## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3290

## Klasifikasi Dehidrasi Tubuh Manusia Berdasarkan Citra RGB Pada Warna Urine Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor
Putri Nugraheni Utami * , Veri Arinal, Dadang Iskandar Mulyana
Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Cipta Karya Informatika, Jakarta, Indonesia Email: 1 putrinugraheni05@gmail.com, 2 veriarinal@yahoo.com, 3 mahvin2012@gmail.com Email Penulis Korespondensi: putrinugraheni05@gmail.com
Abstrak− Dehidrasi merupakan kondisi pada tubuh di mana jumlah cairan yang keluar lebih banyak dari  jumlah cairan yang masuk  sehingga  tubuh  mengalami  kekurangan  cairan.  Cara  paling  sederhana  untuk  mengetahui  kondisi  dehidrasi  yaitu memeriksa warna dan jumlah urine. Jika sangat gelap dan sedikit air, maka tubuh membutuhkan banyak air. Jika urin warnanya bening,  artinya  tubuh  dalam  keseimbangan  air  normal.  Penilaian  tingkat  dehidrasi  antara  setiap  orang  bisa  berbeda  maka diperlukan  suatu  sistem  yang  dapat  mengklasifikasi  tingkat  dehidrasi  secara  objektif  melalui  warna  dalam  urine,  sehingga dengan adanya penelitian dapat mempermudah proses deteksi dini dehidrasi sebelum diagnosa dokter ditegakkan. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan maka didapat bahwa Matrix Laboratory (Matlab) dapat mengklasifikasi dehidrasi pada tubuh manusia, dengan memanfaatkan citra urine melalui beberapa proses yaitu preprocessing, segmentasi, ekstraksi ciri Red Green Blue kemudian metode K-Nearest Neighbor untuk mengklasifikasi tingkat dehidrasi seseorang. Dari 30 data latih citra urine dan  15  data  uji  citra  urine  dengan  3  kelas  tingat  warna  urine  yaitu  tidak  dehidrasi,  dehidrasi  ringan  dan  dehidrasi  berat, didapatkan hasil akurasi dari klasifikasi tingkat dehidrasi menggunakan metode K-Nearest Neighbor sebesar 93,3% yang di dapat dari 14 data uji dengan klasifikasi akurat, dan 1 data uji dengan klasifikasi tidak akurat.
Kata Kunci: Dehidrasi; Urine; RGB; KNN; Matlab
Abstract− Dehydration is a condition in the body where the amount of fluid that comes out is more than the amount of fluid that enters so that the body experiences a lack of fluids. The simplest way to find out if you are dehydrated is to check the color and amount of urine. If it is very dark and there is little water, then the body needs a lot of air. If the urine is clear, it means the body is in normal air balance. The level of dehydration between each person is different, so we need a system that can classify the level of dehydration objectively through urine, so that it can facilitate the process of early detection and diagnosis before being  enforced.  Based  on  the  research  that  has  been  done,  it  is  found  that  the  Matrix  Laboratory  (Matlab)  can  classify dehydration  in  the  human  body,  by  utilizing  urine  images  through  several  processes,  namely  preprocessing,  segmentation, feature extraction of Red Green Blue and then the K-Nearest Neighbor method to classify a person's level of dehydration. From 30 urine image training data and 15 urine image test data with 3 classes of urine color levels, namely not dehydrated, mild dehydration and severe dehydration, the results obtained from the accuracy of the dehydration level classification using the K- Nearest  Neighbor  method of 93.3% obtained  from  14  test  data  with  accurate  classification,  and 1 test  data  with  inaccurate classification.
Keywords : Dehydration; Urine; RGB; KNN; Matlab

## 1. PENDAHULUAN
Dehidrasi  merupakan  kondisi  dimana  keseimbangan  cairan  dalam  tubuh  mengalami  gangguan  atau  dapat dikatakan  tubuh  mengalami  kekurangan  cairan.  Kekurangan  cairan  tubuh  ini  disertai  gangguan  keseimbangan elektrolit dalam tubuh. Penyebab utamanya adalah kekurangan natrium dan air[1]. Cairan yang hilang dan tidak tergantikan  menyebabkan  penurunan  volume  plasma  menurun  dan  terjadi  penurunan  kemampuan  fisik  dan kognitif. Oleh karena itu, dengan adanya hidrasi yang baik merupakan salah satu cara yang efektif untuk menjaga kesehatan dan meningkatkan produktivitas[2].
Ketidakseimbangan  jumlah  cairan  dalam  tubuh  dapat  mengakibatkan  dehidrasi.  Indikator  paling  mudah bagi  orang  awam  untuk  melihat  kondisi  hidrasi  tubuh  adalah  dengan  melihat  warna  urine.  Warna  urine  yang dihasilkan dipengaruhi oleh jumlah asupan cairan yang masuk ke dalam tubuh. Asupan cairan yang cukup akan membuat warna urin menjadi jernih yang menandakan tubuh terhidrasi dengan baik, sedangkan asupan cairan yang tidak mencukupi akan membuat warna urin menjadi kuning tua yang menandakan tubuh mengalami dehidrasi. Kondisi  ini  sering  luput  dari  perhatian  karena  pada  kondisi  dehidrasi  ringan  tidak  memberikan  efek  signifikan secara langsung bagi tubuh. Padahal jika telah mencapai kondisi dehidrasi berat dapat menimbulkan efek yang sangat berbahaya[1].
Panca  indera  penglihatan  manusia  digunakan  untuk  mengidentifikasi  serta  mengamati  suatu  objek  yang terlihat. Melalui mata tersebut manusia dapat membedakan warna dengan intensitas yang berbeda-beda, sehingga manusia  dapat  mengklasifikasikan  dan  mengenali  suatu  objek.  Permasalahan  yang  biasa  ditemukan  pada penglihatan  manusia  adalah  muncul  kesulitan  membedakan  warna  ketika  warna  tersebut  memiliki  kemiripan antara satu warna dan warna yang lainnya. Selain itu, kemampuan mengenali warna setiap orang bisa berbeda, sehingga akan ada perbedaan dalam mengidentifikasi warna setiap benda. Penggunaan panca indera penglihatan biasa digunakan untuk mengamati ciri-ciri suatu penyakit melalui warna urine salah satunya adalah dehidrasi.
Urine merupakan zat cair buangan yang terhimpun didalam kandung kemih dan dikeluarkan dari dalam tubuh  melalui  saluran  kemih,  atau  air  seni[3].  Cara paling sederhana untuk  mengetahui status  dehidrasi  adalah dengan memeriksa warna dan  jumlah urin. Jika sangat gelap dan sedikit air, maka tubuh membutuhkan banyak

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3290
Submitted: 03/09/2021 ; Accepted:
27/11/2021 ; Published: 25/01/2022
air. Jika urin warnanya bening, artinya tubuh dalam keseimbangan air normal[4]. Jumlah dan kualitas urin serta tingkat kesadaran menjadi tolak ukur dalam penilaian dehidrasi. Namun dalam menilai parameter tersebut masih bersifat subjektif, sehingga hasil penilaian derajat dehidrasi antara setiap orang bisa berbeda. Berdasarkan uraian masalah  terkait  dehidrasi  yang  disebutkan  diatas,  diperlukan  suatu  alat  yang  dapat  mengklasifikasi  tingkat dehidrasi  secara  objektif  melalui  warna  dalam  urine,  sehingga  dengan  adanya  penelitian  ini  diharapkan  dapat mempermudah proses deteksi dini dehidrasi sebelum diagnosa dokter ditegakkan.
Pada  penelitian  sebelumnya,  berdasarkan  percobaan  yang  dilakukan  sebanyak  20  kali,  didapatkan  hasil akurasi  dengan Euclidean  distance dan  metode  ekstraksi  fitur  warna  sebesar  75%[1].  Pada  penelitian  sensor TCS3200  dapat  mendeteksi  warna  urine  dengan  jelas  jika  jarak object  tidak  telalu  jauh  dan  sensor  tidak  boleh berhadapan dengan cahaya selain dari sensor tersebut dikarenakan sensor sangat sensitif terhadap cahaya. Dari 30 percobaan  sensor  mampu  mendeteksi  dengan  akurasi  hingga  83,33%[3].  Dari  25  data  citra  uji,  akurasi  terbaik sebesar 92% saat menggunakan euclidean distance adalah dengan nilai k 3 d 7. Sedangkan menggunakan cityblock distance akurasi  sebesar  sebesar  88%  dengan  nilai  k=3  dan  k=1[5].  Proses  klasifikasi  kanker  kulit  (ganas  dan jinak) dengan fitur tekstur warna paling baik pada algoritme KNN. Di mana K=5 nilai akurasinya 70,61%. Nilai rata-rata  akurasi  algoritme  KNN  69%.  Sedangkan  akurasi  algoritme  SVM  69,85%,  dan  dengan  Naïve  Bayes 67,27%[6]. Hasil klasifikasi menunjukkan tingkat akurasi menggunakan ekstraksi ciri warna RGB dengan naïve bayes sebesar 80%[7].
Semakin  tinggi  spesifikasi  kamera  yang  digunakan  maka  semakin  tinggi  persentase  keberhasilan  yang diperoleh.  Akurasi  keberhasilan  aplikasi  deteksi  warna  dalam  mendeteksi  warna  mencapai  93,75%[8].  Status hidrasi merupakan gambaran keseimbangan tubuh berdasarkan keluar masuknya air dalam tubuh. Status tersebut menggambarkan tubuh kita dalam kondisi tidak dehidrasi, dehidrasi ringan dan dehidrasi berat. Untuk mengetahui keadaan  tersebut  kita  membutuhkan  pemeriksaan  sederhana  dan  laboratorium  sesuai  keadaan  situasi  dan ketersediaan peralatan[9].
Pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  cara  terkomputerisasi,  yaitu  dengan  memanfaatkan  teknologi komputer khususnya pengolahan citra untuk mengklasifikasikan dehidrasi pada tubuh manusia berdasarkan warna urine    dengan  memanfaatkan citra  Red,  Green,  Blue  (RGB).  Klasifikasi  merupakan  proses  dimana  fungsi  atau model  yang  digunakan  menggambarkan  perbedaan  antara  suatu  objek  dengan  objek  yang  lain[10]. Citra merupakan  gambaran  atau  kemiripan  suatu  benda.  Gambar  biasa  tidak  dapat  direpresentasikan  di  komputer, sehingga tidak dapat diproses oleh komputer secara langsung. Tentu saja untuk dapat diproses di komputer, gambar analog harus diubah menjadi gambar digital[11]. Sample urine yang di peroleh akan diolah citranya. Pengolahan citra  merupakan  sebuah  proses  pengolahan  sebuah  citra  dimana  outputnya  dapat  berupa  citra  yang  memiliki kemiripan dengan citra latih. Pengolahan citra digital secara umum diartikan sebagai pemrosesan citra dua dimensi dengan komputer atau disebut juga pengolahan citra digital juga mencakup semua data dua dimensi. Citra digital merupakan  barisan  bilangan  nyata  maupun  kompleks  yang  diwakili  oleh  bit-bit  tertentu[12]. Pengolahan  citra merupakan  pemrosesan  citra,  khususnya  dengan  menggunakan  computer,  menjadi  citra  yang  kualitasnya  lebih baik[13].
Untuk  mengetahui  suatu  citra,  diperlukan  adanya  ekstraksi  ciri.  Ekstraksi  ciri  dapat  diteliti  dengan mengambil beberapa bagian citra yang bisa menunjukan kemiripan dari citra tersebut, misalkan warna, pola citra, diameter, bentuk dan lain sebagainya. Citra digital memiliki kombinasi warna Red, Green dan Blue . Teknik yang digunakan  adalah  dengan  mengekstrak  citra  RGB  ( Red-Green-Blue )  warna  urine  menjadi  beberapa  nilai  ciri, seperti jumlah R, jumlah G, jumlah B, mean dan standar deviasi dari citra  urine. Untuk sampel urine, nilai ciri tersebut  diperoleh  dengan  merata  ratakan  atau  menjumlahkan  semua  piksel  yang  ada,  dan  berdasar nilai  inilah dilakukan  pengenalan.  Jadi  dari  teknik  yang  ada,  proses  pengenalan  tidak  berdasarkan  semua  piksel  tetapi berdasarkan besaran yang merupakan rata-rata atau jumlah dari semua piksel[2].
Penelitian  ini  menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor merupakan  teknik  pengelompokan  data  baru berdasarkan  k  jarak  tetangga  terdekat  antara  informasi  latih  dan  informasi  uji.  Nilai  k  yang  digunakan  dalam makalah  ini  adalah  1,  3,  5,  7,  dan  9  dengan  pencarian  jarak  antara  data  latih  dan  data  uji  adalah Euclidean Distance [5]. Klasifikasi dengan menggunakan algoritme ini tentu saja bertujuan untuk melakukan klasfikasi pada data  berdasarkan  data  latih  (train  data  sets)  yang  diambil  sebanyak nilai  k,  dimana nilai  k  menyatakan  banyak tetangga terdekat atau data terdekat dengan objek yang diteliti[10].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada  tahapan  penelitian  yang  dilakukan  yaitu  studi  literatur  untuk  analisa  data  literatur  atau  rujukan  dalam penelitian ini guna memperkuat permasalahan serta sebagai dasar teori dalam melakukan penelitian. Studi literatur didapatkan  dari  didapat  dari  dokumen-dokumen resmi,  buku-buku  (sumber bacaan),  serta  hasil-hasil  penelitian yang berwujud laporan yang dibutuhkan peneliti sebagai landasan untuk pengumpulan data penelitian.
Kemudian  peneliti  melakukan  observasi  guna  mendapatkan  informasi  yang  nantinya  digunakan  dalam penelitian kali ini. Observasi  yang dilakukan  pada tanggal 16 Mei 2021 sampai 06 Juni 2021  di Posyandu EH Indah  3B  Jakarta.  Penyuluhan  rutin  Posyandu  kepada  masyarakat  tentang  kesehatan  menjadi  faktor  utama

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3290
Submitted: 03/09/2021 ; Accepted: 27/11/2021 ; Published: 25/01/2022
kesadaran masyarakat akan kesehatan salah satunya keseimbangan cairan dalam tubuh. Memeriksa warna urine merupakan cara paling sederhana untuk mengetahui status dehidrasi seseorang, maka dari itu Posyandu EH Indah 3B  melakukan  penyuluhan  kepada  orang  tua  karena  baik  untuk  menjaga  kesehatan  masing-masing  keluarga, berdasarkan hal ini peneliti dapat melakukan penelitian pada Posyandu tersebut. Dari tempat observasi tersebut peneliti  juga  mengumpulkan  data  berupa  data  indikator  standarisasi  warna  urine  dari  Kementrian  Kesehatan Republik Indonesia yang telah dituang pada buku kesehatan ibu dan anak.
Dari data yang di kumpulkan tersebut, peneliti membuat dataset berupa gambar citra  urine. Gambar citra tersebut berupa sample urine yang di ambil menggunakan kamera dari smartphone ditentukan hanya pada daerah yang  berupa  spot  urine  saja  yang  dijadikan  sebagai  dataset  dengan  ukuran  citra  500x500  piksel  dengan  latar belakang berwarna putih untuk memudahkan dalam preprocessing . Preprocessing merupakan proses untuk hapus bagian yang tidak diperlukan pada gambar input untuk proses selanjutnya[14]. Dataset yang di dapatkan sebanyak 45 dataset dengan 8 skala urine dengan 3 kelas. Kelas ditentukan menjadi 3 yaitu 1 = Tidak Dehidrasi (skala 1 - 3), 2 = Dehidrasi Ringan (skala 4 - 6), 3 = dan Dehidrasi Berat (skala 7 – 8) yang nantinya di gunakan untuk data training dan data testing pada sistem.
Peneliti melakukan tahap perancangan sistem yaitu membuat sistem klasifikasi tingkat dehidrasi pada tubuh manusia. Sistem di buat menggunakan software berupa matlab dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) untuk melakukan klasifikasi dataset. Metode K-Nearest Neighbor dilakukan  dengan  mencari  kelompok k  objek  dalam  data  training  yang paling dekat (mirip) dengan objek pada data baru atau data testing. diperlukan suatu sistem klasifikasi sebagai sebuah sistem yang mampu mencari informasi[15]. Setelah sistem di buat maka selanjutnya dilakukan pengujian sistem untuk mengetahui tingkat keberhasilan dari sistem yang telah di buat. Hasil pengujian tersebut berupa sistem berfungsi dengan baik dan juga tingkat akurasi klasifikasi dari sistem yang sudah di buat.
Selanjutya yaitu kesimpulan yang berisi rangkuman dari hasil pengujian sistem, dan rangkuman dari hasil akhir dari penelitian yang di lakukan, bisa berupa keakurasian dari sistem klasifikasi yang sudah kita buat serta hasil akurasi dari metodelogi yang di gunakan. Pada tahap perancangan sistem peneliti membuat sistem klasifikasi dehidrasi pada tubuh manusia berdasarkan citra warna urine. Sistem di buat menggunakan software berupa matlab dengan menggunakan metode  K-Nearest Neighbor (K-NN) untuk  melakukan  klasfikasi pada data berdasarkan data latih (train data sets) yang diambil sebanyak nilai k, dimana nilai k menyatakan banyak tetangga terdekat atau data terdekat dengan objek yang diteliti[10].
Setelah sistem di buat maka selanjutnya dilakukan pengujian sistem untuk mengetahui tingkat keberhasilan dari  sistem  yang  telah  di  buat.  Hasil  pengujian  tersebut  berupa  sistem  berfungsi  dengan  baik  dan  juga  tingkat akurasi klasifikasi dari sistem yang sudah di buat. Tahapan terakhir yaitu kesimpulan yang berisi rangkuman dari hasil pengujian sistem, dan rangkuman dari hasil akhir dari penelitian yang di lakukan, bisa berupa keakurasian dari sistem klasifikasi yang sudah kita buat serta hasil akurasi dari metodelogi yang di gunakan.

## 2.2 Tahapan Perancangan Sistem
Uji tingkat dehidrasi  berdasarkan citra urine menggunakan Matrix Laboratory atau Matlab. Matrix Laboratory merupakan sistem interaktif dan sebuah program bahasa. Elemen data dasar merupakan sebuah matrik yang tidak membutuhkan  deklarasi  ukuran  atau  jenis  data[16].  Pada  tahap  pelatihan  berisi  membaca  citra  data  training, segmentasi citra menggunakan thresholding otsu, menyempurnakan hasil segmentasi dengan melakukan operasi morfologi,  membagi  gambar  menjadi  beberapa  kelompok  piksel,  dengan  masing-masing  kelompok  memiliki kontras tinggi dan kesamaan tinggi dalam satu kelompok[17]. Selanjutnya citra diekstraksi ciri warna Red Green Blue (RGB) untuk mengkonversi hasil ekstraksi ciri data pada masing masing kelas. Pada tahap pengujian berisi membaca citra data testing, segmentasi citra menggunakan thresholding otsu, menyempurnakan hasil segmentasi dengan  melakukan  operasi  morfologi,  ekstraksi  ciri  warna  RGB  kemudian  melakukan  klasifikasi  berdasarkan tetangga terdekat, dan plotting sebaran data pada masing masing kelas. Perancangan sistem yang dilakukan terdiri dari  tahapan  peltihan,  pengujian  dan  pembuatan Graphic  User  Interface (GUI).  Matlab  memiliki  fasilitas pengembangan  berupa  GUI  yang  memiliki  menu,  tombol,    teks,    grafik,  dan  lain-lain  dimana  pengguna dapatmengubahnya  secara  interaktif  dengan  menggunakan  mouse  dan  keyboard[18].  Perancangan  GUI  untuk klasifikasi dehidrasi pada tubuh manusia berdasrkan citra urine dibuat seperti flowchart pada gambar berikut.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3290
Gambar 1. Flowchart Sistem Klasifikasi Dehidrasi Pada Tubuh Manusia
Pada Gambar 1 merupakan flowchart sistem yang dibuat yaitu menginput citra urine. Setelah itu dilakukan preprocessing dengan mengubah citra menjadi grayscale lalu dikonversikan menjadi citra biner, dan selanjutnya dilakukan  morfologi  untuk  menyempurnakan  hasil  segmentasi.  Citra  tersebut  selanjutnya  di  segmentasi menggunakan thresholding otsu . Selanjutnya dilakukan ekstraksi ciri berupa ciri RGB , hasil ekstraksi ciri tersebut selanjutnya  diklasifikasi  menggunakan  metode  KNN  Metode  KNN  digunakan  untuk  mengklasifikasi  hasil ekstraksi ciri menjadi 3 kelas yaitu tidak dehidrasi, dehidrasi ringan, dan dehidrasi berat.
KNN ( K-Nearest Neighbor ) adalah metode untuk pengelompokan data baru berdasarkan k jarak tetangga terdekat antara data latih dan data uji[5]. Jarak setiap objek dihitung berdasarkan jarak Euclidean . Nilai jarak pada metode  K-NN  dapat  di  hitung  dengan  menggunakan  rumus  Euclidian  Distance.  Cara  ini  sederhana  dan  dapat memberikan akurasi yang baik terhadap hasil klasifikasi. Adapun rumus Euclidian Distance seperti pada rumus dibawah ini:
𝑑𝑖𝑠𝑡(𝑥𝑦) = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
Keterangan: dist
: jarak kedekatan x
: data training y : data testing n : jumlah atribut antara 1 s.d n i : atribut individu antara 1 s.d n.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini membuat sebuah sistem untuk klasifikasi dehidrasi pada tubuh manusia. Adapun dalam penelitian kali  ini  menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbor untuk  mengklasifikasi  data.  Untuk  mempermudah  dalam penelitian  kali  ini,  peneliti  menggunakan  pemrograman Matlab R2019b  untuk  pembuatan  sistem  klasifikasi dehidrasi berdasarkan citra urine. Terdapat 3 kelas pada tingakat waran urine yaitu tidak dehidrasi, dehidrasi ringan dan dehidrasi berat. Berikut contoh sample urine dengan tingkat warna berbeda yang di gunakan dalam penelitian kali ini.
Tabel 1 Sample Urine Tingkat Warna Urine Definisi Gambar Tidak Dehidrasi Warna urine transparan atau jernih, kuning pucat dan kuning transparan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3290
Tingkat Warna Urine Definisi Gambar Dehidrasi Ringan Warna urine kuning, kuning tua, dan kuning kecoklatan Dehidrasi Berat Wana urine kuning madu dan kecoklatan

## 3.1 Pembuatan Sistem
Pembuatan  sistem  dilakukan  beberapa  tahapan yaitu  tahap pelatihan  yang  bertujuan  melakukan  klasifikasi  dari data latih yang ada, tahap pengujian yang bertujuan mengklasifikasikan data uji berdasarkan data latih yang ada, tahap terakhir yaitu pembuatan GUI dari sistem klasifikasi dehidrasi pada tubuh manusia berdasarkan citra urine.

## 3.1.1 Tahap Pelatihan
Penelitian ini menggunaka 8 skala urine dengan 3 kelas yaitu tidak dehidrasi, dehidrasi ringan dan dehidrasi berat. Sample yang diujikan sebanyak 30 citra dilakukan ekstraksi ciri RGB . Setelah mendapatkan nilai dari ekstraksi ciri dari data latih, kemudian diklasifikasikan dengan metode K-Nearest Neighbor . Sebaran data latih dapat di lihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Sebaran Data Latih
Pada Gambar 2 merupakan sebaran dari 30 data latih, titik merah merupakan sebaran data tidak dehidrasi, titik hijau adalah sebaran data dehidrasi ringan dan titik biru adalah sebaran data dehidrasi berat.

## 3.1.2 Tahap Pengujian
Implementasi  yang  diuji  cobakan  pada  penelitian  menggunakan  15  sampel  urine.  Citra  urine  diekstraksi  ciri kemudian diklasifikasi menggunakan metode KNN berdasarkan dari banyaknya tetangga terdekat yang didapatkan dari data pada tahap pelatihan. Sebaran data uji dapat diliat pada Gambar 3.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3290
Pada  Gambar  3  merupakan  sebaran  data uji.  Terdapat  tanda  silang  yaitu  silang biru  merupakan  data  uji dengan  kelas  tidak dehidrasi, silang  ungu  merupakan  data uji  dengan  kelas  dehidrasi  ringan  dan  silang  kuning merupakan data uji dengan kelas dehidrasi berat.

## 3.1.3 Pembuatan Graphical User Interface (GUI)
Graphical User Interface (GUI) yang dirancang untuk klasifikasi dehidrasi berdasarkan citra urine menggunakan software  Matlab.  Pada  sistem  yang  di  buat  kali  ini  memiliki  beberapa  fungsi  yaitu  input  citra  memudahkan pengguna  untuk  memasukkan  citra  dalam  sistem.  Proses  pada GUI yaitu  segmentasi  yang  berfungsi  untuk menampilkan  hasil  segmentasi  dari  citra  yang  sudah  di  input  serta  untuk  menyempurnakan  hasil  segmentasi dilakukan pula operasi morfologi pada sistem ini dan ektraksi ciri berfungsi untuk menampilkan hasil dari ekstraksi ciri RGB dari citra yang sudah di segmentasi. Outputnya berupa klasifikasi berfungsi menampilkan hasil klasifikasi menggunakan metode KNN . Reset berfungsi mengatur ulang sistem. GUI pada Matlab klasifikasi dehidrasi yang dibuat pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar berikut.

## Gambar 4. GUI Sistem

## 3.2 Implementasi
Implementasi K-Nearest  Neighbor sebagai  klasifikasi  dehidrasi  pada  tubuh  manusia  berdasarkan  citra  urine dengan mengukur jarak terdekat antara data uji terhadap data latih. Dalam penelitian ini terdapat label dan atribut, label  yang  di  gunakan  dari  tingkat  warna  urine  dan  atribut  yang  didapat  dari  hasil  ekstraksi  ciri  citra.  Atribut tersebut yaitu R(red), G(green), B(blue) menggunakan 30 data latih dapat diliat pada tabel 1 sebagai berikut :
Tabel 2. Ekstraksi Ciri Data Latih No R G B Label 1 208.14 196.63 150.54 Tidak Dehidrasi 2 216.00 194.22 134.78 Tidak Dehidrasi 3 219.84 213.89 167.51 Tidak Dehidrasi 4 199.42 183.49 148.50 Tidak Dehidrasi 5 227.93 207.44 149.65 Tidak Dehidrasi 6 248.67 241.41 78.34 Dehidrasi Ringan 7 244.02 234.02 61.23 Dehidrasi Ringan 8 211.16 190.35 113.27 Dehidrasi Ringan 9 240.14 220.91 62.21 Dehidrasi Ringan 10 240.14 220.91 62.21 Dehidrasi Ringan 11 223.70 204.99 21.05 Dehidrasi Ringan 12 240.03 221.12 30.47 Dehidrasi Ringan 13 247.30 239.99 35.85 Dehidrasi Ringan 14 243.05 218.07 55.39 Dehidrasi Ringan 15 245.97 197.17 42.59 Dehidrasi Ringan 16 223.41 197.38 80.82 Dehidrasi Ringan 17 141.53 99.94 18.09 Dehidrasi Berat 18 166.67 117.93 34.75 Dehidrasi Berat 19 190.71 143.22 45.70 Dehidrasi Berat

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3290
No R G B Label 20 197.72 132.80 5.43 Dehidrasi Berat 21 197.38 132.58 6.24 Dehidrasi Berat 22 128.70 52.71 2.68 Dehidrasi Berat 23 141.53 99.94 18.09 Dehidrasi Berat 24 212.17 167.36 64.81 Dehidrasi Berat 25 171.48 128.16 26.63 Dehidrasi Berat 26 162.03 72.47 2.25 Dehidrasi Berat 27 96.24 35.46 1.77 Dehidrasi Berat 28 166.67 117.93 34.75 Dehidrasi Berat 29 216.76 169.79 64.19 Dehidrasi Berat 30 190.71 143.22 45.70 Dehidrasi Berat
Kemudian dari ekstraksi ciri RGB yang dihasilkan pada data latih akan di hitung jarak terdekat dari data uji. Sebagai contoh peneliti mengambil 1 data uji untuk dilakukan perhitungan menggunakan rumus Euclidean Distance dnegan ekstraksi ciri RGB data uji sebagai berikut:
Tabel 3. Data Uji No R G B Label 1 178.04 170.31 118.71 ?
Ekstraksi ciri pada data uji pada Tabel 2 kemudian dilakukan pengklasifikasian menggunakan KNN dengan menghitung jarak terdekat dengan rumus Euclidean Distance sebagai berikut:
𝑑𝑖𝑠𝑡 = √(𝑅 𝑙𝑎𝑡𝑖ℎ − 𝑅 𝑢𝑗𝑖 ) 2 + (𝐺 𝑙𝑎𝑡𝑖ℎ − 𝐺 𝑢𝑗𝑖 ) 2 + (𝐵 𝑙𝑎𝑡𝑖ℎ − 𝐵 𝑢𝑗𝑖 ) 2
Dari perhitungan rumus diatas makan didapatkan hasil perhitungan jarak seperti pada tabel berikut.
Tabel 4. Jarak Data Uji 1 Terhadap 30 Data Latih
No Keterangan Euclidean Distance 1 Data uji 1 terhadap Data latih 1 0.432 2 Data uji 1 terhadap Data latih 2 0.330 3 Data uji 1 terhadap Data latih 3 0.530 4 Data uji 1 terhadap Data latih 4 0.443 5 Data uji 1 terhadap Data latih 5 0.419 6 Data uji 1 terhadap Data latih 6 0.271 7 Data uji 1 terhadap Data latih 7 0.253 8 Data uji 1 terhadap Data latih 8 0.214 9 Data uji 1 terhadap Data latih 9 0.194 10 Data uji 1 terhadap Data latih 10 0.194 11 Data uji 1 terhadap Data latih 11 0.363 12 Data uji 1 terhadap Data latih 12 0.343 13 Data uji 1 terhadap Data latih 13 0.376 14 Data uji 1 terhadap Data latih 14 0.224 15 Data uji 1 terhadap Data latih 15 0.274 16 Data uji 1 terhadap Data latih 16 0.000 17 Data uji 1 terhadap Data latih 17 0.810 18 Data uji 1 terhadap Data latih 18 0.604 19 Data uji 1 terhadap Data latih 19 0.400 20 Data uji 1 terhadap Data latih 20 0.578 21 Data uji 1 terhadap Data latih 21 0.575 22 Data uji 1 terhadap Data latih 22 1.050 23 Data uji 1 terhadap Data latih 23 0.810 24 Data uji 1 terhadap Data latih 24 0.190 25 Data uji 1 terhadap Data latih 25 0.580 26 Data uji 1 terhadap Data latih 26 0.869 27 Data uji 1 terhadap Data latih 27 1.242 28 Data uji 1 terhadap Data latih 28 0.604 29 Data uji 1 terhadap Data latih 29 0.173 30 Data uji 1 terhadap Data latih 30 0.400

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3290
Dari perhitungan tersebut dilakukan klasifikasi dengan nilai K=5, hasil klasifikasi dehidrasi berdasarkan citra  urine  dari  data  uji  1  yaitu  Tidak  Dehidrasi.  Proses  diatas  diulang  sebanyak  jumlah  data  uji  sehingga  di dapatkan hasil sebegai berikut:
Tabel 5. Hasil KNN Pada Data Uji Data uji Target Hasil Keterangan 1 Tidak Dehidrasi Tidak Dehidrasi Akurat 2 Tidak Dehidrasi Tidak Dehidrasi Akurat 3 Tidak Dehidrasi Tidak Dehidrasi Akurat 4 Tidak Dehidrasi Tidak Dehidrasi Akurat 5 Dehidrasi Ringan Dehidrasi Ringan Akurat 6 Dehidrasi Ringan Dehidrasi Ringan Akurat 7 Dehidrasi Ringan Dehidrasi Ringan Akurat 8 Dehidrasi Ringan Dehidrasi Ringan Akurat 9 Dehidrasi Ringan Dehidrasi Ringan Akurat 10 Dehidrasi Berat Dehidrasi Ringan Tidak Akurat 11 Dehidrasi Berat Dehidras Berat Akurat 12 Dehidrasi Berat Dehidrasi Berat Akurat 13 Dehidrasi Berat Dehidrasi Berat Akurat 14 Dehidrasi Berat Dehidrasi Berat Akurat 15 Dehidrasi Berat Dehidrasi Berat Akurat
Dari  15  data  uji  yang  di  hitung  menggunakan  metode KNN didapatkan  sebanyak  14  citra  dengan  hasil klasifikasi akurat dan 1 citra dengan hasil klasifikasi tidak akurat. Sehingga dapat di hitung untuk nilai akurasinya sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑆𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑈𝑗𝑖 𝑥 100%
Maka didapatkan hasil sebagai berikut :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 14 15 𝑥 100% = 93,3%
Akurasi yang diperoleh pada sistem klasifikasi dehidrasi berdasarkan citra urine dengan metode K-Nearest Neighbor (KNN ) dari 15 data uji dengan nilai K=5 diperoleh sebesar 93,3%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan maka hasil yang didapat ialah Graphical User Interface pada Matlab dapat mengklasifikasi dehidrasi pada tubuh manusia, dengan memanfaatkan citra urine melalui beberapa proses yaitu preprocessing , segmentasi, ekstraksi ciri RGB kemudian metode K-Nearest Neighbor untuk mengklasifikasi tingkat dehidrasi seseorang. Dari 30 data latih citra urine dan 15 data uji citra urine dengan 3 kelas warna urine yaitu  tidak  dehidrasi,  dehidrasi  ringan  dan  dehidrasi  berat,  didapatkan  hasil  akurasi  dari  klasifikasi  tingkat dehidrasi menggunakan metode KNN sebesar 93,3% yang di dapat dari 14 data uji dengan klasifikasi akurat, dan 1 data uji dengan klasifikasi tidak akurat.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penelitian ini dapat berjalan berkat bantuan dari Bapak Dadang Iskandar Mulyana selaku  Ketua Program Studi Teknik Informatika Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika dan juga selaku Dosen matakuliah Pengolahan  Citra.  Ucapan  terimakasih  juga  peneliti  sampaikan  kepada  Bapak  Veri  Arinal  selaku  Dosen Pembimbing selama dilakukan penelitian ini.

## REFERENCES
[1] D. Wahiddin and J. Indra, “Klasifikasi Kadar Hidrasi Tubuh Berdasarkan Warna Urine dengan Metode Ekstraksi Fitur Citra  dan  Euclidean  Distance,” Techno  Xplore    J.  Ilmu  Komput.  dan  Teknol.  Inf. ,  2020,  doi: 10.36805/technoxplore.v5i1.887.
[2] N. Muna, F. L. Afriansyah, and A. B. Suprayogy, “Penerapan Algoritma Random Forest Untuk Identifikasi Dehidrasi Berbasis Citra Urine,” J. Inform. Polinema , vol. 6, no. 3, pp. 49–54, 2019.
[3] D. A. Faldano, D. Wahiddin, C. Zonyfar, and K. A. Baihaqi, “Deteksi Hidrasi Tubuh Menggunakan Sensor Tcs3200,” Conf. Innov. Appl. Sci. Technol. (CIASTECH 2020) , no. Ciastech, pp. 675–682, 2020.
[4] B. Priyanto and Supatman, “Klasifikasi citra sampel urine segar ( fresh human urine sample ) menggunakan metode histogram untuk mendeteksi dehidrasi,” J. Sainstech Politek. Indonusa Surakarta , vol. 7, 2020.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3290
Submitted: 03/09/2021 ; Accepted: 27/11/2021 ; Published: 25/01/2022
[5] C. Paramita, E. Hari Rachmawanto, C. Atika Sari, and D. R. Ignatius Moses Setiadi, “Klasifikasi Jeruk Nipis Terhadap Tingkat Kematangan Buah Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan  K-Nearest Neighbor,” J. Inform. J. Pengemb.  IT , vol. 4, no. 1, pp. 1–6, 2019, doi: 10.30591/jpit.v4i1.1267.
[6] M. Faruk and N. Nafi’iyah, “Klasifikasi Kanker Kulit Berdasarkan Fitur Tekstur , Fitur Warna Citra Menggunakan SVM dan KNN,” Telematika , vol. 13, no. 2, pp. 100–109, 2020.
[7] F. Y. Manik and K. S. Saragih, “Klasifikasi Belimbing Menggunakan Naïve Bayes Berdasarkan Fitur Warna RGB,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 11, no. 1, p. 99, 2017, doi: 10.22146/ijccs.17838.
[8] A. N. Hermana, A. Zulkarnain, and Y. A. Riadi, “Implementasi Pengolahan Model Identifikasi Warna,” MIND J. , vol. 3, no. 1, 2018, doi: https://doi.org/10.26760/mindjournal.
[9] A. Dwianggreni and Kusuma, “Penilaian Status Hidrasi,” Hydration Assess. JIKSH , vol. 11, no. 1, pp. 13–17, 2020, doi: 10.35816/jiskh.v10i2.196.
[10]  F. D. Febriani, Y. A. Sari, and R. C. Wihandika, “Klasifikasi Citra Kue Tradisional Indonesia Berdasarkan Ekstraksi Fitur Warna RGB Color Moment Menggunakan K-Nearest Neighbor,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 10, pp. 10199–10206, 2019.
[11]  P. N. Andono, T.Sutojo, and Muljono, Pengolahan Citra . yogyakarta, 2017.
[12]  A. Sindar and R. M. Sinaga, “IMPLEMENTASI TEKNIK THRESHODING PADA SEGMENTASI CITRA DIGITAL,” vol. 1, no. 2, pp. 48–51, 2017.
[13]  B. D. Raharja and P. Harsadi, “Implementasi Kompresi Citra Digital Dengan Mengatur Kualitas Citra Digital,” J. Ilm. SINUS , vol. 16, no. 2, pp. 71–77, 2018, doi: 10.30646/sinus.v16i2.363.
[14]  R.  Dani,  A.  Sugiharto,  and  G.  A.  Winara,  “Aplikasi  Pengolahan  Citra  Dalam  Pengenalan  Pola  Huruf  Ngalagena Menggunakan MATLAB,” Konf. Nas. Sist. Inform. , pp. 772–777, 2015.
[15]  D. Cahyanti, A. Rahmayani, and S. A. Husniar, “Analisis performa metode Knn pada Dataset pasien pengidap Kanker Payudara,” Indones. J. Data Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 39–43, 2020, doi: 10.33096/ijodas.v1i2.13.
[16]  L. Indriyani, W. Susanto, and D. Riana, “TEKNIK PENGOLAHAN CITRA MENGGUNAKAN APLIKASI MATLAB PADA PENGUKURAN DIAMETER BUAH JERUK KEPROK,” IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol. , vol. 2, no. 1, pp. 46–52, 2017.
[17]  F. G. Febrinanto, C. Dewi, and A. T. Wiratno, “Implementasi Algoritme K-Means Sebagai Metode Segmentasi Citra Dalam Identifikasi Penyakit Daun Jeruk,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 11, pp. 5375–5383, 2018.
[18]  Yulia Fitri, Delovita Ginting, Shabri Putra Wirman, Neneng Fitrya, Sri Fitria Retnawaty, and Noni Febriani, “Pelatihan Penggunaan Aplikasi Gui Matlab Untuk Materi Dinamika Gerak,” J. Pengabdi. UntukMu NegeRI , vol. 4, no. 2, pp. 206– 210, 2020, doi: 10.37859/jpumri.v4i2.2116.