## PENERAPAN SEGMENTASI WARNA PADA GAMBAR DI MEDIA SOSIAL DENGAN ALGORITMA FUZZY K-MEANS CLUSTER
Fajar Mahardika Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Magister Komputer Universitas Budi Luhur Jakarta Email: putrafajardika@gmail.com
Endri Setiawan Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Studi Magister Komputer Universitas Budi Luhur Jakarta Email: endrisetiawan216@gmail.com
Dhanar Intan Surya Saputra Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika Universitas Amikom Purwokerto Email: dhanarsaputra@amikompurwokerto.ac.id

## ABSTRAK
Perkembangan  media  sosial  pada  era  milenial  saat  ini,  membawa  dampak  terhadap  masyarakat untuk  berbondong-bondong  mengunggah  gambar  mereka.  Adanya  dampak  ini  menyebabkan  banyak gambar  yang  terkadang  bernuansa  negatif  baik  itu  menjatuhkan  sekelompok  tertentu  maupun  golongan yang  lain.  Namun,  tidak  semua  gambar  yang  ada  di  media  sosial  bernuansa  negatif.  Melalui perkembangan  teknologi  juga  seiring  dengan  adanya  perkembangan  ilmu  pengetahuan.  Salah  satu perkembangan  ilmu  pengetahuan tersebut  yaitu segmentasi citra  ( image  segmentation )  yang  merupakan bagian  dari image  processing (pengolahan  citra).  Hal  ini  yang  menjadi  dasar  untuk  dilakukannya penelitian  ini  guna  mengetahui  segmentasi  citra  pada  gambar  yang  tersebar  di  media  sosial.  Peneliti melakukan  penelitian  dengan  menggabungkan  segmentasi  citra  menggunakan  algoritma fuzzy  k-means cluster .  Adanya penggabungan ini diharapkan  mendapatkan  hasil yang maksimal. Hasil penelitian pada gambar di  media  sosial  menunjukkan  pembagian citra  setiap daerah yang  memiliki kemiripan dan juga untuk mengetahui pengelompokan piksel, berdasarkan kedekatan jarak antar piksel.
Kata kunci: gambar; media sosial; segmentasi citra; algoritma fuzzy k-means cluster; piksel.

## ABSTRACT
The development of social media in the current millennial era, has an impact on the community to flock  to  upload  their  images.  The  existence  of  this  effect  causes  many  images  that  sometimes  have negative nuances, whether it drops a certain group or another group. However, not all images on social media have a negative nuance. Through technological development is also in line with the development of science.  One  of  the  developments  in  science  is  image  segmentation  which  is  part  of  image  processing. This  is  the  basis  for  this  research  to  find  out  image  segmentation  in  images  that  are  spread  on  social media.  Researchers  conducted  research  by  combining  image  segmentation  using  the  fuzzy  k-means cluster  algorithm.  The  existence  of  this  merger  is  expected  to  get  maximum  results.  The  results  of  the study on images on social media show the division of images of each region that has similarities and also to determine the grouping of pixels, based on the proximity of the distance between pixels.
Keywords: image; social media; image segmentation; fuzzy k-means cluster algorithm; pixels.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi pada era digital saat ini dirasakan  semakin bergerak dengan sangat pesat, termasuk  adanya  perkembangan  pada  media  sosial.  Media  sosial  sudah  seperti  bagian  dari  kehidupan sehari-hari, banyak digunakan oleh masyarakat luas. Kegiatan mereka ada yang membuat status, unggah foto  dan  lain  sebagainya.  Akan  tetapi,  disisi  lain  dengan  adanya  perkembangan  media  sosial  banyak disalah gunakan berupa hal negatif dan namun banyak juga dalam hal positif. Akhir-akhir ini di posting - an media sosial banyak terjadi berita-berita yang disalah gunakan oleh segelintir orang atau sekelompok tertentu.  Penyalahgunaan  ini  kebanyakan  terjadi  dalam  hal  negatif.  Baik  untuk  kepentingan  tertentu
maupun  kepentingan  perorangan.  Penggunaan  sosial  media  memiliki  pengaruh  yang  tinggi  terhadap penciptaan pola pikir individu, sekelompok orang atau bahkan sebuah perusahaan dan institusi sekalipun [1].  Penyalahgunaan  ini  banyak  digunakan  untuk  saling  menjatuhkan  satu  sama  lain.  Misal  kejelekan orang lain maupun kegiatan negatif seseorang yang digunakan.
Dengan  seiringnya  perkembangan  media  sosial  juga  sejajar  lurus  dengan  adanya  perkembangan ilmu  pengetahuan.  Perkembangan  ilmu  yang  ada  yaitu  pengolahan  citra  digital.  Pengolahan  digital  ini merupakan  cabang  ilmu  yang  ada  dibidang  citra.  Pengolah  citra  atau  sering  disebut  dengan  image processing merupakan sebuah ilmu yang di terapakan pada sebuah citra. Dimaana ilmu ini berkembangan dengan  pesat  pada  5  tahun  terakhir.    Pengolah  citra  banyak  digunakan  untuk  pengolahan  citra  serta analisa  dari  citra  awal  dengan  melibatkan  citra  lain.  Proses  pengolahan  citra  memiliki  ciri  khas  data masukan  dan  informasi  keluaran  berbentuk  citra  itu  sendiri,  sehingga  pengolahan  citra  adalah  proses pengolahan citra yang telah ada untuk menghasilkan citra yang lebih tinggi kualitasnya [2].
Citra digital hasil pencitraan jarak jauh dengan alat citra maupun hasil alat rekam medis,antara lain rontgen, USG maupun scan, sering terdapat gangguan berupa pencahaya, noise maupun gangguan lainnya yang menyebabkan gambar pada citra kurang jelas. Untuk memperbaiki citra ini, dapat dilakukan dengan teknik pengolahan citra. Teknik pengolahan yang diperlukan pada citra yang kurang jelas adalah dengan memperjelas  batas-batas  citra  itu  sendiri.  Salah  satu  teknik  memperjelas  batas-batas  citra  adalah segmentasi.  Pengolahan  citra  yang  akan  dilakukan  harus  memasukkan  tujuan  dari  pengolahan  citra  itu sendiri.  Misalnya  pengolahan  citra  yang  bertujuan  untuk  seni,  maka  format  citra  yang  diolah menggunakan format JPG, karena waktu prosesnya akan lebih cepat dibandingkan citra format BMP [3].
Algoritma  K-Means  ialah  algoritma  yang  banyak  digunakan  dalam  proses  cluster  dataset  karena kesederhanaan algoritmanya [4]. Selain mampu digunakan dataset dengan ukuran yang besar, algoritma ini  juga  memiliki  tiga  keunggulan  yaitu  kecepatan  waktu,  fleksibilitas  ruang  penyimpanan,  dan pemrosesan  yang  tidak bergantung pada  urutan  noise  yang digunakan  [5]. Disamping  itu, algoritma  K- Means juga  bersifat  fleksibilitas,  yaitu  mudah  melakukan  modifikasi di setiap tahapan  dalam algoritma [4]. Berdasarkan hal yang telah diuraikan di atas penulis melakukan penelitian dengan judul “penerapan segmentasi warna pada gambar di media sosial dengan algoritma fuzzy k-means cluster ”.
Dengan  hal  ini  penulis  juga  melampirkan  beberapa  penelitian  terdahulu  yang  berkaitan  dengan penulis, penelitian terdahulu sebagai berikut:
a. Menggunakan Algoritma FCMSRM (Fuzzy C-Means, Statistical Region Merging) dalam proses segmentasi  citra  dengan  hasil  yang  diperoleh  dapat  melakukan  segmentasi  citra  menggunakan spatial  function .  Tujuan  tersebut  berfungsi  untuk  memudahkan  kerumitan  warna  pada  citra  uji agar  lebih  mudah  dalam  memproses  segmentasi.  Segmentasi  yang  dilakukan  terhadap  citra  uji “carriage.png” diperoleh hasil dengan rata-rata jumlah iterasi adalah 45, rata-rata waktu eksekusi selama 141 detik, rata-rata XB Index 0.1420811, dan jumlah cluster paling optimal yaitu 2. Hasil pengujian  pada  tiga  buah  citra  uji  menunjukan  metode  yang  diusulkan  mampu  melakukan segmentasi citra dengan baik [6].
b. Menggunakan  metode  penelitian  Segmentasi clustering dan  fuzzy  C-mens  diperoleh  hasil penelitian  yaitu  1.  Metode  GIFP  FCM  memiliki  nilai  koefisien  partisi  (Vpc)  lebih  baik  jika dibandingkan nilai koefisien partisi metode FCM. 2. Metode GIFP FCM memiliki nilai entropi partisi (Vpe) lebih baik ketika dibandingkan dengan nilai entropi partisi metode FCM [7].
c. Hasil penelitian dalam proses perhitungan jumlah dan jenis kendaraan dengan metode penelitian Sample  Image  Data  Training ,  menunjukkan  bahwa  belum  adanya  alat  untuk  mengukur kecepatan  kendaraan  yang  dapat  terdeteksi  oleh  Fuzzy.  Beberapa  kendaraan  memiliki  nilai variabel  yang  sama,  sehingga  dapat  menimbulkan  kesalahan  dalam  deteksi  kendaraan. Pencahayan  dari  sinar  matahari  siang  hari  dapat  menimbulkan  bayangan  pada  kendaraan, sehingga mempengaruhi dalam menentukan panjang, lebar dan sudut kendaraan [8].
d. Dengan  metode  Skema  proses  pemilihan  distribusi  Background,  menunjukkan  hasil  penelitian berupa proses pengukuran kecepatan kendaraan yang terdeteksi oleh deteksi gerak SAD maupun Filter GMM [9].
e. Penerapan metode Hybrid Fuzzy untuk proses segmentasi citra geografis menunjukkan rata-rata nilai akhir objektif Jm pada FCM yaitu 5.50622.10 berbanding dengan 14940821, sehingga FCM lebih  cepat  dalam  mencari  nilai  Jm  berbanding  dengan  FCM-PSO.  Waktu  rata-rata  yang diperlukan FCM lebih singkat yaitu 23,563 detik [10].
f. Menggunakan  metode  penelitian  Algorithm  with  Improved  Fuzzy  Partitions.  Dengan  hasil penelitian  bahwa;  1.  Integrasi  Metode  Fuzzy  C-Means  yang  digunakan  sebagai  penentuan parameter pada metode level set dapat digunakan untuk segmentasi citra medis secara universal. 2. Segmentasi citra merupakan proses membagi citra digital menjadi beberapa bagian daerah. 3. Pada prosesnya dalam  segmentasi citra USG Hati terdiri dari dua tahapan [11].
g. Metode  klustering  dengan  algoritma  genetika  (GGA-FCM)  dapat  memperbaiki  kinerja  FCM dengan metode iterasi konvensional. Ditinjau dari adanya beban komputasi dan waktu komputasi metode  GGA-FCM  masih  relatif  lebih  kompleks  dan  memerlukan  cacah  flops  yang  jauh  lebih besar dari metode FCM konvensional [12].
h. Menggunakan  perangkat  lunak  Mathworks  MATLAB  2012b  dapat  dibangun  aplikasi  untuk mengambil  gambar  dengan  webcam  laptop  atau  notebook  yang  digunakan  sebagai  alat segmentasi pengolahan gambar digital berwarna [13].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Konsep Penelitian
Dalam konsep penelitian ini penulis melakukan sebuah gambaran singkat penelitian terlebih dahulu. Untuk melakukan penelitian penulis melakukan observasi untuk menentukan obyek penelitian. Hasil dari observasi  tersebut  penulis  mengambil  data  berupa  gambar  yang  ada  di  media  sosial  untuk  penelitian penulis.
Pada konsep penelitian ini penulis menggunakan sebuah algoritma yaitu  algoritma  fuzzy k-means cluster. Algoritma ini penulis gunakan untuk menentukan segmentasi citra yang digunakan untuk obyek penelitian.  Dasar  penulis  menngunakan  algoritma    fuzzy  c-means  yaitu  untuk  memetakan  suatu  piksel dalam objek penelitian penulis.

## 2.2 Pengumpulan Data

## 2.1.1 Teknik Pengumpulan Data
a. Observasi
Observasi merupakan tahapan dalam pengamatan dan pencatatan suatu objek dengan sistematika fenomena  yang  diselidiki  [14].  Pengumpulan  data  yang  kami  lakukan  dalam  melaksanakan serangkaian  kegiatan  penelitian  yaitu  melakukan  observasi  di  media  sosial  untuk  mencari  data yang  penulis  butuhkan.  Pemilihan  data  yang  tepat  dan  sesuai  akan  menentukan  keberhasilan dalam  melakukan  penelitian,  sehingga  akan  dapat  membaca  hasil  penelitian  apakah  positif, negatif atau bahkan netral [15].
b. Studi Pustaka
Studi pustaka adalah proses segala usaha yang dilakukan oleh peneliti untuk menghimpun data dan informasi yang relevan dengan topik atau masalah yang akan atau sedang diteliti. Informasi dapat  diperoleh  dari  buku-buku  ilmiah,  sumber-sumber  tertulis  baik  cetak  maupun  elektronik serta literasi data lainnya [16].
c. Tinjauan Studi
Tinjaun  studi  disini  penulis  melakukan  beberapa  review  jurnal  terdahulu  sebagai  dasar  utama penulis untuk melakukan penelitian. Penelitian ini berkaitan dengan penerapan segmentasi warna pada gambar di media sosial denagan algoritma fuzzy k-means cluster.

## 2.1.2 Rumus algoritma
Fuzzy  C-Means  adalah  algoritma  optimalisasi  iteratif  yang  dapat  memberikan  fungsi  minimal objektif, seperti berikut:
[10] (1) Dimana:
n  = Jumlah citra c  = Jumlah pengelompokan atr  = Jumlah atribut m  = bobot eksponen, mengendalikan kekaburan ( fuzziness ) dari kluster-kluster yang dihasilkan o ij = Nilai Atribut ke-j dari objek ke-i z kj = Nilai pusat atribur ke-j pada kluster ke-k x ik = Nilai Keanggotaan pada objek ke-i menurut kluster k
Pada  perulangan  yang  terjadi  selama  proses  yang  dilakukan  akan  diadakan update terhadap  nilai keanggotaan ik X dan pusat cluster, berdasarkan rumus berikut :
[10] (2) [7] (3)

## 2.3 Analisis Data
Penulis  juga  melakukan  analisis  data  yang  diperoleh  agar  mengetahui  data  yang  digunakan menghasilkan  yang  baik  dengan  algoritma  algoritma  fuzzy  k-means  cluster.  Alur  flowchartnya ditunjukkan pada gambar 1.
Mulai Image atau data Pre processing: Clustering Menghitung Cluster gambar dengan Fuzzy C-Means Post Processing: Region Cluster Stopping cluster?? Ekstraksi Citra Selesai G ambar 1. Flowchart Fuzzy C-means

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Representasi Observasi
Dalam  proses  respresentasi  observasi  disni  penulis  melakukan  pengumpulan  data  yang  akan digunakan.  Penulis  melampirkan 2 data  gambar  yang penulis ambil dari  media  sosial.  Gambar  tersebut ditunjukkan pada gambar 2 dan gambar 3.

## Gambar 2. Gambar Viral Di Media Twitter [17]

## Gambar 3. Gambar Viral Di Twitter [18]
Dalam 2 objek penelitian ini  akan di proses pada  saat pre processing  untuk  mengetahui pemetaan piksel. Untuk pemetaan ini digambarkan dengan alur yang ditunjukkan pada gambar 4.
Start Data1 Data2 HSV Image Fuzzy C-Means Hasil End

## 3.2 Pre-Processing Data
Pada  proses  ini  data  mulai  disiapkan  untuk  proses  data  pada  aplikasi  matlab.  Data  diproses menggunakan algoritma fuzzy k-means cluster. Pada proses ini penulis memulai melakukan pemasukan data seperti yang ditunjukkan pada gambar 5.
Gambar 5. Pre-Processing Data
Contoh bahasa pemograman yang dipakai: clc; clear; close all ; Img = imread( 'data.jpg' ); figure, imshow(Img), title( 'Original image' ); HSV = rgb2hsv(Img); figure, imshow(HSV), title( 'HSV image' ); HS = double(HSV(:,:,1:2)); nrows = size(HS,1); ncols = size(HS,2); HS = reshape(HS,nrows*ncols,2); nColors = 2; [centers,U] = fcm(HS,nColors); maxU = max(U);

## 3.3 Proses Cluster
Dalam proses ini di dapatkan cluster citra yang ditampilkan dan juga hasil dari algoritma fuzzy k- means  cluster.  Proses  cluster  ditunjukkan  pada  gambar  6,  citra  asli  sebelum  di  clustering  ditunjukkan pada gambar 7, citra setelah proses cluster ditunjukkan pada gambar 8 dan hasil dari algoritma fuzzy k- means cluster ditunjukkan pada gambar 9.
Gambar 6. Proses Cluster
Gambar 7. Citra Asli Sebelum Di Clustering
Gambar 8. Citra Setelah Proses Cluster

## Gmabar 9. Hasil Dari Algoritma Fuzzy K-Means Cluster

## 3.4 Post Processing
Hasil post processing dari algoritma fuzzy k-means cluster ditunjukkan pada gambar 10.
Gambar 10. Hasil Post Processing Dari Algoritma Fuzzy K-Means Cluster

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil segementasi citra dengan algoritma fuzzy k-means cluster. Maka dapat disimpulkan:
a. algoritma fuzzy k-means cluster  yang digunakan dapat mengetahui masing-masing cluster setiap gambar yang ada.
b. Masing-masing gambar mempunyai ciri-ciri tersendiri dalam cluster dengan algoritma  fuzzy k- means cluster. Dibuktikan dengan hasil algoritma fuzzy k-means cluster  yang berbeda antara 2 gambar.
c. algoritma  fuzzy  k-means  cluster    juga  menghasilkan  iteration  count  yang  berbeda.  Gambar  1 menghasilkan 24 iteration dan gambar 2 menghasilkan 31 iteration.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  semua  pihak  yang  telah  membantu  dalam  pembuatan jurnal ini,  Universitas Budi Luhur Jakarta sebagai tempat belajar S2.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  I.  S.  Saputra,  Berlilana,  and  S.  W.  Handani,  “Social  Commerce  as  a  Media  to  Create  Brand Equity  of  Higher  Education,”  in 3rd  International  Conference  on  Information  Technology, Information System and Electrical Engineering (ICITISEE) , 2018, pp. 32–36.
[2]  P. Siagian, “Penerapan Metode Segmentasi Untuk Mendeteksi Kelainan Tulang Selangka Citra X- RAY Coblat 60,” J. Process. , vol. 7, no. 1, 2017.
[3]  N.  Faradhilla,  “Analisis  Perbandingan  Algoritma  Thresholding  dengan  Region  Merging  dalam Segmentasi Citra,” Universitas Sumatera Utara, 2015.
[4]  M.  E.  Celebi,  H.  A.  Kingravi,  and  P.  A.  Vela,  “A  comparative  study  of  efficient  initialization methods for the k-means clustering algorithm,” Expert Syst. Appl. , vol. 40, no. 1, pp. 200–210, 2013.
[5]  L.  Rokach, A  survey  of  clustering  algorithms.  Data  mining  and  knowledge  discovery  handbook . Boston, MA: Springer, 2009.
[6]  I.  M.  Budi  Adnyana,  Ik.  G.  Darmaputra,  and  I.  P.  A.  Bayupati,  “Segmentasi  Citra  Berbasis Clustering Menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro , vol. 14, no. 1, pp. 16–20, 2015.
[7]  I. Hardiyanto, Y. Purwananto, S. Kom, M. Kom, and R. Soelaiman, “Implementasi Segmentasi Citra dengan  Menggunakan  Metode  Generalized  Fuzzy  C-  Means  Clustering  Algorithm  with  Improved Fuzzy Partitions,” Tek. Pomits , vol. 1, no. 1, pp. 1–5, 2012.
[8]  D.  W.  Wibowo,  M.  A.  Muslim,  and  M.  Sarosa,  “Perhitungan  Jumlah  dan  Jenis  Kendaraan Menggunakan Metode Fuzzy C-means dan Segmentasi Deteksi Tepi Canny,” Eeccis , vol. 7, no. 2, pp. 103–110, 2013.
[9]  F.  Amaluddin,  M.  A.  Muslim,  and  A.  Naba,  “Klasifikasi  Kendaraan  Menggunakan  Gaussian Mixture  Model  (GMM)  dan  Fuzzy  Cluster  Means  (FCM),” J.  EECCIS ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  19–24, 2015.
[10]  Herditomo, Sunaryo, and A. Naba, “Penerapan Metode Hybrid Fuzzy C-Means dan Particle Swarm Optimization (FCM - PSO) untuk Segmentasi Citra Geografis,” J. EECCIS , vol. 8, no. 1, pp. 27–32, 2014.
[11]  C.  J.  M.  Sianturi,  “Analisis  Segmentasi  Citra  USG  Hati  Menggunakan  Metode  Fuzzy  C-Mean,” Citec J. , vol. 2, no. 3, pp. 256–264, 2015.
[12]  N. Widyastuti and A. Hamzah, “Penggunaan Algoritma Genetika Dalam Peningkatan Kinerja Fuzzy Clustering untuk Pengenalan Pola,” Berk. MIPA , vol. 17, no. 2, pp. 1–14, 2007.
[13]  F. Mahardika and D. I. S. Saputra, “Implementation Segmentation of Color Image with Detection of Color to Detect Object,” VOLT  J. Ilm. Pendidik. Tek. Elektro , vol. 2, no. 2, pp. 157–166, 2017.
[14]  Sukandarrumidi, Metodologi  Penelitian  Petunjuk  Praktis  Untuk  Peneliti  Pemula .  Yogyakarta: Gadjah Mada University Pres, 2004.
[15]  S. W. Handani, D. I. S. Saputra, R. M. Arino, and G. F. A. Ramadhan, “Sentiment Analysis for Go- Jek on Google Play Store,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1196, no. 1, 2019.
[16]  Sugiyono, Metode Penelitian Pendidikan : Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif dan R & D . Bandung: Alfabeta, 2008.
[17]  “HEBOH Kicauan Ratna Sarumpaet ‘PT Dirgantara Indonesia Dijual ke Cina’, PT DI: Itu HOAX,” 2018. [Online]. Available: https://batam.tribunnews.com/2018/05/05/heboh-kicauan-ratna- sarumpaet-pt-dirgantara-indonesia-dijual-ke-cina-pt-di-itu-hoax. [Accessed: 20-Aug-2019].
[18]  L. Jemadu, “Setelah Viral di Twitter, KPU Ralat Peroleh Suara Prabowo di Dumai,” 2019. [Online]. Available: https://www.suara.com/tekno/2019/04/19/183943/setelah-viral-di-twitter-kpu-ralat- peroleh-suara-prabowo-di-dumai. [Accessed: 20-Aug-2019].