## Analisa Perbandingan Citra Hasil Segmentasi Menggunakan Metode K-Means dan Fuzzy C Means pada Citra Input Terkompresi
I Wayan Angga Wijaya Kusuma 1) , dan Afriliana Kusumadewi 2)
1,2) Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Elektro, Universitas Widya Dharma
1,2) Jl. Ki Hajar Dewantara, Desa Karanganom, Kecamatan Klaten Utara, Kabupaten Klaten e-mail: anggaelectro@yahoo.com 1) , lina@unwidha.ac.id 2)

## ABSTRACT
In pattern recognition, image processing plays a role in automatically separating objects from the background. In addition, the object will be processed by the pattern classifier. In the medical world, image processing plays a very important role. CT Scan (Computed Tomography) or CAT Scan (Computed Axial Tomography) is an example of an image processing application that can be used to view fragments or cross sections of parts of the human body. Tomography is the process of producing two- dimensional images from three-dimensional film through several one-dimensional scans. Magnetic resonance imaging (MRI) is the image most often used in the field of radiology. MRI images can display the anatomical details of objects clearly in multiple sections (multiplanar) without changing the patient's position. In this study, two methods were compared, namely K- Means and Fuzzy C Means, in a segmentation process with the aim of separating between normal areas or areas with disturb- ances (lesions). The images used are brain and chest MRI images with a total of 10 MRI images. The image quality of the segmentation  results  is  compared  with  the  quality  test  using  the  Variation  of  Information  (VOI)  parameters,  Global  Con- sistency Error (GCE), MSE (Mean Square Error), PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) and segmentation time.
Keywords: medical, pattern processing, segmentation, k-means, fuzzy c means

## ABSTRAK
Dalam pengenalan pola, pemrosesan gambar berperan dalam memisahkan objek secara otomatis dari latar belakang. Selain itu, objek akan diproses oleh pengklasifikasi pola. Dalam dunia medis, pengolahan citra memegang peranan yang sangat pent- ing.  CT  Scan ( Computed Tomography ) atau CAT Scan ( Computed Axial  Tomography ) adalah  contoh  aplikasi pemrosesan gambar yang dapat digunakan untuk melihat fragmen atau penampang melintang dari bagian tubuh manusia. Tomografi adalah proses menghasilkan gambar dua dimensi dari film tiga dimensi melalui beberapa pemindaian satu dimensi. Magnetic reso- nance imaging (MRI) adalah teknik pencitraan yang paling umum digunakan dalam radiologi.  Gambar MRI dapat  dengan jelas menunjukkan detail anatomi objek di bagian yang berbeda (multiplanar) tanpa mengubah posisi pasien. Pada penelitian ini membandingkan dua metode yaitu K-Means  dan Fuzzy C  Means  adalah proses segmentasi dengan tujuan memisahkan antara area normal ataupun area yang mengalami gangguan (lesi). Citra yang digunakan adalah citra MRI otak dan dada dengan total  10  citra  MRI.  Kualitas  citra  hasil  segmentasi  dibandingkan  dengan  uji  kualitas  menggunakan  parameter Variation  of Information (VOI), Global Consistency Error (GCE), MSE ( Mean Square Error ), PSNR ( Peak Signal to Noise Ratio ) dan waktu segmentasi.
Kata kunci: medis, pengolahan pola, segmentasi, k-means, fuzzy c means

## I. P ENDAHULUAN
emrosesan  citra  adalah  bagian  penting  dari  fondasi berbagai  aplikasi  praktis,  seperti  pengenalan  pola, penginderaan  jauh  melalui  satelit  atau  pesawat,  dan penglihatan  mesin.  Dalam  pengenalan  pola,  pem- rosesan  gambar  berperan  dalam  memisahkan  objek  secara otomatis dari latar belakang. Selain itu, objek akan diproses oleh pengklasifikasian pola.
Aplikasi  pemrosesan  gambar  menjadi  lebih  luas.  Dalam dunia medis, pengolahan citra memegang peranan yang san- gat penting. CT scan ( computed tomography scan ) atau ka- dang  disebut  CAT  scan  ( computed  axial  tomography  scan ) adalah  contoh  aplikasi  pemrosesan  gambar  yang  dapat digunakan  untuk  melihat  fragmen  atau  penampang  bagian tubuh manusia. Tomografi adalah proses menghasilkan gam- bar  dua  dimensi  dari  film  tiga  dimensi  melalui  beberapa pemindaian satu dimensi.
Berikutnya  aplikasi  pengolahan  citra  adalah Magnetic resonance imaging (MRI) adalah gambar yang paling banyak digunakan  dalam  radiologi  [1].  Gambar  MRI  dapat  dengan
jelas  menunjukkan  objek  anatomi  rinci  di  bagian  yang  ber- beda  tanpa  memposisikan  ulang  pasien.  Beberapa  masalah umum  dengan  gambar  medis  adalah  hasil  pemindaian  yang buruk  karena noise  figure .  Kualitas  gambar  medis  juga disebabkan oleh noise acak dengan distribusi kasar, intensitas tidak  merata  yang  mengarah  pada  artefak  dan  efek  volume parsial. Mengingat masalah ini, sulit bagi dokter dan peneliti untuk  menganalisis  diagnosis  kelainan  pasien.  Oleh  karena itu, ada kebutuhan untuk meningkatkan kualitas gambar MRI medis dengan tujuan menghasilkan gambar dengan kualitas yang jauh lebih tinggi daripada gambar aslinya. Penelitian ini membandingkan  dua  metode  yaitu  K-Means  dan  Fuzzy  C- Means.  Ini  adalah  proses  segmentasi  yang  bertujuan  untuk mengisolasi  area  yang  normal  atau  memiliki  lesi.  Gambar yang digunakan adalah gambar MRI otak dan dada, total ada 10 gambar MRI. Kualitas gambar tersegmentasi  dibanding- kan  dengan  uji  kualitas  menggunakan  parameter  variasi  in- formasi (VOI), kesalahan integritas global (GCE), kesalahan rata-rata  kuadrat  (MSE),  rasio signal-to-noise maksimum (PSNR) dan segmentasi waktu.
P

## II. T EORI
Segmentasi citra menggunakan algoritma K-Means, termasuk  penelitian  oleh  Nurhasanah  [1]  yang  men- gusulkan pemetaan putih, abu-abu, dan CSF dalam seg- men  citra  MRI  menggunakan  teknik  clustering  K- Means. Banyak penelitian telah dilakukan pada. Algo- ritma k-means clustering dipilih karena sederhana dan mudah  diimplementasikan  serta  dapat menangani  data anomali.
Penelitian selanjutnya oleh Jipkate dan Gohokar [2] membandingkan  algoritma  segmentasi  citra  K-Means dengan  fuzzy  clustering  c-Means.  Analisis  dan  per- bandingan algoritma yang dikembangkan oleh MATLAB.  K-means  clustering  menghasilkan  tingkat akurasi yang tinggi dan membutuhkan waktu komputasi yang relatif singkat. Fuzzy c-means memberikan hasil yang  lebih  baik  daripada  k-means,  namun  membutuh- kan waktu komputasi yang lebih lama dibandingkan k- means  karena  algoritmanya  menyertakan  langkah- langkah perhitungan fuzzy.
Studi lain [3] yang dilakukan oleh Samma dan Salam menyarankan  segmentasi  citra  berdasarkan  algoritma clustering  K-Means  adaptif.  Metode  yang  diusulkan mencoba  untuk  mengembangkan  algoritma  K-Means untuk mencapai kinerja dan efisiensi yang tinggi. Selain itu, ini memecahkan beberapa masalah pemilihan model dengan menentukan jumlah cluster menggunakan kum- pulan gambar yang disumbangkan dengan nilai absolut antara  ukuran  bingkai  dan  kepentingan  dan  menam- bahkan metrik lainnya. Transfer pengukuran.
Penelitian lebih lanjut dilakukan oleh Preeti Panwar, Girdhar  Gopal  dan  Rakesh  Kumar  [4].  Para  peneliti membandingkan segmentasi berbasis warna dengan k- means clustering dan algoritma threshold. Metode clus- ter k-means menggunakan metode partisi. Algoritma k- means clustering digunakan untuk membagi citra men- jadi k cluster. Dalam penelitian ini, kami menggunakan K-Means  Pooling  dan  Threshold  Processing  untuk membandingkan hasil segmentasi. Perbandingan kedua teknologi  ini  didasarkan  pada  parameter  segmentasi seperti  MSE,  PSNR  dan  NSR.  MSE  dan  PSNR  dapat digunakan secara luas untuk mengukur tingkat distorsi gambar  karena  dapat  mewakili  tingkat  total  kesalahan skala abu-abu di seluruh gambar.
Dengan  dua  teknik  ini,  Anda  dapat  menggunakan parameter  seperti  MSE,  PSNR,  dan  SNR  untuk  lebih membagi  lagi  performa  gambar  yang  berbeda.  Dari pengamatan  yang  disajikan  dalam  penelitian  ini,  kita dapat  menyimpulkan  bahwa  teknik  ambang  mem- berikan output dua tingkat. Namun, dengan metode k- means,  keluaran  setiap  segmen  sama  dengan  ukuran cluster.  Kelompok  kinerja  tumbuh  dengan  ukuran. Faktor  lain  dalam  ukuran  cluster  adalah  persentase akurasi.  Gunakan  UMK  dan  PSNR  untuk  mengukur kualitas  rekonstruksi.  Nilai  PSNR  keempat  gambar  di K-Means  pool  lebih  tinggi  dari  gambar  aslinya,  dan nilai MSE lebih kecil.

## A. Citra Digital
Citra digital terdiri dari sekumpulan titik yang dise- but piksel. Setiap piksel diwakili oleh kotak kecil. Se- tiap piksel memiliki koordinat posisi [5]. Sistem koordi- nat yang digunakan untuk merepresentasikan citra digi- tal ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Sistem koordinat citra berukuran M x N (M baris dan N baris)
Dengan  sistem  koordinat  yang  mengikuti  prinsip pemindaian  pada  layar  televisi  standar,  sebuah  piksel memiliki koordinat dalam bentuk (x,y). Dalam hal itu:
• x mewakili posisi kolom;
• y mewakili posisi garis;
• piksel di sudut kiri atas memiliki koordinat (0,0) dan  piksel  di  sudut  kanan  bawah  memiliki koordinat (N-1, M-1).

## B. Citra Berwarna
Citra berwarna atau yang biasa disebut dengan citra RGB adalah jenis citra yang merepresentasikan warna dalam  bentuk  komponen  R  (merah),  G  (hijau),  dan  B (biru).  Setiap  komponen  warna  menggunakan  8  bit (rentang nilai 0-255). Oleh karena itu, warna yang dapat ditampilkan mencapai 255 x 255 x 255 atau 16.581.375 warna.  Tabel  1  menunjukkan  contoh  warna  dan  nilai RGB.
Tabel 1. Warna dan nilai penyusunan warna Warna R G B Merah 255 0 0 Hijau 0 255 0 Biru 0 0 255 Hitam 0 0 0 Putih 255 255 255 Kuning 0 255 255

## C. Citra Berskala Keabuan
Seperti namanya, pengolahan citra jenis ini merupa- kan  gradien  hitam  putih  yang  tentunya  akan menghasilkan rona abu-abu [5]. Dalam gambar seperti itu, warna ditunjukkan dengan intensitas. Dalam kasus ini, rentang intensitasnya adalah 0 hingga 255. Nilai 0 berarti hitam, dan nilai 255 berarti putih.

## D. Citra Biner
Gambar biner adalah gambar di mana setiap piksel diwakili oleh hanya dua nilai yang mungkin (yaitu, nilai 0  dan  1)  [5].  Nilai  0  berarti  hitam,  dan  nilai  1  berarti putih.  Citra  jenis  ini  banyak  digunakan  dalam  pen- golahan citra, misalnya untuk mendapatkan keunggulan
obyek tepi. Gambar 2 menunjukkan gambar dengan co- rak abu-abu dan mengubah gambar yang diubah men- jadi gambar biner.
Faktanya,  karena  banyak  pemrosesan  gambar  dil- akukan  dalam  skala  abu-abu,  biasanya  gambar berwarna perlu diubah menjadi gambar skala abu-abu. Namun, terkadang gambar grayscale perlu diubah men- jadi gambar biner, karena beberapa operasi dalam pem- rosesan tersebut dijalankan pada gambar biner.
Gambar 2. Citra aras keabuan dan citra hasil konversi ke citra biner

## E. Citra Medis Magnetic Resonance Imaging (MRI)
MRI merupakan salah satu alat kesehatan di bidang radiologi diagnostik yang menggunakan medan magnet untuk menghasilkan material penampang organ manu- sia.  Beberapa  keuntungan  dari  MRI adalah kemampu- annya untuk membuat sayatan koronal, sagital dan ak- sial tanpa kontrol posisi pasien yang tidak semestinya, yang membuatnya sangat cocok untuk diagnosis jarin- gan  lunak.  Kualitas  gambar  MRI  dapat  memberikan gambar  manusia  yang  terperinci  dengan  kontras  yang berbeda,  yang  memungkinkan  penilaian  yang  cermat terhadap anatomi dan patologi jaringan manusia [6], [7]. Gambar  3  menunjukkan  peralatan  MRI  dan  gambar MRI.

## Gambar 3.  Alat MRI dan Citra MRI

## F. Segmentasi Citra (Image Segmentation)
Segmentasi citra merupakan suatu proses yang ber- tujuan  untuk  mendapatkan  objek  yang  terdapat  pada suatu citra atau membagi citra menjadi beberapa wila- yah  yang  masing-masing  memiliki  sifat  yang  sama. Pada gambar yang hanya berisi satu objek, objek terse- but  berbeda  dengan  latar  belakangnya.  Pada  gambar yang berisi banyak objek, proses pengurutan semua ob- jek tentunya lebih rumit. Gambar 4 menunjukkan pem- isahan objek daun dari latar belakangnya.
Gambar 4. Pemisahan objek daun terhadap latar belakang

## G. K-Means Clustering
Algoritma K-Means mengelompokkan objek ke da- lam K cluster. Metode ini menemukan pusat cluster dan batas  cluster  melalui  proses  iteratif.  Kedekatan  atau kemiripan suatu objek dengan pusat objek atau cluster lain dihitung menggunakan fungsi jarak. Secara umum, K-Means menggunakan jarak Euclidean untuk menghi- tung  kemiripan.  Prosedur  untuk  algoritma  K-Means adalah sebagai berikut[8], [9]:
1. Inisialisasi  K  pusat  kluster  adalah 𝑧 1 (1) , 𝑧 2 (1) ,…. 𝑧 𝑘 (1) .  Pusat-pusat  kluster  ini  bi- asanya  dipilih  secara  sembarang  dari  sekum- pulan data yang akan dikelompokkan.
2. Pada  iterasi  ke-k  didistribusikan  sampel  data {x}  diantara  K  domain  kluster,  dengan menggunakan hubungan sebagain berikut:
𝑥  ∈   𝑆 𝑗 (𝑘) 𝑖𝑓  ||𝑥 − 𝑆 𝑗 (𝑘)|| < ||𝑥 − 𝑆 𝑖 (𝑘)||      (1)
Untuk semua i = 1, 2,…..K, i ≠ j, dengan 𝑆 𝑗 (𝑘) menyatakan  himpunan  sampel  dengan  pusat kluster adalah 𝑧 𝑗 (𝑘) .
3. Dari  hasil  pada  langkah  2,  hitung  pusat-pusat kluster baru 𝑧 𝑗 (𝑘 + 1) , j = 1, 2, … K, sehingga jumlah  seluruh  jarak  dari  semua  titik  dalam 𝑆 𝑗 (𝑘) ke  pusat  kluster  baru  minimal.  Dengan kata lain, pusat kluster baru 𝑧 𝑗 (𝑘 + 1) dihitung sehingga unjuk kerja indeks:
𝐽 𝑗 =   ∑ ||𝑥 − 𝑧 𝑗 (𝑘 + 1)|| 2 , 𝑗 = 1,2, … 𝐾 (2)
𝑥 ∈ 𝑆 𝑗 (𝑘) 𝑧 𝑗 (𝑘 + 1) yang  meminimalkan  persamaan diatas adalah dengan menyederhanakan nilai rata-rata dari sampel pada 𝑆 𝑗 (𝑘) . Maka dari itu, pusat kluster baru ditunjukkan oleh: 𝑧 𝑗 (𝑘 + 1) = 1 𝑁 𝑗 ∑ 𝑥,   𝑗 = 1,2, … 𝐾 𝑥 ∈ 𝑠 𝑗 (𝑘) (3)
Dengan 𝑁 𝑗 menyatakan  jumlah  sampel  da- lam 𝑆 𝑗 (𝑘).
4. Bila 𝑧 𝑗 (𝑘 + 1) =   𝑧 𝑗 (𝑘) untuk  j  =  1,2,…K, maka algoritma telah konvergen dan proses be- rakhir. Bila tidak kembali ke langkah 2.
Gambar 5 menunjukkan ilustrasi proses pengelompok- kan dari algoritma k-means.
Gambar 5. Proses pengelompokkan algoritma k-means

## H. Fuzzy C Means Clustering
Fuzzy  C-Means  (FCM)  merupakan  suatu  teknik clustering data dimana keberadaan setiap titik data da- lam cluster ditentukan oleh derajat keanggotaannya [8]. Dalam  kondisi  awal,  pusat  cluster  masih  tidak  akurat. Setiap titik data memiliki tingkat keanggotaan untuk se- tiap  cluster.  Meningkatkan  pusat  cluster  dan  tingkat keanggotaan  memindahkan  setiap  cluster  ke  tempat yang  tepat.  Iterasi  ini  didasarkan  pada  fungsi  objektif yang meminimalkan jarak antara titik data tertentu dan pusat cluster, yang diboboti oleh afiliasi titik data ini.
Langkah-langkah  untuk  menggunakan  metode Fuzzy C-Means adalah sebagai berikut [2], [10], [11]: 1. Menentukan  Matriks  X  yang  merupakan  data  yang akan  dicluster,  berukuran  k  x j,  dengan  k  = jumlah data  yang  akan  di-cluster  dan  j  =  jumlah  varia- bel/atribut (kriteria).
2. Menentukan: a.  Jumlah cluster yang akan dibentuk (n >c ≥ 2).
b.  pembobot (w > 1).
c.  Maksimum iterasi (max n).
d.   Kriteria  penghentian/ treshold (ɛ = nilai positif yang sangat kecil). e.   Menentukan  fungsi  obyektif  awal (P 0 ).
3. Membentuk  matriks  partisi  awal  U  (derajat keanggotaan  dalam cluster )  dengan  ukuran  k  x  i; matriks  partisi  biasanya  dibuat  acak,  dengan  k  = jumlah data yang akan di- cluster dan i = jumlah clus- ter
4. Komputasi  titik  tengah cluster - cluster tersebut.
Hitung pusat cluster V untuk setiap cluster
𝑉 𝑖𝑗 = ∑ (𝜇 𝑖𝑘 ) 𝑤 𝑋 𝑘𝑗 𝑛 𝑘=1 ∑ (𝜇 𝑖𝑘 ) 2 𝑛 𝑘=1 (5)
5. Pindahkan  titik  tengah cluster ke  titik  tengah  baru yang didapat dari hasil komputasi.
𝜇 𝑖𝑘 = [∑( 𝑑 𝑖𝑘 𝑑 𝑗𝑘 ) 2 ] −1 𝑐 𝑖=1 𝑑 𝑖𝑘 = 𝑑(𝑥 𝑘 − 𝑣 𝑖 ) = [∑ (𝑥 𝑘𝑗 − 𝑣 𝑖𝑗 )] 2 𝑚 𝑗=1 (6)
6. Ulangi kedua langkah terakhir sampai kriteria kon- vergensi telah terpenuhi, atau sampai titik-titik ten- gah tersebut tidak berubah keadaannya.
7. Setelah  kriteria  tersebut  terpenuhi,  maka  akan didapat  derajat  keanggotaan  dari  masing-masing data. Tentukan kriteria penghentian iterasi berdasarkan  perubahan  matriks  partisi  pada  iterasi saat ini dan iterasi sebelumnya.
△= ⃒⃒𝑈 𝑡 − 𝑈 𝑡−1 ⃒⃒  △< 𝜀 (7) 8. Klasifikasikan data tersebut kedalam cluster - cluster yang telah ditentukan.

## I. Parameter Pengukuran Uji Performansi
Uji  kualitas  citra  hasil  segmentasi  dapat  diukur secara  kuantitatif  melalui  uji  performansi  dengan menggunakan parameter sebagai berikut:
a. MSE ( Mean Square Error ), yang merupakan sigma dari jumlah kesalahan antara citra tersegmentasi dengan citra asli. MSE dapat di- hitung menggunakan persamaan berikut:
MSE = 1 MxN ∑ ∑ ((f a (i, j) − f b (i, j)) 2 N j=1 (5) M i=1
M dan N adalah ukuran panjang dan lebar citra.
f a (i, j)
=  intensitas citra di titik (i, j) citra asli f b (i, j)
=  intensitas citra di titik (i, j) citra segmentasi Semakin  kecil  nilai  MSE  maka  semakin  baik kualitas citra hasil segmentasinya.
b. PSNR  ( Peak  Signal  to  Noise  Ratio ).  PSNR dapat  dihitung  menggunakan  persamaan  beri- kut:
𝑃𝑆𝑁𝑅 = 20 𝑙𝑜𝑔 10 255 𝑀𝑆𝐸 (6)
Semakin  tinggi  nilai  PSNR  maka  semakin dekat segmentasi citra dengan citra aslinya. Se- baliknya  semakin  kecil  nilai  PSNR  maka  se- makin buruk kualitas citra hasil segmentasi.
c. Variasi informasi (VOI)
Parameter Information  Fluctuation (VOI) mengukur jumlah informasi yang hilang dan di- peroleh antara dua cluster. Oleh karena itu, ini adalah ukuran kasar seberapa baik satu cluster dapat menjelaskan cluster lainnya.
d. Kesalahan Konsistensi Global (GCE) Parameter Global  Consistency  Error (GCE)  adalah  segmentasi  konsistensi  berbasis
area yang mengukur konsistensi antara segmen- tasi  gambar  dengan  ukuran  partikel  yang  ber- beda.
Global  Consistency  Error (GCE)  men- gukur  kesalahan  segmentasi  dengan  dua  seg- men  S1  dan  S2  sebagai  input  dan  output  nilai aktual dalam rentang [0 :: 1]. Di sini, nol berarti tidak ada kesalahan [2], [10], [11.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Citra yang digunakan adalah Citra MRI Otak ( Brain MRI) dan citra MRI payudara ( Breast MRI) baik kon- disi  normal  maupun  yang  mengalami  gangguan  (lesi). Citra  input  yang  sudah  mengalami preprocessing berupa kompresi dengan tujuan mengurangi penggunaan memory . Citra input ini  kemudian di seg- mentasi  menggunakan  metode K-Means dan Fuzzy  C Means . Hasil uji performansi kedua metode kemudian dikomparasikan hasilnya.
Perangkat yang digunakan dalam penelitian ini ada- lah  laptop  dengan  spesifikasi  sebagai  berikut:  Sistem komputer:  Core  2  duo  T5870,  Sistem  Operasi:  Mi- crosoft  Windows  7,  RAM:  RAM  2  GB  dan  software Matlab R2013A.
Ketiga ekstensi tersebut dibandingkan menggunakan parameter Variation of Information (VOI), Global Con- sistency Error (GCE), MSE ( Mean Square Error ) dan PSNR ( Peak Signal to Noise Ratio ). Di bawah ini ada- lah diagram blok dan cuplikan kode sumber dari desain pengujian kinerja segmentasi menggunakan Matlab. Di- agram blok untuk menghitung Global Consistency Er- ror (GCE) dengan Matlab
1. Blok diagram menghitung Variation of Information (VOI) menggunakan Matlab
2. Blok diagram menghitung MSE (Mean Square Er- ror) & PSNR ( Peak Signal to Noise Ratio ) menggunakan Matlab

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian ini menyajikan hasil implementasi yang telah dilakukan.  Tes  kinerja  segmentasi  dilakukan  pada  10 gambar MRI terkompresi (otak dan payudara), baik da- lam  kondisi  normal  maupun  dengan  lesi  (gangguan). Gambar  yang  digunakan  adalah  gambar  dengan  ek- stensi  JPG,  PNG  dan  BMP.  Tabel  2  menunjukkan deskripsi citra masukan dan citra tersegmentasi.
Tabel 2. Citra Input dan Citra Hasil Segmentasi
Tabel 3. Hasil uji performansi metode K-Means
Pada Tabel 3 menunjukkan hasil uji performansi VOI, GCE, MSE, PSNR, serta waktu yang dibutuhkan untuk proses segmentasi dari ketiga ekstensi citra menggunakan metode K-Means .
Tabel 4. Hasil uji performansi metode Fuzzy C Means
Pada Tabel 4 menunjukkan hasil uji performansi VOI, GCE, MSE, PSNR, serta waktu yang dibutuhkan untuk proses segmentasi dari ketiga ekstensi citra menggunakan metode Fuzzy C Means .
Tabel 5. Rata-Rata Perhitungan Uji Performansi K-Means
Pada Tabel 5 menunjukkan rata-rata hasil perhitungan analisa uji performansi VOI, GCE, MSE, PSNR, serta waktu  yang  dibutuhkan  untuk  proses  segmentasi  dari ketiga ekstensi citra menggunakan metode K-Means .
Tabel 6. Rata-Rata Perhitungan Uji Performansi Fuzzy C Means
Pada Tabel 6 menunjukkan rata-rata hasil perhitungan analisa uji performansi VOI, GCE, MSE, PSNR, serta waktu  yang  dibutuhkan  untuk  proses  segmentasi  dari ketiga  ekstensi  citra  menggunakan  metode Fuzzy  C Means .

## Gambar 6. Uji Performansi Citra JPG
Pada  Gambar  6  menunjukkan  grafik  perbandingan  uji performansi metode K-Means dan FCM untuk citra ek- stensi JPG. Dari grafik uji performansi citra JPG, dapat dianalisa sebagai berikut:
1. Parameter  VOI  mengukur  jumlah  kehilangan informasi  dalam  proses  segmentasi.  Semakin rendah nilai VOI menunjukkan semakin sedikit kehilangan informasi (memiliki nilai kesamaan yang  lebih  besar).  Nilai  VOI  pada  metode K- Means sebesar 0,8834 sedangkan untuk metode FCM nilai VOI 0,9102. Ini menandakan bahwa metode K-Means lebih sedikit kehilangan infor- masi  dalam  proses  segmentasi  dibandingkan metode FCM.
2. Parameter  GCE  mengukur  tingkat  kesalahan dalam  proses  segmentasi.  Semakin  mendekati nol  menandakan  tidak  ada  kesalahan  dalam proses segmentasi. Nilai GCE pada metode K- Means sebesar 0,5362 sedangkan untuk metode FCM nilai GCE 0,6482. Ini menandakan bahwa metode K-Means lebih sedikit terjadi kesalahan dalam proses segmentasi dibandingkan metode FCM.
3. Parameter  MSE  mengukur  sigma  dari  jumlah error antara citra hasil segmentasi dengan citra asli.  Semakin kecil nilai MSE, semakin bagus hasil segmentasi citra. Nilai MSE pada metode K-Means sebesar  6,4343  sedangkan  untuk metode  FCM  nilai  MSE  6,6379.  Ini  menan- dakan bahwa metode K-Means memiliki kuali- tas  lebih  bagus  dalam  proses  segmentasi dibandingkan metode FCM.
4. Parameter  PSNR  merupakan  kebalikan  dari MSE,  Semakin  tinggi  nilai  PSNR,  semakin dekat citra tersegmentasi dengan citra aslinya; namun,  semakin  rendah  nilai  PSNR,  semakin buruk  kualitas  gambar  tersegmentasi.  Nilai PSNR  metode K-Means sebesar  5,2271  se- dangkan metode FCM nilai PSNR 12,2998. Ini menandakan  metode  FCM  memiliki  kualitas segmentasi citra yang mendekati citra asli.
5. Parameter  waktu  segmentasi  mengukur  waktu yang dibutuhkan metode dalam proses segmen- tasi.  Metode K-Means membutuhkan  waktu 0,1884 detik sedangkan metode FCM membu- tuhkan  waktu  2,6672  detik.  Ini  menandakan metode K-Means lebih cepat dalam proses seg- mentasi citra dibandingkan metode FCM.
Gambar 7. Uji Performansi Citra PNG
Pada  Gambar  7  menunjukkan  grafik  perbandingan  uji performansi metode K-Means dan FCM untuk citra ek- stensi  PNG.  Dari  grafik  uji  performansi  citra  PNG, dapat dianalisa sebagai berikut:
1. Parameter  VOI  mengukur  jumlah  kehilangan informasi  dalam  proses  segmentasi.  Semakin rendah nilai VOI menunjukkan semakin sedikit kehilangan informasi (memiliki nilai kesamaan yang  lebih  besar).  Nilai  VOI  pada  metode K- Means sebesar 0,9586 sedangkan untuk metode FCM nilai VOI 0,9631. Ini menandakan bahwa metode K-Means lebih sedikit kehilangan infor- masi  dalam  proses  segmentasi  dibandingkan metode FCM.
2. Parameter  GCE  mengukur  tingkat  kesalahan dalam  proses  segmentasi.  Semakin  mendekati nol  menandakan  tidak  ada  kesalahan  dalam proses segmentasi. Nilai GCE pada metode K- Means sebesar 0,5808 sedangkan untuk metode FCM nilai GCE 0,6047. Ini menandakan bahwa metode K-Means lebih sedikit terjadi kesalahan dalam proses segmentasi dibandingkan metode FCM.
3. Parameter  MSE  mengukur  sigma  dari  jumlah error antara citra hasil segmentasi dengan citra asli.  Semakin kecil nilai MSE, semakin bagus hasil segmentasi citra. Nilai MSE pada metode K-Means sebesar  4,900  sedangkan  untuk metode  FCM  nilai  MSE  6,4928.  Ini  menan- dakan bahwa metode K-Means memiliki kuali- tas  lebih  bagus  dalam  proses  segmentasi dibandingkan metode FCM.
4. Parameter  PSNR  berlawanan  dengan  MSE, semakin tinggi nilai PSNR maka semakin dekat citra  tersegmentasi  dengan  citra  aslinya,  se- baliknya semakin kecil nilai PSNR maka kuali- tas  citra  tersegmentasi  semakin  buruk.  Nilai PSNR  metode  K-Means  sebesar  8.1813,  dan nilai PSNR metode PSNR adalah 12.5688. Hal ini  menunjukkan  bahwa  kualitas  segmentasi citra metode FCM mendekati citra asli.
5. Parameter  waktu  segmentasi  mengukur  waktu yang dibutuhkan metode dalam proses segmen- tasi.  Metode K-Means membutuhkan  waktu
0,4952 detik sedangkan metode FCM membu- tuhkan  waktu  2,8123  detik.  Ini  menandakan metode K-Means lebih cepat dalam proses seg- mentasi citra dibandingkan metode FCM.

## Gambar 8. Uji Performansi Citra BMP
Pada  Gambar  8  menunjukkan  grafik  perbandingan  uji performansi metode K-Means dan FCM untuk citra ek- stensi  BMP.  Dari  grafik  uji  performansi  citra  BMP, dapat dianalisa sebagai berikut:
1. Parameter  VOI  mengukur  jumlah  kehilangan informasi  dalam  proses  segmentasi.  Semakin rendah nilai VOI menunjukkan semakin sedikit kehilangan informasi (memiliki nilai kesamaan yang  lebih  besar).  Nilai  VOI  pada  metode K- Means sebesar 0,9545 sedangkan untuk metode FCM nilai VOI 0,9631. Ini menandakan bahwa metode K-Means lebih sedikit kehilangan infor- masi  dalam  proses  segmentasi  dibandingkan metode FCM.
2. Parameter  GCE  mengukur  tingkat  kesalahan dalam  proses  segmentasi.  Semakin  mendekati nol  menandakan  tidak  ada  kesalahan  dalam proses segmentasi. Nilai GCE pada metode K- Means sebesar 0,5571 sedangkan untuk metode FCM nilai GCE 0,6047. Ini menandakan bahwa metode K-Means lebih sedikit terjadi kesalahan dalam proses segmentasi dibandingkan metode FCM.
3. Parameter  MSE  mengukur  sigma  dari  jumlah error antara citra hasil segmentasi dengan citra asli.  Semakin kecil nilai MSE, semakin bagus hasil segmentasi citra. Nilai MSE pada metode K-Means sebesar  5,1462  sedangkan  untuk metode  FCM  nilai  MSE  6,3140.  Ini  menan- dakan bahwa metode K-Means memiliki kuali- tas  lebih  bagus  dalam  proses  segmentasi dibandingkan metode FCM.
4. Parameter  PSNR  berlawanan  dengan  MSE, semakin tinggi nilai PSNR maka semakin dekat citra  tersegmentasi  dengan  citra  aslinya,  se- baliknya semakin kecil nilai PSNR maka kuali- tas  citra  tersegmentasi  semakin  buruk.  Nilai PSNR  metode  K-Means  sebesar  10.9621,  dan nilai PSNR metode FCM sebesar 12.5688. Hal ini  menunjukkan  bahwa  kualitas  segmentasi citra metode FCM mendekati citra asli.
5. Parameter  waktu  segmentasi  mengukur  waktu yang dibutuhkan metode dalam proses segmen- tasi.  Metode K-Means membutuhkan  waktu 0,7312 detik sedangkan metode FCM membu- tuhkan  waktu  2,8871  detik.  Ini  menandakan
metode K-Means lebih cepat dalam proses seg- mentasi citra dibandingkan metode FCM.

## V. K ESIMPUAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan dapat disimpulkan bahwa metode K-Means dan metode Fuzzy  C  Means (FCM)  dapat  melakukan  proses  seg- mentasi citra dengan baik.
Secara visual metode K-Means dan metode Fuzzy C Means (FCM) dapat membedakan daerah yang nor- mal  dan  daerah  yang  mengalami  lesi  (gangguan)  baik pada citra MRI otak maupun pada citra MRI payudara. Terlihat batasan yang tegas antara daerah normal mau- pun daerah lesi (gangguan).
Bedasarkan hasil uji performansi kedua metode K- Means dan Fuzzy  C  Means (FCM),  parameter  VOI, GCE, MSE menunjukkan bahwa kulitas hasil segmen- tasi metode K-Means lebih bagus dibandingkan metode Fuzzy C Means (FCM). Untuk parameter PSNR menun- jukkan hasil segmentasi metode Fuzzy C Means (FCM) lebih bagus dibandingkan metode K-Means . Sedangkan untuk waktu segmentasi, metode K-Means memerlukan waktu  yang  lbih  singkat  dalam  proses  segmentasi dibandingkan metode Fuzzy C Means (FCM).

## D AFTAR P USTAKA
[1] Nurhasanah,  “Segementasi  Jaringan  Otak  Putih, Jaringan Otak Abu-Abu, Dan Cairan Otak Dari Citra MRI Menggunakan Teknik K-Means Clustering,” J. Apl. Fiska , vol. 7, no. 2, pp. 90–95, 2011.
[2] B.  R.  Jipkate  and  V.  V.  Gohokar,  “A  Comparative Analysis of Fuzzy C-Means Clustering and K Means Clustering  Algorithms,” Int.  J.  Comput.  Eng.  Res. , vol. 2, pp. 737–739, 2012.
[3] A. S. B. Samma and R. A. Salam, Adaptation of K- Means Algorithm for Image Segmentation . 2009.
[4] P.  Panwar,  G.  Gopal,  and  R.  Kumar,  “Image Segmentation  using  K-means  clustering  and Thresholding,” Int. Res. J. Eng. Technol. , vol. 03, no. 05, pp. 1787–1793, 2016.
[5] T. Sutoyo, E. Mulyanto, O. D. N. V. Suhartono, and Wijanarto, Teori Pengolahan Citra Digital . Yogyakarta: ANDI, 2009.
[6] I. W. A. W. K and A. K,  “Penerapan Algoritma K- Means  pada  Kompresi  Adaptif  Citra  Medis  MRI,” INFORMATIKA , vol. 11, no. 2, pp. 139–151, 2015.
[7] R. S. Kabade and M. S. Gaikwad, “Segmentation of Brain Tumour and Its Area Calculation in Brain MR Images using K-Mean Clustering and Fuzzy C-Mean Algorithm,” Int. J. Comput. Sci. Eng. Technol. , vol.
4, pp. 524–531, 2013.
[8] S. J. Saida, L. Srinivas, and R. Sivaram, “An Efficient K-Means  and  C-Means  Clustering  Algorithm  for Image Segmentation,” Int. J. Sci. Appl. Inf. Technol. , vol. 1, no. 5, pp. 84–87, 2012.
[9] A.  Bala  and  A.  K.  Sharma,  “Color  Image
Segmentation  using  K-Means  Clustering  and Morphological  Edge  Detection  Algorithm,” Int.  J.
Latest Trends Eng. Technol. , pp. 48–55, 2016.
[10] P. Fauzdar and S. Kindri, “Comparitive Analysis Of
K  Means  And  Fuzzy  C  Means  Algorithm,” Int.  J. Eng.  Res.  Technol. ,  vol.  2,  no.  6,  pp.  2088–2095, 2013.
[11] D.  A.  Masatu,  I.  Soesanti,  and  H.  A.  Nugroho, “Penerapan Algoritma Kompresi JPEG dan Metode Fuzzy  C  Means  pada  Kompresi  Citra  Berbasis Entropi,” J.  Penelit.  Tek.  Elektro  dan  Teknol.  Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 7–11, 2014.
[12] Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei, Data Mining Concept  and  Techniques  Third  Edition,  Morgan Kaufmann, 2012.
[13] Jiawei  Han,  Micheline  Kamber,  Data  Mining: Concepts  and  Techniques  Second  Edition,  Diane Cerra Publisher, 2006.
[14] M. North, Data Mining for the Masses, 2012.
[15] S. panda, "Color Image Segmentation Using K-means Clustering and Thresholding Technique," IJESC, pp. 1132-1136, 2015.