## Implementasi Deteksi Tepi menggunakan Metode Quadrant Tree Classifier pada Pemisahan Objek Berbasis Digital Image Processing (Studi Kasus : Objek Bendera Negara)
Aditya Pratama 1 , Charley Orilya Grasselly Alfa Delfiny Hartoyo Uray 2 , Mille Joss 3
1 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Nahdlatul Ulama
1,2 Program Studi Teknologi Informasi, Institut Shanti Bhuana
1 adityapratamabadra@unukalbar.ac.id, 2 charleyorilya2@gmail.com, 3 mill3joss28@gmail.com
Abstract— Edge detection is segmentation of image input that aims  to  determine  the  edge  by  marking  the  detail  part  of  an image.  From  some  previous  studies  it  has  not  been  shown  the results of detection to be able to separate objects from the center of the image input image itself.
The  purpose  of  this  study  is  to  perform  an  edge  detection function  by  dividing  into  nodes  using  the  concept  of  the Quadran Tree Classifier method to be applied to the case study of the object colored image of the using national flag. Some input images have different levels of complexity and pixels, including the Korean flag, Wales flag, and the flying Indonesian flag.
The method is the adoption of  tree data structure, where each has  4  nodes  the  same  number  of  child  nodes.  If  the  node  has children, number of nodes must be 4, recursively doing the loop. The  working  concept  of  this  method  split  and  merge segmentation.  The  results  of  object  segmentation  combined  in accordance with the homogeneity of colors, especially those with confusion.
This  research  show  which  is  able  to  observe  the  scanning pixel  on  image  Korean  flag  and  the  flying  Indonesian  flag, however level pixel 520 x 347 such as Wales flag, this method is unable  to  separate  between  line  object  that  is  not  nudge.  The pixel  resolution  has  an  effect  with  total  time  execution segmentation (minute/sec), total segmentation identified and the total colour.
Keywords  :  edge  detection,  quadrant  tree,  digital  image processing, image, segmentation
Intisari—  Deteksi  tepi  adalah  segmentasi  input  citra  yang bertujuan  untuk  menentukan  tepi  dengan  menandai  bagian detail  dari  suatu  citra.  Dari  beberapa  penelitian  sebelumnya belum  menunjukkan  hasil  deteksi  untuk  dapat  memisahkan objek dari pusat citra masukan citra itu sendiri.
Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan fungsi deteksi tepi  dengan  membagi  menjadi  node  menggunakan  konsep metode  Quadran  Tree  Classifier  untuk  diterapkan  pada  studi kasus  objek  citra  berwarna  menggunakan  bendera  negara. Beberapa  gambar  masukan  memiliki  tingkat  kerumitan  dan piksel  yang  berbeda,  antara  lain  bendera  Korea,  bendera Wales, dan bendera Indonesia yang berkibar.
Metode yang digunakan adalah adopsi struktur data pohon, dimana  masing-masing  memiliki  4  node  dengan  jumlah  child node yang sama. Jika node memiliki anak, jumlah node harus 4,  secara  rekursif  melakukan  loop.  Konsep  kerja  dari  metode split  and  merge  segmentation  ini.  Hasil  segmentasi  objek digabungkan sesuai dengan homogenitas warna, terutama yang memiliki kerancuan.
Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  mampu  mengamati pemindaian  piksel  pada  citra  bendera  Korea  dan  bendera
Indonesia yang berkibar, namun level piksel 520 x 347 seperti bendera  Wales,  metode  ini  tidak  dapat  memisahkan  antara objek  garis  yang  tidak  senggol.  Resolusi  piksel  berpengaruh terhadap  total  waktu  eksekusi  segmentasi  (menit/detik),  total segmentasi yang teridentifikasi dan total warna.
Kata Kunci— Deteksi Tepi, Pohon Kuadran, Pemrosesan Citra Digital, Citra, Segmentasi

## I. P ENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Manusia  adalah  makhluk  visual  yang  mengandalkan penglihatan  untuk  memahami  dunia  sekitarnya.  Mata manusia dapat dengan mudah beradaptasi dan menginterpretasikan    sebuah  objek  untuk  mendapatkan informasi,  dengan  melihat  objek  maka  manusia  dapat mengidentifikasi, mengklasifikasi dan mengetahui perbedaan dan  merasakan  secara  cepat.  Sebuah  objek  didunia  nyata dapat mengalami perubahan baik karena perbedaan siang dan malam;  pengaruh  cahaya  dan  bayangan  [1].  Objek  tersebut bisa berupa gambar atau citra, dimana jika berada pada ruang diskrit  2D  yang  berasal  dari  citra  analog a(x,y) di  ruang kontinyu  2D  melalui  proses  sampling  maka  biasa  yang disebut sebagai proses digitalisasi [2]. Citra digital digunakan sebagai media komunikasi untuk penyampaian informasi.
Terdapat  sebuah  peribahasa “a  picture  is  more  than thousand words” yang berarti dengan sebuah gambar dapat memberikan  informasi  lebih  banyak  dibandingkan  dengan seribu kata yaitu informasi yang disajikan secara tekstual [3]. Meskipun citra kaya akan informasi, namun sayangnya citra seringkali  mengalami  penurunan  kualitas (degradasi) ,  baik disebabkan karena cahaya, terdapat cacat atau derau (noise), terlalu kontras, kurang tajam, kabur (blur), dan lainnya yang menyebabkan  hilangnya  informasi  yang  disampaikan  [2]. Citra  semacam  ini  menjadi  lebih  sulit  di  interpretasikan karena  informasi  yang  terbatas  dan  menjadi  berkurang  [4]. Padahal  keaslian  dari  suatu  citra  memiliki  peran  penting dalam  banyak  bidang,  termasuk  penyelidikan forensic , investigasi criminal ,  sistem surveilans ,  badan intelligent, pencitraan  medis  dan  jurnalisme  [5].  Hal  yang  demikian maka diperlukannya perbaikan pada citra. Proses perbaikan citra  menjadi  kualitas  yang  lebih  baik  disebut  dengan pengolahan  citra  yang  berasal  dari  kata digital  image processing dalam bahasa Inggris [2].
Pengolahan  citra  digital  merupakan    proses  yang bertujuan untuk memanipulasi dan menganalisis citra dengan bantuan komputer ataupun dengan perangkat lainnya. Dalam
pemrosesannya  mengubah  citra  dari  sebuah  gambar  asli ( original ) yang digunakan untuk mempermudah pemrosesan persepsi  mesin autonomous .  Pemrosesan  gambar  sebagai dasar dalam pengolahan citra ( image processing ) baik berupa gambar (foto) maupun video [6].
Terdapat  beberapa  langkah-langkah  penting  dalam pengolahan citra ( image  processing ), tahapan akuisisi  citra, preprocessing tahapan  yang  diperlukan  untuk  menjamin proses  berikutnya  seperti  halnya  transformation  ( image transfomation) untuk  meningkatkan  kualitas  citra.  Tahapan Segmentasi betujuan mempartisi citra menjadi bagian-bagian pokok  yang  mengandung  informasi  penting  sedangkan tahapan  seleksi  dan  ekstraksi  ciri  ( feature  extraction  and selection )  bertujuan  memilih  informasi  kuantitatif  sehingga dapat  membedakan  kelas  objek  kemudian  dilakukan ekstraksi  yang  bertujuan  mengukur  kuantitatif  ciri  setiap piksel [7]. Faktor yang penting dalam melakukan segmentasi dan  seleksi  ekstraksi  ciri  adalah  kemampuan    untuk mendeteksi tepi (edge detection) pada citra.
Deteksi  tepi  ( edge  detection )  adalah  operasi  yang dijalankan  untuk  mendeteksi  garis  tepi  ( edges )  yang membatasi dua wilayah citra homogen yang memiliki tingkat kecerahan  yang  berbeda.  Sedangkan  tepi  ( edges )  adalah daerah  dimana  intensitas  piksel  bergerak  dari  nilai  yang rendah kenilai yang tinggi atau sebaliknya. Deteksi tepi pada sebuah  citra  digital  merupakan  proses  untuk  mencari perbedaan  intensitas  yang  menyatakan  batas-batas  suatu objek (sub citra) dalam keseluruhan citra digital [8].
Dasar  teknik  pendeteksian  tepi (edge  detection) ialah melakukan  penelusuran  citra  secara  vertikal  maupun horizontal  dengan  melihat  apakah  terjadinya  perubahan warna yang melebihi suatu sensitifitas antara dua titik yang berdekatan [9].
Pendeteksian  tepi  pada  citra  dapat  dilakukan  dengan beberapa  metode  antara  lain  yaitu  dengan  menggunakan metode Robert Operator, Prewitt Operator, Sobel Operator, Kirsch Operator, Robinson Operator 3 Level , Canny method , Log method , dan metode struktur data yaitu Quadtree method , dan metode-metode lainnya. Secara garis besar tujuan deteksi tepi  metode-metode  tersebut  sama  untuk    meningkatkan penampakan garis batas suatu daerah atau objek didalam citra. Proses  deteksi  tepi  dilakukan  dengan  mencari  lokasi intensitas  piksel-piksel  yang  berdekatan  suatu  titik (x,y) dikatakan sebagai tepi (edge) dari suatu citra.
1.2. Tujuan Penelitian
Penelitian  ini  menerapkan  metode Quadrant  Tree Classifier untuk  deteksi objek sesuai  studi  kasus yaitu citra bendera  negara  dengan  tingkatan  piksel  yang  berbeda. Metode  ini  merupakan  bagian  metode  struktur  data  pohon. Pohon  seimbang  yang  dibentuk  oleh  Quad-tree,  yang membagi setiap anak node memiliki jumlah anak yang sama. Jika  node  memiliki  anak,  maka  jumlah  anaknya  harus  4 (empat)  [10].  Node-node  yang  terbagi  4  disebut quadrant yang  yang  terbagi  berdasarkan  ketimpangan  pohon. Classifier menjadi penggolongan kedalaman, yang merupakan  kriteria  klasifikasi  yang  digunakan  untuk  dua
node pada kedalaman kedua dan kedalaman berikutnya [11]. Adapun tujuan secara spesifik penelitian ini sebagai berikut : a. Pendeteksian  tepi  dengan Quadran  Tree Classifier memanfaatkan metode komputasi simbolik agar komputer  dapat  mengolah  simbol-simbol  dengan  alur logika pencarian berdasarkan metode struktur data pohon untuk mengenali tepi.
b. Implementasi  sistem  menggunakan  Borland  Delphi  7 sebagai platform.
c. Menggunakan objek citra bendera negara Korea Selatan, bendera  negara  Wales  dan  bendera  Indonesia  berkibar. Masing-masing  citra  memiliki  tingkat  kerumitan  pixel yang berbeda.
d. Mengetahui  dan  menampilkan  hasil  resolusi  pixel,  total waktu eksekusi, segmentasi objek pokok dan total warna terdeteksi  dari  berbagai  jenis  resolusi  pixel  pada  citra bendera negara

## II. T INJAUAN P USTAKA
Beberapa  penelitian  terdahulu  menjadi  referensi  yang memiliki  keterkaitan  dengan  metode  atau  topik,  yaitu penelitian  yang  dilakukan  oleh  Harpreet  Sigh,  dkk  [12] dengan  mengidentifikasi  titik-titik  dalam  gambar  digital menggunakan metode Algoritma Hybrid dengan mengkombinasikan metode Canny dan Log. Hasil penelitian tersebut  [12]  berhasil  meningkatkan  akurasi  deteksi  tepi dengan  hasil  gambar  tepi  relatif  lengkap,  namun  hanya terfokus mendeteksi yang disorot dengan baik.
Penelitian  lain  dengan  mendeteksi  buah-buahan  yang saling tumpang tindih dengan menerapkan Ellips Fitting dan Randomised  Hough  Transfrom menghasilkan  deteksi  tepi yang  dapat  membedakan  permukaan  mangga  dengan  latar belakang rumit, namun memiliki kelemahan yaitu tidak dapat mendeteksi  buah  mangga  paling  belakang  dengan  area sempit  dan  belum  mampu  membedakan  daun  yang menyerupai buah mangga [13].
Selain  itu,  pada  studi  kasus  yang  dilakukan  peneliti menguji  coba  beberapa  metode  deteksi  citra  tepi  yaitu menggunakan  Gradien  Citra, Prewitt dan Sobel untuk dibandingkan  dalam  mendeteksi  beberapa  objek  citra,  hasil yang  didapatkan  ialah  deteksi  tepi  menggunakan  gradien Sobel lebih tajam [9]. Pada penelitian ini, Sobel pun memiliki kekurangan  yaitu  tepi  garis  horizontal  tidak  terdeteksi, sementara  gradient  arah y memperlihatkan  tepi  objek  yang terdeteksi  adalah  garis  horizontal  dan  diagonal  sedangkan tepi berupa garis-garis vertikal tidak terdeteksi. Sehingga hal ini perlu dilakukan segmentasi untuk mereduksi citra menjadi objek atau region.
Pendeteksian  tepi  berbasis  piksel  dari  citra  gambar berwarna  menggunakan  algoritma Pratt  Figure  of  Merit (PFOM)  dengan  hasil  keluaran  alagoritma  ini  memiliki pendeteksian  tepi  yang  lebih  terdeteksi  dan  terlokalisasi dibandingkan dengan Algoritma deteksi tepi Sobel , Prewitt , Roberts , Laplacian dan Canny .    Pendeteksian  tepi  dengan piksel  tidak  bisa  melakukan  efektif  pada  gambar  berwarna kecuali hanya citra yang dikonversi ke skala abu-abu [14].
Peneliti  [15]  melakukan  perbandingan  berbagai  teknik deteksi  citra  dengan  metode Sobel , Roberts , Prewitt,  LoG , Canny dengan 3 citra yaitu Image Lena , Butterfly dan Bird menghasilkan performance evaluation.
Penelitian tersebut [15] menghasilkan metode tepi Canny melakukan  pendeteksian  lebih  baik  dibandingkan  metode lainnya,  karena  mampu  menangkap  berbagai  aspek  yang sifatnya  adaptif    jadi  lebih  baik  untuk  kasus  citra  dengan tingkat kerumitan yang tinggi. Ada kelemahan pada metode ini, yaitu kurang menangkap Signal to Noise. Berbeda dengan penelitian  ini,  yaitu  dapat  melakukan  pendeteksian  tepi dengan memisahkan segmentasi perobjek.

## A. Citra
Citra adalah gambar pada bidang dwimatra (dua dimensi), ditinjau  dari  sudut  matematis  citra  merupakan  fungsi menerus (continues) dari intensitas cahaya pada bidang dua dimensi  [16]  Citra  ada  dua  yaitu  citra  diam  adalah  citra tunggal  yang  tidak  bergerak  disebut  citra  sementara, sedangkan  citra  bergerak  adalah  rangkaian  citra  diam  yang ditampilakan  secara  berurutan  (sekuensial)  sehingga memberi kesan pada mata sebagai gambar yang bergerak.
Jenis  citra  antara  lain,  citra  berwarna  yang  dimodelkan kedalam  warna  RGB  (red-green-blue),  citra  berwarna transparasi,  citra  grayscale  (keabu-abuan)  memiliki  niai normal  0  (hitam)  sampai  255  (putih),  citra  biner  bernilai  0 atau 1, dan citra terindeks yaitu 16 juta kemungkinan warna [17].

## B. Pengolahan Citra Digital (Digital Image Processing)
Pengolahan  citra  adalah  cabang  ilmu  Informatika  untuk memperbaiki  kualitas  citra  agar  kualitas  lebih  baik,  lebih mudah  di  interpetasikan  manusia  maupun  komputer. Input pengolahan citra dan outpun citra [18].
C. Deteksi Tepi Objek (Edge Detection)
Deteksi  tepi  atau edge  detection digunakan untuk mendeteksi  diskontinuitas grey  level [19]  Kegunaan  dari deteksi tepi objek yaitu untuk mendeteksi garis tepi atau batas untuk  segmentasi  atau  identifikasi  objek.  Pendeteksian  tepi bertujuan untuk menemukan garis tepi dari suatu objek pada citra  dengan  cara  mendeteksi  perubahan  tingkat  kecerahan yang signifikan atau memiliki diskontinuitas (discontinuity) . Terdapatnya  diskontinuitas  lokal  dalam  nilai  piksel  yang melebihi  ambang  batas (threshold) yang  diberikan  disebut sebagai tepi [17].

## D. Quadrant Tree Classifier
Penggolongan pohon Quadrant dikembangkan berdasarkan model pohon tradisional, dengan hanya 2 (dua) fitur  dan  2  (dua) thresholds (nilai  ambang  batas). Thresholding merupakan metode segmentasi citra didasarkan pada keabuan citra. Nilai intensitas citra yang lebih dari atau sama  nilai threshold akan  diubah  menjadi  putih  (1) sedangkan nilai yang kurang diubah menjadi hitam (0). Pada gambar  1  penggambaran  pembagian  sumbu  dari  sistem
Cartesian dua dimensi membagi wilayah menjadi 4 (empat) tak terbatas, yang disebut quadrant.
Gambar 1. Empat Quadrant Sistem Koordinat Cartesian Classifier adalah  pembagian  secara  mendalam,  yang disesuaikan dengan kriteria klasifikasi yang sama dalam hal ini adalah menyamakan homogenitas warna pixel pada suatu citra.  Batasan-batasan  yang  tersedia  untuk  mengurangi kerumitan ruang pengklasifikasian yaitu membagi segmentasi  citra  sesuai  dengan  pixel-pixel  bitmap  yang dipengaruhi  kompleksitas  warna  dan  secara  langsung bersingungan  untuk  selanjutnya  membuat  cabang  (node) pohon sendiri.
Rumus yang digunakan (2)
……………. (1)
Quad-tree simpulnya  memiliki  cabang  anak.  Citra  akan dibagi 4 terus menerus dan akan digabungkan ke segmen citra bersebekahan (Rx) dengan Ri yang  paling  dekat  kesamaan karakteristiknya selama proses berlangsung dengan memilih pixel  f  (x,y) pada  daerah Rx yang  paling  dekat  dengan karakteristik Ri dengan memperhitungkan nilai rata-rata Ri. Jika  penggabungan  gagal  maka  membentuk  segmen  baru [20] . penggabungan diperbolehkan jika intensitas pixel f (x,y) pada Rx mendekati mi atau masih dibawah threshold [20] .
………………………(2)
Pixel-pixel bitmap dan keluarannya sebuah pohon pohon (dimana  tiap-tiap node akan  memiliki  sebuah  daun  atau empat  buah  batang).  Besar  dari quad-tree dipengaruhi  oleh kompleksitas  warna  dari  citra.  Pada  bagian  citra  yang kompleks memungkinkan ukuran pohon akan lebih besar dari file aslinya seperti pada gambar 2 [21].

## Gambar 2. Simulasi pembagian Quadrant
Pada  gambar  2  (dua)  dijelaskan  proses  inisialisasi kuadran  pada  akar,  yang  melakukan thresholdings pengecekan terhadap warna-warna yang berbeda pada suatu bagian,  dibagi  kembali  menjadi  4  (empat)  bagian  sehingga ditemukan  homogenitas  warna  di  ulangi  secara  rekursif sampai  menemukan  homogenitas  warna  dan  tidak  ada  lagi
beberapa  warna  yang  berbeda  pada  suatu  bagian. Pengklasifikasian memiliki kriteria untuk spesifisitas optimal, sehingga  membangun  kriteria  dalam  pencarian  melalui proses  ruang classifier, dalam  penggolongannya classifier mencari pasangan fitur optimal sesuai proses thresholds [11] .

## E. Objek Bendera Negara
Lambang  dalam  setiap  kebudayaan  memiliki  makna tertentu,  termasuk  adalah  lambang-lambang  negara. Lambang dalam budaya tidaklah sekedar gambar keindahan tanpa makna, tetapi perwujudan dari kehendak, harapan dan cita-cita oleh pemilik lambang [22].
Pada  penelitian  ini  melibatkan  objek  bendera  negara untuk  proses  kuantisasi  citra.  Kuantisasi  merupakan memproses  nilai-nilai  gambar  komputer  yang  umumnya dikonversi ke rentang nilai bilangan [23]. Proses segmentasi yang  relatif  cepat  karena  objek  bendera  pada  suatu  negara biasanya memiliki warna yang tidak terlalu kompleks, alasan lain  untuk  mengetahui  komponen  objek  dan  simbol-simbol yang  terdapat  pada  bendera  suatu  negara  tersebut.  Model pada penelitian ini dideteksi gambar bendera normal seperti bendera  korea selatan, model bendera rumit seperti gambar bendera  wales,  dan  model  bendera  sangat  rumit  seperti gambar model bendera indonesia yang berkibar.

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Pada  metode  penelitian  ini  proses  diawali  dengan memasukkan  citra  gambar  yang  akan  dilanjukan  dengan scanning  pixel. Setelah  pemrosesan  derajat  keabuan  pada citra  yang  disebut  dengan grayscalling terjadi  proses penentuan warna dari komponen merah, hijau dan biru dalam komponen  tunggal  dengan  format  8  bit.  Proses Grayscale diubah  sesuai  dengan  rumus.  Proses  dilanjutkan  ke  dalam inisialisasi  yaitu  membagi  area  citra input ke  dalam    4 quadran  berformat tree .  Cara  yang  digunakan  adalah membagi  gambar  input  ke  dalam  4  kuadran  selama  piksel- piksel  dalam  region  terdapat  perbedaan  intensitas.  Proses tersebut  berjalan  di  dalam  perulangan  secara  rekursif  [21]. Proses  terakhir  adalah  segmentasi  warna  yang  dikerjakan dalam ukuran minimal quadran dan tiap-tiap quadran.
Skenario  pembuatan  prototipe  pada  penelitian  ini menggunakan  Borland  Delphi  7,  dimana  fungsi  pada penelitian ini terbagi (node) yang terdiri dari intensitas piksel yang  homogen.  Akan  dilakukan  pemrosesan  sesuai konektivitas  piksel    dengan  warna  yang  sama  dan  masih bertetangga.  Proses  selanjutnya  membuat  atribut  pada segmen-segmen  objek  pada  gambar  hasil  pemrosesan. Contoh  alur  pembuatan  sistem  pada  penelitian  ini  dapat dilihat pada gambar 3.
Mulai Masukan Citra Input ke Scanning Nilai Piksel Input ke Grayscale Grayscale ke Inisialisasi Kuadran Classifier Segmentasi pada Kuadran Classifier Segmentasi Pisah Objek Hasil Grayscale Hasil Kuadran Pengolahan Informasi Informasi Objek Selesai
Gambar 3. Flowchart Pembuatan Sistem Deteksi Tepi Pemisahan Objek menjadi 2 bagian yaitu desain DFD ( Data Flow Diagram ) pada  sistem  seperti  pada  gambar  3,  dan  desain  GUI ( Graphical  User  Interface )  sesuai  penerapan  DFD    pada gambar 4.
Gambar dan Inform as i Pem is ahan Objek Gambar Quadran Gambar Segmentas i Has il Input Kuadran Has il Input Klus tering Has il Input Grays c alling Has il Untuk Pros es  Inis ialis as i Kuadran Has il Untuk Pros es  Klus tering Has il Untuk Pros es  Grays c alling Has il Untuk Pros es  Scanning Pixel Has il Input Scanning Pixel Gambar Grays c alling Gambar Bmp 1 Deteksi TEPI + User Sistem Gambar 4. DFD Deteksi Tepi
Dijelaskan  pada  gambar  3  bahwa  sistem  mengolah  data yang telah diinput untuk kemudian dilakukan scanning piksel. Dari hasil scanning piksel data diolah untuk ditunjukkan pada user  melalui GUI .  Hasil scanning piksel  diolah  kembali menjadi grayscale .  Hasil grayscale ditampilkan  pada user melalui GUI , dan kemudian diolah kembali untuk dilakukan inisialisasi  kuadran.  Hasil  kuadran  sendiri  diproses  dan ditampilkan user melalui GUI .  Hasil  terakhir  kuadran  di segmentasi  untuk  memisahkan  objek  dari  sarangnya.  Hasil
ini  kemudian  ditunjukkan user melalui GUI dengan informasi  objek  dan  waktu  proses  yang  dilakukan. Sedangkan desain prototipe sistem dapat dilihat pada gambar 5.

## Gambar 5. Desain Prototipe Sistem Deteksi Tepi
Dijelaskan  pada  gambar  5  merupakan  tampilan  desain prototipe dimana terdapat form dan beberapa fungsi tombol lainnya.  Adapun  fungsi  tombol  dan  keterangan  sistem prototipe yang dirancang dijelaskan pada tabel I.
TABEL I. FUNGSI TOMBOL DESAIN PROTOTIPE No. Keterangan
a Berfungsi untuk mengambil gambar yang akan terdeteksi tepian objeknya
b Berfungsi untuk pemrosesan objek citra, dimana terjadi proses waktu compiler detection, grayscalling, proses inisialisadi kuadran, segmentasi pada obyek citra
c Berfungsi sebagai informasi perencanaan program d Berfungsi sebagai fungsi Help (petunjuk pemakaian program)
e Berfungsi sebagai tombol penyimpanan obyek citra pada setiap pemrosesan
f Berfungsi sebagai penampil hasil obyek yang telah di input dengan citra yang berwarna
g Berfungsi sebagai penampil hasil obyek yang telah di input dengan citra gray (nilai keabu-abuan)
h Berfungsi sebagai penampil hasil obyek yang telah di input dengan citra mengalami proses kuadran
i Berfungsi sebagai penampil hasil obyek yang telah di input dengan citra yang ter-segmentasi (dikenali objek pemisahnya)
j Befungsi sebagai penampil gambar yang sudah tersegmentasi (obyek yang terpisah-pisah) sesuai deteksi tepian
k Berfungsi sebagai penampil output per-segmentasi dalam bentuk tabel
l Berfungsi sebagai informasi berupa keterangan hasil yang meliputi waktu compiler , objek terdeteksi, warna pokok m Berfungsi sebagai form hasil penempatan obyek yang akan diproses deteksi tepinya

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Masukan Citra Pada  proses  ini  sistem  melakukan input  citra dengan format  .bmp.  Gambar  sebelum  diproses  harus  presisi  dan
sesuai  dengan  kebutuhan  yaitu  bendera,  sehingga  dapat ditampikan input lebar atau panjang dan tinggi suatu objek. Isian  pada  program  pada  button  input  citra  tersedia  pada listing 1.
Listing 1. Source Code Masukan Citra

## B. Scanning Pixel
Proses scanning  piksel mempresentasikan  derajat  keabuan pada citra input dalam pemetaan piksel kedalam data numerik menggunakan  format  true  color  24  bit  serta  di  ilustrasikan pada gambar 6. Pada scan pixel jika resolusi gambar semakin high  quality, jika  gambar  tersebut  mengalami zooming kualitas pixel aka terjaga dan begitupun juga sebaliknya.
Gambar 6. Ilustrasi proses scanning pixel
Piksel-piksel pada input citra dibagi ke dalam dimensi array dengan panjang dan lebar sesuai ukuran piksel gambar input. Langkah implementasi dapat dilihat pada listing 2.
begin image.Width := gambarinput.Width; image.Height := gambarinput.Height; if image.Width < scrollbox1.Width then begin image.Left := (scrollbox1.Width div 2)-(image.Width div 2); end else begin image.Left := 0; end; if image.Height < scrollbox1.Height then
begin image.Top := (scrollbox1.Height div
2)-(image.Height div 2);
end else begin image.Top := 0;
end; image.Picture.Bitmap := gambarinput; end;
for y := 0 to T - 1 do begin scan := gambar_input.ScanLine[y]; scan1 := gambar_scanning.ScanLine[y]; for x := 0 to L - 1 do begin dinput[x,y].R := scan[x * 3 + 2]; dinput[x,y].G := scan[x * 3 + 1]; dinput[x,y].B := scan[x * 3 ]; scan1[x * 3 + 2] := dinput[x,y].r ; scan1[x * 3 + 1] := dinput[x,y].g; scan1[x * 3 + 0] := dinput[x,y].b ; end; gauge1.Progress := round((y/(T-1))*100);
Listing 2. Source Code Scanning Pixel

## C. Grayscalling
Proses  menentukan  warna  dari  komponen Red (merah), Green (hijau), Blue (biru)  kedalam  komponen  tunggal dengan format 8 bit. Proses grayscalling diilustrasikan pada gambar 7.
Rumus pada grayscale yaitu :
Citra Gray = 𝑅+𝐺+𝐵
3 .................(3)
(1) rumus dari perhitungan Grayscale
Gambar 7. Ilustrasi grayscale citra asli Adapun  langkah  pembuatan  citra input menjadi grayscale lihat pada listing 3 .
Listing 3. Source Code Grayscale
D. Inisialisasi Quadran Tree Classifier
Proses  inisialisasi  setelah grayscalling membagi  area citra  input  pada  objek  ke  dalam  format    tree  sebanyak  4 kuadran  selama  piksel-piksel  dalam  region  masih  terdapat intensitas. Adapun perintah singkat yang digunakan terdapat pada listing 4.
Listing 4. Inisialisasi Quadran Tree Classifier E. Segmentasi Quadrant Tree Classifier
Proses  pembagian  menjadi  4  kuadran  dan  mengalami perulangan  rekursif  untuk  setiap  kuadaran.  Indikator perulangannya  akan  selesai  ketika  tidak  ada  lagi  perbedaan intensitas piksel atau pembagian sudah sampai pada ukuran kuadran terkecil. Adapun sampel perintah untuk segmentasi hasil  akhir  setelah  dilakukan  inisialisasi  bisa  dilihat  pada listing 5.
Listing 5. Source Code Masukan Citra
begin for y := 0 to Tinggi-1 do begin for x := 0 to Lebar-1 do begin dinput[x,y].i :=
round((dinput[x,y].r+dinput[x,y].g+dinp ut[x,y].b)/3);
end; end;
gambar_grayscalling.PixelFormat:=pf24bi
t;
gambar_grayscalling.Width := L;
Gambar_grayscalling.Height := T; for y := 0 to T-1 do begin scan :=gambar_grayscalling.ScanLine[y]; for x :=0 to L-1 do begin scan[x*3+2] := dinput[x,y].i ; scan[x*3+1] := dinput[x,y].i; scan[x*3 ] := dinput[x,y].i ; end;
begin x1 := t1.f[i].x1;
x2 := t1.f[i].x2;
y1 := t1.f[i].y1; y2 := t1.f[i].y2; if ((x2-x1)>5)and ((y2-y1)>5) then begin cek := false; i1 := dinput[x1,y1].i; xi := x1 - 1 ; repeat xi := xi + 1; yi := y1 - 1; repeat yi := yi + 1; if i1 <> dinput[xi,yi].i then cek := true;
begin if (X<>i) or (y<>j) then if(dinput[i,j].i= s1[ns1].i)and
(dinput[i,j].cek2 = false)
then begin if (dinput[i,j].cek1 = true) then begin nt2 := nt2 + 1;
setlength(temp2,nt2+1); temp2[nt2].X := i;
temp2[nt2].y := j;
dinput[i,j].cek2 := true; nk1 := nk1 + 1; setlength(s1[ns1].k , nk1 + 1); s1[ns1].k[nk1].x := i;
[ns1].k[nk1].y := j;
s1[ns1].nk := nk1;
cek := true; if s1[ns1].x1 >= i then s1[ns1].x1 := i; if s1[ns1].x2 <= i then s1[ns1].x2 := i; if s1[ns1].y1 >= j then s1[ns1].y1 := j;
if s1[ns1].y2 <= j then s1[ns1].y2 := j;
F. Hasil Output
Hasil  keluaran  adalah  segmentasi  per-objek  yang  telah dikenali  melalui  proses  segmentasi  objek  seperti  pada gambar  8.  Objek  sendiri  mampu  terbagi  sesuai  dengan homogenitas warna terkait.
Gambar 8. Hasil Objek Homogenitas G. Pengujian pada Proyek Bendera Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengujian  tepian  pada  3  citra dengan  tingkat  kerumitan  deteksi  yang  berbeda.  Hasil pengujian citra pada penelitian ini di tampilkan pada gambar 9.

## Gambar 9. Hasil Pengujian Citra
Percobaan pada citra 1 menghasilkan 21 segmentasi dimana hasil  pemecahan  objeknya  di  tampilkan  pada  gambar  10, dengan waktu eksekusi 2029 m/s.

## Gambar 10. Hasil Segmentasi Citra 1
Berbeda  dengan  percobaan  segmentasi  pada  citra  2  seperti pada gambar 11, dengan objek citra yang lebih rumit hanya menghasilkan  20  objek  yang  terdeteksi.  Namun,  waktu eksekusi objek lebih lama dibandingkan citra 1 yaitu 10036 ms.  Pada  pengujian  citra  2  memiliki  waktu  eksekusi  lebih lama  karena  skala  objek  tepi  lebih  rumit  dengan  nilai homogenitas  warna  yang  padat  dan  cenderung pixel yang
lebih  tinggi.  Sehingga  objek  yang  tersegmentasi  kurang maksimal.

## Gambar 11. Hasil Segmentasi Citra 2
Pengujian pun dilakukan pada citra bendera Indonesia yang berkibar, dengan hasil segmentasi dapat di lihat pada gambar 12. Citra objek yang terdapat pada bendera tersebut, sekilas dilihat dengan citra manusia hanya mengandung 2 atau tidak banyak  nilai  warna  pokok  yaitu  hanya  warna  merah,  putih dan  warna  pengaruh  intensitas  cahaya  yang  kurang  jelas komponen  warnanya.  Deteksi  objek  ini  sebenarnya mengandung  warna  pokok  lebih  dari  2.  Maka,  sistem pendeteksian tepi mampu memisahkan objek sesuai dengan cara kerja metode Quadran Tree Classifier.

## Gambar 12. Hasil Segmentasi Citra 3
Hasil  perbandingan  dari  ketiga  objek  antara  bendera  Korea Selatan  normal,  bendera  Wales  normal,  dan  bendera Indonesia berkibar dibandingkan dan diperoleh hasil seperti pada tabel 2.
TABEL 2. PERBANDINGAN HASIL PENGUJIAN Ket. Res. Terdeteksi Total Waktu (ms) Total Objek Terdete ksi Total Warna Terdetek si Citra 1- Bendera Korea Selatan 400x267 2029 21 4 Citra 2- Bendera Wales 520x347 10036 20 3
Ket. Res. Terdeteksi Total Waktu (ms) Total Objek Terdete ksi Total Warna Terdetek si Citra 3- Bendera Indonesia Berkibar 374x240 539 44 7
Dari  hasil  pengujian  dengan  paramter  pemrosesan  tercepat diperoleh  bahwa  citra  3  memiliki  kecepatan  pemrosesan dibandingkan dengan Citra 1 dan Citra 2. Hal ini disebabkan karena meskipun objek merupakan bendera berkibar namun intensitas  warna  dan  piksel  mengandung  warna  dengan homogenitas terbanyak, sehingga meskipun kompleks namun sistem dapat memproses dengan cepat.
Pada pengujian proses tercepat kedua terdapat pada gambar citra  1.  Gambar  didapat  objek  pada  bendera  korea  selatan seluruhnya terdeteksi dan akurat hanya memiliki waktu yang lebih  lama  dikarenakan  intensitas  dan  homogenitas  warna jauh lebih kompleks dibandingkan citra 3 pada objek bendera berkibar. Selanjutnya pada bendera wales waktu pemrosesan terjadi sangat lama. Gambar Citra 2 tidak seluruhnya objek terdeteksi  terutama  pada  bagian  garis  yang  tidak bersinggungan  namun  masih  berada  dalam  sebuah homogenitas  warna.  Hal  ini  yang  menyebabkan  waktu pemrosesan  menjadi  lebih  lama  dibandingkan  objek  citra  1 dan citra.

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
A. Kesimpulan
Setelah menyelesaikan serangkaian pengujian dengan 3 objek citra bendera negara yang berbeda, hasil penelitian dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Waktu  proses  dan  jenis  kerumitan  pixel  sebuah  citra sangat berpengauh terhadap kinerja klasifikasi quadrant tree, contoh pada percobaan citra 1 bendera Korea, model objek  garis  mudah  terhitung  namun  tidak  menjamin waktu pemrosesan lama hal tersebut dipengaruhi resolusi pixel yang cenderung tinggi.
2. Pada  percobaan  ke  2  dengan  citra  bendera  Wales, memiliki  waktu  resolusi  terlama  karena  objek  tersebut banyak  mengalami  klasifikasi Quadran dan  total  objek terdeteksi  hanya  20  sehingga  tidak  maksimal  terdeteksi pada bagian citra tertentu.
3. Semakin homogenitas warna yang ada dan terlihat  jelas garis tepi oleh mata manusia, maka semakin cepat waktu proses  klasifikasi  metode Quadrant  Tree  Classifier dilakukan. Seperti contoh pada percobaan citra ke 3 yaitu citra bendera Indonesia berkibar.
4. Percobaan  dengan  segmentasi  citra  yang  lebih  rumit dengan  banyaknya  garis    dan  intensitas  warna  yang kompleks seperti halnya jenis citra topografi, citra satelit akan mengalami pengolahan citra deteksi tepi yang relatif lama bahkan sistem  akan menampilkan pesan error.
5. Hasil untuk pendeteksian tepi sebuah citra dengan sistem yang dibuat peneliti yang lebih optimum parameter yang harus dimiliki antara lain, resolusi pixel tidak lebih  dari
550x550 piksel, karena hal ini sangat berpengaruh dengan tingkat keberhasilan deteksi tepi.
B. Saran
Saran  untuk  pengembangan  penggunaan Quadrant Tree Classifier , sebagai berikut : 1. Perlunya pengembangan sistem untuk mampu mendeteksi  tepi  citra  dengan  resolusi  piksel  yang  lebih tinggi
2. Perlunya  pengembangan  sistem  dan  metode  agar  dapat mendeteksi  bagian  citra  yang  memiliki  gambar  yang kompleks.

## R EFERENSI
[1] R. N. DiCarlo JJ, Zoccolan D, “No Title,” in How does the brain solve visual object recognition ? , Neuron, 2012, pp. 415–434.
[2] V.  Hlavac,  “Fundamentals  of  Image  Processing,” Opt.  Digit. Image Process. Fundam. Appl. , pp. 71–96, 2011.
[3] D.  J.  Jeanmonod,  Rebecca,  and  K.  et  al.  Suzuki,  “We  are IntechOpen , the world ’ s leading publisher of Open Access books Built  by  scientists  ,  for  scientists  TOP  1  %  Control  of  a Proportional Hydraulic System,” Intech open , vol. 2, p. 64, 2018.
[4] C. Fatichah, N. Suciati, and D. Rosida, “Nonlinear Pada Domain Frekuensi,” pp. 79–85, 2006.
[5] J.  A.  Yadav  and  N.  Dongre,  “Analysis  of  Copy-Move  Forgery Detection in Digital Image,” no. 1, pp. 732–736, 2017.
[6] A.  Kumar  and  F.  Shaik,  “Image  processing  in  diabetic  related causes,” Image Process. Diabet. Relat. Causes , pp. 1–56, 2015.
[7] N. Zulpe and V. Pawar, “GLCM textural features for brain tumor classification,” Int.  J.  Comput.  Sci. ,  vol.  9,  no.  3,  pp.  354–359, 2012.
[8] I Pitas, “Digital Image Processing Algorithms,” Prentice Hall UK, Campus 400, Maylands Avenue, 1993.
[9] D. Indra, “Pendeteksian tepi objek menggunakan metode gradien,” J. Ilm. Ilk. Vol. 8 Nomor 2 , vol. 8, no. Agustus, pp. 69–75, 2016.
[10] R.  A.  Finkel and  J. L.  Bentley,  “Quad  trees a  data  structure for retrieval on composite keys,” Acta Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 1–9, 1974.
[11] J.  H.  University,  “Quadrant  Tree  Classifier,” CardioVascular Research Grid , 2009. [Online]. Available: http://www.cis.jhu.edu/~yqin/cvrg/Quadrant_Tree_Classifier.htm #C1_4.
[12] H. Singh and M. Kaur, “Compound Approach for Digital Image of Sobel, Canny and Log Edge Detection Techniques,” Int. J. Adv. Comput. Eng. Netw. , vol. 3, no. 8, pp. 51–54, 2015.
[13] M.  Fadzil et  al. ,  “Automatic  Mango  Detection  Using  Texture Analysis and  Randomised  Hough  Transform,” Appl.  Math.  Sci. , vol. 9, no. 129, p. 6427, 2015.
[14] B.  O.  Sadiq,  S.  M.  Sani,  and  S.  Garba,  “Edge  Detection :  A Collection of Pixel based Approach for Colored Images,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 113, no. 5, pp. 29–32, 2015.
[15] R.  Maini,  “Study  and  Comparison  of  Various  Image  Edge Detection Techniques,” Int. J. Image Process. , vol. 147002, no. 3, pp. 1–12, 2003.
[16] D.  Apriliani  and  Murinto,  “Analisis  Perbandingan  Teknik Segmentasi Citra Digital Menggunakan Metode Level Set,” vol. 7, no. 2, pp. 802–810, 2013.
[17] P.  Hidayatullah, Pengolahan  Citra  Digital,  Teori  dan  Aplikasi Nyata , Pertama. Bandung: Informatika Bandung, 2017.
[18] K. Abdul and S. Adhi, “Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra. Andi Offset,” no. January 2013, 2013.
[19] E. Wijaya, “Analisis Intensitas Metode Pendeteksian Tepi Sobel,” Anal. Intensitas Metod. Pendeteksian Tepi Sobel , vol. 1, no. 1, pp. 25–27, 2012.
[20] Susilawati, “Perancangan Game Space Ship Dengan Metode Quad Tree,” Pelita Inform. Budi Darma , pp. 80–84, 2014.
[21] E.  Rifandi,  “Perancangan  Aplikasi  Game  Simulasi  Lalu  Lintas
Berbasis Android Dengan Metode Quad-Tree,” pp. 28–33, 2017.
[22] F.  Fokky,  “Lambang  Negara  antara  Nilai  Budaya  dan  Hukum Negara Sebuah Tinjauan Antropologi Hukum,” no. 4, pp. 87–97, 2013.
[23] G. N. Yannakakis and J. Togelius, Artificial Intelligence and Games (First Public Draft) . London: Springer International Publishing AG, part of Springer Nature 2018, 2018.