## PERBANDINGAN METODE FILTERING UNTUK PENINGKATAN KUALITAS CITRA IRIS MATA BERBASIS IMAGE PROCESSING
Handini Arga Damar Rani*, Putri Kartika Sari
IKIP Veteran Jawa Tengah *handini.arga@gmail.com
Disetujui: Maret 2018. Dipublikasikan: April 2018

## ABSTRAK
Pada  Iris  mata  manusia  memiliki  pola  yang  sangat  unik  dan  berbeda  setiap  manusia,  sehingga sangat mungkin untuk menggunakannya sebagai dasar pengenalan biometric yang dikenal dengan ilmu iridology . Iridology adalah metode pembacaan peta pada mata untuk mendeteksi beberapa jenis  penyakit  dengan  menggunakan  pola  pengamatan  iris  mata.  Dalam  penelitian  ini  penulis mencoba  meneliti  pada data set  citra iris  mata  yang didapatkan dari data set public dan private masih tampak adanya noise sehingga memerlukan pengolahan untuk mengurangi kekaburan atau glare  dengan  menerapkan  metode  berbasis filtering dengan  membandingkan  hasilnya  antara beberapa  metode  filtering  di  antararanya laplassian,  median  filter,  gaussian,  dan  laplassian  of gaussian untuk mengatasi permasalahan pada citra iris mata terutama dalam mengurangi glare atau kilatan cahaya pada saat proses akuisisi citra. Untuk pengukurannya kami menggunakan nilai error rate sebagai hasilnya.
Kata kunci: Image Processing , iridology , filtering , laplacian of gaussian .

## ABSTRACT
On the iris of the human eye has a very unique and different pattern of every human being, so it is possible to use it as the basis of biometric recognition known as iridology. Iridology is a method of reading the map on the eye to detect some types of disease by using iris eye observation pattern. In this study the authors try to examine the data set of iris image obtained from public and private data  set  still  looks  the noise  so  it  requires  processing  to  reduce glaziness  or  glare by applying filtering based method by comparing the results between several filtering methods among them laplassian, median filter , gaussian, and laplassian of gaussian to solve the problem of iris image especially  in  reducing  glare  or  flash  of  light  during  image  acquisition  process.  For  the measurement we use the error rate value as the result.
Kata kunci: Image Processing , iridology , filtering , laplacian of gaussian .

## PENDAHULUAN
Penggunaan  citra  digital  saat  ini semakin meningkat karena kemampuan yang dimiliki, diantaranya kemudahan mendapatkan, memperbanyak, hingga pengolahan  dan  pemrosesan  gambar  yang lain.  Tetapi  dalam  pengolahan  citra  itu sendiri  tidak  semua  citra  digital  memiliki tampilan  visual  yang  dapat  dilihat  secara jelas  oleh  mata  manusia.  Ketidakjelasan tersebut  muncul  dikarenakan  adanya  noise, kualitas pencahayaan yang terlalu gelap atau
terang pada citra digital dan beberapa sebab lain.
(John Daugman, 2004)   pertama kali mengenalkan  metode  Rubber  sheet.  Dalam metode  penelitian  Daugman  menggunakan data  set  public  CASIA,  dimana  tingkat gradien  yang  ditemukan  untuk  mendeteksi iris menggunakan  ujungnya  dilakukan dengan  deteksi  tepi  melingkar  untuk lokalisasi iris. Lalu filter Gaussian digunakan untuk  smoothing  dan  integrasi  Operator sepanjang lingkaran iris mata yang digunakan.  Hasilnya  metode  tersebut  dapat
menemukan  lingkaran  digambar  dengan perbedaan tingkat abu-abu yang maksimum.
Selain itu (Ramlee dan Ranjit, 2009) juga  meneliti  tentang  penggunaan  metode prngenalan untuk mendeteksi adanya kolestrol pada iris mata. Dalam penelitian ini mengadopsi  metode  pengenalan  iris  John Daugman dan Libor Masek serta pengobatan alternatif,  iridologi.  Langkah-langkahnya adalah lokalisasi pupil dan Iris, menormalkan Iris (100%) selanjutnya menampilkan  histogram  gambar  untuk mendapatkan sebaran warna nya, lalu OTSU Threshold untuk menentukan batas ambangnya,  ketika  nilai  dari  histogramnya melebihi  ambang  threshold  maka  hasilnya deteksi  cincin  Sodium  dan  sebaliknya.  Dari penelitian  ini  ditemukan  tresholdnya  adalah 139.
Menurut  (D’hiru,  2007)    Iridologi adalah  ilmu  yang  mempelajari  pola  dan susunan  serat  pada  iris  mata,  pemanfaatan iridologi  sebagai  dasar  dalam  diagnosa penyakit,  yang  menyatakan  bahwa  pola  iris dapat  mencerminkan  kesehatan  seseorang dan  mengetahui  keadaan  perubahan  organ manusia.  Iridologi  memberikan  perspektif khusus  terhadap  konsep  kesehatan  dan praktek pengobatan. Hanya dengan memeriksa  tanda-tanda  iris  mata  yang merupakan  idiomatik  ke-iridologian  akan dapat  diungkap  kondisi  jaringan  organ  dan sistem dalam tubuh.
Diagnosis gejala suatu penyakit yang diderita pasien pada umumnya dilakukan tes laboratorium, dimana tes ini cukup mahal dan terkadang  menimbulkan  luka  serta  hasilnya pun  terkadang  lama  untuk diketahui (Songire,  2016).  Diagnosis  gangguan  organ tubuh  manusia  dalam  perkembangannya telah  memunculkan  berbagai  cara,  salah satunya  dengan  memanfaatkan  organ  tubuh manusia.  Salah  satu  pemanfaatan  organ tubuh untuk mendiagnosis adalah melalui iris mata.  Iris  mata  menyimpan  berbagai
informasi segala perubahan dan
ketidakseimbangan tubuh manusia. Gambaran iris mata kanan menggambarkan  separuh  bagian  kanan tubuh,  diantaranya  hati,  pangkreas,  kepala bagian kanan, paru-paru kanan, ginjal kanan, kaki  kanan.  Sedangkan  iris  mata  kiri menggambarkan  bagian  tubuh  sebelah  kiri, seperti  kepala  bagian  kiri,  jantung.  Masing- masing  iris  mata,  baik  kanan  maupun  kiri, dibagi  menjadi  tujuh  zona  lingkaran  yang menggambarkan organ-organ tubuh. Apabila terdapat  bercak  atau  goresan  pada  zona tertentu, diduga ada masalah yang berkaitan dengan  organ  yang  tergambar  pada  zona yang  dimaksud    (Saefurrohman,  2013), seperti tampak pada gambar 1 dan 2.
Gambar 1. Chart Iridology (Jensen, 1985)
Gambar2. Topografis Iris mata dalam 7 zona (D’hiru, 2007)
Iris  mempunyai  sebuah  pigmen, berbentuk  bulat,  dan  membran  kontraktil mata  yang  ditempatkan  diantara  lensa  dan kornea. Iris juga mengatur dan mengendalikan jumlah cahaya yang memasuki  mata  (Songire,  2016).  Dalam proses  deteksi  kolestrol  sampel  mata sangatlah  penting  karena  akan  dianalisis berdasarkan  pada  fitur  yang  diekstrak  dari mata manusia. Citra iris yang diekstraksi ini kemudian digunakan dalam sistem ini untuk memeriksa keberadaan kolestrol.
Citra  Iris  dari  keseluruhan  bagian mata yang tidak diperlukan akan dihilangkan, atau disebut dengan segmentasi. Segmentasi adalah  proses  menghilangkan  bagian  luar dari mata,  yaitu di luar lingkaran iris, untuk mendapatkan  gambar  iris  yang  tepat  dan berguna untuk lokalisasi kolestrol atau lipid. Kualitas  gambar  sangat  penting  untuk mendapatkan  hasil  yang  akurat,  sehingga gambar  harus  bersih  dari  noise  yang  dapat menyebabkan  salah  lokalisasi  daerah  iris. Noise  ini  termasuk  cahaya  refleksi,  serta sudut akuisisi citra (Bhangdiya, 2014).
Dalam perkembangannya pemanfaatan pengolahan citra yang
berkembang  sedemikian  pesatnya  dapat digunakan  sebagai  salah  satu  metoda  yang dapat  digunakan  untuk  mempermudah menentukan  penyakit  melalui  iris  mata. Pengolahan citra pada penelitian ini memaksimalkan  fungsi  filtering  seperti Laplacian  of  gaussian,  median  filter, Gaussian , dan Gabor wavelet (Gonzalez dan woods,  2002),  yang  diharapkan  mampu mengurangi  noise  pada  gambar  sehingga dapat menganalisa lebih detail dan akurat.

## METODE PENELITIAN
Pada bab ini akan diberikan beberapa penjelasan mengenai metode penelitian yang akan diusulkan dalam menentukan manakah metode  filtering  yang  terbaik  untung mengolah  data  set  iris  mata.  Penelitian  ini dilakukan  dengan langkah sebagai berikut:

## Rancangan Penelitian
Metode yang diusulkan pada penelitian  ini  yaitu  menggunakan  metode citra digital dengan membandingkan metode Filtering  manakah  yang  terbaik  berdasarkan nilai  error  rate.  Langkah-langkah  tersebut disusun sedemikian rupa, dan penggambarannya ditunjukkan pada gambar 3 berikut:
Start Preprocessing (resize, cropping, grayscale) Selesai Filtering Median Filter Gaussian Gabor Laplassian of Gaussian Pencarian Nilai Error Rate

## Gambar 3. Flowchart alur penelitian

## Pengumpulan data
Pada  penelitian  ini  data  set  citra  iris diambil  dari  sampel  mata  pasien  lalu  diberi label, ditambah data set public UBIRIS serta medical  website ,  yang  didapat  secara  bebas tersedia  secara  online.  Seperti  di  Casia, UBIRIS, dan klinik iridologi dll.
Kemudian foto iris mata di crop dan di  resize  dengan  ukuran  pixel  (255  x  255) menggunakan  photoshop  CS5  dan  disimpan dalam  format  JPEG.  Berikut  adalah  contoh hasil dari pengumpulan data citra iris mata:

## Gambar 4. Citra Iris Mata

## Analisis Data
(1)Data  input  yang  di  ambil  dari dataset public UBIRIS, dan medical website serta data yang di ambil dari klinik terdekat, kemudian  citra  di  pilih  sesuai  kualitas  citra yang baik. (2) Kemudian citra iris yang telah diubah  menjadi grayscale di  filtering menggunakan laplassian,  gaussian,  median filter, gabor dan laplacian of Gaussian untuk mengurangi noise pada citra. (3) Lalu setiap metode dicari nilai error rate nya, hasil error rate yang  terkecil  maka  disimpulkan  bahwa metode itu yang terbaik untuk pengenalan iris mata.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam bab ini akan dibahas implementasi  dan  analisis  hasil  penelitian perbandingan dari beberapa metode filtering. Yang  pertama  adalah  proses  grayscale  di tunjukkan pada gambar 5 di bawah ini:
(a) Citra asli
(b) Citra Grayscale
Gambar 5. Citra hasil Grayscale

## Filtering
Metode  filtering  atau  restorasi  citra merupakan proses untuk membuat citra yang kualitasnya  turun  akibat  adanya  tambahan derau atau noise agar menjadi mirip dengan keadaan  aslinya.  Di  bawah  ini  contoh penerapan beberapa metode filtering:

## Laplassian of gaussian
Cara  kerja  operator  ini  adalah pertama,  citra  dikonvolusi  dengan  operator Gaussian  bertujuan  untuk  mengaburkan  dan memprlemah  noise.  Namun  pengaburan  itu mengakibatkan pelebaran tepi objek. Kemudian  operator  laplacian  di  terpakan untuk  menemukan  titik  potong  dengan sumbu  x  dalam  fungsi  turunan  kedua  yang bersesuaian  dengan  puncak  dalam  fungsi turunan  pertama.  Kemudian  lokasi  tepi diperoleh dari resolusi sub pixel menggunakan  interpolar  linier.  Operator laplacian  of  Gaussian diperoleh  dari persamaan berikut:
𝐿𝑜𝐺(𝑦, 𝑥) = − [ 𝑥 2 + 𝑦 2 − 𝜎 2 𝜎 4 ] 𝑒𝑥𝑝 −(𝑥 2 +𝑦 2 ) 2𝜎 2
Persamaan  di  atas  menghasilkan  operator LoG  untuk  proses  filtering.  Operator  LoG dengan ukuran 5x5 dan σ = 2.5 dapat dilihat pada tabel 1.

## Tabel 1. Operator LoG
-0.0236 0.0215 0.0418 0.0215 -0.0236 0.0215 0.0927 0.1241 0.0927 0.0215 0.0418 0.1241 0.1600 0.1241 0.0418 0.0215 0.0927 0.1241 0.0927 0.0215 -0.0236 0.0215 0.0418 0.0215 -0.0236 Setelah  operator  LoG  ditemukan, langkah selanjutnya adalah melalukan convolusi terhadap citra dengan persamaan:
g(𝑥, 𝑦) = ∑ ∑ 𝑤(𝑠, 𝑡)𝑓(𝑥 + 𝑠, 𝑦 𝑏 𝑡=−𝑏 𝑎 𝑠=−𝑎 + 𝑡)
g(x,y) merupakan nilai piksel baru, a dan  b  ukuran  operator,  s  dan  t  merupakan koordinat operator.
Jadi hasil nilai pixel tengah baru yang dihasilkan  adalah  g(3,3)=164.3862.  Berikut hasil dari uji coba:
Gambar sebelum filter LoG

## Filter  LoG

## Gambar 6. Citra hasil filter LoG
Dari  hasil  uji  coba  dapat  dilihat bahwa  adanya  sedikit  blur  berada  pada gambar,  yang berfungsi untuk mengaburkan noise  sesuai  sifat  dari  filter  LoG.  Hasil  uji coba  menunjukkan  bahwa  nilai  MSE  dari perbandingan  nilai  citra  asli  dengan  hasil filter LoG sebesar 10.5099.

## Median filter
Median  filter  berfungsi    untuk memperhalus citra dan menghilangkan noise atau  gangguan  yang  berupa  bintik  putih. Median dicari dengan melakukan pengurutan terhadap  nilai  piksel  dari  mask  yang  sudah ditentukan, kemudian dicari nilai tengahnya. Di bawah ini adalah rumus untuk menentukan filter median.
𝑓̂(𝑦, 𝑥) = 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎𝑛 (𝑝,𝑞)∈𝑆 𝑦𝑥 (𝑔(𝑝, 𝑞))
Berikut hasil dari uji coba filter median:
Citra gray filter median

## Gambar 7. Citra hasil filter median
Hasil  uji  coba  menunjukkan  bahwa  nilai MSE  dari  perbandingan  nilai  citra  asli dengan hasl filter median sebesar 18.8566.

## Gaussian
Filter  Gaussian  tergolong  sebagai filter  lolos-rendah  yang  didasarkan  pada fungsi Gaussian. Persamaan untuk memperoleh operator Gaussian adalah:
𝐺(𝑦. 𝑥) = 𝑒 − 𝑥 2 +𝑦 2 2𝜎 2
Berikut hasil dari uji coba filter gaussian:
Citra gray filter gaussian
Gambar 8. Citra hasil filter gaussian
Hasil  uji  coba  menunjukkan  bahwa  nilai MSE  dari  perbandingan  nilai  citra  asli dengan hasl filter Gaussian sebesar 10.9381.

## Gabor
Gabor  merupakan  metode  yang handal  untuk  menghasilkan  fitur  seperti finger code, iris code dan palm. Tiga contoh tersebut  adalah  sederetan  fitur  biometrika yang dihasilkan menggunakan teknik gabor. Berikut adalah contoh hasil filter gabor
Citra gray

## Filter gabor

## Gambar 9. Citra hasil filter gabor
Hasil  uji  coba  menunjukkan  bahwa  nilai MSE  dari  perbandingan  nilai  citra  asli dengan hasl filter gabor sebesar 255.
Dari  hasil  eksperimen  beberapa metode  filtering  dapat  disimpulkan  bahwa
metode
Laplassian of Gaussian
menghasilkan nilai MSE (mean square eror) yang paling rendah di dalam uji pengukuran filtering.  Karna  hasil  tersebut,  LoG  dipilih sebagai  filter  untuk  menghilangkan  noise pada citra iris mata.
Tabel 2. Perbandingan hasil Mean Square eror pengukuran pada metode filtering
No Filtering MSE 1 Laplassian of gaussian 10.5099 2 Median filter 18.8566 3 Gaussian filter 10.9381 4 Gabor filter 255

## PENUTUP
Setelah  melalui  tahap  demi  tahap proses  penelitian  dari  beberapa  metode filtering, pada hasil penelitian membuktikan bahwa  metode  laplassian  of  gaussian memiliki  nilai  MSE  terendah,  sehingga  di simpulkan  bahwa  metode  laplassian  of gaussian merupakan metode yang tepat untuk perbaikan  kualitas  citra  iris  mata,    maka masih  perlu  dilakukan  beberapa  hal  untuk penyempurnaan penelitian lebih lanjut. Oleh karena  itu  penulis  menyarankan,  untuk
membuat  penelitian  yang  tingkatnya  lebih sempurna  meliputi  pemilihan  feature  dan adanya proses klasifikasi agar
memaksimalkan  data  citra  iris  mata  agar bermanfaat khususnya dalam ilmu iridiology dalam  menentukan  suatu  penyakit  yang  ada pada manusia yang dapat dilihat melalui iris mata.
Proses  pengambilan  citra  iris  mata disarankan  menggunakan  perangkat  kamera khusus dengan pencahayaan yang maksimal, agar menghasilkan data citra yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
D’hiru, Iridologi Mendeteksi Penyakit Hanya Dengan  Mengintip  Mata,  Jakarta . Jakarta:  Gramedia  Pustaka  Utama, 2007 .
S.  G.  Songire,  “Automated  Detection  of
Cholesterol Presence using Iris
Recognition Algorithm,” vol. 133, no.
6, pp. 41–45, 2016.
Saefurrohman, “Sistem Penentuan Kolesterol pada  Manusia  dengan  Iridology menggunakan  Deteksi  Tepi  The System  of  Cholesterol  Determination in  Humans  by  Iridology  Edge Detection,” vol. 18, no. 1, pp. 30–40, 2013.
B.  D.  Jensen,  “Iridology  Simplified,  An Introduction  To  The  Science  Of Iridology and its relation to nutrition,” 1985.
V.  Bhangdiya,  “Cholesterol  Presence Detection  Using  Iris  Recognition,” vol. 1, no. May, pp. 0–3, 2014
UBIRIS  Iris  Image  Databse,  available  at. http://iris.di.ubi.pt/ " .
Gonzalez  and  Woods, Digital  Image Processing . Prentice Hall, 2002
J. Daugman, “How Iris Recognition Works,” vol. 14, no. 1, pp. 21–30, 2004.
R.  A.  Ramlee  and  S.  Ranjit,  “Using  Iris
Recognition  Algorithm  ,  Detecting Cholesterol Presence,” 2009.