ISSN: 0852-730X

## Perbandingan Otsu Dan Iterative Adaptive Thresholding Dalam Binerisasi Gigi Kaninus Foto Panoramik
Nur Nafi’iyah 1 , Retno Wardhani 2
Teknik Informatika, Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan Email: 1 nafik_unisla26@yahoo.co.id, 2 retzno@yahoo.com
ABSTRAK. Proses  binerisasi  bertujuan  untuk  memudahkan  pengenalan  citra  dalam  tahap  computer  vision.  Binerisasi merupakan cara  mengubah bentuk  warna  citra ke hitam putih atau biner. Metode otsu merupakan  metode konversi citra ke bentuk hitam putih. Metode iterative dan adaptive thresholding merupakan gabungan metode dalam mengubah citra ke biner. Tujuan dari penelitian ini, yaitu: memudahkan dalam tahap ekstraksi citra atau pengambilan informasi terpenting dalam citra. Sehingga proses selanjutnya seperti pengenalan citra atau recognition. Hasil dari penelitian ini berupa citra biner gigi kaninus foto  panoramik.  Dari  perbandingan  metode,  metode  iterative  dan  adaptive  thresholding  menghasilkan  gambar  biner  yang lebih baik.
Kata Kunci: Otsu, Iterative dan Adaptive Thresholding, Foto Panoramik Gigi Kaninus.

## 1. PENDAHULUAN
Pengolahan  citra  (image  processing)  merupakan  suatu  sistem  di  mana  proses  dilakukan  dengan  masukan berupa citra (image) dan hasilnya juga berupa citra (image). Pada awalnya pengolahan citra ini, dilakukan untuk memperbaiki  kualitas  citra,  namun  dengan  berkembangnya  dunia  komputasi  yang  ditandai  dengan  semakin meningkatnya  kapasitas  dan  kecepatan  proses  komputer,  serta  munculnya  ilmu-ilmu  komputasi  yang memungkinkan  manusia  dapat  mengambil  informasi  dari  suatu  citra,  maka image  processing tidak  dapat dilepaskan dengan bidang computer vision.
Salah  satu  bidang  yang  menggunakan  pengolahan  citra  yang  saat  ini  banyak  dikembangkan  orang  adalah biometric,  yaitu  bidang  yang  mempelajari  bagaimana  dapat  mengidentifikasi  seseorang  dengan  ciri  yang  unik yang  ada  dalam  tubuh  manusia.  Salah  satunya  adalah  identifikasi gigi  geligi,  yang  merupakan  ciri  unik  yang dapat  membedakan  orang  yang  satu  dengan  yang  lainnya.  Untuk  melakukan  identifikasi gigi  geligi diperlukan pengolahan  citra  untuk  melakukan capture (penangkapan  citra gigi,  dengan  istilah dental radiograph),  sampai pada  ekstraksi  ciri,  yaitu  mengekstrak  besaran-besaran  numerik yang  dapat  dijadikan  suatu  ciri gigi seperti lengkung rahang dan jumlah gigi dan lainnya, yang pada akhirnya dilakukan proses pembelajaran agar komputer dapat secara tepat mengidentifikasi manusia berdasarkan foto gigi.
Dalam  perkembangan  lebih  lanjut  dari ilmu  komputasi  yang  memanfaatkan  pengolahan  citra,  ternyata untuk  mengidentifikasikan  seseorang  tidak  hanya  dengan gigi  geligi,  tetapi  dapat  juga  dilakukan  dengan pengenalan  wajah  (face  recognition)  atau  pengenalan  iris  mata  (iris  recognition) dan  sidik  jari. Dalam  model pengenalan  wajah  dan  pengenalan  iris,  proses  pengolahan  citra  yang  dilakukan  menjadi  tidak  sederhana,  baik dari sisi capture atau pengambilan citra, sampai pada ekstraksi cirinya. Pada pengenalan wajah proses capture ini sangat  menentukan tingkat  kesulitan  dalam  komputasinya,  salah  satunya  bahwa  dalam  setiap  proses capture ternyata cahaya, warna, posisi, skala dan kemiringan menjadi suatu masalah yang perlu diperhatikan.
Oleh  karena  itu,  dalam  tingkatan  yang  sulit  ini,  peneliti  melakukan  percobaan  untuk  mengolah  citra  gigi panoramik  dalam  mengubah  ke  bentuk  biner.  Agar  dapat  dimanfaatkan  dalam  identifikasi  forensik  atau  dalam pengenalan seseorang yang belum dikenal.
Adapun tujuan dari penelitian ini, yaitu memudahkan proses selanjutnya dalam pengenalan atau identifikasi manusia berdasarkan foto panoramik gigi. Manfaatnya agar dapat memudahkan pengambilan ekstraksi fitur atau informasi dari foto panoramik gigi.

## 1. Foto Panoramik dan Gigi Kaninus
Dental  radiograph (umumnya  merujuk  pada  film X-ray)  adalah  gambaran  dari  gigi,  tulang,  dan  bagian lunak  yang berada di sekitarnya  untk  melindungi dan  membantu  mengidentifikasi  masalah dengan  gigi,  mulut, dan rahang. Gambar x-ray dapat menampilkan lubang, sel yang bersifat kanker atau massa yang lunak, struktur gigi yang tersembunyi (seperti gigi wisdom), dan kehilangan tulang yang tidak dapat dilihat selama pemeriksaan visual. X-ray dapat juga dilakukan sebagai tindak lanjut setelah perawatan gigi.
Sebuah citra radiografis dibentuk dengan sebuah ledakan radiasi x-ray terkontrol yang menembus struktur mulut  dengan  level-level  berbeda,  bergantung  pada  variasi  kepadatan  anatomis,  sebelum  mengenai  film  atau sensor.  Gigi  tampak  lebih  terang  karena  radiasi  yang  menembusnya  lebih  sedikit  untuk  mencapai  film. Pembusukan tulang gigi, pembusukan gigi, infeksi dan perubahan lainnya dalam intensitas tulang, dan ligamen periodontal tampak lebih gelap karena x-ray telah menembus struktur yang kurang tebal tersebut. Restorasi gigi
(tambalan gigi, mahkota gigi) mungkin tampak lebih terang atau lebih gelap bergantung pada kepadatan material tersebut.
Orang  yang  pertama  kali  menggunakan  radiografi  adalah  W.G.Morton  di  Amerika  pada  tahun  1896, kemudian C. Edmund Kells adalah dokter gigi pertama  yang  menganjurkan penggunaan  radiografi secara rutin pada  praktek  dokter  gigi.  Foto  radiografi  adalah  gambaran  dua  dimensi  dari  suatu  obyek  tiga  dimensi  di  mana gambaran dari obyek tersebut diproyeksikan pada suatu media perekam sebagai gambar dua dimensi.
Secara  umum  radiografi  dapat  digunakan  untuk  memeriksa  struktur  yang  tidak  terlihat  pada  pemeriksaan klinis. Kegunaan foto Rontgen gigi yaitu:
a. Untuk mendeteksi lesi
b. Untuk membuktikan suatu diagnosa penyakit.
c. Untuk melihat lokasi lesi/benda asing yang terdapat pada rongga mulut.
d. Untuk menyediakan informasi yang menunjang prosedur perawatan.
e. Untuk mengevaluasi pertumbuhan dan perkembangan gigi geligi.
f. Untuk melihat adanya karies, penyakit periodontal dan trauma.
g. Sebagai dokumentasi data rekam medis yang dapat diperlukan sewaktu waktu. Secara garis besar  foto rontgen gigi, berdasarkan teknik pemotretan dan penempatan  film, dibagi  menjadi dua bagian, yaitu:
1) Teknik  radiografi  intra  oral,  merupakan  pemeriksaan  gigi  dan  jaringan  sekitar  secara  radiografi  dan filmnya  ditempatkan  di  dalam  mulut  pasien  selama  penyinaran.  Radiografi  intra  oral  terdiri  dari  foto periapikal, foto bite wing, dan foto oklusal.
2) Teknik radiografi ekstra oral, merupakan radiografi yang digunakan untuk melihat area yang luas pada rahang  dan  tengkorak  yang  mana  film  yang  digunakan  diletakkan  di  luar  mulut.  Foto  Rontgen  ekstra oral yang paling umum dan paling sering digunakan adalah foto Rontgen panoramik, sedangkan contoh foto  Rontgen  ekstra  oral  lainnya  adalah  foto  lateral,  foto  antero  posterior,  foto  postero  anterior,  foto cephalometri dan lain-lain.
Radiografi  panoramik  adalah  teknik  radiografi  ekstra  oral  yang  dapat  memperlihatkan  rahang  atas  dan rahang  bawah  sekaligus,  serta  struktur  anatomis  yang  berdekatan  dalam  satu  film.  Teknik  radiografi  ini digunakan  untuk  pemeriksaan,  diagnosis,  dan  memilih  jenis  perawatan  yang  terbaik  serta  sebagai  alat screening/seleksi  dan  penilaian  menyeluruh  (radiografi  studi).  Gambar  1  merupakan  foto  panoramik,cara pengambilan gambarnya melalui ekstra oral.

## Gambar 1. Foto Panoramik
Dalam foto panoramik terlihat jelas, bahwa gigi orang dewasa yang permanen sebanyak 32 gigi tetap. Yang susunannya  16  gigi  di  rahang  atas  (maksila),  dan  16  gigi  di  rahang  bawah  (madibula).  Dalam  rahang  atas terdapat 8 gigi sebelah kiri, dan 8 gigi sebelah kanan, adapun dalam rahang bawah juga seperti itu. Ditunjukkan dalam tabel berikut.
8 7 6 5 4 3 2 1 1 2 3 4 5 6 7 8 8 7 6 5 4 3 2 1
1 2 3 4 5 6 7 8
Nama dari macam-macam gigi permanen, adalah:
1 Gigi seri pertama/insisivus sentral
2 Gigi seri kedua/insisivus lateral
3 Gigi taring/gigi kaninus
4 Gigi geraham kecil pertama/premolar 1
5 Gigi geraham kecil kedua/premolar 2
6 Gigi geraham besar pertama/molar 1
7 Gigi geraham besar kedua/molar 2
8 Gigi geraham besar ketiga/molar 3
2. Pengolahan Citra
Hubungan image processing dengan pembagian bidang dalam komputer yang melibatkan input dan output tertentu  dapat  dilihat  pada  Tabel  1.  Dalam  Tabel  1  terlihat  bahwa  pengolahan  citra  (image  processing) merupakan  suatu  bidang  pengetahuan  di  mana  inputnya  berupa  citra  dan  hasilnya  juga  berupa  citra  dengan proses  yang  berupa  perbaikan  baik  kualitas  citra  atau  penyajian  informasi  citra.  Agar  hasilnya  berupa  data numerik  atau  teks  yang  menyatakan  informasi  yang  ada  dalam  citra  diperlukan  pengetahuan  yang  dipelajari dalam pattern recognition dan computer vision.
Tabel 1. Bidang Komputer dalam Citra
Output Input Image Deskripsi Image Image Processing Pattern Recognition, Computer Vision Deskripsi Computer Graphics Data Processing
Proses  pengolahan  citra  secara  diagram  proses  dimulai  dari  pengambilan  citra,  perbaikan  kualitas  citra, sampai dengan pernyataan representatif citra digambarkan seperti Gambar 2.
Pengambilan Citra Perbaikan Kualitas Citra Proses Representasi Citra

## Gambar 2. Proses Pengolahan Citra
Secara umum teknik pengolahan citra digital dibagi menjadi 3 tingkat pengolahan, yaitu:
1) Tahap  1  yang  dinamakan  dengan Low-Level  Processing (pengolahan  tingkat  rendah).  Pengolahan  ini operasional-operasional  dasar  dalam  pengolahan  citra,  seperti  pengurangan  noise  (noise  reduction), perbaikan citra (image enhancement) dan restorasi citra (image restoration).
2) Tahap 2 yang dinamakan dengan Mid-Level Processing (pengolahan  tingkat  menengah).  Pengolahan ini meliputi segmentasi pada citra, deskripsi objek, dan klasifikasi objek secara terpisah.
3) Tahap  3  yang  dinamakan  dengan High-Level Processing (pengolahan  tingkat  tinggi),  yang  meliputi analisis citra.
Dari ketiga tahap pengolahan citra digital di atas, dapat dinyatakan suatu gambaran mengenai teknik-teknik pengolahan citra digital dan macam-macamnya antara lain:
1) Image  Enhancement,  berupa  proses  perbaikan  citra  dengan  meningkatkan  kualitas  citra  baik  kontras maupun kecerahan.
2) Image Restorasi, proses memperbaiki model citra, biasanya berhubungan dengan bentuk citra yang sesuai.
3) Color Image Processing, suatu proses  yang  melibatkan citra berwarna, baik berupa image enhancement, image restoration, atau yang lainnya.
4) Wavelet dan Multiresolution Processing, merupakan suatu proses yang menyatakan citra dalam beberapa resolusi.
5) Image Compression, merupakan proses yang digunakan untuk mengubah ukuran data pada citra. Saat ini, proses ini terus dikembangkan. JPEG-4 merupakan salah satu bentuk image compression  yang baik dan saat ini banyak digunakan.
6) Morphological  Processing,  proses  untuk  memperoleh  informasi  yang  menyatakan  deskripsi  dari  suatu bentuk pada citra.
7) Segmentation,  proses  untuk  membedakan  atau  memisahkan  objek-objek  yang  ada  dalam  suatu  citra, seperti memisahkan objek dengan latar belakangnya.
8) Object Recognition, suatu proses  yang dilakukan untuk  mengenali objek-objek apa saja yang ada dalam suatu citra.

## 2.METODE PENELITIAN
Peneliti mengambil data foto panoramic di RS Ibnu Sina Gresik. Data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak  10  foto  panoramic  gigi,  akan  tetapi  peneliti  melakukan  pengambilan  foto  panoramic  gigi  orang sebanyak 20.
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  foto  panoramic  gigi  kaninus.  Foto  panoramic  gigi  tersebut dipotong  dan  diambil  yang  gigi  kaninus.  Gigi  kaninus,  yaitu  gigi  taring.  Peneliti  melakukan  pemotongan  dan pengambilan gigi kaninus pada foto panoramic menggunakan aplikasi photoshop.
Dalam pertama terdapat tahapan digitalisasi, tahap digitalisasi merupakan pengambilan file foto panoramic dalam bentuk softcopy. Cara mengambil file tersebut dengan  menscannya. Tahap selanjutnya preposesing citra atau tahap pengolahan citra. Tahapan preposesing citra secara jelas digambarkan dalam Gambar 3.
Citra Panoramic Gigi kaninus Proses Filter Median Konversi ke Biner

## Gambar 3. Tahap Preposesing Citra
Citra  foto  panoramic  yang  sudah  dalam  bentuk  softcopy  kemudian  diedit  menggunakan  photoshop  untuk dijadikan  grayscale  atau  keabu-abuan  dan  diedit  nilai  intensitas  cahaya  dari  citra.  Setelah  selesai  diedit menggunakan  photoshop  selanjutnya  diperbaiki  menggunakan  filter  media  di  aplikasi  Matlab.  Hasil  perbaikan citra tersebut kemudian dikonversi ke bentuk biner dengan metode iterative dan adaptive thresholding serta otsu.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini,  untuk  melakukan  konversi  citra  ke  bentuk  biner  menggunakan  foto  panoramic  gigi. Foto panoramic gigi yang digunakan dalam perbandingan metode otsu dan iterative thresholding, yaitu kaninus mandibula  atau  gigi  taring  bagian  bawah.  Untuk  mendapatkan  gigi  taring  tersebut,  peneliti  melakukan pemotongan dan pengambilan gigi kaninus madibula dan gigi kaninus maksila.
Gigi  kaninus  mandibula  merupakan  gigi  taring  rahang  bawang,  yang  digunakan  peneliti  kanan  dan  kiri. Gigi kaninus maksila merupakan gigi taring rahang atas, juga ada kanan dan kiri, seperti Gambar 4.
Kiri Atas
Kanan Atas Kiri Bawah
Kanan Bawah
Gambar 4. Gigi Kaninus Potongan Foto Panoramic
Proses pemotongan dan pengambilan gigi kaninus dalam foto panoramic menggunakan cara manual dengan aplikasi  Photoshop.  Foto  yang  sudah  dipotong  merupakan  foto  berwarna  atau  RGB. Citra  berwarna  tersebut selanjutnya dijadikan grayscale atau keabu-abuan. Sesuai dengan nama yang melekat, citra jenis ini menangani gradasi  warna  hitam  dan  putih,  yang  tentu  saja  menghasilkan  efek  warna  abu-abu.  Istilah  lain  citra  keabuan adalah citra grayscale yaitu citra  yang  nilai pixelnya  merepresentasikan derajat keabuan atau instensitas  warna putih. Nilai  instensitas  paling  rendah  merepresentasikan  warna  hitam  dan  nilai  intensitas  paling  tinggi merepresentasikan warna putih. Agar dapat digunakan proses selanjutnya citra dijadikan hitam putih (citra biner) menggunakan aplikasi Matlab. Citra biner adalah citra dengan setiap pixel hanya dinyatakan dengan sebuah nilai dari  dua  kemungkinan  (yaitu  nilai  0  dan  1).  Nilai  0  menyatakan  warna  hitam  dan  nilai  1  menyatakan  warna putih.
Dalam  mengolah  data  peneliti  menggunakan  aplikasi  Matlab. Proses  pengolahan,  peneliti  terlebih  dahulu mencoba  mengubah  citra  biner  dengan  metode  otsu.  Tahap  mengubah  citra  ke  biner  dengan  menggunakan metode otsu, yaitu:
1. Memperbaiki citra menggunakan filter median
2. Mencari  nilai  batas  ambang  atau  nilai  threshold  untuk  mengubah  citra  ke  bentuk  biner  menggunakan metode biner
3. Mengubah ke bentuk biner
Hasil dari tahap mengubah bentuk biner dengan metode otsu dalam Gambar 5. Dan sintak dai tahapan ini, yaitu:
Segmen Program 1 Proses Mengubah Citra ke Biner dengan Otsu 1: a=imread('Edit/KIA1P.jpg'); 2: m=medfilt2(a);
3: bin=im2bw(m,graythresh(m));
Baris  ke-1  digunakan  untuk  mebaca  file  citra  gigi  kaninus  panoramic.  Baris  ke-2  untuk  memperbaiki  citra dengan  filter  median.  Baris  ke-3  untuk  mengubah  citra  ke  bentuk  biner  dengan  menggunakan  nilai  threshold metode otsu. Hasil sintak di atas dalam Gambar 5.

## Gambar 5. Hasil Citra Biner Gigi Kaninus Panoramic
Penjelasan dari Gambar 5,  yaitu dalam  gambar  menunjukkan bahwa  gigi  yang digunakan  uji coba adalah gigi kaninus maksila kiri. Warna putih dalam gambar merupakan gigi, sedangkan  warna hitam merupakan gusi gigi.
Proses  selanjutnya  masih  melakukan  perubahan  citra  ke  bentuk  biner  dengan  algoritma  iterative  dan adaptive thresholding. Adapun langkahnya:
1. Memperbaiki citra menggunakan filter median
2. Mencari  nilai  batas  ambang  atau  nilai  threshold  untuk  mengubah  citra  ke  bentuk  biner  menggunakan metode iterative dan adaptive thresholding
3. Mengubah ke bentuk biner
Hasil dari tahap mengubah bentuk biner dengan metode otsu dalam Gambar 6. Dan sintak dai tahapan ini, yaitu:
Segmen Program 2 Proses Mengubah Citra ke Biner dengan Iteraive dan Adapive Thresholding 1: a=imread('Edit/KIA1P.jpg'); 2: m=medfilt2(a);
3: B=binaryCitra(m);
Baris  ke-1  digunakan  untuk  mebaca  file  citra  gigi  kaninus  panoramic.  Baris  ke-2  untuk  memperbaiki citra dengan  filter  median.  Baris  ke-3  untuk  mengubah  citra  ke  bentuk  biner  dengan  menggunakan  nilai  threshold metode iterative dan Adaptive Threholding. Hasil sintak di atas dalam Gambar 6.
Gambar 6. Hasil Citra Biner Gigi Kaninus Panoramic
Secara  keseluruhan,  dalam  ujicoba  mengubah  citra  ke  bentuk  biner  menghasilkan  Gambar  7  dan  peneliti akhirnya menggunakan metode yang paling baik, yaitu iterative dan Adaptive Thresholding.

## Gambar 7. Hasil Ujicoba Proses Binerisasi
Dari Gambar 7 paling kiri merupakan hasil binerisasi dengan metode otsu, Gambar 7 nomor dua dari kiri merupakan binerisasi menggunakan metode iterative dan daptive thresholding. Sedangkan Gambar 7 nomor dua dari kanan merupakan hasil binerisasi tanpa median filter akan tetapi antara Gambar 7 nomor dua dari kanan dan yang paling kanan kedua citra murni RGB selanjutnya diubah ke bentuk keabu-abuan. Gambar 7 paling kiri hasil binerisasi dengan menggunakan filter median, iterative dan adaptive thresholding.
Dari  serangkaian  ujicoba  proses binerisasi  peneliti  akhirnya  menggunakan  metode  iterative  dan  adaptive thresholding dengan citra awal foto gigi kaninus. Gambar 8 merupakan citra awal gigi kaninus panoramic yang diolah sehingga  menghasilkan citra biner seperti Gambar 7 nomor dua dari kanan dan paling kanan. Gambar 9 merupakan  citra  gigi  kaninus  panoramic  yang  diolah  menggunakan  photoshop  untuk  diubah  menjadi  keabu- abuan selanjutnya dibinerisasi menggunakan Matlab seperti Gambar 7 nomor dua dari kiri dan paling kiri.
Gambar 8. Citra Awal Gigi Kaninus Panoramic
Gambar 9. Citra Gigi Kaninus Panoramic Olahan Photoshop
Gambar 10. Hasil Binerisasi dari Citra Awal Gigi Kaninus Panoramic

## Gambar 11. Citra Biner Gigi Kaninus Panoramic Olahan Photoshop

## 4. KESIMPULAN
Dari beberapa ujicoba dan persiapan pengolahan data, peneliti menyimpulkan: 1) Citra yang diolah terlebih dahulu di photoshop hasilnya lebih baik, karena citra binerisasinya lebih tepat.
2) Citra harus dilakukan perbaikan terlebih dahulu menggunakan filter median, agar nilai intensitas citra merata.
3) Dalam melakukan binerisasi, metode iterative dan adaptive thresholding lebih baik hasilnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Itjingningsih W.H.1991. Drg. Anatomi Gigi. Jakarta.
[2] Kasni. 2014. Evaluasi  Foramen  Mental  Berdasarkan  Jenis  Kelamin  Ditinjau sara  adiografi  Panoramik. Fakultas Kedokteran Ggi Universitas Hasanuddin Makassar.
[3] Lukman, Djohansyah. 2006.Buku Ajar Jilid 2 Ilmu Kedokteran Gigi Forensik. Sagung Seto, Jakarta.
[4] Nehenia,  Benindra. 2012.Perkiraan  Usia  Berdasarkan  Metode  TCI  dan  Studi  Analisis  Histologis  Ruang Pulpa pada Usia 9-21 Tahun. Progam Megister Ilmu Kedokteran Gigi Dasar Jakarta.
[5] Paramaputri, Made Ayu Dani. 2014. Pengaruh Gigi Impaksi Molar Ketiga Rahag Bawah terhadap Ketebalan Angulus  Mandibula  Berdasarkan  Jenis  Kelamin.  Fakultas  Kedokteran  Gigi  Universitas  Mahasaraswati Denpasar.