## OPTIMASI GENETIC ALGORITHM DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK KLASIFIKASI CITRA
Finki Dona Marleny 1) , Mambang 2)
1) Sistem Informasi Universitas Sari Mulia
2) Teknologi Informasi Universitas Sari Mulia Jl. Pramuka N0.2 Banjarmasin e-mail: finkidona@unism.ac.id 1) , mambang@unism.ac.id 2)

## ABSTRAK
Klasifikasi  Citra adalah  sebuah teknik pengelompokan piksel  untuk memperoleh suatu  gambar objek yang diwakili  oleh fitur, kelas atau materi. Banyak algoritma telah dicoba dalam penerapan di klasifikasi citra, salah satu yang sangat terkenala adalah  Neural  Network. Neural  Network dalam pengembangan algoritma Backpropagation mampu mempelajari  pola dari data training sehingga menghasilkan bobot-bobot baru dengan error serendah-rendahnya. Genetic Algorithm (GA) merupa- kan salah satu metode yang sering diterapkan dalam optimasi, Metode ini berbasis teori evolusi, algoritma ini bekerja pada populasi  calon  penyelesaian  yang  disebut  kromosom  yang  awalnya  dibangkitkan  secara  random  dari  ruang  penyelesaian fungsi tujuan. Dengan menggunakan mekanisme opearator genetik yaitu persilangan dan mutasi populasi dievolusikan me- lalui fungsi fitness yang diarahkan pada kondisi konvergensi. Algoritma ini dapat diterapkan dalam banyak area fungsi-fungsi optimasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi citra berdasarkan fitur menggunakan metode Backpropagation Op- timasi Genetic Algorithm. Data yang digunakan adalah data kayu kelapa yang dikelompokkan berdasarkan kerapatan yang bermanfaat untuk seleksi kualitas kayu tersebut berdasarkan visualisasi.

## Kata Kunci: Backpropagation, GA, Klasifikasi

## ABSTRACT
Classification  image  is  a  pixel  grouping  technique  to  obtain  an  image  of  an  object  represented  by  features,  classes  or material. Many algorithms have been tried in the application of image classification, one that is very familiar is the Neural Network. Neural Network in the development of the Backpropagation algorithm is able to study the pattern of training data so as to produce new weights with the lowest error. Genetic Algorithm (GA) is one method that is often applied in optimization. This method is based on the theory of evolution, this algorithm works on a population of prospective settlements called chro- mosomes that were originally generated randomly from the completion space of the objective function. By using the mechanism of genetic operator, the crossing and mutation of the population is evolved through a fitness function that is directed at con- vergence  conditions.  This  algorithm  can  be  applied  in  several  areas  of  optimization functions.  This  study  aims  to  classify images based on features using the Backpropagation Optimization Genetic Algorithm method. The data used is coconut wood data grouped by density which is useful for the selection of wood quality based on visualization.

## Keywords: Backpropagation, Classification, GA

## I. P ENDAHULUAN
LASIFIKASI antara objek adalah tugas yang mudah bagi manusia tetapi telah terbukti menjadi masalah yang rumit untuk mesin. Peningkatan komputer berkapasitas tinggi, ketersediaan kamera  berkualitas tinggi dan harga yang murah, dan meningkatnya kebutuhan akan analisis gambar otomatis telah menghasilkan minat pada algoritma klasifikasi objek [1]. Sistem klasifikasi sederhana terdiri dari kamera yang dipasang tinggi di atas  zona  yang  diminati,  tempat  gambar  ditangkap  dan  diproses  secara  konsekuen.  Klasifikasi  termasuk  sensor gambar,  pra-pemrosesan  gambar,  deteksi  objek,  segmentasi  objek,  ekstraksi  fitur  dan  klasifikasi  objek.  Sistem klasifikasi terdiri dari basis data yang berisi pola yang telah ditentukan yang membandingkan dengan objek yang terdeteksi  untuk  diklasifikasi  ke  dalam  kategori  yang  tepat.  Klasifikasi  gambar  adalah  tugas  yang  penting  dan menantang  di  berbagai  domain  aplikasi,  termasuk  pencitraan  biomedis,  biometri,  pengawasan  video,  navigasi kendaraan,  inspeksi  visual  industri,  navigasi  robot, dan  penginderaan  jauh  [2],  [3].  Klasifikasi  otomatisasi  pada gambar  sebenarnya  disediakan  oleh  beberapa  algoritma  dari  beberapa  metode  yang  dikembangkan  oleh  para peneliti  dalam  klasifikasi  gambar  digital,  termasuk  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST),  Klasifikasi  Naive  Bayes,  k- tetangga  terdekat  (KNN),  Support  Vector  Machine  (SVM)  ,  Gaussian  Mixture  Model,  Decision  Tree  (DT), pengklasifikasi  fungsi  basis  radial  (RBF),  dan  Klasifikasi  Fuzzy  [4],  [5].  Pada  penelitian  ini  objek  citra  yang digunakan  adalah citra  kayu dimana  klasifikasi dibedakan berdasarkan  texture  kayu.  Algoritma yang digunakan adalah Jaringan Syaraf tiruan algoritma Backpropagation dengan optimasi Genetic Algorithm (GA).
K

## II. L ANDASAN T EORI

## A. Klasifikasi Citra
Konsep klasifikasi gambar adalah proses pemetaan angka ke symbol [6]. Untuk mengklasifikasikan seperangkat data  ke  dalam  kelas  atau  kategori  yang  berbeda,  hubungan  antara  data  dan  kelas  yang  diklasifikasikan  harus dipahami  dengan  baik.  Untuk  mencapai  hal  tersebut  menggunakan  komputer  maka  komputer  harus  dilatih. Pelatihan  adalah  kunci  keberhasilan  klasifikasi.  Teknik  klasifikasi  awalnya  dikembangkan  dari  penelitian  di Pattern  Recognitionfield [7].  Pengklasifikasi  memiliki  keuntungan  dari  analis  atau  pengetahuan  domain  yang dengannya  pemandu  dapat  dipandu  untuk  mempelajari  hubungan  antara  data  dan  kelas.  Jumlah  kelas,  piksel prototipe untuk setiap kelas dapat diidentifikasi menggunakan pengetahuan sebelumnya [8].

## B. Proses Klasifikasi
Proses klasifikasi terdiri dari langkah-langkah berikut:
1) Pre-processing
Pada  langkakah  ini  terjadi  pemrosesan  atau  koreksi  atmosfer  gambar,  penghapusan  noise,  transformasi  gambar, analisis komponen utama dan lain-lain.

## 2) Deteksi dan ekstraksi objek
Deteksi mencakup deteksi posisi dan karakteristik lain dari objek gambar yang diperoleh dari kamera. Dan dalam ekstraksi, dari objek pada gambar terdeteksi memperkirakan lintasan objek di bidang gambar.

## 3) Training
Pada langkah training data, pemilihan atribut tertentu yang paling menggambarkan pola.
4) Klasifikasi objek
Pada langkah klasifikasi objek mengategorikan objek yang terdeteksi ke dalam kelas yang telah ditentukan dengan menggunakan metode yang sesuai yang membandingkan pola gambar dengan pola target.

## C. Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan saraf tiruan (JST) adalah algoritma pembelajaran statistik yang terinspirasi oleh sifat-sifat jaringan saraf biologis.  Algoritma  ini  digunakan  untuk  berbagai  macam  tugas,  dari  masalah  klasifikasi  yang  relatif  sederhana hingga pengenalan suara dan visi komputer. JST didasarkan pada jaringan saraf biologis dalam arti bahwa algo- ritma ini diimplementasikan sebagai sistem elemen proses yang saling berhubungan, biasanya disebut node yang secara fungsional dianalisis untuk neuron biologis [9]. Koneksi antara node yang berbeda memiliki nilai numerik yang disebut bobot, dan dengan mengubah nilai-nilai ini dengan cara yang sistematis, jaringan pada akhirnya dapat menyetujui  fungsi  yang  diinginkan.  Setiap  node  dalam  jaringan  mengambil  beberapa  input  dari  node  lain  dan menghitung output tunggal berdasarkan pada input dan bobot koneksi. Output ini umumnya dimasukkan ke neuron lain dan mengulangi prosesnya.  Struktur  hierarkis internal jaringan saraf artifis, di mana neuron diatur layer  in- todifferent, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1. Layer input menerima input dan output menghasilkan layer output. Layer yang berada di antara keduanya disebut layer tersembunyi [10].
Gambar. 1. Struktur jaringan syaraf dengan satu layer

## D. Genetic Algorithm
Genetic Algorithm (GA) adalah metode optimisasi yang memanfaatkan kriteria Darwin tentang evolusi populasi untuk menyelesaikan masalah optimisasi berdasarkan seleksi alam. Proses seleksi alam digunakan untuk mening- katkan  keefektifan  kelompok  solusi  yang  memungkinkan  untuk  memenuhi  lingkungan  yang  optimal  [11].  GA didasarkan pada prinsip "Survival of the fittest". Holland mengusulkan GA pada awal tahun tujuh puluhan sebagai program komputer yang meniru proses evolusi alami. De Jong memperluas GA ke optimasi fungsional dan model matematika rinci dari GA disajikan oleh Goldberg. GA memiliki kekokohan yang memungkinkan fungsionalitas
strukturalnya diterapkan pada banyak masalah pencarian yang berbeda [12]. Algoritma genetika termasuk ke dalam kelas yang lebih besar dari Evolutionary Algorithm (EA). Algoritma lain di kelas yang sama termasuk Evolutionary Strategies (ES), Evolutionary Programming (EP) dan Genetic Programming (GP) [13], [14], [15]. Perbedaan yang lebih  mencolok  antara  algoritma  genetika  dan  sebagian  besar  metode  optimisasi  tradisional  adalah  bahwa  GA menggunakan populasi titik pada satu waktu berbeda dengan pendekatan titik tunggal dengan metode optimisasi tradisional.  Algoritme  genetika  yang  khas  membutuhkan:  1.  Representasi  genetik  dari  domain  solusi.  2.  Fungsi kebugaran  untuk  mengevaluasi  domain  solusi.  Setelah  fungsi-fungsi  ini  didefinisikan,  GA  melanjutkan  untuk menginisialisasi  populasi  solusi  secara  acak,  kemudian  ditingkatkan  dengan  aplikasi  berulang  dari  operator  GA seperti seleksi, crossover, dan mutasi [11], .

## E. Ekstraksi Fitur
Ekstraksi fitur digunakan dalam penelitian ini untuk memberikan model klasifikasi dengan nilai-nilai unik yang mewakili tekstur permukaan kayu. Fitur unik ini membentuk input data untuk melatih model klasifikasi. Tekstur dapat digambarkan sebagai properti yang mewakili permukaan dan struktur gambar. Itu juga dapat digambarkan sebagai seberapa teratur suatu pola atau elemen tertentu terjadi pada permukaan gambar. Diyakini bahwa dalam sistem  visual  untuk  pengenalan  dan  interpretasi,  tekstur  memainkan  peran  penting  [16],  .Dalam  penelitian  ini, digunakan analisis tekstur dan metode ekstraksi fitur GLCM. GLCM adalah kependekan dari grey co-occurence matrix  yang  merupakan  metode  statistik  untuk  memeriksa  tekstur  yang  mempertimbangkan  hubungan  spasial piksel [17]. Fungsi matrix grayscale menunjukkan karakteristik tekstur gambar dengan menentukan seberapa sering pasangan piksel dengan nilai spesifik terjadi pada suatu gambar. Rincian persamaan GLCM sebagai berikut [18]:
1) Angular Second Moment (ASM), ditunjukkan oleh (1).
ASM = ∑ ∑ (𝐺𝐿𝐶𝑀(𝑖, 𝑗) 2 𝐿 𝑗=1 𝐿 𝑖=1 (1)

## 2) Contrast, ditunjukkan oleh (2).
Contrast = ∑ 𝑛 2 {∑ 𝐺𝐿𝐶𝑀(𝑖, 𝑗) |𝑖−𝑗|=𝑛 } 𝐿 𝑛 (2)

## 3) Inverse Difference Moment (IDM), ditunjukkan oleh (3).
IDM = ∑ ∑ (𝐺𝐿𝐶𝑀(𝑖,𝑗) 2 1+𝐺𝐿𝐶𝑀(𝑖−𝑗) 2 𝐿 𝑗=1 𝐿 𝑖=1 (3)

## 4) Entropy, ditunjukkan oleh (4).
Entropy = - ∑ ∑ (𝐺𝐿𝐶𝑀(𝑖, 𝑗) log(𝐺𝐿𝐶𝑀(𝑖, 𝑗)
𝐿 𝑗=1 𝐿 𝑖=1 (4)

## 5) Correlation, ditunjukkan oleh (5).
Correlation = ∑ ∑ (𝑖,𝑗)(𝐺𝐿𝐶𝑀(𝑖,𝑗)−𝜇𝑖′𝜇𝑗′
𝐿 𝑗=1 𝐿 𝑖=1 𝜎𝑖′𝜎𝑗′
(5)
dengan,
𝜇𝑖′ = ∑ ∑ 𝑖 ∗ 𝐺𝐿𝐶𝑀(𝑖, 𝑗)
𝐿 𝑗=1 𝐿 𝑖=1 𝜇𝑗′ = ∑ ∑ 𝑗 ∗ 𝐺𝐿𝐶𝑀(𝑖, 𝑗) 𝐿 𝑗=1 𝐿 𝑖=1 𝜎𝑗′ = ∑ ∑ 𝐺𝐿𝐶𝑀(𝑖, 𝑗)(𝑗 − 𝜇𝑗 ′ )2 𝐿 𝑗=1 𝐿 𝑖=1 𝜎𝑖′ = ∑ ∑ 𝐺𝐿𝐶𝑀(𝑖, 𝑗)(𝑖 − 𝜇𝑖 ′ ) 2
𝐿 𝑗=1 𝐿 𝑖=1 III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Metodologi  penelitian  yang  dilakukan  adalah  metode  penelitian  eksperimen.  Tahapan  dari  metode  penelitian tersebut adalah:

## A. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  berupa  citra  dimana  fiturnya  akan  diekstraksi  kemudian  diklasifikasi,  data  citra  yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  citra  kayu.  Pengambilan  gambar  kayu  dilakukan  dengan  bantuan  kamera canon 550D dengan jarak kamera terhadap objek sepanjang 1 meter didepan kamera.Kayu kelapa yang digunakan diambil di daerah lahan basah sekitar Banjarmasin, Indonesia.

## B. Pengolahan Data awal (Data preprocessing)
Data awal berupa gambar digital potongan kayu secara melintang dimasukkan dalam database kayu secara visual. Untuk mendapatkan kualitas gambar yang baik maka gambar-gambar tersebut diolah melalui image processing . Database dari  gambar potongan kayu tersebut kemudian dilatih untuk penentuan  klasifikasi kayu berdasar fitur, fitur ini secara visual berupa kerapatan dari noda-noda yang terdapat pada gambar kayu tersebut. Setelah proses pelatihan  dari  data  tersebut  kemudian  dilakukan  pengujian  terhadap  visual  potongan  kayu  untuk  ditentukan klasifikasinya.

## C. Metode yang diusulkan
Metode yang diusulkan dalam penelitian ini adalah Jaringan Syaraf Tiruan dengan optimasi Genetic Algorithm, penerapan  metode  akan  diawali  dengan  tahapan  pre-prosesing  dari  gambar  kayu  dengan  menerapakan  ekstraksi fitur GLCM untuk fitur dari kayu. Hasil fitur kayu tersebut kemudian dibagi menjadi 2 bagian training dan testing untuk proses pengklasifikasian yang menggunakan metode JST Optimasi GA.
Adapun arsitektur klasifikasi kayu ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar. 2. Arsitektur Jaringan Saraf Tiruan Klasifikasi Kayu
Pada GA, untuk klasifikasi digunakan segmentasi gambar menjadi dua kelas utama:
1.  Pemilihan  parameter,  di  mana  algoritma  genetika  digunakan  untuk  memodifikasi  parameter  dari  metode segmentasi gambar yang ada untuk meningkatkan outputnya.
2.  Segmentasi  tingkat  piksel,  di  mana  algoritma  genetika  digunakan  untuk  melakukan  pelabelan  wilayah. Sebagian  besar  metode  segmentasi  gambar  memiliki  banyak  parameter  yang  perlu  dioptimalkan,  dan  oleh karena itu metode pertama digunakan lebih sering

## IV. H ASIL DAN PEMBAHASAN
Input dari ekstraksi fitur GLCM menghasilkan output klasifikasi. Klasifikasi citra digunakan adalah citra kayu. Fitur  yang  dipilih  ini  penting  untuk  mendapatkan  kinerja  terbaik  berdasarkan  metode  GLCM.  Terlepas  dari pemilihan  fitur,  selama  pelatihan  jaringan,  ada  parameter  lain  yang  signifikan  dan  perlu  bervariasi  untuk mendapatkan kinerja terbaik. Parameter yang perlu divariasikan dalam jaringan saraf tiruan pada tahap feedforward dan backforward adalah  tingkat  pembelajaran  yang  bervariasi  beberapa  kali  untuk  meningkatkan  kecepatan  di mana jaringan akan belajar.
Kinerja  terbaik  didapatkan  pada learning  rate 0,33  dan  momentum  0,77.  Pada  hasil  titik  yang  sama,  layer tersembunyi telah meningkat menjadi 10. Lima puluh data gambar digunakan untuk menguji jaringan yang sudah
1 5 4 3 2 ASM Entropy IDM Contrast Correlation 1 9 1 0 3 2 1 2 3 Hasil Klasifikasi
dilatih  untuk  mendapatkan  kinerja  jaringan.  Tingkat  akurasi  didapatkan  92%  diperoleh  dari  sistem  yang  diuji. Hasilnya ditunjukkan pada Tabel I dan Gambar 3.
Gambar. 3. Hasil Performa Metode Yang Digunakan

## V. K ESIMPULAN
Pentingnya klasifikasi objek untuk citra digital maka sistem klasifikasi citra digital sangat diperlukan, dengan menggunakan ekstraksi fitur GLCM dengan metode JST dan GA maka didapatkan akurasi 92%. Selain akurasi, performa waktu dari metode yang diusulkan menghasilkan waktu yang relative singkat dalam melatih dan menguji data.

## D AFTAR P USTAKA
[1] T. Blaschke, C. Burnett, and A. Pekkarinen, “Image Segmentation Methods for Object-based Analysis and Classification,” Remote Sens. Image Anal. Incl. Spat. Domain , pp. 211–236, 2006.
[2] P. Kamavisdar, S. Saluja, and S. Agrawal, “A survey on image classification approaches and techniques,” Int. J. Adv. Res. Comput. Commun. Eng. … , vol. 2, no. 1, pp. 1005–1009, 2013.
[3] H. Lahmidi, F. Pernodet, D. Marchio, S. Filfli, and S. Roujol, “Optimization method using genetic algorithms for designing high performance building,” pp. 1–8.
[4] Y. Sari, M. Alkaff, and R. A. Pramunendar, “Classification of Coastal and Inland Batik using GLCM and Canberra Distance,” AIP Conf. Proc. , vol. 020045, 2018.
[5] C. C. Yang, “Application of artificial neural networks in image recognition and classification of crop and weeds,” Can. Biosyst. Eng. / Le Genie des Biosyst. au Canada , vol. 42, no. 3, pp. 147–152, 2000.
[6] “INTRODUCTION TO IMAGE,” pp. 1–63.
[7] P. Sharma and M. Kaur, “Classification in Pattern Recognition: A Review,” Int. J. Adv. Res. Comput. Sci. Softw. Eng. , vol. 3, no. 4, pp. 2277–128, 2013.
[8] V. Dutt, V. Chaudhry, and I. Khan, “Pattern Recognition: an Overview,” Am. J. Intell. Syst. , vol. 2, no. 1, pp. 23–27, 2012.
[9] S. P. Cipta, “Penerapan Algoritma Evolving Neural Network Untuk Prediksi Curah Hujan,” Jtiulm , vol. Volume 1, no. 1, pp. 1–8, 2014.
[10] S. Sootla, “Artificial neural network for image classification,” Univ. Tartu , 2015.
T ABEL I H ASIL P ERFORMA METODE JST Performa Jumlah Data Training 100 Data Testing 50 Input Layer 5 Output Layer 3 Hidden Layer 10 Learning Rate 0,33 Fungsi aktivasi Sigmoid Momentum 0,77 Akurasi 92%
[11] R. K. Mohanta and B. Sethi, “A Review of Genetic Algorithm application for Image Segmentation,” Int. J. Comput. Technol. Appl. , vol. 3, no. 2, pp. 720–723, 2007.
[12] T. Li, “Ga-Based Neural Network Approach,” vol. 23, no. 1, pp. 55–64, 2006.
[13] N. Soni and T. Kumar, “Study of Various Mutation Operators in Genetic Algorithms,” Int. J. Comput. Sci. Inf. Technol. , vol. 5, no. 3, pp. 4519– 4521, 2014.
[14] D. Heiss-Czedik, “An Introduction to Genetic Algorithms.,” Artif. Life , vol. 3, no. 1, pp. 63–65, 2009.
[15] P. K. Yadav and N. L. Prajapati, “An Overview of Genetic Algorithm and Modeling,” vol. 2, no. 9, pp. 1–4, 2012.
[16] X. Ding, “Texture Feature Extraction Research Based on GLCM-CLBP Algorithm,” vol. 76, no. Emim, pp. 167–171, 2017.
[17] E. O. Olaniyi, A. A. Adekunle, T. Odekuoye, and A. Khashman, “Automatic system for grading banana using GLCM texture feature extraction and neural network arbitrations,” J. Food Process Eng. , vol. 40, no. 6, pp. 1–10, 2017.
[18] R. Listia and A. Harjoko, “Klasifikasi Massa pada Citra Mammogram BerdasarkanGray Level Cooccurence Matrix (GLCM),” IJCCS - Indones. J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 8, no. Vol 8, No 1 (2014): IJCCS, pp. 59–68, 2014.