## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 258 - 262
Segmentasi Citra Digital Dengan Menggunakan Algoritma Khutlang

## Nur Aisyah Panjaitan
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: aisyahpanjaitan@gmail.com
Abstrak −Proses segmentasi pada citra digital dilakukan dengan deteksi tepi untuk menyediakan jalur target di sepanjang tepi (edge)  objek  citra.  Edge  pada  gambar  adalah  area  pada  tepi  objek  image  dengan  intensitas  contrast  yang  kuat,  sehingga lompatan intensitas dari satu pixel kepixel lainnya. Edge mendeteksigambar dengan mengurangi secara signifikan jumlah data dan menyaringinformasi yang tidak berguna filtering, dan juga menjaga property penting yang diperlukan pada gambar dalam hal  ini  yang  mendukung  penampakan  tepi-tepi  gambar.  Deteksi  tepi  (Edge  Detection)  pada  suatu  citra  suatu  proses  yang menghasilkan tepi-tepi dari obyek-obyek citra, tujuannya adalah untuk menandai bagian yang menjadi detail citra dan untuk memperbaiki  detail dari  citra  yang kabur,  yang  terjadi karena  error  atau  adanya  efek dari proses  akusisi  citra.  Ada  banyak metode untuk pendeteksian tepi ini,tetapi metode untuk melokasikan edge ini merupakan karakteristik dari kategori “gradient filter” dan termasuk untuk pencarian segmentasi citra dengan menggunakan metode Khutlang.
Kata Kunci: Segmentasi Citra Digital,Deteksi Tepi
Abstract − T he segmentation process in digital images is done with edge detection to provide a target path along the edge (edge) of the image object. The edge in the image is the area on the edge of the image object with strong contrast intensity, so that the intensity jumps from one pixel to another. Edge detects images by significantly reducing the amount of data and filtering out useless filtering, and also preserving the important properties needed in the image in this case which supports the appearance of the edges of the image. Edge Detection in an image of a process that results in the edges of image objects, the purpose is to mark the details of the image and to improve the details of the blurred image, which occurs due to errors or the effects of the acquisition  process  image.  There  are  many  methods  for  detecting  this  edge,  but  the  method  for  locating  this  edge  is characteristic of the "gradient filter" category and is included for searching image segmentation using the Khutlang method.
Keywords : Digital Image Segmentation, Edge Detection

## 1. PENDAHULUAN
Sebuah  citra bisa didapatkan  informasi  sesuai  dengan  kepentingan, namun terkadang pada citra yang ada tidak bisa didapatkan  secara  langsung informasi   yang  diperlukan.   Ada  kalanya   sulit  untuk  mengolah   informasi dari sebuah  citra  secara  langsung  secara  kasat  mata  dengan  hanya  mengandalkan indera  penglihatan.   Hal ini  bisa  dimaklumi,  mengingat  citra  adalah  kumpulan titik-titik  warna  yang  jumlahnya  banyak.  Salah  satu alternatif  untuk  membantu menampilkan  dan mengolah  informasi  ini adalah dengan segmentasi citra.
Segmentasi  merupakan  proses  paling  penting  dalam  pengolahan  citra  digital.  Segmentasi  adalah  proses pemisahan  objek  dengan  latar  belakangnya.  Saat  ini  telah  banyak  dilakukan  penelitian  tentang  segmentasi. Mengingat pentingnya proses segmentasi tersebut sebagai pemroses awal, maka dibutuhkan metode segmentasi yang dapat melakukan pemisahan objek dengan akurat. Ketidakakuratan proses segmentasi dapat menyebabkan ketidakakuratan pada hasil proses selanjutnya.
Segmentasi  citra  digital  dengan  kualitas  yang  rendah  memerlukan  langkah-langkah  perbaikan  agar kualitasnya menjadi lebih baik. Untuk meningkatkan kualitas citra dapat dilakukan dengan proses perbaikan citra ( image enhancement ) sehingga tampilan citra menjadi lebih baik lagi sesuai yang diinginkan. Salah satu metode Segmentasi citra dapat dilakukan dengan metode khutlang.
Dalam  operasi  Segmentasi  dilakukan  dengan  melewatkan  citra  pada penapis lolos-tinggi ( high-pass filter ). Penapis lolos-tinggi akan meloloskan atau  memperkuat  komponen  yang  berfrekuensi  tinggi  (misalnya tepi  atau pinggiran  objek)  dan  akan  menurunkan  komponen  berfrekuensi  rendah. Akibatnya gambar, penapis  lolos-tinggi juga  digunakan untuk mendeteksi keberadaan tepi ( edge detection ). Dalam hal ini, pixel tepi ditampilkan lebih terang sedangkan pixel bukan tepi dibuat gelap.
Lokasi  pixel  dinyatakan/  dideklarasikan  jika  nilai  dari  gradient  melewati  ambang  batasan  (x,y).  Teknik differensial yang dikembangkan, yaitu differensial pada arah horizontal dan differensial pada arah vertikal, dengan ditambahkan proses konversi biner setelah dilakukan differensial . Teknik konversi biner yang disarankan adalah konversi biner dengan meratakan distribusi warna hitam dan putih. Metode  yang paling  sederhana  untuk  proses segmentasi  yaitu  dengan image  thresholding atau pengambangan  citra.  Pada  penelitian  ini  digunakan  metode otsu  thresholding dimana  metode thresholding dapat  membagi  histogram  citra  keabuan  kedalam dua  daerah yang  berbeda  secara  otomatis sedangkan metode region growing adalah segmentasi berdasarkan analisa wilayah ( region-  based    approach ).   Pada    pendekatan   ini    segmentasi    citra    sangat  dipengaruhi    oleh   kriteria    yang diterapkan  untuk  menilai  kesamaan sebuah  wilayah.  Untuk  itu  nilai  ambang  batas  ( threshold  value )  untuk memberikan  keputusan  pada  alogritma  untuk  memasukkan  sebuah piksel ke dalam sebuah wilayah menjadi sangat penting.
Pada  Algoritma Khutlang, pixel classifier untuk  piksel-piksel  citra  RGB dipakai  untuk  mensegmentasi citra  ZN- stain. Output dari  semua classifiers adalah dua  nilai  per  piksel,  sesuai  dengan kemungkinan  piksel tersebut  merupakan Kelas  utama  dari classifiers yang  digunakan  adalah  Bayes’, regresi linear, diskriminan

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 258 - 262
kuadratik dan K- nearest neighbor (kNN), deskriptor Fourier, penyamarataan  RGB  moments, eccentricity dan nilai warna piksel kemudian diekstraksi dari  citra  yang  disegmentasi  sebagai deskriptor  bentuk  dan  warna. Variasi classifiers  diimplementasikan  dalam  paper Khutlang,  termasuk Probalistic  Neural Networks (PNNs), Support  Vector Machines (SVMs)  dan  kNN classifiers . Hasil  klasifikasi  dihitung  untuk  kumpulan fitur  dari berbagai  kombinasi  pola  seleksi subset fitur dan pemetaan Fisher [1].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Segmentasi Citra
Segmentasi  citra  akan  membagi-bagi  suatu  citra  menjadi  daerah-daerah  atau  obyek-obyek  yang  dimilikinya. Segmentasi  citra  merupakan  proses  yang  ditujukan  untuk  mendapatkan  objek-objek  yang  terkandung  di  dalam citra atau membagi citra kedalam beberapa daerah dengan setiap objek atau daerah memiliki kemiripan atribut”. Dalam konteks citra digital daerah hasil segmentasi tersebut merupakan kelompok piksel yang bertetangga atau berhubungan. Segmentasi citra dapat dilakukan melalui beberapa pendekatan antara lain: [2]
1. Pendekatan  batas ( boundary approach ),  pendekatan  ini dilakukan  untuk mendapatkan batas yang ada antar daerah.
2. Pendekatan   tepi   ( edge   approach ),   pendekatan   tepi   dilakukan   untuk mengidentifikasi piksel tepi dan menghubungkan piksel-piksel tersebut menjadi suatu batas yang diinginkan.
3. Pendekatan  daerah  ( region  approach ),  pendekatan  daerah  bertujuan  untuk  membagi  citra  dalam  daerah- daerah sehingga didapatkan suatu daerah sesuai kriteria yang diinginkan.

## 2.2 Pengolahan Citra
Pengolahan citra merupakan proses untuk menghasilkan citra sesuai dengan keinginan atau kualitasnya menjadi lebih  baik.  Inputannya  adalah  citra  dan  keluarannya  juga  citra  tapi  dengan  kualitas  lebih  baik  dari  pada  citra masukan. Misal citra warnanya kurang tajam, kabur (blurring) dan mengandung noise (misal bintik-bintik putih) sehingga  perlu  ada  pemrosesan  untuk  memperbaiki  citra  karena  citra  tersebut  menjadi  sulit  di  interpretasikan karena informasi yang disampaikan menjadi berkurang [2].

## 2.3 Algoritma Khutlang
Pada  Algoritma  Khutlang,  pixel classifier  untuk  piksel-piksel  citra  RGB dipakai  untuk  mensegmentasi  citra ZN- stain.  Output  dari  semua  classifiers  adalah dua  nilai  per  piksel,  sesuai  dengan kemungkinan  piksel tersebut  merupakan bakteri/non-bakteri.  Kelas  utama  dari classifiers  yang  digunakan  adalah  Bayes’, regresi linear, diskriminan kuadratik dan K- nearest neighbor (kNN), deskriptor Fourier, penyamarataan  RGB  moments, eccentricity dan nilai warna piksel kemudian diekstraksi dari  citra  yang  disegmentasi  sebagai deskriptor  bentuk dan  warna.  Variasi classifiers  diimplementasikan  dalam  paper Khutlang.
Untuk  memperoleh    histogram    3  dimensi    dari    probabilitas    fungsi    densitas  yang    menunjukkan kemungkinan  sebuah piksel  merupakan  piksel  bakteri  untuk triplet khusus dari nilai piksel merah, hijau, dan biru   menggunakan    segmentasi    manual  citra  positif TB  pada  dataset.  Penutup  biner  diperoleh   dengan    men- threshold  intensitas  piksel  pada  tiap  kanal  (RGB)  dan  diperbaiki  menggunakan    morfologi    dilasi    dengan structuring element lingkaran. Piksel-piksel diuji terhadap berbagai orientasi dan bentuk bakteri  yang  diketahui setelah  proses segmentasi [1].
Formulasi   dari   Algoritma Khutlang  adalah   sebagai   berikut:   Nilai ambang  yang akan  dicari  dari suatu  citra gray   level  dinyatakan  dengan  k.  Nilai  k berkisar antara 1  sampai  dengan  L,  dengan nilai   L  = 255.  Probabilitas   setiap   piksel pada  level  ke  i dapat dinyatakan dengan p i = n i / N ……………………………………………………………… (1) keterangan : P i = Probabilitas piksel ke-i n i = Jumlah piksel dengan tingkat keabuan i N   = Total jumlah piksel pada citra
Dengan  ini menyatakan jumlah piksel  level ke  i,    N  menyatakan  total  jumlah  piksel citra. Nilai  Zeroth cumulative  moment,  First cumulative  moment  dan  total  nilai  mean berturut-turut  dapat  dinyatakan  dengan rumus berikut :
𝜔 (𝜅) =   ∑ = 1𝒫𝒾 𝑘 𝑖 …………………………………………………………..  (2) 𝒰(𝑘) = ∑ = 1 𝑖. 𝒫𝒾 𝑘 𝑖 …………………………………………………………  (3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Aplikasi segmentasi citra merupakan suatu aplikasi yang dapat mempresentasikan objek-objek yang terkandung didalam citra tersebut, dan ukurannya serta terkadang juga informasi dan teksturnya. Dalam aplikasi segmentasi

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 258 - 262
citra ialah posisi dimana intensitas pixel dari citra berubah dari nilai rendah ke nilai tinggi atau sebaliknya. Analisa dan perancangan aplikasi memerlukan tahapan yang sistematis untuk mendapatkan aplikasi yang baik dan sesuai dengan  tujuannya.  Tahap  awal  analisa  adalah  menganalisa  algoritma  yang  digunakan.  Sedangkan  untuk perancangan  aplikasi  menggunakan  perancangan  antar  muka. Untuk  mengenali  citra  yang  dapat  disegmentasi adalah terdapat  bayangan bersifat menyembunyikan detail  atau objek yang berada di daerah gelap. Objek yang terletak didaerah bayangan biasa ny hanya tampak samar-samar atau tidak tampak sama sekali.

## 3.2 Penerapan Metode
Adapun proses s egmentasi citra dengan metode khutlang adalah : 1. Menentukan Peta Matriks Yang Akan Diuji
Proses dalam segmentasi pada citra awal dapat dilihat pada gambar di bawah ini.

## Gambar 1. Proses segmentasi dengan sampel  4 x 4
Formulasi   dari   Algoritma Khutlang  adalah   sebagai   berikut:   Nilai ambang  yang akan  dicari  dari suatu  citra gray   level  dinyatakan  dengan  k.  Nilai  k berkisar antara 1  sampai  dengan  L,  dengan nilai   L  = 255.  Probabilitas   setiap   piksel pada  level  ke  i dapat dinyatakan dengan p i = n i / N ……………………………………………………………… 1 keterangan : P i = Probabilitas piksel ke-i n i = Jumlah piksel dengan tingkat keabuan i N   = Total jumlah piksel pada citra
Adapun dengan pengambilan nilai piksel dengan resolusi 4 x 4 piksel, dengan menggunakan aplikasi matlab dengan mencari nilai grascale pada citra tersebut. Adapun nilai grayscale yang sudah diproses pada matlab dapat dilihat pada tabel berikut ini.
Tabel 1. Matriks yang akan diuji X(i,j) 1 2 3 4(a) 1 122 139 115 98 2 116 130 111 103 3 103 118 107 102 4(b) 135 149 154 148
Adapun perhitungan metode khutlang sebagai berikut: p i = n i / N P1 = 122:16 = 7,625 P8 = 103:16 = 6,4375
P2 = 139:16 = 8,6875 P9 = 103:16 = 6,4375 P3 = 115:16 = 7,1875 P10 = 118:16 = 7,375
P4 = 98:16 = 6,125
P11 = 107:16 = 6,6875
P5 = 116:16 = 7,25
P12 = 102:16 = 6,375
P6 = 130:16 = 8,125 P13 = 135:16 = 8,4375 P7 = 111:16 = 6,9375 P14 = 149:16 = 9,3125 P15 = 154:16 = 9,625
P16 = 148:16 = 9,25 Tabel 2. Matriks yang telah diproses X(i,j) 1 2 3 4(a) 1 7625 86875 71875 6125 2 725 8125 69375 64375 3 64375 7375 66875 6375 4(b) 84375 93125 9625 925 2. Membangkitkan Nilai Random
Untuk menentukan nilai random µ ik sebagai elemen matriks partisi awal U maka terlebih dahulu dicari nilai atribut Q j = total nilai setiam elemen matriks X ij = 1950. Untuk menentukan nilai random µpada posisi (i,k) dilakukan dengan cara membagi nilai pada elemen Xij dengan 1950.

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 258 - 262
Tabel 3. Matriks yang akan dihitung X(i,j) 1 2 3 4(a) 1 122 139 115 98 2 116 130 111 103 3 103 118 107 102 4(b) 135 149 154 148
Adapun perhitungan nilai dari random sebagai berikut: µ 11 = X 11 / Q j µ 11 = 122:1950 = 0.062564
µ 15 = 116:1950 = 0.059487 µ 12 = 139:1950 = 0.071282 µ 16 = 130:1950 = 0.066667 µ 13 = 115:1950 = 0.058974 µ 17 = 111:1950 = 0.056923 µ 14 = 98:1950 = 0.050256 µ 18 = 103:1950 = 0.052821 µ 19 = 103:1950 = 0.052821 µ 24 = 149:1950 = 0.07641 µ 20 = 118:1950 = 0.060513 µ 25 = 154:1950 = 0.078974 µ 21 = 107:1950 = 0.054872
µ 26 = 148:1950 = 0.075897 µ 22 = 102:1950 = 0.052308 µ 23 = 135:1950 = 0.069231 Berikut merupakan nilai random dari hasil perhitungan yang telah dilakukan :
Tabel 4. Hasil perhitungan nilai random µik µik 1 2 3 4 1 0.062564 0.071282 0.058974 0.050256 2 0.059487 0.066667 0.056923 0.052821 3 0.052821 0.060513 0.054872 0.052308 4 0.069231 0.07641 0.078974 0.075897
Setelah menghitung perubahan matriks maka akan dilakukan pengujian kondisi stop. Dan jika proses diatas dilakukan hingga akhir pada gambar yang asli diatas, maka citra output dari proses segmentasi adalah pada gambar 2. sebagai berikut
Gambar 2. (a) Citra awal (b) Citra sesudah proses segmentasi dengan iterrasi 1 dan kluster 5 (c) Citra sesudah proses segmentasi dengan iterrasi 3 dan kluster 5 Citra sesudah proses segmentasi dengan iterrasi 10 dan kluster

## 3.3 Implementasi
Sistem  pengolahan  merupakan  suatu  kesatuan  pengolahan  yang  terdiri  dari  prosedur  dan  pelaksanaan  data. Komputer  sebagai  sarana  pengolahan  program  hendaknya  menyediakan  fasilitas-fasilitas  pendukung  dalam pengolahan nantinya.
Form segmentasi image dapat dilihat pada gambar 3. dibawah ini.
( a )
( b ) ( c ) ( d )
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 258 - 262
Gambar 3. Form Pemrosesan Citra yang di input

## 4. KESIMPULAN
Setelah  melakukan  analisa  hasil  pengujian  pada  pegolahan  citra  digital  tentang  segmentasi  citra  digital  dengan metode khutlang maka dapat diambil kesimpulan seperti dibawah ini: 1. Aplikasi yang dirancang dapat mempermudah user untuk belajar konsep pengolahan citra.
2. Hasil  dari  aplikasi  pengolahan  citra  tersebut  menampilkan  gambar  yang  sudah  diolah  dengan  proses pengolahan citra dan kemudian disimpan pada driver komputer
3. Dengan aplikasi ini diharapkan memberikan dan meningkatkan keinginan bagi orang lain dalam mempelajari pengolahan citra.

## REFERENCES
[1] Mirnasari, Nelly, dkk, 2013, “Aplikasi Metode Otsu dan Algoritma Khutlang Untuk Identifikasi Bakteri Tuberkulosis Secara Otomatis”, Youngster Physic Journal, Vol. 2No.1
[2] Kadir, Abdul dan Adhi Susanto. 2013. “Teori dan Aplikasi pengolahan citra”. Penerbit Andi, Yogyakarta.
[3] http:// informatika.web.id/segmentasi-deteksi-warna.html,diakses tanggal 27 Mei 2018
[4] http:// informatika.web.id/pengertian-citra-digital.html,diakses tanggal 27 Mei 2018
[5] http:// informatika.web.id/pengertian-citra-digital.html,diakses tanggal 27 Mei 2018
[6] Wijaya, Marvin ch.2007.  “Pengolahan Citra Digital Matlab”, Penerbit Andi, Yogyakarta.
[7] http://id.wikipedia.org/wiki/Pengolahan_citra, diakses tanggal 27 Mei 2018.
[8] http// id. Pegolahan citra.org/wiki/citra,diakses tanggal 27 Mei 2018.
[9] A.S. Rosa dan Shalahuddin. M, 2013, “Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur”, Andi, Yogyakarta.
[10] Aditya, Arif Primananda, 2013, “Dasar-Dasar Pemrograman Database Dekstop Dengan Visual Basic.Net 2008”, PT. Elex Media Komputindo, Jakarta.