## INFOMATEK: Jurnal Informatika, Manajemen dan Teknologi
Volume 24 Nomor 1 Juni 2022

## PENGEMBANGAN APLIKASI IDENTIFIKASI ANOPHELES BERBASIS MOBILE
Alvianus Dengen*
Program Studi Teknik Elektro, Universitas Teknologi Sulawesi
Abstrak :  Pengembangan smartphone sebagai tools yang  digunakan  dalam  penelitian  memberikan  banyak manfaat  dibeberapa  bidang,  termasuk  pendidikan,  kesehatan,  dan  pertanian.  Penelitian  citra  digital  yang dikembangkan dalam aplikasi seluler dapat membantu kita memilih keputusan terbaik sehingga hasilnya sesuai seperti  apa  yang  sudah  direncanakan.  Salah  satu  perkembangan  dalam  bidang  Entomologi  adalah  penelitian yang  menggunakan  citra  digital.  Dalam  penelitian  ini, jenis anopheles  yang  digunakan  untuk dataset sebanyak 22 jenis citra, untuk data uji penulis menggunakan 15 jenis citra dengan 100 kali percobaan. Training Image dan Identifikasi memiliki proses yang sama, mengambil gambar dari galeri atau langsung menggunakan kamera dari perangkat  Android. Preprocessing dalam  aplikasi  meliputi:  1)  mengubah pixel gambar  menjadi  100x100 pixel , kemudian  ukuran pixel ini  menjadi  standar  penggunaan  dalam  aplikasi.  2)  Konversi  gambar  ke  biner menggunakan  algoritma threshold ,  peristiwa  ini  biasa  disebut  Proses  Binerisasi  citra.  Citra  yang  berasal  dari proses threshold ,  diubah  menjadi  vektor  satu  dimensi. Training  Image dan  identifikasi  citra  memakai  algoritma Eigenface . Prinsip utama algoritma Eigenface adalah menarik informasi yang unik dari setiap citra dan kemudian membandingkannya  dengan  citra  dalam  dataset.  Identifikasi  dengan  aplikasi  anopheles  menghasilkan  nilai akurasi yang baik dengan tingkat keberhasilan 94,29% dengan nilai FMR = 4,62% dan FNMR = 2,78%.
Kata kunci: Aplikasi, Android, Anopheles, Training Image, Identifikasi, Algoritma Eigenface
I. PENDAHULUAN 1 Anopheles merupakan  salah  satu  genus nyamuk yang bisa membawa parasit Protozoa Plasmodium yang  disebar  oleh  nyamuk Anopheles ( An. )  betina  kepada  manusia (Martineau  et.al,  2017).  Nyamuk Anopheles yang  berperan  sebagai  vektor  malaria  di Indonesia  sekitar  22  spesies  (Bonne,  1953). Identifikasi Anopheles sangatlah penting dilakukan  karena  spesies  dari Anopheles memiliki perbedaan kapasitas
vektorial sehingga
proses
identifikasi
nyamuk
*) alvianusdengen@utsmakassar.ac.id
Diterima: 20 November 2021 Direvisi: 6 Juni 2022 Disetujui: 16 Juni 2022 DOI: 10.23969/infomatek.v24i1.4712
Anopheles merupakan  langkah  penting  untuk mengenal  karakteristik  -  karakteristik  yang dimiliki oleh berbagai jenis Anopheles .
Teknologi aplikasi melalui telepon pintar sudah mampu  memberikan  tampilan  informasi  yang menarik,  selain  itu  kelebihan  telepon  pintar juga  adalah  fleksibel  yang  bisa  digunakan  di mana  saja.  Sistem  pada  Identifikasi  nyamuk Anopheles ini tidak mudah dilakukan mengingat citra masukannya cukup rumit serta ukurannya  sangat  kecil.  Dalam  penelitian  ini, data  masukan  yang  dipakai  adalah Abdomen dan  sayap  dari Anopheles yang  mempunyai ciri-ciri  tertentu  supaya  proses  Ekstraksi  ciri berfungsi memperjelas ciri-ciri sehingga mudah dalam melakukan identifikasi.
Pengenalan  Objek  dan  grafika  dilakukan beberapa  pendekatan  untuk  pemrograman mobile berdasarkan pada citra tanpa penggunaan  model  tiga  dimensi.  Pendekatan yang  sesuai  adalah  menggunakan  algoritma Eigenface .  Algoritma  ini  cukup  sederhana, citra  diekstraksi  kemudian  informasi  yang terkandung  dalam  citra  tersebut  yang  berupa sekumpulan variasi-variasi penting dalam citra untuk  digunakan  sebagai  informasi  untuk mengkodekan  dan  membandingkan  citra nyamuk
Anopheles . Untuk mendukung penelitian ini, aplikasi komputer yang digunakan  adalah  Android  Studio  baik  untuk perancangan  tatap  mukanya  dan  penulisan algoritma Eigenface .  Pada  Penelitian  ini  ada dua  proses  yang  dibuat, Training  Image dan Identifikasi. Data masukan dengan format JPG (.jpg), Citra  ini melewati proses preprocessing untuk  kebutuhan  aplikasi  kemudian  citra tersebut akan di konversi dari format RGB ( red green  blue )  kemudian  mengatur  derajat keabuan dengan algoritma Threshold sehingga  memudahkan  dalam  proses training image dan  identifikasi.  Dataset  sebagai  data pembanding  adalah  hasil  dari proses Training Image yang  disimpan  ke  dalam  bentuk  XML (.xml),  jenis Anopheles disimpan  ke  jenis.xml dan  nilai biner dari  citra  hasil  proses training image disimpan  ke  dalam  biner.xml.  Tujuan dari  penelitian  ini  adalah  mengidentifikasi Anopheles dengan bantuan aplikasi.

## II. METODOLOGI
Anopheles merupakan  salah  vector  penyakit malaria  yang  mempunyai  ciri  khusus  dari setiap jenisnya. Identifikasi morfologi dilakukan  pada  nyamuk  betina  berkaitan dengan  perannya  sebagai  vektor  malaria. Bagian yang diamati saat identifikasi morfologi nyamuk  dewasa Anopheles meliputi  ada tidaknya  bercak  kaki,  proboscis,  palpus,  dan
sayap. Variasi hasil identifikasi morfologi pada spesies  sibling Anopheles dapat  dipengaruhi oleh  perbedaan  habitat  maupun  perbedaan geografi  (Harwin,  1969;  Reid,  1968).  Variasi dapat  berupa  perbedaan  ukuran,  warna, kaetotaksi,  perilaku  dan  lainnya  sehingga menyebabkan  adanya  perbedaan  morfologi. Pada  penelitian  ini  penulis  akan  menjadikan abdomen  dan  sayap  anopheles  sebagai  data yang  akan  dipakai  untuk  Training  image  dan digunakan  sebagai  citra  masukan  untuk Identifikasi.
Citra  yang  juga  biasa  disebut  gambar  adalah informasi  yang  berbentuk  visual.  Proses Penangkapan citra berasal dari kekuatan sinar yang  direfleksikan  oleh  objek.  Pada  saat cahaya  menyinari  sebuah  objek,  maka  objek akan  merefleksikan  kembali  cahaya  tersebut (Cahyaningsih, 2010), (Manisha and Balasubramanian,  2015).  Alat-alat  pengindra optik  bisa  menangkap  refleksi  tersebut, contohnya  mata  manusia,  kamera,  mesin scanner , dan lainnya. Contohnya jika alat optik merekam  pantulan  cahaya  tersebut  dengan menggunakan  mesin  digital,  maka  citra  digital yang  akan  dihasilkan.  Pada  citra  digital, kesinambungan intensitas cahaya akan dikuantisasi  sesuai  resolusi  dengan  alat perekam.
Pola  bisa  didefinisikan  sebagai  suatu  entitas yang  dapat  diidentifikasi  dan  diberi  nama lewat  ciri-cirinya  ( feature ),  ciri  tersebut  akan menjadi pembanding antara pola satu dengan pola  yang  lain  (Choi  et.al,  2011).  Yang termasuk  ciri  yang  baik  suatu  citra  yakni  citra yang  mempunyai  daya  pembeda  yang  tinggi, di  mana  pola  dikelompokkan  berdasarkan cirinya  bisa  dilakukan  dengan  keakuratan yang  tinggi.  Ciri-ciri  yang  ada  pada  pola  bisa didapatkan  melalui  hasil  pengukuran  titik suatu  objek  uji.  Terkhusus  pola  dalam  suatu
citra,  ciri-ciri  dari  polanya  bersumber  dari informasi.  Contohnya  seperti  kontur  seperti garis, elips, dan lingkaran.
Preprocessing merupakan  tahapan  di  mana data  masukan  aplikasi  akan  diproses  untuk kebutuhan  aplikasi.  Gambar  akan  diubah dahulu  dimensinya  ke  ukuran  100x100 pixel . Ukuran tersebut selanjutnya digunakan sebagai  ukuran  standard  untuk  pemrosesan data,  baik  data  training  maupun  data  gambar yang akan diidentifikasi.
Tahapan  konversi  citra  asli  ke  citra  biner disebut  binerisasi  citra,  gambar  berwarna  di konversi  ke  biner  hitam  putih  dilakukan dengan proses Threshold . Threshold merupakan  batas  yang  menentukan  apakah sebuah  pixel  akan  diubah  ke  hitam  atau  putih dalam  proses  binerisasi.  Gambar  yang  akan diproses  dimuat  terlebih  dahulu  di  memori kemudian dibaca tinggi dan lebarnya ke dalam variabel.  Nilai threshold yang  ditentukan disimpan  ke  dalam  variabel.  Setiap  nilai pixel diproses  didalam  sebuah  perulangan  sesuai koordinat pixel yang  didapatkan  lewat  nilai tinggi  dan  lebar  dari  gambar.  Nilai pixel tersebut  yang  awalnya  berupa  nilai  bertipe integer  dikonversi  ke  nilai  RGB  ( red-green- blue ).  Nilai  RGB  bertipe byte yang  memiliki nilai  dari  0  sampai  255.  Dari  nilai pixel yang bertipe integer akan didapat nilai RGB dimana setiap  nilainya  tidak  lebih  dari  0  sampai  255. Ketiga  nilai  tersebut  kemudian  dijumlahkan dan  dibagi  tiga  untuk  mendapatkan  rata-rata nilai tersebut.
Citra  hasil  dari  proses threshold selanjutnya diubah  ke  vektor  satu  dimensi,  hal  ini  bisa mempermudah menghitung jarak dari masing- masing  citra  yang  akan  dipakai  dalam  proses pengenalan.  Contohnya  dalam training  image terdapat citra dengan ukuran 10x10 pixel maka
citra  mempunyai flatvector ukuran  1x10. Dalam  aplikasi Anopheles hasil  dari  proses binerisasi  tersebut  menghasilkan  sebuah flatvector berupa string yang hanya berisi nilai biner 0 dan 1.
Secara  keselurahan  aplikasi  menggunakan Algoritma
Eigenface , baik pada saat
memasukkan  data  ke dataset maupun  proses Identifikasi. Decoding dilakukan  dengan  cara menghitung  lalu  disajikan  melalui  sebuah matriks yang memiliki ukuran besar, proses ini terdapat  dalam  metode eigenface .  Dalam Algoritma Eigenface terdapat  pendekatan eigenvalue dan eigenvector , melalui
pendekatan ini,
selanjutnya dilakukan pengkategorian  guna  mengenali  bagian  tubuh nyamuk anopheles yang diidentifikasi kemudian  dibandingkan  dengan  objek  yang sudah tersimpan dalam dataset . Prinsip dasar dalam  pengenalan  citra  adalah  melalui pengambilan  informasi  yang  bersifat  unik  dari sebuah citra kemudian dipakai proses encode dan  selanjutnya  membandingkannya  melalui hasil decode yang terlebih dahulu dilakukan.
Perangkat  lunak  ( software )  dan  perangkat Keras  ( Hardware )  adalah  perangkat  atau  alat yang  digunakan  dalam  penelitian  kali  ini adalah.  Perangkat  lunak  meliputi Android Studio yang  sesuai  untuk  perancangan  tatap muka  dari  aplikasi  dan  untuk  membuat algoritma  Eigenface  (Collins  et.al,  2011),  (Hu et.al, 2015). Untuk sistem operasi dari telepon pintar yang digunakan, penulisan
menggunakan Android  marshmallow sistem operasi Android generasi  ke  13.  Perangkat keras  untuk android  studio menggunakan Laptop  dengan  spesifikasi processor 2.7  GHz intel  Core  i5,  Memory  8  GB  MHz  DDR3,  Intel Iris  Graphics  6100  1536  MB.  Spesifikasi telepon pintar yang digunakan size 6.0 Inches, kapasitas  128  GB,  RAM  4  GB,  Kamera
belakang  48  MP,  Kamera  depan  16  MP. Tambahan Wifi Microschope dan  APK  untuk diinstal  di  telepon  pintar  sebagai  tambahan lensa (Kaur, 2015).
Subyek  dari  pada  penelitian  ini  adalah merancangan  aplikasi  identifikasi anopheles berbasis mobile .  Data  yang  dipakai  dalam penelitian  ini  menggunakan  citra  22  jenis abdomen  dan  sayap  dari Anopheles dengan format  JPG  yang  semuanya  didapatkan  dari Laboratorium
Entomologi
Universitas Hasanuddin.  Citra  tersebut  kemudian  diolah menjadi  dataset  untuk  aplikasi.  Identifikasi citra Anopheles dilakukan  menggunakan telepon  pintar  yang  sudah  diinstal  aplikasi yang  telah  dibuat.  Jika  aplikasi  menangkap citra,  aplikasi  akan  membandingkan  nilai eigenface dataset dengan citra masukan yang akan  di  identifikasi,  maka  aplikasi  akan menampilkan  presentasi  kemiripan  dan  nama Anopheles yang mendekati dengan dataset.
Data yang digunakan
berasal
dari laboratorium
entomologi
Universitas Hasanuddin.  Data  yang  dapat  dikumpulkan berupa  gambar-gambar  nyamuk  Anopheles dari  beberapa  jenis  seperti Barbirostris, Barbumbrosus, Farauti, Flavirostris, Hyrcanus, Kochi,  Indefinitus,  Koliensis,  Longirostris, Maculatus,  Pseudobarbirostris,  Punculatus, Subpictus, Sundaicus, Tesselatus, dan Vagus . Gambar  nyamuk  yang  dimasukkan  sebagai data  training  berupa  bagian-bagian  tubuh  dari nyamuk yang dianggap tidak cacat dan bukan merupakan bagian tubuh yang dapat digerakkan  seperti  tungkai  kaki  dikarenakan posisi dari gambar juga sangat mempengaruhi hasil identifikasi. Abdomen dan sayap nyamuk Anopheles menjadi data training yang dianggap  paling  mudah  dilakukan  proses identifikasi.  Berikut  adalah  beberapa  contoh gambar yang dipilih:
Gambar 1. Contoh Gambar (1) Sayap An.
Barbirostis (2) Abdomen An. Punculatus
Kesulitan yang dialami selama proses pengambilan  data  adalah  tubuh  nyamuk  yang terlalu kecil sehingga membutuhkan perangkat keras  seperti  mikroskop  untuk  mengambil gambar  tersebut.  Terdapat  pula  banyak bagian  tubuh  nyamuk  yang  telah  hancur karena telah terlalu lama disimpan.
Sebelum diproses lebih lanjut, gambar tersebut  diubah  dahulu  dimensinya  menjadi berukuran  100x100 pixel .  Ukuran  tersebut selanjutnya digunakan sebagai ukuran standard  untuk  pemrosesan  data,  baik  data training maupun  data  gambar  yang  akan diidentifikasi.  Gambar  tersebut  kemudian dipilih  sebagai training  image yang  akan menghasilkan  gambar  dalam  bentuk  susunan digit  biner  1  dan  0.  Di  mana  digit  biner  1 mewakili  area  gambar  yang  berwarna pixel hitam,  sedangkan  digit  biner  0  mewakili  area gambar yang berwarna pixel putih.
Proses  perubahan  dari  gambar  berwarna menjadi  gambar  biner  yang  berwarna  hitam putih dituliskan dalam pseudocode berikut:
pic  bacaFileGambar("gambarnyamuk.jpg") for x  0 to lebarGambar(pic) for y  0 to tinggiGambar(pic) p  bacaPixel(x,y) r  red(p) g  green(p) b  blue(p)
if(r < 127 and g < 127 and b <
127) string.append("1") else string.append("0") end if next j next i
flatVector  string START Membaca setiap pixel dari training image mulai dari kiri atas sampai kanan bawah Jika nilai RGB lebih kecil dari 127 Membaca nilai RGB dari pixel Nilai pixel tersebut diubah menjadi nilai biner 1 Nilai pixel tersebut diubah menjadi nilai biner 0
Nilai biner pixel tersebut ditambahkan ke dalam flatvector Flatvector disimpan ke dalam file biner.xml STOP True False
Gambar 2. Pseudecode dan Flowchart dari Proses Binerisasi Citra Gambar  digital  merupakan array dua  dimensi atau  dikenal  dengan  istilah  matriks.  Setiap elemen  dari  matriks  merupakan picture element ( pixel )  yang  menyusun  gambar
tersebut.  Setiap pixel berisi nilai integer dari  0 sampai  dengan  16.777.215.  Nilai  integer tersebut  kemudian  diubah  ke  dalam  format warna Red - Green - Blue (RGB)  agar  dapat diketahui  komposisi  warna  dari  setiap pixel . Pengubahan dari nilai integer ke RGB tersebut dilakukan  lewat  proses  yang  dituliskan  dalam pseudocode berikut:
R  0xFF and nilaiPixel G  (0xFF00 and nilaiPixel) DIV 256
B  (0xFF0000 and nilaiPixel) DIV 65536
Gambar 3. Nilai Threshold untuk menentukan
batas hitam dan putih Setelah  didapatkan  nilai  RGB  dari  pixel tersebut maka selanjutnya adalah
menentukan  nilai  dari threshold sebagai ambang  batas  penentu.  Nilai threshold diperlukan  untuk  memastikan  apakah  sebuah pixel  itu  nantinya  dikategorikan  ke  dalam warna  hitam  atau  warna  putih.  Angka  127 merupakan  angka  yang  cukup  baik  sebagai nilai threshold karena  merupakan  nilai  tengah dari  angka  0  sampai  255.  Setiap  pixel  yang memiliki nilai elemen RGB di bawah 127 akan dikategorikan  berwarna  hitam  dan  memiliki nilai  biner  1,  sedangkan pixel yang  memiliki nilai  elemen  RGB  127  ke  atas  akan dikategorikan berwarna putih dan memiliki nilai biner 0.
Nilai RGB 0 127 255 Warna Hitam Putih Biner 1 0
(1) (2)
Gambar 4. Contoh Flatvector (1) An.
Barbirostris, (2) Abdomen An. Puculatus Data flatvector berikut  nama  dari  nyamuk tersebut  kemudian  disimpan  ke  dalam  file XML.  Proses  tersebut  dilakukan  terhadap semua  data  gambar  yang  dijadikan  sebagai training image . Hasilnya berupa file XML yang berisi  serangkaian  data  f latvector dari  tiap training  image  nyamuk Anopheles .  File  XML tersebut  nantinya  digunakan  di  dalam  proses eigenface untuk  mengidentifikasi  gambar nyamuk lain. Proses mengubah citra digital ke citra  biner  dan  disimpan  ke  dalam  file biner.xml dan nama jenis nyamuk disimpan ke dalam  file  jenis.xml  dapat  dilihat  pada pseudecode berikut:
SET str pic 
bacaFileGambar("trainingImage.jpg") for i  0 to lebarGambar(pic) for j  0 to tinggiGambar(pic) p  bacaPixel(i,j) r  red(p) g  green(p)
b  blue(p)
if(r < 127 and g < 127 and b < 127) str.append("1") else str.append("0") end if
next j next i
tulisFileTeks("biner.xml", str)
INPUT(namaNyamuk) tulisFileTeks("jenis.xml", namaNyamuk)

## a. Proses Training Image
Proses Training  Image dengan  Algoritma Eigenface dimulai  dari:  (1)  data  masukan berupa beberapa buah training  image dengan ukuran  lebar  dan  tinggi  yang  sama  (Gn),  (2) memilih  satu  demi  satu training  image untuk diproses  G1  sampai  dengan  Gn.  (3)  Setiap training  image diubah  ke  dalam  bentuk matriks, di mana nilai setiap elemen merupakan nilai pixel dari gambar (Mn). Setiap training image dalam bentuk matriks diubah ke dalam  bentuk flatvector (FVn).  (4)  Setiap flat vector dari hasil pemrosesan di atas kemudian digabung  sehingga  menghasilkan  matriks, sehingga  diperoleh  sebuah  matriks  baru memiliki  jumlah  yang  barisnya  sama  banyak dengan  jumlah  gambar  dan  jumlah  kolom sama  banyaknya  dengan  jumlah  elemen matriks gambar awal (panjang x lebar gambar awal)  (MBn).  (5)  Jumlahkan  setiap  baris  pada matriks  di  atas  kemudian  dibagi  dengan jumlah  baris  untuk  mendapatkan  rataan flat
vector (RFV).  (6)  Memilih  satu  demi  satu flat
vector tiap  training  image  FV1  s/d  FVn.  (7) Nilai
Eigenface
diperoleh dari hasil pengurangan  setiap  elemen  dari flat  vector tiap  training  image  (FVn)  dengan  rataan flat vector (RFV) (EFn = FVn – RFV). (8) Jika nilai
Eigenface lebih kecil dari nol (EFn < 0), maka Eigenface diberi  nilai  nol  (EFn  =  0).  Simpan nilai Eigenface ke dalam database (EFn).
Gambar 5. Flowchart Training Image
Menghitung
nilai eigenfaces secara keselurahan  pada  proses training  image digambarkan dalam flowchart
dan
pseudecode berikut:
FV[]  bacaFileTeks("biner.xml") n  FV[].length - 1 for i  0 to n totalFV  addVector(FV[i], totalFV) next i RFV  avgFlatVector(totalFV, n) for i  0 to n
EF[i]  subsVector(FV[i],
RFV[]) next
START Baca flatvector dari file biner.xml dan disimpan ke dalam array Membaca setiap elemen array yang berisi flatvector (FV[n]) Menjumlahkan setiap flatvector totFV = totFV + FV[n] Menghitung rata-rata flatvector RFV = totFV / n Menghitung nilai eigenface untuk setiap training image EF[n] = FV[n] - RFV STOP
Gambar 6. Flowchart Hitung Nilai Eigenfaces
b. Proses Identifkasi Proses kedua dalam aplikasi ini adalah proses Identifikasi,  data  masukan  dalam  proses Identifikasi  data  juga  berupa  bagian-bagian tubuh  dari  nyamuk Anopheles .  (1)  Input  data berupa sebuah gambar yang akan diidentifikasi  (Gx),  (2)  Gambar  tersebut kemudian  diubah  ke  dalam  bentuk  matriks,  di mana nilai setiap elemen merupakan nilai pixel dari  gambar  (MGx).  (3)  Gambar  tersebut diubah  ke  dalam  diubah  ke  dalam  bentuk flat vector (FVGx).  (4)  Nilai Eigenface diperoleh dari  hasil  pengurangan  setiap  elemen  dari flatvector  gambar  tersebut  (FVGx)  dengan rataan flatvector training  image yang  telah didapatkan  (RFV)  (EFGx  =  FVGx –  RFV).  (5) Memilih  satu  demi  satu  nilai eigenface dari
training  image EF1  s/d  EFn.  (6)  Proses identifikasi dilakukan dengan cara mengurangi nilai  setiap  elemen  yg  bersesuaian  pada eigenface training  image (EFn)  dengan eigenface gambar  yang  akan  diidentifikasi (EFGx)  (IDn  =  EFn –  EFGx).  (7)  Kemudian setiap  elemen  dari  hasil  identifikasi  tersebut dijumlahkan  untuk  mendapatkan  jarak  indeks (JIn). (8) Nilai jarak indeks terkecil menentukan  nilai eigenface mana  (n)  yang paling  mendekati  atau  gambar  yang  paling mirip dengan gambar dari training image .
Proses
Identifikasi
dengan algoritma
Eigenface dapat dilihat pada  pseudecode  dan flowchart berikut:
FV[]  bacaFileTeks("biner.xml") n  FV[].length - 1 for i  0 to n totalFV  addVector(FV[i], totalFV) next i RFV  avgFlatVector(totalFV, n) for i  0 to n EF[i]  subsVector(FV[i], RFV[]) next SET k  0 pic  bacaFileGambar("identifyImage.jpg" ) for i  0 to n for j  0 to n p  bacaPixel(i,j) r  red(p) g  green(p) b  blue(p) if(r < 127 and g < 127 and b < 127) FVG[k]  1 else FVG[k]  0 end if k  k + 1
next j next i
EFG[]  subsVector(FVG[], RFV[])
for i  0 to n ID[i][]  subsVector(EF[i],
EFG)
next i
for i  0 to n JI[i]  arrSum(ID[i][]) next i
SET trainImg = -1 SET tmp = MAX_INTEGER for i  0 to n if(JI[i] < tmp) tmp  JI[i] trainImg  i end if next i PRINT "Dianggap sama dengan training image ke ", trainImg namaNyamuk[]  bacaFileTeks("jenis.xml") PRINT "Dengan jenis nyamuknya adalah ", namaNyamuk[trainImg]
Gambar 7. Flowchart Proses Identifikasi

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berisi  data,  analisis  terhadap  data  dan pembahasannya.  Hasil  pengujian  dari aplikasi dilakukan  dengan  memasukkan  citra  ( image )
yang  akan  dijadikan database aplikasi.  Citra ini  berasal  dari  laboratorium  Entomologi  yang terdiri  dari  bagian  abdomen  dan  sayap.  Pada aplikasi ini, dua menu yang dirancang, yakni: 1. Training  image ,  citra  masukkan  akan diolah sesuai prosedur  yang dirancangan dalam aplikasi sehingga sistem mempunyai pengetahuan
2.  Identifikasi, citra masukkan berupa abdomen dan sayap yang penulis potong sesuai  aturan  peneliti  dari  laboratorium entomologi.  Citra  ini  kemudian  akan diambil  gambarnya  dan  dijadikan  data identifikasi.
Pengujian selanjutnya dalam hal penggunaan, aplikasi Anopheles lebih  fleksibel  digunakan dibanding dengan identifikasi secara morfologi dimana  aplikasi  anopheles  ini  bisa  digunakan asal data citra anopheles ada sehingga proses identifikasi  bisa  dilakukan  kapanpun  dan dimana saja.
3.1  Hasil Pengujian Tahap Training Image
Tampilan  aplikasi Anopheles dalam  proses training
imag e mulai
dari
proses
preprocessing sampai ke simpan data biner ke XML bisa dilihat pada gambar berikut:
Gambar 8. Proses Training Image pada Aplikasi Anopheles

## 3.2 Hasil Pengujian Tahap Identifikasi
Proses  Identifikasi  pada  aplikasi Anopheles dimulai  dari Preprocessing ,  merubah  citra  ke citra  biner,  pengaturan  nilai threshold dalam aplikasi,  kemudian  menampilkan flatvector . Hasil Identifikasi bisa dilihat digambar dibawah ini  di  mana  citra  masukan  dibandingkan dengan citra  yang sudah ada dalam database kemudian hasil perbandingan bisa dilihat pada gambar  hasil  identifikasi  terdapat  garis-garis merah yang merupakan vector yang menunjukkan  titik-titik  tersebut  merupakan kesamaan  ciri  antara  citra  masukan  dan  citra yang  terdapat  di  dalam dataset .  tahap  akhir terdapat  keterangan  jumlah pixel yang  sesuai dan jumlah presentasi kemiripan.
Gambar 9. Proses Identifikasi pada Aplikasi Anopheles
3.3 Hasil Penelitian
Tingkat  keberhasilan  sistem  pada  aplikasi untuk  mengidentifikasi  nyamuk Anopheles dengan  menggunakan  metode
Eigenface diperoleh  dengan  perhitungan False  Match
Rate  (FMR) dan False  Non  Match  Rate (FNMR) .  FMR  adalah  suatu  probabilitas sampel  yang  berasal  dari  luar  sistem  tetap cocok  dengan  acuan  data  yang  ada  dalam dataset .  FNMR  adalah  probabilitas  sampel
yang  sama  dari  dataset  tetap  tidak  cocok dengan acuan yang terdaftar pada dataset .
FMR dan FNMR adalah suatu fungsi dari nilai threshold .  Jika  nilai threshold diatas  ambang batas  (127),  membuat  sistem  lebih  bisa toleran  terhadap  variasi  input  aplikasi  maka FNMR  naik.  Sebaliknya,  jika  nilai  dibawah ambang batas atau lebih kecil, akan membuat sistem  lebih  baik  dalam  identifikasi  tetapi  bisa menolak  data  masukan  yang  sama  dengan yang ada didalam dataset .
(1)
(2)
Pada  persamaan  (1)  dan  (2)  memperlihatkan laju  hasil  perhitungan  dalam  eksperimen tentang  kesalahan  sistem  dalam  aplikasi menerima data masukan sebagai data uji yang tidak  ada  dalam  dataset  dan  menolak  data masukan  sama  dengan  yang  ada  di  dalam dataset.  Dari  hasil  perhitungan  tersebut  akan memberikan hasil akurasi pengujian. Pada  proses  perhitungan  hasil  percobaan dengan  menggunakan  FMR  dan  FNMR, percobaan  dilakukan  dengan  menggunakan 15  sampel  sayap Anopheles .  Data  masukan atau  gambar  berupa  sayap  dari  nyamuk anopheles  diambil  langsung  dari  aplikasi Anopheles .
Tabel 1. Laporan Hasil Penelitian
No THRESHOLD FMR (%) FNMR (%) ACCURACY (%) 1 95 0,11 8,92 73,11 2 96 0,16 8,88 73,56 3 97 0,41 8,77 74,02 4 98 0,87 8,67 74,21 5 99 1,19 8,62 74,70 6 100 1,43 8,52 75,09 7 101 1,58 8,47 75,56 8 102 1,62 8,31 76,96
No THRESHOLD FMR (%) FNMR (%) ACCURACY (%) 9 103 1,79 8,26 77,92 10 104 1,83 8,19 78,53 11 105 1,95 7,88 79,01 12 106 2,00 7,31 79,20 13 107 2,11 6,91 80,16 14 108 2,22 6,82 81,47 15 109 2,35 6,61 82,15 16 110 2,43 6,42 82,96 17 111 2,48 6,29 83,21 18 112 2,51 6,12 83,64 19 113 2,63 6,09 84,92 20 114 2,72 5,53 85,12 21 115 2,79 5,12 85,91 22 116 3,02 4,81 86,32 23 117 3,09 4,53 87,50 24 118 3,19 4,49 88,56 25 119 3,23 4,33 89,23 26 120 3,27 4,17 90,88 27 121 3,58 4,04 91,48 28 122 3,62 3,89 91,93 29 123 3,79 3,82 92,19 30 124 3,87 3,49 93,14 31 125 4,05 3,35 93,89 32 126 4,24 3,30 94,18 33 127 4,29 3,21 94,01 34 128 4,53 2,89 94,06 35 129 4,62 2,78 94,29 36 130 4,68 2,76 93,88 37 131 4,94 2,72 92,81 38 132 5,42 2,69 91,28 39 133 5,49 2,59 91,95 40 134 5,61 2,37 90,78 41 135 5,86 2,32 90,11 42 136 6,04 2,27 89,88 43 137 6,48 2,22 87,67 44 138 7,23 1,79 86,79 45 139 7,97 0,97 85,81 46 140 8,49 0,61 84,33 47 141 8,92 0,23 83,85
Gambar 10. Grafik Hasil Percobaan
Pengujian dilakukan dengan threshold
terendah  95  dan  tertinggi  141.  Penulis menggunakan 22 jenis citra nyamuk anopheles  yang  didapatkan  dari  Laboratorium Entomologi  untuk  dijadikan dataset dan  15 sampel citra uji dan  100 kali percobaan. Hasil pengujian menunjukkan dengan threshold 129 merupakan  hasil  terbaik  dengan  presentasi akurasinya adalah 94,29%. FMR dalam sistem sama dengan 4,62% dan FNMR sama dengan 2,78%.  Sistem  memiliki  tingkat  akurasi  yang ditolak  sekitar  95,38%  dan  tingkat  akurasi yang diterima sekitar 97,22%.

## V. KESIMPULAN
Dalam jurnal ini telah dilakukan penelitian dan perancangan  aplikasi  identifikasi  anopheles berbasis android dengan menggunakan
metode Eigenface .
Aplikasi anopheles dibangun  dalam  pemrograman java untuk android dan diterapkan pada platform android . Pada  percobaan  sistem  identifikasi anopheles ini  diperoleh  hasil  dengan  akurasi  ditolak sekitar  95,38%  dan  tingkat  akurasi  diterima sekitar 97,22%. Pada hasil percobaan dengan melihat  tingkat  akurasi  yang  dicapai  bahwa aplikasi anopheles dengan  metode Eigenface berbasis android ini  menghasilkan  tingkat akurasi yang tinggi.
Pada  aplikasi anopheles memiliki  dua  menu,
Training  Image dan  Identifikasi.  Kedua  menu tersebut  memiliki  proses  yang  sama  yakni mulai  dari Import  Image dari gallery atau capture image langsung dari kamera smartphone kemudian memasuki tahap preprocessing mulai  dari resize image , pengaturan threshold ,  kemudian  merubah image ke  biner.  Proses  akhir  dari Training image adalah  simpan image masukan  yang sudah  dikelola  ke  dalam dataset sedangkan Identifikasi menampilakan hasil proses
Identifikasi  beserta  gambar  pembanding  dari dataset .

## DAFTAR PUSTAKA
Bonne-Webster,  J.  dan  Swellengrebel,  N.H. (1953). The  anopheline  mosquitoes  of the  Indo-  Australian  Region .  J.H.  de
Bussy Amsterdam. 503 p.
Cahyaningsih, S. (2010). Deteksi Osteoporosis dengan Thresholding
Metode Otsu  Pada  Citra X-Ray Tulang
Rahang .  Malang:  Universitas  Islam
Negeri Maulana Malik Ibrahim.
Choi,  K.,  Toh,  K.  A.,  and  Byun,  H.  (2011) Realtime  Training  on  Mobile  Devices for Face Recognition Application.
Pattern Recognition, 44 (2), 386-400
Collins,  C.,  Galpin,  M.  D.,  and  Kaeppler,  M.
(2011) Android  in  Practice ,  Shelter Island: Manning Publications Con..
Harwin,  A.R.  (1969).  The  concept  of  sibling spe-sies. Ostrich  :  Journal  of  African Ornithology , 40 : 27 -32
Hu, J., Peng, L., and Zheng, L. (2015). XFace: A Face Recognition System for Android Mobile  Phones. IEEE  3 rd International on  Cyber-Physical  Systems,  Networks, and Apllication , pp. 13-18.
Kaur,  A.  (2015).  An  Essential  guide  to Automated  GUI  testing  of  Android Mobile Application.
International Journal  of  Computer  Techniques,  2 (6),
8-12.
Manisha, V. and Balasubramanian,  R. (2015).
Center  Symmetric  local  binary  co- occurrence  pattern  for  texture,  face, and bio-medical image retrieval. J. Vis. Comun. Image Represent, 32 , 224-236
Martineau,  M.,  Conte,  D.,  Raveaux,  R.,
Arnault,  I.,  Munier,  D.,  Venturini,  G. (2017).  A  survey  on  image-based insect
classification.
Pattern Recognition, 65 , 273-284 Reid,  A.J.  (1968). Anopheline  mosquitoes  of Ma-laya and Borneo . Institute forMedical Research. Malaysia.