## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 2, Juni 2022, Hal 85 - 91 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1.271 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Identifikasi Deteksi Tepi Pada Pola Wajah Menerapkan Metode Sobel, Roberts dan Prewitt
Novia Wulan Dari
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Sumatera Utara, Indonesia Email: noviapiek10@gmail.com Email Penulis Korespondensi: * noviapiek10@gmail.com Abstrak − Wajah  merupakan bagian tubuh  yang  umumnya berguna sebagai alat pengenalan. Wajah  yang terlihat dengan kasat mata terlihat mirip tetapi dari masing-masing wajah seseorang tersebut memiliki pola yang berbeda-beda. Pola wajah merupakan salah satu faktor yang dapat menunjukkan karakteristik wajah seseorang yang dapat mempengaruhi ciri khas ras orang tersebut. Beberapa  peneliti  mengemukakan  tipe  wajah  berdasarkan  indeks  morfologi  wajah.  Untuk  mengetahui  perbedaan  pola  wajah manusia dapat dilakukan proses pengolahan citra dengan dilakukan deteksi tepi. Tepi (edge) merupakan bagian tepi permukaan suatu  objek.  Tepi  sebuah  gambar  merupakan  batasan  yang  berbeda  antara  dua  wilayah  dalam  satu  objek  gambar.  Deteksi  tepi merupakan proses penemuan garis tepi sebuah objek gambar. Tujuan mendeteksi tepi adalah menggolongkan objek-objek dalam citra  dan  berguna  untuk  menganalisis  citra  berikutnya.Dalam  pendeteksian  tei  citra  pada  pola  wajah  diantaranya  dengan menerapkan  metode  Sobel,  Roberts  dan  Prewitt.  Dari  hasil  pendeteksian  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  Sobel menghasilkan garis tepi citra yang lebih memperlihatkan pola yang jelas dan sesuai dengan citra asli
Kata Kunci : Pengolahan Citra; Deteksi Tepi; Sobel; Roberts; Prewitt
Abstract – The face is a part of the body that is generally useful as a recognition tool. Faces that are visible to the naked eye look similar but  each person's face  has a  different pattern. Facial pattern  is one  of  the factors that  can show the  characteristics  of a person's face that  can affect the  characteristics of that  person's race. Several researchers suggested facial types based  on  facial morphological  indices.  To  find  out  the  difference  in  the  pattern  of  the  human  face,  image  processing  can  be  done  with  edge detection. Edge (edge) is the edge of the surface of an object. The edge of an image is a different boundary between two areas in an image object. Edge detection is the process of finding the outline of an image object. The purpose of detecting edges is to classify objects in the image and useful for analyzing subsequent images. In detecting images on facial patterns, among others, by applying the Sobel, Roberts and Prewitt methods. From the detection results, it can be concluded that the Sobel method produces image edges that show a clearer pattern and are in accordance with the original image
Keywords: Image Processing; Edge Detection; Sobel; Roberts; Prewitt

## 1. PENDAHULUAN
Wajah merupakan bagian tubuh yang umumnya berguna sebagai alat pengenalan. Wajah yang terlihat dengan kasat mata terlihat mirip tetapi dari masing-masing wajah seseorang tersebut memiliki pola yang berbeda-beda. Pola wajah merupakan salah satu faktor yang dapat menunjukkan karakteristik wajah seseorang yang dapat mempengaruhi ciri khas  ras  orang  tersebut.  Beberapa  peneliti  mengemukakan  tipe  wajah  berdasarkan  indeks  morfologi  wajah.  Ada beberapa tipe wajah yang dimiliki manusia yaitu tipe wajah euryprosopic tipe wajah yang memiliki tulang pipi lebar, datar, dan tulang pipi terlihat berbentuk persegi, tipe wajah  leptoprosopic  merupakan tipe wajah  yang  mempunyai cirri-ciri kepala panjang dan sempit kebanyakan  bentuk kepala  ini dimiliki oleh ras Negroid dan Aborigin,  bentuk wajah terlihat segitiga, tulang pipi tegak, dan hidung terlihat tinggi dan bahkan terlihat ujung hidung terlihat turun atau  bengkok, tipe  wajah  Mesoprosopic  memiliki  ciri-ciri  kepala  lonjong  dan  bentuk  muka  terlihat oval,  memiliki hidung, dahi, tulang pipi yang tidak selebar tipe euryprosopic dan tidak sesempit tipe wajah leptoprosopic.
Sejalan  dengan  kemajuan  Ilmu  Pengetahuan  dan  Teknologi  (IPTEK)  ini  penggunaan  Teknologi  Komputer bukanlah suatu hal yang asing lagi, teknologi berkembang cukup pesat, terutama perkembangan teknologi dibidang citra digital. Pengolahan citra selain  digunakan dalam bidang teknologi juga digunakan sebagai pengenalan pola. Pola dari citra yang akan diolah adalah pola wajah manusia. Teknik pengolahan citra yang digunakan untuk pengenalan pola tersebut dilakukan dengan deteksi tepi. Tepi (edge) merupakan bagian tepi permukaan suatu objek. Tepi sebuah gambar merupakan batasan yang berbeda antara dua wilayah dalam satu objek gambar. Deteksi tepi merupakan proses penemuan garis tepi sebuah objek gambar. Tujuan mendeteksi tepi adalah menggolongkan objek-objek dalam citra dan  berguna  untuk  menganalisis  citra  berikutnya.Untuk  melakukan  penelitian  deteksi  tepi  pada  objek  digunakan beberapa  metode yaitu Sobel, Roberts dan Prewitt. Digunakan parameter pembanding untuk melihat perbandingan tiap metode, yaitu hanya pebandingan bentuk pola deteksi tepi.
Menurut  Intan  Dwi  Kurniawati,  dkk  menyimpulkan  bahwa  Deteksi  tepi  Canny.  dapat  diaplikasikan  untuk pengenalan  wajah.  Operator  Canny  dapat  mendeteksi  tepi  dengan  cukup  jelas.  Untuk  mendapatkan  hasil  gambar deteksi  tepi  Canny,  dilakukan  perhitungan  nilai  gradien  dan  arah  orientasi  yang  meliputi  arah  horizontal  dan vertikal[1]. Menurut Asmardi Zalukhu menyimpulkan bahwa “Program meningkatkan dan mendeteksi tepi gambar akan lebih baik jika masukan gambar mempunyai banyak tekstur. Hasil dari gambar keluaran ditentukan dengan faktor perkalian  kernel  (Mask).  Dari  hasil  analisa  keluaran  program  operator  canny  dan  operator    sobel  sama-sama mendeteksi  tepi citra dengan baik[2].

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 2, Juni 2022, Hal 85 - 91 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1.271 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Citra
Citra merupakan suatu gambaran visual mengenai suatu objek atau beberapa objek. Citra dibagi menjadi dua jenis, yaitu  citra  analog  dan  citra  digital.  Citra  analog  merupakan  citra  yang  dapat  dijumpai  pada  kertas  misalkan  foto mahasiswa dikartu mahasiswa. Citra digital adalah citra yang dinyatakan dalam himpunan data digital dan mampu di olah oleh komputer.  Setiap piksel memiliki koordinat, yang disimbolkan dalam bentuk (x,y) dengan x menerangkan kolom  dan  y  menerangkan  baris.  Umumnya,  koordinat  pada  bagian  kiri  atas  dinyatakan  dengan  (0,0).  Dengan demikian, jika suatu citra berukuran O baris dan P kolom atau biasa sinyatakan dengan M x N, maka koordinat piksel terbawah dan terkanan berada di koordinat (M-1,N-1). Pada gambar 2.2 menunjukkan gambar koordinat piksel.[3]
Gambar 1. Koordinat Piksel Ada beberapa tipe gambar digital yang sering digunakan yaitu: 1. Bitmap (BMP) Tipe file BMP umum digunakan pada sistem operasi windows dan OS/2. Kelebihan tipe file BMP adalah dapat dibuka oleh hampir semua aplikasi pengolah gambar. Baik file BMP yang terkompresi maupun tidak terkompresi, file BMP memiliki ukuran yang lebih besar daripada tipe-tipe yang lain.
2. Joint Photographic Experts Group (JPG/ JPEG) Tipe  file  JPG sangat  sering  digunakan  untuk web atau blog . File  JPG menggunakan  teknik  kompresi  yang menyebabkan kualitas gambar turun ( lossy compression ). Setiap kali menyimpan ke tipe JPG dari tipe lain, ukuran gambar biasanya mengecil, tetapi kualitasnya turun dan tidak dapat dikembalikan lagi.
3. Graphics Interchange Format (GIF)
Tipe  file  GIF memungkinkan  penambahan  warna  transparan  dan  dapat  digunakan  untuk  membuat  animasi sederhana, tetapi saat ini standar GIF hanya maksimal 256 warna saja. File ini menggunakan kompresi yang tidak menghilangkan data ( lossles compression ) tetapi penurunan jumlah warna menjadi 256 sering membuat gambar yang kaya warna seperti pemandangan menjadi tidak realistis.
4. Portable Network Graphics (PNG) Tipe file  PNG merupakan  solusi  kompresi  yang  kuat  dengan  warna  yang  lebih  banyak  (24  bit  RGB  +  alpha). Berbeda  dengan JPG yang  menggunakan  teknik  kompresi  yang  menghilangkan  data,  file PNG menggunakan kompresi  yang  tidak  menghilangkan  data  ( lossless  compression ).  Kelebihan  file PNG adalah  adanya  warna transparan  dan  alpha.  Kekurangan  tipe PNG adalah  belum  populer  sehingga  sebagian browser tidak mendukungnya.

## 2.2 Jenis Citra
Citra dapat dibagi menjadi tiga jenis yaitu, citra biner ( citra monokrom), citra berskala keabuan dan citra berwarna. Berikut penjelasan dari masing-masing citra tersebut.
1. Citra Biner
Citra Biner atau biasa dikenal dengan citra hitam putih atau citra monokrom adalah citra yang hanya membutuhkan 1 bit untuk mewakili  nilai  setiap pixelnya. Citra  ini digunakan untuk keperluan segmentasi ,  yang membedakan objek dari latarbelakangnya.Berikut contoh gambar pada citra biner[3]
2. Citra Berskala Keabuan
Citra  berskala  keabuan (grayscale) adalah  citra  yang  menggunakan  tingkat  warna  abu-abu  yang  merupakan gabungan antara warna hita dan putih. Setiap warna yang terdapat pada citrak skala keabuan dikemukakan dengan

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 2, Juni 2022, Hal 85 - 91 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1.271 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
sebuah nilai bulat antara 0 dan 255 (untuk yang aras keabuannya serupa dengan 256) dan nilai itu disebut sebagai intensitas[3]. Berikut contoh gambar citra Keabuan ( Grayscale ).
Gambar 3. Citra Grayscale [5]
3. Citra Berwarna
Citra berwarna mengemukakan keadaan visual objek-objek yang biasa kita lihat. Citra berwarna atau biasa dikenal sebagai citra RGB terdiri atas tiga komponen, yaitu komponen merah (R atau red ), komponen hijau (G atau green ) dan komponen biru (B atau blue ). Setiap piksel terdiri dari tiga komponen tersebut[3]. Berikut contoh gambar pada citra berwarna (RGB).
Gambar 4. Citra Berwarna [5]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil
Analisa dan perancangan aplikasi memerlukan tahapan yang sistematis untuk mendapatkan aplikasi yang baik untuk mencapai  tujuan  penelitian.  Tahap  awal  dari  menganalisa  adalah  menganalisa  algoritma  yang  digunakan  pada penelitian. Sedangkan dalam perancangan aplikasi yaitu perancangan antarmuka. Dalam pendeteksian tepi citra pada pola wajah diantaranya dengan membandingkan metode Sobel, Roberts dan Prewitt.
Langkah pertama  yang di  lakukan adalah  melakukan  input citra, pada sub  bab  ini penulis  menggunakan  foto wajah penulis yang berukuran 5x5 piksel. Gambar yang akan diinputkan berekstensi berupa jpg. Setelah citra di input menggunakan matlab maka sistem akan melakukan proses pengambilan nilai piksel masing-masing dari Red, Green dan Blue (RGB). Setelah itu kita mencari nilai grayscale dari piksel masing-masing RGB. Berikut ini adalah gambar citra yang akan di ambil nilai piksel RGB dengan ukuran 5x5 piksel dari citra aslinya.
Gambar 5. Citra Asli Gambar 5. Citra Piksel 5x5 Setelah  mengubah  nilai  piksel  dari  citra  aslinya  menjadi  5x5,  kemudian  konversikan  citra  tersebut  menggunakan matlab citra 5x5 akan menghasilkan matriks sebagai berikut:
218 226 11 61 77 223 123 158 212 56 238 123 126 111 71 81 109 193 187 97 46 31 137 107 26

## 3.2 Penerapan Metode Sobel
Metode Sobel yang biasa disebut dengan operator Sobel adalah operator yang banyak digunakan sebagai pendeteksian tepi karena kesederhanaan dan keampuhannya. Metode Sobel merupakan pengembangan dari metode Robert dengan menggunakan filter HPF ( High Pass Filter ) yang diberi satu angka nol penyangga. Adapun langkah untuk menerapkan metode Sobel yaitu sebagai berikut:
Kernel yang digunakan pada metode Sobel yaitu:
𝑆𝑥 = [ −1 0 1 −2 0 2 −1 0 1 ]

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 2, Juni 2022, Hal 85 - 91 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1.271 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
𝑆𝑦 = [ 1 2 1
0 0 0 −1 −2 −1 ]
Kemudian menghitung konvolusi pertama dengan kernel Sx, dengan pengambilan 9 buah pixel pada matriks dibawah ini:
X 𝑆𝑥 = [ −1 0 1 −2 0 2 −1 0 1 ]
Penyelesaian: Sx = (11 x (1) + 158 x (2) + 126 x (1)) – (218 x (-1) + 223 (-2) + 238 x (-1) = (11+ 316 + 126) – (-218 – 446 – 238) = (453 + 902 ) = 1355 Setelah nilai konvolusi Sx sudah di dapat, lanjut ke konvolusi Sy dengan cara langkah yang sama seperti konvolusi Sx yaitu dengan mengambil 9 bh Piksel.
X 𝑆𝑦 [ 1 2 1 0 0 0 −1 −2 −1 ]
Penyelesaian: Sy = (218 x (1) + 226 x (2) + 11 x (1)) – (238 x (-1) + 123 (-2) + 126 x (-1) = (218 + 452 + 11) – (-238 – 246 – 126) = (681 + 610) = 1291 Maka dari hasil perhitungan konvolusi Sx dan Sy dapat kita cari nilai gradien yaitu:
𝐺 =   √𝑆𝑥 2 +   𝑆𝑦 2
𝐺 =   √1355 2 + 1291 2
𝐺 =   √1836025 + 1666681 𝐺 =   √3502706 𝐺 = 1871 Dari beberapa perhitungan dilakukan maka hasil akhir akan menghasilkan nilai: Tabel 1. Nilai Konvolusi Akhir Metode Sobel

## 3.3 Penerapan Metode Roberts
Metode Roberts merupakan metode yang berbasis gradient dan menggunakan dua buah kernel yang berukuran 2x2 piksel  metode  ini  biasa  digunakan  untuk  mengambil  arah  diagonal  untuk  penentu  arah  dalam  penghitungan  nilai gradient sehingga disebut sebagai operator silang.
Adapun menerapkan metode Roberts sebagai berikut. Kernel yang digunakan pada metode Roberts yaitu:
𝐺𝑥 = [ 1 0 0 −1 ]
𝐺𝑦 = [ 0 1 −1 0 ]
218  226 11 61 77 223  123  158  212  56 238  123  126  111  71 81 109  193  187  97 46 31 137  107  26
218  226  11 61 77 223  123  158  212  56 238  123  126  111  71 81 109  193  187  97 46 31 137  107  26 218 226 11 61 77 223 1817 1432 951 56
238 1779 1728 1512 71
81 1353 1317 1232 97 46 31 137 107 26

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 2, Juni 2022, Hal 85 - 91 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1.271 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Menghitung konvolusi pertama dengan kernel Gx, dengan mengambil 4 piksel pada matriks.
218 226 11 61 77 223 123 158 212 56 238 123 126 111 71 81 109 193 187 97 46 31 137 107 26
Penyelesaian :
Konvolusi I
G  = (218-123) + (226-223) = 95 + 3 = 98
Dari beberapa hasil perhitungan  yang telah dilakukan  maka hasil akhir selanjutnya akan  menghasilkan nilai konvolusi seperti berikut :
Tabel 2. Nilai Konvolusi Akhir Roberts

## 3.4 Penerapan Metode Prewitt
Metode  Prewitt  merupakan  pengembangan  metode  robert  yang  memiliki  persamaan  dengan  operator  Sobel perbedaannya pada operator Prewitt menggunakan konstanta c = 1. Adapun langkah untuk menerapkan metode Prewitt sebagai berikut:
Kernel yang digunakan pada metode Prewitt yaitu:
𝐺𝑥 = [ −1 0 1 −1 0 1 −1 0 1 ]
𝐺𝑦 = [ 1 1 1 0 0 0 −1 −1 −1 ]
Menghitung konvolusi pertama dengan kernel Gx, dengan pengambilan 9 buah pixel pada matriks dibawah ini:
X 𝐺𝑥 = [ −1 0 1 −1 0 1 −1 0 1 ]
Penyelesaian: Gx = (11 x (1) + 158 x (1) + 126 x (1)) – (218 x (-1) + 223 (-1) + 238 x (-1) = (11+ 158 + 126) – (-218 – 223 – 238) = (295 + 679 ) = 974
Setelah nilai konvolusi Sx sudah di dapat, lanjut ke konvolusi Gy dengan cara langkah yang sama seperti  konvolusi Gx yaitu dengan mengambil 9 bh Piksel.
X 𝐺𝑦 = [ 1 1 1 0 0 0 −1 −1 −1 ]
Penyelesaian: Gy = (218 x (1) + 226 x (1) + 11 x (1)) – (238 x (-1) + 123 (-1) + 126 x (-1)
98 44 658 130 77 15 32 133 86 56 171 53 143 102 71 113  134  136 150 97 46 31 137 107 26 218  226  11
61 77 223  123  158  212  56 238  123  126  111  71 81 109  193  187  97 46 31 137  107  26 218  226  11 61 77 223  123  158  212  56 238  123  126  111  71
81 109  193  187  97 46 31 137  107  26

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 2, Juni 2022, Hal 85 - 91 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1.271 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
= (218 + 226 + 11) – (-238 – 123 – 126) = (455 + 487) = 942 Maka dari hasil perhitungan konvolusi Sx dan Sy dapat kita cari nilai gradien yaitu:
𝐺 =   √𝐺𝑥 2 +   𝐺𝑦 2
𝐺 =   √974 2 + 942 2
𝐺 =   √948676 + 887364 𝐺 =   √1836040 𝐺 = 1355
Dari beberapa hasil perhitungan  yang telah dilakukan  maka hasil akhir selanjutnya akan  menghasilkan nilai konvolusi seperti berikut :
Tabel 3. Nilai Konvolusi Akhir Metode Prewitt
Dari  semua  hasil  perhitungan  deteksi  tepi  citra  yang  diperoleh  dari  metode  Sobel,  Roberts  dan  Prewit,  dapat disimpulkan bahwa metode Sobel merupakan metode yang mendeteksi tepi dengan lebih baik. Karena ukuran kernel yang digunakan Metode Sobel adalah kernel 3 x 3 piksel 𝑆𝑥 = [ −1 0 1 −2 0 2 −1 0 1 ] dan 𝑆𝑦 =   [ 1 2 1 0 0 0 −1 −2 −1 ] . Sedangkan
Roberts menggunakan kernel 2x2 piksel 𝐺𝑥 =   [ 1 0 0 −1 ] dan 𝐺𝑦 = [ 0 −1 1 0 ] . Ukuran kernel yang digunakan dalam deteksi  tepi  cukup  mempengaruhi  hasil  deteksi  tepi,  semakin  besar  ukuran  kernel  yang  digunakan  maka  semakin banyak  tepi  yang  akan  diperoleh.  Metode  prewitt  juga  menggunakan  kernel  3  x  3 𝐺𝑥 = [ −1 0 1
−1 0 1 −1 0 1 ] dan = [ 1 2 1 0 0 0 −1 −1 −1 ] , tetapi nilai gradient yang dihasilkan dari metode Sobel lebih tinggi dibandingkan dengan nilai yang dihasilkan oleh metode Prewitt. Dalam hal ini dapat disimpulkan metode Sobel merupakan metode yang lebih baik dalam deteksi tepi citra dibandingkan dengan Roberts dan Prewitt.

## 4. KESIMPULAN
Beberapa kesimpulan yang dapat ditulis berdasarkan penelitian yang telah dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Implementasi pada deteksi tepi dengan menerapkan metode Sobel, Roberts dan Prewitt sudah berhasil dilakukan dengan menggunakan bahasa pemograman matlab.
2. Hasil deteksi tepi dengan menerapkan metode Roberts tidak terlihat jelas, garis tepi pada pola  yang dihasilkan oleh metode Roberts jauh dari citra aslinya. Deteksi tepi dengan menerapkan metode Prewitt cukup baik, garis tepi pada pola yang dihasilkan cukup jelas dengan citra asli. Hasil dari deteksi tepi dengan menerapkan metode Sobel  menghasilkan  deteksi  tepi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  metode  Prewitt,  karna  garis  tepi  yang dihasilkan memperlihatkan pola yang jelas dan sesuai dengan citra asli.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih disampaikan kepada pihak-pihak  yang telah  mendukung terlaksananya proses pengumpulan data dan sampai mendapatkan hasil akhir penelitian ini.

## REFERENCES
1. I. D. Kurniawati, I. A. Kusumawardhani, and M. Sc, “Implementasi Algoritma Canny dalam Pengenalan Wajah menggunakan Antarmuka GUI Matlab,” no. December, pp. 3–8, 2017.
2. A. Zalukhu, “IMPLEMENTASI METODE CANNY DAN SOBEL UNTUK MENDETEKSI TEPI CITRA,” J. Ris. Komput., vol. 3, no. 6, pp. 25–29, 2016.
3. A. Kadir, Dasar Pengolahan Citra dengan Delphi, I. Yogyakarta: Andi, 2013.
4. P. Darma, Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: Andi, 2010.
5. R. Munir, pengolahan citra digital dengan pendekatan Algoritmik. Bandung: Informatika, 2004.
6. A. Agung Ngurah Gunawan, Pengolahan Citra Mammografi; Cara Pembuatan Program. Denpasar: teknosain, 2016.
7. A. Nugroho, Rekayasa Perangkat Lunak Berorientasi Objek dengan Metode USDP, I. Salatiga: Andi, 2010.
218 226 11 61 77 223 1355 1080 677 56 238 1351 1309 1144 71 81 1079 922 187 97 46 31 137 107 26

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 2, Juni 2022, Hal 85 - 91 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1.271 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
8. K. Peranginangin, Pengenalan Matlab, I. Yogyakarta: Andi, 2006.
9. W. Komputer, Ragam Aplikasi Pengolahan Image dengan Matlab. Elex Media Komputindo, 2013.