## DETEKSI CITRA PORNOGRAFI MENGGUNAKAN SKIN COLOR DETECTION DAN EIGENPORN BERDASARKAN RUANG WARNA YCbCr
Febri Liantoni 1 , Yusuf Ro'is Wahyudi 2
1 Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer, Universitas Sebelas Maret
2 Teknik Informatika, Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya febri.liantoni@gmail.com

## ABSTRAK
Penggunaan pornografi adalah pengalaman gender yang dimulai pada masa remaja awal. Meskipun faktor penggunaan  pornografi  bervariasi  di  seluruh  konteks  sosial,  paparan  pornografi  telah  menjadi  bagian  normatif dari perkembangan seksualitas remaja.  Dengan  menjamurnya gambar-gambar porno di Internet, penting untuk mendeteksi gambar-gambar porno secara otomatis dengan  menganalisis konten gambar. Sebagian besar sistem deteksi  tradisional  didasarkan  pada  fitur  tingkat  rendah  dan  menghasilkan  banyak  kesalahan  positif  karena gambar yang mengandung wilayah besar dengan warna seperti kulit. Pada penelitian ini, dilakukan deteksi citra pornografi  menggunakan skin  color  detection yang  ditambahkan eigenporn berdasarkan  ruang  warna  YCbCr. Berdasarkan pengujian yang dilakukan dengan 150 data uji dengan pembagian 2 type citra yaitu citra pornografi sebanyak  100  dan  citra  non  pornografi  sebanyak  50,  diperoleh  akurasi  sebesar  80.5%.  Hasil  eksperimen menunjukkan  bahwa  metode  yang  dilakukan  berkinerja  baik  pada  berbagai  data  pengujian,  khususnya  pada gambar yang berhubungan dengan manusia.
Keyword : citra , eigenporn, pornografi , skin color detection, YcbCr

## 1. PENDAHULUAN
Dengan  ketersediaan  Internet  yang  luas  dan menjamurnya  gambar-gambar  porno  secara online, pendeteksian  dan  penyaringan  gambar  dewasa menjadi  sangat  penting  untuk  mencegah  kaum muda menjangkau konten-konten berbahaya ini [1], [2].  Masalah  pronografi  semakin  memprihatinkan, faktanya banyak sekali terjadi perzinaan, pemerkosaan, aborsi bahkan sering terjadi pembunuhan.  Korban-korban  yang  ditimbulkan bukanlah  orang  dewasa  saja  banyak  anak-anak bahkan  bayi  baik  menjadi  korban  kebiadapan  para pelaku  pornoaksi,  sebagai  tempat  pelampiasan nafsu  para  pelaku  yang  timbul  setelah  mereka menonton film-film porno baik melalui VCD-VCD, tayangan  dewasa,  gambar-gambar  maupun  tulisan yang  berbau  Pornografi.  Berdasarkan  UU  No  44 tahun  2008,  pornografi  merupakan  suatu  bentuk gambar,  foto,  suara,  bunyi,  animasi,  sketsa,  gerak tubuh,  maupun  bentuk  lainnya  yang  disebarkan melalui  media  komunikasi  atau  pertunjukan dimuka umum [3].
Perlu  adanya  penanganan  serius  untuk menangani  masalah  ini,  misalnya  dengan  deteksi citra  pornografi  [1].  Pada  penelitian  yang  pernah dilakukan,  penanganan  pada  beberapa  kasus dilakukan  dengan  memblokir  situs-situs  yang berbau pornografi, namum penanganan dengan cara tersebut  masih  banyak  sekali  kelemahannya sehingga  dapat  dimanfaarkan  oleh  para  pelaku untuk menjebol situs tersbut sehingga dapat diakses kembali,  sehingga  sebuah  perangkat  lunak  dengan sistem kecerdasan buatan untuk membantu menagani  kasus  dengan  cara  mendeteksi  dan mensensor citra pornografi [4].
Salah satu cara identifikasi kulit menggunakan skin-color  detection ,  metode  ini memakai  korelasi  warna  objek  dengan  warna  kulit manusia  [5]–[7].  Secara  garis  besar  metode Skin- Color Detection dilakukan dengan cara menemukan  pixel-pixel  yang  memiliki  nilai kemiripan  dengan  kulit  manusia  [8],  [9].  Untuk deteksi  pornografi  bisa  menggunakan eigenporn [10]. Metode eigenporn dilakukan dengan mengenali seseorang berdasarkan  ciri-ciri  wajah, keunggulan  yang  dimiliki  oleh  eigenporn  tidak hanya  untuk  mengurangi  dimensi  gambar  tetapi juga  untuk  menangani  variabilitas  dari  gambar porno karena variasi gaya [11]. Dengan menggabungkan Skin-Color Detection dan Eigenporn diharapkan  mampu  mengenali  suatu citra apakah terdapat unsur pornografi atau tidak.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut  maka diperlukan adanya sistem  yang  mampu  mendeteksi akan gambar-gambar yang mengandung pornografi. Sistem dengan kemampuan pengenalan pola  citra  diterapkan  kedalam  sebuah  mesin (Komputer).  Komputer  akan  diberi  data  berupa citra  yang  akan  diklasifikasi,  sehingga  dapat memberikan  informasi  terhadap  citra  yang  akan diidentifikasi.  Penelitian  ini  diharapkan  mampu dendeteksi gambar-gambar pornografi, dan mengurangi  akan  dampak  yang  ditimbulkan  dari masalah pornografi.

## 2. METODE PENELITIAN
Langkah  pertama  yang  dilakukan  untuk proses  deteksi  pornografi  ini  adalah  melakukan scaning  file pada directory .  Pada  penelitian  ini format  file  hanya  berupa  file  jpg  dan  png,  setiap citra  akan  di  kompresi  menjadi  satu  ukuran  yaitu
250 x 250 pixel, setelah proses input image selesai maka  akan  berlanjut  pada  proses Skin  Color Detection .  Secara  keseluruhan  langkah  yang dilakukan ditujukkan Gambar 1.
Gambar 1. Langkah deteksi pornografi
Langkah berikutnya yaitu skin color detection. Langkah  kedua  ini  adalah  suatu  langkah  yang dilakukan  untuk  mendapatkan  citra  kulit  yang diambil  berdasarkan  warna  kulit.  Flowchart  proses skin color detection ditunjukkan Gambar 2.
Gambar 2. Aliran kerja berupa flowchart bagian proses skin color detectionn
A B Gambar 3. Hasil skin color detection (A) citra awal (B) citra hasil
Pada Gambar 3 merupakan hasil ujicoba yang telah  dilakukan  dengan  menggunakan skin  color detection ,  Citra  A  merupakan  citra  awal  yang belum  diproses  sama  sekali,  sedangkan  Citra  B merupakan  hasil  dari skin  color  detection ,  pada ujicoba tersebut diketahui bahwa dengan menggunakan  metode skin  color  detection dapat membedakan  citra  kulit  dan  citra  non  kulit  secara otomatis.
Setelah  selesai  mendapatkan  citra  kulit  maka citra tersebut  diambil  nilai eigen citra  lalu diproses untuk  dideteksi  apakah  pornografi  atau  tidak menggunakan eigenporn .  Nilai  e igen merupakan data awal yang akan digunakan sebagai data dalam melakukan  proses  deteksi  pornografi.  Data  citra yang  telah  diambil  nilai eigen citra  kemudian dilakukan normalisasi data dengan cara menyamakan  ukuran  pixel  menjadi  250*250px. Proses  normalisasi  data  ini  dilakukan  sebab eigenporn hanya dapat memproses matrix berukuran  sama  (x*x),  normalisasi  data  dilakukan untuk memudahkan dalam pengambilan nilai eigen [12], [13].
Proses  terakhir  dari  deteksi  pornografi  adalah dengan  memberi  blok  hitam  pada  bagian  yang terdapat  unsur  pornografi berdasarkan nilai eigenporn .  Secara  sederhana  blok  hitam  itu  akan memberi  gangguan  atau  kecacatan  dari  suatu  citra yang menyebabkan citra itu menjadi tidak jelas.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  mengetahui  keberhasilan  identifikasi pornografi  sesuai  langkah  diagram,  maka  sebuah skenario  dibutuhkan  dalam  pengujian.  Pada  proses deteksi pornografi digunakan jumlah data sebanyak 150 citra, dengan pembagian 2 type citra yaitu citra pornografi  sebanyak  100  dan  citra  non  pornografi sebanyak 50.
Uji  coba  dilakukan  dengan  meproses  sebuah data  secara  bergantian  untuk  mengetahui  apakah proses skin  color  detection berjalan  dengan  baik. Jika  pengujian  berjalan  dengan  baik  maka  akan dihasilkan  bentuk  yang  baik  sehingga  dapat dilakukan proses berikutnya. Dalam pemrosesan ini akan  dilakukan  beberapa  tahap  meliputi  tahap pertama  dengan  memilih  citra  yang  diinginkan kemudian  citra  akan  ditampilkan,  dari  citra  ini kemudian  dilakukan  pemrosesan  lagi  meliputi
tahap  konversi  nilai  RGB  ke  YCbCr  dan  akhirnya akan  diperoleh  hasil skin  color  detection. Penggunaan  YcbCr  karena  ruang  warna  YCbCr
melakukan  deteksi  piksel  kulit  yang  lebih  baik daripada gambar RGB [14].
Berikut  ini  contoh  hasil  uji  coba  yang  telah dilakukan untuk percobaan deteksi pornografi.
Gambar 4. Hasil pengujian deteksi pornografi
Pada Gambar 4 terdapat beberapa panel, yaitu image  asli,  skin  detection,  image  hasil ,  dan  panel status. Panel  image  asli difungsikan  untuk menampilkan  citra  inputan  yang  akan  dilakukan proses  identifikasi  yang  diambil  dari  directory. Panel skin detection difungsikan untuk menampilkan  citra  hasil  dari skin  detection .  Panel image  hasil difungsikan  untuk  menampilkan  citra hasil  proses  eigen  yang  telah  dilakukan  deteksi apakah  diblok  atau  tidak.  Panel status difungsikan untuk  menampilkan  status  apakah  citra  tersebut pornografi atau tidak. Selain panel-panel yang telah disebutkan diatas, didalam  halaman utama terdapat menu  nilai eigen dan open .  Menu eigen berfungsi untuk  mengambil  nilai eigen .  Menu open ini berfungsi  untuk  menjalankan  semua  proses  yang telah  dirangcang  dalam  sistem  deteksi  pornografi. Proses yang akan dijalankan ketika menekan menu open adalah  proses  pemilihan  citra,  proses  deteksi
citra  dengan skin  detection, proses eigen yang berfungsi untuk mengambil  nilai eigen setiap citra, proses pengambilan status citra berdasarkan dataset citra, dan terakhir adalah proses blok citra.
Lingkaran  merah  pada  panel image hasil menunjukkan  hasil  proses  deteksi  pornografi dengan  pengolahan  citra  berdasarkan  nilai eigen . Pada  proses  deteksi  ini  digunakan  nilai eigen , sehingga  setiap  citra  akan  dilakukan  proses  yang sama  dan  berurutan  sesuai  dengan  proses  utama yang  telah  dibuat.  Proses  deteksi  pada  Gambar  4 dipilih citra pornografi, dari hasil yang ditampilkan tersebut  dapat  dilihat  pada  panel  Status  memiliki status  pornografi,  jadi  secara  otomatis  citra  pada panel  hasil  akan  dilakukan  blok  dengan  memberi warna hitam pada citra yang terdeteksi pornografi.
Contoh  pengujian  lain  ditunjukkan  pada Gambar 5 berikut.
Gambar 5. Hasil pengujian deteksi citra pornografi
Proses  deteksi  pada  Gambar  5  dipilih  citra pornografi,  dari  hasil  yang  ditampilkan  tersebut dapat  dilihat  pada  panel  Skin  detection  terdapat
beberapa  bagian  yang  bukan  kulit  tetapi  masih teridentifikasi sebagai kulit hal tersebut dikarenakan  memiliki  warna  yang  mirip  dengan
warna kulit sehingga masih dianggap sebagai kulit, pada  panel  status  juga  terdapat  status  pornografi jadi  secara  otomatis  citra  pada  panel  hasil  akan dilakukan  blok dengan  memberi warna  hitam pada citra yang terdeteksi pornografi.
Sedangkan  contoh  pengujian  menggunakan citra  non  pornografi  ditunjukkan  pada  Gambar  6 dan Gambar 7.
Gambar 6. Hasil pengujian deteksi citra non pornografi
Gambar 7. Hasil pengujian deteksi citra non pornografi untuk citra kartun
Proses  deteksi  pada  Gambar  6  dipilih  citra non  pornografi,  dari  hasil  yang  ditampilkan tersebut  dapat  dilihat  pada  panel  Status  memiliki status  bukan  pornografi,  jadi  secara  otomatis  citra pada  panel  hasil tidak akan dilakukan  blok dengan tetap memunculkan citra asli.
Pada  proses  deteksi  pada  Gambar  7  dipilih citra kartun. Data citra kartun dipilih untuk uji coba data  yang  non  pornografi.  Pada  panel skin  color detection tampak  banyak  warna  hitam  hal  itu dikarenakan  sangat  sedikit  pixel  yang  memiliki warna  yang  identik dengan kulit, pada panel status juga  terdapat  status  bukan  pornografi  jadi  secara otomatis  sistem  akan  menampilkan  citra  asli  tanpa dilakukan proses blok.
Dari  beberapa  percobaan  yang  dilakukan masih terdapat beberapa kesalahan dalam menentukan  status  hal  ini  juga  akan  berdampak pada  proses  blok,  kesalahan  tersebut  sering  terjadi dikarenakan  ada  kemiripan  citra  sehingga  akan berdampak pada status yang dihasilkan.
Untuk  mengetahui  keberhasilan  identifikasi pengujian  deteksi  pornografi  digunakan  nilai akurasi.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 100% − 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑚𝑒𝑛𝑦𝑖𝑚𝑝𝑎𝑛𝑔 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 ∗ 100% (1)
Data menyimpang merupakan citra yang tidak dideteksi sebagai pornografi, jumlah data merupakan jumlah dataset citra. Pengujian dilakukan  dengan  jumlah  data  sebanyak  150  citra, dengan  pembagian  2  type  citra  yaitu  citra pornografi  sebanyak  100  citra  dan  citra  non pornografi  sebanyak  50  citra.  Berdasarkan  hasil pengujian yang dilakukan diperoleh data persentase error seperti ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data persentase error Type data Jumlah citra Jumlah salah Akurasi Pornografi 100 15 85% Non Pornografi 50 12 76% Jumlah hasil 80.5%
Pada  pengujian  deteksi  pornografi  diperoleh akurasi rata-rata sebesar 80.5%. hal ini membuktikan  bahwa  skin  color  detection  dan  nilai eigen dapat digunakan untuk deteksi pornografi.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan evaluasi dan pengujian diperoleh akurasi  sebesar  80.5%,  hal  ini  menunjukkan skin color  detection dan  metode eigen berhasil  untuk mengenali  citra  yang  dianggap  sebagai  pornografi. Jumlah dataset (data trainning) yang banyak sangat mempengaruhi waktu komputasi hal ini dikarenakan eigen harus  mencari  nilai  satu  persatu setiap  citra  dan  mencari  jarak  terdekatnya.  Saran untuk penelitian selanjutnya bisa dilakukan dengan menambahkan  proses  deteksi  tubuh  berdasarkan teksture yang  digabung  dengan  metode skin  color detection pada sistem agar dapat melakukan proses identifikasi kulit lebih bagus.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F. Cheng, S. L. Wang, X. Z. Wang, A. W. C. Liew, and G. S. Liu, “A global and local context  integration  DCNN  for  adult  image classification,” Pattern  Recognit. ,  vol.  96,
p. 106983, Dec. 2019, doi: 10.1016/J.PATCOG.2019.106983.
[2] X.  liang  Mao,  F.  fang  Li,  X.  yao  Liu,  and B.  ji  Zou,  “Detection  of  artificial pornographic  pictures  based  on  multiple features  and  tree  mode,” J.  Cent.  South Univ.  2018  257 ,  vol.  25,  no.  7,  pp.  1651– 1664,  Jul.  2018,  doi:  10.1007/S11771-018-
3857-X. [3] A. W. Laksana and S. Suratman, “Analisis Yuridis Penyidikan Tindak Pidana
Pornografi  Berdasarkan  Undang-Undang Nomor 44 Tahun 2008 Di Era Digitalisasi,” J.  Pembaharuan  Huk. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.
169–177, Aug. 2014, doi: 10.26532/JPH.V1I2.1473.
[4] M.  Perez et  al. ,  “Video  pornography detection  through  deep  learning  techniques and motion information [J],” Neurocomputing ,  vol.  230,  pp.  279–293, Mar. 2017, doi: 10.1016/j.neucom.2016.12.017. [5]
T. Afirianto and F. Amalia, “Model Warna HSCbCrAB untuk Deteksi Kulit
Menggunakan PCA-kNN,” Inf.  J. Ilm. Bid. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 2, no. 2, Aug. 2017, doi: 10.25139/INFORM.V2I2.312.
[6] H.  K.  Al-Mohair,  “Human  skin  color detection:  a  review  on  neural  network perspective,” Int.  J.  Innov.  Comput.  Inf. Control , vol. 8, no. 12, 2012.
[7] Y.  George,  M.  Aldeen,  and  R.  Garnavi,
“Automatic  Nipple  Detection  Method  for Digital Skin Images with Psoriasis Lesions,” in 2019 Digital Image Computing:  Techniques  and  Applications (DICTA) ,  Dec.  2019,  pp.  1–8.  doi:
10.1109/DICTA47822.2019.8945944.
[8] K.  B.  Shaik,  P.  Ganesan,  V.  Kalist,  B.  S. Sathish, and J. M. M. Jenitha, “Comparative  Study  of  Skin  Color Detection  and  Segmentation  in  HSV  and YCbCr  Color  Space,” Procedia  Comput. Sci. ,  vol.  57,  pp.  41–48,  2015,  doi: 10.1016/j.procs.2015.07.362.
[9] Y.  Wang,  Q.  Huang,  and  W.  Gao, “Pornographic  Image  Detection  Based  On
Multilevel Representation,” http://dx.doi.org/10.1142/S0218001409007 739 ,  vol.  23,  no.  8,  pp.  1633–1655,  Nov.
2011, doi: 10.1142/S0218001409007739.
[10] I.  G.  P.  S.  Wijaya,  I.  Widiartha,  and  S.  E. Arjarwani, “Pornographic Image Recognition Based on Skin Probability and
Eigenporn  of  Skin  ROIs  Images,” TELKOMNIKA
(Telecommunication Comput.  Electron.  Control. ,  vol.  13,  no.  3, pp. 985–995, Sep. 2015, doi: 10.12928/TELKOMNIKA.V13I3.1476.
[11] I.  G.  P.  S.  Wijaya,  I.  B.  K.  Widiartha,  K. Uchimura,  and  G.  Koutaki,  “Pornographic image rejection using eigenporn of simplified LDA of skin ROIs images,” 14th Int.  Conf.  QiR  (Quality  Res.  QiR  2015  - conjunction  with  4th  Asian  Symp.  Mater. Process.  ASMP  2015  Int.  Conf.  Sav. Energy  Refrig.  Air  Cond.  ICSERA  2015 , pp.
77–80, Jan. 2016, doi: 10.1109/QIR.2015.7374899. [12] E.  W.  Rahayu,  S.  Siswanto,  and  S.  B. Wiyono,  “Masalah  Eigen  Dan  Eigenmode Matriks Atas Aljabar
Min-Plus,” BAREKENG  J.  Ilmu  Mat.  dan  Terap. ,  vol. 15,  no.  4,  pp.  659–666,  Dec.  2021,  doi: 10.30598/BAREKENGVOL15ISS4PP659- 666.
[13] A.  B.  Siddique  and  T.  A.  Khraishi, “Eigenvalues  and  Eigenvectors  for  3×3 Symmetric  Matrices:    An  Analytical Approach,” J.  Adv.  Math.  Comput.  Sci. , vol.  35,  pp.  106–118,  Oct.  2020,  doi: 10.9734/JAMCS/2020/V35I730308.
[14] S.  G.  Mohammed,  A.  H.  Majeed,  A. Aldujaili,  E.  K.  Hassan,  and  S.  S.  Abdul- Jabbar,  “Image  Segmentation  for  Skin Detection,” J.  Southwest  Jiaotong  Univ. , vol. 55, no. 1, 2020,
doi:
10.35741/ISSN.0258-2724.55.1.17.