Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  1066-1084 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Deteksi Tepi Citra Dengan Metode Laplacian of Gaussian Dan Metode Canny
Bosker Sinaga* 1 , Jonson Manurung 2 , Monalisa Hotmauli Silalahi 3 , Sethu Ramen 4 STMIK Pelita Nusantara, Medan, Indonesia Jalan Iskandar Muda No.1 Medan, Sumatera Utara, Indonesia *boskersinaga@gmail.com

## Abstract
The research conducted is testing the accuracy of the level of similarity of the management of STMIK Pelita Nusantara. The facial images tested were 17 images and 136 tests in each method (Laplacian of Gaussian (LoG), Canny, and the combination of LoG + Canny). Tests were carried out using Matlab R2017b. From the test results, the researchers concluded that the accuracy of the highest level of similarity is the Laplacian of Gaussian method, namely images  12 and 17 with a percentage of 99.85%, then the Canny method, namely images 4 and 7 with a percentage of 99.53% and the lowest is the combination of the two methods. (LoG + Canny) namely images 6  and  13  with  a  percentage  of  98.14%.  And  the  highest  average  accuracy  of  the  similarity window  is  the  Laplacian  of  Gaussian  method  with  a  percentage  of  49.91%,  then  the  Canny method  with  a  percentage  of  38.19%  and  the  lowest  is  the  combination  of  the  two  methods (LoG + Canny) with a percentage of 37.81%.
Keywords: Edge Detection, Canny, Laplacian of Gaussian

## Abstrak
Penelitian yang dilakukan yaitu pengujian akurasi tingkat kemiripan wajah manajemen STMIK Pelita  Nusantara.  Citra  wajah  yang  diuji  sebanyak  17  citra  dan  136  pengujian  pada  setiap metode  (Laplacian  of  Gaussian  (LoG),  Canny,  dan  penggabungan  LoG  +  Canny).  Pengujian dilakukan  dengan  menggunakan  Matlab  R2017b.  Dari  hasil  pengujian  peneliti  menarik kesimpulan  bahwa  akurasi  tingkat  kemiripan  paling  tinggi  adalah  metode  Laplacian  of Gaussian  yaitu  citra12  dan  17  dengan  persentase  99,85%,  selanjutnya  metode  Canny  yaitu citra  4  dan  7  dengan  persentase  99,53%  dan  paling  rendah  adalah  penggabungan  kedua metode tersebut (LoG + Canny) yaitu citra 6 dan 13 dengan persentase 98,14%. Dan rata-rata akurasi  tingkap  kemiripan  paling  tuinggi  adalah  metode  Laplacian  of  Gaussian  dengan persentase  49,91%,  selanjutnya  metode  Canny  dengan  persentase  38,19%  dan  paling rendah adalah penggabungan kedua metode tersebut (LoG + Canny) dengan persentase 37,81%.
Kata Kunci: Deteksi Tepi, Canny, Laplacian Of Gaussian

## 1. PENDAHULUAN
Pengunaan  teknologi  saat  ini  semakin  maju.  Teknologi  juga  bisa mendeteksi  tingkat  kemiripan  citra.  Waktu  pemrosesan  citra  periode mengacu  pada  pemrosesan  citra,  penggunaan  operasi  matematika  untuk mendapatkan  citra  yang  unggul  atau  untuk  mengekstrak  beberapa  catatan bermanfaat darinya. Ini adalah semacam dispensasi tanda di mana masukan dapat  berupa  citra  seperti  badan  video  atau  gambar  dan  keluaran  dapat berupa citra atau ciri-ciri yang terkait dengan citra itu. Pemrosesan gambar adalah  generasi  yang  berkembang  secara  tidak  terduga  saat  ini,  dengan berbagai  paketnya  dalam  berbagai  faktor  sains,  teknik,  manajemen, perusahaan, dan gaya hidup olahraga sehari-hari dan juga merupakan lokasi studi  menengah[19].  Pemrosesan  citra  adalah  metode  yang  bermanfaat
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  1066-1084 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
dalam  meningkatkan  citra  mentah  yang  diperoleh  dari  kamera  atau  sensor yang  ditempatkan  untuk  beragam  paket  yang  terdiri  dari  peningkatan  citra yang  diperoleh  dari  pesawat  luar  angkasa  tak  berawak,  probe  area,  dan penerbangan  pengintaian  angkatan  laut.  Pemrosesan  gambar  menemukan paket  di  berbagai  wilayah  bersama  dengan  Penginderaan  Jauh,  Pencitraan Medis, Evaluasi Tidak Merusak, Studi Forensik, Tekstil, Ilmu Material, Militer, Industri  Film,  Pemrosesan  dokumen,  Seni  grafis,  dan  Industri Percetakan[18].  Bagian  berikut  menjelaskan  langkah-langkah  khusus  dalam pemrosesan citra, terutama strategi segmentasi citra dan deteksi faset yang didasarkan pada faset secara total.
Dalam  deteksi  citra  tingkat  kemiripan  perlu  dilakukan  untuk mengetahui  persentase  tingkat  kemiripan  pada  citra  wajah.  STMIK  Pelita Nusantara  merupakan  lembaga  Perguruan  Tinggi  yang  beralamat  di  JL. Iskandar Muda No. 1 Medan yang memiliki banyak pegawai dan dosen. Untuk itu akan dilakukan penelitian tingkat kemiripan pada citra wajah manajemen STMIK  Pelita  Nusantara.  Segmentasi  citra  adalah  pemisahan  bagian  teks dengan  latarnya.  Masing-masing  bagian  ini  diproses  dengan  teknik pengolahan  citra[18].  Bagian  teks  dipertajam,  sedangkan  bagian  latar  yang mengandung noise akan  mengalami  proses  restorasi[5].  Deteksi  tepi  ( Edge Detection )  pada  citra  merupakan  proses  yang  menghasilkan  tepi-tepi  dari objek citra dengan tujuan untuk menandai bagian yang menjadi detail  citra dan mempertegas teks pada citra serta untuk memperbaiki detail dari citra yang  kabur[3].  Proses  deteksi  tepi  seringkali  ditempatkan  sebagai  langkah pertama  dalam  aplikasi  segmentasi  citra,  yang  bertujuan  untuk  mengenali objek-objek  yang  terdapat  dalam  citra  ataupun  konteks  citra  secara keseluruhan.  Deteksi  tepi  berfungsi  untuk  mengidentifikasi  garis  batas ( boundary )  dari  suatu  objek  yang  terdapat  pada  citra.  Tepian  dapat dipandang  sebagai  lokasi  piksel  dimana  terdapat  nilai  perbedaan  intensitas citra  secara  ekstrim[4].  Sebuah edge  detector bekerja  dengan  cara mengidentifikasi  dan  menonjolkan  lokasi-lokasi  piksel  yang  memiliki karakteristik tersebut.
Dalam  pengolahan  citra  terdapat  berbagai  macam  operator  atau  filter yang  dapat  digunakan  dalam  pendeteksian  tepi  pada  citra[7].  Deteksi  tepi adalah  proses  untuk  menemukan  perubahan  intesitas  yang  berbeda  nyata dalam  sebuah  bidang  citra.  Metode canny merupakan  deteksi  tepi  dengan tingkat kesalahan minimum, yang mana deteksi ini menghasilkan citra tepian optimal.  Metode Laplacian  of  Gaussian merupakan  deteksi  tepi  yang dikembangkan  dari  turunan  kedua,  metode  ini  berbentuk  omny  directional (tidak horizontal dan tidak vertikal).
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  1066-1084 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 1) Pengumpulan Data
Langkah  yang  dilakukan  pada  Pengumpulan  Data  yaitu  sumber  data penelitian dibedakan menjadi 2, yaitu sumber data primer dan sumber data sekunder. Data primer dalam penelitian ini data berupa data-data citra wajah dosen sturktural dan  pegawai STMIK  Pelita Nusantara. Data sekunder yang digunakan  yaitu  dengan  mencari  jurnal-jurnal  yang  mendukung  penelitian yang akan dilakukan dan sesuia dengan topik penelitian. Dari penelitian yang sudah  dilakukan  yaitu  melakukan  pengumpulan  data  dan  dan  analisis  data. Citra yang digunakan adalah citra wajah sebanyak 17 citra dari manajemen STMIK Pelita Nusantara. Berikut data citra yang sudah dikumpulkan:
Gambar 2. Citra Asli
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  1066-1084 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2) Menganalisis Data
Menganalisis  data  untuk  mendapat  hasil  sesuai  dengan  rumusan masalah  dan  tujuan  yang  dipaparkan  dalam  pendahuluan.  Tahap  untuk menganalisis citra (deteksi tepi) yaitu :
a) Membaca Citra
Citra digital didapatkan dari hasil kamera dengan format JPG. b) Deteksi tepi Citra dikenal sebagai citra RGB. Selanjutnya dilakukan penyederhanaan  dengan  mengubah  intensitas  warna  dengan  keabu- abuan.
c) Analisa Citra Analisa  citra  dilakukan  dengam  menggunakan  metode laplacian  of gaussian , metode canny dan menggabungakan kedua metode tersebut ( laplacian of gaussian + canny ).
d) Segmentasi Citra Untuk mendapatkan citra yang labih baik, dilakukan segmentasi citra agar jelas objek objek tersegmentasi. Proses ini dilakukan agar warna lebih kontras dan menjadi wana putih.
e) Identifikasi Citra
Proses  identifikas  citra  untuk  melihat  Nilai  didatabase  dan  Hasil Scanning. Dari Nilai didatabase dan Hasil Scanning didapatkan Analisa akurasi tingkat kemiripan wajah.

## 3) Penyusunan Laporan Akhir
Pada  tahapan  ini  peneliti  menyusun  laporan  akhir  penelitian  untuk dikumpulkan  ke  LPMM  STMIK  Pelita  Nusantara  sebagai  laporan  akhir pertanggung  jawaban  sesuai  dengan  jadwal  yang  sudah  ditentukan  oleh LPMM STMIK Pelita Nusantara.

## 4) Publikasi Jurnal Ilmiah
Pada  tahap  akhir  sebagai  luaran  penelitian  yaitu  publikasi  jurnal nasional terakreditasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  17  citra  yang  ada,  maka  perbandingan  yang  dilakukan  sebanyak 136  perbandingan  citra.  Berikut  table  citra  yang  akan  dibandingkan.  Dari hasil pengujian perbandingan citra maka dihasilkan segmentasi citra dengan metode laplacian of gaussian sepeti gambar berikut:
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  1066-1084 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 3. Segmentasi citra dengan metode Laplacian of Gaussian
Table 1. Akurasi Tingkat Kemiripan Perbandingan Citra dengan metode
Laplacian of Gaussian No  Nomor Citra Nilai didatabase ( pix_ref ) ( Pixel ) Hasil Scanning ( pix_proc ) ( Pixel ) Tingkat Kemiripan (%) Errors (%) 1 1 2 2461 12227 20,13 79,87 2 1 3 2461 89933 2,74 97,26 3 1 4 2461 4469 55,07 44,93 4 1 5 2461 1980 80,46 19,54 5 1 6 2461 3935 62,54 37,46 6 1 7 2461 6336 38,84 61,16 7 1 8 2461 3996 61,59 38,41 8 1 9 2461 5421 45,40 54,60 9 1  10 2461 5867 41,95 58,05 10 1  11 2461 4842 50,83 49,17 11 1  12 2461 3245 75,84 24,16 12 1  13 2461 4413 55,77 44,23 13 1  14 2461 2545 96,70 3,30 14 1  15 2461 2038 82,81 17,19 15 1  16 2461 514 20,89 79,11 16 1  17 2461 3240 75,96 24,04 17 2 3 12227 89933 13,60 86,40 18 2 4 12227 4469 36,55 63,45 19 2 5 12227 1980 16,19 83,81 20 2 6 12227 3935 32,18 67,82 21 2 7 12227 6336 51,82 48,18 22 2 8 12227 3996 32,68 67,32 23 2 9 12227 5421 44,34 55,66 24 2  10 12227 5867 47,98 52,02
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  1066-1084 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No  Nomor Citra Nilai didatabase ( pix_ref ) ( Pixel ) Hasil Scanning ( pix_proc ) ( Pixel ) Tingkat Kemiripan (%) Errors (%) 25 2  11 12227 4842 39,60 60,40 26 2  12 12227 3245 26,54 73,46 27 2  13 12227 4413 36,09 63,91 28 2  14 12227 2545 20,81 79,19 29 2  15 12227 2038 16,67 83,33 30 2  16 12227 514 4,20 95,80 31 2  17 12227 3240 26,50 73,50 32 3 4 89933 4469 4,97 95,03 33 3 5 89933 1980 2,20 97,80 34 3 6 89933 3935 4,38 95,62 35 3 7 89933 6336 7,05 92,95 36 3 8 89933 3996 4,44 95,56 37 3 9 89933 5421 6,03 93,97 38 3  10 89933 5867 6,52 93,48 39 3  11 89933 4842 5,38 94,62 40 3  12 89933 3245 3,61 96,39 41 3  13 89933 4413 4,91 95,09 42 3  14 89933 2545 2,83 97,17 43 3  15 89933 2038 2,27 97,73 44 3  16 89933 514 0,57 99,43 45 3  17 89933 3240 3,60 96,40 46 4 5 4469 1980 44,31 55,69 47 4 6 4469 3935 88,05 11,95 48 4 7 4469 6336 70,53 29,47 49 4 8 4469 3996 89,42 10,58 50 4 9 4469 5421 82,44 17,56 51 4  10 4469 5867 76,17 23,83 52 4  11 4469 4842 92,30 7,70 53 4  12 4469 3245 72,61 27,39 54 4  13 4469 4413 98,75 1,25 55 4  14 4469 2545 56,95 43,05 56 4  15 4469 2038 45,60 54,40 57 4  16 4469 514 11,50 88,50 58 4  17 4469 3240 72,50 27,50 59 5 6 1980 3935 50,32 49,68 60 5 7 1980 6336 31,25 68,75 61 5 8 1980 3996 49,55 50,45 62 5 9 1980 5421 36,52 63,48 63 5  10 1980 5867 33,75 66,25 64 5  11 1980 4842 40,89 59,11 65 5  12 1980 3245 61,02 38,98 66 5  13 1980 4413 44,87 55,13 67 5  14 1980 2545 77,80 22,20 68 5  15 1980 2038 97,15 2,85
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  1066-1084 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No  Nomor Citra Nilai didatabase ( pix_ref ) ( Pixel ) Hasil Scanning ( pix_proc ) ( Pixel ) Tingkat Kemiripan (%) Errors (%) 69 5  16 1980 514 25,96 74,04 70 5  17 1980 3240 61,11 38,89 71 6 7 3935 6336 62,11 37,89 72 6 8 3935 3996 98,47 1,53 73 6 9 3935 5421 72,59 27,41 74 6  10 3935 5867 67,07 32,93 75 6  11 3935 4842 81,27 18,73 76 6  12 3935 3245 82,47 17,53 77 6  13 3935 4413 89,17 10,83 78 6  14 3935 2545 64,68 35,32 79 6  15 3935 2038 51,79 48,21 80 6  16 3935 514 13,06 86,94 81 6  17 3935 3240 82,34 17,66 82 7 8 6336 3996 63,07 36,93 83 7 9 6336 5421 85,56 14,44 84 7  10 6336 5867 92,60 7,40 85 7  11 6336 4842 76,42 23,58 86 7  12 6336 3245 51,22 48,78 87 7  13 6336 4413 69,65 30,35 88 7  14 6336 2545 40,17 59,83 89 7  15 6336 2038 32,17 67,83 90 7  16 6336 514 8,11 91,89 91 7  17 6336 3240 51,14 48,86 92 8 9 3996 5421 73,71 26,29 93 8  10 3996 5867 68,11 31,89 94 8  11 3996 4842 82,53 17,47 95 8  12 3996 3245 81,21 18,79 96 8  13 3996 4413 90,55 9,45 97 8  14 3996 2545 63,69 36,31 98 8  15 3996 2038 51,00 49,00 99 8  16 3996 514 12,86 87,14 100  8  17 3996 3240 81,08 18,92 101  9  10 5421 5867 92,40 7,60 102  9  11 5421 4842 89,32 10,68 103  9  12 5421 3245 59,86 40,14 104  9  13 5421 4413 81,41 18,59 105  9  14 5421 2545 46,95 53,05 106  9  15 5421 2038 37,59 62,41 107  9  16 5421 514 9,48 90,52 108  9  17 5421 3240 59,77 40,23 109  10  11 5867 4842 82,53 17,47 110  10  12 5867 3245 55,31 44,69 111  10  13 5867 4413 75,22 24,78 112  10  14 5867 2545 43,38 56,62
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  1066-1084 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No  Nomor Citra Nilai didatabase ( pix_ref ) ( Pixel ) Hasil Scanning ( pix_proc ) ( Pixel ) Tingkat Kemiripan (%) Errors (%) 113  10  15 5867 2038 34,74 65,26 114  10  16 5867 514 8,76 91,24 115  10  17 5867 3240 55,22 44,78 116  11  12 4842 3245 67,02 32,98 117  11  13 4842 4413 91,14 8,86 118  11  14 4842 2545 52,56 47,44 119  11  15 4842 2038 42,09 57,91 120  11  16 4842 514 10,62 89,38 121  11  17 4842 3240 66,91 33,09 122  12  13 3245 4413 73,53 26,47 123  12  14 3245 2545 78,43 21,57 124  12  15 3245 2038 62,80 37,20 125  12  16 3245 514 15,84 84,16 126  12  17 3245 3240 99,85 0,15 127  13  14 4413 2545 57,67 42,33 128  13  15 4413 2038 46,18 53,82 129  13  16 4413 514 11,65 88,35 130  13  17 4413 3240 73,42 26,58 131  14  15 2545 2038 80,08 19,92 132  14  16 2545 514 20,20 79,80 133  14  17 2545 3240 78,55 21,45 134  15  16 2038 514 25,22 74,78 135  15  17 2038 3240 62,90 37,10 136  16  17 514 3240 15,86 84,14 Rata-rata 49,91 50,09 Dari  hasil  pengujian  tabel  1  dengan  metode laplacian  of  gaussian menunjukkan  bahwa  Akurasi  tingkat  kemiripan  paling  tinggi  adalah  antara Citra 12 dan 17 (99,85%), selanjutnya Citra 4 dan 13 (98,75%), Citra 6 dan 8 (98,47%), Citra 5 dan 15 (97,15%), Citra 1 dan 14 (96,70%), Citra 7 dan 10 (92,60%), Citra 9 dan 10 (92,40%), Citra 4 dan 11 (92,30%), Citra 11 dan 13 (91,14%),  Citra  8  dna  13  (90,55%)  dan  seterusnya.  Dan  tingkat  akurasi kemiripan paling rendah adalah citra3 dan 16 (0,57%). Dengan analisa rata- rata  akurasi  tingkat  kemiripan  49,91%  dan error 50,09%  dari  17  citra  dan 136 pengujian perbandingan. Dari hasil Analisa ini maka dapar dilihat grafik 10  akurasi  tingkat  kemiripan  paling  tinggi  dan  1  akurasi  tingkat  kemiripan paling rendah dengan metode laplacian of gaussian seperti gambar berikut:
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  1066-1084 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 4. Grafik 10 Akurasi Tingkat Kemiripan Paling Tinggi Dan 1 Akurasi Tingkat Kemiripan Paling Rendah dengan metode Laplacian of Gaussian Selanjutnya pengujian perbandingan citra dengan metode canny maka dihasilkan segmentasi citra sepeti gambar berikut:
Gambar 5. Segmentasi citra dengan metode Canny
Tabel 2. Akurasi Tingkat Kemiripan Perbandingan Citra dengan metode
Canny No  Nomor Citra Nilai didatabase ( pix_ref ) ( Pixel ) Hasil Scanning ( pix_proc ) ( Pixel ) Tingkat Kemiripan (%) Errors (%) 1 1 2 418 11458 3,65 96,35 2 1 3 418 91186 0,46 99,54 3 1 4 418 3428 12,19 87,81 4 1 5 418 1342 31,15 68,85 5 1 6 418 3977 10,51 89,49 6 1 7 418 3412 12,25 87,75 7 1 8 418 458 91,27 8,73 8 1 9 418 613 68,19 31,81 9 1  10 418 4339 9,63 90,37
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  1066-1084 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No Nomor Citra Nilai didatabase ( pix_ref ) ( Pixel ) Hasil Scanning ( pix_proc ) ( Pixel ) Tingkat Kemiripan (%) Errors (%) 10 1  11 418 1488 28,09 71,91 11 1  12 418 1172 35,67 64,33 12 1  13 418 3862 10,82 89,18 13 1  14 418 1698 24,62 75,38 14 1  15 418 1466 28,51 71,49 15 1  16 418 2345 17,83 82,17 16 1  17 418 595 70,25 29,75 17 2 3 11458 91186 12,57 87,43 18 2 4 11458 3428 29,92 70,08 19 2 5 11458 1342 11,71 88,29 20 2 6 11458 3977 34,71 65,29 21 2 7 11458 3412 29,78 70,22 22 2 8 11458 458 4,00 96,00 23 2 9 11458 613 5,35 94,65 24 2  10 11458 4339 37,87 62,13 25 2  11 11458 1488 12,99 87,01 26 2  12 11458 1172 10,23 89,77 27 2  13 11458 3862 33,71 66,29 28 2  14 11458 1698 14,82 85,18 29 2  15 11458 1466 12,79 87,21 30 2  16 11458 2345 20,47 79,53 31 2  17 11458 595 5,19 94,81 32 3 4 91186 3428 3,76 96,24 33 3 5 91186 1342 1,47 98,53 34 3 6 91186 3977 4,36 95,64 35 3 7 91186 3412 3,74 96,26 36 3 8 91186 458 0,50 99,50 37 3 9 91186 613 0,67 99,33 38 3  10 91186 4339 4,76 95,24 39 3  11 91186 1488 1,63 98,37 40 3  12 91186 1172 1,29 98,71 41 3  13 91186 3862 4,24 95,76 42 3  14 91186 1698 1,86 98,14 43 3  15 91186 1466 1,61 98,39 44 3  16 91186 2345 2,57 97,43 45 3  17 91186 595 0,65 99,35 46 4 5 3428 1342 39,15 60,85 47 4 6 3428 3977 86,2 13,80 48 4 7 3428 3412 99,53 0,47 49 4 8 3428 458 13,36 86,64 50 4 9 3428 613 17,88 82,12 51 4  10 3428 4339 79,00 21,00 52 4  11 3428 1488 43,41 56,59 53 4  12 3428 1172 34,19 65,81
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  1066-1084 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No Nomor Citra Nilai didatabase ( pix_ref ) ( Pixel ) Hasil Scanning ( pix_proc ) ( Pixel ) Tingkat Kemiripan (%) Errors (%) 54 4  13 3428 3862 88,76 11,24 55 4  14 3428 1698 49,53 50,47 56 4  15 3428 1466 42,77 57,23 57 4  16 3428 2345 68,41 31,59 58 4  17 3428 595 17,36 82,64 59 5 6 1342 3977 33,74 66,26 60 5 7 1342 3412 39,33 60,67 61 5 8 1342 458 34,13 65,87 62 5 9 1342 613 45,68 54,32 63 5  10 1342 4339 30,93 69,07 64 5  11 1342 1488 90,19 9,81 65 5  12 1342 1172 87,33 12,67 66 5  13 1342 3862 34,75 65,25 67 5  14 1342 1698 79,03 20,97 68 5  15 1342 1466 91,54 8,46 69 5  16 1342 2345 57,23 42,77 70 5  17 1342 595 44,34 55,66 71 6 7 3977 3412 85,79 14,21 72 6 8 3977 458 11,52 88,48 73 6 9 3977 613 15,41 84,59 74 6  10 3977 4339 91,66 8,34 75 6  11 3977 1488 37,42 62,58 76 6  12 3977 1172 29,47 70,53 77 6  13 3977 3862 97,11 2,89 78 6  14 3977 1698 42,70 57,30 79 6  15 3977 1466 36,86 63,14 80 6  16 3977 2345 58,96 41,04 81 6  17 3977 595 14,96 85,04 82 7 8 3412 458 13,42 86,58 83 7 9 3412 613 17,97 82,03 84 7  10 3412 4339 78,64 21,36 85 7  11 3412 1488 43,61 56,39 86 7  12 3412 1172 34,35 65,65 87 7  13 3412 3862 88,35 11,65 88 7  14 3412 1698 49,77 50,23 89 7  15 3412 1466 42,97 57,03 90 7  16 3412 2345 68,73 31,27 91 7  17 3412 595 17,44 82,56 92 8 9 458 613 74,71 25,29 93 8  10 458 4339 10,56 89,44 94 8  11 458 1488 30,78 69,22 95 8  12 458 1172 39,08 60,92 96 8  13 458 3862 11,86 88,14 97 8  14 458 1698 26,97 73,03
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  1066-1084 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No Nomor Citra Nilai didatabase ( pix_ref ) ( Pixel ) Hasil Scanning ( pix_proc ) ( Pixel ) Tingkat Kemiripan (%) Errors (%) 98 8  15 458 1466 31,24 68,76 99 8  16 458 2345 19,53 80,47 100  8  17 458 595 76,97 23,03 101  9  10 613 4339 14,13 85,87 102  9  11 613 1488 41,20 58,80 103  9  12 613 1172 52,30 47,70 104  9  13 613 3862 15,87 84,13 105  9  14 613 1698 36,10 63,90 106  9  15 613 1466 41,81 58,19 107  9  16 613 2345 26,14 73,86 108  9  17 613 595 97,06 2,94 109  10  11 4339 1488 34,29 65,71 110  10  12 4339 1172 27,01 72,99 111  10  13 4339 3862 89,01 10,99 112  10  14 4339 1698 39,13 60,87 113  10  15 4339 1466 33,79 66,21 114  10  16 4339 2345 54,04 45,96 115  10  17 4339 595 13,71 86,29 116  11  12 1488 1172 78,76 21,24 117  11  13 1488 3862 38,53 61,47 118  11  14 1488 1698 87,63 12,37 119  11  15 1488 1466 98,52 1,48 120  11  16 1488 2345 63,45 36,55 121  11  17 1488 595 39,99 60,01 122  12  13 1172 3862 30,35 69,65 123  12  14 1172 1698 69,02 30,98 124  12  15 1172 1466 79,95 20,05 125  12  16 1172 2345 49,98 50,02 126  12  17 1172 595 50,77 49,23 127  13  14 3862 1698 43,97 56,03 128  13  15 3862 1466 37,96 62,04 129  13  16 3862 2345 60,72 39,28 130  13  17 3862 595 15,41 84,59 131  14  15 1698 1466 86,34 13,66 132  14  16 1698 2345 72,41 27,59 133  14  17 1698 595 35,04 64,96 134  15  16 1466 2345 62,52 37,48 135  15  17 1466 595 40,59 59,41 136  16  17 2345 595 25,37 74,63 Rata-rata 38,19 61,81 Dari  tabel  2  pengujian  dengan  metode canny menunjukkan  bahwa Akurasi tingkat kemiripan paling tinggi adalah antara Citra 4 dan 7 (99,53%), selanjutnya Citra 11 dan 15 (98,52%), Citra 6 dan 13 (97,11%), Citra 9 dan
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  1066-1084 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
17 (97,06%), Citra 6 dan 10 (91,66%), Citra 5 dan 15 (91,54%), Citra 1 dan 8
(91,27%), Citra 5 dan 11 (90,19%), Citra 10 dan 13 (89,01%), Citra 4 dna 13 (88,76%) dan seterusnya. Dengan analisa rata-rata akurasi tingkat kemiripan 38,19%  dan  error  61,81%  dari  17  citra  dan  136  pengujian  perbandingan. Dan  tingkat  akurasi  kemiripan  paling  rendah  adalah  citra1  dan  3  (0,46%). Dari hasil Analisa ini maka dapar dilihat grafik 10 akurasi tingkat kemiripan paling tinggi dan 1 akurasi tingkat kemiripan paling rendah dengan metode canny seperti gambar berikut:
Gambar 6 . Grafik 10 Akurasi Tingkat Kemiripan Paling Tinggi Dan 1 Akurasi Tingkat Kemiripan Paling Rendah dengan metode Canny
Tabel 3. Akurasi Tingkat Kemiripan Perbandingan Citra dengan metode LoG + Canny No  Nomor Citra Nilai didatabase ( pix_ref ) ( Pixel ) Hasil Scanning ( pix_proc ) ( Pixel ) Tingkat Kemiripan (%) Errors (%) 1 1 2 2461 11458 21,48 78,52 2 1 3 2461 91186 2,70 97,30 3 1 4 2461 3428 71,79 28,21 4 1 5 2461 1342 54,53 45,47 5 1 6 2461 3977 61,88 38,12 6 1 7 2461 3412 72,13 27,87 7 1 8 2461 458 18,61 81,39 8 1 9 2461 613 24,91 75,09 9 1  10 2461 4339 56,72 43,28 10 1  11 2461 1488 60,46 39,54 11 1  12 2461 1172 47,62 52,38 12 1  13 2461 3862 63,72 36,28 13 1  14 2461 1698 69,00 31,00 14 1  15 2461 1466 59,57 40,43 15 1  16 2461 2345 95,29 4,71 16 1  17 2461 595 24,18 75,82 17 2 3 11458 91186 13,41 86,59 18 2 4 11458 3428 28,04 71,96 19 2 5 11458 1342 10,98 89,02 20 2 6 11458 3977 32,53 67,47 21 2 7 11458 3412 27,91 72,09
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  1066-1084 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No  Nomor Citra Nilai didatabase ( pix_ref ) ( Pixel ) Hasil Scanning ( pix_proc ) ( Pixel ) Tingkat Kemiripan (%) Errors (%) 22 2 8 11458 458 3,75 96,25 23 2 9 11458 613 5,01 94,99 24 2  10 11458 4339 35,49 64,51 25 2  11 11458 1488 12,17 87,83 26 2  12 11458 1172 9,59 90,41 27 2  13 11458 3862 31,59 68,41 28 2  14 11458 1698 13,89 86,11 29 2  15 11458 1466 11,99 88,01 30 2  16 11458 2345 19,18 80,82 31 2  17 11458 595 4,87 95,13 32 3 4 91186 3428 3,81 96,19 33 3 5 91186 1342 1,49 98,51 34 3 6 91186 3977 4,42 95,58 35 3 7 91186 3412 3,79 96,21 36 3 8 91186 458 0,51 99,49 37 3 9 91186 613 0,68 99,32 38 3  10 91186 4339 4,82 95,18 39 3  11 91186 1488 1,65 98,35 40 3  12 91186 1172 1,30 98,70 41 3  13 91186 3862 4,29 95,71 42 3  14 91186 1698 1,89 98,11 43 3  15 91186 1466 1,63 98,37 44 3  16 91186 2345 2,61 97,39 45 3  17 91186 595 0,66 99,34 46 4 5 3428 1342 30,03 69,97 47 4 6 3428 3977 88,99 11,01 48 4 7 3428 3412 76,35 23,65 49 4 8 3428 458 10,25 89,75 50 4 9 3428 613 13,72 86,28 51 4  10 3428 4339 97,09 2,91 52 4  11 3428 1488 33,30 66,70 53 4  12 3428 1172 26,23 73,77 54 4  13 3428 3862 86,42 13,58 55 4  14 3428 1698 38,00 62,00 56 4  15 3428 1466 32,80 67,20 57 4  16 3428 2345 52,47 47,53 58 4  17 3428 595 13,31 86,69 59 5 6 1342 3977 49,79 50,21 60 5 7 1342 3412 58,03 41,97 61 5 8 1342 458 23,13 76,87 62 5 9 1342 613 30,96 69,04 63 5  10 1342 4339 45,63 54,37 64 5  11 1342 1488 75,15 24,85 65 5  12 1342 1172 59,19 40,81 66 5  13 1342 3862 51,27 48,73
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  1066-1084 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No  Nomor Citra Nilai didatabase ( pix_ref ) ( Pixel ) Hasil Scanning ( pix_proc ) ( Pixel ) Tingkat Kemiripan (%) Errors (%) 67 5  14 1342 1698 85,76 14,24 68 5  15 1342 1466 74,04 25,96 69 5  16 1342 2345 84,43 15,57 70 5  17 1342 595 30,05 69,95 71 6 7 3977 3412 86,71 13,29 72 6 8 3977 458 11,64 88,36 73 6 9 3977 613 15,58 84,42 74 6  10 3977 4339 90,69 9,31 75 6  11 3977 1488 37,81 62,19 76 6  12 3977 1172 29,78 70,22 77 6  13 3977 3862 98,14 1,86 78 6  14 3977 1698 43,15 56,85 79 6  15 3977 1466 37,26 62,74 80 6  16 3977 2345 59,59 40,41 81 6  17 3977 595 15,12 84,88 82 7 8 3412 458 7,23 92,77 83 7 9 3412 613 9,67 90,33 84 7  10 3412 4339 68,48 31,52 85 7  11 3412 1488 23,48 76,52 86 7  12 3412 1172 18,50 81,50 87 7  13 3412 3862 60,95 39,05 88 7  14 3412 1698 26,80 73,20 89 7  15 3412 1466 23,14 76,86 90 7  16 3412 2345 37,01 62,99 91 7  17 3412 595 9,39 90,61 92 8 9 458 613 15,34 84,66 93 8  10 458 4339 92,09 7,91 94 8  11 458 1488 37,24 62,76 95 8  12 458 1172 29,33 70,67 96 8  13 458 3862 96,65 3,35 97 8  14 458 1698 42,49 57,51 98 8  15 458 1466 36,69 63,31 99 8  16 458 2345 58,68 41,32 100  8  17 458 595 14,89 85,11 101  9  10 613 4339 80,04 19,96 102  9  11 613 1488 27,45 72,55 103  9  12 613 1172 21,62 78,38 104  9  13 613 3862 71,24 28,76 105  9  14 613 1698 31,32 68,68 106  9  15 613 1466 27,04 72,96 107  9  16 613 2345 43,26 56,74 108  9  17 613 595 10,98 89,02 109  10  11 4339 1488 25,36 74,64 110  10  12 4339 1172 19,98 80,02 111  10  13 4339 3862 65,83 34,17
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  1066-1084 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No  Nomor Citra Nilai didatabase ( pix_ref ) ( Pixel ) Hasil Scanning ( pix_proc ) ( Pixel ) Tingkat Kemiripan (%) Errors (%) 112  10  14 4339 1698 28,94 71,06 113  10  15 4339 1466 24,99 75,01 114  10  16 4339 2345 39,97 60,03 115  10  17 4339 595 10,14 89,86 116  11  12 1488 1172 24,20 75,80 117  11  13 1488 3862 79,76 20,24 118  11  14 1488 1698 35,07 64,93 119  11  15 1488 1466 30,28 69,72 120  11  16 1488 2345 48,43 51,57 121  11  17 1488 595 12,29 87,71 122  12  13 1172 3862 84,02 15,98 123  12  14 1172 1698 52,33 47,67 124  12  15 1172 1466 45,18 54,82 125  12  16 1172 2345 72,27 27,73 126  12  17 1172 595 18,34 81,66 127  13  14 3862 1698 38,48 61,52 128  13  15 3862 1466 33,22 66,78 129  13  16 3862 2345 53,14 46,86 130  13  17 3862 595 13,48 86,52 131  14  15 1698 1466 57,60 42,40 132  14  16 1698 2345 92,14 7,86 133  14  17 1698 595 23,38 76,62 134  15  16 1466 2345 86,91 13,09 135  15  17 1466 595 29,20 70,80 136  16  17 2345 595 86,39 13,61 Rata-Rata 37,81 62,19
Dari  tabel  3  pengujian  dengan  penggabungan  metode laplacian  of gaussian dan metode canny menunjukkan bahwa Akurasi tingkat kemiripan paling tinggi adalah antara Citra 6 dan 13 (98,14%), selanjutnya Citra 4 dan 10 (97,09%), Citra 8 dan 13 (96,65%), Citra 1 dan 16 (95,29%), Citra 14 dan 16 (92,14%), Citra 8 dan 10 (92,09%), Citra 6 dan 10 (90,69%), Citra 4 dan 6 (88,99%), Citra 15 dan 16 (86,91%), Citra 6 dna 7 (86,71%) dan seterusnya. Dengan  analisa  rata-rata  akurasi  tingkat  kemiripan  37,81%  dan  error 62,19% dari 17 citra dan 136 pengujian perbandingan.  Dan  tingkat akurasi kemiripan paling rendah adalah citra3 dan 8 (0,51%). Dari hasil Analisa ini maka  dapar  dilihat  grafik  10  akurasi  tingkat  kemiripan  paling  tinggi  dan  1 akurasi  tingkat  kemiripan  paling  rendah  dengan  penggabungan  metode laplacian of gaussian dan metode canny seperti gambar berikut:
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  1066-1084 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 7. Grafik 10 Akurasi Tingkat Kemiripan Paling Tinggi Dan 1 Akurasi Tingkat Kemiripan Paling Rendah dengan penggabungan metode Laplacian of Gaussian dan metode Canny
Grafik  rata-rata  akurasi  tingkat  kemiripan  dari  hasil  pengujian  dapat dilihat pad gambar dibawah ini:
Gambar 8. Grafik Rata-rata Akurasi Tingkat Kemiripan
4. SIMPULAN
Dari hasil penelitian dan pengujian yang sudah dilakukan dari 17 citra wajah manajemen STMIK Pelita Nusantara dan 136 pengujian setiap metode, maka  peneliti  menarik  kesimpulan  bahwa  akurasi  tingkat  kemiripan  paling tinggi  adalah  metode laplacian  of  gaussian yaitu  citra12  dan  17  dengan persentase  99,85%,  selanjutnya  metode canny yaitu  citra  4  dan  7  dengan persentase  99,53%  dan  paling  rendah  adalah  penggabungan  kedua  metode tersebut ( LoG + Canny ) yaitu citra 6 dan 13 dengan persentase 98,14%. Dan rata-rata akurasi tingkap kemiripan paling tuinggi adalah metode laplacian of gaussian dengan  persentase  49,91%,  selanjutnya  metode canny dengan persentase  38,19%  dan  paling  rendah  adalah  penggabungan  kedua  metode tersebut ( LoG + Canny ) dengan persentase 37,81%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] The  edge  of  reason:  reporting  and  inference  near  the  detection  limit. (2020). Analytical Methods, 12(3), 401–403. doi:10.1039/c9ay90188d.
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  1066-1084 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[2] Yuan,  W.,  Zhang,  W.,  Lai,  Z.,  &  Zhang,  J.  (2020). Extraction  of  Yardang Characteristics  Using  Object-Based  Image  Analysis  and  Canny  Edge Detection Methods. Remote Sensing, 12(4), 726. doi:10.3390/rs12040726. [3]  Lahani,  J.,  Sulaiman,  H.  A.,  Muniandy,  R.  K.,  &  Bade,  A.  (2018). An Enhanced  Edge  Detection  Method  Based  on  Integration  of  Entropy— Canny  Technique.  Advanced  Science  Letters,  24(3),  1575–1578. doi:10.1166/asl.2018.11112.
[4]  Wang,  G.,  Lopez-Molina,  C.,  &  De  Baets,  B.  (2020). Automated  blob detection  using  iterative  Laplacian  of  Gaussian  filtering  and  unilateral second-order  Gaussian  kernels.  Digital  Signal  Processing,  96,  102592. doi:10.1016/j.dsp.2019.102592.
[5] Kyzalas,  S.,  Nygård,  L.,  Fischer,  B.  M.,  Edmund,  J.  M.,  &  Vogelius,  I.  R.
(2019). EP-1939  Repeatability  of  FDG  PET/CT  based  radiomic  features using  wavelet  and  Laplacian  of  Gaussian  filters.  Radiotherapy  and Oncology, 133, S1056–S1057. doi:10.1016/s0167-8140(19)32359-x.
[6]  Sujitha,  A.  G.,  Vasuki,  D.  P.,  &  Deepan,  A.  A.  (2019). Hybrid  Laplacian Gaussian  Based  Speckle  Removal  in  SAR  Image  Processing.  Journal  of Medical Systems, 43(7). doi:10.1007/s10916-019-1299-0.
[7]  Cho,  Y.,  Kim,  D.,  Saeed,  S.,  Kakli,  M.  U.,  Jung,  S.-H.,  Seo,  J.,  &  Park,  U. (2020). Keypoint  Detection  Using  Higher  Order  Laplacian  of  Gaussian. IEEE Access, 8, 10416–10425. doi:10.1109/access.2020.2965169.
[8]  Qiu,  X.,  Chen,  Z.,  Adnan,  S.,  &  He,  H.  (2020). Improved  MR  image denoising  via  low‐  rank  approximation  and  Laplacian‐of‐Gaussian  edge detector.  IET  Image  Processing,  14(12),  2791–2798.  doi:10.1049/iet- ipr.2019.1648.
[9]  Improved  Canny  Edge  Detection  Technique  using  S-Membership Function. (2019). Regular Issue, 8(6), 43–49. doi:10.35940/ijeat.e7419.088619. [10] Kalbasi,  M.,  &  Nikmehr,  H.  (2020). Noise-Robust,  Reconfigurable  Canny Edge  Detection  and  its  Hardware  Realization.  IEEE  Access,  8,  39934– 39945. doi:10.1109/access.2020.2976860.
[11]  Chung,  Y.-L.,  &  Lin,  C.-K.  (2020). Application  of  a  Model  that  Combines the  YOLOv3  Object  Detection  Algorithm  and  Canny  Edge  Detection Algorithm  to  Detect  Highway  Accidents.  Symmetry,  12(11),  1875. doi:10.3390/sym12111875.
[12] Wu,  G.,  Yang,  D.,  Chang,  C.,  Yin,  L.,  Luo,  B.,  &  Guo,  H.  (2019). Optimizations of Canny Edge Detection  in Ghost Imaging. Journal of the Korean Physical Society, 75(3), 223–228. doi:10.3938/jkps.75.223.
[13] Akbari Sekehravani, E., Babulak, E., & Masoodi, M. (2020). Implementing canny  edge  detection  algorithm  for  noisy  image.  Bulletin  of  Electrical Engineering and Informatics, 9(4), 1404–1410. doi:10.11591/eei.v9i4.1837.
[14] Moving  Objects  Detection  &  Recognition  using  Hybrid  Canny  Edge Detection  Algorithm  in  Digital  Image  Processing.  (2019).  Special  Issue, 8(9S3), 56–60. doi:10.35940/ijitee.i3010.0789s319.
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  1066-1084 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[15]  Gong,  L.-H.,  Tian,  C.,  Zou,  W.-P.,  &  Zhou,  N.-R.  (2020). Robust  and imperceptible watermarking scheme based on Canny edge detection and SVD in the contourlet domain. Multimedia Tools and Applications, 80(1), 439–461. doi:10.1007/s11042-020-09677-w.
[16]  Sundani,  D.,  Widiyanto,  S.,  Karyanti,  Y.,  …  Wardani,  D.  T.  (2019). Identification  of  Image  Edge  Using  Quantum  Canny  Edge  Detection Algorithm.  Journal  of  ICT  Research  and  Applications,  13(2),  133–144. doi:10.5614/itbj.ict.res.appl.2019.13.2.4.
[17]  Nonato,  L.  G.,  Carmo,  F.  P.,  &  Silva,  C.  T.  (2020). GLoG:  Laplacian  of Gaussian  for  Spatial  Pattern  Detection  in  Spatio-Temporal  Data.  IEEE Transactions  on  Visualization  and  Computer  Graphics,  1–1. doi:10.1109/tvcg.2020.2978847.
[18] Bouganssa,  I.,  Sbihi,  M.,  &  Zaim,  M.  (2019). Laplacian  Edge  Detection Algorithm  for  Road  Signal  Images  and  FPGA  Implementation. International  Journal  of  Machine  Learning  and  Computing,  9(1),  57–61. doi:10.18178/ijmlc.2019.9.1.765
[19]  Yang,  Y.,  Zhao,  X.,  Huang,  M.,  Wang,  X.,  &  Zhu,  Q.  (2021). Multispectral image based germination detection of potato by using supervised multiple threshold segmentation model and Canny edge detector. Computers and Electronics in Agriculture, 182, 106041. doi:10.1016/j.compag.2021.106041. [20]  Budzan, Buchczik, Pawełczyk, & Tůma. (2019). Combining Segmentation and  Edge  Detection  for  Efficient  Ore  Grain  Detection  in  an Electromagnetic  Mill  Classification  System.  Sensors,  19(8),  1805. doi:10.3390/s19081805
[21]  Darma  Putra.  Pengolahan  Citra  Digital.  Yogyakarta:  CV.  Andi  Offset. 2010.
[22]  Dewi,  Lilyana. Perencanaan  Dan  Pembuatan  Aplikasi  Untuk Transfer Warna  Ke  Gambar Greyscale Dengan  Metode  Global Image  Matching. Teknik Informatika S1, Universitas Kristen Petra. 2003.
[23]  Subchan  Ajie  Ari  Bowo.  Anlisis  Deteksi  Tepi  Untuk  Mengidentifikasi Pola  Daun .  Jurusan  Teknik  Elektro  Fakultas  Teknik  Universitas Diponegoro.