.521
Nilai euclidean distance berfungsi sebagai mencari jarak nilai terdekat antara tiap nilai R, G, B. Hasil nilai euclidean distance akan menentukan nilai jarak yang paling dekat sehingga dapat didefinisikan dehidrasi atau tidak terdehidrasi [21].
Langkah  selanjutnya  ialah  menentukan  nilai euclidean distance pada  data  yang  akan  diuji.  Nilai euclidean  distance pada data uji disajikan pada Tabel 4.
T ABEL IV N ILAI E UCLIDEAN D ISTANCE PADA D ATA U JI No Keterangan Euclidean Distance 1 Nilai data Uji 1 0.521 2 Nilai data Uji  2 0.623 3 Nilai data Uji  3 0.335 4 Nilai data Uji  4 0.642 5 Nilai data Uji  5 0.124
6 Nilai data Uji  6 0.523 7 Nilai data Uji  7 0.679 8 Nilai data Uji  8 0.124 9 Nilai data Uji  9 0.532 10 Nilai data Uji  10 0.679 11 Nilai data Uji  11 0.124 12 Nilai data Uji  12 0.199 13 Nilai data Uji  13 1.245 14 Nilai data Uji  14 0.422 15 Nilai data Uji  15 0.264 16 Nilai data Uji  16 0.309 17 Nilai data Uji  17 0.652 18 Nilai data Uji  18 0.124 19 Nilai data Uji  19 0.654 20 Nilai data Uji  20 0.912 21 Nilai data latih 21 0.189 22 Nilai data latih 22 1.040 23 Nilai data latih 23 0.842 24 Nilai data latih 24 0.891 25 Nilai data latih 25 0.354 26 Nilai data latih 26 0.693 27 Nilai data latih 27 0.412 28 Nilai data latih 28 0.511 29 Nilai data latih 29 0.624 30 Nilai data latih 30 1.112
Langkah selanjutnya nilai dari euclidean distance data latih akan dibandingkan dengan nilai euclidean distance data uji sehingga  mendapatkan  hasil  tingkat  akurasi.  Data  akurasi klasifikasi tingkat dehidrasi disajikan pada Tabel 5.
T ABEL V T INGKAT A KURASI K LASIFIKASI ME NGGUNAKAN KNN Data Uji Target Hasil Keterangan 1 Dehidrasi Dehidrasi Akurat 2 Dehidrasi Dehidrasi Akurat 3 Dehidrasi Dehidrasi Akurat 4 Dehidrasi Dehidrasi Akurat 5 Tidak Dehidrasi Dehidrasi Tidak Akurat 6 Tidak Dehidrasi Tidak Dehidrasi Akurat 7 Tidak Dehidrasi Tidak Dehidrasi Akurat 8 Tidak Dehidrasi Tidak Dehidrasi Akurat 9 Tidak Dehidrasi Tidak Dehidrasi Akurat 10 Tidak Dehidrasi Tidak Dehidrasi Akurat 11 Tidak Dehidrasi Tidak Dehidrasi Akurat 12 Tidak Dehidrasi Tidak Dehidrasi Akurat 13 Tidak Dehidrasi Tidak Dehidrasi Akurat 14 Tidak Dehidrasi Tidak Dehidrasi Akurat 15 Tidak Dehidrasi Tidak Dehidrasi Akurat 16 Dehidrasi Tidak Dehidrasi Tidak Akurat 17 Dehidrasi Dehidrasi Akurat 18 Dehidrasi Dehidrasi Akurat 19 Tidak Dehidrasi Dehidrasi Tidak Akurat 20 Dehidrasi Tidak Dehidrasi Tidak Akurat 21 Dehidrasi Dehidrasi Akurat 22 Dehidrasi Dehidrasi Akurat 23 Dehidrasi Dehidrasi Akurat 24 Dehidrasi Dehidrasi Akurat 25 Dehidrasi Dehidrasi Akurat 26 Dehidrasi Dehidrasi Akurat 27 Dehidrasi Dehidrasi Akurat 28 Tidak Dehidrasi Tidak Dehidrasi Akurat 29 Tidak Dehidrasi Tidak Dehidrasi Akurat 30 Tidak Dehidrasi Tidak Dehidrasi Akurat
Dari  30  data  yang  telah  di  uji  menggunakan  metode  KNN diatas didapatkan  26 hasil yang akurat dan 4 hasil yang tidak
akurat.  Maka  dapat  dihitung  nilai  tingkat  akurasinya  sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = Jumlah Klasifikasi Benar Jumlah Seluruh Data Uji × 100% (3) Hasil tingkat akurasi yang diperoleh adalah 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 26 20 × 100% = 86,67%
Dengan  ini  dapat  dikatakan  bahwa  data  citra  yang  diuji menggunakan  metode  KNN  berhasil  dalam  melakukan klasifikasi tingkat dehidrasi berdasarkan citra warna urin. Hal ini dibuktikan dengan tingkat akurasi sebesar 86,67%.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  mengenai  klasifikasi  tingkat dehidrasi  berdasarkan  warna  urin  menggunakan  metode K- Nearest Neighbor maka dapat disimpulkan bahwa :
1. Tingkat  dehidrasi  seseorang  dapat  diklasifikasikan melalui warna urinnya.
2. Dari  50  sampel  yang  diambil  terdapat  urin  yang diklasifikasi sebagai dehidrasi berjumlah 30, dan yang tidak dehidrasi sebanyak 20 melalui proses RGB.
3. Metode K-Nearest  Neighbor dapat  digunakan  dalam mengklasifikasi  tingkat  dehidrasi  seseorang  melalui warna urin yang telah di ekstraksi menjadi citra RGB.
4. Tingkat akurasi dari metode K-Nearest Neighbor adalah 86,67%  dengan  26  sampel  dengan  klasifikasi  akurat, dan 4 sampel yang tidak akurat.

## R EFERENSI
[1] K. Watanabe, E. J. Stöhr, K. Akiyama, S. Watanabe, and J. González- Alonso, “Dehydration reduces stroke volume and cardiac output during exercise because of impaired cardiac filling and venous return, not left ventricular function,” Physiol. Rep. , vol. 8, no. 11, p. e14433, Jun. 2020, doi: 10.14814/PHY2.14433.
[2] M.  Zulkarnain,  R.  Flora,  A.  F.  Faisya,  S.  Martini,  and  Aguscik, “Dehydration  Index  and  Fatigue  Level of  Workers Laboring in  Heat- Exposed  Environments,”  in Proceedings  of  the  2nd  Sriwijaya International Conference of Public Health (SICPH 2019) , 2020, vol. 25, no. Sicph 2019, pp. 164–168. doi: 10.2991/ahsr.k.200612.022.
[3] J.  Lacey et  al. ,  “A  multidisciplinary  consensus  on  dehydration: definitions,  diagnostic  methods  and  clinical  implications,” https://doi.org/10.1080/07853890.2019.1628352 ,  vol.  51,  no.  3–4,  pp. 232–251, May 2019, doi: 10.1080/07853890.2019.1628352.
[4] N.  Sarigul,  F.  Korkmaz,  and  İ.  Kurultak,  “A  New  Artificial  Urine Protocol to Better Imitate Human Urine,” Sci. Reports 2019 91 , vol. 9, no. 1, pp. 1–11, Dec. 2019, doi: 10.1038/s41598-019-56693-4.
[5] S.  Sakurai et  al. , “A case of Hyperglycemic Hyperosmolar State with Hyponatremia  and  Subsequent  Gastrointestinal Bleeding  due  to  Acute Gastric Mucosal Lesions,” Dokkyo J. Med. Sci. （ 2 ） , vol. 48, no. 2, pp. 97–101, Jul. 2021.
[6] F. C. Wardenaar, D. Thompsett, K. A. Vento, K. Pesek, and D. Bacalzo, “Athletes’ Self-Assessment of Urine Color Using Two Color Charts to Determine  Urine  Concentration,” Int.  J.  Environ.  Res.  Public  Heal.
2021,  Vol.  18,  Page  4126 ,  vol.  18,  no.  8,  p.  4126,  Apr.  2021,  doi: 10.3390/IJERPH18084126.
[7] M.  A.  Abdelati,  M.  A.  Hilal,  K.  M.  Mohamed,  and  R.  M.  Elsayed, “Review on The Effects of Adulterants on Drugabuse Testing in Urine Samples,” Ain Shams J. Forensic Med. Clin. Toxicol. , vol. 35, no. 2, pp. 34–38, Jul. 2020, doi: 10.21608/AJFM.2020.102277.
[8] K. Kadar et al. , “Klasifikasi Kadar Hidrasi Tubuh Berdasarkan Warna Urine  dengan  Metode  Ekstraksi  Fitur  Citra  dan  Euclidean  Distance,” Techno Xplore  J. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 16– 20, Jun. 2020, doi: 10.36805/TECHNOXPLORE.V5I1.887.
[9] A. Maier, C. Syben, T. Lasser, and C. Riess, “A gentle introduction to deep learning in medical image processing,” Z. Med. Phys. , vol. 29, no. 2, pp. 86–101, May 2019, doi: 10.1016/J.ZEMEDI.2018.12.003.
[10]  J. Naranjo-Torres, M. Mora, R. Hernández-García, R. J. Barrientos, C. Fredes,  and  A.  Valenzuela,  “A  Review  of  Convolutional  Neural Network Applied to Fruit Image Processing,” Appl. Sci. 2020, Vol. 10, Page  3443 ,  vol.  10,  no.  10,  p.  3443,  May  2020,  doi: 10.3390/APP10103443.
[11]  S. C. Kim and Y. S. Cho, “Predictive System Implementation to Improve the Accuracy of Urine Self-Diagnosis with Smartphones: Application of a Confusion Matrix-Based Learning Model through RGB
Semiquantitative Analysis,” Sensors 2022, Vol. 22, Page 5445 , vol. 22, no. 14, p. 5445, Jul. 2022, doi: 10.3390/S22145445.
[12]  Z. Zulfachmi, A. Saputra, and I. G. N. Janardana, “Classification Study Period  Department  of  Information  Systems  at  STMIK  Bandung  Bali using Support Vector Machine (SVM) Method,” International Journal of Engineering and Emerging Technology , 2018.
https://ojs.unud.ac.id/index.php/ijeet/article/view/41264/25112 (accessed Mar. 22, 2023).
[13]  A. R. Lubis, M. Lubis, and Al-Khowarizmi, “Optimization of distance formula in K-Nearest Neighbor method,” Bull. Electr. Eng. Informatics , vol. 9, no. 1, pp. 326–338, Feb. 2020, doi: 10.11591/EEI.V9I1.1464.
[14]  Z.  Fachmi,  M.  Sudarma,  and  L.  Jasa,  “Sistem  Monitoring  Kehadiran Perkuliahan  Menggunakan  Face  Detection  Dengan  Algoritma  Viola Jones,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro , vol. 18, no. 1, p. 119, May 2019, doi: 10.24843/mite.2019.v18i01.p18.
[15]  T.  Pricillia  and  Zulfachmi,  “Perbandingan  Metode  Pengembangan Perangkat Lunak (Waterfall, Prototype, RAD),” J. Bangkit Indones. , vol. 10, no. 1, pp. 6–12, Mar. 2021, doi: 10.52771/BANGKITINDONESIA.V10I1.153.
[16]  K.  Hafidh,  I.  Muhimmah,  and  L.  Rosita,  “Pemrosesan  Citra  Digital dalam Klasifikasi Hasil Urinalisis Menggunakan Kamera Smartphone,” J. Inform. dan Rekayasa Elektron. , vol. 2, no. 1, pp. 10–15, Apr. 2019, Accessed: Mar. 22, 2023. [Online]. Available: http://e- journal.stmiklombok.ac.id/index.php/jire/article/view/70
[17]  C.  Liu,  A.  C.  C.  Law,  D.  Roberson,  and  Z.  (James)  Kong,  “Image analysis-based  closed  loop  quality  control  for  additive  manufacturing with fused filament fabrication,” J. Manuf. Syst. , vol. 51, no. April, pp. 75–86, 2019, doi: 10.1016/j.jmsy.2019.04.002.
[18]  A. Wang, W. Zhang, and X. Wei, “A review on weed detection using ground-based  machine  vision  and  image  processing  techniques,” Comput. Electron. Agric. , vol. 158, no. January, pp. 226–240, 2019, doi: 10.1016/j.compag.2019.02.005.
[19]  P. N. Utami, V. Arinal, and D. I. Mulyana, “Klasifikasi Dehidrasi Tubuh Manusia  Berdasarkan  Citra  RGB  Pada  Warna  Urine  Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 6, no. 1, pp. 18–26, Jan. 2022, doi: 10.30865/MIB.V6I1.3290.
[20]  M. A. Mabayoje et al. , “Parameter tuning in KNN for software defect prediction: an empirical analysis,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 7, no. 4, pp. 121–126, Oct. 2019, doi: 10.14710/JTSISKOM.7.4.2019.121- 126.
[21]  M. R. Larijani, E. A. Asli-Ardeh, E. Kozegar, and R. Loni, “Evaluation of image processing technique in identifying rice blast disease in field conditions based on KNN algorithm improvement by K-means,” Food Sci. Nutr. , vol. 7, no. 12, pp. 3922–3930, 2019, doi: 10.1002/fsn3.1251.