## Segmentasi Buah Mangga Menggunakan MLE dan GMM Sebagai Klasterisasi Pixel
Steven Pranata 1 , Derry Alamsyah* 2
1,2 STMIK GI MDP; Jalan Rajawali 14, Palembang, 0711-376-400
1,2 Jurusan Teknik Informatika, STMIK GI MDP Palembang e-mail: 1 stevenpranata@mhs.mdp.ac.id , 2 derry@mdp.ac.id

## Abstrak
Segmentasi membagi suatu citra menjadi bagian-bagian atau segmen yang lebih sederhana dan bermakna  sehingga  dapat  dianalisis  lebih  lanjut.  Penyelesaian  yang  telah  ditemukan  adalah menggunakan  metode  Maximum  Likelihood  Estimation  (MLE)  dan  Gausian  Mixture  Model. GMM  adalah  salah  satu  metode  clustering.  GMM  adalah  fungsi  yang  terdiri  dari  beberapa Gaussian,  masing-masing  diidentifikasi  oleh  k ∈ {1,...,  K},  di  mana  K  adalah  jumlah  cluster dataset kita. Maximum Likelihood estimation adalah teknik yang digunakan untuk mencari titik tertentu untuk memaksimumkan sebuah fungsi, teknik ini sangat luas dipakai dalam penaksiran suatu  parameter  distribusi  data.  Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  citra  mangga dengan  10  background  yang  berbeda.  GMM  akan  melakukan  clustering  pada  pixel  citra mangga tersebut akan menghasilkan rata-rata dan kovarian. Kemudian rata-rata dan kovarian akan  dipakai  oleh  MLE  untuk  mengkasifikasi  setiap  pixel  citra  mangga.  Pada  penelitian  ini dilakukanlah  pengujian  GMM  dan  MLE  untuk  melakukan  segmentasi  buah  mangga. Berdasarkan hasil yang didapat, metode GMM dan MLE mempunyai tingkat kesalahan sebesar 13,07%  untuk  3  cluster,  8,06%  untuk  4  cluster,  dan  6,63%  untuk  5  cluster  dan  mempunyai kualitas klaster  yang baik dengan nilai silhouette coefficient sebesar  0,37686 untuk 3 cluster, 0,29577 untuk 4 cluster, dan 0,26162 untuk 5 cluster.
Kata kunci — Segmentasi, Clustering, GMM , MLE, Silhouette

## Abstract
Segmentation divides an image into parts or segments that are simpler and more meaningful so  they  can  be  analyzed  further.  The  solution  that  has  been  found  is  using  the  Maximum Likelihood  Estimation  (MLE)  method  and  the  Gausian  Mixture  Model.  GMM  is  a  clustering method. GMM is a function consisting of several Gaussian, each identified by k ∈ {1, ..., K}, where K is the number of clusters in our dataset. Maximum Likelihood estimation is a technique used  to  find  a  certain  point  to  maximize  a  function,  this  technique  is  very  widely  used  in estimating  a  data  distribution  parameter.  Tests  carried  out  using  mango  images  with  10 different  backgrounds.  GMM  will  cluster  the  pixels  of  the  mango image  to  produce averages and covariates. Then the average and covariance will be used by MLE to qualify each pixel of the  mango  image.  In  this  study  GMM  and  MLE  tests  were  carried  out  to  segment  mangoes. Based on the results obtained, the GMM and MLE methods have an error rate of 13.07% for 3 clusters, 8.06% for 4 clusters, and 6.63% for 5 clusters and good cluster quality with silhouette coefficient values of 0.37686 for 3 clusters, 0.29577 for 4 clusters, and 0.26162 for 5 clusters.
Keywords — Segmentation , Clustering, GMM , MLE, Silhouette
Pranata, et., al (Segmentasi Buah Mangga Menggunakan MLE dan GMM Sebagai
Klasterisasi Pixel )

## 1. PENDAHULUAN
uah adalah unsur makanan yang tidak dapat terpisahkan dari masyarakat Indonesia. Buah yang sering dikonsumsi atau diminati oleh masyarakat Indonesia adalah buah mangga. Kita dapat mengenali buah mangga berdasarkan ciri-ciri bentuknya. Dalam proses pengenalan buah mangga  diperlukan  suatu  pemisahan  atau  segmen  tertentu  dalam  citra  yang  akurat,  proses pemisahan  tersebut  dikenal  sebagai  proses  segmentasi  (Putranto,  dkk,  2010).  Segmentasi membagi  suatu  citra  menjadi  bagian-bagian  atau  segmen  yang  lebih  sederhana dan  bermakna sehingga dapat dianalisis lebih lanjut.
Metode yang dapat digunakan dalam segmentasi, antara lain yaitu Thresholding untuk menghasilkan  citra  biner.  Segmentasi  Citra  Digital  Ikan  Menggunakan  Metode Thresholding berhasil memisahkan  objek  mata ikan  dengan  nilai T3  =  61  (Kumaseh,  dkk,  2013). Fuzzy C- Means ,  Konsep  dasar Fuzzy  C-means adalah  menentukan  pusat  kluster.  Dengan  cara memperbaiki pusat kluster dan nilai keanggotaan dari tiap-tiap data secara berulang, maka dapat dilihat bahwa pusat kluster akan menuju lokasi yang tepat (Amaluddin, dkk, 2015). Hasil dari metode Fuzzy C-Means memilikit tingkat akurasi sebesar 91,3%. Selain  itu  segmentasi Maximum  Likelihood  Estimation (MLE)  merupakan  salah  satu metode Supervised Learning. Maximum Likelihood Estimation adalah metode yang menentukan nilai  untuk  parameter  suatu  model.  Nilai  parameter  ditemukan  sedemikian  rupa  sehingga mereka memaksimalkan kemungkinan proses yang digambarkan oleh model menghasilkan data yang  benar-benar  diamati.  Penggunaan  MLE  pada Regularized  Weighted  Collaborative Representation  with  Maximum  Likelihood  Estimation  for  Facial  Expression  Recognition menunjukkan bahwa Hasil percobaan pada basis data CohnKanade menunjukkan bahwa metode yang  diusulkan  efektif  dalam  segmentasi  dan  dapat  mencapai  hasil  akurasi  yang memuaskan(Dang,dkk, 2017). Penggunaan MLE dalam A Maximum Likelihood Classification Method  For  Image  Segmentation  Considering  Subject  Variability menunjukkan  model  yang diusulkan dapat meningkatkan hasil segmentasi (Liu, 2010).
Selanjutnya Gaussian Mixture Model (GMM) merupakan salah satu metode clustering untuk  melakukan  segmentasi.  Dalam  model,  objek  data  dianggap  berasal  dari  berbagai komponen, dan masing-masing sumber dimodelkan oleh distribusi Gaussian. Gaussian Mixture model adalah salah satu model yang baik dan banyak digunakan untuk clustering. Penggunaan GMM dalam Object Segmentation Based on Gaussian Mixture Model and Conditional Random Fields menunjukkan bahwa GMM kompetitif untuk model segmentasi objek(Zhang, Li, 2016). Penggunaan  GMM  pada Foreground  Detection  of  Moving  Object  Using  Gaussian  Mixture Model menunjukkan  bahwa  GMM  mendeteksi  objek  bergerak  secara  efektif  ketika  terhalang oleh  kotak  (Aslam,  Sharma,  2017).  Penggunaan  GMM  pada  Segmentasi  Kendaraan Menggunakan  Gaussian  Mixture  Model  (GMM)  dan  Fuzzy  Cluster  Means  (FCM)  memiliki nilai  akurasi sebesar 91,3%. Penggunaan GMM pada Online Video Foreground Segmentation Using  General  Gaussian  Mixture  Modeling menunjukkan  hasil  yang  memuaskan  dalam memisahkan pixel foreground dan background (Alili, dkk, 2007) .
Berdasarkan  uraian  paragraf  sebelumnya,  penelitian  ini  akan  menggunakan  tahapan yaitu,  tahapan  ektraksi  fitur,  tahap  segmentasi,  dan  tahap  segmentasi  dengan  metode  yang berbeda. Tahap ektraksi fitur menggunakan raw pixel, tahap clustering menggunakan Gaussian Mixture Model (GMM), dan tahap segmentasi Supervised Learning dengan metode Maximum Likelihood  Estimation (MLE).  Penelitian  segmentasi  buah  mangga  menggunakan  GMM  dan MLE  belum  pernah  dilakukan,  oleh  karena  itu  penelitian  ini  penting  dilakukan  untuk mengetahui  tingkat  akurasinya.  Maka  dilakukan  penelitian  dalam  menerapkan  metode  GMM dan MLE dalam melakukan segmentasi buah mangga .
B

## 2. METODE PENELITIAN
1. Identifikasi Masalah
Pada tahapan ini yaitu menemukan permasalahan sesuai bidang ilmu, dalam hal ini adalah segmentasi buah mangga.
2. Studi Literatur
Pada  tahapan  ini,  dilakukan  pencarian  beberapa  jurnal,  buku,  dan  hasil  penelitian  yang berkaitan  dengan  segmentasi  buah  mangga  menggunakan  berbagai  macam  metode,  jurnal yang terkait mengenai Gaussian Mixture Model dan metode terkait yaitu metode Maximum Likelihood Estimation
3. Pengumpulan Data Pengumpulan  data  menggunakan dataset yang  berjumlah  100  gambar  yang  terdiri  dari  10 background  yang  berbeda  yang  setiap  backgroundnya  terdapat  10  citra  mangga.  Data tersebut diambil sendiri  menggunakan kamera yang memiliki resolusi 8 megapixel . Contoh Dataset yang digunakan dapat dilihat seperti pada gambar 1.
Gambar 1 Dataset Mangga
4. Perancangan Sistem
Perancangan dilakukan dengan mengumpulkan dataset buah mangga. Kemudian melakukan tahapan  ekstraksi  ciri  menggunakan raw  pixel, dilanjutkan  dengan  tahap clustering menggunakan Gaussian Mixture Model ,  dan disegmentasi menggunakan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE) dengan tahap perancangan seperti pada Gambar 3.3.
Pranata, et., al (Segmentasi Buah Mangga Menggunakan MLE dan GMM Sebagai
Klasterisasi Pixel )
60

## 5. Implementasi
Setelah  melakukan  analisis  dan  desain,  tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  implementasi terhadap rancangan yang telah dibuat ke bentuk program dalam bahasa pemrograman.
6. Evaluasi
Evaluasi program dilakukan untuk memastikan semua bagian berjalan sesuai dengan tujuan. Tujuan  tahap  ini  adalah  untuk  mengukur  tingkat  kesalahan  dan  kualitas  klaster  serta memastikan  keluaran  yang  dihasilkan  sesuai  keinginan.  Hasil  pengujian  akan didokumentasikan  dalam  bentuk  tabel  dengan  parameter Mean  Absolute  Error (MAE) dan Shilhouette  Coefficient. Cara  perhitungan  Nilai error dan Silhouette  Coefficient tersebut dapat  dilihat  pada  persamaan  (3.1)  dan  (3.2).  Citra  Mangga  yang  telah  dilabel  ( Ground Truth )  akan  dibandingkan  dengan  hasil  klaster  mangga  untuk  mencari  nilai  selisih  atau tingkat kesalahan dari mangga tersebut.
𝑀𝐴𝐸 =  ∑ |𝑓𝑖 − 𝑦𝑖| (1)
Dimana f (i) adalah nilai hasil peramalan, y(i) adalah nilai sebenarnya, dan n adalah jumlah data.
𝑠(𝑖) = ( )    ( ) { ( ), ( )} (2)
Dimana a (i)  sebagai  rata-rata  jarak  antara  objek i dengan  semua  objek  lain  dalam  klaster tersebut  dan b (i)  sebagai  rata-rata  jarak  minimum  dari  objek i ke  semua  klaster  lain.  Jika nilai Silhouette Coefficient dari 0 mendekati 1, berarti klaster yang berisi objek i sangat padat dan objek i terpisah jauh dari klaster-klaster lain. Sebaliknya, jika nilai Silhouette Coefficient dari 0 mendekati -1, berarti klaster yang berisi objek i tidak padat dan objek i sangat dekat dengan klaster-klaster lain.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Implementasi
Tahap ini mengimplementasikan proses pada penelitian untuk mendapatkan hasil yang dibutuhkan pada penelitian ini, seperti klasterisasi GMM dan MLE untuk proses segmentasinya.

## 3.1.1 Implementasi GMM
Pada  tahap  ini,  citra  mangga  akan  di  klaster  menggunakan  GMM.  Kemudian  hasil klaster  GMM  akan  mendapatkan  nilai rata-rata ( 𝜎 )  dan  kovarian  (Σ)  untuk  melakukan  proses segmentasi  MLE  untuk  setiap pixel ,  disini  penulis  memberikan  contoh  dengan  menggunakan salah satu citra mangga. Setelah mendapatkan nilai rata-rata dan kovarian, akan digunakan oleh MLE  untuk  mengsegmentasi  setiap pixel pada  citra  tersebut.    Hasil  GMM  dapat  dilihat  pada Gambar 3
Gambar 3 Klasterisasi GMM

## 3.1.2 Implementasi MLE
Pada  tahap  segmentasi  MLE,  citra  mangga  akan  melakukan  segmentasi  dengan  nilai rata-rata  ( 𝜎 )  dan  kovarian  (Σ)  yang  telah  didapatkan  dari  GMM  menggunakan  fungsi Multivariate  Normal  Distribution  untuk  setiap pixel pada  citra  mangga.  Contoh  Hasil segmentasi MLE dapat dilihat pada Gambar 4.2
Gambar Error! No text of specified style in document. Hasil Segmentasi MLE
3.2 Pengujian dan Hasil
Pada  tahap  pengujian  dilakukan  pada  10 background berbeda,  setiap background terdapat  10  gambar  dan  total  seluruh  mangga  adalah  seratus  (100)  gambar  serta  pengujian dilakukan  dengan  jumlah  cluster  yang  berbeda,  yaitu  3  cluster,  4  cluster,  dan  5  cluster.  Pada tahap penentuan hasil pengujian, dilakukan perhitungan dengan mencari selisih antara mangga yang telah dilabel ( Ground Truth ) dengan mangga hasil segmentasi untuk mendapatkan tingkat error menggunakan  MAE  dan  nilai Silhoutte  Coefficient untuk  mengukur  kepadataan  klaster dan  jarak  antar  klaster . Contoh  Citra  yang  telah  dilabel  ( Ground  Truth ) dapat  dilihat  pada Gambar 4.3.
Gambar 5 Citra yang telah dilabel
Berikut hasil yang didapat pada pengujian yang telah didapat menggunakan MAE dan Silhoutte  Coefficient yang ditampilkan dalam bentuk berupa tabel yang dapat dilihat pada Tabel berikut.
Pranata, et., al (Segmentasi Buah Mangga Menggunakan MLE dan GMM Sebagai
Klasterisasi Pixel )
Gambar 1  Hasil Segmentasi 5 klaster pada background 1
Gambar 7 Hasil Segmentasi 3 klaster pada background 2
Gambar 8  Hasil Segmentasi 3 klaster pada background 3
Pranata, et., al ( Segmentasi Buah Mangga Menggunakan MLE dan GMM Sebagai Klasterisasi Pixel)
Gambar 9  Hasil Segmentasi 3 klaster pada background 4
Gambar 10  Hasil Segmentasi 4 klaster pada background 5
Gambar 11  Hasil Segmentasi 4 klaster pada background 6
Pranata, et., al (Segmentasi Buah Mangga Menggunakan MLE dan GMM Sebagai
Klasterisasi Pixel )
Gambar 12  Hasil Segmentasi 4 klaster pada background 7
Gambar 13  Hasil Segmentasi 4 klaster pada background 8
Gambar 14 Hasil Segmentasi 4 klaster pada background 9
Pranata, et., al ( Segmentasi Buah Mangga Menggunakan MLE dan GMM Sebagai Klasterisasi

## Gambar 15  Hasil Segmentasi 5 klaster pada background 10

## Tabel 1 Hasil Pengujian MAE Seluruh Background
Nilai Rata-Rata Background 3 Cluster 4 Cluster 5 Cluster Background1 20,22%  16,98%  14,17% Background2 3,20% 3,41% 4,36% Background3 14,54%  11,22%  8,61% Background4 11,99%  3,48% 3,51% Background5 8,89% 5,76% 4,94% Background6 9,21% 4,15% 5,23% Background7 20,32%  15,96%  5,84% Background8 14,96%  4,13% 5,12% Background9 7,45% 4,08% 4,96% Background10  19,93%  11,46%  9,55% Hasil 13,07%  8,06% 6,63%
Tabel 1 Hasil Pengujian Silhouette Coefficient Seluruh Background Silhouette Coefficient Background 3 Cluster 4 Cluster 5 Cluster Background 1 0,27604  0,20161  0,14104 Background 2 0,3624 0,21218  0,2225 Background 3 0,15136  0,12376  0,15917 Background 4 0,35997  0,33509  0,32465 Background 5 0,58027 0,48139  0,3997 Background 6 0,58603 0,41399  0,32372
Pranata, et., al (Segmentasi Buah Mangga Menggunakan MLE dan GMM Sebagai
Klasterisasi Pixel )
66 Background 7 0,23337  0,21163  0,25571 Background 8 0,47047  0,35279  0,33261 Background 9 0,37006  0,31089  0,27756 Background 10  0,37865  0,31435  0,17956 Hasil 0,37686  0,29577  0,26162
Dapat  dilihat dari  Tabel 1 dan  Tabel  2,  bahwa  dari citra mangga  pada  3 cluster yang mendapatkan nilai Error paling kecil yaitu citra mangga pada background 2 sebesar 13,07% dan citra magga yang mendapatkan nilai Silhoeutte Coefficient paling tinggi yaitu citra mangga pada background  6,  pada  4 cluster yang  mendapatkan  nilai Error paling  kecil  yaitu  citra  mangga pada background 2  sebesar  8,06%  dan  citra  mangga  yang  mendapatkan  nilai Silhoeutte Coefficient paling  tinggi  yaitu  citra  mangga  pada  background  5,  dan  pada  5 cluster yang mendapatkan nilai Error paling kecil yaitu citra mangga pada background 4 sebesar 6,63% dan citra  mangga  yang  mendapatkan  nilai Silhoeutte  Coefficient paling  tinggi  yaitu  citra  mangga pada background 5.

## 4. KESIMPULAN
1. MLE mampu melakukan segmentasi mangga pada background yang berbeda dengan GMM sebagai klasterisasi pixel dengan rata-rata tingkat kesalahan ( error ) sebesar 13,07% untuk 3 cluster , 8,06% untuk 4 cluster, dan 6,63% untuk 5 cluster . Hasil dapat dilihat di Tabel 4.21 pada subbab 4.2.
2. Performa MLE dan GMM untuk segmentasi mangga pada background yang berbeda dengan GMM sebagai klasterisasi pixel dengan rata-rata silhouette coefficient sebesar 0,37686 untuk 3 cluster , 0,29577 untuk 4 cluster, dan 0,26162 untuk 5 cluster . Hasil dapat dilihat di Tabel 4.22 pada subbab 4.2
3. Performa MLE dan GMM untuk segmentasi mangga pada background 6 mendapatkan nilai rata-rata silhouette  coefficient tertinggi  dibanding background lain  untuk  3 cluster dan background 5 mendapatkan  nilai  rata-rata silhouette  coefficient tertinggi  dibanding background lain pada 4 cluster dan 5 cluster .
5. SARAN
1. Menggunakan Metode segmentasi yang lain.
2. Menguji data yang memiliki lebih dari satu objek pada citra.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Alili, M. S., Bouguila, N., & Ziou, D. ,2007, Online Video Foreground Segmentation Using  General  Gaussian  Mixture  Modeling , IEEE  International  Conference, Doi: 10.1109/ICSPC.2007.4728480
[2] Amaluddin,  F.,  Muslim,  M.  A.,  &  Naba,  A.  ,  2015,  Segmentasi  Kendaraan  Menggunakan Gaussian Mixture Model (GMM) dan Fuzzy Cluster Means (FCM), l EECCIS Vol. 9, No. 1
[3] Aslam, N., & Sharma, V. , 2017, Foreground Detection of Moving Object Using Gaussian Mixture Model . IEEE, Doi: 10.1109/ICCSP.2017.8286540
[4] Bhatia,  M.,  &  Gharge,  S.  ,  2017, Segmentation  of  Brain  MR  Image  using  Fuzzy  Local Gaussian Mixture Model , IEEE. Doi: 10.1109/EIC.2015.7230720
[5] Harrabi, R., & Braiek, E. B. , 2014, Color Image Segmentation Using a Modified Fuzzy C- Means Technique and different color spaces: Application in the Breast Cancer Cells Images , IEEE, Doi: 10.1109/ATSIP.2014.6834612
[6] Hung,  C.,  Nieto,  J.,  Taylor,  Z.,  Underwood.  J.,  &  Sukkarieh.  S.  ,  2013, Orchard  Fruit Segmentation using Multi-spectral Feature Learning, IEEE. Doi: 10.1109/IROS.2013.6697125
[7] Kumase, M. R., Latumakulita, L., & Nainggolan, N. , 2013, Segmentasi Citra Digital Ikan Menggunakan  Metode  Thresholding,  Jurnal  Ilmiah  Sains  Vol.  13  No.  1,  Doi: https://doi.org/10.35799/jis.13.1.2013.2057
[8] Liu, J., Narayanan, D., Chang, K., Kim, L., Turkbey, E., Lu, L., Yao, J., & Summers, R. M. 2015, Automated  Segmentation  Of  The  Thyroid  Gland  On  Ct  Using    Multi-Atlas  Label Fusion And Random Forest, IEEE, Doi: 10.1109/ISBI.2015.7164067
[9] Samet, R., Amrahov, S. E., & Ziroglu, A. H. , 2012, Fuzzy Rule-Based Image Segmentation Technique for Rock Thin Section Images . IEEE. Doi: 10.1109/IPTA.2012.6469555
[10] Tran,  K.  A.,  Vo,  N.  Q., &  Lee,  G.  ,  2013, Maximum  Likelihood  Estimation  of Gaussian Mixture Models using PSO for Image Segmentation , IEEE. Doi: 10.1109/CSE.2013.81
[11] Zheng, Y., & Zheng, P. , 2015, Hand Segmentation based on Improved Gaussian Mixture Model , IEEE, Doi : 10.1109/CSA.2015.14
[12] Liu, W., Zhu, H., Wang, Y., Zhou, S., Bai, Y., & Zhao, C. , 2013, Topology optimization of support  structure  of  telescope  skin  based  on  bit-matrix  representation  NSGA-II, Chinese Journal of Aeronautics , 26(6), 1422–1429. https://doi.org/10.1016/j.cja.2013.07.046
[13] Mahiba, A. A., & Durai, C. A. D. , 2012, Genetic algorithm with search bank strategies for university  course  timetabling  problem , Procedia  Engineering , 38 ,  253–263, https://doi.org/10.1016/j.proeng.2012.06.033
[14] Parera, S., Sukmana, H. T., & Wardhani, L. K. , 2016, Application of genetic algorithm for class  scheduling  (case  study:  faculty  of  science  and  technology  UIN  Jakarta), 2016  4th International  Conference  on Cyber and  IT  Service  Management ,  1–5. https://doi.org/10.1109/CITSM.2016.7577525
[15] Yousef, A. H., Salama, C., Jad, M. Y., El-gafy, T., Matar, M., & Habashi, S. S. , 2016, A GPU  based  genetic  algorithm  solution  for  the  timetabling  problem,  2016  11th International  Conference  on  Computer  Engineering  &  Systems  (ICCES) ,  103–109, https://doi.org/10.1109/ICCES.2016.7821982