## Klasifikasi Citra Rimpang Menggunakan Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbor

## Saniyatul Mawaddah
Jurusan Teknik Informatika Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Surabaya, Indonesia saniyatul@pens.ac.id

## Nurul Islamiya
Jurusan Teknik Informatika Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Surabaya, Indonesia miyah@mb.student.pens.ac.id

## Muhammad Robihul Mufid
Jurusan Teknik Informatika
Politeknik Elektronika Negeri Surabaya
Surabaya, Indonesia mufid@pens.ac.id
Trisyayekti Wulandari Jurusan Teknik Informatika Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Surabaya, Indonesia trisyayektiwulandari15@it.student.pens .ac.id Darmawan Aditama Jurusan Teknik Informatika Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Surabaya, Indonesia aditama@pens.ac.id
Abstract—  Rhizome  is  part  of  the  plant  that  has  many benefits. Some types of rhizomes that are often found are ginger, turmeric  and  galangal.  But  in  reality,  for  the  three  types  of rhizomes, there are still many that cannot be recognized. This is because some types of rhizomes do have properties and textures. This  research  proposes  a  rhizome  recognition  system  with  the classification of SVM (Support Vector Machine) and KNN (K- Neirest  Neighbor).  SVM  searches  for  the  best  hyperplane  by maximizing the distance between classes. KNN classifies objects based  on  the  learning  data  that  is  the  most  distant  from  the object.  The  types  of  rhizomes  used  in  this  research  data collection  are  the  three  types  of  rhizomes  mentioned  above. Meanwhile, the number of images in this study consisted of 150 training images and 30 testing images. The test is carried out by calculating the accuracy value of the classification of testing data in 3 classes, namely Ginger, Kuyit, and Galangal classes using both methods. The rhizome recognition system using the second method  of  classification  is  expected  to  help  get  good  accuracy and can be more easily recognized by the name of the rhizome.

## Keywords— Rhizome; SVM;  KNN
Abstrak— Rimpang merupakan bagian dari tanaman yang memiliki banyak manfaat. Beberapa jenis rimpang yang sering dijumpai  adalah  jahe,  kunyit  dan  lengkuas.  Namun  pada kenyataannya  untuk  ketiga  jenis  rimpang  tersebut  masih banyak  yang  tidak  bisa  dalam  mengenalinya.  Hal  tersebut dikarenakan  pada  beberapa  jenis  rimpang  memang  memiliki kemiripan dalam bentuk dan teksturnya. Dalam penelitian ini diajukan  sebuah  sistem  pengenalan  rimpang  dengan  metode klasifikasi SVM (Support Vector Machine) dan KNN (K-Neirest Neighbor).  SVM  mencari  hyperplane  terbaik  dengan memaksimalkan jarak antar kelas. KNN melakukan klasifikasi terhadap objek yang berdasarkan dari data pembelajaran yang jaraknya  paling  dekat  dengan  objek  tersebut.  Jenis  rimpang yang digunakan dalam dataset penelitian ini adalah ketiga jenis rimpang  yang  disebutkan  di  atas.  Sedangkan  untuk  jumlah citra dalam penelitian ini terdiri dari 150 citra training dan 30 citra testing. Pengujiannya dilakukan dengan menghitung nilai akurasi  dari  klasifikasi  data  testing  pada  3  kelas,  yaitu  kelas Jahe, Kuyit, dan Lengkuas dengan menggunakan kedua metode tersebut.  Sistem  pengenalan  rimpang  menggunakan  kedua metode  klasifikasi  ini  mendapatkan  akurasi  yang  baik  dan
dapat  membantu  masyarakat  untuk  lebih  mudah  mengenali nama rimpang.

## Keywords— Rimpang; SVM; KNN

## PENDAHULUAN
Rimpang  merupakan  bagian  batang  tumbuhan  yang menjalar di bawah permukaan tanah. Rimpang mengandung minyak astiri dan alkaloid yang bermanfaat untuk pengobatan [1]. Dalam satu tahun terakhir, rimpang menjadi primadona di kalangan  masyarakat  Indonesia  bahkan  dunia.  Beberapa penelitian menyatakan rimpang dapat membantu meningkatkan  imunitas  untuk  pencegahan  dan  pengobatan Covid-19    [2].  Selain  itu,  rimpang  khususnya  jahe  dapat memperbanyak sel pembuluh alami natural killer yang dapat menghancurkan  dinding  sel  virus  yang  telah  menginfeksi inangnya, dalam tubuh manusia [3].
Rimpang  memiliki  jenis  yang  sangat  beragam  dengan bentuk  yang  banyak  memiliki  kemiripan  satu  sama  lain. Dengan keberagaman jenis dengan kemiripan bentuk tersebut, membuat sebagian besar orang kesulitan dalam mengenalinya.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  sebuah  sistem digital  yang  dapat  membantu  user  untuk  mengenali  jenis rimpang dengan mudah.
Pada  penelitian  sebelumnya  [4],  melakukan  pengenalan tanaman obat Family Zingiberaceae (rimpang) menggunakan augmented  reality.  penelitian  ini  mengenali  citra  rimpang dengan mencocokkan marker dari citra dengan marker yang sudah  tersimpan  dalam  database.  Pada  penelitian  ini didapatkan nilai kepuasan dari user sebesar 77.2%.
Penelitian  yang  lain  [5]  membuat  aplikasi  pengenalan tanaman obat tradisional yang termasuk rimpang di dalamnya berbasis  android.  Pada  aplikasi  ini  menyajikan  beberapa gambar  atau  informasi  mengenai  obat  tradisional  termasuk rimpang  beserta  manfaatnya.  Pada  penelitian  ini  didapatkan nilai kepuasan user sebesar 76,25%.
Dari  dua  penelitian  sebelumnya  mengenai  pengenalan rimpang,  belum  didapatkan  penelitian  yang  secara  otomatis mengenali  citra  rimpang  yang  diinputkan.  Pengujian  dari kedua  penelitian  sebelumnya  pun  dilakukan  berdasarkan
kepuasan  user.  Dalam  penelitian  ini  diajukan  kombinasi metode  klasifikasi  SVM  dan  KNN  untuk  melakukan pengenalan rimpang otomatis dari citra yang diinput oleh user dan  dilakukan  uji  coba  berdasarkan  ketepatan  sistem  dalam melakukan  pengenalan  rimpang  dengan  menghitung  nilai akurasinya.  Dengan  penelitian  ini  diharapkan  dapat membantu masyarakat untuk mengenali jenis rimpang dengan cepat dan akurat.
Beberapa studi klasifikasi menggunakan SVM dan KNN telah  dilakukan  untuk  pengenalan  citra.  Sebagai  contoh, penelitian  yang  dilakukan  oleh  [6],  telah  menggunakan algoritma  SVM  dan  KNN  untuk  melakukan  klasifikasi varietas  umbi  berdasarkan  ciri  tekstur,  ciri  bentuk,  dan kombinasi keduanya. Jenis umbi-umbian yang diteliti adalah singkong, ubi, dan talas.
Studi lain, yang dilakukan oleh [7], menggunakan teknik SVM  untuk  mengklasifikasikan  dataset  citra  satelit  multi- spektral  dan  membandingkan  akurasi  keseluruhan  dengan metode  klasifikasi  citra  konvensional.  Dalam  penelitian  ini, beberapa  tool  open  source  digunakan  untuk  menentukan apakah  SVM  dapat  menjadi  klasifikasi  potensial  untuk klasifikasi citra satelit kinerja tinggi.
Selanjutnya,  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [8],  telah menggunakan  algoritma  Multiclass-SVM  dan  ANN  untuk mengklasifikasikan penyakit manusia  berdasarkan fitur  citra Kirlian.  Beberapa  gambar  Kirlian  di  masing-masing  dari  6 kategori organ tubuh yang berbeda diambil dan diklasifikasikan menurut wilayah tubuh yang cacat.
Dari  penelitian-penelitian  sebelumnya,  diketahui  bahwa kombinasi  metode  SVM  dan  KNN  cukup  handal  saat digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  klasifikasi  citra. SVM  dengan  keunggulannya  di  bidang  pattern  recognition dan KNN yang tangguh terhadap training data yang memiliki banyak  noise.  Penelitian  ini  mengajukan  sistem  klasifikasi citra  rimpang  menggunakan  kombinasi  metode  SVM  dan KNN untuk mengidentifikasi tiga varietas rimpang yaitu jahe, kunyit, dan lengkuas. Ketiga jenis ini dipilih karena ketiganya paling sering digunakan dibandingkan rimpang lainnya.

## RANCANGAN SISTEM
Penelitian  mengenai  pengenalan  rimpang  dengan klasifikasi SVM dan KNN ini dibagi menjadi 4 tahap, yakni tahap pengumpulan data citra rimpang, tahap ekstraksi fitur, tahap klasifikasi, dan tahap pengenalan. Mekanisme pekerjaan yang akan pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar. 1. Rancangan Sistem Penelitian

## A. Pengumpulan Data Citra Rimpang
Pada tahap ini, dilakukan pengumpulan data citra rimpang dengan cara pengabilan foto 3 jenis rimpang dengan kamera. Tiga jenis rimpang tersebut adalah jahe, kunyit, dan lengkuas. Pada  setiap  jenis  rimpang  diambil  50  citra  dengan background,  pencahayaan,  dan  kemiringan  yang  berbeda sehingga  diperoleh  150  data  citra  rimpang  dari  3  jenis rimpang.  Data  tersebut  akan  dijadikan  data  training,  dan diambil 10 dari masing-masing jenis rimpang untuk dijadikan data testing.
Gambar. 2. Sample Data Citra Rimpang

## B. Preprocessing
Pada tahap ini, data citra rimpang akan dilakukan proses grayscalling,  yaitu  merubah  citra  rimpang  menjadi  keabu- abuan.  Citra  rimpang  yang  sudah  berubah  menjadi  keabu- abuan, selanjutnya akan dilakukan proses thresholding untuk mendapatkan  citra  biner  dengan  tujuan  memisahkan  objek rimpang dan backgroundnya.
Gambar. 3. Tahapan Alur Preprocessing

## C. Ekstraksi Fitur
Citra  rimpang  yang  telah  dilakukan  pre-processing, selanjutnya  akan  dilakukan  proses  ekstraksi  fitur.  ekstraksi fitur yang digunakan adalah ekstraksi fitur bentuk dan tekstur. Ekstraksi  fitur  bentuk  yang  diambil  berupa  Area,  perimeter, metric, mayor axis, minor axis, dan Eccentricity. Sedangkan untuk  ekstraksi  fitur  tekstur  berupa  contrast,  correlation, energy, dan homogeneity.

## D. Klasifikasi
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  klasifikasi  dari  hasil ekstraksi  fitur  menggunakan  SVM  dan  KNN.  Dalam penelitian  ini  kelas  yang  akan  dibangun  ada  3,  disesuaikan dengan  jenis  dataset  rimpang  yang  digunakan,  yaitu  kelas jahe, kunyit, dan lengkuas. Karena kelas yang dibangun lebih dari 2, maka kernel yang digunakan pada klasifikasi SVM ini adalah kernel RBF dan digunakan konsep multiclass labelling. Diagram  alir  untuk  klasifikasi  svm  dapat  dilihat  dalam Gambar 4.

## Gambar. 4. Diagram Alir Klasifikasi SVM
Sedangkan  untuk  klasifikasi  KNN,  diagram  alurnya dapat  dilihat  pada  Gambar  5.  Dalam  penelitian  ini,  nilai  K yang diinputkan adalah 2 dan 5
Gambar. 5. Diagram Alir Klasifikasi KNN

## E. Pengujian Sistem
Pengujian  dilakukan  pada  150  citra  rimpang  sebagai citra training, dan 30 citra sebagai citra testing. Pada pengujian ini,  dilakukan  perhitungan  nilai  akurasi  dari  kedua  metode klasifikasi, juga kombinasi dari kedua metode tersebut.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Ekstraksi  fitur  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  fitur  tekstur  berupa  nilai  rata-rata  intensitas  cahaya RGB,  nilai  standar  deviasi  citra  grayscale,  kontras,  energi, korelasi, homogenitas dan entropi. Hasil dari proses ekstraksi ciri bentuk dapat dilihat pada tabel 1.

## Tabel 1. Hasil Ekstraksi Fitur
Rata- rata Standa r deviasi kontra s energ i korelas i homogenit y entrop i 33.7 7 9.28 0.38 0.26 0.76
0.87 5.68
33.5
1 9.58 0.28 0.28
0.83 0.89 5.49 44.0 5 16.94 0.57 0.22 0.83 0.82 6.02 57.6 4 20.42 0.77 0.17
0.85 0.80
6.25 44.0
4 13.25 0.69 0.17 0.74 0.79 6.16 39.5 5 12.43 0.92 0.22 0.67
0.78 5.97
54.6 7 15.63 0.65 0.19 0.85 0.81 6.12 59.0 0 17.60 0.70 0.15 0.85 0.80 6.45 47.0 1 18.10 0.61 0.22 0.85 0.82 6.01
Fitur-fitur  tersebut  diklasifikasikan  menggunakan  SVM dengan  3  label  yaitu  kunyit,  jahe,  dan  laos. Adapun  hasil akurasi menggunakan metode SVM dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Perhitungan Akurasi Algoritma Ekstraksi Fitur Bentuk Ekstraksi Fitur Tekstur Kombinasi Ekstraksi Fitur Bentuk dan Tekstur SVM 72% 78% 78% SVM + KNN dengan K=5 79% 79% 81% SVM+KNN dengan K=4 79% 78% 81% SVM+KNN dengan K=3 79% 81% 83% SVM + KNN dengan K=2 83% 84% 85% SVM +KNN dengan K=1 81% 82% 83%
Tabel  2  menjelaskan  hasil  perhitungan  akurasi  dari klasifikasi rimpang dalam tiga kelas yaitu lengkuas, jahe, dan kunyit  menggunakan  tiga  skema  pengujian  algoritma  yaitu menggunakan algoritma SVM, SVM dan KNN dengan K=5, serta SVM dan KNN dengan K=2. Masing-masing algoritma dilakukan  perhitungan  akurasi  dari  ekstraksi  fitur  bentuk, tekstur dan kombinasi dari ekstraksi fitur bentuk dan tekstur. Untuk  semua  skema  pengujian,  didapatkan  bahwa  hasil akurasi terbaik yaitu dengan kombinasi ekstraksi fitur bentuk dan tekstur, yaitu mencapai 85%.
Kemudian,  dari  keenam  skema  pengujian  algoritma, terlihat  bahwa  algoritma  SVM  dan  KNN  dengan  K-2 mendapatkan nilai akurasi yang paling tinggi dibandingkan lima skema algortima yang lain. Kombinasi SVM dan KNN tersebut  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  tinggi dikarenakan kedua metode tersebut cukup handal dalam hal pengenalan citra, dan nilai k=2 merupakan jumlah data yang letaknya paling dekat dengan data baru.
Selain perhitungan akurasi, juga dilakukan perhitungan ROC dengan menghitung nilai True Positif Rate (TPR) dan False  Positif  Rate  (FPR). Adapun  rumus  perhitungan  TPR dan FPR adalah sebagai berikut:
False Positive Rate (FPR) = False Positive / (False Positive + True Negative)
True Positif Rate (TPR) = True Positif / (True Positif + False Negatif)
Hasil perhitungan ROC dapat dilihat dalam Tabel 3 dan grafik di bawah ini.
Tabel 3. Hasil Perhitungan TPR dan FPR Algoritma Akurasi TPR FPR SVM 0.78 0.765 0.411 SVM + KNN dengan K=5 0.81 0.799 0.320 SVM+KNN dengan K=4 0.81 0.802 0.313 SVM+KNN dengan K=3 0.83 0.811 0.314 SVM + KNN dengan K=2 0.85 0.849 0.270 SVM +KNN dengan K=1 0.83 0.821 0.290
Dari grafik di atas terlihat bahwa algoritma SVM+KNN dengan  K=2  adalah  metode  yang  paling  mendekati  0.1, artinya  algoritma  tersebut  adalah  algoritma  terbaik  diantara kelima algoritma yang lain.

## KESIMPULAN
Permasalahan pengenalan rimpang merupakan permasalahan  banyak  orang  yang  belum  ada  solusi  handal untuk penyelesaiannya.  Permasalahan ini,  sedikit mendapat titik terang dengan adanya penelitian ini. Pada penelitian ini dilakukan pembuatan sistem pengenalan rimpang menggunakan  metode  SVM  dan  KNN.  Penelitian  ini menggunakan dataset citra rimpang sejumlah 150 data, dan 30  diantaranya  dijadikan  data  testing.  Sistem  diuji  dengan tiga  skema  pengujian  algoritma  yaitu  menggunakan algoritma SVM, SVM+KNN dengan K=5, dan SVM+KNN dengan  K=2.  Hasil  pengujian  menunjukkan  algortima SVM+KNN dengan K=2 memperoleh hasil terbaik diantara ketiganya.  Selain  itu  dilakukan  variasi  pengujian  ekstraksi fitur  yaitu  ekstraksi  fitur  bentuk,  tekstur  dan  kombinasi
keduanya.  Akurasi  terbaik  dihasilkan  pada  kombinasi ekstraksi fitur bentuk dan tekstur, yaitu mencapai 85%

## PENGHARGAAN
Ucapan terima kasih peneliti sampaikan kepada institusi Politeknik Elektronika Negeri Surabaya telah menjadi sponsor dari  penelitian  lokal  ini  melalui  pusat  penelitian  dan pengabdian  masyarakat  Politeknik  Elektronika  Negeri Surabaya.
REFERENSI [1] DBPedia,  “http://www.id.dbpedia.org”.  (last  access  10 March 2021 at 10:26 AM.)
[2] Aryanta,  I.  W.  (2019).  Manfaat  Jahe  Untuk  Kesehatan. Widya Kesehatan, 1 (2), 39-43.
[3] Nurlita,  D.,  Handayani,  N.,  &  Setiyabudi,  L.  (2018). Pembuatan Serbuk  Jahe  sebagai Minuman  Kesehatan  Bagi Warga  Kelurahan  Kahuripan  Kecamatan  Tawang  Kota Tasikmalaya. Journal of Character Education Society, 1 (1),
67-73.
[4] Fernandarisky,  O.N.  (2020).Pengenalan  Tanaman  Obat Family  Zingiberaceae  dan  Manfaatnya  menggunakan Augmented  Reality  berbasis  Android. Jurnal  Mahasiswa Teknik Informatika , vol.4, No.1, 364-372.
[5] Pratopo,  R.A.  (2019).  Aplikasi  Pengenalan  Tanaman  Obat Tradisional. Skripsi  TI,  Universitas  Muhammadiyah Surakarta
[6] Hasanah,  A.,  Nafi’iyah,  N.  (2020).  Klasifikasi  Jenis  Umbi Berdasarkan  Citra  Menggunakan  SVM  dan  KNN.  Jurnal SPIRIT, Vol. 12 No. 1 hal 48-51.
[7] S.  Manthira  Moorthi,  I.  Misra,  R.  Kaur,  N.  P.  Darji  and  R. Ramakrishnan, "Kernel based learning approach for satellite image  classification  using  support  vector  machine,"  2011 IEEE Recent Advances in Intelligent Computational Systems, 2011, pp. 107-110, doi: 10.1109/RAICS.2011.6069282.
[8] C.  S.  Janadri,  B.  G.  Sheeparamatti  and  V.  Kagawade, "Multiclass  classification  of  kirlian  images  using  svm technique," 2017  International  Conference  on  Advances  in Computing,  Communications  and  Informatics  (ICACCI), 2017, pp. 2246-2250, doi: 10.1109/ICACCI.2017.8126180.
[9] Hidayati,  N.  (2020,  April  10). 99.co .  Dipetik  March  10, 2021, dari https://www.99.co/blog/indonesia
[10] Wibawa, A. P., Purnama, M. G., Akbar, M. F., & Dwiyanto, F. A. (2018). Metode-metode Klasifikasi. Prosiding Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi. Malang.
[11] C,  C.,  &  V,  V.  (1995). Support Vector  Machine. vol.  297, pp. 273-297, 1995.
[12] Susilowati,  Sabariah,  M.  K.,  &  Ghozali,  A.  A.  (2015). Implementasi  Metode  Support  Vector  Machine  untuk Melakukan Klasifikasi Kemacetan Lalu Lintas pada Twitter. eProceedings Eng.
[13] Hasanah, A., Nafi’iyah, N. (2020). Klasifikasi Jenis Umbi Berdasarkan  Citra  Menggunakan  SVM  dan  KNN. Jurnal SPIRIT , Vol. 12 No. 1 hal 48-51.
[14] Farsiah,  L.,  Abidin,  T.F.,  Munadi,  K.(2013).Klasifikasi Gambar  Berwarna  Menggunakan  K-Neirest  Neighbor  dan Support Vector Machine. SNASTIKOM
[15]    Faruk,  M.,  Nafi’iyah,  N.(2020).  Klasifikasi  Kanker  Kulit Berdasarkan Fitur Tekstur, Fitur Warna Citra Menggunakan SVM dan KNN. Telematika , – Vol. 13, No. 2, pp. 100-109
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 Tru e Po sitif Rat e False Positif Rate Grafik ROC SVM + KNN dengan K=5 SVM+KNN dengan K=4 SVM+KNN dengan K=3 SVM + KNN dengan K=2
SVM +KNN dengan K=1 SVM