2021
https://journal.trunojoyo.ac.id/triac

## Penerapan Koreksi Warna Pada Citra Bagi Penyandang Buta Warna Parsial
Anggara Permana Putra 1 , Farrady Alif Fiolana 2 , Diah Arie Widhining Kusumastutie 3
Program Studi Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Islam Kadiri Jl. Sersan Suharmaji No.38 Kediri E-mail: 1 anggaraperpe@gmail.com, 2 farradyalif@uniska-kediri.ac.id, 3 diahariewk@uniska-kediri.ac.id
Abstract —  Buta  warna (Color  Vision  Deficiency) adalah penurunan kemampuan untuk melihat warna atau perbedaan warna.  Dari  total  penduduk  Indonesia  yang  berjumlah  255 juta  jiwa,  sebanyak  0,7%  terkena  kelainan  genetika  yang penyandangnya  tidak  mampu  membedakan  tingkat  gradasi suatu  warna.  Sedangkan  diluar  Indonesia  belum  dapat dipastikan  berkaitan  jumlah  penyandang  buta  warna,  akan tetapi  dalam  sebuah  survei  sebesar  8%  laki  -  laki    di  dunia adalah  pengidap  buta  warna.  Sementara  persentase perempuan yang  menyandang buta warna adalah 0,4%. Buta warna  umumnya  terjadi  pada  sel  kerucut  yang  terletak  di retina  mata  manusia.  Ada  berbagai  cara  dan  teknik  untuk membantu  penyandang  buta  warna  mendapatkan  informasi dari  objek  sensitif  warna.  Salah  satunya dengan memanfaatkan  pengolahan  citra  digital.  Dalam  penelitian  ini penulis membahas penggunaan pengolahan citra digital untuk memanipulasi  citra  sehingga  dapat  lebih  dikenali  oleh penyandang  buta  warna  menggunakan  Algoritma  Daltonisasi LMS,  pada  metode  ini  dilakukan  simulasi  ke  3  jenis  persepsi penglihatan  dengan  memanipulasi  citra  pada  ruang  warna LMS,  kemudian  error  pembandingan  citra  simulasi  dengan citra  asli  akan  dijadikan  parameter  penggeser  untuk  citra hasil.  Citra  hasil  diujikan  ke  86  responden  sesuai  jenis  buta warna  parsial  yang  diderita.  Hasil  pengujian  membuktikan rata  -  rata  tingkat  pengenalan  keseluruhan  meningkat  dari 38,61% ke 95,1% dengan besar simpangan rata-rata berubah dari 26,2% ke 5,06%.

## Kata Kunci— Daltonisasi LMS, Buta warna parsial , CVD

## I. P ENDAHULUAN
Penyampaian  informasi  menggunakan  multimedia  pada dekade akhir ini sangat signifikan dalam penggunaan warna. Sementara  itu  penyandang  buta  warna  parsial  atau  disebut color  vision  deficiency (CVD)  memiliki  kekurangan  dalam membedakan  tingkat  gradasi  suatu  warna.  Dari  total penduduk Indonesia yang berjumlah 255 juta jiwa, sebanyak 0,7%  terkena  kelainan  genetika  yang  penyandangnya  tidak mampu membedakan tingkat gradasi suatu warna.
Sedangkan  diluar  Indonesia  belum  dapat  dipastikan berkaitan jumlah penyandang buta warna, akan tetapi dalam sebuah  survei  sebesar  8%  laki  -  laki    di  dunia  adalah pengidap buta warna. Sementara persentase perempuan yang menyandang buta warna adalah 0,4%.[1] Keadaan ini terjadi karena rusaknya saraf penerima warna. Baik karena masalah genetik  atau  cedera  kimiawi,  saraf  yang  rusak  tidak  dapat membedakan warna tertentu.
Ada  berbagai  cara  dan  teknik  untuk  membantu penyandang  buta  warna  mendapatkan  informasi  dari  objek sensitif warna. Salah satunya adalah kacamata analog untuk menggeser panjang gelombang tertentu yang dilakukan oleh Enchroma  Vision  Company  atau  dengan  menggunakan pendekatan  digital  menggunakan  pengolahan  citra.
Penggunaan  kacamata  khusus  ini  diperlukan  penyesuaian pada  jenis  buta  warna  yang  dimiliki  oleh  seseorang  secara manual,  dan  ketersediaan  kacamata  ini  masih  belum terjangkau ke masyarakat umum.
Sementara itu penggunaan pengolahan citra digital dapat digunakan  untuk  menapis  sebuah  citra  dengan  metode tertentu  sehingga  gradasi  dari  sebuah  citra  lebih  dapat diidentifikasi.  Salah  satu  metode  yang  digunakan  adalah Algoritma  Daltonisasi  LMS.  Algoritma  Daltonisasi  LMS adalah  prosedur  untuk  mengadaptasi  warna  dalam  gambar atau urutan gambar untuk meningkatkan persepsi warna pada penyandang  buta  warna  parsial.  Proses  Daltonisasi  LMS menggunakan  informasi  yang  hilang  pada  simulasi  dalam ruang  warna  LMS (long,  medium,  short) sebagai  error sehingga dapat memperbaiki citra asli
Oleh  karena  itu  dalam  penelitian  ini  penulis  mencoba menerapkan  penggunaan  Algoritma  Daltonisasi  LMS  untuk memanipulasi  citra  sehingga  dapat  lebih  dikenali  oleh penyandang  buta  warna.  Dengan  harapan  penggunaan Algoritma  Daltonisasi  LMS  ini  penyandang  buta  warna parsial dapat mengenali warna citra lebih baik.

## II. B AHAN DAN M ETODE

## A. Buta Warna Parsial
Buta  warna  parsial  merupakan  buta  warna  yang menyebabkan  penderita  tidak  dapat  melihat  beberapa perbedaan  warna  yang  disebabkan  kerusakan  maupun anomali pada  sel  kerucut  pada retina. Pada beberapa  kasus, buta  warna  parsial  dibagi  menjadi  dua  yaitu  buta  warna merah-hijau dan biru-kuning, namun kedua jenis buta warna ini  sebenarnya  memiliki  beragam  kasus  yang  berbeda, klasifikasi  yang  lebih  tepat  dapat  dibedakan  sesuai  kondisi sel kerucut yang berada di retina seperti Tabel I

## TABEL I. K LASIFIKASI JENIS BUTA WARNA PARSIAL BERDASARKAN
KONDISI SEL KERUCUT [2]
N O S ISTEM  SEL KERUCUT N  A  N  A  N  A N AMA KONDISI SEL
KERUCUT
J ENIS

## PENGLIHATAN
W ARNA P ARSIAL 1 Penglihatan Normal Trichromat Normal - 2 Protanomaly Anomalous Trichromat Buta warna parsial merah- hijau 3 Protanopia Dichromat Buta warna parsial merah- hijau 4 Deuteranomaly Anomalous Trichromat Buta warna parsial merah- hijau 5 Deuteranopia Dichromat Buta warna parsial merah- hijau
2021 https://journal.trunojoyo.ac.id/triac 6 Tritanomaly Anomalous Trichromat Buta warna parsial biru- kuning 7 Tritanopia Dichromat Buta warna parsial biru- kuning Lanjutan Tabel 1
Ket Tabel:  *N = Normal, A = Anomali
Dari tabel di atas, dapat dilihat bahwa kelaianan pada sel kerucut mata manusia secara umum dapat dibagi menjadi 2, yaitu  kondisi  sel  kerucut  mengalami  anomali  dan  kondisi tidak adanya salah satu sel kerucut. Kemudian kedua kondisi ini dapat dibagi lagi menjadi 3 berdasarkan jenis sel kerucut.
TABEL II. PERKIRAAN PERSENTASE KEJADIAN BERBAGAI JENIS BUTA WARNA PARSIAL.[3] T YPE M ALE (%) F EMALE (%) Protanopia 1 0.02 Deuteranopia 1.1 0.01 Tritanopia 0.002 0.001 Protanomaly 1 0.02 Deuteranomaly 4.9 0.38 Tritanomaly ∼0 ∼0 Total 8.002 0.44
Sesuai  dengan  Tabel  II  bahwa  kasus  buta  warna  pada laki-laki  lebih  tinggi  daripada  perempuan.  Kemudian  kasus Tritanopia dan Tritanomaly merupakan kasus dengan temuan terkecil dari keseluruhan jenis kasus buta warna parsial yang diketahui.
B. Ruang Warna
Ruang  warna  adalah  pengorganisasian  beberapa  warna tertentu.  digunakan  dalam  pengkombinasian  profil  warna sehingga  dapat  mendukung  berbagai  perangkat  fisik,  dan mendukung representasi warna yang dapat direproduksi. baik representasi  tersebut  memerlukan  representasi  analog  atau digital. Saat menentukan ruang warna, standar referensi yang biasa  adalah  ruang  warna  CIELAB  atau  CIEXYZ,  yang dirancang khusus untuk mencakup semua warna yang dapat dilihat oleh manusia pada umumnya.
Dalam  manipulasi  citra  digital  ruang  warna  RGB  (red, green, blue) merupakan standar untuk penampilan akhir citra pada  sebuah  layar  ,Sementara  itu  ruang  warna  LMS merupakan  ruang  warna  yang  mengadaptasi  cara  kerja  sel
kerucut pada retina mata manusia.
Gambar 1. Representasi ruang warna a) CIEXYZ, b) RGB, c) LMS
Dalam  sebuah  pixel  ketiga  ruang  warna  memiliki  3 matrik komponen yang berbeda, X,Y,Z, Pada CIEXYZ, lalu Red, Green, Blue pada RGB dan Long, Medium, Short pada LMS. Dalam penelitian ini pembacaan dan penampilan citra akan menggunakan ruang warna RGB sementara pengolahan simulasi  akan  menggunakan  ruang  warna  LMS.  Konversi dari  RGB  ke  LMS  ataupun  sebaliknya  dapat  dilakukan dengan  transisi  terlebih  dahulu  ke  dalam  ruang  warna CIEXYZ.

## C. Algoritma Daltonisasi LMS
Algoritma  Daltonisasi  LMS  adalah  sebuah  algoritma untuk menyesuaikan warna pada gambar untuk mendapatkan warna dengan baik yang dapat dikenali oleh penampil yang kekurangan  warna.  Daltonisasi  merupakan  proses  yang dilakukan  pada  citra  yang  memungkinkan  orang-orang dengan  kekurangan  dalam  pengenalan  warna  dapat membedakan  detil  warna  lebih  baik.  dengan  memanfaatkan ruang  warna  LMS  yang  mengadopsi  penglihatan  pada manusia. dengan mengkonversi gambar ke array dalam RGB kemudian  mengkonversinya  ke  LMS,  kemudian  dilakukan simulasi  tampak  defisiensi  warna,  selanjutnya  dilakukan koreksi  warna  berdasarkan  perbedaan  dari  informasi  warna gambar asli dengan gambar simulasi.[4]
D. Metode Penelitian

## 1. Diagram Alir Sistem

## Gambar 2. Diagram Alir  Sistem Koreksi Citra
Citra  masukan  yang  berada  pada  ruang  warna  RGB dikonveri  ke  ruang  warna  LMS,  kemudian  setelah menghasilkan  sebuah  matriks  setiap  pixel  dilakukan operasi untuk menghasilkan simulasi persepsi buta warna sesuai  jenis  buta  warna  dipilih,  setelah  itu  dilakukan kembali konversi ulang ke ruang warna RGB, kemudian citra  asli  dan  citra  simulasi  akan  dibandingkan  untuk mengetahui perbedaan nilai RGB setiap pixelnya, setelah mendapat  nilai  error  selisih  dari  kedua  citra  kemudian akan  dilakukan  koreksi  warna  sesuai  jenis  buta  warna untuk menghasilkan citra hasil.
2. Citra Sampel
Citra sampel  yang digunakan adalah 11 citra plat tes ishihara  dengan  resolusi  citra    768  x  789  pixel,  yang didalamnya terdiri pengenalan pola angka dan jalur.
Gambar 3. Sampel plat tes ishihara yang digunakan
2021
https://journal.trunojoyo.ac.id/triac
Masing-masing  gambar  sampel  memiliki  pola karakter  atau  jalur  yang  dapat  dikenali  oleh  persepsi penglihatan  manusia  normal,  yang  terdiri  dari  9  pola angka, dan 2 pola jalur.

## 3. Metode Pengujian

## Gambar 4. Diagram alir pengujian dengan kuisioner
Setiap  responden  mengisi  satu  seri  kuisioner  awal yang  berisi  11  citra  sempel  yang  belum  diterapkan algoritma Daltonisasi LMS.  Selanjutnya responden akan mengisi  biodata  serta  memilih  jenis  buta  warna  parsial yang diderita. Kemudian  kuisioner akan  terbagi menjadi 3  bagian  seri  kuisioner  yang  berisi  11  citra  yang  telah diterapkan  algoritma  Daltonisasi  LMS  sesuai  dengan jenis  buta  warna  yang  dipilih  responden  sebelumnya yaitu Protanopia, Deuteranopia atau Tritanopia.
Setiap  seri  kuisioner  terdapat  citra  yang  memiliki  pola karakter maupun jalur yang terdapat didalamnya. Gambar pola  yang  terdapat  pada  kuisioner  awal  dan  kuisioner setelah  pemilihan  jenis  buta  warna  parsial  memiliki urutan yang sama.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Simulasi Citra Buta Warna
Pada  proses  simulasi  ini  setiap  pixel  citra  akan  diambil komponen  Red,  Green,  Blue.  Setelah  itu  Untuk mmengkonversi  citra  dengan  ruang  warna  RGB  menjadi LMS  diperlukan  proses  konversi  warna  ke  ruang  warna CIEXYZ  dengan  matriks  gamut  yang  sesuai.[5]  Dapat dirumuskan sebagai berikut:
𝑀 = 0.60974 0.20528 0.14919 0.31111 0.62567 0.06322 0.01947 0.06087 0.74457 𝑀  
Kemudian selanjutnya adalah konversi CIEXYZ ke LMS menggunakan  Hunt-Pointer-Estevez  transformation  matrix (MHPE).[6] dapat dirumuskan sebagai berikut:
𝑀 = 0.4002 0.7076 −0.0808 −0.2263 1.1653 0.0457 0 0 0.9182 [𝑀 ]  
Selanjutnya  dilakukan  simulasi  persepsi  buta  warna parsial  pada  gambar  menggunakan  persamaan  yang menyesuaikan  jenis  buta  warna  parsial  yang  akan disimulasikan.[7] berikut persamaan yang akan diterapkan:
𝑀 = 0 2.02344 −2.52581 0 1 0 0 0 1 𝑀 (3)
𝑀 = 1 0 0 0.49421 0 1.24827
0 0 1 𝑀 (4) 𝑀 = 1 0 0
0 1 0 −0.395913 0.801109 0 𝑀 (5)
kemudian dilakukan konversi kembali ke ruang warna RGB.[7] dapat dirumuskan sebagai berikut:
𝑀 = 0.0809444479 −0.130504409 0.116721066 0.113614708 0.0102485335 0.0540193266 −0.000365296938 0.00412161469 0.693511405 𝑀 (6)
Dari matriks dihasilkan akan di konversi ulang ke ruang warna  RGB  setiap  komponen  Red,  Green,  Blue  yang dihasilkan  dari  setiap  pixel  akan  dibangun  ulang  menjadi
sebuah citra. 
Gambar 5. Citra Simulasi a) Deuteranopia, b) Protanopia, c) Tritanopia
B. Implementasi Algoritma Daltonisasi LMS Setelah  dihasilkan  citra  simulasi,  langkah  selanjutnya adalah  mencari  selisih  nilai  komponen  Red,  Green,  Blue pada  setiap  pixel  pada  citra  asli  dengan  citra  simulasi⁠.[8] dapat dirumuskan seperti berikut:
𝐷 ( ) = 𝑅 − 𝑅 (7)
𝐷 ( ) = 𝐺 − 𝐺 (8)
𝐷 ( ) = 𝐵 − 𝐵 (9)
Selanjutnya adalah menggeser warna berdasar error yang telah didapatkan tadi sesuai jenis buta warna yang dipilih.[8] dapat dirumuskan seperti berikut:
𝑅 ( ) 𝐺 ( ) 𝐵 ( ) = 0 0 0 0.7 1 0 0.7 0 1 𝐷 ( ) 𝐷 ( ) 𝐷 ( ) (10)
𝑅 ( ) 𝐺 ( ) 𝐵 ( ) = 1 0.7 0 0 0 0 0 0.7 1 𝐷 ( ) 𝐷 ( ) 𝐷 ( ) (11)
2021
https://journal.trunojoyo.ac.id/triac
𝑅 ( ) 𝐺 ( ) 𝐵 ( ) = 1 0 0.7 0 1 0.7 0 0 0 𝐷 ( ) 𝐷 ( ) 𝐷 ( ) (12)
Setelah komponen penggeser diketahui maka selanjutnya menambahkan  komponen  penggeser  ke  citra  asli,  dapat dilakukan dengan persamaan berikut:
𝑅 ( ) = 𝑅 + 𝑅 ( ) (13) 𝐺 ( ) = 𝐺 + 𝐺 ( ) (14)
𝐵 ( ) = 𝐵 + 𝐵 ( ) (15)
Setelah proses penggeseran komponen RGB akan dihasilkan

## citra baru hasil Daltonisasi LMS.
Gambar 6. Citra Hasil Daltonisasi a) Deuteranopia, b) Protanopia, c)

## Tritanopia
C. Pengujian Awal
Pengujian awal dilakukan untuk mengetahui respon yang diberikan  86  responden.  kemudian  dapat  diambil  statistik tingkat  identifikasi  citra  sebelum  dilakukan  Daltonisasi LMS  dan  persentase  identifikasi  pada  setiap  jenis  buta warna parsial, serta deviasi rata – rata yang dihasilkan data pengujian awal.
TABEL III. IDENTIFIKASI PENGUJIAN AWAL Jenis buta warna parsial Rata-rata identifikasi per jenis buta warna parsial (%) Simpangan rata-rata per jenis buta warna parsial Rata-rata Keseluruhan (%) Simpangan rata-rata keseluruhan Deuteranopia 35.98 25.25 38.61 26.22 Protanopia 27.57 28.37 Tritanopia 52.27 14.26
Dapat  dilihat  bahwa  tingkat  identifikasi  dari  tertinggi hingga  terendah  dengan  tritanopia  di  angka  52,27%, deuteranopia di angka 35,98%, protanopia di angka 27,57%. Serta  rata-rata  keseluruhan  mencapai  38,61%.  Kemudian untuk  simpangan  rata  rata  dapat  dilihat  dari  yang  urutan terendah hingga tertinggi dengan tritanopia di angka 14,26, deuteranopia di angka 25,25, dan protanopia di angka 28,37, serta simpangan rata-rata keseluruhan bernilai 26,22.
D. Pengujian Setelah Implementasi
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat identifikasi  dari  86  responden  terhadap  citra  yang  telah dikoreksi menggunakan algoritma daltonisasi LMS.
TABEL IV.
IDENTIFIKASI PENGUJIAN C ITRA I MPLEMENTASI Jenis buta warna parsial Rata-rata identifikasi per jenis buta warna parsial (%) Simpangan rata-rata per jenis buta warna parsial Rata-rata Keseluruhan (%) Simpangan rata-rata keseluruhan Deuteranopia 94.58 5.73 95.10 5.06 Protanopia 94.13 4.05 Tritanopia 96.59 4.96
Dapat  dilihat  bahwa  tingkat  identifikasi  dari  tertinggi hingga  terendah  dengan  tritanopia  di  angka  96,58%, deuteranopia di angka 94,58%, protanopia di angka 94,13%. Serta  rata-rata  keseluruhan  mencapai  95,10%.  Kemudian untuk  simpangan  rata  rata  dapat  dilihat  dari  yang  urutan terendah  hingga  tertinggi  dengan  protanopia  di  angka  4,05, tritanopia di angka 4,96, dan protanopia di angka 5,73, serta simpangan rata-rata keseluruhan bernilai 5,06.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  data  hasil  kuisioner  pengujian  awal  dan pengujian  citra  hasil,  dapat  diambil  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Hasil  identifikasi  pada  pengujian  awal  mendapat persentase  sebesar  38,61%,  dengan  simpangan  rata  –  rata sebesar 26,22%
2. Hasil identifikasi pada pengujian citra hasil menimbulkan peningkatan  identifikasi  dengan  persentase  sebesar  95,1%, dengan simpangan rata – rata sebesar 5,06%
3. Citra  hasil  Daltonisasi  LMS  meningkatkan  identifikasi citra digital bagi penyandang buta warna parsial
D AFTAR P USTAKA
[1] D.  Keene,  “A  Review  of  Color  Blindness  for  Microscopists: Guidelines and Tools for Accommodating and Coping with Color Vision  Deficiency,” Microsc.  Microanal. ,  vol.  21,  pp.  1–11, 2015.
[2] M. J. Tovee, An Introduction to the Visual System . 2008.
[3] R. W. G. Hunt and M. R. Pointer, Measuring Colour . 2011.
[4] V.  Singh  and  V.  Thakur,  “To  Compensate  Deuteranopia  & Protanopia : An Efficient Approach in Image Processing ( DAA ),” Int. J. Trend Res. Dev. , vol. 4, no. 4, pp. 197–202, 2017.
[5] Adobe  Systems,  “Adobe  RGB  (1998)  Color  Image  Encoding,” Adobe Syst. Inc. , vol. 2704, no. 05/2005, pp. 1–20, 2005.
[6] N. Moroney, M. D. Fairchild, R. W. G. Hunt, C. Li, M. R. Luo, and  T.  Newman,  “The  CIECAM02  color  appearance  model,” Final  Progr.  Proc.  -  IS  T/SID  Color  Imaging  Conf. , pp.  23–27, 2002.
[7] C.-N.  Anagnostopoulos,  G.  Tsekouras,  I.  Anagnostopoulos,  and C.  Kalloniatis,  “Intelligent  modification  for  the  daltonization process of digitized paintings,” Int. Conf. Comput. Vis. Syst. , no. March 2017, 2007.
[8] A. Tasnim and I. I. E. X. W. Ork, “An Improved Dynamic Daltonization for Color - Blinds.”