## Analisa dan Implementasi Metode Zhang-Suen Dalam Pengerangkaan (Skeleton) Pada Citra Untuk Mengurangi Redundant

## Annisa Rahayu
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 annisarahayu006@gmail.com
Submitted 13-01-2020; Accepted 09-02-2020; Published 15-02-2020
Abstrak
Zhang-Suen merupakan  suatu  algoritma  untuk proses pengerangkaan sebuah  citra  citra.  Proses ini  kerap  diterapkan  pada  pra thinning digunakan misalnya tahap awal dalam proses pengenalan pola. Hal ini diimplementasikan dengan mengubah citra awal dengan pola binary menjadi  representasi  kerangka.  Pada  citra  berbentuk  garis,  skeleton  menunjukkan  semua  informasi  dari  objek  aslinya.Komponen - komponen dari skeleton, yaitu posisi, orientasi, dan panjang segmen-segmen garis skeleton mewakili garis-garis yang membentuk image. Komponen-komponen  ini  mempermudah  karakterisasi  komponen-komponen  dari  image.  Pada  citra  berbentuk  garis,  skeleton menunjukkan semua informasi dari objek aslinya. Komponen-komponen dari skeleton, yaitu posisi, orientasi, dan panjang segmen-segmen garis skeleton mewakili garis-garis yang membentuk image. Dalam proses pengerjaan skripsi ini perangkat lunak yang digunakan adalah MATLAB.  MATLAB  merupakan  salah  satu  perangkat  lunak  dengan  bahasa  pemrograman  tinggi.  Adapun  hasil  akhir  dari  skripsi  ini berupa objek yang dipertajam tepinya. Dalam pengerjaan skripsi menggunakan metode Zhang-Suen
Kata Kunci: Zhang-Suen, pengerangkaan skeleton, MATLAB.

## Abstract
Zhang-Suen is an algorithm for the process of framing an image. This process is often applied to  pre-thinning, for example, the initial stages in the pattern recognition process. This is implemented by changing the initial image with binary patterns to represent the framework. In  a  line-shaped image,  the  skeleton  shows  all  the  information  from  the  original  object.  The  components  of  the  skeleton,  namely  the position, orientation, and length of the skeleton line segments represent the lines that form the image. These components mak e it easy to characterize the components of the image. In a line-shaped image, the skeleton shows all the information from the original object. The components of the skeleton, namely the position, orientation, and length of the skeleton line segments represent the lines th at form the image. In the process of working on this thesis the software used is MATLAB. MATLAB is a software with a high programming language. The final results of this thesis are sharpened edges. In doing the thesis using the Zhang-Suen method
Keywords : Zhang-Suen, Skeleton Framing, MATLAB

## 1. PENDAHULUAN
Komputer sangat  diperlukan sebagai  sarana yang digunakan oleh setiap pemakai  baik  perorangan  maupun instansi  untuk mendapatkan informasi yang dibutuhkan dengan cara yang lebih mudah dan cepat, komputer digunakan  untuk memenuhi segala  kebutuhan  dan  membantu  aktifitas  dalam  menyelesaikan  permasalahan.  Perbaikan  kualitas  citra  adalah  proses mendapatkan citra yang lebih mudah diinterpretasikan oleh mata manusia. Pada proses ini, ciri-ciri tertentu yang terdapat di dalam citra lebih diperjelas kemunculannya. Perbaikan citra bertujuan meningkatkan kualitas tampilan citra untuk pandangan manusia atau mengkonversi suatu citra agar memiliki format yang lebih baik sehingga citra tersebut menjadi lebih mudah diolah dengan mesin (komputer).
Citra atau Image merupakan istilah lain dari gambar, yang merupakan informasi berbentuk visual. Citra mempunyai karakteristik  yang  tidak  dimiliki  oleh  data  teks,  yaitu  citra  kaya  dengan  informasi.  Penggunaan  citra  digital  semakin meningkat  karena  kelebihan-kelebihan  yang  dimiliki  oleh  citra  digital  tersebut,  diantaranya  adalah  kemudahan  dalam mendapatkan  gambar,  memperbanyak  gambar,  pengolahan  gambar  dan  lain-lain.  Akan  tetapi  tidak  semua  citra  digital memiliki tampilan visual yang memuaskan mata manusia.
Dalam  kecerdasan  buatan  dikenal  suatu  teknik  pengenalan  pola ( pattern  recognition ).  Pola  yang  dimaksud  adalah matriks  dua  dimensi.  Syarat  yang  harus  dipenuhi  sebelum  melakukan  proses  pengenalan  pola  dengan  melakukan pengerangkaan (skeleton) terhadap citra tersebut.
Pada  citra  berbentuk  garis,  skeleton  menunjukkan  semua  informasi  dari  objek  aslinya.  Komponen-komponen  dari skeleton, yaitu posisi, orientasi, dan panjang segmen-segmen garis skeleton mewakili garis-garis yang membentuk image . Komponen-komponen  ini  mempermudah  karakterisasi  komponen-  komponen  dari  image  tersebut. Misalnya  panjang  dari suatu bentuk dapat diperkirakan dengan memperhitungkan ujung-ujung dan titik terjauh pada skeleton. Thinning melakukan pengulangan  ( iteration ),  dimana  piksel-piksel  ini  diseleksi  dengan  kriteria-kriteria  tertentu  untuk  memutuskan  atau membedakan antara piksel yang akan dihilangkan dan yang tidak dihilangkan. Terdapat cukup banyak thinning semuanya memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing.
Algoritma Thinning Zhang-Suen merupakan algoritma iteratif dan menghapus  semua  titik  luar  gambar  kecuali  ini menjadi kerangka. Metode ini digunakan untuk ekstraksi kerangka citra  terdiri  dari  menghapus  semua  poin  kontur  gambar kecuali  poin  milik  kerangka. Untuk mempertahankan kerangka citra maka T. Zhang dan C. Suen menyatakan bahwa proses ini akan membagi setiap iterasi menjadi dua-subiterasi [1].
Thinning merupakan suatu untuk proses pengerangkaan sebuah citra ( image ). Tujuannya adalah mengurangi bagian yang tidak perlu ( redundant ) sehingga dihasilkan informasi yang esensial saja. Pola penipisan harus tetap mempunyai bentuk yang menyerupai pola asalnya. Proses ini kerap diterapkan pada pra-t hinning digunakan misalnya tahap awal dalam proses
pengenalan pola. Hal ini diimplementasikan dengan mengubah citra awal dengan pola binary menjadi representasi kerangka ( skeletal representation ) image tersebut Dengan thinning , suatu fitur dari objek pada suatu citra dapat dikenali dan diekstrak sehingga dapat digunakan untuk pemrosesan lebih lanjut.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Citra
Citra merupakan hasil keseluruhan dari suatu sistem perekaman data. Secara teoritis citra dapat dikelompokkan menjadi 2 (dua) macam, yaitu citra kontinu dan citra diskrit (citra digital). Citra kontinu dihasilkan dari sistem optik yang menerima sinyal analog. Contoh: mata manusia, kamera analog. Sedangkan citra digital dihasilkan melalui proses digitalisasi terhadap citra kontinu. Contoh: kamera digital, scanner [2].

## 2.2 Pengenalan Pola
Pola adalah entitas yang terdefinisi dan dapat didefinisikan melalui ciri-cirinya ( feature ). Ciri-ciri tersebut digunakan untuk membedakan suatu pola dengan pola yang lain. Pengenalan pola bertujuan untuk menentukan kelompok untuk kategori pola berdasarkan ciri-ciri yang dimiliki oleh pola tersebut.Dengan kata lain pengenalan pola membedakan object dengan object lain[2].
Ada 3 pendekatan yang digunakan dalam menerapkan pattern recognition (pengenalan pola), yaitu :
1. Statistik
Semakin banyak pola yang disimpan, maka sistem akan semakin cerdas. Salah satu contoh penerapannya banyak pada pola  pengenalan  iris  scan.  Kelemahannya  :  hanya  bergantung  pada  data  yang  disimpan  saja,  tidak memiliki  sesuatu struktur yang unik yang dapat menjadi kunci pengenalan pola.
2. Sintaks ( rule )
Dengan rule / aturan maka sistem yang lebih terstruktur sehingga memiliki sesuatu ciri yang unik. Salah satu contoh penerapannya pada pola pengenalan sidik jari / fingerprint .
3. Jaringan Saraf Tiruan (JST)
Merupakan gabungan dari pendekatan statistik dan pendekatan sintaks. Dengan gabungan dari dua metode maka JST merupakan pengenalan pola yang lebih akurat. Salah satu contoh penerapannya pada pola pengenalan suatu citra JST merupakan suatu sistem yang dapat memproses informasi dengan meniru cara kerja jaringan saraf otak manusia.

## 2.3 Algoritma Zhang-Suen
Algoritma ini adalah algoritma untuk citra biner, dimana piksel background citra bernilai 0, dan piksel foreground ( region ) bernilai  1. Algoritma ini cocok digunakan untuk bentuk  yang diperpanjang ( elongated ) dan dalam aplikasi  OCR ( Optical Character Recognition ). Algoritma ini terdiri dari beberapa penelusuran, dimana setiap penelusurannya terdiri dari 2 langkah dasar yang diaplikasikan terhadap titik object (titik batas) region.Titik object ini dapat didefinisikan sebagai sembarang titik yang pikselnya bernilai 1, dan memiliki paling sedikit 1 piksel dari 8-tetangganya yang bernilai 0[1].
Langkah pertama dari sebuah penelusuran adalah menandai semua titik object untuk dihapus, jika titik object tersebut memenuhi syarat-syarat berikut: 1. 2 ≤ N (P1) ≤ 6 2. S(P1) = 1 3. P2 * P4 * P6 = 0
4. P4 * P6 * P8 = 0 Keterangan : a. jumlah dari tetangga titik object P1, yang pikselnya bernilai 1, yaitu: N(P1) = P2 + P3 + P4 + ... + P9
b. S(P1) adalah jumlah perpindahan nilai dari 0 (nol) ke 1 (satu) mulai dari P2, P3,… P8, P9.
c. P2 * P4 * P6 = 0, memiliki arti P2 atau P4 atau P6 bernilai 0 (nol).
Dan pada langkah kedua, kondisi (a) dan (b) sama dengan langkah pertama, sedangkan kondisi  (c) dan (d) diubah menjadi:
(c’) P2 * P4 * P8 = 0; (d’) P2 * P6 * P8 = 0

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Di dalam analisa citra, penulis akan menguraikan bagaimana pengerangkaan pada citra yang bertujuan pemisahan pada objek. Langkah selanjutnya dalam pengolahan citra adalah análisis citra ( imageanalysis ). Analisis citra bertujuan mengidentifikasi parameter-parameter yang diasosiasikan dengan ciri ( feature ) dari objek di dalam citra. Untuk selanjutnya parameter tersebut digunakan  dalam  menginterpretasi  citra.  Analisis  citra  pada  dasarnya  terdiri  dari  tiga  tahapan  :  ekstraksi  ciri  ( feature extraction ), segmentasi dan klasifikasi.
Adapun perbedaan antara citra yang berlebihan (redundant) dengan pengurangan citra yang memakai metode Zhang- Suen sebagai berikut:
Gambar 1. Bentuk citra yang berlebihan (Redundant ).
Gambar 2. Bentuk citra memakai metode Zhang-Suen.
Citra yang berlebihan ( redundant ) dan memakai metode Zhang-Suen terdapat perbedaan yaitu citra yang berlebihan ( redundant ) adalah memiliki ketebalan pada citra, oleh sebab itu citra yang berlebihan pada citra tersebut harus diekstrasi atau dikurangi agar pada citra tersebut menghasilkan suatu kerangka.Untuk menampilkan pengalamatan matriks untuk awal penelusuran dapat dilihat dari pada tabel  1.
Tabel 1. Bentuk Pengalamatan Citra

## PX  PY  PZ  PA
P9 P2 P3 PB P8 P1 P4 PC P7 P6 P5 PD
Dalam penghapusan suatu piksel harus memenuhi suatu kriteria yang telah ditetapkan pada masing-masing algoritma. Setiap  algoritma  memiliki  kondisi  dan  langkah-langkah  cara  kerja  yang  berbeda  namun  sama-sama  menghasilkan  suatu kerangka  pola,  jumlah  penelusuran  tergantung  dari  banyaknya  kondisi  yang  memenuhi  dari  masing-masing  algoritma. Bentuk penelusuran piksel dilakukan dengan 4 cara:
Gambar 3. Penelusuran objek dari kiri ke kanan dan dari atas ke bawah.
Gambar 4. Penelusuran objek dari bawah ke atas dan dari kiri ke kanan.
Gambar 5. Penelusuran objek dari dari kanan ke kiri dan dari bawah ke atas.
Gambar 6. Penelusuran objek dari atas ke bawah dan dari kanan ke kiri.
Penelusuran dimulai dari kiri kekanan dan dari atas kebawah. Penelusuran objek dimulai dari kolom 2 sampai 299 dan baris 2 sampai 199. Dengan perintah For b = 2 To 199 For k = 2 To 299 Dimulai dari titik P1 dengan syarat dimana titik P1 harus bernilai 1 Citra Zhang-Suen (k, b) = 1
Tabel 2. Citra Awal Zhang-Suen
P1 P2 P3
P4 P5 P6 P7 P8 P9
Hasil Penelusuran Pertama (Langkah A dan B) Langkah A, harus memenuhi kondisi 1 sampai dengan 4 yaitu :
a. 2 ≤ N (P1) ≤ 6 b. S(P1) = 1
c. P2 * P4 * P6 = 0 d. P4 * P6 * P8 = 0 Untuk Piksel P1 = (P1) N(P1) = 3; TRUE S(P1) = 1; TRUE P2 * P4 * P6 = 0; TRUE P4 * P6 * P8 = 0; TRUE
Kondisi  dapat  terpenuhi  semua  dengan  nilai  TRUE  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa P1  ditandai  untuk  dirubah menjadi background (nol).
Untuk Piksel P1 = (P2) pada gambar 3.7 : N(P1) = 5; TRUE S(P1) = 1; TRUE P2 * P4 * P6 = 0; TRUE P4 * P6 * P8 = 0; FALSE Kondisi  tidak dapat  bernilai  TRUE semua untuk  P1 = (P2), hal ini di  akibatkan karena kondisi  P4* P6* P8 = 1 bernilai FALSE, sehingga tidak ditandai atau pun dirubah pada langkah A dan B. Setelah melakukan cara yang sama untuk P1 = (P3), P1 = (P4), P1 = (P5), P1 = (P6), P1 = (P7), P1 = (P8), P1 = (P9),
Tabel 3. Hasil Proses Langkah 1 Algoritma Zhang-Suen
0 P1 0 P2 P3 0 0 0 0
Dan  pada  langkah  kedua,  kondisi  (a)  dan  (b)  sama  dengan  langkah  pertama,sedangkan  kondisi  (c) dan  (d)  diubah menjadi:
(c’) P2 * P4 * P8 = 0; (d’) P2 * P6 * P8 = 0 Untuk Piksel P1 = (P1) pada gambar 3.8 N(P1) = 4; TRUE S(P1) = 1; TRUE P2 * P4 * P8 = 0; TRUE P2 * P6 * P8 = 0; TRUE
Kondisi  dapat  terpenuhi semua dengan nilai TRUE sehingga dapat disimpulkan bahwa P1 ditandai untuk  di rubah menjadi background (nol). Setelah dilakukan cara yang sama terhadap P1 = (P2), P1 = (P3) didapatkan citra setelah dilakukan proses thinning.

## 4. IMPLEMENTASI
Ada  pun  yang  menjadi  kebutuhan  sistem  adalah  berdasarkan  spesifikasi  perangkat  keras  dan  perangkat  lunak  standart, program ini dijalankan dengan menggunakan perangkat keras ( Hardware ) yang direkomendasikan adalah sebagai berikut : 1. Prosesor Intel(R) Dual Core(TM) CPU @ 2.0 GHz 2. RAM 2.0 GB 3. Harddisk 320 GB, dengan freespace 2 GB 4. Monitor dengan resolusi 1024 x 768 pixel
5. Keyboard dan Mouse
Ada  pun  tampilan  dari  penerapan  metode Zhang-Suen untuk  mengurangi redundant pada  citra  dapat  dilihat  dari tampilan berikut ini :
Berukut  merupakan  tampilan  program  untuk  menginput  gambar  dari directory penyimpanan,  gambar  di  input berfungsi untuk memperbaiki redundant citra tersebut.

## Gambar 7. Tampilan Cari Citra
Setelah tombol  browser di  klik  maka  akan masuk  ke directory penyimpanan  citra,  setelah  citra tersebut  ditemukan maka langkah selanjutnya yang dilakukan oleh user adalah klik open maka citra akan  muncul.
Gambar 8. Tampilan Input Citra
Setelah  citra  di  input  maka  akan  muncul  citra  yang  berkerangka  dan  langkah  selanjutnya  dengan  mengurangi redundant pada citra tersebut.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan analisa dan pembahasan yang dilakukan, maka dapat disimpulkan sebagai berikut  : 1. Memperbaiki pengerangkaan skeleton pada citra agar lebih bagus.
2. Menerapkan  metode  Zhang-Suen  untuk  pengerangkaan  skeleton  pada  citra  dengan  menggunakan  perhitungan- perhitungan yang sesuai dengan tahapan pada metode Zhang-Suen.
3. Perancangan aplikasi dengan menggunakan software Matlab sangat memudahkan untuk mengolah data citra.

## REFERENCES
[1] Fakhrina, dkk, 2016, “ Thinning Zhang Shuen Dan Stentiford Untuk Menentukan Ekstraksi Ciri (Minitiae) Sebagai Indentifikasi Pola Sidik Jari Whorl Dan Loop”, Jurnal Teknik Elektro, Vol. 15 No. 2.
[2] Putra, Darma, “ Pengolahan Citra Digital” , 2010, Penerbit Andi, Yogyakarta.
[3] Sitorus, S, dkk, “Pengolahan Citra Digital, 2006, Penerbit Andi, Yogyakarta.
[4] S, Riyanto, dkk, 2005, “Step by Step Pengolahan Citra Digital” hal ; 23, Penerbit Andi, Yogyakarta.
[5] A.S. Rosa dan  Shalahuddin. M, 2013, “ Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur”, Andi, Yogyakarta.
[6] Nugroho, Adi, 2009, “Rekayasa Perangkat Lunak Menggunakan UML dan Java” Penerbit Andi, Yogyakarta.