## Segmentasi Citra Bawah Air dengan Algoritma GMM ( Gaussian Mixture Model )
Sri Dianing Asri Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Dian Nusantara, Indonesia sri.dianing.asri@undira.ac.id
Article Info ABSTRAK Article history: Received, 2024-05-15 Revised, 2024-05-31 Accepted, 2024-06-07
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengukur  kinerja teknik  Gaussian Mixture  Model (GMM)  untuk  segmentasi  citra  bawah  air  dari  objek  lamun berdasarkan  dataset  dari  from autonomous  surface  vehicles (ASV  dari Fakultas  Perikanan  dan  Ilmu  Kelautan,  Institut  Pertanian  Bogor.  Dataset berupa data gambar 640 x 480 piksel untuk mendukung riset segmentasi citra. Ada tiga kategori citra air bawah air: (a) citra bawah air yang menampilkan lamun  dan  latar  belakang  air  laut;  (b)  citra  bawah  air  yang  menampilkan lamun, ikan jernih, dan latar belakang air laut; dan (c) citra bawah air yang menampilkan lamun, ikan samar, dan latar belakang air laut. Berdasarkan hasil eksperimen, objek lamun dalam tipe gambar (a) memiliki warna yang hampir identik dengan setiap piksel dalam gambar bawah air, model GMM mampu membedakannya dari latar belakang dan latar belakang air laut. Model GMM dapat membedakan antara latar belakang dan latar belakang air laut pada tipe gambar (b), namun tidak dapat menghilankan object ikan di dalam citra. Hasil segmentasi  pada  tipe  citra  (c)  tidak  sempurna  karena  model  GMM menghilangkan objek lamun yang memiliki warna pixel hijau.
Kata Kunci:
Gaussian Mixture Model Lamun Segmentasi
Autonomous surface vehicles

## ABSTRACT
Keywords:
Gaussian Mixture Model Seagrass Segmentation Autonomous surface vehicles The purpose of this study was to measure the performance of Gaussian Mixture Model  (GMM)  technique  for  underwater  image  segmentation  of  seagrass objects based on datasets from autonomous surface vehicles (ASV from the Faculty of Fisheries and Marine Sciences, Bogor Agricultural University. The dataset is 640 x 480 pixel image data to support image segmentation research. There are three categories of underwater imagery: (a) underwater imagery featuring  seagrass  and  seawater  backgrounds;  (b)  underwater  imagery featuring  seagrasses,  clear  fish,  and  seawater  backgrounds;  and  (c) underwater  imagery  featuring  seagrasses,  faint  fish,  and  seawater backgrounds.  Based  on  the  experimental  results,  seagrass  objects  in  image type (a) have almost identical colors to each pixel in the underwater image, the  GMM  model  was  able  to  distinguish  them  from  the  background  and seawater  background.  The  GMM  model  can  distinguish  between  the background  and  the  seawater  background  in  image  type  (b),  but  cannot eliminate fish objects in the image. The segmentation results in image type (c) are not perfect because the GMM model removes seagrass objects that have green pixel color.
This is an open access article under the CC BY-SAlicense.
Penulis Korespondensi:
Sri Dianing Asri, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Dian Nusantara, Indonesia Email: sri.dianing.asri@undira.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  saat  ini  telah  mendukung  penyelesaian  permasalahan  diberbagai  bidang kehidupan [1]–[10]. Sebagai contoh, teknologi citra bawah air berperan penting dalam berbagai bidang seperti eksploitasi sumber daya laut, penelitian ekologi, dan aplikasi pertahanan. Namun, pengolahan citra bawah air memiliki tantangan seperti kontras rendah, noise hamburan tinggi, dan kualitas gambar buruk yang disebabkan oleh penyerapan cahaya dan pembiasan di lingkungan bawah air [11].
Lingkungan bawah air juga memiliki kompleksitas yang tinggi, yang muncul secara alamiah karena penyerapan dan penyebaran gelombang cahaya oleh air dan partikel lain yang mengambang dalam air, sehingga citra bawah air yang dihasilkan dari perangkat kamera digital memiliki visibilitas rendah seperti kontras rendah, buram, dan tidak jelas. Citra berkualitas rendah ini akan menyulitkan pengenalan maupun klasifikasi objek dilaut. Citra yang diambil langsung dari perangkat digital kamera yang diletakkan pada kapal mini dan bergerak secara dinamis (ASV) memiliki tantangan sendiri untuk meningkatkan kualitas citranya [12].
Lingkungan  bawah  air  yang  kompleks  mengakibatkan  cahaya  matahari  yang  masuk  ke  dalam  air mengalami penyerapan dan penyebaran gelombang cahaya oleh air, sehingga citra yang dihasilkan oleh kamera di  bawah  air  akan  memiliki  visibilitas  rendah  seperti  kontras  rendah,  buram,  dan  tidak  jelas.  Keadaan  ini merupakan  tantangan  tersendiri  untuk  melakukan  pengamatan  bawah  air  dengan  menggunakan  baik underwater image maupun video [13].
Berbagai  metode  segmentasi  telah  diusulkan  untuk  segmentasi  gambar  bawah  laut.  Sebagai  contoh, pendekatan model DeepLab v3+, dengan fokus pada fitur semantik untuk meningkatkan kinerja segmentasi [14]. Metode lain menggunakan multi-scale residual attention network (MSR-Net) dan ResNet50 yang secara signifikan  meningkatkan  kemampuan  segmentasi  [15].  Selain  itu,  metode  Mask  R-CNN  telah  digunakan mengelompokkan objek bawah air individu dari latar belakang yang kompleks [16].
Pada  penelitian  ini  akan  menggunakan  metode  lain  dari  penelitian  sebelumnya  yaitu  menggunakan metode gaussian mixture model (GMM). Metode ini dapat digunakan untuk klastering atau segmentasi antara foreground dan background. GMM  sebagai  sebuah  tipe  density  model  yang  terdiri  dari  komponen  fungsi Gaussian. Komponen fungsi ini terdiri dari weight yang berbeda untuk menghasilkan multi-model density. Metode  gaussian  mixture  model  yang  diusulkan  sangat  efisien  dalam  memisahkan  antara foreground dan background dari input frame sequence [17], [18]. Selain itu citra mengandung foreground dan background yang disebabkan oleh penempatan kamera yang sulit untuk berdekatan dengan objek pengamatan, sehingga objek pengamatan akan lebih kecil dibanding background citra. Hal ini dapat menimbulkan bias pada proses deteksi objek. Oleh itu diperlukan suatu teknik segmentasi untuk memisahkan foreground dan background. Algoritma klastering seperti Gaussian Mixture Model (GMM) dapat digunakan untuk klastering atau segmentasi antara foreground dan background [19] . Kemajuan teknologi kamera digital memungkinkan akuisisi data underwater image melalui berbagai perangkat, seperti autonomous surface vehicle (ASV). ASV adalah perangkat atau kendaraan berbentuk kapal mini yang berjalan di permukaan air dan dapat bergerak tanpa awak di dalamnya secara otomatis. Seperangkat kamera digital dapat diletakkan dalam ASV untuk pengamatan padang lamun dan biota yang ada dibawahnya, bergerak secara dinamis sesuai dengan waypoint dan dilengkapi dengan Global Positioning System (GPS) [20]. Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  penelitian  akan  melakukan  penelitian  untuk  segmentasi  citra  bawah  air terhadap objek lamun ( seagrass ) berdasarkan dataset dari autonomous surface vehicle (ASV).

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  bertujuan  untuk  untuk  segmentasi  citra  bawah  air  terhadap  objek  lamun  ( seagrass ) berdasarkan dataset dari autonomous surface vehicle (ASV) menggunakan algoritma gaussian mixture model (GMM). Tahapan penelitian diperlihatkan dalam gambar Gambar 1 .

## Gambar 1 Tahap Penelitian
Penelitian ini menggunakan data yang diambil langsung di permukaan air yang berasal dari perangkat ASV (Autonomous Surface Vehicle) milik Fakultas Ilmu Perikanan dan Kelautan IPB. Data video ini di ubah menjadi data citra dengan dimensi 640 x 480 piksel untuk dilakukan segmentasi. Sampel yang berasal dari ASV (Autonomous Surface Vehicle) dengan area latar belakang dan latar depan yang tidak dapat dibedakan di mana gambar objek lamun dan area latar belakang laut biru.
Citra air bawah laut dibagi menjadi dari tiga kasus berbeda, yaitu (a) citra bawah air dengan kondisi terdapat  lamun  (seagrass)  dan  latar  belakang  air  laut;  (b)  citra  bawah  air  dengan  kondisi  terdapat  lamun (seagrass),  ikan  yang  jelas  dan  latar  belakang  air  laut;  (c)  citra  bawah  air  dengan  kondisi  terdapat  lamun (seagrass),  ikan  yang  samar  dan  latar  belakang  air  laut.  Eksperimen  ini  akan  menggunakan  bahasa pemrograman Python dengan diproses dengan menggunakan kompuer dalam prosesor Intel CoreTMi7 dengan menggunakan sistem operasi Windows 10 621-bit dengan memori DDR 32 GB.

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Ide dasar GMM adalah bahwa informasi warna antara piksel pada citra bawah air ( tidak berkorelasi, dan pemrosesan setiap piksel independen satu sama lain. Warna setiap piksel pada citra bawah air diwakili oleh superposisi distribusi K Gaussian (biasanya K adalah antara 3 dan 5). Jika kita menganggap warna X pada citra bawah air disajikan oleh piksel sebagai variabel acak, dan kemudian pada waktu T = 1, 2, . . . , t nilai piksel pada citra bawah air sama dengan nilai sampling variabel acak X . Gabungan distribusi K Gaussian digunakan agar sesuai dengan nilai piksel pada citra bawah air. Kemudian, jarak antara nilai piksel saat ini dan model campuran  Gaussian  dihitung  untuk  menilai  latar  depan  dan  latar  belakang  dari  citra  yang  akan  dilakukan segmentasi.
Hasil segmentasi akan ditunjukkan dari perwakilan jenis citra yaitu (a) citra bawah air dengan kondisi terdapat  lamun  (seagrass)  dan  latar  belakang  air  laut;  (b)  citra  bawah  air  dengan  kondisi  terdapat  lamun (seagrass),  ikan  yang  jelas  dan  latar  belakang  air  laut;  (c)  citra  bawah  air  dengan  kondisi  terdapat  lamun (seagrass), ikan yang samar dan latar belakang air laut.
Pada hasil segmentasi pada citra bawah air dengan kondisi terdapat lamun ( seagrass ) dan latar belakang air laut menggunakan gaussian mixture model (GMM) hasil segmentasi cukup bagus. Model GMM mampu untuk memisahkan latar belakang dan latar belakang air laut dengan objek lamun lamun ( seagrass ) meskipun memiliki hampir kesamaan warna setiap piksel pada citra bawah air. Hasil dari segmentasi pada citra bawah air untuk kondisi citra tersebut dapat dilihat pada Gambar 2 .
Gambar 2 Segmentasi citra dengan kondisi terdapat lamun ( seagrass ) dan latar belakang air laut
Pada hasil segmentasi pada citra bawah air dengan kondisi terdapat lamun (seagrass), ikan yang jelas dan latar belakang air laut menggunakan gaussian mixture model (GMM) hasil segmentasi tergabung antara segmentasi lamun dan ikan. Model GMM mampu untuk memisahkan latar belakang dan latar belakang air laut namun tidak dapat mengeleminasi objek ikan pada ikan. Hal ini dikarenakan objek ikan memiliki warna edge object yang menyerupai warna lamun. Hasil dari segmentasi pada citra bawah air untuk kondisi citra tersebut dapat dilihat pada Gambar 3 .
Gambar 3 Segmentasi citra bawah air dengan kondisi terdapat lamun, ikan yang jelas dan latar belakang air laut
Pada hasil segmentasi pada citra bawah air dengan kondisi terdapat lamun (seagrass), ikan yang samar dan latar belakang air laut menggunakan gaussian mixture model (GMM) hasil segmentasi dapat memisahkan antara segmentasi lamun dan ikan. Namun, model GMM mengeleminasi lamun yang memiliki warna pixel total hijau pada setiap object lamun sehingga hasil segmentasi tidak sempurna. Hasil dari segmentasi pada citra bawah air untuk kondisi citra tersebut dapat dilihat pada Gambar 4 .
Gambar 4 Segmentasi citra bawah air dengan kondisi terdapat lamun, ikan yang samar dan latar belakang air laut

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  bertujuan  untuk  untuk  segmentasi  citra  bawah  air  terhadap  objek  lamun  ( seagrass )  berdasarkan dataset dari autonomous surface vehicle (ASV) menggunakan algoritma gaussian mixture model (GMM). Data video ini di ubah menjadi data citra dengan dimensi 640 x 480 piksel yang berasal dari ASV ( autonomous surface vehicle ) milik Fakultas Ilmu Perikanan dan Kelautan IPB. Citra air bawah laut dibagi menjadi dari tiga kasus berbeda, yaitu (a) citra bawah air dengan kondisi terdapat lamun (seagrass) dan latar belakang air laut; (b) citra bawah air dengan kondisi terdapat lamun (seagrass), ikan yang jelas dan latar belakang air laut; (c) citra bawah air dengan kondisi terdapat lamun (seagrass), ikan yang samar dan latar belakang air laut. Pada jenis citra (a), model GMM mampu untuk memisahkan latar belakang dan latar belakang air laut dengan objek lamun lamun ( seagrass ) meskipun memiliki hampir kesamaan warna setiap piksel pada citra bawah air. Pada jenis citra (b), model GMM mampu untuk memisahkan latar belakang dan latar belakang air laut namun tidak dapat  mengeleminasi  objek  ikan  pada  ikan.  Pada  jenis  citra  (c),  model  GMM  mengeleminasi  lamun  yang memiliki warna pixel total hijau pada setiap object lamun sehingga hasil segmentasi tidak sempurna.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  Lembaga  Riset  dan  Pengabdian  kepada  Masyarakat  (LRPM)  Universitas  Dian Nusantara (UNDIRA) yang telah mendanai penelitian ini melalui skema penelitian internal.

## REFERENSI
[1] U. Rusmawan and I. Mulya, “Sistem Informasi Koperasi Menggunakan Metode Rapid Application Development (RAD),” J. Inf. Syst. Technol , vol. 1, no. 1, pp. 1–10, 2022.
[2] G. Purnama and D. Ramayanti, “Aplikasi ChatBot Sistem Parental Control berbasis IoT,” Arcitech J. Comput. Sci. Artif. Intell. , vol. 1, no. 2, pp. 127–138, 2021.
[3] D.  Ramayanti,  Y.  Jumaryadi,  D.  M.  Gufron,  and  D.  D.  Ramadha,  “Sistem  Keamanan  Perumahan Menggunakan Face Recognition,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 3, no. 12, pp. 486–496, 2023.
[4] H.  Noprisson,  E.  Ermatita,  A.  Abdiansah,  V.  Ayumi,  M.  Purba,  and  H.  Setiawan,  “Fine-Tuning Transfer Learning Model in Woven Fabric Pattern Classification,” Int. J. Innov. Comput. Inf. Control , vol. 18, no. 06, p. 1885, 2022.
[5] V.  Ayumi,  “Performance  Evaluation  of  Support  Vector  Machine  Algorithm  for  Human  Gesture Recognition,” Int. J. Sci. Res. Sci. Eng. Technol. , vol. 7, no. 6, pp. 204–210, 2020.
[6] A. Ratnasari, Y. Jumaryadi, and G. Gata, “Sistem Pakar Deteksi Penyakit Ginekologi Menggunakan Metode Forward Chaining,” Resolusi Rekayasa Tek. Inform. dan Inf. , vol. 3, no. 5, pp. 321–327, 2023.
[7] B. Y. Geni, A. Supriyadi, H. Khotimah, and W. I. Yanti, “Rancang Bangun Company Profile Berbasis Web Menggunakan Metode Waterfall (Studi Kasus: APM Frozen Food),” J. RESTIKOM Ris. Tek. Inform. dan Komput. , vol. 6, no. 1, pp. 75–85, 2024.
[8] B. Yuliadi and A. Nugroho, “Integration between management capability and relationship capability to boost supply chain project performance,” Int. J. Supply Chain Manag , vol. 8, no. 2, pp. 241–252, 2019.
[9] S. Hesti, “The effects of relational social capital and technological factors on knowledge sharing in an online community,” Int. J. Innov. Creat. Chang. , vol. 13, no. 4, 2020.
[10] I.  Kamil,  M.  Ariani,  and  I.  A.  Irawan,  “The  influence  of  lifestyle  and  financial  literacy  on  online paylater system and its impact on spending behavior,” J. Econ. Bus. Lett. , vol. 4, no. 2, pp. 51–62, 2024.
[11] M. Jian, X. Liu, H. Luo, X. Lu, H. Yu, and J. Dong, “Underwater image processing and analysis: A review,” Signal Process. Image Commun. , vol. 91, p. 116088, 2021.
[12] N. Kapetanović, A. Vasilijević, Đ. Nađ, K. Zubčić, and N. Mišković, “Marine robots mapping the present and the past: Unraveling the secrets of the deep,” Remote Sens. , vol. 12, no. 23, p. 3902, 2020.
[13] M. K. Moghimi and F. Mohanna, “Real-time underwater image enhancement: a systematic review,” J. Real-Time Image Process. , vol. 18, no. 5, pp. 1509–1525, 2021.
[14] Y.  Yuan  and  Y.  Tian,  “Semantic  segmentation  algorithm  of  underwater  image  based  on  improved DeepLab v3+,” in International Conference on Computer Graphics, Artificial Intelligence, and Data Processing (ICCAID 2022) , 2023, vol. 12604, pp. 862–867.
[15] J. Chen et al. , “Underwater image segmentation based on multi-scale residual attention,” in AOPC 2022: Atmospheric and Environmental Optics , 2023, vol. 12561, pp. 86–91.
[16] S. Song, J. Zhu, X. Li, and Q. Huang, “Integrate MSRCR and mask R-CNN to recognize underwater creatures on small sample datasets,” IEEE Access , vol. 8, pp. 172848–172858, 2020.
[17] N. A. Alqahtani and Z. I. Kalantan, “Gaussian mixture models based on principal components and applications,” Math. Probl. Eng. , vol. 2020, pp. 1–13, 2020.
[18] F. Riaz et al. , “Gaussian mixture model based probabilistic modeling of images for medical image segmentation,” IEEE Access , vol. 8, pp. 16846–16856, 2020.
[19] S. Rakesh et al. , “Moving object detection using modified GMM based background subtraction,” Meas. Sensors , vol. 30, p. 100898, 2023.
[20] Y. Qiao, J. Yin, W. Wang, F. Duarte, J. Yang, and C. Ratti, “Survey of deep learning for autonomous surface vehicles in marine environments,” IEEE Trans. Intell. Transp. Syst. , vol. 24, no. 4, pp. 3678– 3701, 2023.