## PENERAPAN EKSTRAKSI CIRI STATISTIK ORDE PERTAMA DENGAN EKUALISASI HISTOGRAM PADA KLASIFIKASI TELUR OMEGA-3

## Febri Liantoni
Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya Email: febri.liantoni@gmail.com
Agus Adi Santoso Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya Email: aguzady288@gmail.com

## ABSTRAK
Telur merupakan makanan yang memiliki gizi tinggi. Dijaman sekarang telah ada telur dengan omega- 3 hasil rekayasa. Secara visual untuk membedakan telur ayam biasa dan telur ayam dengan omega-3 sangat sulit karena bentuk fisik dan warna telurnya terlihat sama. Bagian yang membedakan adalah kuning telur omega-3 agak kekuningan dan kuning telur biasa lebih kemerahan. Penelitian ini diciptakan sebuah sistem analis yang mampu mengenali telur berdasarkan tekstur dengan beberapa langkah dalam teknik pengolahan citra. Beberapa teknik pengolahan citra yang digunakan yaitu konversi citra RGB ke grayscale, perbaikan kualitas  citra,  menghilangkan  noise  dengan  gaussian  filter  dan  analisis  citra  menggunakan  ekstraksi  ciri statistik  orde  pertama  dengan  nilai  parameter  mean,  standard  deviasi.  Berdasarkan  pengujian  diperoleh tingkat precision 87,93%, recall 96,22% dan accuracy 85% berdasarkan 140 data training dan 60 data uji.
Kata kunci: omega-3; ekualisasi histogram; statistik orde pertama; mean; standar deviasi.

## ABSTRACT
Eggs are foods that have high nutrition. Nowadays there are eggs that contain engineered omega-3s. Visually  to  distinguish  between  ordinary  chicken  eggs  and  chicken  eggs  with  omega-3  is  very  difficult because the physical shape and color of the eggs look the same. The distinguishing part is omega-3 egg yolks rather yellowish and ordinary reddish egg yolks. This research created an analyst system that is able to  recognize  eggs  based  on  texture  with  several  steps  in  image  processing  techniques.  Some  image processing techniques used are the conversion of RGB images to grayscale, image quality improvement, eliminating noise with Gaussian filters and image analysis using extraction of first-order statistical features with  parameter  values  of  mean,  standard  deviation.  Based  on  the  test  obtained  the  precision  level  is 87.93%, recall 96.22% and accuracy 85% based on 140 training data and 60 test data.
Keywords: omega-3; histogram equalization; first order statistics; mean; deviation standard.

## 1. PENDAHULUAN
Telur  adalah  makanan  bergizi  tinggi  yang  sering  digunakan  dalam  kehidupan.  Selain  memiliki kandungan protein tinggi yang lengkap, telur juga mengandung lemak [1]. Salah satu telur yang memiliki keunggulan gizi tinggi yaitu telur Omega-3. Telur Omega-3 banyak mengandung asam lemah DHA yang berguna  bagi  tubuh  untuk  meningkatkan  daya  tahan  tubuh  dan  kecerdasan  otak  [2].  Telur  omega-3 mempunyai  ciri  khusus  yaitu  warna  kuning  pekat  karena  mengandung  betakaroten  bisa  menumbuhkan selera makan.
Berdasarkan penelitian sebelumnya dari Arivazhaga melakukan penelitian tentang identifikasi telur dengan cara mengkonversi citra RGB ke grayscale , kemudian dilakukan proses image enhancement untuk memperbaiki  kualitas  citra  [3].  Novita  ditahun  2017  menggunakan  ekstraksi  ciri  orde  pertama  yang diimplementasikan  pada  klasifikasi  batik  dengan  algoritma  backpropagasi.  Pada  penelitian  tersebut digunakan  nilai  parameter  mean,  skewness,  kurtosis  dan  entropy  sebagai  dasar  pengolahan  proses klasifikasi  [4].  Guan  dtahun  2017  melakukan  eksplorasi  nilai  difusi  pada apparent  diffusion  coefficient (ADC) ada ciri statistik order pertama dalam pengenalan klinis kanker serviks [5].
Secara  visual  telur  omega-3  diketahui  berdasarkan  warna  kuning  telur.  Jika  dipecah  telur  dengan omega-3  berwarna  lebih  kekuningan.  Berdasarkan  kondisi  tersebut,  penelitian  ini  dilakukan  dengan
memanfaatkan pengolahan citra digital untuk mengetahui telur omega-3 atau telur biasa. Pengolahan citra digital merupakan pengolahan yang dilakukan kepada citra untuk mendapatkan hasil tertentu sesuai dengan kebutuhan. Cara ini dapat menjadi salah satu cara untuk menyelesaikan permasalahan mencari telur yang mengandung omega-3 maupun telur ayam biasa.
Metode untuk memperbaiki kualitas citra yaitu Ekualisasi Histogram, metode ini dilakukan dengan cara  mengkonversi  sebaran  tingkat  keabuan  dari  citra[6].  Cara  ini  bertujuan  agar  tingkat  keabuan  lebih merata pada citra. Ekualisasi histogram juga digunakan untuk meningkatkan kontras warna citra. Beberapa penelitian tentang peningkatan kontras menggunakan ekualisasi histogram dilakukan oleh Celik, Chen, dan Wang di penelitian sebelumnya. Celik melakukan  perbaikan citra dengan ekualisasi histogram dua dimensi yang efektif meningkatkan kualitas dari tipe citra yang berbeda [7]. Chen mengembangkan model ekualisasi histogram  untuk  peningkatan  kontras  gambar.  Pendekatannya  yang  dilakukan  dengan  model  variasional yang  mengandung  energi  fungsional  untuk  menyesuaikan  nilai-nilai  pixel  dari  suatu  gambar  masukan secara langsung sehingga histogram yang dihasilkan dapat didistribusikan kembali menjadi lebih seragam [8].  Wang juga melakukan teknik peingkatan kontrak berdasarkan algoritma ekualisasi histogram lokal. Usulan  dilakukan  dengan  melakukan  segmentasi  citra  menjadi  beberapa  sub-blok  menggunakan  nilai gradien, algoritma ini berhasil meningkatkan kontras lokal tanpa menambahkan derau pada citra [9].
Pada  penelitian  ini  ekstraksi  ciri  statistik  orde  pertama  digunakan  untuk  mengetahui  kandungan omega-3 berdasarkan pengolahan citra. Ekstraksi ciri orde pertama dihitung berdasarkan nilai histogram citra.  Nilai  histogram  ini  menunjukkan  probabilitas  kemunculan  derajat  keabuan  citra.  Nilai  mean  dan standart deviasi dari ekstraksi statistik orde pertama akan digunakan untuk dasar klasifikasi telur omega-3.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  pengolahan  citra,  tahapan  ekstraksi  fitur  diperlukan  untuk  intepretasi  citra  sehingga memudahkan analisa citra pada proses klasifikasi. Ekstraksi ciri berdasarkan analisi tekstur pada umumnya membutuhkan ekstrkasi ciri pada tahap awal. Salah satu ekstrkasi ciri dapat dilakukan dengan ekstraksi ciri orde  pertama.  Pada  penelitan  ini  ekstraksi  ciri  pertama  diperoleh  berdasrkan  nilai  ekualisasi  histogram. Proses klasifikasi dilakukan untuk mengidentifikasi telur omega-3 atau telur biasa . Beberapa  tahapan  penelitian  meliputi  input  image,  mengubah  RGB  citra  ke  grayscale,  ekualisasi histogram, filter Gaussian, statistik orde pertama dan analisis sistem. Gambar 1 merupakan ilustrasi tahapan yang dikerjakan pada penelitian ini.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1 Citra Telur
Pada tahap ini dilakukan pengumpulan citra telur ayam Omega-3. Dalam penelitian ini, dataset yang digunakan berasal dari citra telur ayam dengan format JPG yang di ambil dengan kamera dengan resolusi kamera 13 MP pada ruang gelap tertutup dengan bantuan pencahayaan (lampu). Citra telur ayam yang akan digunakan berukuran 340 x 256 piksel menggunakan latar belakang berwarna putih. Proses pengambilan citra seperti pada Gambar 2.
Gambar 2 merupakan gambaran proses pengambilan citra yang dilakukan, dimana gambar 1) sumber cahaya  (lampu),  2)  telur  ayam,  3)  kamera,  4)  ruang  gelap  tertutup,  5)  tabung  cahaya,  6)  listrik.  Hasil pengambilan citra seperti ditunjukkan pada Gambar 3.
a b Gambar 3. Dataset Telur Omega-3 (a), Telur Biasa (b)
Perbedaan citra telur ditunjukkan pada warna, telur omega-3  memiliki warna keemasan, sedangkan telur biasa lebih kemerahan.

## 2.2 Konversi RGB ke Grayscale
Tahap  awal  yang  dilakukan  dalam  penelitian  yaitu  mengubah  RGB  citra  menjadi  citra  keabuan, kemudian dilakukan perbaikan dengan operasi histogram ekualisasi. Perubahan citra RGB menjadi citra keabuan  dengan  menggunakan  metode luminosity .  Proses  metode luminosity dengan  menghitung  tiap elemen  warna dari citra RGB. Penghitungan dilakukan  dengan  menambahkan  nilai  yang sesuai persepsi penglihatan manusia. Perubahan citra RGB menjadi citra keabuan dengan menggunakan Persamaan 1.
𝐿𝑢𝑚𝑖𝑛𝑜𝑠𝑖𝑡𝑦 = 𝑅∗299+𝐺∗587+𝐵∗114
1000 (1)
Tahapan selanjutnya adalah melakukan ekualisasi histogram pada citra telur ayam untuk memperbaiki kualitas citra dan untuk mengetahui informasi frekuensi pemakaian tingkat keabuan dalam citra telur ayam.

## 2.3 Ekualisasi Histogram
Tahap histogram ekualisasi digunakan untuk memperbaiki kualitas dari citra masukan. Informasi dari frekuensi tingkat keabuan suatu citra dapat ditunjukkan menggunakan histogram [6].
Perataa histogram dapat diperoleh dengan cara menghitung derajat nilai  gray sebuah piksel dengan sebuah  fungsi  transformasi  [10].  Persamaan  yang  digunakan  untuk  menghitung  histogram  equalization pada citra dengan skala keabuan seperti pada persamaan 2.
𝒉 𝒊 = 𝒏𝒊, 𝒏 ,     𝒊 = 𝟎, 𝟏, 𝟐, 𝟑 ….
(2)
Dimana n i merupakan jumlah pixel yang memiliki derajat keabuan I, dan  n  merupakan jumlah seluruh pixel di dalam citra.

## 2.4 Filter Gaussion
Setelah  proses  ekualisasi  histogram  kemudian  citra  telur  ayam  di  lakukan  proses  filtering  dengan Gaussian Filter. Filter Gaussian termasuk dari filter H dalam bentuk matrik m x n, yang memiliki nilai sama tiap elemennya.  Filter ini bersifat LPF sehingga penjumlahan semua elemen adalah satu [10].

## 2.5 Ekstraksi Ciri Statistik Orde Pertama
Ekstraksi  ciri  merupakan  proses  awal  yang  dilakukan  untuk  klasifikasi  dan  interpretasi  citra  [11]. Proses ekstraksi ini berhubungan dengan kuantisasi karakteristik pada nilai ciri citra yang sesuai. Salah satu ekstraksi yang dapat digunakan yaitu dengan metode statistik. Metode statistik menggunakan perhitungan statistik  distribusi  derajat  keabuan  (histogram)  dengan  mengukur  tingkat  kekontrasan,  granularitas,  dan kekasaran  suatu  daerah  dari  hubungan  ketetanggaan  antar  piksel  di  dalam  citra.  Paradigma  statistik  ini penggunaannya tidak terbatas, sehingga sesuai untuk tekstur-tekstur alami yang tidak terstruktur dari sub pola dan himpunan aturan (mikrostruktur).
Salah satu ektraksi ciri yaitu ekstraksi ciri orde pertama. Ekstraksi ini merupakan metode pengambilan ciri berdasarkan dari nilai karakteristik histogram. Nilai mean dan standar deviasi dapat dihitung berdasar dari nilai-nilai histogram citra [12]. Pada penelitian ini digunakan nilai mean dan standar deviasi.

## 2.6 Pengujian Keakuratan Klasifikasi
Pada penelitian ini dilakukan pengujian keakuratan hasil klasifikasi dengan menggunakan precision, recall dan accuracy . Persamaan yang digunakan seperti berikut ini:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (3) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (4) 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses pengujian dilakukan untuk mengetahui tingkat keberhasilan klasifikasi telur omega-3 dan telur biasa. Skenario pengujian yang dilakukan dengan menggunakan 200 data telur, terdiri dari 100 citra telur omega-3 dan 100 citra telur biasa. Data tersebut kemudian dilakukan pembagian menjadi 140 data training dan 60 data uji.

## 3.1 Ekualisasi Histogram
Pada  tahap  awal  dilakukan  praproses  yaitu  grayscale  yang  bertujuan  untuk  mengubah  citra  RGB menjadi citra keabuan. Hasil praproses pada citra seperti ditunjukkan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Proses Grayscale
Tahap selanjutnya  melakukan dilakukan proses ekualisasi citra dan gaussian   filter. Filter gaussian digunakan untuk mengurangi derau atau noise pada citra yang ditimbulkan pada proses ekualisasi. Gambar 5 merupakan citra hasil ekulisasi dan citra gaussian yang dihasilkan.

## Gambar 5. Proses Ekualisasi Citra Dan Gaussian Filter
Kemudian dari citra hasil gaussian filter dilakukan proses ekualisasi histogram. Gambar 6 menunjukan perbedaan ekualisasi histogram yang dihasilkan pada penelitian ini.
a
b
Gambar 6. Ekualisasi Histogram Histogram Citra Awal (a), Histogram Citra Ekualisai (b)

## 3.2 Ekstraksi Ciri Statistik Orde Pertama
Ekstraksi citra menggunakan metode ciri statistik orde pertama. Pada tahapan ekstraksi ciri statistik orde  pertama  dilakukan  perhitungan  nilai  mean  dan  standar  deviasi.  Proses  penghitungan  ekstraksi  ciri dilakukan untuk 140 data training yang sudah disiapkan. Hasil penghitungan ekstraksi citra akan digunakan sebagai batasan  untuk menentukan klasifikasi citra telur ayam. Penetapan rentang nilai mean dan standar deviasi  yang  digunakan  untuk  menentukan  telur  ayam  omega-3  atau  telur  ayam  biasa  ditunjunkan  pada Tabel 1.

## Tabel 1. Penetapan rentang nilai untuk klasifikasi
Jenis Telur Ayam Rentang Nilai Mean Standar Deviasi Omega 3 4.563078953279427 > Mean > 4.560062577525291 157.4091796875 < Standar Deviasi < 160.763671875 Biasa 4.560062577525291 ≥  Mean > 4.555741940616697 160.763671875 ≤ Standar Deviasi < 167.3466796875
Penetapan rentang nilai pada Tabel 1 digunakan sebagai dasar proses klasifikasi yang dilakukan. Jika pada proses klasifikasi data uji, hasil pembacaaan keluar pada rentang tersebut  maka klasifikasi data uji dinyatakan sebagai citra yang tidak dapat diidentifikasi.
Hasil pengujian 60 data uji pada proses klasifikasi diperoleh 51 citra teridentifikasi dengan sempurna dan 9 citra dengan kesalahan pembacaan. Penghitungan hasil pengujian yang dilakukan ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2 . Penghitungan hasil pengujian Nilai sebenarnya TRUE FALSE Nilai Prediksi TRUE 51 7 FALSE 2 0
Berdasarkan pengujian tersebut maka diperoleh precision, recall dan accuracy: a. Precision
= 51 / (51+7) = 87.93% b. Recall = 51 / (51+2) = 96.62% c. Accuracy = (51+0) / (51+7+2+0)
= 85%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  dilakukan  untuk  proses  klasifikasi  telur  omega-3  menggunakan ekstraksi ciri statistik orde pertama didapatkan kesimpulan yaitu
a. Penggunaaan  gaussian  filter  pada  proses  ekualisasi  mampu  memperbaiki  citra  sehingga mempermudah proses ekstraksi ciri.
b. Hasil  uji  coba  proses  klasifikasi  didapatkan  nilai  tingkat precision 87,93%, recall 96,22%  dan accuracy 85%.  Hasil  ini  menunjukkan  penggunaan  ekstraksi  ciri  statistik  orde  pertama  mampu dijadikan acuan untuk membedakan telur omega-3 dan telur biasa.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  T. Sudaryani, Kualitas Telur. Jakarta: Penebar Swadaya, 2003.
[2]  M.  Kaewsutas,  A.  Sarikaphuti,  T.  Nararatwanchai,  P.  Sittiprapaporn,  and  P.  Patchanee, “Electroencephalographic  study  of  microalgae  DHA  omega-3  egg  consumption  on  cognitive function,” Journal of Functional Foods, vol. 29, pp. 46–52, Feb. 2017.
[3]  S.  Arivazhaga,  S.  Newlin,  and  K.  Rajesh,  “External  and  Internal  Defect  Detection  of  Egg  using Machine Vision,” Journal of Emerging Trends in Computing and Information Sciences, vol. 4, no. 3, 2013.
[4]  N. Ningrum, K. Defri, and H. Novi, “Penerapan Ekstraksi Ciri Orde Satu Untuk Klasifikasi Tekstur Motif Batik Pesisir Dengan Algoritma Backpropagasi,” Simetris : Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer, vol. 8, no. 2, 2017.
[5]  Y. Guan et al., “Value of whole-lesion apparent diffusion coefficient (ADC) first-order statistics and texture features in clinical staging of cervical cancers,” Clinical Radiology, vol. 72, no. 11, pp. 951– 958, Nov. 2017.
[6]  N.  S.  P.  Kong  and  H.  Ibrahim,  “Multiple  layers  block  overlapped  histogram  equalization  for  local content emphasis,” Computers & Electrical Engineering, vol. 37, no. 5, pp. 631–643, Sep. 2011.
[7]  T. Celik, “Two-dimensional histogram equalization and contrast enhancement,” Pattern Recognition, vol. 45, no. 10, pp. 3810–3824, Oct. 2012.
[8]  C. Chen and M. K. Ng, “An image pixel based variational model for histogram equalization,” Journal of Visual Communication and Image Representation, vol. 34, pp. 118–134, Jan. 2016.
[9]  Y. Wang and Z. Pan, “Image contrast enhancement using adjacent-blocks-based modification for local histogram equalization,” Infrared Physics & Technology, vol. 86, pp. 59–65, Nov. 2017.
[10]  R.  Gonzalez  and  W.  Rafael,  Digital  Image  Processing.  Prentice-Hall,  Inc.,  United  State,  America, 2002.
[11]  S. Theodoridis and K. Koutroumbas, “Pattern Recognition,” in Pattern Recognition (Fourth Edition), Boston: Academic Press, 2009.
[12]  Ahmad, Pengolahan Citra Digital dan Teknik Pemrogramannya. Graha  Ilmu, Yogyakarta., 2005.