## Segmentasi Citra Iris Mata Menggunakan Metode Otsu Thresholding
Muslim  Alamsyah muslimalamsyah2@gmail.com

## Program Studi Teknik Informatika Universitas Merdeka Pasuruan
Abstract— Iridology  or  commonly  referred  to as an iris diagnosis  is  a  medical  method  that  states  that each part of the human body can be represented by the area contained in the iris (the colored part of the pupil) and can know someone who has experienced symptoms of the disease. To determine the  symptoms  of  a  patient's  illness,  laboratory  tests  will generally  be  carried  out,  where  the  test  is  quite  expensive and  sometimes  causes  injury  and  the  results  are  sometimes long  to  know,  the  previous  method  is  able  to  segment  iris images  but  it  is  difficult to get accurate iris focus and level value  for  accuracy  because  between  the  sclera, the iris and pupils  are  still  one.  Therefore,  in  this  study  implementing three-class  segmentation  using  the  otsu  thresholding method,  the  otsu  method  is  a  good  automatic  threshold  or threshold search method then uses the three-class method by determining  the  foreground, TBD (To Be Determinand) and background.  This  method  is  capable  of  segmenting  iris images  well  with  an  accuracy  of  99.07%  and  Area  Under Curve  (AUC)  value  on  a  99.07%  relaive  operating characteristic (ROC) curve.
I ntisari — Iridologi    atau    yang    biasa    disebut    sebagai diagnosis    iris    adalah    suatu    metode    kedokteran    yang menyatakan  bahwa  tiap  bagian  pada  tubuh  manusia  dapat direpresentasikan  dengan  wilayah  yang  terdapat  pada  iris mata  (bagian  yang  berwarna  pada  pupil)  dan  dapat mengetahui  seseorang  yang  telah  mengalami  gejala penyakit.  Untuk  menentukan  gejala  suatu  penyakit  yang diderita  pasien  pada  umumnya  akan  dilakukan  tes laboratorium,  dimana  tes  ini  cukup  mahal  dan  terkadang menimbulkan  luka  serta  hasilnya  pun  terk adang  lama untuk  diketahui,  metode  sebelumnya  mampu  melakukan segmentasi  citra  iris  mata  tapi  sulit  untuk  pengambilan fokus  iris  mata  yang  akurat  dan  nilai  tingkat  pada  akurasi karena  antara  sklera,  iris  mata  dan  pupil  masih  jadi  satu. Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini  mengimplementasikan segmentasi tiga kelas menggunakan metode otsu thresholding,  metode  otsu  merupakan  metode  pencarian ambang  batas  atau  treshold  otomatis  yang  baik  kemudian menggunakan  metode  tiga  kelas  dengan  menentukan foreground,  TBD  (To  Be  Determinand)  dan  background. Metode  ini  mampu  melakukan  segmentasi  citra  iris  mata dengan  baik  yaitu  dengan  akurasi  99.07  %   dan  nilai  Area
Under Curve (AUC) pada kurva relaive  operating characteristic (ROC)  sebesar 99.07 % .
Kata Kunci —Citra iris mata, otsu,  segmentasi.

## I.    PENDAHULUAN
Iridologi  adalah  ilmu  yang  mempelajari  pola  dan  susunan serat  pada  iris  mata  [1].  Iridologi    atau    yang    biasa  disebut sebagai    diagnosis    iris    adalah    suatu    metode    kedokteran yang    menyatakan  bahwa  tiap  bagian  pada  tubuh  dapat direpresentasikan dengan wilayah yang terdapat p ada iris mata (bagian  yang  berwarna  pada  pupil)[1].  Pada  salah  satu  buku kedokteran,  jika  terdapat  tanda  segitiga  putih  pada  daerah mata yang sesuai, maka dapat diketahui bahwa orang  tersebut menderita  atau  pernah  menderita  penyakit  usus  buntu (Appendicities) [2].    Namun    jika    terdapat    noda    kecil berwarna    hitam,   maka  dapat  diindikasikan  bahwa penyakit usus buntu tersebut telah disembuhkan melalui operasi  Salah satunya  adalah  tampak  di sisi kiri dan sisi kanan mata pattern semangat  hidup  seseorang  baik  yang  dari    pembawaan    (ciri keturunan)  dan  karena  lingkungan [2].
Selain  itu  Selama  jangka waktu ratusan tahun, banyak ahli iridologi  yang  telah  mempelajari  pola-pola  pada  mata,  dan menghubungkannya  dengan  problem-problem  kesehatan tertentu, kekuatan dan kelemahan fisik seseorang, dan karakter kepribadiannya[1][3].  Melalui  pengamatan  dan  observasi secara  empiris,  mereka  mendapati  adanya  pola-pola  yang beraturan,  yang  mengindikasikan  adanya  kelemahan  fisik dalam  diri  seseorang,  karena  orang-orang  yang  memiliki  pola iri  mata  sama  ternyata  mengalami  problem  kesehatan  yang sama.  Observasi  ini  merupakan  dasar  dari  Analisa  Iridologi Konstitusional  (Constitutional  Iridology  Analysis),  dan kemudian  hasilnya disusun dalam sebuah peta mata[4].
Untuk  menentukan  gejala  suatu  penyakit  yang  diderita pasien  pada  umumnya  dilakukan  tes  di  laboratorium,  dimana tes  ini  cukup  mahal  dan  terkadang  menimbulkan  luka  serta hasilnya  pun  terkadang  lama  untuk  diketahui.  Hal  ini  tentu saja  menjadi  tantangan  tersendiri  untuk  menemukan  metode yang  lebih  aman  dan  murah  serta  cepat  untuk  menentukan hasilnya. Berdasarkan fakta diatas, maka segmentasi pada citra iris  mata  merupakan  tugas  penting  untuk  dokter  dalam mendiagnosa  penyakit.  Deteksi  otomatis  atau  segmentasi  iris mata  dari  gambar  iris  mata  adalah  tahap  awal  dari  proses diagnosis[5]. Untuk mengatasi masalah tersebut Handini Arga
e-ISSN:  2541-6448
Damar  Rani  Endang  Supriyati  Tutik  Khotimah  mengusulkan segmentasi    citra    iris    mata  menggunakan  metode  ekstraksi ciri  moment  invariant,  dibantu  dengan  algoritma  K-Means Clustering untuk perhitungan jarak pusat cluster pada citra iris mata[5][6].  Dari  hasil  citra  iris  mata  yang  telah  diujikan dapat dikelompokkan  menjadi  iris  mata  normal  dan  iris  mata penderita  kolesterol  tinggi.  Dalam  penelitian  ini  tingkat akurasi dari data penelitian adalah sebesar 95%.
Kelemahan  metode  ini  adalah  sulit  untuk  pengambilan fokus iris mata yang akurat  karena antara sclera, iris mata dan pupil  masih  jadi  satu.  Oleh  karena  itu  pada  skripsi  ini  akan diusulkan sebuah metode tiga kelas segmentasi menggunakan metode otsu thresholding[7].

## II. METODE  PENELITIAN

## A. Rancangan  Sistem
Sistem  yang  dibangun  meliputi  Langkah -langkah  ini  di jelaskan  dalam  gambar  flowchart  gambar  1  langkah-langkah tersebut    adalah    deteksi    citra  iris  mata    menggunakan  otsu thresholding.
Gambar  1.Diagram  alur kerja  Sistem
Pada  gambar  1  desain  sistem  secara  umum  dijelasakan bahwa  pertama  kita  akan  menginputkan  mata  yang  kita  ambil dari  dataset  CASIA    setelah  itu  citra    mata  tersebut  akan diproses  menggunakan  metode  otsu  thresholding,  kemudian akan dihitung rata rata 2 nilai selanjutnya mata tersebut dibagi menjadi  tiga  kelas  yang  pertama  latar  belakang  (background) yang  kedua  TBD  (To  be  determinand)  dan  yang  ketiga  latar depan (Foreground).

## B. Input  Citra  Mata
Pada penelitian ini,  data yang digunakan adalah 10 citra mata dari Database CASIA yang diambi  dari : http://biometrics.idealtest.org/dbDetailForUser.do?id=4.
Dalam  gambar  3.2  terdapat  4  contoh  citra  mata  dari  database CASIA yang disediakan.
(1)               (2) (3) (4)
Gambar  2Contoh gambar pada dataset CASIA

## C. Meode  Otsu
Metode    Otsu    merupakan    salah    satu    metode  untuk segmentasi   citra  digital  dengan  menggunakan nilai ambang secara  otomatis[7],  yakni  mengubah  citra  digital  warna  abu- abu  menjadi  hitam  putih  berdasarkan    perbandingan    nilai ambang    dengan    nilai    warna  piksel  citra  digital[8].  Pada penelitian ini data yang saya dapatkan dari citra CASIA sudah berupa  grayscale  atau  abu  abu  jadi  tinggal  menghitung  nilai ambang  atau  tresholdnya  saja[7][8].  Sebagai contoh citra dari dataset  CASIA  setelah  dilakukan  proses  segementasi  otsu didapatkan T1=83  T2=82  T3=83  T4=82.
(T1) (T2) (T3) (T4)
Gambar 3 Citra Hasil metode otsu dan otomatis nilai ambang (treshold).

## D. Menghitung  Rata-rata  2 Nilai
Tahap  selanjutnya  yaitu  menghitung  rata  rata  2  nila Pada tahap  ini  setelah  ketemu  nilai  ambangnya  (Threshold)    kita menghitung  nilai  dari  masing  masing  sebelah  kanan  dan  kiri agar dapat diproses pada tahap selanjutnya sebagai contoh jika T1  atau  Tresholnya  96  maka  untuk  menentukan  N1  yaitu dengan  car  a  T1/2    kemudian  untuk  menentukan  N2  yaitu dengan cara T1+N1    , seperti contoh gambar dibawah ini
Gambar  4 pencarian nilai  rata rata 2 nilai. Keterangan: T1=Threshold 1 N1=Nilai  Rata rata 1 N2=Nilai  Rata  rata 2

## III. HASIL  DAN  PEMBAHASAN
A. Tahap  Uji  Coba
Pada  tahap  ini,  akan  dilakukan  uji  coba  terhadap  sistem yang  telah  dikerjakan.  Pengukuran  kinerja  dalam  uji  coba  ini
Start Grayscale RGB Histogram
Metode  Otsu Thresholding
Output
T1 N2 N1 T2 N2 N1 T 3 N 2 N 1 T4 N2 N1 (a) (b) (d) N1 T3 N2 (c)
menggunakan  akurasi,  waktu  komputasi dan nilai Area Under Curve (AUC)  dari  kurva Relative  Operating  Character (ROC).  Kurva  ROC  adalah  kurva  yang  memetakan  antara True  Positive  Rate (TPR)  dan False  Positive  Rate (FPR) dalam  sebuah  sumbu  koordinat  yang  didapatkan  dari  hasil proses segmentasi.
No GRAYSCALE
Ground  Truth
1
Gambar  5 Citra  Iris Mata& ground truth dari dataset CASIA
Perhitungan  kurva  ROC  dan AUC ditunjukan dengan nilai akurasi  dan  AUC  di  presentasikan  dalam  bentuk  prosentase. Semakin  tinggi  prosentase  dari  nilai  akurasi  dan  AUC,  maka semakin  bagus pula hasil segmentasinya.

## B. Uji  Coba  Metode  Otsu
Pada bagian ini dilakukan ujicoba segmentasi otsu  dengan input  citra  iris  mata  proses  ini  dilakukan  pada  10  citra  iris mata tapi yang saya tampilkan hanya 1 citra iris mata.
No Input  citra Metode  otsu 1 T=83
Gambar  6 input citra iris mata  (kiri)  hasil metode otsu beserta nilai  tresholnya (kanan).

## C. Perhitungan  akurasi menggunakan  ROC
Dari  hasil  uji  coba  mulai input citra pada gambar 6 sampai hasil  akhir  segmentasi  menggunakan  metode  adaptive  k- means  clustering pada gambar 7 selanjutnya dilakukan proses perhitungan  akurasi  menggunakan  ROC  dimana  Setelah didapatkan  hasil  akhir  citra  segmentasi,  kemudian  dihitung TPR  dan  FPR  dengan  cara  membandingkannya  dengan  citra ground truth.
TPR dan FPR yang didapatkan diplotting kedalam kurva ROC seperti tampak pada Gambar 7
No Hasil akhir segmentasi Ground  Truth
1

## Gambar 7 citra hasil akhir segmentasi(kiri) citra ground truth
(kanan)
Gambar  8 Kurva ROC  dari citra hasil segmentasi citra no 1
Pada  citra  no  1  ini  TPR  yang  didapatkan  sebesar  95.27% dan  FPR  sebesar  4.94%  dengan  nilai  AUC  95.16%.  Hasil akurasi  dan  nilai  AUC  dari  uji  coba  pada  10  citra  iris mata di sajikan dalam  Tabel 1.
Tabel. 1 Hasil  akurasi dan nilai  AUC  segmentasi yang diusulkan

## D. Pembahasan  Hasil Pengujian
Pada  bagian  ini  membahas  tentang  listing  interface  dan program  untuk  melakukan  segmentasi  mengunakan  metode otsu dan adaptive k-means clustering seperti gambar di bawah ini:
Citra TPR (% ) FPR (% ) Akurasi (% ) AUC (% ) Waktu (Seconds) No 1 95.27 4.94 95.17 95.16 0.8 No 2 99.04 0.90 99.07 99.06 0.6 No 3 99.29 1.14 99.06 99.07 0.3 No 4 97.55 1.65 98.04 97.95 0.6 No 5 86.04 01.24 88.59 88.40 0.6 No 6 87.28 8.88 89.35 89.20 0.7 No 7 85.69 7.58 89.70 89.05 0.6 No 8 95.42 4.65 95.39 95.38 1.4 No 9 92.17 5.33 93.48 93.41 0.6 No 10 94.16 6.96 93.70 93.60 0.6 Rata-rata 94.028 0.68 False Positive Rate
Tru e Pos itiv
e Rat e
DOI: 10.31328/jo intecs.v4i1.1001 e-ISSN:  2541-6448
Gambar  9 Tampilan  menu utama
Gambar  10  pemilihan  citra iris mata Gambar  11  Tampilan  setelah pilih  citra iris mata
Gambar  12  Tampilan  setelah klik  tombol Histogram  dan

## segmentasi

## IV. KESIMPULAN  DAN  SARAN
Pada  sub-bab  ini  dipaparkan  kesimpulan  yang  dapat diambil  berdasarkan  hasil  percobaan  dan  analisa  penelitian yang  dilakukan  terhadap  metode yang diusulkan. Kes impulan metode otsu  thresholding mampu melakukan segmentasi citra iris  mata  dengan  baik,  yaitu  dengan  akurasi  rata-rata  93,70% dan Area  Under  Curve (AUC)  rata-rata  94.02%  dengan waktu eksekusi  rata-rata  0.6  detik.    Dari  uji  coba  sebanyak  10  citra
iris mata  akurasi terbaik  dihasilkan pada citra  iris  No  02 mencapai 99.07% dengan  waktu  eksekusi  0.6  detik. Sedangkan  akurasi  terendah  dihasilkan  pada  citra  iris  No  05 mencapai  88.59  %  dengan  waktu  eksekusi  0.6  detik.  Hasil analisa  citra  iris  mata  bisa  dijadikan  membantu  pengambilan keputusan di bidang kesehatan.
Berdasarkan  hasil  yang  didapatkan  dari  penelitian ini, ada beberapa  saran  yang  berguna  untuk  penelitian-penelitian mendatang,  p erlu  adanya  penambahan  metode  perbaikan citra untuk mendapatkan akurasi yang lebih baik lagi. Hasil penelitian  ini  dapat  digunakan  sebagai  bahan  acuan  atau rujukan untuk peneli tian berikutnya.

## DAFTAR  PUSTAKA
[1]
A.  Razak  and  H.  Lardiman,  ―Teknik  Iridologi  dan Kinesiologi  Sebagai  Alternatif  Mengatasi  Masalah Stres  Disekolah  Sebagai  Akibat  Pemanasan  Global,‖ 2013. [2]
M.  A.  Sander,  ―Apendisitis  Akut :  ‗Bagaimana Seharusnya  dokter  Umum  dan  Perawat  Dapat Mengenali  Tanda  Dan  Geala  Lebih  Dini  Penyakit Ini ?‘‖ [3] R.  Yana  Simamora,  H.  Hasan,  and  M.  Rizka, ―DETEKSI KELEMAHAN IRIDOLOGI MENGGUNAKAN  METODE  JARINGAN  SYARAF TIRUAN  HEBB  RULE.‖ [4] T.  K.  Handini  Arga  Damar  Rani,  Endang  Supriyati1,
―Dasar-Dasar Analisa Iridologi.‖
[5] E.  A.  S.  Sahid  Nur  Afrizal1,  ―Pengenalan  Dasar  Iris Mata  Menggunakan  Metode  Template  Matching Dengan Library  Opencv.‖
[6] A.  M.-J.  STIMA  and  U.  2016,  ―Penerapan  Algoritma K-Means Untuk Clustering Penentuan Jurusan Bahasa Mandarin  German  Dan  Prancis,‖ Jurnal.Unma.Ac.Id , 2004.
[7] A.  T.  R.  I.  Utami,  P.  S.  Informatika,  F.  Komunikasi, D.  A.  N.  Informatika,  and  U.  M.  Surakarta,
―Implementasi  metode  otsu  thresholding  untuk segmentasi citra daun,‖ 2017.
[8] I.  A.  Muwakhid  and  D.  Nurdiyah,  ―Otsu Method For Image  Finish  Segmentation  With Components of Hue Saturation Value,‖  vol. 15,  no. 2,  pp. 67–73,  2018.