## Implementasi Fuzzy C Mean Clustering Menggunakan Segmentasi Warna pada Mata Tua (Presbyopia)
Muhammad Sipan 1) , dan Roni Kartika Pramuyanti 2)
1, 2) Teknik Elektro, Universitas Semarang
1,2) Jl. Soekarno Hatta, RT.7/RW.7, Tlogosari Kulon, Kec. Pedurungan, Kota Semarang, Jawa Tengah 50196 e-mail: zh1_puan@usm.ac.id 1) , Roni@usm.ac.id 2)

## ABSTRACT
The eye is an organ that is very important for activities and is a window to the world because it has the function of seeing. The eye as an organ can survive damage for a long time. The structure of a healthy person's eye organ, especially at a young age, is smooth and flexible. This is because the eye lens can adjust its shape to see objects clearly at a certain distance and lighting. If this ability is lost, an eye disorder occurs known as presbyopia or old eyes. Based on this problem, the research discusses color segmentation in old eyes using the Fuzzy C mean cluster method. This method works by partitioning data based on the distance between the input data and the nearest cluster center. The cluster center is always updated repeatedly until an optimal cluster division is obtained. Recurrence is based on minimizing the objective function. The aim of the research carried out was to separate objects in the image of the old eye, which could later be used as a reference to determine the conditions, symptoms or diseases of the old eye. From the results of the tests carried out, separate front ground and background images can provide a clearer picture of what objects are in the old eye (Presbyopia). The first cluster is on the x = 0 to x = 0.5 axis with the cluster center indicated and the y axis = 0 to 0.8. what is the second clustering at coordinates x = 0.5 to x=1.0 and axis y=0 to y=0.8. with X1 at (0,0) and X2 at (0.8, 0.45).
Keywords: Cluster, Fuzzy C Mean, Eyes, Presbyopia, Segmentation.

## ABSTRAK
Mata adalah organ yang sangat penting untuk beraktivitas merupakan jendela dunia karena memiliki fungsi untuk melihat. Mata sebagai organ dapat bertahan dalam waktu yang lama dari kerusakan. Struktur organ mata orang yang sehat, khususnya saat usia muda bersifat halus dan fleksibel. Hal ini dikarenakan lensa mata bisa menyesuaikan bentuknya untuk melihat objek dengan jelas dalam jarak dan pencahayaan tertentu. Jika kemampuan itu hilang, maka terjadi gangguan mata yang dikenal dengan istilah presbyopia atau mata tua. Dari permasalahan tersebut penelitian membahas tentang segmentasi warna pada mata tua dengan menggunakan metode Fuzzy C mean cluster . Metode ini bekerja dengan mempartisi data berdasarkan pada jarak antara data masukan dengan pusat kluster terdekat. Pada pusat cluster selalu diupdate berulang-ulang sampai didapatkan pem- bagian kluster yang optimal. Perulangan didasarkan pada minimalisasi fungsi objektif. Tujuan penelitian yang dilakukan ada- lah memisahkan objek yang ada di citra mata tua, yang nantinya dapat di jadikan acuan untuk mengetahui kondisi, gejala atau penyakit yang ada pada mata tua tersebut. Dari hasil pengujian yang dilakukan dihasilkan, gambaran citra front ground dan background yang terpisah dapat memberikan gambaran lebih jelas objek apa saja yang ada pada mata tua ( Presbyopia ). Kluster pertama pada sumbu x = 0 sampai x = 0.5 dengan pusat kluster yang ditunjukkan dan sumbu y =0 sampai 0.8. klustering kedua berapa pada koordinat x = 0.5 sampai x=1.0 dan sumbu y=0 sampai y=0.8. dengan X1 pada (0,0) dan X2 pada (0.8, 0.45).
Kata kunci : Cluster , Fuzzy C Mean , Mata, Presbyopia , Segmentasi.

## I. P ENDAHULUAN
ata  manusia  adalah  salah  satu  organ  yang paling tahan lama terhadap kerusakan karena sangat penting untuk aktivitas. Struktur organ mata yang halus dan fleksibel ditemukan pada orang  yang  sehat,  terutama  pada  usia  muda.  Hal  ini disebabkan  fakta  bahwa  lensa  mata  perlu  mengubah bentuknya  untuk  melihat  objek  dengan  jelas  dalam pencahayaan  dan  jarak  tertentu.  Jika  kemampuan  ini hilang, terjadi gangguan mata yang disebut presbyopia atau mata tua. Presbyopia adalah gangguan mata yang ditandai  dengan  penurunan  kemampuan  lensa  mata untuk berfokus melihat suatu objek pada jarak pandang yang dekat. Selain itu, mata masih dapat berfokus pada objek yang dekat, tetapi ini membutuhkan waktu yang lebih  lama  daripada  mata  normal.  Gagasan  ini  dapat muncul  dengan  sendirinya  sebagai  proses  penuaan normal,  dan  siapa  saja  dapat  mengalaminya.  Istilah
"presbyopia"  berasal  dari  bahasa  Yunani,  yang  berarti "mata tua". Gangguan ini biasanya muncul pada orang yang di atas empat puluh tahun.
Berdasarkan uraian diatas Peneliti membahas tentang segmentasi warna pada mat atua dengan menggunakan metode  Fuzzy  C  mean  cluster.  Metode  ini  bekerja dengan mempartisi data berdasarkan pada jarak antara data  masukan  dengan  pusat  kluster  terdekat.  Tujuan penelitian  yang  dilakukan  adalah  memisahkan  objek yang ada di citra mata tua untuk yang nantinya dapat di jadikan  acuan  untuk  mengetahui  kondisi,  gejala  atau penyakit yang ada pada mat atau tersebut. Diharapkan penelitian  ini  dapat  memberikan  gambaran  lebih  jelas objek apa saja yang ada pada mata tua (Presbyopia).

## II. T INJAUAN P USTAKA DAN T EORI
Bagian ini menjelaskan tentang kajian pustaka dan te- ori-teori penunjang dalam penulisan laporan penelitian
M
ini.  Teori-teori  yang  membahas  dalam  menyelesaikan penelitian  ini,  diantaranya  teori  tentang  citra,  model warna,  ekstraksi  fitur,  tekstur  dan  tentang  histogram, nilai error.

## A. Kajian Penelitian Terkait
Penelitian  tentang  identifikasi  ikan  segar  sering  dil- akukan  dari  tahun-ketahun  baik  yang  automatis  atau semi  automatis  dengan  berbagai  metode  yang digunakan  untuk  menyelesaikan  pemasalahan  tersebut dimana  memerlukan  sejumlah  interaksi  penggunanya. Beberapa penelitian yang terkait adalah:
Abdi Praja, Chairisni Lubis, 2017 membahas tentang Metode C-Means Clustering Fuzzy dan K-Means Clus- tering Digunakan untuk Mengidentifikasi Penyakit Di- abetes.  Diabetes  adalah  penyakit  yang  terjadi  ketika kandungan glukosa di dalam darah tinggi. Tes glukosa yang  menghasilkan  keakuratan  tinggi  harus  dilakukan beberapa  kali  untuk  mendeteksi  dia-betes  di  dalam tubuh.  Beberapa  sinyal  tubuh  dapat  membantu  untuk mengidentifikasi  diabetes.  Metode  pengelompokan  K- Means dan Fuzzy C-Means menggunakan komputer se- bagai  perhitungan  matematika  adalah  salah  satu  cara untuk  menyelesaikan  perbedaan  ini.  Kedua  kelompok diabetes  dan  non-diabetes  termasuk  dalam  penge- lompokan.  Sembilan  data  digunakan  untuk  menguji masing-masing  metode.  Hasil  pengujian  metode  K- Means  adalah  73,438%,  sedangkan  metode  C-Means Fuzzy menghasilkan 82,812%. [1].
Dorteus  L.  Rahakbauw,  Venn  Y.  I.  Ilwaru,  2017, metode  Clustering  Fuzzy  C-Means  untuk  Memilih Beasiswa  Untuk  menentukan  beasiswa,  penelitian  ini menggunakan  logika  fuzzy.  Metode  Fuzzy  C-Means digunakan.  Ada  beberapa  persyaratan  yang  harus  di- penuhi  sebelum  dapat  menerima  beasiswa.  Semester, IPK,  jumlah  tanggungan  orang  tua,  penghasilan  total orang tua, dan metode transportasi adalah kriteria yang ditetapkan. Untuk mencapai tujuan ini, diperlukan suatu Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  yang  dapat  me- masukkan  semua  standar  yang mendukung  pengambi- lan keputusan agar proses pengambilan keputusan men- jadi lebih cepat dan lebih mudah [3].
Vera Herlinda, Dedi Darwis, Dartono Dartono, 2021. Analisis  Clustering  Untuk  Recredesialing  Fasilitas Kesehatan  Menggunakan  Metode  Fuzzy  C-Means. Penelitian ini membahas tentang penggunaan data min- ing  dengan  metode  Fuzzy  C-Means  (FCM)  dapat mengelompokan  data  maping  profil  penyedia  layanan faskes  untuk  mendapatkan  klaster  yang  dapat  beker- jasama kembali dengan pihak BPJS Kesehatan. Penera- pan  metode  FCM  melalui  aplikasi  Matlab  ini menghasilkan klaster pertama sebanyak 479 dan klaster dua sebanyak 580. Dari hasil klasterisasi menggunakan metode FCM dimulai dari tahap training diperoleh hasil akurasi  menghasilkan  nilai  partition  coefficient  index (PCI)  0.50002  dan  partition  entropy  index  (PEI) 0.99998  yang  berarti  tingkat  akurasi  dari  nilai keanggotaan dari klaster cukup baik [9].
Wahidah Sanusi, Ahmad Zaky, dan Besse Nur Afni, 2019. Analisis Fuzzy C-Means dan Penerapannya Da- lam Pengelompokan Kabupaten/Kota di Provinsi Sula- wesi Selatan Berdasarkan Faktor faktor Penyebab Gizi Buruk. Analisis kelompok, juga dikenal sebagai "clus- ter",  adalah  subjek  penelitian  ini,  karena  banyak  ke- lompok  menjadi  masalah  yang  signifikan.  FCM melakukan  pengelompokan  dengan  prinsip  memini- mumkan fungsi pengelompokannya. Salah satu param- eternya adalah fungsi keanggotaan fuzzy (sebagai pem- bobot) atau fuzzier. Tujuan dari penelitian ini adalah un- tuk mengevaluasi penggunaan metode pengelompokan Fuzzy  C-Means  Clustering  dan  aplikasinya  dalam pengelompokan  kabupaten  atau  kota  di  Sulawesi  Se- latan  berdasarkan  faktor-faktor  penyebab  gizi  buruk, seperti asupan gizi yang rendah, kependudukan, dan sa- rana  dan  tenaga  kesehatan.  Fungsi  objektif  sebesar 1079141921,2224  diperoleh  dari  analisis  penge- lompokan Fuzzy C-Means dengan dua cluster. Di mana kelompok  pertama  mencakup  18  kabupaten/kota,  dan kelompok kedua mencakup semua kabupaten [10].
Andri  Suryadi,  2015.  Algoritma  Fuzzy  C-Means (Fcm) digunakan dalam sistem pengenalan wajah, yang menggunakan  metode  Principal  Component  Analysis (Pca). membicarakan algoritma pengenalan wajah yang memungkinkan  sistem  komputer  untuk  mengidentifi- kasi wajah melalui data pelatihan yang ada dalam data- base.  Principal  Component  Analysis  (PCA)  akan digunakan untuk mencari fitur wajah, sedangkan algo- ritma  Fuzzy  C-means  (FCM)  akan  digunakan  untuk tahap identifikasi. Principal Component Analysis akan mereduksi citra wajah, dan outputnya akan berupa fitur yang  akan  dimasukkan  ke  dalam  algoritma  fuzzy  C- means.  Data  dikelompokkan  oleh  FCM  menjadi  be- berapa cluster, dengan pusat cluster yang berfungsi se- bagai dasar untuk mengenali data baru. Hasil pengujian PCA dan FCM menunjukkan nilai akurasi rata-rata nor- mal sebesar 74%, dengan 150 data latihan sebesar 84%, 300 data latihan sebesar 76%, dan 450 data latihan sebe- sar  76%.  Penujian  dengan  noise  tambahan  menunjuk- kan nilai akurasi rata-rata 16%, dengan 150 data latihan sebesar  26%,  300  data  latihan  sebesar  14%,  dan  450 data latih sebesar 8% [2].
Berdasarkan penelitian sebelumnya dijelaskan bahwa penelitian lebih menitik beratkan pada bidang Pendidi- kan,  ekonomi  dan  masih  kurang  dalam  bidang Kesehatan  khususnya  pembahasan  mat  atua,  oleh  ka- rena  itu  penulis  akan  meneliti  tentang  Implementasi Fuzzy C Mean Clustering   Menggunakan Segmentasi Warna pada Mata Tua  (Presbyopia).

## B. Teori Dasar

## 1. Logika Fuzzy dan Operasi Himpunan Fuzzy
Logika fuzzy memiliki nilai kekaburan atau kesama- ran  antara  benar  atau  salah.  Prof.  Lotfi  A.  Zadeh  per- tama kali menggunakan logika fuzzy pada tahun 1965. Dalam teori logika fuzzy, nilai bias secara keseluruhan dianggap benar atau salah. Namun, tingkat keberadaan
dan  kesalahan  seseorang  bergantung  pada  bobot keanggotaan  mereka.  Dalam  logika  fuzzy,  derajat keanggotaan  berkisar  dari  0  hingga  1;  sebaliknya, logika digital hanya memiliki dua nilai, yaitu 1 atau 0.
Suatu  besaran,  misalnya  kecepatan  laju  kendaraan, dapat  diterjemahkan  dengan  logika  fuzzy  (linguis-tic). Selain  itu,  logika  fuzzy  menunjukkan  seberapa  benar atau salah suatu nilai. Nilai hanya memiliki dua pilihan: apakah masuk dalam himpunan atau tidak. Ini berbeda dengan  logika  tegas  atau  klasik.  Nilai  dengan  derajat keanggotaan  0  (nol)  tidak  termasuk  dalam  himpunan, dan  nilai  dengan  derajat  keanggotaan  1  (satu)  adalah anggota himpunan.
Metode yang tepat untuk memasukkan ruang input ke dalam ruang out-put adalah logika fuzzy. Sejauh mana kebenaran  dan  keanggotaan  suatu  entitas  diukur,  ini disebut fuzzy. Oleh karena itu, mungkin untuk menga- takan bahwa sesuatu secara bersamaan benar dan salah [3]. Nilai keanggotaan dalam logika fuzzy berkisar an- tara 0 dan 1, tingkat keabuan dan juga hitam dan putih, dan konsep tidak pasti seperti "sedikit", "lumayan", dan "sangat" dapat digunakan dalam bentuk lin-guistik. Un- tuk  menentukan  keberadaan  elemen  dalam  suatu  him- punan, derajat keanggotaan sangat penting dalam teori himpunan fuzzy. Dalam penalaran dengan logika fuzzy tersebut, derajat keanggotaan, atau fungsi keanggotaan, menjadi ciri utama.
Proses inferensi dan penalaran membutuhkan operasi himpunan fuzzy. Dalam kasus ini, derajat keanggotaan yang dihasilkan dari operasi dua buah himpunan fuzzy disebut kekuatan ledakan atau α-predikat. Beberapa hal yang perlu diketahui tentang sistem fuzzy: 1) Variabel fuzzy adalah variabel yang akan dibahas dalam sistem fuzzy; 2) Himpunan fuzzy adalah kumpulan nilai yang mewakili kondisi atau keadaan tertentu dalam variabel fuzzy; dan 3) Semesta pembicaraan adalah kesluruhan nilai  yang  diizinkan  dalam  variabel  fuzzy.  Barekeng: Journal of Mathematics and Technology [4].

## 2. Clustering
Clustering  merupakan  salah  satu  metode  machine learning  dan  termasuk  dalam  unsupervised  learning. Unsupervised learning adalah metode machine learning di mana dalam data yang akan dianalisis tidak terdapat target  variabel.  Dalam  unsupervised  learning  lebih fokus dalam melakukan eksplorasi data seperti mencari pola  dalam  data.  Clustering  sendiri  bertujuan  mencari pola  data  yang  mirip  sehingga  memiliki  kemungkinan dalam mengelompokkan data-data yang mirip tersebut. Cluster,  yang  dibentuk  melalui  clustering,  biasanya disebut  sebagai  kelompok.  Menentukan  cluster  yang baik  adalah  ketika  anggota  kelompok  memiliki  perbe- daan yang cukup besar atau kemiripan semirip. Banyak industri  menggunakan  clustering,  termasuk  rekomen- dasi produk, profiling data, dan segmentasi customer.
Clustering  tidak  fuzzy  (hard  clustering)  dan cluster- ing  fuzzy  (soft  clustering)  adalah  dua  jenis  yang  ber- beda. Dalam clustering non-fuzzy (hard clustering), se- tiap  data  akan dibagi  menjadi beberapa  kelompok dan setiap data poin hanya dapat dimiliki dalam satu cluster. Dalam  clustering  fuzzy  (soft  clustering),  setiap  data poin dapat dimiliki oleh lebih dari satu cluster.
Nilai  yang  diberikan  untuk  setiap  data  poin  sebagai bagian dari suatu cluster dalam fuzzy clustering berkisar dari 0 hingga 1, sesuai dengan nilai probabilitas, dan se- tiap data poin yang memiliki jarang paling dekat dengan pusat cluster akan menerima nilai yang lebih tinggi un- tuk  masuk  ke  cluster  tersebut  dibandingkan  dengan cluster lain.

## 3. Fuzzy C Mean Clustering
Fuzzy  c-means  clustering  adalah  suatu  metode mengelompokan  yang  sangat  mirip  dengan  k-means clustering,  sehingga  beberapa  orang  menyebutnya fuzzy  k-means  clustering.  Dalam  mengelompokkan data, setiap data dapat memiliki lebih dari satu cluster, seperti  yang  dilakukan  oleh  fuzzy  c-means  clustering. Contohnya,  jika  da-lam  hard  clustering  terjadi,  tomat dapat dikelompokkan ke warna merah atau hijau, tetapi jika  fuzzy  clustering  terjadi,  tomat  dapat  dikelompok- kan ke warna merah dan hijau. Tomat merah dan hijau memiliki  tingkat  yang  sama.  Jika  diberikan  nilai  0 hingga  1,  tomat  merah  akan  menerima  nilai  0,5,  se- dangkan  tomat  hijau  akan  menerima  nilai  0,5.  Cara kerja  dari  fuzzy  c-means  clustering  dalam  menge- lompokkan datanya adalah sebagai berikut:
1. Menentukan banyak cluster (k) yang akan dibuat.
2. Menentukan nilai proporsi untuk setiap data poin secara random untuk masuk dalam suatu cluster.
3. Menghitung  nilai  centroid.  Dalam  menghitung nilai  centroid,  kita  menggunakan  formula  beri- kut:
(1)
4. Menghitung  kembali  nilai  proporsi  untuk  setiap data  poin untuk  masuk  pada  setiap  cluster.  For- mula yang digunakan yaitu sebagai berikut:
(2)

## 4.  Representasi Citra
Citra  digital  berasal  dari  titik-titik  yang  dinamakan piksel atau picture element. Sebuah Piksel dapat di gam- barkan sebuah kotak kecil, dan memiliki koordinat po- sisi. Sistem koordinat yang digunakan menyatakan citra digital yang ditunjukkan pada gambar 1.

## Gambar 1. Representasi Citra [7]
Gambar  1  Sistem  koordinat  citra  berukuran  M  x  N. Dengan  system  koordinat  yang  mengikuti  asa  pemin- daian  pada  layer  televisi  standat  itu,  sebuah  piksel mempunyai  koordinat  berupa  (x,  y).  Dalam hal  ini,   x menyatakan  posisi  kolom,  y  menyatakan  baris  Piksel pojok kiri atas memiliki koordinat (0,0) dan piksel pada pojok kanan bawah memiliki koordinat (N-1, M-1).

## 5. Jenis-jenis Citra
Ada tiga jenis citra yang umum digunakan untuk pen- golahan citra digital yaitu citra warna, citra keabuan dan citra biner.
a. Citra Warna
Citra  berwarna  biasa  disebut  citra  RGB  merupakan jenis citra yang menyajikan warna dalam bentuk kom- ponen R (merah), G (hijau), dan B (biru). Setiap kom- ponen warna menggunakan 8 bit (nilainya berkisar an- tara 0 sampai dengan 255). Dengan demikian, kemung- kinan warna yang bisa disajikan mencapai 255 x 255 x 255 atau 16.581.375 warna [8]. Tabel 1 berikut menun- jukan contoh warna dan nilai R, G, dan B.

## Tabel 1. Warna dan Nilai Penyusun Warna
Sumber : adi susanto,Abdul Kadir, 2013 [7].
Sebuah  warna  tidak  hanya  dinyatakan  dengan  kom- posisi  R,  G,  dan  B  tunggal.  Tabel  2.1  Menunjukan bahwa warna merah mempunyai R = 255, G = 0, dan B = 0. Komposisi R = 254, G = 1, B = 1 juga berwarna merah,  komposisi  R  =  0,  G  =  255,  B  =  0.  Gambar  2 Merupakan representasi warna dari sebuah citra berupa kota tua berdimensi tiga nilai.
Hal ini yang membedakan dengan citra berskala ke- abuan.  Secara  umum,  larik  hasil  pembacaan  citra berwarna dimensi tiga menyatakan tiga komponen R, G, B, indeks pertama menyatakan R, indeks kedua menya- takan G dan indek ketiga menyatakan B.

## Gambar 2 Nilai RGB citra
Sumber : adi susanto,Abdul Kadir, 2013 [7].

## b. Citra Keabuan (Grayscale)
Citra digital atau citra warna secara umum memiliki 3  channel  warna,  yaitu  Red  (R),  Green  (G),  Blue  (B). Sedangkan  citra  grayscale  adalah  citra  yang  memiliki satu channel warna untuk merepresentasikan 3 channel warna.  Citra  grayscale  biasa  disebut  citra  intensitas. Peneliti umumnya melakukan konversi dari citra warna ke citra grayscale untuk mengekstrak informasi karena pemrosesan  informasi  lebih  sederhana  dillakukan  dari satu channel dibandingkan tiga channel.

## Gambar 3. Konversi citra warna ke grayscale [5] [6].
Gambar  3  Menunjukan  contoh  konversi  yang  mem- iliki  3  channel  warna  menjadi  citra  grayscale  yang memiliki  sebuah  channel  warna.  Konversi  citra  warna RGB ke grayscale yang paling sederhana adalah dengan menghitung  rata-rata  nilai  piksel  dari  semua  channel seperti pada persamaan 2.2 dibawah ini.
(3) (4)
Dimana  R  adalah  nilai  piksel  pada  channel  Red,  G adalah nilai piksel dari Green, dan B adalah nilai piksel pada channel Blue. X adalah nilai piksel baru citra.

## c. Model Warna HSV
Model warna HSV mendefinisikan warna dalam ter- minologi Hue, Saturation dan Value. Hue menyatakan warna  sebenarnya,  seperti  merah,  violet,  dan  kuning. Hue  digunakan  untuk  membedakan  warna-warna  dan menentukan kemerahan (redness), kehijauan (greeness),  dsb,  dari  cahaya.  Hue  berasosiasi  dengan panjang  gelombang  cahaya.  Saturation  menyatakan tingkat kemurnian suatu warna, yaitu mengindikasikan seberapa  banyak  warna  putih  diberikan  pada  warna. Value  adalah  atribut  yang  menyatakan  banyaknya  ca- haya  yang  diterima  oleh  mata  tanpa  memperdulikan warna, lebih detail dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4.  Model Warna HSV [7].
Karena  model  warna  HSV merupakan  model  warna yang  diturunkan  dari  model  warna  RGB  maka  untuk mendapatkan  warna  HSV  ini,  kita  harus  melakukan proses konversi warna dari RGB ke HSV. HSV meru- pakan salah satu cara untuk mendefinisikan warna yang didasarkan pada roda warna. Hue mengukur sudut seki- tar  roda  warna  (merah  pada  0°,  120° di  hijau,  biru, di 240°).  Saturation  yang  menunjukkan  pada  radius  roda warna  sehingga  menunjukkan  proporsi  antara  gelap (pusat)  untuk  warna  ke  putih  murni  (di  luar).  Value Menunjukkan  nilai  kecerahan.  Hue  memiliki  nilai  an- tara 0° hingga 360°, Saturation and Value berkisar dari 0 hingga 100%.

## 6. Mata Tua (Presbyapia)
Presbiopia, atau lebih umum dikenal dengan presbi- opi  atau  mata  tua,  adalah  hilangnya  kemampuan  mata untuk melihat objek dalam jarak dekat secara bertahap seperti pada gambar 2.6. Presbiopi merupakan kelainan refraksi  alami  yang  terjadi  karena  proses  penuaan. Gangguan  mata  tua  biasanaya  mulai  dirasakan  pada awal  hingga  pertengahan usia  40-an,  dan  berlanjut  se- makin parah hingga usia 65 tahun. kita mungkin mulai menyadari  Anda  memiliki  presbiopi  saat  harus  me- megang buku  dan  koran  dengan  jarak  yang  lebih  jauh dari mata untuk dapat membacanya.
Pemeriksaan mata sederhana dapat memastikan kon- disi  presbiopi.  Kita  bisa  memperbaiki  kondisi  ini dengan kacamata atau lensa kontak. Anda mungkin juga dapat mempertimbangkan operasi.

## a. Tanda-tanda dan gejala
Gejala presbiopi ditandai dengan penurunan kemam- puan  untuk  membaca  dan  melihat  jarak  dekat  secara bertahap, seperti:
a. Mudah mengalami mata lelah saat membaca
b. Sakit kepala saat mencoba fokus pada objek ja- rak dekat
c. Mudah lelah melakukan pekerjaan yang mem- butuhkan  penglihatan dengan jarak dekat
d. Kesulitan membaca tulisan dengan huruf kecil
e. Menjauhkan  gadget,  buku,  atau  koran  saat membaca
f. Membutuhkan  pencahayaan  lebih  teang  untuk melihat jarak dekat
g. Harus  menyipitkan  mata  untuk  melihat  jarak dekat
h. Kita mungkin merasa tanda dan gejala membu- ruk apabila kita lelah, minum alkohol atau be- rada di area dengan pencahayaan redup.

## Gambar 5. Gambar Mata Normal dan Mata Tua
Gambar  5.  Menunjukan  bagian  dari  mata  normal  dan mat  atua,  dimana  tampak  perbedaan  nya  yaitu  focus mata yang berbeda.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Gambar 6. Menggambarkan metode penelitian yang digunakan,  dimulai  dengan  mencari  data  berupa  citra mat atua selanjutnya dilakukan normalisasi data untuk mengganti  jangkauan  nilai  intensitas  piksel  citra. Kegunaannya antara lain perbaikan foto berkontras ren- dah  akibat  terkena  sinar  berlebih.  Normalisasi  terka- dang  disebut  dengan perbentangan  kontras atau per- bentangan  histogram.  Selanjutnya  citra  di  konversi  ke dalam citra ruang HSV artinya citra di ubah ketiga ru- ang  warna  yaitu  hue,  saturation  dan  value.  Kemudian dilanjutkan  proses  klustering  dengan  fuzzy  C  mean klustering  untuk  membagi  objek  sesuai  yang  kita  ten- tukan  sampai  dihasilkan citra  hasil  segmentasi  pada masing-masing kluster.
Sumber : Sipan Muhammad, 2023 Gambar 6. Metode Penelitian.

## IV. H ASIL DAN A NALISIS

## A. Data Penelitian
Data penelitian diperoleh dari pemeriksaan laborato- rium Rumah Sakit mata JEC Candi Semarang Dibawah ini  seperti  ditunjukan  oleh  gambar  7,  adalah  data  dari mata  tua  di  ambil  dari  pasien  yang  berobat  di  Rumah Sakit JEC candi Kota Semarang.

## B. Hasil Penelitian Sementara
1. Pre-processing citra

## Gambar 8. Citra Asli
Gambar 8. Memperlihatkan citra asli yang dihasilkan dari proses preprocessing.
Gambar 9. Citra dalam ruang HSV
Gambar 9. Memperlihatkan citra hasil dari  transfor- masi ruang warna citra yang semula berada pada ruang warna  RGB  (red,  green,  blue)  menjadi  ruang  warna HSV  (hue,  saturation,  value).  Melakukan  klustering menggunakan  algoritma  fuzzy  c-means,  dengan  ma- sukan  berupa  nilai  hue  dan  saturation  dari  citra  HSV. Warna  hue  memperlihatkan  warna  sebenarnya  objek yang ada di mata tua. Penelitian ini hue digunakan un- tuk membedakan warna-warna dan menentukan keme- rahan  (redness),  kehijauan  (greeness)  dan  sebagainya objek  yang  ada,  Saturation  meperlihatkan  tingkat kemurnian  suatu  warna  yang  ada  di  mata  tua,  yaitu mengindikasikan  seberapa  banyak  warna  putih  diberi- kan pada warna. Value merupakan atribut yang menya- takan banyaknya cahaya yang diterima oleh mata tanpa memperdulikan warna objek mata tua.
Gambar 10. Citra Fuzzy C-mean Clustering
Berdasarkan  pada  gambar  10 di  atas,  terlihat  bahwa algoritma fuzzy c-means berhasil mempartisi data ma- sukan menjadi dua buah kluster. Kluster pertama pada sumbu x = 0 sampai x = 0.5 dengan pusat kluster yang ditunjukan  dan  sumbu  y  =0  sampai  0.8.  klustering kedua berapa pada koordinat x = 0.5 sampai x=1.0 dan sumbu y=0 sampai y=0.8. dengan X1 pada (0,0) dan X2 pada  (0.8,  0.45)  ditunjukan  pada  gambar  11  dan  12 dibawah ini.

## Gambar 11. Pusat Koordinat Cluster pertama

## Gambar 12 Pusat Koordinat Cluster Kedua
Gambar  13.  Memperlihatkan  citra  hasil  segmentasi yang terlabelli, Citra hasil segmentasi. Label untuk area 1dengan  warna  biru  toska  dan  label  area  2  dtunjukan dengan warna biru muda terang.

## Gambar 14. Citra dengan pengklasteran objek 1
Gambar 14 Menampilkan citra hasil segmentasi pada masing-masing kluster objek 1 dan 2.

## Gambar 15.  Citra dengan pengklasteran objek 2
Gambar  15  Menunjukan  hasil  segmentasi  tersebut, terlihat  bahwa  algoritma  fuzzy  c-means  clustering mampu untuk memisahkan objek langit dan rumput ber- dasarkan pada perbedaan warna.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  kita  lakukan  dan  hasil yang  sudah  didapatkan,  dapat  diambil  kesimpulan bahwa:
1. Metode  Fuzzy  C  mean  dapat  memisahkan  atau mengklustering  objek  menjadi  dua  bagian  yaitu objek  (frontground)  dan  latar  belakang  (back- ground).
2. Algoritma fuzzy c-means berhasil mempartisi data masukan  menjadi  dua  buah  kluster.  Kluster  per- tama  pada  sumbu  x  =  0  sampai  x  =  0.5  dengan pusat  kluster  yang  ditunjukkan  dan  sumbu  y  =0 sampai  0.8. klustering  kedua berapa  pada koordi- nat  x  =  0.5  sampai  x=1.0  dan  sumbu  y=0  sampai
y=0.8.  dengan  X1  pada  (0,0)  dan  X2  pada  (0.8, 0.45).

## D AFTAR P USTAKA
[1] Abdi Praja, Chairisni Lubis, 2017, Deteksi Penyakit Di- abetes Dengan   Metode Fuzzy C-Means Clustering Dan K-Means Clustering, https://journal.untar.ac.id/in-
dex.php/computatio/issue/view/39
[2] Andri  Suryadi,  2015.  Sistem  Pengenalan  Wajah Menggunakan  Metode  Principal  Component  Analysis (Pca) Dengan Algoritma Fuzzy C-Means (Fcm). Jurnal Pendidikan Matematika Volume 4, Nomor  2, Mei 2015, ISSN 2086-4280
[3] Dorteus L. Rahakbauw, Venn Y. I. Ilwaru, 2017, Imple- mentasi  Fuzzy  C-Means  Clustering  Dalam  Penentuan
Beasiswa keputusan. https://ojs3.unpatti.ac.id/in-
dex.php/barekeng/article/view/336
[4] Fazria  Nurin  Nishfa,  Sri  heranurweni,  Sipan  Muham- mad. (2021). Analisa Quality Of Service (Qos) Jaringan Internet Indihome Menggunakan Metode Logika Fuzzy Di Kota Pati. Universitas Semarang.
[5] Sipan  Muhammad,  Kartika  Roni  P.  (2017)  Analisis Tekstur Photo Lama Menggunakan Fitur Tekstur Gray Level  Co-Occurrence  Matriks  Pada  Pewarnaan  Citra Otomatis’ Universitas Semarang, Semarang, Elektrika
[6] [6]  Sipan  Muhammad,  Rony  Kartika  P.  (2019).  De- teksi  Kualitas  Kuning  Telur  Ayam  Kampung Menggunakan  Ekstraksi  Ciri  Secara  Statistika  Orde Satu   Berbasis Logika Fuzzy. Universitas Semarang,
[7] Susanto  adi,  Kadir  abdul,  (2012)  Teori  dan  Aplikasi Pengolahan Citra, Penerbit andi, Yogyakarta. Volume 2.
[8] Sipan  Muhammad,  Puri  Muliandhi,  Roni  Kartika  P., (2021). Desain  Sistem Pewarnaan Citra Otomatis Ber- basis Fitur Tekstur GLCM (Gray Level Co-occurrence Matrix)  Menggunakan  Backpropagation.  Prociding LPPM USM.
[9] Vera Herlinda, Dedi Darwis, Dartono Dartono, 2021. Analisis  Clustering  Untuk  Recredesialing  Fasilitas Kesehatan Menggunakan MetodeFuzzyC-Means. http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/sisteminformasi/ar- ticle/view/890
[10] Wahidah  Sanusi,  Ahmad  Zaky,  dan  Besse  Nur  Afni, 2019.  Analisis  Fuzzy  C-Means  dan  Penerapannya  Da- lam Pengelompokan Kabupaten/Kota di Provinsi Sula- wesi  Selatan  Berdasarkan  Faktorfaktor  Penyebab  Gizi Buruk. Journal of Mathematics, Computations, and Sta- tistics  (hal.  47  –  54)  Vol.  2.  No.  1,  April  2019 http://www.ojs.unm.ac.id/jmathcos