## Klasifikasi Stempel Dokumen Berwarna Menggunakan Fuzzy Integral dan Artificial Neural Networks
1 A. Budiman, 2 B.H Iswanto 1,2 Lab Instrumentasi dan Komputasi Jurusan Fisika, FMIPA, Universitas Negeri Jakarta JL. Pemuda 10 Rawamangun, Jakarta Timur 1322, Indonesia Tel : 021-47885283 1 budimanok@gmail.com ,
2 bhionet@gmail.com Received date : 5 Desember 2010 Accepted date : 26 Februari 2011

## Abstrak
Berkembangnya  teknologi  pencetakan  meningkatkan  rawannya  tindakan  pemalsuan,  maka dibutuhkan  sistem  identifikasi  dan  klasifikasi  yang  bersifat  non -destruktif yang  dapat  diterapkan  di dokumen. Stempel pada dokumen berwarna  dapat dijadikan objek  penciri keaslian suatu dokumen. Integral fuzzy Sugeno dan Choquet dipilih sebagai operator terbobot fusi data sinyal multi -kanal untuk ekstraksi stempel sebagai objek penciri. Metode ini dapat memberikan variasi maksimum pada citra keabuan  terhadap  cluster  stempel  warna  yang  ada  pada  citra  dokumen.  Hasil  extraksi  ciri  diukur tingkat eccentricity, yang  menunjukkan  hasil  extraksi  ciri  stempel  masih  berbentuk  melingkar ( roundnes ). Tingkat pengenalan data uji menggunakan ANN bernilai 100% dari keseluruhan citra uji, yang  berarti artificial  neural  networks dapat  mengenali  semua  stempel  uji.  Pada  tahap  pengujian keaslian  dokumen,  menguji stempel  hasil  cetak  printer  menghasilkan  tingkat  pengenalan  keaslian sebesar 80,1%.
Kata kunci: integral fuzzy, artificial neural networks, pengolahan citra.

## Abstract
The  development  of  printing  technology, increase the susceptibility  of  counterfeiting  measures,  the identification and classification system is needed that is non-destructive that can be applied in the document.  Stamp  color  at  documents  can  be  made  as  the  object  feature  of  the  authenticity  of  a document.  Sugeno  and  Choquet fuzzy  integral  is  selected  as  the  operator  weighted  data  fusion  of multi-channel signal for the extraction of stamps as objects feature. This method can give a maximum variation in the gray image of the cluster color stamp on the document image. The result of feature extraction  measured  levels  of  eccentricity,  which  shows  the  results  of  feature  extraction  is  still  a circular stamp (roundness). Recognition level test data using ANN worth 100% of the overall image of the  test,  which  means  the  artificial  neural  networks  identify  all  test  seals.  At  the  authenticity  of documents testing that examine stamp that prints by printer, resulting in recognition rate of 80.1% authenticity.
Keywords: fuzzy Integral, artificial neural network, image processing.

## 1 Pendahuluan
Penentuan  keaslian  suatu  dokumen  memerlukan  objek-objek  penciri  sebagai  indikator, misalnya  logo,  tanda  tangan,  jenis  kertas,  warna  dan  jenis  tulisan,  dan  penciri  lain  seperti penggunaan  pengkode  garis  ( barcode ),  nomor  seri,  tanggal,  bahan  warna  tertentu  dan penanda air ( watermarking ).
Objek-objek  seperti  logo,  stempel,  tanda  tangan  dan  penanda  khas  lainnya,  memiliki keunikan  atau  ciri-ciri  yang  khusus  (pembeda).  Stempel  pada  dokumen  dapat  digunakan
sebagai  autentifikasi  dan  syarat  sahnya  suatu  dokumen.  Pengujian  keaslian  secara konvensional  seringkali  gagal  karena  keterbatasan  kemampuan  visual  kita,  apalagi  jika pengujian  harus  dilakukan  terhadap  sejumlah  besar  dokumen.  Karena  itu  suatu  sistem yang  cerdas  dan  secara  otomatis  dapat  mengidentifikasi  keaslian  suatu  dokumen  sanga t diperlukan.

## 2 Fuzzy Integral
Salah  satu  pendekatan fuzzy dalam  fusi data adalah teori fuzzy  Sugeno [7].  Teori fuzzy ini mentransformasikan  harga  input  x i ke  dalam  bilangan  fuzzy  [0,1].  Transformasi  ini  secara matematik dapat dituliskan.
Jika X suatu  himpunan  dan  bagian  dari X .  Dengan  A  fungsi  dari
] , [ : 1 0
 g ,  fuzzy measure  terpenuhi dengan tiga kondisi:
1. Boundary condition 1 0   ) ( , ) (   g g 2. Monotonicity if     B A dan B A if B g A g , , ) ( ) (
3. Continuity : lim
   i i i A if A g A g ) (lim ) (
Fuzzy  measure  dijelaskan  oleh  Sugeno  [7]  yang  memenuhi  kondisi  yang  disebut  -rule ) ( 1    : ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( B g A g B g A g F A g      (1)
Jika
} , , { n x x x X  2 1  , dan n i x g g i i , , }), ({  1   , maka fuzzy measure
) ( A g  : 0 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1                                 , ) ( ) ( A x n n n i i i i n i n i i g g g g g g g A g  
(2)
Fuzzy  integral  adalah  suatu  operator  terbobot,  yang  disebut  ukuran  fuzzy  (fuzzy  measure) yang  memboboti  data  input.  Metode  ini  dapat  memberikan  variasi  maksimum  pada  citra keabuan terhadap cluster  stempel warna yang ada pada citra dokumen.  Dengan teknik ini stempel  pada  dokumen  dapat  diekstrak  sebagai  objek  penciri.  Fuzzy  integral  atau  biasa disebut Sugeno integral dapat dipandang sebagai operator penjumlahan  :
)] ( ) ( [ ) ( ) ( ) ( i i i n i s A x h k I      1 (3)
Choquet integral:
)] ( ) ( [ ) ( ] [ ) ( ) ( ) ( i i i n i n A A x h x x C       1 1 1 1     (4)
Dalam  konteks  pengolahan  citra ,  penerapan  integral  fuzzy  Sugeno  dapat  digambarkan seperti pada Gambar 1 .

## Gambar 1 Representasi Fuzzy Integral dalam citra multikanal

## 3 Langkah Kerja untuk Deteksi Kluster Warna
Strategi  yang  digunakan  meninjau  komputasi  dari  integral  fuzzy  pada  kanal-kanal  warna daripada  input citra dengan  dua ukuran fuzzy ( fuzzy measure )  yang berbeda. Ukuran fuzzy ini  dipilih  agar  cluster  warna  dideteksi  untuk  memberi  dampak  maksimal  dengan mengubah  koefisien-koefisiennya.  Kemudian  dua  citra  keabuan  diperoleh  ( F 1 dan F 2 ). Berikutnya  citra-citra  yang  berbeda  dari  hasil  ini  dikomputasi  untuk  mendapatkan  citra selisih  ( different  image ) I d dan  dipotong  ( thresholded )  untuk   mendapatkan  suatu mask biner .  Mask  ini  digunakan  untuk  proses  dilasi  ( dilation )  terhadap  citra  input  untuk segmentasi stempel.
Gambar 2 Proses segmentasi objek penciri dari citra berwarna
Integral  fuzzy  akan  dipilih  dalam  penelitian  ini  sebagai  operator  terbobot  fusi  data  sinyal multi-kanal.  Ada  beberapa  tipe  integral  fuzzy,  tapi  disini  akan  digunakan  integral  fuzzy Sugeno  dan  Choquet.  Model  warna  RGB  pada  citra  digital  dari  dokumen  selanjutnya dipandang  sebagai  sumber  informasi  dari  tiga  kanal  sinyal  warna.  Fuzzy  integral  adalah suatu  operator  terbobot,  yang  disebut  ukuran  fuzzy  ( fuzzy  measure )  yang  memboboti  data input.  Metode  ini  dapat  memberikan  variasi  maksimum  pada  citra  keabuan  terhadap cluster  stempel  warna  yang  ada  pada  citra  dokumen.  Dengan  teknik  ini  stempel  pada dokumen dapat diekstrak sebagai objek penciri .
Ekstraksi objek penciri  dari  stempel berwarna pada dokumen  dilakukan dengan memindai ( scanning )  secara  optik  ke  dalam  bentuk  citra  digital  berwarna.  Citra  dalam  model  warna RGB diperoleh sebagai citra input sebagai berikut:
)] , ( ), , ( ), , ( [ ) , ( y x I y x I y x I y x I B G r  (5)
Selanjutnya citra beda I d ( x, y ) diperoleh dengan menerapkan
)] , ( ), , ( ), , ( [ ) , ( y x I y x I y x I y x I B G r  (6)
i F  adalah citra-citra yang dihasilkan dari komputasi integral fuzzy dengan ukuran fuzzy i  pada  tiap  piksel  warna ) , ( y x I x R  1 , ) , ( y x I x G  2 ,  dan ) , ( y x I x B  3 .  Integral  fuzzy  Sugeno untuk suatu piksel selanjutnya dapat dihitung:
)] A ( μ ) ( [ ) ,..., , ( i i 1 n 2 1     x h x x x S n i (7)
Dalam  citra  biner  setiap  piksel  hanya  mempunyai  dua  kemungkinan  nilai  yaitu  0  dan  1. Sebuah  citra  biner  dapat  dianggap  sebagai  tipe  khusus  dari  citra  intensitas  yang  hanya berisi  hitam  dan  putih.  Citra  biner
) , ( y x I b didapat  dengan  menerapkan  pembatas (threshold) sbb.
      , ) , ( , , ) , ( , ) , (   y x I y x I y x I d d b 0 1 (8)
Pada  algoritma  citra  biner  berkerja  dengan  sekumpulan  grup  piksel  yang  disebut neighborhoods ,  yang didasarkan pada lokasi  relative terhadap piksel tersebut. Sembarang prosedur biner didasarkan pada analisis histogram dapat diterapkan untuk tujuan ini. Untuk mendapatkan  bagian  yang  mungkin  salah  deteksi  pada  citra,  suatu  citra  mask ) , ( y x I m hasil-hasil dari aplikasi dari suatu dilasi morfologi diiterasi sekali pada citra ini:
S y x I y x I b m   ) , ( ) , ( (9)
Dimana  S  adalah  suatu  elemen  struktur  yang  biasanya  diambil  sebagai  suatu  4 -tetangga terdekat.  Proses  masking  dilakukan  untuk  menutupi  bagian  sudut -sudut  citra  sehingga mengurangi kemungkinan variasi data yang muncul pada bagian-bagian tersebut.  Terakhir citra keluaran ) , ( y x I o dihitung dengan memfilter citra input dengan mask yang diperoleh dengan operator logika AND:
) , ( ) , ( ) , ( y x I y x I y x I m o   (10)
Moment citra  sangat  berguna  untuk  menggambarkan  objek  setelah  segmentasi. Moment dapat  menggambarkan  suatu  objek  dalam  hal  area,  posisi,  orientasi  dan  parameter terdefinisi  lainnya.  Dalam  pembuatan  vektor  ciri  untuk  pengenalan  objek.  Besarnya  nilai exentricity suatu objek dapat diukur sebagai  :

## 4 Pengujian Fuzzy Integral untuk Ekstraksi Ciri
Ekstraksi  ciri  menggunakan algoritma  fuzzy  integral yang  telah  diimplementasikan  dalam bentuk  software,  diuji  dengan  pengujian  segmentasi  terhadap  stempel  dengan  berbagai warna.
Gambar 3 Hasil ekstraksi ciri pada dokumen berwarna
Stempel  yang  tersegmentasi  menyajikan  sebuah  bentuk  melingkar  ( circular )  seperti  yang digambarkan dalam Gambar 4.
Gambar 4 Perhitungan momen citra pada Stempel yang telah diekstraksi dari dokumen
Koefisien  eksentrisitas  (11)  dihitung  pada  gambar  perbedaan
,  yang  diperoleh  dari
Persamaan  (6).  Nilai  riil  ε,  yang  menjadi  ciri  bentuk  informasi,  memiliki  rentang  0.0  untuk bentuk objek melingkar dan 1,0 untuk suatu objek yang berbentuk garis [11].
Gambar 5 Grafik stempel setelah proses morfologi
Momen  ( moment )  dapat  menggambarkan  suatu  objek  dalam  hal  ini  area,  posisi,  orientasi dan  parameter  terdefinisi  lainnya  [11].  Dari moment ternormalisasi  sekumpulan  moment invariant dapat didefinisikan.
Momen  ini  digunakan  dalam  pembuatan  vektor  penciri  untuk  pengenalan  suatu  objek. Objek  yang  sama  akan  memiliki  moment  yang  sama  walaupun  ukurannya  berbeda.  Pada Gambar 6  dapat  dilihat pada objek  bentuk  yang sama, maka hasil  pada moment  invariant akan cenderung sama.

## Gambar 6 Moment invariant dari dua macam stempel

## 5 Pengujian Keaslian
Warna  Stempel  pada  dokumen  dapat  menjadi  objek  penciri  untuk  identifikasi  keaslian dokumen. Artificial  Neural  Networks digunakan  untuk  identifikasi  warna  stempel  sehingga warna stempel dapat terklasifikasi.
Gambar 7 Stempel berwarna untuk uji ANN
Pelatihan ANN akan menghasilkan output  yang baik jika input memiliki pola tertentu untuk dikenali.  Pola  yang  baik  akan  memiliki  perbedaan  antara  satu  dengan  yang  lainnya.  Nilai- nilai  RGB  setiap  piksel  dalam  gambar  dikatalogkan  kedalam  satu  histogram  frekuensi, dimana  setiap  komponen  ruang  warna  (R,G,B)  diwakili  oleh  N  kelompok. Ketiga  histogram itu kemudian ditambahkan sebagai salah satu vektor, maka vektor input akan berukuran X = 3N sebagai masukan ANN.
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 0 0.2 0.4 0.6 0.8 R:1-20  G:21-40  B:41-60 Fr e k w e n s i w a rn a RGB histogram Gambar 8 Histogram warna RGB yang sudah dinormalisasi dan disatukan dalam satu
vektor
Tingkat  pengenalan  data  uji  bernilai  100%  dari  keseluruhan  citra  uji,  yang  berarti  pola neural network dapat mengenali semua stempel uji.

## Tabel 1 Pengujian Neural Networks
Kelompok Citra Jumlah Kesalahan Pengenalan Citra Prosentase Keberhasilan Stempel 1 0/32 100% Stempel 2 0/32 100% Stempel 3 0/32 100% Stempel 4 0/32 100% Stempel 5 0/32 100% Stempel 6 0/32 100% Total 0/192 100%
Pengujian  keaslian  dilakukan  dengan  memindai  menggunakan  scanner  stempel  berwarna yang  sebelumnya  telah  diujicoba  pada Artificial  Neural  Networks(ANN) ,  stempel  uji kemudian dicetak dengan printer. Stempel hasil printer bukan merupakan stempel asli.
Tabel 2 Pengujian keaslian stempel Kelompok Citra Jumlah Pengenalan Kesalahan Prosentase pengenalan kesalahan Stempel Warna 1 21/32 65,6% Stempel Warna 2 2/32 6,25% Stempel Warna 3 0/32 0% Stempel Warna 4 23/32 71,6% Stempel Warna 5 0/32 0% Stempel Warna 6 0/32 0% Dokumen UJI 25/31 80,1%
Pada pengujian keaslian diharapkan citra stempel hasil cetak dengan printer menghasilkan pola  keluaran  pada neural  network yang  berbeda  dengan  stempel  aslinya.  Dapat  dilihat pada kelompok stempel 1 memiliki prosentase pengenalan kesalahan sebesar 65,6% pada kelompok  stempel  1  dan  71,6  %  pada  kelompok  stempel  4,  pada  stempel  4  ini mengandung  perak nitrat 3,8%  di dalam tinta. Nilai prosentase diatas menunjukan bahwa AAN dapat membedakan stempel yang dicetak dengan printer dan yang aslinya.
Sedangkan pada kelompok stempel 2,3,4 dan 6 memilik prosentase kesalahan yang kecil, ini  menunjukan neural  networks dapat  beradaptasi  pada  kelompok  warna  tersebut. Kesalahan menunjukkan bahwa mesin cetak dalam hal ini printer tidak dapat menduplikasi warna tersebut baik pada stempel 1, stempel 4 dan stempel pada dokumen uji.
Kesalahan  duplikasi  warna  terjadi  karena  gamut  warna  atau colorspace yang  merupakan batasan  warna,  masing  -  masing  mode  warna  RGB  ata upun  CMYK  mempunyai  batasan warna  (gamut)  yang  berbeda.  Warna  CMYK  adalah  warna  yang  berdasar  pada  pigmen warna yang um umnya  dipakai dalam teknologi pencetakan. Sedangkan RGB adalah model warna  pencahayaan  ( additive  color  mode )  dipakai  untuk  perangkat  masukan  seperti
scanner  maupun  perangkat  keluaran  seperti  display  monitor,  warna  –  warna  primernya ( red, blue, g reen ) tergantung pada teknologi alat  yang dipakai seperti CCD atau  PMT pada scanner atau digital camera, CRT atau LCD pada display monitor .
Gambar 9 Sebaran spektrum warna CIE xzy pada stempel uji
Jika  gamut  dari  dua  model  warna  tidak  setara  maka  kita  dapat  menggunakan  model  CIE XYZ  sebagai  pembandingnya  [6].  Pada  Gambar  9  dapat  dilihat  stempel  1  dan  4  sebaran warna melewati gamut warna cm yk. Sehingga pada  saat pencetakan dengan printer warna –  warna  yang  melewati  batas  gamut  cmyk  akan  dikonversi  hanya  menyerupai  tapi  tidak sama dengan warna-warna aslinya.

## 6 Kesimpulan
Fuzzy  integral dapat  mengextraksi  dan  meningkatkan  kualitas  objek  penciri,  yang dikarenakan  objek  penciri  tidak  seragam  baik  dalam  hal  tingkat  kecerahan  warna,  ke kusaman  kertas,  dan  kontras  warna.  Pencampuran  tinta  dengan  bahan  lain  seperti  perak klorida, menghasilkan tingkat pengenalan keaslian pada ANN sebesar 71.6%.

## 7 References
[1] Aureli, Soria-Frisch., The Fuzzy Integral for Color Seal Segmentation, IEEE, 2003.
[2] Aureli,  Soria-Frisch.,  Color  Seal  Extraction  From  Documents:  Robustness  Through  Soft Data Fusion, Applied Signal Processing, 2005.
[3] Zadeh, Lotfi A., Fuzzy Set, Information and Control, vol. 8, no.3, 1965.
[4] Grabisch,  M.,  Murofushi,  T.  &  Sugeno,  M.,  Fuzzy  Measures  of  Fuzzy  Events  Defined  by Ffuzzy Integrals, Fuzzy Sets and Systems 50, 1992.
[5] Grabisch,  M.,  Fuzzy  integral  in  multicriteria  decision  making.  Fuzzy  Sets  &  Systems, 1995.
[6] Ebner, Marc., Color Constancy. Jhon Wiley & Sons ltd, 2007.
[7] Sugeno, M., Fuzzy Measures and Fuzzy Integrals. Trans. S. I. C. E., Vol. 8, No. 2 , 1972.
[8] Munakata  T.,  Fundamental  of  The  New  Artificial  Intelegence,  London:  Springer-Verlag, 2008.
[9] Kosko,  Bart.,  Neural  Networks  and  Fuzzy  Systems:  A  Dynamical  System  Approach  to Machine Intelligence. Prentice-Hall, 1992.
[10] Gonzales, Rafael C., Digital Image Processing. Printice-Hall, 2001.
[11] Jahne, Bernd. Digital Image Processing, Springer, 2002.
[12] Jang, Jyh-Shing Roger., Neuro-fuzzy and  Soft Computing :  A Computational Approach to Learning and Machine Intelligence, Prentice-Hall, 1997.