DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i1.992
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## Perbandingan Segmentasi Citra Menggunakan Algoritma K-Means Dan Algoritma Fuzzy C-Means
1 Zacky Yaser Malik Gumiwang, 2 Ahmad Haikal Nuqqy Zahhar, 3 Hendra Maulana 1,2,3 Informatika, Ilmu Fakultas, Nama Perguruan Tinggi, UPN ‘Veteran’ Jawa Timur Jl. Rungkut Madya No.1, Gn. Anyar, Kec. Gn. Anyar, Kota SBY, Jawa Timur 60294
e-mail: hendra.maulana.if@upnjatim.ac.id
Received: 16 Desember 2022, Revised: 4 Januari 2023, Accepted: 6 Januari 2023

## Abstrak
Segmentasi  merupakan  bagian  penting  dari  analisis  citra  image/gambar  yang  diinginkan  dianalisis untuk  diproses  lebih  lanjut  untuk  memudahkan  analisis  untuk  tujuan  lain,  seperti  pengenalan  pola. Segmentasi gambar yang menjadi bagian analisis citra digunakan untuk membagi suatu citra menjadi beberapa  bagian  dan  bagian  tujuan  yang  diinginkan.  Salah  satu  teknik  segmentasi  citra  adalah clustering.  Kekelompokan  merupakan  upaya  mengelompokkan  data  berdasarkan  kategori  dan merupakan metode mengelompokkan atau membagi data menjadi kumpulan data. Segmentasi gambar berbasis  cluster  penelitian  ini  menggunakan  metode-k  dan  metode  fuzzy.  K-Measure  adalah  sebuah metode yang mudah dan cepat untuk dihitung, sedangkan fuzzy C-Means adalah algoritma yang populer digunakan  dalam  teknik  pengelompokan  fuzzy.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menemukan metode yang optimal saat melakukan segmentasi citra. Sebelum melakukan segmentasi, terlebih dahulu tentukan  state.  Identifikasi  data  uji  menggunakan  dua  pendekatan  yaitu  analisis  bentuk  dan  analisis tekstur.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  algoritma  K-Means  menghasilkan  segmentasi  berarti identifikasi yang lebih baik dari fuzzy C karena menghasilkan nilai yang hampir sama atau mendekati nilai cutoff fungsi gambar yang tersedia.
Kata kunci: Segmentasi, Citra, K-Means, Fuzzy C-Means, Clustering

## Abstract
Segmentation  is  an  important  part  of  image  analysis.  The  desired  image  is  analyzed  for  further processing to facilitate analysis for other purposes, such as pattern recognition. Image segmentation which is part of image analysis is used to divide an image into several parts and the desired destination parts. One of the image segmentation techniques is clustering. Clustering is an attempt to group data by  category  and  is  a  method  of  grouping  or  dividing  data  into  data  sets.  Cluster-based  image segmentation in this study uses the k-method and the fuzzy method. K-Measures is a method that is easy and fast to calculate, while fuzzy C-Means is a popular algorithm used in fuzzy grouping techniques. The aim of this research is to find the optimal method when performing image segmentation. Before doing segmentation, first determine the state. Identification of test data using two approaches, namely shape  analysis  and  texture  analysis.  The  test  results  show  that  the  K-Means  algorithm  produces segmentation means better identification than fuzzy C because it produces values that are almost the same or close to the available image function cutoff values.
Keywords: Segmentation, Image, K-Means, Fuzzy C-Means, Clustering
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i1.992
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## 1 Pendahuluan
Segmentasi merupakan bagian penting dari analisis citra karena pada metode ini citra/citra yang diinginkan  dianalisa  untuk  diproses  lebih  lanjut  lebih  mudah  untuk  dianalisis,  misalnya  dalam pengenalan  pola.  segmentasi  gambar,  yaitu  bagian  analisis  citra  digunakan  untuk  membagi  citra menjadi  beberapa  bagian  dan  mengambil  item  yang  Anda  inginkan.  Di  bidang  pemrosesan  gambar, segmentasi gambar mengacu pada proses membagi gambar digital menjadi beberapa area (kumpulan piksel).  Tujuan  akhir  dari  segmentasi  adalah  untuk  menyederhanakan  gambar  sehingga  gambar  bisa lebih  banyak  mudah  dianalisis.  Salah  satu  teknik  segmentasi  citra  adalah  clustering.  Kekelompokan mengelompokkan data berdasarkan kelas dan merupakan metode klasifikasi atau membagi data dalam kumpulan  data.  Beberapa  metode  akumulasi  digunakan  memecahkan  masalah  segmentasi  citra, termasuk  metode  DAS,  Metode  Chan-Vese,  Algoritma  Fuzzy  C-Means,  PSO  (Particle  Swarm Optimization), DPSO (Darwinian Particle Swarm Optimization), FO-DPSO (DPSO Fractional Order) dan K-means.
Ada  faktor-faktor  tertentu  dalam  segmentasi  citra  yang  menghasilkan  hasil  yang  berbeda  tidak memuaskan dalam gambar tertentu. Hal ini dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor terkandung dalam citra itu sendiri, seperti citra terdegradasi atau citra terdegradasi warnanya tidak jelas, ada noise pada pencahayaan  dan  gambar.  Dan  itu  juga  bisa  disebabkan  algoritma  yang  digunakan  tidak  dapat melakukan segmentasi citra dengan benar. Salah satu metode segmentasi citra yang belum atau perlu dikembangkan  adalah  metode  DAS  dan  metode  Chan  &  Vese.  Metode  DAS  adalah  metode  dalam segmentasi gambar, yang membagi gambar menjadi area yang berbeda mewakili gambar sebagai relief topografi.  Metode  DAS  menghasilkan  terlalu  banyak  area  yang  menonjolkan  bagian-bagian  penting dari suatu objek, atau disebut over-segmentation perlu dikembangkan metode. Fuzzy C-Means adalah algoritma  yang  populer  digunakan  dalam  teknik  pengelompokan  fuzzy.  Metode  algoritma  Fuzzy  C- Means  untuk  segmentasi  gambar  dibuat  dengan  menggabungkan  beberapa  algoritma  atau  algoritma optimasi  metaheuristik  seperti  Genetic  Algorithms  (GA).  K-Resource  sekarang  menjadi  metode perhitungan sederhana dan cepat.

## 2 Metode Penelitian
Alur analisis penelitian didasarkan pada topik yang akan dibahas pada sistem penelitian dimana sistem yang digunakan pada penelitian ini ditunjukkan pada gambar 1 dibawah ini:
Gambar 1. Sistematika Penelitian

## 2.1 Metode Pengumpulan Data
Data penelitian dapat dikategorikan menjadi dua jenis yaitu data primer dan data sekunder. Kedua jenis  data  tersebut  perlu  dipahami  sebagai  dasar  penentuan  teknik  dan  tata  cara  pengumpulan  data penelitian.
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i1.992
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
1. Data  primer  diperoleh  atau  dikumpulkan  langsung  dari  sumber  data  atau  data  asli.  Untuk mendapatkan data primer, harus dikumpulkan langsung oleh peneliti.teknik yang dapat peneliti gunakan untuk mengumpulkan data primer meliputi observasi, wawancara, dan diskusi terarah.
2. Data Sekunder Data yang diperoleh atau dikumpulkan oleh peneliti dari berbagai sumber yang ada.  Data  sekunder  tersedia  dari  berbagai  sumber  termasuk  buku,  laporan,  jurnal,  tesis  dan disertasi.

## 2.2 Segmentasi Citra
Segmentasi  adalah  metode  membagi  suatu  citra  menjadi  wilayah  (region)  yang  masing-masing memiliki atribut yang mirip. Pemrosesan citra digital adalah bidang ilmiah yang menangani masalah perbaikan kualitas citra (peningkatan kontras, transformasi warna, pemulihan citra), transformasi citra (rotasi, translasi, penskalaan, transformasi geometris), dan pemilihan citra fitur. Kompresi atau reduksi data  untuk  keperluan  analisis,  memperoleh  informasi  atau  deskripsi  objek,  atau  melakukan  proses pengenalan  objek  yang  terdapat  dalam  gambar,  penyimpanan  data,  transmisi  data,  dan  waktu pemrosesan  data.  Input  ke  pemrosesan  gambar  adalah  gambar  dan  keluarannya  adalah  gambar  yang diproses.
Metode segmentasi citra dikelompokkan menjadi dua bagian yaitu metode segmentasi level rendah dan  level  tinggi.  Teknik  segmentasi  tingkat  rendah  seperti  Mean  Shift,  Watershed,  Level  Set,  dan Superpixel  biasanya  membagi  gambar  menjadi  beberapa  wilayah  yang  lebih  kecil.  Meskipun  hasil segmentasi sering tersegmentasi berlebihan, metode segmentasi tingkat rendah memberi landasan yang baik untuk operasi segmentasi tingkat tinggi lebih lanjut.

## 2.3 Segmentasi Citra Dengan Clustering
Segmentasi  citra  dengan  clustering  menggunakan  data  multidimensi  untuk  mengelompokkan piksel citra menjadi beberapa cluster. Data multidimensi dari citra ini berarti banyaknya atribut atau komponen yang menyusun citra tersebut. Misalnya, gambar skala abu-abu adalah 1 dimensi, gambar RGB  adalah  3  dimensi,  dan  seterusnya.  Secara  umum,  piksel  dikelompokkan  berdasarkan  seberapa dekat  mereka  satu  sama  lain.  Segmentasi  berbasis  pengelompokan  menjadi  populer  sejak diimplementasikan dalam aplikasi OCR (pengenalan karakter optik), dari pengenalan sidik jari hingga penginderaan jauh. Didukung oleh pengelompokan yang berhasil. klaster tertentu.
Metode  dalam  segmentasi  berbasis  cluster  meliputi  metode  iterasi,  K-means,  fuzzy  C-means, jaringan  saraf  Kohonen,  dan  berbagai  teknik  clustering  lainnya.  Metode  yang  sangat  baik  untuk segmentasi  citra  adalah  pengelompokan  fuzzy  c-means.  Fuzzy  C-Means  adalah  algoritma  K-Means yang  diimprovisasi  dalam  Teori  Himpunan  Fuzzy  dengan  menerapkan  derajat  keanggotaan  yang memungkinkan  sebuah  piksel  gambar  menjadi  milik  beberapa  cluster.  Clustering  “lunak”  ini memberikan perhitungan yang lebih akurat dalam menentukan keanggotaan cluster.

## 2.4 Ekstraksi Ciri
Untuk  membedakan  objek  dengan  warna  tertentu,  dapat  menggunakan  nilai  hue  yang merepresentasikan  cahaya  tampak  (merah,  jingga,  kuning,  hijau,  biru,  ungu).  Nilai  rona  dapat digabungkan  dengan  nilai  saturasi  dan  nilai  yang  sesuai  dengan  tingkat  kecerahan  warna.  Untuk mendapatkan ketiga nilai tersebut, perlu dilakukan konversi ruang warna citra yang semula RGB (Red, Green, Blue) menjadi HSV (Hue, Saturation, Value) melalui persamaan beriku
Tabel 1. Ekstraksi Ciri Warna
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## 3 Data Uji
Data  uji  yg  bisa  dipakai  pada  masalah  ini  berupa  gambaran  atau  image.  Dalam  penelitian  ini gambaran yg iujikan merupakan gambaran grayscale. Terdapat gambaran otak yg mempunyai  tumor dan tidak mempunyai tumor seperti salah satu contoh gambar pada bawah berikut:
Gambar 3. Data Uji Segmentasi Citra

## 4 Hasil dan Pembahasan
Hasil uji coba citra uji Otak menggunakan algoritma K-Means dan Fuzzy C-Means ditampilkan pada gambar berikut:
Gambar 3. Hasil Uji Otak menggunakan K-Means dan Fuzzy C-Means
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i1.992
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## 4.1 Perbedaan Hasil Uji menggunakan K-Means dan Fuzzy C-Means

## Tabel 2. Perbandingan Hasil Segmentasi
Berdasarkan hasil segmentasi metode K-Means dan Fuzzy C-Means terhadap citra uji dapat dilihat dengan jelas pada gambar otak di atas dengan menggunakan Metode K-Means melakukan segmentasi citra, yang dapat memisahkan citra latar atau background dari objek kepala namun metode Fuzzy C- Means  pada citra  uji  di  atas  masih  memiliki  beberapa  kelemahan  segmentasi  warna  memiliki  warna yang targetnya hampir sama warna latar belakang atau background masih sesuai dengan gambar aslinya. hasil segmentasi gambar metode uji K-Means di atas lebih baik dalam segmentasi

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan percobaan yang dilakukan dalam penelitian ini, maka dapat disimpulkan bahwa dalam segmentasi untuk pengenalan pola melalui analisis struktur dan analisis Hasil segmentasi bentuk lebih baik dengan K-Means dibandingkan dengan metode Fuzzy C-Means. Lebih dari dua metode dan objek dapat digunakan untuk aplikasi penelitian lebih lanjut penelitian selain otak.

## Daftar Pustaka
[1] Gunawan,  F  Alim.  Erni  W.  Perangkat  Lunak  Segmentasi  Citra  Dengan  Metode Watershed. JSIFO STMIK Mikroskil . 2011; vol 12(no 2): Pp.79-88.
[2] Amiya  Halder,  Soumajit  Pramanik. Dynamic  Image  Segmentation  Using  Fuzzy  C- Means Based Genetic Algorithm . International Journal Of Computer Application . 2011; vol 28(no 6): Pp.15-20.
[3] Arthur, D. dan Vassilvitskii, S. How Slow is the k-Means Method , Stanford University, Stanford, CA. 2006.
[4] Sowmya,  B.,  Rani,  B.  S.,  2010,  Colour  Image  Segmentation  Using  Fuzzy  Clustering Techniques and Competitive Neural Network, Applied Soft Computing , Vol 11, No 3, Hal 3170-3178.
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i1.992
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
[5] Puspitasari,  D.,  Tjandrasa,  H.,  2011,  Deteksi  Kepala  Janin  pada  Gambar  USG MenggunakanFuzzy C-Means (FCM) dengan Informasi Spasial dan Iterative Randomized Hough Transform (IRHT), Tesis , Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya
[6] Lu,  W.,  Tan,  J.,  2008,  Detection  of  Incomplete  Ellipse  in  Images  with  Strong  Noise  by Iterative  Randomized  Hough  transform  (IRHT), Pattern  Recognition ,  Vol  41, No  4,  Hal 1268-1279.