Abstrak —Temu kembali citra merupakan suatu metode pencarian citra dengan melakukan perbandingan antara citra query dengan citra  yang  terdapat  dalam database berdasarkan  informasi  yang ada.  Temu  kembali  citra  untuk  pengenalan  makanan  sangat dibutuhkan  untuk  pasien  diet.  Dalam  penelitian  ini  diusulkan suatu  metode  temu  kembali  citra  makanan  berdasarkan  input berupa  citra  makanan  yang  dibandingkan  dengan database citra makanan  yang  ada.  Penelitian  ini  secara  khusus  membahas mengenai  perancangan  sebuah  sistem  temu  kembali  citra makanan  dengan  representasi multi-texton  histogram (MTH). Proses pertama dilakukan deteksi orientasi tekstur menggunakan metode sobel  edge  detection .  Setelah  itu  dilakukan  kuantisasi warna  pada  ruang  warna  RGB  serta  deteksi texton untuk  tahap ekstraksi fiturnya. Untuk mendapatkan kemiripan citra, dihitung jarak  antar  citra  dengan  menggunakan distance  metric .  Setelah didapatkan jarak antar citra, jarak diurutkan dari yang terdekat sampai  terjauh  untuk  menentukan  citra  mana  yang  terdekat. Hasil yang didapat adalah berupa ditemukannya citra-citra yang mirip  dengan  citra query .  Berdasarkan  uji  coba,  hasil  temu kembali citra terbaik dengan rata-rata nilai precision 40,5% dan rata-rata  nilai recall 8,61%  pada  18  level  orientasi  dan  64  level kuantisasi warna.
Kata  Kunci — Citra  Makanan,  Edge  Detection,  Multi  Texton Histogram, Temu Kembali Citra.

## I. PENDAHULUAN
NFORMASI  merupakan  sebuah  data  yang  telah  diolah sehingga  memiliki  arti  dan  berupa  fakta  atau  nilai  yang bermanfaat.  Berbagai  macam  informasi  yang  ada  saat  ini antara  lain  berupa  dokumen,  berita,  gambar  video,  dan  lain sebagainya.  Teknologi  informasi  adalah  suatu  teknologi  yang digunakan untuk mengolah informasi menjadi lebih berkualitas.  Dengan  semakin  berkembangnya  teknologi informasi masa kini, informasi pun menjadi semakin bervariasi dan  dapat  semakin  mudah  didapatkan.  Seiring  dengan berkembangnya  informasi,  permasalahan  utama  yang  ada adalah  cara  pemilihan  informasi  yang  berguna  secara  selektif dan  relevan.  Pemilihan  informasi  tidak  mungkin  dilakukan secara  manual  karena  kumpulan  informasi  tersebut  sangat besar.  Dengan  banyaknya  informasi  yang  ada  sekarang, dibutuhkan adanya pengolahan informasi yang baik. Salah satu metode yang digunakan adalah sistem temu kembali informasi. Pada  sistem  yang  dibuat  ini  dibatasi  dengan  pencarian informasi  hanya  berupa  citra.  Salah  satu  teknik  untuk menemukan  citra  sudah  berkembang  berbagai  macam  teknik. Terdapat pencarian yang menggunakan keyword teks, adapula yang menggunakan content based image retrieval.
Beberapa  teknik  temu  kembali  informasi  berbasis  isi  sudah dikembangkan. Website yang mendukung sistem temu kembali citra salah satunya adalah TineEye Reverse Image Search yang menggunakan  image matching engine yang  memungkinkan untuk  melakukan  perbandingan  citra  berskala  besar  untuk berbagai  kebutuhan    [1].  Kemudian  terdapat Google  Similar Image yang  merupakan Advanced Google Search  Engine , Google juga  dapat  melakukan  pencarian  dengan  sebuah  citra sebagai query .
Dewasa ini banyak hal dilakukan untuk mendapatkan tubuh yang ideal. Untuk memeroleh tubuh yang ideal, banyak orang melakukan  diet  ketat  tanpa  didasari  pengetahuan  kesehatan yang  cukup  baik.  Kita  ketahui  bahwa  diet  yang  tidak  sehat dapat  menyebabkan  masalah  kesehatan  seperti  diabetes, obesitas,  serta  dapat  menimbulkan  resiko  bagi  orang-orang yang  memiliki  alergi  makanan.  Oleh  karena  itu,  diperlukan penilaian  diet  tentang  makanan  yang  dikonsumsi  untuk  diet. Biasanya penilaian dilakukan sendiri yang menyebabkan hasil yang  kurang  akurat.  Teknologi  yang  ada  sekarang  terutama dibidang automatic  images  recognition memungkinkan  untuk dibagun  sebuah  sistem  temu  kembali  dan  klasifikasi  citra makanan  untuk  mengganti  sistem  penilaian  diet  yang konvensional menggunakan metode anti texton s [2].
Pada  tugas  akhir  ini  dilakukan  implementasi  temu  kembali citra  makanan  menggunakan  metode multi - texton histogram (MTH).  Dalam  proses  pengembangan  sistem  ini  dilakukan beberapa  tahapan  yaitu  mendapatkan texture  orientation detection , mengkuantisasi warna pada ruang RGB, mendeteksi texton dan  mendapatkan  representasi multi - texton histogram . Data citra yang digunakan adalah citra makanan dari UNICT- FD1200  [2].

## II. METODE

## A. Deteksi Orientasi Tekstur
Analisis orientasi tekstur berperan penting dalam komputasi visi  dan  pengenalan  pola.  Contohnya,  orientasi  digunakan untuk  persiapan  sebelum  mengkarakterisitik texton .  Orientasi dari  tekstur  memiliki  peran  penting  dalam  persepsi  manusia terhadap tekstur citra. Orientasi tektur juga dapat menjadi peta dalam  citra  yang  merepresentasikan  ciri  objek  dan  struktur tekstur,  dan  hal  itu  menyediakan  sebagian  besar  informasi penting didalam citra.
Operator sobel diaplikasikan  terhadap  setiap  kanal  merah, hijau  dan  biru  dari  citra  warna.  Alasan  diaplikasikan sobel

## Temu Kembali Citra Makanan Menggunakan Representasi Multi Texton Histogram
Imagine Clara Arabella, Nanik Suciati, dan Dini Adni Navastara Departemen Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : nanik@if.its.ac.id
I
operator  adalah  karena sobel operator  tingkat  kesensitifannya lebih  rendah  terhadap noise dibandingkan  dengan  operator gradien atau pendeteksi tepi yang lain [3]. Gradien sepanjang direksi x dan y dapat ditujukkan oleh dua vektor dan
,  dimana  R x menunjukkan gradien dalam kanal  R  (merah)  sepanjang  direksi  x  (horizontal)  dan seterusnya[].
(1) (2)
Setelah  didapatkan gradien sepanjang  direksi  x  dan  y dilanjutkan dengan proses mendapatkan magnitude [6] dengan menggunakan persamaan berikut :

## (3)
(4)
Hasil dari perhitungan magnitude digunakan untuk mencari 18 orientasi dengan masing-masing 10 derajat [3].

## B. Kuantisasi Warna pada ruang RGB
Sudah  banyak  diketahui  bahwa  warna  banyak  mengandung informasi  yang  sangat  penting  untuk  temu  kembali  citra  atau pengenalan  pengenalan  objek,  bahkan  dalam  ketiadaan informasi  bentuk.  Dalam  hal  pemrosesan  digital,  ruang  warna RGB  paling  sering  digunakan  dalam  latihan  dan  itu  sangat mudah. Untuk mengekstrak informasi warna dan menyederhanakan  mannipulasi,  ruang  warna  RGB  digunakan dan  dikuantisasi  menjadi  64  warna.  Kanal  RGB  dikuantisasi secara  merata  menjadi  4 bins sehingga  diperoleh  64  warna. Intensitas  warna  masing-masing  dikelompokkan  menjadi  4 kelompok  dengan  rentang  intensitas  0-63,  64-127,  128-191, dan 192-255.
C. Deteksi Texton
Texton adalah  proses  yang  sangat  berguna  untuk  analisis tekstur.  Umumnya, texton didefinisikan  sebagai  satu  set gumpalan  atau  pola  yang  muncul  yang  berbagi  properti bersama di seluruh citra  [4]. Texton yang digunakan adalah 4 tipe texton yang  berukuran  2x2  dengan  model  yang ditunjukkan dalam gambar 1.
Gambar 1.  4 Tipe texton didefinisikan dalam MTH (a) 2x2 grid (b) T1 (c) T2 (d) T3 (e) T4
Langkah  deteksi texton memanfaatkan  4 texton terkait dengan citra warna yang dikuantisasi. 4 tipe texton ditunjukkan pada  Gambar  1.  Langkah  konvolusi  dilakukan  dari  kiri  ke kanan,  dari  atas  ke  bawah,  diagonal  kiri  dan  diagonal  kanan.
Gambar  2.  Skema pencarian texton pada citra (a) Model texton (b) Citra asli (c) Daerah texton dan tipe texton (d) Citra texton
Dimensi  grid  yang  digunakan  adalah  piksel  2x2  yang ditandai  dengan  V 1 ,  V 2 ,  V 3 ,  V 4 .  Apabila  terdapat  dua  piksel yang  sama,  maka grid dideteksi  sebagai texton .  Apabila sebuah texton terdeteksi,  nilai  piksel  dalam  grid  2x2  tetap, namun  apabila  tidak  terdeteksi  sebagai texton makan  nilai piksel dalam grid 2x2 berubah menjadi 0 [3]. Skema pencarian texton pada citra ditunjukkan pada Gambar 2.

## D. Multi-texton Histogram
Hasil dari proses deteksi texton menghasilkan beberapa nilai yang  didapatkan  dari  deteksi  horizontal,  vertikal,  diagonal kanan  dan  diagonal  kiri.  Semua  hasil  tersebut  diproses  untuk mendapatkan hasil multi- texton histogram.
Untuk memaksimalkan  hasil  dari  histogram,  digunakan  deskriptor multi - texton histogram [3].
Nilai  dari  citra texton T  dinotasikan  sebagai  W={0,1,...,W- 1}.  Notasi  P 1 =(x 1 ,y 1 )  dan  P 2 =(x 2 ,y 2 )  adalah  2  piksel  tetangga dengan  nilai  T(P 1 )=W 1 dan  T(P 2 )=W 2 .  Dalam  citra  orientasi tekstur ϴ(x,y), sudut pada P 1 dan P 2 dinotasikan oleh ϴ(P 1 )=v 1 dan ϴ(P 2 )=v 2 . Dalam citra texton T, dua orientasi tekstur yang berbeda  dapat  memiliki  warna  yang  sama,  sedangkan  dalam citra orientasi ϴ(x,y), dua warna yang berbeda dapat memiliki orientasi  tekstur  yang  sama.  Dinotasikan  oleh  Y  angka co- occurence dari  dua  nilai  v 1 dan  v 2 ,  dan  oleh  Ȳ  angka co- occurence dari  dua  nilai  w 1 dan  w 2 .  Dengan  dua  piksel tetangga  dimana  jarak  adalah  D,  didefinikan  MTH  sebagai berikut :
(5)
(6)
Algoritma  yang  diusulkan  menganalisis  korelasi  spasial antara  pewarnaan  tetangga  dan  orientasi  tepi  berdasarkan empat  tipe  spesial texton dan  mendeskripsikan  atribut  dari texton matiks  menggunakan  histogram.  Inilah  kenapa  disebut dengan multi - texton histogram (MTH).

## III. HASIL UJI COBA

## A. Dataset
Dataset yang digunakan adalah UNICT FD-1200 yang berisi citra makanan [2]. Dataset ini dari website milik ' 'University of Catania ''. Data ini terdiri dari 4754 citra makanan dari 1200 Tabel 1. Confusion Matrix Precision dan Recall Relevant Not Relevant Retrieved TP FP Not Retrieved FN TN
Tabel 2. Hasil Uji Coba Level Orientasi Level orientasi Rata-rata Precision (%) Rata-rata Recall (%) 9 39 8,29 12 39 8,29 18 40,5 8,61 36 39,25 8,35
Makanan  dari  negara  yang  berbeda  (Inggris,  Jepang,  India, Itali, Thailand, dan sebagainya). Setiap makanan difoto selama beberapa  kali  (rata-rata  4  kali)  dan  keseluruhan  dataset mempunyai  variabilitas  secara  geometrik  dan  fotometrik. Semua  foto  makanan  diambil  dalam  kurun  waktu  5  tahun terakhir  dari  foto  makanan  diambil    menggunakan  kamera ponsel  dengan  pengaturan  seperti  background  yang  berbeda dan memperhatikan kondisi cahaya. Citra dataset sudah diberi label  secara  manual  kedalam  delapan  kategori,  yaitu  : Appetizer,  Main  Course,  Second  Course,  Single  Course,  Side Dish, Dessert, Breakfast, Fruit [2] .
Dataset  yang  digunakan  terdiri  dari  40  citra  makanan  yang digunakan  sebagai  data testing dan  376  citra  makanan digunakan  sebagai  data training .  Dari  keseluruhan  416  citra makanan,  dikelompokkan  menjadi  8  kategori,  sehingga  tiap kategori  terdiri  dari  52  citra  yang  mewakili 13 makanan yang berbeda, dimana setiap makanan difoto sebanyak 4 kali.

## B. Distance Metric
Setiap template citra pada database , sebuah vektor fitur M- dimensional  T=[T 1 ,T 2 ,  ...  ,  T n ]  akan  diekstrak  dan  disimpan didalam database .  Q=[Q 1 ,Q 2 ,  ...  ,  Q n ]  adalah  vektor fitur dari sebuah  citra query ,  metrik  jarak  diantara  citra  ditunjukkan pada persamaan dibawah :
(7)
Rumus  diatas  adalah  rumus  yang  sama  sederhana  untuk menghitung jarak L 1 .

## C. Pengukuran Performa
Untuk  mengevaluasi  keefektifan  dari  metode  yang digunakan,  digunakan precision dan recall yang  banyak digunakan  untuk  mengevaluasi  performa  temu  kembali. Precision adalah  persentase  rasio  jumlah  record  relevan  yang ditemukan  terhadap  jumlah  record  yang  tidak  relevan  dan relevan. Precision digunakan  untuk  mengetahui  tingkat ketepatan  antara  citra  masukan  dan  citra  hasil  keluaran. Sedangkan recall adalah  persentase  rasio  jumlah record relevan  yang  ditemukan  terhadap  jumlah  total record yang relevan dalam database Tabel 3.
Hasil Precision Uji Coba Level Kuantisasi Warna Level Kuantisasi Hasil Precision (%) Orientasi 9 12 18 36 64 39 39 40,5 39,25 128 21,5 21,5 21,5 21,5
Tabel 4. Hasil Precision Uji Coba Level Kuantisasi Warna Level Kuantisasi Hasil Recall (%) Orientasi 9 12 18 36 64 8,29 8,29 8,61 8,35 128 4,57 4,57 4,57 4,57
Perhitungan recall digunakan  untuk  mengetahui  tingkat keberhasilan  sistem  dalam  menemukan  kembali  citra. Confusion matrix perhitungan precision dan recall ditunjukkan pada tabel 1.
TP ( True Positives) yaitu  citra yang relevan dan ditemukan kembali.  FP  ( False  Positives )  adalah  citra  yang  tidak  relevan namun  ditemukan  kembali.  FN  ( False  Negatives )  merupakan citra  yang  tidak  relevan namun ditemukan kembali. TN (True Negatives) adalah citra yang tidak relevan dan tidak ditemukan kembali.  Perhitungan precision dan recall masing-masing dijelaskan pada persamaan berikut :
(8)
(9)

## D. Performa Temu Kembali
Dalam  uji  coba,  level  kuantisasi  dari  orientasi  tekstur  dan warna  yang  berbeda  digunakan  untuk  menilai  performa  dari metode  MTH  yang  digunakan  dalam  ruang  warna  RGB. Terdapat  tiga  skenario  uji  coba  yang  dilakukan  untuk  menilai performa  dari  metode  yang  digunakan,  yaitu  uji  coba berdasarkan  level  orientasi,  uji  coba  berdasarkan  level kuantisasi warna dan uji coba berdasarkan jumlah kategori.
Uji coba berdasarkan level orientasi yaitu uji coba kuantisasi orientasi  menjadi  9  orientasi,  12  orientasi,  18  orientasi,  24 orientasi,  dan  36  orientasi.  Uji  coba  level  orientasi diaplikasikan  pada  8  kategori  makanan.  Dari  tabel  2, menunjukkan nilai rata-rata presicion dan recall terendah pada level  orientasi  9  dan  12.  Sedangkan  pada  level  orientasi  18 menunjukkan nilai rata-rata precision dan recall tertinggi yaitu sebesar 40,5% precision dan 8,61% recall.
Uji  coba  berdasarkan  level  kuantisasi  warna  yaitu mengkuantisasi  warna  menjadi  64  atau  4  bin  dan  128  atau  2 bin  warna  pada  ruang  warna  RGB.  Untuk  kuantisasi  menjadi 64, intensitas warna masing-masing dikelompokkan menjadi 4 kelompok  dengan  rentang  intensitas  0-63,  64-127,  128-191, 192-255.  Sedangkan  untuk  kuantisasi  menjadi  128,  intensitas warna  masing-masing  dikelompokkan  menjadi  2  kelomok dengan  rentang  intensitas  0-127,  dan  128-255.  Tabel  3  dan  4 menunjukkan hasil uji coba level kuantisasi warna.
Tabel 5.
Hasil Uji Coba Jumlah Kategori Jumlah Kategori Precision (%) Recall (%) 8 40,5 8,61 6 42,67 9,07 4 52,5 11,17 2 67 14,25
Kategori : Breakfast (a) Breakfast Jarak : 9.12 Breakfast Jarak : 9.66 Breakfast Jarak : 12.84 Breakfast Jarak : 13.90 Breakfast Jarak : 14.96 Fruit Jarak : 15.02 Breakfast Jarak : 15.56 Breakfast Jarak : 15.58 Breakfast Jarak : 15.89 Breakfast Jarak : 15.92
Gambar 3.  Citra yang ditemukan berdasarkan 2 kategori (a) Citra query (b) Citra yang ditemukan
Uji  coba  berdasarkan  jumlah  kategori  dikelompokkan menjadi 8 kategori, 6 kategori, 4 kategori dan 2 kategori untuk mengetahui  nilai precision yang  paling  besar.  Pada  uji  coba jumlah kategori didapatkan bahwa semakin sedikit kategori yang  digunakan  maka  semakin  besar  nilai precision yang dihasilkan.  Hal  ini  karena  tingkat  kemiripan  antar  kategori yang tinggi. Hasil uji coba berdasarkan jumlah kategori dapat dilihat pada tabel 5.
Pada uji coba berdasarkan 2 kategori, citra yang ditemukan nilai akurasinya lebih tinggi karena hanya 2 kategori saja yang digunakan.  Dapat  dilihat  dari  gambar  3,  citra query yang digunakan  adalah  termasuk  dalam  kategori breakfast ,  dari  10 citra  yang  ditemukan,  terdapat  1  citra  yang  bukan  termasuk citra kategori breakfast.
Pada  uji  coba  berdasarkan  8  kategori,  citra  yang  ditemukan nilai  akurasinya  lebih  rendah  karena  terdapat  8  kategori  yang digunakan  dan  tingkat  kemiripan  antar  kategori  yang  tinggi. Dapat dilihat dari gambar 4, citra query yang digunakan adalah termasuk  dalam  kategori fruit ,  dari  10  citra  yang  ditemukan, hanya ditemukan 3 citra yang termasuk citra kategori fruit.
Kategori : fruit (a) Fruit Jarak : 3.57
Fruit Jarak : 3.71 Fruit Jarak : 5.03 Side dish Jarak : 7.91
Side dish Jarak : 7.94 Side dish Jarak : 8.53 Side dish Jarak : 9.13 Side dish Jarak : 9.41 Appetizer Jarak : 9.66 Second Course Jarak : 10.23 (b)
Gambar 4.  Citra yang ditemukan berdasarkan 8 kategori (a) Citra query (b) Citra yang ditemukan

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
Sistem  yang  dibangun  dapat  menemukan  kembali  citra sesuai dengan citra query . Hal ini dibuktikan dengan rata-rata nilai precision dan recall yang  cukup  pada  level  2  kategori, yaitu  sebesar  67%  dan recall 14,25%.  Selain  itu,  jumlah kategori  mempengaruhi  hasil precision citra,  hal  ini dikarenakan  banyak  citra  dalam  dataset  yang  mirip  namun berbeda  kategori.  Hasil  uji  coba  8  kategori  didapatkan  hasil terbaik dengan dengan rata-rata nilai precision sebesar 40,5% dan recall 8,61%  pada  18  level  orientasi  dan  64  level kuantisasi warna.
Untuk  penelitian  selanjutnya,  terdapat  beberapa  hal  yang dapat  diperbaiki.  Mengelompokkan  kembali  kategori  dalam dataset, citra yang serupa dikelompokkan menjadi satu. Hal ini perlu  dilakukan  karena  kemiripan  citra  antara  satu  kategori dengan  kategori  yang  lain mempengaruhi nilai hasil precision dan recall .  Dapat  menggunakan  metode  perbandingan  jarak yang lebih beragam untuk mengetahui metode apa yang paling baik  digunakan  dalam  kasus  ini.  Menggunakan  tipe  operator gradien yang  lebih  beragam  dapat  dijuga  dilakukan  untuk mengetahui  operator  gradien  mana  yang  lebih  tepat  untuk mendeteksi gradien  magnitude dan  orientasi.  Serta  dapat dilakukan  menggunakan  ruang  warna  selain  RGB  dalam pembagian  komponen  warna  untuk  mengetahui  ruang  warna apa yang paling baik dalam metode ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I.  Inc,  “TineEye  reverse  image  search  engine,”  2016.  [Online]. Available: www.ideeinc.com.
[2] F. S. and S. B. G. M. Farinella, D. Allegra, M. Moltisanti, “UNICT-
FD1200,”  2016.  [Online].  Available:  iplab.dmi.unict.it/UNICT-
FD1200. [3]
Z.  Y.  L.  and  J.  Y.  Y. G. H. Liu, L. Z. Y. K. Hou,  “Image retrieval based  on  multi-texton  histogram,” Pattern  Recognit. ,  pp.  2380–
2389, 2010.
[4] N.  U.  and  H.  Sa’dyah,  “Sistem  Temu  Kembali  Citra  untuk  E- Commerce  Menggunakan  Prosedur  Pencarian  Dua  Fase  dengan Fitur Histogram Multi Tekston,” vol. 1, pp. 35–41, 2015.