## KLASIFIKASI JENIS KUCING MENGGUNAKKAN ALGORITMA PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DAN K-NEAREST NEIGHBOR
Aisyah Nur Ramadhayani 1 , Veronica Lusiana, 2
Universitas Stikubank Semarang Jl.Tri Lomba Juang No 1, Kecamatan Semarang Selatan, Kota Semarang, Jawa Tengah 50241 E-mail : aisyahnura02@gmail.com 1 , vero@edu.unisbank.ac.id 2 ,

## ABSTRAK
Kucing dalam bahasa latin adalah Felis silvestris catus adalah sejenis hewan karnivora. Kucing adalah hewan peliharaan  terpuler  di  dunia  yang  memiliki  banyak  peminat  dan  penggemar.Kucing  yang  memiliki  garis keturunan tercatat secara resmi sebagai kucing trah atau jalur murni (pure breed). Jumlah ras kucing seperti ini hanya  sedikit  yaitu  1  %  dari  populasi  kucing  yang  ada  di  dunia  yang  biasanya  hanya  dikembang  biakan  di tempat pemeliharaan hewan resmi.
Penelitian  ini  menggunakkan  algoritma  Principal  Component  Analysis(PCA)  dan  K-nearest  Neighbor(KNN) dengan mempunyai tujuan untuk mengklasifikasi citra hewan kucing melalui tahap analisis pada citra asli, citra biner dan citra grayscale(keabuan).Hasil keluaran ekstraksi ciri akan menjadi masukan untuk metode algoritma Principal Component Analysis(PCA) dan K-nearest Neighbor(KNN) untuk aplikasi klasifikasi jenis kucing.
Ekstraksi ciri yang akan digunakan dalam penelitian ini yaitu RGB dan HSV. Data yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah 34 data citra, terdiri dari 24 citra data latih dan 10 data citra uji.
Maka  dengan  adanya  penelitian  ini  diharapkan  agar  bisa  membantu  orang  untuk  lebih  mudah  mengetahui klasifikasi  hewan  peliharaan  yaitu  kucing  .  Hasil  keluaran  akurasi  pada  aplikasi  klasifikasi  menggunakkan Algoritma  Multi  Support  Vector  Machine  (SVM)  dengan  ekstraksi  ciri  orde  satu  algoritma  Principal Component Analysis(PCA) dan K-nearest Neighbor (KNN) yaitu mencapai tingkat akurasi sebesar 80%.
Kata kunci : Pure Breed, K-NN, PCA, RGB, HSV.

## ABSTRACTS
Cats in Latin is Felis silvestris catus is a kind of carnivorous animal. Cats are the most  popular pets in the world  that  have  many  enthusiasts  and  fans.  Cats that  have  bloodlines  are  officially  registered  as  purebred cats or pure breeds. The number of cat breeds like this is only slightly, only 1% of the world's cat population, which is usually only bred in official animal husbandry.
This study uses the Principal Component Analysis (PCA) and K-nearest Neighbor (KNN) algorithms with the aim  of  classifying  cat  images  through  the  analysis  stage  on  original  images,  binary  images  and  grayscale images.The output of the feature extraction will be the input for the Principal Component Analysis (PCA) and K-nearest Neighbor (KNN) algorithms for cat species classification applications.
The feature extraction that will be used in this research are RGB and HSV. The data that will be used in this study are 34 image data, consisting of 24 training data images and 10 test image data.So with this research, it is hoped that it can help people to more easily find out the classification of pets, namely cats. The output accuracy in the classification application uses the Multi Support Vector Machine (SVM) Algorithm with first- order  feature  extraction  from  the  Principal  Component  Analysis  (PCA)  and  K-nearest  Neighbor  (KNN) algorithms, which reaches an accuracy rate of 80%.
Keywords: Pure Breed, K-NN, PCA, RGB, HSV.

## 1. PENDAHULUAN
Kucing  dalam  bahasa  latin  adalah  Felis  silvestris catus  adalah  sejenis  hewan  karnivora.  Kucing adalah  hewan  peliharaan  terpuler  di  dunia  yang memiliki  banyak  peminat  dan  penggemar.Kucing yang memiliki garis keturunan tercatat secara resmi sebagai  kucing  trah  atau  jalur  murni  (pure  breed). Jumlah ras kucing seperti ini  hanya sedikit hanya 1 %  dari  populasi  kucing  yang  ada  di  dunia  yang biasanya  hanya  dikembang  biakan  di  tempat pemeliharaan hewan resmi.[3]
Banyaknya ras kucing sekitar 32 kucing yang diakui secara  internasional  diantaranya  seperti  Anggora dan  Persia.  Kucing  Anggora  berasal  dari  angora merupakan  sebuah  kota  di  Turki.  Kota  Angora semenjak  tahun  1930  disebut    Ankara  Kedisi. Kucing  Persia  memiliki  ciri  berhidung  pesek, berbadan  agak  membulat  serta  sekujur  badannya berbulu  panjang.  Sedangkan  kucing  Anggora umumnya  berhidung  mancung,  berbadan  relatif ramping  serta  bulunya  panjang  di  bagian-bagian tertentu saja.[6]
Penelitian  yang  dilakukan  Ratri  Enggar  Pawening, Wali Ja‟far Shudiq, dan Wahyuni(2020), Universitas Nurul  Jadid  “Klasifikasi  Kualitas  Jeruk Lokal Berdasarkan
Tekstur dan Bentuk Menggunakkan Metode k-Nearest Neigbor(k-NN)”, fitur-fitur  bentuk  yang  dicari  berdasarkan  Luas Keliling  Objek,  nilai  k  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah 1 sampai 5 yang menghasilkan tingkat  akurasi  teringgi  pada  uji  k1  sebesar  93,3% dan  akurasi  terendah  sebesar  86,20%  pada  data  uji k7 dan data uji k8.[9]
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Atikah  Khairiyah Hasibuan(2020),  Universitas  Islam  Negeri  Sumatra Utara  Medan  “Klasifikasi  Jenis  Buah  Jambu Berdasarkan Daun Menggunakkan Metode Principal Component Analysis”, penelitian ini menggunakkan 4  jenis  buah  jambu.  Klasifikasi  sebanyak  16  data citra  daun  jambu  menghasilkan  tingkat  akurasi sebesar 81,25%.[8]
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Muhammad  Afif Amanullah  Fawwaz,  Kurniawan  Nur  Ramadhani, S.T.,M.T,  Febryanti  Sthevanie  S.T,M.T(2021), Universitas Telkom Bandung “Klasifikasi Ras pada Kucing  menggunakan  Algoritma  Convolutional Neural  Network(CNN)”,  hasil  testing  didapatkan berupa  akurasi  untuk  tiap  modelnya  yaitu  60,85%, 84,94%, 71,39%, dan 93,75%.[11]
Kucing  yaitu  hewan peliharaan  yang dapat dimiliki semua orang. Memelihara kucing memiliki pengaruh  positif  terhadap pyschologist  well-being
manusia[12].  Tetapi  terkadang  tidak  semua  pemilik kucing bisa mengetahui ras kucingnya.Oleh sebab itu diperlukan  sebuah  program  aplikasi  yang  bisa membedakan 3 jenis kucing.
Sebagai  upaya  mengatasi  keterbatasan  kemampuan manusia untuk mengenali jenis Kucing dan informasi tentang  Kucing  maka  perlu  dibuat  suatu  pengolahan citra.  Pengolahan  citra  diharapkan  dapat  membantu mendeteksi jenis kucing dari gambar yang dimasukkan  ke  dalam  pengolahan  citra,  maka berdasarkan  uraian  permasalahan  diatas  menjadi acuan  penulis  menyusun  penelitian  dengan  judul “Klasifikasi  Jenis  Kucing  Menggunakan  Algoritma Principal  Component Analysis (PCA)  dan K-Nearest Neighbor (K-NN)”.
Penggunaan metode ini diharapkan untuk memudahkan  mengatasi kesulitan  membedakan  jenis kucing.  Aplikasi  ini  juga  dapat  membantu  manusia yang  tidak  mengenali  atau  mengetahui  informasi mengenai kucing yang akan dipelihara atau diadopsi.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan dalam penelitian  ini adalah sebagai berikut:

## 2.1 Obyek Penelitian
Obyek  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  ada  3 (tiga)  jenis  kucing  yaitu  kucing  anggora,  kucing persia, dan kucing scotis fold.

## 2.1.1 Metode Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini:

## a. Studi Pustaka
Studi  pustaka  yang  dilakukan  peneliti  yaitu mengumpulkan  beberapa  jurnal-jurnal  dan  artikel buku  yang  terkait  dengan  klasifikasi  jenis  citra lainnya  yang  telah  dibuat  sebelumnya.  Hasil pengumpulan  jurnal  tersebut  kemudian  dipelajari literatur-literaturnya untuk digunakan dalam menganalisa data penelitian ini.
Studi  Pustaka  yang  dilakukan  dengan  melakukan pencarian jenis-jenis citra kucing di sumber internet. Hasil tersebut digunakkan sebagai citra dataset pada obyek penelitian yang akan diaplikasikan.

## 2.2 Langkah penelitian
Langkah-langkah  dalam  klasifikasi  jenis  kucing
dalam penelitian ini dengan alur sebagai berikut:
1. Penelitian  ini  dimulai  dengan  pengambilan sampel  3  jenis  kucing.  Kemudian  dilakukan cropping  citra  untuk  menuju  tahap  proses selanjutnya  yakni  ekstraksi ciri, training dan testing.
2. Sampel  data  yang  digunakan  3  objek  jenis kucing. Masing-masing ikan di ambil 10 data citra  .Total  data  pelatihan  24  data  citra,  dan 10 data citra digunakan sebagai data uji, total keseluruhan data 34 data citra.
3. Proses  ekstraksi  ciri  menggunakan  ekstraksi ciri RGB,HSV dan area.  Proses training dan testing  menggunakan  algoritma  PCA  dan klasifikasi menggunakan KNN.

## 2.2 Pengolahan Citra Digital
Pengolahan  Citra  merupakan  bidang  ilmu  yang mempelajari  tentang  bagaimana  suatu  citra dibentuk,  diolah  dan  dianalisis  sehingga  akan menghasilkan  informasi  yang  mudah  dipahami oleh masyarakat. Pengolahan Citra juga merupakan interprestasi digital dari citra dengan bantuan komputer.
Menurut  pendapat  ahli  Suhandy,  Pengolahan citra digital adalah sebuah teknologi visual yang dipakai  untuk  mengamati  dan  menganalisis objek  tanpa  berhubungan  secara  langsung dengan  objek  yang  diamati  itu.  Teknologi  ini bisa  dipakai  untuk  mengevaluasi  mutu  suatu produk tanpa merusak produk itu sendiri.
Citra  digital  merupakan  representatif  dari  citra yang  diambil  oleh  mesin  dengan  bentuk pendekatan berdasarkan sampling dan kuantisasi.Sampling menyatakan besarnya kotak-kotak  yang  disusun  dalam  baris  dan kolom.  Dengan  skata  lain,  sampling  pada  citra menyatakan  besar  kecilnya  ukuran  pixel  (titik) pada  citra,  dan  kuantisasi  menyatakan  besarnya nilai  tingkat  kecerahan  yang  dinyatakan  dalam nilai  tingkat  keabuan  (grayscale)  sesuai  dengan jurnlah  bit  biner  yang  digunakan  oleh  mesin, dengan kata lain kuantisasi pada citra menyatakan  jumlah  warna  yang  ada  pada  citra. [1].

## 2.4 Citra RGB
Citra warna RGB biasa diterapkan pada monitor CRT  dan  kebanyakan  sistem  grafika  komputer. Citra  warna  ini  menggunakan  tiga  komponen dasar yaitu merah (R), hijau (G), dan biru (B).
Setiap  piksel  dibentuk  oleh  ketiga  komponen tersebut. Model RGB biasa disajikan dalam bentuk kubus  tiga  dimensi,  dengan  warna  merah,  hijau,
dan biru berada pada pojok sumbu.
Warna  hitam  berada pada titik asal dan warna putih berada di ujung kubus yang berseberangan. Gambar 2. memperlihatkan kubus warna secara nyata dengan resolusi 24 bit. Perlu diketahui, dengan menggunakan  24  bit,  jumlah  warna  mencapai 16.777.216.[2]

## Gambar 1. Skema Kubus Warna RGB

## 2.5 Citra Biner
Citra  biner  (binary  image)  adalah  citra  digital  yang hanya  memiliki  2  kemungkinan  warna,  yaitu  hitam dan  putih.  Citra  biner  disebut  juga  dengan  citra W&B  (White&Black)  atau  citra  monokrom.  Hanya dibutuhkan  1  bit  untuk  mewakili  nilai  setiap  piksel dari citra biner. Pembentukan citra biner memerlukan  nilai  batas  keabuan  yang  akan digunakan sebagai nilai patokan.
Gambar 2. Citra Biner pada Citra Kucing
Piksel  dengan derajat keabuan  lebih  besar dari  nilai batas  maka  diberi  nilai  1  dan  piksel  dengan  derajat keabuan yang lebih kecil dari nilai batas harus diberi nilai  0.  Citra  biner  sering  muncul  sebagai  hasil proses pengolahan, seperti segmentasi, pengambangan, morfologi ataupun dithering. Fungsi binerisasi  untuk  mempermudah  proses  pengenalan pola,  karena  pola  lebih  mudah  terdeteksi  pada  citra yang mengandung lebih sedikit warna.[2]

## 2.5 Citra Grayscale
Citra grayscale merupakan citra digital yang hanya memiliki  satu  nilai  kanal  pada  setiap  pikselnya, artinya  nilai  dari  Red  =  Green  =  Blue.  Nilai-nilai tersebut  digunakan  untuk  menunjukkan  intensitas
warna.  Citra  grayscale  berbeda  dengan  citra ”hitam-putih”,  dimana  pada  konteks  komputer, citra  hitam  putih  hanya  terdiri  atas  2  warna  saja yaitu ”hitam” dan ”putih” saja.
Pada  citra  grayscale  warna  bervariasi  antara hitam  dan  putih,  tetapi  variasi  warna diantaranya  sangat  banyak.  Citra  grayscale seringkali  merupakan  perhitungan  intensitas cahaya  pada  setiap  piksel  pada  spektrum elektromagnetik single band.[2]
Citra  grayscale  disimpan  dalam  format  8  bit untuk setiap sample piksel, yang memungkinkan  sebanyak  256  intensitas. Untuk mengubah citra berwarna yang mempunyai  nilai  matrik  masing-masing  R,  G dan B  menjadi  citra grayscale dengan nilai X, maka  konversi  dapat  dilakukan  dengan mengambil  rata-rata  dari  nilai  R,  G  dan  B sehingga dapat dituliskan menjadi:
X = (R+G+B)/3............................................(1)
Warna = RGB(X, X, X)...............................(2)

## 2.6 Kucing
Kucing  adalah  hewan  berjenis  mamalia  yang berasal  dari  keluarga  felidae.  Mamalia  darat ini  biasanya  hidup  serta  berbaur  dengan manusia  untuk  peliharaan  tetapi  juga  cukup banyak  yang  hidup  di  alam  liar.  Catatan sejarah menunjukkan bahwa kucing bercampur dengan manusia setidaknya
semenjak  6.000  SM,  sebagaimana  dibuktikan oleh  kerangka  kucing  di  pulau  Siprus.  Pada 3500 SM, penduduk Mesir sudah menggunakan  kucing  sebagai  mengusir  tikus atau hewan pengerat lainnya di tempat-tempat yang dijual untuk menyimpan hasil panen.[3]
Kucing  dalam  bahasa  latin  yaitu  Felis silvestris  catus  atau  hewan  karnivora.  Selama ini  kucing  ialah  salah  satu  hewan  peliharaan yang  paling  populer  di  dunia  dan  mempunyai banyak  penggemar.  Di  dunia  ini  jumlah  ras kucing  sangatlah  beragam.  Setiap  ras  kucing tersebut  mempunyai  ciri  spesifik  pada  tiap rasnya, tetapi seiring berjalannya waktu sering terjadi  peristiwa  kawin  silang  antar  ras  yang mengakibatkan  banyak  bermunculan  ras-ras baru..  Di  Indonesia  sendiri  jenis  kucing  yang bisa ditemui yakni Anggora, Persia, Himalaya, kucing kampung dan lainnya. Kucing memiliki  keunikan  atau  karakteristik  dalam corak  dan  warna  bulunya,  namun  keunikan warna  dan  corak  bulu  yang  ada  tidak  bisa sepenuhnya menjadi acuan
dalam membedakan pada tiap-tiap rasnya.
Gambar 3. Citra Kucing

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Algoritma PCA
Principal  Component  Analysis yaitu  metode  yang digunakan  untuk  mengidentifikasi  pola  pada  data. Principal Component Analysis merupakan algoritma  yang  berguna  untuk  menemukan komponen  dari  data  yang  lebih  kompleks,  sering digunakan  untuk  dan  kompresi  data  maupun klasifikasi. Algoritma Principal Component Analysis juga  bekerja  untuk  mengubah  variabel independen  awal  menjadi  variabel  independen baru yang tidak memiliki korelasi untuk menghilangkan korelasi antar variabel independen. Variabel  baru  ini  berisi  nilai  variabel  komponen utama (PC).
Algoritma  ini  digunakan  untuk  mengurangi kesalahan pada proses klasifikasi. Reduksi dimensi ini  dapat  dilakukan  menggunakan  algoritma Principal Component Analysis (PCA)[4].
Principal  Component  Analysis akan  membentuk sekumpulan  dimensi  baru  yang  kemudian  di ranking  berdasarkan  varian  datanya.  PCA  akan menghasilkan Principal  Component dari  matriks kovarian [5].
Gambar  4 .   Flowchart PCA
Langkah-langkah algoritma PCA sebagai berikut[1]: 1. Menghitung  mean   (X )dari   data   pada
tiap   dimensi menggunakan persamaan (3):
̅ ∑
(3)
Dengan: 𝑘 =  jumlah data sampel Xi = data sampel
2. Menghitung covariance matrix (CX) menggunakan persamaan (4):
∑ (4)
Dengan: 𝑘 =  jumlah data sampel Xi = data sampel X     mean 3. Menghitung eigenvector (vm) dan eigenvalue(λm) dari covarince matrix menggunakan persamaan (5):
𝑣𝑚 = 𝜆𝑚𝑣𝑚                                         (5)
4. Urutkan eigenvalue secara descending. Principal Component (PC) adalah deretan eigenvector sesuai dengan urutan eigenvalue pada tahap 3.
5. Menghasilkan dataset baru.

## 3.2 Algoritma KNN
Algoritma  k-Nearest  Neighbor(k-NN)  yaitu metode yang menggunakkan algoritma supervised.  Algoritma  supervised  learning bertujuan  untuk  menemukan  pola  baru  dalam data  dengan  menghubungkan  pola  data  yang sudah  ada  dengan  data  yang    baru.  Tujuan  dari algoritma  k-NN  adalah  untuk  mengklasifikasi objek  baru  berdasarkan  atribut  dan  training samples. Dimana hasil dari sampel uji yang baru diklasifikasikan  berdasarkan  mayoritas  dari katagori pada k-NN. Algoritma k-NN menggunkan  klasifikasi  ketetanggaan  sebagai nilai prediksi sampel uji yang baru.
Gambar  5 .   Flowchart K-NN
Prinsip  kerja  KNN  yaitu  mencari  jarak  terdekat antara  data  yang  akan  dievaluasi  dengan  K tetangga  (neighbor)  terdekatnya  dalam  data pelatihan.  Data  pelatihan  diproyeksikan  ke  ruang berdimensi banyak, dimana masing-masing dimensi  merepresentasikan  fitur  dari  data.  Ruang ini  dibagi  menjadi  bagian-bagian  berdasarkan klasifikasi data pelatihan.
Sebuah  titik  pada  ruang  ini  ditandai  kelas  c,  jika kelas  c  merupakan  klasifikasi  yang  paling  banyak ditemui  pada  k  buah  tetangga  terdekat  titik tersebut.  Dekat  atau  jauhnya  tetangga  biasanya dihitung  berdasarkan  jarak  Euclidean  dengan rumus sebagai berikut[5] :
𝑑 i =                                                    (6)
Dengan x1 = sampel data, x2 = data uji, i = variabel data,  dist  =  jarak,  p=  dimensi  data.  Pada  fase pembelajaran,  algoritma  ini  hanya  melakukan penyimpanan vektor-vektor fitur dan klasifikasi dari data  pembelajaran.  Pada  fase  klasifikasi,  fitur-fitur yang sama dihitung untuk data test. Jarak dari vektor yang  baru  ini  terhadap  seluruh  vektor  data pembelajaran  dihitung,  dan  sejumlah  k  buah  yang paling dekat diambil. Titik  yang  baru klasifikasinya diprediksikan  termasuk  pada  klasifikasi  terbanyak dari  titik-titik  tersebut.  Nilai  k  yang  terbaik  untuk algoritma  ini tergantung pada data. Umumnya, nilai k  yang  tinggi  akan  mengurangi  efek  noise  pada klasifikasi,  tetapi  membuat  batasan  antara  setiap klasifikasi menjadi lebih kabur [10].

## 3.3 Hasil dan Pembahasan
Pada  bagian  ini  akan  dibahas  hasil  dari  perancangan
∑ 𝑝 (𝑥 2i 𝑥 1i ) 2
dalam  bentuk  jadi  berupa  tangkapan  layar  aplikasi dan hasil pengujian aplikasi.
Gambar  6 .   Tampilan pada halaman utama
Pada  gambar  4  terlihat  tampilan  perancangan pada  menu  aplikasi  terdiri  dari  pilih  file, segmentasi, ekstraksi ciri,klasifikasi, dan reset.

## 3.4 Tampilan Pelatihan
Pada tampilan data pelatihan diambil data citra latih  file  dengan  nama  anggora6.jpg  dan menghasilkan klasifikasi anggora.
Gambar 7. Tampilan data pelatihan
Pada  klasifikasi  diatas  melalui  proses  segmentasi dari  citra  asli  diubah  menjadi  citra  biner  dan grayscale.  Kemudian  menghasilkan  ekstraksi  ciri RGB  dan  HSV.  Hasil  akhir  mengidentifikasi klasifikasi jenis kucing secara otomatis.
3.5 Sebaran Data Pelatihan

## Gambar 8. Sebaran Data Latih
Dari  gambar  6  diatas,  terlihat  sebaran  data  yang menunjukkan  kelas  jenis  kucing  dari  gambar yang  sudah diajdikan objek  latih,  yang  berfungsi menjadi  pembanding  bagi  data  citra  yang  akan
diuji  untuk  mengetahui  jenis  citra  kucing.  Warna merah  (red)  menunjukkan  kategori  jenis  anggora, warna  hijau  (green)  menunjukkan  kategori  jenis persia,  sedangkan  warna  biru (blue)  menunjukkan kategori jenis scotisfold.
3.6 Sebaran Data Pengujian
Gambar 9. Sebaran Data Uji
Pada gambar 7 sebaran data uji, terlihat perbandingan antara  data  latih  dan  data  uji  yang  ditandai  dengan tanda  silang  berwarna,  untuk  kelas  jenis  anggora tanda  silang  berwarna  cyan,  untuk  kelas  jenis  persia tanda silang berwarna magenta, dan untuk kelas jenis scotisfold  tanda  silang  berwarna  kuning.  Dari  hasil pengujian  akurasi  antara  data  latih  dan  data  uji memperoleh akurasi  sebesar 80%, dimana terdapat 2 hasil data yang tidak akurat dari 10 data citra uji. Sehingga  dalam  kedepannya  bisa  disempurnakan agar aplikasi sistem dapat memperoleh keluaran yang lebih akurat lagi.
Pengujian  pada  10  data  citra  uji,  menggunakkan aplikasi  klasifikasi  algoritma  PCA  dan  K-NN menghasilkan  keluaran  klasifikasi  jenis  kucing  pada data tabel sebagai berikut :

## Tabel 3.1 Hasil Klasifikasi Data Uji
Data Uji Hasil Klasifikasi Anggora1.jpg ScotisFold (Salah) Anggora2.jpg Anggora (Benar) Anggora3.jpg Anggora (Benar) Persia1.jpg Persia (Benar) Persia2.jpg Persia (Benar) Persia3.jpg Anggora (Salah) Scotis1.jpg Scotisfold (Benar) Scotis2.jpg Scotisfold (Benar) Scotis3.jpg Scotisfold (Benar)
Dari  10  data  uji  yang  dihitung  didapatkan  hasil klasifikasi  akurat  dan  2  citra  dengan  hasil klasifikasi  tidak  akurat  dan  dapat  diketahui  dari hasil pengujian yaitu dirumuskan sebagai berikut:

## (7)
Pada  hasil  pengujian  ini  diperoleh  presentase akurasi keseluruhan menggunakan PCA dan KNN adalah sebesar 80 % (delapan puluh persen).

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil klasifikasi jenis kucing menggunakkan  algoritma  PCA  dan  algoritma KNN diperoleh kesimpulan sebagai berikut :
1. Metode  Principal  Component  Analysis(PCA) dan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor(K-NN) dapat  melakukan  klasifikasi  pada  jenis  kucing dengan data latih 24 citra dan data uji 10 citra.
2. Hasil  evaluasi  klasifikasi  pada  citra  kucing menggunakan  klasifikasi  K-NN  berdasarkan ekstraksi ciri dengan PCA menghasilkan akurasi sebesar 80%.

## 4.2 Saran
Berdasarkan hasil klasifikasi jenis kucing menggunakkan algoritma PCA dan  algoritma  KNN diperoleh saran sebagai berikut :
1. Dapat  dikembangkan  menggunakkan  metode ekstraksi  ciri  dan  metode  algoritma  lain  yang dapat  digunakan  untuk  membedakan  jenis kucing agar dapat meningkatkan hasil akurasi.
2. Untuk penelitian selanjutnya
atau
pengembangan dari penelitian ini dapat menambahkan  jenis  kucing  yang  lain  untuk klasifikasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Gonzales, Rafael C, Ricahrd E. Woods & Steven L. „Eddins, “Digital Image Processing Using MATLAB”, Prentice-Hall
(2004).
[2] Ahmad, Rizal.
Pengolahan Citra
Digital.https://achmadrizal.staff.telko muniversity.ac.id/pengolahan-citra/, diakses Juni (2014).
[3]  Tita  Rahayu,  “Identifikasi  dan  Prevalensi Ektoparasit Pada Kucing Kampung di
Pasar  Batu  dan  Arhanud  Sebagai Sumber  Belajar  Biologi”,  Universitas Muhammadiyah Malang (2015).
[4]Adiwijaya,  U.  N.  Wisesty,  E.  Lisnawati,  A.
Aditsania dan D. S. Kusumo,
“Dimensionality Reduction using Principal  Component  Analysis  for Cancer  Detection  based  on  Microarray Data Classification,” Jurnal of Computer  Science,  vol.  14  (11),  pp. 1521-1530, (2018).
[5]  A.  Jamala,  A.  Handayania,  A.  A.  Septiandria,  E. Ripmiatina dan Y. Effendi,
“Dimensionality  Reduction  using  PCA and  K-Means  Clustering  for  Breast Cancer  Prediction,”  Lontar  Komputer, vol. 9 (3), pp. 192-201, (2018).
[6]  Muhammad  Ridwan  Effendi,  “Sistem  Deteksi Wajah  Jenis  Kucing  Dengan  Image Clasification Menggunakkan OpenCV”,(2018).
[7].  Elok  Faiqotul  H,  Maura  W,  Maysaroh, “Identifikasi  Kematangan  Buah  Kelapa Sawit  Berdasarkan  Warna  RGB  dan HSV  Menggunakkan  Metode  K-Means Clustering”,Vol  6,  No.2  November (2020).
[8].    Atikah  Khairiyah  H,”  Klasifikasi  Jenis  Buah Jambu  Berdasarkan  Metode  Principal Component Analysis (PCA)”,(2020).
[9].  Ratri  Enggar  P,  WaliJa'far  S,  Wahyuni,” Klasifikasi Kualitas Jeruk Lokal
Berdasarkan Tekstur dan Bentuk Menggunakkan  Metode  k-Nearest  (k- NN)”,(2020).
[10].  Moh  Arie  Hasan,  Dewi  Yanti  Liliana, “Pengenalan  Motif  Songket  Palembang Menggunakkan  Deteksi  Tepi  Canny, PCA dan KNN”, (2020).
[11].      Muhammad  Afif  A.F,Kurniawan  N.R, Febryanti  S" Klasifikasi  Ras  pada Kucing Menggunakkan Algoritma Convolutional Neural Network(CNN)”, Vol.8 No.1 Februari (2021).
[12]. Hafizhah DN dan Hamdan SR, “Hubungan  Pet Attachment dengan Psychological Well Being pada Pemelihara Kucing”, Vol.7 No.73-76 Januari (2021).