## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
Vol. 7 No. 2 Agustus 2021

## Variasi Thresholding untuk Segmentasi Pembuluh Darah Citra Retina
Anita Desiani #1 , Des Alwine Zayanti #2 , Rifkie Primartha #3 , Filda Efriliyanti #4 , Nur Avisa Calista Andriani #5
# Universitas Sriwijaya Jl. Masjid Al Gazali, Bukit Lama, Kec. Ilir Bar. I, Kota Palembang, Sumatera Selatan 30128
1 anita_desiani@unsri.ac.id
2 desalwinez@unsri.ac.id
3 rifkie@ilkom.unsri.ac.id
4 fildaefriliyanti99@gmail.com
5 nuravisacalistaandriani@gmail.com
Abstrak — Segmentasi  pembuluh  darah  pada  retina  diper- lukan  pada  deteksi  dini  penyakit Diabetic  Retinopathy pada citra  retina.  Penelitian  ini  menggunakan  tiga  tahapan  yaitu pre-processing ,  segmentasi  dan post-processing yang  akan membandingkan  hasil  dari  3  metode  segmentasi  yang menggunakan  nilai Thresholding yaitu Adaptive  Threshold- ing , Binary Thresholding , dan Otsu Thresholding . Hasil pen- gujian  terhadap  tiga  metode  yang  digunakan  menunjukan bahwa  metode Binary  Thresholding mendapat  rata-rata akurasi,  sensitivitas  dan  spesifisitas  tertinggi  yaitu  95%, 58%, 98%. Untuk Adaptive Thresholding mendapat rata-rata akurasi  sebesar  91%,  sensitivitas  36%,  spesititiftas  97%. Dan  metode Otsu  Thresholding mendapatkan  rata-rata akurasi  86%,  sensitivitas  22%,  dan  spesifisitas  90%. Dari hasil ketiga metode ini dapat dilihat akurasi yang dihasilkan oleh  metode Thresholding sudah  sangat  baik  dalam melakukan  segmentasi  citra,  tetapi  nilai  sensitivitas  dari masing-masing  metode Thresholding masih  rendah.  Hal  ini dapat  disimpulkan  metode Thresholding masih  sulit mendapatkan lebih banyak fitur pembuluh darah pada citra retina.
Kata kunci — Segmentasi, Citra, Pembuluh Darah, Retina, Thresholding

## I. P ENDAHULUAN
Adanya  perubahan  pada  mata  dapat  menandakan seseorang sedang mengalami suatu gangguan penyakit[1]. Beberapa  bentuk  perubahan  pada  mata  yang  disebabkan oleh suatu gangguan diantaranya adalah pembesaran pem- buluh  darah.  Selain  itu  munculnya  cabang-cabang  tak normal  pada  mata.  Salah  satu  gangguan  yang  ada  adalah Diabetic  Retinopathy (DR).  DR  merupakan  salah  satu gangguan penyakit yang menyerang pembuluh darah pada retina[2]. Deteksi dini dapat memberikan penanggulangan awal  supaya  dampaknya  tidak  parah  pada  retina.  Deteksi dini  pada  juga  dapat  mencegah  hilangnya  penglihatan[3]. Kebutuhan  citra  untuk  medis  memerlukan  teknik  dan  ka- mera  khusus,  demikian  juga  kebutuhan  waktu  dan  kepa- karaan  khusus  untuk  menganalisis  citra  tersebut. keterbatasan  pakar  dan  waktu  yang  cukup  lama  dapat
menjadi  kendala  dalam  pealayanan  kesehatan  pasien[4]. Dalam  hal  ini  bantuan komputer sangat  diperlukan. Pem- anfaatan  bidang  komputer  seperti  pembelajaran  mesin sangat berkembang  luas di dunia kesehatan salah  satunya bidang  segmentasi  citra  untuk  membantu  mendapatkan fitur tertentu untuk medeteksi suatu gangguan penyakit.
Segmentasi  merupakan  teknik  untuk  memisahkan  fitur tertentu  dari  fitur  lain  yang  tidak  dibutuhkan  pada  citra. Fitur  yang  dibutuhkan  menjadi foreground pada citra dan fitur  lain  menjadi background .  Tujuan  dari  segmentasi adalah mendapatkan fitur khusus pada citra tertentu sesuai dengan  kebutuhan  terhadap  suatu  citra.  Maka  dari  itu, segmentasi  diperlukan  dalam  proses  pengambilan  fitur. Hasil segmentasi  sangat mempengaruhi  hasil deteksi pola suatu  gangguan  penyakit  sehingga  perlu  suatu  metode yang mampu memberikan hasil segmentasi yang baik dan akurat.  Deteksi  gangguan  DR  dilakukan  berdasarkan gangguan  yang  terjadi  pada  pembuluh  darah  retina.  Seg- mentasi  pada  citra  retina  untuk  penderita  gangguan  DR hanya  membutuhkan  bagian  pembuluh  darah  retina  yang menjadi foreground sedangkan  fitur  lain  seperti  kornea dan lain-lain menjadi background citra.
Berbagai  metode  segmentasi  dikembangkan.  Namun hasil  segmentasi  juga  dipengaruhi  oleh  kualitas  citra  sep- erti  kontras  yang  tidak  seimbang  dan  banyaknya noise yang  dikandung.  Citra  dengan  kualitas  rendah  dapat menurunkan hasil dari segmentasi. Pada proses segmenta- si diperlukan  juga tahapan perbaikan kualitas citra karena kualitas  citra  yang  baik  memberikan  hasil  segmentasi yang baik juga. Salah satu metode yang digunakan adalah metode Thresholding .  Metode Thersholding adalah metode  yang  digunakan  untuk  segmentasi  gambar didasarkan  pada  derajat  keabuan  sebuah  citra.  Hasil segmentasi  dari  metode  tersebut  berupa  citra  biner ditandai  sebagai foreground dengan  warna  putih  atau disimbolkan  dengan  1  jika  nilai  pada  piksel  lebih  besar dari  nilai  ambang  ( threshold), dan  menjadi background (warna  hitam  atau  0)  jika  sebaliknya.  Nilai  ambang  pada
Thersholding dapat diambil sebagai nilai lokal atau global [5].
Beberapa  metode Thresholding diantaranya  adalah metode  pertama  yaitu Adaptive  Thresholding .  Metode  ini mampu  menghubungkan representasi tekstur dan detektor ciri yang optimal.  Metode ini juga digunakan untuk men- gurangi  ciri  yang  tidak  dibutuhkan  dalam  citra  retina. Metode  yang  kedua  adalah Binary  Thresholding .  Metode ketiga menggunakan Otsu Thresholding atau dikenal juga sebagai Thresholding Global. Penelitian [6] menggunakan Otsu  Thresholding berbasis  wilayah.  Hasil  penelitian menunjukan  nilai  rata-rata  akurasi  dan  spesifisitas  yang tinggi  yaitu 95,33%  dan 97,14%, namun  nilai  sensitivitas untuk kedua dataset masih tergolong kecil yaitu  75.21%.
Analisis pada proses segmentasi harus dikerjakan untuk menentukan  metode  mana  yang  memberikan  hasil  yang akurat.  Hasil  yang  akurat  memberikan  hasil  yang  baik dalam  proses  klasifikasi  terutama  pada  citra  retina  agar tidak  terjadi  kesalahan  pada  diagnosa  penyakit  yang  di- alami  oleh  seseorang.  Penelitian  ini  membandingkan kinerja  dari  ketiga  metode  yang  menggunakan  nilai Thresholding yaitu Adaptive  Thresholding , Binary Thresholding dan Otsu  Thresholding pada  segmentasi pembuluh  darah  retina  dengan  menggabungkan  tahapan perbaikan  citra  untuk pre-processing dan post-processing pada  tahap  setelah  segmentasi  untuk  dapat  mengetahui metode  mana  yang  memberikan  kinerja  terbaik.  Hasil penelitian  ini  dapat  diketahui  mana  metode  yang  dapat memberikan hasi segmentasi  yang paling akurat  sehingga dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  jenis  penyakit pada retina mata .

## II. M ETODE P ENELITIAN
Pada  metode penelitian terdapat  lima bagian  atau taha- pan yang dilakukan yaitu :

## A. Input Citra
Penelitian ini menggunakan dataset Digital Retinal Im- ages  for  Vessel  Extraction (DRIVE)  dan  dataset Struc- tured Analysis of the Retina (STARE). Kedua dataset ter- sebut  adalah  dataset  yang  banyak  digunakan  pada berbagai  penelitian  dan  dapat  diakses  secara  gratis.  Uku- ran  dimensi  citra  dataset  DRIVE  yaitu  565×584  piksel menggunakan format .tif. Dataset lainnya adalah  STARE. STARE  merupakan  citra  retina  yang  berwarna  yang  di- peroleh  dari  kamera  fundus  pada  penelitian  di  Belanda, dimana  ada  397  subjek  citra  retina  dengan  format  .ppm. Penggunaan  dataset  STARE  diharapkan  dapat  memper- mudah  diagnosis  penyakit  yang  ada  pada  mata  manusia, dengan  melihat  bentuk  pupil  mata,  serat  optik  dan  pem- buluh  darah  retina[7].  Ukuran  dimensi  citra  dataset STARE yaitu 605×700 piksel.

## B. Pre-processing
Tahap  ini  digunakan  untuk  memperbaiki  kualitas  citra digital  yang  digunakan.  Proses  awal  dilakukan  dengan mengambil green channel pada citra retina dengan tujuan mendapatkan  hasil  pembuluh  darah  yang  lebih  jelas.  Jika
dibandingkan  dengan red  channel dan blue  channel hasil green channel menghasilkan  citra yang paling baik, maka green  channel dipilih  digunakan  dalam  proses  ini  [5]. Setelah  itu  dilakukan  pengubahan  piksel  warna  menjadi Grayscale.  Grayscale memiliki  rentang  gradisasi  warna hitam  dan  putih  yang  sangat  cocok  digunkan  untuk pengelohan  gambar.  Kemudian  dilakukan  proses  perbai- kan  kualitas kontras citra dengan Contrast  Limited Adap- tive Histogram Equalization (CLAHE).
Metode  CLAHE  digunakan  untuk  memperolerh  seba- ran  nilai abu-abu. CLAHE diharapkan  menampilkan  fitur yang  tersembunyi  dengan  menerapkan  pemerataan  histo- gram  untuk  tiap-tiap  nilai  piksel.  CLAHE  memberikan nilai  batas  maksimal  tinggi  sebuah  histogram  dinamakan c lip  limit yang  akan  membagi  citra  menjadi  beberapa  ba- gian kecil dengan ukuran  identik  sehingga histogram dari gambar  luaran  sesuai dengan histogram  yang ditunjukkan oleh parameter ditribusi [2], [5], [8]. Perhitungan clip limit mengunakan persamaan (1) :
𝛽 = 𝐾 𝐿 (1 + α 100 (𝑆 𝑚𝑎𝑥 − 1)) (1)
dengan :
K = Luas ukuran daerah L = Range kabu-abuan (1-256) α = Clip factor , dengan limit 0 – 100
Selain  menggunakan  CLAHE  juga  diterapkan Gamma Correction untuk  meningkatkan  kembali  kontras  citra. Gamma  Correction adalah  nama  operasi  nonlinear  yang digunakan  untuk  mengkodekan  dan  mendekode  nilai lu- minance atau tristimulus dalam  video atau sistem gambar diam[9].
Untuk  menghilangkan noise dan  mempertajam  pem- buluh darah pada citra retina digunakan denoising dengan menggunakan Non  Local  Means (NLM).  NLM  berfungsi untuk menghilangkan noise dengan mempertahankan fitur citra penting seperti tepi, dan pembuluh darah halus. Filter NLM  menggunakan  asumsi  bahwa  citra  mengandung sejumlah besar kemiripan diri dari citra asli untuk menen- tukkan  bobot  piksel  sehingga  dapat  melakukan  penyarin- gan noise .
Proses  selanjutnya  yaitu  mendeteksi  tepi  citra  dengan Detect  Ridges . Detect  Ridges mendeteksi  garis  tipis  yang lebih  gelap  atau  lebih  terang  dari  lingkungan  citra  yang diinputkan  dengan  mengikuti  pendekatan  geometris  yang berbeda,  dan  mendefinisikan  terang  (gelap)  titik ridges sebagai  titik  yang  diasumsikan  kecerahan  maksimum (minimum)  dalam  arah  arah  kurva  utama.  Setelah  itu proses  filterisasi  dengan  menggunakan Median  blur, Gaussian  Filter,  Gaussian  Bluring,  2D-Gabor  Filter dan Transformasi Bottom Hat . Operasi Median  blur dilakukan  dengan  memeriksa  se- tiap  piksel  secara  berurutan,  jika  nilai  piksel  lebih  besar dari  nilai  rata-rata  dalam mask ,  maka  nilai  bahwa  piksel tersebut  terkontaminasi  oleh  nilai  dan  ganti  dengan  nilai median  dari mask .  Jika  tidak  maka  dapat  dipertahankan dengan  nilai  asli  piksel  [10]. Gaussian  Filter merupakan filter  linier  dimana  nilai  pembobotannya  diberikan  oleh
fungsi Gaussian . Sebaran pada noise diasumsikan mengi- kuti  sebaran Gaussian atau  sering  disebut  dengan  Z ero Mean [11]. Zero  Mean pada  fungsi  gaussian  diberikan pada persamaan (2):
𝑔(𝑥, 𝑦) = 𝑒 (𝑥2+𝑦2) 2𝜎2 (2)
dimana x merupakan jarak titik awal pada sumbu horizon- tal  sedangkan y adalah  jarak  titik  awal  pada  sumbu vertikal , dan 𝜎 adalah nilai standard deviasi.
Selain Gaussian  Filter juga  terdapat Gaussian  blur .
Teknik ini bertujuan untuk menghaluskan citra retina yang masih  mengandung  banyak noise di  dalamnya.  Proses Gaussian  blur ini  menghasilkan  citra  untuk  menentukan potensi  gradien  pada  citra.  Gradien  sendiri  merupakan operator yang digunakan untuk mendeteksi edge atau tepi. Proses Gaussian  blur mempunyai  persamaan  sebagai berikut[12]:
𝐺(𝑥, 𝑦) = 1 2𝜋𝜎 2 𝑒 − 𝑥2+𝑦2 2𝜎2 (3)
dimana 𝜎 adalah standar deviasi pada distribusi Gaussian. Persamaan (3) digunakan agar permukaan  yang diperoleh adalah permukaan  yang  mengikuti distribusi Gauss.  Nilai distribusi  tersebut  nantinya  digunakan  untuk  membentuk konvolusi matriks yang akan diterapkan pada citra asli.
2D-Gabor  Filter merupakan  fungsi  linear  yang digunakan untuk mendeteksi tepi dalam pemrosesan citra. Pada  penerapannya Gabor  Filter digunakan  untuk  me- nangkap  informasi  frekuensi  tinggi,  dan  dipilih  respon maksimum  dalam  setiap  piksel  [13]. 2D-Gabor  Filter dibentuk  dari  dua  komponen  yaitu  fungsi  gaussian  pada frekuensi  serta  orientasi  tertentu  dan  gelombang sinusoidal  dalam  bentuk  kompleks  (dengan  lengkungan). Metode 2D-Gabor  Filter mampu  menghubungkan representasi  tekstur  dan  detektor  ciri  yang  optimal.  2D- Gabor  filter  berfungsi    meminimalisasi  ciri  yang  tidak penting didalam citra retina. 2D-Gabor Filter terdapat dari sebuah  fungsi  gaussian  yang  dimodulasi  dengan menggunakan  variasi  frekuensi  ditunjukkan  sebagai berikut[14]:
𝐺(𝑥, 𝑦)   =  exp {− 1 2 ( 𝑥 12 σ 𝑥2 + 𝑦 12 σ 𝑦2 )} cos 2π𝑥 1 𝑓 (4)
dengan  nilai 𝑥 1 = 𝑥 cos 𝜃 − 𝑦 sin 𝜃 dan  nilai 𝑦 1 = 𝑥 sin 𝜃 + 𝑦 cos 𝜃 , 𝑥 dan 𝑦 merupakan  nilai  koordinat piksel  dalam  citra, f merupakan  frekuensi  gelombang Sinusoidal, 𝜃 merupakan  kontrol  terhadap  orientasi  dari sebuah fungsi 2D-Gabor Filter , dan σ merupakan standar deviasi  dimana σ 𝑥 =   σ 𝑦 .  Penerapan 2D-Gabor  Filter pada  citra  dilakukan  menggunakan  12  rotasi  arah  yang berbeda dengan interval rotasi sebesar 15 ° , sehingga akan didapatkan  12 template dari  masing-masing  filter  yang kemudian akan dicari maksimal respon untuk mendapatkan  hasil  ekstraksi  pembuluh  darah  retina  yang optimal  [13].  Pencarian  maksimal  respon  dilakukan
dengan  membandingkan  12  pola  kemudian  dipilih template  yang  memiliki  warna  paling  hitam.  Hasil ekstraksi  pembuluh  darah  berupa  citra  yang  sudah  dapat dibedakan  antara  pembuluh  darah  retina  dan background [15], [16].
Transfromasi Bottom Hat digunakan untuk menghilangkan  objek  gelap  dengan background terang. Persamaan  dari  transformasi  ini  dapat  dilihat  pada persamaan (5) berikuti [17]:
𝐴 𝑏𝑜𝑡 = (𝐴●𝐵) − A
(5)
dimana dengan A adalah citra asli, B merupakan structur- ing  element berupa  matriks  dengan  operator  yang  meru- pakan  garis,  bangun,  piringan,  bentuk  diamond,  dan  lain- lain. ● Operasi Closing ,  dan 𝐴 𝑏𝑜𝑡 merupakan  citra  hasil Transformasi Bottom Hat .

## C. Segmentasi
Segmentasi  dapat  diartikan  sebagai  teknik  atau  cara yang  biasa  digunakan  untuk  mengambil  fitur  sehingga mendapatkan  pola  pada  daerah  yang  mempunyai kemiripan  yang  bertujuan  untuk  memisahkan  fitur  atau obyek  lain  selain  pembuluh  darah  menjadi background . Metode segementasi  yang digunakan dalam penelitian  ini yaitu Adaptive  thresholding,  Binary  Thresholding, dan Otsu thresholding .  Dalam pengolahan citra, Thresholding biasanya  digunakan  untuk  segmentasi  citra.  Dalam Thresholding setiap  nilai  piksel  citra  dibandingan  nilai ambang  ( threshold )  terntu.  Pada  citra  abu-abu  teknik Thresholding digunakan  untuk  membuat  citra  biner  [18]. Proses  binarisasi  citra  didefinisikan  sesuai  dengan persamaan 6 [5], [19].
𝐺(𝑥, 𝑦)   = { 1,        𝑓(𝑥, 𝑦) > 𝑇 0,        𝑓(𝑥, 𝑦) ≤ 𝑇 (6)
dengan T adalah nilai ambang batas, 𝑓(𝑥, 𝑦) adalah fungsi pasaangan koordinat piksel pada citra, 𝐺(𝑥, 𝑦) adalah titik koordinat  piksel  pada  citra  biner.  Jika  nilai  suatu  piksel lebih  besar  dari  nilai  ambang  batas,  maka  bisa  dianggap sebagai  pembuluh  darah,  namun  jika  nilai  suatu  piksel kurang  dari  nilai  ambang  batas,  maka  akan  dianggap  se- bagai background .  Teknik Thresholding diklasifikasi-kan menjadi dua yaitu global dan lokal.
Salah  satu  teknik Thresholding Gobal  yang  sering digunakan  untuk  segmentasi  adalah Otsu  Thresholding . Metode Otsu  Thresholding mencari  ambang  batas  yang meminimalkan  varians  antar  kelas  dari  gambar  yang tersegmentasi.  Ambang  batas  ( threshold )  global  seperti pada Otsu  Thresholding dapat  diketahui  dengan  mencari seluruh  rentang  nilai  piksel  gambar  sampai  varians  antar kelas mencapai minimum [20]. Sedangkan teknik Thresh- olding Lokal  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu Adaptive  Thresholdling .  Penentuan  nilai  ambang  batas dari Adaptive  Thresholdling yaitu  dihitung  untuk  setiap piksel,  berdasarkan  beberapa  dari  statistik  lokal  seperti range, dan ragam dari piksel tetangga [20].

## D. Post-processing
Tahap ini digunakan untuk memperhalus, menajamkan, dan  memperbaikan  kualitas  dari  hasil  proses  segmentasi. Metode  yang  digunakan  dalam  tahap  ini  yaitu  operasi morfologi Opening dan Closing . Operasi Opening digunakan untuk  membuat kontur gambar  lebih  jelas, ha- lus, dan mengurangi noise haasil segmentasi [21]. Operasi Opening secara sederhana dilakukan dengan Operasi Erosi diikuti  oleh  Dilatasi.  Operasi Opening didefinisikan  oleh persamaan berikut [17]:
𝐴 ∘ 𝐵 = (𝐴 ⊝ 𝐵) ⊕ 𝐵
(7)
dimana
𝐴 ⊕ 𝐵 = {𝑥| (𝐵) 𝑥 ⋂ 𝐴 ≠  } (8) 𝐴 ⊝ 𝐵 = {𝑥| (𝐵) 𝑥 ⋂ 𝐴 𝑐 ≠  } (9) dengan  A  adalah  citra  asli  B  merupakan structuring  ele- ment yang  berupa  matriks  operator  yang  berbentuk line shape, disk, diamond, dan sebagaianya. ⊕ adalah Operasi Dilasi, ⊝ adalah  Operasi  Erosi,  dan ∘ adalah  Operasi Opening . Operasi Closing berguna  untuk  menghaluskan  fitur dengan  menyambungkan  piksel-piksel  yang  dekat  serta menghilangkan  lubang-lubang  kecil  yang  ada  di  tengah citra.  Langkah  kerja  operasi  ini  dilakukan  dengan  cara operasi dilasi terlebih dahulu kemudian diiukti erosi.  Per- samaan (10) berikut adalah persamaan c losing [17]: 𝐴● 𝐵 = (𝐴 ⊕ 𝐵) ⊝ 𝐵 (10) dimana ● adalah Operasi Closing .

## E. Analisis Hasil
Hasil  yang  diperoleh  dari  tahapan  tersebut  kemudian akan dibandingkan satu dengan ground truth dari masing- masing citra pada dataset untuk dapat menilai sejauh mana kinerja  dari  masing-masing  metode.  Beberapa  ukuran yang  sering  digunakan  dalam  mengukur  kinerja  dari metode klasifikasi adalah akurasi, senstifitas dan spesifisi- tas[22].  Pada tahapan  ini  kinerja  dari  setiap  metode  akan diukur berdasarkan nilai akurasi, sensitivitas dan spesifisi- tas dengan menggunakan Confusion Matrix [22].

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Segmentasi dengan Metode Adaptive Thresholding
Data  yang  digunakan  pada  metode  ini  adalah  dataset STARE  dengan  contoh  gambar  yaitu  “im0162”.  Pada tahap pre-processing dilakukan, citra retina terlebih dahu- lu di konversi dari BGR ke RGB pada Gambar 1.a. Proses selanjutnya  dilakukan  ekstraksi green  channel,  red  chan- nel dan blue  channel dari  ketiga  channel  tersbut  terlihat hasil  dari  grenn  channel  memberikan  hasil  paling  baik, Hasil green channel dapat dilihat pada Gambar 1.b. Selan- jutnya  citra  retina  diubah  menjadi Grayscale .  Setelah  itu dilakukan  peningkatan  kontras  yang  dibarengi  juga dengan penggunaan CLAHE agar nilai yang berlebih pada citra  retina  dapat  diatasi  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar 1.c
Setelah  itu  dilakukan  deteksi  pembuluh  darah  dengan 2D-Gabor  Filter pada  citra  retina  setelah  citra  retina  su-
dah  melalui  tahapan pre-processing CLAHE  yang  dapet diliat  pada  Gambar  1.d.  Kemudian  digunakan Gaussian Blur untuk  menguraing noise pada  citra  retina.  Selanjut- nya  barulah  masuk  ke  proses  segmentasi  dengan menggunakan  metode Adaptive  Thresholding .  Dilanjukan dengan post-processing yaitu  Operasi Opening dan Clos- ing yang berfungsi menghilangkan garis tepi. Contoh hasil segmentasi  pada Adaptive  Thresholding dapat  dilihat  di Gambar  1.e.  Beberapa  citra  hasil  proses  segmentasi menggunakan Adaptive  Thresholding dapat  dilihat  pada Tabel 1.
Gambar.  1.  a.  Citra  RGB  b. Green  channel c.  CLAHE  d.  2D-Gabor Filter e. Adaptive Thresholding
TABEL I P ERBANDINGAN H ASIL S EGMENTASI P EMBULIUH D ARAH C ITRA R ETINA DENGAN M ETODE A DAPTIVE T HRESHOLDING
Nama File Citra Ground Truth
Hasil im0001 im0002 im0003 im0004 im0005

## B . Segmentasi dengan Metode Binary Thresholding
Data  yang  digunakan  pada  metode  ini  adalah  dataset DRIVE  dengan  contoh  gambar  yaitu  “02_test”.  Pada tahap pre-processing dilakukan  dengan  memilih green channel pada  citra retina  yang dapat dilihat pada Gambar 2.b.  Pemilihan green  channel dilakukan  karena  memiliki kontras  gambar  terbaikbaik  dibandingkan  dengan red channel dan blue channel . Setelah itu dilakukan perbaikan
kontras gambar menggunakan metode CLAHE yang dapat dilihat  pada  Gambar  2.c  dan Gamma  Correction pada Gambar 2.d. Namun citra yang dihasilkan masih mengan- dung noise yang  dapat  mengganggu  perhitung  hasil  dari proses  segmentasi.  Oleh  karena  itu  digunakan  metode denoising untuk  menghilangkan noise pada  Gambar  2.e. Selanjutnya  dengan  menggunakan Detect  Ridges untuk medeteksi  pembuluh  darah  yang  tipis  yang  (Gambar  2.f dan  2.g).  Proses  berikutnya  digunakan Median  Blur pada Gambar  2.h  untuk  menghaluskan  gambar  dan  memper- tahankan  gambar  hasil pre-processing .  Langkah  terakhir dilakukan  segmentasi  menggunakan Binary  Thresholding (Gambar  2.I).  Hasil  segmentasi  pembuluh  darah  retina menggunakan Binary  Thresholding dengan  dataset DRIVE dapat dilihat pada Tabel 2.
Gambar  2 . a.  Citra  RGB  b. Green  channel _ c.  CLAHE  d. Gamma - Correction e. Denoised f. Detected ridges g. Detectd ridgres h. Median Blur i. Binary Thresholding.
TABEL II
P ERBANDINGAN H ASIL S EGMENTASI P EMBULIUH D ARAH C ITRA R ETINA DENGAN M ETODE B INARY T HRESHOLDING Nama File Citra Ground Truth Hasil 01_test 03_test
08_test 14_test 15_test

## C. Segmentas dengan Metode Otsu Thresholding
Data  yang  digunakan  pada  metode  ini  yaitu  STARE dengan  contoh  gambar  yaitu  “im0044”.  Tahap  pertama adalah  menyiapkan  gambar  fundus  retina  sebagai  input image Tahapan kedua dilakukan adalah melakukan Gray- scale pada  citra  retina.  Proses  tersebut  digunakan  agar dapat  mengurangi  dimensi  citra  dan  mengubahnya  dari mode warna RGB menjadi mode keabuan (0-255) sebagai tahap  awal  untuk  memudahkan  pendeteksian optic  disk retina.  Tahapan  ketiga  yang  dilakukan  adalah pre- processing untuk  memperbaiki  kontras  citra  yang  rendah dengan  menggunakan  metode  CLAHE  dan  penghalusan citra  pada  gambar  dengan Gaussian  Blur yang  dapat dilihat  pada  Gambar  3.a.  Tahapan  kelima  adalah  Trans- formasi Bottom Hat yang digunakan untuk menghilangkan lingkaran  luar  yang  ada  di  retina  yang  dapat  dilihat  pada Gambar  3.b.  Dan  tahapan  berikutnya  adalah  segmentasi yang  menggunakan Otsu  Thresholding yang  dapat  dilihat pada  Gambar  3.c.  Untuk  tahapan post-processing dil- akukan  Operasi Opening pada  Gambar  3.d.  dan  Closing pada  Gambar  3.e.  Beberapa  citra  hasil  segmentasi menggunakan Otsu Thresholding dapat dilihat pada Tabel 3.
a. b. c. d. e. Gambar.  3.  a. Gaussian  Blurring b. Transformasi  Bottom Ha t  c. Otsu Thresholding d. Opening e. Closing
TABEL III
P ERBANDINGAN H ASIL S EGMENTASI P EMBULIUH D ARAH C ITRA R ETINA DENGAN M ETODE O TSU T HRESHOLDING
Nama File Citra Ground Truth Hasil
im0077 im0082 im0163 im0235
Nama File Citra Ground Truth Hasil im0236

## D. Analisi Hasil Perfoma Metode Segmentasi dengan Metode Segmententasi Thresholding
Dari beberapa hasil segmentasi pada Tabel I, II, dan III diukur kinerja metode segmentasi yang digunakan dengan menggunakan Confusion  Matrix seperti  akurasi  sensitivi- tas dan spesifisitas. Hasil pengukuran akurasi, sensitivitas dan spesifisitas dapat dilihat pada Tabel IV, dan V dengan membandingkan foreground dan background dari gambar segmentasi dengan ground truth pada dataset .
TABEL IV H ASIL P ERFORMA M ETODE B INARY T HRESHOLDING PEMBULUH DARAH
CITRA RETINA
Citra Retina Binary Thresholding (%) Akurasi (Acc) Sensitivitas (Sen) Spesifisitas (Spe) 01test 95 57 99 02test 95 53 00 03test 95 63 99 04test 94 42 99 05test 93 33 100 06test 94 39 99 07test 95 50 99 08test 94 40 99 09test 95 57 99 10test 93 85 93 11tets 92 78 94 12test 93 85 94 13test 95 57 99 14test 96 59 99 15test 96 62 99 16test 95 74 97 17test 93 22 100 18test 96 68 98 19test 96 55 99 20test 96 77 97
Berdasarkan Tabel IV dan V diperoleh hasil dari proses segmentasi  memberikan  kinerja  akurasi,  sensitivitas,  dan spesifisitas  yang  berbeda-beda.  Jika  dalam  proses segmentasi  didapatkan  citra  yang  bentuk  pembuluh darahnya  semakin  kompleks  maka  sulit  mendeteksi  fitur- fitur  yang  diperlukan.  Jika  metode  segmentasi  kesulitan dalam  mendeteksi  fitur  tersebut  maka  akurasi  yang  di- peroleh rendah dibandingkan proses segmentasi pada citra
dengan  pola  pembuluh  darah  yang  sederhana.  Hasil  seg- menasi  menunjukkan  kemampuan  setiap  metode  dalam melakukan  segmentasi  pembuluh  darah  pada  masing- masing citra retina.
TABEL V P ERBANDINGAN H ASIL P ERFORMA M ETODE A DAPTIVE T HRESHOLDING DAN O TSU T HRESHOLDING P EMBULUH D ARAH C ITRA R ETINA Citra Retina Adaptive Thresholding Otsu Thresholding Acc Sen Spe Acc Sen Spe im0001  0.92  0.38  0.98  0.84  0.13  0.91 im0002  0.94  0.31  0.97  0.90  0.06  0.94 im0003  0.92  0.52  0.94  0.88  0.09  0.94 im0004  0.91  0.15  0.97  0.88  0.09  0.93 im0005  0.90  0.44  0.96  0.86  0.15  0.90 im0044  0.90  0.29  0.98  0.93  0.85  0.93 im0077  0.91  0.41  0.98  0.85  0.16  0.87 im0081  0.90  0.36  0.98  0.82  0.20  0.87 im0082  0.91  0.41  0.98  0.85  0.15  0.88 im0139  0.87  0.42  0.95  0.90  0.83  0.91 Im0162  0.91  0.44  0.97  0.83  0.15  0.89 im0163  0.93  0.50  0.98  0.86  0.17  0.89 im0235  0.89  0.29  0.99  0.83  0.21  0.86 im0236  0.90  0.31  0.99  0.84  0.26  0.87 im0239  0.90  0.35  0.98  0.83  0.17  0.88 im0240  0.87  0.26  0.98  0.80  0.17  0.85 im0255  0.90  0.48  0.96  0.83  0.21  0.88 im0291  0.93  0.31  0.97  0.90  0.09  0.94 im0319  0.94  0.27  0.99  0.90  0.09  0.94 im0324  0.90  0.23  0.98  0.88  0.15  0.90
Nilai  rata-rata  akurasi  untuk  metode Adaptive  Thresh- olding sebesar  91%,  sedangkan  rata-rata  akurasi  metode Otsu Thresholding lebih kecil yaitu hanya 86%. Sedangan untuk  metode Binary  Thresholding diperoleh  rata-rata akurasi  paling  tinggi  yaitu  95%.  Pada  metode Binary Thresholding diperoleh  rata-rata  sensitivitas  yang  paling tinggi  yaitu  58%,  sedangkan  rata-rata  sensitivitas  yang paling kecil yaitu sebesar 22% menggunakan metode Otsu Thresholding .  Untuk  metode Adaptive Thresholding han- ya  memperoleh  rata-rata  sensitivitas  sebesar  36%.  Rata- rata  spesifisitas  untuk  ketiga  metode  sudah  tinggi  yaitu metode Adaptive Thresholding 97%, Binary Thresholding 98%, dan Otsu Thresholding 90%.
Dari  Tabel  VI  dapat  dilihat  bahwa  [5]  menggunakan metode yang mengkombinasikan perbaikan citra menggunakan Principal  Component  Analysis (PCA)  dan CLAHE  dengan  segmentasi  pembuluh  darah  mengguna- kan  metode Otsu  Thersholding menghasilkan  nilai akurasi  sangat baik  namun  nilai  spesifisitas  yang rendah.
Pada  penelitian  [16]  menggunakan 2D-Gabor  Filter dan metode optimasi Imperialism Competitive Algorithm (ICA) dengan diterapkan pada dataset DRIVE diperoleh rata-rata akurasi  yang tinggi yaitu 95,3%. Namun dalam penelitian ini tidak ada perhitungan sensitivitas dan spesifisitas. Pada penelitian  [6]  menggunakan  CLAHE  untuk  meningkat kontras  citra  dan  Filter  Morfologi  untuk  menghilangkan noise objek.  Kemudian  dilakukan  segmentasi  pembuluh darah dengan menggunakan pendekatan  Morfologi Hessi- an  dan Otsu  Thresholding berbasis  wilayah.  Hasil penelitian menunjukan nilai rata-rata akurasi dan spesifisi- tas  yang tinggi  yaitu 95,33% dan 97,14%.  Nilai sensitivi- tas  pada  penelitian  ini  masih  harus  ditingkatkan  lagi  agar dapat  mendeteksi  pembuluh  darah  retina  yang  lebih  ban- yak terutama pembuluh darah yang halus dan tipis.
TABEL VI P ERBANDINGAN H ASIL P ENELITIAN S EBELUMNYA UNTUK S EGMENTASI P EMBULUH D ARAH C ITRA R ETINA Metode Hasil (%) Acc Sen Spe [16] 95,3 - - [5] 95.6 72,3 97.4 [6] 95,33 75,21 97,14. Metode yang diusulkan ( Adaptive Thresholding ) 91 36 97 Metode yang diusulkan ( Binary Thresholding ) 95 58 98 Metode yang diusulkan ( Otsu Thresholding ) 86 22 90

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  metode  yang  diusulkan,  di- peroleh  metode Binary  Thresholding yang  memiliki  per- forma  paling  baik  yaitu  berdasarkan  rata-rata  akurasi  dan spesifisitas  yang  tinggi  yaitu  95%,  58%,  98%.  Hasil  ini memiliki  arti  metode  ini  memberikan  hasil  paling  baik dalam  melakukan  segmentasi  pembuluh darah citra retina dengan  baik sesuai dengan tahapan  yang dilakukan,  yaitu dengan  perbaikan  kulitas  citra,  reduksi noise ,  dan post- processing setelah  segementasi.  Rata-rata  hasil  performa untuk  spesifisitas  dari  ketiga  metode Thresholding sangat tinggi diatas 90%. Sayangnya ketiga metode Thresholding ini masih menghasilkan nilai sensitivitas rendah di bawah. Hal  ini  menunjukan  metode Thresholding masing-masing masih  kesulitan  dalam  mendeteksi  pembuluh  darah  yang tipis dan dengan percabangan yang kompleks.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH / A CKNOWLEDGMENT
Penelitian/Publikasi  ini  dibiayai  pada  :  Anggaran  Dipa Badan-Layanan-Umum  Universitas  SriwijayaTahun  Ang- garan 2021 Nomor SP DIPA 023.17.2.677515/2021, tang- gal  23  November  2020  Sesuai  dengan  SK  Rektor 007/UN.9/SK.LP@M.PT/2021
R EFERENSI
[1] T. Sabhanayagam, V. Prasanna Venkatesan, and K. Senthamaraikannan,  “A  Comprehensive  Survey  on  Various
Biometric  Systems,” International Journal of Applied Engineering Research , vol. 13, no. 5, pp. 2276–2297, 2018.
[2] H. E. Moss, “Retinal Vascular Changes are a Marker for Cerebral Vascular  Diseases,” Current  Neurology  and  Neuroscience Reports ,  vol.  15,  no.  7,  pp.  1–9,  2015,  doi:  10.1007/s11910-015- 0561-1.
[3] U.  T.  V.  Nguyen,  A.  Bhuiyan,  L.  A.  F.  Park,  and  K. Ramamohanarao, “An effective retinal blood vessel segmentation method using multi-scale line detection,” Pattern Recognition , vol. 46, no. 3, pp. 703–715, 2013, doi: 10.1016/j.patcog.2012.08.009.
[4] R.  C.  Wihandika  and  N.  Suciati,  “Retinal  Blood  Vessel Segmentation  with  Optic  Disc  Pixels  Exclusion,” I.J.  Image,
Graphics and Signal Processing , vol. 7, no. June, pp. 26–33, 2013, doi: 10.5815/ijigsp.2013.07.04.
[5] J.  Dash  and  N.  Bhoi,  “Retinal  blood  vessel  segmentation  using Otsu  thresholding  with  principal  component  analysis,” Proceedings  of  the  2nd  International  Conference  on  Inventive Systems  and  Control,  ICISC  2018 ,  no.  Icisc,  pp.  933–937,  2018, doi: 10.1109/ ICISC.2018.8398938.
[6] 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,” PLoS ONE , vol.
11, no. 7, pp. 1–19, 2016, doi: 10.1371/journal.pone.0158996.
[7] L. Câmara Neto, G. L. B. Ramalho, J. F. S. Rocha Neto, R. M. S. Veras,  and  F.  N.  S.  Medeiros,  “An  unsupervised  coarse-to-fine algorithm  for  blood  vessel  segmentation  in  fundus  images,” Expert Systems with Applications , vol. 78, pp. 182–192, 2017, doi: 10.1016/j.eswa.2017.02.015.
[8] R.  P.  Singh  and  M.  Dixit,  “Histogram  Equalization:  A  Strong Technique  for  Image  Enhancement,” International  Journal  of Signal  Processing,  Image  Processing  and  Pattern  Recognition , vol. 8, no. 8, pp. 345–352, 2015, doi: 10.14257/ijsip.2015.8.8.35.
[9] C. Shi, Y. Wang, B. Xiao, and C. Wang, “OTSU guided adaptive binarization  of  CAPTCHA  image  using  gamma  correction,” Proceedings  -  International  Conference  on  Pattern  Recognition , vol. 0, pp. 3962–3967, 2016, doi: 10.1109/ICPR.2016.7900253.
[10]  Y. Zhu and C. Huang, “An Improved Median Filtering Algorithm for Image Noise Reduction,” Physics Procedia , vol. 25, pp. 609– 616, 2012, doi: 10.1016/j.phpro.2012.03.133.
[11]  N.  P.  Singh,  R.  Kumar,  and  R.  Srivastava,  “Local  entropy thresholding based fast retinal vessels segmentation by modifying matched  filter,”  in International  Conference  on  Computing, Communication  and  Automation,  ICCCA  2015 ,  2015,  pp.  1166– 1170, doi: 10.1109/CCAA.2015.7148552.
[12]  J.  Flusser,  S.  Farokhi,  C.  Höschl,  T.  Suk,  B.  Zitová,  and  M. Pedone,  “Recognition  of  Images  Degraded  by  Gaussian  Blur,” IEEE Transactions on Image Processing , vol. 25, no. 2, pp. 790– 806, 2016, doi: 10.1109/TIP.2015.2512108.
[13]  S.  Pathan,  P.  C.  Siddalingaswamy,  and  K.  G.  Prabhu,  “A  pixel processing  approach  for  retinal  vessel  extraction  using  modified Gabor functions,” Progress in Artificial Intelligence , vol. 7, no. 1, pp. 1–14, 2018, doi: 10.1007/s13748-017-0134-4.
[14]  Y.  Zhang,  W.  Li,  L.  Zhang,  X.  Ning,  L.  Sun,  and  Y.  Lu, “Adaptive  Learning  Gabor  Filter  for  Finger-Vein  Recognition,” IEEE  Access ,  vol.  7,  pp.  159821–159830,  2019,  doi: 10.1109/ACCESS. 2019.2950698.
[15]  F.  Farokhian  and  H.  Demirel,  “Blood  vessels  detection  and segmentation  in  retina  using  Gabor  filters,” 2013  High  Capacity Optical Networks and Emerging/Enabling Technologies, HONET- CNS 2013 , pp. 104–108, 2013, doi: 10.1109/HONET.2013.6729766.
[16]  F.  Farokhian,  C.  Yang,  H.  Demirel,  S.  Wu,  and  I.  Beheshti, “Automatic  parameters  selection  of  Gabor  filters  with  the imperialism  competitive  algorithm  with  application  to  retinal vessel segmentation,” Biocybernetics and Biomedical Engineering , vol. 37, no. 1, pp. 246–254, 2017, doi: 10.1016/j.bbe.2016.12.007. [17]  R.  Kushol,  M.  H.  Kabir,  M.  S.  Salekin,  and  A.  B.  M.  Ashikur Rahman,  “Contrast  enhancement  by  top-hat  and  bottom-hat transform with optimal structuring element: Application to retinal vessel  segmentation,” Lecture  Notes  in  Computer  Science (including  subseries  Lecture  Notes  in  Artificial  Intelligence  and Lecture Notes in Bioinformatics) , vol. 10317, pp. 533–540, 2017, doi: 10.1007/978-3-319-59876-5_59.
[18]  K.  Ahmadi,  A.  Y.  Javaid,  and  E.  Salari,  “Signal  Processing : Image Communication An efficient compression scheme based on adaptive  thresholding  in  wavelet  domain  using  particle  swarm optimization,” Signal Processing : Image Communication , vol. 32, pp. 33–39, 2015, doi: 10.1016/j.image.2015.01.001.
[19]  T.  Y.  Goh,  S.  N.  Basah,  H.  Yazid,  M.  J.  Aziz  Safar,  and  F.  S. Ahmad Saad, “Performance analysis of image thresholding: Otsu technique,” Measurement: Journal of the International Measurement  Confederation ,  vol.  114,  no.  June  2017,  pp.  298– 307, 2018, doi: 10.1016/j.measurement.2017.09.052.
[20]  N.  Senthilkumaran  and  S.  Vaithegi,  “Image  Segmentation  By Using Thresholding  Techniques For Medical Images,” Computer Science & Engineering: An International Journal , vol. 6, no. 1, pp. 1–13, 2016, doi: 10.5121/cseij.2016.6101.
[21]  X.  Ji,  Y.  Li,  J.  Cheng,  and  Y.  Yu,  “Cell  Image  Segmentation Based  on  an  Improved  Watershed  Algorithm,” International Congress on Image and Signal Processing (CISP 2015) , vol. 1, pp. 433–437, 2015.
[22]  A.  Desiani,  S.  Yahdin,  and  A.  Kartikasari,  “Handling  the imbalanced  data  with  missing  value  elimination  SMOTE  in  the classification  of  the  relevance  education  background  with graduates  employment,” IAES  International  Journal  of  Artificial Intelligence  (IJ-AI) ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  346–354,  2021,  doi: 10.11591/ijai. v10.i2.pp346-354.