## DETEKSI TEMU RUAS DAUN SIRIH MENGGUNAKAN ALGORITMA THINNING
Tia Tanjung 1 , Kadinar Novel 2
1 Program Studi Sistem Informasi Universitas BSI Bandung Jl. Sekolah Internasional No. 1-6 Antapani, Bandung, Jawa Barat tia.tia@bsi.ac.id 2 Program Studi Sistem Informasi STMIK Bani Saleh Bekasi Jl. Mayor M. Hasibuan No.68, Margahayu, Bekasi Timur Kota Bekasi, Jawa Barat kadinarnvl@gmail.com
Abstract—  Society  is  still  a  lot  need  the  best solution  to  select  an  appropriate  treatment  to address  a  variety  of  perceived  grievances,  from medical treatment to the treatment of non-medical or often called traditional medicine, betel leaves as one  of  the  plants  that  are  useful  to  be  a  cure  for certain diseases and betel leaves public trust to be used  as  a  treatment  appointment  is  betel  leaf segments.  To  pemroresan  betel  leaves  on  a  large scale is needed to determine the ease of retrieval of betel leaf segments. The purpose of the research is to  utilize  image  processing  algorithms  thinning. The  method  used  consists  of  betel  leaf  image acquisition,  image  changes  to  a  grayscale,  edge detection  comprising  prewit,  robert,  Sobel  and thinning. Furthermore, the analysis of the results of research  showing  the  most  thinning  algorithm  is good to get that appointment betel segment.
Intisari—  Masyarakat  hingga  kini  masih  banyak memerlukan  solusi  terbaik  untuk  memilih  sebuah pengobatan yang tepat untuk mengatasi berbagai keluhan  yang  dirasakan,  dari  pengobatan  medis hingga pengobatan non medis atau sering disebut pengobatan  tradisional,  daun  sirih  sebagai  salah satu  tanaman  yang  berguna  menjadi  obat  untuk penyakit  tertentu  dan  daun  sirih  dipercaya masyarakat untuk digunakan sebagai pengobatan adalah  daun  sirih  yang  temu  ruas.  Untuk pemroresan  daun  sirih  dalam  skala  besar dibutuhkan  kemudahan  untuk  menentukan  daun sirih  yang  temu  ruas.  Tujuan  dari  penelitian adalah  memanfaatkan  proses  pengolahan  citra dengan  algoritma  thinning.  Metode  yang digunakan  terdiri  dari  pengambilan  citra  daun sirih,  perubahan  citra  ke  grayscale,  deteksi  tepi yang terdiri dari prewit, robert, sobel dan thinning. Selanjutnya  dilakukan  analisa  hasil  penelitian yang menunjukkan algoritma thinning paling baik untuk mendapatkan sirih yang temu ruas.
Kata Kunci : Deteksi tepi, Sirih, Thinning.

## PENDAHULUAN
Dimasa  modern  sekarang  mulai  banyak daun sirih yang diproduksi secara besar-besaran dari mulai industri rumahan sampai skala pabrik. Namun  untuk  industri  tersebut  kebanyakan hanya melihat dari segar atau tidaknya daun sirih tanpa  melihat  dari  bentuk  daun  sirih  tersebut, yang  menjadi  poin  untuk  menunjukkan  daun sirih  tersebut  bagus  atau  tidak.  Dengan  maksud agar  proses  industri  menghasilkan  daun  sirih yang  baik.  Pada  kenyataannya,  daun  sirih  sangat sering  digunakan  sebagai  salah  satu  obat tradisional  yang  dapat  dikategorikan  obat tradisional  yang  memiliki  khasiat  terbaik  untuk pengobatan.  Dalam  hal  ini  banyak  cara  yang digunakan untuk mengetahui daun sirih tersebut baik  atau  tidak.  Penelitian  kali  ini  akan membahas metode terbaik yang dapat digunakan untuk mendeteksi daun sirih tersebut temu ruas atau  tidak.  Sehingga  akan  diterangkan  bahwa daun sirih yang temu ruas adalah daun sirih yang dapat  digunakan  untuk  pengobatan,  diantaranya untuk  mengobati  keputihan  pada  wanita,  gatal- gatal  yang  disebabkan  oleh  serangga,  sakit  gigi, asma, radang tenggorokan, batuk pilek, bronchitis dan  mengobati  lukar  bakar  ringan  serta melancarkan  haid  pada  wanita,  dalam  penelitian ini  akan  diketahui  beberapa  hasil  dari  beberapa sampel, yang akan menunjukan bahwa daun sirih tersebut  temu  ruas  atau  tidak,  oleh  karena  itu diperlukan  metode-metode  yang  mendukung diantaranya  menggunakan  algoritma  thinning sebagai deteksi tepi daun sirih. Sebelum dideteksi menggunakan  algoritma  thinning,  maka  akan  di deteksi  tepi  terlebih  dahulu  menggunakan metode  graysacle  pada  pengolahan  citra.  Namun dalam  hal  ini,  nantinya  metode  algoritma thinning lah yang terbaik untuk menentukan.

## BAHAN DAN METODE
Metode yang digunakan untuk menyelesaikan penelitian
ini adalah menggunakan  deteksi  tepi  algoritma  thinning. Dengan  cara  awal  mengumpulkan  sampel  daun sirih  sesuai  kebutuhan  yang  akan  dipakai, selanjutnya  mengambil  gambar  tersebut  dengan format .jpg agar mempermudah pengolahan citra, lalu gambar daun sirih tersebut di aplikasikan ke dalam  deteksi  tepi  menggunakan  metode thinning,  sehingga  akan  di  dapatkan  hasil  temu ruas  atau  tidak.  Dalam  penelitian  ini,  gambar diambil  dari  kamera  gambar  berukuran  13 megapixel,  dan  sampel  daun  sirih  didapat  dari halaman sirih di salah satu kediaman milik warga bandung  yang  memang  sengaja  menanam  daun sirih  tersebut  dan  akan  digunakan  untuk pengobatan.  Untuk  metode  thinning,  dilakukan secara  satu  persatu  gambar  daun  sirih  yang sudah  dipilih  dan  diyakini  akan  membantu mengobati salah satu penyakit si penderita. Hasil yang diperlukan adalah beberapa daun sirih temu ruas  yang  nantinya  akan  digunakan  untuk pengobatan.  Aplikasi  yang  digunakan  untuk menyelesaikan  tahap  ini  adalah  menggunakan Matlab.  Tidak  terlepas  dari  aplikasi,  juga menggunakan  penelitian  terdahulu  sebagai bahan acuan yang digunakan untuk menyelesaikan penulisan ini. Vijayarani dan Vinupriya dalam penelitiannya  Performance Analysis of Canny and Sobel  Edge  Detection  Algorithms  in  Image Mining menyatakan  bahwa  Sejak  deteksi  tepi  adalah sebagai langkah awal pengenalan obyek, penting untuk  mengetahui  perbedaan  antara  teknik deteksi  tepi.  Mewakili  gambar  dengan  ujungnya memiliki  keuntungan  mengurangi  jumlah  data yang diperlukan untuk disimpan sementara tetap mempertahankan  sebagian  besar  informasi gambar. Transmisi piksel tepi dalam gambar atau multimedia akan menghasilkan banyak kompresi dan terdapat algoritma yang sangat handal untuk merekonstruksi  seluruh  gambar  berdasarkan peta  tepi.  Dalam  makalah  penelitian  ini  kinerja relatif dari berbagai teknik deteksi tepi dilakukan dengan  serangkaian  gambar.  Ini  telah  diamati bahwa algoritma deteksi tepi Canny menghasilkan akurasi yang lebih tinggi di deteksi tepi  dan  waktu  eksekusi  dibandingkan  dengan Sobel algoritma deteksi tepi.
Dalam  penelitiannya  A  Sobel  Edge Detection  Algorithm  Based  System  for  Analyzing and  Classifying Image  Based Spam  Woods,  Longe dan Roberts mencoba untuk menunjukkan bahwa menggunakan  ujung  fitur  image  tingkat  rendah, serta  besarnya tepi per gambar, adalah mungkin untuk  menganalisis  dan  mengklasifikasikan gambar  sebagai  spam  atau  ham.  Sistem  ini
terutama  ditujukan  pada  teks  tertanam  dalam gambar  dalam  upaya  untuk  menghindari  OCR filter.  Jenis-jenis  gambar  biasanya  dihasilkan komputer gambar grafis. Kami telah menunjukkan  bahwa  sistem  kami  dapat menganalisis  gambar  serta  gambar  foto  dan dapat  membedakan  mereka.  WISpaF  akan membantu  dalam  pengurangan  berbasis  gambar spam  yang  email  khususnya  yang  dirancang untuk  menghindari  OCR  atau  jari  filter pencetakan. Sangat menarik untuk dicatat bahwa lebih banyak suara dan kebingungan diperkenalkan  ke  gambar,  semakin  tinggi kemungkinan  gambar  yang  diklasifikasikan sebagai spam.
Menurut  Ramadevi  dalam  penelitiannya SEGMENTATION  AND  OBJECT  RECOGNITION USING  EDGE  DETECTION  TECHNIQUES  pada segmentasi  Gambar  menggunakan  operator  tepi. Interaksi antara segmentasi citra dan pengenalan obyek  dalam  rangka  Sobel,  Prewitt,  Roberts, Canny,  LoG,  Ekspektasi-Maksimalisasi  (EM) algoritma,  OSTU  Algoritma  dan  Algoritma Genetika  dipelajari.  MATLAB  7.9.  digunakan untuk  gambar  eksperimen.  algoritma  harapan- Maksimalisasi  dan  algoritma  Otsu  menunjukkan efek segmentasi stabil.
Muthukrishnan dan Radha dalam penelitannya  EDGE  DETECTION  TECHNIQUES FOR  IMAGE  SEGMENTATION  pengolahan  citra adalah bidang cepat bergerak. pertumbuhan telah didorong  oleh  kemajuan  teknologi  dalam pencitraan  digital,  prosesor  komputer  dan perangkat  penyimpanan  massal.  Dalam  makalah ini  dilakukan  usaha  untuk  meninjau  teknik deteksi  tepi  yang  didasarkan  pada  tingkat intensitas  diskontinuitas.  Kinerja  relatif  dari berbagai  teknik  deteksi  tepi  dilakukan  dengan gambar dengan menggunakan software MATLAB. Hal ini diamati dari hasil Marr-Hildreth, LoG dan detektor  tepi  Canny  menghasilkan  peta  tepi hampir  sama.  Hasil  Canny  unggul  satu  ketika dibandingkan dengan semua untuk gambar yang dipilih  karena  tepi  deteksi  yang  berbeda  bekerja lebih  baik  di  bawah  kondisi  yang  berbeda. Meskipun,  banyak  teknik  deteksi  tepi  yang tersedia di literatur, karena itu adalah tugas yang menantang  untuk  masyarakat  penelitian  untuk mendeteksi  gambar  yang  tepat  tanpa  suara  dari gambar asli.
Ayaz  Akram  dan  Asad  Ismail  dalam Comparison  of  Edge  Detectors  menyimpulkan deteksi  tepi  adalah  alat  utama  untuk  segmentasi citra  yang  digunakan  untuk  deteksi  objek  dan banyak  aplikasi  lainnya.  Oleh  karena  itu,  perlu untuk menggunakan detektor tepi yang kuat yang memberikan  hasil  terbaik  di  segala  kondisi. Dalam  makalah  ini  kami  telah  mencoba  untuk menjelaskan perbedaan antara beberapa
algoritma deteksi tepi terkenal dan mengevaluasi mereka  atas  dasar  hasil  mereka  ke  gambar  yang berbeda.  berdasarkan  gradien  tepi  detektor seperti  Prewitt  dan  Sobel  relatif  sederhana  dan mudah  diimplementasikan,  tetapi  sangat  sensitif terhadap suara. LoG tes daerah yang lebih luas di sekitar  pixel  dan  menemukan  tepi  benar,  tapi malfungsi di sudut-sudut dan kurva. Ini juga tidak menemukan  orientasi  tepi  karena  menggunakan filter  Laplacian.  algoritma  Cannys  adalah  solusi optimal  untuk  masalah  deteksi  tepi  yang memberikan  deteksi  yang  lebih  baik  khususnya di  hadapan  kebisingan,  tetapi  memakan  waktu dan  memerlukan  banyak  pengaturan  parameter. SUSAN  edge  detector  tidak  menggunakan derivatif  gambar  yang  menjelaskan  mengapa kinerja  di  hadapan  kebisingan  baik.  Efek mengintegrasikan prinsip, bersama-sama dengan respon  non-linear  nya,  memberikan  suara penolakan  yang  kuat.  Hal  ini  dapat  dipahami hanya  jika  input  sig  nal  dengan  identik didistribusikan secara independen noise Gaussian  dianggap.  Selama  kebisingan  cukup kecil  untuk  fungsi  USAN  mengandung  setiap "mirip"  nilai,  kebisingan  diabaikan.  Integrasi nilai-nilai  individu  dalam  perhitungan  daerah lebih lanjut mengurangi efek noise. Kekuatan lain dari  tepi  detektor  SUSAN  adalah  bahwa penggunaan mengendalikan parameter jauh lebih sederhana  dan  kurang  sewenang-wenang  (dan karena  itu  lebih  mudah  untuk  mengotomatisasi) dibandingkan  dengan  kebanyakan  algoritma deteksi  tepi  lainnya.  Analisis  numerik  algoritma ini dilakukan untuk gambar sintetis (dengan tepi yang  diketahui)  di  berbagai  tingkat  kebisingan menggunakan  Pratts  sosok  jasa.  Untuk  hasil gambar alam dianalisis secara visual.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  yang  didapat  dalam  hal  ini  adalah menunjukkan  bahwa  daun  sirih  temu  ruas menggunakan  algoritma  thinning  paling  baik untuk  menrntukan  deteksi  tepi  temu  ruas  pada daun  sirih.  Dalam  hal  ini  ada  15  daun  sirih  yang digunakan  sebagai  sampel  pengobatan  dan  akan dietahui  temu  ruasnya  atau  tidak.  Berikut  hasil temu  ruas  daun  sirih  dan  tidak  temu  ruas  yang sudah  diolah  citra  menggunakan  algoritma thinning.  Sehingga  akan  didapati,  bahwa algoritma  thinning  merupakan  algoritma  yang baik untu deteksi daun sirih temu ruas atau tidak, Sebenarnya  banyak  algoritma  yang  dapat membantu  untuk  mengetahui  daun  sirih  yang akan  dicari  temu  ruas  atau  tidak,  namun  untuk penelitian  kali  ini,  algoritma  thinninglah  yang paling  baik  untuk  melihat  perbedaan  daun  sirih temu ruas atau tidak.
Berikut  disampaikan  source  code  yang menunjukan  bahwa  daun  sirih  ini  dapat  di deteksi menggunakan algoritma thinning
mg_Original = imread('sirih1.jpg');
%  Convert  gray  images  to  binary  images using Otsu's method Otsu_Threshold = graythresh(Img_Original); BW_Original = not(im2bw(Img_Original,Otsu_Threshold));    % must set object region as 1, background region as 0
changing = 1; [rows, columns] = size(BW_Original);
BW_Thinned = BW_Original; BW_Del = ones(rows, columns);
while changing % BW_Del = ones(rows, columns); changing = 0;
% Setp 1
for i=2:rows-1
for j = 2:columns-1 P = [BW_Thinned(i,j) BW_Thinned(i- 1,j)  BW_Thinned(i-1,j+1)  BW_Thinned(i,j+1) BW_Thinned(i+1,j+1) BW_Thinned(i+1,j) BW_Thinned(i+1,j-1) BW_Thinned(i,j-1) BW_Thinned(i-1,j-1)  BW_Thinned(i-1,j)];  %  P1, P2, P3, ... , P8, P9, P2 if  (BW_Thinned(i,j)  ==  1 sum(P(2:end-1))=6    sum(P(2:end-1))  =2 P(2)*P(4)*P(6)==0    P(4)*P(6)*P(8)==0)
% conditions
%  No.  of  0,1  patterns  (transitions from 0 to 1) in the ordered sequence
A = 0; for k = 2:size(P,2)-1
if P(k) == 0  P(k+1)==1
A = A+1; end end if (A==1)
BW_Del(i,j)=0; changing = 1;
end end if (A==1)
BW_Del(i,j)=0; changing = 1;
end end end end BW_Thinned = BW_Thinned.*BW_Del;
end%while
figure subplot(1,2,1) imshow(BW_Original)
subplot(1,2,2) imshow(BW_Thinned) No.  Citra Asli Thinning Hasil 1 Tidak temu ruas 2 Tidak temu ruas 3 Tidak temu ruas 4 Tidak temu ruas 5 Temu ruas 6 Tidak temu ruas 7 Tidak temu ruas 8 Temu ruas 9 Tidak temu ruas 10 Tidak temu ruas 11 Tidak temu ruas 12 Tidak temu ruas 13 Tidak temu ruas 14 Temu ruas
15
Temu ruas

## KESIMPULAN
Dari hasil yang sudah dilakukan dan sesuai metode  yang  digunakan,  maka  disimpulkan bahwa  algoritma  thinning,  merupakan  algoritma terbaik  untuk  mendeteksi  temu  ruas  atau  tidak temu ruas pada daun sirih. Dari hasil diatas ada 4 daun  sirih  yang  dapat  digunakan  untuk pengobatan,  sehingga  dalam  pengembangan kedepan  akan  dilakukan  pengelompokkan terlebih  dahulu  terhadap  ras  daun  sirih  yang temu  ruas  atau  tidak,  oleh  karena  itu  penelitian ini  memberikan  hasil  sebagai  referensi  terhadap penelitian selanjutnya.

## REFERENSI
Akram,  Ayaz    Ismail,  Asad,  December  2013, "Comparison  of  Edge  Detectors".  Vol.  1,
Issue 1, pp: (16- 24), http://www.researchpublish.com/do wnload.php?file=1384438628- 1.pdfact=bookusg=AFQjCNGjOLLYW8Q AwAWg1YRxJcFIXzZ9qwsig2=zzi9cc5Ctk
S4-6RiwJ5y8Qcad=rja,  22  November 2016. https://www.researchgate.net/profile/Mohamed _Roushdy3/publication/229014057_Comp arative_study_of_edge_detection_algorithm s_applying_on_the_grayscale_noisy_image_ using_morphological_filter/links/00b7d51 d3f45c864d2000000.pdf,   22  November 2016. International  Journal  of  Innovative  Research  in Computer and Communication Engineering  (An  ISO  3297:  2007  Certified Organization) Vol. 1, Issue 8, October 2013. Performance  Analysis  of  Canny  and  Sobel Edge  Detection  Algorithms  in  Image
Mining. Dr.S.Vijayarani1, Mrs.M.Vinupriya2
Assistant Professor, Department of
Computer  Science,  School  of  Computer Science  and  Engg,  Bharathiar  University, Coimbatore,  India1  Research  Scholar, Department of Computer Science, School of Computer  Science  and  Engg,  Bharathiar University, Coimbatore, India.
International  Journal  of  Computer  Science
Information Technology (IJCSIT), Vol 2, No
6,  December  2010.  SEGMENTATION  AND OBJECT  RECOGNITION  USING  EDGE DETECTION  TECHNIQUES.  Y.Ramadevi, T.Sridevi, B.Poornima, B.Kalyani. Department  of  CSE  ,  Chaitanya  Bharathi Institute of Technology Gandipet, Hyderabad. yrd@cbit.ac.in International  Journal  of  Computer  Science Information Technology (IJCSIT) Vol 3, No 6, Dec 2011. EDGE DETECTION TECHNIQUES FOR IMAGE SEGMENTATION.  Muthukrishnan.R1  and M.Radha2 1Assistant Professor, Department  of  Statistics,  Bharathiar University, Coimbatore. muthukrishnan70@rediffmail.com Research  Scholar,  Department  of  Statistics, Bharathiar University, Coimbatore. radhamyilsamy@gmail.com.  International Journal  of  Computer  Science  and Information Technology Research (IJCSITR),  Vol.  1,  Issue  1,  pp:  (16-24), Month: October-December 2013, Available at:  www.researchpublish.com  Comparison of Edge Detectors Ayaz Akram, Asad Ismail Department  of  Electrical  Engineering University of Engineering and Technology, Lahore, Pakistan Roushdy, Mohamed, December 2006, "Comparative  Study  of  Edge  Detection
Algorithms Applying on the Grayscale Noisy Image Using Morphological Filter". Volume 6,  Issue  4,   Vincent,  O.R    Folorunso,  O, 2009,  "A  Descriptive  Algorithm  for  Sobel Image Edge Detection", proceedings.informingscience.o rg/InSITE2009/InSITE09p097- 107Vincent613.pdf, 22 November 2016.
Senthilkumaran, N    Rajesh,  R,  November  2009,
"Edge  Detection  Techniques  for  Image Segmentation – A Survey of Soft Computing Approaches". Vol. 1, No. 2, http://searchdl.org/public/journals/20 09/IJRTET/1/2/1474.pdf,  22  November 2016. Vijayarani1,  S.Dr    Vinupriya,  M.Mrs,  October 2013,  "Performance  Analysis  of  Canny  and Sobel  Edge  Detection  Algorithms  in  Image Mining". Vol. 1, Issue 8, http://www.ijircce.com/upload/2013/o ctober/13Performance.pdf,  22  November 2016. VOL. 3, NO. 4, April 2012 ISSN 2079-8407,
Journal  of  Emerging  Trends  in  Computing
and  Information  Sciences.  ©2009-2012
CIS Journal. All rights reserved. http://www.cisjournal.org  A  Sobel  Edge Detection  Algorithm  Based  System  for Analyzing  and  Classifying  Image  Based Spam.  N.  C.  Woods,  O.B.  Longe,  A.B.C. Roberts  Department  of Computer  Science, University  of  Ibadan  Ibadan,  Nigeria Chyn_woods@yahoo.com Zhou, Ping  Ye, Wenjun  Xia, Yaojie  Wang, Qi,
2011,  "An  Improved  Canny  Algorithm  for Edge  Detection".  Journal  of  Computational Information Systems 7:5, http://www.jofcis.com/publishedpape rs/2011_7_5_1516_1523.pdf, 22 November 2016.

## BIODATA PENULIS PERTAMA
Tia  Tanjung.  Pati,  11  Juni 1991. D3 Manajemen Informatika  Akademi  Bina Sarana Informatika “BSI Yogyakarta”, S1 Sistem Informasi  “Universitas  BSI Bandung”,  dan  sedang  dalam masa  studi  Magister  Ilmu Komputer STMIK Nusa
Mandiri  Jakarta.    Saat  ini bekerja  sebagai  Dosen  di  Universitas  BSI Bandung. Bidang keilmuan yang sedang ditekuni adalah  software  engineering.  Buku  yang  pernah dipublish  dan  digunakan  sebagai  bahan  bacaan oleh  satu  kegiatan  adalah  “Himasi  Inspirasiku”. Kegiatan dalam hal mengajar adalah satu amanah yang  tak  pernah  lelah  untuk  dijadikan  semangat di langkah kedepan.

## Kadinar Novel. Bandung, 30
November  1986.  S1  STMIK Bani Saleh Bekasi dan sedang dalam  masa  studi  Magister Ilmu  Komputer  STMIK  Nusa Mandiri  Jakarta.  Saat  ini Dosen  di  BSI  Bekasi.  Bidang keilmuan  yang  saat  ini ditekuni  adalah  software engineering  dan  data  mining.  Dalam  sebuah kegiatan  apapun  harus  selalu  dengan  motivasi diri  yang  membangun  agar  sesuai  dan  seimbang dengan realita yang terjadi di era masa kini.