## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 253 − 259 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1060

## Color Features Based Flower Image Segmentation Using K-Means and
Fuzzy             C-Means
Perani Rosyani 1,* , A Suhendi 1 , D H Apriyanti 2 ,  A A Waskita 3
1 Fakultas Tenik, Teknik Informatika, Universitas Pamulang, Tangerang Selatan, Indonesia
2 Purwodadi Botanic Garden, LIPI, Jawa Timur, Indonesia
3 Computer Network Subdivision, PPIKSN-BATAN       Building, Tangerang Selatan, Indonesia Email: 1 dosen00837@unpam.ac.id, 2 dosen10007@unpam.ac.id, 3 diah007@lipi.go.id, 4 adhyaksa@batan.go.id Email Penulis Korespondensi: dosen00837@unpam.ac.id Submitted: 19/12/2021 ; Accepted: 27/12/2021 ; Published : 31/12/2021
Abstrak− Investigasi lebih detail fitur warna untuk segmentasi bunga menggunakan K-means dan fuzzy C-means dilakukan dalam makalah  ini.  Gambar  sampel  yang  berisi  1,  2,  3,  4  bunga  dianthus  deltoides  L,  yang  diperoleh  dari  ImageCLEF  2017  akan digunakan.  K-means  dan  fuzzy  C-means  akan  menggunakan  komponen  model  warna  yang  berbeda  sebagai  fitur  untuk mengelompokkan  objek  bunga  dari  latar  belakangnya  sambil  menjaga  nilai  k  untuk  K-means  dan  fuzzy  C-means  konstan. Kemudian kinerja dari pendekatan segmentasi tersebut akan dievaluasi dengan menggunakan informasi ground truth. Parameter evaluasi  yang  terlibat  adalah  jarak  Hausdorff  dan  sejumlah  metrik  kinerja  pengklasifikasi  seperti  akurasi,  tingkat  kesalahan, sensitivitas dan spesifisitas. Terlihat bahwa proses segmentasi akan sangat dipengaruhi oleh penggunaan komponen model warna lab.
K ata Kunci: Segmentasi Citra Bunga; K-Means; Fuzzy C-Means; Fitur Warna; Analisis Blob; Hausdorff Distance
Abstract −A more detail investigation of color feature for flower segmentation using K-means and fuzzy C-means was conducted in this paper. The sample images containing 1, 2, 3, 4 dianthus del- toides L flowers, obtained from ImageCLEF 2017 will be used. K-means and fuzzy C-means will use different color model components as the feature for segmenting the flower objects from their background while keeping the value of k for  K-means and fuzzy C-means constant. Then the performance of the segmentation approaches will be evaluated by using the ground truth infor- mation. The evaluation parameters involved are Hausdorff distance and  a  number  of  classifier  performance  metrics  such  as  accuracy,  error  rate,  sensitivity  and  specivicity.  It  is  shown  that  the segmentation process will greatly influenced by the use of LAB color model components.
Keywords : Flower Image Segmentation; K-Means; Fuzzy C-Means; Color Features; Blob Analysis; Hausdorff Distance

## 1. PENDAHULUAN
Segmentasi  citra  merupakan  tahapan  penting  dalam  pengolahan  citra  digital,  baik  untuk  mendeteksi  [1]  maupun mengenali [2] suatu objek. Pengetahuan yang diperoleh dari fase ini berguna di beberapa bidang, misalnya di bidang pertanian.  Lv  et.al  [3]  mengembangkan  metode  segmentasi  pada  citra  apel  hijau  dalam  kantong  menggunakan algoritma  segmentasi  Otsu.  Pendekatan  segmentasi  ini  didahului  oleh  peningkatan  pemerataan  histogram  adaptif terbatas  kontras  dalam  ruang  warna  RGB.  Objek  yang  tersegmentasi  kemudian  dibandingkan  dengan  objek  yang dihasilkan  dengan  pendekatan  k-means  clustering.  Percobaan  serupa  dilakukan  oleh  Xiang  [4]  pada  objek  tomat berdasarkan gradien komentropi. Percobaan dilakukan dengan memvariasikan jenis pencahayaan, watt, angka, posisi, tata letak dan jarak ke objek. Alih-alih hanya menggunakan nilai intensitas, Xiang juga mempertimbangkan informasi spasial piksel. Kedua penelitian ini akan sangat meningkatkan manajemen pemanenan [5] dan teknik, misalnya dengan menggunakan robot pemanen [6] di bidang pertanian.
Selain  mengenali  spesies  tertentu,  laju  pertumbuhan  suatu  tanaman  dapat  dipantau  dari  laju  pertumbuhan daunnya  [7].  Kemudian,  kemampuan  untuk  mengekstrak  daun  dari  citra  sekitarnya  dapat  dimanfaatkan  untuk merekam laju pertumbuhan suatu tanaman secara sering dan signifikan.
Selain buah-buahan, bagian lain dari pohon yang dapat digunakan sebagai ciri pengenal adalah daun [8] dan bunga [9, 10]. Daun berbeda dari  bunga karena karakteristik warnanya. Daunnya harus berwarna hijau, sedangkan bunganya  sangat  bervariasi.  Ahli  botani  diuntungkan  dengan  menggunakan  bagian  itu  untuk  mengenali  spesies tanaman dengan menggunakan karakteristik warna. Namun, penulis menggunakan model warna RGB saja.
Khusus untuk citra digital anggrek, Sabri et.al telah meneliti kinerja k-means dan fuzzy c-means (FCM) dengan menggunakan pendekatan berbasis wilayah [11]. Dalam pendekatan ini, area kebenaran dasar dibandingkan dengan area objek tersegmentasi untuk mengidentifikasi apakah terjadi segmentasi berlebih atau di bawah segmentasi. Penulis juga menggunakan False Positive Rate (FPR) dan False Negative Rate (FNR).
Alih-alih menggunakan model warna untuk mengenali bunga sebagai [2], model warna akan digunakan untuk mengelompokkan objek bunga dari latar belakangnya. Untuk mengevaluasi kinerja masing-masing pendekatan yang berbeda, analisis blob digunakan dalam makalah ini [12] berdasarkan fitur warna [13]. Jika pendekatan tertentu dapat menemukan sejumlah objek yang terdapat dalam sampel gambar, tingkat akurasi dan kesalahan dihitung berdasarkan batas objek yang tersegmentasi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Tahapan Penelitian

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 253 − 259 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1060
Berisi Dalam menyelidiki segmentasi berdasarkan fitur warna, metode berikut diusulkan seperti yang digambarkan pada Gambar. 1. Langkah pertama adalah membuat  kebenaran dasar untuk  setiap gambar sampel. Sampel gambar yang digunakan dalam makalah ini diperoleh dari ImageCLEF 2017 [14]. Sampel mengandung 1 (Gbr. 2(a)), 2 (Gbr. 2(b)), 3 (Gbr. 2(c)) dan 4 (Gbr. 2(d)) bunga dianthus deltoides L. Gambar yang berisi 1 bunga dipangkas dari gambar yang berisi 2 bunga. Kebenaran dasar yang sesuai untuk setiap gambar sampel ditunjukkan pada Gambar. 3(a) - 3(d) masing-masing. Gambar kebenaran dasar ini dibuat dengan menggunakan pemilihan latar depan dari aplikasi GIMP [15]. Setelah itu, koordinat batas masing-masing objek pada Gambar 3(a) - 3(d) diidentifikasi. Pada tahap evaluasi, daftar  koordinat  batas  ini  akan  dibandingkan  dengan  koordinat  batas  yang  sesuai  dari  objek  tersegmentasi  untuk mengetahui akurasi segmentasi.
Langkah selanjutnya adalah melakukan segmentasi citra sampel, baik menggunakan k-means maupun FCM. Dalam mensegmentasi  citra sampel, sejumlah model  warna yang berbeda, termasuk RGB, HSV, LAB dan YCbCr digunakan.  Setiap  model  warna  memiliki  komponen  warna  tersendiri  yang  digunakan  sebagai  pengenal  karakter. Komponen  warna  yang  digunakan  dalam  tulisan  ini  digabungkan  secara  berpasangan  atau  secara  keseluruhan. Kemudian  untuk  model  warna  RGB,  kita  dapat menggunakan  komponen  warna  sebagai  pengenal  karakter  seperti RGB, RG, RB dan GB. Dengan menggunakan empat model warna yang berbeda, akan ada 16 pendekatan segmentasi yang masing-masing menggunakan K-means dan FCM.
Setelah  melakukan  segmentasi  citra  sampel,  beberapa  operator  morfologi  harus  menerapkan  hasil pengelompokan.  Operator  morfologi  ini,  termasuk  pengisian  lubang,  operator  median  dan  pembukaan,  akan menghilangkan piksel-piksel yang bising
Gambar 1. Langkah-langkah dalam mengelompokkan objek bunga berdasarkan ciri warna
Gambar 2. Contoh  gambar dianthus deltoides L flower
Dalam  melakukan  opsi  A,  beberapa  pendekatan  analisis  kesamaan  digunakan  untuk  mengevaluasi  hasil segmentasi. Analisis pertama adalah jarak Hausdorff [16], yang akan diwakili oleh dH . dH dihitung dengan mencari jarak terpendek dari setiap titik di set pertama ke titik mana pun di set kedua. Di antara jarak terpendek sebelumnya, dH  menemukan  jarak  maksimum.  Menghitung  dH  dapat  ditulis  sebagai  Persamaan.  1.  Jarak  Hausdorff  ini  telah diimplementasikan pada beberapa aplikasi clustering berbasis K-means seperti pada [17].
d H = max min {|| x, y ||} (1)
dH  akan  dihitung  terhadap  kebenaran  dasar.  Semakin  rendah  dH  semakin  mirip  objek  tersegmentasi  yang diperoleh dengan kebenaran dasar. persamaan 1 menyiratkan bahwa kompleksitas dH adalah n2. Untuk setiap titik di A (kebenaran dasar), Persamaan. 1 akan  menemukan jarak minimum ke titik manapun di B (objek tersegmentasi). Setiap jarak minimum yang diperoleh pada langkah pertama, nilai maksimum akan dipilih sebagai dH .
Untuk menyesuaikan dengan hasil yang diperoleh sebelumnya, maka akan dihitung parameter akurasi dan error rate berdasarkan batas ground truth dan objek yang tersegmentasi. Akurasi dan tingkat kesalahan ini dapat dihitung dari  matriks  konfusi  yang  digambarkan  pada  Gambar  5.  Batas  digunakan  sebagai  dasar  evaluasi  untuk  mencegah kesalahan arah dengan objek tersegmentasi yang memiliki luas total sama dengan kebenaran dasar tetapi bentuknya berbeda.
x ∈ A y ∈ B

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 253 − 259 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1060
TP (True  Positive)  mewakili  titik-titik  yang  ada pada  suatu  kebenaran  dasar  dan  juga  ada  pada  objek  yang tersegmentasi. Di sisi lain, FN (False Negative) mewakili titik-titik yang ada pada kebenaran dasar tetapi tidak ada pada  objek  yang  tersegmentasi.  Titik  FN  ini  salah  diklasifikasikan  sebagai  titik  non-batas.  Parameter  selanjutnya adalah FP (False Positive). Ini mewakili titik-titik yang ada di batas objek tersegmentasi, tetapi tidak ada di kebenaran dasar. Terakhir, ada TN (True Negative) yang mewakili titik-titik yang tidak ada di ground truth dan sekaligus objek yang tersegmentasi. Akan tetapi, karena titik-titik yang terdapat dalam matriks konfusi hanya mewakili batas, maka titik yang termasuk dalam TN harus ditambah dengan titik yang bukan pada batas, yaitu titik-titik pada objek dan latar belakang. Karena menggunakan batas objek yang tersegmentasi, terjadi ketidakseimbangan data. Hal ini disebabkan jumlah titik yang membentuk batas suatu objek pasti jauh lebih sedikit dibandingkan dengan titik yang membentuk objek  itu  sendiri  dan  juga  latar  belakang.  Kemudian,  makalah  ini  juga  mempertimbangkan  untuk  menghitung sensitivitas untuk mengevaluasi hasil.
Gambar 3. Ground truth dari gambar bunga dianthus deltoides L
Gambar 4. Clustering dalam morphological transition when HSV color model were used and clustered based on S and V color components
Metrik evaluasi untuk pengklasifikasi yang digunakan dalam makalah ini adalah akurasi (didefinisikan dalam Persamaan 2), tingkat kesalahan (didefinisikan dalam Persamaan 3), sensitivitas (didefinisikan dalam Persamaan 4) dan spesifisitas (didefinisikan dalam Persamaan 5). Ukuran sampel citra masing-masing adalah 215x229, 600x339, 600x496 dan 600x450 untuk citra sampel yang berisi  1, 2, 3 dan 4 objek. Membandingkan ukuran gambar sampel dengan kebenaran dasar yang sesuai dapat diilustrasikan pada Gambar
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑝+𝑁 (2)
𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = 𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝑃+𝑁 (3)
𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 = 𝑇𝑃 𝑃 (4)
𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 = 𝑇𝑁 𝑁 (5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam melakukan percobaan, penulis menggunakan nilai k sebesar 2 untuk FCM, sedangkan k sebesar 3 untuk K- means. Nilai ini diperoleh dari penelitian sebelumnya [2].
Gambar 5 . Confusion Matrix [18]
Gambar 6. Ground truth untuk contoh gambar yang berisi 1 objek bunga

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 253 − 259 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1060
Hasil segmentasi  yang berhasil mendeteksi  jumlah objek pada citra sampel sebagai  jumlah objek pada citra ground truth dicatat pada Tabel 1. Dari tabel tersebut, model warna konsisten yang berhasil mendeteksi objek bunga dengan benar menggunakan k-means dan FCM adalah model warna AB. Pada daftar kedua, terdapat komponen warna LAB dan HV yang hanya gagal dalam mensegmentasi citra sampel yang berisi 3 objek menggunakan FCM.
Berdasarkan pendekatan clustering, K-means berhasil melakukan segmentasi citra sampel yang berisi 2 objek bunga secara konsisten untuk setiap pilihan komponen warna. Di sisi lain, hasil serupa diperoleh dengan pendekatan FCM dalam mensegmentasi citra sampel yang berisi 1 objek bunga.
Tabel 1. Pilihan komponen model warna dan metode clustering yang berhasil mendeteksi objek bunga dengan benar
Color componen K-means FCM 1 2 3 4 1 2 3 4 RGB - √ - √ √ √ - √ RG - √ - - √ - - - RB √ √ - √ √ √ - - GB - √ - √ √ √ - √ HS - √ √ √ √ √ - - HSV - √ √ √ HV √ √ √ √ √ √ - √ SV - √ - - √ - - - LAB √ √ √ √ √ √ - √ LA - √ √ √ √ √ - √ LB - √ √ √ √ √ - √ AB √ √ √ √ √ √ √ √ YCbCr - √ √ √ √ √ - - YCr - √ - - √ - - - CbCr √ √ - √ √ √ - √
Tabel  2  menyajikan  dH  menggunakan  K-means  dengan  model  warna  RGB  dan  HSV,  sedangkan  Tabel  3 menyajikan dH yang sama dengan model warna LAB dan YCbCr. Karakter '-' pada tabel berarti dH tidak valid untuk dihitung karena banyaknya objek tersegmentasi yang tidak sama dengan ground truth masing-masing. Untuk FCM menggunakan model warna RGB dan HSV, hasilnya disajikan pada Tabel 4, sedangkan Tabel 5 untuk model warna LAB dan YCbCr.
Saat menggunakan K-means untuk segmentasi citra yang berisi 1 objek bunga, terdapat 5 pilihan komponen warna yang juga dapat mendeteksi 1 objek bunga. Masing-masing adalah komponen warna AB, HV, CbCr, LAB dan RB. Namun parameter dH terbesar diperoleh dari komponen warna HV.
Tabel 2. dH untuk K-means dengan model warna RGB dan HSV
Color RGB HSV Components RG RB GB RGB HS HV SV HSV 1 flower - 29.0517 - - - 193.114 - - 2 flowers 92.4662 95.2208 95.9896 95.0894 58.4380 58.4380 96.1145 58.4380 3 flowers - - - - 61.6279 61.6279 - 61.6279 4 flowers - 128.5963  121.5895 126.5820 105.1332 108.9174 - 108.9174 Tabel 3. dH untuk K-means dengan model warna LAB dan YCbCr Color LAB YCbCr Components LA LB AB LAB YCb YCr CbCr YCbCr 1 flower - - 27.037 22.8254 - - 28.3901 - 2 flowers 61.8304 80.8826 67.8823 71.3512 96.9123 95.5196 71.1126 93.9894 3 flowers 105.5272  99.4032 84.4156 95.3362 - - - 112.3566 4 flowers 115.7886  115.447  120.7808  116.0302  126.5504 - 123.3086  119.5742
Ini sama dengan 193.1140 (Tabel 2), sedangkan komponen warna lainnya menghasilkan dH kurang dari 30. Nilai ini sesuai dengan objek yang tersegmentasi seperti yang digambarkan pada Gambar 7. Gambar tersebut berbeda dari  kebenaran  dasarnya.  Dalam  makalah  ini,  penulis  ingin  mengevaluasi  akurasi  untuk  kasus  di  mana  semua komponen  warna  dapat  dengan  benar  menyegmentasikan  sejumlah  objek  seperti  pada  kebenaran  dasar.  Demikian halnya penggunaan K-means untuk citra sampel yang berisi 2 objek (Tabel 6 dan 7) dan penggunaan FCM untuk citra sampel yang berisi 1 objek (Tabel 8 dan 9).

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 253 − 259 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1060
Gambar 7. Segmentasi objek menggunakan K-means dan komponen warna HV untuk citra yang mengandung 1 objek bunga
Dari  Tabel 6 sampai 9, nilai  akurasi hampir 1. Hal  ini sangat  dipengaruhi  oleh jumlah titik yang menyusun objek  dan  latar  belakang.  Ini  juga  dikonfirmasi  oleh  parameter  spesifisitas.  Di  sisi  lain,  parameter  Sensitivitas berfluktuasi di antara penggunaan komponen model warna yang berbeda.
Nilai Sensitivitas lebih dari 0,5 dicapai bila segmentasi menggunakan komponen model warna LAB, termasuk variansnya, baik menggunakan K-means maupun FCM. Hal ini sejalan dengan fakta bahwa penggunaan komponen model  warna  AB  dapat  melakukan  segmentasi  objek  pada  suatu  citra  dengan  benar.  Sedangkan  komponen  model warna  LAB  mengikutinya.  Nilai Sensitivitas  tertinggi  terjadi  ketika  K-means  digunakan  dengan  komponen  model warna LAB.
Tabel 4. Dn untuk FCM dengan model warna RGB dan HSV Color RGB HSV Components RG RB GB RGB HS HV SV HSV 1 flower 32.8024  29.0517 35.3836 34.6554 24.7184 22.6716 34.1467 24.7184 2 flowers - 85.8953 96.8710 90.6091 59.1523 59.1523 - 59.1523 3 flowers - - - - - - - - 4 flowers - - 114.3022 113.5958 - 106.4002 - - Tabel 5. Dn untuk FCM dengan model warna LAB dan YCbCr Color LAB YCbCr Components LA LB AB LAB YCb YCr CbCr YCbCr 1 flower 22.3607 27.4408 27.037 22.8254 38.2623  34.7994 28.3901 35.5246 2 flowers 67.9485 79.404 70.9507 70.6399 - - 71.4983 92.6013 3 flowers - - 73.0958 - - - - - 4 flowers 111.9687  73.7631  112.5033  111.8079 - - 117.4521 - Tabel 6. Metrik performa classifier untuk segmentasi citra bunga menggunakan K-means dengan model warna RGB
dan HSV Metrics RGB RG RB GB HSV HS HV SV TP 377 452 335 380 806 800 805 374 FN 843 768 885 840 414 420 415 846 FP 890 915 922 875 454 460 455 993 TN 238134  238109  238123  238163  238449  238446  238449  238075 Accuration  0.9963 0.9965 0.9961 0.9964 0.9994 0.9994 0.9994 0.9960 Error rate 0.0072 0.0070 0.0075 0.0072 0.0036 0.0037 0.0036 0.0077 Sensitivity 0.3090 0.3705 0.2746 0.3115 0.6607 0.6557 0.6598 0.3066 Specivicity  0.9963 0.9962 0.9961 0.9963 0.9981 0.9981 0.9981 0.9958
Tabel 7. Metrik kinerja pengklasifikasi untuk segmentasi citra bunga menggunakan K-means dengan model warna
LAB dan YCbCr Metrics LAB LA LB AB YCbCr YCb YCr CbCr TP 916 956 652 875 489 290 362 849 FN 304 264 568 345 731 930 858 371 FP 339 298 661 384 827 1027 958 406 TN 238459  238490  238315  238439  238203  238036  238075  238406 Accuration  0.9999 1.0002 0.9982 0.9996 0.9970 0.9955 0.9960 0.9994 Error rate 0.0027 0.0023 0.0051 0.0030 0.0065 0.0082 0.0076 0.0032 Sensitivity 0.7508 0.7836 0.5344 0.7172 0.4008 0.2377 0.2967 0.6959 Specivicity  0.9986 0.9988 0.9972 0.9984 0.9965 0.9957 0.9960 0.9983

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 253 − 259 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1060
Tabel 8. Metrik kinerja pengklasifikasi untuk segmentasi gambar bunga menggunakan FCM dengan model warna
RGB dan HSV Metrics RGB RG RB GB HSV HS HV SV TP 168 221 180 151 357 354 355 227 FN 537 484 525 554 348 351 350 478 FP 708 755 695 699 409 412 411 851 TN 47855 47823 47870 47866 48163 48160 48161 47717 Accuration  0.9754  0.9758  0.9759  0.9753  0.9855  0.9854  0.9854  0.9738 Error rate 0.0253  0.0252  0.0248  0.0254  0.0154  0.0155  0.0155  0.0270
Sensitivity  0.2383  0.3135  0.2553  0.2142  0.5064  0.5021  0.5035  0.3220 Specivicity  0.9854  0.9845  0.9857  0.9856  0.9916  0.9915  0.9915  0.9825
Tabel 9. Metrik kinerja pengklasifikasi untuk segmentasi citra bunga menggunakan FCM dengan model warna LAB
dan YCbCr Metrics LAB LA LB AB YcbCr Ycb Ycr CbCr TP 436 429 305 430 357 139 182 386 FN 269 276 400 275 348 566 523 319 FP 329 343 524 331 409 855 887 379 TN 48228 48213 48036 48228 48163 47716 47683 48181 Accuration  0.9884  0.9880  0.9818  0.9883  0.9855  0.9720  0.9722  0.9864 Error rate 0.0121  0.0126  0.0188  0.0123  0.0154  0.0289  0.0286  0.0142
Sensitivity  0.6184  0.6085  0.4326  0.6099  0.5064  0.1972  0.2582  0.5475 Specivicity  0.9932  0.9929  0.9892  0.9932  0.9916  0.9824  0.9817  0.9922

## 4. KESIMPULAN
Dari percobaan yang dilakukan, dapat disimpulkan bahwa penggunaan model warna yang berbeda sebagai fitur dalam segmentasi  objek  dalam  citra  digital  akan  mempengaruhi  hasil.  Dalam  mensegmentasi  objek  bunga  sejenis  yang jumlahnya  bervariasi  dan  berlatar  belakang  hijau,  penggunaan  komponen  model  warna  LAB  mencapai  kinerja tertinggi di antara model lainnya seperti RGB, HSV dan YCbCr.

## REFERENCES
[1] K.  He,  G.  Gkioxari,  P.  Dollár,  and  R.  B.  Girshick,  “Mask  R-CNN,” CoRR ,  vol.  abs/1703.06870,  2017.  [Online].  Available: http://arxiv.org/abs/1703.06870
[2] P. Rosyani, M. Taufik, A. A. Waskita, and D. H. Apriyanti, “Comparison of color model for flower recognition,” in 2018 3rd International Conference on Information Technology, Infor- mation System and Electrical Engineering (ICITISEE) , Nov 2018, pp. 10–14.
[3] J.  Lv,  F.  Wang,  L.  Xu,  Z.  Ma,  and  B.  Yang,  “A  segmentation  method  of  bagged  green   apple  image,” Scientia Horticulturae , vol. 246, pp. 411 – 417, 2019. [Online]. Available:
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0304423818308112
[4] R. Xiang,  “Image segmentation for whole tomato plant recognition at night,” Computers and Electronics in Agriculture , vol. 154, pp. 434 – 442, 2018. [Online]. Available: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0168169918309268
[5] U.-O.   Dorj,   M.   Lee,   and   S.   seok   Yun,    “An   yield   estimation   in   citrus   or- chards via fruit detection and counting using image processing,” Computers  and Electronics in Agriculture , vol. 140, pp. 103 –  112, 2017. [Online]. Available: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0168169916312455
[6] Y.  Yu,  K.  Zhang,   L.  Yang,   and  D.  Zhang,   “Fruit  detection  for  strawberry  har- vesting   robot   in   non-structural environment   based   on    mask-rcnn,” Computers and Electronics in Agriculture , vol. 163, p. 104846, 2019. [Online]. Available: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0168169919301103
[7] J.  P.  Kumar  and  S.  Domnic,  “Image  based  leaf  segmentation  and  counting  in  rosette  plants,” Information  Processing  in Agriculture , vol.
6, no. 2, pp. 233 – 246, 2019. [Online]. Available:
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2214317318301562
[8] Z. Wang,  K.  Wang,  F.  Yang,  S.  Pan,  and  Y.  Han,  “Image  segmentation  of overlapping leaves based on chan–vese model and sobel  operator,” Information Processing in Agriculture , vol. 5, no. 1, pp. 1 – 10, 2018. [Online]. Available: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2214317317301270
[9] E.    Zagrouba,   S.    B.    Gamra,   and    A.    Najjar,   “Model-based    graph-cut    method for automatic flower segmentation with  spatial  constraints,” Image  and  Vision Computing , vol. 32, no. 12, pp. 1007 – 1020, 2014. [Online]. Available: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0262885614001413
[10] S.  Inthiyaz,  B.  Madhav,  and  P.  Kishore,  “Flower   image   segmentation   with   pca fused colored covariance and gabor texture features based level sets,” Ain Shams Engineering Journal , vol. 9, no. 4, pp. 3277 – 3291, 2018. [Online]. Available: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2090447918300078
[11] N.  Sabri,  Z.  Ibrahim,  and  N.  N.  Rosman,  “K-means  vs.  fuzzy  c-means  for  segmentation of orchid flowers,” in 2016 7th

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 253 − 259 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1060
IEEE Control and System Graduate Research Colloquium (ICSGRC) , Aug 2016, pp. 82–86.
[12] W. Tan, T. Sunday, and Y. Tan, “Enhanced “grabcut” tool with blob analysis in segmentation of blooming flower images,” in 2013  10th  International  Conference  on  Electrical  Engineer-  ing/Electronics,  Computer,  Telecommunications  and Information Technology , May 2013, pp. 1–4.
[13] K. Thorp and D. Dierig, “Color image segmentation approach to monitor flowering in lesquerella,” Industrial Crops and Products , vol. 34, no. 1, pp. 1150 – 1159, 2011. [Online]. Available:
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0926669011001129
[14] “Imageclef / lifeclef - multimedia retrieval in clef,” 2017. [Online]. Available: https://www.imageclef.org/2017
[15] “Gimp - gnu image manipulation program,” accessed: August 20, 2019. [Online]. Available: https://www.gimp.org/
[16] A. A. Taha and A. Hanbury, “An efficient algorithm for calculating the exact hausdorff distance,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. , vol.
37, no. 11, pp. 2153–2163, Nov. 2015. [Online]. Available:
http://dx.doi.org/10.1109/TPAMI.2015.2408351
[17] J.  Li,  S.  Tang,  H.  Zhang,  Z.  Li,  W.  Deng,  C.  Zhao,  L.  Fan,  G.  Wang,  J.  Liu, P.  Yin,  G.  Xu,   L.  Zhang, and  P.  Tang,   “Clustering  of  morphological  fracture  lines for identifying intertrochanteric fracture classification with hausdorff  distance–based  k-  means  approach,” Injury ,  vol.  50,  no.  4,  pp.  939  –  949,  2019.  [Online].  Available: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0020138319301329
[18] J. Han,  M. Kamber,  and J. Pei,  “8 - classification:  Basic concepts,”  in Data Mining (Third Edition) , third edition ed., ser. The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems,
[19] J.  Han,  M.  Kamber,  and  J.  Pei,  Eds.  Boston:  Morgan  Kaufmann,  2012,  pp.  327  –  391.  [On- line].  Available: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B9780123814791000083