## KOMPARASI SEGMENTASI PENYAKIT DARAH PADA CITRA DARAH DENGAN METODE FUZZY C-MEANS DAN SELF ORGANIZING MAPS
Sunu Jatmika 1 , Yuliana Melita 2 1 .. STMIK  ASIA Malang, 2 .. iSTTS e-mail: sunu.srg@gmail.com , ymp@stts.edu

## ABSTRAKSI
Segmentasi  citra  darah  merupakan  suatu  proses  untuk  membagi  atau meng cluster citra  darah  menjadi  beberapa region yang  mempunyai  tingkat kesamaan  pixel  yang  cukup  tinggi.  Metode clustering yang  digunakan  adalah metode Fuzzy C-Means (FCM) dan Self Organizing Maps (SOM). Sebelum dilakukan metode FCM dan SOM, citra masukan yang  berupa citra berwarna, dijadikan citra grayscale terlebih dahulu untuk menyederhanakan layer pixel dan mempermudah perhitungan.  Selanjutnya  citra  diolah  berdasarka  algoritma Fuzzy  C-Means dan algoritma  Self  Organizing  Maps.  Berdasarkan  uji  coba  yang  penulis  lakukan, clustering  dengan  mengunakan Fuzzy  C-Means lebih  baik  jika  dibandingkan dengan Self Organizing Mapp . Bila pada pengenalan penyakit pada Fuzzy C-Means hasilnya  adalah  98,68%  maka  hasil  pada Self  Organizing  Maps adalah  79,33%. Gambar  yang  dihasilkan  pada Fuzzy  C-Means lebih  mirip  dengan  citra  inputan sedangkan Self Organizing Maps jauh dari citra inputan.
Kata  kunci  :  Segmentasi, Clustering , Fuzzy C-Means , Self Organizing Map , kohonen Map , Penyakit Darah, Leukimia .

## ABSTRACT
Blood Image segmentation is a process to divide or mengcluster blood image into several regions that have a level high enough pixel similarity. Clustering method  used  is  the  method  of  Fuzzy  C-Means  (FCM)  and  Self  Organizing  Maps (SOM).  Before  the  FCM  and  SOM  methods,  such  as  input  image  color  image, grayscale image used to simplify the first pixel layer and simplify the calculation. Further  image  processing  algorithms  based  upon  Fuzzy  C-Means  algorithm  and Self Organizing Maps. Based on testing by the author, clustering by using Fuzzy C- Means is better when compared with Self Organizing Mapp. If the introduction of the disease in the Fuzzy C-Means result is 98.68%, the yield on the Self Organizing Maps  is  79.33%.  The  resulting  image  on  the  Fuzzy  C-Means  is  more  akin  to  the image of Self Organizing Maps input while away from the input image.
Keywords: Segmentation, Clustering, Fuzzy C-Means, Self Organizing Map, Kohonen Map, Blood Disease, Leukemia.

## PENDAHULUAN
Darah marupakan unsur berupa cairan  dalam  tubuh  manusia,  yang berperan  penting  dalam  mekanisme kerja  tubuh  yang  berfungsi  sebagai medium  atau  transportasi  massal jarak  jauh  berbagai  bahan  antara  sel dan lingkungan eksternal atau antara sel-sel itu sendiri, dimana transportasi  samacam  itu  penting untuk memelihara
homeostatis
( keseimbangan ) .  Darah  berperan dalam homeostatis ,  berfungsi sebagai medium  untuk  membawa  berbagai bahan  ke  dan  dari  sel,  menyangga perubahan pH, mengangkut kelebihan panas ke permukaan tubuh untuk di keluarkan, berperan penting dalam  sistem  perubahan  tubuh,  dan memperkecil kehilangan darah apabila  terjadi  kerusakan  pada pembuluh darah. Pelayanan  kesehatan  kepada pasien diharuskan mempunyai kemampuan  untuk  mendiagnosa penyakit  pasien  berdasarkan  data keluhan,  pemeriksaan  fisik,  dan penunjang  medis.  Tetapi  dokter mempunyai keterbatasan dalam mengingat  penyakit  dari  keluhan, hasil  pemeriksaan  fisik  dan  data penunjang  medis  serta  keterbatasan dalam mengingat terapi dan tindakan yang  harus  diberikan  kepada  pasien. Untuk  membantu  tugas  dokter, diperlukan  sistem  informasi  yang dapat membantu dokter menegaskan diagnosa  penyakit  dan  memberikan pengobatan  yang  akurat.  Teknologi image processing mempunyai aplikasi yang  sangat  luas  dalam  berbagai bidang  kehidupan.  Dalam  bidang kedokteran, teknologi image processing memudahkan dalam mendiagnosa suatu penyakit, mempercepat  proses  identifikasi sehingga  menghemat  waktu  dan
biaya.  Karena  tanpa  harus  melalui proses kimia, yang melakukan proses secara satu persatu sehingga memperlambat waktu proses identifikasi  dan  menggunakan  biaya yang cukup besar. Darah  yang  mengalir  dalam tubuh mempunyai kemampuan dalam merepresentasikan  suatu  penyakit berdasarkan  jenis  sel  darahnya, sehingga  dapat  dilakukan  proses pengenalan  penyakit  darah  dengan bantuan citra darah. Hal ini didukung dengan  teknologi image  processing yang mampu menangkap citra  darah, sehingga  diperoleh  citra  yang  baik. Citra  darah  tersebut  akan  dilakukan proses  pengolahan  citra,  sehingga data  yang  diperoleh  dapat  dianalisa dalam  mendeteksi  suatu  penyakit. Untuk membangun metode pengenalan  penyakit  dengan  citra darah ini, Diperlukan sebuah program  aplikasi.  Dalam  penelitian ini  digunakan  metode  pengenalan penyakit  darah  dengan  citra  darah menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan dengan  metode Self  Organizing Maps(SOM) dan Fuzzy  C-Mean ,  yang akan dilatih untuk mengenali penyakit-penyakit darah berdasarkan citra darah yang dikandung. Pengenalan penyakit darah dengan ke dua  metode  ini  bertujuan  untuk mengenali  penyakit  darah  Leukimia dengan bantuan citra darah.

## KAJIAN TEORI

## 1. Darah
Darah merupakan medium untuk  transportasi  antara  sel  dan lingkungan  eksternal.  Transportasi semacam itu penting untuk memelihara hemeostatis (keseimbangan).  Darah  berperan
dalam  hemeostatis  berfungsi  sebagai medium  untuk  membawa  berbagai bahan ke sel dan dari sel., menyangga perubahan pH, mengangkat kelebihan panas  ke  permukaan  tubuh  dan memperkecil kehilangan darah apabila  terjadi  kerusakaan  pada pembuluh darah. Terdapat  dua  jenis  pembuluh darah,  yang  mengalir  darah  ke seluruh  tubuh,  yaitu  arteri  dan  vena.
Arteri adalah pembuluh yang membawa  darah,  yang  mengandung oksigen  dari  jantung  dan  paru-paru menuju ke seluruh tubuh. Sedangkan vena adalah pembuluh yang membawa darah mengalir kembali ke jantung dan paru-paru.
2. Konsep Dasar Citra Digital Citra  diskrit  atau  citra  digital adalah  gambar  pada  dwimatra  atau dua dimensi yang merupakan informasi  berbentuk  visual  dan dihasilkan  melalui  proses  digitalisasi terhadap  citra  analog  dua  dimensi yang kontinyu. Data digital direpresentasikan  dalam  komputer berbentuk  kode  seperti  biner  dan desimal. Reperesentrasi citra digital terdiri dari 3 bagian yaitu : a. Bitmap Gambar  bitmap  direpresentasikan dalam bentuk matrik atau
dipetakan  dalam  bentuk  bilangan biner.
b. Gafik
Gambar  garif  data  tersimpan dalam bentuk vektor posisi.
c. Model Citra Digital Citra  merupakan  fungsi  menerus ( continue )  dari  intesitas  cahaya pada  bidang  dimatra.  Secara matematis,
fungsi
intensitas cahaya  pada  bidang  dua  dimensi
disimbolkan dengan F(x,y), dimana :
 (x,y)    :  koordinat  pada  bidang dimensi,
 F(x,y)   : intensitas cahaya
( brightness ) pada titik (x,y). Karena  cahaya  merupakan  bentuk energi,  maka  intensitas  cahaya merupakan  bentuk  energi,  maka intensitas  cahaya  bernilai  antara  0 sampai  tidak  berhingga  yaitu  0  ≤ f(x,y)≤  . f(x,y) = i(x,y) . r(x,y) Dimana :
i  (x,y)  :  jumlah  cahaya  yang  berasal dari  sumbernya  ( illumination )  yang nilainya      0   f(x,y) .  Nilai  i(x,y) ditentukan oleh sumber cahaya.
R  (x,y)  :  derajat  kemampuan  objek memantulkan cahaya ( reflection ) yang nilainya  0 f(x,y) .  Nilai  r(x,y) ditentukan  oleh  karateristik  objek dalam citra.
r(x,y)  =  0  mengindikasi  penyerapan total  dan  r(x,y0=  1  mengidikasi pemantulan total.
Citra  digital  berbentuk  empat  persegi panjang dan dimensi ukuranya dinyatakan  sebagai  tinggi  x  lebar (lebar  x  panjang).  Citra  digital  yang tingginya N. Lebarnya M dan memiliki L derajat  keabuan  dapat dianggap sebagai fungsi:

## (    ) {
Citra digital yang berukuran N X M  lazimnya  dinyatakan  dengan matriks  yang  berukuran  N  baris  dan M kolom, Dan masing-masing elemen pada citra digital disebut pixel( picture element ).
3. Fuzzy C-Means (FCM)
Logika Fuzzy adalah  suatu  cara yag  tepat  untuk  memetakan  ruang input ke  dalam  suatu output. Konsep ini  diperkenalkan  dan dipublikasikan pertama  kali  oleh  Lothfi  A.  Zadeh, seorang  profesor  dari  Universitas  of California  di  Berkeley  pada  tahun 1965.  Konsep  logika Fuzzy ini berbeda  dengan  analisa  metode tradisional yang masih menggunakan teknik metode numerik atau matematis dalam memecahkan masalah. Metode  FCM  adalah  suatu teknik  pengelompokkan  data  yang menempatkan  objek  dalam  suatu cluster berdasarkan derajat keanggotaannya. Metode  FCM  diawali  dengan penentuan pusat cluster
yang menandai  lokasi  rata-rata  setiap cluster .  Pada  kondisi  awal,  pusat cluster masih  belum  akurat.  Setiap titik objek
memiliki derajat keanggotaan untuk setiap cluster . Selanjutnya dengan cara memperbaiki  pusat cluster dan derajat keanggotaan setiap titik objek secara  berulang,  Maka  pusat cluster akan  bergerak  menuju  lokasi  yang tepat.  Perulangan  dilakukan  dengan cara  meminimumkan  fungsi  objektif yang  menyatakan  jarak  dari  titik objek yang diberikan ke pusat cluster . Misalkan d menyatakan  jarak euclide dari titik objek ke pusat cluster, maka fungsi  objektif  yang  digunakan  pada proses  minimasi  tersebut  adalah seperti  terlihat  pada  persamaan berikut :
(       )   ∑ ∑( ) Dimana  n  adalah jumlah  data,  c adalah  jumlah  cluster, adalah matrik  partisi  data  ke  –i  cluster  ke-k dan adalah  jarak  euclidean  dari titik objek ke pusat cluster.

## 4. Algoritma FCM
Dalam algoritma Fuzzy C-Means , Input  data  yang  akan  di cluster berupa  matrik  X  berukuran    n  x  m (n=jumlah  sampel  data  dan  m  = atribut setiap data). X ij = data sampel ke- i ( i =1,2..n),  atribut  ke  j      (j  = 1,2,..m). algoritma yang akan digunakan untuk menyelesaikan permasalahan fuzzy clustering dengan menggunakana fuzzy            C-Means adalah sebagai berikut :
a. Tentukan : Jumlah cluster = c Pangkat pembobot  = w Maksimum iterasi  = maxiter Error terkecil yang diharapkan= Fungsi objek awal  = P 0 = 0 Iterasi awal   = t =1 b. Bangkitkan  bilangan  acak ik , dimana i = 1,2..,n ; k = 1,2,..,c ; Sebagai  element-element  matrik partisi awal ( f (0)).
Hitung  jumlah  setiap  kolom (atribut):
∑
Dengan    j = 1,2, …, m K = cluster 1…c Q ik = Kolom ke- i
Selanjutnya  lakukan  normalisasi pada ik
= = bilangan acak ke- i,k
c. Hitung  pusat cluster untuk  matrik partisi tersebut sebagai berikut
= ∑ ( ) ∑ ( )
d. Hitung fungsi obyektif pada iterasi ke- t
= ∑ ∑ ([∑ ( ) ]( ))

## METODE PENELITIAN
Tahapan-tahapan  yang  dilakukan dalam  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:
a. Diagram Alir Secara Keseluruhan
b. Proses Pengolahan Warna
Citra Greyscale c. Proses Clustering Gambar Dengan Som
d. Proses  clustering  Dengan fuzzy C-mean
PENGUJIAN DATA Proses  pengujian  data  adalah proses  dari  pengumpulan  data  atau masukan  kemudian  data  diolah  atau diproses sampai menghasilkan output yang diinginkan.
Mulai Input Gambar Pengambilan Nilai Greyscale Clustering Dengan SOM dab FCM Nilai Hasil Pengelompokan Pencocokan Dengan Database Hasil Selesai Mulai Input Gambar Pengambilan RGB Perhitungan Grayscale Selesai
Start Input Data Inisialisasi Vektor Inisialisasi Bobot Hitung Jarak Winner Neuron Perbaruhi Tetangga Iterasi max Hasil Clustering Stop Start Input Data Inisialisasi Bobot Bangkitkan Bil, Random Hitung Pusat Cluster Hitung nilai objectiv Perbaruhi Matrix Iterasi max Hasil Stop Tentukan maksimal iterasi, bobot pemangkat, minimal error dan jumlah cluster
Proses Input citra Pada  proses  ini  dilakukan  untuk memasukan  citra  ke  dalam Picture Box.
Skrip  untuk  memasukan  gambar kedalam citra adalah sebagai berikut :
Dim OpenFileDialog1 As New OpenFileDialog OpenFileDialog1.Filter  =  “Bitmap  Files
(*)|*.bmp;*.gif;*.jpg” If OpenFileDialog1.ShowDialog = DialogResult.OK Then PictureBox1.Image= image.FromFile(OpenFileDialog1.
FileName)
End If

## Proses Grayscale
Proses  ini  adalah  proses  untuk merubah  citra  bergambar  ke  citra greyscale
Listing untuk  menghasilkan  citra gambar dari citra gambar asli ke citra gambar  grey  scale  adalah  sebagai berikut
Dim img As Bitmap = New Bitmap(PictureBox1.Image)
Dim c As Color
Dim i As Integer = 0
Dim k As Integer = 0 Do While (i < img.Width) Dim j As Long = 0 Do While (j < img.Height) c = img.GetPixel(i, j) Dim r As Integer = Convert.ToInt32(c.R) Dim g As Integer = Convert.ToInt32(c.G) Dim b As Integer = Convert.ToInt32(c.B) pointgbr(i, j) = (r + g + b) / 3 j = (j + 1)
Loop i = (i + 1) Loop Proses Clustering Dengan SOM Langkah pertama dalam melakukan  clustering  dengan  SOM adalah  menginisialisasi  nilai  bobot awal,  nilai  bobot  telah  didapatkan pada saat kita mencari nilai greyscale yaitu  nilai  greyscale  itu  sendiri. Selanjutnya  kita  membangkitkan bobot  acak  untuk codingnya adalah sebagai berikut
For i = 1 To PictureBox1.Image.Height - 1
For k = 1 To PictureBox1.Image.Width - 1 c = img.GetPixel(k, i) Dim r As Integer = Convert.ToInt16(c.R) Dim g As Integer = Convert.ToInt16(c.G) Dim b As Integer = Convert.ToInt16(c.B) nilai = (r + g + b) / 3 pointgbr(i, k) = nilai bobot(i, k) = pointgbr(i, k) * Rnd(1
Next
Next i Dalam listing diatas nilai acak di wakili oleh Rnd(1), 1 dalam bilangan acak    itu  adalah  nilai  maksimal,    jadi nilai  acak  adalah  antara  0-1.  Setelah nilai  random  kita  dapatkan  maka langkah selanjutnya adalah menentukan nilai yang paling mendekati  dengan  vektor  masukan
dan  nilai  ini  akan  di  jadikan  sebagai nilai pemenang atau winner neuron. Setelah  nilai  jarak  dicari  maka langkah selanjutnya adalah menampung  jarak  tersebut  dalam sebuah variabel untuk di bandingkan dengan jarak lainya untuk mendapatkan  nilai  jarak  yang  paling minimum Setelah nilai pemenang didapatkan maka selanjutnya menghitung  jarak tetangga  yang  akan diganti  nilainya.  Untuk listing- nya sebagai berikut:
Dim tbr, tbr1, tkl, tkl1 As Integer tkl = tmjr1 - 30 tkl1 = tmjr1 + 30 tbr = tmpjr(tmjr1) - 30 tbr1 = tmpjr(tmjr1) + 30 tmp = pointgbr(tmpjr(tmjr1), tmjr1) tmp = pointgbr(tmpjr(tmjr1 - 1), tmjr1 - 1) If tbr < 0 Then tbr = 1 If (tbr1 + 30)>img.Height - 1 Then tbr1=img.Height – 1 If tkl < 0 Then tkl = If (tkl1 + 30) >img.Width - 1 Then tkl1= img.Width – 1

## Clustering Dengan Fuzzy C-mean
Langkah-langkah dalam clustering dengan C-mean hampir sama  dengan  clustering  dengan mengunakan  SOM,  langkah  pertama dala menginisilisasi bobot, setelah itu bangkitkan  bilangan  random,  setelah tercipta bilangan random maka  akan mengitung  nilai  pusat  cluster,  untuk mengitung  nilai  pusat  cluster  seperti di bawah ini :
For i = 0 To 3 rumus2 = 0 For l = 0 To 255
If datagbr(l) <> 0 Then rumus2 = rumus2 + datagbr(l) * bobot(l, i) ^ 2 Next rumus1 = 0
For t = 0 To 255
If  datagbr(t)  <>  0  Then  rumus1  =  rumus1  + bobot(t, i) ^ 2 * t * datagbr(t)
Next t bobotbaru(i, 1) = rumus1 / rumus2 Next
HASIL UJI COBA
No Nama penyakit Bobot
Som Bobot
C- Mean Persentase som Persentase C-Mean 1 Darah normal 28 63 44,44 % 100% 2 Akut limpostik leukimia(1 ) 48 99 48,48 % 100% 3  Burkit limpoa leukimia 73 101 72,28 % 100% 4 Akut limpostik leukimia(2 ) 89 81 81,82% 89,9% 5 Akut meloid leukimia 119 152 79,33% 98.58%

## PENUTUP
Dalam  penelitian  ini  dapat disimpulkan bahwa :
1. Clustering dengan  mengunakan Fuzzy  C-Mean lebih  baik  dari pada Self Orgainizing Maps .  Bila dalam clustering  Fuzzy  C-Mean gambar  masih  memiliki  bentuk yang hampir sama dengan bentuk aslinya,  sedangkan  pada Self Orgainizing  Maps gambar  hasil clustering sudah jauh dari bentuk aslinya.
2. Hasil pada pengenalan citra pada
Fuzzy  C-Mean hasilnya  lebih akurat  jika  dibandingkan  dengan Self Orgainizing Maps . Ini ditunjukkan pada tabel 4.2. Dalam  pengembangan  penelitian berikutnya diharapkan bahwa penelitian  penyakit  darah  ini  tidak hanya  dilakukan  untuk  penyakit leukimia  saja  tetapi  pada  penyakit- penyakit  darah  lainya.  Dan  gambar
yang  dapat  diproses  dapat  memiliki ukuran  pixel  yang  lebih  besar.  Serta mampu  melakukan  iterasi  yang  lebih banyak  supaya  hasil clustering pada Self Orgainizing Maps lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Heriawan,  Hendra.  “Pengenalan
Mata Uang Kertas Rupiah mengunakan  Logika Fuzzy ”, Skipsi, Program  pasca  sarjana
Fakultas  Teknik  UI,  Depok, UI,2007.
2. Jek,  Siang  Jong,  ”Jaringan  Syaraf
Tiruan dan Pemrogamanya Menggunakan
MATLAB”,(Yogyakarta  :penerbit Andi,2004).
3. Kusrini,  “ Aplikasi  Sistem  Pakar
”,(Yogyakarta:
Penerbit Andi,2008).
4. Kusumadewi,
S.” Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya”) , (Yogyakarta : Graha Ilmu).
5. Putra,  Darma,    “ Pengolahan  Citra Digital”,  ( Yoyakarta  :  penerbit Andi, 2010).
6. Rummi, H.” Segmentasi
Citra Digital  Pembuluh  Darah  Mata Untuk Mendeteksi Tingkat Keparahan  Diabetic  Retinopath. Malang:Fakultas Sains
dan
Teknologi UIN,2010