## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Klasifikasi Citra Burung Jalak Menggunakan Artificial Neural Network dan Random Forest
Aviv Yuniar Rahman #1
# Program Studi Teknik Informatika, Universitas Widyagama Jl. Borobudur No.35, Mojolangu, Kec. Lowokwaru, Kota Malang aviv@widyagama.ac.id
Abstrak—  Klasifikasi  Citra  Burung  Jalak  Menggunakan Fitur  ekstraksi  GLCM  dan  Artificial  Neural  Network sebelumnya  sudah  pernah  diteliti.  Hasil  dalam  penelitian tersebut  menunjukkan  tingkat  akurasi  dalam  klasifikasi jenis burung jalak hanya mencapai 49,20% dengan split ratio 50:50. Oleh karena itu, peneliti mengusulkan klasifikasi citra burung  jalak  menggunakan  Artificial  Neural  Network  dan Random Forest. Klasifikasi ini bertujuan untuk meningkatkan  hasil  akurasi  sebelumnya.  Hasil  dalam pengujian  yang  dilakukan  antara  Artificial  Neural  Network dengan  Random  Forest  bisa  disimpulkan  bahwa  pada  fitur Wavelet  memiliki  hasil  yang  maksimal  pada  proses klasifikasi  burung  jalak.  Hasil  dalam  pengujian  dimulai dengan  Artificial  Neural  Network  memiliki  nilai  tertinggi pada  precision  mencapai  0.986,  recall  0.987,  f-measure sebesar  0.988  dan  accuracy  sebesar  89%  pada  split  ratio 50:50.  Hasil  dari  Random  Forest  memiliki  nilai  tertinggi pada  precision  mencapai  1.000,  recall  mencapai  0.877,  f- measure  mencapai  0.975  dan  accuracy  mencapai  100% dengan  perbandingan  mulai  dengan  50:50.  Hasil  klasifikasi citra  burung  jalak  dari  segi  matrix  confusion  menunjukkan bahwa  perbandingan  data  antara  10:90  sampai  dengan 90:10  juga  sangat  berpengaruh  dalam  proses  ketepatan dalam mengklasifikasi. Pengujian yang telah dilakukan telah membuktikan  bahwa  metode  Random  Forest  dapat memperbaiki kinerja dan hasil pada metode Artificial Neural Network.  Serta  dalam  hal  ini  menunjukkan  Random  Forest lebih  baik  dalam  ketepatan  dan  keakuratan  dibandingkan dengan Artificial Neural Network dalam mengklasifikasi jenis burung jalak.
Kata  kunci — Burung  Jalak,  Artificial  Neural  Network, Random Forest, Gabor, Wavelet

## I. P ENDAHULUAN
Indonesia  berada  di  posisi  pertama  dengan  koleksi burung  yang  beragam  dan  luar  biasa  di  seluruh  dunia [1][2].  Sebagai  contoh  jenis  burung  di  Indonesia  yaitu burung jalak. Jalak ini memiliki ciri khas tersendiri dalam hal jenis, warna, suara dan banyak lagi lainnya [3][4]. Di setiap  kabupaten  di  Indonesia  terdapat  berbagai  macam jenis burung jalak. Namun, sejumlah besar mereka, orang merasa sulit untuk mengenali jenis burung jalak [5].
Dalam penelitian sebelumnya, telah dilakukan klasifikasi  menggunakan artificial  neural  network pada
burung  jalak  [6].  Proses  klasifikasi  yang  digunakan  yaitu menguji  data training dan  data testing dari  burung  jalak. Kemudian dalam hal ini nantinya data gambar akan diolah dengan menggunakan fitur tekstur pada proses pengolahannya  [2].  Setelah  pengujian  dilakukan,  hasil training dan testing mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar 68%  pada  learning  rate  0,5  Dalam  hasil  pengujian  dan evaluasi yang telah dilakukan, dapat dikatakan nilai dalam proses klasifikasi masih rendah. Kinerja dalam memproses dibawah 90% dalam klasifikasi burung jalak.
Oleh  karena  itu,  dalam  menentukan  jenis-jenis  yang ada  pada  burung  jalak,  dilakukan  eksplorasi  terhadap urutan  jenis  burung  jalak.  Beberapa  penelitian  telah dilakukan  salah  satunya  dengan  memanfaatkan Artificial Neural  Network [7].  Dalam  penelitian  yang  telah dilakukan  terkait  dengan  cara  paling  umum  untuk klasifikasi  spesies  jalak  menggunakan Artificial  Neural Network pada  tingkat  sorotan  permukaan,  bentuk  [3]. Hasil  pengujian  cara  karakterisasi  burung  jalak  yang paling umum pada tingkat komponen permukaan memiliki nilai  ketelitian  sebesar  49,20%  dengan split ratio 50:50 [8]. Kemudian, pada saat itu, pada tingkat sorotan bentuk memiliki  nilai recall 58,14%  dan  pada  tingkat  sorotan bayangan  memiliki  nilai f-measure 84,81%.  Dilihat  dari hasil  yang  telah  dilakukan,  waktu  yang  digunakan  untuk proses  dalam  klasifikasi  jenis  burung  jalak  dengan menggunakan Artificial  Neural  Network masih  di  bawah 90% [9][10].
Kemudian dalam penelitian sebelumnya telah dilakukan  klasifikasi  jenis  kain  songket  menggunakan Random  Forest [11] [12].  Citra  dalam  kain  songket  akan dilakukan  dan  di  klasifikasi  mana  yang  warna  dan  motif yang  berbeda-beda.  Hasil  dalam  klasifikasi  citra  kain songket telah diketahui nilai dari precision mencapai 65%, recall mencapai 60% dan accuracy mencapai 70%. Selain itu, Random forest juga kuat dalam mengembangkan hasil lebih  lanjut  mencari  nilai  yang  terbaik.  Namun  dalam penelitian  klasifikasi  kain  songket  ini  masih  rentan  dan nilai keakuratannya masih dibawah 90% [13] .
Selanjutnya  terdapat  penelitian  dalam  mengklasifikasi citra  daun  dengan  menggunakan  Gabor co-occurrence . Dalam  hal  teknik  pengolahan  pada  klasifikasi  tumbuhan dengan  menggunakan  fitur  tekstur  dari  ciri  daun
Penawaran  tekstur  fitur  unik  dan  mampu  bekerja  bahkan ketika  daunnya  rusak  atau  ukurannya  terlalu  besar  yang terkadang  membuat  proses  akuisisi  menjadi  lebih  sulit [14].  Pengelompokan  gambar  daun  ini  berkonsentrasi pada  maksud  untuk  menata  daun  di  ruang  permukaan menggunakan teknik saluran Gabor dan strategi kerangka kejadian  bersama  [15].  Hasil  dalam  pengujian  pada metode filter Gabor dan matriks yang paling representatif menunjukkan  bahwa  klasifikasi  menggunakan  SVM dengan 5 kali lipat sistem validasi silang mencapai akurasi hingga  89,83%.  Namun  dalam  hal  ini  proses  yang digunakan  pada  pengujian  membutuhkan  waktu  yang lama  dan  masih  melakukan  pengujian  satu  persatu  pada objek.  Serta  dalam  hal  ini  juga  hasil  yang  dimiliki  masih dibawah 90% dalam kinerja klasifikasi citra daun [16].
Oleh  karena  itu,  peneliti  mengusulkan  klasifikasi  citra burung  jalak  menggunakan Random  Forest dengan Wavelet.  Klasifikasi  ini  bertujuan  memperbaiki  kinerja klasifikasi  citra  burung  jalak  menggunakan  fitur  tekstur, Gabor dan Wavelet. Nilai dalam akurasi terbaik  dari data uji  akan  diketahui  dan  dibandingkan  antara Artificial Neural  Network dan Random  Forest .  Pada  klasifikasi  ini menggunakan  fitur  GLCM,  Gabor  dan  Wavelet  dalam pengujian  yang digunakan.  Kemudian  penelitian  ini juga  bertujuan  untuk  memudahkan  para  pecinta burung jalak dalam memilih jenis burung jalak.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Metode  penelitian  ini  adalah  alur  proses  yang digunakan  pada  evaluasi  dalam  mengklasifikasi  jalak menggunakan Artificial  Neural  Network dan Random Forest .  Alur  proses  evaluasi  tersebut  dimulai  dari  data gambar  burung  jalak,  kemudian  akan  dilakukan  proses pembagian  data training dan testing .  Selanjutnya  yaitu proses  segmentasi,  dimana  dalam  hal  ini  merupakan proses  menghapus  latar  belakang  dari  objek  burung  jalak tersebut. Setelah dilakukan proses penghapusan background ,  selanjutnya  gambar  burung  jalak  akan  diuji dengan  menggunakan  fitur  GLCM,  Gabor,  dan  Wavelet . Hasil  dalam  ekstraksi  nanti  akan  dilakukan  proses evaluasi  dalam  mencari  perbandingan  nilai  yang  akurat dan  terbaik  pada  masing-masing  metode  dengan menggunakan  parameter precision,  recall,  f-measure dan accuracy ditujukan pada Gambar 1.

## A. Data Training dan Testing
Pada  proses  pengujian  yang  digunakan  dalam klasifikasi  citra  burung  jalak  diperlukan  pembagian  data antara  data training dan  data testing .  Gambar  yang digunakan  pada  penelitian  ini  terdapat  5  macam  burung jalak  antara  lain:  burung  jalak  bali,  jalak  rio,  jalak  uret, jalak  kebo,  dan  jalak  bulan.  5  macam  burung  tersebut nantinya akan dilakukan pembagian data training dan data testing . Pembagian inilah yang nantinya untuk pengolahan sebuah  data  citra  burung  jalak  menggunakan Artificial Neural  Network dan Random  Forest .  Perbandingan  data yang digunakan yaitu 10 data training dan 90 data testing .
Serta  dalam  perbandingan  juga  menggunakan  90  data training dan 10 data testing .

## B. Segmentasi Manual
Segmentasi  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  yaitu untuk  menghapus  latar  belakang  dari  seluruh  bagian belakang  burung  jalak.  Proses  dalam  menghapus  latar belakang  pada  citra  burung  jalak  ini  dilakukan  secara manual  oleh  manusia  dengan  menggunakan  aplikasi Photoshop .  Proses  transparansi background ini  nantinya untuk  memudahkan  pengolahan  dalam  klasifikasi  burung jalak. Segmentasi ini juga memudahkan untuk mendapatkan  hasil  yang  maksimal  dalam  klasifikasi  citra burung jalak. Hasil pada segmentasi manual burung jalak bisa dilihat pada Gambar 1.

## C. Ekstraksi Fitur
Proses  ekstraksi  fitur  ini  adalah  sebuah  pengambilan ciri dari masing-masing jenis burung jalak. Fitur ini  akan membentuk  sebuah  pola  dalam  burung  jalak  dengan berbagai  sudut  pengambilan.  Rotasi  dalam  pengambilan ciri  ini  mulai  dari  10 o sampai  dengan  90 o sudut pengambilan. Dalam pengujian ini menggunakan 3 tingkat fitur  yaitu  GLCM,  Gabor  dan  Wavelet.  Ketiga  fitur tersebut nantinya akan berperan penting dalam mendapatkan hasil klasifikasi citra burung jalak. Ekstraksi fitur  pertama  yaitu  GLCM,  fitur  ini  menggunakan perhitungan  tekstur  pada  proses  klasifikasi.  Proses  yang digunakan  untuk  mengukur  tekstur  yang  bisa  dihitung nilai pixel citra  gambar  asli  dengan  memperhatikan sebuah  hubungan pixel yang  ada.  Cara  mengambil  nilai ciri  tersebut  bisa  dihitung  setiap  proses  antara Contrast , energy, Homogenity dan Correlation yang ditujukan pada rumus 1.
E2 = - (1) H= (2) E1 = (3) C2  = (4)
Dalam rumus 1 sampai dengan rumus 4 bisa dijelaskan bahwa E2 adalah pengukuran dalam intensitas yang lebih. Kemudian  dalam  nilai  H  adalah  pengukuran  konsentrasi dari  matrix  yang  dihasilkan.  Selanjutnya  pada  E1  yaitu untuk  mengukur  variasi  intensitas  dalam  citra.  Pada  C2 perhitungan  pembeda  antara  piksel satu  dengan  piksel yang  lain.  Nilai  dari p adalah  nilai  normalisasi  yang digunakan  pada  pengujian.  Kemudian  parameter i dan j adalah  indeks  baris  dan  kolom  yang  digunakan  dalam matrix perhitungan.
Ekstraksi fitur Gabor merupakan luaran yang mencapai hasil  optimal  dalam  lokasi  yang  ada  pada  objek.  Proses klasifikasi  menggunakan  Gabor  untuk  mendapatkan  nilai ciri  khusus  yang  ada  pada  objek.  Pada  proses  seleksi  ciri ini dengan tujuan yang sama yaitu membawa karakteristik
Gambar. 1 Sistem evaluasi klasifikasi citra burung jalak
khusus  dari  gambar  kompleks.  Gabor  penting  karna  sifat biologis  dan  teknisnya  mampu  mengetahui  secara langsung. Gabor. ini juga membatalkan nilai gambar yang berbeda  dalam  klasifikasi  ruang  dan  frekuensi  yang terbatas  mampu  memberikan  sejumlah  hasil  yang maksimum  berdasarkan  jenis  fitur  yang  ada.  Fitur  Gabor ini digunakan untuk melakukan seleksi dari objek tertentu yang sulit dikenali. Perhitungan Gabor juga dapat mencari sebuah  nilai  tertentu  pada  klasifikasi  seluruh  jenis  objek yang dilakukan ditujukan pada rumus 5.
(5)
Pada  rumus  5  bisa  dijelaskan  bahwa  dalam  Gabor dengan f adalah hasil  dari nilai  0 sampai 0=5 . Kemudian dalam  parameter f_0 adalah  modulasi,  dan σ yaitu  untuk menentukan  dimana  rentan  kesalahan  pada  proses klasifikasi.  Hasil  akhir  yang  digunakan  pada  Gabor  juga akan  di  kalkulasi  sehingga  nantinya  akan  menghasilkan nilai  akhir.  Ekstraksi  WT  menikmati  keuntungan  karena memiliki  opsi  untuk  memeriksa  pengulangan  dan  musim tanda  secara  bersamaan,  sehingga  cenderung  diterapkan pada sinyal yang memiliki kualitas yang berubah sewaktu- waktu.  Kombinasi  dalam  Wavelet  terdapat  perhitungan secara formal untuk menghasilkan nilai dalam parameter- parameter tertentu ditujukan pada rumus 6.
(6)
Nilai dari parameter  ,b   R; a   0 adalah bilangan asli dan  nyata  yang  akan  digunakan  untuk  mengklasifikasi berdasarkan  jenisnya.  Parameter  dalam yaitu  skala perbandingan  dalam  klasifikasi  yang  menjadi  tolak  ukur pada  proses  mengujinya.  Selanjutnya  parameter  dari  b yaitu  hasil  penggeseran  posisi  dari  sumbu x .  Parameter dari nilai  normal  yang  sama  dari  nilai  induk  yang digunakan pada klasifikasi.

## D. Machine Learning
Analisa  dalam  menggunakan machine  learning merupakan bidang yang luas dan didasarkan pada ide-ide dari  rekayasa  perangkat  lunak,  pengukuran,  ilmu  mental, perancangan,  hipotesis  peningkatan,  dan  sejumlah  besar disiplin numerik dan logis. Ada banyak aplikasi untuk AI namun  penambangan  informasi  adalah  yang  paling penting  dari  semuanya. Machine  learning dibawakan melalui  2  fase,  yaitu  persiapan  dan  aplikasi.  Tahap persiapan  adalah  mendemonstrasikan  sistem  yang digunakan  oleh framework melalui  penyiapan  informasi, sedangkan  tahap  aplikasi  adalah  menampilkan  sistem yang  telah  dipelajari framework melalui  penyiapan  yang akan  digunakan  untuk  membuat  pilihan  tertentu, menggunakan  pengujian  informasi. Machine  learning terkoordinasi  adalah  strategi  yang  digunakan  untuk memutuskan  hubungan  antara  input  yang  dianggap  dan kredit target. Dalam pengaturan ini merupakan pendekatan data mining yang digunakan untuk mengantisipasi partisipasi kelompok untuk data contoh.
E. Artificial Neural Network Artificial Neural Network ini berguna untuk pengelompokan  burung  jalak  dengan  memanfaatkan ketepatan  objek  pada  klasifikasi.  Kemudian  dalam memanfaatkan  ekstraksi  nilai-nilai  yang  diharapkan. Dalam  penelitian  ini,  4  hasil  penilaian  digunakan,  yaitu precision,  recall,  f-measure dan accuracy .  Pemanfaatan Artificial  Neural  Network ini  dimaksudkan  untuk melakukan persiapan dan pengujian pada metode tersebut untuk  mendapatkan  hasil  yang  tepat  dalam  karakterisasi burung  jalak. Artificial  Neural  Network itu  sendiri  terdiri dari  lapisan  info  yang  dimasukkan  ke  dalam  ekstraksi komponen. Kemudian, pada saat itu, pada lapisan rahasia untuk  kelas  dan  lapisan  hasil  untuk  memastikan perhitungan campuran langsung.
= (7)
Pada  perhitungan  nilai  dalam  linear  terdapat  rumus  7 untuk  melakukan  proses  klasifikasi  jenis  burung  jalak.
Parameter dalam rumus adalah sebuah nilai input dalam  variabel  - i dengan  layer  - a -1.  Parameter  pada adalah nilai dari weight yang terhubung langsung ke  dalam  - i dan layer - a -1  .  Dalam  klasifikasi  jenis burung jalak variabel - b dengan layer ke - a untuk adalah nilai akhir yang berada pada ke- b dan layer ke - a.

## F. Random Forest
Random  forest Saat  ini  metode  telah  menjadi  metode yang  umum  digunakan  untuk  menyelesaikan  suatu masalah yang membutuhkan proses ekstraksi sekumpulan data.  Proses  ini  digunakan  untuk  memberi  label  output yang  harus  dikeluarkan,  dan  mampu  digunakan  untuk menyelesaikan  masalah  yang  berhubungan  dengan klasifikasi,  regresi,  dan  sebagainya. Random  Forest adalah  sebuah  metode  yang  memiliki  keunggulan  untuk menghasilkan  nilai  akurasi  yang  kosong  di  data  yang digunakan. Pada metode ini juga efisien untuk melakukan penyimpanan  data  secara  keseluruhan.  Dalam random forest ini  mampu  menyeleksi  fitur  dalam  menghasilkan fitur yang terbaik pada klasifikasi. Tingkat performa pada random  forest dikatakan  lebih  cepat  dan  mampu  bekerja secara  pararel  untuk  menghasilkan  nilai  yang  terbaik. Random  forest juga  mampu  mengolah  data  nilai  yang tidak  diharapkan  dengan  cara  menguji  kembali  sampai mendapatkan  nilai  terbaik.  Dalam  perhitungan Random Forest pada klasifikasi ditujukan pada rumus 8.
= (8)
Pada  parameter  A  merupakan  kelas  rata-rata  informasi yang  diperlukan  untuk  mengidentifikasi  nilai.  Parameter m adalah  nilai  diskrit  yang  nantinya  akan  dipisahkan sejumlah  nilai  dengan i-1 .  Dalam pi  log  2 (pi) adalah  nilai dari  setiap  percabangan  yang  alami  hasil  dalam  sejenis percabangan  pertama.  Hasil  dalam  jumlah  percabangan nanti akan menghasilkan nilai X .

## G. Evaluasi Precision, Recall, F-measure, Accuracy
Setelah perencanaan dan pengujian selesai proses yang dilakukan  akan  mengklasifikasi  citra  dari  burung  jalak dengan Artificial Neural  Network dan Random Forest ini terdapat  4  jenis  evaluasi.  Berdasarkan  dalam  jenis  yang digunakan  terdapat precision yaitu  untuk  menganalisis sebuah  batas  antara  gambar  burung  jalak  dengan background . Keakuratan dalam presisi pengujian diperlukan  untuk  mendapatkan  hasil  yang  tinggi  pada mengklasifikasi burung jalak.  Parameter dalam pengujian yaitu recall sebagai  tolak  ukur  tingkat  pengujian  dalam mengklasifikasi  burung  jalak.  Pada f-measure ini merupakan  hasil  dari precision dan recall .  Hasil  proses klasifikasi  jenis  burung  jalak  nantinya  akan  dicari  nilai rata-rata  keseluruhan.  Dalam accuracy merupakan  proses evaluasi  pada precision,  recall, dan f-measure yang nantinya  akan  dihitung,  dimana  masing-masing  akan  di evaluasi  sesuai  dari  batas  kebenarannya  ditujukan  pada Rumus 9.
(9) (10) (11) (12)
Evaluasi  penilaian precision , recall , f-measure ,  dan accuracy digunakan  untuk  mengukur  tampilan  hasil kerangka  pengujian.  Pada  rumus  9  sampai  rumus  12 adalah  estimasi  yang  dibuat  pada grid yang  diluar  objek dari  yang  diharapkan.  Dimana  pada  rumus  12  SA merupakan  nilai  positif  yang  termasuk  semua  dan valid positif.  Parameter SN atau asli  negatif adalah  nilai  dalam klasifikasi  yang diperkirakan  salah. Parameter CA  adalah hasil  negatif  atau  palsu  ketika  harapan  nilai  akhirnya menjadi positif.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Berdasarkan  dalam  proses  evaluasi  menggunakan parameter precision, recall, dan accuracy . Bisa dipaparkan  hasil  perbandingan  sebelum  dilakukan segmentasi  antara Artificial  Neural  Network dengan Random Forest pada fitur GLCM ditujukan pada Tabel I. Diawali  dengan Artificial  Neural  Network yang  memiliki nilai  terendah  pada precision mencapai  0.278  dengan perbandingan  20:80.  Kemudian  Nilai  tertinggi  pada precision mencapai  0.250  dengan  perbandingan  90:10. Selanjutnya, Artificial  Neural  Network ini  memiliki  hasil yang  rendah  pada recall mencapai  0.122  dengan perbandingan 30:70. Kemudian Nilai tertinggi pada recall mencapai  0.238  dengan  perbandingan  10:90.  Pada Artificial  Neural  Network nilai  terendah  pada f-measure mencapai 0.150 dengan perbandingan 60:40.
Kemudian  nilai  tertinggi  pada f-measure mencapai 0.342  dengan  perbandingan  10:90.  Nilai Accuracy pada Artificial Neural Network memiliki hasil yang terendah
TABEL I
P ERBANDINGAN S EBELUM S EGMENTASI E VALUASI F ITUR GLCM M ENGGUNAKAN A RTIFICIAL N EURAL N ETWORK DAN R ANDOM F OREST Split Ratio Artificial Neural Network Random Forest Precision Recall F-Measure Accuracy Precision Recall F-Measure Accuracy 10:90 0.278 0.238 0.342 22% 0.452 0.318 0.208 30% 20:80 0.117 0.200 0.242 23% 0.300 0.236 0.383 32% 30:70 0.239 0.122 0.178 28% 0.352 0.269 0.310 29% 40:60 0.158 0.238 0.234 21% 0.493 0.265 0.394 38% 50:50 0.127 0.134 0.200 20% 0.666 0.340 0.241 27% 60:40 0.235 0.251 0.150 28% 0.579 0.380 0.382 34% 70:30 0.238 0.186 0.180 27% 0.666 0.278 0.320 29% 80:20 0.244 0.190 0.199 19% 0.708 0.273 0.215 35% 90:10 0.250 0.177 0.176 24% 0.783 0.382 0.322 36%
TABEL II P ERBANDINGAN S EBELUM S EGMENTASI E VALUASI F ITUR G ABOR MENGGUNAKAN A RTIFICIAL N EURAL N ETWORK DAN R ANDOM F OREST Split Ratio Artificial Neural Network Random Forest Precision Recall F-Measure Accuracy Precision Recall F-Measure Accuracy 10:90 0.319 0.311 0.431 32% 0.315 0.418 0.308 43% 20:80 0.339 0.389 0.426 37% 0.422 0.236 0.483 46% 30:70 0.661 0.386 0.422 38% 0.300 0.369 0.510 48% 40:60 0.228 0.391 0.424 31% 0.463 0.565 0.394 49% 50:50 0.517 0.397 0.431 39% 0.341 0.240 0.341 40% 60:40 0.316 0.224 0.421 30% 0.472 0.380 0.582 44% 70:30 0.320 0.338 0.333 34% 0.431 0.478 0.320 42% 80:20 0.424 0.259 0.304 36% 0.408 0.373 0.415 43% 90:10 0.427 0.278 0.433 35% 0.283 0.582 0.322 47%
mencapai 19% dengan split ratio 80:20 dan nilai tertinggi mencapai  28%  pada  perbandingan  60:40  antara  data training dan data testing .
Berdasarkan  dalam  proses  evaluasi  menggunakan parameter precision, recall, dan accuracy . Bisa dipaparkan  hasil  perbandingan  sebelum  dilakukan segmentasi  antara Artificial  Neural  Network dengan Random Forest pada fitur GLCM ditujukan pada Tabel 1. Diawali  dengan Artificial  Neural  Network yang  memiliki nilai  terendah  pada precision mencapai  0.278  dengan perbandingan  20:80.  Kemudian  Nilai  tertinggi  pada precision mencapai  0.250  dengan  perbandingan  90:10. Selanjutnya, Artificial  Neural  Network ini  memiliki  hasil yang  rendah  pada recall mencapai  0.122  dengan perbandingan 30:70. Kemudian Nilai tertinggi pada recall mencapai  0.238  dengan  perbandingan  10:90.  Pada Artificial  Neural  Network nilai  terendah  pada f-measure mencapai  0.150  dengan  perbandingan  60:40.  Kemudian nilai  tertinggi  pada f-measure mencapai  0.342  dengan perbandingan  10:90.  Nilai Accuracy pada Artificial Neural  Network memiliki  nilai  terendah  mencapai  19% dengan split ratio 80:20 dan nilai tertinggi mencapai 28% pada  perbandingan  60:40  antara  data training dan  data testing . Pada Random forest yang memiliki nilai terendah pada precision mencapai  0.300  dengan  perbandingan  20:80. Kemudian  Nilai  tertinggi  pada precision mencapai  0.783 dengan  perbandingan  90:10.  Selanjutnya, Random  forest ini  memiliki  hasil  yang  rendah  pada recall mencapai 0.236  dengan  perbandingan  20:80.  Kemudian  Nilai tertinggi pada recall mencapai 0.380 dengan
perbandingan  60:40.  Pada Random  forest nilai  terendah pada f-measure mencapai  0.208  dengan  perbandingan 10:90. Kemudian nilai tertinggi pada f-measure mencapai 0.383  dengan  perbandingan  20:80.  Nilai Accuracy pada Random  forest memiliki  nilai  terendah  mencapai  27% dengan split ratio 50:50 dan nilai tertinggi mencapai 36% pada  perbandingan  90:10  antara  data training dan  data testing .
Pada  Tabel  II  merupakan  hasil  perbandingan  fitur Gabor  sebelum  dilakukan  segmentasi  pada  citra  burung jalak  menggunakan Artificial  Neural  Network dan Random  Forest. Diawali  dengan Artificial  Neural Network yang  memiliki  nilai  terendah  pada precision mencapai  0.228  dengan  perbandingan  40:60.  Kemudian Nilai  tertinggi  pada precision mencapai  0.661  dengan perbandingan  30:70.  Selanjutnya, Artificial  Neural Network ini  memiliki  hasil  yang  rendah  pada recall mencapai  0.311  dengan  perbandingan  10:90.  Kemudian Nilai  tertinggi  pada recall mencapai  0.391  dengan perbandingan 40:60. Pada Artificial Neural  Network nilai terendah  pada f-measure mencapai  0.304  dengan perbandingan  80:20.  Nilai  tertinggi  pada f-measure mencapai  0.433  dengan  perbandingan  90:10. Nilai Accuracy pada Artificial  Neural  Network memiliki  nilai terendah mencapai 30% dengan split ratio 60:40 dan nilai tertinggi  mencapai  39%  pada  perbandingan  50:50  antara data training dan data testing .
Hasil  dari Random forest yang  memiliki nilai terendah pada precision mencapai  0.240  dengan  perbandingan 50:50. Kemudian Nilai tertinggi pada precision mencapai 0.472 dengan perbandingan 60:40. Selanjutnya, Random
TABEL III P ERBANDINGAN SEBELUM SEGMENTASI E VALUASI F ITUR W AVELET MENGGUNAKAN A RTIFICIAL N EURAL N ETWORK DAN R ANDOM F OREST Split Ratio Artificial Neural Network Random Forest Precision Recall F-Measure Accuracy Precision Recall F-Measure Accuracy 10:90 0.427 0.314 0.237 41% 0.473 0.648 0.456 67% 20:80 0.344 0.232 0.428 43% 0.581 0.435 0.366 63% 30:70 0.235 0.411 0.203 46% 0.385 0.577 0.475 64% 40:60 0.423 0.258 0.324 49% 0.434 0.443 0.452 69% 50:50 0.246 0.316 0.352 43% 0.560 0.653 0.373 65% 60:40 0.364 0.277 0.249 48% 0.343 0.546 0.367 63% 70:30 0.432 0.473 0.338 46% 0.464 0.534 0.543 66% 80:20 0.239 0.351 0.289 47% 0.572 0.494 0.475 60% 90:10 0.319 0.423 0.358 48% 0.528 0.573 0.375 62%
TABEL IV P ERBANDINGAN E VALUASI SESUDAH SEGMENTASI
F ITUR GLCM MENGGUNAKAN A RTIFICIAL N EURAL N ETWORK DAN R ANDOM F OREST Split Ratio Artificial Neural Network Random Forest Precision Recall F-Measure Accuracy Precision Recall F-Measure Accuracy 10:90 0.519 0.410 0.431 53% 0.615 0.918 0.708 57% 20:80 0.539 0.389 0.426 47% 0.622 0.936 0.783 54% 30:70 0.461 0.386 0.422 58% 0.665 0.969 0.610 77% 40:60 0.428 0.391 0.420 61% 0.693 0.965 0.694 81% 50:50 0.417 0.397 0.431 39% 0.666 0.940 0.641 87% 60:40 0.416 0.404 0.461 51% 0.579 0.980 0.582 91% 70:30 0.420 0.408 0.533 44% 0.666 0.978 0.720 92% 80:20 0.424 0.409 0.704 66% 0.708 0.973 0.615 92% 90:10 0.427 0.408 0.533 65% 0.783 0.982 0.622 80%
forest ini  memiliki  hasil  yang  rendah  pada recall mencapai  0.582  pada split  ratio 90:10.  Kemudian  Nilai tertinggi pada recall mencapai 0.236 dengan perbandingan 20:80.
Pada Random  forest nilai  terendah  pada f-measure mencapai  0.308  dengan  perbandingan  10:90.  Kemudian nilai  tertinggi  pada f-measure mencapai  0.582  dengan perbandingan  60:40. Nilai Accuracy pada Random  forest memiliki  nilai  terendah  mencapai  40%  dengan split  ratio 50:50 dan nilai tertinggi mencapai 49% pada perbandingan 40:60 antara data training dan data testing . Pada  Tabel  III  merupakan  hasil  perbandingan  fitur Wavelet sebelum dilakukan segmentasi pada citra burung jalak  menggunakan Artificial  Neural  Network dan Random  Forest. Diawali  dengan Artificial  Neural Network yang  memiliki  nilai  terendah  pada precision mencapai  0.235  dengan  perbandingan  30:70.  Kemudian Nilai  tertinggi  pada precision mencapai  0.432  dengan perbandingan  70:30.  Selanjutnya, Artificial  Neural Network ini  memiliki  hasil  yang  rendah  pada recall mencapai  0.232  dengan  perbandingan  20:80.  Kemudian Nilai  tertinggi  pada recall mencapai  0.473  dengan perbandingan 70:30.  Pada Artificial Neural  Network nilai terendah  pada f-measure mencapai  0.203  dengan perbandingan  30:70.  Kemudian  nilai  tertinggi  pada f- measure mencapai  0.428  dengan  perbandingan  20:80. Nilai Accuracy pada Artificial  Neural  Network memiliki nilai terendah mencapai 41% dengan split ratio 10:90 dan nilai  tertinggi  mencapai  49%  pada  perbandingan  40:60 antara data training dan data testing .
Pada Random forest yang memiliki nilai terendah pada precision mencapai  0.343  dengan  perbandingan  60:40. Kemudian  Nilai  tertinggi  pada precision mencapai  0.581 dengan  perbandingan  20:80.  Selanjutnya, Random  forest ini  memiliki  hasil  yang  rendah  pada recall mencapai 0.435  pada split  ratio 20:80.  Kemudian  nilai  tertinggi pada recall mencapai  0.653  dengan  perbandingan  50:50. Pada Random  forest nilai  terendah f-measure mencapai 0.366  dengan  perbandingan  20:80.  Kemudian  nilai tertinggi f-measure mencapai  0.543 dengan perbandingan 70:30. Nilai Accuracy pada Random forest memiliki nilai terendah mencapai 60% dengan split ratio 80:20 dan nilai tertinggi  mencapai  69%  pada  perbandingan  40:60  antara data training dan  data testing . recall mencapai  0.918 dengan  perbandingan  10:90.  Kemudian  Nilai  tertinggi pada precision mencapai  0.982  dengan  perbandingan 90:10. Pada Random Forest nilai terendah pada f-measure mencapai  0.582  dengan  perbandingan  60:40.  Kemudian Nilai  tertinggi  pada f-measure mencapai  0.783  dengan perbandingan 20:80. Hasil accuracy pada Random Forest memiliki nilai terendah mencapai 54% dengan perbandingan  20:80.  Kemudian  Nilai  tertinggi  pada accuracy mencapai 91%dengan perbandingan 60:40.
Berdasarkan  pada  Tabel  IV  ini  merupakan  hasil perbandingan sebelum dilakukan segmentasi. Hasil dalam Random  Forest terbilang  tinggi  dibandingkan Artificial Neural  Network .  Hal  ini  menunjukkan  metode Random Forest mampu  lebih  baik  dalam  klasifikasi  citra  burung jalak.  Serta  dalam  pengujian  pada Random  Forest mengolah data gambar burung jalak secara keseluruhan.
TABEL V
P ERBANDINGAN E VALUASI SESUDAH SEGMENTASI
F ITUR G ABOR MENGGUNAKAN A RTIFICIAL N EURAL N ETWORK DAN R ANDOM F OREST Split Ratio Artificial Neural Network Random Forest Precision Recall F-Measure Accuracy Precision Recall F-Measure Accuracy 10:90 0.427 0.719 0.415 71% 0.973 0.848 0.956 87% 20:80 0.424 0.539 0.408 72% 0.981 0.835 0.966 93% 30:70 0.420 0.461 0.400 71% 0.985 0.877 0.975 98% 40:60 0.417 0.428 0.394 71% 1.000 1.000 1.000 100% 50:50 0.416 0.416 0.393 72% 1.000 1.000 1.000 100% 60:40 0.428 0.417 0.409 72% 1.000 1.000 1.000 100% 70:30 0.462 0.420 0.458 74% 1.000 1.000 1.000 100% 80:20 0.539 0.424 0.589 69% 1.000 1.000 1.000 100% 90:10 0.719 0.427 0.458 70% 1.000 1.000 1.000 100%
TABEL VI P ERBANDINGAN E VALUASI SESUDAH SEGMENTASI
F ITUR W AVELET MENGGUNAKAN A RTIFICIAL N EURAL N ETWORK DAN R ANDOM F OREST Split Ratio Artificial Neural Network Random Forest Precision Recall F-Measure Accuracy Precision Recall F-Measure Accuracy 10:90 0.981 0.948 0.916 79% 0.985 0.877 0.975 98% 20:80 0.982 0.935 0.955 75% 1.000 1.000 1.000 100% 30:70 0.984 0.916 0.935 81% 1.000 1.000 1.000 100% 40:60 0.985 0.975 0.965 89% 1.000 1.000 1.000 100% 50:50 0.986 0.944 0.914 86% 1.000 1.000 1.000 100% 60:40 0.987 0.925 0.900 86% 1.000 1.000 1.000 100% 70:30 0.980 0.930 0.975 88% 1.000 1.000 1.000 100% 80:20 0.985 0.987 0.988 88% 1.000 1.000 1.000 100% 90:10 0.988 0.911 0.964 89% 1.000 1.000 1.000 100%
Sedangkan pada Artificial Neural Network mengolah data secara  keseluruhan  namun  hasil  akhir  diolah  lagi,  hal inilah  yang  menjadi missing pada  hasil Artificial  Neural Network .
Dalam  proses  evaluasi  yang  telah  digunakan  terdapat hasil  perbandingan  antara Artificial  Neural  Network dengan Random  Forest pada  fitur  Gabor  ditujukan  pada Tabel  II. Hasil  dalam Artificial Neural Network memiliki nilai  terendah  pada precision mencapai  0.416  dengan perbandingan  50:50.  Kemudian  Nilai  tertinggi  pada precision mencapai  0.719  dengan  perbandingan  10:90. Pada Artificial  Neural  Network nilai  terendah  pada f- measure mencapai  0.393  dengan  perbandingan  50:50. Kemudian Nilai tertinggi pada f-measure mencapai 0.589 dengan  perbandingan  80:20.  Hasil accuracy pada Artificial  Neural  Network memiliki  nilai  terendah mencapai  69%  dengan  perbandingan  80:20.  Kemudian Nilai  tertinggi  pada accuracy mencapai  74%  dengan perbandingan 70:30.
Berdasarkan  dalam  pengujian  dari  kedua  metode  yang ditujukan  pada  Tabel  V,  metode  dalam Artificial  Neural Network terbilang  lebih  rendah  dari Random  Forest . Pengujian  yang  dilakukan Artificial  Neural  Network masih  memiliki  celah  yang  besar  dalam  rentan  kesalahan pengujian.  Namun  dalam  hasil Random  Forest terbilang tinggi  karena  proses  pengujian  pada Random  Forest sangat  cepat  dan  lebih  akurat.  Dalam  evaluasi  yang  telah digunakan  terdapat  hasil  perbandingan  antara Artificial Neural  Network dan Random  Forest pada  fitur  Wavelet ditujukan  pada  Tabel  III.  Hasil  dalam  evaluasi  dimulai dengan Artificial Neural Network memiliki nilai terendah
pada precision mencapai  0.981  dengan  perbandingan 10:90. Kemudian Nilai tertinggi pada precision mencapai 0.986  dengan  perbandingan  50:50.  Selanjutnya,  dalam Artificial  Neural  Network juga  memiliki  nilai  terendah pada recall mencapai  0.916  dengan  perbandingan  30:70. Kemudian  Nilai  tertinggi  pada precision mencapai  0.987 dengan  perbandingan  80:20.  Pada Artificial  Neural Network nilai  terendah  pada f-measure mencapai  0.914 dengan  perbandingan  50:50.  Kemudian  Nilai  tertinggi pada f-measure mencapai  0.988  dengan  perbandingan 80:20.  Hasil accuracy pada Artificial  Neural  Network memiliki nilai terendah mencapai 75% dengan perbandingan  20:80.  Kemudian  Nilai  tertinggi  pada accuracy mencapai 89% dengan perbandingan 90:10. Hasil evaluasi selanjutnya yaitu menggunakan Random Forest dimana  dalam  hal  ini  memiliki  hasil  yang  berada pada precision memiliki  nilai  terendah  pada precision mencapai  0.985  dengan  perbandingan  10:90.  Kemudian Nilai  tertinggi  pada precision mencapai  1.000  dengan perbandingan  mulai  dengan  20:80  sampai  dengan  90:10. Selanjutnya,  dalam Random  Forest juga  memiliki  nilai terendah pada recall mencapai 0.877 dengan perbandingan 10:90. Kemudian Nilai tertinggi pada recall mencapai 1.000 dengan perbandingan mulai dengan 20:80 sampai dengan 90:10. Pada Random Forest nilai terendah pada f-measure mencapai  0.975  dengan  perbandingan 10:90. Kemudian Nilai tertinggi pada f-measure mencapai 1.000  dengan  perbandingan  mulai  dengan  20:80  sampai dengan  90:10.  Hasil accuracy pada Random  Forest memiliki nilai terendah mencapai 98% dengan perbandingan  10:90.  Kemudian  Nilai  tertinggi  pada
a b c d e a b c d e 22 3 0 0 0 a = Jalak Bali
37 3 12 0 0 a = Jalak Bali 0 25 0 2 9 b= Jalak Bulan 16 15 7 0 0 b= Jalak Bulan 0 7 36 1 0 c = Jalak Kebo 0 0 10 0 0 c = Jalak Kebo 4 0 0 46 0 d = Jalak Rio
0 0 0 34 0 d = Jalak Rio 0 8 0 1 17 e= Jalak Uret 0 0 6 6 37 e= Jalak Uret Artificial Neural Network Fitur GLCM Tertinggi Sebelum Segmentasi Split Ratio 10:90 Tertinggi Setelah Segmentasi Split Ratio 80:20 Gambar. 2 Hasil Confusion Matrix Artificial Neural Network Fitur GLCM a b c d e a b c d e 10 0 12 12 3 a = Jalak Bali 36 0 0 0 0 a = Jalak Bali 0 16 0 0 0 b= Jalak Bulan 2 24 4 0 0 b= Jalak Bulan 0 0 16 0 0 c = Jalak Kebo 0 0 30 2 1 c = Jalak Kebo 7 15 0 18 0 d = Jalak Rio 0 0 0 36 0 d = Jalak Rio 11 0 9 0 21 e= Jalak Uret 0 0 4 0 35 e= Jalak Uret Artificial Neural Network Fitur Gabor Tertinggi Sebelum Segmentasi Split Ratio 30:70 Tertinggi Setelah Segmentasi Split Ratio 80:20 Gambar. 3 Hasil Confusion Matrix Artificial Neural Network Fitur Gabor
a b c d e a b c d e 18 0 0 3 0 a = Jalak Bali 31 0 0 0 0 a = Jalak Bali 1 10 0 0 5 b= Jalak Bulan 1 25 0 0 0 b= Jalak Bulan 0 8 31 2 0 c = Jalak Kebo 0 0 27 0 0 c = Jalak Kebo 7 0 10 28 0 d = Jalak Rio 0 0 0 30 0 d = Jalak Rio 0 12 0 9 36 e= Jalak Uret 0 0 0 0 36 e= Jalak Uret
Artificial Neural Network Fitur Wavelet Tertinggi Sebelum Segmentasi Split Ratio 60:40 Tertinggi Setelah Segmentasi Split Ratio 90:10 Gambar. 4 Hasil Confusion Matrix Artificial Neural Network Fitur Wavelet
accuracy mencapai  100%  dengan  perbandingan  mulai dengan  20:80  sampai  dengan  90:10.  Berdasarkan  hasil yang berada pada Tabel  5, metode dalam Random Forest terbilang  sangat  akurat  dan  sempurna  pada  proses klasifikasi burung jalak. Hal ini membuat metode Random Forest lebih  unggul  dibandingkan Artificial  Neural Network .  Serta  dalam  hal  ini Random  Forest juga menunjukkan  sistem  kerja  yang  cepat  dengan  hasil  yang maksimal dalam klasifikasi citra burung jalak.
Metode Random  Forest memiliki  hasil  yang  berada pada precision memiliki  nilai  terendah  pada precision mencapai  0.973  dengan  perbandingan  10:90.  Kemudian Nilai  tertinggi  pada precision mencapai  1.000  dengan perbandingan  mulai  dengan  40:60  sampai  dengan  90:10. Selanjutnya,  dalam Random  Forest juga  memiliki  nilai terendah pada recall mencapai 0.835 dengan perbandingan 20:80. Kemudian Nilai tertinggi pada recall mencapai 1.000 dengan perbandingan mulai dengan 40:60 sampai dengan 90:10. Pada Random Forest nilai terendah pada f-measure mencapai  0.956  dengan  perbandingan 10:90. Kemudian Nilai tertinggi pada f-measure mencapai 1.000  dengan  perbandingan  mulai  dengan  40:60  sampai dengan  90:10.  Hasil accuracy pada Random  Forest memiliki nilai terendah mencapai 87% dengan perbandingan  10:90.  Kemudian  Nilai  tertinggi  pada accuracy mencapai  100%  dengan  perbandingan  mulai dengan 40:60 sampai dengan 90:10.
Selanjutnya  pada  Gambar  2 merupakan  hasil perbandingan  setelah  dan  sebelum  dilakukan  segmentasi pada  klasifikasi  burung  jalak  menggunakan Artificial Neural  Network fitur  GLCM.  Diawali  dengan  hasil sebelum  segmentasi  pada split  ratio 10:90,  bisa dipaparkan  bahwa  dalam  klasifikasi  jenis  burung  jalak bali  memiliki  ketepatan  mencapai  22  data  klasifikasi. Namun tingkat kesalahan dari burung jalak bali terdapat 3 data  pada  jalak  bulan.  Burung  jalak  bulan  memiliki ketepatan  mencapai  25  data  klasifikasi.  Namun  tingkat kesalahan  dari  burung  jalak  bulan  terdapat  2  data  pada jalak  rio  dan  9  jalak  uret.  Burung  jalak  Kebo  memiliki ketepatan  mencapai  36  data  klasifikasi.  Namun  tingkat kesalahan  dari  burung  jalak  kebo  terdapat  7  data  pada jalak bulan dan 1 jalak rio. Pada burung jalak rio memiliki ketepatan mencapai 46 data klasifikasi. Tingkat kesalahan dari burung jalak rio terdapat 4 data pada jalak bali. Pada burung  jalak  uret  memiliki  ketepatan  mencapai  17  data klasifikasi.  Tingkat  kesalahan  dari  burung  jalak  uret terdapat 8 data pada jalak bulan dan 1 jalak rio.
Hasil sesudah segmentasi dengan split ratio 80:20 pada burung  jalak  bali  memiliki  ketepatan  mencapai  37  data klasifikasi.  Namun  tingkat  kesalahan  dari  burung  jalak bali  terdapat  3  data  pada  jalak  bulan  dan  12  jalak  kebo. Selanjutnya  burung  jalak  bulan  memiliki  ketepatan mencapai  15  data  klasifikasi.  Namun  tingkat  kesalahan dari burung jalak bulan terdapat 16 data pada jalak bali
a b c d e a b c d e 29 0 18 0 11 a = Jalak Bali
46 0 0 0 0 a = Jalak Bali 0 17 18 5 0 b= Jalak Bulan 1 36 0 0 0 b= Jalak Bulan 22 1 5 0 9 c = Jalak Kebo 0 0 30 0 0 c = Jalak Kebo 0 20 3 16 0 d = Jalak Rio
0 0 0 37 0 d = Jalak Rio 5 0 4 0 18 e= Jalak Uret 0 0 0 0 42 e= Jalak Uret
Artificial Neural Network Fitur GLCM + Gabor Tertinggi Sebelum Segmentasi Split Ratio 30:70 Tertinggi Setelah Segmentasi Split Ratio 50:50 Gambar. 5 Hasil Confusion Matrix Artificial Neural Network Fitur GLCM + Gabor
a b c d e a b c d e 27 1 3 15 5 a = Jalak Bali 42 0 0 0 0 a = Jalak Bali 0 8 0 0 29 b= Jalak Bulan 0 36 0 0 0 b= Jalak Bulan 1 0 14 2 0 c = Jalak Kebo 0 0 40 0 0 c = Jalak Kebo 7 2 0 15 2 d = Jalak Rio 0 0 0 38 0 d = Jalak Rio 0 8 10 0 25 e= Jalak Uret 0 0 0 0 36 e= Jalak Uret
Artificial Neural Network Fitur GLCM + Wavelet Tertinggi Sebelum Segmentasi Split Ratio 20:80 Tertinggi Setelah Segmentasi Split Ratio 60:40 Gambar. 6 Hasil Confusion Matrix Artificial Neural Network Fitur GLCM + Wavelet
a b c d e a b c d e 21 0 0 14 0 a = Jalak Bali 35 0 0 0 0 a = Jalak Bali 2 22 4 0 9 b= Jalak Bulan 0 37 0 0 0 b= Jalak Bulan 8 0 18 2 1 c = Jalak Kebo 0 0 45 0 0 c = Jalak Kebo 0 7 0 22 0 d = Jalak Rio 0 0 0 28 0 d = Jalak Rio 10 0 4 0 36 e= Jalak Uret 0 0 0 0 33 e= Jalak Uret
Artificial Neural Network Fitur Gabor + Wavelet Tertinggi Sebelum Segmentasi Split Ratio 10:90 Tertinggi Setelah Segmentasi Split Ratio 90:10 Gambar. 7 Hasil Confusion Matrix Artificial Neural Network Fitur Gabor + Wavelet
dan  7  jalak  kebo.  Burung  jalak  Kebo  memiliki  ketepatan mencapai  10  data  klasifikasi.  Pada  burung  jalak  rio memiliki  ketepatan  mencapai  34  data  klasifikasi.  Pada burung  jalak  uret  memiliki  ketepatan  mencapai  37  data klasifikasi.  Tingkat  kesalahan  dari  burung  jalak  uret terdapat 6 data pada jalak kebo dan 6 jalak rio.
Dalam  paparan  hasil  klasifikasi  sebelum  dan  sesudah dilakukan segmentasi pada Artificial Neural Network fitur GLCM.  Menunjukkan  hasil  keakuratannya  masih  terjadi kesalahan  pada  burung  jalak  bali  dan  burung  jalak  rio. Hasil Confusion Matrix yang diperoleh terdapat kesamaan yang dalam tingkat kesalahan pada klasifikasi.
Selanjutnya  pada  Gambar 3 merupakan  hasil perbandingan  setelah  dan  sebelum  dilakukan  segmentasi pada  klasifikasi  burung  jalak  menggunakan Artificial Neural  Network fitur  Gabor.  Diawali  dengan  hasil sebelum  segmentasi  pada split  ratio 30:70,  bisa dipaparkan  bahwa  dalam  klasifikasi  jenis  burung  jalak bali  memiliki  ketepatan  mencapai  10  data  klasifikasi. Namun  tingkat  kesalahan  dari  burung  jalak  bali  terdapat 12  data  pada  jalak  kebo,  12  jalak  rio  dan  3  jalak  uret. Selanjutnya  burung  jalak  bulan  memiliki  ketepatan mencapai 16 data klasifikasi. Burung jalak Kebo memiliki ketepatan mencapai 16 data klasifikasi. Pada burung jalak rio  memiliki  ketepatan  mencapai  18  data  klasifikasi. Tingkat  kesalahan  dari  burung  jalak  rio  terdapat  7  data pada jalak bali dan 15 jalak bulan. Pada burung jalak uret memiliki  ketepatan  mencapai  21  data  klasifikasi.  Tingkat
kesalahan  dari  burung  jalak  uret  terdapat  11  data  pada jalak bali dan 9 jalak kebo.
Hasil sesudah segmentasi dengan split ratio 80:20 pada burung  jalak  bali  memiliki  ketepatan  mencapai  36  data klasifikasi.  Selanjutnya  burung  jalak  bulan  memiliki ketepatan  mencapai  24  data  klasifikasi.  Namun  tingkat kesalahan  dari  burung  jalak  bulan  terdapat  2  data  pada jalak  bali  dan  4  jalak  kebo.  Burung  jalak  Kebo  memiliki ketepatan  mencapai  30  data  klasifikasi.  Namun  tingkat kesalahan  dari  burung  jalak  kebo  terdapat  2  data  pada jalak rio dan 1 jalak uret. Pada burung jalak rio memiliki ketepatan mencapai 36 data klasifikasi. Pada burung jalak uret  memiliki  ketepatan  mencapai  35  data  klasifikasi. Tingkat  kesalahan  dari  burung  jalak  uret  terdapat  4  data pada jalak kebo.
Dalam  paparan  hasil  klasifikasi  sebelum  dan  sesudah dilakukan segmentasi pada Artificial Neural Network fitur Gabor.  Menunjukkan  hasil  keakuratannya  masih  terjadi kesalahan pada burung jalak kebo, jalak rio dan jalak uret. Hasil Confusion Matrix yang diperoleh terdapat kesamaan yang dalam tingkat kesalahan pada klasifikasi.
Selanjutnya  pada  Gambar 4 merupakan  hasil perbandingan  setelah  dan  sebelum  dilakukan  segmentasi pada  klasifikasi  burung  jalak  menggunakan Artificial Neural  Network fitur  Wavelet.  Diawali  dengan  hasil sebelum  segmentasi  pada split  ratio 60:40,  bisa dipaparkan  bahwa  dalam  klasifikasi  jenis  burung  jalak bali  memiliki  ketepatan  mencapai  18  data  klasifikasi.
a b c d e a b c d e 14 7 1 14 0 a = Jalak Bali 37 0 0 0 0 a = Jalak Bali 2 22 4 0 6 b= Jalak Bulan 0 45 0 0 0 b= Jalak Bulan 0 8 27 2 1 c = Jalak Kebo 0 0 30 0 0 c = Jalak Kebo 5 0 0 28 0 d = Jalak Rio
0 0 0 32 0 d = Jalak Rio 0 10 4 0 26 e= Jalak Uret
0 0 0 0 46 e= Jalak Uret Random Forest Fitur GLCM Tertinggi Sebelum Segmentasi Split Ratio 10:90 Tertinggi Setelah Segmentasi Split Ratio 30:70 Gambar. 8 Hasil Confusion Matrix Random Forest Fitur GLCM a b c d e a b c d e 26 5 3 12 0 a = Jalak Bali 35 4 0 0 0 a = Jalak Bali 0 12 0 6 6 b= Jalak Bulan 0 12 0 0 0 b= Jalak Bulan 0 18 10 7 0 c = Jalak Kebo 0 7 31 1 0 c = Jalak Kebo 1 0 0 10 0 d = Jalak Rio 0 0 0 37 0 d = Jalak Rio 0 2 0 0 13 e= Jalak Uret 0 0 0 0 44 e= Jalak Uret Random Forest Fitur Gabor Tertinggi Sebelum Segmentasi Split Ratio 40:60 Tertinggi Setelah Segmentasi Split Ratio 90:10 Gambar. 9 Hasil Confusion Matrix Random Forest Fitur Gabor a b c d e a b c d e 18 6 9 0 0 a = Jalak Bali 40 0 0 0 0 a = Jalak Bali 1 25 0 28 0 b= Jalak Bulan 0 36 0 0 0 b= Jalak Bulan 0 0 27 0 7 c = Jalak Kebo 0 0 35 0 0 c = Jalak Kebo 14 0 0 30 0 d = Jalak Rio 0 0 0 23 0 d = Jalak Rio 0 0 7 0 36 e= Jalak Uret 0 0 0 0 27 e= Jalak Uret Random Forest Fitur Wavelet Tertinggi Sebelum Segmentasi Split Ratio 70:30 Tertinggi Setelah Segmentasi Split Ratio 90:10 Gambar. 10 Hasil Confusion Matrix Random Forest Fitur Wavelet
Namun tingkat kesalahan dari burung jalak bali terdapat 3 data  pada  jalak  rio.  Selanjutnya  burung  jalak  bulan memiliki  ketepatan  mencapai  10  data  klasifikasi.  Namun tingkat  kesalahan  dari  burung  jalak  bulan  terdapat  1  data pada  jalak  bali  dan  5  jalak  uret.  Burung  jalak  Kebo memiliki  ketepatan  mencapai  31  data  klasifikasi.  Namun tingkat  kesalahan  dari  burung  jalak  kebo  terdapat  8  data pada  jalak  bulan  dan  2  jalak  rio.  Pada  burung  jalak  rio memiliki  ketepatan  mencapai  28  data  klasifikasi.  Tingkat kesalahan dari burung jalak rio terdapat 7 data pada jalak bali  dan  10  jalak  kebo.  Pada  burung  jalak  uret  memiliki ketepatan mencapai 36 data klasifikasi. Tingkat kesalahan dari  burung  jalak  uret  terdapat  12  data  pada  jalak  bulan dan 9 jalak rio.
Hasil sesudah segmentasi dengan split ratio 90:10 pada burung  jalak  bali  memiliki  ketepatan  mencapai  31  data klasifikasi.  Pada  burung  jalak  bulan  memiliki  ketepatan mencapai  25  data  klasifikasi  dengan  tingkat  kesalahan hanya  1  pada  jalak  bali.  Burung  jalak  Kebo  memiliki ketepatan  mencapai  27.klasifikasi  dan  burung  jalak  uret memiliki ketepatan mencapai 36 data klasifikasi.
Dalam  paparan  hasil  klasifikasi  sebelum  dan  sesudah dilakukan segmentasi pada Artificial Neural Network fitur Wavelet. Menunjukkan  hasil  keakuratannya masih  terjadi kesalahan pada burung jalak bali. Hasil Confusion Matrix yang  diperoleh  terdapat  kesamaan  yang  dalam  tingkat kesalahan pada klasifikasi.
Selanjutnya  pada  Gambar 5 merupakan  hasil perbandingan  setelah  dan  sebelum  dilakukan  segmentasi pada  klasifikasi  burung  jalak  menggunakan Artificial Neural  Network fitur  GLCM  +  Gabor.  Diawali  dengan hasil  sebelum  segmentasi  pada split  ratio 30:70,  bisa dipaparkan  bahwa  dalam  klasifikasi  jenis  burung  jalak bali memiliki ketepatan mencapai 29 data klasifikasi. Pada burung  jalak  rio  memiliki  ketepatan  mencapai  16  data klasifikasi.  Tingkat  kesalahan  dari  burung  jalak  rio terdapat  20  data  jalak  bulan,  dan  3  jalak  kebo.  Pada burung  jalak  uret  memiliki  ketepatan  mencapai  18  data klasifikasi.  Tingkat  kesalahan  dari  burung  jalak  uret terdapat 5 data pada jalak bali dan 4 jalak kebo.
Hasil sesudah segmentasi dengan split ratio 50:50 pada burung  jalak  bali  memiliki  ketepatan  mencapai  46  data klasifikasi.  Burung  jalak  bulan  memiliki  ketepatan mencapai  36  data  klasifikasi  dengan  tingkat  kesalahan hanya  1  pada  jalak  bali.  Kemudian  pada  burung  jalak Kebo  memiliki  ketepatan  mencapai  30,  burung  jalak  rio 37 dan burung jalak uret memiliki ketepatan mencapai 42 data klasifikasi.
Dalam  paparan  hasil  klasifikasi  sebelum  dan  sesudah dilakukan segmentasi pada Artificial Neural Network fitur GLCM + Gabor. Menunjukkan hasil keakuratannya masih terjadi kesalahan pada burung jalak bali. Hasil Confusion Matrix yang  diperoleh  terdapat  kesamaan  yang  dalam tingkat kesalahan pada klasifikasi.
a b c d e a b c d e 28 3 5 0 1 a = Jalak Bali 35 0 0 0 0 a = Jalak Bali 0 17 0 7 11 b= Jalak Bulan 0 40 0 0 0 b= Jalak Bulan 0 0 23 0 0 c = Jalak Kebo 0 0 33 0 0 c = Jalak Kebo 14 5 0 19 0 d = Jalak Rio
0 0 0 38 0 d = Jalak Rio 0 0 0 0 20 e= Jalak Uret
0 0 0 0 42 e= Jalak Uret Random Forest Fitur GLCM + GABOR Tertinggi Sebelum Segmentasi Split Ratio 20:80 Tertinggi Setelah Segmentasi Split Ratio 70:30 Gambar. 11 Hasil Confusion Matrix Random Forest Fitur GLCM + Gabor
a b c d e a b c d e 18 8 2 1 0 a = Jalak Bali 28 0 0 0 0 a = Jalak Bali 0 27 0 2 0 b= Jalak Bulan 0 32 0 0 0 b= Jalak Bulan 0 7 28 0 0 c = Jalak Kebo 0 0 37 0 0 c = Jalak Kebo 0 7 0 28 0 d = Jalak Rio 0 0 0 41 0 d = Jalak Rio 16 0 8 0 11 e= Jalak Uret 0 0 0 0 36 e= Jalak Uret Random Forest Fitur GLCM + Wavelet Tertinggi Sebelum Segmentasi Split Ratio 30:70 Tertinggi Setelah Segmentasi Split Ratio 50:50 Gambar. 12 Hasil Confusion Matrix Random Forest Fitur GLCM + Wavelet
a b c d e a b c d e 27 0 9 0 11 a = Jalak Bali 31 0 0 0 0 a = Jalak Bali 0 13 0 18 0 b= Jalak Bulan 0 30 0 0 0 b= Jalak Bulan 14 0 20 0 0 c = Jalak Kebo 0 0 42 0 0 c = Jalak Kebo 0 8 0 16 0 d = Jalak Rio 0 0 0 37 0 d = Jalak Rio 0 0 16 0 11 e= Jalak Uret 0 0 0 0 39 e= Jalak Uret Tertinggi Setelah Segmentasi Split Ratio 50:50 Random Forest Fitur Gabor + Wavelet Tertinggi Sebelum Segmentasi Split Ratio 10:90 Gambar. 13 Hasil Confusion Matrix Random Forest Fitur Gabor + Wavelet
Selanjutnya  pada  Gambar 6 merupakan  hasil perbandingan  setelah  dan  sebelum  dilakukan  segmentasi pada  klasifikasi  burung  jalak  menggunakan Artificial Neural  Network fitur  GLCM  +  Wavelet.  Diawali  dengan hasil  sebelum  segmentasi  pada split  ratio 20:80,  bisa dipaparkan  bahwa  dalam  klasifikasi  jenis  burung  jalak bali  memiliki  ketepatan  mencapai  27  data  klasifikasi. Namun tingkat kesalahan dari burung jalak bali terdapat 1 data  pada  jalak  bulan,  3  jalak  kebo,  15  jalak  rio  dan  5 jalak  uret.  Burung  jalak  Kebo  memiliki  ketepatan mencapai  14  data  klasifikasi.  Namun  tingkat  kesalahan dari burung jalak kebo terdapat 1 data pada jalak bali dan 2  jalak  rio.  Pada  burung  jalak  rio  memiliki  ketepatan mencapai  15  data  klasifikasi.  Tingkat  kesalahan  dari burung  jalak  rio  terdapat  7  data  pada  jalak  bali,  2  jalak bulan  dan  2  jalak  uret.  Pada  burung  jalak  uret  memiliki ketepatan mencapai 25 data klasifikasi. Tingkat kesalahan dari burung jalak uret  terdapat  8 pada jalak bulan dan 10 jalak kebo.
Hasil sesudah segmentasi dengan split ratio 60:40 pada burung  jalak  bali  memiliki  ketepatan  mencapai  42  data klasifikasi.  Pada  burung  jalak  bulan  memiliki  ketepatan mencapai 36 data klasifikasi. Burung jalak Kebo memiliki ketepatan  mencapai  40  data  klasifikasi.  Burung  jalak  rio memiliki  ketepatan  mencapai  38  dan  burung  jalak  uret memiliki ketepatan mencapai 46 data klasifikasi.
Dalam  paparan  hasil  klasifikasi  sebelum  dan  sesudah dilakukan segmentasi pada Artificial Neural Network fitur
GLCM  +  Wavelet.  Menunjukkan  hasil  keakuratannya tidak  terjadi  kesalahan  pada  saat  setelah  dilakukan segmentasi dari burung jalak bali. Hasil Confusion Matrix tersebut  menunjukkan  tidak  ada  kesamaan  pada  tingkat saat klasifikasi.
Pada  Gambar  7  merupakan  hasil  perbandingan  setelah dan sebelum dilakukan segmentasi pada klasifikasi burung jalak menggunakan Artificial Neural Network fitur Gabor +  Wavelet.  Diawali  dengan  hasil  sebelum  segmentasi pada split  ratio 10:90,  bisa  dipaparkan  bahwa  dalam klasifikasi  jenis  burung  jalak  bali  memiliki  ketepatan mencapai  21  data  klasifikasi.  Namun  tingkat  kesalahan dari  burung  jalak  bali  terdapat  14  data  pada  jalak  rio. Selanjutnya  burung  jalak  bulan  memiliki  ketepatan mencapai  22  data  klasifikasi.  Namun  tingkat  kesalahan dari  burung  jalak  bulan  terdapat  2  data  pada  jalak  bali,  4 pada  jalak  kebo  dan  9  jalak  uret.  Burung  jalak  Kebo memiliki  ketepatan  mencapai  18  data  klasifikasi.  Namun tingkat  kesalahan  dari  burung  jalak  kebo  terdapat  8  data pada  jalak  bali,  2  jalak  rio  dan  1  jalak  uret.  Pada  burung jalak rio memiliki  ketepatan mencapai  22 data klasifikasi dengan  tingkat  kesalahan  dari  burung  jalak  rio  ada  pada jalak bulan hanya 7 data. Pada burung jalak uret memiliki ketepatan mencapai 36 data klasifikasi. Tingkat kesalahan dari burung jalak uret terdapat 10 data pada jalak bali dan 4 burung jalak kebo.
Hasil sesudah segmentasi dengan split ratio 90:10 pada burung  jalak  bali  memiliki  ketepatan  mencapai  35  data
klasifikasi.  Selanjutnya  burung  jalak  bulan  memiliki ketepatan  mencapai  37  data  klasifikasi.  Burung  jalak Kebo  memiliki  ketepatan  mencapai  45  data  klasifikasi. Pada  burung  jalak  rio  memiliki  ketepatan  mencapai  28 data  klasifikasi  dan  burung  jalak  uret  memiliki  ketepatan mencapai 33 data klasifikasi.
Dalam  paparan  hasil  klasifikasi  sebelum  dan  sesudah dilakukan segmentasi pada Artificial Neural Network fitur Gabor + Wavelet. Menunjukkan hasil keakuratannya tidak terjadi  kesalahan  pada  saat  setelah  dilakukan  segmentasi dari  burung  jalak  bali.  Hasil Confusion  Matrix tersebut menunjukkan  tidak  ada  kesamaan  pada  tingkat  saat klasifikasi.
Pada  Gambar  8  merupakan  hasil  perbandingan  setelah dan sebelum dilakukan segmentasi pada klasifikasi burung jalak menggunakan Random Forest fitur GLCM. Diawali dengan  hasil  sebelum  segmentasi  pada split  ratio 10:90, bisa  dipaparkan  bahwa  dalam  klasifikasi  jenis  burung jalak bali memiliki ketepatan mencapai 14 data klasifikasi. Namun tingkat kesalahan dari burung jalak bali terdapat 7 data pada jalak bulan, 1 data jalak kebo dan 14 jalak rio. Selanjutnya  burung  jalak  bulan  memiliki  ketepatan mencapai  22  data  klasifikasi.  Namun  tingkat  kesalahan dari burung jalak kebo terdapat 8 data pada jalak bulan, 2 jalak rio dan 1 jalak uret. Pada burung jalak rio memiliki ketepatan mencapai 28 data klasifikasi. Tingkat kesalahan dari burung jalak rio terdapat 5 data pada jalak bali. Pada burung  jalak  uret  memiliki  ketepatan  mencapai  26  data klasifikasi.  Tingkat  kesalahan  dari  burung  jalak  uret terdapat 10 data pada jalak bulan dan 4 pada jalak kebo.
Hasil sesudah segmentasi dengan split ratio 30:70 pada burung  jalak  bali  memiliki  ketepatan  mencapai  37  data klasifikasi.  burung  jalak  bulan  memiliki  ketepatan mencapai 45 data klasifikasi. Burung jalak Kebo memiliki ketepatan  mencapai  30  data  klasifikasi.  Burung  jalak  rio memiliki  ketepatan  mencapai  32  data  dan  burung  jalak uret memiliki ketepatan mencapai 46 data klasifikasi.
Dalam  paparan  hasil  klasifikasi  sebelum  dan  sesudah dilakukan  segmentasi  pada Random  Forest fitur  GLCM. Menunjukkan  hasil  keakuratannya  tidak  terjadi  kesalahan pada  saat  setelah  dilakukan  segmentasi  dari  burung  jalak bali.  Hasil Confusion  Matrix tersebut  menunjukkan  tidak ada kesamaan pada tingkat saat klasifikasi.
Pada  Gambar  9  merupakan  hasil  perbandingan  setelah dan sebelum dilakukan segmentasi pada klasifikasi burung jalak  menggunakan Random  Forest fitur  Gabor.  Diawali dengan  hasil  sebelum  segmentasi  pada split  ratio 40:60, bisa dipaparkan bahwa dalam klasifikasi jenis burung bali memiliki  ketepatan  mencapai  26  data  klasifikasi.  Namun tingkat  kesalahan  dari  burung  jalak  bali  terdapat  5  data pada  jalak  bulan,  3  jalak  kebo  dan  12  jalak  rio. Selanjutnya  burung  jalak  bulan  memiliki  ketepatan mencapai  12  data  klasifikasi.  Namun  tingkat  kesalahan dari burung jalak bulan terdapat 6 data pada jalak rio dan 6  jalak  uret.  Burung  jalak  Kebo  memiliki  ketepatan mencapai  10  data  klasifikasi.  Namun  tingkat  kesalahan dari  burung  jalak  kebo  terdapat  18  data  pada  jalak  bulan dan 7 jalak rio. Pada burung jalak rio memiliki ketepatan
mencapai  10  data  klasifikasi.  Tingkat  kesalahan  dari burung  jalak  rio  terdapat  1  data  pada  jalak  bali.  Pada burung  jalak  uret  memiliki  ketepatan  mencapai  13  data klasifikasi.  Tingkat  kesalahan  dari  burung  jalak  uret terdapat 2 data pada jalak bulan.
Hasil sesudah segmentasi dengan split ratio 90:10 pada burung  jalak  bali  memiliki  ketepatan  mencapai  35  data klasifikasi.  Namun  tingkat  kesalahan  dari  burung  jalak bali terdapat  4 data pada jalak bulan. Selanjutnya burung jalak  bulan  memiliki  ketepatan  mencapai  12  data klasifikasi.  Pada  burung  jalak  Kebo  memiliki  ketepatan mencapai  31  data  klasifikasi.  Namun  tingkat  kesalahan dari  burung  jalak  kebo  terdapat  7  data  pada  jalak  bulan dan 1 jalak rio. Pada burung jalak rio memiliki ketepatan mencapai  37  data  klasifikasi  dan  burung  jalak  uret memiliki ketepatan mencapai 44 data klasifikasi.
Dalam  paparan  hasil  klasifikasi  sebelum  dan  sesudah dilakukan  segmentasi  pada Random  Forest fitur  Gabor. Menunjukkan  hasil  keakuratannya  terjadi  kesalahan  pada burung  jalak  bulan  dan  jalak  rio.  Hasil Confusion  Matrix tersebut  diakibatkan  karena  kesamaan  tekstur  dari  citra burung jalak bulan dan rio.
Pada Gambar 10 merupakan hasil perbandingan setelah dan sebelum dilakukan segmentasi pada klasifikasi burung jalak menggunakan Random Forest fitur Wavelet. Diawali dengan  hasil  sebelum  segmentasi  pada split  ratio 70:30, bisa  dipaparkan  bahwa  dalam  klasifikasi  jenis  burung jalak bali memiliki ketepatan mencapai 18 data klasifikasi. Namun tingkat kesalahan dari burung jalak bali terdapat 6 data  pada  jalak  bulan  dan  9  jalak  kebo.  Selanjutnya burung  jalak  bulan  memiliki  ketepatan  mencapai  25  data klasifikasi.  Namun  tingkat  kesalahan  dari  burung  jalak bulan  terdapat  1  data  pada  jalak  bali  dan  28  jalak  rio. Burung  jalak  Kebo  memiliki  ketepatan  mencapai  27  data klasifikasi dengan tingkat kesalahan 7 data pada jalak uret. Pada  burung  jalak  rio  memiliki  ketepatan  mencapai  30 data  klasifikasi.  Tingkat  kesalahan  dari  burung  jalak  rio terdapat  14,  jalak  uret  memiliki  ketepatan  mencapai  36 data  klasifikasi.  Tingkat  kesalahan  dari  burung  jalak  uret terdapat 7 data pada jalak kebo.
Hasil sesudah segmentasi dengan split ratio 90:10 pada burung  jalak  bali  memiliki  ketepatan  mencapai  40  data klasifikasi.  Burung  jalak  bulan  memiliki  ketepatan mencapai  36,  jalak  Kebo  memiliki  35  data,  jalak  rio memiliki  ketepatan  mencapai  23  dan  jalak  uret  memiliki ketepatan mencapai 27 data klasifikasi.
Dalam  paparan  hasil  klasifikasi  sebelum  dan  sesudah dilakukan segmentasi pada Random Forest fitur Wavelet. Menunjukkan  hasil  keakuratannya  tidak  terjadi  kesalahan pada  saat  setelah  dilakukan  segmentasi  dari  burung  jalak bali.  Hasil Confusion  Matrix tersebut  menunjukkan  tidak ada kesamaan pada tingkat saat klasifikasi.
Pada Gambar 11 merupakan hasil perbandingan setelah dan sebelum dilakukan segmentasi pada klasifikasi burung jalak menggunakan Random Forest fitur GLCM + Gabor. Diawali dengan hasil sebelum segmentasi pada split ratio 20:80,  bisa  dipaparkan  bahwa  dalam  klasifikasi  jenis burung  jalak  bali  memiliki  ketepatan  mencapai  28  data
klasifikasi.  Namun  tingkat  kesalahan  dari  burung  jalak bali  terdapat  3  data  pada  jalak  bulan,  5  jalak  kebo  dan  1 jalak  uret.  Selanjutnya  burung  jalak  bulan  memiliki ketepatan  mencapai  17  data  klasifikasi  dengan  tingkat kesalahan 7 data pada jalak rio dan 11 jalak uret. Burung jalak  Kebo  memiliki  ketepatan  mencapai  27  data klasifikasi dengan tingkat kesalahan 7 data pada jalak uret. Pada  burung  jalak  uret  memiliki  ketepatan  mencapai  20 data klasifikasi.
Hasil sesudah segmentasi dengan split ratio 70:30 pada burung  jalak  bali  memiliki  ketepatan  mencapai  35  data klasifikasi.  Burung  jalak  bulan  memiliki  ketepatan mencapai  40,  jalak  Kebo  memiliki  45  data,  jalak  rio memiliki  ketepatan  mencapai  38  dan  jalak  uret  memiliki ketepatan mencapai 42 data klasifikasi.
Dalam  paparan  hasil  klasifikasi  sebelum  dan  sesudah dilakukan segmentasi pada Random Forest fitur GLCM + Gabor.  Menunjukkan  hasil  keakuratannya  tidak  terjadi kesalahan  pada  saat  setelah  dilakukan  segmentasi  dari burung  jalak  bali.  Hasil Confusion  Matrix tersebut menunjukkan  tidak  ada  kesamaan  pada  tingkat  saat klasifikasi.
Pada Gambar 12 merupakan hasil perbandingan setelah dan sebelum dilakukan segmentasi pada klasifikasi burung jalak  menggunakan Random  Forest fitur  GLCM+ Wavelet.  Diawali  dengan  hasil  sebelum  segmentasi  pada split ratio 30:70, bisa dipaparkan bahwa dalam klasifikasi jenis  burung  jalak  bali  memiliki  ketepatan  mencapai  18 data  klasifikasi.  Namun  tingkat  kesalahan  dari  burung jalak  bali  terdapat  8  data  pada  jalak  bulan,  2  jalak  kebo dan  1  jalak  rio.  Selanjutnya  burung  jalak  bulan  memiliki ketepatan  mencapai  27  data  klasifikasi  dengan  tingkat kesalahan  2  data  pada  jalak  rio.  Burung  jalak  Kebo memiliki  ketepatan  mencapai  28  data  klasifikasi  dengan tingkat kesalahan 7 data pada jalak uret. Pada burung jalak uret memiliki ketepatan mencapai 11 data klasifikasi.
Hasil sesudah segmentasi dengan split ratio 50:50 pada burung  jalak  bali  memiliki  ketepatan  mencapai  28  data klasifikasi.  Burung  jalak  bulan  memiliki  ketepatan mencapai  32,  jalak  Kebo  memiliki  37  data,  jalak  rio memiliki  ketepatan  mencapai  41  dan  jalak  uret  memiliki ketepatan mencapai 36 data klasifikasi.
Dalam  paparan  hasil  klasifikasi  sebelum  dan  sesudah dilakukan segmentasi pada Random Forest fitur GLCM + Wavelet.  Menunjukkan  hasil  keakuratannya  tidak  terjadi kesalahan  pada  saat  setelah  dilakukan  segmentasi  dari burung  jalak  bali.  Hasil Confusion  Matrix tersebut menunjukkan  tidak  ada  kesamaan  pada  tingkat  saat klasifikasi.
Pada Gambar 13 merupakan hasil perbandingan setelah dan sebelum dilakukan segmentasi pada klasifikasi burung jalak menggunakan Random Forest fitur Gabor + Wavelet. Diawali dengan hasil sebelum segmentasi pada split ratio 10:90,  bisa  dipaparkan  bahwa  dalam  klasifikasi  jenis burung  jalak  bali  memiliki  ketepatan  mencapai  27  data klasifikasi.  Namun  tingkat  kesalahan  dari  burung  jalak bali  terdapat  9  data  pada  jalak  kebo  dan  11  jalak  uret. Selanjutnya  burung  jalak  bulan  memiliki  ketepatan
mencapai 13 data klasifikasi dengan tingkat kesalahan 18 data pada jalak rio. Burung jalak Kebo memiliki ketepatan mencapai 20 data klasifikasi dengan tingkat kesalahan 14 data  pada  jalak  bali.  Pada  burung  jalak  rio  memiliki ketepatan  mencapai  16  data  klasifikasi  dan  tingkat kesalahan ada mencapai 8 pada jalak bulan. Burung jalak uret  memiliki  ketepatan  mencapai  11  data  klasifikasi dengan tingkat kesalahan mencapai 16 pada jalak kebo.
Hasil sesudah segmentasi dengan split ratio 50:50 pada burung  jalak  bali  memiliki  ketepatan  mencapai  31  data klasifikasi.  Burung  jalak  bulan  memiliki  ketepatan mencapai  30,  jalak  Kebo  memiliki  42  data,  jalak  rio memiliki  ketepatan  mencapai  37  dan  jalak  uret  memiliki ketepatan mencapai 39 data klasifikasi.
Dalam  paparan  hasil  klasifikasi  sebelum  dan  sesudah dilakukan segmentasi pada Random Forest fitur GLCM + Wavelet.  Menunjukkan  hasil  keakuratannya  tidak  terjadi kesalahan  pada  saat  setelah  dilakukan  segmentasi  dari burung  jalak  bali.  Hasil Confusion  Matrix tersebut menunjukkan  tidak  ada  kesamaan  pada  tingkat  saat klasifikasi.

## IV. K ESIMPULAN
Dalam  paparan  perbandingan  antara Artificial  Neural Network dengan Random  Forest bisa  disimpulkan  bahwa pada  fitur  Wavelet  memiliki  hasil  yang  maksimal  pada proses  klasifikasi  burung  jalak.  Hasil  dalam  pengujian dimulai  dengan Artificial  Neural  Network memiliki  nilai tertinggi  pada precision mencapai  0.986  dengan perbandingan 50:50, recall 0.987 pada split ratio 80:20, f- measure mencapai  0.988  dengan split  ratio 80:20  dan accuracy tertinggi  mencapai  89%  perbandingan  90:10. Selanjutnya pada Random Forest memiliki hasil  tertinggi pada precision mencapai 1.000, recall mencapai 0.877, f- measure mencapai  0.975  dan accuracy mencapai  100% dengan perbandingan mulai 20:80 sampai dengan 90:10.
Serta dalam perbandingan data antara 50:50 mendapatkan hasil sesudah segmentasi pada burung jalak bali memiliki ketepatan mencapai 31 data klasifikasi. Pada burung  jalak  bulan  memiliki  ketepatan  mencapai  25  data klasifikasi  dengan  tingkat  kesalahan  hanya  1  pada  jalak bali. Burung jalak Kebo memiliki ketepatan mencapai 27, burung jalak rio 30 data klasifikasi dan burung jalak uret memiliki ketepatan mencapai 36 data klasifikasi.
Hasil  yang  telah  dipaparkan  membuktikan  bahwa Random  Forest dengan  pengujian  ekstraksi  fitur  tekstur Wavelet  dapat  memperbaiki  kinerja  dari  penelitian sebelumnya yang menggunakan Artificial Neural Network dengan ekstraksi fitur tekstur GLCM.
Berdasarkan  dalam  hasil  dan  pengujian  yang  telah dilakukan,  pada  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa Random  Forest lebih  baik  dari Artificial  Neural  Network dalam  mengklasifikasi  jenis  burung  jalak.  Selanjutnya dalam  metode  ekstraksi  fitur  yang  telah  diujikan  untuk klasifikasi  citra.  Menunjukkan  bahwa  klasifikasi  citra burung  jalak  dengan Artificial  Neural  Network dan Random  Forest menunjukan  urutan  kinerja  terbaik  dari Wavelet,  Gabor  dan  GLCM.  Fitur  ekstraksi  tekstur
wavelet  mempunyai  kinerja  yang  lebih  unggul  pada  saat menggunakan  segmentasi  manual  atau  tanpa  segmentasi. Hasil  evaluasi  wavelet  lebih  akurat  daripada  Gabor  dan GLCM. Hasil klasifikasi citra burung jalak diketahui dari segi matrix  confusion menunjukkan  bahwa  perbandingan data  antara  10:90  sampai  dengan  90:10  juga  sangat berpengaruh dalam proses klasifikasi.

## R EFERENSI
[1] F. Rachmawati and D. Widhyaestoeti, “Early Warning System for Predicting  the  Level  of  Road  Service  on  the  Bogor  City  SSA Route,” vol. 8, no. 2, pp. 9–18, 2020.
[2] A.  M.  Afida,  “Klasifikasi  Jenis  Burung  Berdasarkan  Suara Menggunakan Algoritme Support Vector Machine,” vol. 1, 2019.
[3] A. Y. Rahman and I. Istiadi, “LoveBird Type Classification Using Fuzzy  Logic  and  Artificial  Neural  Networks  With  Three  Levels Of Features,” 2020.
[4] M.  Novitasari  and  B.  Arifitama,  “Penerapan  Augmented  Reality Hewan Burung Berdasarkan Klasifikasi Jenis Makanan Menggunakan Marker Based Tracking,” pp. 532–537, 2020.
[5] B.  S.  Iskandar,  D.  Mulyanto,  and  R.  L.  Alfian,  “Traditional Ecological Knowledge Of The Bird Traders On Bird Species Bird Naming , And Bird Market Chain : A Case Study In Bird Market Pasty  Yogyakarta  ,  Indonesia,”  vol.  21,  no.  6,  pp.  2586–2602, 2020, doi: https://doi.org/10.13057/biodiv/d210631.
[6] I. M. Nasser and S. S. Abu-Naser, “Artificial Neural Network For Predicting Animals Category,” vol. 3, no. 2, pp. 18–24, 2019, doi: 10.256W1/123456789/182.
[7] D.  Alamsyah  and  D.  Pratama,  “Implementasi  Convolutional Neural  Networks  (CNN)  untuk  Klasifikasi  Ekspresi  Citra  Wajah pada  FER-2013  Dataset,” J.  Teknol.  Inf. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  350– 355, 2020, doi: 10.36294/jurti.v4i2.1714.
[8] H.  Fonda,  “Klasifikasi  Batik  Riau  Dengan  Menggunakan Convolutional Neural Networks (Cnn),” J.  Ilmu  Komput. ,  vol.  9, no. 1, pp. 7–10, 2020, doi: 10.33060/jik/2020/vol9.iss1.144.
[9] A. Y.  Rahman, “Classification  of Starling Image Using Artificial Neural Networks,” pp. 0–5, 2021,
doi:
https://doi.org/10.1145/3479645.3479690.
[10]  M. M. Sebatubun and M. A. Nugroho, “Ekstraksi Fitur Circularity untuk  Pengenalan  Varietas  Kopi  Arabika,” J.  Teknol.  Inf.  dan Ilmu  Komput. ,  vol.  4,  no.  4,  pp.  283–289,  2017,  doi: 10.25126/jtiik.201744505.
[11]  W.  Apriliah et  al. ,  “Prediksi  Kemungkinan  Prediksi  pada  Tahap Awal  Menggunakan  Algoritma  Klasifikasi  Random  Forest,”  vol. 10, pp. 163–171, 2021.
[12]  S. Devella et al. , “Implementasi Random Forest Untuk Klasifikasi Motif  Songket  Palembang  Berdasarkan  SIFT,”  vol.  7,  no.  2,  pp. 310–320, 2020.
[13]  D.  W.  Wibowo,  D.  Erwanto,  and  D.  A.  W.  Kusumastutie, “Klasifikasi  Jenis Kayu  Menggunakan  Esktrasi  Fitur  Gray  Level Co-Occurence  Matrix  dan  Multilayer  Perceptron,” J.  Nas.  Tek. ELEKTRO ,  vol.  10,  no.  1,  p.  1,  Mar.  2021,  doi: 10.25077/jnte.v10n1.788.2021.
[14]  E.  K.  Ratnasari,  R.  V.  H.  Ginardi,  and  C.  Fatichah,  “Klasifikasi Citra  Daun  Berdasarkan  Ciri  Tekstur  Dan  Warna  Menggunakan Segmentation-Based Gray Level Co-occurrence Matrix,” Regist. J.
Ilm.  Teknol.  Sist.  Inf. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  1–10,  2019,  doi:
10.26594/register.v3i1.575.
[15]  A.  B.  Seran,  A.  Y.  Rahman,  and  I.  Istiadi,  “Temu  Kembali Kemiripan  Motif  Citra  Tenun  Menggunakan  Transformasi Wavelet  Diskrit  Dan  GLCM,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan Teknol.  Informasi) ,  vol.  5,  no.  5,  pp.  958–966,  2021,  doi: 10.29207/resti.v5i5.3484.
[16]  A.  L.  Hananto,  S.  Sulaiman,  S.  Widiyanto,  and  A.  Y.  Rahman, “Evaluation Comparison Of Wave Amount Measurement Results In  Brass-Plated  Tire  Steel  Cord  Using  RMSE  And  Cosine Similarity,” Indones. J. Electr. Eng. Comput. Sci. , vol. 22, no. 1, p. 207, 2021, doi: 10.11591/ijeecs.v22.i1.pp207-214.