## ANALISIS FITUR TEKSTUR DAUN MANGGA DENGAN FISHER’S DISCRIMINANT RATIO UNTUK PENCAPAIAN FITUR YANG INFORMATIF
Eko Prasetyo
Program Studi teknik Informatika Fakultas Teknik, Univ. Bhayangkara Surabaya email: eko@ubhara.ac.id

## ABSTRACT
Mango tree species recognition system based on the texture of leaves on the previous system  gives accuracy up to 88.89%. This indicates that feature selection of research on the mango tree species recognition need to be taken into account. In this research, analysis of mango leaf texture features are used. There are 3 types of features that is: statistics, invariant moment, and the co- occurrence matrix. Methods for analyzing the feature is Fisher's Discriminant Ration (FDR). This method obtained from a number of informative features, that is: energy (co-occurrence), uniformity (statistics), the third moment (statistics), entropy (co-occurrence), entropy (statistical), and homogeneity (co-occurrence). Performance testing is done by comparing the use of old and new features on the K-Nearest Neighbor method with the value K is 3, 5, 7, and 11. The results showed that the accuracy of the K-NN method with new features reach 0.90, and tend to be better than the old features.
Keywords: features, analysis, texture, leaf mango, Fisher’s Discriminant Ratio

## PENDAHULUAN
Mangga merupakan salah satu komoditas ekspor potensial Indonesia. Mangga juga berperan penting bagi kehidupan petani karena usaha    tani mangga dapat meningkatkan kesejahteraan mereka. Produksi dan luas panen mangga di Indonesia meningkat sampai tahun 2009 dengan luas panen 215,387 ha, dan tahun 2013 menjadi 247,239 ha, dengan peningkatan hingga 12.55% dari tahun 2012 ke 2013 (Departemen Pertanian, 2015). Ini menunjukkan bahwa pertumbuhan pohon mangga terus meningkat di tengah menyempitnya lahan perkebunan yang tergerus oleh arus industrialisasi di berbagai sektor. Bagi masyarakat awam yang menanam pohon mangga di pekarangan rumah, dengan berbagai jenis pohon yang ditanam, ternyata secara tidak langsung membantu pertumbuhan jumlah lahan pohon mangga di negara  ini. Penanaman bibit saat ini umumnya dalam bentuk hasil cangkokan. Dengan masa tunggu 4-5 tahun sejak ditanam hingga berbuah, membuat banyak masyarakat menanamnya. Jenis mangga seperti gadung, mana lagi, golek, menjadi pilihan banyak masyarakat. Tetapi ketika berbuah, kemudian ternyata jenis buah mangga yang didapatkan berbeda dari yang diketahui di awal ketika menanam maka hal  ini tentu mengecewakan.
Penelitian yang dilakukan oleh Agustin dan Prasetyo (2011) melakukan penelitian untuk menjawab masalah tersebut. Sistem yang dibuat adalah melakukan pengenalan jenis pohon mangga berdasarkan tekstur daun. Penelitian dilakukan dengan membandingkan penggunaan metode ANN Error-Backpropagation dan K- Nearest Neighbor (K-NN). Hasilnya, akurasi prediksi yang didapatkan pada metode K-NN adalah 54.24%, sedangkan ANN Error- Backpropagation 65.19%. Hasil ini tentu jauh dari harapan karena sistem belum dapat memberikan hasil prediksi secara baik. Prasetyo (2012) juga melakukan percobaan dengan membandingkan penerapan metode Support Vector Machine (SVM) dan Fuzzy K-Nearest Neighbor in every Class (FK-NNC) untuk mengetahui kinerja prediksinya, hasil yang didapat untuk SVM adalah 86.67%, sedangkan FK- NNC adalah 88.89%.
Makalah ini memaparkan hasil penelitian tentang analisis terhadap fitur- fitur tekstur daun yang digunakan dalam melakukan klasifikasi. Pada penelitian sebelumnya fitur yang digunakan adalah: fitur statistik (rata- rata  intensitas, smoothness, entropy;  fitur moment invariant  (moment 1, 2, 4, 6, dan 7; fitur matrik co-occurence ( energy , kontras). Penelitian yang dipaparkan dalam makalah ini dilakukan dengan menganalisis semua  fitur dari statistik: rata-rata intensitas,
i
kontras, smoothness , third
moment ,
uniformity , dan entropy .  Dari moment invariant dilakukan analisis kembali terhadap 7 moment invariant. Sedangkan dari matrik co-occurrence dilakukan analisis  terhadap: entropy, energi, kontras, dan homogenitas. Analisis dilakukan menggunakan metode Fisher’s Discriminant Ratio untuk memilih fitur informatif secara terpisah ((Theodoridis dan Koutroumbas,

## 2. Analisis Tekstur Citra Pendekatan Statistik
Pendekatan yang sering digunakan untuk analisis  tekstur didasarkan pada properti statistik histogram intensitas (Gonzales, 2008). Satu kelas pengukuran didasarkan pada moment statistik. Untuk menghitung moment n th terhadap mean diberikan oleh:
L  1 2009), (Prasetyo, 2014)), dilanjutkan dengan pengujian menggunakan metode klasifikasi K-NN dengan perbandingan
 n   i  0  z i  m  n p  z i   (1)
terhadap penggunaan fitur lama. Pemaparan makalah ini dibagi menjadi 5 bagian. Bagian 1 menyajikan pendahuluan yang melatarbelakangi penulis melakukan penelitian. Bagian 2 menyajikan penelitian- penelitian terkait yang menjadi dasar bagi penulis untuk di mana z i adalah variabel random yang mengindikasikan intensitas, p(z) adalah histogram level intensitas dalam region, L adalah jumlah level intensitas yang tersedia,
mean (rata-rata)  intensitas dihitung dengan formula:
L  1
melakukan penelitian. Bagian 3 menyajikan kerangka kerja penelitian dalam melakukan
m   z i p  z i  i  0 (2)
analisa fitur tekstur daun mangga. Bagian 4 Smoothness dihitung dengan formula: menyajikan pengujian dan analisis yang dilakukan untuk mendapatkan fitur R  1  1/  1   2   (3) informatif beserta akurasi yang didapat. Dan bagian    5 menyajikan simpulan dari hasil penelitian dan saran untuk penelitian Dimana  adalah ukuran standart deviasi untuk mengukur kontras, nilainya didapatkan dengan formula: berikutnya.    2 (z) (4) 1. Penelitian Sebelumnya Dimana  2 (z) adalah varian  2 , yang Penelitian yang dilakukan Agustin dan Prasetyo (2011) adalah melakukan prediksi terhadap jenis pohon mangga belum berbuah berdasarkan tekstur daun. Penelitian tersebut memilih fitur statistik  (rata-rata intensitas, smoothness,
entropy;  fitur moment invariant (moment 1, 2, 4, 6, dan 7; fitur matrik co-occurence (energy, kontras). Sistem untuk implementasinya disebut juga momen dengan ordo 2. Ukuran Third Moment (skewness/ kecondongan) histogram, nilainya  0 untuk histogram yang simetris, positif untuk histogram yang condong ke kanan (terhadap mean) dan negatif untuk histogram yang condong ke kiri. Formula yang digunakan:
L  1
menggunakan metode K-NN dan ANN Back- propagation. Hasil prediksi yang dilakukan
 3   (z i i  0  m) 3 p(z ) (5)
kurang memuaskan karena mendapatkan akurasi metode  K-NN adalah 54.24%, sedangkan ANN Error-Backpropagation 65.19%. Penelitian yang dilakukan oleh Prasetyo (2012) melakukan percobaan dengan membandingkan penerapan penggunaan metode Support Vector Machine (SVM) dan Fuzzy K-Nearest  Neighbor in every Class (FK-NNC) dalam melakukan prediksi jenis pohon mangga. Hasil yang didapat untuk
SVM adalah 86.67%, sedangkan FK-NNC adalah 88.89%.
2 i Ukuran keseragamanUkuran smoothness relatif dari intensitas dalam region. R bernilai 0 untuk region dalam intensitas konstan dan mendekati 1 untuk region dengan ekskursi yang besar dalam nilai level intensitas. Dalam prakteknya, varian digunakan dalam ukuran  ini yang dinormalisasikan dalam range [0,1] oleh pembagian dengan (L-1) . . Ukuran ini maksimum ketika semua gray level sama (keseragaman maksimal) dan menurun dari sana. Formula yang digunakan:
L  1 U   p 2 (z ) (6)
i  0
 2 21 03 2 2
Entropy digunakan untuk mengukur keacakan nilai intensitas citra, dihitung dengan formula:
L  1 Matrik Co-occurrence Matriks intensitas co-occurrence adalah suatu matriks yang menggambarkan frekuensi munculnya pasangan dua piksel
e   p(z i ) log 2 p(z i )
i  0 Moment Invariants (7) dengan intensitas tertentu dalam jarak dan arah tertentu dalam citra  (Ahmad, 2006). Matriks intensitas co-occurrence p(i 1 , i 2 )
Moment 2-D dari order (p + q) pada citra digital f (x,y) didefinisikan sebagai (Gonzales, 2008): didefinisikan dengan dua langkah sederhana sebagai berikut. Langkah pertama adalah menentukan lebih dulu
m pq
  x p y q x y
f (x, y) (8) jarak antara dua titik dalam arah vertikal dan horizontal (vektor d=(dx,dy)), di mana Untuk p,q = 0, 1, 2, …, di mana penjumlahan lebih dari nilai koordinat spasial x dan y yang merentangkan citra. Central  moment yang berhubungan didefinisikan sebagai: besaran dx dan dy dinyatakan dalam piksel sebagai unit terkecil dalam citra digital. Langkah kedua adalah menghitung pasangan piksel-piksel yang mempunyai  pq   (x  x) p ( y  y) q f (x, y) (9) x y
nilai intensitas i 1 dan i 2 dan berjarak di piksel dalam citra. Kemudian hasil setiap pasangan nilai intensitas diletakkan pada di mana x  m 10 m 0 0 dan y  m 01 m 00
(10)
(11)
matriks sesuai dengan koordinatnya, di mana absis untuk  nilai intensitas i 1 dan ordinat untuk nilai intensitas i 2 .
Fitur untuk mengukur keteracakan
Normalized central moment dari order (p + q) didefinisikan sebagai: dari distribusi intensitas disebut entropi dan didefinisikan sebagai berikut:  Entropi    p(i 1 ,i 2 ) log p(i 1 ,i 2 ) (21)
  pq (12) i1 i 2
pq  00 Nilai entropi maksimum jika semua elemen p(i 1
, i 2 ) sama, yaitu matriks yang Untuk p, q = 0, 1, 2, …, di mana:
  p  q  1 2 Untuk p+q = 2, 3, … (13) berhubungan dengan citra di mana tidak terdapat susunan  tertentu dalam pasangan intensitas dengan jarak vektor tertentu (daerah konstan). Sejumlah tujuh moment invariant yang tidak sensitif terhadap translasi, perubahan skala, pencerminan, dan rotasi dapat diturunkan dari persamaan berikut: Energi dalam matrik co-occurence yaitu fitur untuk mengukur konsentrasi pasangan intensitas pada matriks  co- occurance, dan didefinisikan dengan:
 1   20   02 (14) Energi   p (i 1 , i 2 ) (22)
2 2
i1 i2  2  (  20   02 )  3  (  30  3  12 ) 2  4  11 2  (3    ) 2 2 (15) (16) Kontras yang digunakan untuk mengukur kekuatan perbedaan intensitas dalam citra dan dinyatakan dengan:  4  (  30   12 )  (  21   03 ) (17) 2 Kontras   (i 1   i 2 ) p(i 1 , i 2 ) (23)
 5  (  30  3  12 )(  30   12 )[(  30   12 ) i1 i2  3(  21   03 ) ]  (3  21   03 )(  21   03 ) Kebalikan dari kontras adalah homogenitas, yaitu untuk mengukur [3(  30   12 ) 2  (   03 ) 2 ] kehomogenan variasi intensitas dalam
21 2 21 (18) citra, dan didefinisikan dengan:
 6  (  20   02 )[(  30   12 ) 2  (    03 ) 2 ] Homogenitas   p(i 1 ,i 2 ) (24)
 4  11 (  30   12 )(  21   03 ) (19) i1 i 2 1  | i 1  i 2 |
 7  (3  21   03 )(  30   12 )[(  30   12 ) 2 Nilai homogenitas membesar jika variasi intensitas dalam citra mengecil dan
 3(  21   03 ) ]  (3  12   30 )(  21   03 ) sebaliknya mengecil jika variasi intensitas
[3(  30   12 ) 2  (    03 ) 2 ] (20)
dalam citra membesar.
199
Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan, Vol. 02, No. 01, Januari-Juni 2015
 2 1 2 Fisher’s Discriminant Ratio Fisher’s Discriminant Ratio (FDR) umumnya dipakai untuk mengukur kekuatan diskriminasi fitur individu dalam memisahkan dua kelas berdasarkan nilai yang dimilikinya. Untuk  1 dan  2 masing- masing adalah nilai rata-rata dari dua kelas,
Kerangka kerja penelitian yang dilakukan seperti yang disajikan dalam makalah ini sebagai berikut:
1. Melakukan studi literatur penelitian pengenalan jenis pohon mangga dan seleksi fitur Pada tahap ini penulis melakukan studi
2 dan  2 masing-masing adalah varian terhadap sejumlah penelitian, baik mengenai pengenalan jenis pohon dari dua kelas dalam fitur yang akan diukur. FDR dirumuskan seperti pada persamaan berikut. mangga, maupun pengenalan obyek yang lain. Studi pustaka terhadap metode untuk pemilihan fitur juga FDR  (  1   2 ) (25)
perlu dilakukan untuk mengetahui
( 
2   2 ) metode yang cocok digunakan. Untuk 1 2 analisis fitur tekstur daun mangga ini
Hasil yang diberikan oleh FDR adalah untuk fitur yang mempunyai perbedaan yang besar pada rata-rata dari kelas dan varian kecil dari tiap kelas, maka  nilai FDR yang tinggi akan didapatkan. Jika dua  fitur mempunyai perbedaan absolut rata-rata yang sama tapi berbeda dalam jumlah penulis menggunakan Fisher’s Discriminant Ratio. 2. Melakukan perhitungan analisis pemilihan fitur menggunakan FDR Pada tahap    ini penulis melakukan perhitungan nilai FDR pada semua fitur. Nilai FDR dihitung secara terpisah
varian (  2   2 ) , maka fitur dengan pada setiap fitur, dimana setiap fitur 1 2
jumlah varian yang lebih kecil akan mendapatkan nilai FDR yang lebih tinggi. Di sisi lain, jika dua fitur mempunyai jumlah varian yang sama tetapi perbedaan absolut rata-rata berbeda maka fitur dengan perbedaan absolut rata-rata yang lebih besar akan mendapatkan nilai FDR yang lebih tinggi (Prasetyo, 2014).

## METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini melakukan analisis terhadap 3 jenis  fitur: statistik, moment  invariant, dan matrik co-occurrence. Dari fitur statistik, fitur yang diproses adalah rata-rata  intensitas, kontras, smoothness,  third moment, uniformity, dan entropy.  Dari moment invariant,  fitur yang diproses adalah 7 moment invariant. Sedangkan dari matrik co- occurrence fitur yang diproses adalah entropy, energi, kontras, dan homogenitas. Analisis    fitur dilakukan dengan metode Fisher’s  Discriminant Ratio  (FDR) untuk mendapatkan fitur yang  informatif terhadap klasifikasi.
dengan sejumlah data akan dikorelasikan dengan label kelasnya. 3. Pemilihan fitur informatif berdasarkan nilai FDR Pada penelitian ini, penulis melakukan pemilihan sejumlah fitur informatif berdasarkan nilai FDR semua fitur yang nilainya lebih besar atau sama dengan dari batas ( threshold ) yang ditetapkan. Jika nilai FDR sebuah fitur lebih besar atau sama dengan nilai threshold yang ditetapkan maka fitur tersebut dinyatakan lolos seleksi sebagai fitur yang informatif saat klasifikasi. 4. Uji perbandingan dan analisis Pada tahap    ini, penulis melakukan uji banding penggunaan fitur yang lolos seleksi FDR dengan fitur lama yang sudah digunakan pada metode klasifikasi. Metode klasifikasi yang digunakan adalah K-NN. Setelah dilakukan pengujian kinerja prediksi, selanjutnya dilakukan analisis terhadap hasil yang didapat pada kedua jenis fitur yang digunakan.
5. Menarik kesimpulan fitur informatif yang didapatkan.
Statistik Moment invariant Matrik co-occurence kelas rata- smooth third uni rata kontras ness moment formity entropy momen momen momen momen momen momen momen 1 2 3 4 5 6 7 homo entropy energy kontras genitas 20.033 22.887 0.008 0.082 0.300 3.462 19.090 22.556 0.008 0.092 0.316 3.387 21.536 24.779 0.009 0.123 0.299 3.506 20.133 24.382 0.009 0.120 0.337 3.229 18.425 22.617 0.008 0.109 0.335 3.309 22.406 26.869 0.011 0.189 0.313 3.573 25.857 29.639 0.013 0.168 0.309 3.441 23.551 29.328 0.013 0.224 0.357 3.179 24.153 26.723 0.011 0.110 0.291 3.442 30.203 35.069 0.019 0.264 0.322 3.351 27.827 27.979 0.012 0.043 0.246 3.672 29.001 28.874 0.013 0.040 0.241 3.714 27.058 27.160 0.011 0.040 0.246 3.632 26.560 27.301 0.011 0.053 0.258 3.586 23.694 26.683 0.011 0.090 0.312 3.153 25.421 27.755 0.012 0.114 0.285 3.422 25.673 28.265 0.012 0.095 0.299 3.265 25.561 27.496 0.011 0.078 0.284 3.383 30.402 32.047 0.016 0.101 0.273 3.532 30.996 32.387 0.016 0.092 0.270 3.526 29.810 32.566 0.016 0.135 0.293 3.417 28.287 31.414 0.015 0.143 0.301 3.346 25.366 27.924 0.012 0.103 0.293 3.424 25.116 28.244 0.012 0.121 0.305 3.343 26.598 29.934 0.014 0.141 0.306 3.362 30.475 31.091 0.015 0.095 0.248 3.787 24.367 27.105 0.011 0.130 0.291 3.431 24.229 26.181 0.010 0.068 0.288 3.321 25.241 27.385 0.011 0.117 0.279 3.485 25.734 27.460 0.011 0.104 0.272 3.498 22.054 23.938 0.009 0.069 0.280 3.470 28.205 31.724 0.015 0.145 0.311 3.241 25.455 25.145 0.010 0.028 0.238 3.611 24.725 24.338 0.009 0.024 0.236 3.600 25.545 24.578 0.009 0.010 0.231 3.541 25.356 24.441 0.009 0.011 0.232 3.548 26.725 25.765 0.010 0.034 0.220 3.836 27.328 26.418 0.011 0.035 0.222 3.843 30.375 27.908 0.012 0.041 0.185 4.262 29.690 27.173 0.011 0.041 0.182 4.264 22.742 23.547 0.008 0.056 0.255 3.566 24.564 25.750 0.010 0.079 0.258 3.651 4.878 10.017 18.109 20.256 39.876 25.592 39.944 4.875 10.016 18.112 20.188 40.133 25.670 39.614 5.058 10.472 20.386 21.009 41.778 26.722 42.711 5.111 10.586 21.109 21.992 43.648 28.548 44.371 4.951 10.211 19.345 21.265 42.220 26.998 41.848 5.139 10.634 19.741 22.087 43.224 27.585 43.817 5.315 11.033 20.017 20.545 40.827 26.139 45.117 5.308 11.014 20.107 20.789 41.239 26.407 44.145 5.339 11.283 19.532 21.999 43.890 28.029 42.835 5.577 11.728 20.050 21.126 41.718 27.570 44.129 5.267 10.951 19.930 21.883 45.044 28.832 42.796 5.307 11.032 20.326 22.368 44.714 28.768 43.808 5.236 10.882 20.240 22.471 43.981 28.174 45.084 5.240 10.889 20.238 22.437 44.054 28.083 44.515 5.278 11.021 19.880 20.767 41.094 26.278 43.529 5.276 11.029 20.741 21.871 43.193 27.386 44.911 5.323 11.100 20.285 21.532 42.441 27.134 45.670 5.333 11.140 20.296 21.614 42.569 27.214 47.297 5.623 11.908 21.300 22.681 44.672 28.663 48.278 5.634 11.930 21.450 23.230 45.588 29.269 47.348 5.643 11.950 21.391 23.126 45.389 29.131 47.763 5.584 11.790 21.036 22.448 44.236 28.564 45.504 5.273 10.929 20.373 21.141 41.937 26.829 43.191 5.276 10.930 20.495 21.508 42.602 27.360 43.395 5.337 11.051 21.000 22.273 44.152 28.459 44.386 5.349 11.086 20.852 22.415 44.666 29.648 44.221 5.398 11.446 22.172 24.381 48.279 30.351 47.930 5.381 11.439 21.565 24.278 49.235 30.851 47.312 5.412 11.475 22.104 24.071 47.489 29.976 47.626 5.416 11.486 21.943 23.564 46.495 29.409 47.026 5.105 10.622 18.295 19.079 37.792 24.529 39.363 5.279 10.887 18.960 20.686 40.908 27.110 40.929 5.196 10.909 19.383 20.499 40.466 26.134 41.946 5.181 10.899 19.523 20.555 40.642 26.215 41.798 5.202 10.953 18.717 19.746 38.988 25.287 40.909 5.216 11.003 18.861 19.832 39.189 25.386 41.120 5.149 10.740 19.616 21.351 42.181 27.151 42.298 5.193 10.838 19.956 21.584 42.640 27.298 42.884 5.313 11.185 20.642 22.747 44.552 28.648 48.329 5.266 11.069 20.589 22.738 44.574 28.484 45.476 5.141 10.773 20.296 22.815 44.803 29.178 44.755 5.226 10.938 21.028 21.872 43.492 27.833 43.945 1.638 0.289 40.988 0.696 1.604 0.306 40.240 0.703 1.633 0.288 58.770 0.703 1.437 0.327 34.883 0.762 1.461 0.325 30.841 0.763 1.584 0.304 59.876 0.740 1.590 0.298 67.740 0.720 1.435 0.347 66.871 0.756 1.596 0.279 60.180 0.714 1.565 0.312 77.286 0.714 1.653 0.234 46.472 0.716 1.700 0.229 47.353 0.701 1.666 0.233 46.068 0.704 1.643 0.245 43.702 0.708 1.436 0.299 39.811 0.747 1.576 0.272 66.678 0.716 1.509 0.286 40.175 0.728 1.563 0.271 42.452 0.720 1.585 0.261 53.245 0.733 1.578 0.257 53.730 0.737 1.510 0.281 52.634 0.753 1.524 0.290 47.783 0.734 1.636 0.281 43.391 0.688 1.523 0.292 44.803 0.730 1.536 0.294 46.865 0.729 1.811 0.236 72.226 0.655 1.598 0.279 61.675 0.709 1.547 0.272 61.996 0.719 1.643 0.266 61.728 0.696 1.632 0.259 60.875 0.701 1.567 0.268 38.007 0.732 1.528 0.299 49.663 0.714 1.642 0.224 39.279 0.714 1.633 0.222 38.325 0.714 1.613 0.215 37.500 0.714 1.615 0.216 35.054 0.714 1.724 0.207 59.354 0.702 1.725 0.209 57.935 0.702 1.922 0.174 78.212 0.674 1.888 0.170 80.370 0.689 1.630 0.242 52.105 0.712 1.656 0.247 55.541 0.711 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 201

## Tabel 1 Set data pengenalan jenis mangga
202

## Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan, Vol. 02, No. 01, Januari-Juni 2015
25.020 25.465 0.010 0.058 0.249 3.599 5.225 10.956 20.555 23.538 45.741 29.243 46.881 1.633 0.235 55.726 0.711 2 24.267 25.449 0.010 0.069 0.264 3.541 5.245 11.005 20.959 23.597 46.475 29.741 46.161 1.619 0.251 57.091 0.713 2 27.578 27.216 0.011 0.043 0.235 3.746 5.334 11.193 20.142 21.294 42.101 27.114 42.918 1.721 0.222 61.600 0.691 2 28.028 26.838 0.011 0.025 0.221 3.799 5.339 11.220 20.250 21.369 42.255 27.154 43.152 1.764 0.207 57.847 0.680 2 28.405 27.170 0.011 0.025 0.220 3.814 5.347 11.230 20.201 21.307 42.125 27.103 43.120 1.779 0.207 61.098 0.675 2 28.077 27.209 0.011 0.032 0.226 3.799 5.350 11.237 20.266 21.391 42.301 27.209 43.170 1.762 0.213 60.938 0.679 2 27.728 27.859 0.012 0.057 0.247 3.562 5.229 10.846 19.465 20.705 40.924 26.606 41.631 1.660 0.232 66.678 0.690 2 26.421 25.654 0.010 0.028 0.231 3.619 5.167 10.726 19.376 20.549 40.623 26.338 41.433 1.729 0.215 62.025 0.667 2 28.112 27.839 0.012 0.051 0.238 3.652 5.242 10.881 19.638 21.033 41.603 27.126 41.977 1.725 0.224 69.182 0.673 2 27.987 27.143 0.011 0.027 0.231 3.664 5.233 10.860 19.777 21.133 41.820 27.194 42.200 1.728 0.216 63.006 0.676 2 23.500 22.377 0.008 0.019 0.226 3.468 5.059 10.558 18.542 19.754 38.948 25.215 40.240 1.649 0.206 54.399 0.684 2 25.666 23.145 0.008 0.001 0.203 3.622 5.125 10.716 19.120 20.803 40.973 26.579 41.421 1.700 0.182 63.091 0.684 2 25.671 22.780 0.008 -0.003 0.194 3.703 5.118 10.709 19.239 21.149 41.779 27.167 41.732 1.721 0.174 62.849 0.687 2 26.095 22.275 0.008 -0.014 0.180 3.781 5.109 10.696 19.144 20.874 41.136 26.668 41.463 1.805 0.158 61.181 0.654 2 23.131 22.435 0.008 0.039 0.221 3.700 5.171 10.952 19.601 21.694 44.477 28.653 42.351 1.738 0.205 62.206 0.680 2 22.359 22.172 0.008 0.033 0.235 3.625 5.174 10.954 19.437 20.984 41.642 27.436 41.456 1.676 0.220 51.472 0.700 2 23.576 21.961 0.007 0.024 0.201 3.861 5.169 10.963 19.348 20.782 41.187 27.095 41.199 1.854 0.185 56.019 0.650 2 25.451 23.051 0.008 0.011 0.190 3.960 5.233 11.087 19.407 20.806 41.217 26.945 41.306 1.859 0.176 52.523 0.662 2
moment (statistik), entropy (co- occurrence), entropy (statistik), dan 7 9 0.75 0.83 0.75 0.75 0.75 0.75 0.58 0.75 0.50 0.75 0.67 0.77 homogenitas (co-occurrence). Tidak ada satupun dari moment invariant yang lolos 11 0.92 0.75 0.58 0.58 0.58 0.68
seleksi, ini disebabkan nilai FDR yang memang jauh di bawah threshold. Hal ini

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Set data yang diolah
Set data yang diolah dalam penelitian  ini adalah set data yang  telah digunakan oleh Agustin dan Prasetyo (2011) dan Prasetyo (2012) ditambah dengan fitur lain dalam ketiga jenis yang tidak digunakan, seperti pada tabel 1. Jumlah data yang digunakan ada 60 data, terdiri dari 30 jenis mangga gadung dan 30 jenis mangga  curut ( =jawa ). Jumlah fitur yang dianalisis ada 17 fitur, terdiri dari 6 fitur statistik, 7 moment invariant, dan 4 fitur matrik co-occurrence.

## 2 Nilai FDR fitur dan seleksi
Selanjutnya dilakukan perhitungan nilai FDR dari setiap fitur dengan menghitung pada setiap fitur dan setiap
juga berarti bahwa fitur tekstur moment invariant kurang cocok digunakan sebagai fitur dalam pengenalan jenis pohon mangga berdasarkan tekstur daun.

## 3 Uji perbandingan dan analisis
Selanjutnya dilakukan perbandingan antara fitur terpilih tersebut dengan fitur yang digunakan dalam penelitian sebelumnya.
Perbandingan fitur yang digunakan disajikan pada tabel 3. Kedua kelompok fitur  tersebut kemudian digunakan untuk prediksi menggunakan metode K-NN dengan pilihan sejumlah nilai K tetangga terdekat. Tabel 3 Fitur yang digunakan sebagai perbandingan kinerja klasifikasi Fitur Lama Fitur Baru Rata-rata(statistik) third moment (statistik) kelompok kelas berupa rata-rata dan varian kemudian digunakan formula (25) Smoothness (statistik) uniformity (statistik) untuk mendapatkan nilai FDR. Hasilnya seperti disajikan pada tabel 2. Tabel 2 Nilai FDR semua fitur Entropy (statistik) entropy (statistik) Moment 1 entropy (co-occurrence) Moment 2 energi (co-occurrence) Moment 4 homogenitas (co- rata- kontr smooth third uni entro mome mome occurrence) rata s ness moment formity py
n 1 momen n 3 Moment 6 0.019 0.521 0.5156 1.7236 2.4902 1.004 0.192 0.0877 0.433 5 tidak tidak tidak lolos lolos lolos tidak tidak tidak
Moment 7
Energi (co- occurrence) Kontras (co- mome mome momen ener kontr homo occurrence) n 4 n 5 6 momen entrop y s genitas Pengujian perbandingan dilakukan 0.290 0.331 0.2207 0.4836 1.0548 2.519 0.071 0.7977 3 tidak tidak tidak tidak lolos lolos tidak lolos
Selanjutnya dilakukan pemilihan fitur yang lolos seleksi, fitur yang lolos seleksi dianggap sebagai fitur yang informatif dalam klasifikasi. Dengan mengamati nilai FDR pada semua  fitur dimana nilai  tertinggi adalah 2.5193 dan terendah adalah 0.0197, rata-ratanya adalah
0.7505. Pada penelitian ini digunakan threshold adalah rata-rata tersebut, maka berdasarkan nilai rata-rata=0.7505
dengan teknik K-Fold Cross Validation dengan K=5, pada setiap sesi pengujian ada 12 data yang menjadi data uji, sisanya menjadi data latih. Prediksi dengan K-NN dilakukan dengan jarak Euclidean, K untuk jumlah tetangga terdekat adalah 3, 5, 7, 9, 11. Untuk fitur yang lama, hasil prediksi disajikan pada tabel 4. Sedangkan fitur baru, hasil prediksi disajikan pada tabel 5.
Tabel 4 Hasil prediksi dengan K-NN pada fitur lama
Akurasi pada setiap sesi Cross
sebagai threshold, maka fitur yang lolos KK Validation rata- rata seleksi sebagai fitur informatif ada 6.
Secara berurutan fitur terpilih dari yang paling informatif adalah: energi (co- occurrence), uniformity (statistik), third 1 2 3 4 5 3 0.92 0.58 0.75 0.67 0.58 0.70 5 0.92 0.92 1.00 1.00 1.00 0.97
1 2 3 4 5 5 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 mengetahui kinerja akurasi fitur baru 7 0.92 0.92 0.92 0.83 0.92 0.90 hasil analisis dengan menerapkan 9 1.00 0.92 0.83 0.75 0.75 0.85 metode klasifikasi yang lain. 11 0.75 0.75 0.92 0.92 0.92 0.85
Tabel 5 Hasil prediksi dengan K-NN pada fitur baru Akurasi pada setiap sesi Cross KK Validation rata- rata 3 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 akurasi prediksi yang lebih baik daripada fitur lama. Saran yang dapat penulis berikan dari penelitian ini sebagai petunjuk untuk penelitian berikutnya adalah sebagai berikut:
1. Perlu kajian lebih lanjut untuk
Dari informasi yang disajikan pada tabel 4 dan 5, dapat diamati bahwa rata- rata akurasi yang didapatkan dengan fitur baru hasil analisis  cenderung lebih  tinggi dan stabil dengan akurasi  terendah 0.75, sedangkan pada sistem dengan fitur lama mempunyai akurasi dengan
perbedaan yang tinggi, tertinggi 0.97 tetapi terendah mencapai 0.67. Meskipun akurasi tertinggi  fitur baru 0.90 lebih rendah dari pada fitur lama 0.97 tetapi fitur baru cenderung lebih  tinggi dari pada yang lama, dimana untuk K=3, K=7, K=9, dan K=11 rata-rata akurasi sistem dengan fitur baru lebih tinggi dari pada sistem dengan fitur lama. Kelebihan lain yang dimiliki oleh sistem yang baru nantinya adalah jumlah fitur yang digunakan lebih sedikit yaitu 6, sedangkan yang lama menggunakan 10 fitur. Di sisi lain, dibandingkan dengan penelitian sebelumnya yang mempunyai akurasi fitur baru ini juga lebih baik yaitu 0.90 atau 90%.
KESIMPULAN DAN SARAN Dari penelitian yang dilakukan, maka dapat disimpulkan sebagai berikut: 1. Analisis dengan FDR didapatkan bahwa fitur tekstur yang  informatif dalam melakukan pengenalan jenis mangga ada 6, meliputi: energi (co- occurrence), uniformity (statistik), third moment (statistik), entropy (co- occurrence), entropy (statistik), dan homogenitas (co-occurrence). 2. Uji kinerja prediksi yang dilakukan pada fitur lama dan fitur baru hasil analisis memberikan jawaban bahwa  fitur
baru hasil analisis      cenderung lebih informatif dan memberikan hasil 2. Pengujian fitur-fitur yang mungkin mempunyai korelasi yang tinggi juga perlu dilakukan. 3. Penelitian ini hanya berfokus pada fitur tekstur, masih ada jenis  fitur lain seperti bentuk, garis, atau jenis-jenis  fitur yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ahmad, U., 2005. Pengolahan Citra Digital & Teknik Pemrogramannya , Edisi 1,
Yogyakarta: Graha Ilmu
[2] Departemen Pertanian. 2015, Luas Panen Buah-Buahan di Indonesia 2009-
2013 , http://www.pertanian.go.id
[3] Gonzalez, R.C, Wood, R.E. 2008, Digital Image Processing , 3rd Edition, Pearson New
Jersey: Prentice Hall [4] Prasetyo, E. 2014, Data Mining- Mengolah Data Menjadi Informasi Menggunakan Matlab , Yogyakarta: Andi Offset
[5] Prasetyo, E. 2012, Perbaikan Sistem Pengenal Jenis Pohon Mangga Menggunakan
SVM dan FK-NNC , Jurnal SCAN, Vol. VII. No.
3, Oktober 2012 [6] Prasetyo, E., Agustin, S. 2011, Klasifikasi Jenis Pohon Mangga Gadung Dan Curut Berdasarkan Tesktur Daun , in Proceeding of Seminar Nasional  Sistem Informasi Indonesia , Surabaya: Institut
Teknologi Sepuluh Nopember, [7] Theodoridis, S., Koutroumbas, K. (2009), Pattern Recognition-4th edition , Academic Press: Burlington, MA, USA.
Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan, Vol. 02, No. 01, Januari-Juni 2015