## PENGGUNAAN METODE ACTIVE CONTOUR UNTUK SEGMENTASI PARASIT MALARIA PLASMODIUM FALCIPARUM
Endi Permata Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Elektro Universitas Sultan Ageng Tirtayasa Banten Email: endi_permata@yahoo.com

## ABSTRAK
Plasmodium  falciparum merupakan  penyebab  malaria  tropika  atau  malaria falciparum. Spesies  ini paling  berbahaya  dibandingkan  keempat  spesies  lainnya  karena dapat  menyebabkan  komplikasi  malaria serebral. Parasit ini menyerang setiap eritrosit tanpa memandang umur, sehingga angka infeksi eritrosit (derajat parasitemia )  sangat  tinggi  dan  sering  menyebabkan  komplikasi  berat  antara  lain  syok,  malaria serebral,  gagal  ginjal  akut,  hemolisis  intravaskular,  dan  edema  paru.  Penulis  tertarik  untuk  melakukan penelitian  segmentasi  pada  citra  parasit  malaria plasmodium  falciparum dengan  metode active  contour yang  mengimplementasikan  sebuah  proses  khusus  yaitu Selective  Binary  and  Gaussian  Filtering Regularized  Level  Set (SBGFRLS).  Pada  proses  SBGFRLS,  pertama  kali  dilakukan  pengubahan  fungsi level  set  kedalam  bentuk  biner,  kemudian  digunakan  filter  gaussian  untuk  meregularisasinya.  Metode active  contour  Selective  Binary  and  Gaussian  Filtering  Regularized  Level  Set (SBGFRLS)  untuk segmentasi obyek sel darah terjangkit parasit plasmodium falciparum dalam mendeteksi tepi objek dapat melakukan  segmentasi  dengan  baik  pada  suatu  obyek  sel  darah  yang  memiliki  intensitas  interior  tidak homogen.
Kata kunci : plasmodium falciparum, active contour , selective binary and gaussian filtering regularized level set (SBGFRLS), filter gaussian .

## ABSTRACT
Plasmodium falciparum is the cause of tropical malaria or malaria falciparum. The most dangerous species compared to four other species because it can lead to complications of cerebral malaria. These parasites invade every erythrocytes regardless of age, so the number of erythrocyte infection (degree of parasitaemia) is very high and often lead to severe complications include shock, cerebral malaria, acute renal failure, intravascular hemolysis, and pulmonary edema. Authors interested in conducting research on  image  segmentation  malaria  parasite  Plasmodium  falciparum  with  active  contour  method  which implements  a  special  process  that  Selective  Binary  and  Gaussian  Filtering  Regularized  Level  Set (SBGFRLS). In SBGFRLS process, first performed the conversion of the level set into binary form, then used  a  gaussian  filter  to  regularizing.  Selective  Binary  active  contour  method  and  Gaussian  Filtering Regularized  Level  Set  (SBGFRLS)  for  object  segmentation  blood  cells  infected  with  Plasmodium falciparum parasites in detecting the edges of objects segmentation can do well on an object blood cells that have an interior intensity is not homogeneous.
Keywords: plasmodium  falciparum,  active  contour,  selective  binary  and  gaussian  filtering  regularized level set (SBGFRLS), gaussian filter.

## 1. PENDAHULUAN
Malaria  merupakan  penyakit  yang  disebabkan  oleh  infeksi  parasit  genus Plasmodium .  Terdapat beberapa  spesies Plasmodium yang  lazim  menyebabkan  penyakit  pada  manusia  yaitu Plasmodium falciparum, P. vivax, P. malariae dan P. ovale . Keempat spesies ini ditemukan di Indonesia [1]. Di antara keempat  spesies  tersebut, P.  falciparum merupakan  spesies  yang  paling  mematikan  karena  potensinya yang dapat menyebabkan komplikasi serebral. Malaria sampai saat ini masih menjadi masalah kesehatan masyarakat  terutama  di  negara  tropik  sekaligus  menjadi  ancaman  global  bagi  penduduk  bumi.  Menurut World Health Organization (WHO), malaria endemis di 105 negara di dunia dan menyebabkan 300-500 juta  kasus  serta  kematian  1,5-2,7  juta  setiap  tahunnya.  Indonesia  merupakan  daerah  endemis  malaria dengan 60% penduduknya tinggal di daerah endemis [1].
Angka  kejadian  malaria  setiap  tahunnya  diukur  dengan Annual  Malaria  Incidence (AMI).  AMI  di pulau Jawa-Bali terus mengalami peningkatan yaitu 16 per 1000 penduduk pada tahun 1997, 31 per 1000 penduduk pada tahun 2001, dan menjadi 46,5 per 1000 penduduk pada tahun 2003 [1].
Penelitian tentang pengkajian terhadap citra preparat darah telah dilakukan pada beberapa penelitian sebelumnya.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Iis  Hamsir  Ayub  Wahab  (2008),  metode  yang  digunakan adalah  k-mean  clustering  proses  segmentasi  terlebih  dahulu  dilakukan  konversi  ruang  warna  citra  dari ruang warna RGB ke warna CIELAB. Pengelompokan warna pada ruang warna CIELAB didapat dengan menggunakan formula jarak Euclidean dari unsur L*, a*, dan b*, sehingga dengan demikian akan didapat nilai  rata-rata  warna  sesuai  jarak  terdekat  dari  masing-masing  warna.  Nilai  k  yang  digunakan  dalam simulasi  adalah  k  =  3,  4,  5,  6,  dan.  Uji  identifikasi  dan  mengklasifikasi  parasit  plasmodium  falciparum kedalam  empat  kelas  dengan  menggunakan  metode  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST) Learning  Vector Quantization (LVQ) 7dengan dua ekstraksi ciri yaitu ciri warna dan ciri histogram [2]. Pada  penelitian  ini,  metode  segmentasi  yang  digunakan  berbeda  dari  penelitian  –  penelitian sebelumnya.  Metode  segmentasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Active  Contour  Selective Binary and Gaussian Filtering Regularized Level Set (SBGFRLS). Segmentasi  citra  adalah  masalah  mendasar  dalam  pengolahan  citra  dan computer  vision .  Studi ekstensif  telah  dibuat  dan  banyak  teknik  telah  diusulkan,  di  antaranya  adalah Active  Contour  Model (ACM)  yang  merupakan  salah  satu  metode  yang  paling  sukses.  Ide  dasar  dari Active  Contour  Model (ACM) adalah mengembangkan kurva dengan dibatasi kendala kendala untuk mengektraksi obyek yang diinginkan [5].
Berdasarkan kendalanya, Active Contour Model (ACM) bisa dikategorikan menjadi dua tipe: edge- based models dan region-based models. Salah satu metode edge-based yang paling populer adalah model Geodesic  Active  Contours (GAC),  yang  memanfaatkan  gradien  citra  untuk membangun  sebuah Edge Stopping Function (ESF) untuk menghentikan perkembangan kontur pada batasan objek [5].
Namun, untuk citra digital gradien diskritnya dibatasi, dan kemudian Edge Stopping Function (ESF ) tidak  akan  pernah  menjadi  nol  pada  tepi.  Beberapa  tepi  berbasis Active  Contour  Model (ACM) memperkenalkan  istilah balloon  force untuk  menyusutkan  atau  memperluas  kontur,  namun  sulit  untuk merancang balloon force . Di sisi lain, jika balloon force tidak cukup besar, kontur tidak dapat melewati bagian tepi yang sempit dari objek. Selain itu, model berbasis tepi rentan terhadap minimum lokal, gagal untuk  mendeteksi  eksterior  dan  interior  batas  ketika  kontur  awal  terlalu  jauh  dari  batas  obyek  yang diinginkan [5].
Region  based  models  Active  Contour  Model (ACM)  memiliki  banyak  keunggulan  dibandingkan edge-based models . Pertama, wilayah berbasis model memanfaatkan informasi statistik dalam dan di luar kontur untuk mengontrol evolusi, dan kurang peka terhadap noise dan memiliki kinerja yang lebih baik untuk  citra  dengan  tepi  yang  lemah  atau  tanpa  tepi.  Kedua,  mereka  secara  signifikan  kurang  sensitif terhadap  lokasi  kontur  awal  dan  kemudian  dapat  secara  efisien  mendeteksi  eksterior  dan  interior  batas secara bersamaan. Salah satu region-based models yang paling populer adalah model Chan-Vese (C-V), yang  didasarkan  pada  teknik  segmentasi  Mumford-Shah  (M-S)  dan  telah  berhasil  diterapkan  untuk segmentasi fase biner [5].
Model Chan-Vese (C-V) otomatis dapat mendeteksi semua kontur, tidak peduli di mana kontur awal dimulai  pada  citra.  Jadi  kita  dapat  mengatakan  bahwa  model  Chan-Vese  (C-V)  memiliki  properti segmentasi  global  untuk  mensegmentasi  semua  objek  dalam  citra.  Bandingkan  dengan  model Geodesic Active Contours (GAC) yang hanya dapat mengekstrak objek ketika kontur awal mengelilingi batasnya, dan  tidak  bisa  mendeteksi  kontur  interior  tanpa  pengaturan  awal  dalam  obyek.  Dengan  demikian  kita dapat  mengatakan  bahwa  model Geodesic  Active  Contours (GAC)  memiliki  properti  segmentasi  lokal yang hanya dapat melakukan segmentasi objek yang diinginkan dengan kontur awal yang tepat [5].
Dalam  penelitian  ini,  digunakan Region  based  models  Active  Contour  Model (ACM),  yang memanfaatkan keunggulan - keunggulan dari model Chan-Vese (C-V) dan model Geodesic Active Contour (GAC). Dimanfaatkan  informasi  statistik  dalam dan  luar  kontur  untuk  membangun  fungsi regionbased Signed Pressure Force (SPF), yang mampu mengendalikan arah evolusi level set. Fungsi Signed Pressure Force (SPF)  ini  memiliki  tanda-tanda  yang berlawanan  sekitar  objek  batas,  sehingga  kontur  bisa menyusut bila berada di luar objek atau memperluas saat berada di dalam objek [5]. Digunakan sebuah metode level set, Selective Binary and Gaussian Filtering Regularized Level Set (SBGFRLS),  untuk  diimplementasikan  pada  model.  Hal  ini  akan  memperbaiki  metode level  set tradisional  dengan  menghindari  perhitungan Signed  Distance  Function (SDF)  dan  reinisialisasi.  Untuk segmentasi  lokal  digunakan  langkah-langkah  selektif,  yang  pertama  adalah  menentukan  fungsi  level set untuk  dijadikan  biner,  dan  kemudian  menggunakan  filter  Gaussian  untuk  mengaturnya.  Filter  Gaussian dapat membuat fungsi level set lebih halus dan evolusi lebih stabil [5].
Perlu  dicatat  bahwa  metode Selective  Binary  and  Gaussian  Filtering  Regularized  Level  Set (SBGFRLS)  bersifat  umum  dan  tangkas,  dan  dapat  diterapkan  untuk Active  Contour  Model (ACM) klasik,  seperti  model Geodesic  Active  Contour (GAC),  model  Chan-Vese  (C-V).  Lebih  lanjut  lagi, analisis  kompleksitas  komputasi  menunjukkan  bahwa  metode Selective  Binary  and  Gaussian  Filtering Regularized  Level  Set (SBGFRLS)  lebih  efisien  daripada  metode level  set tradisional. Selain  itu,  model dengan Selective  Binary  and  Gaussian  Filtering  Regularized  Level  Set (SBGFRLS)  dengan  segmentasi lokal  dan  segmentasi  global  yang  tidak  hanya  dapat  mengekstrak  semua  benda  pada  batas  interior  dan batas eksterior, tetapi juga secara akurat  mengekstrak objek yang diinginkan [5].
Fungsi Signed  Pressure  Force (SPF)  memiliki  range  nilai  antara  [-1,  1].  Range  nilai  ini, merepresentasikan  tanda  dari  kekuatan  tekanan  pada  inside  dan  outside  kontur.  Sehingga  kontur menyempit ketika berada diluar objek, dan melebar ketika berada didalam objek.  Fungsi Signed Pressure Force (SPF ) dapat diformulakan sebagai berikut [5]:
(1)
Dimana    pada  persamaan  (2) C 1 untuk  mencari  rata-rata  intensitas  pada inside kontur  dan  pada persamaan (3) C 2 untuk mencari rata-rata intensitas pada outside kontur [6].
(2) (3)
Keterangan:
I(x) = citra = Heaviside function
Heaviside function digunakan untuk menyelesaikan C 1 dan C 2 . Heaviside function disebut juga unit step function, yang merupakan fungsi diskontinyu dan memiliki nilai 0 untuk   negative, dan bernilai 1 untuk   positif [6].
(4)
Kemudian  dilakukan  perhitungan  pada  fungsi Signed  Pressure  Force (SPF),  menggunakan persamaan  (1).  Dari  nilai  yang  didapatkan  pada  fungsi Signed  Pressure  Force (SPF),  dapat  dicari  nilai untuk evolusi kurva pada level set function (yang digambarkan dengan sebuah kontur), dengan melakukan perhitungan menggunakan persamaan (5) [5].
(5)
Keterangan: = fungsi Signed Pressure Force (SPF ) I(x) = citra = fungsi level set
= alpha (mengontrol elastisitas kontur) = delta (nilai toleransi evolusi kurva)

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan  –  tahapan  dari  metode  yang  diusulkan  untuk  melakukan  segmentasi active  contour Selective Binary and Gaussian Filtering Regularized Level Set (SBGFRLS) parasit malaria plasmodium falciparum seperti dalam gambar 1.

## Gambar 1. Blok Diagram Penelitian

## 2.1 Instrumen Penelitian
Instrumen – instrumen yang digunakan pada penelitian ini dibagi menjadi dua bagian, yaitu: a. Instrumen perangkat keras ( hardware ):
1. Notebook 14 inch , dengan  spesifikasi sebagai berikut:
- CPU Intel(R) Core(TM) i3-2370M CPU @ 2.40GHz (4 CPUs).
- RAM DDR2 2GB.
- HDD 500GB.
- Sistem Operasi Microsoft Windows 7 Ultimate 64 bit.
b. Instrumen perangkat lunak (software):
1. Mathlab version  7.8.0  R2009a  digunakan  untuk pre-processing seperti grayscaling dan segmentasi active  contour  Selective  Binary  and  Gaussian  Filtering  Regularized  Level  Set (SBGFRLS).
2. Microsoft Office Word 2013 digunakan untuk pembuatan laporan penelitian.

## 2.2 Perancangan Penelitian
Perancangan  penelitian  merupakan  tahapan  yang  merepresentasikan  langkah-langkah  yang  akan dilakukan  dalam  melaksanakan  penelitian,  tujuannya  untuk  memudahkan  peneliti  dalam  melakukan penelitian. Berikut adalah tahapan penelitian yang akan dilakukan  dalam proses penelitian yang berjudul “Penggunaan Metode Active Contour Segmentasi Parasit Malaria Plasmodium Falciparum ” dapat dilihat secara  jelas  pada  Gambar  1  tahapan  metode  yang  menunjukkan  rencana  atau  struktur  penelitian  yang akan digunakan untuk memecahkan permasalahan dalam penelitian ini.
Objek  citra  yang  akan  diteliti  pada  proses  segmentasi  citra  dengan  menggunakan  metode active contour adalah  file  citra  yang  berformat  JPG/JPEG  ( Joint  Photographic  Experts  Group) ,  berukuran 256x256 piksel. Citra terlebih dahulu di- download dari http://www.dpd.cdc.gov. Proses pengujian dengan menggunakan data sebanyak 20  citra  preparat darah, masing  masing 5  citra preparat darah Plasmodium Falciparum  Rings ,  5  citra  preparat  darah Plasmodium  Falciparum  Gametocytes ,  5  citra  preparat  darah Plasmodium Falciparum Trophozoites , 5 citra preparat darah Plasmodium Falciparum Schizonts . Grayscaling citra,  pada  proses  ini  citra  dilakukan  pengubahan  dari  citra  RGB  menjadi  citra grayscale dengan tingkat keabuan 8 bit.
Tabel 1. Citra Masukan Untuk Pengujian Stadium Citra Masukan Jumlah Rings: (a) Thin A (b) Thin B (c) Thin C (d) Thin D (e) Thin E (a)         (b)           (c)            (d)        (e) 5 Gametocyte: (a) Thin A (b) Thin B (c) Thin C (d) Thin D (e) Thin E (a)         (b)           (c)           (d)        (e) 5 Trophozoite: (a) Thin A (b) Thin B (c) Thin C (d) Thin D (e) Thin E (a)           (b)           (c)           (d)            (e) 5 Schizonts: (a) Thin A (b) Thin B (c) Thin C (d) Thin D (e) Thin E (a)           (b)           (c)           (d)           (e) 5

## 2.3 Implementasi Segmentasi Active Contour
Penelitian  ini  menggunakan  model  kontur  aktif  untuk  segmentasi  citra  sel  darah  manusia  yang terjangkit  parasit  malaria Plasmodium  Falciparum .  Tujuannya  adalah  membantu  ahli  klinis  dalam mendiagnosa Plasmodium  Falciparum yang  merupakan  salah  satu  parasit  penyebab  penyakit  malaria untuk analisis lebih lanjut.

## Gambar 2. Flowchart Program Segmentasi Active Contour
Penjelasan  dari  diagram  alir  program  segmentasi active  contour Selective  Binary  and  Gaussian Filtering Regularized Level Set (SBGFRLS) diatas adalah sebagai berikut: 1. Inputan citra hasil grayscaling.
Inputan citra merupakan hasil dari proses grayscaling sebelumnya.
2. Menentukan nilai parameter-parameter, seperti:
- delta = nilai toleransi evolusi kurva.
- Iter
= jumlah iterasi.
- alpha
= mengontrol elastisitas kontur.
- sigma
= standar deviasi gaussian.
- sizeN = ukuran dari filter gaussian.
3. Mengatur inisialisasi kontur.
Proses pertama dari inisialisasi kontur yang dilakukan adalah menghitung ukuran citra inputan. Kemudian menyusun matriks ones, lalu menentukan inisialisasi awal dengan fungsi level set.
4. Menghitung rata-rata intensitas inside C 1 dan outside kontur C 2 . Setelah  didapatkan  nilai  dari  inisialisasi  awal level  set pada  citra  inputan,  langkah  selanjutnya yaitu  menggunakan  informasi  statistik inside dan outside kontur untuk mendapatkan  nilai  rata- rata intensitas pada inside dan outside kontur, digunakan persamaan (2) dan (3) secara berurutan.
5. Evolusi fungsi level set
Proses  pertama  dari  evolusi  fungsi  level  set  adalah  mencari  nilai  gradient  dari  matriks inisialisasi.  Kemudian  dilakukan  perhitungan  pada  fungsi Signed  Pressure  Force (SPF), menggunakan  persamaan  (1).  Dari  nilai  yang  didapatkan  pada  fungsi Signed  Pressure  Force (SPF), dapat dicari nilai untuk evolusi kurva pada level set function (yang digambarkan dengan sebuah kontur), dengan melakukan perhitungan menggunakan persamaan (5).
6. Mengatur level set dengan gausian filter. Proses pertama pada regularisasi fungsi level set adalah filtering  menggunakan  filter  gaussian,  kemudian  dilakukan  perubahan level  set  function ke dalam bentuk binary, lalu melakukan konvolusi matriks dengan filter gaussian. 7. Periksa  apakah  evolusi  kontur  level  set  sudah  konvergen.  Jika  tidak,  kembali  ke  langkah 2.Dengan  dilakukan  sebanyak  n  iterasi  tertentu,  proses  evolusi  kontur  akan  dapat  membawa kurva menuju tepian objek yang diinginkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Algoritma  ini  diimplementasikan  dalam  Matlab Mathlab version  7.8.0  R2009a  pada notebook Intel(R) Core(TM) i3-2370M CPU 2.40GHz . Diuji cobakan 4 jenis citra Plasmodium Falciparum dengan ukuran 256x256 pixel.

## 3.1 Segmentasi Citra Plasmodium Falciparum Gametocyte
Citra  awal  yang  digunakan  sebagai  input  dalam  proses  segmentasi  yaitu  berupa  citra  parasit plasmodium falciparum gametocyte .
(a) (b) (c) (d)
Gambar 3. Citra P. Falciparum gametocyte (a) Citra masukan; (b) Iterasi; (c) Insialisasi kurva(d) Citra hasil segmentasi
Untuk  pengujian  kali  ini  input  dalam  proses  segmentasi  yaitu  citra plasmodium  falciparum gametocyte  thin  A ,  dengan  nilai  parameter
Parameter adalah  standar  deviasi  filter  gaussian,    untuk  mengontrol  elastisitas  kontur,    adalah  nilai  toleransi evolusi kurva, sizeN adalah ukuran dari filter gaussian, iter adalah iterasi yang digunakan. Pembahasan:
Input citra pada pengujian ini adalah citra plasmodium falciparum gametocyte thin A. Seperti yang bisa  dilihat  pada  gambar  3(a).  Pada  gambar  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  obyek  sel  darah  dengan background -nya tidak homogen. Citra terlebih dahulu di grayscaling, Tahap  selanjutnya  citra  disegmentasi  menggunakan  metode active  contour ,  proses  pertama  yaitu penentuan nilai parameter yang digunakan dengan nilai parameter Proses  selanjutnya  adalah  inisialisasi  awal  kurva  seperti pada  gambar  3(c).  Proses  berikutnya  adalah  membandingkan  rata-rata  intensitas  inside  C 1 dan  outside kontur  C 2 .  Proses  berikutnya  adalah  evolusi  fungsi  level  set  yang  digambarkan  dengan  sebuah  kontur yang  mengembang  dan  menyempit  seperti  pada  gambar  3(b).  Apabila  iterasi  yang  ditentukan  sudah tercapai dan evolusi fungsi level setnya sudah konvergen maka proses segmentasi berakhir.
Metode active contour selective binary and gaussian filtering regularized level set yang digunakan dapat  mensegmentasi  dengan  baik  pada  objek  tersebut,  seperti  yang  bisa  dilihat  pada  gambar  3(d) merupakan citra hasil segmentasi yang didapatkan.

## 3.2 Segmentasi Citra Plasmodium Falciparum Rings
Citra  awal  yang  digunakan  sebagai  input  dalam  proses  segmentasi  yaitu  berupa  citra  parasit plasmodium falciparum rings .
(a) (b)
(c) (d)
Gambar 4. Citra P. Falciparum rings (a) Citra masukan; (b) Iterasi; (c) Insialisasi kurva (d) Citra hasil segmentasi
Untuk  pengujian  kali  ini  input  dalam  proses  segmentasi  yaitu  citra plasmodium  falciparum  rings thin A, dengan nilai parameter
Parameter   adalah standar
deviasi filter gaussian,   untuk mengontrol elastisitas kontur,   adalah nilai toleransi evolusi kurva, sizeN adalah ukuran dari filter gaussian, iter adalah iterasi yang digunakan. Pembahasan:
Input  citra  pada  pengujian  ini  adalah  citra plasmodium falciparum  rings  thin A  Seperti  yang  bisa dilihat pada gambar 4(a). Pada gambar tersebut dapat dilihat bahwa obyek sel darah dengan background - nya tidak homogen. Citra terlebih dahulu di grayscaling, Tahap  selanjutnya  citra  disegmentasi  menggunakan  metode active  contour ,  proses  pertama  yaitu penentuan
nilai
parameter
yang digunakan dengan nilai parameter
Proses  selanjutnya  adalah  inisialisasi  awal  kurva  seperti pada  gambar  4(c).  Proses  berikutnya  adalah  membandingkan  rata-rata  intensitas  inside  C 1 dan  outside kontur  C 2 .  Proses  berikutnya  adalah  evolusi  fungsi  level  set  yang  digambarkan  dengan  sebuah  kontur yang  mengembang  dan  menyempit  seperti  pada  gambar  4(b).  Apabila  iterasi  yang  ditentukan  sudah tercapai dan evolusi fungsi level setnya sudah konvergen maka proses segmentasi berakhir.
Metode active contour selective binary and gaussian filtering regularized level set yang digunakan dapat  mensegmentasi  dengan  baik  pada  objek  tersebut,  seperti  yang  bisa  dilihat  pada  gambar  4(d) merupakan citra hasil segmentasi yang didapatkan.

## 3.3 Segmentasi Citra Plasmodium Falciparum Schizont
Citra  awal  yang  digunakan  sebagai  input  dalam  proses  segmentasi  yaitu  citra  parasit plasmodium falciparum schizont .
(a)
(b) (c)
(d)
Gambar 5 Citra P. Falciparum schizont (a) Citra masukan; (b) Iterasi; (c) Insialisasi kurva; (d) Citra hasil segmentasi
Untuk pengujian kali ini input dalam proses segmentasi yaitu citra plasmodium falciparum schizont thin A , dengan nilai parameter
Parameter   adalah standar deviasi filter gaussian,   untuk mengontrol elastisitas kontur,   adalah nilai toleransi evolusi kurva, sizeN adalah ukuran dari filter gaussian, iter adalah iterasi yang digunakan. Pembahasan:
Input citra pada pengujian ini adalah citra plasmodium falciparum schizont thin A Seperti yang bisa dilihat pada gambar 5(a). Pada gambar tersebut dapat dilihat bahwa tepi objek cell darah tidak jelas (blur). Citra terlebih dahulu di grayscaling,
Tahap  selanjutnya  citra  disegmentasi  menggunakan  metode active  contour ,  proses  pertama  yaitu penentuan nilai parameter yang digunakan dengan nilai parameter Proses  selanjutnya  adalah  inisialisasi  awal  kurva  seperti pada  gambar  5(c).  Proses  berikutnya  adalah  membandingkan  rata-rata  intensitas  inside  C 1 dan  outside kontur  C 2 .  Proses  berikutnya  adalah  evolusi  fungsi  level  set  yang  digambarkan  dengan  sebuah  kontur yang  mengembang  dan  menyempit  seperti  pada  gambar  5(b).  Apabila  iterasi  yang  ditentukan  sudah tercapai dan evolusi fungsi level setnya sudah konvergen maka proses segmentasi berakhir.
Metode active contour selective binary and gaussian filtering regularized level set yang digunakan dapat mensegmentasi dengan kurang baik pada objek tersebut, seperti yang bisa dilihat pada gambar 5(d) merupakan citra hasil segmentasi yang didapatkan. Hal ini disebabkan karena perbedaan intensitas rata- rata inside dan outside kontur yang tidak terlalu berbeda sehingga sulit untuk kurva untuk mengembang dan menyempit sehingga evolusi kontur sulit menyatu (konvergen).

## 3.4 Segmentasi Citra Plasmodium Falciparum Trophozoites.
Citra  awal  yang  digunakan  sebagai  input  dalam  proses  segmentasi  yaitu  berupa  citra  parasit plasmodium falciparum trophozoites .
(a) (b) (c) (d)
Gambar 6. Citra P. Falciparum trophozoites (a) Citra masukan; (b) Iterasi; (c) Insialisasi kurva; (d) Citra hasil segmentasi
Untuk  pengujian  kali  ini  input  dalam  proses  segmentasi  yaitu  citra plasmodium  falciparum trophozoites  thin  A ,  dengan  nilai  parameter
Parameter
adalah  standar  deviasi  filter  gaussian,    untuk  mengontrol  elastisitas  kontur,    adalah  nilai  toleransi evolusi kurva, sizeN adalah ukuran dari filter gaussian, iter adalah iterasi yang digunakan. Pembahasan:
Input citra pada pengujian ini adalah citra plasmodium falciparum trophozoitese thin A Seperti yang bisa  dilihat  pada  gambar  6(a).  Pada  gambar  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  obyek  sel  darah  dengan background -nya tidak homogen. Citra terlebih dahulu di grayscaling, Tahap  selanjutnya  citra  disegmentasi  menggunakan  metode active  contour ,  proses  pertama  yaitu penentuan
nilai
parameter
yang digunakan dengan nilai parameter
Proses  selanjutnya  adalah  inisialisasi  awal  kurva  seperti pada  gambar  6(c).  Proses  berikutnya  adalah  membandingkan  rata-rata  intensitas  inside  C 1 dan  outside kontur  C 2 .  Proses  berikutnya  adalah  evolusi  fungsi  level  set  yang  digambarkan  dengan  sebuah  kontur yang  mengembang  dan  menyempit  seperti  pada  gambar  6(b).  Apabila  iterasi  yang  ditentukan  sudah tercapai dan evolusi fungsi level setnya sudah konvergen maka proses segmentasi berakhir.
Metode active contour selective binary and gaussian filtering regularized level set yang digunakan dapat  mensegmentasi  dengan  baik  pada  objek  tersebut,  seperti  yang  bisa  dilihat  pada  gambar  6(d) merupakan citra hasil segmentasi yang didapatkan.

## 3.5 Hasil dan Pembahasan Pengujian dengan Nilai Parameter berbeda
Citra  awal  yang  digunakan  sebagai  input  dalam  proses  segmentasi  yaitu  berupa  citra  parasit plasmodium falciparum schizont thin A, pengujian dilakukan dengan nilai parameter yang berbeda.
(a) (b)
(c) (d)
Gambar 7. (a)Inisialisasi awal kurva; (b) Citra Hasil Segmentasi
; (c) Citra hasil segmentasi jika ; (d) Citra Hasil Segmentasi jika
Untuk pengujian kali ini input dalam proses segmentasi yaitu citra plasmodium falciparum schizont thin  A ,  dengan  nilai  parameter  untuk  gambar  7(b)
Nilai
parameter  untuk  gambar  4.5(c)
.  Nilai  parameter  untuk
gambar  7(d)
Parameter    adalah  standar  deviasi  filter gaussian,    untuk  mengontrol  elastisitas  kontur,    adalah  nilai  toleransi  evolusi  kurva,  sizeN  adalah ukuran dari filter gaussian, iter adalah iterasi yang digunakan. Pembahasan:
Input citra pada pengujian ini adalah citra plasmodium falciparum schizont thin A. Seperti yang bisa dilihat pada gambar 7(a). Pada gambar tersebut dapat dilihat bahwa objek cell memiliki intensitas interior yang tidak homogen. Citra terlebih dahulu di grayscaling, Tahap  selanjutnya  citra  disegmentasi  menggunakan  metode active  contour ,  proses  pertama  yaitu penentuan nilai parameter yang digunakan dengan nilai parameter Proses  selanjutnya  adalah  inisialisasi  awal  kurva  seperti pada  gambar  7(a).  Proses  berikutnya  adalah  membandingkan  rata-rata  intensitas  inside  C 1 dan  outside kontur  C 2 .  Proses  berikutnya  adalah  evolusi  fungsi  level  set  yang  digambarkan  dengan  sebuah  kontur yang  mengembang  dan  menyempit.  Apabila  iterasi  yang  ditentukan  sudah  tercapai  dan  evolusi  fungsi level setnya sudah konvergen maka proses segmentasi berakhir.
Metode active contour selective binary and gaussian filtering regularized level set yang digunakan dapat  mensegmentasi  dengan  baik  pada  objek  tersebut,  seperti  yang  bisa  dilihat  pada  gambar  7(b) merupakan  citra  hasil  segmentasi  yang  didapatkan  jika  nilai    diperbesar  tidak  terlalu  berbeda  dengan citra hasil segmentasi pada pengujian 1 pada gambar 7(a)..
Pada  gambar  7(c)  metode  ini  tidak  dapat  menghasilkan  segmentasi  yang  baik  dengan  iterasi  yang ditentukan.  Hal  ini  membuktikan  nilai    tidak  boleh  terlalu  kecil  juga,  apabila  terlalu  kecil  maka elastisitas kontur akan berkurang sehingga kontur tidak bisa mendeteksi daerah yang sempit pada obyek citra.
Pada  gambar  7(d)  metode  ini  dapat  menghasilkan  segmentasi  yang  baik  dengan  iterasi  yang ditentukan tetapi citra hasil segmentasinya ada obyek yang hilang. Hal ini membuktikan nilai nilai   tidak boleh terlalu besar, apabila terlalu besar maka  akan menyebabkan bagian permukaan dari level set akan sangat  smooth,  sehingga  kontur  tidak  bisa mendeteksi daerah  yang berukuran  kecil  pada  citra sel  darah tersebut.

## 4. PENUTUP

## 4.1 Kesimpulan
Kesimpulan  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini  berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan  adalah sebagai berikut:
1. Metode active  contour  Selective  Binary  and  Gaussian  Filtering  Regularized  Level  Set (SBGFRLS) dapat diterapkan untuk segmentasi citra sel darah.
2. Metode active  contour  Selective  Binary  and  Gaussian  Filtering  Regularized  Level  Set (SBGFRLS)  dapat  melakukan  segmentasi  dengan  baik  pada  obyek  sel  darah  dengan background -nya yang tidak homogen.

## 4.2 Saran
Penelitian  ini  masih  dapat  dikembangkan  lebih  jauh  lagi  untuk  memperoleh  hasil  yang  lebih  baik. Beberapa hal yang perlu dikembangkan untuk penelitian lebih lanjut antara lain:
1. Dibutuhkan  penelitian  lebih  lanjut  untuk  klasifikasi  dan  idenifikasi plasmodium  falciparum menggunakan citra hasil segmentasi pada penelitian ini.
2. Pengujian  sebaiknya  dikembangkan  dengan  menggunakan  lebih  banyak  data  serta  piranti pengujian, baik perangkat lunak maupun perangkat keras yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Handayani,  Dwi.  2013.  “Identifikasi  Mutasi  Gen  Pcrt  Pada  Plasmodium  Falciparum  yang Berhubungan  Dengan  Terjadinya  Resistensi  Klorokuin  di  Sumatera  Selatan.”  Palembang: Universitas Sriwijaya.
[2] Hamsir,  Iis.  2008.  “Identifikasi  Parasit  Malaria  Dalam  Darah  Menggunakan  Segmentasi  Citra Digital dan Jaringan Syaraf Tiruan.” Yogyakarta: Universitas Gadjah Mada.
[3] Wijaya,  R  .,  Jhonky,  Yosua,  F.  2010.  “Analisis  Dan  Desain  Sistem  Retrival  Citra  Berbasis  Web Dengan  Menggunakan  Fitur  Warna  Dan  Bentuk.”  Fakultas  Ilmu Komputer,  Universitas  Bina Nusantara.
[4] Yuwono,  Bambang.  2010.  “Image  Smoothing  Menggunakan  Mean  Filtering,  Median  Filtering, Modus Filtering dan Gaussian Filtering.” Yogyakarta: UPN Veteran.
[5] Zhang Kaihua, et al. 2010. “Active Contours With Selective Local or Global Segmentation: A New Formulation and Level Set Method.” Hong Kong: The Hong Kong Polytechnic University.
[6] Tony Chan, et al. 2001. “Active Contour Without Edges.” IEEE Transactions On Image Processing, Vol. 10, N0. 2, February 2001.
[7] Centers  for  Disease  Control  and  Prevention: Plasmodium  Falciparum .  2013.  Tersedia  dari: http://www.dpd.cdc.gov. [URL dikunjungi pada 18 Nopember 2014].
[8] Retno, Yustika. 2011. “Segmentasi Citra Menggunakan Metode Kontur Aktif  Dengan Segmentasi Lokal atau Global Secara Selektif.” Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember.