## Peningkatan Kontras Menggunakan Metode Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization Pada Citra Paru-Paru Yang Kecanduan Rokok

## Fitri Handayani Lubis, Muhammad Syahrizal, Kennedi Tampubolon, Sinar Sinurat
Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: fhandayanilubis@gmail.com
Submitted 10-06-2020 ; Accepted 25-10-2020 ; Published 25-02-2021

## Abstrak
Citra (image) adalah kombinasi antara titik, garis, bidang, dan warna untuk menciptakan suatu imitasi dari suatu objek biasanya objek fisik atau manusia. Penggunaaan citra digital semakin meningkat karena  kelebihan-kelebihan yang dimiliki oleh citra digital tersebut, antara lain kemudahan dalam mendapatkan gambar,memperbanyak gambar,pengolahan gambar dan lain-lain. Masalah kontras dalam citra yang ditangkap oleh kamera  seringkali terdapat beberapa gangguan terhadap hasil citra yang ditangkap tersebut. Misalnya saja citra disertai oleh kurang tajam peningkatan cahayanya, atau lemah dalam hal kontras sehingga obyek sulit sekali untuk dipisahkan melalui operasi berisi karena terlalu banyak gangguan atau kontras dalam citra. Berdasarkan permasalahan, untuk meningkatkan citra yang kurang kontras maka  dibutuhkan  untuk  meningkatkan  kontras  dengan  menggunkan  metode  contrast  limited  adaptive.  contrast  limited  adaptive  citra dikatakan baik bila mampu melibatkan semua level atau aras. Tentu saja tujuannya agarmampu menampilkan detil pada citra sehingga mudah diamati.
Kata Kunci: Citra; Paru-Paru; Contrast Limited Adaptive

## Abstract
Image (Citra) is a combination of points, lines, fields, and colors to create an imitation of an object, usually a physical or human object. The  use  of  digital  images  is  increasing  because  of  the  advantages  possessed  by  digital  images,  including  the  ease  in  getting  images, reproducing images, processing images and others. The problem of contrast in the image captured by the camera is often some interference with the results of the captured image. For example, the image is accompanied by a lack of sharp increase in light, or weak in terms of contrast so that the object is very difficult to separate through operations containing because too much interference or contrast in the image. Based on the problem, to improve the image with less contrast it is necessary to increase the contrast by using the contrast limited adaptive method. contrast limited adaptive image is said to be good if it is able to involve all levels or levels. Of course the goal  is to be able to display details in the image so that it is easily observed.
Keywords : Citra; Lung; Adaptive Contrast Limited

## 1. PENDAHULUAN
Citra  (image)  adalah  kombinasi  antara  titik,  garis,  bidang,  dan  warna  untuk  menciptakan  suatu  imitasi  dari  suatu  objek biasanya objek fisik atau manusia. Citra bisa berwujud gambar (picture) dua dimensi, seperti lukisan, foto, dan berwujud tiga dimensi, seperti patung. Istilah lain untuk gambar sebagai bentuk informasi visual yang memegang peranan penting dalam komponen multimedia. Seiring dengan perkembangan teknologi di bidang komputerisasi, teknologi pengolahan citra (image processing) telah banyak dipakai di berbagai bidang antara lain bidang kedokteran dan bidang industri hiburan. Pengolahan citra digital merupakan proses yang bertujuan untuk memanipulasi dan menganalisis citra dengan bantuan komputer. Hal ini dilakukan untuk mendapatkan alternatif solusi sebuah masalah dengan hasil yang lebih efisien dan akurasi yang baik, sebagai contoh untuk deteksi penyakit osteoporosis dari citra sinar-X dan untuk kompresi video.  Kontras adalah kesan yang didapat karena adanya dua hal yang berlawanan, misalnya adanya bentuk, ukuran, warna, atau tekstur yang berbeda. Kontras yang ditimbulkan karena adanya bentuk yang berbeda disebut kontras bentuk. Jika ukurannya yang berbeda maka disebut kontras ukuran. Bila warnanya yang berbeda maka disebut kontras warna. Dan apabila tekstur yang berbeda, maka disebut Kontras tekstur[1].
Masalah kontras dalam citra yang ditangkap oleh kamera  seringkali terdapat beberapa gangguan terhadap hasil citra yang ditangkap tersebut. Misalnya saja citra disertai oleh noise, variasi intensitas yang kurang seragam akibat pencahayaan yang tidak merata, atau lemah dalam hal kontras sehingga obyek sulit sekali untuk dipisahkan dari latar belakangnya melalui operasi berisi karena terlalu banyak noise (gangguan atau distorsi dalam citra), dan lain sebagainya. Noise dalam pengolahan citra digital merupakan gangguan yang disebabkan oleh menyimpangnya data digital yang diterima oleh alat penerima data gambar. Alat penerima gambar ini bisa berbentuk berbagai macam, mulai dari kamera, baik itu jenis kamera analog maupun jenis kamera digital dan juga scanner.
Pada penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Heru Wahyu Nugroho  yang diterbitkan pada jurnal metode histogram equalization volume 2 nomer 2 yang berjudul ”Pencerahan citra dengan menggunakan histogram equalization yang bertujuan agar citra yang kurang jelas semakin jelas. Kesimpulannya adalah membangun aplikasi untuk pengenalan identifikasi pada jenis jahe dengan menggunakan Matlab. Data citra jenis jahe dengan pengambilan gambar menggunakan kamera dan format citra berekstensi *jpeg sebagai masukan kemudian citra RGB diubah ke citra grayscale untuk menghasilkan citra yang lebih baik dan mempermudah pembacaan data dalam aplikasi[2].
Pada penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Asmaniatul  yang diterbitkan pada jurnal perbandingan metode median dan metode histogram equalization volume 12 nomer 3 yang berjudul ”Perbandingan metode median dan metode histogram equalization  perlu  dilakukan  analisis  dari  kedua  metode  tersebut.  Dari  beberapa  metode  tersebut  akan  memberikan  hasil
pengurangan noise yang berbeda. Kesimpulannya adalah metode filter gaussian mean dan median yang digunakan untuk mengurangi noise pada citra digital, tiga metode tersebut memberika hasil pengurangan noise yang berbeda. Pada penelitian kali  ini  penulis  mencoba  untuk  melakukan  penelitian  dengan  membandingkan  kualitas  citra  hasil  antara  histrogram equalizatiom dan median filter[3].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Citra
Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran sebagai sistem perekaman data dan rupa bersifat obtik berupa foto, bersifat analog berupa sinyal-sinyal video sperti gambar pada monitor televisi, atau bersifat digital yang dapat langsung disimpan pada meda penyimpanan [1].

## 2.2 Metode Histogram Equalization
Pemerataan histogram adalah teknik kompensasi fitur populer yang telah diteliti dengan baik dan dipraktekkan di bidang pengolahan citra untuk normalisasi fitur visual digital gambar, seperti kecerahan, gray-level skala, kontras, dan sebagainya. Ini juga telah diperkenalkan ke bidang pengolahan pidato untuk normalisasi fitur pidato untuk kuat ASR[2].
H i =   n i i = 0,1,..., L =1
(1)
n
Dimana : L = Derajat Keabuan ni = Jumlah Piksel Yang Memiliki Derajat Keabuan I n = Jumlah Seluruh Piksel Dalam Citra

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Merokok bisa di katakan sebagai penyebab utama kanker paru-paru. Orang yang paling berisiko terkena kanker paru-paru adalah perokok aktif. Sekitar 85 persen kanker paru-paru di kaitkan dengan kebiasaan merokok. Meski begitu bukan berarti setiap perokok akan terkena kanker paru-paru. Selain itu, orang yang tidak merokok juga memiliki kemungkinan terserang kanker paru-paru, meski jumlahnya lebih rendah.
Risiko terkena kanker paru yang meningkat dikaitkan dengan:
1.  Semakin lama durasi merokok.
2.  emakin banyak rokok yang dikonsumsi.
Berhenti merokok menurunkan risiko anda untuk terkena kanker, dan risiko terus turun selama anda tidak merokok. Bahkan mengurangi beberapa  jumlah batang  rokok  saja  dapat  mengurangi  risiko  (tapi  risiko  akan  sangat  berkurang  jika  berhenti sepenuhnya). Jika anda tinggal dengan perokok, anda memiliki risiko lebih tinggi untuk kanker paru dibandingkan dengan orang yang tinggal di lingkungan yang tidak merokok. Karena di sinilah anda menjadi perokok pasif.
1.  Merokok satu batang rokok ganja dapat memengaruhi paru-paru setara dengan merokok satu bungkus rokok biasa.
2.  Bahan kimia seperti arsenik dan asbes.
3.  Paparan radiasi di tempat kerja, seperti debu radioaktif.
Beberapa perubahan gen (mutasi) dapat meningkatkan risiko terkena kanker paru-paru. Perubahan gen ini sebagian besar terjadi  karena  seseorang  bertambah  usia.  Selain  itu,  kehadiran  penyakit  tertentu  dari  paru-paru,  seperti  penyakit  paru obstruktif kronik (PPOK), juga dikaitkan dengan sedikit peningkatan risiko (4-6 kali risiko perokok) untuk mengalami kanker paru-paru.  Lebih  tinggi  untuk  kanker  paru  dibandingkan  dengan  orang  yang  tinggal  di  lingkungan  yang  tidak  merokok. Karena di sinilah anda menjadi perokok pasif. Beberapa perubahan gen (mutasi) dapat meningkatkan risiko terkena kanker paru-paru. Perubahan gen ini sebagian besar terjadi karena seseorang bertambah usia. Selain itu, kehadiran penyakit tertentu dari paru-paru, seperti penyakit paru obstruktif kronik (PPOK), juga dikaitkan dengan sedikit peningkatan risiko (4-6 kali risiko perokok) untuk mengalami kanker paru-paru.
Gambar 1. Sampel Ronsen Paru-Paru
Pemerataan histogram adalah  teknik  kompensasi  fitur  populer  yang  telah  diteliti  dengan  baik  dan  dipraktekkan  di bidang  pengolahan  citra  untuk  normalisasi  fitur  visual  digital  gambar,  seperti  kecerahan, gray - level skala,  kontras,  dan sebagainya. Ini juga telah diperkenalkan ke bidang pengolahan pidato untuk normalisasi fitur pidato untuk kuat ASR.
Pixel pada citra ditulis dengan fungsi(x,y);dimana (x,y) merupakan tingkat intensitas pada pixel. Dituliskan dengan matrik :
f(0,0) f(0,1).....................................f(0,M-1) f(x,y)= f(1,0) f(1,1).....................................f(1,M-1) f(2,0) f(2,1).....................................f(2,M-1) f(N-1,0)f(N-1,1).............................f(N-1,M-1)
Sebagai contoh gambar  1, diketahui input citra array dari citra awal kita ambil berukuran 8x8 piksel 85 derajat keabuan dengan rentang nilai (0, 7) :
Pada gambar 1. diatas dapat kita lihat sebuah gambar dengan nilai L = 74 dan n = 175x144 = 25200. Maka kita gunakan persamaaan : S k = T ( r k ) = ( L – 1 ) ∑ p 𝑘 𝑗=0 r ( r j ) = L – 1 ∑ n 𝑘 𝑗=0 j MN
k = 0, 1, 2, ......, L-1
Maka menjadi : S k = 85 ∑ n 𝑘 𝑗=0 rj 64
Maka didapat hasil sebagai berikut :
Tabel 1. Perhitungan histogram citra i/r k n i /n rj H i = n i /n ∑ n 𝑘 𝑗=0 rj S k 48 8 075 8 64 59 8 0921875 16 78 63 8 0984375 32 84 69 8 1078125 38 92 72 8 1125 46 96 74 8 115625 54 98 82 8 128125 62 109 85 8 1328125 70 113
Berikut ini adalah perhitungan matematik nya : Untuk derajat keabuan 69: S k = 85 ∑ 69 𝑘 𝑗=0 64 S k = 1.328125 x 69 S k = 91.640625 = 92 ( pembulatan ) Untuk derajat keabuan 72 : S k = 85 ∑ 72 𝑘 𝑗=0 64 S k = 1.328125 x 72 S k = 95.625 = 96 ( pembulatan ) Untuk derajat keabuan 74 : S k = 85 ∑ 74 𝑘 𝑗=0 64 S k = 1.328125  x 74 S k = 98.28125 = 98 ( pembulatan ) Untuk derajat keabuan 48 : S k = 85 ∑ n 𝑘 𝑗=0 rj 64 S k = 85 ∑ 48 𝑘 𝑗=0 64 S k = 85 .48 64 S k = 1.328125 x 48 S k = 63.75 = 64 ( pembulatan) Untuk derajat keabuan 59 : S k = 85 ∑ 59 𝑘 𝑗=0 64 S k = 1.328125  x 59 S k = 78.359375 = 78 ( pembulatan ) Untuk derajat keabuan 63 :
S k = 85 ∑ 63 𝑘 𝑗=0 64 S k = 1.328125  x 63 S k = 83.671875 = 84 ( pembulatan ) Untuk derajat keabuan 69 : S k = 85 ∑ 69 𝑘 𝑗=0 64 S k = 1.328125  x 69 S k = 91.640625 = 92 ( pembulatan ) Untuk derajat keabuan 72 : S k = 85 ∑ 72 𝑘 𝑗=0 64 S k = 1.328125 x 72 S k = 95.625 = 96 ( pembulatan ) Untuk derajat keabuan 74 : S k = 85 ∑ 74 𝑘 𝑗=0 64 S k = 1.328125  x 74 S k = 98.28125 = 98 ( pembulatan ) Untuk derajat keabuan 82 : S k = 85 ∑ 82 𝑘 𝑗=0 64 S k = 1.328125  x 82 S k = 108.90625 = 109 ( pembulatan ) Untuk derajat keabuan 85 : S k = 85 ∑ 85 𝑘 𝑗=0 64 S k = 1.328125  x 85 S k = 112.890625 = 113 ( pembulatan ) Maka, output dari citra adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Hasil Perhitungan
109  109  109  109  109  109  109  109
113  113  113  113  113  113  113  113 92 92 92 92 92 92 92 92 96 96 96 96 96 96 96 96 64 64 64 64 64 64 64 64 78 78 78 78 78 78 78 78 84 84 84 84 84 84 84 84 98 98 98 98 98 98 98 98
Dari hasil output diatas maka didapat bahwa :
1. Ukuran array citra tidak berubah, yakni dari array awal berukuran 8x8 dan output citra array baru juga 8x8. Ini berarti bahwa ukuran citra tidak berubah.
2. Nilai citra array output lebih tinggi di banding citra array awal, ini berarti bahwa kualitas warna yang telah meningkat dan terjadi perbaikan citra.

## 3.1 Implementasi Program
Tampilan implementasi Contrast ini merupakan tampilan awal  pada saat aplikasi dijalankan, pada tampilan ini menampilkan menu  input  dan  output  seperti  form gambar  dibawah  ini,  Efek  contrast  terdapat  banyak  pilihan, pencarian  nilai  contrast dengan algoritma Contrast Limited Adaptivedi bawah ini:

## 4. KESIMPULAN
Setelah melakukan analisis dapat disimpulkan bahwa hasil dari penerapan metode contrast limited adaptive dalam menaikkan kontrast citra gelap pada citra paru-paru hasilnya dapat meningkatkan kontras cita yang efesien dan tidak merusak kualitas gambar. Perancangan aplikasi peningkatan kontras citra paru-paru yang dirancang dengan menggunakan aplikasi visual basic 2008 dapat membantu pengguna dalam menaikkan kontras citra paru-paru.

## REFERENCES
[1] P. Yulianto, J. Teknik, E. Fakultas, U. Wijaya, and K. Purwokerto, “Peningkatan citra untuk memperjelas foto brain ct scan,” vol. 11, no. 1, pp. 86–95, 2008.
[2] J. Variasi, “Menghasilkan Kualitas Gambar,” vol. 08, pp. 58–62, 2016.
[3] S.  Nur,  D.  Sari,  A.  Fadlil,  and  P.  Soepomo,  “Sistem  Identifikasi  Citra  Jahe  (Zingiber  Officinale)  Menggunakan  Metode  Jarak Czekanowski,” Sarj. Tek. Inform., vol. 2, pp. 1104–1113, 2014.
[4] R. Kumalasari, “Program studi teknik informatika fakultas teknik universitas nusantara pgri kediri tahun 2017,” 2017.
[5] J. Ilmiah and P. Teknik, “IMPLEMENTASI METODE WATERFALL PADA PROSES DIGITALISASI,” 2017.
[6] A. Aprilia, U. S. Maret, R. Saptono, and U. S. Maret, “Identifikasi Kualitas Beras dengan Citra Digital Identifikasi Kualitas Beras dengan Citra Digital,” no. February, 2015.
[7] P. J. Citra, “No Title,” 2014.
[8] R. D. Kusumanto and A. N. Tompunu, “PENGOLAHAN CITRA DIGITAL UNTUK MENDETEKSI OBYEK MENGGUNAKAN PENGOLAHAN WARNA MODEL NORMALISASI RGB,” vol. 2011, no. Semantik, 2011.
[9] S. Dharwiyanti, “P e n g a n t a r U n i f i e d M o d e l i n g L a n g u a g e ( U M L ),” pp. 1–13, 2003.
[10]  H. Setiady, “Sistem Informasi Pemesanan Dan Penjualan Berbasis Web Pada Dewi Florist,” pp. 1–7.
[11]  S. Penggunaan et al., “UNTUK PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI BERKELAS ENTERPRISE Djoni Haryadi Setiabudi Ibnu Gunawan,” vol. 4, no. 1, pp. 30–38, 2003.