## COMPLETE
Journal of Computer, Electronic, and Telecommunication
ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-5912 doi.org/10.52435/complete.v1i2.76

## Preprosesing serta Normalisasi pada Dataset Kupu- Kupu untuk Ekstraksi Fitur Warna, Bentuk dan Tekstur
Dhian Satria Yudha Kartika 1 , Hendra Maulana 2, *
1 Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur; dhian.satria@upnjatim.ac.id
2 Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur; hendra.maulana.if@upnjatim.ac.id
* Correspondence: dhian.satria@upnjatim.ac.id.
Abstrak: Perkembangan  penelitian  dalam  bidang image  processing atau citra  digital sangat bermanfaat pada beberapa bidang, diantaranya pertanian, kesehatan ataupun infrastruktur dan tata kelola pemerintahan. Penelitian dalam citra digital bisa membantu mendapatkan keputusan terbaik agar  hasil  yang  didapatkan  sesuai  dengan  rencana  dan  analisa  permasalahan.  Penelitian  dalam bidang citra digital yang berkembang salah satunya penelitian dalam hal serangga. Dalam penelitian ini jenis serangga yang digunakan adalah kupu-kupu sebanyak 890 data. Dataset tersebut dibagi menjadi 10 kelas, masing-masing kelas sebanyak 89 data. Dataset akan dilakukan proses ekstraksi fitur  warna,  fitur  tekstur  dan  fitur  bentuk.  Sebelum  proses  ekstraksi  fitur  hal  terpenting  adalah melakukan preprosesing dan  normalisasi  ukuran  piksel. Preprosesing dilakukan  untuk menghilangkan noise pada gambar. Noise dalam penelitian citra digital merupakan hal yang harus dihilangkan agar tidak mengurangi hasil yang akan didapatkan. Selain menghilangkan noise , proses normalisasi  ukuran  setiap  objek  dataset  juga  disesuaikan.  Ukuran  masing-masing  dataset disamakan  sehingga  hasil  yang  didapatkan  juga  mempunyai  standarisasi  nilai.  Hasil  yang didapatkan  pada  proses  klasifikasi  kupu-kupu  mempunyai  nilai  akurasi  sebesar  75% penggabungan dari ketiga ekstraksi fitur warna, fitur tekstur dan fitur bentuk pada ukuran piksel 256x160.
Kata Kunci: Citra digital; Preprosesing; Normalisasi Piksel, Ekstraksi Fitur, Kupu-Kupu

## 1. Pendahuluan
Pengambilan  informasi  berupa  gambar  banyak  digunakan  di  berbagai  bidang  penelitian misalnya di bidang pertanian untuk bidang penyakit pada buah-buahan. Pada buah-buahan, data dapat  diambil  dan  dicocokkan  ke  dalam  dataset  untuk  menentukan  buah  mana  yang  terinfeksi penyakit  atau  tidak  berdasarkan  warnanya  [1].  Penelitian  dalam  bidang  kesehatan  misalnya mendeteksi darah sebelum proses transfusi dari pendonor ke pasien. Aplikasi deteksi darah mampu mendeteksi  gambar  dengan  mudah,  cepat,  aman,  dan  memiliki  akurasi  yang  tinggi,  sehingga terdeteksi  darah  yang  akan  diambil  tersebut  aman  atau  berpenyakit  [2].  Beberapa  peneliti  juga menggunakan  pengolahan  citra  untuk  identifikasi  spesies  serangga  [3],  pengolahan  citra  juga digunakan untuk mendeteksi secara otomatis jenis dan klasifikasi batik [4] [5], dalam penelitian lain menggunakan pengolahan citra untuk mengidentifikasi jaringan jalan perkotaan menggunakan data dengan resolusi tinggi [6]. Penelitian dalam hal normalisasi dan standarisasi dataset ini merupakan rangkaian dari penelitian sebelumnya terkait klasifikasi warna pada ikan koi dan kupu-kupu [7] [8] [9].
Salah satu studi yang berkembang di bidang pengolahan citra saat ini adalah identifikasi spesies serangga.  Lebih  dari  170.000  spesies  serangga  ditemukan  oleh  para  peneliti,  berdasarkan  warna,
Complete 2019, Vol.1, No 2, doi.org/10.52435/complete.v1i2.76
bentuk, dan tekstur pada sayapnya. Kupu-kupu merupakan salah satu jenis serangga yang memiliki keunikan  baik  dari  segi  warna,  corak,  dan  tekstur  pada  bagian  fisiknya,  keunikan  ini  semakin menjadi ciri khusus kupu-kupu untuk dibedakan berdasarkan spesiesnya. Beberapa metode umum yang digunakan untuk mendeteksi karakteristik tekstur menggunakan local binnary pattern (LBP) kemudian  hasilnya  diklasifikasikan  menggunakan  jaringan  saraf  tiruan  (JST)  [3].  Meskipun  hasil penelitian sebelumnya [10] [11] menunjukkan LBP sedikit lebih rendah dibandingkan metode lain, namun LBP dianggap mampu menggambarkan citra dengan baik [12] dan banyak digunakan dalam beberapa  penelitian  misalnya  pengolahan  citra,  computer  vision,  dan  pengambilan  citra, penginderaan jauh ( satelit), dan analisis citra di bidang medis. Keuntungan menggunakan operator LBP adalah toleransi perubahan iluminasi, komputasi ringan yang memungkinkan analisis gambar secara real-time [13].
Komponen dasar yang biasa digunakan dalam penelitian di bidang pencitraan antara lain fitur warna,  bentuk,  dan  tekstur  [7]  [9].  Metode  yang  digunakan  untuk  proses  ekstraksi  ciri  warna menggunakan histogram warna. Histogram warna merupakan representasi dari sebaran warna pada citra.  Distribusi  warna  pada  gambar  menunjukkan  probabilitas  warna  sebelum  ditentukan. Histogram warna dapat dibangun untuk semua jenis dimensi warna, beberapa diantaranya sering digunakan untuk ruang warna tiga dimensi misalnya RGB, HSV, L * a * b, YCbCr, dan lain-lain [14]. Dalam  penelitian  ini  [5]  menyebutkan  dalam  hal  ekstraksi  ciri  dan  warna  pada  batik  yang menggunakan  Fast  Discrete  Curvelet  Transform  (FDCT)  dan  ruang  warna  HSV  untuk  ekstraksi warna  disebutkan  proses  ekstraksi  ciri  warna  RGB  menjadi  HSV  ditambah  dengan  Color Quantization (CQ). Tujuan dari Color Quantization digunakan untuk mengurangi waktu komputasi tanpa mengurangi kualitas gambar. Kombinasi yang bagus untuk mengukur performa dan waktu komputasi dengan  menggunakan 72 fitur  warna yang terdiri dari 8 komponen  Hue, 3 komponen Saturation  dan  3  komponen  Value  [5].  Dalam  penelitian  terkait,  Yousef  melakukan  pengujian ekstraksi  ciri  warna  hanya  dengan  menggunakan  nilai  Hue  saja  dan  membandingkannya  dengan menggunakan Hue, Saturation, Value secara bersamaan. Hasil nilai Saturasi dan Nilai memberikan peningkatan pada nilai dimensi dan menambah lebih banyak informasi tentang gambar [15].
Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  proses  menghilangkan background pada  objek  dataset kupu-kupu.  Noise  dalam  penelitian  citra  merupakan  hal  yang  harus  dihilangkan  agar  tidak mengurangi  hasil  yang  akan  didapatkan.  Selain  menghilangkan  noise,  proses  normalisasi  ukuran setiap objek dataset juga disesuaikan. Ukuran masing-masing dataset disamakan sehingga hasil yang didapatkan juga mempunyai standarisasi nilai.

## 2. Metode dan Dataset

## 2.1. Metode
Pada penelitian ini menggunakan beberapa metode seperti Color Quantization pada HSV Color Space yang digunakan untuk ekstraksi ciri warna, Local Binary Pattern digunakan untuk ekstraksi ciri tekstur dan Region props digunakan untuk ekstraksi ciri bentuk. Proses menggunakan metode tersebut  akan  dilakukan  preprocessing  dan  normalisasi  data.  Proses  tersebut  digunakan  untuk menyiapkan data agar siap untuk setiap proses ekstraksi fitur. Metodologi penelitian dijelaskan pada gambar 1.
Penelitian ini fokus pada preprosesing dan normalisasi data. Membersihkan dataset dari noise pada objek kupu-kupu. Noise yang dimaksud seperti daun, bunga, kayu dan lain lain. Sehingga yang didapatkan  nantinya  fokus  pada  objek  kupu-kupu.  Setelah  dilakukan  preprosesing,  gambar  akan dilakukan cropping (pemotongan) sesuai dengan ukuran objek. Setelah proses cropping dilakukan, ukuran masing-masing dataset dilakukan standarisasi pixel.

## 2.2. Dataset
Pada  tahap  ini  proses  pengumpulan  dan  analisis  data  untuk  dijadikan  dataset.  Data  yang digunakan dalam penelitian ini adalah gambar kupu-kupu yang diambil dari penelitian [17] yang berjudul Model Pembelajaran Pengenalan Objek dari Deskripsi Bahasa Alami. Gambar kupu-kupu
Gambar 1 . Flowchart yang Dilakukan dalam Penelitian
Danaus plexippus
Heliconius charitonius
Nymphalis antiopa Papilio cresphontes Heliconius Erato Pieris rapae Vanessa atalanta Junonia coenia Lycaena phlaeas Vanessa cardui
Gambar 2 . Dataset Foto Kupu Kupu
yang  digunakan  sebanyak  890  gambar  dalam  format  JPEG  dan  PNG,  masing-masing  jenis  kupu- kupu  berjumlah  89  gambar.  Proses  pengambilan  gambar  dataset  bervariasi,  dari  sisi  atas,  depan, belakang, kanan atau kiri. Dataset yang digunakan dalam penelitian dijelaskan pada gambar 2.

## 3. Preprosesing dan Normalisasi

## 3.1. Preprosesing
Segmentasi  menjadi  pembahasan  yang  sangat  penting  dalam  bidang  analisa  gambar  dan computer  vision.  Banyak  metode  yang  digunakan  untuk  proses  segmentasi.  Beberapa  penelitian menjelaskan tujuan dari segmentasi untuk membagi sebuah gambar menjadi beberapa bagian yang
a. Gambar Asli
b. Mask c. Hasil Cropping
Gambar 3 . Preprosesing pada Gambar Kupu Kupu
sesuai  dengan  kebutuhan.  Ada  2  syarat  dasar  melakukan  metode  segmentasi  citra  diantaranya  : proses  segmentasi  menghasilkan  nilai  paling  akurat  dan  kecepatan  pemrosesan  citra  yang  paling cepat, kedua hal tersebut akan mendukung proses selanjutnya. Dalam praktiknya kedua syarat itu bertentangan,  karena  akurasi  yang  tinggi  mungkin  membutuhkan  komputasi  yang  lama  dan komputasi yang cepat menghasilkan akurasi yang rendah. Sehingga perlu ditambahkan algoritma lagi pada proses segmentasi untuk menyeimbangkannya.
Pada  penelitian  citra  kupu-kupu  ini  akan  melakukan  preprocessing  dan  tidak  melakukan segmentasi.  Perbedaan  antar  keduanya  yaitu  proses  segmentasi  menggunakan  beberapa  metode untuk  mengaplikasikannya,  sedangkan  preprocessing  adalah  teknik  untuk  memastikan  data  siap digunakan  tanpa  menggunakan  metode.  Peneliti  Josiah  Wang  [17]  memanfaatkan  kupu-kupu sebagai  dataset  dan  melakukan  proses  segmentasi.  Dataset  sebelum  dilakukan  proses  segmentasi masih  mempunyai  banyak  noise.  Noise  yang  dimaksud  adalah  gambar  masih  ada  background berupa bunga, ranting, atau benda lainnya. Dalam penelitiannya [17] proses segmentasi memberikan hasil berupa masking atau hasil potongan noise berupa background warna hitam. Sehingga perlu dilakukan  beberapa  tahap  untuk  menggabungkan  antara  gambar  asli  dengan  mask  untuk mendapatkan  gambar  kupu-kupu  utuh  (badan  dan  sayap)  tanpa  noise.  Karena  preprocessing  ini sangat menentukan kesuksesan metode berikutnya, oleh karena itu harus dipastikan menghasilkan gambar dengan kualitas dan akurasi yang baik.
Tahap  preprocessing  bisa  dilihat  pada  gambar  3  berikut  ini,  yaitu  menggabungkan  antara gambar (a) gambar asli kupu-kupu (yang masih ada noise, seperti bunga dan background yang lain) dengan  gambar  (b)  mask  pada  penelitian  sebelumnya  sehingga  didapatkan  gambar  (c)  hasil cropping.

## 3.2. Normalisasi
Proses normalisasi adalah sebuah proses yang digunakan untuk mempersiapkan data agar bisa digunakan untuk memenuhi kebutuhan pemakai dan mendukung proses berikutnya mendapatkan hasil yang lebih baik. Pentingnya proses normalisasi agar inputan mempunyai nilai yang seragam, nilai yang dimaksud adalah ukuran gambar dengan piksel yang sama.
Inputan  data  yang  tidak  sama  akan  mempengaruhi  proses  yang  dihasilkan  dan  juga mempengaruhi hasil akhir pada aplikasi. Beberapa skenario proses normalisasi dataset diantaranya, menghilangkan background gambar  (warna  putih),  mengubah  gambar  menjadi blackwhite , rekonstruksi  citra  dengan  menambahkan  salah  satu  fungsi,  melakukan cropping dan resize pada gambar sesuai dengan ukuran piksel yang diinginkan. Ada beberapa skenario yang dilakukan pada
Complete 2019, Vol.1, No 2, doi.org/10.52435/complete.v1i2.76
saat resize gambar yaitu ukuran gambar menjadi    256 x 160 piksel, mengubah ukuran menjadi 420 x 315 piksel dan mengubah gambar dengan ukuran 768 x 576 piksel.
Proses  normalisasi  diatas  akan  mengubah  ukuran  gambar  yang  awalnya  beragam  ukuran menjadi seragam, dengan 3 ukuran berdasarkan skenario diatas. Hasil normalisasi beberapa dataset bisa dilihat pada gambar 4, gambar 5 dan gambar 6.
a. Fitur Warna
b.
Fitur Tekstur
c. Fitur Bentuk
Gambar Error! No text of specified style in document. Hasil Normalisasi ukuran 256x160 piksel
a. Fitur Warna
b. Fitur Tekstur c. Fitur Bentuk Gambar 5 . Hasil Normalisasi ukuran 420x315 piksel
a. Fitur Warna
b. Fitur Tekstur c. Fitur Bentuk
Gambar 6 . Hasil Normalisasi ukuran 768x576 piksel

## 4. Hasil Penelitian dan Analisis
Pada tahapan preprosesing dan normalisasi digunakan untuk proses klasifikasi. Setelah ukuran dari masing-masing gambar dataset sudah seragam, maka dilakukan proses ekstraksi fitur warna, bentuk  dan  tekstur.  Tahapan  setelah  ekstraksi  selanjutnya  dilakukan  proses  klasifikasi.  Hasil klasifikasi  yang  sudah  dilakukan,  selanjutnya  dilakukan  proses  pengujian.  Dari  proses  pengujian didaptkan  nilai  akurasi  masing-masing  ukuran  piksel,  piksel  256x160,  piksel  420x315  dan  piksel 768x576. Nilai akurasi bisa dilihat pada tabel 1.
Tabel 1 . Nilai Akurasi Ukuran piksel Fitur Warna (FW) Fitur Tekstur (FT) Fitur Bentuk (FB) FW & FT FW & FB FT & FB FW & FT & FB 256x160 72 % 68 % 49 % 70 % 71% 66 % 75 % 420x315 75 % 60 % 39 % 72 % 74 % 64 % 70 % 768x576 78 % 60 % 39 % 71 % 74 % 64 % 71 %
Berdasarkan  tabel  1  nilai  akurasi.  Hasil  ekstraksi  fitur  warna  terbaik  pada  ukuran  piksel 768x576.  Sedangkan  hasil  ekstraksi  fitur  tekstur  pada  ukuran  piksel  256x160.  Dan  untuk  hasil ekstraksi fitur bentuk rata-rata dibawah 50%.

## 5. Kesimpulan
Nilai akurasi pada proses penggabungan dari ketiga ekstraksi fitur warna, bentuk dan tekstur didapatkan  nilai  sebesar  75%  dengan  piksel  256x160.  Nilai  akurasi  sebesar  75%  dikatakan  baik dibandingkan dengan hasil pengujian yang lain pada ukuran piksel yang berbeda. Nilai akurasi yang baik ini, tidak lepas dari tahapan preprosesing dan normalisasi yang dilakukan sebelum ekstraksi fitur.

## Referensi
1. Bhange,  M.,  &  Hingoliwala, H.  A.  (2015).  Smart Farming: Pomegranate  Disease  Detection  Using  Image Processing. Procedia Computer Science, 58, 280 – 288. https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.08.022
2. Ferraz,  A.,  Carvalho,  V.,  &  Machado,  J.  (2016).  Determination  of  Human  Blood  Type  Using  Image Processing Techniques. Measurement, 97. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.1016/j.measurement.2016.11.015
3. Kaya, Y., Kayci, L., & Uyar, M. (2015). Automatic identification of butterfly species based on local binary patterns  and  artificial  neural  networks.  Applied  Soft  Computing  Journal,  28,  132 – 137. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2014.11.046
4. Kurniawardhani,  A.,  Suciati,  N.,  &  Arieshanti,  I.  (2014).  Klasifikasi  Citra  Batik  Menggunakan  Metode Ekstraksi  Ciri  yang  Invariant  Terhadap  Rotasi.  JUTI:  Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Informasi,  12(2),  48. https://doi.org/10.12962/j24068535.v12i2.a322
5. Suciati,  N.,  Kridanto,  A.,  Naufal,  M.  F.,  Machmud,  M.,  &  Wicaksono,  Y.  (2015).  Fast  Discrete  Curvelet Transform And HSV Color Features For Batik Image Classification, 99 – 104.
6. Herumurti,  D.,  Uchimura,  K.,  &  Koutaki,  G.  (2013).  Urban  Road  Network  Extraction  Based  on  Zebra Crossing  Detection  From  a  Very  High-Resolution  RGB  Aerial  Image  and  DSM  Data. https://doi.org/10.1109/SITIS.2013.24
7. Kartika, D. S. Y., & Herumurti, D. (2016, October). Koi fish classification is based on HSV color space. In 2016 International Conference on Information & Communication Technology and Systems (ICTS) (pp. 96- 100). IEEE.
8. Kartika,  D.  S.  Y.,  Herumurti,  D.,  &  Yuniarti,  A.  (2018).  Local  binary  pattern  method  and  feature  shape extraction for detecting butterfly image. International Journal, 15(50), 127-133.
9. Satria,  D.,  Kartika,  Y.,  &  Herumurti,  D.  (2016).  Koi  Fish  Classification  based  on  HSV  Color  Space. International  Conference  on  Information,  Communication  Technology,  and  System  (ICTS),  5,  96 – 100. https://doi.org/10.1109/ICTS.2016.7910280
10. Kaya,  Y.,  Kayci,  L.,  &  Tekin,  R.  (2013).  A  Computer  Vision  System  for  the  Automatic  Identification  of Butterfly  Species  via  Gabor-  Filter-Based  Texture  Features  and  Extreme  Learning  Machine :  GF  +  ELM. TEM Journal, 2(1).
11. Kayci, L., & Kaya, Y. (2014). A vision system for automatic identification of butterfly species using a grey- level co-occurrence matrix and multinomial logistic regression. Zoology in the Middle East, 60(1), 57 – 64. https://doi.org/10.1080/09397140.2014.892340
12. Ojala, T., Pietikäinen, M., & Mäenpää, T. (2002). Multiresolution gray-scale and rotation invariant texture classification with local binary patterns. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 24(7), 971 – 987. https://doi.org/10.1109/TPAMI.2002.1017623
13. Burçin, K., & Vasif, N. V. (2011). Down syndrome recognition using local binary patterns and statistical evaluation of the system. Expert Systems with Applications, 38(7), 8690 – 8695. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.01.076
14. Singh, C., & Preet Kaur, K. (2016). A fast and efficient image retrieval system based on color and texture features. Journal of Visual Communication and Image Representation, 41, 225 – 238. https://doi.org/10.1016/j.jvcir.2016.10.002
15. Youssef,  S.  M.  (2012).  ICTEDCT-CBIR:  Integrating  curvelet  transform  with  enhanced  dominant  color extraction  and  texture  analysis  for  efficient  content-based  image  retrieval.  Computers  and  Electrical Engineering, 38(5), 1358 – 1376. https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2012.05.010
16. VijayaLakshmi,  B.,  &  Mohan,  V.  (2016).  Kernel-based  PSO  and  FRVM:  An  automatic  plant  leaf  type detection using texture, shape, and color features. Computers and Electronics in Agriculture, 125, 99 – 112. https://doi.org/10.1016/j.compag.2016.04.033
17. Wang,  J.,  Markert,  K.,  &  Everingham,  M.  (2009).  Learning  models  for  object  recognition  from  natural language descriptions. Learning,
2.1-2.11. Retrieved
from http://eprints.pascal-
network.org/archive/00006257/
18. Junhua,  C.,  &  Jing,  L.  (2012).  Research  on  Color  Image  Classification  Based  on  HSV  Color  Space.  2012 Second  International  Conference  on  Instrumentation,  Measurement,  Computer,  Communication,  and Control, 255(3), 944 – 947. https://doi.org/10.1109/IMCCC.2012.226.
19. Kartika,  D.  S.  Y.,  Herumurti,  D.,  &  Yuniarti,  A.  (2018).  Butterfly  image  classification  using  color quantization method on hsv color space and local binary pattern. IPTEK Journal of Proceedings Series, (1), 78-82.
20. Khotimah,  W.  N.,  Arifin,  A.  Z.,  Yuniarti,  A.,  Wijaya,  A.  Y.,  Navastara,  D.  A.,  &  Kalbuadi,  M.  A.  (2015, October).  Tuna  fish  classification  using  decision  tree  algorithm  and  image  processing  method.  In  2015 International Conference on Computer, Control, Informatics and its Applications (IC3INA) (pp. 126-131). IEEE.
© 2019 by the authors. Submitted for possible open access publication under the terms and  conditions  of  the  Creative  Commons  Attribution  (CC  BY)  license (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).