## Perbandingan Algoritma Canny dan Algoritma Robert Pada
Deteksi Tepi Kain Batik Khas Bengkulu
1 Nuri David Maria Veronika, 2 Serlina Adelia, 3 Yuza Reswan, 4 Muhammad Imanullah 1, Universitas Muhammadiyah Bengkulu, Indonesia 1 nurivironika@umb.ac.id , 2 serlinaadelia@gmail.com, 3 yuzareswan@umb.ac.id, 4 muhammad.iman@umb.ac.id
Article Info ABSTRAK Article history: Received, 2024-06-10 Revised, 2024-06-28 Accepted, 2024-06-30 Penelitian  ini  membahas  tentang  Analisis  perbandingan  algoritma
Canny dan algoritma Robert dalam deteksi tepi kain khas Bengkulu (Besurek)  menggunakan  antamuka GUI  matlab .  Pemilihan  kedua metode  ini  untuk  mempertimbangan  keseimbangan  antara  kualitas deteksi  tepi,ketahanan  noise,dan  kompleksitas  komputasi.  Dengan membandingkan  kedua  algoritma  ini  kita  dapat  memilih  algoritma yang sesuai dengan kebutuhan kita. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk  melakukan  perbandingan  antara  algoritma Canny dan Algoritma Robert sehingga  menghasilkan  algoritma  terbaik  dalam proses  deteksi  tepi  berdasarkan  jumlah pixel putih  yang  dihasilkan. Dari  hasil  pengujian  deteksi  tepi  datatest  yang  berjumlah  32  citra maka  diperoleh  hasil  nilai  persentase  yang  di  dapat  yaitu  algoritma Canny memperoleh 96,875%  dan  algoritma Robert 3,125%. Maka dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma  Canny  lebih  baik  dalam  proses deteksi  tepi  berdasarkan  jumlah  pixel  putih  yang  dihasilkan  pada setiap citra. Kata Kunci: Deteksi tepi Algoritma Canny Algoritma Robert Matlab Kain Besurek

## ABSTRACT
Keywords:
Edge detection Canny's algorithm Robert's algorithm Matlab Besurek Cloth This  research  discusses  the  comparative  analysis  of  the  Canny algorithm and Robert's algorithm in edge detection of Bengkulu cloth (Besurek) using the Matlab GUI interface. The selection of these two methods  is  to  consider  the  balance  between  the  quality  of  edge detection,  noise  resistance,  and  computational  complexity.  By comparing  these  two  algorithms  we  can  choose  the  algorithm  that suits  our  needs.  The  purpose  of  this  research  is  to  make  a comparison between the Canny algorithm and Robert's algorithm so as to produce the best algorithm in the edge detection process based on  the  number  of  white  pixels  produced.  From  the  results  of  the datatest  edge  detection  test  totaling  32  images,  the  results  of  the percentage  value  obtained  are  the  Canny  algorithm  obtaining 96.875% and the Robert algorithm 3.125%. So it can be concluded that  the  Canny  algorithm  is  better  in  the  process  of  edge  detection based on the number of white pixels produced in each image.
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Penulis Korespondensi:
Serlina adelia, Program Studi Informatika, Universitas Muhammadiyah Bengkulu, Email: serlinaadelia@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Menurut Yudi Aprianingrum dan Hayati Nufus (2021) Batik merupakan salah satu budaya intelektual bangsa Indonesia yang ditetapkan oleh UNESCO pada tanggal 2 Oktober 2009[1][2][3] .  Secara umum  motif batik digolongkan menjadi dua motif yaitu motif geometris dan motif non-geometris[4][5]. Ada banyak jenis batik
di seluruh Indonesia, dan Bengkulu  mempunyai jenis batik yaitu batik (Besurek).  Batik Besurek merupakan batik khas Bengkulu yang memadukan motif huruf Arab gundul dengan motif bunga Rafflesia Arnoldi. Batik  ini  memiliki  berbagai  warna  dan  karakter.  Umumnya  batik  ini  bercirikan  motif  kaligrafi  yang dipadukan dengan  bunga rafflesia yang merupakan simbol khas Bengkulu[6]. Deteksi tepi merupakan proses menghasilkan  tepi  dari    citra  untuk  mengkarakterisasi  batas-batas  objek  yang  berguna  dalam  proses segmentasi citra[7][8][9][10].
Fitur  deteksi  tepi    mengidentifikasi  batas-batas  objek  dalam  suatu  gambar.  Ada  banyak  cara  untuk menerapkan  deteksi  tepi  pada  gambar,  termasuk  pengenalan  pelat  nomor,  pengenalan  wajah,  pengenalan tanda tangan, dan pengenalan tulisan.
Ada beberapa penelitian terdahulu yang menjadi bahan pertimbangan dalam pemilihan judul ini contohnya pada  penelitian  Louis  Maximillian,Yosefina  Finsinsia  Riti,Mario  Nugraha,Yohanes  junardi  Palis  yang berjudul “Perbandingan Algoritma Sobel dan Canny untuk Pengenalan Citra Daun Lidah Buaya” dari hasil penelitian algoritma sobel dengan skor MSE 2781.88 dan PSNR 14.04  kemudian algoritma canny dengan skor MSE 3542.02 dan PSNR 12.92[11].
Kemudian    pada  penelitian  Irzal  Arief  Wisky,Sumijan  yang  berjudul  “Deteksi  Tepi  untuk  Mendeteksi Keadaan Otak Menggunakan Metode Prewitt” hasil penelitian menunjukan sistem mampu mengidentifikasi keadaan otak secara normal dan abnormal dengan akurasi 85% [12].
Pada  penelitian  Muhammad  Budiman,Sunardi  yang  berjudul  “Deteksi  Tepi  Plat Nomor  Kendaraan Menggunakan  Metode  Operator  Prewitt”  hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  algoritma  ini  efektif  dalam deteksi tepi[13].
Menentukan algoritma terbaik sering kali menjadi permasalahan dalam proses image processing karena hasil dari proses deteksi tepi ini akan mempengaruhi proses citra selanjutnya maka perlu dilakukan analisis dalam deteksi tepi antara algoritma canny dan algoritma robert untuk melihat algoritma terbaik,hal ini dapat dilihat dari hasil jumlah pixel putih yang dihasilkan dari kedua metode tersebut.
Setelah  perbandingan  algoritma  ini  dilakukan  maka  tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  akan  dapat  mengetahui algoritma  terbaik  diantara  algoritma  tersebut  hal  ini  juga  menjadi  dampak  baik  untuk  penelitian-penelitian selanjutnya yang memerlukan proses deteksi tepi dan berbagai proses citra selanjutnya.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  metode  pengembangan  sistem  yang  digunakan  adalah  metode Incremental. Pada  metode pengembangan  sistem incremental. ini    di  dipecah  menjadi  beberapa  fungsi  dan  bagian  dan  model pengembangan  dibangun  langkah  demi  langkah  [14][15].  Adapun  tahapan-tahapan  pada  metode  ini  yaitu sebagai berikut:

## 1. Analisis
Analisis diperlukan tahapan untuk mengumpulkan data berupa hasil penelitian-penelitian sebelumnya dengan mempertimbangkan  algoritma  yang  tepat  serta  penentuan  apakah  dengan  perbandingan  algoritma  dari penelitian  sebelumnya  telah  dilakukan,  seperti  pada  penelitian  Louis  Maximillian,Yosefina  Finsinsia Riti,Mario Nugraha,Yohanes junardi Palis yang berjudul “Perbandingan Algoritma Sobel dan Canny untuk Pengenalan  Citra  Daun  Lidah  Buaya”  dari  hasil  penelitian  algoritma  sobel  dengan  skor  MSE  2781.88  dan PSNR 14.04  kemudian algoritma canny dengan skor MSE 3542.02 dan PSNR 12.92[11].
Kemudian    pada  penelitian  Irzal  Arief  Wisky,Sumijan  yang  berjudul  “Deteksi  Tepi  untuk  Mendeteksi Keadaan Otak Menggunakan Metode Prewitt” hasil penelitian menunjukan sistem mampu mengidentifikasi keadaan otak secara normal dan abnormal dengan akurasi 85% [12].
P ada  penelitian  Muhammad  Budiman,Sunardi  yang  berjudul  “Deteksi  Tepi  Plat Nomor  Kendaraan Menggunakan Metode Operator Prewitt” hasil penelitian menunjukan bahwa algoritma ini efektif dalam deteksi tepi[13].

## 2. Desain
Tahapan  ini  akan  menjelaskan  bagaimana  proses  algoritma canny dan  algoritma  robert  bekerja  seperti yang  dijelaskan  diatas  bahwa  pada  penelitian  ini  akan  membandingkan  kedua  algoritma  yang  akan mendeeteksi tepi dari objek penelitian yaitu motif batik besurek.
Algoritma canny pada pengolahan citra digital terdapat beberapa tahapan sebagai berikut [2][11]:
a. Penghalusan citra menggunakan gaussian filter untuk mengurangi noise yang terdapat pada citra
b. Mencari  turunan  pertama  arah  horizontal,  Sx  ,  dan  vertical,  Sy  ,  dengan  menggunakan  operator sobel, kemudian hitung besaran atau magnitudenya.
c. Non-maximum Suppression, sesuai dengan tujuan Canny adalah mendeteksi lokasi Tepi yang tepat, maka non-maximum suppression bertujuan untuk mempertahankan puncak (dan ekuivalen dengan diferensiasi tegak lurus terhadap Tepi). Non-maximum suppression pada dasarnya adalah mencari titik tertinggi pada data besaran Tepi, ini diperoleh dengan menggunakan informasi arah Tepi untuk memeriksa apakah titik tersebut berada pada puncak punggung bukit (ridge).
d. Hysteresis Thresholding
Jika gradient pada sebuah piksel diatas nilai ‘High’, piksel tersebut merupakan ‘edge pixel’ Jika gradient pada sebuah piksel dibawah nilai ‘Low’, piksel tersebut bukan ‘edge pixel’ Jika gradient pada sebuah piksel antara nilai ‘Low’ dan ‘High’, maka piksel tersebut termasuk ‘edge pixel’ jika dan hanya jika piksel tersebut terhubung dengan sebuah ‘edge pixel’ secara langsung atau melalui piksel-piksel antara ‘Low’ dan ‘High’
Selanjutnya  adalah  algoritma edge  detection operator  Robert  Dimana  operator  ini  bebrbasis  gradient menggunakan  dua  buah  kernel  ukuran  2x2  piksel.  Pada  operator  ini  akan  bekerja  dengan  cara mengambil arah diagonal dalam penentuan arah perhitungan nilai gradient, sehingga pada operator ini sering juga disebut dengan operator silang. Operator Robert ini merupakan pengembangan varian dari rumus Gradient operator dengan arah 45 0 dan 135 0 pada citra digital [7]. Ini mempunyai arti bahwa pada operator ini akan memanfaatkan titik orientasi 45 0 dan 135 0 , dengan persamaan :
𝑓(𝑥 + 1, 𝑦 + 1)𝑑𝑎𝑛 𝑓(𝑥 − 1, 𝑦 − 1)
Selaint itu juga pada operator ini merupakan penjabaran teknik diferensial arah horizontal dan diferential arah vertical dengan adanya proses konversi biner meratakan distribusi warna hitam dan putih. Kernel filter yang akan digunakan pada metode Robert ini menggunakan persamaa [7]:
𝐻 = [1    − 1] 𝑑𝑎𝑛 𝑉 = 3 1 −1 4

## 3. Code
Pada  tahap  ini  akan  dikembangkan pseduecode pengujian  masing-masing  algoritma canny dan Robert, dimana pada proses pengembangan code ini nantinya akan langsung diuji sampel pada citra digital yang digunakan untuk mendapatkan hasil proses pengolahan citra digital objek batik besurek Bengkulu.

## 4. Test
Tahapan terakhir pada penelitian ini akan dilakukan pengujian pada hasil analisis deteksi tepi citra digital  dari  masing-masing  algoritma  yang  diusulkan.  Agar  penelitian  ini  mendapatkan  hasil  yang tepat  maka  hasil  setiap  deteksi  tepi  objek  citra  digital  ini  akan  diuji  dengan  uji  ketepatan  setiap algoritma dalam mendeteksi objek citra dengan menghasilkan hasil gambar biner dengan tepi yang tepat.

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Setelah dilakukan proses perancangan dan pengujian maka didapat hasil berupa sistem deteksi tepi dengan menggunakan bahasa pemrograman matlab. Data yang menjadi data test berupa kain batik (Besurek) yang diambil  dengan  menggunakan  kamera  handphone.  Adapun  tampilan  dari  sistem  hasil  deteksi  tepi  dengan citra batik Besurek menggunakan GUI matlab dapat dilihat  sebagai berikut:
Gambar 1. Input Citra
Gambar 2. Hasil deteksi tepi
Gambar 3. Hasil uji dataset
Dari perbandingan hasil algoritma canny dan algoritma robert menunjukan bahwa algoritma canny lebih baik dibandingkan  algoritma robert dilihat  dari  jumlah  pixel  putih  yang  dihasilkan  dari  setiap  masing-masing algoritma.
Dari 32 data test yang telah dilakukan proses deteksi tepi pada citra kain besurek maka didapat hasil yaitu sebagai berikut:
Canny 31 jumlah pixel putih lebih baik Rober t 1 jumlah pixel putih lebih baik
!" !# × 100 % = 96,875% " !# × 100 % = 3,125%
Dari  persentase  diatas  dapat  dilihat  bahwa  algoritma Canny memperoleh  jumlah  pixel  putih  lebih  banyak dengan mendapatkan  nilai 96,875% dibandingkan algoritma Robert yang memperoleh 3,125%.

## 4. KESIMPULAN
Dengan  membandingkan  kedua  algoritma  ini  kita  dapat  memilih  algoritma  yang  sesuai  dengan  kebutuhan kita. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan perbandingan antara algoritma Canny dan Algoritma Robert  sehingga  menghasilkan  algoritma  terbaik  dalam  proses  deteksi  tepi  berdasarkan  jumlah  pixel  putih yang dihasilkan. Dari hasil pengujian deteksi tepi datatest yang berjumlah 32 citra maka diperoleh hasil nilai persentase yang di dapat yaitu algoritma Canny memperoleh 96,875%  dan  algoritma Robert 3,125%. Maka dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma  Canny  lebih  baik  dalam  proses  deteksi  tepi  berdasarkan  jumlah  pixel putih yang dihasilkan pada setiap citra.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  Kasih  kepada  Orang  Tua  dan    keluarga  penulis  yang  selalu  memberikan  doa,  semangat,  dan dukungan  yang  sangat  berarti  bagi  penulis  serta  semua  pihak  yang  telah  berkontribusi  dan  memberikan dukungan yang tidak dapat saya sebutkan satu per satu.

## REFERENSI
[1] A. Yudi Aprianingrum and A. Hayati Nufus, “Batik Indonesia, Pelestarian Melalui Museum,” Pros. Semin. Nas. Ind. Kerajinan dan Batik , pp. 1–14, 2021.
[2] J. W. Yodha and A. W. Kurniawan, “Pengenalan Motif Batik Menggunakan Deteksi Tepi Canny Dan K-Nearest Neighbor,” Techno.COM , vol. 13, no. 4, November, pp. 251–262, 2014.
[3] O. Fiana, E. Hardi, and U. N. Padang, “A L - D Y,” vol. 3, pp. 273–285, 2024.
[4] Y. A. Khalish and A. Solihat, “Akulturasi Budaya Arab dalam Motif Kaligrafi Batik Besurek Bengkulu,” J. Kaji. Seni , vol. 9, no. 1, pp. 80–93, 2023.
[5] J. S. Siregar, W. Djatmiko, S. Nursetiawati, D. P. Josua, and S. Tri, “C ontextual T eaching A nd L earning ( CTL ) S ejarah B atik D an P engembangan P otensi W irausaha M elalui P raktik K emitraan M embatik,” vol. 8, no. 1, pp. 173–180, 2024.
[6] E. P. Purwandari, D. Andreswari, and U. Faraditha, “Ekstraksi Fitur Warna dan Tekstur Untuk Temu Kembali Citra Batik Besurek,” Pseudocode , vol. 7, no. 1, pp. 17–25, 2020, doi: 10.33369/pseudocode.7.1.17-25.
[7] L. Widiawati and N. Wulandari, “Akurasi Deteksi Tepi Wajah dengan Metode Robert, Metode Prewitt Dan Metode Sobel,” J. Ilm. MIKA AMIK Al Muslim , vol. 3, p. 9, 2019, [Online]. Available: https://journal.almuslim.ac.id/index.php/mika/article/download/24/34/39
[8] P. A. R. Devi and H. Rosyid, “Pemaparan Materi Dasar Pengolahan Citra Digital untuk Upgrade Wawasan Siswa di SMK Dharma Wanita Gresik,” J. Abdi Masy. Indones. , vol. 2, no. 4, pp. 1259– 1264, 2022, doi: 10.54082/jamsi.405.
[9] J. Hidayat and S. Syafriwel, “Implementasi Metode Otsu Thresholding Pada Binerisasi Citra Wajah,” J. Persegi Bulat , vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2022, doi: 10.36490/jurnalpersegibulat.v1i1.246.
[10] N. Amalia, E. W. Hidayat, and A. P. Aldya, “Pengenalan Aksara Sunda Menggunakan Metode Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Dan Deteksi Tepi Canny,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst.
Sci. , vol. 5, no. 1, p. 19, 2020, doi: 10.24114/cess.v5i1.14839.
[11] L. Maximillian, Y. F. Riti, M. A. Agung, and Y. J. Palis, “Perbandingan Algoritma Sobel dan Canny untuk Deteksi Tepi Citra Daun Lidah Buaya,” Komputa  J. Ilm. Komput. dan Inform. , vol. 12, no. 2, pp. 69–79, 2023, doi: 10.34010/komputa.v12i2.10997.
[12] I. Arief Wisky and Sumijan, “Deteksi Tepi untuk Mendeteksi Kondisi Otak Menggunakan Metode Prewitt,” J. Teknol. , vol. 12, no. 2, pp. 34–39, 2022, doi: 10.35134/jitekin.v12i2.68.
[13] M. Budiman and S. Sunardi, “Deteksi Tepi Plat Nomor Kendaraan Menggunakan Metode Operator Prewitt,” Action Res. Lit. , vol. 7, no. 2, pp. 157–165, 2023, doi: 10.46799/arl.v7i2.135.
[14] F. Fitriani and Y. Apridiansyah, “Aplikasi Antrian Pembayaran Uang Kuliah Berbasis Android Menggunakan Algoritma Fifo Di Universitas Muhammadiyah Bengkulu,” JUSIBI (Jurnal Sist. Inf. dan E-Bisnis) , vol. 3, no. 2, pp. 91–103, 2021, doi: 10.54650/jusibi.v3i2.384.
[15] D. Rizki, “Desain Sistem Basis Data Simulasi Jadwal Ujian Nasional Pada Murid Sekolah Menengah Pertama Menggunakan Algoritma Genetik,” J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 6, pp. 581–590, 2020.