Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.isas.or.id/index.php/JACOST

## JOURNAL OF APPLIED COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY (JACOST)
Vol. 2 No. 1 (2021) 18 – 23 | ISSN: 2723-1453 (Media Online)
Identifikasi Karakteristik Citra Berdasarkan pada Nilai Entropi dan Kontras
Lussiana ETP 1 , Bheta Agus Wardijono 2 , Rozi 3
1 Teknologi Informasi, STMIK Jakarta STI&K
2 Sistem Komputer, STMIK Jakarta STI&K
3 Sistem Informasi, STMIK Jakarta STI&K
1 lussiana.etp@gmail.com, 2 bhetaagus@gmail.com*, 3 roziborang@gmail.com

## Abstract
Determining  the  object  boundaries  in  an  image  is  a  necessary  process,  to  identify  the  boundaries  of  an  object  with  other objects as well as to define an object in the image. The acquired image is not always in good condition, on the other hand there  is  a  lot  of  noise  and  blur.  Various  edge  detection  methods  have  been  developed  by  providing  noise  parameters  to reduce noise, and adding a blur parameter but because these parameters apply to the entire image, but lossing some edges due to these parameters. This study aims to identify the characteristics of the image region, whether the region condition is noise, blurry or otherwise sharp (clear). The step is done by dividing the four regions from the image size, then calculating the entropy value and contrast value of each formed region. The test results show that changes in region size can produce different  characteristics,  this  is  indicated  by  entropy  and  contrast  values  of  each  formed  region. Thus  it  can be  concluded that  entropy  and  contrast  can  be  used  as  a  way  to  identify  image  characteristics,  and  dividing  the  image  into  regions provides more detailed image characteristics.
Keywords: image edge detection, image characteristics, regionization, entropy, contrast.

## Abstra
Penentuan  batas  objek  dalam  suatu  citra  merupakan  salah  satu  proses  yang  diperlukan,  hal  ini  digunakan  untuk mengidentifikasi batas suatu objek dengan objek lainnya demikian juga dapat digunakan untuk mendefinisikan suatu objek dalam  citra.  Pada  kenyataannya  citra  hasil  akuisisi  tidak  selalu  dalam  kondisi  yang  baik,  sebaliknya  banyak  terdapat  noise dan blur.  Berbagai  metode pendeteksian  tepi  telah  banyak dikembangkan  diantaranya dengan  memberikan  parameter  noise untuk mereduksi noise, serta menambahkan parameter blur namun karena parameter tersebut berlaku untuk keseluruhan citra tetapi  mengakibatkan  hilangnya  sebagian  tepi  karena  pemberlakukan  parameter  tersebut.  Penelitian  ini  bertujuan mengidentifikasi karakteristik region citra apakah kondisi region tersebut bernoise, blur atau sebaliknya tajam ( sharp ). Tahap yang dilakukan dengan cara membagi empat region dari ukuran citra, kemudian menghitung nilai entropi dan nilai kontras setiap region yang terbentuk. Hasil pengujian menunjukkan perubahan ukuran region dapat menghasilkan karakteristik yang berbeda, berdasarkan pada nilai entropi dan nilai kontras setiap region yang terbentuk. Berdasarkan pada hasil analisis jika nilai entropi tinggi maka menunjukkan karakteristik citra tersebut bernoise, karakteristik lain ditunjukkan oleh nilai kontras, semakin meningkat nilai kontras maka karakteristik ketajaman citra semakin tajam sehingga dengan mudah dapat mengenali batas  tepi  citra.  Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  entropi  dan  kontras  dapat  digunakan  sebagai  salah  satu  cara untuk mengidentifikasi karakteristik citra, dan dengan membagi citra ke dalam region-region memberikan karakteristik citra lebih detil.
Kata kunci: pendeteksian tepi citra, karakteristik citra, regionisasi, entropi, kontras.

## 1. Pendahuluan
1.1. Latar Belakang
Pendeteksian  tepi  citra  merupakan  tahapan  penting dalam  pengolahan  citra  dalam  berbagai  kebutuhan, antara lain untuk melingkupi area tertentu, memisahkan dan  menghasilkan  objek  yang  diinginkan  untuk kebutuhan  analisis  serta  yang  paling  utama  adalah untuk  mendefinisikan  batas  objek  suatu  citra.
Penetapan  batas  atau  tepi  objek  mudah  dilakukan,  jika kondisi  citra  hasil  akuisisi  jelas  dan  tajam,  namun  hal tersebut  menjadi  sulit  apabila  kondisi  citra  bernoise atau  buram  (blur),  bahkan  dalam  satu  citra  hasil akuisisi  sangat  memungkinkan  terdapat  bagian  yang bernoise dan blur.
Saat  ini  telah  banyak  dikembangankan  metode pendeteksian  tepi  citra  seperti  detektor  tepi  Canny (Canny  edge  detector)  [1,2,3],  Filter  Deriche  (Deriche
filter) [4,5], Bourennane [6], and Laggoune [8]. Metode yang  dikembangkan  sistem  pendeteksi  tepi  ini  dengan cara  memberikan  parameter  noise  pada  citra,  yang bertujuan untuk mereduksi noise sehingga pendeteksian tepi  menjadi  mudah  dilakukan  [9,  10].  Penerapan parameter noise ini berlaku diseluruh bagian citra. Pada kenyataannya  dalam  suatu  citra  dapat  mengandung beberapa  kondisi,  yaitu  terdapat  bagian  citra  yang bernoise,  sebagian  lain  blur  dan  bagian  lainnya  tajam ( sharp ), dengan adanya parameter noise yang diberikan dan  berlaku  untuk  keseluruhan  citra,  mengakibatkan ada bagian tepi citra yang menjadi hilang atau menjadi blur karena efek parameter noise tersebut. Berdasarkan kondisi  tersebut,  Madenda  [11]  mengembangkan metode  pendetekian  tepi  citra  dengan  menambahkan parameter blur selain parameter noise, namun demikian kedua parameter tersebut tetap diberlakukan pada citra secara  keseluruhan,  sehingga  masih  mengakibatkan hilangnya bagian tepi citra karena proses reduksi noise dan blur tersebut.
Berdasarkan  pada  kondisi  tersebut,  perlu  adanya pengembangan metode yang dapat berfungsi mengidentifikasi karakteristik  citra,  apakah merupakan citra  yang  bernoise,  blur  atau  sebaliknya  merupakan karakteristik  citra  yang  tidak  mengandung  noise  dan blur (bersih dari noise dan blur (clear)), selanjutnya jika telah  mengetahui  karakteristik  citra  dapat  diberikan parameter  yang  sesuai  sehingga  dapat  mencegah hilangnya  tepi  akibat  ketidak  sesuaian  parameter  yang diberikan.
Berkaitan  dengan  pengolahan  citra,  salah  satu  cara untuk  menganalisis  citra  adalah  dengan  menggunakan histogram  citra,  selain  digunakan  sebagai  dasar perbaikan  kualitas  citra,  histogram  dapat  pula digunakan  untuk  melakukan  segmentasi  citra,  seperti Histogram  Equalization  [14,  15]  dan  Contrast Stretching [13]. Menurut definisi histogram merupakan grafik  yang  menggambarkan  probabilitas  kemunculan nilai keabuan suatu citra. Hasil analisis histogram citra inilah  yang  dapat  memberikan  keputusan  untuk melakukan  perbaikan  kualitas  citra.  Kemunculan  nilai keabuan  suatu  citra  selain  dapat  ditampilkan  dalam bentuk  grafik  (histogram)  dapat  pula  diukur  tingkat kemunculannya  yang  ramdom,  yang  dikenal  dengan sebutan entropi (derajat keacakan atau randomness ).
Mengacu pada kondisi suatu citra yang dapat memiliki berbagai  karakteristik,  maka  artikel  ini  bertujuan mengidentifikasi  karakteristik  citra  berdasarkan  pada nilai entropi dan kontras sebagai dasar analisis.
1.2. Tinjauan Literatur
Pendeteksian Tepi Citra
Pendeteksian  tepi  merupakan  tahap  yang  penting  di dalam  pengolahan  citra.  Pendeteksian  tepi  adalah proses  yang  dilakukan  untuk  menghasilkan  tepi-tepi citra.  Hal  ini  diperlukan  untuk  mengenali  batas  suatu
objek  satu  dengan  objek  yang  lain,  atau  antara  objek dengan  latar  belakang.  Tepi  suatu  objek  sangat  mudah dikenali  bila  batas  citra  tersebut  jelas,  namun sebaliknya  menjadi  sulit  jika  kondisi  citra  buram  dan atau  bernoise.    Kondisi  tersebut  dapat  terjadi  jika  saat akuisisi citra, objek yang diinginkan tiba-tiba bergerak, kondisi  pencahayaan  yang  kurang  baik  atau  alat perekam  yang  kurang  baik  sehingga  menimbulkan noise.  Berbagai  metode  dasar  pendeteksian  tepi  dapat digolongkan  antara  lain  berdasarkan  pada  turunan pertama  dan  kedua,  seperti  Prewitt,  Robert  dan  Sobel; pendeteksian  tepi  berdasarkan  pada  pemfilteran diantaranya  dikembangkan  oleh  Canny,  Deriche  dan Madenda; selain itu berdasarkan pad penerapan metode wavelet.

## Tepi citra
Tepi  didefinisikan  sebagai  perubahan  intensitas  yang mendadak antara satu piksel dengan piksel tetangganya [7],  [12].  Secara  visual,  kontur  atau  tepi  dalam  citra dapat dikategorikan dalam:
a. Tepi  citra  yang  cerah  yaitu  citra  yang  batas  antara satu region dengan region yang lain atau antara satu objek  dengan  objek  yang  lain  tampak  secara  jelas.
Dengan kata lain kontur atau tepi antar region atau antar objek sangat tajam ( sharp edge ).
b. Tepi  citra  yang  buram  yaitu  tepi  antar  region  atau antar  objek  kurang  jelas  atau  buram  akibat  adanya efek  blur.  Hal  ini  biasanya  diakibatkan  oleh pengaturan  lensa  kamera  atau  alat  perekam  citra yang  kurang  tepat,  atau  adanya  pergerakan  objek yang  jauh  lebih  cepat  dari  kecepatan  akuisisi  citra oleh kamera.
c. Tepi  citra  yang  ber-noise  yaitu  batas  tepi  antar region  atau  antar  objek  menjadi  tidak  jelas  akibat distorsi  atau  ganguan  oleh  noise.  Hal  ini  dapat berasal dari sumber citra (misalnya citra ultrasonografi)  atau  peralatan  elektronik  (misalnya digitizer) dan juga akibat kompresi citra.
Histogram Citra
Hasil akuisisi citra belum tentu seperti yang diinginkan, apabila kurang pencahayaan maka citra akan cenderung gelap, sedangkan jika pencahayaan berlebih mengakibatkan  citra  yang  dihasilkan  terlalu  terang, keduanya tentu bukan merupakan citra yang diharapkan.  Untuk  mengetahui  secara  jelas  kondisi suatu citra, dalam pengolahan citra dapat menggunakan bantuan  histogram  citra.  Histogram  citra  adalah  suatu grafik  yang  menggambarkan  frekuensi  kemunculan nilai-nilai intensitas piksel suatu citra. [7]
Bila  diketahui  nilai  intensitas  derajat  keabuan  sebagai z k , maka besar probabilitas kemunculan nilai intensitas keabuan  dapat  direpresentasikan  dalam  persamaan  (1) berikut [4]:
𝑝(𝑧 𝑘 ) = 𝑛𝑘 𝑛 , 0 ≤ 𝑧 𝑘 ≤ 1, 𝑑𝑎𝑛 𝑘 = 0, 𝐿, … 𝐿 − 1 (1)

## dimana
p(z k ) adalah  probabilitas  kemunculan  derajat  keabuan ke- k n k adalah banyaknya derajat keabuan yang muncul n adalah jumlah total piksel dalam citra L = 2 nb , dimana nb = jumlah bit per pixel
Plot dari p(z k ) terhadap z k inilah yang kemudian disebut dengan histogram.
Gambar  1.  merupakan  contoh  citra  Lena  dan histogramnya
(a)
(b)
Gambar 1. (a) Citra Lena, (b) Histogram Citra Lena
Entropi
Entropi  merupakan  representasi  tingkat  atau  derajat keacakan  ( randomness )  dari  suatu  citra,  yang  dapat dihitung  dengan  menggunakan  persamaan  (2)  berikut ini:
 − = − = 1 0 2 ) ( log ) ( L k k k z p z p e (2)

## Kontras
Kontras  adalah  ciri  yang  digunakan  untuk  mengukur kekuatan  perbedaan  intensitas  dalam  citra.  Nilai kontras membesar jika variasi intensitas citra tinggi dan menurun  bila  variasi  rendah.  Kontras  dihitung berdasarkan pada moment citra orde 2 :
 − = − = 1 0 ) ( ) ( L k k n k n z p m z  (3)
𝑘𝑜𝑛𝑡𝑟𝑎𝑠 = √𝜇 2 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑛 = 2 (4)
 − = − = 1 0 ) ( ) ( L k k n k n z p m z  (5)
dengan m adalah rata-rata intensitas.

## 1.3. Tujuan Penelitian
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mengidentifikasi karakteristik region citra apakah kondisi region tersebut bernoise, blur atau sebaliknya tidak beronise dan tidak blur ( clear ).

## 2. Metode Penelitian
Untuk  mengidentifikasi  karakteristik  citra  yang diperlukan  dalam  pendeteksian  tepi,  usulan  metode terkait  penelitian  ini,  dilakukan  dengan  menganalisis nilai entropi dan nilai kontras citra. Agar mendapatkan hasil  yang  lebih  akurat  maka  sebelum  menentukan entropi  dan  kontras,  pada  citra  yang  akan  dianalisis dibuat  region-region  citra  terlebih  dahulu.  Skema tahapan  identifikasi  karakteristik  citra  seperti  pada Gambar 2.

## Gambar 2. Skema Tahapan Penelitian
Berdasarkan skema pada Gambar 2, citra hasil akuisisi (citra original) sebagai masukan kemudian pertama kali dilakukan  tahap  konversi  citra,  yaitu  mengubah  citra RGB  ke  dalam  citra  keabuan,  selanjutnya  tahap regionisasi  citra  merupakan  tahap  mensegmentasi  atau membagi  citra  sesuai  dengan  kebutuhan.  Cara pembuatan  region-region  ini  dilakukan  dengan  cara membagi ukuran citra menjadi empat (4) bagian, yaitu membagi  2  ukuran  baris  citra  (N/2)  begitu  pula  untuk ukuran  kolom  citra  (N/2).  Pada  penelitian  ini  citra original  berukuran  512x512  dengan  format  jpg  dan regionisasi  citra  diujicoba  sampai  berukuran  128x128. Perlu  diketahui  bahwa  pembentukan  region  bukan berarti  berhenti  sampai  ukuran  128x128,  tetapi  dapat
dilakukan  sesuai  kebutuhan.  Pembentukan  region  baru berdasarkan  region  yang  terbentuk  sebelumnya dilakukan  dengan  cara  yang  sama,  yaitu  membagi empat  bagian  dari  satu  region  sebelumnya.  Tahap penghitungan  entropi  dan  kontras  dilakukan  dengan menggunakan  persamaan  2  dan  persamaan  3  pada setiap  region  yang  terbentuk.  Nilai  entropi  dan  nilai kontras  yang  didapatkan  inilah  yang  menunjukkan karakteristik region citra.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Untuk  mengetahui  karakteristik  citra  berdasarkan regionisasi,  penelitian  ini  menggunakan  citra  Lena [http://www.lenna.org/]  yang  diberi  noise,  seperti terlihat  pada  Gambar  3  (b).  Gambar  3  (a)  adalah merupakan  citra  Lena  original  yang  belum  diberikan noise, sedangkan Gambar 3 (b) adalah citra Lena yang telah diberikan noise di sebagian citra.
(a)
(b)
Gambar 3 (a) Citra original sebelum diberi noise (b) Citra original yang sudah diberi noise

## 3.1. Ukuran Region 256x256
Telah  disebutkan  bahwa  ukuran  citra  awal  yang digunakan  adalah  512x512,  untuk  mendapatkan  empat region dengan membagi panjang citra N/2 (512:2=256) dan lebar citra N/2, sehingga didapatkan ukuran region citra  terkecil  adalah  256.  Setelah  mendapatkan  region- region  citra,  di  setiap  region  yang  terbentuk  dilakukan penghitungan nilai entropi dan nilai kontras citra. Hasil pembagian  region  citra  seperti  pada  Gambar  4,  dan Tabel  1  menunjukkan  hasil  penghitungan  entropi  dan kontras tiap region yang terbentuk.
Gambar 4. Hasil pembagian region citra Lena
Tabel 1. Region Entropi dan Kontras citra Lena ukuran 256x256 Region Entropi Kontras Kiri atas (01) 2.2510 11.4322 Kanan atas (02) 3.0078 16.4568 Kiri bawah (03) 2.2428 4.34127 Kanan bawah (04) 2.11826 12.13277
Berdasarkan  pada  Tabel  1  masing-masing  region memiliki  karakteristik  yang  ditunjukkan  dengan  nilai entropi dan kontras.
Pada  region 01 256 nilai entropi yang dihasilkan sebesar 2.2510  dan  nilai  kontras  11.4322.  Merujuk  pada gambar  4,  region  01 256 mengandung  noise  yang  telah diinjeksikan sebelumnya, apabila diamati secara visual, ketajaman  kontras  citra  pada  region  01 256 memiliki ketajaman  yang  baik,  hal  ini  menunjukkan  nilai intensitas  satu  piksel  dengan  piksel  tetangga  sebagai tepi memiliki perbedaan yang tajam; pengamatan pada region 02 256 , nilai entropi yang diperoleh 3.0078, lebih tinggi dibandingkan region 01 256 , berdasarkan gambar 4 pada region 02 256 lebih banyak mengandung noise yang diinjeksikan  sebelumnya,  dengan  demikian  dapat dinyatakan  apabila  terdapat  noise  lebih  banyak  maka nilai entropi meningkat,  berkaitan dengan nilai kontras sebesar  16.4568  maka  ketajaman  pada  region  02 256 adalah  tajam,  tidak  blur;  untuk  region  03 256 memiliki nilai  entropi  2.2428  dan  nilai  kontras  4.34127  dengan mengacu pada gambar 4, pada citra tidak mengandung
noise,  tingkat  keacakan  yang  muncul  menunjukkan akibat  variasi  intensitas  tekstur  citra,  selanjutnya ketajaman pada region 03 256 menunjukkan tingkat yang rendah dan mengandung sedikit blur; berikutnya untuk region  04 256 ,  nilai  entropi  diperoleh  sebesar  2.11826 dan nilai kontras 12.13277, dari gambar 4 dapat dilihat bahwa  citra  tajam  dan  mengandung  noise  lebih  sedikit dibandingkan  dengan  kandungan  noise  pada  region 02 256 .  Berdasarkan  pada  analisis  nilai  entropi  dan kontras  pada  gambar  4,  dapat  dinyatakan  bahwa semakin  banyak  kandungan  noise  maka  nilai  entropi meningkat,  sedangkan  nilai  kontras  semakin  rendah menunjukkan  ketajaman  yang  rendah  atau  mendekati blur.
3.2. Ukuran Region 128x128
Untuk  menghasilkan  region  terkecil  yang  berukuran 128x128,  didapatkan  dengan  cara  membagi  region sebelumnya menjadi empat bagian kembali, yaitu 256/2 x 256/2, sehingga diperoleh 16 region baru.
Gambar  5  merupakan  citra  hasil  regionisasi  dengan ukuran  region  terkecil  128x128,  kemudian  hasil penghitungan  entropi  dan  kontras  disajikan  pada  tabel 2.
Berdasarkan informasi hasil penghitungan pada tabel 2 menunjukkan perubahan nilai entropi dan kontras pada masing-masing  region.  Sebagai  contoh  pada  region citra  01 256 memiliki  entropi  2.2510  dan  nilai  kontras 11.4322  setelah  dilakukan  pembagian  region  dengan ukuran  yang  lebih  kecil,  maka  region  01 256 terregionisasi menjadi 011 128 , 012 128 , 013 128 dan 014 128 nilai entropi yang didapatkan 1.319, 1.3982, 1.393 dan 3.489  serta  nilai  kontrasnya  1.105,  3.947,  1.475  dan 19.996,  dapat  dinyatakan  bahwa  nilai  entropi  dan kontras  berubah.  Dengan  kata  lain  nilai  entropi  yang dihasilkan  menjadi  lebih  detil  karena  ukuran  region yang  lebih  kecil,  pada  awalnya  2.2510  menjadi memiliki  empat  nilai  entropi  seperti  yang  telah disebutkan di atas, demikian pula untuk nilai kontras.
Nilai  entropi  dan  nilai  kontras  pada  region  011 128 sebesar  1.319  dan  1.105  berdasarkan  pada  nilai-nilai yang  diperoleh  maka  karakteristik  citra  pada  region 011 128 tidak  bernoise  karena  nilai  entropi  rendah  dan ketajaman rendah atau sedikit blur, karena nilai kontras yang  rendah.  Apabila  dikonfirmasi  pada  gambar  5, menunjukkan  karakteristik  yang  sama.  Region  012 128 hasil  penghitungan  nilai  entropi  yang  didapatkan sebesar  1.3982  dan  nilai  kontras  3.947,  berdasarkan nilai-nilai  tersebut  maka  karakteristik  citra  region 012 128 tidak  bernoise  dan  lebih  tajam  dibandingkan dengan  region  011 128 ,  dan  karakteristik  tersebut  sesuai dengan  gambar  5;  selanjutnya  untuk  region  013 128 didapatkan  hasil  nilai  entropi  1.393  dan  nilai  kontras 1.475, dari nilai entropi karakteristik citra menunjukkan tidak  bernoise  dan  berdasarkan  nilai  kontras  dapat dinyatakan sedikit blur (ketajaman rendah), hal ini juga sesuai dengan gambar 5; untuk region 014 128 diperoleh
nilai  entropi  3.489  dan  nilai  kontras  19.996,  mengacu pada  nilai  entropi  dan  gambar  5,  maka  karakteristik citra  region  014 128 mengandung  noise  dan  memiliki tingkat ketajaman yang jelas.
Pada  region  021 128 nilai  entropi  hasil  penghitungan adalah  2.999  dan  nilai  kontras  sebesar  15.2838, berdasarkan  nilai  tersebut  dan  gambar  5,  region  021 128 memiliki karakteristik bernoise atau memiliki keacakan tinggi  dan  memiliki  ketajaman  yang  baik,  tidak  blur; nilai  entropi  dan  nilai  kontras  untuk  region  022 128 sebesar  1.7488  dan  3.838,  sehingga  karakteristik  citra pada region 022 128 termasuk tidak bernoise namun agak blur;  selanjutnya  pada  region  023 128 nilai  entropi  yang diperoleh  adalah  3.7578  dan  nilai  kontras  sebesar 17.3579, dari kedua nilai tersebut menunjukkan bahwa karakteristik  citra  region  023 128 memiliki  noise  dan ketajaman  yang  baik,  tidak  blur;  untuk  region  024 128 memiliki  nilai  entropi  2.956  dan  nilai  kontras  20.883 berdasarkan  nilai  entropi  maka  citra  menunjukkan bernoise sedangkan berdasarkan pada nilai kontras citra memiliki ketajaman yang baik, tidak blur.
Nilai  entropi  dan  nilai  kontras  pada  region  031 128 masing-masing  sebesar  2.047  dan  3.4828,  dengan  cara yang  sama  yaitu  juga  mengacu  pada  gambar  5,  maka dari  kedua  nilai  tersebut  dapat  dikategorikan  region 031 128 tidak  bernoise,  entropi  atau  keacakan  intensitas yang terukur disebabkan oleh variasi tekstur dari region tersebut,  tingkat  ketajaman  rendah  atau  sedikit  blur; untuk  region  032 128 besar  nilai  entropi  adalah  2.4842 dan nilai kontras 5.4449, berdasarkan pada nilai entropi dan  gambar  5,  region  032 128 karakteristik  citra  tidak bernoise  atau  keacakan  intensitas  citra  rendah, keacakan  disebabkan  oleh  variasi  tekstur  citra  dan tingkat  ketajaman  rendah;  berikutnya  region  033 128 nilai hasil penghitungan entropi yang diperoleh  2.0213 dan  nilai  kontras  sebesar  3.1991,  merujuk  pada  nilai entropi  maka  karakteristik  citra  memiliki  keacakan rendah, tidak bernoise sehingga keacakan timbul akibat variasi  tekstur  citra,  sedangkan  terkait  dengan  kontras menunjukkan  sedikit  blur;  selanjutnya  pada  region 034 128 , nilai entropi yang diperoleh sebesar 2.3468 dan nilai  kontras  4.6187,  sehingga  karakteristik  region 034 128 tidak  bernoise  (kecakan  rendah),  keacakan disebabkan  oleh  variasi  tekstur  dan  ketajaman  rendah (sedikit blur).
Merujuk pada tabel 2 dan gambar 5, region 041 128 nilai entropi hasil penghitungan didapatkan 3.4528 dan nilai kontras  21.2908,  maka  dapat dinyatakan  bahwa  region 041 128 memiliki  karakteristik  bernoise  tetapi  memiliki ketajaman  yang  baik,  tidak  blur;  pada  region  042 128 nilai entropi diperoleh sebesar 1.2994 dan nilai kontras 2.7289 berdasarkan informasi tersebut maka karakteristik  citra  untuk  region  042 128 memiliki  noise yang  sangat  rendah  atau  tidak  bernoise,  selain  itu  juga memiliki  ketajaman  yang  rendah  (sedikit  blur); berikutnya  region  043 128 ,  hasil  penghitungan  nilai entropi dan nilai kontras masing-masing adalah 1.4847
dan 2.1097 sehingga region 043 128 memiliki karakteristik  citra  tidak  bernoise  atau  noise  sangat rendah  dan  sedikit  blur;  terakhir  region  044 128 ,  pada region ini diperoleh hasil nilai entropi 1.5230 dan nilai kontras  1.9385  dengan  demikian  dapat  dinyatakan karakteristik  citra  region  044 128 tidak  bernoise  karena memiliki  nilai  keacakan  yang  rendah  dan  ketajaman yang rendah (blur).
Gambar 4. Hasil pembagian region citra Lena
Tabel 2. Region Entropi dan Kontras citra Lena region ukuran
128x128 Region Entropi Kontras 011 1.319 1.105 012 1.3982 3.947 013 1.393 1.475 014 3.489 19.996 021 2.999 15.2838 022 1.7488 3.838 023 3.7578 17.3579 024 2.956 20.883 031 2.047 3.4828 032 2.4842 5.4449 033 2.0213 3.1991 034 2.3468 4.6187 041 3.4528 21.2908 042 1.2994 2.7289 043 1.4847 2.1097 044 1.5230 1.9385

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  pada hasil  pengujian  pembentukan region citra,  pada  masing-masing  region  telah  berhasil ditentukan nilai entropi dan nilai kontras sesuai dengan karakteristik  region  yang  diukur.  Perubahan  ukuran region menunjukkan karakteristik citra tiap region yang dihasilkan berbeda.
Nilai entropi tinggi mengindikasikan karakteristik citra bernoise,  seperti  pada  region  02 256 ,  014 128 ,  023 128 dan 041 128 ,  nilai  kontras  tinggi  menyatakan  tingkat ketajaman  yang  baik,  tidak  blur  sehingga  tepi  citra
dapat dengan mudah dikenali, seperti pada region 01 256 , 02 256 , 04 256 , 014 128 , 021 128 , 023 128 , 024 128 dan 041 128 .
Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa karakteristik  citra  dapat  ditentukan  berdasarkan  pada nilai  entropi  dan  kontras  citra.  Proses  regionisasi  yang sesuai  dapat  membantu  mengidentifikasi  karakteristik citra secara lebih detil.
Berdasarkan  pada  hasil  analisis  karakteristik  citra inilah  dapat  membuka  peluang  penelitian  lanjutan dalam  mengembangkan  tahap  pendeteksian  tepi  yang adaptif.

## Daftar Rujukan
[1] E.  Bourennane,  P.  Gouton,  M.  Paindavoine,  F.  Truchetet, ”Generalization  Of Canny  – Deriche Filter For Detection Of Noisy Exponential Edge”, Signal Processing ,  vol. 82, no. 10, pp. 1317–1328, 2002.
[2] P.  Zhou,  Ye,  W.,  &  Wang,  Q.,    ”An  Improved  Canny Algorithm  for  Edge  Detection”, Journal  of  Computational Information Systems , vol. 7, no. 5, pp. 1516-1523, 2011.
[3] C.  Bustacara-Medina,  Leonardo  Florez-Valencia,  Luis  Carlos Diaz,  ”Improved  Canny  Edge  Detector  Using  Principal Curvatures”, Journal of Electrical and Electronic Engineering . vol. 8, no. 4, pp. 109-116, 2020.
[4] J.  Canny,  ”A  Computational  Approach  To  Edge  Detection”, IEEE on Pattern Analysis and Machine Intelligence . vol. 8, pp. 679-698, 1986.
[5] G.  Farnebäck,  and  Carl-Fredrik  Westin,  2006.  ”Improving Deriche-style  Recursive  Gaussian  Filters”, Journal  of Mathematical Imaging and Vision . vol. 26. pp. 293-299, 2006.
[6] R. Deriche, ”Using Canny’s Criteria To Derive A Recursively Implemented  Optimal  Edge  Detector”, Computer  Vision ,  vol. 1, no. 2, pp. 167-187, 1987.
[7] R.C.  Gonzalez,  R.E.Woods,  dan  S.L.  Eddins, Digital  Image Processing using MATLAB . Pearson Education, 2004.
[8] P.  Gouton,  Hayet  Laggoune,  R.  K.  Kouassi,  and  Michel Paindavoine, ”Ridge-line  optimal  detector”, Optical Engineering, vol. 39, no. 6, pp. 1602-1611, 2000.
[9] M. Lievin, F. Luthon, E. Keeve, ”Entropic Estimation of Noise for  Medical  Volume  Restoration”, International  Conference on Pattern Recognition , vol 3, pp. 30871, 2002.
[10] S.  Pyatykh,  Hesser  J,  Zheng  L,  ”Image noise level  estimation by principal component analysis”. IEEE Trans Image Process , vol. 22, no. 2, pp.687-699, 2013.
[11] P.  Fu,  Changyang  Li,  Yong  Xia,  Zexuan  Ji,  Quansen  Sun, Weidong Cai, David Dagan Feng,  ”Adaptive noise estimation from  highly  textured  hyperspectral  images”, Appl.  Opt. Vol.53, no.30, pp.7059-7071, October 2014.
[12] S. Madenda, R. Missaoui, J. Vaillancourt and M. Paindavoine, ”An Enhanced Detector of Blurred and Noisy Edges”, Signal Processing  for  Image  Enhancement  and  Multimedia Processing, pp. 127‐140, 2008.
[13] R. Munir, 2004. Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik . Penerbit Informatika Bandung.
[14] R.  Dorothy,  R.M.  Joany,  R.  Joseph  Rathish,  S.  Prabha,  S. Rajendran,  ”Image  enhancement  by  Histogram  Equalization”, International  Journal  of  Nano  Corrosion  Science  and Engineering , vol. 2, pp. 21-30,  2015.
[15] H.  Budi,  dan  Veronica  Lusiana,  ”Analisa  Teknik  Adaptive Histogram  Equalization  dan  Contrast  Stretching  untuk Perbaikan  Kualitas  Citra”, Jurnal  Teknologi  Informasi Dinamik , vol. 19, no. 1, pp 1-10, 2014.