## ANALISA CITRA BERBASIS FITUR WARNA TEKSTUR DAN HISTOGRAM UNTUK MENENTUKAN KEMIRIPAN CITRA
Muhammad Sipan 1) , Rony Kartika Pramuyanti 2)
1,2) Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Semarang

## Abstrak
Citra merupakan sebuah gambaran dari sebuah objek yang menarik untuk di teliti. Penelitian ini membahas tentang Analisa citra berbasis fitur warna, tekstur dan histogram. Fitur-fitur ini akan dicari untuk memperoleh nilai yang akan digunakan se- bagai acuan untuk mencari kemiripan citra berdasarkan error pada citra. Besar kecil nya error yang di peroleh dari nilai-nilai fitur tersebut menunjukan besar kecilnya kemiripan dari sebuah citra.
Fitur warna citra berpengaruh pada kejelasan sebuah objek yang ada pada citra tersebut. Dengan warna yang berbeda-beda objek  dapat  dideteksi  dengan  cepat  walaupun  hanya  dengan  kasat  mata.  Analisa  citra  dengan  fitur  warna  yang  dilakukan menggunakan nilai RGB pada citra yang dicari fiturnya, yaitu nilai Red, Green dan Blue pada tiap blok pikselnya. Setelah nilai fitur watna diperoleh, kemudian dicari nilai fitur tekstur menggunakan metode statistika orde dua yaitu Gray Level Cooccur- rence Matrix (GLCM). Fitur-fitur tekstur tersebut antara lain: Kontras, IDM ASM, Entropi, dan Korelasi. Tahap akhir dicari nilai histogram dari tiga kondisi citra yang berbeda-beda untuk menunjukkan kondisi terang, normal dan  gelap.  Nilai-nilai  fitur  yang  di  peroleh  kemudian  digunakan  untuk  mencari  kemiripan  citra  dengan  menentukan  besar kecilnya nilai error, dimana pada penelitian ini digunakan MSE (Mean Square errors ) dan MAE ( Mean Absolute Errors ) untuk mencari besar nilai error.
Keyword: fitur, warna, histogram, Glcm, MSE .

## 1. Pendahuluan
Sebuah  citra  dapat  diartikan  sebagai  gambaran secara visual terdiri suatu objek yang tidak mudah untuk diterjemahkan  oleh  mata  dan  diinterpretasikan  oleh otak, terutama pada objek - objek yang memiliki bentuk atau dimensi yang tidak teratur khususnya apabila objek itu berupa citra keabuan. Berbeda apabila citra tersebut merupakan  citra  warna,  kita  dengan  mudah  dapat menentukan objek-objek yang ada pada citra yang kita amati. Hal ini dikarenakan visualisasi citra warna lebih jelas  .  Kita  dapat  menentukan  warna-warna  yang  ter- kandung didalamnya, begitu juga objek apa yang terka- dung di dalam citra warna tersebut.
Bagaimana jika ada dua atau lebih citra yang sama tetapi  berbeda,  dalam  hal  ini  misalkan  sebuah  citra pemandangan atau citra dengan objek benda yang ham- pir  sama  atau  mirip.  Secara  kasat  mata  mungkin  kita dapat  menentukan  kemiripan  citra  tersebut  tetapi  itu akan sulit.
Berpedoman dengan permasalahan tersebut penulis melakukan  penelitian  tentang  bagaimana  menganalisa citra berdasarkan fitur warna dan tekstur dan histogram untuk menentukan kemiripan citra dengan mencari nilai error yaitu dengan mean square error (MSE).

## 1.1 Analisis tekstur
Berbagai aplikasi untuk memecahkan masalah dan mecapai tujuan tertentu seperti untuk keperluan identif- ikasi,  [2][3]  klasifikasi  [4][5],  analisis  citra  medis[6], dan aplikasi yang lainya biasanya digunakan sebuah an- alisa tekstur
Pendekatan  yang  umum  digunakan  untuk  analisis tekstur,  menurut  Bharati[3]  adalah  metode  struktural, metode statistikal, metode berbasis model, metode ber- basis transformasi. Satu diantara metode statistikal ada- lah Gray level co-occurance matriks (GLCM), dimana termasuk metode statistical orde 2 yang digunakan pada ekstraksi fitur tekstur pada penelitian ini.

## 1.2 GLCM (Gray Level Co-occurrence Matriks).
GLCM  dijelaskan  oleh  Haralick  [6]  merupakan metode statistikal untuk ekstraksi fitur tekstur yang pal- ing sering digunakan dalam teknik analisis tekstur [5]. Satu kejadian di mana satu level nilai keabuan sebuah piksel  bertetangga  dengan  satu  level  nilai  keabuan piksel yang lain dapat di sebut sebagai kookuransi atau kebersamaan. Contoh Θ merupakan sudut antar piksel dalam  satuan  derajat.  L sebagai jarak  atara  dua  piksel yang saling bertetangga. dan N adalah jumlah level in- tensitas  piksel  pada  citra.  Sehingga  GLCM  adalah matriks bujur sangkar P[i,j] yang memiliki dimensi N², elemen [i,j] menjelaskan sebagai peluang kejadian dari sebuah piksel berinstensitas i yang bertetangga dengan piksel intensitas  j,  kedua piksel di pisahkan jarak se- jauh L dan sudut θ. Sudut θ memiliki empat arah dengan interval 45°, dimulai dari 0°, 45°, 90° dan 135°,  diper- lihatkan  pada gambar 1.

## Gambar 1. Arah Ketetanggaan        Antara Dua
Piksel[7][8].
Diumpamakan ofset [0 1], hal ini mengandung arti satu  piksel  ke  sebelah  kanan,  yang  dinyatakan  dalam sudut sebesar 0° dan L=1.
Berbagai ciri tekstur yang dihasilkan Dari nilai co- occurance matriks merupakan representasi sebuah citra. Fitur-fitur tersebut antara lain :
1. Kontras
Kontras merupakan ukuran keberadaan variasi aras keabuan pada piksel suatu citra.
2. ASM.
ASM menyatakan nilai homogenity sebuah citra.
2 1 1 )) , ( ( j i GLCM ASM L j L i     

## 3. IDM
IDM  digunakan  untuk  mengukur  homogenitas  se- buah citra.
3. Entropi
Entropi  merupakan  ukuran  ketidakteraturan  atau keacakan aras keabuan pada citra.
4. Korelasi
Korelasi  digunakan  untuk  menyatakan  ukuran ketergantungan  linear  antara  nilai  aras  keabuan  pada citra.

## 2. Metode
Penelitian  ini  membahas  analisis  citra  berdasarkan warna, tekstur dan histogram untuk mencari error pada beberapa citra. Besar kecilnya error akan digunakan se- bagai  acuan  untuk  mencari  seberapa  besar  kesamaan atau kemiripan citra yang ditentukan. Ragam warna da- lam  citra  berbeda-beda,  pada  penelitian  ini  digunakan untuk mencari nilai warna berdasarkan nilai RGB citra tersebut, berbeda dengan warna, tekstur citra digunakan untuk mencari keacakan, intensitas, linearitas dll yang ada pada citra tersebut.
Fitur tekstur yang di gunakan adalah fitur tektur gray level  cooccurrence  matriks yang  meliputi  keacakan, ukuran  ketergantungan  linearitas,  homogenity,  inten- sitas  dan  kontras . Gambar  2.  Menunjukan  langkah- langkah  penelitian,  yang  ppertama  adalah  citra  yang akan  kita  bandingkan  yang  terdiri  dua  buah  citra,, kemudian  dari  dua  buah  citra itu  kita  buat  blok2  citra dengan ukuran tertentu.
Pada  langkah  ketiga  blok  citra  yang  terbentuk  kita cari  fitur-fitur  nya  dimana  pada  penelitian  ini menggunakan fitur warna, fitur tekstur GLCM dan his- togram  Hasil  fitur  yang  kita  peroleh  kita  analisis Bagaimana  nilai  RGB,  nilai-nilai  fitur  GLCM  yang berupa  keragaman,  keacakan,  homogeneity,  linearitas dan kontras, dan histogram dari kedua citra.. Langkah terkhir  mengukur  seberapa  kemiripan  citra  hasil pewarnaan dengan citra asli menggunakan perhitungan MSE dan MAE.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Data penelitian
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah lima buah  citra  batik  sebagai  satu  citra  sebagai  citra  acuan dan empat citra sebagai citra target ata citra yang akan dicari kemiripanya. Citra acuan terlihat pada gambar 3.1 dibawah ini dan yang lain merupakan citra yang dicari kemiripanya.
) , ( | | 2 j i GLCM j i Kontras L j L i     2 2 1 1 ) ( 1 )) , ( ( j i j i GLCM IDM L j L i       
       L j L i j i GLCM j i GLCM Entropi
1 1 )) , ( log( )) , ( (
       L j j i L i j i GLCM j j i i Korelasi 1 1 )) , ( )( ' )( ' (    
Gambar 2. Metodologi Penelitian
Gambar 3.11 Citra batik 1 ( citra Acuan)
Gambar 3.12 Citra Batik 2
Gambar 3.13 Citra Batik 3
Gambar 3.14 Citra Batik 4
Gambar 3.15 Citra Batik 5

## 3.2 Hasil Penelitian
Hasil penelitian dan luaran yang dicapai dengan dil- akukan  pengujian  melalui  beberapa  skenario.  Hasil yang akan di bahas adalah hasil penelitian yang berkai- tan  dengan  nilai  fitur  warna,  nilai  histogram  dan ekstraksi  fitur  tekstur,  kemudian  setelah  nilai-nilai didapatkan dicari nilai error sehingga didapatkan citra yang  paling  mirip  dengan  citra  acuan.  Nilai  nilai fitur yang dihasilkan dibahas pada sub bab dibawah ini.

## 3.2.1 fitur Warna
Gambar  5.21  Menunjukan  nilai  RGB  citra  batik  1 pada titik x = 57 dan y = 40 sebesar red 108, green 82, dan blue 70. Hal ini berarti intensitas warna merah bisa dikatakan kurang dari sedang, hijau dan biru intensitas warna nya sangat rendah.
Gambar 5.21 Nilai RGB piksel x dan y citra batik 1.
Gambar 5.22 Merupakan Nilai RGB pada citra batik 2 yang terletak pada titik x = 64 dan y = 32. Nilai RGB nya adalah Red = 94, Green = 63 dan blue = 43 yang berarti intensitas warna ketiganya sangat rendah.
Gambar 5.22 Nilai RGB piksel x dan y citra batik 2.
Pada gambar 5.23 dibawah ini Nilai RGB di peroleh dari titik x = 33 dan y = 32, yaitu Red sebesar 148, green = 119 dan blue =109, ini berarti bahwa intensitas warna pada warna merah dapat dikatakan tinggi dan intensitas pada  warna  hijau  dan  biru  adalah  sedang.  Jika  di bandingkan dengan citra batik 1 dengan titik-titik terse- but  makan  intensitas  warna  pada  citra  batik  2  lebih tinggi .
Gambar 5.23.  Nilai RGB Piksel x dan y Citra batik 3
Gambar 5.24 Nilai RGB piksel x dan y citra batik 4
Gambar 5.24 Menunjukan citra batik empat dengan nilai RGB sebesar Red = 94 dan green sebesar 63 serta Blue = 43. Hal ini berarti intensitas warna merah, hijau dan  biru  sangat  rendah.  Intensitas  warna  yang  paling kecil  terdapat  pada  warna  biru  kemudian  hijau  baru kemudian warna merah.
Gambar 5.25 Nilai RGB piksel x dan y citra batik 5.
Pada  Gambar  5.25  Nilai  RGB  piksel  x  dan  y  citra batik 3. Pada gambar 5.23 Nilai RGB yang terletak pada titik x = 63 dan y = 22 menunjukan nilai sebesar red = 88 dan green =63 dan blue 47. Ketiganya memiliki in- tensitas warna yang sangat kecil dengan intensitas ter- endah terdapat pada warna biru. Gambar 5.25 menun- jukan citra batik 5 yang memiliki ukuran sebesar 3096 x 4128 piksel.

## 3.2.2 Nilai Histogram citra
Pada penelitian ini, nilai histogram di gunakan untuk menggambarkan  frekuensi  setiap  nilai  intesitas  yang muncul diseluruh piksel citra. Nilai yang besar menun- jukan  piksel-piksel  yang  memiliki  intensitas  yang tinggi.  Manfaat  yang  di  peroleh  dari  nilai  histogram adalah  digunakan  untuk  mengambil  keputusan  dalam kecerahan  yang  semakin  meningkat  atau  sebaliknya atau peregangan kontras serta penyebaran warna.
Nilai histogram juga dapat digunakan untuk menen- tukan batas dalam pemisahan objek dari latar belakang citra  dan  diapat  digunakan  untuk  mngetahui  seberapa besar  prosentase  komposisi  warna  atau  tekstur  insten- sitas  untuk  identifikasi  citra.  Setelah  diadakan  pen- gujian dihasilkan nilai histogram dalam bentuk diagram yang  ditunjukkan  pada  gambar  5.26  sampai  5.30 dibawah ini.
Gambar 5.26 Histogram Citra Batik 1 ( citra acuan).
Gambar 5.27 Histogram Citra Batik 2
Gambar 5.28 Histogram Citra Batik 3
Gambar 5.29 Histogram Citra Batik 4
Gambar 5.30 Histogram Citra Batik 5

## 3.2. 3 Fitur Tekstur
Hasil dari perhitungan fitur tekstur GLCM didapat- kan hasil seperti pada tabel 1 dibawah ini :
Tabel 5.1 Fitur tekstur GLCM
Dari  hasil  pengujian  pada  kelima  citra  batik,  dari lima  fitur  tekstur  GLCM  yang  digunakan  didapatkan nilai  ASM,  kontras,  IDM,  entropi  dan  korelasi  yang dapat  di  lihat  pada  tabel  5.1  yaitu  tabel  fitur  tekstur GLCM. Terlihat nilai ASM tertinggi terdapat pada citra batiklima ini berarti ukuran homogenitas paling besar. Nilai  ASM  terkecil  dihasilkan  dari  citra  batik  4.  Nilai ASM citra batik 4 mendekati nilai batik pertama, hal ini
berarti dari segi ukuran homogentas kedua citra mem- iliki  kemiripan.  Nilai  kontras  tertinggi  diperoleh  dari citra  batik  dua,  nilai  terendah  pada  citra  batik  3,  dan yang mendekati nilai kontrasnya dengan citra batik satu adalah  nilai  kotras  citra  batik  5  dan  4.  Nilai  kontras menunjukan perbedaan intersitas cahaya pada citra ter- sebut.  Dari  tabel  5.1  dapat  ditunjukan  nilai  IDM,  di- mana  semakin  besar  nilai  IDM  semakin  baik  untuk mengukur homogenitas.

## 4. Kesimpulan

## 4.1 Kesimpulan
Dari hasil Analisa berdasarkan fitur warna dengan mencari  nilai  RGB  dan  histogram  dan  fitur  GLCM didapatkan  hasil  bahwa  citra  batik  yang    paling  mirip dengan citra batik 1 adalah citra batik 4.

## 4.2 Saran
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  dan  kes- impulan yang didapat, saran yang dapat penulis berikan untuk  peneliti  selanjutnya  yaitu  fitur  yang  digunakan dapat menggunakan fitur lain seperti fitur bentuk,
luasan  atau  fitur  warna.  Data  yang  digunakan  dapat lebih variatif dalam hal ini dalam satu citra perbedaan intensitasnya semakin banyak.

## DAFTAR PUSTAKA
[1].  Ambika Kalia1, Balwinder Singh, “Colorization of Grayscale Images: An Overview”, ournal of Global Re- search in Computer Science, Volume 2, No. 8, August 2011
[2].  R.  Venkata  Rahmana  Chary,  D.  Rajya  Laksmi, K.V.N. Sunitha.” Feature extraction methods for color image similarity”. Institute of Technology, India, 2012.
[3].  Shiguang  liu,  Xhiang  Zhang,  “Automatic  Gray- scale  image  colorasion  using  histogram  regression”, School  of  computer  science  and  technology,  Tianjin University, china, 2012.
[4].   V. konusin, V. vezhnevets, “interactive image col- orization and recoloring base on coupled map lattices”. Moscow State University, Rusia.
[5]. Zhong Zhen, qquad Gui Yan, qquad Ma Lizhuang,” An Automatic Image and Video Colorization Algorithm based on Pattern Continuity”, Shanghai Jiao Tong Uni- versity, 2012.
[6].  Ustin  Sousa,  Rasoul  Kabirzadeh,  Patrick  Blaes, “Automatic Colorization of Grayscale Images”, Depart- ment  of  Electrical  Engineering,  Stanford  University, 2013.
[7]  Sipan  Muhammad,”  Analisis Tekstur  Photo  Lama Menggunakan Fitur Tekstur Gray Level Co-Occurrence Matriks  Pada  Pewarnaan  Citra  Otomatis  “  Fakultas Teknik Jurusan Teknik Elektro Universitas Semarang, 2017.
[8] Susanto Adi, Kadir Abdul, “Teori dan Aplikasi Pen- golahan Citra” Andi Yogyakarta, 2013.