Jurnal Sains, Teknologi dan Industri, Vol. 14, No.2, Juni 2017, pp.169 - 177 ISSN 1693-2390 print/ISSN 2407-0939 online Analisa Metode Gabor dan Propbabilistic Neural Network untuk Klasifikasi Citra (Studi Kasus: Citra Daging Sapi dan Babi) Lestari Handayani Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sultan Syarif Kasim Riau Jl. HR. Soebrantas No. 155 Simpang Baru, Panam, Pekanbaru, 28293 Email: ABSTRAK Penelitian untuk klasifikasi citra dapat dimanfaatkan oleh umat Islam untuk mengenali citra daging halal atau haram. Pada penelitian ini dilakukan analisis metode Gabor untuk klasifikasi citra, khususnya membedakan citra daging sapi dan babi sebagai contoh daging yang halal dan haram dimakan. Data yang digunakan pada penelitian ini yaitu citra daging sapi, citra daging babi dan citra daging oplosan sapi dan babi. Citra diperolah dari beberapa pasar daging yang ada di Pekanbaru. Jumlah daging sapi yaitu 200 citra, daging babi berjumlah 100 dan citra oplosan berjumlah 50. System dibangun menggunakan bahasa pemrograan PHP yang berbasis web sehingga bisa diakses oleh khalayak ramai. System klasifikasi citra daging ini mengeluarkan keluaran berupa citra dikenali sebagai daging sapi atau daging babi. Untuk citra daging oplosan diharapkan dikenali sebagai babi. Namun dari hasil pengujian yang menggunakan 30% dari total citra sebagai data uji diperoleh hasil bahwa akurasi klasifikasi citra hanya mencapai 57,14%. Dan untuk citra oplosan hanya 46,67% dikenali sebagai daging babi. Hal ini disebabkan karena citra daging sapi dan babi sangat mirip jika dilihat dari tekstur saja. Penelitian ini masih bisa ditingkatkan lagi dengan menambahkan ekstraksi ciri citra lain seperti ciri warna atau menggunakan metode ekstraksi ciri tekstur lain. Kata kunci : citra daging babi, citra daging sapi, citra oplosan, ekstraksi ciri tekstur, ekstraksi ciri warna ABSTRACT Research for image classification can be utilized by Muslims to recognize the image of halal or haram meat. In this study, Gabor method analysis for image classification, especially distinguishing the image of beef and pork as an example of halal and unlawful meat. The image of the beef, the image of pork and the image of the beef and pork mixed. The image was obtained from several markets in Pekanbaru. The number of beef was 200 images, 100 images of pork and 50 images of both mixed. The system was built using PHP- based web programming language that can be accessed by the public. This meat image classification system produces an image output known as beef or pork. For the image of beef and pork mixed expected to be recognized as pork. But from the experiments that use 30% of the total image as the test data obtained the result that the accuracy of image classification reached 57.14%. And for image mixed obtain 46.67% recognized as pork. This is because the image of beef and pork is very similar when viewed from the texture only. This research can still be enhanced by adding other characters feature extraction methods. Keywords: beef image, color feature extraction, image of beef and pork mixed, pork image, texture feature extraction Corresponding Author: Lestari Handayani, Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Email: Copyright © 2017, SITEKIN, ISSN 2407-0939 169
Jurnal Sains, Teknologi dan Industri, Vol. 14, No.2, Juni 2017, pp.171 - 179 ISSN 1693-2390 print/ISSN 2407-0939 online Pendahuluan Citra atau gambar atau foto digital dapat ditemukan dalam kehidupan sehari-hari. Peran teknologi menjadikan citra dapat diambil dimana saja dan kapan saja dengan menggunakan kamera digital. Pada prinsipnya sebuah citra dapat diproses sehingga dapat menyelesaikan berbagai masalah dari kehidupan manusia. Banyak penelitian tentang pengolahan citra, khususnya pengenalan pola atau klasifikasi. Beberapa penelitian pengenalan pola atau klasifikasi yaitu penelitian [2 membahas tentang sistem pengenalan citra daging babi dan citra sapi dengan memanfaatkan JST backpropagation dan Principal Component Analysis (PCA). Penelitian [13 melakukan identifikasi citra jenis daging sapi dengan menggunakan transformasi wavelet haar. Penelitian [17] meneliti kualitas daging babi menggunakan metode transformasi Fourier dan lacunarity. Penelitian [1] mengklarifikasikan daging babi dan ayam kalkun menggunakan warna HSV, metode Linear Discriminant Analysis (LDA) dan jarak Mahalanobis. Penelitian [23] melakukan perbandingan antara BP NN, Radial Basis Funcion Neural Network (RBFNN), Generalized Regression Neural Network (GRNN), PNN dan SVM untuk pengenalan citra penyakit pada tanaman gandum dan anggur. tersebut, dapat dilihat bahwa pentingnya dilakukan penelitian untuk klasifikasi citra. Bagi umat Islam, kita dapat memanfaatkan ilmu tersebut untuk mengenali citra daging halal atau haram. Sesuai perintah Allah Swt, dalam Al Qur'an menganjurkan umat Muslim untuk memakan makanan yang halal lagi baik (QS. Al Baqarah : 172, Al Maidah:4), karena memakan makanan halal lagi baik itu banyak manfaatnya baik bagi jasmani maupun rohani. Selain itu Allah Swt melarang umat Muslim memakan makanan yang haram, karena banyak mudharat yang akan mereka peroleh. Salah satu yang diharamkan Allah Swt dalam Al Qur'an adalah memakan makanan daging babi (QS. Al Baqarah: 173, Al Maidah: 3, Al An'an: 145). Oleh karena itu, pada makalah ini melakukan identifikasi untuk membedakan daging sapi dan babi sebagai contoh daging halal dan haram. Dari beberapa penelitian Terdapat beberapa perbedaan mendasar antara daging sapi dan babi. Menurut Dr. Ir. Joko Ilmu dan Hermanto, guru besar departemen tim Teknologi Pangan Himpunana Mahasiswa Peduli Pangan Indonesia (HMPPI) LC Himitepa mengadakan analisis sederhana terhadap karakteristik daging sapi dan babi. Secara kasat mata ada lima aspek yang terlihat berbeda antara daging sapi dan babi, yaitu warna, serta, tipe lemak, aroma dan tekstur. Dari gambar IPB, yang bersama Journal homepage: sapi dan babi, kedua gambar ini dapat terbedakan dari ciri warna dan tekstur. Namun, warna masih bisa dimanipulasi oleh pedagang babi dengan cara melumuri daging babi dengan darah sapi. Maka dari itu diperlukan ciri tekstur untuk menjadi acuan pembeda antara daging sapi dan babi. Pada penelitian ini akan dikaji dari segi warna dan tekstur. Oleh karena itu pada penelitian ini akan difokuskan pada ciri tekstur dengan menggunakan metode ekstraksi tekstur untuk mengklasifikasi citra daging sapi dan babi. Penelitian menggunakan metode ekstraksi transform tekstur diantaranya metode wavelet [24],[27], Local Binary Pattern (LBP) [21], [26], dan metode Matriks Kookuransi Aras Keabuan (Gray Level Co-Occurrence Matrix/GLCM) [8], GLCM dan Gabor Filter [13], perbandingan fitur tekstur [7]. Pada penelitian ini digunakan metode Gabor Filter karena berdasarkan penelitian [9], [10] yang membandingkan metode tekstur dengan pendekatan spectral yaitu membandingkan antar Filter Gabor dan Widde Line Detector (WDL), menghasilkan bahwa Gabor memiliki kemampuan yang lebih bagus dari pada WLD. Sedangkan penelitian yang berhubungan lain metode Particle dengan klasifikasi antara Swarm Optimization (PSO) [15], [16], metode Support Vector Machines (SVM) [3], [5], metode Bayesian [20], [25], metode Back Propagation Neural Network (BPNN) dan metode Probabilistic Neural Network (PNN) [11], [19]. Pada penelitian ini menggunakan metode PNN karena penggabungn metode Gabor dan PNN mampu memberikan hasil yang cukup signifikan yaitu tingkat pengenalan lebih dari 90% [22]. Metode Penelitian Tahapan dalam penelitian ini dijelaskan sebagai berikut : a. Pengumpulan data; metode yang digunakan yaitu studi literatur mengenai pengolahan citra, ekstraksi ciri tekstur menggunakan Filter Gabor, dan metode Klasifikasi Probabilistic Neural Network (PNN). Observasi dilakukan ke berbagai macam pasar yang ada di Pekanbaru untuk mengambil sampel daging sapi dan babi. b. Alat dan Bahan Penelitian; perangkat keras yang digunakan yaitu computer ProfessorIntelCore 2 Duro CPU T550 1.83 GHz, 1 GB RAM dengan Sistem Operasi Windows 7 Home Premium, dan kamera Smartphone 8 Mega pixel. Perangkat lunak yang digunakan yaitu bahasa pemrograman PHP dan database MySql. Sedangkan bahan yang diperlukan untuk penelitian ini yaitu citra daging sapi dan babi. c. Analisa dan Perancangan; secara umum analisa literatur dan observasi. Kajian 170
Jurnal Sains, Teknologi dan Industri, Vol. 14, No.2, Juni 2017, pp.169 - 177 ISSN 1693-2390 print/ISSN 2407-0939 online terbagi dua yaitu analisa kebutuhan data dan analisa proses identifikasi citra daging sapi dan babi. Data yang ada dibagi menjadi data latih dan data uji. Pada proses identifikasi dilakukan data akuisisi, preprocessing, ekstraksi ciri tekstur menggunakan metode Gabor dan klasifikasi menggunakan PNN. Selanjutnya dilakukan analisa fungsional sistem. Sedangkan perancangan berupa perancangan antar muka sistem, perancangan database. d. Implementasi dan Pengujian; penelitian ini diimplementasikan ke dalam bahasa pemrograman PHP dan database MySql. Selanjutnya dilakukan pengujian. Metode yang digunakan untuk mengukur tingkat akurasi sistem yaitu menggunakan rasio kecocokan dengan menghitung FMR (False Match Rate) dan FNMR (False Non Match Rate). Analisa dan Perancangan Analisa 1. Analisa Kebutuhan Data Pada tahapan ini dilakukan pengambilan data, analisa data dan pembagian data untuk tahapan klasifikasi. a. Pengambilan data; citra diambil secara langsung dengan menggunakan kamera smartphone 8MP dengan zooming 4x perbesaran. Jenis citra yang diambil yaitu citra daging sapi, daging babi dan oplosan. Oplosan yaitu gabungan daging babi dan sapi, dimana pencampuran babinya sebesar 25%, 50% dan 75% dari daging sapi. Pengambilan citra dengan mendapatkan permukaan keseluruhan daging, tanpa adanya background. Variasi data daging diperoleh dari pasar yang berbeda. Daging sapi dan babi dibeli beberapa pasar, yaitu dari pasar pagi Cik Puan Jalan Nangka, pasar bawah, pasar pagi Arengka, pasar pagi Selasa Panam dan pasar kaget jalan Uka. b. Pembagian data; pembagian data dilakukan untuk proses identifikasi menggunakan metode PNN. Adapun jumlah data keseluruhan yaitu 200 citra daging sapi, 100 citra daging babi, dan 50 citra daging oplosan. Untuk data latih diambil 70% dari data keseluruhan. Pada pelatihan, citra oplosan dimasukkan ke kelas babi, karena walau sedikit saja daging babi, maka daging tersebut dinyatakan haram. Selanjutnya, sisanya 30% dijadikan data uji. 2. Analisa Proses Identifikasi Citra Daging Tahapan analisa proses identifikasi citra daging dan menggunakan metode klasifikasi PNN sebagai berikut : a. Citra data latih atau citra data uji diinput ekstraksi Gabor Gambar 1 memberikan contoh data latih sapi, babi, oplosan. Sedangkan Gambar 2 berupa contoh data uji. Copyright © 2017, SITEKIN, ISSN 2407-0939 b) Gambar 1. Citra Latih a) daging babi, b) daging sapi, c) daging oplosan a) c) Gambar 2. Citra Uji daging oplosan b. Menggunakan alat bantu berupa Matlab, diperoleh nilai RGB dari citra daging. c. Ekstraksi fitur tekstur menggunakan filter Gabor. Pembentukan filter dipengaruhi oleh besaran filter (x,y), frekuensi (f) dan orientasi (θ) dan standar deviasi (σ) pada fungsi Gaussian. Penelitian Huang telah melakukan pengekstraksian nilai gabor kedalam (θ=0,45,90, dan 135) dengan f=0.1 dan σ=10. Pada penelitian ini pembentukan variasi gabor dengan penetapan nilai (θ=0,45,90, dan 135) dan menambahkan nilai frekuensi f=1,2,3. Untuk menghasilkan kernel filter yang simetrik, besaran filter harus mempunyai tinggi dan lebar ganjil [13]. Pada penelitian ini besaran filter yang digunakan dengan size 15x15. Penggunaan size filter berdasarkan penelitian Jun Wang yang menggunakan filter Gaussian dengan size 15x15 dan standar deviasi σ=3. Penelitian tersebut dapat mengenali ekspresi wajah seseorang dengan [12]. Pembentukan koordinat filter dimulai dengan membagi filter menjadi 2 sehingga didapatkan koordinat awal -7 hingga koordinat akhir 7. Pada pembentukan matriks filter digunakan penetapan nilai matriks dengan pusat (center) koordinat x,y tersebut bernilai 0,0 dan pembagian kedua matriks bernilai negatif dan positif. Penetapan size filter 15x15 akan membentuk koordinat nilai x,y yang akan dijelaskan pada tabel 1. [10] sebelumnya akurasi 82.61% Tabel 1. Tabel penetapan koordinat (x,y) terhadap filter 15x15 171
Jurnal Sains, Teknologi dan Industri, Vol. 14, No.2, Juni 2017, pp.171 - 179 ISSN 1693-2390 print/ISSN 2407-0939 online filter Berikut contoh perhitungan mambangun Gabor untuk piksel pertama dimana koordinat (x,y) = (-7,-7) dengan f = 1, θ=0, σ=4 dengan persamaan (1) berikut. 𝐺(𝑥, 𝑦, 𝑓, 𝜃, 𝜎) = 𝑦 sin 𝜃)] 𝐺(−7, −7,1,0,4) = 𝑥2+𝑦2 2𝜎2 ) cos[2𝜋𝑓(𝑥 cos 𝜃 + 1 2𝜋𝜎2 exp (− (−7)2+(−7)2 2(4)2 1 2(3.14)(4)2 exp (− ) ∗ cos[2(3.14)(1)((−7) cos(0) + (−7) sin(0))] 𝐺(−7, −7,1,0,4) = 0,00995 ∗ exp(−3,0625) ∗ cos[6.28(1)(−7)] 𝐺(−7, −7,1,0,4) = 0.000420388 Kemudian untuk koordinat selanjutnya dilakukan dengan proses yang sama yaitu dimana x,y = (-7,-6) 𝐺(−7, −6,1,0,4) = 2(3.14)(4)2 exp (− (−7)2+(−6)2 2(4)2 cos[2(3.14)(1)((−7) cos(0) + (−6) sin(0))] 1 ) ∗ = 0.000631077 Perulangan dilakukan hingga piksel sehingga membentuk filter Gabor 15x15. terakhir, filter dengan besar 15x15 dimana akan dilakukan terhadap pemfilteran citra terhadap 12 kernel gabor yaitu kombinasi antara f=1,2,3 dan θ=0,45,90,135 dengan mengatur σ=4. Filter gabor yang tercipta yaitu 12 filter yang didapat berdasarkan persamaan (1) dan akan diperoleh tabel 2 berikut. Pada penelitian ini menggunakan Tabel 2. kernel filter Gabor No 1 Input Filter G(x,y,f,θ, σ) G(15,15, 1,0,4) Filter Gamb ar 2 G(15,15, 1,45,4) 3 G(15,15, 1,90,4) 4 G(15,15, 1,135,4) Journal homepage: No 5 Input Filter G(x,y,f,θ, σ) G(15,15, 2,0,4) Filter Gamb ar 6 G(15,15, 2,45,4) 7 G(15,15, 2,90,4) 8 G(15,15, 2,135,4) 9 G(15,15, 3,0,4) 10 G(15,15, 3,45,4) 11 G(15,15, 3,90,4) 12 G(15,15, 3,135,4) d. Konvolusi filter citra Grayscale terhadap persamaan (2) dimana inputan dari konvolusi yaitu citra grayscale dan filter gabor. Berikut adalah contoh proses konvolusi terhadap filter gabor dengan size=15x15, f=1, θ=0, σ=4. 𝑚2 𝑔(𝑦, 𝑥) = ∑ ∑ 𝑝=−𝑚2 1)𝑓(𝑦 − 𝑝, 𝑥 − 𝑞) Proses konvolusi dilakukan 𝑛2 𝑞=−𝑛2 ℎ(𝑝 + 𝑚2 + 1, 𝑞 + 𝑛2 + ......(2) 𝑔(1, 1) = ℎ(1,1) ∗ 𝑓(1,1) + ⋯ + ℎ(1,15) ∗ 𝑓(1,15) + ℎ(2,1) ∗ 𝑓(2,1) + ⋯ + ℎ(2,15) ∗ 𝑓(2,15) + ⋯ + ℎ(15,1) ∗ 𝑓(15,1) + ⋯ + ℎ(15,15) ∗ 𝑓(15,15) = 0.000420388 * 196 + ... + 0.000420388 * 135 + 0.000107854 *198 + ... + 0.000107854 *135 + ... + 0.000420388 * 137 + ... +0.000420388 *144 = 149 𝑔(1, 2) = ℎ(1,1) ∗ 𝑓(1,2) + ⋯ + ℎ(1,15) ∗ 𝑓(1,16) + ℎ(2,1) ∗ 𝑓(2,2) + ⋯ + ℎ(2,15) ∗ 𝑓(2,16) + ⋯ + ℎ(15,1) ∗ 𝑓(15,2) + ⋯ + ℎ(15,15) ∗ 𝑓(15,16) = 0.000420388 * 202 + ... + 0.000420388 * 134 + 0.000107854 *199 + ... + 0.000107854 *135 + ... + 0.000420388 * 133 + ... +0.000420388 *148 = 149 Nilai yang dihasilkan dengan konvolusi dapat bernilai negatif dan bahkan dapat melebihi 255. itu, pemrosesan konvolusi harus Oleh karena 172
Jurnal Sains, Teknologi dan Industri, Vol. 14, No.2, Juni 2017, pp.169 - 177 ISSN 1693-2390 print/ISSN 2407-0939 online dilaksanakan dengan menggunakan presisi ganda (bukan bilangan bulat). Setelah citra diproses dengan konvolusi, perlu dilakukan pengaturan nilai piksel agar berada pada jangkauan [0,255] mengacu pada Kadir [13]. Berikut adalah nilai hasil konvolusi terhadap filter Gabor 1 dengan size 15x15, f=1, θ=0, σ=4 dijelaskan pada tabel 3. berikut. Tabel 5. Hasil konvolusi filter gabor 1 citra data uji µ Gabor1 138.0 µ Gabor7 131.9 µ Gabor2 128.8 µ Gabor8 127.3 µ Gabor3 129.8 µ Gabor9 137.8 µ Gabor4 138.0 µ Gabor10 131.0 µ Gabor5 138.0 µ Gabor11 136.5 µ Gabor6 130.8 µ Gabor12 128.9 Tabel 3. Hasil konvolusi filter gabor 1 citra data latih Selanjutnya melalui proses PNN di bawah ini untuk mendapatkan hasil berupa identifikasi citra sapi atau babi. 1) Input Layer Input layer merupakan layer masukan yaitu vektor latih dan vektor uji (tabel 5). Data yang ada sebanyak 200 citra daging sapi, 100 citra daging babi dan 50 citra daing oplosan. Data latih yang diambil sebanyak 70%. e. Mean Konvolusi Nilai mean mendeskripsikan nilai rata-rata dari sebuah citra. Nilai mean akan dijadikan acuan untuk proses klasifikasi. Pencarian nilai mean didapat dari nilai piksel (Pi,j) pada matriks (MxN) citra dua dimensi berdasarkan persamaan (3). MiNjijPMN111 ...(3) 2) Pattern Layer Pattern layer mengukur jarak antara data uji (x) dan data pelatihan (w) untuk setiap nilai fitur (m) menggunakan persamaan (4) 2 𝑚 𝑗=1 ∑ ‖𝑥 − 𝑤𝑖‖ .....(4) Perhitungan selanjutnya dilakukan terhadap semua vektor data latih sehingga didapat hasil pattern layer data uji terhadap data latih pada tabel 6. Tabel 6. Pattern Layer µ= 149+149+...+161+161+...+121 = 142,4 450 x 600 Dat a Jarak Gabor1 .. Jarak Gabor1 2 Sum Pattern Kelas Perhitungan nilai mean dilakukan juga terhadap hasil konvolusi citra grayscale dengan filter Gabor2 filter Gabor12. Berikut adalah hasil hingga terhadap 12 citra hasil pencarian nilai mean konvolusi gabor berdasarkan tabel 2. Hasil pencarian mean dapat dilihat pada tabel 4. 1 2 3 ... 19.0 75.1 0.08 .. .. .. .. .. 0.65 2.39 0.01 .. 109550. 3 109926. 6 106543. 9 .. 59759.3 Sapi Sapi Sapi .. 140 4.7 .. 3.87 Sapi Tabel 4. Nilai Mean Gabor Citra Latih 141 3.3 .. 0.33 27.8 Babi µ Gabor1 142.4 µ Gabor7 134.7 µ Gabor2 128.6 µ Gabor8 127.6 µ Gabor3 131.2 µ Gabor9 141.8 µ Gabor4 142.3 µ Gabor10 133.4 µ Gabor5 142.4 µ Gabor11 141.1 µ Gabor6 133.3 µ Gabor12 129.8 142 143 ... 2454.1 0.58 .. .. .. .. 487.16 0.24 .. 26252.1 23794.8 .. Babi Babi .. 210 18.5 .. 3.08 21602.4 Babi f. Penentuan kelas Setiap citra latih akan ditentukan kelasnya untuk menandai citra sebagai kelas babi atau sapi. Pada penelitian ini daging oplosan ditandai ke kelas babi. 211 212 213 7.5 24.5 6.8 .. .. .. 2.29 8.82 0.98 184109. 9 29739.3 47.4 Babi (Oplosan) Babi (Oplosan) Babi (Oplosan) g. Klasifikasi PNN Ekstraksi citra uji juga dilakukan terhadap fitur tekstur filter Gabor. Hasil ekstraksi fitur Gabor berupa mean data uji, selanjutnya akan diukur peluang kedekatannya dengan data latih. Dicontohkan hasil mean fitur Gabor data uji Gambar 2 adalah sebagai berikut. ... 245 .. 4.58 .. .. .. 2.24 .. 32744.5 .. Babi (Oplosan) Copyright © 2017, SITEKIN, ISSN 2407-0939 173
Jurnal Sains, Teknologi dan Industri, Vol. 14, No.2, Juni 2017, pp.171 - 179 ISSN 1693-2390 print/ISSN 2407-0939 online 3) Summation Layer Menemukan hasil keluaran kalsifikasi berdasarkan nilai peluang. Dihitung terlebih dahulu nilai eksponen tiap data latih menggunakan persamaan (5) kemudian mencari nilai P(x|Ck) masing-masing terhadap nilai kelas dengan mengalikan 1 (2𝜋) 𝑚 2 𝜎𝑚|𝐶𝑘| summation sehingga didapat P(x|Ck) tiap kelas. 𝑒𝑥𝑝 [− ∑ 𝑚 𝑗=1 ‖𝑥−𝑤𝑖‖ (2𝜎)2 2 ] ....(5) Berikut perhitungan manual summation layer untuk kelas sapi dan babi. Pada perhitungan summation layer dipengaruhi oleh masukan nilai spread. Jika nilai spread yang dimasukan = 10, maka : 15 1 𝑗=1 15 2 ∗1015∗5 ∑ ‖𝑥−𝑤𝑖‖ 5 𝑖=1 ∑ 𝑒𝑥𝑝 [− 𝑝(𝑥|𝐶𝑠𝑎𝑝𝑖) = (2∗10)2 (2∗3,14) 2 ] 𝑝(𝑥|𝐶𝑠𝑎𝑝𝑖) = 𝑝(𝑥|𝐶𝑠𝑎𝑝𝑖) = 1 109550.3864 ] + 106543.9276 ∗ (𝑒𝑥𝑝 [− 9.69056E+80 𝑒𝑥𝑝 [− 400 ] + 𝑒𝑥𝑝 [− 109926.6417 400 109841.9906 400 59759.36738 ] + 𝑒𝑥𝑝 [− 𝑒𝑥𝑝 [− 1 400 ∗ (1.1407E − 119 + 400 9.69056E+80 4.4531E − 120 + 2.096E − 116 + 5.5027E − 120 + 1.30946E − 65) = 2.70254E − 87 ] + ]) 𝑝(𝑥|𝐶𝑏𝑎𝑏𝑖) = 𝑝(𝑥|𝐶𝑏𝑎𝑏𝑖) = 1 27.84891306 ] + 23794.81602 ∗ (𝑒𝑥𝑝 [− 9.69056E+80 𝑒𝑥𝑝 [− 400 ] + 𝑒𝑥𝑝 [− 26252.16482 400 11725.06944 400 30709.49973 ] + 𝑒𝑥𝑝 [− 𝑒𝑥𝑝 [− 1 400 ∗ (0.932746068 + 400 9.69056E+80 3.14105E − 29 + 1.46254E − 26 + 1.86066E − 13 + 4.54553E − 34) = 1.92506E − 22 ] + ]) Tabel 7. Summation Layer Kelas Data 1 Sum Pattern 109550.4 W = Sum Pattern /(2*σ)^2 273.8 Exp(W) 1.14E-119 P(x|Ck) 2 109926.6 274.8 4.45E-120 Sapi 3 106543.9 266.3 2.09E-116 2.70E-87 ... .. .. .. 140 59759.3 149.3 1.30E-65 141 27.8 0.06 0.93 ... ... .. .. Babi 210 211 26252.1 23794.8 65.6 59.4 3.14E-29 1.46E-26 1.92E-22 .. .. .. .. 245 30709.4 76.7 4.54E-34 i. Hasil klasifikasi Output layer merupakan keputusan dari klasifikasi PNN dimana penentuan peluang x terhadap kelas Journal homepage: Ck tertinggi menjadi keputusan kelas dari data uji. Hasil pada tabel 7 dimana P(x|CSapi) = 2.70254E- 87 dan P(x|Cbabi) = 1.92506E-22, maka hasil keputusan kelas adalah Cbabi. 3. Analisa Fungsional Sistem Sistem yang dibangung menggunakan nama Aplikasi Iddentifikasi Daging. Pengguna aplikasi ini ada dua yaitu admin dan user. Gambar 3 dan Gambar 4 menggambarkan deskripsi Sistem Umum dan Data Flow Diagram Aplikasi Identifikasi Daging. Gambar 3. Deskripsi Sistem Umum Gambar 4. Data Flow Diagram Level 1 Perancangan 1. Perancangan Antar Muka Perancangan dilakukan berdasarkan hasil analisa sistem. Antar muka yang dibuat yakni halaman utama, halaman pemilihan kelas citra latih, halaman ekstraksi Gabor, dan halaman hasil ekstraksi Gabor. Gambar 5 perancangan dapat dilihat pada gambar di bawah. Gambar 5. Perancangan halaman Hasil Ekstraksi Gabor Implementasi dan Pengujian Implementasi bahasa pemrograman PHP dan database MySql. Hasil implementasi berupa Sistem klasifikasi citra daging sapi, babi atau oplosan. Citra oplosan diharapkan dikenali sebagai daging babi. Implementasi menggunakan Menu utama menampilkan informasi umum 174
Jurnal Sains, Teknologi dan Industri, Vol. 14, No.2, Juni 2017, pp.169 - 177 ISSN 1693-2390 print/ISSN 2407-0939 online ini mengenai sistem. Selanjutnya, agar sistem berjalan sempurna, maka tahap pertama yaitu melakukan pelatihan dengan masuk ke menu Citra Latih. Gambar 6. Menu Citra Latih Langkah untuk pelatihan yakni, pertama pilih kelasnya data latih (Kelas Sapi atau Babi). Kedua, lakukan ekstraksi Gabor, setelah diproses diperoleh ciri citra berdasarkan metode ekstraksi Gabor. Gambar 7. Menu Ekstraksi Gabor Citra Tahap selanjutnya setelah pelatihan yaitu Pengujian. Langkahnya pertama tambah citra uji, dan klik tombol Uji untuk melakukan pengujian. Gambar 8. Menu Tambah Citra Uji Hasil pengujian dapat terlihat pada gambar di atas. Copyright © 2017, SITEKIN, ISSN 2407-0939 Pengujian Pengujian yang dilakukan yaitu pengujian sistem dengan metode uji black box dan pengujian metode dengan mengukur tingkat error. Dilakukan pengujian blackbox pada menu citra latih, menu tambah citra latih, menu ekstraksi Gabor, menu Citra Uji, dan menu Tambah Citra Uji. Hasil dari pengujian black box tersebut yaitu tidak tiap proses sistem terdapatnya kesalahan di klasifikasi citra. Pengujian akurasi dilakukan pada citra uji daging sapi, citra uji daging babi, dan citra uji daging oplosan. Jumlah data uji yang diambil sebanyak 30% dari data yang ada. Data yang ada yakni; daging sapi sejumlah 200 citra, daging babi sejumlah 100 citra, dan daging oplosan sejumlah 50 citra. Hasil pengujian klasifikasi citra terlihat pada tabel di bawah. Tabel 8. Hasil Pengujian Klasifikasi Citra Daging No. Citra Hasil Klasifika si Keteranga n 1. Babi Salah Klasifikasi Sapi1 2. Sapi Benar Klasifikasi Sapi2 ... ... 60. ... Sapi ... Benar Klasifikasi Sapi60 61. Babi Benar Klasifikasi Babi1 62. Babi Benar Klasifikasi Babi2 175
Jurnal Sains, Teknologi dan Industri, Vol. 14, No.2, Juni 2017, pp.171 - 179 ISSN 1693-2390 print/ISSN 2407-0939 online 63. Sapi Benar Klasifikasi Kesimpulan dan Saran Babi3 ... ... 90. ... Babi ... Benar Klasifikasi Dari hasil penelitian dapat ditarik kesimpulan bahwa akurasi penggunaan metode Gabor untuk klasifikasi kurang bagus pada klasifikasi citra daging sapi dan babi dengan akurasi sejumlah 57,14%. Untuk citra oplosan masih sangat kurang berhasil mengenali adanya babi di citra tersebut. Hal ini disebabkan karena citra daging sapi dan babi sangat mirip jika dilihat hanya dari tekstur saja. 91. Babi30 Sapi Salah Klasifikasi Penelitian ini masih bisa ditingkatkan lagi dengan menambahkan ekstraksi ciri citra lain seperti warna. Juga dapat menggunakan metode ekstraksi ciri tekstur lain, seperti Local Binary pattern, GLCM, dan lainnya. Ucapan Terima kasih 92. Oplosan1 Sapi Salah Klasifikasi Terima kasih kepada UIN Suska Riau yang telah mendanai penelitian ini. Penelitian berjudul Analisa Metode Gabor untuk Klasifikasi Citra. Oplosan2 ... ... 105 . ... Babi ... Benar Klasifikasi Daftar Pustaka [1] Abdullah Iqbal a, Nektarios A. Valous a, Fernando Mendoza a, Da-Wen Sun a, Paul Allen b. 2010. Classification of pre-sliced pork and Turkey ham qualities based on imagecolour and textural features and their relationships with consumer responses. Meat Science84: p 455- 465. Oplosan15 Dari hasil uji di atas, dapat dihitung akurasi total yang diperoleh dengan nilai FMR sebesar 57,14% dan FNMR sebesar 42,86%. Rinciannya dapat dilihat pada tabel di bawah ini. Tabel 9. Hasil Akurasi Pengujian Data Citra Citra daging sapi Citra daging babi Citra daging oplosan Total Akurasi Total Jumlah Data Uji 60 Jumlah Data Benar Klasifikasi 35 30 18 15 70 105 60 FMR=60 x 100%=57,14% 105 FNMR=45x100%=42,86% 105 Akurasi Citra 58,33% 60% 46,67% Rendahnya niai akurasi pada klasifikasi citra daging sapi dan babi ini disebabkan karena kedua citra tersebut hampir mirip jika dilihat dari tekstur. [2] Ahmad Farid Hartono, Dwijanto, Zaenal Abidin. 2012. Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Sebagai Sistem Pengenalan Citra Daging Babi dan Citra Daging Sapi.Dipublikasikan pada UNNES Journal of Mathematics. [3] Amit David, Boaz Lerner. Support vector machine-based image classification for genetic syndrome diagnosis. Pattern Recognition Letters 26: p 1029-1038. 2005. [4] Amjad Ali, Xiaojun Jing, Nasir Salee. GLCM- Based Fingerprint Recognition Algorithm. Proceedings of IEEE IC-BNMT 2011. [5] Chien-Shun Lo a, Chuin-Mu Wang.Support vector machine image for classification. Computers and Mathematics with Applications 64:p 1153-1162. 2012. breast MR [6] Departemen Agama Republik Indonesia. 2005. Al-Qur'an Terjemahan. Jakarta. PT. Syamil Cipta Media. Journal homepage: 176
Jurnal Sains, Teknologi dan Industri, Vol. 14, No.2, Juni 2017, pp.169 - 177 ISSN 1693-2390 print/ISSN 2407-0939 online [7] Ella, L.P Abeigne. Bergh, F.Van den. Wyk,B.J. van. A Comparison of texture feature algorithms for urban settlemens classification. IEEE.2008. [8] Gang Liu, Robert Wang, Yunkai Deng, Runpu Chen, Yunfeng Shao, and Zhihui Yuan. A new quality Map for 2 D Phase Unwrapping Based on Gray Level Co-Occurrence Matrix. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, Vol. 11, No. 2, 2014. [9] Huang, H. Non-Destructivr Detection of Pork Instramuscular Fat content using Hyperspectral imageing. McGill University, Canada. 2014. [10] Huang, Hui., Liu, Li., Ngadi, M.O., Gariepy, C., and Prasher, S.O. 2014. "Near-Infrared Spectral Image Analysis of Pork Marbling Based on and Wide Line Detector Gabor Filter Techniques". Applied Spectroscopy, Vol 68, Issue 3, pp 332-339. and lacunarity. Food Research International 42 (2009) 353-362. 2009 [19] NI Qiakai, GUO Chao, YANG Jing.Research of Face Image Recognition Based on Probabilistic Neural Networks. Control and Decision Conference 201224th Chinese, Page(s): 3885 - 3888. 2012. (CCDC), [20] Suman K. Mitra a,Te-Won Lee b, Michael Goldbaum.A Bayesian network based sequential inferencefor diagnosis of diseases from retinal images. Pattern Recognition Letters 26:p 459- 470. 2005. [21] T.Ojala, M.Piatik"ainen, T.M"aenp"a" a. Multiresolution gery-scale androtation invariant texture classification with local binary pattern. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Learning Intelligence 24: p 7971-7987, 2002. [11] Jinming Wang, Geng Wang. Speaker Probabilistic Recognition NeuralNetwork. 4th International Congress on Image and Signal Processing, p 2441-2444. 2011. Based on [22] Toni Wijanarko Adi Putra. Pengenalan Wajah dengan Matriks Kookurensi Aras Keabuan dan Jaringan Syaraf Tiruan Probabilisik. Tesis Magister Informasi Universitas Diponegoro, Semarang. 2009. Sistem [12] Jun Wang, Lijun Yin . 2007. "Static topographic modeling for facial expression recognition and analysis‖Computer Image Understanding. Vision and [13] Kadir, Abdul, dan S. Adhi. 2012 Pengolahan Citra Teori dan Aplikasi. Yogyakarta: Andi. [14] Kiswanto. 2012. Identifikasi Citra untuk Mengidentifikasi Jenis Daging Sapi Dengan Menggunakan Transformasi Wavelet Haar. Tesis Magister Sistem Informasi Universitas Diponegoro Semarang. [15] Linyi Li. Feature Selection for Residential Area Recognition in High Resolution Images Based Swarm Optimization.Remote on Particle and Transportation Sensing, Environment Engineering International 2011 (RSETE) Conference on IEEE, p 357-360.2011. Björnsdotter [16] Malin Johan Wessberg.Identification and Localization of Human Brain Activity Patterns Using.Computer and Automation Engineering (ICCAE), 2010 The 2nd International Conference on vol 5: p 632 - 636. 2010. & [23] Wang H, Li G, Ma Z, Li X. 2012. Application of neural networks to image recognition of plant diseases. 2012 International Conference on Systems and Informatics (ICSAI), IEEE, Yantai, 2159- 2164. DOI: 10.1109/ICSAI.2012.6223479. In Proceedings of the [24] Wang Zhi-Zhong and Jun-Hai Yong. Texture and Classification with Linear Analysis Regression Model Based on Wavelet Transform. IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 17, No.8, August 2008. [25] William Klementa,b, Szymon Wilkb,c, Wojtek Michalowskib, Ken J. Farionb,d,e, Martin H. Osmondd,e,Vedat Verterf. Predicting the need for CT imaging in children with minor head injury using anensemble of Naive Bayes classifiers.Artificial Intelligence in Medicine 54: p 163-170. 2012. [26] Yang Bo, Chen Song Can. A Comparative study on local binary pattern based face recognition: LBP image. LBP Neurocomputing 120:p365-379, 2013. histogram, versus [17] Mirzapour, Fardin. Ghassemian, Hassan. Using GLCM and Gabor Filters for Classification of PAN Images. IEEE, 2013. [27] Yong-jun LIU, Cui-jian Zhao, Su-jing Sun. Image Texture Recognition Method Research based on Wavelet Technology, 2011. [18] Nektarios A. Valous, Fernando Mendoza, DaWen Sun, Paul Allen.Texture appearance characterization of pre-sliced pork ham images using fractal metrics: Fourier analysis dimension Copyright © 2017, SITEKIN, ISSN 2407-0939 177