## Perancangan Sistem Aplikasi Terhadap Penentuan Tulang Osteoporosis Pada Citra X-Ray Tulang Paha Dengan Thresholding Metode Otsu
Muhammad Angga Wiratama 1 ,  M. Reza Faisal 2 ,  Radityo Adi Nugroho 3 1,2,3 Prodi Ilmu Komputer FMIPA UNLAM Jl. A. Yani Km 36 Banjarbaru, Kalimantan selatan
1 Email: ewiratama@rocketmail.com

## Abstract
Femur has a function to support the upper body that causes the femur can be affected by osteoporosis due to its function , it is supported by singh index rating system that has a grade each - each seeing femur bone affected by osteoporosis or normal bone. This study aimed to test the Otsu thresholding method for determining the femur bone osteoporosis and Singh index , the results of the study showed the percentage of correctness of 80 % to determine osteoporotic bone but getting the 31 % to determine the  index  singh,  so  the  Otsu  thresholding  method  can  be  concluded  successfully  to determine the femur bone osteoporosis but did not succeed in determining the index singh.
Keywords: Thresholding, Otsu, indeks singh.

## Abstrak
Tulang  paha  memiliki  fungsi  untuk  menyokong  tubuh  bagian  atas  yang menyebabkan  tulang  paha  dapat  terkena  osteoporosis  karena  fungsinya,  hal  ini didukung  oleh  sistem  pemeringkatan  indeks  singh  yang  memiliki  grade  masing  - masing  melihat tulang paha yang terkena tulang osteoporosis atau tulang normal. Penelitian ini bertujuan untuk menguji thresholding metode otsu untuk menentukan tulang  paha  yang  terkena  osteoporosis  dan  indeks  singh  ,  dari  hasil  penelitian didapatkan  hasil  presentase  kebenaran  sebesar  80%  untuk  menentukan  tulang osteoporosis  tetapi  mendapatkan  hasil  31%  untuk  menentukan  indeks  singhnya, sehingga  thresholding  metode  otsu  dapat  disimpulkan  berhasil  untuk  menentukan tulang  paha  terkena  osteoporosis  akan  tetapi  tidak  berhasil  dalam  menentukan indeks singh.
Kata kunci : Thresholding , Otsu , indeks singh.

## 1. PENDAHULUAN
Pada  penelitian  ini,  data  yang  digunakan  yaitu  tulang  fremur/tulang  paha yang berfungsi sebagai pemberi dukungan kepada seluruh bagian tubuh, salah satu dari  beberapa  tulang  yang  memainkan  peran  dalam  hal  berjalan,  berlari  dan melompat  sehingga  diasumsikan  bahwa  dengan  fungsi  tulang  paha  ialah  maka kemungkinan  terjadinya  osteoporosis  lebih besar.  Indeks Singh memiliki  grade  / tingkatan  dimana  untuk  setiap  grade  memiliki  perubahan  kontur  tulang  yang berbeda , tulang  ini memiliki pola tertentu yang menunjukkan apakah seseorang mempunyai arsitektur tulang fremur yang sehat atau sudah menurun kualitasnya sehingga dapat menjadi indikasi terjadinya osteoporosis atau tidak [6] . Analisis dengan memanfaatkan thresholding metode otsu terhadap citra x- ray  tulang  osteoporosis  telah  dilakukan  oleh  beberapa peneliti  dimana  hasil  dari metode otsu mencari nilai ambang yang telah dihitung dengan analisis diskriminan untuk  mendapatkan  nilai  ambang  terbaik,  setelah  itu  thresholding  mengeksekusi nilai ambang tersebut untuk membagi citra kedalam daerah hitam dan daerah putih dengan tujuan untuk dilakukan perhitungan jumlah piksel [1] . Sehingga diharapkan metode  ini  dapat  digunakan  untuk  menentukan  tulang  normal  dan  tulang osteoporosis dengan indeks singh masing – masing.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Perencanaan
Tahap ini menyangkut studi kebutuhan pengguna baik secara teknis maupun secara  teknologi,  penjadwalan  waktu  untuk  pengembangan  suatu  proyek  sistem informasi atau perangkat lunak.

## 2.2 Pengumpulan Data
Mempelajari data atau informasi yang sebelumnya sudah dimiliki, jika tidak sesuai dengan yang diharapkan dalam pembuatan sistem maka data tersebut akan dikembangkan lagi sesuai dengan tujuan akhir pembuatan aplikasi.

## 2.3 Perancangan
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  perancangan  sistem  berdasarkan  dari  hasil wawancara  dan  studi  kepustakaan.  Perancangan  yang  dilakukan  meliputi  desain sistem, desain antarmuka, serta desain database.

## 2.4 Implementasi
Hasil  rancangan  yang  telah  dihasilkan  akan  diimplementasikan  menjadi sebuah  aplikasi  sistem  analisis  osteoporosis  pada  citra  x-ray  tulang  paha menggunakan thresholding metode otsu.

## Gambar 1. Proses data pengetahuan [1]

## Gambar 2. Proses pengecekan citra [1]

## 2.5 Uji Coba
Hasil implementasi akan di uji coba menjadi sebuah aplikasi sistem analisis osteoporosis pada citra x-ray tulang paha menggunakan thresholding metode otsu. Black box dan hasil output aplikasi yang dihitung presentase kebenarannya.

## 2.6      Pemeliharaan dan Perawatan
Tahap  dimana  dimulai  melakukan  pengoperasian  sistem,  jika  diperlukan melakukan perbaikan kecil atas kesalahan yang ada.
DATA BANDING PROSES EKUALISIASI PROSES OTSU PROSES  CROPPING PROSES THRESHOLDING PROSES DATA PENGETAHUAN DATA UJI PROSES EKUALISIASI PROSES OTSU PROSES  CROPPING PROSES THRESHOLDING PROSES PENGECEKAN DENGAN DATA PENGETAHUAN

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Masukan dan Keluaran
Data yang digunakan pada analisis masukan yaitu proses data pengetahuan adalah  data  citra  digital  berskala  grayscale  yang  diambil  menggunakan  x-ray berformat  bitmap.  Data  yang  diinput  pada  proses  data  pengetahuan  adalah  nilai untuk  menentukan  batas  tulang  osteoporosis  dan  batas  indeks  singh  tulang. Sedangkan pada analisis keluaran yaitu proses pengecekan citra didapat batas nilai setup dan batas atas indeks singh yang digunakan, Sedangkan hasil keluaran pada proses pengecekan citra adalah berupa hasil analisis citra tulang dengan indikasi terkena osteoporosis atau tidak terkena dengan indeks singh masing – masing.

## 3.2 Analisis Proses
Analisis  proses  bertujuan  untuk  menganalisis  proses  apa  saja  yang  bisa dilakukan oleh aktor terhadap sistem. Analisis proses dari sistem ini menggunakan Use Case Diagram yaitu seperti berikut:
Gambar 3. Use Case Diagram Data Pengetahuan
Use  Case  data  pengetahuan  menjelaskan  interaksi  antara  user  dengan aplikasi dalam hal penginputan data banding dimana user apabila ingin menginput data banding dengan melakukan ambil gambar terlebih dahulu.
Gambar 4. Use Case Diagram Proses Pengecekan Citra
Use Case proses pengecekan citra menjelaskan interaksi antara user dengan aplikasi untuk melakukan analisa terhadap citra yang diinput dengan mengambil gambar terlebih dahulu.
<<extends>> user mengambil gambar menginput data banding <<extends>> user mengambil gambar melakukan proses pengecekan citra

## 3.3 Perancangan Proses
Perancangan  proses  menggunakan  Activity  Diagram  yang  bertujuan  untuk mengetahui jalur aktivitas pada sistem. Berikut ini merupakan perancangan proses dari sistem dengan menggunakan Activity Diagram seperti pada gambar berikut:
Gambar 5. Activity Diagram Data Pengetahuan
Gambar 6. Activity Diagram Proses Pengecekan Citra
Si ste m m e n a m p i l ka n cItra si m p a n  ke ta b e l  tse tu p p ro se s o tsu h i sto g ra m e ki l i si a si p ro se s cro p p i n g p ro se s T h re sh o l d i n g m e m a su ka n  n i l a i se tu p  a ta u  b a ta s a ta s i n d e ks si n g h  ya n g  b a ru Use r a m b i l  g a m b a r p ro se s p e n e n tu a n ROI m e n g i n p u t d a ta p e n g e ta h u a n si ste m m e n a m p i l ka n ci tra sta tu s tu l a n g p ro se s cro p p i n g p ro se s o tsu h i sto g ra m e ki l i si a si m e m b a n d i n g ka n p re se n ta se  tu l a n g  ke d a l a m  se tu p p ro se s T h re sh o l d i n g u se r a m b i l  g a m b a r p ro se s p e n e n tu a n ROI

## 3.4 Perancangan Database
Perancangan  database  dengan  menggunakan  ERD  (Entitas  Relationship Diagram) untuk menggambarkan hubungan antar entitas. Perancangan basis data terdiri dari beberapa model data, yaitu ERD dan Physical Data Model.
a. ERD (Entitas Relationship Diagram)
Gambar 7. ERD
b. Physical Data Model
Gambar 8. Physical Data Model

## 3.5 Implementasi
Implementasi merupakan tindak lanjut dari perancangan user interface yang telah dibuat pada tahap sebelumnya. Pada penelitian ini, implementasi dilakukan menggunakan bahasa pemrograman delphi 7.
idsetup nilai setup 1 n totsu pikselhitam gambar threshold pikselputih Kodegambar klasifikasi presentase tsetup ttest Memiliki mel engkapi threshold gambar presentase klasifikasi Kodegambar1 indexsingh indexsingh Memiliki menyimpan 1 n 1 batas3 batas5 batas2 batas4 tlogin user pass idlogin idsetup idsetup tsetup idsetup setup batas2 batas3 batas4 batas5 ...
double double float float float float <pk> ttest kodegambar1 idsetup gambar indekssingh threshold presentase klasifikasi ... char(5) double longblob integer integer double char(12) <pk> <fk> totsu kodegambar idsetup gambar
presentase threshold klasifikasi indekssingh pikselputih pikselhitam ... char(5) double longblob double integer char(12) integer integer integer <pk> <fk>
tlogin idlogin user pass ... integer varchar(25) varchar(25)
<pk>
a. Login
Gambar 9. Form Login [1]
Login  digunakan  sebagai  inisiasi  awal  untuk  memasuki  halaman  utama aplikasi yang digunakan dengan tujuan untuk membatasi tiap user yang masuk, dengan nama user dan kata sandi tertentu.
b. Data Pengetahuan
Gambar 10. Form Data Pengetahuan [1]
Pada  proses  data  pengetahuan  menggunakan  data  banding  yang dilakukan  penginputan  data  untuk  dijadikan  sebagai  nilai  acuan  dalam menentukan tulang paha yang terkena osteoporosis atau tidak terkena, dengan indeks singh masing – masing. Untuk menentukan tulang terkena osteoporosis atau tidak digunakan nilai rata – rata dari tulang osteoporosis sebagai nilai acuan [2] sedangkan indeks singh menggunakan batas atas dari range citra tiap indeks singh.
c. Setup
Gambar 11. Form setup [1]
Form ini digunakan untuk menjadi nilai batas klasifikasi status tulang femur apakah terkena  tulang  normal  atau  tulang  osteoporosis  dan  nilai  batas  indeks singh masing – masing.

## d. Proses Pengecekan Citra
Gambar 12. Form Pengecekan Citra [1] Proses  pengecekan  citra  melakukan  analisis  citra  inputan  melalui penentuan  daerah  Region  Of  Interest  agar  dapat  fokus  terhadap  daerah  yang diinginkan  [5]  kemudian  citra  dilakukan  proses  cropping  untuk  dilakukan ekualisasi  citra,  proses  ini  dapat  dilihat  pada  histogram  citra  yang memeperlihatkan  sebaran  derajat  keabuan  pada  citra  sebelum  sesudah dilakukan ekualisasi sehingga didapat citra ekualisasi, baru setelah itu citra hasil ekualisasi dilakukan perhitungan thresholding metode otsu untuk mendapatkan jumlah  piksel  hitam  dan  jumlah  piksel  putih  berdasarkan  nilai  ambang  yang terbaik berdasarkan analisis diskriminan [4]. Output citra hasil yang dihasilkan
yaitu berupa citra biner yang telah memiliki klasifikasi tulang dan jenis indeks singh masing – masing.

## 3.6 Uji Coba dan Evaluasi
Tahap uji coba menggunakan analisis black box yang dilakukan dengan cara memberikan  input  yang  valid  dan  non  valid  ke  sistem  dengan  beberapa  kondisi tertentu untuk mengetahui apakah sistem dapat tetap berjalan dan apakah output yang dihasilkan sudah sesuai dengan harapan atau tidak [3]. Adapun uji coba yang dilakukan sebagai berikut:
a. Uji coba form login
b. Uji coba form data pengetahuan
c. Uji coba form setup
d. Uji coba form pengecekan citra
Pada tahap uji coba form pengecekan citra menggunakan data tulang normal sebanyak 10 citra , data tulang osteoporosis sebanyak 15 citra , data tulang indeks singh 2 sebanyak 1 citra , data tulang indeks singh 3 sebanyak 1 citra , data tulang indeks singh 4 sebanyak 4 citra dan tulang indeks singh 5 sebanyak 6 citra. Hasil dari uji coba form tersebut dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 1. Hasil Uji Coba Form Pengecekan Citra Klasifikasi Tulang Osteoporosis dan Tulang Normal [1].
Kode gambar Presentase Klasifikasi menurut data banding Hasil klasifkasi form pengecekan citra Hasil Kebenaran B0001 50,07 Osteoporosis  Osteoporosis Benar B0002 51,42 Osteoporosis Normal Salah B0003 49,85 Osteoporosis  Osteoporosis Benar B0004 47,99 Osteoporosis  Osteoporosis Benar B0005 50,85 Osteoporosis  Osteoporosis Benar B0006 53,68 Osteoporosis Normal Salah B0007 50,6 Osteoporosis  Osteoporosis Benar B0008 50,57 Osteoporosis  Osteoporosis Benar B0009 50,34 Osteoporosis  Osteoporosis Benar B0010 49,61 Osteoporosis  Osteoporosis Benar B0011 50,83 Osteoporosis  Osteoporosis Benar B0012 50,12 Osteoporosis  Osteoporosis Benar B0013 55,95 Osteoporosis Normal Salah B0014 47,06 Osteoporosis  Osteoporosis Benar B0015 45,61 Osteoporosis  Osteoporosis Benar B0016 53,12 Osteoporosis Normal Salah B0017 49,71 Osteoporosis  Osteoporosis Benar B0018 52,2 Normal Normal Benar B0019 50,82 Normal Osteoporosis Salah B0020 50,74 Normal Osteoporosis Salah B0021 51,5 Normal Normal Benar B0022 51,3 Normal Normal Benar B0023 51,37 Normal Normal Benar
Kode gambar Presentase Klasifikasi menurut data banding Hasil klasifkasi form pengecekan citra Hasil Kebenaran B0024 52,35 Normal Normal Benar B0025 51,22 Normal Normal Benar B0026 56,94 Normal Normal Benar B0027 57,13 Normal Normal Benar B0028 58,13 Normal Normal Benar B0029 51,76 Normal Normal Benar B0030 52,67 Normal Normal Benar B0031 51,9 Normal Normal Benar B0032 51,83 Normal Normal Benar B0033 55,75 Normal Normal Benar B0034 51,56 Normal Normal Benar B0035 51,91 Normal Normal Benar B0036 53,12 Normal Normal Benar B0037 53,1 Normal Normal Benar B0038 50,6 Normal Osteoporosis Salah B0039 53,2 Normal Normal Benar B0040 51,38 Normal Normal Benar B0041 46,83 Normal Osteoporosis Salah
Dari hasil uji coba yang dimiliki menurut tabel 1, hasil uji benar berjumlah 33 macam sedangkan data yang memiliki status uji tidak benar berjumlah 8 macam dan untuk melakukan perhitungan keakuratan aplikasi menggunakan rumus [2] :
Akurasi  = Data yang benar Jumlah data uji x 100%   = 33 41 x 100%  = 80 %
Tabel 2. Hasil Uji Coba Form Pengecekan Citra Klasifikasi Tulang Indeks Singh [1].
Kode gambar Indeks singh menurut data banding Presentase Hasil Indeks singh form pengecekan citra Hasil uji coba B0001 2 50,07 2 Benar B0002 3 51,42 3 Benar B0018 4 52,2 4 Benar B0019 4 50,82 2 Salah B0020 4 50,74 2 Salah B0021 4 51,5 3 Salah B0022 4 51,3 2 Salah B0023 4 51,37 3 Salah B0024 4 52,35 4 Benar B0025 4 51,22 2 Salah B0026 5 56,94 6 Salah B0027 5 57,13 6 Salah
Kode gambar Indeks singh menurut data banding Presentase Hasil Indeks singh form pengecekan citra Hasil uji coba B0028 5 58,13 6 Salah B0029 5 51,76 6 Salah B0030 5 52,67 5 Benar B0031 5 51,9 3 Salah
Dari  hasil  uji  coba  menurut  tabel  2,  hasil  uji  benar  berjumlah  5  macam sedangkan data yang memiliki status uji tidak benar berjumlah 11 macam dan untuk melakukan perhitungan keakuratan aplikasi menggunakan rumus [2]:
Akurasi = Data yang benar Jumlah data uji x 100% = 5 16 x 100%    =  31 %

## 3.7 Pembahasan
Tabel  dibawah    mendeskripsikan  range  data  klasifikasi  tulang  ,  batas  atas indeks singh berdasarkan data banding yang dimiliki.
Tabel 3. Tabel range data klasifikasi tulang dan batas atas indeks singh indeks singh range data pengetahuan klasifikasi batas atas indeks singh jumlah data 2 51,05 – 51,36 tulang osteoporosis 51,36 2 3 49,25 – 52,01 tulang osteoporosis 52,01 9 4 50,5 – 52,48 tulang normal 52,48 20 5 50,68 – 54,08 tulang normal 54,08 10
Apabila  kita  melihat  pada  tabel  3  terdeskripsi  bahwa  range  data  tulang osteoporosis yaitu 49,25 – 52,01 dengan indeks singh 2 hingga indeks singh 3 dan untuk range data tulang normal pada indeks singh 4 hingga indeks 5 dengan range data 50,5 – 54,08. Sehingga untuk menentukan klasifikasi tulang normal dan tulang osteoporosis menggunakan nilai setup yang dihitung melalui rata - rata dari range tulang  osteoporosis  sebesar  51,06  seperti  pada  tabel  3,  jadi  apabila  presentase tulang  melebihi  nilai  setup  51,06  maka  tulang  normal  dan  apabila  presentase dibawah  nilai  setup  51,06  maka  tulang  osteoporosis  dari  nilai  setup  tersebut didapat akurasi aplikasi untuk menentukan tulang osteoporosis dan tulang normal sebesar  80%.  Kemudian  range  data  minimum  dan  batas  maksimum  yang berpotongan antara  grade 3 hingga grade 5, diantaranya range nilai indeks 2 49,25 – 52,01 , indeks singh 4 memiliki range nilai 50,5 – 52,48 dan range nilai indeks singh 5 sebesar 50,68 – 54,08 hal ini yang menyebabkan sulit untuk menentukan batas tiap – tiap indeks singh yang dimiliki  dengan  otsu thresholding. Akan tetapi pada penelitian ini dicoba menggunakan batas atas tiap indeks singh yang telah didapat
melalui proses data pengetahuan setelah sebelumnya dilakukan perhitungan yang lain menggunakan nila tengah dan rata – rata tiap indeks singh. Sehingga didapat akurasi  aplikasi  sebesar  31%  untuk  menentukan  tulang  indeks  singh  ,dari  hasil tersebut  bisa  disimpulkan  bahwa  dalam  penelitian  ini  thresholding  metode  otsu kurang  tepat  untuk  menentukan  grade  indeks  singh  tiap  citra  yang  diinput.  Hal tersebut mungkin disebabkan oleh kurangnya data citra yang dimiliki seperti data yang dimiliki untuk grade indeks singh tidak merata, semisal untuk data banding grade indeks singh 2 hanya berjumlah 2 data sedangkan data grade indeks singh 4 berjumlah 18 data citra.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini adalah :
a. Thresholding metode otsu dalam pengimplementasiannya untuk menentukan tulang osteoporosis mendapatkan hasil akurasi aplikasi sebesar 80 %.
b. Hasil implementasi thresholding metode otsu gagal untuk digunakan terhadap penentuan indeks singh, karena prosentase akurasi aplikasi sebesar 31%, hal ini dikarenakan sebaran data citra yang dimiliki kurang merata.
c. Thresholding metode otsu dapat digunakan untuk menentukan klasifikasi citra digital  tulang  femur  akan  tetapi  thresholding  metode  otsu  kurang  tepat digunakan untuk menentukan indeks singh citra digital tulang femur.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Wiratama, M. Angga, Analisis Osteoporosis Pada Citra X-Ray Tulang Paha Menggunakan Thresholding Metode Otsu,Banjarbaru, Hal 1 – 67, 2015.
[2] Cahyaningsih,  S,  2010,  Deteksi  osteoporosis  dengan  tresholding  Metode otsu  pada  citra  x-ray  tulang  rahang,  Malang:  Jurusan  Fisikan  Fakultas Sains dan Teknologi UIN.
[3] Dondeti,  Jagruthi  dan  Nindra,  Srinivas,  2012,  Black  Box  And  White  Box Testing.  International  Journal  of  Embedded  Systems  and  Applications, Vol 2. No. 2.
[4] Gonzalez,  R.C  dan  Woods,  R.E.  2004,  Digital  Image  Processing  Second Edition, New Jersey: Prentice Hall.
[5] Munir, R, 2004, Pengolahan citra digital dengan pendekatan algoritimik. bandung: Informatika.
[6] Salamat, M. R, 2010, Comparison of Singh index accuracy and dual energy X-ray absorptiometry bone mineral density measurement for evaluating osteoporosis,  Iran:  Departement  of  Medical  Physics  and  Medical Engineering.