## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Segmentasi Citra Warna Otomatis Rambu Lalu Lintas dengan Penerapan Mask Thresholder
Khoerul Anwar #1 , Mahmud Yunus #2 , Sujito #3
# Teknologi Informasi, STMIK PPKIA Pradnya Paramita Jl. LA. Sucpto 249 A Malang
1 alqhoir@stimata.ac.id
2 yoenoes@gmail.com
3 sujito@stimata.ac.id
Abstrak—Segmentasi  rambu  jalan  dan  sistem  pengenalan merupakan aspek penting dan esensial untuk digunakan pada sistem  autopilot,  smart  car  atau  autonomous  vehicle  yang memungkinkan kendaraan dapat berjalan tanpa pengemudi manusia. Namun demikian pada paper ini citra rambu jalan yang diproses dalam bentuk image dan bukan vidio/kamera. Penelitian ini bertujuan memperoleh citra warna rambu jalan dengan  presisi  yang  tinggi.  Pada  penelitian  ini  ditawarkan metode  segmentation  rambu  jalan  dengan  mengembangkan Fuzzy  C-means  dengan  menginjeksikan  teknik  mask- tresholder untuk mendapatkan hasil segmentasi warna rambu jalan dengan presisi tinggi. Mula-mula citra dideteksi dalam ruang  warna  RGB  kemudian  diubah  menjadi  model  warna L*a*b  dan  dilanjukan  ekstraksi  untuk  mendapatkan komponan warna *a*.  Fuzzy C-means dterapkan pada citra warna  *a*  untuk  segmentasi  foreground  dan  background. Proses dilanjutkan dengan operasi opening – closing dan hole filling untuk mereduksi noise pada hasil segmentasi. Sampai pada tahap ini hasil  segmentasi yang diperoleh adalah citra binary dimana foreground dalam warna putih dan bacground dalam  warna  hitam.    Oleh  karena  itu  untuk  mendapatkan citra hasil segmentasi rambu jalan dalam ruang warna RGB maka  diperlukan  proses  konvolusi.  Teknik  konvolusi  yang dilakukan pada penelitian ini adalah dengan mengalikan tiap piksel citra mask tresholder dengan citra semula dalam ruang warna RGB.  Citra mask tresholder yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  citra  binary  hasil  segmentasi  dengan Fuzzy  Cmeans.  Metode  yang  ditawarkan  telah  diuji  dengan citra  rambu  jalan  sejumlah  18  citra.  Hasil  yang  diperoleh menunjukkan  kinerja  metode  yang  diusulkan  mampu mensegmentasi  citra  rambu  jalan  dalam  sesuai  warna  citra semula.  Menggunakan  metode  jaccard  untuk  mengukur akurasi kinerja didapat tingkat akurasi adalah 97,73%.
Kata  kunci — Rambu  Jalan,  Segmentasi,  Fuzzy  C-Means, Mask Thresholder, Konvolusi

## I. P ENDAHULUAN
Segmentasi  rambu  jalan  dan  sistem  pengenalan merupakan  aspek  penting  dan  esensial  dari  "Sistem Dukungan  Pengemudi  (DSS)",  karena  rambu  jalan mengarahkan pengemudi untuk mengemudikan kendaraan mereka dengan aman dan menentukan cara, kecepatan, dan
belokan[1].  Saat  ini  mulai  banyak  penelitian-penelitian tentang autopilot, smart car atau autonomous vehicle yang memungkinkan kendaraan dapat berjalan tanpa pengemudi manusia.  Salah  satu  modul  penting  yang  harus  dimiliki pada autonomous vehicle adalah pengenalan rambu-rambu lalu  lintas  secara  otomatis[2].  Pengenalan  rambu-rambu lalulintas  secara  otamatis  dalam  bidang computer vision adalah pekerjaan yang cukup rumit. Hal terpenting adalah bagaimana sistem mampu melokalisir tanda yang terpasang dapat dikenali dan diterjemahkan dengan benar oleh sistem. Sementara  resistensi  sistem  secara real  time adalah kecepatan  kendaraan,  lokasi  dan  warna  rambu  lalulintas. Citra  tanda  rambu  lalulintas  terpasang  secara  umum memiliki latar belakang yang komplek dan beragam. Oleh karena itu diperlukan teknik segmentasi objek untuk dapat mengenali tanda lalulintas.
Segmentasi  citra  sampai  saat  ini  masih  menjadi perhatian yang cukup penting dalam hal  pengolahan citra digital. Segmentasi merujuk pada partisi [3][4] sebuah citra menjadi beberapa bagian yang didasarkan kemiripan ciri [5] atau  keseragaman  yang  dimiliki  [6].  Kegunaannya  cukup penting khususnya terkait analisis dan aplikasi pengolahan citra  digital.  Tantangan  yang  dihadapi  adalah  tidak  ada sebuah metode segmentasi  yang mampu  digunakan untuk semua kasus. Hal ini disebabkan citra memiliki perbedaan dalam bentuk warna, teksture, tingkat iluminasi dan noise yang berbeda.
Sistem pengenalan pada rambu lalu lintas memiliki dua fase utama, yaitu fase deteksi dan pengenalan rambu. Fase deteksi  adalah  fase  untuk  menyeleksi  objek  pada  sebuah gambar  dengan  tujuan  menemukan  rambu  itu  sendiri. Melalui proses segmentasi maka hasil dari fase ini adalah Region of Interest (ROI) atau objek rambu tersebut. Hasil tersebut  akan  menjadi  masukan  untuk  tahap  pengenalan rambu  ( recognition ). Fase ini  merupakan  fase  untuk mendefinisikan  arti  dan  tujuan  dari  rambu  tersebut menggunakan template yang  telah  dipersiapkan  atau metode lainnya[7]. Kecepatan pengenalan menjadi urgent ketika diterapkan untuk autonomous vehicle sistem .
Segmentasi  adalah  proses  yang  kompleks  dan menantang, terutama jika diterapkan pada gambar dengan latar  belakang  alami.  Proses  ini  bertujuan  untuk mengklasifikasikan  luas  area  rambu  lalulintas  dan latarbelakangnya. Ada banyak literatur sebelumnya tentang segmentasi  yang  dikembangkan  untuk  citra    dengan latarbelakang  yang  kompleks    seperti oil  palm [8], blueberry fruit [9], apple Harvesting [10], the Fruit-trees in  Multi-stage  Outdoors  Orchard  under  Natural Conditions [11].  Berbagai  penelitian  tersebut  menjadi sumber referensi.
Berdasar  telaah  literatur  yang  penulis  lakukan  sampai saat  ini  tidak  ada  yang  membahas  tentang  teknik mendapatkan  hasil  segmentasi  dalam  bentuk  citra  warna. Demikian  juga  pada  beberapa  penelitian  citra  yang digunakan  untuk  konvolusi  lazim  menggunakan  ukuran tertentu  misal  3  x  3  dengan  komponen  piksel  tertentu dengan nilai 0 sebagai pusat kernel.
Penelitian ini menawarkan kebaruan yaitu model kernel atau oleh penulis disebut mask thresholder dengan ukuran yang  tidak  lazim  yaitu  berukuran  sama  dengan  citra asli/semula.  Sementara  teknik  konvolusinya  adalah perkalian  piksel  citra  semula  dan  citta mask  tresholder . Perkalian  antar  piksel  pada  indek  piksel  yang  sama  dari masing-masing  matrik  citra mask dan  citra  semula. Penjelasan detail dibahas pada dibagian metode penelitian.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  memisahkan foreground dan background citra yang terdapat rambu jalan dengan menghasilkan citra rambu jalan dalam bentuk citra warna.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Metode  yang  diusulkan  untuk  melakukan  segmentasi secara  otomatis  terhadap  citra  Rambu  Lalulintas  dengan latar belakang yang komplek dibagi dalam tiga tahapan: (1) Lokalisasi  rambu  lalulintas,  (2)  Tahapan  persiapan pengolahan  data  ( pre  processing )  dan  (3)  Segmentasi. Masing masing tahapan memiliki beberapa proses, gambar 1  menunjukkan  detail  tahapan  proses  untuk  mendapatkan hasil segmentasi.

## A. Lokalisasi Rambu Lalulintas
Lokalisasi  rambu  lalulintas  dilakukan  pada  citra khususnya yang mempunyai background komplek. Proses ini untuk mengurangi area citra terhadap background . Hal yang  dilakukan  adalah  dengan  melakukan cropping citra. Contoh proses ini ditunjukkan oleh Gambar 2. (b) dan (d)

## B. Pra Proses
Proses  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  bagian  citra dengan  fokus  area  mendekati  citra  rambu  lalulintas. Bagian ini dinamakan dengan region of interes (ROI) citra. ROI mempunyai berbagai ukuran seperti ditunjukkan pada Gambar 2 (Gambar 2(a) dan (c) citra dengan ukuran asal, Gambar  2(b)  dan  (d)  hasil resize ).  Ukuran  citra  tersebut lebih kecil dari citra aslinya dengan mengurangi selain area rambu lalulintas. Resize terhadap citra asli dengan berbagai
resolusi menjadi 200 x 200 piksel. Ukuran ini diharapkan untuk efisiensi waktu [12] proses seleksi ROI.

## Gambar. 1 Diagram alur sistem
Komposisi  warna  citra  asal  adalah  RGB    dan  untuk optimalisasi  proses  maka  dikonversi  ke  citra  L*a*b.  Dari warna  L*a*b  dipilih  komponen  *a*  atau  b  untuk memperoleh  rambu  lalulintas  yang  potensial  dari  latar belakang yang komplek [13][14]. Konversi warna RGB ke L*a*b  menggunakan  formula[8]  seperti  tertulis  di Persamaan (1)
L =0.2126R + 0.7152G + 0.9722B a= 1.4749(0.2213R – 0.339G+0.1177B)+128 b = 0.6245(0.1949R +0.6057G – 0.8006B)+128 (1)
Gambar  2. Resize resolusi,  (a)(c)  citra  dengan  ukuran  asal,  (b)(d)  hasil resize
Pada tahapan ini juga dilakukan proses perbaikan citra hasil konversi khususnya citra dengan komponen warna a atau  b.  dengan  menerapkan Filter  Gausian . Gaussian filtering adalah  proses  untuk  mereduksi  gangguan  pada citra agar diperoleh citra dengan kualitas yang siap untuk
diproses.  Tahapan  ini  merupakan  proses  peningkatan domain  spasial  pada  citra.  Peningkatan  domain  spasial didasarkan pada piksel dalam rentang kecil (tetangga). Ini berarti intensitas transformasi ditentukan oleh nilai abu-abu dari  titik-titik  tersebut  di  dalam  lingkungan,  dan  dengan demikian peningkatan domain spasial juga disebut operasi lingkungan  atau  pemrosesan  lingkungan.  Sebuah  citra digital dapat dilihat sebagai fungsi dua dimensi f(x,y), dan bidang  x,y  menunjukkan  informasi  posisi  spasial,  yang disebut  domain  spasial.  Operasi  penyaringan  berdasarkan lingkungan ruang xy disebut penyaringan domain spasial. Proses  penyaringan  adalah  memindahkan filter titik  demi titik pada fungsi  citra f(x,y) sehingga bagian tengah filter berhimpit dengan titik (x,y). Pada setiap titik (x, y), respons filter dihitung  berdasarkan  konten  spesifik  filter  dan melalui hubungan yang telah ditentukan sebelumnya yang disebut template .  Jika  piksel  di  lingkungan  dihitung sebagai operasi linier, itu juga disebut penyaringan domain spasial  linier ,  jika  tidak,  itu  disebut  penyaringan  domain spasial  nonlinier .  Gambar  3.3  menunjukkan  proses penyaringan spasial dengan template 3  ×  3  (juga  dikenal sebagai filter , kernel , atau jendela).
Gambar 3. Gaussian spatial filter
Sementara itu persamaan matematis gausian filter seperti dituliskan dalam persamaan 2.
𝐺 𝜎 (𝑥, 𝑦) = 1 2𝜋𝜎 2 𝑒𝑥𝑝 − 𝑥 2 +𝑦 2 2𝜎 2 (2)
Gaussian  filter pada    penelitian  ini  digunakan  untuk menghaluskan  gradasi  tepi  citra.  Kinerja gaussian  filter ditunjukkan  pada  Gambar  4.  Gambar  4(a)  adalah  citra dengan  komponen  warna  b  dari  L*a*b  dimana  pada  citra tersebut  memperlihatkan noise pada  ROI  Rambu Lalulintas. Sementara komponen warna  citra *a*  gambar 4(b) adalah citra grayscale sebelum di filter. Adapun efek dari gaussian filter adalah noise yang ada menjadi sedikit pudar, gambar 4(c).\
Gambar. 4 Kinerja dari gaussian filter, (a) citra L*a*b, (b) citra a dan (c) hasil filter gauss

## C. Segmentasi
Proses  partisi  citra  digital  menjadi  beberapa  segmen didefinisikan  sebagai  segmentasi  citra.  Segmentasi bertujuan untuk membagi citra menjadi wilayah yang lebih representatif  dan  mudah  dianalisis.  Wilayah  tersebut mungkin  sesuai  dengan  permukaan  individu,  objek,  atau bagian  alami  dari  objek.  Biasanya  segmentasi  gambar adalah proses yang digunakan untuk menemukan objek dan batas  (misalnya,  garis  atau  kurva)  dalam  gambar.  Lebih lanjut, dapat didefinisikan sebagai proses pelabelan setiap piksel pada gambar, di mana semua piksel yang memiliki label yang sama memiliki karakteristik visual tertentu[15][16].
Pada penelitian ini proses segmentasi ROI menggunakan  metode fuzzy  c-means [17].  Struktur  dari algoritma fuzzy  c-means didasarkan  pada  konsep fuzzy  c- partition .  Tujuan  dari fuzzy  c-means adalah  untuk menyelidiki derajat keanggotaan untuk setiap sampel data yang  sesuai  dengan  setiap  pusat  cluster  yang  ditentukan ( centroid ).  Hal  ini  dilakukan  berdasarkan  jarak  antara centroid dan  sampel  data,  di  mana  derajat  keanggotaan mengambil nilai tinggi (mendekati 1) ketika sampel dekat dengan centroid . Ini mencerminkan kesamaan dari sampel data untuk pengelompokan.
Fuzzy cmean , algoritma pengelompokan fuzzy c-means (FCM)    memungkinkan  satu  bagian  data  berada  di  lebih dari satu cluster berdasarkan fungsi keanggotaan[18]. FCM adalah  teknik  segmentasi  yang  populer  digunakan  dalam bidang  segmentasi  [19]  [20][21].  Algoritna  dasar  dari metode fuzzy  c-means , langkah  awal adalah  menentukan pusat cluster yang akan digunaan untuk menentukan lokasi rata-rata  untuk  tiap-tiap cluster .  Pada  kondisi  awal  ini, pusat cluster ini  masih  belum  stabil.  Tiap-tiap  titik  data memiliki  derajat  keanggotaan  untuk  tiap-tiap cluster . Derajat keanggotaan ini diperoleh dari proses fuzzy . Karean kondisi  pusat cluster belum  stabil  maka  dilakukan perbaikan  pusat cluster dan  derajat  keanggotaan  tiap-tiap titik data secara berulang, maka  akan  dapat dilihat bahwa pusat cluster akan  bergerak  menuju  lokasi  yang  tepat. Perubahan secara kontinyu ini berpatokan pada minimisasi fungsi  objektif  yang  didasari  pada  pengukuran  jarak  dari titik data yang diberikan ke pusat cluster yang terbobot oleh derajat keanggotaan titik data tersebut.
Dasar teori FCM adalah partisi terhadap data. Jika 𝑋 = ( 𝑥 1 , 𝑥 2 ,…, 𝑥 𝑛 ) adalah kumpulan data numerik di R d dan c menjadi  bilangan  bulat  antara  1  dan  n.  Diberikan  X,  kita katakan  bahwa  c  fuzzy  subset  { 𝑢 𝑘 ∶ 𝑋 →  [0,  1]}  adalah partisi-c dari X jika kondisi berikut terpenuhi [19] :
0 ≤ u k,i ≤1  k,i (3)
0 ≤ ∑ 𝑢 𝑘,𝑖 = 1 𝑐 𝑘=1  k,i (4)
0  ∑ 𝑢 𝑘,𝑖 < 𝑛 𝑛 𝑖=1  k (5)
Dimana 𝑢 𝑘 , 𝑖 = 𝑢 𝑘 ( 𝑥 𝑗 ), 1 ≤ 𝑘 ≤ 𝑐 dan 1 ≤ 𝑖 ≤ 𝑛 .  Misalkan 𝑢 𝑘 , , memenuhi kondisi di atas yang diwakili oleh matriks 𝑐 × 𝑛 , 𝑈 = [ 𝑢 𝑘 , 𝑖 ]. FCM bertujuan untuk menentukan pusat cluster 𝑣 𝑘 ( 𝑘 = 1; 2;..; 𝑐 ) dan matriks partisi fuzzy 𝑈 dengan meminimalkan  fungsi  tujuan 𝐽 didefinisikan  sebagai berikut:
𝐽(𝑈, 𝑉, 𝑋) = ∑ ∑ 𝑢 𝑘,𝑖 𝑚 𝑁 𝐼=1 𝑑 𝑘,𝑖 2 𝐶 𝐾=1 (6)
Dimana 𝑑 k , adalah  jarak  Euclidean  dari  sampel  x 𝑗 ke pusat cluster 𝑣 j didefinisikan sebagai:
𝑑 𝑘,𝑖 =   √∑(𝑣 𝑘,𝑗 −  𝑥 𝑖,𝑗 ) 2 𝑑 𝑗=1 (7)
Eksponen m dalam  persamaan  (6)  adalah  tingkat fuzzynes yang terkait dengan matriks partisi ( 𝑚 > 1). Jika 𝑚 =  1  maka soft  clustering akan  diubah  menjadi hard  case . Standar yang umum digunakan adalah 𝑚 = 2.
Algoritm FCM[19]
1. Pilih  bilangan  bulat 𝑐 dan  nilai  ambang  batas. Misalkan 𝑚 𝑡𝑜 𝑏𝑒 𝑒𝑞𝑢𝑎𝑙 𝑡𝑜 2. Perbaiki dan inisialisasi matriks  partisi fuzzy 𝑈 dengan  nilai  acak  sehingga memenuhi kondisi (1), (2) dan (3).
2. Hitung nilai v j sebagai pusat fuzzy menggunakan
𝑣 𝑘 = ∑ (𝑢 𝑘,𝑖 ) 𝑚 𝑛 𝑖=1 𝑥 𝑖 ∑ (𝑢 𝑘,𝑖 ) 𝑚 𝑛 𝑖=1 ∀𝑘1, … 𝑐 (8)
3. Perbaiki partisi matrik fuzzy update U dengan
𝑢 𝑘,𝑖 = 1 ∑ ( 𝑑 𝑘,𝑖 𝑑 𝑘,𝑘 ) 2 𝑚−1 𝑐 𝑘=1 (9)
Dimana 𝑑 𝑘 , dihitung menurut persamaan (7)
4. Hitung fungsi tujuan 𝐽 dengan menggunakan (5). Jika konvergen atau perbedaan antara dua nilai komputasi yang  berdekatan  dari  fungsi  tujuan 𝐽 kurang  dari ambang  yang  diberikan  maka  berhenti.  Jika  tidak, lanjutkan ke langkah 2.
Aplikasi FCM  dalam  penelitian  ini  menggunakan setting default yaitu: partisi matrik = 2, jumlah iterasi= 100, nilai perbaikan = 0,0005 .
Morphology , citra hasil segmentasi dengan FCM masih terdeteksi  noise  pada  citra foreground ,  kondisi  ini  perlu dilakukan  perbaikan  citra.  Pada  tahap  ini  perbaikan dilakukan  dengan  menggunakan  operasi morphology . Operasi Morphology , popular digunakan untuk mereduksi noise pasca  operasi  segmentasi[22],  deteksi  tepi  ataupun konversi  warna  citra  ke binary .  Salah  satu  bagian  dari metode morphology adalah erosion tepi. Erosion tepi, adalah proses yang populer diguanakan untuk menghapus noise hasil segmentasi yang di prediksi sebagai objek yang dikehendaki.
Dalam  aplikasi  praktis, erosion sering  dipasangkan dengan  dilatasi  secara berurutan hasil dilatasi  diikuti oleh hasil erosion , atau sebaliknya. Dalam kedua kasus tersebut, hasil  penerapan  dilatasi  dan erosion secara  iteratif  adalah penghapusan detail gambar tertentu yang ukurannya lebih kecil daripada struktur elemen tanpa distorsi geometris dari fitur yang tidak proses. Model ini pertama kali dieksplorasi oleh  Matheron  (1975)  dan  Serra  (1982).  Kedua  definisi [18]  mereka  untuk opening dan closing identik  dengan yang  diberikan  di  sini,  namun  formula  mereka  tampak berbeda  karena  mereka  menggunakan  simbol  (Minkowski) dari erosion yang memiliki arti penyusutan. Definisi opening citra A dengan menggunakan strutur elemen  B,  dilambangkan  dengan  A  B,  didefinisikan sebagai
A  B = (A  B)  B
Definisi closing citra  A  dengan  menggunakan  strutur elemen  B,  dilambangkan  dengan  A • B,  didefinisikan sebagai
A • B = (A  B)  B
Perlu  dipahami  bahwa  symbol  dan  ,  dapat merepresentasikan operasi dilatasi dan erosion untuk selain biner dan grayscale . Opening dan closing dapat  diartikan  sebagai  berikut: Pembukaan akan menghapus semua piksel di wilayah yang terlalu  kecil  untuk  menampung probe .  Urutan  yang berlawanan, closing ,  akan  mengisi  area  lubang  dan cekungan  lebih  kecil  dari  pada probe .  Filter  semacam  itu dapat  digunakan  untuk  menekan  fitur  objek  atau membedakan  objek  berdasarkan  bentuk  atau  distribusi ukurannya
Pada penelitian ini operasi Morphology yang diterapkan adalah  operasi opening ,  Pada  Gambar  5(b)  ditunjukkan citra  biner  sebagai  ROI  dari  hasil  segmentasi  yang  tidak sempurna pada saat melokalisir ojek yang diinginkan. Hal ini  ditunjukkan  terdapat  area  hitam  di  dalam  ROI  dan terdapat noise . Sementara itu Gambar 5(c) adalah citra hasil proses erosion sudah tidak terdapat noise lagi.
Gambar  5.  Kinerja  Erosion  (a)  citra  asal,  (b)  hasil  FCM  dan  (c)  pasca erosion
Hole  Filling ,  sebagaimana  telah  diperlihatkan  pada Gambar  5  sebagai  hasil  dari  tahapan  proses morphology diperoleh ROI citra binary, namun demikian masih didapati hole . Oleh karena itu diperlukan proses filling pada lubang gambar  6(b)  tersebut  agar  diperoleh  area  sempurna sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 6(c).
Gambar 6. Kinerja hole filling , (a) citra asal, (b) citra binar dan (c) pasca hole filling
Mask  Thresholder, adalah kebaruan  teknik/model kernel yang ditawarkan pada penelitian. Mask thresholder yang  ditawarkan ini  mempunyai  dimensi  citra  yang  sama dengan citra semula  (asli)  namun  hanya  mempunyai  nilai piksel  [0,1].  Hal  ini  berbeda  dengan  jenis  kernel  pada umumnya untuk convolusion pada proses deteksi tepi atau porses perbaikan kekontrasan warna citra yang menggunakan  dimensi  jauh  lebih  kecil  dari  citra  semula dan  nilai  0  serta  pusat  kernel. Mask  thresholder pada penelitian ini adalah citra hasil akhir dari proses segmentasi seperti dicontohkan pada Gambar 6(c). Keunggulan kernel mask  thresholder, ROI  mempunyai  posisi  yang  sama dengan  objek  yang  akan  disegmentasi  dari  sebuah  citra. Dengan  model  kernel  seperti  ini  diharapkan  pada  proses segmentasi objek dapat diperoleh dengan presisi tinggi.

## D. Konvolusi dengan Mask Thresholder
Konvolusi, adalah teknik untuk memperoleh citra baru dengan teknik operasi perkalian dari dua buah data matrik. Pada  penelitian  ini  konvolusi  dilakukan  untuk  mendapat ROI  citra  warna  sebagai  hasil  segmentasi.  Metode  yang digunakan  adalah  dengan  menerapkan  citra  hasil segmentasi  yang  telah  dilakukan  proses morphology sebagai  masker.  Proses  konvolusi  dilakukan  dengan perkalian tiap komponen citra warna semula (RGB) dengan citra masker dalam format binary f(x,y) pada persamaan (10) dari hasil segmentasi FCM (gambar 6 (c) ). Matrik r(), g(), dan b() masing  masing  mempunyai  nilai  piksel  dari  citra asal  yaitu  0  sampai  dengan  255,  (x i ,y j )  =  0…255. Sementara f(x i ,y j ) adalah citra binary bernilai [0 1]
Rf(x i ,y j ) = r (x i ,y j ) * f (x i ,y j ) Gf(x i ,y j ) = g (x i ,y j ) * f (x i ,y j ) Bf(x i ,y j ) = b (x i ,y j ) * f (x i ,y j ) (10)

## E. Konstruksi Komponen Citra
Konstruksi  komponen  citra  adalah  proses  menyusun komponen Rf , Gf dan Bf hasil  konvolusi  dengan mengaplikasikan persamaan (10)  menjadi satu unit warna citra RGB .  Proses  ini  menggabungkan  komponen Rf , Gf dan Bf menjadi  citra  hasil  segmentasi  (Gambar  7  (c)). Kinerja konstruksi citra ditunjukkan oleh Gambar 7.
Gambar 7. Kontruksi komponen Rf, Gf, Bf dan hasil segmentasi, (a) citra input, (b) citra binar dan (c) hasil konstruksi
Setelah dilakukan proses konstruksi citra dalam bentuk perkalian citra semula dalam ruang warna RGB  dan citra hasil segmentasi dalan ruang warna binary maka di peroleh tanda rambu jalan dalam dalam ruang warna RGB, seperti diperlihatkan pada Gambar 7 (c).

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Evaluasi Metode
Evaluasi  terhadap  metode  yang  diusulkan  ditinjau berdasarkan segmentation  accuracy (Sc).  Sc  digunakan untuk  mengukur  kemiripan  dua  citra  A  dan  B.  Citra  A dalam penelitian ini adalah citra ground  truth . Sementara citra  B  adalah  citra  yang  dihasilkan  oleh  metode  yang diusulkan .
Pengukuran kemiripan pada penelitian ini menggunakan metode jaccard seperti dituliskan pada persamaan (11)
𝑆𝑐 = |𝐴 ∩ 𝐵| |𝐴 ∪ 𝐵| = |𝐴 ∩ 𝐵| |𝐴| + |𝐵| − |𝐴 ∩ 𝐵| (11)
Pada persamaan 11 ditetapkan nilai (0 <= Sc <= 1) jika Sc bernilai 0 diartikan sebagai citra A dan B tidak memiliki kemiripan. Sementara jika Sc bernilai satu dapat diartikan memiliki kemiripan (akurasi) 100%. Oleh karena itu pada penelitian ini tingkat akurasi segmentasi diukur menggunakan metode jaccard .

## B. Kinerja Metode
Pengujian metode yang diusulkan telah dilakukan pada citra rambu lalulintas yang dikumpulkan sejumlah 72 citra dari  sumber  di  internet.  Format  citra  yang  di  pergunakan dalam  penelitian  ini  adalah  JPEG.  Sementara  itu  ukuran citra adalah 200 x 200 hasil dari resize citra asal. Dataset citra  dikelompokkan  berdasarkan  kompleksitas  latar belakang citra. Pada penelitian ini ditentukan sejumlah tiga kelompok  yaitu:  1)  citra  dengan  latar  belakang homogen , 2) citra dengan kompleksitas latar belakang rendah dan 3) citra latar belakang dengan kompleksitas tinggi.
Hasil pengujian pada citra kelompok pertama yaitu citra dengan latar belakang homogen menunjukkan motode yang diusulkan berhasil dengan sempurna mengenal objek yang diujikan. Pada kelompok ini telah diujikan sejumlah lima citra. Lima citra tersebut semua dapat disegmentasi dengan sempurna.  Berdasarkan  pengukuran  dengan jaccard didapat tingkat akurasi rata-rata 96,95%. Hasil segmentasi seperti ditunjukkan pada  Tabel 1.
TABEL I
S EGMENTASI DENGAN L ATAR B ELAKANG H OMOGEN
No Citra input Hasil Segmentasi Sc (%)
1 97.69 2 97.25 3 94.74 4 98.00 5 97.09 Rata-rata
96,95
Hasil pengujian pada citra kelompok dua, citra dengan latar belakang kompleksitas rendah. Terhadap lima citra ini menunjukkan  bahwa  motode  yang  diusulkan  berhasil dengan baik mengenal objek yang diujikan. Lima citra uji mampu disegmentasi dengan seluruhnya. Namun demikian seperti pada pengujian nomor 3 terdapat kurang sempurna dalam segmentasi karena masih terdapat background yang dikenali  sebagai  ROI.  Hasil  yang  diperoleh  untuk pengujian  terhadap  kompleksitas  latar  belakang  rendah didapat tingkat akurasi rata-rata 98,10% seperti ditunjukkan pada Tabel 2.
TABEL III S EGMENTASI DENGAN K OMPLEKSITAS L ATAR B ELAKANG R ENDAH No Citra input Hasil Segmentasi
Sc
(%)
1 98.45 2 97.54 3 98.26
No Citra input Hasil Segmentasi Sc (%)
4 98.09 5 98.20
Rata-rata 98.10
Hasil  pengujian  citra  dengan  latar  belakang  dengan kompleksitas  tinggi menunjukkan motode yang diusulkan berhasil mengenal  tanda rambu  jalan yang diujikan. Pada kelompok  ini  telah  diujikan  sejumlah  tujuh  citra.  Hasil yang  diperoleh  untuk  pengujian  terhadap  kompleksitas latar belakang yang tinggi adalah seperti di perlihatkan oleh Tabel 3. Pada kelompok ini metode mampu mengenali ROI dengan tepat. Sementara itu kinerja metode yang dtawarkan pada kelompok ini didapat tingkat akurasi rata-rata adalah 98.15%.
TABEL IIIII S EGMENTASI DENGAN K OMPLEKSITAS L ATAR B ELAKANG T INGGI No Citra input Hasil Segmentasi Sc (%)
1 98.32 2 98.28 3 97.93 4 98.00 5 98.10 6 97.91 `7
98.50 Rata-rata 98.15
Berdasarkan  pengujian  terhadap  tiga  kelompok  citra dengan  hasil  tertera  pada  Tabel  1,  Tabel  2  dan  Tabel  3 menunjukkan  kinerja  model  yang  ditawarkan  mampu menampilkan citra segmentasi dalam ruang warna dengan akurasi tinggi yaitu rerata secara keseluruhan 97,73%.
Hasil  pengujian  pada  Tabel  3  diperlihatkan  ada  tiga tanda rambu jalan untuk kategori himbauan dalam bentuk teks  dengan  tulisan  berwarna  hitam  dengan background putih yang gagal disegmentasi, yaitu dipercobaan 3, 4 dan 5. Teks hitam yang berlatar belakang putih (RGB) saat di konversi ke ruang warna L*a*b tidak mengalami kesalahan. Namun  saat  komponen  tersebut  diekstraksi  untuk komponen warna *a* ternyata di dapati bahwa komponen warna  *a*  terlihat  gelap  dan  tidak  menampakan  teks ( foreground ) yang ada. Untuk mendapat fakta  yang benar terkait temuan ini, maka telah dilakukan pengujian dengan 2  tindakan.  Pertama  merubah  rambu  tersebut  dengan background berwarna  kuning  dengan  teks  tetap  berwarna hitam.  Hasil  yang  diperoleh  menunjukkan  bahwa  metode mampu mensegmentasi dengan sempurna. Kedua, dengan merubah teks menjadi berwarna merah dengan background tetap  putih.  Hasil  yang  diperoleh  menunjukkan  bahwa metode  mampu  mensegmentasi  dengan  sempurna. Berdasarkan fakta ini, penggunaan citra warna L*a*b tidak mendukung  untuk  segmentasi  rambu  jalan  dalam  bentuk teks yang tertulis dengan warna hitam dengan background putih.

## IV. K ESIMPULAN
Metode Fuzzy  c-means dengan mask  thresholder pada proses  segmentasi  format  citra  L*a*b  dengan  latar belakang homogen mampu melakukan segmentasi dengan sempurna  dengan  akurasi  rata-rata  96.95%.  Sementara untuk  citra  dengan  latar  belakang  kompleksitas  rendah metode  yang  diusulkan  dapat  mengenali  ROI  dengan akurasi  98.10%  namun  ada  sedikit noise dari  hasil segemtasi. Demikian juga pada citra dengan kompleksitas latar  belakang  tinggi  metode  yang  diusulkan  mampu mengenali  simbol  rambu  lalulintas  dengan  benar  dan akurasi  kinerja  sebesar  98.15%.  Secara  keseluruhan metode  yang  ditawarkan  mampa  menghasilkan  sitra segmentasi  dalam  ruang  warna  dan  mempunyai  rerata akurasi tinggi yaitu sebesar 97,73 %.

## R EFERENSI
[1] Z. Afrose and M. Al-Amin Bhuiyan, “Road Sign Segmentation and  Recognition  under  Bad  Illumination  Condition  using Modified Fuzzy C-means Clustering,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 50, no. 8, pp. 1–6, 2012, doi: 10.5120/7788-0888.
[2] R. E. F. Rizarta and D. Avianto, “Pengenalan Citra Rambu Lalu Lintas  Menggunakan  Ekstraksi  Fitur  Momenwarna  Dan  K- Nearest Neighbor,” Comput.  J. Comput. Sci. Inf. Syst. , vol. 3, no. 1, p. 39, 2019, doi: 10.24912/computatio.v3i1.4272.
[3] K. Anwar and S. Setyowibowo, “Segmentasi Kerusakan Daun Padi pada Citra Digital,” vol. 7, no. 1, pp. 39–43, 2021.
[4] J.  Balado, M.  Soilán,  L.  Díaz-Vilariño,  and  P.  van  Oosterom,
“Segmentation of Traffic Signs From Poles With Mathematical Morphology  Applied  To  Point  Clouds,” ISPRS  Ann. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci. , vol. V-2–2021, pp.
145–151, 2021, doi: 10.5194/isprs-annals-v-2-2021-145-2021.
[5] S.  Dutta  and  B.  B.  Chaudhuri,  “Homogenous  Region  based Color Image Segmentation,” vol. II, 2009.
[6] N. Ikonomakis, K. N. Plataniotis, and A. N. Venetsanopoulos, “Color Image Segmentation for Multimedia Applications,” pp. 5–20, 2000.
[7] O. R. Sitanggang, H. Fitriyah, and F. Utaminingrum, “Sistem Deteksi dan Pengenalan Jenis Rambu Lalu Lintas Menggunakan Metode  Shape  Detection  Pada  Raspberry  Pi,” J.  Pengemb.
Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 12, 2018.
[8] A.  Septiarini,  H.  Hamdani,  H.  R.  Hatta,  and  K.  Anwar, “Automatic image segmentation of oil palm fruits by applying the  contour-based  approach,” Sci.  Hortic.  (Amsterdam). ,  vol. 261, no. October 2019, p. 108939, 2020, doi: 10.1016/j.scienta.2019.108939.
[9] X.  Ni,  C.  Li,  H.  Jiang,  and  F.  Takeda,  “Deep  learning  image segmentation and extraction of blueberry fruit traits associated with harvestability and yield,” Hortic. Res. , vol. 7, no. 1, 2020, doi: 10.1038/s41438-020-0323-3.
[10] H. Kang, “Fruit Detection and Segmentation for Apple,” 2019, doi: 10.3390/s19204599.
[11] Y. Abbaspour-gilandeh, “A Video Image Segmentation System for  the  Fruit-trees  in  Multi-stage  Outdoors  Orchard  under Natural Conditions,” 2018, doi: 10.15832/ankutbd.434137.
[12] S. Lailee, S. Abdullah, H. Aini, and N. Jamil, “Segmentation of Natural  Images  Using  an  Improved  Thresholding-based Technique,”  vol.  41,  no.  Iris,  pp.  938–944,  2012,  doi: 10.1016/j.proeng.2012.07.266.
[13] Z.  Wang  and  S.  Zhang,  “Segmentation  of  Corn  Leaf  Disease Based on Fully Convolution Neural Network,” vol. 1, no. 1, pp.
9–18, doi: 10.25236/AJCIS.010002.
[14] G. Sun, X. Jia, and T. Geng, “Plant Diseases Recognition Based on Image Processing Technology,” vol. 2018, pp. 1–8, 2018.
[15] D. Khattab, H. M. Ebied, A. S. Hussein, and M. F. Tolba, “Color image segmentation based on different color space models using automatic  GrabCut,” Sci.  World  J. ,  vol.  2014,  2014,  doi: 10.1155/2014/126025.
[16] J.  Delon,  A.  Desolneux,  J.  Lisani,  and  A.  B.  Petro,  “A Nonparametric  Approach  for  Histogram  Segmentation,”  no. February 2007, 2014, doi: 10.1109/TIP.2006.884951.
[17] N. Singh and S. Veenadhari, “Segmentation of fuzzy enhanced mammogram  mass  images  by  using  K-mean  clustering  and region growing,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 11, no. 5, pp. 348–352, 2020, doi: 10.14569/IJACSA.2020.0110546.
[18] M.  Nazari,  “Improve  Semi-Supervised  Fuzzy  C-means Clustering Based On Feature Improve Semi-Supervised Fuzzy C-means Clustering Based On Feature Weighting,” no. January 2013, 2016.
[19] A. Hamad, S. Aminifar, and M. Daneshwar, “An interval type- 2 FCM for color image segmentation,” vol. 10, no. 46, 2020.
[20] M. Akbar et al. , “GPU ACCELERATED FUZZY C-MEANS ( FCM ) COLOR IMAGE,” vol. 3839, pp. 165–174.
[21] S.  Arumugadevi,  “Color  Image  Segmentation  Using Feedforward Neural Networks with FCM,” vol. 13, no. October, pp. 491–500, 2016, doi: 10.1007/s11633-016-0975-5.
[22] A.  O.  Chime,  R.  O.  Aiwansoba,  M.  E.  Osawaru,  and  M.  C. Ogwu,  “Morphological  Evaluation  of  Tomato  (  Solanum lycopersicum Linn .) Cultivars,” vol. 21, no. 2, pp. 97–106, 2017, doi: 10.7454/mss.v21i2.7421.