## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 7, Desember 2020, Hal 350-356 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## Deteksi Kornea Mata Berbasis Segmentasi Model Warna Menggunakan Metode Template Matching

## Ida Ulina Siahaan
Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: idaulinasiahaan@gmail.com
Abstrak− Pengolahan  citra  merupakan  suatu  sistem  dimana  proses  dilakukan  dengan  input  berupa  citra  dan  hasilnya  juga  berupa citra. Pada awalnya pengolahan citra ini dilakukan untuk memperbaiki kualitas citra, namun dengan berkembangnya dunia teknologi yang ditandai dengan semakin meningkatnya kapasitas dan kecepatan proses komputer, serta munculnya ilmu-ilmu komputasi yang memungkinkan manusia dapat mengambil informasi dari suatu citra, maka pengolahan citra tidak dapat dilepaskan dengan bidang komputer.  Pada  peneletian  ini  pengolahan  citra  diterapkan  untuk  mendeteksi  kornea  mata  berbasis  segmentasi  model  warna menggukan Metode Template Matching. Template matching adalah salah satu teknik dalam pengolahan citra digital yang berfungsi untuk  mencocokan  tiap-tiap  bagian  dari  suatu  citra  dengan  citra  yang  menjadi  template  (acuan).  Permasahan  pada  deteksi  kornea mata  adalah  bagaimana  melakukan  pendeteksian  pada  kornea  mata  berdasarkan  segmentasi  model  warna  dengan  melakukan pencocokan antara citra kornea dengan citra template mata. Oleh karena itu, sangat penting penelitian yang bertujuan agar komputer dapat  memiliki  fungsi  mendeteksi kornea  mata.  Apabila  komputer  dapat  didesain  agar  memiliki kecerdasan mendekati  kecerdasan yang dimiliki manusia, tentu hal tersebut dapat memudahkan kerja manusia.
Kata Kunci: Pengolahan Citra; Template Matching; Segmentasi Model Warna
Abstract −Image processing is a system where the process is carried out with the input in the form of an image and the result is also an image. Initially, image processing was carried out to improve image quality, but with the development of the world of technology, which was marked by the increasing capacity and speed of computer processing, as well as the emergence of computational science that  allowed  humans  to  extract  information  from  an  image,  image  processing  could  not  be  separated  by  computer  field.  In  this research, image processing is applied to detect corneas based on color model segmentation using the Template Matching Method. Template  matching  is  a  technique  in  digital  image  processing  that  functions  to  match  each  part  of  an  image  with  the  image  that becomes the template (reference). The problem in detecting the cornea of  the eye is how to detect the cornea based on color model segmentation by matching the corneal image with the eye template image. Therefore, it is very important research that aims so  that computers can have the function of detecting the cornea of the eye. If computers can be designed to have intelligence closer to that of humans, of course this can facilitate human work.
Keywords : Image Processing; Matching Templates; Color Model Segmentation

## 1. PENDAHULUAN
Pengolahan citra merupakan suatu sistem dimana proses dilakukan dengan input berupa citra dan hasilnya juga berupa citra.  Pada  awalnya  pengolahan  citra  ini  dilakukan  untuk  memperbaiki  kualitas  citra,  namun  dengan  berkembangnya dunia  teknologi  yang  ditandai  dengan  semakin  meningkatnya  kapasitas  dan  kecepatan  proses  komputer,  serta munculnya  ilmu-ilmu  komputasi  yang  memungkinkan  manusia  dapat  mengambil  informasi  dari  suatu  citra,  maka pengolahan  citra tidak  dapat  dilepaskan  dengan  bidang  komputer.  Dalam  perkembangan  lebih  lanjut  pengolahan  citra dan  komputer  digunakan  sebagai  pengganti  mata manusia,  dengan  perangkat input image  capture seperti  kamera  dan scanner dijadikan  sebagai  mata  dan  mesin  komputer  dijadikan  sebagai  otak  yang  mengolah  informasi.  Salah  satu bidang  yang  menggunakan  pengolahan  citra  yang  saat  ini  banyak  dikembangkan  orang  adalah  sistem  pendeteksian, yaitu bidang yang mempelajari bagaimana mendeteksi suatu citra[1].
Mata    merupakan    salah    satu    organ  indra    manusia    yang    mempunyai  fungsi    yang  sangat    besar.  Mata merupakan organ tubuh manusia  yang  berfungsi  untuk  melihat.  Ada beberapa bagian dari mata yaitu salah satunya kornea mata. Kornea mata adalah lapisan pelindung terluar mata. Fungsinya adalah mencegah kotoran dan benda asing serta  menyaring  sinar UV yang  masuk  ke  mata.  Kornea  adalah  bagian  mata  yang  sangat  penting  karena  menentukan seberapa baik tingkat focus mata terhadap suatu objek. Kornea Kornea merupakan jaringan yang sangat kompleks dan merupakan bagian tubuh manusia yang tidak memiliki pembuluh darah[2].
Permasahan pada deteksi kornea mata adalah bagaimana melakukan pendeteksian pada kornea mata berdasarkan segmentasi  model  warna  dengan  melakukan  pencocokan  antara  citra  kornea  dengan  citra  template  mata.Seperti contohnya pada pembuatan KTP dilakukan proses scan untuk memastikan bahwa korna mata tersebut asli. Oleh karena itu,  sangat  penting  penelitian  yang  bertujuan  agar  komputer  dapat  memiliki  fungsi  mendeteksi  kornea  mata.  Apabila komputer  dapat  didesain  agar  memiliki  kecerdasan  mendekati  kecerdasan  yang  dimiliki  manusia,  tentu  hal  tersebut dapat  memudahkan  kerja  manusia.  Dengan  begitu  banyak  kegiatan  manusia  yang  bisa  didampingi  oleh  sistem komputer, seperti pengenalan kornea mata, pendeteksian kornea mata, dan lain sebagainya.
Template  matching adalah  salah  satu  teknik  dalam  pengolahan  citra  digital  yang  berfungsi  untuk  mencocokan tiap-tiap bagian dari suatu citra dengan citra yang menjadi template (acuan). Teknik ini banyak digunakan dalam bidang industri  sebagai  bagian  dari quality  control .  Metode template  matching adalah  salah  satu  metode  terapan  dari  teknik konvolusi. Metode ini sering digunakan untuk mengidentifikasi citra karakter huruf, angka, sidik jari ( fingerprint ) dan aplikasi-aplikasi  pencocokan  citra  lainnya.  Secara  umum  teknik  konvolusi  didefinisikan  sebagai  suatu  cara  untuk mengkombinasikan dua buah deret angka yang menghasilkan deret angka ke tiga[3].

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 7, Desember 2020, Hal 350-356 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Untuk  itu,  dalam  tugas  akhir  ini  akan  menerapkan  metode  segmentasi,  untuk  mendefinisikan  ciri-ciri  penting yang merepresentasikan sekumpulan pola kornea mata, yaitu dengan metode Template Matching untuk deteksi kornea mata dengan melakukan pengembangan dari metode tersebut. Adapun tujuan dari pengembangan ini adalah mengurangi kompleksitas komputasi, meminimumkan jumlah kesalahan deteksi kornea mata dan waktu proses deteksi kornea mata.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Pengolahan Citra
Pengolahan citra digital (Digital Image Processing) adalah sebuah disiplin ilmu yang mempelajari tentang teknik-teknik mengolah  citra.  Citra  yang  dimaksud  disini  adalah  gambar  diam  (foto)  maupun  gambar  bergerak  (yang  berasal  dari webcam).  Sedangkan  digital  disini  mempunyai  maksud  bahwa  pengolahan  citra/gambar  dilakukan  secara  digital menggunakan komputer. Secara matematis, citra merupakan fungsi kontinyu (continue) dengan intensitas cahaya pada bidang dua dimensi. Agar dapat diolah dengan komputer digital, maka suatu citra harus dipresentasikan secara numerik dengan nilai-nilai diskrit. Repersentasi dari fungsi kontinyu menjadi nilai-nilai diskrit disebut digitalisasi citra. Sebuah citra  digital  dapat  diwakili  oleh  sebuah  matriks  dua  dimensi  f(x,y)  yang  terdiri  dari  M  kolom  dan  N  baris,  dimana perpotongan antara kolom dan baris disebut piksel (pixel = picture element) atau elemen terkecil dari sebuah citra.[1]

## 2.2 Citra
Istilah citra digital menyatakan pemrosesan gambar berdimensi  dua melalui komputer digital. Pengolahan citra adalah istilah umum untuk berbagai teknik yang keberadaannya untuk memanipulasi dan memodifikasi citra dengan berbagai cara, foto merupakan gambar berdimensi dua yang dapat diolah  dengan mudah, setiap foto dalam bentuk citra digital (misalnya  berasal  dari  kamera  digital)  dapat  diolah  melalui  perangkat  lunak  tertentu.  Secara  umum  pengolahan  citra digital  menunjuk  pada  pemrosesan  gambar  2  dimensi  menggunakan  komputer.  Dalam  konteks  yang  lebih  luas, pengolahan citra digital mengacu pada pemrosesan setiap data 2 dimensi. Citra digital merupakan sebuah larik (array) yang berisi nilai-nilai real maupun komlek yang direprentasikan dengan deretan bit tertentu[8]

## 2.3 MetodeTemplate Matching
Template matching adalah salah satu teknik dalam pengolahan citra digital yang berfungsi untuk mencocokan tiap-tiap bagian dari suatu citra dengan citra yang menjadi template (acuan). Teknik ini banyak digunakan dalam bidang industri sebagai bagian dari quality control. Metode template matching adalah salah satu metode terapan dari teknik konvolusi. Metode ini sering  digunakan untuk mengidentifikasi  citra karakter huruf, angka, sidik jari ( fingerprint ) dan aplikasi- aplikasi  pencocokan  citra  lainnya.  Secara  umum  teknik  konvolusi  didefinisikan  sebagai  suatu  cara  untuk mengkombinasikan  dua  buah  deret  angka  yang  menghasilkan  deret  angka  ke  tiga.  Teknik  konvolusi  pada  metode template matching dilakukan dengan mengkombinasikan deret angka dari citra masukan kornea mata yang berupa aras keabuan  dengan  citra  kornea  mata  sumber  acuan  berupa  aras  keabuan,  hingga  akan  didapatkan  nilai  korelasi  yang besarnya  antara    -1  dan  +1. Penerapan  metode  template  matching  untuk  deteksi  kornea mata  dapat  dilakukan  dengan langkah utama[5] sbb:
1. Pengepasan posisi: Dilakukan dengan mencuplik 80% area citra untuk mendapatkan posisi ideal.
2. Hitung nilai korelasi silang : Rumus yang digunakan adalah :
𝑟 = ∑ (𝑥ᵢ−ẋ).(𝑦ᵢ−ȳ) 𝑁−1 𝑖−0 √∑ ((𝑥ᵢ−ẋ) N−1 i−0 2 .∑ ((𝑦ᵢ−ȳ) N−1 i−0 2 . (1)
Dengan: x = Template ẋ = Nilai rata-rata template y = Citra sumber
ȳ = Nilai rata-rata citra sumber
N = Jumlah pixel pada citra
r = Nilai korelasi silang pada citra aras keabuan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Warna  original  citra  terlebih  dahulu  diubah  ke  citra  biner. Proses  ini  mentransformasi  setiap  pixel  dari  RGB  ke  nilai biner.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 7, Desember 2020, Hal 350-356 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Setelah  didapatkan  citra  biner  dari  hasil  proses  diatas  maka  proses  selanjutnya  dilakukan  pengambilan  atau pemotongan  citra  kornea  dari  suatu  citra  mata,  dimana  citra  kornea  mata  yang  diambil  merupakan  warna  hitam  atau bernilai  biner  1.  Memberikan  label  pada  area  kornea  yang  merupakan  kandidat  bagian  mata,  dalam  hal  ini  area  yang diberikan label  adalah area yang memiliki piksel  hitam  yang dikelilingi oleh piksel  putih. Selanjutnya lakukan proses segmentasi pada citra yang telah dipotong.
Gambar 2 . Area Citra Tersegmentasi dan Hasil pemotongan Citra
Selanjutnya  lakukan  pencocokan  dalam  suatu  citra  yang  mengandung  kornea  mata  manusia  setelah  dianalisa akan  terdapat  1  lubang  atau  mempunyai  rasio  tinggi  dan  lebar  norma  l  =  1,  dengan  menggunakan  pusat  massa  dari daerah  kornea mata  maka  diperlukan  sudut  untuk  mengetahui  berapa  besar  sudut  dari  pusat  daerah  kornea mata tersebut dengan citra template mata. Hitung nilai korelasi citra.
Tabel 1 . Matriks A 1 6 11 16 21 2 7 12 17 22
3 8 13 18 23
4 9 14 19 24 5 10 15 20 25 Tabel 2 . Matriks B 165 147 148 161 148 143 134 99 53 24 124 26 114 18 15 103 94 166 105 111 147 128 101 109 123
Cari nilai rata-rata dari matriks A dan B.
Mean A  = Jumlah matriks A
25
= 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12+13+14+15+16+17+18+19 +20+21+22+23+24+25 25
= 316 25 = 12,64   = 13
Mean B  = Jumlah matriks B 25 = 165+143+124+103+147+147+134+26+94+128+148+99+114+166+101+161+53+18 +  105+109+148+24+15+111+123 25
=  2706    =  108.24  =  108
25
Lakukan pengurangan Matriks A dengan Mean A dan Matriks B dengan Mean B. Asub =
(1-13)   (6-13) (11-13)  (16-13)  (21-13) (2-13)   (7-13) (12-13)  (1-13)  (22-13) (3-13)     (8-13) (13-13)  (18-13)  (23-13) (4-13)     (9-13) (14-13)  (19-13)  (24-13) (5-13)   (10-13) (15-13)  (20-13)  (25-13) -12 -7 -2 3 8 -11  -6 -1 4 9 -10  -5 0 5 10 -9 -4 1 6 11
-8 -3 2 7 12

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 7, Desember 2020, Hal 350-356 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Bsub =    (116-108) (147-108) (148-108) (161-13) (148-13) (143-108) (134-108) (99-108) (53-13)  (24-13) (124-108) (26 -108) (114-108) (18-13)  (15-13) (103-108) (94 -108) (166-108) (105-13) (111-13) (147-108) (1128-108) (101-108) (109-13) (123-13) 57  39 40 53 40 = 35  26 -9 -55 -84 16  82 6 -90 -93 -5 14 58 -3 3 39  20 -7 1 15
Kovarian Matriks A dan B. covAB= Asub x Bsub
covAB= -12  -7 -2 3 8 57 39  40  53  40 -11 -6 -1 4 9 X 35 26  -9 -55  -84 -10  -5 0 5 10
16  82 6 -90  -93 -9 -4 1 6 11
-5  14 58  -3 3 -8 -3 2 7 12 39 20 -7 1  15 covAB  = -684 -1911   80 159  320 -385 -2184  -19 -220  -756 -6080 1230     0 -450  -930 1575 840 58 -18  33 -27114  -60 -14 7 180
Mean covAB = Jumlah matriks covAB 25 =  8.340   =  335,6 25 Untuk menemukan standart deviasi Matriks A dan B:
𝑠𝑡𝑑𝐴 = √(𝐴𝑠𝑢𝑏) 2 25
𝑠𝑡𝑑𝐴 = √1.172 25 = √46.88  = 6.8469
𝑠𝑡𝑑𝐵 = √(𝐵𝑠𝑢𝑏) 2
25
𝑠𝑡𝑑𝐵 = √52.172 25 = √2.086,88  = 49.0099
Maka Nilai korelasinya adalah:
𝑃 𝐴,𝐵 = 𝑐𝑜𝑣𝐴𝐵 𝑠𝑡𝑑𝐴 𝑥 𝑠𝑡𝑑𝐵 = 335.6 6.8469 𝑥 49.0099 = 335.6 335.6 = 1

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 7, Desember 2020, Hal 350-356 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Cari nilai rata-rata dari matriks A dan B.
Mean A  = Jumlah matriks A 25 = 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12+13+14+15+16+17+18+19 +20+21+22+23+24+25 25 = 316 25 = 12,64   = 13 Mean B = Jumlah matriks B 25 = 165+143+124+103+147+147+134+26+94+128+148+99+114+166+101+161+53+18 +  105+109+148+24+15+111+123 25
=  2706    =  108.24  =  108
25
Lakukan pengurangan Matriks A dengan Mean A dan Matriks B dengan Mean B.
Asub =   (1-13) (6-13) (11-13) (16-13) (21-13) (2-13) (7-13) (12-13) (17-13) (22-13) (3-13) (8-13) (13-13) (18-13) (23-13) (4-13) (9-13) (14-13) (19-13) (24-13) (5-13) (10-13) (15-13) (20-13) (25-13) -12  -7 -2 3 8 -11  -6 -1 4 9 -10  -5 0 5 10 -9 -4 1 6 11 -8 -3 2 7 12 Bsub =    (116-108) (147-108) (148-108) (161-13) (148-13) (143-108) (134-108) (99-108) (53-13) (24-13) (124-108) (26 -108) (114-108) (18-13) (15-13) (103-108) (94 -108) (166-108) (105-13) (111-13) (147-108) (1128-108) (101-108) (109-13) (123-13) =        57 39 40 53 40 35  26 -9 -55 -84 16  82 6 -90 -93 -5 14 58 -3 3 39  20 -7 1 15
Kovarian Matriks A dan B.covAB= Asub x Bsub
covAB=  -12 -7 -2 3 8 57 39 40 53 40 -11 -6 -1 4 9 35 26
-9 -55 -84
-10 -5 0 5 10     X   16 82
6 -90 -93
-9 -4 1 6 11 -5
14 58 -3 3
-8 -3 2 7 12 39 20
-7 1 15 covAB= -684 -1911 80 159 320 -385 -2184 -19 -220 -756 -6080 1230 0 -450 -930 1575 840 58 -18 33 -27114 -60 -14 7 180

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 7, Desember 2020, Hal 350-356 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Mean covAB = Jumlah matriks covAB 25 =  8.340   =  335,6 25
Untuk menemukan standart deviasi Matriks A dan B:
𝑠𝑡𝑑𝐴 = √(𝐴𝑠𝑢𝑏) 2 25
𝑠𝑡𝑑𝐴 = √1.172 25 = √46.88  = 6.8469
𝑠𝑡𝑑𝐵 = √(𝐵𝑠𝑢𝑏) 2
25
𝑠𝑡𝑑𝐵 = √52.172 25 = √2.086,88  = 49.0099
Maka Nilai korelasinya adalah:
𝑃 𝐴,𝐵 = 𝑐𝑜𝑣𝐴𝐵 𝑠𝑡𝑑𝐴 𝑥 𝑠𝑡𝑑𝐵 = 335.6 6.8469 𝑥 49.0099 = 335.6 335.6 = 1 Nilai Korelasi = 1
Semua  tahapan  ini akan  dilakukan  sesuai  banyaknya  area, jika dalam  perulangan  tersebut  terdapat   rasio tinggi  mentasi  itu  adalah  kornea mata.  Maka hasil pendeteksian sebagai berikut:

## Gambar 3. Hasil Deteksi Kornea Mata

## 3.1 Pengujian
Berikut ini adalah tampilan untuk citra masukan yang terdiri dari 2 axes , tombol Open untuk menampilkan citra, tombol deteksi kornea untuk melakukan pendeteksian dari citra dan tombol Save untuk menyimpan hasil deteksi.
Gambar 4 . Tampilan Input
Tampilan di bawah ini merupakan proses untuk mendeteksi.
Vol 1, No 7, Desember 2020, Hal 350-356 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Dari hasil deteksi tersebut akan di simpan pada databases folder Matlab dengan format jpg atau jpeg .
Gambar 6. Tampilan Hasil
Maka hasil deteksi kornea mata ditampilkan dalam bentuk tabel sebagai berikut:
Tabel 3 . Hasil Pengenalan Citra Kornea Mata No Cita Awal Citra Hasil Deteksi 1

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  metode  Template  Matching  dapat  diterapkan  untuk  deteksi kornea mata dengan melakukan pencocokan antara citra. Implementasi sistem menggunakan Aplikasi Matlab 6.1 dalam mendeteksi kornea mata berbasis segmentasi model warna dengan metode Template Matching memberikan hasil yang baik  serta  pencocokan  dengan  citra  template  mata  yang  disimpan  sebelumnya  dengan  nilai  pencocokan  baik.  Model warna  dengan  metode  Template  Matching  memberikan  hasil  yang  baik  serta  pencocokan  dengan  citra  template  mata yang disimpan sebelumnya dengan nilai pencocokan baik.

## REFERENCES
R. D. Kusumanto and A. N. Tompunu, “Pengolahan Citra Digital Untuk Mendeteksi Obyek Menggunakan Pengolahan Warna Model Normalisasi RGB,” Semin. Nas. Teknol. Inf. Komun. Terap. 2011, vol. 2011, no. Semantik, pp. 1–7, 2011.
Rinaldi Munir, Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik. Bandung, 2004.
Candra Noor Santi, “Mengubah Citra Berwarna Menjadi Gray¬Scale dan Citra biner,” Teknol. Inf. Din., vol. 16, no. 1, pp. 14–19, 2011.
Saminan, “Efek Penyimpangan Refraksi Cahaya Dalam Mata Terhadap Rabun Dekat atau Jauh,” Idea Nurs. J., vol. IV, no. 2, pp. 26– 29, 2013.
Y. Rijal and R. D. Ariefianto, “Deteksi Wajah Berbasis Segmentasi Model Warna Menggunakan Template Matching pada Objek Bergerak,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. 2008, vol. 2008, no. Snati, pp. 35–42, 2008.
A. W. Wardhana and Y. Prayudi, “Penggunaan Metode Templete Matching untuk Identifikasi Kecacatan pada PCB,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf., vol. 2008, no. Snati, pp. 45–50, 2008.
Adi Nugroho, Rekayasa Perangkat Lunak menggunakan UML dan Java. Yogyakarta, 2010.
Zaini, “Model Penyelesaian Determinan Matriks dengan Metode Eliminasi Gauss Melalui Matrix Laboratory ( MATLAB ),” J. Sains Terap., vol. 3, no. 1, pp. 15–21, 2017.
Primananda Arif Aditya, Dasar-dasar Pemrograman Database Desktop dengan Microsoft Visual Basic.Net 2008. 2008. K. Umam and B. S. Negara, “Deteksi Obyek Manusia Pada Basis Data Video Menggunakan Metode Background Subtraction Dan Operasi Morfologi,” J. CoreIT, vol. 2, no. 2, pp. 31–40, 2016.
Abdul kadir & Adhi susanto, Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra. Yogyakarta: Andi, 2013.