Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 522-528 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Pemilihan Deteksi Tepi Terbaik Untuk Menganalisa Citra Ultrasonografi Kehamilan
Syafrika Deni Rizki 1 *, S Sumijan 2 , Okta Andrica Putra 3
Universitas Putra Indonesia YPTK, Padang, Indonesia Jl. Raya Lubuk Begalung, Lubuk Begalung Nan XX, Kec. Lubuk Begalung, Kota Padang, Sumatera Barat 25145 *syafrika_deni@upiyptk.ac.id, soe@upiyptk.org, okta.andrica@upiyptk.ac.id
Abstract
In  its  development,  image  processing  is  very  helpful  for  solving  problems  faced  by  humans. Imaging  processing  is  an  image  processing  technique  of  an  object  to  distinguish  the background and the object to be analyzed. This research uses a segmentation method that can distinguish  between  objects  and  backgrounds.  Analyzing  objects  from  ultrasound  images requires  the  expertise  of  an  experienced  doctor.  In  addition,  there  are  artificial  factors  that make  automated  analysis  complicated.  We  aim  to  improve  natural  imagery.  Therefore  to overcome the potential difficulties in analysis, we present four Comparison of Edge Detection, namely  Gradient  Image,  Roberts  Operator,  Sobel  Operator  and  Prewitt  Operator.  In  image processing, data accuracy and accuracy are required as well as knowledge of statistics because image processing is related to data processing. The result of this research is to determine which edge detection is more appropriate for analyzing ultrasound images. The conclusion from this research  is  that  from  the  four  operators  that  were  tried,  the  results  of  the  testing  process showed  that  the  Prewit  operator  succeeded  in  detecting  existing  objects,  even  objects  that function  as  background  were  successfully  detected.  The  resulting  edge  detection  is  smoother compared to other operators.
Keywords : edge detection, ultrasound, gradient image, roberts, sobel, prewit.

## Abstrak
Dalam  perkembangannya  pengolahan  citra  sangat  membantu  untuk  menyelesaikan  masalah yang dihadapi oleh manusia. Image  processing merupakan suatu teknik  pengolahan gambar dari  obyek  untuk  membedakan  latar  dan  objek  yang  akan  di  analisa.  Untuk  Penelitian  ini digunakan  metode  segmentasi  yang  dapat  membedakan  antara  obyek  dengan  latar, Penganalisaan objek dari citra USG membutuhkan keahlian dari dokter yang berpengalaman. Selain itu, ada faktor buatan yang membuat analisa otomatis menjadi rumit. Kami bertujuan untuk  memperbaiki  citra  natural.  Oleh  karena  itu  untuk  mengatasi  potensi  kesulitan  dalam analisa,  kami  menyajikan  empat  Perbandingan  Pendeteksian  tepi  yaitu    Gradient  Citra, Operator Roberts, Operator Sobel dan Operator  Prewitt. Dalam pengolahan image processing dibutuhkan ketepatan dan keakuratan  data  serta  pengetahuan  tentang  statistika  karena pengolahan  image  ini  berhubungan  dengan  pengolahan data. Hasil dari penelitian ini yaitu menentukan  deteksi  tepi  yang  lebih  tepat  untuk  menganalisa  citra  USG.  Kesimpulan  dari penelitiaan  ini  adalah  dari  ke  empat  operator  yang  di  cobakan,  hasil  dari  proses  pengujian menunjukan  Operator  Prewit  berhasil  mendeteksi  objek  yang  ada,  bahkan  objek  yang berfungsi  sebagai  background  berhasil  dideteksi.  Deteksi  tepi  yang  dihasilkan  lebih  halus dibandingkan dengan operator lainnya.
Kata kunci : deteksi tepi, USG, gradient citra, roberts, sobel, prewit.

## 1. PENDAHULUAN
Ultrasonografi  (USG)  merupakan  prosedur  diagnostik  yang  paling sering  digunakan  di  bidang  obstetri.  Selain  karena  nyaman,  tidak
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 522-528 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
menimbulkan nyeri pada penggunannya, dan hasilnya dapat diketahui secara langsung,  juga  secara  luas  dianggap  aman  untuk  digunakan  .  Meskipun demikian, sebagai bentuk  energi, ultrasonografi memiliki potensi bioeffects. Mekanisme bioeffects tersebut, terutama terjadi akibat peristiwa kavitasi dan pemanasan [1] Ultrasoundatau  suara  ultra  adalah  gelombang  suara  yang berfrekuensi    lebih    dari    20.000  Hz  [2].  Banyak  penelitian  tentang pengolahan dan analisis  citra  pada  citra  medis [3].
Telah  terjadi  peningkatan  daya  output  mesin  USG  untuk  pemeriksaan obstetri  menjadi  8  kali  lipat  (dari  94  mW/cm2  menjadi  720  mW/cm2  ) sekitar  tahun  1991.  Peningkatan  daya  output  tersebut  memberikan  potensi terjadinya  efek  termal  dan  non-termal  semakin  besar.  Food  and  Drug Administration (FDA) Amerika Serikat kemudian menerapkan tampilan real- time  thermal  index  (TI)  dan  mechanical  index  (MI)  pada  semua  mesin  USG diagnostik  untuk  memfasilitasi  penilaian  keamanan  pemeriksaan ultrasonografi,  yang  kemudian  di  sebut  sebagai  output  display  standard (ODS).
Seiring  dengan  perkembangan  jaman    pengetahuan  dan  teknologi yang  pesat  sekarang    ini, maka  kita dihadapkan   kepada   suatu   bentuk permasalahan yang lebih komplek yang menuntut kreativitas. Perkembangan teknik  tentang  image  processing  yang  berkembang  dengan  pesat  saat ini, terutama pada pengolahan gambar.
Pada  penelitian  yang  ditulis  oleh  Zainal Abidin dkk ditekankan pada metode  roberts  dan  sobel  dalam  mendeteksi  tepi  [4].  Pengolahan  citra merupakan   proses   memanipulasi dan menganalisis citra dengan   bantuan computer, dengan  menggunakan  deteksi  tepi  yang menentukan  titik –titik tepi  dari  obyek, data  yang digunakan dalam deteksi tepi berupa citra digital, citra  dari  sudut  pandang  matematis  merupakan  fungsi  menerus  (continue) dari intensitas cahaya pada bidang dua dimensi f(x,y) dengan x dan y adalah koordinat  spasial  dan  amplitudo  f  pada  pasangan  koordinat  (x.y)  yang disebut intensitas atau derajat keabunan citra pada titik tersebut.
Penelitian  yang  ditulis  oleh  Ouahabi  membahas  tentang  bayangan akustik adalah artefak umum dalam pencitraan ultrasound medis. Bayangan tersebut disebabkan oleh objek yang memantulkan ultrasonik seperti tulang, dan  ditampilkan  sebagai  area  gelap  dalam  citra  ultrasonik.  Mendeteksi bayangan seperti itu sangat penting untuk menilai kualitas gambar. Ini akan menjadi  pra-pemrosesan  untuk  pemrosesan  atau  pengenalan  gambar  lebih lanjut yang bertujuan untuk diagnosis dengan bantuan komputer [5].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Data Penelitian
Data  terdiri  dari  data  citra  hasil USG, dengan   format   citra   berupa JPEG (.jpg) Sampel    data    citra disajikan Gambar 1. Citra hasil USG.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 522-528 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 1. Citra hasil USG

## 2.2. Alur Sistem
Sistem   yang   dikembangkan   bertujuan untuk mengkaji terhadap hasil analisa output citra yang dapat dijadikan pilihan terbaik dalam menganalisa objek citra USG.

## Gambar 2. Alur Sistem
Segmentasi  citra  merupakan  taskdan  proses mendasar    dalam  computer visiondan   aplikasi pemrosesan     citra [6]. Proses atau teknik partisi gambar digital  menjadi  beberapa  set  piksel  .  Segmentasi      citra      merujuk      pada prosedur      untuk  membagi        atau        menggolongkan        citra        menjadi beberapa  segmen, regionatau  objek  sesuai  dengan kesamaan   karakteristik atau   fitur,   seperti   warna, tekstur,  dan kecerahan  [7]. Pendeteksian tepi adalah proses penting dalam memilih atau memisahkan sebuah objek dalam gambar.  Setiap  objek  tentu  memiliki  range  warna  atau  tektur  tertentu sehingga  untuk  memisahkan  objek  satu  dengan  yang  lain  perlu  diketahui batasan atau tepi antara satu objek dengan yang lain. Dalam     aplikasinya, deteksi tepi banyak digunakan dalam penelitian [8].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Pengujian Konversi RGB ke Grayscale.
Konfersi dari RBG ke Grayscaling  bertujuan mengubah   citra berwarna (RGB)  menjadi  bentuk  grayscale, sebelum diproses menjadi citra biner.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 522-528 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 3. Citra hasil USG Grayscale

## 3.2. Pengujian Konversi RGB ke Grayscale.
Konfersi dari  Grayscaling  ke Biner adalah  salah  satu  proses  penting sebelum deteksi tepi dilakukan.
Gambar 4. Citra hasil USG Biner

## 3.3. Pengujian Gradient Citra
Pada   sub   bab   ini   akan   dibahas   mengenai pengujian terkait hasil pendeteksian  tepi  citra  menggunakan  Gradient  Citra.  Berdasarkan  hasil Gradient Citra, Didapat 9750 Jumlah putih dalam citra Biner Hasil pengujian segmentasi citra ditunjukkan pada Gambar 5 berikut.
Gambar 5. Hasil Gradient Citra
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 522-528 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3.4. Pengujian Operator Robert.
Pada   sub   bab   ini   akan   dibahas   mengenai pengujian terkait hasil pendeteksian  tepi  citra  menggunakan  Operator  Roberts.  Berdasarkan  hasil Operator  Roberts,  Didapat  24016  Jumlah  putih  dalam  citra  Biner  Hasil pengujian citra ditunjukkan pada Gambar xx berikut.
Gambar 6. Hasil Operator Roberts

## 3.5. Pengujian Operator Sobel.
Pada   sub   bab   ini   akan   dibahas   mengenai pengujian terkait hasil pendeteksian  tepi  citra  menggunakan  Operator  Sobel.  Berdasarkan  hasil Operator  Sobel,  Didapat  46991  Jumlah  putih  dalam  citra  Biner  Hasil pengujian segmentasi citra ditunjukkan pada Gambar 7 berikut.
Gambar 6. Hasil Operator Sobel

## 3.6. Pengujian Operator Prewit.
Pada  sub   bab   dibahas  mengenai pengujian terkait hasil pendeteksian tepi citra menggunakan Operator Prewit. Berdasarkan hasil Operator Prewit, Didapat  46989  Jumlah  putih  dalam  citra  Biner  Hasil  pengujian  citra ditunjukkan pada Gambar xx berikut.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 522-528 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Gambar 6 . Hasil Operator Prewit

## 3.7. Perbandingan Hasil Deteksi Tepi
Pada   sub   bab   ini   akan   dibahas    mengenai perbandingan terkait hasil pendeteksian tepi citra menggunakan Gradient Citra, Operator Roberts, Operator  Sobel,  dan  Operator  Prewit.  Berdasarkan  hasil  Pendeteksian  Tepi. Dapat  dihitung  jumlah  warna  putih  pada  citra  Biner.  Hasil  pengujian  dan penghitungan citra ditunjukkan pada Tabel 1 berikut.
Table1. Hasil Pengujian Citra No Operator Output Citra Jumlah putih dalam citra Biner 1 Gradient Citra 9750 Pixel 2 Roberts 24016 Pixel 3 Sobel 46991 Pixel 4 Prewit
46989 Pixel

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan    hasil    pengujian    dan    analisis    Gradient  Citra  Tidak berhasil  mendeteksi  tepi  objek  dengan  sempurna.  Banyak  tepi  objek  yang hilang  dan  tidak  terdeteksi.  ,  Berhasil  mendeteksi  objek  yang  ada,  bahkan objek yang berfungsi sebagai background berhasil dideteksi. Operator Prewit
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 522-528 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
menghasilkan deteksi tepi yang dihasilkan lebih halus dibandingkan dengan robert. Deteksi tepi Roberts berhasil  mendeteksi tepi objek yang ada, objek yang  kecil  (background)  ikut  terdeteksi.    Deteksi  tepi  yang  dihasilkan  lebih tebal  dibandingkan  dengan  prewitt.  Tetapi  ada  tepi  tepi  yang  halus.  Untuk Deteksi tepi Sobel Berhasil mendeteksi tepi objek, tetapi tidak semua objek berhasil  dideteksi.  Ada  beberapa  objek-objek  yang  hilang  dan  tidak terdeteksi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E.  Sheiner,  I.  Shoham-Vardi,  dan  J.  S.  Abramowicz,  “What  do  clinical users  know  regarding  safety  of  ultrasound  during  pregnancy?,” J. Ultrasound Med. , vol. 26, no. 3, 2007, doi: 10.7863/jum.2007.26.3.319.
[2] W. Ardhana Iswari dkk. , “USG untuk Deteksi Plasenta Akreta,” Cdk , vol. 44, no. 8, 2017.
[3] P.  van  der  Meulen,  M.  Coutino,  P.  Kruizinga,  J.  G.  Bosch,  dan  G.  Leus, “Blind  calibration  for  arrays  with  an  aberration  layer  in  ultrasound imaging,”  in European  Signal  Processing  Conference ,  2021,  vol.  2021- January, doi: 10.23919/Eusipco47968.2020.9287755.
[4] Z.  Zainal  Abidin,  S.  A.  Asmai,  Z.  Abal  Abas,  N.  A.  Zakaria,  dan  S.  N. Ibrahim, “Development of Edge Detection for Image Segmentation,” IOP Conf.  Ser.  Mater.  Sci.  Eng. ,  vol.  864,  no.  1,  2020,  doi:  10.1088/1757- 899X/864/1/012058.
[5] S.  Yasutomi dkk. ,  “Shadow  estimation  for  ultrasound  images  using auto-encoding structures and synthetic shadows,” Appl. Sci. , vol. 11, no. 3, 2021, doi: 10.3390/app11031127.
[6] S. Üniversitesi, “Biometrik Do ğ rulama İ çin Gizlilik Sa ğ layan ‘ S ı f ı r Bilgi  ’  Modeli  Privacy  Preserving  Zero  Knowledge  Scheme  For Biometric  Authentication  Mühendislik  ve  Do  ğ  a  Bilimleri  Fakültesi,” hal. 0–2, 2008.
[7] S.  Deenan,  S.  Janakiraman,  dan  S.  Nagachandrabose,  “Image Segmentation  Algorithms  for  Banana  Leaf  Disease  Diagnosis,” J.  Inst.
Eng. Ser. C , vol. 101, no. 5, 2020, doi: 10.1007/s40032-020-00592-5.
[8] S. Taslimi, R. Faraji, A. Aghasi, dan H. R. Naji, “Adaptive Edge Detection Technique Implemented on FPGA,” Iran. J. Sci. Technol. - Trans. Electr. Eng. , vol. 44, no. 4, 2020, doi: 10.1007/s40998-020-00333-5.