© Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Karya ini berada di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa 4.0 Internasional DOI: 10.22146/jnteti.v13i1.8730

## Citra Tekstur Terbaik Untuk Gaussian Naïve Bayes

## Dengan Interpolasi Nearest Neighbor
Irwan Budi Santoso 1 , Shoffin Nahwa Utama 1 , Supriyono 1
1 Prodi Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, Malang, Indonesia
[Diserahkan: 17 Juli 2023, Direvisi: 22 September 2023, Diterima: 13 Desember 2023] Penulis Korespondensi: Irwan Budi Santoso (email: irwan@ti.uin-malang.ac.id)
INTISARI — Salah satu faktor yang berpengaruh terhadap kinerja Gaussian naive Bayes classifier (GNBC) dalam klasifikasi citra  tekstur  adalah  ukuran  (dimensi)  citra.  Ukuran  citra  adalah  salah  satu  kriteria  citra  tekstur  terbaik  di  samping  nilai pikselnya. Pada penelitian ini, diusulkan metode untuk mendapatkan ukuran citra tekstur terbaik terhadap GNBC dengan optimalisasi interpolasi nearest neighbor (NN). Ukuran citra  tekstur terbaik dengan nilai  piksel hasil  interpolasi tersebut membuat  GNBC  mampu  membedakan  citra  tekstur  pada  setiap  kelasnya dengan  kinerja  paling  tinggi.  Langkah pertama metode usulan tersebut adalah menentukan ukuran citra tekstur untuk pelatihan melalui kombinasi ukuran baris dan kolom pada  proses  optimalisasi.  Pengubahan  ukuran  ( resizing )  semua  citra  tekstur asal  dengan  interpolasi  NN  adalah  langkah penting berikutnya untuk mendapatkan citra tekstur baru. Langkah selanjutnya adalah membangun GNBC berdasarkan citra baru hasil interpolasi dan menentukan akurasi klasifikasinya. Langkah terakhir yaitu memilih ukuran citra tekstur terbaik berdasarkan  nilai  akurasi  klasifikasi  terbesar  sebagai  kriteria  pertama  dan  ukuran  citra  sebagai  kriteria  kedua.  Evaluasi terhadap metode yang diusulkan tersebut dilakukan menggunakan data citra tekstur dari dataset publik CVonline dengan melibatkan  beberapa  skenario  uji  coba  dan  metode  interpolasi.  Hasil  uji  coba  menunjukkan  bahwa  pada  skenario  yang melibatkan lima kelas citra tekstur, GNBC dengan interpolasi NN memberikan  nilai akurasi klasifikasi terkecil 89% dan terbesar 100% pada ukuran citra terbaik, masing-masing 14 × 32 dan 47 × 42. Pada skenario yang melibatkan jumlah kelas kecil hingga besar, GNBC dengan interpolasi NN memberikan akurasi klasifikasi 81,6% - 95%. Dari hasil tersebut, GNBC dengan optimalisasi NN memberikan hasil lebih baik daripada metode interpolasi nonadaptif lainnya ( bilinear , bicubic , dan lanczos ) dan principal component analysis (PCA).
KATA KUNCI — Citra, Tekstur, Interpolasi, Naïve Bayes , Nonadaptif, Akurasi.

## I. PENDAHULUAN
Salah  satu  kriteria  kinerja  metode  klasifikasi  dalam mengklasifikasi objek citra adalah menghasilkan akurasi yang tinggi dalam klasifikasi. Akurasi tinggi yang dihasilkan metode klasifikasi  tersebut  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor,  di antaranya  ketepatan  dalam  mengambil  sampel  citra  objek, praproses  citra,  ekstraksi  fitur  citra,  dan  keandalan  metode klasifikasi.  Praproses  terhadap  citra  yang  biasa  dilakukan adalah  penskalaan  ( scaling )  citra  dan  memperbaiki  kualitas citra dengan  filter tertentu. Sementara itu, untuk ekstraksi fitur citra  seringkali  digunakan  transformasi  Fourier [1], wavelet , dan principal component analysis (PCA)  [2], [3]. Penskalaan citra biasanya dilakukan dengan pengubahan ukuran ( resizing ) citra  asal  agar  ukuran  (dimensi)  citra  untuk  pelatihan  dan pengujian menjadi sama. Ukuran citra hasil pengubahan ukuran tersebut  selanjutnya  menjadi  masukan  sebuah  atau  beberapa pengklasifikasi konvensional, seperti naïve Bayes . Akan tetapi, untuk  ukuran  citra  yang  berbeda,  pengklasifikasi  dapat memberikan  kinerja  klasifikasi  yang  berbeda  pula.  Kinerja pengklasifikasi tersebut dapat lebih baik atau lebih buruk. Oleh karenanya,  mendapatkan  ukuran  citra  yang  tepat,  sehingga menghasilkan  kinerja  pengklasifikasi  terbaik  adalah  langkah penting dalam proses klasifikasi.
Tidak  banyak  penelitian  sebelumnya  yang  fokus  pada pengubahan  ukuran  citra  untuk  meningkatkan  kinerja  dalam klasifikasi.  Kebanyakan  peneliti  hanya  fokus  pada  perbaikan citra  dengan  menggunakan  satu  atau  beberapa  metode interpolasi  citra  [4]–[8].  Dalam  klasifikasi  citra,  pengubahan ukuran  citra  (misalnya  citra  tekstur)  menjadi  persoalan
tersendiri  terhadap  keberhasilan  metode  klasifikasi.  Fakta penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa  jarang  sekali  para peneliti  menggunakan  metode  interpolasi  untuk  tujuan mendapatkan ukuran citra terbaik bagi metode klasifikasi serta tidak banyak penelitian menggunakan hasil interpolasi sebagai pendekatan terhadap nilai fitur dari objek citra.
Beberapa  penelitian  sebelumnya  berfokus  pada  perbaikan metode klasifikasi, di antaranya dengan memodifikasi struktur model  atau  dengan  memperbaiki  estimasi  parameter  (bobot) model. Salah satu metode klasifikasi berbasis probabilitas yang relatif sederhana dan sering digunakan adalah Gaussian naïve Bayes  classifier (GNBC).  Beberapa  penelitian  terkait  GNBC yang fokus pada perbaikan metode telah memodifikasi struktur model [9] dan memperbaiki estimasi parameter (bobot) model [10]–[14].  Dari  semua  penelitian  tersebut,  diketahui  bahwa secara prinsip GNBC merupakan metode klasifikasi yang tetap mengasumsikan bahwa bahwa atribut (fitur) yang satu bersifat independen terhadap atribut (fitur) yang lain [15]–[17]. Adanya asumsi  tersebut  membuat  metode  GNBC  mudah  untuk digunakan  atau  diimplementasikan,  selalu  menjadi  topik hangat,  dan  terus  diteliti,  terutama  terkait  cara  peningkatan kinerja klasifikasi .
Berpijak dari kelemahan dan kelebihan metode GNBC serta potensi  penggunaan  metode  interpolasi,  pada  penelitian  ini diusulkan  metode  untuk  mendapatkan  ukuran  citra  tekstur terbaik  menggunakan  interpolasi  serta  untuk  meningkatkan kinerja  GNBC  dalam  klasifikasi  citra  tekstur.  Kontribusi penelitian  ini  adalah  penggunaan  metode  interpolasi  untuk mendapatkan  ukuran  citra  tekstur  terbaik  pada  GNBC,
peningkatan kinerja GNBC dengan ukuran citra tekstur terbaik menggunakan  interpolasi nearest  neighbor (NN),  dan mereduksi ukuran citra tekstur untuk masukan pada GNBC.

## II. METODE YANG DIUSULKAN
Secara  garis  besar,  tahapan  dalam  penelitian  ini  meliputi akuisisi citra tekstur untuk pelatihan, optimalisasi ukuran citra dengan  metode  interpolasi  NN  terhadap  kinerja  GNBC,  dan mendapatkan  ukuran  citra  tekstur  terbaik  (optimal)  untuk ekstraksi  fitur,  seperti  diperlihatkan  pada  Gambar  1.  Akuisisi citra dijalankan untuk mengambil data  citra tekstur per kelas, mendapatkan nilai piksel dari setiap citra, serta mengumpulkan nilai  tersebut  dalam  bentuk  matriks  [18].  Pada  penelitian  ini, metode  interpolasi  digunakan  untuk  menentukan  nilai  piksel citra dengan ukuran baru terhadap citra asal. Ukuran citra baru tersebut  dibentuk  mulai  dari  ukuran  kecil  dengan  kombinasi baris  dan  kolom  sampai  ukuran  paling  besar,  bukan berdasarkan  rasio  terhadap  citra  asal.  Sementara  itu, optimalisasi  ukuran  citra  dengan  interpolasi  NN  pada prinsipnya  adalah  menjadikan  setiap  citra  tekstur  baru  hasil pengubahan ukuran terhadap citra tekstur asal sebagai masukan pelatihan  pada  GNBC.  Selanjutnya,  dilakukan  proses  untuk mendapatkan  ukuran  citra  tekstur  terbaik  di  antara  citra  baru yang telah dibentuk. Dari ukuran citra tekstur terbaik tersebut, didapatkan  citra  tekstur  terbaik  yang  tepat  bagi  GNBC sedemikian  hingga  GNBC  dapat  membedakan  citra  tekstur setiap kelasnya dengan kinerja terbaik.

## A. NEAREST NEIGHBOR-GAUSSIAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER (NN-GNBC)
Interpolasi dengan NN adalah interpolasi paling sederhana, sehingga waktu komputasi  metode tersebut  relatif lebih cepat daripada  metode  interpolasi  yang  lain.  Kondisi  ini  terjadi karena prinsip metode interpolasi tersebut adalah memilih nilai piksel  terdekat  yang  ada  di  sekelilingnya.  Nilai  piksel  yang baru  didapatkan  dari  nilai  piksel  terdekat  untuk  memperkecil ataupun memperbesar citra asal [4]. Kernel dari interpolasi NN secara matematis ditulis sebagai beikut.
𝑙(𝑥) = { 0 |𝑥| ≥ 0,5 1 |𝑥| < 0,5 (1)
dengan |𝑥| adalah jarak antara titik dengan grid titik yang akan diinterpolasi  pada  citra  tekstur.  Fungsi kernel tersebut digunakan untuk mendapatkan nilai piksel hasil interpolasi.
Jika  diketahui 𝑇 = {𝑧 1 , . . . , 𝑧 𝑑 } adalah  citra  hasil  dari interpolasi dengan NN dan dianggap sebagai nilai atribut (fitur) yang meliputi 𝑧 1 , . . . , 𝑧 𝑑 , dengan 𝑑 adalah ukuran fitur (baris × kolom)  citra,  maka  fitur  citra  tersebut  selanjutnya  digunakan untuk  membentuk  atau  membangun  GNBC  [19].  Dalam pembentukan  GNBC  tersebut,  diasumsikan  bahwa  di  antara atribut (fitur) citra bersifat independen serta diasumsikan juga bahwa  setiap  fitur  atau  atributnya  memiliki  distribusi  normal (Gaussian).  Selanjutnya,  dengan  memperhatikan  asumsi- asumsi tersebut, nilai probabilitas atribut (fitur), jika kelas ke- 𝑗 ( 𝐶 𝑗 ) diketahui, adalah sebagai berikut [17].
𝑃(𝑇|𝐶 𝑗 ) = ∏ 𝑃(𝑇 𝑘 |𝐶 𝑗 ) 𝑑 𝑘=1 = ∏ 𝑁(𝑧 𝑘 ; 𝜇̂ 𝑗𝑘 , 𝜎̂ 𝑗𝑘 ) 𝑑 𝑘=1 (2)
dengan 𝜇̂ 𝑗𝑘 dan 𝜎̂ 𝑗𝑘 adalah  nilai  estimasi  parameter  rerata  dan simpangan  baku  untuk  atribut  ke- 𝑘 dan  kelas  ke- 𝑗 .  Dengan menggunakan  kaidah  probabilitas  bersyarat,  selanjutnya didapatkan persamaan sebagai berikut.
𝑃(𝐶 𝑗 , 𝑇) = 𝑃(𝐶 𝑗 )𝑃(𝑇|𝐶 𝑗 ) = 𝑃(𝐶 𝑗 ) ∏ 𝑁(𝑧 𝑘 ; 𝜇̂ 𝑗𝑘 , 𝜎̂ 𝑗𝑘 ) 𝑑 𝑘=1 . (3)
Dari  (3),  selanjutnya  dapat  ditentukan  hasil  klasifikasi berdasarkan  atribut  (fitur)  citra  yang  dimasukkan  dan  nilai probabilitas terbesar dari 𝑃(𝐶 𝑗 , 𝑇) , dalam persamaan berikut.
𝑐̂ = 𝑎𝑟𝑔𝑚𝑎𝑥 𝑐𝑗 {𝑃(𝐶 𝑗 ) ∏ 𝑁(𝑧 𝑘 ; 𝜇̂ 𝑗𝑘 , 𝜎̂ 𝑗𝑘 )} 𝑑 𝑘=1 (4)
dengan 𝑐̂ adalah hasil klasifikasi.
Untuk  mengatasi  masalah  komputasi,  selanjutnya  dapat dilakukan  operasi  logaritma  terhadap  (3)  yang  menghasilkan fungsi diskriminan untuk setiap kelasnya, seperti berikut.
𝑔 𝑗 (𝑇) = 𝑙𝑜𝑔( 𝑃(𝐶 𝑗 )) − ∑ 𝑙𝑜𝑔( 𝑑 𝑘=1 𝜎̂ 𝑗𝑘 ) − 1 2 ∑ (𝑍𝑘−𝜇 ̂𝑗𝑘) 2 𝜎 ̂𝑗𝑘 2 𝑑 𝑘=1 (5)
dengan 𝑔 𝑗 adalah fungsi diskriminan kelas ke- 𝑗 .
Persamaan  (1)  hingga  (5)  memperlihatkan  keterkaitan antara metode interpolasi NN dengan GNBC, yang selanjutnya pada  penelitian  ini  dinamakan  NN-GNBC.  Tingkat  kinerja GNBC  pada  kasus  ini  sangat  dipengaruhi  oleh  fitur  hasil interpolasi  dan  tidak  semua  hasil  interpolasi  memberikan tingkat kinerja yang baik. Untuk mendapatkan hasil interpolasi yang  memberikan  tingkat  kinerja  yang  baik  pada  GNBC, diperlukan optimalisasi metode interpolasi. Kendati citra yang diperoleh  dengan  interpolasi  NN  relatif  kurang  baik dibandingkan metode interpolasi lain, belum tentu  interpolasi tersebut  memberikan  pengaruh  kurang  baik  terhadap kemampuan GNBC dalam mengklasifikasikan objek citra.

## B. ALGORITMA OPTIMALISASI INTERPOLASI NEAREST NEIGHBOR
Optimalisasi  interpolasi  NN  pada  penelitian  ini  adalah pengubahan  ukuran  terhadap  semua  citra  dalam  pelatihan untuk  mendapatkan  ukuran  citra  yang  optimal.  Optimalisasi tersebut dilakukan untuk menemukan ukuran citra tekstur dan nilai  interpolasi  yang  tepat  bagi  GNBC,  sehingga  mampu membedakan citra pada setiap kelasnya dengan akurasi paling tinggi.  Langkah pertama untuk mendapatkan ukuran citra yang terbaik  adalah  mengubah  ukuran  semua  citra  tekstur  untuk pelatihan  menggunakan  metode  interpolasi  NN  menjadi  citra tekstur  baru  berdasarkan  ukuran  citra  yang  telah  ditentukan. Kedua,  GNBC  dibangun  berdasarkan  masukan  citra  tekstur baru  hasil  interpolasi.  Ketiga,  semua  citra  tekstur  baru  hasil interpolasi  yang  digunakan  untuk  pelatihan  diklasifikasikan. Lalu, langkah pertama sampai ketiga diulangi dengan berbagai kombinasi  ukuran  baris  dan  kolom  citra  tekstur.  Keempat, dilakukan  pemilihan  GNBC  yang  menghasilkan  akurasi tertinggi dengan ukuran citra tekstur paling kecil. Selanjutnya, langkah  kelima  adalah  mendapatkan  ukuran  citra  tekstur dengan  akurasi  GNBC  tertinggi  sebagai  citra  tekstur  terbaik, seperti  yang  ditunjukkan  pada  Algoritma  Optimalisasi-NN- GNBC.
Masukan  pada  Algoritma  Optimalisasi-NN-GNBC  adalah rowIm , colIm , nSample , Im , dan C . Masukan rowIm merupakan ukuran  baris  citra  pelatihan,  sedangkan colIm merupakan ukuran  kolom  citra pelatihan,  dengan  asumsi  setiap  ukuran citra  pelatihan  adalah  sama.  Masukan nSample adalah
Gambar  1. Proses  utama  optimalisasi  interpolasi nearest  neighbor untuk mendapatkan citra tekstur terbaik .
banyaknya  citra  yang  digunakan  dalam  pelatihan, Im adalah citra  asal,  dan C adalah  kelas  atau  label  dalam  setiap  citra pelatihan.  Sementara  itu,  keluaran  algoritma  tersebut  adalah bestSizeIm ,  yang  menujukkan  ukuran  citra  pelatihan  terbaik dan  memberikan  akurasi  klasifikasi  GNBC  paling  tinggi. Seperti  pada  penjelasan  sebelumnya,  pada  penelitian  ini dilakukan pengubahan ukuran citra pelatihan dengan berbagai ukuran  yang  mungkin.  Pada  algoritma  tersebut,  pengubahan ukuran citra dilakukan mulai dari ukuran baris dan kolom citra pelatihan terkecil (1 × 1) sampai ukuran paling besar ( rowIm × colIm ).  Hasil  pengubahan  ukuran  citra  untuk  setiap  ukuran adalah resizeIm , yang diperoleh dengan fungsi interpolasi NN dengan  menggunakan kernel interpolasi  NN  seperti  pada  (1). Selanjutnya,  hasil  pengubahan  setiap  ukuran  dan  yang diberlakukan  pada  setiap  citra  pelatihan  diubah  ke  dalam bentuk  vektor  ( X )  dengan  fungsi reshape .  Dengan menggunakan  fungsi TrainingGNBC ,  diperoleh  nilai  akurasi dalam klasifikasi untuk setiap ukuran citra. Kemudian, setiap hasil dari pengubahan ukuran citra dan akurasinya ditampung pada rowdim , coldim ,  dan accuracyGNBC .  Dari  hasil optimalisasi tersebut, selanjutnya dengan menggunakan fungsi OptimalImageDim ,  didapatkan  ukuran  baris  dan  kolom  citra yang  terbaik  dengan  akurasi  GNBC  tertinggi  dan  ditampung pada bestSizeIm . Ukuran baris dan kolom citra terbaik adalah ukuran  dengan  perkalian  baris  dan  kolom  yang  paling  kecil dengan akurasi GNBC paling tinggi.

## Algoritma Optimalisasi-NN-GNBC
//Optimalisasi  interpolasi  NN  untuk  mendapat  ukuran  citra terbaik bagi GNBC Input: rowlm, collm, nSample, Im, C //rowIm: ukuran baris citra, colIm: ukuran kolom citra, nSample: banyaknya //citra dalam training, Im: citra asal dan C: kelas atau label Output: bestSizeIm
//ukuran  baris  dan  kolom  citra  yang  menghasilkan  akurasi terbaik untuk GNBC iter  0 //inisialisasi
for i = 1 to rowIm do for j = 1 to colIm do for k = 1 to nSample do resizeIm  interpolasiNN(Im(k),i,j)
//resize citra dengan kernel NN  menggunakan (1) X(k,1: i*j)  reshape (resizeIm,1,i*j) end accuracy  TrainingGNBC(X,C) //menggunakan (4) dan (5) iter  iter+1 rowdim(iter)  i coldim(iter)  j accuracyGNBC(iter)  accuracy end end bestSizeIm  OptimalImageDim(rowdim, coldim, accuracyGNBC)
Variabel bestSizeIm diperoleh dengan menggunakan fungsi OptimalImageDim yang  prosesnya  dilakukan  menggunakan algoritma  Optimal-Image-Dim.  Secara  prinsip,  algoritma tersebut  berjalan  dengan  menemukan  nilai  akurasi  GNBC paling  tinggi  ( bestaccuracy )  dari  berbagai  ukuran  citra pelatihan  hasil  pengubahan  ukuran  dengan  interpolasi.  Akan tetapi,  nilai  akurasi  yang  paling  tinggi  dapat  diperoleh  pada beberapa ukuran citra, sehingga jika ada beberapa nilai akurasi tertinggi  yang  sama,  kriteria  yang  digunakan  adalah  ukuran citra hasil pengubahan ukuran paling kecil. Untuk memeriksa adanya  nilai  akurasi  tinggi  yang  sama,  dilakukan  operasi
accuracyGNBC( i ) = bestaccuracy, sedangkan untuk me m peroleh  ukuran  citra  paling  kecil,  digunakan  fungsi bindex ,  yaitu  indeks  perkalian  ukuran  baris  dengan  ukuran kolom  citra  ( bsize )  yang  paling  kecil  nilainya.  Selanjutnya, dari  indeks  tersebut  didapatkan  ukuran  citra  yang  paling optimal ( bestrowsize , bestcolsize , dan bestaccuracy ).
Algoritma Optimal-Image-Dim //Fungsi mendapatkan ukuran citra terbaik Input: rowdim, coldim, accuracyGNBC Output: bestrowsize, bestcolsize, bestaccuracy
// bestrowsize:  ukuran  baris  terbaik,  bestcolsize:  ukuran  kolom citra terbaik // bestaccuracy: akurasi terbaik untuk GNBC j  0 //inisialisasi bestaccuracy  max(accuracyGNBC) for i = 1 to rowdim*coldim do if (accuracyGNBC(i) = bestaccuracy)
j  j +1 browsize(j)  rowdim(i) bcolsize(j)  coldim(i) bsize(j)  browsize(j)*bcolsize(j) end end bindex  min(bsize) bestrowsize  browsize(bindex) bestcolsize  bcolsize(bindex)

## C. ALGORITMA PENCARIAN FITUR TERBAIK DARI HASIL OPTIMALISASI INTERPOLASI NN
Apabila  ukuran  citra  terbaik  beserta  nilai  pikselnya  yang diperoleh dari optimalisasi interpolasi NN dianggap mewakili fitur  utama  citra,  maka  nilai  hasil  ekstraksi  fitur  citra  sama dengan  nilai  hasil  interpolasi  citra  pada  ukuran  citra  terbaik tersebut.  Nilai  ekstraksi  fitur  tersebut  selanjutnya  ditampung dalam  vektor,  seperti yang  ditunjukkan pada  Algoritma  fitur- NN.  Nilai  ekstraksi  fitur  tersebut  akan  berpengaruh  terhadap struktur  model  GNBC  yang  dibuat,  hasil  estimasi  parameter model, dan klasifikasi. Pada Algoritma fitur-NN, nilai ekstraksi fitur adalah bestresize , yang diperoleh berdasarkan ukuran citra terbaik ( bestrowsize dan bestcolsize ) dan fungsi interpolasiNN . Hasil  interpolasi  citra  tersebut  selanjutnya  diubah  ke  dalam bentuk vektor 𝑦 .
Algoritma fitur-NN //Ekstraksi  fitur  untuk  GNBC  berdasarkan  hasil  optimalisasi interpolasi NN Input: bestrowsize, bestcolsize, Im Output: y //fitur citra terbaik untuk GNBC hasil optimalisasi NN bestresize  interpolasiNN (Im, bestrowsize, bestcolsize) y (1: bestrowsize*bestcolsize)  reshape (bestresize, 1, bestrowsize* bestcolsize)

## III. SKENARIO UJI COBA
Untuk  mengetahui  kinerja  metode  yang  diusulkan,  pada penelitian ini dilaksanakan uji coba dengan beberapa skenario. Uji coba tersebut dilakukan dengan menggunakan data publik yang telah disediakan oleh Lazebnik, Schmid, dan Ponce, yang dapat  diakses  di  CVonline: Image  Databases,  yaitu  berupa dataset citra  tekstur  [20]. Dataset tersebut  terdiri  atas  25 kelas/label, yang pada setiap kelasnya terdapat 40 sampel citra tekstur,  sehingga  jumlah  sampel  keseluruhan  adalah  seribu citra  tekstur  ( grayscale ).  Setiap  citra  pada dataset tersebut memiliki  resolusi  yang  sama,  yaitu  480  ×  640  piksel.  Dari dataset citra tersebut, disusun beberapa kelompok dataset dan beberapa skenario uji coba seperti disajikan pada Tabel I dan Tabel II.
Skenario  1  menggunakan dataset pada  Tabel  I  yang melibatkan  lima  kelas/label,  meliputi  citra  tekstur  T01-T05, citra tekstur T06-T10, citra tekstur T11-T15, citra tekstur T16- T20,  dan  citra  tekstur  T21-T25.  Pada  setiap dataset skenario tersebut,  dilakukan  optimalisasi  interpolasi  NN,  sehingga diperoleh ukuran citra pelatihan yang optimal terhadap GNBC. Uji  coba  pada  skenario  1  bertujuan  untuk  mengetahui  secara lebih mendalam kinerja metode yang diusulkan dengan melihat nilai akurasi ( accuracy ), presisi ( precision ), sensitivitas ( recall ) dan F - score [21], [22].
Skenario berikutnya, yaitu Skenario 2, melibatkan dataset pada  Tabel  II.  Proses  uji  coba  hampir  sama  dengan  uji  coba pada  Skenario  1,  hanya  saja  data  pada  Skenario  2  digunakan untuk mengetahui konsistensi kinerja metode yang diusulkan. Oleh  karena  itu,  pada  skenario  tersebut  diujicobakan dataset citra  pelatihan  dengan  jumlah  kelas  kecil  (dua  kelas/label), yaitu  (T01-T02),  sampai  dengan  citra  pelatihan  dengan  kelas besar (25 kelas/label), yaitu (T01-T25).
Untuk  mengetahui  tingkat  keberhasilan  optimalisasi interpolasi NN terhadap kinerja GNBC, hasil optimalisasi yang dibuat  ini  dibandingkan  juga  dengan  hasil  optimalisasi  yang menggunakan  metode  interpolasi  nonadaptif  lain,  yaitu bilinear , bicubic ,  dan  Lanczos,  serta  optimalisasi  dengan metode  PCA  [3],  [23]. Metode bilinear dan bicubic pada penelitian  sebelumya  menghasilkan  citra  yang  lebih  tajam daripada NN, tetapi waktu komputasinya lebih besar daripada NN [24]. Pada metode bicubic , secara umum, biasanya nilai 𝑎 ditentukan  dari  nilai  -0,5  sampai  -0,75  [25]–[27].  Dalam penelitian  ini,  digunakan  nilai 𝑎 =  -0,5.  Untuk  metode interpolasi  Lanczos  [6],  [8],  [28],  [29],  dalam  penelitian  ini ditentukan nilai 𝑎 berupa integer positif 2 ( 𝑎 = 2) atau disebut juga interpolasi Lanczos orde 2.
Untuk  mempermudah  dalam  membandingkan  metode- metode yang  diujicobakan  dalam  setiap  skenario,  selanjutnya dilakukan penamaan terhadap beberapa perlakuan metode yang diujicobakan sebagai berikut.
• Pengubahan ukuran citra tekstur dengan interpolasi NN untuk  mendapatkan  ukuran  citra pelatihan  terbaik terhadap GNBC dinamakan NN-GNBC.
• Pengubahan  ukuran citra  tekstur  dengan  interpolasi bilinear untuk  mendapatkan  ukuran  citra pelatihan terbaik terhadap GNBC dinamakan BL-GNBC.
• Pengubahan  ukuran citra  tekstur  dengan  interpolasi bicubic untuk  mendapatkan  ukuran  citra pelatihan terbaik terhadap GNBC dinamakan BC-GNBC.
• Pengubahan  ukuran citra  tekstur  dengan  interpolasi Lanczos orde 2 ( a = 2) untuk mendapatkan ukuran citra pelatihan  terbaik  terhadap  GNBC dinamakan  LZ- GNBC.
• Pengubahan ukuran citra tekstur dengan interpolasi NN dilanjutkan  dengan  ekstraksi  fitur  menggunakan  PCA berdasarkan eigenvalue ( 𝝀 )  yang  terpilih  terhadap GNBC dinamakan NN-PCA-GNBC.

## IV. HASIL UJI COBA DAN PEMBAHASAN

## A. SKENARIO 1
Uji coba pada Skenario 1 memberikan hasil sebagai berikut. Pertama,  hasil  pada  proses  optimalisasi  pengubahan  ukuran citra  tekstur  dengan  metode  interpolasi  berdasarkan  nilai akurasi klasifikasi GNBC. Lalu, hasil kedua adalah ukuran citra tekstur terbaik yang didapatkan dari proses optimalisasi. Hasil uji  coba  yang  ketiga  adalah  hasil  pengukuran  kinerja  GNBC berdasarkan masukan citra tekstur terbaik dengan melihat nilai akurasi, presisi, sensitivitas, dan F - score . Hasil uji coba dalam setiap  skenario  dibatasi  ukuran  maksimum  baris  dan  kolom citra dalam iterasi, yaitu 50 dan 50 (50 × 50). Oleh karenanya,
T ABEL I
D ESKRIPSI D ATASET S KENARIO 1: C ITRA T EKSTUR (L IMA K ELAS ) Citra Kelas Contoh T01-T05 bark1-bark2- bark3- wood1- wood2 , ,
, , T06-T10 wood3- water- granite- marble- floor1 , , , , T11-T15 floor2-pebbles-wall- brick1-brick2 , , , , T16-T20 glass1-glass2- carpet1-carpet2- uphostery , , , , T21-T25 wallpaper-fur-knit- corduroy-plaid ,
, ,
,
T ABEL II
D ESKRIPSI D ATASET S KENARIO 2: C ITRA T EKSTUR (2-25 KELAS ) Citra Tekstur Banyak Kelas Jumlah Sampel T01-T02 T01-T11 2 11 80 440 T01-T03 T01-T13 3 13 120 520 T01-T05 T01-T17 5 17 200 680 T01-T07 T01-T21 7 21 280 840 T01-T09 T01-T25 9 25 360 1.000
(a) (b)
(c)
Gambar 2. Contoh proses optimalisasi untuk mendapatkan ukuran citra terbaik terhadap GNBC pada skenario 1, (a) T01-T05, (b) T06-T10, (c) T16-T20.
banyaknya  kombinasi  ukuran  citra  tekstur  dalam  proses optimalisasi  adalah  2.500.  Proses  iterasi  tersebut  dilakukan untuk  memperoleh  citra  tekstur  terbaik.  Kriteria  terbaik tersebut  didasarkan  pada  nilai  akurasi  klasifikasi  terbaik sebagai  prioritas  pertama  dan  ukuran  citra  terkecil  sebagai prioritas berikutnya.
Untuk  skenario  1  dengan dataset citra tekstur  T01-T05, proses  iterasi  dalam  optimalisasi  untuk  memperoleh  ukuran citra  terbaik  ditunjukkan  pada  Gambar  2(a).  Dari  gambar tersebut,  terlihat  bahwa  ukuran  (baris  ×  kolom)  <  15  NN- GNBC  secara  umum  menghasilkan  nilai  akurasi  lebih  kecil dibandingkan  metode  yang  lain.  Akan  tetapi,  citra  dengan ukuran  (baris  ×  kolom) ≥ 15  NN-GNBC  memberikan  nilai akurasi  lebih  baik  daripada  BL-GNBC,  BC-GNBC,  dan  LZ- GNBC. Metode BC-GNBC dan LZ-GNBC memberikan hasil relatif sama dan masih lebih baik dibandingkan dengan metode BL-GNBC.  Kemudian,  untuk dataset T06-T10,  Gambar  2(b) menunjukkan  bahwa  NN-GNBC  secara  umum juga
menghasilkan  akurasi  lebih  kecil  dibandingkan  metode  yang lain pada ukuran (baris × kolom) < 21 dan lebih baik daripada metode yang lain pada ukuran (baris × kolom) ≥ 21. Demikian juga  untuk dataset T16-T20  pada  Gambar  2(c),  NN-GNBC dengan ukuran (baris × kolom) < 41 secara umum memperoleh akurasi lebih rendah daripada yang lain, tetapi ukuran (baris × kolom) ≥ 41  lebih  baik  daripada  yang  lain.  Sementara  itu, untuk dataset T11-T15  dan  T21-T25,  proses  optimalisasi memperlihatkan  hasil  yang  hampir  sama  seperti  pada dataset sebelumnya, yaitu NN-GNBC memperoleh akurasi lebih baik daripada BL-GNBC, BC-GNBC, dan LZ-GNBC pada ukuran citra (baris × kolom) ≥ 49 dan (baris × kolom) ≥ 57.
Berdasarkan proses optimalisasi ukuran citra pelatihan pada data  Skenario  1,  dengan dataset citra  T1-T5,  T06-T10,  T11- T15, T16-T20, dan T21-T25, diperoleh nilai akurasi klasifikasi tertinggi berserta ukuran citra pelatihan seperti pada Tabel III dan Tabel IV. Hasil uji coba tersebut menunjukkan bahwa NN- GNBC secara keseluruhan memiliki akurasi  lebih baik  dalam klasifikasi citra tekstur dibandingkan dengan BL-GNBC, BC- GNBC, dan LZ-GNBC, dengan ukuran citra terbaik (optimal) berbeda-beda  pada  setiap dataset .  Pada  uji  coba  dengan dataset T01-T05, hasil optimalisasi menunjukkan bahwa NN- GNBC  terbaik  dihasilkan  pada  ukuran  citra  14  ×  32  dengan akurasi 89%, sedangkan  BL-GNBC terbaik pada ukuran citra 47 × 49 dengan akurasi 78,5%, BC-GNBC terbaik pada ukuran citra    41  ×  50  dengan  akurasi  79%,  serta  LZ-GNBC  terbaik pada ukuran citra 41 × 50 dengan akurasi 79%. Hasil tersebut memperlihatkan  bahwa  NN-GNBC  memberikan  hasil  paling baik  dari  sisi  akurasi  maupun  ukuran  citra  (terkecil).  Untuk percobaan  T06-T10,  T11-T15,  dan  T21-T25,  secara  umum diperoleh  hasil  yang  sama,  yaitu  NN-GNBC  terbaik  dari  sisi akurasi  ataupun  ukuran  citra  (terkecil),  sedangkan  untuk percobaan  dengan dataset T16-T20,  kendati  ukuran  citra terbaik yang diperoleh NN-GNBC masih lebih besar daripada metode lainnya, nilai akurasinya masih yang terbaik.
Untuk  pembanding  metode  ekstraksi  fitur  lain,  yaitu metode  PCA,  uji  coba  diawali    dengan    mereduksi  citra  asal dengan ukuran 480 × 640 piksel menjadi 48 × 64 menggunakan interpolasi NN. Uji coba hanya menggunakan NN karena NN memberikan kinerja terbaik terhadap GNBC di antara metode interpolasi  yang  lain.  Ekstraksi  fitur  citra  dengan  PCA dilakukan  dengan  beberapa eigenvalue . Eigenvalue yang digunakan berserta akurasi terbaiknya ditunjukkan pada Tabel III dan Tabel IV. Hasil uji coba tersebut menunjukkan bahwa ekstraksi  fitur  menggunakan  PCA  dengan  GNBC  (NN-PCA- GNBC)  mendapatkan  hasil  lebih  buruk  daripada  metode lainnya.
Secara umum, hasil uji coba pada Skenario 1 menunjukkan bahwa  NN-GNBC menghasilkan akurasi terbaik dibandingkan metode  yang  lain.  Hasil  tersebut  tidak  dapat  dilepaskan  dari keberhasilan  interpolasi  NN  dalam  melakukan  pengubahan
T ABEL III U KURAN C ITRA T ERBAIK H ASIL O PTIMALISASI PADA S KENARIO 1 DAN 2 Dataset Citra Tekstur 𝝀 PCA* Ukuran Citra Tekstur Terbaik NN- GNBC BL- GNBC BC-
GNBC LZ- GNBC S k en ario 1
T01-T05 𝜆 1,..,36 14 × 32  47 × 49  41 × 50  41 × 50 T06-T10 𝜆 1,..,38 20 × 27  40 × 50  46 × 48  45 × 48 T11-T15 𝜆 1,..,39 47 × 8 46 × 50  40 × 48  40 × 48 T16-T20 𝜆 1,..,37 47 × 42 4 × 5 3 × 3 22 × 25 T21-T25 𝜆 1,..,36 4 × 35 27 × 36  24 × 19  23 × 20
S k en ario 2
T01-T02 𝜆 1,..,36 9 × 17 2 × 2 17 × 4 44 × 6 T01-T03 𝜆 1,..,36 8 × 21 37 × 9 14 × 11 47 × 6 T01-T05 𝜆 1,..,36 14 × 32  47 × 49  41 × 50  41 × 50 T01-T07 𝜆 1,..,38 30 × 19  47 × 49  41 × 50  41 × 50 T01-T09 𝜆 1,..,38 41 × 17  49 × 50  41 × 50  45 × 40 T01-T11 𝜆 1,..,38 30 × 19  43 × 48  41 × 50  41 × 50 T01-T13 𝜆 1,..,39 26 × 27  49 × 50  50 × 50  50 × 50 T01-T17 𝜆 1,..,37 26 × 35  50 × 50  45 × 50  45 × 50 T01-T21 𝜆 1,..,39 26 × 46  50 × 50  50 × 50  45 × 50 T01-T25 𝜆 1,..,37 34 × 36  49 × 50  46 × 50  49 × 50
*) citra yang digunakan untuk PCA adalah 10% dari ukuran asal
T ABEL IV
A KURASI GNBC H ASIL O PTIMALISASI M ETODE I NTERPOLASI PADA
S KENARIO 1 DAN 2
Dataset Citra Tekstur Akurasi (%) NN- PCA- GNBC NN- GNBC BL- GNBC BC- GNBC LZ- GNBC
S k en ario 1 T01-T05 63,00 89,00 78,50 79,00 79,00 T06-T10 76,50 96,00 88,00 90,50 90,50 T11-T15 49,00 93,00 84,50 86,00 86,00 T16-T20 69,50 100 91,00 91,00 91,00 T21-T25 62,50 94,00 89,00 89,00 89,50
S k en ario 2
T01-T02 81,25 95,00 92,50 92,50 93,75 T01-T03 58,33 93,33 89,17 88,33 89,17 T01-T05 63,00 89,00 78,50 79,00 79,00 T01-T07 58,93 88,57 72,86 73,93 73,93 T01-T09 57,50 86,67 73,33 75,56 75,56 T01-T11 51,14 85,00 71,14 73,64 73,64 T01-T13 46,92 86,15 72,50 75,00 75,00 T01-T17 41,32 82,65 67,21 69,71 69,71 T01-T21 36,31 82,02 69,88 71,79 71,79 T01-T25 28,60 81,60 67,20 68,80 68,90
*) citra yang digunakan untuk PCA adalah 10% dari ukuran asal
T ABEL V C ONTOH H ASIL I NTERPOLASI NN PADA C ITRA T01-T05 Citra Tekstur Citra Asal (480 × 640) Citra Hasil Interpolasi NN (14 × 32) T01 T02 T03 T04 T05
ukuran  citra  asal.  Dengan  fungsi kernel -nya,  NN  mampu melakukan  interpolasi  terhadap  nilai  piksel  citra baru dengan ukuran  berbeda,  sehingga  memudahkan  GNBC  membedakan citra tekstur yang satu dengan yang lain. Secara visual, contoh hasil interpolasi dengan NN tersebut disajikan pada Tabel V.
Tingkat kinerja masing-masing metode pada Skenario 1 ini secara  lebih  mendalam  dapat  dilihat  dari  nilai  presisi, sensitivitas, dan F - score pada Tabel VI. Hasil uji coba dengan dataset citra T01-T05 menunjukkan bahwa NN-GNBC secara umum  memiliki  presisi,  sensitivitas,  dan F - score (T01,  T02, T03,  T04,  T05)  jauh  lebih  baik  daripada  BL-GNBC,  BC- GNBC,  dan  LZ-GNBC,  walaupun  untuk  citra  T03,  semua metode menghasilkan nilai presisi yang sama. Semua hasil uji coba  pada dataset tersebut  menunjukkan  bahwa  kinerja  NN- GNBC  dalam  mengklasifikasikan  citra  tekstur  secara  umum lebih  baik  dibandingkan  dengan  BL-GNBC,  BC-GNBC,  dan LZ-GNBC.  BC-GNBC  memperoleh  presisi,  sensitivitas,  dan F - score relatif sama dengan LZ-GNBC, sedangkan BL-GNBC menghasilkan kinerja yang paling rendah di antara semuanya.
Untuk  uji  coba  pada  citra  T06-T10,  hasil  menunjukkan bahwa  selain  menghasilkan  akurasi  terbaik,  NN-GNBC  juga menghasilkan presisi, sensitivitas , dan F - score (T06, T07, T08, T09,  T10)  relatif  lebih  tinggi  dibandingkan  BL-GNBC,  BC- GNBC, dan LZ-GNBC, walaupun untuk citra T09, NN-GNBC memiliki sensitivitas lebih kecil dibandingkan BL-GNBC, BC- GNBC, dan LZ-GNBC. Maka, secara umum untuk percobaan pada  citra  T06-T10,  NN-GNBC  menghasilkan  kinerja  dalam klasifikasi  citra  tekstur  lebih  baik  dibandingkan  BL-GNBC, BC-GNBC,  dan  LZ-GNBC.  Pada  uji  coba  dengan dataset tersebut,  BC-GNBC  memperoleh  presisi,  sensitivitas,  dan F - score relatif  sama  dengan  LZ-GNBC,  sedangkan  BL-GNBC menghasilkan kinerja paling rendah.
Untuk percobaan pada citra T11-T15, selain menghasilkan akurasi terbaik, secara umum NN-GNBC juga memiliki presisi, sensitivitas, dan F - score (T11, T12, T13, T14, T15) yang relatif
lebih  baik  dibandingkan  BL-GNBC,  BC-GNBC,  dan  LZ- GNBC,  walaupun  untuk  T12  dan  T15  presisinya  lebih  kecil dibanding  yang  lain.  Oleh  karena  itu,  secara  umum  uji  coba NN-GNBC  pada  citra  T11-T15  juga  menghasilkan  kinerja klasifikasi lebih baik daripada yang lainnya.
Percobaan  dengan  citra  T16-T20  dan  T21-T25  juga menunjukkan  hasil  yang  sama.  NN-GNBC  memperoleh  nilai presisi,  sensitivitas,  dan F - score (T16,  T17,  T18,  T19,  T20) relatif  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  BL-GNBC,  BC- GNBC,  dan  LZ-GNBC.  Berdasarkan  hasil  uji  coba  pada dataset tersebut,  NN-GNBC  juga  telah  menghasilkan  kinerja yang  lebih  unggul  dibandingkan  BL-GNBC,  BC-GNBC,  dan LZ-GNBC dalam mengklasifikasikan citra tekstur.

## B. SKENARIO 2
Uji  coba  pada  Skenario  2  digunakan  untuk  mengetahui konsistensi  kinerja  metode  yang  diusulkan  terhadap  berbagai ukuran sampel dataset dan kelas/label yang digunakan. Untuk uji  coba  menggunakan  citra tekstur  T01-T02  (dua  kelas), proses  optimalisasi  untuk  memperoleh  ukuran  citra  tekstur terbaik ditunjukkan pada Gambar 3. Dari Gambar 3(a), tampak bahwa  pada  ukuran  citra  (baris  ×  kolom)  <  518,  NN-GNBC secara  umum  menghasilkan  akurasi  klasifikasi  relatif  lebih rendah  dibandingkan  metode  yang  lain.  Akan  tetapi,  untuk ukuran  citra  tekstur  (baris  ×  kolom) ≥ 518,  NN-GNBC memberikan nilai akurasi paling baik dibandingkan BL-GNBC, BC-GNBC,  dan  LZ-GNBC.  Proses  optimalisasi  pada  citra T01-T13 yang mewakili kelas sedang (13 kelas) dan citra T01- T025 yang mewakili kelas banyak (25 kelas) ditunjukkan pada Gambar  3.  Dari  Gambar  3(b),  tampak  bahwa  dengan dataset T01-T13, NN-GNBC  pada ukuran citra  (baris  × kolom) < 25 secara  umum  juga  menghasilkan  nilai  akurasi  relatif  lebih rendah  daripada  metode  yang  lain,  tetapi  pada  ukuran  citra selain  itu  menghasilkan  nilai  akurasi  paling  baik.  BC-GNBC dan LZ-GNBC memberikan hasil relatif sama, sedangkan BL-
T ABEL VI
P RESISI , S ENSITIVITAS , DAN F - SCORE H ASIL U JI C OBA P ADA S KENARIO 1 Citra Presisi (%) Sensitivitas (%) F-score (%) NN- GNBC BL- GNBC BC- GNBC LZ- GNBC NN- GNBC BL- GNBC BC- GNBC LZ- GNBC NN- GNBC BL- GNBC BC- GNBC LZ- GNBC T01 97,06 85,71 85,71 85,71 82,50 75,00 75,00 75,00 89,19 80,00 80,00 80,00 T02 80,00 73,08 73,58 73,58 100 95,00 97,50 97,50 88,89 82,61 83,87 83,87 T03 100 100 100 100 87,50 85,00 85,00 85,00 93,33 91,89 91,89 91,89 T04 82,61 68,29 68,29 68,29 95,00 70,00 70,00 70,00 88,37 69,14 69,14 69,14 T05 91,43 71,05 72,97 72,97 80,00 67,50 67,50 67,50 85,33 69,23 70,13 70,13 T06 100 97,22 100 100 97,50 87,50 90,00 90,00 98,73 92,11 94,74 94,74 T07 100 95,00 95,12 95,12 100 95,00 97,50 97,50 100 95,00 96,30 96,30 T08 100 77,55 82,22 82,22 100 95,00 92,50 92,50 100 85,39 87,06 87,06 T09 100 92,11 97,22 97,22 82,50 87,50 87,50 87,50 90,41 89,74 92,11 92,11 T10 83,33 81,08 80,95 80,95 100 75,00 85,00 85,00 90,91 77,92 82,93 82,93 T11 100 93,94 97,06 97,06 87,50 77,50 82,50 82,50 93,33 84,93 89,19 89,19 T12 85,11 86,36 88,37 88,37 100 95,00 95,00 95,00 91,95 90,48 91,57 91,57 T13 100 97,44 100 100 100 95,00 95,00 95,00 100 96,20 97,44 97,44 T14 90,91 64,91 65,52 65,52 100 92,50 95,00 95,00 95,24 76,29 77,55 77,55 T15 91,18 92,59 92,59 92,59 77,50 62,50 62,50 62,50 83,78 74,63 74,63 74,63 T16 100 88,24 86,11 87,88 100 75,00 77,50 72,50 100 81,08 81,58 79,45 T17 100 90,00 87,80 94,74 100 90,00 90,00 90,00 100 90,00 88,89 92,31 T18 100 100 100 100 100 97,50 97,50 97,50 100 98,73 98,73 98,73 T19 100 78,72 81,82 76,00 100 92,50 90,00 95,00 100 85,06 85,71 84,44 T20 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 T21 91,67 78,95 79,49 79,49 82,50 75,00 77,50 77,50 86,84 76,92 78,48 78,48 T22 95,00 88,37 90,24 90,48 95,00 95,00 92,50 95,00 95,00 91,57 91,36 92,68 T23 84,09 78,57 78,57 80,49 92,50 82,50 82,50 82,50 88,10 80,49 80,49 81,48 T24 100 100 100 100 100 92,50 92,50 92,50 100 96,10 96,10 96,10 T25 100 100 97,56 97,56 100 100 100 100 100 100 98,77 98,77
GNBC  memberikan  akurasi  relatif  lebih  rendah  dari  semua metode  yang  diujikan.  Pada dataset T01-T025,  NN-GNBC pada  ukuran  citra  (baris  ×  kolom) ≥ 31  memperoleh  nilai akurasi  yang  paling  baik  dibandingkan  metode  yang  lain, seperti ditunjukkan pada Gambar 3(c). Sementara itu, uji coba dengan  citra  tekstur  T01-T09  (sembilan  kelas),  T01-T17  (17 kelas), dan T01-T21 (21 kelas) memberikan hasil relatif sama dengan uji caba pada dataset lainnya.
Proses optimalisasi pada dataset Skenario 2, yaitu T01-T02, T01-T03,  T01-T05,  T01-T07,  T01-T09,  T01-T11,  T01-T13, T01-T17,  T01-T21,  dan  T01-T25,  menghasilkan  ukuran  citra pelatihan  terbaik  dan  nilai  akurasi  klasifikasi  terbaik  seperti ditunjukkan pada Tabel III dan Tabel IV. Hasil uji coba tersebut menunjukkan bahwa secara keseluruhan NN-GNBC menghasilkan  akurasi  klasifikasi  citra  tekstur  lebih  baik dibandingkan  dengan  metode  lainnya.  Ukuran  citra  terbaik berbeda-beda  untuk  setiap dataset citra  pelatihan.  Sebagai contoh,  untuk  percobaan  pada  citra  tekstur  T01-T02,  hasil optimalisasi menunjukkan bahwa NN-GNBC optimal (terbaik) pada ukuran citra 9 × 17 (153) dengan akurasi 95%, sedangkan BL-GNBC  optimal  pada  ukuran  2  ×  2  (4)  dengan  akurasi 92,5%,  BC-GNBC  pada  ukuran  17  ×  4  (68)  dengan  akurasi 92,5%,  serta  LZ-GNBC  pada  ukuran  44  ×  6  (264)  dengan akurasi  93,75%.  Pada  uji  coba  tersebut,  metode  NN-GNBC merupakan yang terbaik dari sisi akurasi, meskipun tidak pada ukuran  citra.  Sementara  itu,  untuk  percobaan  pada  semua dataset citra, NN-GNBC mendapatkan hasil yang terbaik, baik dari  sisi  akurasi  maupun  ukuran  citranya.  Kendati  untuk percobaan  T01-T03,  NN-GNBC  bukan  yang  paling  baik  dari
sisi ukuran citra terbaiknya, nilai akurasi yang dihasilkan masih merupakan  yang  paling  baik.  Untuk  pembanding  metode ekstraksi  fitur  lain,  yaitu  metode  PCA,  hasil  uji  coba menunjukkan  bahwa  ekstraksi  fitur  dengan  PCA  (NN-PCA- GNBC)  memperoleh  akurasi  lebih  buruk  daripada  metode lainnya pada semua dataset citra.
Apabila  uji coba  pada dataset citra T01-T02 (dua kelas), T01-T03(tiga  kelas),  dan  T01-T05  (lima  kelas)  mewakili  uji coba dengan sedikit kelas, lalu T01-T07 (tujuh kelas), T01-T09 (sembilan  kelas),  T01-T11  (sebelas  kelas),  dan  T01-T13  (13 kelas) mewakili uji coba dengan jumlah kelas sedang, dan T01- T17  (17  kelas),  T01-T21  (21  kelas),  dan  T01-T25  (25  kelas) mewakili  uji  coba  dengan  banyak  kelas,  maka  hasil  uji  coba secara  keseluruhan  menunjukkan  bahwa  NN-GNBC  lebih konsisten  (stabil)  dengan  tingkat  akurasi  klasifikasi  citra tekstur  paling  baik.  Selain  itu,  hasil  ukuran  citra  pelatihan dengan NN-GNBC relatif lebih baik daripada metode yang lain.
Terlepas  dari  keberhasilan  NN-GNBC  memperoleh  hasil terbaik  dalam pengubahan  ukuran  citra  tekstur  pada  skenario yang  dilakukan,  disadari  bahwa  ada  beberapa  keterbatasan dalam uji coba ini, di antaranya perlunya keterlibatan beberapa metode  ekstraksi  fitur  dari  objek  citra  dan  beberapa  metode klasifikasi  dalam  percobaan,  sehingga  dihasilkan  kesimpulan yang lebih umum.

## V. KESIMPULAN
Optimalisasi metode interpolasi NN memberikan kontribusi  yang  signifikan  untuk  mendapatkan  ukuran  citra tekstur  terbaik  terhadap  GNBC.  Dengan  melakukan optimalisasi  metode  interpolasi  NN,  dapat  diketahui  tingkat kontribusi metode interpolasi NN untuk meningkatkan kinerja GNBC  berdasarkan  nilai  akurasi,  presisi,  sensitivitas,  dan F - score dalam  mengklasifikasikan  citra  tekstur.  Hasil  uji  coba dengan menggunakan beberapa skenario dataset menunjukkan bahwa  pengubahan  ukuran  citra  tekstur berdasarkan optimalisasi  interpolasi  NN  menghasilkan  nilai  akurasi  yang lebih  baik  daripada  penggunaan  interpolasi bilinear , bicubic , dan  Lanczos  serta  lebih  baik  daripada  PCA.  Di  sisi  lain, optimalisasi interpolasi citra tekstur menggunakan bicubic dan Lanczos  menghasilkan  kinerja  relatif  sama  dan  lebih  baik daripada  interpolasi bilinear .  Hasil  uji  coba  dengan  beberapa dataset citra tekstur yang dianggap mewakili ukuran kelas kecil, sedang, dan besar juga menunjukkan bahwa metode interpolasi NN  lebih  konsisten  memberikan  hasil  citra  tekstur terbaik dengan  tingkat  akurasi  klasifikasi  GNBC  lebih  baik  daripada metode  interpolasi  yang  lain.  Penentuan  ukuran  citra  terbaik hasil optimalisasi menggunakan metode interpolasi diharapkan dapat  menjadi  alternatif  untuk  reduksi  citra  dan  ektraksi  fitur dari objek citra sebelum dilakukannya proses klasifikasi.

## KONFLIK KEPENTINGAN
Penulis  menyatakan  bahwa  tidak  terdapat  konflik kepentingan pada artikel berjudul “Citra Tekstur Terbaik untuk Gaussian Naïve Bayes dengan Interpolasi Nearest Neighbor ”.

## KONTRIBUSI PENULIS
Konseptualisasi,  Irwan  Budi  Santoso  dan  Shoffin  Nahwa Utama;  metodologi,  Irwan  Budi  Santoso;  perangkat  lunak, Irwan  Budi  Santoso;  validasi,  Irwan  Budi  Santoso,  Shoffin Nahwa  Utama,  dan  Supriyono;  analisis  formal,  Irwan  Budi Santoso;  investigasi,  Irwan  Budi  Santoso;  kurasi  data,  Irwan Budi  Santoso;  penulisan—penyusunan  draf  asli,  Irwan  Budi Santoso;  penulisan—peninjauan  dan  penyuntingan,  Shoffin Nahwa Utama dan Supriyono; visualisasi, Irwan Budi Santoso.
(a) (b) (c)
Gambar 3. Proses optimalisasi untuk mendapatkan ukuran citra tekstur terbaik terhadap GNBC pada skenario 2, (a) T01-T02, (b) T01-T13, (c) T01-T25.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih disampaikan kepada tim kelompok keilmuan prodi  Teknik  Informatika  Universitas  Islam  Negeri  Maulana Malik  Ibrahim  Malang  Indonesia  yang  telah  mendukung terlaksananya penelitian ini.

## REFERENSI
[1]  M.S. Nixon dan A.S. Aguado, Feature Extraction and Image Processing ,
1st ed., Oxford, Inggris: Newnes, 2002.
[2]  Y.-H.  Shin,  M.-J.  Park,  O.-Y.  Lee,  dan  J.-O.  Kim,  “Deep  orthogonal transform feature for image denoising,” IEEE Access , vol. 8, hal. 66898– 66909, Apr. 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2986827.
[3]  I.T.  Jolliffe, Principal  Component  Analysis ,  2nd  ed.  New  York,  AS: Springer-Verlag, 2002.
[4]  S.H.  Mahajan  dan  V.K.  Harpale,  “Adaptive  and  non-adaptive  image interpolation  techniques,” 2015  Int.  Conf.  Comput.  Commun.  Control Automat. , 2015, hal. 772–775, doi: 10.1109/ICCUBEA.2015.154.
[5]  G.  Ramesh  dan  T.A.  Prasath,  “An  aphoristic  study  on  different interpolation  techniques  for  medical  image  scaling  and  its  comparative analysis,” 2021 Int. Conf. Comput. Commun. Inform. (ICCCI) , 2021, hal. 1–4, doi: 10.1109/ICCCI50826.2021.9402675.
[6]  D. újica-Vargas, Y. Mújica-Vargas, M.M. Cruz, dan A. Rendón-Castro, “Improvement  of  MRI  images  through  heterogeneous  interpolation techniques,” 2019 Int. Conf. Electron. Commun. Comput.
(CONIELECOMP) , 2019, hal. 112–117,
doi: 10.1109/CONIELECOMP.2019.8673230.
[7]  P. Bhatt, S. Patel, dan R. Pandit, “Comparative analysis of interpolation and texture synthesis method for enhancing image,” Int. J. Innov. Res. Sci. Eng. Technol., vol. 2, no.1, hal. 278–283, Jan. 2013.
[8]  S. Safinaz dan A.V.R. Kumar, “VLSI realization of Lanczos interpolation for  a  generic  video  scaling  algorithm,” 2017  Int.  Conf.  Recent  Adv. Electron.  Commun.  Technol.  (ICRAECT) ,  2017,  hal.  17–23,  doi: 10.1109/ICRAECT.2017.37.
[9]  I.B. Santoso, Supriyono, C. Crysdian,  dan K.F.H. Holle, “Optimization of  naïve  Bayes  classifier  to  classify  green  open  space  object  based  on Google Earth image,” 2018  Int. Seminar  Res.  Inf.  Technol.  Intell. Syst. (ISRITI) , 2018, hal. 465–469, doi: 10.1109/ISRITI.2018.8864279.
[10]  P. Domingos dan M. Pazzani, “On the optimality of the simple Bayesian classifier under zero-one loss,” Mach. Learn. , vol. 29, hal. 103–130, Nov. 1997, doi: 10.1023/A:1007413511361.
[11]  G.N.  Norén  dan  R.  Orre,  “Case  based  imprecision  estimates  for  Bayes classifiers with the Bayesian bootstrap,” Mach. Learn. , vol. 58, hal. 79– 94, Jan. 2005, doi: 10.1007/s10994-005-5010-y.
[12]  M. Ekdahl dan T. Koski, “Bounds for the loss in probability of correct classification under model based approximation,” J. Mach. Learn. Res. , vol. 7, hal. 2449–2480, Nov. 2006.
[13]  M. Hall, “A decision tree-based attribute weighting filter for naive Bayes,” Knowl.-Based  Syst. ,  vol.  20,  no.  2,  hal.  120–126,  Mar.  2007,  doi: 10.1016/j.knosys.2006.11.008.
[14]  T.-T.  Wong,  “Alternative  prior  assumptions  for  improving  the
performance  of  naïve  Bayesian  classifiers,” Data  Min. Knowl.  Discov. , vol. 18, no. 2, hal. 183–213, Apr. 2009, doi: 10.1007/s10618-008-0101- 6.
[15]  G. Shobha and S. Rangaswamy, “Machine learning,” dalam Handbook of Statistics  48:  Deep  Learning ,  V.  Gavindaraju,  A.S.R.S.  Rao,  dan  C.R. Rao, Eds., Cambridge, AS: Academic Press Publications, 2018, hal. 197– 228, doi: 10.1016/bs.host.2018.07.004.
[16]  X. Wu et al. , “Top 10 algorithms in data mining, ” Knowl. Inf. Syst ., vol. 14, no. 1, hal. 1-37, Jan. 2008, doi: 10.1007/s10115-007-0114-2.
[17]  A.R.  Webb  dan  K.D.  Copsey, Statistical  Pattern  Recognition ,  3rd  ed., Hoboken, AS: John Wiley  Sons, Ltd., 2011.
[18]  R.C. Gonzalez, R.E. Woods, dan S.L. Eddins, Digital Image Processing Using MATLAB , 2nd ed., Knoxville, AS: Gatesmark Publishing, 2009.
[19]  S.  Iqbal  dkk.,  “Prostate  cancer  detection  using  deep  learning  and traditional  techniques,” IEEE  Access ,  vol.  9,  hal.  27085–27100,  Feb. 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3057654.
[20]  S.  Lazebnik,  C.  Schmid,  dan  J.  Ponce  (2003)  The  texture  database,
CVonline image database. [Online], http://www-
cvr.ai.uiuc.edu/ponce_grp/data/#texture, tanggal akses: 18-Apr-2017
[21]  D.M.W.  Powers,  “Evaluation:  from  precision,  recall  and  F-measure  to ROC, informedness, markedness and correlation,” 2020, arXiv.2010.16061 .
[22]  T. Fawcett, “An introduction to ROC analysis,” Pattern Recognit. Lett. , vol. 27, no. 8, hal. 861–874, Jun. 2006, doi: 10.1016/j.patrec.2005.10.010.
[23]  W. Zhao, Y. Lv, Q. Liu, dan B. Qin, “Detail-preserving image denoising via adaptive clustering and progressive PCA thresholding,” IEEE Access , vol. 6, hal. 6303–6315, Des. 2017, doi: 10.1109/ACCESS.2017.2780985.
[24]  T.  Acharya  dan  P.-S.  Tsai,  “Computational  foundations  of  image interpolation  algorithms,” Ubiquity ,  vol.  2007,  no.  October,  hal.  1–17, Okt. 2007, doi: 10.1145/1322464.1317488.
[25]  Z.  Xingyu,  W.  Yong  dan  L.  Xiaofei,  “Approach  for  ISAR  imaging  of near-field  targets  based  on  coordinate  conversion  and  image interpolation,” J. Syst. Eng. Electron. , vol. 32, no. 2, hal. 425–436, Apr. 2021, doi: 10.23919/JSEE.2021.000036.
[26]  K.-L.  Chung,  C.-Y.  Huang,  dan  C.-W.  Kao,  “An  effective  bicubic convolution  interpolation-based  iterative  luma  optimization  for enhancing  quality  in  chroma  subsampling,” IEEE  Access ,  vol.  9,  hal. 149744–149755, Nov. 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3125713.
[27]  C.-S. Tsai, H.-H. Liu, dan M.-C. Tsai, “Design of a scan converter using the cubic convolution interpolation with Canny edge detection,” 2011 Int. Conf.  Elect.  Inf.  Control  Eng. ,  2011,  hal.  5813–5816,  doi: 10.1109/ICEICE.2011.5777979.
[28]  R.V.  Sharan  dan  T.J.  Moir,  “Time-frequency  image  resizing  using interpolation  for  scoustic  event  recognition  with  convolutional  neural networks,” 2019 IEEE Int. Conf. Signals Syst. (ICSigSys) , 2019, hal. 8– 11, doi: 10.1109/ICSIGSYS.2019.8811088.
[29]  A.  Puziy,  I.  Gavrilov,  K.  Nosirov,  dan  A.  Akhmedova,  “Efficiency estimation  of  image  resizing  based  on  interpolating  transformations,” 2019 Int. Conf. Inf. Sci. Commun. Technol. (ICISCT) , 2019, hal. 1-5, doi: 10.1109/ICISCT47635.2019.9011885.