PERBANDINGAN MODUS, MEDIAN, K_STANDAR DEVIASI,

## ITERATIVE, MEAN DAN OTSU DALAM THRESHOLDING
Nur Nafi’iyah 1)
Prodi Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan, email: mynaff26@gmail.com
Abstract: Proses  binerisasi  dalam  pengolahan  citra  sangat  dibutuhkan,  terutama  jika  kita  akan  melakukan pengenalan  citra.  Tahapan  pengenalan  citra,  yaitu  tahap  preposessing,  ekstraksi  fitur  dan  pengenalan  citra. Tahap  preposessing  adalah  menyiapkan  data  (binerisasi  dan  perbaikan  citra).  Tujuan  penelitian  ini  untuk mengubah  citra  ke  bentuk  biner,  agar  dapat  digunakan  proses  selanjutnya.  Selain  mengubah  bentuk  citra  ke biner, peneliti membandingkan hasil dari beberapa metode dalam binerisasi citra. Hasilnya hampir semua citra yang dibinerisasi berhasil dengan baik.
Keywords: Binerisasi, Modus, Median, k_Standar Deviasi, Iterative, Mean, Otsu.

## PENDAHULUAN
Meskipun  sebuah  citra  kaya  informasi, namun  seringkali  citra  yang  kita  miliki mengalami  penurunan  mutu  (degradasi), misalnya  mengandung  cacat  atau  derau (noise),  warnanya  terlalu  kontras,  kurang tajam, kabur (blurring), dan sebagainya. Tentu saja  citra  semacam  ini  menjadi  lebih  sulit diinterpretasi karena informasi yang disampaikan oleh citra tersebut berkurang.
Agar  citra  yang  mengalami  gangguan mudah  diinterpretasi  (baik  oleh  manusia maupun  mesin),  maka  citra  tersebut  perlu dimanipulasi menjadi citra lain yang kualitasnya  lebih  baik.  Bidang  studi  yang menyangkut  hal  ini  adalah  pengolahn  citra (image processing).
Pengolahan  citra  adalah  pemrosesan  citra, khususnya  dengan  menggunakan  komputer, menjadi  citra  yang  kualitasnya  lebih  baik. Umumnya,  operasi-operasi  pada  pengolahan citra diterapkan pada citra jika: Perbaikan atau memodifikasi  citra  perlu  dilakukan  untuk meningkatkan kualitas penampakan atau untuk menonjolkan  beberapa  aspek  informasi  yang terkandung di dalam citra.
Dalam  perkembangan  lebih  lanjut image processing dan computer  vision digunakan sebagai  pengganti  mata  manusia,  dengan perangkat  input image  capture seperti  kamera dan scanner dijadikan sebagai mata dan mesin komputer  (dengan  program  komputasinya) dijadikan  sebagai  otak  yang mengolah informasi. Sehingga muncul beberapa pecahan bidang  yang  menjadi  penting  dalam computer vision antara lain: pattern recognition (pengenalan  pola), biometric (pengenalan
identifikasi  manusia  berdasarkan  ciri-ciri biologis  yang  tampak  pada  badan  manusia), content  based  image  and  video  retrieval (mendapatkan kembali citra atau video dengan informasi  tertentu),  video  editing, dan  lain- lain.
Pengolahan citra juga melakukan persiapan terhadap  citra  yang  akan  diproses,  misalnya mengubah  citra  ke  bentuk  grayscale  ataupun ke  bentuk  biner.  Mengubah  citra  ke  bentuk biner  sering  disebut  juga  binerisasi  atau thresholding.
Tujuan  melakukan  penelitian  ini,  yaitu membandingkan metode dalam binerisasi citra agar  dihasilkan  citra  biner  yang  paling  baik. Adapun  metode  yang  dibandingkan  dalam binerisasi,  yaitu Modus,  Median,  1/9  Standar Deviasi,  Iterative,  Mean,  dan  Otsu.  Dari keenam  metode  tersebut  akan  dihasilkan  citra biner.
(1) Pengolahan Citra 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.
Sesuai  dengan  perkembangan  komputer visi  itu  sendiri,  pengolahan  citra  mempunyai
dua  tujuan  utama,  yakni  sebagai  berikut: Memperbaiki kualitas citra, di mana citra yang dihasilkan  dapat  menampilkan  informasi secara  jelas  atau  dengan  kata  lain  manusia dapat  melihat  informasi  yang  diharapkan dengan  menginterpretasikan  citra  yang  ada. Dalam  hal  ini  interpretasi  terhadap  informasi yang ada tetap dilakukan oleh manusia (human perception).
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 1.
Pengambilan Citra Perbaikan Kualitas Citra Proses Representasi Citra

## Gambar 1. Proses Pengolahan Citra

## (2) Binerisasi/Thresholding
Thresholding  digunakan  untuk mengatur jumlah  derajat  keabuan  yang  ada  pada  citra. Dengan  menggunakan  thresholding  maka derajat keabuan dapat diubah sesuai keinginan, misalkan  diinginkan  menggunakan  derajat keabuan  16,  maka  tinggal  membagi  nilai derajat keabuan dengan 16. Proses thresholding  ini  pada  dasarnya  adalah  proses pengubahan  kuantisasi  pada  citra,  sehingga untuk  melakukan  thresholding  dengan  derajat keabuan a dapat digunakan rumus:
) int( . b w b x  ................................ (1)
Di  mana:  w  adalah  nilai  derajat  keabuan sebelum  thresholding.  Dan  x  adalah  nilai derajat keabuan setelah thresholding.
Histogram intensitas yang berkaitan dengan citra f(x,y), yang terdiri dari objek terang pada background  gelap,  maka  pixel  objek  dan background  mempunyai  level  intensitas  yang dikelompokkan  ke  dalam  dua  domain.  Satu cara  yang  jelas  untuk  mengabstrak  objek  dari background  adalah  dengan  memilih  threshold T  yang  membagi  mode-mode  ini.  Kemudian sembarang  titik  (x,y)  untuk  di  mana  f(x,y) ≥T disebut object  point.  Sedangkan  yang  lain disebut background  point.  Dengan  kata  lain, citra  yang  di-threshold g(x,y) didefinisikan sebagai:
         T y x f jika T y x f jika y x g ) , ( 0 ) , ( 1 ) , (
Pixel  yang  diberi  nilai  1  berkaitan  dengan objek  sedangkan  pixel  yang  diberi  nilai  0 berkaitan dengan background.
Thresholding adalah Pelabelan  pada  image gray  level. Thresholding  memisahkan  antara pixel  yang  memiliki  nilai  gray  tinggi  dengan pixel  yang  memiliki  nilai  gray  rendah. Pixel yang  memiliki  nilai  gray  tinggi  diberi  nilai  1, sedangkan pixel  yang  memiliki  nilai  gray rendah  diberi  nilai  0. Nilai  threshold digunakan  sebagai  batasan  untuk  memisahkan range  nilai  yang  termasuk  nilai  gray  tinggi dengan  range  nilai  yang  termasuk  nilai  gray rendah.
Nilai threshold digunakan untuk memisahkan  antara  background  yang  gelap dengan objek yang terang, ataupun sebaliknya. Untuk  bisa  memisahkan  antara  background dengan  objek,  maka  harus  diketahui  distribusi pixel-pixel  gelap  dan  pixel-pixel  terang. Thresholding  adalah  salah  satu  bentuk segmentasi citra yang paling sederhana.

## (3) Modus
Nilai  yang  sering  muncul.  Setiap  citra mempunyai  nilai  intensitas  cahaya.  Nilai intensitas cahaya yang sering muncul digunakan  sebagai  nilai  threshold  atau  nilai batas  ambang.  Jika  nilai  intensitas  <  nilai threshold  maka  citra diganti  0,  jika  nilai intensitas ≥ threshold maka citra diganti 1.

## (4) Median
Nilai  tengah  dari intensitas  cahaya  citra. Nilai  intensitas  cahaya  citra  terlebih  dahulu diurutkan, kemudian dicari nilai tengahnya.

## (5) Standar Deviasi
Dasar  penghitungan  standar  deviasi  adalah keinginan  untuk  mengetahui  keragaman  suatu kelompok  data.  Salah  satu  cara  untuk mengetahui  keragaman  dari  suatu  kelompok data  adalah  dengan  mengurangi  setiap  nilai data  dengan rata-rata kelompok  data  tersebut, selanjutnya semua hasilnya dijumlahkan.
1 ) ( 1 2      n x x s n i i
................ (2)
(6) Mean Nilai  rata-rata,  merupakan  total  nilai  dari intensitas  cahaya  secara  keseluruhan  dibagi total pixel.
n x x n i i    1 ..............................
(3)

## METODE PENELITIAN
Dalam  melakukan  proses  binerisasi,  citra yang diinputkan adalah citra berwarna dengan ukuran bebas. Citra berwarna inputan kemudian dijadikan grayscale, dan selanjutnya dilakukan binerisasi. Untuk melakukan grayscale, peneliti  menggunakan  sintak  fungsi dari Matlab.
Peneliti  menggunakan  tool  Matlab  2012. Adapun  sintak  yang  menggunakan  fungsi Matlab,  yaitu:  rgb2gray  (digunakan  untuk mengubah citra ke bentuk grayscale), im2bw(mengubah  citra  ke  bentuk  biner dengan metode otsu/graythresh).
Selain  sintak  fungsi  Matlab,  peneliti menulis  sintak  manual,  untuk  melakukan binerisasi  dengan  metode  mean,  median, modus,  1/9 standar  deviasi.  Akan  tetapi  untuk mencari  nilai  median,  modus  dan  standar deviasi peneliti menggunakan fungsi Matlab.
Citra yang digunakan uji coba sebanyak 10. Seperti Tabel 2.
Tabel 2. Citra Uji Coba Binerisasi
No Citra 1
2
3 4 5 6 7 8 9 10

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  binerisasi  menggunakan  metode Modus seperti Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Binerisasi Metode Modus No Citra Ket. 1 Berhasil 2 Tidak Berhasil 3 Berhasil
4 Kurang Berhasil 5 Berhasil
6
Berhasil
7
Tidak
Berhasil 8 Berhasil 9 Tidak Berhasil 10 Berhasil Hasil  dari  binerisasi  menggunakan  metode Median seperti Tabel 4. Tabel 4. Hasil Binerisasi Metode Median No Citra Ket. 1 Berhasil 2 Kurang Berhasil 3 Berhasil 4 Kurang Berhasil 5 Berhasil 6 Berhasil 7 Berhasil 8
Berhasil 9 Berhasil
10 Berhasil
Hasil  dari  binerisasi  menggunakan  metode modivikasi  standar  deviasi  seperti  Tabel  5. Untuk  mencari  nilai  threshold  dengan  standar deviasi, yaitu nilai_mean + (0.5*standar_deviasi). Tabel 5. Hasil Binerisasi Metode Standar Deviasi No Citra Ket. 1 Berhasil 2 Kurang Berhasil 3
Berhasil 4 Berhasil 5 Berhasil 6 Berhasil
7
Berhasil
8 Berhasil
9 Berhasil 10
Berhasil
Hasil  dari  binerisasi  menggunakan  metode
Iterative seperti Tabel 6. Tabel 6. Hasil Binerisasi Metode Iterative No Citra Ket. 1 Berhasil 2
Berhasil 3 Berhasil 4 Berhasil
5 Berhasil
6 Berhasil 7 Berhasil
8 Berhasil 9 Berhasil 10

## Berhasil
Hasil  dari  binerisasi  menggunakan  metode Mean seperti Tabel 7. Tabel 7. Hasil Binerisasi Metode Mean No Citra Ket. 1 Berhasil 2 Kurang Berhasil
3
Berhasil
4
Berhasil
5
Berhasil
6
Berhasil
7 Berhasil 8 Berhasil 9 Berhasil 10 Berhasil
Hasil  dari  binerisasi  menggunakan  metode Otsu seperti Tabel 8. Tabel 8. Hasil Binerisasi Metode Otsu No Citra Ket. 1 Berhasil 2
Berhasil
3 Kurang Berhasil
4
Berhasil 5 Berhasil
6 Berhasil
7
Berhasil
8 Berhasil 9 Berhasil
10 Kurang Berhasil
Dapat  ditarik  kesimpulan,  bahwa  metode yang  paling  banyak  mengubah  citra  biner dengan  baik,  yaitu  metode iterative.  Hasil secara keseluruhan dalam Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Presentasi Keberhasilan Binerisasi
No Metode Berhasil Kurang Berhasil Tidak Berhasil 1 Modus 6 3 1 2 Median 8 2 - 3 Standar Deviasi 9 1 - 4 Iterative 10 - - 5 Mean 9 1 - 6 Otsu 8 2 -

## SIMPULAN
1. Metode yang paling baik dalam melakukan thresholding, yaitu iterative.
2. Urutan  metode  dalam  binerisasi  dari  yang terbaik,  yaitu:  iterative,  mean,  standar deviasi, otsu, median, modus.
3. Metode yang sangat buruk dalam binerisasi adalah modus.

## DAFTAR RUJUKAN
- Basuki,  Achmad.  2005. Pengolahan  Citra
Menggunakan  Visual  Basic.  Graha  Ilmu:
Yogyakarta. - Irawan,  Feriza  A.  2012. Buku  Pintar Pemrograman Matlab. Mediakom: Yogyakarta. - Kadir,  Abdul.  2013. Teori  dan  Aplikasi Pengolahan Citra. Andi: Yogyakarta.
- Paulus,  Erick.  2007.  Cepat  Mahit GUI Matlab. Andi: Yogyakarta.
- Prasetyo,  Eko.  2011. Pengolahan  Citra Digital  dan  Aplikasinya  Menggunakan Matlab. Andi: Yogyakarta.
- Putra,  Darma.  2010. Pengolahan  Citra Digital. Andi: Yogyakarta.