## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 11 No. 1 – Juni 2019 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/

## SEGMENTASI REGION OF INTEREST (ROI) GARIS TELAPAK TANGAN MENGGUNAKAN DETEKSI TEPI SOBEL
1 Khoilil Fitriya, 2 Hakim,M.Kom
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Yudharta Pasuruan
1 khoilil@gmail.com , 2 luman@yudharta.ac.id
Received : April 2019 Accepted : Mei 2019 Published : Juni 2019

## ABSCTRACT
The palm is one of the biometric characteristics that has been relatively recently investigated for identification and verification systems. The reason for using the palm geometry feature is, because the palm geometry  is  considered  more  resistant  to  external  factors,  such  as  weather,  dry  or  wet  palm  conditions compared  to  using  the  characteristics  of  the  palm  lines  that  have  difficult  details  and  are  susceptible  to external  factors.  The  problem  that often  arises in  the  self-recognition  system is that it is  easy to  commit  a crime against a person's identity if only by using something that is owned or something that is known to a system,  using  biometrics  techniques  is  expected  to  minimize  these  frequent  problems.  Therefore, this  study was made to implement the region of interest (ROI) segmentation method for palm line imagery using sobel edge  detection,  so  that  it  can  help  for  the  initial  process  of  identification  and  verification.  the  highest accuracy  value  on the  right  palm  line image  reached  87.01%  and  the  lowest  reached  86.46%,  the  highest accuracy value on the left palm line image reached 85.35% and the lowest reached 82.68%. Keywords: palm line image, edge detection sobel, segmentation

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Telapak tangan adalah salah satu ciri biometrik yang relatif baru diteliti untuk sistem identifikasi dan verifikasi.  Alasan  menggunakan  ciri  geometri  telapak  tangan  adalah,  karena  geometri  telapak  tangan dianggap lebih tahan terhadap faktor eksternal, seperti cuaca, kondisi telapak tangan kering atau basah dibandingkan dengan menggunakan ciri garis-garis telapak tangan yang memiliki detail yang sulit dan rentan terhadap faktor eksternal.
Telapak  tangan  memiliki  beberapa  kelebihan  dibandingkan  dengan  biometrika  lainnya,  yaitu  dapat menggunakan citra resolusi rendah, biaya alat akusisi relatif rendah, sulit dipalsu, dan bersifat unik dan stabil (Satria Bagus Pamungkas, 2013).
Permasalahan yang sering muncul dalam sistem pengenalan diri adalah mudahnya melakukan tindak kejahatan  terhadap  identitas  seseorang  jika  hanya  dengan  menggunakan  sesuatu  yang  dimiliki  atau sesuatu  yang  diketahui  pada  sebuah  system.  Oleh  karena  itu  dengan  menggunakan  teknik  biometrika diharapkan dapat meminimalisir permasalahan yang sering terjadi tersebut.
(Intan  Purnama  Sari  &  T.  Sutojo,  2016)  Dengan  judul  system  identifikasi  telapak  tangan menggunakan  ekstraksi  ciri  berbasis  dimensi  fraktal.  Dalam  penelitian  ini  digunakan  ekstraksi  ciri berbasis  dimensi  fractal  dengan  metode Box-Counting ,  sedangkan  untuk  pencocokkan  ciri  data  acuan dengan  data  uji  telapak  tangan  digunakan  Koefisien  Korelasi.  Dalam  penelitian  ini  juga  didapatkan kesimpulan  berdasarkan  hasil  pengujian  data  uji,  program  dapat  melakukan  diagnosis  dengan  benar terhadap data yang masuk dengan persentase keberhasilan sebesar 83,33% .
Berdasarkan  fakta  diatas,  maka  segmentasi  region  of  interest  (ROI)  garis  telapak  tangan menggunakan deteksi tepi sobel merupakan tahapan awal untuk proses identifikasi agar hasil citra yang didapat lebih baik dan lebih akurat.
Pada penelitian ini dibuat untuk mengimplementasikan metode segmentasi region of interest (ROI) untuk garis telapak tangan, digunakannya deteksi tepi sobel untuk mengetahui batas-batas antara suatu

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 11 No. 1 – Juni 2019 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
obyek dengan latar belakang obyek gambar, sehingga segmentasi ini dapat membantu untuk proses awal identifikasi dan verifikasi.

## 1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  masalah  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya  maka  dapat  disimpulkan rumusan  masalah  yaitu  bagaimana  cara  untuk  mengetahui  hasil  akurasi  metode  segmentasi  region  of interest (ROI) menggunakan metode deteksi tepi sobel jika diterapkan pada citra garis telapak tangan.

## 1.3 Tujuan Masalah
Adapun  tujuan  dari  penelitiaan  ini  adalah  mencari  seberapa  akurasi  metode  segmentasi  region  of interest (ROI) menggunakan metode deteksi tepi sobel untuk diterapkan pada citra garis telapak tangan.

## 1.4 Manfaat Penelitian
Berdasarkan permasalahan yang diteliti, maka manfaat dari penulisan tugas akhir ini yaitu dihasilkan perangkat lunak deteksi citra garis telapak tangan dengan hasil segmentasi sehingga hasilnya diharapkan bisa membantu untuk proses awal identifikasi dan verifikasi.

## 1.5 Batasan Masalah
Agar tidak menyimpang dari permasalahan, maka penelitian ini mempunyai batasan masalah sebagai berikut :
1. Aplikasi dibangun dengan menggunakan Matlab R2014a.
2. Data  citra  dalam  penelitian  ini  menggunakan  Database  CASIA  yang  diambil  dari http://biometrics.idealtest.org/
3. Citra telapak tangan yang digunakan adalah 8 citra telapak kanan dan 8 citra telapak tangan kiri.
2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Penelitian Terkait
Pada penelitian sebelumnya telah dilakukan penelitian dengan judul perbandingan metode roberts dan  sobel  dalam  mendeteksi  tepi  suatu  citra,  pada  penelitian  dilakukan  pengujian  progam  yang dilakukan  pada  beberapa  citra  masukan  dan  hasilnya  dibandingkan,  ternyata  metode  yang  paling  baik adalah metode sobel, dikarenakan citra yang diperoleh jelas dan garis tepi yang diperoleh lebih banyak terhubung  dibanding  dengan  metode  roberts  yang  masih  putus-putus.  Dengan  menggunakan  metode sobel,  masih  banyak  tepi  yang  bisa  terbaca  dibanding  dengan  metode  roberts.  Selain  itu,  deteksi  tepi dengan  menggunakan  metode  sobel  menghasilkan  jumlah  pixel  warna  putih  paling  banyak.  Metode sobel lebih baik dibanding metode roberts karena operator dan ukuran kernel yang digunakan berbeda. Metode  roberts  lebih  menekankan  perhitungan  gradien  arah  diagonal,  sedangkan  sobel  lebih  ke  arah vertikal dan horizontalnya (Lia Amelia, Rini Marwati, 2013).
Pada  penelitian  sebelumnya  telah  dilakukan  analisis  dengan judul “Application of Digital Image Processing and Analysis in Healthcare Based on Medical Palmistry” dalam  International Conference on  Intelligent  Systems  and  Data  Processing (ICISD)  menyajikan  memperkenalkan  sebuah  aplikasi pengolahan  citra  digital  dan  teknik  analisis  dalam  bidang  kesehatan  untuk  memprediksi  beberapa penyakit  utama  untuk  manusia.  Aplikasi tersebut  menggunakan  sistem  pengolahan  citra,  yang  bekerja atas  dasar palmistry medis  sebagai  masukan  dan  diolah  serta  dianalisa  dan  menghasilkan  prediksi kemungkinan penyakit yang diderita pasien (Hardik Pandit and Dr. D M Shah, 2011).

## 2.2 Landasan Teori

## 2.2.1 Telapak Tangan
Telapak  tangan  merupakan  salah  satu  biometrika  yang  memiliki  karakteristik  unik  berupa garis-garis utama pada telapak tangan dan bersifat stabil. Telapak tangan memiliki karakteristik unik  yang  sangat  menjanjikan  untuk  digunakan,  Karakterisitik  tersebut  diantaranya  :  ciri geometrik,    ciri  garis-garis  utama,  ciri  garis-garis  kusut  atau  lemah,  ciri  titik  delta,  dan  ciri minusi (Ketut Gede Darma Putra, 2009).

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 11 No. 1 – Juni 2019 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/

## Gambar 2.1 : Ciri Garis Telapak Tangan

## 2.2.2 Grayscale
Citra    jenis    ini    terdiri    atas    warna    abu-abu,    bervariasi    pada    warna  hitam    pada    bagian intensitas  terlemah   dan  warna  putih  pada intensitas terkuat (Intan Purnama Sari & T. Sutojo, 2016).  Citra    grayscale  setiap  pikselnya  merupakan  piksel  tunggal  yaitu  informasi  intensitas. Citra    warna    dapat    diubah    menjadi    citra    grayscale    dengaan    cara  menghitung  rata-rata elemen warna merah, hijau, dan biru sebagai berikut :

## 𝑔𝑟𝑎𝑦𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒 = 𝑅 + 𝐺 + 𝐵
3
Gambar 2.3 Citra Grayscale (Intan Purnama Sari & T. Sutojo, 2016)

## 2.2.3 Deteksi Tepi Sobel
Sobel merupakan salah satu  pengembangan dari teknik edge detection sebelumnya (Metode Robert) dengan menggunakan HPF ( High Pass Filter ) yang diberi satu angka nol  penyangga (Yunus,  n.d.),    juga  pengembangan  dari  operator  Prewit.  Algoritma  ini  termasuk  algoritma pemrograman yang berfungsi sebagai filter image. Filter  ini mendeteksi keseluruhan edge yang ada. Dalam prosesnya filter ini menggunakan sebuah operator, yang dinamakan operator sobel. Metode Sobel merupakan  metode  yang  menggunakan  dua  buah  kernel  yang  berukuran  3x3 piksel untuk penghitungan gradient sehingga perkiraan gradient berada tepat di tengah jendela (Lia  Amelia,  Rini  Marwati,  2013).  Matrik  seperti  ini  digunakan  untuk  mendapatkan  piksel tengah  sehingga  menjadi  titik  tengah  matrik.  Cara  pemanfaatan  matrik  ini  sama  seperti pemakaian  sebuah  grid,  yaitu  dengan  cara  memasukkan  piksel-piksel  disekitar  yang  sedang diperiksa (piksel tengah) ke dalam matrik. Misalkan susunan piksel-piksel di sekitar piksel ( x,y ) seperti berikut:
𝛼0 𝛼1 𝛼2 𝛼7 (x,y) 𝛼3 𝛼6 𝛼5 𝛼4
Berdasarkan susunan piksel tetangga, besaran gradien yang dihitung menggunakan operator Sobel adalah sebagai berikut :

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 11 No. 1 – Juni 2019 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
𝐺 = √𝑆 2 𝑥 + 𝑆 2 𝑦
Dimana,
G = besar gradien operator Sobel
S x = gradien Sobel arah horizontal
S y = gradien Sobel arah vertikal
Di  mana  G  adalah  besar  gradien  di  titik  tengah kernel dan  turunan  parsia  di  hitung menggunakan persamaan berikut :
S x = ( 𝛼2 + 𝑐𝛼3 + 𝛼4)   − ( 𝛼0 + 𝑐𝛼7 + 𝛼6)
S y =  ( 𝛼0 + 𝑐𝛼1 + 𝛼2)   − ( 𝛼6 + 𝑐𝛼5 + 𝛼4)
Di mana c adalah konstanta yang bernilai 2. S x dan S y diimplementasikan menjadi kernel berikut :
Algoritma metode Sobel dalam mendeteksi tepi suatu citra digital adalah sebagai berikut :
 Citra masukan berupa citra grayscale
 Konvolusikan citra grayscale dengan kernel Sobel horizontal
(S x ) = [ −1 0 1 −2 0 2 −1 0 1 ] dan kernel Sobel vertikal (S y ) = [ 1 2 1 −2 0 2 −1 −2 −1 ]
 Hitung besar gradien dengan rumus 𝐺 = √𝑆 2 𝑥 + 𝑆 2 𝑦
 Citra keluaran merupakan hasil dari besar gradien (G)

## 2.2.4 Region Of Interest (ROI)
Region  of  Interest    (ROI)  adalah  tahap  lokalisasi  area  yang  diinginkan  (I  ketut  Gede  D  P, Erdiawan, 2010).  ROI  memungkinkan  dilakukannya  pengkodean  secara  berbeda  pada area tertentu  dari    citra  digital,  sehingga  mempunyai  kualitas  yang  lebih  baik  dari  area    sekitarnya (background).    Fitur   ini   menjadi   sangat   penting,   bila   terdapat  bagian   tertentu   dari   citra digital  yang  dirasakan  lebih  penting   dari  bagian  yang lainnya.  Piksel memiliki intensitas tertinggi  dalam  seleksi  citra,  kemudian  piksel  dibandingkan  dengan  piksel  tetangga. Perbandingan  ada  perubahan  dalam  tingkat  intensitas  nilai  piksel.  Semua  piksel  memiliki bentuk intensitas yang sama dalam region of interest (ROI).
2.2.5 Evaluasi Kinerja Sistem
 Kurva Relative Operating Characteristic (ROC)
Untuk  mengevaluasi  kinerja  dari  algoritma  segmentasi  citra iris mata  digunakan kurva ROC  yang  merupakan  langkah  umum  dalam evaluasi algoritma pendeteksian citra iris mata.  Kurva    ROC    diperoleh    dengan    cara    memplotting    bagian    dari    True  Positives (TPR  True  Positif  Rate)  versus  bagian  dari  false  positif  (FPR  false  positive  rate).  ROC disebut  dengan  kurva  Relative    Operating    Characteristic    karena    ROC    merupakan perbandingan  dari  2  Operating Characteristic  (TPR dan FPR) sebagai kriteria perubahan Pada gambar 3.2 pre-requisites untuk mendapatkan kurva ROC.

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 11 No. 1 – Juni 2019 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
Gambar 2.4 Plotting dan perhitungan ROC
Gambar  kiri,  merupakan  gabungan  matrix.  ada  4  pengukuran  pada matrix tersebut, yaitu :
a. TP adalah jumlah pixel yang diklasifikasikan sistem sebagai bagian  iris mata,  dan  juga diklasifikasikan  sebagai citra groundtruth.
b. FP  adalah  jumlah  pixel  yang  diklasifikasikan  sistem  sebagai  iris  mata    tapi dikategorikan bukan  iris mata pada citra groundtruth.
c. FN  adalah  jumlah  pixel  yang  diklasifikasikan  bukan  iris  mata,  tapi  diklasifikasikan sebagai iris mata pada citra groundtruth.
d. TN    adalah    jumlah    total    pixel    yang    diklasifikasikan    bukan  iris  mata.    dan juga diklasifikasikan  bukan  iris mata pada citra groundtruth.
 Area Under Curve (AUC)
Area di bawah kurva ROC (AUC) dalam penelitian ini adalah area di bawah kurva merah pada Gambar. 2.7. Area di bawah kurva ROC (AUC) digunakan untuk membandingkan uji coba yang berbeda.
Gambar 2.5 Kurva ROC, plot dari TPR sebagai sumbu y dan FPR sebagai sumbu x AUC  adalah  ukuran  dari  akurasi  uji  coba.Untuk  membandingkan  beberapa  kurva ROC  akan  lebih  baik  jika  berupa  bilangan  skalar.Untuk  tujuan  tersebut  cara  yang  paling mudah  adalah  dengan  menghitung  luas  di  bawah  kurva  ROC(Slaby,  2007).  Range  dari Nilai AUC adalah 0 <AUC < 1.Jika AUC mendekati nilai 1 maka AUC menunjukkan hasil uji coba yang sangat baik.
3. METODE PENELITIAN
3.1 Tahap Penelitian
3.2 Rancangan Sistem
Sistem yang dibangun meliputi langkah-langkah ini di jelaskan dalam gambar 3.1. Langkah-langkah tersebut adalah segmentasi region of interest (ROI) garis telapak tangan menggunakan deteksi tepi sobel.

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 11 No. 1 – Juni 2019 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
Gambar 3.1 Desain Sistem Secara Umum
Pada  gambar  3.1  desain  sistem  secara  umum  dijelasakan  bahwa  pertama  kita  akan menginputkan  citra  telapak  tangan  yang  kita  ambil  dari  dataset  CASIA.  Citra  yang  diinputkan  adalah citra  digital,  berupa    gambar  telapak  tangan  dengan    format    jpeg  (*jpg),  citra  tersebut  berwarna grayscale ,  sehingga  tidak  ada  lagi  citra  warna tetapi  hanya  ada  warna  keabuan. Proses selanjutnya citra  telapak  tangan  akan  di  proses  segmentasi  region  of  interest  untuk  menentukan  bagian  yang dideteksi tepi, pada proses deteksi tepi ini menggunakan metode deteksi tepi sobel.

## 3.3 Input Citra
Pada penelitian ini, data yang digunakan adalah 8 citra garis telapak tangan kanan dan 8 citra garis telapak  tangan  kiri  dari  database    CASIA  yang    diambil  dari http://biometrics.idealtest.org/. Dalam gambar 3.2 terdapat  3 contoh citra  garis telapak tangan kanan dan 3 citra garis telapak tangan kiri  dari database CASIA yang disediakan gambar yang diinputkan berukuran 640x480 pixels.
(a) citra telapak kanan (b) citra telapak kanan (c) citra telapak kanan

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 11 No. 1 – Juni 2019 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
(d) citra telapak kiri (e) citra telapak kiri (f) citra telapak kiri
Gambar 3.2 Contoh Gambar Pada Dataset CASIA

## 3.4 Segmentasi Region Of Interest (ROI)
Segmentasi  Region  of  Interest    (ROI)  adalah  tahap  lokalisasi  area  yang  diinginkan.  ROI memungkinkan    dilakukannya    pengkodean    secara    berbeda    pada  area  tertentu  dari    citra  digital, sehingga  mempunyai  kualitas  yang  lebih  baik  dari area    sekitarnya    (background).    Fitur   ini    menjadi sangat  penting,  bila  terdapat bagian  tertentu  dari  citra  digital  yang  dirasakan  lebih  penting  dari bagian  yang lainnya.
(a) citra telapak kanan
(b) citra telapak kanan
(c) citra telapak kanan (d) citra telapak kiri (e) citra telapak kiri (f) citra telapak kiri

## Gambar 3.3 Hasil Citra Segmentasi ROI

## 3.5 Deteksi Tepi Sobel
Deteksi  tepi  ( Edge  Detection )  pada  suatu citra  adalah  suatu  proses  yang  menghasilkan tepi- tepi  dari  suatu  objek  citra, dan  tujuan pendeteksian  tepi  adalah untuk  meningkatkan  penampakan  garis batas suatu daerah atau objek di dalam citra. Proses deteksi tepi citra dilakukan dengan mencari lokasi- lokasi  intensitas  pixel-pixel  yang  discontinue  dengan  intensitas  pixel-pixel  yang  berdekatan (bertetanggaan).  Suatu  titik  (x,y)  dikatakan  sebagai  tepi  ( edge )  dari  suatu  citra,  bila  titik  tersebut mempunyai perbedaan yang tinggi dengan tetangganya.
(a) citra telapak kanan (b) citra telapak kanan (c) citra telapak kanan

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 11 No. 1 – Juni 2019 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
(d) citra telapak kiri (e) citra telapak kiri
(f) citra telapak kiri
3.4 Hasil Citra Deteksi Tepi Sobel

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Lingkungan Uji Coba
Untuk  uji  coba  pada  penelitian  ini,  spesifikasi  dari  perangkat  keras  yang  digunakan  dalam implementasi perangkat lunak terdiri dari prosesor berjenis  Intel dual core,  memori  berkapasitas 4 GB dan  kapasitas  harddisk  sebesar  500  GB.  Sedangkan  untuk  spesifikasi  perangkat  lunak  yang  digunakan dalam  implementasi  perangkat  lunak  yakni  Microsoft  Word    2007,    Microsoft    Power  Point    2007, Microsoft Excel 2007, serta Matlab R2014a.

## 4.2 Data Uji Coba
Pada  penelitian  ini,  data  yang  digunakan  adalah  8  citra  telapak  tangan  kanan  dan  8  citra  telapak tangan kiri dari  database CASIA  yang diambil dari  http://biometrics.idealtest.org/ . Komposisi  dalam database ini terdiri dari 8 citra telapak tangan kanan dan 8 citra telapak tangan kiri citra telapak tangan. Masing-masing  citra  dilengkapi  dengan  citra groundtruth hasil  segmentasi  manual  Sebagian  citra tersebut di sajikan dalam gambar 4.1.

## 4.3 Tahap Uji Coba
Pada  tahap  ini,  akan  dilakukan  uji  coba  terhadap  system  yang  tela  dikerjakan.  Pengukuran  kinerja dalam  uji  coba  ini  menggunakan  akurasi,  waktu  komputasi  dan  nilai Area  Under  Curve (AUC)  dari kurva Relative  Operating  Character (ROC).  Kurva  ROC  adalah  kurva  yang  memetakan  antara True Positive  Rate (TPR)  dan False  Positive  Rate (FPR)  dalam sebuah sumbu koordinat yang didapatkan dari hasil proses segmentasi.
No. Citra Asli Telapak Tangan Kanan Citra Groundthrud Telapak Tangan Kanan
1. No.
Citra Asli
Telapak Tangan Kiri
Citra Groundthrud Telapak Tangan Kiri 1.
4.4 Uji Coba
4.4.1 Input Citra

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 11 No. 1 – Juni 2019 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
Pada bagian ini dilakukan ujicoba dengan input citra telapak tangan kanan dan kiri.
No. Input Citra Telapak Tangan Kanan Input Citra Telapak Tangan Kiri 1.

## 4.4.2 Segmentasi Region Of Interest (ROI)
Pada  tahap  Segmentasi  Region  of  Interest    (ROI)  ini  dilakukan  tahap  lokalisasi  area  yang diinginkan.  Tahap  ini    menjadi    sangat    penting,  karena  terdapat  bagian  tertentu  dari  citra digital ini yang lebih  penting  dari  bagian  yang lainnya.
No.
Input Citra Telapak Tangan Kanan
Segmentasi ROI
Telapak Tangan Kanan 1.
Gambar 4.4 Input Citra Telapak Tangan Kanan (kiri) dan
Segmentasi ROI Citra Telapak Tangan Kanan (kanan) No. Input Citra Telapak Tangan Kiri Segmentasi ROI
Telapak Tangan Kiri
1.
Gambar 4.5 Input Citra Telapak Tangan Kiri (kiri) dan
Segmentasi ROI Citra Telapak Tangan Kiri (kanan)

## 4.4.3 Deteksi Tepi Sobel
Pada  tahap  ini  setelah  citra  telapak  tangan  melalui  proses  segmentasi region  of  interest (ROI) kemudian diproses menggunakan deteksi tepi sobel
No. Segmentasi ROI Telapak Tangan Kanan Deteksi Tepi Sobel Telapak Tangan Kanan

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 11 No. 1 – Juni 2019 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
1.
Gambar 4.6 Segmentasi ROI Telapak Tangan Kanan (kiri)
dan Deteksi Tepi Sobel Telapak Tangan Kanan (kanan) No. Segmentasi ROI Telapak Tangan Kiri Deteksi Tepi Sobel Telapak Tangan Kiri 1.
Gambar 4.7 Segmentasi ROI Telapak Tangan Kiri (kiri) dan Deteksi Tepi Sobel Telapak Tangan Kiri (kanan)

## 4.5 Perhitungan Akurasi Menggunakan ROC
Dari  hasil  uji  coba  mulai  input  citra  pada  gambar  4.3  sampai  hasil  akhir  segmentasi  pada  gambar 4.13. Selanjutnya dilakukan proses perhitungan akurasi menggunakan ROC dimana  setelah didapatkan hasil  akhir  citra  segmentasi,  kemudian  dihitung    nilai  akurasinya    dengan    cara  membandingkannya dengan  citra groundtruth.
No
. Hasil Segmentasi Telapak Tangan Kanan Citra Groundthrud Telapak Tangan Kanan Akurasi 1. Pada  citra  telapak  kanan  no.  1 akurasi  yang  didapatkan  sebesar 86.90% Gambar 4.14 Hasil Segmentasi Telapak Tangan Kanan (kiri) dan Citra Groundthrud Telapak Tangan Kanan (kanan) No . Hasil Segmentasi Telapak Tangan Kiri Citra Groundthrud Telapak Tangan Kiri Akurasi 1. Pada  citra  telapak  kiri  no.  1  akurasi yang didapatkan sebesar 84.16%
Gambar 4.15 Hasil Segmentasi Telapak Tangan Kiri (kiri) dan Citra Groundthrud Telapak Tangan Kiri (kanan)
Hasil  akurasi  dari  uji  coba  8  citra  telapak  tangan  kanan  dan  8  citra  telapak  tangan  kiri  disajikan  dalam tabel 4.2 :

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 11 No. 1 – Juni 2019 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/

## Tabel 4.2 Hasil akurasi dari segmentasi yang diusulkan
Citra Telapak Tangan Kanan ACC (%) Citra Telapak Tangan Kiri ACC (%) Citra 1 86.90 Citra 1 84.16 Citra 2 86.89 Citra 2 84.23 Citra 3 86.67 Citra 3 83.52 Citra 4 86.46 Citra 4 85.00 Citra 5 87.01 Citra 5 82.68 Citra 6 86.56 Citra 6 83.54 Citra 7 86.78 Citra 7 84.74 Citra 8 86.61 Citra 8 85.35 Rata – rata 86.73 Rata - rata 84.15

## 4.6 Pembahasan Hasil Pengujian
Bagian  ini  membahas  hasil  pengujian  dari  metode  yang  diusulkan  yaitu    segmentasi  region  of interest  (ROI)  garis  telapak  tangan  menggunakan    deteksi  tepi  sobel.  Untuk  proses  pengujian,  hasil berupa akurasi dapat diperhatikan pada Tabel 4.2  nilai akurasi tertinggi pada citra garis telapak tangan kanan mencapai 87.01% dan terendah mencapai 86.46%, nilai akurasi tertinggi pada citra garis telapak tangan kiri mencapai 85.35% dan terendah mencapai 82.68%.

## 5. PENUTUP

## 5.1 Kesimpulan
Pada  sub-bab  ini  dipaparkan  kesimpulan  yang  dapat  diambil berdasarkan hasil percobaan dan analisa penelitian  yang  dilakukan  terhadap  metode  yang  diusulkan.  Kesimpulan  tersebut  adalah  sebagai berikut :
1. Pada  proses  deteksi  tepi  telah  dilakukan  percobaan  dengan  membandingankan  antara  deteksi  tepi menggunakan metode sobel, canny, prewitt dan robert,  hasil dari metode sobel garis pada garis-garis telapak  tangan  yang  telah  disegmentasi  menyambung,  hasil  dari  percobaan  menggunakan  metode canny  garis  nampak  tidak  beraturan  sehingga  sulit  dibedakan  bagian  mana  yang  termasuk  garis telapak tangan karena terlalu banyak noise, percobaan metode prewitt masih banyak noise dan garis pada  garis  telapak  tangan  nampak  putus-putus,  pada  percobaan  deteksi  tepi  robert  noise  nampak sedikit  namun  garis  pada  garis-garis  telapak  tangan  masih  banyak  yang  terputus.  Dapat  dibedakan dari percobaan beberapa metode deteksi tersebut bahwa metode deteksi tepi sobel lebih baik.
2. Segmentasi  region  of  interest  (ROI)  menggunakan  deteksi  tepi  sobel  epimampu  melakukan segmentasi  citra  garis telapak tangan  dengan  baik, yaitu dengan akurasi tertinggi pada citra garis telapak tangan kanan mencapai 87.01% dan terendah mencapai 86.46%, nilai akurasi tertinggi pada citra garis telapak tangan kiri mencapai 85.35% dan terendah mencapai 82.68%.
3. Dari  uji  coba  sebanyak  8  citra  garis telapak tangan kanan dan 8  citra  garis telapak tangan kiri, pada  citra  garis  telapak  kanan  akurasi    terbaik  dihasilkan  pada  citra  telapak  tangan  No.5  mencapai 87.01%  sedangkan  akurasi  terendah  dihasilkan  pada  citra  telapak  tangan  No.4  mencapai  86.46%. Pada  citra  garis  telapak  kiri  akurasi    terbaik  dihasilkan  pada  citra  telapak  tangan  No.8  mencapai 85.35% sedangkan akurasi terendah dihasilkan pada citra telapak tangan No.5 mencapai 82.68%.

## 5.2 Saran
Berdasarkan  hasil  yang  didapatkan  dari  penelitian  ini,  ada  beberapa  saran  yang  berguna  untuk penelitian-penelitian mendatang, yaitu :
1. Perlu adanya penambahan metode perbaikan citra untuk mendapatkan akurasi yang lebih baik lagi.
2. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai bahan acuan atau rujukan untuk penelitian berikutnya.

## DAFTAR PUSTAKA

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 11 No. 1 – Juni 2019 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
Aditya K Navpat, Rahul Mukherjee, Vishaka Pandita and Sumeet Gupta. (2012).   Application of Prediction Software in Palmistry. International Journal of Computer Application - MPGI National Multi Conference .
Ainatul, M., & Agus, H.,. (2011). Metode Segmentasi Paru-Paru dan Jnatung Pada Citra X-Ray Thorax. 6-8.
Dyah  Kusuma  Mauliyani,  R.  Rizal  Isnanto,  Ajub  Ajulian  Zahra.  (2015).  Pengenalan  Ciri  Garis  Utama Telapak  Tangan  Menggunakan  Alihragam  Gelombang  Singkat  Daubechies  Dengan  Jarak  Euclidean. TRANSIENT, VOL.4, NO.3 .
Hambali, Y.A. (2011). Aplikasi Area Prosess Berbasis C# Menggunakan Visual Studio.
Hardik Pandit and Dr. D M Shah. (2011). Application of Digital Image Processing and Analysis in Healtcare Based on Medical Palmistry. International Journal of Computer Applications .
I  ketut  Gede  D  P,  Erdiawan.  (2010).  High  Performance  Palmprint  Identification  System  Based  on  Two Dimensional Gabor.
I  Made,  O.  W.,  dkk.  (2015).  Preprocessing  pada  Segmentasi  Citra  Paru-Paru  dan  Jantung  Menggunakan Anisotropic Diffusion Filter. Teknologi Elektro , 1-2.
Intan  Purnama  Sari  &  T.  Sutojo.  (2016).  Pengenalan  Ciri  Garis  Telapak  Tangan  Menggunakan  Ekstraksi Fitur (GLCM) dan Metode (K-NN).
Kaur,  Gurjeet  Kaur  Seerha  Rajneet.  (2013).  Review  on  Recent  Image  Segmentation  Techniques. International Journal on Computer Science and Engineering (IJCSE) , 109-112.
Ketut  Gede  Darma  Putra.  (2009).  Sistem  Verifikasi  Biometrik  Telapak  Tangan  Dengan  Metode  Dimensi Fraktal dan Lacunarity.
Lia Amelia, Rini Marwati. (2013). Perbandingan Metode Robert dan Sobel Dalam Mendeteksi Suatu Citra Digital. Jurnal EurekaMatika .
Paolo Sonoge, Andras Koesor and Sandor Pongor. (2008). ROC analysis: applications to the classification of biological sequences and 3D structures. Briefing In Bionformatiocs .
Satria  Bagus  Pamungkas.  (2013).  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Pada  Biometrika  Deteksi  Citra  Garis  Telapak Tangan Dengan Metode Backpropagation.
Sneha M. Ramteke. (2013). Segmentation of Palmprint into Region. International Journal of Computers & Technology, Volume 4 No. 2 .
Snigdha  Mankar,  A.A.  Bardekar.  (2017).  Palmprint  Detection  and  Verification  Using  ROI  and  MLBP Method. IJISET - International Journal of Innovative Science, Engineering & Technology, Vol. 4 Issue 5 .
Yusdin  G,  M.A  Jennah,  Darsikin,  dkk.  (2013).  Panduan  Tugas  Akhir  (SKRIPSI)  dan  Artikel  Penelitian. FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN UNIVERSITAS TADULAKO .