ANALISA PERBANDINGAN BEBERAPA METODE DETEKSI TEPI PADA CITRA RONTGEN PENYAKIT PARU-PARU

## Reni Rahmadewi
Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. H. S. Ronggowaluyo Telukjambe Timur, Karawang 441361 Telp.Fax: (0267) 641177 Ext. 305 E-mail: reni.rahmadewi@staff.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Pengolahan  citra  sekarang  ini  sudah  sangat  pesat  dalam  berbagai  bidang  kehidupan,  seperti  bidang  kesehatan yaitu dengan melakukan metode deteksi tepi pada citra rontgen paru-paru. Pada penelitian ini citra rontgen paru- paru  yang  diolah  ada  6  jenis  penyakit  paru  yaitu  penyakit  Tuberkulosis,  Pleuritis,  Pneumonia,  Emfisema, Bronkitis  dan  Kanker  Paru.  Setiap  citra  mempunyai  identifikasi/  informasi  tertentu  yang  terletak  pada  gambar yang diperlihatkannya. Informasi tersebut sangat diperlukan bagi orang yang meneliti dibidang citra itu sendiri. Simulasi ini dirancang untuk mendapatkan hasil berupa citra digital yang memiliki kualitas yang lebih baik dalam mempertajam  pola  citra  hasil  rontgen  paru-paru.  Pengolahan  citra  meliputi  tahapan  pembersihan  noise/  derau dengan  high-pass  filtering.  Kemudian  segmentasi  citra  yaitu  operasi  pengambangan  (thresholding),  selanjutnya dilakukan deteksi tepi. Penulisan ini membahas tentang perbandingan hasil deteksi tepi dengan 3 metode operator yaitu  operator  Prewitt,  operator  Sobel,  dan  operator  Canny  untuk  mengidentifikasi  penyakit  dari  pada  citra  itu sendiri. Hasil pengujian yang dilakukan pada 18 citra rontgen penyakit paru didapatkan hasil deteksi tepi yang lebih  baik  pada  operator  Sobel  yaitu  100%  dan operator Prewit  50%  sedangkan  operator  Canny  menghasilkan deteksi tepi kurang bagus.

## Kata Kunci: Citra rontgen penyakit paru, segmentasi,  teknik thresholding, deteksi tepi

## 1. PENDAHULUAN
Pengolahan  citra  dapat  kita  defenisikan  sebagai pemrosesan  citra,  khususnya  dengan  menggunakan komputer, menjadi  citra yang  kualitasnya  lebih  baik. Salah satu operasi pengolahan citra adalah pengenalan objek dari citra yang digital. Proses yang penting  dalam  pengenalan  objek  yang  tersaji  secara visual (berbentuk gambar) adalah segmentasi. Segmentasi objek di dalam citra bertujuan memisahkan  wilayah  ( region )  objek  dengan  wilayah latar belakang. Selanjutnya, wilayah objek yang telah tersegmentasi  dapat  digunakan  untuk  mengambil informasi yang ada pada citra.
Salah  satu  cara  mendeteksi  penyakit  paru  yaitu dengan membaca gambar rontgen, selain melihat dari gejala  yang  dirasakan.  Penelitian  sebelumnya  telah pernah  dilakukan  yaitu  dengan  membandingkan deteksi  tepi  metode  prewit  dan  Sobel  pada  sebuah citra warna dan citra grayscale[1], ada juga penelitian yang  membandingkan  metode  Sobel  dan  Robert[2], dan  membandingkan  metode  deteksi  tepi  dalam proses segmentasi[3]. Pada makalah ini akan dibahas tentang  operasi  pengenalan  objek  citra  yang
menggunakan  teknik  tresholding  dan  deteksi  tepi pada  sampel  gambar  rontgen  paru-paru  yang diidentifikasi  terkena  penyakit  paru.  Ada  beberapa penyakit paru secara umum dijumpai yaitu tuberculosis (tbc), bronkitis, pneumonia, kanker paru, emfisema dan pleuritis.
Tujuan  dari  penulisan  ini  tidak  lain  adalah  untuk membuat sebuah perbandingan antara masing-masing operator deteksi tepi (operator Prewit, operator Sobel dan  operator  Canny),  manakah  yang  lebih  baik  yang dapat digunakan sesuai dengan kebutuhan.

## 2. METODE PENELITIAN
Salah satu pemeriksaan penyakit paru adalah dengan pemeriksaan  radiologi  yang  dikenal  dengan  sinar-X atau  foto  rontgen.  Citra  rontgen  yang  digunakan  ada 18  citra  rontgen,  yang  diambil  dari  beberapa  sampel di  RSUD  Sumatera  Barat[4].  Ada  6  jenis  penyakit paru-paru  yaitu  tuberkulosis,  bronkitis,  pneumonia, kanker  paru,  emfisema  dan  pleuritis.  Citra  yang diinputkan menggunakan format jpeg (*jpg).

## Perancangan Penelitian
Blok  diagram  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada gambar 1 berikut:
Gambar 1 . Blok diagram penelitian

## Prosedur Kerja
Adapun prosedur kerja penelitian ini yaitu: 1. Merancang komponen GUI untuk pengolahan citra.
2. Menentukan sampel citra yang akan diproses dari file yang dibuat.
3. Proses dalam pengolahan citra rontgen:
a. Konversi citra asli ke citra grayscale. Untuk  konversi  citra  warna  menjadi  citra grayscale  ini  menggunakan  persamaan berikut:
𝐺𝑟𝑎𝑦𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒 = 𝑅+𝐺+𝐵 3 ……….. (1)
b. Memfilter  citra  hasil  grayscale  dengan high-pass filtering.
c. Mensegmentasi citra dengan fungsi thresholding dengan menentukan nilai ambang[5].
Langkah-langkahnya:  memilih  perkiraan awal  Threshold  (T),  segmentasi  citra menggunakan  T,  menghitung  rata-rata intensitas untuk setiap piksel dan menghitung T baru :
𝑇 = 1 2 (µ1 + µ2) …..……..….(2)
d. Menajamkan  citra  hasil  thresholding dengan  deteksi  tepi.  Metode  deteksi  tepi yang  digunakan  ada  3  yaitu  operator Prewit,  operator  Sobel  dan  operator Canny.
4. Menjalankan simulasi program.

## Perancangan Simulasi
Perancangan  simulasi  ini  menggunakan  GUI Matlab  dengan  beberapa  tombol,  sehingga mudah dalam menginputkan sebuah citra.
Gambar 2. Rancangan Simulasi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Penelitian
Adapun  hasil  penelitian  yang  didapatkan  pada citra rontgen penyakit paru dengan menggunakan 3  metode  deteksi  tepi  yaitu  operator  Prewit, operator  Sobel  dan  operator  Canny.  Berikut adalah  hasil  tampilan  citra  dengan  3  metode deteksi tepi:
a) Tampilan  citra  rontgen  penyakit  emfisema dengan menggunakan operator Prewitt
Gambar 3. Hasil simulasi pengolahan citra rontgen penyakit emfisema
b) Tampilan  citra  rontgen  penyakit  pleuritis dengan menggunakan operator Sobel
Gambar 4. Hasil simulasi pengolahan citra rontgen penyakit pleuritis
c) Tampilan  citra  rontgen  penyakit  tuberkulosis (tbc) dengan menggunakan operator Sobel
Gambar 5. Hasil simulasi pengolahan citra rontgen penyakit tbc
Hasil pengujian untuk citra rontgen penyakit paru dengan menggunakan 3 metode operator yaitu Prewit, Sobel dan Canny.
(a)
(b)
(c) (d)
Gambar 6. (a) Citra asli, (b) Citra Prewit, (c) Citra  Sobel, (d) Citra  Canny
Sampel  citra  rontgen  asli  atau  citra  yang diinputkan  dapat  dilihat  pada  gambar  6(a), gambar  6(b)  merupakan  citra  hasil  deteksi  tepi menggunakan  operator  Prewit,  citra  hasil  deteksi tepi  menggunakan  operator  Sobel  pada  gambar 6(c) dan hasil deteksi tepi menggunakan operator deteksi  tepi  Canny  pada  gambar  4(d).  Hasil perbandingan  citra  sampel  penyakit  pleuritis dapat dilihat pada gambar 4.

## 3.2 Pembahasan
Hasil  uji  coba  pada  18  sampel  citra  penyakit paru-paru, yaitu 6 jenis penyakit paru-paru yaitu penyakit
tuberkulosis (tbc), bronkitis, pneumonia, kanker paru, emfisema dan pleuritis. Maka  dapat  dilihat  hasil  perbandingan  secara visual  dari  citra  rontgen  menggunakan  metoda operator  Prewit,  Sobel  dan  Canny  dapat  dilihat dari tabel 1 berikut ini:
Tabel 1. Tabel perbandingan hasil deteksi tepi citra rontgen penyakit paru-paru Citra Rontgen Hasil deteksi tepi rontgen yang lebih baik/bagus Prewit Sobel Canny Bronkitis1 - √ - Bronkitis2 - √ - Bronkitis3 - √ - Emfisema1 - √ - Emfisema2 - √ - Emfisema3 - √ - Kanker paru1 √ √ - Kanker paru2 √ √ - Kanker paru3 √ √ - Pleuritis1 √ √ - Pleuritis2 √ √ - Pleuritis3 √ √ - Pneumonia1 √ √ -
Pneumonia2 √ √ - Pneumonia3 √ √ - Tbc1 - √ - Tbc2 - √ - Tbc3 - √ -
Pada  tabel  1  di  atas  memperlihatkan  hasil deteksi tepi operator Sobel lebih baik dibandingkan  operator  Prewit  dan  operator Canny.  Dimana  untuk  hasil  deteksi  tepi  yang lebih  bagus  yaitu  100%  menggunakan  operator Sobel,  karena  memperlihatkan  posisi  yang  sama dengan  citra  aslinya,  hasil  operator  Sobel menghasilkan  garis  tepi  lebih  tebal  (jelas)  dan saling terhubung, sehingga memperjelas/ mempertegas  tepi  atau  objek  yang  bermasalah. Untuk  operator  Prewit  hasil  deteksi  tepi  yang lebih  bagus  ada  50%  yaitu  pada  citra  rontgen penyakit  kanker  paru,  citra  rontgen  penyakit pleuritis  dan  citra  rontgen  penyakit  Pneumonia. Metode  operator  Prewit  memperlihatkan  garis- garis tepi yang kurang tebal dibandingkan dengan operator Sobel. Sedangkan posisi operator Canny pada  penelitian  ini,  deteksi  tepi  yang  dihasil dihasilkan  kurang  bagus  karena  garis-garis  yang dihasilkan tipis-tipis (bernoise) dan hampir semua garisnya  tidak  saling  terhubung/  menyebar, sehingga  sulit  untuk  menentukan  objek  penyakit yang ada pada rontgen penyakit paru-paru.

## 4. KESIMPULAN
Dari  pengujian  pengolahan  citra  rontgen penyakit  paru-paru  menggunakan  3  operator deteksi  tepi,  dengan  18  citra    rontgen  penyakit paru  didapat  hasil  yang  lebih  baik/bagus  yaitu 100%  pada  operator  Sobel  dan  50%  untuk operator  Prewit,  sedangkan  operator  Canny menghasilkan  deteksi  tepi  kurang  baik/bagus karena  cenderung  menghasilkan  deteksi  tepi menyebar/ bernosie.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1] Pitrawati.  Jurnal. Perbandingan  Metode Prewitt  dan  Sobel  Dalam  Mendeteksi  Tepi Suatu  Citra.  Lampung: AMIK  Dian  Cipta Cendikia.
[2] Setiyono, Purnomo Adi. Jurnal. Menganalisa  Perbandingan  Deteksi  Tepi Antara  Metode  Sobel  dan  Metode  Robert. Semarang: Udinus, 2015.
[3] Yunus,  Mahmud.  Perbandingan  metode- Metode  Edge  Detection  Untuk  Proses Segmentasi Citra Digital. E- Jurnal STIMATA.  Jurnal  Teknologi  Informasi Vol.3 No.2, 2012.
[4] Rahmadewi,  Reni  dan  Kurnia,  Rahmadi. Klasifikasi  Penyakit  Paru  Berdasarkan Citra  Rontgen  dengan  Metoda  Segmentasi Sobel. Jurnal  Nasional  Teknik  Elektro, ISSN: 2302 – 2949, 2016.
[5] Prasetyo,  Eko. Pengolahan  Citra  Digital dan  Aplikasinya  menggunakan  Matlab .
Penerbit Andi, 2011.