## Model Klasifikasi Mata Katarak dan Normal Menggunakan Histogram
Valencia Wirawan 1 , Yustinus Eko Soelistio 2
Information System Department, Universitas Multimedia Nusantara valencia.wirawan@student.umn.ac.id 1 , yustinus.eko@umn.ac.id 2

## Diterima 6 April 2017 Disetujui 14 Juni 2017
Abstract —Telah  banyak  penelitian  pada  citra  medis telah  diadopsi  oleh  sebagian  besar  ilmuwan  dan  dokter yang  dapat  membantu  dalam  mendeteksi  gangguan pada  mata  terutama  katarak.  Namun,  umumnya penelitian  tersebut  menggunakan  citra  medis  atau digital  yang  relatif  mahal  dan  sulit  didapatkan  oleh sebagian  orang, dan  metode yang rentan akan translasi (pergeseran),  serta  perubahan  ukuran  gambar  dan bentuk  objek.  Penelitian  ini  mengembangkan  sebuah metode menggunakan model histogram untuk mengklasifikasi  mata  katarak  dari  citra  digital  dengan (1) format yang lebih umum seperti JPEG dan (2) lebih toleranterhadap  translasi  dan  perubahan  ukuran. Metode  ini  juga  mampu  bekerja  dengan  baik menggunakan citra digital dalam  citra  mata yang tidak tegak  lurus  terhadap  kamera.    Metode  ini  mencapai akurasi 79,03% dalam kondisi bebas dan 88.47% dalam kondisi  mata tegak lurus terhadap  kamera.  Metode ini mempunyai  kompleksitas  yang  rendah  sehingga  dapat digunakan  pada  komputer  dengan  spesifikasi  rendah dan  sistem  yang  membutuhkan  kecepatan  mendekati real-time .
Index  Terms—Image  processing,  cataract,  classification, histogram

## I. P ENDAHULUAN
Gangguan  mata  dan  kebutaan  merupakan  kondisi yang  dapat  mempengaruhi  jangka  waktu  hidup seseorang, baik melalui biaya medis untuk pengobatan maupun melalui biaya ekonomi dan sosial yang tinggi untuk mengurangi kehilangan penglihatan [1].  Berdasarkan data dari Kementrian Kesehatan RI, 50%  kasus  kebutaan  di  Indonesia  disebabkan  oleh katarak.  Setiap  tahunnya,  penderita  katarak  terus bertambah  hingga  diperkirakan  mencapai  1000 pasien.  Secara  global,  Indonesia  menempati  urutan kedua  sebagai  negara  dengan  jumlah  penderita katarak tertinggi setelah Etiopia [2].
Terkait  dengan  permasalahan  tersebut,  kini  telah banyak  penelitian  citra  medis  yang  dilakukan  dalam bidang  pendeteksian  gangguan  pada  mata  [3-11]. Penelitian  pada  citra  medis  telah  diadopsi  oleh sebagian  besar  ilmuwan  dan  dokter  yang  dapat membantu  dalam  mendeteksi  kelainan  pada  mata seperti  pada  katarak  [3-6].    Penelitian-penelitian tersebut  menghasilkan  berbagai  metode  pendeteksian katarak  yang  memanfaatkan  beragam  jenis  citra digital. [3-5].
Penelitian  yang  pertama  [3]  mendeteksi  adanya indikasi  katarak  dan  mengklasifikasikan  citra  digital katarak  ke  dalam  dua  kategori  yaitu nuclear dan cortical . Deteksi katarak dilakukan dengan membandingkan  tingkat  intensitas  keabuan  citra digital  mata  normal  dan  katarak.  Pengelompokkan kedua kategori katarak dilakukan dengan pengukuran bentuk  bundar  ( circularity ).  Metode  pengukuran bentuk  bundar  ini  dapat  rentan  akan  ukuran  dan bentuk objek misalnya ketika citra digital mata berada dalam  kondisi  yang  tidak  utuh  seperti  tertutup  objek lain atau pengambilan gambar yang kurang tepat oleh kamera.  Penelitian  ini  berhasil  mencapai  tingkat akurasi  94.96%.  Digunakan  data  citra  digital  dengan bola mata yang mengarah lurus ke depan atau ke arah kamera  dan  iris  yang  utuh  sehingga  tidak  diketahui bagaimana performa sistem apabila kondisi mata pada citra digital tidak dalam keadaan utuh.
Penelitian  yang  kedua  [4]  berfokus  pada pembuatan sistem deteksi katarak otomatis jarak jauh dengan memanfaatkan teknologi cloud.  Set data yang digunakan  berupa  citra  fundus  retina.  Dibutuhkan sebuah fundus camera untuk memperoleh citra fundus sehingga relatif lebih mahal dan sulit untuk diperoleh.
Penelitian  yang  ketiga  [5]  bertujuan  untuk mengklasiﬁkasikan  mata  normal,  katarak,  dan pascakatarak.  Terdapat  empat  ﬁtur  yang  dideteksi antara  lain Small  Ring  Area (SRA), Big  Ring  Area (BRA),  dan Edge  Pixel  Count (EPC)  yang menggunakan  2  metode  ambang  ( threshold )  untuk mendeteksi tepian yang kuat dan lemah dan kemudian menghitung  jumlah  pixel  putih  pada  keluaran  dari deteksi  tepian,  dan  object  perimeter.  Penentuan  SRA dan  BRA  serta  metode  ekstraksi  yang  menggunakan threshold  performanya  dapat  dipengaruhi  oleh translasi (pergeseran) dan ukuran gambar.
Walaupun  ketiga  metode  yang  dijelaskan  diatas telah  berhasil  mendeteksi  mata  katarak  dengan  baik, metode-metode  tersebut  membutuhkan  citra  digital yang  telah  dikondisikan  dalam  kondisi  tertentu  yang apabila  kondisi  tersebut  tidak  tercapai  maka  dapat menurunkan  performa  dari  mereka.    Penelitian  ini mengembangkan metode pendeteksian katarak dengan  menggunakan  citra  digital  yang  (1)  diambil dalam  kondisi  bebas  (tidak  mengharuskan  mata menghadap lurus kearah kamera), dan (2) berdasarkan visible light dan dapat diambil dengan kamera umum

## ISSN 2085-4552
(contoh: webcam ).    Penelitian  ini  berfokus  pada pembuatan  model  klasiﬁkasi  mata  katarak  dan  mata normal dengan pengolahan citra digital dalam  format JPG/JPEG  yang  lebih  umum,  relatif  lebih  murah  dan mudah  diperoleh  menggunakan  metode  yang  lebih tahan  terhadap  translasi  dan  perubahan  ukuran,  serta mampu  bekerja  dengan  baik  menggunakan  citra digital dalam kondisi bebas.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Pengumpulan Data
Pengumpulan  citra  digital  mata  katarak  dan  mata normal dilakukan melalui Google Image (images.google.com)  yang  merujuk  pada  beberapa situs: Science Photo Library
(www.sciencephoto.com),    Flickr  (www.flickr.com), dan  Eye  Rounds  (eyerounds.org).  Setiap  citra  digital memuat  gambar  mata  dan  daerah  sekitar  mata (contoh:  alis,  bulu  mata).    Untuk  kategori  mata katarak,  citra  digital  yang  dikumpulkan  adalah  citra digital  mata  katarak  dengan  kekeruhan  lensa  yang terlihat  jelas  dan  tidak  terbatas  pada  jenis  katarak tertentu.
Data  citra  digital  tersebut  dapat  diperoleh  dengan mengirimkan  email  kepada  penulis.    Data  tersebut dapat  digunakan  oleh  umum  untuk  kebutuhan penelitian.

## B. Data Preprocessing
Citra bagian sklera atau tepian luar bola mata yang berwarna  putih  dibuang  karena  memiliki  warna  yang sama  antar  kedua  kategori  katarak  dan  normal sehingga  pada  metode  ini  hanya  digunakan  fitur warna  dari  bagian  iris  dan  pupil  saja.  Citra  digital yang  digunakan  sebagai input dalam  metode  ini dibagi  menjadi  2  jenis  yaitu  citra  digital  dalam kondisi bebas dan citra digital dalam kondisi ideal.
Pada  citra  digital  dalam  kondisi  bebas,  setiap gambar  mata  dipotong  dengan  skala  1:1  dan  diubah ukurannya  menjadi 200 × 200 pixel.  Dilakukan pemotongan  dari  titik  tengah  citra  digital  dengan ukuran  50  pixel  ke  arah  atas,  bawah,  kiri,  dan  kanan dengan tujuan untuk mengambil bagian iris dan pupil (Gambar  1.a).    Sedangkan  pada  citra  digital  dalam kondisi  ideal,  setiap  gambar  dipotong  tepat  pada bagian iris mata (Gambar 1.b).
(a) (i) citra asli, (ii) citra asli dengan ukuran 200 × 200 pixel, (iii) citra setelah pemotongan dari titik tengah.
(b) (i) citra asli, (ii) citra setelah pemotongan pada bagian iris mata.
Gambar 1: Proses pemotongan dan pengubahan ukuran citra digital (a) bebas dan (b) ideal.

## C. Pembangunan Model Histogram
Model dibuat dengan  menjumlahkan  nilai seluruh pixel dari seluruh citra digital pada set data model per saluran  warna  yaitu  merah,  hijau,  dan  biru  untuk masing-masing  kategori  normal  dan  katarak.  Setiap saluran  warna  memiliki  ukuran  3  dimensi  yaitu panjang  (kanan-kiri),  tinggi  (atas-bawah),  dan kedalaman (terang-gelap). Kemudian setiap nilai pixel hasil  penjumlahan  dibagi  dengan  jumlah  citra  digital pada set data model untuk mendapatnya nilai rata-rata dari seluruh citra digital (Gambar 2).
Model  direpresentasikan  dalam  bentuk histogram dengan  jumlah 𝑏𝑖𝑛 = 256 dimana  setiap bin merupakan representasi intensitas warna dari 0 (gelap total) sampai 255 (terang total).
(a) (b) (c) (d) (e) (f)
Gambar 2: Model histogram dari mata (a-c) normal dan (d-f) katarak dalam saluran warna (a, d) merah,
(b, e) hijau, dan (c, f) biru.
Nilai  pixel  pada  masing-masing  saluran  warna dirubah menjadi satu dimensi dengan cara menggabungkan nilai pixel pada setiap saluran warna. Setelah  masing-masing  saluran  warna  memiliki  nilai pixel  dengan  ukuran  1  dimensi.    Masing-masing saluran warna pada kedua model (model mata katarak dan model mata normal) membentuk model histogram yang  akan  digunakan  untuk  membandingkan  citra digital  yang  akan  di  klasifikasi.  Perhitungan histogram dilakukan dengan menggunakan MATLAB versi 2012b.

## D. Klasifikasi
Citra  digital  yang  akan  di  klasifikasi  melalui proses  yang  sama  seperti  pada  proses  pembangunan model  (Bab  2.C).    Klasifikasi  dilakukan  dengan  cara membandingkan  perbedaan  (jarak Euclidean )  antara histogram citra  digital  baru  dengan histogram kedua
model.    Citra  digital  baru  akan  di  klasifikasikan sebagai mata katarak / mata normal berdasarkan nilai terkecil  dari  jarak Euclidean antara  citra  digital tersebut dengan kedua model.

## E. Pengukuran Tingkat Akurasi
Hasil  klasifikasi  dihitung  tingkat  akurasinya dengan k-fold cross validation dengan nilai 𝑘  =  10 . Akurasi  diukur  berdasarkan error  rate ,  sebagai persentase  selisih  antara  jarak Euclidean setiap  citra digital yang diuji dan model.

## III. E VALUASI M ODEL

## A. Evaluasi Validitas Data
Proses  pengumpulan  data  citra  digital  melalui Google  Images  (images.google  .com)  yang  merujuk pada  beberapa  situs  seperti  Science  Photo  Library (www.science photo.com), Eye Rounds (www.eyerounds.org),  dan  Flickr  (www.flickr.com) menghasilkan  86  buah  citra  digital  yang  diperoleh untuk masing-masing kategori mata katarak dan mata normal dengan total 172 citra. Data citra digital telah divalidasi  melalui  pemeriksaan  oleh  dokter  spesialis mata RS Hermina Tangerang, dr. Suminto, Sp.M.
(a) (b)
Gambar 3: Grafik e dari klasifikasi menggunakan citra digital dalam kondisi (a) bebas, dan (b) ideal. Perhatikan bahwa akurasi model telah relatif stabil ketika 𝑒 ≥ 0.4 dalam kedua kondisi.
B. Klasifikasi
Histogram  setiap  citra  digital  yang  akan  diuji diperoleh  dengan  menjumlahkan  nilai  seluruh  pixel dan  dijadikan  satu  dimensi  per  saluran  warna  (Bab 2.C).  Hasil evaluasi menggunakan 10-fold validation
memperlihatkan  akurasi  sebesar  79,03%  pada  citra digital  bebas  ( true  positive (TP)  =  94,17%, true negative (TN)  =  63,89%),  dan  88,47%  pada  citra digital  ideal  (TP  =  94,31%,  TN  =  81,53%) menggunakan error  rate  (e) =  0,4%  (Gambar  3, dimana  akurasi  model  telah  relatif  stabil  pada 𝑒 ≥ 0.4 ).

## IV. D ISKUSI
Hasil  pengujian  model  menunjukkan  bahwa metode  ini  memperoleh  akurasi  sebesar  79.03%  dan 88.47%,  dimana  akurasi  dalam  kondisi  ideal  lebih baik  dari  kondisi  bebas.    Hal  ini  seperti  yang diharapkap, dimana posisi iris mata pada kondisi ideal terlihat  secara  utuh  dan  perada  dalam  posisi  yang relatif  sama  (tengah)  sedangkan  sebaliknya  terjadi pada  kondisi  bebas  yakni  posisi  iris  bisa  berada dimana  saja  di  dalam  citra  digital  dan  tidak  dapat dipastikan untuk terlihat secara utuh.  Posisi iris mata yang berubah pada kondisi bebas dapat mengakibatkan  perbedaan  hasil histogram karena histogram hanya  memanfaatkan  fitur  warna  sehingga penggunaan  metode  ini  membuat  model  kehilangan informasi  spasial.  Kesalahan  dalam  klasifikasi  yang terjadi  dikarenakan  ketidakmampuan histogram dalam  mengenali  warna  pada  lokasi  atau  posisi tertentu pada citra digital.
Bila  digunakan  dalam  implementasi  sehari-hari, performa metode ini diukur berdasarkan hasil evaluasi pada citra digital bebas.  Hasil yang didapat pada citra digital bebas mempunyai akurasi yang lebih baik pada pendeteksian  mata  katarak  (TP),  yang  berarti  metode ini  akan  lebih  banyak  melakukan  kesalahan  dalam mendeteksi  mata  normal  ( i.e. mata  normal  akan berpotensi  untuk  terdeteksi  salah  sebagai  mata katarak).
Kompleksitas dari metode ini terdapat pada proses perbandingan  histogram  dengan 𝑂(𝑛) ,  dimana 𝑛 adalah  jumlah bin dalam  histogram.    Dalam  ujicoba, metode  ini  hanya  membutuhkan  82  milidetik ( ~ 12 𝑓𝑝𝑠 )  untuk  melakukan  klasifikasi  sebuah  citra digital sehingga dapat pada sistem dengan spesifikasi rendah atau digunakan mendekati real-time . Dibandingkan dengan penelitian terdahulu metode  ini  berhasil  diimplementasikan  pada  citra digital umum (RGB) tanpa mengharuskan posisi mata menghasap  lurus  ke  kamera  ( cf. [3]).    Metode  ini mempunyai kompleksitas yang lebih rendah dibandingkan  metode  [4].    Metode  ini  hanya menggunakan  fitur  warna  sehingga  tidak dipengaruhi oleh  perubahan  translasi  (pergeseran)  dan  ukuran gambar ( cf. [5]).

## V. S IMPULAN DAN S ARAN
Metode histogram berhasil  diimplementasikan untuk  melakukan  klasifikasi  mata  katarak  dengan normal  dengan  tingkat  akurasi  cukup  baik  pada kondisi  ideal.    Metode  ini  juga  terbukti  untuk  dapat digunakan  pada  kondisi  mata  bebas  sehingga penggunaannya tidak dibatasi oleh gambar mata tegak

## ISSN 2085-4552
lurus  terhadap  kamera.    Metode  ini  juga  mempunyai kompleksitas  yang  rendah  sehingga  dapat  digunakan pada sistem dengan spesifikasi rendah atau mendekati secara real-time .

## U

## CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  kepada  dr.  Suminto,  Sp.M.  dari  RS Hermina Tangerang untuk ketersediaannya melakukan  evaluasi  data  pada  penelitian  ini.    Hasil penelitian ini merupakan bagian dari penelitian skripsi yang dilakukan oleh Valencia Wirawan.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Prevent Blindness. The Economic Burden of Vision Loss and Eye  Disorders  in  the  United  States.  Dalam  ,  diakses  pada  8 Januari 2017.
[2] ”BCA  in  Support  of  Cataract-free  Indonesia  2020”.  The Jakarta Post 27 Agustus 2016.
[3] Patwari, Anayet U., Muammer D. Arif, N.A. Chowdhury, A. Arefin,  &  I.  Imam.  (2011).  Detection,  Categorization,  and Assessment of Eye Cataracts Using Digital Image Processing. The  First  International  Conference  on  Interdisciplinary Research and Development, Thailand.
[4] Kolhe,  S.,  &  Shanthi  K.  Guru.  (2016).  Remote  Automated Cataract  Detection  System  Based  on  Fundus  Images.
International  Journal  of  Innovative  Research  in  Science, Engineering and Technology, Vol. 5, pp. 10334-10341.
[5] Nayak,  Jagadish.  (2013).  Automated  Classification  of Normal, Cataract and Post Cataract Optical Eye  Image using SVM Classifier. Annalen der Physik, 322(10):891921.
[6] Aquino,  A.,  Gegúndez-Arias,  M.  E.,  &  Marín,  D.  (2010). Detecting  the  optic  disc  boundary  in  digital  fundus  images using  morphological,  edge  detection,  and  feature  extraction techniques.  IEEE  transactions  on  medical  imaging,  29(11), 1860-1869.
[7] Osareh,  A.,  Mirmehdi,  M.,  Thomas,  B.,  &  Markham,  R. (2006).  Classification  and  localisation  of  diabetic-related  eye disease. Computer Vision—ECCV 2002, 325-329.
[8] Philips,  R.,  Forrester,  J.,  Sharp,  P.:  Automated  Detection and  Quantification  of  Retinal Exudates. Graefes Archive for Clinical and Experimental Ophthalmology 231 (1993) 90-94.
[9] Gardner,    G.G.,    Keating,    D.,    Williamson,    T.H.,    Elliott, A.T.:    Automatic    Detection    of  Diabetic  Retinopathy  Using an  Artificial  Neural  Network:  A  Screening  Tool.  British Journal of Ophthalmology 80 (1996) 940-944.
[10] Li,   H.,   Chutatape,   O.:   Automatic   Location   of   Optic Disk   in   Retinal   Images.   IEEE  International Conference on Image Processing (2001) 837-840.
[11] M. Foracchia, E. Grisan, and A. Ruggeri, “Detection of optic disc  in  retinal  images  by  means  of  a  geometrical  model  of vessel  structure,”  IEEE  Trans.  Med.  Imag.,  vol.  23,  no.  10, pp. 1189–1195, Oct. 2004.