## Deteksi Pembuluh Darah pada Citra Fundus Retina Menggunakan Gabungan Metode Segementasi Pembuluh Darah Lebar dan Tipis

## Khafidurrohman Agustianto
Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember Jember, Indonesia khafid@polije.ac.id

## Shabrina Choirunnisa
Teknologi Rekayasa Mekatronika
Politeknik Negeri Jember
Jember, Indonesia shabrinacnisa@polije.ac.id
Abstract— The organs of the body are the most important parts that are able to support humans to carry out activities in daily life. One  of  them  is  the  eye  organ.  The  eye  is  a  soft  part  that  is  very sensitive  and  prone  to  disease  if  there  is  a  certain  medical condition in the body. One of the most sensitive parts of the eye is the retina. Diabetic retinopathy is a disease that can interfere with human vision and even lead to blindness. There are two ways to detect  Diabetic  Retinopathy,  namely  manually  and  using technology. Manual detection is usually done by an expert, but it is less accurate because it only uses the naked eye. So we need a system that is automatically and accurately capable of segmenting blood vessels in the eye fundus image. By utilizing technology, it is hoped that Diabetic Retinopathy can be diagnosed early through the  segmentation  process  by  observing  whether  there  are abnormalities  in  the  retinal  blood  vessels.  Some  examples  of disorders  that  commonly  occur  in  retinal  blood  vessels  are: enlargement  of  the  retinal  blood  vessels,  abnormalities  in  the branching of blood vessels, and so on.
In this study, there are several methods and stages proposed to produce optimal segmentation of blood vessels in the eye fundus image. There are three stages in this research, converting the RGB channel  to  the  Green  Channel  and  applying  CLAHE  and  2D Gabor Wavelet. The process is continued by doing the processing stage using the Contouring method to obtain wide blood vessels. While the Region Growing method is used to segment thin blood vessels. The last stage is postprocessing using the logical operator method or. The trial in this study used colored eye fundus images on  the  DRIVE  dataset  and  obtained  an  average  accuracy  of 94.32%, sensitivity of 77.09% and specificity of 96.04% in 20 trials.
Keywords—  Segmentation;  Blood  Vessel;  Fundus  Image; Region Growing; Active Contour.
Abstrak — Organ  tubuh  merupakan  bagian  terpenting  yang mampu menunjang manusia untuk beraktivitas dalam kehidupan sehari-hari. Salah satunya adalah organ mata. Mata merupakan bagian  lunak  yang  sangat  sensitif  dan  rawan  diserang  penyakit apabila terdapat suatu kondisi medis tertentu pada tubuh. Salah satu bagian mata yang rawan adalah retina. Retinopati Diabetes merupakan  salah  satu  penyakit  yang  dapat  mengganggu penglihatan  manusia  bahkan  hingga  mengalami  kebutaan. Terdapat  dua  cara  dalam  mendeteksi  Retinopati  Diabetes  yaitu secara  manual  dan  menggunakan  teknologi.  Pendeteksian manual biasanya dilakukan oleh seorang ekspertir namun dirasa kurang akurat karena hanya menggunakan mata telanjang. Oleh karena itu, diperlukan sistem yang mampu mendeteksi pembuluh darah pada citra fundus mata secara otomatis dan akurat. Dengan
memanfaatkan  teknologi,  Retinopati  Diabetes  diharapkan  dapat didiagnosa  secara  dini  melalui  proses  segmentasi  dengan mengamati  apakah  ada  kelainan  pada  pembuluh  darah  retina. Beberapa  contoh  kelainan  yang  umum  terjadi  pada  pembuluh darah  retina  yaitu:  peembesaran  pada  pembuluh  darah  retina, adanya  abnormalisasi  pada  percabangan  pembuluh  darah,  dan sebagainya.
Pada  penelitian  ini,  tahapan  yang  diusulkan  untuk menghasilkan  segmentasi  pembuluh  darah  pada  citra  fundus mata  dengan  optimal  yaitu  1.  Preprocessing  dengan  terlebih dahulu  mengekstraksi  Green  Channel  lalu  mengaplikasikan CLAHE  dan  2D  Gabor  Wavelet;  2.  Menggunakan  metode Contouring-Level Set dan Region Growing masing-masing untuk memperoleh pembuluh darah lebar dan pembuluh darah tipis; 3. Tahap terakhir merupakan postprocessing menggunakan metode operator  logika  or.  Dataset  yang  digunakan  adalah  dataset DRIVE  dan  diperoleh  rata  rata  akurasi  sebesar  94.32%, sensitivitas sebesar 77.09% dan spesifisitas sebesar 96.04% pada 20 percobaan.
Kata  Kunci—  Segmentasi;  Pembuluh  darah;  Citra  fundus mata; Level Set; Region Growing.

## PENDAHULUAN
Organ tubuh merupakan bagian penting yang menunjang berbagai  aktivitas  dalam  hidup  manusia.  Tidak  terkecuali organ penglihatan yaitu mata. Seiring berkembangnya zaman yang  serba  instan  dan  minimnya  atensi  pada  kesehatan, terdapat banyak sekali jenis penyakit pada mata. Salah satu penyakit  yang  dapat  mempengaruhi  penglihatan  manusia adalah  diabetes.  Dari  tahun  ke  tahun  jumlah  penderita diabetes  ini  diperkirakan  akan  terus  meningkat.  Beruntung penyakit  ini  dapat  dengan  mudah  dideteksi  secara  dini melalui retina mata. Dengan pendeteksian lebih awal, maka angka resiko kematian akibat diabetes dapat lebih ditekan [1]. Retina  mata  merupakan  lapisan  membran  pada  bagian belakang  mata  yang  dapat  memberikan  informasi  tentang ketidaknormalan  pada  mata.  Pendeteksian  awal  dapat dilakukan dengan mengamati pelebaran maupun penyempitan pada pembuluh darah, percabangan yang tidak normal, dan sebagainya. Oleh karena itu, proses segmentasi diperlukan untuk mengidentifikasi hal tersebut.
Terdapat beberapa penelitian sebelumnya untuk memperoleh ROI pembuluh darah diantaranya menggunakan metode Histeq dan 2D Gabor Filter oleh F.A. Wicaksono [2],
Metode  operasi  morfologi  iteratif  oleh  V.  Nurdinawati  [3], metode Gradient  Based  Adaptive  Thresholding dan Region Growing oleh D. Sutaji [4], serta metode deteksi garis oleh B. K. Triwijoyo [5].
Pada penelitian ini, penulis mengusulkan sebuah metode berdasarkan  penggabungan  metode  segmentasi  pembuluh darah  lebar  dan  tipis  [5].  Proses  awal  yang  dilakukan  ialah perbaikan  citra  pembuluh  darah  dengan  menggunakan CLAHE dan 2D Gabor
Wavelet. Kemudian mengimplementasikan  proses  segmentasi  pembuluh  darah lebar  dengan  metode Level  Set .  Setelah  itu  dilakukan segmentasi  pembuluh  retina  tipis  menggunakan  metode Region  Growing untuk  memperluas  wilayah  obyek  dengan distribusi grayscale yang  serupa. Kedua  metode segmentasi tersebut  dikombinasikan  dengan  metode  penggabungan  or. Dengan menggunakan metode kombinasi tersebut, diharapkan dapat menghasilkan segmentasi pembuluh darah retina akhir yang lebih optimal.

## METODE PENELITIAN
Tahap  pertama  pada  penelitian  ini  yaitu  konversi  citra menjadi  kanal  hijau,  kemudian  dilakukan  proses  perbaikan lokal kontras menggunakan CLAHE dan untuk meningkatkan  kontras  citra,  citra  CLAHE  diproses menggunakan metode 2D Gabor Wavelet. Tahap selanjutnya adalah  melakukan  segmentasi  menggunakan  metode Level Set untuk  segmentasi  pembuluh  darah  lebar dan Region Growing untuk  pembuluh  darah  tipis.  Tahap  terakhir  yaitu tahap postprocessing menggunakan  teknik  penggabungan hasil segmentasi menggunakan metode Level Set dan Region Growing dengan  operator  logika or .  Diharapkan  citra gabungan tersebut menghasilkan hasil segmentasi yang lebih optimal.  Citra  fundus  retina  berwarna  yang  digunakan diambil dari dataset DRIVE yang terdiri dari 20 citra retina. Diagram alir proses secara umum dapat dilihat pada  Gambar 1.  Sedangkan  contoh  dataset  yang  digunakan  dapat  dilihat pada Gambar 2.
Postprocessing Citra Preprocessing Citra Citra Retina RGB Kanal Hijau CLAHE 2D Gabor Wavelet Segmentasi  Citra Metode Level Set Metode Region Growing
Metode Kombinasi OR Citra

## Tersegmentsi
Gambar 1. Gambaran metodologi secara umum
Gambar 2. Contoh dataset citra fundus retina
A. Praproses
Citra  RGB  dikonversi  menjadi  citra  kanal  hijau.  Citra masukan dari dataset DRIVE dengan ukuran awal 584 × 565 piksel  di  lakukan  proses  pengubahan  ukuran  menjadi 1034 × 1000  piksel.  Proses  pengubahan  ke  dalam green channel ini bertujuan  untuk  memperbaiki  kontras  citra  dan mempermudah  proses  segmentasi  di  tahap  selanjutnya. Kemudian  untuk  memperbaiki  lokal  kontras  pada  citra dilakukan penerapan CLAHE. Tahap terakhir pada preproses adalah  peningkatan  kontrs  citra  menggunakan  2D  Gabor Wavelet. Dimana  wavelet merupakan kumpulan dari Gabor Filter. Masing-masing filter kemudian akan dicari maksimal respon  untuk  mendapatkan  hasil  ekstraksi  pembuluh  darah retina  yang  paling  optimal.  Proses  pertama  yang  dilakukan adalah scaling frekuensi dan rotasi terhadap orientasi tertentu (θ) berdasarkan  persamaan  1  [6]. Proses  rotasi  dilakukan terhadap sumbu x dan sumbu y menggunakan 18 rotasi arah yang berbeda dengan interval rotasi sebesar 10 derajat.
𝑟 𝜃 = (𝑥 𝑐𝑜𝑠 𝜃 − 𝑦 𝑠𝑖𝑛 𝜃 , 𝑥 𝑠𝑖𝑛 𝜃 + 𝑦 𝑐𝑜𝑠 𝜃),   0 ≤ 𝜃 ≤ 2𝜋
(1)
Nilai  wavelet  diperoleh  dengan  memproses  nilai  rot  x dan  y  pada perhitungan  persamaan  eksponensial 2D  Gabor Wavelet dinyatakan pada persamaan 2. Nilai wavelet tersebut dipilih  nilai yang  paling  maksimal  sehingga diperoleh  hasil ekstraksi pembuluh darah retina yang paling optimal. Contoh dari citra hasil preproses ditunjukkan pada Gambar 2.
𝜓𝐺(𝑥) =   exp(𝑗𝒌𝒙) exp(− 1 2 |𝐴𝑥| 2 ) (2)
a b                                 c Gambar  2.  Citra hasil  kanal hijau  (a),  Citra  hasil  CLAHE (b), Citra hasil 2D Gabor Wavelet (c)
B. Segmentasi menggunakan metode Level Set Dalam  proses  kontur, active  contour membutuhkan metode level  set untuk  proses  pergerakan  kontur  tersebut. Active  contour merupakan  sebuah  konsep  tentang  model kurva  tertutup  yang  dapat  bergerak  melebar  ataupun menyempit dengan cara meminimumkan energi menggunakan  tenaga  ekternal  maupun  internal. Active contour yang  diterapkan  pada  penelitian  ini  ialah active contour berdasarkan region-scalable fitting  energy karena kemampuannya  dalam  mengatasi  citra  dengan  tingkat homogenitas rendah [7].
Citra hasil preproses

## Inisialisasi Contour Awal
Implementasi Fungsi Kernel menggunakan Gaussian Kernel Implementasi Fungsi Smoothing Heaviside

## Implementasi Fungsi Minimisasi
Energi Level Set

## Contour Plot Pembuluh Darah

## Gambar 3. Diagram alir proses level set
Pada Gambar 5 terdapat dua bagian yaitu bidang gambar dan  kurva  dari  fungsi level  set. Inisialisasi  kurva direpresentasikan oleh gambar kurva yang beririsan  dengan bidang datar, kurva tersebut yang disebut zero level set .
Gambar 4. Ilustrasi Level Set
Proses diawali dengan inisialisasi kontur awal kemudian untuk  proses  pergerakan  kontur  dibutuhkan  fungsi  energi pada  persamaan  3.  Terdapat  beberapa  fungsi  yang  harus diproses  untuk  mendapatkan  fungsi  energi.  Yang  pertama adalah implementasi fungsi kernel menggunakan persamaan 5.
𝐸(𝐶, 𝑓 1 (𝑥), 𝑓 2 (𝑥)) = 𝜆 1 ∫ (∫ 𝐾(𝑥 − 𝑦)|𝐼(𝑦) − 𝑓 1 (𝑥)| 2 𝑖𝑛𝑠𝑖𝑑𝑒 (𝐶) 𝑑𝑦) 𝑑𝑥 (4)
+ 𝜆 2 ∫ (∫ 𝐾(𝑥 − 𝑦)|𝐼(𝑦) − 𝑓 2 (𝑥)| 2 𝑜𝑢𝑡𝑠𝑖𝑑𝑒 (𝐶) 𝑑𝑦) 𝑑𝑥

## + v |C|
Dimana C adalah kontur tertutup yang memisahkan citra domain menjadi 2 bagian yaitu inside(C) dan outside(C). λ 1 , λ 2 dan v merepresentasi konstanta positif, |C| adalah panjang kurva  C, f 1 (x) dan f 2 (x) adalah  intensitas fitting citra  dari dalam  dan luar daerah pusat piksel x . Intensitas dari daerah lokal  dilambangkan  dengan I(y), dan K(x-y) adalah  fungsi kernel.
K σ (z) = 1 (2π) π 2 σ n e − |z| 2 /2σ 2 (5)
Simbol σ > 0 adalah parameter skala, kontur C diwakili oleh zero-level  set pada  fungsi Level  Set  φ. Sedangkan H ϵ pada persamaan 6 adalah fungsi Heaviside, δϵ adalah fungsi derivative dari H dan ϵ adalah konstanta positif bernilai 1.
𝐻 𝜖 (𝑥) = 1 2 [1 + 2 𝜋 𝑎𝑟𝑐𝑡𝑎𝑛 ( 𝑥 𝜖 )] (6)
𝛿 𝜖 (𝑧) = 𝐻 ′ 𝜖 (𝑧) = 1 𝜋 𝜖 𝜖 2 +   𝑥 2
Dengan  mengganti H dengan H ϵ dimana ϵ merupakan fungsi  energi  yang  diajukan  pada  persamaan  2.18.  Untuk memastikan komputasi yang akurat dan stabil pada level set evolution,  ditambahkan  implementasi sebuah  fungsi regulerisasi  level  set.  Fungsi  tersebut  merupakan Level  Set Regularization yang direpresentasikan pada persamaan 7.
𝑃(𝜑) = ∫ 1 2 (|𝛻𝜑(𝑥)| − 1) 2 𝑑𝑥 (7)
Pada  akhirnya,  fungsi  energi  level  set  yang  telah diminimalisasi direpresentasikan pada persamaan 8.
𝐸(𝜑, 𝑓 1 , 𝑓 2 ) = 𝜆 1 ∫ ∫  𝐾 𝜎 (𝑥 − 𝑦)|𝐼(𝑦) − 𝑓 1 (𝑥)| 2 𝐻 𝜖 (𝜑(𝑦))  𝑥𝑑𝑦 (8)
Dimana f 1 (x) dan f 2 (x) adalah konstanta non-negatif dan dihitung menggunakan fungsi level set 𝜑 pada persamaan 9.
𝑓 1 (𝑥) = ∫ 𝐾 𝜎 (𝑥 − 𝑦)𝐼(𝑦)𝐻 𝜖 (𝜑(𝑦)) 𝑑𝑦 ∫ 𝐾 𝜎 (𝑥 − 𝑦)𝐻 𝜖 (𝜑(𝑦))  𝑑𝑦
𝑓 2 (𝑥) = ∫ 𝐾 𝜎 (𝑥 − 𝑦)𝐼(𝑦)(1 − 𝐻 𝜖 (𝜑(𝑦))) 𝑑𝑦 ∫ 𝐾 𝜎 (𝑥 − 𝑦)(1 − 𝐻 𝜖 (𝜑(𝑦)))  𝑑𝑦
(9)
Setelah  nilai f 1 (x) dan f 2 (x) diperoleh,  fungsi  minimisasi energi  E( 𝜑, 𝑓 1 , 𝑓 2 )  dapat  dihitung  menggunakan  metode turunan gradien standar yaitu persamaan gradient flow pada persamaan 10.
𝜕𝜙 𝜕𝑡 =   −𝛿 𝜖 (𝜙)𝜆 1 ∫ 𝐾 𝜎 (𝑦 − 𝑥)|𝐼(𝑥)|−𝑓 1 (𝑦) 2 𝑑𝑦 − 𝜆 2 −𝑓 1 (𝑦) 2 𝑑𝑦 − 𝜆 2 ∫ 𝐾 𝜎 (𝑦 − 𝑥)|𝐼(𝑥) − 𝑓 2 (𝑦)| 2 𝑑𝑦)
+ 𝑣𝛿 𝜖 (𝜙) div ( 𝛻𝜑 |𝛻𝜑| ) + μ ( 𝛻 2 𝜙 −  𝑑𝑖𝑣( 𝛻𝜑 |𝛻𝜑| ) ) (10 )

## C. Segmentasi menggunakan metode Region Growing
Untuk  mengatasi  kekurangan  metode level  set pada segmentasi  pembuluh  darah  tipis, maka  diperlukan  metode region  growing . Region  Growing dilakukan  dengan menginisialisasi beberapa region disekitar inisial set. Setelah seed  awal  ditentukan,  proses  dilanjutkan  dengan  mencari piksel  tetangga  yang  mirip.  Kemudian  piksel  tersebut dikembangkan berdasarkan kemiripan tingkat keabuan [8].
Pada  tahap  pertama,  seed  awal  dipilih  berdasarkan  nilai threshold (ThSeed) yang  diperoleh  dari  1%  piksel  dengan intensitas tertinggi pada histogram citra 2D Gabor Wavelet.
Tahap  selanjutnya,  setelah  diperoleh  nilai ThSeed , beberapa  titik  seed  awal  diperoleh  berdasarkan  syarat  yang didefinisikan pada persamaan 4. Setelah diperoleh seed awal, maka  seed  tersebut  akan  terus  berkembang  dan  dilakukan proses  pencarian  ketetanggan  menggunakan  8  arah ketetanggan.  Proses  ini  akan  berlangsung  selama  intensitas piksel < T dan titik belum pernah diproses sebelumnya.
S = {(x,y)| ThSeed - 0.05 ≤ I(x,y) ≤ ThSeed +0.05} (11)
Nilai T yang  digunakan  pada  proses  pencarian ketetanggan  berbeda  dengan  nilai ThSeed .  Pada  tahap  ini diperlukan Gaussian  Curve  Fitting yang  direpresentasikan
Level Set
Zero Level Set
Image Plane
pada persamaan 5 untuk memperoleh nilai T dari parameter e. Nilai  e  merupakan  konstanta  untuk  mendapatkan  nilai T yang  paling  optimal.  Parameter e berada  pada q+2.5r. Sedangkan nilai T diperoleh dari perhitungan ThSeed-e.
Fitcurve = p*exp(-((h-q)/ √2𝑟 ) 2 ) (5)
Gambar 5. Gaussian fitting curve citra retina 2D Gabor Wavelet
D. Posproses Tahap  posproses citra  pada  penelitian  ini  merupakan tahap  yang  sangat  sederhana.  Citra  masukan  pada  tahap  ini adalah citra hasil segmentasi menggunakan metode Level Set dan Region  Growing .  Kemudian  citra  hasil  segmentasi tersebut  dikombinasi  kedua  dengan  menggunakan  logika operator or. Dengan penggabungan tersebut diharapkan dapat menghasilkan  hasil  segmentasi  yang  lebih  baik  dan  dapat mengurangi kelemahan dari masing-masing metode.

## E. Pengukuran Performa Sistem
Perhitungan  parameter  sensitivitas,  spesifisitas  dan akurasi dilakukan dalam melakukan uji coba pada penelitian ini.  Rasio  antara  true  positif  piksel  terhadap  jumlah  kelas positif  disebut  dengan  sensitivitas.  Ukuran  kemampuan sistem  untuk  mendeteksi  objek  yang  bukan  merupakan pembuluh  darah  disebut  dengan  spesifisitas.  Persamaan rumus  sensitivitas  dan  spesifisitas  dapat  dilihat  pada persamaan 6 dan persamaan 7.
𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (6) 𝑆𝑝𝑒𝑠𝑖𝑓𝑖𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑇𝑁 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 (7)
Sedangkan parameter akurasi pada sistem menggunakan rumus seperti pada persamaan 8.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = (𝑇𝑁 + 𝑇𝑃) (𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑃) (8)

## HASIL UJI COBA DAN EVALUASI
Pengujian  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan menghitung  akurasi,  sensitivitas  dan  spesifisitas  dari  area ROI  hasil  segmentasi  pembuluh  darah  dan  dibandingkan dengan ground truth . Terdapat 5 jenis seknario uji coba yang diujikan.
1. Perbandingan Hasil dengan Cliplimit pada CLAHE yang berbeda
Tahap  awal  merupakan  perbandingan  ketiga  parameter uji  coba  (akurasi,  sensitivitas,  dan  spesifisitas)  berdasarkan nilai cliplimit pada  CLAHE  yang  berbeda.  Nilai  cliplimit yang diujikan yaitu 0.04, 0.06, dan 0.08. Clipmit memberikan pengaruh  pada  besar kecilnya  bagian  pembuluh  darah yang tersegmentasi.  Apabila  nilai  clipmit  yang  digunakan  terlalu kecil  maka  area  pembuluh  darah  yang  tersegmentasi  juga semakin  besar,  dan  begitu  juga  sebaliknya.  Berdasarkan  uji coba,  maka  nilai  0.04  dipilih  karena  menghasilkan  nilai
akurasi dan hasil citra secara visual yang yang paling optimal.
2. Perbandingan Hasil dengan Lamda pada Level Set yang berbeda
Nilai lamda yang dibandingkan pada uji coba ini adalah 0.5, 1, dan 1.5. Latar belakang citra yang bukan merupakan pembuluh darah akan ikut tersegmentasi apabila nilai lamda terlalu  kecil.  Hal  tersebut  sering  terjadi  pada  ujung-ujung pembuluh dikarenakan proses konturisasi yang tidak tuntas. Sedangkan  jika  nilai lamda terlalu  besar,  maka  terdapat pelebaran  area  segmentasi  dikarenakan  kontur  bergerak berlebihan  sehingga  pembuluh  yang  dideteksi  tidak  sesuai. Sehingga  nilai  1  dipilih  karena  menghasilkan  nilai  akurasi dan hasil citra secara visual yang yang paling optimal.
3. Perbandingan  Hasil  dengan  Sigma  pada  Level  Set yang berbeda
Perbandingan  nilai  sigma  yang  berbeda pada Level  Set dilakukan untuk memperoleh pembuluh darah yang optimal. Nilai sigma yang terlalu kecil akan mempersempit area area pembuluh yang akan tersegmentasi. Hal tersebut dikarenakan pergerakan  kontur  yang  minim  sehingga  pembuluh  tidak dapat terdeteksi dengan optimal. Demikian pula apabila nilai sigma terlalu besar, maka yang terjadi adalah pelebaran area segmentasi secara berlebihan. Sehingga nilai 3 dipilih karena menghasilkan nilai akurasi dan hasil citra secara visual yang yang paling baik.
4. Perbandingan  metode:  Level  Set,  Region  Growing dan gabungan
q ThSeed T e 2.5 r Tabel 2
Rata-rata akurasi dengan lamda yang berbeda
Lamda Sensitivitas Spesifisitas Akurasi 0.5 74.08 96.03 94.06 1 77.09 96.04 94.32 1.5 76.19 96.34 94.29
Tabel 1 Rata-rata akurasi dengan cliplimit yang berbeda Cliplimit Sensitivitas Spesifisitas Akurasi 0.04 77.08 96.05 94.32 0.06 74.02 96.63 94.28 0.08 72.39 96.97 94.31
Pada  skenario  uji  coba  keempat,  dibandingkan  nilai akurasi,  sensitivitas  dan  spesifisitas  segmentasi  citra berdasarkan  metode  yang  digunakan  diantaranya  metode level  set,  region  growing dan  metode  gabungan  yang diusulkan pada penelitian ini.
Dapat  dilihat  pada  Tabel  4  berdasarkan  20  citra  uji, didapatkan rata-rata persentase hasil segmentasi dengan nilai yang paling optimal pada metode gabungan. Sedangkan nilai pada masing-masing metode cenderung lebih rendah. Dengan pertimbangan tersebut, dapat dikatakan bahwa metode yang diusulkan pada penelitian ini terbukti memberikan hasil yang lebih baik.
5. Perbandingan Hasil dengan penelitian sebelumnya Pada  skenario  uji  coba  terakhir,  dibandingkan  nilai akurasi,  segmentasi  citra  berdasarkan  penelitian  yang dilakukan  sebelumnya.  Terdapat  tiga  penelitian  diantaranya yang  dilakukan  oleh  Dini  Nuzulia  menggunakan  operasi morfologi  [10],  2D  Gabor  Filter  diimplementasikan  oleh Helsi  Rosyida  [11]  dan  Multiscale  line  opertor  oleh  Dwi Izzatul [12].
Pada  Tabel  5  dapat  dilihat  bahwa  akurasi  pada  metode gabungan  memiliki  nilai  akurasi  yang  lebih  optimal dibandingkan dengan 6 penelitian sebelumnya. Nilai akurasi tersebut sebesar 94.32% sedangkan pada metode Multiscale Line Operator memiliki tingkat akurasi 93.11%.
Untuk  metode  2D  Gabor  Filter  oleh  Helsi  tingkat akurasinya  sebesar  86%  dan  yang  paling  rendah  adalah menggunakan morfologi adaptif sebesar 83.67%.Sedangkan menggunakan metode Deteksi Garis Multi Skala [5], Histeq
dan  2D  Gabor  [2],  Morfologi  Iteratif  [3]  masing-masing memiliki  tingkat  akurasi  94.07%,  81.11%,  dan  93.6%. Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  yang  diusulkan pada  penelitian  ini  masih  memiliki  akurasi  tertinggi  yakni sebesar 94.32%. Contoh hasil dari segmentasi pada penelitian ini ditunjukkan pada Tabel 6.

## Tabel 6

## Contoh citra hasil segmentasi
Citra Masukan Hasil Segmentasi Groundtruth
Sedangkan  Tabel  7  di  bawah  ini  merupakan  hasil perbandingan  segmentasi  antara  metode  Level  Set,  Region Growing  dengan  Gabungan  dari  keduanya.  Dapat  ditinjau dari Tabel 7, masing-masing metode yakni Region Growing dan  Level  Set  memiliki  kekurangan  maupun  kelebihan masing-masing. Pada Level Set, citra hasil segmentasi sangat halus  dan  minim  noise,  akan  tetapi  metode  level  set  tidak dapat  menjangkau  pembuluh  darah  tipis.  Hal  tersebut tentunya  akan  mengurangi  akurasi  terhadap  ROI  yang diperoleh. Sedangkan pada Region growing, pembuluh darah tipis  dapat  terdeteksi  akan  tetapi  terdapat  bagian  pembuluh mata utamanya di area dekat pupil (area lingkar merah) yang tidak  terdeteksi.  Oleh  karena  itu,  metode  gabungan  Region Growing dan Level Set dapat memberikan hasil segmentasi yang lebih optimal.

## Tabel 7
Perbandingan antar Metode yang Diusulkan Region Growing
Level Set Gabungan
Tabel 4
Rata-rata akurasi dengan metode yang berbeda
Metode Sensitivitas Spesifisitas Akurasi Level Set 73.40 97.70 95.60 Region - Growing 75.44 95.29 93.57 Gabungan 77.09 96.04 94.32

## Tabel 5
Rata-rata akurasi dengan penelitian sebelumnya Metode Akurasi (%) Histeq&2D Gabor[2] 81.11% 2D Gabor Filter[11] 86% Morfologi [4] 93.43% Morfologi Adaptif[10] 83.67% Morofologi Iteratif[3] 93.6% Multiscale Line Operator [12] 93.11% Deteksi Garis Multi Skala [5] 94.07% Gabungan (proposed) 94.32%

## Tabel  3
Rata-rata akurasi dengan sigma yang berbeda Sigma Sensitivitas Spesifisitas Akurasi 1 64.49 96.61 93.73 2 73.12 96.08 94.01 3 77.09 96.04 94.32 4 78.66 59.81 61.51

## Groundtruth

## KESIMPULAN
Dari hasil uji coba yang telah dilakukan terhadap proses segmentasi  pembuluh  darah  retina  pada  citra  fundus menggunakan  pendekatan  metode level  set dan region growing dapat  melakukan  proses  segmentasi  dengan  baik dimana  hasil  segmentasi  pembuluh  darah  pada  citra  fundus mata  berwarna  menggunakan  pendekatan  metode level  set dan region growing dari 20 citra masukan menghasilkan nilai rata-rata akurasi sebesar 94.32%, sensitivitas sebesar 77.09% dan spesifisitas sebesar 96.04%.

## REFERENSI
[1]   "World Health Organization Media Centre," 2011. [Online]. Available: http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs312/en/index.ht ml. [Accessed 25 Februari 2015].
[2]  F.  A.  Wicaksono,  "Implementasi  Segmentasi  Pembuluh Darah  Retina  pada  Citra  Fundus  Mata  Berbasis  Histogram Equalization dan 2D-Gabor  Filter",  vol.  7,  Jurnal  Teknologi Technoscientia, 2015.
[3]  V.  Nurdinawati,  A.  Hendryani,  T.  Barasabha,  "Segmentasi Citra  Pembuluh  Darah  Retina  Menggunakan  Operasi Morfologi Iteratif", Vol. 13, Jurnal Teknik Elektro, Juni 2021.
[4]  Y.  Triwidyastuti,  E.  Rahmawati,  "Segmentasi  Pembuluh Darah pada Citra Fundus Menggunakan Metode Morfologi", Vol. 26, Jurnal Link, 2017.
[5]  B. K. Triwijoyo, “Segmentasi Citra Pembuluh Darah Retina Menggunakan  Metode  Deteksi  Garis  Multi  Skala”,  Vol.  15, Jurnal Matrik, 2016.
[6]   H. W. X. F. W. X. a. Y. S. F. Y. Q. Zhao, "Pengolahan Citra Digital," Retinal vessels segmentation based on level set and region  growing, vol.  47,  no.  Pattern  Recognition,  p.  2437– 2446, 28 September 2014.
[7]   M.  U.  Akram  and  J.  Ibaa,  "Blood  Vessel  Enhancement  and Segmentation  for  Screening  of  Diabetic  Retinopathy," Telkomnika, vol. 10, no. Image Processing, pp. 327-334, 2012.
[8]   C.-Y.  K.  J.  C.  G.  a.  Z.  D.  Chunming  Li,  "Minimization  of Region-Scalable  Fitting  Energy  for  Image  Segmentation," IEEE, vol. 17, no. Transactions in image Processing, p. 1940, 2008.
[9]   R.  B.  Afrianto,  "Implementasi  Model  Pengukur  Degenerasi Area  Makula  Menggunakan  Metode  Region  Growing,"  2 January
2012. [Online].
Available:
http://digilib.its.ac.id/public/ITS-paper-20214-5108100185- Paper.pdf. [Accessed 03 Maret 2015].
[10 ] D.  N.  Rahmah,  "Implementasi  Segmentasi  Pembuluh  Darah Retina  pada  Citra  Fundus  Mata  berwarna  Menggunakan Pendekatan Morfologi  Adaptif," in Makalah Seminar  Tugas Akhir , Surabaya, 2011.
[11 ] H. R. Mandasari, "Segmentasi Pembuluh Darah Retina pada Citra  Fundus  Mata  dengan  2D-Gabor  Filter,"  in Seminar Tugas Akhir , Surabaya, 2012.
[12 ] D.  I.  Millah,  "Perbaikan  Citra  Pembuluh  Darah  Dalam  Foto Fundus Digital Dengan Multiscale Line Operator," in Seminar Tugas Akhir , Surabaya, 2011.