## Pengolah Citra Dengan Metode Thresholding Dengan Matlab R2014A
Ismail Setiawan 1 , Wika Dewanta 2 , Hanung Adi Nugroho 3 , Heru Supriyono 4
1,2 Dosen tetap Program Studi Manajemen Informatika AMIK Harapan Bangsa Surakarta Jl. Ir. Sutami No. 46 Sekarpace, Jebres, Surakarta; (Telp. (0271) 639763; email: ismailsetiawan@amikhb.ac.id , wikadewanta@amikhb.ac.id )
3 Dosen Tetap Departemen Teknik Elektro dan Teknik  Informatika Universitas Gadjah Mada Yogyakarta Komplek Fakultas Teknik UGM, Jl. Grafika No.2, Yogyakarta; (Telp. (0274) 552305 ; email: adinugroho@ugm.ac.id )
4 Dosen Tetap Universitas Muhammadiyah Surakarta Jl. A. Yani, Mendungan, Pabelan, Kec. Kartasura, Kabupaten Sukoharjo; (Telp. (0271) 714448; email:
heru.supriyono@ums.ac.id)
Abstract — The development of science related to image processing today is increasingly popular. The availability of technology to capture images well now is not difficult to  find.  Digital  cameras  have  grown  better  with increasing  pixel  values  that  can  be  generated  from  the camera catch. Thresholding is an algorithm proposed in this paper to segment digital images which will then be read as a result of segmented images. The thresholding method  works  in  several  steps,  namely  converting  the RGB  image  color  space  to  Grayscale,  segmenting  the image  using  the  thresholding  method,  performing complement operations so that objects that are 1 (white), while  background  values  are  0  (black)  and  Performing morphological operations to perfect the shape of objects in  the  segmented  binary  image.  Morphological operations  performed  were  filling  holes,  opening  areas, and  erosion.  This  study  uses  MATLAB  r21014a  in developing the model.
Keywords: Digital image, Thresholding, RGB, Grayscale, MATLAB r2014a.
I ntisari —  Perkembangan  ilmu  pengetahuan  terkait pengolahan  citra  dewasa  ini  semakin  digemari. Tersedianya teknologi untuk mengnangkap citra dengan baik  sekarang  ini  tidak  sulit  untuk  ditemui.  Kamera digital  sudah  berkembang  semakin  baik  dengan bertambahnya  nilai  pixel  yang  dapat  di  hasilkan  dari tangkapan  kamera  tersebut.  Thresholding  adalah
sebuah algoritma yang di ajukan dalam tulisan ini untuk melakukan segmentasi citra digital yang kemudian akan dibaca  sebagai  hasil  citra  tersegmentasi.  Metode thresholding  bekerja  dengan  beberapa  langkah  yaitu Mengkonversi  ruang  warna  citra  RGB  menjadi Grayscale,  Melakukan  segmentasi  citra  menggunakan metode  thresholding,  Melakukan  operasi  komplemen agar objek yang bernilai 1 (berwarna putih), sedangkan background  yang  bernilai  0  (berwarna  hitam)  dan Melakukan  operasi  morfologi  untuk  menyempurnakan bentuk objek pada citra biner hasil segmentasi. Operasi morfologi  yang  dilakukan  adalah  berupa  filling  holes, area  opening,  dan  erosi.  Penelitian  ini  menggunakan MATLAB r2014a dalam pengembangan modelnya. Kata  Kunci  :  Citra  digital,  Thresholding,  RGB, Grayscale, MATLAB r2014a

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan  ilmu  pengetahuan  terkait  pengolahan citra  dewasa  ini  semakin  digemari.  Tersedianya  teknologi untuk  mengnangkap  citra  dengan  baik  sekarang  ini  tidak sulit  untuk  ditemui.  Kamera  digital  sudah  berkembang semakin baik dengan bertambahnya nilai pixel yang dapat di hasilkan  dari  tangkapan  kamera  tersebut.  Kemacetan merupakann masalah utama dibeberapa kota besar terutama Indonesia sebagai negara berkembang. Pertumbuhan jumlah kendaraan  dari  tahun  ke  tahun  tidak  sebanding  dengan
pertumbuhan  jalan  sehingga  menjadi  salah  satu  penyebab kemacetan.  Kemacetan  umumnya  terjadi  di  persimpangan jalan  utama.  Kendaraan  berhenti  pada  satu  ruas  tidak diakomodir  oleh  sebuah  sistem  yang  mampu  mengurai kemacetan tersebut. Beberapa pendekatan untuk melakukan pengolahan citra banyak dilakukan oleh peneliti seperti  [1] yang  digunakan  untuk  mengukur  kerapatan  hutan berdasarkan  citra  Landsat  8  [2]  untuk  melakukan pengelompokan  objek  pada  citra,  teknik  warna  bertingkat dengan algoritma fuzzy  entropy  and  Lévy  ﬂight  ﬁreﬂy [3]. Beberapa  penelitian  mencoba  untuk  mengembangkan thresholding  untuk  memecahkan  berbagai  masalah.  Pada intinya teknik2 tersebut didasari dengan thresholding. Pada bidang  kesehatan  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi segmentasi  pembuluh  darah  retina  [4],  dalam  dunia pendidikan  dapat  juga  digunakan  untuk  mengetahui  letak jawaban yang dipilih oleh siswa untuk proses pendeteksian sehingga dapat dinilai oleh komputer [5]

## II. T INJAUAN P USTAKA
A. Thresholding
Thresholding merupakan salah satu metode segmentasi citra  yang  memisahkan  antara  objek  dengan  background dalam  suatu  citra  berdasarkan  pada  perbedaan  tingkat kecerahannya  atau  gelap  terangnya  [6].  Region  citra  yang cenderung  gelap  akan  dibuat  semakin  gelap  (hitam sempurna  dengan  nilai  intensitas  sebesar  0),  sedangkan region  citra  yang  cenderung  terang  akan  dibuat  semakin terang (putih sempurna dengan nilai intensitas sebesar 1) [7]. Oleh  karena  itu,  keluaran  dari  proses  segmentasi  dengan metode thresholding adalah berupa citra biner dengan nilai intensitas  piksel  sebesar  0  atau  1.  Setelah  citra  sudah tersegmentasi  atau  sudah  berhasil  dipisahkan  objeknya dengan background, maka citra biner yang diperoleh dapat dijadikan sebagai masking utuk melakukan proses cropping sehingga diperoleh tampilan citra asli tanpa background atau dengan background yang dapat diubah-ubah [5].
T1, f 1 (x,y) ≤ T1
T3, T1<f 1 (x,y) ≤ T2 T2, T2<f 1 (x,y) ≤ T3
:
Tn, Tn-1<f 1 (x,y) ≤ T1
Keterangan:
f0(x,y)  : adalah citra hasil threshold
T : Nilai Pemetaan Pixel
Dimisalkan  T1  =50,  T2=100  T3=150,  maka  dapat dipetakan seluruh nilia yang berada daro 0-50 akan diganti dengan  nilai  50,  yang  berada  antar  50  sampai  100  diganti dengan nilai 100, yang berada antara 100 sampai 150 diganti dengan nilai 150, begitu seterusnya sesuai dengan pemetaan yang  dibuat,  dan  pembentukan  peta  harus  sesuai  dengan kebutuhan, contoh operasi abang batas tunggal.

## B. Operasi Ambang Tunggal
Operasi  ambang  batas  tunggal  adalah  yaitu  batas pembagian  hanya  satu,  berarti  nilai  pixel  dikelompkan menjadi  dua  kelompok  seperti  ditunjukan  pada  rumus berikut [8]:
𝑓 0 (𝑥, 𝑦) = 0, 𝑓 0 (𝑥, 𝑦) < 128 255, 𝑓 1 (𝑥, 𝑦) ≥ 128
Piksel-piksel  yang  nilainya  intensitasnya  dibawah 128  diubah  menjadi  hitam(nilai  intensitas  0),  sedangkan piksel-piksel  yang  nilai  intensitanya  diatas  128  diubah menjadi warna putih( nilai intensitas = 255).
contoh  perhitungan  dapat  dilihat  pada  gambar berikut:  misal  diketahui  citra  Grayscale  256  warna  dengan ukuran 5x5 piksel

## III. M ETODOLOGI PENELITIAN

## A. Metode Pengumpulan Data
Data  pada  penelitian  ini  menggunakan  data  citra digital  yang  didapat  dari  google.  Beberapa  gambar diambil  untuk  digunakan  dalam  pengukuran  kinerja metode  thresholding  yang  buat  menggunakan  Matlab r2014a
B. Perancangan
Perancangan sistem pada penelitian ini menggunakan singgel user side. Aplikasi dimungkinkan untuk mengambil gambar dan di arahkan untuk langsung menghasilkan informasi mengenai citra

## IV. PEMBAHASAN
Thresholding merupakan salah satu metode segmentasi citra  yang  memisahkan  antara  objek  dengan  background dalam  suatu  citra  berdasarkan  pada  perbedaan  tingkat kecerahannya  atau  gelap  terangnya  [9].  Region  citra  yang cenderung  gelap  akan  dibuat  semakin  gelap  (hitam sempurna  dengan  nilai  intensitas  sebesar  0),  sedangkan region  citra  yang  cenderung  terang  akan  dibuat  semakin terang  (putih  sempurna  dengan  nilai  intensitas  sebesar  1) [10].  Oleh  karena  itu,  keluaran  dari  proses  segmentasi dengan  metode  thresholding  adalah  berupa  citra  biner dengan nilai intensitas piksel sebesar 0 atau 1. Setelah citra sudah  tersegmentasi  atau  sudah  berhasil  dipisahkan objeknya  dengan  background,  maka  citra  biner  yang diperoleh dapat dijadikan sebagai masking utuk melakukan proses cropping sehingga diperoleh tampilan citra asli tanpa background  atau  dengan  background  yang  dapat  diubah- ubah.
Berikut  ini  merupakan  contoh  pemrograman  matlab mengenai  aplikasi  dari  metode  thresholding  untuk melakukan  segmentasi  terhadap  citra  digital  [11].  Setelah objek  berhasil  disegmentasi,  proses  selanjutnya  adalah mengganti-ganti  background  citra  RGB  asli.  Langkah pemrogramannya adalah sebagai berikut:
1. Membaca dan menampilkan citra asli
clc; clear; close all;
% Object Img = imread('the mario bros.jpg'); figure, imshow(Img);
Sehingga diperoleh tampilan
Gambar 2. Citra asli
2. Mengkonversi  ruang  warna  citra  RGB  menjadi Grayscale
Gray = RGB2gray(Img); figure, imshow(Img);
Citra Grayscale yang dihasilkan adalah
3. Melakukan  segmentasi  citra  menggunakan  metode thresholding
bw = im2bw(Gray,.99);
figure, imshow(bw);
Hasil segmentasi yang diperoleh adalah
Gambar 4. Citra hasil segmentasi
4. Melakukan  operasi  komplemen  agar  objek  yang bernilai  1  (berwarna  putih),  sedangkan  background yang bernilai 0 (berwarna hitam)
bw = imcomplement(bw);
figure, imshow(bw);
Hasil operasi komplemen
Gambar 5 citra hasil komplemen
5. Melakukan operasi morfologi untuk menyempurnakan bentuk objek pada citra biner hasil segmentasi. Operasi
morfologi yang dilakukan adalah berupa filling holes, area opening, dan erosi.
bw = imfill(bw,'holes'); bw = bwareaopen(bw,100); str = strel('disk',5); bw = imerode(bw,str); figure, imshow(bw);
Hasil operasi morfologi yang diperoleh adalah
Gambar 6. Citra hasil morfologi
6. Membaca dan menampilkan citra yang akan digunakan sebagai background
% Background
Img2 = imread('background 1.jpg'); figure, imshow(Img2);
Tampilan citra background adalah
7. Mengimplementasikan  citra  biner  hasil  segmentasi untuk mengubah background citra asli
R = Img(:,:,1); G = Img(:,:,2); B = Img(:,:,3);
R2 = Img2(:,:,1);
G2 = Img2(:,:,2);
B2 = Img2(:,:,3);
R2(bw) = R(bw);
G2(bw) = G(bw); B2(bw) = B(bw);
RGB = cat(3,R2,G2,B2); figure, imshow(RGB);
Hasil implementasi yang diperoleh adalah
Gambar 8. Implemntasi Citra

## V. PENUTUP

## A. Kesimpulan
Metode  Thresholding  merupakan  salah  satu  metode segmentasi citra yang memisahkan warna antara objek dan background berdasarkan perbedaan tingkat kecerahaannya . Metode thresholding bekerja dengan beberapa langkah yaitu Mengkonversi  ruang  warna  citra  RGB  menjadi  Grayscale, Melakukan segmentasi citra menggunakan metode thresholding,  Melakukan  operasi  komplemen  agar  objek yang  bernilai  1  (berwarna  putih),  sedangkan  background
yang  bernilai  0  (berwarna  hitam)  dan  Melakukan  operasi morfologi untuk menyempurnakan bentuk objek pada citra biner  hasil  segmentasi.  Operasi  morfologi  yang  dilakukan adalah berupa filling holes, area opening, dan erosi.

## B. Saran
Untuk  mengukur  kinerja  metode  thresholding  dapat dicoba pada citra digital yang berisi objek bergerak seperti kendaran  bermotor  atau  orang  yang  diambil  pada  objek nyata.  Sehingga  kinerja  metode  thresholding  benar-benar dapat di ketahui kemampuan dalam melakukan segmentasi citra yang dilakukannya.

## DAFAR PUSTAKA
[1] W.  M.  Sitorus,  A.  Sukmono,  and  N.  Bashit, “IDENTIFIKASI  PERUBAHAN  KERAPATAN HUTAN DENGAN METODE FOREST CANOPY DENSITY MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT 8 TAHUN 2013, 2015 DAN 2018 (STUDI KASUS: TAMAN  NASIONAL  GUNUNG  MERBABU, JAWA TENGAH),” J.  Geod.  Undip ,  vol.  8,  no.  1, pp. 338–347, 2019.
[2] F.  Morfologi,  “Membedakan  objek  menggunakan metode thresholding dan fungsi morfologi,” 2002.
[3] S. Pare, A. K. Bhandari, A. Kumar, and G. K. Singh, “A  new  technique  for  multilevel  color  image thresholding  based  on  modified  fuzzy  entropy  and Lévy flight firefly algorithm,” Comput. Electr. Eng. , vol. 70, pp. 476–495, 2018.
[4] A.  Alfiansyah  and  F.  Wulandari,  “Segmentasi Pembuluh  Darah  Retina  Menggunakan  Local Adaptive  Thresholding,”  in Annual  Research Seminar (ARS) , 2019, vol. 4, no. 1, pp. 40–43.
[5] H.  Fahmi,  M.  Zarlis,  H.  Mawengkang,  and  N. Zendrato, “The Using of Thresholding and Region Merging  Algorithm  for  Correcting  the  Multiple Choice  Answer  Sheets,”  in Journal  of  Physics: Conference Series , 2019, vol. 1255, no. 1, p. 12047.
[6] D.-H. Pham and S. Meignen, “A novel thresholding technique  for  the  denoising  of  multicomponent signals,” in 2018 IEEE International Conference on
Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) ,
2018, pp. 4004–4008.
[7] A.  A.  Rajeev,  S.  Hiranwal,  and  V.  K.  Sharma, “Improved Segmentation Technique for Underwater
Images  Based  on  K-means  and  Local  Adaptive Thresholding,” in Information and Communication Technology for Sustainable Development , Springer,
2018, pp. 443–450.
[8] M. Mortazavi, “An improved human skin detection and  localization  by  using  machine  learning techniques in RGB and YCbCr color spaces,” PeerJ Preprints, 2019.
[9] Y.  Li et  al. , “MUSAI-${L} _ {{1/2}} $: MUltiple
Sub-Wavelet-Dictionaries-Based
Adaptively-
Weighted Iterative Half Thresholding Algorithm for
Compressive  Imaging,” IEEE  Access ,  vol.  6,  pp.
16795–16805, 2018.
[10] N.  Singla,  “Motion  detection  based  on  frame difference  method,” Int.  J.  Inf.  Comput.  Technol. , vol. 4, no. 15, pp. 1559–1565, 2014.
[11] M.  Fujiwara et  al. ,  “Color  representation  method using  RGB  color  binary-weighted  computer- generated  holograms,” Chinese  Opt.  Lett. ,  vol.  16, no. 8, p. 80901, 2018.