Hardian Oktavianto 1 , Izzati Muhimmah 2 , Taufiq Hidayat 2
1 Teknik Informatika,Universitas Muhammadiyah Jember Jl. Karimata 49 Jember hardian.oktavianto@gmail.com 2,3 Teknik Informatika,Universitas Islam Indonesia Jl. Kaliurang KM 14.5 Sleman Yogyakarta
2 e.n.dirgahayu@gmail.com
3 taufiqhid@fti.uii.ac.id

## Abstract
Researches with early detection of caries using x-ray topic has been widely developed, generally before doing object detection, the early step is segmentation. Image segmentation is one of the digital image processing steps used to segregate an area or object observed with other areas or objects. Segmentation has an important role as the initial determination of the desired area or object so that it can be continued to the identification stage. FCM (fuzzy c-means) algorithm is one of object segmentation technique or object grouping in the field of digital image processing study. The basic concept of FCM is to determine the centroid and members of each group adaptively, in principle FCM uses a fuzzy grouping model so that a data or element becomes a member of all the clusters that are formed. Segmentation of the dental area using FCM with 4 clusters aims to segment the enamel, dentin, pulp, and backround areas. The result of segmentation using FCM is influenced by the condition of the dataset used. The background area of the entire dataset can be well segmented. FCM is also capable of segmenting the enamel area but in some datasets, the enamel segmentation results are still mixed with other teeth areas. For the dentin and pulp areas, the segmentation result of these two areas is not optimal yet; most of the dentin and or pulp areas are still segmented with the other teeth’s area.
Keywords — Fuzzy c-means, Image Segmentation, Teeth Segmentation.

## PENDAHULUAN
Penelitian  -  penelitian  dengan  tema  deteksi  dini karies  yang  menggunakan  sumber  citra x-ray telah banyak dilakukan, beberapa diantaranya adalah Wei Kuang dan Weiping Ye pada 2008 yang menerapkan kernel-modified SVM  sebagai classifier dengan segmentasi watershed sebagai  metode  dalam peningkatan kualitas citra [1]. João Paulo Ribeiro de Oliveira pada 2009 dalam tesisnya yang mendeteksi karies gigi pada citra panoramic dalam 3 tahap utama, penentuan region of interest (ROI) dari keseluruhan visual citra x-ray panoramic , pemisahan area per gigi dengan active  contour ,  dan  tahap  terakhir  adalah klasifikasi  [2].  Abdolvahab  Ehsani  Rad  et.  al.  pada 2015  menerapkan median  filter dan thresholding sebagai  metode  peningkatan  kualitas  citra x-ray , kemudian  melakukan  pemisahan  obyek  gigi  dengan integral  projection ,  dan  metode feature  map untuk deteksi  karies  gigi  [3].  Ketiga  penelitian  tersebut mempunyai  kesamaan  yaitu  melakukan  segmentasi
terlebih  dahulu  sebelum  melakukan  deteksi  karies gigi.
Segmentasi  citra  merupakan  salah  satu  tahap pengolahan  citra  digital  yang  digunakan  untuk melakukan pemisahan area atau obyek yang diamati dengan  area  atau  obyek  lainnya  [4].  Pada  kasus deteksi  obyek  pada  suatu  citra,  segmentasi mempunyai  peran  penting  sebagai  awal  penentuan area  atau  obyek  yang  diinginkan  sehingga  dapat dilanjutkan ke tahap identifikasi [5].
Penelitian  tentang  segmentasi  citra  medis  juga telah  banyak  dilakukan.  Beberapa  diantaranya  yang berkaitan  dan  menunjang  penelitian  ini  adalah, penelitian  tentang  segmentasi  tumor  hati  dari  citra CT- Scan yang dilakukan oleh Bing Nan Li pada 2009 [6],  segmentasi  organ  tubuh  dengan  format  citra medis berbeda yaitu cerebral tissue citra MRI, liver tissue dari citra CT- Scan , dan carotid artery dari citra ultrasound ,  yang  juga  dilakukan  oleh  Bing  Nan  Li pada  2011  [7],  dan  segmentasi  massa  dari  citra

## SEGMENTASI AREA GIGI MENGGUNAKAN FUZZY C- MEANS
mamografi  yang  dilakukan  Anitha  pada  2015  [8]. Semua  penelitian  tersebut  menerapkan  metode clustering yaitu fuzzy  c-means (FCM)  untuk melakukan  segmentasi  obyek  pada  citra  medis  dan menghasilkan akurasi yang baik.
Algoritma  FCM  merupakan  salah  satu  teknik segmentasi obyek atau pengelompokan obyek dalam bidang kajian pengolahan citra digital. Konsep dasar FCM  adalah  menentukan centroid dan  anggota masing  –  masing  kelompok  secara  adaptif,  pada prinsipnya FCM
menggunakan model
pengelompokan fuzzy sehingga  sebuah  data  atau elemen  menjadi  anggota  dari  semua cluster yang terbentuk.  Pada  bidang  pengolahan  citra,  yang dimaksud dengan data atau elemen adalah masing – masing  piksel  pada  sebuah  citra.  Keanggotaan  data dalam  suatu cluster ditentukan  oleh  derajat keanggotaannya,  dimana  derajat  keanggotaan  ini bernilai antara 0 hingga 1, semakin besar atau tinggi derajat  keanggotaan  sebuah  data  terhadap  sebuah cluster maka  semakin  tinggi  pula  kepemilikan  data tersebut  pada  sebuah cluster dan  begitu  juga sebaliknya [5], [9].
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  segmentasi struktur  gigi  atau  segmentasi  bagian  –  bagian  gigi sehingga diharapkan dapat membantu para ahli untuk melakukan identifikasi obyek pada tahap selanjutnya, khususnya identifikasi atau deteksi karies secara dini. Segmentasi  nantinya  bertujuan  mendapatkan  4  area atau bagian dari tiap dataset, yaitu area enamel , area dentin ,  area pulpa ,  dan  area  latar  belakang ( background ). Data citra yang digunakan adalah citra x-ray gigi berjenis periapical . Tahap pertama adalah melakukan  persiapan  data  atau preprocessing , kemudian dilanjutkan dengan melakukan segmentasi menggunakan  FCM,  dan  yang  terakhir  adalah melakukan analisa terhadap hasil segmentasi.

## TINJAUAN PUSTAKA
FCM  menggunakan  suatu  fungsi  obyektif 𝜇 𝑚𝑛 untuk  menentukan  derajat  keanggotaan  dari  obyek ke-n terhadap cluster ke-m, dalam bidang pengolahan citra digital, obyek ke-n yang dimaksud disini adalah masing  –  masing  piksel  pada  suatu  citra. Cost function dari FCM adalah :
𝐽 = ∑ ∑ 𝜇 𝑚𝑛 𝑙 𝐶 𝑚=1 𝑁 𝑛=1 ‖𝑖 𝑛 − 𝑣 𝑚 ‖ 2 ( 1 )
dimana 𝑙(> 1) adalah  sebuah  parameter yang  mengendalikan  tingkat fuzzy atau  bobot eksponen, c adalah jumlah cluster , 𝜇 𝑚𝑛 adalah fungsi keanggotan yang didefinisikan seperti pada rumus (2), dan 𝑣 𝑚 adalah  pusat cluster seperti  pada  rumus  (3). Fungsi  keanggotaan 𝜇 𝑚𝑛 dan centroid 𝑣 𝑚 akan diperbarui secara iteratif.
𝜇 𝑚𝑛 = ‖𝑖 𝑛 − 𝑣 𝑚 ‖ −2/(𝑙−1) ∑ ‖𝑖 𝑛 − 𝑣 𝑘 ‖ −2/(𝑙−1) 𝐶 𝑘=1 ; ( 2 ) 𝑣 𝑚 = ∑ 𝜇 𝑚𝑛 𝑙 𝑖 𝑛 𝑁 𝑛=1 ∑ 𝜇 𝑚𝑛 𝑙 𝑁 𝑛=1 ( 3 )
Algoritma  FCM  ini  akan  optimal  ketika  piksel  – piksel yang dekat dengan suatu centroid mempunyai nilai  keanggotaan  yang  tinggi  sedangkan  piksel  – piksel  yang  jauh  dengan  suatu centroid mempunyai nilai keanggotaan yang rendah.
Salah satu permasalahan dalam implementasi algoritma FCM dalam segmentasi citra digital adalah kurangnya  informasi  spasial,  dimana  informasi spasial ini merupakan salah satu karakteristik penting dari  suatu  gambar  yang  merepresentasikan  korelasi antar piksel tetangga. Pada suatu citra, piksel tetangga cenderung  memiliki  nilai  -  nilai  fitur  yang  serupa, selain  itu  informasi  spasial  juga  menunjukkan probabilitas  kepemilikan  pada cluster yang  sama. Karena noise dan  artefak  sering  mempengaruhi kinerja  dan  hasil  dari  segmentasi,  hal  ini memunculkan  ide  untuk  menggabungkan  informasi spasial ke dalam FCM. Keh-Shih Chuang melakukan penelitian  dengan  mengembangkan  algoritma  FCM dimana informasi spasial dapat dimasukkan ke dalam fungsi keanggotaan secara langsung menggunakan :
𝜇 ′ 𝑚𝑛 = 𝜇 𝑚𝑛 𝑝 ℎ 𝑚𝑛 𝑞 ∑ 𝜇 𝑘𝑛 𝑝 𝐶 𝑘=1 ℎ 𝑘𝑛 𝑞 ( 4 )
Dimana p and q adalah dua parameter yang mengendalikan  masing  –  masing  kontribusi  dari kedua fungsi, apabila nilai p = 1 dan nilai q = 0, maka hasilnya sama saja dengan FCM tanpa menggunakan atau  melibatkan  informasi  spasial.  Variabel ℎ 𝑚𝑛 merupakan  informasi  spasial  yang  didefiniskan dengan :
ℎ 𝑚𝑛 = ∑ 𝜇 𝑚𝑘 𝑘∈𝑁 𝑛 , ( 5 )
Dimana 𝑁 𝑛 merupakan local  window yang berpusat disekitar piksel n. Kegunaan dari informasi spasial  tersebut  sama  seperti  fungsi  keanggotaan,
fungsi spasial ℎ 𝑚𝑛 menunjukkan probabilitas bahwa piksel i n menjadi anggota cluster ke-m. Fungsi spasial dari piksel terhadap suatu cluster akan bernilai besar jika sebagian besar piksel tetangga juga berada pada cluster yang sama. Bobot 𝜇 𝑚𝑛 dan centroid 𝑣 𝑚 akan diperbarui menggunakan rumus 2 dan 3 [5],[7].
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## METODE PENELITIAN
Garis  besar  penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa tahapan, yaitu preprocessing , segmentasi dengan FCM, dan  yang  terakhir  adalah  analisa  hasil.  Secara  umum tahapan penelitian dapat dilihat pada gambar 1.
Penelitian ini menggunakan dataset berupa data citra x-ray periapical yang  berasal  dari  Pusat  Kesehatan Universiti  Teknologi  Malaysia  (UTM)  tahun  2013. Masing  -  masing  citra  merupakan  hasil  dari pemeriksaan  gigi  yang  dilakukan  terhadap  obyek mahasiswa  dengan  rentang  usia  antara  25  -  35  tahun. Dataset  tersebut  diambil  dengan  menggunakan peralatan  medis  Sirona  buatan  Jerman  dan  proses digitalisasinya menggunakan scanner SIDEX XG [4]. Keseluruhan dataset didigitasi sehingga mempunyai format grayscale dan  kompresi  JPG,  dengan  resolusi 512x748  pixel,  beberapa  contoh  dataset  citra  dapat dilihat pada gambar 2. Tingkat kecerahan ( brightness ) dan  level  kontras  untuk  keseluruhan  citra  berbeda  - beda,  pada  beberapa  citra memuat  bingkai  batas  yang secara  visual  ditampilkan  dengan  warna  putih,  baik bingkai  informasi  citra  yang  terdapat  pada  dasar  atau bagian paling bawah citra, atau bingkai batas samping
kanan atau kiri. Kondisi dataset tersebut nantinya akan diolah pada tahap praproses.
Tahap preprocessing yaitu melakukan persiapan data citra yang digunakan sebagai masukan ( input ). Dataset seperti  pada  gambar  2  kemudian  akan  dilakukan pemotongan atau cropping untuk pemilihan area 1 buah gigi  saja  yang  mengandung  karies,  kemudian  untuk lebih  menyederhanakan  proses  segmentasi  maka  dari citra  area  1  buah  gigi  dilakukan  lagi  pemotongan khusus daerah mahkota gigi ( teeth crown ) saja. Dataset juga  divalidasi  oleh  ahli  untuk  mengetahui  gigi  mana saja  yang  mengandung  karies.  Dataset  yang  telah divalidasi ini kita sebut sebagai citra groundtruth .
Proses cropping dilakukan  dengan  menggunakan perangkat  lunak  bantu  Matlab.  Proses cropping dilakukan dengan memilih area gigi yang mengandung karies,  kemudian  setelah  didapatkan  area  gigi  yang mengandung  karies, cropping dilanjutkan  dengan memotong area mahkota gigi. Citra hasil preprocessing ditunjukkan  seperti  pada  gambar  3,  citra  tersebut menjadi  masukan  bagi  proses  selanjutnya  yaitu segmentasi menggunakan FCM.
Gambar 2. Contoh Dataset
Preprocessing Segmentasi Analisa

## Gambar 3. Hasil Akhir Langkah Preprocess

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset  yang  digunakan  sebagai  uji  segmentasi adalah 10 buah citra yang diperoleh dari 10 citra yang berbeda. Proses cropping dilakukan dengan 2 langkah, pertama  yaitu cropping area  sebuah  gigi  yang mengandung karies, kemudian proses selanjutnya yaitu melakukan cropping area mahkota gigi.
Tahapan preprocessing dapat dilihat pada gambar 4. Pada  bagian  (a)  menunjukkan  citra groundtruth yaitu citra  yang  telah  divalidasi  dan  diberi  tanda  oleh  ahli sehingga diketahui gigi mana yang mengandung karies.
Bagian  (b)  adalah  contoh  hasil cropping area  sebuah gigi. Bagian (c) adalah contoh hasil cropping mahkota gigi.
Hasil  akhir  dari  tahap preprocess ini  adalah  citra yang menampilkan area mahkota gigi yang mengandung  karies  seperti  yang  ditunjukkan  oleh gambar 5. Kondisi dataset yang dipakai mengakibatkan proses cropping tidak dapat sempurna memisahkan area gigi yang bersebelahan, sehingga hasil preprocess yaitu hasil cropping area  mahkota  gigi  masih  ada  yang bercampur dengan sebagian kecil gigi sebelahnya.
Gambar 4. Tahapan Preprocessing

## Gambar 5. Hasil Preprocessing
Proses  segmentasi  dilakukan  dengan  clustering menggunakan FCM. Proses segmentasi dilakukan pada citra preprocess . Jumlah cluster yang dipilih adalah 4, yang  diharapkan  dapat  melakukan  segmentasi  area enamel , dentin , pulpa , dan background .
Enamel yang  merupakan  bagian  terluar  gigi  adalah struktur gigi yang pertama kali diserang karies, apabila tidak  segera  ditangani  maka  karies  akan  meluas sehingga  menginfeksi  area dentin ,  yang  merupakan jaringan  diantara enamel dengan pulpa ,  dan  akhirnya apabila  tidak  ditangani  maka  dapat  menembus pulpa , yang merupakan akar gigi yang mengandung saraf dan pembuluh darah. Hasil proses segmentasi menggunakan FCM ditunjukkan pada gambar 6. Area atau  wilayah cluster ditunjukkan  oleh  bagian  yang berwarna putih, yang merupakan representasi dari area enamel , dentin , pulpa , dan background .
Secara  umum  FCM  dapat  melakukan  segmentasi dengan  baik,  terlihat  dari cluster  –  cluster yang terbentuk.  Area background pada  masing  –  masing dataset dapat tersegmen dengan baik, akan tetapi untuk area  lainnya  yaitu enamel , dentin ,  dan pulpa ,  hasil segmentasi  tergantung  dari  kondisi  masing  –  masing citra.  Hasil  segmentasi  untuk enamel juga  dapat dihasilkan dengan baik, meskipun pada beberapa citra hasil  segmentasi  masih  bercampur  dengan  area  gigi yang  lain  seperti  yang  ditunjukkan  oleh  lingkaran merah pada gambar 7, sedangkan area dentin dan area pulpa merupakan  dua  area  yang  paling  sering  tidak tersegmen dengan baik, terutama apabila pada mahkota gigi terdapat tambalan.

## KESIMPULAN
Segmentasi  area  gigi  menggunakan  FCM  dengan  4 buah cluster bertujuan  untuk  melakukan  segmentasi area enamel , dentin ,  pulpa,  dan backround .  Hasil segmentasi  menggunakan  FCM  dipengaruhi  oleh kondisi  dataset  yang  dipakai.  Area background dari
keseluruhan dataset dapat tersegmen dengan baik. FCM juga mampu melakukan segmentasi untuk area enamel akan tetapi pada beberapa dataset, hasil segmentasi area enamel masih  bercampur  dengan  area  gigi  yang  lain. Untuk  area dentin dan  area pulpa ,  hasil  segmentasi kedua  area  ini  belum  optimal,  sebagian  besar  area dentin dan atau area pulpa masih tersegmen bercampur dengan area gigi yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  W.  Kuang  and  W.  Ye,  “A  kernel-modified  SVM  based computer-aided diagnosis system in initial caries,” Proc. - 2008 2nd Int. Symp. Intell. Inf. Technol. Appl. IITA 2008 , vol. 3, pp. 207–211, 2008.
[2]  J.  Oliveira  and  H.  Proença,  “Caries  detection  in  panoramic dental X-ray images,” 2011.
[3]  A. E. Rad, I. B. M. Amin, M. S. M. Rahim, and H. Kolivand, “Computer-Aided Dental Caries Detection System from X-Ray Images,” in Computational Intelligence in Information Systems , S.  Phon-Amnuaisuk  and  T.  W.  Au,  Eds.  Cham:  Springer International Publishing, 2015, pp. 233–243.
[4]  A. E. Rad, M. S. M. Rahim, A. Rehman, and T. Saba, “Digital Dental X-ray Database for Caries Screening,” 3D Res. , vol. 7, no. 2, pp. 5–9, 2016.
[5]  K.-S.  Chuang,  H.-L.  Tzeng,  S.  Chen,  J.  Wu,  and  T.-J.  Chen, “Fuzzy  c-means  clustering  with spatial  information  for  image segmentation,” Comput.  Med.  Imaging  Graph. ,  vol. 30,  no. 1, pp. 9–15, 2006.
[6]  B. N. Li, C. K. Chui, S. H. Ong, and S. Chang, “Integrating FCM and Level Sets for Liver Tumor Segmentation,” IFMBE Proc. , vol. 23, pp. 202–205, 2009.
[7]  B.  N.  Li,  C.  K.  Chui,  S.  Chang,  and  S.  H.  Ong,  “Integrating spatial  fuzzy  clustering  with  level  set  methods  for  automated medical image segmentation,” Comput. Biol. Med. , vol. 41, no. 1, pp. 1–10, 2011.
[8]  J. Anitha, “COMMUNICATION SYSTEM ( ICECS 2015 ) A Spatial Fuzzy based Level Set Method for Mammogram Mass Segmentation,” Ieee Spons. 2Nd Int. Conf. Eletronics Commun. Syst. Spons. 2Nd Int. Conf. Eletronics Commun. Syst. , no. Icecs, 2015.
[9]  W. Cai, S. Chen, and D. Zhang, “Fast and robust fuzzy c-means clustering algorithms incorporating local information for image segmentation,” Pattern Recognit. , vol. 40, no. 3, pp. 825–838, 2007.
Gambar 7. Hasil Segmentasi Enamel