DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.359 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## KLASIFIKASI KATEGORI CITRA DIGITAL DENGAN METODE BAG OF VISUAL WORDS

## Mahardika Abdi Prawira Tanjung
Program Studi Sistem Informasi, STMIK Royal Kisaran email : dika.abdi@gmail.com
Abstract: The  human  eye  can  distinguish  objects  from  digital  images,  however, computers  do  not  have  the  ability  as  human  eyes  that  can  directly  distinguish  objects from  digital  images.  Therefore  the  bag  of  visual  words  method  was  created.  Bag  of visual words  is  a method for presenting digital  images based on local  features. Bag of visual words illustrates how an image can be taken its characteristics, so that computers can  distinguish  objects  on  digital  images.  The  test  results  show  that  the  bag  of  visual words are still not maximal in classifying digital image categories, especially the chair category, which is only able to produce the most accurate accuracy of 75%. To improve the performance quality  of bag of visual words in  classifying digital  image categories, especially the chair category, you can add an approach to determine the good number of K in clustering the visual words pattern.
Keywords: Bag  Of  Visual  Words,  Classification,  Digital  Image,  Speed-Up  Robust Feature, Support Vector Machine
Abstrak: Secara kasat mata manusia bisa membedakan objek pada citra digital, namun, komputer tidak memiliki kemampuan sebagai mata manusia yang dapat secara langsung membedakan objek pada citra digital. Maka dari itu diciptakanlah metode bag of visual words. Bag  of  visual  words adalah  metode  untuk  menyajikan  citra  digital  berdasarkan fitur lokal. Bag of visual words menggambarkan bagaimana suatu gambar dapat diambil karakteristiknya, sehingga komputer dapat  membedakan objek pada  citra  digital.  Hasil pengujian    menunjukkan    bag  of  visual  words      masih  belum  maksimal  dalam mengklasifikasi    kategori  citra  digital  khususnya  kategori chair, yang  hanya  mampu menghasilkan akurasi paling akurat sebesar 75 %. Untuk       meningkatkan        kualitas kinerja  bag  of  visual  words  dalam  mengklasifikasi  kategori  citra  digital  khususnya kategori chair , dapat menambahkan pendekatan untuk menentukan jumlah K yang baik dalam mengkluster pola visual words.
Kata  kunci: Bag  Of  Visual  Words,  Klasifikasi,  Citra  Digital,  Speed-Up  Robust Feature, Support Vector Machine
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.359 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## PENDAHULUAN
Bag  of  visual  words adalah metode untuk menyajikan gambar berdasarkan fitur lokal [1]. Bag of visual words  menggambarkan  bagaimana  suatu gambar  dapat  diambil  karakteristiknya. Setiap  gambar  memiliki  karakteristik tertentu  dalam  nilai  pikselnya,  seperti yang  ditunjukkan  pada  Gambar  1  dan Gambar  2  dalam  bentuk  gambar  mobil dan objek lainnya.
Gambar 1 Citra dengan objek-objek.
Gambar 2 Citra dengan objek-objek.
Secara  kasat  mata  manusia  bisa membedakan  bahwa  dalam  gambar  itu ada  mobil  dan  benda  lain,  seperti tanaman,  tanah  dan  rumah  yang  terdapat dalam  gambar.  Namun,  komputer  tidak memiliki  kemampuan  sebagai  mata manusia  yang  dapat  secara  langsung membedakan objek pada gambar. Karena
komputer  hanya  mengenali  angka  biner yaitu  0  dan  1.  Untuk  itu  Bag  of  visual words dapat digunakan untuk mengambil nilai  piksel  pada  gambar  sebagai  fitur karakteristik  dalam  membedakan  objek dalam gambar.
Tahapan  Bag  of  visual  words dimulai dengan ekstraksi fitur lokal citra, ekstraksi  fitur  lokal  dalam  Bag  of  visual words  dibagi  menjadi  2  bagian,  yaitu deteksi  interest  point  dan  deskripsi interest  point  [2].  Ekstraksi  fitur  adalah proses  pemilihan  informasi  pada  gambar yang  mendingin,  baik  bentuk,  warna, maupun sudut objek pada gambar dengan menggunakan metode tertentu [3].
Ekstraksi fitur adalah tahap pra- pemrosesan yang penting dalam klasifikasi, untuk menentukan fitur dataset yang akan diklasifikasikan. Secara  teoritis,  pemilihan  fitur  dapat meminimalkan tingkat kesalahan klasifikasi  dan  jumlah  fitur  untuk menjadi pengetahuan klasifikasi referensi [4]. Dalam  ekstraksi  fitur  lokal  ini, beberapa  metode  telah  dikembangkan seperti menggunakan detektor [5], gambar  segmentasi  grid  biasa  dengan garis  horizontal  dan  vertikal  untuk mendapatkan  area  blur  lokal  [6],  scale invariant  feature  transform  [7],  speed-up robust  features  [8]  dan  variabel  fitur persegi  panjang  berdasarkan  area  blur lokal.
Dalam   prosesnya    skema    bag of  visual  words  mempunyai    4  tahapan pada  klasifikasi  diantaranya;  menggu- nakan  metode    deteksi    interest    point dan  ekstraksi      interest      point, pengklusteran  fitur  menggunakan  k- means  algorithm,  pembentukan  histo- gram generation dan klasifikasi menggunakan  support  vector  machine sebagai klasifier (SVM) [10].
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.359 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## METODE

## Datasheet
Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  citra imageset Caltech101  ( brain,  camera,  cellphone dan chair )  yang  berukuran  300  x  200 pixel.  File  citra  yang  digunakan  untuk pelatihan maupun pengujian diambil dari situs.

## Langkah Penelitian
Langkah  penelitian  secara  umum  yang dibangun dalam penelitian
ini diilustrasikan pada Gambar 3.
Input Citra Citra Keabuan (Grayscale) Deteksi dan Ekstraksi Interest Point Speed-Up Robust Feature (SURF) Histogram Feature Vector Pola Training Bag Of Visual Words Pola Testing Input Citra Citra Keabuan (Grayscale) Menyimpan Pola Bag of Visual
Words pada Support Vector Machine Ekstraksi Speed-Up Robust Feature (SURF) Pencocokan Model Pola Pada Support Vector Machine Klasifikasi Kategori Citra Gambar 3. Langkah Penelitian Secara Umum Pada  gambar  3  terdapat  2  buah proses  yaitu  proses  training  dan  proses testing, pada proses training citra inputan dilakukan
pre-procesing dengan grayscale  dan      dilanjutkan      dengan mengekstraksi  fitur    dari    citra    kategori citra  digital  mengunalan  SURF  dan model  pola  yang  telah  diekstrak  akan disimpan  dalam  Bag  Of  Visual  Words, sedangkan  pada  tahapan  testing,  citra inputan dilakukan pre- procesing  dengan grayscale    dan    di  ekstrak  menggunakan SURF  kemudian  dilanjutkan  ketahapan pengklasifikasian model pola yang terdapat  pada  Bag  Of  Visual      Words
menggunakan      SVM,      jika  pola  mirip atau mendekati pola training maka output dari klasifikasi kategori citra digital .
1. Speed-Up Robus Feature (SURF)
Untuk mendeteksi fitur pada citra, digunakan  SURF  dalam  bag  of  visual words.  SURF  mengambil  interest  point pada  citra,  dimana  interest  point  ini adalah deskripsi pada setiap bagian citra.
Penentuan  interest  point  SURF feature  menggunakan  matrix  hessian, dimana  matrix  hessian  didefenisikan sebagai berikut: (Bay et al. 2006).
(    )     [ (    ) (    ) (    ) (    ) ] dimana (    ) ( ) adalah  konvolusi  dari  orde  kedua derivatif  Gaussian  dengan  input  citra pada point (    ) ,, dan serupa untuk (    ) (Bay  et  al.  2006).    Dengan menggunakan  perkiraan  orde  kedua derivative  Gaussian  dapat  dievaluasi dengan  sangat  cepat  menggunakan  citra yang dintegralkan. Seperti yang ditunjukkan  pada  gambar  2.5  dengan menggunakan filter kotak 9x9 memperkirakan  orde  kedua  derivative Gaussian dengan skala ( =1.2). 2. K-Means Algorithm K-means adalah algoritma pengelompokan    partial    sederhana berbasis prototipe yang mencoba menemukan gugus K yang tidak tumpang tindih.  Kelompok-kelompok  ini  diwakili oleh  centroids  mereka  (centroid  cluster biasanya  adalah  mean  dari  titik-titik  di cluster itu).
Proses  pengelompokan  K-  means adalah sebagai berikut. Pertama, centroid K  awal  dipilih,  di  mana  K  ditentukan oleh  pengguna  dan  menunjukkan  jumlah cluster  yang  diinginkan.  Setiap  titik dalam  data  kemudian    ditugaskan    ke
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.359 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
centroid  terdekat,  dan  setiap  koleksi  titik yang ditugaskan ke
centroid membentuk  sebuah    cluster.    Centroid dari    setiap  cluster  kemudian  diperbarui berdasarkan titik-titik yang ditugaskan ke cluster  tersebut.    Proses  ini  diulang sampai  tidak  ada  titik  perubahan    cluster (Han  &  Kamber,  2006).  K-means  dapat dinyatakan  dengan  fungsi  objektif  yang bergantung   pada  proximities   titik data ke centroid cluster seperti berikut:
∑ ∑ , in class j
Dimana menyatakan koordinat vektor dari j th kluster dan { }  adalah point yang ditetapkan kepada j th kluster.

## 3. Histogram Generation
Tujuan  dari  bag  of  visual  words adalah mendapatkan histogram yang bisa mewakili  gambar  yang  diberikan.  Oleh karena  itu,  persiapan  akhir  kami  untuk klasifikasi  citra  adalah  histogram  untuk semua  gambar  di  dalam  imageset  yang digunakan. Histogram sendiri adalah alur dari  frekuensi  relatif  dari  peristiwa masing-masing    nilai  pixel    yang diizinkan  pada  citra  terhadap    nilai-nilai itu sendiri.

## 4. Support Vector Machine (SVM)
Support  vector  machine  (SVM) adalah  algoritma  yang  menggunakan pemetaan nonlinier untuk
mentransformasikan   data  pelatihan  asli ke  dimensi    yang  lebih  tinggi.  Dalam dimensi    baru    ini,    ia    mencari    linier pemisah  linier  yang  linier  (yaitu,  "batas keputusan"    yang    memisahkan    tupel dari  satu  kelas  dari  kelas  yang  lain). Dengan  pemetaan  nonlinear  yang  sesuai dengan  dimensi  yang  cukup  tinggi,  data dari  dua  kelas  selalu  dapat  dipisahkan oleh  hyperplane.  SVM  menemukan hyperplane  ini    menggunakan    vektor pendukung  (tupel  pelatihan  "esensial")
dan  margin  (ditentukan  oleh  vektor pendukung)  (Nixon  &  Aguado,  2008). Pada  klasifikasi  kategori  citra  digital penelitian  ini,  svm  berfungsi  sebagai classifier  terhadap  citra  dan  fitur  yang telah dibentuk.

## PEMBAHASAN
1. Sampel Pelatihan Pola Citra
Sampel    pelatihan    pola    kategori citra  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  berjumlah  80  citra  digital  yang mewakili kategori  Otak, Kamera, Telpon Seluler,  dan    Kursi.  Gambar    3 melampirkan    beberapa  sampel    pola kategori  citra  digital    yang  digunakan sebagai pelatihan.
Gambar 3. Sampel Pelatihan Pola

## Kategori Citra
2. Penentuan  Koordinat  dan  Deteksi

## Interest Point
Penentuan    koordinat interest point dimulai  dengan  pembentukan  grid pada  citra    dengan    menggunakan      grid step    8  yang  gunanya  untuk  mengatur jarak  koordinat    x    (width)    dan    y (height),  dimana    koordinat    penentuan Interest Point selanjutnya akan berjarak 8 pixel.
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.359 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Gambar 4. Penentuan koordinat interest point
Pada    gambar    4    dapat    dilihat hasil  dari  penentuan  koordinat  interest point,  dimana    perpindahan    koordinat disesuaikan dengan penentuan grid stepnya,  pada  gambar  3.2  grid  step  yang digunakan    8,  sehingga    terlihat    jelas hasil  garis  pembatas  dari  penentuan koordinat interest    point. Dapat    dilihat hasil  dari  pendeteksian  interest  point pada gambar 5.

## Gambar 5. Hasil Deteksi Pola Interest Point
Setiap  pola  kategori  citra  digital memiliki  tingkat    kejenuhan    masing- masing, sehingga  hasil dari pendeteksian interest  point  pun  berbeda-beda,  pada gambar 4 terdapat   beberapa   pola  hasil pendeteksian interest point yang mewakilkan value daripada kategori citra digital tersebut.
3. Pengujian  Klasifikasi  Kategori  Citra Digital Klasifikasi  akan  di  uji  cobakan dengan  5  kali  pengujian  pada  bag  of visual  words.  Pengujian  dimulai  dengan menentukan  jumlah  trainingset dan validation  set.  Pembagian  citra  terhadap kedua  set  tersebut  sebesar  60  %  sebagai trainingset  dan  40  %  sebagai  validation set secara random atau acak.
Maka  sebanyak  120  citra  digital pada keseluruhan kategori citra dijadikan sebagai  trainingset.  Dan  80  citra  lainnya dijadikan sebagai validation set.
Validation  set  berfungsi  layaknya  testing set  pada  umumnya,  untuk  menguji keakuratan  klasifikasi  kategori  citra digital  terhadap  4  kategori  berbeda  yaitu brain , camera , cellphone dan chair . Selanjutnya  setelah  pembagian trainingset  dan  validation  set,  maka dilakukan  deteksi  interest  point  dengan metode  SURF,  lalu  menggunakan  K- means  clustering  untuk  menemukan visual  vocabulary  yang  ditampilkan dengan histogram generation dan menghasilkan bag of visual words .
Gambar 6. Hasil Bag Of Visual Words Pada Pengujian Pertama
Pada  tahap  akhir  citra  pada validation  set  akan  diuji  menggunakan SVM  terhadap bag  of  visual  words yang telah  dibentuk.  Berikut  ini  adalah  hasil
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.359 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
akhir  pengujian  klasifikasi  kategori  citra digital sebanyak 5 kali:
Tabel 1. Hasil Pengujian Pertama

## Kategori Citra Digital
Asal Mula Diprediksikan Brain Camer a Cellph one Chair Brain 0.85 0.15 0.00 0.00 Came ra 0.00 0.95 0.00 0.05 Cellp hone 0.20 0.00 0.80 0.00 Chair 0.20 0.20 0.00 0.60 Tabel 2. Hasil Pengujian Kedua Kategori

## Citra Digital
Asal Mula Diprediksikan Brain Cam era Cellph one Chair Brain 0.90 0.10 0.00 0.00 Camera  0.00 0.95 0.00 0.05 Cellph one 0.20 0.00 1.00 0.00 Chair 0.15 0.20 0.00 0.65

## Tabel 3. Hasil Pengujian Ketiga Kategori Citra Digital
Asal Mula Diprediksikan Brain Cam era Cell phon e Chair Brain 0.95 0.15 0.00 0.05 Camer a 0.00 0.90 0.00 0.10 Cellph one 0.05 0.00 0.95 0.00 Chair 0.25 0.35 0.00 0.40

## Tabel 4. Hasil Pengujian Keempat Kategori Citra Digital
Asal Mula Diprediksikan Brai n Cam era Cellp hone Chair Brain 0.80 0.05 0.00 0.15 Camera 0.00 0.95 0.00 0.05 Cellpho ne 0.15 0.00 0.85 0.00 Chair 0.10 0.25 0.00 0.65

## Tabel 5. Hasil Pengujian Kelima Kategori Citra Digital
Asal Mula Diprediksikan Brain Cam era Cell pho ne Chair Brain 0.90 0.05 0.00 0.00 Camera 0.00 0.90 0.00 0.10 Cellphon e 0.05 0.00 0.95 0.00 Chair 0.15 0.10 0.00 0.75 Pada  tabel  1,  menunjukkan  hasil klasifikasi kategori citra digital menggunakan SVM, SVM mampu mengklasifikasi dengan baik yaitu dengan  tingkat  akurasi  85  %  pada kategori Brain ,  pada  kategori Camera SVM  mampu  mengklasifikasi  dengan tingkat  akurasi  95  %,  pada  kategori Cellphone SVM  mampu  mengklasifikasi dengan  tingkat  akurasi  80  %  dan  pada kategori
Chair SVM mampu
mengklasifikasi  dengan  tingkat  akurasi 60  %.  Dan  pada  pengujian  pertama  rata- rata  akurasi  SVM  dalam  mengklasifikasi kategori citra digital sebesar 80 %.
Sedangkan pada tabel 2, menunjukkan  hasil  klasifikasi  kategori citra  digital  menggunakan  SVM,  SVM mampu  mengklasifikasi  dengan  baik yaitu  dengan  tingkat  akurasi  90  %  pada kategori Brain ,  pada  kategori Camera
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.359 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
SVM  mampu  mengklasifikasi  dengan tingkat  akurasi  95  %,  pada  kategori Cellphone SVM  mampu  mengklasifikasi dengan  tingkat  akurasi  100  %  dan  pada kategori Chair SVM mampu mengklasifikasi  dengan  tingkat  akurasi 65  %.  Dan  pada  pengujian  pertama  rata- rata  akurasi  SVM  dalam  mengklasifikasi kategori citra digital sebesar 88 %.
Sedangkan pada tabel 3, menunjukkan  hasil  klasifikasi  kategori citra  digital  menggunakan  SVM,  SVM
mampu  mengklasifikasi  dengan  baik yaitu  dengan  tingkat  akurasi  95  %  pada kategori Brain ,  pada  kategori Camera SVM  mampu  mengklasifikasi  dengan tingkat  akurasi  90  %,  pada  kategori Cellphone SVM  mampu  mengklasifikasi dengan  tingkat  akurasi  95  %  dan  pada kategori
Chair SVM mampu
mengklasifikasi  dengan  tingkat  akurasi 40  %.  Dan  pada  pengujian  pertama  rata- rata  akurasi  SVM  dalam  mengklasifikasi kategori citra digital sebesar 80 %.
Sedangkan pada tabel 4,
menunjukkan  hasil  klasifikasi  kategori citra  digital  menggunakan  SVM,  SVM mampu  mengklasifikasi  dengan  baik yaitu  dengan  tingkat  akurasi  80  %  pada kategori Brain ,  pada  kategori Camera SVM  mampu  mengklasifikasi  dengan tingkat  akurasi  95  %,  pada  kategori Cellphone SVM  mampu  mengklasifikasi dengan  tingkat  akurasi  85  %  dan  pada kategori Chair SVM mampu
mengklasifikasi  dengan  tingkat  akurasi
65  %.  Dan  pada  pengujian  pertama  rata- rata  akurasi  SVM  dalam  mengklasifikasi kategori citra digital sebesar 81 %.
Sedangkan pada tabel 5,
menunjukkan  hasil  klasifikasi  kategori citra  digital  menggunakan  SVM,  SVM mampu  mengklasifikasi  dengan  baik yaitu  dengan  tingkat  akurasi  90  %  pada kategori Brain ,  pada  kategori Camera SVM  mampu  mengklasifikasi  dengan
tingkat  akurasi  90  %,  pada  kategori Cellphone SVM  mampu  mengklasifikasi dengan  tingkat  akurasi  95  %  dan  pada kategori Chair SVM mampu mengklasifikasi  dengan  tingkat  akurasi 75  %.  Dan  pada  pengujian  pertama  rata- rata  akurasi  SVM  dalam  mengklasifikasi kategori citra digital sebesar 88 %.
Maka  rata-rata  akurasi  SVM dalam  mengklasifikasi  kategori  citra digital  dalam  5  kali  percobaan  adalah 83,4 %.

## SIMPULAN
Hasil    penelitian    menunjukkan bag  of  visual  words      masih  belum maksimal dalam mengklasifikasi
kategori  citra  digital  khususnya  kategori chair, yang  hanya  mampu  menghasilkan akurasi paling akurat sebesar 75 %.
Untuk meningkatkan kualitas kinerja  bag  of  visual  words  dalam mengklasifikasi  kategori  citra  digital khususnya kategori chair , dapat menambahkan pendekatan untuk menentukan  jumlah  K  yang  baik  dalam mengkluster  pola  visual  words.  Penam- bahan    pendekatan    tersebut  tentunya akan mempengaruhi kecepatan komputasi pada pengenalan pola.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Farhangi, Mohammad Mehdi,
Soryani, Mohsen, & Fathy, Mahmood. 2013. Informative Visual  Words  Construction  to Improve  Bag  of  Words  Image Representation. IET Image Process 8(5):310-318. [2] Sivic,  J.  Zisserman.  2003.  Video google: A Text Retrieval Approach  to  Object  Matching  in
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.359 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Videos. International  Conference on Computer Vision 2:1470-1477. [3 ]Nixon,  Mark  S.  &  Aguado,
Alberto S. 2008. Feature Extraction  and  Image  Processing. Elsevier: London.
[4] Han, Jiawei & Kamber, Micheline.  2006.  Data  Mining: Concepts  and  Techniques.  2 nd Edition. Morgan Kaufmann: Amsterdam. [5] Harris,  C.  &  Stephens,  M.  1988. A  Combined  Corner  and  Edge Detector. Proceedings International  Conference  Alvey Vision . 147-151. [6] Salomon, Chris & Breckon, Toby. 2011.  Fundamentals  of  Digital Image Processing. Wiley- Blackwell: Oxford.
[7] Lowe,  K.D.  2004.  Distinctive
Image Features from Scale- Invariant Keypoints. International Journal Computer Vision 60(2):91-110. [8] Bay, Herbert, Tuytelaars, Tinne & Van  Gool,  Luc.  2006.  Surf: Speeded  Up  Robust  Features. 9 th European Conference on Computer  Vision .  110(3):404- 417. [9] Khrisnamoorthy,  R.  &  Punidha, R. 2012. An Orthogonal Polynomials Transform-Based Variable  Block  Size  Adaptive Vector  Quantization  for  Color Image Coding. IET Image Process 6(6):635-646. [10] Gonzalez,  R.  &  Woods,  R.  2008. Digital  Image  Processing.  3 rd
Edition.  Prentice  Hall:  New
Jersey.