## KLASIFIKASI PENYAKIT PARU BERDASARKAN CITRA RONTGEN DENGAN METODA SEGMENTASI SOBEL
Reni Rahmadewi * , Rahmadi Kurnia
Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Univertsitas Andalas
* Corresponding author, e-mail : reni.rahmadewi@gmail.com
Abstrak— Penyakit paru merupakan salah satu penyakit yang umum dijumpai di masyarakat. Seringkali terjadi keterlambatan dalam penanganan terhadap penyakit paru ini. Keterlambatan ini biasanya disebabkan oleh ketidaktahuan masyarakat dalam penanganan yang tepat dan kurangnya informasi yang jelas tentang penyakit paru. Salah satu cara untuk mendeteksi penyakit paru adalah dengan membaca gambar rontgen yang benar dan biasanya dilakukan oleh pakar yang ahli terhadap hasil rontgen tersebut. Akan tetapi untuk mendapatkan hasil diagnosa ini tergantung pada jadwal praktek dari pakar dan membutuhkan waktu yang lama. Untuk memudahkan kesulitan masyarakat ini, maka pada penelitian ini dibangun aplikasi yang bisa menganalisa gambar rontgen berdasarkan pengolahan citra. Data yang diolah ada 41 (empat puluh  satu) citra  rontgen  dengan  melakukan  segmentasi  terhadap  region  paru.  Kemudian  region  paru  ini  dilakukan deteksi  tepi  berbasis  operator  sobel.  Hasil  pengujian  didapatkan  dari  perbandingan  piksel  antara  hasil deteksi tepi terhadap region paru, yang mengklasifikasikan 6 (enam) jenis penyakit paru dengan interval persentase  untuk  penyakit  bronkitis  sebesar  1,43%  -  1,59%,  penyakit  pleuritis  1,43% -  1,59%,  penyakit pneumonia 2,00% - 2,50%, penyakit TBC 2,86% - 3,79%, penyakit emfisema 4,16% - 4,76% dan penyakit kanker paru 76,72% - 94,85%.
Kata Kunci : Penyakit paru, citra rontgen, segmentasi, operator sobel.
Abstract— Lung disease is one of the diseases that are prevalent in society. Often there is a delay in the treatment of this lung disease. These delays are often caused by ignorance of the community in the proper handling and lack of clear information about lung disease. One way to detect lung disease is by reading the X-ray images are correct and are usually carried out by experts who are experts on the X-ray results. But to get the diagnosis depends on the schedule of expert practice and takes a long time. To ease the difficulties of this society, so in this study built applications that can analyze X-ray images based on image processing. The data is processed there are 41 (forty-one) X-ray image of the segmentation of the lung region. Then the lung  region  performed    edge  detection  based    on  Sobel  operator  .  The  test  results  obtained  from  the comparison of pixels  between the results of edge detection on the lung region, which classifies six (6) types of  lung  disease  with  a  percentage  interval  for  bronchitis  of  1.43%  -  1.59%,  pleurisy  1.43%  -  1.59  %, pneumonia  2.00%  -  2.50%,  tuberculosis  2.86%  -  3.79%,  emphysema  4.16%  -  4.76%  and  lung  cancer 76.72% - 94.85%.
Keyword : lung disease, X-ray image, segmentation, Sobel Operator
Copyright © 2016 JNTE. All rights reserved

## 1. PENDAHULUAN
Paru-paru  merupakan  salah  satu  organ  pada sistem  pernapasan  yang  berfungsi  sebagai tempat bertukarnya oksigen dengan karbondioksida  di  dalam  darah.  Permasalahan yang  sering  terjadi  adalah  kualitas  udara  yang telah  tercemar,    sehingga  udara  yang  dihirup banyak  mengandung  bibit  penyakit  yang  akan menyerang  paru-paru.  Penyakit  paru-paru merupakan  penyakit  yang  berdampak  serius terhadap  sistem  pernapasan  pada  manusia  yang dapat  berakibat  fatal  apabila  tidak  segera
ditangani dengan serius. Gangguan paru-paru ini menyebabkan  penderita  sulit  bernafas,  sulit beraktivitas, kekurangan oksigen bahkan apabila tidak  cepat  terdeteksi  dapat  menyebabkan kematian[1]. Ada beberapa penyakit paru secara umum  dijumpai  yaitu  tuberkulosis,  bronkitis, pneumonia, kanker paru, emfisema dan pleuritis.
Untuk  mendeteksi  penyakit/gangguan  paru- paru  pada  umumnya  dilakukan  secara  klinis (gejala fisik oleh dokter). Selain dari pemeriksaan  secara  klinis,  penyakit  paru  juga dapat didiagnosa melalui foto rontgen , CT scan dan  MRI,  hanya  saja  untuk  dua  cara  yang
terakhir  membutuhkan  biaya  yang  mahal[2]. Permasalahan  lainnya  adalah  pengetahuan masyarakat  yang  minim  dalam  membaca  hasil rontgen , sehingga masih dibutuhkan tenaga ahli seperti  dokter  atau  tenaga  medis  lain  untuk membacanya.  Selain  itu  masyarakat  yang tinggalnya  jauh  dari  kota,  butuh  waktu  yang lama untuk mendapatkan hasil diagnosa gambar rontgen , dikarenakan menunggu jadwal praktek dokter ahli terlebih dahulu.
Pengolahan  citra    digital    sekarang berkembang  cepat,  dan  dapat  digunakan  di dalam dunia medis seperti menganalisis gambar rontgen , sehingga dapat memecahkan
permasalahan
analisis citra untuk
mengidentifikasi penyakit paru-paru. Hasil citra rontgen sering  nampak  kabur,  kurang  kontras, dan sebagainya, sehingga satu citra yang diamati oleh  beberapa  pengamat  dapat  menghasilkan pembacaan  yang  berbeda-beda.  Buruknya  hasil visualisasi  citra rontgen disebabkan  karena sedikitnya  perbedaan  redaman  sinar-X  antara jaringan  kelenjar  normal  dan  jaringan  kelenjar yang  terkena  penyakit  paru-paru.  Untuk mengatasi masalah tersebut digunakan pengolahan    citra  untuk    meningkatkan  dan memperbaiki  mutu  citra,  seperti  Achmad Hidayatno, dkk[3] dengan menganalisis deteksi tepi  pada  citra  berdasarkan  perbaikan  kualitas citra.  Kemudian  Danny  Ibrahim,  dkk[4] melakukan  pengaturan  kecerahan  dan  kontras citra  berdasarkan  teknik  pemodelan  histogram, sehingga  dapat  dibedakan  dengan  jelas  antara paru-paru sehat dengan paru-paru yang bermasalah.
Pada  penelitian  ini  dibuat  sebuah  simulasi dalam klasifikasi penyakit paru berdasarkan citra rontgen dengan metoda segmentasi sobel.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1.  Citra Rontgen
Gambar 1. (a) Citra rontgen, (b) Citra rontgen setelah diperbaiki
Salah  satu  pemeriksaan  penyakit  paru adalah  dengan  pemeriksaan  radiologi  yang dikenal  dengan  sinar-X  atau  foto rontgen .  Foto rontgen ini  paling  sering  digunakan,    karena akan  memberikan  hasil  yang  berbeda  secara langsung. Sampel citra rontgen dan sampel citra rontgen yang telah diperbaiki dapat dilihat pada Gambar 1.

## 2.2.  Histogram
Histogram  citra  adalah  alat  bantu  yang sangat  penting  dalam  proses  pengolahan  citra digital. Histogram citra ini menampilkan sebaran nilai-nilai  intensitas  piksel  dari  suatu  citra  atau menunjukkan  bagian-bagian  tertentu  dari  citra (misalnya bagian latar belakang dan objek utama citra).  Histogram  bermanfaat  untuk  hal-hal berikut[5] yaitu:
1. Sebagai  indikasi  visual  untuk  menentukan skala keabuan yang tepat sehingga diperoleh kualitas citra yang diinginkan.
2. Untuk pemilihan ambang batas (threshold).
2.3.  Perbaikan Kualitas Citra Perbaikan kualitas citra ( image enhancement ) merupakan salah satu proses awal dalam  melakukan  pengolahan  citra  ( image preprocessing ). Perbaikan kualitas citra diperlukan  karena  citra  yang  diuji  biasanya mempunyai  kualitas  yang  kurang  bagus, misalnya  citra  mengalami  derau  ( noise )  pada saat pengiriman melalui  saluran transmisi, citra terlalu  terang/gelap,  citra  kurang  tajam,  kabur, dan lain-lain.

## 2.4.  Segmentasi
Segmentasi  merupakan  proses  pemisahan wilayah  ( region )  tertentu  pada  citra,  dimana region tersebut memiliki homogenitas diantaranya  tekstur,  intensitas  dan  warna. Segmentasi  citra  bertujuan  untuk  memisahkan region objek  dengan  latar  belakang,  agar  objek di  dalam  citra  mudah  dianalisis  dan  mengenali objek gambar[6].
Thresholding merupakan  teknik  utama dalam  analisa  similaritas.  Dengan  menentukan ambang  batas  yang  tepat  untuk  setiap pengolahan citra yang dapat menghasilkan suatu citra dengan level biner. Adapun langkah-langkah penentuan
threshold dengan  metoda  iterasi[7]  sebagai berikut :
1. Tentukan nilai threshold awal T 0.
2. Citra di bagi dua daerah dengan menggunakan  nilai  awal  threshold  pada langkah 1. (R1 dan R2).
3. Hitung  nilai  rata-rata  intensitas  pada  tiap daerahnya (μ1 dan μ2).
4. Hitung nilai threshold baru dari penjumlahan nilai rata-rata intensitas yang di bagi 2. [ T = ( μ1 + μ2 ) / 2 ].
5. Ulangi langkah 2 hingga 4 sampai nilai rata- rata intensitas (μ1 dan μ2) tidak berubah.
Metode  segmentasi  amplitudo  ( Amplitudo Segmentation  Methods )  ini  paling  banyak digunakan  berdasarkan  pada  perbedaan  tingkat luminansi (luminance level) maupun level warna antara  objek  dengan  latar  belakangnya  pada sebuah  citra.  Metode  ini  disebut  juga  dengan metode thresholding berbasiskan histogram.

## 2.5.  Deteksi Tepi
Deteksi  tepi  ( Edge  Detection )  pada  suatu citra  adalah  suatu  proses  yang  menghasilkan tepi-tepi dari objek citra, tujuannya adalah untuk menandai bagian yang menjadi detail citra.
Operator  sobel  melakukan  perhitungan secara 2D terhadap suatu ruang di dalam sebuah gambar  dengan  harapan  nantinya  akan  tampak daerah-daerah  bernilai  tinggi  pada  gambar tersebut yang merupakan deteksi tepi dari suatu gambaran.
Operator  ini  biasanya  digunakan  untuk mencari  gradien  dari  masing-masing  piksel gambar  input  yang  telah  di grayscale sebelumnya.  Secara  teori,  diperlukan  matrik setidaknya  berukuran  3x3  sebagai  kernelnya. Operator sobel menunjukkan kernel 3x3 seperti Gambar 2 berikut :
Gambar 2. Kernel 3x3 operator sobel

## 3. METODOLOGI
Citra  rontgen  yang  digunakan  ada  41  citra rontgen,  yang  diambil  dari  beberapa  sampel  di
RSUD  Pariaman,  dan  beberapa  dari  Internet. Citra yang diinputkan menggunakan format jpeg (*jpg).

## 3.1.  Perancangan Penelitian
Blok  diagram  penelitian  ini  dapat  dilihat pada Gambar 3 berikut:
Gambar 3. Blok diagram penelitian
Pada  rancangan  ini  dilakukan  beberapa langkah sebagai berikut:
3.1.1. Mengubah  citra  asli  menjadi  citra grayscale.
Citra yang diinputkan adalah citra digital, berupa  gambar  rontgen  dengan  format  jpeg (*jpg), kemudian citra tersebut dirubah menjadi grayscale,  sehingga  tidak  ada  lagi  citra  warna tetapi  hanya  ada  derajat  keabuan.  Untuk konversi citra warna menjadi citra grayscale ini menggunakan persamaan berikut:
Setiap piksel warna diambil dari komponen  Red,  Green,  dan  Blue,  dan menggunakan  persamaan  di  atas  sehingga didapat komponen greyscale dari piksel tersebut.
Hasil  citra  grayscale  tersimpan  pada  variabel tertentu yaitu disimpan dalam variable TmpByte.
3.1.2. Membuat histogram citra rontgen grayscale.
Setelah  memperoleh  citra  grayscale, langkah selanjutnya adalah membuat histogram citra  grayscale.  Dengan  adanya  histogram nantinya akan terlihat kualitas citra terlalu terang atau terlalu gelap. Inisialisasi variable
HistogramTmp untuk menampung hasil histogram  yang  dibuat,  kemudian  menguji derajat keabuan dari tiap piksel, dikelompokkan berdasarkan derajat keabuan piksel dan dihitung jumlah  piksel  yang  tergolong  dari  derajat keabuan tersebut.
3.1.3. Memperbaiki kualitas citra rontgen paru Langkah selanjutnya adalah memperbaiki kualitas  citra  rontgen  paru.  Perbaikan  kualitas citra yang dipakai adalah stretching contras dan modifikasi histogram.
Stretching  contrast  memastikan  bahwa citra  hasil  perbaikan  memiliki  penyebaran  nilai kontras  yang  lebar  dan  tidak  lagi  terlalu  gelap ataupun terlalu terang. Kemudian memodifikasi histogram  yang  dilakukan  dengan  melakukan pelembutan  histogram  yaitu  histogram  difilter dengan  low  pass  filter  sehingga  amplitudo histogram  bisa  lebih  sedikit  riak  pada amplitudonya  yang  bertujuan  dalam  proses segmentasi.
3.1.4. Melakukan segmentasi pada citra rontgen paru Setelah dilakukan perbaikan kualitas citra, langkah  selanjutnya  adalah  dilakukan  proses segmentasi.  Segmentasi  pada  penelitian  ini menggunakan metode base on thresholding yaitu multilevel  luminance  thresholding  dengan perhitungan  iterasi.  Metode  iterasi  ini  disebut juga dengan metode amplitudo karena menggunakan  amplitudo  histogram  dengan pencarian titik-titik threshold. Metode multilevel luminance thresholding dengan langkah-langkah sebagai berikut:
1. Simpan  nilai  batas  kiri  (Lbound)  dan  batas kanan  (Ubound)  histogram  (untuk  pertama kali Lbound=0 dan Ubound=255).
2. Uji  status  modalitas,  jika  bimodal  maka jalankan  bilevel  luminance  thresholding sehingga mendapatkan threshold (T).
3. Gunakan nilai T sebagai Ubound dan Lbound =0.
4. Ulangi  langkah  2  dan  3  hingga  status modalitas  tidak  bimodal  dan  simpan  T menjadi Th 1.
5. Ubah  nilai  Lbound  dengan  nilai  TL  dan Ubound = 255.
6. Lakukan  langkah  2  dan  simpan  nilai  T menjadi Th 2.
Setelah titik-titik threshold (Th1 dan Th2)
ditemukan, kemudian dilakukan proses segmentasi  untuk  menentukan  region  paru  dari citra rontgen, yaitu dengan ketentuan:

## 3.1.5. Melakukan deteksi tepi pada citra rontgen paru
Deteksi  Tepi  yang  digunakan  adalah operator  sobel,  yaitu  menggunakan  ukuran matrik  3x3.  Operator  ini  dipilih  karena merupakan operator sederhana yang memungkinkan  dilakukan  pada  perangkat dengan  prosesor  minim  seperti  pada  smart phone.  Setelah  hasil  region  paru  didapatkan, kemudian langkah selanjutnya dilakukan proses deteksi  tepi  untuk  memperjelas  perbedaan rentang  greyscale  satu  piksel  terhadap  piksel tetangganya.

## 3.2.  Klasifikasi Citra Rontgen
Hasil  persentase  citra  rontgen  paru  dapat dilihat  pada  Tabel  1,  dimana  hasil  persentase didapatkan  dari  perbandingan  jumlah  piksel putih  (deteksi  tepi)  dengan  total  piksel  paru (segmentasi). Klasifikasi penyakit paru dari tiap- tiap penyakit paru dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Klasifikasi Penyakit Paru
Nilai  persentase  untuk  4  sampel  penyakit kanker  paru  dapat  dilihat  pada  Gambar  5  dan hasil  persentase  interval  dari  tiap-tiap  jenis penyakit paru dapat di lihat pada Tabel 1.
Gambar 5. Nilai persentase untuk 4 sampel citra rontgen penyakit kanker paru Tabel 1. Hasil interval persentase dari tiap-tiap penyakit paru No Min Max Range Penyakit 1 0,49% 1.28% 0.0049 - 0.0128 Bronkitis 2 1.43% 1.59% 0.0143 - 0.0159 Pleuritis 3 2.00% 2.50% 0.02 - 0.025 Pneumonia 4 2.86% 3.79% 0.0286 - 0.037 TBC 5 4.16% 4.76% 0.0417 - 0.0476 Emfisema 6 76.72% 94.85% 0.7672 - 0.9485
Kanker paru

## 4. HASIL DAN ANALISA PENGUJIAN

## 4.1. Sampel citra rontgen TBC
Gambar 6. (a) Citra asli, (b) Citra setelah diperbaiki, (c) Citra hasil segmentasi (d) Citra hasil deteksi tepi
Sampel citra rontgen yang diinputkan dapat dilihat  pada  gambar  6(a),  kemudian  citra  asli diperbaiki pada gambar 6(b), citra rontgen hasil segmentasi  pada  gambar  6(c)  dan  hasil    citra rontgen  setelah  dilakukan  deteksi  tepi  pada gambar 6(d). Proses pengolahan citra pada citra rontgen dapat dilihat pada Gambar 6.
Hasil dari diagnosa citra rontgen TBC dapat dilihat pada Tabel 2 berikut:
Tabel 2. Hasil diagnosa citra rontgen TBC Jumlah Piksel Putih pada Deteksi Tepi 8253 Jumlah Piksel Paru pada Segmentasi 247590 Persentase (JPP/TPP) 3,33 % Hasil Diagnosa Penyakit TBC
Citra rontgen menunjukkan penyakit TBC, dimana    persentase  citra  rontgen  ini  bernilai 3,33%  dan  berada  dalam  interval  persentase (2,86% hingga 3,79%). Dan terbukti benar/sesuai  dengan  hasil  pada  simulasi  yaitu menunjukkan  penyakit  TBC.  Perhitungannya adalah sebagai berikut:

## 4.2. Sampel citra pleuritis
Sampel citra rontgen yang diinputkan pada gambar 7(a), kemudian citra asli diperbaiki pada gambar 7(b), citra rontgen hasil segmentasi pada gambar  7(c)  dan  hasil    citra  rontgen  setelah dilakukan deteksi tepi pada gambar 7(d). Proses pengolahan citra pada citra rontgen dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Citra Pleuritis (a) citra asli,
(b) citra setelah diperbaiki, (c) citra hasil segmentasi (d) citra hasil deteksi tepi
Hasil  dari  diagnosa  citra  rontgen  pleuritis dapat dilihat pada Tabel 3 berikut:

## Tabel 3. Hasil diagnosa citra rontgen pleuritis
Jumlah piksel putih pada deteksi tepi 995 Jumlah piksel paru pada segmentasi 69650 Persentase (JPP/TPP) 1,43% Hasil diagnosa penyakit Pleuritis Citra rontgen menunjukkan penyakit pleuritis,  dimana    persentase  citra  rontgen  ini bernilai  1,43%  dan  berada  dalam  interval persentase (1,43% hingga 1,59%). Dan terbukti benar/sesuai  dengan  hasil  pada  simulasi  yaitu menunjukkan penyakit pleuritis. Perhitungannya adalah sebagai berikut:

## 5. KESIMPULAN
Pada pengujian 41 (empat puluh satu) sampel citra  rontgen  yang  diujikan  didapatkan  hasil kebenaran 100%, dimana nilai ini sesuai dengan sampel uji terhadap interval yang didapatkan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Saputra,  Andri.  2011. Sistem  Pakar Identifikasi  Penyakit  Paru-Paru  Pada
Manusia  Menggunakan  Pemrograman
Visual  Basic  6.0. Jurnal  Teknologi  Dan Informatika (Teknomatika). Vol. 1 No. 3. STMIK PalComTech Palembang.
[2] Mardhiyah,  Ainatul  dan  Agus  Harjoko. 2011. Metode Segmentasi Paru-Paru Dan Jantung  Pada  Citra  Xray  Thorax .  IJEIS, Vol.1, No.2.
[3] Hidayatno,  Achmad,  R.Rizal  Isnanto  dan Bahrun Niam. Analisis Deteksi Tepi pada
Citra  berdasarkan  perbaikan  kualitas Citra . Universitas Diponegoro. Semarang.
[4] Ibrahim,  Danny,  Achmad  Hidayatno  dan
R.Rizal  Isnanto. Pengaturan  Kecerahan dan  Kontras  Citra  secara  Automatis
dengan  Teknik  Pemodelan  Histogram .
Universitas Diponegoro. Semarang. [5] Sutoyo,  T.,  dkk.  2009. Teori  Pengolahan Citra Digital . Penerbit ANDI Yogyakarta dengan UDINUS Semarang.
[6] Munir,  Rinaldi.  2004. Pengolahan  Citra Digital  dengan  Pendekatan  Algoritmik , Penerbit Informatika. Bandung. [7] Astuti,  Setia.  2010. Binerisasi  Otomatis
Pada  Citra  Bergradasi  Dengan  Metode
Variabel  Dan  Metode  Iterasi .  Udinus Semarang  Techno.Com, Vol. 9 No. 3.

## Biodata Penulis
Reni  Rahmadewi , Lahir  di  Taluk  pada  tahun 1983.  Menerima  gelar  sarjana  muda  di Politeknik  Negeri  Padang  pada  tahun  2004 dan menerima  gelar  sarjana  di  Fakultas  Teknik Universitas Andalas pada tahun 2009. Sekarang tengah menempuh pendidikan jenjang Megister Teknik Elektro Universitas Andalas Padang.