## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi https://jsisfotek.org/index.php
2022 Vol. 4 N o .   4 Hal:  173-179 e-ISSN: 2686-3154

## Identifikasi Citra Paru-paru pada Pasien COVID-19 dengan Teknik Edge Detection
Marisha Pertiwi 1 
1 Independent Researcher
pertiwimarisha@gmail.com

## Abstract
X-ray chest radiographs produce digital radiographic images of the chest area such as the lungs, heart and ribs. This image can visualize the lung condition of  patients with COVID-19. The Edge Detection technique can see the edges of objects in the lungs of COVID-19 patients more clearly. The lungs of patients with COVID-19 are damaged due to the GGO (Ground Glass Opacity) COVID-19, namely there is white fog, the lungs look blurry at the edges or areas affected by the disease and also  affect  the  area  of  the  area.  This  technique  can  make  it  easier  for  health  workers  to  see  X-ray  results  on objects  in  the lungs of COVID-19 patients and assist doctors in handling COVID-19 patients. With advances in the computer field in the application  of  image  processing  techniques,  this  Edge  Detection  Technique  uses  Matlab  software  to  obtain  edge  and  area images of clean lungs in COVDI-19 patients. The data used in this study were 30 samples of lung images of COVID patients and  10  images  of  healthy  patients'  lungs  as  a  comparison  sourced  from  Embung  Fatimah  Hospital  Batam,  which  were processed  in  the  grayscale  stage,  then  the  image  was  preprocessed  with  Intensity  Adjustment  then  segmented  with  Active Contour and then using Edge Detection Technique. The results of this study  were  as  many  as 22 lung images produced an accuracy value of 73%. The image of the test results with the Edge Detection Technique to identify the edges of the  object's lungs of COVID-19 patients which are quite clear by producing white pixels that are so visible. The perimeter of the right lung of COVID-19 patients ranged from 110,897 - 261,254 mm and Area 267,719 - 940,668 mm 2 , Perimeter of the left lung ranged from 114,613 - 262,943 and Area 170.616  - 856,993 mm 2 ,  while healthy patients as comparison had the right lung Perimeter  range  of  187,598  -270,624  and  Area  514,947  -  1025.44  mm 2 ,  Perimeter  of  the  left  lung  182,226  -  287,358  and Area 480,592 - 901,418 mm 2 means that COVID-19 virus infection reduces lung area, the range of COVID-19 lungs is lower than healthy lungs.
Keywords: Edge Detection, Lungs, COVID-19, Peak Signal to Noise Ratio, Mean Square Error.

## Abstrak
Radiografi thorax X-ray menghasilkan citra digital radiografi diarea dada seperti paru-paru, jantung dan tulang rusuk. Citra ini dapat memvisualisasikan kondisi paru-paru pasien penyakit COVID-19. Teknik Edge Detection dapat melihat tepi objek paru-paru pasien COVID-19 secara lebih jelas. Paru-paru penderita COVID-19 mengalami kerusakan yang diakibatkan dari GGO (Ground Glass Opacity) COVID-19 yaitu terdapat kabut putih, paru-paru terlihat kabur  bagian tepi atau daerah  yang terjangkit penyakit dan juga mempengaruhi luas pada. Teknik ini dapat memudahkan tenaga kesehatan melihat hasil rontgen pada  objek  paru-paru  pasien  COVID-19  dan  membantu  dokter  dalam  penanganan  pasien  COVID-19.  Dengan  kemajuan  di bidang  komputer  dalam  penerapan  teknik  pemrosesan  citra  dilakukan  dengan  Teknik  Edge  Detection  ini  menggunakan software  Matlab  untuk  mendapatkan  hasil  citra  tepi  dan  luas  dari  paru-paru  bersih  pada  pasien  COVDI-19.  Data  yang digunakan dalam penelitian ini adalah 30 sampel citra paru-paru pasien COVID dan 10 citra paru-paru pasien sehat sebagai pembanding  yang  bersumber  dari  RSUD  Embung  Fatimah  Batam  diproses  dengan  tahapan  grayscale,  kemudian  citra dipraprocessing  dengan Intensity  Adjustment  kemudian  disegmentasikan  dengan  Active  Contour  selanjutnya  menggunakan Teknik Edge Detection. Hasil dari penelitian ini adalah sebanyak 22 citra paru-paru menghasilkan nilai akurasi sebesar 73%. Citra  hasil pengujian  dengan  Teknik  Edge  Detection untuk  mengindentifikasi  tepi  objek  paru-paru  pasien  COVID-19  yang cukup  jelas  dengan  menghasilkan  piksel  putih  yang  begitu  terlihat.  Perimeter  paru-paru  kanan  pasien  COVID-19  rentang 110.897  -  261.254  mm  dan  Area  267.719  -  940.668  mm 2 ,  Perimeter  paru-paru  kiri  rentang  114.613  -  262.943  dan  Area 170.616 - 856.993 mm 2 , sedangkan pasien sehat sebagai pembanding memiliki Perimeter paru-paru kanan rentang 187.598 - 270.624  dan  Area  514.947  -  1025.44  mm 2 ,  Perimeter  paru-paru  kiri  182.226  -  287.358  dan  Area  480.592  -  901.418  mm 2 artinya infeksi virus COVID-19 mengurangi luas paru-paru, rentang paru-paru COVID-19 lebih rendah dari paru-paru sehat.
Kata kunci:  Edge Detection, Paru-Paru, COVID-19, Peak Signal to Noise Ratio, Mean Square Error.
JSISFOTEK is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Dewasa  ini  di  zaman  serba  komputerisasi  dan  digital untuk  mendokumentasikan  hasil  tugas  maupun
pekerjaan  menggunakan  bentuk  foto  atau  gambar  [ 1 ]. Foto  yang  dihasilkan  dalam  bentuk  citra  digital memerlukan pemrosesan yang kenal sebagai pengolahan citra  [ 2] . Pengolahan citra  yang salah  satu
Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi − Vol. 4, No. 4 (2022) 173-179
cabang  informatika  (ilmu  komputer)  tidak  hanya dimanfaatkan dalam dunia fotografi, akan tetapi dalam berbagai  aspek  displin  ilmu  yang  memiliki  relevansi seperti dunia radiografi atau citra medis [ 3 ]. Citra hasil radiografi  seperti  rontgen  sinar-X,  MRI,  CT-Scan  dan sebagainya  dapat  diolah  dengan  pengolahan  citra  [4]. Sejak  Desember  2019,  ketika  penyakit  Coronavirus 2019  atau  COVID-19  muncul  di  kota  Wuhan  dan menyebar  dengan  cepat  ke  seluruh  China  maka diperlukan data tentang karakteristik klinis pasien yang terkena  [5].  Penyakit  COVID19  merupakan  penyakit yang  menyerang  paru-paru  dan  sistem  pernapasan, sehingga  Citra  X-Ray  dapat  digunakan  untuk mendeteksi penyakit COVID-19 [ 6 ]. Hasil citra X-Ray pada  penderita  COVID-19  didapati  cairan  di  dalam paru-paru  akan  terlihat  seperti  bintik-bintik  putih. Penumpukan  cairan  ini  di  dalam  rongga  dada  dapat mengganggu kinerja paru-paru, menyebabkan penderitanya  mengalami  kesulitan  bernapas,  bahkan yang  paling  parah  kondisi  ini  dapat  menyebabkan kematian sehingga penanganan harus segera dilakukan untuk mencegah meningkatnya pasien karena pandemi ini  [7].  Edge  Detection  (Deteksi  Tepi)  pada  citra merupakan suatu proses yang menghasilkan tepi objek citra  dengan  tujuan  untuk  menandai  bagian-bagian yang detail pada citra dan mempertegas teks pada citra serta  memperbaiki  detail  citra  yang  kabur.  Proses Deteksi Tepi sering ditempatkan sebagai langkah awal dalam  aplikasi  segmentasi  citra,  yang  bertujuan  untuk mengidentifikasi  objek  dalam  citra  atau  konteks  citra secara  keseluruhan.  Deteksi  Tepi  berfungsi  untuk mengidentifikasi batas suatu  objek  yang terdapat pada citra  [8].  Deteksi  Tepi  pada  citra  rontgen  penyakit COVID-19 menggunakan metode Sobel untuk simulasi X-Ray  thorax  COVID-19  dan  mengetahui  daerah infeksi  virus,  hasil  13  sampel  citra  X-Ray  yang diproses  melalui  tahap  high-pass  filtering,  kemudian disegmentasikan  dengan  Teknik  Thresholding  pada area  paru-paru,  kemudian  digunakan  Teknik  Edge Detection menggunakan metode Sobel untuk menandai area  yang  membuat  citra  menjadi  detail.  Hasil  yang didapatkan  adalah  terlihat  pola  objek  dan  wilayah penyebaran  virus  corona  dan  ada  batasan  dan menghasilkan  piksel  putih  pada  citra  terlihat  cukup jelas,  sehingga  Teknik  Edge  Detection  menggunakan metode  Sobel  sebagai  salah  satu  diagnosa  COVID-19 penyakit  [9] .  Analisis  perkembangan  pasien  COVID- 19  menggunakan  segmentasi  citra  rontgen  toraks menggunakan  Active  Contour  bahwa  selama  1-8  hari pasien dirawat di rumah sakit, 89% pasien  mengalami penurunan  50%  area  bersih  paru,  sedangkan  hanya 11%  pasien  yang  mengalami  peningkatan  perbaikan paru  bersih  sekitar  20-31%.  Pasien  yang  telah membaik  kondisi  ini  dirawat  di  rumah  sakit  dalam kondisi  yang  cukup  parah  dan  dirawat  selama  8  hari. Secara umum hari ke 1-8 pasien menentukan di rumah sakit  adalah  saat  pasien  memburuk  yang  ditunjukkan dengan  penurunan  bersihan  paru-paru  lebih  dari  50%,
sedangkan hari ke 8-14 adalah saat pasien sembuh atau meninggal [ 10 ] karena itu sangat perlu penelitian untuk Teknik baru yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi  tepi  objek  serta  mengetahui  luas paru-paru  bersih  pada  citra  paru-paru  pasien  COVID- 19 dengan menggunakan segmentasi serta deteksi tepi. Teknik  Edge  Detection  dapat  melihat  tepi  objek  paru- paru  pasien  COVID-19  secara  lebih  jelas.  Paru-paru penderita  COVID-19  mengalami  kerusakan  yang diakibatkan  dari  GGO  (Ground  Glass  Opacity)  yaitu terdapat kabut putih dan paru-paru terlihat  kabur pada bagian tepi atau daerah yang terjangkit penyakit. Paru- paru  bekerja  setiap  saat,  sehingga  jika  terdapat kerusakan  sekecil  apapun  pada  setiap  sisinya  akan mempengaruhi  sistem  kerja  tubuh.  Teknik  ini  dapat memudahkan  tenaga  kesehatan  melihat  hasil  rontgen pada  objek  paru-paru  pasien  COVID-19  dan  juga membantu  dokter  dalam  penanganan  pasien  COVID- 19.  Data  yang  digunakan  sebanyak  30  citra  paru-paru (thorax) X-Ray pasien COVID-19 dan 10 pasien sehat yang  diperoleh  dari  RSUD  Embung  Fatimah  yang merupakan  salah  satu  rumah  sakit  umum  rujukan COVID-19  Kota  Batam.  Selama  pandemi  COVID-19 pasien  yang  terkena  virus  COVID-19  yang  dirujuk  ke RSUD  Embung  Fatimah  melakukan  pengecekan rontgen  paru-paru.  Keterbatasan  biaya  menjadikan citra  hasil  X-Ray  banyak  digunakan  di  rumah  sakit sebagai  alat  pendeteksian  COVID-19  secara  visual. Alat  kesehatan tersebut relatif terjangkau, penggunaan mudah  dan  biaya  murah  dibandingkan  peralatan kesehatan  yang  memiliki  fungsi  serupa.  RSUD Embung Fatimah ini hanya menggunakan alat rontgen (X-Ray)  untuk  memeriksa  paru-paru  pasien  penderita COVID-19.  Penelitian  ini  menggunakan  citra  asli diproses  dengan  tahapan  grayscale,  kemudian  citra dipraprocessing dengan Intensity adjustment kemudian disegmentasikan  dengan  Active  Contour  untuk memisahkan objek paru-paru dengan background serta mengetahui  luas  paru-paru  bersih  pasien  COVID-19. Citra  paru-paru  normal/sehat  memiliki  rentang  luas paru-paru  bersih  yang  lebih  besar  jika  dibandingkan dengan  paru-paru  penderita  COVID-19.  Selanjutnya menggunakan  beberapa  metode  dari  Teknik  Edge Detection  untuk  mengindentifikasi  dan  memperjelas tepi  objek  paru-paru  pasien  COVID-19  yang menghasilkan  tepi  yang  cukup  jelas  piksel  putih  yang begitu  terlihat.  Pengujian  aplikasi  dan  mengetahui akurasi  dalam  mengidentifikasi  objek  COVID-19  dan mencari  nilai  akurasi  pada  citra  dengan  melihat  nilai MSE  dan  PSNR  menggunakan  software  pemograman Matlab 2015a.

## 2. Metodologi Penelitian
Tahapan  penelitian  dibuat  untuk  memudahkan  penulis dalam  melakukan  penelitian  agar  lebih  mudah dipahami  dan  tidak  keluar  dari  pokok  pembahasan. Langkah-langkah  yang  dibuat  dalam  kerangka  kerja penelitian disusun secara sistematis guna
Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi − Vol. 4, No. 4 (2022) 173-179
menyelesaikan  permasalahan  yang  ada  seperti  pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
2.1. Mengidentifikasi  Masalah  Citra  Paru-paru  pada pasien COVID-19
Rumah sakit Embung Fatimah Batam hanya mempunyai  alat  rontgen  untuk  pengecekan  thorax paru-paru  pasien  COVID-19.  Keterbatasan  biaya menjadikan  citra  hasil  X-Ray  banyak  digunakan  di rumah  sakit  sebagai  alat  pendeteksian  COVID-19 secara visual. Paru-paru penderita COVID-19 mengalami  kerusakan  yang  diakibatkan  dari  GGO (Ground  Glass  Opacity)  COVID-19  yaitu  terdapat kabut  putih  dan  paru-paru  terlihat  kabur  pada  bagian tepi  atau  daerah  yang  terjangkit  penyakit.  Sehingga perlu diidentifikasi pada paru-paru upaya mengidentifikasi  objek  paru-paru  yang  terkena  virus dengan  optimal  untuk  memberikan  informasi  luas paru-paru  bersih  pasien  COVID-19,  sehingga  dapat membantu  kinerja  para  tenaga  medis  dalam  proses membaca  hasil  rontgen  serta  penanganan  pasien COVID-19.
2.2. Menganalisis  Masalah  Citra  Paru-paru  pada Pasien COVID-19
COVID-19  menyebabkan  paru-paru  dipenuhi  cairan yang  akan  mengganggu  kinerja  paru-paru,  Kualitas citra  yang  kurang  baik  yang  dihasilkan  oleh  citra  alat rontgen  COVID-19  menjadi  kendala  ketika  membaca hasil  rontgen  pasien  COVID-19.  Pasien  COVID-19 mempengaruhi  luas  dari  paru-paru  yang  diakibatkan dari  gejala  COVID-19  yaitu  terdapat  kabut  putih  atau GGO sehingga menutup sejumlah area pada paru-paru.
Oleh  karena  itu  dibutuhkan  Teknik  untuk  mendeteksi tepi  dari  objek  dan  luas  paru-paru  bersih  dari  citra paru-paru pasien COVID-19.
2.3.
Menentukan  Tujuan  Penelitian  Identifikasi Citra Paru-paru pada Pasien COVID-19
Tujuan penelitian ini sebagai upaya mengkontribusikan cabang  ilmu  pengolahan  citra  untuk  pemrosesan gambar  seperti  citra  medis,  mengidentifikasi  objek paru-paru  dengan  Teknik  Edge  Detection  dan  melihat luas  paru-paru  bersih  untuk  memberikan  informasi penanganan  COVID-19  serta  membantu  para  medis membaca hasil rontgen pada paru-paru pasien COVID- 19.
2.4. Mempelajari  Literatur  tentang  Teknik  Edge
Detection
Tahapan  untuk  mempelajari  literatur,  artikel  dari jurnal  berkualitas  dan  terakreditasi  yang  dijadikan referensi.
2.5. Mengumpulkan Data dan Informasi tentang Objek Penelitian
Penelitian  bersumber  dari  data  yang  diperoleh  dari instalasi  radiologi  rumah  sakit  umum  daerah  Embung Fatimah  Batam.  Data  diperoleh  dari  wawancara  dan hasil  dokumentasi  alat  rontgen  X-Ray.  Dokumentasi berupa  citra  paru-paru/thorax  30  sampel  pasien COVID-19  dan  10  sampel  pasien  sehat/normal. Sampel didapatkan  melalui  mesin X-Ray tipe mobile, no  seri  Practix-360.  Hasil    file    dari    mesin  X-Ray berupa DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine).
2.6. Menganalisis dan Perancangan Aplikasi Identifikasi  Citra  Paru-paru  Pasien  COVID-19 dengan Teknik Edge Detection
Menganalisis        kebutuhan        aplikasi        dan mendesain aplikasi. Aplikasi digunakan untuk membantu  mengidentifikasi  citra  paru-paru  pasien COVID-19  dengan  Teknik  Edge  Detection  serta  luas paru-paru.  Aplikasi  dibuat  dengan  dukungan  software Matlab R2015a.
2.7. Identifikasi  Citra  Paru-paru  pada  Pasien  COVID- 19 dengan Teknik Edge Detection
Citra medis dilakukan pemrosesan sehingga menghasilkan  image  baru  dengan  kualitas  yang berbeda.  Tahapan  ini  melakukan  langkah-langkah pengecekan      citra      dengan      Teknik  Edge  Detection dengan  aplikasi  yang  telah  dibuat  dengan  bantuan software Matlab. Citra yang diinput berupa file dengan ekstensi  JPEG/JPG(.*JPG).  Format  DICOM  diekspor ke  dalam  bentuk  JPG  melalui  aplikasi  MicroDicom. Citra  yang  dibaca  dan  ditampilkan  berupa  file  JPG tersebut kemudian dikonversi menjadi bentuk grayscale  (citra  keabu-abuan).  Tujuan      mengubah
Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi − Vol. 4, No. 4 (2022) 173-179
menjadi  grayscale  adalah  untuk  menyederhanakan model citra karena citra berwarna terdiri dari matriks 3 layer,  yaitu  R-layer,  G-layer  dan  B-layer  [ 11 ].  Rumus untuk  mengubah  citra  kebentuk  grayscale(keabu- abuan) disajikan pada Persamaan (1).
(1)
Dimana R adalah nilai skala merah, G nilai skala hijau, dan B nilai skala biru [ 12 ].
Kemudian  grayscale  dinaikan  contrast  menggunakan intensity adjustment dengan Persamaan (2).
((    ) (    ) (2)
Dimana,  f(x,  y)’  ialah  citra  setelah  penyesuaian  dan f(x,y) merupakan citra sebelum penyesuaian sedangkan b merupakan konstanta faktor penyesuaian. Jika  b  positif,  maka  kecerahan  bertambah  dan  jika  b negatif, maka kecerahan gambar berkurang [ 13 ].
Selanjutnya  diubah  ke  Masking  dan  Boundaries. Masking  dan  Boundaries  digunakan  untuk  menandai objek dan untuk proses Masking. Setelah masking dan boundaries  disegmentasi  ke  Active  Contour  atau  citra BW,  Citra  BW  (biner).  Metode  Active  Contour  untuk mengetahui nilai area dan perimeter dengan mengelompokkan bagian paru-paru. Paru-paru dikategorikan  tidak  bagus  yaitu  hasil  citra  biner dimana  warna  putih  menunjukkan  bagian  paru-paru yang  tidak  bagus  dan  warna  hitam  menunjukkan bagian  paru-paru  yang  bagus.  Setelah  menghasilkan citra  biner,  maka  dapat  diketahui  hasil  area  dan perimeter  bagian  paru-paru  yang  bagus  dari  sebuah citra [ 14 ]. Kemudian Citra BW diubah ke Deteksi Tepi (Edge  Detection).  Metode  pada  Edge  Detection  yaitu Sobel,  Canny,  Prewitt  dan  Robert  yang  kernelnya sudah tersedia di aplikasi Matlab.
Proses Edge Detection pada disajikan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Proses Edge Detection
Hasil syntax Teknik Edge Detection diinterprestasikan kedalam Algoritma 1.

## Algoritma 1. Edge Detection
Input: original citra Output:edge detection citra a) Proses grayscale dengan rgb2gray. Imggray = rgb2gray(Img);
b) Proses  rgb2gray  image  ke  Intensity adjustment ImgAdj = handles.Imggray;
J = imadjust(ImgAdj,[.4 1],[]);
c) proses  Intensity  adjustment  ke  proses masking
Img_lbl = handles.ImgAdj; [row,col] =  size(Img_lbl); mask = false(row,col); mask(ceil(.4*row):ceil(0.4*row)+.1*row ,ceil(.25*col):  ceil(.25*col)+.1*col)= true;
mask(ceil(.4*row):ceil(0.4*row)+.1*row ,ceil(.65*col):  ceil(.65*col)+.1*col)= true;
d) Proses masking ke Active Contour Bw=activecontour (Img_lbl,mask,1000); [label,n]=bwlabel(bw);
e) Proses Edge Detection ImgBw= handles.ImgBw; [row,col,~] = size(ImgBw); E_Tepi= edge(ImgBw,'Sobel');
E_Tepi= edge(ImgBw,'Canny');
E_Tepi= edge(ImgBw,'Prewitt'); E_Tepi= edge(ImgBw,'Roberts');
f) Proses pengukuran Area dan Perimeter s=regionprops(label,'Area','Perimeter; area_bw = cat(1, s.Area); perim_bw = cat(1, s.Perimeter); res  =  1.362;  %  resolusi  spasial  1.362 pixel/mm area = area_bw/(res^2)/100 perimeter = perim_bw/res/10
g) Proses  pengukuran  MSE  dan  PSNR  Edge Detection
MSE=sum(sum((ImgBw- E_Tepi).^2))/(row*col); PSNR = 10*log10(256*256/MSE);
2.8. Pengujian  Hasil  Citra  Menggunakan  dengan PSNR, MSE dan Region Properties
Pengujian  dilakukan  dengan  nilai  Region  properties (Area dan Perimeter) serta MSE dan PSNR.
Region  properties  (regionprops)  digunakan  untuk mengukur  sekumpulan  properti-properti  dari  setiap region  yang  telah  dilabeli  dalam  matriks  label.  Proses ini  dengan  menggunakan  Area  dan  Perimeter.  Area merupakan  jumlah  pixel  penyusun  objek.  Perimeter adalah panjang perbatasan objek tersebut [ 15 ].  Proses mengukur  region  properties  (Area  dan  Perimeter) dengan  menggunakan  Persamaan  (3)  dan  Persamaan (4).
(3) (4)
Dimana, area bw dan perim bw adalah area dan perimeter dari  citra  bw  atau  segmentasi,  res  adalah  resolusi spasial  dan  100  maupun  10  adalah  nilai  konversi  ke pixel ke milimeter [ 16 ].
Mean  Square  Error  (MSE)  mengukur  tingkat perbedaan kuadrat rata-rata. Nilai MSE didapatkan dari nilai selisih citra awal dengan citra hasil dengan posisi piksel  yang  sama.  Semakin  tinggi  nilai  MSE
Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi − Vol. 4, No. 4 (2022) 173-179
menunjukkan perbedaan besar antara citra awal dengan citra  hasil  [ 17 ].  Citra  awal  pada  penelitian  ini  adalah citra  segmentasi  dan  citra  hasil  adalah  deteksi  tepi. Proses mengukur MSE menggunakan Persamaan (5).
∑ ∑ ∑ [( (     ) ) (     ) ) ] (5)
Dimana M dan N adalah resolusi citra (ukuran panjang dan lebar citra), O adalah jumlah kanal citra, I (x, y,z) adalah  nilai  piksel  citra  asli  pada  koordinat  x,  y  dan kanal  z,  I′  adalah  citra  keluaran/pemrosesan  (hasil Deteksi Tepi) [ 18 ].
MSE  memiliki  hubungan  yang  erat  dengan  PSNR karena  nilai  MSE  digunakan  untuk  kalkulasi  nilai PSNR.  PSNR  biasanya  menggunakan  satuan  desibel (dB). PSNR secara umum digunakan untuk menunjukkan  nilai  kualitas  citra  hasil  rekonstruksi maupun  hasil  kompresi,  sehingga  semakin  besar  nilai PSNR  menunjukkan  semakin  besar  kualitas  dari gambar  yang  dihasilkan  hasil  yang  tepat  [ 19 ]. Perhitungan PSNR menggunakan persamaan 6.
( ) [6]
Dimana  max  adalah  nilai  piksel  maksimal  dari  suatu citra,  Jika  gambar  8-bit  maka  nilai  max  adalah  255 [ 20 ].

## 3. Hasil dan Pembahasan
Setelah  dilakukan  identifikasi  citra  paru-paru  pada pasien  COVID-19  dengan  Teknik  Edge  Detection. Citra asli diproses dengan tahapan grayscale, kemudian citra  dipraprocessing  dengan  Intensity  adjustment kemudian disegmentasikan dengan Active Contour dan selanjutnya  menggunakan  beberapa  metode  dari Teknik  Edge  Detection  (Sobel,  Canny,  Prewitt  dan Robert)  Terakhir,  hasil  pengujian  citra  menggunakan Region  Properties  (Area  dan  Perimeter),  PSNR  dan MSE pada  tabel 1. Hasil citra Pasien  COVID-19 pada Gambar 3, Gambar 4 dan Gambar 5.
(a)
(b)
(c)
Gambar 3. Proses Praprocessing a) Citra Asli (b) Citra Grayscale (c) Citra Intensity Adjusment
(a) (b) Gambar 4. Proses Segmentasi a) Citra Masking (b) Citra Segmentasi Active Contour (BW)
(a) (b) (c)

## (d)
Gambar 5. Proses Segmentasi (a) Sobel (b) Canny (c) Prewitt (d)
Robert
Hasil citra Pasien Sehat pada Gambar 6,7 dan 8.
(a)
(b)
(c)
Gambar 3. Proses Praprocessing a) Citra Asli (b) Citra Grayscale (c)
Citra Intensity Adjusment
(a) (b) Gambar 4. Proses Segmentasi a) Citra Masking (b) Citra Segmentasi
Active Contour (BW)
(a) (b) (c)
Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi − Vol. 4, No. 4 (2022) 173-179

## (d)
Gambar 5. Proses Segmentasi (a) Sobel (b) Canny (c) Prewitt (d) Robert
Hasil  yang  peroleh  dari  data  uji  30  sampel  paru-paru pasien  COVID-19  menggunakan  aplikasi  menunjukan pada  Perimeter  paru-paru  kanan  pasien  COVID-19 rentang  110.897  -  261.254  mm  dan  Area  267.719  -
940.668  mm 2 ,  Perimeter  paru-paru  kiri  rentang 114.613  -  262.943  dan  Area  170.616  -  856.993  mm 2 . Sedangkan  10  sampel  paru-paru  pasien  normal/sehat sebagai pembanding dengan berkisar 187.598 -270.624 dan Area 514.947 - 1025.44 mm 2 , Perimeter paru-paru kiri  182.226  -  287.358  dan  Area  480.592  -  901.418 mm 2 , artinya infeksi virus COVID-19 mengurangi luas paru-paru,  rentang  paru-paru  COVID-19  lebih  rendah dari  paru-paru  sehat..  Artinya  ada  perbandingan  luas area  dan  perimeter  antara  paru-paru  pasien  COVID dengan  pasien  sehat,  sehingga  dapat  disimpulkan infeksi  virus  COVID-19  mengurangi  luas  paru-paru rentang  paru-paru  pasien  COVID-19  lebih  kecil dibanding paru-paru sehat seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Pengujian PSNR dan MSE Citra Paru-paru Pasien COVID-19 dengan Teknik Edge Detection
Nama Data MSE Sobel PSNR Sobel MSE Canny PSNR Canny MSE Prewitt PSNR Prewitt MSE Robert PSNR Robert Terbaik covid_01 covid_02 covid_03 covid_04 covid_05 covid_06 covid_07 Covid_08 Covid_09 Covid_10 Covid_11 Covid_12 Covid_13 Covid_14 Covid_15 Covid_16 Covid_17 Covid_18 Covid_19 Covid_20 Covid_21 Covid_22 Covid_23 Covid_24 Covid_25 Covid_26 Covid_27 Covid_28 Covid_29 Covid_30 0.274661 0.272477 0.197558 0.211746 0.197157 0.145265 0.147947 0.201038 0.223332 0.188896 0.290047 0.195621 0.157913 0.169227 0.272975 0.151408 0.229502 0.252632 0.2429 0.113115 0.150875 0.159806 0.195923 0.192861 0.26267 0.23223 0.232088 0.175635 0.135937 0.224854 53.7768 53.8115 55.2079 54.9066 55.2167 56.5432 56.4637 55.132 54.6753 55.4026 53.5401 55.2506 56.1806 55.8801 53.8036 56.3633 54.5569 54.1399 54.3105 57.6296 56.3786 56.1289 55.2439 55.3124 53.9707 54.5056 54.5083 55.7187 56.8314 54.6458 0.274197 0.272783 0.197361 0.211519 0.197071 0.144951 0.147709 0.201133 0.223126 0.188829 0.289754 0.195712 0.15782 0.169099 0.272752 0.151438 0.229355 0.252584 0.242597 0.113065 0.150955 0.159572 0.195809 0.192693 0.262486 0.232103 0.231795 0.175654 0.135504 0.224345 53.7842 53.8066 55.2122 54.9113 55.2186 56.5526 56.4707 55.13 54.6793 55.4041 53.5445 55.2486 56.1832 55.8834 53.8071 56.3624 54.5597 54.1407 54.3159 57.6315 56.3763 56.1352 55.2465 55.3161 53.9737 54.508 54.5138 55.7182 56.8453 54.6556 0.274727 0.272274 0.197431 0.211811 0.197144 0.145154 0.147827 0.201137 0.223402 0.188925 0.289981 0.195635 0.157994 0.169257 0.27301 0.151228 0.229117 0.252686 0.242835 0.113001 0.150946 0.15971 0.195973 0.192859 0.262501 0.232312 0.232007 0.175732 0.135818 0.224147 53.7758 53.8147 55.2106 54.9053 55.217 56.5465 56.4672 55.1299 54.6739 55.4019 53.5411 55.2503 56.1784 55.8793 53.803 56.3685 54.5642 54.139 54.3117 57.634 56.3766 56.1315 55.2428 55.3124 53.9735 54.5041 54.5098 55.7163 56.8352 54.6595 0.275336 0.273559 0.198263 0.212159 0.197609 0.145815 0.148621 0.201398 0.223862 0.189399 0.290809 0.195809 0.158248 0.169649 0.273505 0.152159 0.230774 0.253208 0.243473 0.113483 0.151178 0.16034 0.196224 0.193098 0.263656 0.232568 0.233062 0.175889 0.136771 0.226895 53.7662 53.7943 55.1924 54.8982 55.2067 56.5268 56.444 55.1242 54.665 55.391 53.5287 55.2465 56.1714 55.8693 53.7952 56.3418 54.5329 54.13 54.3003 57.6155 56.3699 56.1144 55.2373 55.307 53.9544 54.4993 54.4901 55.7124 56.8048 54.6065 Canny Prewitt Canny Canny
Canny Canny Canny Sobel Canny
Canny Canny
Sobel Canny Canny
Canny Prewitt
Prewitt
Canny Canny
Canny Sobel
Canny Canny Canny Canny Canny Canny Sobel Canny Prewitt
Hasil  uji  data  30  sampel  pasien  COVID-19  maka  22 sampel  citra  menyatakan  hasil  pengolahan  Edge Detection  Canny  dengan  nilai  MSE  dan  PSNR terbaik,  4  sampel  menyatakan  hasil  pengolahan dengan  Edge  Detection  Sobel  dengan  nilai  MSE  dan PSNR terbaik, 4 sampel menyatakan hasil pengolahan dengan  Edge  Detection  Prewitt  dan  tidak  Edge Detection  Robert  tidak  muncul  sebagai  terbaik  dari hasil  perbandingan  keempat  tipe  Metode  dari  Teknik Edge Detection.
Perhitungan  nilai akurasi  hasil uji  maka diberlakukan Persamaan (6).
(6) 0% 50% 100% Canny Sobel Prewitt Edge Detection
Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi − Vol. 4, No. 4 (2022) 173-179

## Grafik 1. Perbandingan Hasil Pengujian
Berdasarkan  Grafik  1  dari  hasil  pengujian  citra dengan  Teknik  Edge  Detection  yang  optimal  untuk mendeteksi  tepi  objek  paru-paru  pasien  COVID-19 dengan  jelas  adalah  Canny  dengan  akurasi  hingga 73%.  Metode  Sobel  memperoleh  13%  dan  Prewitt 13%.

## 4. Kesimpulan
Infeksi  virus  COVID-19  mengurangi  luas  paru-paru, rentang paru-paru bersih pasien COVID-19 lebih kecil dibanding paru-paru sehat dan Teknik Edge Detection optimal untuk mendeteksi tepi objek paru-paru pasien COVID-19 dengan jelas adalah Canny dengan akurasi hingga 73%.

## Daftar Rujukan
[1] Lisnawati,  E.,  &  Purwanto,  A.  (2022).  APLIKASI WHATSAPP SEBAGAI MEDIA PEMBELAJARAN DARING  DI  MTs  MUHAMMADIYAH  SRUMBUNG, KABUPATEN  MAGELANG.  Galois:  Jurnal  Penelitian Pendidikan Matematika, 1(2), 1-9. https://doi.org/10.18860/gjppm.v1i2.2146
[2] Kim, M. S., Kim, M. S., Lee, G. J., Sunwoo, S. H., Chang, S., Song,  Y.  M.,  &  Kim,  D.  H.  (2022).  Bio‐Inspired  Artificial Vision  and  Neuromorphic  Image  Processing  Devices.
Advanced Materials Technologies, 7(2), 2100144.
https://doi.org/10.1002/admt.202100144
[3] El Naqa, I. M., Li, H., Fuhrman, J. D., Hu, Q., Gorre, N., Chen, W., & Giger, M. L. (2021). Lessons learned in transitioning to AI  in  the  medical  imaging  of  COVID-19.  Journal  of  Medical Imaging,
8(S1), 010902.
https://doi.org/10.1117/1.JMI.8.S1.010902  Na`am,  J.  (2017). Edge  Detection  on  Objects  of  Medical  Image  with Enhancement    multiple  Morphological  Gradient  (EmMG)
Method .  4th  Proc.  EECSI .  23-24  Sep.  2017.  Yogyakarta: Indonesia. http://dx.doi.org/10.1109/EECSI.2017.8239085
[4] Shomirov,  A.,  &  Zhang,  J.  (2021,  March).  An  Overview  of Deep  Learning  in  MRI  and  CT  Medical  Image  Processing.  In
2021  3rd  International  Symposium  on  Signal  Processing Systems (SSPS) (pp. 72-78). https://doi.org/10.1145/3481113.3481125
[5] Guan,  W.-jie,  Ni,  Z.-yi,  Hu,  Y.,  Liang,  W.-hua,  Ou,  C.-quan, He, J.-xing, Liu, L., Shan, H., Lei, C.-liang, Hui, D. S. C., Du, B., Li,  L.-juan, Zeng,  G., Yuen, K.-Y., Chen, R.-chong, Tang, C.-li,  Wang,  T.,  Chen,  P.-yan,  Xiang,  J.,  …  Zhong,  N.-shan.
(2020). Clinical characteristics of Coronavirus DISEASE 2019 in  China.  New  England  Journal  of  Medicine,  382(18),  1708– 1720. https://doi.org/10.1056/nejmoa2002032
[6] Bambang Pilu Hartato. (2021). Penerapan convolutional neural network  Pada  Citra  Rontgen  Paru-paru  untuk  Deteksi  SARS- COV-2.  Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  Dan  Teknologi Informasi), 5(4), 747–759. https://doi.org/10.29207/resti.v5i4.3153
[7] Supriyanti,  R.,  Alqaaf,  M.,  Ramadhani,  Y.,  &  Widodo,  H.  B.
(2021).  Morphological  characteristics  of  X-ray  thorax  images of  COVID-19  patients  using  the  Bradley  Thresholding segmentation. Indonesian Journal of Electrical Engineering and
Computer Science, 24(2),1074. http://doi.org/10.11591/ijeecs.v24.i2.pp1074-108 3
[8] Saputra,  R.  A.,  Reskal,  R.,  &  Wahyuni,  F.  M.  (2022). Segmentasi Pada Plat Kendaraan Dinas dengan Metode Deteksi Tepi Canny, Prewitt, Sobel, & Roberts. J-SAKTI (Jurnal Sains
Komputer dan Informatika), 6(1), 328-339. http://dx.doi.org/10.30645/j-sakti.v6i1.448
[9] Ghozali,  M.,  &  Sumarti,  H.  (2020).  Deteksi  Tepi  pada  citra Rontgen Penyakit covid-19 menggunakan metode sobel. Jurnal
Imejing Diagnostik (JImeD), 6(2), 51–59. https://doi.org/10.31983/jimed.v6i2.5840 [10] Sumarti,  H.  (2020).  Analisis  Perkembangan  Pasien  Covid-19 Menggunakan  Segmentasi  Citra  Rontgen  Toraks.  JFT:  Jurnal
Fisika Dan Terapannya, 7(1), 15-23. https://doi.org/10.24252/jft.v7i1.13858
[11] Sumijan,  S.  S.,  Purnama,  A.  W.,  &  Arlis,  S.  (2019). Peningkatan  Kualitas  Citra  CT-Scan  dengan  Penggabungan Metode  Filter  Gaussian  dan  Filter  Median.  Jurnal  Teknologi
Informasi dan Ilmu Komputer, 6(6), 591-600.
http://doi.org/10.25126/jtiik.201966870
[12] Dodi Andre Putra, Na`  am, J., & Yuhandri. (2022). Identifikasi objek  pada  citra  thorax  x-ray  Pasien  covid-19  Dengan  metode contrast limited adaptive histogram equalization (clahe). Jurnal
Informasi Dan Teknologi, 33–38.
https://doi.org/10.37034/jidt.v4i1.184
[13] Fatimatuzzahro,  S.,  &  Yuliantari,  R.  V.  (2021).  Peningkatan Kualitas  Citra  pada  Foto  Sejarah  Menggunakan  Metode
Histogram  Equalization  dan  Intensity  Adjustment.  Journal  of Applied Electrical Engineering, 5(2), 36-42.
https://doi.org/10.30871/jaee.v5i2.3160
[14] Fadillah,  N.,  &  Gunawan,  C.  R.  (2019).  Segmentasi  Citra  Ct Scan Paru-Paru Dengan Menggunakan Metode Active Contour. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), 6(2), 126-132. http://dx.doi.org/10.30865/jurikom.v6i2.1166
[15] Sinaga, N. S. (2022). Implementasi Metode Regionprops Untuk Mendeteksi  Objek  Image  Fraktur  Tulang.  Journal  of Informatics  Management  and  Information  Technology,  2(2), 60-64. https://doi.org/10.47065/jimat.v2i2.142
[16] Munandar,  M.  H.,  Harahap,  S.,  &  Irawan,  F.  (2022).  Image Processing  Implementation to Classify Coconut Quality Based on  Its  Color.  Bulletin  of  Computer  Science  and  Electrical Engineering, 3(1), 47- 53. https://doi.org/10.25008/bcsee.v3i1.1153
[17] Sari,  N.  L.  K.,  Barus,  I.  E.  B.,  Santoso,  B.,  Muliyati,  D., Purwantiningsih,  P.,  &  Kusuma,  I.  (2022).  Aplikasi  Image Enhancement untuk  Peningkatan  Kualitas Citra  Ultrasonografi
Ginjal. Jurnal Ilmiah Giga, 25(1), 1-9. https://dx.doi.org/10.47313/jig.v25i1.1627
[18] Setiadi,    D.    R.    (2020).    PSNR    vsSSIM:    Imperceptibility Quality  Assessment    for    Image    Steganography.  Multimedia
Tools and Applications,80(6), 8423–8444.
https://doi.org/10.1007/s11042-020-10035-z
[19] Kusuma,  I.  W.  A.  W.,  &  Kusumadewi,  A.  (2021).  Analisa Perbandingan Citra Hasil Segmentasi Menggunakan Metode K- Means  dan  Fuzzy  C  Means  pada  Citra  Input  Terkompresi.
Elektrika, 13(2), 63-70. http://dx.doi.org/10.26623/elektrika.v13i2.3182
[20] Prayogo,  L.  M.,  &  Basith,  A.  (2021).  Perbandingan  Metode Roberts’ Filter, Segmentasi dan Band Ratio Pada Citra Landsat 8  untuk  Analisis  Garis  Pantai.  Rekayasa,  14(3),  353-359. https://doi.org/10.21107/ rekayasa.v14i3.10300