## PENGELOMPOKKAN CITRA KENDARAAN (MOTOR DAN MOBIL) BERDASARKAN BENTUK MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Margi Cahyanti 1) , M Ridwan Dwi Septian 2) , Ericks Rachmat Swedia 3) , dan Ravi A Salim 4)
1,4 Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Gunadarma
2,3 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Gunadarma
1,2,3,4 Jalan Margonda Raya No.100, Pondok Cina, Depok E-mail : margi@staff.gunadarma.ac.id 1) , ridwandwiseptian@staff.gunadarma.ac.id 2) , ericks_rs@staff.gunadarma.ac.id 3) ravi@staff.gunadarma.ac.id 4)

## ABSTRAK
Penelitian  ini  mengimplementasikan  algoritma  K-Means  untuk  mengelompokkan  data  citra  digital  kendaraan  mobil  dan motor. Proses pengelompokkan terdiri dari tahapan citra input yang ditransformasi ke grayscale , hasil dari citra grayscale tersebut  diambil  nilai  garis  tepi  menggunakan  operator  Prewitt.  Hasil  nilai  citra  Prewitt  disimpan  ke  dalam  basis  data. Tahapan  selanjutnya  untuk  mengelompokkan  data  citra  tersebut  menggunakan  algoritma  K-Means.  Citra  yang dikelompokkan  adalah  kendaraan  motor  dan  mobil  dan  pengelompokkan  dibagi  menjadi  dua  jenis  citra.  Tahapan  awal adalah  menentukan  centroid  yang  diambil  dari  dua  data  nilai  citra  yang  terdapat  dalam  basis  data  secara  acak.  Tahapan akhir adalah menghitung jarak antar nilai menggunakan jarak Euclidean untuk mencari perpindahan kelompok. Jika tidak ada  perpindahan  data  maka  kelompok  dianggap  stabil  dan  proses  pengelompokkan  selesai.  Uji-coba  aplikasi  ini menggunakan 12 data citra (enam data citra mobil dan enam data citra motor) dengan latar belakang berwarna putih. Citra ini  diambil  berukuran  150  x  100  piksel.  Dengan  adanya  aplikasi  ini  dapat  mempermudah  pengguna  dalam mengelompokkan data citra kendaraan.
Kata Kunci: K-Means, Pengelompokkan, Prewitt

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  ilmu  komputer,  pemrosesan  citra  digital adalah penggunaan algoritma komputer untuk melakukan pemrosesan  citra  digital.  Pemrosesan  citra  digital memiliki  banyak  keunggulan  dibandingkan  pemrosesan citra  analog.  Hal  ini  memungkinkan  berbagai  algoritma yang  lebih  luas  diterapkan  pada  data  input  dan  dapat menghindari masalah seperti penumpukan distorsi sinyal selama pemrosesan (Chakravorty, 2018).
Dalam  citra  digital,  RGB  merupakan  model  warna dasar  yang  digunakan.  Pada  model  warna  RGB,  setiap warna  memperlihatkan  komponen spectral  primary  red, green, dan blue . Model warna RGB adalah model warna tambahan  di  mana  cahaya  merah,  hijau  dan  biru ditambahkan  bersama  dalam  berbagai  cara  untuk mereproduksi  berbagai  warna  yang  luas.  Nama  model berasal  dari  inisial  dari  tiga  warna  primer  tambahan, merah, hijau, dan biru (Artfacts, 2013).
Tujuan  operasi  pendeteksi  tepi  adalah  untuk meningkatkan penampakan garis batas suatu daerah atau objek di dalam citra.  Prewitt   merupakan   salah   satu operator   klasik dalam  deteksi  tepi  yang berbasis pada perhitungan  besarnya    gradien.  Kelebihan    utama  dari deteksi  tepi  klasik  adalah  selain  mudah    untuk digunakan,      kompleksitasnya      juga      rendah.  Namun demikian,  operator    klasik  memiliki    kelemahan,    salah satunya    adalah  sensitif  terhadap noise yang  ada  pada
citra  (Kaur,  2016).  Operator  Prewitt  didasarkan  pada penggabungan citra dengan filter bernilai kecil, terpisah, dan integer dalam  arah  horizontal  dan  vertikal  dan  oleh karena  itu  relatif  mudah  dalam  hal  perhitungan dibandingkan  dengan  operator  lain  seperti  sobel  dan kayyali.  Operator  Prewitt  dikembangkan  oleh  Judith  M. S. Prewitt (Dim, 2013).
Pengelompokkan  adalah  metode  untuk  membagi sekumpulan  data  ke  dalam  sejumlah  kelompok  tertentu. Salah  satu  metode  populer  adalah  algoritma  K-Means. Dalam  pengelompokan  dengan  menggunakan  K-Means, terjadi partisi kumpulan data ke dalam kelompok nomor k dari  data.  Algoritma  K-means  terdiri  dari  dua  fase terpisah. Pada tahap pertama menghitung k - centroid dan pada fase kedua dibutuhkan perhitungan jarak dari setiap titik  ke cluster yang  memiliki  titik  pusat  terdekat.  Ada berbagai  metode  untuk  menentukan  jarak centroid terdekat  dan  salah  satu  metode  yang  paling  banyak digunakan adalah jarak euclidean . Setelah pengelompokan  dihtung  dengan  mengambil  jarak terdekat,  dilakukan  perhitungan  ulang centroid baru.
Centroid untuk  setiap  kelompok  adalah  titik  di  mana jumlah jarak dari semua objek dalam kelompok tersebut diminimalkan (Dhanachandra, 2015).
Algoritma  K-Means  telah  banyak  digunakan  dalam penelitian  untuk  pengelompokkan  ataupun  segmentasi data  citra.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Uldanay
Bairam  dan  Philip  John  Green  mendeteksi  keretakan pada  buah  Melon  dengan  menggunakan  algoritma  K- Means  dengan  hasil  mampu  mensegmentasikan  bagian retak pada buah Melon (Bairam, 2018).
Pengelompokkan  tanaman  bunga  iris  menggunakan K-Means dilakukan oleh Febrianti dkk tahun 2015.  Pada penelitian tersebut 150 bunga iris berhasil dikelompokkan  berdasarkan  panjang  mahkota,  lebar mahkota, panjang kelopak dan lebar kelopak. (Febrianti, 2015).
Mengelompokkan  data  citra  digital  secara  otomatis membutuhkan  beberapa  proses  pengolahan  citra  dan algoritma  untuk  pengelompokkan  data.  Berdasarkan metode  pendeteksian  tepi  diharapkan  dapat  dilakukan pengelompokkan  terhadap  citra  digital  berdasarkan bentuk  citra  dengan  menggunakan  operator  Prewitt, sedangkan pengelompokkan dapat menggunakan algoritma K-Means.  Penelitian ini menjelaskan langkah- langkah  pengolahan  citra  yang  dilakukan  agar  citra kendaraan  motor  dan  mobil  dapat  dikelompokkan dengan baik menggunakan algoritma K-Means.
Penelitian ini juga membangun sebuah aplikasi untuk mengelompokkan  data  citra  kendaraan  bermotor  (mobil dan  motor)  secara  otomatis  dari  basis  data  yang  telah dimasukan  oleh  pengguna.    Aplikasi  yang  dibangun diimplementasikan dengan menggunakan bahasa pemrograman C#.  Basis data citra kendaraan terdiri dari citra motor dan mobil berukuran 150 x 100 piksel.

## 2. RUANG LINGKUP
Permasalahan  pada  penelitian  ini  dapat  dilihat sebagai berikut :
1. Bagaimana mengelompokkan data citra digital secara otomatis, berdasarkan bentuk citra.  Diharapkan dapat dilakukan  klasterisasi  terhadap  citra  digital  dengan dikonversikan  menggunakan  operator  Prewitt  dan algoritma  K-Means.  Citra  yang  digunakan  berupa citra  motor  dan  mobil  berukuran  150  x  100  piksel dengan latar belakang berwarna putih.
2. Menerapkan algoritma K-Means untuk pengelompokkan data citra.
3. Menggunakan  12  data  citra  kendaraan  motor  dan mobil  dari  bagian  samping  kendaraan.  Uji  coba  ini diterapkan dengan  mengelompokkan jenis kendaraan motor  dan  mobil.  Format  citra  yang  digunakan berbentuk JPG.

## 3. BAHAN DAN METODE
Pada  bagian  ini  akan  dibahas  langkah-langkah pengolahan  citra  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini dan algoritma clustering K-Means untuk mengelompokkan data citra yang telah diolah.

## 3.1 Model Warna RGB
Model  warna  RGB  ( Red,  Green, dan Blue )  adalah model warna tambahan di mana cahaya merah, hijau dan biru  ditambahkan  bersama  dalam  berbagai  cara  untuk mereproduksi  berbagai  warna  yang  luas.  Nama  model
berasal  dari  inisial  dari  tiga  warna  primer  tambahan, merah, hijau, dan biru (Artfacts, 2013).
Tujuan  utama  dari  model  warna  RGB  adalah  untuk penginderaan,  representasi  dan  tampilan  gambar  dalam sistem  elektronik,  seperti  televisi  dan  komputer, meskipun  juga  telah  digunakan  dalam  fotografi konvensional.  Sebelum  era  elektronik,  model  warna RGB  sudah  memiliki  teori  yang  kuat  di  belakangnya, berdasarkan  persepsi  manusia  tentang  warna  (Artfacts, 2013).
Terlihat pada gambar 1, setiap warna memperlihatkan komponen spectral primary yaitu, red, green, dan blue.

## Gambar 1. Model warna RGB
RGB  sering  digunakan  pada  aplikasi  komputer, karena  dengan  ruang  warna  ini  tidak  diperlukan transformasi  untuk  menyampaikan  informasi  pada  layar monitor. Alasan di atas juga menyebabkan RGB banyak dimanfaatkan  sebagai  ruang  warna  dasar  bagi  sebagian besar aplikasi (Swedia, 2015).

## 3.2 Deteksi Tepi Prewitt
Operator  Prewitt  digunakan  pada  pemrosesan  citra, khususnya  dalam  algoritma  deteksi  tepi.  Secara  teknis, ini  adalah  operator  diferensiasi  diskrit,  menghitung aproksimasi  gradien  fungsi  intensitas  pada  citra.  Pada setiap  piksel  citra,  hasil  dari  operator  Prewitt  adalah vektor gradien yang sesuai atau vektor. Operator  Prewitt didasarkan  pada  penggabungan  citra  dengan  filter bernilai kecil, terpisah, dan integer dalam arah horizontal dan vertikal dan oleh  karena  itu relatif  murah dalam  hal perhitungan  seperti  operator  Sobel  dan  Kayyali.  Tujuan operasi pendeteksi tepi untuk meningkatkan penampakan garis batas  suatu daerah atau  objek di dalam citra (Dim, 2013).
Metode  Prewitt  merupakan  pengembangan  metode Robert  dengan  menggunakan  filter  HPF  ( High  Pass Filter ) yang diberi satu angka nol penyangga. Metode ini mengambil  prinsip  dari  fungsi  Laplacian  yang  dikenal sebagai  fungsi  untuk  membangkitkan  HPF  ( High  Pass Filter ).  Kernel filter yang  digunakan  dalam  metode Prewitt ini adalah :
[ ]            [ ] (1) 3.3 Algoritma Clustering
Clustering atau  Pengelompokkan  adalah  sebuah proses  untuk  mengelompokkan  data  ke  dalam  beberapa kelompok  sehingga  data  dalam  satu  kelompok  memiliki tingkat  kemiripan  yang  maksimum  dan  data  antar kelompok memiliki kemiripan yang minimum (Irwansyah, 2015). Pengelompokkan merupakan  proses  partisi  satu  set objek  data  ke  dalam  himpunan  bagian  yang  disebut dengan  kelompok  ( cluster ).  Objek  yang  di  dalam kelompok  memiliki  kemiripan  karakteristik  antar  satu sama  lainnya  dan  berbeda  dengan  kelompok  yang  lain. Partisi tidak dilakukan  secara  manual  melainkan dengan suatu  algoritma  pengelompokkan.  Oleh  karena  itu, pengelompokkan  sangat  berguna  dan  dapat  menemukan grup atau kelompok yang tidak dikenal dalam data.
Pengelompokkan  banyak  digunakan  dalam  berbagai aplikasi  seperti  misalnya  pada business inteligence , pengenalan  pola  citra, web  search ,  bidang  ilmu  biologi, dan  untuk  keamanan  ( security ).  Pengelompokkan  juga dikenal sebagai data segmentasi karena pengelompokkan mempartisi  banyak  data  ke  dalam  banyak  kelompok berdasarkan  kesamaannya.  Selain  itu  pengelompokkan juga bisa digunakan untuk outlier detection, melihat data yang  terasing  dengan  kelompok  datanya  (Irwansyah, 2015).

## 3.4 K-Means
K-Means  merupakan  algoritma  pengelompokkan yang  paling  umum  dalam  data  mining  dan  secara  luas digunakan untuk mengelompokkan data berukuran besar. Pada  tahun  1967  MacQueen  pertama  kali  mengenalkan algoritma  K-Means,  yang  dapat  mengelompokkan  data dengan cepat dan mudah. Metode ini mengklasifikasikan  setiap  objek  ke  dalam k -kelompok yang  berbeda  melalui  teknik  iteratif,  yang  berulang hingga setiap objek dalam kelompok stabil atau tidak ada perpindahan objek dalam kelompok (Na, 2010).
K-Means  merupakan  salah  satu  metode  data pengelompokkan  non  hirarki  yang  berusaha  mempartisi data yang ada ke dalam bentuk satu atau lebih kelompok. Metode ini mempartisi ke dalam kelompok sehingga data yang memiliki karakteristik yang sama ( High intra class similarity ) dikelompokkan ke dalam satu kelompok yang sama dan yang memiliki karakteristik yang berbeda ( Law inter  class  similarity )  dikelompokkan  pada  kelompok yang  lain  (Basuki,  2005).  Proses  pengelompokkan dimulai  dengan  mengidentifikasi  data  yang  akan dikelompokkan,  X ij (i=1,...,n;  j=1,...,m)  dengan  n  adalah jumlah  data  yang  akan  dikelompokkan  dan  m  adalah jumlah variabel. Pada awal iterasi, pusat setiap kelompok ditetapkan  secara  bebas  atau  sembarang,  C kj (k=1,...,k; j=1,...,m).  Kemudian  dihitung  jarak  antara  setiap  data dengan  setiap  pusat  kelompok.  Untuk  melakukan penghitungan jarak data ke-i (x i ) pada pusat kluster ke-k (c k ),  diberi  nama  (d ik ),  dapat  digunakan  formula Euclidean seperti pada persamaan (2) (Giyanto, 2008) :
√∑ (2)
Suatu data akan menjadi anggota dari kelompok ke- k apabila  jarak  data  tersebut  ke  pusat  kelompok  ke- k bernilai  paling  kecil  jika  dibandingkan  dengan  jarak  ke pusat  kelompok  lainnya.  Hal  ini  dapat  dihitung  dengan menggunakan persamaan (3). Selanjutnya, kelompokkan data-data  yang  menjadi  anggota  pada  setiap  kelompok (Giyanto, 2008).
∑
√∑ (3)
Nilai  pusat  kelompok  yang  baru  dapat  dihitung dengan  cara  mencari  nilai  rata-rata  dari  data-data  yang menjadi  anggota  pada  kelompok  tersebut,  dengan menggunakan rumus pada persamaan 4 (Giyanto, 2008):
∑ (4)
Dimana  x ij ∈ kelompok  ke  – k dan p adalah banyaknya  anggota  kelompok  ke k .  Algoritma  dasar dalam K-Means adalah (Giyanto, 2008):
1. Tentukan  jumlah  kelompok  ( k ),  tetapkan  pusat kelompok sembarang.
2. Hitung  jarak  setiap  data  ke  pusat  kelompok menggunakan persamaan (3).
3. Kelompokkan data  ke dalam  kelompok dengan jarak yang paling pendek menggunakan persamaan (3).
4. Hitung  pusat  kelompok  yang  baru  menggunakan persamaan (4)
Ulangi  langkah  2  sampai  dengan  4  hingga  sudah  tidak ada  lagi  data  yang  berpindah  ke  kelompok  yang  lain (Giyanto, 2008).

## 3.5 Euclidean Distance
Jarak Euclidean merupakan  jarak  yang  diukur  lurus dari  pusat  titik  yang  satu  ke  titik  yang  lain. Euclidean sering  digunakan  karena  mudah  dimengerti  dan  mudah untuk  dilakukan  perhitungan.  Aplikasi  dari  jarak Euclidean pada  umumnya  bisa  dijumpai  pada  beberapa model  konveyor,  sistem  transportasi  dan  distribusi (Gentle,  2007).  Formulasi  dari  jarak Euclidean sebagai berikut:
√( ) ( ) ( )
Semakin  kecil  nilai  d  (x,  y),  maka  semakin  mirip kedua vektor yang dicocokkan/dibandingkan. Sebaliknya semakin besar nilai d (x, y) maka semakin berbeda kedua vektor yang dibandingkan (Santosa, 2007).

## 4. PERANCANGAN APLIKASI
Berikut  ini  adalah  perancangan  aplikasi  yang menjelaskan  proses  dari  awal  aplikasi  berjalan  hingga aplikasi  selesai.  Terdapat  dua  alur  diantaranya  adalah
alur  pra-proses  citra  dan  alur  pengelompokkan  citra. Secara  umum  alur    aplikasi  yang  dirancang  pada penelitian ini dapat terlihat pada gambar 3.

## Gambar 3. Alur Perancangan Aplikasi

## 4.1 Perancangan Pra-Proses Citra
Berikut ini adalah perancangan yang akan digunakan sebagai  tahapan  untuk  menjelaskan  pra-proses  citra menggunakan  operator  Prewitt.  Pada  gambar  4, menjelaskan  tentang  alur  yang  digunakan  untuk mendapatkan bentuk citra dengan menggunakan Prewitt. Pertama  tahap  membaca  citra  dimana  citra  yang dimasukan  sebelumnya  sudah  berukuran  150  x  100 piksel.  Selanjutnya  citra  RGB  dikonversikan  menjadi citra greyscale sehingga  nilai  citra  pada  R,  G  dan  B memiliki nilai intesitas yang sama. Setelah dikonversikan ke greyscale, citra greyscale ini  kemudian  dicari  nilai batas tepi citra dengan menggunakan operator Prewitt.

## Gambar 4. Alur Pra-Proses Citra
Selanjutnya  citra  yang  sudah  didapatkan  batas tepinya oleh operator Prewitt di crop dan zoom agar citra
hasil  perhitungan  Prewitt  berukuran  sama  dengan  piksel awal  sebesar  150  x  100.  Kemudian  nilai  citra  ini disimpan ke dalam basis data.
Basis  data  citra  dibuat  dengan  menggunakan Microsoft  Access  berformat  mdb,  dengan  desain  dapat dilihat  pada  gambar  5a.    Nilai  deteksi  tepi  dari  citra kendaraan  berukuran  150  x  100  piksel  disimpan  dalam field EDGE, dengan cara mengubah data citra 2 dimensi (baris  dan  kolom)  menjadi  satu  baris  seperti  terlihat dalam gambar 5b (Swedia, 2017).

## Gambar 5a. Desain Basis Data

## Gambar 5b. Nilai Deteksi Tepi dalam Basis Data
Proses  mengubah  citra  hasil  deteksi  tepi  menjadi vektor  satu  baris  yang  disimpan  dalam  basis  data dilakukan dengan pseudocode berikut (Swedia, 2017), int n = jumlah baris matriks citra int m = jumlah kolom matriks citra for ( int i = 0; i < n; i++) { for ( int j = 0; j < m; j++) { edge += matriks[i, j] + „,‟; }
}
Vektor-vektor  citra  dalam field EDGE  tersebut  yang selanjutnya  akan  dilakukan  proses  pengelompokkan dengan algoritma K-Means..

## 4.2 Perancangan Pengelompokkan Citra
Pada  gambar  6  diperlihatkan  alur  yang  digunakan untuk  mengelompokkan data citra yang sudah dilakukan pra-proses  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means. Pertama  data  citra  yang  berada  di  basis  data  dibaca terlebih dahulu. Lalu file citra yang akan dikelompokkan
adalah kendaraan motor dan mobil maka pengelompokkan  dibagi  dua  jenis  citra,  setelah  itu perhitungan centroid awal  akan  diambil  dua  data  nilai citra secara acak. Setelah itu dilakukan proses penentuan jarak dengan menggunakan formula Euclidean distance . Setelah perhitungan Euclidean distance selesai  maka data  dikelompokkan  dengan  jarak  yang  terdekat.  Proses selanjutnya  mencari  perpindahan  kelompok.  Bila  tidak ada perpindahan
kelompok
maka
proses pengelompokkan  dianggap  selesai  dan  mendapatkan hasil  akhir  dari  pengelompokkan.    Bila  masih  ada  data yang mengalami perpindahan kelompok, maka dilakukan kembali  perhitungan centroid dan  proses  kembali  ke awal.

## Gambar 6. Alur Pengelompokkan Citra

## 5. IMPLEMENTASI
Pada  tahap  ini  dilakukan  ujicoba  untuk  memastikan bahwa  aplikasi  yang  sudah  dikembangkan  dapat digunakan  dengan  baik.  Antarmuka  awal  aplikasi  dapat dilihat  pada  gambar  7.  Pengguna  dapat  menggunakan aplikasi  ini  untuk  mengelompokkan  citra  kendaraan motor  dan  mobil  menggunakan  algoritma  K-Means. Untuk  memulai  prosesnya  pengguna  dapat  menekan tombol “Masukan” untuk proses pemilihan citra dari file
yang  terdapat  dalam  komputer. File citra  yang  telah dipilih ini kemudian akan diubah ke dalam greyscale lalu dicari  batas  tepinya  menggunakan  operator  Prewitt kemudian di crop dan zoom. Setiap proses tersebut akan ditampilkan pada aplikasi ini. Setelah proses pengolahan citra  selesai,  data  ini  kemudian  dimasukan  ke  dalam basis data dengan cara menekan tombol “Simpan Data”.

## Gambar 7. Desain Antarmuka
Pada  gambar  8,  diperlihatkan  contoh  pemilihan file citra untuk diproses pada aplikasi dan disimpan ke dalam basis  data.  Jendela  pemilihan  citra  akan  muncul  ketika pengguna menekan tombol “Masukan”.

## Gambar 8. Pemilihan File Citra
Pada  gambar  9  adalah  tampilan  hasil  dari  pemilihan data  citra  dengan  keterangan  proses input citra  sampai dengan teknik cropping dan zoom.
Gambar 9. Menampilkan Masukan Citra
Data-data  nilai  setiap  citra  juga  ditampilkan  di  layar aplikasi  seperti  terlihat  pada  gambar  10  yang menampilkan  nilai greyscale citra  dan  pada  gambar  11 yang menampilkan nilai Prewitt citra.

## Gambar 10. Nilai Citra Greyscale

## Gambar 11. Nilai Citra Prewitt
Pada gambar 12 menampilkan hasil keseluruhan pada proses input citra.    Data  tersebut  dapat  di  simpan  ke dalam  basis  data  dengan  menekan  tombol  “Simpan Data”.
Gambar 12. Menyimpan Citra Ke Basis Data
Setelah citra disimpan ke dalam basis data pengguna dapat  melihat  data  tersebut  di  bagian  menu  “Database” seperti terlihat pada gambar 13.

## Gambar 13. Menampilkan Isi Basis Data
Selanjutnya  ketika  memulai  proses  pengelompokkan citra,  pengguna  pilih  menu “ Klasterisasi  Data”.  Pada tahap  ini  data  yang  terkumpul  di  basis  data  akan  diolah menggunakan  algoritma  K-Means.  Untuk  memulai proses pengelompokkan, pengguna menekan tombol “K- Means”. Pada proses ini menampilkan data yang terpilih secara  acak  untuk  menentukan centroid awal,  data centroid  yang  terpilih  ditampilkan  pada  tabel,  kemudian setiap  data  citra  akan  dihitung  menggunakan  rumus Euclidean Distance ke centroid awal. Data yang dihitung yaitu data edge setiap citra yang tersimpan di basis data. Perhitungan  diawali  dengan  iterasi  ke-0  hingga  iterasi terakhir  dengan  ketentuan  tidak  ada  perpindahan kelompok.  Kemudian  hasil  akan  ditampilkan  berbentuk tabel  dengan  kolom  nomer id ,  nama file dan  hasil kelompok.    Hasil  akhir  pengelompokkan  terlihat  pada gambar 14.

## Gambar 14. Proses K-Means
Berikut  adalah  hasil  dari  pengelompokkan  pada  uji coba 12 data citra kendaraan motor dan mobil. Pada hasil ini  C1  akan  merepresentasikan  kelompok  mobil  dan  C2
merepresentasikan kelompok motor. Data uji coba sudah terlebih dahulu dimasukan dan melalui proses pengolahan  citra greyscale , crop dan  Prewitt.  Hasil  uji coba ditampilkan pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil Pengelompokkan Citra
No Citra Nama Citra Jenis Kendaraan Hasil Kelompok 1 Mobil3 Mobil C1 2 Mobil5 Mobil C2
3
Mobil7 Mobil C1 4 Mobil8 Mobil C1 5 Mobil9 Mobil C1 6 Mobil10 Mobil C1 7 Motor1 Motor C2 8 Motor10 Motor C2 9 Motor11 Motor C2
10
Motor14 Motor C2 11 Motor19 Motor C2 12 Motor21 Motor C2
Pada  proses  pengelompokkan,  sistem  otomatis mengelompokkan data citra menjadi 2 kelompok, karena penelitian  ini  hanya  mengelompokkan  citra  mobil  dan citra  motor.  C1  merepresentasikan  kelompok  mobil  dan C2  merepresentasikan  kelompok  motor.    K-Means melakukan 4 iterasi dari hasil uji coba 12 citra kendaraan mobil  dan  motor,  dengan  pilihan  centroid  1  adalah  data nomor 3 dan centroid 2 adalah data nomor 8 yang dipilih secara acak oleh sistem, seperti terlihat pada gambar 14.
Pada  tabel  1,  data  nomor  2  dengan  nama  citra Mobil5, terlihat data tersebut masuk ke dalam kelompok C2  (Motor),  yang  seharusnya  data  tersebut  masuk  ke dalam kelompok C1(Mobil). Citra tersebut mendapatkan hasil  pengelompokkan  yang  tidak  sesuai  karena  warna hitam  yang terlalu dominan pada citra data nomor 2 ini. Dominannya  warna  hitam  pada  citra  ini  mengakibatkan hasil  dari  nilai  operator  Prewitt  pada  citra  ini  lebih cenderung  mirip  ke  kelompok  C2.  Untuk  11  data  citra lainnya mendapatkan hasil pengelompokkan yang sesuai.

## 6. KESIMPULAN
Setelah dilakukan pengujian pada aplikasi pengelompokkan  citra  kendaraan  mobil  dan  motor menggunakan  algoritma  K-Means  dan  operator  Prewitt dengan  data yang diuji-cobakan berjumlah 12 data citra kendaraan,  yang  terdiri  dari  enam  citra  mobil  dan  enam citra  motor  berukuran  150  x  100  piksel.    Aplikasi berjalan  baik  dengan  menampilkan  hasil  sesuai perancangan. Selain itu aplikasi juga dapat menampilkan tahapan  pengolahan  citra  mulai  dari  citra  di  masukan sampai  menjadi  citra  Prewitt  serta  mendapatkan  nilai piksel  citra    untuk  disimpan  di  dalam  basis  data.  Pada proses  pengelompokkan  aplikasi  juga  menampilkan beberapa  tahapan  proses  yang  digunakan  hingga mendapatkan  hasil  akhir. Centroid akhir  pada  tahapan pengelompokkan juga ditampilkan di aplikasi yang telah dibangun.
Dari  hasil  uji  coba  12  citra  kendaraan  mobil  dan motor  terdapat  satu  citra  yang  mendapatkan  hasil  tidak sesuai dari pengelompokkan. Kesalahan
pengelompokkan  pada  citra  ini  lebih  disebabkan  oleh pra-proses citra yang tidak sempurna. Perlu ditambahkan  pra  proses  citra  seperti  normalisasi  citra agar  tidak  ada  warna  yang  terlalu  dominan  pada  setiap citra sebelum citra dilakukan proses pengelompokkan.

## 7. SARAN
Penelitian  ini  dapat  dikembangkan  lebih  lanjut dengan  menentukan  nilai  latar  belakang citra  asli  tanpa harus diganti dengan latar belakang putih. Menyesuaikan posisi  kendaraan  di  citra  dalam  segala  arah  dan  posisi sehingga dapat mengurangi proses pengaturan citra yang dimasukan  ke  dalam  basis  data.  Untuk  Algoritma pengelompokkan dengan menggunakan algoritma pengelompokkan  yang  lainnya  selain  K-Means,  agar waktu komputasi pengelompokkan dapat dibandingkan.

## 8. DAFTAR PUSTAKA
Artfacts. 2013. The Evolution of Color Pigment Printing. http://ww25.artfacts.org/artinfo/articals/evercolor.ht ml. (diakses tanggal 13 Nopember 2018).
Bairam,  U.  and  Green,  P.J.  2018.  Melon  Crack Identification  and  Classification  Using  K-Means Clustering  for  Quality  Inspection. Colour  and Visual  Computing  Symposium  (CVCS) (pp.  1-5). IEEE.
Basuki,  A.  2005. Metode  Numerik  dan  Algoritma Komputasi . Yogyakarta : Andi.
Chakravorty,  P.  2018. What  Is  a  Signal?  [Lecture Notes] . IEEE Signal Processing Magazine, vol. 35, no. 5, pp. 175-177.
Dhanachandra,  N.,  Manglem,  K.,  Chanu,  Y.J.,  2015. Image  segmentation  using  K-Means  clustering algorithm  and  subtractive  clustering  algorithm. Procedia Computer Science , 54, pp.764-771. Dim, Jules R., Tamio ,T. 2013. Alternative Approach for Satellite  Cloud  Classification:  Edge  Gradient Application .  Advances  in  Meteorology.  :  1–8. doi:10.1155/2013/584816. ISSN 1687-9309.
Febrianti,  F.,  Hafiyusholeh,  M.  and  Asyhar,  A.H.  2016.
Perbandingan
Pengklusteran Data Iris Menggunakan  Metode  K-Means  dan  Fuzzy  C-
Means. Jurnal  Matematika"  MANTIK" ,  2(1),  pp.7- 13.
Gentle  dan  James,  E.  2007. Matrix  transformations  and factorizations . Springer New York.
Giyanto  dan  Heribertus.  2008. Penerapan  algoritma Clustering  K-Means,  K-Medoid,  Gath  Geva . Yogyakarta: Universitas Gajah Mada.
Han,  J.  2012. Data  Mining:  Concepts  and  Techniques (The Morgan Kaufmann Series in Data
Management  Systems)  3rd  Edition .  Canada  :
Morgan Kaufmann.
Irwansyah,  E.  2015. Advance  Clustering:  Teori  dan Aplikasi . Jakarta : DeePublish. Jang,  J.S.R.,  Sun,  C.T.,  Mizutani  E.  2004. Nuero-Fuzzy and  Soft  Computing .  Singapore  :  Pearson Education.
Kaur,  R.,  Singh,  M.,  Singh,  B.  2016.  Comparative Analysis  of    Color    Edge  Detection    Techniques Based    on    Fuzzy  Logic. International  Journal  of Engineering Sciences.
Kusrini  dan  Emha,  L.T.  2009. Algoritma  Data  Mining . Yogyakarta : Andi
McLachlan,  G.J  dan  Peel,  D.  2000. Finite  Mixture Models. New York : John Wiley and Sons.
Na, S., Xumin, L., Gong, Y. 2010. Research on k-means Clustering  Algorithm:  An  Improved  k-means Clustering Algorithm. Third International Symposium  on  Intelligent  Information    Technology and  Security  Informatics ,  Jinggangshan,  2010,  pp. 63-67.
Santosa,  B.  2007. Data  Mining  (Teori  dan  Aplikasi) , Graha Ilmu : Yogyakarta.
Shapiro, L.G  dan George, S.C. 2002. Computer Vision . Prentice Hall.
Swedia,  E.R  dan  Cahyanti,  M.  2015. Algoritma Transformasi Ruang Warna . Depok: Indie
Publishing. Swedia,  E.R.,  Septian,  M.R.D.,  Cahyanti,  M.  2017. Aplikasi Pendeteksi Rambu Lalu-Lintas Menggunakan Operator Sobel dan Metode Hamming. Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi Informasi (SNATI) .