Arifah, S., Swedia, E. R. and Septian, M. R. D. (2023) “Analisis Perbandingan Algoritma Clustering dalam Melakukan Segmentasi Warna pada Citra Jajan Tradisional”, Sebatik, 27(1).
Submitted:  2023-05-17 Accepted:  2023-05-24 Published:  2023-06-06

## ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA CLUSTERING DALAM MELAKUKAN SEGMENTASI WARNA PADA CITRA JAJAN TRADISIONAL
Saidatul Arifah 1) , Ericks Rachmat Swedia 2) , dan M Ridwan Dwi Septian 3)
1,2,3 Informatika, Universitas Gunadarma
1,2,3 Jalan Margonda Raya No.100, Pondok Cina, Depok E-mail : saidatularifah@student.gunadarma.ac.id 1) , ericks_rs@staff.gunadarma.ac.id 2) , ridwandwiseptian@staff.gunadarma.ac.id 3)

## ABSTRAK
Jajanan  tradisional  sangat  beragam  dan  memiliki  ciri  warna  tertentu,  seperti  kue  putu  dengan  dominan  warna  hijau,  kue cucur dengan dominan  warna coklat, kue lumpur dengan dominan  warna  kuning, combro dengan dominan  warna  kuning keemasan, gemblong dengan dominan warna coklat, dan masih banyak yang lainnya. Masyarakat pada era jaman sekarang lebih  banyak  menyukai  produk  makanan  instan,  dari  segi  rasa  jajan  tradisional  tidak  kalah  enak  dengan  makanan  instan yang beredar di pasaran sedangkan dari segi kesehatan, jelas jajan tradisional lebih sehat karena tidak mengandung bahan pengawet. Machine learning terdapat suatu teknik yang dapat melakukan segmentasi pada citra digital, yang disebut teknik segmentasi  citra.  Segmentasi  merupakan  proses  partisi  gambar  digital  ke  beberapa  daerah  dengan  tujuan  untuk menyederhanakan  ataupun  merubah  representasi  gambar  menjadi  sesuatu  yang  lebih  bermakna  dan  mudah  dianalisa. Metode  yang  digunakan  adalah  metode clustering karena  dapat  melakukan clustering warna  dengan  baik.  Algoritma clustering yang  digunakan  antara  lain K-Means,  Fuzzy  C-Means ,  dan  metode Elbow digunakan  untuk  mencari  jumlah cluster berdasarkan Sum of Square  Error (SSE). Aplikasi  segmentasi  gambar ini terdiri dari Web Apps dan Python Apps . Aplikasi Python adalah server untuk aplikasi segmentasi gambar ini dan kerangka web yang digunakan adalah Flask API. Berdasarkan  sepuluh  pengujian  yang  telah  dilakukan,  algoritma K-Means mendapatkan  akurasi  sebesar  76,47%  dan algoritma Fuzzy  C-Means mendapatkan akurasi sebesar 68,63%.  Akurasi tersebut dapat  disimpulkan bahwa algoritma K- Means lebih baik dan efisien dari segi waktu dibandingkan algoritma Fuzzy C-Means dalam melakukan segmentasi warna pada citra jajanan tradisional.
Kata Kunci: Jajanan, Tradisional, Segmentasi, Warna, Fuzzy, K-Means, C-Means

## 1. PENDAHULUAN
Jajanan  tradisional  merupakan  pangan  khas  dari nenek moyang yang biasanya digunakan untuk acara atau tradisi  tertentu.  Jajanan  tradisional  disebut  juga  sebagai makanan  pasar  karena  jajanan  tradisional  pada  waktu dulu banyak dijumpai di pasar-pasar tradisional, pada era saat  ini  banyak  makanan  instan  mulai  bermunculan  di pasaran  baik  dari  dalam  maupun  luar  negeri  yang dikemas  secara  menarik.  Rata-rata  anak  remaja  jaman sekarang  lebih  menyukai  produk  makanan  instan  dari luar  negeri.  Dari  segi  rasa  jajan  tradisional  tidak  kalah enak  dengan  makanan  instan  yang  beredar  di  pasaran sedangkan  dari  segi  kesehatan,  jelas  jajan  tradisional lebih  sehat  karena  tidak  mengandung  bahan  pengawet (Fadholi et al., 2019).
Jajanan  tradisional  sangat  beraneka  ragam  dan memiliki  ciri  khas  warna  tertentu,  seperti  kue  putu dengan dominan warna hijau, kue cucur dengan dominan warna  coklat,  kue  lumpur  dengan  dominan  warna kuning,  combro  dengan  dominan  warna  kuning keemasan, gemblong dengan dominan warna coklat, dan banyak  warna  dominan  lainnya  di  setiap  jenis  kue (Syarifuddin et al., 2018).
Suatu  teknik  pada machine  learning yang  dapat melakukan  segmentasi  pada  citra  digital  disebut  dengan teknik segmentasi citra. Segmentasi citra mengelompokkan  piksel  yang homogeny berdasarkan fitur  tekstur  warna  dan  bentuk.    Warna  dapat mengandung  banyak  informasi  sehingga  manusia  dapat melihat  beberapa  kombinasi  serta  tumpukan  warna dibandingkan  dengan  keabu-abuan  ( grayscale )  dan warna  hitam  putih  ( binary ).  Segmentasi  citra  menjadi beberapa  alasan  untuk  proses  analisa  dan  pengenalan citra  digital,  sehingga  pada  segmentasi  membagi beberapa wilayah ( clustering ) yang unik yaitu berdasarkan  piksel  yang homogeny (Premana  et  al., 2020)
Segmentasi citra adalah  proses  membagi citra digital menjadi  beberapa  segmen  citra,  juga  dikenal  sebagai wilayah citra atau objek citra ( kumpulan piksel ). Tujuan segmentasi  adalah  untuk  menyederhanakan  dan/atau mengubah  representasi  suatu  citra  menjadi  sesuatu  yang lebih  bermakna  dan  lebih  mudah  untuk  dianalisis. Segmentasi gambar biasanya digunakan untuk menemukan  objek  dan  batas(garis,  kurva,  dll.)  dalam gambar.  Lebih  tepatnya,  segmentasi  gambar  adalah proses  pemberian  label  ke  setiap  piksel  dalam  gambar
sedemikian rupa sehingga piksel dengan label yang sama memiliki karakteristik tertentu (Sutariawan et al., 2018).
Beberapa  peneliti  yang  telah  melakukan  segmentasi citra untuk makanan tradisional diantaranya adalah Yuita Arum  Sari  dan  Fitra  Abdurrachman  Bachtiar  yang berjudul  „ Pengenalan  Citra  Makanan  Tradisional Menggunakan Fitur Hue Saturation Value dan Fuzzy K- Nearest Neighbor ‟. Pada penelitian yang telah dilakukan dengan  hasil  pengujian  nilai  k  (k-Fold)  dan  k  (k-NN) didapatkan  hasil  akurasi  rata-rata  tertinggi  yaitu  sebesar 53,33% (Fadholi et al., 2019).
Lalu  peneliti  selanjutnya  yang  dilakukan  oleh  Fida Dwi  Febriani,  Yuita  Arum  Sari,  dan  Randy  Cahya Wihandika  dengan  judul  „ Klasifikasi  Citra  Kue Tradisional  Indonesia  Berdasarkan  Ekstraksi  Fitur Warna  RGB  Color  Moment  Menggunakan  K-Nearest Neighbor’ .  Dengan  hasil  menggunakan  metode  K-NN serta  fitur  Color  Moment,  didapatkan  nilai  evaluasi tertinggi sebesar 60% untuk skenario pengujian terhadap 3 kelas (Febriani et al., 2019).
Dari  beberapa  penelitian  di  atas  peneliti  mencoba untuk membuat analisis perbandingan algoritma clustering dengan  melakukan  segmentasi  warna  pada citra jajan tradisional.  Algoritma  yang digunakan adalah algoritma K-Means dan algoritma Fuzzy C-Means .

## 2. RUANG LINGKUP
Adapun ruang lingkup yang ditetapkan dari penelitian ini sebagai berikut.
1. Implementasi image segmentation pada algoritma K- Means dan Fuzzy C-Means . 2. Dari  ketiga  algoritma clustering yang  digunakan, manakah yang menghasilkan warna yang paling tepat atau mendekati warna pada objek asli.
3. Data  yang  diuji  pada  penelitian  ini  berbentuk  file gambar dari jajan tradisional dalam format . jpg .

## 3. BAHAN DAN METODE
Penelitian  ini  menggunakan  beberapa  bahan  dan metode diantaranya.

## 3.1 Jajanan Tradisional
Menurut  kamus  besar  bahasa  Indonesia  jajan tradisional  adalah  sebuah  kudapan  atau  panganan  yang dijual  di  pasar.  Dibuat  secara  manual  dengan menggunakan  tangan  yang  biasanya  tidak  bisa  bertahan lama  karena  bahan  yang  digunakan  tidak  menggunakan campuran  bahan  pengawet  apapun,  sehingga  aman  dan sehat  untuk  dikonsumsi  oleh  siapapun.  Jajanan tradisional  di  Indonesia  memiliki  banyak  sekali  variasi, keanekaragaman  variasi  tersebut  merupakan  komponen penting dalam pusaka kuliner yang ada di setiap daerah. Bukan hanya karena jajanan itu enak dan memiliki warna yang unik, melainkan juga  jajanan tradisional sarat akan unsur  simbolisme.  Namun  dari  waktu  ke  waktu  peminat jajanan  tradisional  semakin  memudar  dan  susah  untuk dijumpai kembali  (Firdhiana & Anggapuspa, 2021).
Menurut  Muhilal  (1995)  makanan  tradisional merupakan  makanan  yang  telah  membudaya  dikalangan masyarakat Indonesia. Masakan khas lokal atau makanan tradisional  merupakan  jenis-jenis  makanan  yang  paling cocok  dengan  kondisi  daerah  serta  menjadi  makanan sehari-hari bagi masyarakat daerah setempat (Widyartini, 2020).
Jajanan  atau  kue  tradisional  adalah  kudapan  atau minuman  yang  tidak  mengandung  alkohol,  yang  diolah dalam  bentuk  bubuk,  cair,  atau  padat  yang  mengandung bahan tambahan lainnya baik alami maupun sintetis yang dikemas  dalam  kemasan  siap  untuk  dikonsumsi (Widyartini, 2020).

## 3.2 Citra Digital
Citra digital merupakan representatif dari citra yang diambil  oleh mesin  dengan  bentuk  pendekatan berdasarkan sampling dan kuantisasi. Sampling menyatakan  besarnya  kotak-kotak  yang  disusun  dalam baris  dan  kolom.  Dengan  kata  lain,  sampling  pada  citra menyatakan besar kecilnya ukuran titik ( pixel ) pada citra, dan  kuantisasi  menyatakan  besarnya  nilai  tingkat kecerahan  yang dinyatakan dalam nilai tingkat ke-abuan ( grayscale )  sesuai  dengan  jumlah  bit  biner  yang digunakan oleh mesin (Sinaga, 2021).

## 3.3 Ruang Warna RGB
Red , Green , dan Blue (RGB) sering digunakan pada aplikasi  komputer,  karena  dengan  ruang  warna  ini  tidak diperlukan  transformasi  untuk  menyampaikan  informasi layar  monitor  (Gambar  1)  (E.  R.  Swedia  &  Cahyanti, 2010).
Alasan  di  atas  juga  menyebabkan  RGB  banyak dimanfaatkan  sebagai  ruang  warna  dasar  bagi  sebagian besar  aplikasi.  Warna  pada  dasarnya  merupakan  hasil persepsi  dari  cahaya  dalam  spektrum  wilayah  yang terlihat  oleh  retina  mata,  dan  memiliki  panjang gelombang  antara  400 nm sampai  dengan  700 nm .  Pada perhitungan  dalam  program-program  komputer  model warna  direpresentasi  dengan  nilai  komponennya,  seperti dalam RGB (r, g, b) masing-masing nilai antara 0 hingga 255  sesuai  dengan  urusan  masing-masing  yaitu  pertama Red ,  kedua Green ,  dan  ketiga  adalah  nilai Blue dengan demikian  masing-masing  komponen  ada  256  tingkat. Apabila dikombinasikan maka ada 256 x 256 x 256 atau 16.777.216  kombinasi  warna  RGB  yang  dapat  dibentuk (Santoso et al., 2020).

## Gambar 1. Model Warna RGB

## 3.4 Image Segmentation
Image  segmentation dapat  dibagi  menjadi image semantic segmentation dan image instance segmentation
© 2023, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
(Gambar  2). Image  semantic  segmentation adalah  untuk mengetahui  kategori  objek  yang  mana  milik  setiap piksel. Image instance segmentation mirip dengan image semantic segmentation tetapi berjalan bahkan lebih jauh, tidak  hanya  mengidentifikasi  setiap piksel  yang  menjadi kategori  objeknya,  tetapi  juga  mengidentifikasi  setiap piksel  contoh  objek  mana  yang  dimilikinya  (Gao  et  al., 2022).
Gambar 2. Perbedaan antara semantic segmentation dan instance segmentation
3.5 Clustering
Clustering adalah  pengelompokan  menggunakan teknik unsupervised learning di  mana  tidak  diperlukan fase learning serta  tidak  menggunakan  pelabelan  pada setiap  kelompok.  Metode clustering mempartisi  data  ke dalam kelompok sehingga data yang memiliki karakteristik  yang  sama  dikelompokkan  ke  dalam  satu cluster yang sama (Priyatman et al., 2019) Clustering atau  analisis cluster adalah  proses pembentukan  kelompok  data  ( cluster )  dari  himpunan data  yang  tidak  diketahui  kelompok-kelompok  atau kelas-kelas  dan  proses  menentukan  data-data  termasuk ke  dalam cluster yang  mana. Clustering merupakan proses  untuk  mengetahui  kelas-kelas  taksonomi  atau batryologi , atau analisis topologi dari data-data yang ada (Priyatman et al., 2019)
3.6 Metode Elbow
Metode Elbow merupakan  suatu  metode  yang digunakan untuk menghasilkan informasi dalam menentukan  jumlah cluster terbaik  dengan  cara  melihat persentase hasil perbandingan antara jumlah cluster yang akan membentuk siku pada suatu titik. Metode Elbow ini memberikan ide atau gagasan dengan cara memilih nilai cluster dan  kemudian  menambah  nilai  cluster  tersebut untuk  dijadikan  model  data  dalam  penentuan cluster terbaik.  Selain  itu,  persentase  perhitungan  yang dihasilkan  menjadi  pembanding  antara  jumlah cluster yang  ditambah.    Hasil  persentase  yang  berbeda  dari setiap nilai cluster dapat ditunjukkan dengan menggunakan  grafik  sebagai  sumber  informasinya.  Jika nilai cluster pertama  dengan  nilai cluster kedua
memberikan sudut dalam grafik atau nilainya mengalami penurunan  paling  besar  maka  nilai cluster tersebut  yang terbaik (Muningsih & Kiswati, 2018)
Untuk mendapatkan perbandingannya adalah dengan menghitung  SSE  ( Sum  of  Square  Error )  dari  masing- masing  nilai cluster .  Karena  semakin  besar  jumlah cluster K  maka  nilai  SSE  akan  semakin  kecil. Keterangan  (1)  SSE  pada K-Means (Muningsih  & Kiswati, 2018).
∑ ∑ ‖ ‖ (1)
3.7 K-Means
K-Means merupakan  salah  satu  metode  dalam  data mining yang dapat mengelompokkan data atau clustering sebuah  data  ke  dalam  bentuk  satu cluster atau  lebih cluster sehingga  data  yang  memiliki  karakteristik  yang sama  dikelompokkan  ke  dalam  satu cluster yang  sama dan data dengan karakteristik yang berbeda dikelompokkan  ke  dalam  kelompok  berbeda  yang lainnya (Dinata et al., 2020).
Sarwono mengemukakan secara detail, algoritma K- Means adalah sebagai berikut yaitu.
1. Menentukan  nilai  k  sebagai  jumlah cluster yang ingin dibentuk.
2. Menentukan  nilai  acak  atau random untuk  pusat cluster awal centroid sebanyak k, untuk menghitung jarak  setiap  data  input  terhadap  masing-masing centroid  dengan  menggunakan  keterangan  (2)  jarak Euclidean Distance (Dinata et al., 2020).
(      )     √∑(       )
(2)
keterangan :
= data kriteria
= centroid pada cluster ke-js
3. Mengelompokkan setiap data berdasarkan kedekatan dengan centroid atau mencari jarak terkecil.
4. Memperbaharui  nilai  centroid  baru,  nilai  centroid baru diperoleh dari rata-rata cluster yang bersangkutan  dengan  menggunakan  keterangan  (3)
(Dinata et al., 2020). (     ) ∑ (3)
keterangan :
(     ) = centroid baru pada iterasi (     ) = data pada cluster pada .
5. Apabila  data  setiap cluster belum  berhenti,  lakukan perulangan dari langkah 2 hingga 4, sampai anggota tiap cluster tidak ada yang berubah.
3.8 Fuzzy C-Means
Fuzzy C-Means adalah suatu  teknik clustering (data di  mana  keberadaan  titik-titik  data  dalam  suatu cluster ditentukan  oleh  derajat  keanggotaan.  Penentuan  titik cluster dilakukan secara berulang-ulang hingga diperoleh data  yang  akurat  berdasarkan  derajat  keanggotaannya.
Perulangan  ini  didasarkan  pada  minimalisasi  fungsi objektif  yang  menggambarkan  jarak  dari  titik  data  ke pusat cluster yang  terbobot  oleh  derajat  keanggotaan. Akibat adanya derajat keanggotaan tersebut,  maka suatu titik data bisa dimiliki lebih dari satu kelompok. Metode ini  merupakan  minimalisasi dari fungsi objektif (Andika & Hafiz, 2018).
Algoritma Fuzzy C-Means pertama kali diperkenalkan
oleh Dunn (1974), kemudian dikembangkan  oleh  Bezdek  (1981),  kemudian  direvisi oleh  Rouben(1982),  Trauwert  (1985),  Goth  dan  Geva (1989),  Gu  dan  Gubuisson  (1990),  Xiedan  Beni  (1991). Namun, algoritma FCM dari Bezdek yang paling banyak digunakan (Andika, 2019).
Metode Fuzzy C-Means dimulai dengan memasukkan data yang akan dikelompokkan ( clustering )
dengan  bentuk  berupa  matriks  berukuran
( = jumlah sampeldata, = atribut setiap data)  (Wikanargo dan Thenata, 2018).
Kemudian  tentukan  parameter-parameter  yang diperlukan  dalam  proses Fuzzy  C-Means .  Parameter tersebut antara lain (Antarissubhi, 2020).
1. Jumlah cluster yang akan dibentuk (     ) .
2. Pembobot ( ) .
3. Maksimum iterasi.
4. Episilon ( ) yang akan menjadi kriteria penghentian iterasi berupa nilai positif yang sangat kecil.
5. Fungsi objektif awal ( ) .
Setelah  menentukan  parameter,  akan  dibentuk  matriks derajat  dengan  keterangan  (4)  keanggotaan cluster (U) awal  yang  biasanya  dibuat  menggunakan  nilai  acak (Wikanargo & Thenata, 2018).
* ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) + (4)
Kemudian  hitung  pusat cluster (V)  menggunakan keterangan (5) berikut (Wikanargo dan Thenata, 2018).
∑ ( ) ∑ ( ) (5)
keterangan :
= pusat cluster ke- untuk atribut ke- . =  derajat  keanggotaan  untuk  data  ke- pada cluster ke- . = data ke- , atribut ke- .
Setelah  menghitung  pusat cluster ,  akan  dihitung perubahan  derajat  keanggotaan  dengan  menggunakan keterangan  (6)  dan  (7)  berikut  (Wikanargo  &  Thenata, 2018).
*∑ ( ) + (6)
dengan
( )   *∑( ) + (7)
Kemudian  hitung  fungsi  objektif  dengan  menggunakan keterangan (8) berikut (Wikanargo & Thenata, 2018).
∑ ∑ (*∑( ) + ( ) ) (8)
Setelah  menghitung  fungsi  objektif  ( )  akan dihitung  selisih  ( )  dari  fungsi  objektif  sebelumnya dengan  fungsi  objektif  pada  iterasi  sekarang  dengan menggunakan  keterangan  (9)  berikut  (Wikanargo  & Thenata, 2018).
‖ ‖ (9)
keterangan:
= Selisih
= Fungsi objektif pada iterasi sekarang. = Fungsi objektif pada iterasi sebelumnya.
Jika hasil selisih fungsi objektif (∆) lebih kecil atau sama dengan dari nilai episilon (ε) yang telah ditentukan, maka iterasi  dihentikan.  Jika  tidak  memenuhi  kriteria penghentian iterasi, maka dilanjutkan iterasi lagi dengan mengulangi  dari  langkah  menghitung  pusat cluster (Wikanargo & Thenata, 2018).

## 3.9 Flask API
API adalah singkatan dari Application Programming
Interface . API sendiri adalah program yang menjembatani  dua  aplikasi  untuk  saling  berkomunikasi ( interface ).  API  memudahkan  koneksi  untuk  beberapa sistem  yang  memiliki  arsitektur  berbeda.  Aplikasi  ini biasanya  berjalan  di web  server ,  yang  berfungsi  untuk memberikan  layanan  terhadap  permintaan  dari  client. Layanan  yang  diberikan  dapat  berupa  file  html,  dapat juga  berupa  data.  Data  yang  diminta  biasanya  berupa JSON, image atau video seperti gambar 3. (E. Swedia et al., 2022).
© 2023, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article

## 4. PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  merupakan  pembahasan  dan  hasil pengujian keseluruhan pada penelitian.

## 4.1 Rancangan Penelitian
Segmentasi  citra  ini  terdiri  dari Web  Apps dan Python Apps . Python Apps digunakan sebagai server dari Web Apps .  Pada Python  Apps terdapat  tiga  algoritma yang  diterapkan  yaitu Elbow  Visualizer (untuk  mencari nilai cluster yang paling optimum), K-Means Clustering , dan Fuzzy  C-Means  Clustering .  Tahap  awal  yang dilakukan  pada Web  Apps yaitu  memilih image dari folder lokal.  Setelah  itu  dilakukan  Post segme ke  API, pada  tahapan  ini  dilakukan  pengiriman Bytearray dari gambar  kemudian  Flask  API  mereturn  warna  yang dihasilkan  dari  segmentasi  dan  estimasi  waktu  dalam melakukan  segmentasi  warna.  Hasil  segmentasi  warna memiliki  format  RGB  dan  HEX.  Gambar  4  merupakan alur program yang dibuat.

## Gambar 4. Alur Program

## 4.2 Elbow Visualizer
Pada  gambar  5  merupakan  grafik  hasil  dari pencarian nilai k menggunakan Elbow Visualizer . Range nilai  k  yang  digunakan  yaitu  2  sampai  15, elbow menemukan  nilai  k  yang  paling  optimal  yaitu  6  dengan score  856743091.211.  Nilai  k  yang  paling  optimal  dari grafik  di  bawah  ini  ditandai  dengan  garis  hitam  putus- putus.
Gambar 5. Hasil dari Elbow Visualizer

## 4.3 Hasil Segmentasi
Hasil  segmentasi  keluar  setelah  proses upload  file gambar  berhasil.  Pengujian  dilakukan  10  kali  dengan menggunakan  gambar  yang  berbeda,  untuk  menguji ketepatan warna dan efisiensi waktu dari kedua algoritma
yang digunakan. Berikut merupakan hasil dari pengujian tersebut.
Tabel 1. Hasil Segmentasi K-Mean s Gambar Warna Asli Hasil Segmentasi RGB Hex Code  W K-Mean (RGB) K-Mean (Hex Code) W  T/F  Waktu 19,46,3 #132E03 23,33,15 #17210F F 31.44s 205,17,2 #CD1102 210,34,43 #D2222B F 255,214,251  #FFD6FB 235,211,221 #EBD3DD F 177,150,124 #BL967C 178,147,140 #B2938C F 71,125,73 #477D49 74,106,56 #4A6A38 F 211,148,34 #D39422 208,149,35 #D09523 T 210,165,10 #D2A50A 219,159,26 #DB9FLA T 17.28s 22,37,1 #162501 25,46,11 #192E0B T 191,196,171  #BFC4AB 198,196,184 #C6C4B8 F 108,104,7 #6C6807 108,142,91 #6C8E5B T 172,77,8 #AC4D08 166,79,22 #A64F16 T 73,112,93 #49705D 78,115,96 #4E7360 T 17.91s 21,54,41 #153629 32,49,39 #203127 T 171,159,127  #AB9T7F 171,157,128 #AB9D80 T 159,104,55 #9F6837 146,99,62 #92633E F 193,203,211  #CLCBD3 201,206,209 #C9CEDL T 25,19,2 #191302 28,30,11 #LCLEOB T 25.56s 211,165,191  #D3A5BF 214,181,186 #D6B5BA F 127,73,31 #7F491F 116,81,34 #745122 F 160,128,85 #A08055 166.126.105 #A67E69 F 178,149,115 #B29573 187,167,132 #BBA784 T 27.23s 211,178,187 #202A15 38,45,19 #262DL3 T 100,60,45 #548049 96,131,84 #608354 T 156 , 67 , 15 #9C430F 158,70,14 #9E460E T 194,198,207  #C2C6CF 198,196,194 #C6C4C2 T 29 , 19 , 17 #LD1311 27,24,18 #LB1812 T 11.53s 211,178,187  #D3B2BB 209,196,200 #DLC4C8 F 100,60,45 #643C2D 99,67,57 #634339 T 167,150,147 #A79693 159,137,134 #9F8986 T 2,107,27 #026BLB 7,102,30 #07661E T 207,157,72 #CF9D48 207,157,72 #CF9D48 T 214,186,201  #D6BAC9 215,194,197 #D7C2C5 F 20.03s 158,113,17 #9E7111 156,114,29 #9C72LD T 17 , 9 , 1 #110901 18,14,10 #120E0A T 88,54,26 #58361A 88,61,34 #583D22 T 148,140,114 #948C72 145,143,123 #918T7B T 104,83,58 #68533A 115,92,59 #735C3B T 37.14s 171,144,90 #AB905A 176,155,98 #B09B62 T 29,44,27 #LD2CLB 32,48,25 #203019 T 181,197,193  #B5C5CL 189,198,194 #BDC6C2 T 181,140,80 #B58C50 179,135,72 #B38748 T 18.36s 29 , 25 , 13 #LD190D 31,32,16 #112010 T 201,183,130 #C9B782 205,189,137 #CDBD89 T 97 , 86 , 49 #615631 103,86,47 #67562F T 219,217,205  #DBD9CD 220,221,205  #DCDDCD T 66,157,88 #429D58 66,146,83 #429253 T 28.27s 219,152,33 #DB9821 225,159,36 #EL9F24 T 149,91,59 #955B3B 148,90,56 #945A38 T 41,41,16 #292910 41,47,20 #292F14 T 214,184,127 #D6B87F 216,176,131 #D8B083 T 213,227,213  #D5E3D5 211,226,227 #D3E2E3 T
Dari  tabel  di  atas,  maka  rumus  perhitungan  akurasi algoritma K-Means clustering dalam melakukan segmentasi warna sebagai berikut
Tabel 2. Hasil Segmentasi Fuzzy C-Means Clustering Gambar Warna Asli Hasil Segmentasi RGB Hex Code  W FCM (RGB) FCM (Hex Code) W  T/F  Waktu 19,46,3 #132e03 20,28,14 #141c0e F 111.83s 205,17,2 #cd1102 204,48,38 #cc3026 F 255,214,251 #ffd6fb 237,215,226 #edd72e F 177,150,124 #bl967c 176,150,141 #b0968d F 71,125,73 #477d49 63,100, 51 #3f6433 F 211,148,34 #d39422 212,147, 38 #d49326 T 210,165,10 #d2a50a 215,150, 22 #d79616 T 34.3s 22,37,1 #162501 17, 40, 9 #112809 T 191,196,171 #bfc4ab 204,204,196 #ccccc4 T 108,104,7 #6c6807 108, 89, 35 #6c5923 F 172,77,8 #ac4d08 152,143,109 #98810d F 73,112,93 #49705d 73, 89, 74 #49594a F 31.72s 21,54,41 #153629 27,42,36 #lb2a24 T 171,159,127 #ab9t7f 173,159,133 #ad9185 T 159,104,55 #9f6837 148,112, 74 #94704a F 193,203,211 #clcbd3 201,207,212 #c9cfd4 T 25,19,2 #191302 25,29, 10 #191d04 T 38.89 211,165,191 #d3a5bf 211,175,182 #d3atb6 F 127,73,31 #7f491f 115, 78, 35 #734e23 T 160,128,85 #a08055 161,128, 95 #al805f F 178,149,115 #b29573 185,167,134 #b9a786 T 64.16s 211,178,187 #202a15 32,41, 15 #20290f F 100,60,45 #548049 87 , 113 , 72 #577148 T 156 , 67 , 15 #9c430f 158, 70, 13 #9e460d T 194,198,207 #c2c6cf 197,194,192 #c5c2c0 T 29 , 19 , 17 #ld1311 23,21, 16 #171510 T 23.03 211,178,187 #d3b2bb 212,201,205 #d4c9cd F 100,60,45 #643c2d 102,67,55 #664337 T 167,150,147 #a79693 173,153,149 #ad9995 T 2,107,27 #026blb 10,100,32 #0a6420 T 207,157,72 #cf9d48 204,155,75 #cc9b4b T 214,186,201 #d6bac9 219,197,203 #dbc5cb F 23.83 158,113,17 #9e7111 155,114, 30 #9b721e T 17 , 9 , 1 #110901 16, 13, 9 #100d09 T 88,54,26 #58361a 90 , 61 , 30 #5a3dle T 148,140,114 #948c72 150,146,128 #969280 T 104,83,58 #68533a 111, 92, 54 #6f5c36 F 51.81 171,144,90 #ab905a 170,147, 95 #aa935f T 29,44,27 #ld2clb 29,46,26 #ld2ela T 181,197,193 #b5c5cl 189,196,191 #bdc4bf T 181,140,80 #b58c50 182,132,  63 #b6843f T 23.52
29 , 25 , 13 #ld190d 29,29,14 #1d1d0e T 201,183,130 #c9b782 201,183,130 #c9b782 T 97 , 86 , 49 #615631 97,85,49 #615531 T 219,217,205 #dbd9cd 218,183,199 #dadac7 T 66,157,88 #429d58 65,117, 64 #417540 F 63.44s 219,152,33 #db9821 223,159, 37 #d.19125 T 149,91,59 #955b3b 150, 97, 62 #96613e T 41,41,16 #292910 33,36, 16 #212410 T 214,184,127 #d6b87f 223,184,128 #dtb880 T 213,227,213 #d5e3d5 214,229,232 #d6e5e8 T
Dari  tabel  di  atas,  maka  rumus  perhitungan  akurasi algoritma K-Means clustering dalam melakukan segmentasi warna sebagai berikut:
Dari  hasil  penelitian  melalui  tabel  1  dan  tabel  2 berdasarkan dari nilai akurasi antara K-Mean s dan Fuzzy C-Means nilai  akurasi  yang  lebih  baik  adalah  nilai akurasi K-Mean s dengan nilai 76.47%.

## 5. KESIMPULAN
Proses  pengujian  aplikasi  segmentasi  menggunakan citra  jajan  tradisional,  menggunakan Elbow  Visualizer untuk mendapatkan jumlah cluster paling optimal beserta waktu  pemrosesannya.  Berdasarkan  10  pengujian  yang telah  dilakukan,  algoritma K-Means mendapatkan
akurasi 76.47% dan algoritma Fuzzy C-Means mendapatkan  akurasi  68.63%.  Dari  akurasi  tersebut, dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma K-Means lebih  baik dan dari segi waktu lebih efisien dibandingkan algoritma Fuzzy  C-Means dalam  melakukan  segmentasi  warna pada citra jajanan tradisional.

## 6. SARAN
Untuk  pengembangan  selanjutnya  dapat  dilakukan dengan  menggunakan  ruang  warna  lainnya  pada  proses clustering ,  seperti  HSL,  CIELAB,  dan Munsell .  Selain itu  untuk  menyempurnakan  penelitian  selanjutnya  dapat menggunakan data yang lebih banyak agar mendapatkan nilai akurasi yang lebih baik.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Andika,  T.  H.  (2019).  Pengenalan  Pola  Berbasis Segmentasi  Citra  Menggunakan  Algoritma  Fuzzy C-Means  Dan  K-Means. Aisyah  J.  Informatics Electr. Eng , 1 (1), 1–10.
Andika,  T.  H.,  &  Hafiz,  A.  (2018).  Analisis Perbandingan  Segmentasi  Citra  Menggunakan Metode  K-Means  dan  Fuzzy  C-Means. Prosiding Seminar Nasional Darmajaya , 1 (1), 237–246. Antarissubhi,  A.  (2020). PEMODELAN  FUZZY  LOGIC
CLUSTERING PARAMETER TANAH PERMUKAAN BERDASARKAN PROFIL
GEORESISTIVITAS  DAN  GEOLOGI  TEKNIK . Universitas Hasanuddin.
Dinata,  R.  K.,  Safwandi,  S.,  Hasdyna,  N.,  &  Azizah,  N. (2020).  Analisis  k-means  clustering  pada  data sepeda  motor. INFORMAL:  Informatics  Journal , 5 (1), 10–17.
Fadholi,  R.,  Sari,  Y.  A.,  &  Bachtiar,  F.  A.  (2019).
Pengenalan Citra Makanan Tradisional
menggunakan  Fitur  Hue  Saturation  Value  dan Fuzzy  k-Nearest  Neighbor. Jurnal  Pengembangan Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer  E-ISSN , 2548 , 964X. Febriani, F. D., Sari, Y. A., & Wihandika, R. C. (2019). Klasifikasi  Citra  Kue  Tradisional  Indonesia Berdasarkan  Ekstraksi  Fitur  Warna  RGB  Color Moment  Menggunakan  K-Nearest  Neighbor. Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  Dan Ilmu Komputer E-ISSN , 2548 , 964X.
Firdhiana, S., & Anggapuspa, M. L. (2021). PERANCANGAN BUKU ILUSTRASI MENGENAL JAJANAN KHAS KOTA
PROBOLINGGO  SEBAGAI  MEDIA  EDUKASI ANAK  USIA  6–12  TAHUN. BARIK , 3 (1),  170– 180.
Gao,  H.,  Xiao,  J.,  Yin,  Y.,  Liu,  T.,  &  Shi,  J.  (2022).  A mutually  supervised  graph  attention  network  for few-shot  segmentation:  the  perspective  of  fully utilizing  limited  samples. IEEE  Transactions  on Neural Networks and Learning Systems .
Muningsih,  E.,  &  Kiswati,  S.  (2018).  Sistem  aplikasi berbasis  optimasi  metode  elbow  untuk  penentuan
© 2023, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
clustering pelanggan. Joutica: Journal of Informatic Unisla , 3 (1), 117–124.
Premana,  A.,  Bhakti,  R.  M.  H.,  &  Prayogi,  D.  (2020). Segmentasi  K-Means  Clustering  Pada  Citra Menggunakan  Ekstrasi  Fitur  Warna  dan  Tekstur.
Jurnal  Ilmiah  Intech:  Information  Technology Journal of UMUS , 2 (01), 89–97.
Priyatman,  H.,  Sajid,  F.,  &  Haldivany,  D.  (2019).
Klasterisasi  Menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering  untuk  Memprediksi  Waktu  Kelulusan Mahasiswa. Jurnal  Edukasi  Dan  Penelitian Informatika (JEPIN) , 5 (1), 62.
Santoso,  J.,  Suhardjono,  H.,  &  Wattimury,  A.  (2020).
The  Study  of  Color  Spectrum  Curs  Value  Against Sunlight  Color  and  Artificial  Light  for  Plant Growth. Nusantara  Science  and  Technology Proceedings , 11–22.
Sinaga,  I.  P.  (2021).  Implementasi  Kriptografi  Hybrid Algoritma  Elgamal  Dan  Double  Playfair  Cipher Dalam  Pengamanan  File  Jpeg  Berbasis  Dekstop. Journal  of  Informatics,  Electrical  and  Electronics Engineering , 1 (2), 67–74.
Sutariawan, I. P. E., Dantes, G. R., & Aryanto, K. Y. E. (2018). Segmentasi Mata Katarak pada Citra Medis
Menggunakan  Metode  Operasi  Morfologi. Jurnal Ilmu Komputer Indonesia , 3 (1), 23–31.
Swedia,  E.,  Fitriani,  R.,  Cahyanti,  M.,  Ernastuti,  & Septian, M. (2022). Feed Forward Neural Network untuk  Prediksi  Data  mplementasi  dengan  Python dan  Flask  API  pada  Sistem  Operasi  Windows (Vols.  978-623-351-612–9).  PT.  Nas  Media Indonesia.
Swedia,  E.  R.,  &  Cahyanti,  M.  (2010).  Algoritma Transformasi Ruang Warna. Depok Univ. Gunadarma . Syarifuddin,  D.,  Noor,  C.  M.,  &  Rohendi,  A.  (2018). Memaknai  Kuliner  Lokal  Sebagai  Daya  Tarik Wisata Kota Bandung. Jurnal Abdimas BSI: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat , 1 (1). Widyartini,  N.  P.  (2020). Tinjauan  Keamanan  Pangan, Hygiene  Sanitasi  Dan  Kandungan  Gizi  Makanan Tradisional  Di  Kabupaten  Tabanan .  Poltekkes Denpasar.
Wikanargo,  M.  A.,  &  Thenata,  A.  P.  (2018).  Image Segmentation  of  Chest  X-Rays  for  Abnormality Pattern  Recognation  in  Lungs  Using  Fuzzy  C- Means Method. Jurnal Terapan Teknologi Informasi , 2 (2), 101–111.