## RANCANG BANGUN APLIKASI DETEKSI TEPI CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN ALGORITMA PREWITT
Ardiansyah Putra 1 , Volvo Sihombing 2, Mustafha Haris Munandar 3 1,2,3 Fak. Sains dan Teknologi, Univ.Labuhanbatu email: ardyansaputra21@yahoo.com, volvolumbantoruan@gmail.com, harismunandaaar@gmail.com

## Abstract
Edge  detection  is  one  of  the  algorithms  used  in  Digital  Image  Processing.  This  algorithm  serves  to  identify  the line/edge of the image object to highlight the boundary lines of the image information. Edge is a set of connected pixels (connected pixels) that restricts the objects contained in the image. Senses the eye is one that is used by humans to  see.  However,  the  human  eye  has  its  limitations  in  capturing  the  electromagnetic  signals.  Therefore,  created  a computer or imaging machine that can capture almost the entire signal elektromagnetic . Imaging machines can work with imagery from sources that do not fit, do not fit or can not be captured by human vision. This is why digital image processing have very wide usefulness. Image processing technology can fit into a variety of fields such as medicine, geology, marine , industrial and others .
Keywords : Image, Prewitt, Edge, Java, Netbeans

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini  seiring  dengan  berkembangnya pengetahuan  dan  teknologi  yang  amat  pesat, maka masyarakat pada umumnya akan berhadapan  pada  dampak  kemudahan  yang dihasilkan  oleh  setiap  teknologi.  Banyak  pihak akan  berusaha  menghadirkan  teknologi  yang dapat  membantu  manusia  di  dalam  berbagai sudut  kebutuhan,  yang  salah  satu  termasuk  di dalam nya adalah teknik image processing yang berkembang seiring dengan kreativitas manusia.
Citra adalah sekumpulan informasi yang dapat  diolah  menjadi  sebuah  gambar  [1]. Pengolahan  citra  merupakan  pemrosesan  citra dengan  menggunakan  komputer  yang  berfungsi untuk  membuat  sebuah  citra  menjadi  citra  yang kualitasnya  lebih  baik.  Sedangkan  defenisi  citra sendiri adalah representasi atau tiruan dari suatu benda atau objek. Citra dibagi menjadi dua, yaitu citra analog dan citra digital.
Proses pengolahan citra dapat dilakukan dengan banyak cara, salah satunya adalah dengan cara deteksi tepi. Deteksi tepi salah satu algoritma yang mampu memproses Citra Digital. Algoritma Prewitt dapat mengenali sebuah objek citra yang menampilkan garis tepi dari sebuah obyek. Tepi merupakan  sekumpulan  pixel  yang  terkoneksi
untuk memberikan tepi kepada obyek. Pengolahan  memiliki  kemampuan  keberadaan tepi dari objek dengan citra [2].
Metode prewitt ini menekankan pembobotan pada piksel-piksel yang lebih dekat. Metode  prewitt  hampir  sama  dengan  metode sobel  dimana  metode  sobel  ini  menggunakan HPF  yang  nilai  konstantanya  adalah  Nol  [3]. Dalam  penelitian  ini  ada  beberapa  objek  yang akan di uji dengan metode prewitt yang kemudian hasilnya  dibandingkan  dengan  metode  cany, dimana hasil dari kedua metode tersebut nantinya akan  dibandingkan  untuk  mencari  nilai  terbaik. Penggabungan  ke  dua  metode  ini  hanya membandingkan nilai pixel setiap objek [4], [5].
Cara kerja dari Algoritma Prewitt dengan cara  menghitung  hasil  maksimum  dari  suatu kernel  konvolusi  untuk  menemukan  orientasi deteksi  sisi  disekitarnya  pada  tiap  pixel. Algoritma ini juga disebut sebagai edge template matching ,  karena  gambar  mengalami  proses matching dengan  sebuah template yang  berupa sisi [6].
Semakin  besar  tingkat  kerapatan  objek akan  menentukan  resolusi  dari  komponen  citra yang  dimiliki  sebuah  objek.  Pixel  akan  sangat mempengaruhi  proses  kuantitasi  semakin  besar
pixel maka semakin besar variasi nilai warnanya yang dihasilkan dan semakin mirip dengan warna objeks aslinya [7], [8], [9] .

## 2. METODE PENELITIAN Perancangan Sistem
Agar mempermudah pembuatan aplikasi yang akan dibangun maka dibuat Flowchart yang akan  mempermudah  membaca  langkah-langkah dalam  metode  prewitt  yang  akan  dilakukan  di aplikasi yang dibangun.
1. Flowchart Start Ambil Gambar Ambil nilai piksel Dari gambar Hasil Konvulusi Convert citra ke Grayscale Konvulusi matriks 3 x 3 Mencari Gradien Selesai
Gambar 1. Alur Flowchart Edge Detection Dengan Algoritma Prewitt
Grayscale  merupakan  gambar  yang memiliki  warna  yang  diubah  menjadi  keabuan [10].  Format  gambar  yang  digunakan  dalam penelitian ini memiliki beberapa ekstensi format gambar,  JPG,  GIF,  PNG[11].  Gambar  yang digunakan pada metode Prewitt dan Sobel dalam penelitian  ini  membandingkan  objek  gigi, jantung,  rumah,  paru-paru  dan  bus.  Konvolusi
merupakan  setiap  bagian  matrik  memiliki koefisien angka [12].

## Rancang Masukan
Rancangan ini digunakan sebagai tampilan  awal  dari  aplikasi  yang  dibuat  antara lain
a) Desain input login
Desain input ini yang akan muncul ketika awal  mula  menggunakan  aplikasi  ini  dengan memasukkan  username  dan  password  agar  user bisa secara keseluruhan menjalankan fungsi yang telah  dibuat.  Berikut  pada  gambar  2  merupakan tampilan form login.
Gambar 2. Desain Form Login
b) Desain Form Input Gambar
Form  ini  digunakan  untuk  memasukkan sebuah  gambar  dan  selanjutnya  akan  dilakukan proses  pengolahan  citra  dari  gambar  awal  dan diubah  menjadi  prewit.  Desain  form  bisa  kita lihat pada gambar 3.
Gambar 3. Desain Form Input Gambar

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penerapan dari rancangan penelitian ini berupa sebuah sistem atau aplikasi Deteksi  Tepi  Citra  Digital  menggunakan Algoritma Prewitt

## Form Login
Untuk  menjalankan  aplikasi  maka  user wajib memasukkan username dan password yang telah  dirancang  pada  form  ini.  Gambar  4 merupakan tampilan untuk login.
Gambar 4. Tampilan Halaman Login
3.1 Perancangan dan Analisis
Di dalam perancangan pembuatan perangkat lunak harus benar-benar teruji baik dan minimnya permasalahan terjadi, dibawah ini akan dilihat  persentase  penjabaran  yang  akan  di laksanakan  untuk  mendeteksi  tepi  dengan Prewitt pada  gambar    RED,  GREEN  &  BLUE (RGB).
Dengan prewitt matriks 3x3 kernel X dan kernel  Y  harus  konstanta  diberikan  nilai  awal konstanta  1.  Nilai  warna  pixel  RED,  GREEN, BLUE dari obyek citra akan dikonvolusi dengan sumbu x dan sumbu y selanjutkan akan dilakukan perhitungan  gradient  setiap  pixel.  Setelah  di konvolusi akan diberikan batas buram atau kabur dari gambar awal yang telah dikonversi, sehingga menghasilkan gambar atau citra deteksi tepi.
Gambar 5. Citra Gambar
Tabel 1. Nilai Pixel Dari Gambar 7

## 3.2 Tahapan Metode Prewitt
Tahapan yang telah dibuat ialah sebagai berikut
1. pengenalan citra asli akan di deteksi tepinya.
2. Kemudian diubah citra menjadi grayscale.
3. Haluskan  citra  agar  menghilangkan  derau dengan filter median. 4. Lakukan operasi prewitt 5. Berikan nilai ambang batas
6. Tampilkan hasil proses prewitt

## 3.3 UJI COBA HASIL
Pengujian  dilakukan  menggunakan  tiga buah  obyek  citra  seperti  Gigi,  Paru-paru  dan Jantung  pada  manusia.  Yang  pertama  dilakukan adalah memfilter adjust citra atau menyesuaikan kecerahan gambar/citra agar nantinya dihasilkan citra yang lebih baik.
ObyekGigi :
Gambar 6.Obyek Gigi
Hasil dari citra Obyek gigi yang dideteksi tepinya  akan  ditampilkan  semua  seperti  yang terlihat pada gambar 6.

## Obyek Paru-paru
Hasil  dari  citra  Objek  paru-paru  yang dideteksi tepinya akan ditampilkan semua seperti
yang terlihat pada gambar 7 berikut ini.

## Gambar 7. Obyek Paru-paru

## Obyek Jantung
Hasil  dari  citra  Objek  Jantung  yang dideteksi tepinya akan ditampilkan semua seperti yang terlihat pada gambar berikut :
Gambar 8. Obyek Jantung
3.4  Hasil  Uji  Coba  Perbandingan  Algoritma Prewit dan Canny
Kedua  algoritma  ini  dapat  digunakan dalam  menguji  coba  mendeteksi  citra  digital. Cara  pertama  setelah  mengambil gambar  yaitu menjalankan tombol button gray untuk mengubah  citra  dari  warna  asli  menjadi grayscale .  Gambar  9  yaitu  tampilan  gambar murni yang di konversi ke grayscale .
Gambar 9. Citra Asli
Gambar 10.Hasil Gray
Dengan  perbandingan  kedua  algoritma tersebut  dalam  mendeteksi  tepi  objek  yang digunakan sebanyak 5 sampel gambar maka hasil output  kinerja  waktu  Prewitt  dan  Canny  nya dapat dilihat di tabel 2.
Tabel 2. Hasil Perbandingan Output Prewitt dan Canny Objek Algoritma Hasil Prewitt Canny Gigi 01.06 second 01.08 second Prewitt Jantung 01.10 second 01.12 second Prewitt Paru- Paru` 01.12 second 01.14 second Prewitt Rumah 01.06 second 01.08 second Prewitt Bus 01.06 second 01.08 second Prewitt
Untuk  mengetahui  hasil  kinerja  kualitas deteksi  Prewitt  dan  Canny  dapat  dilihat  pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Perbandingan Kualitas Output Prewitt dan Canny Objek Algoritma Hasil Prewitt Canny Gigi Baik Lebih Baik Canny Jantung Baik Lebih Baik Canny Paru-Paru Baik Lebih Baik Canny Rumah Baik Lebih Baik Canny Bus Baik Lebih Baik Canny

## 4. KESIMPULAN
Algoritma Prewit ini merupakan algoritma yang tergolong baik dalam melakukan proses deteksi, bisa berformat JPEG, GIF, PNG. Metode  logika  prewitt  dapat  diaplikasikan sebagai  salah  satu  pendekteksian  tepi.  Semakin besar ukuran gambar maka semakin lama untuk mendeteksi tepi. Hasil Output citra  prewitt masih banyak terlihat titik noise. Sangat dianjurkan uji coba  hasil  pendeteksian  tepi  untuk  memperoleh hasil yang diinginkan.

## 5. REFERENSI
[1] E.  R.  Kuswandi  and  N.  Fadillah, “Perbandingan  Metode  Robert  dan Metode  Prewitt  untuk  Deteksi  Tepi  pada Citra Tanda Tangan,” InfoTekJar (Jurnal Nas.  Inform.  dan  Teknol. Jaringan) ,  vol. 3,  no.  2,  pp.  155–158,  2019,  doi: 10.30743/infotekjar.v3i2.997.
[2] K.  Arwana,  P.  Kasih,  and  M.  Kom, “ARTIKEL FLEKSIBEL Oleh : Dibimbing oleh : UNIVERSITAS NUSANTARA  PGRI  KEDIRI  SURAT PERNYATAAN  ARTIKEL  SKRIPSI
TAHUN 2017,” vol. 01, no. 04, 2017.
[3] G.  F.  Laxmi,  P.  Eosina,  and  F.  Fatimah, “Analisis  perbandingan  metode  prewitt dan  canny  untuk  identifikasi  ikan  air tawar,” Pros.  SINTAK ,  pp.  201–206,
2017.
[4] W.  Supriyatin,  “Perbandingan  Metode Sobel,  Prewitt,  Robert  dan  Canny  pada Deteksi Tepi Objek Bergerak,” Ilk. J. Ilm. , vol.  12,  no.  2,  pp.  112–120,  2020,  doi: 10.33096/ilkom.v12i2.541.112-120.
[5] I.  G.  N.  Suryantara,  “Implementasi Deteksi Tepi Untuk Mendeteksi Keretakan  Tulang  Orang  Lanjut  Usia (Manula)  Pada  Citra  Rontgen  Dengan
Operator Sobel Dan Prewitt,” J. Algoritm.
Log. dan Komputasi , vol. 1, no. 2, pp. 51– 60, 2018, doi: 10.30813/j-alu.v1i2.1368.
[6] G.  F.  Laxmi,  P.  Eosina,  and  F.  Fatimah, “Implementasi Penggabungan Prewitt dan
Canny Edge Detection untuk  Identifikasi
Ikan Air Tawar,” Krea-Tif , vol. 6, no. 2, p. 120, 2018, doi: 10.32832/kreatif.v6i2.2185. [7] R. Sistem, M. A. Masril, and R. Noviardi, “Analisa Morfologi Dilasi untuk
Perbaikan  Kualitas  Citra  Deteksi  Tepi pada,” vol. 1, no. 10, pp. 9–11, 2021.
[8] V.  Lusiana,  “Deteksi  Tepi  pada  Citra Digital menggunakan Metode Kirsch dan Robinson,” J.  Teknol.  Inf.  Din. ,  vol.  18, no. 2, pp. 182–189, 2019.
[9] A. Pranata and E. Z. Astuti, “Pengolahan Citra Berbasis Deteksi Tepi Prewitt Pada Gambar Gigi Manusia,” Eksplora Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 98–105, 2017.
[10] B. Niam and Q. Qirom, “Deteksi Tulang Retak  Dengan  Metode  Deteksi  Tepi Prewitt,” Power  Elektron.  J.  Orang Elektro ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  25–28,  2019, doi: 10.30591/polektro.v8i2.1403.
[11] R.  J.  Sexton et  al. ,  “No  Titleبیبیب,” ثثثثثث ,  vol.  ث  قثقق,  no.  4,  p.  قثقثقثقث, 2018.
[12] B. Sitohang and A. Sindar, “Analisis Dan
Perbandingan Metode Sobel Edge Detection  Dan  Prewit  Pada  Deteksi Tepi Citra Daun Srilangka,” J. Nas. Komputasi dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  3,  no.  3,  pp.  314– 322, 2020, doi: 10.32672/jnkti.v3i3.2511.