Terakreditasi Peringkat Sinta 4 berdasarkan Petikan dari Keputusan Menteri Riset dan Teknologi/ Kepala Badan Riset dan Inovasi Nasional Nomor 200/M/KPT/2020, masa berlaku mulai Vol.3 No.1 tahun 2018 s.d Vol.7 No.2 tahun 2022

## Segmentasi Citra Telapak Tangan menggunakan Deteksi Tepi Prewitt, Sobel, Roberts, dan Canny
Marsita Harim 1 , Hasna Anggin T.M 2 , Rizal Adi Saputra 3 1,2,3 Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Halu Oleo, Indonesia
1 marsitaharim23@gmail.com 2 hanggun165@gmail.com 3 rizaladisaputra@uho.ac.id
Received:13-01-2023; Accepted: 27-08-2023; Published: 13-09-2023
Abstrak—  Tidak  dapat  dipungkiri  kemajuan  teknologi komputer  pada  beberapa  tahun  terakhir  ini  memanglah berkembang  begitu  cepat.  Seiring  dengan  kemajuan  tersebut identifikasi batas tepi pada objek pun berkembang pesat. Deteksi tepi  mempunyai  beberapa  operator.  Penelitian  ini  dilakukan untuk  membandingkan  operator  tersebut  diantaranya  Sobel, Prewitt, Roberts, dan Canny pada citra yang telah kami ambil dan melihat operator yang terbaik diantara keempatnya untuk mendeteksi tepi citra yang dipakai untuk penelitian ini. Adapun citra yang digunakan adalah telapak tangan. Dalam penilitian ini kami menggunakan juga yang namanya Segmentasi Citra. Adapun sampel yang kami gunakan pada penelitian ini adalah 30 gambar. Masing- masing 1 kelas gambar diambil sebanyak 5 kali  Adapun  hasil  pengujian  yang  kami  dapatkan  adalah operator  canny  lebih  baik  dalam  mendeteksi  tepi  pada  citra telapak tangan dibandingkan dengan ketiga operator lainnya. Kata  kunci — Kecerdasan  Buatan,  Pemrosesan  Citra,

## Segmentasi, Deteksi Tangan, Telapak Tangan
Abstract—  It  is  undeniable  that  the  advances  of  computer technology  in  the  last  few  years  has  indeed developed  so  fast. Along with these advances identification of the edge of the object is  also  growing  rapidly.  Edge  detection  has  several  operators. This  research  was  conducted  to  compare  these  operators including Sobel, Prewitt, Roberts, and Canny on the images we have taken and to see which operator is the best among the four for detecting the edge of the image used for this research. The image used is the palm of the human hand. In this research we also use what is called Image Segmentation. The sample that we used  in  this  study  were  30  images.  Each  class  of  images  was taken  5  times.  The  test  results  we  got  were  that  the  canny operator is better at detecting edges in palm images compared to the other three operators
Keywords— Artificial  Intelligence,  Image  Processing, Segmentation, Hand Detection, Palm

## I. P ENDAHULUAN
Seiring  perkembangan  teknologi,  peranan  teknologi informasi  dibutuhkan  untuk  membantu  kinerja  manusia dalam  memperoleh  informasi  yang  diperlukan.  Teknik pengolahan  Citra  Digital  dapat  di  gunakan  untuk memproses citra dengan jalan “memalsukan” citra menjadi citra  yang  diinginkan  yang  nantinya  citra  baru  tersebut dapat digunakan untuk mendapatkan informasi pada citra. Pada penelitian citra yang digunakan adalah telapak tangan. Telapak  tangan  merupakan  bagian  dari  anatomi  tulang manusia  Informasi  dapat  kita  dapatkan  dari  citra  telapak tangan.  Pada  citra  telapak  tangan  bisa  didapatkan  suatu informasi dengan melakukan penyederhanan pada struktur
citranya. Untuk melakukan penyederhanaan tersebut dapat menggunakan salah satu metodenya yaitu segmentasi citra. Pada  segmentasi  citra  ada  beberapa  metode  didalamnya yang salah satunya adalah deteksi tepi.
Pendeteksian tepi pada citra digital saat ini mempunyai beberapa  operator  yang  dilakukan  untuk  membandingkan hasil  keakuratan  tiap  citra  sehinga  di  dapatkan  informasi yang  sesuai.  Beberapa  operator  tersebut  yaitu,  Sobel, Canny, Prewitt, dan juga Roberts
Jurnal penelitian ini dilakukan untuk memperoleh hasil terbaik  dari  keempat  operator  tersebut  untuk  mendeteksi tepi  yang  lebih  baik (jelas) dalam proses segmentasi citra sebuah  telapak  tangan.  Tahapan  pengolahan  citra  dimulai dari  pengukuran  jarak  ke  objek,grayscale  citra,  hingga  di lakukan operasi deteksi tepi dengan beberapa operator. II. M ETODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  dilakukan  untuk  melihat  perbandingan  hasil citra. Ketika menggunakan beberapa metode pendeteksian tepi yaitu Canny, Prewitt, Sobel, dan Roberts . Berikut hal- hal yang dilakukan selama penelitian ini :
A. Kebutuhan yang Digunakan
Selama  penelitian  ada  beberapa  hardware  maupun software  yang  digunakan  guna  membantu  proses penelitian.  Selain  itu  ada  alat  dan  bahan  yang  digunakan untuk  membantu  pengambilan  citra.  Berikut  uraian  dari ketiganya  secara  berurut  pada  TABEL  I,  TABEL  II,  dan TABEL III.

## TABEL I HARDWARE
No Alat Spesifikasi
1
Laptop Acer Prosesor Intel Corei5, RAM 8GB 2 Kamera Redmi 9C
Resolusi 13MP (Kamera Belakang)
TABEL III SOFTWARE No Bahan Spesifikasi 1 Sistem Operasi Acer
Microsoft Windows 10, 64 bit
2 Matlab R2021a

## TABEL IIIII KEPERLUAN LAIN
No Alat dan Bahan
Kegunaan 1 Kamera Oppo Sebagai  alat  untuk  mengambil gambar/citra/objek 2 Kardus Sebagai tempat selama pengambilan gambar/citra/objek
3 Gunting Sebagai pemotong untuk bahan lainnya
4 Selotip
Untuk memperbaiki kardus

## B. Teknik Pengambilan dan Pengumpulan Data
Dalam  melakukan  pengambilan  citra  digital  sebagai sampel dalam sebuah penelitian, terdapat beberapa  metode yang  bisa  dilakukan.  Penelitian  ini  menggunakan  kamera digital  untuk  pengambilan  citra.  Citra  ini  nantinya  akan disimpan  dengan  format  .jpg  dan  akan  dimasukan  di kodingan  yang  telah  ada  sebagai  inputan  awal,  yang kemudian  nantinya  akan  diolah  melalui  beberapa  proses yang telah ada.
Citra yang akan diteliti dalam penelitian ini ada 30 citra, Berikut contoh citra yang telah diambil :

## Gambar 1 Citra Telapak Tangan
C. Pengolahan Citra Digital (PCD)
Pengolahan  citra  merupakan  cara/metode/teknik  untuk memproses sekaligus “memalsukan” gambar/citra walaupun  begitu  citranya  tetaplah  dalam  bentuk  2 dimensi.[1] Bisa dikatakan pengolahan citra suatu operasi mengubah, memperbaiki, ataupun menganalisa suatu citra. Tujuan dari pengolahan citra ini adalah untuk menganalisis suatu  citra/gambar  sehingga  didapatkan  informasi  baru yang dibuat lebih jelas mengenai gambar/citra tersebut. [1] Dalam  melakukan  pengolahan  citra  ini  tentunya  ada beberapa target yang akan dicapai yaitu :
1) Mengubah  kualitas  citra  dari  aspek  radiometik  dan geometri
2) Menjalankan  proses  pengambilan  informasi  atau deskripsi pada objek yang ada pada citra
3) Menjalankan pengecilan ukuran pada data.
D. RGB (Red Green Blue)
RGB  merupakan  salah  satu  dari  beberapa  model  warna yang  dimana  abjad  dari  RGB  mewakili  masing-masing warnanya,  dimana  R  mewakili  warna Red, G  mewakili warna Green, dan B mewakili  warna Blue , yang kemudian ketiganya digabung selanjutnya terbentuklah suatu susunan warna  yang  luas  yang setiap dasar warnya diberilah  jarak atau  rentang  nilai.  [1] Computer yang  sering  kita  pakai ternyata  menggunakan  RGB  pada  monitornya,  yang jarak nilainya yang dari kecil adalah 0 dan yang besar adalah 255. E. Citra Grayscale
Citra grayscale umumnya akan menampilkan warna abu- abu.  Selain  itu  juga  citra  ini  menampilkan  warna  yang beragam dimana warna hitam pada bagian intensitas yang lemah  sedangkan  yang  putih  pada  intensitas  yang  kuat. Citra  grayscale  biasa  disalah  artikan  sama  dengan  citra hitam-putih,  padahal  mereka  berbeda.  Citra  hitam  putih pada  komputer  terdiri  atas  2  warna  saja  yaitu  hitam  dan putih  sedangkan  pada  citra  grayscale  warnanya  beragam antara  hitam  dan  putih  dimana  variasi  warnanya  sangat banyak. Citra ini pada setiap pixelnya ditempatkan dalam format  8  bit.  Citra  RGB  yang  akan  diubah  ke  citra Grayscale  harus  melewati  atau  melakukan  seuatu
perubahan dengan mengambil rata-rata dari nilai R, G,  dan B.

## F. Proses Analisis Citra
Dalam  proses  analisis  citra  pada  dasarnya  terdapat tiga hal atau tahapan yang dilakukan diantaranya :
1) Ekstraksi fitur (feature extraction)
Eksraksi fitur adalah pengumpulan ciri yang diambil dari suatu  bentuk  lalu  didapatkan  nilai  yang  nantinya  nilai tersebut  akan  dianalisis  lebih  lanjut.  Tujuannya  adalah mencari  daerah  fitur  yang  signifikan  pada  citra.  Jenis ekstraksi fitur dapat dibedakan menjadi tiga yakni ekstraksi fitur  bentuk,  warna,  dan  juga  tekstur.  Pada  penelitian  ini menggunakan  ekstraksi  fitur  bentuk.    Dimana  pada penelitian ini akan diwakili oleh garis dan kontur. [2] 2) Segmentasi
Segmentasi  citra  adalah  proses  memberikan  “sekat” kepada  citra  sehingga  citra  tersebut  menjadi  beberapa daerah atau objek. Castleman pada tahun 1996 memberikan sebuah  pernyatanya  bahwasanya  segmentasi  citra  itu adalah  sebuah  proses  untuk  memecah  suatu  citra  digital yang  kemudian  menjadi  banyak  segmen/bagian  daerah yang  dimana  segmen  atau  daerah  tersebut  tidak  saling bertabrakan  (nonoverlapping)  dalam  konteks  citra  digital daerah  hasil  segmentasi  tersebut  merupakan  kelompok piksel  yang  bertetangga.  Beliau  melanjutkan  bahwasanya segmentasi  ini  ada  3  macam  pendekatan  diantaranya  ada pendekatan batas, tepi, dan juga daerah. Dalam penelitian ini  kami  akan  berfokus  pada  pendekatan  tepi  atau  lebih dikenal engan deteksi tepi. [3]
3) Klasifikasi
Data  yang  dalam  penelitian  ini  berupa  citra/gambar setelah  dilakukan  beberapa  proses  sampai  akhirnya didapatkan  MSE,  RMSE  dan  PSNR.  Pada  penelitian  ini kami  akan  mengevaluasi  nilai  MSE,  RMSE,  dan  PNSR pada keempat operator.
G. Deteksi Tepi
Pendeteksian tepi atau deteksi tepi adalah satu diantara beberapa  teknik  yang  terdapat  pada  segmentasi  citra dimana proses kerjanya citra akan dideteksi garis tepi yang menetapkan  batasan  dua  bagian  citra  homogen  yang memiliki  rona  (tingkat  kegelapan  atau  kecerahan  pada citra)  yang  berbeda.  Pada  citra  digital,  pendeteksian  tepi adalah  suatu  cara  untuk  menemukan  perbedaan  intensitas dimana  hal  tersebut  dapat  dilihat  pada  batas-batas  suatu objek (sub-citra) dari seluruh citra  yang diproses. Deteksi tepi ini sangat berguna pada operasi dalam pengolahan citra digital  dimana  disini  menggunakan  segmentasi  citra terhadap  keakuratan  hasil  citra  telapak  tangan.  Penelitian ini akan menggunakan segmentasi citra dengan menggunakan  pendeteksian  tepi  menggunakan  beberapa operator yaitu Canny, Prewitt, Roberts , dan Sobel .[4] 1) Operator Canny
Operator deteksi tepi canny sangat terkenal dan banyak digunakan. Hal ini bisa terjadi karena deteksi canny dapat menghasilkan  tepi  dengan  ketebalan  1  pixel.[5]  Pada deteksi tepi ini ada beberapa langkah yang dilakukan : 1. Menghaluskan  citra/dengan  menggunakan  penapus Gaussian
2. Menghitung gradien setiap pixel dengan salah satu dari beberapa operator lainnya (Prewitt/Roberts/Sobel)
3. Jika nilai mutlak gradien pada piksel melebihi dari valey T, maka didapatkanlah piksel tepinya
2) Operator Prewitt
Operator deteksi tepi prewitt ini merupakan peningkatan  dan/atau  pengembangan  pada operator  Sobel dimana  pada  operator  prewitt  menggunakan  filter  HPF yang  kemudian  diberikan  satu  angka  0  sebagai penopang[6].  Persamaan  gradien  pada  operator  ini sebenarnya sama seperti Sobel, tetapi pada operator Prewitt menggunakan nilai c = 1.[4]
Gambar 2 Persamaan Gradien Prewitt 3) Operator Roberts Operaor  deteksi  tepi Roberts atau  juga  dikenal  dengan operator  silang.  Operator  ini  berpegang  pada  gradien dengan menggunakan dua kernel yang mempunyai ukuran 2x2 pixel .
Disebut  operator  silang  dikarenakan  operator  ini mempunyai cara kerja dengan menggunakan arah  diagonal yang berguna sebagai penentu arah ketika menghitung nilai pada gradiennya.
4) Operator Sobel
Sebelum  melakukan perhitungan deteksi tepi dilakukan dulu pengurangan terhadap noise pada citra sehingga tepi yang  akan  diperoleh  lebih  banyak  dibandingkan  yang sebelumnya.  Pada  operator  ini  perhitungan  gradiennya menggunakan  dua  kernel  yang  mempunyai  ukuran  3x3 piksel.
R x = R y =
Pada  operator  sobel  ada  yang  namanya  kernel  bagian horizontal  yang  dilambangkan  R x dan  bagian  vertikal dilambangkan R y. H. Parameter yang Digunakan
Penelitian  ini  menggunakan  tiga  parameter  untuk mengukur seberapa baik keempat operator yang digunakan. Parameter  tersebut  yakni  MSE,  RMSE,  dan  juga  PSNR. Berikut penjelasan dari ketiga parameter tersebut :
1) MSE Mean  Squared  Error yang  disingkat  dengan  MSE merupakan  suatu  nilai  dari  kesalahan/kekeliruan  rata-rata antara  gambar  asli  dengan  gambar  yang  di  “palsukan”. Dimana  pada research ini  citra  yang  dipalsukan menggunakan  metode  deteksi  tepi  dengan  menggunakan empat operator. Hasil citra dari deteksi tepi ini merupakan
citra baru. Citra asli dan citra baru ini kemudian  nantinya akan  dimasukan  di  program  yang  telah  dibuat  yang kemudian akan dilihat nilai kesalahan rata-rata tadi. Berikut persamaan yang digunakan para parameter ini :

## MSE =
Kemudian dari 30 hasil yang didapatkan akan dihitung rata-ratanya dan akan dilihat operator mana yang lebih baik diantara  keempat  operator  yang  diuji.  Pada  MSE  tidak memiliki  satuan  seperti  PSNR.  Hasil  terbaik  jika  dilihat dari MSE adalah dengan melihat rata-rata terendahnya. 2) RMSE Root  Mean  Square  Error atau  RMSE  merupakan  cara pengukuran  dengan  menghitung  perbedaan  nilai  antara prediksi pada  model  yang digunakan untuk estimasi pada nilai  yang  sedang  diteliti.  Berikut  persamaan  yang digunakan pada RMSE :
RMSE =
Seberapa  akurat  estimasi  kekeliruan  pada  pengukuran dapat dilihat dari nilai RMSE yang kecil. Pada RMSE tidak memiliki satuan seperti PSNR.
3) PSNR PNSR  merupakan  singkatan  dari Peak  Signal  to  Noise Ratio . Dimana PSNR ini merupakan rasio antara nilai max pada  sinyal  yang  dihitung  dengan  besarnya noise yang berefek  pada  sinyal  tadi.  Berikut  persamaan  PSNR  yang digunakan
PSNR =
Satuan  yang  digunakan  untuk  PNSR  ini  adalah  db (decibel).  Dari  persamaan  diatas  dapat  diketahui bahwasanya  untuk  mendapatkan  nilai  PSNR  terlebih dahulu  harus  didapatkan  nilai  MSE  nya  kemudian  bisa didapat  nilai  PSNR.  PSNR  ini  bermanfaat  untuk  melihat perbedaan antara kualitas citra asli dengan citra yang telah “dipalsukan”.

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN
A. Pre-Processing pada Citra Telapan Tangan
Sebelum  melakukan  deteksi  tepi,  terlebih  dahulu  kita melakukan perubahan citra/gambar dari RGB ke Grayscale. Berikut hasil citra perubahan dari RGB ke Grayscale :
Gambar 3 Perubahan Citra RGB ke Citra Grayscale Seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  3  perubahan  ini
dilakukan  untuk  mendapatkan  citra  baru  yang  akan digunakan untuk mendeteksi tepinya dengan cara dari tiga layer warna pada citra yaitu merah (R), hijau (G), dan biru (B) menjadi satu layer warna. B. Pendeteksian Tepi
Tujuan dilakukannya pendeteksian pada tepi  ini adalah untuk  melihat  dan  juga  mengetahui  bagian  yang  menjadi detail  citra.  Selain  itu  juga  deteksi  citra  ini  dapat memperbaiki  menjadi  lebih  baik  detail  dari  citra  yang kurang  jelas.  Hal  tersebut  bisa  terjadi  dengan  adanya kesalahan  dan/atau  akibat  ketika  pengambilan  citra (akuisisi  citra).  [4]  Pada  penelitian  kali  ini  menggunakan deteksi  tepi  dari  beberapa  operator  yaitu Sobel,  Prewitt, Canny, Prewitt, dan Roberts .
Pada  penelitian  ini  penggunaaan  keempat  operator tersebut  adalah  untuk  membandingkan  seberapa  bagus hasil dari perbaikan citra terhadap citra telapak tangan dari beberapa orang yang telah diakuisi citra telapak tangannya. Berikut  ini  tabel  yang  berisi  5  dari  30  hasil  citra  dari pendeteksian  tepi  menggunakan  operator Sobel,  Prewitt, Canny, Prewitt, dan Roberts :
TABEL IV

## HASIL CITRA MENGGGUNAKAN OPERATOR CANNY
Nama
Citra Asli Operator Canny Balqis Cici Niken
Dea Jihan
Pada  TABEL  IV  terlihat  bahwa  citra  yang  dihasilkan oleh operator Canny dapat  memperlihatkan tepi-tepi pada objek  yang  diteliti  yaitu  telapak  tangan.  Selain  itu  hasil yang  didapatkan  pun  ternyata  dapat  dipengaruhi  oleh intensitas cahaya ketika proses akuisisi.
TABEL V

## HASIL CITRA MENGGGUNAKAN OPERATOR PREWITT
Nama Citra Asli Operator Prewitt Balqis
Cici
Niken Dea Jihan
Pada TABEL V terlihat bahwa pada beberapa citra yang dihasilkan  oleh  operator  Prewitt  objek  yang  diteliti yaitu telapak  tangan  tidak  terlihat  terlalu  jelas.  Selain  itu  hasil yang  didapatkan  pun  ternyata  dapat  dipengaruhi  oleh intensitas cahaya ketika proses akuisisi.

## TABEL VI HASIL CITRA MENGGGUNAKAN OPERATOR SOBEL
Nama Citra Asli Operator Sobel Balqis Cici Niken Dea Jihan
Pada TABEL VI terlihat bahwa pada beberapa citra yang dihasilkan  oleh  operator  Sobel  dapat  mendeteksi  tepi dengan baik. Selain itu hasil yang didapatkan pun ternyata dapat  dipengaruhi  oleh  intensitas  cahaya  ketika  proses akuisisi.
TABEL VII HASIL CITRA MENGGGUNAKAN OPERATOR ROBERTS Nama Citra Asli Operator Roberts Balqis
Cici Niken Dea Jihan
Pada  TABEL  VII  terlihat  bahwa  pada  beberapa  citra yang dihasilkan oleh operator Roberts kurang bagus  dalam mendeteksi  tepi.  Selain  itu  hasil  yang  didapatkan  pun ternyata  dapat  dipengaruhi  oleh  intensitas  cahaya  ketika proses akuisisi.
C. Tahap  Evaluasi  Perbandingan  Nilai  Rata-Rata  pada MSE, RMSE, dan PNSR
Pada  penelitian  ini  setidaknya  ada  30  citra  telapak tangan.  Pengambilan  30  citra  telapak  tangan  dilakukan dengan  tujuan  untuk  melihat  dan  mengevaluasi  seberapa baik operator yang digunakan yang dapat dilihat dari nilai rata-rata MSE, RMSE, dan PNSR.
Adapun berikut ini adalah Nilai dan rata-rata dari MSE, RMSE, dan PSNR di keempat operator tersebut :
Pada  TABELVIII  dapat  kita  ketahui  bahwa  nilai  rata- rata  untuk  MSE  adalah,  nilai  rata-rata  RMSE,  dan  nilai- nilai rata-rata PSNR adalah.
TABEL VIII
N ILAI MSE, RMSE, DAN PSNR PADA C ANNY Nama Nilai MSE RMSE PNSR Bayatun 223.034 14.9343 24.6811 BalQis 224.735 14.9912 24.6481 Cici 24.1471 15.1531 24.1471 Cila 223.777 14.9592 24.6666 Dea 230.999 15.1987 24.5287 Dinda 227.935 15.0975 24.5867 Erni 226.028 15.0342 24.6232 Human 231.025 15.1995 24.5282 Ica 229.249 15.141 24.5617 Endang 230.968 15.1976 24.5293 Jihan 230.968 15.1976 24.5293 Tuca 230.45 15.1806 24.539 Yuli 229.249 15.141 24.5617 Gladis 226.028 15.0342 24.6232 Kafida 229.21 15.1397 24.5625 Maya 230.64 15.1869 24.5354 Nadya 216.182 14.7031 24.8166 Niken 231.052 15.2004 24.5277 Nala 219.02 14.7993 24.76 Wenny 219.02 14.7993 24.76 Nelisa 230.32 15.1763 24.5415 Nidar 225.122 15.0041 24.6406 Fatih 228.311 15.11 24.5795 Sabrina 218.675 14.7877 24.7668 Zirah 224.073 14.9691 24.6609 Suma 228.132 15.104 24.5829 Sasa 230.594 15.1853 24.5363 Hilda 205.604 14.3389 25.0345 Mia 230.328 15.1766 24.5413 Nayla 222.358 14.9117 24.6943 Rata-rata 219.2411 15.03507 24.60982
Pada  TABELVIII  dapat  kita  ketahui  bahwa  nilai  rata- rata  untuk  MSE  adalah  219.2411,  nilai  rata-rata  RMSE adalah  15.03507,  dan  nilai-nilai  rata-rata  PSNR  adalah 24.60982.
TABEL IX N ILAI MSE, RMSE, DAN PSNR PADA P REWITT Nama Nilai MSE RMSE PNSR Bayatun 246.504 15.7005 24.246 BalQis 248.107 15.7514 24.2184 Cici 248.107 15.7514 24.2184 Cila 248.466 15.7628 24.2121 Dea 252.682 15.896 24.1391 Dinda 251.522 15.8594 24.159 Erni 249.319 15.7898 24.1972 Human 252.689 15.8962 24.1389 Ica 251.331 15.8534 24.1623 Endang 252.611 15.8937 24.1403 Jihan 252.611 15.8937 24.1403 Tuca 252.264 15.8828 24.1463 Yuli 251.331 15.8534 24.1623 Gladis 249.319 15.7898 24.1972 Kafida 251.287 15.852 24.1631 Maya 252.547 15.8917 24.1414
Nadya 241.785 15.5494 24.3305 Niken 252.69 15.8962 24.1389 Nala 245.463 15.6673 24.2649 wenny 245.463 15.6673 24.2649 Nelisa 252.366 15.886 24.1445 Nidar 250.374 15.8232 24.1789 Fatih 251.334 15.8535 24.1623 Sabrina 242.745 15.5803 24.3133 Zirah 249.187 15.7857 24.1995 Suma 251.329 15.8533 24.1624 Sasa 252.533 15.8913 24.1416 Hilda 233.467 15.2796 24.4825 Mia 252.369 15.8861 24.1444 Nayla 249.141 15.7842 24.2004 Rata-rata 249.3648 15.79071 24.19704
Pada  TABEL  IX  dapat  kita  ketahui  bahwa  nilai  rata- rata  untuk  MSE  adalah  249.3648,  nilai  rata-rata  RMSE adalah  15.79071,  dan  nilai-nilai  rata-rata  PSNR  adalah 24.19704.

## TABEL X
N ILAI MSE, RMSE, DAN PSNR PADA ROBERTS Nama Nilai MSE RMSE PNSR Bayatun 247.152 15.7211 24.2352 BalQis 248.733 15.7713 24.2075 Cici 252.787 15.8993 24.1373 Cila 249.024 15.7805 24.2024 Dea 253.142 15.9104 24.1312 Dinda 252.076 15.8769 24.1495 Erni 249.943 15.8096 24.1864 Human 253.15 15.9107 24.131 Ica 251.829 15.8691 24.1537 Endang 253.072 15.9082 24.1324 Jihan 253.072 15.9082 24.1324 Tuca 252.728 15.8974 24.1383 Yuli 251.829 15.8691 24.1537 Gladis 249.943 15.8096 24.1864 Kafida 251.774 15.8674 24.1547 Maya 253.024 15.9067 24.1332 Nadya 242.41 15.5695 24.3193 Niken 253.15 15.9107 24.131 Nala 246.135 15.6887 24.2531 wenny 246.135 15.6887 24.2531 Nelisa 252.864 15.9017 24.1359 Nidar 250.983 15.8424 24.1684 Fatih 251.958 15.8732 24.1515 Sabrina 243.35 15.5997 24.3025 Zirah 249.772 15.8042 24.1894 Suma 251.938 15.8726 24.1519 Sasa 253.014 15.9064 24.1334 Hilda 234.296 15.3067 24.4672 Mia 252.868 15.9018 24.1359 Nayla 249.794 15.8049 24.189 Rata-rata 250.0648 15.81289 24.1849
Pada TABELX dapat kita ketahui bahwa nilai rata-rata untuk MSE adalah 250.0648, nilai rata-rata RMSE adalah
15.81289, dan nilai-nilai rata-rata PSNR adalah 24.1849.
TABEL XI N ILAI MSE, RMSE, DAN PSNR PADA S OBEL
Nama Nilai MSE RMSE PNSR Bayatun 246.419 15.6977 24.2481 BalQis 248.019 15.7486 24.2199 Cici 252.213 15.8812 24.1471 Cila 248.371 15.7598 24.2138 Dea 252.633 15.8944 24.1399 Dinda 251.445 15.857 24.1604 Erni 249.236 15.7872 24.1987 Human 252.64 15.8947 24.1398 Ica 251.271 15.8515 24.1634 Endang 252.562 15.8922 24.1411 Jihan 252.562 15.8922 24.1411 Tuca 252.214 15.8812 24.1471 Yuli 251.271 15.8515 24.1634 Gladis 249.236 15.7872 24.1987 Kafida 251.23 15.8502 24.1641 Maya 252.493 15.89 24.1423 Nadya 241.657 15.5453 24.3328 Niken 252.643 15.8947 24.1397 Nala 245.331 15.6631 24.2673 wenny 245.331 15.6631 24.2673 Nelisa 252.309 15.8842 24.1455 Nidar 250.27 15.8199 24.1807 Fatih 251.25 15.8509 24.1637 Sabrina 242.659 15.5775 24.3148 Zirah 249.071 15.782 24.2016 Suma 251.245 15.8507 24.1638 Sasa 252.481 15.8897 24.1425 Hilda 233.291 15.2739 24.4858 Mia 252.312 15.8843 24.1454 Nayla 249.005 15.7799 24.2027 Rata-rata 249.4223 15.79253  24.19608
Pada  TABEL  XI  dapat  kita  ketahui  bahwa  nilai  rata- rata  untuk  MSE  adalah  249.4223,  nilai  rata-rata  RMSE adalah  15.79253,  dan  nilai-nilai  rata-rata  PSNR  adalah 24.19608.
Dari TABELVIII, TABEL IX, TABEL X, TABEL XI bisa  kita  lihat  nilai  rata-rata  dari  ketiganya  pada  TABEL XII dibawah ini :

## TABEL XII
N ILAI MSE, RMSE, DAN PSNR PADA P REWITT
Operator Parameter MSE RMSE PSNR Canny 219.2411 15.03507 24.60982 Prewitt 249.3648 15.7901 24.19704 Sobel 249.4223 15.79253 24.19608 Roberts 250.0648 15.81289 24.1849
Pada  TABEL  XII  menunjukkan  bahwa  rata-rata MSE dan  PNSR  pada  operator  Canny  lebih  baik  ketimbang ketiga operator lainnya untuk citra telapak tangan. Hal ini bisa lihat pada rata-rata dari nilai MSE dan PNSR mereka.
Dari  keempat  operator  tersebut,  canny  memiliki  rata-rata nilai MSE terendah dan nilai PNSR tertinggi. Adapun nilai rata-rata  dari  operator  Canny  adalah  untuk  nilai  MSE adalah  219.2411  sedangkan  nilai  PNSR  adalah  24.60982 db.

## IV. K ESIMPULAN
Dengan selesainya penelitian yang telah dilakukan untuk Segmentasi  Pada  Telapak  Tangan  Menggunakan  Metode Deteksi  Tepi Prewitt,  Sobel,  Roberts,  dan  Canny .  Dari keseluruhan  penelitian  dapat  ditarik    suatu  kesimpulan bahwasanya pada deteksi tepi dengan operator Canny lebih baik  dalam  melakukan  segmentasi  citra  telapak  tangan dibandingkan dengan ketiga operator lainnya.
R EFERENSI
[1.] A.  Syarifah,  A.  Akbar  Riadi,  and  A.  Susanto,  “Klasifikasi
Tingkat  Kematangan  Jambu  Bol  Berbasis  Pengolahan  Citra
Digital Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” 2022.
[2.] Zalukhu,  “Implementasi  Metode  Canny  Dan  Sobel  Untuk Mendeteksi Tepi Citra,” 2016.
[3.] G.  C.  Setyawan  and  Y.  M.  S.  Mendrofa,  “Segmentasi  Citra Gesture Tangan Berbasis Ruang Warna Hsv,” 2021.
[4.] Widagdho  Yodha  and  A.  Wahid  Kurniawan,  “Perbandingan Penggunaan  Deteksi  Tepi  Dengan  Metode  Laplace,  Sobel  Dan Prewit Dan Canny Pada Pengenalan Pola,” 2014.
[5.] Anwariyah, F. Sains, and D. Teknologi, “Deteksi Objek Nomor Kendaraan  Pada  Citra  Kendaraan  Bermotor  (  Detection  of Vehicle License Objects in Motorized Vehicle Images ),” vol. 1, no. 4, pp. 311–317, 2020.
[6.] M.  Yunus,  “Perbandingan  Metode-Metode  Edge  Detection Untuk Proses Segmentasi Citra Digital.”
[7.] R.  Munir,  “3-Pendeteksian  Tepi  IF4073  Interpretasi  dan Pengolahan Citra,” 2021.
[8.] R.  Munir,  “Pendeteksian  Tepi  IF4073  Interpretasi  dan Pengolahan Citra,” 2019.
[9.] S.  Pada  Plat  Kendaraan  Dinas  dengan  Metode  Deteksi  Tepi Canny, R. Rizal Adi Saputra, and F. Mimi Wahyuni, “Segmentasi
Pada Plat Kendaraan Dinas Menggunakan deteksi Tepi (Reskal)
|328,” 2022.
[10.] W. Supriyatin, “Perbandingan Metode Sobel, Prewitt, Robert dan Canny  pada  Deteksi  Tepi  Objek  Bergerak,”  ILKOM  Jurnal Ilmiah,  vol.  12,  no.  2,  pp.  112–120,  Aug.  2020,  doi: 10.33096/ilkom.v12i2.541.112-120.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.