## Perbandingan Metode Canny, Prewitt, dan Sobel Pada Image Jenis-Jenis Alga Untuk Mendeteksi Tepi Citra

## Ari Hidayat
Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: ari8178@gmail.com Submitted 05-06-2020; Accepted 16-08-2020; Published 31-08-2020

## Abstrak
Citra adalah suatu proyeksi scane tiga dimensi ke dalam permukaan dua dimensi.Scane didefinisikan sebagai kumpulan   objek tiga dimensi dengan pengaturan geometris dan biasanya diatur secara fisik oleh hukum alam, Sedangkan,Deteksi tepi merupakan bagian dari pengolahan citra. Deteksi tepi adalah proses untuk menghasilkan garis batas dari suatu objek yang terdapat pada citra. Deteksi tepi memiliki beberapa operator seperti operator Canny, Prewitt dan Sobel. Proses pendeteksian tepi pada citra pada perbandingan deteksi tepi citra pada gambar alga  diantaranya  dengan  metode  canny,  prewit  dan  sobel,  langkah  pertama  yang  harus  kita  lakukan  ialah  melakukan  input  citra, menggunakan foto alga yang berukuran 300x300 piksel. Gambar jenis alga yang akan diinputkan berekstention bmp. Setelah citra  kita inputkan maka sistem akan melakukan proses pengambilan nilai piksel masing-masing dari Red, Green dan Blue (RGB).
Kata Kunci: Deteksi Tepi, Citra Digital, Alga, Canny, Prewitt, Sobel.

## Abstract
An image is a projection of a three-dimensional field into a two-dimensional surface. Scane is defined as a collection of geometric three- dimensional objects and is usually compiled based on physical by natural law, whereas, edge detection is part of image processing. Edge detection is the process of producing a boundary for an object in an image. Edge detection has several operators s uch as Canny, Prewitt and Sobel operators. The edge detection process in the image on the comparison of edge detection of images in algae images includes the canny, prewit and sobel methods, the first step we must do is to input the image, using photos of algae measuring 300x300 pixels. Image type of algae that will be inputted with bmp. After we input the image, the system will take the pixel value from Red, Green  and Blue (RGB).
Keywords: Edge Detection, Digital Image, Algae, Canny, Prewitt, Sobel.

## 1. PENDAHULUAN
Alga  merupakan  salah  satu  organisme  yang  menjadi  kajian  ekologi,  identifikasi  terhadap  organisme  tersebut  dengan menempatkan  atau  memberikan  identitas  suatu  individu  melalui  prosedur  deduktif  kedalam  suatu  taksonomidengan menggunakan kunci determinasi. Kunci dterminasi adalah kunci jawaban yang digunakan untuk mentapkan identitas suatu individu,  kegiatan  identifikasi  bertujuan  untuk  mencari  dan  mengenali  ciri-ciri  taksonomi  yang  sangat  bervariasi  dan memasukkannya  kedalam  suatu  taksonomi.  Selain  itu  untuk  mengetahui  identitas  atau  nama  suatu  individu  atau  spesies dengan cara mengamati  beberapa karakter spesies tersebut  dengan membandingkan ciri-ciri  serta bentuk  yang ada sesuai dengan kunci determinasi[1].
Banyak  nya  jenis  alga  yang  belum  diketahui  yang  mengakibatkan  pendataan  statistik  pada  dinas  perikanan  dan kelautan  kesulitan  untuk  mengetahui  jenis  dan  bentuk  alga  yang  langka  atau  dilindungi  keberadaannya.  Jenis-jenis  alga seperti alga diantome, Alga Euglena dan Alga Dinoflagellata. Pola identifikasi alga oleh pendataan statistik kelautan yang selama  ini  di  lakukan  hanya  bersifat  data. Selain itu  apabila  ingin  mengetahui jenis  dari  bentuk  alga  harus  menampilkan keseluruhan  image  alga  sehingga  memerlukan  waktu  yang  cukup  lama.  Aplikasi  pada  sistem  pencarian  yang  diterapkan masih belum dapat membedakan dalam hal bentuk alga walaupun berdasarkan tepi image alga. Maka oleh sebab itu kegiatan yang  dapat  mengetahui  tepi  dari  sebuah  image  agar  mudah  diinterprestasikan  oleh  manusia/mesin  maka  dapat  dalam pengolahan citra.
Pada pengolahan citra bahwa deteksi tepi merupakan operasi yang digunakan untuk menentukan lokasi titik-titik yang merupakan tepi objek citra. Secara umum, tepi suatu objek dalam citra dinyatakan sebagai titik yang nilai warnanya berbeda cukup besar dengan titik yang ada disebelahnya. Banyaknya metode yang digunakan dalam menyelesaikan permasalahan deteksi  tepi,  diantaranya  adalah  Operator  Prewitt,  Operator  Sobel,  Operator  Canny,  Operator  Roberts,  dan  Laplacian  of Gaussian.  Hasil  deteksi  tepi  citra  Laplacian  of  Gaussian  mampu  menghasilkan  citra  deteksi  tepi  dan  bentuk  lebih  baik dibandingkan Sobel. Namun kurang mampu menghasilkan citra deteksi  karakter[2]. Metode Laplacian of Gaussian dapat mendeteksi  tepi  lebih  akurat  khususnya  pada  tepi  yang  curam.  Selain  itu,  dapat  dikatakan  lebih  akurat  karena  dapat mengurangi kemunculan tepi palsu karena citra disaring terlebih dahulu dengan fungsi Gaussian. Pendekatan penelitian yang dilakukan berdasarkan permasalahan tepi image alga menggunakan operator deteksi tepi dengan metode Canny, Prewitt, dan Sobel. Dan membandingkan metode yang terbaik Canny, Prewitt, dan Sobel untuk mendeteksi tepi citra[3].

## 2. METODE PENELITIAN
Citra  adalah  suatu  representasi  (gambaran),  kemiripan,  atau  imitasi  dari  suatu  objek.  Citra  sebagai  keluaran  suatu  sistem perekaman  data  dapat  bersifat  optik  berupa foto, bersifat  analog  berupa  sinyal-sinyal  video  seperti gambar  pada  monitor televisi, atau bersifat digital yang  langsung disimpan pada suatu media penyimpanan[3].

## 2.2 Pengolahan Citra Digital
Pengolahan  citra  digital  atau  image  processing  merupakan  suatu  disiplin  ilmu  yang  mempelajari  hal-hal  yang  berkaitan dengan perbaikan kualitas gambar (peningkatan kontras, transformasi  warna, restorasi  citra), transformasi  gambar (rotasi, translasi, transformasi geometric, skala), agar mudah diinterpretasi oleh manusi/mesin (komputer)[3]. Masukannya adalah citra dan keluarannya juga citra tapi dengan kualitas lebih baik dari pada citra masukan misal citra warnanya kurang tajam, kabur  (blurring),  dan  mengandung  noise  (misal  bintik-bintik  putih)  sehingga  perlu  ada  pemrosesan  untuk  memperbaikan citra karena citra tersebut menjadi sulit diinterpretasikan karena informasi yang disampaikan menjadi berkurang.

## 2.3 Deteksi Tepi (Edge Detection)
Edge detection adalah proses untuk menemukan perubahan intensitas yang berbeda  nyata dalam  sebuah bidang citra. Deteksi tepi berfungsi untuk memperoleh tepi objek, deteksi tepi memamfaatkan perubahan nilai intensitas yang drastis pada batas dua area[3]. Tepi adalah himpunan pixel yang terhubung dan terletak pada batas dua area, tepi mengandung informasi yang sangat penting, informasi yang diperoleh dapat berupa bentuk maupun ukuran objek. Adapun beberapa contoh pendeteksi tepi yang pertama adalah operator berbasis Gradient (turunan pertama), yaitu operator robert, sobel, dan prewitt. Yang kedua adalah operator berbasis turunan kedua, yaitu operator Laplacian dan operator Laplacian Gaussian.

## 2.4 Metode Canny
Deteksi Tepi Canny dapat mendeteksi tepian yang sebenarnya dengan tingkat eror yang minimum dengan kata lain, operator Canny di desain untuk menghasilkan citra tepian yang optimal[4]. Berikut adalah langkah-langkah dalam melakukan deteksi tepi Canny.
Langkah I :  Menghilangkan noise yang ada pada citra dengan mengimplementasikan Filter Gaussian. Hasilnya citra akan tampak sedikit  buram. Hal  ini dimaksudkan untuk mendapatkan tepian citra yang sebenarnya. Bila tidak dilakukan maka garis-garis halus juga akan dideteksi sebagai tepian.  Berikut ini adalah salah satu contoh filter gaussian dengan
σ = 1.4 :
(1)
Langkah  II  :  Melakukan  deteksi  tepi  dengan  salah  satu  operator  deteksi  tepi  seperti  Roberts,  Perwit  atau  Sobel  dengan melakukan  pencarian  secara  horizontal  (Gx)  dan secara  vertikal  (Gy).  Berikut  ini  salah  satu  contoh  operator  deteksi  tepi (Operator sobel):
(2)
Hasil dari kedua operator digabungkan untuk mendapatkan hasil gabungan tepi vertikal dan horizontal dengan rumus:
(3)
Langkah III : Menentukan Arah tepian yang ditemukan dengan menggunakan rumus:
(4)
Dan  selanjutnya  membagi  ke  dalam  4 warna sehingga  garis  dengan  arah  yang  berbeda  memiliki  warna  yang  berbeda. Pembagiannya adalah :
Derajat 0 – 22,5 dan 157,5 – 180 berwarna Kuning. Derajat 22,5 – 67,5 Berwarna Hijau, dan Derajat67,5 – 157,5 Berwarna Merah.
Langkah IV: Memperkecil garis tepi yang muncul dengan menerapkan non maximum suppression sehingga menghasilkan garis tepian yang lebih ramping.
Langkah terakhir adalah binerisasi dengan menerapkan dua buah nilai ambang.

## 2.5 Metode Prewitt
Metode Prewitt merupakan pengembangan metode Robert dengan menggunakan filter HPF ( High Pass Filter ) yang diberi satu  angka  nol  penyangga.  Metode  ini  mengambil  prinsip  dari  fungsi  laplacian  yang  dikenal  sebagai  fungsi  untuk membangkitkan HPF ( High Pass Filter ). Kernel filter yang digunakan dalam metode Prewitt ini adalah :
H=
−1 0 1
−1 0 1 −1 0 1 𝑑𝑎𝑛 𝐻 = −1 −1 −1 0 0 0 1 1 1 (5)

## 2.6 Metode Sobel
Metode sobel sering disebut juga dengan operator sobel adalah operator yang banyak digunakan sebagai pendeteksian tepi karena  kesederhanaan  dan  keampuhannya.  Metode  sobel  merupakan  pengembangan  dari  metode  robert  dengan menggunakan filter HPF ( High Pass Filter ) yang diberi satu angka nol penyangga. Kelebihan dari metode sobel ini adalah kemampuan untuk mengurangi noise sebelum melakukan perhitungan pendeteksian tepi[4].
Pengaturan piksel di sekitar piksel
[ 𝑎 0 𝑎 1 𝑎 2 𝑎 7 (𝑥, 𝑦)   𝑎 3 𝑎 6 𝑎 5 𝑎 4 ] (6)
Operator sobel adalah magnitude dari gradien yang dihitung dengan
𝑀 = √𝑠 𝑥 2 + 𝑆 𝑦2
(7)
Keterangan M = Besar gradien operator sobel S x = Gradien sobel arah horizontal S y = Gradien sobel arah Vertikal Turunan parsial dihitung dengan Sx = (a2+ ca3 + a4) – (a0 + ca7 + a6) Sy = (a0+ ca1 + a2) – (a6 + ca5 + a4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam proses pendeteksian tepi pada citra pada perbandingan deteksi tepi citra pada gambar alga seperti alga diantome , Alga Euglena dan Alga Dinoflagellata diantaranya dengan membandingkan metode canny, prewit  dan sobel, langkah pertama yang harus kita lakukan ialah melakukan input citra, pada sub bab ini penulis menggunakan foto alga yang berukuran 5x5 piksel. Gambar jenis alga yang akan diinputkan dapat  berekstention  berupa bmp. Setelah citra kita inputkan maka sistem akan melakukan proses pengambilan nilai piksel masing-masing dari Red, Green dan Blue (RGB).
Alasan dilakukannya perbandingan canny, prewit dan sobel pada image jenis alga untuk mendeteksi tepi citra adalah dengan  banyak  nya  jenis  alga  yang  belum  diketahui  yang  mengakibatkan  pendataan  statistik  pada  dinas  perikanan  dan kelautan kesulitan untuk mengetahui jenis dan bentuk alga yang langka atau dilindungi keberadaannya. Aplikasi pada sistem yang diterapkan masih belum dapat membedakan dalam hal bentuk alga walaupun berdasarkan tepi image alga. Adapun  penelitian  ini  adalah  bagaimana  deteksi  tepi  citra  pada  jenis  alga diantome ,  Alga Euglena dan  Alga Dinoflagellata pada  image  alga  pada  citra  berformat  bmp.  Format file citra  didalam  penelitian  ini adalah  citra  grayscale. Didalam sistem yang akan dilakukan deteksi  tepi berdasarkan hasil perbandingan berdasarkan metode canny, prewit dan sobel. Adapun poto image alga dapat dapat dilihat dibawah ini :

## Gambar 1. Jenis Citra Alga
Lalu dilakukan proses perbandingan pada citra alga berdasarkan metode Canny, Prewitt dan Sobel dengan menggukan PSNR, terlihat  bahwa  nilai  PSNR  ditentukan  oleh  nilai  dari  MSE,  semakin  kecil  nilai  MSE  maka  akan  menyebabkan  semakin besarnya nilai dari PSNR. Hal ini mengindikasikan bahwa semakin besar nilai dari PSNR maka citra asli akan semakin mirip dengan citra yang dihasilkan oleh proses filter seperti pada hasil di bawah ini
Tabel 1. Hasil Citra Alga Perbandingan Metode Canny, Prewitt dan Sobel
Citra Alga Canny Prewiit Sobel MSE 322,8 308 534,6 PSNR 17,187 db 17,398 db 30,378 db MSE 301,1 294 632,8 PSNR 17,352 db 17,146 db 75,471 db MSE 304,8 299,7 569,7 PSNR 27,938 db 27,864 db 30,654 db
Perbandingan deteksi tepi dengan menerapkan masing-masing metode diantaranya Canny, Prewitt dan Sobel pada deteksi tepi  citra  jenis  alga  yaitu  dengan  menghaluskan  citra  yang  berbentuk grayscale dengan  dengan  fungsi Gaussian dan melakukan deteksi tepi.

## 3.1 Implementasi
Implementasi tampilan perbandingan deteksi tepi canny, prewitt dan sobel berdsarkan nilai MSE dan PSNR
Gambar 2. Tampilan Pengujian Alga
Berdasarkan hasil yang di dapat dalam penelitian dan penyusunan skripsi ini serta disesuaikan dengan tujuan, maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut :
1. Deteksi tepi pada image jenis alga dapat dibentuk melalui proses input citra, mengubah citra tersebut untuk mendeteksi tepi citra ke dalam model grayscale dan membandingkan hasil tepi citra dengan metode Canny, Prewitt dan Sobel. 2. Perbandingan deteksi tepi dengan menerapkan masing-masing metode diantaranya Canny, Prewitt dan Sobel pada deteksi tepi  citra  jenis  alga  yaitu  dengan  menghaluskan  citra  yang  berbentuk grayscale dengan  dengan  fungsi Gaussian dan melakukan deteksi tepi.
3. Merancang  aplikasi  perbandingan  deteksi  tepi  citra  pada  VB  NET.2008  yaitu  dengan  menerapkan  algoritma Canny, Prewitt dan Sobel pada aplikasi yang akan dirancang.

## REFERENCES
[1] A. Soeb , . S. Lukas dan S. N. Mian , “Implementasi Metode Laplacian of Gaussian Dalam Deteksi Tepi Citra Gigi Berlubang,” dalam Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS), Medan, 2020.
[2] Agus Basukesti, Dwi Nugraheny Ade Noversi Putra, "Penerapan Metode Sobel Untuk Pengukuran Tinggi Badan Menggunakan Webcam," Compiler, vol. 2, no. 1, p. 6, Mei 2013.
[3] S.si.,M.kom T.Sutoyo, M.kom, Edy Mulyanto S.Si, Dr.Vincent Suhartono, Oky Dwi Nurhayati, and M.kom, M.T. Wijanarto, Teori Pengolahan Citra Digital , Benedicta Rini w, Ed. Yogyakarta: Andi, 2009.
[4] Darma Putra, Pengolahan Citra Digital, Westriningsih, Ed. Yogyakarta: Andi, 2010.
[5] http://darsatop.lecture.ub.ac.id/2014/06/apel-malus-domestica/
[6] Rosa A.S and M Shalahudin, Rekayasa Perangkat Lunak. Bandung: Informatika Bandung, 2015, vol. 3.
[7] Wahana Komputer, Ragam Aplikasi Pengolahan Image dengan Matlab. Jakarta: Komputindo, 2013.
[8] S. Surti , “Penerapan Metode Median Filter untuk Mereduksi Noise Speckle dan Salt& Pepper pada Citra Ortokromatik,” Building Informatics, Technology and Science (BITS), vol. 1, no. 1, pp. 34-41, 2019.