p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Deteksi Objek dengan Model Warna Ycbcr dan Similiarity Distance
Resti Amalia #1 , Ines Heidiani Ikasari #2 , Perani Rosyani #3
# Teknik Informatika Fakultas Teknik, Universitas Pamulang Jl. Surya Kencana no. 1, Pamulang Barat
1 dosen00850@unpam.ac.id
2 dosen01374@unpam.ac.id
3 dosen00837@unpam.ac.id

## Abstrak
Deteksi object menjadi hal menarik untuk diteliti, namu deteksi object tidak lepas dari proses segmentasi untuk melepaskan  background  dengan  area  penting  untuk  dideteksi.  Dalam  peneltiian  ini  kami  menggunakan segmentasi  warna  YCbCr  dengan  kluster  warna  2  dan  3  dari  metode  K-Means  pada  139  image  dari  dataset ImageClef2017.  Images  yang  kami  ambil  memiliki  karakteristik  background  yang  kompleks  sehingga membutuhkan operator-operator selain metode dari segmentasi warna seperti holes, filter dan openarea. Kami juga menggunakan pendekatan jarak dari Manhattan distance untuk mengkluster warna. Tujuan dari penelitian ini untuk mendapatkan nilai akurasi terbaik dari kluster-kluster yang kami teliti. Hasil yang kami peroleh adalah kluster 3 mendapatkan akurasi lebih baik dibandingkan kluster 2.
Kata kunci: Deteksi Objek, YCbCr, Similiarity Distance

## Object Detection with YCbCr Color model and similiarity distance

## Abstract
Object  detection  is  an  interesting  thing  to  research,  but  object  detection  cannot  be  separated  from  the segmentation  process to remove the background with important areas to detect. In  this study, we used YCbCr color segmentation with color clusters 2 and 3 from the K-Means method on 139 images from the ImageClef2017 dataset.  The  images  we  have  taken  have  complex  background  characteristics,  so  they  require  operators  other than  color  segmentation  methods  such  as  holes,  filters,  and  openarea.  We  also  use  the  Manhattan  distance approach to cluster the colors. The purpose of this study is to obtain the best accuracy value from the clusters we studied. The results obtained are cluster 3 getting better accuracy than cluster 2.
Keywords: Object Detection, YCbCr, Similiarity Distance

## I. P ENDAHULUAN
Deteksi  objek  menjadi  komponen  penting  didalam pengenalan objek[1], banyak para peneliti yang mengembangkan  sistem  deteksi  object  menggunakan content  based  image  retrieval[2].  Hal  ini  bertujuan  untuk mengambil fitur dari sebuah object gambar seperti bentuk, warna, dan tekstur.  Didalam penelitian  ini kami  meneliti sebuah  object  bunga,  karena  bunga  merupakan  sebuah modifikasi  suatu  tunas  (batang  dan  daun)  yang  memiliki bentuk  dan  warna[3].  Beberapa  penelitian  sebelumnya telah  dilakukan  yaitu  Lin  dan  Chen[4]  mendeteksi  bunga stroberi  untuk  kebutuhan  pertanian.  Guru  et  all[5] melakukan pengklasifikasian bunga menggunakan beberapa fitur warna dan tingkat keabuan.
Untuk  mendapatkan  akurasi  yang  baik  didalam  proses deteksi  object,  di  perlukan  pre-processing  seperti pembersihan  noise[6]  yang  terdapat  didalam  gambar. Untuk  melakukan  proses  tersebut  kami  mencoba
menggunakan  metode  K-means[7]  untuk  mengkluster warna  yang  ada  didalam  gambar.  Setelah  didapatkan kluster  dengan  nilai  minimum  kemudian  akan  di  proses segmentasinya warnanya.
Dalam  penelitian  ini  kami  mengambil  139  image  dari dataset  ImageClef2017  yang  kami  pilih  secara  random dengan  variasi  warna  dan  jumlah  bunga  yang  berbeda didalam  setiap  gambarnya  serta  background  yang kompleks  seperti  tumpukan  daun  atau  rumput.  Gambar- gambar  tersebut  akan  diekstrak  untuk  mendapatkan  fitur warna dengan similiarity distance dari Manhattan distance. Manhattan  distance  memiliki  tingkat  akurasi  yang  baik didalam  metode  pendekatan  jarak[8][9].  Selain  itu  kami menggunakan metode pembersihan noise seperti holes[10][11],  filter  dan  openarea  agar  background  dari gambar bunga dapat hilang sehingga sistem deteksi object dapat  terfokus  pada  pengambilan  area  yang  penting[12].
Hal  ini  dapat  meningkatkan  akurasi  didalam  deteksi object [1].

## II. M ETODOLOGI
Didalam  penelitian  ini  kami  mengusulkan  metode penelitian seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Metode penelitian

## A. Flower Image
Dalam  sample  penelitian  kami,  kami  menggunakan bunga-bunga dari  imageClef2017 dengan  jumlah datasets sebanyak  139  gambar  dengan  background  kompleks seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Sample dari gambar bunga

## B. Color Segmentation
Kami mengkonversi warna RGB menjadi YCbCr untuk melakukan  segmentasi  warna.  Model  warna  YCbCr merupakan  model  warna  yang  mudah  untuk  me- representasikan beberapa informasi warna yang berlebihan[13].

## C. Ekstraksi Citra
Untuk mengambil fitur didalam object ini menggunakan  fitur warna dan bentuk untuk mendapatkan hasil  deteksi  yang  baik.  Salah  satu  operator  yang  kami gunakan untuk pengambilan fitur bentuk adalah holes [14] dan openarea.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Di  Penelitian  ini  menggunakan  139  sample  bunga dengan  background  gambar  yang  kompleks.  Setelah pemilihan sample selesai  maka gambar-gambar bunga  ini akan  kita  konversi  secara  otomatis  menggunakan  tools
matlab.    Konversi  warna  dilakukan  dari  RGB  menjadi YCbCr,  setelah  itu  gambar  di  segmentasi  menggunakan metode  K-Means  dengan  menggunakan  Manhattan Distance sebagai tingkat kemiripan kluster warnanya. Kita menentukan  number  of  clusternya  yaitu  K  2  dan  3[11] sama seperti penelitian sebelumnya, hanya saja penelitian sebelumnya untuk proses klasifikasi.
Setelah didapat nilai minimum dari jarak tersebut maka diproses untuk color segmentationnya agar dapat di proses kedalam  operator  pengolahan  citra  seperti  pembersihan noise  dengan  holes,  membersihkan  titik  kecil  didalam gambar  menggunakan  filter,  serta  mendapatkan  area penting  dengan  menggunakan  openarea.  Sehingga  sistem hanya dapat mendeteksi daerah yang diinginkan saja .
Gambar 3. A. kluster 2, B. Kluster 3
G ambar 3 merupakan perbedaan hasil dari kluster yang di  proses.  Hasil  deteksi  menjelaskan  semua  Bungan terdeteksi  namun  pada  kluster  3  dapat  kita  lihat perbedaannya  dari  gambar  tengah  dengan  background hitam.  Bahwa  pada  proses  segmentasi  warna  terjadi pemisahan bunga sehingga terjadi kelebihan deteksi. Lain dengan kluster 2 pada saat segmentasi warna, warna yang di ambil sudah sempurna dengan pembersihan background yang  baik.  Maka  ada  beberapa  Bungan dengan  proses  segmentasi  yang  kami  usulkan  ada  yang melebihi  deteksi  ada  yang  sesuai.  Hal  ini  akan  kami hitung untuk mendapatkan nilai akurasi dari metode yang kami usulkan.
TABEL I H ASIL D ETEKSI O BJECT SETIAP C LUSTER Kluster 2 Kluster 3 Jumlah deteksi sesuai Obejct 52 64 Jumlah deteksi lebih sedikit dari object 12 13 Jumlah deteksi lebih banyak dari Object 75 62 Total 139 139
Berdasarkan tabel 1  maka bisa kita lihat bahwa kluster 2 jumlah deteksi  yang  lebih  banyak dari  jumlah objek  itu lebih banyak dari pada kluster 3, kemudian jumlah deteksi yang  sesuai  object  lebih  banyak  pada  kluster  3,  dan jumlah deteksi object yang lebih sedikit dari jumlah object yang ada hanya selisih 1 poin dari kluster 3.
Dari  Tabel  II  dapat  kita  simpulkan  bahwa  kluster  2 hanya mendapatkan tingkat akurasi sebesar 37.40% untuk mendeteksi  jumlah  objek  yang  sesuai.  Sedangkan  kluster
3 ,mendapatkan akurasi sebesar 46%, maka kluster 3 lebih baik didalam mendeteksi object dibandingkan kluster 3.
TABEL II A KURASI Jumlah deteksi sesuai Obejct Jumlah deteksi lebih sedikit dari object Jumlah deteksi lebih banyak dari Object Kluster 2 37.40% 8.60% 54% Kluster 3 46.00% 9.40% 44.60%
Dalam  penelitian  ini  kami  mempunyai  120  gambar yang  sudah  diolah  dengan  ekstraksi  fitur.  Pengambilan fitur  adanya  fitur  bentuk  yang  terdiri  dari  eccentricity, metric,  perimeter  dan  area.  Pengambilan  fitur  ini  dengan menggunakan  tool  matlab  sebagai  alat  bantu  untuk pengolahan  citra.  Sehingga  menghasilkan  data  dengan ukuran  120  x  4.  Kemudian  kami  bagi  data  tersebut menjadi  data  training  dan  data  testing.  Data  dipisahkan menggunakaan metode K-fold cross validation dengan k = 10  dan  split  66%  menjadi  data training dan  data testing . Dengan  menggunakan  klasifikasi  metode  random  forest dan SMO. Dalam proses klasifikasi ini kami menggunakan weka tools .

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  kami  maka  dapat  dikatakan tingkat  akurasi  dari  kluster  2  lebih  buruk  dibandingkan kluster  3.  Karena  hanya  mendapatkan  tingkat  akurasi sebesar  37.4%,  angka  tersebut  lebih  kecil  dibandingkan dengan kluster 3 yang mendapatkan akurasi sebesar 46%

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Peneliti  mengucapakan  terima  kasih  kepada  LPPM Universitas  Pamulang  serta  Program  studi  Informatika Universitas  Pamulang  yang  telah  mendukung  kami  untuk melakukan penelitian ini.
D AFTAR P USTAKA
[1] P.  Rosyani,  “Deteksi  Citra  Bunga  Menggunakan  Analisis Segmentasi  Fuzzy  C-Means  dan  Otsu  Threshold,”  vol.  20,  no.  1, 2020.
[2] S.  A.  Wadhai  and  S.  S.  Kawathekar,  “Techniques  of  Content Based Image Retrieval : A Review,” pp. 75–79.
[3] F.  Muwardi  and  A.  Fadlil,  “Sistem  Pengenalan  Bunga  Berbasis Pengolahan  Citra  dan  Pengklasifikasi  Jarak,” J.  Ilm.  Tek.  Elektro Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 2, p. 124, 2018.
[4] P. Lin and Y. Chen, “Detection of Strawberry Flowers in Outdoor Field by Deep Neural Network,” 2018 IEEE 3rd Int. Conf. Image, Vis. Comput. , pp. 482–486, 2018.
[5] D.  S.  Guru,  Y.  H.  Sharath  Kumar,  and  S.  Manjunath,  “Textural features in flower  classification,” Math. Comput. Model. , vol.  54, no. 3–4, pp. 1030–1036, 2011.
[6] T. X. Pham, P. Siarry, and H. Oulhadj, “Integrating fuzzy entropy clustering  with  an  improved  PSO  for  MRI  brain  image segmentation,” Appl. Soft Comput. J. , vol. 65, pp. 230–242, 2018.
[7] P.  Rosyani  and  O.  Hariansyah,  “Pengenalan  Citra  Bunga Menggunakan Segmentasi Otsu Threshold dan Naïve Bayes,” pp. 1–7, 2020.
[8] M. D. J. Bora and D. A.  K.  Gupta,  “Effect  of Different Distance Measures  on  the  Performance  of  K-Means  Algorithm:  An Experimental  Study  in  Matlab,”  vol.  5,  no.  2,  pp.  2501–2506, 2014.
[9] P.  Rosyani,  “Pengenalan  Wajah  Menggunakan  Metode  Principal Component  Analysis  (PCA)  dan  Canberra  Distance,” J.  Inform. Univ. Pamulang , vol. 2, no. 2, p. 118, 2017.
[10]  D.  H.  Apriyanti,  A.  M.  Arymurthy,  and  L.  T.  Handoko, “Identification of Orchid Species Using,” pp. 53–57, 2013.
[11]  P.  Rosyani,  M.  Taufik,  A.  A.  Waskita,  and  D.  H.  Apriyanti, “Comparison of color model for flower recognition,” in 2018 3rd International Conference on Information Technology, Information System and Electrical Engineering (ICITISEE) , 2019, pp. 10–14.
[12]  E.  K.  Kim,  H.  Cho,  E.  Jang,  and  S.  Kim,  “Color  recognition  of landmarks  using  FIS  and  CIE  LAB,” 2016  Int.  Conf.  Fuzzy Theory Its Appl. iFuzzy 2016 , 2017.
[13]  S.  Kolkur,  D.  Kalbande,  P.  Shimpi,  C.  Bapat,  and  J.  Jatakia, “Human  Skin  Detection  Using  RGB,  HSV  and  YCbCr  Color Models,” Proc.  Int.  Conf.  Commun.  Signal  Process.  2016 (ICCASP 2016) , vol. 137, pp. 324–332, 2017.
[14]  H. Zhanpeng, Z. Qi, J. Shizhong, and C. Guohua, “Medical Image Segmentation  Based  on  the  Watersheds  and  Regions  Merging,” Proc. - 2016 3rd Int. Conf. Inf. Sci. Control Eng. ICISCE 2016 , pp. 1011–1014, 2016.