## PEMANFAATAN HIERARCHICAL CLUSTERING UNTUK

## PENGELOMPOKKAN DAUN BERDASARKAN FITUR MOMENT INVARIANT
Febri Liantoni 1 , Laili Cahyani 2
Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya, Indonesia Universitas Trunojoyo Madura, Indonesia Email: febri.liantoni@gmail.com, laili.cahyani12@gmail.com

## Abstrak
Ilmu  mengenai  tanaman  telah  mengalami  kemajuan  yang  pesat.  Salah  satunya  cabang  ilmu  mengenai morfologi tanaman. Ilmu morfologi ini mempelajari susunan tubuh tanaman khususnya mengenai bentuk tepi daun. Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  pengelompokkan  daun  berdasarkan  bentuk  tepi  daun.  Metode  yang  digunakan untuk  melakukan  pengelompokkan  adalah  metode Centroid  Linkage  Clustering yang  merupakan  bagian  dari algoritma Hierarchical  Clustering. Metode  ini  dikenal  lebih  memiliki  beban  komputasi  yang  relatif  lebih  ringan karena hanya cukup menghitung titik tengah antar cluster . Berdasarkan hasil uji coba  yang dilakukan,  penggunaan metode Centroid  Linkage  Clustering didapatkan  nilai  akurasi clustering sebesar  87%,  sedangkan  dengan menggunakan metode k-means didapatkan nilai akurasi clustering sebesar 81%. Hal ini menunjukkan bahwa kinerja metode Centroid Linkage Clustering lebih baik dibandingkan metode k-means.
Kata Kunci : Morfologi, Centroid Linkage Clustering, Hierarchical Clustering, Cluster, K-mean.

## Abstract
Science of the plant has progressed rapidly. One of these branches of knowledge about morphology. Science is examining the morphology of plants, especially on the edge of the leave shape. This research will be conducted grouping leaf by edge shape. The method used to carry out the method of grouping is Centroid Linkage Clustering algorithms  that  part  of  the  Hierarchical  Clustering.  This  method  has  the  computational  load  is  known  to  be relatively  lighter  because  it  just  simply  calculate  the  midpoint  between  clusters.  Based  on  the  results  of  tests conducted, Centroid Linkage Clustering  method haved accuracy values obtained by 87%,  while using the k-means clustering method values obtained accuracy of 81%. Performance of the Centroid Linkage Clustering method better than k-means method .
Keywords : Morphology, Centroid Linkage Clustering, Hierarchical Clustering, Cluster, K-mean .

## PENDAHULUAN
Ilmu  Botani  atau  tentang  tumbuh- tanaman telah mengalami kemajuan yang sangat pesat, bidang-bidang pengetahuan yang sebelumnya  hanya    merupakan  cabang-cabang ilmu  tanaman  saja,  sekarang  ini  telah  menjadi bidang ilmu yang berdiri sendiri-sendiri.
Dari    berbagai  bidang  ilmu  tanaman yang  sekarang  telah    berdiri  sendiri  salah satunya  adalah  Morfologi  Tanaman.  Morfologi Tanaman  yang  mempelajari bentuk  dan susunan tubuh  tanaman  pun  sudah  demikian  pesat perkembangannya  hingga  dipisahkan    menjadi morfologi  luar  atau  morfologi  saja  dan morfologi  dalam  atau  anotomi  tanaman.  Salah satunya diambil pembahasan mengenai morfologi  tanaman  berdasarkan  bentuk  tepi daun.
Tanaman  merupakan  bagian  paling penting  dalam  kehidupan  di  muka  bumi. Tanaman  berguna  sebagai  penyedia  oksigen untuk  bernafas,  sebagai  bahan  makanan,  bahan bakar,  obat-obatan,  kosmetik  dan  lebih  banyak lagi.  Proses  pengelompokkan  tanaman  dapat dilakukan  dengan  cara  mengidentifikasi  citra bentuk  daun  dari    tanaman  itu  sendiri.  Cara pengambilan gambar daun dari tanaman tersebut, maka dapat dilakukan  langkah-langkah pengenalan  pola  daun  dengan  cara  mengenali karakteristik    struktural    daun    seperti    bentuk dan  tekstur daun tersebut[1][2][3][4].
Pada  proses  pengelompokkan  tanaman dapat  dilakukan  dengan  cara  mengidentifikasi gambar  bentuk  daun  dari  tanaman.  Dengan  cara tersebut  maka  dapat  dilakukan  langkah-langkah pengenalan  pola  daun  dengan  mengenali karakteristik  struktural  daun  seperti  bentuk  dan tekstur  sebuah  daun.  Metode  untuk  melakukan pemrosesan  terhadap  citra  masukan  dengan pemanfaatan  teknik  pengolahan  citra  digital
dilakukan untuk menganalisa karakteristik struktural daun.
Perkembangan  teknologi  untuk  teknik pengolahan  citra  juga  berkembang  pesat. Berbagai teknik dikembangkan untuk mempermudah  pekerjaan  manusia,  baik  sebagai pengolah  citra,  analis  citra  maupun  penggguna citra  untuk  berbagai  tujuan  dan  keperluan. Seringkali  citra  yang  digunakan  tidak  dalam kondisi  yang  ideal  untuk  dikaji  dikarenakan banyaknya  gangguan,  dapat  berupa  bayangan, foto  atau  gambar  kabur,  kurang  jelasnya kenampakan obyek sehingga dapat menimbulkan  masalah  dan  mempengaruhi  hasil interpelasi serta akan mempengaruhi analisa dan perencanaan  yang  akan  dilakukan,  maka diperlukan  berbagai  teknik  pengolahan  citra untuk memperoleh citra yang ideal.
Teknik  pengolahan  citra  digital  ini dilakukan  pada  tahapan  praproses  citra  sampai didapatkan bentuk tepian  dan ciri struktural dari masing-masing  daun.  Metode  yang  digunakan pada  ekstraksi    fitur  ini  adalah  pengenalan  fitur morfologi digital [3]. Proses ekstraksi fitur yang digunakan menggunakan metode Moment Invariant .  Setelah  itu  dilakukan  ekstraksi  fitur dari  citra  daun  tersebut  sehingga  didapatkan informasi  struktural  daun  yang  kemudian digunakan sebagai data pengelompokkan.
Beragamnya  jenis  tanaman  dengan berbagai  bentuk  tepi  daun,  maka  akan  cukup sulit untuk melakukan pengelompokkan tanaman berdasarkan  morfologi  daun.  Akan  lebih  mudah jika  terdapat  sistem  otomatis  yang  dapat mengelompokkan tanaman sesuai dengan morfologinya. Beberapa contoh penelitian tentang pengelompokkan bentuk tanaman, umumnya  menggunakan  metode  jaringan  saraf tiruan. [1][2][3][4]. Metode jaringan saraf tiruan banyak  digunakan  karena  metode  ini  dikenal lebih  cepat  secara  substansial.  Akan  tetapi
penentuan  jumlah  hidden  layer  yang  digunakan berpengaruh  pada  hasil,  serta  dibutuhkan parameter  jumlah  epoch  yang  besar  sehingga membutuhkan komputasi yang lebih tinggi. Pada tahun  2012,  Arunpriya  melakukan  penelitian pengenalan  tanaman  menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  dan K-Nearest Neighbor (K-NN).[5].  Hasil  dari  metode  K-NN sangat  dipengaruhi  oleh  ada  atau  tidaknya  fitur- fitur  yang  tidak  relevan.  Metode  SVM  ini bersifat linear classifier dan secara teoritik hanya dikembangkan untuk permasalah dua kelas. Pada penelitian sebelumnya telah dilakukan klasifikasi  daun  herbal  menggunakan  metode Naïve Bayes Classifier Dan K Nearest Neighbor [6].
Pada  penelitian  ini  akan  melakukan pengelompokkan  citra  daun  dengan Centroid Linkage Clustering berdasarkan fitur bentuk tepi daun. Sebagai pembanding digunakan metode k- means.  Metode Centroid  Linkage  Clusteting merupakan bagian dari karakteristik Hierarchical  Clustering [7].  Metode  ini  dikenal baik  untuk  kasus  dengan normal  data  set distribution .  Metode  ini  menghubungkan  titik tengah  diantara  kluster  lainnya.  [8].  Sebelum dilakukan  tahapan  pengelompokkan,  maka terlebih  dahulu  dilakukan  tahapan  praproses citra  dan  ektraksi  fitur  citra  tepi  daun  agar didapatkan  nilai  masukan  yang  tepat  untuk tahapan  klasifikasi  spesies  daun  berdasarkan citra daun.

## PERANCANGAN SISTEM

## Morfologi Tanaman
Morfologi  tanaman  merupakan  ilmu yang  mempelajari  bentuk  dan  susunan  tubuh tanaman, dipisahkan menjadi morfologi luar atau morfologi  saja  dan  morfologi  dalam  atau anatomi  tanaman.  Salah  satunya  diambil morfologi  tanaman  berdasarkan  bentuk  tepi
daun.
Secara konsep macam-macam pembagian  bentuk  daun  adalah  sebagai  berikut ini [9].
 Integer (pinggir rata)
 Divisus atau bertoreh (pinggir tidak rata)
 Tepi daun dengan toreh yang merdeka (tidak mempengaruhi bentuk umum)
 Serratus (pinggir bergerigi atau bergergaji)
 Dentatus (pinggir bergigi)
 Creatus (pinggir beringgit)
 Tepi daun dengan toreh tidak merdeka (mempengaruhi bentuk umum).
 Lobatus (pinggir berlekuk menyirip dan menjari)
 Fissus / vidus (pinggir bercanggap menyirip dan menjari).
 Paritus / diversifolia (pinggir berbagi menyirip dan menjari).
Data  yang  digunakan  berupa  gambar daun  dengan background berwarna  putih. Contoh gambar yang digunakan seperti ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Contoh data daun

## Praproses
Praproses  dilakukan  dengan  tujuan untuk  mengolah  data  masukan  sehingga  dapat digunakan  untuk  proses  ekstraksi  fitur  serta
clustering .  Terdapat  beberapa  metode  yang digunakan  untuk  praproses,  yaitu  pengubahan citra  pada  ruang  warna  RGB  ke  ruang  warna grayscale,  pembuatan  citra  biner,  dan  deteksi tepi dengan Laplacian.
Tahapan yang dilakukan pada penelitian ini seperti ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Tahapan penelitian
Tahap  pertama  yaitu  mengubah  citra  ke dalam grayscale .  Pemrosesan  ini  dilakukan untuk  mengubah  domain  piksel  citra  menjadi  8 bit  skala  abu-abu.  Untuk  konversi  tersebut digunakan  seperti  ditunjukkan  pada  Persamaan 1.
(1)
Kemudian  dilakukan  pembentukan  citra biner  dengan  menggunakan  thresholding.  Piksel dengan nilai lebih besar threshold akan dianggap sebagai  background  sedangkan  piksel  yang kurang  dari  threshold  akan  dianggap  sebagai objek daun.
Setelah  itu  dilakukan  deteksi  tepi  dari citra  dengan  memeriksa  diskontinyuitas  pada nilai  intensitas.  Diskontinyuitas  tersebut  dapat dideteksi dengan menggunakan first-order derivatives dan second-order  derivatives.  First- order  derivatives dari  fungsi  gradient  citra  2D
dengan  persamaan  fungsi  f(x,y)  ditunjukkan pada Persamaan 2.
(2)
Second-order derivatives dihitung menggunakan  Laplacian  dari  f(x,y)  seperti ditunjukkan Persamaan 3.
(3)

## Ekstraksi Fitur
Ekstraksi  fitur  merupakan  suatu  proses untuk  menghasilkan  nilai-nilai  fitur  berupa vektor  fitur  dari  citra  biner  daun  yang  telah dilakukan  deteksi  tepi.  Vektor  fitur  tersebut kemudian  digunakan  untuk  tahap  clustering. Fitur  yang  digunakan  yaitu  seven  moment invariant  yang  akan  menghasilkan  tujuh  nilai pada vektor fitur.

## Moment Invariant
Proses  pengenalan  sebuah  obyek  di dalam  sebuah  citra  setelah  proses  segmentasi, sering terbentur pada permasalahan posisi obyek, rotasi  sumbu  obyek,  dan  perubahan  skala  dari obyek. Posisi obyek yang bergeser atau berputar maupun  ukurannya  yang  lebih  kecil  atau  lebih besar  daripada  dapat  menyebabkan  kesalahan dalam pengenalan atau identifikasi obyek.
Pada  penggunaan  perhitungan  nilai  2 (dua)  dimensi  momen  sample  gambar    M  x  M dari  fungsi  kontinu    f(x,y),(x,y=0,...M-1) didapatkan Persamaan 4.
(4)
Momen  dapat  menggambarkan  suatu obyek  dalam  hal  area,  posisi,  orientasi    dan parameter terdefinisi lainnya.
Dengan
mendapatkan  sejumlah  informasi  momen,  baik momen  tingkat  ke  nol  (m00)  dan  kesatu  (m10 dan    m01)    atau   momen    sentral,    dan    momen pada  tingkat  ≥  2  atau  moment  invariant  dari sebuah  obyek,  maka  obyek  tersebut  dapat didentifikasi sekalipun telah mengami
pergeseran (translasi), perputaran (rotasi) maupun perubahan skala. Dari  moment  f(x,y)  akan  ditranslasikan dengan nilai (a,b) sehingga didapatkan perhitungan baru seperti Persamaan 5.
(5)
Dari  central  moment  utama  yaitu m_pq atau μ_pq dikomputasi  melalui  proses  subtitusi terhadap  nilai a  =  -x dan  nilai b=-y maka  akan didapatkan perhitungan pada Persamaan 6.
(6)
Untuk nilai dan
Ketika  proses  normalisasi  maka  nilai penskalaan  yang  digunakan  dalam  perhitungan pada Persamaan 7.
(7)
Untuk nilai Kemudian  dari  proses  tersebut  maka didapatkan nilai seven moment invariant dengan perhitungan pada Persamaan 8.
122 − 3 12+ 032+ 3 21+ 03 21+ 033 30+ 122 − 21+ 032 21+ 032+4 11 30+ 12 21+ 03 122 − 3 12+ 032+3 21 − 03 21+ 033 30 + 122 − 21+ 032 (8)

## Normalisasi  Data
Normalisasi  data  merupakan  sebuah metode  untuk  menyamakan  interval  dari  semua nilai  variabel.  Normalisasi  dilakukan  ketika terdapat  variabel  yang  memiliki  kisaran  nilai sangat besar, sedangkat variabel lainnya memiliki  kisaran  nilai  sangat  kecil.  Nilai  yang telah dinormalisasi akan memiliki interval antara
0 dan 1. Normalisasi dilakukan dengan menggunaakan Persamaan 9 [2]. (9)
Dimana X adalah  nilai  variabel  data, X_ min adalah nilai terkecil pada variabel tersebut, dan X_ max adalah  nilai  terbesar  pada  variabel tersebut.
Pengelompokan  Data ( Clustering ) Clustering adalah  suatu  metode  untuk mengelompokkan  data  yang  memiliki  kesamaan ke  dalam  suatu cluster tertentu.  Sedangkan  data yang  berada  pada  cluster  yang  berbeda  akan memiliki sedikit kesamaan. Salah satu algoritma clustering adalah Hierarchical Clusterin g. Algoritma  ini  dimulai  dengan  menganggap semua  data  adalah  sebuah cluster .  Pada  iterasi berikutnya, cluster akan berkurang secara iteratif dan cluster yang  memiliki  jarak  terdekat  akan
digabungkan,  hingga  akhirnya  iterasi  berhenti ketika jumlah cluster sesuai dengan jumlah yang diinginkan.  Salah  satu  variasi  dari Hierarchical Clustering adalah Centroid Linkage Clustering.
Selain  menggunakan  metode Centroid Linkage Clustering penelitian ini juga melakukan  pengujian  dengan  menggunakan metode  k-means.  Proses  ini  dilakukkan  sebagai langkah  pembanding  terhadap  nilai  hasil  dari metode clustering yang digunakan.

## Centroid Linkage Clustering
Centroid  Linkage  Clustering adalah proses clustering yang  didasarkan  pada  jarak antar  centroid-nya.  Metode  ini  baik  untuk memperkecil variance  within  cluster karena melibatkan  centroid  pada  saat  penggabungan antar  cluster.  Ilustrasi  proses  metode Centroid Linkage  Clustering seperti  ditunjukkan  pada Gambar 3.
Gambar 3. Ilustrasi metode centroid linkage clustering

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem  dibuat  menggunakan  bahasa pemrograman  Java  dengan  aplikasi Integrated Development Environment (IDE) Netbeans. Data citra daun yang digunakan diperoleh dari dataset Flavia dan  hasil  foto.  Dari  dataset  tersebut, digunakan 10 jenis daun dengan jumlah masing- masing  jenis  adalaha  10  buah.  Sehingga  total data  yang  digunakan  berjumlah  100  data  citra daun.  Pengujian  dilakukan  dengan  menghitung jumlah  data yang telah berada pada cluster yang sesuai.

## Hasil Praproses
Dari  hasil  uji  coba  sistem  yang dilakukan,  sistem  telah  berhasil  melakukan praproses  yakni  sistem  telah  mengubah gambar  dalam  ruang  warna  RGB  ke  dalam grayscale,  kemudian  menghasilkan  citra  biner dengan  menggunakan  metode thresholding , serta  menghasilkan  deteksi  tepi  menggunakan metode  Laplacian.  Contoh  hasil  seperti ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Hasil praproses
Hasil  yang  diperoleh  dari  praproses seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  4 meliputi  grayscale,  threshold,  dan  deteksi  tepi. Setelah  didapatkan  deteksi  tepi  dari  citra  daun kemudian  dilakukkan  ekstraksi  fitur  untuk proses selanjutnya.

## Hasil Ekstraksi Fitur
Tahap  ekstraksi  fitur  telah  berhasil menghasilkan  vektor  fitur  yang  berisi  tujuh nilai  dari seven  moment  invariant. Data  hasil proses  ekstraksi  kemudian  dilakukan  proses normalisai  pada  interval  antara  0  dan  1.  Nilai pada  vektor  fitur  hasil  normalisasi  yang ditampilkan  oleh  sistem  seperti  ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil data normalisasi fitur moment invariant
Hasil Clustering
Setelah  dipilih  salah  satu  metode clustering , yang akan  digunakan,  maka sistem akan menampilkan gambar dari beberapa citra yang  berada  pada  cluster  yang  sama.  Contoh hasil  uji  coba  menggunakan  metode  Centroid Linkage  Clustering  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 6.
Gambar  6.  Hasil  uji  coba  metode  centroid linkage clustering

## Hasil Perhitungan Pengujian
Hasil  pengujian  untuk  mengukur kualitas clustering akan  ditampilkan  dengan menunjukkan  jumlah  anggota  yang  terdeteksi dengan  benar  yang  terdapat  pada  sebuah cluster . Berikut ini merupakan jumlah anggota benar  dari  sepuluh cluster yang  ada  untuk algoritma Centroid  Linkage  Clustering .  Hasil ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1 Data hasil centroid linkage clustering
Centroid Linkage Clustering Nomor Cluster Jumlah data benar 1 10 2 10
3 5 4 9 5 9 6 7 7 10 8 8 9 10 10 9 Total 87
Hasil  pengujian  dari  dataset  sebnayak 100  data  dengan  menggunakan  metode Centroid  Linkage  Clustering dihasilkan  87 data yang dapat terkelompok secara sempurna. Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  akurasi dari  proses  clusteringnya  adalah  87/100  = 87%.
Sebagai  pembanding  dilakukan  uji coba  dengan  menggunakan  metode  k-means. Hasil uji coba dengan menggunakan metode k- means ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2 Data hasil k-means K-means Nomor Cluster Jumlah data benar 1 7 2 10 3 10 4 10 5 10 6 5 7 5 8 6 9 10 10 8 Total 81
Hasil  pengujian  dari  dataset  sebnayak 100  data  dengan  menggunakan  metode  k- means  dihasilkan  81  data  yang  dapat terkelompok secara sempurna. Sehingga dapat disimpulkan  bahwa  akurasi  dari  proses clusteringnya adalah 81/100 = 81%.

## KESIMPULAN
Dari hasil uji coba  yang telah  dilakukan meliputi  proses  praproses,  ekstraksi  fitur  dan clustering dapat diambil kesimpulan antara lain. 1) Pada  penggunaaan  metode seven  moment invariant dapat  dibuktikan  bahwa  perubahan posisi,  rotasi  dan  skala  tidak  begitu berpengaruh  pada  nilai  fitur  invarian  yang dihasilkannya.
2) Pada  uji  coba  dengan  menggunakan  metode centroid  linkage  clustering didapatkan  nilai akurasi clustering sebesar  87%,  sedangkan dengan menggunakan metode k-means didapatkan  nilai  akurasi clustering sebesar 81%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kinerja metode centroid linkage clustering lebih baik dibandingkan metode k-means.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Stephen  G.  W.,  Forrest  S.  B.,  Eric  Y.  Xu,
Yu-Xuan  W.,  Yi-F.  C.  and  Qiao-Liang  X.,
2007, A Leaf Recognition Algorithm for Plant Classification  Using  Probabilistic  Neural Network ,  IEEE  International  Symposium,  pp 11-16, July.
[2]  A.  Kadir,  Lukito  E.  N,  Adhi  N,  2011, Leaf
Classification  Using  Shape,  Color,  and
Texture  Features ,  International  Journal  of
Computer  Trends  and  Technology,  July  to
Aug.
[3]  Z.  Husin,  A.  Y.  M.  Shakaff,  A.  H.  A.  Aziz, R.  S.  M.  Farook,  M.  N.  Jaafar,  U.    Hashim, A.  Harun,  2012, Embedded  Portable  Device
For  Herb  Leaves  Recognition  Using  Image Processing  Techniques  And  Neural  Network
Algorithm, Science  Direct  on  Computers  and Electronics in Agriculture, pp 18–29.
[4]  Chaki  J,  Parekh  R,  2011, Plant  Leaf Recognition using Shape based Features and Neural  Network  Classifiers ,  International
Journal  of  Advanced  Computer  Science  and Applications, vol 2, no 10.
[5]  ArunPriya  C,  Balasaravanan  T,  2012, An Efficient  Leaf  Recognition  Algorithm  for Plant  Classification  Using  Support  Vector Machine ,  Proceedings  of  the  International Conference on Pattern Recognition,
Informatics  and  Medical  Engineering,  March 21-23.
[6] Liantoni, F,. Nugroho, H,. 2015, Klasifikasi Daun Herbal Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Dan Knearest Neighbor ,
Jurnal SimanteC, vol 5, no 1, hal 9 – 16.
[7]  Székely,  G.  J.  and  Rizzo,  M.  L.,  2005,
Hierarchical clustering via Joint Between-Within  Distances:  Extending Ward's  Minimum  Variance  Method , Journal of Classification, pp 151-183.
[8] Bien J, Tibshirani R, 2011, Hierarchical Clustering  With  Prototypes  via  Minimax Linkage ,  Journal  of  the  American Statistical Association
[9] Gembong, T, 2005, Morfologi Tanaman,
Gadjah Mada University , Yogyakarta.