## DETEKSI TULANG RETAK DENGAN METODE DETEKSI TEPI  P R E W I T T
Bahrun Niam 1 , Qirom 2
12 Teknik Elektronika Politeknik Harapan Bersama Tegal (9 pt) email: 1 bahrun08@gmail.com, 2 qirom.bahagia2@gmail.com,

## Abstract
Pada saat    sekarang ini    perkembangan    ilmu pengetahuan    dan    teknologi  semakin  mengalami  perkembangan dengan  pesat.  Sama  halnya dengan  perkembangan ilmu  kedokteran yang  diperlukan  untuk  mengetahui  hasil  dan  meningkatkan kecepatan  dan  keakuratan  penanganan  medis  terutama  untuk mengidentifikasi  suatu  penyakit.  Salah  satu  aplikasi  yang  di gunakan  dalam  pengolahan  citra  adalah  mendeteksi  tulang  retak pada  tulang  kering.    Terkadang  citra  rontgen  yang  dihasilkan memiliki kualitas yang  kurang  baik,  dan menghasilkan  pengamatan yang  kurang  tepat.  Maka  peneliti  mengambil  penelitian  Deteksi Tulang  Retak  Dengan  Metode  Deteksi  Tepi  P r e w i t t .   Citra rontgen  dirubah menjadi citra digital dengan  cara  discan.  Setelah di  scan  citra  tulang  retak  kemudian  dirubah ukurannya menjadi 200x300  pixels  dengan  cara  cropping,  kemudian  citra  tulang dirubah  kedalam  bentuk  citra  grayscale  dan  proses  selanjutnya yaitu  deteksi  sudut  menggunakan  metode  deteksi  tepi  prewitt. Gambar yang digunakan berjumlah 10 buah gambar tulang, dari 10 gambar  tulang  yang  retak,  tidak  semua  gambar  tulang  yang  retak terdeteksi  oleh  aplikasi.  Dari  10  gambar  tulang  yang  retak  yang terdeteksi retak berjumlah 8 buah tulang.
Keyword: Prewitt, Tulang Retak, Citra Digital

## I. PENDAHULUAN
Pada  saat    sekarang  ini    perkembangan    ilmu pengetahuan dan teknologi semakin mengalami perkembangan dengan pesat. Sama halnya dengan perkembangan  ilmu  kedokteran  yang  diperlukan  untuk mengetahui  hasil  dan meningkatkan  kecepatan dan keakuratan penanganan medis terutama untuk mengidentifikasi suatu penyakit.   Salah satu aplikasi yang di gunakan  dalam  pengolahan  citra  adalah  mendeteksi  tulang retak pada tulang kering. Biasanya dalam menganalisis tulang retak, tim  medis  menggunakan  citra rontgen  yang  dihasilkan dari  sinar-X.  Terkadang  citra  rontgen  yang  dihasilkan memiliki  kualitas  yang  kurang  baik,  dan  menghasilkan pengamatan  yang  kurang  tepat.  Oleh  karena  itu,  diperlukan aplikasi untuk mendeteksi tulang retak pada tulang.
Citra  rontgen    dirubah  menjadi  citra  digital  dengan cara  discan.  Setelah  di  scan  citra  tulang  retak  kemudian dirubah  ukurannya  menjadi  200x300  pixels  dengan  cara cropping, kemudian citra tulang dirubah kedalam bentuk citra grayscale  dan  proses  selanjutnya  yaitu  deteksi  sudut menggunakan metode deteksi tepi prewitt.

## II. TINAJAUAN PUSTAKA
Sebelumnya  telah  dilakukan  penelitian  tulang  retak dengan judul Penentuan Kondisi Tulang Femur Menggunakan  Analisis  Tekstur  Pada  Citra  Digital ,  pada penelitian tersebut menggunakan metode K-Nearest Neighbor untuk  mendeteksi  tulang  femur  dan  menghaslikan  nilai
akurasi  83,33%.  Sedangkan  penelitian    yang    lain    dengan judul Gray-Level    Co-occurrence    Matrix    Bone  Fracture Detection, pada  penelitian  tersebut  menggunakan  metode Gray-Level  Co-occurrence  Matrix dan  menghasilkan  nilai akurasi  86.67%.  Dari  penelitian-  penelitian  sebelumnya, maka  pada  penelitian  ini  peneliti  mengambil  judul  Deteksi Tulang Retak Dengan Metode Deteksi Tepi  P r e w i t t .

## a. Operator Prewitt
Pada  Prewitt  Operator  digunakan  matriks  neighbor berukuran  3x3  dengan  titik  yang  sedang  diperiksa  sebagai titik  tengah  matriks.  Prewitt  Operator  ini  diterapkan  dalam dua  buah  matriks  mask.  Matriks  mask  adalah  matrik  yang berukuran  n  x  n  yang  sama  dengan  matriks  neighbor.  Mask yang pertama (mask horisontal) digunakan untuk menghitung selisih  antara titik  pada  sisi horizontal dan  mask  yang  kedua (mask  vertikal)  digunakan  untuk  menghitung  selisih  antara titik pada sisi vertikal.
Pada  gambar  1  terdapat  dua  mask  untuk  Prewitt operator  yaitu  mask  horisontal  dan  mask  vertikal.  Adapun perhitungan  yang akan  dilakukan adalah mengalikan matriks neighbor  dengan  matriks  mask  horisontal  yang  hasilnya berupa  penelusuran  secara  horisontal  (Hx).  Kemudian dilakukan  perkalian  antara  matriks  neighbor  dengan  matriks mask  vertikal  yang  hasilnya  berupa  penelusuran  secara vertikal (Hy). Hasil dari perkalian ini kemudian dijumlahkan sehingga  menghasilkan  penelusuran  secara  horisontal  dan vertikal (H[f(x,y)]). (Darma, 2010)

## dan
Gambar 1. Matrik mask operator prewitt.

## b. Tulang Kering
Tulang  kering  atau  tibia  merupakan  kerangka  yang utama dari tungkai bawah dan terletak medial dari fibula atau tulang  betis.  Tibia  adalah  tulang  pipa  dengan  sebuah  batang dan  dua  ujung.  Ujung  atas  memperlihatkan  adanya  kondil medial  dan  kondil  lateral.  Kondi-kondil  ini  merupakan bagian  yang  paling  atas  dan  paling  pinggir  dari  tulang. Permukaan superior memperlihatkkan dua dataran permukaan persendian  untuk  femur  dalam  formasi  sendi  lutut.(Elfirda, 2014)
Kondil lateral memperlihatkan posterior sebuah faset untuk  persendian  dengan    kepala    fibula    pada    sendi   tibio- fibuler    superior.    Kondil-kondil    ini    di  sebelah  belakang dipisahkan  oleh  lekukan  popliteum.  Ujung  bawah  masuk dalam  formasi  persendian  mata  kaki.  Tulangnya  sedikit melebar  dan  ke  bawah  sebelah  medial  menjulang  menjadi maleolus medial atau maleolus tibiae.(Elfirda, 2014)
Permukaan   lateral   dari   ujung   bawah   bersendi dengan    fibula   pada persendian tibio-fibuler inferior. Tibia membuat  sendi  dengan  tiga  tulang,  yaitu  femur,  fibula  dan talus.  Merupakan tulang tungkai  bawah  yang lebih  besar dan terletak  di  sebelah  medial  sesuai  dengan  radius  pada  lengan atas. Tetapi Radius posisinya terletak disebelah lateral karena anggota  badan  bawah memutar  kearah  medialis.  Atas  alasan yang  sama  maka  ibu  jari  kaki  terletak  disebelah  medialis berlawanan  dengan  ibu  jari  tangan  yang  terletak  disebelah lateralis.(Elfirda, 2014)

## c. Citra Digital
Secara  umum,  pengolahan  citra  digital  menunjukan pada  pemrosesan  gambar  dua  dimensi  menggunakan komputer.  Dalam  konteks  yang  lebih  luas,  pengolahan  citra digital  mengacu  pada  pemrosesan  data  dua  dimensi.  Citra digital  merupakan  sebuah  larik  (array)  yang  berisi  nilai-nilai real maupun komplek  yang direpresentasikan dengan deretan bit tertentu. (Darma, 2010)
Suatu  citra  dapan  didefinisikan  sebagai  fungsi f(x,y)  berukuran  M  baris  dan  N  kolom,  dengan  x  dan  y adalah  koordinat  spasial,  dan  amplitudo  f  di  titik  koordinat (x,y)  dinamakan  intensitas  atau  tingkat  keabuan  dari  citra pada  titik  tersebut.  Apabila  nilai  x,y  dan  nilai  amplitude  f secara  keseluruhan  berhingga  (finite)  dan  bernilai  diskrit maka  dapat  dikatakan  bahwa  citra  tersebut  citra  digital. Gambar 1 menunjukan posisi koordinat citra digital. (Darma, 2010)
Gambar 2. Koordinat citra digital
Citra  digital  dapat  ditulis  dalam  bentuk  matrik  sebagai berikut.
............... (1)
Nilai  pada  suatu  irisan  antara  baris  dan  kolom  (pada posisi  x,y)  disebut  sebagai picture    element , image element , pels ,    atau pixels .    Istilah pixel paling  sering digunakan  pada  citra  digital.  Gambar  2.3  menunjukan ilustrasi  digitalisasi citra dengan M = 16 baris dan N = 16 kolom. (Darma, 2010)
d. Grayscale Dilakukan  proses grayscale untuk  mengubah  warna citra  menjadi  keabu-  abuan. Grayscale merupakan  citra digital  yang  hanya  memiliki  satu  nilai  kanal  pada  setiap pixelnya, dengan kata lain bagian Red = Green = Blue . Nilai tersebut  digunakan  untuk  menunjukkan  tingkat  intensitas. Citra  g rayscale dibentuk  dari  8  bit  per  informasi  pixel  dan menggunakan  256  bayangan  warna  abu-abu  sebagai  bagian dasar dari warna. Pada proses grayscale , masing-masing pixel RGB  dari  citra  diambil nilainya, lalu  dilakukan pengambilan mean dari ketiga nilai RGB tersebut,  yang  nantinya  masing- masing  nilai  R,  G,  dan  B  akan  diinisialisasi dengan nilai rata  -  ratanya  tersebut  sehingga  tercipta  warna  keabu-abuan dari matriks citra yang telah dilakukan proses grayscale .(Candra . , 2011)

## e. Deteksi Tepi
Tepi  dari  sebuah  obyek  adalah  daerah  dimana  ada perubahan  intensitas  warna  yang  cukup  tinggi.  Deteksi  Tepi merupakan  pendekatan  yang  paling  umum  digunakan  untuk mendeteksi  diskontinuitas graylevel (nilai  intensitas),  seperti diskontinuitas  yang  dideteksi  oleh  penggunaan  turunan pertama dan kedua

## III. METODE PENELITIAN
Program  deteksi  tulang  retak  menggunakan  metode deteksi  tepi  prewitt  terdiri  dari  beberapa  tahap,  yaitu pre- processing dan deteksi tulang retak.
Gambar 3. Proses deteksi tepi
Gambar  yang  diinput  merupakan  gambar  berwarna  yang didapatkan  dari  proses  pengumpulan  data.  Grayscale merupakan  proses  perubahan  gambar  dari  gambar  berwarna menjadi  gambar  aras  keabuan.  Proses  selanjutnya  yaitu deteksi  tulang  retak  menggunakan  metode  deteksi  tepi prewitt.  Pada  proses  deteksi  tepi  ini,  tulang  yang  retak  akan terdeteksi dengan menggunakan metode deteksi tepi prewitt.

## 3.1 Alat dan Bahan Penelitian
1.   Leptop Lenovo dengan spesifikasi sebagai berikut: a.   Seri G400s
b.   Prosessor Intel Core i-3 c.   RAM 4 GB
d.   HDD 500 GB
Pengumpulan Data Resize Cropping Input Gambar Grayscale Deteksi Tepi Selesai
e.   Windows 7 Ultimate
2.   Perangkat lunak Matlab versi R2015a
3.   Flasdisk

## 3.2 Prosedur Penelitian
1. Pengumpulan data
2. Resize
3. Cropping
4. Deteski Tepi
5. Selesai.
3.3 Prosedur Penelitian
Gambar 3.3 Prosedur Penelitian

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tampilan  modul  deteksi  tulang  menggunakan  metode
Prewitt  terdiri  dari  beberapa  menu  yaitu  open  image, grayscale, deteksi tepi, reset dan close.
Gambar 4.1 Modul Deteksi Tulang N o Gambar Keteranga n 1 Tidak Patah 2 Patah 3 Patah 4 Tidak
Patah
5 Patah 6 Patah Studi Pustaka Persiapan Alat dan Bahan Hasil dan Pembahasan Kesimpulan dan Saran Mulai Selesai Data Lengkap?
7 Patah
8 Patah 9 Patah 10 Patah
Pada  tabel  4.1  merupakan hasil  dari  penelitian menggunakan metode  deteksi  tepi  Prewitt.  Gambar  yang  digunakan berjumlah  10  buah  gambar  tulang,  dari  10  gambar  tulang yang  retak,  tidak  semua  gambar  tulang  yang  retak  terdeteksi oleh  aplikasi.  Dari  10  gambar  tulang  yang  retak  yang terdeteksi retak berjumlah 8 buah tulang.
Penelitian  ini  dilakukan  percobaan  pengujian  deteksi tulang  retak  dengan  melakukan  penghitungan  akurasi.  Data yang  digunakan  yaitu  gambar  tulang  retak  sebanyak  sepuluh gambar.  Format  yang  digunakan  dalam  proses  penelitian  ini adalah jpg.
Pengujian akurasi yang dilakukan yaitu dengan membagi jumlah  gambar  tulang  retak  yang  terdeketsi  retak  dengan jumlah keseluruhan tulang yang diujikan dan dikalikan 100%.

## V. KESIMPULAN
1. Aplikasi  deteksi  tepi  menggunakan  metode Prewitt bisa mendetki tulang retak.
2. Akurasi deteksi tulang retak yang di daptkan dari aplikasi  tulang  retak  menggunakan  metode deteksi tepi Prewitt adalah 80 %

## DAFTAR PUSTAKA
[1]Candra,  R. et  al. (2011)  ‘Mengubah  Citra  Berwarna  Menjadi  Gray  -
Scale  dan Citra biner’, 16(1), pp. 14–19.
[2]Darma Putra. 2010. Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta. Andi
[3]Elfirda,  S.  (2014)  ‘Identifiksi  Loksi  Frakture  Pada  Citra  Digital
Tulang  Tiban Menggunakan Metode Algoritma Scanline’.
[4]Kartono,    A.    and    Alamsyah,    D.    (2012)    ‘Verifikasi    Tanda
Tangan    Dengan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  dan  Ekstraksi  Ciri Harris Corner’, (x).
[5]Mardianto,  I.,  Pratiwi,  D.  and  Manfaat,  T.  (2008)  ‘Sistem  Deteksi Penyakit  Pengeroposan  Tulang  Dengan  Metode  Jaringan  Syaraf Tiruan  Backpropagation  Dan  Representasi  Ciri  Dalam  Ruang  Eigen Permasalahan Landasan Teori Ruang Lingkup’, pp. 69–80.
[6]Pandapotan  S  (2012)  ‘Penerapan  metode  segmentasi  untuk  mendeteksi kelainan tulang selangka citra x-ray coblat 60’, 6(1), pp. 1–16.
[7]Triono,  P.  and  Murinto  (2015)  ‘Aplikasi  Pengolahan  Citra  Untuk Mendeteksi  Fraktur  Tulang  Dengan  Metode  Deteksi  Tepi’, Jurnal
Informatika ,  9(2),  pp.1115–1123. [8]Wahyuni, S. (2015) ‘Penentuan Kondisi Tulang Femur
Menggunakan  Analisis  Tekstur  Pada  Citra  Digital’, Elkawnie ,  1(2), pp. 173–190.