## Edusaintek: Jurnal Pendidikan, Sains dan Teknologi
Volume 11 Issue  1 2024 Pages 316 – 326 p-ISSN: 1858-005X e-ISSN: 2655-3392 DOI: https://doi.org/10.47668/edusaintek.v11i1.947 website: https://journalstkippgrisitubondo.ac.id/index.php/EDUSAINTEK

## IMPLEMENTASI FILTER SKETSA CITRA DIGITAL MELALUI OPERASI KONVOLUSI DENGAN MATRIK KERNEL LAPLACE OF GAUSS
Bunbun Muhammad 1 , Tedjo Darmanto 2* , Ryan Gustira Haryanto Putra 3 1,2,3 Universitas Islam Nusantara, Indonesia e-mail: tedjodarmanto@uninus.ac.id *
Abstract: Sketch filter is used usually as a preliminary process of the images due to further processing such as in pattern recognition of a certain object by deep learning method. Several types of sketch filter can be used to detect the edge of object. In this paper the implementation of  convolution  operation  by  the  Laplace  of  Gauss  kernel  matrix  is  explored  to  be  used  as  a sketch filter to detect the edge of object.
Keywords: Sketch Filter, Convolution Operation, Kernel Matrix, Edge Detection, Laplace of Gauss.
Abstrak: Filter sketsa banyak digunakan untuk pengolahan citra fase awal sebelum kemudian digunakan  untuk  beberapa  kebutuhan,  seperti  untuk  pengenalan  pola  obyek  tertentu  yang diolah melalui metoda deep learning. Beberapa tipe filter sketsa dapat digunakan untuk deteksi tepi  obyek.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  eksplorasi  implementasi  operasi  konvolusi  jenis matrik kernel Laplace of Gauss untuk dijadikan filter sketsa deteksi tepi.
Kata kunci: Filter Sketsa, Operasi Konvolusi, Matrik Kernel, Deteksi Tepi, Laplace of Gauss .
Copyright (c) 2024 The Authors. This is an open access article under the CC BY-SA 4.0 license ( https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0 / )

## PENDAHULUAN
Beberapa  peneliti  melakukan  penelitian  terkait  pengolahan  citra  tentang pemanfaatan filter sketsa. Membangun kerangka  kerja pengolahan sketsa  citra dengan menggunakan  algoritma  dengan  langkah-langkah two-layer ,  ekstraksi  sketsa  dan rendering (Jiang, B. dan Liu, S. 2013). Menggunakan algoritma filter sketsa two-layer untuk  melakukan  estimasi  entropi  pada data  plane (Lu,  J.  dkk.  2022).  Menggunakan lanskap sketsa pensil secara otomatis untuk membangkitkan citra dari fotograf (Khayan, A  dan  Khoenkaw,  P.  2021).  Deteksi  tepi  pada  citra  menggunakan  operasi  non-linier dispersif  fase  yang  mengungkapkan  transisi  intensitas  citra  dapat  digunakan  untuk deteksi  tepi  dan  fitur  ekstraksi  yang  diimplementasikan  untuk  deteksi  tepi  pada  citra biomedik (Asghari, M.H. & Jalali, B. 2015). Rekognisi wajah berdasarkan filter sketsa untuk  perbandingan  secara  forensik  dan  komposisi  sketsa  dalam  investigasi  kegiatan kriminal tersangka (Klum, S. dkk. 2013). Mempresentasikan sketsa wajah berdasarkan banyak  representasi  dari  sintesis  foto  yang  bermanfaat  dalam  penegakan  hukum  dan digital  entertainment (Peng,  C.  dkk.  2015).  Aplikasi  filter  preservasi  tepi  pada  proses sketsa  deretan  citra  untuk  mengubah  posisi  hasil  deteksi  deretan  citra  yang
multitemporal (Stephane,  M.  &  Charlotte,  P.  2015).  Membuat  sintesis  sketsa  wajah dengan  model joint  training untuk  meningkatkan  hasil  sintesis  sketsa  dengan konkatenasi  informasi high-pass dari patch sketsa training dengan patch foto  secara bersamaan dalam menghitung bobot  rekonstruksi wajah (Wan, W. &  Lee, H.J. 2017). Menyelesaikan masalah pembangkitan sketsa untuk pengisian celah antara dua domen berbeda (Zhang, X. dkk. 2017). Galea, C. dan Farrugia, R. mengusulkan metoda untuk ekstraksi deskriptor pola lokal dalam banyak skala dari patch yang tumpang tindih pada citra  yang  terfilter  Log-Gabor  untuk  memperoleh template modalitas  silang  ( cross modality )  pada  setiap  foto  dan  sketsanya  (Galea,  C.  &  Farrugia,  R.  2016).  Chang,  Q. dkk. melakukan penelitian tentang kernel GPU untuk empat arah operator Sobel 5 x 5 dengan  menggunakan warp-level  primitive dan  mekanisme prefetch untuk meningkatkan  performansi  (Chang,  Q.  dkk.  2023).  Xu,  X.,  dkk.  melakukan  penelitian terhadap  fitur  terstruktur  dengan  pemodelan  struktur  untuk  mendapatkan  hasil  yang tajam dan realistik sebagai deteksi tepi pada citra dengan kecerahan yang rendah (Xu, X.,  dkk.  2023).  Lin,  X.  dkk.  melakukan  penelitian  tentang  deteksi  tepi  obyek  melalui metoda  deteksi  segmen  garis  dengan  panduan  menggambar  tepi  pada  level  garis  atau guided edge drawing for robust line segment detection GEDRLSD (Lin, X. dkk. 2023). Zangpo, J. dkk. melakukan penelitian secara eksperimen dalam bentuk analisis numerik dan simulasi tentang perbedaan fungsi antara skalar dan vortex vektor menggunakan sel dengan  dinding  sel  sebagai  amplituda  obyek  dan  inti  sel  sebagai  fase  obyek  dengan isolasi  tepi  fase  obyek  dari  tepi  amplituda  obyek  untuk  meningkatkan  kualitas  tepi (Zangpo,  J.  dkk.  2023).  Seo,  J.  dkk.  membangun  dua  metoda vision untuk  pemungut kantong  plastik  transparan  berdasarkan  pengolahan  citra  klasik  dan  heuristik  yaitu melalui metoda deteksi tepi canny dan pelatihan data melalui model deep learning (Seo, J. dkk. 2023). Pengenalan penyakit late blight pada daun tomat dengan pengolahan citra dengan  pemisahan  bagian  citra  daun  yang  terkena  penyakit  dari  yang  normal  melalui pemisahan  segmen  dan  metoda multi-class SVM  untuk  kategorisasinya  (Farooq,  M.S. dkk. 2023).
Dapat  disimpulkan  penerapan  filter  sketsa  gambar  digital  melalui  operasi konvolusi  dengan  matriks  perkalian  Laplace  Gauss  membuka  peluang  baru  untuk mengeksplorasi  keindahan  visual  dalam  pemrosesan  gambar (Setyawan  &  Nawansari, 2022) .  Teknik  ini  tidak  hanya  menciptakan  tampilan  yang  menarik,  tetapi  juga
membantu  penonton  melihat  detail  dan  kontur  yang  mungkin  hilang  pada  gambar aslinya. Dengan mengintegrasikan teknologi dan seni, penggunaan filter sketsa gambar digital membawa dimensi baru pada pemrosesan gambar yang realistis.

## METODE
Pada penelitian ini metoda yang digunakan adalah metode yang digunakan pada pengolahan  citra  untuk  tujuan  deteksi  tepi.  Secara  umum  langkah-langkah  dilakukan dalam  empat  langkah.  Pertama,  konversi  citra  asli  menjadi  citra  dalam  skala  keabuan ( gray-scale );  Kedua,  pada  citra gray-scale dilakukan  operasi  konvolusi  dengan  filter Laplace  of  Gauss (LoG);  Ketiga,  untuk  memperlebar  jarak  warna  gelap  dan  terang dilakukan  operasi contrast dengan  menambah  kecerahan  warna  yang  cerah  dan mengurangi  kecerahan  warna  yang  gelap;  Keempat,  untuk  mempertajam  hasil  deteksi tepi  dilakukan  filter sharp .  Langkah  keempat  ini  bersifat  opsional.  Operasi  konvolusi dilakukan dengan dua alternatif matrik  kernel,  yaitu berukuran 5 x 5 dan 7 x 7 untuk diperbandingkan hasilnya. Implementasi dengan bahasa pemrograman Java memerlukan modifikasi  nilai  koefisien  matrik  yang  berada  di  tengah  dibandingkan  dengan  teori, yaitu  ditambah  satu,  agar  jika  dijumlahkan  semua  koefisien  total  nilainya  selalu  satu. Untuk  mendapatkan  tepi  obyek  yang  relatif  menonjol  digunakan  matrik  kernel  LoG. Nilai koefisien matrik kernel LoG 5 x 5 dapat dilihat pada Tabel 1. dan matrik kernel LoG 7 x 7 dapat dilihat pada Tabel 2. Untuk mendapatkan hasil akhir tepi obyek yang moderat cukup dilakukan operasi konvolusi dengan matrik kernel LoG, tetapi jika ingin mendapatkan deteksi tepi yang lebih tegas, maka digunakan filter sharp . Pada penelitian ini digunakan filter sharp , dengan matrik 3 x 3. Terdapat empat variasi filter sharp yang digunakan,  yaitu sharp horizontal,  vertikal,  normal  dan  diagonal,  seperti  yang ditampilkan pada Tabel 3. dan 4 (untuk matrik 3 x 3 horizontal dan vertikal) dan Tabel 5. dan 6 (untuk matrik 3 x 3 normal dan diagonal dengan nilai tengah 5). Seperti halnya matrik  kernel,  matrik  filter sharp implementasinya  pada  pemrograman  Java,  nilai koefisien  yang  di  tengah  ditambah  satu,  sehingga  jika  semua  nilai  koefisien  matrik dijumlahkan nilai totalnya selalu satu.
Tabel 1. Implementasi matrik Kernel 5 x 5 pada pemrograman Java. 0   0  -1   0   0 0  -1  -2  -1   0 -1  -2  17  -2  -1
0  -1  -2  -1   0 0   0  -1   0   0
Tabel 2. Implementasi matrik Kernel 7 x 7 pada pemrograman Java.
0   0   0  -1   0   0   0 0   0  -1  -2  -1   0   0 0  -1  -2  -3  -2  -1   0 -1  -2  -3  41  -3  -2  -1 0  -1  -2  -3  -2  -1   0 0   0  -1  -2  -1   0   0
0   0   0  -1   0   0   0
Tabel 3. Filter sharp horizontal 3x3.
0  0   0
-1  3  -1 0  0   0 Tabel 4. Filter sharp vertikal 3x3.
0  -1  0
0   3  0 0  -1  0
Tabel 5. Filter sharp normal 3x3.
0  -1   0
-1   5  -1 0  -1   0 Tabel 6. Filter sharp diagonal 3x3.
-1  0  -1
0  5   0 -1  0  -1

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Dari  hasil  operasi  konvolusi  dengan  matrik  kernel  LoG  5  x  5  dan  7  x  7  yang dapat diperbandingkan, menunjukkan matrik kernel LoG 7 x 7 lebih jelas menampilkan tepi obyek dibandingkan matrik kernel LoG 5 x 5, seperti dapat dilihat pada Gambar 1. (LoG  5  x  5)  dibandingkan  pada  Gambar  2.  (LoG  7  x  7),  setelah  menggunakan  filter sharp horizontal, vertikal, normal dan diagonal.
Gray-scale->LoG5x5-> Contrast->Sharp Gray-scale->LoG5x5->Contrast-> Sharp
Horizontal vertikal Gray-scale-> LoG5x5-> Contrast->Sharp normal Gray-scale-> LoG5x5-> Contrast->Sharp diagonal Gambar 1. Perbandingan hasil filter sharp setelah operasi konvolusi dengan matrik kernel Laplace of Gauss (LoG) 5 x 5. Kiri atas dengan filter sharp 3 x 3 horizontal. Kanan atas dengan filter sharp 3 x 3 vertikal. Kiri bawah dengan filter sharp 5 x 5 horizontal. Kanan
atas dengan filter sharp 5 x 5 vertikal.
Gray-scale->LoG7x7-> Contrast->Sharp Horizontal
Gray-scale->LoG7x7->Contrast-> Sharp vertikal
Gray-scale-> LoG7x7-> Contrast->Sharp normal Gray-scale-> LoG7x7-> Contrast->Sharp diagonal Gambar 2. Perbandingan hasil filter sharp setelah operasi konvolusi dengan matrik kernel Laplace of Gauss (LoG) 7 x 7. Kiri atas dengan filter sharp 3 x 3 horizontal. Kanan atas dengan filter sharp 3 x 3 vertikal. Kiri bawah dengan filter sharp 3 x 3 normal (nilai tengah=5). Kanan bawah dengan filter sharp 3 x 3 diagonal (nilai tengah=5).

## Pembahasan
Untuk memperoleh tepi obyek yang lebih kontras diperlukan operasi pengolahan citra  kontras  dengan  memperlebar  jarak  nilai gray-scale warna  terang  dengan  warna gelap. Hasil perbandingan operasi pengolahan citra kontras dari hasil konvolusi dengan matrik  kernel  LoG  5  x  5  dan  7  x  7  dapat  dilihat  pada  Gambar  3.  Dari  pengamatan khususnya tepian obyek menunjukkan operasi konvolusi matrik kernel 5 x 5 dan 7 x 7 yang  dilanjutkan  dengan  filter  kontras,  matrik  kernel  7  x  7  lebih  memperlihatkan ketegasan tepian obyek  dibandingkan matrik  kernel  5 x 5 walaupun tanpa filter sharp (seperti yang dilakukan pada Gambar 2) dengan hasil yang moderat.
Gray-scale->LoG5x5 Gray-scale->LoG5x5->Contrast Gray-scale->LoG7x7
Gray-scale->LoG7x7->Contrast
Gambar 3. Perbandingan hasil operasi pengolahan citra kontras terhadap hasil konvolusi dengan matrik kernel LoG 5 x 5 dan 7 x 7 tanpa filter sharp.
Dalam  dunia  yang  semakin  terhubung  dengan  teknologi,  citra  digital  telah menjadi bagian tak terpisahkan dari kehidupan kita. Dari momen yang berharga hingga pencapaian  ilmiah,  citra  digital  membawa  pesan-pesan  penting.  Salah  satu  aspek menarik  dari  citra  digital  adalah  kemampuan  kita  untuk  mengubahnya  menjadi representasi yang lebih sederhana, seperti sketsa. Di dalam proses tersebut, filter sketsa citra digital muncul sebagai  alat penting yang memungkinkan kita untuk mengungkap makna yang lebih mendalam (Purwandari et al., 2019).
Filter  sketsa  citra  digital  adalah  teknik  yang  digunakan  untuk  mengubah  citra berwarna  menjadi  representasi  sketsa  hitam  putih.  Salah  satu  metode  yang  umum digunakan adalah operasi konvolusi dengan matriks kernel Laplace of Gauss. Kernel ini adalah  suatu  matriks  yang  diterapkan  pada  citra  melalui  operasi  konvolusi  untuk menghasilkan efek visual tertentu (Yusuf, 2017).
Kernel  Laplace  of  Gauss  adalah  komponen  kunci  dalam  menghasilkan  efek sketsa  pada  citra.  Matriks  kernel  ini  memadukan  kedua  filter  Laplace  dan  Gauss, menghasilkan efek yang menonjolkan detail penting dalam citra sambil menghilangkan detail yang kurang penting (Prasetyo, 2020). Hasilnya adalah citra yang lebih sederhana namun mempertahankan inti informasi.
Implikasi  pendidikan  dari  filter  sketsa  citra  digital  antara  lain  dalam  (Gulo, 2020) yaitu: 1) Mengembangkan Kreativitas Visual: Penerapan filter sketsa citra digital melalui  operasi  konvolusi  dengan  matriks  kernel  Laplace  of  Gauss  dapat  membantu siswa  mengembangkan  kreativitas  visual.  Mereka  dapat  melihat  citra  dalam  dimensi yang  berbeda,  mendorong  pemikiran  kreatif  dalam  interpretasi  dan  transformasi.  2) Pengenalan  Konsep  Teknikal:  Filter  sketsa  citra  digital  memperkenalkan  siswa  pada konsep  teknis  dalam  pengolahan  citra.  Mereka  dapat  memahami  bagaimana  operasi konvolusi  memengaruhi  representasi  visual  suatu  objek  dan  mengaitkannya  dengan konsep  matematika  seperti  matriks  dan  perhitungan  numerik.  3  )  Memahami Representasi  Data:  Filter  sketsa  citra  digital  membantu  siswa  untuk  lebih  mendalam memahami representasi data dalam citra. Mereka dapat membandingkan informasi yang diwakili oleh citra asli dan citra sketsa, serta mengenali bagaimana detail tertentu dapat ditingkatkan  atau  dihilangkan  dalam  proses  tersebut.  4)  Penerapan  dalam  Desain  dan Seni:  Pengetahuan  tentang  filter  sketsa  citra  digital  dapat  bermanfaat  dalam  bidang desain  dan  seni.  Siswa  dapat  mengaplikasikan  konsep  ini  dalam  karya  seni  digital, manipulasi  citra,  atau  desain  grafis,  membuka  peluang  baru  untuk  berkreasi.  5) Mendorong Keterampilan Problem Solving: Proses menerapkan filter sketsa citra digital melalui  operasi  konvolusi  memerlukan  pemahaman  mendalam  tentang  algoritma  dan konsep  matematika.  Ini  dapat  mendorong  siswa  untuk  mengembangkan  keterampilan problem solving dan pemecahan masalah yang abstrak (Sinurat & Siagian, 2021) .
Dalam artian Dalam akhirnya, filter sketsa citra digital melalui operasi konvolusi dengan  matriks  kernel  Laplace  of  Gauss  bukan  hanya  tentang  transformasi  visual
semata. Ini membawa implikasi mendalam dalam pendidikan, mendorong pemahaman konsep teknis, kreativitas, dan penerapan praktis dalam berbagai bidang (Marpaung et al.,  2022).  Dengan  memahami  dan  menguasai  konsep  ini,  siswa  dapat  melihat  dunia visual  dengan  pandangan  yang  lebih  luas  dan  mengintegrasikannya  ke  dalam perkembangan pribadi dan profesional mereka.

## SIMPULAN
Dari  hasil  implementasi  operasi  konvolusi  dengan  matrik  kernel  LoG  terhadap obyek citra yang telah dikonversi ke gray-scale memperlihatkan hasil dengan tampilan tepi  obyek  yang  cukup  kontras  dibandingkan  dengan  obyeknya,  sehingga  operasi konvolusi tersebut dapat berfungsi sebagai filter sketsa yang menonjolkan tepian obyek dan  dapat  digunakan  untuk  keperluan  lebih  lanjut  seperti  pengenalan  pola  melalui metoda deep learning .

## DAFTAR RUJUKAN
Asghari, M.H. &  Jalali,  B. 2015. “Edge Detection in  Digital  Images using Dispersive Phase Stretch Transform”. International Journal of Biomedical Imaging , Vol-15, Id 687819. Doi: 10.1155/2015/687819
Chang, Q., Li, X., Li, Y. & Miyazaki, J. 2023. “Multi -directional Sobel operator kernel on GPUs”. Journal of Parallel and Distributed Computing . Preprint
Farooq, M.S., Arif, T.  &  Riaz, S. 2023. “Detection of Late Blight  Disease in  Tomato leaf Using Image P rocessing Techniques”. https://arxiv.org/pdf/2306.06080.pdf Galea,  C.  and  Farrugia,  R.A.  2016.  “Face  Photo -Sketch  Recognition  using  Local  and Global Texture Descriptors”. 24 th European Signal Processing Conference. Doi: 10.1109/ eusipco.2016.7760647
Gulo, H. (2020). Penerapan Laplacian of Gaussian Dalam Mendeteksi Tepi Luka Bakar Pada Manusia. TIN: Terapan Informatika Nusantara , 1 (7), 339 – 349.
Jiang,  B.  and  Liu,  S.  2013.  “Expressive  Image  Sketching  with  Two -Layer  Image Features”,  Seventh  International  Confe rence  on  Image  and  Graphics,  Doi:
10.1100/icig.2013.187
Khayan,  A.  and  Khoenkaw,  P.  2021.  “Automatic  Pencil  Sketch  Landscape  Image Generation  from  Photograph”,  Sixth  International  Conference  on  Digital  Arts,
Media and Technology
Klum,  S.,  Han,  H.,  Jain,  A. K.  and  Klare,  B.  2013.  “Sketch  based  Face  Recognition: Forensic vs. Composite Sketches”, International Conference on Biometrics. Doi:
10.1109/icb. 2013.6612993
Lin,  X.,  Zhou,  Y.,  Liu,  Y.  &  Zhu,  C.  2023.  “Level -Line  Guided  Edge  Drawing  for Robust Line Segment Detection”. https://arxiv.org/pdf/2305.05883.pdf
Lu, J., Zhang, Z. and Chen, H. 2022. “A Two -Layer Sketch for Entropy Estimation in Data  Plane”,  Seventh  International  Conference  on  Cloud  Computing  and  Big Data Analytics, Doi: 10.1109/icccbda55098.2022.9778903
Marpaung,  F.,  Aulia,  F.,  &  Nabila,  R.  C.  (2022). COMPUTER  VISION  DAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL . PUSTAKA AKSARA.
Peng, C., Gao, X., Wang, N., Tao, D, Li, X. and Li, J. 2015. “Multiple representations - based  Face  Sketch- Photo  Synthesis”, IEEE  Transactions  on  Neural  Networks and Learning Systems , vol.27(11), 2201-2215, doi:10.1109/tnnls.2015. 2464681 Prasetyo, E. D. (2020). Deteksi Tepi Menggunakan Metode Laplacian of Gaussian Pada Citra Bola Futsal. TIN: Terapan Informatika Nusantara , 1 (6), 309 – 316.
Purwandari,  E.  P.,  Vatresia,  A.,  &  Siburian,  S.  (2019).  Deteksi  Image  Splicing  Pada Citra  dengan  Metode  Discrete  Cosine  Transform  (DCT)  dan  Scale  Invariant Feature Transform (SIFT). Pseudocode , 6 (2), 138 – 148.
Setyawan, G. C., & Nawansari, M. P. (2022). Kinerja Penapisan Gaussian dan Median Dalam Pelembutan Citra. Journal of Information Technology , 2 (2), 1 – 4.
Seo, J., Wagner, J., Raicura, A. & Kim, J. 2023. “Vision and Control for Grasping Clear Plastic Bags”. https://arxiv.org/pdf/2305.07631.pdf
Sinurat, S., & Siagian, E. R. (2021). Peningkatan Kualitas Citra Dengan Gaussian Filter
Terhadap  Citra  Hasil  Deteksi  Robert. Pelita  Informatika:  Informasi  Dan Informatika , 9 (3), 225 – 231.
Stephane, M., Charlotte, P. 2015. “Primal Sketch of Image Series with Edge Preserving Filtering  Application  to  Change  Detection”,  Eight  International  Workshop on the Analysis of Multitemporal Remote Sensing Images. Doi: 10.1109/multi.temp.2015. 7245785
Wan,  W.,  and  Lee,  H.J.  2017.  “Face  Sketch  Synthesis  with  Joint  Training  Model”,
International  Conference  on  Computer  Theory  and  Applications.  Doi: 10.1109/iccta43079.2017.94972
Xu,  X.,  Wang,  R.  &  Lu,  J.  2023.  “Low -Light  Image  Enhancement  via  Structure Modeling and Guidance”. https://arxiv.org/pdf/2305.05839.pdf
Yusuf,  F.  (2017).  Pendeteksian  Nomor  Polisi  Kendaraan  Bermotor  Berbasis  Citra Digital  Menggunakan  Metode  Binerisasi  Dan  Tempale  Matching. Teknosains: Media Informasi Sains Dan Teknologi , 11 (1).
Zangpo,  P.,  Kawabe,  T.  &  K obayashi,  H.  2023.  “Edge -Enhanced  Microscopy  of Complex  Object  using  Scalar  and  Vectorial  Vortex  Filtering”. https://arxiv.org/pdf/2305.07225.pdf
Zhang, X., Li, X., Ouyang, S. and Liu, Y. 2017. “Photo -to-Sketch Transformation in a Complex background”, IEEE Access , 5, 8727-8735