Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 706-718 E- ISSN 2503-2933 706

## Segmentasi Citra Burung Lovebird Menggunakan K-Means
Hero Diogenes Adoe* 1 , Aviv Yuniar Rahman 2 , Istiadi 3 1,2,3 Fakultas Teknik Informatika; Universitas Widyagama Malang e-mail: * 1 heroadoe@gmail.com, 2 aviv@widyagama.ac.id, 3 istiadi@widyagama.ac.id

## Abstrak
Pengetahuan  tentang  jenis-jenis  burung  lovebird  diperlukan  oleh  penyuka  burung lovebird.  Segmentasi  warna  yang  dominan  dapat  memberikan  informasi  tentang  jenis-jenis burung  lovebird. Sehingga  tujuan  dalam  penelitian  ini  adalah  untuk    membangun  sistem segmentasi  burung  lovebird  menggunakan  metode  K-means.  Metode  penelitian  yang  dipakai adalah  metode  pengolahan  citra.  Untuk  melaksanakan proses  segmentasi  citra  asli dibandingkan  dengan  citra  kompresi.  Pengumpulan  data  dilaksanakan  dengan  memanfaatkan data primer berupa gambar-gambar burung lovebird yang nantinya akan di olah menggunakan k means. Untuk membangun sistem segmentasi k means digunakan matlab. Tahap analisa data dalam  penelitian  ini  menggunakan  langkah-langkah,seleksi  data,  preprocessing  dan pembersihan data, transformasi data, data mining, dan evaluasi/interpretation. Hasil penelitian memberikan  informasi  bahwa  dengan  menggunakan  K-Means  maka  segmentasi  burung lovebird  berdasarkan  warna  bisa  terdeteksi.  Pada  penelitian  ini,  program  segmentasi  citra burung lovebird dengan memanfaatkan matlab untuk mengekstraksi ruang RGB ke Greyscaled menunjukkan  tingkat  akurasi  lebih  tinggi  yaitu  96,26%  daripada  segmentasi  yang menggunakan cara manual yaitu 85, 19%.
Kata kunci : Segmentasi, Citra, Burung Lovebird

## Abstract
Knowledge of the types of lovebirds is needed by lovebird lovers. The dominant color segmentation  can  provide  information  about  the  types  of  lovebirds.  So  the  purpose  of  this research  is  to  build  a  lovebird  segmentation  system  using  the  K-means  method.  The  research method used is image processing method. To carry out the segmentation process of the original image  compared  to the compressed  image.  Data  collection is  carried  out  by  utilizing  primary data  in  the  form  of  pictures  of  lovebird  birds  which  will  later  be  processed  using  k  means. Matlab  is  used  to  build  a  k  means  segmentation  system.  The  data  analysis  stage  in  this  study uses steps, data selection, preprocessing and data cleaning, data transformation, data mining, and  evaluation/interpretation.  The  results  of  the  study  provide  information  that  by  using  K- Means, the segmentation of lovebirds based on color can be detected. In this study, the lovebird image  segmentation  program  using  Matlab  to  extract  RGB  space  to  Greyscaled  showed  a higher accuracy rate of 96.26% than segmentation using manual methods, namely 85.19%.
Keywords : Segmentation, Image, Lovebird
707 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 706-718 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
1. PENDAHULUAN
Lovebird adalah burung Afrika bergenus Agapornis. Spesies ini sendiri dinamai dari kata berbahasa  Yunani agape (cinta)  dan ornis (burung).  Burung  lovebird  termasuk  burung  yang memiliki  kicau  dan  penampilan  yang  indah sehingga  berpotensi  untuk  dikembangkan.  Burung lovebird  memiliki  jenis  bermacam-macam  seperti  josan,  lutino,  albino,  dan  sebagainya.  Di Indonesia  burung  lovebird  dikenal  sebagai    burung  cinta.  Dinamakan  lovebird  (burung  cinta) karena  jika  burung  lovebird  bertemu  dengan  burung  lain  yang  berbeda  kelamin  maka pejantannya  akan  mulai  mengoceh  dan  menunjukkan  trecetannya.  Selain  mempunyai  ocehan yang  merdu  dan  memiliki  banyak  ragam  warna  yang  cantik  dan  cerah.  Karena  hal  tersebut, burung  lovebird  yang  dikenal  monogami  dan  setia  dengan  pasangannya  ini  mempunyai  nilai pasar yang cukup potensial dan menjanjikan sebagai komoditas burung peliharaan di pasaran.
Pengetahuan  tentang  jenis-jenis  burung  lovebird  diperlukan  oleh  penyuka  burung lovebird.  Para  penyuka  burung  lovebird  ini  memerlukan  ilmu  yang  cukup  untuk  mengetahui jenis-jenis  burung  lovebird  di  pasaran.  Sehingga  untuk  mengetahui  jenis-jenis  lovebird  ini diperlukan  penelitian  yang  memberikan  manfaat  [1].  Segmentasi  warna  yang  dominan  dapat memberikan  informasi  tentang  jenis-jenis  burung  lovebird.  Segmentasi  dapat  dilaksanakan dengan analisis pencocokan citra. Warna, tekstur dan histogram bisa mempengaruhi pencocokan citra.  Dalam  penelitian  ini,  segmentasi  dilakukan  dengan  menggunakan  warna  bulu  burung lovebird yang cantik dan mencolok [2].
Untuk  melaksanakan  analisis  citra  segmentasi  adalah  salah  satu  bagian  yang  penting, hal  ini  disebabkan  gambar  memerlukan  proses  yang  lebih  jauh  untuk  memudahkan  analisis, contohnya  adalah  analisis  untuk  pengenalan  pola.  Segmentasi  citra  adalah  bagian  dari  analisis citra  yang  dipakai  untuk  mempartisi  citra  menjadi  beberapa  bagian  dan  mengambil  sebagian objek  yang  difokuskan.  Dibidang  pengolahan  citra,  yang  dimaksudkan  dengan  segmentasi adalah  suatu  proses  membagi  sebuah  citra  digital  menjadi  beberapa  region  ( multiple  region) himpunan  piksel.  Segmentasi  memiliki  tujuan  akhir  unruk  membuat  suatu  citra  menjadi  lebih sederhana  dan  mudah  dianalisis  [3].  Untuk  melaksanakan  segmentasi  objek  salah  satu  metode klustering yang bisa dipakai adalah K-Means [4]. K-means dikenal  sebagai data  mining dengan  model  tanpa  arahan (unsupervised ). Dilaksanakan  dengan  membuat  kelompok  data  dalam  cluster-cluster  yang  memiliki  kesamaan karakter.  Singkatnya, k-means digunakan  untuk mencari  objek  yang  disebut N ,  dengan menggunakan  parameter-parameter  khusus,  ke  dalam k-cluster ( k ≤ N ).  Metode k-means memakai  intensitas/ tingkat  keabuan  citra.  Hal  ini  dikarenakan  intensitas  citra  abu  inilah  yang menjadi basic citra. Cluster yang berbeda akan memuat gambar dengan intensitas yang berbeda [5].
Segmentasi  citra  warna  menggunakan  k  means  telah  beberapa  kali  dilaksanakan. Rulaningtyas  dkk.  melakasanakan  segmentasi  citra  warna  yang  dapat  mengidentifikasi  citra mikroskopis  bakteri  TBC  memakai K-Means [6].    Febrinanto  et  al.  mengidentifikasi  penyakit daun  jeruk  dengan  merubah  ruang  warna  RGB  menjadi  CIE  L*a*b  menggunakan K-Means clustering [7] . Rodriguez  et  al.  menyebutkan  segmentasi  citra  warna  menggunakan clustering adalah  metode  yang  sering  dipakai  untuk  melaksanakan  segmentasi  terhadap  sebuah  citra warna[8].  Sedangkan  Dhanachandra,  Manglem,  dan  Chanu  menyatakan K-Means untuk melakukan segmentasi citra metode k means adalah metode yang paling sering digunakan. Hasil penelitian terdahulu ini menunjukkan k  means bisa menghasilkan klaster data besar yang baik dengan cepat [9].
Penelitian  terdahulu    tentang  segmentasi  warna  menggunakan  k  means  yang  dapat digunakan  untuk  mensegmentasi  warna  ini  membuat  peneliti  tertarik  untuk  melaksanakan segmentasi  jenis-jenis  burung  lovebird  menggunakan  k  means.  Naiknya  popularitas  burung lovebird  sebagai  klangenan  atau  hewan  peliharaan  yang  sering  dilombakan  membuat  burung
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 696-705 E- ISSN 2503-2933 708
lovebird  memiliki  pasar  yang  bagus.  Dengan  membuat  sistem  yang  dapat  menentukan segmentasi burung lovebird berdasarkan warnanya maka penggemar burung lovebird akan lebih mudah  dalam  mengenali  burung  lovebird  yang  diminatinya.  Sistem  ini  diperlukan  karena adanya  indera  visual  manusia  yang  terbatas  dalam  mengenali  warna  lovebird  dengan  mata telanjang.  Diperkuat  dengan  pendapat Misdiyanto  yang  menyatakan  bahwa  untuk  menentukan jenis  burung  lovebird  selama  ini  dilakukan  dengan  mata.  Keterbatasan  mata  dalam memvisualisasi  warna  membuat  pentingnya  dibangus  satu  sistem  yang  berguna  untuk  dapat membantu visualisasi manual dengan mata telanjang ini menjadi sistem yang terkomputerisasi. Dengan  sistem  yang  terkomputerisasi  maka  segmentasi  warna  akan  dapat    lebih  akurat  dalam memberikan informasi tentang jenis-jenis burung lovebird yang ada di pasaran [10].
Uraian  di  atas  menunjukkan  bahwa  K-Means  dapat  diguanakan  untuk  melakukan segmentasi  warna  pada  burung  lovebird.  Untuk  membantu  membangun  sistem  segmentasi, peneliti  menggunakan  image  yang  memuat  jenis-jenis  burung  lovebird  dan  memisahkan warnanya  dalam  ruang  RGB,  greyscale  dan  L*a*b.  Sehingga  judul  penelitian  yang  diajukan adalah,”Segmentasi Burung Lovebird Menggunakan K-means.”

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  dipakai  untuk  membangun  sistem  segmentasi  burung  lovebird menggunakan  metode  K-means  dalam  penelitian  ini  yaitu  menggunakan  metode  pengolahan citra.  Untuk  melaksanakan proses  segmentasi  citra  asli  dibandingkan  dengan  citra  kompresi. Metode penelitian secara garis besar dilaksanakan mengikuti alur seperti pada Gambar 2.2. Alur analisis penelitian ditampilkan pada Gambar 3.1 di bawah ini:

## Gambar 1. Metode Penelitian
Gambar 1 memberikan informasi  tentang metode penelitian yang akan dilaksakan untuk membangun  sistem  segmentasi  burung  lovebird  menggunakan  metode  K-means.  Tahap  perta peneliti  mencari  bahan  dan  refernsi  yang  berkaitan  dengan  rumusan  masalah  yang  telah ditentukan. Data yang digunakan adalah image burung lovebird yang akan diolah menggunakan k  means.  K  means  yang  dimaksud  dalam  penelitian  ini  dilaksanakan  menggunakan  bahasa
Data Citra:
- Albino - batman
- biola
- blorok
- Dakocan
- Utino
- Olive
- Parblue
- violet - Fitur Ekstraksi Warna: - Grayscale - RGB - HSV - L*a*b Machine Learning : K Means HASIL Data groundtruth Burung Lovebird Evaluasi
709 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 706-718 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
matlab.  Tahap  analisa  data  dalam  penelitian  ini  menggunakan  langkah-langkah,    seleksi  data, preprocessing dan pembersihan data, transformasi data, data mining , evaluasi/interpretation. 1. Data di seleksi
Pada  tahap  ini,  data  akan  diseleksi.  Tujuan  yang  akan  dicapai  adalah  membangun  sistem segmentasi  burung  lovebird  menggunakan  metode  K- means .  Data  berupa  image    burung lovebird  yang  terdiri  dari  beberapa  jenis  dan  warna . Data  yang  digunakan  terdiri  dari  27 sampel  citra,  terdiri  dari  citra lovebird varietas albino,  batman,  biola,  blorok.  Dakocan, lutino, olive, parblue dan violet.
2. Pembersihan Data
Pembersihan data dilakukan dengan membuang data dobel, agar tidak terjadi duplikasi data, hal ini dilakukan agar data yang digunakan konsisten dan tidak menimbulkan noise.
3. Transformasi Data
Pada tahap ini data akan ditransformasi ke dalam program MATLAB yang akan digunakan untuk membangun sistem segmentasi burung lovebird menggunakan metode K- means. 4. Merancang Struktur K Means .
Untuk  membangun  sistem  segmentasi  k  means  digunakan  matlab.  Pada  penelitian  ini program  matlab  yang  digunakan  adalah  Matlab  versi  2021a.  Program  matlab    yang  akan digunakan untuk membangun sistem segmentasi adalah GUI atau Graphical User Interface. Aplikasi  ini  adalah  aplikasi  display  yang  tersedia  dalam  Matlab  dimana  dalam  aplikasi tersebut  terdapat  tugas,  perintah  atau  juga  komponen  program  yang  membantu  user  lebih mudah menjalankan program MATLAB. GUI akan membuat program di MATLAB menjadi lebih sederhana dan praktis ketika dipakai end-user.
5. Mengevaluasi Data
Setelah program dapat dibuat menggunakan GUI MATLAB, maka sistem segmentasi burung lovebird  menggunakan  metode  K- means akan  di  evaluasi  untuk  dapat  melihat  apakah  citra yang akan dilakukan dapat disegmentasi menggunakan k means.
6. Menguji Hasil
Sistem segmentasi burung lovebird menggunakan metode K- means diuji untuk dapat melihat apakah citra yang akan dilakukan dapat disegmentasi menggunakan k means.
7. Menarik Kesimpulan
Kesimpulan ditarik berdasarkan akurasi sistem segmentasi burung lovebird menggunakan metode K- means.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Segmentasi Manual Klasifikasi Burung Lovebird
Segmentasi  manual  dilaksanakan  dengan  menggunakan  fitur-fitur  yang  terdapat  pada excel  2010.  Data  yang  digunakan  adalah  fitur  warna  burung  lovebird  yang  terdiri  dari  fitur warna  greyscale,  RGB,  dan  HSV.  Masing-masing  citra  di  ekstraksi  berdasarkan  ruang  warna yang telah ditentukan untuk kemudian dicari nilai pixcelnya. Data yang digunakan sebagai data latih adalah citra burung lovebird varietas albino, batman, biola, blorok. Dakocan, lutino, olive, parblue dan violet yang  berjumlah  27  dengan  parameter  yang  ditetapkan  adalah  segmentasi warna  pada  ruang  abu-abu  dan    RGB.  Sementara  itu,  data  real  akan  menerapkan  segmentasi warna pada ruang abu-abu, RGB dan HSV. Sebelum dapat diproses, data terlebih dahulu harus melalui pra-proses data.
Transformasi data adalah proses mengubah data menjadi data yang bisa diolah memakai algoritma  yang  akan  dipakai  dalam  bentuk  numerik,  klasifikasi  dan  sebagainya.  Dalam penelitian  ini,  agar  data citra  dapat  diolah  memakai  k  -means,  maka  data  warna  citra  harus  di ekstraksi dalam bentuk angka yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 696-705 E- ISSN 2503-2933 710
Tabel 1. Data Pra-Proses Burung Lovebird Variatas Lovebird Data ke- Nilai Pixcel Greyscale Nilai Pixcel Ruang Warna RGB R G B Albino 1 35 147 245 132 Albino 2 139 144 143 139 Albino 3 12 14 14 22 Batman 4 158 164 161 146 Batman 5 71 79 79 77 Batman 6 7 13 12 10 Biola Green 7 14 218 214 211 Biola Green 8 171 168 170 183 Biola Green 9 50 14 30 27 Blorok 10 34 68 60 47 Blorok 11 103 63 40 34 Blorok 12 78 38 39 31 Dakocan 13 89 201 198 165 Dakocan 14 150 184 105 72 Dakocan 15 184 182 184 183 Lutino 16 0 225 184 183 Lutino 17 122 124 119 142 Lutino 18 219 219 219 217 Olive 19 9 10 8 11 Olive 20 236 230 246 210 Olive 21 76 17 11 16 Parblue 22 74 26 68 22 Parblue 23 64 84 59 45 Parblue 24 10 23 32 38 Violet 25 180 156 149 161 Violet 26 253 253 253 253 Violet 27 226 229 222 216
Setelah  data  citra  ditransformasikan  dalam  bentuk  numerik,  maka  peneliti  dapat menghitung data citra menggunakan k means di excel. Metode K means ini membagi data pada kelompok  sehingga  data  yang  mempunyai  karakteristik  yang  sama  akan  masuk  ke  dalam kelompok yang sama dan data yang memiliki karateristik beda akan masuk pada kelompok yang lainnya. Untuk mengolah data citra burung lovebird menggunakan k means, peneliti mengikuti langkah-langkah clustering dengan k means sebagai berikut:
a. Menentukan jumlah kluster k.
Dalam  penelitian  ini  jumlah  Kluster  yang  digunakan  adalah  3  kluster,  k=3.  Penentuan cluster  yang  berjumlah  3  ini  dikarenakan  peneliti  ingin  memaksimalkan  variasi  data  citra burung lovebird.
b. Menentukan titik pusat awal dari setiap kluster Titik  pusat  awal  dari  kluster  yang  akan  dihitung  menggunakan  kmeans  dipilih  secara  acak dengan hasil pada Tabel 2.
711 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 706-718 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Tabel 2. Titik Pusat Awal Burung Lovebird Cluster Data ke- Ruang Warna Greyscale Ruang Warna RGB R G B 1 5 71 79 79 77 2 14 150 184 105 72 3 26 253 253 253 253
Sumber: Data Penelitian, 2021
Tabel  2  memberikan  informasi  data  yang  digunakan  untuk  titik  pusat  awal  perhitungan kmeans. Data yang digunakan adalah data ke-5, data ke 14 dan data ke 26. Penentuan titik pusat kluster awal ini dilaksanakan secara random sesuai dengan jumlah kluster yang ingin dibentuk menggunakan kmeans.
c. Menghitung titik centroid dengan menggunakan teori jarak Euclidean yang ditampilkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Menghitung Titik Centroid Dengan Menggunakan Teori Jarak Euclidean Data Citra
Burung Lovebird (Iterasi 1) Data ke- Ruang Warna Greyscale Ruang Warna RGB Jarak Centroid Nilai Minimum Iterasi 1 R G B C1 C2 C3 1 35 147 245 132 192,46 194,41 147,66 147,66 3 2 139 144 143 139 176,01 87,49 241,70 87,49 2 3 12 14 14 22 103,79 242,33 364,50 103,79 1 4 158 164 161 146 208,02 95,27 216,37 95,27 2 5 71 79 79 77 66,51 134,04 331,93 66,51 1 6 7 13 12 10 112,33 249,37 370,04 112,33 1 7 14 218 214 211 239,46 225,51 64,99 64,99 3 8 171 168 170 183 236,77 131,31 163,89 131,31 2 9 50 14 30 27 101,88 215,75 353,60 101,88 1 10 34 68 60 47 47,28 171,94 358,58 47,28 1 11 103 63 40 34 114,95 150,06 350,69 114,95 1 12 78 38 39 31 101,60 180,38 351,11 101,60 1 13 89 201 198 165 213,34 145,97 154,26 145,97 2 14 150 184 105 72 185,79 0,00 350,99 0,00 2 15 184 182 184 183 257,30 140,44 149,50 140,44 2 16 0 225 184 183 213,50 206,74 115,59 115,59 3 17 122 124 119 142 148,55 97,37 255,75 97,37 1 18 219 219 219 217 326,10 200,02 102,97 102,97 3 19 9 10 8 11 115,77 251,57 370,71 115,77 1 20 236 230 246 210 351,70 220,08 112,80 112,80 3 21 76 17 11 16 128,65 212,92 363,05 128,65 1 22 74 26 68 22 100,78 186,03 339,47 100,78 1 23 64 84 59 45 72,15 142,27 354,78 72,15 1 24 10 23 32 38 78,86 228,05 354,98 78,86 1 25 180 156 149 161 222,43 107,43 203,48 107,43 2 26 253 253 253 253 393,93 264,64 141,41 141,41 3 27 226 229 222 216 336,19 205,49 107,27 107,27 3 Sumber: Data Penelitian, 2021
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 696-705 E- ISSN 2503-2933 712
Tabel  3  memberikan  infromasi  terkait  dengan  titik  centroid  menggunakan  teori  jarah Euclidean  yang  akan  menentukan  citra  burung  lovebird  akan  masuk  ke  kluster yang  mana. Berdasarkan  Tabel  3  dapat  diketahui  bahwa  sebanyak  13  data  burung  lovebird  masuk  ke Cluster 1, sebanyak 7 data burung lovebird masuk ke Cluster 2, dan sebanyak 7 data burung lovebird masuk ke cluster 3. Data diringkas pada Tabel 4.
Tabel 4. Rekapitulasi Iterasi 1 Data Burung Lovebird
Iterasi 1 Jumlah Persentase (%) Anggota Cluster 1 13 48,15% 3,5,6,9,10,11,12,19,21,22,23,24 Cluster 2 7 25,93% 2.4,8,14,15,17,25 Cluster 3 7 25,93% 1,7,13,15,16,18,20,26,27 Total 27 100
Sumber: Data Penelitian, 2021
Tabel  4  memberikan  informasi  terkait  dengan  hasil  dari  iterasi  1  untuk  mengelompokkan data burung lovebird ke kluster-kluster yang telah ditentukan. Hasil iterasi 1 adalah sebanyak 13(48,15%)  data  citra  burung  lovebird  masuk  ke  kluster  1.  Sebanyak  7(25,93%)  data  citra burung lovebird masing-masing masuk ke kluster 2 dan kluster 3.
d. Untuk memvalidasi hasil kluster yang telah terbentuk, maka pusat kluster dihitung kembali. Pusat  kluster  baru  dihitung  dengan  menggunakan  rata-rata  anggota  kluster  yang  sudah terbentuk.
Hasil  pembentukan  titik  pusat  kluster  yang  baru  untuk  memastikan  kevalidan  hasil pengklusteran yang telah dilaksanakan di iterasi 1 maka peneliti mencari nilai rata-rata dari nilai numerik yang menjadi anggota kluster pada iterasi 1. Hasil rata-rata ini akan digunakan untuk  menentukan  titik  pusat  kluster  baru.  Hasil  penentuan  kluster  baru  ini  akan menghasilkan  iterasi  2  untuk  melihat  adalah  hasil  kluster  yang  masih  berubah  atau  sudah tetap  dan  datanya  aman  untuk  digunakan.  Hasil  penentuan  titik  pusat  kluster  baru  ini disaijkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Penentuan Titik Pusat Kluster Baru
Penentuan Cluster Baru Ruang warna Greyscale Ruang warna RGB R G B Cluster baru yang ke-1 54,62 44,08 43,92 40,15 Cluster baru yang ke-2 153 171,29 158,57 149,86 Cluster baru yang ke-3 140,43 217,29 226,14 203,14
Sumber: Data Penelitian, 2021
Berdasarkan hasil perhitungan menggunakan titik pusat kluster baru, maka didapatkan hasil iterasi 2 yang disajikan pada Tabel 6.
Tabel 6. Rekapitulasi Iterasi 2 Data Burung Lovebird
Iterasi 2 Jumlah Persentase (%) Anggota Cluster 1 12 44,44% 3,5,6,9,10,11,12,17,19,21,22,23,24 Cluster 2 7 25,94% 2.4,8,13,14,15,25 Cluster 3 8 29,63% 1,7,15,16,18,20,26,27
713 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 706-718 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Total 27 100
Sumber: Data Penelitian, 2021
e. Untuk  memastikan  pusat  kluster  tidak  berubah,  maka  pusat  kluster  diperbarui  dengan  cara yang sama sampai tidak terbentuk pusat kluster yang berbeda.
Hasil  penentuan  kluster  baru  ini  akan  menghasilkan  iterasi  3  untuk  melihat  adalah  hasil kluster  yang  masih  berubah  atau  sudah  tetap  dan  datanya  aman  untuk  digunakan.  Hasil penentuan titik pusat kluster baru ini disajikan pada Tabel 7.
Tabel 7. Rekapitulasi Iterasi 3 Data Burung Lovebird Iterasi 3 Jumlah Persentase (%) Anggota Cluster 1 12 44,44% 3,5,6,9,10,11,12,17,19,21,22,23,24 Cluster 2 7 25,94% 2.4,8,13,14,15,25 Cluster 3 8 29,63% 1,7,15,16,18,20,26,27 Total 27 100
Sumber: Data Penelitian, 2021
Berdasarkan Tabel 7 dapat diketahui bahwa data citra burung lovebird yang masuk ke dalam kluster 1 sebanyak 12 (44,44%). Sebanyak 7 (25,94%) data citra burung lovebird masuk ke kluster  2.  Dan  sebanyak  8  (29,63%)  data  citra  burung  lovebird  masuk  ke  cluster  3.  Hasil perhitungan akurasi segmentasi citra burung lovebird menggunakan k means secara manual disajikan pada Tabel 8.
Tabel 8. Perbandingan Akurasi Data Latih dan Data Real Citra Burung Lovebird
Data ke- Data Latih Data Real Akurasi 1 3 2 Tidak Akurat 2 2 2 Akurat 3 1 1 Akurat 4 2 2 Akurat 5 1 1 Akurat 6 1 1 Akurat 7 3 2 Tidak Akurat 8 2 2 Akurat 9 1 1 Akurat 10 1 1 Akurat 11 1 1 Akurat 12 1 1 Akurat 13 3 2 Tidak Akurat 14 2 2 Akurat 15 2 2 Akurat 16 3 2 Tidak Akurat 17 2 2 Akurat 18 3 3 Akurat 19 1 1 Akurat 20 3 3 Akurat 21 1 1 Akurat 22 1 1 Akurat 23 1 1 Akurat 24 1 1 Akurat 25 2 2 Akurat
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 696-705 E- ISSN 2503-2933 714
26 3 3 Akurat 27 3 3 Akurat
Sumber: Data Penelitian, 2021)
Untuk  mengetahui  akurasi  perhitungan  k  means  menggunakan  cara  manual  ini  maka  hasil pengklusteran ini menjadi data latih untuk selanjutnya akan dibandingkan dengan data  real. Pada  perhitungan  data  real,  dimasukkan  parameter  berupa  citra  warna  HSV  dan  L*a*b. Berdasarkan  Tabel  8  dapat  diketahui  bahwa  sebanyak  4  data  dari  27  data  yang  digunakan tidak  akurat.  Sehingga  akurasi  segmentasi  citra  burung  lovebird  menggunakan  k  means secara manual adalah.
= ℎ ℎ 100% = 23 27 100%
=  85,19%
Hasil  perhitungan  menunjukkan  bahwa  akurasi  segmentasi  citra  burung  lovebird menggunakan  k  means  secara  manual  adalah  85,19%.  Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat diketahui  bahwa  data  yang  digunakan  untuk  penelitian  sebagian  besar  dapat  diuji menggunakan  sistem  k  means  menggunakan  cara  manual.  Namun,  menggunakan  cara manual membutuhkan waktu  yang banyak dan tahap-tahapnya cukup panjang.

## 3.2 Segmentasi Burung Lovebird Dengan Menggunakan K Means
Untuk  membangun  program  segmentasi  burung  lovebird  berdasarkan  warna  bulunya, peneliti  menggunakan Toolbox  graphic  user  interface (GUI).  Program  ini  dapat  dirancang memakai  Matlab  R2021a.  Pada  Toolbox  ini  tersedia  banyak  macam pushbutton yang mempunyai beragam fungsi yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan. Berikut ini adalah hasil penerapan  Toolbox graphic  user  interface (GUI).  Langkah-langkah  untuk  membuat  program segmentasi ini adalah sebagai berikut:
a. Peneliti  menyiapkan  data  set  yang  akan  digunakan  untuk  menampilkan  sumber  citra  yang akan diolah. Pada penelitian ini, sumber image yang akan diolah terdiri dari 27 buah image burung lovebird dari jenis albino, batman, biola, blorok. dakocan, lutino, olive, parblue dan violet.
b. Setelah data telah disiapkan maka program Matlab dapat dibuka. Program Matlab yang dapat digunakan untuk melaksanakan program y ang akan dibangun minimal adalah 2014a. Dalam penelitian ini program Matlab yang digunakan adalah Matlab R2021a.
c. Menampilkan  Gui  Matlab  dapat  dilakukan  dengan  mengklik  perintah  New  >> Grapphical User  Interface .  Perintah  lain  yang  dapat  dilakukan  untuk  memunculkan  perintah  Gui  pada program Matlab adalah dengan mengetikkan kata guide pada Command Window.
d. Setelah  program  Gui  Matlab  dapat  ditampilkan  maka  saatnya  membuat  static  text,  2  buah axes,  dan  3  push  botton.  Untuk  mengubah  isi  properties  komponen,  klik  kanan  komponen yang  diubah  lalu  pilih  property  inspector.  Komponen  yang  diubah  propertinya  ditampilkan pada Tabel 9.
715 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 706-718 E-ISSN 2503-2933
Tabel 9. Komponen yang Dibangun Dengan Program GUI No. Komponen Property Isi 1 Static text String Segmentasi Citra Menggunakan K Means FontSize 12 2 PushButton String Input gambar Tag pushbutton1 FontSize 12 3 PushButton String K means Tag Pushbutton2 FontSize 12 4 PushButton String Reset Tag Pushbutton3 FontSize 12 5 Axes Tag Axes1 Xtick <kosongkan> Ytick <kosongkan> Ztick <kosongkan> 6 Axes Tag Axes2 Xtick <kosongkan> Ytick <kosongkan> Ztick <kosongkan>
e. Setelah  tampilan  komponen  di  ubah,  maka  pada pushbutton di  klik  kanan  dan  mulai memasukkan  program  dalam  koding  yang  dibutuhkan  untuk  masing-masing  pushbutton diisi. Souce Code untuk menjalankan program dapat dilihat pada Lampiran 2. Hasil progam dapat dilihat pada Gambar 2.
f.
(a) Data  Burung  Lovebird  Parblue yang  akan  diuji  dari  ruang  warna RGB (b) Data  Burung  Lovebird  Parblue diproses  menggunakan  segmentasi kmeans dengan parameter greyscaled Gambar 2. Pengubahan Citra Digital dari Data Latih Dengan Data Uji
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 696-705 E- ISSN 2503-2933 716
Program  segmentasi  burung  lovebird  menggunakan  K  means  dibangun  dengan menggunakan  fitur  GUI  di  Matlab  versi  R2021a.  Gambar  10  menunjukkan  bahwa  program segmentasi  warna  burung  lovebird  menggunakan  GUI  Matlab  dapat  dilaksanakan.  Hasil penelitian  ini  menyatakan  segmentasi  dapat  digunakan  untuk  membedakan  sebuah  citra  ke dalam intensitasnya. Hal ini membuat citra dapat dibedakan antara objek dan latar belakangnya.
Berdasarkan hasil penelitian dapat diketahui bahwa data yang digunakan untuk penelitian sebagian  besar  dapat  diuji  menggunakan  sistem  k  means  yang  dibangun  menggunakan  GUI Matlab. Dalam penelitian ini menggunakan data set sebanyak 27 sampel citra, terdiri dari citra lovebird varietas albino,  batman,  biola,  blorok.  Dakocan,  lutino,  olive,  parblue dan violet. Tahapan  yang  digunakan  untuk  segmentasi  jenis/spesies  dan  warna lovebird meliputi  proses prapengolahan,  ekstraksi  dan  segmentasi K-means  clustering menggunakan  GUI  Matlab  pada Tabel 10.
Tabel 10. Perbandingan Akurasi K Means No Jenis Performasi Akurasi 1 K means Cara Manual 85,19% 2 K Means Menggunakan Matlab 96,29%
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  data  set  sebanyak  27  sampel  citra,  terdiri  dari  citra lovebird varietas albino,  batman,  biola,  blorok.  Dakocan,  lutino,  olive,  parblue dan violet. Masing-masing sampel citra dari varietas albino, batman, biola, blorok. Dakocan, lutino, olive, parblue dan violet terdiri dari 3 image yang berbeda. Tahapan yang digunakan untuk segmentasi jenis/spesies  dan  warna lovebird meliputi  proses  prapengolahan,  ekstraksi  dan  segmentasi K- means  clustering menggunakan  GUI  Matlab.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  dengan menggunakan  K-Means  maka  segmentasi  burung  lovebird  berdasarkan  warna  bisa  terdeteksi. Pada  penelitian  ini,  program  segmentasi  citra  burung  lovebird  dengan  memanfaatkan  matlab untuk mengekstraksi ruang RGB ke Greyscaled menunjukkan tingkat akurasi lebih tinggi yaitu 96,26% daripada segmentasi yang menggunakan cara manual yaitu 85, 19%.
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  segmentasi  warna  yang  dominan  dapat memberikan  informasi  tentang  jenis-jenis  burung  lovebird.  Segmentasi  dapat  dilaksanakan dengan analisis pencocokan citra. Beberapa faktor yang dapat mempengaruhi hasil pencocokan citra  salah  satunya  adalah  dengan  warna.  Dalam  penelitian  ini,  segmentasi  dilakukan  dengan menggunakan warna bulu burung lovebird yang cantik dan mencolok.
Untuk melaksanakan analisis citra segmentasi adalah salah satu bagian yang penting, hal ini  disebabkan  gambar  memerlukan  proses  yang  lebih  jauh  untuk  memudahkan  analisis, contohnya  adalah  analisis  pengenalan  pola.  Segmentasi  citra  adalah  bagian  dari  analisis  citra yang  dipakai  untuk  mempartisi  citra  menjadi  beberapa  bagian  dan  mengambil  sebagian  objek yang  difokuskan.  Dibidang  pengolahan  citra,  yang  dimaksudkan  dengan  segmentasi  adalah suatu proses membagi sebuah citra digital menjadi beberapa region ( multiple region) himpunan piksel.  Segmentasi  memiliki  tujuan  akhir  unruk  membuat  suatu  citra  menjadi  lebih  sederhana dan mudah dianalisis. Untuk melaksanakan segmentasi objek salah satu metode klustering yang bisa dipakai adalah K-Means. K Means paling sering digunakan. Hasil penelitian terdahulu ini menunjukkan k means bisa menghasilkan klaster data besar yang baik dengan cepat.
Untuk  membangun  program  segmentasi  burung  lovebird  berdasarkan  warna  bulunya, peneliti  menggunakan Toolbox  graphic  user  interface (GUI).  Program  ini  dapat  dirancang memakai  Matlab  R2021a.  Pada  Toolbox  ini  tersedia  banyak  macam pushbutton yang mempunyai  beragam  fungsi  yang  dapat  disesuaikan  dengan  kebutuhan.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  dengan  menggunakan  K-Means  maka  segmentasi  burung  lovebird berdasarkan  warna  bisa  terdeteksi.  Pada  penelitian  ini,  program  segmentasi  citra  burung
717 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 706-718 E-ISSN 2503-2933
lovebird  dengan  memanfaatkan  matlab  untuk  mengekstraksi  ruang  RGB  ke  Greyscaled menunjukkan  tingkat  akurasi  lebih  tinggi  yaitu  96,26%  daripada  segmentasi  yang menggunakan cara manual yaitu 85, 19%.
Segmentasi  burung  lovebird  berdasarkan  warnanya  akan  dapat    membantu  penggemar burung  lovebird  mengenali  burng  lovebird  yang  diminatinya.  Sistem  ini  diperlukan  karena adanya  indera  visual  manusia  yang  terbatas  dalam  mengenali  warna  lovebird  dengan  mata telanjang.  Diperkuat  dengan  pendapat Misdiyanto  yang  menyatakan  bahwa  untuk  menentukan jenis  burung  lovebird  selama  ini  dilakukan  dengan  mata.  Keterbatasan  mata  dalam memvisualisasi  warna  membuat  pentingnya  dibangus  satu  sistem  yang  berguna  untuk  dapat membantu visualisasi manual dengan mata telanjang ini menjadi sistem yang terkomputerisasi. Dengan  sistem  yang  terkomputerisasi  maka  segmentasi  warna  akan  dapat    lebih  akurat  dalam memberikan informasi tentang jenis-jenis burung lovebird yang ada di pasaran  [10].

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  memberikan  informasi  bahwa  dengan  menggunakan  K-Means  maka segmentasi  burung  lovebird  berdasarkan  warna  bisa  terdeteksi.  Pada  penelitian  ini,  program segmentasi  citra  burung  lovebird  dengan  memanfaatkan  matlab  untuk  mengekstraksi  ruang RGB ke Greyscaled menunjukkan tingkat akurasi lebih tinggi yaitu 96,26% daripada segmentasi yang menggunakan cara manual yaitu 85, 19%.

## 5. SARAN
Berikut   ini   beberapa   saran berdasarkan kesimpulan yang diambil dalam penelitian:
1. Kepada  peneliti  lanjutan  untuk  menggunakan  hasil  penelitian  ini  dengan  membagun  suatu sistem program selanjutnya yang dapat dipakai untuk mempartisi semua citra digital dalam berbagai format bukan hanya image yang mempunyai format .jpeg.
2. Hasil    partisi  citra    digital    akan  lebih  akurat  jika      K-Means    digabungkan    bersama  jenis algoritma  lain, salah satinya algoritma Hierarchical Clustering

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  orangtua  yang  telah  memberi  dukungan financial terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Rofii, M, ”Analisis Cluster Lovebird Berdasarkan Ciri Fisik dan Jenisnya Menggunakan Algoritma  K  Means  dengan  Penghitungan  Jarak  Manhattan,” Jurnal  Insand  Comtech, Vol. 3, No. 1, Mei 2018
[2] Rahman,  Aviv  Yuniar, ”Identifikasi  Jenis  Burung  Lovebird  Menggunakan  Fitur Histogram dengan Evaluasi SSE,” Conference on Innovation and Application of Science and Technology (CIASTECH 2020)
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 696-705 E- ISSN 2503-2933 718
[3]  Andika, TH ,  “Analisis Perbandingan Segmentasi Citra Menggunakan Metode K-Means dan Fuzzy C-Means,” Seminar Nasional Teknologi dan Bisnis. 2018
[4] Anggraeni,  FT, ”Segmentasi  k  Means  Clustering  pada  Citra  Warna  Daun  Tunggal Menggunakan Model Warna L*a*b,” SCAN Vol. XIV Nomor 2 - JUNI 2019
[5] Atina ,”Segmentasi  Citra  Paru  Menggunakan  Metode  k-Means  Clustering,” Jurnal Pendidikan Fisika dan Keilmuan (JPFK) Vol. 3 No. 2 September 2017, Hal. 57 -65
[6] Rulaningtyas,  Riries,  Andriyan  B.  Suksmono,  Tati  L.  R.  Mengko,  and  G.  A.Putri Saptawati, “Segmentasi  Citra  Berwarna  Dengan  Menggunakan  Metode  Clustering Berbasis  Patch  Untuk  Identifikasi  Mycobacterium  Tuberculosis,” Jurnal  Biosains Pascasarjana. Vol. 17 No. 1. 2015
[7] Febrinanto, Falih Gozi, Candra Dewi, dan Anang Tri Wiratno, “Implementasi Algoritme K-Means  Sebagai  Metode  Segmentasi  Citra  Dalam  Identifikasi  Penyakit  Daun  Jeruk,” 2(11):5375–83. 2018.
[8] Rodriguez,  Lisbeth,  Farid  Gracia-Lamont,  Jair  Cervantes,  and  Asdrubal  Lopez. “Segmentation  of  Images  by  Color  Features:  A  Survey,” Neurocomputing  Volume 292, 31 May 2018, Pages 1-27
[9]  Dhanachandra,  Nameirakpam,  Khumanthem  Manglem,  and  Yambem  Jina  Chanu, “Image Segmentation Using K -Means Clustering Algorithm and Subtractive Clustering Algorithm.” Procedia - Procedia Computer Science 54:764–71. 2015
[10]  Misdiyanto. ”Identifikasi  Jenis-Jenis  Burung  Lovebird  Menggunakan  Pengolahan  Citra Digital Dengan Metode K Means Clustering,” Jurnal Sains Komputer & Informatika (J- SAKTI). Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 445-456