## Identifikasi Jenis-Jenis Burung Lovebird Menggunakan Pengolahan Citra Digital Dengan Metode K-Means Clustering
Misdiyanto 1 , Yustina Suhandini T 2 , Ira Aprilia 3 1,2,3 Universitas Panca Marga Jl Yos Sudarso 107 Pabean Dringu Probolinggo, Telp.(0335)422715

## Abstract
Identification  process  type  of  bird  lovebird,  usually  determined  by  parameters  characteristic feather  color  of    birds  lovebird.  Parameters  to  define  type  of  bird  lovebird  usually  done manually by using the sense of sight.. This way has a weakness that is, it takes a long time and results  in  an  invalid  identification.  Based  on  that  weakness,  the  researcher  designed  an identification  system  types  of  lovebird  birds  by  using  the  Matlab  programming  language. Identify  the  type  of  lovebird  bird  conducted  by  researchers  namely  color  analysis  of  lovebird bird feathers. Image data taken in the form of bird samples lovebird josan, albino and lutino by using a  DSLR  camera  and  identification  algorithm  K-means Clustering.  The  system is divided into  two  stages,  namely  the  training stage  and  the  testing phase.  The  training stage  uses  30 bird  images recognized  according  to  type  resulting in  an  accuracy  level  of  100%.    While  The testing phase uses 24 bird images, 22 images of lovebird birds identified according to their type and 2 recognizable lovebird imagesbut not according to its kind resulting in an accuracy level of  91,67%.
Keywords : lovebird, digital image processing, YCbCr , K-means clustering
Abstrak
Proses  identifikasi  jenis  burung  lovebird    umumnya  ditentukan  berdasarkan  parameter  ciri warna  bulu  dari  burung  lovebird.  Parameter  untuk  menentukan  jenis-jenis  burung  lovebird umunya, dilakukan secara manual dengan menggunakan indera penglihatan. Cara ini memiliki kelemahan  yaitu  membutuhkan  waktu  yang  lama  dan  menghasilkan  identifikasi  yang  tidak valid. Berdasarkan kelemahan itu peneliti merancang sebuah sistem identifikasi jenis burung lovebird dengan menggunakan bahasa pemograman Matlab. Identifikasi jenis burung lovebird yang  dilakukan  peneliti  yaitu  analisis  warna  bulu  burung  lovebird.  Data  citra  yang  diambil berupa  sampel  burung  lovebird  josan,  albino  dan  lutino  dengan  menggunakan  kamera  DSLR dan  algoritma  identifikasinya  menggunakan  algoritma  K-means  Clustering.  Sistem  dibagi menjadi  dua  tahapan  yaitu  tahapan  pelatihan  dan  tahapan  pengujian.  Tahapan  pelatihan menggunakan  30  citra  burung  lovebird  dikenali  sesuai  dengan  jenisnya  sehingga menghasilkan tingkat akurasi sebesar 100%. Sedangkan tahapan pengujian menggunakan 24 citra  burung  lovebird,  22  citra  burung  lovebird  dikenali  sesuai  dengan  jenisnya  dan  2  citra burung  lovebird  dikenali  tetapi  tidak  sesuai  dengan  jenisnya  sehingga  menghasilkan  tingkat akurasi sebesar 91,67%.
Kata kunci : Burung love bird, pengolahan citra digital, YCbCr , K-means clustering
1. PENDAHULUAN
Pemanfaatan Citra digital saat ini tidak hanya dipakai di bidang industri dan  kesehatan,  tetapi  juga  digunakan  dalam  peternakan.  Salah  satu  contoh yaitu mengidentifikasi jenis burung lovebird menggunakan pengolahan citra digital.  Kemampuan  pengolahan  citra  digital  memungkinkan  dapat digunakan lebih efektif untuk mengidentifikasi jenis burung lovebird.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 445-456 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Lovebird  adalah  satu  dari  sembilan  jenis  burung  yang  berasal  dari Afrika  spesies  genus  Agapornis  (dari  bahasa  Yunani    AGAPE)  yang  berarti “Cinta”  kemudian “ornis” berarti burung. Lovebird memiliki banyak potensi untuk dikembangkan yaitu  lovebird josan, Lovebird lutino, Lovebird albino. Kicau  mania  Indonesia  menyingkatnya  burung  Cinta,  karena  setiap  dua burung  bertemu  dengan  lawan  jenisnya  sering  keluarkan  trecetannya  atau ocehannya.  Disamping  memiliki  ocehan  yang  merdu  tetapi  juga  memiliki bulu beragam warna yang terlihat cantik dengan paduan warna-warni yang sangat  cerah.  Tidaklah  heran  bila  burung  yang  terkenal  setia  dengan pasangannya ini selalu laris manis diserbu konsumen dengan harga jual yang cukup tinggi.
Selama  ini  dalam  menentukan  jenis  burung  lovebird  dilakukan  secara manual  dengan  menggunakan  penglihatan  mata  secara  visual.  Berdasarkan permasalahan  tersebut  peneliti  membangun  suatu  sistem  identifikasi  jenis- jenis burung lovebird secara digital dengan menggunakan teknik pengolahan citra.  Tujuan  dari  dibuatnya  sistem  ini  dapat  membedakan  jenis  -  jenis burung lovebird dengan harapan sistem identifikasi ini dapat menggantikan proses  identifikasi  burung  lovebird  secara  manual  menjadi  sistem komputerisasi .
Bayak  penelitian  yang  sudah  tentang  burung  lovebird  salah  satunya oleh  Nurfianto  (2017)  tentang  Pengenalan  jenis  burung  lovebird  dengan menggunakan  metode  Content  Based  Image  Retrieval  Berbasis  Color Histrogram  yang  menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  65%  lovebird  yang dapat  dikenali.  Dengan  akurasi  65%  diperlukan  penelitian  selanjutnya menggunakan  metode  lain  dalam  memanfaatkan  pengolahan  citra  digital adapun  metode  yang  digunakan  yaitu  metode  K-Means  Clusterng.  K-means clustering  merupakan  salah  satu  metode  data  clustering  non  hirarki  yang berusaha mempartisi data yang ada ke dalam bentuk satu atau lebih cluster / kelompok. Metode ini mempartisi ke dalam cluster / kelompok sehingga data yang  memiliki  karakteristik  yang  sama  (High  intra  class  similarity) dikelompokkan  ke  dalam  satu  cluster  yang  sama  dan  yang  memiliki karakteristik yang berbeda (Law inter class similarity) dikelompokkan pada kelompok  yang  lain.    Adapaun  Kelebihan  dari  metode  K-means  Clustering yaitu  mudah  untuk  diimplementasikan  /  dijalankan  dan  mudah  di adaptasikan.  Dengan  harapan  menggunakan  metode  K-means  clustering  ini dapat menghasilkan tingkat akurasi lebih baik.
Adanya  permasalahan  dari  penelitian  sebelumnya,  maka  peneliti membuat  sistem  Identifikasi  jenis-jenis  burung  lovebird  menggunakan pengolahan  citra  digital  dengan  metode  K-means  clustering.  Berdasarkan latar  belakang  diatas  maka  rumusan  masalah  dalam  penelitian  bagaimana membangun sistem yang dapat mengidentifikasi jenis-jenis  burung lovebird dengan  menggunakan  pengolahan  citra  digital  menggunakan  metode  K- means clustering.
Agar  pembatasan  dalam  penelitian  ini  tidak  terlalu  luas,  maka penelitian akan membatasi masalah-masalah sebagai berikut:
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 445-456 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
a) Kamera  yang  digunakan  NIKON  D3200  diolah  sehingga  dapat digunakan sebagai input jenis burung lovebird.
b) Gambar  burung  cinta  (lovebird)  merupakan  hasil  gambar  dengan Ukuran 100x100px dengan format *JPG.
c) Metode  ekstraksi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  YCbCr sedangkan  Metode  clustering  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah metode K-means Clustering.
d) Bahasa pemograman yang digunakan yaitu MATLAB.
e) Penelitian  ini  hanya  membedakan  jenis-jenis  burung  lovebird berdasarkan  warna  hijau  (josan),  kuning  (lutino)    dan  putih  (albino) warna bulu dada dan sayap atau warna dominan pada burung Lovebird
f) Background  pengambilan  objek  yaitu  warna  hitam  dengan  jarak pengambilan foto dengan objek berjarak 20cm.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
a) Pengambilan dat
Tahap  pengambilan  data  ini  berupa  pengambilan  citra  pada  burung lovebird  berdasarkan  warna  untuk  pengumpulan  informasi  yang mendukung atau topik yang akan diteliti.
b) Analisis Sistem Pada  tahap  ini  penulis  melakukan  analisis suatu  sistem  sesuai  data  yang menjadi topik peneliti dan permasalahan yang telah dikumpulkan sebagai acuan  yang  digunakan  untuk  mengembangkan  suatu  sistem  yang  akan dikerjakan.
c) Desain sistem Desain  sistem  berupa  tahapan  pemecahan  suatu masalah  dan  tampilan interface identifikasi jenis burung lovebird yang akan dibuat oleh peneliti.
d) Implementasi sistem
Pada  tahap  ini  dilakukan  implementasi  algoritma  yang  akan  digunakan sehingga sistem yang di bangun menghasilkan outputan yang diinginkan. Dalam membangun sistem ini penulis menggunakan matlab R2012b untuk mengolah  data  serta  melakukan  klastering  dengan  metode  K-means clustering.
e) Pengujian sistem Pada  tahap  ini  adalah  tahapan  pengujian  terhadap  sistem  yang  telah dibuat.  apakah  output  yang  dihasilkan  telah  sesuai  dengan  yang diinginkan  dengan  mengamati  hasil  output  dari  aplikasi  yang  telah dibangun.
f) Membuat laporan Tahapan ini merupakan tahapan akhir. Dimana semua tahapan mulai dari pengambilan  data    hingga  pengujian  sistem  telah  selesai  dilaksanakan tanpa  kendala  maka  akan  dilakukan  penyusunan  laporan  sebagai  hasil dari penelitian.

## 2.1. Perangkat penelitian
Perangkat    yang    digunakan    pada    penelitian    ini    ada    dua    macam yaitu Hardware dan Software . Hardware adalah Merupakan peralatan secara fisik  mempunyai  wujud  dan  dapat  dimanfaatkan  untuk  melakukan  analisis alat yang berupa hardware tersebut:
a) Laptop ASUS Intel ® Core i3 (2,2GHz)
b) Kamera Nikon D3200
c) Kabel data
Sedangkan software adalah  peralatan  yang  secara  fisik  tidak  mempunyai wujud  tetapi  dapat  dimanfaatkan  untuk  membuat  sistem.  software  yang digunakan pada peneliti ini adalah sebagai berikut.
a) Windows 7
b) Matlab R2012b
c) Mozilla Firefox
2.2. Diagram Alir Sistem
Mulai
Baca citra burung
lovebird pada data latih Konversi ruang warna citra RGB menjadi YCbCr Ekstraksi ciri warna berdasarkan nilai rata-rata Cb dan Cr Klustering dengan Algoritma K- means Hasil Klustering Citra dan koordinat Centroid masing masing Kluster Selesai Mulai Baca citra burung lovebird pada data Uji Konversi ruang warna citra RGB menjadi YCbCr Ekstraksi ciri warna berdasarkan nilai rata-rata Cb dan Cr Perhitungan jarak terpendek antara data uji dengan centroid pada masing masing kluster Hasil identifikasi kelas citra Selesai

## Gambar 1. Diagram Alir Sistem
Secara  garis  besar  proses  dapat  dikelompokkan  menjadi  dua  bagian yaitu proses data pelatih  data dan  proses pengujian data  . proses  pelatihan berguna  untuk  melatih  sitem  dengan  memasukkan  data-data  inputan  yang ada  pada  dataset  (data  latih)  untuk    mengelompokkan  data  sesuai  dengan kelas-kelasnya menggunkan metode k-means clustering.
Sedangkan  pada  proses  pengujian  sitem  setalah  baca  citra  burung lovebird  pada  data  uji  dan  citra  akan  dikonversi  ruang  warna  citra  RGB menjadi  YCbCr  setelah  citra  dikonversi  ke  ruang  warna  YCbCr  dengan mencari  nilai  Cb  dan  Cr  citra  tersebut  dihitung  jarak  terpendeknya  antara data  uji  dengan  centroid  masing-masing  kluster  untuk  mngetahui  hasil identifikasi tersebut.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 445-456 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.3. Dasar Teori
Lovebird  adalah  satu  burung  dari  sembilan  jenis  yang  berasal  dari Afrika  spesies  genus  Agapornis  (dari  bahasa  Yunani    AGAPE)  yang  berarti “Cinta”  kemudian  “ornis”  berarti  burung.  Kicau  mania  Indonesia menyingkatnya  burung  Cinta,  karena  setiap  dua  burung  bertemu  dengan lawan  jenis  sering  berpelukan  mesra  sambil  keluarkan  trecetannya  atau ocehannya.
Burung  Lovebird  merupakan  tipe  burung  yang  monogami  atau  setia pada  pasangan  dalam  jangka  waktu  yang  lama.  Beberapa  spesies  yang dibiakkan sebagai hewan peliharaan dengan berbagai warnanya yang cantik merupakan  hasil  persilangan  yang  selektif  di  peternakan  burung.  Burung lovebird dapat berumur 10 sampai 15 tahun.

## 2.4. Pengolahan Citra
Pengolahan  citra  yang  sering  disebut  image  processing,  merupakan suatu  proses  yang  mengubah  sebuah  gambar  menjadi  gambar  lain  yang memiliki kualitas lebih baik.
Operasi  pengolahan  citra  digital  umumnya  dilakukan  dengan  tujuan memperbaiki    kualitas    suatu    gambar    sehingga    dapat    dengan    mudah diintepretasikan    oleh  mata  manusia  dan  untuk  mengolah  informasi  yang terdapat pada  suatu  gambar  untuk  keperluan  pengenalan  objek  secara otomatis.

## 2.5. Pengolahan Warna

## a) RGB
Dalam  pengolahan  citra  digital,  model  warna  yang  paling  umum digunakan  adalah  model  RGB  (red,  green,  blue)  untuk  monitor    berwarna. Citra  yang  direpresentasikan  dalam  model  warna  RGB  terdiri  dari  tiga komponen    citra,    masing-masing    untuk    setiap    warna    primer    (R,G,B). Ketika  ditampilkan di monitor RGB, tiga kombinasi citra ini berada di layar fosfor untuk  menghasilkan warna citra komposit.

## Gambar 2. Citra RGB

## b) YCbCr
Model warna YCrCb merupakan sistem warna digital. Dalam format ini, Y    merupakan    komponen    luminance,    Cr    dan    Cb    adalah    komponen chrominance.  Chrominance  merepresentasikan  corak  warna  dan  saturasi (saturation). Nilai komponen ini juga mengindikasikan banyaknya komponen warna biru dan merah pada warna.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 445-456 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Keuntungan    utama    dari    mengubah    citra    RGB    ke    model    warna YCrCb  adalah  pengaruh  luminasi  dapat  dihilangkan  selama  pemrosesan citra.  Dalam  ruang  RGB,  tiap  komponen  citra  (merah,  hijau,  dan  biru) mempunyai  tingkat  kecerahan  yang  berbeda-beda. Dengan  demikian  di dalam    ruang    YCrCb    semua    informasi    tentang    tingkat    kecerahan diberikan  oleh  komponen  Y,  karena  komponen  Cb  (biru)  dan  komponen Cr  (merah)  tidak tergantung dari luminasi.

## Gambar 3. Citra YcbCr

## 2.6. K-Means Clustering
Klustering  adalah  Suatu  Proses  pengelompokan  sekumpulan  obyek kedalam  kelas-kelas  obyek  yang  sama  disebut  clustering  /pengelompokan. Pengklasteran merupakan satu dari sekian banyak fungsi proses data mining untuk menemukan kelompok atau identifikasi kelompok obyek yang hampir sama.
K-means  merupakan  salah  satu  metode  data  klustering  non  hirarki yang  berusaha  mempartisi  data  yang  ada  ke  dalam  bentuk  satu  atau  lebih cluster  /  kelompok.  Metode  ini  mempartisi  ke  dalam  cluster  /  kelompok sehingga  data  yang  memiliki  karakteristik  yang  sama  (High  intra  class similarity)  dikelompokkan  ke  dalam  satu  cluster  yang  sama  dan  yang memiliki  karakteristik  yang  berbeda  (Law  inter  class  similarity) dikelompokkan pada kelompok yang lain .
Algoritma  k-means  clustering  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
a) Menentukan jumlah kluster yang diinginkan (k=3).
b) Menentukan koordinat centroid awal secara acak.
c) Menghitung  jarak  setiap  data  terhadap  masing-masing  centroid dengan persamaan euclidean distance.
d) Mengelompokkan  data-data  tersebut  ke  kluster  berdasarkan  jarak paling dekat (minimum) terhadap sebuah kluster.
e) Menghitung  ulang  nilai  centroid  dengan  menghitung  nilai  rata-rata (mean) data dari masing-masing kluster.
f) Melakukan  langkah  3-5  hingga  koordinat  centroid  tidak  lagi mengalami perubahan

## 2.7. MATLAB
MATLAB  ( Matrix    Laboratory ) software yang    dikembangkan    oleh MathWorks,  Inc.  Menurut  Arhami  dan  Desiani  (2006)  matlab  merupakan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 445-456 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
suatu  bahasa  pemograman  matematika  lanjutan  yang  dibentuk  dengan dasar  pemikiran menggunakan sifat dan bentuk matriks.  Matlab  digunakan untuk  menyelesaikan  masalah khusus, yang  disebut  toolboxes. Salah satu fungsi  toolboxes  adalah digunakan untuk bidang pengolahan citra.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahapan  pelatihan  diawali  dengan  membaca  seluruh  citra  burung lovebird  yang  ada  pada  data  latih.  Kemudian  dilakukan  proses  konversi ruang warna citra yang semula berada pada ruang warna RGB (Red, Green, Blue)  menjadi  ruang  warna  YCbCr  (Luminance  dan  Chrominance).  Proses konversi  ruang  warna  citra  pada  salah  satu  data  latih  ditunjukkan  pada Gambar 4.
(a) Citra RGB (b) Citra YCbCr
Gambar 4. Proses Konversi Ruang Warna Citra
Setelah citra dikonversi menjadi ruang warna YCbCr dilakukan ekstraksi ciri warna berdasarkan nilai Cb (Chrominance-blue) dan Cr (Chrominance-red). Komponen warna Cb dan Cr ditunjukkan pada Gambar 5
(a) Komponen Cb     (b) Komponen Cr Gambar 5. Ekstraksi Ciri Warna Citra
Masing-masing  komponen  Cb  dan  Cr  kemudian  dihitung  nilai  rata- ratanya  untuk  dijadikan  sebagai  nilai  masukan  dalam  algoritma  k-means clustering.  Beberapa  Nilai  rata-rata  Cb  dan  Cr  pada  masing-masing  citra ditunjukkan pada Tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1. Nilai Ekstraksi Ciri Warna No Citra Nilai rata- rata Cb Nilai rata- rata Cr 1 126.5167 128.9928 2 126.992 128.4613 3 126.3839 129.0006
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 445-456 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No Citra Nilai rata- rata Cb Nilai rata- rata Cr … … … 11 122.107 131.7134 12 123.7389 130.1205 13 122.7132 131.2136 … … ... 21 128.7617 128.6064 22 128.8365 128.594 23 128.8966 128.5743 (Sumber: data diolah penulis)
Nilai  rata-rata  Cb  dan  Cr  yang  diperoleh  kemudian  digunakan  sebagai nilai  masukan  dalam  algoritma  k-means  clustering.  Nilai  rata-rata  Cb digunakan sebagai sumbu-x sedangkan nilai rata-rata Cr digunakan sebagai sumbu-y.  Kluster  yang  digunakan  berjumlah  tiga  yang  merepresentasikan jenis  burung  albino,  josan,  dan  lutino.  Penghitungan  jarak  antara  koordinat data  latih  dengan  koordinat  centroid  masing-masing  kluster  menggunakan persamaan euclidean distance.
Distribusi  data  hasil  klustering  terhadap  data  latih  menggunakan algoritma k-means klsutering ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5. data hasil klustering terhadap data latih
Koordinat centroid diambil dari nilai rata-rata josan, lutino dan albino nilai  Cb  sebagai  koordinat  X  dan  Cr  sebagai  sumbu  Y  dari  masing-masing kluster ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Koordinat Centroid dari Masing-Masing Kluster Kluster Jenis Burung Koordinat Centroid X Y 1 Josan 126.8546 128.7256 2 Lutino 123.0333 130.9315 3 Albino 128.4550 128.4334
Proses penentuan jenis burung pada masing-masing kluster didasarkan pada aturan sebagai berikut:
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 445-456 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
a) Jika nilai rata-rata Cb pada centroid kluster (sumbu-x) lebih dari 127 maka kluster tersebut dikategorikan sebagai kelas ‘Albino’
b) Jika nilai rata-rata Cb pada centroid kluster (sumbu-x) lebih dari 125 dan  kurang  dari  atau  sama  dengan  127  maka  kluster  tersebut dikategorikan sebagai kelas ‘Josan’
c) Jika  nilai  rata-rata  Cb  pada  centroid  kluster  (sumbu-x)  kurang  dari atau  sama  dengan  125  maka  kluster  tersebut  dikategorikan  sebagai kelas ‘Lutino’.
Penentuan nilai batas antar kelas burung lovebird tersebut didasarkan pada  pengamatan  nilai  rata-rata  Cb  secara  manual.  Penghitungan  jarak antara  data  latih  dengan  masing-masing  koordinat  centroid  dilakukan menggunakan  persamaan  euclidean  distance.  Sedangkan  proses  identifikasi data  latih  dilakukan  dengan  cara  mencari  jarak  minimum  di  antara  ketiga jarak euclidean yang diperoleh.

## 3.1. Pengujian Sistem
Setelah  sistem  diimplementasikan  dalam  bentuk  program,  kemudian dilakukan  pengujian.  Langkah-langkah  untuk  menjalankan  aplikasi  pada tampilan Menu Utama adalah sebagai berikut:
a) Memilih folder yang berisi data latih berupa citra burung love bird
Gambar 6. Tampilan Proses Memilih Folder Data Latih
b) Melakukan  klustering  terhadap  data  latih  menggunakan  algoritma  k- means.
Gambar 7. Tampilan Proses Klustering terhadap Data Latih
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 445-456 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
c) Menampilkan jumlah dan citra hasil klustering pada kluster 1 (kelas Josan)
Gambar 8. Tampilan Proses Hasil Klustering pada Kluster 1
d) Menampilkan  jumlah  dan  citra  hasil  klustering  pada  kluster  2  (kelas Lutino).
Gambar 9. Tampilan Proses Hasil Klustering pada Kluster 2
e) Menampilkan jumlah dan hasil klustering pada kluster 3 (kelas albino)
Gambar 10. Tampilan Hasil Klustering pada Kluster 3
f) Membuka citra yang merupakan salah satu data uji
Gambar 11. Tampilan Proses Membaca Citra Uji
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 445-456 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## g) Mengkonversi Ruang Warna Citra RGB menjadi YCbCr
Gambar 12. Tampilan Proses Konversi Ruang Warna Citra
h) Melakukan identifikasi jenis burung berdasarkan pada jarak euclidean
Gambar 13. Tampilan Proses Identifikasi Jenis Burung
Setelah  proses  pengujian  program  dilakukan,  kemudian  dilanjutkan dengan proses analisa hasil pengujian.

## 3.2. Analisa Pengujian Program
Pengujian  Sistem  “Identifikasi  Jenis-Jenis  Burung  LoveBird Menggunakan Pengolahan Citra Digital Dengan Metode K-Means Clustering” dilakukan  dengan  menggunakan  pengujian  black  box.  Pengujian  dilakukan untuk  melihat  fungsi-fungsi  dari  antarmuka  mampu  berjalan  dengan  baik atau tidak. Tingkat keberhasilan dari total data citra pengujian sebanyak 24 data citra uji  dapat dirumuskan sebagai berikut :
.
Sebanyak  22  data  citra  yang  dikenali  dan  2  citra  dikenali  tetapi pengelompokkannya salah jadi tingkat akurasinya sebesar 91,67% Pengujian program dijalankan pada perangkat lunak Matlab R2012b.

## 4. SIMPULAN
Pada  penelitian  ini  telah  berhasil  dilakukan  perancangan  sistem “Identifikasi  Jenis-Jenis  Burung  LoveBird  Menggunakan  Pengolahan  Citra
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 445-456 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Digital  Dengan  Metode  K-Means  Clustering”.  Sistem  dikembangkan  untuk mengidentifikasi  burung  lovebird  yang  terdiri  dari  tiga  jenis  yaitu  albino, josan,  dan  lutino.  Proses  ekstraksi  ciri  didasarkan  pada  ciri  warna  burung pada ruang warna YCbCr. Algoritma yang digunakan untuk mengidentifikasi jenis burung adalah algoritma k-means clustering. Sistem dibagi menjadi dua tahapan  yaitu  tahapan  pelatihan dan  tahapan pengujian. Tahapan pelatihan menggunakan  30  data  latih  menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  100%. Sedangkan  tahapan  pengujian  menggunakan  24  data  uji  menghasilkan tingkat  akurasi  sebesar  91,67%.  Sistem  yang  dirancang  kemudian diimplementasikan  ke  dalam  program    menggunakan  perangkat  lunak Matlab R2012b. Berikut adalah beberapa saran untuk penelitian selanjutnya :
a. Dibuat  sistem  yang  dapat  mengidentifikasi  seluruh  jenis  burung lovebird dengan background warna lain.
b. Dibuat  sistem  yang  dapat  mengklustering  jenis  burung  lovebird menggunakan seluruh obyek citra burung lovebird.
c. Mengembangkan  algoritma  ekstraksi  ciri  dan  identifikasi  sehingga diperoleh  sistem  identifikasi  yang  memiliki  tingkat  akurasi  lebih tinggi

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Eliyani,  Tulus,  Fahmi.  Tahun  2013.  “Pengenalan  tingkat  kematangan buah  pepaya  menggunakan  Pengolahan  Citra  Digital  berdasarkan warna RGB dengan K-Means Clustering”.
[2] Toni  Gunawan.  Tahun  2014.  “Segmentasi  buah  menggunakan  Metode K-Means  Clustering  dan  Identifikasi  kematangannya  menggunakan Metode Perbandingan kadar warna”.
[3] Nurfianto.  Tahun  2017.  “Pengenalan  jenis  burung  lovebird menggunakan metode Content Based Image Retrieval (CBIR)”.
[4] Prasetyo,    Eko.    Tahun  2011.    Pengolahan    Citra    Digital    dan Aplikasinya menggunakan Matlab. Yogyakarta: ANDI.