## Vol. 1 No. 3 Tahun. 2021

## Aplikasi Deteksi Penyakit Tuberculosis (TB) Pada Balita Menggunakan Metode Pengolahan Citra Matlab
Rudiansyah* 1 , Stephen Scorpianus Ryanto 2 , Rojali 3 , Hanafi Pandia 4 , Riki Marwan 5 , Rayhan Yoshara 6 , Kurniawan Effendi 7 1,2,3,4,5,6,7 Universitas Abdurrab e-mail: * 1 rudiansyah.rudiansyah20@student.univrab.ac.id , 2 stephen.scorpianus20@student.univrab.ac.id , 3 rojali.rojali20@student.univrab.ac.id , 4 hanafi.pandia20@student.univrab.ac.id , 5 rikimarwan@gmail.com , 6 rayhanyoshara@gmail.com , 7 kurniawaneffendi@gmail.com
Abstract − Tuberculosis  (TB)  is  one  of  the  contagious  lung  diseases  caused  by  the  TB  germ  (Mycobacterium tuberculosis) and is one of the lung diseases with the highest body count per year.  The tuberculosis disease can afflict  individuals  of  all  ages,  though  toddlers  are  among  the  most  vulnerable  towards  the  potentially  fatal symptoms of this disease if not diagnosed early. One of the difficulties are the lack of widespread knowledge of the masses regarding the availability of the facilities for detecting and treating the symptoms of this disease. That is why an application to detect the symptoms of the tuberculosis disease using the radiology or x-ray lung images in a quick and efficient way is necessary. The method used by this application is the Image Processing method from different x-ray and radiology pictures that are collected to serve as anomaly samples of lungs, and the result is a detection application that can be used to detect signs of tuberculosis in a toddler’s lungs. The advantage of this method is the high quality of the resulting image relative to its processing time.
Abstrak  Penyakit tuberculosis (TB) adalah salah satu jenis penyakit yang menyerang paru-paru menular yang disebabkan oleh kuman TB (Mycobacterium tuberculosis) dan merupakan salah satu penyakit paru-paru yang memiliki korban jiwa terbanyak per tahunnya. Penyakit tuberculosis ini dapat menyerang manusia pada segala umur, namun balita merupakan salah satunya yang paling rentan terhadap gejala fatal penyakit ini apabila tidak didiagnosa  secara  dini.  Salah  satu  kendala  dalam  mendiagnosa  penyakit  ini  dengan  cepat  adalah  kurangnya pengetahuan  masyarakat  mengenai  fasilitas-fasilitas  yang  menyediakan  layanan  untuk  mendeteksi  dan mengobati penyakit tuberculosis ini. Oleh karena itu, diperlukan suatu aplikasi deteksi penyakit tuberculosis yang dapat digunakan untuk mendeteksi gejala penyakit tuberculosis melalui radiologi paru-paru dengan cepat dan akurat.  Metode  yang  digunakan  oleh  aplikasi  deteksi  penyakit  TB  ini  adalah  metode  pengolahan  citra  dari beberapa data x-ray yang dikumpulkan untuk dijadikan sampel anomali pada paru-paru, dan hasilnya berupa suatu aplikasi deteksi yang dapat digunakan untuk mendeteksi tanda-tanda adanya penyakit tuberculosis pada balita. Kelebihan dari metode ini adalah tingginya kualitas citra yang dihasilkan relatif terhadap waktu proses pengolahannya.
Kata Kunci  Aplikasi, Deteksi, Tuberculosis, Balita, Matlab, Pengolahan Citra

## I. PENDAHULUAN
Tuberkulosis  paru  yang  sering  dikenal  dengan  TB  paru  disebabkan  bakteri  Mycobacterium  tuberculosis  (M. tuberculosis) dan termasuk penyakit menular. TB paru dapat menyebabkan kematian apabila tidak mengkonsumsi obat secara teratur hingga 6 bulan. Selain berdampak pada individu juga berdampak pada keluarga penderita, yaitu dampak psikologis berupa kecemasan, penurunan dukungan dan kepercayaan diri yang rendah.[1]
Tuberkulosis (TB) sebagai penyebab kematian kedua dari penyakit menular diseluruh dunia. Pada tahun 2012 diperkirakan 8,7 juta kasus Tuberkulosis (TB) secara global . Dari 1,4 juta kematian, 990.000 Tuberkulosis (TB) dengan  HIV  negatif  dan  430.000 Tuberkulosis  (TB) dengan  HIV  positif  (WHO,2012).  Sebagian  besar  perkiraan
Rudiansyah, Aplikasi Deteksi Penyakit Tuberculosis …| 21
jumlah kasus pada tahun 2012 terjadi di Asia 356.700 kasus dan Afrika sebanyak 500.000 kasus. [2]
Angka Kejadian TB di seluruh dunia pada tahun 2017 adalah 9,6 juta dengan jumlah kematian 1,5 juta orang. Angka  Prevalensi  TB  di  Indonesia  adalah  1.600.000  dengan  estimasi  insiden  1.000.000  kasus  pertahun  setelah Negara india. Indonesia merupakan Negara dengan kasus TB terbanyak nomor dua di dunia. Survey yang sudah diadakan terdapat 0,65% dari penduduk indonesia menderita TB. Sedangkan kasus yang bisa dideteksi sekitar 33% penderita TB. Selain itu, 26% masyarakat yang dapat mengetahui mengidentifikasi tanda dan gejala umum TB, dan 19% orang yang mengetahui bahwa pengobatan TB adalah gratis. [3]
Di Indonesia  ada tahun 2019 angka kejadian TB pada naka mencapai 63.111 kasus dengan total kasus 845.000 atau setara dengan 0,7% dari seluruh kasus TB di Indonesia dengan jumlah kasus TB pada anak usia 5-14 tahun 31.299 kasus atau 0,49 % dan 31.812 kasus TB pada anak usia 0-4 tahun atau setara dengan 0,5% dari seluruh total kasus TB pada anak. [4]
Salah satu penyebab tingginya prevalensi dan jumlah kematian yang disebabkan oleh penyakit ini adalah kurangnya pengetahuan masyarakat mengenai bahaya penyakit paru-paru dan berbagai gejala yang disebabkan oleh tuberculosis yang dapat berakibat fatal apabila tidak diobati dengan segera. [5]
Oleh karena itu, diperlukan suatu aplikasi yang dapat menjadi solusi dari masalah yang telah dipaparkan, yakni aplikasi yang dapat mendeteksi dan menemukan tanda-tanda anomali pada radiologi paru-paru balita. Penelitian yang berjudul “Aplikasi Deteksi Penyakit Tuberculosis (TB) Pada Balita Menggunakan Metode Pengolahan Citra Matlab” ini diharapkan dapat menghasilkan suatu sistem informasi yang dapat mempermudah diagnosa TB pada balita.

## II. PENELITIAN YANG TERKAIT
Ismail  Setiawan,  Wika  Dewanta,  Hanung  Adi  Nugroho,  dan  Heru  Supriyono  dalam  jurnal  artikelnya  yang berjudul  “Pengolah  Citra  Dengan  Metode Thresholding Dengan  Matlab  2014A”  mendiskusikan  mengenai penggunaan metode pengolahan citra pada Matlab untuk  menghasilkan citra dari suatu gambar secara jernih yang dikemudian dapat digunakan untuk fungsi-fungsi lain kedepannya. Kesamaan dari penelitian ini dengan penelitian yang  sekarang  adalah  sama-sama  menggunakan  metode  pengolahan  citra  pada Matlab  untuk  menghasilkan  suatu citra gambar. [6]
Yang  dapat  dikembangkan  oleh  penelitian  ini  adalah  perbedaan  metode  yang  digunakan,  yaitu  menggunakan metode Canny untuk mengolah citra gambar x-ray paru-paru untuk melakukan deteksi penyakit TB kedepannya.
Amrin dan Hafdiarsya Saiyar dalam jurnal artikelnya yang berjudul “Aplikasi Diagnosa Penyakit Tuberculosis Menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes ”  mendiskusikan  mengenai  perencanaan  model  rancangan  untuk  sebuah aplikasi  yang  dapat  digunakan  untuk  mendiagnosa  probabilitas  terkena  penyakit tuberculosis menggunakan algoritma  klasifikasi  statistic Naïve  Bayes. Kesamaan  dari  penelitian  ini  dengan  penelitian  yang  sekarang  adalah sama-sama membahas tentang diagnosa atau deteksi gejala atau tanda seseorang yang menderita tuberculosis . [7]
Yang  dapat  dikembangkan  oleh  penelitian  ini  adalah  perbedaan  metode  yang  digunakan.  Pada  penelitian  ini menggunakan data berupa x-ray paru-paru yang  kemudian diolah citranya menjadi citra deteksi tepi oleh metode pengolahan citra untuk mendeteksi penyakit TB.

## III. METODE PENELITIAN
Metode yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah metode pengolahan citra. Pengolahan citra merupakan proses  memanipulasi  dan  menganalisis  citra  dengan  bantuan  komputer.dengan  menggunakan  deteksi  tepi  yang menentukan titik –titik tepi dari obyek,data yang digunakan dalam detecsi tepi berupa citra digital ,citra dari sudut pandang  matematis  merupakan  fungsi  menerus  (continue)  dari  intensitas  cahya  pada  bidang  dua  dimensi  f(x,y) dengan x dan y adalah koordinat spasial dan amplitudo f pada pasangan koordinat (x.y) yang disebut intensitas atau derajat keabunan citra pada titik tersebut.parameter yang digunakan adalah secara visual dan dari jumalah piksel warna putih pada citra keluaran. [8]
Metode  pengolahan  citra  ini  memiliki  beberapa  kelebihan  dibandingkan  metode  lainnya,  salah  satunya  ialah kecepatannya relatif terhadap keakuratannya. Dengan menggunakan metode pengolahan citra ini dalam menganalisa
22 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)
data radiologi dan x-ray paru-paru, dapat diperoleh suatu sampel anomali yang kemudian dapat dibandingkan dengan kasus-kasus yang ada untuk mengetahui apakah terdapat tanda-tanda gejala tuberculosis. [9]
Berikut alur proses dari metode pengolahan citra:
Gambar 1. Flowchart Metode Pengolahan Citra

## 1. Citra RGB
Langkah pertama ialah mengambil data berupa radiologi atau x-ray gambar paru-paru melalui alat yang tersedia. Gambar yang diambil ini masih berupa gambar RGB, yaitu proses dari pencampuran warna-warna primer. Pada tahap ini, gambar x-ray diambil dari sumber eksternal dalam bentuk RGB.

## 2. Gaussian Blur
Selanjutnya, filter Gaussian Blur digunakan pada gambar untuk menghlangkan noise atau pixel berlebihan. Filter Gaussian  Blur ini  berkerja  dengan  cara  menempatkan  warna  transisi  yang  signifikan  pada  citra  digital  sehingga menghasilkan efek lembut pada  sisi-sisi citra. Pada tahap ini, dilakukan blur pada gambar untuk menghilangkan noise .

## 3. Konversi Citra RGB ke HSV
Langkah  berikutnya  adalah  melakukan  segmentasi  warna  untuk  memisahkan  antara  citra  objek  dan  citra  latar berdasarkan ciri dari pemodelan warna tertentu. Segmentasi ini dilakukan dengan mengubah citra dari mode RGB ( Red, Green, Blue ) menjadi mode HSV (Hue, Saturation, Value ). Pada tahap ini, dilakukan segmentasi warna terlebih dahulu menjadi citra Red, Green, dan Blue sebelum segmentasi.

## 4. Seleksi Warna
Pada  langkah  ini,  dilakukan  seleksi  warna  berdasarkan  parameter  maksimum  dan  minimum  dari  tiap  komponen pokok warna HSV yang ditentukan. Tujuan dari seleksi warn aini adalah menampilkan citra objek yang diinginkan
CANNY
Rudiansyah, Aplikasi Deteksi Penyakit Tuberculosis …| 23
saja pada proses thresholding warna hingga hanya menghasilkan citra grayscale pada citra objek saja. Pada tahap ini, ditentukan warna yang akan dipakai untuk menghasilkan citra, yaitu citra grayscale .

## 5. Citra Grayscale
Pada langkah ini, citra objek grayscale yang telah dihasilkan pada proses seleksi warna dimasukkan pada proses pengenalan objek sehingga terdeteksi warna larutan yang dititrasi berdasarkan parameter warna yang ditentukan. Pada tahap ini, dilakukan filter grayscale untuk menghasilkan citra yang diharapkan.

## 6. Deteksi Pola Lingkaran
Langkah terakhir sebelum citra selesai diolah adalah menggunakan metode Canny untuk mendeteksi pola lingkaran. Metode Canny yang dikembangkan oleh John Canny pada tahun 1986 adalah salah satu metode pengdeteksian tepi yang paling populer dalam pengolahan citra. Metode ini mengkombinasikan beberapa teknik yang berbeda untuk menghasilkan tepi yang lebih baik dibandingkan metode lain. Pada tahap ini, dilakukan proses pengolahan metode Canny pada citra sehingga muncul deteksi tepi yang dapat digunakan kedepannya. [10]

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar 2. Citra Red
Berikut adalah tampilan rancangan dasar aplikasi yang akan digunakan untuk mendiagnosa gejala penyakit TB. Terlihat ada data sampel berupa gambar x-ray yang diambil dari sumber eksternal dan diubah menggunakan software Matlab untuk menghasilkan beberapa segmentasi warna, salah satunya adalah citra merah atau Red.

## Gambar 3. Citra Green
Berikut adalah tampilan salah satu citra yang dihasilkan melalui proses segmentasi warna, yaitu citra hijau atau Green . Fungsi dari citra-citra yang dihasilkan ini adalah memudahkan user untuk melakukan filter grayscale pada gambar untuk menghasilkan citra deteksi yang diinginkan.

## Gambar 4. Citra Blue
Dari gambar 2-4 memisahkan warna dari yang sebelumnya ke campur semua menjadi RGB yang terpisah satu sama lain. Berikut adalah salah satu citra yang dihasilkan dari segmentasi warna, yaitu citra biru atau citra Blue .

## Gambar 5. Citra Grayscale
Gambar 5 sendiri setelah di pisahkan warna RGB dibuatlah menjadi abu-abu supaya memudah untuk mendekteksi TBC. Hasilnya adalah citra yang berupa grayscale yang kemudian dapat diproses untuk menghasilkan citra deteksi.
Gambar 6. Citra Canny
Setelah  menjalankan,  citra  yang  dibaca  akan  dikonversi  ke  tipe  data  double,  kemudian  kontras  citra  akan  diatur Selanjutnya, noise pada citra akan dihilangkan menggunakan filter gaussian dengan nilai sigma 2. Kemudian, tepi pada citra akan dideteksi menggunakan metode Canny.
Hasil akhir dari kode tersebut adalah citra yang telah diolah dengan kontras yang lebih baik dan noise yang telah dihilangkan serta tepi yang telah dideteksi. Citra ini dapat digunakan sebagai dasar untuk analisis lebih lanjut.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa:
a. Sistem aplikasi deteksi penyakit tuberculosis (TB) pada balita ini mampu mengelola citra yang diperoleh dari data x-ray dan rontgen dari paru-paru sehingga dapat memanfaatkan metode Canny untuk memperoleh citra yang akan dipakai untuk diagnose, sesuai dengan tujuan peneltiian yang diharapkan.
b. Sistem aplikasi deteksi penyakit tuberculosis (TB) pada balita ini mampu mengelola citra dengan akurat setelah melalui langkah-langkah pengambilan citra dari RGB hingga menjadi citra Canny dengan efisien. Untuk saran dan pengembangan kedepannya, user interface (UI) dari aplikasi deteksi ini dapat dikembangkan lagi sehingga dapat lebih mudah digunakan dan meningkatkan pengalaman user, serta pengelolaan citra dan deteksi tepi menggunakan metode Canny lebih ditingkatkan lagi keakuratannya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada semua teman-teman yang telah memberikan dukungan dalam menyelesaikan artikel jurnal ini. Terima kasih kepada dosen yang telah memberikan kesempatan untuk menulis artikel jurnal ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T. Kristini and R. Hamidah, “Potensi Penularan Tuberculosis Paru pada Anggota Keluarga Penderita,” J. Kesehat. Masy. Indones. , vol. 15, no. 1, p. 24, May 2020, doi: 10.26714/jkmi.15.1.2020.24-28.
[2] E. Sukmawati, “Efektifitas Penyuluhan Kesehatan Terhadap Pengetahuan Perawatan Pasien Tuberkulosis (TB),” J. Ners Lentera , vol. 5, no. 1, pp. 9–20, 2017.
[3] M. Fransiska and E. Hartati, “Faktor Resiko Kejadian Tuberculosis,” J. Kesehat. , vol. 7, no. 2, pp. 252–260, 2019.
[4] N. N. Nadila, “Hubungan Status Gizi Stunting Pada Balita Dengan Kejadian Tuberkulosis,” J. Med. Hutama , vol. 02, no. 02, pp. 475–479, 2021.
[5] F. Riandari and A. C. Panjaitan, “Expert System to Diagnose Extra Lung Tuberculosis Using Bayes Theorem,” J. Mantik , vol. 3, no. 2, pp. 10–19, 2019.
[6] I. Setiawan, W. Dewanta, H. A. Nugroho, and H. Supriyono, “Pengolah Citra Dengan Metode Thresholding Dengan Matlab R2014A,” J. MEDIA INFOTAMA , vol. 15, no. 2, Oct. 2019, doi: 10.37676/jmi.v15i2.868.
[7] Amrin  and  H.  Saiyar,  “Aplikasi  Diagnosa  Penyakit  Tuberculosis  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes,” J.  Ris. Komput. , vol. 5, no. 5, pp. 498–502, 2018, [Online]. Available: http://ejurnal.stmik-
budidarma.ac.id/index.php/jurikom%7CPage%7C498
[8] A. R. Putri, “Pengolahan Citra Dengan Menggunakan Web Cam Pada Kendaraan Bergerak Di Jalan Raya,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform. , vol. 1, no. 01, pp. 1–6, 2016, doi: 10.29100/jipi.v1i01.18.
[9] M. Effendi, F. Fitriyah, and U. Effendi, “Identifikasi Jenis dan Mutu Teh Menggunakan Pengolahan Citra Digital dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan,” J. Teknotan , vol. 11, no. 2, p. 67, 2017, doi: 10.24198/jt.vol11n2.7.
[10] D. Erwanto, Y. B. Utomo, F. A. Fiolana, and M. Yahya, “Pengolahan Citra Digital untuk Menentukan Kadar Asam Askorbat  pada  Buah  dengan  Metode  Titrasi  Iodimetri,” MULTITEK  Indones. ,  vol.  12,  no.  2,  p.  73,  Dec.  2018,  doi: 10.24269/mtkind.v12i2.1290.