## Image Searching Data Gambar Berwarna
Algoritma K Means Clustering Pada Data Penjualan
Ariadi Retno Hayati
Politeknik Negeri Malang, Teknologi Informasi, Malang, Indonesia E-mail: faniri4education@gmail.com

## Abstrak
Pencarian  data  dengan  data  gambar  berwarna  yang  diterapkan  pada  penelitian  ini  adalah  data  penjualan dengan  dataset  gambar  berwarna.  Terdapat  beberapa  produk  yang  akan  dideskripsikan  yaitu  produk makanan,  produk  bahan  pokok,  produk  rumah  tangga  yang  akan  dikelompokkan  berdasarkan  kategori kelompok dengan kategori produk yang sama. Metode yang diterapkan adalah K Means Clustering pada penelitian ini dengan data pembelajaran dan data uji coba yang berbeda. Sistem pencarian gambar dengan memilih  file  gambar  dari  data  uji  coba  dan  sistem  akan  mencari  kelompok  dari  data  pembelajaran  dan ditampilkan gambar hasil pencarian untuk mempermudah pengguna aplikasi mencari data penjualan jika tidak memiliki atau kesulitan mencari informasi nama produk atau kode produk. Proses pengolahan data warna  baik  data  gambar  berwarna  pada  data  pembelajaran  dan  data  uji  coba  harus  melalui  proses normalisasi data warna dimana proses ini meliputi pemilihan objek, pemotongan objek, dan menyamakan ukuran  gambar objek. Hasil pembelajaran pengelompokan K Means Clustering mendapatkan  hasil  yang baik, pada penelitian ini mendapatkan prosentase 93,33% pada data pembelajaran dan 60% pada data uji coba.
Kata kunci: Image Searching, K Means Clustering, Scilab, Data Gambar Warna Produk Penjualan

## Abstract
Search engine with image data in this research use color image for sale data, the purpose of this research is to cluster data as the input data clustering. The result from clustering with K Means Clustering method is data with similar characteristic with the input color image to help user application search data without know information name and code product There is a view product which separated as different classes. Each  class  has  ten  data  and  use  for  learning  data  five  data,  for  testing  data  five  data.  Each  class  has different data and build from data sales like soap product, food product, and homemade product. In this research build application for analyze result where input data choose from name file and then process in K Means clustering with learning data and get the cluster value for each class and then view the learning data which clustered for data input in learning system. Before data in processing in K-Means Clustering data  should  normalized  process  as  resize  size  image  in  same  size  and  then  change  rgb  value  image between zero and one value. Percentage result is 93,33% for learning and testing is 60 %.
Keywords: Image Searching, K Means Clustering, Scilab, Colour Image for Sale Product

## 1. PENDAHULUAN
Metode K  Means  Clustering diterapkan  untuk  mengelompokkan  data  secara unsupervised ,  pada  penelitian  ini  metode K  Means  Clustering diterapkan  untuk Image Searching pada  data  penjualan  produk.  Penerapan  metode K  Means  Clustering pada  gambar pada penelitian sebelumnya sudah diterapkan, berikut beberapa penelitian dengan data gambar yang  menerapkan  metode  pengelompokan  data  untuk Image  Searching dan Image  Retrieval. Pada  penelitian  yang  berjudul Content  Based  Image  Retrieval  in  Java  Using  K-Means Clustering  Algorithm [7],  dalam  penelitian  ini  menerapkan  data  gambar  sebagai input  query yang  berikutnya  akan  dibandingkan  dengan  data  di  basis  data  dan  dikelompokkan  dimana menggunakan  bahasa  pemrograman  Java  dengan  data  set  dengan  gambar  berwarna.  Menurut [13],  pada  penelitian  dengan  judul The  Application  of  Similar  Image  Retrieval  in  Electronic Commerce yang  menerapkan  dengan  dataset  data  elektronik  dengan  pengukuran  kesamaaan pencocokan  nilai  data.  Menurut  [9],  pada  penelitian  dengan  judul Survey  Paper  on  Content Based  Image  Retrieval ,  bahwa content pada  pembahasan Image  Retrieval meliputi  bagaimana mencari  gambar  dengan  benar,  bagaimana  memanajemen  gambar  pada  sistem,  dan  bagaimana
proses mencari gambar pada sistem. Menurut [5], pada penelitian dengan judul Content Based Image  Retrieval  Using  Clustering ,  dalam  penelitian  ini  menerapkan Image  Retrieval dengan metode pengelompokan clustering dengan kernel Gaussian.
Dataset yang digunakan pada penelitian adalah dataset yang dibangun sendiri yaitu data gambar  berwarna  untuk  produk-produk  penjualan  yang  dapat  diimplementasikan  di  sistem, dengan  bahasa  pemrograman  Scilab.  Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu menggunakan K  Means  Clustering dimana  produk  akan  terkelompok  secara unsupervised dengan  inisialisasi cluster .  Terdapat  data  khusus  pembelajaran  dan  data  untuk  uji  data  set, dimana  dengan  karakter  data  warna  diubah  menjadi  dua  dimensi  dan  proses  pembelajaran K Means Clustering mendapatkan hasil prosentase 93,33% pada data pembelajaran yang diperoleh dengan cara menghitung jarak setiap data set pembelajaran dengan hasil akhir nilai center dari metode  K  Means  Clustering  dan  dianalisa  apakah  sesuai  dengan  kelompok cluster data  yang benar sebagai sarana pembanding untuk menelaah keberhasilan aplikasi data set pembelajaran. Sedangkan  pada  data  uji  coba  yaitu  data  yang  belum  diproses  pada  pembelajaran K  Means Clustering mendapatkan pengenalan gambar 60% yang diperoleh dengan cara menghitung jarak setiap data uji coba dengan nilai center dari hasil proses pembelajaran dan dibandingkan dengan kelompok cluster yang benar dari data set uji coba dimana belum dibelajarkan pada metode K Means  Clustering.  Sesuai  hasil  prosentase  dengan unsupervised data  pengelompokkan  pada metode K Means Clustering dengan eucledian distance diterapkan pada produk penjualan dapat diterapkan sesuai prosentase 93,33% dengan bahasa pemrograman Scilab pada aplikasi ini.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1. Konsep Image Searching
Image Searching memiliki konsep yang sama dengan Text Searching dimana perbedaan pada query pada Image  Searching query  menggunakan  data  gambar  ( colour  image ).  Pada penelitian  ini  menggunakan  dataset  yang  dibuat  sendiri  dengan  data-data  produk  penjualan dengan pembelajaran secara unsupervised sebagaimana flowchart pada gambar 1.
Gambar 1. Konsep Image Searching
Proses pencarian menggunakan gambar mempermudah user jika tidak mengetahui nama atau  merk  suatu  produk.  Pendataan  suatu  produk  pada  umumnya  menggunakan  data  yang diinputkan pada kolom teks pencarian data yaitu:
a) id produk
b) nama produk
Jika  pengguna  tidak  mengetahui  id  produk  ataupun  nama  produk  dapat  menerapkan gambar  sebagai query pencarian  data,  pada  aplikasi  yang  diterapkan  pada  penelitian  ini menggunakan  input  file  dari  gambar  yang  tersedia  di  folder.  Menurut  [4][8],  hasil  query  akan ditampilkan  gambar-gambar  yang  sesuai  dengan  karakteristik  yang  mirip  dengan  input query gambar.

## 2.2. K Means Clustering
Pada  penelitian  ini  menerapkan  metode K  Means  Clustering menurut [2][3],  pada  data gambar  warna  yaitu  data  penjualan  produk  produk.  Rumus K  Means  Clustering sebagaimana berikut:
Input : N Data pembelajaran Output : k cluster hasil pengelompokan data dengan nilai jarak terdekat Process:
1. Inisialisasi  nilai  awal  sejumlah  kelompok  produk  misalkan  (m 1 ,  m 2 ,…,mk)  sesuai  data pembelajaran (nilai sudah dinormalisasi), inisialisasi iterasi=1.
2. Hitung  jarak  setiap  objek  gambar  produk  yang  sudah  dinormalisasi  menjadi  2  dimensi  dengan cluster awal pada nomor 1 dengan metode Eucledian.
3. Hitung  rata-rata  berdasarkan  jarak  terdekat  dengan  rata-rata  pada  setiap  dimensi  data  yang terkelompokkan pada m cluster .
4. Apakah  sudah  konvergen  atau  sesuai  dengan  iterasi  N  jika  belum  maka  proses  no  2  dan  3 diproses hingga sesuai iterasi
5. Jika sudah hingga iterasi N maka algoritma selesai.
Menurut [10] [11] [12], proses K Means Clustering pada d dimensi memiliki proses yang sama  dengan high  dimensional  data ,  tetapi  pada high  dimensional  data membutuhkan  jumlah perulangan sejumlah dimensi data. Pada penelitian ini data gambar terdiri dari 3 dimensi yaitu red dimensi, green dimensi, blue dimensi diubah menjadi dua dimensi yaitu berwarna abu-abu.
Gambar 2. Mengubah 3 Dimensi Menjadi 2 Dimensi

## Diagram Pembelajaran K Means Clustering
Gambar 3. Diagram Pembelajaran K Means Clustering
Pada  gambar  2  merupakan  ilustrasi  pengubahan  data  warna  yang  memiliki  data matriks  berwarna  merah  ( red ),  hijau  ( green ),  biru( blue )  diubah  menjadi  data  abu  abu ( gray )  yang  memiliki  desain  2  dimensi  matriks.  Pada  gambar  3,  merupakan  bentuk diagram pembelajaran K Means Clustering yaitu menghitung jarak dan pengelompokan hingga n iterasi pada akhirnya menyimpan nilai mean dari hasil pembelajaran K Means Clustering.

## 2.3. Data Set
Diagram Normalisasi data pada gambar 4, dimana terdapat proses keseragaman data dan pengubahan dimensi pembelajaran sesuai [6], untuk normalisasi data.
Gambar 4. Diagram Proses Normalisasi Data
Pada proses normalisasi sesuai diagram, merupakan proses menyamakan ukuran gambar objek produk yang terpilih, mengubah menjadi dua dimensi dengan warna gray dan mengubah angka 0-255 menjadi antara 0 dan 1.
Gambar 5. Beberapa Data Set Produk Penjualan
Pada  gambar  5  merupakan  beberapa  data  produk  yang  digunakan  sebagai  dataset pembelajaran  dan uji  coba produk  penjualan  memiliki  teksture  yang  berbeda  pada  setiap  data, kemiripan diutamakan dari karakteristik warna.

## 2.4. Tahap Penelitian
Data pembelajaran dan data uji atau testing, untuk penambahan data pembelajaran dapat ditambahkan di data set data pembelajaran dan akan diproses kembali dengan metode K Means Clustering dan  menghasilkan  nilai  dengan  feature  dimensi  yang  berbeda.  Penjelasan  dari gambar 6 adalah setelah mendapatkan nilai center dari data pembelajaran selanjutnya data-data warna yang akan diujicobakan pada sistem diproses pada setiap data dan dikelompokkan pada cluster dengan  jarak  yang  terdekat  tanpa  mengetahui  data  pengetahuan  yaitu  data  kelompok yang benar dari data tersebut. Untuk menghitung prosentase pada data tidak diketahui pada data pembelajaran  dan  uji  coba  dengan  cara  menghitung  hasil  pengelompokan  data  misalkan terkelompokkan  pada  kelompok  1  pada  hasil  uji  coba,  akan  dibandingkan  dengan  data kelompok  yang  sebenarnya,  jika  nilainya  sama  yaitu  terkelompokkan  pada  kelompok  1,  maka jumlah  data  keberhasilan  bertambah  sebagai  prosentase  keberhasilan  pengelompokan  data K Means Clustering .
Diagram tahapan pada penelitian ini menurut [14], sebagaimana berikut:
a) Tahap Pengambilan Data dengan pembuatan dataset penjualan.
b) Desain user interface pada proses pencarian data dan penginputan data.
c) Pengembangan  dengan  pembuatan  program  pada  penelitian  ini  dengan  bahasa pemrograman scilab.
d) Penerapan user interface dalam bentuk aplikasi image searching data penjualan.
e) Uji coba keberhasilan dengan prosentase hasil pembelajaran dan uji coba.

## Gambar 6. Diagram Tahapan Penelitian Image Searching Metode K Means Clustering

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Desain Aplikasi Sistem
Desain  aplikasi  pada  penelitian  ini  sebagaimana  gambar  7,  dimana  terdapat  beberapa pilihan  yaitu  memilih  gambar  yang  akan  diuji,  proses  pembelajaran K  Means  Clustering , Menampilkan  gambar  sesuai cluster dan  membersihkan  layar  dengan  pemrograman  scilab menurut [1], sebagai pengolahan pada data gambar.
Gambar 7. Diagram Desain Aplikasi

## 3.2. Desain Susunan Fungsi Pembelajaran dan Uji Coba
Diagram alur sistem pada aplikasi yang diterapkan pada proses pembelajaran dan uji coba pada penelitian ini sebagai berikut:
Gambar 8. Block Diagram Proses Pembelajaran
Gambar 9. Block Diagram Proses Uji Coba
Pada proses pembelajaran sebagaimana gambar 8 dan uji coba sebagaimana pada gambar 9 terdapat beberapa perbedaan, yaitu:
a) Pada  data  pembelajaran  data  diketahui labelling atau  kelompok  data  untuk mengetahui prosentase keberhasilan data pembelajaran.
b) Terdapat proses random data untuk inisialisasi awal
c) Terdapat perbaikan nilai center/mean dengan K Means Clustering
d) Menyimpan nilai mean dari hasil pembelajaran
e) Pengelompokan data pembelajaran ( Cluster 1 hingga N)
Pada  proses  uji  coba,  terdapat  perbedaan  jika  dibandingkan  dengan  tahapan pembelajaran yaitu:
a) Pada uji coba data tidak diketahui kelompoknya ( unlabelled )
b) Tidak terdapat perbaikan iterasi nilai mean (tanpa cross validation )
c) Nilai mean dari proses pembelajaran
d) Pengelompokan dengan menghitung jarak terdekat dari cluster 1 hingga N
Penghitungan  prosentase  keberhasilan  dengan  cara  membandingkan  data  uji  coba dengan  data  pengetahuan  kelompok  agar  mendapatkan  pengetahuan  keberhasilan  data jika sesuai.

## 3.3. Analisis Karakteristik Data Yang Digunakan Penelitian Aplikasi
Tabel 1. Karakteristik Data Cluster Karakteristik data 1 dan 2 2 dan 3
3 dan 4
4 dan 5

## 5 dan 6
Jumlah  data  adalah  30  data  pembelajaran  dengan  normalisasi  data  menjadi  400 dimensi yang  ditampilkan  sebagaimana  tabel1.  Baris  menunjukkan  data  dan  kolom  menunjukkan dimensi,  karakteristik  data  diubah  dari red  green  blue  (rgb) menjadi grayscale ,  data  yang digunakan  sudah  ternormalisasi  dengan  ukuran  data  yang  sama.  Nilai  dimensi  pada  beberapa nilai dimensi gambar pada data terdapat nilai yang memiliki karakter yang berbeda dan hal ini sangat  mempengaruhi  pada  proses  penghitungan  jarak  pada  metode  K  Means  Clustering, walaupun pada beberapa nilai dimensi terdapat beberapa nilai dimensi yang mirip.

## Gambar 10. Ilustrasi Desain Data Pada Pixel Dimensi Gambar
Misalkan pada contoh gambar 10, data cluster 1, memiliki kecenderungan nilai antara 60 hingga 90 pada dimensi 1 dan nilai antara 40 hingga 50 pada dimensi 2, dan antara 0 hingga 30 pada  dimensi  3.  Pada  data cluste r  2  nilai  dimensi  antara  0  hingga  30  terletak  pada  dimensi kedua, dan pada cluster 3 pada dimensi pertama.

## 3.4. Pengujian Image Searching Dengan K Means Clustering
Pada  tabel  2,  merupakan  contoh  penerapan  aplikasi  dimulai  dari  memilih  data,  hingga proses menampilkan data.
Tabel 2. Aplikasi Hasil Uji Coba Tampilan Hasil Pilih Gambar Berhasil √ Pembelajaran Fungsi pembelajaran K Means Clustering Berhasil √ Menampilkan Berhasil √ Bersihkan Aplikasi Fungsi membersihkan gambar Berhasil √
Contoh DataSet
Berhasil √
Metode K  Means  Clustering pada  penelitian  ini  diterapkan  bertujuan  untuk mengelompokkan  data  gambar  warna  ( colour  image )  dengan  data  set  penjualan  barang  dari aplikasi dengan tujuan mempermudah user jika kesulitan 1. Tidak mengetahui kode barang atau kesulitan mengetahui kode produk 2. Tidak mengetahui atau kesulitan mengetahui nama produk
Image searching sebagai solusi permasalahan ini dengan cara: 1. Inputkan gambar warna ( image colour )
2. Pilih tombol mencari
3. Menghasilkan  data  gambar  yang  berkaitan  dengan  input  produk  sebagaimana  contoh  pada tabel 2.

## 3.5. Pengujian Hasil Pembelajaran Dengan K Means Clustering
K Means Clustering pada data pembelajaran menghasilkan nilai center, dan menghasilkan kelompok sebagaimana tabel 3 sebagai hasil pengelompokan unsupervised K Means Clustering sebagaimana tabel 3:
Tabel 3. Hasil Unsupervised K Mean Clustering
Cluster ke Data Unsupervised Pembelajaran 1 1,2,3,4,5 2 6,7,8,9,10,11 3 12,13,15 4 14,16,17,18,19,20 5 21,22,23,24,25 6 26,27,28,29,30
Hasil pembelajaran K Means Clustering dari penelitian ini dapat mengelompokkan data- data  dari  data  set  pembelajaran  dengan  data  yang  beragam  (sudah  dinormalisasi)  dan menghasilkan  pengelompokan  data  sebagaimana  tabel  3.  Pada  kelompok  1  menghasilkan pengelompokan  pada cluster 1  gambar  1,2,3,4,5  dimana  pada  dataset  diketahui  memiliki kelompok yang sama. Cluster 2, juga menghasilkan pengelompokan pada kelompok yang sama dengan pembelajaran unsupervised, pada cluster 3 data gambar dengan cluster yang sama hanya mengelompokkan  3  gambar  dan  data  yang  seharusnya  terkelompokkan  pada  keompok  3  ini
terkelompokkan  pada cluster 4  sebagai  data  yang  salah.  Pada cluster 5  data  gambar  sudah terkelompokkan pada cluster yang sama, dan cluster 6 juga terkelompokkan pada cluster yang sama sebagai pembelajaran Unsupervised .

## 3.6. Analisis Kesalahan Aplikasi
Gambar 11. Grafik Kesalahan Setiap Iterasi
Hasil  grafik  kesalahan  dari K  Means  Clustering digambarkan  pada  gambar  11  dan mengalami  penurunan  kesalahan  hal  ini  menunjukkan  adanya  perbaikan  nilai  center  pada pembelajaran K  Means  Clustering setiap  iterasi.    Pengelompokkan  data  berdasarkan penghitungan  jarak  dengan  rumus eucledian untuk  data  berwarna  pada  data  penjualan  yang ternormalisasi  dapat  mengelompokkan  secara unsupervised dengan  nilai  yang  menghasilkan jarak terdekat.

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  menerapkan  metode K  Means  Clustering pada  data  warna  untuk aplikasi Image  Searchin g  pada Image  Retriveal dengan  pemrograman  scilab,  keberhasilan prosentase  pada  data  pembelajaran  dan  data  uji  sangat  dipengaruhi  oleh  karakteristik feature yang  dipengaruhi  oleh  proses cropping untuk  pembuatan  dataset dan  pengubahan  dari  nilai grayscal e  menjadi  nilai  desimal  antara  0  dan  1.  Penghitungan  jarak  dengan  menggunakan metode eucledian  distance memiliki  pengaruh  penghitungan  jarak  yang  sudah  tepat  untuk menentukan  jarak  yang  terdekat.  Prosentase  sangat  dipengaruhi  oleh  proses  normalisasi  yaitu feature data dan pemilihan data inisial yaitu awal pada proses K Means Clustering. Pada  penelitian  berikutnya  dapat  mengembangkan  aplikasi  penelitian  ini  dengan mengembangkan pada 1. Pengembangan pada proses normalisasi data dengan keseragaman proses image processing .
2. Pengembangan pembelajaran dengan penambahan metode agar lebih efisien.
3. Pengembangan aplikasi yang dikerjakan dengan bahasa pemrograman yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Singh, Laxman, and Joshi, Mauli, Face Detection System Using Scilab Image Processing Tool, IJETCR, vol. 3, no. 3, pp.84-90, 2015.
[2] Cassim  Alibuhttoa,  Mohamed,  and  Idayu  Mahat,  Nor.,  Distance  Based  K-Means Clustering  Algorithm  for  Determining  Number  of  Clusters  for  High  Dimensional  Data , Decision Science , vol. 9, no.1, pp.51-58, 2020.
[3] Chandra,  Bhushit.,  Mandhaniya,  Khushboo.,  Proposed  Algorithm  for  Content  Based Image Recognition Using Enhanced K-Means Clustering Algorithm, IJESRT, vol. 6, no. 10, pp. 184-190, 2017.
[4] Sharma,  Anamika.,  Sharma,  Sarita.,  A  Framework  for  Picture  Extraction  on  Search Engine Improved and Meaningful Result, IJCSI, vol. 8, no. 5, pp. 1-5, 2011.
[5] Chavan,  Urvashi.,  Shahane,  N.M.,  Content  Based  Image  Retrieval  Using  Clustering, IJAIEM, vol. 3, no. 10, pp. 181-184, 2 014
[6] Ramteke,  Komal.,  Bhad,  Ashwini  Vinayak.,  Feature  Extraction  Approach  for  Content Based Image Retrieval , IJARCCE , vol. 4, no. 11, pp. 63-68, 2015.
[7] Kamshetty,  Shradha.,  Kasar,  Shivani.,  Kadu,  Mrunalini.,  Nanajkar,  J.A .,  Content  Based Image Retrieval in Java Using K-Means Clustering Algorithm , IJCRT , vol. 6, no. 2, pp. 1492-1497, 2018.
[8] Mundada,  Ritu  A.,  Waghmare,  Akash  D.,  An  Approach  for  Content  Based  Image Retrieval Using Similarity Measures , IJCST, vol. 4, no. 3, pp. 124-128 , 2016.
[9] Moriwal,  Rahul,  Survey  Paper  on  Content  Based  Image  Retrieval, IJSRD, vol. 7,  no. 7, pp. 190-193, 2019.
[10] Wu,  Chunqiong.,  Yan,  Bingwen.,  Yu,  Rongrui.,  Yu,  Baoqin.,  Zhou,  Xiukao.,  Yu, Yanliang.,  Chen,  Na.,  K-Means  Clustering  Algorithm  and  Its  Simulation  Based  on Distributed Computing Platform, HINDAWI , vol. 1, pp.1-10, 2021.
[11] Ismia,  Dewi  Pramudi.,  Panchoob,  Shireen.,  Murintoc,  K-Means  Clustering  Based  Filter Feature  Selection  on  High  Dimensional  Data, International  Journal  of  Advances  in Intelligent Informatics, vol. 2, no. 1, pp. 38-45, 2016.
[12] Umesh.,  Suresha.,  Advanced  Web  Image  Retrieval  Using  Clustering  Algorithms, IJMA, vol. 3, no. 4, pp. 159-169, 2011.
[13] Hu,  YuPing.,  Yin,  Hua.,  Han,  Dezhi.,  Yu,  Fei.,  The  Application  of  Similar  Image Retrieval in Electronic Commerce, HINDAWI, pp.1-7, 2014.
[14] Irianto, Eko., Sensune, Dana Indra., Sistem Monitoring Berbasis Project Management: PT BFI Finance Indonesia, Tbk, Prosiding Seminar Nasional Multidisiplin Ilmu Universitas Budi Luhur , ISSN: 2087 – 0930.