## Kinerja Algoritme Pengelompokan Fuzzy C-Means pada Segmentasi Citra Leukosit
Khakim Assidiqi Nur Hudaya 1 , Budi Sunarko 2 , Anan Nugroho 3*
Intisari—Segmentasi citra merupakan salah satu tahap paling penting  dalam  computer-aided  diagnosis  yang  berpotensi mempercepat  proses  diagnosis  leukemia.  Leukemia  merupakan salah  satu  penyakit  mematikan  yang  masuk  ke  dalam  kategori kanker  darah.  Umumnya,  pendeteksian  leukemia  limfoblastik akut (LLA) dilakukan secara manual di rumah sakit dengan cara menghitung secara manual sel leukosit yang terdapat pada citra apusan darah tepi hasil pewarnaan dengan metode immunohistochemical (IHC). Sayangnya, proses diagnosis manual memakan  waktu  3−24  jam  hingga  hasil  dapat  diketahui  dan cenderung tidak akurat karena tingkat kelelahan operator. Hasil yang tidak akurat dapat mengakibatkan kesalahan diagnosis yang berakibat fatal pada pasien. Sebuah metode segmentasi citra yang diusulkan  oleh  Vogado  mampu  mencapai  akurasi  98,5%  untuk menyegmentasi dataset ALL-IDB2. Namun, metode ini menggunakan  algoritme  pengelompokan  k-means  yang  tidak optimal dalam menangani masukan citra yang memiliki intensitas derau yang tinggi. Dalam makalah ini, fuzzy c-means diterapkan guna  mengetahui  perubahan  kinerja  pada  metode  segmentasi tersebut.  Dataset  yang  digunakan  adalah  ALL-IDB2  yang berjumlah 260  citra dengan ukuran masing-masing citra adalah 257×257 piksel dalam format tagged image file (TIF). Tahap awal metode  ini  adalah  membagi  citra  dataset  leukemia  akut  ALL- IDB2 menjadi skema warna  cyan, magenta, yellow, key (CMYK) dan  L*a*b  yang  kemudian  mensubstraksi  komponen  M,  yaitu dikurangkan  dengan  komponen  *b.  Hasil  pengurangan  tersebut kemudian  dipisahkan  dengan  algoritme  fuzzy  c-means  (FCM), yang  kemudian  menghasilkan  keluaran  citra  yang  hanya mengandung  bagian  nukleus  dan  latar  belakang.  Keluaran metode ini kemudian dievaluasi dan diukur menggunakan metrik accuracy,  specificity,  sensitivity,  kappa  index,  dice-coefficient  dan time complexity. Hasil analisis menunjukkan bahwa pengubahan algoritme pengelompokan pada metode segmentasi citra tersebut tidak  memberikan  perubahan  hasil  yang  signifikan,  dengan rincian peningkatan terjadi pada metrik specificity dan precision rata-rata  0,1-0,4%,  waktu  eksekusi  bertambah  lama  rata-rata 23,10%, dan penurunan terjadi pada metrik accuracy, yaitu turun menjadi  95,4238%  dan  nilai  dice-coefficient  79,3682%.  Maka, dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan  algoritme  FCM  pada metode segmentasi yang diusulkan tidak memberikan peningkatan kinerja yang optimal.
Kata  Kunci—Segmentasi  Citra,  Clustering,  Leukemia,  K-Means, Fuzzy C-Means.

## I. P ENDAHULUAN
Leukemia  merupakan  salah  satu  penyakit  mematikan  yang masuk  ke  dalam  kategori  kanker  darah  [1].  Leukemia
menempati  posisi  ke-8  dari  banyaknya  jumlah  insiden  dan menempati posisi ke-9 untuk banyaknya jumlah kematian pada tingkat  dunia  [2].  Umumnya,  pendeteksian  leukemia limfoblastik  akut  (LLA)  dilakukan  secara  manual  di  rumah sakit dengan cara menghitung sel leukosit yang terdapat pada citra  apusan  darah  tepi  hasil  pewarnaan  dengan  metode immunohistochemical (IHC).  Sayangnya,  proses  diagnosis manual memakan waktu 3−24 jam hingga hasil dapat diketahui [3].  Saat  ini,  terdapat computer-aided  diagnosis (CAD)  yang mampu  mendiagnosis  leukemia  dalam  waktu  5−15  menit dengan akurasi mencapai 97% [4], [5].
Segmentasi  merupakan  bagian  terpenting  dalam  sistem diagnosis  otomatis  LLA.  Referensi  [1]  mengusulkan  sebuah metode segmentasi leukosit otomatis yang berhasil mendapatkan  penilaian  hasil  terbaik  kedua  dari  lima  belas metode yang diuji pada sebuah penelitian yang dilakukan pada empat dataset berbeda [6]. Metode tersebut mengonversi citra berwarna  menjadi  skema  warna cyan,  magenta,  yellow,  key (CMYK)  dan  L*a*b.  Kemudian  diterapkan  penyesuaian kontras  pada  komponen  M  dari  skema  warna  CMYK  dan  *b dari skema warna L*a*b, dilanjutkan dengan penggunaan filter median  7×7  guna  menghilangkan  derau  yang  ada  pada  citra. Selanjutnya, komponen *b dikurangi dengan komponen M agar didapatkan  citra  leukosit  yang  kontras.  Citra  ini  digunakan sebagai  masukan  pada  algoritme  pengelompokan k-means (KM),  yang  akan  membaginya  menjadi  tiga  bagian,  yaitu nukleus,  sitoplasma,  dan  latar  belakang.  Warna  terang (mendekati putih) diklasifikasikan sebagai nukleus, sedangkan warna yang lebih gelap dikategorikan sebagai sitoplasma dan latar  belakang.  Terakhir,  operasi  morfologi  (dilasi  dan  erosi) diterapkan untuk mengurangi derau pada tahap sebelumnya.
Teknik  berbasis  pengelompokan  merupakan  teknik  yang umum  digunakan  untuk  memisahkan  data  menjadi  beberapa gugus yang memiliki kesamaan karakteristik. Pengelompokan KM  termasuk  ke  dalam  teknik  pengelompokan partitioned yang  tiap  gugus  tercipta  karena  bantuan  dari centroid .  KM menjadi  teknik  iterasi  yang  paling  umum  digunakan  karena kemudahannya  dalam  implementasi.  Meski  sederhana  dan umum  digunakan,  sayangnya  teknik  ini  memiliki  beberapa kekurangan.  Sebagai  contoh, nilai k harus  ditentukan  terlebih dahulu  atau  berpotensi  kehilangan  gugus-gugus  kecil.  Selain itu, KM juga tidak andal dalam menangani derau [7]. Beberapa percobaan  telah  dilakukan  untuk  meningkatkan  efisiensi  dari algoritme  KM,  seperti  versi  modifikasi  dari  KM  bernama moving k-means (MKM), yang bertujuan agar nilai daya tahan dari tiap klaster tetap sama sehingga klaster dengan nilai daya tahan yang rendah tidak tergabung dengan klaster bernilai daya tahan  tinggi  [8].  Kemudian,  algoritme enhanced  moving  k- means (EMKM)  diusulkan  untuk  meningkatkan  kinerja  KM, terutama  guna  menghindari  titik  sentral  yang  terjebak  pada
1,2,3 Jurusan  Teknik  Elektro,  Universitas  Negeri  Semarang, Jl.Taman Siswa, Sekaran, Kota Semarang, INDONESIA 50229 (tlp: 024-8508093); e-mail: 1 khakim.a@students.unnes.ac.id,
2 budi.sunarko@mail.unnes.ac.id, 3 anannugroho@mail.unnes.ac.id)
* Penulis Korespondensi
[Diterima: 22 November 2021, Revisi: 4 Januari 2022]
lokasi local optimum [9] . Walaupun telah banyak ditingkatkan, algoritme  EMKM  masih  bebasis  pada  algoritme  KM  yang kurang  andal  dalam  mengatasi  derau.  Sebuah  algoritme pengelompokan berbasis logika samar diusulkan dengan nama fuzzy c-means (FCM) [10]. Dalam FCM, setiap titik memiliki derajat kepemilikan terhadap semua gugus. Tiap gugus berarti penting  bagi  setiap  titik,  yang  dinilai  dari  derajat kepemilikannya.  Pada  [9],  algoritme  pengelompokan  FCM berhasil  unggul  dari  KM  dalam  metrik  pengukuran mean square  error (MSE)  pada  lima  jenis  citra  uji  yang  berbeda. FCM  mendapatkan  nilai  MSE  sebesar  314,432,  yang  dinilai lebih baik dari KM, yaitu sebesar 320,731.
Sampai  makalah  ini  ditulis,  terdapat  beberapa  penelitian terkait segmentasi citra, baik menggunakan metode clustering maupun morfologi. Pengelompokan KM diterapkan pada citra skema warna L*a*b guna memisahkan leukosit dan kemudian mengklasifikasikan  citra  ke  dalam  empat  tipe  leukemia  [11]. Praproses dilakukan untuk mengonversi  citra red, green, blue (RGB)  ke  skema  warna  L*a*b.  Kemudian,  algoritme pengelompokan KM diterapkan untuk menyegmentasi citra ke dalam  tiga  kelompok,  yaitu  nukleus,  latar  belakang,  dan beberapa elemen lain, seperti sitoplasma dan sel darah merah. Kelompok  gugus  yang  memiliki  warna  biru  paling  banyak ditentukan sebagai inti nukleus.
Referensi  [1]  mengonversi  citra  berwarna  menjadi  skema warna CMYK dan L*a*b. Kemudian, diterapkan penyesuaian kontras  pada  komponen  M  dari  skema  warna  CMYK  dan  *b dari  skema  warna  L*a*b.  Diterapkan  juga  filter  median  7×7 guna  menghilangkan  derau.  Selanjutnya,  komponen  *b dikurangi  dengan  komponen  M.  Hal  ini  bertujuan  agar diperoleh  citra  leukosit  yang  kontras.  Citra  ini  digunakan sebagai masukan pada algoritme KM yang akan membagi citra menjadi  tiga  bagian,  yaitu  nukleus,  sitoplasma,  dan  latar belakang.  Warna  terang  (mendekati  putih)  diklasifikasikan sebagai nukleus. Terakhir, operasi morfologi (dilasi dan erosi) diterapkan untuk mengurangi derau pada tahap sebelumnya.
Penelitian  lain  menerapkan  filter  median  diikuti  dengan masking guna  mengurangi  ketajaman  citra,  kemudian  skema warna  citra  diubah  dari  RGB  ke  L*a*b  [12].  Selanjutnya, langkah  segmentasi  dilakukan  dalam  dua  tahap.  Segmentasi yang pertama dicapai dengan versi perbaikan dari teknik fuzzy- clustering ,  yaitu  pengelompokan  Gustafson-Kessel,  diikuti dengan klasifikasi tetangga terdekat di ruang L*a*b*.
Pada  sebuah  penelitian  digunakan  metode  segmentasi thresholding Otsu  untuk  menghasilkan  citra  biner  guna memisahkan sel darah merah dan parasit malaria [13]. Metode tersebut  berhasil  mencapai  94,60%  akurasi  pada  klasifikasi. Meskipun cukup baik, beberapa kesalahan segmentasi terjadi, yang disebabkan oleh hilangnya banyak informasi penting saat proses konversi ke dalam citra grayscale .

## II. M ETODOLOGI

## A. Area Studi dan Data
Dataset yang digunakan dalam makalah ini merupakan data sekunder ALL-IDB2, yang merupakan dataset ALL-IDB yang telah  dikategorikan.  Gbr.  1  menunjukkan  citra dataset ALL- IDB.  Citra  diambil  menggunakan  kamera  PowerShot  G5
beresolusi 2.592×1.944 dalam format JPG. Kemudian, terdapat data  yang  telah  diberi  label  oleh  ahli  berjumlah  260  citra dengan  ukuran  masing-masing  citra  257×257  piksel  dalam format tagged  image  file (TIF).  Data  ini  dipublikasi  oleh Fakultas Teknologi Informasi Università degli Studi di Milano, yang  diambil  dari  Rumah  Sakit  S.  Gerardo,  Monza,  Italy, kemudian diklasifikasi oleh Prof. Andrea Biondi dan Dr. Oscar Maglia dari The Tettamanti Research Center.

## B. Praproses Citra
Metode yang diusulkan memiliki diagram alir yang terbagi menjadi tiga tahap utama, seperti tampak pada Gbr. 2. Pertama, program bekerja dengan mengonversi citra berwarna menjadi skema  warna  CMYK  dan  L*a*b.  Kemudian  diterapkan penyesuaian kontras ke dalam komponen M dari skema warna CMYK  dan  *b  dari  skema  warna  L*a*b,  dilanjutkan  dengan penggunaan filter median 7×7 guna menghilangkan derau yang ada pada citra masukan. Selanjutnya, komponen *b dikurangi dengan  komponen  M,  agar  didapatkan  citra  leukosit  yang kontras.  Citra  ini  digunakan  sebagai  masukan  pada  algoritme FCM.

## C. Clustering
Secara  sederhana,  algoritme  FCM  diawali  dengan menentukan  jumlah  klaster  yang  akan  digunakan,  kemudian secara acak menempatkan setiap data piksel ke dalam beberapa klaster.  Kemudian,  titik centroid ditentukan  kembali menggunakan  (1)  hingga  kondisi  tertentu  terpenuhi.  Hasil keluaran  dari  algoritme clustering tersebut  adalah  data  yang terbagi menjadi tiga bagian, yaitu nukleus, sitoplasma, dan latar belakang.  Citra  hasil  algoritme  pengelompokan  akan menghasilkan  citra  biner  dengan  rentang  nilai  0  sampai  255. Warna terang dilambangkan dengan nilai 255 dan warna gelap dilambangkan  dengan  nilai  0.  Klaster  yang  memiliki  rentang warna paling tinggi atau warna terang diklasifikasikan sebagai nukleus. Bagian nukleus akan disimpan pada variabel baru dan dilanjutkan pada tahap pascaproses.

## D. Pascapemrosesan Citra
Pada  tahap  ini  dilakukan  operasi  morfologi  untuk mengurangi derau pada tahap sebelumnya. Operasi ini meliputi
Gbr. 1 Citra dataset ALL-IDB.
dilasi,  dengan  nilai masking sebesar  7  piksel  berbentuk disc , dan erosi, dengan nilai masking 3 piksel berbentuk ball .

## E. Teknik Analisis Data
Teknik analisis data yang digunakan merupakan pengukuran overlap validation measurement , yaitu dengan membandingkan dua hasil segmentasi citra dengan mengukur keterkaitan  dan  kemiripan  keduanya.  Tatkala  salah  satu  dari citra tersebut merupakan citra yang ditinjau  kinerjanya, maka lainnya  merupakan  hasil  yang  diharapkan,  atau  bisa  disebut ground  truth (GT).  Evaluasi  ini  akan  menerapkan  analisis kuantitatif guna mendapatkan hasil pengukuran kinerja sebuah algoritme  tanpa  dipengaruhi  faktor  kelalaian  manusia, mengingat  analisis  dilakukan  secara  otomatis  dengan membandingkan GT tiap piksel. Metrik yang digunakan dalam makalah ini adalah accuracy ( A ), specificity ( S ), precision ( P ), recall ( R ), dice-coefficient ( DC ),  dan kappa  index ( K ). Pengukuran diawali dengan membandingkan setiap piksel pada
citra  hasil  segmentasi,  ditunjukkan  pada  Gbr.  3(a),  dengan piksel pada citra GT, ditunjukkan oleh Gbr. 3(b). Ketika nilai piksel  hasil  segmentasi  citra  sama  dengan  GT,  maka  piksel tersebut dianggap sebagai true positive (TP) atau bagian yang benar.  Sebaliknya,  jika  setiap  piksel  hasil  segmentasi  tidak sama dengan GT, maka piksel tersebut dikategorikan sebagai false positive (FP) atau false negative (FN), seperti ditunjukkan pada Gbr. 4 [14].
Nilai A mendefinisikan  jumlah  piksel  yang  positif  dan negatif  yang  berhasil  dikelompokkan  dibagi  dengan  jumlah semua  nilai  yang  diteliti.  Kemudian,  nilai  tersebut direpresentasikan dalam (1).
𝐴 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁+𝐹𝑃 . (1)
Nilai S merepresentasikan  persentase  piksel  yang  berhasil ditentukan  sebagai  negatif  dibagi  dengan  keseluruhan  jumlah sampel  yang  bernilai  positif.  Proses  tersebut  dapat direpresentasikan  dengan  (2).  Jika  dilihat  ke  dalam  skala diagnosis leukemia, nilai S berarti metode segmentasi ini akan sensitif terharap data yang tidak terkena leukemia.
𝑆 = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃 . (2)
Pengukuran P dan R merepresentasikan  persamaan  jumlah piksel  yang  disegmentasi  secara  otomatis  dan  citra  referensi GT. P merefleksikan proporsi antara hasil TP dan hubungannya dengan semua prediksi yang positif, sebagaimana tertera pada
(a ) (b)
Gbr. 3 Pembandingan ground truth dan citra hasil segmentasi, (a) citra hasil segmentasi, (b) ground truth .
Gbr. 4 Diagram bagian TP, TN, FP, dan FN.
Gbr. 2 Diagram alir metode yang diusulkan.
(3), sedangkan nilai R merupakan pembagian dari  TP dengan jumlah dari FN dan TP, seperti pada (4).
𝑃 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (3)
𝑅 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 . (4)
Nilai DC digunakan  untuk  memverifikasi  leukosit tersegmentasi secara benar atau tidak. Untuk setiap sel leukosit yang tersegmentasi, DC dihitung menggunakan (5).
𝐷𝐶 = 2×𝑇𝑃 2×(𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁) . (5)
Metrik lainnya yang digunakan adalah kappa index ( K ), yang merefleksikan nilai pada confusion matrix .
𝐾 = 𝜃1−𝜃2 1−𝜃2 (6)
dengan θ 1 dinyatakan dalam (7) dan θ 2 dalam (8).
𝜃 1 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (7)
𝜃 2 = ((𝑇𝑃+𝐹𝑁)∗(𝑇𝑃+𝐹𝑃))+(( 𝑇𝑁 +𝐹𝑁)∗(𝑇𝑁+𝐹𝑃)) (𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁)2 . (8)
Skala  nilai  dari  metrik  pengukuran A , S , P , R , DC ,  dan K diseragamkan  menjadi  dalam  satuan  persen,  atau  antara  0 sampai  100.  Kemudian,  metrik time  complexity ( T ) menggunakan satuan waktu yang umum digunakan, yaitu detik.

## F. Uji Coba
Bahasa  pemrograman  Python  versi  3.6.9  digunakan  untuk menuliskan algoritme segmentasi citra tersebut menjadi sebuah
program komputer. Perangkat lunak  Google Colab digunakan dalam proses penulisan program ( coding ) yang diakses melalui peramban  web  Google  Chrome  versi 76 yang  terpasang  pada sistem  operasi  Microsoft  Windows  7  64  bit.  Program segmentasi citra ini membutuhkan beberapa library tambahan, seperti Open CV versi 4.1.0, Numpy versi 1.16.3, Sklearn versi 0.16.0,  dan  Fuzzy-c-means  versi  1.2.4.  Program  tersebut dijalankan  pada  Google  Colab  yang  merupakan virtual machine dengan  spesifikasi  standar  dua  buah  vCPU  yang masing-masing  berkecepatan  2,2  GHz  dan  RAM  dengan kapasitas  13  GB.  Hasil  eksekusi  kemudian  dibandingkan dengan sumber asli metode segmentasi [1], yang ditulis dalam bahasa  C  dan  digunakan  dalam  MATLAB.  Penelitian dilakukan  melalui  analisis  citra  hasil  keluaran  program  dan hasil diagnosis asli oleh pakar yang telah ditentukan dalam GT pada dataset ALL-IDB2.  GT,  seperti  pada  Gbr.  5,  dibuat menggunakan  program  Computer  Vision  Annotation  Tool (CVAT).

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Setelah  program  dijalankan  pada  260  citra,  diambil  satu contoh  citra  untuk  dianalisis  secara  lebih  detail.  Gbr.  6(a) merupakan citra dataset asli yang diproses oleh kedua metode. Kemudian, pada Gbr. 6(b), ditampilkan citra komponen M dari citra asli yang telah dikonversi ke dalam skema warna CMYK. Gbr.  6(c)  merupakan  komponen  *b  dari  citra  asli  yang  telah dikonversi ke dalam skema warna CIELAB; Gbr. 6(d) adalah citra  setelah  penerapan contrast  adjustment dan  filter  median pada komponen M; dan Gbr. 6(e) adalah citra setelah penerapan contrast adjustment dan filter median pada komponen *b. Gbr.
Gbr. 5 Proses pembuatan ground truth menggunakan CVAT.
6(f) menunjukkan hasil subtraksi antara komponen *b dan M; lalu  Gbr.  6(g)  adalah  citra  setelah  melalui  pemrosesan algoritme  FCM;  sedangkan  Gbr.  6(h)  merupakan  hasil  akhir metode segmentasi yang diusulkan.
Kemudian,  nilai  hasil  eksekusi  metode  pada  [1]  dan  hasil metode  gubahan  disajikan  pada  Tabel  I.  Nilai  hasil  evaluasi citra leukosit tersebut diperoleh dengan mencatat satu per satu hasil  eksekusi  tiap  citra,  kemudian  mengambil  rata-rata  dari seluruh citra leukosit yang diuji coba.
Pada  metrik  pengukuran S dan P ,  metode  gubahan  yang diusulkan berhasil unggul dari metode asli dengan nilai 98,79% dan  94,41%.  Naiknya  nilai S menunjukkan  bahwa  metode
gubahan memiliki hasil yang lebih baik jika diberi tugas untuk menyegmentasi  hanya  bagian  latar  belakang  (TN)  saja. sementara  itu,  naiknya  nilai P merefleksikan  hubungan proporsional  antara  nilai  piksel  yang  terdeteksi  benar  (TP) dengan  nilai  piksel  positif  lain  (TP  +  FP).  Analisis  juga menunjukkan penurunan pada beberapa metrik lain, yaitu A , R , DC ,  dan K .  Secara  teknis,  penurunan  akurasi  berarti menurunnya  jumlah  kecocokan  piksel  yang  saling  tumpang tindih  antara  hasil  segmentasi  otomatis  dan  GT,  atau  dengan kata  lain,  semakin  banyak  jumlah  bagian  pada  citra  hasil segmentasi otomatis yang tidak sesuai dengan yang diharapkan.
Terdapat  beberapa  faktor  yang  menyebabkan  penurunan nilai  tersebut,  yaitu  algoritme  pengelompokan  FCM  terletak pada  bagian  antara  praproses  dan  operasi  morfologi.  Hal  ini berarti  masukan  data  pengelompokan  sudah  mengalami penyederhanaan  berupa  pengurangan,  pemisahan  warna,  dan filter  median, sehingga  derau  cenderung  sudah  dihilangkan, seperti yang tertampil pada Gbr. 6(f). Hal ini berkaitan dengan temuan  yang  menyebutkan  bahwa  FCM  lebih  andal  dalam menangani  derau  [15].  Karena  pada  metode  dalam  [1],  citra sudah  diproses  sebelumnya,  bahkan  sudah  dikurangi  menjadi hanya  satu  kanal  warna  ( grayscale ),  maka  fungsi  penentuan titik centroid menggunakan  perhitungan  samar  tidak  banyak berguna dan cenderung hanya menambah waktu eksekusi suatu algoritme.
Hasil  penelitian  juga  menunjukkan  bahwa  waktu  operasi metode  bertambah  lama rata-rata  23,10%  atau  antara 0,5−0,8 detik.  Hal  ini  terjadi  karena  FCM  merupakan  algoritme  yang berbasis  pada  kalkulasi  iterasi  samar,  sehingga  setiap  objek tidak hanya memiliki satu gugus, tetapi juga mungkin memiliki banyak  gugus  dengan  beragam  derajat  kepemilikan. Berdasarkan (9), algoritme FCM memerlukan tahap tambahan, yaitu  menghitung  bobot  setiap  elemen  ( w )  setiap  kali  iterasi dilakukan. Hal ini menjadi penyebab FCM memerlukan waktu pemrosesan yang lebih lama daripada KM.
𝐽 = ∑ ∑ 𝑤 𝑚 𝑖𝑗 𝑐 𝑗=1 ‖𝑥 𝑖 − 𝑐 𝑗 ‖ 2 𝑛 𝑖=1 . (9)
Sebagai  contoh,  pada  KM  setiap  objek  hanya  memiliki kepemilikan  gugus  antara  1  atau  0,  tetapi  pada  FCM  dapat berada di antara 1 dan 0. Kepemilikan gugus yang berganda ini tentu  berpengaruh  terhadap  jumlah  iterasi  yang  menambah waktu komputasi. Semakin banyak iterasi, semakin lama waktu yang  diperlukan.  Temuan  ini  selaras  dengan  penelitian sebelumnya [15].
Meskipun  terjadi  penurunan,  perubahan  nilai  yang  terjadi tidaklah terlalu signifikan. Tercatat rata-rata perubahan hanya
(a) (b) (c) (d) (e) (f) (g) (h)
Gbr.  6  Perbandingan  citra,  (a)  citra  asli,  (b)  komponen  M  dari  CMYK,  (c) komponen  *b  dari  CIELAB,  (d)  penerapan contrast  adjustment dan filter  median pada  komponen  M,  (e)  penerapan contrast  adjustment dan filter median pada komponen* b, (f) hasil pengurangan antara b* - M, (g) hasil clustering FCM, (h) hasil akhir segmentasi.
T ABEL I E FEKTIVITAS A LGORITME PADA D ATASET ALL-IDB2 Metrik Metode pada [1] Metode Gubahan A (%) 95,4238 95,1645 S (%) 98,6772 98,7880 P (%) 94,0286 94,4084 R (%) 83,4178 81,7165 K (%) 85,3030 84,3539 DC (%) 79,3682 78,1263 T (detik) 3,5753 4,3287
berkisar antara 0,01% sampai 0,61% dan waktu hanya berubah 0,5−0,8  detik.  Namun,  perubahan  waktu  tercatat  cukup  besar terpengaruh  untuk  resolusi  citra  yang  relatif  lebih  besar  dari data yang diuji coba.

## IV. K ESIMPULAN
Pada  makalah  ini  telah  dilakukan  upaya  menganalisis dampak  perubahan  kinerja  pada  segmentasi  citra  darah  putih leukemia. Pengubahan algoritme clustering KM menjadi FCM diterapkan  pada  metode  segmentasi  penelitian  sebelumnya. Gubahan metode ini diuji dengan menggunakan 260 citra pada dataset ALL-IDB2.  Analisis  dilihat  dari  enam  metrik pengukuran, yaitu accuracy , specificity , precision , recall , dice- coefficient , dan kappa index . Setelah dilakukan pengujian, hasil penelitian  menunjukkan  peningkatan  nilai  metrik specificity dan precision ,  serta  penurunan  pada  metrik  lainnya.  Maka, dapat disimpulkan bahwa terjadi penurunan kinerja karena data masukan metode clustering sudah mengalami penyederhanaan berupa pengurangan dan filter median (pada tahap praproses), yang  berarti  derau  cenderung  sudah  dihilangkan.  Selain  itu penggunaan algoritme FCM justru menambah waktu ekseskusi program  ( time  complexity ).  Oleh  karena  itu,  penerapan algoritme FCM pada metode segmentasi penelitian sebelumnya tidak memberikan hasil yang optimal. Penelitian lanjutan yang dapat dilakukan adalah menganalisis pengaruh pengubahan ke dalam  algoritme  KM  yang  telah  disempurnakan,  seperti EMKM. Selain itu, pengujian pada set data yang berbeda juga dapat menjadi tema penelitian selanjutnya.

## K ONFLIK K EPENTINGAN
Selama penulisan dan jalannya penelitian ini, penulis tidak memiliki  konflik  dengan  berbagai  pihak  manapun.  Setiap informasi yang disampaikan merupakan hasil asli sebagaimana yang  didapatkan  saat  melakukan  penelitian  dan  tidak dipengaruhi oleh opini atau kepentingan pribadi.

## K ONTRIBUSI P ENULIS
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  kolaboratif  yang dilakukan  oleh  tiga  penulis.  Berikut  merupakan  pembagian kontribusi  masing-masing  penulis  yang  terlibat  dalam penelitian  ini.  Konseptualisasi,  Khakim  Assidiqi  Nur  Hudaya dan  Budi  Sunarko;  penulisan—penyusunan  draf  asli  dan administrasi, Khakim Assidiqi Nur Hudaya dan Anan Nugroho; perangkat lunak dan pengumpulan data, Khakim Assidiqi Nur Hudaya; pengawasan dan validasi, Budi Sunarko.
R EFERENSI
[1] L.H.S.  Vogado,  dkk.,  “Leukemia  Diagnosis  in  Blood  Slides  Using Transfer Learning in CNNs and SVM for Classification,” J. Eng. Appl.
Artif. Intell. , Vol. 72, hal. 415–422, Jun. 2018. [2] (2021) American Cancer Society website, [Online],
https://www.lls.org/facts-and-statistics/facts-and-statistics-overview/ facts-and-statistics, tanggal akses: 2-Mei-2021.
[3] I.  Naz,  dkk.,  “Robust  Discrimination  of  Leukocytes  Protuberant  Types for Early Diagnosis of Leukemia,” J. Mech. Med. Biol. , Vol. 19, No. 6, hal. 1-17, 2019.
[4] E.W.  Abdulhay,  dkk.,  “Computer  Aided  Solution  for  Automatic Segmenting  and  Measurements  of  Blood  Leucocytes  Using  Static Microscope Images,” J. Med. Syst. , Vol. 42, No. 4, hal. 1-12, 2018.
[5] A. Nugroho, R. Hidayat, dan H.A. Nugroho, “Thyroid Ultrasound Image Segmentation:  A  Review,” IEEE 5th  Int.  Conf.  Sci.  Technol.  (ICST) , 2019, hal. 1-6.
[6] A.R.  Andrade,  dkk.,  “Recent  Computational  Methods  for  White  Blood Cell  Nuclei  Segmentation:  A  Comparative  Study,” Comput.  Methods Programs in Biomed., Vol. 173, hal. 1–14, 2019.
[7] M.  Ahmed,  R.  Seraj,  dan  S.M.S.  Islam,  “The  K-Means  Algorithm:  A Comprehensive Survey and Performance Evaluation,” Electron. , Vol. 9, No. 8, hal. 1-12, 2020.
[8] M.Y.  Mashor,  “Hybrid  Training  Algorithm  for  RBF  Network,” Int.  J. Comput., Internet, Manage. , Vol. 8, No. 2, hal. 50-65, 2000.
[9] F.U.  Siddiqui  dan  N.A.M.  Isa,  “Enhanced  Moving  K-Means  (EMKM) Algorithm  for  Image  Segmentation,” IEEE  Trans.  Consum.  Electron. , Vol. 57, No. 2, hal. 833–841, 2011.
[10] J.C. Dunn, “A Fuzzy Relative of the ISODATA Process and Its Use in Detecting Compact Well-Separated Clusters,” J. Cybern. , Vol. 3, No. 3, hal. 32-57, 1973.
[11] S. Agaian, M. Madhukar, dan A.T. Chronopoulos, “Automated Screening System  for  Acute  Myelogenous  Leukemia  Detection  in  Blood Microscopic Images,” IEEE Syst. J. , Vol. 8, No. 3, hal. 995-1004, 2014.
[12] S. Mohapatra, D. Patra, S. Kumar, dan S. Satpathy, “Lymphocyte Image Segmentation  Using  Functional  Link  Neural  Architecture  for  Acute Leukemia  Detection,” Biomed.  Eng.  Lett. ,  Vol.  2,  No.  2,  hal.  100-110, 2012.
[13] B. Sunarko, dkk., “Red Blood Cell Classification on Thin Blood Smear Images for Malaria Diagnosis,” J. Phys.: Conf. Ser. , Vol. 1444, hal. 1-8, 2020.
[14] A.  Nugroho,  R.  Hidayat,  H.A.  Nugroho,  dan  J.  Debayle,  “Ultrasound Object Detection Using Morphological Region-based Active Contour: An Application System,” Int. J. Innov. Learn. (IJIL) , Vol. 29, No. 4, hal. 412- 430, 2021.
[15] D.J. Bora, “Performance Comparison of K-Means Algorithm and FCM Algorithm  with  Respect  to  Color  Image  Segmentation,” Int.  J.  Emerg. Technol., Adv. Eng. , Vol. 7, No. 8, hal. 460-470, 2017.