## Segmentasi Citra Berwarna dengan Menggunakan Metode Clustering Berbasis Patch untuk Identifikasi Mycobacterium Tuberculosis
Riries Rulaningtyas 1 , Andriyan B. Suksmono 2 , Tati L. R. Mengko 3 , G. A. Putri Saptawati 4
1 Departemen Fisika, Universitas Airlangga Surabaya
2,3,4 Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung
Email : riries-r@fst.unair.ac.id

## Abstrak
Citra  berwarna  memiliki  banyak  variasi  nilai  intensitas  pada  masing-masing  piksel  dalam  satu  citra. Dengan  kasat  mata,  citra  seperti terlihat  memiliki  warna  yang  sama  dengan citra  yang lain.  Namun bila  diolah oleh komputer suatu piksel dengan warna yang sama dengan piksel yang lain, ternyata memiliki kombinasi nilai intensitas yang berbeda. Variasi nilai intensitas ini akan sangat mempengaruhi hasil proses pengolahan citra oleh komputer.
Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  uji  coba  proses  segmentasi  citra  berwarna  pada  citra  mikroskopis  bakteri TBC ( mycobacterium tuberculosis ) yang berasal dari dahak atau sputum pasien, sebagai sampel citra warna yang memiliki variasi nilai intensitas yang begitu kompleks. Sputum yang diperoleh dari pasien dilakukan pewarnaan dengan  metode  pewarnaan Ziehl  –  Neelsen .  Metode  pewarnaan  ini  umum  digunakan  di  puskesmas,  karena  di puskesmas  pada  umumnya  menggunakan  mikroskop  optik  untuk  memeriksa slide sputum.  Hasil  pewarnaan memberikan  efek  warna  merah  untuk  bakteri  TB  dan background berwarna  biru.  Hasil  pewarnaan  ini memberikan  citra slide yang  kompleks,  akibat  hasil  pewarnaan  yang  berbeda  bergantung  pada  skill  tenaga laboran, sehingga petugas klinis mengalami kesulitan ketika melakukan pemeriksaan slide secara manual. Untuk membantu  petugas  klinis  dalam  melakukan  pembacaan slide ,  maka  pada  penelitian  ini  dilakukan  segmentasi warna citra slide untuk mengekstrasi citra bakteri TB dan menghilangkan citra background . Beberapa  metode telah  dilakukan dalam  penelitian ini,  yaitu adaptive  color  thresholding pada  ruang  warna RGB, HSV, CIE L*a*b, yang memberikan hasil segmentasi yang baik pada ruang warna CIE L*a*b. Kemudian dicoba  metode  segmentasi k-means  clustering dan k-nearest  neighbors untuk  memperbaiki  performansi segmentasi warna adaptive color thresholding, dan metode k-nearest neighbors memberikan akurasi yang paling baik 97,90% , namun belum mampu memberikan hasil yang bagus pada citra utuh dan waktu komputasi proses pembelajaran yang lama.
Untuk memperbaiki performansi hasil segmentasi citra berwarna pada citra sputum penyakit TBC ini, maka pada  penelitian ini  dilakukan  metode segmentasi fast  k-means clustering , yang  membutuhkan waktu  komputasi yang  lebih  cepat  dari  metode k-nearest  neihgbors dan  hasil  segmentasi  yang  lebih  baik.  Metode fast  k-means clustering yang  digunakan  ditunjang  dengan  penerapan  pengolahan  citra  berbasis patch ,  untuk  menghindari variasi  global  yang  dapat  mempengaruhi  hasil  segmentasi.  Dengan  metode  segmentasi  citra  berbasis patch ini ternyata  memberikan hasil  yang  lebih  baik  dibanding  metode segmentasi  yang  diterapkan pada  citra  utuh  yang secara serentak dilakukan pengolahan citranya.
Kata kunci : Segementasi warna, color thresholding , k-means clustering , k-nearest neighbors , patch .

## PENDAHULUAN
Citra  berwarna  memiliki banyak sekali  informasi  yang terkandung  di  dalamnya.  Namun  selama  ini,  pengolahan citra  lebih banyak  menggunakan citra grayscale dari pada mengolah  secara  langsung  citra  berwarna.  Pengubahan citra    berwarna    menjadi    citra grayscale dapat menyebabkan hilangnya beberapa informasi  yang terdapat pada citra berwarna.
Citra berwarna terdiri lebih dari satu kanal warna yang masing  -  masing  memiliki  vektor  warna  yang  berbeda. Disamping  itu  citra  berwarna  juga  memiliki  sifat  yang multi varian. Akibat pengaruh pencahayaan yang berbeda
ataupun  penskalaan  pada  citra  yang  berbeda  juga  ikut mempengaruhi sifat multi varian dari citra berwarna.
Warna  pada  citra  memiliki  range  skala  yang  berbeda satu  sama  lain,  walaupun  dengan  kasat  mata  memiliki persepsi  warna  yang  sama.  Kombinasi  intensitas  citra antarkanal yang berbeda, juga  menghasilkan variasi  warna yang  berbeda.  Variasi  nilai  intensitas  pada  citra  ini  dapat dikenali  oleh  komputer  saat menerapkan  metode pengolahan  citra.  Variasi  nilai  intensitas  ini  sangat berpengaruh  pada  hasil  pengolahan  citra,  terutama  pada aplikasi pengenalan objek berdasarkan warna.
Pada  penelitian  ini  mencoba  teknik  segmentasi  citra berwarna  dengan  menggunakan  metode clustering yang dikombinasikan  dengan  teknik patch untuk  menghasilkan
performansi hasil segmentasi yang bagus dan akurat sesuai dengan yang diinginkan untuk dilakukan pengolahan lebih lanjut.  Dalam  sistem  pengenalan  pola,  hasil  segmentasi yang  baik  dan  akurat  akan  dapat  meringankan  proses tersebut. Sebagai sampel yang digunakan untuk menerapkan  metode clustering berbasis patch ,  dalam penelitian  ini  digunakan  citra  berwarna  dari  sputum penderita penyakit  tuberkulosis paru  (TBC).  Citra  sputum mikroskpis  penyakit  tuberkulosis,  sangat  bersifat  multi varian. Hal ini dikarenakan teknik pewarnaan sampel yang belum  standard  dan  tergantung  dari  skill  tenaga  laboran yang melakukannya.
Pewarnaan  Ziehl-Neelsen  akan  memberikan  warna merah  jambu  terhadap  bakteri  tuberkulosis  (TB), sedangkan background yang berupa dahak akan memberikan  warna  biru  muda.  Pemeriksaan  dahak (sputum)  melalui  mikroskop  memegang  peranan  penting pada    diagnosis    penyakit    TBC.    Pasien    yang    memiliki gejala akan penyakit TBC terlebih dahulu melalui tahapan pemeriksaan dahak.
Penelitian mengenai segmentasi citra berwarna sputum penyakit TBC yang telah dilakukan yaitu penelitian (M.K. Osman,  2010).  Dalam  penelitian  tersebut  dilakukan segmentasi  dengan  menggunakan  metode K-Means Clustering ,  namun  hasil  tersebut  masih  kurang  bagus hasilnya,  sehingga  dilakukan  proses  lanjutan  yaitu menggunakan  teknik median  filter dan region  growing . Penelitian  lain  yaitu  (M.K.  Osman  et.al,  2011) menggunakan  metode Global  Thresholding , K-Means Clustering , Automatic  Seeded  Region  Growing , Local Adaptive  Thresholding ,  dan Median  Filter ,  namun  dalam penelitian      (M.K.  Osman  et.al,  2011)  memberikan  hasil yang  belum  maksimal  yaitu  sensitivitas  81.44%  dan beberapa  citra  background  yang  tidak  diinginkan  masih terlihat  pada  citra  hasil  segmentasi.  Dalam  penelitian  ini berhasil  memperbaiki  performansi  penelitian  (M.K. Osman,  2011),  dengan  menggunakan  metode K-Means Clustering berbasis patch memberikan  hasil  yang  lebih baik tanpa adanya proses lanjutan.

## MATERI DAN METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini, mencoba menganalisis hasil global thresholding (sebagai  teknik  segmentasi  dasar)  pada  tiga ruang warna yang berbeda yaitu RGB, HSV, dan CIE Lab, kemudian  membandingkan  hasil  segmentasi  untuk  ketiga ruang  warna  tersebut,  kemudian  dipilih  satu  ruang  warna yang  optimal  untuk  dilakukan  proses  pengolahan segmentasi warna yang lebih akurat lagi.
Citra  sputum  penderita  TBC  yang  digunakan  untuk eksperimen adalah hasil pewarnaan Ziehl-Neelsen. Jumlah preparat    sputum    yang    digunakan    sebanyak    46    buah, dengan   citra   sputum   yang   diambil   melalui   kamera webcam  yang  terpasang  pada  mikroskop  optik  sejumlah 1098  buah  citra.  Perbesaran citra  sputum  yang  digunakan oleh mikroskop adalah 1000 kali.

## Ruang Warna RGB
Ruang   warna   RGB   ( Red,   Green,   Blue )   adalah kombinasi warna primer yaitu merah, hijau, dan biru, yang biasa  digunakan  oleh  monitor  komputer  atau  televisi. Warna  yang  dihasilkan  berasal  dari  kombinasi  tiga  warna dan  masing  –  masing  memiliki  nilai  8  bit  merah,  8  bit hijau,  dan  8  bit  biru.  Campuran  ketiga  warna  primer tersebut   dengan   porposi   seimbang   akan   menghasilkan nuansa  warna  kelabu.  Jika  ketiga  warna  ini  disaturasikan penuh, maka akan menghasilkan warna putih (Pratt,2007).

## Ruang Warna HSV
Model      HSV      ( Hue,      Saturation,      Value ) menunjukkan  ruang  warna  dalam  bentuk  tiga  komponen utama  yaitu  hue,  saturation,  dan  value  (atau  disebut  juga brightness).  Hue  adalah  sudut  dari  0  sampai  360  derajat. Biasanya  0  adalah  merah,  60  derajat  adalah  kuning,  120 derajat  adalah  hijau,  180  derajat  adalah  cyan,  240  derajat adalah  biru  dan  300  derajat  adalah  magenta  seperti  pada Gambar 1.  Hue  menunjukkan jenis  warna (seperti  merah, biru,   kuning),   yaitu  tempat   warna  tersebut  ditemukan dalam  spectrum  warna.  Saturasi  (saturation)  suatu  warna adalah  ukuran  seberapa  besar  kemurnian  dari  warna tersebut  akibat  pengaruh  dari  warna  putih.  Seperti  warna merah, dengan pengaruh warna putih, warna merh menjadi bervariasi  dari  warna  merah  menuju  merah  muda,  yang artinya  hue  masih  tetap  bernilai  merah  tetapi  nilai saturasinya berkurang. Komponen HSV  berikutnya adalah nilai  value  atau  disebut  juga  intensitas,  yaitu  ukuran seberapa besar kecerahan suatu  warna  atau seberapa besar cahaya  datang  dari  suatu  warna.  Value  memiliki  nilai dengan jangkauan 0% sampai 100% (Pratt, 2007).
Gambar 1. Nilai Hue, Saturation, dan Value (Pratt,2007 )
Konversi  warna  RGB  ke  HSV  seperti  pada  Persamaan  1 sampai dengan 5 (Gonzales, 2008 ).
(1)
V = max ( r, g, b )                                                       (2)
60 ∗    2 +
60 ∗    4 + = 0 60  ∗(   −    ) ∗ (   −      ) ∗ (   −    ) ∗ If S = 0 If V = r
If V = g If V = b (3) (4)
dengan  lain.  Harga  delta  dapat  digunakan  sebagai  control kualitas  atau  pengaturan  persamaan.  Nilai  toleransi  dapat dintentukan  dari  harga  delta.  Jika  nilai  delta  lebih  dari nilai  toleransi  yang  diberikan,  maka  terdapat  perbedaan yang  jauh  antara  citra  dari  objek  standard  dengan  citra sample,  sehingga  beberapa  tipe  koreksi  dibutuhkan  jika nilai  delta  keluar  dari  toleransi  yang  ditetapkan.  Sebagai contoh,   jika   harga  a*   keluar   dari   toleransi,   maka intensitas warna  merah atau  hijau  memerlukan pengaturan kembali. Ketika  warna sampel lebih  merah atu lebih hijau daripada warna objek standard, hal ini dapat diketahui dari H = H + 360      jika H < 0                             (5)

## Ruang Warna XYZ
Nilai  RGB  yang  terdapat  pada  suatu  piksel  dapat ditransformasikan kedalam ruang  warna  CIE  XYZ  melaui proses  transformasi  matriks  3x3.  Transformasi  ini melibatkan nilai – nilai tristimulus, yakni suatu pengaturan dari tiga komponen cahaya – linear yang memenuhi fungsi pencocokan warna CIE. Pada ruang warna XYZ, beberapa warna direpresentasikan sebagai nilai yang selalu positif.
Perhitungan    untuk   transformasi   dari   ruang   warna RGB    ke    XYZ    (dengan    nilai    referensi    putih),    adalah melalui  perhitungan  matriks  transformasi  seperti  pada persamaan berikut  ( Pratt, 2007 ) :
(6)
Ruang Warna L * a * b *
Ruang   Warna   L * a * b * atau   yang   dikenal   dengan CIELAB  adalah  ruang  warna  yang  paling  lengkap  yang ditetapkan  oleh  Komisi  Internasional  tentang  iluminasi warna  ( French  Commision  Internationale  de  l’eclairage , dikenal  sebagai  CIE).  Ruang  warna  ini  mampu menggambarkan  semua  warna  yang  dapat  dilihat  dengan mata  manusia  dan  seringkali  digunakan  sebagai  referensi ruang warna.
Perhitungan   konversi   ruang   warna   dari   XYZ   ke L * a * b * berdasarkan  pada  persamaan   berikut  ini    (Pratt, 2007 ):
L * = 116(Y/Yn) 1/3 – 16,   untuk  Y/Yn > 0.008856
L * = 903.3 Y/Yn                               selainnya
a * = 500(f(X/Xn) – f(Y/Yn)) b * = 200(f(Y/Yn) – f(Z/Zn)) dimana f(t) = t 1/3 untuk  t > 0.008856 f(t) = 7.787t + 16/166  selainnya                               (7)
Terdapat harga delta yang dapat digunakan dalan skala warna CIELAB.  L*,  a*,  b* mengindikasikan seberapa jauh  perbedaan  standard  dan  sample  antara  yang  satu
nilai  delta.  Sebagai  contoh,  jika  a*  adalah  positif,  maka warna  sampel  lebih  merah  dibandingkan  dengan  warna objek standard.
Perbedaan  warna  total  E*  dapat  pula  ditentukan.  E*  adalah  nilai  single  yang  diambil  dari  perhitungan perbedaan  antara  nilai  L*,  a*,  b*  dari  objek  sampel  dan objek  standard.  Akan  tetapi  jika  E*  keluar  dari      nilai toleransi,  maka  bukan  berarti  parameter  L*,  a*,  b*  keluar pula dari toleransi. Dua harga delta lain yang berhubungan dengan  skala  CIELAB  adalah  C*  dan  H*.  C*  adalah perbedaan  dalam  warna  kromatik  antara  objek  sampel dengan  objek  standard  yang  dinyatakan  dalam  sistem koordinat  polar.  H*  adalah  perbedaan  dalam  sudut  Hue antara  objek  sampel  dengan  objek  standard  yang dinyatakan  pula  dalam  sistem  koordinat  polar.  CIELAB banyak    digunakan    pada    industri    dimana    objek memerlukan pengukuran warna, dengan cara membandingkan skala  warna  standard  dengan  nilai  warna objek sampel. (Hunter Lab, 2008)

## Euclidean Distance
Untuk     mengklasifikasikan     warna     pada     suatu kelompok  warna  tertentu,  maka  pada  hasil  penelitian  kali ini  menggunakan  teknik Euclidean  Distance ,  dengan mencari  jarak  minimum  antara  dua  titik  tetangga  yang paling berdekatan ( nearest neighbor ).
Gambar 2. Teorema Phytagoras untuk dua dimensi (Michael, 2008)
Panjang  kuadrat  dari  vector  x  =  [x1      x2]  adalah penjumlahan   dari    kuadrat   kooordinat   (Seperti   pada Gambar  2,  segitiga  OPA  atau  segitiga  OPB,  |OP| 2 adalah kuadrat dari  panjang x,  adalah panjang titik O  dan  P)  dan
jarak kuadrat diantara dua vector x = [x1   x2] dan y = [y1 y2]  adalah  jumlah  kuadrat  dari  perbedaan  koordinatnya (seperti  segitiga  PQD  (Gambar  2),  |PQ| 2 adalah  kuadrat jarak antara titik P dan Q). Untuk menentukan jarak vector x  dan  y  dapat  digunakan  notasi  d x,y ,  sehingga  menjadi persamaan ( Michael, 2008 ):
(8)
Sedangkan jarak d x,y diperoleh dari persamaan  ( Michael, 2008 ):
(9)
Jarak antara vector x = [x1   x2] dan vector nol O = [0   0] adalah ( Michael, 2008 )
K-Means Clustering Clustering didefinisikan sebagai teknik pencarian kemiripan  pada  suatu  grup  data.  Setiap  grup  meruapakan satu  cluster  dan  dapat  pula  didefinisikan  sebagai  suatu daerah  dengan  objek  yang  memiliki  densitas  lokal  yang lebih  tinggi  dari  daerah  lain.  Teknik  clustering  membagi data    menjadi    beberapa    cluster    yang    spesifik    dengan kriteria  tertentu  yaitu  kriteria  error  yang  merupakan kalkulasi  jarak   Euclidean  antara    pusat   cluster   dengan setiap titik data, dan tujuannya adalah meminimalkan error clustering atau jarak Euclidean. Error clustering berdasarkan  pada  pusat  cluster  m 1 ,...,m M ,  dengan persamaan (A. Likas, et al., 2002) : (10) � � � 1 , … , � � = � �� ∈ �� � | �� − � � | 2 =1 � =1
Patch Based Correlation
(14)
Pada  penelitian  ini,  citra  dibagi  menjadi  beberapa  patch yang    tidak    saling    tumpang    tindih.    Template    citra dideskripsikan   sebagai = [ �� � , �� � , … , �� �� , ] yang   dibagi menjadi  beberapa  k  jumlah  patch.  Kemudian  kemiripan antara   template   t(i,j)   dan   citra   tes   f(i,j)   didefinisikan sebagai  (G.Guo, et al, 2007 ) :
� �� , � , � , � =
(15) = � �� − �� ( � , � )
Gambar 3. Teorema Phytagoras untuk tiga dimensi ( Michael, 2008 )
Koordinat x dalam tiga dimensi dinyatakan dengan titik x =  [x1      x2      x3]  seperti  pada  Gambar  3.  Tiga  koordinat adalah titik A, B, dan C sepanjang sumbu, dan sudut AOB, AOC,  COB  adalah  90  seperti  sudut  OSP  pada  titik  S, dimana  titik P  diproyeksikan ke  lantai  (Gambar  3)  dengan menggunakan teorema Phytagoras maka diperoleh : |OP| 2 = |OS| 2 + |PS| 2 (karena sudut kanan pada titik S) |OS| 2 =  |OA| 2 +  |AS| 2 (karena  sudut  kanan  pada  titik  A)  . Dan juga |OP| 2 = |OA| 2 + |AS| 2 + |PS| 2
Sehinga    panjang    kuadrat    dari    x    dapat    dinyatakan ( Michael, 2008 ) :
2             2            2
dimana �� � ( � , � ) adalah  patch  citra  di  dalam  citra  tes, sebagai template t(i,j) yang bersesuaian pada posisi (m,n) di  dalam  citra  tes.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  1- norm pada eksperimen.
D(t,f,m,n)  adalah  non  negative.  Nilai  terkecil  D(t,f,mn,n) menunjukkan  semakin  mirip  template  citra  dengan  citra tes.  Korelasi  dalam  citra  adalah  mencari  fungsi  objektif yang minimum dengan persamaan (G. Guo, et al, 2007 ) :
� ∗ , � ∗ = ��� � � � , � �� ( �� , � , � , � ) (16)

## HASIL
Sebelum melakukan uji  coba beberapa metode segmentasi warna,  dilakukan  terlebih  dahulu  analisis  ruang  warna yaitu  dalam  penelitian  ini  dilakukan  analisis  ruang  warna
= �� 1 + �� 2 + �� 3 (11)
RGB,  HSV,  dan  CIE  Lab.  Analisis  dilakukan  dengan menerapkan  metode  segmentasi  sederhana  yaitu  global
Untuk menghitung jarak antara x dan y adalah ( Michael, 2008 ):
(12)
Bila  jumlah  dimensi  j,  dengan  jumlah  variable  j,  maka jarak antara vector x dan y menjadi ( Michael, 2008 ) :
(13)
thresholding  dan  memilih  ruang  warna  yang  memberikan hasil  segmentasi  yang  optimal.      Hasil  segmentasi  global thresholding   pada   ketiga   ruang   warna   terlihat   pada Gambar
4.
A cc u ra cy R a te A ccu ra cy R at e A ccur ac y Ra te (a)                                                        (b) (c)                                                        (d)
Gambar 4. (a) Gambar Asli, Hasil Segmentasi (a) Ruang RGB (b) Ruang HSV (c) Ruang CIE Lab
120% RGB
mengoptimalkan hasil segmentasi untuk citra utuh, dengan membagi citra  utuh  tersebut  menjadi  beberapa  bagian  sub citra  kecil  yang  disebut patch citra,  sehingga  diharapkan diperoleh  hasil  segmentasi  citra  yang  lebih  akurat.  Selain dengan  metode adaptive  global  thresholding ,  juga diujicobakan  metode K-Nearest  Neighbors dan K-Means Clustering , dimana metode K-Nearest Neighbors memberikan   hasil   yang   paling   baik   dengan   akurasi 97,90%  (seperti  pada  grafik  Gambar  7),  namun  waktu komputasi  yang  dibutuhkan  lama  yaitu  rata-rata  sekitar  6 menit untuk aplikasi satu patch citra. Oleh karena itu, pada penelitian  ini,  mencoba  menggunakan  metode K-Means Clustering dengan patch yang  dapat  memberikan  hasil yang cukup  akurat.
100% 80% 96.43% 91.43% 83.67% 60.88% HSV CIE LAB Hasil  segmentasi  dengan  menggunakan  metode  clustering berbasis patch dapat dilihat pada Gambar 8 sampai dengan Gambar 11. 120% 60% 96.43%                    93.25%                    97.90% Bakteri 40% 38.39% 31.82% 100% 80% 83.67% 90.83%                    93.48% tunggal Cropping
20%
0% 28.57% 18.18% 13.64% 60% 40% 20% 0% 18.18% 57.14% Lokal Citra Utuh 30.43%

## Bakteri Tunggal Cropping Lokal      Citra Utuh
Gambar   5.   Diagram   Performansi   Akurasi   Metode   Adaptive   Global Thresholding
Dari  diagram batang Gambar 5  dapat diketahui bahwa ruang    warna    CIE    Lab    memberikan    hasil    segmentasi bakteri TB dengan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan ruang  warna  RGB  dan  HSV.  Dan  kondisi  citra  yang memberikan  performansi  akurasi  yang  paling  baik  adalah citra  bakteri  tunggal  seperti  ditunjukkan  pada  grafik Gambar 6 .
Thresholding             K-Means                K-Nearest
Neighbors
Gambar 7. Diagram Perbandingan Performansi Hasil Segmentasi
120% 100% 80% 60% 40% 20% 0% RGB        HSV     CIE LAB Bakteri Cropping Lokal Citra Utuh Gambar 8. Citra Digital Sputum Penyakit TBC
Gambar 6. Grafik Performansi Akurasi Metode Adaptive Global Thresholding
Berdasarkan  hasil  segmentasi  warna  dengan  metode adaptive  global  thresholding ,  menunjukkan  hasil   yang baik pada kondisi pengolahan citra bakteri TB tunggal, hal inilah  yang  mendasari pengembangan penelitian ini  untuk
Gambar 9. Hasil Patch Citra
Gambar  10.  Hasil  Segmentasi  Citra  Metode  K-Means  Clustering  tanpa Patch
Gambar 11. Hasil Segmentasi Citra Metode K-Means Clustering dengan Patch
Dari  hasil  penerapan  metode  segmentasi  K-Means Clustering  berbasis  patch  pada  citra  berwarna  sputum penyakit  TBC,  memberikan  hasil  segmentasi  yang  lebih baik  dan  lebih  bersih  dari  citra  background  dibanding segmentasi hanya  dengan  menggunakan metode  K-Means Clustering.  Hasil  segmentasi  dengan  didukung  teknik patch, tidak lagi memerlukan pengolahan citra lebih lanjut
untuk  menghilangkan  objek  yang  tidak  diperlukan  atau tidak  diinginkan,  sehingga  hal  ini  akan  mendukung keakurasian  proses  pengenalan  pola  bakteri  TB  dalam counting  dan  penentuan  grade  penyakit  TBC.  Hasil eksperimen pada penelitian menunjukkan laju keakurasian 100%  dalam  melakukan  segmentasi  citra  yang  diduga bakteri  TB  berdasarkan  kriteria  warna  hasil  pewarnaan Ziehl-Neelsen.

## Ucapan Terima Kasih
Terima  kasih  untuk  Laboratorium  Teknik  Biomedik Institut  Teknologi  Bandung,  atas  segala   fasilitas   yang telah  diberikan  kepada  Penulis  utama  selama  menempuh pendidikan  S3  di  ITB  dan  dukungannya  pada  panelitian ini.

## KESIMPULAN
Dari  hasil  segmentasi  warna  dengan  metode  adaptive global  thresholding  memberikan  hasil   yang  baik  pada ruang   warna   CIE   Lab,   bila   dibandingkan  pada   ruang warna RGB dan HSV.
Metode  segmentasi  citra  berwarna  yaitu  clustering berbasis patch telah mampu menghasilkan citra tersegmentasi  dengan  keakurasian  100%  lebih  unggul dibandingkan   metode   K-Nearest   Neighbors,   sehingga dapat  membantu proses identifikasi bakteri TB  yang lebih akurat lagi pada penerapan sistem diagnosis penyakit TBC yang terkomputerisasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Departemen Kesehatan Republik Indonesia, 2007,
" Pedoman Nasional Penanggulangan Tuberkulosis" .
G. Guo, C.R. Dyer, " Patch-based Image Correlation with "Rapid Filtering , 2007, IEEE Xplore
Hunter  Lab,  2008“ Measure  Color ”, www.hunterlab.com . M.   Forero,  F.   Sroubek,   and   M.Desco,  august   2006   ,
“ Automatic
identification of nycobacterium tuberculosis by  Gaussian mixture  models ”, Journal of microscopy, vol.223 no.2, pp.120-132.
M.K.Osman,    M.Y.Mashor,    Z.Saad,    H.Jaafar,    2010, "Segmentation of Tuberculosis Bacilli in Ziehl-Neelsen Stained  Tissue  Images  based  on  K-Mean  Clustering Procedure", IEEE Xplore.
M.K  Osman,  M.Y.  Mashor,  H.  Jaafar,  2011, "Combining
Thresholding and Clustering Techniques for Mycobacterium Tuberculosis  Segmentation  in  Tissue Sections" ,  Australian  Journal  of  Basic  and  Applied Sciences.
Michael, 2008, “ Measures of distance between samples:Euclidean ”,http://www.econ.upf.edu/~micha el/stanford/maeb4.pdf
R.  Khutlang,  S.Krishnan,  R.  Dendere,  A.  Whitelaw,  K. Veropoulos,  G.   Learmonth,  T.S.  douglNIas,  2009,
© (2015) Program Pascasarjana Universitas Airlangga, Indonesia
“ Classification   of   Mycobacterium   Tuberculosis   in Images of ZN-Stained Sputum Smears ”, IEEE Xplore.
R.C.  Gonzales,  Richard  E.Wood,Steven  L.Eddins,  2008, Digital  Image  Processing  Third  Edition ,  Pearsonson Prentice Hall S.W.  Harahap , 22  Mei  2012, Jumlah  Penderita  TBC  di Indonesia  Peringkat  4  di  Dunia ,  Kompasiana, www.kompas.com . V.  Makkapati,  R.  Agrawal,  R.  Acharya  (2009,  August), “ Segmentation  and  Classification  of  Tuberculosis Bacilli  from  ZN-stained  sputum  /smear  Images” ,  in IEEE  Conference  on  Automation  Science  and Engineering, Bangalore – India.
W.K.  Pratt,  2007,  “ Digital  Image  Processing ”,  Wiley- Interscience, A John Wiley & Sons, Inc.