## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/

## SEGMENTASI CITRA CT SCAN LUNG MENGGUNAKAN  DETEKSI TEPI SOBEL  DAN  METODE DISTANCE REGULARIZED LEVEL SET EVOLUTION (DRLSE)
1 Lilis Trisnawati, 2 Lukman Hakim,M.Kom
1,2 Program Studi Teknik Informatika Universitas Yudharta
1 lilis@gmail.com , 2lukman@yudharta.ac.id
Received : April 2018 Accepted : Mei 2018 Published : Juni 2018

## ABSTRACT
The  lung  is  one  of  the  organs  in  the  respiratory  system  that  serves  as  a  place  to  exchange  oxygen with  carbon  dioxide  in  the  blood.  Disturbance  the  lung  causes  the  patient  difficult  breathing,  difficult  to activity,  lack  of  oxygen  in  fact  if  not  quickly  detected  can  cause  death.  To  determine  the  symptoms  of  a patient's  illness  is  generally  carried  out  laboratory    tests,    where    these    tests    are    quite    expensive    and sometimes    cause  injuries  and  the  result  was  sometimes  long  to  be  known  x-ray  images,  this  causes  many people  who  indicated  suffering  from  lung  disease.  The  previous  method  capable  of  performing  image segmentation ct scan lung difficult or not clarified to determination of edge detection and it still takes a long time  for  processing  on  ct  scan  lung  image.  Therefore,  in  this  study  to  implement  segmentation  on  ct  scan lung  image  by  using  edge  detection  sobel  and  Distance  Regularized  Level  Set  Evolution  Method  to accelerate the segmentation of medical images. This method is capable of performing image segmentation ct scan  lung  with  average  an  accuracy  of  95.08%  and  average  the  Area  Under  the  Curve  (AUC)  on  relaive operating characteristic curve (ROC) amounted to 90.66%
Keywords: lung, ct scan, edge detection sobel, distance regularized level set evolution, segmentation

## I. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Paru-paru merupakan   salah  satu organ pada sistem  pernapasan  yang  berfungsi  sebagai tempat    bertukarnya    oksigen    dengan  karbondioksida    di    dalam    darah.  Gangguan  paru-paru  ini menyebabkan  penderita  sulit  bernafas,  sulit beraktivitas, kekurangan oksigen bahkan apabila tidak cepat    terdeteksi    dapat    menyebabkan  kematian  (Reni  Rahmadewi  &  Rahmadi  Kurnia,  2016). Menurut    Departemen    Kesehatan    Republik    Indonesia,    penyakit  paru    termasuk    salah    satu penyakit  yang  kritis  hingga  saat  ini.
Ada  beberapa  penyakit  paru  yang  umum  dijumpai  yaitu Tuberkolosis (TB), Bronkitis , PPOK  (Penyakit  Paru  Obstrukti  Kronis), dan Pneumonia (radang  paru-paru) (Reni Rahmadewi &  Rahmadi  Kurnia,  2016).  Penyakit Tuberkulosis Paru  adalah  suatu  penyakit  menular  disebabkan oleh  infeksi  bakteri Mycobacterium  tuberculosis (Kemenkes,  2014).  Penyakit  ini  dapat menyebabkan  kesakitan  jutaan  orang  per  tahun,  dan  TB  Paru  juga  sebagai  koinfeksi  dengan  HIV (TB-HIV), serta peningkatan kasus resisten terhadap pengobatan yang disebut sebagai TB multi drug resistent (TB-MDR) (WHO, 2015).
Salah satu alat pemeriksaan yang dapat digunakan untuk  mengetahui penyakit paru  adalah rontgen . Rontgen berguna untuk membantu  dan  menegakkan  diagnosa  penyakit,  untuk  melihat anggota  tubuh  bagian  dalam  yang  digunakan  sebagai  dokumentasi  rekam  medis.  Dalam    foto rontgen,  sering  dijumpai noise bintik-bintik  gelap  dan  terang   secara  acak  yang  disebabkan oleh    beberapa  faktor.  Salah  satunya  yaitu  suhu  udara  sehingga  foto  rontgen  tidak  terpakai    dan pasien  harus  melakukan  perulangan  foto.  Hal  ini dapat  merugikan  pasien  karena  penggunaan

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
rontgen  secara berlebihan akan dapat menimbulkan penyakit yang berbahaya dan matinya jaringan dalam tubuh (Christine Wulandari, Esti Suryani, dkk, 2014). Derau ( Noise ) adalah suatu objek yang seharusnya tidak ada dalam citra, karena dapat menurunkan kualitas dari citra  (Listiyani, Wedianto, dkk,  2016).  Setiap  gangguan  yang  terdapat  pada  citra  dapat  dikatakan  sebagai  derau.  Derau  perlu dihilangkan  atau  direduksi  karena  menghalangi  pengambilan  informasi  pada  citra  tersebut. Seringkali  citra  yang  dihasilkan  memiliki  kualitas  yang  kurang  baik,  hal  tersebut  dapat  terjadi dikarenakan  beberapa  faktor  seperti  gangguan  teknis,  peralatan  yang  digunakan,  kurang  meratanya suatu  pencahayaan,  kamera  yang  kurang  fokus  pada  saat  pengambilan  gambar,  dll  (Makandar  dkk, 2014). Solusi dari masalah tersebut adalah dengan melakukan penapisan citra agar didapatkan hasil citra sesuai dengan yang diharapkan (Kusban dan Listiyani, 2013).
Berdasarkan fakta diatas, maka segmentasi pada citra ct scan lung merupakan tugas penting untuk  dokter  dalam  mendiagnosa  penyakit.  Deteksi  otomatis  atau  segmentasi  citra  paru-paru  dari gambar ct scan lung adalah tahap awal dari proses diagnosis.
Pada penelitian ini dibuat untuk mengimplementasikan metode segmentasi untuk penentuan deteksi tepi pada citra ct scan lung yang lebih jelas dengan menggunakan segmentasi tepi Sobel dan Distance  Regularized    Level    Set    Evolution (DRLSE)  untuk  mempercepat  segmentasi  citra  medis untuk    membantu  kinerja  para  tenaga  medis  khususnya,  agar  dapat  membantu  dalam  proses membaca  hasil ct scan.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Landasan Teori
2.1.1 CT (Computer Tomography) Scanner
CT  Scan dikembangkan  oleh  Sir  Godfrey  Hounsfield  dari  Inggris  sejak  tahun  1972,  yang telah menunjukkan kemampuannya sebagai alat diagnostic imaging berteknologi komputer canggih ( High  Tech ).  Tujuan  utama  penggunaan  ct  scan  adalah  untuk  pemeriksaan  seluruh  organ  tubuh, seperti sususan saraf pusat, otot dan tulang, tenggorokan, rongga perut.

## Gambar 2.1 CT Scan
2.1.2 Paru-paru ( Lung )

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
Paru-paru (Bahasa Inggris: Lung , dari kata Latin pulmones untuk paru-paru) adalah organ utama pada sistem pernapasan pada manusia (respirasi) dan berhubungan dengan sistem peredaran darah (sirkulasi) dan juga sistem ekskresi. Fungsinya untuk menukar oksigen dari udara dengan karbon dioksida dari darah atau sering disebut “bernapas”. Paru-paru terletak di dalam rongga dada ( mediastinum ), dilindungi oleh struktur tulang selangka. Rongga dada dan perut dibatasi oleh suatu sekat yang disebut diafragma.
Gambar 2.2 Anatomi paru (Tortora, 2012)

## 2.1.3 Deteksi Tepi Sobel
Sobel merupakan salah satu  pengembangan dari teknik edge detection sebelumnya (Metode Robert)  dengan  menggunakan  HPF  ( High  Pass  Filter )  yang  diberi  satu  angka  nol  penyangga (Yunus,  n.d.),    juga   pengembangan  dari  operator  Prewit.  Algoritma  ini  termasuk  algoritma pemrograman yang berfungsi sebagai filter image. Filter  ini mendeteksi keseluruhan edge yang ada. Dalam prosesnya filter ini menggunakan sebuah operator, yang dinamakan operator sobel.
Berdasarkan susunan piksel tetangga, besaran gradien yang dihitung menggunakan operator Sobel adalah sebagai berikut :
𝐺 = √𝑆 2 𝑥 + 𝑆 2 𝑦 (2.1)
Dimana, G = besar gradien operator Sobel S x = gradien Sobel arah horizontal S y = gradien Sobel arah vertikal Di  mana  G  adalah  besar  gradien  di  titik  tengah kernel dan  turunan  parsial  di  hitung menggunakan persamaan berikut:
S x = ( 𝛼2 + 𝑐𝛼3 + 𝛼4)  − ( 𝛼0 + 𝑐𝛼7 + 𝛼6) (2.2) S y =  ( 𝛼0 + 𝑐𝛼1 + 𝛼2)   − ( 𝛼6 + 𝑐𝛼5 + 𝛼4) (2.3)
Di  mana c adalah  konstanta  yang  bernilai  2. S x dan S y diimplementasikan  menjadi kernel berikut:
-1 0 1 -2 0 2 -1 0 1 Gambar 2.4 Operator Sobel
Algoritma metode Sobel dalam mendeteksi tepi suatu citra digital adalah sebagai berikut :
 Citra masukan berupa citra grayscale
 Konvolusikan citra grayscale dengan kernel Sobel horizontal
1 2 1
0 0 0 -1  -2 -1 S X = S y  = yy=yy Y =

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
(S x ) = [ −1 0 1 −2 0 2 −1 0 1 ] dan kernel Sobel vertikal (S y ) = [ 1 2 1 −2 0 2 −1 −2 −1 ]
 Hitung besar gradien dengan rumus 𝐺 = √𝑆 2 𝑥 + 𝑆 2 𝑦
 Citra keluaran merupakan hasil dari besar gradien (G)

## 2.1.4 Distance Regularized Level Set Evolution (DRLSE)
Distance  Regularized    Level    Set    Evolution (DRLSE)  adalah  metode  yang  baru diperkenalkan dan berkembang dengan menggunakan metode level  set yang diperkenalkan pertama kali  oleh Li,et  al pada  tahun  2010.  Metode    DRLSE    diperkenalkan    untuk  dapat    menutupi kekurangan  dari Level  Set  Function (LSF)  (Osher  &  Sethian, 1988) yang merupakan dasar pada metode level set .
DRLSE merupakan pengembangan metode Level Set , dengan rumus DRLSE :
𝜕∅ 𝜕𝑡 = 𝜇 𝑑𝑖𝑣 (𝑑𝑝(∇∅))∇∅ + 𝐹|∇∅| +  𝐴. ∇∅
(2.4)
Rumus tersebut menunjukkan skema numerik stabil tanpa memerlukan re-initialisasi. Algoritma pertama menyaring citra menggunakan filter Gaussian Kernel untuk menghaluskan dan menghilangkan derau pada citra dengan perhitungan daya sebagai berikut:
Ԑ( ∅ ) = 𝜇 𝑅𝑝 ∅ +  𝜆 ℒ𝑔 (∅) +  𝑎 𝐴𝑔 (∅)
(2.5)
dimana R p adalah regularisasi level set 𝜆 > 0 dan α ԑ R koefisien fungsi daya, ℒ𝑔 (∅) dan 𝐴𝑔 (∅) .
𝑅𝑝 (∅) = ʃ Ω 𝑝(|𝛻𝜙|)𝑑𝑥 (2.6) Dimana P adalah potensial ℒ𝑔(∅) = ʃ Ω g δ (∅)(|𝛻𝜙|)𝑑𝑥 (2.7) 𝐴𝑔(∅) = ʃ Ω gH(− ϕ )dx (2.8)
Dimana ,
Rp adalah regulasi level set 𝐴𝑔 adalah  kecepatan  dari  fungsi  akselerasi  level set.
ℒ𝑔 adalah  tingkat  minimum  saat  menetukan  batas fungsi objek.

## 2.1.5   Segmentasi Citra
Gambar  Segmentasi  adalah  proses  membagi  sebuah  gambar  menjadi  bagian-bagian penyusunnya  atau  objek  piksel,  piksel  di  suatu  daerah  yang  sama  menurut  beberapa  kriteria homogenitas  seperti  warna,  intensitas  atau  tekstur  sehingga  untuk  mencari  dan  mengidentifikasi batas-batas  dalam  foto.  Tujuan  dari  membagi  gambar  ini  untuk  lebih  menganalisis  masing-masing objek pada gambar untuk mengekstrak beberapa informasi (kaur, 2013).
Segmentasi  Tepi  Citra  CT  Scan  Paru-paru  Menggunakan  Metode Chain  Code dan  Operasi Morfologi  mendapatkan    hasil    dengan    visual    deteksi    tepi    yang    halus  dan    tidak    mereduksi bagian-bagian  dalam  citra  CT  sehingga  tepi  objek  yang  menjadi  tujuan  menjadi  lebih tegas dibanding  dengan  keadaan  citra  aslinya  yang  masih  terdapat    objek    objek    rongga    dada    lainnya dari  hasi pengambilan  gambar  asli CT  Scan  Paru-paru (Masfran, Ananda, dkk, 2012).

## 2.1.6   Evaluasi Kinerja Sistem
 Kurva Relative Operating Characteristic (ROC)
Untuk  mengevaluasi  kinerja  dari  algoritma  segmentasi  citra ct scan lung digunakan  kurva  ROC  yang  merupakan  langkah  umum  dalam evaluasi algoritma pendeteksian  citra  ct  scan lung .  Kurva  ROC  adalah  kurva  yang  memetakan  antara

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
True  Positive  Rate (TPR)  dan False  Positive  Rate (FPR)  dalam  sebuah  sumbu koordinat  yang  didapatkan  dari  hasil  proses  segmentasi.  ROC  ( Relative  Operating Characteristics )  merupakan  suatu  pengukuran  dalam  uji  diagnostik,  dalam  dunia medis  pengukuran  tersebut  digunakan  untuk  evaluasi  tes  medis,  misalkan  untuk membandingkan suatu alat baru dengan standar alat medis yang sudah baku.
Suatu  aplikasi  segmentasi  harus  memiliki  akurasi  yang  cukup,  untuk memenuhi  persyaratan  tersebut,  peneliti  menggunakan  metode  pengukuran  ROC yaitu menghitung nilai akurasi, sensitifitas, dan spesifitas pada citra hasil segmentasi dengan  membandingkan  hasil  segmentasi  citra  ujicoba  pada  citra  asli  ROC  disebut dengan kurva Relative Operating Characteristic (Ainatul, M., & Agus, H., , 2011).
Gambar 2.7 Plotting dan perhitungan ROC (Paolo Sonego, Andras Kocsor and Sandor Pongor, 2008)
Gambar    kiri,    merupakan    gabungan    matrix.    ada    4    pengukuran    pada matrix tersebut, yaitu :
a) TP adalah jumlah pixel yang diklasifikasikan sistem sebagai bagian  ct scan lung , dan  juga  diklasifikasikan  sebagai citra groundtruth.
b) FP  adalah  jumlah  pixel  yang  diklasifikasikan  sistem  sebagai  ct  scan lung tapi dikategorikan  bukan  ct scan lung pada citra groundtruth.
c) FN  adalah  jumlah  pixel  yang  diklasifikasikan  bukan  ct  scan lung ,  tapi diklasifikasikan sebagai ct scan lung pada citra groundtruth.
d) TN  adalah  jumlah  total  pixel  yang  diklasifikasikan  bukan ct scan lung . dan juga  diklasifikasikan  bukan  ct scan lung pada citra groundtruth .
 Area Under Curve (AUC)
Area di bawah kurva ROC (AUC) adalah matrix digunakan untuk membandingkan uji  coba  variabel  indikator  yang  berbeda.  AUC  adalah  ukuran  dari  akurasi  uji  coba.Untuk membandingkan  beberapa  kurva  ROC  akan  lebih  baik  jika  berupa  bilangan  skalar.  Untuk tujuan  tersebut  cara  yang  paling  mudah  adalah  dengan  menghitung  luas  di  bawah  kurva ROC,  untuk  membandingkan  beberapa  kurva  ROC  akan  lebih  baik  jika  berupa  bilangan skalar. Range dari Nilai AUC adalah 0  <AUC < 1.Jika AUC mendekati  nilai 1 maka  AUC menunjukkan hasil uji coba yang sangat baik.

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
Gambar 2.8  Kurva ROC, plot dari TPR sebagai sumbu y dan FPR sebagai sumbu x
Kerangka Penelitian III METODE PENELITIAN
3.1 Tahapan Penelitian
3.2 Rancangan sistem
Sistem yang dibangun meliputi langkah-langkah ini di jelaskan dalam gambar 3.1. Langkah-langkah tersebut adalah deteksi citra ct scan lung menggunakan deteksi tepi Sobel dan Distance Regularized Level Set Evolution (DRLSE)
Gambar 3.1 Desain Sistem secara umum
Pada  gambar  3.1  desain  sistem  secara  umum  dijelasakan  bahwa  pertama  kita  akan menginputkan  ct  scan  lung  yang  kita  ambil  dari  dataset  NBIA.  Citra  yang  diinputkan  adalah  citra

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
digital,  berupa    gambar  ct  scan  lung  dengan    format    jpeg  (*jpg),  kemudian  citra  tersebut  dirubah menjadi grayscale ,  sehingga  tidak  ada  lagi  citra  warna tetapi  hanya  ada  warna  keabuan. Proses  selanjutnya  citra  ct  scan  lung  akan  di  proses  dengan  menggunakan  metode  deteksi tepi  Sobel,  dimana  metode  ini  mampu  memperjelas    perbedaan  rentang grayscale satu  piksel terhadap  piksel tetangganya.
Setelah  dilakukan  proses  deteksi  tepi  sobel,  selanjutnya  citra  ct  scan  lung  akan  diproses dengan  menggunakan  metode Distance  Regularized  Level  Set  Evolution (DRLSE),  yang    mana proses metode DRLSE merupakan metode pengembangan dari metode Level Set. Metode  DRLSE diperkenalkan  untuk  dapat  menutupi    kekurangan    dari    metode  Level    Set  ketika  melakukan segmentasi.  Pada    metode Distance    Regularization    Level    Set    Evolution digunakan  untuk mempercepat segmentasi citra medis.
Kemudian output citra ct scan lung yang sudah tersegmentasi menggunakan metode  deteksi tepi sobel dan metode Distance  Regularization  Level  Set  Evolution (DRLSE).

## 3.3 Input citra CT Scan Lung
Pada penelitian ini, data yang digunakan  adalah 15 citra ct scan lung dari Database NBIA  yang    diambil  dari http://imaging.nci.nih.gov/ . Dalam  gambar  3.2  terdapat 6  contoh citra ct scan lung dari database NBIA yang disediakan.
(a) (b) (c)
Gambar 3.2. Contoh gambar pada dataset NBIA

## 3.4 Konversi gambar ke grayscale
Gambar yang diperoleh adalah gambar dalam warna RGB. Hal ini diubah menjadi skala abu- abu  karena  hanya  membawa  informasi  intensitas  yang  mudah  untuk  memproses  bukannya pengolahan tiga  komponen R (Red) , G (Green), B (Blue). Untuk mengambil  nilai-nilai RGB untuk setiap pixel dan membuat sebagai output nilai tunggal yang mencerminkan kecerahan pixel itu.
(a)
(b)
(c) Gambar 3.3 Hasil citra grayscale 3.5 Deteksi Tepi Sobel
Deteksi  tepi  ( Edge  Detection )  pada  suatu citra  adalah  suatu  proses  yang  menghasilkan tepi-tepi dari suatu objek citra, dan tujuan pendeteksian tepi adalah untuk meningkatkan penampakan garis batas suatu daerah atau objek di dalam citra.
Proses deteksi tepi citra dilakukan dengan mencari lokasi-lokasi intensitas pixel-pixel yang discontinue  dengan  intensitas  pixel-pixel  yang  berdekatan  (bertetanggaan).  Suatu  titik  (x,y) dikatakan  sebagai  tepi  ( edge )  dari  suatu  citra,  bila  titik  tersebut  mempunyai  perbedaan  yang  tinggi dengan tetangganya.

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
(a) (b) (c) Gambar 3.4. Hasil citra deteksi tepi sobel 3.6 Metode DRLSE
DRLSE  merupakan  pengembangan  dari  metode Level  Set .  Dengan  menggunakan distance regularization , metode DRLSE menghilangkan inisialisasi ulang   nilai  fungsi  level   set   sehingga tidak  menimbulkan  kesalahan  perhitungan pada evolusi level set.
Metode  DRLSE  tidak  membutuhkan  reinitialization   jadi  waktu  komputasi  dapat  lebih cepat  dari  pada    metode    Level    Set.    Tetapi    jika    gambar    medis  memiliki    ukuran    yang    besar, maka  waktu  yang  di butuhkan untuk komputasi lebih lama untuk memproses.
(a) (b)
(c) Gambar 3.5. Hasil Citra DRLSE

## IV HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Lingkungan Uji Coba
Untuk uji coba pada penelitian ini, spesifikasi dari perangkat keras yang digunakan dalam implementasi perangkat lunak terdiri dari prosesor berjenis  Intel dual core,  memori  berkapasitas 4 GB  dan kapasitas harddisk sebesar 500 GB. Sedangkan untuk spesifikasi perangkat lunak yang digunakan dalam implementasi perangkat lunak yakni Microsoft Word  2007,  Microsoft  Power Point  2007, Microsoft Excel 2007, serta Matlab R2014a.

## 4.2 Data Uji Coba
Pada penelitian ini, data yang digunakan adalah 15 citra ct scan lung dari  database NBIA yang diambil dari http://imaging.nci.nih.gov/. Komposisi  dalam database ini terdiri dari 15 citra ct scan lung . Masing-masing citra dilengkapi dengan citra groundtruth hasil segmentasi manual Untuk 15 citra secara lengkap disajikan dalam Lampiran 1 beserta akurasinya.
4.3 Tahap Uji Coba
Pada tahap ini, akan dilakukan uji coba terhadap sistem yang telah dikerjakan. Pengukuran kinerja dalam uji coba ini menggunakan akurasi, waktu komputasi dan nilai Area Under Curve (AUC) dari kurva Relative Operating Character (ROC). Kurva ROC adalah kurva yang memetakan antara True  Positive  Rate (TPR)  dan False  Positive  Rate (FPR)  dalam sebuah sumbu koordinat yang didapatkan dari hasil proses segmentasi.
No Citra Asli Citra Ground Truth 1.

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/

## Gambar 4.1 Citra ct scan lung dan groundthruth dari dataset NBIA

## 4.4 Uji Coba
4.4.1`Citra Grayscale
Pada bagian ini dilakukan ujicoba segmentasi citra grayscale dengan input citra ct scan lung proses ini dilakukan pada 15 citra ct scan lung
No Input Citra Citra Grayscale 1. Gambar 4.2 Input citra ct scan lung (kiri) dan hasil citra grayscale (kanan) 4.4.2 Citra Deteksi Sobel
Pada tahap ini setelah citra ct scan lung melalui proses grayscale kemudian diproses menggunakan deteksi tepi sobel. No Citra Grayscale Citra Deteksi Sobel 1.
Gambar 4.3. Hasil citra grayscale (kiri)
dan hasil deteksi sobel (kanan) 4.4.3 Inisial Fungsi Level Set
Pada proses ini bertujuan untuk menentukan titik awal Fungsi Level Set sebelum melakukan metode DRLSE.
No Citra Deteksi Sobel Inisial Fungsi Level Set 1.
Gambar 4.4 Hasil deteksi sobel (kiri) dan hasil proses inisial fungsi level set (kanan)

## 4.4.4.Inisialisasi Zero Level Contour
Pada  tahap  ini,  menunjukkan  proses  garis  yang  berada  di  luar  yang  akan menghasilkan  final  zero  level  contour  yang  masing  –  masing  menghasilkan  205  iterasi (perulangan).
No  Inisial Fungsi Level Set Inisial Zero Level Contour
1.
Gambar 4.5. Hasil proses inisial fungsi level set (kiri) dan proses inisialisasi zero level contour (kanan)

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/

## 4.4.5.Final Level Set Function
Setelah  melakukan  proses  final  zero  level  contour,  akan  menghasilkan  proses  final  fungsi level set, yang mana pada proses ini akan menampilkan kumpulan permukaan yang telah di dapatkan dari proses final zero level contour.

## No  Inisial Zero Level Contour Final Level Set Function
1.

## Gambar 4.6. Hasil proses inisial zero level contour (kiri)
dan proses final level set fuction (kanan)

## 4.5 Perhitungan Akurasi Menggunakan ROC
Dari  hasil  uji  coba  mulai  input  citra  pada  gambar  4.2  sampai  hasil  akhir  segmentasi menggunakan  proses final  level  set  function pada  gambar  4.6.  Selanjutnya  dilakukan  proses perhitungan  akurasi  menggunakan  ROC  dimana    setelah  didapatkan  hasil  akhir  citra  segmentasi, kemudian dihitung  TPR  dan FPR  dengan  cara  membandingkannya  dengan  citra ground truth.
TPR  dan  FPR  yang  didapatkan  diplotting  kedalam  kurva  ROC
No Hasil Segmentasi
Citra Ground Truth
1.
Gambar 4.7 Citra hasil akhir segmentasi (kiri) dan citra groudtrurth (kanan)
Pada citra no 1 ini TPR yang didapatkan sebesar 82.00% dan FPR sebesar 2.00% dengan nilai AUC 86.00%.
Gambar 4.8 Kurva ROC dari citra hasil segmentasi citra no 1 Hasil akurasi dan nilai AUC dari uji coba pada 15 citra ct scan lung disajikan dalam Tabel. 4.1.
Tabel. 4.1 Hasil akurasi dan nilai AUC segmentasi yang diusulkan.
NO CITRA TPR (%) FPR (%) AKURASI (%) AUC (%) WAKTU (S) 1 101 82.00 2.00 90.12 86.00 3.2

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
2 102 83.09 3.03 91.17 92.11 3.4 3 103 85.30 3.07 90.01 90.12 3.4 4 104 83.06 2.03 90.56 86.17 3.4 5 105 82.21 2.03 89.66 87.09 3.3 6 106 81.99 2.10 86.53 89.67 3.4 7 107 79.92 3.22 85.74 85.35 3.4 8 108 80.45 3.12 90.11 88.66 3.3 9 109 80.60 2.13 90.15 88.73 3.2 10 110 80.92 2.20 91.40 89.86 3.3 11 111 79.11 3.17 93.44 87.97 3.4 12 112 88.79 2.34 93.50 89.19 3.3 13 113 82.14 2.17 92.49 88.99 3.4 14 114 78.05 2.12 84.32 85.88 3.4 15 115 84.19 2.09 92.29 86.94 3.6 RATA –RATA 89.42916667 88.4007143  3.36

## 4.6 Pembahasan Hasil Pengujian
Bagian  ini  membahas  hasil  pengujian  dari  metode  yang  diusulkan  yaitu    segmentasi menggunakan  deteksi tepi sobel  dan metode distance regularized level set evolution. Untuk proses pengujian,  hasil  berupa  akurasi  dan  nilai  AUC  dapat  diperhatikan  pada  Tabel  4.1    nilai  akurasi tertinggi  mencapai  93,50%. dan  terendah  mencapai  84.32%,  nilai  AUC  tertinggi  mencapai  92.11% dan terendah mencapai 85.35% dengan waktu eksekusi rata-rata 3.3 detik

## 4.7 Pembahasan Listing Interface dan program
Pada  bagian  ini  membahas  tentang  listing  interface  dan  program  untuk    melakukan segmentasi    mengunakan    metode    deteksi  tepi  sobel    dan    metode distance  regularized  level  set evolution seperti gambar di bawah ini:
Gambar 4.23  Tampilan menu utama Gambar 4.24 Pemilihan citra ct scan lung Gambar 4.25 Tampilan setelah pilih citra ct scan lung Gambar 4.27 Proses final zero level contour

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
Gambar 4.28 Tampilan proses segmentasi Gambar 4.30 Tampilan tombol save Gambar 4.32 Tampilan tombol delete Gambar 4.34 Tampilan tombol keluar

## V. PENUTUP

## 5.1 Kesimpulan
Pada    sub-bab    ini    dipaparkan    kesimpulan    yang    dapat    diambil  berdasarkan  hasil percobaan  dan  analisa  penelitian  yang  dilakukan  terhadap  metode  yang  diusulkan.  Kesimpulan tersebut adalah sebagai berikut:
1. Deteksi  tepi  sobel  dan  metode  distance  regularized  level  set  evolution  mampu  melakukan segmentasi  citra  ct  scan  lung  dengan  baik,yaitu    dengan  akurasi  rata-rata  89.42  %    dan    Area Under  Curve  (AUC) rata-rata  88.40 %  dengan  waktu eksekusi rata-rata 3.3 detik.
2. Dari  uji coba  sebanyak 15 citra ct scan lung normal akurasi terbaik dihasilkan pada citra ct scan lung  No  12  mencapai  93.50%  dengan  waktu  eksekusi  3.3  detik.  Sedangkan  akurasi  terendah dihasilkan pada citra ct scan lung No 14 mencapai 84.32% dengan waktu eksekusi 3.4 detik.
3. Perbedaan citra terbaik dan terendah seperti pada kesimpulan nomer 2  dipengaruhi oleh kontras citra dan filtrasi tiap gradient citra yang dihasilkan untuk melakukan proses segmentasi
5.2 Saran
Berdasarkan  hasil  yang  didapatkan  dari  penelitian  ini,  ada  beberapa  saran  yang  berguna untuk penelitian-penelitian mendatang, yaitu :
1. Perlu  adanya  penambahan  metode  perbaikan  citra  untuk  mendapatkan  akurasi  yang  lebih  baik lagi.
2. Perlu adanya pre-processing untuk mendapatkan hasil segmentasi yang lebih baik lagi

## DAFTAR PUSTAKA
Ainatul, M., & Agus, H., . (2011). Metode Segmentasi Paru-paru dan Jantung Pada Citra XRay Thorax. 6-8.
Candemir  S,  Jaeger  S,  dkk.  (2014).  Lung  Segmentation  in  Chest  Radiographs  Using  Anatomical  Atlases With Nonrigid Registration.
Christine  Wulandari,  Esti  Suryani,  dkk.  (2014).  Segmentasi  Citra  Menggunakan  Haar  Wavelet  Untuk Deteksi Penyakit TBC Dari Citra Bernoise. jurnal ITSMART .
I  Made,  O.  W.,  dkk.  (2015).  Preprocessing  pada  Segmentasi  Citra  Paru-Paru  dan  Jantung  Menggunakan Anisotropic Diffusion Filter. Teknologi Elektro , 1-2.
Julius  Santony.  (2014).  Segmentsi  citra  x-ray  thorax  penderita  tuberkulosis  berbasis  kulstering  dengan metode fuzzy c-means.

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
kaur, G. k. (2013). Review on Recent Image Segmentation Techniques. International Journal on Computer Science and Engineering (IJCSE) , 109-112. Kemenkes RI. (2016). Profil Kesehatan Indonesia Tahun 2015. Jakarta: Kementrian Kesehatan RI .
Kusban dan Listiyani. (2013). Penerapan Metode Low Pass Filter(Lpf) Untuk Mengurangi Derau  Pada Citra Magnetic Resonance Imaging(Mri).
Listiyani,  Wedianto,  dkk.  (2016).  Penerapan  Metode  Low  Pass  Filter(Lpf)  Untuk  Mengurangi  Derau  Pada Citra Magnetic Resonance Imaging(Mri). 11-12.
Makandar  dkk.  (2014).  Penerapan  Metode  Low  Pass  Filter(Lpf)  Untuk  Mengurangi  Derau  Pada  Citra Magnetic Resonance Imaging(Mri). 12.
Masfran, Ananda, dkk. (2012). Segmentasi Tepi Citra CT Scan Paru-paru Menggunakan Metode Chain Code dan Operasi Morfologi . jurnal teknik informatika .
Mokhammad Amin Hariyadi. (2017). Segmentasi paru-paru pada citra x-ray  thorax menggunakan Distance Regularized Level Set Evolution (DRLSE). jurnal ilmu komputer dan teknologi informasi Muhimmatul  Khoiro  &  M.Arief  Bustomi.  (2014).  Analisa  pengaruh  proses  segmentasi  citra  terhadap klasifikasi citra rontgen paru-paru dengan JST Backpropagation. Jurnal Sains Dan Seni Pomits .
Novita  Rahmawati,  Yuli  Kusumawati,  dkk.  (2016).  Faktor  Yang  Berhubungan  Dengan  Ketidakberhasilan Pengobatan  Tuberkulosis  Usai  Produktif  Balai  Besr  Kesehatan  Paru  Masyarakat  (Bbkpm)  Surakarta Tahun 2015. 5-6.
Paolo Sonego, Andras Kocsor and Sandor Pongor. (2008). ROC analysis: applications to the classification of biological sequences and 3D structures. Briefings In Bionformatiocs .
Pradityo  Utomo,  Wiharto,  dkk.  (2012).  Sistem  Diagnosa  Penyakit  Paru  Berdasarkan  Foto  Rontgen  Dengan Pendekatan Fuzzy Learning Vector Quantization. jurnal ITSMART .
Reni,  R.,  &  Kurnia,  R.,  .  (2016).  Klasifikasi  Penyakit  Paru  Berdasarkan  Citra  Rontgen  Dengan  Metoda Segmentasi Sobel. Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Univertsitas Andalas , 1-2. Saitem,  Kusworo,  dkk.  (2016).  Analisa  citra  ct  scan  kanker  paru  berdasarkan  ciri  tekstur  gray  level  co- occurence  matrix  dan  ciri  morfologi  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  propagasi  . Youngster Physics Journal , 417-424.
Saksono,  Hanung  Tyas  dkk.  (2010).  Pendeteksian  Kanker  Paru-paru  dengan  menggunakan  Transformasi Wavelet dan Metode Linear Discriminant Analysis.
Syafitri, A., Ananda & Wawan, Y., . (2011). Segmentasi Bronchus Dan Bronchiolus Pada Citra Ctscan Paru-
Paru Menggunakan Watershed Filter. 4-5.
WHO. (2015). Global Tuberculosis Report 2014. Switzerland. Switzerland : Jakarta .
Yusdin  G,  M.A  Jennah,  Darsikin  dkk.  (2013).  Panduan  Tugas  Akhir  (SKRIPSI)  dan  Artikel  Penelitian.
Fakultas Keguruan Dan Ilmu Pendidikan Universitas Tadulako .