## S UPPORT V ECTOR M ACHINE B ERBASIS Z ERNIKE M OMENTS D ALAM K LASIKASI C ITRA B AKTERI
Yupie Kusumawati 1 , Ibnu Utomo Wahyu Mulyono 2
1 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro
2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro e-mail: 1 yupie@dsn.dinus.ac.id, 2 ibnu.utomo.wm@dsn.dinus.ac.id

## A BSTRAK
Kontaminasi  bakteri  patogen  dalam  produk  makanan  mahal  bagi  masyarakat  dan industri. Metode tradisional untuk mendeteksi dan mengidentifikasi patogen bawaan makanan seperti Listeria monocytogenes biasanya memakan waktu 3-7 hari. Pada makalah ini, sistem klasifikasi dikembangkan untuk mengidentifikasi pengambilan citra bakteri menggunakan alat optical light scattering dan menghasilkan citra berbentuk grayscale. Algoritma klasifikasi yang diusulkan didasarkan pada Invariant Zernike Moment berbasis Support Vector Machine pada kernel Radial Chebyshev Moments yang dihitung dari dataset citra bakteri apda 4 genus yang digunakan sebagai dataset. Sebanyak 400 citra bakteri dengan 100 citra pada masing-masing jenis  genus  telah  di  uji  dan  menghasilkan  akurasi  pada  proses  indetifikasi  dengan  capaian sebesar 78,33% pada 5-fold Cross Validation.
K ATA K UNCI : Bakteri pathogen, Support Vector Machine, Invariant Zernike Moment, Radial Chebyshev Moment.

## 1. P ENDAHULUAN
Identifikasi  bakteri  patogen  secara  cepat  dan  spesifik  penting  untuk  aplikasi  dalam biodeteksi,  terutama  dalam  mengurangi  insiden  keracunan  makanan  atau  melawan bioterorisme. Identifikasi konvensional bakteri patogen biasanya memakan waktu 24 hingga 48 jam setelah pertumbuhan bakteri pada cawan agar atau dalam kaldu kultur, karena tingkat pengujian biokimia atau molekuler yang diperlukan untuk memastikan identitas kultur bakteri [1] . Oleh karena itu, teknologi forward lightscattering digunakan dalam penelitian ini sebagai metode baru untuk identifikasi koloni bakteri pada pelat agar tanpa memerlukan pemrosesan atau preparasi sampel. Koloni yang dianalisis adalah genus Listeria , patogen intraseluler Gram- positif .  Genus  ini  terdiri  dari  enam  spesies: L. monocytogenes,  L.  innocua,  L.  ivanovii,  L. seeligeri, L. welshimeri , dan L. grayi . Spesies patogen adalah L . monocytogenes pada manusia dan L. ivanovii pada hewan serta sisanya dianggap nonpatogenik [2]–[4].
Masalah  penting  dalam  analisis  pola  adalah  pengenalan  otomatis  suatu  objek  dengan menganalisa  letak  objek,  ukuran,  dan  orientasi.  Salah  satu  bentuk  pengenalan  pola  dalam bentuk dua dimensi yaitu menggunakan Invariant Zernike Moment atau dikenal dengan Zernike Moment [1], [5], [6]. Hasil proses pengenalan awal pada Zernike Moment kemudian digunakan sebagai inputan pada proses klasifikasi dengan tujuan mendapatkan pelabelan dengan akurat meskipun  penggunakan  fitur Zernike bukan  satu-satunya  factor  penentu  proses  klasifikasi. Dalam  penelitian  ini,  kami  menggambarkan  kalsifikasi  bakteri  menggunakan  ekstraksi  fitur yang  efisien,  berdasarkan Invariant  Zernike  Moment ,  yang  mampu  mengukur  perbedaan hamburan bakteri.  Identifikasi scatterograms bakteri dilakukan melalui analisis bentuk yang diimplementasikan menggunakan teknik pengolahan citra  digital. Proses  ini melibatkan tiga langkah  utama:  pra-pemrosesan  citra  terutama  peningkatan  citra;  misalnya,  pemerataan histogram  adaptif,  ekstraksi  fitur  yang  memanfaatkan  ekstraksi Zernike Moment  dari segmentasi pola, dan klasifikasi [4].
Support Vector Machine (SVM) dan Jaringan Syarat Tiruan (JST) adalah metode populer di bidang pengenalan multi-target [2]. Algortima ini umumnya didasarkan pada karakteristik morfologi objek sehingga dapat memperoleh hasil yang lebih baik.  Namun,  JST sulit untuk
mencapai  hasil  yang  diinginkan  ketika  data  sampel  terbatas  dalam  aplikasi  praktis.  SVM berbeda dengan JST, karena diusulkan berdasarkan teori prinsip minimisasi risiko struktural dalam  sistem  statistik  yang  sesuai  dengan  sampel  yang  terbatas  [4].  SVM  adalah  algoritma pembelajaran  terawasi  berdasarkan  konsep hyperplane yang  bertujuan  untuk  memisahkan sekumpulan objek dengan margin maksimum [3]. SVM menentukan beberapa support vector dari feature space yang berguna untuk menentukan hyperplane yang optimal. SVM memiliki kemampuan dan keunggulan yang dapat diprediksi dengan baik dan cocok diterapkan dalam pengujian makanan untuk sampel terbatas [7]–[9].
Berapa  pendekatan  populer  lainnya  seperti  KNN,  distribusi Gaussian ,  histogram  fitur template,  CNN,  fitur  SIFT  dan bag  of  visual  words sudah  pernah  digunakan  untuk mengkasifilasi  bakteri pathogen [1],  [10].  Momen  ortogonal  dapat  bersifat  diskrit  maupun kontinu. Momen diskrit utama yang sering digunakan adalah Krawtchouk moments , Tchebichef moments, dual  Hahn  moments , Racah  moments serta Orthogonal moments seperti Zernike moments, Legendre moments, pseudo-Zernike moments, orthogonal Fourier–Mellin moments dan Gaussian–Hermite moments.
Menurut penelitian yang telah dilakukan oleh [11], prediksi urutan protein virulen bakteri memiliki  implikasi  untuk  identifikasi  dan  karakterisasi  faktor-faktor  terkait  virulensi  baru, menemukan  target  obat/vaksin  baru  terhadap  protein  yang  sangat  diperlukan  untuk patogenisitas,  dan  memahami  mekanisme  virulensi  yang  kompleks  pada  patogen.  Dalam penelitian ini, SVM mampu mencapai akurasi  81,8% yang mencakup area 86% di Receiver Operator Characteristic (ROC) , lebih baik daripada salah satu pengklasifikasi SVM lapisan satu  berdasarkan  fitur  urutan  tunggal  atau  ganda.  Menurut    [2],  SVM menunjukkan  akurasi tinggi  dalam  membedakan  bakteri  patogen  dari  non-patogen,  dalam  kumpulan  data  yang relevan secara klinis, yang hanya terdiri dari bakteri yang diinangi manusia. Di antara gen yang menerima bobot positif tertinggi dalam pengklasifikasi yang dihasilkan, kami menemukan gen yang diketahui terkait dengan patogenisitas bakteri, selain kandidat baru, yang keterlibatannya dalam virulensi bakteri tidak pernah dilaporkan. Sedangkan menurut penelitian yang dilakukan oleh  [3], telah  membuktikan  bahwa,  dibandingkan  dengan  hasil  yang  dikenali  oleh  mata manusia, SVM dapat secara efektif membedakan bakteri dari non-bakteri dalam gambar, dan sangat mengurangi waktu deteksi setiap sampel

## 2. T INJAUAN P USTAKA

## 2.1  Support Vector Machine (SVM)
Saat  ini  tujuan  penelitian  SVM  difokuskan  pada  penerapannya  pada  ranah  praktis. Klasifikasi  citra  adalah  tugas  penting  untuk  analisis  citra  di  berbagai  bidang  seperti  studi lingkungan, aplikasi militer, ilmu hidrologi, sektor pertanian, penginderaan jauh. Menurut [2], [8],  [12]–[14]  memperkenalkan  skema  inovatif  untuk  klasifikasi  citra  hiper-spektral  seperti tampak  pada  Gambar  1.  Pada  penelitian  ini,  SVM  dapat  meningkatkan  akurasi  klasifikasi dengan menggunakan tekstur dan fitur spektral. Metode ini hanya memberikan akurasi yang lebih baik dengan dataset yang lebih kecil. Invarian momen digunakan untuk mengekstrak fitur spasial dari suatu gambar. Fitur tekstur dan fitur spasial keduanya digunakan untuk melakukan tugas  klasifikasi  menggunakan  SVM.  Jona  Iinisai  [2],  menggunakan  konsep  metode  kontur aktif  dan  SVM.  Penelitian  ini  melakukan  pengelompokan  gambar  3D  otak  untuk  analisis volumetrik. Segmen pertama jaringan otak dari jaringan intrakranial pada gambar MR. Kontur aktif  VFC  memodifikasi  citra  otak  dan  mengekstrak  fitur  untuk  klasifikasi.  Pengklasifikasi SVM  dilatih  untuk  setiap  jaringan.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  algoritma  ini menghasilkan hasil yang baik dibandingkan dengan pendekatan lain [8].
(a)
(b)
Gambar 1. (a) Model Pemisahan Masalah pada SVM, (b) Pemisahan Hyperplane SVM
SVM sangat bagus ketika pengguna tidak mengetahui menengai data yang digunakan. SVM  dapat  bekerja  dengan  baik  bahkan  dengan  data  tidak  terstruktur  dan  semi  terstruktur seperti teks, citra, dan tree . Dengan fungsi kernel yang sesuai, pengguna dapat memecahkan masalah yang kompleks. Tidak seperti di jaringan saraf, SVM tidak diselesaikan untuk optima lokal. Skala SVM  relatif baik untuk data dimensi tinggi. Model SVM memiliki generalisasi dalam praktiknya sehingga risiko over-fitting lebih sedikit di SVM. Jika dibandingkan dengan model ANN, SVM memberikan hasil yang lebih baik.

## 2.2  Invariant Zernike Moment
Fitur mewakili properti skalar dari objek yang dicitrakan. Dalam banyak kasus, sejumlah kecil  fitur  tidak  cukup  untuk  menangkap  informasi  yang  cukup  tentang  suatu  objek  untuk memungkinkan klasifikasi otomatis. Fitur seperti area, perimeter, kekompakan, dan deskriptor Fourier terlalu sederhana dan terlalu terbatas agar berguna untuk banyak jenis gambar. Oleh karena itu, fitur yang lebih kompleks  misalnya geometrik  dan invarian momen Zernike [1], [6]. Secara umum, invarian momen adalah alat untuk mengukur karakteristik batas dan konten dalam gambar. Sifat invarian momen yang diinginkan adalah ortogonalitas, sensitivitas rendah terhadap  noise,  kompleksitas  komputasi  rendah,  konten  informasi  tinggi,  dan  invarians  di bawah  fotometrik  dan  transformasi  geometris  misalnya,  transformasi  affine  yang  mencakup penskalaan,  rotasi,  translasi.  Pemilihan  yang  tepat  dari  berbagai  fitur  yang  akan  digunakan untuk pengenalan objek adalah salah satu faktor kunci dalam keberhasilan keseluruhan proses identifikasi. Polinomial yang berbeda menyebabkan berbagai jenis momen. Zernike Moment diwakili oleh satu set polinomial kompleks, yang membentuk set ortogonal lengkap di bagian dalam lingkaran [4], [5]. Untuk citra digital, integral pada persamaan (1) dapat diubah menjadi penjumlahan  dimana f(x,y) mrupakan  fungsi  citra.  Selain  itu,  koordinat  dari  citra  akan dinormalisasi menjadi [0,1] dengan transformasi pemetaan.
= + 1 ( , )[ ∗ ( , )]
= ∑ ∑ ( , ) , exp (− ) (1)

## 3. M ETODE P ENELITIAN
Pada bagian ini, proses klasifikasi citra bakteri patogen dapat di lihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Skema Usulan Metode Klasifikasi Bakteri Patogen Menggunakan SVM
Pada Gambar 2, SVM dikenal beberapa jenis kernel antara lain linear, polynomial dan Radial Basis Function (RBF). Pada penelitian ini, kami menggunakan RBF. RBF umumnya mampu  memberikan  tingkat  akurasi  klasifikasi  yang  sama  dengan  SVM.  Salah  satu keuntungan penting dari algoritma pembelajaran yang diusulkan, dibandingkan dengan mesin vektor  dukungan,  adalah  bahwa  algoritma  pembelajaran  yang  diusulkan  biasanya membutuhkan waktu yang jauh lebih sedikit untuk mengetahui nilai parameter yang optimal dengan validasi silang. Perbandingan dengan SVM menarik, karena telah ditunjukkan dalam sejumlah  penelitian  terbaru  bahwa  SVM  secara  umum  mampu  memberikan  tingkat  akurasi yang lebih tinggi daripada algoritma klasifikasi data lain yang ada.
Pada  makalah  ini,  dataset  awal  sejumlah  1200  citra  yang  terdiri  dari  4  kelas  bakteri Listeria ,  dimana  masing-masing  kelas  terdiri  dari  400  data  yang  diambil  dari https://www.kaggle.com. Pada penelitian ini digunakan 300 data pada setiap kelas sebagai data testing seperti tampak pada Gambar 3 berikut.
Dataset Pre-prosesing Fitur Ekstraksi Zernike Moments Fitur Seleksi Pilih Kernel RBF Proses Klasifikasi SVM K-fold Validasi
(a) (b) (c) (d) Gambar 3. Representasi citra bakteri Listeria : (a) L. monocytogenes GG8 , (b) L. welshimeri 105(2)-2L , (c) L. innocua C3-3(L) , (d) L. ivanovii V12

## Gambar 4. Sanpel nilai GLCM
Pada Gambar 4, dapat dilihat nilai GLCM pada sampel citra dataset bakteri. Dari 1200 data yang digunakan, kami tampilkan 60 sebagai gambaran hasil pemrosessan GLCM. Pada ekstraksi  ciri  tekstur,  digunakan  mean  dan  standard  deviasi  pada  ekstraksi  ciri  tekstur  orde pertama. Perhitungan GLCM menggunakan dengan jarak d = 1 dan menghitung rata-rata pada sudut  0°,  45°,  90°  dan  135°  untuk  menghitung  nilai  contrast,  correlation,  energy  dan homogeneity.
Gambar 5. Sampel Perbandingan Nilai Zernike Moment Orde Rendah dan Orde Tinggi
Berdasarkan Gambar 5, tampak bahwa nilai Zernike Moment pada orde rendah dan tinggi cukup berbeda. Pemilihan masukan (input) pada Zernike moment dipilih secara manual, yaitu dengan mengambil nilai  dengan order rendah dan nilai dengan order tinggi. Pemilihan nilai order  dilakukan  karena  mengingat  Zernike  moment  memiliki  komputasi  tinggi.  Pada  orde tinggi  nilai,  Zernike  Moment  diimplementasikan  pada  nilai  (18,0),  (18,18),  (19,1),  (19,19), (20,0),  dan  (20,20),  sedangkan  pada  orde  rendah  diimplementasikan  pada  nilai  (3,1),  (3,3), (4,0),  (4,4),  (5,1),  (5,5).  Nilai  Zernike  moment  dengan  orde  rendah,  dapat  digunakan  untuk mendapatkan  fitur  global  suatu  bentuk,  sedangkan  polinomial  dengan  orde  tinggi  dapat memperoleh rincian dari fitur lokal. Perhitungan ekstraksi ciri tekstur dilakukan dengan citra biner sebagai masukannya.
Untuk  mengetahui  performa  dari  usulan  metode  yang  telah  kami  gunakan,  digunakan perhitungan confusion matrix pada 5 fold validasi dari fold ke 1 sampai fold ke 5. Confusion matrix dapat  di  lihat  pada  Tabel  1  sedangkan  akurasi  hasil  dapat  di  lihat  pada  Gambar  4. Berdasarkan  Tabel  1,  diketahui  bahwa  tingkat  pencocokan  citra  pada  proses  klasifikasi memperoleh nilai cukup tinggi. Di sisi lain, masih terdapat kesalahan pada proses klasifikasi antara 1 sampai 7 buah citra. Pada citra L. monocytogenes GG8 dan L. welshimeri 105(2)-2L saling  terbalik  dalam  proses  pengenalan  citra  dan  menghasilkan  nilai  kesalahan  yang  sama yaitu 5.
Tabel 1. Hasil perhitungan Confusion Matrix
Hasil Klasifikasi L. monocytogenes GG8 L. welshimeri 105(2)- 2L L. innocua C3-3(L) L. ivanovii V12 L. monocytogenes GG8 286 1 6 5 L. welshimeri 105(2)-2L 7 292 3 5 L. innocua C3-3(L) 5 7 290 3 L. ivanovii V12 2 0 1 287
Selanjutnya untuk akurasi dari setiap fold -validasi menurut persamaan (2) dapat dilihat pada Gambar 4. = 100% (2) = 286 + 292 + 290 + 287 286 + 292 + 290 + 287 + 7 + 5 + 2 + 1 + 7 + 6 + 3 + 1 + 5 + 5 + 3 × 100%
= 1155 1200 × 100% = 96,25%
Gambar 6. Hasil akurasi pada setiap K-Fold
Berdasarkan Gambar 6, diketahui bahwa semua akurasi fold menghasilkan nilai cukup tingi yaitu diatas 90%. Nilai fold terendah ada pada k3 sedangkan fold tertinggi pada k1. Nilai fold dipengaruhi oleh penggunakan fitur ekstraksi ciri yaitu Zernike Moment dan penggunakan kernel RBF pada SVM.

## 5. K ESIMPULAN
Pada penelitian ini telah dilakukan proses klasifikasi citra bakteri patogen Listeria pada 4 buah spesies yaitu L . monocytogenes GG8, (b) L. welshimeri 105(2)-2L, (c) L. innocua C3- 3(L),  (d)  L.  ivanovii  V12 .  Sebanyak  1200  citra  dataset  kemudian  dipilih  menjadi  900  data testing  pada  SVM.  Kernel  SVM  yang  digunakan  yaitu  RBF  yang  dikombinasikan  dengan preprosesing  ekstraksi  ciri Zernike  Moment .  Dengan  menggunakan  akurasi,  dihasilkan  nilai tinggi pada 96,25% sedangkan hasil uji pada 5- fold menghasilkan akurasi tertinggi yaitu pada k1 = 95,16% dan terendah pada k3 = 94%.

## 6. S ARAN
Pada penelitian lebih lanjut, sebaiknya digunakan jenis data misalnya data original, data CLAHE, dan data hasil prerposesing. Dapat pula di uji dengan varian proporsi dataset sehingga dapat menghasilkan akurasi yang lebih optimal. Algoritma dapat dikombinaasi menggunakan preprosesing,  fitur  ekstraksi  ciri  atau  warna  dan  metode  segmentasi  citra  lain  misalnya morfologi atau deteksi tepi.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada LPPM Universitas Dian Nuswantoro yang telah memberi “ dukungan financial ” terhadap penelitian ini khususnya pada skema penelitian Penelitian Terapan Perguruan Tinggi (PTPT) Tahun Anggaran Genap 2020/2021.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  B. Bayraktar, P. P. Banada, E. D. Hirleman, A. K. Bhunia, J. P. Robinson, and B. Rajwa, “Bacterial  phenotype  identification  using  Zernike  moment  invariants,”  in Advanced Biomedical and Clinical Diagnostic Systems IV , 2006, vol. 6080, no. 765, p. 60800V.
[2]  J.  I.  R.  P,  S.  C,  and  V.  S,  “AN  IMPLEMENTATION  OF  SVM  CLASSIFIER  FOR BACTERIAL BLIGHT IDENTIFICATION,” Eur. J. Mol. Clin. Med. , vol. 07, no. 11, pp.
5586–5595, 2020.
[3]  R. Zhang, S. Zhao, Z. Jin, N. Yang, and H. Kang, “Application of SVM in the food bacteria image recognition and count,” in 2010 3rd International Congress on Image and Signal Processing , 2010, vol. 4, pp. 1819–1823.
[4]  W. M. Ahmed, B. Bayraktar, A. K. Bhunia, E. D. Hirleman, J. P. Robinson, and B. Rajwa, “Classification  of  Bacterial  Contamination  Using  Image  Processing  and  Distributed Computing,” IEEE J. Biomed. Heal. Informatics , vol. 17, no. 1, pp. 232–239, Jan. 2013.
[5]  I. Gogul and V. S. Kumar, “Flower species recognition system using convolution neural networks and transfer learning,” 2017 4th Int. Conf. Signal Process. Commun. Networking, ICSCN 2017 , pp. 1–6, 2017.
[6]  A. Khotanzad and Y. H. Hong, “Invariant Image Recognition by Zernike Moments,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. , vol. 12, no. 5, pp. 489–497, 1990.
[7]  M.  A.  Chandra  and  S.  S.  Bedi,  “Survey  on  SVM  and  their  application  in  image classification,” Int. J. Inf. Technol. , Jan. 2018.
[8]  J.  Kim,  B.-S.  Kim,  and  S.  Savarese,  “Comparing  Image  Classification  Methods:  K- Nearest-Neighbor and Support-Vector-Machines,” Appl. Math. Electr. Comput. Eng. , pp. 133–138, 2012.
[9]  G. M. Foody and A. Mathur, “A relative evaluation of multiclass image classification by support vector machines,” IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. , vol. 42, no. 6, pp. 1335– 1343, Jun. 2004.
[10] C. E. Cabrera Ardila, L. Alberto Ramirez, and F. A. Prieto Ortiz, “Spectral analysis for the early  detection  of  anthracnose  in  fruits  of  Sugar  Mango  (Mangifera  indica),” Comput. Electron. Agric. , vol. 173, no. March, p. 105357, Jun. 2020.
[11] Y.  Chen et  al. ,  “Variety  identification  of  orchids  using  Fourier  transform  infrared spectroscopy  combined  with  stacked  sparse  auto-encoder,” Molecules ,  vol.  24,  no.  13, 2019.
[12] S.  K.  Mishra  and  V.  H.  Deepthi,  “Brain  image  classification  by  the  combination  of different wavelet transforms and support vector machine classification,” J. Ambient Intell. Humaniz. Comput. , no. 0123456789, Jul. 2020.
[13] S. Zhang, X. Wu, S. Zhang, Q. Cheng, and Z. Tan, “An effective method to inspect and classify the bruising degree of apples based on the optical properties,” Postharvest Biol. Technol. , vol. 127, pp. 44–52, 2017.
[14] P. B. Padol and A. A. Yadav, “SVM classifier based grape leaf disease detection,” Conf. Adv. Signal Process. CASP 2016 , pp. 175–179, 2016.
[15] Y.-L. Bei, S. Qiao, M.-X. Liu, X.-R. Zhu, and Q. Zhang, “A Color Image Watermarking Scheme  Against  Geometric  Rotation  Attacks  Based  on  HVS  and  DCT-DWT,”  in 2018 International Conference on Security, Pattern Analysis, and Cybernetics (SPAC) , 2018, pp. 343–347.