e-ISSN : 2715-5064

## DETEKSI KANGKER KULIT DENGAN MENGGUNAKAN METODE SUDUT HARRIS
Bahrun Niam 1 , Qirom 2 , Dany Sucipto 3
Teknik Elektronika Politeknik Harapan Bersama Tegal email: 1 bahrun08@gmail.com , 2 qirom.bahagia2@gmail.com , 3 dany_sucipto@yahoo.com

## Abstract
Ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  sekarang  mengalamai berkembangan  yang  sangat  cepat.  Seperti  halnya  ilmu pengetahuan  dan  teknologi,  ilmu  kedokteran  juga  berkembang sangan  cepat  terutama  dalam  bidang  pengolahan  citra  dalam dalam  mendiagnosa  suatu  penyakit.  Salah  satu  aplikasi  yang digunakan untuk pengolahan citra adalah mendeteksi kulit yang terkena  penyakit  kanker.  Aplikasi  yang  digunakan  adalah Deteksi  Kangker  Kulit  Dengan  Menggunakan  Metode  Sudut Harris. Gambar kulit yang terkena kangker kulit kemudian di rubah  menjadi citra  digital dengan   cara   discan.  Kemudian citra  kanker  kulit  dirubah  kedalam  bentuk  citra  grayscale dan  proses  selanjutnya  yaitu  deteksi  sudut  menggunakan metode  sudut  Harris.  Gambar  yang  digunakan  berjumlah  5 buah  gambar  kulit,  dari  kelima  gambar  kulit  yang  terkena penyakut kanker, semuanya bisa terdeteksi oleh aplikasi.
Keyword: sudut harris, kanker kulit, citra

## 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  kanker kulit.
Sebelumnya  telah  dilakukan  penelitian  kanker  kulit dengan  judul  Deteksi  Kanker  Kulit  Melanoma  Berbasis Pengolahan Citra Menggunakan Wevelet Transform . Pengujian  yang  dilakukan  terdiri  dari  pengujian  terhadap parameter ektraksi ciri DWT, dan parameter klasifikasi KNN. Parameter    terbaik  dari  pengujian  sistem  ini  adalah menggunakan  parameter  filter  DWT LL,  kemudian menggunakan  semua  parameter  fitur  citra  berupa mean, variance¸ dan standard  deviation serta  menggunakan  nilai K=1  pada  KNN.  Sistem  yang  dibuat  mendapatkan  akurasi yang  baik,  yaitu  76%.  Dari  penelitian  sebelumnya,  makan pada penelitian ini peneliti mengambil judul Deteksi Kangker Kulit Dengan Menggunakan Metode Sudut Harris.
Gambar  kulit  yang  terkena  kangker  kemudian  di  rubah menjadi  citra  digital  dengan   cara    discan.    Setelah   di    scan citra    kanker  kulit    kemudian    dirubah  ukurannya  menjadi 200x300 pixels dengan cara cropping, kemudian citra kanker kulit  dirubah  kedalam  bentuk  citra  grayscale  dan  proses selanjutnya  yaitu  deteksi  sudut  menggunakan  metode  sudut Harris.
II. Tinjauan Pustaka
a. Kanker Kulit Melanoma
Kanker  kulit  melanoma  merupakan  kanker  kulit yang  disebabkan  olehpertumbuhan  sel  melanosit  yang
tidak terkontrol akibat kerusakan DNA.Melanoma adalah kanker  kulit  yang  jarang  ditemukan,  namun  lebih mematikan  dibandingkan  dengan  jenis  kanker  kulit  lain. Hal  itu  karena  melanoma  memiliki  kemampuan metastasis  ke  organ  lain  yang  lebih  besar  sehingga sebagian besar menyebabkan kematian pada kasus kanker kulit. Sebagian besar melanoma akan tetap memproduksi melanin,  sehingga  kanker  kulit  melanoma  biasanya berwarna  coklat  atau  hitam.  Akan  tetapi,  ada  juga  yang tidak  memproduksi  melanin  sehingga  kanker  kulit melanoma  berwarna  coklat,  pink,  atau  putih  (Rosidah , 2017).
Gambar  1  merupakan  gambar  perbandingan  antara lapisan epidermis yang normal dan yang terdapat kanker kulit. Terlihat ada pertambahan jumlah sel skuamosa, sel basal,  dan  sel  melanosit  yang  signifikan.  Pertambahan jumlah  sel  skuamosa  menyebabkan  karsinoma  sel skuamosa,  pertambahan  jumlah  sel  basal  menyebabkan karsinoma  sel  basal,  dan  pertambahan  jumlah  sel melanosit menyebabkan kanker melanoma.
Gambar 1 Struktur Kulit yang terdapat Kanker.

## b. 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  2  menunjukan  posisi koordinat citra digital. (Darma, 2010).
e-ISSN : 2715-5064

## Gambar 2. Koordinat citra digital
c. 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).

## d. Sudut Harris ( Harris Corner)
Harris  Corner adalah  algoritma  pendeteksi  yang mempertimbangkan  gradien  lokal  di  arah  horizontal  dan vertikal setiap titik di sekitarnya. Tujuannya adalah untuk menemukan nilai di citra yang intensitasnya bervariasi di kedua arah tersebut.(Kartono and Alamsyah, 2012).
Pada  pendeteksian  sudut  metode  Harris,  sudut didefinisikan  sebagai  pertemuan  dua  tepian.  Oleh kerena itu,  titik  sudut  tidak  bisa  didefinisikan  pada  piksel tunggal, karena disana hanya ada satu gradien setiap titik. Gradient  adalah  arah  perubahan  intensitas  kecerahan dalam  suatu  citra  seperti  yang  ditunjukan  pada  gambar 2.4.(Siswanto, 2013).
e. Persamaan  tanggapan  detector  Harris  dapat  diperoleh dengan  cara  mengurangi  determinan  M  dengan  suatu konstanta  sensitivitas  dikalikan  kuadrat  trace  M.  seperti yang  ditunjukan  pada  persamaan  dibawah.  (Siswanto, 2013).

## III. Metode Penelitian
Program deteksi kanker kulit menggunakan metode  sudut  Harris  terdiri  dari  beberapa  tahap seperti pada flowchart gambar dibawah ini.
Gambar 3. Proses Deteksi Sudut Harris. 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  kulit  yang  terkena  kanker    menggunakan  metode deteksi  sudut  Harris.  Pada  proses  deteksi  sudut  Harris,  kulit yang tekena kanker kulit akan terdeteksi dengan menggunakan metode deteksi sudut Harris.

## IV. Hasil Penelitian dan Pembahasan
Tampilan  modul  Deteksi  Kangker  Kulit  Dengan Menggunakan  Metode  Sudut  Harris  terdiri  dari  beberapa menu  yaitu  open  image,  grayscale,  deteksi  kanker,  reset  dan close.
Gambar 4. Modul Deteksi Kanker Kulit
a. Open Image
Tombol    open  image    berfungsi    untuk    mengambil gambar    yang  akan    diproses.  Gambar  yang  digunakan untuk  penelitian  yaitu  Gambar1.jpg,  Gambar2.jpg, Gambar3.jpg.  Gambar4.jpg,  Gambar5.jpg.  Setelah gambar  di  pilih,  selanjutnya  gambar  akan  di  tampilkan di menu gambar asli.
b. Grayscale Tombol  Grayscale  berfungsi  untuk  merubah  gambar asli  yang  masih  gambar  warna  menjadi  gambar  aras keabuan.
c. Deteksi Kanker Kulit Tombol  deteksi  Kanker  Kulit  berfungsi  untuk
e-ISSN : 2715-5064
merubah  gambar  grayscale  atau  aras  keabuan  menjadi gambar  dengan  tampilan  tepi.  Gambar  deteksi  Kanker Kulit merupakan gambar yang akan menunjukan gambar kulit tersebut terkena kanker kulit.
d. Reset Tombol  reset  berfungsi  untuk  mengosongkan tampilan  gambar  atau  mengganti  gambar  yang  akan  di proses.
e. Close
Tombol close berfungsi untuk menutup aplikasi. No Gambar Ket 1 Terdetek 2 Terdetek 3 Terdetek 4 Terdetek
5 Terdetek
Pada  tabel  4.  merupakan  hasil  dari  penelitian menggunakan metode Sudut Harris. Gambar yang digunakan berjumlah  5  buah  gambar  kulit,  dari  5  gambar  kulit  yang terkena.  Dari    gambar  kulit  yang  terkena  kanker  kulit terdeteksi kanker berjumlah 5 buah gambar kanker kulit.

## V. Kesimpulan
1. Gambar  yang  digunakan  untuk  penelitian berjumlah lima gambar.
2. Gambar  kanker  kulit  terdeteksi  oleh  metode sudut Harris.
3. Proses  deteksinya  yaitu,  Pertama  pilih  gambar, kedua  gambar  RBG  di  rubah menjadi
Grayscale, dan ketiga gambar di deteksi dengan metode Harris.

## Daftar Pustaka
[1]   Candra,  R. et  al. (2011)  ‘Mengubah  Citra  Berwarna Menjadi  Gray  -  Scale  dan Citra biner’, 16(1), pp. 14– 19.
[2]  Damayana  Ikka.  e-Proceeding  of  Engineering  :  Vol.3, No.3 December 2016
[3] Darma Putra. 2010. Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta. Andi
[4]   Kartono,   A.   and   Alamsyah,   D.   (2012)   ‘Verifikasi Tanda    Tangan Dengan  Algoritma  K-Nearest Neighbor dan Ekstraksi Ciri Harris Corner’, (x).
[5]   Citra  Annisa:  “Deteksi  Tepi  Citra  Kanker  Kulit Menggunakan Metode Laplacian of Gaussian”.
2010.Universitas Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.