## SEGMENTASI CITRA DIGITAL IKAN  MENGGUNAKAN METODE THRESHOLDING
Max R. Kumaseh 1) , Luther Latumakulita 1) , Nelson Nainggolan 1)
1) Program Studi Matematika FMIPA Universitas Sam Ratulangi Jl. Kampus Unsrat, Manado 95115 e-mail : kumasehmaxromy@yahoo.com ; lutherlatu@gmail.com ; bapaivana@yahoo.co.id

## ABSTRAK
Untuk  mengenal  jenis-jenis  ikan  berdasarkan  ciri-cirinya,  telah  dibuat  suatu  sistem  untuk memisahkan  objek  mata  ikan  menggunakan  metode thresholding .  Prosesnya  dimulai  dengan meng input citra  digital  ikan,  selanjutnya  dikonversi  ke  citra grayscale. Kemudian  dilakukan proses  segmentasi  terhadap  citra grayscale. Selanjutnya,  dipilih  hasil  segmentasi  dan  ditandai dengan  proses  deteksi  tepi  menggunakan  operator Canny yang  dipertajam  dengan  proses  dilasi. Proses  terakhir  adalah  membuat plot  contour terhadap  hasil  proses  dilasi  dan  citra grayscale. Hasil  segmentasi  berhasil  memisahkan  objek  mata  ikan  dengan  menggunakan  metode thresholding local . Keseluruhan proses ini dilakukan dengan menggunakan MATLAB R2012a.
Kata kunci : Mata Ikan, Segmentasi Citra, Thresholding

## DIGITAL FISH IMAGE SEGMENTATION BY THRESHOLDING METHOD

## ABSTRACT
A system of fish eyelets seperation has been conducted to identify types of fish acording to their characteristics,  by  using  thresholding  method.  The  process  start  by  inserting  digital  fish  image then  convert  it  to  grayscale  image.  Next  step  is  to  process  segmentation  the  grayscale  image. Choosed the segmentation result then marked it by edge detection process using Canny operation which  has  been  sharpened  by  dilation  process.  The  last  step  is  to  make  contour  plot  to  dilation result  and  grayscale  image.  The  result  of  the  segmentation  shows  that  the  fish  eyelets  can  be separated  using local thresholding  method. The  whole  process is conducted  by using  MATLAB R2012a.
Keywords : Fish Eyelets, Segmentation Image, Thresholding

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Tidak  semua  orang  dapat  mengenal jenis-jenis  ikan  lewat  ciri-ciri  fisik  yang tampak secara visual. Kemampuan pengenalan  jenis  ikan  mungkin  hanya dimiliki  oleh  orang-orang  tertentu  yang mempunyai  bidang  keahlian  pada  bidang yang  terkait  seperti  bidang  biologi  kelautan atau  bidang  perikanan.  Hal  Ini  yang  menjadi dasar  pemikiran  penulis  untuk  membangun suatu  system  berbasis  komputer  yang  dapat melakukan  identifikasi terhadap ikan  melalui ciri-ciri  fisik  yang  tampak  pada  citra  digital ikan.  Untuk  membangun  system  yang dimaksudkan maka penulis melakukan pendekatan pengolahan citra yang merupakan salah satu bidang ilmu kecerdasan buatan.
Pengenalan  ikan  merupakan  proses identifikasikan  ikan  berdasarkan  gambaran
bentuk,  pola  tubuh  ikan  beserta  ciri-cirinya (Suharto,2006).  Ciri  adalah  aspek  pembeda kualitas  atau  karakteristik,  seperti  intensitas piksel,  tepi,  kontur,  wilayah  dan  sebagainya (Khrisna,  2004).  Ekstrasi  ciri  dilakukan berdasarkan  isi  visual  dari  citra  yaitu  warna, bentuk dan tekstur (Kusumaningsih, 2009).

## Rumusan Masalah
Bagaimana  membangun  suatu  system yang  dapat  melakukan  pemisahan  ciri-ciri fisik  ikan  yang  tampak  pada  citra  digital ikan? Dalam penelitian ini akan dibatasi pada proses  segmentasi  objek  mata  ikan  yang merupakan  salah  satu  cirri  fisik  dari  citra digital ikan .

## Tujuan dan Manfaat
Tujuan penelitian ini adalah memisahkan objek mata dengan menggunakan metode thresholding .
Manfaat  penelitian  ini  adalah  sebagai dasar  untuk  membentuk  basis  pengetahuan dalam  proses  pengenalan  ikan  berdasarkan ciri-ciri  ikan  dan  membangun  pengetahuan tentang  identifikasi  ikan  yang  berbasis  pada pengolahan citra.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Pengertian Citra
Citra  adalah  gambar  pada  bidang  dua dimensi  yang  dihasilkan  dari  gambar  analog dua  dimensi  dan  kontinus  menjadi  gambar diskrit,  melalui  proses  sampling  gambar analog  dibagi  menjadi  M  baris  dan  N  kolom sehingga  menjadi  gambar  diskrit  (Purba, 2010).  Gambar  1  adalah  koordinat  citra digital terhadap sumbu (x,y) suatu bidang dua dimensi.
Gambar 1. Koordinat citra digital
Citra  digital  secara  matematis  dapat  ditulis dalam bentuk matriks sebagai berikut :
𝑓(𝑥, 𝑦) = 𝑓(0,0) 𝑓(0,1) … 𝑓(0, 𝑁 − 1) 𝑓(1,0) ⋮ 𝑓(𝑀 − 1,0) 𝑓(1,1) ⋮ 𝑓(𝑀 − 1,1) ⋯ 𝑓(1, 𝑁 − 1) ⋮ ⋯ 𝑓(𝑀 − 1, 𝑁 − 1) ......(1)
Besar intensitas yang diterima sensor disetiap titik  (x,y)  disimbolkan  oleh  f(x,y)  dan besarnya  tergantung  pada  intensitas  yang dipantulkan  oleh  objek.  Ini  berarti  f(x,y) sebanding  dengan  energi  yang  dipancarkan oleh sumber cahaya, sehingga besar intensitas f(x,y)  adalah    (Suhendra.  2012)  sebagai berikut :
0 < 𝑓(𝑥, 𝑦) < ∞
Fungsi  f(x,y)  dapat  dipisahkan  menjadi  dua komponen, yaitu :
1. i(x,y)  adalah  jumlah  cahaya  yang  berasal dari sumbernya ( illumination ).
2. r(x,y) adalah derajat kemampuan objek memantulkan cahaya ( reflection ).
Besar f(x,y) = i(x,y) r(x,y), dimana :
0 < 𝑖(𝑥, 𝑦) < ∞ dan 0 < 𝑟(𝑥, 𝑦) < 1
Citra RGB Suatu  citra  RGB  ( Red,  Green,  Blue ) terdiri dari tiga bidang citra yang saling lepas, masing masing terdiri dari warna utama, yaitu : merah, hijau dan biru di setiap pixel .
Citra Grayscale
Untuk  melakukan  perubahan  suatu gambar full color (RGB) menjadi suatu citra grayscale (gambar    keabuan),  metode  yang umum digunakan, yaitu:
(R + G + B)/ 3...................(2) dimana : R : Unsur warna merah G : Unsur warna hijau B : Unsur warna biru
Nilai  yang  dihasilkan  dari  persamaan  diatas akan  di input ke  masing-masing  unsur  warna dasar citra grayscale (Noor Santi.  2011).

## Citra Biner
Citra  biner  merupakan  citra  digital dengan  dua  kemungkinan  nilai pixel yaitu pixel-pixel objek  bernilai  1  dan pixel-pixel latar  belakang  bernilai  0  (Destyningtias. 2010).

## Thresholding
Secara  umum    proses thresholding terhadap citra grayscale bertujuan menghasilkan  citra  biner,  secara  matematis dapat ditulis sebagai berikut.
𝑔 𝑥, 𝑦  = 1 𝑖𝑓 𝑓 𝑥, 𝑦  ≥ 𝑇 0 𝑖𝑓 𝑓 𝑥, 𝑦  < 𝑇 ............(3)
Dengan  g(x,y)  adalah  citra  biner  dari  citra grayscale f(x,y),  dan  T    menyatakan  nilai threshold (Purba,  D.  2010).  Nilai  T ditentukan  dengan  menggunakan  metode thresholding global dan thresholding local.

## Thresholding Global
Thresholding  global adalah  metode dengan  seluruh  pixel  pada  citra  dikonversi menjadi  hitam  dan  putih  dengan  satu  nilai thresholding
(Darma,
2010). Dalam penelitian
ini thresholding
global menggunakan fungsi otomatis metode otsu.

## Metode Otsu
Metode otsu melakukan analisis diskriminan dengan menentukan suatu
variable dengan membedakan antara dua atau lebih  kelompok  secara  alami  (Purba,  D. 2010). Metode otsu dimulai dengan normalisasi  histogram  citra  sebagai  fungsi probability discrete density sebagai : 𝑝 𝑟 𝑟 𝑞 = 𝑛 𝑞 𝑛 , 𝑞 = 0,1,2, … , 𝐿 − 1 ......(4) Dimana : n   = total jumlah piksel dalam citra. 𝑛 𝑞 = jumlah pixel 𝑟 𝑞 .
L   = total jumlah level intensitas citra. Kemudian menentukan nilai T pada persamaan (3) dengan memaksimalkan between  class  variance yang  didefenisikan sebagai berikut (Prasetyo, E. 2011) : 𝜎 𝐵 2 = 𝜔 𝑜 𝜇 0 − 𝜇 𝑇 2 + 𝜔 1 𝜇 1 − 𝜇 𝑇 2 ....(5) dimana :
𝜔 0 =   𝑝 𝑞 𝑟 𝑞 𝑘−1 𝑞=0 𝜔 1 =   𝑝 𝑞 𝑟 𝑞 𝐿−1 𝑞=𝑘
𝜇 0 =   𝑞𝑝 𝑞 𝑟 𝑞 𝑘−1 𝑞=0 /𝜔 0
𝜇 1 =   𝑞𝑝 𝑞 𝑟 𝑞 𝐿−1 𝑞=𝑘 /𝜔 1
𝜇 𝑇 =   𝑞𝑝 𝑞 𝑟 𝑞 𝐿−1 𝑞=0

## Thresholding local
Thresholding local menghitung nilai T dengan mengambil nilai :
T1 = median 𝑓 𝑥, 𝑦 , (𝑥, 𝑦) ∈ 𝑊 ..............(6) T2 = max  f x,y , x,y ∈W  +min {f x,y ,(x,y)∈W} 2 .....(7)
T3 = 𝑓(𝑥,𝑦) 𝑥 ,𝑦  ∈𝑊 𝑁 𝑤 − 𝐶 ..............................(8)
Dengan  W  menyatakan  blok  yang  diproses, 𝑁 𝑤 menyatakan  banyaknya pixel pada  setiap blok  W  dan  C  menyatakan  suatu  konstanta yang  ditentukan  secara  bebas.  Bila  C  =  0, berarti  nilai threshold (T) sama  dengan  nilai rata-rata  setiap pixel pada  blok  bersangkutan (Purba, 2010).
Segmentasi Citra
Segmentasi citra adalah proses pengolahan citra yang bertujuan memisahkan wilayah  (region)  objek  dengan  wilayah  latar belakang  agar  objek  mudah  dianalisis  dalam rangka  mengenali  objek  yang  banyak melibatkan  persepsi  visual  (Destyningtias, 2010).

## Deteksi Tepi
Tujuan  operasi  deteksi  tepi  adalah meningkatkan  penampakan  garis  batas  suatu daerah  atau  objek  di  dalam  citra.  Operator gradien  pertama  yang  digunakan  untuk mendeteksi tepi di dalam citra, yaitu operator gradien  selisih  terpusat,  operator Sobel , operator Prewitt ,  operator Roberts ,  operator Canny (Munir, 2004).
Dilasi Proses dalam dilasi adalah
penumbuhan  atau  penebalan  dalam  citra biner. Jika A dan B adalah anggota 𝑍 2 , dilasi antara  A  dan  B  dinyatakan  dengan  A ⊕ B.
Secara  matematis  dapat  ditulis  dengan persamaan dibawah ini :
𝐴  ⊕ 𝐵 =    𝑧|𝐵 𝑧 ∩ 𝐴  ≠  ∅ ...............(9) Persamaan  diatas  didasarkan  pada  refleksi  B terhadap  originnya,  dan  penggeseran  refleksi oleh  z.    dilasi  A  dan  B  adalah  himpunan semua displacement z,  persamaan  diatas dapat ditulis kembali secara ekivalen sebagai:
𝐴  ⊕ 𝐵 =    𝑧|[𝐵 𝑧 ∩ 𝐴] ⊆ 𝐴 ...........(10)
Dimana  himpunan  B  adalah  strel,  sedangkan A  himpunan  (obyek  citra)  yang  terdilasi (Prasetyo, 2011).

## Ekstrasi Kontur
Menurut  pedro  dalam  jurnal a computational geometry of contour extraction pada  tahun  2009,  kontur  adalah garis  batas  dari  bentuk  geometris  dalam gambar  digital.  Algoritma  ekstrasi  kontur tahapan  pertama  adalah preprocessing untuk mengestrak  satu set  point berorientasi  dari input gambar.  Tahap  kedua  menentukan kontur  diantara  titik  yang  berorientasi menggunakan geometri. (Tejada, 2009).

## METODOLOGI PENELITIAN
Analisis Data Penelitian ini menggunakan data sekunder  berupa  citra  digital  ikan.  Teknik pengolahan  data  menggunakan  program aplikasi  MATLAB  R2012a  terhadap  matriks citra grayscale dengan  ukuran  matriks  569 x
788, class data uint8 dengan tingkat keabuan 256  untuk  menghitung  nilai threshold  (T) dengan  metode thresholding  global dan thresholding local .

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  mengikuti  diagram  alir penelitian seperti ditunjukan pada Gambar 2. terhadap  citra  digital  ikan  dengan  model warna  RGB  ( Red,  Green,  Blue )  dengan ekstensi  JPG  ( Joint  Photographic  Experts Group ).

## Gambar 2. Diagram Alir Penelitian

## HASIL DAN  PEMBAHASAN
Input Citra Citra  digital  ikan  dengan model  warna RGB  ( Red,  Green,  Blue ),  dan  berekstensi JPG  ( Joint  Photographic  Experts  Group )  di input dengan menggunakan perintah “ imread ”. Gambar 3a menunjukan citra input dengan model warna RGB.
Konversi Citra Selanjutnya  citra  RGB  di  konversi  ke dalam  model  warna  citra grayscale dengan
menggunakan perintah “ rgb2gray ”. Sehingga hanya  memiliki  satu  nilai  kaeabuan  dalam tiap  piksel.  Proses  perubahan  citra  RGB  ke grayscale ditunjukan pada Gambar 3b.
(a) Citra RGB
(b) Citra Grayscale

## Gambar 3. Perubahan Citra RGB ke
Grayscale

## Proses Segmentasi Citra
Sebelum  proses  segmentasi  citra  akan ditentukan dahulu nilai threshold (T) menggunakan  metode thresholding  global dan thresholding local terhadap citra grayscale (Gambar 3b).

## Thresholding Global
Analisis  terhadap  citra grayscale dengan menggunakan  metode  otsu  menghasilkan nilai  T  =  145.  Gambar  4  menunjukan  hasil segmentasi citra dengan menggunakan metode thresholding global .
Gambar 4. Segmentasi Citra Dengan Metode Thresholding Global

## Thresholding Local
Dengan  metode thresholding  local nilai threshold diambil  T1  =  144  (6),  T2  = 128 (7) dan T3 = 61 (8) dengan nilai C = 90. Hasil  segmentasi  citra  dengan  menggunakan metode thresholding  local ditunjukan  pada Gambar 5.
Input Citra Konversi Citra Segmentasi Citra Deteksi Tepi Operator “canny” Plot Contour Selesai
Dilasi Thresholding Global Thresholding
Local Segmentasi Citra Dipilih Hasil Segmentasi
(a) Citra  Biner T1=144
(b) Citra Biner T2=128
(c) Citra Biner T3=61
Gambar 5. Segmentasi Citra Dengan
Metode Thresholding Local

## Proses Deteksi Tepi
Proses  deteksi tepi  memilih  citra biner hasil  segmentasi  citra  dengan  nilai  T3  =  61 dengan  menggunakan  operator  “ Canny ”,
bertujuan    untuk  meningkatkan  penampakan garis  batas  pada  objek.  Hasil  deteksi  tepi dipertebal  dengan  proses  dilasi  untuk  lebih memperjelas  penampakan  garis  batas.  Hasil deteksi  tepi  terhadap  objek  ditunjukan  pada Gambar 6.
Gambar 6. Citra Deteksi Tepi

## Dilasi
Proses  dilasi  terhadap  citra  hasil deteksi  tepi  bertujuan  mempertajam  atau mempertebal  hasil  deteksi  tepi  dengan struktur  elemen  matriks  berukuran  3  x  3 dengan komponen matriksnya adalah 1. Hasil dilasi  terhadap  citra  deteksi  tepi  ditunjukan pada Gambar 7.
Gambar 7. Citra Dilasi
Membuat Plot Contour Proses ini bertujuan menentukan koordinat  objek.  Proses  ini  dimulai  dengan membuat plot  contour terhadap  citra  dilasi.
Selanjutnya,  membuat plot  contour terhadap citra grayscale .  Gambar  8.  menunjukan plot contour terhadap  citra  dilasi  dan  Gambar  9. menunjukan plot  contour terhadap  citra grayscale.
(a) Plot Contour 2D Citra Dilasi
(b) Plot Contour 3D Citra Dilasi
Gambar 8. Plot Contour Citra Dilasi
Gambar 9. Plot Contour Citra grayscale
Dari pengamatan terhadap plot contour, objek  berada  pada  interval  baris matriks [250,300] dan interval kolom matriks [150,200],  sehingga  diperoleh  matriks  50  x 50 pixel. Selanjutnya, diambil dan ditentukan koordinat  objek  pada  baris  dan  kolom [274:295,152:173] dengan ukuran matriks 20 x 20 pixel . Citra dilasi dikembalikan terhadap citra  RGB,  citra grayscale dan  citra  biner dengan  mengambil  objek  sesuai  dengan koordinat  dan  hasil  pengambilan  objek  yang ditunjukan pada Gambar 10.
(a) (b) (c)
(d) Gambar 10. Citra Mata Ikan

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Kesimpulan dalam penelitian ini, yaitu dengan  menggunakan  metode thresholding local, proses  segmentasi  citra  terhadap  citra digital  ikan  berhasil  memisahkan  objek  mata ikan dengan nilai T3 = 61 . Objek mata berada pada koordinat matriks [274:295,152:173].

## Saran
Disarankan dalam penelitian ini adalah :
1. Penelitian  ini  perlu  dilanjutkan  untuk identifikasi matriks mata ikan . 2. Matriks objek mata ikan dapat digunakan  sebagai  basis  data  untuk pengetahuan  dasar  dalam  penelitian ciri ikan selanjutnya.
3. Penelitian  ini  perlu  dikembangkan terhadap objek ciri-ciri ikan lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Destyningtias  B.,  Heranurweni  S.  dan  T. Nurhayati.  2010.  Segmentasi  Citra Dengan Metode Pengambangan. Jurnal Elektrika . Vol.2, No.1, 2010: 39 – 49.
Khrisna,  D.  A.,  Hidayatno  A.,  R.R.  Isnanto. 2004.  Identifikasi  Objek  Berdasarkan Bentuk Dan Ukuran. Makalah Seminar Tugas  Akhir.  Konsentrasi  Elektronika Dan Telekomunikasi, Universitas Dipanegoro. Kusumaningsih, I. 2009. Ekstrasi Ciri Warna, Bentuk  Dan  Tekstur  Untuk  Temu Kembali Citra Hewan [Skripsi]. FMIPA IPB, Bogor.
Munir,  R.  2004.  Pengolahan  Citra  Digital.
Informatika. Bandung. Noor, S. C. 2011 . Mengubah Citra Berwarna
Menjadi  Grayscale  Dan  Citra  Biner.
Jurnal  Teknologi  Informasi  Dinamik.
Vol.16 No.1.
Prasetyo,  E.  2011.  Pengolahan  Citra  Digital Dan Aplikasinya Menggunakan Matlab. Andi, Yogyakarta. Purba,  D.  2010.  Pengolahan  Citra  Digital. Andi, Yogyakarta. Saraswati,  W.S. 2010. Transformasi Wavelet Dan Thresholding Pada Citra Menggunakan  Matlab. Jurnal  TSI , Vol.1, No.2, 128.
Suhendra, A. 2012. Catatan Kuliah Pengantar
Pengolahan Citra Http://Ftp. Gunadarma.Ac.Id/Handouts/S1_Sistem %20informasi/Pengolahancitra.Pdf [Diakses 9 Juni 2012]
Suharto,  J.  S.,  Setiyono,  B.,  Isnanto,  R.R.
2006.  Pengenalan  Jenis-Jenis  Ikan Menggunakan Metode Analisis Komponen  Utama.  Makalah  Seminar Tugas  Akhir  Konsentrasi  Elektronika Dan Telekomunikas Teknik Universitas Diponegoro, Semarang. Tejada,  J.P.    2009. A  Computational
Geometry  Approach  to  Digital  Image Contour Ekstraction . Utah State University.