Abstrak — Seam  carving adalah  metode  yang  digunakan  untuk content-aware  image  resizing.  Seam  carving bertujuan  untuk mengubah  ukuran  citra  dengan  tidak  menghilangkan  koten penting  pada  citra.  Dalam  bidang  forensik  digital, seam  carving banyak  dibahas  khususnya  tentang  deteksi seam  carving pada citra.  Hal  tersebut  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  suatu citra  sudah  pernah  melalui  proses  pengubahan  ukuran menggunakan seam  carving atau  belum.  Penelitian  ini mengusulkan  sebuah  metode  deteksi seam  carving berdasarkan perubahan ukuran citra menggunakan Local Binary Patterns dan Support  Vector  Machine .  Citra  yang  akan  dideteksi  dihitung variasi  teksturnya  menggunakan Local  Binary  Patterns .  Proses selanjutnya  adalah  ekstraksi  fitur  dari  distribusi  energi  yang menghasilkan  24  fitur.  Data  fitur  citra  selanjutnya  dilakukan proses  normalisasi.  Uji  coba  fitur  menggunakan k-fold  cross validation dengan  membagi  data  menjadi training dan testing . Selanjutnya  data  tersebut  akan  memasuki  proses  klasifikasi menggunakan Support  Vector  Machine dengan  kernel Radial Basis  Function .  Uji  coba  dilakukan  terhadap  citra  asli  dan  citra seam  carving. Citra seam  carving yang  digunakan  dibedakan berdasarkan  skala  rasionya  yaitu  10%,  20%,  30%,  40%,  dan 50%.  Jumlah  data  yang  digunakan  adalah  sebanyak  400  citra untuk setiap uji coba pada tiap skala rasio dengan menggunakan 10- fold  cross  validation. Rata-rata  akurasi  terbaik  yang dihasilkan sebesar 73,95%.
Kata  Kunci — K-fold  cross  validation , Local  Binary  Patterns, Radial Basis Function, seam carving, Support Vector Machine.

## I. PENDAHULUAN
ONTENT-AWARE image  resizing (CAIR)  merupakan teknik untuk mengubah ukuran citra dengan mempertimbangkan  konten  konten  visual  dari  citra  [1].  Pada metode image  resizing kovensional,  konten  yang  ada  pada citra  tidak  diperhatikan.  Hal  tersebut  akan  mempengaruhi region of interest (ROI) dari citra dan membuat konten penting dari citra menjadi hilang. Dengan menggunakan CAIR, piksel dari konten yang kurang penting akan dihilangkan dan konten penting dari citra dapat dijaga [2].
Seam carving adalah metode yang digunakan untuk content- aware  image  resizing [3]. Seam  carving bertujuan  untuk mengubah  ukuran  citra  atau image  resizing dengan  tidak
menghilangkan  konten  penting  yang  ada  pada  citra. Seam carving sudah  banyak  diintegrasikan  dengan  perangkat  lunak pemroses citra karena memiliki performa yang baik. Beberapa perangkat  lunak  dengan seam  carving antara  lain  Adobe Photoshop, GIMP, ImageMagic, dan iResizer [4]. Tidak hanya untuk  mengubah  ukuran  citra, seam  carving juga  dapat digunakan untuk object removal pada citra.
Dalam  bidang  forensik  digital, seam  carving telah  banyak dibahas  dalam  beberapa  penelitian.  Beberapa  penelitian tentang seam  carving adalah  deteksi seam  carving pada  citra [4]  [5].  Penelitian  yang  dilakukan  berupa  pendeteksian hubungan piksel tetangga untuk memperkirakan adanya seam . Salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam  pendeteksian hubungan piksel tetangga adalah Local Binary Patterns (LBP). Local  Binary  Patterns merupakan visual  descriptor yang digunakan  untuk  klasifikasi  pada  visi  komputer  [6].  Konsep yang  ada  pada Local  Binary  Patterns adalah membandingkan piksel pusat dangan piksel-piksel tetangga. Pada pendeteksian seam  carving ,  LBP  digunakan  untuk  menghitung  variasi tekstur selama proses seam carving pada citra [4].
Citra  hasil  penghitungan  LBP  akan  digunakan  untuk mengekstraksi  fitur-fitur  dari  distribusi  energi.  Nilai-nilai  dari fitur kemudian akan digunakan pada proses klasifikasi. Proses klasifikasi  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mengetahui  apakah citra  telah  melalui  proses seam  carving ( seam-carved )  atau belum pernah melalui proses seam carving ( not-carved ). Salah satu metode klasifikasi yang banyak digunakan adalah Support Vector Machine (SVM). Support Vector Machine termasuk ke dalam supervised learning yang menggunakan training dataset untuk membuat prediksi [7].
Penelitian ini akan diterapkan metode Local Binary Patterns yang  digunakan  untuk  mendeteksi seam  carving pada  citra yang  telah  diubah  ukurannya.  Klasifikasi  yang  dilakukan adalah  menggunakan  metode Support  Vector  Machine . Penelitian  ini  dibagi  menjadi  beberapa  tahap.  Langkah pertama,  citra  yang  telah  diubah  ukurannya  menggunakan seam  carving dan  citra  asli  akan  dihitung  nilai  variasi teksturnya  menggunakan Local  Binary  Patterns .  Kedua, hasilnya  akan  digunakan  untuk  mengekstraksi  fitur-fitur  dari

## Implementasi Deteksi Seam Carving Berdasarkan Perubahan Ukuran Citra Menggunakan Local Binary Patterns dan

## Support Vector Machine
Ayu Kardina Sukmawati, Nanik Suciati, Dini Adni Navastara Departemen Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : nanik@if.its.ac.id
C
distribusi  energi.  Langkah  terakhir,  akan  dilakukan  proses klasifikasi  menggunakan Support  Vector  Machine untuk mengetahui kelas dari citra ( seam-carved atau not-carved ).

## II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Seam Carving
Seam  carving adalah  algoritma  yang  digunakan  untuk content-aware  image  resizing yang dikembangkan  oleh  Shai Avidan  dan  Ariel  Shamir  [3]. Seam merupakan  jalur  vertikal atau  horizontal  yang  menghubungkan  piksel. Seam yang menghubungkan  baris  piksel  paling  atas  dan  paling  bawah disebut seam vertikal.  Sedangkan seam yang  menghubungkan kolom  piksel  paling  kiri  dan  paling  kanan  disebut seam horizontal. Jumlah piksel yang dilalui oleh seam sama dengan tinggi  citra  (untuk seam vertikal)  dan  lebar  citra  (untuk seam horizontal). Seam yang  memiliki  jumlah  energi  kumulatif paling  kecil  disebut optimal  seam . Carving berarti memperkecil  atau  memperbesar    piksel  yang  dilalui  oleh optimal  seam .  Teknik seam  carving adalah  teknik menghilangkan piksel yang tidak terlalu mencolok ( unnoticeable )  yang  berbaur  dengan  lingkungannya.  Contoh seam carving dapat dilihat pada Gambar 1.
Berdasarkan teori yang dikembangkan oleh Shai Avidan dan Ariel  Shamir, seam  carving dapat  digunakan  untuk memperkecil  dan  memperbesar  citra,  menghilangkan  objek pada citra, dan lain sebagainya [8]. Proses yang ada pada seam carving adalah menghitung energi dari setiap piksel, kemudian dihasilkan list dari seam yang  diurutkan  berdasarkan  energi. Seam yang memiliki energi yang rendah menjadi konten yang kurang  penting  dari  citra. Seam dengan  energi  yang  rendah dapat  dihitung  menggunakan dynamic  programming .  Proses selanjutnya  adalah  menghapus seam yang  memiliki  energi rendah untuk mengurangi ukuran dari citra.
Seam vertikal s v dari  citra I dengan  ukuran n  x  m ditunjukkan  pada  persamaan  (1)  dimana i dan col(i) merupakan  koordinat  baris  dan  koordinat  kolom  masing- masing.
(1)
Pada  saat  penghapusan seam yang  mempunyai  energi rendah,  konten  citra  yang  penting  tetap  dipertahankan  selama proses resizing .  Untuk  itu,  energi  dari  setiap  piksel  dapat dihitung  dengan  fungsi  energi e sesuai  dengan  persamaan  (2) dimana dan adalah turunan terhadap baris dan kolom.
(2)
Dari  fungsi  energi e setiap  piksel  pada  persamaan  (2), energy  dari seam vertikal E(s) dapat  dihitung  menggunakan persamaan (3).
(3)
Seam vertikal  dengan path energi  terendah s * =  minE(s) yang didapatkan menggunakan dynamic programming dengan relasi recurrence M dihitung dengan persamaan (4).
(4)
Setelah  menghitung  nilai  energi  kumulatif  minimum M untuk semua kemungkinan seam , seam dengan energi terendah s * ditemukan  dari  nilai  terendah  pada  baris  terakhir  pada matriks M .  Energi  terendah  selanjutnya  digunakan  untuk proses  penghapusan seam tanpa  menghilangkan  konten penting dalam citra.
B. Local Binary Patterns
Local  Binary  Patterns (LBP)  merupakan visual  descriptor yang digunakan untuk klasifikasi pada visi komputer [6].  LBP pertama  kali  dijelaskan  pada  tahun  1994  dan  menjadi  fitur yang  kuat  untuk  klasifikasi  tekstur.  Konsep  dari  LBP  adalah untuk  meringkas  tekstur  lokal  pada  sebuah  citra  dengan membandingkan  setiap  piksel  dengan  tetangganya.  Contoh citra hasil LBP dapat dilihat pada Gambar 2.
LBP  dihitung  dengan  mengambil  nilai  piksel  pusat  yang dibandingkan  dengan  piksel  tetangganya.  Apabila  piksel tetangganya memiliki nilai piksel yang lebih tinggi dari piksel pusat,  maka  akan  diberi  nilai threshold 1  dan  diberi  nilai  0 untuk  sebaliknya.  Untuk  menghitung  nilai  LBP,  dilakukan pemberian  bobot  seperti  menghitung  bilangan  biner  menjadi
(a)
(b) (c)
Gambar 1. Content-aware Image Resizing Menggunakan Seam Carving : (a) Citra Asli, (b) Citra Asli dengan Seam Vertikal, dan (c) Citra Setelah Proses Seam Carving [3].
desimal.  Diketahui  bahwa g c adalah  nilai  piksel  pusat, g p adalah nilai piksel tetangganya, P adalah jumlah tetangga, dan R adalah  radius  dari tetangga.  Sehingga nilai threshold dalam LBP dapat dihitung menggunakan persamaan (5).
(5)
Pada  pendeteksian seam  carving ,  LBP  digunakan  untuk menghitung  variasi  tekstur  selama  proses seam  carving pada citra  [4].  Pada  saat seam vertikal  dihapus,  semua  piksel  yang berada pada sisi kanan akan bergeser ke kiri untuk menempati bagian path yang  dihapus.  Piksel  yang  bersebelahan  dengan seam akan  mengalami  perubahan  nilai  piksel  tetangga.  Oleh sebab itu, nilai LBP juga akan mengalami perubahan dari citra yang  asli  (sebelum  mengalami  proses seam  carving ).  Contoh pengaruh  LBP  untuk  penghapusan  piksel  ditunjukkan  pada Gambar 3.

## C. Ekstraksi Fitur dari Distribusi Energi
Ekstraksi  fitur  dari  distribusi  energi  dibagi  menjadi  empat macam,  yaitu  berdasarkan  energi  kumulatif  minimum, berdasarkan  energi  rata-rata,  berdasarkan  energi seam horizontal  dan  vertikal,  serta  berdasarkan noise  level .  Fitur yang  dihasilkan  oleh  ekstraksi  fitur  dari  distribusi  energi berjumlah  24  fitur.  Fitur-fitur  terdiri  atas  6  fitur  berdasarkan energi  kumulatif  minimum,  4  fitur  berdasarkan  energi  rata-
rata, 10 fitur berdasarkan energi seam horizontal dan vertikal, dan 4 fitur berdasarkan noise level .

## 1) Berdasarkan Energi Kumulatif Minimum
Fitur  berdasarkan  energi  kumulatif  minimum  didasarkan pada half-seam daripada  keseluruhan seam .  Perbandingan hasil seam dari  setengah  bagian  dari  citra  dan  seluruh  bagian dari  citra  dijelaskan  bahwa path dengan  energi  terendah  dari sebuah  citra  bukan  merupakan  energi  terendah  dari  setengah bagian  citra.  Hal  tersebut  menandakan  bahwa  artifak  lokal terlihat dengan jelas pada bagian atas citra. Energi berdasarkan energi  kumulatif  minimum  digunakan  untuk  mengukur  artifak lokal dari citra.
Fitur  berdasarkan  energi  kumulatif  minimum  dihitung menggunakan  matriks  energi  kumulatif  minimum M pada setengah  bagian  dari  citra  yang  sudah  dijelaskan  pada persamaan  (4).  Fitur  yang  terbentuk  berjumlah  6  fitur  dengan nilai  statistik  yaitu min,  max, dan mean yang  dihitung  dari baris dan kolom.
2) Berdasarkan Energi Rata-Rata
Ketika  dilakukan  proses seam  carving pada  citra,  energi rata-rata  pada  citra  tersebut  akan  bertambah.  Energi  rata-rata pada baris dan kolom dari citra akan dihitung meskipun proses seam  carving menghapus  piksel  pada  baris  atau  kolom.  Fitur berdasarkan  energi  rata-rata  meliputi  energi  pada  baris  dan kolom.  Selain  itu,  selisih  antara  energi  pada  baris  dan  kolom akan  memberikan  perbedaan  yang  signifikan  pada  citra  asli dan citra seam carved .
Fitur  berdasarkan  energi  rata-rata  dihitung  menggunakan fungsi  energi e yang  sudah  dijelaskan  pada  persamaan  (2). Fitur yang terbentuk berjumlah 4 fitur yang terdiri dari energi rata-rata  kolom,  energi  rata-rata  baris,  energi  rata-rata,  dan selisih dari energi rata-rata.
3) Berdasarkan Energi Seam Horizontal dan Vertikal
Citra  yang  sudah  dilakukan  proses seam  carving akan memiliki  nilai  energi  pada seam yang  lebih  tinggi  daripada seam pada  citra  asli  dengan  probabilitas  yang  tinggi.  Sama
(a) (b)
Gambar 2.  Contoh Citra Hasil LBP: (a) Citra Asli dan (b) Citra Hasil LBP.
Gambar 3.  Contoh Pengaruh LBP untuk Penghapusan Piksel [4].
seperti  fitur  berdasarkan  energi  rata-rata,  selisih  antara  energi pada seam horizontal  dan  vertikal  akan  memiliki  perbedaan yang  signifikan  pada  citra seam  carved dan  citra  asli.  Fitur berdasarkan  energi seam horizontal  dan  vertikal  dihitung menggunakan  matriks  energi  kumulatif  minimum M pada seluruh  bagian  dari  citra  yang  sudah  dijelaskan  pada persamaan (2.4). Fitur yang terbentuk berjumlah 10 fitur yang terdiri  dari  nilai min,  max,  mean,  standard  deviation, dan difference pada seam vertikal dan horizontal.
4) Berdasarkan Noise Level
Proses seam  carving juga  mempengaruhi noise  level dari sebuah citra karena secara umum prosesnya akan menghilangkan  daerah  yang flat .  Oleh  sebab  itu, noise  level akan  berpengaruh  terhadap  sebuah  citra seam  carving Untuk menghitung noise level dari citra I , citra tersebut akan diproses menggunakan Wiener  filter yang  dilambangkan  dengan F . Noise dari  sebuah  citra  dapat  dihitung  dengan  menggunakan persamaan (6) di bawah ini.
(6)
Fitur  yang  terbentuk  berdasarkan noise  level berjumlah  4 fitur.  Fitur  tersebut  adalah mean,  standard  deviation, skewness, dan kurtosis .

## III. M ETODE PENELITIAN

## A. Desain Umum Sistem
Rancangan bangun perangkat lunak yang akan dibuat adalah implementasi  deteksi seam  carving berdasarkan  perubahan ukuran citra menggunakan Local Binary Patterns dan Support Vector  Machine .  Proses  pertama  yang  dilakukan  sistem  yaitu menghitung  variasi  tekstur  dari  citra  menggunakan Local Binary  Patterns .  Tahapan  selanjutnya  adalah  proses  ekstraksi fitur  untuk  mendapatkan  fitur  dari  distribusi  energinya.  Fitur yang dihasilkan dibagi berdasarkan energi minimum kumulatif , energi rata-rata, energi seam horizontal dan vertikal, dan noise level .  Fitur  berdasarkan noise  level didapatkan  dengan menggunakan Wiener filter . Total fitur yang dihasilkan adalah 24 fitur, yaitu 6 fitur berdasarkan energi minimum kumulatif, 6 fitur  berdasarkan  energi  rata-rata,  10  fitur  berdasarkan  energi seam horizontal  dan  vertikal,  dan  4  fitur  berdasarkan noise level .  Fitur-fitur  yang  telah  dihasilkan  akan  dihitung  nilai minimum  dan  maksimum  dari  setiap  fitur  dalam  satu  kolom dan  kemudian  menghapus  kolom  tersebut  jika  memiliki  nilai minimum  dan  maksimum  yang  sama.  Penghapusan  kolom dilakukan  untuk  menghindari  nilai infinity ketika  proses normalisasi.
Fitur-fitur  yang  sudah  dihapus  beberapa  nilainya  kemudian akan dilakukan proses normalisasi untuk menyamakan rentang nilai  dari fitur. Fitur yang sudah dinormalisasi akan masuk ke dalam proses klasifikasi. Klasifikasi yang dilakukan menggunakan metode Support Vector Machine dengan Radial Basis  Function sebagai  kernelnya  dan k-fold  cross  validation untuk  menguji  kinerja  klasifikasinya.  Keseluruhan  proses dari
perangkat lunak implementasi deteksi seam carving berdasarkan  perubahan  ukuran  citra  menggunakan Local Binary  Patterns dan Support  Vector  Machine dapat  dilihat
pada Gambar 4.
Gambar 4.  Diagram Alir Proses Deteksi Seam Carving .
Gambar 5.  Diagram Alir LBP.

## B. Penghitungan Local Binary Patterns
Local  Binary  Patterns (LBP)  merupakan  operator  tekstur yang  sederhana  dan  efisian  yang  digunakan  untuk  analisis tekstur.  Pada  pendeteksian seam  carving ,  LBP  digunakan untuk  menghitung  variasi  tekstur  selama  proses seam  carving pada citra. Pada saat seam vertikal dihapus, semua piksel yang berada pada sisi kanan seam akan bergeser ke kiri. Piksel yang bersebelahan  dengan seam akan  mengalami  perubahan  nilai piksel tetangga. Hal tersebut akan berpengaruh pada nilai LBP.
LBP  dihitung  dengan  cara  membandingkan  nilai  piksel pusat  dengan  piksel  tetangganya.  Apabila  nilai  piksel tetangganya  lebih  tinggi  atau  sama  dengan  piksel  pusat,  akan diberi  nilai threshold 1  dan  nilai  0  untuk  sebaliknya.  Pada studi ini, matiks piksel dari citra akan dibagi menjadi window dengan  ukuran  3x3  sehingga  memiliki  8  ketetanggaan. Penghitungan  LBP  dari  citra  dapat  menggunakan  persamaan (2.5).  Secara  garis  besar,  proses  penghitungan  LBP  dapat dilihat pada Gambar 5.

## C. Penghitungan Ekstraksi Fitur dan Distribusi Energi dan Normalisasi
Pada  tahap  ini,  data  masukan  yaitu  citra  yang  sudah dilakukan proses LBP dan total fitur yang terbentuk adalah 24 fitur. Fitur tersebut dibagi menjadi 4 macam, yaitu berdasarkan energi kumulatif minimum, energi rata-rata, seam vertikal dan horizontal,  serta noise  level .  Fitur  berdasarkan  energi kumulatif  minimum  ada  6  macam,  fitur  berdasarkan  energi rata-rata  terdapat  4  macam,  fitur  berdasarkan  energi seam
horizontal  dan  vertikal  ada  10  macam,  dan  fitur  berdasarkan noise  level ada  4  macam.  Digram  alir  proses  ekstraksi  fitur dapat dilihat pada Gambar 6.
Dalam  menghitung  fitur  berdasarkan  energi  rata-rata membutuhkan  fungsi  energi e yang  terdapat  pada  persamaan (2).  Sedangkan  fitur  berdasarkan  energi  kumulatif  minimum diperlukan  penghitungan  matriks  energi  kumulatif  minimum dari  50%  bagian  dari  citra  dan  fitur  berdasarkan seam horizontal  dan  vertikal  memerlukan  matriks  energi  kumulatif minimum M dari  seluruh  bagian  citra  dengan  menggunakan persamaan  (4).  Sebelum  menghitung  fitur  berdasarkan noise level ,  citra  masukan  berupa  citra  hasil  LBP  akan  diproses menggunakan Wiener  filter dan  hasilnya  akan  dihitung menggunakan  persamaan  (6)  untuk  mendapatkan noise dan digunakan untuk mengitung fitur berdasarkan noise level .
Setelah  menghitung  hasil  dari  masing-masing  fitur berdasarkan  energi  kumulatif  minimum,  energi  rata-rata, energi s eam horizontal dan vertikal, dan noise level , fitur-fitur tersebut  akan  digabungkan  secara  vertikal  menjadi  satu matriks  fitur.  Matriks  yang  terbentuk  akan  memiliki  ukuran nx 24  dimana n adalah  jumlah  citra.  Kemudian  pada  kolom terakhir akan ditambahkan label kelas dari citra. Citra asli akan memiliki label kelas  -1 dan citra seam carving memiliki label kelas  1.  Selanjutnya,  matriks  dengan  ukuran nx 25  tersebut akan  menjadi  data  masukan  untuk  proses  normalisasi.  Nilai dari fitur pada setiap kolom kemudian dihitung nilai niminum dan  maksimumnya.  Selanjutnya,  kolom  akan  dihapus  jika memiliki  nilai  minimum  dan  maksimum  yang  sama  untuk menghindari nilai infinite pada saat normalisasi. Nilai dari fitur pada  matriks  yang  sudah  dihapus  beberapa  datanya  akan dinormalisasi agar memiliki rentang nilai yang sama.

## IV. UJI COBA DAN PEMBAHASAN

## A. Data Uji Coba
Data  yang  digunakan  untuk  uji  coba  pada  deteksi seam carving adalah  UCID  Image  Database  yang  telah  diproses menggunakan seam  carving .  Data  citra  yang  digunakan memiliki  total  1200  citra  yang  terdiri  dari  200  citra  asli  dan 1000 citra seam carving . Citra seam carving dibagi menjadi 5 skala  rasio  yaitu  10%,  20%,  30%,  40%,  dan  50%  dimana masing-masing  skala  rasio  memiliki  jumlah  citra  sebanyak 200.
Selanjutnya, 400 citra yang terdiri dari 200 citra asli (kelas - 1) dan 200 citra seam carving (kelas 1) dari setiap skala rasio akan  digunakan  untuk  proses  klasifikasi.  Metode  yang digunakan  untuk  membuat  model  klasifikasi  adalah k-fold cross  validation dengan  jumlah k yang  digunakan  adalah delapan  buah.  Data  dari  kelas  -1  dan  kelas  1  akan  dibagi menjadi 10-fold dengan jumlah sama.
B. Uji Coba Pengaruh Fitur terhadap Performa Klasifikasi
Uji  coba  yang  dilakukan  adalah  dengan  membedakan jumlah  fitur  berdasarkan  jenisnya.  Uji  coba  dilakukan sebanyak  5  kali  dengan  rincian  menggunakan  fitur  lengkap, menghilangkan fitur berdasarkan energi rata-rata,
Gambar 6.  Diagram Alir Ekstraksi Fitur.
menghilangkan  fitur  berdasarkan  energi  kumulatif  minimum, menghilangkan fitur berdasarkan energi seam , dan menghilangkan  fitur  berdasarkan noise  level .  Uji  coba dilakukan untuk mengetahui pengaruh fitur jenis tertentu pada proses  deteksi seam  carving pada  citra.  Hasil  uji  coba  dapat dilihat pada Tabel 1.
Hasil  uji  coba  pada  Tabel  1  menggunakan  jumlah  data sebanyak  400  citra  untuk  setiap  skala  rasionya  dan  10- fold cross validation yang dilakukan sebanyak 3 kali running untuk setiap  uji  coba.  Tabel  1  menunjukkan  rata-rata  akurasi  dari  3 kali running. Berdasarkan  tabel  tersebut,  dapat  dilihat  bahwa rata-rata akurasi tertinggi didapatkan ketika menggunakan fitur yang lengkap yaitu sebesar 73,95%. Hal tersebut berarti bahwa kelengkapan  fitur  penting  untuk  mendapatkan  hasil  performa yang  baik.  Rata-rata  akurasi  tertinggi  untuk  setiap  uji  coba didapatkan  dengan  menggunakan  citra seam  carving dengan skala  rasio  50%.  Hal  tersebut  menandakan  bahwa  besarnya skala  rasio  citra seam  carving akan  berpengaruh  pada  tingkat akurasi  pada  proses  deteksi seam  carving .  Selain  itu, didapatkan  juga  bahwa  fitur  yang  paling  penting  adalah  fitur berdasarkan  energi seam karena  akurasi  yang  didapatkan adalah paling rendah jika dibandingkan dengan menghilangkan jenis  fitur  yang  lain  yaitu  sebesar  63,57%.  Sedangkan  fitur yang  tidak  terlalu  berpengaruh  terhadap  akurasi  adalah  fitur berdasarkan energi kumulatif minimum.

## V. KESIMPULAN
Kesimpulan yang diperoleh dari uji coba dan evaluasi adalah sebagai berikut:
1. Metode Local  Binary  Patterns dan Support  Vector Machine yang  digunakan  untuk  deteksi seam  carving berdasarkan  perubahan  ukuran  citra  memiliki  hasil  rata- rata akurasi tertinggi sebesar 73,95 %.
2. Berdasarkan  hasil  uji  coba,  akurasi  tertinggi  yang didapatkan  yaitu  86,83%  dengan  menggunakan  data sebanyak  400  citra  dengan  skala  rasio seam  carving sebesar 50% dan  menggunakan 10 -fold cross validation . 3. Rata-rata  akurasi  terendah  adalah  sebesar  63,57%  yang didapatkan  dengan  menghilangkan  fitur  berdasarkan energi seam horizontal dan vertikal.
4. Fitur yang memiliki pengaruh besar terhadap hasil akurasi dari  klasifikasi  adalah  fitur  berdasarkan  energi seam horizontal  dan  vertikal,  sedangkan  fitur  yang  kurang memiliki  pengaruh  besar  terhadap  hasil  akurasi  adalah fitur berdasarkan energi kumulatif minimum.
DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Battiato,  G.  M.  Farinella,  G.  Puglisi,  dan  D.  Ravì,  “Content-aware image resizing with seam selection based on Gradient Vector Flow,” in 2012 19th IEEE International Conference on Image Processing , 2012, hal. 2117–2120.
[2] P.  Zargham  dan  S.  Nassirpour,  “Content-Aware  Image  Resizing,” Electrical  Engineering  Department,  Stanford  University,  Stanford,  CA, Project Report EE368.
[3] “Seam carving,” Wikipedia . 01-Des-2016.
[4] T. Yin, G. Yang, L. Li, D. Zhang, dan X. Sun, “Detecting seam carving based image resizing using local binary patterns,” Comput. Secur. , vol. 55, hal. 130–141, Nov 2015.
[5] S.-J. Ryu, H.-Y. Lee, dan H.-K. Lee, “Detecting Trace of Seam Carving for Forensic Analysis,” IEICE  Trans.  Inf.  Syst. ,  vol. E97.D, no. 5, hal. 1304–1311, 2014.
[6] “Local binary patterns,” Wikipedia . 06-Des-2016.
[7] “Supervised  Learning  -  MATLAB  &  Simulink.”  [Daring].  Tersedia pada:  https://www.mathworks.com/discovery/supervised-learning.html. [Diakses: 14-Des-2016].
[8] “What  Is  Seam  Carving?  An  Explanation  And  Tutorial  [VIDEO],”
Creators . [Daring]. Tersedia pada:
https://creators.vice.com/en_uk/article/what-is-seam-carving-an- explanation-and-tutorial-video. [Diakses: 19-Mei-2017]. Tabel 1.
Hasil Uji Coba Pengaruh Fitur terhadap Performa Klasifikasi Skala Rasio Lengkap Tanpa Energi Rata- Rata Tanpa Energi Kumulatif Minimum Tanpa Energi Seam Tanpa Noise Level Id Pasangan Rata-Rata CR* 10% 59,50 57,67 61,83 51,50 53,50 R1 a – c1 0,0193233 20% 73,42 73,33 72,67 57,00 72,00 R2 b – c1 0,0132334 30% 70,08 68,58 68,50 64,00 63,50 R3 c – c1 0,0132334 40% 79,92 78,42 79,58 68,92 74,75 R4 a – c2 0,2343343 50% 86,83 84,50 86,83 76,42 84,00 R5 b – c2 0,3423423 Rata-rata 73,95 72,5 73,88 63,57 69,55 R9 c – c3 0,0234443