J urnal Imejing Diagnostik (JImeD) 6 (2020) 51-59
e-ISSN 2621-7457 , p-ISSN 2356-301X

## Jurnal Imejing Diagnostik
http://ejournal.poltekkes- smg.ac.id/ojs/index.php/jimed/index
Deteksi Tepi pada Citra Rontgen Penyakit COVID-19 Menggunakan Metode Sobel
Muhammad Ghozali 1 , Heni Sumarti 2 1 2 Universitas Islam Negeri Walisongo Semarang, Indonesia
Corresponding author: Muhammad Ghozali E-mail: muhammadghozali_1708026010@student.walisongo.ac.id
Received: June 16 th , 2020; Revised: June 23 rd , 2020; Accepted: June 30 th , 2020

## ABSTRACT
Background: Coronavirus  Disease  2019  (COVID-19)  discovered  at  the  end  of  2019  occasioned  by coronavirus  2  (SARS-CoV-2)  causing  severe  acute  respiratory  syndrome  and  expanded  globally  so that World  Health  Organization  (WHO)  declare  a  global  pandemic.  There  was  a  delay  of  socialization  and delivering  information  to  society  about  this  disease.  The  doctors  did  a  method  to  detect  COVID-19  by reading the correct X-ray images of patients who affected by a coronavirus.
Methods: With  advances  in  the  field  of  computers  in  the  application  of  image  processing  techniques method of this research use application to get better digital image results for COVID-19 X-ray images, so make  it  easier  to  analyze  the  X-ray  images.  There  are  13  samples  of  X-ray  images  that  are  processed through  the  clean  the  stage  with  high-pass  filtering,  then  segmented  with  thresholding  technique  in  the lung area, then the edge detection method is used to mark the area that makes the image detail. Results: The result of this detection form the pattern of objects and regions of the spread of coronavirus, then there is a limit on the image looks clear enough, with the Sobel method producing white pixels that are so visible as well.
Conclusions: This study to make a simulation of x-ray thorax COVID-19 and know the region of virus infection  using  Sobel  method  with  thresholding  technique  that  can  see  the  spread  of  coronavirus  and shown that edge detection use Sobel method as one of diagnosing for COVID-19 disease.
Keyword : x-ray image; COVID-19; segmentation; edge detection; sobel method.

## Pendahuluan
Sejak  Desember  2019  ada  beberapa  kasus pneumonia  dengan  penyebab  yang  tak  diketahui telah muncul di Wuhan, China. Melalui pemeriksaan seorang pasien bahwa terdapat sebuah coronavirus  baru  dari  sel  epitel  saluran  nafas manusia  yang  disebut  SARS-CoV-2  menjadi  asal muasal  atas  penyakit  COVID-19  yang  bisa ditularkan  dari  manusia  ke  manusia  (Long  et  al., 2020).
Penyakit coronavirus 2019 (COVID-19) merupakan  penyakit  yang  menyerang  pernapasan dikenal  sebagai  infeksi  saluran  napas  yang  parah atau  sindrom  pernapasan  akut  coronavirus  2 (SARS-CoV-2)  mempunyai  kemiripan  filogenetik dengan  SARS-CoV  (Fadli,  2020).  Sebagian  besar
pasien menderita COVID-19 memiliki gejala klinis termasuk  demam,  batuk  kering,  sakit  tenggorokan dan  kelelahan  (Wu  &  McGoogan,  2020).  Statistik penyebaran  virus  corona  pada  bulan  Juni  2020  di Indonesia  telah  dikonfirmasi  sebanyak  43.803 kasus  dan  2373  kematian,  sedangkan  dari  data seluruh  dunia  ada  8.453.080  kasus  dan  452.520 kematian.  Untuk  dapat  mendeteksi  penyakit COVID-19 pada umumnya dilakukan secara klinis melalui  pemeriksaan  gejala  fisik  (Chen  et  al., 2020).
Selain  itu,  bisa  didiagnosa  lewat  foto  rontgen, MRI  dan  CT-Scan.  Di  saat  pandemi  ini,  para dokter  dari  berbagai  spesialis  dan  petugas kesehatan  melakukan  pengambilan  foto  rontgen sehingga  bisa  memecahkan  dan  menganalisis citra
supaya  bisa  mendiagnosis  dan  juga  mengevaluasi penyakit khususnya COVID-19 (Lin et al., 2020).
Hasil dari citra rontgen biasanya terlihat kabur, kontras  yang  rendah  dan  lain-lain,  sehingga mengakibatkan  perbedaan  dalam  membaca  citra. Selanjutnya,  hasil  visualisasi  citra  yang  kurang bagus  karena  redaman  sinar-X  yang  berbeda-beda antara  kelenjar  pada  jaringan  normal  dan  yang terkena penyakit COVID-19 (Pereira et al., 2020).
Maka  untuk  mengatasi  permasalahan  itu digunakan suatu pengolahan citra guna meningkatkan  kualitas  foto  rontgen.  Pengolahan citra  dengan  komputer  berperan  penting  untuk meningkatkan  kualitas  citra  lebih  jelas.  Operasi saat mengolah citra salah satunya memperkenalkan citra  secara  digital  disajikan  dalam  gambar  yang disebut segmentasi (Rahmadewi, 2016). Segmentasi  merupakan  proses  pembagian  pada citra  dalam  beberapa  kelompok  di  tempat  sesuai ciri  khas  masing-masing  yang  bertujuan  untuk menemukan  ciri-ciri  khusus  yang  ada  di  citra. Segmentasi  ini  juga  sebagai  proses  memisahkan suatu tempat atau wilayah dalam citra, yang  mana di wilayah tersebut memiliki intensitas, warna dan tekstur yang sama pula (Öztürk & Akdemir, 2015). Objek  yang  disegmentasi  pada  citra  bisa melakukan  pemisahan  daerah  objek  dengan  latar belakangnya,  kemudian  setelah  segmentasi  pada daerah  objek  bisa  diambil  informasi  dari  citra tersebut (Hakim & Fitria, 2019).
Deteksi  tepi  ( Edge  Detection )  pada  citra merupakan sebuah proses guna mendapatkan hasil tepi-tepi dari citra, yang bertujuan untuk menandai suatu  bagian  yang  dijadikan  sebagai  detail  citra (Rahmadewi  &  Kurnia,  2016).  Selain  itu,  deteksi ini  untuk  menampilkan  garis  batas  secara maksimal  dalam  sebuah  citra  dan  juga  bisa menghasilkan  tepi-tepi  dari  objek  gambar.  Suatu titik  (x,y)  dapat  dikatakan  sebagai tepi  ( edge )  dari suatu  citra  apabila  titik  memiliki  perbedaan  yang sangat  jelas  dari  sekelilingnya  (Kuswandi  & Fadillah, 2019). Pada penelitian yang kami buat ini menggunakan  metode  sobel  untuk  deteksi  tepi citra.  Metode  sobel  merupakan  metode  yang dikembangkan dari metode robert dengan memakai filter High  Pass  Filter (HPF)  menggunakan operator sobel (Zalukhu, 2016).
Penelitian  kami  mengacu  pada  penelitian- penelitian  sebelumnya,  berikut  ini  beberapa penelitian  mengenai  deteksi  tepi  metode  sobel berjudul  “Klasifikasi  Penyakit  Paru  Berdasarkan Citra  Rontgen  Dengan  Metoda  Segmentasi  Sobel” oleh  Reni  Rahmadewi  dan  Rahmadi  Kurnia, membahas  simulasi  pada  klasifikasi  penyakit  paru menggunakan  segmentasi  sobel  dalam  citra
rontgen.  Hasil  penelitian  berupa  perbandingan piksel  terhadap  hasil  uji  deteksi  daerah  paru-paru disertai  interval  persentase  jenis  penyakit  yang menyerangnya (Rahmadewi & Kurnia, 2016).
Penelitian  berikutnya  berjudul  “Analisis Intensitas  Metode  Pendeteksian  Tepi  Sobel”  oleh Erick  Wijaya,  membahas  penggunaan  kernel  yang dirubah  pada  deteksi  tepi  sobel,  sehingga mengubah  nilai  intensitasnya,  sehingga  hasil penelitian  berupa  mendapat  metode  deteksi  tepi yang  mana  nilai  intensitas  bisa  diatur  sesuai kebutuhan  (Wijaya,  2012).  Penelitian  selanjutnya berjudul  “Segmentasi  Region  of  Interest  (ROI) Garis Telapak Tangan Menggunakan Deteksi Tepi Sobel” oleh Khoilil Fitriya dan Hakim, membahas akurasi metode segmentasi ROI dengan mendeteksi tepi sobel di citra garis telapak tangan, hasil  penelitiannya  penggunaan  deteksi  tepi  sobel pada  citra  garisnya  bisa  disegmentasi  dengan  baik dengan akurasi tertinggi dibanding metode lainnya (Hakim & Fitria, 2019).
Penelitian kami juga akan membahas bagaimana  bisa  menerapkan  metode  sobel  untuk dapat  mendeteksi  tepi  dengan  teknik  thresholding dalam  aplikasi  Matlab  R2013b  versi  8.2  dengan No.  Lisensi  724504  terhadap  sample  rontgen  citra COVID-19,  sehingga  bisa  mengidentifikasinya lebih  lanjut.  Deteksi  tepi  mempunyai  batas diantaranya  dua  daerah  ( region )  yang  punya perbedaan  pada  gray  level.  Sebagian  besar  proses deteksi  tepi  berdasarkan  pada  perhitungan local derivative  operator .  Citra  bisa  ditelusuri  baik secara  vertikal  ataupun  horizontal  dan  mengamati adakah  warna  yang  berubah  yang  melampui sensifitas diantara dua titik yang saling berdekatan (Bharodiya & Gonsai, 2019).
Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  membuat simulasi  pada  citra  rontgen  COVID-19  dan mengetahui daerah infeksi virus tersebut menggunakan  metode  sobel.  Alasan  penggunaan metode sobel pada penelitian ini karena mempunyai  keunggulan  dalam  menyelesaikan perhitungan dengan mudah dan menghasilkan citra yang  mudah  terbaca  dibanding  dengan  beberapa metode  lainnya  (Rahmadewi,  2016).  Adapun manfaat  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini  agar hasil  citra  yang  jelas,  sehingga  dapat  membaca citra rontgen COVID-19 dengan teliti dan terbukti kebenarannya,  kemudian  bisa  memahami  dan menambah ilmu pengetahuan terutama deteksi tepi menggunakan  metode  sobel  (Amelia  &  Marwanti, 2013).

## Metode
Pada  penelitian  ini  dengan  metode  penelitian kuantitatif eksperimen. Metode tersebut merupakan  metode  yang  memiliki  sifat  menguji pengaruh  satu  variabel  maupun  beberapa  variabel terhadap  variable  lainnya.  Pemeriksaan  penyakit COVID-19 berdasarkan hasil citra rontgen. Dalam metode  pengumpulan  data,  penulis  menggunakan teknik  studi  kepustakaan  dengan  mempelajari karya  ilmiah,  artikel  dan  jurnal,  kemudian  teknik penulisan  pada  penelitian  ini,  penulis  berpedoman pada beberapa jurnal dan referensi penelitian yang mendukung penelitian ini (Sutiyono, 2017).
Adapun  sampel  citra  rontgen  COVID-19 berjumlah  13  sampel  yang  diambil  dari  situs database  yang  dirilis  secara  publik  dan  bebas digunakan.  Sumber  ini  dimanfaatkan  untuk mendapatkan sampel citra tersebut yang selanjutnya  digunakan  untuk  membedakan  hasil deteksi  tepi  metode  sobel  dan  menganalisa penyakit  COVID-19  pada  masing-masing  sampel citra,  sehingga  dibutuhkan  banyak  sampel  citra tersebut (GitHub, 2020).
Deteksi  tepi  metode  sobel  pada  citra  rontgen COVID-19  dengan  cara  menghitung  ruang  pada citra  kemudian  difilter High  Pass  Filter (HPF) dengan  operator  sobel  sehingga,  terlihat  daerah- daerah  mempunyai  nilai  tinggi  yang  menandai deteksi tepi dari citra sehingga terlihat penyebaran infeksi  yang  diakibatkan  oleh  coronavirus  berupa cairan  hidrokarbon  yang  menyelimuti  di  bagian bawah paru-paru terutama alveolus, sehingga paru- paru  terlihat  kabur  atau  tidak  jelas  dan  tampak berwarna putih pada penderita COVID-19 (Rahmadewi, 2016).
Berkaitan  dengan  perbaikan  kualitas  citra dengan  filter high  pass  filter pada  metode  sobel merupakan  proses  yang  mengawali  pengolahan citra. Perbaikan kualitas dilakukan karena biasanya citra  yang  telah  diuji  memiliki  kualitas  yang kurang  baik,  contohnya  citra  yang  ada  derau ( noise )  ketika  pengiriman  melewati  saluran transmisi,  citra  kurang  tajam,  terlihat  kabur,  citra terlalu  gelap  ataupun  terang  dan  lain  sebagainya. Dalam perbaikan kualitas citra memakai stretching contras dan modifikasi histogram (Sari, 2016). Penggunaan stretching contras karena mempunyai  penyebaran  nilai  kontras  yang  lebar dan  tidak  gelap  maupun  terlalu  terang  pada  citra hasil  perbaikan,  kemudian  modifikasi  histogram dilakukan  karena  bisa  melembutkan  dengan  filter high  pass  filter menyebabkan  noise  menghilang ketika proses segmentasi (Wang, 2018).
Noise  bisa  diartikan  gangguan  yang  ada  pada citra  karena  penyimpanan  data  digital  yang diterima  oleh  alat  penerima  data  citra,  sehingga mengganggu  kualitas  citra.  Penyebab  noise  bisa terjadi  karena  gangguan  fisik  (optik)  di  alat penangkap  citra,  contoh  kotoran,  debu  yang menempel di lensa foto ataupun proses pengolahan citra yang tidak sesuai prosedur (Shui, 2012).
Parimeter  deteksi  tepi  menggunakan  metode sobel dalam perhitungan matlab sebagai berikut :
Pada  pengaturan  piksel  di  sekeliling  piksel (x,y),
[ 𝑎 0 𝑎 1 𝑎 2 𝑎 7 (𝑥, 𝑦) 𝑎 3 𝑎 6 𝑎 5 𝑎 4 ] (1)
Operator  sobel  adalah  magnitude  dari  gradien bisa dihitung menggunakan,
𝑀 =   √𝑠 𝑥 2 + 𝑠 𝑦 2 (2)
Turunan parsial bisa dihitung dengan,
𝑆 𝑥 = (𝑎 2 + 𝑐𝑎 3 + 𝑎 4 ) − (𝑎 0 + 𝑐𝑎 7 + 𝑎 6 ) (3) 𝑆 𝑦 = (𝑎 0 + 𝑐𝑎 1 + 𝑎 2 ) − (𝑎 6 + 𝑐𝑎 5 + 𝑎 4 ) (4)
Dengan  menggunakan  konstanta  c  adalah  2, berbentuk mask, 𝑠 𝑥 dan 𝑠 𝑦 bisa dinyatakan,
𝑠 𝑥 = [ −1 0 1 −2 0 2 −1 0 1 ]     𝑠 𝑦 = [ 1 2 1 0 0 0 −1 −2 −1 ] (5)
Menghitung arah tepi menggunakan persamaan,
𝐴 (𝑥, 𝑦) = 𝑡𝑎𝑛 −1 (𝑆 𝑥 / 𝑆 𝑦 ) (6)
Penggunaan aplikasi yaitu Matlab R2013b versi 8.2  dan  sampel  citra  yang  digunakan  memiliki format  jpeg  (*jpg). Joint-Photographic  Experts Group (JPEG)  adalah  sebuah  kelompok  yang merancang  sebuah  algoritma  kompresi  citra  lossy. JPEG  lebih  dikenal  secara  umum  sebagai  salah satu  format  ekstensi  penyimpanan  citra  (“.jpg) (Masatu, 2014).
Dalam  penelitian  ini  teknik  kompresi  citra menggunakan  JPEG  2000  didesain  untuk  medical imegrey,  foto  digital  dan  scanning.  Kompresi  ini merupakan  pengembangan  teknik  kompresi  JPEG yang  mana  JPEG  2000  menggunakan  teknologi Wavelet  transform.  Tujuan  kompresi  JPEG  2000 untuk  menyimpan  data  yang  digunakan  dalam representasi digital dengan ukuran sekecil mungkin dengan  tetap  mempertahankan  detail  visualnya. JPEG  2000  mempunyai  performa  lebih  baik
dibandingkan  dengan  JPEG  terutama  lebih fleksible dalam codestream-nya (Suia, 2019).
Keunggulan JPEG
2000 diantaranya memberikan  hasil  data  kompresi  yang  lebih  kecil tetapi  bisa  memenuhi  syarat  untuk  digunakan, kemudian  transmisi  progresif  dan  akurasi  serta resolusi  pixel  tinggi,  setelah  itu  dapat  digunakan pada  bit-rate  rendah  untuk  network  image  dan remote  sensing,  lalu  menggunakan  Region  of Intersest  (ROI),  lalu Robustness  to  bit  error yang digunakan untuk komunikasi jaringan dan wireless, selanjutnya  mendukung  protective  image  security (watermaking,  labeling,  stamping  dan  encryption), mendukung  image  ukuran  besar  (size  64k  x  64k, size  up  to  232  –  1),  mendukung  mata  data  yang baik  untuk computer-generated  imaginary (Suia, 2019).  Dengan  menggunakan  JPEG  2000  bisa mengurangi  kekurangan  atau  kelemahan  yang  ada pada JPEG. Pada JPEG 2000 diperlukan mengatasi antara lain (Masatu, 2014) :
1. Kompresi  Low  bit-rate  dibawah  0,25  bpp dimana JPEG tidak menyediakan.
2. Kompresi  Lossless  and  lossy  compression dalam satu codestream.
3. Kompresi  citra  yang  berukuran  lebih  dari 64  x  64  tetap  menggunakan  proses pemisahan  citra  ke  dalam  bagian-bagian (tiling).
Untuk diagram alir sekaligus simulasi yang bisa dilakukan  terdapat  pada  Gambar  1  seperti (Rahmadewi, 2016) :
Untuk prosedur kerja pada penelitian ini diantaranya :
1. Membuat  rancangan  komponen  GUI ( Graphical User Interface ) yang berguna untuk mengolah citra.
2. Menentukan  file  yang  akan  dibuat sebagai sampel citra.
3. Menulis kode pemograman untuk proses mengolah citra, yaitu :
a. Citra asli diubah ke citra grayscale, dengan persamaan,
𝐺𝑟𝑎𝑦𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒 = 𝑅 + 𝐺 + 𝐵 3 (6)
b. Citra hasil grayscale difilter dengan high-pass-filtering.
c. Citra  disegmentasi  menggunakan metode thresholding dengan menentukan  nilai  ambang  terlebih dahulu.  Cara  menentukan  nilai ambang dengan menentukan pilihan pada perkiraan awal threshold
(T 0 ) kemudian,
segmentasi dengan nilai T. setelah itu rata-rata segmentasi atau intensitas  (μ1  dan  μ2)  dihitung pada  setiap  piksel,  setelah  itu hitung  nilai  T  yang  baru  dari penjumlahan nilai rata-rata intensitas dibagi dua, yaitu :
𝑇 = 1 2 (𝜇1 + 𝜇2)                          (7)
d. Citra hasil thresholding ditajamkan  dengan  deteksi  tepi menggunakan operator sobel.
e. Setelah  muncul  hasil  citra  sobel, maka program ditutup.

## Hasil dan Pembahasan
Penggunaan  aplikasi  Matlab  digunakan  dalam pengujian terhadap citra rontgen COVID-19 hanya membatasi  citra  berwarna  hitam  dan  putih  ( gray level ).  Citra  asli  diubah  ke  dalam  citra  grayscale, kemudian  citra  tersebut  difilter  lalu  dithreshold dengan  nilai  ambang  batas  (T),  selanjutnya dideteksi menggunakan deteksi tepi operator sobel untuk  melihat  dengan  jelas  penyebaran  penyakit COVID-19.
Citra Asli
Citra Grayscale Filter HPF (High Pass Filter)
Segmentasi (Thresholding) Deteksi Tepi Mulai Selesai Sobel
Gambar 1. Diagram alir penelitian
Tabel 1. Hasil segmentasi citra metode sobel pada Penderita COVID-19
Penderita COVID-19 Laki-laki usia 61 tahun
Hari ke -3
Hari ke-7
Penderita COVID-19 Laki-laki usia 52 tahun
Hari ke-3
Hari ke-7
Penderita COVID-19 Perempuan usia 24 tahun
Hari ke-6 Hari ke-7 Hari ke-12
Penderita COVID-19 Laki-laki usia 58 tahun
Hari ke-3 Hari ke-7 Hari ke-9
Penderita COVID-19 Laki-laki usia 55 tahun
Hari ke-3 Hari ke-10 Hari ke-27
Pengujian yang telah dilakukan pada hasil citra rontgen  COVID-19  menggunakan  metode  sobel. Disini  akan  dianalisa  proses  deteksi  tepi  metode sobel pada citra digital. operator sobel juga dipakai dalam mencari gradien dari piksel-piksel pada citra yang  sebelumnya  sudah  di grayscale maka, diperlukan kernel konvolusi pada matriks berukuran 3x3 yang bernilai vertikal dan horizontal pada  kernel  sobel.  Kernel  sobel  menempatkan pembobotan  pada  piksel-piksel  sesuai  letaknya terhadap  perhitungan  gradien.  Hal  ini  gradien merupakan  hasil  suatu  pengukuran  pada  fungsi intensitas  yang  berubah.  Nilai  yang  tersusun  pada pembobotan  memperlihatkan  gradien  termasuk
penggabungan  dua  posisi,  yaitu  garis  lintang  dan bujur (Wijaya, 2012)
Untuk  itu  bisa  menggunakan  gradien  G(x,y) yaitu vektor yang terdiri atas dua unsur antara lain Gx  dan  Gy.  Pada  saat  deteksi  tepi  dilakukan dengan  cara  membaca  piksel  dari  kiri  atas kemudian  bergerak  ke  kanan  bawah,  sehingga untuk  memudahkan  penelusuran  tepi,  perhitungan masing-masing  gradien  Gx  dan  Gy  menggunakan matriks  metode  sobel  mask  3x3  sebagai  berikut (Zalukhu, 2016) :
-1 0 +1 -2 0 +2 -1 0 +1 Gx Gy
Adapun kelebihan metode sobel adalah mampu mengurangi  noise  ketika  sebelum  perhitungan deteksi tepi, sehingga memudahkan perhitungannya,  lalu  hasil  citra  yang  jelas  terbaca (Maharani & Apriyani, 2013).
Pemeriksaan  dari  citra  rontgen  masing-masing pasein penderita COVID-19 sehingga bisa mendiagnosis  infeksi  dari  coronavirus  yang menyerang tubuh terutama organ paru-paru, selain itu  juga  adanya  pengendapan  suatu  cairan disekitarnya  untuk  diambil  tindakan  lebih  lanjut (Mardhiyah,  2013).  Tujuan  dari  penelitian  ini adalah  untuk  melakukan  simulasi  dengan  operator sobel  pada  saat  segmentasi  pada  citra  yang dilanjutkan  dengan  deteksi  tepi  dan  mengetahui posisi  paru-paru  mana  yang  terinfeksi  coronavirus yang  tentunya  jelas  hasil  thresholding  tersebut, sehingga memberikan informasi penyebaran penyakit COVID-19 (Strunk et al., 2014).
Pada  infeksi  COVID-19  terjadi  peradangan rongga  udara  yang  disebabkan  oleh  coronavirus berakibat adanya cairan hidrokarbon yang memenuhi  ruang  di  paru-paru.  Pada  kenyataannya citra rontgen paru-paru yang sehat berwarna hitam sedangkan,  citra  rontgen  COVID-19  terdapat bercak-bercak putih terlihat kabur dan tidak merata yang  menghalangi  paru-paru,  sehingga  daerah yang  berwarna  putih  tersebut  telah  dinfeksi  oleh coronavirus (Sun et al., 2020). Pada kasus COVID- 19,  coronavirus  menginfeksi  pada  laki-laki  dan perempuan  mulai  usia  18  sampai  65  tahun  dan jumlah  terinfeksi  paling  banyak  adalah  laki-laki. Untuk  seseorang  berjenis  kelamin  laki-laki  lebih rentan  terkena  coronavirus  dari  pada  perempuan
karena laki-laki mempunyai kadar enzyme 2 (ACE 2) lebih banyak dan tertinggi dibandung perempuan.  Enzim  ini  yang  mengakibatkan  laki- laki lebih mudah terinfeksi virus maupun penyakit dan  punya  komplikasi  yang  parah  (kritis)  jika terinfensi dari pada perempuan (Lawton, 2020).
Perlu  diketahui  bahwa  enzyme  2  (ACE  2) adalah reseptor berada di permukaan sel yang akan berikatan dengan virus baru yaitu coronavirus bisa masuk  dan  menginfeksi  sel  (Oudit  &  Pfeffer, 2020).  Keberadaan  enzim  ini  terdapat  pada  paru- paru, jantung, ginjal dan kadar sangat tinggi berada di  testis  dan  juga  sel  epitel  yang  terlihat  seperti infeksi saluran nafas (Damman et al., 2014). Selain pengaruh  enzyme  2  (ACE  2),  ada  juga  faktor  lain yaitu faktor  periku  seperti kebiasaan  merokok  dan malas  mencuci  tangan  karena  merokok  bisa meningkatkan penyakit jantung dan paru-paru serta mengganggu  sel  imun  sehingga  berdampak  pada infeksi COVID-19 (Di Gennaro et al., 2020).
Berkaitan  dengan  sistem  kekebalan  tubuh (imunitas)  pada  perempuan  berdampak  lebih signifikan  dari  pada  laki-laki  karena  perempuan mempunyai  dual  kromosom  X  per  sel  sedangkan laki-laki hanya memiliki satu kromosom X per sel saja.  Fakta  menunjukkan  ada  beberapa  gen kekebalan  yang  penting  berada  di  kromosom  X terutama  gen  protein  yang  mampu  mendeteksi RNA pada coronavirus dan juga  hormon estrogen dan progesteron pada perempuan bisa meningkatkan  kekebalan  tubuhnya,  sehingga  sel imun  merespon  adanya  coronavirus  di  perempuan lebih baik dari pada laki-laki (Sama et al., 2020).
Hasil penelitian ini bisa dilihat di Tabel 1 yang mana  sebelah  kiri  merupakan  citra  asli  sedangkan sebelah  kanan  merupakan  citra  hasil  deteksi  tepi metode  sobel.  Daerah  segmentasi  deteksi  tepi tersebut  ditandai  dengan  titik-titik  dan  garis  tepi warna putih.
Pada  Tabel  1,  hasil  citra  rontgen  COVID-19 pasien  laki-laki  berumur  61  tahun  dilakukan pemeriksaan  rontgen  toraks  pada  hari  ke-3 menunjukkan  penyebaran  coronavirus  terdapat  di paru-paru begitu signifikan meluas, sehingga lebih banyak  deteksi  tepi  sedangkan,  hari  ke-7, memperlihatkan  penyebarannya  mulai  melambat, maka  deteksi  tepi  semakin  sedikit.  Begitu  pula, hasil  citra  rontgen  COVID-19  pasien  laki-laki berumur  52  tahun  dilakukan  pemeriksaan  rontgen toraks  pada  hari  ke-3,  adanya  penyebaran coronavirus  yang  begitu  cepat  meluas,  sehingga lebih  banyak  deteksi  tepi  sedangkan,  hari  ke-7 terlihat  penyebarannya  yang  lambat,  maka  deteksi tepi semakin sedikit pula.
+1 +2 +1
0 0 0 -1 -2 -1
Pada  hasil  citra  rontgen  COVID-19  pasien perempuan berumur 24 tahun dilakukan pemeriksaan  rontgen  toraks  pada  hari  ke-6,  7  dan 12  menunjukkan  semakin  bertambah  hari,  maka deteksi  tepi  semakin  sedikit,  bercak-bercak  putih berkurang,  lalu  paru-paru  kembali  normal  karena penyebaran coronavirus mulai melambat dan lama- kelamaan  akan  hilang  dari  paru-paru  dan  kondisi badan  membaik.  Begitu  pula,  hasil  citra  rontgen COVID-19  pasien  laki-laki  berumur  58  tahun dilakukan  pemeriksaan  rontgen  toraks  pada  hari ke-3,  7  dan  9  memperlihatkan  semakin  bertambah hari,  maka  deteksi  tepi  tidak  begitu  tampak.  Pada hasil  citra  rontgen  COVID-19  pasien  laki-laki berumur  55  tahun  dilakukan  pemeriksaan  rontgen toraks  pada  hari  ke-3,  10  dan  27  menggambarkan semakin  bertambah  hari,  maka  deteksi  tepi  tidak terlihat pula.
Setelah  semua  sampel  diuji  menggunakan metode sobel, maka hasilnya ada batas tepi berupa titik  maupun  garis  tepi  bisa  terbaca  dan  citra terlihat  lebih  jelas  di  setiap  sampel,  selain  itu, dengan  metode  sobel  menghasilkan  piksel  warna putih  yang  begitu  terlihat  pula.  Segmentasi menggunakan  metode  sobel  pada  penelitian  ini mampu melakukan segmentasi citra yang baik dan akurat, sesuai hasil penelitian yang dilakukan oleh Khoilil  Fitriya  dan  Hakim  berjudul  “Segmentasi Region  of  Interest  (ROI)  Garis  Telapak  Tangan Menggunakan  Deteksi  Tepi  Sobel”  (Hakim  & Fitria, 2019).
Hasil  deteksi  tepi  metode  sobel  dari  Tabel  1 sampai  5  pada  rontgen  citra  COVID-19  bahwa semakin  bertambah  hari,  maka  deteksi  tepi  citra semakin  berkurang,  yang  ditandai  pada  warna putih  sebagai  daerah  infeksi  oleh  coronavirus, sehingga  dominan  warna  hitam  yang  merupakan paru-paru sehat dan tidak ada coronavirus. Hal ini penyebaran  coronavirus  pada  area  paru-paru semakin  menurun.  Selain  itu,  hasil  tersebut  juga bisa bisa memperlihatkan paru-paru yang bermasalah,  dari  kejelasan  hasil  thresholdingnya, sehingga  dengan  hasil  ini  memberikan  banyak informasi  yang  berkaitan  penyakit  COVID-19, maka  hasil  yang  didapat  sesuai  pada  penelitian yang  dilakukan  oleh  Reni  Rahmadewi  berjudul “Analisa  Perbandingan  Beberapa  Metode  Deteksi Tepi  Pada  Citra  Rontgen  Penyakit  Paru-Paru” (Rahmadewi, 2016). Hasil penelitian ini membuktikan  metode  sobel  merupakan  metode yang paling bagus sehingga, memudahkan identifikasi penyakit COVID-19.
Simpulan
Pengujian pada hasil segmentasi untuk penyebaran  penyakit  COVID-19  dalam  citra rontgen  bisa  dilihat  dengan  teknik  thresholding, sehingga terlihat tepi suatu objek yang lebih jelas. Sebelum  segmentasi,  maka  citra  harus  difilter dengan high-pass  filter menggunakan  metode sobel,  sehingga  menghasilkan  deteksi  tepi  yang bisa  memberikan  informasi  tentang  daerah  yang terinfeksi COVID-19. Hal ini menunjukkan bahwa deteksi  tepi  menggunakan  metode  sobel  bisa menjadi  salah  satu  acuan  dalam  pemeriksaan  citra rontgen penyakit COVID-19.
Pada  kesempatan  kali  ini  ucapan  terimakasih  kepada pihak-pihak  yang  telah  merelakan  waktu,  pikiran  dan  tenaga yang membantu dalam penyelesaian penelitian ini.

## Daftar Pustaka
Amelia, L., & Marwanti, R. (2013). Perbandingan
Metode Roberts Dan Sobel Dalam
Mendeteksi Tepi Suatu Citra Digital . 1 , 1–16. Bharodiya,  A.  K.,  &  Gonsai,  A.  M.  (2019).  An improved edge detection algorithm for X-Ray images  based  on  the  statistical  range.
Heliyon , 5 (10), pp.e02743.
Chen, H., Ai, L., Lu, H., & Li, H. (2020). Clinical and imaging features of COVID-19. Radiology of Infectious Diseases , April , 1–8. Damman,  K.,  Valente,  M.  A.  E.,  Voors,  A.  A., O’Connor,  C.  M.,  Van  Veldhuisen,  D.  J.,  & Hillege,  H.  L.  (2014).  Renal  impairment, worsening  renal  function,  and  outcome  in patients with heart failure: An updated meta- analysis. European  Heart  Journal , 35 (7), 455–469.
Di  Gennaro,  F.,  Pizzol,  D.,  Marotta,  C.,  Antunes, M., Racalbuto, V., Veronese, N., & Smith, L. (2020).  Coronavirus  diseases  (COVID-19) current  status  and  future  perspectives:  A narrative  review. International  Journal  of Environmental  Research  and  Public  Health , 17 (8).
Fadli.  (2020). Mengenal  Covid-19  dan  Cegah Penyebarannya  dengan  “  Peduli  Lindungi  ” Aplikasi  Berbasis  Andorid .  Program  Studi
Teknik Elektro, Universitas Jenderal Sudirman. GitHub. (2020). Covid-19 Chest X-ray. https://github.com/ieee8023/covid-chestxray- dataset  [Accessed  on  May  21,  2020  at  02.09 PM]
Hakim, L., & Fitria, K. (2019). Segmentasi Region Of  Interest  (ROI)  Garis  Telapak  Tangan Menggunakan  Deteksi  Tepi  Sobel. Explore

## IT :  Jurnal  Keilmuan  Dan  Aplikasi  Teknik
Informatika , 11 (1), 29–40.
Kuswandi,  E.  R.,  &  Fadillah,  N.  (2019). Perbandingan  Metode  Robert  dan  Metode Prewitt untuk Deteksi Tepi pada Citra Tanda Tangan. InfoTekJar (Jurnal Nasional Informatika  Dan  Teknologi  Jaringan) , 3 (2), 155–158.
Lawton,  G.  (2020).  Men  hit  harder  by  covid-19. New Scientist , 246 (3279), 8.
Lin,  X.,  Gong,  Z.,  Xiao,  Z.,  Xiong, J.,  Fan,  B.,  & Liu, J. (2020). Novel coronavirus pneumonia outbreak  in  2019:  Computed  tomographic findings  in  two  cases. Korean  Journal  of Radiology , 21 (3), 365–368.
Long,  C.,  Xu,  H.,  Shen,  Q.,  Zhang,  X.,  Fan,  B., Wang,  C.,  Zeng,  B.,  Li,  Z.,  Li,  X.,  &  Li,  H. (2020). Diagnosis of the Coronavirus disease (COVID-19):  rRT-PCR  or  CT? European Journal of Radiology , 126 (February), 108961.
Maharani, D. S., & Apriyani. (2013). Perbandingan Metode Sobel , Metode Prewitt dan Metode Robert Untuk Deteksi Tepi Objek Pada  Aplikasi  Pengenalan  Bentuk  Berbasis Citra Digital . 1–7.
Mardhiyah.  (2013).  Metode  Segmentasi  Paru-paru dan Jantung Pada Citra X-Ray Toraks. IJEIS (Indonesian  Journal  of  Electronics  and Instrumentation Systems) , 1 (2), 35–44.
Masatu,  D.  A.  (2014).  Penerapan  Algoritma Kompresi JPEG dan Metode Fuzzy C-Means pada Kompresi Citra Berbasis Entropi. Jurnal Penelitian  Teknik  Elektro  dan  Teknologi Informasi, 1 (1), 8. Sutiyono, P. A., (2017). Menganalisa Perbandingan  Deteksi  Tepi  antara  Metode Sobel  dan  Metode  Robet,  Program  Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro Semarang.
Oudit,  G.  Y.,  &  Pfeffer,  M.  A.  (2020).  Plasma angiotensin-converting  enzyme  2:  novel biomarker  in  heart  failure  with  implications for  COVID-19. European  Heart  Journal , 1818–1820.
Öztürk, Ş., & Akdemir, B. (2015). Comparison of Edge  Detection  Algorithms  for  Texture Analysis  on  Glass  Production. Procedia  - Social  and  Behavioral  Sciences , 195 (July), 2675–2682.
Pereira, R. M., Bertolini, D., Teixeira, L. O., Silla, C. N., & Costa, Y. M. G. (2020). COVID-19 identification  in  chest  X-ray  images  on  flat and  hierarchical  classification  scenarios.
Computer Methods and Programs in
Biomedicine , 105532.
Rahmadewi,  R.  (2016).  Analisa  Perbandingan Beberapa  Metode  Deteksi  Tepi  Pada  Citra Rontgen Penyakit Paru - Paru. Media Elektro , VI (1), 9–12.
Rahmadewi,  R.,  &  Kurnia,  R.  (2016).  Klasifikasi Penyakit  Paru  Berdasarkan  Citra  Rontgen dengan  Metoda  Segmentasi  Sobel. Jurnal Nasional Teknik Elektro , 5 (1), 7.
Sama, I. E., Ravera, A., Santema, B. T., van Goor, H.,  Ter  Maaten,  J.  M.,  Cleland,  J.  G.  F., Rienstra, M., Friedrich, A. W., Samani, N. J., Ng,  L.  L.,  Dickstein,  K.,  Lang,  C.  C., Filippatos,  G.,  Anker,  S.  D.,  Ponikowski,  P., Metra,  M.,  van  Veldhuisen,  D.  J.,  &  Voors, A. A. (2020). Circulating plasma concentrations of angiotensin-converting enzyme  2  in  men  and  women  with  heart failure  and  effects  of  renin-angiotensin- aldosterone inhibitors. European Heart Journal , 31 , 1810–1817.
Sari,  H.  L.  (2016).  Analisa  Perbandingan  Metode Filter Gaussian , Mean Dan Median Terhadap Reduksi Noise. J. Media Infotama, 12 (1), 21- 30.
Shui,  P.  L.,  &  Zhang,  W.  C.  (2012).  Noise-robust edge  detector  combining  isotropic  and anisotropic Gaussian Kernels. Pattern Recognit, 45 (2), 806-820.
Strunk,  J.  L.,  Temesgen,  H.,  Andersen,  H.,  & Packalen,  P.  (2014). Imaging  Profile  of  the COVID-19  Infection:  Radiologic  Findings and  Literature  Review  Authors: 80 (2),  1–8.
https://doi.org/10.14358/PERS.80.2.000
Suia,  D.  (2019).  Analisis  Kualitas  Citra  Medis
Terkompresi JPEG. Majalah Ilmiah Teknologi Elektro, 18 (2), 235-239.
Sun,  R.,  Liu,  H.,  &  Wang,  X.  (2020).  Mediastinal Emphysema,  Giant  Bulla,  and  Pneumotoraks Developed  during  the  Course  of  COVID-19 Pneumonia. Korean  Journal  of  Radiology , 21 (5), 541–544.
Wang, J. W., & Lin, W. C. (2018). Edge detection in medical images with quasi high-pass filter based  on  local  statistics. Biomed.  Signal Process. Control, 39, 294-302.
Wijaya,  E.  (2012).  Analisis  Intensitas  Metode Pendeteksian  Tepi  Sobel. Analisis  Intensitas Metode  Pendeteksian  Tepi  Sobel , 1 (1),  25– 27.
Wu, Z., & McGoogan, J. M. (2020).
Characteristics  of  and  Important  Lessons from the Coronavirus Disease 2019 (COVID- 19) Outbreak in China: Summary of a Report of  72314  Cases  from  the  Chinese  Center  for
Disease  Control  and  Prevention. JAMA  -
Journal of the American Medical
Association , 323 (13), 1239–1242.
Zalukhu,  A.  (2016).  Implementasi  Metode  Canny
Dan  Sobel  Untuk  Mendeteksi  Tepi  Citra. Jurnal  Riset  Komputer  (JURIKOM) , 3 (6), 25–29.