SISTEM DETEKSI KATARAK MENGGUNAKAN METODE EKSTRAKSI INDEKS WARNA DENGAN KLASIFIKASI JARAK EUKLIDEAN
Gede A. Wiguna 1 , Jannes B. Selly 2 dan Ramacos Fardela 3
1 Pendidikan Informatika, STKIP Citra Bina Nusantara, NTT 85111
2 DIII Kebidanan STIKES Citra Husada Mandiri-Kupang, NTT 85111
3 Prodi Teknik Komputer STT Payakumbuh, Padang 26227
Email korespondensi : gede.arya@cbn.ac.id

## ABSTRAK
Mata  merupakan  bagian  dari  organ  manusia  yang  berfungsi  untuk  melihat.  Meningkatnya  usia  dapat menyebabkan  menurunnya  kejernihan  lensa  dan  terjadinya  katarak.  Penyakit  katarak  tidak  dapat dicegah,  namun  dapat  disembuhkan  melalui  operasi.  Di  Indonesia,  khususnya  pada  provinsi  Nusa Tenggara  Timur  (NTT)  prevalensi  katarak  sebesar  2,3%  dengan  tiga  alasan  utama  penderita  katarak belum dioperasi adalah karena ketidaktahuan (41,4%), ketidakmampuan (14,1%), dan ketidakberanian (5,7%). Hal ini akan membuat kebutaan akibat katarak cukup tinggi karena banyak penderita katarak tidak mengetahui dirinya mempunyai penyaki katarak, Oleh karena itu perlunya sistem deteksi katarak sehingga  bisa  dilakukan  tindak  lanjut  lebih  cepat.  Tujuan  penelitian  ini merancang  sistem  deteksi katarak  menggunakan  metode  ekstraksi  indeks  warna  RGB  dengan  klasifikasi  jarak  Euclidean. Peralatan yang digunakan untuk menghasilkan citra digital adalah kamera Nikon D90 12,3 Megapixel dengan  lensa AFD  Nikon  50  mm  F1.8. Hasil  yang  diperoleh  menunjukkan  bahwa  metode  jarak Euklidean  ini  mampu  untuk  membedakan  citra  mata  katarak matur , imatur dan  mata  normal  dengan akurasi 89,47%. Sistem ini dapat menjadi salah satu alternatif untuk deteksi penyakit katarak berbasis pengolahan citra digital.
Kata Kunci : deteksi katarak, ekstraksi warna, jarak Euclidean

## 1. PENDAHULUAN
Peran  mata  sangat  penting  dalam kehidupan  manusia.  Mata  merupakan bagian  dari  organ  manusia  yang  berfungsi untuk  melihat.  Mata  pada  manusia  adalah sistem optik kompleks yang mengumpulkan cahaya dari lingkungan sekitarnya.
Intensitas  cahaya  diatur  melalui  diafragma yang  kemudian  difokuskan  melalui  lensa mata.  Intensitas  cahaya  tersebut  masuk melalui  pupil  dan  membentuk  sebuah gambar pada retina.
Lensa mata berfungsi untuk memfokuskan  cahaya  yang  masuk  mata. Lensa  mata  merupakan  kapsul  elastis  yang terdiri  dari  jaringan  seluler  gradien  indeks yang  tidak  seragam[1].  Kapsul  elastis  ini yang  dapat  menyebabkan  daya  akomodasi pada  lensa  mata.  Daya  akomodasi  lensa adalah  kemampuan  mata  untuk  dapat memfokuskan  pada  jarak  dekat  dan  jauh.
Ilustrasi daya akomodasi mata di tunjukkan pada Gambar 2.
Gambar  2.  Pengaruh  akomodasi  mata  pada bentuk dan posisi lensa mata [1] .
Seiring bertambahnya usia dan adanya  paparan  yang  terus-menerus  oleh agen  dari  luar,  menyebabkan  gangguan mekanisme proteksi antioksidan lensa mata sehingga  terjadi  akumulasi  radikal  bebas yang  berlebihan[2].  Reaksi  radikal  bebas dengan lipid membran sel lensa dan protein akan  menyebabkan cross-linking lipid  dan protein, agregasi protein lensa, peningkatan
protein  tidak  larut  air  ( water  insoluble protein )  sehingga  menyebabkan  kejernihan lensa menurun dan terjadi katarak[2].
Katarak  disebut  bular,  yang  memiliki arti  penglihatan  yang  tertutup  air  terjun akibat  lensa  yang  keruh.  Kekeruhan tersebut  terjadi  pada  serabut  atau  bahan lensa  di  dalam  kapsul lensa.  Kekeruhan ini akibat  hidrasi  cairan  lensa,  atau  denaturasi protein  lensa  serta  akibat  gangguan metabolisme  normal  lensa  yang  dapat timbul  pada  usia  tertentu[3].  Jadi  katarak merupakan  salah  satu  keadaan  patologik lensa, dimana lensa menjadi keruh
Berdasarkan  maturitasnya,  katarak dapat dibagi menjadi empat   yaitu insipien, imatur,  matur dan hipermatur [3].  Katarak imatur warna  keputihan  yang  muncul  di dalam  pupil  lebih  sedikit  dibandingkan dengan matur dan hipermatur [4].  Katarak imatur merupakan  kondisi  yang  belum serius. Katarak hipermatur warna keputihan dalam  pupil  sangat  banyak  dan  dapat menyebabkan  lensa  mata  berhenti  untuk bekerja.  Kondisi  ini  sangat  berbahaya karena  bisa  menyebabkan  kebutaan  jika tidak dilakukan operasi. Gambar  2. menunjukkan  contoh  dari  berbagai  kondisi katarak.
Normal Imamatur Matur
Hipermatur Gambar 3. Gambaran mata normal dan mata Katarak [4] .
Di  Indonesia,  khususnya  provinsi Nusa  Tenggara  Timur  (NTT)  prevalensi katarak  sebesar  2,3%.  Tiga  alasan  utama penderita  katarak  belum  dioperasi  adalah karena ketidaktahuan (41,4%), tidak mampu membiayai (14,1%), dan ketidakberanian  (5,7%)  [5].   Hal  ini  berarti
bahwa kebutaan akibat katarak cukup tinggi karena  banyak  penderita  katarak  tidak mengetahui  dirinya  mempunyai  penyaki katarak.  Oleh  karena  itu  perlunya  sistem deteksi  katarak  sehingga  bisa  dilakukan tindak lanjut lebih cepat.
Penelitian  deteksi  katarak  berbasis citra  digital  sudah  dialkukan  diantaranya yaitu menggunakan analisis statistik tekstur dan  K-Nearest  Neighbor  dengan  akurasi pengujian  sebesar  94,5%[6].  Selain  itu penelitian  katarak  berbasis  citra  digital menggunakan  histogram  diperoleh  nilai akurasi  79,03%  dalam  kondisi  bebas  dan 88,47%  dalam  kondisi  mata  tegak  lurus dengan  kamera  [7].  Pada  penelitian  ini dibuat sistem deteksi katarak menggunakan metode  ekstraksi  indeks  warna  RGB dengan klasifikasi jarak Euclidean. Diharapkan  metode  ini  dapat  mendeteksi katarak  dan  memiliki  akurasi  yang  tinggi. Terdeteksinya penyakit katarak sejak dini di harapkan  dapat  membantu  mengurangi kebutaan akibat katarak.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode deteksi katarak yang digunakan  pada  penelitian ini  yaitu  metode secara  tidak  langsung.  Deteksi  dilakukan pada  bagian  luar  mata.    Prisip  yang digunakan  yaitu  memanfaatkan  pantulan cahaya  yang  menuju  mata.  Perambatan cahaya menuju mata dan dipantulkan dalam pupil mengikuti hukum Snelius [4]. Cahaya pantulan  dari  mata  kemudian  ditangkap dengan  kamera.  Kamera  berfungsi  sebagai sistem deteksi yang menangkap cahaya dan juga  mengubah  citra  analog  mata  menjadi citra digital.

## Peralatan dan Obyek Penelitian
Peralatan  yang  akan  digunakan  pada penelitian ini yaitu Kamera Nikon D90 12,3 Megapixel dengan lensa AFD Nikon 50 mm F1.8 .  Obyek  penelitian  ini  yaitu  pasien penderita  katarak  berdasarkan  tingkat maturitasnya  ( Imatur dan Matur )  dan  mata orang  normal.  Pengambilan  data citra  mata penderita penyakit katarak dan validasi citra mata  sesuai  tingkatan  katarak  dilaksanakan
di Rumah Sakit Umum Daerah S.  K.  Lerik Kota  Kupang.  Adapun  gambaran  sistem yang digunakan pada penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Skema Penelitian.

## Prosedur Penelitian
Prosedur  penelitian  ini  di  tunjukkan  pada Gambar 5.
Gambar 5. Prosedur Penelitian

## Pengambilan Gambar
Pada penelitian ini proses
pengambilan
gambar dilakukan
menggunakan  kamera Nikon  D90  12,3 Megapixel dengan lensa AFD Nikon 50 mm F1.8 . Jarak pengambilan citra mata katarak dengan kamera yaitu 15 ± 1 cm. Hasil citra yang  diperoleh  dari  proses  ini  yaitu  file citra  dengan  ekstensi  .JPG  dengan  ukuran 4288 x 2848 pixel.

## Pengolahan Citra
Pengolahan citra bertujuan
memperbaiki citra agar mudah diinterpretasi  oleh  manusia  atau  komputer. Pengolahan  citra  pada  penelitian  ini  yaitu pemilihan ROI ( Region of Interest ) dibagian  pupil  mata.  Pemilihan  ROI  di pupil mata karena bagian ini mempresentasikan  tingkatan  katarak  pada mata.  Adapun  proses    pemilihan  roi  dan hasilnya ditampilkan pada Gambar 5. (a) (b)
Gambar  5.  (a)  Pemilihan  ROI  pada  bagian pupil mata dan (b) hasil ROI.

## Ekstrasi Indeks Warna RGB
Citra  berwarna  terdiri  dari  indeks warna  RGB  (Red  Green  Blue)  [8].  Indeks warna  ini  mempengaruhi  tingkat  cerah  dan redupnya citra berwarna. Pada penelitian ini indeks  warna  RGB  dipisahkan  untuk menjadi parameter sebagai input perhitungan  jarak  Euclidean.  Parameter tersebut  adalah  nilai  mean  dan  standar deviasi.  Nilai  mean  menunjukkan  rata-rata intensitas  indeks  warna  RGB,  sedangkan nilai standar deviasi menunjukkan penyimpangan  maksimum  nilai  intensitas indeks  warna  RGB  terhadap  nilai  rata-rata. Ilustrasi  ekstraksi  indeks  warna  RGB  pada penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 6.

## Algoritma Jarak Euiklidean
Jarak Euclidean yaitu metode klasifikasi  tetangga  terdekatnya  dengan menghitung  jarak  antara  dua  buah  obyek [9].  Jika  diketahui  dua  buah  vektor  :   ... , , , 3 2 1 a a a a  dan   ... , , , 3 2 1 b b b b  maka jarak  Euclidean  antara  kedua  vektor  dapat dihitung  menggunakan  persamaan  sebagai berikut [9][10]:
      2 3 3 2 2 2 2 1 1 ... b a b a b a ab        (1)
(a) (b) (c) (d) Mean SD R 104 23 G 120 28 B 125 24 (e) (f)
Gambar  6.  Ilustrasi  ekstraksi  indeks  warna RGB (a) Citra Katarak, (b) Histogram Citra, (c)  Histogram  R,  (d)  Histogram  G,  (e) Histogram  B,  (f)  Tabel  nilai  Mean  dan Standar Deviasi.
Pada  penelitian  ini  variabel a adalah  nilai rata  –  rata  ekstraksi  warna  RGB  citra  uji dan  variabel b adalah  nilai  rata  –  rata ekstraksi  warna  RGB  citra  latih.  Jadi masing  –  masing  citra  dengan  nilai intensitas  RGB  dapat  dibentuk  kedalam vektor-vektor sebagai berikut:   1 1 1 1 , , B G R C  (2)   2 2 2 2 , , B G R C  (3)   n n n n B G R C , ,  (4)
1 C adalah  nilai  ekstraksi  indeks  warna RGB  citra  uji, 2 C adalah  nilai  ekstraksi indeks  warna  RGB  citra  latih  dan n C adalah  nilai  ekstraksi  indeks  warna  RGB citra  latih  ke  – n .  Persamaan  jarak Euclidean (JE) persamaa (1) menjadi :
      2 2 1 2 2 1 2 2 1 B B G G R R JE       (5)
Alur algoritma deteksi katarak berdarakan  jarak  Euclidean  berdasarkan ekstraksi citra ditunjukka pada Gambar 7.
Gambar  7.  Alur  algoritma  deteksi  katarak menggunakan metode jarak Euclidean.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahapan awal penelitian yaitu mencari  citra  mata  normal,  katarak  imatur, dan  katarak  matur  yang  sudah  terverifikasi oleh  dokter  sebagai  citra  pelatihan.  Hasil citra yang diperoleh digunakan sebagai citra latih  pengenalan  pola  RGB  citra  normal, Imatur  dan  Matur.  Adapun  citra  latih ditunjukkan pada Gambar 8.
Mean SD R 36 7 G 42 12
B 55 13 (a)
Mean SD R 75 11 G 85 13 B 95 11
(b)
Mean SD R 92 14 G 144 25 B 175 28

## (c)
Gambar  8.  Citra  latih  dan  Tabel  nilai ekstraksi  indeks  warna  RGB  (a)  Mata Normal,  (b)  Katarak  Imatur,  (c)  Katarak Matur.
Dari  Gambar  8  menunjukkan  bahwa mean  RGB  citra  mata  normal  paling  kecil dibandingkan  dengan  katarak  imatur  dan katarak matur. Nilai mean RGB yang paling besar  yaitu  citra  katarak  matur.  Tinggi rendahnya  nilai  mean  RGB  dipengaruhi oleh indeks warna citra RGB. Indeks warna RGB  dipengaruhi  oleh  interaksi  cahaya pada  mata.  Pada  mata  normal  cahaya  yang menuju lensa mata dibiaskan dan diteruskan menuju  retina,  sehingga  cahaya  yang  di pantulkan  sangat  sedikit.  Hal  ini  membuat citra  yang  dihasilkan  memiliki  indeks warna  RGB  yang  rendah.  Pada  mata katarak cahaya yang menuju mata mengalami proses back scattering sehingga sebagaian  cahaya  ada  yang  dipantulkan oleh lensa mata. Hal ini membuat citra yang dihasilkan    memiliki  indeks  warna  yang lebih  tinggi.  Ilustasi  proses  cahaya  pada mata katarak dan mata normal di tunjukkan pada Gambar 9.
(a) (b)
Gambar  9.  Skema  proses  cahaya  di  lensa mata  (a)  Lensa  terdapat  katarak,  (b)  Lensa normal.
Setelah  tahapan  pelatihan  selesai tahapan selanjutnya yaitu tahapan pengujian.  Citra  uji  pada  penelitian  ini terdiri dari 4 citra mata normal, 4 citra mata katarak  imatur  dan  11  citra  mata  katarak matur.  Citra  mata  normal  hasil  penelitian ditunjukkan  pada  Gambar    10.  Hasil ekstraksi  indeks  warna  dari  mata  normal ditampilkan pada Tabel 1.
Tabel  1.  Ekstraksi  indeks  warna  mata normal.
Mean ± SD R G B Normal 1 44 ± 9 50 ± 12 65 ± 13 Normal 2 44 ± 9 52 ± 12 70 ± 14 Normal 3 23 ± 6 25 ± 9 33 ± 12 Normal 4 34 ± 9 39 ± 11 52 ±16
(a) (b) (c) (d)
Gambar  10.  Citra  mata  normal  (a)  Normal 1, (b) Normal 2, (c) Normal 3, (d) Normal 4.
Citra  mata  katarak  imatur  hasil penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 11. Hasil  ekstraksi  indeks  warna  RGB  citra katarak imatur di tampilkan pada Tabel 2.
(a) (b) (c) (d)
Gambar  11.  Citra  mata  katarak  imatur  (a) Imatur  1,  (b)  Imatur  2,  (c)  Imatur  3,  (d) Imatur 4.
Tabel  2.  ekstraksi  indeks  warna  mata katarak imatur.
Mean ± SD R G B Imatur 1 87 ± 13 93 ± 17 97 ± 14 Imatur 2 89 ± 14 97 ± 15 99 ± 11 Imatur 3 63 ± 9 66 ± 11 74 ± 13 Imatur 4 58 ± 10 70 ± 14 81 ±10
Citra  mata  katarak  matur  hasil penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 12. Hasil  ekstraksi  indeks  warna  RGB  citra katarak matur di tampilkan pada Tabel 3.
Tabel  3.  ekstraksi  indeks  warna  mata katarak matur.
Mean ± SD R G B Matur 1 103 ± 23 120 ± 29 125 ± 24 Matur 2 100 ± 18 148 ± 29 181 ± 28 Matur 3 99 ± 25 186 ± 38 239 ± 28 Matur 4 108 ± 24 186 ± 35 235 ± 27 Matur 5 101 ± 14 184 ± 26 239 ± 20 Matur 6 102 ± 16 192 ± 27 245 ± 17 Matur 7 107 ± 16 200 ± 26 248 ±14 Matur 8 87 ± 23 169 ± 34 206 ± 23 Matur 9 88 ± 23 177 ± 32 225 ± 21 Matur 10 75 ± 14 107 ± 17 135 ± 9 Matur 11 75 ± 16 122 ± 17 155 ± 7
(a)
(b) (c) (d) (e) (f) (g) (h) (i) (j)
(k)
Gambar  12.  Citra  mata  katarak  matur  (a) Matur  1,  (b)  Matur 2,  (c)  Matur 3,  (d)  Matur 4,  (e)  Matur  5,  (f)  Matur  6,  (g)  Matur  7,  (h) Matur 8, (i) Matur 9, (j) Matur 10, (k) Matur 11.
Hasil uji pada penelitian ini menggunakan  klasifikasi  jarak  Euclidean. Hasil  yang  diperoleh  ditampilkan  pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil pengujian citra menggunakan metode jarak Euclidean
CITRA UJI HASIL UJI KET. NORMAL 1 NORMAL BENAR NORMAL 2 NORMAL BENAR NORMAL 3 NORMAL BENAR NORMAL 4 NORMAL BENAR IMATUR 1 IMATUR BENAR IMATUR 2 IMATUR BENAR IMATUR 3 IMATUR BENAR IMATUR 4 IMATUR BENAR MATUR 1 MATUR BENAR MATUR 2 IMATUR SALAH MATUR 3 MATUR BENAR MATUR 4 MATUR BENAR MATUR 5 MATUR BENAR MATUR 6 MATUR BENAR MATUR 7 MATUR BENAR MATUR 8 MATUR BENAR MATUR 9 MATUR BENAR MATUR 10 MATUR BENAR MATUR 11 IMATUR SALAH MATUR 12 MATUR BENAR
Hasil  yang  diperoleh  terdapat  19  citra  uji dan 17 citra diklarifikasi dengan tepat. Ada 2  citra  yang  tidak  diidentifikasi  dengan tepat,  sehingga  persentase  akurasi  dari sistem yang dibuat ini yaitu :
% 100 % x uji citra semua benar jumlah akurasi     (6)
Diperoleh nilai akurasi yaitu  89,47%. Hasil ini  memiliki  akurasi  lebih  rendah  jika dibandingkan menggunakan metode analisis  statistik  tekstur  dan  K-Nearest Neighbor  dengan  akurasi  94,5%,  tetapi memiliki akurasi lebih besar jika dibandingkan dengan menggunakan metode histogram  dengan  akurasi  79,03%  dalam kondisi  bebas  dan  88,47%  dalam  kondisi mata  tegak  lurus  dengan  kamera.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  sistem  yang  dibuat mampu untuk mendeteksi tingkatan katarak imatur  dan  matur  serta  mampu  mendetek citra  mata  normal.  Oleh  karenanya  sistem ini  dapat  dijadikan  alaternatif  untuk melakukan deteksi katarak. Untuk memperoleh  hasil  akurasi  yang  lebih  baik
dapat  menggunakan  metode  klasifikasi yang lain.

## 4. KESIMPULAN & SARAN
Dari hasil yang diperoleh maka dapat disimpulkan bahwa metode jarak Euclidean mampu  membedakan  citra  katarak  matur, imatur  dan  normal  berdasarkan  nilai ekstraksi indeks warna RGB.  Akurasi  yang diperoleh  metode  jarak  euklidenan  dengan nilai  histogram  RGB  adalah  89,47%.Untuk memperoleh  hasil  yang  lebih  akurat disarankan  menambah  variabel  –  variabel lain seperti standar deviasi sebagai masukan pada algoritma jarak Euclidean.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  penulis  tujukan kepada  DP2M  DIKTI  yang  telah mendanai penelitian  ini  dengan  skema  Penelitian Dosen  Pemula  dengan  nomor  kontrak 0632/K8/KM/2018.  Pimpinan  Rumah  sakit S.K.  Lerik  Kota  Kupang  &  Staff    Rumah sakit S.K. Lerik Kota Kupang khususnya di bagian poli mata yang memberikan fasilitas selama pengambilan data berlangsung.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  A.  Atchison,  “Optics  of  the Human Eye,” in Reference Module in
Materials  Science  and  Materials
Engineering , 2017. [2] W. Prinyanti, “Kadar malondialdehyde serum pasien
katarak  senilis  matur  lebih  tinggi daripada  katarak  senilis  imatur,”
Pasca  Sarjana  Universitas  Udayana,
Denpasar, 2013.
[3] S.  Ilyas, Ikhtisar  Ilmu  Penyakit Mata .  Jakarta:  Balai  Penerbit  FKUI,
2009.
[4] R.  Supriyanti  and  Y.  Ramadhani, “The  Achievement  of  Various Shapes  of  Specular  Reflections  for Cataract Screening System Based on
Digital  Images,” 2011  Int.  Conf. Biomed.  Eng.  Technol. ,  vol.  11,  pp.
75–79, 2011.
[5] RISKESDAS,  “Riset  Kesehatan Dasar  2013,” Ris.  Kesahatan  Dasar ,
pp. 231–242, 2013.
[6] Y.  N.  Fuadah,  A.  W.  Setiawan,  and
T.  L.  R.  Mengko,  “Performing  high accuracy  of  the  system  for  cataract detection  using  statistical  texture analysis and K-Nearest Neighbor,” in 2015  International  Seminar  on Intelligent Technology and Its Applications, ISITIA 2015 - Proceeding , 2015. [7] V.  Wirawan  and  Y.  E.  Soelistio, “Model  Klasifikasi  Mata  Katarak dan Normal Menggunakan Histogram,” 2017. [8] R.  Gonzalez  and  R.  Woods, Digital image processing . 2008.
[9] E. S. N. Aisyah, “Analisis Kemiripan Pola  Citra  Digital  Menggunakan Metode  Euclidean,” Semin.  Nas.
Teknol.  Inf.  dan  Multimedia.  ISSN 2302 - 3805 , pp. 6–8, 2015.
[10]  P.  Grabusts,  “The  Choice  of  Metrics for  Clustering  Algorithms,” Proc. 8th Int. Sci. Pract. Conf. , 2011.