p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Klasifikasi Citra Menggunakan Metode Random Forest dan Sequential Minimal Optimization (SMO)
Saprudin a1 , Resti Amalia a2 , Perani Rosyani a3
a Teknik Informatika Fakultas Teknik, Universitas Pamulang Jl. Surya Kencana no. 1, Pamulang Barat
1 dosen00845@unpam.ac.id
2 dosen00850@unpam.ac.id
3 dosen00837@unpam.ac.id

## Abstrak
Klasifikasi bertujuan untuk memisahkan  antara jenis-jenis kategori dan label yang telah dibuat. Didalam penelitian ini kami mecoba mengklasifiaksi citra bunga dengan menggunakan proses segmentasi. Segmentasi ini kami gunakan untuk menghilangkan  noise  yang  ada  didalam  background.  Selain  itu  untuk  mendapatkan  fitur  dari  gambar  yang  kami klasifikasi.  Fitur  yang  kami  gunakan  adalah  eccentricity,  perimeter,  metric  dan  area.  Setal  itu  kami  proses  sehingga mendapatkan  nilai.  Kami  menggunakan  120  gambar  dari  dataset  17flower  dengan  2  jenis  bunga  berwarna  putih  dan kuning.  Kemudian  kami  bagi  menjadi  data  training  dan data  test  dengan  metode klasifikasi  Random  forest  dan  SMO yang diolah dengan skenario 10-fold cross-validation dan 66% split. Hasilnya adalah metode Random forest memiliki akurasi yang terbaik dengan 2 skenario yang berbeda dibandingkan dengan SMO.
Kata kunci: Random Forest, SMO, Klasifikasi

## Image Classification Using Random Forest Method and Sequential Minimal Optimazation (SMO)

## Abstract
Classification aims to separate the types of categories and labels that have been made. This research tries to classify the flower image using the segmentation process. We use this segmentation to remove background noise. Apart from that to get the image features that we classify. The features we use are eccentricity, perimeter, metric, and area. After that, we process it to get a grade. We used 120 images from a dataset of 17 flowers with 2 types of flowers in white and yellow. Then we divided it into training data and test data using the Random forest and SMO classification methods processed using 10-fold cross-validation and 66% split scenario. The result is that the random forest method has the best accuracy with 2 different scenarios compared to the SMO method.
Keywords: Random Forest, SMO,  Classification.

## I. P ENDAHULUAN
Klasifikasi  merupakan  Teknik  yang  paling  umum diterapkan  pada  data  mining.  Proses  klasifikasi  data melibatkan  learning  dan  klasifikasi.  Dalam  belajar (learning)  data  pelatihan  (training)  dianalisis  dengan algoritma  klasifikasi.  Dalam  proses  klasifikasi  pengujian data  dilakukan  dengan  menggunakan  perkiraan  akurasi dari aturan klasifikasi[1].
Sedangkan  klasifikasi  gambar  merupakan  tugas  untuk menetapkan  label  ke  gambar  yang  telah  kita  tentukan kategorinya untuk dijadikan informasi [2].  Secara praktis, berarti  tugas  klasifikasi  citra  adalah  untuk  menganalisis input citra dan mengembalikan label untuk dikategorikan. Label  pada  suatu  citra  sudah  ditentukan  sebelumnya. Sebagai  contoh,  kita  misalkan  bahwa  dataset  yang memungkinkan menggunakan kategori = {kucing, anjing, kuda, panda, burung}. Kemudian didalam dataset tersebut
akan  mucul  gambar-gambar  yang  meliputi  kategori tersebut untuk dimasukan kedalam sistem klasifikasi.
Klasifikasi  bertujuan  untuk  memisahkan  antara  jenis- jenis  kategori  dan  label  yang  telah  dibuat.  Didalam penelitian  ini  kami  mecoba  mengklasifiaksi  citra  bunga dengan  menggunakan  proses  segmentasi.  Segmentasi kami  lakukan  menggunakan  metode  otsu  [3]  untuk meningkatkan  tingkat  akurasi.  Segmentasi  ini  kami gunakan  untuk  menghilangkan  noise  yang  ada  didalam background.  Kemudian  kami  bagi  menjadi  data  training dan  data  test  dengan  pembagian  10-fold  cross-validation dan 66% split.
Penelitian  sebelumnya  melakukan  klasifikasi  bunga menggunakan klasifikasi naïve bayes [4] dan mendapatkan  nilai  terbaik  sebesar  97%.  Lalu  Saini[5] melakukan identifikasi pada daun menggunakan klasifikasi  Random  Forest  dan  SMO  mendapatkan  nilai terbaik sebesar 80% dengan total sample 65 gambar.
Pada  penelitian  ini  kami  mencoba  melakukan klasifikasi  Bunga  dari  dataset  17Flower  dengan  jumlah sample  sebanyak  120  citra  dengan  menggunakan  deteksi canny edge [6] karena dinilai memiliki deteksi paling baik dari  deteksi  tepi  lainnya.  Sehingga  dapat  mempengaruhi tingkat akurasi didalam proses klasifikasi citra.

## II. M ETODOLOGI
Berikut  adalah  metode  penelitian  usulan  kami  sesuai dengan gambar1. Kami menggunakan citra warna dengan jumlah  sample  120  gambar  dan  menggunakna  klasifikasi random  forest  dan Sequential  Minimal  Optimization (SMO)
Gambar 1. Metode Penelitian

## A. Segmentasi
Segmentasi  citra  adalah  proses  pengolahan  citra  yang bertujuan  memisahkan  wilayah  (region)  objek  dengan wilayah latar belakang agar objek mudah dianalisis dalam rangka mengenali objek yang banyak melibatkan  persepsi visual.[7]. Tujuan untuk segmentasi warna adalah mencari informasi warna untuk mendefinisikan wilayah[8].

## B. Canny Edge
Canny edge adalah lokasi tepi yang cocok administrator menggunakan  perhitungan  multi  tahap  untuk  mengenali berbagai  sisi  dalam  gambar. Poin  utama  dari perhitungan ini  adalah  untuk  menemukan  perhitungan  ideal  untuk deteksi  tepi.  Menurut  selvakumar  dalam  keadaan  ini, deteksi tepi dikatakan "ideal" berarti:
1)  Penemuan  Hebat :  Perhitungan  harus  memiliki  jumlah tepi  aktual  yang  sama  pada  citra  seperti  yang  diharapkan dalam kondisi citra (background) tersebut.
2) Pengekangan  besar:  tepi  yang  dibatasi  harus  sedekat mungkin dengan tepi pada gambar aktual.
3) Jawaban tidak penting: batas tertentu pada citra hanya boleh  diperiksa  sekali  dan,  jika  mungkin  citra  memiliki banyak  noise  seharusnya  tidak  membuat  tepi  yang  salah [6].  Maka  sebelum  citra  ini  dieksekusi  kedalam  canny edge dilakukan pembersihan noise terlebih dahulu.

## Gambar 2. Hasil canny edge

## C. Ekstraksi Citra
Beberapa  penelitian  menerapkan  adanya  ekstraksi  fitur dengan  beberapa  model  untuk  meningkatkan  tingkat akurasi yang baik pada saat proses klasifikasi  [9]. Seperti penelitian  yang  dilakukan  oleh  Amira  [10],  melakukan ekstraksi fitur untuk mendapatkan nilai yang baik didalam proses klasifikasi menggunakan SVM. Didalam pengambilan  fiturnya  Amira  melakukan  proses  training dan  uji,  setelah  itu  menggunakan  segmentasi  untuk mendapatkan fitur warna, teksture, dan bentuk.

## D. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  cara  untuk  mengidentifikasi  Teknik pengelompokan  dari  banyak  data  yang  diberikan  dan bergantung  pada  target  atribut  atau  output,  seluruh kumpulan  data  bisa  memenuhi  syarat  menjadi  anggota class.  Teknik  ini  membantu  untuk  mengidentifikasi perilaku pola data. Singkatnya ini merupakan mekanisme diskriminasi data[11].
Klasifikasi random forest dilakukan melalui pembentukan  pohon  (tree)  dengan  melakukan  training pada  sampel  data  yang  dimiliki.  Random  Forest  dalam melakukan  klasifikasi,  menggunakan  cara  hasil  voting keputusan  terbanyak  berdasarkan  dari  pohon  yang  telah dibentuk[12].
Metode  klasifikasi  yang  digunakan  adalah  metode random  forest  dan support  vector  machine .  Sebelum dilakukan  klasifikasi,  dataset  dibagi  ke  dalam  2  kategori yaitu  data  untuk training dan  data  untuk testing. Data dipisahkan menggunakaan metode K-fold cross validation dengan  k  =  10  dan  split  66%  menjadi  data training dan data testing .  Pemisahan  data  ini  dilakukan  untuk mengetahui performa dari sistem[13].

## III. HA SIL DAN PEMBAHASAN
Didalam  penelitian  ini  kami  mempunyai  120  gambar yang  sudah  diolah  dengan  ekstraksi  fitur.  Pengambilan fitur  adanya  fitur  bentuk  yang  terdiri  dari  eccentricity, metric,  perimeter  dan  area.  Pengambilan  fitur  ini  dengan menggunakan  tool  matlab  sebagai  alat  bantu  untuk pengolahan  citra.  Sehingga  menghasilkan  data  dengan ukuran  120  x  4.  Kemudian  kami  bagi  data  tersebut menjadi  data  training  dan  data  testing. . Data  dipisahkan menggunakaan metode K-fold cross validation dengan k = 10  dan  split  66%  menjadi  data training dan  data testing . Dengan  menggunakan  klasifikasi  metode  random  forest dan SMO. Dalam proses klasifikasi ini kami menggunakan weka tools .
Gambar  3.  Menunjukan  perbedaan  statistic  antara klasifikasi  Random  Forest  (RF)  dengan  SMO.  Dapat
dilihat untuk kappa statistic pada random forest bernilai 1 sedangkan  SMO  di  bawah  nilai  1.  Kemudian  untuk  nilai errornya  RF  memiliki  nilai  lebih  rendah  sebesar  0.0065 untuk  model  klasifikasi  K=10  dan  0.0224  dengan  model klasifikasi split 66% dibandingkan dengan metode SMO.

## Gambar 3. statistic
Gambar 4 merupakan hasil dari proses segmentasi yang akan  di  ambil  fitur  bentuk  yaitu  eccentricity,  perimeter, metric  dan  area.  Dari  gambar  ini  akan  dihasilkan  nilai- nilai  yang  di  sebut  hasil  ekstrasi  sehingga  dapat  di perhitungkan ke dalam proses klasifikasi.

## Gambar 4. Hasil pembersihan noise
Maka  dari  perhitungan  menggunakan  weka  tools akurasi yang di dapat untuk setiap metode dapat kita lihat pada table 1. Random forest mendapatkan nilai sempurna untuk klasifikasi ini sebesar 100%.
TABEL I
AKURASI
K=10 SPLIT 66% SMO 83.33% 92.68% RANDOM FOREST 100% 100% IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  kami,  maka  metode klasifikasi  menggunakan  Random  Forest  mendapatkan hasil  yang  lebih  baik  yaitu  sebesar  100%  untuk  kedua scenario  k=10  dan  split  66%,  hal  ini  disebakan  karena adanya  proses  segmentasi  untuk  membersihkan  noise yang ada sehingga area terpenting saja yang terhitung oleh sistem.  Sedangkan  SMO  tidak  berbeda  jauh  dengan metode  Random  Forest  untuk  scenario  split  66% mendapatkan nilai akurasi sebesar 92.68%.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Peneliti  mengucapakan  terima  kasih  kepada  LPPM Universitas  Pamulang  serta  Program  studi  Informatika Universitas  Pamulang  yang  telah  mendukung  kami untuk melakukan penelitian ini.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Agus Nur Khormarudin, “Teknik Data Mining : Algoritma K- Means Clustering,” IlmuKomputer.Com , pp. 1–12, 2016.
[2]
A. Rosebrock, “Deep Learning for Computer Vision with
Python,” PyImageSearch , vol. 53, p. 160, 2017.
[3] P. Rosyani, “Deteksi Citra Bunga Menggunakan Analisis
Segmentasi Fuzzy C-Means dan Otsu Threshold,” vol. 20, no. 1, 2020. [4]
P. Rosyani and O. Hariansyah, “Pengenalan Citra Bunga
Menggunakan Segmentasi Otsu Threshold dan Naïve Bayes,” pp. 1–7, 2020.
[5] M. S. Sainin and R. Alfred, “Feature selection for Malaysian medicinal plant leaf shape identification and classification,” 2014 Int. Conf. Comput. Sci. Technol. ICCST 2014 , vol. 2014, 2014.
[6] P. Selvakumar and S. Hari Ganesh, “Tamil Character Recognition Using Canny Edge Detection Algorithm,” Proc. -
2nd World Congr. Comput. Commun. Technol. WCCCT 2017 , pp. 250–254, 2017.
[7] D. Anggraeni, V. A. Putri, S. F. Al-Uswah, M. F. H. Tulloh, and M. S. Zuhri, “Segementasi citra digital ikan menggunakan metode thresholding dan k-means,” pp. 1–10, 2009.
[8] P. Rosyani, M. Taufik, A. A. Waskita, and D. H. Apriyanti, “Comparison of color model for flower recognition,” in 2018 3rd International Conference on Information Technology,
Information System and Electrical Engineering (ICITISEE) ,
2019, pp. 10–14. [9]
J. C. Kavitha and A. Suruliandi, “Texture and color feature extraction for classification of melanoma using SVM,” 2016
Int. Conf. Comput. Technol. Intell. Data Eng. ICCTIDE 2016 ,
2016.
[10] A. B. Mabrouk, A. Najjar, and E. Zagrouba, “Image flower recognition based on a new method for color feature extraction,” VISAPP 2014 - Proc. 9th Int. Conf. Comput. Vis. Theory Appl. , vol. 2, 2014.
[11] B. Derviş, 済無 No Title No Title , vol. 53, no. 9. 2013.
[12] M. Wahyu, B. Santoso, R. C. Wihandika, and M. A. Rahman, “Ekstraksi Ciri untuk Klasifikasi Jenis Kelamin berbasis Citra Wajah menggunakan Metode Compass Local Binary Patterns,” vol. 3, no. 11, 2019.
[13] A. Mustofa, H. Tjandrasa, and B. Amaliah, “Deteksi Penyakit Glaukoma pada Citra Fundus Retina Mata Menggunakan Adaptive Thresholding dan Support Vector Machine,” J. Tek. ITS , vol. 5, no. 2, 2016.