## PERBANDINGAN DETEKSI TEPI SOBEL DAN ROBERT UNTUK PENDETEKSIAN KESAMAAN CITRA BERDASARKAN WARNA
1 M. Ridwan Dwi Septian, 2 Febriani, 3 A. Ramadona Nilawati
1 Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma, 2,3 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat
1 ridwandwiseptian@staff.gunadarma.ac.id, 2 febriani@@staff.gunadarma.ac.id,
3 rama@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendeteksi  kesamaan  dua  citra  berdasarkan  warna  dan deteksi  tepi  citra  menggunakan  metode  deteksi  tepi  antara  Sobel  dan  Robert.    Hasil  masing- masing deteksi selanjutnya dibandingan untuk mendapatkan metode deteksi tepi terbaik. Proses pencocokan citra dilakukan dengan fitur histogram, teknik cropping, dan operator  deteksi tepi (Robert dan Sobel). Terdapat dua tahapan yaitu pra-proses untuk membangun basis data citra dan  proses  CBIR  untuk  menentukan  kemiripan  citra  berdasarkan  citra  input.  Tahapan  pra- proses  diawali  dengan  citra  yang  dimasukkan  dan  ditransformasi  ke  histogram  warna  untuk mendapatkan  nilai  RGB  (Red,  Green,  Blue).  Selanjutnya  nilai  histogram  warna  disimpan  ke dalam  basis  data.  Tahapan  proses  CBIR  diawali  dengan  deteksi  tepi  citra  masukan menggunakan  operator  deteksi  tepi  Robert  dan  Sobel untuk  mendapatkan  nilai  garis tepi  dari citra  input.  Teknik  cropping  dari  nilai  garis  tepi  dilakukan  untuk  memotong  sudut  luar  dari deteksi  tepi  sehingga  citra  yang  didapatkan  menjadi  optimal.  Selanjutnya  citra  tersebut ditransformasi  ke  histogram  warna  untuk  mendapatkan  nilai  RGB.  Tahapan  akhir  adalah proses  pencocokan  antara  citra  input  dengan  citra  pada  database  dengan  mencocokkan  nilai RGB  menggunakan  jarak  Euclidean.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  operator  Robert mendapatkan hasil yang lebih optimal dibandingkan operator Sobel .
Kata Kunci : CBIR, deteksi tepi, kesamaan citra, Robert, Sobel.

## Abstract
This study aims to determine the similarity based on the colors and patterns of the shape of  the  image,  by  comparing  edge  detection  between  Sobel  and  Robert.  The  image  matching process  is  performed  using  the  histogram  feature,  cropping  techniques,  and  edge  detection operators (Robert and Sobel). There are two stages, namely preprocessing and CBIR process to determine the similarity of the image. The preprocessing stage begins with the input image and is  transformed  into  a  histogram  model  to  get  the  RGB  values  (Red,  Green,  Blue).  Then  the histogram values is stored in the database. The CBIR process stage begins with the input image and  is  transformed  to  the  edge detection  operator  to get  the  edge  value from  the  input  image. Cropping technique is used to cut out the edge of the edge detection so that the image obtained is  optimal.  Then  the  image  is  transformed  into  a  histogram  model  to  get  the  RGB  value.  The final  stage  is  the  process  of  matching  the input  image  (preprocessing)  and input  image  (CBIR process)  by  matching  the  RGB  value  using  the  Euclidean  Distance.  The  results  of  this  study indicate that the Robert operator gets more optimal results than the Sobel operator.
Keywords : CBIR, image similarity, Robert, Sobel.

## PENDAHULUAN
Citra  terdiri  dari  dua  jenis  yaitu  citra kontinu  dan  citra  diskrit.  Citra  kontinu dihasilkan  dari  sistem  optik  yang  menerima sinyal  analog  misalnya  mata  manusia  dan kamera  analog.  Citra  diskrit  dihasilkan melalui  proses  digitalisasi  terhadap  citra kontinu.  Beberapa  sistem  optik  dilengkapi dengan  fungsi  digitalisasi  sehingga  mampu menghasilkan  citra  diskrit  misalnya  kamera digital  dan scanner .  Citra  diskrit  disebut  juga citra  digital.  Komputer  yang  umum  dipakai saat ini dapat digunakan untuk mengolah citra digital [1].
Salah  satu  unsur  citra  adalah  warna. Ruang  warna  citra  ada  bermacam-macam misalnya Salah satu ruang warna adalah ruang warna  RGB.  Pada  ruang  warna  RGB  setiap warna  memperlihatkan  komponen spectral primary  red,  green ,  dan blue .  Model  ini didasarkan  pada  sistem  koordinat  kartesian.
Sub-space warna  yang  dicari  adalah  kubus dimana  nilai  RGB  pada  tiga  sudut cyan, magenta , dan yellow ada pada tiga sudut lain, hitam  adalah  origin  dan  putih  adalah  titik paling  jauh  dari  origin.  Dalam  model  ini, grayscale (titik-titik  nilai equal RGB) diperluas dari hitam ke putih, sepanjang garis gabungan  dua  titik.  Perbedaan  warna  dalam model  ini  adalah  titik-titik  yang  berada  di dalam kubus dan didefinisikan oleh penyebaran vektor dari origin [2].
Sistem  pencarian  dan  proses  temu kenali  citra  berbasis Content-Based  Image
Retrieval (CBIR)  merupakan  bagian  penting dalam  teknologi  temu  kenali  informasi  citra dan  diaplikasikan  dalam  beberapa  bidang seperti  industri  [3],  forensik  [4], remote sensing [5,6] dan kedokteran.
Berkembangnya pemakaian citra digital dan besarnya ukuran jumlah data citra digital, ditindaklanjuti  dengan  banyaknya  peneliti melakukan  penelitian  untuk  meningkatkan efisiensi pencarian dan pengindeksan data citra.
Beberapa  penelitian  yang  berhubungan dengan  CBIR  telah  banyak  dilakukan  dengan metode,  operator,  dan  fitur  yang  berbeda- beda.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Mehtre, Mohan, dan Desai mengenai CBIR
menggunakan  dua  metode color  matching yaitu color table method dan distance method [7].  Penelitian  lain  terkait  CBIR  juga  di- lakukan pada bidang kesehatan menggunakan metode  optimisasi  Wavelet  [8].  Pengenalan citra berdasarkan warna juga digunakan untuk pengenalan citra bendera negara [9].
Berdasarkan masalah di atas, penelitian ini bertujuan  membuat aplikasi untuk  melihat kemiripan  suatu  citra  berdasarkan  nilai  dari histogram  warna  menggunakan  deteksi  tepi Sobel  dan  Robert.  Penggunaan  pengolahan citra  sebagai  dasar  untuk  mengetahui  apakah antara  citra  yang  dimasukkan  memiliki kesamaan atau tidak dengan citra yang terdapat pada  basis  data.  Kesamaan  sebuah  citra  yang diujikan  menggunakan  nilai  histogram  dan dicocokan  dengan  nilai  histogram  yang terdapat di dalam basis data dengan mengukur jarak kemiripan menggunakan jarak Euclidean .

## METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  digunakan  50  citra berukuran 500 × 500 piksel yang diambil dari
buku “ Crystal   Power,  Crystal  Healing ” [10] sebagai basis data. Pada Tabel 1 diberikan 50 daftar  citra  yang  digunakan  dalam  penelitian ini.
Tabel 1. Basis Data Citra No Nama Batu Jenis Batu No Nama Batu Jenis Batu 1 Alexandrite Mulia 26 Morion Mulia 2 Aquamarine Mulia 27 Pacific Opal Mulia 3 Berlian Mulia 28 Peridot Mulia 4 Black Diamonds Mulia 29 Red Diamond Mulia 5 Blue Sapphire Mulia 30 Red Topaz Mulia 6 Burgundy Mulia 31 Rose Alabaster Mulia 7 Chrysolite Mulia 32 Rose Mulia 8 Citrine Mulia 33 Rubi Mulia 9 Cobalt Mulia 34 Safir Mulia 10 Crystal Mulia 35 Serendibite Mulia 11 Emerald Mulia 36 Shadow Crystal Mulia 12 Erinite Mulia 37 Smoked Topaz Mulia 13 Garnet Mulia 38 Smoky Quartz Mulia 14 Hyacinth Mulia 39 Swarovsk Mulia 15 Indian Red Mulia 40 Tanzanite Mulia 16 Indian Sapphire Mulia 41 Topaz Mulia 17 Indicolite Mulia 42 Tourmaline Mulia 18 Jadeite Mulia 43 Turquoise Mulia 19 Light Azore Mulia 44 Yogo Sapphire Mulia 20 Light Colorado Topaz Mulia 45 Zamrud Mulia 21 Light Olivine Mulia 46 Zircon Mulia 22 Light Peach Mulia 47 Zoisite Mulia 23 Light Topaz Mulia 48 White Coral Mulia 24 Lighthyst Mulia 49 Red Coral Mulia 25 Lime Mulia 50 Star Ruby Mulia
Gambar 1. Bagan Sistem Temu Kenali Citra
Pada  Gambar  2  diberikan  bagan pengembangan  sistem  temu  kenali  citra  yang dibuat  pada  penelitian  ini.  Secara  garis  besar terbagi  menjadi  3  proses  yaitu  pra-proses, temu  kenali  citra  dan  keluaran  berupa  nilai kesamaan dua citra.
Pada  Gambar  1,  cara  kerja  CBIR diawali  dengan  pra-proses  pada  citra  di  basis
data  dan  citra query .  Selanjutnya  dilakukan ekstraksi  fitur  citra  dapat  berupa  warna, tekstur  maupun  bentuk.  Berdasarkan  fitur citra  yang  diperoleh  selanjutnya  dilakukan pencocokan  antara  citra query dengan  citra pada basis data. Pada penelitian ini digunakan jarak Euclidean untuk  mengukur  jarak kemiripan citra .
Gambar 2. Bagan Sistem Temu Kenali Citra
Pada tahap pra-proses dilakukan transformasi  citra  ke  ruang  warna  RGB sehingga  didapatkan  nilai  histogram  citra berdasarkan  ruang  warna  RGB.  Tahap selanjutnya  pada  pra-proses  adalah  tahap penyimpanan  nilai  citra  ke  basis  data  yang berisikan  ID,  Nama,  R,  G,  B,  dan FILENAME.  ID  dijadikan  sebagai primary key untuk  citra input ,  NAMA  adalah  sebagai penamaan citra, dan R adalah nilai dari warna merah,  G  adalah  nilai  dari  warna  hijau,  B
adalah nilai dari warna biru, dan FILENAME adalah posisi file basis data input .
Pada  bagian  pra-proses  citra  di- input untuk  mendapatkan  nilai  histogram  dengan mengambil  data  citra  RGB.  Gambar  3 ditunjukkan proses transformasi citra ke RGB dan  mendapatkan  nilai  histogram  warna. Setelah  diperoleh  nilai  histogram  citra  dalam ruang  warna  RGB  maka  fitur  citra  disimpan ke  dalam  basis  data  dengan  menyimpan  nilai R, G, dan B.

## Gambar 3. Transformasi Citra ke RGB dan Nilai Histogram
Tahap  berikutnya  adalah  temu  kenali citra  yang  diawali  dengan  proses  deteksi  tepi citra dan cropping citra. Citra hasil proses ini selanjutnya  ditransformasi  ke  ruang  warna RGB  untuk  mendapatkan  nilai  histogram citra.    Langkah  selanjutnya  adalah  pencocokan citra input dengan citra yang ada  dalam  basis data  menggunakan  jarak Euclidean untuk melihat  jarak  nilai  kemiripan  berdasarkan nilai  RGB  apakah  antara  citra input dan  citra
yang  terdapat  di  dalam  basis  data.  Semakin kecil  jarak Euclidean menunjukkan  dua  buah citra tersebut semakin mirip.
Pada  proses  temu  kenali  citra  (CBIR) langkah yang dilakukan sama seperti pada tahap pra-proses kecuali pada tahap awal yaitu citra input melewati  proses  deteksi  tepi.  Pada penelitian  ini  deteksi  tepi  menggunakan  dua opetator yaitu Sobel dan Robert. Pada Gambar 4 ditampilkan salah satu citra hasil deteksi tepi.
Gambar 4. Citra Input Transformasi ke Opertator Deteksi Tepi
Tahap  berikutnya  adalah  optimalisasi bentuk  citra  hasil  deteksi  tepi  menggunakan teknik cropping .  Pada  Gambar  5  ditampilkan hasil teknik cropping dari hasil deteksi tepi citra.
Gambar 5. Transformasi Deteksi Tepi ke Teknik Cropping
Setelah  melalui  teknik cropping ,    citra input tersebut  dilakukan  proses  seperti  pra- proses di mana citra input tersebut ditransformasi ke bentuk RGB dan mengambil  nilai  RGB  berdasarkan  nilai histogram  citra.  Tahap  selanjutnya  adalah mencocokkan  nilai  histogram  citra  yang terdapat  di  dalam  basis  data  dengan  nilai histogram  citra input .    Metode  yang digunakan untuk mencocokkan nilai
histogram  citra  adalah  metode  pengukuran jarak Euclidean .  Perhitungan  jarak Euclidean
menggunakan formula seperti pada
Persamaan 1.
(1)
Cara  menghitung  nilai  jarak Euclidean pada citra input dan  citra  pada  basis  data  yang diilustrasikan pada Gambar 6.
Gambar 6. Perhitungan Jarak Euclidean
Pada Gambar 6 diilustrasikan
perhitungan  jarak Euclidean dari  citra input dengan  citra  yang  ada  pada  basis  data menggunakan  formula  pada  Persamaan  (1). Semakin  kecil  jarak Euclidean antara  citra input dengan  citra  yang  ada  pada  basis  data maka kedua citra tersebut semakin mirip.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Perbandingan pencocokan citra dengan adanya  pra-proses  deteksi  tepi  Robert  dan Sobel  ditampilkan  dalam  aplikasi  pendeteksi
kesamaan  citra. Tampilan  utama  dari aplikasi tersebut dapat dilihat pada Gambar 7.
Setelah pengguna memasukkan citra ke dalam  aplikasi  maka  tampilan  aplikasi menjadi seperti pada Gambar 8.
Jika  citra  telah  dimasukkan  pada aplikasi  maka  tampilan  aplikasi  dapat  dilihat pada  Gambar  8.  Aplikasi  akan  menampilkan nilai histogram warna RGB, hasil deteksi tepi dan hasil proses cropping .
Pada  Gambar  9  ditunjukkan  hasil  dari kemiripan untuk citra Star Ruby yang terdapat pada basis data.
Gambar 7. Tampilan Utama Aplikasi
Gambar 8. Tampilan Aplikasi Setelah Input Citra
Gambar 9. Jarak Euclidean
Pada tahap pengujian  digunakan 10 citra batu mulia sebagai citra input untuk  dicocokan ke  dalam  basis  data.  Hasil  perhitungan  jarak Euclidean dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Jarak Euclidean dari Hasil Penelitian No Citra Input Citra Output Nama Batu Jarak Euclidean 1 White Coral 16632.56 2 Star Ruby 8082.52 3 Tanzanite 6642.46 4 Indian Sapphire 7818.95 5 Zamrud – 1 5630.81 6 Red Coral 5576.57 7 Turquoise 5724.07 8 Topaz 1766.69 9 Morion 1393.76 10 Turquoise 9748.39
Pada  Tabel  2  ditunjukkan  hasil  citra output dan  nilai  jarak Euclidean pada  setiap citra input .  Masing-masing  citra  pada  basis data  dihitung  jarak Euclidean dengan  citra input. Citra output merupakan citra pada basis data yang memiliki jarak Euclidean terpendek. Pada  Tabel 3 ditunjukkan hasil
perbandingan jarak Euclidean dengan
menggunakan  operator  Robert  dan  operator Sobel. Berdasarkan Tabel 3, pada 6 citra input yang berbeda, diperoleh jarak Euclidean yang berbeda  pada  kedua  operator  deteksi  tepi. Berdasarkan  6  citra  tersebut,  terdapat  5  citra input dengan  deteksi  tepi  Robert  yang memiliki jarak Euclidean lebih kecil dibandingkan deteksi tepi Sobel.
Tabel 3. Hasil Perbandingan Jarak Euclid Berdasarkan Operator Deteksi Tepi No Robert [R] Sobel [S] E[R] E[S] 1 66246 66247 2 557657 557606 3 808252 808261 4 1546969  1663256 5 572155 572407 6 97836 97839

## KESIMPULAN DAN SARAN
Pada penelitian ini dilakukan pendeteksian  kesamaan  citra  berdasarkan
warna  pada  citra  batu  mulia  menggunakan dua  metode  deteksi  tepi  yaitu  Roberts  dan Sobel. Berdasarkan hasil uji coba, deteksi tepi Robert memiliki 9  nilai  jarak Euclidean yang
lebih  baik  dibandingkan  dengan  deteksi  tepi Sobel.
Pada  penelitian  lebih  lanjut  dapat dilakukan  temu  kenali  citra  menggunakan fitur  lain  seperti  fitur  bentuk  atau  tekstur. Selain  itu,  metode  temu  kenali  citra  dapat dikembangkan menggunakan pendekatan deep learning .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E.  Prasetyo, Pengolahan  citra  digital dan  aplikasinya  menggunakan  Matlab , Yogyakarta: Andi, 2011.
[2] Shapiro,  G.  Linda,  Stockman  and  C. George, Computer vision , Prentice Hall:
New Jersey, 2002.
[3] D.  Tao  dan  X.  Tang,  “Nonparametric discriminant analysis in relevance feedback  for  content  based  image retrieval,”  In  Proceedings  of  the  17 th
IEEE  International  Conference on Pattern  Recognition  (ICPR),  2004,  hal.
1013 – 1016.
[4] G.  AlGarni  dan  M.  Hamiane,  “A  novel technique for automatic shoeprint image retrieval,” Forensic Science International ,  vol.  181,  no.  1,  hal  10  – 14, 2008.
[5] A. Hafiane, S. Chaudhuri, G. Seetharaman,  dan  B.  Zavidovique,
“Region-based  CBIR  in  GIS  with  local space filling curves to spatial
representation,” Pattern  Recognition
Letters ,  vol.  27,  no.  4,  hal.  259  –  267,
2006.
[6] Z.  Xie,  “A  rotation-  and  flip-invariant algorithm for representing spatial continuity  information  of  geographic images in content based image retrieval,” Computers  and  Geosciences , vol.  30,  no.  9  –  10,  hal.  1093  –  1104, 2004.
[7] B.  M.  Mehtre,  S.  K.  Mohan,  dan  A.
Desai,  “Color  matching  for  image retrival”, 2018. [Daring]. Tersedia pada: https://www.comp.nus.edu.sg/~mohan/p apers/col_match.pdf. [Diakses: 12
Desember 2018].
[8] G. Quellec, M. Lamard, G. Cazuguel, B. Cochener,  dan  C.  Roux,  “ Wavelet optimization  for  content-based  image retrieval in medical database, ” Medical Image Analysis, Elsevier , vol. 14, no. 2, hal. 227 – 241, 2010.
[9] M.  Cahyanti,  R.  A.  Salim,  dan  M. Wisuda, “Implementasi  pengolahan citra  untuk  pengenalan  citra  bendera negara  berdasarkan  warna,”  Dalam Prosiding Seminar Nasional Riset Teknologi  Informasi,  2016,  hal.  128  – 137.
[10] M.  Gienger, Crystal  power,  crystal healing ,  London:  Cassell  Illustrated,
2015