## KLASIFIKASI JENIS UMBI BERDASARKAN CITRA MENGGUNAKAN SVM DAN KNN
Afinatul Hasanah 1) , Nur Nafi’iyah 2)
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Islam Lamongan Jalan Veteran Nomor 53A Lamongan Email: afinatulhasanah29@gmail.com 1) , mynaff26@gmail.com 2)
Abstract : Tubers are plants that can grow in the yard, low-lying areas, or highlands and areas that lack water. But  not  all  people  in  Indonesia  plant  tubers.  So  that  some  people  do  not  recognize  the  types  of  tubers.  The purpose  of  this  study  is  to  classify  tuber  types  based  on  texture  features,  shape  features,  and  both  texture features, and image shapes. The benefits of this research are in order to provide information related to the types of  tubers.  The  algorithm  used for  tuber  type  classification  is  SVM  and  KNN.  The  types  of  tubers  classified  as cassava or cassava, sweet potato and taro. The dataset used in this study were 180 images, with 150 images as training data, and 30 images as test data. The results of the trial  show, the  classification  of tuber  types using SVM  algorithm  with  10%  accuracy  texture  features,  with  7%  accuracy  form  features,  and  both  7%  accuracy features. While the tuber type classification uses the KNN algorithm with K = 5, the successive accuracy values for texture features, shape features, and both features are 3%, 20%, 7%. And if KNN with K = 2, the successive value of succession in texture features, shape features, and both features, is 13%, 23%, 10%. The shape features here  are:  area,  perimeter,  metric,  major  axis,  minor  axis,  eccentricity.  And  texture  features,  namely:  average intensity  values  of  grayscale,  standart  deviation  image  grayscale,  contrast  values,  energy,  correlation,  and homogeneity.
Keywords: tuber types, SVM, KNN, texture and shape features

## PENDAHULUAN
Teknologi digital sampai sekarang memiliki  perkembangan  yang  sangat  pesat, bukan hanya manusia saja  yang  bisa mengetahui  sesuatu  secara  mudah  dan  cepat. Manusia juga bisa dengan cepat mengklasifikasi  suatu  benda  hanya  dengan mengetahui  ciri-cirinya,  diantaranya  adalah dari segi bentuk dan tekstur. Dunia digital saat ini seharusnya dapat dikembangkan agar dapat melakukan  proses  pengenalan  pola  seperti halnya manusia (A. Abdullah, Pahrianto, 2017) (Agung  Prayoga,  Hilmy  Abidzar  Tawakal, Reza Aldiansyah, 2018). Umbi-umbian
merupakan sumber nabati yang bisa didapatkan  dari  tanah,  seperti  ubi  kayu (singkong),  ubi  jalar,  talas,  ganyong,  kimpul, gembili,  bengkuang.  Pada  umumnya  semua jenis  umbi  tersebut  memiliki  kandungan karbohidrat yang terletak pada pati (M. Wahid
Wahyu Kurniawan, Tri
Dewanti Widyaningsih, 2017).
Manfaat  yang  didapat  dari  tumbuhan umbi-umbian ini adalah sebagai  sumber bahan makanan  pokok  yang  memiliki  kandungan serat tinggi yang bisa dipakai untuk pemenuhan hidup manusia. Pemanfaatan  umbi dapat diolah menjadi makanan tradisional siap saji dengan nilai ekonomis terjangkau sehingga
cukup membantu meningkatkan perekonomian (Koswara, 2013).
Berbagai  macam  jenis  umbi  seringkali ditemukan  kemiripannya,  kesulitan  dalam mengklasifikasi  citra  jenis  umbi  ini  seringkali menjadi  masalah  bagi  para  petani  khususnya petani  pemula.  Otak  manusia  tentu  memiliki keterbatasan  dalam  mengolah  atau  mengingat informasi  tentang  jenis-jenis  umbi  yang  ada dari  segi  bentuk  dan  teksturnya.  Tidak selamanya  otak  manusia  mampu  menampung informasi  yang  sama  dalam  waktu  yang  lama, oleh karena itu dibutuhkan peralihan pengetahuan  dari  manual  ke  dalam  bentuk sistem digital.
Hal  inilah  yang  dijadikan  acuan  dasar dalam  penelitian  ini,  peneliti  akan  merancang sistem  klasifikasi  tanaman  umbi  berdasarkan ciri  bentuk  dan  tekstur  untuk  memberikan solusi terhadap permasalahan itu.
Proses  klasifikasi  jenis  umbi  dapat dilakukan dengan cara terkomputerisasi, yaitu dengan memanfaatkan teknologi komputer  khususnya  pengolahan  citra.  Dalam sistem  klasifikasi  ini,  sebelumnya  akan dilakukan  proses grayscalling gambar  terlebih dahulu  untuk  mengetahui  tingkat  keabuan, kemudian  setelah  itu  adalah  proses  analisis piksel sehingga pada akhirnya masuk ke proses klasifikasi dengan menggunakan metode SVM.
SVM  adalah  algoritma  klasifikasi  yang termasuk  dalam  tipe  jaringan  syaraf  tiruan. Metode  ini  adalah  metode  yang  menggunakan learning  machine di  mana  proses  kerjanya dengan  mencari  hyperplane  terbaik  dengan cara  memisahkan  dua class pada  ruangan input.  Sehingga  dari  latar  belakang  di  atas maka penulis membuat sistem klasifikasi  jenis tanaman  umbi  berdasarkan  bentuk  dan  tekstur dengan  metode  SVM  (Aji  Prasetya  Wibawa, Muhammad  Guntur  Aji  Purnama,  Muhammad Fathony  Akbar,  Felix  Andika  Dwiyanto, 2018).
Adapun  tujuan  penelitian  ini  melakukan klasifikasi jenis umbi berdasarkan fitur tekstur, bentuk  dan  kedua  fitur  tekstur  bentuk menggunakan  algoritma  SVM  dan  KNN.  Dan jenis-jenis  umbi  yang  diteliti  adalah  ubi  kayu (singkong), ubi jalar, talas.

## METODE PENELITIAN
Sistem  ini  terkait  mengklasifikasi  jenis tanaman  umbi  berdasarkan  ciri  bentuk  dan tekstur,  dan  kedua  fitur.  Data  yang  digunakan adalah  hasil  dokumentasi  akuisisi  citra  ubi. Proses  klasifikasi  di  sini  membagi  3  jenis tanaman  umbi,  yaitu  ubi  kayu,  ubi  jalar,  dan talas.  Total  data  tanaman  umbi  yang  diambil adalah sebanyak 180 gambar dengan rincian 50 gambar  tiap  jenis  ubi  untuk  training  dan  10 gambar  tiap  jenis  ubi  untuk  testing.  Dalam proses  klasifikasi  ini  akan  dilakukan  proses grayscale  (merubah  citra  berwarna  menjadi keabu-abuan),  setelah  itu  dilakukan  proses thresholding (memisahkan objek dengan background  citra),  kemuadian  akan  dilakukan proses ekstraksi ciri bentuk dengan ciri berupa (Area,  Perimeter,  Metric,  Mayor  Axis,  Minor Axis,  Eccentricity) dan  ekstraksi  ciri  tekstur dengan  metode  GLCM (Gray  Level  Co- occurrence  Matrix) dengan  ciri  berupa (Contrast, Correlation, Energy, Homogeneity) , setelah  itu  baru  dilakukan  proses  klasifikasi dengan  SVM  dan  KNN.  Proses  klasifikasi seperti  dalam  Flowchart  Gambar  1.  Dan contoh dataset yang digunakan dalam Tabel 1
Gambar 1. Proses Klasifikasi Jenis Umbi
Tabel 1. Dataset Citra Umbi No Ubi Kayu Ubi Jalar Talas
1. 2.
3. 4.
5.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  penelitian  ini  proses  ekstraksi  fitur  yang digunakan  adalah,  fitur  tekstur  berupa  nilai rata-rata  intensitas  cahaya  RGB,  nilai  standar deviasi  citra  grayscale,  kontras,  energi, korelasi, homogeneity, dan entropi Dan  fitur  bentuk  berupa  nilai  area,  perimeter, metric,  major  axis,  minor  axis,  eccentricity. Masing-masing  fitur  tersebut  disimpan  dalam file  excel  dan  digunakan  sebagai  dataset training.  Dan  nilai  fitur  tersebut  seperti  dalam Tabel 2, dan Tabel 3.
Tabel 2. Nilai Fitur Tekstur
Dari  fitur  tersebut  dilakukan  proses  klasifikasi SVM,
dengan melakukan training menggunakan fungsi multisvm. Fungsi tersebut  digunakan  untuk  melakukan  training dengan kelas lebih dari 2. Dan klasifikasi dengan algoritma KNN, dengan fungsi fitcknn. Dan  hasil  tampilan  program  klasifikasi  jenis umbi  menggunakan  algoritma  SVM  dalam Gambar  2.  Hasil  ujicoba  proses  klasifikasi dalam Tabel 4.
Gambar 2. Hasil Tampilan Program Klasifikasi
Jenis Umbi
Tabel 4. Hasil Akurasi Ujicoba Klasifikasi Algoritma Akurasi Fitur Bentuk Akurasi Fitur Tekstur Akurasi Fitur Bentuk dan Tekstur 1 SVM 7% 10% 7% 2 KNN K=5 20% 3% 7% 3 KNN K=2 23% 13% 10%
Dalam  penelitian  (Zeni  Dwi  Lestari,  Nur Nafi'iyah,  Purnomo  Hadi  Susilo,  2019) menunjukkan  bahwa  klasifikasi  jenis  pisang menggunakan algoritma KNN nilai akurasinya 82%.  Di  mana  nilai  K  yang  digunakan  adalah K=2,  dan  klasifikasi  pisang  menjadi  jenis pisang  ijo,  pisang  tandes,  pisang  raja,  pisang sobo  pipit,  dan  pisang  raja  uli.  Sedangkan penelitian  (Arif  Patriot  Sri  Pamungkas,  Nur Nafi'iyah,  Nur  Qomariyah  Nawafilah,  2019) dalam melakukan  klasifikasi kematangan buah Mangga  manalagi  nilai  akurasinya  62,%.  Di mana fitur yang digunakan adalah fitur GLCM dan nilai fitur L*A*B.

## PENUTUP
Dapat  disimpulkan  bahwa  citra  yang digunakan  dalam  proses  klasifikasi  atau identifikasi  berbasis  komputer  harus  dalam kondisi  baik.  Sehingga  perlu  ada  proses pengambilan citra yang benar serta pengolahan perbaikan citra. Terlihat bahwa hasil klasifikasi jenis  umbi  berdasarkan  fitur  tekstur  dan  fitur bentuk  menggunakan  algoritma  SVM  dan KNN akurasinya kurang baik.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Abdullah,  Pahrianto.  (2017).  Sistem Klasifikasi Kematangan Tomat Berdasarkan  Warna  Dan  Bentuk. Jurnal Sistem Informasi . 2. A.  Hafis,  M.  Abrar,  Andrie  Safoean MK, Derry Alamsyah. (2016). Implementasi  Metode  R-HOG  dan SVM (Support Vector Machine) untuk Smile Detection. 3. Agung Prayoga, Hilmy Abidzar Tawakal,  Reza  Aldiansyah.  (2018). Pengembangan Metode Deteksi Tingkat  Kematangan  Buah  Melon Berdasarkan Tekstur Kulit Buah dengan Menggunakan Metode
Ekstraksi  Ciri  Statistik  SVM  (Support
rata- rata standar_deviasi kontras energi korelasi
homogenity entropi 33.77 9.28 0.38 0.26 0.76 0.87 5.68 33.51 9.58 0.28 0.28 0.83 0.89 5.49 44.05 16.94 0.57 0.22 0.83 0.82 6.02 57.64 20.42 0.77 0.17 0.85 0.80 6.25 44.04 13.25 0.69 0.17 0.74 0.79 6.16 39.55 12.43 0.92 0.22 0.67 0.78 5.97 54.67 15.63 0.65 0.19 0.85 0.81 6.12 59.00 17.60 0.70 0.15 0.85 0.80 6.45 47.01 18.10 0.61 0.22 0.85 0.82 6.01

## E- ISSN : 2721 – 057X
Vector  Machine). Jurnal  Teknologi Terpadu .
4. Aji  Prasetya  Wibawa,  Muhammad Guntur  Aji  Purnama,  Muhammad Fathony Akbar, Felix Andika Dwiyanto.  (2018).  Metode-metode Klasifikasi. Seminar  Ilmu  Komputer dan  Teknologi  Informasi ,  (pp.  134- 138).
5. Arif  Patriot  Sri  Pamungkas,  Nur Nafi'iyah,  Nur  Qomariyah  Nawafilah. (2019). K-NN Klasifikasi Kematangan Buah Mangga Manalagi Menggunakan L*A*B dan Fitur Statistik. Jurnal Ilmu Komputer  dan  Desain  Komunikasi Visual, 4 (1), 1-8
6. Frita  Devi  Anggraini,  Sutojo  T.  (n.d.).
Identifikasi Jenis Citra Cabai Menggunakan  Klasifikasi  City  Block Distance dengan Fitur Bentuk sebagai Ektraksi Ciri. Skripsi
7. Kadir,  A.  (2013). Teori  dan  Aplikasi Pengolahan Citra. Yogyakarta: Andi.
8. Koswara, S. (2013). Teknologi pengolahan  umbi-umbian. Research and  Community  Service  Institution IPB .
9. M.  Wahid  Wahyu  Kurniawan,  Tri Dewanti Widyaningsih. (2017). Hubungan Pola Konsumsi Pangan dan Besar Uang Saku Mahasiswa Manajemen  Bisnis  Dengan  Mahasiwa Jurusan  Teknologi  Hasil  Pertanian Universitas Brawijaya Terhadap Status
Gizi. Jurnal Pangan dan Agroindustri . 10. Mawaddah  Harahap,  Amir  Mahmud
Husein, Abdi Dharma. (2017). Identifikasi  Tanda  Tangan  Dengan Kohonen  SOM  berbasis  Principal Component Analysis. Seminar Nasional APTIKOM (SEMNASTIKOM) , (pp. 333-337).
11. Prasetyo, E. (2011). Pengolahan Citra
Digital dan Aplikasinya Menggunakan
Matlab. Yogyakarta: Andi 12. Puji  Utami  Rakhmawati,  Yuliana Melita Pranoto, Endang Setyati. (2018).  KLASIFIKASI  PENYAKIT DAUN KENTANG BERDASARKAN FITUR  TEKSTUR  DAN  FITUR WARNA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE
13. Seminar  Nasional  Teknologi  dan Rekayasa (SENTRA) , (pp. 1-8).
14. Putra,  D.  (2010). Pengolahan  Citra Digital. Yogyakarta: Andi.
15. Robert  Burbidge,  Bernard  Buxton. (n.d.). An  Introduction  to  Support Vector  Machines  for  Data  Mining.
Computer Science UK.
16. Sutarno, Rouzan Fiqri Abdullah, Rossi Passarella. (2017). Identifikasi Tanaman  Buah  Berdasarkan  Fitur Bentuk,  Warna  dan  Tekstur  Daun Berbasis Pengolahan Citra dan
Learning  Vector  Quantization  (LVQ).
Annual  Research  Seminar  (ARS) ,  (pp. 65-70).
17. Yuita  Arum  sari,  ratih  Kartika  dewi,
Chastine  Fatichah.  (2014).  SELEKSI FITUR MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR BENTUK,
WARNA,  DAN  TEKSTUR  DALAM SISTEM  TEMU  KEMBALI  CITRA
DAUN. Juti , 1-8 18. Zeni  Dwi  Lestari,  Nur  Nafi'iyah, Purnomo  Hadi  Susilo.  (2019).  Sistem Klasifikasi  Jenis  Pisang  Berdasarkan Ciri Warna HSV Menggunakan Metode  K-NN. Seminar  Nasional Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi.
Madiun