## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.4, No.2, Desember 2020, pp. 107~115 e-ISSN: 2548-6861

## Goldfish (Carassius auratus) Image Segmentation Using Expectation Maximization (EM) Algorithm
Yunda Heningtyas 1 *, Rico Andrian 2 *, Akmal Junaidi 3 *, Susiyani 4 *
* Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Lampung yunda.heningtyas@fmipa.unila.ac.id 1 , rico.andrian@fmipa.unila.ac.id 2 , susiyani226@gmail.com 4 Article Info ABSTRACT Article history: Received 2020-08-24 Revised 2020-09-14 Accepted 2020-09-17 Carassius Auratus, also known as goldfish, is the most commonly kept ornamental fish  in  an  aquarium  that  has  a  variety  of  species,  shapes,  and  colors.  Goldfish anatomy is almost similar between species so it is difficult to distinguish. Goldfish identification has several processes to determine the level of success. One process that is very important for identification is segmentation. Segmentation is the stage to separate  objects  and  backgrounds.  Good  segmentation  results  will  provide maximum feature extraction results and it should impact on optimal identification results. This research aims to create a system that can be used to segment goldfish fish  objects  in  the  background  using  the  Expectation-Maximization  method. Expectation-Maximization is an algorithm for estimating a parameter in a function by using Maximum Likelihood Estimation (MLE). Goldfish fish species total of 72 images  each  totaling  216.  Goldfish  segmentation  evaluation  results  using  the Expectation-Maximization method can work well with an accuracy rate of 89.14%. Analysis of the results of the imperfect fish image segmentation is influenced by white light and the background color is almost similar to that of the goldfish. The results of the best  goldfish image segmentation are influenced by a good goldfish image when the image capture process at the time of the screenshot has a stable focus and is not blurry so that the edges of the goldfish object appear clearly and sharply.
Keyword:
Goldfish Identification, Goldfish Segmentation, Expectation Maximization, Ornamental Fish.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Perairan  di  Indonesia  yang  sangat  luas  menjadikan Ind ones ia  memiliki  berbagai  spesies  ikan  hias  yang  sangat beragam. Pulau Jawa, Sumatera, Kalimantan, dan Irian Jaya memiliki  spesies  ikan  hias  masing-masing.  Ketersediaan sumber daya ikan hias yang berlimpah menjadikan ikan hias sebagai  salah  satu  komoditas  perdagangan  dengan  potensi tinggi baik domestik maupun ekspor [1]. Salah satu ikan hias yang memiliki jumlah peminat tinggi sepanjang tahun adalah ikan Maskoki [2].
Distribusi  ikan  hias  didominasi  oleh  Kabupaten  Tulung Agung, Jawa Timur [3]. Ikan Maskoki merupakan jenis ikan hias air tawar yang paling banyak dipelihara oleh masyarakat [4]. Spesies ikan Maskoki pun beragam, diantaranya Oranda , Ranchu , Fantail .  Cara  membedakan  Ikan  Maskoki berdasarkan  warna,  ukuran  dan  corak  tubuh.  Ikan  Maskoki
mempunyai sirip ekor yang bervariasi [5]. Jenis yang beragam dan  anatomi  tubuh  ikan  Maskoki  yang  hampir  serupa membuat  pecinta,  pengamat,  dan  peneliti  ikan  Maskoki kesulitan  untuk  membedakan  jenis-jenis  ikan  Maskoki terutama menggunakan foto (citra) ikan Maskoki. Identifikasi citra ikan Maskoki melalui beberapa tahap yaitu segmentasi, ekstraksi ciri, dan klasifikasi. Tahap segmentasi memberikan pengaruh yang sangat signifikan terhadap proses ekstrasi ciri. Semakin  tinggi  tingkat  akurasi  dalam  segmentasi  maka semakin  tinggi  tingkat  keberhasilan  proses  ekstraksi  ciri dalam mengidentifikasi sebuah citra. Segmentasi merupakan proses  pemisahan  citra  menjadi  bagian-bagian  utama  yang mengandung informasi paling penting dalam sebuah gambar [6].
Algoritma segmentasi citra umumnya didasarkan pada satu dari  dua  nilai  intensitas,  diskontinuitas  dan  similaritas. Pendekatan  pertama  dengan  pemecahan  citra  berdasarkan
108
perubahan  kasar  dalam  intensitas,  seperti  tepi  dalam  citra. Pendekatan kedua didasarkan pada pemecahan citra menjadi region-region  tertentu.  Pembagian  region  berdasarkan sejumlah  kriteria  yang  telah  didefinisikan  seperti thresholding , region  growing dan region  splitting [7]. Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  region  dengan algoritma
Expectation Maximization . Expectation
Maximization (EM)  merupakan  sebuah  algoritma  yang menggunakan Maximum Likelihood Estimation (MLE) untuk menduga  parameter  suatu  fungsi  yang  memiliki  data  tidak lengkap.  Algoritma  EM  terbagi  menjadi  dua  tahap  yaitu Expectation  (E-step) dan Maximization  (M-step) . E-step digunakan  untuk  mencari  nilai  ekspektasi  untuk  fungsi likelihood berdasarkan variabel yang diamati. Maximization (M-step) bertujuan untuk mencari MLE dari masing-masing parameter  dengan  memaksimumkan  nilai  ekspektasi  dari loglikelihood yang dihasilkan oleh E-step [8]. Algoritma EM sudah digunakan untuk proses segmentasi gambar Ultrasound (US)  Kista  pada Liver [9].  Hasil segmentasi menggunakan EM berhasil mendeteksi kista pada liver daripada segmentasi menggunakan K-means clustering . Azhar  et  al.  [10]  menerapkan  algoritma Expectation Maximization yang dikombinasikan dengan Hidden Markov Random  Field (HMRF)  pada  segmentasi  citra  ikan  tuna. Penelitian  ini  menggunakan  tiga  tahapan.  Tahap  pertama ialah  konversi  ruang  warna  HSI.  Tahap  kedua  ialah segmentasi  menggunakan cluster DBSCAN. Tahap  terakhir adalah  perbaikan  tepi  objek  hasil  segmentasi  menggunakan HMRF-EM.  Hasil  uji  coba  menunjukkan  bahwa  ikan  tuna berhasil  terpisah  dari background dengan  tepi  citra  yang akurat.
Fokus penelitian ini ada pada proses segmentasi citra ikan Maskoki  menggunakan  algoritma  EM.  Proses  segmentasi citra  ikan  maskoki  merupakan  salah  satu  rangkaian  proses identifikasi spesies ikan Maskoki menggunakan citra digital. Hasil  dari  penelitian  ini  berupa  citra  ikan  Maskoki  dengan background berwarna grayscale . Citra ini akan mempermudah  proses  identifikasi  ikan  Maskoki  secara keseluruhan.  Spesies  Ikan  Maskoki  yang  akan  digunakan adalah Fantail , Ranchu dan Oranda . Penelitian ini bertujuan untuk  memisahkan  antara  objek  ikan  Maskoki  dengan background pada citra digital. Pemisahan tersebut dilakukan untuk  meningkatkan  nilai  akurasi  pada  proses  identifikasi citra ikan Maskoki.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian ini dibagi menjadi 3 tahapan yaitu akusisi citra, preprocessing citra, dan segmentasi citra. Diagram alir dalam penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Data  dalam penelitian ini berupa citra ikan Maskoki yang diperoleh dari pengambilan  data  secara  manual  di  beberapa  tempat penjualan ikan Maskoki.
A. Akuisisi Citra
Penelitian  ini  menggunakan  citra  RGB  dari  tiga  spesies ikan Maskoki yaitu Fantail, Oranda, Ranchu . Total citra yang digunakan berjumlah 216 dalam format penyimpanan jpg dan berukuran 1920 x 1080 piksel.

## B. Preprocessing Citra
Citra  hasil  akuisisi  menjadi  input  pada preprocessing . Tahap preprocessing diawali dengan me- resize ukuran citra menjadi  lebih  kecil  dari  aslinya.  Selanjutnya,  citra  RGB diubah menjadi citra HSI. Langkah terakhir adalah merubah citra HSI menjadi citra grayscale.
Gambar 1. Diagram alir segmentasi ikan Maskoki menggunakan algoritma EM

## C. Segmentasi
Teknik  segmentasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah teknik segmentasi berbasis cluster . Citra ikan Maskoki dibagi menjadi 2 cluster . Cluster yang digunakan yaitu cluster pertama adalah objek dan cluster kedua adalah background . Metode  yang  digunakan  dalam  segmentasi  adalah  metode Expectation Maximization .

## D. Expectation Maximization (EM)
Algoritma  EM  merupakan  algoritma  iteratif  yang menghasilkan  nilai Maximum  Likelihood (ML)  serta
e-ISSN: 2548-6861
109 parameter-parameter  baru,  yaitu  bobot mixture , mean ,  dan kovarian atau varian [11]. EM terdiri dari dua tahap  yaitu E- step dan M-step . E-step digunakan  untuk  menghitung expected values (nilai dugaan) dari parameter berupa mean , varian serta probabilitas. M-step digunakan untuk menghitung kembali parameter yang sama dengan memaksimalkan nilai mean (rata-rata),  varian  serta  probabilitas  yang  baru. Perbedaan  yang  digunakan  untuk  estimasi  ulang  parameter dilakukan  secara  berulang-ulang  hingga  mencapai  lokal maksimum [8]. Tahapan penghitungan algoritma EM sebagai berikut:
1) Histogram Citra : Histogram citra adalah grafik yang menggambarkan  frekuensi  kemunculan  nisbi  ( relative )  dari intensitas  pada  citra  tersebut  [6].  Histogram  digunakan sebagai  alat  bantu  yang  dapat  menunjukkan  kecerahan  dan kontras dari citra ikan Maskoki. Perhitungan dari histogram akan  digunakan  untuk  tahap  segmentasi Expectation dan Maximization .
2) Inisialisasi  Parameter : Parameter  yang  digunakan dalam proses inisialisasi adalah rata-rata (μ), varian (σ), dan probabilitas (p).

## Gambar 2. Contoh nilai matriks citra [12]
Dari  Gambar  2,  nilai  maksimum  dan  minimum  dapat ditentukan berdasarkan kolom matriks. Gambar 3 merupakan nilai minimum berdasarkan kolom dan Gambar 4 merupakan nilai minimum berdasarkan baris.

## Gambar 3. Nilai minimum matriks citra [12]

## Gambar 4. Nilai maksimum matriks citra [12]
Jumlah  klastes  yang  diinginkan  adalah  3.  Selanjutnya menghitung  inisialisasi  parameter  rata-rata,  varian  dan probabilitas.
Parameter  rata-rata  menunjukkan  ukuran  dispersi  dari suatu citra. Parameter rata-rata digunakan untuk mendapatkan nilai  rata-rata  setiap  cluster  dengan  nilai  maksimal  piksel citra.  Nilai  rata-rata  dihitung  menggunakan  rumus  (1).  c merupakan nilai cluster, ma merupakan nilai maksimal piksel yang dihitung menggunakan rumus (2), k merupakan jumlah cluster [13].
𝜇 = .. ................................................................. (1)
ma = max piksel – min piksel +1 ....................................... (2)
Contoh  perhitungan  parameter  rata-rata  menggunakan nilai matriks citra pada Gambar 2. Nilai maksimum (ma) yang digunakan dalam contoh perhitungan adalah kolom ke 5 pada Gambar 4. Hasil perhitungan ditampilkan dalam Gambar 5.

## Gambar 5. Nilai rata-rata dengan nilai maksimum [12]
Parameter  varian  menunjukkan  variasi  elemen  dari  citra ikan Maskoki. Nilai varian dihitung menggunakan rumus (3). m, n merupakan matriks baris dan kolom [13].
v = (m,n) x ma .. ............................................................... (3)
Contoh perhitungan parameter varian menggunakan  nilai matriks  citra  pada  Gambar  2.  Nilai  maksimum  (ma)  yang digunakan dalam contoh perhitungan adalah kolom ke 5 pada Gambar 4. Hasil perhitungan ditampilkan dalam Gambar 6.

## Gambar 6. Nilai varian dengan nilai maksimum [12]
Parameter  probabilitas  digunakan  untuk  mendapat  nilai peluang kemunculan intensitas pada citra. Nilai probabilitas dihitung menggunakan rumus (4) [13].
p = (m,n) x (1/k) .. ........................................................... (4)
Contoh perhitungan parameter varian menggunakan  nilai matriks citra pada Gambar 2. Hasil perhitungan ditampilkan dalam Gambar 7.
Gambar 7. Nilai probabilitas dengan nilai maksimum [12]
3) Tahap  Expectation :  Tahap Expectation  (E-step) yang pertama  adalah  menghitung  probabilitas  dari  distribusi parameter rata-rata, varian, dan probabilitas pada inisialisasi parameter.  Nilai E-Step dihitung  menggunakan  rumus  (5) dengan nilai x adalah nilai keabuan citra. Loglikehood adalah parameter yang memberikan kemungkinan yang paling besar
110
untuk mendapatkan citra yang terobservasi. Nilai loglikehood dihitung menggunakan rumus (6)  [13].
𝐸 − 𝑆𝑡𝑒𝑝 = √ 𝑥 𝑒𝑥𝑝 − ( ) ................................... (5) 𝑙𝑜𝑔𝑙𝑖𝑘𝑒ℎ𝑜𝑜𝑑 = ∑ 𝐻𝑖𝑠𝑡𝑜𝑔𝑟𝑎𝑚 𝑥 𝐿𝑜𝑔(∑ 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑠𝑖 ) ......... (6)
4) Tahap  Maximization  : Tahap Maximization  (M-step) yang  pertama  adalah  menghitung  kembali  rata-rata,  varian dan probabilitas pada cluster kedua untuk mendapatkan nilai yang lebih optimal [13].
Kedua  tahap  tersebut  dilakukan  berulang-ulang  sampai hipotesa  dari converge (nilai  yang  terpusat)  mencapai  nilai yang  statis.  Setiap cluster dalam  algoritma  EM  memiliki distribution  probability (kemungkinan  penyebaran)  yang sama  dan  untuk  setiap  kejadian  data  digunakan  parameter nilai estimate (perkiraan)  pada  setiap distribution (penyebaran) [13].
E. Evaluasi
Proses segmentasi dengan metode
Expectation Maximization menghasilkan output berupa gambar ikan yang terpisah  antara  objek  ikan  dan background .  Evaluasi dilakukan  dengan  membandingkan  jumlah  nilai  piksel  ikan Maskoki  yang  disegmentasi  secara  manual  dengan  jumlah nilai  piksel  ikan  Maskoki  yang  disegmentasi  menggunakan metode Expectation Maximization .  Jumlah  piksel  ikan Maskoki  yang  lebih  besar  akan  dijadikan  sebagai pembanding.

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Hasil dari penelitian ini berupa gambar ikan yang terpisah antara objek ikan Maskoki dan background .

## A. Data Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra ikan Maskoki spesies Fantail, Oranda, Ranchu. Ketiga spesies ini memiliki morfologi tubuh dan warna yang hampir serupa.
1) Ikan  Maskoki  Fantail  : spesies Fantail memiliki  bentuk tubuh  mirip telur, sirip  punggung tinggi, sirip  ekor panjang empat  kali  lipat,  dan  tidak  ada  bonggol  bahu.  Sirip  dubur memiliki ciri berjari tulang keras dan bergerigi serta seluruh bagian siripnya berbentuk rumbai-rumbai atau panjang [14]. Ciri-ciri  tersebut  merupakan  bentuk  morfologi  yang  hanya dimiliki  oleh  spesies Fantail .  Ciri  tersebut  menjadi  faktor pembeda  spesies  ini  dengan  spesies  lainnya.  Citra  ikan Maskoki spesies Fantail dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Ikan Maskoki spesies Fantail
2) Ikan  Maskoki  Oranda: spesies Oranda memiliki  kepala berjambul, kotak dan lebar, sirip punggungnya sama seperti Fantail.  Oranda memiliki  sirip  ekor  ganda  namun  lebih panjang dibandingkan dengan spesies Fantail [5]. Spesies ini memiliki  ciri  morfologi  ekor  yang  hampir  serupa  dengan Fantail namun  memiliki  bentuk  kepala  yang  berbeda.  Oleh sebab itu, ciri  khusus yang menjadi faktor pembeda spesies Oranda dengan spesies lain adalah bentuk kepala. Citra ikan Maskoki spesies Oranda dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Ikan Maskoki spesies Oranda
Ikan  Maskoki  Ranchu  : spesies Ranchu memiliki bentuk kepala  menyerupai  segitiga  tanpa  jambul.  Ikan  Maskoki spesies  ini  tidak  memiliki  sirip  punggung  dan  permukaan punggungnya  yang  sedikit  lengkung  atau  bungkuk  seperti busur panah. Sirip ekor Ranchu tergolong ekor ganda seperti spesies Oranda namun  ukurannya  lebih  pendek  daripada spesies Oranda [5] . Faktor pembeda  utama  spesies Ranchu dengan spesies lain terletak pada tidak adanya sirip punggung pada  spesies  ini.  Citra  ikan  Maskoki  spesies Ranchu dapat dilihat pada Gambar 10.

## Gambar 10. Ikan Maskoki spesies Ranchu
Selain bentuk tubuhnya, ketiga spesies ini memiliki warna yang  sama  yaitu  kuning  keemasan.  Perbedaan  bentuk  dari masing-masing spesies dapat dilihat pada Gambar 11.

## B. Preprocessing Citra
Citra  hasil  akuisisi  menjadi  input  pada preprocessing . Preprocessing diawali dengan me- resize ukuran citra menjadi 256x256 piksel. Selanjutnya, citra RGB diubah menjadi citra HSI  untuk  mendapatkan Hue dan Saturation .  Nilai  HS digunakan  untuk  memudahkan proses segmentasi  citra ikan Maskoki  dan background pada  warna  yang  hampir  mirip (serupa).  Langkah  terakhir  dalam preprocessing ini  adalah merubah  nilai  HS  menjadi  nilai grayscale. Hasil  tahap preprocessing dapat dilihat pada Tabel I.
111
Gambar 11. Warna dan perbedaan morfologi tubuh ikan Maskoki
T ABEL I C ONTOH H ASIL P RE -P ROCESSING C ITRA I KAN M ASKOKI Akuisisi Citra Citra Hasil Pre-processing Citra HS Citra Grayscale Ikan Maskoki Spesies Faintail Ikan Maskoki Spesies Oranda Ikan Maskoki Spesies Ranchu

## C. Histogram Citra
Citra ikan Maskoki memiliki matriks nilai citra berukuran 256  x 256.  Potongan  matriks  salah  satu  citra  ikan  Maskoki spesies Fantail dapat dilihat pada Gambar 12.

## Gambar 12. Potongan matriks citra ikan Maskoki
Distribusi  nilai  intensitas  piksel  dari  citra grayscale ikan Maskoki diketahui melalui histogram. Pembuatan histogram citra ikan Maskoki menggunakan nilai dari hi=ni/n. Nilai hi menyatakan peluang piksel dalam derajat keabuan i. Peluang suatu piksel memiliki derajat keabuan lebih kecil atau sama dengan derajat keabuan tertentu. Nilai ni jumlah piksel yang memiliki jumlah derajat keabuan i dan nilai n adalah jumlah seluruh  piksel  dalam  citra  [6]. Histogram  digunakan  untuk pendugaan  awal  nilai-nilai  piksel  yang  menunjukan  area objek atau background pada citra ikan Maskoki. Gambar 13 merupakan  distribusi  intensitas  piksel  salah  satu  citra  ikan Maskoki.  Histogram  akan  digunakan  untuk  mencari  nilai loglikehood pada tahap Expectation .
Gambar 13. Contoh Distribusi Sebaran Piksel Citra Ikan Maskoki

## D. Inisialisasi Parameter
Parameter  yang  digunakan  dalam  algoritma  EM  adalah rata-rata dari ukuran dispersi suatu citra, varian elemen dari citra ikan Maskoki, dan probabilitas untuk mendapatkan nilai peluang  kemunculan  intensitas  citra.  Adapun  contoh perhitungan  untuk  inisialisasi  parameter  citra  pertama  ikan Maskoki spesies Fantail adalah sebagai berikut:
1) Hitung  nilai  rata-rata  : Hitung  nilai  rata-rata  setiap cluster dengan  nilai  maksimal  piksel  citra  ikan  Maskoki menggunakan rumus (1). Nilai maksimal citra ikan Maskoki Fantail ke-1  adalah  179.  Nilai  minimal  piksel  citra  ikan Maskoki Fantail ke-1 adalah 3. Nilai maksimal adalah 179- 3+1= 177.  Nilai rata-rata setiap cluster citra ikan Maskoki Fantail ke-1 dapat dilihat pada Gambar 14.
2) Varian  : varian  dihitung  untuk  menunjukkan  variasi elemen  dari  citra  ikan  Maskoki.  Varian  dihitung  dengan menggunakan matriks ones (m,n) dikalikan dengan maksimal nilai piksel. Matriks ones pada setiap elemennya bernilai 1.
112
Penelitian  ini  menggunakan  matriks ones 1x2  dengan  2 sebagai cluster .  Perhitungan  nilai  varian  dilakukan menggunakan  rumus  (3). Ilustrasi  perhitungan  varian  dapat dilihat pada Gambar 15.
Gambar 14. Nilai rata-rata setiap cluster citra ikan Maskoki Fantail ke-1
Gambar 15. Nilai varian citra ikan Maskoki Fantail ke-1
3) Probabilitas: Hitung probabilitas kemunculan intensitas  citra  dengan  mengalikan  antara  matriks ones dengan . Matriks ones merupakan matriks berordo mxn yang  elemennya  bernilai  1.  Ordo  m  (baris)  diinisialisasi dengan nilai 1 dan ordo n (kolom) diinisialisasi dengan nilai 2  (sesuai cluster yang  digunakan).  Perhitungan  nilai probabilitas  dilakukan  menggunakan  rumus  (4). Ilustrasi perhitungan probabilitas dapat dilihat pada Gambar 16.
Gambar 16. Nilai probabilitas citra ikan Maskoki Fantail ke-1
E. Tahap Expectation (E-step)
E-Step menghitung  probabilitas dan loglikehood. Hitung distribusi  probabilitas dengan  nilai  probabilitas,  varian,  dan rata-rata  yang  telah  didapatkan  pada  tahap  sebelumnya. Perhitungan E-Step menggunakan  rumus  (5).  Ilustrasi perhitungan distribusi probabilitas adalah sebagai berikut:
0.5 √2. 𝜋. 177 𝑥 exp(−0,5 𝑥 (167 − 59) 177 ) = 7.3529e-17
Selanjutnya  adalah  menghitung  nilai loglikelihood berdasarkan  nilai  distribusi  probabilitas  sebelumnya . Perhitungan loglikelihood menggunakan rumus (6). Ilustrasi perhitungan loglikelihood adalah sebagai berikut:
𝐻𝑖𝑠𝑡𝑜𝑔𝑟𝑎𝑚 𝑥 𝐿𝑜𝑔( 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑠𝑖) =   −6.1692

## F. Tahap Maximization (M-step)
Perhitungan mean ,  varian  dan  probabilitas  yang  telah diperoleh  pada E-Step digunakan  kembali  pada M-step . Perhitungan dalam M-step akan menghasilkan nilai maksimal dari setiap kemungkinan pada E-step .
1) Menghitung Probabilitas Kedua
Probabilitas kedua dihitung untuk mengoptimalkan proses iterasi  nilai  rata-rata,  probabilitas  dan  varian.  Dari E-step , diketahui nilai distribusi probabilitasnya adalah (7.3529e − 17) .
2) Menghitung ulang probabilitas
Probabilitas  kedua  menghasilkan  matriks  berukuran  7x2. Total  nilai  yang  didapatkan  adalah  14  untuk  setiap  gambar ikan  Maskoki.  Seluruh  nilai  probabilitas  tersebut  kemudian dihitung jumlahnya dengan menggunakan fungsi Sum .

## 3) Menghitung ulang rata-rata
Total nilai rata-rata yang didapatkan adalah 2 nilai untuk setiap  gambar  ikan  Maskoki.  Kedua  nilai  rata-rata  yang didapat kemudian dihitung jumlahnya dengan menggunakan fungsi Sum .
4) Menghitung ulang varian
Nilai varian tersebut kemudian dihitung jumlahnya dengan menggunakan fungsi Sum . Hasil segmentasi menggunakan algoritma EM menghasilkan  output  berupa  histogram  dan  gambar  yang tersegmentasi.  Sebaran  nilai  ditampilkan  dalam  bentuk histogram.  Histogram  digunakan  untuk  pembagian  jumlah cluster .  Pembagian  jumlah cluster berdasarkan  histogram penyebaran  nilai  dari  masing-masing  parameter.  Histogram pembagian cluster dapat dilihat pada Gambar 17.

## Gambar 17. Histogram Pembagian Cluster
Hasil  metode  segmentasi  EM  berupa  matriks  256x256. Gambar  17  merupakan  hasil  pembagian cluster untuk  citra pertama  ikan  Maskoki  spesies Fantail. Nilai  matriks  hasil segmentasi pada citra tersebut adalah 179 dan 29. Warna 29 merupakan warna hitam pada objek yang terdeteksi sebagai ikan Maskoki sedangkan nilai warna 179 menunjukan warna
e-ISSN: 2548-6861
113 abu-abu  pada background .  Ilustrasi  sebaran  matriks  hasil segmentasi  menggunakan  algoritma  EM  dapat  dilihat  pada Gambar 18.
Gambar 18. Potongan Matrik Hasil Segmentasi menggunakan Metode EM

## G. Hasil dan Evaluasi
Hasil  dari  proses  segmentasi  adalah  sebuah  citra  ikan Maskoki  yang  telah  terpisah  dari background dan  objek lainnya. Hasil segmentasi dapat dilihat pada Tabel II.
TABEL II H ASIL S EGMENTASI I KAN M ASKOKI MENGGUNAKAN EM Spesies Citra Akuisisi Hasil Segmentasi Fantail Oranda

## Ranchu
Evaluasi bertujuan untuk memperoleh tingkat akurasi dari hasil segmentasi yang telah didapat. Evaluasi diperoleh dari
membagi  jumlah  piksel  citra  hasil  segmentasi  EM  dengan jumlah  piksel  citra  hasil  segmentasi  manual.  Citra  ikan Maskoki hasil segementasi manual diperoleh dari penelitian Pratidina  [15].  Proses  segmentasi  manual  dilakukan menggunakan bantuan software Corel Draw X4 . Ukuran ikan maskoki diganti menjadi 256x256 piksel dan mengganti latar belakang citra menjadi putih. Citra RGB ikan mas koki yang telah  berlatar  belakang  putih  ditransformasi  menjadi  citra grayscale [15]. Selanjutnya, citra grayscale diubah  menjadi warna  hitam  untuk  objek  ikan  Maskoki  dan  warna  abu-abu untuk background .  Citra  hasil  segmentasi  Pratidina digunakan  sebagai  alat  ukur  keberhasilan  segmentasi menggunakan  metode  EM.  Perbandingan  hasil  segmentasi manual dengan segmentasi EM dapat dilihat pada Tabel III.

## TABEL III
P ERBANDINGAN H ASIL S EGMENTASI EM DAN S EGMENTASI M ANUAL Citra Asli Hasil Segmentasi EM Hasil Segmentasi Manual Evaluasi Ikan Maskoki Fantail 95,58%
97.68% Ikan Maskoki Oranda
93.71%
90.34% Ikan Maskoki Ranchu 98.95%
94.33%
Hasil  evaluasi  segmentasi  citra  ikan  Maskoki Fantail tertinggi  mencapai 98,25%. Hasil evaluasi  terendah  sebesar 88,03%  sedangkan  rata-rata  hasil  evaluasi  adalah  93,28%. Hasil  evaluasi  segmentasi  citra  ikan  Maskoki Oranda tertinggi  mencapai 96,93%. Hasil evaluasi  terendah  sebesar 78,48%  sedangkan  rata-rata  hasil  evaluasi  adalah  86,63%. Hasil  evaluasi  segmentasi  citra  ikan  Maskoki Ranchu tertinggi  98,95%.  Hasil  evaluasi  terendah  adalah  79,94%
114
sedangkan  rata-rata  hasil  evaluasi  segmentasi  citra  ikan Maskoki Ranchu adalah 87,51%. Rata-rata hasil segmentasi citra  ikan  Maskoki Fantail , Oranda ,  dan Ranchu adalah 89,14%.  Perbandingan  hasil  segmentasi  citra  Ikan  Maskoki tertinggi  ddan  terrendah  menggunakan  metode  EM  dapat dilihat pada Tabel IV.

## T ABEL IV
H ASIL SEGMENTASI CITRA IKAN MASKOKI TERTINGGI DAN TERRENDAH Citra Asli Tingkat akurasi minimal Tingkat akurasi maksimal Ikan Maskoki Fantail
88.03%
98.25% Ikan Maskoki Oranda
78.48% 96.93%
Ikan Maskoki Ranchu
79.94% 98.95%

## H. Analisis Hasil Segmentasi
Citra  hasil  akuisisi  mempengaruhi  hasil  segmentasi. Semakin baik kualitas  citra  yang  diakuisisi  maka akan  baik pula  hasil  segmentasinya.  Tingkat  rata-rata  akurasi  hasil segmentasi  yang  hanya  mencapai  89,14%  disebabkan  oleh beberapa  faktor.  Faktor  penyebab  utama  kegagalan  adalah kesalah pengambilan gambar pada saat proses akusisi citra.
Kesalahan tersebut dapat dilihat pada Tabel V dan Tabel VI.  Citra  pada  Tabel  V  menunjukkan  adanya  pembiasan cahaya  berwarna  putih  pada  citra.  Bayangan  dan  pantulan cahaya  warna  putih  disebabkan  oleh  kondisi  pencahayaan yang terlalu terang. Cahanya tersebut menimbulkan bayangan pada  permukaan  akuarium  sehingga  bayangan  ikut tersegmentasi.  Citra  pada Tabel  VI  merupakan  contoh  citra dengan tingkat akurasi yang rendah. Rendahnya nilai akurasi disebabkan  intensitas  warna foreground (ikan  Maskoki) dengan background yang  hampir  serupa.  Warna  ikan Maskoki  yang  hampir  mirip  dengan background mengakibatkan  sulitnya  mendeteksi  objek  ikan  Maskoki sehingga menimbulkan kesalahan segmentasi.
Proses akuisisi citra gambar mempengaruhi hasil kualitas segmentasi.  Pengambilan  objek  citra  harus  memiliki  fokus yang  stabil  dan  tidak  blur,  sehingga  menghasilkan  tepian
objek ikan Maskoki terlihat jelas dan tajam. Segmentasi ikan Maskoki terbaik dapat dilihat pada Tabel VII.

## T ABEL V A
NALISIS H ASIL S EGEMENTASI F AKTOR 1 Spesies Citra Hasil Akuisisi Citra Hasil Segmentasi Hasil Evaluasi Faintail 88.03% Oranda 82.81% Ranchu 82.05%
T ABEL VI A NALISIS H ASIL S EGEMENTASI F AKTOR
2 Spesies Citra Hasil Akuisisi Citra Hasil Segmentasi Hasil Evaluasi Oranda 78.48% Ranchu 79.94%
T ABEL VII A NALISIS H ASIL S EGEMENTASI T ERBAIK Spesies Citra Hasil Akuisisi Citra Hasil Segmentasi Hasil Evaluasi Fantail 98.25% Oranda 96.93%
e-ISSN: 2548-6861
115 Spesies Citra Hasil Akuisisi Citra Hasil Segmentasi Hasil Evaluasi Ranchu 92.85%

## V. K ESIMPULAN
Segmentasi  citra  ikan  Maskoki  menggunakan  metode Expectation  Maximization (EM)  mampu  bekerja  dengan tingkat  akurasi  rata-rata  sebesar  89,14%.  Akurasi  ini merupakan  nilai  rata-rata  dari  tingkat  akurasi  rata-rata masing-masing  spesies  ikan  Maskoki.  Tingkat  akurasi  rata- rata spesies Fantail sebesar 93,28% , spesies Oranda sebesar 86,63%,  dan  spesies Ranchu sebesar  87,51%.  Tahap penelitian  selanjutnya  adalah  menggabungkan  citra  hasil segmentasi  EM  ini  dengan  metode  gabor  filter  untuk membuat sistem identifikasi citra ikan Maskoki.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penelitian  ini  tidak  akan  terlaksana  tanpa  bantuan  dari pihak-pihak terkait. Tim peneliti mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada:
 LPPM Universitas Lampung yang telah membiayai riset ini sampai selesai.
 Mahasiswa yang terlibat (Susiyani, AA. Gieniung P., dan Erizky  Wala)  dalam  penelitian  ini  baik  dalam  proses pengambilan data maupun proses pembuatan aplikasi.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Kementerian Kelautan dan Perikanan RI, “Peta Lalulintas Ikan Hias 2018,” 2018. [Online]. Available:
https://kkp.go.id/kkp/bkipm/artikel/6157-peta-lalulintas-ikan-hias- 2018.
[2] T. A. Atmaji and C. Supriyanto, “Klasifikasi Jenis Ikan Koi Menggunakan Gray Level Co- Occurrance Matrix dan Algoritma Naive Bayes,” Universitas Dian Nuswantoro, 2014.
[3] Kementerian Kelautan dan Perikanan, Pasar Ikan Hias Indonesia . Indonesia, 2016.
[4] Badan Pusat Statistik Kabupaten Sleman, “Produksi dan Harga Ikan Hias Air Tawar menurut Jenisnya di Kabupaten Sleman, 2016,” Badan Pusat Statistik , 2017. [Online]. Available: https://slemankab.bps.go.id/statictable/2017/11/15/260/produksi- dan-harga-ikan-hias-air-tawar-menurut-jenisnya-di-kabupaten- sleman-2016.
[5] Y. Bachtiar and T. Lentera, Budidaya Ikan Hias Air Tawar untuk Ekspor , I. Tanggerang: PT. Agromedia Pustaka, 2020.
[6] R. Munir, Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik . Bandung: Informatika, 2004.
[7] Eko Prasetyo, Pengolahan Citra Digital dan Aplikasinya Menggunakan Matlab . Yogyakarta: Andi, 2011.
[8] R. V Hogg, J. W. Mckean, and A. T. Craig, Introduction to Mathematical Statistics Seventh Edition . 2013.
[9] A. Khanna, M. Sood, and S. Devi, “US Image Segmentation Based on Expectation Maximization and Gabor Filter,” vol. 2, no. 3, 2012, doi: 10.7763/IJMO.2012.V2.117.
[10] R. Azhar, A. Z. Arifin, and W. N. Khotimah, “INTEGRASI DENSITY-BASED CLUSTERING DAN HMRF-EM PADA,” vol. 6, no. 1, pp. 1–9, 2016.
[11] L. Handayani, “Identifikasi Area Kanker Ovarium pada Citra CT Scan Abdomen Menggunakan Metode Expectation Maximization,” 2012, pp. 212–218.
[12] I. I. Septa, “ALGORITMA EXPECTATION MAXIMIZATION SEGMENTATION SEGMENTATION MAMMOGRAPHY BREAST CANCER WITH EXPECTATION MAXIMIZATION SEGMENTATION ALGORITHM ( EM-SEGMENTATION ) FOR RECOGNITION BREAST CANCER AREA,” UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SULTAN SYARIF KASIM RIAU, 2013.
[13] N. Mustapha, M. Jalali, and M. Jalali, “Expectation maximization clustering algorithm for user modeling in web usage mining system,” 2009.
[14] Iskandar and M. Sitanggang, Memilih dan Merawat Maskoki Impor Berkualitas . Jakarta: Agromedia Pustaka, 2003.
[15] A.A. Gieniung Pratidina, “IDENTIFIKASI IKAN MASKOKI MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR GABOR FILTER DAN KLASIFIKASI PROBABILITY NEURAL NETWORK (PNN),” Universitas Lampung, 2018.