## Segmentasi Tambal Gigi (Filling) pada Dental Panoramic Xray Menggunakan Metode Multiple Morphological Gradient (mMG)
Meily Wahyuni, Rossi Passarella * Jurusan Sistem Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya Indralaya, Indonesia Email:  passarella.rossi@gmail.com
Abstrak— Segmentasi  merupakan  proses  pengolahan  citra yang  dapat  memisahkan  wilayah  objek  dengan  wilayah  yang tidak  diinginkan  atau  foreground  dan  background  dengan membedakan intensitas aras keabuan piksel pada objek dengan aras  keabuan  piksel  tetangganya.  Penelitian  ini  membahas segmentasi tambal gigi (filling) dengan menggunakan 116 citra Dental  Panoramic  Xray  sebagai  citra  masukan  ujicoba.  Hasil dari 116 citra ini didapatkan masalah gigi dengan jenis crown, bridge dan filling (tambal  gigi). Pada Langkah  pertama yaitu mengkonversi citra menjadi grayscale, yang kemudian akan di lakukan  contrast  stretching,  serta  dilakukan  filterisasi morfologi dilasi dan erosi dan dialnjutkan dengan deteksi tepi morfologi  gradien  untuk  meningkatkan  kualitas  citra. Selanjutnya  akan  disegmentasi  dengan  metode  multiple morphological  gradient  dan  Langkah  terakhir  yaitu imcomplent.  Dalam  penelitian  ini  didapatkan  akurasi persentase  dari  dataset  berdasarkan  expert  yaitu  sebesar 70,69% dsri dataset, sedangkan didapatkan dari hasil program yaitu  sebesar  61,20%  dari  dataset.  Yang  artinya,  hanya berbancing 0,949 atau 9,49% antara hasil expert dengan hasil penelitian. Maka, berdasarkan hasil yag didapat bahwa metode yang ditujukan dapat digunakan untuk segmentasi tambal gigi pada Dental Panoramic Xray.
Kata  Kunci—  Gigi,  Dental  Panoramic  Xray,  Multiple Morphological Gradient, Segmentasi.

## I. P ENDAHULUAN
Para ahli medis bagian gigi memiliki peran penting dalam menangani  masalah  gigi.  Gigi  merupakan  salah  satu komponen  pada  mulut  yang  memiliki  peran  penting  dalam hidup.  Dengan  mendeteksi  gigi  ada  atau  tidaknya  masalah diperlukan  penanganan  yang  cepat  dan  tepat.  Dengan teknologi  pengolahan  citra  maka  dapat  membantu mendiagnosis penyakit dalam mmulut dalam kedokteran gigi. Ada  beberapa  metode  untuk  mengambil  gambar  gigi  yaitu dengan  bitewing  xray,periapical  xray  panoramic  xay  dan lainnya. Berdasarkan hasil penelitian terakhir terdapat sekitar 90% orang  dari  kalangan  muda  yag  memiliki  masalah  gigi. Dengan jumlah sebanyak pasien tersebut maka ahli medis mengalami  kesulitan  untuk  menangani  penyakit,  penyakit yang sering dialami yaitu karies gigi.
Karies gigi terjadi akibat penumpukan plak, sisa makanan pada  gigi  yang  mengarang.  Dengan  adanya  karies  maka banyak  penanganan  yang  dapat  dilakukan  untuk  mencegah ataupun  menutupi karies  yaitu dengan filling (tambal  gigi). Namun, sebelum dapat di ketahui letak dan jenisnya, maka penelitian  ini  menjelaskan  untuk  hanya  berfokus  kepada tahap  segmentasi.  Pada  tahapan  ini  dilakukan  proses perbaikan  kualitas  citra  terlebih  dahulu  yang  kemudian
dilakukan  tahapan  lanjut  yaitu  segmentasi  menggunakan metode multiple morphological gradient (mMG). Hasil dari segmentasi  ini  dapat  dilakukan  sebagai  klasifikasi  untuk penelitian ke depannya

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Segmentasi
Segmentasi  citra  merupakan  proses  pengolahan  citra digital  yang  bertujuan  untuk  memisahkan  wilayah  objek[1] dan  wilayah  latar  belakang  agar  memudahkan  untuk menganalisis citra gambar input[2].

## B. Deteksi Tepi
Deteksi tepi betujuan untuk meningkatkan garis tepi objek pada suatu citra.

## C. Morfologi Gradien
Darma Putra (2010) menyebutkan bahwa morfologi yaitu susunan  dan  hubungan  antara  objek.  Operasi  morfologi umunya  digunakan  pada  citra  biner  (hitam-putih)  untuk mengubah  suatu  objek[3].  Morfologi  gradien  adalah  salah satu contoh dari penerapan deteksi tepi, dimana non-tepi dari suatu  obejk  sudah  hilang  karena  hasil  pengurangan  operasi hasil  penebalan  dan  penipisan  citra  yang  menghasilkan tonjolan tepi objek.

## D. Multiple Morphological Gradient
Multiple  Morphological  Gradient  adalah  proses  iterasi dari proses moroflogi gradien[4]. Tujuan dari metode MMG yaitu mempertajam tepi dari setiap objek. Nilai piksel yang dihasilkan  untuk  meningkatkan  piksel  wilayah  lain memperjelas  tepi  dan  memudahkan  untuk  mengidentifikasi sertea segmentasi citra input[5]

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Diperlukan beberapa tahap untuk mendeteksi tambal gigi ( filling ) dalam dental panoramic Xray dengan metode MMG. Gambar  1  menunjukkan  diagram  proses  penelitian.  Citra yang akan di input merupakan citra  yang berekstensi *.png dataset gigi yang telah dipublish oleh Noor Medical Imaging Center,  Qom,  Iran.  Tahap  pertama  yaitu  pre-processing,
tahap kedua yaitu segmentasi dan tahap ketiga yaitu deteksi tepi menggunakan multiple dari hasil segmentasi itu sendiri dan  tahap  keempat  yaitu  incomplement  (gambar  negatif). Citra input dalam penelitian ini dipublish oleh Noor dengan jumlah citra gambar sebanyak 116 gambar ber ekstensi .png dan ukuran standar dataset 2770 x 1330 piksel. Seperti dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar 1. Diagram Proses Penelitan
Gambar 2. Panoramic Xray
Untuk memperbaiki kualitas citra seperti membuang area yang tidak diinginkan dan menaikkan/ menurunkan kontras
sesuai  dengan  intensitas  cahaya  gambar  input.  Adapun beberapa tahap pre-processing dalam penelitian ini yaitu:

## A. Grayscale
Meningkatkan  kompleksitas  serta  intensitas  citra  input merupakan tahap awal dalam pengolahan citra penelitian ini yaitu grayscale. grayscale adalah tahap pengolahan citra yang merubah  warna  asli  (RGB)  menjadi  warna  citra  dengan intensitas  keabuan.  Grayscale  berbeda  denga  binerisasi, binerisasi  hanya  memiliki  dua  nilaipiksel  yaitu  hitam  dan putih,  sedangkan  grayscale  memiliki  nilai  dengan  rentan piksel hitam ke putih.
>> I = cv2.imread(’98.png’); >> J = cv2.cvtColor(img, >> cv2.COLOR_BGR2GRAY); >> cv2.imwrite('GRAYSCALE.png',J)

## B. Contrast Stretching
Contrast stretching merupakan tahapan untuk memperbaiki  kualitas  citra  dengan  meningkatkan  kontras yang  disebabkan  karena  citra  asli  kekurangan  intensitas cahaya.  Pemrograman  software  contrast  stretching  sebagai berikut:
Adapun hasil proses contrast stretching pada Gambar 3.
Gambar 4. Hasil Contrast Stretching

## Contrast Stretching
>> I = img_gray.copy() >> xp = [0,64,128,192,255] >> fp = [0,16,128,240,255] >> x = np.arange(256) >> table=np.interp(x,xp,fp).astype('uint8') >> cs = cv2.LUT(img_gray,table) >> cv2.imwrite('CONTRAST STRETCHING.png',cs)

## C. Filterisasi Morfologi
Operasi morfologi yaitu mengenal disekeliling objek dengan mengubah  bentuk  objek  itu  dengan  pengolahan  citra. Beberapa contoh morfologi yaitu:
 Morfologi dilasi
Tahap  ini  merupakan  proses  dengan  teknik  pelebaran pada area dengan menambahkan lapisan pada sekeliling objek.
dilasi=(A ⨁ B)                                                               (1)
Proses dilasi dapat dilihat pada gambar 4.
A B

## A⊕B

## Gambar 4. Proses Dilasi
Dimana  A  merupakan  citra  hasil  grayscale  dengan koordinat (1,1) , (2,1) , (2,2) dan B adalah struktur elemen dengan  koordinat  (0,0),(1,0).  Maka  perhitungan  operasi dilasi  yaituI ⊕ H  =  ((1,1)  +  (0,0),  (1,1)  +  (1,0),  (2,1)  + (0,0), (2,1) + (1, 0), (2,2) + (0,0), (2,2) + (1,0)).
 Morfologi erosi Tahap  ini  merupakan  proses  pengikisan  objek  dengan mengurangi area pada keliling objek.
Erosi=(A ⊝ B) (2)
A B

## A ⊖ B

## Gambar 5. Proses Erosi
Dimana  A  merupakan  citra  hasil  grayscale  dengan koordinat (1,1) , (2,1) , (2,2) dan H adalah struktur elemen dengan  koordinat  (0,0),(1,0).  Maka  perhitungan  operasi erosi yaitu : I ⊝ H = {(1,1)} karena (1,1) + (0,0) = (1,1) € I dan (1,1) + (1,0) = (2,1) € I.

## D. Processing
Processing  merupakan  pemrosesan  gambar  berdasarkan pola  dan  bentuk  dari  suatu  objek.  Morfologi  gradien  dapat disebut juga dengan citra tepi karena proses pengurangan dari morfologi dilasi dengan morfologi erosi seperti dapat dilihat pada formula 3.
g = (A⨁B) − (A ⊝ B) (3)
Pemrograman  software  grayscale  pada  python  sebagai berikut:
>> I = cv2.imread(‘Dilasi.png’); >>  J  =    cv2.imread(‘Erosi.png’);  gradien  =  I  –  J;  >> cv2.imwrite('GRADIEN.png',gradien)
Adapun  hasil  proses  morfologi  gradien  yaitu  tertera  pada gambar 7.
Gambar 6. Morfologi Gradien

## E. Multiple Morphological Gradient (mMG)
mMG adalah metode untuk meningkatkan intensitas pada tepi citra sehingga citra akan tampak lebih jelas seperti pada formula 4.
𝑚𝑀𝐺 = 𝑚. 𝑔 (4)
m. merupakan perulangan nilai piksel berdasarkan citra input. Semakin tinggi intensitas maka semakin tinggi pula nilai m. rumus untuk mencari nilai m yaitu sebagai formula 5.
𝑚 = (((𝐴⨁𝐵)−(𝐴⊝𝐵)) ) 𝑤 ×256 (5)
w.  adalah  nilai  kedalaman  bit.  W  berisi  informasi  tentang jumlah warna yang ada pada tiap piksel citra.
>> I =cv2.imread(‘GRADIEN.png’); >> w = 256; >> m = np.max(np.max(gradien)); mv = m/w; MMG = mv*gradien; cv2.imwrite('MMG.png',MMG))
Adapun hasil proses Multiple Morphological Gradient seperti gambar 7.
Gambar 7. Multiple Morphological Gradient
 Post-processing
Tahap  terakhir  dalam  segmentasi filling ini  yaitu imcomplement (membalikkan nilai).
 Imcomplement
Imcompelement adalah tahap membalikkan  nilai piksel, menjadi  negative.  Dengan  mengubah  nilai  0  menjadi  1 begitupun  sebaliknya.  Pemrograman  software  grayscale pada python sebagai berikut:
I = cv2.imread(‘MMG.png’); MMG1 = ~MMG cv2.imwrite('IMCOMPLEMENT.png',MMG1)
Adapun  hasil  proses  morfologi  gradien  yaitu  tertera  pada gambar 8
Gambar 8. Hasil Imcomplement

## IV. HASIL DAN DISKUSI
Penelitian  ini  menggunakan  Bahasa  pemrograman  yaitu Bahasa  Python.  Dataset  yang  digunakan  pada  penelitian merupakan  semua  dataset  input  yang  dipublish  oleh  Noor Medical  Imaging  Center,  Qom,  Iran  yang  berjumlah  116 dataset citra.
Hasil  akhir  dari  tahap  pre-processing  adalah  citra  input menjadi lebih jelas, deteksi tepi tebal. Dengan hasil tersebut maka dilakukan proses lanjut yaitu dengan tahap segmentasi menggunakan  metode  MMG  (Multiple  Morphological Gradient)  yang  akan  membentuk  postur  dan  bentuk  objek yang  diinginkan,  serta  area  yang  tidak  diinginkan  akan diabaikan  karena  memeiliki  intensitas  yang  berbeda.  Agar lebih  memudahkan  hasil  yang  akan  diteliti  yaitu menggunakan proses imcomplement, mengubah nilai dari 0 menjadi 1 ataupun sebaliknya. Berikut hasil penelitian yang telah diuji pada gambar 8- 10.
Gambar 8.  Gigi sehat
Gambar 9. Gigi Crown (mahkota gigi)

## Gambar 10. Filling (Gigi Tambal)
Berdasarkan  116  citra  input  Dental  Panoramic  Xray didapatkan hasil masalah gigi dari ahli medis (expert) antara lain  tambal  gigi  (filling),  crown  dan  bridge.  Menurut  Ahli Medis  Gigi  terdapat  82  jenis  tambal  gigi,  13  crown  dan  3 bridge. Rumus yang digunakan untuk menghitung persentase yang terdeteksi tambal gigi pada formula 6.
Persentase (%)=x/(Jumlah Citra)×  100%
(6)
Dimana  x  merupakan  hasil  citra  yang  terdeteksi  tambal gigi oleh expert (ahli medis) atau hasil citra yang terdeteksi dari hasil program. Maka, didapatkan hasil pada perhitungan 7.
Persentase akurasi (%)=82/116×  100% = 70, 69%                 (7)
Jadi,  berdasarkan  perhitungan  dari  ahli  medis  (expert) persamaan  7  dijelaskan  bahwa  terdapat  70.69%  diketahui terindikasi tambal gigi (filling) pada Dental Panoramic Xray Dataset seperti persamaan 8.
Presentase Akurasi (%)=71/116×  100%.
(8)
Sedangkan, berdasarkan perhitungan 9 dijelaskan bahwa terdeteksi 61,20 % tambal gigi (filling) pada Dataset Dental Panoramic Xray. Maka, didapatkan nilai eror dari hasil expert dengan hasil penelitian yaitu dijelaskan pada perhitungan 9.

## Nilai eror = Akurasi Expert − Akurasi Penelitian
= 70,69 % - 61,20 %
= 9,49 %    ~   0,0949.                                                (9)
Jika dilihat dari perhitungan presentase nilai eror diatas, metode yang diterapkan untuk mendeteksi tambal gigi cukup baik, yaitu memiliki 0,949 untuk nilai eror antara hasil expert dengan hasil penelitian.

## V. K ESIMPULAN
Kesimpulan dalam penelitian ini yaitu dengan menggunakan metode multiple morphological gradient , dapat memudahkan untuk  mendeteksi tambalan gigi  yang ada  pada gigi Dental Panoramic Xray dengan ke-efisienan dari hasil perhitungan
nilai eror yang didapat yaitu hasil medis ( expert) dengan hasil penelitian sebesar 9,49%.

## D AFTAR P USTAKA
[1] J. Na’am, J. Harlan, S. Madenda, and E. P. Wibowo, “The Algorithm of Image  Edge  Detection  on  Panoramic  Dental  X-Ray  Using  Multiple Morphological  Gradient  (  mMG  )  Method,”  vol.  6,  no.  6,  pp.  1012– 1018, 2016.
[2]  L. Wahyu, S. Arief, and S. Madenda, “Metode Pengolahan Citra Untuk Mendeteksi Karies Gigi,” vol. 2, 2018.
[3]  A. Sutikno, E. Utami, and A. Sunyoto, “Penerapan Metode Morfologi Gradien  Untuk  Perbaikan  Kualitas  Deteksi  Tepi  Pada  Citra  Motif Batik,” 2014.
[4]  J. Na, J. Harlan, S. Madenda, and E. P. Wibowo, “Identification of The Proximal  Caries  of  Dental  X-Ray  Image  with  Multiple  Morphology Gradient Method,” vol. 6, no. 3, pp. 345–348, 2016.
[5]  J. Na’am, “Accuracy of Panoramic Dental X-Ray Imaging in Detection of  Proximal  Caries  with  Multiple  Morpological  Gradient  (  mMG  ) Method,” vol. 1, no. 1, pp. 5–11, 2017.