## BENDA REFERENSI SEBAGAI ACUAN PENYEDERHANAAN UNTUK DETEKSI BENDA PADA KONDISI TERHALANG DENGAN METODA SUPPORT MACHINE

## Rahmadi Kurnia*, Ratna Atika, Ikhwana Elfitri
Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Andalas
* Corresponding author, e-mail: rahmadi_kurnia@ft.unand.ac.id
Abstrak — Sebuah benda dalam kondisi terhalang, merupakan kondisi yang sangat sulit untuk dikenali. Hal ini disebabkan keseluruhan bentuk benda tidak sempurna terlihat. Untuk aplikasi robot, tentu saja hal ini  akan  sangat  mengganggu.  Benda  yang  tidak  sempurna  terlihat  akan  menimbulkan  kesalahan  pada pengambilan  keputusan  bagi  robot.  Di  sisi  lain,  kerumunan  benda  yang  terlalu  banyak  pada  lingkungan kerja  robot,  akan  menyulitkan  robot  dalam  mengeksekusi  benda  yang  diinginkan  oleh  pengguna.  Robot akan mudah mengenali benda apabila benda tersebut berada pada lingkungan yang terbatas dan tidak terlalu banyak sehingga fokus kerja nya lebih optimal. Pada benda yang terlalu banyak, probabilitas benda sasaran akan  semakin  kecil  karena  banyaknya  benda-benda  lain  yang  memungkin  juga  untuk  menjadi  kandidat sebagai benda sasaran. Untuk itu diperlukan suatu  upaya  menyederhanakan lingkungan kerja robot agar fokusnya bisa lebih terarah dengan cara  membagi lingkungan yang terlalu ramai tersebut menjadi beberapa bagian. Salah satu patokan dalam membagi lingkungan tersebut adalah benda referensi . Penelitian ini akan menitik beratkan pada pembahasan dan peran benda referensi  untuk  menyederhanakan lingkungan  yang terlalu ramai bagi kerja robot. Benda referensi akan ditentukan oleh robot sendiri dari fitur  –fitur benda dengan parameter-parameter yang telah ditentukan. Point penting dalam penelitian ini adalah bagaimana robot  bisa  dengan  cerdas  dalam  menentukan  kriteria  benda    referensi  apa    yang  digunakan.  Sebagai penentuan kluster untuk benda referensi digunakan metoda support vector machine sebagai panduan robot menentukan  kelas  dan  fitur  benda.  Tujuan  akhir  yang  diinginkan  adalah  terbentuknya  sistem  yang sederhana dalam padangan robot, Sederhana dalam pengertian ini adalah jumlah benda maksimal 3 buah.

## Kata Kunci : deteksi benda, support vector machine. benda referensi
Abstract — Object in an unobstructed condition is a very difficult condition to recognize. This is due to the overall size of imperfect objects visible. For robot applications, of course this will be very annoying. This condition will lead to errors in decision-making for robots. On the other hand, the crowd of objects that are too much in the robot work environment will complicate the robot in executing objects desired by the user. Robot will easily recognize the object if the object is in a limited environment and not too much so that the focus of his work is more optimal. On too many objects, the probability of the target object will decrease as the number of other objects also allows becoming the candidate as the target object. For that we need an effort to simplify the work environment of the robot so that the focus can be more focused by dividing the environment that is too crowded into several parts. One of the benchmarks in dividing the environment is a reference object. This research will focus on the discussion and the role of reference objects to simplify the environment that  is too complicated for robot  work. The reference object  will be determined by the robot itself from the features with predefined parameters. An important point in this research is how robots can be as intelligent as  humans think in determining  what  references object criteria are used. As cluster determination for reference object used support vector machine method as guide of robot determine class and feature object. The desired end goal is the formation of a simple system in the robot, Simple in this sense is the maximum number of objects 3 pieces.
Keywords : object detection, support vector machine, reference object
Copyright © 2017 JNTE. All rights reserved

## 1. PENDAHULUAN
Mendeteksi benda pada kondisi terhalang dan bergerombol    adalah  sebuah  hal  yang  rumit dalam  bidang object  detecion terutama  pada
pandangan  robot  ( robot  vision )  yang  bersifat dua dimensi dan tidak memiliki kedalaman pada pandangannya. Pada benda terhalang, keseluruhan tepi batas benda tidak nampak utuh, Hal  ini  tentu  saja  sangat  berpengaruh  pada
penampakan bentuk dan ukuran benda tersebut. Seringkali  robot  akan  ambigu  terhadap  benda- benda  yang  bertumpuk  satu  dengan  yang  lain karena  di  samping  bentuk  dan  ukuran  benda tidak jelas, juga objek yang harus dikenali terlalu banyak dan  bertumpuk. Dalam keadaan terpisah, proses pengenalan dapat dilakukan salah satunya melalui  proses  interaksi  manusia  komputer, dengan cara mengenali warna dan ukuran [1] atau fitur-fitur  benda  yang  lain [2] dengan  berbagai metoda  diantaranya  dengan  menggunakan karakteristik  ciri  benda  pada  diagram  venn [3] . Pada  kondisi  benda  terhalang,  dapat  juga dilakukan pengenalan benda berbentuk lingkaran  dengan    menggunakan  algoritma acak [4][5] dengan  metode  rumus  kelengkungan [6] maupun RCD ( Randomized Circle Detection ) [7] . Proses  deteksi  benda  yang  melibatkan interaksi  manusia  dan  komputer  telah  banyak dilakukan  baik  menggunakan  sistem dialog base [8][9][10] ataupun menggunakan sistem dialog melalui  pengenalan  suara [11] .  Berdasarkan penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya, maka  akan  dilakukan  pengembangan  dalam sistem  deteksi  benda  dengan  cara  membangun dialog  menggunakan  benda  referensi  untuk menyederhanakan jumlah benda sehingga sistem menjadi  mudah  dikenali.  Komputer  akan menghilangkan  sebagian  benda  berdasarkan jawaban  pengguna  yang  tidak  masuk  dalam kriteria  benda  yang  diinginkan  dengan  metode ask  and  remove [12] .  Metode  ini  menghilangkan benda melalui pertanyaan yang diajukan kepada pengguna  dengan  jawaban  ya/tidak  ( yes/no question ) [12] .  Metode ask  and  remove bekerja dengan  cara  menghilangkan  benda  yang  tidak termasuk dari jawaban pengguna oleh komputer dan  menyisakan  benda  yang  masuk  dalam kategori  jawaban.  Dialog  yang  dibangun  akan menghasilkan  pertanyaan  yang  seminimal mungkin  dengan  aturan  sedemikian  rupa, sehingga menyerupai presepsi manusia terhadap suatu  benda  dan  melakukan  konfirmasi  sampai komputer dapat menyederhanakan jumlah benda sasaran seminimal mungkin.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Sistem Ruang Warna
Pada penelitian ini sistem ruang warna yang digunakan adalah sistem ruang warna HSI ( Hue Saturation  Intensity )  sehingga  perlu  dilakukan proses  konversi  warna  dari  RGB  ke  HSI.  Pada
proses pengenalan benda, lebih mudah menggunakan  sistem  ruang  warna  HSI  karena kemurnian  suatu  warna  dapat  jelas  terukur. Konversi  nilai  objek  pada  ruang  warna  RGB ( Red  Green  Blue )  ke  dalam  ruang  warna  HSI dengan  menggunakan  persamaan-persamaan berikut :
Komponen  nilai  H  didapatkan  dengan menggunakan persamaan 1 di bawah ini [13] :
      G B Jika G B Jika H 360  (1)
Dengan θ didapat dengan [13] :
                     2 1 2 1 ))] )( ( ) [( ) ( ) ( 2 1 cos B G B R G R B R G R  (2)
Selanjutnya untuk nilai saturasi (S) didapatkan  dengan  menggunakan  persamaan  3 di bawah ini [13] :
)] , , [min( ) ( 3 1 B G R B G R S     (3)
Sedangkan nilai intensitas (I) menggunakan persamaan 4 di bawah ini [13] :
) ( 3 1
B G R I    (4)
Berikut tabel nilai hue pada Tabel 1 di bawah ini  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  warna pada penelitian ini:
Tabel 1.  Interval    tiap  warna  pada  komponen
HSI [14] Warna Hue Saturation Merah 0 ≤ Hue ≤ 15 41 – 100 Hijau 60 < Hue < 66 41-44 Biru 166 < Hue < 175 105 – 107 Kuning 30 ≤ Hue < 32 78 - 83 Coklat 4< Hue < 24 126 - 130 Hitam 28 < Hue <54 65 – 145 Putih 16 < Hue < 28 1 – 4
Warna yang tidak memenuhi ambang batas pada  tabel  di  atas  akan  diset  menjadi  warna hitam (RGB=0)

## 2.2.  Benda Referensi
Ada banyak kondisi di mana bisa digunakan benda  referensi.  Namun  yang  jelas,  untuk efektifitas  penyederhanaan  lingkungan  benda, maka benda referensi haruslah terletak di tengah benda. Untuk benda referensi yang berorientasi warna,  maka    harus  memenuhi  kriteria  sebagai berikut [12] :
1.  Benda referensi terletak dalam group benda.
2.  Berada di  pertengahan group benda.
3.  Memiliki  warna  tunggal  atau  sebuah  warna yang sangat dominan.
4.  Secara umum memiliki warna yang mencolok. 5.  Tidak boleh berukuran terlalu besar.
Contoh untuk benda referensi yang berorientasi warna, ditujukkan pada Gambar 1 di bawah ini:
Gambar 1.  Benda  referensi  yang  berorientasi warna
Pada Gambar 1, benda yang berwarna merah adalah  benda  referensi  karena  berwarna menyolok  dan  terletak  di  pertengahan  benda. Pada  kondisi  ini  sangat  mudah  memisahkan benda lain untuk mencari benda sasaran dengan patokann benda yang berwarna merah di tengah tersebut.
Namun kadang kala kita tidak bisa berharap kondisi seperti Gambar 1  selalu terjadi. Kadang- kadang  kondisi benda  yang  di  tengah  bukanlah warna  yang  menyolok,  tapi  ukuran  atau bentuknya yang menyolok dibanding benda lain di  sekitarnya.  Atau  bisa  juga  warna  dari  benda yang ada di tengah bukanlah warna yang spesifik atau mudah diekspresikan dengan kata-kata. Hal ini bisa dilihat pada Gambar 2.
Pada  Gambar  2,  benda  yang  ada  di  tengah memiliki  ukuran  dan  bentuk  yang  spesifik. Sedangkan warnanya, meskipun spesifik namun sulit dijelaskan atau diekspresikan dengan kata- kata.  Pada  kondisi  ini  yang  terbaik  adalah
menggunakan  ukuran  dan  bentuk  sebagai referensi  untuk  menyederhanakan  lingkungan benda  dan  mengurangi  jumlah  benda.  Untuk menentukan pemilihan bentuk dan ukuran pada benda  referensi,  digunakan  metoda support vector  machine (SVM).  Benda-benda  referensi inilah  yang  akan  dijadikan  acuan  untuk melakukan  konfirmasi  kepada  pengguna  atau user .
(a)                                    (b)
Gambar 2.  Benda Referensi yang bukan berbasis
warna. (a) bentuk (b) ukuran

## 2.3.  Ambigituas Pada Bentuk dan Ukuran
Segmentasi  citra  merupakan  salah  satu proses atau langkah pertama dalam pengolahan citra  sebelum  melakukan  pendeteksian  benda. Segmentasi  ini  merupakan  proses  pemisahan terhadap daerah atau bagian-bagian tertentu pada citra  yang  memiliki  homogenitas  dalam  segi utama  yaitu  tekstur,  warna  dan  intensitas [12] . Warna-warna  yang  homogen  ini  bisa  dijadikan sebuah warna yang murni untuk mempermudah proses  pengenalan  pada  komputer  atau  robot. Dengan  adanya  proses  segmentasi  ini  dapat dilakukan  operasi  terhadap  benda  misalnya menghitung  luas  dengan  cara  menghitung banyaknya pixel–pixel yang berwarna sama dan juga menghitung bentuknya dengan
menggunakan rumus [12] :
  2 4 keliling luas S   (5)
Nilai  S  untuk  lingkaran  adalah  0,9  –  1. Sedangkan  nilai  S  untuk  persegi  panjang  dan bujursangkar adalah 0,7 – 0,9. Sedangkan untuk segitiga nilainya 0,6 – 0,7.
Adapun pelabelan diperlukan untuk membedakan  benda  yang  satu  dengan  benda lainnya  pada  kondisi  warna  yang  sama. Algoritma untuk menemukan komponen terkoneksi dalam sebuah citra dan menandainya disebut  operasi  pelabelan  komponen  atau component labeling [15]
Ada  satu  permasalahan  dalam  penentuan bentuk  dan  ukuran.  Sebagaimana  yang  kita pahami,  ekspresi  untuk  ukuran  adalah  besar, kecil  dan  sedang.  Permasalahannya  muncul, bagaimana  menentukan  sesuatu  itu  besar,  kecil atau  sedang?  Berapa  kalikah  suatu  benda  itu dikatakan  besar,  kecil  dan  sedang.  Di  sisi  lain antara  ukuran  dan  bentuk,  mana  yang  lebih sering orang  gunakan ? Untuk menentukannya digunakanlah  kluster  dari  pasangan  pasangan ukuran dan bentuk dengan data latih. Data-data dari  data  latih  ini  akan  diolah  dengan menggunakan  metoda support  vector  machine untuk mendapatkan hiperplane -nya.

## 2.4.  Support Vector Regression (SVR) [16]
SVM  bekerja  atas  prinsip  s tructural  risk minimization (SRM)dengan  tujuan  menemukan hyperplane terbaik  yang  memisahkan  dua  buah kelas  pada  input  space.  Prinsip  dasar  SVM adalah  klasifikasi  linear,  dan  selanjutnya dikembangkan agar dapat bekerja pada problem non-linear,  dengan  memasukkan  konsep  kernel trick  pada  ruang  kerja  berdimensi  tinggi.  Pada Gambar  3  memperlihatkan  bagaimana  konsep dasar  dari  SVM.  Penyebaran  data  ditunjukkan oleh  warna  merah    dan  warna  biru.  Data berwarna merah merupakan anggota dari kelas - 1  dan  data  berwarna  biru  adalah  anggota  dari kelas +1. Masalah utama dari klasifikasi adalah mencari hyperplane pemisah antara kedua kelas. Hyperplane pemisah terbaik antara kedua kelas diperoleh  dengan  cara  mengukur  margin  dari hyperplane dan mencari margin terbesar. Margin adalah jarak  antara hyperplane tersebut  dengan data  terdekat  dari  masing-masing  kelas.  Data yang  paling  dekat  dengan hyperplane disebut sebagai support vector .
Ilustrasi  fungsi hyperplane seperti  pada Gambar 3. Terdapat fungsi berikut sebagai garis regresi:
( ) ( ) b T f x w x    (6)
Dimana ( ) x  menunjukkan  suatu  titik  di dalam feature space F hasil pemetaan x di dalam input  space.  Koefisien  w  dan  b  diestimasi dengan  cara  meminimalkan  fungsi  resiko  ( risk function ) yang didefinisikan dalam persamaan:
2 1 1 1 min || || ( , ( )) 2 i i i w C L y f x       (7)
dengan ketentuan: ( )
( ) 1, 2,..., i i i i y w x b w x y b i            
dimana : ( , ( )) | ( ) | | ( ) | 0 i i i i i i
L y f x y f x y f x  
     (8)
Faktor 2 || || w adalah  reguralisasi.  Agar kapasitas  fungsi  dapat  dikontrol  maka  fungsi harus  dibuat  setipis  mungkin  dengan  cara meminimalkan 2 || || w . Faktor  kedua  dalam fungsi tujuan adalah kesalahan empirik ( empirical  error )  yang  diukur  dengan  - insensitive  lossfunction. Dengan  menggunakan ide  - insensitive lossfunction norm dari w harus diminimalkan  agar  mendapatkan  generalisasi yang baik untuk fungsi regresi f .
Pada  penelitian  ini  ,  dua  klaster  yang dilakukan  adalah  klaster  bentuk  dan  klaster ukuran.

## 3. METODOLOGI
Berikut  blok  diagram  proses  pendeteksian benda  terhalang  menggunakan  benda  referensi dapat dijelaskan pada  gambar di bawah ini :
Citra Input
Segmentasi dan labelisasi
Penentuan posisi tengah Penentuan benda referensi Membangun dialog Sistem sederhana
Pengguna  menginginkan  sebuah  benda  di antara  kerumunan  benda  dan  meminta  robot mendeteksinya.  Pertama-tama,  kamera  pada komputer  mengambil  frame  citra  input  pada kerumunan benda. Kemudian melakukan proses segmentasi dengan mengubah ruang warna RGB menjadi  HIS  dan melakukan  pelabelan. Selanjutnya dari pelabelan ini sistem menghitung  jumlah  benda  dan  menentukan posisi  benda  yang  di  tengah  serta  menganalisa warnanya apakah unik atau tidak. Ketika warna tidak  unik,  maka  sistem  akan  menghitung  luas dan ukuran benda untuk mencari benda referensi selain  warna.  Penentuan  ini  menggunakan metoda  SVM  ( support  vector  machine ).
Selanjutnya  sistem  membangun  dialog  kepada pengguna dengan menggunakan yes/no question untuk menyederhanakan jumlah benda.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  keluaran  sistem  pada  penelitian  ini adalah  menjadi  sederhananya  kumpulan  benda yang rumit ( maksimal berjumlah 3 benda) saja melalui  dialog  yang  efektif  dan  efisien  antara user /pengguna dengan komputer.
Hasil penyederhanaan efektif untuk
mereduksi dan menyederhanakan jumlah benda pada  kondisi  bergerombol  dan  terhalang.  Rata- rata  jumlah    pertanyaan  yang  diajukan  oleh sistem kepada pengguna adalah 2,2 pertanyaan.
Gambar 5. Pertanyaan  pertama  dalam  proses reduksi objek
Pada salah satu percobaan terdapat 13 benda yang saling bergerombol. Pengguna menginginkan  sebuah  benda  berwarna  hijau yang    berbentuk  botol  yang  terletak  di  sebelah
kanan.  Pada view yang  nampak  oleh  sistem terdapat sebuah benda menyolok berwarna ungu yang  berada  di  tengah.  Maka  terjadilah  dialog seperti  Gambar  5  dengan  keterangan  sebagai berikut.
Komputer  : Apakah  benda  ada  di  sebelah kanan  benda  yang  berwarna ungu?
(benda  berwarna  ungu  adalah benda referensi yang menggunakan atribut warna benda) Pengguna   : Ya
( Sistem kemudian menghilangkan benda-benda di sebelah kiri benda berwarna ungu). Komputer  : Apakah benda  ada  disebelah kanan  benda  yang  berwarna biru? (benda  berwarna  biru  adalah benda referensi yang menggunakan atribut warna benda) Pengguna : Ya ( Sistem kemudian menghilangkan benda-benda di sebelah kiri benda berwarna biru).
Benda  tersisa  :  2  buah  benda.  Total Pertanyaan 2 buah. Pada percobaan yang lain,  terdapat 11 benda yang saling bergerombol. Pengguna menginginkan  sebuah  benda  berwarna  hijau yang terletak di sebelah  kiri bawah. Pada view yang nampak oleh sistem terdapat sebuah benda menyolok  besar  yang  berwarna  merah  yang berada di tengah. Pada kondisi ini terdapat lebih dari  1  benda  berwarna  merah.  Sehingga  warna merah  ini  tidak  bisa  dijadikan  sebagai  benda referensi.  Dialog  yang  dibentuk  adalah  sebagai berikut:
Gambar 6. Benda referensi berupa ukuran
Komputer : Apakah  benda  ada  di  sebelah kanan benda yang besar?
(benda besar adalah benda referensi yang menggunakan atribut warna ukuran) Pengguna : Tidak ( Sistem kemudian menghilangkan benda-benda  di  sebelah  kanan benda yang besar).
Komputer :  Apakah benda  ada  di  sebelah kanan  benda  yang  berbentuk lingkaran/bola?
(benda berbentuk lingkaran adalah  benda  referensi  yang menggunakan atribut ukuran
benda)
Pengguna : Tidak ( Sistem kemudian menghilangkan benda-benda  di  sebelah  kanan benda berbentuk lingkaran).
Benda  tersisa  :  2  buah  benda.  Total pertanyaan 2 buah
Pada penelitian ini jumlah benda divariasikan dengan  benda  referensi  yang  berbeda-beda. Hasil yang diperoleh  dapat ditunjukkan gambar 7 di bawah ini :
Gambar 7.  Variasi  jumlah  benda  dan  jumlah pertanyaan  dengan  menggunakan benda referernsi
Hasil penyederhanaan efektif untuk mereduksi dan menyederhanakan jumlah benda pada  kondisi  bergerombol  dan  terhalang.  Rata- rata  jumlah    pertanyaan  yang  diajukan  oleh sistem kepada pengguna adalah 2,2 pertanyaan.

## 5. KESIMPULAN
Dari penelitian yang telah dilakukan terlihat bagaimana benda referensi dapat bekerja dengan
baik  untuk  mereduksi  benda.  Penggunaan support  vektor  mechine dapat  memisahkan kluster  bentuk  dan  ukuran  untuk  menentukan fitur  yang  paling  sesuai  untuk  diajukan pertanyaan kepada pengguna. Jumlah pertanyaan  terbukti  efektif  untuk  diajukan pertanyaan  kepada user. Jumlah  pertanyaan terbukti efisien untuk mernyederhanakan benda sehingga  menjadi  sederhana  dan  memudahkan robot untuk melakukan deteksi benda target. Di sini terlihat bahwa sistem yang telah dirancang, teruji secara efektif dan efisien dalam melakukan langkah-langkah  reduksi  dan  sortir  benda layaknya manusia.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Nurhadi, Silfaningrum.2008. Deteksi Obyek  Berbasis  Warna  dan  Ukuran Dengan  Bantuan  Interaksi  Komputer-
Manusia : Padang : Universitas Andalas.
[2] Kurnia,  Rahmadi.  Dialog  of    Features Characteristics  by  Using  Venn  Diagram for Object Detection , Proc. ICMSA , 2009.
[3] Kurnia,  Rahmadi.2006. Generation  of Efficient  and  User  Friendly  Queries  for Helper  Robots  to  Detect  Target  Object . Department of Information and Computer Sciences, Saitama University. [4] Lianyuan  Jiang,  Peihe  Tang,  Haohao Yuan,  Chungui  Li,  and  Yalan  Zhang.
“Fast  Randomized  Algorithm  for  Circle Detection by Efficient Sampling”. Journal of  Theoretical  and  Applied  Information Technology  Vol.48  No.2.  20 th february. (2013).
[5] Jia Li-qin, Cheng-zhang Peng, Hong-min Liu,  and  Zhi-heng  Wang. “A  Fast Randomized Circle Detection Algorithm” .  In  Proc.  4 th International
Congress  on  Image  Signal  Processing IEEE (2011).
[6] Rahadian, Asneli Putri. “ Deteksi Lingkaran  Pada  Citra  Benda  Terhalang Menggunakan Metode Rumus Kelengkungan”. Padang  :  Universitas
Andalas. (2015).
[7] Tesi,  Dwi  Nafia.  “ Deteksi  Lingkaran Pada Citra Benda Terhalang Menggunakan Metode Randomized Circle
Detection  (RCD)”. Padang  :  Universitas Andalas. (2015).
[8] G.  Damnati,  F.  Panaget,  “  Adding NewWords in a Spoken DialogueSystem Vocavulary Using Conceptual Information  and  Derived  Class-based LM”,  Proceeding  of  Workshop  on Automatic  Speech  Recognition  and
Understanding, 1999.
[9] Masao  Takizawa,  Yasushi  Makihara,
Nobutaka  Shimada,  Jun  Miura  and Yoshiaki  Shirai,  “A  Service  Robot  with Interactive  Vision-  Objects  Recognition Using Dialog with User”. In Workshop on Language  Understanding  and  Agents  for Real World Interaction 2003.
[10]  Takuya  Takahashi,  Satoru  Nakanishi,
Yoshinori Kuno and Yoshiaki Shirai,”Human Robot Intervace by Verbal and  Nonverbal  Behaviors”.  Conference: Intelligent  Robots  and  Systems,  1998. Proceedings., 1998 IEEE/RSJ International Conference on, Volume: 2. [11]  Yasushi  Makihara  ,  Masao  Takizawa  ,
Yoshiaki  Shirai  ,  Jun  Miura  ,  Nobutaka Shimada.  “Object  recognition  supported by user interaction for service robots”. In Proceedings 16 th International Conference on  Pattern  Recognition  Proceedings, 2002.
[12]  Kurnia, Rahmadi. Deteksi Benda Berbasis
Ciri  Dengan  Metode  Dialog  Komputer dan Manusia. Padang : Andalas University Press. 2015.
[13]  C.  L.  Chien  and  D.  C.  Tseng, “Color Image  Enchancment  with  Exact  Color Model ”, International Journal of Innovatie Computing,  Information  and  Control, Vol.  7,  Number  12,  Desember  2011,  pp. 6691-6710.
[14]   R.  D.  Kusumanto,  Alan  Novi  Tompunu, dan  Wahyu  Setyo  Pambudi. ” Klasifikasi
Warna Menggunakan Pengolahan Model Warna HSV, Jurnal  Ilmiah  Elite  Elektro Vol 2. No. 2 2011. Hal. 83-87
[15]  Fatma,  Mashiat  and  Jaya  Sharma. “ Leukemia Image Segmentation Using K- Means  Clustering  and  HSI  Color  Image Segmentation”. In International Journal of Computer  Applications  (0975  –  8887) Volume 94 – No 12, May 2014 [16]  http://www.robots.ox.ac.uk/~az/lectures/ ml/lect2.pdf

## Biodata Penulis
Rahmadi  Kurnia ,  Menyelesaikan  pendidikan sarjana  dari  Universitas  Indonesia  Jurusan Elektro  pada  tahun  1995.  Pada  tahun  1998 menyelesaikan pendidikan magister dari Universitas  Indonesia  Jurusan  Teknik  Elektro Pendidikan doktor diselesaikan pada tahun 2006 dari  Saitama  University,  Jepang.  Saat  ini mengajar pada Jurusan Teknik Elektro Universitas Andalas , Padang.
Ratna Atika , Menyelesaikan pendidikan sarjana dari Universitas Sriwijaya Jurusan Elektro pada tahun  2010.  Saat  ini  sedang  menempuh pendidikan  magister  dari  Program  Studi Magister  Jurusan  Teknik  Elektro  Universitas Andalas , Padang.
Ikhwana  Elfitri ,  Menyelesaikan  pendidikan sarjana dari Institut Teknologi Bandung Jurusan Elektro  pada  tahun  1998.  Pada  tahun  2002 menyelesaikan pendidikan magister dari Institut Teknologi  Bandung  Jurusan  Teknik  Elektro. Pendidikan doktor diselesaikan pada tahun 2013 dari  University  of  Surrey,  Inggris.  Saat  ini mengajar pada Jurusan Teknik Elektro Universitas Andalas , Padang