## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 2, No 2, November 2021 Hal 48-57 https://djournals.com/resolusi

## Penerapan Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus (SUSAN) Untuk Mendeteksi Tepi Citra Mammogram
Dania Silalahi 1*
1 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1* daniasilalahi97@gmail.com
Abstrak− Perkembangan dan kemajuan teknologi informasi memberikan pengaruh besar dalam penelitian dibidang medis yaitu dengan menggunakan teknik pengolahan citra, saat ini penelitian dengan teknik pengolahan citra pada citra medis berkembang sangat pesat itu semua  disebabkan  karena  munculnya  berbagai  macam  metode.  Penelitian  mammogram  ini  menggunakan  metode  SUSAN  yang merupakan metode untuk mendeteksi tepi dalam gambar digital , yaitu kurva kontinu di mana terdapat variasi kuat dan cepat dalam kecerahan  gambar.  Metode  deteksi  tepi  SUSAN  sederhana  dan  beroperasi  dengan  menggabungkan  gambar  dengan  Laplacian  dari fungsi Gaussian , atau, sebagai perkiraan cepat dengan perbedaan Gaussians. Mammogram atau kanker payudara merupakan salah satu penyakit  yang  timbul  pada  manusia  yang  pada  umumnya  terhadap  perempuan.  Terdapat  beberapa  kelemahan  dalam  menganalisis mammogram payudara guna mendeteksi keberadaan kanker payudara. Hal ini bisa diakibatkan oleh sel kanker yang tertutup oleh noise, kontras citra yang rendah dan faktor manusiawi lainnya.
Kata Kunci: SUSAN, Laplacian, Gaussian, Mammogram
Abstract− The development and advancement of information technology has a major influence in research in the medical field, namely by using image processing techniques, currently research with image processing techniques on medical images is growing very rapidly, it is all due to the emergence of various methods. This mammogram study uses the SUSAN method, which is a method for detecting edges in digital images, which are continuous curves where there are strong and rapid variations in image brightness. The SUSAN edge detection  method  is  simple  and  operates  by  combining  the  image  with  the  Laplacian  of  the  Gaussian  function,  or,  as  a  quick approximation with the Gaussian difference. Mammogram or breast cancer is one of the diseases that arise in humans, which generally affects women. There are several weaknesses in analyzing breast mammograms to detect the presence of breast cancer. This can be caused by cancer cells covered by noise, low image contrast and other human factors.
Keywords : SUSAN, Laplacian, Gaussian, Mammogram

## 1. PENDAHULUAN
Dewasa  ini  telah  banyak  sekali  aplikasi-aplikasi  yang  memanfaatkan  pengolahan  citra.  Hal  ini  ditunjukkan  dengan semakin banyaknya metode-metode baru yang dikembangkan untuk mendukung berbagai macam aplikasi komputer yang digunakan  pada  berbagai  bidang,  salah  satu  contohnya  yaitu  dalam  bidang  biometrik.  Bidang  ini  telah  banyak diaplikasikan  pada  kehidupan  sehari-hari.  Teknik-teknik  yang  dipakai  biasanya  berfungsi  untuk  melakukan  proses identifikasi dengan menggunakan karakteristik alami yang terdapat pada manusia, seperti contohnya wajah, sidik jari, iris dan retina mata, suara, dan tandatangan. Payudara merupakan salah satu fitur biologis yang sangat populer dipakai untuk autentikasi sistem. Karena payudara merupakan bagian dari tubuh yang tidak dapat dicuri ataupun diduplikasi tidak seperti halnya metode kovensional lain yang menggunakan id card atau password yang masih dapat disalahgunakan oleh pihak yang tidak berwenang.
Algoritma Smallest Univalue Segment Assmilating Nucleus (SUSAN) memiliki pendekatan berbeda dari metode pendeteksi tepi sebelumnya seperti Canny Edge Detector. Algoritma yang digunakan pada SUSAN tidak bergantung pada penghalusan gambar sebelum gambar tersebut diproses. SUSAN juga tidak memperhitungkan turunan dari ruang pixel pada  gambar,  melainkan  menentukan  tepi  objek  dengan  membandingkan  intensitas  suatu  pixel  dengan  pixel disekitarnya.[1]
Peningkatan   kualitas citra  merupakan salah satu proses awal dalam peningkatan  mutu citra. Peningkatan  mutu citra diperlukan karena seringkali citra yang di jadikan objek pembahasan mempunyai kualitas yang buruk, misalnya citra mengalami  deraw,  kabur.  Metode Smallest  Univalue  Segment  Assmilating  Nucleus (SUSAN)  dibuat  dengan  beberapa tahapan  yaitu  antara  lain: image  enhancement berupa  proses  perbaikan  citra  dengan  meningkatkan  kualitas  citra  baik kontras maupun kecerahan.[2]
Mammogram atau kanker payudara merupakan salah satu penyakit yang timbul pada manusia yang pada umumnya terhadap  perempuan.  Terdapat  beberapa  kelemahan  dalam  menganalisis mammogram payudara  guna  mendeteksi keberadaan kanker payudara. Hal ini bisa diakibatkan oleh sel kanker yang tertutup oleh noise, kontras citra yang rendah dan faktor manusiawi lainnya seperti : kelelahan, mood , dan lainnya. Untuk meminimalisir hal tersebut dibutuhkan suatu metode  yang  dapat  membantu  dokter  dalam  menganalisis  citra mammogram payudara.  Pada  penelitian  ini,  dilakukan suatu  proses  yang  bertujuan  untuk  meningkatkan  kualitas mammogram agar  lebih  memudahkan  dokter  dalam mendiagnosis kelainan pada payudara [3]
Mammogram memiliki manfaat sangat besar untuk mendeteksi adanya kanker payudara, cancer.gov menyebutkan bahwa ada beberapa kekurangan yang dimiliki oleh screening mammogram Hasil negatif yang salah. Ini terjadi ketika hasil screening  mammogram menunjukan  kondisi  normal  meskipun  sebenarnya  ada  kanker  payudara.  Secara kseseluruhan, mammogram tidak  mendeteksi 20% kanker payudara  yang ada pada saat screening [4]. Ini  lebih  sering terjadi pada wanita dengan usia muda .Hal inilah yang menyebabkan pengolahan citra digital memiliki kegunaan yang sangat luas.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 2, No 2, November 2021 Hal 48-57 https://djournals.com/resolusi
Berdasarkan  permasalahan  diatas,  diperlukan  solusi  untuk  memperbaiki  proses  citra,  salah  satu  alternatif  yang dapat digunakan adalah   metode smallest  univalue segment  assimilating nucleus (SUSAN)  yang dapat membantu dan mempermudah dalam pendeteksian tepi citra mammogram.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Citra Digital
Citra digital merupakan citra yang dinyatakan dalam kumpulan data digital dan dapat diproses oleh komputer. Akuisisi citra digital dengan menggunakan berbagai peranti digital sebagai contoh, gambar awan diperoleh melalui kamera digital, citra artikel koran  diperoleh  melalui alat pemindai ( scanner ). Citra di dalam komputer disusun atas  jumlah sejumlah pixels , sebuah pixels dapat dibayangkan sebagai  sebuah titik yang dinyatakan dengan bentuk  ( y, x) dengan y menyatakan baris dan x menyatakan kolom. Umumnya, koordinat pojok kiri atas dinyatakan dengan (0,0) dan dengan demikian, jika suatu citra berukuran M baris dan N kolom atau biasa dinyatakan sebagai MxN, koordinat pixels terbawah dan terkanan berada di koordinat (M-1,N-1).  [6]

## 2.2 Deteksi Tepi
Deteksi tepi mencakup berbagai metode matematis yang bertujuan untuk mengidentifikasi poin dalam gambar digital di mana  kecerahan  gambar  berubah  secara  tajam  atau,  lebih  formal,  memiliki  penghentian.  Titik  di  mana  perubahan kecerahan gambar secara tajam biasanya diatur menjadi satu set segmen garis melengkung yang disebut tepinya. Masalah yang sama menemukan penghentian dalam satu-dimensi sinyal dikenal sebagai langkah Deteksi dan masalah menemukan penghentian  sinyal  dari  waktu  yang  dikenal  sebagai  deteksi  perubahan.  Deteksi  tepi  adalah  alat  mendasar  dalam pemrosesan gambar, visi mesin dan visi komputer, khususnya di bidang deteksi fitur dan ekstraksi fitur[13].

## 2.3 Smallest Univalue Segment Assmilating Nucleus (SUSAN)
Algoritma Smallest  Univalue  Segment  Assmilating  Nucleus (SUSAN)  memiliki  pendekatan  berbeda  dari  metode pendeteksi tepi sebelumnya seperti Canny Edge Detector. Algoritma yang digunakan pada SUSAN tidak bergantung pada penghalusan gambar sebelum gambar tersebut diproses. SUSAN juga tidak memperhitungkan turunan dari ruang pixel pada  gambar,  melainkan  menentukan  tepi  objek  dengan  membandingkan  intensitas  suatu  pixel  dengan  pixel disekitarnya[1].
Perbandingan nilai intensitas pixel akan dibatasi dalam sebuah mask berbentuk lingkaran. Intensitas pixel yang dibedakan adalah pixel yang berada di tengah mask dengan seluruh pixel disekitarnya. Berikut ini adalah persamaan yang digunakan dalam  metode SUSAN.
𝒄(𝒓, ̅  𝒓 𝟎 ̅̅̅) = { 𝟏    𝒊𝒇 | 𝑰(𝒓̅) − 𝑰(𝒓 𝟎 ̅̅̅)| ≤ 𝒕 𝟎    𝒊𝒇 | 𝑰(𝒓̅) − 𝑰(𝒓 𝟎 ̅̅̅)| > 𝒕 …………………………………….(1)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Mammogram atau  kanker  payudara  merupakan  salah  satu  penyakit  yang  timbul  pada  manusia  yang  pada  umumnya terhadap  perempuan.  Adapun  gejala  penyebab  kanker  payudara  yaitu  adanya  benjolan  di  payudara  atau  penebalan jaringan  yang terasa  berbeda dari  jaringan di  sekitarnya,  perubahan pada  bentuk dan ukuran payudara, kulit payudara memerah, pengelupasan kulit areola dan kulit payudara, nyeri dan pembengkakan pada payudara, darah ke luar dari puting payudara, benjolan atau pembengkakan di bawah ketiak, puting tertarik masuk ke dalam.
Namun sering terjadi banyak yang tidak sadar penderita kanker payudara bahwa dirinya menderita penyakit kanker payudara.  Kendala  yang  terjadi  untuk  mengetahui  penyakit  kanker  payudara  setelah  di  CT-SCAN  adalah  kurangnya sumber  informasi  secara  detail  keberadaan  dan  letak  sel  kanker  tersebut.  Terdapat  beberapa  kelemahan  dalam menganalisis mammogram payudara  guna  mendeteksi  keberadaan  kanker  payudara.  Hal  ini  bisa  diakibatkan  oleh  sel kanker yang tertutup oleh noise, kontras citra yang rendah dan faktor manusiawi lainnya seperti  kelelahan, mood , dan lainnya.
Untuk meminimalisir hal tersebut dibutuhkan suatu metode yang dapat membantu dokter dalam menganalisis citra mammogram dengan  menggunakan  algoritma  SUSAN  untuk  mendeteksi  tepi  citra mammogram .  Proses  deteksi  tepi dengan  menggunakan  metode  SUSAN  dilakukan  dengan  terlebih  dahulu  mentukan  kernel  filter  gaussian  selanjutnya melakukan proses konvulusi dan kemudian Penentuan Zero Kraus untuk proses Analisa dengan algoritma SUSAN.

## 3.1.1 Penerapan Metode SUSAN
Metode SUSAN atau yang biasa disebut Canny edge detector ditemukan oleh Sam  yang  meneliti pemodelan persepsi visual manusia. Dalam memodelkan pendeteksi tepi, dia menggunakan ideal step edge, yang direpresentasikan dengan fungsi sign satu dimensi. Pendekatan algoritma canny dilakukan dengan konvolusi fungsi image dengan operator gaussian dan  turunan-turunannya.  Metode  SUSAN  ini  memiliki  banyak  kesamaan  dengan  metode  canny,  tetapi  ada  sedikit

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 2, No 2, November 2021 Hal 48-57 https://djournals.com/resolusi
perbedaan antara kedua metode ini yaitu jika metode SUSAN menggunakan turunan pertama untuk melakukan deteksi tepi, sedangkan metode canny menggunakan turunan kedua untuk melakukan proses deteksi tepi.
Nilai R, G dan B citra sampel dikonversi menjadi nilai RGB sepeti pada tabel 1. berikut ini:
Tabel 1. Nilai RGB Citra Sampel
RGB 21 17 19 27 52 47 17 20 20 19 37 58 40 16 16 22 18 48 64 32 18 12 24 20 59 64 22 24 14 23 31 64 58 21 23 21 20 47 66 51 25 18 27 15 62 69 43 30 13
Langkah-langkah perhitungan analisa contoh kasus dengan metode SUSAN:
1. Pembentukan kernel Filter Gaussian
a. Untuk mempermudah perhitungan maka dibuat tabel matriks 5 x 5 seperti tabel 3.2 sebagai hasil matriks Filter Gaussian nantinya.
Tabel 2. Matriks Filter Gaussian (x,y) -2 -1 0 1 2 -2 ? ? ? ? ? -1 ? ? ? ? ? 0 ? ? ? ? ? 1 ? ? ? ? ? 2 ? ? ? ? ?
b. Proses membuat nilai elemen pada matriks Filter Gaussian Untuk proses pengurangan noise pada gambar menggunakan Filter Gaussian , dapat dinyatakan pada persamaan di bawah. Persamaan inilah yang dipakai sebagai dasar untuk menentukan nilai-nilai setiap elemen dalam Filter Gaussian yang akan dibuat. penulis memberikan standard deviasi (σ) dengan besaran nilai 2 (dua).  Jadi untuk memberikan nilai elemen pada masing-masing koordinat matriks filter g( x,y ). maka, masing-masing koordinat dimasukkan kedalam rumus, adapun rumus dan perhitungannya dapat dilihat dibawah ini  :
𝑔(𝑥, 𝑦) = 𝑒 − 𝑥 2 +𝑦 2 2𝜎 2
Dimana : g = gaussian x = nilai koordinat x y = nilai koordinat y e = adalah konstanta euler (2.718281828) σ = Standard deviasi (2) maka :
G (0,0) = 𝑒 − 02+ 02 2.22 = 1
G (1,0)  = 𝑒 − 12+ 02 2.22 = 0,778800783
G (0,1)  = 𝑒 − 02+ 12 2.22 = 0,778800783
G (-1,0) = 𝑒 − −12+ 02 2.22 = 0,778800783
G (0,-1) = 𝑒 − 02+ −12 2.22 = 0,778800783
G (1,1)  = 𝑒 − 12+ 12 2.22 = 0,60653066
G (1,-1) = 𝑒 − 12+ −12 2.22 = 0,60653066
G (-1,1) = 𝑒 − −12+ 12 2.22 = 0,60653066
G (-1,-1) = 𝑒 − −12+ −12 2.22 = 0,60653066
G (2,1)  = 𝑒 − 22+ 12 2.22 = 0,286504797
G (1,2)  = 𝑒 − 12+ 22 2.22 = 0,286504797
G (-2,1) = 𝑒 − −22+ 12 2.22 = 0,286504797

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 2, No 2, November 2021 Hal 48-57 https://djournals.com/resolusi
G (1,-2) = 𝑒 − 12+ −22 2.22 = 0,286504797
G (-1,-2) = 𝑒 − −12+ −22
2.22 = 0,286504797
G (-2,-1) = 𝑒 − −22+ −12 2.22 = 0,286504797
G (2,0) = 𝑒 − 22+ 02 2.22 = 0,3678794
G (0,2) = 𝑒 − 02+ 22 2.22 = 0,3678794
G (0,-2) = 𝑒 − 02+ −22 2.22 = 0,3678794
G (-2,0) = 𝑒 − −22+ 02 2.22 = 0,3678794
G (2,2) = 𝑒 − 22+ 22 2.22 = 0,135335283
G (-2,-2) = 𝑒 − −22+ −22 2.22 = 0,135335283
G (-2,2) = 𝑒 − −22+ 22 2.22 = 0,135335283 G (2,-2) = 𝑒 − 22+ −22 2.22 = 0,135335283
c. Hasil elemen matriks Filter Gaussian
Dari hasil perhitungan di atas, maka diperoleh hasil matriks elemen  sebagai berikut :
Tabel 3. Elemen Matriks Filter Gaussian Setelah Di isi (x,y) -2 -1 0 1 2 -2 0,135335283  0,286504797 0,3678794 0,286504797  0,135335283 -1 0,286504797 0,60653066 0,778800783 0,60653066 0,286504797 0 0,367879441  0,778800783 1 0,778800783  0,367879441 1 0,286504797 0,60653066 0,778800783 0,60653066 0,286504797 2 0,135335283  0,286504797 0,3678794 0,286504797  0,135335283
d. Membuat nilai normalisasi matriks Filter Gaussian
Normalisasi  adalah  proses  membulatkan  masing-masing  nilai  matriks filter yang  telah  didapat,  selain memudahkan perhitungan komputer, nilai-nilai pembobotan harus dibuat bulat sebab nilai intensitas pixel pada citra digital bernilai bulat, maka nilai Filter Gaussian juga harus dibuat kedalam bilangan bulat. oleh karena itu untuk membuat nilai normalisasi dari filter maka nilai 1 sebagai pembagi dibagi dengan nilai filter terkecil. hal ini bertujuan agar jumlah nilai-nilai pembobot sama dengan satu. Kemudian nilai normalisasi dikalikan dengan semua nilai filter yang belum dinormalisasi.
𝑐 = | 1 min (𝑔(𝑥, 𝑦)) |

## e. Hasil normalisai matriks Filter Gaussian
Jika  diperhatikan,  nilai  matriks filter pada tabel  3.   untuk  nilai  terkecil  dalam  matriks  g( x,y )  =  0,135335283, maka akan diperoleh nilai normalisasi ( c ) sebagai berikut :
c = 1 0,135335283 = 7,389056096 = 7  (setelah dibulatkan keatas)
Jadi nilai normalisasi yang didapat dari rumus diatas setelah proses pembulatan adalah 7 (tujuh).
f. Proses perkalian matriks kernel dengan nilai normalisasi Mengalikan matriks dengan nilai normalisasi bertujuan untuk menyederhanakan angka yang digunakan dalam matriks Filter  Gaussian dengan  mengalikan  masing-masing  nilai filter g( x,y )  dengan  nilai  normalisasi  yang sudah  didapat,  sehingga  menghasilkan  matriks Filter  Gaussian baru.  Berdasarkan  persamaan filter  gaussian dengan menggunakan nilai c = 7, maka :
g ( x,y )  = c. 𝑒 − 𝑥2+ 𝑦2 2.σ2
g. Hasil proses perkalian matriks kernel dengan nilai normalisasi
Dengan menggunakan persamaan 5.3 di atas, sehingga diperoleh hasil proses perkalian matriks kernel dengan nilai normalisasi :
G (0,0)   = 7 x 1
= 7
G (1,0)   = 7 x 0,778800783 = 6 G (0,1)  = 7 x 0,778800783 = 6 G (-1,0) = 7 x 0,778800783 = 6 G (0,-1) = 7 x 0,778800783 = 6 G (1,1)  = 7 x 0,60653066 = 4 G (1,-1) = 7 x 0,60653066 = 4 G (-1,1) = 7 x 0,60653066 = 4 G (-1,-1) = 7 x 0,60653066 = 4

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 2, No 2, November 2021 Hal 48-57 https://djournals.com/resolusi
G (2,1)  = 7 x 0,286504797 = 2 G (1,2)  = 7 x 0,286504797 = 2 G (-2,1) = 7 x 0,286504797 = 2 G (1,-2) = 7 x 0,286504797 = 2 G (-1,-2) = 7 x 0,286504797 = 2 G (-2,-1) = 7 x 0,286504797 = 2 G (2,0)  = 7 x 0,3678794 = 3 G (0,2)  = 7 x 0,3678794 = 3 G (0,-2) = 7 x 0,3678794 = 3 G (-2,0) = 7 x 0,3678794 = 3 G (2,2)  = 7 x 0,135335283 = 1 G (-2,-2) = 7 x 0,135335283 = 1 G (-2,2) = 7 x 0,135335283 = 1 G (2,-2) = 7 x 0,135335283 = 1
Maka matrik Filter Gaussian baru yang telah dinormalisasi seperti pada tabel 4.3 berikut ini.
Tabel 4. Matriks Filter Gaussian Setelah Dinormalisasikan
(x,y) -2 -1 0 1 2
-2 1 2 3 2 1 -1 2 4 6 4 2
0 3 6 7 6 3
1 2 4 6 4 2
2 1 2 3 2 1
Setelah mendapatkan nilai elemen pada matrik filter , selanjutnya adalah mencari jumlah semua elemen nilai pembobot  g( x,y )  pada  matrik filter sebagai  pembagi  matrik filter yang  sudah  didapat, tujuan  nya  agar  nilai intensitas citra tetap seperti semula dan menjaga agar nilai baru tidak berada di luar batas nilai grayscale artinya nilai pixel citra hasil perhitungan harus dinormalkan. Berdasarkan matrik tersebut jumlah semua elemen nilai pembobot pada filter adalah  = 79, jadi filter hasil rancangannya adalah :
𝑮 (𝒙,𝒚) = 𝟏 𝟕𝟗

## 2. Proses Konvolusi
Konvolusi sering kali dilibatkan dalam operasi ketetanggan pixel . Konvolusi pada citra sering disebut konvolusi 2 dimensi. Konvolusi 2 dimensi didefinisikan sebagai proses untuk memperoleh suatu pixel berdasarkan nilai pixel itu sendiri  dan  tetangganya,  dengan  melibatkan  suatu  matriks  yaitu  kernel  yang  mempresentasikan  pembobotan. Penjelasan rumus yang digunakan dalam konvolusi Filter Gaussian pada persamaan 2.7 dibawah :
ℎ(𝑥, 𝑦) = 𝑓(𝑥, 𝑦) ∗ 𝑔(𝑥, 𝑦) = ∑
𝑀 𝑘=2 ∑ 𝑓(𝑘, 𝑙). 𝑔(𝑥 − 𝑘, 𝑦 − 𝑙) 𝑁 𝑙=2
Dimana :
h( x,y ): gambar output f( x,y ) : adalah gambar input g( x,y ) : adalah Filter Gaussian Jadi  secara  umum  rumus  di  atas  adalah  jumlah  dari  perkalian  antara pixel citra  dengan Filter  Gaussian dan hasilnya dibagi dengan jumlah atau Sum dari matriks filter seperti berikut ini:
21  17  19  27  52  47  17          1  2  3  2  1 20  20  19  37  58  40  16 2  4  6  4  2 16  22  18  48  64  32  18 3  6  7  6  3 12  24  20  59  64  22  24 2  4  6  4  2 14  23  31  64  58  21  23 1  2  3  2  1 21  20  47  66  51  25  18 27  15  62  69  43  30  13
G (x,y) = (21*1)+(17*2)+(19*3)+(27*2)+(52*1)+(20*2)+(20*4)+(19*6)+
(37*4)+(58*2)+(16*3)+(22*6)+(18*7)+(48*6)+(64*4)+(12*2)+
(24*4)+(20*6)+(59*4)+(64*2)+(14*1)+(23*2)+(31*3)+(64*2)+ (58*1)/79 G (x,y) = 31
1 2 3 2 1 2 4
6 4
2
3 6
7 6 3 2 4 6 4 2 1 2 3 2 1
∗ 1 79

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 2, No 2, November 2021 Hal 48-57 https://djournals.com/resolusi
Sehingga diperoleh nilai piksel yang baru seperti berikut ini:
21 17 19 27 52 47 17 20 20 19 37 58 40 16 16 22 31 32 18 12 24 22 24 14 23
21 23
21 20 47 66 51 25 18 27 15 62 69 43 30 13
Selanjutnya geser kernel satu piksel ke kanan dan lakukan konvolusi seperti berikut:
21  17  19  27  52  47  17          1  2  3  2  1 20  20  19  37  58  40  16 2  4  6  4  2 16  22  18  48  64  32  18 3  6  7  6  3 12  24  20  59  64  22  24 2  4  6  4  2 14  23  31  64  58  21  23 1  2  3  2  1 21  20  47  66  51  25  18
27  15  62  69  43  30  13
G (x,y) = (17*1)+(19*2)+(27*3)+(52*2)+(47*1)+(20*2)+(19*4)+(37*6)+
(58*4)+(40*2)+(22*3)+(18*6)+(48*7)+(64*6)+(32*4)+(24*2)+ (20*4)+(59*6)+(64*4)+(22*2)+(23*1)+(31*2)+(64*3)+(58*2)+ (21*1)/79 G (x,y) = 41
Sehingga diperoleh nilai piksel yang baru seperti berikut ini:
21 17 19 27 52 47 17 20 20 19 37 58 40 16 16 22 31 41 32 18
12 24
22 24
14 23
21 23 21 20 47 66 51 25 18 27 15 62 69 43 30 13
Geser lagi kernel satu piksel ke kanan dan lakukan konvolusi seperti berikut:
21  17  19  27  52  47  17          1  2  3  2  1 20  20  19  37  58  40  16 2  4  6  4  2 16  22  18  48  64  32  18 3  6  7  6  3 12  24  20  59  64  22  24 2  4  6  4  2 14  23  31  64  58  21  23 1  2  3  2  1 21  20  47  66  51  25  18
27  15  62  69  43  30  13
G (x,y) = (19*1)+(27*2)+(52*3)+(47*2)+(17*1)+(19*2)+(37*4)+(58*6)+
(40*4)+(16*2)+(18*3)+(48*6)+(64*7)+(32*6)+(18*4)+(20*2)+ (59*4)+(64*6)+(22*4)+(24*2)+(231*1)+(64*2)+(58*3)+(21*2)+ (23*1)/79 G (x,y) = 42
Sehingga diperoleh nilai piksel yang baru seperti berikut ini:
21 17 19 27 52 47 17 20 20 19 37 58 40 16 16 22 31 41 42 32 18 12 24 22 24 14 23 21 23 21 20 47 66 51 25 18 27 15 62 69 43 30 13
Selanjutnya geser kernel satu piksel ke bawah dan lakukan konvolusi seperti proses diatas. Sehingga diperoleh nilai piksel yang baru seperti berikut ini:
21 17 19 27 52 47 17 20 20 19 37 58 40 16 16 22 31 41 42 32 18 12 24 34 42 43 22 24 ∗ 1 79 ∗ 1 79

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 2, No 2, November 2021 Hal 48-57 https://djournals.com/resolusi
14 23 38 45 43 21 23 21 20 47 66 51 25 18 27 15 62 69 43 30 13
3. Zero Crossing SUSAN
Setelah nilai akhir konvolusi maka perlu mengetahui arah tepi yaitu menghubungkan antara arah tepi dengan sebuah arah yang dapat dilacak dari citra dengan menggunakan zero crossing SUSAN dengan persamaan:
𝒄(𝒓, ̅  𝒓 𝟎 ̅̅̅) = { 𝟏    𝒊𝒇 | 𝑰(𝒓̅) − 𝑰(𝒓 𝟎 ̅̅̅)| ≤ 𝒕 𝟎    𝒊𝒇 | 𝑰(𝒓̅) − 𝑰(𝒓 𝟎 ̅̅̅)| > 𝒕
Jika diasumsikan nilai Thresholsing (t) sebesar = 30 maka diperoleh syarat untuk Zero Kraus SUSAN sebagai berikut :
a. Jika nilai piksel  ≤ 30 maka diganti nilainya menjadi 1
b. jika nilai piksel  > 30 maka diganti nilainya menjadi 0
Sehingga diperoleh tabel hasil Zero Crossing seperti berikut:
Tabel 5.  Hasil Zero Crossing

## 3.2. Implementasi
Untuk bisa menjalankan aplikasi ini dibutuhkan beberapa requirement berupa perangkat keras maupun perangkat lunak agar sistem dapat berjalan dengan lancar. Adapun kebutuhan sistem yang harus dipenuhi adalah sebagai berikut:
Perangkat keras yang dibutuhkan laptop atau PC yang memiliki spesifikasi:
1. Processor Minimal Pentium IV
2. Memory 128 MB
3. Hardisk Minimal 80 GB
4. Monitor
5. Keyboard dan mouse sebagai sarana piranti input program Perangkat lunak yang dibutuhkan untuk dapat menjalankan sistem tersebut:
1. Sistem Operasi Windows 7
2. Matlab 6.1
Tampilan program adalah tampilan atau interface dari program yang akan telah dibangun serta proses penggunaan program tersebut. Selanjutnya  implementasi program dilakukan untuk mengetahui  sejauh  mana sistem  informasi  yang dirancang  dapat  mengatasi  masalah  serta  untuk  mengetahui  hubungan  antar  komponen  sistem.  Tampilan  input  adalah tampilan yang dapat dilihat oleh pengguna saat pengguna akan melakukan input data
1. GUI SUSAN
GUI Susan merupakan interface dari program yang telah dirancang untuk proses penerapan metode SUSAN seperti gambar 1. berikut ini:

## Gambar 1. GUI SUSAN
Tampilan Output merupakan tampilan proses pengujian program yang telah dirancang dengan menerapkan metode SUSAN pada citra mammogram .
Adapun proses pengujian pada pilihan Load Citra adalah seperti gambar 2. di bawah ini:
1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 2, No 2, November 2021 Hal 48-57 https://djournals.com/resolusi
Gambar 2. Tampilan Load Citra
Adapun proses pengujian pada pilihan Proses Gaussian adalah seperti gambar 2. di bawah ini:
Gambar 3. Tampilan Proses Gaussian
Adapun proses pengujian pada pilihan Deteksi SUSAN adalah seperti gambar 4.4 di bawah ini:
Gambar 4. Tampilan Proses Gaussian
Adapun proses pengujian pada pilihan Deteksi SUSAN adalah seperti gambar 4.5 di bawah ini:
Adapun proses pengujian pada pilihan Deteksi SUSAN adalah seperti gambar 4.6 di bawah ini:

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 2, No 2, November 2021 Hal 48-57 https://djournals.com/resolusi
Gambar 6. Tampilan Proses Gaussian
Adapun proses pengujian pada pilihan Deteksi SUSAN adalah seperti gambar 4.7 di bawah ini:
Gambar 7. Tampilan pilihan Keluar
Berikut merupakan tabel hasil pengujian citra mammogram dengan menerapkan metode SUSAN seperti berikut ini:
Citra Mammogram Citra Gaussian Hasil Deteksi

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 2, No 2, November 2021 Hal 48-57 https://djournals.com/resolusi
Citra Mammogram Citra Gaussian
Hasil Deteksi
Dasi hasil pengujian di atas maka dapat diambil kesimpulan bahwa proses deteksi tepi dengan menerapkan metode SUSAN dapat mendeteksi area tumor pada citra mammogram tersebut.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan analisa dan pembahasan yang dilakukan, maka dapat disimpulkan Prosedur deteksi tepi citra mammogram dilakukan mengubah citra grayscale menjadi citra biner. Kemudian dilanjutkan dengan membentuk matrix filter dengan filter gaussian . Selanjutnya dilakukan konvolusi  dengan  matriks kernel  yang telah ditentukan terlebih dahulu. Setelah citra hasil konvolusi diperoleh selanjutnya adalah menentukkan zero crossing berdasarkan nilai thresholding sehingga diperoleh zero  craus SUSAN  sebagai  citra  hasil  deteksi  tepi.  Penerapkan  Algoritma  Smallest  Univalue  Segment Assmilating Nucleus (SUSAN) untuk deteksi tepi citra mammogram dilakukan  berdasarkan nilai zero craus SUSAN. Nilai zero craus SUSAN bergantung pada nilai Thresholding . Semakin tinggi nilai Thresholding maka akan semakin jelas terlihat objek yang terkandung di dalam citra.

## REFERENCES
[1] Smith&Brady, “Algoritma Smallest Univalue Segment Assmilating Nucleus (SUSAN),” Algoritm. Smallest Univalue Segm. Assmilating Nucl. , 1995.
[2] E. Marr, D .; Hildreth, “Teori Deteksi Tepi,” Prosiding Royal Society of London . .
[3] Hanifah Rahmi Fajrin, “PERBANDINGAN METODE UNTUK PERBAIKAN KUALITAS CITRA MAMMOGRAM,” Mammogram , 2016.
[4] J.  S. Muspika  Helja,  .  Nurhasanah, “Analisis  Fraktal  Citra  Mammogram  Berbasis  Tekstur  Sebagai  Pendukung  Diagnosis  Kanker  Payudara,” 2013.
[5] H. Hanifah, Implementasi Kebijakan dan Politik . 2002.
[6] A. Kadir, Dasar Pengolahan citra dengan Delphi , I. Yogyakarta: Penerbit Andi, 2013.
[7] T. Sutoyo, Teori Pengolahan Citra Digital . Malang, 2009.
[8] D. Putra, “Pengolahan Citra Digital,” 2010.
[9] D. Putra, “Dasar Pengolahan Citra,” 2010.
[10]  D. Putra, Pengolahan Citra Digital . Yogyakarta: Penerbit Andi.
[11]  “Pemindai Gambar Image Scanner,” 2016.
[12]  A. M. Rahmat, “Restorasi Citra Dengan Menggunakan Metode Iteratif Lanczos Hybrid Reqularization.” [13]  Yeni and Herdiyeni, “Deteksi Tepi (Edge Detection),” 2009.
[14]  S. Laguni, “Citra Mammogram,” 2016.
[15]  Jogiyanto, Analisis dan Desaign . Yogyakarta: Penerbit Andi, 2005. [16]  “Picture MATLAB,Definisi MATLAB.” [17]  Masfaqih, Pengertian Matlab dan Fungsi Bagian-bagiannya . 2015.