Abstrak —Glaukoma  adalah  penyebab  kebutaan  kedua terbanyak  setelah  katarak.  Berbeda  dengan  katarak,  kebutaan yang disebabkan oleh glaukoma bersifat permanen. Hal ini karena glaukoma  disebabkan  oleh  tekanan  besar  pada  bola  mata  yang menyebabkan  tersumbatnya  pembuluh  darah  yang  menuju  ke syaraf  mata  sehingga  syaraf  mata  tidak  mendapatkan  suplai darah  yang  cukup  dan  akhirnya  akan  mengalami  kerusakan. Gejala  glaukoma  yang  timbul  biasanya  tidak  dapat  dirasakan secara  langsung.  Sehingga  perlu  dilakukan  pemeriksaan  mata terlebih  dahulu  untuk  mengetahui  adanya  glaukoma.  Pada pengerjaan  tugas  akhir  ini,  dibangun  sebuah  perangkat  lunak untuk  mendeteksi  penyakit  glaukoma  pada  citra fundus retina mata.  Tahap  pertama  dalam  pengerjaan  tugas  akhir  ini  adalah proses preprocessing citra.  Tahap preprocessing terbagi  menjadi preprocessing optic cup , preprocessing optic disk , dan preprocessing pembuluh  darah.  Kemudian  akan  dilakukan  proses  segmentasi optic cup , optic disk , dan pembuluh darah dengan  menggunakan metode adaptive thresholding .  Setelah  proses  segmentasi  selesai, maka  fitur Cup  to  disk  ratio (CDR),  ISNT Neuro  Retinal  Rim (NRR), dan ISNT pembuluh darah akan diekstraksi dari masing- masing  citra  yang  telah  tersegmentasi.  Ketiga  fitur  tersebut kemudian dijadikan masukan pada pengklasifikasi support vector machine dengan  menggunakan  metode  pencarian hyperplane sequential minimal optimization dan  fungsi kernel linear . Dengan menggunakan  data  yang  diambil  dari database RIM-ONE, didapatkan nilai akurasi rata-rata sebesar 80%.
Kata  Kunci —glaukoma,  klasifikasi, optic cup , optic disk , segmentasi

## I. PENDAHULUAN
LAUKOMA  adalah penyebab kebutaan kedua terbanyak setelah katarak di seluruh dunia. Berbeda dengan katarak, kebutaan  yang  disebabkan  oleh  glaukoma  bersifat  permanen. Berdasarkan data WHO 2010, diperkirakan  sebanyak 3.2  juta orang mengalami kebutaan akibat glaukoma [1]. Disamping itu, perkembangan teknologi informasi dan komunikasi yang pesat harusnya  bisa  dimanfaatkan  untuk  mempermudah  tenaga kesehatan untuk melaksanakan tugasnya. Manfaat itulah  yang diharapkan  dari  tugas  akhir  ini,  yaitu  mempermudah  tenaga kesehatan untuk mendeteksi penyakit glaukoma dari citra retina mata pasien.
Dalam  tugas  akhir  ini,  fitur  yang  akan  digunakan  untuk deteksi  glaukoma  adalah  CDR  ( Cup  to  disk  ratio ),  luas  NRR ( Neuro Retinal Rim ), dan luas pembuluh darah di daerah optic
disk dalam  ISNT  [2].  Metode  yang  akan  digunakan  untuk segmentasi optic disk dan optic cup adalah adaptive thresholding ,  sedangkan  untuk  klasifikasi  digunakan  metode support vector machine .
Hasil  yang  diharapkan  dari  tugas  akhir  ini  adalah  sebuah aplikasi  yang  mampu  mengklasifikasi  apakah  masukan  yang berupa  citra  retina  mata  menderita  glaukoma  atau  tidak. Aplikasi ini juga diharapkan dapat mempermudah tenaga medis dalam mendiagnosis penyakit glaukoma pada pasien.

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  bagian-bagian  dalam pengerjaan  tugas  akhir  ini  yang  terdiri  dari  dataset  yang digunakan serta metode yang dipakai. Metode yang digunakan mencakup  4  proses  utama  yaitu preprocessing ,  segmentasi, ekstraksi  fitur,  dan  klasifikasi  menggunakan Support  vector machine .

## A. Dataset
Data yang digunakan dalam tugas akhir ini adalah 120 citra retina mata yang didapat dari database RIM-ONE. Citra yang digunakan sudah berupa citra yang dipotong di daerah sekitar optic disk .
Citra  yang  digunakan  terdiri  dari  64  citra  retina  mata penderita glaukoma dan 56 citra normal.

## B. Desain Sistem
Bagian ini merupakan desain sistem secara umum dari sistem pendeteksi penyakit glaukoma yang akan diimplementasikan.
Gambar 1. Diagram alir sistem secara umum

## Deteksi Penyakit Glaukoma pada Citra Fundus Retina Mata Menggunakan Adaptive
Thresholding dan Support vector machine
Ahmad Mustofa, Handayani Tjandrasa, dan Bilqis Amaliah Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia e-mail : handatj@its.ac.id
G

## C. Preprocessing
Pada tahap ini, dilakukan proses awal sebelum masuk tahap segmentasi.  Tahap  ini  dipecah  menjadi  dua  proses  yaitu preprocessing optic cup dan optic disk serta preprocessing pembuluh darah.
1. Preprocessing Optic Cup dan Optic Disk
Pada  tahap  ini  terbagi  menjadi  dua  proses  yaitu,  proses morfologi dan standarisasi. Berikut diagram alur dari tahap ini.
Gambar 2 Diagram alir preprocessing optic cup dan optic disk
 Operasi Morfologi
Pada proses ini dilakukan operasi morfologi erosi dan dilasi dengan  menggunakan  elemen  struktur  berbentuk disk dengan ukuran  25  untuk  menutup gap pembuluh  darah  pada red channel .  Standarisasi Citra
Pada  tahap  ini,  dilakukan  proses  standarisasi  citra  dengan pseudocode sebagai berikut.
Standarize(I,tipe) MEAN = mean(I) Std = StandardDeviation(I) if tipe == ‘ disk ’ I = I – MEAN Iter = 5 else I = I – (MEAN+Std) Iter = 7 end if for x = 1 to iter temp = nonzero(I) I = I – minimum(temp) end for return I

## 2. Preprocessing Pembuluh Darah
Pada  tahap  ini,  proses  yang  paling  penting  adalah  proses bottom  hat  transformation .  Hal  ini  dikarenakan  pembuluh darah  pada  umumnya  merupakan  daerah  tergelap  pada  citra retina  mata,  sehingga  proses bottom  hat  transformation akan dapat  mendeteksi  daerah  yang  merupakan  pembuluh  darah. Channel yang digunakan pada proses ini adalah channel hijau.
D. Segmentasi
Pada tahap ini terbagi menjadi tiga bagian, yaitu segmentasi pembuluh  darah,  segmentasi optic disk ,  dan  segmentasi optic
cup . 1. Segmentasi Optic Cup
Pada  tahap  ini,  dilakukan  proses  segmentasi optic cup dari citra yang telah melalui tahap preprocessing . Langkah pertama dari tahap ini adalah melakukan smoothing histogram dari citra yang telah melalui tahap preprocessing . Filter yang digunakan adalah filter gaussian dengan rerata 50, standar deviasi 6, dan ukuran window 1x100.  Setelah  itu  dilakukan thresholding dengan  level  yang  diambil  dari smoothed  histogram dengan menggunakan  metode otsu .  Setelah  itu  dilakukan  morfologi dilasi  dan  erosi  menggunakan  elemen  struktur  berbentuk disk dengan radius 50. Optic cup adalah objek  yang  memiliki area terluas dari objek-objek yang berhasil tersegmentasi.
2. Segmentasi Optic Disk
Pada tahap ini, level untuk thresholding didapat dari jumlah nilai  minimum  dan  rerata  dari  citra  yang  telah  melalui  tahap preprocessing dibagi 2. Setelah dilakukan operasi thresholding , dilakukan  operasi  morfologi  erosi  menggunakan  elemen struktur  berbentuk disk dengan  radius  50.  Setelah  itu,  objek yang  memiliki  area  terbesar  dipilih,  dan  kemudian  dilakukan operasi morfologi dilasi dengan menggunakan elemen struktur berbentuk disk dengan radius 50.
3. Segmentasi Pembuluh Darah
Pada tahap ini, dilakukan operasi thresholding dengan nilai level 2.7 kali standar deviasi dari citra yang sudah melalui tahap preprocessing .  Setelah  itu  dilakukan  operasi  morfologi  erosi dan  dilasi  dengan  menggunakan  elemen  struktur  berbentuk diamond dengan  ukuran  5,  kemudian  dilakukan  operasi morfologi dilasi dan erosi dengan elemen struktur yang sama. Setelah  itu,  dilakukan masking dengan mask  optic  disk untuk mendapatkan  pembuluh  darah  yang  hanya  berada  di  daerah optic disk .
Gambar  3  Citra  (a)  masukan,  (b)  hasil preprocessing optic disk ,  (c)  hasil preprocessing optic cup ,  (d)  hasil preprocessing pembuluh  darah,  (e)  hasil segmentasi optic disk , (f) hasil segmentasi optic cup , dan (g) hasil segmentasi pembuluh darah
E. Ekstraksi Fitur
Fitur-fitur yang akan dipakai adalah cup to disk ratio , ISNT neuro retinal rim , ISNT pembuluh darah.
1. Cup to disk ratio
Cup to disk ratio (CDR) adalah perbandingan dari optic cup dan optic  disk baik  dari  segi  diameter  vertikal,  diameter horizontal,  ataupun  luas.  CDR  adalah  salah  satu  fitur  yang populer digunakan dalam pengevaluasian glaukoma [3]. Dalam
tugas  akhir  ini,  CDR  yang  digunakan  adalah  rasio  jejari  dari optic cup dan optic disk yang didapatkan dengan rumus sebagai berikut.
𝐶𝐷𝑅 =   √𝐴𝑟𝑒𝑎 𝑜𝑓 𝑜𝑝𝑡𝑖𝑐 𝑐𝑢𝑝 𝐴𝑟𝑒𝑎 𝑜𝑓 𝑜𝑝𝑡𝑖𝑐 𝑑𝑖𝑠𝑘
⁄ (1)

## 2. Aturan ISNT
ISNT  ( Inferior,  Superior,  Nasal, dan Temporal )  adalah sebuah aturan yang menitikberatkan pada 4 daerah pada optic disk ,  yaitu Inferior,  Superior,  Nasal ,  dan Temporal .  Keempat daerah  inilah  yang  memiliki  peran  dalam  membedakan  mata yang  normal  dan  yang  tidak  [2],  baik  itu  jika  dinilai  dari keberadaan  pembuluh  darah  maupun optic cup di  masing- masing  daerah  [3].  Berikut  adalah  persamaan  untuk menghitung nilai ISNT [4].
𝐼𝑆𝑁𝑇 = 𝐿𝑢𝑎𝑠 𝑞𝑢𝑎𝑑𝑟𝑎𝑛 𝑖𝑛𝑓𝑒𝑟𝑖𝑜𝑟 +  𝐿𝑢𝑎𝑠 𝑞𝑢𝑎𝑑𝑟𝑎𝑛 𝑠𝑢𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑟 𝐿𝑢𝑎𝑠 𝑞𝑢𝑎𝑑𝑟𝑎𝑛 𝑛𝑎𝑠𝑠𝑎𝑙 +  𝐿𝑢𝑎𝑠 𝑞𝑢𝑎𝑑𝑟𝑎𝑛 𝑡𝑒𝑚𝑝𝑜𝑟𝑎𝑙
(2)
3. ISNT Neuro retinal rim
Neuro  retinal  rim (NRR)  adalah  daerah  yang  tersisa  jika daerah optic cup dihapus dari optic disk . Nilai ISNT dari NRR dapat digunakan untuk mengukur kerusakan pada optic disk [3]. Nilai  ISNT neuro  retinal  rim didapat  dengan  menggunakan persamaan 2.
4. ISNT Pembuluh Darah
Nilai ISNT pembuluh darah dapat digunakan untuk mengukur kerusakan  pada optic disk [3].  Nilai  ISNT  pembuluh  darah didapat dengan menggunakan persamaan 2.
F. Klasifikasi
Metode  klasifikasi  yang  digunakan  adalah  metode support vector machine . Sebelum dilakukan klasifikasi, dataset  dibagi ke  dalam  2  kategori  yaitu  data  untuk training dan  data  untuk testing. Data  dipisahkan  menggunakaan  metode K-fold  cross validation dengan k = 10 menjadi data training dan data testing . Pemisahan data ini dilakukan untuk mengetahui performa dari sistem.

## III. HASIL DAN DISK USI
Pengujian  sistem  ini  dilakukan  pada  sebuah  komputer dengan  spesifikasi  prosesor  Intel®  Core™  i3  CPU-3240  @ 3.40GHz,  RAM  4GB,  dan  berjalan  pada  sistem  operasi Windows 8.
Pengujian  dilakukan  dengan  menghitung  nilai  akurasi, recall, dan precision .  Nilai  tersebut  dihitung  berdasarkan ketentuan berikut:
1. True  positive : retina  mata  glaukoma  yang  terdeteksi sebagai glaukoma
2. True negative : retina mata normal yang terdeteksi sebagai normal
3. False  negative :  retina  mata  glaukoma  yang  terdeteksi sebagai normal
4. False positive : retina mata normal yang terdeteksi sebagai glaukoma
Terdapat beberapa skenario pengujian, yaitu deteksi dengan dan  tanpa  menyertakan  proses smoothing histogram pada proses segmentasi optic cup . Skenario berikutnya yaitu deteksi dengan  menggunakan Sequential  Minimal  Optimization
(SMO), Quadratic Programming (QP), dan Least Squares (LS) sebagai  metode  pencarian hyperplane pada  pengklasifikasi support vector machine . Skenario yang terakhir adalah deteksi dengan  menggunakan kernel  linear,  quadratic,  polynomial orde  3, dan  RBF  ( Gaussian  Radial  Basis  Function )  pada pengklasifikasi support vector machine . Hasil dari skenario uji coba 1 terdapat pada Tabel 1.
Tabel 1. Perbandingan Performa pada Uji Coba 1 Metode Accuracy (%) Recall (%) Precision (%) Dengan Histogram Smoothing 80 79 83 Tanpa Histogram Smoothing 75 72 79
Berdasarkan  hasil  yang  telah  didapatkan  pada  uji  coba skenario 1, performa yang lebih bagus didapat ketika histogram smoothing digunakan pada proses segmentasi optic cup dengan akurasi sebesar 80%, presisi 83% dan recall 79%.
Pada  skenario  kedua,  digunakan  variasi  metode  pencarian hyperplane pada  pengklasifikasi  SVM  untuk  mengetahui metode  yang  dapat  menghasilkan  performa  terbaik.  Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 2 .
Tabel 2. Perbandingan performa pada uji coba 2 Metode Accuracy (%) Recall (%) Precision (%) SVM Method : SMO 80 79 83 SVM Method : QP 80 77 84 SVM Method : LS 79 76 84
Berdasarkan  hasil  yang  telah  didapatkan  pada  uji  coba skenario 2, didapat bahwa nilai akurasi tertinggi  adalah 80 % dengan  metode  SMO  dan  QP.  Metode  yang  akan  digunakan oleh  sistem  adalah  metode  SMO  karena  memiliki  nilai  recall yang lebih baik dari QP.
Pada  skenario  ketiga,  digunakan  variasi  fungsi kernel pada pengklasifikasi  SVM  untuk  mengetahui  fungsi kernel yang dapat  menghasilkan  performa  terbaik.  Hasil  pengujian  dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Perbandingan performa pada uji coba 3 Metode Accuracy (%) Recall (%) Precision (%) SVM Kernel Function : Linear 80 79 83 SVM Kernel Function : RBF 78 87 76 SVM Kernel Function : Quadratic 77 78 79 SVM Kernel Function : Polynomial 74 74 76
Berdasarkan  hasil  yang  telah  didapatkan  pada  uji  coba skenario 3, performa yang terbaik didapat ketika menggunakan kernel  linear dengan  akurasi  sebesar  80%, presisi 83%  dan recall 79%..  Fungsi kernel  linear kemudian  akan  digunakan oleh  sistem  untuk  proses  klasifikasi  karena  memiliki  tingkat akurasi yang paling tinggi.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengamatan  selama  proses  perancangan, implementasi  dan  seluruh  pengujian  yang  telah  dilakukan, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Keberadaan  pembuluh  darah  dan  pantulan  cahaya  dapat mengganggu proses segmentasi optic disk dan optic cup . 2. Proses smoothing histogram dapat meningkatkan performa sistem sebesar 5%.
3. Metode pencarian hyperplane yang menghasilkan performa terbaik  pada support  vector  machine adalah sequential minimal optimization dengan akurasi 80% . 4. Fungsi kernel yang  menghasilkan  performa  terbaik  pada support vector machine adalah fungsi kernel linear dengan akurasi 80%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Pusat Data dan Informasi Kementerian Kesehatan RI, "InfoDATIN,
Situasi dan Analisis Glaukoma," Pusat Data dan Informasi Kementerian
Kesehatan RI, Jakarta Selatan, 2015.
[2]   TheFreeDictionary, "Medical Online Dictionary," The American Heritage® Medical Dictionary, 2007. [Online]. Available: http://medical-dictionary.thefreedictionary.com/ optic + cup . [Accessed 10 12 2015].
[3]   G. V. Tcheslavski, "Lamar University," 22 4 2010. [Online]. Available: http://www.ee.lamar.edu/gleb/dip/10-3%20-
%20Morphological%20Image%20Processing.pdf. [Accessed 8 6 2016].
[4]   J. Suykens and J. Vandewalle, "Least Squares Support vector machine Classifiers," Neural Processing Letters, no. 9, pp. 293-300, 1999.