## Implementasi Metode Center Plotting of Image Pixels (CPIP) untuk Mendeteksi Warna Citra Bidang Datar 2-D

## Eddy Nuraharjo
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Stikubank Semarang Email: eddynurraharjo@gmail.com

## Abtrak
Pada  kesempatan  penelitian  saat  ini  adalah  berkaitan  dengan  pra-proses  dalam  pemrosesan  citra digital untuk  mengamati dan  mengimplementasikan teknik/metode berkaitan dengan  sebuah proses dalam serangkaian  pengolahan  citra  yaitu  dalam  fokus  penelitian  tentang  penggunaan plotting  pixels .  Pemilihan dan  penggunaan plotting  pixels merupakan  suatu  pra-proses  dalam  pengolahan  citra,  yang  dimaksudkan untuk memberikan pendekatan terhadap penentuan/pendeteksian warna obyek citra secara matematis, yang dapat diimplementasikan pada sebuah citra 2-D, dan digunakan untuk  menentukan  warna terhadap obyek citra  2-D  tersebut.  Proses  ini  mampu  untuk  digunakan  untuk  merepresentasikan  warna  sebuah  citra  dan mampu mendeskripsikan  warna secara grafis  yang terbentuk seperti nilai karakter warna dasar RGB citra. Beberapa  penerapan  teknik  ini  adalah  dengan  mengkonversikan  dulu  dalam grayscale dan  melakukan pemilihan  dan  penggunaan  lanjut  yang  tepat  dalam  proses  selanjutnya  hingga  diperoleh  hasil  dalam menentukan  warna  citra.  Namun  dengan  menggunakan  metode plotting  pixels diharapkan  mampu meringkas  proses  terhadap  deteksi  warna  citra  2-D  yang  diamati,  dimana  dalam  kesempatan  ini  citra berwarna  yang  dijadikan  obyek  adalah  yaitu  Kotak,  Segitiga  dan  Lingkaran.  Beberapa  variasi    bentuk sebagai  salah  satu  elemen  citra  berkaitan  tentang  hal  itu  membuat  peneliti  tertarik  untuk  mencoba mengimplementasikan center plotting of image pixels dalam sebuah proses pendeteksian warna citra dari citra  aslinya  untuk  mempersingkat  proses-proses  lanjutannya,  sehingga  diperoleh  pengamatan  citra  yang optimal terhadap warna obyek utama.
Metode ini cocok  untuk beraneka  macam bentuk gambar  yang diposisikan ditengah citra berwarna aslinya. Metode ini mampu mencapai pendeteksian maksimal yaitu hingga 100% saat diujikan pada variasi bentuk  obyek  satu  warna,  namun  tidak  baik  saat  digunakan  dalam  variasi  obyek  dengan  variasi  warna obyek  yang  lebih  dari  satu,  sehingga  penelitian  ini  diharapkan  mampu  memberikan  inspirasi  untuk penelitian berikutnya.
Kata kunci: Center Plotting of Image Pixels , Bangun Datar 2D

## PENDAHULUAN
Berdasarkan  sumber  gambar  di  atas terlihat  beberapa  langkah  fundamental  dalam pemrosesan citra digital. Dasar pemrosesan citra digital  bermuara  pada  basis  pengetahuan  sistem dan  lingkup  permasalahan  dalam  pengamatan dan  penelitian,  kemudian  akan  dilakukan akuisisi  citra  asal,  dan  dilanjutkan  dengan proses-proses  pendukung  untuk  memudahkan pengamatan maupun penelitian seperti peningkatan  kualitas  citra,  restorasi  citra, pemrosesan warna citra, pemrosesan multiresolusi  citra  dan  wavelet,  kompresi  data citra,  segmentasi  citra,  pengenalan  obyek, representasi dan deskripsi citra serta pemrosesan morfologi,  dimana  nampak  proses  morfologi dilakukan  setelah  beberapa  proses  sebelumnya seperti akuisisi data. Proses morfologi
merupakan  suatu  alat  untuk  mengekstraksi komponen  citra  yang  dapat  digunakan  dalam representasi  dan  deskripsi  dari  suatu  obyek dalam  citra.  Dalam  kesempatan  ini  proses  akan diawali  dengan  transisi  dari  beberapa  proses terhadap citra  keluaran  untuk  melakukan  proses terhadap citra tersebut seperti intensitas maupun tingkat  skala  keabuan  terhadap  suatu  titik (pixel).

## Gambar 1. Langkah fundamental pada DIP
(Gonzales, 2009) Proses tingkat terendah ( low-level process )  seperti  pra-pemrosesan  citra  untuk mengurangi  noise  (tampilan  yang  mengganggu citra),  peningkatan  kontras  serta  penajaman citra,  sementara  itu  untuk  tingkat  menengah ( mid-level process ) diantaranya adalah segmentasi  (pembagian  citra  menjadi  beberapa area pengamatan maupun obyek) dan klasifikasi (pengenalan)  obyek  dalam  suatu  citra.  Untuk proses tingkat menengah ini menghasilkan suatu karakter  berdasarkan  kenyataan  citra  yang diberikan,  namun  keluarannya  adalah  beberapa atribut  ekstraksi  citra.  Sedangkan  untuk  proses tingkat  tinggi  ( higher-level  process )  terhadap suatu citra adalah kemampuan untuk ”mengenali”  obyek-obyek  yang  dikenalnya  dari suatu  citra,  analisis  citra  hingga  integrasi beberapa  fungsi  kognitif  secara  normal  maupun dengan visi ( vision ).
Salah  satu  elemen  terpenting  dalam  suatu obyek  citra  adalah  elemen  warna  yang  mampu mendeskripsikan  gambar  obyek  dalam  suatu image.  Variasi  cara  dan  teknik  untnuk memperoleh gambar yang menarik juga ditentukan  oleh  keahlian  sang  fotografernya. Namun  dalam  kesempatan  kali  ini  peneliti  akan mengamati  dan  menerapkan  suatu  cara  atau metode  untuk  melakukan  klasifikasi  obyek berwarna.  Salah  satunya  adalah  pendeteksian
karakter  wanra  dari  sebauh  gambar  dengan menggunakan  karakter  barisan  piksel-piksel yang  terlibat  dalam  obyek  namun  hanya  pada bagian  tengah  citra  saja  yang  dikenal  dengan centre  plotting  method .  Dimana  suatu  obyek berwarna dalam image yang diambil menggunakan webcamera akan dideteksi karakter warnanya, dan hasilnya dapat menunjukkan  karakter  warna  dominannya  atas obyek tunggal dalam image foto.
Memang  terdapat  beberapa  cara  seperti deteksi  berdasarkan  nilai  RGB  terhadap  obyek yang dimaksud saja dengan melibatkan berbagai fungi  dalam  unit  morfologi,  sehingga  hanya warna  dari  obyek  saja  yang  nantinya  dapat digunakan  untuk  menentukan  karakter  warna yang  dimilikinya.  Di  samping  itu  juga  ada konversi  berbagai  bentuk  warna  seperti  YCbCr, HIS,  HSV  dan  lain  sebagainya  yang  juga didasari pada nilai RGB gambar. Namun metode lain yang ingin diterapkan adalah metode center plotting .  Dan  akan  diamati  terhadap  pendekatan yang telah dihasilkannya.

## PERUMUSAN MASALAH
Dari beberapa teknik pengembangan yang cukup  bervariasi  tersebut,  suatu  image  pasti memiliki  karakter  latar  belakang,  bayangan  dan obyek dalam citra. Apabila pengamatan terhadap image  /  citra  tertentu  lebih  ditekankan  pada pengamatan  spesifik  terhadap  obyek,  maka diperlukan langkah-langkah khusus guna mendukung  pengamatan  tersebut,  sehingga mampu  untuk  membedakan obyek,  latar belakang,  serta  bayangan  obyek  tersebut. Terkadang dalam proses pendeteksian memerlukan serangkaian metode untuk diperoleh  hasil  yang  optimal.  Salah  satu  yang menarik  pada  penelitian  kali  ini  adalah penggunaan  teknik/metode  center  plotting  of image pixel (CPIP) yang akan diimplementasikan  untuk  mendeteksi  warna spesifik terhadap beberapa benda uji berupa citra bidang datar 2-D. Center plotting dipilih sebagai posisi  optimal  dari  sebuah  obyek  dalam  citra digital  dan  paling  mudah  diimplementasikan dalam  penelitian  ini,  dimana  sebuah  garis  yang ditarik  dari  sebaris  dari  kolom  citra  yang pertama  hingga  yang  terakhir,  tanpa  melihat
perbedaan  resolusi  citra  aslinya.  Implementasi akan hal ini diharapakn dapat untuk memberikan sedikit  variasi  proses  pendeteksian  warna terhadap sebuah citra.

## BATASAN MASALAH
Adapun batasan masalah dalam kesempatan penelitian ini adalah:
1. Penggunaan  teknik/metode center  plotting of  image  pixels dalam  implementasi Graphic User Interface berbasis MATLAB
2. Citra  bidang  datar  2-D  yang  digunakan untuk  model  penelitian  ini  adalah  suatu obyek  berwarna  bebas  (dalam  beberapa kriteria  warna)  dalam  beberapa  kombinasi ukuran serta bentuknya.

## TUJUAN DAN MAFAAT
Adapun  tujuan  dalam  penelitian  pada kesempatan kali ini adalah:
a. Mengimplementasikan  bagian  proses/sub proses  yang  berkaitan  dengan  pendeteksian warna  obyek  dalam  sebuah  citra  berwarna, khususnya  berkaitan  dengan  ukuran  obyek dalam image foto.
b. Mengetahui  konsep  pengolahan  citra  2-D khususnya  pendeteksian  warna  dengan metode  center  plotting  of  image  pixels sebagai bagian dari proses pengolahan citra digital berbasis Matlab.
Manfaat  yang  ingin  dicapai  dalam penelitian ini adalah:
a. Memberikan  wawasan  proses  fundamental berkaitan dengan pengolahan citra digital
b. Memberikan wawasan pengembangan teknik pemilihan dan penggunaan tata letak piksel  sebagai  elemen  citra  sebagai  bagian sub-proses pengolahan citra
c. Memberikan wawasan pemilihan dan penggunaan  tata  letak  piksel  sebagai elemen  citra  dalam  pengolahan  citra berbasis MATLAB
d. Mengetahui  implementasi center  plotting dan  analisanya  berkaitan  dengan  pemilihan tata letak piksel sebuah citra digital

## METODE PENELITIAN
Metode  yang  akan  digunakan  dalam penelitian  ini  terdiri  dari  langkah-langkah sebagai berikut ;
a. Studi Literatur
Untuk  memperoleh  dasar  teori  berkaitan dengan  pengolahan  citra  baik  berasal  dari jurnal,  buku  cetak  dari  berbagai  penerbit maupun searching di internet
b. Pemrosesan Citra
Pemrosesan  citra  ini  dimaksudkan  adalah pemrosesan  terhadap  citra  masukan  yang merupakan hasil akuisisi citra, untuk diolah dengan  beberapa  metode  fundamental pengolahan citra digital dan mengimplementasikan  teknik  pengolahan piksel  sebagai  elemen  citra  dan  sub-proses morfologi yang digunakan dalam memisahkan  antara  obyek  citra  dan  latar belakang  obyek,  sehingga  diharapkan mampu  dikenali  beberapa  model  alternatif pengolahan  citra  terhadap  obyek  yang mampu  diproses  dan  dilakukan  dengan hasil yang lebih baik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  kesempatan  penelitian  ini,  dilakukan pengamatan  terhadap  obyek  dari  suatu  file  citra yang memiliki ketentuan sebagai berikut :
1. Kompresi file dalam format JPG/JPEG
2. Citra sampel adalah image berwarna tunggal dari beberapa bentuk
3. Latar belakang obyek dibuat hitam
4. Resolusi  yang  digunakan  adalah  460  x  640 piksel

## Algoritma Sistem
Algoritma  sistem  yang  dimaksud  disini  adalah urutan  proses  pengolahan  citra  digital  hasil  dari akuisisi  data.  Sedangkan  keluaran  sistem  akan dihasilkan  data  hasil  berupa  data  citra  (gambar) yang memberikan gambaran cakupan luasan dari batas tepi terhadap obyek pengamatan. Penelitian ini menghasilkan proses yang mampu untuk dilanjutkan menjadi proses pengembangan
sistem  selanjutnya  seperti  segementasi  citra maupun deskripsi citra.
Adapun algoritma yang mampu dimunculkan  disini  akan  ditampilkan  dalam bentuk diagram Data Flow Diagram berikut ini:
Gambar 2. Data Flow Diagram Sistem
User memasukkan file citra kepada sistem. Proses  di  sistem  akan  menerima  file  citra,  dan akan  menampilkan  file  citra  tersebut.  Proses center  plotting  dilakukan  dengan  mengambil baris  tengah  piksel  gambar  dengan  tanpa mempertimbangkan  pra-proses  citra.  Hasil  ini ditampilkan dalam mode grafis dan sistem akan mengambil nilai maksimal dari tiap-tiap elemen warna Red, Green dan Blue.

## User Interface MATLAB
Implementasi  yang  dilakukan  dalam penelitian ini adalah pengujian  terhadap beberapa  proses  fundamental  dalam  pengolahan citra  yaitu  pengamatan  terhadap  piksel.  Peneliti menggunakan  MATLAB  sebagai  sarana  untuk melakukan  pengujian  dengan  menggunakan
GUI-DE  MATLAB  yang  telah  memiliki berbagai tools analisa sehingga bisa memberikan analisa  fundamental  terhadap  sederetan  proses dalam implementasi center plotting . Berdasarkan tampilan user interface yang dibuat, peneliti  ingin  memberikan  informasi  berkaitan dengan proses :
Gambar 3. User Interface System untuk
Pengujian Warna Obyek
Berdasarkan  pada  gambar  3  di  atas,  pada kesempatan  ini  user  interface  system  di  desain sepraktis  mungkin  dalam  tampilan  sehingga dapat diketahui proses terhadap file citra.

## ANALISA HASIL
Hasil  yang  terekam  dalam  tabel  di  atas adalah  pengujian  dengan  menggunakan  2 perangkat  obyek  akuisisi  yang  berbeda  yaitu kamera  digital  dan  web  camera,  dimana  hasil pengujian  terhadap  29  file  citra  dengan  web camera,  sistem  mampu  mengenali  warna  obyek dengan benar 89,66 % dan tidak dikenali warna obyek  10,34  %,  sedangkan  hasil  pengujian terhadap  15  file  citra  dengan  kamera  digital, sistem  hanya  mampu  mengenali  dengan  benar sebesar  73,33  %,  salah  pendeteksian  warna obyek  sebesar  20  %  dan  tidak  diketahui  warna obyek sebesar 6,67 %.
Kemunculan hasil prosentase atas kekurangan sistem tersebut di atas kemungkinan dikarenakan beberapa sebab yaitu :
1. Minimnya penggunaan obyek latih adalah 3 gambar  dari  web  camera  untuk  tiap warnanya (merah, kuning, hijau dan biru)
2. Iluminasi yang tinggi (yang tidak konsisten) pada  pengambilan  warna  obyek  dengan menggunakan kamera digital.
3. Perubahan  jarak,  penggunaan  flash  lamp, serta mode zooming, mengakibatkan
perubahan yang cukup berpengaruh terhadap hasil pengujian

## KESIMPULAN DAN SARAN
Adapun beberapa kesimpulan yang berhasil diperoleh dalam penelitian ini diantaranya adalah sebagai berikut :
a. Proses morfologi yang rumit sebagai bagian dari  mekanisme  klasifikasi  terhadap  obyek berwarna  dapat  disederhanakan  prosesnya dengan  menggunakan  teknik  pengamatan piksel,  dan  telah  diimplementasikan  dalam penelitian kali ini adalah dengan menggunakan  metode  center  plotting,  yang hanya  akan  mengamati  area  barisan  piksel pada  jalur  tengah  obyek  gambar  beresolusi 480 x 640 piksel.
b. Hasil  pengamatan  dalam  penelitian  ini mampu memisahkan citra berwarna terhadap  berbagai  bentuk  obyek  yang  telah di-capture  dengan  baik  melalui  web camera,  yang  dibuktikan  dengan  perolehan hasil  hingga  89,66  %,  dan  hasil  kamera digital hingga 73,33 %.
c. Konsep dan teknik center plotting merupakan  sekelompok  urutan  sub  proses yang  sangat  berguna  untuk  melakukan ekstraksi  citra,  dan  secara  signifikan mampu meredam pengaruh terhadap iluminasi citra masukan sistem, berdasarkan area  barisan  piksel  pada  bagian  tengah gambar  atau center  pixels ,  dan  terbukti dalam  implementasinya  mampu  dilakukan dengan baik.

## SARAN
Untuk  penelitian  berikutnya  diperlukan beberapa pengamatan seperti :
a. Perlu kiranya dicoba untuk beberapa variasi kompresi  file  gambar  dan  beberapa  warna sekaligus  dalam  satu  tampilan  obyek gambar.
b. Penggunaan  tata  letak  plotting  yang  lebih bervariasi  akan  dapat  memberikan  hasil yang lebih baik, saat memberikan masukan
dengan  posisi  obyek  yang  tidak  berada tepat di tengah tampilan citra.
c. Semakin  banyak  citra  masukan  yang diberikan  dan  dikenalkan  terhadap  sistem maka karakter citra asli sangat menentukan untuk memperoleh hasil yang lebih baik.
d. Bagaimanapun  juga  faktor  iluminasi  dan pencahayaan saat proses akuisisi data obyek perlu diperhatikan, sehingga mampu menghasilkan keluaran seperti yang diharapkan.

## DAFTAR PUSTAKA
Jati Sasongko W., Deteksi dan Klasifikasi Citra Berdasarkan Warna Kulit Menggunakan HSV
John  C.  Russ,  F.  Brent  Neal,  2016, The  Image Processing Handbook, 7 th Edition, CRC Press,  Taylor  &  Francis  Group,  LLC, Boca Raton
Rafael  C.  Gonzales,  2009, Digital  Image Processing  3 rd Edition, Prentice  Hall Inc, New Jersey