## Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informasia ASIA (JITIKA)
Vol.9, No.2, Agustus 2015 ISSN: 0852-730X

## Algoritma Kohonen dalam Mengubah Citra Graylevel Menjadi Citra Biner

## Nur Nafi'iyah
Prodi Teknik Informatika Universitas Islam Lamongan nafik_unisla26@yahoo.co.id
ABSTRAK. Pada  pengolahan  citra  terdapat  enam  jenis  operasi  pengolahan,  yaitu  peningkatan  kualitas  citra,  restorasi citra,  kompresi  citra,  segmentasi  citra,  analisis  citra,  dan  rekonstruksi  citra.  Pada  umumnya  informasi  yang  ada  dalam suatu  citra  terletak  pada  strukturnya.  Agar  mudah  memahami  suatu  citra  dapat  dilakukan  dengan  menyederhanakan struktur  citra  tersebut.  Salah  satu  metode  untuk  menyederhanakan  struktur  citra  adalah  dengan  melakukan  proses segmentasi  citra  ( image  segmentation ).Proses  segmentasi  citra  merupakan  proses  dasar  dan  penting  di  dalam  komputer visi. Segmentasi yang dilakukan pada citra harus tepat agar informasi yang terkandung di dalamnya dapat diterjemahkan dengan  baik.  Terdapat  banyak  metode  dalam  melakukan  segmentasi  pada  citra.  Beberapa  teknik  segmentasi  citra: Thresholding ( global  thresholding dan lokal  adaptif  thresholding ), Connected  Component  Labelling ,  dan  Segmentasi Berbasis Clustering (Iterasi, K-means, fuzzy C-means, SOM).Penelitian ini akan mengubah citra berwarna menjadi citra biner (hitam dan putih). Proses mengubah citra menggunakan algoritma Kohonen. Dengan algoritma Kohonen citra dapat diubah dengan tepat.
Kata Kunci: citra, kohonen

## 1. PENDAHULUAN
Pengolahan citra pada masa sekarang merupakan suatu aplikasi yang sangat luas dalam berbagai bidang kehidupan  antara  lain  bidang  arkeologi,  astronomi,  biomedis,  bidang  industri  dan  penginderaan  jauh  yang menggunakan  teknologi  citra  satelit . Segmentasi  ini  akan  mengubah  suatu  citra  masukan  yang  kompleks menjadi citra yang lebih sederhana, berdasarkan peninjauan terhadap komponen citra. Dengan demikian akan memudahkan pengamat citra untuk melakukan analisis.
Pada  dasarnya  ada  tiga  bidang  yang  menangani  pengolahan  data  berbentuk  citra,  yaitu:  grafika komputer, pengolahan citra dan visi komputer. Pada bidang grafika komputer banyak dilakukan proses yang bersifat sintesis yang mempunyai ciri data masukan berbentuk deskriptif dengan keluaran hasil  proses yang berbentuk  citra.  Sedangkan  proses  di  bidang  visi  komputer  merupakan  kebalikan  dari  proses  grafika komputer.  Terakhir,  bidang  pengolahan  citra  merupakan  proses  pengolahan  dan  analisis  citra  yang  banyak melibatkan persepsi visual, yakni data masukan maupun data keluarannya berbentuk citra.
Pada pengolahan citra terdapat enam jenis operasi pengolahan, yaitu peningkatan kualitas citra, restorasi citra,  kompresi  citra,  segmentasi  citra,  analisis  citra,  dan  rekonstruksi  citra.  Pada  umumnya  informasi  yang ada dalam suatu citra terletak pada strukturnya. Agar mudah memahami suatu citra dapat dilakukan dengan menyederhanakan  struktur  citra  tersebut.  Salah  satu  metode  untuk  menyederhanakan  struktur  citra  adalah dengan melakukan proses segmentasi citra ( image segmentation ).
Segmentasi merupakan proses mempartisi citra menjadi beberapa daerah atau objek, berdasarkan sifat- sifat  tertentu dari citra. Segmentasi citra ( image segmentation ) adalah suatu tahap pada proses analisis citra yang bertujuan untuk  memperoleh informasi  yang ada dalam citra tersebut dengan  membagi citra ke dalam daerah-daerah  terpisah  di  mana  setiap  daerah  adalah  homogen  dan  mengacu  pada  sebuah  kriteria keseragaman yang jelas. Proses segmentasi citra merupakan proses dasar dan penting di dalam komputer visi. Segmentasi  yang  dilakukan  pada  citra  harus  tepat  agar  informasi  yang  terkandung  di  dalamnya  dapat diterjemahkan  dengan  baik.  Terdapat  banyak  metode  dalam  melakukan  segmentasi  pada  citra.  Beberapa teknik  segmentasi  citra: Thresholding ( global  thresholding dan lokal  adaptif  thresholding ), Connected Component Labelling , dan Segmentasi Berbasis Clustering (Iterasi, K-means, fuzzy C-means, SOM).Tujuan dari penelitian ini adalah mengubah citra berwarna menjadi citra hitam putih.

## 2. KAJIAN TEORI

## 2.1 Citra Digital
Secara  umum,  pengolahan  citra  digital  menunjuk  pada  pemrosesan  gambar  2  dimensi  menggunakan komputer. Dalam  konteks  yang lebih luas, pengolahan citra digital  mengacu pada pemrosesan setiap data 2
dimensi.  Citra  digital  adalah  sebuah  larik  (array)  yang  berisi  nilai-nilai  real  maupun  kompleks  yang direpresentasikan dengan deretan bit tertentu.
Suatu  citra  dapat  didefinisikan  sebagai  fungsi f(x,y) berukuran  M  baris  dan  N  kolom,  dengan  x  dan  y adalah koordinat spasial, dan  amplitudo f di titik  koordinat (x,y) dinamakan intensitas atau tingkat keabuan dari  citra  pada  titik  tersebut.  Apabila  nilai  x,  y,  dan  nilai  amplitudo  f  secara  keseluruhan  berhingga  ( finite ) dan  bernilai  diskrit  maka  dapat  dikatakan  bahwa  citra  tersebut  citra  digital.  Gambar  1  menunjukkan  posisi koordinat citra digital.

## Gambar 1. Koordinat Citra Digital
Citra  sebagai  keluaran  suatu  sistem  perekaman  data  dapat  bersifat  optik  berupa  foto,  bersifat  analog berupa  sinyal-sinyal  video  seperti  gambar  pada  monitor  televisi,  atau  bersifat  digital  yang  dapat  langsung disimpan  pada  suatu  pita  magnetik.  Menurut  presisi  yang  digunakan  untuk  menyatakan  titik-titik  koordinat pada  domain  spasial  atau  bidang  dan  untuk  menyatakan  nilai  keabuan  atau  warna  suatu  citra,  maka  secara teoritis  citra  dapat  dikelompokkan  menjadi  empat  kelas  citra,  yaitu  citra  kontinu-kontinu,  kontinu-diskrit, diskrit-kontinu, dan diskrit-diskrit. Di  mana label pertama  menyatakan presisi dari titik-titik  koordinat pada bidang citra sedangkan label kedua menyatakan presisi nilai keabuan atau warna. Kontinu dinyatakan dengan presisi angka tidak berhingga, sedangkan diskrit dinyatakan dengan presisi angka berhingga.
Komputer digital bekerja dengan angka-angka presisi terhingga, dengan demikian hanya citra dari kelas diskrit-diskrit yang dapat diolah dengan komputer; citra dari kelas tersebut lebih dikenal sebagai citra digital. Citra  digital  merupakan  suatu  array  dua  dimensi  atau  suatu  matriks  yang  elemen-elemennya  menyatakan tingkat keabuan dari elemen gambar; jadi informasi yang terkandung bersifat diskrit. Citra digital tidak selalu merupakan  hasil  langsung  data  rekaman  suatu  sistem.  Kadang-kadang  hasil  rekaman  data  bersifat  kontinu seperti  gambar  pada  monitor  televisi,  foto  sinar-X,  dan  lain  sebagainya.  Dengan  demikian  untuk mendapatkan  suatu  citra  digital  diperlukan  suatu  proses  konversi,  sehingga  citra  tersebut  selanjutnya  dapat diproses dengan komputer.
Citra digital dapat ditulis dalam bentuk matriks sebagai berikut:

    
   
        
) 1 , 1 ( ... ) 1 , 1 ( ) 0 , 1 ( ) 1 , 1 ( ... ) 1 , 1 ( ) 0 , 1 ( ) 1 , 0 ( ... ) 1 , 0 ( ) 0 , 0 ( ) ( N M f M f M f N f f f N f f f x f    
Nilai pada suatu irisan antara baris dan kolom (pada posisi x,y) disebut dengan picture elements, image elements, pels, pixels . Istilah terakhir ( pixels ) paling sering digunakan pada citra digital.
Citra  digital  dibentuk  oleh  kumpulan  titik  yang  dinamakan  piksel.  Setiap  piksel  digambarkan  sebagai satu kotak kecil. Setiap piksel mempunyai koordinat posisi. Sistem koordinat yang dipakai untuk menyatakan citra digital ditunjukkan di Gambar 2.
Gambar 2. Sistem Koordinat Citra Berukuran M x N (M Baris, N Kolom)
Dengan  sistem  koordinat  yang  mengikuti  asas  pemindaian  pada  layar  TV  standar  itu,  sebuah  piksel mempunyai  koordinat  berupa  (x,y).  Dalam  hal  ini,  x  menyatakan  posisi  kolom,  dan  y  menyatakan  posisi baris.  Piksel  pojok  kiri-atas  mempunyai  koordinat  (0,0)  dan  piksel  pada  pojok  kanan-bawah  mempunyai koordinat (M-1,N-1).

## 2.2 Jenis Citra
Ada  tiga  jenis  citra  yang  umum  digunakan  dalam  pemrosesan  citra.  Ketiga  jenis  citra  tersebut  yaitu, citra berwarna, citra berskala keabuan, dan citra biner.
a) Citra Berwarna
Citra berwarna, atau biasa dinamakan citra RGB, merupakan jenis citra yang menyajikan warna dalam bentuk  komponen  R  (merah),  G  (hijau),  dan  B  (biru).  Setiap  komponen  warna  menggunakan  delapan  bit (nilainya berkisar antara 0 sampai dengan 255). Dengan demikian, kemungkinan warna yang dapat disajikan mencapai 255 x 255 x 255 atau 16.581.375 warna. Tabel 1 menunjukkan contoh warna dan nilai R, G, dan B. Contoh citra berwarna seperti Gambar 3.
b) Citra Berskala Keabuan
Sesuai dengan nama yang melekat, citra jenis ini menangani gradasi warna hitam dan putih, yang tentu saja  menghasilkan  efek  warna  abu-abu.  Pada  jenis  gambar  ini,  warna  dinyatakan  dengan  intensitas.  Dalam hal ini, intensitas berkisar antara 0 sampai dengan 255. Nilai 0 menyatakan hitam dan nilai 255 menyatakan putih. Contoh citra berskala keabuan seperti Gambar 4.
Tabel 1. Warna dan Nilai Penyusun Warna Warna R G B Merah 255 0 0 Hijau 0 255 0 Biru 0 0 255 Hitam 0 0 0 Putih 255 255 255 Kuning 0 255 255
Gambar 3. Citra Berwarna
Gambar 4. Citra Keabuan
Istilah  lain  citra  keabuan  adalah  citra grayscale yaitu  citra  yang  nilai  pixelnya  merepresentasikan derajat keabuan atau instensitas warna putih. Nilai instensitas paling rendah merepresentasikan warna hitam dan  nilai  intensitas  paling  tinggi  merepresentasikan  warna  putih.  Pada  umumnya  citra grayscale memiliki kedalaman pixel 8 bit (256 derajat keabuan), tetapi ada juga citra grayscale yang kedalaman pixelnya bukan 8 bit, misalnya 16 bit untuk penggunaan yang memerlukan ketelitian tinggi.
c) Citra Biner
Citra  biner  adalah  citra  dengan  setiap  piksel  hanya  dinyatakan  dengan  sebuah  nilai  dari  dua kemungkinan  (yaitu  nilai  0  dan  1).  Nilai  0  menyatakan  warna  hitam  dan  nilai  1  menyatakan  warna  putih. Citra jenis ini banyak dipakai dalam pemrosesan citra, misalnya untuk kepentingan memperoleh tepi bentuk suatu objek. Gambar 5 menyatakan citra biner.

## Gambar 5. Citra Biner

## 2.3 Segmentasi Citra dengan Kohonen
Segmentasi citra adalah pemisahan objek yang satu dengan objek yang lain dalam suatu citra atau antara objek  dengan  latar  yang  terdapat  dalam  sebuah  citra.  Dengan  proses  segmentasi  tersebut,  masing-masing objek pada citra dapat diambil secara individu sehingga dapat digunakan sebagai input di proses lainnya.
Segmentasi  citra  adalah  proses  pengolahan  citra  yang  bertujuan  memisahkan  wilayah  ( region )  objek dengan  wilayah  latar  belakang  agar  objek  mudah  dianalisis  dalam  rangka  mengenali  objek  yang  banyak melibatkan persepsi visual.
Segementasi  citra  merupakan  proses  yang  ditujukan  untuk  mendapatkan  objek-objek  yang  terkandung di  dalam  citra  atau  membagi  citra  ke  dalam  beberapa  daerah  dengan  setiap  objek  atau  daerah  memiliki kemiripan atribut. Pada citra yang mengandung hanya satu objek, objek dibedakan dari latar belakangnya.
Segmentasi  juga  biasa  dilakukan  sebagai  langkah  awal  untuk  melaksanakan  klasifikasi  objek.  Setelah segmentasi  citra  dilaksanakan,  fitur  yang  terdapat  pada  objek  diambil.  Sebagai  contoh,  fitur  objek  dapat berupa  perbandingan  lebar  dan  panjang  objek,  warna  rata-rata  objek,  atau  bahkan  tekstur  pada  objek. Selanjutnya, melalui klasifikasi, jenis objek dapat ditentukan.
Pemetaan  Organisasi  Kohonen  (Kohonen  Self  Organizing  Maps,  SOM),  merupakan  model  pemetaan dari  jaringan  syaraf  tiruan  di  mana  suatu  lapisan  yang  berisi  neuron-neuron  akan  menyusun  dirinya  sendiri berdasarkan input nilai tertentu dalam suatu kelompok yang dikenal dengan istilah cluster . Selama  proses  penyusunan  diri, cluster yang  memiliki  vector  bobot  paling  cocok  dengan  pola  input (memiliki  jarak  yang  paling  dekat)  akan  terpilih  sebagai  pemenang.  Selanjutnya,  neuron  yang  menjadi pemenang  beserta  dengan  neuron-neuron  tetangganya  akan  memperbaiki  bobot-bobotnya  masing-masing. Arsitektur jaringan Kohonen SOM seperti Gambar 6.
Gambar 6. Arsitektur Jaringan Kohonen SOM
Seperti yang diperlihatkan dalam Gambar 6 di atas dimisalkan bahwa terdapat 2 unit input ( P1 dan P2), yang  akan  dibentuk  ke  dalam  3 cluster neuron  lapisan  output  (Y 1 ,  Y 2 ,  dan  Y 3 ).  Selanjutnya  neuron-neuron tersebut  akan  memperbaiki  bobotnya  masing-masing,  sebagai  bobot  W ij .  Dalam  hal  ini,  bobot  W ij mengandung pengertian bobot yang menghubungkan neuron ke-j pada lapisan input menuju neuron ke-i pada lapisan output.
Prof. Teuvo Kohonen adalah orang pertama yang memperkenalkan jaringan kohonen pada 1982. Pada jaringan ini, neuron-neuron pada suatu lapisan akan menyusun dirinya sendiri berdasarkan input nilai tertentu dalam  suatu cluster .  Dalam  proses  penyusunan  ini, cluster yang  dipilih  sebagai  pemenang  adalah cluster yang  mempunyai  vektor  bobot  paling  cocok  dengan  pola  input  (memiliki  jarak  yang  paling  dekat)  (Sutojo, 2011, hal. 392).
Algoritma Kohonen:
1) Inisialisasi bobot: w ij
Set parameter-parameter tetangga
Set parameter learning rate 2) Kerjakan selama kondisi berhenti bernilai False
a. Untuk setiap vektor input x, kerjakan:
- Untuk setiap j, hitung:
   i i ij x w J D 2 ) ( ) (
- Tentukan J, sampai D(J) minimum
- Untuk setiap unit j dengan spesifikasi tetangga tertentu dan untuk setiap i: w ij (baru) = w ij (lama) + α(x i -w ij (lama)) b. Perbaiki learning rate .
c. Kurangi radius ke-tetangga-an pada waktu-waktu tertentu.
d. Tes kondidi berhenti.
Hubungan metode kohonen dalam segmentasi citra yaitu dalam membedakan antara objek satu dengan objek  lainnya  menggunakan  algoritma  kohonen.  Dalam  penelitian  ini  segmentasi  terhadap  citra  yaitu membuat  citra  menjadi  citra  biner,  yaitu  bernilai  0  dan  1.  Nilai  0  menunjukkan  warna  hitam  dan  warna  1 menunjukkan warna putih.
Cara  kerja  kohonen  di  sini,  yaitu  citra  yang  diinputkan  dilakukan  training  untuk  mendapatkan  bobot- bobot terbaru. Bobot-bobot tersebut digunakan untuk mengubah citra dari grayscale menjadi citra biner.

## 3. METODE PENELITIAN
Adapun  penelitian  ini  mengenai  segmentasi  citra  dalam  mengubah  warna  citra  dari  berwarna  menjadi citra biner seperti dalam Gambar 7.

## Gambar 7. Alur Segmentasi Penelitian
Pada  segmentasi  citra  digital  terdiri  dari  beberapa  langkah  yang  dapat  digambarkan  menjadi  blok diagram dengan  model seperti Gambar 8.  Adapun langkah  tiap proses dapat dilihat dalam  flowchart seperti Gambar 9 dan 10.
Gambar 8. Blok Diagram Segmentasi Citra
Fungsi masing-masing bagian dalam diagram blok di atas sebagai berikut:
1. Akuisisi Citra yaitu proses menginputkan citra atau loading citra.
2. Melakukan  proses  perubahan  terhadap  citra  jika  citra  inputan  dalam  bentuk  citra  RGB  atau graylevel menjadi grayscale .
3. Citra  inputan  diproses  atau  dirubah  ke  bentuk grayscale selanjutnya  disegmentasi  menggunakan clustering SOM menjadi citra biner.
Citra Masukan GrayScale Training SOM Proses Segmentasi dengan Clustering SOM Hasil Citra Segmentasi (Citra Biner) Transformasi Citra ke GrayScale Citra Gray Level Citra GrayScale Hasil Transformasi Citra Biner Hasil Segmentasi Clustering SOM Akuisisi Citra Transformasi Citra
Segmentasi Citra
Gambar 9. Flowchart Segmentasi Citra
Gambar 10. Alur Segmentasi Citra dengan Clustering SOM
Start Input Citra Konversi ke GrayScale Segmentasi Citra dengan Clustering SOM Hasil Segmentasi Citra Simpan Hasil Segmentasi End tidak ya ya tidak Start Input Citra inisialiasi bobot, epoch maksimum, jumlah cluster, epoch=0 Masukkan Nilai tiap pixel sebagai inputan jaringan SOM menghitung Jarak jarakMinimum Modifikasi Bobot vektor bobot akhir epoch<Makepoc h Hasil Clustering Citra Segmentasi End epoch=epoch+1

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  sistem  ini  menggunakan  tool  Matlab,  dan  sistem  ini  tidak  menggunakan  database.  Sistem menggunakan  inputan  citra  RGB  dan  grayscale.  Langkah  awal  yaitu  citra  inputan  (citra  berwarna/RGB) dirubah ukurannya, yaitu diperkecil menggunakan tool Photoshop.
Selanjutnya  dari  citra  inputan  RGB  atau  citra  berwarna  kemudian  dikonversi  menjadi  citra  grayscale menggunakan sintak pada Segmen 1. Hasil dari konversi, yaitu citra keabu-abuan.
Segmen 1 Sintak Grayscale
1: function [A]=konversigray(citra)
2: ctr=citra;
3: red=ctr(:,:,1); 4: green=ctr(:,:,2); 5: blue=ctr(:,:,3); 6: A=(0.3*red)+(0.3*green)+(0.4*blue);
7: imshow(A);
Hasil  akhir  dari  sistem  ini,  yaitu  citra  biner.  Citra  yang  hanya  berwarna  hitam  dan  putih.  Dari  citra grayscale diproses dengan algoritma SOM menghasilkan citra biner.
Hasil dari setiap proses seperti dalam Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Citra Segmentasi
Citra RGB Citra Grayscale
Citra Biner

## 5. KESIMPULAN
Dari  pembahasan  di  atas,  maka  peneliti  menyimpulkan  bahwa  algoritma  SOM  dapat  mencluster  citra menjadi  biner.  Yaitu  mampu  mengelompokkan  citra  yang  hitam  dan  putih.  Sistem  dibangun  menggunakan tool  Matlab  dan  tidak  menggunakan  database.  Citra  inputan  berupa  citra  RGB  atau  berwarna  selanjutnya diproses  menjadi  citra  grayscale  atau  keabuan.  Hasil  citra  grayscale  disimpan  di  dalam  folder  citra  gray. Selanjutnya  algoritma  SOM  mengsegmentasi  menjadi  citra  biner.  Hasil  segmentasi  citra  biner  disimpan  di folder citra biner.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Basuki, Achmad. 2005. Pengolahan Citra Menggunakan Visual Basic . Graha Ilmu: Yogyakarta.
[2] Hermawan, Arief. 2006. Jaringan Syaraf Tiruan Teori dan Aplikasi . Andi: Yogyakarta.
[3] Irawan, Feriza A. 2012. Buku Pintar Pemrograman Matlab . Mediakom: Yogyakarta.
[4] Kadir, Abdul. 2013. Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra . Andi: Yogyakarta.
[5] Paulus, Erick. 2007. Cepat Mahit GUI Matlab . Andi: Yogyakarta.
[6]Prasetyo, Eko. 2011. Pengolahan Citra Digital dan Aplikasinya Menggunakan Matlab . Andi: Yogyakarta.
[7]Putra, Darma. 2010. Pengolahan Citra Digital. Andi: Yogyakarta.
[8]Siang,  Jong  Jek.    2005. Jaringan  Syaraf  Tiruan  dan  Pemrogramannya  Menggunakan  Matlab .  Andi: Yogyakarta.
[9]Sutojo, T. 2011. Kecerdasan Buatan . Andi: Yogyakarta.