Perbandingan  Algoritma Canny  Edge  Detection Dan Prewitt Pada Deteksi Stadium Diabetik Retinopati
Vina Ardelia Effendy a , Febri Maspiyanti b
a Universitas Pancasila, Jakarta, Indonesia
b Universitas Pancasila, Jakarta, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## ABSTRACT
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 05 Juli 2021 Revisi Akhir:  09 Juli 2021 Diterbitkan Online : 10 September 2021 Diabetes  is  a  serious  threat  to  human  health.  In  2016,  non-communicable diseases including Diabetes, accounted for 70% of the total causes of death in the world. Diabetes if left unchecked will cause complications that can attack other organs to cause blindness  called  Diabetic  Retinopathy  (DR).  Ophthalmologists  make  a  grouping  of diabetic characteristics of  retinopathy  by observing the  retinal images  of  the eye taken using  a  fundus  camera.  This  method  requires  a  long  time  in  observation  that  allows errors in making observations, so image processing is needed to detect and classify the stage of diabetic retinopathy suffered by the patient. Thus, this research aims to help the process  of  early  treatment  of  patients  with  diabetic  retinopathy  so  as  not  to  cause blindness.The data used in this study is DB0 Diaret data with a pixel size of 128 x 104 and  the  amount  of  data  is  131.  The  methods  used  in  this  system  include  Canny  Edge Detection,  Prewitt  and  for  stadium  readings  using  Artificial  Neural  Network Algorithms.  In  this  study  the  highest  accuracy  results  obtained  on  the  Canny  Edge Detection  method  with  a value of  90%  while  for  the  Prewitt  method has a 79%  result. So, we get the conclusion that Canny Edge Detection is considered better.
K ATA K UNCI
Canny Edge Detection, Diabetic Retinopathy, Artificial Neural Networks, Prewitt, Retina.

## K ORESPONDENSI

## E-mail: vardelia25@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Diabetes  merupakan    salah  satu  ancaman  serius  untuk kesehatan  manusia.  Pada  tahun  2016,  penyakit  tidak  menular termasuk Diabetes Melitus (DM), memiliki angka 70% dari total penyebab  kematian  didunia  dan  Indonesia  pun  menghadapi ancaman  diabetes.  Berdasarkan  Riset  Kesehatan  Dasar (Riskesdas)  memperlihatkan  peningkatan    angka  penderita diabetes  yaitu  dari  6.9%  di  tahun  2013  menjadi  8.5%  di  tahun 2018.  Sehingga  estimasi  penderita  diabetes  yang  ada  di Indonesia mencapai lebih dari 16 juta orang [1].
DR  memiliki  berbagai  jenis  stadium  dan  pada  stadium lanjut  penyakit  dapat  menyebabkan  kebutaan. Non-Proliferatif Diabetic Retinopathy (NPDR) atau tahap awal yang lebih ringan pada  penderita  diabetik  retinopati  dan  memiliki  tiga  tingkatan tersendiri pada kelas retinopati NPDR. Diabetik retinopati (DR) dibagi  menjadi  empat  fase  (Normal, mild NPDR, moderate NPDR, dan PDR) [3].
Dokter  spesialis  mata  melakukan  pengelompokan terhadap  ciri-ciri  tersebut  dengan  melakukan  pengamatan  pada citra  retina  mata  yang  diambil  dengan  menggunakan  kamera fundus.  Maka,  dibutuhkan  pengolahan  citra  yang  lebih
mendalam  untuk  mendeteksi  tanda-tanda  yang  kemudian  akan diklasifikasikan  stadium  dari  diabetik  retinopati  yang  diderita oleh  pasien  [8].  Pada  penelitian  ini,  tanda-tanda  penderita diabetik  retinopati  akan  diproses  dengan  ekstraksi  ciri menggunakan  metode  Canny Edge  Detection dan  Prewitt yang diharapkan  dapat  melakukan  pencarian  ciri  yang  dapat digunakan sebagai klasifikasi untuk proses kedepannya. Metode Canny Edge Detection dan Prewitt dilakukan untuk mendeteksi tepi  suatu  objek  yang  dapat  memisahkan  objek  tertentu  dengan gambar  latar.  Kemudian,  setelah  dilakukan  ekstraksi  ciri  akan dilakukan pengelompokan atau klasifikasi tipe DR menggunakan Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan (JST).
Pada  penelitian  sebelumnya,  telah  berhasil  dilakukan pendeteksian  dini  kondisi  retina  menggunakan  metode  GLCM yang diklasifikasikan menjadi 2 kategori yaitu normal dan tidak normal  [2].  Penelitian  tersebut  cukup  membantu  para  praktisi kesehatan  untuk  mendeteksi  penyakit  DR  untuk  deteksi  dini. Namun,  seiring  berjalannya  waktu,  dibutuhkan  pendeteksian yang  lebih  akurat  terutama  untuk  stadium  penderita  DR  untuk penanganan  selanjutnya,  sedangkan  pada  penelitian  ini  hanya mendeteksi  dua  kategori  yaitu  normal  dan  tidak  normal.  Pada penelitian  lainnya,  dilakukan  penelitian  pendeteksian  penyakit DR  menggunakan  algoritma  wavelet  haar  dengan  empat klasifikasi yaitu Normal, Non-proliferative Diabetic Retinopahty
Gambar 1. Stadium 0
Gambar 2. Stadium 1
Gambar 3. Stadium 2
(NPDR) dan Proliferative Diabetic Retinopahty (PDR) [8]. Pada penelitian  tersebut  didapatkan  kesimpulan  bahwa  Algoritma Wavelet  Haar  kurang  mampu  mengenali  ciri  dari  diabetik retinopati.
Berdasarkan pemaparan diatas, baik latar belakang serta metode  yang  sudah  dijelaskan  maka  dilakukan  penelitian  yang berjudul  Perbandingan  Metode  Canny Edge  Detection  dan Prewitt pada Deteksi Stadium Diabetik Retinopati. Penelitian ini memiliki  tujuan  untuk  melakukan  perbandingan  penggunaan metode  Canny Edge  Detection  dan  Prewitt  pada  proses  deteksi stadium  diabetik  retinopati.  Selain  itu,  penelitian  ini  memiliki tujuan  membantu  proses  penanganan  dini  terhadap  pasien penderita diabetik retinopati agar tidak menyebabkan kebutaan.
Penelitian  ini  berfokus  pada  perbandingan  presentase hasil  deteksi  menggunakan  metode  Canny Edge  Detection  dan metode  Prewitt.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  citra  retina  diambil  dari  data  sekunder  Diaret  DB0  [9]. Proses  penelitian  ini  dilakukan  dua  tahap  penelitian,  yaitu pendeteksian  diabetik  retinopati  serta  perbadingan  presentase hasil penggunaan metode Canny Edge Detection dan Prewitt. Teknik  pendeteksian  yang  akan  dilakukan  adalah dengan  mengambil  karakteristik  fisik  yang  mengindikasikan adanya  perubahan  dengan  menggunakan  metode  Canny Edge Detection dan metode Prewitt [5]. Kemudian, output diharapkan dapat  menunjukkan  klasifikasi  retina  sebagai  tingkat  stadium yang  dialami  oleh  penderita.  Pada  tahap  klasifikasi,  digunakan metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan.  Sedangkan,  untuk  teknik evaluasi  dilakukan  perhitungan  berdasarkan  persentase output dari  data  uji.  Teknik  evaluasi  dilakukan  dengan  cara membandingkan  presentase  hasil  akurasi  dengan  set  data  yang dimiliki  menggunakan  pembagian  validasi  data  K-Fold  dan teknik evaluasi akurasi [7].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 1.1 Machine Learning
Machine Learning didefinisikan sebagai sebuah tipe dari kecerdasan  buatan  (AI)  yang  menyediakan  komputer  dengan kemampuan  untuk  belajar. Machine  Learning fokus  pada pengembangan program-program komputer yang dapat mengajarkan  dirinya  sendiri  untuk  tumbuh  dan  berubah  bila diberikan data baru.  Pada  bidang  kedokteran, machine  learning berguna untuk mendiagnosis penyakit.
Machine Learning dapat memberikan solusi pada vision, speech  recognition ,  dan  robotika.  Program machine  learning dapat  mengoptimasi  performa  menggunakan  data  contoh  atau pengalaman  sebelumnya,  seperti  pengenalan  wajah,  tiap  wajah memiliki  bentuk  yang  terdiri  dari  kombinasi  mata,  hidung,  dan mulut pada lokasi tertentu pada wajah . Proses Machine  Learning adalah  sama  dengan  Data Mining . Kedua sistem mencari melalui data untuk mencari pola. Namun, machine  learning menggunakan  data  tersebut  untuk meningkatkan kemampuan prediksi. Program Machine Learning mendeteksi  pola  dalam  data  dan  menyesuaikan  tindakan program yang sesuai[7].
Machine  Learning bekerja  dengan  cara  menemukan beberapa hubungan antara fitur dan variabel target. Dalam upaya menguji  algoritma  yang  dilakukan adalah  memiliki  satu  set pelatihan  data  ( training  set )  dan dataset  yang  terpisah  ( test  set ) [6].
1.2 Diabetik Retinopati
Diabetik  Retinopati adalah  kelainan  mata  pada  pasien diabetes  yang  disebabkan  kerusakan  kapiler  retina  dalam berbagai tingkatan sehingga menimbulkan gangguan penglihatan mulai dari yang ringan sampai berat bahkan sampai menjadi  kebutaan  permanen.  Risiko  mengalami  retinopati meningkat sejalan dengan lamanya menderita diabetes sehingga hiperglikemia  yang  berlangsung  lama  diduga  sebagai  faktor risiko utama.
Berdarkan  penelitian  yang  dilakukan  Amerika  oleh Wiconsin  Epidemiologic  Study  of  Diabetic  Retinopathy (WSDR),  membagi  prevalensi  penderita  retinopati  menjadi  dua kelompok  yaitu  onset  muda  dan  onset  tua.  Onset  muda  adalah pasien  yang  didiagnosis  diabetes  sebelum  30  tahun  dengan terapi  insulin  dan  onset  tua  adalah  pasien  yang  didiagnosis diabetes  setelah  30  tahun  [8].  Pada  onset  muda,  71% terdiagnosis dengan retinopati, 23% terkena diabetik retinopatia proliferatif  dan  6%  terdiagnosis clinicially  significant  macular edema (CMSE).
Diabetik  Retinopati  terbagi  menjadi  4  stadium,  yaitu  : Normal, Mild NPDR, Moderate NPDR, dan PDR
Pada  Gambar  1,  Stadium  0  terdapat  citra  retina  normal tanpa  ada  ciri-ciri  dari  penyakit  diabetik  retinopati.  Stadium  0 memiliki kode pengklasifikasian 00 [2].
Pada  Gambar  2,  Stadium  1  terdapat  citra  retina  dengan ciri-ciri diabetik retinopati,  seperti : redsmalldots, hemorrhages, dan  hardexudates.  Stadium  1  memiliki  kode  pengklasifikasian 01 [2].
Pada  Gambar  3,  Stadium  2  terdapat  citra  retina  dengan ciri-ciri diabetik retinopati, seperti : redsmalldots, hemorrhages, hardexudates,  dan  softexudates.  Stadium  2  memiliki  kode pengklasifikasian 10 [2].
Gambar 4. Stadium 3
Gambar 5. Tahapan Canny Edge Detection
Gambar 6 Tahapan Prewitt
Pada  Gambar  4,  Stadium  3  terdapat  citra  retina  dengan ciri-ciri diabetik retinopati, seperti : redsmalldots, hemorrhages, hardexudates,  softexudates,  dan  neovascularisation.  Stadium  3 memiliki kode pengklasifikasian 11 [2].

## 1.3 Canny Edge Detection
Canny Edge Detection adalah operator deteksi tepi yang menggunakan algoritma multi tahap untuk mendeteksi berbagai tepi  dalam  gambar.  Metode  ini  dikembangkan  oleh  John  F. Canny pada tahun 1986.  Metode Canny Edge Detection terdiri dari 3 langkah:
1. Tapis Gaussian;
Pada  tahap  ini  digunakan  Tapis Gaussian untuk mengurangi noise pada  citra  retina.  Semakin  besar  standar deviasi maka gambar yang dihasilkan semakin halus.
Persamaan Gaussian [10] :
𝐺(𝑖, 𝑗) = 1 2𝜋𝜎 2 . 𝑒 − (𝑖−𝑢) 2 +(𝑗−𝑣) 2 2𝜎 2
Keterangan :
e = 2.71 σ = standar deviasi
π = 3.14 (phi)
2. Intensitas Gradient ; Pada  perhitungan gradient digunakan  tapis  Sobel dengan kernel sebagai berikut [21] :
[ −𝟏 𝟎 𝟏 −𝟏 𝟎 𝟏 −𝟏 𝟎 𝟏 ]
Kemudian, menggunakan persamaan convolusi 2D [10]:
𝐻(𝑚 𝑥 , 𝑛 𝑦 ) = (𝑚 1 ×   𝑛 1 ) + (𝑚 𝑥 ×  𝑛 𝑦 )
3. Thresholding ;
Pada  proses  pengambang  batasan  ini,  citra  yang  berada diluar nilai minimum dan maksimum akan dibuang atau diganti dengan 0 [10].

## 1.4 Prewitt
Metode  Prewitt  adalah  salah  satu  algoritma  yang digunakan  dalam  mendeteksi  tepi  pada  saat  proses  pengolahan citra.    Metode  ini  akan  melakukan  perhitungan  perkiraan gradient dari intensitas sebuah citra. Operator ini menggunakan kernel berukuran 3 x 3 yang  akan digabungkan dengan gambar sebenarnya  untuk  menghitung  nilai  perkiraan.  Metode  deteksi tepi Prewitt terdiri dari 2 langkah:
1. Menentukan Kernel
[ 𝟏 𝟏 𝟏 𝟎 𝟎 𝟎 −𝟏 −𝟏 −𝟏 ]

## 2. Proses Convolusi 2D
Kemudian digunakan rumus convolusi 2D [10] :
𝐻(𝑚 𝑥 , 𝑛 𝑦 ) = (𝑚 1 ×   𝑛 1 ) + (𝑚 𝑥 ×  𝑛 𝑦 )

## 1.5 Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan
Pengaplikasian  Algoritma  Jaringan  Syaraf  Tiruan  sudah banyak dalam berbagai bidang, yaitu finansial, pengenalan pola tulisan tangan, sistem kendali dan citra medika.
Cara kerja Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan, yaitu pada saat  jaringan  diberikan  masukan  maka  masukan  tersebut  akan diteruskan  menuju  unit-unit  lapisan  tersembunyi  dan  kemudian diteruskan  ke  lapisan  keluaran  kemudian  lapisan  keluaran memberikan tanggapan. Pada saat keluaran jaringan memberikan tanggapan yang tidak sesuai dengan keluaran yang diharapkan,  maka  keluaran  akan  menyebar  mundur  kembali  ke unit masukan melalui unit tersembunyi. [4]
Proses  yang  sebelumnya  sudah  dijelaskan  merupakan tahap  pelatihan  data.  Apabila  tahap  tersebut  sudah  selesai kemudian  dilanjutkan  dengan  tahap  pemecahan  masalah.  Pada
dasarnya Pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan terdiri dari dua proses yaitu Feed  Forward dan Backpropagation .  Proses perhitungan dapat dilihat pada Gambar 2.7 .

## 3. METODOLOGI
3.1 Analisis Masalah
3.1.1 Permasalahan
Penyakit  diabetes  mellitus  menjadi  salah  satu  penyakit yang  menjadi  ancaman  bagi  kesehatan  manusia.  Penyakit  ini terjadi  dikarenakan  peningkatan  glukosa  darah  yang  dapat menyebabkan  komplikasi  dan  dapat  menyebabkan  kebutaan permanen.  Dalam  praktiknya,  jumlah  SDM  yang  dapat menangani  kasus  tersebut  masih  kurang  memadai  sedangkan penyakit tersebut dibutuhkan penanganan yang cukup cepat dan tepat  agar  penyakit  tersebut  tidak  berkelanjutan  dan menyebabkan  komplikasi  hingga  kebutaan  atau  disebut  dengan Diabetik Retinopati (DR).
DR merupakan penyakit yang disebabkan oleh adanya kerusakan  mikrovaskular  di  mata.  DR  memiliki  berbagai  jenis stadium  dan  pada  stadium  lanjut  dapat  menyebabkan  kebutaan. Non-Proliferatif  Diabetic  Retinopathy (NPDR)  atau  tahap  awal yang  lebih  ringan  pada  penderita  diabetik  retinopati  dan memiliki  tiga  tingkatan  tersendiri  pada  kelas  retinopati  NPDR. Diabetik  Retinopati  (DR)  dibagi  menjadi  empat  fase  (Normal, mild NPDR, moderate NPDR, dan PDR) [2].
Melihat kebutuhan akan penanganan yang cepat maka digunakanlah Deteksi Stadium Diabetik
Retinopati Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan. Pada sistem awal didapatkan  hasil  untuk  mendeteksi  dua  keadaan,  yaitu  normal dan tidak normal yang cukup membantu para praktisi kesehatan untuk  pendeteksian  dini.  Namun  penelitian  tersebut  belum cukup  akurat  untuk  mendeteksi  tipe  DR  yang  diderita  oleh pasien.

## 3.1.2 Solusi Permasalahan
Berdasarkan  permasalahan  yang  sudah  dijelaskan  pada Sub-sub-Bab  Permasalahan,  Maka  dibuatlah  penelitian  Sistem Deteksi  Stadium  Diabetik  Retinopati.  Pada  penelitian  ini dilakukan  penggolongan  menjadi  empat  tipe  yaitu  stadium  0, stadium  1,  stadium  2,  dan  stadium  3.  Pada  penelitian  ini dilakukan  juga  perbandingan  pada  metode  ekstraksi  citra  yang digunakan  yaitu  metode  Canny Edge  Detection  dan  Prewitt. Perbandingan  tersebut  berupa  presentase  keberhasilan  dalam pendeteksian stadium diabetik retinopati.
3.2 Tahapan dan Metode Yang Digunakan
3.2.1 Tahapan Penelitian
Pada  penelitian  ini  terdapat  enam  tahapan  yaitu  studi literatur,  pengumpulan  data,  pengolahan  data,  analisis  dan pernacangan,  implementasi  sistem,  pengujian,  dan  kesimpulan. Diagram tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 3.1.
Penjelasan dari diagram alur penelitian adalah sebagai berikut:
1. Studi literatur: Menjelaskan dasar teori yang berkaitan dengan  kebutuhan  penelitian  yang  terdapat  teori-teori pendukung yang digunakan.
2. Pengumpulan data: Pada tahap ini penulis menggunakan  teknik  pengumpulan  data  dengan mengumpulkan  informasi  melalui  jurnal,  buku  dan data  sekunder  retina  mata  yang  diberikan  pelabelan nama untuk klasifikasi stadium.
3. Pengolahan  Data  :  Data  yang  didapatkan  kemudian diolah dengan metode Canny Edge Detection, Prewitt dan Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan.
4. Analisis  dan  Perancangan  Sistem:  Menjelaskan kebutuhan sistem yang diperlukan untuk diimplementasikan  dengan  metode Canny Edge
Detection,  Prewitt,  dan  Algoritma  Jaringan  Syaraf Tiruan.
Gambar 7 Tahapan Algoritma JST Studi Literatur Analisis dan Perancangan Sistem Mulai Implementasi Sistem Pengujian Sistem Kesimpulan Selesai Pengumpulan Data (Pelabelan citra) Pengolahan Data (Algoritma Canny Edge Detection , Prewitt dan JST)
Gambar 8. Tahapan Penelitian Inisialisasi bobot awal Mulai Selesai Propagasi Maju Iterasi !=0 && output != target Propagasi Mundur dan Hitung Galat Ya Tidak
5. Implementasi  Sistem:  Menjelaskan  implementasi  dari penelitian  ini  sesuai  dengan  perancangan  pembuatan antarmuka,  perancangan  pembuatan  sistem,  hingga keluaran.
6. Pengujian  Sistem:  Menjelaskan  pengujian  dengan teknik  evaluasi  yang    dilakukan  untuk  mendapatkan akurasi dari sistem yang telah dibuat.
7. Kesimpulan : Menjelaskan hasil akhir dari sistem yang dibuat beserta hasil pengujian yang telah dilakukan.
Pada  proses  perhitungan  metode Canny Edge  Detection
dilakukan perhitungan dengan Tapis Gaussian untuk mendapatkan kernel baru yang selanjutnya akan digunakan pada proses  convolusi  2D  dengan  kernel  data  citra  seperti  pada tahapan  perhitungan  metode  Prewitt.  Setelah  didapatkan  hasil convolusi  kemudian  dilakukan  perhitungan  untuk  menentukan gradient  intensitas  citra  dengan  kernel  yang  sudah  ditentukan. Kemudian,  hasil  perhitungan  tersebut  dilakukan thresholding dengan nilai minimum dan maksimum.

## 3.2.2 Skenario Penerapan Metode Yang Digunakan
Pada  proses  perhitungan  memiliki  tiga  tahap  yaitu perhitungan  Canny Edge  Detection,  Prewitt  dan  Algoritma Jaringan  Syaraf  Tiruan.  Pada  setiap  perhitungan  menggunakan contoh citra yang memiliki komponen, yaitu Grayscale .
- Perhitungan Canny Edge Detection
Pada proses deteksi dengan metode Canny Edge Detection terdapat beberapa tahapan, yaitu :
- Melakukan penapisan dengan tapis Gaussian
Pada tahap ini memiliki tujuan untuk menekan derau pada citra.  Pada  tapis  ini,  terdapat  parameter  yang  harus  ditentukan yaitu  parameter  sigma.  Parameter  tersebut  berperan  dalam pembentukan kernel. Berikut persamaan yang digunakan [10].
𝑔(𝑥, 𝑦) = 1 2𝜇𝜎 2 . 𝑒 − 𝑥 2 +𝑦 2 2𝜋𝜎 2
Dengan  menggunakan  kernel  diatas  lakukanlah  proses penapisan terhadapa citra grayscale .
- Melakukan  penentuan gradient intensitas  citra  hasil penapisan Gaussian Pada tahap ini dapat menggunakan tapis sobel atau Prewitt. Berikut adalah tapis yang digunakan dalam tapis Sobel [10].
Dengan menggunakan tapis sobel , lakukan proses convolusi 2D. Proses ini memiliki rumus dan hasil sebagai berikut.
𝐻(𝑚 𝑥 , 𝑛 𝑦 ) = (𝑚 1 ×   𝑛 1 ) + (𝑚 𝑥 ×  𝑛 𝑦 )
- Melakukan Thresholding Menggunakan  Nilai  Maksimum dan Nilai Minimum
Thresholding pada  tahap  ini  dilakukan  dengan  nilai maksimum  dan  nilai  minimum  yang  sudah  di  tentukan.  Pada perhitungan  ini  digunakan  nilai minimum  dan  maksimum yaitu 0,1 dan 0,5. Pada tahap ini apabila nilai berada diluar jangkauan nilai  minimum  dan  maksimum  akan  diganti  menjadi  nilai  0, Berikut hasil thresholding dari kernel hasil penapisan sobel .
- Perhitungan Backpropagation
Proses  pengujian  menggunakan  Algoritma  Jaringan Syaraf Tiruan terbagi menjadi dua proses yaitu:
1. Proses pelatihan
Pada  proses  pelatihan  terdapat  tiga  tahapan  inti  yaitu perambatan maju, perambatan mundur, dan pengupdatean bobot dan  bias.  Tahap  awal  perhitungan  dilakukan  inisialisasi parameter untuk metode JST. Parameter yang digunakan antara lain laju pembelajaran, jumlah neuron input , hidden dan output , jumlah iterasi dan toleransi. Pada parameter laju pembelajaran diinisialisasi dengan nilai 0,5, untuk jumlah neuron input dengan nilai  9,  untuk hidden layer  3,  dan  untuk  nilai output 2,  untuk jumlah  iterasi  sebesar  10,  sedangkan  untuk  toleransi  sebesar 0,01.
Pada  tahap  selanjutnya,  dilakukan  inisialisasi  bobot  V dan  bobot  W  awal.  Bobot  V  adalah  bobot  dari input layer  ke hidden layer,  sedangkan  untuk  bobot  W  merupakan  bobot  dari hidden layer  ke output layer.  Pada  tahap  ini  inisialisasi  nilai bobot dilakukan secara acak.
Setelah  dilakukan  inisialisasi  dilakukan  perhitungan maju. Pada perambatan maju dilakukan perhitungan sinyal yang dikirim dari  layer input ke  layer hidden dan perhitungan  sinyal dari  layer hidden ke  layer output .  Pada  perhitungan  nilai  sinyal menuju hidden layer memiliki rumus sebagai berikut [11].
𝑧_𝑖𝑛 𝑗 =   𝑣 0𝑗 + ∑ 𝑥 𝑖 𝑣 𝑖𝑗 𝑖 … (𝟑. 𝟏)
𝑧 𝑗 = 𝑓(𝑧 𝑖𝑛𝑗 ) … (𝟑. 𝟐)
Sedangkan  pada  perhitungan  nilai  bobot  pada  layer output memiliki rumus dan hasil sebagai berikut [4].
𝑌_𝑖𝑛 𝑘 = 𝑊 0𝑘 + ∑ 𝑧 𝑗 𝑤 𝑗𝑘 𝑖 … (𝟑. 𝟑)
𝑦 𝑘 = 𝑓(𝑦 𝑖𝑛𝑘 ) … (𝟑. 𝟒) Y1 = 0,70 dan Y2 = 0,69. Setelah  proses  perhitungan  perambatan  maju  selesai dilakukan  maka  dilanjutkan  dengan  perhitungan  perambatan mundur.  Pada  perambatan  mundur  dilakukan  perhitungan  dari layer output menuju hidden layer  dan  perhitungan  dari  layer hidden menuju layer input . Pada perambatan mundur digunakan rumus sebagai berikut [11].
𝛿 𝑘 = (𝑡 𝑘 − 𝑦 𝑘 )𝑓 ′ (𝑦 𝑖𝑛𝑘 ) … (𝟑. 𝟓)
∆𝑤 𝑗𝑘 = 𝑎𝛿 𝑘 . 𝑧 𝑗 ∆𝑤 0𝑘 =   𝑎𝛿 𝑘 𝑊 𝑗𝑘 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑤 𝑗𝑘 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑤 𝑗𝑘 Setelah  didapatkan  hasil  pada  perhitungan  dari  layer output menuju layer hidden dilanjutkan dengan perhitungan dari layer hidden menuju  layer input .  Pada  proses  perambatan
Gambar 9. Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan
mundur  dari  hidden  layer  menuju  input  layer  menggunakan rumus sebagai berikut [11].
𝛿 𝑖𝑛𝑗 = (𝑥 + 𝑎) 𝑛 = ∑ 𝛿 𝑘 𝑤 𝑗𝑘 𝑚 𝑘=1 … (𝟑. 𝟔) 𝛿 𝑗 = (𝛿 𝑖𝑛𝑗 . 𝑓′(𝑍 𝑖𝑛𝑗 ))
∆𝑉 𝑖𝑗 = 𝑎𝛿 𝑗𝑥𝑙
∆𝑉 0𝑗 =   𝑎𝛿 𝑗 𝑉 𝑖𝑗 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑉 𝑖𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑉 𝑖𝑗
Setelah  dilakukan  pelatihan  didapatkan  nilai output untuk penentuan pengelompokan stadium sebagai berikut:
Tabel 1 Pengelompokan Stadium
2. Proses pengujian
Pada  proses  pengujian  terdapat  satu  tahapan  yang  harus dilakukan yaitu perambatan maju.
Pada  langkah  awal  proses  peramalan  dilakukan  proses pencarian nilai neuron pada hidden layer dan layer output . Pada proses  pencarian  nilai  neuron  pada hidden layer  digunakan rumus berikut [11].
𝑧_𝑖𝑛 𝑗 =   𝑣 0𝑗 + ∑ 𝑥 𝑖 𝑣 𝑖𝑗 𝑖
… (𝟑. 𝟕) 𝑧 𝑗 = 𝑓(𝑧 𝑖𝑛𝑗 )
Setelah  didapatkan  nilai  pada hidden layer  selanjutnya dilakukan  proses  perhitungan  untuk  mencari  nilai  neuron  pada layer output menggunakan rumus berikut [11].
𝑌_𝑖𝑛 𝑘 = 𝑊 0𝑘 + ∑ 𝑧 𝑗 𝑤 𝑗𝑘 𝑖 … (𝟑. 𝟖) 𝑦 𝑘 = 𝑓(𝑦 𝑖𝑛𝑘 )

## 3.2.3 Teknik Evaluasi
Pada  teknik  evaluasi  hasil  digunakan  Kfold  dalam pengujian  data  citra  retina  yang  terbagi  menjadi  beberapa pembagian  citra  retina,  kemudian  setelah  sebaran  data  dibagi secara  adil  menggunakan  Kfold,  dilakukan  pendeteksian  citra retina  sesuai  dengan  data  set.  Setelah  hasil  pendeteksian didapatkan,  digunakan  rumus  akurasi  untuk  mendapatkan presentase hasil klasifikasi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Hasil dan Evaluasi Penelitian
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  hasil  penelitian  yang telah dilakukan serta evaluasi terhadap hasil penelitian.

## 4.1.1 Hasil Pengujian Sistem
Pada  bagian  ini  akan  membahas  mengenai  pemahaman data,  pengelompokan  data,  pengelolahan  data,  hasil  pengujian data dengan algoritma jaringan syaraf tiruan.

## 4.1.2 Pemahaman Data
Pembahasan  ini  tentang  pengumpulan  data  awal.  Data yang  akan  digunakan  untuk  memprediksi  ini  digunakan  data Diaret  DB0  yang  merupakan  data  citra  retina  sekunder.  Pada data  tersebut  dibedakan  menjadi  empat  kelompok  dengan  total keseluruhan data sebanyak 131 data citra retina.
Tabel 2 Tabel Pengelompokan Stadium

## 4.1.3 Pengolahan Data
Data  yang  didapatkan  sebelumnya  kemudian  diolah untuk  mendapatkan  akurasi  data.  Pengujian  data  dilakukan dengan  perbandingan  tertentu  yang  bertujuan  untuk  menguji kemampuan  sistem  dalam  pendeteksian  stadium.  Perbandingan dalam pengujian data dapat dilihat pada Tabel 4.2.
Tabel 3 Tabel Pembagian Data Uji Jumlah Data Citra Data Latih : Data Uji 131 118:13
Pengujian data dilakukan pada dua metode yaitu metode Canny Edge Detection dan metode Prewitt. Pengujian dilakukan dengan  tujuan  untuk  menguji  sistem  serta  mengetahui  metode terbaik  yang  digunakan  pada  sistem  deteksi  stadium  diabetik retinopati.

## 4.1.4 Hasil Pengolahan Data
Untuk proses pengujian dilakukan sebanyak sepuluh kali sesuai  dengan  jumlah  perbandingan  yang  dilakukan  pada  dua metode  yang  sudah  ditentukan  sebelumnya.  Pada  proses pengujian  digunakan  parameter  JST  seperti  laju  pembelajaran 0,25,  jumlah  neuron input 9,  jumlah  neuron hidden layer  5, jumlah neuron output 2, jumlah iterasi sebanyak 1000 kali, dan besar  toleransi  error  0,01.  Hasil  pengujian  dapat  dilihat  pada Tabel 3.
Tabel 4 Hasil Pengujian Data Nilai K Data Latih Jumlah Data Uji (Canny Edge Detection) Akurasi (%) Jumlah Data Uji (Prewitt) Akurasi (%) 1 118 13 92,31% 13 100% 2 118 13 100% 13 100% 3 118 13 92,31% 13 100% 4 118 13 84,62% 13 100% Data Ke- T1, T2 (Target Keluaran) Y1, Y2 (Output JST) Eror 1 0,0 0,7046; 0,6948 1.0527 2 0,1 0,7034; 0,6932 0,5500 3 1,0 0,7007; 0,6917 0,0465 4 1,1 0,6489; 0,6638 0,5192 Stadium Jumlah Citra 0 23 1 57 2 31 3 20
5 118 13 76,32% 13 38,46% 6 118 13 100% 13 100% 7 118 13 100% 13 0% 8 118 13 92,31% 13 100% 9 118 13 92,31% 13 92,31% 10 118 13 69,23% 13 61,54% Rata-Rata 90% 79%
Pada Tabel 4 dapat dilihat akurasi yang didapatkan dari hasil pengujian. Pengujian dilakukan pada 131 data citra dengan rincian  jumlah  data  uji  118  data  dan  jumlah  data  latih  13  data. Pengujian  dilakukan  pada  nilai  k  1  sampai  dengan  10  pada metode  kfold. Pada  Nilai  K  =  1 memiliki  akurasi  92,31%  pada metode  Canny Edge  Detection  dan  100% pada  metode  Prewitt, kemudian Pada Nilai K = 2 memiliki akurasi 100% pada metode Canny Edge  Detection  dan  100%  pada  metode  Prewitt,  lalu Pada Nilai K = 3 memiliki akurasi 92,31% pada metode Canny Edge Detection dan 100% pada metode Prewitt, kemudian Pada Nilai K = 4 memiliki akurasi 84,62% pada metode Canny Edge Detection  dan  100%  pada  metode  Prewitt,  Pada  Nilai  K  =  5 memiliki  akurasi  76,32%  pada  metode  Canny Edge  Detection dan  38,46%  pada  metode  Prewitt,  Pada  Nilai  K  =  6  memiliki akurasi  100%  pada  metode  Canny Edge  Detection  dan  100% pada  metode  Prewitt . Pada  Nilai K  =  7  memiliki  akurasi  100% pada  metode  Canny Edge  Detection  dan  0%  pada  metode Prewitt . Pada Nilai K = 8 memiliki akurasi 92,31% pada metode Canny Edge  Detection  dan  100%  pada  metode  Prewitt .
Kemudian  pada  Nilai  K  =  9  memiliki  akurasi  92,31%  pada metode  Canny Edge  Detection  dan  92,31%  pada  metode Prewitt , dan  pada  nilai  K  =  10  memiliki  akurasi  69,23%  pada metode  Canny Edge  Detection  dan  61,54%  pada  metode Prewitt . Grafik Hasil Pengujian Data dapat dilihat pada Gambar 10 dan 11

## 4.1.5 Evaluasi Hasil
Evaluasi  yang  digunakan  adalah  menggunakan  akurasi dengan rumus digunakan sebagai berikut [7] :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑠𝑒𝑐𝑎𝑟𝑎 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑙𝑎𝑘𝑢𝑘𝑎𝑛
X 100
Pengujian  dilakukan  beberapa  keadaan  dengan  besar perbandingan yang menentukan jumlah data pengujian dan data latih.  Hasil  pengujian  dapat  dilihat  pada  Tabel  3.  Didapatkan nilai  akurasi  rata-rata  dari  metode  Canny Edge  Detection sebesar 90% dan pada metode Prewitt sebesar 79%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan Berdasarkan hasil dari penelitian Perbandingan
Algoritma  Canny Edge  Detection  dan  Prewitt  pada  Deteksi Stadium Diabetik Retinopati didapatkan kesimpulan, yaitu :
1. Sistem  sudah  dapat  menerapkan  metode  Canny Edge Detection, Prewitt dan Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan.
2. Sistem  dapat  mengidentifikasi  tingkat  stadium  diabetik retinopati.
3. Metode  Canny  Edge  Detection  memiliki  hasil  lebih  baik dibandingkan dengan metode Prewitt. Pada tabel 4.4 dapat dilihat  rata-rata  akurasi  yang  didapatkan  pada  metode Canny  Edge  Detection  lebih  baik  dibandingkan  metode Prewitt.

## Saran
Berdasarkan hasil dari penelitian Perbandingan
Algoritma  Canny Edge  Detection  dan  Prewitt  pada  Deteksi Stadium Diabetik Retinopati yaitu :
1. Menggunakan data primer sebagai bahan penelitian.
2. Menggunakan  metode  selain  ekstraksi  fitur  untuk  hasil yang lebih baik.
3. Dapat  dikembangkan  menggunakan  perangkat  keras  untuk memproses citra retina secara real time.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kementerian  Kesehatan  RI  .2018.  CEGAH,  CEGAH, dan  CEGAH:  Suara  Dunia  Perangi  Diabetes[Artikel]. Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia,  Jakarta 2018.
[2] Desti  Fitriati,  Amir  Murtako.2016.Implementation  of Diabetic Retinopathy   Screening Using Rrealtime Data.
IEEE ( Oktober 2016), DOI: 10,1109/IAC.2016.7905715.
[3] Putranto  Taufik  Galang  Adi,  Candradewi  Ika.2018. Sistem Klasifikasi Tingkat Keparahan Diabetik
92.31 100 92.31 84.62 76.32 100 100 92.3192.31 69.23 0 50 100 150 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Hasil Uji Canny Edge

## Detection
Gambar 10 Grafik Hasil Pengujian Canny Edge Detection 100 100 100 100 38.64 100 0 100 92.31 61.54 0 50 100 150 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

## Hasil Uji Prewitt Detection
Gambar 10 Grafik Hasil Pengujian Prewitt
retinopati  Menggunakan  Support  Vector  Machine. Universitas Gadjah Mada Yogyakarta, April 2018. DOI: 10,22146/ijeis.31206.
[4] Sri  Kusumadewi.  Artificial  Intelligence  (Teknik  dan Penerapannya). Graha Ilmu, Yogyakarta.
[5] Johanes  Widagdho  Y,  Achmad  Wahid  K.  2014. Perbandingan Penggunaan Deteksi Tepi Dengan Metode Laplace, Sobel Dan Prewit Dan Canny Pada Pengenalan Pola. Techno.COM. Vol. 13, No. 3, Agustus 2015.
[6] Widodo  Budiharto.  2018.  Pemograman  Python  untuk Ilmu Komputer dan Teknik. ANDI, Yogyakarta.
[7] Eko  Prasetyo.  2014.  Data  Mining  –  Mengolah  Data Menjadi  Informasi  Menggunakan  Matlab.  ANDI, Yogyakarta.
[8] Fong  DS,  Aiello  L,  Gardner  TW,  et  al.  Retinopathy  in diabetes. Diabetes care. 2004;27(1): 84-87.
[9] Imageret.  2007.  DIARETDB0  [Internet].  Standard Diabetic  Retinopathy  DatabaseCalibration  level  0,
[dikutip 24 Juli 2019]. Tersedia dari :
https://www.it.lut.fi/project/imageret/diaretdb0/.
[10] Rafael  C.  Gonzalez,  Richard  E.  Woods.  2008.  Digital Image Processing (3 rd . ed.). Pearson. Prentice Hall, Inc.,
New Jersey.
[11] J.J.Siang.2004.Jaringan
Syaraf Tiruan
dan
Pemogramannya  Menggunakan  MATLAB.  Penerbit Andi. Yogyakarta.

## BIODATA PENULIS

## Vina Ardelia Effendy
Vina  Ardelia  Effendy,  Mahasiswi  Program
Studi Teknik Informatika Universitas Pancasila.

## Febri Maspiyanti, S.Kom., M.Kom.
Febri  Maspiyanti,  Dosen  Program  Studi Teknik  Informatika,  Universitas  Pancasila, saat  ini  aktif  mengajar  dalam  bidang Artificial Intelligence .