## Implementasi Metode K-Means Clustering Pada Segmentasi Citra Digital
1 Efran Fernando Ade Pratama , 2 Khairil 3 Juju Jumadi
1 Mahasiswa, Universitas Dehasen Bengkulu, Bengkulu, Indonesia Alamat (Kampus I: Jl. Meranti Raya No.32 Sawah Lebar Kota Bengkulu; e-mail: efranfernando00@gmail.com ) 2 Dosen Tetap Program Studi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu Kampus I: Jl Meranti Raya No.32 Sawah Lebar Kota Bengkulu 38228 Telp. (0736) 22027, Fax. (0736) 341139; e-mail: khairil@unived.ac.id , juju.jumadi@unived.ac.id
(received : Juni 2022, revised : Agustus 2022, accepied : Oktober 2022)
ABSTRACT: Image segmentation is the process of  placing  a  label  for  each  pixel  in  an  image therefore pixels with the same label share certain visual characteristics. One of the algorithms that can be applied in accelerating the segmentation process  is  K-Means  Clustering.  K-means  is  a non-hierarchical clustering  method  that tries to partition existing data into one or more clusters. This method partitions data into clusters so that data  with  the  same  characteristics  are  grouped into  the  same  cluster  and  data  with  different characteristics  are  grouped  into  other  clusters. The implementation of the system uses the Visual Basic  2010  programming  language  and  the method  used  in  this  research  is  the  waterfall method.  The  results  of  the  analysis  carried  out show that the similarity of the identified images based  on  the  proximity  of  the  color  values  and the accuracy produced is quite good, especially for objects that have special colors or colors that have become characteristics of the object.
Keywords: Digital Image, Segmentation, Clustering, K-Means Intisari :  Segmentasi  citra  adalah  proses  untuk menempatkan  label  untuk  setiap  pixel  dalam sebuah  gambar  sehingga  piksel  dengan  pangsa label  yang  sama  karakteristik  visual  tertentu . Penggunaan  proses  segmentasi  pada  data  ini akan  sangat  membantu  dalam  memberikan perbedaan pada objek-objek dan juga memberikan  kemudahan  dalam  identifikasi objek  yang  ada  didalam  citra.  Salah  satu algoritma yang dapat diterapkan dalam mempercepat proses segmentasi adalah K-Means Clustering.  K-means  merupakan  salah  satu metode  clustering  non  hirarki  yang  berusaha mempartisi data  yang ada ke dalam  bentuk satu
atau lebih cluster. Metode ini mempartisi data ke dalam  cluster  sehingga  data  yang  memiliki karakteristik  yang  sama  dikelompokkan  ke dalam  satu  cluster  yang  sama  dan  data  yang mempunyai  karateristik  yang  berbeda  di kelompokan  ke  dalam  cluster  yang  lain. Implementasi  sistem  menggunakan  bahasa pemrograman  Visual  Basic  2010  dan  metode yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah metode waterfall .  Hasil  dari  analisa  yang dilakukan diperoleh bahwa kemiripan citra yang teridentifikasi berdasarkan kedekatan nilai warna dan  akurasi  yang  dihasilkan  cukup  baik khususnya  pada  objek  yang  memiliki  warna khusus  atau  warna  yang  telah  menjadi  ciri  dari objek tersebut.
Kata  kunci  :  Citra  Digital,  Segmentasi, Clustering, K-Means

## I. PENDAHULUAN
Dengan  perkembangan  teknologi  yang  saat  ini semakin  berkembang  dengan  pesat,  akan  selalu memberi  kontribusi  yang  sangat  besar  dan bermanfaat  bagi  kehidupan  masyarakat  secara luas.  Pengolahan  citra  digital  merupakan  salah satu metode ilmu pengetahuan dalam  mengolah suatu  citra  atau  gambar  untuk  diproses  menjadi citra yang lebih baik dari citra atau gambar asal. Untuk  menghasilkan  analisa  citra  digital  yang maksimal,  diperlukan  tahapan  atau  proses pengolahan  digital  yang  dimulai  dari  akuisisi
data citra, pengambangan, deteksi tepi, segmentasi citra, sampai citra siap dianalisis. Segmentasi  adalah  proses  mempartisi  citra digital menjadi beberapa segmen (set piksel, juga dikenal  sebagai superpixels ).  Tujuan  dari segmentasi adalah untuk menyederhanakan dan / atau  mengubah  penyajian  gambar  ke  sesuatu yang  lebih  bermakna  dan  lebih  mudah  untuk  di analisis. Gambar segmentasi biasanya digunakan untuk menemukan obyek dan batas-batas (garis, kurva,  dll)  dalam  gambar.  Lebih  tepatnya, segmentasi citra adalah proses untuk menempatkan  label  untuk  setiap  pixel  dalam sebuah  gambar  sehingga  piksel  dengan  pangsa label yang sama karakteristik visual tertentu. Penggunaan  proses  segmentasi  pada  data  akan sangat membantu dalam memberikan perbedaan pada  objek-objek  yang  ada  didalam  citra    dan memudahkan  pemberian  analisis  tambahan  dan juga memberikan kemudahan dalam identifikasi objek yang ada didalam citra tersebut. Salah satu algoritma yang dapat diterapkan dalam mempercepat proses segmentasi adalah K-Means Clustering.  K-means  merupakan  salah  satu metode  clustering  non  hirarki  yang  berusaha mempartisi data  yang ada ke dalam  bentuk satu atau lebih cluster. Metode ini mempartisi data ke dalam  cluster  sehingga  data  yang  memiliki karakteristik  yang  sama  dikelompokkan  ke dalam  satu  cluster  yang  sama  dan  data  yang mempunyai  karateristik  yang  berbeda  di kelompokan ke dalam cluster yang lain.

## II. LANDASAN TEORI

## Citra Digital
Citra  ( image )  adalah  gambar  pada  bidang dwimatra  (dua  dimensi).  Ditinjau  dari  sudut pandang  matematis,  citra  merupakan  fungsi menerus  (continue)  dari  intensitas  cahaya  pada bidang  dwimatra.  Sumber  cahaya  menerangi objek, objek memantulkan kembali sebagian dari berkas  cahaya  tersebut.  Pantulan  cahaya  ini ditangkap  oleh  oleh  alat-alat  optik,  misalnya mata pada manusia, kamera, pemindai ( scanner ), dan  sebagainya,  sehingga  bayangan  objek  yang disebut citra tersebut terekam. (Arsy, et.al, 2017) Citra  yang  ditangkap  oleh  kamera  dan  telah dikuantisasi  dalam  bentuk  nilai  diskrit  sisebut sebagai  citra  digital  ( digital  image ).  Foto  hasil cetak dari printer tidak dapat disebut sebagai citra digital,  namun  foto  yang  tersimpan  dalam file gambar (bmp, jpg, png atau format lainnya) pada komputer  dapat  disebut  sebagai  citra  digital. (Sinaga, 2017).
Citra  digital  dibentuk  oleh  kumpulan  titik  yang dinamakan piksel ( pixel atau “ picture element ”). Setiap  piksel  digambarkan  sebagai  satu  kotak kecil. Setiap piksel mempunyai koordinat posisi. Sistem koordinat yang dipakai untuk menyatakan citra digital ditunjukkan pada Gambar 2.1 berikut

## Gambar 1 Ilustrasi Citra Digital
Ada banyak cara untuk menyimpan citra digital di dalam memori. Cara penyimpanan menentukan  jenis  citra  digital  yang  terbentuk. Format citra digital yang banyak dipakai adalah sebagai berikut :

## A. Citra Biner
Citra  biner  adalah  citra  digital  yang  hanya memiliki  dua  kemungkinan  nilai  pixel  yaitu hitam dan putih. Citra biner juga disebut sebagai citra B&W  (black  and  white) atau  citra monokrom.  hanya  dibutuhkan  1  bit  untuk mewakili nilai setiap pixel dari citra biner. Citra biner  ( monochrome )  atau  disebut  juga binary image , merupakan citra digital yang setiap pixel - nya  hanya  memiliki  2  kemungkinan  derajat keabuan,  yaitu  0  dan  1  (Sinaga,  2017).  Nilai  0 mewakili  warna  hitam,  dan  nilai  1  mewakili warna putih, di mana setiap pixel -nya membutuhkan media penyimpanan sebesar 1 bit

## B. Citra Grayscale
Citra grayscale menangani gradasi warna  hitam dan  putih,  yang  tentu  saja  menghasilkan  warna abu-abu. Dalam hal ini intensitas berkisar antara 0 sampai dengan 255. Nilai 0 menyatakan hitam dan  nilai  255  menyatakan  putih.  Banyaknya warna  tergantung  pada  jumlah  bit  yang disediakan  dimemori  untuk    menampung kebutuhan  warna  ini.  Semakin  besar  jumlah  bit warna yang disediakan di memori, semakin halus gradasi  warna  yang  terbentuk.  Gambar  2.3 menunjukkan perbandingan gradasi warna untuk jumlah bit tertentu
Gambar. 3 Citra Perbandingan Gradasi Warna 1 bit, 2 bit, 5 bit, 6 bit, 7bit, 8bit C. Citra Warna
Setiap  piksel  pada  citra  warna  memiliki  warna yang merupakan kombinasi dari  tiga warna dasar RGB  ( Red,  Green,  Blue ).  Setiap  warna  dasar menggunakan penyimpanan 8 bit = 1 byte, yang berarti  setiap  warna mempunyai  gradasi sebanyak  255  warna.  Berarti  setiap  piksel mempunyai kombinasi warna sebanyak 28 . 28 . 28  =  224  =  16  juta  warna  lebih.  Itulah  yang menjadikan alasan format ini disebut dengan true color karena  mempunyai  jumlah  warna  yang cukup  besar  sehingga  bias  dikatakan    hampir mencakup  semua  warna  di  alam.  Penyimpanan citra true color di dalam memori berbeda dengan
citra grayscale . Setiap piksel dari citra grayscale 256  gradasi  warna  diwakili  oleh  1  byte. Sedangkan 1 piksel citra true color diwakili oleh 3 byte, dimana masing-masing byte merepresentasikan warna merah, hijau dan biru

## Gambar. 4 Citra Warna

## C. Pengolahan Citra Digital
Pengolahan  citra  adalah  disiplin  ilmu  yang mempelajari  hal-hal  yang  berkaitan  dengan perbaikan kualitas gambar (peningkatan kontras, transformasi  warna,  restorasi),  transformasi gambar  (rotasi,  translasi,  skala,  transformasi geometrik),  melakukan  pemilihanciri  citra ( feature extraction ) yang optimal untuk bertujuan  analisis,  melakukan  proses  penarikan informasi  atau  deskripsi  objek  atau  pengenalan objek  yang  terkandung  pada  citra,  melakukan kompresi  atau  reduksi  data  untuk  tujuan penyimpanan,  transmisi  dan  waktu  proses  data. (Sinaga, 2017).
Pengolahan citra merupakan cabang ilmu dalam Artifical  Intelegence  yang  menggunakan  objek citra  dalam  bentuk  digital  untuk  penyelesaian kasusnya.  Metode  dalam  citra  dapat  digunakan baik  perhitungan  matematis  pada  objek  secara piksel ataupun geometris. Masing-masing objek citra  memiliki  nilai  perbedaan  yang  dapat diperhitungkan  secara  matematis,  sehingga menunjukkan ciri yang berbeda antara objek satu dengan  yang  lain.  Penciri  dari  perbedaan  setiap
objek  dapat  ditentukan  dari  warna,  tekstur, ataupun  bentuk  (Widyaningsih,  2017).  Dengan memanfaatkan informasi digital ini pengelompokkan  atau  clustering  dapat  di implementasikan terhadap objek.

## D.Tujuan Pengolahan Citra Digital
Pengolahan citra digital banyak dimanfaatkan oleh berbagai bidang mulai dari kemanan, kesehatan, pendidikan  dan  bidang  –  bidang  yang  lain. Berikut beberapa tujuan dari kegiatan pengolahan citra digital
1. Memperbaiki  kualitas  gambar  dilihat  dari aspek radiometric (peningkatan  kontras, tranformasi  warna,  restorasi  citra)  dan  dari aspek geometric (rotasi,  translasi,  skala, transformasi geometrik).
2. Melakukan  proses  penarikan  informasi  atau deskripsi  objek  atau  pengenalan  objek  yang terkandung pada citra.
3. Melakukan kompresi  atau reduksi data untuk tujuan penyimpanan data, transmisi data, dan waktu proses data.
E. Object Recognition ( Pengenalan Objek)
Object  Recognition atau  pengenalan  objek merupakan  bidang  yang  memiliki  konsentrasi dalam  mendeskripsikan  identitas  dari  sebuah objek  yang  diamati  pada  citra  digital  (Yang, 2018).  Pengenalan  objek  secara  umum  dapat digambarkan  sebagai  kegiatan  mengidentifikasi atau  kegiatan  mengenali  baik  identitas  maupun deskripsi  dari  objek  yang  terdapat  pada  citra digital.
Pengenalan objek umumnya terbagi menjadi dua jenis:  spesifik  dan  generik  (Grauman,  2017).
Kategori  spesifik  biasanya  digunakan  untuk mengidentifikasi  contoh  objek  tertentu,  tempat atau  orang  seperti  wajah,  Menara  Eiffel,  atau cover majalah.  Sebaliknya,  pada  kategori generik, digunakan untuk mengenali contoh yang berbeda  dari  kategori  umum  atau  dapat digambarkan sebagai kelas misalnya, bangunan, hewan, atau mobil.
Beberapa penelitian mengenai pengenalan objek menunjukkan  terdapat  sebuah  tingkatan  dasar pada  persepsi  manusia  dalam  mengelompokkan atau  mengkategorikan  suatu  objek,  yaitu  dapat dijabarkan sebagai berikut :
1. Sejauh  mana  objek  memiliki  kemiripan  dari sisi bentuk.
2. Sejauh mana pencitraan objek dapat merefleksikan  keseluruhan  kelompok  atau kategori.
3. Sejauh mana kesamaan aksi yang dibutuhkan untuk  berinteraksi  dengan  objek  terhadap kelompok atau kategori.
4. Tingkatan kecepatan manusia dalam mengidentifikasi kategori atau kelompok dari objek.
Dalam  bidang  visi  komputer,  standar  untuk pengenalan  objek  saat  ini  bergantung  pada paradigma pencocokan dan verifikasi geometris. Sebaliknya,  untuk  objek  generik,  sering  juga mencakup  model  statistik  penampilan  atau bentuk belajar dari contoh yang diberikan. Untuk masalah  kategorisasi,  belajar  objek  visual memerlukan  mengumpulkan  gambar  pelatihan dari  kategori  yang  diberikan,  dan  kemudian penggalian  atau  belajar  model  yang  dapat
membuat prediksi baru untuk keberadaan obyek atau lokalisasi dalam gambar baru. Model sering dibangun melalui metode klasifikasi terbimbing, dengan  beberapa  spesialisasi  untuk  representasi visual bila diperlukan.
Pengenalan objek menjadi topik penelitian yang cukup  popular  belakangan  ini,  penerapan beberapa  titik  dan  bidang  pengetahuan  pada bidang  pengenalan  objek  telah  memberikan kontribusi  pada  bidang  pengenalan  objek. Beberapa bidang ilmu seperti kecerdasan buatan, statistika  dan  pengolahan  citra  digital  dapat diterapkan  untuk  mengidentifikasikan  objek pada citra digital.

## F. Segmentasi Citra
Teknik untuk membagi atau memisahkan citra ke dalam  beberapa  daerah  (region)  berdasarkan kemiripan  atribut  yang  dimilikinya  disebut dengan  segmentasi.  segmentasi  juga  disebut sebuah  proses  yang  membagi  sebuah  citra menjadi sejumlah bagian atau objek. Segmentasi bukanlah  proses  tungal  yang  dilakukan  dalam pengolahan  citra  digital.  Namun  segmentasi merupakan proses yang penting dalam pengolahan citra digital. Pada proses segmentasi objek  yang  menjadi  target  akan  diambil  untuk proses selanjutnya (Orisa & Hidayat, 2019). Algoritma  segmentasi  citra  didasarkan  pada salah satu sifat dari dasar nilai intensitas, yaitu: a. Discontinuity, pendekatan dengan membagi citra berdasarkan perubahan besar pada nilai intensitasnya, seperti tepi citra.
b. Similiarity, pendekatan dengan membagi citra ke dalam region-region yang serupa sesuai
dengan  kriteria  awal  yang  diberikan.  Contoh pendekatan  ini  adalah thresholding,  region growing, region splitting, merging.
Dengan proses segmentasi masing-masing objek pada citra dapat diambil secara individu sehingga dapat  digunakan  sebagai  input  bagi  proses  lain. Ada 2 macam segmentation
a. Full  segmentation  adalah  pemisahan  suatu objek  secara  individu  dari  background  dan diberi ID (label) pada tiap-tiap segmen.
b. Partial segmentation adalah pemisahan sejumlah  data  dari  background  dimana  data yang  disimpan  hanya  data  yang  dipisahkan saja untuk mempercepat proses selanjutnya.
Segmentasi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  segmentasi  berbasis clustering yaitu menggunakan  metode K-Means  Clustering . Clustering atau analisis cluster adalah pembentukan kelompok data dari himpunan data yang  tidak  diketahui  kelompok-kelompok  atau kelas-kelasnya, pengertian lain clustering adalah proses menentukan data-data termasuk ke dalam cluster yang  mana. Clustering bukanlah  proses klasifikasi  karena  dalam  proses klasifikasi  data dikelompokkan ke dalam kelas-kelas yang telah diketahui  sebelumnya.  Beberapa  metode  atau model untuk melakukan clustering, seperti :
1. Model connectivity
2. Model centroid
3. Model density
4. Model subspace
Algoritma  K-Means clustering merupakan model centroid. Model centroid adalah  model yang  menggunakan  centroid  untuk  membuat
cluster,  centroid adalah  nilai  titik  tengah  suatu cluster dan centroid digunakan untuk menghitung jarak suatu objek terhadap centroid. Suatu  objek  data  termasuk  dalam  suatu cluster jika  memiliki  jarak terpendek terhadap centroid cluster tersebut.

## Gambar 5 K-Means Clustering

## .

## Gambar 6 Diagram Alir K-Means Clustering
Tujuan  dari  algoritma  ini  adalah  membagi  data menjadi  beberapa  kelompok,  algoritma  ini menerima masukan berupa data tanpa label kelas. Pada  algoritma  ini  komputer  mengelompokkan sendiri  data-data  menjadi  masukannya  tanpa mengetahui  terlebih  dahulu  target  kelasnya dimana masukan yang diterima adalah data atau objek  dan  k  buah  kelompok  ( cluster )  yang  di inginkan.

## G.Clustering
Clustering atau  pengklasteran  adalah  suatu teknik  data  mining  yang  digunakan  untuk menganalisis data untuk memecahkan permasalahan dalam pengelompokkan data atau lebih tepatnya mempartisi dari dataset ke dalam subset.  Pada  teknik clustering targetnya  adalah untuk  kasus  pendistribusian  (objek,  orang,
T Y T
peristiwa dan lainnya) ke dalam suatu kelompok, hingga  derajat  tingkat  keterhubungan  antar anggota cluster yang sama adalah kuat dan lemah antara anggota cluster yang berbeda (Wardhani, 2017)
Teknik clustering merupakan  seni  atau  teknik mengelompokkan data (objek), kedalam beberapa  kluster  (kelompok)  yang  belum diketahui  ( Putra , 2018). Berbeda dengan teknik klasifikasi, pada clustering, jumlah dan karakteristik  dari  kelompok  akan  diperoleh  dari data  dan  biasanya  kelompok-kelompok tersebut belum diketahui maksudnya.
H.K-Means Clustering
Algoritma  K-Means  merupakan  salah  satu algoritma  dengan  partitional,  karena  K-Means didasarkan  pada  penentuan jumlah  awal kelompok  dengan  mendefinisikan  nilai  centroid awalnya  (Madhulatha,  2017).  Algoritma  K- means  menggunakan  proses  secara  berulang- ulang  untuk  mendapatkan  basis  data  cluster. Dibutuhkan jumlah cluster awal yang diinginkan sebagai masukan dan menghasilkan titik centroid akhir  sebagai  output.  Metode  K-means  akan memilih pola k sebagai titik awal centroid secara acak atau random .
Jumlah  iterasi  untuk  mencapai  cluster  centroid akan  dipengaruhi  oleh  calon  cluster  centroid awal  secara  random.  Sehingga  didapat  cara dalam pengembangan algoritma dengan menentukan  centroid  cluster  yang  dilihat  dari kepadatan data awal yang tinggi agar mendapatkan  kinerja  yang  lebih  tinggi.  Dalam penyelesaiannya,  algoritma  K-Means  akan
menghasilkan  titik-titik  centroid  yang  dijadikan tujuan dari algoritma K-Means. Setelah iterasi K- Means  berhenti,  setiap  objek  dalam  dataset menjadi anggota dari suatu cluster. Nilai cluster ditentukan  dengan  mencari  seluruh  objek  untuk menemukan  cluster  dengan  jarak  terdekat  ke objek. Algoritma K Means akan mengelompokan item  data  dalam  suatu  dataset  ke  suatu  cluster berdasarkan jarak terdekat (Bangoria et al., 2018) Nilai centroid awal yang dipilih secara acak yang menjadi  titik  pusat  awal,  akan  dihitung  jarak dengan  semua  data  menggunakan  rumus Euclidean  Distance.  Data  yang  memiliki  jarak pendek terhadap centroid akan membuat sebuah cluster.  Proses  ini  berkelanjutan  sampai  tidak terjadi  perubahan  pada  setiap  kelompok (Agrawal & Gupta, 2018)
Alasan  digunakannya  K Means  Clustering adalah  karena  data  harus  dikelompokkan  untuk membantu proses klasifikasi. Algoritma untuk K Means Clustering adalah :
1. Pilih k buah titik centroid secara acak
2. Kelompokkan data sehingga terbetuk K buah cluster  dengan  titik  centroid  dari  setiap centroid dari  setiap cluster merupakan  titik centroid yang telah dipilih sebelumnya.
3. Perbaharui nilai titik centroid.
4. Ulangi langkah 2 dan 3 sampai nilai dari titik centroid tidak lagi berubah.
Y

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## Metode Penelitian
Dalam  melakukan  penelitian  ini,  peneliti menggunakan metode terapan ( applied research ). Penelitian terapan dilakukan berkenaan  dengan  kenyataan-kenyataan  praktis, penerapan, dan pengembangan ilmu pengetahuan yang  dihasilkan  oleh  penelitian  dasar  dalam kehidupan  nyata.  Penelitian  terapan  berfungsi untuk  mencari  solusi  tentang  masalah-masalah tertentu. Tujuan utama penelitian terapan adalah pemecahan  masalah  sehingga  hasil  penelitian dapat  dimanfaatkan  untuk  kepentingan  manusia baik secara individu atau kelompok.

## IV .HASIL DAN PEMBAHASAN

## A.Hasil
Penerapan  metode K-Means  Clustering pada citra digital  merupakan suatu wadah yang dapat dimanfaatkan  untuk  segmentasi  dan  identifikasi objek  pada  citra  digital.  Segmentasi  dan identifikasi dilakukan dengan cara membandingkan  data  training  yang  telah diinputkan  sebelumnya  dengan  data  uji  yang ingin  diketahui  identifikasi.  Hasil  akhir  dari proses  metode  ini  berupa  nilai  kemiripan berdasarkan jumlah cluster pada citra yang telah di latih sebelumnya.
Dalam membantu proses implementasi K-Means Clustering pada citra digital, maka dikembangkan  suatu  aplikasi  menggunakan bahasa  pemrograman  Visual  Basic  .Net    untuk
dalam  melakukan  pengolahan  data  berupa gambar ( image ).

## B. Implementasi Sistem
Pada  implementasi K-Means  Clustering pada segmentasi  citra  digital  terdapat  beberapa interface atau  antarmuka yang  di  desain  untuk mempermudah user atau  pemakai  dalam menggunakan  atau  menjalankan  aplikasi  ini. Adapun interface atau antarmuka adalah sebagai berikut :
1. Menu Utama Aplikasi
Interface menu  utama  merupakan interface yang  pertama  kali  muncul  ketika  sistem  ini dijalankan. Pada interface ini terdapat tombol pilihan menu yaitu :
a. “ Dataset  Objek ”  yang  digunakan  untuk untuk masuk ke interface Dataset Objek b. “ Dataset Testing ” digunakan untuk masuk ke interface dataset testing.
c. “ Uji Identifikasi Dataset Testing” digunakan  untuk  masuk  ke interface uji identifikasi dataset testing.
d. “Uji  Indetifikasi  Bebas ”  digunakan  untuk masuk  ke interface uji  identifikasi  objek bebas.
e. “Keluar” yang  digunakan  untuk  keluar dari aplikasi.

## 2. Dataset Objek
Dataset  objek  digunakan  untuk  menyimpan informasi  fitur  berupa  centroid  dan  jumlah member dari tiap cluster dari sebuah objek yang nantinya dapat digunakan untuk proses identifikasi. Pertama sekali daftarkan data objek misalkan  “apel”.  Kemudian  tambahkan  data cluster  untuk  objek  apel  dengan  menggunakan gambar apel. Sebagai catatan, sebuah objek dapat memiliki  beberapa  gambar  dengan  kondisi berbeda  sekaligus  yang  mana  nantinya  akan menghasilkan  beberapa  hasil  clustering  untuk sebuah objek yang sama
Gambar 9 Dataset dan Clustering Objek 3. Dataset Testing
Form dataset  testing  merupakan form yang digunakan  untuk  melakukan  pengujian  (testing) terhadap data objek target yang akan ditentukan. Adapun tampilan dari form dataset testing dapat dilihat pada gambar berikut :
Gambar 10 Form Dataset Testing 4. Uji Identifikasi Dataset Testing
Pada  tahapan  uji  identifikasi  dataset  testing  ini akan  dilakuka  dengan  menggunakan  template
centroid dari dataset objek untuk mencluster citra testing. . Berikut  tampilan  dari form  Uji Indentifikasi Dataset Testing
Gambar 11 Form Pengujian Identifikasi
Dataset Testing
Gambar 12 Form Pengujian Identifikasi Bebas

## C. Pengujian Sistem
Pengujian  dengan  melakukan  identifikasi  objek bebas  untuk  mengetahui  keakuratan  dan kemiripan  objek  berdasarkan  metode  K-Means Clustering dan pengujian sistem akan dilakukan dengan black box.
Pengujian  identifikasi  objek  bebas  ini  adalah pengujian dengan menggunakan objek citra yang tidak  terdaftar  dalam  database.  Pengujian  objek bebas  dilakukan  untuk  memperoleh  hasil clustering dari citra kemudian akan dibandingkan dengan  clustering  dari  dataset  objek  untuk menghitung kemiripan dari tiap cluster.
Tabel 1 Pengujian dengan Objek Bebas
No Nama Objek Citra Uji Citra Terdeteksi Kemir ipan 1 Laptop Laptop 96.73 % 2 Bunga Tulip Bunga Tulip 85.43 % 3 Pisang Pisang 90.88 % 4 Strawberry Apel 74.45 % 5 Sepeda Sepeda 91.17 %
Berdasarkan  dari  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan terhadap beberapa image seperti yang terlihat  pada  tabel.1  diatas,  maka  dapat disimpulkan bahwa kemiripan persentase berdasarkan  kedekatan  nilai  warna  antara  satu piksel  dengan  piksel  lainnya.  Proses clustering dilakukan  sampai  jumlah  kelompok  yang ditentukan tercapai. Informasi tersebut kemudian digunakan untuk mengelompokkan piksel objek pada proses identifikasi. Jumlah piksel pada tiap kelompok  kemudian  dibandingkan  dengan jumlah  piksel  tiap  kelompok  dari  objek  yang telah dilatih. Jika  jumlah piksel terpenuhi  maka objek tersebut di-identifikasi sesuai dengan data informasi objek yang diperoleh pada saat proses pelatihan.

## V.PENUTUP

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  uji  coba  dan  pembahasan program  yang  dilakukan,  maka  dapat  di  tarik Kesimpulan yaitu :
1. Proses segmentasi dan identifikas objek pada citra digital menggunakan konsep pengelompokan  atau clustering berdasarkan pada  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat disimpulkan  bahwa  konsep  dasarnya  adalah melakukan  pembagian  terhadap  piksel  – piksel  pada  citra  digital  ke  dalam  beberapa kelompok  berdasarkan  kedekatan  warna antara  satu  piksel  dengan  piksel  lainnya. Berdasarkan  kelompok  –  kelompok  yang terbentuk dapat  menjadi acuan atau referensi dalam  menentukan  jenis  objek  berdasarkan kelompok  warna  yang  terbentu  dari  objek tersebut.
2. Algoritma K-Means clustering di- implementasikan dengan cara
mengelompokkan piksel – piksel citra digital dengan mengganggap setiap piksel merupakan  sebuah  kelompok  pada  awalnya. Setiap  iterasi  atau  tahap  akan  dilakukan penggabungan  antara  dua  kelompok  menjadi satu  kelompok  yang  baru  berdasarkan kedekatan  warna  antara  kedua  kelompok tersebut.  Dengan  kata  lain  setiap  kelompok akan  mencari  kelompok  lain  yang  memiliki kesamaan  warna  terdekat  untuk  membentuk sebuah kelompok baru. Proses pengelompokan  tersebut  terus  dilakukan sampai  jumlah  kelompok  yang  ditentukan tercapai. Informasi kelompok yang terbentuk kemudian digunakan untuk mengelompokkan piksel objek pada proses identifikasi. Jumlah piksel pada tiap kelompok kemudian dibandingkan  dengan  jumlah  piksel  tiap
kelompok  dari  objek  yang  telah  dilatih.  Jika jumlah  piksel  terpenuhi  maka  objek  tersebut di-identifikasi  sesuai  dengan  data  informasi objek  yang  diperoleh  pada  saat  proses pelatihan.
3. Akurasi  dari  algoritma K-Means  clustering cukup  baik  khususnya  pada  objek  yang memiliki warna khusus atau warna yang telah menjadi ciri dari objek tersebut.
B. Saran
Saran-saran yang peneliti kemukakan diharapkan dapat  lebih  meningkatkanhasil  yang  telah didapatkan.  Berikut  beberapa  saran  yang disampaikan oleh peneliti :
1. Proses identifikasi membutuhkan sumberdaya komputasi yang besar sehingga direkomendasikan spesifikasi komputer yang cukup  baik  untuk  menganalisis  metode K- Means clustering.
2. Proses  pengenalan  cukup  baik  namun  dapat menghasilkan  pengenalan  yang  buruk  jika objek yang berbeda memiliki warna dominan yang  sama  sehingga  untuk  penelitian  yang akan datang diharapkan perlunya penambahan metode  atau  algoritma  untuk  mengatasi kelemahan tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Andriyanto  Adian,  Aghus  Sofwan.  (2018). Perancangan  Aplikasi  Sistem  Informasi Perumahan Dengan
Menggunakan Pemrograman Berorientasi Objek Zope [2]  Arsy,  L.,  Nurhayati,  O.,  &  Martono,  K.  T.
(2017,).  Aplikasi  Pengolahan  Citra  Digital
Meat Detection Dengan Metode Segmentasi K-Mean  Clustering  Berbasis  OpenCV  Dan Eclipse. Jurnal  Teknologi  dan  Sistem Komputer, 4 (2), 323-331.
[3]  Cholifah,  W.,  Yulianingsih,  &  Sagita,  S. (2018).  Pengujian  Black  Box  Testing  Pada Aplikasi  Action  &  Strategy  Berbasis Android  Dengan  Teknologi  Phonegap.
Jurnal String Vol. 3 No.2 , 206-210
[4]  Grauman,  K.,  &  Leibe,  B.  (2018).  Visual Object  Recognition.  University  of  Texas  at Austin
[5] Haviluddin. (2017). Memahami Penggunaan UML (Unified Modelling Language). Jurnal Informatika Mulawarman
[6] Nuraini, R. (2017). Desain algorithma operasi perkalian  matriks  menggunakan  metode flowchart. Jurnal  Teknik  Komputer ,  144  - 151.
[7]  Orisa,  M.,  &  Hidayat,  T.  (2019).  Analisis teknik  segmentasi  pada  pengolahan  citra. Mnemonic , 9-13.
[8] R.H Sianipar. (2017). Visual Basic.Net Untuk Programmer. Yogyakarta: Andi Offset.
[9]  Sinaga,  A.  S.  (2017).  Implementasi  Teknik Threshoding Pada Segmentasi Citra Digital. Jurnal  Manajemen  Dan  Informatika  Pelita Nusantara , 48-51. [10]  Wardhani,  A.  K.  (2017).  Implementasi Algoritma K-Means Untuk Pengelompokkan  Penyakit  Pasien  Pada Puskesmas Kajen  Pekalongan. Jurnal Transformatika Vol 14 , 30-37.
[11]  Widyaningsih,  Maura.  2017.  “Identifikasi Kematangan  Buah  Apel  Dengan  Gray Level Co-Occurrence Matrix
(GLCM).”Jurnal  SAINTEKOM  6  (1):  71. https://doi.org/10.33020/saintekom.v6i 1.7
[12]  Yang,  M.-H.  (2018).  Object  Recognition.
University of California at Merced