## PENGUKURAN KEMIRIPAN FITUR PADA SISTEM TEMU KEMBALI CITRA BERBASIS KONTEN MENGGUNAKAN EUCLIDIAN DISTANCE
1 Rini Arianty, 2 Maukar, 3 Octarina Budi Lestari
1,2 Fakultas Ilmu KomputerUniversitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat
1 rinia@staff.gunadarma.ac.id, 2 maukar@staff.gunadarma.ac.id,
3 octa_bl@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Sistem Temu Kembali Citra berbasis Konten atau sistem, sudah diterapkan pada beberapa mesin pencari seperti Google dan Bing, tetapi citra hasil pencarian yang diberikan masih ada yang tidak relevan dengan citra permintaan. Membangun Temu Kembali Citra berbasis Konten yang dapat memberikan hasil pencarian yang relevan tergantung pada penarikan informasi dari konten  citra  yang  dimasukan.  Proses  penarikan  informasi  terhadap  konten  suatu  citra  dapat dilakukan dengan menggunakan metode ekstraksi fitur berdasarkan konten warna, bentuk atau tekstur. Penelitian ini, mengukur jarak kesamaan atau kemiripan antara citra query dengan citra pada  database  menggunakan  Euclidian  Distance  pada  Sistem  Temu  Kembali  Citra  berbasis Konten berdasarkan warna dan tekstur. Ekstraksi fitur warna dilakukan menggunakan metode Momen  Warna,  dan  fitur  tekstur  menggunakan  Filter  Gabor.  Persentase  presisi  tingkat keberhasilan  Sistem  yang  diuji  pada  setiap  kategori  menggunakan  pengujian  secara  visual dengan memperhatikan citra groundtruth. Hasil terendah memiliki presisi sejumlah 50% pada kategori  gunung  dan  presisi  tertinggi  sejumlah  100%  pada  kategori  dinosaurus.  Rata-rata persentase  presisi  tingkat  keberhasilan  Sistem  Temu  Kembali  Citra  berbasis  Konten  sejumlah 84% dari 10 data uji yang diambil dari database. Hasil yang diharapkan dari penelitian, aplikasi dapat mengidentifikasi citra berdasarkan ekstraksi fitur yang digunakan dan dapat menampilkan 10 citra yang mirip dengan citra query pada perangkat desktop.
Kata Kunci: CBIR, Ekstraksi, Fitur, Tekstur, Warna.

## Abstract
The Content Based Image Retrieval (CBIR) system or system has been applied to several search engines such  as  Google  and  Bing, however the  image  of  the  search  results provided  is occasionally  irrelevant  to  the  requested  image.  Bbuilding  Content  Based  Image  Retrieval  that can  provide  relevant  results  depends  on  the  retrieval  of  information  from  the  image  content entered.  The  process  of  retrieving  information  on  the  content  of  an  image  can  be  done  using feature  extraction  method  based  on  colour  content,  shape  or  texture.  This  research  will  be measured distance among the query image and the database image using Euclidian Distance in Content-based Image Retrieval System which is based on colour and texture content. The colour feature extraction was done using the Colour and Texture features using the Gabor Filter. The percentage  of  the  precision  level  of  success  of  the  tested  system  in  each  category  uses  visual testing by paying attention to  the ground truth image. The lowest results have the precision of 50% in the mountain category and the highest precision of 100% in the dinosaur category. The average percentage precision of the Content-based Image Retrieval System success rate is 84% of the 10 data taken from the database. The expected result of this research is the application can identify images based on the feature extraction used and it can show 10 images which are similar to the query image on the desktop device.
Keywords: CBIR, Extraction, Featue, Texture, Color.

## PENDAHULUAN
Sistem  temu  kembali  citra  berbasis konten  ( Content  Based  Image  Retrieval  / CBIR) sudah diterapkan pada beberapa mesin pencari  [1]  seperti  Google  dan  Bing,  tetapi citra hasil pencarian yang diberikan masih ada yang tidak relevan dengan citra permintaan[2]. Proses  membangun  sistem Content  Based Image Retrieval (CBIR) yang dapat memberikan  hasil  pencarian  yang  relevan tidak mudah[3]. Hasil pencarian yang relevan tergantung  pada  penarikan  informasi  dari konten  citra  [4]  yang  dimasukan.  Proses penarikan  informasi  terhadap  konten  suatu citra  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan metode-metode  ekstraksi  fitur,  fitur  yang  di ekstrak  dapat  berdasarkan  konten  warna, bentuk  atau  tekstur.  Sistem Content  Based Image Retrieval (CBIR) dapat digunakan lebih dari  satu  fitur  [5]  selama  fitur  itu  dapat melengkapi satu sama lain [6]. Fitur yang telah selesai  diekstrak  akan  dimasukan  ke  dalam himpunan ( array ) yang disebut feature vector atau vektor fitur. Fitur-fitur tersebut yang akan digunakan  nantinya  pada  proses  pengukuran kemiripan  fitur  [7],  untuk  mendapatkan  hasil citra  yang  mirip  atau  relevan  dengan  citra permintaan atau query . Berdasarkan penelitian terdahulu,  penelitian  terkait  dengan  sistem temu  kembali  citra  berbasis  konten  ini  sudah dilakukan  oleh  beberapa  peneliti.  Penelitian [8] mengimplementasikan CBIR untuk identifikasi  citra  berdasarkan  warna  dominan dengan  menggunakan  metode  Transformasi
wavelet dan Histogram warna yang digabungkan,  aplikasi  berhasil  menampilkan citra  yang  serupa  dengan  citra query berdasarkan  informasi  yang  ada  pada  citra tersebut. Penelitian [9] menerapkan kombinasi fitur  warna,  bentuk,  dan  Siamse Neural Network (SNN) untuk mengembangkan sistem CBIR yang sebelumnya mereka bangun, Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah nilai presisi rata-rata untuk semua kategori 98,62% yang  melebihi  dari  karya  yang  sudah  ada sebelumnya.  Penelitian  [10]  menggunakan Color  Descriptor (CN)  dan Gray  Level  Co-
occurrence
Matrix (GLCM) untuk
mengidentifikasi  citra berdasarkan warna  dan tekstur, Hasil yang didapatkan dari penelitian ini  adalah  metode  untuk  pengambilan  citra menggunakan  kombinasi  fitur  tekstur  dan warna.
Penelitian  [11]  ini  mengimplemen- tasikan  skema  CBIR  berbasis  warna  dan tekstur  fitur  visual,  di  mana  fitur-fitur  visual ini diekstraksi dari citra ruang warna RGB ke Hue, Saturation, Value (HSV) yang ditingkatkan  menggunakan  filter  Laplacian, Hasil yang dicapai dalam penelitian ini adalah didapatkannya  penarikan  citra  yang  lebih relevan  daripada  beberapa  skema  lain  yang ada,  dengan  nilai  presisi  rata-rata  89,50%. Penelitian [12] menerapkan metode Active Re- Ranking di  mana  citra  permintaan  yang  telah disajikan  dibangun  modularnya,  Hasil  dari penelitian  ini  adalah  pengambilan  citra  yang lebih  baik  setelah  mengimplementasikan metode Active Re-Ranking.Pada penelitian ini
akan diimplementasikan
penggunaan
Euclidean  Distance sebagai  pengukur  jarak kesamaan  atau  kemiripan  antara  citra query dengan  citra  pada database pada kumpulan citra  di  dalam dataset James  Z.  Wang  [13] sistem  temu  kembali  citra  berbasis  konten. Penelitian  ini  menggunakan  citra  RGB sejumlah  1000  buah  citra  dengan  10  kategori (antara  lain:  African,  Pantai,  Bangunan,  Bis, Dinosaurus  ,  Gajah,  Bunga,  Kuda,  Gunung dan  Makanan).  Setiap  kategori  memiliki  100 buah  citra.Ekstraksi  fitur  konten  dilakukan berdasakan  warna  dan  tekstur  menggunakan momen  warna  dan  filter  Gabor.  Hasil  yang diharapkan  dari  penelitian  ini  aplikasi  dapat mengidentifikasi  citra  berdasarkan  ekstraksi fitur yang  digunakan  dan  dapat  menampilkan citra  yang  relevan  dengan  citra query pada perangkat desktop .

## METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  dilakukan  beberapa tahapan-tahapan dalam melakukan pengukuran  kemiripan  fitur  pada  sistem temukembali citra berbasis konten berdasarkan analisis warna dan tekstur.

## 1. Citra Masukan
Citra yang dimasukkan terbagi menjadi dua  kelompok,  kelompok  pertama  yaitu
kumpulan  citra  pada dataset ,  dan  kelompok kedua adalah citra permintaan atau query yang telah  dipilih  dari dataset dengan  deskripsi berikut :
1. Kumpulan citra atau gambar yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  citra berwarna  dari dataset yang  bernama  “test images”  milik  James  Z.  Wang  dan  Jia  Li [13]. Citra yang digunakan merupakan citra berwarna  dengan  model  warna  RGB dengan  keseluruhan  citra  berjumlah  1000 buah  citra  yang  terbagi  menjadi  10 kategori,  di  mana  pada  setiap  kategori memiliki  100  buah  citra.  Gambar  1 memperlihatkan beberapa contoh dari citra yang  digunakan.  Kumpulan  citra  ini nantinya  akan  diresize,  lalu  diekstrak fitur warna  dan  teksturnya,  setelah  itu feature vector yang  dihasilkan  pada  setiap  citra disimpan ke dalam file .mat yang nantinya akan  diukur  tingkat  kemiripan  fiturnya dengan citra query. Kategori-kategori citra yang  terdapat  pada  dataset  dapat  dilihat pada Tabel 1.
2. Citra query merupakan  citra  yang  akan dimasukkan sebagai permintaan [14] untuk dicari  citra  yang  mirip.  Citra query yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  citra pada dataset yang dipilih secara acak. Satu citra dipilih untuk setiap kategori.
Gambar 1. Contoh Citra yang Digunakan [13]
Tabel 1. Kategori Citra pada Dataset No Kategori Gambar 1 African 0 - 99 2 Pantai 100 - 199 3 Bangunan 200 - 299 4 Bis 300 – 399 5 Dinosaurus 400 – 499 6 Gajah 500 – 599 7 Bunga 600 – 699 8 Kuda 700 – 799 9 Gunung 800 – 899 10 Makanan 900 – 999 ( a). Citra Asli (b) Citra Resizing

## Gambar 2. Proses Resizing
2. Pengubahan Ukuran Citra Query
(Resizing)
Tahapan  proses  ini  digunakan  untuk mengubah  ukuran  citra query dan  kumpulan citra  pada dataset sebelum  dilakukannya ekstraksi  fitur.  Citra  diubah  ukurannya menjadi  ukuran  standar  384  x  256  piksel, ukuran  tersebut  adalah  ukuran  citra  yang
umum lebih banyak ada pada dataset . Berikut adalah pseudocode untuk proses resizing . image = imresize(image, [384 256]);
Citra  yang  telah  dimasukkan  pada variabel  “image”  diubah  ukurannya  menjadi 384 x 256 dengan perintah “imresize”. Gambar 2  memperlihatkan  ilustrasi  perubahan  ukuran citra  asli  yang  sebelumnya  berukuran  256  x
384 piksel, menjadi citra berukuran 384 x 256 piksel.

## 3. Ekstraksi Fitur
Ekstraksi fitur adalah proses mengambil ciri  dari  satu  citra  berdasarkan  metode ekstraksi fitur yang digunakan [14][15]. Fitur yang  diekstrak  pada  penelitian  ini  adalah warna  dan  tekstur.  Metode  yang  digunakan untuk mengekstrak fitur warna adalah momen warna  sedangkan  metode  yang  digunakan untuk  mengekstrak  fitur  tekstur  adalah  filter gabor.Pada  tahap  ini  metode  ekstraksi  fitur dilakukan untuk mendapatkan fitur warna dan tekstur  dalam  bentuk  array  atau  himpunan yang  dinamakan feature  vector [16]. Feature vector yang terbentuk dari momen warna dan filter gabor disatukan dan disimpan pada satu himpunan,  untuk feature  vector milik kumpulan  citra  pada dataset maka  akan disimpan  ke  dalam  file  .mat,  sedangkan feature  vector milik  citra query akan digunakan  pada  tahap  pengukuran  kemiripan fitur.  Hasil  akhir  pada  tahap  ini  adalah didapatkannya  fitur  warna  dan  tekstur  yang sudah  tersimpan  pada  file  berekstensi  .mat untuk  fitur  kumpulan  citra  pada dataset ,  dan siap diukur kemiripannya pada tahap selanjutnya.

## A. Fitur Warna
Tahapan  proses  ini  mengawali  proses ekstraksi fitur, di mana fitur yang pertama kali diekstrak  adalah  fitur  warna.  Metode  yang digunakan  untuk  ekstraksi  citra  berdasarkan
fitur  warna  pada  tahap  ini  adalah  momen warna.  Ekstraktor  warna  ini    menggunakan tiga  momen  utama  dari  distribusi  warna  citra yaitu Mean (Rata-Rata), Standard deviation (Deviasi standar), dan Skewness (Kecenderungan) [17]. Setelah proses perhitungan  untuk  ketiga  momen  utama selesai,  maka    akan  menghasilkan  tiga  nilai untuk  masing-masing  komponen  warna  [18]. Hasil ketiga nilai ini merupakan fitur atau ciri dari warna citra yang telah dimasukkan. Fitur atau  ciri  ini  disimpan  pada  suatu  himpunan yang  akan  menjadi feature  vector dari  fitur warna.  Berikut  langkah  dalam  melakukan ekstraksi  fitur  warna  menggunakan  Momen Warna.
1. Ekstraksi saluran RGB pada citra menggunakan pseudocode Matlab berikut :
R = double(image(:, :, 1)); G = double(image(:, :, 2)); B = double(image(:, :, 3));
Pada  sintaks  tersebut  dibuat  tiga  variabel untuk menampung nilai warna merah(red), hijau(green),  dan  biru(blue).  Variabel  “R” untuk  warna  merah,  Variabel  “G”  untuk warna  hijau,  Variabel  “B”  untuk  warna biru.  Fungsi  “double”  digunakan  untuk mengambil  nilai  matriks  pada  variabel “image”, di mana angka “1”, “2”, dan “3” menunjukan  matriks  keberapa  yang  akan diambil datanya. Hasil dari proses ini akan menghasilkan tiga variabel yang berisi nilai dari  masing-masing  warna,  dan  data  siap diproses untuk tahap selanjutnya.
2. Menghitung nilai rata-rata pada setiap nilai warna  merah( Red ),  hijau( Green ),  dan biru( Blue ) menggunakan pseudocode Matlab berikut : meanR = mean( R(:) );
Pada sintaks diatas variabel “R” yang berisi nilai  warna  merah  dihitung  nilai  rata- ratanya menggunakan fungsi “mean”. Nilai dari  proses  perhitungan  rata-rata  tersebut disimpan pada variabel bernama “meanR”.
3. Menghitung  nilai  deviasi  standar  pada
setiap nilai warna merah( Red ), hijau( Green ), dan biru( Blue ).
Penghitungan nilai deviasi standar menggunakan pseudocode Matlab berikut: stdR  = std( R(:) );
Pada sintaks diatas variabel “R” yang berisi nilai  warna  merah  dihitung  nilai  deviasi standarnya  menggunakan  fungsi  “std”. Nilai  dari  proses  perhitungan  rata-rata tersebut  disimpan  pada  variabel  bernama “stdR”.
4. Menghitung  nilai  kecenderungan  atau skewness pada setiap nilai warna merah(red),  hijau(green),  dan  biru(blue) menggunakan pseudocode Matlab berikut : skR = skewness( R(:) );
Pada sintaks diatas variabel “R” yang berisi nilai warna merah dihitung nilai kecenderungannya  menggunakan  fungsi “std”.  Nilai  dari  proses  perhitungan
kecenderungan  tersebut  disimpan  pada variabel bernama “skR”.
5. Membuat himpunan feature vector.
Feature vector yang akan dibuat berisi nilai dari  tiga  momen  utama  [  pada  masing- masing  warna  menggunakan pseudocode berikut:
Color_moment = zeros(1, 9); Color_moment(1, :) = [meanR stdR skR meanG stdG skG meanB stdB skB];
Pada  sintaks  diatas  himpunan  bernama “Color_moment”  dibuat  dengan  ukuran  9 kolom dalam 1 baris, menggunakan fungsi “zeros”. Kemudian variabel yang menampung nilai rata-rata, deviasi standar, dan  kecenderungan  dimasukkan  pada himpunan tersebut. Hasil akhir dari proses ekstraksi  fitur  warna  ini  adalah  data  ciri berdasarkan  warna  dari  citra  yang  telah dimasukkan.  Data  ciri  warna  tersebut disimpan  pada  himpunan feature  vector yang bernama “Color_moment”. Gambar 3 memperlihatkan feature  vector yang dihasilkan.

## B. Fitur Tekstur
Tahapan  proses  ini  adalah  proses ekstraksi fitur kedua, di mana fitur yang akan diekstrak  kali  ini  adalah  fitur  tekstur menggunakan  filter  Gabor[19].  Tahap  awal melakukan esktraksi citra kedalam grayscale , kemudian  menjalankan  filter  gabor  yang menghasilkan feature  vector berisi  nilai  rata-
rata  amplitudo,  dan  rata-rata  energi  [20]. Proses  ekstraksi  fitur  tekstur  menggunakan Filter  Gabor  perintah pseudocode Matlab berikut:
img = double(rgb2gray(image))/255; [meanAmplitude, msEnergy] = Gabor_filt(img);
Pada  sintaks  tersebut  nilai  citra  yang ada pada “image” dibagi 255 untuk di konversi menjadi  citra grayscale menggunakan  fungsi “rgb2gray”.  Setelah  itu  nilai  hasil  konversi disimpan pada variabel bernama “img” dengan menggunakan  fungsi  “double”.  Hasil  dari proses  ini  adalah  data  citra  yang  telah dikonversi  menjadi  citra grayscale dan  siap digunakan untuk proses pada tahap selanjutnya. Tahapan  proses  yang  dilakukan selanjutnya adalah proses menjalankan fungsi filter Gabor untuk mendapatkan nilai rata-rata
amplitudo,  dan  rata-rata  energi.  Pada  sintaks diatas  nilai  citra grayscale yang  ada  pada variabel “img” diekstrak menggunakan fungsi “Gabor_filt”.
Setelah  itu  nilai  hasil  proses  ekstraksi akan  disimpan  pada  himpunan feature  vector yang  bernama  “meanAmplitude”  untuk  nilai rata-rata  amplitudo,  dan  “msEnergy”  untuk nilai rata-rata energi. Hasil akhir dari proses ini adalah  didapatkannya  fitur  atau  ciri  tekstur dari  citra  yang  telah  dimasukkan,  dan  fitur tersebut  siap  untuk  digunakan  pada  tahap berikutnya.  Gambar  4  merupakan  contoh feature  vector tekstur  yang  dihasilkan.  Pada tahap ini, hasil ekstraksi fitur citra dari tahapan sebelumnya digabungkan menjadi satu feature vector,  agar  siap  diproses  pada  pengukuran kemiripan  fitur  menggunakan  perhitungan euclidean distance.
Gambar 3. Feature Vector Hasil Momen Warna
Gambar 4. Feature Vector Hasil Filter Gabor

## 4. Penggabungan Dua Fitur
Tahapan  proses  ini  adalah  proses menggabungkan  kedua  fitur  yang  sudah  di ekstrak  pada  tahap  sebelumnya.  Fitur  warna dan  tekstur  yang  telah  di  ekstrak  di  tahap sebelumnya masih disimpan di dalam variabel feature  vector masing-masing  ekstraktor seperti  dapat  dilihat  pada  Gambar  5.  Pada Gambar  5,  dapat  dilihat feature  vector “color_moment” dan “gabor_filter” dimasukkan ke dalam variabel himpunan baru bernama  “ImageFeatures”.  Variabel  baru  ini yang  akan  menampung  data  dua  buah  fitur yang sudah diekstrak pada tahap sebelumnya.
Teknik yang dilakukan untuk proses
penggabungan dua buah himpunan menggunakan Pseudocode berikut: ImageFeatures
= [color_moments meanAmplitude msEnergy];
Pada  sintaks  tersebut  variabel  bernama “ImageFeatures”  menampung  nilai  dari  3 variabel feature  vector .  “color_moments” diletakan  pada  kolom  pertama  himpunan, “meanAmplitude”  diletakan  pada  kolom kedua  himpunan,  dan  “msEnergy”  diletakan pada  himpunan  ketiga.  Hasil  dari  proses  ini adalah didapatkannya gabungan fitur atau ciri warna  dan  tekstur  dari  citra  yang  telah
diekstrak  pada  tahap  sebelumnya.  Gambar  6 merupakan feature  vector gabungan  yang dihasilkan.

## 5. Pengukuran Kemiripan Fitur
Tahapan  proses  ini  adalah  proses pengukuran  kemiripan  fitur  antara  fitur  dari citra permintaan atau query dengan kumpulan citra pada basis data. Metode yang digunakan untuk  pengukuran  kemiripan  fitur  pada penelitian ini menggunakan euclidean distance [21] menggunakan Persamaan :
2 2 1 2 2 1 ) ( ) ( y y x x E − + − =  (1)
dimana:  E adalah Jarak Euclidian yang dihitung berdasarkan variabel (x 1 , y 1 ) sebagai jarak  titik  awal  dan (x 2 ,  y 2 ) yang  merupakan jarak  titik  berikutnya.  Semakin  kecil  atau mendekati  nol  nilai  jarak  euclidean  antara kedua  buah  citra  maka  akan  semakin  mirip kedua  citra  tersebut.  Apabila  nilai  jarak euclidean  adalah  nol  antara  kedua  buah  citra maka  kedua  citra  tersebut  adalah  citra  yang sama. Fitur dari kumpulan citra pada basis data disimpan  di  file  yang  bernama  “dataset.mat”. Fitur dari citra permintaan atau query disimpan pada variabel bernama “queryImageFeature”.
Gambar 5. Penggabungan Dua Fitur

## Gambar 6. Hasil Penggabungan 2 Feature Vector
Gambar 7. Citra Satu dan Dua
Setelah  fitur  kedua  citra  siap  di  proses maka  fitur  dihitung  menggunakan  persamaan euclidean  distance menggunakan pseudocode berikut :
Euclidean  =  sqrt(sum(power(dataset- queryImageFeatureVector, 2)));
Pada  sintaks diatas nilai  dari  fitur  citra pada dataset  yang  dikurang  dengan fitur  citra query ,  hasil  dari  pengurangan  tersebut dipangkat dua lalu dijumlahkan dengan fungsi “sum”,  setelah  itu  hasil  diakarkan  dengan fungsi  “sqrt”  untuk  mendapat  nilai  jarak euclidean  yang  ditampung  pada  variabel “Euclidean”.    Contoh  dari  perhitungan  jarak euclidean antara dua buah citra pada Gambar 7 dapat dilihat sebagai berikut:
Vektor fitur citra satu = [4, 1, 2, 6]
Vektor fitur citra dua   = [3, 2, 1, 3]
Euclidean
= √(|4 − 3|) 2 + (|1 − 2|) 2 + (|2 − 1|) 2 + (|6 − 3|) 2 = √(1) 2 + (1) 2 + (1) 2 + (3) 2 = √1 + 1 + 1 + 9
= √12
= 3.464 10162 Penggunaan persamaan euclidean distance maka  didapatkan  nilai  jarak  antara citra  satu  dan  citra  dua  adalah  3,46410162. Nilai jarak yang dihasilkan akan diurutkan dari nilai terkecil hingga terbesar, lalu akan diambil 10  citra  dengan  nilai  jarak  terkecil  untuk ditampilkan. Pada Tabel 2 dapat dilihat contoh 10  citra  yang  diambil  berdasarkan  nilai  jarak yang dihasilkan .
Tabel 2. Contoh 10 Citra dengan Nilai Jarak Terkecil Citra Query No Citra Hasil Nilai Euclidean Distance 1 0 2 83.5061 3 86.4742 4 88.5404 5 88.5479 6 89.6132 7 89.6665 8 90.4387 9 91.6116 10 91.6215

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini, tahap ekstraksi fitur diharapkan  menghasilkan  vektor  fitur  atau
feature vector dari masing-masing ekstraktor.
Setelah kedua feature vector didapatkan, maka feature  vector digabungkan  ke  satu  variabel agar  siap  digunakan  pada  tahap  berikutnya.
Pada  tahap  ekstraksi  fitur  ini  citra  yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 8.

## A. Hasil Ekstraksi Fitur Warna
Hasil dari proses ekstraksi fitur warna ini  dilakukan  dengan  citra  pada  Gambar  8.
Ekstraktor  yang  digunakan  adalah color moment ,  di  mana  hasil  ekstraksinya  akan menghasilkan feature  vector bernama Color_moment .  Gambar  9  merupakan  hasil vektor  fitur  Momen  Warna  yang  dihasilkan dari  ekstraksi  pada  citra  Gambar  8.  Terdapat keterangan  yang  menjelaskan  untuk  kolom  1 sampai  dengan  3  merupakan  nilai mean,
standar  deviation, dan skewness dari  saluran warna merah, kolom 4 sampai dengan 6 untuk saluran  warna  hijau,  dan  kolom  7  sampai dengan  9  untuk  saluran  warna  biru,  sehingga dihasilkan vektor berukuran 1x9.

## B. Hasil Ekstraksi Fitur Tekstur
Hasil dari proses ekstraksi fitur tekstur ini  dilakukan  dengan  citra  pada  Gambar  8. Ekstraktor  yang  digunakan  adalah  Filter Gabor,  di  mana  hasil  ekstraksinya  akan menghasilkan 2 feature vector yaitu meanAmplitude dan msEnergy seperti  dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 8. Citra yang digunakan
Gambar 9.  Feature Vector Hasil Momen Warna Citra Gambar 8
Gambar 10. Feature Vector meanAmplitude Hasil Gabor Filter
Gambar 11. Feature Vector msEnergy Hasil Gabor Filter
Gambar 12. Citra Kategori yang Sama dengan Feature Vector yang Berbeda
Gambar  10  merupakan  vektor  fitur meanAmplitude  dari  ekstraktor Gabor Filter, yang  didapatkan  dari  ekstraksi  pada  citra  8.
Terdapat keterangan untuk setiap kolom berisi nilai  meanAmplitude  citra  pada  setiap  skala dan  rotasi.  Pada  ekstraktor  filter  gabor  yang digunakan  di  penelitian  ini,  skala  yang digunakan  adalah  4  dan  orientasi  yang digunakan  adalah  6  [22],  sehingga  dihasilkan vektor  berukuran  1x24  seperti  dapat  dilihat pada Gambar 10. Gambar 11 merupakan hasil feature vector atau vektor fitur msEnergy dari ekstraktor Gabor Filter, yang didapatkan dari ekstraksi  pada  citra  Gambar  8.  Terdapat keterangan  untuk  setiap  kolom  berisi  nilai msEnergy  citra  pada  setiap  skala  dan  rotasi. Pada ekstraktor filter gabor yang digunakan di penelitian  ini,  skala  yang  digunakan adalah  4
dan  orientasi  yang  digunakan  adalah  6  [22], sehingga dihasilkan vektor berukuran 1x24.

## C. Hasil Pengukuran Kemiripan Fitur
Pada  penelitian  ini,  tahap  pengukuran kemiripan  fitur  akan  dilakukan  pada  citra dikategori  bunga  pada  Gambar  8.  Citra tersebut  akan  diukur  dengan  persamaan euclidean  distance .  Pengukuran  citra  pada Gambar  8  akan  dilakukan  dengan  citra  itu sendiri, dengan citra dikategori yang sama, dan dengan citra dikategori yang berbeda.
1. Hasil dengan Citra Kategori yang Sama
Pada  tahap  pengukuran  kemiripan  fitur ini,  citra  yang  akan  diukur  dengan  citra  pada dengan  citra  dikategori  yang  sama  yaitu kategori  bunga  seperti  dapat  dilihat  pada Gambar 12.
Seperti  dapat  dilihat  pada  Gambar  12 terdapat  2  citra  yang  masuk  kategori  yang sama yaitu “bunga” akan tetapi memiliki nilai feature  vector  yang  berbeda.  Sebagai  contoh pada  nilai Mean,  Standard  Deviation, dan Skewness untuk  citra  A  memiliki  nilai
105,1472  dan  pada  citra  B  memiliki  nilai 95,0298. Fitur citra yang dihitung adalah fitur citra  pada  Gambar  A  dengan  citra  pada Gambar  B  menghasilkan  nilai euclidian distance 61,7058  dari  proses  perhitungan. Nilai  61,7058  tersebut  dapat  diartikan  kedua citra  yang  diukur  adalah  bukan  citra  yang sama.

## 2. Hasil dengan Citra Kategori Berbeda
Pada  tahap  pengukuran  kemiripan  fitur ini,  citra  yang  akan  diukur  dengan  citra dikategori yang berbeda dengan yaitu kategori kuda  seperti  dapat  dilihat  pada  Gambar  13. Hasil  dari  proses  perhitungan euclidean distance  menghasilkan  nilai  192,4789  dari proses  perhitungan.  Nilai  192,4789  tersebut dapat diartikan kedua citra yang diukur adalah
bukan citra yang sama. Tetapi jika dibandingkan dengan nilai pada citra kategori yang  sama,  nilai  kategori  yang  sama  lebih kecil dibandingkan dengan nilai pada kategori yang berbeda.

## D. Hasil Ujicoba Presisi
Pada penelitian ini, uji coba presisi akan dilakukan  untuk  menguji  presisi  dari  setiap kategori.  Data  uji  yang  digunakan  adalah sepuluh  citra  yang  diambil  secara  acak  dari basis data. Sepuluh citra yang diambil tersebut mewakili  setiap  kategori  sebagai  data  uji. Pengujian  subjektif  juga  dilakukan  untuk mengetahui apakah citra hasil yang dikeluarkan  relevan  atau  tidak.  Setelah  ke sepuluh kategori selesai diuji, maka ke sepuluh nilai  presisi  yang  didapatkan  dari  setiap kategori  akan  dihitung  rata-ratanya.  Sebagai contoh ditampilkan 2 dari hasil uji berdasarkan hasil dari presisi terendah presisi pada kategori gunung dan presisi paling tinggi sejumlah pada kategori dinosaurus.
Gambar 13. Citra Kategori yang Berbeda
1. Kategori Dinosaurus
Pada  Tabel  3  dapat  dilihat  citra query yang dimasukkan,  citra  hasil  yanditampilkan, nilai  euclidean  distance  dari  citra  hasil, pengujian  subjektif,  dan  nilai  presisi  yang didapatkan  pada  kategori  dinosaurus.  Hasil
pengujian  pada  data  uji  kategori  dinosaurus didapatkan  10  citra  relevan  dengan  kategori dan tidak ada citra yang tidak relevan dengan kategori. Sehingga didapatkan presisi kategori dinosaurus  adalah  10/10  dengan  persentase 100%.
Tabel 3. Hasil Uji Presisi Kategori Dinosaurus Citra Query No Citra Hasil Nilai Euclidean Distance Pengujian Subjektif 1 0 Benar 2 40.7992 Benar 3 57.4064 Benar 4 58.8549 Benar 5 61.7207 Benar 6 63.2158 Benar 7 63.5488 Benar 8 63.5821 Benar 9 64.8172 Benar 10 67.5871 Benar Precision 10/10 = 1 x 100% = 100%
Tabel Error! No text of specified style in document. . Hasil Uji Presisi Kategori Gunung Citra Query No Citra Hasil Nilai Euclidean Distance Pengujian Subjektif 1 0 Benar 2 83.5061 Salah 3 86.4742 Benar 4 88.5404 Salah 5 88.5479 Benar 6 89.6132 Salah 7 89.6665 Salah 8 90.4387 Benar 9 91.6116 Salah 10 91.6215 Benar Precision 5/10 = 0.5 x 100% = 50% 2. Kategori Gunung
Pada  Tabel  4  dapat  dilihat  citra query yang dimasukkan, citra hasil yang ditampilkan, nilai euclidean distance dari citra hasil,  pengujian  subjektif,  dan  nilai  presisi yang didapatkan  pada  kategori  gunung.  Hasil
pengujian  pada  data  uji  kategori  gunung didapatkan 5 citra relevan dengan kategori dan 5 citra tidak relevan dengan kategori. Sehingga didapatkan  presisi  kategori  gunung  adalah 5/10 dengan persentase 50%.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil ujicoba presisi sistem Temu Kenali Citra Berbasis Konten berdasarkan  warna  dan  tekstur  yang  telah dibuat  pada  penelitian  ini,  dapat  diambil beberapa kesimpulan antara lain: Sistem Temu Kenali Citra Berbasis Konten dapat mengekstrak  citra  dengan  ekstraktor  Momen Warna dan  Filter  Gabor  untuk  menghasilkan feature vector warna dan tekstur. Penelitian ini berhasil  menemukan  10  citra  yang  dicari berdasarkan  nilai  dari  perhitungan euclidean distance pada feature  vector citra query dengan citra pada basis data dengan persentase presisi  tingkat  keberhasilan  sistem  yang  diuji pada  setiap  kategori  menggunakan  pengujian secara  visual  dengan  memperhatikan  citra groundtruth .  Hasil  paling  rendah  memiliki presisi  sejumlah  50%  pada  kategori  gunung dan presisi paling tinggi sejumlah 100% pada kategori  dinosaurus.  Rata-rata  persentase presisi tingkat keberhasilan sistem menggunakan pengujian subjektif, didapatkan hasil  84%  dari  10  data  uji  yang  diambil  dari database.  Berdasarkan  hasil  penelitian  yang dilakukan,  dapat  diberikan  beberapa  saran antara  lain:  Penambahan  jumlah  dataset, penggunaan fitur citra lain seperti tekstur dan bentuk,  dan  penambahan  metode  pengukuran kemiripan  fitur  lain  untuk  mendapatkan  citra query yang sesuai dengan citra groundtruth .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   M.  K.  Ahirwal,  A.  Kumar,    and  G.  K. Singh,  “An  approach  to  design  self assisted CBIR system”, Proc. Int. Conf. Graph.  Signal  Process.  –  ICGSP,  Vol. 17, pp.21–25, 2017.
[2]   K.  T.  Ahmed,  S.  Ummesafi,  and    A.
Iqbal,  “Content  based  image  retrieval using image features information fusion”,  Information  Fusion,  vol.  51, pp.76–99, 2019.
[3]   M. K. Alsmadi,  “An efficient similarity measure  for  content  based  image retrieval  using  memetic  algorithm”, Egyptian  Journal  of  Basic and  Applied Sciences,  vol.  4,  no.  2,  pp.112–122, 2017.
[4]   M. K. Alsmadi,  “Query-sensitive similarity  measure  for  content-based image  retrieval  using  meta-heuristic algorithm”,  Journal  of  King  Saud University-Computer and Inf. Sci., vol. 30, no. 3, pp.373–381, 2018.
[5]   M. Bouchakwa, Y. Ayadi, and I. Amous “Multi-level diversification approach of semantic-based image retrieval results”, Progress  in  Artificial  Intelligence,  vol. 9, no. 1, pp.1–30, 2020.
[6]   A.  Du,  L.  Wang,    and  J.  Qin,  “Image retrieval based on colour and improved NMI texture features”, Automatika, vol. 60, no. 4, pp.491–499, 2019.
[7]   M.  A.  Aziz,  A.  A.  Ewees,  and  A.  E. Hassanien,  “Multi-objective  whale
optimization  algorithm  for  content- based image retrieval”, Multimed. Tools Appl., vol. 77, no. 19, pp.26135–26172, 2018.
[8]   D.  A.  Makandar,  R.  Somshekhar,    and
N.  Jadav,    “Content  based  image retrieval”,  World  Applied  Sciences Journal, 19(3), 404–412.
https://doi.org/10.5829/idosi.wasj.2012. 19.03.1506, 2019.
[9]   R.  Rajkumar,  and  M.  V.  Sudhamani, “Content based Image Retrieval System
using Combination of Color and Shape Features, and Siamese Neural Network”,  International  Journal  of Innovative  Technology  and  Exploring Engineering, 9(2S), 71–77. https://doi.org/10.35940/ijitee.b1053.12 92s19, 2019. [10]  T.  N.  Phalke,  and  A.Patil,  “Content Based Image Retrieval Using Color And Texture”, 9(1), 992–1000. https://doi.org/10.5121/sipij.2012.3104,
2017.
[11]  N.  Varish,  and  A.  K.  Pal,  “A  content based  image  retrieval  using  color  and texture  features”,  ACM  International Conference  Proceeding  Series,  12-13. https://doi.org/10.1145/2979779.29797 87, 2016.
[12]  B. Babu, R. Vanitha, and K. S.  Anish,
“Content  based  image  retrieval  using color,  texture,  shape  and  active  re- ranking  method”,  Indian  Journal  of Science and Technology, 9(17).
https://doi.org/10.17485/ijst/2016/v9i1 7/93107, 2016.
[13]  J.  Li,  and  J.  Z.  Wang,  “Automatic linguistic  indexing  of  pictures  by  a statistical  modeling  approach”,  IEEE Transactions  on  Pattern  Analysis  and Machine Intelligence, vol. 25, no. 9, pp.
1075-1088, 2003.
[14]  A. Amelio,  “A  new  axiomatic methodology for the image
similarity”, Applied  Soft  Computing,
vol. 81, p. 105474, 2019 [15]  Z.  Yu,  and  W.  Wang,  “Learning DALTS for cross-modal retrieval,” CAAI Transactions on Intelligence  Technology,  vol.  4,  no.  1, pp. 9–16, 2019.
[16]  B.  Zafar,  R.  Ashraf,  N.  Ali,  and  M.
Ahmed., “Intelligent
image classification-based on spatial weighted histograms  of  concentric  circles”, Computer  Science  and  Information Systems,  vol.  15,  no.  3,  pp.  615–633, 2018.
[17]  S.  Fadaei,  R.  Amirfattahi,  and  M.  R. Ahmadzadeh,  “Local  derivative  radial patterns:  a  new  texture  descriptor  for content-based  image  retrieval”,   Signal Processing,  vol.  137,  pp.  274–286, 2017.
[18]  A.  Singla,  M.  Garg  “CBIR  Approach Based  On  Combined  HSV,  Auto Correlogram,  Color  Moments  And Gabor  Wavelet”,  International  Journal Of Engineering And Computer Science,
ISSN:2319-7242,  vol.  3,  pp.    9007– 9012,  Oct, 2014.
[19]  M.  Kuse,  “Filter  Gabor  Library”, sumber:
https://www.mathworks.com/matlabce ntral/fileexchange/38844-gabor-image- features, 1 Februari 2021.
[20]  P.  Pakutharivu,  and  M.  V.  Srinath, "Analysis of Fingerprint Image
Enhancement  Using  Gabor  Filtering with Different Orientation Field Values", Indonesian Journal of Electrical  Engineering  and  Computer Science, vol. 5, pp. 427- 432, Feb, 2017. [21]  D.  T.  Susetianingtias,  H.S.  Suryadi,  S. Madenda,  Rodiah,  and  Fitrianingsih, "Blood vessel extraction and bifurcations  detection  using  hessian matrix  of  gaussian  and  euclidian distance",  Journal  of  Theoretical  and Applied Information
Technology
95(15):3471-3478, Aug, 2017.
[22]  M. Kuse, V. Kalasannavar, N. Rajpoot, Y. Wang, and M. Khan, “Local isotropic phase  symmetry  measure  for  detection of beta cells and lymphocytes”,  Journal of  Pathology  Informatics,  2(2),  2. https://doi.org/10.4103/2153- 3539.92028, 2011.