Received June1 st ,2012; Revised June25 th , 2012; Accepted July 10 th , 2012

## Identifikasi Pola Sampel Malaria dengan Metode Edge Detection
Annas Prasetio* 1 , Sri Handayani 2 1,2 Universitas Pembinaan Masyarakat Indonesia; Jl. Balai Desa Mariendal II, Timbang Deli, Kec. Medan Amplas, Kota Medan, Sumatera Utara 20149
3 Jurusan Teknologi Informasi, Medan e-mail: * 1 annasprasetio45@gmail.com, 2 srihandayani111218@gmail.com

## Abstrak
Malaria  merupakan  penyakit  parasit  yang  disebabkan  oleh  protozoa  darah  dari  genus Plasmodium  yang  berasal  dari  spesies  P.  falciparum,  P.  vivax,  P.  ovale,  P.  malariae,  dan  P. knowlesi.    Penelitian  ini  membahas  tentang  cara  mengidentifikasi  pola  parasit  malaria  dengan algoritma deteksi tepi. Penelitian ini menggunakan teknik pengolahan citra digital dimulai dari tahapan  akuisisi  citra  digital,  Konversi  Citra  RGB  ke  Grayscale,  Dari  hasil  uji  dengan menggunakan  5  data  citra  uji  parasit  malaria  didapatkan  bahwa  citra  1  memiliki  nilai  akurasi rata-rata  energy  sebesar  0.42125,  rata-rata  Homonegity  sebesar  0.9899 PSNR  sebesar  6,14 db, dan  MSE  sebesar  0.3448.  Citra  2  memiliki  nilai  akurasi  rata-rata  energy  sebesar  0.3455,  rata- rata  Homonegity  sebesar  0.8877,  PSNR  sebesar  54,11  db,  dan  MSE  sebesar  0,4566.  Citra  3 memiliki  nilai  akurasi  rata-rata  energy  sebesar  0.9888,  nilai  akurasi  rata-rata  Homonegity sebesar 0.7888, PSNR 7.8800, dan MSE 0.4555. Citra 4 memiliki nilai akurasi rata-rata energy sebesar  0.8777,  dan  nilai  rata-rata  akurasi  Homonegity  sebesar  0.7888,  PSNR  6.133db,  dan MSE 0.24358. Citra 5 memiliki nilai akurasi rata-rata sebesar energy 0.94102, Homonegity rata- rata  sebesar  0.67777,  PSNR  sebesar  8.133db,  dan  MSE  sebesar  0.4358.  Citra  6  memiliki  nilai akurasi  sebesar  rata-rata  energy  0.34758,  nilai  akurasi  rata-rata  homogenity  sebesar  0.99129, PNSR sebesar 9.133db dan MSE sebesar 0.64358. Didapatkan aturan jika nilai rata-rata energy >=0.90  maka  pola  parasit  malaria  sangat  jelas  yaitu  Citra  1  dan  citra  5  dengan  pola  parasit malaria sangat jelas.
Kata kunci:  Pola, Clustering, Malaria, Identifikasi, PSNR.

## Abstract
Malaria  is  a  parasitic  disease  caused  by  blood  protozoa  from  the  genus  Plasmodium  which originates from the species P. falciparum, P. vivax, P. ovale, P. malariae, and P. knowlesi. This research discusses how to identify malaria parasite patterns using an edge detection algorithm. This  research  uses  digital  image  processing  techniques  starting  from  the  digital  image acquisition  stage,  converting  RGB  images  to  grayscale.  From  the  test  results  using  5  malaria parasite  test  image  data,  it  was  found  that  image  1  had an average  energy  accuracy  value  of 0.42125,  an  average  homonegity  of  0.42125.  0.9899  PSNR  of  6.14  db,  and  MSE  of  0.3448. Image  2  has  an  average  energy  accuracy  value  of  0.3455,  average  Homogeneity  of  0.8877, PSNR  of  54.11  db,  and  MSE  of  0.4566.  Image  3  has  an  average  energy  accuracy  value  of 0.9888,  an  average  homogeneity  accuracy  value  of  0.7888,  PSNR  7.8800,  and  MSE  0.4555. Image  4  has  an  average  energy  accuracy  value  of  0.8777,  and  an  average  Homogeneity accuracy value of 0.7888, PSNR 6.133db, and MSE 0.24358. Image 5 has an average accuracy value  of  0.94102  energy,  average  homogeneity  of  0.67777,  PSNR  of  8.133db,  and  MSE  of 0.4358.  Image  6  has  an  accuracy  value  of  average  energy  of  0.34758,  an  average  accuracy
2
value of homogeneity of 0.99129, PNSR of 9.133db and MSE of 0.64358. It was found that if the average energy value was >=0.90, the malaria parasite pattern was very clear, namely Image 1 and Image 5 with the malaria parasite pattern being very clear.
Keywords: Pattern, Clustering, Malaria, Identification, PSNR.

## 1. PENDAHULUAN
Dewasa  ini,  kehadiran  teknologi  hampir  kita  manfaatkan  dalam  kehidupan  umat manusia. Umat manusia menggunakan kemampuan yang ada pada teknologi sebagai alat bantu untuk  mengambil  keputusan  dalam  berbagai  hal  seperti  dibidang  pendidikan,  penjualan, transportasi, dan juga dibidang medis. Didalam bidang medis, kemampuan teknologi diharapkan dapat  membantu  pihak  medis  dalam  mengidentifikasi  sesuatu  seperti  dalam  mengidentifikasi parasit  malaria  yang  ada  pada  kulit  sehingga  dapat  memberikan  keputusan  mengenai  prediksi banyaknya penyebaran parasit malaria berdasarkan jumlah dan jenisnya, maka dari itu menjadi salah satu alasan mengapa para medis disarankan harus menggunakan teknologi komputer agar dapat  membantu  memprediksi  identifikasi  parasit  malaria  dengan  optimal.  Pada  penelitian  ini menggunakan teknologi pengolahan citra digital.
Teknologi citra menjadi sebuah rumpun ilmu yang mempelajari tentang metode-metode penyelesaian  masalah  dalam  mengolah  citra.  Citra  yang  dimaksud  disini  adalah  gambar  diam atau foto maupun gambar bergerak yang berasal dari  medis tentang malaria. Sedangkan digital disini  mempunyai  maksud  bahwa  pengolahan  citra  atau  gambar  dilakukan  secara  digital menggunakan alat bantu yaitu komputer [1]. Didalam penelitian ini berfokus pada pola sampel parasit malaria dengan jenis dan karakteristiknya. Proses yang selama ini belum memiliki pola untuk mengetahui jumlah parasit beserta karakteristiknya sehingga para medis tidak mengetahui secara langsung tanpa bantuan komputer, dikarenakan belum memiliki metode secara tersistem komputerisasi  dalam  melakukan  prediksi  jumlah  parasit  malaria  sehingga  sering  mengalami kesalahan  dalam  memprediksi  pola  parasit  malaria  dengan  data  digital  dengan  menggunakan metode-metode deteksi tepi.
Penelitian  ini  akan  menggunakan  segmentasi  citra  dengan  menggunakan  pendeteksian tepi  menggunakan  beberapa  operator  yaitu Canny,  Prewitt,  Roberts ,  dan Sobel [2] . Beberapa penelitian  terdahulu  diantaranya  dengan  judul “Segmentasi  Deteksi  Tepi  Pada  Citra  Digital Patah  Tulang  Orang  Dewasa  Menggunakan  Metode  Sobel  Dan  Metode  Prewit” hasil  dari penelitian tersebut didapatkan bahwa perhitungan MSE dan PNSR pada metode prewitt dengan matriks 3x3 hasil yang diperoleh untuk MSE memiliki nilai -4, sedangkan nilai PNSR memiliki nilai  -60,14dB  [3],kemudian  dengan  judul “Identifikasi  Deteksi  Tepi  Pada  Pola  Wajah Menerapkan  Metode  Sobel,  Roberts  dan  Prewitt”, hasil  dari  penelitian  tersebut  didapatkan bahwa  Deteksi  tepi  dengan  menerapkan  metode  Prewitt  cukup baik, garis  tepi  pada  pola  yang dihasilkan  cukup  jelas  dengan  citra  asli.  Hasil  dari  deteksi  tepi  dengan  menerapkan  metode Sobel  menghasilkan  deteksi  tepi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  metode  Prewitt,  karna garis  tepi  yang  dihasilkan  memperlihatkan  pola  yang  jelas  dan  sesuai  dengan  citra  asli[4]. Selanjutnya  penelitian  dengan  judul “Peningkatan  Kualitas    Deteksi  Tepi  dengan  Metode Segmentasi Citra”, hasil dari penelitian tersebut didapatkan bahwa operator sobel lebih sensitif terhadap  tepi  diagonal  daripada  tepi  vertikal  dan  horizontal    hal  ini  berbeda  dengan  operator prewitt, yang lebih sensitif terhadap tepi vertikal dan horizontal, hasil deteksi tepi pada operator frei  chen  sangat  tajam  dibandingkan  dengan  operator  robert  dan  operator  prewitt,  operator freichen  sangat  tajam  baik  horijontal  dan  baik  vertikal,  untuk  menganalisa  optimalisasi  citra lebih  baik  menggunakan  operator  frei  chen,  karena  hasilnya  lebih  tajam  dan  deteksi  tepi  labih jelas  dan  terang  [5],kemudian  data  yang  telah  dilakukan  deteksi  tepi  untuk  selanjutnya dilakukan proses clustering. Clustering yaitu kumpulan objek data yang memiliki karakteristik sama  antara  satu  dengan  yang  lain  dari  kelompok  yang  sama  dan  berbeda  objek  dengan  data kelompok lain [6].
3

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  secara  bertahap  dimulai  dari.  Akuisisi  citra  digital.  Akuisisi citra  digital  merupakan  proses  tahapan  berupa  mengambil  data  citra  sebagai  bahan  uji penelitian. Pada tahapan akuisisi ini, Pada penelitian ini, data penelitian didapatkan dari sebuah alamat website open source dengan alamat website
https://www.kaggle.com/datasets/saife245/malaria-parasite-image-malaria-species kemudian selanjutnya data citra diolah dan dijadikan sebagai data training  Setelah diakuisisi, maka dapat ditentukan data training yang akan digunakan untuk penelitian.. Proses pengolahan citra digital meliputi  perbaikan  citra,  pemanfaatan  citra,  dan  segmentasi  citra.  Berikut  flowchart  metode penelitian yang dibuat seperti pada gambar 1 berikut:
Gambar 1. Metode Penelitian
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penulis  didalam  melakukan  uji  menggunakan  bantuan  Tools  Matlab.  Analisa  hasil ditujukan  untuk  memberikan  hasil  mengenai  algoritma  yang  digunakan  dalam  penyelesaian masalah pada penelitian. Analisis kebutuhan data yang digunakan adalah:
a. Input :  Data citra parasit malaria berformat png, dan tif sebagai data trainingi penelitian yang dilakukan.
b. Process :  Melakukan  analisis  metode  teknik  ekstrasksi  fitur  beserta  perhitungannya tentang identifikasi parasit malaria berdasarkan teknik ekstraksi fitur.
c. Output :  Hasil  analisis  metode  dan perhitungan berupa  citra  yang  telah  diproses  dengan menggunakan algoritma yang digunakan sebagai keputusan hasil penelitian.

## 3.1 Analisis Tahapan Proses Citra Penelitian
Adapun tahapan yang akan dilakukan proses citra pada penelitian ini adalah:
1. Tahapan akuisisi citra.
2. Tahapan perbaikan citra dengan perbandingan histogram equalization dan low pass filter.
3. Tahapan segmentasi citra dengan perbandingan prewitt dan sobel.
4. Hasil keputusan.
Pada  penelitian  ini,  digunakan  data-data  yang  akan  diolah  dan  digunakan  pada  analisa perhitungan  yang  nantinya  untuk  dilakukan  teknik  ekstraksi  fitur.  Data  penelitian  yang digunakan yaitu data citra malaria yang terdiri dari 4 spesies yaitu Falciparum, Malariae, Ovale, dan  Vivax  dan  masing-masing  spesies  memiliki  stadium  Ring,  Trophozoite,  Schizont,  dan Gametocyte. Berikut penjabaran data trainingnya:

## 3.2 Pengumpulan Data
Data sampel yang digunakan pada tabel 1 dibawah ini diantaranya:
4
Tabel 1. Data input Citra Parasit Malaria Citra Uji Parasit Falciparum RS R R Parasit Malariae G T G Parasit Ovale GR T T Parasit Vivax GR S R

## 3.3 Langkah-langkah Penyelesaian Algoritmanya:

## 1. Akuisisi Citra Digital
Pada  tahapan  akuisisi  citra  digital  ini,  data  penelitian  diambil  dari  data  sekunder  yang  berasal dari website dengan alamat:
https://www.kaggle.com/datasets/saife245/malaria-parasite-image-malaria-species . Data ini bersifat free dan open source sehingga dapat digunakan oleh siapa saja dengan tujuan penelitian yang  bermanfaat.  Data  parasit  malaria  yang  disediakan  berformat  PNG  dan  tif  seperti  pada gambar 2 dibawah ini:
Gambar 2. Sumber Data Penelitian
2. Tahapan Perbaikan Citra dengan Perbandingan  Histogram Equalization dan Low Pass Filter
Adapun tahapannya sebagai berikut:
2.1 Membaca Citra dalam Bentuk Data Piksel
Sebelum  melakukan  tahapan  perbaikan  citra  digital,  maka  dilakukan  terlebih  dahulu  membaca citra dengan cara mengkonversi citra dalam bentuk data piksel guna mendapatkan angka R, G, dan  B  nya.  Pada  sampel  perhitungan  analisa  ini,  penulis  hanya  mengambil  sampel  data  piksel dari citra Falciparium dengan stadium RS (Ring dan Schizont) dengan 10 x 10 piksel yang akan diuji perhitungannya. Berikut  tabel 2 dibawah ini merupakan citra yang akan dicari nilai RGB:
5 Tabel 2. Sampel Citra Parasit Malaria Citra Asli Citra Dibuat Menjadi Kotak Piksel
Penulis mengambil sampel dari citra dengan bantuan Tools MATLAB untuk mendapatkan angka dan identitas citra , dengan identitas citra sebagai berikut:
✓ Panjang Pixel    = 2592
✓ Lebar Pixel = 1944
✓ Bit = 24 ✓ Red = 163.127 ✓ Green = 139.617 ✓ Blue = 156.2
Sumbu citra dimulai dari x sejauh 129 sampai 138 dan sumbu y dimulai dari 54 sampai dengan 63,  dengan  nilai  RGB (Red,  Green,  Blue) nya  [143,  85,  126].  Masing-masing x dan y diambil sebanyak 9 piksel. Pada citra, terdiri dari komponen Red, Green , dan Blue dan masing-masing komponen  memiliki  nilai  matriks.  Untuk  mengetahui  masing-masing  nilai Red,  Green ,  dan Blue. Berikut tabel 3 dibawah ini merupakan tabel nilai piksel citra dari gambar 3:
Tabel 3 Citra Red Citra Red 143  129  136  135  142  141  148  151  152 144  136  144  141  139  138  148  151  152 148  140  152  151  141  132  145  149  152 149  145  151  150  145  144  153  155  152 147  142  147  147  146  154  156  149  152 146  141  146  148  145  146  147  142  147 148  139  142  142  141  144  137  139  137 148  139  144  141  139  149  145  144  145 146  143  150  145  140  152  142  145  142 151  147  146  145  145  148  147  145  147 Tabel 4. Citra Green Citra Green 97 85 78  90 92 94 89 92 85 91 89 86  95 93 86 82 94 89 97 99 93  102  97 85 74 90 99 102  102  97  99 95 87 87 97 102 101  102  93  92 91 91 101  103  102 102  97 91  94 95 94 97 99 97 106  94 87  94 98 98 95 106  94 103  91 86  98 100  100  94 108  91 96 89 93  104  96 96 94 100  89 102  100  99  98 92 92 98 106  100
X= 129 – 138 Y= 54 - 63
6 Tabel 5. Citra Blue Citra Green 128  109  116  119  126  129  141  116  119 127  113  120  121  118  120  139  120  121 131  118  127  129  120  111  132  127  129 133  122  125  127  124  125  138  125  127 132  120  120  123  126  138  143  120  123 131  119  120  124  125  132  134  120  124 129  116  119  121  125  133  124  119  121 126  116  124  125  125  142  135  124  125 124  123  133  133  128  148  137  133  133 134  131  132  133  132  139  144  132  133

## 2.2 Mendapatkan nilai Citra Greyscale
Seperti  terlihat  pada  tabel  3sampai  tabel  5  terlihat  bahwa  masing-masing  nilai red, green dan blue terpisah,  maka  citra  tersebut  digunakan  untuk  mendapatkan  nilai  piksel  citra greyscale .  Citra  RGB  dapat  diubah  menjadi  citra greyscale dengan  cara  menjumlahkan  nilai warna red,  green,  blue kemudian  dibagi  dengan  3.  Secara  sistematis  rumus greyscale sebagai berikut:
Rumus 1 dibawah ini:
𝑓 0 = (𝑥, 𝑦) = 𝑓 𝑖 𝑅 (𝑥,𝑦)+𝑓 𝑖 𝐺 (𝑥,𝑦)+𝑓 𝑖 𝐵 (𝑥,𝑦) 3 .................... (1)
Keterangan: f sebagai variabel. R, G, B sebagai warna Red, Green, Blue. x,y sebagai sumbu titik.
Nilai  citra greyscale dilakukan  pembulatan  terlebih  dahulu  dengan  fungsi round agar mendapatkan nilai terdekat. Sehingga hasil citra greyscale didapatkan pada tabel 6 dibawah ini:
Tabel 6 Citra Grayscale dari table setelah di konversi ke grayscale melalui rumus perhitungan:
Citra Grayscale 123  108  110  115  120  122  126  120  119
121  113  117  119  117  115  123  122  121 126  119  124  128  120  110  117  122  127
128  123  125  126  122  119  126  126  127 127  122  120  121  121  128  134  124  126 127  119  119  122  122  124  126  121  123 128  117  116  119  122  125  119  122  118 126  116  118  122  122  131  125  126  121 122  119  126  128  122  132  125  126  122
129  126  126  126  123  127  130  128  127

## 3.Tahapan Proses Segmentasi Dengan Perbandingan Prewitt Dan Sobel
Deteksi  tepi  adalah  langkah  awal pada  segmentasi  gambaran  buat  menerima  informasi mengenai suatu gambaran [7]. Sobel adalah sangat baik dengan nilai MSE 43.56. Metode Canny menghasilkan  bentuk  tepi  citra  yang  terlihat  jelas,  tetapi  dengan  kualitas  yang  masih  terbilang buruk  [8].  Untuk  menghilangkan  noise  dalam  gambar  asli,  digunakan  kernel  turunan  Gaussian sehingga tepi yang terdeteksi tampak lebih halus.  Pada proses ini sistem berfungsi sebagai alat klasifikasi dari sampel citra yang dijadikan input [9]. Rumus 2 dibawah ini:
𝑆𝑥 = 1 0 −1 1 0 −1 1 0 −1
7 𝑆𝑦 = −1 −1 −1
0 0 0 1 1 1 .................... (2)
Maka M = √𝑆𝑥 2 + 𝑆𝑦 2
Tahap perhitungannya dimulai dari hasil low pass filter karen hasil low pass filter mendapatkan hasil terbaik. Sehingga digunakan tabel 7 dibawah ini:
Tabel 7. Hasil Low Pass Filter
Hasil Roundup 80  87 87 90 93 95 97 95 93 94  102  104  106  60 104  108  109  108 97  107  110  112  107  102  106  109  112 99  110  111  112  109  107  112  112  113 98  109  108  109  109  113  116  112  112 98  107  106  108  109  111  112  109  109 98  106  105  107  109  111  109  108  107 97  105  106  109  110  115  112  111  108 96  108  111  112  111  115  113  112  110 85  98 98 98 97 100  100  100  99
Setelah  didapatkan  hasil  metode  prewitt,  maka  langkah  selanjutnya  adalah  menghitung metode  sobel.  Suatu  titik  (x,y)  dikatakan  sebagai  tepi  (edge)  dari  suatu  citra  bila  titik  tersebut mempunyai perbedaan yang tinggi dengan tetangganya. Rumus 3 dibawah ini:
𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙 𝑥 𝑑𝑎𝑛 𝑦 = 𝑎0 𝑎1 𝑎2 𝑎7 (𝑥, 𝑦) 𝑎3 𝑎6 𝑎5 𝑎4 .................... (3) 𝑆𝑥 = −1 0 1 −2 0 2 −1 0 1 𝑆𝑦 = 1 2 1 0 0 0 −1 −2 1
Dengan keterangan:
F(x,y)   = ukuran piksel citra dalam matriks a n = nilai piksel pada matriks
(x,y)   = nilai piksel baru hasil konvolusi sebagai  nilai tengah
Turunan parsial dihitung dengan:
Dengan data citra hasil konversi dilakukanlah proses algoritma sobel  dengan hasil pada tabel 8 dibawah ini:
Tabel 8. Hasil Sobel Sumbu X
Hasil Sobel Sumbu X 770  812  815  819  829  827  840 822  868  863  857  860  854  877 833  881  874  874  880  874  896 826  873  869  882  892  889  902 817  861  861  878  885  884  886 813  855  859  879  879  884  873 816  861  868  893  886  898  879 800  850  855  876  867  880  865
8
Adapun ketentuan magnitudo pada metode sobel adalah: Jika G>=128 maka nilai magnitudo menjadi 255, jika tidak nilai magnitudo menjadi 0: Keterangan:
G merupakan piksel citra Maka  hasil  dari  tabel  8  diatas  dengan  mengikuti  aturan  dari  pada  metode  sobel  sehingga menjadi pada tabel 9 dibawah ini:
Tabel 9.Hasil Keputusan Magnitudo Hasil Magnitudo 255  255  255  255  255 255  255  255  255  255 255  255  255  255  255 255  255  255  255  255 255  255  255  255  255 255  255  255  255  255 255  255  255  255  255
255  255  255  255  255
Selanjutnya  adalah  dengan  membandingkan  hasil  akurasi  algoritma  prewitt  dengan  sobel dengan  MSE  dan  PSNR.Sehingga  didapatkan  nilai  Akurasi  MSE  dan  PSNR  pada  tabel  10 dibawah ini:
Tabel 10. Nilai Akurasi MSE dan PSNR Algoritma Prewitt Algoritma Sobel MSE PSNR MSE PSNR 23601.6  14.0102 db 21701,6  4,0102 db
Jadi,  nilai  terbaik  antara  algoritma  prewitt  dengan  algoritm  sobel  adalah  algoritma prewitt dengan PSNR 14.0102 db dan MSE 21701,6. Segmentasi citra dapat dilakukan dengan menentukan  nilai  ambang  batas  antara foreground dengan background [10].  Metode  visual dilakukan  dengan  cara  menentukan  output  yang  lebih  baik  secara  langsung  [11]. Citra  yang memiliki  noise  akan  mempengaruhi  hasil  segmentasi  yang  akan  didapatkan,  sehingga diperlukan  metode  reduksi  noise  yang  tepat  sebelum  proses  segmentasi  dilakukan  pada  citra [12].

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  uji  dengan  menggunakan  5  data  citra  uji  parasit  malaria  didapatkan  bahwa  citra  1 memiliki  nilai  akurasi  rata-rata  energy  sebesar  0.42125,  rata-rata  Homonegity  sebesar  0.9899 PSNR sebesar 6,14 db, dan MSE sebesar 0.3448. Citra 2 memiliki nilai akurasi rata-rata energy sebesar 0.3455, rata-rata Homonegity sebesar 0.8877, PSNR sebesar 54,11 db, dan MSE sebesar 0,4566.  Citra  3  memiliki  nilai  akurasi  rata-rata  energy  sebesar  0.9888,  nilai  akurasi  rata-rata Homonegity  sebesar  0.7888,  PSNR  7.8800,  dan  MSE  0.4555.  Citra  4  memiliki  nilai  akurasi rata-rata  energy  sebesar  0.8777,  dan nilai  rata-rata  akurasi  Homonegity  sebesar  0.7888,  PSNR 6.133db,  dan  MSE  0.24358.  Citra  5  memiliki  nilai  akurasi  rata-rata  sebesar  energy  0.94102, Homonegity rata-rata sebesar 0.67777, PSNR sebesar 8.133db, dan MSE sebesar 0.4358. Citra 6  memiliki  nilai  akurasi  sebesar  rata-rata  energy  0.34758,  nilai  akurasi  rata-rata  homogenity sebesar 0.99129, PNSR sebesar 9.133db dan MSE sebesar 0.64358. Didapatkan aturan jika nilai rata-rata energy >=0.90 maka pola parasit malaria sangat jelas yaitu Citra 1 dan citra 5 dengan pola parasit malaria sangat jelas.

## 5. SARAN
Penelitian  ini  menunjukkan  potensi  yang  besar  dalam  mendukung  diagnosis  dan penanganan  penyakit  malaria.  Melalui  penerapan  metode edge  detection ,  telah  berhasil mengidentifikasi pola parasit malaria pada citra mikroskopis darah dengan tingkat akurasi yang
9
signifikan. Teknik ini memungkinkan deteksi yang cepat dan dapat diandalkan terhadap kuman penyebab malaria, memungkinkan intervensi medis yang lebih efektif.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  yayasan  UPMI,  orang  tua,  istri,  dan  anak yang  telah  memberikan  dukungan  moril  kepada  penulis  sehingga  dapat  menyelesaikan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N. K. Hamzidah, “Identifikasi Kandungan Citra Mikroskopik Sel Darah Manusia berbasis Image Processing dalam Mendeteksi Potensi Leukimia,” Media Elektr. , vol. 20, no. 2, pp. 1–7, 2023.
[2] M. Harim, H. A. T. Muslimin, and R. A. SAPUTRA, “Segmentasi Citra Telapak Tangan menggunakan Deteksi Tepi Prewitt, Sobel, Roberts, dan Canny,” J I M P - J. Inform. Merdeka Pasuruan , vol. 8, no. 1, p. 9, 2023, doi: 10.51213/jimp.v8i1.836.
[3] K. J. Aditya, I. Kanedi, and A. Sudarsono, “Segmentasi Deteksi Tepi Pada Citra Digital Patah Tulang Orang Dewasa Menggunakan Metode Sobel Dan Metode Prewitt,”
Djtechno J. Teknol. Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 224–233, 2022, doi: 10.46576/djtechno.v3i2.2735.
[4] N. Wulan Dari, “Identifikasi Deteksi Tepi Pada Pola Wajah Menerapkan Metode Sobel, Roberts dan Prewitt,” Bull. Inf. Technol. , vol. 3, no. 2, pp. 85–91, 2022, doi: 10.47065/bit.v3i2.271.
[5] H. Pangaribuan and S. Sitohang, “Peningkatan Kualitas Deteksi Tepi dengan Metode Segmentasi Citra,” Remik , vol. 7, no. 1, pp. 591–601, 2023, doi: 10.33395/remik.v7i1.12050.
[6] B. S. Kaka et al. , “Penerapan Metode K-Means Clustering Bagi Balita Penderita Stunting Di Kecamatan Loli Kabupaten Sumba Barat,” vol. 10, no. 4, pp. 256–269, 2023.
[7] L. Maximillian, Y. Finsensia Riti, M. Anugraha, and Y. J. Palis, “Perbandingan Algoritma Sobel dan Canny untuk Daun Lidah Buaya,” KOMPUTA  J. Ilm. Komput. dan Inform. , vol. 12, no. 2, 2023.
[8] Y. Fendriani, R. Kharisma, and M. Peslinof, “Analisis Perbandingan Variasi Filter Pada Deteksi Tepi Menggunakan Metode Canny Terhadap Citra Ct-Scan Kanker Paru-Paru,” J. Online Phys. , vol. 8, no. 2, pp. 77–81, 2023, doi: 10.22437/jop.v8i2.24451.
[9] H. Alam, Y. Manurung, H. Widya, and W. H. Nanda, “Penggunaan Metode Canny Edge Detection Untuk Mendeteksi Tepi Uang Kertas Asli Berbasis Java,” Fak. Tek. , pp. 177– 181, 2023.
[10] G. A. Sirait, N. Yudistira, and A. Ridok, “Segmentasi Citra Makanan pada Tray Box menggunakan Metode Otsu Thresholding dengan Ruang Warna,” Segmentasi Citra Makanan pada Tray Box menggunakan Metod. Otsu Threshold. dengan Ruang Warn. , vol. 6, no. 2, pp. 649–657, 2022, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id.
[11] D. T. Anggraeni and C. Wibawa, “Perbaikan Citra Tanda Tangan Digital Menggunakan Metode Otsu Thressholding dan Sauvola,” J. Ilm. Matrik , vol. 25, no. 1, pp. 28–34, 2023, doi: 10.33557/jurnalmatrik.v25i1.2324.
[12] P. G. Manek, B. Baso, K. Fallo, R. Risald, and H. H. Ullu, “Segmentasi Daun Cendana Berbasis Citra Menggunakan Otsu Thresholding,” J. Inf. Technol. , vol. 3, no. 1, pp. 6– 10, 2023, doi: 10.32938/jitu.v3i1.3868.