## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 482~487 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Komparasi Hasil Color Feature Extraction HSV, LAB dan YCrCb pda Algoritma SVM untuk Klasifikasi Spesies Burung
1 Sarwati Rahayu, 2 Andi Nugroho, 3 Erwin Dwika Putra, 4 Mariana Purba, 5 Hadiguna Setiawan, 6 Sulis Sandiwarno 1,2,6 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana, Indonesia
3,4,5 Research and Development, Towwar Tech Ind, Indonesia
3 Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Bengkulu, Indonesia
4 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sjakhyakirti, Indonesia
1 sarwati@mercubuana.ac.id, 2 andi.nugroho@mercubuana.ac.id, 3 erwindwikap@gmail.com,
4 riagalihprasojo@gmail.com, 5 hadiguna.setiawan19@gmail.com, sulis.sandiwarno@mercubuana.ac.id
Article Info ABSTRAK Article history: Received, 2023-11-23 Revised, 2023-11-24 Accepted, 2023-11-29 Klasifikasi  spesies  burung  adalah  masalah  yang  sering  dihadapi  oleh ornithologist, dan dianggap sebagai riset ilmiah sejak jaman dahulu. Penelitian bertujuan  ini  untuk  mengevaluasi  hasil  color  feature  extraction  antara  lain HSV, LAB dan YCrCb terhadap hasil dari klasifier SVM. Selain itu, hasil dari penelitian ini berguna untuk mengetahui kinerja color feature extraction yang sesuai untuk klasifikasi spesies burung.  Dataset yang digunakan adalah citra sebanyak  22.617  citra  spesies  burung.  Berdasarkan  hasil  eksperimen, pengaruh  HSV  terhadap  klasifier  SVM  menyebabkan  penuruan  akurasi sebesar  -0,33%  sedangkan  LAB  dan  YCrCb  terhadap  klasifier  SVM menyebabkan peningkatan akurasi 0,44% dan 0,21%. Namun, akurasi klasifier SVM  belum  memiliki  performa  yang  baik  sehingga  penelitian  selanjutnya akan  dilakukan  menggunakan  klasifier  lain  antara  lain  convolutional  neural network dan lainnya.
Kata Kunci:
HSV LAB YCrCb
SVM Burung

## ABSTRACT
Keywords: HSV LAB YCrCb SVM Bird The  classification  of  bird species is  a problem often  faced by  ornithologists, and has been considered scientific research since antiquity. This study aims to evaluate the results of color feature extraction including HSV, LAB and YCrCb against  the  results  of  the  SVM  classification.  In  addition,  the  results  of  this study are useful to determine the performance of color feature extraction that is suitable for bird species classification.  The dataset used was 22,617 bird species images. Based on experimental results, the effect of HSV on the SVM classification caused a decrease in accuracy by -0.33% while LAB and YCrCb on the SVM classification caused an increase in accuracy of 0.44% and 0.21%. However,  the  accuracy  of  the  SVM  classification  does  not  yet  have  good performance  so  that  further  research  will  be  carried  out  using  other classifications, including convolutional neural networks and others.
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Penulis Korespondensi:
Sarwati Rahayu Fakultas Ilmu Komputer Universitas Mercu Buana, Indonesia Email: sarwati@mercubuana.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Klasifikasi citra atau gambar berbagai spesies burung merupakan topik riset yang berguna untuk riset yang  berkaitan  perlindungan  lingkungan  dan  penyelamatan  hewan  langka. Justifikasi lain  pentingnya topik riset ini adalah alasan praktis lain yang berkaitan dengan evaluasi kualitas lingkungan hidup yang dapat diukur dari informasi tentang populasi hewan liar [1]–[3]. Selain itu, spesies burung merupakan spesies yang sensitif

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 482~487 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
terhadap perubahan lingkungan dan lebih mudah dipantau daripada spesies lain. Oleh karena itu, penggunaan metode  pembelajaran  mesin  untuk  klasifikasi  spesies  burung  adalah  cara  yang  efektif  untuk  mengevaluasi jumlah dan keanekaragaman burung sebagai bentuk evaluasi kualitas lingkungan hidup [4], [5], [14], [6]–[13].
Klasifikasi  spesies  burung  adalah  masalah  yang  sering  dihadapi  oleh  ornithologist,  dan  dianggap sebagai riset ilmiah sejak jaman dahulu. Klasifikasi spesies burung biasanya dilakukan oleh para ahli ornitologi berdasarkan sistem klasifikasi hewan yang diusulkan oleh Linnaeus: kingdom , phylum , class , order , family , dan species . Burung  biasanya  dikategorikan berdasarkan  bentuk  atau  siluet  dan  karakteristik  fisiknya  [15]– [17].
Klasifikasi spesies burung telah banyak diriset menggunakan algoritma. Dalam beberapa tahun terakhir, beberapa  pendekatan  berdasarkan  citra  dataset  citra  spesies  burung  telah  menghasilkan  berbagai  tingkat tergantung pada jumlah spesies burung yang ada pada dataset [18]–[20]. Penelitian oleh Roslan et al. (2017) menganalisis ruang warna red, green, blue (RGB) dari gambar burung. Eksperimen pada 100 gambar untuk setiap  spesies  burung snowy  owl dan toucan .  Klasifikasi  burung  menggunakan  algoritma  support  vector machine menghasilkan tingkat akurasi 97,14% untuk data pelatihan dan 98,33% untuk data pengujian [21].
Penelitian oleh  Islam et al. (2019) mengunakan dataset citra spesies burung yang berasal dari negara Bangladesh berjumlah 1600 gambar dari 27 spesies burung yang berbeda. Eksperimen menggunakan algoritma random  forest , k-nearest  neighbor (KNN), support  vector  machine (SVM)  mendapatkan  akurasi  maksimal yaitu 89% [22]. Berdasarkan latar belakang diatas adalah penelitian ini akan mengevaluasi hasil color feature extraction antara lain HSV, LAB dan YCrCb terhadap hasil dari klasifier SVM. Selain itu, hasil dari penelitian ini berguna untuk mengetahui kinerja color feature extraction yang sesuai untuk klasifikasi spesies burung.

## 2. METODE PENELITIAN
Fitur warna dapat dirasakan oleh sistem visual manusia, dan merupakan salah satu fitur utama yang digunakan oleh ornithologist untuk  membedakan  antara  spesies  burung.  Penelitian  ini  mencoba  untuk  mengetahui pengaruh warna piksel dalam ruang warna yang berbeda seperti HSV, LAB dan YCrCb terhadap hasil dari klasifier SVM. Langkah penelitian untuk mencapai tujuan tersebut dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1 Tahap Penelitian
Berdasarkan Gambar diatas, dalam penelitian ini akan mencoba klasifikasi spesies burung berdasarkan fitur warna. Secara khusus, tiga ruang warna yang berbeda (HSV, LAB, dan YCrCb) dipelajari dan dievaluasi. Algoritma klasifikasi SVM kemudian dikembangkan berdasarkan tiga ruang warna (HSV, LAB, dan YCrCb) tersebut.  Dataset  yang  digunakan  adalah  citra  sebanyak  22.617  citra  spesies  burung.  Adapun  skenario eksperimen dan evaluasi yang dilakukan dapat dilihat pada Tabel 1 .
Tabel 1 Skenario Eksperimen Praproses Klasifier Evaluasi - SVM Akurasi,  precision, recall, F1-Score HSV SVM LAB SVM

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 482~487 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## YCrCb
SVM

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Klasifikasi  spesies  burung  telah  banyak  diriset  menggunakan  algoritma.  Dalam  beberapa  tahun  terakhir, beberapa  pendekatan  berdasarkan  citra  dataset  citra  spesies  burung  telah  menghasilkan  berbagai  tingkat tergantung pada jumlah spesies burung yang ada pada dataset. Penelitian bertujuan untuk mengevaluasi hasil color feature extraction antara lain HSV, LAB dan YCrCb terhadap hasil dari klasifier SVM.
Eksperimen  pertama adalah deteksi  spesies  burung  menggunakan  algoritma  support  vector  machine. Algoritma  support  vector  machine  berusaha  untuk  menemukan  hyperplane  pemisah  optimal  antara  kelas dengan berfokus pada kasus pelatihan yang ditempatkan di tepi deskriptor kelas. Kasus pelatihan ini disebut support vectors. Hasil dari eksperimen algoritma support vector machine dapat dilihat pada Gambar 2 .

## Gambar 2 Kinerja SVM
Eksperimen  selanjutnya  adalah deteksi  spesies  burung menggunakan  ruang  warna  HSV  dan  support vector machine. Citra spesies burung sebagai citra input dalam ruang warna RGB diubah menjadi ruang warna HSV. Jadi gambar input dibagi menjadi tiga komponen berbeda sebagai hue, saturation dan value berdasarkan warna (krominansi) dan informasi intensitas. Dari histogram, nilai ambang batas yang sesuai ditentukan. Nilai piksel  kurang  dari  ambang  batas  akan  dihapus.  Hasil  dari  eksperimen  metode  HSV  dan  algoritma  support vector machine dapat dilihat pada Gambar 3 .

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 482~487 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Gambar 3 Kinerja HSV dan SVM
Eksperimen  selanjutnya  adalah deteksi  spesies  burung menggunakan  ruang  warna LAB  dan  support vector machine. Ruang warna LAB terdiri dari komponen L, a, b, yang merupakan 3 elemen ruang warna. L mewakili  kecerahan,  komponen  berarti  rentang  warna  dari hijau tua  ke abu-abu  ke merah  muda  cerah,  dan komponen b juga menunjukkan rentang warna dari biru terang ke abu-abu ke kuning. Hasil dari eksperimen metode LAB dan algoritma support vector machine dapat dilihat pada Gambar 4 .

## Gambar 4 Kinerja LAB dan SVM
Eksperimen selanjutnya adalah deteksi spesies burung menggunakan ruang warna YCbCr dan support vector machine. Metode YCbCr yang digunakan didasarkan pada nilai ambang batas dari tiga komponen yang berbeda. Ketika gambar warna RGB citra spesies burung diubah menjadi gambar warna YCbCr, gambar hasil terdiri dari komponen intensitas (Y) dan komponen krominansi (Cb dan Cr).  Hasil dari eksperimen metode YCbCr dan algoritma support vector machine dapat dilihat pada Gambar 5 .

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 482~487 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Gambar 5 Kinerja YCbCr dan SVM
Berdasarkan hasil eksperimen, pengaruh HSV terhadap klasifier SVM menyebabkan penuruan akurasi sebesar -0,33%  sedangkan LAB  dan  YCrCb terhadap klasifier  SVM  menyebabkan  peningkatan  akurasi  0,44%  dan 0,21%.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  bertujuan  ini  untuk  mengevaluasi  hasil  color  feature  extraction  antara  lain  HSV,  LAB  dan YCrCb terhadap hasil dari klasifier SVM. Selain itu, hasil dari penelitian ini berguna untuk mengetahui kinerja color feature extraction yang sesuai untuk klasifikasi spesies burung.  Berdasarkan hasil eksperimen, pengaruh HSV  terhadap  klasifier  SVM  menyebabkan  penuruan  akurasi  sebesar  -0,33%  sedangkan  LAB  dan  YCrCb terhadap klasifier SVM menyebabkan peningkatan akurasi 0,44% dan 0,21%. Namun, akurasi klasifier SVM belum  memiliki  performa yang  baik  sehingga  penelitian  selanjutnya akan  dilakukan menggunakan klasifier lain antara lain convolutional neural network dan lainnya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  merupakan  luaran  penelitian  skema  Penelitian  Internal  Kerjasama  Dalam  Negeri  (KDN), Universitas Mercu Buana.

## REFERENSI
[1]  Y. Harjoseputro, I. Yuda, and K. P. Danukusumo, “MobileNets: Efficient convolutional neural network for identification of protected birds,” IJASEIT (International J. Adv. Sci. Eng. Inf. Technol. , vol. 10, no. 6, pp. 2290–2296, 2020.
[2]  Z.  Qiu et  al. ,  “Detection  of  bird  species  related  to  transmission  line  faults  based  on  lightweight convolutional neural network,” IET Gener. Transm. Distrib. , vol. 16, no. 5, pp. 869–881, 2022.
[3]  S.  Nazir  and  M.  Kaleem,  “Advances  in  image  acquisition  and  processing  technologies  transforming animal ecological studies,” Ecol. Inform. , vol. 61, p. 101212, 2021.
[4]  T. Roslin et al. , “Phenological shifts of abiotic events, producers and consumers across a continent,” Nat. Clim. Chang. , vol. 11, no. 3, pp. 241–248, 2021.
[5]  A. Lehikoinen et al. , “Declining population trends of European mountain birds,” Glob. Chang. Biol. , vol. 25, no. 2, pp. 577–588, 2019.
[6]  A.  Di  Sacco et  al. ,  “Ten  golden  rules  for  reforestation  to optimize  carbon  sequestration,  biodiversity recovery and livelihood benefits,” Glob. Chang. Biol. , vol. 27, no. 7, pp. 1328–1348, 2021.
[7]  S. Rahayu, S. Sandiwarno, E. D. Putra, M. Utami, and H. Setiawan, “Model Sequential Resnet50 Untuk Pengenalan Tulisan Tangan Aksara Arab,” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 6, no. 2, pp. 234–

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 482~487 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
241, 2023.
[8]  E.  Hidayat, Lukman,  H.  Noprisson,  D.  I.  Sensuse,  Y.  G.  Sucahyo,  and  E.  D.  Putra,  “Development  of mobile  application  for  documenting  traditional  knowledge  in  Indonesia:  A  Case  Study  of  Traditional Knowledge in Using Medicinal Plant,” in Proceedings - 14th IEEE Student Conference on Research and Development: Advancing Technology for Humanity, SCOReD 2016 , 2017.
[9]  H.  Noprisson, E. Ermatita,  A.  Abdiansah,  V.  Ayumi,  M.  Purba,  and  M.  Utami, “Hand-Woven  Fabric Motif  Recognition  Methods:  A  Systematic  Literature  Review,”  in 2021  International  Conference  on Informatics, Multimedia, Cyber and Information System (ICIMCIS , 2021, pp. 90–95.
[10]  H. Noprisson, E. Ermatita, A. Abdiansah, V. Ayumi, M. Purba, and H. Setiawan, “Fine-Tuning Transfer Learning Model in Woven Fabric Pattern Classification,” Int. J. Innov. Comput. Inf. Control , vol. 18, no. 06, p. 1885, 2022.
[11]  M. Purba et al. , “Effect of Random Splitting and Cross Validation for Indonesian Opinion Mining using Machine Learning Approach,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 13, no. 9, 2022.
[12]  V. Ayumi et al. , “Transfer Learning for Medicinal Plant Leaves Recognition: A Comparison with and without a Fine-Tuning Strategy,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 13, no. 9, 2022.
[13]  V. Ayumi, L. M. R. Rere, M. I. Fanany, and A. M. Arymurthy, “Random Adjustment  - Based Chaotic Metaheuristic Algorithms for Image Contrast Enhancement,” J. Ilmu Komput. dan Inf. , vol. 10, no. 2, pp. 67–76, 2017.
[14]  M. Utami and E. D. Putra, “METODE EDGE FEATURE DAN EIGENFACE UNTUK IDENTIFIKASI PENGENALAN WAJAH,” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 6, no. 2, pp. 133–137, 2023.
[15]  G. Triveni,  G.  N.  Malleswari,  K.  N.  S.  Sree, and  M.  Ramya,  “Bird  Species  Identification  using  Deep Fuzzy Neural Network,” Int. J. Res. Appl. Sci. Eng. Technol.(IJRASET) , vol. 8, pp. 1214–1219, 2020.
[16]  J. D. Sigwart, “Taxonomic Hierarchies as a Tool for Coping with the Complexity of Biodiversity,” in Species Problems and Beyond , CRC Press, 2022, pp. 227–242.
[17]  K. M. Ragib, R. T. Shithi, S. A. Haq, M. Hasan, K. M. Sakib, and T. Farah, “Pakhichini: Automatic bird species  identification  using  deep  learning,”  in 2020  Fourth  World  Conference  on  Smart  Trends  in Systems, Security and Sustainability (WorldS4) , 2020, pp. 1–6.
[18]  H. A. Jasim, S. R. Ahmed, A. A. Ibrahim, and A. D. Duru, “Classify Bird Species Audio by Augment Convolutional  Neural  Network,”  in 2022  International  Congress  on  Human-Computer  Interaction, Optimization and Robotic Applications (HORA) , 2022, pp. 1–6.
[19]  S. D. H. Permana, G. Saputra, B. Arifitama, W. Caesarendra, and R. Rahim, “Classification of bird sounds as an  early  warning method  of forest  fires  using  Convolutional  Neural  Network  (CNN) algorithm,” J. King Saud Univ. Inf. Sci. , vol. 34, no. 7, pp. 4345–4357, 2022.
[20]  Z. Wu et al. , “Application of image retrieval based on convolutional neural networks and Hu invariant moment algorithm in computer telecommunications,” Comput. Commun. , vol. 150, pp. 729–738, 2020.
[21]  R. Roslan, N. A. Nazery, N. Jamil, and R. Hamzah, “Color-based bird image classification using Support Vector Machine,” in 2017 IEEE 6th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE) , 2017, pp. 1– 5.
[22]  S. Islam, S. I. A. Khan, M. M. Abedin, K. M. Habibullah, and A. K. Das, “Bird species classification from an image using VGG-16 network,” in Proceedings of the 7th International Conference on Computer and Communications Management , 2019, pp. 38–42.