Percobaan pertama dilakukan dengan menggunakan nilai histogram dari citra asli, tanpa dilakukan manipulasi di dalamnya. Gambar 20 merupakan grafik akurasi dari percobaan 1 untuk nilai k=1 sampai k=10.
Gambar 20 Grafik akurasi percobaan 1 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% k=1 k=2 k=3 k=4 k=5 k=6 k=7 k=8 k=9 k=10 A k u rasi Nilai k
19 Berdasarkan Gambar 20, nilai k yang menghasilkan akurasi terbesar yaitu k=8 dengan akurasi sebesar 90%, sedangkan akurasi terkecil yaitu 70% yang diperoleh pada saat k=1, k=2, k=4, dan k=10.
Untuk mengetahui data mana saja yang salah diklasifikasi, berikut ini merupakan confusion matrix dari hasil klasifikasi percobaan 1 menggunakan k=8. Confusion matrix untuk nilai k yang lain dapat dilihat pada Lampiran 4 sampai Lampiran 12.
Tabel 4 Confusion matrix percobaan 1untuk k=8 Kelas
aktual
Kelas hasil prediksi
Sem Pin Lep Mar Mat Lei Joh Jav Plt Pal
Sem 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 Pin 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 Lep 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 Mar 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 Mat 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 Lei 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 Joh 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 Jav 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 Plt 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 Pal 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2
Berdasarkan Tabel 4, kelas yang berhasil diklasifikasikan dengan sempurna untuk setiap citra uji yaitu pinanga, marcoptera, materialis, lepida, johorensis, javanica, platyclados, dan palembanica. Sementara itu dua kelas yang tidak sempurna diklasifikasi yaitu seminis dan leprosula. Untuk kelas seminis citra uji yang salah diklasifikasi merupakan citra uji kedua dan diklasifikasi sebagai kelas johorensis.
Pada Tabel 5, data uji kedua dari kelas seminis mengalami penyebaran pada kuadrat jarak. Untuk kelas seminis, hanya satu record yang memiliki kedekatan jarak, dan berada pada peringkat terakhir (peringkat delapan), padahal citra uji tersebut berasal dari kelas yang sama. Sementara itu, untuk kelas johorensis terdapat dua record yang memiliki jarak terdekat dengan data uji, dan kelas inilah yang diprediksi sebagai hasil prediksi.
Tabel 5 Hasil kuadrat jarak pada data uji seminis kedua saat k=8 Peringkat Kelas prediksi Kuadrat jarak
1 Palembanica 11.6128 2 Johorensis 18.7406 3 Leprosula 24.8129 4 Pinanga 26.2261 5 Johorensis 26.4702 6 Leprosula 27.0349 7 Marcoptera 36.2030 8 Seminis 41.9431
20
Penjelasan mengenai mengapa hasil prediksi menghasilkan kelas johorensis, sedangkan selain johorensis terdapat leprosula yang memiliki dua record yang menghasilkan jarak yang memiliki kedekatan dengan data uji. Hal itu dikarenakan, peringkat johorensis lebih bagus dibandingkan dengan leprosula, yaitu 2 dan 5 banding 3 dan 6.
Untuk kelas leprosula citra uji yang salah diklasifikasi merupakan citra uji pertama dan diklasifikasi sebagai kelas materialis. Pada perbandingan kelas leprosula dengan materialis, tidak terlalu terjadi penyebaran pada kuadrat jarak. Dari kelas materialis terdapat empat record yang menghasilkan jarak yang memiliki kedekatan dengan data uji, sementara itu dari kelas leprosula sendiri tidak ada record yang menghasilkan jarak terdekat. Hal ini berarti, data uji pertama dari kelas leprosula memiliki nilai yang jauh berbeda dengan data leprosula pada training set. Pada Tabel 6 disajikan peringkat dari hasil kuadrat jarak pada kasus ini.
Tabel 6 Hasil kuadrat jarak pada data uji leprosula pertama saat k=8 Peringkat Kelas prediksi Kuadrat jarak
1 Javanica 2.5085 2 Materialis 8.0333 3 Materialis 12.2653 4 Javanica 13.1611 5 Materialis 14.2764 6 Pinanga 15.5700 7 Materialis 17.0026 8 Javanica 36.6947
Analisis kesalahan yang terjadi pada kelas seminis dan leprosula dapat dilihat pada box plot perbandingan antara kelas aktual dan kelas prediksi dari masing-masing kelas yang mengalami salah prediksi. Hal itu dilakukan untuk melihat posisi data uji yang salah diprediksi antara kelas aktual dan kelas prediksi tersebut untuk masing-masing ciri tekstur statistik.
Di bawah ini merupakan box plot perbandingan antara kelas seminis (kelas aktual) dengan kelas johorensis (kelas prediksi) untuk ciri tekstur mean. Posisi nilai mean data uji pada Gambar 21 ditandai dengan garis putus-putus.
21 Gambar di atas menunjukkan bahwa posisi nilai mean data uji seminis pertama yaitu 178.50 berada pada lowerwhisker dan menyinggung lower whisker dari kelas johorensis. Hal itu berarti nilai mean data uji tersebut lebih rendah dari kumpulan nilai mean yang berada dalam bidang IQR. Tekstur statistik selain mean, sebagian besar juga menunjukkan bahwa posisi data uji dalam box plot berada pada lower whisker atau upper whisker, kecuali untuk uniformity dan entropy. Untuk standar deviasi dan smoothness, posisi data uji berada pada upper whisker end (nilai tertinggi dalam himpunan). Box plot perbandingan antara kelas seminis dengan kelas johorensis untuk ciri tekstur yang lain dapat dilihat pada Lampiran 13 sampai Lampiran 17.
Berdasarkan fakta tersebut, kesalahan yang terjadi pada kasus ini diprediksi karena data uji seminis ini memiliki nilai yang jauh dari data nilai mean dominan atau nilai mean yang terletak dalam bidang IQR dalam kelas seminis. Hal ini sangat berpengaruh, karena perhitungan KNN didasarkan pada kedekatan jarak antara data uji dengan himpunan data latih. Data uji ini juga tidak begitu memiliki kedekatan yang signifikan dengan kelas johorensis, karena posisi data uji tersebut jika ditinjau dari kelas johorensis sendiri, tidak juga berada dalam bidang IQR. Hal ini relevan dengan hasil kuadrat jarak pada Tabel 5 yang menunjukkan penyebaran kuadrat jarak yang terjadi pada kasus ini.
Selanjutnya yaitu analisis kesalahan yang terjadi pada kelas leprosula berdasarkan box plot. Gambar 22 merupakan box plot perbandingan antara kelas leprosula (kelas aktual) dengan kelas materialis (kelas prediksi) untuk ciri tekstur mean. Posisi nilai mean data uji pada Gambar 22 ditandai dengan garis putus- putus.
Gambar 22 Box plot mean antara leprosula dan materialis
Gambar di atas menunjukkan bahwa posisi nilai mean data uji leprosula pertama yaitu 163.36 berada pada lower whisker end dan menyinggung upper whisker dari kelas materialis. Hal itu berarti nilai mean data uji tersebut merupakan yang terendah pada kelas leprosula.
Seperti halnya kasus seminis di atas, kesalahan yang terjadi pada kasus ini diprediksi karena nilai mean dari data uji leprosula ini memiliki nilai yang jauh dari nilai mean dominan atau nilai mean yang terletak dalam IQR dalam kelas leprosula. Berdasarkan Gambar 22 pula dapat dilihat bahwa nilai mean dari data uji ini cenderung memiliki kedekatan dengan kelas materialis. Hal ini dapat dilihat dari ukuran kotak (bidang IQR) dari box plot. Pada kelas leprosula, ukuran
22
kotak lebih panjang, sedangkan pada kelas materialis ukuran kotak lebih kecil. Hal itu berarti nilai mean pada kelas leprosula memiliki penyebaran nilai mean yang luas atau memiliki rentang yang lebih besar dibandingkan dengan nilai mean pada kelas materialis, yang menyebabkan kesalahan prediksi dalam kasus ini.
Nilai tekstur statistik lain yang berada pada lower whisker yaitu standar deviasi dan smoothness. Untuk nilai third moment, uniformity, dan entropy berada dalam IQR. Meskipun nilai ketiga tekstur tersebut termasuk ke dalam 50% dari himpunan data, hal itu tidak berpengaruh banyak dalam kontribusi untuk menentukan kuadrat jarak akhir dalam kasus ini. Box plot perbandingan antara kelas leprosula dan kelas materialis untuk ciri tekstur yang lain dapat dilihat pada Lampiran 18 sampai Lampiran 22.