## IMPLEMENTASI DENSITY-BASED CLUSTERING PADA SEGMENTASI CITRA Betta Fish
Yunda Heningtyas 1) , Fathur Rahmi 2) , Kurnia Muludi 3)
1,2,3 Jurusan Ilmu Komputer Fakultas MIPA, Universitas Lampung
1,2,3 Jl Soemantri Brojonegoro No. 1 Gedong Meneng Bandar Lampung Email: 1 yunda.heningtyas@fmipa.unila.ac.id, 2 fathurrahmi15@gmail.com

## Abstract
During the COVID-19 pandemic, the number of ornamental fish enthusiasts has increased, especially those of the Betta Fish species. Betta Fish is a type of ornamental Fish with various species with beautiful colors and morphology, especially the shape of the tail. The more diverse the color patterns of the Fish and the unique shape, the more expensive the selling price of this type of ornamental Fish. The market demand for Betta Fish is getting higher, causing the selling price of Betta Fish also to increase. However, not all ornamental fish lovers recognize the species name of the Betta Fish. For this reason,  a  pattern  recognition-based  system  is  needed  that  can  recognize  Betta  Fish  species.  Pattern  recognition  has several  stages,  namely  segmentation,  extraction,  and  classification.  This  study  aims  to  separate  the  object  from  the background on a digital image. The dataset used is 160 images consisting of 40 images of each species, namely Halfmoon, Double Tail, Serit, and Plakat. The first step is to convert the image into a saturation and intensity color model. The method  used  in  the  segmentation  process  is  Density-Based  Clustering.  Density-Based  Clustering  is  a  segmentation method by forming clusters based on the density level of the object area. The segmentation process using the DensityBased Clustering method achieves an accuracy rate of 92.82%.
Keyword: Betta Fish, Density-Based Clustering, HSI, Image Recognition, Image Segmentation

## Abstrak
Pada masa pandemi COVID-19, peminat ikan hias semakin meningkat jumlahnya, terutama peminat ikan hias spesies Betta Fish . Betta Fish merupakan jenis ikan hias dengan spesies yang beragam dengan keindahan warna dan morfologi tubuh, terutama bentuk ekornya. Semakin beragam corak warna ikan dan bentuk ekor yang unik, semakin mahal harga jual dari ikan hias jenis ini. Permintaan pasar terhadap ikan Betta Fish semakin tinggi sehingga menyebabkan harga jual Betta Fish juga meningkat. Namun, tidak semua pecinta ikan hias mengenali nama spesies dari ikan Betta Fish . Untuk itu, diperlukan sebuah sistem berbasis pattern recognition yang dapat mengenali spesies Betta Fish . pattern recognition memiliki  beberapa  tahapan,  yaitu  segmentasi,  ekstraksi,  dan  klasifikasi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memisahkan (segmentasi) objek dengan background pada citra digital. Dataset yang digunakan berjumlah 160 citra dengan jumlah citra untuk setiap spesies adalah 40 citra. Spesies Betta Fish yang digunakan adalah Halfmoon, Double Tail, Serit dan Plakat . Tahapan pertama dengan mengonversi citra menjadi model warna saturation dan intensity . Proses segmentasi pada  penelitian  ini  menggunakan  metode Density-Based  Clustering . Density-Based  Clustering merupakan  salah  satu metode segmentasi yang mengelompokkan citra menjadi beberapa cluster berdasarkan tingkat density dari masing-masing region atau objek. Hasil segmentasi metode Density-Based Clustering pada citra Betta Fish mencapai tingkat akurasi sebesar 92,82%.
Kata Kunci: Betta Fish, density based clustering, HSI, image recognition, segmentasi citra

## 1. Pendahuluan
Indonesia  memiliki  keanekaragaman  hayati  terdiri dari  beragam  jenis  flora  dan  fauna  yang  tumbuh  dan berkembang dengan baik, termasuk ikan hias. Ikan hias di Indonesia dibagi berdasarkan lingkungan hidupnya yaitu ikan hias air tawar dan ikan hias air laut. Dalam kondisi pandemi  COVID-19,  ikan  hias  air  tawar  menjadi  salah satu  peliharaan  yang  banyak  diminati  oleh  masyarakat
Indonesia. Selain bentuk dan warna tubuh yang unik dan indah, pemeliharaan ikan hias air tawar cukup murah dan tidak  menggunakan  banyak  usaha.  Ikan  cupang  yang memiliki nama lain Betta Fish merupakan salah satu ikan yang banyak diminati. Keunikan Betta  Fish tidak hanya pada  corak  dan  warnanya, Betta  Fish memiliki  bentuk ekor yang unik dan berbeda antar spesies [1]. Inilah yang menjadi  daya  tarik  utama  dari Betta  Fish. Bentuk  ekor Betta Fish sangat beragam, tergantung padda spesiesnya.
Beberapa spesies yang banyak diminati memiliki bentuk ekor  menyerupai  mahkota  ( crown  tail ),  setengah  bulan sabit  ( Halfmoon ), slayer, dan  bulat (rounded  tail ). Indonesia  memiliki  48  spesies Betta  Fish [2].  Jumlah variasi  spesies Betta  Fish yang  beragam  memiliki  nilai jual yang juga beragam. Beberapa spesies ikan Betta Fish memiliki  range  harga  jual  yang  jauh  berbeda  sehingga kesalahan  dalam  pemilihan  spesies  ataupun  pembelian ikan  ini  menyebabkan  kerugian  yang  cukup  banyak. Selain itu, tidak semua pecinta ikan hias memahami setiap spesies Betta Fish .
Solusi  yang  ditawarkan  untuk  menyelesaikan permasalahan di atas adalah membuat sebuah sistem yang dapat mengenali berbagai spesies Betta Fish . Sistem ini menerapkan  teknologi pattern  recognition dengan beberapa  tahapan  yaitu preprocessing ,  segmentasi, ekstraksi fitur, dan klasifikasi. Pattern recognition dapat diartikan  sebagai  proses  mengidentifikasi  suatu  objek menjadi kelas atau kategori tertentu. Tahap preprocessing merupakan  tahap  awal  sebelum  melakukan  segmentasi. Tahap  ini  bertujuan  untuk  mengolah  citra  supaya  citra tersebut  dapat  digunakan  sebagai input pada  proses segmentasi. Segmentasi merupakan tahap pemisahan citra menjadi  2  bagian  atau  lebih  yang  memiliki  informasi penting.  Prosedur  pemisahan  atau  pembagian  citra menjadi  beberapa  segmen, region atau  objek  dapat berdasarkan kesamaan warna, tekstur, maupun kecerahan dari region pada  citra  itu  sendiri  [3].  Pembagian  citra berdasarka region bertujuan  untuk  memisahkan foreground (objek) dan background ( region selain objek). Hasil segmentasi citra harus mencapai nilai dengan tingkat akurasi  yang  tinggi  sehingga  sistem  akan  mendapatkan hasil  ekstraksi  fitur  yang  maksimal.  Hasil  ektraksi  fitur yang  baik  akan  menyebabkan  nilai  klasifikasi  yang optimal [4].
Wang [5] melakukan percobaan untuk mensegmentasi  citra  2  Dimensi  menggunakan  model hidden  Markov  random  field (HMRF)  dan  algoritma expectation-maximization (EM).  Wang  menggunakan perbandingan  segmentasi  K-Means  dengan  HMRF-EM. Penerapan  metode  K-Means  tidak  dapat  menghilangkan noise pada citra namun menghasilkan tingkat akurasi yang cukup baik. Penerapan HMRF-EM berhasil meningkatkan akurasi  hasil  segmentasi  menjadi  81,17%.  Salah  satu penerapan metode HMRF-EM pada segmentasi citra ikan Tuna  dilakukan  oleh  Azhar  dkk.  Namun,  perbedaan intensitas piksel pada citra ikan Tuna tidak dapat diatasi menggunakan metode segmentasi HMRF-EM saja. Azhar dkk  [6]  mengkombinasikan  beberapa  metode  selama proses  segmentasi  ikan  tuna.  Metode Density-Based Clustering digunakan  pada  tahap  segmentasi, Hidden Markov  Random  Field dan  algoritma expectation- maximization digunakan  untuk  memperbaiki  tepi  objek pada  hasil  segmentasi.  Kombinasi  tiga  metode  tersebut memberikan tingkat akurasi sebesar 96.69%.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Putra  [7] menggunakan  metode Density-Based  Clustering untuk proses  segmentasi  citra  remote  sensing  laut  yang digunakan  untuk  mengidentifikasi  zona  kedalaman  laut dari penginderaan jarak jauh. Metode DBSCAN diberikan
proses pra pengolahan citra baik itu penyesuaian  ukuran citra   dan  kuantisasi   warna  citra   sebelum  dilakukan proses  DBSCAN  agar    proses    metode  DBSCAN  bisa bekerja  lebih  efisien. Metode Density-Based Clustering ini menghasilkan zona kedalaman laut yang ada pada citra yang  diujikan.  Uji  coba  hasil  segmentasi  menggunakan Density-Based Clustering dengan proses pengolahan citra berupa kuantisasi  warna  dengan presentase keberhasilan sebesar 96,3%.
Penelitian  ini  menggunakan  metode Density-Based Clustering untuk proses segmentasi ikan Beta Fish . Letak perbedaan  dalam  penelitian  ini  dengan  penelitian sebelumnya  adalah  penerapan  metode Density-Based Clustering dengan  objek  pengamatan  yaitu  ikan  hias spesies Betta Fish . Citra Betta Fish yang diambil secara langsung  pada  akuarium  dan  tidak  memerlukan  proses perubahan background . Sistem ini dapat membantu sistem identifikasi ikan hias Betta Fish menjadi lebih baik dengan meningkatkan akurasi sistem.

## 2. Metode
Tahapan penelitian yang dilakukan dengan menggunakan metode Density-Based  Clustering terdiri  dari  beberapa tahapan, yaitu preprocessing, segmentasi, serta hasil dan evaluasi. Tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1 Tahapan penelitian

## 2.1  Preprocessing
Citra RGB hasil akuisisi dikonversi menjadi model warna  HSI  ( Hue,  Saturation dan Intensity ). Hue mengandung  warna-warna  asli  (kuning,  violet,  dan merah). Penggunaan warna Hue sering  digunakan untuk membedakan  cahaya, redness ,  dengan greenness. Saturation mengindikasikan banyaknya warna putih yang terkandung pada sebuah warna [8]. Misalkan warna merah merupakan  warna  jenuh  sedangkan  warna  pink merupakan  warna  merah  yang  telah  bercampur  dengan warna putih dengan komposisi tertentu (tingkat kejenuhan warna  rendah)  [8]. Intensity merupakan  atribut  yang menyatakan jumlah cahaya yang berhasil ditangkap retina mata. Intensity tidak mempedulikan komposisi warna [8]. Komponen warna HSI dapat dilihat pada Gambar 2.
Preprocessing
Segmentasi Hasil dan Evaluasi
Gambar 2 Warna HIS [8]
Nilai  RGB  dinormalisasikan  menjadi  range  [0,1]. Intensity (I) didefinisikan menggunakan rumus 1 [9].
𝐼 = 1 3 (𝑅 + 𝐵 + 𝐺) (1)
Nilai intensity berada pada range [0,1]. Komponen nilai Hue didefinisikan dalam rumus 2 [9].
𝐻 =   { 𝜃 360 −  𝜃 𝑖𝑓 𝐵 ≤ 𝐺 𝑖𝑓 𝐵  > 𝐺 (2)
where
𝜃 =   𝑐𝑜𝑠 −1 [ {(𝑅−𝐺)+(𝑅−𝐵)}/2 √(𝑅−𝐺) 2 +(𝑅−𝐵)(𝐺−𝐵) ] (3)
Komponen Saturation diperoleh dari rumus 4 [9].
(4)
Adapun nilai Saturation berada diantara 0 sampai 1 [9].  Adapun  warna  yang  digunakan  dalam  proses segementasi  adalah Saturation dan Intensity .  Tabel  1 merupakan contoh hasil preprocessing Betta Fish .
Tabel 1. Preprocessing Result Spesies Betta Fish Citra Asli Hasil preprocessing Double Tail
Halfmoon Serit Plakat

## 2.2  Segmentasi
Segmentasi pada citra dilakukan untuk memisahkan beberapa objek sehingga objek tersebut dapat digunakan pada  proses  selanjutnya.  Objek  yang  akan  disegmentasi pada citra Betta Fish terdiri dari 2 yaitu objek ikan  dan background . Density-Based  Clustering merupakan algoritma yang membagi area berdasarkan kepadatan data menjadi cluster. Maing-masing cluster tersebut memiliki bentuk  acak  dalam  database  spatial  [10].  Algoritma Density-Based  Clustering menegaskan  bahwa  sebuah cluster memiliki  banyak  titik. Neighborhood dari  radius yang  diberikan  dari  setiap  titik  minimal  harus  memiliki jumlah  minimum  poin.  Jumlah  minimum  poin  yang dimaksud  adalah  density  dari neighborhood harus  lebih dari beberapa threshold tertentu. [10]
Adapun  tahapan  segmentasi  citra Density-Based Clustering [11] sebagai berikut: a.   Penentuan Parameter Input
Metode Density-Based  Clustering memerlukan  dua parameter input. Input dalam penelitian ini terdiri dari dua  parameter cluster . Cluster yang  pertama mengelompokkan objek yang terdeteksi sebagai ikan.
Cluster kedua  mengelompokkan  objek  selain  ikan yang selanjutnya disebut background . b.  Penempatan data ke dalam cluster Density-Based Clustering mencari wilayah pada citra berwarna  yang  dapat  disegmentasi  menggunakan perhitungan  jangkauan  spasial  ( SpatialEps )  dan jangkauan  warna  ( ColorEps ).  Perhitungan  tersebut dilakukan  pada  semua  pixel  citra  yang  akan disegmentasi  [10].  Data  yang  ditempatkan  dalam cluster secara  acak  terlebih  dahulu  dengan memberikan label pada setiap titik.
c.  Menghitung titik pusat cluster Minimum point (MinPts) yang berhasil dicapai dalam jangkauan point tersebut dapat secara spasial maupun warna. Point tersebut membentuk cluster baru dengan intinya  ( core  point )  masing-masing  [10]. Titik  pusat diperoleh dengan mencari titik yang berada pada nilai batas berdasarkan banyaknya data.
d.  Pengelompokkan data pada titik pusat Density-Based Clustering mengumpulkan point yang saling terkoneksi secara spasial serta core point yang
memiliki  kesamaan  warna  secara  iteratif.  Proses berhenti  ketika  tidak  ada  lagi point yang  dapat ditambahkan ke dalam cluster [10]. Setiap data yang memiliki jarak terdekat berdasarkan tingkat kemiripan dari titik pusat akan membentuk sebuah cluster yang diperoleh dengan menggunakan euclidean distance . e.  Penyelesaian proses segmentasi citra
Setelah  semua  data  telah  terproses  maka  akan menghasilkan suatu citra hasil pemisahan antara objek dan background .

## 2.3  Hasil Segmentasi dan Evaluasi
Hasil  segmentasi Density-Based  Clustering berupa  citra ikan dengan  2  objek  yang  dapat  dipisahkan.  Objek tersebut adalah citra ikan Betta Fish dengan background . Tahap evaluasi dilakukan dengan membandingkan seluruh citra  hasil  segmentasi  metode Density-Based  Clustering dengan citra hasil segmentasi manual. Segmentasi manual diperoleh  dari  pengeditan  menggunakan  Adobe Photoshop.  Perbandingan  dilakukan  pada  jumlah  nilai piksel  antara  citra  Betta  Fish  yang  tersegmentasi menggunakan Density-Based Clustering dengan tersegmentasi  manual.  Hasil  perbandingan  digunakan sebagai  tingkat  akurasi  dari  penerapan  metode Density- Based Clustering pada citra Betta Fish. Evaluasi dihitung menggunakan rumus 5.
Evaluasi = ∑ nilai pixel citra hasil segmentasi ∑ 𝑛ilai pixel citra hasil segmentasi manual 100% (5)

## 3. Hasil dan Analisis
Hasil  akhir  dari  proses  segmentasi  pada  penelitian  ini adalah  objek Betta  Fish dengan background berwarna hitam. Tabel  2 merupakan hasil proses segmentasi Betta Fish .
Tabel 2. Hasil Segmentasi Density-Based Clustering Spesies Betta Fish Citra Akuisisi Hasil Segmentasi
Double Tail Halfmoon Serit
Plakat
Tahap  selanjutnya  adalah  Evaluasi.  Evaluasi digunakan  untuk  mendapatkan  nilai  akurasi  dari  hasil segmentasi.  Evaluasi  dihitung  dengan  membandingkan masing-masing  jumlah  nilai  pixel  citra  hasil  segmentasi menggunakan  metode Density-Based  Clustering dan jumlah  nilai  pixel  citra  hasil  segmentasi  secara  manual. Contoh  hasil  segmentasi  metode Density-Based Clustering dan nilai akurasinya dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Segementasi dan Akurasi Density Based Clustering Spesies Betta Fish Segmentasi Density-Based Clustering Segmentasi Manual Akurasi (%) Double Tail 99.0657 Halfmoon 96.2808 Serit 97.4787 Plakat 99.5581
Grafik  perbandingan  hasil  akurasi  dari  segmentasi citra Betta  Fish dalam penelitian  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 2.
Gambar 2. Perbandingan Hasil Akurasi Citra Betta Fish
Dari  perbandingan  hasil  akurasi  segmentasi  citra Betta Fish dapat dilihat bahwa  citra Betta  Fish memiliki tingkat akurasi yang cenderung sama pada setiap jenisnya yang  memiliki  akurasi  lebih  dari  70%.  Berdasarkan Gambar 2, empat citra memiliki akurasi kurang dari 70% yaitu tiga  citra Betta Fish  Halfmoon dan satu  citra Betta Fish Double Tail . Rata-rata  hasil  akurasi  segmentasi  citra Betta  Fish spesies Double  Tail sebesar  88,61% Betta  Fish spesies Halfmoon sebesar  92,68%, Betta  Fish spesies Serit sebesar  97,62%,  dan Betta  Fish spesies Plakat sebesar 92,36%.  Rata-rata  akurasi  hasil  segmentasi  secara keseluruhan mencapai 92,82%.
Citra input dapat  mempengaruhi  seluruh  hasil segmentasi.  Kualitas  citra input yang  baik  akan meningkatkan hasil segmentasi objek Betta Fish . Analisis kesalahan hasil segmentasi dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Analisis Kesalahan Hasil Segmentasi Spesies Betta Fish Hasil Segmentasi Akuras i Analisis Kesalahan Double Tail 52% Tingkat saturation dan intensity pada preprocessing tidak jauh beda antara objek dengan background sehingga Halfmoo n 49%
Halfmoo n 40% selama  proses segmentasi, sistem mengalami kesalahan dalam pengelompoka n area citra. Halfmoo n 47%

## 4. Kesimpulan
Metode  segmentasi Density  Based  Clustering mampu  membedakan  objek  pada  citra Double  Tail, Halfmoon , Plakat, dan Serit dengan  objek background .
Tingkat  akurasi  penerapan  metode  ini  pada  citra Betta Fish sebesar 92,82%.

## Daftar Pustaka
[1] Gumilang, B. Inggayuing, I. K. Artawan, and N. L.  P.  M.  Widiyanti,  “Variasi  Intensitas  Cahaya Mengakibatkan Perbedaan Kecepatan Regenerasi Sirip  Kaudal  Ikan  Cupang  (Betta  splendens) Dipelihara  Di  Rumah  Kos.,” J.  Pendidik.  Biol. , vol. 3, no. 2, 2016.
[2] Z.  Bintang, Panduan  Praktis  Budidaya  dan Pemeliharaan Cupang . Jakarta: Penebar
Swadaya, 2017.
[3] A. Jati, G. Singh, S. Koley, A. Konar, R. Ajoy, and C. Chakraborty, “A novel segmentation approach for  noisy  medical  images  using  Intuitionistic fuzzy  divergence  with  neighbourhood-based membership  function,” J.  Microsc. ,  2014,  doi: 10.1111/jmi.12200.
[4] T.  Sutoyo,  E.  Mulyanto,  V.  Suhartono,  O.  D.
Nurhayati, and Wijanarto, TEORI PENGOLAHAN  CITRA  DIGITAL .  Yogyakarta: Andi Offset, 2009.
[5] Q. Wang, “HMRF-EM-image: Implementation of the Hidden Markov Random Field Model and its Expectation-Maximization  Algorithm,”  no.  July 2012, 2012.
[6] R.  Azhar,  A.  Z.  Arifin,  and  W.  N.  Khotimah, “Integrasi Density-Based Clustering dan HMRF- EM  Pada  Ruang  Warna  HSI  untuk  Segmentasi Citra  IkanTuna,” Inspir.  J.  Teknol.  Inf.  dan Komun. , vol. 6, no. 1, pp. 28–37, 2016.
[7] I. M. S. Putra, “Segmentasi Citra Remote Sensing Laut  Dengan  Metode  Clustering  Dbscan,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro , vol. 12, no. 2, 2013.
[8] R. C. Gonzalez and R. E. Woods, “Digital Image Processing Third Edition Pearson,” 2008.
[9] A.  Taguchi,  “Color  Systems  and  Color  Image Enhancement  Methods,” ECTI  Trans.  Comput.
Inf. Technol. , vol. 10, no. 2, pp. 97–110, 20161.
[10] A.  Moreira  and  M.  Santos,  “1  Density-based
clustering  algorithms  _  DBSCAN  and  SNN,” 2005. [11] A. S. Devi, I. K. G. D. Putra, and I. M. Sukarsa, “Implementasi Metode Clustering DBSCAN pada
Proses Pengambilan Keputusan,” Lontar Komput. J. Ilm. Teknol. Inf. , vol. 6, no. 3, p. 185, 2015, doi:
10.24843/lkjiti.2015.v06.i03.p05.