## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## Analisa dan Perbandingan Algoritma Otsu Thresholding dengan Algoritma Region Growing Pada Segmentasi Citra Digital
Debi Razabni Erika Medinah, Sinar Sinurat
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email : 1 debirazabni1712@gmail.com, 2 sinarsssinurat@gmail.com Submitted: 09/07/2020 ; Accepted: 01/11/2020 ; Published: 27/11/2020
Abstrak −Segmentasi merupakan proses yang penting dalam pengolahan citra yang bertujuan untuk memecah suatu citra ke dalam beberapa segmen dengan suatu kriteria tertentu. Segmentasi citra adalah pemisahan objek yang satu dengan objek yang lain  dalam  suatu  citra  atau  antara  objek  dengan  latar  yang  terdapat  dalam  sebuah  citra.  Dengan  proses  segmentasi tersebut,masing-masing  objek  pada  citra  dapat  diambil  secara  individu  sehingga  dapat  digunakan  sebagai  input.  Tujuan segmentasi  citra  yaitu  memisahkan  wilayah  objek  dengan  wilayah  lain  berdasarkan  kesamaan  atribut  citra  agar  mudah  di analisis dalam rangka mengenali objek untuk suatu keperluan. Jenis operasi ini berkaitan erat dengan pengenalan pola. Secara umum proses segmentasi dibagi menjadi tiga bagian berdasarkan klasifikasi, berdasarkan tepi dan berdasarkan daerah. Proses segmentasi pada citra digital dilakukan dengan deteksi tepi untuk menyediakan jalur target di sepanjang tepi (edge) objek citra. Algoritma yang digunakan yaitu algoritma otsu thresholding dan algoritma region growing dimana algoritma otsu thresholding dapat  membagi  histogram  citra  keabuan  ke  dalam  dua  daerah  yang  berbeda  secara  otomatis.  Sedangkan  algoritma  region growing merupakan sebuah prosedur dimana sekumpulan piksel atau subregion hingga region yang lebih besar berdasarkan kriteria yang sudah didefenisikan.
Kata Kunci: Segmentasi, Citra, Algortitma Otsu Thresholding, Algoritma Region Growing
Abstract −Segmentation is an important process in image processing which aims to split an image into several segments with certain criteria. Image segmentation is the separation of one object with other objects in an image or between objects with a background contained in an image. With this segmentation process, each object in the image can be taken individually so that it can be used as input. The purpose of image segmentation is to separate the object area from other regions based on similarity of image attributes so that it is easy to analyze in order to recognize objects for a purpose. This type of operation is closely related to pattern recognition. In general, the segmentation process is divided into three parts based on classification, by  edge and by region. The segmentation process in digital images is done with edge detection to provide a target path along the edge (edge) of the image object. The algorithm used is the otsu thresholding algorithm and the region growing algorithm where the otsu thresholding algorithm can divide the gray image histogram into two different regions automatically. While  the region growing algorithm is a procedure in which a set of pixels or subregions to a larger region is based on defined criteria.
Keywords : Segmentation, Image, Otsu Thresholding Algorithm, Region Growing Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Pemanfaatan pengolahan citra dalam era yang hampir serba digital ini sangat dibutuhkan. Analisa komposisi suatu citra  dapat  berdampak  terhadap  perubahan  kehidupan.  Pengolahan  citra  adalah  suatu  metode  atau  teknik  yang dapat digunakan untuk memproses citra atau gambar dengan jalan memanipulasinya menjadi data gambar yang diinginkan untuk mendapatkan informasi tertentu.
Segmentasi merupakan proses yang penting dalam pengolahan citra yang bertujuan untuk memecah suatu citra ke dalam beberapa segmen dengan suatu kriteria tertentu. Segmentasi citra adalah pemisahan objek yang satu dengan objek yang lain dalam suatu citra atau antara objek dengan latar yang terdapat dalam sebuah citra. Dengan proses  segmentasi  tersebut,masing-masing  objek  pada  citra  dapat  diambil  secara  individu  sehingga  dapat digunakan sebagai input. Jenis operasi ini berkaitan erat dengan pengenalan pola.
Proses  segmentasi  pada  citra  digital  dilakukan  dengan  deteksi  tepi  untuk  menyediakan  jalur  target  di sepanjang tepi (edge) objek citra. Edge pada gambar adalah area pada tepi objek image dengan intensitas contrast yang  kuat,  sehingga  lompatan  intensitas  dari  satu  pixel  kepixel  lainnya.  Edge  mendeteksi  gambar  dengan mengurangi secara signifikan jumlah data dan menyaring informasi yang tidak berguna filtering, dan juga menjaga property  penting  yang  diperlukan  pada  gambar  dalam  hal  ini  yang  mendukung  penampakan  tepi-tepi  gambar. Deteksi tepi (Edge Detection) pada suatu citra suatu proses yang menghasilkan tepi-tepi dari obyek-obyek citra, tujuannya adalah untuk menandai bagian yang menjadi detail citra dan untuk memperbaiki detail dari citra yang kabur, yang terjadi karena error atau adanya efek dari proses akusisi citra. Suatu titik (x,y) dikatakan sebagai tepi (edge) dari suatu citra bila titik tersebut mempunyai perbedaan yang tinggi dengan tetangganya.
Ada  banyak  metode  untuk  pendeteksian  tepi  ini,  tetapi  metode  untuk  melokasikan  edge  ini  merupakan karakteristik dari kategori “gradient filter” dan termasuk untuk pencarian segmentasi citra. Lokasi pixel dinyatakan atau  di  deklarasikan  jika  nilai  dari  gradient  melewati  ambang  batasan  (x,y).  Teknik  differensial  yang dikembangkan, yaitu differensial pada arah horizontal dan differensial pada arah vertikal, dengan ditambahkan proses konversi biner setelah dilakukan differensial. Teknik konversi biner yang disarankan adalah konversi biner dengan meratakan distribusi warna hitam dan putih. Metode  yang paling  sederhana  untuk  proses  segmentasi yaitu  dengan  image  thresholding  atau pengambangan  citra.  Pada penelitian  ini  digunakan  algoritma otsu thresholding di mana  algoritma thresholding dapat membagi  histogram  citra  keabuan  ke  dalam dua  daerah

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
yang  berbeda  secara  otomatis sedangkan metode region growing adalah segmentasi berdasarkan analisa wilayah (region-based    approach).    Pada    pendekatan    ini    segmentasi    citra    sangat  dipengaruhi    oleh    kriteria    yang diterapkan  untuk  menilai  kesamaan sebuah  wilayah.  Untuk  itu  nilai  ambang  batas  (threshold  value)  untuk memberikan  keputusan  pada  algoritma  untuk  memasukkan  sebuah piksel ke dalam sebuah wilayah menjadi sangat penting.
Algoritma  Otsu   thresholding  merupakan   salah  satu    metode  untuk    segmentasi    citra   digital   dengan menggunakan nilai  ambang  secara  otomatis,  yakni  mengubah  citra digital warna abu-abu menjadi hitam putih berdasarkan  perbandingan  nilai  ambang  dengan  nilai  warna piksel  citra  digital.  Metode  Otsu  thresholding diperkenalkan   pertama   kali   oleh   Nobuyuki   Otsu,   dalam  jurnal   ilmiahnya   yang   berjudul   “A   Threshold Selection  Method  from  Grayscale  Histogram”  pada tahun 1979 [2].
Algoritma Region Growing merupakan sebuah prosedur dimana sekumpulan piksel atau subregion hingga region  yang lebih besar berdasarkan kriteria yang sudah didefenisikan pendekatan dasar, misalkan sekumpulan titik awal dari sini region tumbuh dengan menambahkan pada masing-masing piksel [1].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Segmentasi Citra
Segmentasi  citra  akan  membagi-bagi  suatu  citra  menjadi  daerah-daerah  atau  obyek-obyek  yang  dimilikinya. Segmentasi  citra  merupakan  proses  yang  ditujukan  untuk  mendapatkan  objek-objek  yang  terkandung  di  dalam citra atau membagi citra kedalam beberapa daerah dengan setiap objek atau daerah memiliki kemiripan atribut”. Dalam konteks citra digital daerah hasil segmentasi tersebut merupakan kelompok piksel yang bertetangga atau berhubungan.

## 2.2 Pengolahan Citra
Pengolahan citra merupakan proses untuk menghasilkan citra sesuai dengan keinginan atau kualitasnya menjadi lebih  baik.  Inputannya  adalah  citra  dan  keluarannya  juga  citra  tapi  dengan  kualitas  lebih  baik  dari  pada  citra masukan. Misal citra warnanya kurang tajam, kabur (blurring) dan mengandung noise (misal bintik-bintik putih) sehingga  perlu  ada  pemrosesan  untuk  memperbaiki  citra  karena  citra  tersebut  menjadi  sulit  di  interpretasikan karena informasi yang disampaikan menjadi berkurang.

## 2.3 Algoritma Otsu Thresholding
Algoritma  Otsu  Thresholding  merupakan    salah    satu    metode  untuk    segmentasi    citra    digital    dengan menggunakan nilai  ambang  secara  otomatis,  yakni  mengubah  citra digital warna abu-abu menjadi hitam putih berdasarkan  perbandingan  nilai  ambang  dengan  nilai  warna piksel  citra  digital.  Algoritma  Otsu  thresholding di  perkenalkan  pertama  kali  oleh  Nobuyuki  Otsu,  dalam jurnal  ilmiahnya  yang  berjudul  “A  Threshold Selection  Method   from   Grayscale  Histogram”  pada tahun 1979. Untuk mendapatkan nilai   threshold   ada perhitungan  yang  harus  dilakukan.  Langkah awal  yang harus  dilakukan  adalah  membuat  histogram.  Dari histogram dapat diketahui jumlah piksel untuk setiap tingkat keabuan.  Tingkat keabuan citra dinyatakan dengan i sampai dengan L. Level ke i dimulai dari 1, yaitu  piksel  0.  Untuk  L,  maksimal  level  adalah  256 dengan piksel bernilai 255. Nilai  ambang  yang  akan  dicari  dari  suatu  citra grayscale dinyatakan dengan k. Nilai k berkisar antara 0  sampai  dengan  L-1,  dengan  nilai  L=256  (simbol histogram adalah Pi). Jadi probabilitas setip piksel pada level ke i dinyatakan dengan persamaan 1. [10]
𝑝 𝑖 = n i N (1)
Keterangan : P i = Probabilitas piksel ke-i n i = Jumlah piksel dengan tingkat keabuan i N   = Total jumlah piksel pada citra

## 2.4 Algoritma Region Growing
Algoritma region  growing  merupakan  sebuah  merupakan  sebuah  prosedur  di  mana  sekumpulan  piksel  atau subregion  hingga  region  yang  lebih  besar  berdasarkan  kriteria  yang  sudah  didefenisikan  pendekatan  dasar, misalkan  sekumpulan  titik  awal  dari  sini  region  tumbuh  dengan  menambahkan  pada  masing-masing  piksel tetangga yang memiliki property yang sama dengan benih tersebut. Descriptor bisa mendapatkan hasil yang salah jika keterhubungan dan informasi piksel yang bersebelahan tidak digunakan dalam proses region growing [1].
Pendekatan    segmentasi  dengan  algoritma  region  growing  berdasarkan  analisa  delapan  piksel berdampingan  (8 connectivity)  yaitu : Jika f (x,y) merupakan  piksel masukan dari sebuah citra; S (x,y) adalah piksel permulaan (seed pixel) dan Q merupakan  kriteria  penilaian,  maka  proses  region  growing akan berjalan sebagai berikut: [11]
1. Piksel  permulaan  (seed  pixel) S (x,y) temukan  8  piksel  lain yang berdampingan.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 1, November 2020, Page 9-16 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
2. Analisa  ke  delapan  piksel  berdampingan  berdasarkan  kriteria  Q  yang   telah   ditetapkan.   Jika   ada   piksel berdampingan  yang memenuhi kriteria Q, maka berikan label 1 pada piksel tersebut. Sebaliknya piksel yang tidak memenuhi kriteria diberi label 0.
3. Simpan  piksel  yang  berlabel  1  pada  citra  keluaran  sebagai sebuah wilayah.
4. Pada  citra f(x,y),  temukan  piksel  yang  berlabel  0  dan  lakukan analisa seperti pada poin 2 dan 3.
5. Lakukan proses tersebut sampai tidak ada lagi piksel berlabel 0 pada citra f(x,y).
Konversi  gambar  berwarna  ke  dalam  hitam  putih  dapat  dilakukan dengan persamaan 1. Dengan R adalah saluran merah. G saluran hijau dan B saluran biru.
Grayscale Image = 0.3R + 0.59G + 0.11B
(2)
Penentuan    kriteria  Q  merupakan    nilai    batas    maksimum    antara  seed  pixel  dengan  piksel  lain  yang dianalisa. Nilai batas maksimum ini selanjutnya  disebut  dengan Treshold  value (T).  Nilai T ditentukan dengan persamaan 2.
T = kσ (3)
Di mana k adalah  nilai  konstanta  dan σ standar  deviasi  citra masukan.  Standar  deviasi  digunakan  untuk mengukur  homogenitas piksel-piksel  dalam  citra.  Semakin  homogen  nilai  piksel-piksel  pada sebuah  citra, maka  nilai σ menjadi  lebih  kecil  sebaliknya menjadi semakin besar apabila nilai pikselnya semakin heterogen. Nilai σ dapat diperoleh dari persamaan  3.
𝜎 = √ 1 𝑟𝑐 ∑ ∑ (1 𝑖𝑗 − 1) 2 𝑐−1 𝑗=0 𝑟−1 1=0
(4)
Di mana r adalah jumlah baris piksel, c jumlah kolom piksel, i dan j merupakan posisi piksel dalam baris dan kolom (i,j), I intensitas piksel dan adalah  rata-rata  intensitas  nilai  piksel. Secara  umum  nilai konstanta k adalah  1  sehingga T=σ.  Nilai T nantinya  dapat  dirubah dengan merubah nilai konstanta k. Setelah  penentuan nilai T,  selanjutnya  ditentukan seed  pixel pertama.  Agar  lebih sistematis  dan  seragam  untuk  semua citra masukan, seed pixel yang dipilih adalah piksel  yang memiliki nilai  yang sama yang terbanyak, sehingga dapat didefiniskan seperti persamaan 4. Di mana s1 adalah seed pixel pertama. In adalah piksel dengan nilai n.
S1 = [∑ I n ] =   max
(5)
Setelah  piksel  permulaan  ditentukan,  maka  algoritma  akan  melakukan  proses  iterasi.    Apabila    sebuah piksel  memenuhi  persamaan  5,  maka piksel  tersebut  akan  dikelompokkan  ke  dalam  satu  kelompok  atau area yang sama.
(|I (ij) - | 𝑅 − ≤ T) = TRUE (6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bab  ini  akan  dijelaskan  mengenai  analisis  segmentasi  citra  digital  dengan  menggunakan  algoritma  otsu thresholding dan algoritma region growing. Sistem  identifikasi  kuku dibagi menjadi 2 tahap yaitu pengambilan data  kuku  dan  pengenalan  bentuk  kuku.  Cara    kerja   sistem    ini   dibagi    menjadi    3   tahapan,    yakni   tahapan pengcapturan    citra    kuku   tangan,   segmentasi    citra   kuku,    perbandingan    citra  kuku   antara   algoritma  otsu thresholding  dan  algoritma  region  growing  runtuk    mendapatkan    berapa    jumlah    sampel    kuku    yang    baik menggunakan otsu thresholding dan region growing.
Segmentasi  yaitu  mereduksi  citra  menjadi  objek  atau  region, misalnya  memisahkan  objek-objek  yang berbeda  dengan  mengekstraksi  batas-batas  objek  (boundary).  Segmentasi  merupakan  suatu  proses  untuk mendapatkan area atau obyek yang diinginkan pada suatu citra dengan memisahkan antara area atau objek dari latar belakangnya. Proses segmentasi memisahkan objek dari latar belakangnya pada tepi yang terhubung, jika tepi tidak  terhubung  maka  objek  tidak  tersegmentasi.  Citra  hasil  segmentasi  berbentuk  citra  biner  terbagi  atas  dua bagian, yaitu bagian hitam dan bagian putih, angka 0 menyatakan warna latar belakang (background) dan angka 1 menyatakan warna tinta atau objek atau dalam bentuk angka 0 untuk hitam dan angka 1 untuk warna putih.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## 3.1 Penerapan Algoritma Region Growing
Pada  proses  ini,  pertama-tama,  citra  inputan  (citra  RGB) akan  dikonversi  ke  dalam  citra  gray,  citra  gray sendiri merupakan citra digital yang hanya memiliki satu nilai kanal pada  setiap  pixelnya,  dengan  kata  lain nilai  bagian RED=GREEN=BLUE. Untuk  mengubah  citra  berwarna  yang mempunyai  nilai  matrik  masing- masing  r,  g  dan  b  menjadi citra  grayscale  dengan  nilai  s,  maka  konversi  dapat dilakukan dengan mengambil rata-rata dari nilai r, g dan b. Berikut ini nilai matriks R, G dan B dari citra kuku.
Pada Citra warna bisa diubah menjadi citra grayscale dengan cara menghitung rata-rata elemen warna Red, Green, Blue. Secara matematis rumus perhitungannya adalah sebagai berikut.
𝑓 𝑜 (𝑋, 𝑌) = 𝑓 𝑖 𝑅 (𝑋, 𝑌) + 𝑓 𝑖 𝐺 (𝑋, 𝑌) + 𝑓 𝑖 𝐵 (𝑋, 𝑌) 3
Pada gambar citra asli di atas dapat di lihat nilai pixsel R,G,B seperti pada gambar 3.2. Dari hasil piksel R,G,B akan diubah menjadi pixsel grayscale Perhitungan fungsi negasi dilakukan seperti berikut. Setiap titik yang terletak  di  posisi  (X,Y),  nilai-nilai  komponen  Red,  Green  dan  Blue  ditambahkan,  kemudian  hasilnya  dibagi  3. Berikut ini contoh perhitungannya:
1. 𝑓 𝑜 = 246+252+250
3 = 249 14. 𝑓 𝑜 = 238+247+252 3 = 246
2. 𝑓 𝑜 = 246+251+254 3 =  250 15. 𝑓 𝑜 = 246+255+255
3 = 252
3. 𝑓 𝑜 = 249+255+255 3 = 253 16. 𝑓 𝑜 = 247+255+255
3 = 252
4. 𝑓 𝑜 = 245+250+255 3 = 250 17. 𝑓 𝑜 = 244+254+255
3 = 251 5. 𝑓 𝑜 = 246+254+255 3 = 252 18. 𝑓 𝑜 = 243+253+255
3 = 250
6. 𝑓 𝑜 = 242+251+250 3 = 248 19. 𝑓 𝑜 = 243+252+255 3 = 250 7. 𝑓 𝑜 = 247+255+255 3 = 253 20. 𝑓 𝑜 = 247+255+255 3 = 252
8. 𝑓 𝑜 = 248+255+255 3 = 253 21. 𝑓 𝑜 = 248+255+255
3 = 253 9. 𝑓 𝑜 = 232+239+245 3 = 239 22. 𝑓 𝑜 = 247+255+255
3 = 252 10. 𝑓 𝑜 = 242+251+255 3 = 249 23. 𝑓 𝑜 = 242+252+254 3 = 249 11. 𝑓 𝑜 = 242+252+251 3 = 248 24. 𝑓 𝑜 = 240+249+254
3 = 248 12. 𝑓 𝑜 = 243+253+254 3 = 250 25. 𝑓 𝑜 = 242+251+255 3 = 249
13. 𝑓 𝑜 = 244+244+255 3 = 251
Maka hasil yang didapat dari pixsel warna ke grayscale seperti pada tabel 3.1 berikut.
Tabel 1. Hasil Citra Grayscale 249 250 253 250 252 248 253 253 239 249 248 250 251 246 252 252 251 250 250 252 253 252 249 248 249
Matriks bobot 5x5 merupakan matriks simeteris yang akan dilakukan perkalian terhadap matriks A yaitu setiap  pixel  (posisi tengah) yang ada pada citra beserta 24  pixel tetangga yang mengelilingi. Matriks akan di normalisasi dengan cara membagi setiap isi matriks dengan jumlah seluruh isi matriks yaitu 4090.
Untuk melakukan segmentasi dengan algoritma region growing, digunakan gradien G(x,y) yang merupakan sebuah vektor yang terdiri dari dua unsur yaitu Gx dan Gy. Deteksi tepi dilakukan dengan cara membaca setiap pixel pada citra dengan cara membaca dari pixel paling kiri atas (timur utara) dan bergerak ke pixel paling kanan bawah  (barat  selatan).  Oleh  karena  itu,  untuk  membantu  penelusuran  tepi,  gradien  Gx  dan  Gy  masing-masing dihitung dengan matriks Mask 3x3. Operator ini mengambil prinsip dari fungsi laplacian dan gaussian yang dikenal sebagai fungsi untuk membangkitkan HPF. Nilai C konstanta bernilai dua, sehingga terbentuk matriks operator sobel  seperti tabel 2. di bawah ini:
Tabel 2. Matrix 3x3
S X = -1 0 1
S y = 1 2 1 -2 0 2 0 0 0 -1 0 1 -1 -2 -1
Sehingga besar gradient dapat di hitung dengan menggunakan persamaan: Sx = ( p1 + cp2 + p3 ) − ( p7 + cp6 + p5 ) Sy = ( p1 + cp8 + p7 ) − ( p3 + cp4 + p5 ) |𝑆| = |𝑆 𝑥 | + |𝑆 𝑦 |

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Berikut adalah hasil perhitungan perkalian matrix penggunaan operator sobel untuk mengetahui segmentasi sebuah gambar citra dengan matrix 5x5. Konvolusi pertama dilakukan terhadap pixel yang bernilai 1 (titik pusat mask).
Tabel 3. Citra Grayscale Matrix 5x5 249 250 253 240 252 248 253 253 239 249 248 250 251 246 252 252 251 250 250 252 253 252 249 248 249 1. Nilai 16 pada citra hasil konvolusi pertama didapatkan dengan perhitungan : Sx = (249)(-1) + (248)(-2) + (248)(-1) + (253)(1) +(253)(2) + (251)(1) = 17 Sy = (249)(1) + (250)(2) + (253)(1) + (248)(-1) +(250)(-2) + (251)(-1) = 3 2.   Konvolusi kedua dilakukan terhadap pixel yang bernilai 10 (titik pusat mask) Sx = (250)(-1) + (253)(-2) + (250)(-1) + (240)(1) +(239)(2) + (246)(1) = 42 Sy = (250)(1) + (253)(2) + (240)(1) + (250)(-1) +(251)(-2) + (246)(-1) = 2 3.   Konvolusi ketiga dilakukan terhadap pixel yang bernilai 10 (titik pusat mask) Sx = (253)(-1) + (253)(-2) + (251)(-1) + (252)(1) +(249)(2) + (252)(1) = 8 Sy = (253)(1) + (240)(2) + (252)(1) + (251)(-1) +(246)(-2) + (252)(-1) = 10 4.  Konvolusi keempat dilakukan terhadap pixel yang bernilai 18 (titik pusat mask) Sx = (248)(-1) + (248)(-2) + (252)(-1) + (253)(1) +(251)(2) + (250)(1) = 9 Sy = (248)(1) + (253)(2) + (253)(1) + (252)(-1) +(251)(-2) + (250)(-1) = 3 5.  Konvolusi kelima dilakukan terhadap pixel yang bernilai 12 (titik pusatmask) Sx = (253)(-1) + (250)(-2) + (251)(-1) + (239)(1) +(246)(2) + (250)(1) = 23 Sy = (253)(1) + (253)(2) + (239)(1) + (251)(-1) +(250)(-2) + (250)(-1) = 3 6.  Konvolusi keenam dilakukan terhadap pixel yang bernilai 4 (titik pusat mask) Sx = (253)(-1) + (251)(-2) + (250)(-1) + (249)(1) +(252)(2) + (252)(1) = 0 Sy = (253)(1) + (239)(2) + (249)(1) + (250)(-1) +(250)(-2) + (252)(-1) = 22 7.  Konvolusi ketujuh dilakukan terhadap pixel yang bernilai 24 (titik pusat mask) Sx = (248)(-1) + (252)(-2) + (253)(-1) + (251)(1) +(250)(2) + (249)(1) = 5 Sy = (248)(1) + (250)(2) + (251)(1) + (253)(-1) +(252)(-2) + (249)(-1) = 7 8.  Konvolusi kedelapan dilakukan terhadap pixel yang bernilai 12 (titik pusat mask) Sx = (250)(-1) + (251)(-2) + (252)(-1) + (246)(1) +(250)(2) + (248)(1) = 10 Sy = (250)(1) + (251)(2) + (246)(1) + (252)(-1) +(249)(-2) + (248)(-1) = 0 9.  Konvolusi kesembilan dilakukan terhadap pixel yang bernilai 4 (titik pusat mask)
Sx = (251)(-1) + (250)(-2) + (249)(-1) + (252)(1) +(252)(2) + (249)(1) = 5
Sy = (251)(1) + (246)(2) + (252)(1) + (249)(-1) +(248)(-2) + (249)(-1) = 1 Tabel 4. Hasil Konvulasi Matrix 3x3 20 44 18
12 26 22 12 10 6
Maka hasil yang didapat dari perhitungan matrix untuk mengetahui segmentasi pada gambar menggunakan algoritma  region growing, hasil yang didapat pada perkalian matrix 3x3 dengan citra grayscale matrix 5x5 pada tabel 4.

## 3.2 Penerapan Algoritma Otsu Thresholding
Algoritma otsu bertujuan untuk membagi histogram citra  keabuan ke dalam  dua daerah  yang berbeda  secara otomatis untuk   memasukkan  nilai  ambang.  Pendekatan  yang  dilakukan  oleh  metode  otsu  yaitu  dengan analisis  diskriminan yang  menentukan  suatu  variabel  sehingga  dapat  membedakan  antara  dua  atau  lebih kelompok  yang  muncul  secara  alami.  Adapun tahapan yang dilakukan metode otsu thresholding antara lain :
1. Tentukan nilai matriks R (Red), G (Green), dan B (Blue) dari citra masukan. Setelah nilai matrik R, G dan B ditentukan  maka  lakukan  perhitungan  grayscale,  maka  hasil  yang  didapat  dari  pixsel  warna  ke  grayscale seperti pada tabel dibawah ini.
Tabel 5. Hasil Citra Grayscale 249 250 253 250 252 248 253 253 239 249 248 250 251 246 252 252 251 250 250 252

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
253 252 249 248 249
2. Setelah proses grayscale selesai dilanjutkan dengan proses top-bottom hat. Proses top-bottom hat digunakan untuk mempertajam kontras citra antara  bagian  dan  latar  belakang.
3. Citra hasil grayscale dan struktur elemen 5 x 5 berbentuk square (persegi) menjadi input untuk proses top- bottom hat.
Tabel 5. Struktur Elemen 5x5 Berbentuk Square 1  1  1  1  1 1  1  1  1  1 1  1  1  1  1 1  1  1  1  1 1  1  1  1  1
Tanda yang berwarna abu-abu menunjukkan pusat struktur elemen.
4. Lakukan proses di lasi
Berikut perhitungan proses di lasi dilakukan dengan cara : Struktur elemen 5x5 dengan posisi tengah diletakkan diatas nilai pertama citra hasil grayscale, masing-masing nilai struktur elemen dikalikan dengan nilai citra grayscale pada titik yang sama. G(0,0) = {(249).(1), (250).(1), (253).(1), (248).(1), (253).(1), (253).(1),
(248).(1), (250).(1), (251).(1), (0).(1), (0).(1), (0).(1), (0).(1),
(0).(1), (0).(1), (0).(1), (0).(1),
(0).(1), (0).(1), (0).(1), (0).(1),
(0).(1), (0).(1), (0).(1), (0).(1)}
G(0,0) = {(249), (250), (253), (248), (253), (253), (248), (250), (251), (0),
(0), (0), (0), (0), (0), (0), (0), (0), (0), (0), (0), (0), (0), (0), (0)}
5. Cari nilai maksimum dari perkalian G(0,0) = Max {f(0,0), f (0,0+1), f(0,0+2), f(0+1,0), f(0+1,0+1). f(0,+1,0+2), f(0+2,0), f(0+2,0+1), f(0+2,0+2),
f(0,0-1), f(0+1,0-1), f(0+2,0-1), f(0,0-2), f(0+1,0-2), f(0+2,0-2), f(0-1,0), f(0-1,0+1), f(0-2,0), f(0-2,0+1),
f(0-2,0+2), f(0-2,0+1), f(0-2,0+2), f(0-2,0-1), f(0-2,0-2)}
G(0,0) = Max {f (0,0), f(0,1), f(0,2), f(1,0), f(1,1), f(1,2), f(2,0), f(2,1), f(2,2), f(0,-1), f(1,-1), f(2,-1), f(0,-2), f(1,-2), f(2,-2), f(-1,0), f(-1,1),
f(-1,2), f(-1,-1), f(-1,-2), f(-2,0), f(-2,1), f(-2,2), f(-2,-1), f(-2,-2)}
G(0,0) = Max  {(249), (250), (253), (248), (253), (253), (248), (250), (251), (0), (0), (0), (0), (0), (0), (0), (0),
(0), (0), (0), (0), (0), (0), (0), (0)}
G(0,0) = 248
6. Cari nilai minimum dari perkalian G(0,0) = Min {f(0,0), f (0,0+1), f(0,0+2), f(0+1,0), f(0+1,0+1). f(0,+1,0+2),  f(0+2,0),  f(0+2,0+1),  f(0+2,0+2),  f(0,0-1),  f(0+1,0-1),  f(0+2,0-1),  f(0,0-2),  f(0+1,0-2), f(0+2,0-2), f(0-1,0), f(0-1,0+1), f(0-2,0), f(0-2,0+1), f(0-2,0+2), f(0-2,0+1), f(0-2,0+2), f(0-2,0-1), f(0- 2,0-2)}
G(0,0) = Min {f (0,0), f(0,1), f(0,2), f(1,0), f(1,1), f(1,2), f(2,0), f(2,1), f(2,2), f(0,-1), f(1,-1), f(2,-1), f(0,-2), f(1,-2), f(2,-2), f(-1,0), f(-1,1),
f(-1,2), f(-1,-1), f(-1,-2), f(-2,0), f(-2,1), f(-2,2), f(-2,-1), f(-2,-2)} G(0,0) = Min {(249), (250), (253), (248), (253), (253), (248), (250), (251), (0), (0), (0), (0), (0), (0), (0), (0),
(0), (0), (0), (0), (0), (0), (0), (0)}
G(0,0) = 250
7. Hitung nilai probabilitas piksel dengan menggunakan persamaan 1.
𝑃 252 = 250 25 = 10

## 3.3 Implementasi Program
Setelah melakukan implementasi terhadap rancangan yang diperoleh sebelumnya, diperoleh hasil berupa sebuah perangkat  lunak  yang  dapat  melakukan  segmentasi  terhadap  citra  digital  dalam  format  BMP  dan  JPG  dengan algoritma otsu dan region growing. Adapun hasil yang diperoleh tersebut berupa tampilan hasil dan hasil pengujian sistem.
Tampilan  Form  Utama  merupakan  form  yang  ditampilkan  pertama  kali  pada  saat  perangkat  lunak dijalankan.  Form  Utama  ini  berisi  tampilan  menu  dan  pixture  box  yang  akan  menampilkan  gambar  awal  yang dipilih pengguna. Adapun tampilan Form Utama seperti ditunjukkan pada Gambar 2.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 1. Tampilan Form Utama
Setelah  mendapatkan  hasil  tampilan  perangkat  lunak,  tahap  selanjutnya  dilakukan  pengujian  terhadap sistem tersebut. Adapun metode pengujian sistem yang dilakukan adalah metode statis (static technique) dimana pengujian dibagi dalam beberapa tahapan, sebagai berikut : 1. Menetapkan Parameter Pengujian
Adapun paramaeter pengujian yang digunakan dalam pengujian sistem ini adalah sebagai berikut :
a. Kestabilan Sistem Parameter ini digunakan untuk menguji apakah sistem masih mengalami  error  pada saat dieksekusi atau pada saat melakukan proses pendeteksian garis tepi.
b. Ketepatan Hasil Parameter ini digunakan untuk menguji apakah sistem telah dapat  bekerja seperti apa yang diharapkan dalam perancangan.
2. Menyiapkan Perangkat Pengujian Dalam tahap ini, telah disiapkan sebuah citra digital yang mempunyai  dimensi  2048 x 1536 dengan format JPG, citra digital yang mempunyai dimensi 640 x 480 dengan format JPG, dan citra digital dimensi 640 x 480 dengan  format  BMP  .  Adapun  tampilan  dari  salah  satu  citra  digital  yang  dijadikan  perangkat  pengujian  ini seperti terlihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Citra Digital Pengujian Dengan Format BMP
3. Melakukan Pengujian Segmentasi
Dalam tahap ini, dilakukan pengujian terhadap kemampuan sistem dalam melakukan segmentasi citra digital dalam mode Edge Linking terhadap citra digital yang disiapkan. Pada tahap ini, akan diuji parameter kestabilan sistem,  serta  ketepatan  hasil  yang  diharapkan.   Adapun  hasil  pengujian  yang  diperoleh  seperti terlihat  pada Gambar 4.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 1, November 2020, Page 9-16 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak)

## 4. KESIMPULAN
Setelah melakukan penelitian, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa algoritma otsu thresholding dapat mendeteksi suatu citra digital walaupun memiliki tingkat noise yang tinggi, sedangkan operator region growing tidak mampu mengolah citra digital yang memiliki tingkat noise yang tinggi. Bahkan, noise yang ada pada citra didefinisikan sebagai  tepi.  Tepi  yang  dihasilkan  oleh  algoritma  otsu  thresholding  berupa  tepi  tunggal,  sehingga kualitas  tepi yang dihasilkan lebih akurat dibandingkan kualitas tepi yang dihasilkan operator region growing yang berupa tepi ganda dan tepi tunggal.

## REFERENCES
[1] Hermawati, Fajar Astuti. 2013. "Pengolahan Citra Digital Konsep dan Teori". Penerbit Andi, Yogyakarta.
[2] Syafii,  Slamet  Imam,  dkk,  2015,  "Segmentasi  Obyek  Pada  Citra  Digital  Menggunakan  Metode  Otsu  Thresholding", Jurnal Informatika, Vol. 13, No.1, ISSN : 1411-0105.
[3] Kadir, Abdul dan Adhi Susanto. 2013. "Teori dan Aplikasi pengolahan citra". Penerbit Andi, Yogyakarta.
[4] http://informatika.web.id/segmentasi-deteksi-warna.html,diakses tanggal 7 Mei 2018
[5] http://informatika.web.id/pengertian-citra-digital. html,diakses tanggal 7 Mei 2018
[6] http://informatika.web.id/pengertian-citra-digital.html, diakses tanggal 7 Mei 2018
[7] Wijaya, Marvin ch.2007. "Pengolahan Citra Digital Matlab", Penerbit Andi, Yogyakarta.
[8] http://id.wikipedia.org/wiki/Pengolahan_citra, diakses tanggal 7 Mei 2018. [9] http// id.
Pegolahan citra.org/wiki/citra,diakses tanggal 7 Mei 2018.
[9] Syafii, Imam, Slamet, dkk, "Segmentasi Obyek Pada Citra Digital Menggunakan Metode Otsu Thresholding", Jurnal Informatika Vol.13. No.1. Mei 2015, ISSN 1411-0105.
[10] Mulka,  "Implementasi  Algoritma  Region  Growing  Untuk  Segmentasi  Retakan  Bidang  Batuan",  Jurnal  TECHSI Penelitian Teknik Informatika.
[11] A.S. Rosa dan Shalahuddin. M, 2013, "Rekayasa Perangkat LunakTerstruktur", Andi, Yogyakarta.
[12] Aditya, Arif Primananda, 2013, "Dasar-Dasar Pemrograman Databaseekstop Dengan Visual Basic.Net2008", PT. Elex Media Komputindo,Jakarta.