## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 291 - 295

## Perancangan Perangkat Lunak Segmentasi Citra Luka Kronik Dengan Menggunakan Algoritma Metode Fuzzy C-Means

## Ali Mubaro
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: alimubaro@gmail.com
Abstrak −Proses segmentasi pada citra digital yang memisahkan sebuah objek dari background atau latar yang di dapat dari nilai RGB di setiap pixel pada citra digital sehingga objek tersebut dapat diproses untuk keperluan yang lain. Seiring dengan berkembangnya teknologi pada aplikasi yang memproses citra digital maka proses segmentasi menjadi semakin diperlukan. Hasil  dari  segmentasi juga  harus  semakin  akurat  karena  jika  hasil  segmentasi  tidak  akurat  maka  akan  mempergaruhi  hasil proses selanjutnya.Secara umum proses segmentasi dibagi menjadi tiga bagian berdasarkan klasifikasi, berdasarkan tepi dan berdasarkan daerah.Dari sebuah  citra bisa didapatkan  informasi  sesuai dengan  kepentingan, namun terkadang pada citra yang ada tidak bisa didapatkan secara langsung informasi  yang  diperlukan.Ada  kalanya  sulit  untuk  mengolah  informasi  dari sebuah   citra   secara   langsung   secara   kasat   mata   dengan   hanya   mengandalkan  indera   penglihatan. Hal   ini   bisa   dimaklumi,   mengingat   citra   adalah   kumpulan  titik-titik   warna  yang  jumlahnya   banyak.  Salah  satu alternatif  untuk membantu menampilkan dan mengolah informasi ini adalah dengan segmentasi.
Kata Kunci: Segmentasi, Citra, Kronik, Fuzzy C-Means
Abstract −The process of segmentation in digital images that separates an object from the background or background can be obtained from the RGB value in each pixel on a digital image so that the object can be processed for other purposes. Along with  the  development  of  technology  in  applications  that  process  digital  images,  the  process  of  segmentation  is  becoming increasingly  necessary.  The  results  of  segmentation  must  also  be  more  accurate  because  if  the  segmentation  results  are inaccurate it will affect the results of the next process. In general, the segmentation process is divided into three parts based on classification, based on edges and by region. From an image information can be obtained in accordance with the interests, but sometimes on existing images can not be obtained directly the information needed. There are times when it is difficult to process information from an image directly in plain view by only relying on the sense of sight. This is understandable, considering that the image is a large collection of dots of color. One alternative to help display and process this information is by segmentation.
Keywords : Segmentation, Image, Cronic, Fuzzy C-Means

## 1. PENDAHULUAN
Citra atau gambar yang terlihat  pada layar komputer,  sebenarnya  adalah kumpulan   sejumlah   titik-titik  warna. Pada    umumnya    citra    berwarna  direpresentasikan  dengan  3  elemen  warna  yaitu  R  ( Red =merah),  G ( Green =hijau), dan   B   ( Blue =blue)    yang   masing-masing    memiliki   nilai   tertentu.    Dengan percampuran 3  warna  ini  maka  didapatkan  warna  tertentu.  Pada  citra  RGB  24  bit, masing-masing   elemen  warna  (RGB) memiliki  nilai  maksimal  sebesar  2 8 ,  yaitu berkisar antara 0 – 255.
Dari sebuah  citra bisa didapatkan  informasi  sesuai  dengan  kepentingan, namun  terkadang  pada citra yang ada tidak bisa didapatkan secara langsung informasi  yang  diperlukan.  Ada  kalanya  sulit  untuk  mengolah informasi    dari  sebuah    citra    secara    langsung    secara    kasat    mata    dengan    hanya    mengandalkan  indera penglihatan.   Hal  ini  bisa  dimaklumi,   mengingat   citra  adalah   kumpulan titik-titik  warna  yang  jumlahnya banyak.  Salah  satu  alternatif    untuk  membantu  menampilkan  dan  mengolah  informasi  ini  adalah  dengan segmentasi citra.
Segmentasi  merupakan  proses  paling  penting  dalam  pengolahan  citra  digital.  Segmentasi  adalah  proses pemisahan  objek  dengan  latar  belakangnya.  Saat  ini  telah  banyak  dilakukan  penelitian  tentang  segmentasi. Mengingat pentingnya proses segmentasi tersebut sebagai pemroses awal, maka dibutuhkan metode segmentasi yang dapat melakukan pemisahan objek dengan akurat. Ketidakakuratan proses segmentasi dapat menyebabkan ketidakakuratan pada hasil proses selanjutnya. Segmentasi citra digital dengan kualitas yang rendah memerlukan langkah-langkah  perbaikan  agar  kualitasnya  menjadi  lebih  baik.  Untuk  meningkatkan  kualitas citra  dapat dilakukan  dengan  proses  perbaikan  citra ( image  enhancement )  sehingga  tampilan  citra  menjadi  lebih  baik  lagi sesuai yang diinginkan. Segmentasi  citra  digital  dilakukan  dengan membedakan antara obyek dan latar belakang, antara lain  dengan  memanfaatkan  operasi  pengambangan secara  otomatis [1]
Luka kronis adalah luka yang  sudah lama dan tak kunjung  sembuh  karena mengalami  kegagalan  dalam proses  penyembuhan  sehingga  membutuhkan  waktu  yang  lama.  Pengobatan  luka  kronis  tidak  hanya  sekedar diberikan  obat  luka  lalu  sembuh.  Contoh  luka  kronis  ;  luka  diabet,  luka  kanker,  luka  abses,  luka  tekan  atau dekubitus.
Dengan   cara   atau   metode   segmentasi,    sebuah   citra   yang semulanya  sulit  diolah  dengan  indera penglihatan  secara  langsung,  kemudian setelah  disegmentasi  bisa    mempermudah  mengolah  informasi  yang terkandung didalamnya.  Sebagai  contoh,  pada  bidang  biologi,  sebuah  citra  atau  gambar  sel hasil pembesaran dengan mikroskop. Seseorang kemudian ingin meneliti bagian tertentu  pada  gambar,  misalnya  gambar  bagian inti  sel.  Dengan  mensegmentasi  citra  tersebut    maka,  kemungkinan    besar  akan  lebih  mudah  untuk

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 291 - 295
menampilkan informasi  yang  terkandung  didalam  citra untuk  dianalisis  lebih jauh lagi. Salah satu metode yang digunakan  untuk  melakukan  segmentasi  citra  yang  dapat  membagi  suatu  citra  menjadi  wilayah-wilayah  yang homogen adalah metode Fuzzy C-Means . Fuzzy C-Means (FCM)  adalah  suatu  teknik   peng-cluster-an data  yang  mana  keberadaan  tiap-tiap titik  data dalam  suatu cluster ditentukan  oleh  derajat keanggotaannya. Teknik  ini  pertama  kali diperkenalkan oleh  Jim  Bezdek  pada  tahun  1981. Konsep  dasar  FCM,  pertama  kali  adalah menentukan  pusat  cluster, yang  akan  menandai lokasi rata-rata untuk tiap cluster. Pada   kondisi  awal,  pusat cluster ini  masih  belum akurat.  Tiap- tiap data memiliki derajat keanggotaan untuk tiap- tiap  cluster.  Dengan  cara  memperbaiki pusat cluster dan nilai keanggotaaannya tiap-tiap data secara  berulang,  maka  akan  dapat  dilihat  bahwa pusat  cluster akan  bergerak  menuju  lokasi  yang tepat.  Perulangan  ini  didasarkan  pada  minimasi fungsi objektif [2].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Citra
Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran sebagai sistem perekaman data dan rupa bersifat obtik berupa foto, bersifat analog berupa sinyal-sinyal video sperti gambar pada monitor televisi, atau bersifat digital yang dapat langsung disimpan Pada meda penyimpanan [5].

## 2.2 Segmentasi Citra
Segmentasi merupakan proses partisi gambar digital ke beberapa daerah dengan tujuan untuk menyederhanakan ataupun merubah representasi gambar menjadi sesuatu yang lebih bermakna dan mudah dianalisa. Ada beberapa metoda  yang  sering  digunakan  dalam  segmentasi  citra  antara  lain:  metode thresholding ,  metode shapebased , metode region growing , dan metode statistik atau juga disebut metode clustering . Masing-masing metoda memiliki kelebihan dan kelemahan tergantung pada karakteristik dari citra yang akan diproses.  Berikut beberapa metode yang umum digunakan dalam segmentasi citra.

## 2.3 Algoritma Fuzzy C-Means
Fuzzy  clustering adalah  salah  satu  teknik  untuk  menentukan cluster optimal  dalam  suatu  ruang  vektor  yang didasarkan  pada  bentuk  normal  euclidian  untuk  jarak  antar  vektor. Fuzzy  clustering sangat  berguna  bagi pemodelan fuzzy terutama dalam mengindentifikasi aturan-aturan fuzzy [9]. Algoritma fuzzy C- Means diberikan sebagai berikut [9] :
1. Matriks X berukuran n x m, dengan n = jumlah data yang akan di cluster; dan m= jumlah variabel. (Dalam gambar berupa nilai pixel) Xij data sampel ke-i (i=1,2,…n), atribut ke-j (j=1,2,..m).
2. Tentukan jumlah cluster (c), pangkat untuk matriks partisi (w), maksimum iterasi (MaxIter), error terkecil yang diharapkan (ξ), fungsi objektif awal (Po=0), dan iterasi awal (t=1).
3. Bangkitkan bilangan random η ik , i=1,2,…n; k=1,2,…c sebagai elemen matrik partisi awal U. 4. Hitung pusat cluster ke-k: , dengan k=1,2,…,c; dan j=1,2,…,m, menggunakan persamaan berikut dengan :
V kj = w ik ij w ik n i n X n i n ) ( 1 ) , ) (( 1   = = (1) V k = pusat cluster ke-k untuk atribut ke-j η ik = derajat keanggotaan untuk data sampel ke-i pada cluster ke-k x ij = data ke-i, atribut ke-j 5. Hitung fungsi objektif pada iterasi ke-t menggunakan persamaan berikut:
     = = = − = c k w ik m j kj ij n i t n V X P 1 1 2 1 ) ) ( ) ( ( (2)
V kj = pusat cluster ke-k untuk atribut ke-j η ik = derajat keanggotaan untuk data sampel ke-i pada cluster ke-k x ij = data ke-i, atribut ke-j P t = fungsi objektif pada iterasi ke-t
6. Hitung perubahan matriks partisi menggunakan persamaan berikut :

      = − − = − − = − − = c k w m j kj ij w m j kj ij ik V X V X n 1 1 1 1 2 1 1 1 2 ) ( ) ( (3)

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 291 - 295
Dengan I = 1,2,…,n; dan k=1,2,…c. Dimana : V kj = pusat cluster ke-k untuk atribut ke-j η ik = derajat keanggotaan untuk data sampel ke-i pada cluster ke-k x ij = data ke-i, atribut ke-j 7. Cek Kondisi berhenti
Jika : ( │P t -P t-1 │< ε ) Atau : ( t >Max│ter ) maka berhenti. Jika tidak: t=t+1, ulangi langkah ke-4.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Aplikasi segmentasi citra merupakan suatu aplikasi yang dapat mempresentasikan objek-objek yang terkandung didalam citra tersebut, dan ukurannya serta terkadang juga informasi dan teksturnya. Dalam aplikasi segmentasi citra ialah posisi dimana intensitas pixel dari citra berubah dari nilai rendah ke nilai tinggi atau sebaliknya. Analisa dan perancangan aplikasi memerlukan tahapan yang sistematis untuk mendapatkan aplikasi yang baik dan sesuai dengan tujuannya. Tahap awal analisa adalah menganalisa algoritma yang digunakan. Sedangkan untuk perancangan aplikasi menggunakan perancangan antar muka. .

## 3.2 Penerapan Metode
1. Menentukan Peta Matriks Yang Akan Diuji Pada Cluster X
Untuk menentukan peta matriks maka dilakukan pengujian pada cluster X pada citra luka kronik di bawah ini. Adapun citra awal pada citra luka kronik dapat di lihat pada gambar 3.3 di bawah ini
a b
Gambar 1. (a) piksel awal (b) piksel sesudah proses segmentasi dengan sampel  4 x 4
Tabel 1. Matriks Cluster yang akan diuji X(i,j) 1 2 3 4(a) 1 122 139 115 98 2 116 130 111 103 3 103 118 107 102 4(b) 135 149 154 148 2. Menentukan Variabel Proses Proses Cluster
Adapun tahapan-tahapan untuk menentukan variabel antara lain :
a. Jumlah kelompok yang akan dibentuk = C, dimana C > 1. Pada perhitungan ini akan diberikan nilai C = 4.
b. Pangkat = w dimana, w > 1. Pada perhitungan ini akan diberikan nilai w = 2.
c. Maksimum iterasi =maxIter. Pada perhitungan ini akan diberikan nilai maxIter = 5.
d. Error terkecil yang diharapkan, ɛ = 1*10 -6 .
e. Fungsi objektif awal, Po = 0
f. Iterasi awal, t = 1
3. Membangkitkan Nilai Random
Untuk menentukan nilai random µ ik sebagai elemen matriks partisi awal U maka terlebih dahulu dicari nilai atribut Q j = total nilai setiam elemen matriks X ij = 1950. Untuk menentukan nilai random µpada posisi (i,k) dilakukan dengan cara membagi nilai pada elemen Xij dengan 1950. Contoh : µ 11 = X 11 / Q j

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 291 - 295
= 122 / 1950 = 0.062564
Berikut merupakan nilai random dari hasil perhitungan yang telah dilakukan :
Tabel 2. Hasil perhitungan nilai random µik µik 1 2 3 4 1 0.062564 0.071282 0.058974 0.050256 2 0.059487 0.066667 0.056923 0.052821 3 0.052821 0.060513 0.054872 0.052308 4 0.069231 0.07641 0.078974 0.075897 4. Menghitung Pusat Cluster
Untuk menghitung pusat cluster ke-k maka digunakan persamaan berikut :
V kj = w ik ij w ik n i n X n i n ) ( 1 ) , ) (( 1   = = dengan : k =1,2,…,c j =1,2,…,m
V kj = pusat cluster ke-k untuk atribut ke-j µ ik = derajat keanggotaan untuk data sampel ke-i pada cluster ke-k x ij = data ke-i, atribut ke-j Dengan menggunakan persamaan diatas maka akan diperoleh hasil seperti pada tabel 3.3 di bawah ini :
Tabel 3. Hasil perhitungan pusat cluster Vk,j 1 2 3 4 1 0.477540565 0.706277186 0.399967127 0.247519 2 0.410492045 0.577777778 0.359666272 0.287371 3 0.287370677 0.432092571 0.322167784 0.279082 4 0.64704142 0.869940565 0.960490204 0.852542 5. Hitung Fungsi Objektif Pada Iterasi Ke-t
Nilai fungsi objektif pada iterasi ke-t dapat dihitung menggunakan persamaan berikut:
     = = = − = c k w ik m j kj ij n i t n V X P 1 1 2 1 ) ) ( ) ( (
Dengan : V kj = pusat cluster ke-k untuk atribut ke-j µ ik = derajat keanggotaan untuk data sampel ke-i pada cluster ke-k X ij = data ke-i, atribut ke-j P t =  fungsi objektif pada iterasi ke-t
Nilai fungsi objektif akan menentukan jumlah iterasi yang akan dilakukan untuk mendapat hasil akhir dari proses clustering. Dari persamaan fungsi objekif di atas akan diperoleh hasil :
Tabel 4. Hasil perhitungan (Xik-Vkj)^2 14767.70815 19125.15377 13133.16753 9555.54749 13360.93435 16750.1116 12241.28345 10549.88422 10549.88422 13822.21286 11380.15989 10347.14523 18050.71748 21942.51451 23421.09156 21652.37431 Tabel 5. Hasil perhitungan  ((Xik-Vkj)^2)*(µik)^2 57.80475 97.17741 45.67683 24.13451 47.28067 74.44494 39.66466 29.43425 29.43425 50.6142 34.26468 28.31077 86.51527 128.112 146.0762 124.7268
Dari tabel di atas diperoleh Pt = 1043.672
6. Menghitung Perubahan Matriks Partisi

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 291 - 295
Pada tahap ini akan dilakukan kalkulasi terhadap perubahan matrik proses fuzzy c-means yang akan digunakan sebagai nilai random untuk iterasi t+1. Untuk menghitung perubahan matriks partisi menggunakan persamaan berikut :
       = − − = − − = − − = c k w m j kj ij w m j kj ij ik V X V X n 1 1 1 1 2 1 1 1 2 ) ( ) (
Dengan i = 1,2,…,a  dan k=1,2,…c. Dimana : V kj = pusat cluster ke-k untuk atribut ke-j µ ik = derajat keanggotaan untuk data sampel ke-i pada cluster ke-k
X ij = data ke-i, atribut ke-j Dari hasil perhitungan menggunakan persamaan perubahan matriks maka diperoleh hasil berikut :
Table 6. Hasil perhitungan perubahan matriks µik 1 2 3 4 1 2.81385E-10 2.17275E-10 3.16406E-10 4.34869E-10 2 3.11012E-10 2.48083E-10 3.39459E-10 3.93882E-10 3 3.93882E-10 3.00633E-10 3.65146E-10 4.016E-10 4 2.30208E-10 1.89377E-10 1.77422E-10 1.91915E-10
Setelah menghitung perubahan matriks maka akan dilakukan pengujian kondisi stop pada proses fuzzy c- means . Jika P t – P t-1 <ɛ ; atau t > MaxIterasi ; maka End Process() Jika tidak, t = t + 1 then ulangi step 4

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penulisan dan analisa dari bab-bab sebelumnya, maka dapat diambil kesimpulan, dimana kesimpulan tersebut kiranya dapat berguna bagi para pembaca, sehingga penulisan skripsi ini dapat lebih bermanfaat. Adapun kesimpulan-kesimpulan tersebut adalah sebagai berikut.
1. Segmentasi citra dapat dibentuk melalui proses input citra dan menerapkan metode Fuzzy C-Means .
2. Penerapan  metode Fuzzy  C-Means pada  segmentas  imerupakan  metode  yang  tepat  karena  hasil  segmentasi tergantung pada jumlah cluster dan iterasi yang dilakukan. Semakin banyak jumlah kluster dan iterasi, maka hasil segmentasi akan semakin akurat.
3. Pengujian segmentasi citra digunakan dengan Visual studio 2008 yaitu dengan menerapkan  algoritma Fuzzy C-Means .

## REFERENCES
[1] Syafi’I,  Imam,  2015, “Segmentasi  Obyek  Pada  Citra  Digital  Menggunakan  Metode  Otsu  Thresholding”, Jurnal Informatika, Vol. 13, No. 1, ISSN : 1411-0105.
[2] Shugara,  Robbie,  2016, “Implementasi Algoritma Fuzzy C-Means Clustering Dan Simple Additive Weighting Dalam Pemberian Bantuan Program Peningkatan Kualitas Kawan Permukiman”, Jurnal  Pseudocode,  Vol.III,  No.2,  ISSN  : 2355-5920.
[3]   http://id.wikipedia.org.wiki.Desain, Diakses Tanggal 13 Juli 2018
[4] http://id.wikipedia.org.wiki.Aplikasi, Diakses Tanggal 13 Juli 2018
[5] T.sutoyo, dkk, 2009, ”Teori pengolahan citra digital” , Penerbit Andi Offset, Yogyakarta.
[6]   Simarmata, Janer, dkk, 2007, ”Grafika Komputer”, Penerbit Andi Publishier, ISBN 978, Yogyakarta.
[7]   Putra, Darma, 2010, ”Pengolahan Citra Digital, Penerbit Andi Offset, Yogyakarta.
[8]   Gonzales & Woods, 2002, “ Digital Image Processing”, Prentice Hall
[9]   Kusumadewi, Sri & Purnomo, 2010, “Aplikasi Logika Fuzzy”, Cetakan Pertama, Graha Ilmu, Yogyakarta.
[10]   Nugroho, Adi, 2010, “Rekayasa Perangkat Lunak Berorientasi Objek Metode USDP”, Penerbit Andi, Yogyakarta.
[11]  Junindar, 2009, “Learning and Practising Visual Basic 2010 + Ms. Access 2010”, Penerbit Media Creative, Yogyakarta.