## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## Indentifikasi Penyakit Fatty Liver Dengan Menggunakan Algoritma Median Filter Pada Citra CT-Scan

## Siska Paramika Nita
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 siskaparamika122@gmail.com
Abstrak −Sering terjadi gangguan terhadap hasil rontgen penyakit fatty liver sehingga membuat hasil gambar sangat sulit untuk dipahami yang disebabkan gangguan pada hasil citra tersebut, gangguan tersebut disebut dengan noise oleh sebab itu langkah yang dilakukan adalah dengan cara mereduksi noise tersebut. Adanya bantuan metode median filter hasil citract-scan dapat dikenali  dan  dapat  direduksi  untuk  menghasilkan  citra  yang  lebih  jelas  lagi.  Median  filter  dapat  memperjelas  citra  yang mengalami gangguan pada hasilct-scan pada penyakit fatty liver. Perbaikan noise pada citra bertujuan meningkatkan tampilan citra untuk pandangan manusia atau mengkonversi suatu citra agar memiliki format yang lebih baik sehingga citra tersebut menjadi lebih mudah diolah dengan mesin (komputer).
Kata Kunci: Reduksi, Noise, Fatty Liver, Median Filter
Abstract − Interference with x-ray results of fatty liver disease often occurs, so that the results of the images are very difficult to understand due to interference with the results of the image, the interference is called noise, so the step taken is to reduce the noise. The help of the medract-scan median filter method can be identified and can be reduced to produce a clearer image again. The median filter can clarify the image of a scan-scan disorder in fatty liver disease. Improvement of noise in the image aims to improve the display of images for human views or convert an image so that it has a better format so that the image becomes easier to process with the machine (computer).
Keywords : Reduction, Noise, Fatty Liver, Median Filter

## 1. PENDAHULUAN
Sarana yang digunakan oleh setiap pemakai baik perorangan maupun instansi untuk mendapatkan informasi yang dibutuhkan dengan cara yang lebih mudah dan cepat untuk memenuhi segala kebutuhan dan membantu aktifitas dalam menyelesaikan permasalahan yang berkaitan dengan memerlukan bantuan komputer. Noise atau derau pada citra sangat mempengaharui kejelasan dari sebuah gambar dimana hasil citra tersebut kurang jelas jika dilihat oleh mata, maka dengan itu noise pada citra harus di hilangkan agar citra tersebut  dapat lebih jelas dan mempunyai citra yang jauh lebih baik.
Sering terjadi gangguan terhadap hasil rontgen penyakit fatty liver sehingga membuat hasil gambar sangat sulit untuk dipahami yang disebabkan gangguan pada hasil citra tersebut, gangguan tersebut disebut dengan noise oleh sebab itu langkah yang dilakukan adalah dengan cara mereduksi noise tersebut. Adanya bantuan algoritma median filter hasil citra ct-scan dapat dikenali dan dapat direduksi untuk menghasilkan citra yang lebih jelas lagi.
Melalui operasi pemrosesan awal inilah citra diperbaiki sehingga citra dapat digunakan untuk aplikasi lebih lanjut, misalnya untuk aplikasi pengenalan ( recognition ) objek di dalam citra, yang dimaksud dengan mereduksi citra adalah proses mendapatkan citra yang lebih mudah diinterpretasikan oleh mata  manusia. Pengurangan noise atau denois adalah  salah  satu  proses  dalam  perbaikan  citra  ( image  enhancement )  yang  termasuk  langkah  awal dalam image processing .
Perbaikan  noise  pada  citra  bertujuan  meningkatkan  tampilan  citra  untuk  pandangan  manusia  atau mengkonversi suatu citra agar memiliki format yang lebih baik sehingga citra tersebut menjadi lebih mudah diolah dengan mesin (komputer).  Pengurangan noise atau denois adalah salah satu proses dalam perbaikan citra ( image enhancement ) yang termasuk langkah awal  dalam image processing .  Algoritma median filter adalah  algoritma yang paling mudah dari median filter. Pada algoritma ini proses yang dilakukan adalah menghitung rata-rata dari citra yang rusak g(s,t) pada sebuah blok area citra yang didefinisikan oleh 𝑆𝑥𝑦 .
Menurut  peneliti  terdahulu  (Andre  Wedianto,  Herlina  Latipa  Sari,  Yanolanda  Suzantri  H,  analisa perbandingan algoritma filter gaussian, mean dan median terhadap reduksi noise, media informatika, 2016, vol.12) Citra  awal  atau  citra   input merupakan  citra  yang    rusak   karena  gangguan  pada  noise  citra  dan  menghasilkan output berupa *.jpg. Hasil penelitian adalah hasil perbaikan citra terutama terhadap gangguan noise algoritma yang digunakan algoritma Gaussian, Mean dan Median, dari ketiga algoritma yang digunakan  sama  baiknya,  karena ketiga algoritma  ini  dapat memperbaiki  gangguan  noise  yang  ada. Dalam melakukan perbaikan noise pada citra digital perlu diperhatikan  jenis gangguannya dan algoritma yang baik digunakan. Citra yang dihasilkan dari perbaikan ini relative sama baik  dari segi  ukuran pixel maupun besaran filenya  [1]. Menurut  peneliti  terdahulu (Bambang  yuwono,  Image  Smoothing  Menggunakan  Mean  Filtering,  Median  Filtering,  Modus  Filtering  Dan Gaussian  Filtering,  Telematika,  2010,  vol.7)  Komponen  citra  yang  berfrekuensi  rendah  umumnya  mempunyai nilai  pixel  konstan  atau  berubah  sangat  lambat.  Operasi  pelembutan  citra  dilakukan  untuk  menekan  komponen yang berfrekuensi tinggi dan meloloskan komponen yang berfrekuensi rendah. Ada beberapa cara atau algoritma pelembutan citra, diantaranya adalah mean filtering, median filtering, modus filtering dan gausian filtering  yang akan dibahas pada tulisan ini [2].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 1, No. 3, May 2020, Page 207-211 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Submitted: 09/05/2020 ; Accepted: 18/05/2020 ; Published: 26/05/2020
Menurut peneliti terdahulu (Sumijan, Julius Santony, Analisis Citra Otak Ct-Scan/mri Untuk Prediksi Jenis Cedera Otak Dengan Algoritma Jst, Kommit, Vol. 8,2014)  Telah dilakukan tahapan proses pengenalan pola untuk klasifikasi jenis cedera otak pada citra CT Scan  (Computerized Tomografi)   ataupun MRI (Magnetic Resonance Imaging) yang meliputi proses pengolahan citra CT Scan, analisis komponen prinsipal serta identifikasi [3].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Penyakit Fatty Liver
Non-Alcoholic Fatty Liver Disease (NAFLD) merupakan spektrum kelainan hati dengan gambaran khas berupa steatosis (perlemakan) makrovesikular yang muncul pada pasien yang tidak mengonsumsi alkohol dalam jumlah yang  dianggap  berbahaya  bagi  hati  (kurang  dari  20  gram  etanol  per  minggu).  Spektrum  kelainan  dimulai  dari steatosis  sederhana  (tanpa  inflamasi  dan  fibrosis),  steatosis  dengan  inflamasi  dengan  atau  tanpa  fibrosis  (non- alcoholic steatohepatitisNASH) dan dapat berlangsung menjadi sirosis.

## 2.2 Median Filter
Metode median filter mengganti nilai sebuah piksel dengan nilai median dari grey-level dalam subimage di bawah jendela ketetanggaan  ukuran mxn, sebagaimana persamaan berikut : F ’ (x,y)= median {g(s, t)} (𝑠,𝑡)∈𝑠 𝑥,𝑦 Keterangan: x = koordinat vertikal y = koordinat horizontal Median filter menyediakan kemampuan menghilangkan noise dengan lebih sedikit pengaburan dibandingkan filter lain dengan ukuran yang sama untuk semua tipe noise terutama impulse noise [ 3 ].

## 2.3 Citra CT-Scan
Sinar X adalah pancaran gelombang elektromagnetik yang sejenis dengan gelombang radio, panas, cahaya, dan sinar ultraviolet (UV) tetapi dengan panjang gelombang yang sangat pendek. Karena panjang gelombang yang sangat pendek tersebut maka sinar X dapat menembus benda-benda [ 7 ].
Komponen CT-Scan terdiri atas circular scanning gantryyang merupakan tabung sinar X dan detektor, meja penderita, generator sinar X, dan unit komputer pengolah data. Pada CT, komputer digunakan untuk menggantikan film kaset dan kamar gelap difungsikan dengan cairan-cairan pengembang serta fiksirnya seperti foto sinar X biasa. Tabung  Rontgen  dan  kumpulan  detektor  berada  di  dalam  suatu  wadah  yang  disebut  gantry.  Di  tengah-tengah gantryterdapat  lubang  yang  berfungsi  untuk  memasukkan  atau  menggeser  meja  beserta  pasien  dengan  motor- motornya [ 7 ].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Suatu  citra  dapat  didefenisikan  sebagai  fungsi f(x,y) berukuran  M  baris  dan  N  kolom,  dengan  x  dan  y  adalah koordinat spasial dan amplitude f di titik koordinat (x,y) dinamakan intesitas atau tingkat keabuan dari citra pada titik tersebut. Teknik filtering ini pada umumnya bertujuan untuk menghilangkan noise yang terdapat dalam citra dan juga untuk menghaluskan citra.
Gambar 1. Citra Noise
Dari citra di atas diketahui nilai piksel citra tersebut diambil menggunakan aplikasi bantuan matlab, dimana nilai piksel  red = nilai  piksel  green = nilai  piksel  blue. Nilai-nilai  piksel  tersebut  akan diproses dengan  menerapkan metode Median  filter untuk  mengurangi  noise pada citra tersebut. Nilai piksel  dari  citra di  atas diproses sesuai dengan ketentuan dari metode M edian Filter .

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Gambar 2. Nilai Piksel Citra Resolusi 5x5

## 3.2 Penerapan Metode Median Filter
Median filter adaah intensitas pada beberapa pixel lokal dimana setiap pixel akan digantikan nilainya dengan rata- rata dari nilai intensitas pixel tersebut dengan pixel-pixel tetangganya. Nilai pixel pada gambar 2. dilakukan konvolusi kernel matriks 3x3 dengan filter pada persamaan di atas dimana nilai Q diasumsikan 1.5, maka proses perhitungannya adalah sebagai berikut.
17 4 48  33  38
2 18  73  87 0 17 4 48 2 4 31  19  26 2 18  73 0 20  38  63  50 2 4 31 26  36  63  65  78
Nilai Median filter = f ’ (x,y)= median {g(s, t)} (𝑠,𝑡)∈𝑠 𝑥,𝑦
f ’ (x,y)= 2,2,4,4,17,18,31,48,73
f(x,y) = 17 Hasil Median filter pada g(2,2) adalah 17, sehingga nilai 18 diganti menjadi 17, ditempatkan menjadi matriks yang baru.
17 4 48  33  38 2 18  73  87 0 17 4 48 2 4 31  19  26 2 18  73 0 20  38  63  50 2 4 31 26  36  63  65  78
Selanjutnya menggeser g(3,2) dengan kernel 3x3 satu pixel ke kanan dan kemudian mencari Median filter dari pixel-pixel tersebut sampai proses selesai. Nilai Median filter adalah f(x,y)=4,4,18,19,31,33,48,73,87 f(x,y) = 31 Hasil Median filter pada g(3,2) adalah f (x,y) =73, sehingga nilai 73 diganti menjadi 31
17 4 48  33  38 2 18  73  87 0 4 48  33 2 4 31  19  26 18  73  87 0 20  38  63  50 4 31  19 26  36  63  65  78
Selanjutnya menggeser g(4,2) dengan kernel 3x3 satu pixel ke kanan dan kemudian mencari Median filter dari pixel-pixel tersebut sampai proses selesai. Nilai Median filter adalah f(x,y)=0,19,26,31,33,38,48,73,87 f(x,y) = 33 Hasil Median filter pada g(4,2) adalah f (x,y) =73, sehingga nilai 73 diganti menjadi 33
17 4 48  33  38 2 18  73  87 0 48  33  38 2 4 31  19  26 73  87 0 0 20  38  63  50 31  19  26 26  36  63  65  78
Selanjutnya menggeser g(2,3) dengan kernel 3x3 satu pixel ke kanan dan kemudian mencari Median filter dari pixel-pixel tersebut sampai proses selesai.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 1, No. 3, May 2020, Page 207-211 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Nilai Median filter adalah f(x,y)=0,2,2,4,18,20,31,38,73 f(x,y) =33 Hasil Median filter pada g(2,3) adalah f (x,y) =4, sehingga nilai 4 diganti menjadi 33
17 4 48  33  38 2 18  73  87 0 2 18  73 2 4 31  19  26 2 4 31 0 20  38  63  50 0 20  38
26  36  63  65  78
Selanjutnya menggeser g(3,3) dengan kernel 3x3 satu pixel ke kanan menjadi g(3,3) dan kemudian mencari Median filter dari pixel-pixel tersebut sampai proses selesai Nilai Median filter = 4,18,19,20,31,38,63,73,87 f(x,y)    =31 Hasil Median filter pada g(3,3) adalah f(x,y) =4, sehingga nilai 4 diganti menjadi 31.
17 4 48  33  38 2 18  73  87 0 18  73  87 2 4 31  19  26 4 31  19 0 20  38  63  50 20  38  63 26  36  63  65  78
Selanjutnya menggeser g(4,3) dengan kernel 3x3 satu pixel ke kanan menjadi g(3,3) dan kemudian mencari Median filter dari pixel-pixel tersebut sampai proses selesai Nilai Median filter = 0,19,26,31,38,50,63,73,87 f(x,y)    =50 Hasil Median filter pada g(4,3) adalah f(x,y) =4, sehingga nilai 4 diganti menjadi 31.
17 4 48  33  38
2 18  73  87 0 73  87 0 2 4 31  19  26 31  19  26 0 20  38  63  50 38  63  50 26  36  63  65  78
Selanjutnya menggeser g(2,4) dengan kernel 3x3 satu pixel ke kanan menjadi g(3,3) dan kemudian mencari Median filter dari pixel-pixel tersebut sampai proses selesai Nilai Median filter = 0,2,4,20,26,31,36,38,63 f(x,y)    =26 Hasil Median filter pada g(3,3) adalah f(x,y) =4, sehingga nilai 4 diganti menjadi 26.
17 4 48  33  38 2 18  73  87 0 2 4 31 2 4 31  19  26 0 20  38 0 20  38  63  50 26  36  63 26  36  63  65  78
Selanjutnya menggeser g(3,4) dengan kernel 3x3 satu pixel ke kanan menjadi g(3,4) dan kemudian mencari Median filter dari pixel-pixel tersebut sampai proses selesai. Nilai median filter adalah f(x,y)= 4,19,20,31,36,38,63,63,65 f(x,y) =36 Hasil Median filter pada g(3,4) adalah f(x,y) =36, sehingga nilai 38 diganti menjadi 36.
17 4 48  33  38 2 18  73  87 0 4 31  19 2 4 31  19  26 20  38  63 0 20  38  63  50 36  63  65 26  36  63  65  78
Selanjutnya menggeser g(4,4) dengan kernel 3x3 satu pixel ke kanan menjadi g(4,4) dan kemudian mencari Median filter dari pixel-pixel tersebut sampai proses selesai. Nilai Median filter adalah f(x,y)=19,26,31,38,50,63,63,65,78 Hasil Median filter pada g(4,4) adalah f(x,y) =50, sehingga nilai 63 diganti menjadi 50.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 1, No. 3, May 2020, Page 207-211 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
17 4 48  33  38 2 18  73  87 0 31  19  26 2 4 31  19  26 38  63  50 0 20  38  63  50 63  65  78 26  36  63  65  78
Setelah dilakukan proses Contraharmonic, Median filter dengan menggunakan kernel 3x3 sehingga hasil dari f (x,y) menjadi citra yang baru.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan analisa dan pembahasan yang dilakukan, maka dapat disimpulkan sebagai berikut  :
1. Metode median filter dapat diterapkan untuk mereduksi citra ct-scan yang memiliki noise pada citra digital, sedangkan citra yang tidak bernoise di reduksi kembali hasilnya tidak ada perubahan.
2. Kernel 3x3 sangat baik diterapkan untuk dapat mereduksi noise.
3. Perancangan aplikasi dengan menggunakan software Matlab sangat memudahkan untuk mengolah data citra yang memiliki noise.

## REFERENCES
[1] Fajar Astuti Hermawati, Konsep dan Teori Pengolahan Citra Digital, 2013.
[2] Adul Kadir, Adhi Susanto, Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra, 2013.
[3] Nurhayati,  Oky  Dwi,  2015,  Analisis  Citra  Digital  CT Scan  Dengan  metode Ekualisasi  Histogram  dan  Statistik  Orde Pertama, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta
[4] Munir, R.,2004, Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Logaritmik, Informatika, Bandung.
[5] Nurhayati, O.D., A.Susanto, 2008, The Application of A Proper Segmentation Method in The Analysis of Head CT-Scan Images, International Joint Symposium Frontier in Biomedical Sciences: From Genes to Applications, UGM Yogyakarta.
[6] Virnawati, Farah., Vina, Evania, 2008, Morphological Operation On Binary Image, Universitas Gunadarma, Jakarta.
[7] Aji Juliana, AgungTriayudi, 2014, Implementasi Morphological Filtering Untuk Penajaman Citra CCTV, Universitas Serang Raya, Banten.