## Ekstraksi Pembuluh Darah pada Citra Retina Mata
Blood Vessels Extraction in Retinal Image

## Indah Susilawati
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Jl. Wates Km. 10 Yogyakarta 55753, Indonesia Email: indah_nik@yahoo.co.id

## ABSTRAK
Deteksi  dan  ekstraksi  pembuluh  darah  pada  retina  mata  merupakan  salah  satu  langkah  penting  untuk mengetahui  atau  mendiagnosa  beberapa  penyakit  yang  terkait  dengan  mata,  misalnya  mengetahui  adanya pertumbuhan  pembuluh  darah  yang  tampak  pada optic  disc pada  citra  retina  mata  yang  menandai  adanya penyakit  diabetes  militus.  Seorang  pakar  medis  biasanya  melakukan  segmentasi  pembuluh  darah  pada  retina secara manual untuk kepentingan tersebut. Cara manual ini dilakukan dengan mendasarkan diri pada citra retina mata yang biasanya dihasilkan menggunakan kamera fundus. Dalam penelitian ini dilakukan ekstraksi pembuluh darah  pada  citra  retina  mata  berbantuan  komputer  menggunakan  cara-cara  pengolahan  citra  digital.  Dengan mengambil  citra  aras  keabuan  kanal  Y  (luminansi)  dari  citra,  pembuluh  darah  diekstraksi  setelah  dilakukan peningkatan  kontras  menggunakan  metode  CLAHE  untuk  kemudian  dilakukan  segmentasi  dengan  cara thresholding . Penelitian menunjukkan bahwa metode berhasil melakukan ekstraksi pembuluh darah pada retina mata  dengan  akurasi  tertinggi  72,47%.  Hasil juga  menunjukkan  bahwa  secara  visual  pembuluh  darah  berhasil diekstrak  dengan  baik,  sebagian  besar  pembuluh  darah  yang  tidak  berhasil  diekstrak  merupakan  pembuluh- pembuluh yang sangat halus.
Kata kunci : CLAHE; peningkatanan kontras; kamera fundus; citra retina mata; segmentasi; thresholding .

## ABSTRACT
Detection  and  extraction  of  blood  vessels  in  the  retina  of  the  eye  is  one  of  the  important  steps  to  identify  or diagnose several eye-related diseases, such as knowing the presence of visible blood vessels in optic discs on the retinal image of the eye that indicate the presence of diabetes mellitus. A medical expert usually performs retinal blood vessels segmentation manually for that purpose. This manual way is done based on retinal fundus images. In  this  study,  extraction  of  blood  vessels  in  retinal  images  is  done  using  digital  image  processing  methods. Taking the gray-level image of the Y channel (luminance) of the image, the blood vessels are extracted after a contrast enhancement using the CLAHE method and segmented through thresholding. Research shows that the method  successfully  extract  blood  vessels  in  the  retina  with  the  highest  accuracy  of  72.47%.  The  results  also showed that the blood vessels were successfully extracted, leaving only subtle vessels.
Keywords : CLAHE; contrast enhancement; fundus camera; retinal image; segmentation; thresholding.

## 1. PENDAHULUAN
Deteksi  dan  ekstraksi  pembuluh  darah pada  retina  mata  merupakan  salah  satu langkah  penting  untuk  mengetahui  atau mendiagnosa  beberapa  penyakit  yang  terkait dengan  mata,  misalnya  mengetahui  adanya pertumbuhan  pembuluh  darah  yang  tampak pada  optic  disc  pada  citra  retina  mata  yang menandai  adanya  penyakit  diabetes  militus. Seorang  pakar  medis  biasanya  melakukan segmentasi pembuluh darah pada retina secara
manual  untuk  kepentingan  tersebut.  Cara manual ini dilakukan dengan mendasarkan diri pada  citra  retina  mata  yang  biasanya dihasilkan menggunakan kamera fundus.
Segmentasi  pembuluh darah pada retina secara  manual  tentu  saja  membutuhkan seorang  ahli  yang  berpengalaman  untuk meminimalkan kesalahan. Selain itu, segmentasi  secara  manual  ini  juga  cenderung memakan  waktu.  Konsekuensi  yang  sering
harus  ditanggung  adalah  kinerja  atau  akurasi yang  tidak  menentu  yang  diakibatkan  oleh tingkat  pengalaman  operator  ataupun  karena faktor kelelahan operator.
Teknik pengolahan citra digital memungkinkan  untuk  melakukan  segmentasi pembuluh  darah  pada  retina  menggunakan bantuan  komputer.  Dengan  menerapkan berbagai  algoritma  untuk  prapengolahan  dan segmentasi  diharapkan  dapat  dicapai  kinerja dan  akurasi  yang  dapat  diandalkan  untuk melakukan  deteksi  dan  ekstraksi  pembuluh darah  secara  otomatis.  Dengan  cara  ini  pula dapat  dihindarkan  tidak  menentunya  kinerja dan  akurasi  karena  faktor  pengalaman  dan tingkat kelelahan.
Pada  penelitian  ini  dilakukan  ekstraksi pembuluh  darah  pada  citra  retina  mata  yang diakuisisi menggunakan kamera fundus. Proses ekstraksi  ini  diharapkan  dapat  menjadi  tahap awal  dari  proses  yang  lebih  lanjut  untuk membantu  proses  diagnosa  suatu  penyakit terkait.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  sebelumnya  yang  terkait dengan  proses  segmentasi  adalah  penelitian yang  dilakukan  oleh H.  Mirzaalian dkk  (2007) dengan  judul  “Pre-processing  Algorithms  on Digital  Mammograms”.  Dalam  penelitiannya dilakukan  ekstraksi  kontur  payudara  dari  citra mamografi  menggunakan  proses  ekualisasi histogram, konvolusi dengan mask, pengambangan, labeling, dan seleksi area yang terluas.  Selanjutnya  dilakukan  modifikasi kontur menggunakan proses morfologi sehingga  diperoleh  kontur  yang  lebih  halus. Algoritma yang dikembangkan diterapkan pada 90 citra mamografi yang diperoleh dari MIAS.
Kumar  dkk  (2013)  dalam  penelitiannya berjudul  “Automatic  Detection  of  Vasculature from  the  Images  of  Human  Retina  Using CLAHE  and  Bitplane  Decomposition”.  Dalam penelitian ini dilakukan deteksi dan segmentasi pembuluh  darah  dari  citra  retina  mata. Pendekatan  baru  yang  digunakan  sederhana dengan  mengambil  kanal  hijau  dari  citra retina.  Kontras  citra  diperbaiki  menggunakan CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)  dan  mathematical  morphology. Dekomposisi  bitplane  pada  citra  output  dan serangkaian  operasi  morfologi  digunakan untuk proses segmentasi akhir. Pada penelitian ini,  bitplane  ke  2  dipilih  karena  membawa
informasi penting mengenai topologi pembuluh retina  mata.  Tingkat  akurasi  yang  diperoleh setinggi 92,392%.
Budai  dkk  (2013)  dalam  penelitiannya berjudul  “Robust  Vessel  Segmentation  in Fundus  Images”,  melakukan  segmentasi pembuluh  darah  pada  citra  fundus.  Penelitian yang  dilakukan  menggunakan  metode  yang menghemat  waktu  perhitungan,  mencapai akurasi  yang  tinggi,  dan  meningkatkan sensitivitas  jika  dibandingkan  dengan  metode Frangi.  Akurasi  rata-rata  yang  dicapai  pada penelitian ini setinggi 94%.
Penelitian yang lain dilakukan oleh Saleh dkk (2011) dengan judul “An Automated Blood Vessel Segmentation Algorithm Using Histogram Equalization and Automatic Threshold  Selection”.  Dalam  penelitian  ini dilakukan  konversi  citra  warna  ke  aras keabuan  dan  kanal  hijau,  perbaikan  kontras menggunakan  CLAHE,  proses  penghilangan background, dan kemudian dilakukan pengambangan  dan  post-filtration.  Untuk proses  pengambangan  digunakan  teknik isodata  untuk  menemukan  nilai  ambang  yang tepat  secara  otomatis.  Akurasi  yang  dicapai setinggi 95,54% (berdasar citra aras keabuan) dan 96,3% (berdasar kanal hijau).
Jelinek dkk melakukan penelitian berjudul  “Automated  Segmentation  of  Retinal Blood Vessels and Identification of Proliferative  Diabetic  Retinopathy”    pada tahun 2007. Pada penelitian tersebut dilakukan segmentasi  secara  otomatis  menggunakan alihragam  wavelet  Gabor  dan  kemudian mengklsifikasikannya  menggunakan  ciri-ciri yang  telah  biasa  digunakan  yaitu  area  dan perimeter, serta ciri tambahan berupa lima ciri morfologi. Analisis diskriminan mengindikasikan  bahwa  ciri-ciri  area  dan perimeter  tidak  mampu  mendeteksi  dini retinopathy  proliferatif.  Analisis  diskriminan dengan  enam  ciri  menghasilkan  AUC  setinggi 0,9.    Metode  wavelet  mampu  mensegmentasi pembuluh darah retina dan mengklasifikasikan citra  menurut  ada  atau  tidaknya  retinopathy proliferatif.
Pavai  dan  Selvi  (2013)  melakukan penelitian berjudul “Identification of Proliferative  Diabetic  Retinopathy  Using Texture  Segmentation”.  Dalam  penelitian tersebut  dilakukan  identifikasi  retina  normal dan  abnormal  (akibat  penyakit  diabetes militus).  Identifikasi  dilakukan  menggunakan
SVM dengan 15 ciri yang mewakili bentuk dan gradien  pembuluh  darah  pada  optic  disc  citra retina mata. Penelitian menghasilkan sensitivitas 88,89% dan spesifisitas 91,3%.

## 2.1. Citra Warna
Citra  warna  dapat  dinyatakan  dengan banyak  cara,  salah  satunya  adalah  dengan menggunakan  model  RGB.  Pada  model  ini, sebuah  citra  berwarna  dinyatakan  sebagai gabungan  dari  tiga  buah  warna  monochrome merah,  hijau,  dan  biru.  Warna  untuk  setiap pikselnya  tergantung  dari  komposisi  ketiga komponen  pada  koordinat  tersebut.  Berbagai analisis  berdasarkan  warna  obyek  dapat mempergunakan  ketiga  lapisan  R,  G,  dan  B dalam prosesnya.
Citra  warna  yang  dinyatakan  dengan model  warna  RGB,  pada  dasarnya  dapat ditampilkan  sebagai  tiga  citra  monocrome menggunakan  ketiga  lapis  yang  ada  yaitu lapisan  R,  lapisan  G,  dan  lapisan  B.  Masing- masing  lapisan  ini  sering  juga  disebut  kanal (channel)  sehingga  terdapat  istilah  kanal merah, kanal hijau dan kanal biru.
Model  untuk  menyatakan  citra  warna yang  lainnya  adalah  model  YIQ  yang digunakan  untuk  standart  TV/video  di  negara- negara  yang  memakai  standart  video  NTSC. Komponen  Y  merupakan  luminansi  (berkaitan dengan  intensitas),  dan  komponen  I  dan  Q membawa  informasi  warna  (kroma).  Konversi antara  RGB  dan  YIQ  dapat  dilakukan menggunakan matriks pada persamaan (1) dan (2) berikut.
                                  B G R Q I Y 312 , 0 523 , 0 211 , 0 322 , 0 274 , 0 596 , 0 114 . 0 587 , 0 299 , 0 (1)        
    
 
    
      
 
     Q I Y B G R
703 , 1 106 , 1 1 647 , 0 272 , 0 1 621 . 0 956 , 0 1 (2)
Terkait  dengan  pemrosesan  citra  warna dan  model  warna  yang  digunakan,  dapat dilakukan dua cara berikut:
1. Memproses  atau  mengolah  lapisan  R,  G, dan B secara terpisah,
2. Mentrasformasi  menjadi  color  space  yang lain  yang  memisahkan  intensitas  dari warna,  kemudian  mengolah  komponen intensitasnya saja. Sebagai contoh, perbaikan kontras untuk citra warna paling
baik dilakukan dengan mengolah komponen intensitasnya/komponen-Y dari model warna  YIQ.  Dalam  hal  ini  jika  citra  pada awalnya  dinyatakan  dengan  model  warna RGB  maka  harus  dikonversi  terlebih dahulu menjadi model warna YIQ.

## 2.2. Histogram Citra
Histogram  citra  menyajikan  penyebaran nilai-nilai intensitas piksel dari suatu citra atau bagian  tertentu  di  dalam  citra.  Dari  sebuah histogram  dapat  diketahui    frekuensi  relatif kemunculan  setiap  nilai  aras  keabuan  pada citra.  Berdasarkan  histogram  citra,  dapat diketahui  informasi  tentang  kontras  citra; kontasnya baik atau kurang baik.
Untuk citra warna, histogram dinyatakan untuk  setiap  komponen  RGB  citra  sehingga untuk setiap citra warna dapat dibuat tiga buah histogram.
Citra  yang  memiliki  kontras  buruk  dapt diperbaiki  dengan  cara  merentangkan  aras keabuannya  (histogram  stretching)  agar  lebih merata,  misalnya  dengan  menggunakan  fungsi linear  sebagian-sebagian  (piecewise  linear function)  seperti  Persamaan  (3)  adalah  fungsi yang  mempunyai  efek  merentangkan  aras keabuan.
c c) (d a b a x y            (3)
dengan x adalah piksel citra input dan y adalah piksel  outputnya.  Nilai  piksel  yang  lain  dapat dibiarkan saja (tidak diubah).
Cara  yang  lain  adalah  ekualisasi histogram  yang  merupakan  prosedur  otomatis secara  keseluruhan.  Histogram  citra  diubah menjadi histogram yang seragam atau uniform; yaitu  bahwa  setiap  batang  pada  histogram mempunyai tinggi yang sama, atau dengan kata lain  bahwa  setiap  aras  keabuan  pada  citra memiliki  frekuensi  kemunculan  yang  sama. Misalkan  sebuah  citra  mempunyai  L  aras keabuan yaitu 0, 1, 2, 3, ..., L-1 dan setiap aras keabuan i muncul sebanyak n i kali. Jika jumlah piksel dalam citra adalah n (sehingga n 0 +n 1 +n 2 +...+n L-1 = n), maka untuk mentransformasikan aras  keabuan  citra  menjadi  citra  dengan kontras yang lebih baik, aras keabuan i diubah menjadi sesuai dengan persamaan (4).
1) (L n n ... n n i 1 0     
     (4)
dan  kemudian  dibulatkan  ke  nilai  yang terdekat.
Untuk  citra  yang  mempunyai  bagian- bagian  yang  berkontras  rendah,  gelap  atau terang,  ekualisasi  histogram  yang  sifatnya global  tidak  dapat  berpengaruh  secara  efektif. Salah  satu  modifikasi  ekualisasi  histogram disebut  Adaptive  Histogram  Equalization (AHE)  dapat  digunakan  untuk  memperoleh hasil  yang  lebih  baik.  AHE  bekerja  dengan memperhatikan  hanya  sebagian  kecil  wilayah citra  saja  dan  mendasarkan  diri  pada Cumulative  Density  Function  (CDF)  lokal, yang  melakukan  perbaikan  kontras  pada wilayah tersebut. AHE dapat diimplemetasikan dengan  berbagai  metode  dan  setiap  metode mempunyai banyak variasi.
Saat menerapkan AHE, jika wilayah citra yang  sedang  diproses  mempunyai  jangkauan intensitas yang relatif kecil dibandingkan maka derau  pada  wilayah  tersebut  menjadi ditingkatkan  (enhanced).  Hal  itu  juga menyebabkan semacam cacat (artifact) terlihat pada  wilayah  tersebut.  Untuk  meminimalkan hal  ini,  terdapat  satu  modifikasi  metode  AHE yang  disebut  Contrast  Limited  Adaptive Histogram  Equalization  (CLAHE).  Besarnya peningkatan konstras untuk beberapa intensitas berbanding  lurus  dengan  kemiringan  fungsi CDF  pada  level  intensitas  tersebut.  Dengan demikian  peningkatan  kontras  dapat  dibatasi dengan cara membatasi fungsi CDF pada level intensitas tersebut.

## 2.3.  Filter Nonlinear
Filter  non  linear  diperoleh  dengan menggunakan fungsi non linear yang dikenakan pada  nilai-nilai  piksel  dalam  “mask”. Termasuk  dalam  jenis  filter  nonlinear  adalah filter  maksimum  (maximum  filter)  dan  filter minimum  (minimum  filter).  Filter  maksimum menghasilkan  output  berupa  nilai  piksel maksimum  dalam  mask,  dan  sebaliknya  filter minimum  menghasilkan  output  berupa  nilai piksel minimum dalam mask.
Baik  filter  maksimum  maupun  filter minimum termasuk dalam golongan rank-order filters.  Dalam  filter  yang  demikian,  elemen- elemen  yang  berada  di  dalam  “mask”  akan diurutkan  (ordered)  dan  satu  nilai  tertentu dikeluarkan  sebagai  output.  Dengan  demikian, jika  nilai-nilai  tersebut  diurut  menaik,  maka filter minimum adalah rank-order filter dimana elemen  pertamanya  dikeluarkan  sebagai output; sedangkan filter maksimum merupakan rank-order  filter  dimana  elemen  terakhirnya
yang  dikeluarkan  sebagai  output.  Rank-order filter  lain  yang  sangat  penting  adalah  filter median.  Pada  filter  median  maka  nilai  tengah dari  nilai-nilai piksel (dalam mask) yang telah diurutkan akan dikeluarkan sebagai output.

## 2.4. Segmentasi
Segmentasi  citra    digunakan  untuk memilih obyek tertentu dalam citra. Salah satu cara segmentasi yang paling sederhana adalah thresholding. Citra aras keabuan dapat diubah menjadi  citra  biner  (hitam  putih,  black  and white, BW) dengan terlebih dulu memilih suatu nilai  threshold  T  dan  kemudian  mengubah setiap  piksel  menjadi  hitam  atau  putih  seperti pada persamaan (5).
      T x jika hitam T x jika putih y (5) Pada beberapa
kasus tidak dimungkinkan  untuk  memilih  satu  atau  dua nilai  ambang  yang  dapat  mengisolasi  objek secara keseluruhan. Untuk hal yang seperti ini biasanya  digunakan    adaptive  thresholding. Adaptive  thresholding  menggunakan  nilai ambang  yang  berbeda-beda  bergantung  pada lokasi  citra  atau  sering  disebut  pengolahan lokal (localized). Misalnya dengan menggunakan  parameter  nilai  rerata  (mean) atau median dari suatu jendela (window) pada citra yang bersangkutan.
Hasil proses thresholding dapat diperbaiki menggunakan pengolahan morfologi seperti  dilasi  dan  erosi.  Pengolahan  ini termasuk  jenis  pengolahan  citra  yang  sangat penting untuk analisis bentuk.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Langkah-langkah  penelitian  dilakukan dan dijelaskan dengan urutan sebagai berikut.
a. Citra aras keabuan kanal Y Citra  aras  keabuan  kanal  Y  (luminansi dalam model citra warna NTSC) diperoleh menggunakan persamaan (5).
Y = 0.2989*R+0.587*G+0.114*B       (5) dengan  R,  G,  dan  B  adalah  nilai  piksel pada lapis merah, hijau, dan biru.
b. Perbaikan kontras citra secara adaptif Segmentasi pembuluh darah retina merupakan  proses  yang  cukup  rumit  oleh karena  fakta  bahwa  citra  retina  mata seringkali  berderau  (noisy),  mempunyai kontras  yang  buruk,  dan  pembuluh  darah
yang  ada  padanya  sangat  bervariasi (lebarnya).
Adaptive  Histogram  Equalization  (AHE) merupakan  salah  satu  teknik  untuk meningkatkan  kontras  citra.  Teknik  ini berbeda  dengan  ekualisasi  histogram standar  dimana  dalam  AHE  dilakukan metode adaptif dengan menghitung beberapa histogram, masing-masing bersesuaian  dengan  bagian  citra  yang berbeda,  dan  menggunakannya  untuk redistribusi  nilai  pencahayaan  dari  citra. Namun,  AHE  mempunyai  kecenderungan memguatkan  pengaruh  derau  pada  bagian citra  yang  relatif  homogen.  Varian  AHE yang  disebut  CLAHE  (Conrast  Limited
Adaptive Histogram Equalization) memperbaikinya dengan membatasi kemiringan  maksimum  dalam  fungsi transformasinya, sehingga dapat meyelesaikan  permasalahan  penguatan derau yang terjadi pada AHE.
c. Median filtering Filter  median  merupakan  salah  satu  filter non  linier  yang  paling  banyak  digunakan, prosesnya  menggunakan  topeng  atau  mask dengan ukuran tertentu misalnya 3x3, 5x5, dan  9x9  piksel.  Pada  filter  median,  maka nilai  tengah  dari  nilai-nilai  piksel  (dalam mask) yang telah diurutkan akan dikeluarkan sebagai output.
d. Pengambangan  (thresholding)  dan  operasi morfologi Untuk  kepentingan  proses  pengambangan, maka  hal  yang  paling  penting  adalah menentukan nilai ambang yang paling tepat untuk citra. Setelah pengambangan dilakukan  operasi  morfologi  berupa  erosi dan  dilasi  untuk  menghilangkan  obyek- obyek  kecil  selain  pembuluh  darah  yang kemungkinan  ikut  menjadi  output  proses pengambangan.
e. Analisis hasil Pada  tahap  analisis  hasil  dilakukan analisis  mengenai  algoritma  segmentasi yang  digunakan  dalam  usul  penelitian  ini.
Akan  dibandingkan  hasil  segmentasi menggunakan  metode  yang  diusulkan dalam  penelitian  ini  dengan  hasil segmentasi  manual  yang  dilakukan  oleh pakar medis (gold standart).

## 4. PEMBAHASAN
Dalam penelitian  ini  digunakan  20  citra retina  mata  yang  diakuisisi  menggunakan
kamera  fundus.  Data  diperoleh  dari  online database
DRIVE melalui website http://www.isi.uu.nl/Research/Databases/DRIVE/.
Database  ini  juga  menyediakan  hasil  analisis ahli  yang  digunakan  sebagai  gold  standart dalam  penelitian.  Gold  standart  dapat digunakan  oleh  peneliti  untuk  mengetahui keakuratan atau kinerja metodenya.
Gambar  1.  memperlihatkan  dua  citra retina  mata  yang  diperoleh  dari  database DRIVE.
a b
Gambar 1. Citra retina mata (a) Citra 21_retina.tif (b) Citra 22_retina.tif
Pada  Gambar  2.  diperlihatkan  citra retina  mata  yang  sama  dengan  hanya mengambil kanal Y (luminansi) saja.
a b
Gambar 2. Citra retina mata dari kanal Y (a) Citra 21_retina.tif (b) Citra 22_retina.tif
Pada  Gambar  3.  diperlihatkan  hasil perbaikan  kontras  secara  adaptif  dengan metode CLAHE.
a b
Gambar 3. Citra hasil perbaikan kontras
(a) Citra 21_retina.tif    (b) Citra 22_retina.tif
Gambar
4. diperlihatkan hasil pengambangan (thresholding) untuk untuk citra yang sama.
a
b
Gambar 5.4. Citra hasil pengambangan (a) Citra 21_retina.tif    (b) Citra 22_retina.tif
Gambar 5. diperlihatkan hasil
segmentasi  untuk  mengekstraksi  pembuluh darah pada retina mata.
a b
Gambar 5. Hasil segmentasi ekstraksi pembuluh
darah pada retina
(a) Citra 21_retina.tif    (b) Citra 22_retina.tif
Tabel 1. Tabulasi hasil ekstraksi No. Citra Retina Hasil Ekstraksi Pembuluh Darah Gold Standart Tingkat Akurasi (%) 1. 72,37 2. 61,92 3. 63,72 4. 62,22 5. 47 6. 57,29 7. 62,86 8. 63,79 9. 63,59 10. 54,83 11. 67,35 12. 62,26 13. 68,12 14. 57,66 15. 72,47 16. 62,23 17. 68,69 18. 67,27 19. 69,64 20. 68.96 Berdasarkan Tabel 1. maka
menggunakan  20  data  citra  retina  mata, diperoleh  akurasi  tertinggi  72,47%.  Tingkat akurasi  dihitung  dengan  membandingkan  hasil ekstraksi  pembuluh  darah  pada  penelitian  ini dan  hasil  analisis  ahli  sebagai  gold  standart. Dengan  lebih  memperhatikan  perbandingan antara  hasil  ekstraksi  dengan  gold  standart- nya,  maka  hasil    juga  menunjukkan  bahwa
secara  visual  pembuluh  darah  berhasil diekstrak  dengan  baik,  sebagian  besar pembuluh  darah  yang  tidak  berhasil  diekstrak merupakan  pembuluh-pembuluh  yang  sangat halus.

## 5. KESIMPULAN
Ekstraksi  pembuluh  darah  pada  citra retina  mata  pada  penelitian  ini  menggunakan data  citra  retina  mata  yang  diakuisisi menggunakan kamera fundus. Citra retina mata kemudian  diolah  dengan mengambil  citra aras keabuan  kanal  Y  atau  luminansi,  melakukan peningkatan  kontras  menggunakan  metode CLAHE,  kemudian  melakukan  segmentasi pembuluh  darah  yang  ada  pada  citra  mata. Penelitian menunjukkan bahwa metode berhasil melakukan  ekstraksi  pembuluh  darah  pada retina  mata  dengan  akurasi  tertinggi  72,47%. Hasil  juga  menunjukkan  bahwa  secara  visual pembuluh  darah  berhasil  diekstrak  dengan baik,  sebagian  besar  pembuluh  darah  yang tidak  berhasil  diekstrak  merupakan  pembuluh- pembuluh yang sangat halus.

## 6. UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terimakasih
kepada  Universitas  Mercu  Buana  Yogyakarta yang telah membiayai penelitian ini menggunakan  anggaran  LPPM  UMBY  tahun 2016.

## DAFTAR PUSTAKA
Budai, et al, 2013, Robust Vessel Segmentation in Fundus Images , International Journal of  Biomedical  Imaging,  Article  ID 154860.
Duda,  R.O.,  et  al, Pattern  Classification , Second  Edition,  John  Wiley  &  Sons, Inc.
Jain,  Anil  K.,  1989, Fundamental  of  Digital Image  Processing ,  Prentice  Hall
International, Inc. Singapore.
Jelinek,  et  al,    2007, Automated  Segmentation of Retinal Blood Vessels and Identification  of  Proliferative  Diabetic
Retinopathy ”,  Journal  of  The  Optical Society of America, June 2007. Kumar,  et  al,  2013, Automatic  Detection  of Vasculature from the Images of Human Retina  Using  CLAHE  and  Bitplane Decomposition ,  American  Journal  of Biomediacal Imaging, Vol 1, Article ID 20130133.
Mirzaalian,  et  al,  2007, Pre-processing Algorithms  on  Digital  Mammograms, MVA2007 IAPR Conference on Machine Vision  Applications,  May  16-18,  2007, Tokyo, Japan.
Pavai  and  Selvi,  2013, Identification  of Proliferative  Diabetic  Retinopathy Using Texture Segmentation , Journal of Computer Science, 9 (3):358-367, ISSN 1549-3636.
Saleh, et al, 2011, An Automated Blood Vessel Segmentation Algorithm Using Histogram Equalization and Automatic Threshold  Selection ,  Journal  of  Digital Imaging,  Vol  24,  No  4,  August  2011, pp 564-572.
Sergios  Theodori,  2010,  An  Introduction  to
Pattern Recognition: A Matlab Approach, Elseivier Inc. Lekamalage,  et  al,  (2015)  ‘Extreme  Learning Machine for Clustering’, in
Proceedings of ELM-2014 Volume 1 SE - 36 , pp. 435–444. doi: 10.1007/978-3- 319-14063-6_36.
Ortiz, et al, (2013) ‘LVQ-SVM based CAD tool applied  to  structural  MRI  for  the diagnosis  of  the  Alzheimer’s  disease’, Pattern Recognition Letters , 34(14), pp. 1725–1733.
doi: 10.1016/j.patrec.2013.04.014.