## Perbandingan Algoritma C-Means Clustering dan Fuzzy C-Means Clustering
Abi Kabisah Maulillah 1 , Adhi Kusnadi 2
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia kabisah@gmail.com adhi.kusnadi@umn.ac.id
Diterima: 08 November 2018 Disetujui: 24 Juni 2019
Abstract —Salah  satu  operasi  di  dalam  analisis  citra adalah segmentasi citra. Pada mulanya proses segmentasi dilakukan  untuk memisahkan  objek  dari  latar belakangnya,  sehingga  segmentasi  merupakan  bagian penting  dalam  pengenalan  objek.  Saat  ini  segmentasi sudah  mengalami  perkembangan  yang  sangat  pesat, bukan hanya untuk tujuan pengenalan objek saja tetapi juga  untuk  persoalan  interpretasi  citra,  yaitu  untuk mengetahui  objek-objek  yang  termuat  dalam  suatu citra.  Banyak  algoritma  sudah  dikembangkan  untuk proses  segmentasi  citra.  Beberapa  di  antaranya  adalah algoritma C-Means  Clustering dan Fuzzy  C-Means Clustering .  Pada  peneltian  ini,  dilakukan  perbandingan antara algoritma C-Means Clustering dan Fuzzy C-Means Clustering dalam  segmentasi  citra.  Dari  beberapa  hasil percobaan yang didapat dalam penelitian ini berupa sisi waktu  atau  kecepatan,  ketelitian  dan  pengulangan, maka  dapat  disimpulkan  algoritma Fuzzy  C-Means Clustering adalah  algoritma  yang  terbaik  yang  dapat digunakan  dalam  segmentasi  citra  karena  dalam algoritma Fuzzy  C-Means  Clustering terdapat  nilai keanggotaan  atau fuzzy yang  secara  iteratif  diperbaiki hingga mencapai keadaan konvergen.
Index  Terms —C-Means  Clustering,  Fuzzy  C-Means Clustering, segmentasi citra

## I. P ENDAHULUAN
Citra merupakan gambar pada bidang dua dimensi. Sebuah  citra  kaya  akan  informasi,  bahkan  ada peribahasa  yang  berbunyi  “sebuah  gambar  bermakna lebih  dari  seribu  kata”.  Maksudnya  tentu  sebuah gambar  dapat  memberikan  informasi  lebih  banyak daripada informasi tersebut disajikan dengan sejumlah kata-kata  (tekstual).  Namun  demikian perlu cara  yang tepat  untuk  menggali  atau  mengekstrak  informasi- informasi  tersebut.  Salah  satunya  adalah  dengan melakukan proses segmentasi citra.
Proses  segmentasi  yang  dapat  digunakan  adalah dengan metode pengelompokan ( clustering ) berdasarkan warna. Banyak algoritma sudah dikembangkan untuk proses segmentasi citra. Beberapa  di  antaranya  adalah  algoritma C-Means Clustering dan Fuzzy  C-Means  Clustering .  Menurut
[10]  dari  kedua  algoritma  ini,  algoritma C-Means Clustering adalah  algoritma  yang  paling  cepat.  Oleh karena  itu,  dalam  penelitian  ini  diteliti  manakah  dari kedua  algoritma  tersebut  yang  paling  tepat  dan konvergen untuk proses segmentasi citra.
Untuk citra masukannya digunakan citra true color (RGB),  dimana  menurut  [9]  jumlah  kombinasi  warna yang  mungkin  untuk  format  citra  ini  adalah  224  atau lebih  dari  16  juta  warna.  Dengan  demikian  bisa dianggap  mencakup  semua  warna  yang  ada,  inilah sebabnya  dalam  penelitian  ini  citra true  color (RGB) digunakan.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Citra
Secara  harfiah,  citra  ( image )  adalah  gambar  pada bidang  dwimatra  (dua  dimensi).  Ditinjau  dari  sudut pandang  sistematis,  citra  merupakan  fungsi continue dari  intensitas  cahaya  pada  bidang  dwimatra  (2D)[9]. Sumber  cahaya  menerangi  objek, objek  memantulkan kembali  sebagian  dari  berkas  cahaya  tersebut. Pantulan  cahaya  ini  ditangkap  oleh  alat-alat  optik, misalnya  mata  pada  manusia,  kamera, scanner dan sebagainya,  sehingga  bayangan  objek  yang  disebut citra tersebut terekam.

## B. Segmentasi Citra
Klasifikasi citra merupakan proses pengelompokan pixel pada suatu citra ke dalam sejumlah class (kelas), sehingga  setiap  kelas  dapat  menggambarkan  suatu entitas dengan ciri-ciri tertentu[3]. Menurut [6] metode klasifikasi  dapat  dikelompokkan  menjadi  dua,  yaitu metode  klasifikasi  terbimbing  dan  metode  klasifikasi tak terbimbing.
Dalam  klasifikasi  terbimbing,  pemilihan  kelas dilakukan  dengan  cara  membandingkan  karakteristik data  dengan  karakteristik  kelas  data  yang  sudah diketahui sebelumnya. Sedangkan pada klasifikasi tak terbimbing, data dimasukkan ke dalam kelas data yang

## ISSN 2355-3286
belum diketahui karakteristiknya, bisa disebut cluster . Proses cluster ini  disebut clustering .  Tujuan  dari segmentasi  citra  pada  prinsipnya  sama  dengan  tujuan dari clustering . Dalam penelitian ini digunakan metode klasifikasi tak terbimbing.
Secara  formal  segmentasi  adalah  membagi  suatu citra menjadi wilayah-wilayah yang homogen berdasarkan kriteria keserupaan tertentu antara derajat keabuan  suatu  piksel  dengan  derajat  keabuan  piksel- piksel  tetangganya[13].  Segmentasi  citra  dapat didefinisikan sebagai proses membagi suatu citra R ke dalam beberapa daerah R1, R2, …, Rn..
Menurut  [12]  algoritma  segmentasi  secara  umum berbasiskan  pada  salah  satu  dari  dua  sifat  dasar  nilai intensitas, yaitu:
a. Diskontinu:  membagi  suatu  citra  berdasarkan perubahan  besar  nilai  intensitas  (seperti  sisi). Algoritma  ini  biasanya  didahului  dengan proses edge detection .
b. Similaritas:  membagi  suatu  citra  berdasarkan similaritas  sesuai  kriteria  tertentu  yang  sudah didefinisikan,  salah  satu  algoritma  yang termasuk dalam kelompok ini adalah algoritma yang berdasarkan proses clustering .

## C. Konsep Jarak
Penentuan  fungsi  keputusan  menurut  metode klasifikasi ini berdasarkan jarak minimum. Jika sudah diketahui  informasi  sampel  kelas  A  dan  kelas  B,  dan ingin  mengklasifikasikan  suatu  objek  x,  maka  yang dilakukan  adalah  mencari  jarak  terdekat  antara  objek x  tersebut  dengan  rata-rata  tiap  kelas.  Berdasar  pada pendefinisian  “jarak”,  paling  tidak  ada  dua  metode yang  termasuk  ke  dalamnya  yaitu Euclides  Distance dan Mahalanobis  Distance [5].  Dalam  penelitian  ini akan  digunakan Euclides  Distance atau  jarak Euclides .
D. Algoritma C-Means Clustering
C-Means  Clustering adalah  teknik  yang  cukup sederhana dan cepat dalam pekerjaan pengelompokan secara  iteratif centroid ini  diperbaiki  hingga konvergen. Perubahan ini diukur menggunakan fungsi objektif  J  yang  umumnya  didefinisikan  sebagai jumlah atau rata-rata jarak tiap data dengan centroid .

## E. Algoritma Fuzzy C-Means Clustering
Metode  ini  dikembangkan  oleh  Dunn  pada  tahun 1973 dan diperbaiki oleh Bezdek pada tahun 1981[5]. Algoritma Fuzzy C-Means Clustering (FCM) menganggap  setiap  piksel  dapat  bergabung  ke  dalam beberapa cluster dengan  fungsi  keanggotaan  yang berbeda-beda,  tetapi  total  dari  fungsi  keanggotaan piksel tersebut harus sama dengan 1. Misalnya piksel ke-1  bisa  tergabung  dengan cluster 1  dengan  fungsi keanggotaan    0.7,    dengan cluster 2  ditebak  atau dibangkitkan secara random . Tiap-tiap piksel memiliki  fungsi  keanggotaan  untuk  tiap-tiap cluster .
Algoritma  FCM  bekerja  dengan  cara  mengevaluasi fungsi keanggotaan tiap-tiap piksel secara berulang

## III. P ERANCANGAN

## A. Metologi Penelitian
Untuk  melakukan  penelitian  ini,  dilakukan langkah-langkah sebagai berikut :
- Studi literatur Teori  dipelajari  dari  buku-buku  referensi maupun  dari  website  di  internet.  Agar  dapat mendalami  materi-materi  yang  berhubungan dengan topik, serta jurnal-jurnal yang mendukung.
- Desain aplikasi
- Pemrograman aplikasi
- Implementasi dan uji coba

## B. Flowchart
Perbandingan  algoritma C-Means  Clustering dan Fuzzy  C-Means  Clustering dalam  aplikasi  yang dikembangkan  dapat  dilihat  pada  gambar flowchart berikut.  Gambar  1  adalah flowchart untuk  algoritma C-Means  Clustering dan  pada  gambar  2  adalah flowchart untuk algoritma Fuzzy C-Means Clustering
Mulai Parameter Image, jumlah cluster, max iiterasi, presisi Initial partition matrix Hitung Objective Function Hitung Cluster Centroid Hitung Membership Function Hitung New Objective Function Max=max+1 Presisi Max iterasi Segmentasi Image Selesai Tidak Ya Ya Tidak

## Gambar 1 Flowchart C- Means Clustering
Mulai
Parameter
Image, jumlah cluster, max iiterasi, Fuzziness presisi Initial partition matrix Hitung Objective Function Hitung Cluster Centroid Hitung Membership Function Hitung New Objective Function Max=max+1 Presisi Max iterasi Segmentasi Image Selesai Tidak Ya Ya Tidak
Gambar 2 Flowchart Fuzzy C-Means Clustering

## IV. I MPLEMENTASI
Pengamatan  dilakukan  terutama  pada  pengaruh tebakan  banyaknya  jumlah  cluster.  Analisa  dilakukan terhadap  enam  buah  citra  yaitu  Lighthouse.jpg  yang berukuran  800  x  600  piksel,  Desert.png  yang berukuran  640  x  480  piksel,  dan  Sunset.jpg  yang berukuran  400  x  300  piksel.  Gambar-gambar  ini dipilih  karena  memiliki  jumlah  warna  yang  relative banyak.  Ukuran  gambar  dipilih  berbeda-beda  untuk melihat  pengaruh  ukuran  gambar  terhadap  kinerja algoritma.
Uji  coba  dilakukan  dengan  gambar  diuji  dengan beberapa  setting  jumlah  dan  jumlah  iterasi.  Tabel  4.1 berikut  merupakan  hasil  dari  proses  segmentasi  yang telah dilakukan:
Tabel 1. Hasil Uji Coba Segmentasi Citra
Dari hasil pengujian didapat hasil berupa perbandingan yang disajikan pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Perbandingan No Algoritma Citra Kecepatan Ketepatan 1 C- Means Clustering Lighthouse.jpg 17:21.48 Iterasi = 20 Presisi= 79069130 Desert.png 18:02.74 Iterasi = 30 Presisi =3308240 Sunset.jpg 06:10.99 Iterasi = 39 Presisi =  0 2 Fuzzy C- Means Clustering Lighthouse.jpg 12:07.51 Iterasi = 14 Presisi =  0 Desert.png 17:05.87 Iterasi = 26 Presisi = 0 Sunset.jpg 01:33.71 Iterasi =  12 Presisi =  0
Dari tabel 2 dapat dilihat waktu yang dibutuhkan oleh  kedua  algoritma  untuk  membuat  segemnetasi gambar  desert.jpg  adalah  yang  paling  besar.  Jika  di analisa  gambar  tersebut  memiliki  area  cluster  dan warna  yang  lebih  bervariasi  dibandingkan  dengan kedua  gambar  lain.  Sehingga  faktor  terbesar bukanlah ukuran file, akan tetapi jumlah area cluster dan variasi warna.
Dan  dari  tabel  2  juga  dapat  dilihat  rata-rata  nilai presisi  dalam  algoritma Fuzzy  C-Means  Clustering adalah 0. Hal ini menyatakan bahwa keadaan seperti ini  menandakan  proses clustering telah  konvergen. Dimana tidak akan mengalami perubahan lagi.
Disimpulkan  bahwa  algoritma Fuzzy  C-Means Clustering adalah  algoritma  yang  paling  tepat digunakan  dalam  segmentasi  citra,  dimana  dari  sisi kecepatan  dan  ketepatannya  lebih  baik.  Tebakan jumlah cluster yang tepat akan memberikan hasil citra tersegmentasi  yang  informatif.  Karena  salah  satu

## ISSN 2355-3286
parameter  akurasi  hasil  segmentasi  adalah  tebakan jumlah cluster dalam bentuk akurasi.
D AFTAR P USTAKA
[1] Abraham,  A.,  Grosan,  C.,  &  Ramos,  V.  2006. Swarm Intelligence in Data Mining. Berlin: Springer.
[2] Ardisasmita,  M.  S.  2014,  Juni  15. Metoda  Segmentasi Citra  Resonansi  Magnetik  Otak  Menggunakan  Sistem Pengkodean  Neurofuzzy. Diambil  kembali  dari  PPIN- BATAN: http://www.batan.go.id/ppin/lokakarya/LKSTN10/Syamsa. pdf
[3] Arifin, A. Z., & Septiana Kurniati, W. D. 2014, Juni 15.
Penggunaan Analisa Faktor untuk Klasifikasi  Citra PenginderaanJauh Multispektral. Diambil kembali dari Institut TeknologiSepuluh Nopember: http://personal.its.ac.id/files/material/1257- agusza- MakalahJUTI.pdf
[4] Gonzalez,  R.  C.,  &  Woods,  R.  E.  2002. Digital  Image Processing. USA: Prentice Hall.
[5] Maimon,  O.,  &  Rokach,  L.  2005. Data  Mining  and Knowledge  Discovery  Handbook. New  York:  Springer
Science+Business Media.
[6] Manalu,  J.  2014,  Juni  15. Klasifikasi  Citra  Penginderaan Jauh  Menggunakan  Teknik  Logika  Samar  (Fuzzy  Logic).
Diambil kembali dari Warta LAPAN: http://jurnal.lapan.go.id/index.php/warta_lapan/
article/download/924/823
[7] Munir,  R.  2014,  Juni  15. Aplikasi  Image  Thresholding
untuk Segmentasi Objek. Diambil kembali dari Homepage Rinaldi  Munir  Sekolah  Teknik  Elektro  dan  Informatika ITB: http://informatika.stei.itb.ac.id/~rinaldi.munir/P
enelitian/Makalah-1-SNATI-2006.pdf
[8] Ngoen, T. S. 2009. Algoritma dan Struktur Data Bahasa C. Jakarta: Mitra Wacana Media.
[9] Pramitarini,  Y.  2014,  Juni  15. Analisa  Pengiriman  Citra Terkompresi JPEG dengan Teknik Spread Spektrum Direct Sequence. Diambil  kembali  dari  EEPIS  Repository: http://repo.eepis-its.edu/504/1/1291.pdf
[10] Rhiyan, H. 2014, Juni 12. Perbandingan Metode K-Means dan Fuzzy C-Means Untuk Segmentasi Citra. Diambil kembali dari sinta universitas kristen  duta wacana: http://sinta.ukdw.ac.id/sinta/resources/sintasrv/ getintro/22043693/eae0b4e6e6c6632b37f8dee0
45093ae4/intro.pdf
[11] Suhendra, A. 2014, Juni 15. Catatan Kuliah Pengantar Pengolahan Citra. Diambil kembali dari
Gunadarma University: http://openstorage.gunadarma.ac.id/handouts/S 1_TEKNIKINFORMATIKA/PengolahanCitra. pdf
[12] Taniar,  D.  2008. Data  Mining  and  Knowledge  Discovery Technologies. New York: IGI Publishing.
[13] Winarno, E. 2009. Pengolahan Citra. Semarang: unisbank.