JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 4, Oktober 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal 248-253 | DOI: 10.30865/mib.v3i4.1232

## Segmentasi Citra Medis untuk Deteksi Objek FAM pada Payudara Menggunakan Metode Sobel
Riska Nanda * , Sri Wulan Dari, Ahmad Ihsan
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Samudra, Langsa, Indonesia Email: 1* riskananda5@gmail.com, wulandaryal23@gmail.com, ahmadihsan@unsam.ac.id

## Abstrak
Fibroa Adenoma Mammae (FAM) atau disebut tumor jinak merupakan tumor yang paling umum ditemukan pada payudara, seringkali penyakit ini dianggap sebagai kanker payudara oleh sebagian kaum awam namun penyakit ini berbeda dengan kanker karena Fibroadenoma (FAM) dapat tumbuh  di seluruh bagian payudara, Dalam mengidentifikasi FAM, biasanya dokter atau radiologis harus menganalisa dengan cermat image hasil  Resonansi Magnetik yang disimpan dalam format Digital Imaging Communication In Medicine (DICOM) proses ini tentunya cukup memakan waktu. Dengan demikian penulis merasa perlu untuk membuat sebuah aplikasi pengolahan citra digital untuk membantu pihak dokter atau radiologi mengidentifikasi FAM pada payudara dengan memanfaatkan proses segmentasi pada citra medis hasil USG menggunakan metode Sobel. Metode ini melakukan  proses  segmentasi  citra  asli  dengan  mendeteksi  garis  tepi  pada  gambar  kemudian  hasil  segmentasi  di  konversi kedalam citra biner agar sistem dapat menentukan area FAM. Segmentasi citra medis dengan metode Sobel baik dilakukan untuk  menentukan  tepi  pada  objek  FAM  karena  batas  tepi  dapat  terlihat  jelas  namun  untuk  sebagian  citra  gambar  dengan resolusi kurang seperti yang telah dilakukan uji coba sebelumnya deteksi tepi ini akan sulit menentukan tepi pada objek yang halus dan hanya membentuk garis tepi yang kasar.
Kata Kunci: Fibroa Adenoma Mammae, Segmentasi, Deteksi objek, Citra digital, Sobel

## Abstract
Fibroa Adenoma Mammae (FAM) or called a benign tumor is the most common tumor found in the breast, often this disease is considered as breast cancer by some laymen, but this disease is different from cancer because Fibroadenoma (FAM) can grow in all parts of the breast, In identifying FAM, doctors or radiologists usually have to analyze carefully the images of Magnetic Resonance stored in the format of Digital Imaging Communication In Medicine (DICOM). This process is certainly quite  time  consuming.  Thus  the  author  feels  the  need  to  create  a  digital  image  processing  application  to  help  doctors  or radiologists identify FAM in the breast by utilizing the segmentation process in medical images of USG results using the Sobel method.  This  method  performs  the  original  image  segmentation  process  by  detecting  the  edges  of  the  image  then  the segmentation results are converted into binary images so the system can determine the FAM area. Medical image segmentation using the Sobel method is good for determining the edges of FAM objects because the edges can be clearly seen but for some image images with less resolution as previously tested, edge detection will be difficult to determine the edges of smooth objects and only form lines rough edges.
Keywords : Fibroa Adenoma Mammae, Segmentation, Object Detection, digital Image, Sobel

## 1. PENDAHULUAN
Fibroadenoma (FAM) atau disebut tumor jinak merupakan tumor yang paling umum ditemukan pada payudara. Berdasarkan  penelitian  di  Yaman  mulai  Januari  2006  -  Desember  2009  ditemukan  sebanyak  635  kasus      yang didiagnosis sebagai penyakit tumor payudara. Terdapat kelainan sebanyak 493(77.6%) yang merupakan penyakit tumor  jinak payudara  pada  usia kurang dari 30 tahun, dan 142 (22.4%) penyakit tumor payudara ganas pada rentang usia 40-49 tahun. Dari  seluruh kejadian tumor jinak payudara, yang paling sering  terjadi adalah  FAM 40,5% dengan  rentang  usia  20-29  tahun. Fam adalah lesi  yang paling banyak dan umum terjadi dengan 318 kasus (44%) yang terjadi pada usia rata-rata 16-32 tahun [1].
Seringkali penyakit ini dianggap sebagai kanker payudara oleh sebagian kaum awam namun penyakit ini berbeda dengan kanker karena fibroadenoma (FAM) dapat tumbuh  di seluruh bagian payudara, namun umumnya pada kuadran atas lateral. Fibroadenoma teraba sebagai benjolan bulat dengan konsistensi padat. Tumor  ini tidak melekat  pada  jaringan    sekitarnya  dan  amat  mudah    digerakkan.  Fibroadenoma  paling  sering  terdeteksi  secara kebetulan selama pemeriksaan medis atau selama pemeriksaan sendiri. Dalam mengidentifikasi tumor payudara, pihak  dokter  atau  radiologis menganalisa  image  hasil  Resonansi  Magnetik  yang  disimpan  dalam  format .dcom Digital Imaging Communication In Medicine (DICOM).
Keahlian sangatlah penting serta mempengaruhi tim medis agar diagnosa yang diberikan tepat dan akurat, sehingga penanganannya pun dapat  dilakukan dengan tepat. Oleh karena demikian, penulis merasa perlu  untuk membuat sebuah aplikasi pengolahan citra digital dengan memanfaatkan proses segmentasi dan deteksi tepi objek untuk  membantu  dokter  atau  radiologis  dalam  mengidentifikasi  tumor    jinak  atau  sering  disebut  FAM payudara.Penggunaan  pengolahan  citra  digital  telah  banyak  diimanfaatkan  dalam  dunia  pendidikan  maupun kesehatan      salah  satunya  digunakan  dalam  proses  segmentasi  citra,  pengolahan  citra  digital  (Digital  Image Processing) adalah sebuah disiplin ilmu yang mempelajari tentang teknik-teknik mengolah citra [2]. Segmentasi citra  ditujukan  untuk  mendapatkan  objek-objek  yang  terkandung  didalam  citra  dan  memisahkannya  dari  latar belakangnya,  sedangkan  deteksi  tepi  dilakukan  untuk  memperoleh  tepi-tepi  objek  Dalam  hal  ini  citra  medis diidentifikasi menggunakan deteksi tepi orde pertama yaitu metode sobel [3].
Sebelumnya, penelitian untuk mengidentifikasi telah berhasil dilakukan oleh Fitri Suryaningsih [4], dengan memanfaatkan  deteksi  tepi    menggunakan  metode    canny  dan  membandingkan  nya  dengan  metode  lainnya. penelitian  yang  sama  juga  dilakukan  oleh  Fakhrurrozi  dkk,  yang  memanfaatkan  segmentasi  citra  untuk mengidentifikasi objek tumor menggunakan metode active contour yang mampu melakukan segmentasi citra pada objek multi region dan objek yang saling berdekatan namun sensitif terhadap derau, sedangkan penelitian untuk mengidentifikasi tumor jinak pada payudara menggunakan citra medis hasil USG masih jarang ditemukan Oleh karena itu, penulis mencoba meneliti pemrosesan citra medis hasil USG dengan menggunakan metode sobel  untuk membantu dokter atau radiologis dalam mengidentifikasi tumor  payudara [5].
Aplikasi segmentasi citra medis menggunakan metode sobel ini dibangun menggunakan Aplikasi Matlab, yang diharapkan nantinya aplikasi ini dapat mempermudah kinerja tim medis  terkhusus pada bagian radiologi.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Fibroa Adenoma Mammae (FAM)
Fibroadenoma  merupakan tumor  jinak yang dapat  tumbuh  di seluruh bagian payudara, namun tersering  pada kuadran  atas  lateral.  Fibroadenoma  teraba  sebagai  benjolan  bulat  dengan  konsistensi  padat.  Tumor    ini  tidak melekat  pada jaringan  sekitarnya dan amat mudah  digerakkan.  Fibroadenoma  paling sering terdeteksi  secara kebetulan selama pemeriksaan medis atau selama pemeriksaan sendiri. Fibroadenoma raksasa biasanya ditemui pada perempuan hamil atau menyusui. Fibroadenoma dapat tumbuh multipel.
Fibroadenoma  memiliki  gejala  berupa  benjolan  dengan  permukaan  yang  licin  dan  merah.  Biasanya fibroadenoma tidak nyeri, tetapi kadang dirasakan nyeri bila ditekan. Secara morfologi, fibroadenoma ditemukan sebagai  nodul  diskret,  biasanya  soliter,  dapat  digerakkan    secara  bebas,  dan    berukuran  1-10cm.  Durasi  gejala bervariasi  dari  satu  bulan  sampai  enam    tahun,  mungkin  karena    pertumbuhan  tumor  yang  lambat  dan  tidak menimbulkan  rasa sakit. Fibroadenoma pada  sebagian  besar penderita tidak menunjukkan gejala dan terdeteksi setelah  dilakukan  pemeriksaan fisik. Pertumbuhan  fibroadenoma  relatif  lambat dan  hanya menunjukkan sedikit perubahan ukuran dan tekstur dalam beberapa bulan [6].

## 2.2. Citra Digital
Citra Digital merupakan representasi dari fungsi intensitas cahaya dalam bidang dua dimensi. Berdasarkan jenis warnanya,  citra  dapat  dikelompokkan  menjadi  tiga  jenis  yaitu  citra  RGB,  citra  grayscale,  dan  citra  biner  [7]. Pengolahan citra digital (Digital Image Processing) adalah sebuah disiplin ilmu yang mempelajari tentang teknik- teknik  mengolah  citra.  Citra  yang  dimaksud  disini  adalah  gambar  diam  (foto) maupun  gambar  bergerak  (yang berasal  dari  webcam).  Sedangkan  digital  disini  mempunyai  maksud  bahwa  pengolahan  citra/gambar  dilakukan secara digital menggunakan computer.
Sebuah citra digital dapat diwakili oleh sebuah matriks dua dimensi f(x,y) yang terdiri dari M kolom dan N baris, dimana perpotongan antara kolom dan baris disebut piksel (pixel = picture element) atau elemen terkecil dari sebuah citra.
𝑓(𝑥, 𝑦) ≈ [ 𝑓(0,0)   𝑓(0,1)   ⋯     𝑓(0, 𝑀 − 1) 𝑓(1,0)   𝑓(1,1)   ⋯     𝑓(1, 𝑀 − 1) ⋮               ⋮                     ⋮                 ⋮ 𝑓(𝑁 − 1,0)   𝑓(𝑁 − 1,1)   ⋯   𝑓(𝑁 − 1, 𝑀 − 1) ]
Suatu citra 𝑓(𝑥, 𝑦) dalam fungsi matematika dituliskan sebagai berikut:
0 ≤ 𝑥 ≤ 𝑀 − 1 0 ≤ 𝑦 ≤ 𝑁 − 1 0 ≤ 𝑓(𝑥, 𝑦) ≤ 𝐺 − 1
Dimana: M = jumlah piksel baris ( row ) pada array citra N  = jumlah piksel kolom ( column ) pada array citra G  = nilai skala keabuan ( graylevel )
Besarnya nilai M, N dan G pada umumnya merupakan perpangkatan dari dua.
𝑀 = 2ᵐ ∶ N = 2ⁿ ;  G  =  2ᵏ
(1)
Dimana nilai  m, n dan k adalah bilangan bulat positif. Interval  (0,G) disebut  skala keabuan (grayscale). Besar G tergantung pada proses digitalisasinya. Biasanya keabuan 0 (nol) menyatakan intensitas hitam dan 1 (satu) menyatakan intensitas putih. Untuk citra  8 bit, nilai G sama dengan 2 ₈ = 256 warna (derajat keabuan).
Gambar 1. Representasi citra digital dalam dua dimensi [2].

## 2.3. Deteksi Tepi
Deteksi tepi berfungsi untuk memperoleh tepi objek. Deteksi tepi memanfaatkan perubahan nilai intensitas yang drastis pada batas dua  area. Definisi tepi di sini adalah “himpunan piksel yang terhubung yang terletak pada batas dua  area”.  Perlu  diketahui,  tepi  sesungguhnya  mengandung  informasi  yang  sangat  penting.  Informasi  yang diperoleh dapat berupa bentuk maupun ukuran objek. Umumnya, deteksi tepi menggunakan dua macam detektor, yaitu  detektor  baris  (Hy)  dan  detektor  kolom  (Hx).  Beberapa  contoh  yang  tergolong    jenis  ini  adalah  operator Roberts, Prewitt, Sobel, dan Frei-Chen. Deteksi tepi dapat dibagi menjadi dua golongan. Golongan pertama disebut deteksi tepi orde pertama, yang bekerja dengan menggunakan turunan  atau diferensial orde pertama. Termasuk kelompok ini adalah operator Roberts, Prewitt, dan Sobel. Golongan kedua dinamakan deteksi tepi orde kedua, yang menggunakan turunan orde kedua. Contoh yang termasuk  kelompok ini adalah Laplacian of Gaussian (LoG) [3].

## 2.4 Metode Sobel
Operator sobel adalah salah satu operator yang menghidari adanya interpolasi. Operator ini lebih sensitive terhadap tepian diagonal dari pada tepian vertikal dan horizontal. Operator sobel menggunakan kernel berukuran 3x3 piksel.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan Matlab 7.8.0 (R2009a) sebagai software. Sedangkan input yang digunakan yaitu citra FAM hasil USG. Agar dapat memahami langkah kerja dari aplikasi yang akan dirancang maka dapat dilihat pada flowchart pada gambar 2:
Gambar 2. Diagram Alir Sistem
Penjelasan dari  diagram alir sebagai berikut: 1. Sample Citra FAM yang diambil berupa data citra hasil USG dengan format .dcom
2. Proses segmentasi dilakukan menggunakan metode sobel.
3. Citra hasil segmentasi kemudian di konversi kedalam bentuk citra biner agar mempermudah sistem mengenali area yang merupakan tumor FAM.
4. Area yang telah  dideteksi sebagai daerah tumor kemudian di crop.
Pada proses segmentasi data yang digunakan adalah citra medis digital yaitu hasil USG payudara abnormal, citra dari 2 orang pasien di segmentasi menggunakan metode sobel, kemudian hasil dari masing-masing operasi ditampilkan dengan menggunakan Matlab 7.8.0 (R2009a) sebagai perangkat lunak. Agar lebih memahami proses segmentasi citra tumor FAM maka proses segmentasi dilakukan sesuai dengan urutan nomor yang sesuai  pada interface yang  dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Tampilan Interface Program
Tombol  open  berfungsi  untuk  membuka  direktori  penyimpanan  dan  memasukkan  citra  asli  yang  akan disegmentasi  selain  itu  program  hanya  dapat  menampilkan  citra  dengan  format  yang  sesuai. Tampilan  gambar citra asli dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Interface hasil input citra asli
Selanjutnya dilakukan proses segmentasi citra menggunakan metode sobel dimana metode ini mendeteksi tepi dari citra asli seperti terlihat pada gambar 5.jika gambar berhasil di segmentasi citra diubah kedalam bentuk biner  proses  ini  dilakukan  untuk  memperjelas  area  FAM  sehingga  dapat  memudahkan  program  dalam    proses image cropping .
Gambar 5. Interface hasil deteksi tepi metode sobel
Tombol crop berfungsi untuk menampilkan area FAM hasil segmentasi yang telah di crop . Dilakukannya proses cropping bertujuan  agar  pengguna  dapat  lebih  mudah  mudah  dan  lebih  fokus  ke  area    yang  merupakan penyakit FAM tersebut. Hasil crop dapat dilihat pada gambar 7.
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 4, Oktober 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal 248-253 | DOI: 10.30865/mib.v3i4.1232

## 4. IMPLEMENTASI
Implementasi dilakukan dengan meng-input-kan file citra digital hasil USG kedalam program yang telah dibuat, selain  itu  pada  tahap  ini  juga  akan  dilakukan  pengujian  terhadap  proses  deteksi  tepi.  Pengujian  dilakukan berdasarkan  kualitas edge yang  dihasilkan.  Adapun sample citra  yang  akan  diuji  yang  tertera  pada  gambar  8 merupakan  dua  citra  jenis  .dkom  dengan size dan dimensions yang  berbeda.  Citra  ke-1  adalah  citra  dengan dimensions 493x438 dengan size 639 kb. sedangkan citra ke-2 memiliki dimensions 266x203 dan size 158 kb.

## Gambar 7. Input Citra mammae abnormal

## 4.1 Pengujian Segmentasi Citra
Proses deteksi tepi dengan menggunakan metode sobel dari kedua sample menghasilkan citra dengan penampakan garis batas berbeda tiap-tiap daerah atau obyek dimana citra ke-1 garis tepinya terlihat jelas dan tidak terdapat tepi yang terputus dibandingkan citra kedua dimana garisnya tidak terlihat jelas. Adapun hasil pengujian deteksi tepi terhadap beberapa citra hasil segmentasi dapat dilihat pada gambar 9.

## Gambar 8. Citra hasil segmentasi

## 4.2 Pengujian Konversi Ke Nilai Biner
Proses Konversi ke bentuk nilai biner dilakukan setelah proses deteksi tepi dengan menggunakan metode Sobel. Dari hasil pengujian terlihat hasil biner sesuai dengan hasil deteksi tepi, dan nilai biner dari tepi dan obyek citra ditandai dengan angka 1 untuk setiap tepi obyek dan angka 0 untuk obyek selain tepi. Hal ini sangat membantu, terutama dalam mengidentifikasi tepi citra abnormal yang dicurigai sebagai  FAM. Hasil pengujian konversi  ke nilai biner untuk kedua citra abnormal ditunjukkan pada gambar dibawah ini:
Gambar 10. Citra hasil binerisasi
Hasil biner pada kedua citra yang tertera pada gambar 10 dapat dianalisis bahwa pada citra ke-2 garis tepi sudah  tidak  terlihat  jelas.  Hal  ini  dapat  disebabkan  karena dimensions dan size yang  terlalu  rendah  sehingga kualitas citra menjadi menurun.

## 4.3 Hasil Crop
Hasil  crop  yang  terlihat  pada  gambar  11,  citra  Ke-1  menampilkan  area  yang  ditandai  sebagai  objek  FAM sedangkan pada citra ke-2 program tidak dapat mendeteksi area tersebut dikarenakan citra ke-2 beresolusi rendah sehingga program hanya menampilkan seluruh area kosong  pada interface crop.
Gambar 11 . Citra hasil crop

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan dari pembahasan dalam penelitian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa proses Segmentasi citra medis dengan metode sobel baik dilakukan untuk menentukan tepi pada objek FAM karena batas tepi dapat terlihat  jelas  namun  untuk  sebagian  citra  gambar dengan  resolusi  kurang  seperti  yang  telah  dilakukan  uji  coba sebelumnya deteksi tepi ini akan sulit menentukan tepi pada objek yang halus dan hanya membentuk garis tepi yang kasar sehingga objek tidak dapat terdeteksi dengan baik.

## REFERENCES
[1] M. Fam, P. Pasien, W. Yang, and B. Di, “Faktor-Faktor Yang Menyebabkan Kejadian Fibroadenoma Poliklinik Spesialis Bedah Umum,” vol. 2, no. 23, pp. 1–10, 2018.
[2] R. D. Kusumanto and A. N. Tompunu, “Pengolahan Citra Digital Untuk Mendeteksi Obyek Menggunakan Pengolahan Warna Model Normalisasi Rgb,” vol. 2011, no. Semantik, 2011.
[3] E. Farijki and B. K. Triwijoyo, “Segmentasi Citra Mri Menggunakan Deteksi Tepi,” Tek. Staf pengajar jurusan Bumigora, Inform., pp. 17–24, 1858.
[4] F. Fitri “Algoritma Deteksi Tepi (Edge Detection) Untuksegmentasi Citra Tumor Hepar” vol. 06, No. 01, Juni 2012.
[5] F. Basyid, K. Adi, F. Sains, and U. Diponegoro, “Segmentasi Citra Medis Untuk Pengenalan Objek Kanker Menggunakan Metode Active Contour,” vol. 3, no. 3, pp. 209–216, 2014.
[6] C. E. Boom et al . , “Infark Miokard Perioperatif Diagnosis dan Penata laksanaan Fibroadenoma Payudara,” vol. 20, no. 53, pp. 37–45, 2014.
[7] A. S. Hyperastuty and R. Riries, “Artificial Neural Network Dalam Menentukan Grading Histopatologi Kanker Payudara,” vol. 19, no. 2, 2017.