TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 1, No 12, Mei 2021, Hal 591-596 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## Deteksi Penyakit Alopecia Areata Menerapkan Metode Laplacian of Gaussian

## Nur Irma Safitri
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: safitriirmanur10@gmail.com
Abstrak− Alopecia  areata  merupakan  kebotakan  rambut  yang  disebabkan  oleh  serangan  sistem  imunitas  tubuh  sendiri  dan  terjadi pada kulit kepala, dan juga dapat terjadi pada bagian tubuh lainnya yang ditumbuhi rambut. Kebotakan ini bisa diderita oleh siapapun baik  laki-laki  maupun  perempuan,  penyakit  yang  bertugas  melindungi  tubuh  dari  serangan  virus  dan  bakteri.  Gejala  uatamanya kebotakan tersebut berpola bulat dan kebotakan juga dapat meluas hingga menyeluruh dikulit kepala. Alopecia areata kondisi yang tidak dapat diprediksi, bercak kebotakan dapat tumbuh kembali (sembuh spontan) dalam beberapa bulan atau tahun tanpa pengobatan melainkan melakukan terapi seperti memberikan suntikan kortikosteroid yaitu terapi lini yang pertumbuhan rambutnya 4-6 minggu tetapi pasien yang mempunyai kebotakan yang luas cenderung memiliki respon yang kurang baik. Selain memberikan suntikan, krim kortikosteroid  juga  dapat  dilakukan  yaitu  dengan  mengoleskan  krim  2  kali  perhari.  Pada  suatu  rambut  akan  dilakukan  proses pengecekan bagaimana bentuk rambut yang tidak rontok dan yang rontok. Pada setiap gambar akan bebeda hasilnya. Dalam hal ini citra  akan  membuat  suatu  proses  cara  mendeteksi  penyakit  rambut  rontok  dengan  metode  laplacian  of  gaussian  ini  yang menghasilkan suatu perbedaan dari setiap gambar sehingga mempermudah klasifikasi terhadap gambar masing-masing.
Kata Kunci : Alopecia Areata; Pengobatan; Laplacian of Gaussian
Abstract −Alopecia areata is hair loss caused by an attack by the body's own immune system and occurs on the scalp, and can also occur in other parts of the body where hair is grown. This baldness can be suffered by anyone, both men and women, a disease whose job is to protect the body from viruses and bacteria. Symptoms are mainly rounded pattern baldness and baldness can also extend to the  entire  scalp.  Alopecia  areata  an  unpredictable  condition,  bald  patches  can  grow  back  (heal  spontaneously)  in  a  few  months  or years without treatment but do therapy such as giving corticosteroid injections, which is a line therapy for 4-6 weeks of hair growth but patients who have extensive baldness tend to have poor response. In addition to giving injections, corticosteroid cream can also be done by applying the cream 2 times per day. In a hair, the process of checking the shape of the hair that is not falling and that is falling will be carried out. Each image will have a different result. In this case, the image will create a process for detecting hair loss disease with the Laplacian of gaussian method which results in a difference from each image so that it makes classification of each image easier.
Keywords : Alopecia Areata; Treatment; Laplacian of Gaussian

## 1. PENDAHULUAN
Alopecia  areata merupakan  kerontokan  yang  terjadi  karena  sistem  kekebalan  tubuh  menyerang  folikel  rambut. Gangguan  kebotakan  rambut  ini  dapat  menyerang  siapapun  baik  laki-laki  maupun  perempuan.  Biasanya  terjadi  pada orang  dewasa  direntang  usia  30  sampai  60  tahun.  Gejala  utama Alopecia  areata adalah  kebotakan  berpola  bulat. Kebotakan  ini  dapat  terjadi  disatu  atau  beberapa  tempat  yang  ditumbuhi  rambut,  pada  beberapa  penderita Alopecia areata kebotakan  dapat  meluas  hingga  menyeluruh  dikulit  kepala  ( Alopecia  totalis ).  Akibat  dari  kebotakan  tersebut rambut akan tumbuh kembali setelah beberapa bulan, namun dengan tekstur yang lebih tipis dan berwarna putih yang berbeda dengan rambut sebelumnya.
Penyebab dari Alopecia areata tidak dapat diketahui namun diduga dipicu oleh infeksi virus, trauma, perubahan hormon,  serta  tekanan  fisik  atau  psikis.  Penderita Alopecia  areata juga  dapat  ditemukan  pada  orang-orang  yang menderita  penyakit  autoimun  seperti  diabetes  atau rheumatoid a rthritis .  Tidak  ada  pengobatan  yang  dapat menyembuhkan Alopecia areata terkadang rambut dapat tumbuh kembali dengan sendirinya. Alopecia areata tidak bisa dicegah, tapi bisa dirawat. Untuk mengetahui apakah seseorang mengalami Alopecia areata atau tidak sebenarnya gejalanya sangat mudah dikenali dengan tanda kebotakan pada kepala. Namun seseorang tersebut juga bisa memeriksa ke dokter.
Adapun  penelitian  sebelumnya  berdasarkan  metode  tersebut  sebagai  berikut:  “Deteksi  tepi  dengan  metode Laplacian  of  Gaussian pada  citra  daun  tanaman  kopi  oleh  Tri  Septia  Prihartin  dan  Pulung  Nurtantio Andono”dan”Deteksi tepi citra CT scan dengan menggunakan metode Laplacian of Gaussian oleh Nurhasanah”.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Citra
Citra adalah suatu reprentasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman  data  dapat  bersifat  optik  berupa  suatu  foto,  bersifat  analog  berupa  sinyal-sinyal  video  seperti  gambar monitor televisi, atau bersifat digital yang dapat dilangsungkan dan disimpan pada suatu media penyimpanan [1]. Citra merupakan  istilah  lain  dalam gambar  sebagai  suatu  komponen  multimedia yang  perananannya  sangat penting  sebagai bentuk  informasi visual. Citra  mempunyai  berbagai  karateristik  yang  tidak  dimiliki  data  teks,  yaitu  citra  yang  kaya dengan informasi [2].
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 1, No 12, Mei 2021, Hal 591-596 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Maka  dari  itu  citra  dapat  disimpulkan  gambar  dua  dimensi  yang  dapat  dijadikan  suatu  informasi  kepada  siapa yang  melihat  gambar  tersebut.  Citra  yang  terdapat  suatu  gambar  obyek  didalamnya  diambil  dari  berbagai  alat  seperti kamera, dan dijadikan sebagai informasi yang dapat diterima oleh siapa yang melihat gambar.

## 2.2 Metode Laplacian of Gaussian
Laplacian of Gaussian salah satu operator deteksi tepi yang dikembangkan dari turunan kedua. Laplacian of Gaussian terbentuk  dari  proses Gaussian yang  diikuti  operasi laplace .  Fungsi Gaussian akan  mengurangi  derau  sedangkan Laplacain mask meminimalisasi kemungkinan kesalahan deteksi tepi. Laplace medeteksi lokasi tepi lebih akurat pada tepi  yang  curam.  Pada  tepi  yang  curam,  turunan  keduanya  mempunyai zero-crossing, yaitu  titik  dimana  terdapat pergantian tanda nilai turunan kedua. Tepi dari suatu objek pada image dimodelkan dengan menentukan spesifikasi dari unsur posisi orientasi dan nilai intensitas yang konstan. Fungsi dari Laplacian of Gaussian sebagai berikut: k ( x,y ) = ∇ ²h ( k,y ) h ( x,y ) = f ( x,y ) * G( x,y )
Maka dapat dibuktikan bahwa
∇ ² [ f ( x,y ) * G( x,y )] = f ( x,y ) * ∇ ² G( x,y ) Jadi k ( x,y ) = f ( x,y ) * ∇ ² G( x,y ) ∇ 2 𝐺(𝑥, 𝑦) =   ( 𝑥 ² +𝑦 ²˗ 2𝜎 ² 𝜎4 ) e 𝑥 ² +𝑦 ² 2𝜎 ² .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisa dan peracangan sistem ini ditujukan untuk memberikan gambaran secara umum  mengenai aplikasi yang akan dibuat. Hal ini berguna untuk menunjang pembuatan aplikasi sehingga kebutuhan akan aplikasi tersebut dapat diketahui dan  berguna  untuk  perancangan  aplikasi  yang  akan  dirancang  sesuai  apa  tidaknya  metode  yang  akan  digunakan. Reflectance malakukan  pantulan  cahaya  terhadap  citra yang  akan  di  proses,  serta iluminasi memberikan  pencahayaan terhadap citra. Batas antara satu objek dengan objek yang lain dalam citra yang berbeda karakteristik yang telah jelas.
Solusi  dari  masalah  yang  terjadi,  maka  deteksi  dengan  menggunakan  keturunan  kedua  ( Laplace )  dapat menghasilkan tepian yang lebih baik karena menghasilkan tepian yang lebih tipis. Operator ini akan menangkap tepian dari semua arah dan menghasilkan tepian yang lebih tajam. Operator keturunan kedua ( Laplace ) mendeteksi lokasi tepi lebih akurat khususnya pada tepi yang curam. Dalam proses pengolahan citra pada proses radioterapi sa ngatlah penting guna diagnosis kondisi penyakit Alopecia areata tanpa harus melakukan pembedahan dan juga langkah pengobatan.

## 3.1 Mencari Nilai RGB
RGB adalah suatu model warna yang terdiri atas 3 jenis warna: Merah( Red ), Hijau ( Green ) dan Biru ( Blue ). Kegunaan utama model warna adalah untuk menampilkan citra dalam perangkat elektronik seperti televisi, komputer, handphone. Model warna ini adalah model warna yang sering dipakai. Berikut adalah nilai RGB dari gambar 3.3:
Gambar 1. Nilai RGB ukuran 5x5
Dari  gambar  1  telah  diketahui  nilai  RGB  nya.  Sebagian  dari  nilai  RGB  akan  diproses  dan  dikonversi  ke  citra grayscale dengan menggunkan metode Laplacian of Gaussian untuk merestorasi citra pada gambar 3.3

## 3.2 Konversi Citra RGB Ke Grayscale
Merubah  citra  RGB  ke grayscale adalah  salah  satu  contoh  pengolahan  citra  menggunakan  operasi  titik.  Untuk mengubah  citra  RGB  menjadi  citra. Grayscale adalah  dengan  menghitung  rata-rata  nilai  intensitas  RGB  dari  setiap pixelnya. Setelah proses input gambar dan pembacaan matriks citra yang menghasilkan nilai pixel 0-255 pada dimensi 3 layer  yaitu Red,  Green dan Blue (RGB),  selanjutnya  untuk  mempermudah  dalam  merestorasi  citra  yang  terdegradasi dilakukan konversi citra RGB ke grayscale .
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 1, No 12, Mei 2021, Hal 591-596 ISSN 2722-7987 (Media Online)

## Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Dari  gambar  1  dapat  dilihat  nilai-nilai pixel  RGB  nya. Dari  hasil  RGB  tersebut  akan  di  konversi  ke  citra grayscale .  Fungsi  negasi  dilakukan  seperti  berikut.  Nilai-nilai Red,Green,Blue akan  dijumlahkan,  dan  hasil penjumlahan RGB tersebut akan dibagi 3. Tepi disuatu citra dapat dilihat dengan mengamati perbedaan nilai pixel nya. Berikut merupakan potongan citra berukuran 5x5 pixel yang dapat dilihat pada gambar 2.
132 98 104 131 131 118 192 183 116 116 144 88 68 152 152 67 90 174 136 136 104 158 103 100 100
Gambar 2. Matriks Citra 5x5

## 3.3 Penerapan Metode LoG (Laplacian of Gaussian)
Setelah  citra  RGB  diubah  maka  baru  dilakukan  proses  analisa  operator Laplacian  of  Gaussian dimana  akan menggunakan akar dari penjumlahan kuadrat hasil penelusuran secara Horizontal (Gx) dengan hasil penelusuran secara Vertikal  (Gy)  untuk  mencari  setiap pixel pada  citra  pendeteksian  tepi  citra  dengan  menggunakan  matriks  operator Laplacian of Gaussian 3x3 dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Matriks Operator Laplacian of Gaussian 3x3
Gy 0 -1 0
Gx
0 1 0 -1 4 -1 1 -4 1 0 -1 0 0 1 0
Sehingga besar gradient dapat dihitung dengan menggunakan persamaan:
G[ f (x,y)] = √𝐺𝑥 2 + 𝐺𝑦 2
Keterangan : G x ²  = Matriks Operator LoG G x² = Matriks Operator LoG
Dengan menggunakan perhitungan perkalian matriks 5x5 dan melakukan konvolusi yang bernilai 1 (titik pusat matriks). Adapun persyaratan konvolusi terhadap nilai-nilai pixel diantaranya: 1. Jika hasil konvolusi nilai pixel negative maka nilai dijadikan nol.
2. Jika hasil konvolusi nilai pixel > nilai keabuan maksimum maka nilai dijadikan nilai keabuan maksimum.
3. Mengkolusi pixel pinggir border diabaikan sehingga nilai pixel pinggir = nilai pada citra semula. Adapun tahapan untuk mengkonvolusi operator Laplacian of Gaussian pada citra yaitu:
1. Konvolusi pertama dilakukan terhadap pixel bernilai 192 titik pusat
Tabel 2. Matriks Gx 0 -1 0 -1 4 -1 0 -1 0 Tabel 3. Matriks Gy 0 1 0 1 -4 1 0 1 0 Tabel 4. Matriks hasil 132 98 104 131 131
118 192 183 116 116 144 88 68 152 152 67 90 174 136 136 104 158 103 100 100 Penyelesaian: Gx = 132(0)+118(-1)+144(0)   = -118 98(-1)+192(4)+88(-1) = 582
104(0)+183(-1)+68(0)
= -183
Gx =  (-118)+582+(-183) = 281 Gy = 132(0)+118(1)+144(0) = 118 98(1)+192(-4)+88(1) = -582 104(0)+183(1)+68(0) = 183 Gy =  118+(-582)+183
= -281 = 0
Nilai Gradien = Gx+Gy
= 281+0 = 281 2. Konvolusi kedua dilakukan terhadap pixel yang bernilai 183 titik pusat
Penyelesaian: Gx =  98(0)+192(-1)+88(0) = -192 104(-1)+183(4)+68(-1) = 560 131(0)+116(-1)+152(0) = -116 Gx =  (-192)+560+(-116) = 252 Gy =  98(0)+192(1)+88(0 = 192 104(1)+183(-4)+68(1) = -560 131(0)+116(1)+152(0) = 116 Gy = 192+(-560)+116
= -252 = 0
Nilai Gradien = Gx+Gy
= 252+0 = 252 3. Konvolusi kedua dilakukan terhadap pixel yang bernilai 116 titik pusat
Penyelesaian: Gx =  104(0)+183(-1)+68(0) = -183 131(-1)+116(4)+152(-1) = 181 131(0)+116(-1)+152(0) = -116 Gx =  (-183)+181+(-116) = -118 = 0 Gy = 104(0)+183(1)+68(0) = 183 131(1)+116(-4)+152(1) = -181 131(0)+116(1)+152(0) = -116 Gy =  183+(-181)+(-116) = 118 Nilai Gradien = Gx+Gy
= 0+118 = 118 4. Konvolusi kedua dilakukan terhadap pixel yang bernilai 88 titik pusat
Penyelesaian: Gx = 118(0)+144(-1)+67(0) = -144 192(-1)+88(4)+90(-1) = 70 183(0)+68(-1)+174(0) = -68 Gx = ( -144)+70+(-68) = -142 = 0 Gy = 118(0)+144(1)+67(0) = 144 192(1)+88(-4)+90(1) = -70 183(0)+68(1)+174(0) = 68 Gy =  144+(-70)+68 = 142 Nilai Gradien = Gx+Gy = 0+142
= 142 5. Konvolusi kedua dilakukan terhadap pixel yang bernilai 68 titik pusat
Penyelesaian: Gx = 192(0)+88(-1)+90(0) = -88 183(-1)+68(4)+174(-1) = -85 116(0)+152(-1)+136(0) = -152 Gx = (-88)+(-85)+(-152) = -325 = 0 Gy = 192(0)+88(1)+90(0) = 88 183(1)+68(-4)+174(1) = 85 116(0)+152(1)+136(0) = 152 Gy =  88+85+152 = 325 Nilai Gradien = Gx+Gy
= 0+325 = 325 6. Konvolusi kedua dilakukan terhadap pixel yang bernilai 152 titik pusat
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 1, No 12, Mei 2021, Hal 591-596 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Penyelesaian: Gx = 183(0)+68(-1)+174(0) = -68 116(-1)+152(4)+136(-1) = 356 116(0)+152(-1)+136(0) = -152 Gx = (-68)+356+(-152) = 136 Gy = 183(0)+68(1)+174(0) = 68 116(1)+152(-4)+136(1) = -356 116(0)+152(1)+136(0) = 152 Gy =  68+(-356)+152
= -136 = 0
Nilai Gradien = Gx+Gy
= 136+0 = 136 7. Konvolusi kedua dilakukan terhadap pixel yang bernilai 90 titik pusat
Penyelesaian: Gx = 144(0)+67(-1)+104(0) = -67 88(-1)+90(4)+158(-1) = 114 68(0)+174(-1)+103(0) = -174 Gx =  (-67)+114+(-174) = -127 = 0 Gy = 144(0)+67(1)+104(0) = 67 88(1)+90(-4)+158(1) = -114 68(0)+174(1)+103(0) = 174 Gy = 67+(-114)+174 = 127 Nilai Gradien = Gx+Gy = 0+127
= 127 8. Konvolusi kedua dilakukan terhadap pixel yang bernilai 174 titik pusat
Penyelesaian: Gx = 88(0)+90(-1)+158(0) = -90 68(-1)+174(4)+103(-1) = 525 152(0)+136(-1)+100(0) = -136 Gx = (-90)+525+(-136) = 299 Gy = 88(0)+90(1)+158(0) = 90 68(1)+174(-4)+103(1) = -525 152(0)+136(1)+100(0) = 136 Gy =  90+(-525)+136
= -299 = 0
Nilai Gradien = Gx+Gy = 299+0
= 299 9. Konvolusi kedua dilakukan terhadap pixel yang bernilai 174 titik pusat
Penyelesaian: Gx = 68(0)+174(-1)+103(0) = -174 152(-1)+136(4)+100(-1) = 292 152(0)+136(-1)+100(0) = -136 Gx = (-174)+292+(-136) = -18 = 0 Gy = 68(0)+174(1)+103(0) = 174 152(1)+136(-4)+100(1) = -292 152(0)+136(1)+100(0 ) = 136 Gy =  174+(-292)+136 = 18 Nilai Gradien = Gx+Gy = 0+18 = 18
Dari  hasil  akhir  konvolusi  keseluruhan  didapatkan  dari  perhitungan  matriks  3x3  dengan  citra grayscale matriks  5x5 operator Laplacian of Gaussian.
Tabel 5. Nilai akhir gradien konvolusi Laplacian of Gaussian
132 98 104 131 131 118 281 252 118 116 144 142 325 136 152 67 127 299 18 136 104 158 103 100 100
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 1, No 12, Mei 2021, Hal 591-596 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## 3.4 Implementasi Program
Untuk  menampilkan  hasil  output,  maka  user  harus  menginput  gambar  yang  dideteksi.  Setelah  gambar  diiput,  maka selanjutya memproses gambar yang akan diinput dengan mengklik tombol Laplacian of Gaussian untuk menghasilkan deteksi citra pada gambar.
Gambar 3. Tampilan Hasil Deteksi Metode Laplacian of Gaussian

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penjelasan  pada  pembahasan  dapat  di  simpulkan  mengidentifikasi  bentuk  citra  pada  penyakit Alopecia areata menggunakan  metode Laplacian of  Gaussian .  Proses  pendeteksian dengan  menggunakan  metode LoG melalui metode Laplacain of Gaussian . Merancang pendeteksian citra dengan menggunakan pemrograman matlab.

## REFERENCES
[1] T.Sutoyo, Edy Mulyanto, Vincent Suhartono, Oky Dwi Nurhayati, and Wijanarto, TEORI PENGOLAHAN CITRA DIGITAL. SEMARANG: ANDI, 2009.
[2] Yuda Permadi and Murinto, "Aplikasi Pengolahan Citra Untuk Identifikasi Kematangan Mentimun Berdasarakan Tekstur Kulit Buah  Menggunakan  Metode  Ekstraksi  Ciri  Statistik,"  Aplikasi  Pengolahan  Citra  Untuk  Identifikasi  Kematangan  Mentimun Berdasarakan Tekstur Kulit Buah Menggunakan Metode Ekstraksi Ciri Statistik, pp. 1028-1038, Januari 2015.
[3] Darma Putra, Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: Penerbit Andi, 2010.
[4] Abdul Kadir and Adhi Susanto, Teori dan Aplikasi Pegolahan Citra. Yogyakarta: Penerbit ANDI, 2013.
[5] Pulung Nurtantio Andono, T Sutojo, and Muljono, Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: Penerbit Andi, 2017.
[6] Jubilee Enterprise, Photoshop Dan CorelDRAW. Jakarta: PT Elex Media Kamputindo, 2016.
[7] Albert R.Roberts and Gilbert J.Greene, Buku Pintar Pekerja Sosial. JAKARTA: PT BPK GUNUNG MULIA, 2009.
[8] Nirsal,  "Perangkat  Lunak  Pembentukan  Bayangan  Pada  Cermin Dan  Lensa,"  Perangkat  Lunak  Pembentukan  Bayangan  Pada Cermin Dan Lensa, pp. 24-33, Januari 2012.
[9] Isda Wdyani and Sumardjito, "Kajian Pencahayaan Campuran Di Ruang Bengkel Kayu," INERSIA, vol. XI.NO.1, pp. 53-66, 2015.
[10]  Amir Tjolleng, Pengantar Pemograman Matlab. Jakarta: PT Alex Media Kamputindo, 2017.
[11]  Laurentius  Kuncoro  Probo  Saputra,  "Perbandingan  Varian  Metode  Multiscale  Retinex  Untuk  Peningkatan  Akurasi  Deteksi Wajah Adabost HAAR-like," Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi, vol. Volume 2 Nomor 1 April 2016, no. 2443- 2229, pp. 89-98, 2016.
[12]  Prima  Sari,  "Perancangan  Aplikasi  Menentukan  Resolusi  Berdasarkan  Jumlah  Pixel  Pada  Citra  Menggunakan  Metode Retinex," Jurnal Infotek, vol. 1, no. 2502-6968, pp. 139-144, 2016.
[13]  Muhammad  Muslihudin  and  Oktavianto,  Perancangan  Sistem  Informasi  Menggunakan  Model  Tersrtuktur  Dan  UML. Yogyakarta: Penerbit Andi, 2016.
[14]  Muhammad  Muslihudin  and  Oktavianto,  Perancangan  Sistem  Informasi  Menggunakan  Model  Tersrtuktur  Dan  UML. Yogyakarta: Penerbit Andi, 2016.
[15]  Amir Tjolleng, Pengantar Pemograman Matlab. Jakarta: PT Alex Media Kamputindo, 2017.