## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 228 − 234 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1050

## Segmentasi Citra Bunga Menggunakan Blob Analisis
Ines Hediani Ikasari, Resti Amalia, Perani Rosyani *
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Pamulang, Tangerang Selatan, Indonesia Email: 1 dosen01374@unpam.ac.id, 2 dosen00850@unpam.ac.id, 3,* dosen00837@unpam.ac.id Email Penulis Korespondensi: dosen00837@unpam.ac.id Submitted: 18/12/2021 ; Accepted: 26/12/2021 ; Published : 31/12/2021
Abstrak− Content Based Image Retrieval (CBIR) untuk segmentasi citra sedang menjadi perhatian tahun ini khususnya didalam perkembangan computer vision. Objek yang di bahas didalam penelitian ini adalah mengenai bunga, di mana menggunakan dataset dari  ImageCLEF2017 dengan  mengambil  8  sample  bunga.  Citra  bunga  yang  ada didalam dataset tersebut  masih banyak noise seperti  background  awal  di  belakang  objek  seperti  daun,  batang  pohon  atau  yang  lainnya.  Sehingga  diperlukan  metode  untuk menghilangkan noise tersebut, metode untuk membersihkan noise ini dilakukan dengan mengkluster warna menggunakan metode K-means.  Dengan  mengkluster  warna  menggunakan  K-Means  dan  menggunakan  kluster  warna  k=2,3,4,  dan  5.  Setelah  itu dilakukan proses morphologi agar didapat area yang bersih sehingga dapat dibandingkan dengan citra asal dan di itung nilai Blob yang terbentuk. Blob analisis di hitung setelah proses pembersihan noise dilakukan dengan tujuan untuk mendapatkan nilai terbaik didalam proses pengenalan citra dengan objek bunga. Hasil dari proses segmentasi yang telah di lakukan nilai MSE dan RMSE tertinggi  berada  pada  hasil  k-means  dengan  k=4,  sedangkan  untuk  PNSR  berada  pada  k=2,  dan  untuk  nilai  MSE  dan  RMSE terendah ada pada k=5, sedangkan PNSR tersendah ada pada k=4.
Kata Kunci : Computer Vision, Bunga, CBIR, Blob Analisis
Abstract −Content Based Image Retrieval (CBIR) for image segmentation is a concern this year, especially in the development of computer vision. The object discussed in this study is about interest, which uses a dataset from ImageCLEF2017 by taking 8 flower samples. Image of flowers in the dataset is still a lot of noise such as the initial background behind objects such as leaves , tree trunks or others. So we need a method to eliminate the noise, this method for cleaning noise is done by color clusters using the K- means method. By color clustering using K-Means and using color clusters k=2,3,4,and5. After that, a morphological process is carried out in order to obtain a clean area so that it can be compared with the original image and the Blob values formed.  Blob analysis is calculated after the process of cleaning the noise is done in order to get the best value in the process of recognition of images with objects of interest. The results of the segmentation process that have been done are the highest MSE and RMSE values are at k-means results with k=4, while for PNSR are at k=2, and for the lowest MSE and RMSE values are at k=5, while the lowest PNSR is at k=4.
Keywords : Computer Vision; Flower; CBIR; Blob Analisys

## 1. PENDAHULUAN
Segmentasi gambar merupakan langkah penting dalam pemprosesan sebuah gambar, serta penting didalam computer vision[1]. Segmentasi merupakan proses pengambilan karakteristik sebuah gambar dari suatu objek. Karateristik ini bisa berupa nilai setiap elemen warna, luas atau keliling area yang terbentuk, tekstur yang dihasilkan,dll. Kualitas dari segmentasi gambar secara langsung mempengaruhi penglahan citra ini merupakan masalah didalam banyak penelitian [2]. Begitu banyak algoritma yang diterapkan dalam proses segmentasi untuk mendapatkan hasil segmentasi terbaik misalnya dengan metode global threshold[3], otsu threshold[4], pencarian entropy[5], grabcut[6] dan lain-lain.
Tujuan segmentasi ini untuk mencari sejumlah area yang tidak terpotong dan daerah yang memiliki sifat-sifat berdekatan dengan perbedaan yang jelas  proses segmentasi sangat penting bagi didalam penelitian computer vision. Selain itu juga dapat untuk mengenali sebuah objek [7] atau mendeteksi jumlah objek yang ada[8][9].
Dalam  penelitian  ini  kami  mengambil  8  citra  Bunga  dari  dataset  ImageClef2017.  Citra  bunga  ini  kami segmentasi  menggunakan metode K-means untuk  dengan kluster warna K= 2,3,4,5 pada hal  ini melihat  penelitian [10]yang sebelumnya menggunakan kluster warna hingga k=10. Kami mengambil fitur warna RGB dan dikonvert menjadi warna LAB, karena fitur warna LAB sangat baik digunakan untuk segmentasi didalam metode K-means [11]. Warna  LAB  juga  sangat  sesuai  untuk  menganalisa  statistik  warna  untuk  ekstraksi  fitur  warna  yang  lebih  baik  dan mereduksi jumlah perhitungan pixel[12]. Penggunaan metode mophologi seperti holes[13] dan filter untuk menghapus noise  merupakan  operator  morphologi  untuk  meningkatkan  hasil  segmentasi  yang  sudah  dilalui  melalui  k-means. Kemudian  kami  menggunakan  blob  analisa  untuk  menganalisa  area  yang  terbentuk  dari  hasil  segmentasi menggunakan K-means. Blob terbentuk berdasarkan wilayah yang lebih terang dari keadaan sekitar area citra.[14].
Dari  nilai  blob  yang  terbentuk  kami  akan  membandingkan  jumlah  blob  dengan  groundtruth  yang  ada. GroundTruth ini untuk menentukan kualitas hasil dari area segmentasi[15] yang terbentuk. GroundTruth ini didapat dengan  menghilangkan background gambar  yang  ada  menggunakan  aplikasi  photoshop.  Hal  ini  agar  didapat  hasil GroundTruth yang lebih baik pada saat dibandingkan dengan hasil gambar setelah segmentasi. Hal ini menentukan tingkat akurasi yang baik dalam menilai hasil segmentasi tersebut. Hasil akhir untuk menentukan akurasi terbaik dari hasil  kluster  k=2,3,4  dan5  menggunakan  Mean  Square  Error (MSE),  Root  Mean  Square  Error (RMSE),  dan  Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) untuk setiap kluster segmentasi

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 228 − 234 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1050

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Berikut adalah metode penelitian yang diusulkan di mulai dari pemilihan dataset hingga perhitungan blob Analisa. Berikut adalah langkah-langkah dari alur penelitian yang kami kerjakan.
1. Mulai adalah dimana tahap awal dalam penelitian ini dengan mendownload datasets.
2. Pemilihan sample adalah memilih model bunga yang ingin di jadikan bahan penelitian. Dalam tahapan ini kami memilih  8  sample  bunga  dengan  warna  yang  berbeda-beda.  Didalam  tahapan  ini  juga  sample  akan  di  olah selanjutnya. Sample ini menggunakan data set dari ImageClef2017.
3. Pembuatan ground Truth merupakan pencarian hasil segmentasi citra terbaik yang didapat hasil dari segmentasi manual  dan  segmentasi  menggunakan  meted  K-means  dan  manual  sehingga  terbentuk  area  utuh  dari  bunga tersebut. GroundTruth ini nantinya yang akan di bandingkan hasilnya dengan hasil segmentasi dari kluster warna K=2,3,4,5.  Pembuatan  groundTruth  ini  menggunakan  photoshop  agar  objek  awal  lebih  baik  hasilnya  jika dibandingkan dengan hasil segmentasi.
4. Pengambilan  segmentasi  GroundTruth  didapat  dari  hasil  segmentasi  menggunakan  metode  atau  dengan  proses penambahan manual.
5. Proses k-means k2,3,4 dan 5 adalah memproses sample gambar dengan kluster warna tersebut. Didalam proses kluster ini ada tahapan morphologi seperti holes, filter dan open area untuk pembersihan sekitar gambar
6. Pengambilan segmentasi  GT dan Kmeans ini adalah proses yang sama di  mana kita mengambil nilai  boundary berdasarkan hasil segmentasi yang terbentuk dari beberapa kluster tersebut.
7. Analisa blob merupakan pencarian nilai daerah yang terbentuk dari hasil segmentasi, blob yang dihitung adalah area dan keliling area yang terbentuk
8. Nilai MSE, RMSE dan PSNR untuk menghitung tingkat terbaik hasil segmentasi warna dengan K=2,3,4 dan 5
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑚𝑥𝑛 ∑ ∑ [𝑓(𝑖, 𝑗) − 𝑔(𝑖, 𝑗)] 2 (1) 𝑚−1 𝑗=0 𝑛−1 𝑖=0 𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ 1 𝑚𝑥𝑛 ∑ ∑ [𝑓(𝑖, 𝑗) − 𝑔(𝑖, 𝑗)] 2 𝑚−1 𝑗=0 𝑛−1 𝑖=0
(2)
𝑃𝑁𝑆𝑅 = 10 𝑙𝑜𝑔 10 255 2

## 𝑀𝑆𝐸 (3)
Berikut gambaran dari penjelasan paparan di atas mengenai tahapan penelitian didalam penelitian yang dilakukan.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 228 − 234 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1050

## 2.2 Metode Pengumpulan Data
a. Studi Pustaka
Penulisan ini dilakukan melalui media pustaka, yaitu media internet  dan media buku, membaca buku referensi yang  berkaitan  dengan Content  Based  Image  Retrieval .  Karena  dalam  membuat  proses  pengenalan  objek, diperlukan referensi – referensi yang mendukung penulis untuk membuat aplikasi ini. Media internet untuk melihat contoh  –  contoh  yang  sudah  ada,  sehingga  penulis  bisa  mendapatkan  gambaran  dari  proses  pengenalan  wajah. Aplikasi yang digunakan untuk segmentasi image ini adalah Matlab
b. Pemilihan dataset dari ImageClef2017
Pemilihan dataset ini dilakukan manual dengan memilih bunga tunggal agar bisa di ekstrak sehingga mendapatkan hasil  segmentasi  yang  diinginkan.  Bunga  yang  terpilih  adalah calochortus  invenustus  Greene,  Calochortus Venustus  Douglas  ex  Benth,  Calochortus  Luteus  Douglas  ex  Lindl,  Calochortus  Kennedy  Porter,  Calochortus venustus Douglas ex Benth, Rosa Canin L, Rosa Chinensis Jacq, *.Rosa Rugosa Thunb

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Didalam pembahasan ini adalah membahas proses dari alur penelitian yang kami sajikan dengan gambar-gambar hasil segmentasi.
a. Datasets

## Gambar 2. Dataset
Keterangan Gambar:
1.calochortus invenustus Greene, 2. Calochortus Venustus Douglas ex Benth, 3. Calochortus Luteus Douglas ex Lindl, 4. Calochortus Kennedy Porter, 5.Calochortus venustus Douglas ex Benth, 6.Rosa Canin L, 7.Rosa Chinensis Jacq, *.Rosa Rugosa Thunb
Gambar  2  merupakan  dataset  yang  dipilih  dikonvert  menjadi  warna  LAB  yang  kemudian  baru  diproses segmentasi menggunakan K-means dengan kluster warna k=2,3,4 dan 5 serta pembuatan groundTruth. Setelah proses K-means dilakukan proses morphologi seperti holes, filter dan openarea untuk menghilangkan noise di sekitarnya.

## b. Hasil Segmentasi dan Operasi morphologi
Tabel 1 . Hasil proses Segmentasi dari GroundTruth hingga pengklasteran warna K=2,3,4 dan 5
Citra Asli K2 K3 K4 K5

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 228 − 234 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1050
Citra Asli K2 K3 K4 K5
Dari tabel diatas bisa kita lihat hasil segmentasi dengan kluster K= 2,3,4 dan 5, ada beberapa hasil segmentasi yang nilainya 0 artinya hasil segementasi hasilnya tidak terlihat.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 228 − 234 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1050

## c. Analisa Blob
Dari  hasil  segmentasi  ini  kita  akan  Analisa  nilai  blob  yang  terbentuk  dari  masing-masing  gambar.  Setiap  blob mempunyai jumlah blob yang berbeda setelah hasil segmentasi, hal ini dapat terlihat dari tabel dibawah ini.

## Tabel 2. tabel hasil proses blob
Nama Bunga jumlah blob GT K2 K3 K4 K5 Area Perimeter Area Perimeter Area Perimeter Area Perimeter Area Perimeter Calochortus invenustus Greene 1 13751 5 1887.4 14187 7 1915.3 1567 356.8 1440 511.1 1191 445.8 2 1098 225.6 1320 490.2 19382 1187.4  20028 1219 3 1805 335.9 6938 509.9 7015 508 4 6488 465.9 1198 225.9 5 16799 1158.2 6 1125 210.7 7 2960 375.2 8 1051 180.2 9 1189 509.7 10 1421 240 11 1203 195.1 Calochortus venustus Douglas ex Benth 1 13566 2 1432.5 2133 259.3 39147 891.9 24965 1555.5  22942 1630.3 2 40380 850 1052 196.8 3 1913 303.2 2177 242.1 4 1941 224.7 5 3550 353.6 6 2963 380.3 7 1394 238.8 Calochortus luteus Douglas ex Lindl
1 10448 5 1264.6 10712 1 1252.5 1503 198.5 12589 1011.6 2 1405 383.1 3 5654 625.9 4 3841 973.1 5 1061 161.9 6 1084 332.1 7 4154 908.9 8 1096 233.2 9 2091 437.8 Calochortus kennedyi Porter 1 21411 1 1778.8 36058 8 2344.9 21582 1 1725 21556 1 1722.7  22135 543.4 Calochortus venustus Douglas ex Benth 1 11209 1 1290.8 11320 1 1253.6  41916 1373.7  33704 1636.2 2863 517.6 2 4698 494.3 3690 423.5 2188 468.9 3 1035 176.2 1905 316.4 4 4783 514 Rosa canina L 1  58803 1072.9 14422 3 3228.6  60166 1044.1 1198 209.6 2783 431.2 2 1520 245.7 7516 1221.8 3 3806 447.4 3385 653.6 4 1770 212.2 1458 215.1 5 20406 1696.7 6 1065 350.3 7 2117 311.9 8 1562 225.7 9 1918 240.3 10 1144 188.1 11 14028 1457.4 12 2683 454.9 13 3273 345 Rosa chinensis Jacq 1  52896 944.5  54069 923.2  31642 2044.7  54886 929  55098 931.6 Rosa rugosa Thunb 1  52383 1078.3  53711 1045.1  53203 1044.5 8652 936.5  17143 1588.8 2 8473 1269.7 1906 372.3 3 1244 215.9 1766 220 4 1021 243.8 1027 193.2 5 3745 572.1 6 9432 660.8 7 1234 201.6

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 228 − 234 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1050
Nama Bunga jumlah blob GT K2 K3 K4 K5 Area Perimeter Area Perimeter Area Perimeter Area Perimeter Area Perimeter 8 5980 681.8 9 1223 425.6 10 1499 550
Dapat dilihat hasil dari tabel 1 , blob yang terbentuk ada yang over bahkan tidak terbentuk sama sekali. Dari Analisa diatas kami mengambil jumlah blob yang sama untuk dianalisa dan diambil kesimpulannya.

## d. Jumlah Blob Terbentuk
Jumlah blob yang terbentuk ini akan di bandingkan dengan jumlah Groundtruth, karena pada penelitian ini kami hanya menggunakan  bunga  tunggal. Sehingga  semua  jumlah  yang  lebih  dari  1  objek  akan  disisihkan  atau  tidak  dihitung untuk meningkatkan nilai akurasinya.
Gambar 3. Jumlah blob yang terbentuk hasil segmentasi dari setiap bunga
Setelah didapat jumlah setiap blobnya kita hitung nilai Mean Square Error (MSE), Root Mean  Square Error (MSE), dan Peak Signal to Noise Ratio (PSNR)
Gambar 4. Hasil Blob Analisa  MSE, RMSE, Dan PSNR
Berdasarkan grafik diatas dapat kita lihat nilai MSE dan RMSE tertinggi berada pada hasil k-means dengan k=4, sedangkan untuk PNSR berada pada k=2, dan untuk nilai MSE dan RMSE terendah ada pada k=5, sedangkan PNSR tersendah ada pada k=4.
0 2 4 6 8 10 12 14 Jumlah Blob Yang Terbentuk K2 K3 K4 K5 0 5 10 15 20 25 30 35 K2 K3 K4 K5 Hasil Blob Analisa MSE RMSE PNSR

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 228 − 234 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1050

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan dari segmentasi citra bunga menggunakan blob analisa yakni berdasarkan hasil perhitungan MSE, RMSE dan PSNR dengan membandingkan nilai blob yang tebentuk diatas maka dapat di katakan hasil terbaik adalah nilai MSE dan RMSE tertinggi berada pada hasil k-means dengan k=4, sedangkan untuk PNSR berada pada k=2. Untuk nilai MSE dan RMSE terendah ada pada k=5, sedangkan PNSR tersendah ada pada k=4.

## REFERENCES
[1] Y. Li, J. Zhang, P. Gao, L. Jiang, and M. Chen, “Grab Cut Image Segmentation Based on Image Region,” 2018 IEEE 3rd Int. Conf. Image, Vis. Comput. , pp. 311–315, 2018.
[2] K. Jiao and Z. Pan, “A Novel Method for Image Segmentation Based on Simplified Pulse Coupled Neural Network and Gbest Led Gravitational Search Algorithm,” IEEE Access , vol. 7, pp. 21310–21330, 2019.
[3] G. B. Adhi and I. D. Wahyono, “Segmentasi Gambar Warna Menggunakan Sauvola Modifikasi Fuzzy C-Means (Smfcm),” Lontar Komput. , vol. 5, no. 2, pp. 416–423, 2015.
[4] T. Arifin, “Analisa Perbandingan Metode Segmentasi Citra Pada Citra Mammogram,” J. Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 156–163, 2016.
[5] T. X. Pham, P. Siarry, and H. Oulhadj, “Integrating fuzzy entropy clustering with an improved PSO for MRI brain image segmentation,” Appl. Soft Comput. J. , vol. 65, pp. 230–242, 2018.
[6] W. Tan, T. Sunday, and Y. Tan, “Enhanced ‘ GrabCut ’ Tool with Blob Analysis in Segmentation of Blooming Flower Images,” 2013.
[7] P. Rosyani, “Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Principal Component Analysis (PCA) dan Canberra Distance,” J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 2, no. 2, p. 118, 2017.
[8] J. Lazić, “Image Processing and Computer Vision with MATLAB and SIMULINK,” 2015.
[9] N. L. W. S. R. Ginantra, “Deteksi Batik Parang Menggunakan Fitur Co-Occurence Matrix Dan Geometric Moment Invariant Dengan Klasifikasi KNN,” Lontar Komput.  J. Ilm. Teknol. Inf. , vol. 7, no. 1, p. 40, 2016.
[10]  Atina, “Segmentasi Citra Paru Menggunakan Metode k-Means Clustering,” Segmentasi Citra Paru Menggunakan Metod. k- Means Clust. , vol. 3, no. 2, pp. 57–65, 2017.
[11]  P. Rosyani, M. Taufik, A. A. Waskita, and D. H. Apriyanti, “Comparison of color model for flower recognition,” 2018 3rd Int. Conf. Inf. Technol. Inf. Syst. Electr. Eng. , pp. 10–14, 2019.
[12]  J. Dong, X. Qu, and H. Li, “Color tattoo segmentation based on skin color space and K-mean clustering,” ICCSS 2017 - 2017 Int. Conf. Information, Cybern. Comput. Soc. Syst. , pp. 53–56, 2017.
[13]  D. H. Apriyanti, A. M. Arymurthy, and L. T. Handoko, “Identification of orchid species using content-based flower image retrieval,” Proceeding  -  2013  Int.  Conf.  Comput.  Control.  Informatics  Its  Appl.  “Recent  Challenges  Comput.  Control Informatics”, IC3INA 2013 , no. March 2015, pp. 53–57, 2013.
[14]  K. Thwe and M. Han, “A Survey of Blob Detection Algorithms for Biomedical Images,” vol. 2016, pp. 0–3, 2016.
[15]  S. Ait-Aoudia, E. H. Guerrout, and R. Mahiou, “Medical image segmentation using particle swarm optimization,” Proc. Int. Conf. Inf. Vis. , pp. 287–291, 2014.