## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p): 2460-0741
No. 3 Desember 2019

## Analisis Performa Algoritma Segmentasi Pembuluh Darah pada Citra Fundus Retina
Bella Wahmilyana Asril #1 , Maison* 2 , Andreo Yudertha #3
# Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Jambi
1 bellawahmilyanas@gmail.com
3 andreo.y@unja.ac.id
* Program Studi Pendidikan Fisika, FKIP, Universitas Jambi
2 maison@unja.ac.id
Abstrak — Ada banyak penyakit yang bisa di deteksi melalui pembuluh  darah,  seperti  hipertensi,  jantung,  dan  retinopati diabetes. Namun, pendeteksian penyakit melalui retina tidak mudah.  Dokter  harus  mengamati  struktur  pembuluh  darah pada citra fundus retina. Pengamatan secara langsung pada citra  fundus  membutuhkan  waktu  yang  lama  dan  juga beresiko  terjadi  kesalahan.  Dalam  mengatasi  hal  ini,  maka pengolahan  citra  digital  diperlukan  sebagai  upaya  untuk mempermudah  pendeteksian  kelainan  pada  retina  mata. Penelitian ini bertujuan  untuk  melakukan analisis terhadap algoritma  yang  digunakan  pada  proses  segmentasi  citra fundus  retina,  karena  hasil  segmentasi  dari  citra  akan berpengaruh  besar  dalam  proses  klasifikasi  jenis  penyakit pada  retina.  Kesalahan  dalam  pengklasifikasian  jenis kelainan pada retina bisa menyebabkan kesalahan diagnosis dan  kesalahan  pemberian  terapi  yang  tepat  bagi  pasien. Pengolahan  citra  dilakukan  mulai  tahap  pra-pengolahan hingga  segmentasi.  Pengujian  algoritma  dilakukan  pada tahap  segmentasi.  Hasil  pengujian  terhadap  tiga  algoritma menunjukkan  bahwa  metode  pertama  yaitu  Morfologi Rekonstruksi  memiliki  rata-rata  akurasi  sebesar  94,46% dengan standard deviasi 2,94, Coye Filter memiliki rata-rata akurasi  sebesar  94,97%  dengan  standard  deviasi  4,99  dan Kirsch  and  Fuzzy  C-Means  dengan  rata-rata  akurasi 88,73%  dan  standar  deviasi  2,74.  Performa  algoritma  yang paling  baik  tidak  hanya  ditentukan  dari  tingkat  akurasi tetapi juga dari aspek lain yaitu standar deviasi.
Kata  kunci — Algoritma,  Pembuluh  Darah  Retina, Pengolahan Citra, Segmentasi.

## I. P ENDAHULUAN
Mata merupakan salah satu organ penting bagi manusia. Mata  berfungsi  sebagai  indra  pengelihatan  yang  sangat sensitif.  Terjadinya  ketidaknormalan  pada  mata  akan sangat mengganggu manusia dalam menjalankan aktivitas sehari-hari.  Saat  ini,  penyakit  dan  gangguan  mata berjumlah  lebih  dari  200  jenis.  Sebagian  besar  menimpa kaum  berusia  65  tahun  keatas.  Hampir  semua  penyakit mata  tersebut  masih  memungkinkan  untuk  dicegah. Beberapa  penyakit  mata  dapat  diatasi  dengan  diagnosa awal yang tepat sehingga akan memudahkan dalam proses penyembuhannya.[1]
Perubahan  yang  terjadi  pada  citra  retina  menjadi  salah satu tanda seseorang menderita penyakit tertentu. Penyakit yang  dapat  dideteksi  dari  karakteristik  pembuluh  darah retina  seseorang  antara  lain  penyakit  jantung, diabetic retinopathy , stroke ,  penyempitan  pembuluh  nadi  dan hipertensi.[2]  Deteksi  awal  dari  perubahan  ini  sangat penting  untuk  melakukan  intervensi  dini  dan  mencegah pasien dari kehilangan penglihatan. [3]
Pada umumnya dokter spesialis mata mendeteksi tanda- tanda  tersebut  dengan  mengamati  langsung  dari  citra retina yang diambil dengan menggunakan kamera fundus, cara  ini  kurang  efektif  karena  membutuhkan  waktu  yang lama  dan  memungkinkan  terjadi  kesalahan  dalam pengamatan.  Hal  ini  menyulitkan  dokter  spesialis  mata untuk  menentukan  dengan  cepat  terapi  apa  yang  tepat diberikan pada pasien.[4]
Dalam mengatasi hal ini, maka pengolahan citra digital diperlukan sebagai upaya untuk mempermudah pendeteksian kelainan pada retina  mata.  Pemrosesan citra secara  digital  bertujuan  untuk  meningkatkan  kualitas gambar  sehingga  mudah  ditafsirkan  oleh  manusia  atau mesin.[5] Pengolahan citra merupakan suatu metode yang digunakan untuk mengolah gambar sehingga menghasilkan gambar yang sesuai dengan yang diinginkan.  Pengambilan  gambar  dalam  pengolahan  citra ini  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  gambar  dari berkas  yang  sudah  ada,  ataupun  dengan  menggunakan kamera.[6]
Segmentasi  citra  yang  merupakan  bagian  dari pengolahan  citra  digital  merupakan  suatu  proses  untuk memisahkan antara objek yang ingin diamati dengan latar belakang  atau  objek  lain  yang  tidak  diinginkan.  Dengan menerapkan  proses  segmentasi  pada  citra  retina,  maka pembuluh  darah  dari  retina  mata  dapat  dipisahkan  dari latar  belakang  atau  objek  lain  yang  tidak  diinginkan sehingga  bisa  mempermudah  dalam  mendeteksi  kelainan yang ada pada pembuluh darah retina tersebut.
Ada  banyak  teknik  segmentasi  yang  bisa  digunakan. Perkembangan teknik-teknik segmentasi citra ini dilakukan  untuk memperoleh  hasil  yang  lebih  bagus  dan berkualitas. Namun, terkadang segmentasi citra
memberikan  hasil  yang  kurang  memuaskan  pada  suatu citra  tertentu.  Hal  ini  dapat  dipengaruhi  oleh  beberapa faktor  variasi  yang  terdapat  pada  citra  itu  sendiri  seperti pencahayaan,  citra  yang  mengalami  degradasi  atau  citra yang warna nya kabur, dan citra yang berisi noise . [7] Hasil  segmentasi  dari  citra  akan  berpengaruh  besar dalam  proses  klasifikasi  citra.  Proses  klasifikasi  adalah proses  dalam  menentukan  jenis  penyakit  atau  kelainan pada  suatu  retina.  Ada  banyak  algoritma  yang  bisa digunakan dalam proses segmentasi  citra. Pada penelitian ini  akan  dilakukan  suatu  analisis  terhadap  tiga  algoritma segmentasi  yaitu  Morfologi  Rekonstruksi,  Coye  Filter, dan Kirsch and Fuzzy C-Means . Ketiga algoritma tersebut dipilih  karena  untuk  membandingkan  hasil  performa antara  algoritma  yang  sudah  banyak  digunakan  oleh penelitian-penelitian sebelumnya yaitu Morfologi Rekonstruksi  dengan  dua  algoritma  yang  belum  banyak digunakan  yaitu  Coye  Filter  dan  algoritma  yang merupakan  kombinasi  dari  dua  metode  yaitu Kirsch  and Fuzzy C-Means .
Algoritma  pertama  yaitu  Morfologi  Rekonstruksi. Morfologi  rekonstruksi  ( morphology  reconstruction ) merupakan  transformasi  morfologi  yang  melibatkan  dua buah  citra  dan  sebuah structuring  element (bahkan  satu buah  citra  dan  satu  buah structuring  element ).[8] Algoritma  yang  kedua  adalah  Coye  Filter.  Coye filter merupakan  suatu  algoritma  yang  bisa  digunakan  pada proses segmentasi yang dikembangkan oleh Tyler L. Coye. Pada coye filter,  penggunaan  metode  Contrast  Limited Adaptive  Histogram  untuk  meningkatkan  kontras gray image ,  pemeriksaan arcade utama  dari  pembuluh  darah dengan detail bagus melalui pencahayaan yang bagus dan juga menggunakan metode ISODATA untuk  menemukan global threshold untuk  mengkonversi  biner  menuju ekstraksi  pembuluh  darah  terus  menerus  maupun  tidak dengan arcade utama.[9]  Algoritma  terakhir  yaitu Kirsch and Fuzzy C-Means. Detektor tepi kirsch  mendeteksi tepi menggunakan delapan filter yang diterapkan pada gambar dengan nilai maksimum yang dipertahankan untuk gambar akhir.  [10] Fuzzy  clustering adalah  proses  menentukan derajat  keanggotaan,  dan  kemudian  menggunakannya dengan  memasukkannya  kedalam  elemen  data  kedalam satu  kelompok  cluster  atau  lebih.[11]  Analisis  cluster merupakan  teknik  multivariat  yang  mempunyai  tujuan utama  untuk  mengelompokkan  objek-objek  berdasarkan karakteristik yang dimilikinya.[12]
Analisis  mengenai  performa  suatu  algoritma  dalam proses  segmentasi  penting  dilakukan  karena  hasil  dari segmentasi sangat berpengaruh terhadap proses pendeteksian penyakit. Kesalahan dalam proses klasifikasi jenis  kelainan  pada  retina  dapat  menyebabkan  terjadinya kesalahan diagnosis dan kesalahan pemberian terapi  yang tepat bagi pasien. Hal itu menyebabkan analisis mendalam mengenai  algoritma  segmentasi  ini  diperlukan  untuk mengetahui  jenis  algoritma  yang  memiliki  performa terbaik.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  performa ketiga  algoritma  sehingga  didapatkan  algoritma  yang
paling  baik  diantara  ketiganya  sehingga  dapat  membantu para peneliti yang ingin melakukan penelitian lebih lanjut seperti  untuk  mengklasifikasikan  jenis  penyakit  pada retina  mata  maka  dengan  adanya  penilitian  ini  bisa mempermudah  dalam  pemilihan  metode  segmentasi  yang lebih tepat dalam penelitiannya sehingga bisa menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  lebih  baik.  Selain  itu, penelitian  ini  juga  bertujuan  untuk  mempermudah  dan mempercepat  para  medis  dalam  mendiagnosis  penyakit pasien melalui pembuluh darah retina mata.
Penelitian  ini  tidak  hanya  menampilkan  hasil  akurasi dari masing-masing algoritma seperti yang telah dilakukan pada  penelitian-penelitian  sebelumnya,  tetapi  juga mengangkat  aspek  lain  yang  bisa  membantu  dalam menganalisa  performa  algoritma  agar  didapatkan  suatu algoritma yang memiliki performa paling baik.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Secara garis besar, penelitian ini terbagi menjadi empat tahapan,  yaitu  akuisisi  citra,  pra-pengolahan,  segmentasi, dan  validasi.  Tahapan  Penelitian  dapat  dilihat  pada Gambar 1.

## Gambar. 1 Tahapan penelitian

## A. Akuisisi Citra
Akuisisi citra dilakukan untuk mendapatkan data wajah yang digunakan sebagai input data.[13] Pada penelitian ini digunakan citra fundus retina mata sebanyak 20 citra yang disimpan  dalam database  Digital  Retinal  Images  for Vessel  Extraction (DRIVE).  Dalam  database  DRIVE  ini juga disimpan data hasil analisis para ahli  yang dijadikan sebagai gold standard dan digunakan sebagai acuan untuk memvalidasi  keakuratan  hasil  segmentasi  dari  algoritma yang digunakan.
Database tersebut diperoleh dari website http://www.isi.uu.nl/Research/Databases/DRIVE/ data merupakan  hasil  dari  program  screening  retinopati diabetik  di  Belanda.  Populasi  screening  terdiri  dari  400 subyek  diabetes  antara  25-90  tahun.  Gambar  diperoleh
dengan  menggunakan  kamera  Canon  CR5  non-mydriatic 3CCD dengan bidang pandang 45 derajat. [14]

## B. Pra-pengolahan
Pra-pengolahan  digunakan  untuk  menghilangkan noise pada  citra  retina  dan  untuk  meningkatkan  nilai  kontras citra  pada  citra  fundus.  Menurut  Yuwono  Indro Atmojo[15] pra-pengolahan bertujuan untuk memperbaiki kualitas citra sehingga sesuai dengan penyajian data yang diinginkan.  Selain  itu,  pra-pengolahan  juga  digunakan untuk  koreksi  normalisasi  dan  kecerahan  citra  dalam meningkatkan akurasi di proses selanjutnya.[16] Beberapa proses yang dilakukan dalam proses pra-pengolahan yaitu green  chanel,  grey  scaling,  contras  limited  adaptive histogram equalization (CLAHE), dan filter.
Citra  berwarna  biasanya  memiliki  dua  dimensi. Dimensi  ini dinyatakan dalam  bentuk jumlah pixel dalam baris dikalikan dengan jumlah pixel dalam kolom. Artinya setiap  citra  memiliki  jumlah pixel sebanyak  hasil perkalian jumlah pixel di baris dan di kolom. Setiap pixel mengandung  informasi  komponen  warna  merah  ( red ), hijau  ( green ),  dan  biru  ( blue ).[17] Green  chanel merupakan  proses  merubah  citra  berwarna  menjadi  citra dengan kanal hijau saja dan grey scaling digunakan untuk merubah citra  menjadi skala keabuan. Keduanya berujuan untuk  memperjelas  citra  pembuluh  darah.  Sedangkan tujuan  penggunaan  metode  CLAHE  adalah  untuk menajamkan kualitas citra.  [18]  Proses terakhir pada pra- pengolahan  yaitu  filter  yang digunakan untuk menghapus noise pada citra.

## C. Segmentasi
Citra  retina  biasanya  menjadi  kurang  bagus  karena adanya noise yang  disebabkan  oleh  pencahayaan  dan variasi  kontras  sehingga  meyulitkan  ektraksi  pembuluh. Dalam  mengatasi  hal  tersebut  maka  diperlukan  adanya pra-pengolahan  yang  efisien.[19]  Setelah  hasil  dari  pra- pengolahan didapatkan, kemudian citra diolah pada tahap segmentasi.  Segmentasi  adalah  sebuah  proses  pemisahan antara objek yang akan diteliti dengan latar belakang yang tidak diinginkan.
Segmentasi citra merupakan tahapan yang pertama kali dilakukan  sebelum  tahapan  analisis  citra  dalam  proses pengenalan  citra  dari  suatu  inputan  tertentu.  Fungsi  dari segmentasi  citra  yaitu  membagi  citra  kedalam  wilayah- wilayahnya (region) berdasarkan kesamaan yang dimilikinya  baik  berupa  tekstur,  warna,  bentuk,  dan  lain sebagainya.[20]  Pada  penelitian  ini,  ada  satu  teknik  yang digunakan  pada  proses  segmentasi  yaitu thresholding. Thresholding merupakan  teknik  utama  dalam  analisis similaritas.  Dengan  menentukan ambang  batas  yang tepat untuk  setiap  pengolahan  citra  yang  dapat  menghasilkan suatu  citra  dengan  level  biner.[21]  Setiap  piksel yang memiliki  nilai  diatas  nilai  ambang    adalah  objek  yang diinginkan  dan  yang  berada  dibawah  nilai  ambang menjadi    latar  belakang.  Kemudian  proses  segmentasi dilanjutkan  dengan  menggunakan  algoritma  segmentasi. Pada  penelitian  ini  algoritma  yang  digunakan  adalah
morfologi rekonstruksi, coye filter, dan kirsch and fuzzy c- means. Proses Segmentasi dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar. 2 Proses segmentasi

## D. Validasi
Dalam menentukan baik atau tidaknya hasil segmentasi, maka  diperlukan  validasi  dengan  menggunakan  ground truth  dari  segmentasi  pembuluh  darah  citra  retina.  Pada database  telah  disimpan  data  hasil  analisis  para  ahli  yang dijadikan  sebagai gold  standard yang  bisa  digunakan sebagai  acuan  untuk  memvalidasi  keakuratan  hasil segmentasi dari metode yang digunakan.
Validasi hasil penelitian digunakan untuk menunjukkan kemampuan  metode  yang  digunakan.  Dalam  evaluasi  ini, persentase  nilai  akurasi  dihitung  dengan  menggunakan data  hasil  segmentasi.  Persentase  akurasi  dapat  dihitung dengan persamaan (2-1).
% 100 %      
TN FP FN TP TN TP
Accuracy …......(2-1)
TP  merupakan  nilai  yang  sebenarnya positive dan diprediksi positive .  TN  merupakan  nilai  yang  sebenarnya negative dan  diprediksi negative. Sedangkan FP merupakan  nilai  yang  sebenarnya negative namun diprediksi positive dan  yang  terakhir  FN  merupakan  nilai yang sebenarnya positive namun diprediksi negative . Proses  dalam  menentukan  akurasi  yaitu  dengan  cara matching atau  mencocokkan  pixel  dari  citra  hasil segmentasi  yang  diperoleh  saat  ini  dengan gold  standard yang  sudah  ada  pada database sehingga  didapatkan  hasil TP,  TN,  FP,  dan  FN.  Dalam  proses matching ini  kedua citra  yang  akan  dicocokan  harus  memiliki  ukuran  yang sama agar hasil akurasi dapat diperoleh dengan tepat.
Selain  akurasi,  standar  deviasi  juga  digunakan  dalam proses  analisis  untuk  menentukan  algoritma  mana  yang memiliki  kemampuan  terbaik.  Nilai  standar  deviasi  juga dapat dihitung dengan persamaan (2-2).
) 1 ( ) ( 1 1 2 1 2
       n n x x n s n i n
i i …………………...(2-2)
n  merupakan  ukuran  sampel  dengan  x  adalah  rata-rata dan xi merupakan nilai x ke-i.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Pra-Pengolahan dan Segmentasi
Citra  yang  digunakan  pada  proses  pra-pengolahan adalah  citra  fundus  retina  mata  yang  terdapat  pada database  DRIVE.  Pada  tahap  ini  dilakukan  proses peningkatan  nilai  kontras  antara  pembuluh  darah  dengan latar belakang agar mempermudah pada proses segmentasi.
Sistem  dimulai  dari  masukan  citra  fundus  RGB, kemudian  dilakukan  proses  pemilihan  komponen  warna. Tujuan dari proses  ini adalah untuk mendapatkan kontras yang terbaik dari masing-masing channel RGB.[22] Kanal hijau  atau green  chanel dipilih  karena  pada  kanal  ini pembuluh  darah  terlihat  lebih  jelas  dibandingkan  dengan kanal  lainnya.  Proses  ini  digunakan  pada  Morfologi Rekonstruksi dan Kirsch and Fuzzy C-Means. Tahapan  selanjutnya  ialah  proses gray  scaling. Proses gray scaling ini digunakan dalam metode Coye Filter dan Kirsch  and  Fuzzy  C-Means .  Pada Kirsch  and  Fuzzy  C- Means, setelah citra dirubah ke green chanel citra fundus tersebut  kemudian  dirubah  lagi  ke  skala  keabuan. Sedangkan  pada  Coye  Filter  tidak  menggunakan green chanel melainkan  langsung  dirubah  ke gray  scaling. Tahapan  ini  bertujuan  untuk  menambahkan  nilai  kontras antara  pembuluh  darah  dengan  latar  belakangnya  agar pembuluh darah terlihat lebih jelas.
Tahap  pra-pengolahan  berikutnya  adalah Contras Limited  Adaptive  Histogram  Equalization atau  disingkat dengan  CLAHE.  Proses  ini  juga  digunakan  untuk meningkatkan kontras antara pembuluh darah dengan latar belakangnya.  CLAHE  digunakan  setelah  citra  dirubah  ke green  chanel ataupun gray  scaling. Hasil  dari  proses CLAHE akan  menimbulkan noise-noise pada citra retina. Dalam  upaya  untuk  menghapus noise tersebut  maka digunakan suatu filter yang berfungsi untuk menghilangkan noise tersebut.
Setelah  hasil  pra-pengolahan  didapat  maka  dilakukan proses  selanjutnya  yaitu  segmentasi.  Teknik thresholding merupakan  proses  pertama  yang  digunakan  untuk mengolah  citra  pada  tahap  segmentasi.  Selanjutnya  citra diolah  lagi  dengan  menggunakan  algoritma  segmentasi yang  akan  diuji.  Citra  asli  dan  hasil  segmentasi  dapat dilihat pada Gambar. 3.

## B. Analisis Hasil Validasi Performa Algoritma
Tujuan  dari melakukan  validasi  adalah  untuk mengetahui  seberapa  baik  suatu  metode  itu  dalam melakukan  proses  segmentasi.  Validasi  dilakukan  dengan menggunakan  persamaan  (2-1)  sehingga  diperoleh  hasil nilai persentase akurasi.
(a) (b) (c) (d)
Gambar.  3  (a)  Citra  asli  (b)  Morfologi  rekonstruksi  (c)  Coye  Filter  (d) Kirsch and Fuzzy C-Means
Selain  itu,  nilai  penunjang  yang  digunakan  dalam menganalisis  metode  mana  yang  memiliki  performa terbaik  adalah  dengan  mengetahui  nilai  standar  deviasi. Nilai tersebut didapatkan dari persamaan (2-2).
TABEL I P ERSENTASE N ILAI A KURASI P ADA M ORFOLOGI R EKONSTRUKSI Citra Ke- Akrasi Citra Ke- Akurasi 1 96,56% 11 95,33% 2 95,56% 12 95,45% 3 84,80% 13 96% 4 95,07% 14 87,35% 5 95,29% 15 95,57% 6 95,23% 16 94,29% 7 95,70% 17 94,53% 8 95,20% 18 94,99% 9 95,66% 19 94,83% 10 95,88% 20 95,96% Rata- rata 94,46% Std deviasi 2,944445
Pada  tabel  1  terlihat  bahwa  hasil  Morfologi Rekonstruksi  dalam  melakukan  proses  segmentasi  pada setiap citra akan menghasilkan nilai akurasi yang berbeda. Hal  ini  dikarenakan  setiap  citra  memiliki  serat  dan percabangan pembuluh darah yang berbeda-beda. Semakin  kompleks  bentuk  pembuluh  darah  suatu  citra maka  akan  semakin  sulit  untuk  melakukan  proses segmentasi  sehingga  akan  menghasilkan  nilai  akurasi yang  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  citra  yang memiliki percabangan pembuluh darah sederhana. Ini juga menunjukkan  bahwa  kemampuan  suatu  metode  dalam
mensegmentasikan citra tidak akan sama, melainkan akan berbeda-beda tergantung dari kompleksitas citra tersebut.
Rata-rata  akurasi  dari  Morfologi  Rekonstruksi  adalah 94,46%  dan  standar  deviasi  sebesar  2,944445.  Nilai  dari standar  deviasi  ini  menunjukkan  seberapa  besar  sebaran data dari nilai akurasi masing-masing citra. Semakin kecil nilai  standar  deviasi  maka  semakin  bagus  sebaran  data antara  masing-masing  citra,  bahkan  jika  nilai  standar deviasi  bisa  mencapai 0  berarti  menunjukkan  nilai semua data sama dengan nilai rata-rata.
TABEL IIIII P ERSENTASE N ILAI A KURASI P ADA C OYE F ILTER Citra Ke- Akrasi Citra Ke- Akurasi 1 98,25% 11 98,94% 2 98,45% 12 91,96% 3 99,15% 13 99% 4 94,78% 14 90,23% 5 96,24% 15 84,88% 6 97,25% 16 89,58% 7 91,09% 17 85,09% 8 89,15% 18 98,60% 9 98,75% 19 99,19% 10 99,07% 20 99,33% Rata- rata 94,97% Std deviasi 4,9901583
Pada tabel  2  terlihat bahwa rata-rata akurasi dari  Coye Filter  adalah  94,97%  dengan  standar  deviasi  sebesar  4, 9901583.  Nilai  dari  standar  deviasi  ini  menunjukkan seberapa  besar  sebaran  data  dari  nilai  akurasi  masing- masing citra. Nilai standar deviasi dari Coye Filter adalah yang  tertinggi  dari  ketiga  algoritma  yang  ada.  Hal  ini dikarenakan  ada  beberapa  citra  yang  memiliki  nilai akurasi  berkisar  pada  angka  delapan  puluh,  sedangkan banyak  citra  yang  lain  memiliki  akurasi  diatas  Sembilan puluh persen.
Nilai akurasi pada Coye  Filter  juga  berbeda-beda pada setiap citra. Hal ini juga dikarenakan setiap citra memiliki serat dan percabangan pembuluh darah yang berbeda-beda. Namun nilai rata-rata akurasi pada Coye Filter lebih tinggi dibandingkan  dengan  dua  metode  yang  lain,  meskipun antara  Coye  Filter  dengan  Morfologi  Rekonstruksi  hanya berbeda 0,51%.
Dari  hasil  pengujian  terhadap  ketiga  algoritma, Morfologi  Rekonstruksi  merupakan  algoritma  yang memiliki  performa  paling  bagus  dibandingkan  dua algoritma  lainnya.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  hasil  akurasi dan  standard  deviasi  pada  tabel  1,2  dan  3.  Morfologi Rekonstruksi  memiliki  standard  deviasi  yang  paling rendah  sehingga  menunjukkan  bahwa  algoritma  ini cenderung  stabil  dalam  melakukan  proses  segmentasinya dilihat  dari  hasil  akurasi  tiap-tiap  citra  yang  tidak  jauh berbeda antara satu citra dengan yang lainnya. Sedangkan
pada  Coye  Filter,  walaupun  memiliki  rata-rata  akurasi yang  tinggi,  namun  algoritma  ini  juga  memiliki  nilai standar  deviasi  yang  tinggi  yang  berarti  bahwa  tingkat akurasi  antara  citra  yang  satu  dengan  yang  lainnya mempunyai  perbedaan  yang  cukup  besar  sehingga menunjukkan  bahwa  algoritma  ini  tidak  cukup  stabil dalam melakukan proses segmentasi. Kemudian algoritma Kirsch and Fuzzy C-Means yang mempunyai nilai standar deviasi  yang paling rendah karena sebaran data dari hasil akurasi  masing-masing  citra  yang  bagus,  tetapi  algoritma ini tidak dapat dijadikan sebagai algoritma yang memiliki performa  terbaik  karena  memiliki  nilai  rata-rata  akurasi yang paling rendah.
TABEL IVVI
P ERSENTASE N ILAI A KURASI P ADA K IRSCH AND F UZZY C-M EANS Citra Ke- Akrasi Citra Ke- Akurasi 1 91,15% 11 91,69% 2 89,85% 12 90,65% 3 84,43% 13 90% 4 86,06% 14 80,43% 5 87,86% 15 90,02% 6 88,63% 16 88,40% 7 90,16% 17 86,04% 8 88,41% 18 90,24% 9 89,58% 19 90,06% 10 89,01% 20 91,86% Rata- rata 88,73% Std deviasi 2,7377161

## C. Analisis Perbandingan Citra pada Hasil Segmentasi
Pembuluh  darah  yang  terlihat  besar  dan  tebal  adalah Vena.  Sedangkan  pembuluh  darah  yang  terlihat  tipis  dan halus  adalah  Arteri.  Gambar  asli  dari  citra  fundus  retina sebelum  dilakukan  proses  segmentasi  dapat  dilihat  pada Gambar 4.
Gambar  5  merupakan  perbandingan  hasil  segmentasi serta gold  standard .  Berdasarkan  pengujian  terhadap ketiga algoritma yang telah dilakukan, ketiganya tidak ada yang  berhasil  mensegmentasikan  Arteri  secara  sempurna, dapat  dilihat  dari  hasil  segmentasi  yang  berbeda  dengan gold  standard yang  memiliki  banyak  pembuluh  darah halus.
Nilai  akurasi  masing-masing  citra  pada  Gambar  5 secara  berurutan  dari  (b),  (c),  dan  (d)  yaitu  96,56%, 98,25%,  91,15%.  Ketiganya  memiliki  nilai  akurasi  diatas 90%.  Nilai  akurasi  yang  paling  rendah  adalah  pada algoritma Kirsch  and  Fuzzy  C-Means terlihat  pada  hasil citra  yang  tidak  terlalu  baik  dibandingkan  dengan  hasil citra  pada  Morfologi  Rekonstruksi  dan  Coye  Filter  yang lebih mendekati gold standard.
Gambar. 4 Citra fundus
(a) (b) (c) (d)
Gambar. 5 (a) Gold standard (b) Morfologi Rekonstruksi (c) Coye Filter (d) Kirsch and Fuzzy C-Means
Citra  pada  Gambar  6  merupakan  citra  ke-14  dari  20 citra yang ada. Nilai akurasi berurutan dari (b) hingga (d) adalah  87,35%;  90,23%;  80,43%.  Nilai  ini  berbeda  dari nilai  akurasi  pada  citra  sebelumnya  karena  citra  ini memiliki  percabangan  pembuluh  darah  yang  lebih kompleks dibandingkan pada citra sebelumnya. Arteri dan Vena  pada  citra  ini  memiliki  pola  yang  lebih  rumit.  Hal itu menyebabkan proses segmentasi menjadi semakin sulit. Terlihat jelas pada Gambar. 6 bahwa Kirsch and Fuzzy C- Means memiliki hasil segmentasi dengan pola yang sangat tidak  beraturan  dan  berbeda  jauh  dari gold  standard sehingga  menyebabkan  nilai  akurasinya  sangat  rendah. Akurasi  tertinggi  diperoleh  Coye  Filter,  hasil  segmentasi memperlihatkan bahwa pola yang dibentuk oleh algoritma Coye Filter  lebih  mendekati hasil gold  standard sehingga tingkat  akurasinya  lebih  tinggi.  Selanjutnya  disusul  oleh Morfologi  Rekonstruksi  dengan  hasil  segmentasi  dan akurasi yang tidak jauh berbeda dari Coye Filter.
Dari  dua  sample  citra  diatas  maka  dapat  diketahui bahwa  suatu  algoritma  dalam  melakukan  proses segmentasi akan menghasilkan nilai akurasi yang berbeda- beda  pada  setiap  citra  yang  diolah  karena  struktur pembuluh  darah  pada  setiap  retina  yang  berbeda-beda. Setiap  orang  memiliki  pola  pembuluh  darah  yang berbeda-beda  pada  retina  mata,  mulai  dari  pola  yang sederhana  sampai  pola  yang  sangat  kompleks  sehingga
tingkat  kesulitan  dalam  melakukan  segmentasi  juga berbeda-beda.  Semakin  sederhana  pola  pembuluh  darah maka  proses  segmentasi  akan  semakin  mudah  dan  bisa menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  tinggi,  tetapi  semakin kompleks  pola  pembuluh  darah  maka  proses  segmentasi akan  menjadi  semakin  sulit  dan  tingkat  akurasi  akan berkurang. Rata-rata ketiga algoritma mampu
mensegmentasikan  Vena  (pembuluh  darah  yang  lebar) dengan baik, namun kurang berhasil dalam mensegmentasikan  Arteri (pembuluh darah halus) dengan baik.
(a) (b) (c) (d)
Gambar. 6 (a) gold standard (b) Morfologi Rekonstruksi (c) Coye Filter (d) Kirsch and Fuzzy C-Means

## IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  maka dapat diambil kesimpulan yaitu:
1. Dalam  melakukan  proses  segmentasi  maka diperlukan  tahap  pra-pengolahan  citra  yang meliputi green  chanel,  gray  scaling,  contras limited  adaptive  histogram  equalization, dan  filter untuk  meningkatkan  kontras  antara  pembuluh darah dengan latar belakangnya agar mempermudah proses segmentasi.
2. Performa  algoritma  yang  paling  baik  tidak  hanya ditentukan  dari  tingkat  akurasi  tetapi  juga  dari aspek lain yaitu standar deviasi.
3. Algoritma  yang  memiliki  performa  paling  baik adalah Morfologi Rekonstruksi dengan berdasarkan  hasil  pertimbangan  nilai  rata-rata tingkat  akurasi  yang  tinggi  dan  nilai  rata-rata standar deviasi yang rendah.
4. Hasil  performa  untuk  masing-masing  algoritma yaitu,  Morfologi  Rekonstruksi  dengan  rata-rata akurasi sebesar  94,46%  dan  rata-rata  standar deviasi  2,94,  Coye  Filter  dengan  rata-rata  akurasi sebesar  94,97%  dan  standar  deviasi  4,99,  dan
Kirsch  and  Fuzzy  C-Means dengan  rata-rata akurasi sebesar 88,73% dan standar deviasi 2,74.

## B. Saran
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  maka saran  yang  dapat  diberikan  yaitu  diharapkan  penelitian selanjutnya  dapat  mengkombinasikan  diantara  ketiga algoritma  ini  agar  dapat  menghasilkan  nilai  akurasi  yang lebih tinggi dan standar deviasi yang lebih rendah.

## R EFERENSI
[1] M.  Santoso,  T.  Indriyani,  and  R.  E.  Putra,  “Deteksi Microaneurysms  Pada  Citra  Retina  Mata  Menggunakan Matched Filter,” J. Inf. Technol. , vol. 2, pp. 59–68, 2017.
[2] W.  Cahyaningrum,  R.  C.  Wihandika,  and  A.  W.  Widodo, “Segmentasi Pembuluh Darah Pada Citra Retina Menggunakan Algoritme Multi-Scale Line Operator dan Preprocessing Data,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  2,  no. February, 2018.
[3] U.  T.  Nguyen,  A.  Bhuiyan,  L.  A.  Park,  and  K. Ramamohanarao, “An  effective  retinal  blood  vessel segmentation method using multi-scale line detection,” 2013.
[4] I. K.  G. D. Putra and I.  G. Suarjana, “Segmentasi citra retina digital  retinopati  diabetes  untuk  membantu  pendeteksian mikroaneurisma 1),” Teknol. Elektro , vol. 9, no. 1, 2010.
[5] H.  Bethaningtyas,  Suwandi,  and  C.  D.  Anggraini,  “Sistem Klasifikasi Kondisi Pita Suara dengan Metode Decision Tree,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 2, pp. 168–174, 2019.
[6] G. L. Djavendra, S. Aisyah, and E. R. Jamzuri, “Desain sistem pengatur  lampu  lalu  lintas  dengan  identifikasi  kepadatan kendaraan  menggunakan  metode  subtraction,” J.  Nas.  Tek. Elektro , vol. 7, no. 2, pp. 130–137, 2018.
[7] I.  M.  B.  Adnyana,  I.  K.  Gede,  D.  Putra,  I.  Putu,  and  A.
Bayupati, “Segmentasi Citra Berbasis Clustering Menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means,” J. Teknol. Elektro , vol. 14, no. 1, pp. 16–20, 2015.
[8] R.  C.  Gonzales  and  R.  E.  Woods, Digital  Image  Processing Using Matlab , 2nd ed. United Stated of America: Prentice Hall, 2004.
[9] R. Jadhav and M. Narnaware, “Segmentation Of Bright Region Of  The  Optic  Disc  For  Eye  Disease  Prediction  Rahul  Jadhav and Manish Narnaware,” pp. 1696–1707, 2018.
[10] H.  B.  Kekre  and  S.  Gharge,  “Image  Segmentation  using Extended  Edge  Operator  for  Mammographic  Images,” Int.  J. Comput.  Sci.  Eng. ,  vol.  02,  no.  June  2014,  pp.  1086–1091,
2010.
[11] P.  Valarmathie  and  K.  Dinakaran,  “Hybrid  Fuzzy  C-Means Clustering Technique for Gene Expression Data,” vol. 1, no. 1, pp. 33–37, 2009.
[12] H.  Priyatman,  F.  Sajid,  and  D.  Haldivany,  “Klasterisasi Menggunakan Algoritma K-Means Clustering untuk Memprediksi  Waktu  Kelulusan,” J.  Edukasi  dan  Penelit. Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 62–66, 2019.
[13] C. Suhery and I. Ruslianto, “Identifikasi Wajah Manusia untuk Sistem  Monitoring  Kehadiran  Perkuliahan  menggunakan Ekstraksi  Fitur  Principal  Component  Analysis  (  PCA  ),” J.
Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 9–15, 2017.
[14] (2004) Digital  Retinal  Images  for  Vessel  Extraction (DRIVE) database website [Online]. Available:
http://www.isi.uu.nl/Research/Databases/DRIVE/
[15] P. Pola, S. Pelangi, and Y. I. Hatmojo, “Implementasi Wavelet Haar  dan  Jaringan  Tiruan  Pada,” J.  Nas.  Tek.  Elektro  dan Teknol. Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 58–62, 2014.
[16] R.  A.  Aras,  T.  Lestari,  H.  A.  Nugroho,  and  I.  Ardiyanto, “Segmentation of retinal blood vessels for detection of diabetic retinopathy : A review,” vol. 1, pp. 33–41, 2016.
[17] I. Awaludin and A. Khairunisa, “Aplikasi Grafologi dari Huruf ‘  t  ’  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan,” J.  Nas.  Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 3, pp. 2–6, 2015.
[18] R.  T.  Wahyuningrum,  I.  K.  E.  Purnama,  and  M.  H.  Purnomo, “Peningkatan  Akurasi  Segmentasi  Tulang  Femur  dan  Tibia pada  Citra  Radiograf  Menggunakan  AASM,” J.  Nas.  Tek.
Elektro dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 2, pp. 196–203, 2019.
[19] K.  Bahadarkhan,  A.  A.  Khaliq,  and  M.  Shahid,  “A Morphological  Hessian  Based  Approach  for  Retinal  Blood Vessels  Segmentation  and  Denoising  Using  Region  Based Otsu Thresholding,” pp. 1–19, 2016.
[20] A. P. A.M and Murinto, “Segmentasi Citra Batik Berdasarkan Fitur  Tekstur  Menggunakan  Metode  Filter  Gabor  Dan  K  - Means,” J. Inform. , vol. 10, no. January, pp. 1173–1179, 2016.
[21]
R.  Rahmadewi  and  R.  Kurnia,  “Klasifikasi  penyakit  paru berdasarkan citra rontgen dengan metoda segmentasi sobel,” J. Nas. Tek. Elektro , vol. 5, no. 1, pp. 7–12, 2016.
[22] D.  Sutaji,  C.  Fatichah,  and  A.  Navastara,  “Segmentasi Pembuluh  Darah  Retina  Pada  Citra  Fundus  Menggunakan Gradient Based Adaptive Thresholding Dan Region Growing,” J. Ilm. Teknol. Sist. Inf. , vol. 2, pp. 105–116, 2016.