## CONTENT BASED IMAGE RETRIEVAL BERBASIS COLOR HISTOGRAM UNTUK PENGKLASIFIKASIAN IKAN KOI JENIS KOHAKU
Hisyam Syarif* 1) , Pulung Nurtantio Andono 2)
1. Universitas Dian Nuswantoro, Indonesia
2. Universitas Dian Nuswantoro, Indonesia
Article Info ABSTRAK
Kata Kunci: Content based image retrieval, Color Histogram, Euclidean Distance, Mean Square Error, Ikan Koi
Keywords: Content  based  image  retrieval, Color  Histogram,  Euclidean  Distance,  Mean Square Error, Koi Fish

## Article history:
Received 24 January 2023 Revised 31 January 2023 Accepted 26 February 2023 Available online 1 June 2023
DOI : https://doi.org/10.29100/jipi.v8i2.3612
* Corresponding author. Corresponding Author E-mail address: hisyamsyarif23@gmail.com
Dalam beberapa tahun terakhir pengumpulan dan pengolahan data ber- bentuk  citra  berkembang  sangat  pesat.  Data  berbentuk  citra  dalam jumlah besar digunakan pada berbagai bidang, salah satunya di bidang perikanan,  terutama  untuk  penentuan  atau  pengklasifikasian  jenis  ikan koi.  Namun  beberapa  penggemar  koi  tidak  mengetahui  jenis  koi  apa yang dimiliki nya, hanya tertarik dari ukuran dan warna nya yang unik dan  beragam.  Jenis  koi  dapat  dibedakan  dari  corak  warna ditubuhnya, Masalah pengenalan warna dalam koi dapat diselesaikan dengan men- erapkan  metode  Content  Based  Image  Retrieval  berbasis  Color  Histo- gram dengan Euclidean Distance dan Mean Square Error. Dengan men- erapkan metode ini, penentuan jenis ikan koi berdasarkan corak warna pada tubuh koi dapat diselesaikan. CBIR merupakan suatu aplikasi com- puter  vision  dengan  teknik  pencarian  gambar  yang  diambil  dari  basis data yang menyediakan gambar. Ber-dasarkan hasil pengujian yang dil- akukan pada 15 jenis Koi yang berbeda dengan menggunakan Euclidean Distance,  didapatkan  3  jenis  Koi  yang  mirip  dengan  citra  acuan  yaitu Kohaku1,  Kohaku2  dan  Kohaku3  dengan  nilai  threshold  an-tara  0  – 70000000  yang  menandakan  jika  citra  tersebut  sejenis.  Dan  untuk mendapatkan tingkat akurasi error  nya digunakan teknik Mean Square Error dengan hasil threshold antara 0 – 213.000, yang menandakan jika citra tersebut sejenis. Dari hasil Mean Square Error didapatkan validasi hasil sebesar 330.931pixel untuk ketepatan pemilihan gambar.

## ABSTRACT
In recent years the collection and processing of data in the form of im- ages  is  growing  very  rapidly.  A  data  in  the  form  of  large  amounts  of imagery used in various fields, one of them in the field of fisheries, es- pecially for the determination or classification of types of koi fish. But some  fans  do  not  know  the  type  of  koi  koi  what  possessed  him,  only interested in the size and color of its unique and diverse. Types of koi can be distinguished from the patterns in body color, the introduction of color in koi problem can be solved by applying the method of Content Based Image Retrieval based on Color Histogram with Euclidean Dis- tance  and  Mean  Square  Error.  By  applying  this  method,  based  on  the determination of the type of koi fish koi shades of color on the body can be  resolved.  CBIR  is  the  application  of  computer  vision  to  the  image search tech-niques are taken from a data base that provides image. Based on the results of tests performed on 15 different Koi types using Euclid- ean Distance, found 3 types of Koi that are similar to the reference image Kohaku1,  Kohaku2  and  Kohaku3  the  threshold  value  between  0- 70000000 that indicates if the image is similar. And to get the level of accuracy of the tech-niques used his error Mean Square Error with the results of the threshold between 0-213000, which indicates if the image is similar. Mean Square Error of the results obtained validate the results of 330 931 pixels for image selection accuracy.

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan  penelitian  dan  penerapan  teknik  pengolahan  citra  digital  saat  ini  didukung  oleh  kemajuan teknologi  di  bidang  komputer.  Pengolahan  citra  digital  bertujuan  untuk  melakukan  suatu  proses  untuk mendapatkan  informasi  atau  deskripsi  objek  yang  terkandung  pada  citra  [1].  Dalam  beberapa  tahun  terakhir pengumpulan dan pengolahan data berbentuk citra berkembang sangat pesat. Data berbentuk citra dalam jumlah besar  digunakan  pada  berbagai  bidang,  salah  satunya  di  bidang  perikanan,  terutama  untuk  penentuan  atau pengklasifikasian jenis ikan koi. Belakangan ini ikan koi sangat populer dikalangan masyarakat untuk dijadikan sebagai  hiasan untuk memperindah rumah, ataupun sekedar hobi memelihara. Namun beberapa penggemar koi tidak  mengetahui  jenis  koi  apa  yang  dimiliki  nya,  hanya  tertarik  dari  ukuran  dan  warna  nya  yang  unik  dan beragam.
Sebagai contoh     calon pembeli atau penggemar koi ingin  memilih ikan koi jenis Kohaku, tetapi karena tidak mengetahui ciri-ciri jenis koi  ini maka calon pembeli tersebut memilih jenis ikan yang beda dari keinginannya. Koi jenis Kohaku boleh dikatakan paling populer diantara jenis koi lainnya, karena corak warna nya langsung mengingatkan orang pada bendera kebangsaan     Jepang [2].
Jenis  koi  dapat  dibedakan  dari  corak  warna  ditubuhnya,  namun  corak  koi  sangat  bervariasi  dimana  jika menggunakan  penilaian  indra  manusia  berpotensi  adanya  kesalahan  identifikasi  jenis  koin.  Diperlukan  suatu sistem  pengindraan  untuk  mendapatkan  hasil  yang  valid  dan  akurat,  yaitu  dengan  menerapkan  menerapkan metode Content  Based  Image  Retrieval  (CBIR) berbasis Color  Histogram dengan Euclidean  Distance .  CBIR merupakan  suatu  aplikasi computer  vision dengan teknik pencarian gambar yang diambil dari basis data yang menyediakan gambar[3]. Penerapan CBIR berbasis Color Histogram telah banyak dikembangkan pada penilaian benda atau makhluk hidup tidak bergerah seperti tanaman. Pada pengenalan jenis warna bunga didapatkan nilai precision mencapai 72.2% [4] dan pencarian produk fashion rata-rata precision 70,25% (dian, 2020). Tingginya tingkat presisi pada kedua penelitian ini dimungkinkan karena objek yang di potret memiliki konsistensi warna yang stabil dengan variasi warna yang terbatas.
Pengembangan C BIR berbasis Color Histogram dengan Euclidean Distance pada objek bergerak seperti di bidang  peternakan  khususnya  perikanan  belum  pernah  dilakukan.  Penilaian  pada  objek  ikan  berbeda  dengan penelitian terdahulu, dimana ikan jenis tertentu seperti ikan Koi, memiliki rentang variasi warna atau corak yang sangat tinggi yang dapat berubah karena faktor mutu genetik ikan (70%), kualitas air (20%)  dan faktor-faktor lainnya seperti cahaya dan pakan (10%)[5]. Selain itu pengambilan gambar ikan yang dilakukan di  bawah air dengan latar belakang yang kompleks, pada sudut, posisi, dan ukuran yang berbeda membuat penilaian yang tepat menjadi  lebih  sulit.  Berdasarkan  latar  belakang inilah,  perlu  dikembangkannya  sebuah sistem  penilaian  untuk mendapatkan  hasil  yang  valid  dan  akurat  menggunakan CBIR berbasis Color  Histogram dengan Euclidean Distance .
Pada  penelitian  ini  akan  menerapkan  konsep  eksperimen  CBIR  berbasis  color  histogram  dengan  harapan mendapatkan hasil perbandingan color histogram dari setiap sample gambar koi yang akan diuji, dan tingkat akurasi kesalahan dengan menggunakan Mean Square Error (MSE), dimana nantinya dapat membedakan jenis ikan koi dari  corak  warna  tubuhnya  dan  mendapatkan  hasil  klasifikasi  jenis  ikan  koi  dengan  tepat . Melalui  sistem  ini diharapkan kesalahan dalam penentuan jenis atau klasifikasi ikan koin yang dilakukan pembeli atau penjual dapat diminimalisir.  Keberhasilan  pengembangan  sistem  ini  dapat  mengurangi  resiko  penipuan  atau  kelalaian  yang menimbulkan kerugian bagi pengusaha dan pecinta koi akibat kesalahan penilaian. Selain itu hasil penelitian ini juga dapat dijadikan dasar dalam mengembangkan sistem serupa pada objek bergerak lain yang memiliki tingkat kesulitan yang lebih tinggi seperti biota laut dengan kedalaman tertentu, biota perairan tawar dan hewan budidaya lainnya.

## II. METODE PENELITIAN

## A. Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa 1 referensi materi acuan Koi Kohaku yang berasal dari website Kementrian  Kelautan dan Perikanan [2] dan 15 materi uji  dari Koi  Farm  Eko &  Nomi  yang beralamat  di Desa Branggah RT. 02 RW. 08 Kelurahan Nyatnyono Ungaran Barat Kabupaten Semarang.

## B. Klasifikasi Ikan Koi
Saat  ini  sudah  banyak  dan  jepang  telah  mengembangkan  koi  berwarna  merah  dan  putih  sejak  abad  ke  19 sehingga menghasilkan koi dengan perpaduan warna merah dan putih. Ketika terjadi kawing silang (cross breeding)
pada  koi,  kemudian  penilaian  pada  koi  menjadi  lebih  bervariasi.  Pada  tahun  1915,  muncul  koi  tiga  warna ( tricolored ) yang diperkenalkan di Tokyo. Selain di Jepang, Jerman juga mengembangkan ikan koi sekitar tahun 1920  lahir  koi  jenis  baru  dari  Jerman,  dengan  warna  badan  yang  memantulkan  cahaya  kuning  keemasan  hasil persilangan koi liar[5].
Koi terbaik memiliki garis tepi substansial sehingga tampak sangat indah. Koi juga memiliki warna-warni yang menawan  sehingga  mampu  memberikan  semangat  kepada  orang-orang  yang  mengamatinya.  Memelihara  koi memang menjadi suatu kesenangan karena bisa memberikan perasaan rileks dan bebas dari tekanan bagi siapa saja yang melihatnya. Secara umum ikan koi dapat dibagi menjadi empat kelompok besar berdasarkan tubuhnya. Dalam pembagian kelompok,  dapat dibedakan pada pola warna tubuh koi [6]. Keempat kelompok besar tersebut adalah warna tunggal atau polos, komposisi dua warna, komposisi tiga warna dan komposisi multi warna.
Di Jepang untuk mengetahui nama dari koi tersebut di klasifikasikan ke dalam 13 kategori. Ke-13 kategori inilah yang dijadikan panduan untuk mengenal dan mengetahui nama koi salah satunya adalah kategori Kohaku. Kohaku merupakan koi putih yang di punggung nya terdapat corak merah dengan bermacam- macam pola dan merupakan variasi dari nishikigoi yang paling populer. Belang merah pada kohaku dapat digunakan untuk menentukan mutu dari  koi  jenis  ini,  kohaku  yang  berkualitas  baik  adalah  apabila  perbandingan  kedua  warna  (putih  dan  merah) mencolok [5], [6].

## C. Content Based Image Retrieval
Suatu gambar memiliki ciri-ciri yang berbeda antara gambar satu dengan lainnya tergantung pada karakteristik yang menonjol pada gambar tersebut. Sebagai contoh dalam dunia nyata, bunga mawar dan bunga melati dapat dibedakan  melalui  perbedaan  warnanya,  kertas  dan  kain  dapat  dibedakan  dari  teksturnya,  kemudian  gambar segitiga  dan  persegi  dapat  dibedakan  melalui  bentuknya.  Masing-masing  ciri  dari  gambar  tersebut  didapatkan melalui proses ekstraksi  ciri yang tidak mudah, karena satu gambar dapat mempunyai multiple features . Proses ekstraksi ciri yang baik dan benar dapat menentukan keberhasilan dalam membangun suatu aplikasi citra digital.
Content Based Image Retrieval (CBIR) atau temu kenali citra merupakan suatu metode yang digunakan untuk melakukan  pencarian  citra  digital  pada  suatu  basis  data  citra.  Beberapa  konten  aktual  pada  sebuah  citra  yang meliputi  warna,  bentuk,  tekstur  atau  informasi  lain  yang  didapatkan  dari  citra  tersebut  merupakan  objek  yang dianalisa  dalam  proses  pencarian content  based [3]. CBIR  merupakan  suatu  aplikasi  dari computer  vision yang mempunyai teknik pencarian gambar yang diambil dari basis data yang menyediakan gambar sebagai gambar uji. proses query gambar  dilakukan  dengan  mengekstraksi  fitur  yang  meliputi  histogram,  nilai  warna,  tekstur,  dan deteksi tepi dengan alur proses seperti pada Gambar 1.
Pada image query dilakukan proses ekstraksi fitur yang merupakan proses secara umum dari CBIR. Histogram, susunan  warna,  tekstur,  bentuk,  tipe  spesifikasi  dari  obyek,  tipe  event  tertentu  dan  nama  individu  merupakan parameter fitur image yang dapat digunakan untuk proses retrieval [7]. Dalam CBIR setiap gambar yang disimpan dalam database telah  diekstrak  dan  fiturnya  dibandingkan  dengan  fitur  dari  citra  query,  dalam  hal  ini  ada  dua langkah untuk melakukan nya yaitu ekstraksi fitur yaitu mengekstrak fitur gambar untuk sebagian dibedakan dan matching (pencocokan) yaitu mencocokan fitur untuk menghasilkan hasil yang secara visual mirip dengan citra query.
Proses  paling  penting  pada  sistem  CBIR  adalah  ekstraksi  fitur,  karena  hasil  dari  proses  ini  akan  diketahui perbedaan pada setiap image berdasarkan cirinya seperti  bentuk,  warna, dan tekstur. Teknik analisis komponen utama, histogram warna, wavelet transform dan lainnya merupakan beberapa teknik yang dapat digunakan untuk ekstraksi  fitur  [8].  Proses matching merupakan  proses  pencocokan  image  untuk  memperoleh  image  yang mempunyai kemiripan  dengan  image  query.  Proses matching  dilakukan  dengan  menghitung  jarak  antara image yaitu image query (acuan) dan image target (uji) pada basis data. Parameter yang digunakan dalam perhitungan jarak berdasarkan pada hasil ekstraksi fitur.

## Gambar 1. Diagram Arsitektur CBIR

## D. Color Histogram
CBIR digunakan untuk mengimplementasikan pengukuran kemiripan citra melalui teknik histogram. Salah satu contoh  teknik  histogram  yang  biasa digunakan  dalam  CBIR  adalah teknik  warna  yaitu  Color  Histogram. Color Histogram  merupakan  salah  satu image  content yang  paling  banyak  digunakan  pada  CBIR,  yang  berupa representasi dari distribusi warna dalam sebuah gambar. Distribusi warna didapatkan dengan menghitung jumlah pixel dari setiap bagian rentang warna [1].
Warna  adalah  salah  satu  fitur  yang  paling  penting  dalam  CBIR  dan  yang  paling  banyak  digunakan  untuk persepsi  visual  manusia  dan computer  vision .  Gambar  histogram  adalah  representasi  grafis  dari  suatu  gambar. Gambar  merupakan  kumpulan  pixel  yaitu  baris  dan  kolom,  setiap  pixel  dikaitkan  ke  bin  histogram  tertentu berdasarkan warna tersendiri, sehingga gambar histogram menunjukan proporsi pixel setiap warna dalam gambar. Pada  histogram  warna,  distribusi  jumlah  pixel  untuk  setiap  bin  terkuantisasi  dapat  didefinisikan  untuk  setiap komponen. Kuantisasi dalam hal warna histogram mengacu pada proses mengurangi jumlah bin dengan mengambil warna yang sangat mirip satu sama lain dan menempatkan nya pada bin yang sama. Perbandingan antara citra query dan gambar dalam database didapatkan melalui penggunaan beberapa teknik yang menentukan jarak atau kesamaan antara dua histogram.
Langkah–langkah dalam Color Histogram dapat dilakukan dengan cara mengekstraksi fitur warna dari sebuah citra  (citra  acuan  dan  citra  uji)  dan  merepresentasikan  citra  tersebut  menjadi  satu  dimensi  RGB,  kemudian membentuk  sebuah  matriks  citra  seperti  pada  Gambar  2[9].  Setelah  mendapatkan  matriks  citra,  maka  dapat dilakukan perhitungan jarak antara citra acuan dan citra uji pada gambar basis data dengan menggunakan teknik Euclidean Distance.
Gambar 2. Histogram dari Gambar Gajah (a) Gambar  Gajah, (b) Gambar Histogram
Color  Histogram  sangat  efektif  mengkarakteristik  distribusi  global  dari  warna  dalam  sebuah image .  Model warna yang sering digunakan adalah RGB (Red, Green, Blue) [10]. Pada model ini warna dideskripsikan sebagai kombinasi positif dari 3 warna yaitu merah, hijau, dan biru. Pada pembuatan histogram, nilai RGB yang punya range dari 0 – 255 akan punya kemungkinan kombinasi warna sebesar 16581375 (diperoleh dari 255 x 255 x 255). Ciri warna suatu gambar dapat dinyatakan dalam bentuk histogram dari gambar tersebut. Histogram menghitung jumlah  pixel  pada  masing-masing  jenis  warna  dengan  membaca  masing-  masing  pixel  citra  hanya  sekali  dan menambah jumlahnya pada tempat peyimpanan yang tepat di histogram [11].
E. Euclidean Distance
Fitur warna merupakan fitur yang paling banyak digunakan dalam teknik CBIR dan diantaranya menggunakan Color  Histogram.  Untuk  mengetahui  kesamaan  antara  dua  gambar  perlu  dihitung  jarak  antara  kedua  histogram
warna nya. Proses ini menghitung jarak kemiripan gambar acuan dengan gambar yang ada pada basis data. Semakin kecil jaraknya maka gambar tersebut semakin mirip dengan gambar acuan [12]. Penghitungan jarak dapat dilakukan dengan metode Euclidean Distance [13], yaitu metode klasifikasi dengan menghitung jarak antara dua buah obyek dengan rumus perhitungan:
( , ) = ∑ (A − )
Keterangan:
d(A,B)    = jarak antara dua gambar dengan Euclidean Distance Ai        = nilai pada citra acuan Bi          = nilai pada citra uji n           = jumlah data pada histogram
Adapun contoh penerapan dengan teknik Euclidean Distance dalam pengolahan citra pada koi sebagai berikut: terdapat tiga buah citra koi dengan citra 1 dan 2 sebagai citra acuan dan citra 3 sebagai citra uji. Beberapa ciri untuk mengenali citra tersebut adalah dengan dilihat dari standar deviasi intensitas warna dalam citra (σ), rata-rata (μ), dan entropi (e).
TABEL I. DATA CITRA KOI DENGAN TEKNIK EUCLIDEAN DISTANCE Σ μ e Citra 1 0,23 30 0,45 Citra 2 0,17 25 2,55 Citra 3 0,45 60 1,76
Berdasarkan hasil perhitungan pada Tabel 1, didapatkan bahwa citra 1 memiliki jarak paling kecil, artinya citra 3 paling mirip dengan citra 1 dibandingan dengan citra 2. Perhitungan dengan teknik Euclidean Distance dilakukan dengan mengubah masing-masing basis data dari ciri citra acuan dan citra uji kedalam bentuk vector, kemudian dihitung jarak antara citra 1 dan 2 terhadap citra 3.
13 = (0,23 − 0,45) + (30 − 60) + (0,45 − 1,76) = 30,03
13 = (0,17 − 0,45) + (25 − 60) + (2,55 − 1,76) = 35,01
Berdasarkan  hasil  perhitungan  diatas  menunjukan  bahwa  citra  1  memiliki  jarak  paling  kecil,  artinya  citra  3 paling mirip dengan citra 1 dibandingan dengan citra 2
F. Mean Square Error
Mean  Square  Error  (MSE)  adalah  kuadrat  rata-rata  dari  perbedaan  nilai  antar  pixel  yang  sesuai  dari  dua gambar[14]. MSE didefinisikan secara matematis sebagai berikut:
Keterangan : Aij = nilai perkiraan dari parameter (citra acuan) Bij = nilai verifikasi yang sesuai (citra uji) mn = ukuran citra asli MSE akan menjadi nol (0) ketika Aij = Bij

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Desain Blok Diagram Eksperimen
Proses  kerja  dari  CBIR  adalah  pada  citra  yang menjadi  acuan  (koi  Kohaku)  dilakukan proses  ekstraksi  fitur warna yaitu Color Histogram . Begitu juga dengan citra uji yang ada di basis data, dilakukan proses ekstraksi fitur warna  seperti  pada  citra  acuan. Content yang  dapat  digunakan  dalam  sistem  CBIR  berupa  warna,  tesktur  dan informasi lain yang dapat digunakan untuk merepresentasikan dan mengindekskan citra pada histogram. Dalam sistem ini, content warna dari kumpulan citra dalam basis data di ekstraksi dan didekripsikan dalam bentuk vektor fitur multidimensi, kemudian fitur ini disimpan dalam basis data.
Citra acuan digunakan dalam mencari citra dalam basis data, citra acuan ini kemudian diekstraksi fitur warna nya dan di dekripsikan dalam bentuk matrik. Setelah mendapatkan hasil nya, antara citra acuan dan citra uji dihitung kemiripan nya dengan proses indexing yang diperlukan untuk melakukan proses pencarian yang cepat dan efisien. Jika semakin kecil jarak nya maka citra tersebut semakin mirip dengan citra acuan .
Gambar 3.  Desain Blok Diagram Eksperimen

## B. Prapengolahan citra dengan Color Histogram
Langkah-langkah dalam proses prapengolahan citra dengan color histogram dilakukan melalui tahapan berikut:
1. Menyiapkan citra acuan (koi jenis Kohaku).
2. Menyiapkan citra uji (15 jenis koi berbeda).
3. Mengubah citra acuan dan citra uji menjadi 600x400 pixel
4. Membuat histogram
5. Menghitung  jarak  antara  histogram  citra  acuan  dan  citra  uji  dengan  menggunakan  teknik  Euclidean Distance.
6. Mencari citra uji dengan jarak histogram terkecil

## C. Pengujian dan Validasi Hasil
Tools yang  digunakan  untuk  pengujian  pada  penelitian  ini  adalah  dengan  menggunakan  Matlab  R2010a. Pengujian dilakukan dengan cara menghitung MSE pada semua sampel citra uji, dan dibandingkan dengan sampel gambar lainnya. Apabila hasil MSE semakin kecil atau mendekati nilai 0 maka citra tersebut merupakan koi yang sejenis dengan citra acuan, jika semakin besar maka koi tersebut tidak sejenis. Setelah mendapatkan hasil MSE dari semua sampel kemudian di rata-rata untuk mendapatkan validasi hasil.

## D. Kebutuhan Data Citra
Data citra yang digunakan berasal dari website Kementrian Kelautan dan Perikanan berupa 1 koi jenis Kohaku sebagai citra acuan dan 15 koi dengan jenis berbeda sebagai citra uji , yaitu 3 koi jenis Kohaku, 3 koi jenis Shiro Utsuri, 3 koi jenis Shusui, 3 koi jenis Showa Shansoku dan 3 koi jenis Tancho dari Koi Farm Eko & Nomi.
1. Menyiapkan Citra Acuan
Citra acuan menggunakan 1 sampel citra acuan yaitu 1 jenis ikan koi Kohaku, yang diambil gambarnya dari posisi atas dan di ubah ukuran nya menjadi 600x400 pixel , ekstensinya di ubah menjadi bitmap (.bmp) dan berbentuk RGB.
Gambar 4. Citra acuan dari “Koi Kohaku”

## 2. Menyiapkan Citra Uji
Siapkan 15 sampel citra uji dengan jenis yang berbeda yaitu  Kohaku,  Shiro  Utsuri,  Showa  Shansoku, Shusui  dan  Tancho.  Posisi  citra  uji  sama seperti  citra  acuan  yaitu  diambil  dari  atas  dan  semua  citra  uji diubah dalam ukuran yang sama 600x400 pixel , ekstensinya di ubah menjadi bitmap (.bmp) dan berbentuk RGB.
3. Membuat Histogram
Proses  pembuatan  histogram  dengan  teknik color  histogram yang  ditampilkan  dibawah  ini  adalah  citra acuan Kohaku1.bmp yang berdimensi RGB. Citra diolah dengan menggunakan Matlab R2010a. Histogram ini dapat membentuk sebuah matriks citra yang nantinya akan dibandingkan dengan 15 sampel citra uji untuk mendapatkan hasil similaritas.
Gambar 5. Color Histogram dari Citra Kohaku
Gambar 5 adalah tampilan color histogram dari citra Kohaku1.bmp. dimana terlihat sangat jelas dimensi warna  RGB  yang  ada  di  kisaran  pixel  0-255.  Penjelasan color  histogram dari  suatu  citra  dapat  dilihat dengan mata manusia, yaitu jika histogram cenderung ke sebelah kanan maka citra tersebut mempunyai warna yang terang, jika histogram cenderung ke sebelah kiri maka citra tersebut mempunyai warna yang cenderung  gelap,  jika  histogram  mengumpul  di  suatu  tempat  maka  citra  tersebut low  contrast ,  dan jika histogram merata di semua tempat maka citra tersebut high contrast .

## E. Perbandingan Histogram Citra
Perbandingan dua histogram antara citra acuan dengan citra uji digunakan untuk menentukan kemiripan citra uji dengan citra acuan berdasarkan warna nya, yang dapat dilihat dengan mata manusia melalui color histogram berdimensi  RGB.  Masing  masing  warna  RGB  memiliki  tingkat  terang  sampai  gelap  yang  bernilai  0-255  pixel. Perbandingan antara citra acuan yaitu koi Kohaku dengan citra uji ini dilakukan sebanyak 15 kali sesuai banyak nya  citra  uji  pada  penelitian  ini.  Namun  untuk  menentukan  citra  acuan  ini  benar  sejenis,  dapat  dilakukan perbandingan antara citra  acuan dengan citra  acuan itu sendiri. Hasil perbandingan color  histogram antara citra acuan dengan citra uji adalah sebagai berikut :
1. Perbandingan color histogram antara citra Kohaku1 dengan citra Kohaku1
Gambar 6. Perbandingan citra acuan Koi Kohaku 1 dengan citra Koi Kohaku 1
Pada proses uji ini membuktikan citra acuan di uji dengan citra yang sama, memiliki color histogram yang sama pula.
2. Perbandingan color histogram antara citra Kohaku1 dengan citra Kohaku2.
Gambar 7. Perbandingan citra acuan Koi Kohaku 1 dengan citra Koi Kohaku 2
3. Perbandingan color  histogram antara  citra  Kohaku1 dengan Shiro1.
Gambar 8. Perbandingan citra acuan Koi Kohaku 1 dengan citra Koi Shiro 1
4. Perbandingan color histogram antara citra Kohaku1 dengan citra Tancho2.
Gambar 9. Perbandingan citra acuan Koi Kohaku1 dengan citra Koi Tancho2
Pada uji ke 4 terlihat color histogram pada Tancho2 juga berbeda dengan Kohaku1 yang cenderung rata di semua tempat, hal ini menunjukan bahwa Tancho2 merupakan citra yang high contrast .

## F. Penghitungan Jarak Histogram
Penghitungan jarak histogram pada teknik Content Based Image Retrieval berguna untuk pencocokan citra uji terhadap citra acuan. Proses ini sangat penting untuk menentukan citra uji mana yang paling mirip dengan citra acuan.  Menghitung  jarak  antara  dua  histogram  dapat  menggunakan  metode Euclidean  Distance ,  yaitu  metode klasifikasi dengan menghitung jarak antara dua buah obyek.
A = (A 1 A 2 A 3 A 4 …… A n )  dan B = (B 1 B 2 B 3 B 4 …B n ) Keterangan:
A  = nilai pada citra acuan B   = nilai pada citra uji
Maka jarak dua obyek A dan B dapat di nyatakan dengan :
( ,  ) = √( 1 −  1)2  +  ( 2 –  2)2  + ( 3 −  3)2 … + ( − ) 2
Obyek A merupakan citra Kohaku1 dan Obyek B merupakan 15 citra uji, jika rumus ini di implementasikan ke dalam Matlab maka hasil penghitungan Euclidean Distance antara dua histogram adalah :
TABEL II.
PERHITUNGAN JARAK HISTOGRAM DENGAN EUCLIDEAN DISTANCE Citra Uji Euclidean Distance Kohaku1.bmp 0 Kohaku2.bmp 69002000 Kohaku3.bmp 58246000 Shiro1.bmp 120790000 Shiro2.bmp 104710000 Shiro3.bmp 85449000 Showa1.bmp 77276000 Showa2.bmp 132550000 Showa3.bmp 137290000 Shusui1.bmp 161710000 Shusui2.bmp 84752000 Shusui3.bmp 118550000 Tancho1.bmp 150250000 Tancho2.bmp 102160000 Tancho3.bmp 172270000
Pada tabel II menunjukan hasil Euclidean Distance antara histogram citra acuan dengan citra uji, dimana untuk menentukan citra uji mana saja yang mirip atau sejenis dengan citra acuan maka dapat dilihat dari hasil perhitungan E uclidean Distance nya, jika jarak nya semakin kecil atau mendekati nilai 0 maka citra tersebut mirip atau sejenis dengan citra acuan. Dalam menentukan jarak nya dapat di beri batasan yaitu antara nilai threshold 0 – 70000000 merupakan citra yang sejenis dengan citra acuan. Jika nilai jarak nya lebih dari 70000000 maka citra tersebut bukan merupakan citra yang sejenis dengan citra acuan. Penentuan threshold (nilai ambang batas) didasarkan pada uji eksperimen yang dapat ditentukan sendiri ambang batasnya, agar dapat di tentukan mana citra yang sejenis dengan acuan.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  pada  tabel  II  dapat  disimpulkan  bahwa  jarak   yang  berada  diantara  nilai threshold 0 – 70000000 adalah Kohaku1, Kohaku2 dan Kohaku3.
G. Mean Square Error dan Validasi Hasil
Teknik MSE  dapat  didefinisikan  secara  matematis  s e b a g a i   berikut :
= 1 ( − )
A ij merupakan nilai perkiraan dari citra Kohaku1 dan B ij merupakan nilai verifikasi dari 15 citra uji, jika rumus ini di implementasikan ke dalam Matlab maka hasil penghitungan Mean Square Error antara dua citra adalah :
TABEL III.
PERHITUNGAN MEAN SQUARE ERROR
Citra Uji Mean Square Error Kohaku1.bmp 0 Kohaku2.bmp 211.797 Kohaku3.bmp 146.082 Shiro1.bmp 398.894 Shiro2.bmp 463.364 Shiro3.bmp 433.377
Showa1.bmp 294.328 Showa2.bmp 284.326 Showa3.bmp 299.481 Shusui1.bmp 216.888 Shusui2.bmp 393.303 Shusui3.bmp 299.264 Tancho1.bmp 213.998 Tancho2.bmp 1.053.409 Tancho3.bmp 254.460 Jumlah 4.963.971
Pada tabel III menggambarkan 15 hasil Mean Square Error dari citra uji dimana untuk menentukan citra uji mana yang sejenis dengan citra acuan di lihat melalui hasil Mean Square Error nya, jika hasil perhitungan antara nilai threshold 0 – 213.000 maka citra uji tersebut sejenis dengan citra acuan. Tetapi jika hasil nya lebih dari  213.000  maka  citra  tersebut  bukan  sejenis  dengan  citra  acuan.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  dapat disimpulkan bahwa citra yang sejenis dengan citra acuan adalah Kohaku1, Kohaku2 dan Kohaku3, dan untuk memperoleh validasi hasil, dapat ditentukan dengan mengitung rata-rata dari jumlah hasil Mean Square Error nya menggunakan perhitungan berikut.
= ℎ ℎ ℎ = 4.963.971 15
= 330.931
Berdasarkan perhitungan validasi hasil diatas, menunjukan bahwa Content based image retrieval berbasis color histogram menghasilkan tingkat akurasi validasi hasil sebesar 330.931 pixel untuk ketepatan pemilihan gambar.
H. Perbandingan sistem CBIR Berbasis Color Histogram pada berbagai model
Berdasarkan  hasil  hasil  penelitian  dapat  disimpulkan  bahwa  CBIR  Berbasis  Color  Histogram  dapat digunakan dalam menentukan jenis ikan Koi dalam hal ini adalah penilaian jenis Kohaku. Hasil ini sejalan dengan penelitian  sebelumnya  yang  menerapkan  sistem  serupa  (CBIR)  namun  basis  data  yang  berbeda  (Wavelet) berdasarkan warna dan tekstur yang diberi nama Wavelet-Based  Color Histogram Image Retrieval (WBCHIR). Hasil penelitian menunjukan hasil yang cukup baik terutama dalam rata-rata ketepatan hasil pencarian. Selain itu langkah komputasi juga berhasil direduksi menjadi lebih efektif dengan menggunakan Wavelet transformation [15]. Hal ini menunjukkan penerapan CBIR dengan pendekatan basis yang berbeda terbukti tetap efektif dalam menilai perbedaan warna.
Klasifikasi yang diterapkan dalam penelitian ini adalah ekstraksi fitur warna dimana keunggulan dari fitur ini  adalah  warna  mampu  mewakili  konten  visual  sebuah  gambar.  Selain  itu  warna  juga  hanya  memerlukan komputasi  yang  cukup  mudah  dan  efisien.  Penelitian  dengan  fitru  tunggal  juga  telah  banyak  di  kembangkan, dimana sebagian besar metode CBIR yang ada saat ini berbasiskan pada fitur-fitur dasar dari gambar. Secara umum masing-masing  teknik  hanya  mengambil  sebuah  aspek  dari  properti  gambar.  Sebagai  tambahan,  pengukuran kemiripan  antara  fitur  visual  tidak  cocok  dengan  persepsi  manusia.  Pengguna  lebih  tertarik  pada  semantik  dan kesamaan gambar secara persepsi[16].
Metode penilaian yang digunakan pada penelitian ini adalah fitur warna nya dan di dekripsikan dalam bentuk matrik  kemudian  dihitung  dengan  metode Euclidean  Distance .  Hal  ini  berbeda  dengan  penelitian  yang  telah dilakukan sebelumnya dimana menggunakan karakteristik gambar berupa informasi fitur bentuk baik pada image query maupun image  database melalui  proses Gradient  Vector  Flow (GVF).  Walaupun  menggunakan  metode perhitungan yang berbeda namun menghasilkan keakuratan yang sama. Gradient Vector Flow (GVF) adalah proses dimana image terlebih dahulu melalui proses konversi dan blur pada gambar setelah itu meminimalkan energi pada gambar yang diblur sehingga dapat diperhitungkan GVF field yang menangkap lekungan gambar. Selanjutnya filter pada  tepi  yang  tampak  menghasilkan  tepi  gambar.  CBIR  dengan  menggunakan  GVF  ini  dapat  mengenal  fitur bentuk dengan lebih akurat[17].

## IV. KESIMPULAN
Penerapan teknik Color Histogram mampu memberikan informasi tentang jenis ikan koi  berdasarkan corak warna pada tubuh koi dan dapat membedakan antara citra acuan dengan citra uji berdasarkan Color Histogram. Pengukuran jarak antar dua histogram dengan menggunakan teknik Euclidean Distance mampu memberikan hasil pencarian gambar dengan tepat, yaitu dengan mendapatkan hasil Euclidean Distane terkecil nilai threshold antara 0  –  70000000  yang  merupakan  koi  sejenis  antara  lain  Kohaku1,  Kohaku2  dan  Kohaku3.  Berdasarkan  hasil perhitungan Mean Square Error didapatkan  bahwa  citra  uji  yang  memiliki  nilai threshold antara  0–213.000 adalah citra yang sejenis, namun bila lebih dari 213.00 maka bukan citra yang sejenis.

## D AFTAR P USTAKA
[1] F. A. Hermawati, Pengolahan Citra Digital: Konsep dan Teori . Yogyakarta: ANDI, 2013.
[2] T. W. Nugroho, “Koi, Si Cantik yang Tak Tergantikan,” Kementrian Kelautan dan Perikanan , 2020. https://kkp.go.id/brsdm/artikel/18267-koi-si- cantik-yang-tak-tergantikan
[3] O. Marques and B. Furht, Content-Based Image and Video Retrieval . New York: Springer US, 2012.
[4] T. S. Warongan, S. R. U. A. Sompie, and A. Jacobus, “Penerapan Metode Content-Based Image Retrieval untuk Pengenalan Jenis Bunga,” J. Tek. Inform. , vol. 13, no. 3, pp. 1–5, 2018, [Online]. Available: https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/informatika/article/view/28070/27542
[5] Udin and M. Sitanggang, Buku Pintar Merawat dan Menangkarkan Koi . Jakarta: Agromedia Pustaka, 2010.
[6] D. Twigg, Buku Pintar Koi . Jakarta: Gramedia Pustaka Utama, 2013.
[7] U. A. Khan, A. Javed, and R. Ashraf, “An effective hybrid framework for content based image retrieval (CBIR),” Multimed. Tools Appl. , vol. 80, no. 17, pp. 26911–26937, 2021, doi: 10.1007/s11042-021-10530-x.
[8] A. S. Mukti, E. A. Sarwoko, and B. Noranita, “Sistem Temu Kembali Citra Berbasis Warna Menggunakan Transformasi Wavelet Haar Dan Histogram Warna,” J. Informatics Technol. , vol. 2, no. 3, pp. 77–91, 2013.
[9] H. F. Atlam and G. Attiya, “Comparative Study on CBIR based on Color Feature,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 78, no. 16, pp. 0975–8887, 2013.
[10] V. Siahaan and R. H. Sianipar, IMAGE FUSION DENGAN MATLAB GUI Menggunakan Transformasi Wavelet Diskret Kompleks Dual-Tree , 1st ed. Balige Publishing, 2020.
[11] M. A. Rahman, I. S. Wasista, M. Kom, and L. Belakang, “Sistem Pengenalan Wajah Menggunakan Webcam Untuk Absensi Dengan Metode Template Matching,” Elektronika , pp. 1–6, 2015.
[12] A. S. Hidayat, M. I. Saputro, and T. Sukendar, “Perancangan Ensiklopedia Mobile Flora Dan Fauna Indonesia Berbasis Android,” J. Teknol. Inform. dan Komput. , vol. 4, no. 2, pp. 36–43, 2018, doi: 10.37012/jtik.v4i2.261.
[13] D. Putra, Pengolahan Citra Digital , 1st ed. Yogyakarta: Penerbit Andi, 2010.
[14] R. Kaur and S. Jindal, “Digital Image Watermarking Technique using High Frequency Band based on Discrete Wavelet Transform and Singular Value Decomposition,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 89, no. 19, pp. 1–3, 2014, doi: 10.5120/15736-3475.
[15] M. Singha and K. Hemachandran, “Content Based Image Retrieval using Color and Texture. Signal & Image Processing,” An Int. J. , vol. 6, p. hal 95-103., 2012.
[16] F. Long, H. Zhang, and F. D. D., “Fundamentals Of Content-Based Image Retrieval. Multimedia Information Retrieval and Management,” in Berlin. Springer Heidelberg , Signal and Communication Technology, 2003.
[17] I. Hastuti, M. Hariadi, and I. K. E. Purnama, “Content Based Image Retrieval Berdasarkan Fitur Bentuk Menggunakan Metode Gradient Vector Flow Snake,” Semin. Nas. Inform. 2009 , vol. 2009, no. semnasIF, pp. 140–145, 2009.