## ANALISIS TEKNIK SEGMENTASI PADA PENGOLAHAN CITRA
Mira Orisa 1 , Taufik Hidayat 2
1) Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang
2) Teknik Elektro, Institut Teknologi Nasional Malang mira_orisa@lecturer.itn.ac.id

## ABSTRAK
Pengolahan citra digital merupakan bidang ilmu yang banyak diaplikasikan dalam bidang kedokteran untuk mendeteksi citra tertentu seperti citra kanker, citra tumor dari citra medis. Banyak penelitian yang sudah dilakukan dari tahun 2010 hingga 2019. Penelitian membahas proses segmentasi pada pengolahan citra digital. Dari beberapa metode dalam melakukan segmentasi citra digital maka dalam penelitian ini membahas metode thresholding dan metode transformasi hough. Dimana kedua metode tersebut memiliki kelebihan masing-masing dan juga saling melengkapi dalam proses pengolahan citra digital.metode thresholding berguna untuk memisahkan objek-objek dalam  citra  menjadi  dua  nilai  yaitu  hitam  dan  putih.  Hasil  citra  pada  proses  segmentasi  menggunakan  metode thresholding bergantung pada nilai  ambangnya. Perlu kejelian dalam  menentukan nilai ambang agar citra hasil segmentasi dapat mencuplik objek yang diinginkan dalam citra. Sedangkan transformasi hough dapat mendeteksi objek garis atau objek lingkaran. Penerapan segmentasi transformasi hough ini lebih tepat diterapkan pada aplikasi mendeteksi bentuk. Pada metode transformasi hough  yang perlu diperhatikan adalah jari-jari lingkaran dalam 1 piksel serta array akumulatornya. Pencarian dilakukan berdasarkan kemungkinan hubungan atau garis yang ada.
Keyword : citra, thresholding, transformasi hough, operator canny

## 1. PENDAHULUAN
Kebaharuan  teknologi  di  bidang  pengolahan citra banyak diterapkan ke dalam bidang kedokteran seperti penelitian yang dilakukan oleh rais dan diana pada  tahun  2018  tentang  Segmentasi  Citra  Tumor Otak  Mengunakan  Support  Vector  Machine . pada penelitian  ini  Teknik  segmentasi  digunakan  untuk menentukan  posisi  tumor  pada  citra  tumor  otak. Citra  tumor  otak  terlebih  dahulu  dihilangkan noisenya  dengan  metode wiener  filte. Kemudian dilakukan pengklasifikasinan menggunakan Support Vector Machine. Sehingga pada penelitian ini dapat mendeteksi  tumor otak  pada  citra tumor otak  yang serigkali  sulit  untuk  melihatnya  secara  kasat mata.[1]
Segmentasi  citra  menggunakan  algoritma  K- Means  dilakukan  oleh  Kusuma  dan  Ellyana  pada tahun  2018  dalam  judul  penelitiannya  yaitu Penerapan  Citra  terkomresi  pada  Segmentasi  Citra Menggunakan  Algoritma  K-Means..  Citra  yang diolah  adalah  citra  MRI  otak  dan  citra  payudara. Sebelum citra-citra tersebut disegmentasi sebelumnya  dikompresikan  terlebih  dahulu.  Pada penelitian  ini  menghasilkan  kesimpulan  bahwa jenis-jenis ekstensi citra yang menjadi input aplikasi K-Means.dimana citra yang berekstensi BMP  yang memakan  waktu  lama  dalam  proses  segmentasi. Sedangkan  citra  yang  berekstensi  JPG  yang  paling cepat.[2]
Seperti penelitian yang dilakukan oleh Andika dan  Hafiz  pada  tahun  2018  menggunakan segmentasi citra menggunakan K-Means dan Fuzzy C-Means.  Pada  penelitian  ini  membandingkan  ke dua  metode  tersebut.  Menurut  hasil  penelitian
saudara Andika dan Hafiz  bahwa  metode K-means lebih baik daripada metode fuzzy C-means.[3]
Ada juga yang menggunakan metode thresholding  untuk  segmentasi  citra.  Hal  ini ditunjukkan  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh Maria  dkk  pada  tahun  2018.  Penelitian  mereka diberi  judul  segmentasi  citra  digital  bentuk  daun pada  tanaman  politani  samarinda  menggunakan metode  thresholding.  Segmentasi  citra  daun dilakukan  menggunakan  metode  thresholding sehingga  akan  mengidentifikasi  golongan  daun berdasarkan bentuk tulang daun.[4]
Segmentasi  citra  obyek  buah  menggunakan ohta  colour  space  dan  niblack  adaptive  local thresholding.  Penelitian  tersebut  dilakukan  oleh saudara  Pangarso  dan  Kusumaningrum  pada  tahun 2019. Permsalahan yang dihadapi pada penelitian ini adalah  segmentasi  objek  berbasis  OHTA.  dimana masih  terdapat  bayangan  atau  ganguan  pada  citra objek buah. Sehingga diatasi dengan menggunakan metode  Niblack  adaptive  local  Thresholding. Metode  yang  diterapkan  pada  penelitian  ini  dapat meningkatkan akurasi citra output.[5]
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Kumaseh  dkk tahun 2013 pernah juga melakukan penelitian untuk segmentasi citra dengan metode thresholding. Objek citra  yang  diteliti  adalah  citra  ikan.  Untuk mendapatkan objek yang diinginkan pada citra ikan ,setalah  dilakukan  proses  segmentasi  maka  citra tersebut  akan  diolah  dengan  proses  deteksi  tepi menggunakan operator canny dan untuk penajaman citra dilakukan dilasi.[6]
Pada  tahun  2012  Nasution  pernah  melakukan penelitian  dengan  judul  segmentasi  citra  digital
Copyright (c) 2019 Jurnal Mnemonic
berbasis clustering menggunakan deteksi tepi. Objek yang  diteliti  adalah  kubus,balok,  dan  bola.  Objek dikenali meggunkan operator sobel.[7]
Dari sekian banyak banyak metode segmentasi yang pernah ditelita, maka pada penelitian ini akan menganalisis  2  metode  segmentasi  citra.  Kami mengharapkan  supaya  bias  berkontribusi  terhadap kajian  ilmu  di  bidang  pengolahan  citra  digital khususnya mengkaji metode segmentasi.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1. Segmentasi Citra
Teknik untuk membagi atau memisahkan citra ke  dalam  beberapa  daerah  (region)  berdasarkan kemiripan  atribut  yang  dimilikinya  disebut  dengan segmentasi[13].  segmentasi  juga  disebut  sebuah proses yang membagi sebuah citra menjadi sejumlah bagian  atau  objek.  Segmentasi  bukanlah  proses tungal  yang  dilakukan  dalam  pengolahan  citra digital. Namun segmentasi  merupakan proses  yang penting dalam pengolahan citra digital. Pada proses segmentasi objek yang menjadi target akan diambil untuk proses selanjutnya. Ada dua karakteristik nilai derajat kecerahan citra pada Teknik segmentasi ini, yaitu discontinuity dan similarity. Pada discontinuity,  citra  dipisah  pisah  berdasarkan perubahan yang mencolok dari derajat kecerahannya,  biasanya  diterapkan  pada  deteksi tepi,  garis,  area  dan  sisi  citra.  Sedangkan  pada similarity citra akan dipisah berdasarkan thresholding,  region  growing  dan  region  spiltting dan  merging,  biasanya  diterapkan  pada  citra  yang statis dan dinamis.[5]

## 2.2. Transformasi hough
Metode transformasi hough merupakan sebuah metode  yang  memisahkan  antara  objek  dan background  dengan  penentuan  batas-batas  objek tersebut dalam sebuah citra. Tujuan dari transformasi  ini  adalah  untuk  mendapatkan  suatu fitur  yang  lebih  spesifik  karena  metode  ini  dapat mendeteksi  sebuah  tepian  dengan  celah  pada  batas fitur  dan  tidak  dipengaruhi  oleh  derau.  Misalkan mendeteksi  garis,  lingkaran,elips  dan  parabola. Adapun  rumus  yang  digunakan  pada  transformasi hough bergantung pada jenis objek yang dicari.[13]
Untuk  mencari  objek  garis  menggunakan rumus[13].
𝑥 𝑐𝑜𝑠𝜃 + 𝑦 sin 𝜃 =   𝑟 …………..………(1)
Dimana  x  dan  y  merupakan  titik  koordinat objek.  Sedangkan 𝜃 adalah  sudut  yang  dibentuk antara  objek  garis  dengan  sumbu  x.  r  adalah  jarak antara garis dengan pusat (0,0).
Gambar 1. deskripsi parametric garis lurus[13]
Untuk  mencari objek  lingkaran  menggunakan rumus.[13]
(𝑥 − 𝑥 0 )
2 + (𝑦 − 𝑦 0 ) 2 = 𝑟 2 …………..…..(2)
Perhitungan  objek  lingkaran  lebih  kompleks mengunakan  parameter  3D  ( 𝑥 0 , 𝑦 0 , 𝑟 ). 𝑥 0 𝑑𝑎𝑛 𝑦 0 koordinat  pusat  lingkaran  dan  r  adalah  jari-jari lingkaran.
Gambar 2. deskripsi parametric lingkaran.[13]
Ada  beberapa  tahap  yang  dilakukan  oleh algoritma  transformasi  hough  dalam  mendeteksi sebuah  lingkaran.  Pertama  akan  dilakukan  proses deteksi tepi bisa mengunakan operator Robert cross , operator canny atau operator sobel. Setelah titik tepi didapat  maka  algoritma  transformasi  hough  akan bekerja  pada  titik  tersebut.  Transformasi  lingkaran hough akan membentuk lingkaran sepanjang tepian yang ditemukan sebasar r.. kemudian dicari daerah yang  paling  banyak  dilewati  garis  yang  akan  di jadikan  titik  tengah  citra  yang  akan  dicari. Transformasi hough menggunakan sebuah akumulator.  Akumulator  ini  merupakan  deretan array  yang  memiliki  dimensi  yang  berbeda-beda tergantung  dari  jumlah  parameter  objek  yang dicari.[13]

## 2.3. Thresholding
Salah  satu  Teknik  segmentasi  citra  digital adalah  thresholding.  Thresholding  mengubah  citra skala  keabuan  menjadi  citra  biner.  Metode  ini melakukan  pengaturan  nilai  ambang  sedemikian rupa  sehingga  citra  dapat  tersegmentasi.  Dengan kata lain dilakukan pemanipulasian  nilai  kemudian meninjau
hasil thresholding sampai segmentasi yang memuaskan tercapai. Ambang batas dapat digunakan  untuk  mengelompokkan  citra  jika objek terang tertanam dalam citra yang lebih gelap.
Poin  utama  dalam  metode  ini  adalah  ketepatan dalam  memilih  nilai  ambang  batas.  Ada  banyak metode  yang  digunakan  dalam  industri  ini  yang meliputi pengelompokan k-means, varians maksimum  yang disebut sebagai  metode Otsu atau entropi  maksimum  metode.  Sekarang  metode tertentu  telah  dikembangkan  dimana  gambar Tomografi Terkomputasi dapat  ambang batas  yang mencakup ambang batas yang berasal dari radiografi dan bukan citra yang direkonstruksi.[14]
Gambar 3. Flowchart proses segmentasi citra digital
Citra yang menjadi inputan adalah citra warna. Sebelum  dilakukan  proses  segmentasi  maka  citra tersebut akan diubah menjadi citra grayscale terlebih dahulu.  Kemudian  proses  segmentasi  baik  dengan metode thresholding.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Hasil Pengujian Segmentasi Menggunakan metode transformasi hough
Segmentasi  mengunakan  metode transformasi hough biasanya digunakan untuk mendeteksi bentuk garis  atau  lingkaran.  Pada  citra  berikut  yang terdeteksi  adalah  citra  yang  berbentuk  lingkaran. Untuk  mendapatkan  objek  yang  diinginkan  maka perlu  diketahui  jari-jari  di  kisaran  berapa.  Pada penelitian ini untuk mendeteksi koin yang ada pada citra  maka  ditentukan    jari-jari  dari  60  hingga  120 piksel, dalam langkah 1 piksel. Untuk menghindari bias agar dapat  menemukan  lingkaran  yang  lebih besar maka opsi yang dipilih pada coding adalah h = circle_hough(e, radii, 'same' , 'normalise' ); untuk  menemukan  peaks  di  akumulator  maka digunakan metode neighbourhood-suppression untuk  memastikan  bahwa  lingkaran  yang  didapat adalah lingkaran yang terpisah secara spasial. Pada penelitian ini ditentukan peaks nya adalah 10 peaks, 10  peaks  inilah  yang  terlihat  menonjol.  Pada  saat program dijalankan akan ditemukan 10 koin .
peaks = circle_houghpeaks(h, radii, 'nhoodxy' , 15, 'nhoodr' , 21, 'npeaks' , 10);
a b grayscale mulai thresholding
c d
Gambar 4. a) citra asli b) citra grayscale.c) citra hasil proses deteksi tepi canny.d) citra hasil segmentasi transformasi hough. (sumber image: www.lakeshorelearning.com)

## 3.2. Hasil Pengujian Segmentasi Mengunakan
metode thresholding
Citra  output  yang  dihasilkan  oleh  metode thresholding mengalami perubahan tingkat iluminasi sesuai dengan besar kecilnya nilai ambang atau  nilai  T  yang  ditentukan.  Adapun  kisaran besaran  nilai  ambang/nilai  T  adalah  dari  0  hingga
255. Semakin mendekati 0 atau semakin mendekati 255  maka  objek  akan  susah  dibedakan  dengan background.  Sebaiknya  jika  menggunakan  metode thresholding  maka  harus  bias  mendapatkan  nilai ambang yang tepat agar objek citra bisa dipisahkan dengan  background. Nilai ambang  yang digunakan pada penelitian ini yaitu T= 50, 100, 150, dan 255.
a b c d e
Gambar 5. a) citra asli b) citra hasil thresholding T=50.c) citra hasil thresholding T=100.d) citra hasil thresholding T=150.e) citra hasil thresholding T=255 (sumber image: www.lakeshorelearning.com )

## 4. KESIMPULAN
Citra  yang  dihasilkan  oleh  tiap  metode memiliki karakteristik yang berbeda. Untuk metode thresholding,  citra  yang  dihasilkan  adalah  citra biner.  Walaupun  citra  yang  kita  inputkan  adalah citra  warna  (citra  RGB)  namun  pada  proses segmentasi  terjadi  proses  pengambangan  citra grayscale.  Proses  pengambangan  citra  grayscale menghasilkan citra hitam putih. Baik atau buruknya kualitas  citra  yang  dihasilkan  pada  metode  ini bergantung pada nilai ambang. Citra berwarna putih disebabkan  oleh  nilai  intensitas  citra  melebihi  atau sama dengan nilai ambangnya. sedangkan citra hasil yang  bewarna  hitam  diakibatkan  karna  nilai intensitas citra lebih kecil dari nilai ambang. Metode thresholding dan metode transformasi hough adalah metode-metode  dalam  proses  segmentasi  citra digital.  Namun  demikian  penerapannya  berbeda. Metode  transformasi  hough  digunakan  untuk mendeteksi garis dan  lingkaran  yang terdapat pada citra  digital.  Segmentasi  menggunakan  metode  ini berdasarkan  hubungan  ketetanggaan  antara  piksel- piksel  yang  ada  pada  citra  menggunakan  sebuah persamaan.  Persamaan  yang  ada  di  transformasi hough yaitu persamaan garis lurus untuk mendeteksi garis  dan  persamaan  lingkaran  untuk  mendeteksi lingkaran.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Rais.  Amin  Nur  &  Dwiza  Riana.  2018. segmentasi  citra  tumor  otak  menggunakan support  vector  machine  classifier.  seminar nasional  inovasi  dan  tran  (SNIT).  ISBN:978- 602-61268-5-6
[2]. Kusuma.I  Wayan  Angga  Wijaya  &Rossy Lydia Ellyana. 2018. penerapan cira terkompresi pada segmentasi citra menggunakan  algorita  K-Means.JUTEI  edisi volume 2 No.1.ISSN: 2579-3675. e- ISSN:2579-5538
[3]. Andika.Tahta  Herdian  &  Aliy  Hafiz.  2018. analisis perbandingan segmentasi citra menggunakan  metode  K-means  dan  fuzzy  C- means. seminar nasional teknologi dan bisnis.
[4]. Maria.Eny.,Yulianto.,Yunita putri arinda.,Jumiaty &  palma nobel.  2018. segmentasi  citra  digital  bentuk  daun  pada tanaman  di  politani  samarinda  menggunakan metode thresholding. JURTI Vol.2 No.1.ISSN:2579-8790.
[5]. Pangarso.Gayuh  &  Retno  Kusumaningrum. 2019. segmentasi citra objek buah menggunakan  ohta  colour  space  dan  niblack adaptive  local  thresholding.  seminar  nasional teknologi informasi dan komunikasi (SENTIKA). ISSN:2089-9815.
[6]. Kumaseh.Max  R  .,  Luther  Latumakulita  & Nelson Nainggolan.2013.segmentasi citra digital ikan menggunakan metode thresholdingJurnal ilmiah sains Vol.13 No.1.
[7]. Nasution.  Torkis.  2012.  Segmentasi  citra digital  berbasis  clustering  menggunakan deteksi  tepi  sobel.  jurnal  sains  dan  teknologi informasi Vol.1 No.2.
[8]. Doneva.Chairunnisya.,  Bambang  hidayat  & achmad  rizal.  2013.  identifikasi  jenis  jerawat berdasarkan kombinasi  segmentasi warna dan analisis  tekstur  dengan  deteksi  binary  large object  (BLOB)  menggunakan  jaringan  syaraf tiruan-learning  vector  quantization.  2013. tugas akhir. universitas Telkom.
[9]. Putra.I  ketut  Gede  Darma  &  I  gede  Suarjana. 2010. segmentasi citra retina digital retinopati diabetes untuk membantu pendeteksi mikroaneurisma. teknologi elektro.Vol.9.No.1.
[10]. Basyid.Fakhrurrozi  &  Kusworo  adi.  2016. segmentasi citra medis untuk pengenalan objek kanker  menggunakan  metode  active  counter. Youngster Physics Journal.ISSN:2302-7371.
[11]. Witeti.  2011.  identifikasi  sel  kanker  prostat menggunakan  metode  segentasi  berdasarkan ukuran objek pada citra. tesis. Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Diponegoro.
[12]. Achmad.Balza  &  Kartika  Firdausy.2005. teknik  pengolahan  citra  digital  menggunakan delphi.  ISBN:979-98276-5-5.  penerbit  ardi publishing. yogyakarta.
[13]. Putra.  Darma.  2010.  pengolahan  citra  digital. penerbit andi. yogyakarta.
[14]. Verma.Neha  &  Deepak  sharma.  2013.  region merging  based  image  segmentation  using maximalsimilarity  mechanism.  internasional journal of engineering research and development.  e-ISSN:2278-067X.  p-ISSN: 2278-800x.Vol.7. issue.7.
[15]. https://www.lakeshorelearning.com/products/ classroomdecorations/accents/us-coin- accents/p/DD139/.