## Deteksi Tepi pada Citra Digital menggunakan Metode Kirsch dan Robinson

## Veronica Lusiana
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Stikubank email: verolusiana@yahoo.com

## Abstrak
Segmentasi  citra  sebagai  bagian  dari  proses  pengolahan  citra,    adalah  kegiatan    untuk membagi    citra    menjadi    beberapa    bagian    atau    region,    yang  bertujuan  untuk  mengisolasi  atau menemukan  suatu  obyek  di  dalam  citra.  Disini, segmentasi   dilakukan   menggunakan    proses   deteksi tepi    dengan    metode    atau  operator  Kirsch  dan  Robinson.  Kedua  metode  ini  dipilih  karena  dapat digunakan  untuk  mendeteksi  tepi  dari  delapan  arah  mata  angin.  Sebagai  perbandingan  dari  kinerja kedua metode di atas, maka digunakan  metode Sobel dan Prewitt.
Proses  pengamatan  citra  uji  dilakukan  secara  visual  dan  menggunakan  batas    penerimaan  piksel penyusun  tepi  sebesar  80%.  Berdasarkan  pengamatan  secara  visual  terhadap  hasil  citra  uji  maka metode  Kirsch  memiliki  kinerja  paling  baik  untuk  mendeteksi  tepi    dibandingkan  dengan  metode Robinson,  Sobel  dan Prewitt.  Berdasarkan  jumlah  paling  tinggi  terhadap  piksel  penyusun  tepi  obyek maka  urutan  pertama,  kedua,  ketiga,  dan  keempat,  dihasilkan  dari  metode  Kirsch, Robinson,  Sobel dan Prewitt.
Kata kunci: Segmentasi citra,  deteksi tepi,  metode Kirsch, metode Robinson, metode Sobel, Metode Prewitt.

## PENDAHULUAN
Segmentasi    citra    sebagai    bagian    dari proses    pengolahan    citra,    adalah  kegiatan untuk      membagi    citra    menjadi    beberapa bagian    atau    region,    yang  bertujuan  untuk mengisolasi  atau  menemukan  suatu  obyek  di dalam  citra.  Proses  segmentasi  berhenti  ketika obyek  yang  dicari  telah  ditemukan.  Untuk memperbesar tingkat keberhasilan proses segmentasi  ditentukan  oleh  ketepatan  memilih metode.  Disini  proses  segmentasi  dilakukan menggunakan  deteksi  tepi  dengan  metode  atau operator Kirsch dan Robinson.
Metode  Kirsch  dan  Robinson  dapat digunakan  untuk  mendeteksi  tepi  dari  delapan arah    mata    angin.    Lebih    lanjut    akan dilakukan  analisa  terhadap  hasil kinerja kedua metode  tersebut  dengan  metode  deteksi  tepi yang  lain  yaitu  metode  Sobel  dan  Prewitt. Metode  Sobel  dan  Prewitt    memiliki  proses komputasi  yang  lebih    lebih    sedikit    jika
dibandingkan    metode    Kirsch    dan    Robinson. Keempat  Metode ini akan diuji untuk mendeteksi  tepi  pada  delapan  buah  citra  digital yang  didalamnya  memiliki  bentuk  obyek  yang berbeda.  Dilihat  dari  bagian  tepi  obyek  maka citra    uji  memiliki  bentuk  tepi  yang  cukup variatif,  antara  lain  berbentuk  lurus  horisontal, vertikal,  diagonal,  juga  terdapat  tepi  yang berbentuk tidak lurus.

## Segmentasi Citra
Secara  umum  algoritma  segmentasi  citra didasarkan  pada  satu  dari  dua  property  nilai intensitas  yaitu mendeteksi    diskontinuitas atau mendeteksi similaritas (Prasetyo, 2011). Diskontinuitas  memiliki  pendekatan  memecah atau  memilah  citra    berdasarkan  perubahan intensitas  yang  tiba-tiba  atau  cukup  besar. Proses  segmentasi  berdasarkan  mendeteksi diskontinuitas  antara  lain:  deteksi  titik,  deteksi garis,  dan  deteksi  tepi.  Sementara  itu  untuk similaritas  berdasarkan  pada  memecah  citra  ke
dalam  wilayah  yang  sama  menurut  beberapa kriteria  yang  telah  ditentukan,  antara  lain seperti  proses:  thresholding,  region  growing, dan  region splitting and merging.

## Deteksi tepi
Tepi  atau  sisi  dari  sebuah  obyek  adalah daerah  di  mana  terdapat  perubahan  intensitas warna   yang  cukup  tinggi.  Proses  deteksi  tepi ( edge  detection )    akan  melakukan  konversi terhadap  daerah  ini  menjadi  dua  macam  nilai yaitu  intensitas  warna    rendah    atau    tinggi, contoh   bernilai   nol   atau   satu.   Deteksi   tepi akan menghasilkan nilai tinggi apabila ditemukan tepi dan nilai rendah jika sebaliknya.
Pelacakan  tepi  merupakan  operasi  untuk menemukan  perubahan  intensitas  lokal  yang berbeda  dalam  sebuah  citra  (Prasetyo,  2011, Gonzales, 2002). Gradien adalah hasil pengukuran  perubahan  dalam  sebuah  fungsi intensitas,  dan  sebuah  citra    dapat    dipandang sebagai   kumpulan   beberapa   fungsi   intensitas kontinyu  sebuah  citra.  Perubahan    mendadak pada  nilai  intensitas  dalam  suatu  citra  dapat dilacak   menggunakan   perkiraan   diskrit   pada gradien.   Gradien   disini   adalah kesamaan  dua dimensi dari turunan pertama dan didefinisikan  sebagai  vektor  (Gonzales,  2002). Metode  deteksi  tepi  yang  digunakan  pada penelitian  ini  yaitu metode atau operator Kirsch, Robinson, Sobel dan Prewitt.

## Operator Sobel
Deteksi tepi operator
Sobel
diperkenalkan  oleh    Irwin  Sobel  pada    tahun 1970.  Operator  ini  identik  dengan  bentuk matriks  3x3  atau  jendela  ukuran  3x3  piksel, dengan    Gx  dan  Gy  dihitung  menggunakan kernel ( mask )  seperti  tampak pada Gambar 1.
Gambar 1. Matriks operator Sobel

## Operator Prewitt
Deteksi tepi operator Prewitt
diperkenalkan  oleh  Prewitt  pada  tahun  1970. Operator  ini  identik dengan  bentuk  matriks  3x3 atau  jendela  ukuran  3x3  piksel, dengan  Gx  dan Gy  dihitung    menggunakan kernel ( mask ) seperti  tampak  pada Gambar 2.

## Gambar 2. Matriks operator Prewitt

## Deteksi tepi dengan operator kompas
Deteksi  tepi  dengan  operator  kompas digunakan  untuk  mendeteksi  semua tepi  obyek yang  ada  di  dalam  citra  dari  berbagai  arah. Operator kompas yang dipakai untuk mendeteksi  tepi  akan  menampilkan  tepi  dari  8 macam  arah  mata  angin  yaitu:  timur  ( east ), tenggara  ( south  east ),  selatan  ( south ),  barat daya  ( south  west ),  barat  ( west ),  barat  laut ( north    west ),  utara  ( north ),  dan  timur  laut ( north  east ). Dua buah operator yang digunakan  untuk  penelitian  ini  yaitu  metode atau operator Kirsch dan Robinson.

## Operator Kirsch
Deteksi tepi operator Kirsch
diperkenalkan  oleh  Kirsch  pada  tahun  1971. Operator  ini  identik dengan  bentuk  matriks  3x3 atau  jendela  ukuran  3x3  piksel,  dengan  k0 sampai  dengan  k7    dihitung  menggunakan kernel ( mask ) seperti tampak pada Gambar 3.

## Gambar 3. Matriks operator Kirsch

## Operator Robinson
Deteksi tepi operator Robinson
diperkenalkan  oleh  Robinson  pada  tahun 1977. Operator  ini  identik  dengan  bentuk  matriks 3x3  atau  jendela  ukuran  3x3 piksel,  dengan  r0 sampai  dengan  r7    dihitung  menggunakan kernel ( mask )  seperti tampak pada Gambar 4.
Gambar 4. Matriks operator Robinson
PROSES PENELITIAN
Proses  penelitian  dibagi  menjadi  lima  langkah, yaitu:
1. Mempersiapkan  delapan  buah  citra,  seperti dapat dilihat pada Gambar 5. Pada Tabel 1 berisi atribut  atau  keterangan  yang  dimiliki  oleh masing-masing citra.
2. Menguji  citra  menggunakan  deteksi  tepi metode Kirsch, Robinson, Sobel dan Prewitt.
3. Mengamati hasil uji  secara  visual  hasil  dari langkah 2. 4. Menguji citra menggunakan batas penerimaan  piksel penyusun   tepi sebesar 80%. 5. Mengamati  hasil  uji  hasil  dari  langkah  4. Percobaan dilakukan dengan cara mempersiapkan  delapan  buah  citra  abu-abu ( gray  scale )    seperti  tampak  pada  Gambar  5. Citra  diuji  menggunakan  metode  Kirsch  dan Robinson.    Sebagai  pembanding  dari  kinerja kedua  metode  tersebut  maka  semua  citra kembali  diuji  menggunakan  metode  Sobel  dan Prewitt.
Gambar 5. Citra percobaan
Tabel 1. Keterangan citra percobaan

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  Gambar  6  dapat  dilihat  hasil pengujian  citra01,  citra02  dan  citra03  yang berisi     obyek    dengan    dominan    bentuk    tepi yang   lurus   baik   vertikal, horizontal,   maupun diagonal.  Metode  Kirsch  dan  Robinson  dapat mendeteksi  dengan  baik  adanya  tepi  obyek tersebut.  Sementara  itu  metode  Sobel  dan Prewitt  kurang  begitu  baik  untuk  mendeteksi tepi obyek.
Dari  Gambar  7  dapat  dilihat    hasil pengujian  citra04,  citra05  dan  citra06  yang berisi  obyek  dengan  dominan  bentuk  tepi lingkaran  dan  setengah  lingkaran.  Kembali metode  Kirsch  dan  Robinson  dapat  mendeteksi dengan  baik  bentuk tepi obyek tersebut. Metode Kirsch dapat mengenali tepi obyek yang terdapat di  dalam  obyek  koin  dan  bulan  secara  lebih baik    dibandingkan  dengan  metode  Robinson. Sementara  itu  metode Sobel dan  Prewitt  kurang begitu baik untuk mendeteksi tepi obyek.
Dari  Gambar  8  dapat  dilihat  hasil pengujian citra07  dan  citra08  yang  berisi obyek bentuk  manusia.  Sebagai  catatan,  citra08 memiliki  tingkat  kecerahan  yang  paling  buruk dibandingkan citra yang lainnya. Disini, metode  Sobel  dan  Prewitt  tidak  dapat  dengan baik  mendeteksi  tepi  obyek  yang  ada.  Metode Kirsch  dan Robinson  dapat  mendeteksi  dengan baik  bentuk  tepi  obyek  citra07.  Pada  citra08 metode  Kirsch  masih  dapat  mendeteksi  bentuk tepi  obyek  yang  ada  kecuali  pada  daerah kepala.
Penelitian    selanjutnya    adalah    untuk mendukung    hasil    pengujian    di    atas  maka akan    dilakukan  proses  menghitung  jumlah piksel  berwarna  gelap.  Untuk  keperluan  ini
maka  citra  hasil  uji akan  dibuat  berisi dua  nilai intensitas saja  yaitu
10  dan  245  dalam  skala  abu-abu  0 sampai  dengan  255.  Nilai  245  (intensitas terang)    menggambarkan  bukan  tepi  obyek, berasal  dari  seluruh  nilai  intensitas  hasil  citra uji  yang   bernilai  antara  0  sampai  dengan  50. Sementara  itu  nilai  10  (intensitas  gelap) menggambarkan  tepi  obyek,  berasal  dari seluruh  nilai  intensitas  hasil  citra  uji  yang bernilai  antara  51  sampai  dengan  255. Intensitas  gelap  pada  penelitian  ini  dihasilkan dari  penerimaan  piksel  penyusun  tepi  sebesar 80%.
Gambar 6. Citra hasil proses deteksi tepi (1)

## Gambar 7 Citra hasil proses deteksi tepi (2)
Gambar 8. Citra hasil proses deteksi tepi (3)
Pada  penelitian  ini  histogram  citra  dapat digunakan  untuk  membantu  proses  pengamatan
hasil  uji  citra.  Pada  Gambar  9,  Gambar  10  dan Gambar 11, adalah hasil pengujian
menggunakan    metode  Kirsch.  Hasil  proses perhitungan  jumlah  piksel penyusun  tepi obyek dapat dilihat pada Tabel 2.
Melalui  pengamatan  secara  visual  maka hasil  metode  Kirsch  adalah  yang  paling  baik untuk  mendeteksi  tepi,  dibandingkan  dengan metode  Robinson,  Sobel  dan  Prewitt.  Pada Gambar  6,   Gambar  7  dan  Gambar  8,   dapat dilihat   bahwa semakin  jelas  bentuk  tepi  obyek yang  berhasil  dideteksi  maka  ditandai  dengan semakin banyak munculnya piksel yang berwarna gelap.
Pada  Tabel  2  dapat  dilihat  untuk  citra  uji yang  sama  maka  metode  Kirsch  menghasilkan jumlah    piksel    penyusun    tepi    obyek    paling besar   dibandingkan dengan  ketiga  metode  yang lain.  Hal  ini  sesuai  dengan  hasil  pengamatan secara  visual  yaitu    metode  Kirsch  memiliki kinerja    yang  paling    baik.  Sementara    itu jumlah   piksel   penyusun   tepi   obyek   terbesar kedua,   ketiga,   dan   keempat, dihasilkan  oleh metode  Robinson,  Sobel  dan  Prewitt.  Pada penelitian  ini  dari  seluruh  citra  uji  yaitu citra01  sampai  dengan  citra08,    menunjukan hasil    yang  sama.    Khusus    pada    citra01, metode    Kirsch  dan    Robinson    mendeteksi jumlah  piksel  penyusun  tepi  obyek  yang  sama jumlahnya yaitu 3.564.
Pada    citra01,    metode    Kirsch, Robinson,    Sobel    dan    Prewitt    secara berurutan  mencatat    jumlah  piksel  sebanyak 3.564,  3.564,  2.388  dan  2.369.  Pada  citra02, metode  Kirsch,  Robinson,    Sobel  dan  Prewitt secara berurutan mencatat jumlah  piksel sebanyak  67.241,  32.669,  6.848  dan    4.417. Pada  citra08,  metode  Kirsch,  Robinson,  Sobel dan  Prewitt  secara  berurutan  mencatat   jumlah piksel sebanyak
6.511,  1.619,  1.060  dan  1.058.  Dengan tanpa  memperhatikan  luas  citra01,  citra02  dan citra08,  maka  melalui  jumlah  piksel  yang tercatat  ini  belum  dapat  digunakan  untuk menentukan tingkat hubungan keefektifan kinerja  diantara  keempat  metode  tersebut, namun  telah  dapat  menyusun    peringkat kinerja  dari  keempat  metode tersebut.

## Tabel 2. Jumlah piksel penyusun tepi obyek citra
Gambar 9. Histogram citra hasil proses deteksi
tepi metode Kirsch (1)
Gambar 10. Histogram citra hasil proses deteksitepi metode Kirsch (2)

## Gambar 11 Histogram citra hasil proses deteksi tepi metode Kirsch (3)

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan maka dapat disimpulkan:
1. Berdasarkan  pengamatan  secara  visual maka  metode  Kirsch  memiliki  kinerja  paling baik    untuk  mendeteksi  tepi,  dibandingkan dengan  metode  Robinson, Sobel dan Prewitt.
2. Berdasarkan  pengamatan  jumlah  paling tinggi  piksel  penyusun  tepi  obyek maka  urutan pertama, kedua, ketiga, dan keempat, dihasilkan  oleh      metode  Kirsch,  Robinson, Sobel dan Prewitt.
3. Hasil penelitian ini belum dapat menentukan tingkat hubungan keefektifan kinerja    diantara    keempat    metode    tersebut, namun    telah    dapat    menyusun  peringkat kinerjanya.

## SARAN
Saran  untuk  pengembangan  penelitian  yang sejenis adalah:
1.    Pada    penelitian    berikutnya    dapat
difokuskan    untuk    menentukan    tingkat hubungan  keefektifan  kinerja  diantara  keempat metode  deteksi  tepi  Kirsch,  Robinson,  Sobel dan Prewitt.
2.    Pengembangan  lebih  lanjut  hasil  penelitian ini dapat  diterapkan pada program aplikasi yang didalamnya  terdapat  proses  segmentasi  obyek citra digital.

## DAFTAR PUSTAKA
Acharya,  T.,  Ray,  A.  K.,  (2005). Image Processing  Principles  and  Application ,
New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.
Gonzalez,  R.  C.,  Woods,  R.E.,  ( 2002). Digital Image  Processing  second  edition ,  New
Jersey: Prentice-Hall, Inc. Matlab,  (2005). Image  Processing  Toolbox  for Use with Matlab, The MathWorks, Inc.
Miano,  J.,  (1999). Compressed  Image  File Formats:  JPEG,  PNG,  GIF,  XBM,  BMP , SIGGRAPH   Books   Series   with   ACM
Press      Books, Addison-Wesley
Publishing. Munir,   R.,  ( 2004). Pengolahan   Citra   Digital dengan Pendekatan Algoritmik,
Bandung: Penerbit Informatika.
Murni,  A.,    (1992). Pengantar    Pengolahan Citra, Jakarta:    Penerbit    Elex    Media Komputindo.
Muthukrishnan,  R.  dan  Radha,  M.,  ( 2011).
Edge  Detection  Techniques  for  Image Segmentation, International  Journal  of Computer    Science    &    Information Technology  (IJCSIT)  Vol.  3,  No.  6, December 2011.
Prasetyo,    E.,    (2011). Pengolahan    Citra Digital    dan    Aplikasinya    menggunakan Matlab, Yogyakarta: Penerbit Andi.
Putra,  D.,  ( 2009).  Sistem  Biometrika  Konsep Dasar, Teknik Analisis Citra, dan Tahapan    Membangun    Aplikasi    Sistem Biometrika,  Yogyakarta:  Penerbit Andi.
Putra,  D.,  (2010).  Pengolahan  Citra  Digital,
Yogyakarta: Penerbit Andi. Sigit, R.,  dkk., 2005, Step  by  step  Pengolahan  Citra Digital, Yogyakarta: Penerbit Andi.
Stastny,  J.,  dan  Skorpil,  V.,  (2003). Analysis  of Methods  for  Edge  Detection, Journal Hiradastechnika, LVII, Volume 2003/12.
Usman,    A.,      (2005). Pengolahan    Citra Digital      &    Teknik      Pemrogramannya , Yogyakarta: Penerbit Graha Ilmu.