## Klasifikasi Citra Bunga Dahlia Berdasarkan Warna Menggunakan Metode Otsu Thresholding Dan Naïve Bayes
Achmad Syaeful 1 , Muhammad Ilham Fadillah 2 , Imam Muftadi 3 , Dadang Iskandar 4 1,2,3,4 Teknik Informatika Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika Achsya.el@gmail.com 1 , fadillahilham359@gmail.com 2 , imam888@gmail.com 3 , mahvin2021@gmail.com 4

## Abstract
Flowers are one of the organs of the plant body that function for generative propagation which has various forms and  ways of working according to the type, but for plants that have seeds, these tools are usually important for plants that we know as flowers. Flowers are an important item  in  the  object  recognition  process.  The  item  recognition  process  in  the  computerized division is very important for determining the foundation and forefront of an image. It expects to get the spotlight it needs. The flower image in this study has a complicated picture which is very inconvenient because there are leaves and trees around the flower image. So, in this case concentrate  on  the  proposed  division  involving Otsu  Threshold  as  a  strategy  to  isolate  views and closer foundations. The division process is very firm to get shape highlights such as area, eccentricity, and perimeter. utilizing the computation of these elements will be sorted using the calculation  of  the  Naïve  Bayes  algorithm  by  utilizing  120  flower  images  from  17  flower datasets.  The  dataset  will  be  partitioned  into  test  information  and  prepare  information,  and take  advantage  of  cross-consensus  (k=10).  ensure  that  the  settings  using  Naïve  Bayes  get  a higher precision level of 99.168% with a relative absolute error of 9.0284%
Keywords : Recognition, Flower, Otsu Threshold, Naïve Bayes, Classification.

## Abstrak
Bunga  merupakan  salah  satu  organ  tubuh  tumbuhan  yang  berfungsi  untuk  perbanyakan generatif yang mempunyai berbagai bentuk dan cara kerja sesuai dengan jenisnya, akan tetapi bagi  tumbuhan  yang  berbiji,  alat-alat  tersebut  biasanya  penting  bagi  tumbuhan  yang  kita kenal sebagai bunga. Bunga merupakan item penting dalam proses pengenalan objek. Proses pengenalan  item  di  divisi  komputerisasi  sangat  penting  untuk  mengisolasi  fondasi  dan  garis depan sebuah gambar. Ia mengharapkan untuk mendapatkan sorotan yang dibutuhkan. Citra bunga  dalam  penelitian  ini  memiliki  gambaran  rumit  yang  sangat  merepotkan  karena terdapat daun dan batang pohon di sekitar gambar bunga. Jadi, dalam hal ini berkonsentrasi pada  divisi  yang  diusulkan  melibatkan  Otsu  Threshold  sebagai  strategi  untuk  mengisolasi pandangan dan fondasi yang lebih dekat. Proses pembagian sangat tegas untuk mendapatkan highlight bentuk seperti area, eccentricity, dan perimeter. Konsekuensi komputasi dari elemen- elemen  ini  akan  diurutkan  menggunakan  perhitungan  algoritma  Naïve  Bayes  dengan memanfaatkan  120  gambar  bunga  dari  17  dataset  bunga.  Dataset  akan  dipartisi  menjadi informasi pengujian dan menyiapkan informasi, dan memanfaatkan persetujuan silang (k=10). Konsekuensi dari pengaturan yang menggunakan Naïve Bayes dapatkan tingkat  presisi yang lebih tinggi 99,168% dengan relative absolute error sebesar 9,0284%.
Kata kunci :  Recognition, Flower, Otsu Threshold, Naïve Bayes, Classification.

## 1. PENDAHULUAN
Akhir  –  akhir  ini  pengenalan  citra  digital  mendapatkan  banyak perhatian.  Penerapkan  pengenalan  gambar  tingkat  lanjut  di  berbagai  objek dan bidang, seperti, pengenalan citra wajah, pengenalan anggrek, pengenalan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 575-582 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
plat  kendaraan,  bahkan  dalam  hortikultura  untuk  menentukan  sifat  cabai yang  baik.  Objek  ini  memiliki  beberapa  tahapan,  misalnya  preprocessing yang  harus  dilalui,  khususnya  segmentasi  untuk  mendapatkan  fitur  dari objek  itu[1].  Objek  dari  penelitian  ini  ialah  bunga  dengan  keadaan  yang cukup  rumit.  Terlepas  dari  kenyataan  bahwa  daun  sangat  penting  selama pengenalan tanaman, bunga juga merupakan bagian yang mendukung siklus ini[2]. Pengenalan bunga adalah interaksi yang sulit karena beberapa sorotan harus digabungkan, termasuk permukaan bayangan, kerangka kerja akurasi tingkat  redup,  dan  saluran  gabor[3].  Perpaduan  elemen-elemen  ini  untuk menjaga  tingkat  ketepatan  yang  tak  terbantahkan  dalam  pengenalan  objek. Objek yang diambil pada proses pengenalan objek yaitu bunga karena selain batang  dan  daun  salah  satu  bagian  dari  tanaman  yang  memiliki  warna mencolok kontras adalah bunga[4]. Dalam penelitian ini, kami menggunakan segmentasi dari Otsu Threshold yang dianggap sederhana selama waktu yang dihabiskan  untuk  mendapatkan  kualitas  gambar[5].  Pembagian  gambar  ini bertujuan untuk menghilangkan highlight bentuk bunga, area, perimeter, dan eccentricity[6].  Atribut  struktur  ini  diperoleh  setelah  melalui  perluasan beberapa  kegiatan  untuk  menghilangkan  noise  pada  gambar  seperti  filling holes,  filtering,  serta  area  open[7].  Ini  adalah  jenis  peningkatan  setelah interaksi divisi menggunakan Otsu Threshold. Dalam menentukan klasifikasi tumbuhan,  penelitian  ini  juga  akan  menggunakan  metode  Naïve  Bayes Classifier[8].  Kami  menggunakan  bunga  dahlia  untuk  penelitian.  Metode Naïve  Bayes  Classifier  merupakan  metode  klasifikasi  statistik  yang  dapat digunakan  untuk  memprediksi  probabilitas  keanggotaan  suatu  kelas[9]. Dataset  akan  dibagi  menjadi  data  latih  dan  menggunakan  validasi  silang (k=10)  [10].  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  tingkat  akurasi bunga dahlia yang baik dalam proses pengenalan objek.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Strategi  penyusunan  citra  bunga  yang  diusulkan  memiliki  2  tahap,  yaitu tahap  persiapan  dan  tahap  pengujian.  Tahap  persiapan  bermaksud  untuk membangun  model  berdasarkan  subset  gambar  yang  disebut  gambar persiapan. Pertama-tama, gambar terfragmentasi oleh teknik Otsu Threshold dan  fitur  diekstraksi.[11]  Kemudian,  pada  saat  itu,  elemen  tersebut  akan ditentukan  dan  digunakan  untuk  pengklasifikasian  menggunakan  Naïve Bayes. Berikut penjelasan Gambar 1 metode penelitian yang diusulkan :
a) Pilihan  gambar  dari  dataset  bunga  dahlia.  Gambar  antara  fondasi  dan tampilan  lebih  dekat  harus  diisolasi  untuk  mendapatkan  item  total dengan tujuan agar elemen bentuk selanjutnya dapat ditentukan.
b) 25 citra warna terpilih dan dibagi menjadi citra latih sebanyak 14 citra warna.
c) Setiap  citra  latih  dan  citra  uji  akan  disegmentasikan  menggunakan metode Otsu Threshold, dan melalui operasi-operasi tambahan opening, closing,  open  area,  medfilte,  dan  filling  holes  untuk  membersihkan noise yang ada.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 575-582 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
d) Seleksi  pada  bentuk  fitur,  tahapan  ini  hasil  segmentasi  citra  Otsu Threshold yang akan dihitung nilai eccentricity,  area,  dan perimeternya.
e) Klasifikasi  Naïve  Bayes,  untuk  mendapatkan  tingkat  akurasi  dari pengenalan citra daun diklasifikasi menggunakan metode Naïve Bayes.
f) Kita  akan  dapatkan  nilai  akurasi  dari  perhitungan  tersebut menggunakan setelah menggunakan fitur algoritma Naïve Bayes.

## Gambar 1. Metode Penelitian

## 2.1. Image Data Collection
Menggunakan  dataset  dari  bunga  dahlia  sebanyak  25  gambar  bunga dahlia. Dimana 14 gambar akan dibagi menjadi 56% citra latih dengan total 25 gambar dan 44% citra uji dengan total 11 gambar.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 575-582 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Gambar 2. Contoh dataset bunga dahlia
2.2. Image Data Pre-processing
Image  Data  Pre-Processing  adalah  cara  dimana  gambar  dibentuk, ditangani,  dan  diselidiki  sehingga  data  dapat  diperoleh  dan  mudah.  Pada tahap  preprocessing,  sarana  yang  harus  dilalui  untuk  mendapatkan  bentuk yang ideal, kita ingin ekstraksi highlight pada gambar daun ini[12]. Tahapan ini  bias  kita  temukan  pada  Gambar  3.  Langkah  awal  adalah  mengubah gambar dari true color (RGB) ke gambar skala grayscale. Dari transformasi gambar skala grayscale ke gambar hitam putih (Binary).  Tahap selanjutnya adalah  mengubah  harga  grid  yang  beroperasi  pada  gambar  hitam  putih untuk menjadi kebalikannya, nilai dari 0 pada kisi gambar diubah menjadi 1, dan  sebaliknya,  berarti  mendapatkan  region  yang  masuk  akal  seperti  pada poin  d.  Melalui  kegiatan  ekstraksi  gambar  seperti  opening,  closing,  erosi, open  area,  medfilte,  dan  filling  holes,  merupakan  citra  hasil  pembersihan noise.
Gambar 3. Proses bentuk. a. citra asli; b. citra grayscale (abu-abu); c. citra biner; d. kebalikan citra biner; e. citra hasil penambahan operasi; f. grafik dari citra biner;.
2.3. Citra Latih
Bentuk  perimeter,  area,  serta  eccentricity  merupakan  nilai  fitur  dari Citra latih. Citra latih ini terdiri dari 25 gambar bunga dahlia.

## 2.4. Naïve Bayes
Naïve  Bayes  Classifier  adalah  salah  satu  teknik  untuk  membangun model  klasifikasi  menggunakan  perhitungan  probabilitas.  Strategi  ini berkonsentrasi  pada  informasi  dan  memprediksi  kelas  yang  memiliki probabilitas.[13]
(1)
Dimana  P(A)  dan  P(B)  adalah  probabilitas  persepsi  A  dan  B.  P(B|A) adalah  untuk  kejadian  B  yang  diberikan  adalah  valid.  Mengingat  data  dari informasi  persiapan,  untuk  setiap  campuran  dan  B,  kemungkinan  terakhir dari  model  P(B|A)  harus  disiapkan.  Dengan  model  tersebut,  uji  coba
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 575-582 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
informasi A dapat dinyatakan dengan melacak nilai B dengan meningkatkan nilai P (A'|B'). Kemudian, pada saat itu, untuk pengelompokan, rumus Naïve Bayes dapat dikomunikasikan sebagai persamaan.[14]
(2)
Dimana P(B|A) adalah kemungkinan untuk vektor superkelas Y. P(Y) adalah kemungkinan  yang  mendasari  kelas  Y.  ∏𝑞𝑖=1  (𝐴𝑖  )  adalah  kemungkinan bebas  kelas  B  dari  semua  sorotan  dalam  vektor  A.  P(  A)  secara  konsisten merupakan  nilai  wajar  sehingga  dalam  estimasi  berikut  kita  ingin menghitung  (B)  ∏𝑞𝑖=1  (𝐴𝑖  )  dimana  indikator  probabilitas  independen dipilih oleh kelas untuk memilih nilai  maksimum. Terlebih lagi, probabilitas independent ∏𝑞𝑖=1 (𝐴 ) adalah dampak dari banyak relatif elemen informasi untuk setiap kelas B.[15]
(3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  adalah  untuk  memperoleh  tingkat  ketepatan terbaik  dari  pemeriksaan  sebelumnya  dengan  menerapkan  perhitungan Naïve  Bayes  sebagai  teknik  karakterisasi  dalam  proses  pengenalan  citra bunga dahlia. Pengklasifikasian menggunakan citra otsu thresholding dengan menggunakan  weka  tools  algoritma  Naïve  Bayes  dan  Pengolahan  citra menggunakan software MATLAB.

## 3.1. Variable Naïve Bayes
Faktor  dalam  komputasi  Naïve  Bayes  memanfaatkan  elemen  bentuk dari  perimeter,  area,  dan  eccentricity.  Kita  dapat  menemukan  dalam  tabel, konsekuensi faktual dari berbagai bunga dahlia. Image_1 memiliki mean dari variabel perimeter sebesar 16514 . Dari variabel area tersebut terlihat bahwa nilai normal variabel area pada bunga dahlia adalah 809,8830.
Tabel 1. Hasil Statistic

## 3.2. Indikator Evaluasi
Tiga  indikator  evaluasi  yang  digunakan  antara  lain  :  recall  rate  (R), precision  rate  (P),  dan  F  value  (F)  untuk  menentukan  tingkat  akurasi  yang baik sebagai bahan analisis.
Dari hasil perhitungan  dengan indikator recall (R)  pada Bunga dahlia, Mendapatkan hasil akurasi hingga 100 %. Untuk indikator precision rate (P) pada Bunga dahlia sebesar 96 %. Untuk indikator Accuracy (A) pada bunga dahlia mempunyai nilai yang sama yaitu 97.30%.

## Table 2. Hasil Evaluasi
Dari hasil uji yang dilakukan dengan menggunakan 25 gambar, dengan menggunakan  cross  validasi  (k=10)  dapat  disimpulkan  bahwa  tingkat akurasi  yang  didapat  dengan  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  sebesar 98.75%  dengan  nilai  relative  absolute  error  sebesar  9,0284%.  Fitur  hasil bentuk  segmentasi  yang  baik  dapat  kita  lihat  dari  sample  pada  Gambar  4. Hasil  klasifikasi  dengan  Naïve  Bayes  Kita  bisa  lihat  bentuknya  yang sempurna tanpa noise hal ini sangat mempengaruhi.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 575-582 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 4. Contoh Hasil Segmentasi Otsu Threshold

## 4. SIMPULAN
Dari hasil penelitian penulis bisa ambil kesimpulan sebagai berikut :
a) Berdasarkan  penelitian  dengan  menggunakan  25  citra  bunga dahlia, maka nilai False Positive (FP) pada daun sebesar 4%.
b) Pada  penelitian  ini  segmentasi  menggunakan  Otsu  Threshold  dinilai dapat  membersihkan  noise  lebih  baik  dan  meningkatkan  tingkat akurasi  di  dalam  proses  klasifikasi  menggunakan  Naïve  Bayes sebesar 98,75% dengan tingkat absolute error sebesar 9,0284%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P.  Rosyani  and  Oke  Hariansyah,  “Pengenalan  Citra  Bunga Menggunakan  Segmentasi  Otsu  Treshold  dan  Naïve  Bayes,” J.  Sist. dan Inform. , vol. 15, no. 1, pp. 1–7, 2020, doi: 10.30864/jsi.v15i1.304.
[2] A.  Tri  Utami,  “Implementasi  Metode  Otsu  Thresholding  untuk Segmentasi  Citra  Daun,” Fak.  Komun.  dan  Inform.  Univ. Muhammadiyah Surakarta , 2017.
[3] D.  M.  Prayogo,  K.  Gunadi,  and  E.  Setyati,  “Pengenalan  Jenis  Bunga Anggrek  Menggunakan  Metode  Color  Local  Binary  Pattern  dan Support Vector Machine,” J. Infra , vol. 8(1), pp. 242--248, 2020.
[4] F. Muwardi et al. , “Pengolahan Citra Dan Pengklasifikasi Jarak,” J. Ilmu Tek. Elektro Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 124–131, 2017.
[5] I. Setiawan, W. Dewanta, H. A. Nugroho, and H. Supriyono, “Pengolah Citra Dengan Metode Thresholding Dengan Matlab R2014A,” J. Media Infotama , vol. 15, no. 2, 2019, doi: 10.37676/jmi.v15i2.868.
[6] Maulana  Fansyuri  and  O.  Hariansyah,  “Pengenalan  Objek  Bunga dengan  Ekstraksi  Fitur  Warna  dan  Bentuk  Menggunakan  Metode Morfologi dan Naïve Bayes,” J. Sist. dan Inform. , vol. 15, no. 1, pp. 70– 80, 2020, doi: 10.30864/jsi.v15i1.338.
[7] M.  R.  Kumaseh,  L.  Latumakulita,  N.  Nainggolan,  and  S.  Citra, “Segmentasi  Citra  Digital  Ikan  Menggunakan  Digital  Fish  Image Segmentation by Thresholding Method,” J. Ilm. Sains , vol. 13, 2013.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 575-582 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[8] P.  Rosyani  and  R.  Amalia,  “Segmentasi  Citra  Tanaman  Obat  dengan metode K-Means dan Otsu,” J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 6, no. 2, pp. 246–251, 2021, [Online]. Available: http://openjournal.unpam.ac.id/inde x.php/informatika246.
[9] P.  Rosyani  and  S.  Saprudin,  “Deteksi  Citra  Bunga  Menggunakan Analisis Segmentasi Fuzzy C- Means dan Otsu Threshold,” MATRIK J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 20, no. 1, pp. 29– 36, 2020, doi: 10.30812/matrik.v20i1.715.
[10] R. K. Hadi, R. Hartanto, and S. Fauziati, “Peningkatan Performa Prediksi  Daerah  Potensi  Penangkapan  Ikan  Dengan  Metode Threshold  Adaptif,” J. ELTIKOM ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  48–64,  2020,  doi: 10.31961/eltikom.v4i1.170.
[11] S. I. Syafi’i, R. T. Wahyuningrum, and A. Muntasa, “Segmentasi Obyek Pada  Citra  Digital  Menggunakan  Metode  Otsu  Thresholding,” J. Inform. , vol. 13, no. 1, pp. 1–8, 2016, doi: 10.9744/informatika.13.1.1-
8.
[12] K. Ayuningsih, Y. A. Sari, and P.P. Andikara, “Klasifikasi Citra Makanan Menggunakan  HSV  Color  Moment  dan  Local  Binary  Pattern  dengan Naïve  Bayes  Classifier, “  J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  Dan  Ilmu  Komput. Univ.Brawijaya, Vol. 3, No.4, pp.3166-3173,2019.
[13] L. Genisa and D. I. Mulyana, “Implementasi Penerapan Metode C4. 5 dan Naïve Bayes Dalam Tingkat Kelulusan Akreditasi Lembaga PAUD Pada Badan Akreditasi Nasional,” J. Media …, vol. 5, pp. 1595–1604,
2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3267.
[14] S. R. Raysyah, Veri Arinal, and Dadang Iskandar Mulyana, “Klasifikasi Tingkat  Kematangan  Buah  Kopi  Berdasarkan  Deteksi  Warna Menggunakan Metode Knn Dan Pca,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi), vol. 8, no. 2, pp. 88–95, 2021, doi: 10.30656/jsii.v8i2.3638.
[15] D.  I.  Mulyana,  “Optimization  of  Image  Classification  Using  the Convolutional  Neural  Network  (  CNN  )  Algorithm  for  Cirebon  Batik Image Indonesian,” no. 12, pp. 39–46, 2021.