## Segmentasi Daun Cendana Berbasis Citra  Menggunakan Otsu Thresholding

## Image Based Sandalwood Leaf Segmentation Using Otsu Thresholding
Patricia G. Manek 1) , Budiman Baso 2) , Kristoforus Fallo 3) , Risald 4) , Hevi Herlina Ullu 5) Anastasia Kadek Dety Lestari 6)
1-6 ) Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Pertanian, Universitas Timor Jl. Km. 09, Kelurahan Sasi, Kecamantan Kota Kefamemanu, TTU, NTT, 85613.
Riwayat : Copyright ©2023, JITU, Submitted:  25 Januari  2023; Revised: 15  Februari 2023; Accepted: 27 Februari 2023 ; Published: 01 Maret 2023
DOI : 10.32938/jitu.v3i1.3868
Abstract - The segmentation process is the separation of parts  of  the  object  area  from  the  background  in  an image, so that segmented objects can be processed for other purposes such as pattern recognition. The results of segmentation must be accurate, if it is not accurate in  separating  objects  in  the  image  it  will  affect  the results of further processing. The segmentation process is carried out using the Otsu Thresholding method on sandalwood  leaf  images  by  first  applying  the  Median filter  to  reduce  noise.  After  obtaining  the  segmented image,  then  performing  performance  measurements. The segmentation results from each test are evaluated using the RAE (relative foreground area error) and ME (misclassification error). The segmentation results of 8 sandalwood  leaf  images  from  2  existing  conditions show  that,  sandalwood  leaf  image  segmentation  with good  leaf  conditions  obtains  the  best  segmentation results  with smaller errors of 5 image data. While the images of sandalwood leaves affected by the disease as many as 3 image data have more diverse areas so that the  segmentation  results  are  not  good  without  any morphological process.
Keywords  - Segmentasi,  Otsu  Thresholding,  Daun cendana.
Abstrak  -  Segmentasi  merupakan  proses  dalam memisahkan bagian area objek dengan latar belakang pada  suatu  citra,  sehinggah  objek  yang  tersegmentasi dapat diproses untuk keperluan lain seperti pengenalan pola.  Hasil  dari  segmentasi  harus  akurat,  jika  tidak akurat  dalam  memisahkan  objek  yang  ada  pada  citra maka  akan  mempengaruhi  hasil  proses  selanjutnya. Proses  segmentasi  dilakukan  dengan  menggunakan metode  Otsu  Thresholding  pada  citra  daun  cendana dengan  menerapkan  Median  filter  terlebih  dahulu untuk  mereduksi  noise.  Setelah  mendapatkan  citra hasil  segmentasi,  selanjutnya  melakukan  pengukuran performa,  hasil  segmentasi  dari  setiap  pengujian dievaluasi  dengan  menggunakan  RAE  (relative foreground  area  error)  dan  ME  (missclassification error). Hasil segmentasi dari 8 citra daun cendana dari
2  kondisi  yang  ada  menunjukkan  bahwa,  segmentasi citra  daun  cendana  dengan  kondisi  daun  baik memperoleh hasil segmnetasi terbaik dengan kesalahan  yang  lebih  kecil  sebanyak  5  data  citra. Sedangkan citra daun cendana yang terserang penyakit sebanyak  3  data  citra  memiliki  region  yang  lebih beragam  sehinggah  mendapatkan  hasil  segmentasi kurang baik tanpa adanya proses morfologi. Kata  kunci  - Segmentasi,  Otsu  Thresholding,  Daun cendana.

## I. P ENDAHULUAN

## A. Latar Belakang
Segmentasi  daun  cendana  berbasis  citra  merupakan proses  yang  dilakukan  dalam  memisahkan  bagian  area objek ( foreground ) dengan latar belakang ( background ) pada  citra  daun  cendana.  Objek  daun  cendana  yang tersegmentasi dapat diproses selanjutnya untuk keperluan  lainnya  seperti  pengenalan  pola,  proses pengenalan  pola  pada  citra  daun  cendana  dapat digunakan  untuk  mengidentifikasi  jenis  cendana berdasarkan bentuk dan tekstur dari daun dengan teknik pengolahan citra digital dan visi komputer.
Tujuan  dari  operasi  segmentasi  adalah  memecah suatu  citra  ke  dalam  beberapa  segmen  sesuai  kriteria tertentu  [1],  [2].  Hasil  dari  segmentasi  harus  tepat,  jika tidak  tepat  dalam  memisahkan  objek  pada  citra  maka akan mempengaruhi terhadap proses selanjutnya seperti pengenalan pola. Keakuratan segmentasi citra menentukan keberhasilan atau kegagalan proses analisis akhir.
Dalam melakukan proses segmentasi citra, data citra daun  cendana  yang  digunakan  seringkali  mengalami gangguan  yang  disebabkan  oleh  derau  ( noise )  sehingga mengalami degradasi (penurunan kualitas), hal ini biasa terjadi  ketika  proses  pengambilan  objek  daun  cendana menjadi  citra  digital.  Citra  yang  memiliki  noise  akan mempengaruhi  hasil  segmentasi  yang  akan  didapatkan, sehingga  diperlukan  metode  reduksi  noise  yang  tepat sebelum  proses  segmentasi  dilakukan  pada  citra  daun cendana . Median  filter  merupakan  salah  satu  metode *) Penulis korespondensi (Patricia G. Manek) Email: patricia.manek@gmail.com
reduksi noise yang berjalan pada domain spasial. Median Filter  mampu  mereduksi  noise,  memperbaiki  kualitas pada  citra  yang  mengalami  gangguan  (..).  Sedangkan metode Otsu Thresholding merupakan metode segmentasi citra yang bertujuan membagi histogram citra gray  level secara  otomatis  menjadi  dua  daerah  yang berbeda  tanpa  membutuhkan  bantuan user dalam memasukkan nilai ambang.
Penelitian yang menggunakan metode Otsu Thresholding untuk  segmentasi  pada  citra  tenun  Timor dilakukan  oleh  Baso  Budiman  dkk  (2022).  Segmentasi dilakukan  dengan  terlebih  dahulu  melakukan  reduksi noise  menggunakan  Median  Filter  pada  citra.  Setelah mendapatkan  citra  hasil  segmentasi  menggunakan  Otsu Thresholding  dengan  Median  Filter,  setiap  pengujian dievaluasi hasil segmnetasi citra tenun dilakukan dengan menggunakan Relative  foreground  area  error dan Missclassification  error .  Hasil  segmentasi  dari  16  citra tenun timor dari 8 motif yang ada menunjukkan bahwa, segmentasi  citra  tenun  dengan  menggunakan  metode Otsu Thresholding dengan menambahkan Median Filter mendapatkan  nilai  rata-rata  RAE  terbaik  yaitu  0.34  % dan nilai rata-rata ME sebesar 0.55 % [3].
Mhd.  Furqan  dkk  (2020),  pada  penelitiannya menggunakan metode Otsu dalam melakukan segmentasi pada  citra  naskah  arab,  terbukti  dalam  penelitiannya metode  Otsu  dapat  mempersingkat  waktu,  citra  yang diproses  secara  otomatis  dapat  menghasilkan  nilai ambang maksimal, pada metode Otsu dengan memaksimumkan  nilai Between  Class  Variance bisa memperoleh  nilai  ambang  yang  optimal,  dengan  nilai ambang yang optimal hasil yang diperoleh menjadi baik karena  tulisan  pada  naskah  arab  terlihat  lebih  jelas sehingga informasi di dalamnya juga tidak berkurang [4]. Penggunaan  metode Otsu  Thresholding dengan median filter dalam  segmentasi  dilakukan  oleh  Nia  Novita  dkk (2022), citra naskah kuno batak dipisahkan background citra  naskah  kuno  dengan  teks  naskah  kuno  Batak kedalam  bentuk  citra  hitam  dan  puith,  sehingga  citra naskah  kuno  Batak  yang  tidak  jelas  dapat  dibaca  lebih baik [5].
Proses segmentasi citra daun cendana pada penilitian ini  akan  diimplementasikan  dengan  metode Otsu Thresholding ,  dengan  terlebih  dahulu  melakukan preprocessing yaitu  melakukan  konversi  citra  RGB  ke citra grayscale, selanjutnya  melakukan  reduksi  noise menggunakan Median Filter. Setelah mendapatkan citra hasil  segmentasi  menggunakan Otsu  Thresholding dengan  Median  Filter,  selanjutnya  adalah  melakukan pengukuran  performa  hasil  segmentasi  dari  setiap pengujian  dievaluasi  dengan  menggunakan  RAE ( relative foreground area error ) dan ME ( missclassification  error ).  Data  citra  yang  digunakan dalam  proses  segmentasi  adalah  citra  daun  cendana dengan  kondisi  daun  cendana  mengalami  kerusakan sebanyak 5 dan daun cendana dengan kondisi daun yang baik sebanyak 3 data citra.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Pada Penelitian ini 3 tahapan akan dilakukan, proses diawali  dengan preprocessing dimana  pada  citra  daun cendana  yang  awalnya  merupakan  citra  RGB  akan dikonversi menjadi citra grayscale. Selanjutnya menerapkan  reduksi  noise  Median  Filter  pada  citra grayscale hasil konversi. Selanjutnya menggunakan Otsu Thresholding dalam  melakukan  segmentasi  citra  daun cendana yang telah melalui proses konversi dan reduksi noise.  Tahap  terakhir  adalah  melakukan  evaluasi terhadap  kinerja  metode  segmentasi  yang  digunakan. Diagram alur kerja sistem ditunjukkan pada Gambar 1.
Input Citra Daun Cendana Konversi Citra RGB ke Citra Grayscale Reduksi Noise
Median Filter Segmentasi Otsu Thresholding Evaluasi Hasil Segmentasi Start End
Gambar 1. Diagram alur kerja sistem

## A. Median Filter
Median  Filter  merupakan  teknik  pemfilteran  digital nonlinear  yang  dapat  digunakan  dalam  menghilangkan derau pada citra [6]. Prinsip kerja dari Median Filter yaitu pada nilai piksel yang diacu akan digantikan dengan nilai median pada data yang ganjil dalam suatu bidang operasi dengan  memanfaatkan  nilai  piksel  tetangganya  [7]. Median  merupakan  nilai  tengah  dari  kumpulan  data. Mencari  median  dari  kumpulan  data  ganjil  dapat menggunakan persamaan 1 berikut ini:
𝑥 = 𝑛+1 2 (1)

## B. Otsu Thresholding
Metode otsu bertujuan membagi histogram citra gray level secara otomatis menjadi dua wilayah berbeda tanpa bantuan user dalam  memasukkan  nilai  ambang  batas. Pendekatan  yang  dilakukan  pada  metode  otsu  adalah melakukan  analisis  diskriminan  dengan  menentukan suatu  variabel  yang  mampu  membedakan  antara  dua kelompok  atau  lebih  yang  terbentuk  secara  alami  [8]. Analisis diskriminan yang dilakukan mampu
memaksimalkan pemisahan objek ( foreground ) dan latar belakang ( background ) [9], [10].

## C. Evaluasi
Dalam  melakukan  pengukuran  performa,  hasil  dari setiap  pengujian  dievaluasi  dengan  menghitung  ME ( missclassification  error ),  didefinisikan  sebagai  bentuk korelasi  antara  citra  segmentasi  dari  sistem  dengan groundtruth (observasi ahli) [11]. Perhitungan ME dapat dilihat pada persamaan 2 dibawah ini:
𝑀𝐸 = 1 − |𝐵 𝑂 ∩𝐵 𝑇 |+|𝐹 𝑂 ∩𝐹 𝑇 | |𝐵 𝑂 |+|𝐹 𝑂 | (2)
Dimana 𝐵 𝑂 disimbolkan sebagai background groundtruth dan 𝐹 𝑂 objek  dari  citra groundtruth , sedangkan 𝐵 𝑇 disimbolkan  sebagai background hasil segmentasi dan 𝐹 𝑇 objek dari hasil segmentasinya. RAE ( relative foreground area error ) mengukur jumlah perbedaan  properti  objek  seperti  luas  dan  bentuk, pengukuran perbedaan ini dilakukan terhadap segmentasi citra  yang  oleh  sistem  terhadap  citra groundtruth . Perhitungan RAE dijelaskan pada persamaan 3 dibawah:
𝑅𝐴𝐸 = 𝑓(𝑥) = { 𝐴𝑂−𝐴𝑇 𝐴𝑂 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝐴 𝑇 < 𝐴 𝑂 , 𝐴𝑇−𝐴𝑂 𝐴𝑇 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝐴 𝑇 ≥ 𝐴 𝑂 , (3)
Dimana 𝐴 𝑂 adalah area dari referensi citra, dan 𝐴 𝑇 adalah area dari citra hasil [12].

## III. H

## ASIL D AN P EMBAHASAN
Pada  penelitian  ini,  segmentasi  citra  daun  cendana menggunakan  metode Otsu  Thresholding dilakuan dengan penambahan Median Filter. Hasil dari segmentasi citra yang didapatkan kemudian akan dilakukan evaluasi hasil  segmentasi  dengan  menggunakan  RAE  ( relative foreground  area  error )  dan  ME  ( missclassification error ).
RAE  mengukur  jumlah  perbedaan  properti  objek seperti  luas  dan  bentuk,  pengukuran  perbedaan  ini dilakukan terhadap segmentasi citra yang dihasilkan oleh sistem terhadap citra groundtruth . Sedangkan ME adalah bentuk  korelasi  antara  citra  segmentasi  dari  sistem dengan groundtruth (observasi ahli). Semakin kecil nilai RAE dan ME yang didapatkan menunjukan semakin baik hasil segmentasi yang dilakukan.
Dalam  penelitian  ini,  data  yang  digunakan  adalah sebanyak  8  citra  daun  cendana  dengan  5  citra  daun cendana  dengan  kualitas  baik  dan  3  citra  daun  cendana yang  terserang  penyakit  daun.  Hasil  Segmentasi  dapat dilihat pada Table 1 berikut ini;
Tabel 1 . Hasil Segmentasi Citra Daun Cendana No Citra Daun Cendana Citra Groundtruth Citra Hasil Segmentasi Hasil Evaluasi RAE ME 1 0.0026 0.0075 2 0.0062 0.0072 3 0.0037 0.0074 4 0.0060 0.0072 5 0.0022 0.0066
No Citra Daun Cendana Citra Groundtruth Citra Hasil Segmentasi Hasil Evaluasi RAE ME 6 0.0110 0.0151 7 0.0100 0.0230 8 0.0261 0.0270
Dari  hasil  uji  coba  yang  dilakukan  dapat  dilihat pada Tabel 1 menunjukan bahwa, sementasi citra daun cendana  menggunakan Otsu  Thresholding dengan penambahan  Median  Filter  mendapatkan  hasil  ME ( missclassification error ) dan RAE ( relative foreground  area  error )  yang  terbaik  diperoleh  dari data  citra  daun  cendana  dengan  kondisi  baik, memperoleh  kesalahan  yang  lebih  kecil  dengan  nilai RAE  terbaik  yaitu  0.0022  %  dan  nilai  ME  sebesar 0.0066 % pada data citra ke 5. Sedangkan citra daun cendana yang terserang penyakit daun mendapat hasil yang kurang baik dengan nilai RAE 0.0261% dan nilai ME sebesar 0.0270% pada data citra ke 8.
Pada  percobaan  yang  dilakukan  pada  citra  daun cendana yang terserang penyakit memiliki region yang lebih  beragam  dibandingkan  daun  cendana  dengan kualitas  baik.  Dalam  melakukan  segmentasi  terdapat region  kerusakan  daun  yang  berada  di  tengah  objek daun  sehinggah  menghasilkan  region  baru  yang sebagiannya masuk pada region objek dan sebagiannya lagi masuk pada region background, hal ini  menyebabkan  dalam  evaluasi  adanya  selisi  yang lebih  besar  antara  citra  tersegmentasi  dengan  citra groundtruth (observasi ahli) pada citra daun cendana yang terserang penyakit daun.

## IV. K ESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  melakukan  segmentasi  citra daun  cendana  dengan  menerapkan  reduksi  noise terlebih  dahulu  menggunakan  metode  Median  Filter sebelum melakukan segmentasi dengan menggunakan metode Otsu  Thresholding .  Hasil  segmentasi  8  citra daun  cendana  dari  2  kondisi  yang  ada  menunjukkan bahwa, hasil  segmnetasi terbaik diperoleh  pada daun cendana  dengan  kondisi  baik  memperoleh  kesalahan yang lebih kecil sebanyak 5 data citra.
Sedangkan  citra  daun  cendana  yang  terserang penyakit  sebanyak  3  data  citra  memiliki  region  yang lebih  beragam,  sehinggah  dalam  proses  segmentasi menghasilkan  region  baru  yang  sebagiannya  masuk pada  region  objek  dan  sebagiannya  lagi  masuk  pada region background, ini menyebabkan hasil segmentasi yang diperoleh menjadi kurang baik. Untuk penelitian selanjutnya  dapat  menambahkan  proses  morfologi untuk  memperbaiki  hasil  segmentasi  citra  daun cendana  yang  terserang  penyakit  daun  sehinggah mendapatkan region objek yang jelas.

## D AFTAR PUSTAKA
[1] A. Syaeful, M. I. Fadillah, I. Muftadi, and D. Iskandar,  “Klasifikasi  Citra  Bunga  Dahlia Berdasarkan  Warna  Menggunakan  Metode Otsu Thresholding Dan Naïve Bayes,” J. Sains Komput.  Inform. ,  vol.  6,  no.  1,  p.  575582, 2022.
[2] E.  Fernando  Ade  Pratama  and  J.  Jumadi, “Implementasi Metode K-Means ClusteringPada  Segmentasi  Citra  Digital,” J. Media  Infotama ,  vol.  18,  no.  2,  p.  341139,
2022. [3] B.  Baso,  D.  Nababan,  Risald,  and  R.  Y. Kolloh, “Segmentasi Citra Tenun Menggunakan  Metode  Otsu  Thresholding dengan  Median  Filter.”  pp.  1–6,  2022,  doi: https://doi.org/10.34012/jutikomp.v5i1.2586.
[4] M.  Furqan,  Sriani,  and  I.  E.  Y.  Sari, “Penerapan  Metode  Otsu  dalam  Melakukan Segmentasi Citra pada Citra Naskah Arab.” p. Vol.20, No.1, 59~72, 2020.
[5] N.  Novita,  H.  Dafitri,  and  N.  Wulan, “Implementasi  Algoritma  Otsu  Thresholding
Dengan  Median  Filter  Dalam  Segmentasi Citra  Digital  Naskah  Kuno  Batak  (  Studi Kasus :  Meseum  Negeri  Provinsi  Sumatera Utara ),” vol. 1, no. 1, pp. 7–9, 2022.
[6] N.  A.  Putra  and  R.  Amalia,  “Perancangan Aplikasi  Perbaikan  Citra  Digital  pada  Hasil Screenshot  dengan  Menggunakan  Metode
Multiscale  Retinex  dan  Median  Filter,”  vol.
15, no. 3, pp. 180–191, 2022.
[7] A.  Fauzi,  “Pengurangan  Derau  (Noise)  pada Citra  Paper  Dokumen  menggunakan  Metode
Gaussian  Filter  dan  Median  Filter,”
KAKIFIKOM  (Kumpulan  Artik.  Karya  Ilm.
Fak. Ilmu Komputer) , vol. 04, no. 01, pp. 7– 15, 2022, doi: 10.54367/kakifikom.v4i1.1871.
[8] N.  OTSU,  “A  Tlreshold  Selection  Method from Gray-Level Histograms.” 1979.
[9] R.  F.  Nugrohoputri et  al. ,  “Segmentasi  citra nukleus sel kanker serviks menggunakan otsu thresholding dan morfologi closing,” JSI J. … , vol. 14, no. 1, pp. 2533–2543, 2022.
[10] Yovi  Apridiansyah,  Rozali  Toyib,  and  Ardi Wijaya,  “Metode  Otsu  dan  Mathematical Morphology  Dalam  Segmentasi  Region
Karakter  Plat  Nomor  Kendaraan,” J.  Appl. Comput. Sci. Technol. , vol. 3, no. 1, pp. 134– 143, 2022, doi: 10.52158/jacost.v3i1.277.
[11] B. Meidyani, L. S. Qolby, A. M. Fajrin, A. Z. Arifin, and D. A. Navastara, “Iterated Merging
Region  Based  on  The  Average  Grayscale Difference For Interactive Image Segmentation.” 2019.
[12] A. Z. Arifin, R. Indraswari, N. Suciati, and E.
R.  Astuti,  “Region  Merging  Strategy  Using
Statistical  Analysis  for  Interactive  Image Segmentation on
Dental Panoramic Radiographs.” 2017.