## Perbaikan Kualitas dan Kinerja Klasifikasi Citra Bawah Air dengan Metode CLAHE-CNN

## Sri Dianing Asri
Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Dian Nusantara, Indonesia sri.dianing.asri@undira.ac.id
Article Info ABSTRAK Article history: Received, 2024-05-15 Revised, 2024-05-21 Accepted, 2024-06-03 Penelitian  tentang  analisis  citra  bawah  air  sangat  penting  karena  tantangan seperti distorsi warna, kontras rendah, dan noise dalam citra. Berbagai metode telah  diusulkan  untuk  mengatasi  masalah  ini.  Untuk  meningkatkan  kualitas dan  klasifikasi  foto  bawah  air,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  memastikan peningkatan  kinerja  menggunakan  Contrast  Limited  Adaptive  Histogram Equalization  (CLAHE)  dan  Convolutional  Neural  Networks  (CNN)  pada dataset gambar bawah air. Dataset terdiri dari 500 citra RGB berformat JPG dengan  dimensi  512  ×  512  yang  dikumpulkan  dari  sumber  online.  Ada klasifikasi  hiu,  belut,  lumba-lumba,  pari  laut,  dan  paus  dalam  dataset  citra bawah air. Eksperimen dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman Python pada komputer yang memiliki RAM 24GB, CPU Intel® Core™ i7- 10510U dan properti perangkat keras kartu grafis Intel® HD Graphics. Hasil penelitian  ini  menunjukkan  bagaimana  CLAHE  meningkatkan  klasifikasi CNN citra bawah air sebesar 0,91% dalam data pelatihan, 0,45% dalam data validasi, dan 2,02% dalam data pengujian.
Kata Kunci: bawah air CLAHE CNN akurasi kontras ABSTRACT Keywords: underwater CLAHE
CNN accuracy contrast Research on underwater image analysis is critical because of challenges such as color distortion, low contrast, and noise in images. Various methods have been  proposed  to  overcome  this  problem.  To  improve  the  quality  and classification  of  underwater  photos,  this  study  aims  to  ensure  improved performance  using  Contrast  Limited  Adaptive  Histogram  Equalization (CLAHE) and Convolutional Neural Networks (CNN) on underwater image datasets.  The  dataset  consists  of  500  JPG  image  with  RGB  channel  and dimensions  of  512  ×  512  collected  from  online  sources.  There  are classifications  of  sharks,  eels,  dolphins,  sea  rays,  and  whales  in  the underwater  imagery  dataset.  The  experiment  was  conducted  using  Python programming language on a computer that had 24GB RAM, Intel® Core™ i7-10510U CPU and hardware properties of Intel® HD Graphics graphics card.  The  results  of  this  study  show  how  CLAHE  improved  the  CNN classification  of  underwater  imagery  by  0.91%  in  training  data,  0.45%  in validation data, and 2.02% in test data.
This is an open access article under the CC BY-SAlicense.
Penulis Korespondensi:
Sri Dianing Asri, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Dian Nusantara, Indonesia Email: sri.dianing.asri@undira.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi memainkan peran penting dalam pemecahan masalah di berbagai bidang [1]– [10]. Pemanfaatkan sumber daya teknologi seperti teknologi citra dapat membantu dalam mengembangkan model pemecahan masalah untuk masalah klasifikasi citra, termasuk citra bawah air. Lingkungan bawah air yang  kompleks  mengakibatkan  cahaya  matahari  yang  masuk  ke  dalam  air  mengalami  penyerapan  dan penyebaran gelombang cahaya oleh air, sehingga citra yang dihasilkan oleh kamera di bawah air akan memiliki visibilitas rendah seperti kontras rendah, buram, dan tidak jelas  [11]–[13]
enelitian tentang peningkatan gambar bawah air sangat penting karena tantangan seperti distorsi warna, kontras  rendah,  dan  noise  dalam  fotografi  bawah  air.  Berbagai  metode  telah  diusulkan  untuk  mengatasi masalah ini. Misalnya, Gao dan Zhang (2023) menganalisis metode generative adversarial network (GAN) [14]. Jiang et al. (2023) mengembangkan ECO-GAN, yang menggunakan jaringan saraf konvolusional untuk mengatasi permasalahn blur, kecerahan rendah, dan deviasi warna. Selain itu, pencitraan bawah air bermanfaat bagi  deteksi  dan  navigasi  tambang,  menekankan  pentingnya  koreksi  warna  dan  peningkatan  gambar  untuk pengambilan informasi yang tepat [15]. Teknik pemrosesan gambar secara luas digunakan untuk meningkatkan citra bawah air yang dipengaruhi oleh hamburan dan penyerapan cahaya, dengan algoritma yang berfokus pada koreksi warna dan peningkatan resolusi [16].
Penelitian  akan  melakukan  peningkatan  citra  bawah  air  untuk  mengurangi  permasalahan  kontras. Penelitian ini akan mengimplementasikan Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) dan klasifikasi  menggunakan  Convolutional  Neural  Network  (CNN).  Ada  beberapa  alasan  pemilihan  CLAHE untuk dalam meningkatkan gambar bawah air. Metode ini membantu meningkatkan visibilitas, kontras, dan warna yang ada pada citrwa bawah air dengan memproses komponen luminans, meningkatkan kontras dan mempertahankan  detail  tepi.  Selain  itu,  CLAHE  membantu  dalam defogging ,  meningkatkan  kontras,  dan meningkatkan saturasi warna pada gambar bawah air, berkontribusi pada peningkatan kualitas gambar secara keseluruhan.  CLAHE  juga  daoat  digunakan  dalam  kombinasi  dengan  teknik  lain  untuk  mengatasi  masalah seperti citra yang gelap dan kurang akan kontras dengan menghasilkan nilai Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) yang lebih baik dan kualitas citra yang lebih baik [17]–[20].
Berdasarkan latar belakang diatas, penelitian ini akan mengevaluasi kinerja metode image enhancement menggunakan  Contrast  Limited  Adaptive  Histogram  Equalization  (CLAHE)  dan  motode  klasifikasi menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) untuk pengolahan dataset citra bawah air.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian bertujuan untuk mengetahui kinerja  metode image enhancement menggunakan Contrast Limited Adaptive  Histogram  Equalization  (CLAHE)  dan  klasifikasi  menggunakan  Convolutional  Neural  Network (CNN) pada dataset citra bawah air untuk memperbaiki kualitas dan klasifikasi citra berdasarkan objek yang ada. Tahapan penelitian diperlihatkan pada Gambar 1.

## Gambar 1 Tahap Penelitian
Dataset terdiri dari 500 gambar RGB yang berukuran 512 × 512, karena gambar RGB terdiri dari 3 saluran, setiap saluran dapat diwakili menggunakan 8-bit (256 level) dalam hal warna merah, hijau dan biru. Gambar dalam format JPG dikumpulkan dari sumber internet. Dataset pada citra bawah air terdiiri dari kelas hiu, belut, lumba-lumba, pari laut dan paus. Contoh dataset penelitian dapat dilihat pada Gambar 2 . Mulai Studi Pustaka
Persiapan Dataset Image
Enhancement
Klasifikasi dengan CNN
Evaluasi Selesai

## Gambar 2 Dataset Penelitian
Eksperimen  dilakukan  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python  pada  komputer  yang  memiliki RAM 24GB, CPU Intel® Core™ i7-10510U dan properti perangkat keras kartu grafis Intel® HD Graphics. Penelitian  ini  menggunakan  CLAHE  yang  merupakan  pengembangan  algoritma  Adaptive  Histogram Equalization  (AHE).  CLAHE  memecahkan  masalah  over  amplification  AHE  klasik  dengan  menggunakan parameter clip limit dan number of tiles. CLAHE memisahkan gambar menjadi tile lokal MxN. Untuk setiap tile, histogram dihitung secara individual untuk masing-masing data citra bawah air.

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Penelitian bertujuan untuk mengetahui kinerja metode image enhancement menggunakan Contrast Limited Adaptive  Histogram  Equalization  (CLAHE)  untuk  memperbaiki  kualitas  citra  bawah  air.    Eksperimen dilakukan  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python  dengan  memanfaat  beberapa  library  yang tersedia. Adapun contoh pemrograman untuk metode CLAHE dapat dilihat pada Gambar 3 .
Selain itu, penelitian bertujuan untuk mengetahui kinerja Convolutional Neural Network (CNN) pada dataset  citra  bawah  air  untuk  klasifikasi  citra  berdasarkan  objek  yang  ada.  Convolutional  Neural  Network (CNN) adalah jenis algoritma pembelajaran mendalam yang terutama digunakan untuk memproses data tidak terstruktur seperti citra bawah air. CNN terdiri dari lapisan khusus yang menerapkan filter untuk memasukkan gambar dengan membuat activation maps. Jaringan pada CNN unggul dalam mengidentifikasi pola spasial secara  efisien  dengan  mengekstraksi  fitur  sederhana  yang  kemudian  digabungkan  menjadi  pola  kompleks melalui  layer  berikutnya.  CNN  biasanya  memiliki  lapisan  seperti  lapisan  konvolusi,  pooling,  dan  lainnya, dengan fungsi aktivasi seperti Sigmoid, Tanh, ReLU, Leaky ReLU, Noisy ReLU, yang mempengaruhi hasil kinerja. Adapun contoh pemrograman untuk metode CNN dapat dilihat pada Gambar 4 .

## Gambar 4 Kode Pemrograman CNN
Evaluasi akurasi untuk klasifikasi gambar bawah air dapat digunakan untuk mengukur kinerja algoritma CNN.    Dalam  perhitungan  akurasi,  nilai  prediksi  digunakan  untuk  menghitung  akurasi  keseluruhan berdasarkan hasil klasifikasi setiap kelas. Kelas yang ada yaitu kelas hiu, belut, lumba-lumba, pari laut dan paus. Adapun hasil akurasi untuk metode CNN dapat dihat pada Gambar 5.

## Gambar 5 Akurasi dan Loss CNN
Penggunaan  confusion  matrix  untuk  mengevaluasi  kategorisasi  gambar  bawah  air  adalah  langkah penting dalam eksperimen di mana evaluasi akurasi mungkin tidak cukup karena kelas berisi beberapa. Ini dapat dihindari dengan menggunakan confusion matrix, yang memungkinkan evaluasi kategorisasi per kelas dengan memeriksa hasil prediksi yang tepat. Adapun hasil confusion matrix untuk metode CNN dapat dihat pada Gambar 6 .

## Gambar 6 Confusion Matrix CNN
Eksperimen kedua menggunakan CLAHE-CNN. Dalam perhitungan akurasi, nilai prediksi digunakan untuk menghitung akurasi keseluruhan berdasarkan hasil klasifikasi setiap kelas citra bawah laut. Kelas yang ada yaitu kelas hiu, belut, lumba-lumba, pari laut dan paus. Adapun hasil akurasi untuk metode CLAHE-CNN dapat dihat pada Gambar 7 .

## Gambar 7 Akurasi dan Loss CLAHE-CNN
Evaluasi klasifikasi citra bawah air menggunakan confusion matrix merupakan aspek penting dalam eksperimen di mana evaluasi tunggal mungkin tidak cukup karena adanya beberapa objek atau wilayah dalam citra. Untuk mengatasi hal ini, confusion matrix dapat digunakan dan memungkinkan evaluasi klasifikasi per kelas dengan melihat hasil prediksi yang akurat. Adapun hasil confusion matrix untuk metode CLAHE-CNN dapat dihat pada Gambar 8.
Gambar 8 Confusion Matrix CLAHE-CNN
Penelitian  ini  menggunakan  evaluasi  pada  data  berdasarkan  data  pelatihan,  data  validasi  dan  data pengujian dengan jumlah batch sebanyak 32 batch dan kelas data sebanyak 5 kelas. Evaluasi menggunakan metode akurasi untuk masing-masing eksperimen. Hasil akurasi untuk eksperimen dapat dilihat pada Tabel 1 .
Tabel 1 Perbandingan Hasil Akurasi Model Pelatihan  Validasi  Pengujian CNN 54.38% 56.47% 53.54% CLAHE+CNN  55.29% 56.92% 55.56% Peningkatan 0,91% 0,45% 2,02%

## 4. KESIMPULAN
Penelitian bertujuan untuk mengetahui kinerja metode image enhancement menggunakan Contrast Limited Adaptive  Histogram  Equalization  (CLAHE)  dan  klasifikasi  menggunakan  Convolutional  Neural  Network (CNN) pada dataset citra bawah air untuk memperbaiki kualitas dan klasifikasi citra bawah air.  Dataset terdiri dari 500 gambar RGB yang berukuran 512 × 512 dalam format JPG dikumpulkan dari sumber internet. Dataset pada  citra  bawah  air  terdiiri  dari  kelas  hiu,  belut,  lumba-lumba,  pari  laut  dan  paus.  Hasil  eksperimen menunjukkan pengaruh CLAHE pada klasifikasi citra bawah air menggunakan CNN berdasarkan objek yang ada menunjukkan hasil peningkatan sebesar 0,91% pada data pelatihan, 0,45%  pada  data  validasi  dan  2,02% pada data pengujian.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada Lembaga Riset dan Pengabdian kepada Masyarakat (LRPM) Universitas Dian Nusantara (UNDIRA) yang telah mendanai penelitian ini melalui skema penelitian internal.

## REFERENSI
[1] U.  Rusmawan  and  I.  Mulya,  “Sistem  Informasi  Koperasi  Menggunakan  Metode  Rapid  Application Development (RAD),” J. Inf. Syst. Technol , vol. 1, no. 1, pp. 1–10, 2022.
[2] G. Purnama and D. Ramayanti, “Aplikasi ChatBot Sistem Parental Control berbasis IoT,” Arcitech J. Comput. Sci. Artif. Intell. , vol. 1, no. 2, pp. 127–138, 2021.
[3] D.  Ramayanti,  Y.  Jumaryadi,  D.  M.  Gufron,  and  D.  D.  Ramadha,  “Sistem  Keamanan  Perumahan Menggunakan Face Recognition,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 3, no. 12, pp. 486–496, 2023.
[4] H. Noprisson, E. Ermatita, A. Abdiansah, V. Ayumi, M. Purba, and H. Setiawan, “Fine-Tuning Transfer
Learning Model in Woven Fabric Pattern Classification,” Int. J. Innov. Comput. Inf. Control , vol. 18, no. 06, p. 1885, 2022.
[5] V.  Ayumi,  “Performance  Evaluation  of  Support  Vector  Machine  Algorithm  for  Human  Gesture Recognition,” Int. J. Sci. Res. Sci. Eng. Technol. , vol. 7, no. 6, pp. 204–210, 2020.
[6] A. Ratnasari, Y. Jumaryadi, and G. Gata, “Sistem Pakar Deteksi Penyakit Ginekologi Menggunakan Metode Forward Chaining,” Resolusi Rekayasa Tek. Inform. dan Inf. , vol. 3, no. 5, pp. 321–327, 2023.
[7] B. Y. Geni, A. Supriyadi, H. Khotimah, and W. I. Yanti, “Rancang Bangun Company Profile Berbasis Web  Menggunakan  Metode  Waterfall  (Studi  Kasus:  APM  Frozen  Food),” J.  RESTIKOM  Ris.  Tek. Inform. dan Komput. , vol. 6, no. 1, pp. 75–85, 2024.
[8] B. Yuliadi and A. Nugroho, “Integration between management capability and relationship capability to boost supply chain project performance,” Int. J. Supply Chain Manag , vol. 8, no. 2, pp. 241–252, 2019.
[9] S. Hesti, “The effects of relational social capital and technological factors on knowledge sharing in an online community,” Int. J. Innov. Creat. Chang. , vol. 13, no. 4, 2020.
[10]  I. Kamil, M. Ariani, and I. A. Irawan, “The influence of lifestyle and financial literacy on online paylater system and its impact on spending behavior,” J. Econ. Bus. Lett. , vol. 4, no. 2, pp. 51–62, 2024.
[11]  S. Anwar and C. Li, “Diving deeper into underwater image enhancement: A survey,” Signal Process. Image Commun. , vol. 89, p. 115978, 2020.
[12]  M. K. Moghimi and F. Mohanna, “Real-time underwater image enhancement: a systematic review,” J. Real-Time Image Process. , vol. 18, no. 5, pp. 1509–1525, 2021.
[13]  C. Li, S. Anwar, and F. Porikli, “Underwater scene prior inspired deep underwater image and video enhancement,” Pattern Recognit. , vol. 98, p. 107038, 2020.
[14]  S. Chang, F. Gao, and Q. Zhang, “Underwater Image Enhancement Method Based on Improved GAN and Physical Model,” Electronics , vol. 12, no. 13, p. 2882, 2023.
[15]  X. Jiang et al. , “An Underwater Image Enhancement Method for a Preprocessing Framework Based on Generative Adversarial Network,” Sensors , vol. 23, no. 13, p. 5774, 2023.
[16]  W.  Song,  Y.  Wang,  D.  Huang,  A.  Liotta,  and  C.  Perra,  “Enhancement  of  underwater  images  with statistical model of background light and optimization of transmission map,” IEEE Trans. Broadcast. , vol. 66, no. 1, pp. 153–169, 2020.
[17]  C.  Yahui,  L.  Yitao,  L.  Yongfeng,  L.  Hongyue,  and  L.  Lan,  “Underwater  Image  Enhancement  via Higher-Order Moment CLAHE Model and V Channel Substitute.,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 15, no. 3, 2024.
[18]  O.  Almutiry,  K.  Iqbal,  S.  Hussain,  A.  Mahmood,  and  H.  Dhahri,  “Underwater  images  contrast enhancement and its challenges: a survey,” Multimed. Tools Appl. , pp. 1–26, 2021.
[19]  H. Noprisson and V. Ayumi, “Railroad Track Damage Detection Using CLAHE-KNN (CLAHE K- Nearest Neighbor),” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 6, no. 2, pp. 274–279, 2023.
[20]  D.  Fitrianah,  K.  M.  Suryaningrum,  N.  T.  M.  Sagala,  V.  Ayumi,  and  S.  M.  Lim,  “Fine-Tuned MobileNetV2 and VGG16 Algorithm for Fish Image Classification,” in 2022 International Conference on Informatics, Multimedia, Cyber and Information System (ICIMCIS) , 2022, pp. 384–389.