## SEGMENTASI MATA KATARAK PADA CITRA MEDIS MENGGUNAKAN METODE OPERASI MORFOLOGI
1) I Putu Eka Sutariawan, 2) Gede Rasben Dantes, 3) Kadek Yota  Ernanda Aryanto
Program Studi Ilmu Komputer, Program Pascasarjana Universitas Pendidikan Ganesha Singaraja, Indonesia
e-mail: eka_sutariawan@yahoo.com , rasben.dantes@gmail.com , yota.ernanda@gmail.com

## Abstrak
Segmentasi  mata  katarak  pada  citra  medis  bertujuan  untuk  menerapkan  metode  operasi  morfologi  dalam melakukan  proses  segmentasi  pada  mata  katarak  dan  mengetahui  tingkat  perbandingan  hasil  terhadap penerapan  operasi  morfologi  dalam  segmentasi  mata  katarak.  Secara  teoritis,  hasil  dari  penelitian  ini diharapkan dapat menjadi referensi atau masukan bagi perkembangan ilmu komputer dan menambah kajian ilmu komputer khususnya dalam bidang pengolahan citra digital dengan pemanfaatan sebuah metode operasi morfologi. Pengujian operasi morfologi yang diimplementasikan pada kasus segmentasi citra ini memerlukan suatu  data  uji  untuk  mengetahui  hasil  dan  kinerja  dari  metode  operasi  morfologi.  Data  uji  yang  digunakan pada penelitian ini sebanyak 50 data uji terdiri dari 25 data uji citra mata katarak dan 25 data uji citra mata normal. Data uji tersebut selanjutnya akan diproses ke dalam sistem menggunakan metode operasi morfologi. Rancangan metode yang dilakukan dalam penelitian ini melalui beberapa tahapan yang dimulai dari akuisisi citra  yang  dibantu  oleh  dokter  yang  bertugas  di  rumah  sakit  mata  bali  mandara  menggunakan  alat lensometer.  Setelah  diperoleh  citra,  tahap  selanjutnya  adalah  pra  pengolahan  citra  dengan  melakukan beberapa  proses  yaitu cropping,  thresholding. Dari  hasil  pra  pengolahan  selanjutnya  dilakukan  proses segmentasi  menggunakan  metode  operasi  morfologi  dengan  menerapkan  operasi closing dan  operasi opening .  Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh,  penerapan  segmentasi  dengan  menggunakan  operasi  morfologi pata  mata  katarak  sangat  efektif  dalam  membantu  pada  proses  segmentasi.  Dari  hasil  uji  coba  keseluruhan citra  dan  di  nilai  berdasarkan  persepsi  oleh  4  orang  pakar  terhadap  tingkat  ketepatan  hasil  segmentasi mengunakan  operasi  morfologi  pada  mata  katarak  yang  dibandingkan  dengan  citra  asli,  diperoleh  hasil segmentasi mencapai 88,3%.
Kata-Kata Kunci : Segmentasi, mata, Katarak, Morfologi, Citra Digital .

## Abstract
Segmentation eye cataracts in medical image aims to apply the methods of morphological operations in the process  of  segmentation  in  the  eye  cataract  and  determine  the  level  of  accuracy  of  the  results  of  the application of the morphology operation in cataract eye segmentation. Theoretically, the results of this study are expected to be a reference or input for the development of computer science and adds to study computer science,  especially  in  the  field  of  digital  image  processing  with  the  use  of  a  method  of  morphological operations.  The  testing  of  morphological  operations  are  implemented  in  the  case  of  image  segmentation requires  a  test  data  to  determine  the  results  and  performance  of  the methods  of  morphological  operations. The test data used in this study is about 50 test data such as of 25 cataract eye image test data and test data 25 normal eye image. The test data will  be processed into the system using morphological operations. The design method applied in this research through several stages starting from image acquisition assisted by a doctor on duty at the hospital eye lensometer Bali Mandara using the tool. After the image is obtained, the next  step  is  a  pre-processing  the  image  by  doing  some  process  that  is  cropping,  thresholding.  From  the results  of  pre-processing  segmentation  process  is  then  performed  using  morphological  operations  by
applying  the  closing  operation  and  opening  operation.  Based  on  the  results  obtained,  the  application  of segmentation  by  using  morphological  in  cataract  eye  surgery  is  very  effective  in  helping  the  segmentation process. From the test results and the value of the entire image based on the perception by four experts on the  level  of  precision  of  the  results  of  segmentation  using  morphological  operations  of  the  eye  cataract compared to the original image, obtained segmentation results reached 88,3%.
Keyword : segmentation, eye, cataracts, morphology, digital imagery

## I. PENDAHULUAN
Katarak  adalah  suatu  penyakit  pada  mata yang terjadi akibat kekeruhan pada segmen bola mata,  yaitu  pada  lensa  kristalina  yang disebabkan oleh kelainan kongenital, metabolik, traumatik dan proses degenerasi sehingga terjadi gangguan  tajam  penglihatan,  gejala  katarak terdapat  gumpalan  noda  warna  putih  pada bagian  pupil  mata.  Jika  keadaan  tersebut semakin  memburuk,  pupil  mata  akan  berwarna putih  total  sehingga  terjadi  kebutaan.Berangkat dari  permasalahan  di  atas,  dapat  dipahami penyakit  katarak  memiliki  beberapa  gejala berupa gumpalan noda warna putih pada bagian pupil  mata  akibat  kekeruhan  pada  lensa  mata. Berdasarkan  ciri-ciri  gejala  tersebut  peneliti tertarik  untuk  melakukan  segmentasi  mata katarak,  menggunakan  citra  mata  yang  telah divonis  terjangkit  katarak  dengan  menerapkan metode didalamnya.
Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode  operasi  morfologi  dalam  melakukan proses  segmentasi  pada  mata  katarak  dan mengetahui tingkat perbandingan hasil terhadap penerapan  operasi  morfologi  dalam  segmentasi mata  katarak.  Secara  teoritis,  hasil  dari penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi atau masukan bagi perkembangan ilmu komputer  dan  menambah  kajian  ilmu  komputer khususnya  dalam  bidang  pengolahan  citra digital  dengan  pemanfaatan  sebuah  metode operasi morfologi.
Operasi morfologimerupakan teknik pengolahan  citra  yang  didasarkan  pada  bentuk segmen  atau  region  dalam  citra.  Karena difokuskan pada bentuk objek, maka operasi ini biasanya diterapkan pada citra biner.Operasi  ini antara  lain  meliputi: dilasi,  erosi , closing dan opening.
Berdasarkan  pemaparan  di  atas  usulan penelitian  ini  mencoba  melakukan  segmentasi
mata katarak pada citra medis menggunakan operasi morfologi  yang  nantinya  diharapkan  mampu menghasilkan  segmentasi  yang  baik  terhadap  citra mata  katarak.  Harapan  dari  arah  penelitian  ini nantinya  dapat  dikembangkan  kearah  robotic  yang mampu  membantu  tenaga  medis  dalam  mendeteksi penyakit  katarak  pada  mata.  Pada  penelitian  ini, peneliti  mencoba  suatu  alternative  segmentasi  citra dengan  memanfaatkan  beberapa  citra  mata  yang mengalami katarak dan memiliki intensitas kekeruhan berwarna putih pada lensa mata.

## II.  TINJAUAN PUSTAKA 2.1 CITRA
Citra  merupakan  istilah  lain  untuk  gambar sebagai  salah  satu  komponenmultimedia  yang memegang  peranan  yang  sangat  penting  sebagai bentuk informasi visual. Citra mempunyai karakteristik  yang  tidak  dimiliki  oleh  data  teks, yaitu  citra  kaya  dengan  informasi.  Secara  harfiah, citra  ( image )  adalah  gambar  pada  bidang  dwimatra (dua  dimensi).  Ditinjau  dari  sudut  pandang matematis, citra  merupakan  fungsi  menerus ( continue )  dari  intensitas  cahaya  pada  bidang wimatra.  Sumber  cahaya  menerangi  objek,  objek memantulkan  kembali  sebagian  dari  berkas  cahaya tersebut.  Pantulan  cahaya  ini  ditangkap  oleh  oleh alat-alat  optik,  misalnya  mata  pada  manusia, kamera,  pemindai  ( scanner ),  dan  sebagainya, sehingga bayangan objek yang disebut citra tersebut terekam.

## 2.2 PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
citra  merupakan  gambar  pada  bidang  dua dimensi,  yang  jika  ditinjau  dari  sudut  matematis, citra  adalah  suatu  fungsi  continue  dari  intensitas cahaya  pada  bidang  dua  dimensi.  Sumber  cahaya akan memancarkan cahaya dan mengenai permukaan  sebuah  objek.  Sebagian  berkas  cahaya yang mengenai permukaan akan dipantulan kembali.  Jika  pantulan  cahaya  ini  ditangkap  oleh
Jurnal Ilmu Komputer Indonesia (JIKI) Vol : 3, No.1,  Februari 2018 ISSN (Print) : 2615-2703 ,  ISSN (Online): 2615-2711
alat  optik,  seperti  mata  manusia,  kamera pemindai,  dan  sebagainya,  maka  bayangan benda  yang  disebut  dengan  citra  akan  terekam [7].Citra adalah sebuah gambar yang didefinisikan  sebagai  fungsi  dua  dimensi  f(x,y) yang  memiliki  ukuran  M  baris  dan  N  kolom, dimana  x  dan  y  adalah  koordinat  spasial,  dan amplitudo  dari  f  pada  koordinat  (x,y)  disebut sebagai  intensitas  atau  tingkat  keabuan  pada sebuah  gambar.  Pengolahan  yang  melibatkan citra  digital,  baik  sebagai  data  masukan  dan informasi  keluaran  disebut  dengan  pengolahan citra  digital.  Pengolahan  ini  dalam  penerapan serta proses analisisnya akan banyak melibatkan persepsi visual Untuk bisa melakukan pengolahan citra secara digital, maka diperlukan bantuan  mesin  yang  dalam  hal  ini  adalah komputer.  Sebelum  melakukan  pengolahan, biasanya  diawali  dengan  tahap  pra-pengolahan citra yang bertujuan untuk memperbaiki kualitas citra.  Contoh  proses  ini  misalnya  mengatur ukuran  citra,  mengatur  tingkat  kecerahan, tingkat  kontras,  menghitung  nilai  histogram citra.  Tujuan  dari  perbaikan  kualitas  citra  agar mudah  untuk  diinterpretasikan  oleh  manusia ataupun komputer.

## 2.3 SEGMENTASI
Segmentasi citra adalah proses membagi  citra  digital  menjadi  beberapa  daerah atau  kelompok,  dimana  masing-masing  daerah terdiri dari  sekumpulan piksel.  Segmentasi citra menyederhanakan  dan  merubah  representasi citra  ke  sesuatu  yang  lebih  bermakna  dan  lebih mudah  untuk  dianalisis.  Segmentasi  citra  di- gunakan untuk mencari obyek yang ingin di cari dan batas-batas bentuk objek seperti garis, kurva dalam  citra.Segmentasi  merupakan  proses partisi  gambar  digital  ke  beberapa  daerah dengan  tujuan  untuk  menyederhanakan  ataupun merubah  representasi  gambar  menjadi  sesuatu yang lebih bermakna dan mudah dianalisa.

## 2.4 MATA
Mata  adalah  salah  satu  alat  indra manusia yang berfungsi sebagai indra penglihat. Mata  merupakan  alat  indra  yang  kompleks. Apabila  kita  menyebutkan  Mata,  maka  dalam pikiran  kita  yang  muncul  adalah  bola  mata, namun  sebenarnya  tidak  hanya  bola  mata  yang
berperan  agar  kita  dapat  melihat,  bulu  mata,  alis mata,  dan  kelopak  mata  juga  berperan  penting dalam  mendukung  penglihatan.  Lensa  kristalina adalah  suatu  struktur  intraokuler  yang  berbentuk cakram,  transparans,  tidak  berwarna  dengan  tebal  4 mm dan diameter 9 mm.
Lensa  terletak  pada  segmen  anterior  dari bola  mata  bergantung  pada  zonula  di  belakang  iris mata.  Di  depan  lensa  terdapat  humor  akuos  dan  di belakangnya  terdapat  korpus  vitreum.  Permukaan lensa  dibedakan  menjadi  permukaan  anterior  dan permukaan posterior. Permukaan anterior merupakan  kurva  seperti  elips  dengan  puncak kurvatura  di  tengah  disebut  polus  anterior.,  dengan radius  kurvatura  kurang  lebih  10mm.  permukaan posterior  lebih  cembung  dari  pada  permukaan anterior.  Garis  yang  menghubungkan  antara  polus anterior dan posterior disebut aksis lensa, ditunjukan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Anatomi Mata

## 2.5 KATARAK
Katarak adalah kekeruhan yang terjadi pada lensa  kristalina  dan  penyebabnya  dapat  bermacam- macam  tetapi  umumnya  berkaitan  dengan  usia. Luntz  MH  mengatakan  bahwa  96%  usia  lebih  dari 60  tahun  terdapat  katarak  dengan  berbagai  tahap perkembangan  dan  pada  usia  70  tahun  dapat diperkirakan  akan  menderita  katarak  dengan berbagai  derajat.  Sebagian  besar  bilateral,  tetapi progresivitas untuk kedua mata tidak sama.
Gambar 2. Bentuk Mata Katarak

## 2.6 OPERASI MORFOLOGI
Operasi morfologi adalah teknik pengolahan  citra  yang  didasarkan  pada  bentuk segmen  atau  region  dalam  citra.  Karena difokuskan pada bentuk objek, maka operasi ini biasanya  diterapkan  pada  citra  biner.  Biasanya segmen  tadi  didasarkan  pada  objek  yang menjadi perhatian. Segmentasi dilakukan dengan  membedakan  antara  objek  dan  latar, antara  lain  dengan  memanfaatkan  operasi pengembangan  yang mengubah  citra warna dan skala  keabuan  menjadi  citra  biner.  Nilai  biner dari  citra  hasil  merepresentasikan  2  keadaan: objek  dan  bukan  objek  (latar).  Meskipun  lebih banyak  dipakai  pada  citra  biner,  operasi morfologi  sering  pula  digunakan  pada  citra skala  keabuan  dan  warna.  Hasil  operasi morfologi dapat dimanfaatkan untuk pengambilan  keputusan  dengan  analisis  lebih lanjut.  Operasi  ini  antara  lain  meliputi: dilasi , erosi , closing dan opening .  Secara  umum pemrosesan  citra  secara  morfologi  dilakukan dengan  cara  mempasing  sebuah Structuring Element terhadap sebuah citra dengan cara yang hampir  sama  dengan  konklusi. Structuring Element dapat  diibaratkan  dengan  mask  pada pemrosesan  citra  yang  lain  selain  pemrosesan citra  secara  morfologi. Structuring  Element dapat berukuran sembarang.
Gambar 3. Citra Sebeleum di proses dengan Struktur Element
Gambar 4. Citra Sebeleum di proses dengan Struktur Element

## 2.7 OPERASI DILASI
Operasi dilasi dilakukan untuk
memperbesar ukuran segmen objek dengan menambah  lapisan  di  sekeliling  objek.  Terdapat  2 cara untuk melakukan operasi ini, yaitu dengan cara mengubah  semua  titik  latar  yang  bertetangga dengan  titik  batas  menjadi  titik  objek,  atau  lebih mudahnya  set  setiap  titik  yang  tetangganya  adalah titik  objek  menjadi  titik  objek.  Cara  kedua  yaitu dengan  mengubah  semua  titik  di  sekeliling  titik batas  menjadi  titik  objek,  atau  lebih  mudahnya  set semua titik tetangga sebuah titik objek menjadi titik objek.

## Gambar 5. Contoh Operasi Dilasi
Proses  dilasi  ini  dilakukan  dengan membandingkan  setiap  piksel  citra  masukan dengan  nilai  pusat  SE,  yang  dilakukan  dengan cara melapiskan SE dengan citra sehingga pusat SE  tepat  pada  piksel  citra  yang  akan  diproses. Jika  terdapat  sedikitnya  satu  piksel  pada  SE sama  dengan  nilai  piksel  objek  ( foreground ) citra,  maka  piksel  masukan  akan  diubah nilainya  menjadi  nilai  piksel  foreground,  dan bila  piksel  yang  berkaitan  adalah  background maka  piksel  masukan  akan  diberi  nilai  piksel background.  Semakin  besar  ukuran  SE  maka perubahan  pada  citra  juga  akan  semakin  besar. Dampak dari operasi dilasi ini
akanmenyebabkan  pembesaran  terhadap  batas objek,  sehingga  objek  akan  terlihat  semakin besar.

## 2.8  OPERASI EROSI
Operasi  erosi  adalah  kebalikan  dari  operasi dilasi. Pada operasi ini, ukuran objek diperkecil dengan  mengikis  sekeliling  objek.  Cara  yang dapat dilakukan juga ada 2. Cara pertama yaitu dengan  mengubah  semua  titik  batas  menjadi
titik  latar  dan  cara  kedua  dengan  menset semua  titik  di  sekeliling  titik  latar  menjadi titik latar.
Gambar 6. Contoh Operasi Erosi
Semakin besar ukuran SE yang digunakan maka hasil  yang  akan didapatkan akan semakin  kecil. Begitu  juga  bila  proses  erosi  dilakukan  secara berulang-ulang,    aka  akan  terus  mengecilkan objek  meskipun  hanya  menggunakan  SE  yang berukuran kecil.

## 2.9 OPERA CLOSING
Operasi Closing adalah  kombinasi antara  operasi  dilasi  dan  erosi  yang  dilakukan secara  berurutan.  Citra  asli  didilasi  terlebih dahulu,  kemudian  hasilnya  dierosi.  Operasi  ini digunakan  untuk  menutup  atau  menghilangkan lubang-lubang  kecil  yang  ada  dalam  segmen objek,  menggabungkan  objek  yang  berdekatan dan  secara  umum  men smooth kan  batas  dari objek  besar  tanpa  mengubah  objek  secara signifikan.Efek dari operasi closing ini cenderung  akan  memperhalus  objek  pada  citra, dengan cara menyambung pecahan-pecahan dan menghilangkan lubang-lubang kecil pada objek .
Gambar 7.  Contoh Operasi Closing

## III.  METODE PENELITIAN
Penerapan  operasi  morfologiberdasarkan  dari tahapan  penelitian  yang  dimulai  dari  mengakuisisi citra  asli  sebanyak  50  data  uji  yang  diperoleh  dari data  Rumah  Sakit  Mata  Bali  Mandara  ,  pra- pengolahan dan melakukan segmentasi citra.

## 3.1 AKUSISI CITRA
Tahap  pertama  yang  dilakukan  dalam penelitian  ini adalah akuisisi citra dengan menggunakan  lesometer  yang  terdapat  di  Rumah Sakit  Mata  Bali  Mandara  yang  berfungsi  untuk memfoto  mata  katarak  dan  hasilnya  disimpan  pada sebuah  media  penyimpanan  komputer.  Ukuran gambar  yang  diperoleh  dari  lensometer  sebesar 1280px  x  1280px.Dalam  penelitian  ini  proses akuisisi  citra  telah  dilakukan  dengan  langsung mengambil  citra  mata  katarak  pasien  yang  dibantu oleh  dokter  spesialis  mata.Pengambilan  gambar diambil  50  sampel  dimana  diantaranya  25  gambar mata  normal,  25  gambar  mata  katarak.  Pada  saat proses  akuisisi  dilakukan  pemilahan  gambar  mata yang  mengalami  katarak  dan  gambar  mata  yang tidak  katarak  dengan  langkah-langkah  tes  medis yang  sudah  dilakukan  oleh  dokter  di  Rumah  Sakit Mata Bali Mandara

## 3.2 PRA PENGOLAHAAN CITRA
pra-pengolahan  citra,  yang  bertujuan  untuk mempercepat dan membantu dalam proses segmentasi  selanjutnya.  Pra  pengolahan  yang dilakukan diantaranya : Croping, Thresholding .

## 1. Cropping
Pada  proses cropping, awalnya  citra  uji memiliki  ukuran  pixel  1280x1280  selanjutnya dilakukan  proses  pemotongan  agar  bagian  objek yang  di  inginkan  lebih  terfokus  dan  membuang bagian gambar yang tidak diperlukan dengan ukuran 1000x1000.
Gambar 8. Cropping Citra

## 2. Thresholding
Thresholding adalah  proses  mengubah  citra menjadi  citra  biner  atau  hitam  putih  dimana hitam  bernilai  0  dan  putih  bernilai  1.  Proses  ini bertujuan  untuk  mengetahui  daerah  mana  yang termasuk objek dan background dari citra secara jelas.

## Gambar 9. Proses Thresholding

## 3.3  SEGMENTASI CITRA
Setelah  proses    pra-pengolahan,  selanjutnya citra  masuk  padaproses  segmentasi,  sebagai penerapan metode operasi morfologi.
Segmentasi  yang  digunakan  adalah  metode operasi  morfologi  dilasi  dan  opening . Berikut ini  akan  dijelaskan  terkait  operasi  morfologi dilasi dan opening

## 1. Operasi Closing
Operasi  ini  digunakan  untuk  menutup, membersihkan  atau  menghilangkan  lubang- lubang  kecil  yang  ada  dalam  segmen  objek, dimana  dalam  kasus  ini  lubang-lubang  kecil yang dimaksud adalah noise hitam yang terdapat pada katarak.
Proses ini dilakukan dengan caramenggabungkan objek yang berdekatan dan secara  umum  menghaluskan  batas  dari  objek besar  tanpa  mengubah  objek  secara  signifikan. Efek  dari  operasi  closing  ini  cenderung  akan memperhalus  objek  pada  citra,  dengan  cara menyambung pecahan-pecahan dan menghilangkan lubang-lubang kecil pada objek . Dibawah  ini  adalah  hasil  dari  proses  operasi Closing yang dilakukan pada objek.
Gambar 10.Proses Operasi Closing
2. Operasi Opening
Pada  operasi opening pengolahan  yang  dilakukan dengan  cara  penambahan  pixel  secara horizontal dan vertikal mengunakan strel line 15 untuk vertical dan 20 untuk line horizontal hal ini bertujuan untuk memperhalus  batas-batas  objek,  memisahkan  objek yang  sebelumnya  menyatu,  dan  menghilangkan objek yang lebih kecil.
Gambar 11. Proses Operasi Closing
Jadi  hasil  penerapan  metode  operasi  morfologi dalam  segmentasi  mata  katarak  di  tampilkan  pada gambar dibawah ini.

## Gambar 12. Hasil Segmentasi

## IV.  HASIL dan PEMBAHASAN
Berdasarkan  analisis  dari  hasil  segmentasi per  citra  ditemukan  sedikit  permasalahan  pada metode  yang  diterapkan,  seperti  penambahan  pixel warna  putih  dan  berkurangnya  pixel  warna  hitam sehingga mengakibatkan pelebaran pada objek yang berwarna  putih  dan  penyempitan  pada  objek  warna hitam,  hal  tersebut  terjadi  karena  pengaruh penerapan operasi closing pada citra.
Sedangkan,  berdasarkan  hasil  pengamatan yang dilakukan oleh empat orang pakar terhadap 50 citra, diperoleh hasil sebagai berikut :
Jurnal Ilmu Komputer Indonesia (JIKI) Vol : 3, No.1,  Februari 2018 ISSN (Print) : 2615-2703 ,  ISSN (Online): 2615-2711

## Tabel 1. Rekapitulasi Penilaian Pakar 1
Bobot Pernyataan Penilaian pakar Total Skor 5 Sangat Setuju 32 160 4 Setuju 11 44 3 Ragu-ragu 0 0 2 Tidak Setuju 5 10 1 Sangat Tidak Setuju 2 2 Total 50 216
Pada  tahap  perhitungan  hasil  akan menggunakan  skala  likert  yang  digunakan  pada kuesioner  yang  sudah  dinilai  oleh  pakar  yang terdiri  dari  empat  penilaian,  yaitu  sangat  setuju (bobot  =  5),  setuju  (bobot=4),  ragu-ragu  (bobot =  3)  tidak  setuju  (bobot=2),  dan  sangat  tidak setuju  (bobot  =  1).  Tingkat  pengukuran  hasil
. Dari hasil
perhitungan yang diperoleh maka dapat disimpulkan  tentang  tingkat  pengukuran  hasil pakar 1 terhadap perbandingan hasil segmentasi citra  menggunakan  metode  operasi  morfologi dengan citra asli sebesar 86,4%.

## Tabel 2 Rekapitulasi Penilaian Pakar 2
Bobot Pernyataan Penilaian pakar Total Skor 5 Sangat Setuju 37 185 4 Setuju 6 24 3 Ragu-ragu 0 0 2 Tidak Setuju 6 12 1 Sangat Tidak Setuju 1 1 Jumlah Skor Perolehan 50 222
Dari  hasil  perhitungan  yang  diperoleh maka  dapat  disimpulkan  tentang  tingkat pengukuran hasil pakar 2 terhadap perbandingan hasil  segmentasi  citra  menggunakan  metode operasi  morfologi  dengan  citra  asli  sebesar 88,8%.

## Tabel 3 Rekapitulasi Penilaian Pakar 3
Bobot Pernyataan Penilaian pakar Total Skor 5 Sangat Setuju 38 190 4 Setuju 5 20 3 Ragu-ragu 0 0 2 Tidak Setuju 6 12 1 Sangat Tidak Setuju 1 1 Jumlah Skor Perolehan 223
Dari hasil perhitungan yang diperoleh maka dapat disimpulkan tentang tingkat pengukuran hasil pakar  3  terhadap  perbandingan  hasil  segmentasi citra  menggunakan  metode  operasi  morfologi dengan citra asli sebesar 89,2%.

## Tabel 4 Rekapitulasi Penilaian  Pakar 4
Bobot Pernyataan Penilaian pakar Total Skor 5 Sangat Setuju 37 185 4 Setuju 6 24 3 Ragu-ragu 0 0 2 Tidak Setuju 6 12 1 Sangat Tidak Setuju 1 1 Jumlah Skor Perolehan 222
Dari hasil perhitungan yang diperoleh maka dapat disimpulkan tentang tingkat pengukuran hasil pakar  4  terhadap  perbandingan  hasil  segmentasi citra  menggunakan  metode  operasi  morfologi dengan citra asli sebesar 88,8 %.
Berdasarkan  hasil  analaisis  dari  pakar  1 menyatakan  persepsi  tingkat  pengukuran  hasil mencapai  86,4%;  pakar  2  menyatakan  persepsi tingkat  pengukuran  hasil  mencapai  88,8%;  pakar  3 menyatakan  persepsi  tingkat  pengukuran  hasil mencapai  89,2%  sedangkan  pakar  4  menyatakan persepsi  tingkat  pengukuran  hasil  mencapai  88,8%. Dengan  rata-rata  dari  pengukuran  hasil  sebesar 88,3%.
Pada  tahap  perhitungan  validitas isi menggunakan  teknik Gregory terhadap  kuesioner yang  sudah  dinilai  oleh  pakar  yang  terdiri  dari  50 item dapat diperoleh hasil sebagai berikut :
Jurnal Ilmu Komputer Indonesia (JIKI) Vol : 3, No.1,  Februari 2018 ISSN (Print) : 2615-2703 ,  ISSN (Online): 2615-2711
Tabel 5. Data penilaian pakar terhadap hasil segmentasi citra . Pakar 1 Pakar 2 Kurang Relevan (Skor 1- 2) Sangat Relevan (Skor 3-4) Kurang Relevan (Skor 1-2) Sangat Relevan (Skor 3-4) 4,5,7,15,1 7,30,42 1,2,3,6,8, 9,10,11, 12,13,14, 16,18,19, 20,21,22,
23,24,25, 26,27,28, 29,31,32, 33,34,35, 36,37,38, 39,40,41, 43,44,45, 46,47,48, 49,50 4,5,7,15,1 7,30,42 1,2,3,6,8,9, 10,11, 12,13,14,16 ,18,19, 20,21,22,23 ,24,25, 26,27,28,29 ,31,32, 33,34,35,36 ,37,38, 39,40,41,43 ,44,45, 46,47,48,49 ,50 Tabel 4.11 Tabulasi Silang Kuesioner Penilai I Kurang Relevan (Skor 1-2) Sangat Relevan (Skor 3-4) Penilai II Kurang Relevan (Skor 1-2) (A) 7 (B) 0 Sangat Relevan (Skor 3-4) (C) 0 (D) 43
Setelah  di  lakukan  tabulasi  silang seperti pada tabel diatas , selanjutnya dilakukan perhitungan  validasi  isi  kuesioner  sebagai berikut ;
Validasi Isi
Hasil perhitungan validitas isi kuesioner yang  telah  di  telaah,  menunjukkan  koefisien validitas  isi  adalah  0,86.  Jadi  butir  kuesioner memiliki validitas isi sangat tinggi.

## V. PENUTUP
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh,  dapat dirumuskan beberapa simpulan sebagai berikut. 1. Penerapan  segmentasi  dengan  menggunakan operasi  morfologi  pada  citra  mata  katarak sangat  efektif  dalam  membantu  pada  proses segmentasi.
2. Tingkat  pengukuran  hasil  segmentasi  dengan menggunakan  metode  operasi  morfologi  untuk segmentasi  mata  katarak  pada  citra  medis diperoleh sebesar 88,3%.
Berdasarkan  beberapa  simpulan  tersebut  dapat dikatakan bahwa hasil penelitian ini dapat dijadikan sebagai  referensi  untuk  penerapan  metode  operasi morfologipada  pengolahan  citra  digital  pada  citra mata katarak.
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan, terdapat  beberapa  hal  yang  bisa  digunakan  untuk pengembangan selanjutnya, yaitu :
1. Pada  penelitian  selanjutnya,  diharapkan  ada penerapan  metode  yang  mampu  mengatasi beberapa  citra  yang  masih  mendapatkan  nilai perbandingan hasil yang kurang, yang disebabkan  oleh  beberapa  factor  yang  telah peneliti sebutkan.
2. Arah  pengembangan  penelitian  lebih  lanjut yang  diharapkan  dari  segmentasi  citra  ini  yaitu pendeteksi  katarak  berbasis  android  maupun robotic.
Semoga penerapan metode operasi morfologi  dan  hasil  analisis  pada  sistem  dapat membantu dalam segementasi citra pada pengolahan citra  digital,  khususnya  tenaga  kesehatan  mata dalam menentukan penyakit katarak pada pasien.

## DAFTAR PUSTAKA
Gonzales, Rafael C., Digital Image Processing ,
Addison-Waley Publishing,1997.
Ilyas  S.  (2001). Ilmu  Penyakit  Mata .  Jakarta:  Balai penerbit FKUI. p. 212-4
InfoDATIN  Pusat  Data  dan  Informasi  Kementerian
Kesehatan RI. Situasi Gangguan Penglihatan dan Kebutaan. 9 Oktober 2014.
Javit  J,  Sommer  A,  Venkataswamy  G,  1983.  The economic  and  social  impact  of  restoring
sight.  In:  hendkind  P(ed):  Acta  XXIV International Congress of
Ophthalmology.
Karmilasari,  Tri  Putriyati  Permata  (2012). Segmentasi  Iris  Mata  Menggunakan Metode  Deteksi  Tepi  dan  Operasi Morfologi:  Jurusan  Sistem  Informasi, Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas Gunadarma. Depok, Indonesia.
M. Riza Kurnia ,Handayani Tjandrasa, dan Arya Yudhi  Wijaya  (2012).  Implementasi
Segmentasi  Pembuluh  Darah  Retina Pada  Citra  Fundus  Mata  menggunakan
Tekstur,  Thresholding  dan  Operasi Morfologi.  Jurusan  Teknik  Informatika,
Fakultas  Teknologi  Informasi,  Institut
Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Pujianto.  (2004).  Factor-Faktor  Resiko  yang
Berpengaruh Terhadap kejadian Katarak  Senilis,  Tesis,  Program  Pasca- Sarjana Universitas Dinponogoro Semarang 2004.
Santi  Pramesthi,  Achmad  Rizal,  Ratri  Dwi
Atmaja (2013). Deteksi Penyakit Katarak  Berbasil  Perbandingan  Piksel Citra  Biner  dengan  Menggunakan Android. Teknik
telekomunikasi,
Fakultas  Teknik  Elektro,  Universitas Telkom.
Usman,  Koredianto  (2008).  Perhitungan  Sel darah  Merah  Bertumpuk  Berbasis pengolahan Citra Digital dengan Operasi  Morfologi.  Jurusan  Teknik elektro,  Institut  Teknologi  Telkom,
Bandung,Jawa Barat.