Terbit online pada laman  : https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Bulletin of Information Technology (BIT)
ISSN : 2722-0524 (Media Online)

## Penerapan Algoritma Marr-Hilderth Untuk Pendeteksian Tepi Pada Citra CT-Scan

## Agus Purwanto
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email aguspurwanto1027@gmail.com

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T

## Sejarah Artikel:
Diterima Redaksi    : 25 Desember 2019 Revisi Akhir : 02 Januari 2020 Diterima                  : 08 Januari 2020
Diterbitkan Online : 10 Maret 2020
Peningkatan    kualitas  citra  merupakan  salah  satu  proses  awal  dalam peningkatan  mutu  citra.  Peningkatan  mutu  citra  diperlukan  karena seringkali citra yang di jadikan objek pembahasan mempunyai kualitas yang  buruk,  misalnya  citra  mengalami  deraw,  kabur.  Metode  Marr- hilderth  dibuat  dengan  beberapa  tahapan  yaitu  antara  lain:  image enhancement  berupa  proses  perbaikan  citra  dengan  meningkatkan kualitas citra baik kontras maupun kecerahan.
K ATA K UNCI Deteksi, tepi citra, Marr-Hilderth
K ORESPONDENSI
Email aguspurwanto1027@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Citra ( image ) merupakan istilah lain untuk gambar sebagai bentuk informasi visual yang memegang peranan penting dalam  komponen  multimedia.  Seiring  dengan  perkembangan  teknologi  di  bidang  komputerisasi,  teknologi  pengolahan citra  ( image  processing )  telah  banyak  dipakai  di  berbagai  bidang  antara  lain  bidang  kedokteran  dan  bidang  industri hiburan. Pengolahan citra digital merupakan proses yang bertujuan untuk memanipulasi dan menganalisis citra dengan bantuan komputer. Hal ini dilakukan untuk mendapatkan alternatif solusi sebuah masalah dengan hasil yang lebih efisien dan akurasi yang baik, sebagai contoh untuk deteksi penyakit osteoporosis dari citra sinar-X dan untuk kompresi video [1].
Tepi citra adalah sebuah himpunan dari piksel-piksel yang terhubung yang berada pada batas ( boundary ) diantara dua regional. Deteksi  tepi  berguna  untuk  mengidentifikasi objek-objek  yang  ada  pada  citra  seperti  bentuk,  tekstur  dan ukuran  citra  tersebut  dan meningkatkan  penampakan  garis  batas  ( boundary )  dari  suatu  daerah  atau  objek  yang terdapat  pada  citra.  Secara  umum  dapat  dikatakan  deteksi  tepi  berguna  untuk  menandai bagian yang menjadi detail citra yang dapat memperjelas [2].
Adapun  yang  menjadi permasalahannya adalah penggunaan zat radioaktif  merupakan bagian dari teknologi  nuklir yang relative cepat dirasakan manfaat oleh masyarakat. Hal ini disebabkan zat-zat radioaktif mempunyai sifat-sifat yang spesifik, yang tidak memiliki oleh unsur-unsur lain. Dengan memanfaatkan sifat-sifat radioaktif tersebut, maka banyak yang rumit yang dapat disederhanakan sehingga penyelesaiannya menjadi lebih mudah. Zat radioaktif banyak digunakan dalam bidang industry dan kedokteran. Dalam bidang kedokteran radiografi digunakan untuk mengetahui bagian dalam organ  tubuh  seperti  tulang,  paru  paru  dan  jantung.  Dalam  radiografi  dengan  menggunakan  sinar  X,  maka  objek  yang diamati sering tertutup oleh jaringan lainnya sehingga didapatkan pola gambar bayangan yang didominasi oleh struktur jaringan yang tidak diinginkan. Hal ini akan membinggungkan para dokter untuk mendiagnosa organ maka dikembangkan teknologi yang lebih canggih untuk mempermudah dokter yaitu CT-Scanner ( Computed Tomography Scanner ).

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 1, No. 1, Maret  2020, pp 28 -  35 ISSN 2722-0524 (media online)

## 2. TEORITIS

## 2.1 Citra
Citra merupakan hasil keseluruhan dari suatu sistem perekaman data. Secara teoritis citra dapat dikelompokkan menjadi 2 (dua) macam, yaitu citra kontinu dan citra diskrit (citra digital). Citra kontinu dihasilkan dari sistem optik yang menerima  sinyal  analog.  Contoh:  mata  manusia,  kamera  analog.  Sedangkan  citra  digital  dihasilkan  melalui  proses digitalisasi terhadap citra kontinu. Contoh: kamera digital, scanner [3]

## 2.1.1 Citra Analog
Analog berhubungan dengan hal yang kontinu dalam satu dimensi, contohnya adalah bunyi diwakili dalam bentuk analog,  yaitu  suatu  getaran  gelombang  udara  yang  kontinu  di  mana  kekuatannya  diwakili  sebagai  jarak  gelombang. Hampir  semua  kejadian  alam  boleh  diwakili  sebagai  perwakilan  analog  seperti  bunyi,  cahaya,  air,  elektrik,  angin  dan sebagainya. Jadi citra analog adalah citra yang terdiri dari sinyal-sinyal frekuensi elektromagnetis yang belum dibedakan sehingga pada umumnya tidak dapat ditentukan ukurannya [5].

## 2.1.2 Citra Digital
Citra digital adalah citra yang dinyatakan secara diskrit (tidak kontinu), baik untuk posisi koordinatnya maupun warnanya. Dengan demikian, citra digital dapat digambarkan sebagai suatu matriks, di mana indeks baris dan indeks kolom dari matriks menyatakan posisi suatu titik di dalam citra dan harga dari elemen matriks menyatakan warna citra pada titik tersebut. Dalam citra digital yang dinyatakan sebagai susunan matriks seperti ini, elemen–elemen matriks tadi disebut juga dengan istilah piksel yang berasal dari kata picture element. Citra digital dapat didefinisikan sebagai fungsi dua variabel, f(x,y), di mana x dan y adalah koordinat spasial sedangkan nilai f(x,y) adalah intensitas citra pada koordinat tersebut.[5]

## 2.2 Citra RGB
Suatu citra biasanya  mengacu ke citra  RGB. Citra (image)  merupakan  suatu  yang  menggambarkan objek dan biasanya dua dimensi. Citra merupakan suatu representasi, kemiripan atau imitasi dari suatu objek atau benda. Citra dalam komputer  tidak  lebih  dari  sekumpulan  sejumlah  piksel  dimana  setiap  triplet  terdiri  atas  variasi  tingkat  keterangan (brightness) dari elemen red, green dan blue. Representasinya dalam citra, triplet akan terdiri dari 3 angka yang mengatur intensitas dari Red (R), Green (G) dan Blue (B) dari suatu triplet.
Setiap triplet akan merepresentasikan 1 piksel (picture element). Suatu triplet dengan nilai 67, 228 dan 180 berarti akan mengeset nilai R ke nilai 67, G ke nilai 228 dan B ke nilai 180. Angka-angka RGB ini yang seringkali disebut dengan color values. Pada format .bmp citra setiap piksel pada citra direpresentasikan dengan dengan 24 bit, 8 bit untuk R, 8 bit untuk G dan 8 bit untuk B, dengan pengaturan seperti pada gambar dibawah ini.
Gambar 1 Citra RGB Sumber : Putra, Darma , 2010 [5].

## 3.  ANALISA
Citra input berupa citra yang yang memiliki intensitas warna berkisar antara 512 x 479 intensitas warna atau yang biasa dinamakan RGB , yang merupakan jenis citra yang menyajikan warna dalam bentuk komponen R (merah), G (hijau), B (biru).

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 1, No. 1, Maret  2020, pp 26 -  36 ISSN 2722-0524  (media online)
Sebelum  melakukan  proses  pendeteksian  tepi  citra CT  -  Scan dengan  metode Marr  Hilderth ,  langkah  awal menentukan citra hasil CT - Scan dengan ukuran 512 x 479 Piksel dan melakukan konversi citra  ke dalam bentuk matriks di mana ukuran matriks yang digunakan adalah ukuran 5x5 dengan format *.jpeg. adapun data citra yang akan dijadikan sampel  pengujian  dengan  menggunakan software Matlab,  citra  yang  digunakan  diubah  menjadi  citra grayscale .  Cara mendapatkan citra grayscale dengan matlab adalah sebagai berikut : >> agus=imread('c:\agus\agus.jpg'); >> figure, imshow(agus) >> ascii=uint8(agus); >> ascii=uint8(agus) > gray=rgb2gray(agus); >> figure, imshow(gray) >> rgb=agus(:,:,:)
Gambar 3 Citra Kepala Manusia diubah ke Resulosi 5 x 5
Tabel 1 Piksel R(Red)
rgb(:,:,1) = Tabel 2 Piksel G(Green) rgb(:,:,2) = Tabel 3 Piksel B(Blue) rgb(:,:,3) = 47 69 61
26 26 7 42 135 6 35 25 30 11 40 3 20 15 21 13 87 26 36 4 58 67 47 69 61 26 26 7 42 135 6 35 25 30 11 40 3 20 15 21 13 87 26 36 4 58 67 47 69 61 26 26 7 42 135 6 35 25 30 11 40 3 20 15 21 13 87 26 36 4 58 67

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 1, No. 1, Maret  2020, pp 28 -  35 ISSN 2722-0524 (media online)
Gambar 4 Citra 5 x 5 piksel Menjadi Citra Grayscale 5 x 5 Piksel >> rgb=gray(:,:,:) rgb =
Tabel 4 Data Citra Grayscale
Langkah pertama adalah tentukan dahulu kernel distribusi gaussian , setelah nilai kernelnya dapat makan akan dikonvolusikan untuk mendapatkan hasil dari Marr Hilderth . Nilai kernel ini adalah nilai ketetapan setiap mencari nilai konvolusi.
Tabel 5 Nilai Kernel
Langkah selanjutnya ialah melakukan proses konvolusi untuk mendapatkan nilai Marr Hilderth .
Tabel 6 Proses Konvolusi
Hasil Nilai X Matriks Citra Grayscale Nilai Kernel
1. Konvolusi 1
Tabel 7 Proses Konvolusi 47 69 61 26 26 7 42 135 6 35 25 30 11 40 3 20 15 21 13 87 26 36 4 58 67 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9
47
69 61 26 26 7 42 135 6 35 25 30 11 40 3 20 15 21 13 87 26 36 4 58 67 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9
47
69 61
26 26 7 42 135 6 35 25 30 11 40 3 20 15 21 13 87 26 36 4 58 67

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 1, No. 1, Maret  2020, pp 26 -  36 ISSN 2722-0524  (media online)
X Penyelesaian : =(47x1)+(69x1)+(61x1)+(7x1)+(42x1)+(135x1)+(25x1)+(30x1)+(11x1) / (3x3) =47+69+61+7+42+135+25+30+11 /  9 =432 / 9 =48
2. Konvolusi 2 Tabel 8 Proses Konvolusi 1. X Penyelesaian: =(69x1)+(61x1)+(26x1)+(42x1)+(135x1)+(6x1)+(30x1)+(11x1)+(40x1) / (3x3) =69+61+26+42+135+6+30+11+40 /9 =420 / 9 =46,666  47
3. Konvolusi 3
Tabel 9 Proses Konvolusi
2. X
Penyelesaian : =(61x1)+(26x1)+(26x1)+(42x1)+(135x1)+(6x1)+(30x1)+(11x1)+(40x1) / (3x3) =61+26+26+42+135+6+30+11+40 / 9 =377 / 9 =41,888  42
1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9
47
69 61 26 26 7 42 135 6 35 25 30 11 40 3 20 15 21 13 87 26 36 4 58 67 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9
47 69
61 26 26 7 42 135 6 35 25 30 11 40 3 20 15 21 13 87 26 36 4 58 67 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 1, No. 1, Maret  2020, pp 28 -  35 ISSN 2722-0524 (media online)
4. Konvolusi 4
Tabel 10 Proses Konvolusi
3. X
Penyelesaian : =(7x1)+(42x1)+(135x1)+(25x1)+(30x1)+(11x1)+(20x1)+(15x1)+(21x1) / (3x3) =7+42+135+25+30+11+20+15+21 / 9 =306 / 9 =34
5. Konvolusi 5
Tabel 11 Proses Konvolusi
4. X
Penyelesaian : = (42 x 1) + (135 x1) + (6 x 1) + (30 x 1) + (11 x 1) + (40) + (15 x 1) + (21 x 1) (13 x 1) / (3.3) = (42) + (135) + (6) + (30) + (11) + (40) + (15) +(21) + (13) / 9 = 313 / 9 =34,777  35
6. Konvolusi 6
Tabel 12 Proses Konvolusi
47 69 61 26 26 7 42 135 6 35 25 30 11 40 3 20 15 21 13 87 26 36 4 58 67 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9
47
69 61 26 26 7 42 135 6 35 25 30 11 40 3 20 15 21 13 87 26 36 4 58 67 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9
47 69 61 26
26 7 42 135 6 35 25 30 11 40 3 20 15 21 13 87 26 36 4 58 67

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 1, No. 1, Maret  2020, pp 26 -  36 ISSN 2722-0524  (media online)
X Penyelesaian : = (135 x1) + (6 x 1) + (35 x 1) + (11 x 1) + (40 x 1) + (3 x 1) + (21 x 1) + (13 x 1) (87 x 1) / (3.3) = (135) + (6) + (35) + (11) + (40) + (3) + (21) +(13) + (87) / 9 = 351 / 9 =39
7. Konvolusi 7
Tabel 13 Proses Konvolusi
X
Penyelesaian : = (25 x1) + (30 x 1) + (11 x 1) + (20 x 1) + (15 x 1) + (21 x 1) + (26 x 1) + (36 x 1) (4 x 1) / (3.3) = (25) + (30) + (11) + (20) + (15) + (21) + (26) +(36) + (4) / 9 = 188 / 9 =20,888  21
8. Konvolusi 8
Tabel 14 Proses Konvolusi X
Penyelesaian : = (30 x1) + (11 x 1) + (40 x 1) + (15 x 1) + (21 x 1) + (13 x 1) + (36 x 1) + (4 x 1) (58 x 1) / (3.3) = (30) + (11) + (40) + (15) + (21) + (13) + (36) +(4) + (58) / 9 = 228 / 9 =25,333  25
9. Konvolusi 9
Tabel 15 Proses Konvolusi
1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9
47
69 61 26 26 7 42 135 6 35 25 30 11 40 3 20 15 21 13 87 26 36 4 58 67 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9
47
69 61 26 26 7 42 135 6 35 25 30 11 40 3 20 15 21 13 87 26 36 4 58 67 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9
47 69 61 26
26

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 1, No. 1, Maret  2020, pp 28 -  35 ISSN 2722-0524 (media online)
X Penyelesaian : = (11 x1) + (40 x 1) + (3 x 1) + (21 x 1) + (13 x 1) + (87 x 1) + (4 x 1) + (58 x 1) (67 x 1) / (3.3) = (11) + (40) + (3) + (21) + (13) + (87) + 4) +(58) + (67) / 9 = 304 / 9 =33, 777  34 Setelah perhitungan maka nilai piksel citra yang telah melalui proses perhitungan dengan matriks 5x5 maka didapat hasil citra output sebagai berikut.
Tabel 16 Hasil Kovolusi dan hasil metode Marr Hilderth
3.1.2  Analisa Citra Hasil Metode Marr-Hilderth Citra hasil yang dihasilkan berupa hasil proses konvolusi yang merupakan citra akhir.
Gambar 5 Hasil Citra Kepala Dengan metode Marr Hilderth
Keterangan  pada  gambar  diatas  dapat  dilihat  dengan  jelas  hasil  dari  konvolusi  deteksi  tepi  citra  dengan  metode Marr Hilderth.

## 5. KESIMPULAN
Dari hasil analisa mendeteksi tepi citra ct scan maka dapat ditarik kesimpulan antara lain : Implementasi Algoritma Marr-Hilderth dalam pendeteksian tepi citra telah dapat mendeteksi tepi citra pada citra ct scan Dari hasil analisa keluaran program terbukti dengan menggunakan metode marr hildert h hasil gambar lebih jelas dalam meningkatkan dan mendeteksi tepi gambar.
7 42 135 6 35 25 30 11 40 3 20 15 21 13 87 26 36 4 58 67 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9
47 69 61 26 26 7 48 47 42 35 25 34 35 39 3 20 21 25 34 87 26 36 4 58 67

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 1, No. 1, Maret  2020, pp 26 -  36 ISSN 2722-0524  (media online)

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Nurhasanah, 2012, “Pendeteksian Tepi  Citra CT Scan Dengan Menggunakan Metode  Laplacian Of Gaussian (LOG)”, Jurnal Positron, Vol. II, No.1, ISSN : 2301-4970.
[2] Hermawat, Astuti Fajar, 2013, ”Pengolahan Citra Digital”, Penerbit Andi Offset, Yogyakarta
[3]      D. Marr, E,Hildreth, 1979 ”Theory of edge detection”
[4]    Jhon Canny, 1958 “A Computational Approach to Edge Detection ”.
[5] Putra, Darma, “ Pengolahan Citra Digital” , 2010, Penerbit Andi, Yogyakarta.
[6] Sitorus, S, “Pengolahan Citra Digital, 2006, Penerbit Andi, Yogyakarta.
[7] S, Riyanto, 2005, “Step by Step Pengolahan Citra Digital” hal ; 23, Penerbit Andi, Yogyakarta.
[8] K, Abdul, 2013, “Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra, Penerbit Andi, Yogyakarta.
[9] Putra, Ardiansyah, 2007, “Pengolahan Citra” , Penerbit Graha Ilmu, Yogyakarta.
[10] Wahana Komputer, 2014, “Ragam Aplikasi Pengolahan Image dengan Matlab” .