## Penentuan Kurva Kelengkungan Tulang Belakang pada Citra X-ray Skoliosis Menggunakan Metode Fuzzy C-Means

## Bagus Adhi Kusuma
STMIK Amikom Purwokerto, Indonesia Email: bagus@amikompurwokerto.ac.id

## Abstrak
Skoliosis merupakan salah satu penyakit yang memerlukan deteksi X-ray. Deteksi dini sangat diperlukan oleh pasien pengidap skoliosis. Berdasarkan informasi yang didapat lewat deteksi dini, akan memungkinkan dokter untuk mengambil langkah awal pengobatan secara cepat. Penentuan kurva tulang belakang merupakan langkah awal yang berfungsi untuk mengukur seberapa parah sudut kurva skoliosis. Tingkat keparahan sudut kurva pada penyakit skoliosis ini dapat dihitung dengan menggunakan Sudut  Cobb.  Maka  dari  itu,  dengan  membuat  perkiraan  kurva  tulang  belakang,  kita  juga  dapat  mengestimasi  Sudut  Cobb tersebut.  Berdasarkan  metode  dari  penelitian  sebelumnya,  nilai  pengukuan  interobserver  dapat  menyentuh  11.8o  dengan kekeliruan pengukuran intraobserver sebesar 6o. Dengan demikian, selama proses perhitungan Sudut Cobb, aspek subjektif merupakan hal yang lumrah dan masih dapat ditolerir hingga saat ini. Namun aspek ini juga dapat menjadi masalah yang paling sering  muncul  ketika  menggunakan  metode  pengukuran  manual  oleh  dokter.  Penelitian  ini  mengusulkan  algoritma  untuk mengukur kurva tulang belakang dengan bantuan komputer dalam bentuk citra X-ray secara cepat dengan tingkat kesalahan yang masih dalam batas toleransi.  Proses pra-pemrosesan data dilakukan dengan menggunakan deteksi tepi Canny. Algoritma pengelompokan  Fuzzy  C-Means  (FCM)  dapat  mendeteksi  titik  pusat  dari  ruas  tulang  belakang  setelah  segmentasi  pra- pemrosesan deteksi tepi. Pembentukan kurva tulang belakang dilakukan dengan metode polynomial curve fitting dengan hasil akurasi  2.45o.  Berdasarkan  informasi  kurva  tulang  belakang,  tingkat  keparahan  dari  bentuk  kurva  skoliosis  dapat diklasifikasikan ke dalam empat jenis, normal, ringan, sedang dan parah. Dari empat tingkatan tersebut, maka dapat sistem ini dapat digunakan untuk mendeteksi apakah seseorang terkena kelainan skoliosis atau tidak.
Kata kunci : skoliosis, sudut cobb, kurva polinomial, deteksi tepi Canny

## Abstract
Scoliosis is a disorder that requires X-ray detection. Early detection is needed by patients with scoliosis. Based on information obtained through early detection, it will enable doctors to take the initial steps of treatment quickly. Determination of the spinal curve is the first step that serves to measure how severe the angle of the scoliosis curve. The angular severity of the scoliosis disorder can be calculated using the Cobb angle. Therefore, by estimating the spinal curve, we can also estimate the Cobb's angle. Based on the method from the previous study, the interobserver value can touch 11.8o with an error in the intraobserver measurement of 6o. Thus, during the Cobb Angle calculation process, subjective aspects are common and can still be tolerated today. But this aspect can also be the most frequent problem when using manual measurement methods by doctors. This study proposes an algorithm to measure the curve of the spine with computer-aided of X-ray images quickly with a error level error that is still within tolerance value. The data pre-processing process is carried out using Canny edge detection. The Fuzzy C- Means clustering algorithm (FCM) can detect the center point of the vertebral segment after segmentation of edge detection pre-processing. Formation of the spinal curve is done by the polynomial curve fitting method with the results of accuracy of 2.45o. Based on information on the spinal curve, the severity of the form of the scoliosis curve can be classified into four types, normal, mild, moderate and severe. Of the four levels, this system can be used to detect whether a person has scoliosis or not.
Keywords : scoliosis, cobb angle, polynomial curve, Canny edge detection

## 1. PENDAHULUAN
Skoliosis merupakan kelainan tiga dimensi dari tulang belakang yang biasanya ditemukan pada 2% - 4% populasi remaja, dan 70% - 80% penyebab skoliosis masih belum diketahui secara pasti [1]. Berdasarkan bentuk kurvanya, skoliosis dapat dikelompokkan ke dalam dua jenis, yaitu tipe C dan tipe S [2]. Saat ini, untuk deteksi dini skoliosis dapat menggunakan beberapa metode seperti Adam’s bend test [3], skoliometrik [4], moire topography [5], raster stereography  [6]  dan  laser  [7], akan tetapi semua cara tersebut belum  menjamin akurasi dari tingkat  keparahan skoliosis.
Untuk menentukan tingkat keparahan kelainan ini biasanya dilakukan oleh dokter dengan menghitung sudut kurva tulang belakang ketika membaca citra X-ray. Sudut Cobb merupakan metode yang umum digunakan untuk meninjau kurva skoliosis dalam radiograf frontal [8]. Ketika akan menentukan sudut Cobb, langkah pertama yang harus dilakukan adalah mengidentifikasi dan menentukan endplate . Endplate merupakan ruas dengan kemiringan terekstrim dari sisi atas ( superior ) dan bawah ( inferior ) ruas tulang belakang. Kemudian diambil garis tegak lurus sepanjang superior dan inferior untuk ditetapkan sebagai Sudut Cobb. Sudut  Cobb  dengan  nilai  dibawah  10 o belum  termasuk  kategori  skoliosis.  Berdasarkan  derajat kelengkungannya, tingkat keparahan skoliosis dapat diklasifikasikan ke dalam empat jenis, normal, ringan, sedang dan parah. Skoliosis dikategorikan ringan jika sudut Cobb berkisar 10 o hingga 25 o . Dalam kategori ringan, kurva Cobb akan diawasi secara rutin sampai pertumbuhan kurva tidak bertambah secara signifikan. Skoliosis sedang dengan  sudut  kurva  25 o hingga  45 o sangat  disaranakan  untuk  memakai  penyangga  tulang  belakang.  Jika  anda menderita skoliosis parah dengan sudut Cobb  lebih dari 45 o ,  maka dokter akan merekomendasikan  operasi  [9].
Secara umum, perubahan 5 o atau lebih dalam dua kali periode pengawasan X-ray dapat menandakan peningkatan kurva [10].
Pengukuran sudut Cobb antara satu dokter dengan lainnya dapat bervariasi. Tingkat kesalahan pengukuran interobserver dapat  mencapai  11.8 o dengan  penyimpangan  standar  3.3 o .  Tingkat  kekeliruan  pengukuran intraobserver tertinggi seharusnya tidak lebih dari 6 o dengan standar penyimpangan 2 o [2].
Citra  X-ray  skoliosis  tidak  hanya  memuat  gambar  tulang  belakang  saja.  Organ  lain  disekitar  tulang  belakang, terutama tulang rusuk juga seringkali muncul. Selain itu, beberapa rumah sakit maupun laboratorium berpotensi menghasilkan  kualitas  citra  X-ray  yang  rendah  yang  mana  akan  berdampak  pada  kekeliruan  pengukuran  yang secara  umum  terjadi  baik  pada interobserver maupun intraobserver .  Beberapa  peneliti  [8]  [11]  [12]  [13] menentukan ROI ( Region of Interest ) secara manual untuk menghindari kekeliruan dan meningkatkan akurasi dari suatu sistem.
Penelitian ini mengembangkan pendekatan baru untuk memperkirakan besarnya sudut Cobb lewat konsep persamaan polynomial curve fitting seperti yang dideskripsikan dalam penelitian oleh  Sardjono dkk  [2] dengan menggunakan  metode  pra-pengolahan  dan  inti  yang  berbeda.    Demi  menyederhanakan  masalah  yang  muncul dalam  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya,  yaitu  derau  yang  berasal  dari  area  selain  tulang  belakang (rusuk, abdomen, jantung dll), peneliti berusaha untuk menempatkan seed point untuk menentukan ROI. Algoritme ini  dapat  diaplikasikan  untuk  mendeteksi  kedua  jenis  skoliosis  ( tipe C  dan tipe S).  Beberapa  proses  dalam penelitian ini seperti filter median dan deteksi tepi Canny digunakan untuk menentukan ROI. Beberapa peneliti membandingkan deteksi tepi terdapat beberapa metode yang dapat digunakan seperti Sobel, Prewitt, Roberts, dan Canny  [14].  Dalam  menentukan  ROI  secara  otomatis,  performa  deteksi  tepi  Canny  dinilai  yang  terbaik dibandingkan  metode  lainnya  [15].  Fungsi  polinomial  order  5  digunakan  untuk  menetapkan  perkiraan  kurva berdasarkan  pada  titik  secara  otomatis.  Pada  akhirnya,  kurva  skoliosis  pada  citra  X-ray  dapat  dihitung  dan diklasifikasikan ke dalam 4 kategori, normal, ringan, sedang dan parah.

## 2. TEORITIS

## 2.1 Pra-pemrosesan
Pada penelitian ini, penentuan sudut Cobb dilakukan secara terkomputerisasi. Penelitian ini menggunakan software MATLAB  dalam  keseluruhan  proses  komputasinya.  Gambar  1  merupakan  alur  penelitian  yang  kami  usulkan. Pertama-tama, dilakukan proses konversi citra X-ray menjadi citra grayscale. Kedua, tetapkan titik penempatan awal pada semua tipe skoliosis. Langkah ketiga, bagi citra kedalam 12 sub-gambar untuk kalkulasi terpusat pada ROI [16]. Keempat, pemilahan sub-gambar dengan menggunakan filter median. Kelima, pemilahan sub-gambar dengan menggunakan filter deteksi tepi Canny. Keenam, temukan titik tengah dari setiap sub-gambar. Ketujuh, pemulihan  dengan  menggunakan  pemasangan  kurva  polinomial  ke-5.  Kedelapan,  tentukan  sudut  Cobb  dengan menggunakan  prinsip  gradien  persamaan  garis  lurus.  Gambar  1  menunjukkan  alur  langkah-langkah  dalam penelitian.  Sebagai  pertimbangan,  kami  membandingkan  perhitungan  sudut  Cobb  secara  manual  dengan perhitungan  otomatis.  Perhitungan  manual  akan  dilakukan  oleh  dokter,  sementara  perhitungan  otomatis  akan dilakukan oleh sistem.

## Gambar 1. Alur Penelitian
Agar komputasi lebih ringan, citra digital X-ray akan diproses dalam bentuk grayscale. Sehingga, semua citra RGB akan dikonversikan kedalam grayscale. Untuk menghasilkan kurva polinomial, dibutuhkan penempatan titik-titik  sepanjang  tulang  belakang.  Titik-titik  tersebut  didapatkan  dengan  menggunakan  seed  point  sebagai pemicu  untuk titik  lainnya  yang  nantinya  akan  dihasilkan  secara  otomatis.  Karena  terdapat  dua  jenis  skoliosis, analisis  dari  pemrosesan  sudut  Cobb  akan  dibagi  menjadi  dua  prosedur.  Untuk  tipe  C  dikembangkan  dengan menggunakan tiga seed point, dan empat seed point untuk tipe S. Untuk tipe C, seed point diletakkan pada bagian atas, hanya pada local maxima atau hanya local minima saja, serta ruas bagian bawah tulang belakang, sementara
untuk tipe S, seed point diletakkan pada bagian atas, local maxima, local minima dan ruas bagian bawah tulang belakang, seperti yang terdapat pada Gambar 2.
Tentu saja, sebelum memulai pengukuran, pertama-tama kita harus menentukan tipe skoliosisnya. Untuk menentukan seed point, cobalah untuk mencocokkan pada titik tengah ruas tulang belakang untuk hasil yang lebih baik, metode ini juga digunakan dalam beberapa penelitian [3] [6] [7]. Pada langkah berikutnya, seed point akan membagi citra menjadi beberapa bagian/subdivision.
Untuk mengetahui titik-titik lokasi dari tulang belakang, pertama-tama seorang dokter harus menetapkan ROI dari citra tersebut. Terdapat 3 titik ROI untuk tipe C dan 4 titik untuk tipe S, seperti yang terlihat pada Gambar 2. Kemudian citra tersebut akan dibagi kedalam 8 bagian atau sub-bagian untuk tipe C dan 12 bagian untuk tipe S. Setiap sub-bagian akan  menghasilkan titik-titik secara otomatis. Pembagian citra akan  membuat perhitungan terfokus pada ROI. ROI dapat dihitung dengan menggunakan Persamaan. 1, Persamaan. 2, dan Persamaan 3 seperti yang  terlihat  pada  Gambar  3  dan  Gambar  4.  Tipe  C  memiliki  dua  delta,  yaitu  ΔA  dan  ΔB,  sementara  tipe  S memiliki 3 delta ΔA, ΔB, dan ΔC
𝛥𝐴 = |𝑋 1 −𝑋 2 | 4 .....................................................................................................................................(1)
𝛥𝐵 = |𝑋 2 −𝑋 3 | 4 .....................................................................................................................................(2)
𝛥𝐶 = |𝑋 3 −𝑋 4 | 4 .....................................................................................................................................(3)
Gambar 2. Seed point pada tipe C (kiri) dan tipe S (kanan)
Gambar 3. Sub-divisi untuk citra Tipe C
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 1, Januari 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal: 9 - 16 | DOI: 10.30865/mib.v3i1.992
𝐽 𝑚 = ∑ ∑ 𝑢 𝑖𝑗 𝑚 ‖𝑥 𝑖 − 𝑐 𝑗 ‖ 𝐶 𝑗=1 𝑁 𝑖=1 2 , 1≤ m <∞ ............................................................................................................... (4)
𝑦−𝑦 1 𝑦 2 −𝑦 1 = 𝑥−𝑥 1 𝑥 2 −𝑥 1 .................................................................................................................................................. (5)
𝜃 = 𝑡𝑎𝑛 −1 | 𝑦 2 −𝑦 1 𝑥 2 −𝑥 1 | ............................................................................................................................................. (6)

## 2.2 Penentuan ROI
Setelah  sub-divisi  citra  telah  definisikan,  perhitungan  dimulai  dari  bagian  1  hingga  bagian  8  untuk  tipe  C  dan bagian  1  hingga  bagian  12  untuk  tipe  S.  Kemudian  setiap  sub-divisi  ditapis  menggunakan  tapis  median  yang bertujuan agar X-ray tidak buram, dan informasi ROI akan semakin jelas terlihat saat dilakukan operasi deteksi tepi,  seperti  terlihat  pada  Gambar  5.  Citra  yang  sudah  melalui  proses  tapis  median  kemudian  melewati  proses deteksi tepi Canny  [17]  untuk menyimpulkan tekstur tulang belakangnya, seperti  yang terlihat pada Gambar 6. Canny merupakan sebuah algoritme deteksi tepi yang memiliki 4 langkah sebagai berikut [18]. 1. Image smoothing dengan menggunakan tapis Gaussian
2. Tentukan besaran dan orientasi gradien
3. Terapkan supresi non-maxima terhadap besaran gradien.
4. Menghubungkan dan memberikan batasan dengan menetapkan batasan rendah dan tingginya.
Hasil  dari  deteksi  tepi  akan  berupa  citra  biner,  sehingga  titik  pusat  setiap  sub-divisi  citra  tersebut dapat ditemukan. Penemu metode Fuzzy C-Means (FCM) untuk penentuan titik pusat pertama kali diusulkan oleh Dr. Bezdek [19]. FCM sering digunakan pada pengenalan pola suatu objek pada bidang ilmu pattern recognition dan berbagai keilmuan lainnya. FCM ini berbasis pada minimalisasi dari fungsi objek seperti tertera pada Persamaan 4. Dimana m adalah bilangan riil lebih besar dari 1, u ij adalah derajat keanggotaan dari x i dalam kluster j, x i adalah adalah i th dari dimensi ke d data yang diukur, c j adalah dimensi ke d dari pusat kluster, dan ||*|| adalah norm dari kesamaan antara data yang diukur dengan pusat kluster.
Pada penelitian kami, metode FCM tersebut digunakan pada setiap citra untuk menetapkan 11 titik pusat untuk skoliosis tipe C dan 16 titik untuk skoliosis tipe S dengan nilai parameter k=3. Semua titik yang ditetapkan baik secara manual maupun otomatis dapat dikelompokkan seperti yang terlihat pada Gambar 7 dan Gambar 8. Titik  merah ditetapkan secara  manual oleh dokter, dan titik kuning  merupakan  hasil dari pengelompokan FCM pada setiap sub-divisi. Titik-titik tersebut merupakan estimasi titik pusat ruas tulang belakang yang kemudian akan diproses dengan menggunakan pencocokan kurva polinomial.
Gambar 5. Median filtering pada sub-divisi gambar
Gambar 6. Estimasi titik pusat pada sub-gambar
Gambar 7. Keseluruhan estimasi titik pusat pada tipe C
Gambar 8. Keseluruhan estimasi titik pusat pada tipe S

## 2.3 Perhitungan sudut Cobb
Dari total titik-titik estimasi, kemudian lereng kurva skoliosis dapat dilakukan pendekatan menggunakan fungsi curve fitting polinomial order ke-5 seperti yang terlihat pada Gambar 9. Dari kurva yang telah terbentuk, maka gradien kurva tersebut dapat dihitung menggunakan tangen sepanjang kurva polinomial. Menggunakan persamaan gradien  yang  melalui dua buah  titik, dengan  jarak titik permulaan  ( x 2 ,y 2 ) dan  titik akhir ( x 1 ,y 1 ) dengan  jarak  50 pixel, seperti yang terlihat dalam Persamaan 5. Pada kondisi skoliosis tipe C, terdapat dua endplate , yaitu, endplate bagian atas dan endplate bagian bawah. Sementara itu, pada skoliosis tipe S, terdapat tiga endplate , bagian atas, tengah dan bawah, yang mana keduanya dapat dilihat pada Gambar 9a dan 9b. Maka dari itu, persamaan sistem linier  dapat  dirumuskan  seperti  pada  Persamaan  5.  Sehingga  sudut  tegak  lurus  kurva  yang  berpotongan  dapat dihitung menggunakan Persamaan 6. Persamaan 6 tersebut dikenal dengan istilah sudut Cobb.
Fig. 9. Perkiraan sudut Cobb, (a) Tipe C, (b) Tipe S

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan penjelasan sebelumnya, kami telah menguji sistem dengan menggunakan data berupa 28 citra pasien penyandang  skoliosis.  Dari  10  data  merupakan  kurva  skoliosis  tipe  C  dan  18  data  skoliosis  tipe  S,  hasil  yang didapatkan tertera pada Tabel 1, Tabel 2 dan Tabel 3. Kami membandingkan hasil dari perkiraan sudut Cobb secara otomatis dengan manual yang dilakukan oleh dokter.
Merujuk  pada  Tabel  1,  menunjukkan  bahwa  tingkat  penyimpangan  maksimal  kurva  adalah  sebesar  3.0 o yaitu pada data 7. Penyimpangan minimum 0.9 o pada data 3 dari data kurva tunggal (tipe C), dan penyimpangan rata-rata sebesar 1.81 o . Berdasarkan Tabel 2 sebagai  hasil dari kurva thoracal (tipe S), penyimpangan rata-rata sebesar 1.83 o , dan penyimpangan maksimum sebesar 4.16 o pada data 12, dan penyimpangan minimium 0.67 o pada data  16.  Berdasarkan  Tabel  3  untuk  hasil  dari  kurva  lumbal  tulang  belakang  (tipe  S),  rata-rata  penyimpangan sebesar 2.45 o , dengan penyimpangan maksimum 4.50 o pada data 13 dan penyimpangan minimum sebesar 0.98 o pada data 10. Berdasarkan hasil tersebut dapat dianalisis bahwa beberapa citra memiliki kualitas rendah, sehingga posisi titik pusat menjadi kurang jelas. Citra X-ray yang memiliki kualitas baik akan meningkatkan akurasi dari sistem.
Tabel 1. Perbandingan Cobb manual dengan otomatis untuk Tipe C Data Manual ( o ) Otomatis ( o ) Penyimpangan ( o ) 1 59.92 62.68 2.76 2 64.85 63.58 1.27
3 41.98 41.08 0.9 4 66.17 67.20 1.03 5 40.91 42.24 1.33 6 42.87 44.23 1.36 7 73.80 70.80 3.00 8 45.82 43.45 2.37 9 47.36 45.67 1.69 10 38.62 40.98 2.36 Rata-rata penyimpangan 1.81
Dalam beberapa kondisi, titik pusat tidak harus berada ditengah-tengah ruas tulang belakang. Akan tetapi, dapat  sedikit  kekiri  atau  kekanan  dari  pusat  massa,  dan  selama  masih  di  dalam  area  yang  diamati.  Kesalahan biasanya disebabkan oleh kualias gambar yang buruk, sehingga memengaruhi hasil proses deteksi tepi. Titik pusat dihasilkan  secara  otomatis  dengan  mengacu  pada  titik  pusat  sebelumnya,  sehingga  akan  mencegah  tmbulnya kekeliruan saat menciptakan titik pusat berikutnya.
Berdasarkan tipe kurva, terdapat dua prosedur pengukuran untuk tipe S dan tipe C. Pertama, prosedur perhitungan skoliosis tipe thoracic dengan kemiringan arah kanan. Kedua, prosedur pengukuran untuk skoliosis thoracic sisi kiri dan kemiringan pinggang arah kanan. Tipe C dapat dikategorikan kedalam dua prosedur, yang ditentukan dari arah kemiringannya ke arah sisi kiri atau sisi kanan. Hal  ini dilakukan sebagai  informasi tambahan pada bentuk skoliosis.
Data X-ray yang digunakan dalam penelitian ini merupakan milik pasien penyandang skoliosis pribadi dan juga dari anggota organisasi MSI di Jawa Tengah, Indonesia. Terdiri dari 28 sampel data dengan jenis kurva yang berbeda-beda,  10  data  merupakan  skoliosis  tipe  C  dan  18  data  skoliosis  tipe  S.  Dimana  data  tersebut  diambil dengan  menggunakan  kamera  digital.  Resolusi  puncak  sebesar  20  MegaPixel  yang  diperbaiki  dengan menggunakan  pengubah  ukuran  gambar  adaptif,  agar  ketika  proses  filtrasi  selesai  dilakukan,  tidak  akan menghasilkan citra baru yang perbedaannya terlalu signifikan.
Tabel 2. Perbandingan Cobb manual vs otomatis untuk thoracal Tipe S
Data Manual Atasi ( o ) Otomatis Atas ( o ) Penyimpangan Atas ( o ) 1 24.94 23.06 1.88 2 53.71 56.23 2.52 3 87.45 86.50 0.95 4 57.27 55.58 1.69 5 84.81 85.34 0.53 6 42.11 45.89 3.78 7 68.32 70.87 2.55 8 87.35 85.84 1.51 9 86.23 84.01 2.22 10 42.92 41.74 1.18 11 80.48 79.63 0.85 12 33.50 37.66 4.16 13 62.53 63.14 0.61 14 36.60 38.63 2.03 15 35.96 37.90 1.94 16 53.00 53.67 0.67 17 66.99 65.35 1.64 18 40.35 42.72 2.37 Rata-rata penyimpangan 1.83 Tabel 3. Perbandingan Cobb manual dengan otomatis untuk kurva lumbal (Tipe S) Data Manual Bawah ( o ) Otomatis Bawah ( o ) Penyimpangan Bawah ( o ) 1 20.09 17.38 2.71 2 36.16 38.44 2.28 3 65.36 67.64 2.28 4 38.06 36.34 1.72 5 77.69 80.33 2.64 6 35.49 36.63 1.14 7 66.80 69.90 3.10 8 66.99 68.88 1.89 9 72.60 70.66 1.94
10 64.91 65.89 0.98 11 63.88 65.76 1.88 12 35.04 38.52 3.48 13 88.62 84.12 4.50 14 29.00 31.53 2.53 15 28.19 30.28 2.09 16 40.00 43.62 3.62 17 46.15 48.78 2.63 18 33.71 36.46 2.75 Rata-rata penyimpangan 2.45
FCM memiliki keuntungan yang signifikan dibanding metode lain yang juga digunakan untuk menentukan kurva  skoliosis,  karena  komputasi  yang  ringan  dan  beban  perhitungan  cepatnya  dan  dapat  beradaptasi  dengan derau di sekeliling tulang belakang. Waktu yang dibutuhkan untuk menjalankan semua proses dalam metode yang kami usulkan adalah sekitar 10 detik. Hal ini dilakukan dengan menggunakan spesifikasi computer i5 (3.0 GHz) dan 12 GB RAM. Waktu yang dibutuhkan oleh praktisi atau dokter untuk menentukan seed point kurang dari 5 detik  dan  perhitungan  komputer  untuk  mengukur  sudut  Cobb  menghabiskan  waktu  sekitar  5  detik.  Sebagai perbandingan dengan menggunakan spesifikasi komputer yang sama, metode yang kami usulkan lebih cepat dari metode template  matching Sum  of  Squared  Different  (SSD)  [16]  yang  memerlukan  waktu  sekiar  40  detik. Template  matching  memerlukan  banyak  sekali  memori  untuk  mengecek  kemiripan  citra  dari  sampel  yang disediakan, sementara metode yang kami usulkan mencoba mengekstrak ciri tersebut menggunakan deteksi tepi dan pencarian titik pusat dilakukan menggunakan metode curve fitting . Cara ini merupakan percobaan dari sudut pandang yang lain namun dengan tujuan yang sama yaitu mencari bentuk dari kurva skoliosis.
Berdasarkan  hasil  percobaan,  rata-rata  penyimpangan  terbaik  dengan  menggunakan  sistem  ini  adalah sekitar  2.45 o yang  artinya  sistem  ini  masih  dalam  batas  toleransi  karena  belum  menyentuh  angka  6 o .  Dengan demikian, dengan menggunakan sistem ini, dokter dan pasien dapat menghemat waktu konsultasi. Tahap terakhir adalah deteksi dini skoliosis  berdasarkan kurva  yang telah dihasilkan sistem.  Merujuk  jurnal penelitian  ini [4], klasifikasi skoliosis dapat ditentukan dengan mengikuti aturan berikut seperti yang tertera pada Tabel 4.
Tabel 4. Klasifikasi Skoliosis
Sudut kemiringan Cobb ( o ) Klasifikasi <10 o Normal 10 o < x < 25 o
Ringan
25 o < x < 45 o Sedang >45 o Parah
Untuk penelitian berikutnya, akan difokuskan untuk memperoleh citra masukan dari satu alat saja, khususnya hasil yang  diperoleh  dari  mesin  X-ray  yang  mampu  menghasilkan  citra  dalam  format  digital  dengan  perhitungan menggunakan smartphone android.

## 4.   KESIMPULAN
Algoritme yang digunakan sistem ini memerlukan biaya yang rendah dan mudah digunakan oleh semua orang, tak hanya dokter saja, pasien juga dapat menggunakannya. Algoritme yang kami kembangkan juga kompatibel dengan semua  jenis  komputer  dan smartphone ,  karena  sistem  komputasinya  yang  ringan.  Jadi,  dengan  menggunakan sistem ini, dokter dan pasien dapat menghemat waktu. Sistem ini masih dapat dikembangkan lagi agar menjadi lebih baik dan lebih sederhana sehingga memungkinkan untuk pengembangan pada perangkat seluler atau dengan menggunakan platform yang lain. Sistem yang kami kembangkan memiliki hasil yang baik yaitu sebesar 2.45 o , nilai ini masih di bawah nilai intraobserver , yang artinya sistem ini masih dalam batas toleransi.

## REFERENCES
[1]  L.  Ramirez,  S.  Member,  N.  G.  Durdle,  V.  J.  Raso,  and  D.  L.  Hill,  “A  Support  Vector  Machines  Classifier  to  Assess  the  Severity  of Idiopathic Scoliosis From Surface Topography,” IEEE Trans. Inf. Technol. Biomed. , vol. 10, no. 1, pp. 84–91, 2006.
[2]  T. A. Sardjono, M. H. Wilkinson, A. G. Veldhuizen, P. M. van Ooijen,  K. E. Purnama, and G. J. Verkerke, “Automatic Cobb Angle Determination from Radiographic Images,” Spine (Phila. Pa. 1976). , vol. 38, no. 20, p. 1, 2013.
[3]  H.  A.  R.  De  Santiago et  al. , “The influence  of  vision and support base  on balance during quiet standing in patients with adolescent idiopathic scoliosis before and after posterior spinal fusion,” Spine J. , vol. 13, no. 2013, pp. 1470–1476, 2017.
[4]  J.  Chowanska,  T.  Kotwicki,  K.  Rosadzinski,  and  Z.  Sliwinski,  “School  screening  for  scoliosis :  can  surface  topography  replace examination with scoliometer ?,” Scoliosis Spinal Disord. , vol. 7, no. 9, pp. 1–7, 2012.
[5]  H.  Takanashi et  al. ,  “Development  of  Next  Generation  Apparatus  for  Measurement  of  Curve  Degree  in  Idiopathic  Scoliosis,”  in International Conference on Advanced Mechatronic Systems , 2012, pp. 597–602.
[6]  D. Mauroy, J. C. De Mauroy, C. Lecante, F. Barral, and S. Pourret, “Prospective study and new concepts based on scoliosis detorsion of the  first  225  early  in-brace  radiological  results  with  the  new  Lyon  brace :  ARTbrace  Prospective  study  and  new  concepts  based  on scoliosis detorsion of the first 225 early in-brace radiolo,” Scoliosis Spinal Disord. , vol. 9, pp. 1–18, 2014.
[7]  J. Mo and M. Jezer, “Determination of the human spine curve based on laser triangulation,” BMC Med. Imaging , vol. 15, pp. 1–11, 2015.
[8]  B. Samuvel, V. Thomas, M. M.G., and R. K. J., “A Mask Based Segmentation Algorithm for Automatic  Measurement of Cobb Angle from Scoliosis X-Ray Image,” 2012 Int. Conf. Adv. Comput. Commun. , pp. 110–113, Aug. 2012.
[9]  J.  Zhang,  E.  Lou,  L.  H.  Le,  D.  L.  Hill,  J.  V  Raso,  and  Y.  Wang,  “Automatic  Cobb  measurement  of  scoliosis  based  on  fuzzy  Hough Transform with vertebral shape prior.,” J. Digit. Imaging , vol. 22, no. 5, pp. 463–72, Oct. 2009.
[10]  R.  Morissy,  G.  Goldsmith,  E.  Hall,  D.  Kehi,  and  G.  Cowie,  “Measurement  of  the  Cobb  angle  on  radiographs  of  patients  who  have scoliosis. Evaluation of intrinsic error.,” Bone Jt. Surg AM , vol. 72, pp. 320–327, 1990.
[11]  M. Benjelloun, H. Tellez, S. Mahmoudi, M. Benjelloun, and H. Tellez, “Template Matching Method for Vertebra Region Selection,” in Information and Communication Technologies , 2006, pp. 1119–1124.
[12]  M. Benjelloun, H. Tellez, and S. Mahmoudi, “Vertebra Edge Detection Using Polar Signature,” 18th Int. Conf. Pattern Recognit. , vol. 1, pp. 476–479, 2006.
[13]  L. Duong, F. Cheriet, and H. Labelle, “Automatic detection of scoliotic curves in posteroanterior radiographs.,” IEEE Trans. Biomed. Eng. , vol. 57, no. 5, pp. 1143–51, May 2010.
[14]  A. Jose, D. M. D. K, and N. Joseph, “Performance Study of Edge Detection Operators,” no. Ices, pp. 7–11, 2014.
[15]   a Rajasekaran and Senthilkumar, “Image Denoising Using Median Filter with Edge Detection Using Canny Operator,” vol. 3, no. 2, pp. 1–5, 2014.
[16]  B. A. Kusuma, H. A. Nugroho, and S. Wibirama, “Spinal curvature determination  from scoliosis X-Ray image using sum of squared difference template matching,” Proc. - 2016 2nd Int. Conf. Sci. Technol. ICST 2016 , pp. 29–34, 2017.
[17]  J. Canny, “A computational approach to edge detection.,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. , vol. 8, no. 6, pp. 679–698, 1986.
[18]  I.  Nurhaida,  R.  Manurung,  and  A.  M.  Arymurthy,  “Performance  Comparison  Analysis  Features  Extraction  Methods  for  Batik Recognition,” Icacsis 2012 , pp. 207–212, 2012.
[19]  Bezdek, J. C., Ehrlich R., Full W., “FCM, The Fuzzy C-Means Clustering Algorithm,” Journal Computer and Geosciences , vol. 10, no. 2-3, pp. 191–203, 1984.