## KLASIFIKASI JENIS JAMUR MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR
GLCM DAN K-NEAREST NEIGHBOR ( KNN )
Frencis Matheos Sarimole 1 ,Randitia Ridad Diadi 2*

## 1,2Teknik Informatika, STIKOM Cipta Karya Informatika
e-mail: randitiaridad@gmail.com 2
Abstrak: Jamur  adalah organisme  eukariotik  yang  dibagi  menjadi  kingdom  tertentu yang disebut  "Fungi".  Jamur  memiliki karakteristik yang berbeda dengan makhluk lainnya. Jenis jamur yang paling terkenal adalah jamur tiram dan jamur kuping yang populer di pasar dan toko bahan makanan. hal ini menyebabkan masyarakat masih belum banyak mengenal jenis jenis jamur lainnya. Dalam mengidentifikasi jenis jamur untuk mempermudah masyarakat  mengetahui ciri-ciri dari beberapa jenis jamur. Oleh karena itu proses klasifiksi jamur perlu dilakukan secara otomatis dengan sistem komputer sehingga diharapkan dapat mempermudah masyarakat untuk mengenali jenis-jenis jamur. Pada penelitian ini menggunakan metode GLCM untuk ekstraksi ciri dan metode KNN untuk proses klasifikasi jenis jamur. Tahapan klasifikasi citra jamur yaitu mengubah ukuran awal citra, konversi ke derajat keabuan, median filter, ekstraksi ciri metode GLCM dan klasifikasi dengan metode KNN. Data yang digunakan sebanyak 579 gambar yang di peroleh dari website Kaggle dengan judul “Mushrooms classification” dengan 5 macam dataset Jamur. Sebanyak 80% gambar sebagai data training dan 20% gambar lainnya untuk data uji. Hasil penenlitian ini setelah dilakukan 10 kali proses uji, tingkat akurasi tertinggi yang didapatkan sebesar 77%.
Kata Kunci : Jamur, Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) , K-Nearest Neighbor (KNN),Google Collabs
Abstract:  Mushrooms  are  eukaryotic  organisms  which  are  divided  into  certain  sections  called  "Fungi".  Mushrooms  have different characteristics from other creatures. The most famous types of mushrooms are oyster mushrooms and ear mushrooms which  are  popular  in  markets  and  grocery  stores.  It  causes  many  people not  know  much  about  other  types  of  mushrooms. People could know the characteristic by identifying the mushrooms. Therefore, the mushroom classification process needs to be done automatically through a computer system, which is expected to make it easier for people to recognize the types of mushrooms.This study uses the GLCM method for feature extraction and the KNN method for the mushroom classification. There are several stages in classifying mushrooms, namely changing the  initial size of the image, conversion to gray level, median filter, feature extraction using the GLCM method and classification using the KNN method. The data used in this study are 579 images from the Kaggle website with the title "Mushrooms classification" with 5 types of Mushroom datasets. As many as 80% of images as training data and 20% of other images for test data. After doing 10 times the test process, the results showed the highest level of accuracy is 77%.
Keywords : Mushroom, Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) , K-Nearest Neighbor (KNN), Google Collabs.

## PENDAHULUAN
Jamur  adalah  tubuh  buah  (Basidium)  yang muncul  di  suatu  permukaan  seperti  tempat  yang lembab  dan  tumbuh  dari  sekelompok  jamur (Basidiomycota) yang berbentuk payung, terdiri dari batang  dan  bagian  atasnya  yang  bulat.  Kata  jamur berasal  dari  kata  latin  yaitu  fungi.  Jamur  (fungi) bereproduksi  secara  aseksual  atau  tanpa  adanya kegiatan  seksual  yaitu  dengan  pembentukan  spora, kuncup,  dan  fragmentasi.  Sedangkan  dengan  cara seksual yaitu dengan cara penyatuan dua jenis jamur yang  sama  atau  sesuai.  Jamur  harus  memiliki  spora agar  dapat  bereproduksi,  spora  terdiri  dari  beberapa jenis  yaitu  zigospora,  askospora,  dan  basidiospora. Jamur  (fungi) hidup  di  tempat-tempat  yang  lembap, air laut, air tawar, tempat yang asam dan bersimbiosis dengan  ganggang  hingga  kemudian  membentuk lumut (lichenes). Beberapa jenis jamur memang baik untuk  di  konsumsi  dikarenakan  rasanya  yang  enak dan  kaya  manfaat.  Jenis  jamur  yang  aman  di konsumsi antara lain adalah jamur kuping (Auricularia  polytricha),  jamur  merang  (Volvariela colvacea),  jamur  tiram  (Pleurotus),  jamur  kancing atau sering disebut champignon (Agaricus campestris),  hingga  jamur  shitake  (Lentinus  edulis). Akan  tetapi,  terdapat  juga  jenis-jenis  jamur  yang
berbahaya  untuk  dikonsumsi  karena  beracun  dan masih  banyak  masyarakat  yang  belum  mengetahui jenis jenis jamur. Sayangnya dalam hal ini masih sulit membedakan  jenis  jenis  jamur  yang  diidentifikasi secara manual kurang efisien karena memiliki banyak kelemahan  diantaranya  keterbatasan  manusia  untuk bekerja.

## TINJAUAN PUSTAKA
Oleh karena itu diperlukan suatu metode untuk sortasi  secara  efektif  dan  efisien  untuk  mengenali jenis  jenis  jamur.  Yaitu  salah  satunya  dengan pengolahan citra yang dapat membantu sebuah proses pengenalan  jenis  jenis    jamur  sehingga  masyarakat bisa  mengenali  jenis  jamur  tersebut.  Sebagai  bahan penelitian,  peneliti  menggunakan  beberapa  jenis jamur  untuk  menggunakan  suatu  teknologi  yang dapat  mengenali  jenis  jenis  jamur  berdasarkan kemiripan warna dan bentuk menggunakan Ekstraksi GLCM  dan  K-Nearest  Neighbor.  Ekstraksi  Fitur merupakan  proses  untuk  mengambil  atau  melihat nilai-nilai  ciri  yang  terdapat  dalam  suatu  citra.  K- Nearest Neighbor (K-NN) adalah suatu metode yang menggunakan algoritma supervised dimana hasil dari sampel  uji  yang  baru  diklasifikasikan  berdasarkan mayoritas  dari  kategori  pada  K-NN.  Tujuan  dari
algoritma  ini  adalah  mengklasifikasi  objek  baru berdasakan atribut
dan sampel latih. Pengklasifikasian tidak menggunakan model apapun untuk  dicocokkan  dan  hanya  berdasarkan  pada memori.  Berdasarkan  latar  belakang  ini,  penulis mengajukan  penelitian  dimana  akan  dilakukan Klasifikasi jenis jamur dengan Ekstraksi GLCM dan K-Nearest  Neighbor  (KNN),  Maka  penelitian  ini diberi  judul  “Klasifikasi  Jenis  Jamur  Menggunakan Ekstraksi  Fitur  GLCM  dan  K-Nearest  Neighbor (KNN)”  dan  diharapkan  akan  menghasilkan  model yang dapat memprediksi Klasifikasi jenis jenis jamur dengan hasil akurasi yang baik. [1].

## METODE
GLCM merupakan salah satu yang menganalisis suatu piksel pada citra dan mengetahui keabuan  yang  sering  terjadi.  Metode  ini  juga digunakan  untuk  mentabulasi  frekuensi  nilai  piksel yang  muncul  pada  suatu  gambar.  Untuk  melakukan analisis citra berdasarkan distribusi intensitas piksel, dapat dilakukan pada fitur tekstur. GLCM merupakan metode  untuk  melakuka  ekstraksi  berbasis  statistik, akuisisi  fitur  diperoleh  dari  nilai  matriks  piksel, memiliki  pola  tertentu  dan  membentuk  sudut.  K- Nearest Neighbor merupakan salah satu metode yang digunakan dalam pengklasifikasian. Prinsip kerja K- Nearest  Neighbor  (K-NN)  adalah  mencari  jarak terdekat  antara  data yang  akan  dievaluasi  dengan  K tetangga  (neighbor)  terdekatnya  dalam  data  yang akan  dievaluasi  dengan  K  tetangga  (neighbor) terdekatnya dalam data pelatihan dengan menggunakan  Euclidian.  Berikut  adalah  tahap rancangan  pengujian  menggunakan  Google  collab untuk  mengklasifikasi  jenis  jamur  menggunakan metode GLCM dan KNN.
Gambar 1. Alur Metode

## 1. Dataset jenis jamur akan di formulasikan.
2.Proses dataset akan diproses melalui beberapa tahap pre-processing yang terdiri atas cropping, resize image 100x100
3.Pembagian dataset menjadi data latih dan data uji dengan pembagian 80:20, 80% data latih dan 20% data uji dengan datasplit image.
4. Selanjutnya untuk  menghitung  fitur  GLCM adalah  mengubah gambar RGB menjadi gambar skala  abu-abu.
5. Membuat matriks co-occurance dan melanjutkan dengan menentukan hubungan spasial antara piksel tetangga berdasarkan sudut θ dan jarak d.
6. Lalu menghitung fitur GLCM. Setiap fitur dihitung dengan jarak satu piksel dalam empat arah, yaitu yaitu sudut 0°, 45°, 90° dan 135°.
7.Pengujian selanjutnya akan diklasifikasikan dengan algoritma KNN dengan perhitungan nilai K 1 sampai 10
Tabel 1. Kelas No Kelas Dataset 1 Agaricus 120 2 Amanita 107 3 Boletus 140 4 Cortinarius 120 5 Entoloma 92 Total 579

## Preprocessing
Tahap ini merupakan pemrosesan untuk melakukan normalisasi dengan melalui tahapan cropping dan resize.
• Cropping bertujuan untuk memotong citra yang akan digunakan
• Normalize merupakan proses yang dilakukan untuk mengubah suatu ukuran pixel

## Grayscale
Citra  grayscale  menangani  gradasi  warna hitam  dan putih, Dalam hal ini intensitas berkisar antara 0 – 255 piksel. Nilai 0 diartikan adalah warna hitam dan nilai 255 warna putih. Hasil dari grayscale dan output array ditampilkan pada gambar 4.2.
Gambar 3. Split Image Dataset
Selanjutnya untuk memisahkan dataset Jamur yang sudah di ekstraksi fitur diperlukan Scikit-Learn yaitu library yang dapat mengimplementasikan menjadi data train dan data uji. from sklearn.model_selection import train_test_split x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split( x, y, test_size=0.2). test_size 0.2 = pebagian dataset yaitu 20% uji. Jadi 80:20. Berikut adalah hasil pembagian dataset Jamur.
Gambar4. Dataset Latih
Gambar 5.  Dataset Uji

## Rumus Matematika
𝐶𝑜𝑛𝑡𝑟𝑎𝑠𝑡 = ∑∑( 𝑖 1 − 𝑖 2 ) 2 𝑝 ( 𝑖 1 , 𝑖 2 ) 𝑖 1 𝑖 2 (1)
𝐻𝑜𝑚𝑜𝑔𝑒𝑛𝑒𝑖𝑡𝑦 = ∑∑ ( 𝑖 1 , 𝑖 2 ) 1+ | 𝑖 1 − 𝑖 2 | 𝑖 1 𝑖 2 (2)
𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔𝑦 = ∑∑ 𝑝 2 ( 𝑖 1 , 𝑖 2 ) 𝑖 1 𝑖 2 (3)
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 = − ∑∑ ( 𝑖 1 , 𝑖 2 ) 𝑙𝑜𝑔 𝑝 ( 𝑖 1 , 𝑖 2 ) 𝑖 1 𝑖 2 (4)
𝐷𝑥𝑦 = √∑ 𝑛 𝑖 = 1(𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2
Keterangan :
D : jarak kedekatan
x : data training
y : data testing
n : jumlah atribut individu antara 1 s.d. n
∑: fungsi similitary atribut 𝐺 antara kasus   dan kasus 𝑌

## i = Atribut individu antara 1 sampai dengan n

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data uji yang digunakan berapa 607 gambar dan data latih  80%  dan  data  uji  20%.Hasil  dataset  seberapa besar  tingkat  keberhasilan  dan  tingkat  akurasi berbagai nilai ketetanggan metode KNN dengan nilai K=1 hingga nilai K=10 yang didapatkan menggunakan confusion matrix  yaitu seperti gambar 4.18. confusion matrix KNN K=2
Dari report diatas dapat diartikan bahwa classification secara  keseluruhan,  dengan  menggunakan  K  =  2 sebagai classification model terbaik memiliki akurasi sebesar 77%.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Semakin  sulitnya  masyarakat  membedakan jenis  jenis  jamur  karena  masih  banyak  jenis  jenis jamur  yang  masyarakat  ketahui.  Oleh  sebab  itu dengan  menerapkan  metode  KNN  dan  GLCM matriks  mampu  mempermudah  dalam  membedakan jenis  jenis  jamur  lainnya.Tapi  dalam  penelitian  ini hasil  keakurasiannya  sebesar  77%.  Mungkin  hasil pengujian  ini  bisa  dikembangkan  dikemudian  hari, dengan  menggunakan  data  set  yang  lebih  banyak setelah  mengetahui  jenis  jenis  jamur  lainnya  dari penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA

## 1.1 Daftar Pustaka
[1]  C.  Wijaya,  H.  Irsyad,  and  W.  Widhiarso, “Klasifikasi Pneumonia  Menggunakan Metode K-Nearest  Neighbor  Dengan  Ekstraksi  Glcm,” J. Algoritm., vol. 1, no. 1, pp. 33–44, 2020, doi: 10.35957/algoritme.v1i1.431.
[2]  Z.  A.  A.  Feri  Agustina,  “Identifikasi  Citra Daging Ayam Kampung dan Broiler
Menggunakan Metode GLCM dan Klasifikasi-
NN,”  J.  Infokam,  vol.  XVI,  no.  1,  pp.  25–36, 2020.
[3]  Johan  Wahyudi  and  Ihdahubbi  Maulida, “Pengenalan  Pola  Citra  Kain  Tradisional Menggunakan Glcm Dan Knn,” J. Teknol. Inf. Univ.  Lambung  Mangkurat,  vol.  4,  no.  2,  pp. 43–48, 2019, doi: 10.20527/jtiulm.v4i2.37.
[4]  M.  F.  Barkah,  “Klasifikasi  Rasa  Buah  Jeruk Pontianak Berdasarkan Warna Kulit Buah Jeruk Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor,” Coding Rekayasa Sist. Komput., vol. 08, no. 01, pp. 55–66, 2020.
[5]  D.  Sinaga,  F.  Agustina,  N.  A.  Setiyanto,  S. Suprayogi,  and  C.  Jatmoko,  “Classification  of Bird  Based  on  Face  Types  Using  Gray  Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) Feature Extraction Based on the k-Nearest Neighbor (K-
NN)  Algorithm,”  J.  Appl.  Intell.  Syst.,  vol.  6, no. 2, pp. 111–119, 2021, doi:
10.33633/jais.v6i2.4627.
[6]  A.  Salsabila,  R.  Yunita,  and  C.  Rozikin, “Identifikasi  Citra  Jenis  Bunga  menggunakan Algoritma  KNN  dengan  Ekstrasi  Warna  HSV dan  Tekstur  GLCM,”  Technomedia  J.,  vol.  6, no. 1, pp. 124–137, 2021, doi:
10.33050/tmj.v6i1.1667.
[7]  D.  I.  Muhammad,  E.  Ermatita,  and  N.  Falih, “Penggunaan K-Nearest Neighbor (KNN) untuk Mengklasifikasi  Citra  Belimbing  Berdasarkan Fitur Warna,” Inform.  J. Ilmu Komput., vol. 17, no. 1, p. 9, 2021, doi: 10.52958/iftk.v17i1.2132.
[8]  M. G. R. Miftahus Sholihin, “Klasifikasi Mutu Telur  Berdasarkan  Fitur  Warna  dengan Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor,” Fak.  Teknol.  Inf.  UNMER  Malang,  pp.  1188– 1193, 2018.
[9]  S. P. Adenugraha, V. Arinal, and D. I. Mulyana, “Klasifikasi  Kematangan  Buah  Pisang  Ambon Menggunakan Metode KNN dan PCA Berdasarkan  Citra  RGB  dan  HSV,”  J.  Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 1, p. 9, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3287.
[10]  Z. Abidin, Y. Fredyatama, P. Teknik Informasi, S. K. Tinggi Teknik Pati Jl Raya Pati-Trangkil, and P. Jawa Tengah, “Klasifikasi Daun Empon- Empo  Menggunakan  Metode  Gray  Level  Co- Occurrence  Matrix  Dan  Algoritma  K-Nn,”  J. Sains, Teknol. dan Ind., vol. 18, no. 02, pp. 261– 267, 2021.
[11]  Z.  D.  Lestari,  N.  Nafi’iyah,  and  P.  H.  Susilo, “Sistem  Klasifikasi  Jenis  Pisang  Berdasarkan Ciri Warna HSV Menggunakan Metode K-NN,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun., pp. 11– 15, 2019.
[12]  F.  Wibowo,  A.  P.  Wicaksono,  and  L.  A. Purwanto,  “Klasifikasi  Tanaman  Beringin (Ficus  Bernjamina)  berdasarkan  Citra  Daun Menggunakan Algoritma
K-Nearest
Neighbors,” J. Teknol. dan Manaj. Inform., vol.
7, no. 2, pp. 131–138, 2021, doi: 10.26905/jtmi.v7i2.6758.
[13]  N.  S.  Limin,  J.  Y.  Sari,  and  I.  P.  N.  Purnama, “Identifikasi Tingkat Kematangan Buah Pisang Menggunakan  Metode  Ektraksi  Ciri  Statistik Pada  Warna  Kulit  Buah,”  Ultimatics,  vol.  10, no. 2, pp. 98–102, 2019, doi: 10.31937/ti.v10i2.1004. [14]  Rifki Kosasih, “Klasifikasi Tingkat
Kematangan  Pisang  Berdasarkan  Ekstraksi Fitur Tekstur dan Algoritme KNN,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf., vol. 10, no. 4, pp. 383– 388, 2021, doi: 10.22146/jnteti.v10i4.462.
[15]  Sugiyono,  “Dokumen  Karya  Ilmiah  |  Skripsi  | Prodi Teknik Informatika - S1 | FIK | UDINUS | 2016,” Fik, vol. 1, no. 1, pp. 1–2, 2016.
[16]  C.  Bagus  and  M.  Imron,  “Klasifikasi  Buah Mangga  Berdasarkan  Tingkat  Kematangan Menggunakan  Least-Squares  Support  Vector Machine,”  Explor.  IT    J.  Keilmuan  dan  Apl. Tek. Inform., vol. 10, no. 2, pp. 1–8, 2018, doi: 10.35891/explorit.v10i2.1255.
[17]  B.  Sandy,  J.  K.  Siahaan,  P.  Permana,  and  ...,
“Klasifikasi Citra Wayang Dengan Menggunakan  Metode  k-NN  &  GLCM,” Semant. (Seminar …, vol. 2, no. November, pp. 71–77, 2019, [Online]. Available:
http://semantika.polgan.ac.id/index.php/Semant ika/article/view/48
[18]  Y.  Kusumawati,  A.  Susanto,  I.  Utomo,  W. Mulyono, and D. P. Prabowo, “Klasifikasi Batik Kudus  Berdasarkan  Pola  Menggunakan  K-NN
dan GLCM,” LPPM-Universitas
Muhammadiyah  Purwokerto,  pp.  509–514, 2020.
[19]  S.  A.  Rosiva  Srg,  M.  Zarlis,  and  W. Wanayumini,  “Identifikasi  Citra  Daun  dengan GLCM (Gray Level Co-Occurence) dan K-NN (K-Nearest Neighbor),”  MATRIK    J. Manajemen,  Tek.  Inform.  dan  Rekayasa Komput., vol. 21, no. 2, pp. 477–488, 2022, doi: 10.30812/matrik.v21i2.1572.
[20]  Q. Shandy, S. S. Panna, Y. Malago, F. Ilmu, K. Universitas,  and  I.  Gorontalo,  “Penerapan Metode  Grey  Level  Co-Occurrence  Matriks (GLCM)  dan  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)
Untuk  Mendeteksi  Tingkat  Kematangan  Buah Belimbing  Bintang,”  vol.  3,  no.  1,  pp.  31–36, 2019.