Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, April (2023), pp. 392-398

## Segmentasi Citra Luka Luar Berbasis Warna Menggunakan Teknik Active Contour
Syifa’ah Setya Mawarni 1* , Murinto 2 , Sunardi 3
1 Program Studi Magister Informatika, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia
2 Program Studi Informatika, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia
3 Program Studi Teknik Elektro, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia E-mail: 1 syifa.mawarni19@gmail.com, 2 murintokusno@tif.uad.ac.id,
3 sunardi@mti.uad.ac.id

## Abstract
Wounds are often underestimated by many people because sometimes all they feel is a little  sore  and  a little  bleeding.  Unknowingly,  wounds  can  cause  infection  which  causes swelling of the skin and requires long treatment for healing. The purpose of this research is  to  build  educational  media  for  external  wound  recognition  by  performing  image segmentation  in  determining  wound  detection  using  Active  Contour.In  the  image processing  process,  the  pre-processing  stage  is  carried  out  to  improve  the  image  by removing  noise.  The  success  of  image  recovery  was  measured  using  MSE  and  PSNR values  which  in  this  study  resulted  in  MSE  =  0.1495  and  PSNR  =  56.43  with  Uniform noise identification and a median low-pass filter of 3x3. Image processing using the Acive Contour technique can segment external wound images well using Matlab 2018b as a tool for image processing and uses 278 wound datasets with details of 59 data on burns, 85 data on abrasions, 111 data on lacerations, and 23 data on stab wounds.
Keywords: Support Vector Machine, Active Contour, Luka Luar, Segmentasi.

## Abstrak
Luka  seringkali  disepelekan  oleh  banyak  kalangan  karena  kadang  yang  dirasakan hanya  sedikit  perih  dan  sedikit  mengeluarkan  darah.  Tanpa  disadari,  luka  dapat menimbulkan  infeksi  yang  menyebabkan  pembengkakan  pada  kulit  dan  memerlukan penanganan yang lama untuk penyembuhannya. Tujuan penelitian ini adalah membangun media  edukasi  pengenalan  luka  luar  dengan  melakukan  segmentasi  citra  dalam menentukan deteksi luka menggunakan Active Contour. Pada proses pengolahan citra di lakukan  tahapan  pre-processing  untuk  memperbaiki  citra  dengan  menghilangkan  noise. Keberhasilan  pemulihan  citra  diukur  menggunakan  nilai  MSE  dan  PSNR  dimana  pada penelitian ini menghasilkan nilai MSE =  0,1495 dan PSNR = 56,43 dengan identifikasi derau  Uniform  dan  tapis  rendah  (low-pass  filter)  median  3x3.    Pengolahan  citra menggunakan teknik Acive Contour dapat melakukan segmentasi citra luka luar dengan baik  menggunakan  Matlab  2018b  sebagai  tools  untuk  pengolahan  citra  serta menggunakan  278  dataset  luka  dengan  rincian  59  data  luka  bakar,  85  data  luka  lecet, 111 data luka laserasi, dan 23 data luka tusuk.
Keywords: Support Vector Machine, Active Contour, Luka Luar, Segmentasi.

## 1. Pendahuluan
Salah satu fungsi kulit bagi tubuh adalah sebagai pelindung dari banyaknya ancaman yang  membahayakan  seperti  infeksi,  suhu  ekstrim,  dan  radiasi.  Sayangnya,  kulit  mudah mengalami  kerusakan,  bahkan  menggaruk  bagian  tubuh  yang  terasa  gatal  saja  bisa menimbulkan  luka.  Rentannya  kulit  menghadirkan  berbagai  jenis  penyebab  luka diantaranya  gigitan  hewan  atau  manusia,  cedera  karena  kecelakaan,  benda  tajam  atau tumpul, suhu serta radiasi.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, April (2023), pp. 392-398
Luka  adalah  kerusakan  pada  fungsi  perlindungan  kulit  disertai  hilangnya  kontinuitas jaringan  epitel  dengan  atau  tanpa  adanya  kerusakan  pada  jaringan  lainnya  seperti  otot, tulang, dan nervus yang disebabkan oleh beberapa faktor, yaitu tekanan, sayatan, dan luka karena operasi [1]. Secara umum, ada dua jenis luka, yaitu luka luar dan luka dalam. Luka luar dapat dibedakan menjadi luka lecet (abrasi), luka laserasi, luka gores, luka tusuk, luka operasi,  dan  luka  bakar  sedangkan  luka  dalam  dapat  dibedakan  menjadi  tiga  yaitu kantusio, hematoma, dan crush njury .
Luka  luar  seringkali  disepelekan  oleh  banyak  kalangan  karena  hanya  terasa  sedikit perih dan sedikit mengeluarkan darah. Namun tanpa disadari, luka yang dibiarkan begitu saja dapat terkena infeksi yang menyebabkan pembengkakan pada kulit dan perlu waktu lama untuk penyembuhannya.
Penelitian  serupa  untuk  pengenalan  objek  dengan  metode active  contour telah beberapa kali digunakan untuk segmentasi citra [6][7][11][12]sedangkan untuk objek luka bakar pada penelitian [8] namun menggunakan teknik segmentasi yang berbeda. Tujuan  penelitian  ini  adalah  melakukan  segmentasi  citra  pada  luka  luar  menggunakan active  contour sebagai  deteksi  objek  dengan  Matlab  2018b  sebagai tools untuk memproses dataset image luka luar dengan jumlah sebanyak 278 data.

## 2. Metodologi Penelitian
Dalam  pengolahan  citra  terdapat  proses  yang  hanya  mengolah  objek-objek  yang dikehendaki,  proses  ini  disebut  segmentasi  citra  dengan  tujuan  memisahkan  antara objek  ( foreground )  dan  bukan  objek  ( background ).  Pada  umumnya output dari segmentasi  citra  berupa  citra  biner  dimana  objek  ( foreground )  berwarna  putih  atau bernilai 1 dan bukan objek ( background ) berwarna hitam atau bernilai 0. Proses  segmentasi  citra  bersifat  eksperimental,  subjektif,  dan  bergantung  pada tujuan  yang  hendak  dicapai  [2].  Banyak  teknik  segmentasi  yang  dapat  digunakan, salah satunya adalah segmentasi menggunakan  teknik active contour . Teknik active contour merupakan  segmentasi  objek  dengan  model  kurva  tertutup  yang  dapat melebar  dan  menyempit  sesuai    dengan  kebutuhan. Active  contour juga  termasuk dalam unsupervised  learning yang  berarti  algoritmanya  menganalisis  dan mengidentifikasi  data  yang  belum  berlabel.  Alur  penelitian  implementasi pengolahan citra ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian Implementasi Pengolahan Citra
Gambar  1  memberikan  informasi  yang  terdiri  dari  input dataset , preprocessing , masking ,  dan  segmentasi.  Tahap  awal  dimulai  dari input  dataset dimana  data  citra didapatkan  melalui  kaggle,  selanjutnya pre  processing dilakukan  untuk mendapatkan RoI dari citra yaitu bagian luka dengan cara mengubah citra berwarna menjadi  citra grayscale untuk  menyederhanakan  model  citra  yang  kemudian

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, April (2023), pp. 392-398
pengurangan noise menggunakan  derau Uniform median  3x3 low-pass  filter dan penyesuaian kontras agar RoI lebih terlihat . Pada proses filter, yang bukan termasuk luka  akan  dikaburkan  seperti  bulu  kulit,  kulit  yang  tidak  terdampak,  tahi  lalat  dan bekas luka yang sudah sembuh namun tetap mempertahankan tepi kulit.
Data yang telah selesai melalui tahap pre processing akan diberi tanda atau masking untuk menentukan objek dominan pada citra [3] yang selanjutnya proses segmentasi akan dilakukan berdasar masking tersebut. Masking yang telah diberikan pada objek luka akan melebar  atau  menyempit  sesuai  dengan  objek  yang  ditandai,  dengan  begitu  segmentasi akan mulai terlihat dan terhenti ketika mendekati batasan dari objek tersebut.

## 2.1. Data Collection
Dataset bersumber dari Kaggle dengan menggunakan 278 data citra luka yang tersedia dari total 431 dengan rincian 59 data luka bakar, 85 data luka gores, 111 data luka laserasi dan  23  data  luka  tusuk  dengan  ukuran  file  citra  yang  berbeda-beda  namun  memiliki resolusi  yang  sama  yaitu  640x640  pixel  berformat  JPG.  Contoh  data  citra  luka  dapat dilihat pada Gambar 2, Gambar 3, Gambar 4, dan Gambar 5.
Gambar 2. Luka lecet
Gambar 3. Luka bakar
Gambar 4. Luka laserasi
Gambar 5. Luka tusuk
Setiap dataset mempunyai  karakternya  masing-masing,  hal  ini  nantinya  akan mempengaruhi  proses  klasifikasi  data.  Gambar  2  dan  Gambar  3  merupakan  contoh  dari luka  bakar  dan  lecet  dimana  ciri  karakternya  hampir  sama  yaitu damage  area atau  luka yang didapat bersifat melebar sampai dalam jangkauan tertentu, dalam banyak kasus luka bakar bahkan bisa mengaikbatkan kerusakan atau luka diseluruh area tubuh.
Berbeda  dengan  luka  bakar  dan  lecet,  karakter  luka  laserasi  mempunyai  ciri  dimana bentuk  luka  tidak  teratur,  memar  disertai  dengan  bengkak  kemerahan  seperti  pada Gambar 4, sedangkan karakter luka tusuk mempunyai ciri  bentuk luka berdiameter kecil namun luka cenderung lebih dalam yang dapat dilihat pada Gambar 5.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, April (2023), pp. 392-398
2.2. Pre processing
Pre  procesing merupakan  proses  menghilangkan noise pada  citra  agar  meningkatkan kualitas  objek  pada  gambar. Pre  processing disini  melalui  tiga  tahapan  yaitu  mengubah citra  berwarna  menjadi  citra grayscale, tahap  awal  bertujuan untuk  menyederhanakan model  citra. Denoising sebagai  pengurangan  derau  atau noise pada  citra  menggunakan derau Uniform median 3x3 low-pass filter dan contras adjustment agar RoI lebih terlihat. Ada  beberapa  jenis  derau  seperti,  derau Gaussian ,  derau Uniform ,  derau Rayleigh ,  dan derau Salt  & Pepper sedangkan untuk filtering ada median filter dan mean filter dengan matrik 3x3 dan 5x5.
Denoising menggunakan  dua  pengukuran  nilai  kualitas  citra  dalam  piksel  [9],  yaitu Mean  Square  Error (MSE)  dan Peak  Signal  Noise  Ratio (PSNR).  Semakin  kecil  nilai MSE  maka  semakin  bagus  nilai  pemulihan  dari  efek  derau,  dan  pada  PSNR  semakin tinggi  nilainya  maka  semakin  bagus  karena  dianggap  mendekati  citra  asli.  MSE  dan PSNR dinyatakan secara matematis menggunakan persamaan berikut [10]:
(1)
(2)
Dimana m dan n adalah ukuran kolom dan baris citra, f ( I, j ) adalah citra asli dan f ‘ ( I, j ) adalah citra hasil pemulihan. Max adalah nilai piksel maksimum yang mungkin, jika 8 bit berarti 2 8 -1 = 255.

## 3.3. Segmentasi
Segmentasi  citra  bertujuan  untuk  memisahkan  objek  dengan background pada  objek luka, pemisahan yang dimaksud adalah pemisahan objek luka dengan kulit ( background ) dengan tetap mempertahankan tepi kulit. Teknik yang digunakan adalah active countour snake dimana  segmentasi  menggunakan  model  kurva  tertutup  yang  dapat  melebar  atau menyempit dengan cara meminimumkan energi citra menggunakan tenaga eksternal.
Active  contour  snake merupakan  salah  satu  dari  sekian  banyak  teknik  segmentasi dimana prosesnya berupa minimalisasi energi dengan nilai minimum berupa batas objek. Fungsi energi tersebut tidak hanya terdiri dari informasi mengenai edge, melainkan juga berisi  properti  yang  mengontrol  pergerakan  dari  kurva  itu  sendiri  [4]. Active  Contour pertama kali diperkenalkan oleh Kass (1988) dengan rumus sebagai berikut [5]:
(3)
Dimana : E Snake =  Merupakan  fungsi  energi  dari active  contour, dari  fungsi  tersebut  akan  dicari objek yang memenuhi fungsi energi tersebut.
v(s) = Merupakan kumpulan dari x dan y koordinat dari kurva active contour.
E int =  Merupakan  energi  internal  dari active  contour ,  energi  ini  mempengaruhi pergerakan dari kurva active contour .
E img = Merupakan energi dari gambar digital yang menjadi inputan ( low level features seperti edge points ).
E con = high  level  information yang  mempengaruhi  pergerakan  dari  kurva active contour .

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)

## 3. Hasil Dan Pembahasan
Proses  pengolahan  citra  dimulai  dengan  citra  asli  atau  citra  berwarna  seperti  pada Gambar  4  yang  diubah  menjadi  citra grayscale agar  nilai  dari  citra  menjadi  lebih sederhana, seperti pada Gambar 6.
Gambar 6. Citra Grayscale
Citra grayscale kemudian mendapatkan denoising atau pengurangan noise dikarenakan ukuran asli dari citra tidak lebih dari 80kb. Denoising akan sangat berpengaruh pada hasil segmentasi karena noise sangat mengganggu proses pengolahan citra dan mengakibatkan proses  segmentasi  tidak  dapat  bekerja  secara  maksimal. Denoising pada  penelitian  ini menggunakan derau uniform yang dapat dilihat pada Gambar 7 poin b dengan median 3x3 low-pass filter pada poin a.
a. Median 3x3 Low-pass Filter
b. Derau Uniform Gambar 7. Proses Denoising
Dalam  pengolahan  citra digital terdapat  beberapa jenis  derau  yang  dapat  terjadi [10]. Identifikasi jenis derau diperlukan untuk nantinya dapat dipilih tapis atau pass-filter yang tepat  agar  dapat  mengurangi  atau  bahkan  menghilangkan  derau  sehingga  menghasilkan citra yang nyaris sempurna.
Nilai  citra  terkontaminasi  derau  dapat  dilihat  pada  Tabel  1  sedangkan  nilai  hasil filtering menggunakan low-pass filter dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 1. Nilai citra terkontaminasi derau MSE PSNR Salt & Pepper Gaussian  Uniform  Rayleigh Salt & Pepper Gaussian  Uniform  Rayleigh 25,23 40,58 0 0 34,14 32,08 inf inf
Tabel 2. Nilai hasil filtering menggunakan low-pass filter MSE PSNR Salt & Pepper Gaussian Uniform  Rayleigh Salt & Pepper Gaussian Uniform  Rayleigh Mean 70,07 18,54 1,548 1,71 29,71 35,48 46,27 45,83
MSE PSNR Salt & Pepper Gaussian Uniform  Rayleigh Salt & Pepper Gaussian Uniform  Rayleigh 3x3 Mean 5x5 55,38 28,31 2,583 3,255 30,73 33,65 44,04 43,04 Median 3x3 12,75 19,08 0,1495 0,2217 37,11 35,36 56,42 54,71 Median 5x5 22,99 25,99 0,8001 1,249 34,55 34,02 49,13 47,2
Tabel  1  dan Tabel  2  memberi  informasi  tentang  masing-masing  nilai  derau  dan  tapis yang  dimana  derau uniform dengan  tapis low-pass  filter median  3x3  adalah  yang  paling mendekati citra asli dengan hasil MSE = 0,1495 dan PSNR = 56,43.
Setelah  melalui  tahap  perbaikan  citra,  penyesuaian  kontras  atau contras  adjustment dapat dilihat pada Gambar 8 dimana bagian yang terindikasi luka ( foreground ) akan lebih dipekatkan  warnanya  dan  bagian  kulit  ( background )  akan  diterangkan.  Proses  ini berfungsi  untuk  mempermudah  segmentasi  dimana  nanti  pada  area  luka  yang  ditandai ( masking )  pada  Gambar    9  akan  melebar  sesuai  dengan  kepekatan  warna  pada  luka  dan berhenti ketika menyentuh area kulit yang lebih terang.
Gambar 8. Contras Adjustment
Gambar. 9 Masking Area
Gambar 9. memperlihatkan masking pada metode active contour yang masih dilakukan secara  manual  dengan  menentukan  titik  koordinat  dari  luka.  Proses  segmentasi menggunakan  metode active  contour terjadi  ketika masking melebar  dan  menyempit mencetak  bentuk  luka  dan  terhenti  saat  mendekati  batas  luka.  Segmentasi  citra  selesai ketika masking telah  berhenti  dan  berhasil  membagi  antara  area  luka  dan  area  kulit dimana area luka berwarna putih dan area kulit berwarna hitam seperti pada Gambar 10.
Gambar 10. Segmentasi teknik active contour
Pada  Tabel  1  dapat  diketahui  derau  pada  citra  adalah  derau  Uniform  yang  dapat dihilangkan dengan menggunakan low pass filter 3x3, data ini terbukti dengan nilai MSE = 0,1495 dan PSNR = 56,43.

## 4.  Kesimpulan
Segmentasi  citra  pada  luka  luar  menggunakan active  contour sebagai  deteksi  objek telah  dilakukan  pada  penelitian  ini  dengan  hasil active  contour model mampu mengidentifikasi objek luka luar dengan membagi area luka dan area kulit serta memberi kesimpulan  bahwa  tahap  pengolahan  citra  dibagi  menjadi  tiga  tahap  yaitu preprocesing , masking , dan segmentasi.
Pada  tahap pre  processing membutuhkan  proses denoising dimana  proses  ini menghasilkan derau Uniform dengan low-pass filter bernilai MSE = 0,1495 dan PSNR = 56,43.
Pemberian masking masih  dilakukan  secara  manual,  sehingga  harus  diketahui  secara presisi  dimana  titik  yang  tepat  untuk  pemberian masking agar  proses  segmentasi  tidak melenceng jauh dari objek luka.
Hasil  segmentasi  dari  objek  luka  luar  dapat  menghasilkan output yang  berbeda bergantung  pada  derau,  kontras,  dan  bentuk  citra.  Citra  luka  dengan damage  area mempunyai  tingkat  kesulitan  yang  lebih  tinggi,  karena  bukan  lagi   bentuk  yang diidentifikasi melainkan warna.

## Daftar Pustaka
[1]   K. Ryan, Wound Care: Nursing and Health Survival Guides, New York: Rouledge,
2014.
[2]   A.  Pamungkas,  "Segmentasi  Citra,"  Januari  2018.  [Online].  Available: https://pemrogramanmatlab.com/pengolahan-citra-digital/segmentasi- citra/#trackbacks. [Accessed 14 Maret 2023].
[3]   V.  M.  Sutama,  Identifikasi  Objek  Dominan  Citra  Digital  Menggunakan  Metode Makrov Random Field (MFR), Bandung: Universitas Telkom, 2018.
[4]   M.  Ickhsan,  Implementasi  Metode  Segmentasi  Active  Contour  Untuk  Memperjelas Tepi Pada CItra Penyakit Paru-paru , vol. VIII, pp. 357-360, 2020.
[5]   R. Muliriasari dan Murinto,  Analisis Perbandingan Metode Li dan Chan-Vese Pada Proses Segmentasi Citra Digital , vol. I, pp. 666-679, 2013.
[6]   H.  P.  Hadi,  E.  Faisal  and  E.  H.  Rachmawanto,  Brain  Tumor  Segmentation  Using Multi-level Otsu Thresholding and Chan-Vase Active Contour Model , vol. XX, pp. 825-833, 2022.
[7]   R. B. K, C. S. T. L.S.P. Sairan Nadipalli dan P. V. G. Bharath Kumar, CNN Fusion Based  Brain  Tumor  Detection  From  MRI  Images  Using  Active  Contour Segmentation Techniques , pp. 1742-6596, 2020.
[8]   D.  M.  Anisuzzaman,  Y.  Patel,  B.  Rostami,  J.  Niezgoda,  S.  Gopalakrishnan  dan  Z. Yu,  Multi-modal  Wound  Classification  using  Wound  Image  and  Location  by  Deep Neural Network , 2021.
[9]   A. R. W. Putri, A. Yudhana dan Sunardi, Klasifikasi Kanker Payudara Menggunakan Metode Digital Mammogram , vol. IX, no. 4, pp. 2752-2761, Desember 2022.
[10]  S. R. Sulistiyanti, F. A. Setyawan and M. Komarudin,  Pengolahan Citra; Dasar dan Contoh Penerapannya, Yogyakarta: Teknosain, 2016.
[11]  R. Ajitha dan N. Punitha, Active Contour-based Segmentation of Normal and Fetal Spina Bifida Ultrasound Images , vol. I, pp. 1742 - 6596, 2022.
[12]  D. U. Dewangga, Adiwijaya and D. Q. Utama, Identifikasi Citra Berdasarkan Gigitan Ular Menggunakan Metode Active Contour Model dan Support Vector Machine , vol.
III, no. 4, pp. 299-306, Oktober 2019.