PERBANDINGAN METODE ROBERT, SOBEL, PREWITT, DAN CANNY UNTUK DETEKSI TEPI OBJEK PADA APLIKASI PENGENALAN BENTUK BANGUN DATAR BERBASIS CITRA DIGITAL.

PERBANDINGAN METODE ROBERT, SOBEL, PREWITT, DAN CANNY
UNTUK DETEKSI TEPI OBJ EK PADA APLIKASI PENGENALAN
BENTUK BANGUN DATAR BERBASIS CITRA DIGITAL
SKRIPSI
Diajukan Untuk Memenuhi Sebagai Persyaratan
Dalam Memperoleh Gelar Sarjana Komputer
Jurusan Teknik Informatika

Disusun oleh :

DAVID WAHYU SUGIANTORO
NPM. 0934010200

J URUSAN TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI
UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL “VETERAN” J AWA TIMUR
SURABAYA
2013

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

LEMBAR PENGESAHAN
PERBANDINGAN METODE ROBERT, SOBEL, PREWITT, DAN CANNY UNTUK
DETEKSI TEPI OBJ EK PADA APLIKASI PENGENALAN BENTUK BANGUN DATAR
BERBASIS CITRA DIGITAL
Disusun Oleh :

DAVID WAHYU SUGIANTORO
NPM. 0934010200

Telah disetujui untuk mengikuti Ujian Negara Lisan
Gelombang III Tahun Akademik 2012/2013

Pembimbing Utama

Pembimbing Pendamping

Fetty Tri Anggraeny,S.Kom,M.Kom
NPT. 382020602081

Wahyu S.J . Saputra,S.Kom,M.Kom
NIP. 3861010029612

Mengetahui,
Ketua J urusan Teknik Infor matika
Fakultas Teknologi Industri
UPN ”Veteran” J awa Timur

Dr. Ir. Ni Ketut Sari, MT
NIP. 196507311992032001

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

SKRIPSI
PERBANDINGAN METODE ROBERT, SOBEL, PREWITT, DAN CANNY UNTUK
DETEKSI TEPI OBJ EK PADA APLIKASI PENGENALAN BENTUK BANGUN DATAR
BERBASIS CITRA DIGITAL
Disusun Oleh :
DAVID WAHYU SUGIANTORO

NPM. 0934010200
Telah dipertahankan di hadapan dan diterima oleh Tim Penguji Skripsi
J urusan Teknik Infor matika Fakultas Teknologi Industri
Univer sitas Pembangunan Nasional ”Veteran” J awa Timur
Pada Tanggal 29 November 2013
Pembimbing :

Tim Penguji :

1.

1.

Fetty Tri Anggraeny,S.Kom,M.Kom
NPT. 382020602081

I.Gede Susrama, S.T, M.Kom
NPT. 370060602111

2.

2.

Wahyu S.J . Saputra,S.Kom,M.Kom
NIP. 3861010029612

I.Made Suartana, S.Kom, M.Kom
NIP. 3578251604550001
3.

Henni Endah Wahanani, S.T, M.Kom
NPT. 376091303481
Mengetahui,
Dekan Fakultas Teknologi Industri
Univer sitas Pembangunan Nasional ”Veteran” J awa Timur

Ir. SUTIYONO, MT.
NIP. 19600713 198703 1001

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :

Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

YAYASAN KESEJ AHTERAAN PENDIDIKAN DAN PERUMAHAN
UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL “VETERAN” J AWA
TIMUR
FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI
PANITIA UJ IAN SKRIPSI / KOMPREHENSIF

KETERANGAN REVISI
Mahasiswa di bawah ini :
Nama

: David Wahyu Sugiantoro

NPM

: 0934010200

Jurusan

: Teknik Informatika

Telah mengerjakan revisi/ tidak ada revisi*) pra rencana (design)/ skripsi ujian
lisan gelombang III, TA 2012/2013 dengan judul:
“ PERBANDINGAN METODE ROBERT, SOBEL, PREWITT, DAN CANNY
UNTUK DETEKSI TEPI OBJ EK PADA APLIKASI PENGENALAN BENTUK
BANGUN DATAR BERBASIS CITRA DIGITAL ”

Surabaya, 29 November 2013
Dosen Penguji yang memerintahkan revisi:

1) I.Gede Susrama, S.T, M.Kom
NPT. 370060602111

{

}

2) I.Made Suartana, S.Kom, M.Kom
NIP. 3578251604550001

{

}

3) Henni Endah Wahanani, S.T, M.Kom
NPT. 376091303481

{

}

Mengetahui,
Pembimbing Utama

Fetty Tri Anggraeny,S.Kom,M.Kom
NPT. 382020602081

Pembimbing Pendamping

Wahyu S.J. Saputra,S.Kom,M.Kom
NIP. 3861010029612

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

KATA PENGANTAR

Syukur Alhamdulillaahi rabbil ‘alamin terucap ke hadirat Allah SWT atas segala
limpahan Kekuatan-Nya sehingga dengan segala keterbatasan waktu, tenaga, pikiran dan
keberuntungan yang dimiliki peneliti, akhirnya peneliti dapat menyelesaikan Skripsi yang
berjudul “Perbandingan Metode Rober t, Sobel, Pr ewitt, Dan Canny Untuk Deteksi Tepi
Objek Pada Aplikasi Pengenalan Bentuk Bangun Datar Berbasis Citra Digital” tepat
waktu.
Skripsi dengan beban 4 SKS ini disusun guna diajukan sebagai salah satu syarat untuk
menyelesaikan program Strata Satu (S1) pada jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi
Industri, UPN ”VETERAN” Jawa Timur.
Melalui Skripsi ini peneliti merasa mendapatkan kesempatan emas untuk memperdalam
ilmu pengetahuan yang diperoleh selama di bangku perkuliahan, terutama berkenaan tentang
pengolahan citra digital. Namun, penyusun menyadari bahwa Skripsi ini masih jauh dari

sempurna. Oleh karena itu penyusun sangat mengharapkan saran dan kritik dari para pembaca
untuk pengembangan aplikasi lebih lanjut.

Surabaya, 13 November 2013

(Peneliti)
v

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

UCAPAN TERIMA KASIH
Dengan mengucapkan Puji Syukur kehadirat Allah SWT yang telah
melimpahkan Rahmat serta Hidayah-Nya, sehingga tersusunlah Tugas Akhir ini
dengan judul “Perbandingan Metode Robert, Sobel, Pr ewitt, Dan Canny
Untuk Deteksi Tepi Objek Pada Aplikasi Pengenalan Bentuk Bangun Datar
Berbasis Citra Digital”. Penyusunan Tugas Akhir ini merupakan salah satu
syarat dalam rangka menyelesaikan Program Strata Satu (S1) pada jurusan Teknik
Informatika Fakultas Teknologi Industri UPN “VETERAN” Jawa Timur.
Dalam menyelesaikan Tugas Akhir ini penulis menyadari telah banyak

mendapatkan bantuan dari berbagai pihak, bagi segi moril maupun materil. Oleh
karena itu pada kesempatan ini penulis ingin mengucapkan terima kasih yang saya
tunjukan kepada:

1. Allah SWT., karena berkat Rahmat dan berkahNya kami dapat menyusun
dan menyelesaikan Laporan Skripsi ini hingga selesai.

2. Bapak Prof. Dr. Ir. Teguh Soedarto, MP selaku Rektor UPN
“VETERAN” Jawa Timur.
3. Bapak Ir. Sutiyono, MT selaku Dekan Fakultas Teknologi Industri UPN
“VETERAN” Jawa Timur.
4. Ibu Dr. Ir. Ni Ketut Sari, MT. selaku ketua Jurusan Teknik Informatika
UPN “VETERAN” Jawa Timur.
5. Ibu Yisti Vita Via , S.st M.kom., Selaku PIA Tugas Akhir Teknik
Informatika UPN “Veteran” Jawa Timur.

vi

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

6. Ibu Fetty Tri Anggraeny, S.kom M.kom, selaku dosen pembimbing
pertama yang telah mengarahkan dan meberian motivasi dalam menyusun
skripsi ini hingga selesai.
7. Bapak Wahyu S.J. Saputra, S.kom M.kom, selaku dosen pembimbing
kedua yang telah mengarahkan dan memberikan bimbingan serta saran
yang membangun dalam menyusun skripsi ini hingga selesai.
8. Kedua orang tua tercinta yang selalu senantiasa memberikan kasih sayang,
dukungan dan selalu mendoakanku selama ini .
9. Thanks to My Girlfriend Fitria Kurnia N, S.Sos yang selalu mendukung,
menemani serta menyemangati saya dalam mengerjakan Tugas Akhir ini.
10. Saya ucapakan terimah kasih kepada sahabat-sahabatku Ganggang Irianto,
S.Kom, Rully Gita, S.Kom, Rahman Taufik, S.Kom, Suhartiningsih dan
Grub INFORMATIC DHE yang sudah memberi semangat dan
dukunganya sehingga Tugas Akhir ini selesai.
11. Saya ucapkan terima kasih kepada Ganggang Irianto, S.Kom yang telah
membantu dalam penyelesaian Tugas Akhir Ini.
12. Saya ucapakan terimah kasih kepada sahabat-sahabatku yang ada di UKM
CAPOEIRA khususnya cristin yang biasa saya panggil bee, yang sudah
memberi dukunganya sehingga Tugas Akhir ini selesai.
13. Tidak lupa saya ucapkan banyak terima kasih kepada teman-teman yang
tidak bisa kami sebutkan satu-persatu.

vii

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

DAFTAR ISI

Halaman
LEMBAR PENGESAHAN.............................................................................................. i
ABSTRAK .......................................................................................................................... iv
KATA PENGANTAR ...................................................................................................... v
UCAPAN TRIMAKASIH ............................................................................................... vi
DAFTAR ISI ...................................................................................................................... viii
DAFTAR GAMBAR ........................................................................................................ xiii
DAFTAR TABEL ............................................................................................................. xv

BAB I PENDAHULUAN ................................................................................................. 1
1.1 Latar Belakang ........................................................................................................ 1
1.2 Rumusan Masalah .................................................................................................... 2
1.3 Batasan Masalah ..................................................................................................... 3
1.4 Tujuan ...................................................................................................................... 3
1.5 Manfaat .................................................................................................................... 3
1.6 Metode Penelitian ................................................................................................... 4
1.7 Sistematika Penulisan ............................................................................................. 5
BAB II TINJ AUAN PUSTAKA .................................................................................... 7
2.1 Image ....................................................................................................................... 7
2.1.1 Analog Image ................................................................................................. 7
2.1.2 Digital Image ................................................................................................. 7
2.2 Pengolahan Citra Digital ........................................................................................ 8
2.3 Computer Vision ..................................................................................................... 9
viii

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

2.4 Grayscale ................................................................................................................. 11
2.5 Tepi .......................................................................................................................... 12
2.6 GUI/Guide Matlab ................................................................................................. 12
2.6.1 Membuat GUI dengan MATLAB ............................................................... 17
2.7 Deteksi Tepi ............................................................................................................ 18
2.7.1 Metode Roberts .............................................................................................. 20
2.7.2 Metode Sobel ................................................................................................. 22
2.7.3 Metode Prewitt ............................................................................................... 23
2.7.4 Metode Canny ................................................................................................ 24
2.8 Dilasi ........................................................................................................................ 25
2.9 Filling Holes ............................................................................................................ 26
2.10 Boundaries ............................................................................................................. 27
2.11 Regionprops .......................................................................................................... 27
2.11.1 BoundingBox ............................................................................................... 28
2.11.2 Eccentricity ................................................................................................... 28
2.11.3 Extent ........................................................................................................... 29
2.11.4 Extrema ......................................................................................................... 29
2.12 Precision dan Recall ............................................................................................. 29
2.13 Flowchart ............................................................................................................... 30
2.14 Pengertian Bangun Datar....................................................................................... 32
2.14.1 Jenis-Jenis Bangun Datar ............................................................................ 32
2.14.2 Sifat-Sifat Bangun Datar .............................................................................. 33
BAB III METODOLOGI PENELITIAN .................................................................... 34
3.1 Analisa Sistem ......................................................................................................... 34
3.2 Gambaran Program secara Umum .......................................................................... 35
ix

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

3.3 Perancangan Proses ................................................................................................. 37
3.3.1 Grayscale ........................................................................................................ 37
3.3.2 Metode Roberts .............................................................................................. 38
3.3.3 Metode Sobel ................................................................................................. 41
3.3.4 Metode Prewitt ............................................................................................... 43
3.3.5 Metode Canny ................................................................................................ 46
3.3.6 Dilasi .............................................................................................................. 49
3.3.7 Filling Holes ................................................................................................... 49
3.3.8 Boundaries ..................................................................................................... 51
3.3.9 Regionprops ................................................................................................... 51
3.4 Perancangan Tampilan Antar Muka ...................................................................... 53
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN ........................................................................ 56
4.1 Ruang Lingkup Hardware dan Software ............................................................... 56
4.2 Implementasi Data ................................................................................................... 57
4.3 Implementasi Antarmuka ....................................................................................... 57
4.4 Implementasi Proses ............................................................................................... 59
4.4.1 Proses Open File ........................................................................................... 59
4.4.2 Proses Deteksi Roberts .................................................................................. 59
4.4.3 Proses Deteksi Sobel ..................................................................................... 60
4.4.4 Proses Deteksi Prewitt .................................................................................. 61
4.4.5 Proses Deteksi Canny .................................................................................... 62
4.4.6 Proses Shape Recognition ............................................................................. 63
4.4.7 Proses Exit ...................................................................................................... 63
4.4.8 Proses Reset ................................................................................................... 64
4.5 Uji Coba Program .................................................................................................... 64
x

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

4.5.1 Sekenario Uji Coba ..................................................................................... 65
4.5.2 Proses Uji Coba .............................................................................................. 65
4.6 Evaluasi ................................................................................................................... 68
4.6.1 Hasil Ujicoba Metode Robert Shape Recognition Lingkaran (circle) ....... 69
4.6.2 Hasil Ujicoba Metode Robert Shape Recognition Oval (ellipse) ............... 70
4.6.3 Hasil Ujicoba Metode Robert Shape Recognition Persegi Panjang (rectangular)
................................................................................................................................... 70
4.6.4 Hasil Ujicoba Metode Robert Shape Recognition Persegi (square) ......... 71
4.6.5 Hasil Ujicoba Metode Robert Shape Recognition Segitiga (triangel) ....... 72
4.6.6 Hasil Ujicoba Metode Sobel Shape Recognition Lingkaran (circle) ......... 72
4.6.7 Hasil Ujicoba Metode Sobel Shape Recognition Oval (ellipse) ................. 73
4.6.8 Hasil Ujicoba Metode Sobel Shape Recognition Persegi Panjang (rectangular)
................................................................................................................................... 73
4.6.9 Hasil Ujicoba Metode Sobel Shape Recognition Persegi (square) ........... 74
4.6.10 Hasil Ujicoba Metode Sobel Shape Recognition Segitiga (triangel) ....... 75
4.6.11 Hasil Ujicoba Metode Prewitt Shape Recognition Lingkaran (circle) .... 75
4.6.12 Hasil Ujicoba Metode Prewitt Shape Recognition Oval (ellipse) ............ 76
4.6.13 Hasil Ujicoba Metode Prewitt Shape Recognition Persegi Panjang
(rectangular) ............................................................................................................ 76
4.6.14 Hasil Ujicoba Metode Prewitt Shape Recognition Persegi (square) ...... 77
4.6.15 Hasil Ujicoba Metode Prewitt Shape Recognition Segitiga (triangel) .... 77
4.6.16 Hasil Ujicoba Metode Canny Shape Recognition Lingkaran (circle) ..... 78
4.6.17 Hasil Ujicoba Metode Canny Shape Recognition Oval (ellipse) ............. 79
4.6.18 Hasil Ujicoba Metode Canny Shape Recognition Persegi Panjang (rectangular)
................................................................................................................................... 79
4.6.19 Hasil Ujicoba Metode Canny Shape Recognition Persegi (square) ........ 80
4.6.20 Hasil Ujicoba Metode Canny Shape Recognition Segitiga (triangel) ..... 80
xi

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

4.7 Tabel Evaluasi Keseluruhan ................................................................................... 81
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ..................................................................... 84
5.1 Kesimpulan .............................................................................................................. 84
5.2 Saran ........................................................................................................................ 85
DAFTAR PUSTAKA .................................................................................................. 86
LAMPIRAN

xii

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

J udul

: Perbandingan Metode Robert, Sobel, Pr ewitt, Dan Canny Untuk
Deteksi Tepi Objek Pada Aplikasi Pengenalan Bentuk Bangun Datar
Berbasis Citra Digital

Penyusun

: David Wahyu S.

Pembimbing I

: Fetty Tri Anggr aeny,S.Kom,M.Kom

Pembimbing II

: Wahyu S.J . Saputra,S.Kom,M.Kom

ABSTRAK

Deteksi tepi merupakan langkah pertama untuk melengkapi informasi di dalam citra,
dimana tepi mencirikan batas-batas objek dan karena itu tepi berguna untuk proses segmentasi
dan identifikasi objek dalam citra. Ada banyak metode dalam deteksi tepi, namun dalam hal ini
metode yang diambil yaitu metode Roberts, metode Sobel, metode Prewitt, dan metode Canny
untuk deteksi tepi objek pada citra.
Dalam penelitian ini akan membahas empat metode tersebut untuk meningkatkan
penampakan garis batas suatu objek dalam citra. Tujuan penelitian ini adalah membandingkan
hasil deteksi tepi menggunakan keempat metode tersebut pada aplikasi pengenalan bentuk
bangun datar.
Pada hasil ujicoba yang dilakukan, dari keempat metode deteksi tepi tersebut didapat
metode yang memiliki nilai paling tinggi tingkat accuracy pada penelitian kali ini yaitu metode
sobel dengan nilai accuracy 79%.

Kata Kunci : Deteksi Tepi, Roberts, Sobel, Prewitt dan canny , Pengenalan Bentuk

iv

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

BAB I
PENDAHULUAN

1.1

Latar Belakang
Perkembangan teknologi, terutama di bidang dunia digital, membawa

perubahan cukup besar. Salah satunya dengan adanya digitalisasi data citra. Citra
merupakan istilah lain dari gambar, mempunyai karakteristik yang tidak dimiliki
oleh data berbentuk teks. Peningkatan kualitas citra bertujuan menghasilkan citra
dengan kualitas yang lebih baik dibandingkan dengan citra semula. Langkah
pertama dalam peningkatan kualitas citra yaitu ekstraksi ciri. Ekstraksi ciri yaitu
kemampuan mendeteksi keberadaan tepi (edge) dari objek di dalam citra. Langkah
selanjutnya dalam analisis citra adalah segmentasi, yaitu mereduksi citra menjadi
objek atau region. Langkah terakhir dari analisis citra adalah klasifikasi, yaitu
memetakan segmen-segmen yang berbeda ke dalam kelas objek yang berbeda
pula.
Deteksi tepi sangat penting dalam pengolahan citra karena pendeteksian
tepi merupakan langkah pertama untuk melingkupi informasi di dalam citra.
Dimana, tepi mencirikan batas-batas objek dan karena itu tepi berguna untuk
proses segmentasi dan identifikasi objek dalam citra. Tujuan operasi pendeteksi
tepi adalah untuk meningkatkan penampakan garis batas suatu daerah atau objek
di dalam citra. Oleh karena itu, memungkinkan untuk mengkombinasikan tingkat
kehalusan dan pendektesian tepi ke dalam suatu konvolusi dalam satu dimensi

1
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

2

dengan dua arah yang berbeda (vertikal dan horizontal). Dalam deteksi tepi pun
terdapat banyak metode diantaranya metode Roberts, Sobel, Prewitt dan Metode
Turunan Kedua.
Aplikasi pengenalan bentuk bangun datar adalah aplikasi yang dibangun
untuk mengenali suatu bentuk bangun datar diantaranya adalah persegi, persegi
panjang, lingkaran, segitiga, dan oval. Aplikasi pengenalan bentuk bangun datar
di ambil dari suatu objek dengan lingkup dua dimensi berjenis image .JPEG
320x320 piksel tanpa background. Aplikasi pengenalan bentuk bangun datar
tersebut menggunakan berbagai metode deteksi tepi, deteksi tepi yang digunakan
terdiri dari metode Roberts, Sobel, Prewitt, dan metode turunan kedua. Dengan
banyaknya metode tersebut maka dalam tugas akhir ini akan diketahui metode
mana yang paling baik untuk diterapkan pada aplikasi pengenalan bentuk bangun
datar tersebut.
Pada tugas akhir ini, penulis ingin membandingkan antara metode Roberts,
metode Sobel, metode Prewitt, dan metode Canny untuk deteksi tepi objek pada
aplikasi pengenalan bentuk bangun datar berbasis citra digital.

1.2

Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan sebelumnya maka dapat

dirumuskan masalah, yaitu :
a. Bagaimana hasil penerapan deteksi tepi metode Roberts, sobel,
prewitt, dan canny?
b. Bagaimana membandingkan hasil dari setiap metode?

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

3

1.3

Batasan Masalah
Adapun batasan-batasan masalah yang dibuat agar dalam pengerjaan tugas

akhir ini dapat berjalan degan baik adalah sebagai berikut :
a. Metode yang dibahas hanya empat metode deteksi tepi yaitu Roberts,
sobel, prewitt, dan canny.
b. Citra yang dibahas adalah citra hasil pengambilan dari internet yang
sudah diubah dalam bentuk citra digital dan beresolusi VGA (320 x
320 pixel).
c. Pembahasan hanya pada identifikasi jenis bentuk bangun datar
Lingkaran, Oval, Persegi panjang, Persegi, dan Segitiga.
d. Citra yang dideteksi adalah citra hasil pengambilan dari depan (tampak
depan) dengan background putih.

1.4

Tujuan
Dari rumusan masalah di atas, maka tujuan dari penulisan tugas akhir ini

adalah membandingan metode roberts, sobel, prewitt, dan canny untuk deteksi
tepi objek pada aplikasi pengenalan bentuk bangun datar berbasis citra digital.

1.5

Manfaat
Manfaat dari penulisan tugas akhir ini adalah :
a. Mengetahui metode yang optimal untuk mengenali bentuk bangun
datar.

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

4

b. Dapat dipergunakan sebagai dasar penelitian selanjutnya untuk
pendeteksian tepi.

1.6

Metodologi Penelitian
Beberapa metode dan teknik yang dipergunakan dalam pengumpulan dan

pengolahan data skripsi ini antara lain :
1

Library Research

Pada tahap ini, penulis mempelajari dan membaca buku diktat, referensi, buletin
perpustakaan sebagai acuan yang berkaitan dengan permasalahan yang akan
dibahas.
2

Documentation

Penulis melakukan pencatatan terhadap aktifitas yang berhubungan dangan
pengamatannya, apabila diperlukan pencatatan.
3

Perancangan dan Pembuatan Sistem

Melakukan analisa awal tentang sistem yang akan dibuat untuk menentukan
langkah selanjutnya. Setelah sistem dirancang maka tahap berikutnya adalah
pembuatan sistem yang benar, agar sesuai dengan rancangan. Pada tahap ini juga
dilakukan perancangan struktur data, algoritma dan diagram alur yang akan
digunakan untuk implementasi dalam perangkat lunak yang akan dibuat.
Kemudian dilakukan pengimplementasian struktur data dan algoritma yang telah
dirancang ke dalam bahasa pemrograman.

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

5

4

Pengujian dan Evaluasi Perangkat Lunak

Tahap ini dulakukan pengujian pada perangkat lunak yang telah dibuat,
pengevaluasian hasil yang diperoleh serta perbaikan program (revisi), jika hasil
belum sesuai dengan tujuan yang diharapkan.
5

Pembuatan Naskah Skripsi

Pada tahap ini dilakukan pendokumentasian dari semua tahap agar dcatat
dipelajari untuk pengembangan lebih lanjut. Memaparkan dasar-dasar teori dan
metode yang terlibat di dalamnya, diantaranya desain perangkat lunak dan
implementasinya, hasil pengujian sistem termasuk juga perbaikan.
1.7

Sistematika Penulisan
Dalam penyusunan tugas akhir, sistematika pembahasan diatur dan

disusun dalam enam bab, dan tiap-tiap bab terdiri dari sub-sub bab. Untuk
memberikan gambaran yang lebih jelas, maka diuraikan secara singkat mengenai
materi dari bab-bab dalam penulisan tugas akhir ini sebagai berikut:
BAB I

PENDAHULUAN
Bab ini berisi latar belakang, perumusan masalah, batasan masalah,
tujuan penelitian, manfaat penelitian, dan sistematika penulisan
pembuatan tugas akhir ini.

BAB II

TINJ AUAN PUSTAKA
Bab ini menjelaskan mengenai landasan teori-teori pendukung
pembuatan tugas akhir ini.

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

6

BAB III METODOLOGI PENELITIAN
Bab ini berisi tentang analisa dan perancangan sistem dalam
pembuatan Tugas Akhir yang digunakan untuk mengolah sumber
data yang dibutuhkan sistem anatara lain: Flowchart.
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bab ini akan membahas tentang kerja dari sistem secara
keseluruhan. Pada bab ini menjelaskan tentang pelaksanaan uji
coba dan evaluasi dari pelaksanaan uji coba dari program yang
dibuat. Uji coba dapat dilakukan pada akhir dari tahap-tahap
analisa sistem, desain sistem dan tahap penerapan sistem atau
implementasi. Sasaran dari ujicoba program adalah untuk
menemukan kesalahn-kesalahan dari program yang mungkin
terjadi sehingga dapat diperbaiki.
BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN
Bab ini berisi kesimpulan dan saran dari penulis untuk
pengembangan sistem.

DAFTAR PUSTAKA
Pada bagian ini akan dipaparkan tentang sumber-sumber literatur
yang digunakan dalam pembuatan laporan tugas akhir ini.

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

BAB II
TINJ AUAN PUSTAKA

2.1.

Image
Data masukan yang diproses adalah suatu image. Image merupakan

sebuah representasi khusus dari suatu obyek, baik obyek dua dimensi maupun
tiga dimensi, dimana representasi tersebut dinyatakan dalam bentuk dua
dimensi. Image dapat berbentuk nyata, maya, ataupun dalam bentuk optik.
Selain itu, image juga dapat berupa rekaman, seperti video image, digital image,
atau sebuah gambar ([6] Haralick dan Shapiro, 1992, p1). Image dapat
dikategorikan sebagai :
2.1.1

Analog Image
Menurut ( [ 1 2 ] Shapiro dan Stockman 2001, p29), analog

image adalah image 2D F(x,y) yang memiliki ketelitian tidak terbatas
dalam parameter spasial x dan y dan ketelitian tak terbatas pada
intensitas tiap titik spasial (x,y).
2.1.2 Digital Image
Menurut ([12] Shapiro dan Stockman 2001, p29), digital image
adalah image 2D I[r,c] yang direpresentasikan oleh array diskrit 2D
dari intensitas sampel, dimana masing-masing titik direpresentasikan
dengan ketelitian terbatas. Digital image juga didefinisikan sebagai
representasi dari gambar dua dimensi sebagai himpunan terbatas dari nilai
digital yang disebut picture elements atau pixel. Umumnya

7
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

pixel

8

disimpan dalam komputer sebagai gambar raster, yaitu array dua
dimensi dari integer. Nilai ini kadang disimpan dalam bentuk terkompresi.
Digital image dapat diperoleh dari berbagai macam alat dan teknik
pengambil gambar, seperti kamera digital, scanner, radar, dan sebagainya.
Dapat pula disintesis dari data seperti fungsi matematika dan lain lain.
Pixel adalah sampel dari intensitas image yang terkuantisasi ke dalam
nilai integer. Sementara Image merupakan array dua dimensi dari pixelpixel tersebut. Image inilah yang akan menjadi input awal dalam Computer
Vision.
Beberapa bentuk digital image yang sering digunakan dalam Computer
Vision ([12] Shapiro dan Stockman, 2001, p30):
• Binary image, yaitu digital image dengan nilai pixel 1 atau 0.
• Gray scale image, yaitu digital image monochrom dengan satu nilai
intensitas tiap pixel.
• Multispectral image, adalah image 2D yang memiliki vektor nilai pada
tiap pixel, jika image berwarna maka vektornya memiliki 3 elemen.
• Labeled image, adalah digital image dimana nilai pixel adalah simbol
dari alfabet terbatas. ([2] Anonim, 1996)

2.2

Pengolahan Citra Digital
Pengolahan citra digital merupakan proses yang bertujuan untuk
memanipulasi dan menganalisis citra dengan bantuan komputer.
Pengolahan citra digital dapat dikelompokkan dalam dua jenis kegiatan :

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

9

1. Memperbaiki kualitas suatu gambar, sehingga dapat lebih mudah
diinterpretasi oleh mata manusia.
2. Mengolah informasi yang terdapat pada suatu gambar untuk keperluan
pengenalan objek secara otomatis.
Bidang aplikasi kedua yang sangat erat hubungannya bertujuan
mengenali suatu objek dengan cara mengekstrak informasi penting yang terdapat
pada suatu citra. Bila pengenalan pola dihubungkan dengan pengolahan citra,
diharapkan akan terbentuk suatu sistem yang dapat memproses citra masukan
sehingga citra tersebut dapat dikenali polanya. Proses ini disebut pengenalan citra.
Proses pengenalan citra ini sering diterapkan dalam kehidupan sehari-hari.
Pengolahan citra dan pengenalan pola menjadi bagian dari proses pengenalan
citra. Kedua aplikasi ini akan saling melengkapi untuk mendapatkan ciri khas dari
suatu citra yang hendak dikenali ([3] Ardiantoro, 2010).

2.3

Computer Vision
Terminologi lain yang berkaitan erat dengan pengolahan citra adalah

Computer Vision atau Machine Vision. Pada hakikatnya, Computer Vision mencoba
meniru cara kerja sistem visual manusia (Human Vision). Human Vision
sesungguhnya sangat kompleks. Manusia melihat objek dengan indera penglihatan
(mata), lalu citra objek diteruskan ke otak untuk diinterpretasi sehingga manusia
mengerti objek apa yang tampak dalam pandangan matanya. Hasil interpretasi ini
mungkin digunakan untuk pengambilan keputusan (misalnya menghindar, jika
melihat mobil melaju di depan).

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

10

Computer vision merupakan proses otomatis yang mengintegrasikan
sejumlah besar proses untuk persepsi visual, seperti akuisisi citra, pengolahan
citra, klasifikasi, pengenalan (recognition) dan membuat keputusan. Computer vision
terdiri dari teknik-teknik untuk mengestimasi ciri-ciri objek di dalam citra,
pengukuran ciri yang berkaitan dengan geometri objek dan menginterpretasi
informasi geometri tersebut.

Proses – proses di dalam computer vision dapat di

golongkan menjadi tiga aktivitas
1. Memperoleh atau mengakuisisi citra digital.
2. Melakukan teknik komputasi untuk memperoses atau memodifikasi data citra
(operasi - operasi pengolahan citra).
3. Menganalisis dan menginterpretasi citra dan menggunakan hasil pemrosesan
untuk tujuan tertentu, misalnya memandu robot, mengontrol peralatan,
memantau proses manufaktur dan lain sebagainya.
pengklasifikasian proses - proses

di dalam computer vision dalam hirarkhi

sebagai berikut :

Gambar 2.1. Pengklasifikasian proses - proses di dalam computer vision
([1] Agung Priyo, 2005)

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

11

Dari penjelasan Gambar 2.1, dapat kita lihat bahwa pengolahan citra dan
pengenalan pola merupakan bagian dari computer vision. Pengolahan citra
merupakan proses awal (preprocessing) pada computer vision, sedangkan pengenalan
pola merupakan proses untuk menginterpretasi citra.
Teknik-teknik di dalam pengenalan pola memainkan peranan penting
dalam computer vision untuk mengenali objek. Jika dihubungkan dengan grafika
komputer, maka computer vision merupakan kebalikannya. ([1] Agung Priyo, 2005)

2.4

Grayscale
Mencari tingkat keabuan adalah proses pengubahan warna citra

menjadi format warna yang hanya berdasarkan tingkat keabuan. Proses ini
menghilangkan

informasi

hue

dan

saturation

dari

piksel

dan

hanya

meninggalkan nilai brightness. Setiap piksel dari tingkat keabuan citra
memiliki nilai brightness antara 0 (hitam) sampai 255 (putih). Foto hitam putih
merupakan contoh umum dari model warna tingkat keabuan. Walaupun
disebut hitam putih, sesungguhnya foto tersebut terbentuk dari banyak warna
abu-abu yang berbeda. Tujuan

perhitungan

tingkat

keabuan

adalah

memudahkan proses selanjutnya yaitu proses thresholding. Dengan algoritma
perhitungan tingkat keabuan, piksel dari suatu citra yang mengandung warnawarna RGB (merah, hijau dan biru) diubah menjadi warna dalam berbagai
tingkat keabuan dengan menjumlahkan nilai warna merah, hijau dan biru
kemudian dibagi tiga sehingga didapatkan nilai rata-rata dari ketiga warna. ([13]
Guntur Parikesit, 2009)

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

12

2.5

Tepi
Yang dimaksud dengan tepi (edge) adalah perubahan nilai intensitas

derajat keabuan yang mendadak (besar) dalam jarak yang singkat Gambar 2.2.
Perbedaan intensitas inilah yang menampakkan rincian pada gambar. Tepi
biasanya terdapat pada batas antara dua daerah berbeda pada suatu citra. Tepi
dapat diorientasikan dengan suatu arah, dan arah ini berbeda-beda pada
bergantung pada perubahan intensitas. ([16] Rinaldi Munir, 2010)

Gambar 2.2 Model tepi satu matra ([16] Rinaldi Munir, 2010,)

2.6

Gui / Guide Matlab
Dibangun dengan obyek grafik seperti tombol (button), kotak teks, slider,

menu dan lain-lain. Aplikasi yang menggunakan GUI umumnya lebih mudah
dipelajari dan digunakan karena orang yang menjalankannya tidak perlu
mengetahui perintah yang ada dan bagaimana kerjanya. Sampai saat ini, jika kita
membicarakan pemrograman berorientasi visual, yang ada di benak kita adalah
sederetan bahasa pemrograman, seperti visual basic, Delphi, visual C++, visual
Fox Pro, dan lainnya yang memang didesai secara khusus untuk itu. Matlab
merintis ke arah pemrograman yang menggunakan GUI dimulai dari versi 5, yang
terus disempurnakan sampai sekarang. ([14] Teuinsuksa, (2009). GUIDE Matlab

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

13

mempunyai kelebihan tersendiri dibandingkan dengan bahasa pemrogram lainnya,
diantaranya:
a)

GUIDE Matlab banyak digunakan dan cocok untuk aplikasi-aplikasi
berorientasi sains, sehingga banyak peneliti dan mahasiswa menggunakan
GUIDE Matlab untuk menyelesaikan riset atau tugas akhirnya.

b)

GUIDE Matlab mempunyai fungsi built-in yang siap digunakan dan
pemakai tidak perlu repot membuatnya sendiri.

c)

Ukuran file, baik FIG-file maupun M-file, yang dihasilkan relatif kecil.

d)

Kemampuan grafisnya cukup andal dan tidak kalah dibandingkan dengan
bahasa pemrograman lainnya.

•

Memulai GUIDE MATLAB
a) Melalui command matlab dengan mengetikkan: >> guide
b) Klik tombol Start Matlab dan pilihlah MATLAB, lalu pilih GUIDE (GUI
Bulder) GUIDE Quick Start memiliki dua buah pilihan, yaitu Create New
GUI dan Open Existing GUI. Create New GUI digunakan jika kita
memang belum pernah membuat aplikasi GUI Matlab atau jika kita
memang ingin membuat sebuah figure baru, sedangkan Open Existing
GUI digunakan jika kita sudah memiliki file figure matlab atau akan
memodifikasi file figure yang telah kita simpan. Pada pilihan Create New
GUI terdapat menu GUIDE templates yang memiliki beberapa tipe dasar
dari GUI, sehingga kita dapat melakukan modifikasi pada template agar
menjadi GUI seperti yang kita harapkan. Sebagai pemula, kita gunakan
Blank GUI (Default) yang merupakan sebuah GUI dengan figure kosong

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

14

dan merupakan kondisi default dari GUIDE dan diplih jika kita memang
akan membuat sebuah aplikasi dengan komponen yang layout-nya tidak
terdapat pada GUI template yang lain. Setelah kita memilih Blank GUI
templates, maka akan muncul tampilan Menu Utama GUIDE.
•

Tampilan GUIDE
Komponen palet pada GUIDE Matlab terdiri dari beberapa uicontrol
(kontrol user interface), seperti pada bahasa pemrograman visual lainnya,
yaitu: pushbutton, togglebutton, radiobutton, chexkboxes, edit text, static
text, slider, frames, listboxes, popup menu, dan axes. Kita dapat
meletakkan semua kontrol pada layout editor dan selanjutnya hanya
tinggal mengaturnya melalui property inspector.

•

Komponen GUIDE
Semua kontrol pada GUIDE dapat dimunculkan pada layout/figure
dengan cara mendrag kiri kontrol yang diinginkan ke figure. Adapun
penjelasan fungsi masing-masing kontrol adalah sebagai berikut:

•

Pushbutton
Pushbutton merupakan jenis kontrol berupa tombol tekan yang
akan menghasilkan tindakan jika diklik, misanya tombol OK, Cancel,
Hitung, Hapus, dan sebagainya. Untuk menampilkan tulisan pada
pushbutton kita dapat mengaturnya melalui property inspector dengan
mengklik objek pushbutton pada figure, lalu mengklik toolbar property
inspector atau menggunakan klik kanan lalu pilih property inspector.

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

15

Selanjutnya isilah tab string dengan label yang diinginkan, misalnya
Hitung.
•

Toggle Button
Toggle button memiliki fungsi yang sama dengan pushbutton.
Perbedaanya adalah saat pushbutton ditekan, maka tombol akan kembali
pada posisi semula jika tombol mouse dilepas, sedangkan pada toggle
button, tombol tidak akan kembali ke posisi semula, kecuali kita
menekannya kembali.

•

Radio Button
Radio button digunakan untuk memilih atau menandai satu pilihan
dari beberapa pilihan yang ada. Misalnya, sewaktu kita membuat aplikasi
operasi

Matematika

(penjumlahan,

pengurangan,

perkalian,

dan

pembagian).
•

Edit Text dan Static Text
Edit text digunakan untuk memasukkan atau memodifikasi suatu
text yang diinputkan dari keyboard, sedangkan static text hanya berguna
untuk

menampilkan

text/tulisan,

sehingga

kita

tidak

bisa

memodifikasi/mengedit text tersebut kecuali memalui property inspector.
•

Frames
Frames merupakan kotak tertutup yang dapat digunakan untuk
mengelompokkan kontrol-kontrol yang berhubungan. Tidak seperti
kontrol lainnya, frames tidak memiliki rutin callback.

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

16

•

Checkboxes
Kontrol checkboxes berguna jika kita menyediakan beberapa
pilihan mandiri atau tidak bergantung dengan pilihan-pilihan lainnya.
Contoh aplikasi penggunaan checkboxes adalah ketika kita diminta untuk
memilih hobi. Karena hobi bisa lebih dari satu, maka kita dapat mengklik
checkboxes lebih dari satu kali.

•

Slider
Slider berguna jika kita menginginkan inputan nilai tidak
menggunakan keyboarad, tatapi hanya dengan cara menggeser slider
secara vertical maupun horizontal ke nilai yang kita inginkan. Dengan
menggunakan slider, kita lebih fleksibel dalam melakukan pemasukan
nilai data karena kita dapat mengatur sendiri nilai max, nilai min, serta
sliderstep.

•

Popup Menu
Popop

menu

berguna

menampilkan

daftar

pilihan

yang

didefinisikan pada String Propoerty ketika mengklik tanda panah pada
aplikasi dan memiliki fungsi yang sama seperti radio button. Ketika tida
dibukak, popup menu hanya menampilkan satu item yang menjadi pilihan
pertama pada String Property. Popupmenu sangat bermanfaat ketika kita
ingin memberi sebuah pilihan tanpa jarak, tidak seperti radiobutton.
•

Axes
Axes berguna untuk menampilkan sebuah grafik atau gambar
(image). Axes sebenarnya tidak masuk dalam UIControl, tetapi axes dapat

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

17

deprogram agar pemakai dapat berinteraksi dengan axes dan obyek grafik
yang ditampilkan melalui axes.
2.6.1

Membuat GUI dengan MATLAB
MATLAB mengimplementasikan GUI sebagai sebuah
figure yang berisi barbagai style obyek UIControl. Selanjutnya kita
harus memprogram masing-masing obyek agar dapat bekerja
ketika diaktifkan oleh pemakai GUI. Langkah dasar yang harus
dikerjakan dalam membuat GUI adalah :

a)

Mengatur layout komponen GUI
Setelah

kita

membuka

GUIDE

Matlab

dan

telah

menentukan template GUI, langkah selanjutnya adalah adalah
mendesai figure dengan menggunakan komponen palet sesuai
dengan kebutuhan, seperti pushbutton, radiobutton, chexkboxes,
edit text, static text, slider, frames, popup menu, axes, dan
sebagainya. Selanjutnya kita dapat mengatur layout masing-masing
komponen, baik string(caption), font, color, size, dan sebagainya
menggunakan property inspector. Jika kita telah selesai mendesain,
jangan lupa untuk menyimpan file figure yang secara default akan
memiliki ekstensi *.fig. Dari sini, matlab secara otomatis akan
membuatkan sebuah m-file dengan nama yang sama, yaitu file
berekstensi *.m.

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

18

b)

Memprogram Komponen GUI
M-file yang telah dibuat pada langkah sebelumnya, akan

otomatis terbuka dan kita harus menulis programnya agar
komponen kontrol dapat bekerja secara simultan. Untuk membuat
program dalam m-file kita cukup memperhatikan fungsi-fungsi
matlab bertanda callback dimana perintah disispkan. Dari langahlangkah dasar diatas, secara sederhana sebenarnya GUI Matlab
dibentuk oleh dua buah file, yaitu fig-file dan m-file. Matlab
User’s Guide, The Math Works inc, 1989.

2.7

Deteksi Tepi
Deteksi tepi merupakan sebuah proses di mana proses tersebut berfungsi

untuk mendeteksi garis tepi yang membatasi dua wilayah citra. Saat ini telah
banyak operator – operator yang dapat digunakan dalam pembuatan deteksi tepi,
contohnya adalah operator Roberts , prewitt, sobel, serta operator turunan seperti
laplacian. Deteksi tepi itu sendiri bertujuan untuk menandai bagian yang menjadi
detail citra, dan memperbaiki serta mengubah citra.
Pendeteksian tepi merupakan langkah pertama untuk melingkupi
informasi di dalam citra. Tepi mencirikan batas-batas objek dan karena itu
tepi berguna untuk proses segmentasi dan identifikasi objek di dalam citra.
Tujuan operasi pendeteksian tepi adalah untuk meningkatkan penampakan
garis batas suatu daerah atau objek di dalam citra. Karena tepi termasuk
ke dalam komponen berfrekuensi tinggi, maka pendeteksian tepi dapat

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

19

dilakukan dengan penapis lolos-tinggi. ([16] Rinaldi Munir, 2010)
Manfaat yang bisa diperoleh dari deteksi tepi dalam berbagai
bidang, misalnya yang paling banyak digunakan dalam bidang kedokteran
adalah untuk menentukan stadium kanker, mendeteksi tepi citra USG janin,
mendeteksi karies pada gigi, sehingga bentuk citra yang dihasilkan dapat
terlihat lebih jelas. Di bidang lainnya, deteksi tepi digunakan untuk aplikasi
pengenalan

plat

kendaraan,

aplikasi pengenalan sidik jari, dan untuk

membedakan uang asli dengan uang palsu. ([8] Lia Amelia, 2012)
Terdapat beberapa teknik yang digunakan untuk mendeteksi tepi, antara
lain:
•

Operator gradien pertama (differential gradient)
mendeteksi tepi di dalam citra, yaitu operator gradien selisihterpusat, operator Sobel, operator Prewitt, operator Roberts, operator
Canny.

•

Operator turunan kedua (Laplacian)
Operator Laplace mendeteksi lokasi tepi khususnya pada citra tepi
yang curam. Pada tepi yang curam, turunan keduanya mempunyai
persilangan nol, yaitu titik di mana terdapat pergantian tanda nilai
turunan kedua, sedangkan pada tepi yang

landai tidak terdapat

persilangan nol. Contohnya adalah operator Laplacian Gaussian, operator
Gaussian.

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

20

•

Operator kompas (compass operator)
Digunakan untuk mendeteksi semua tepi dari berbagai arah di
dalam citra. Operator kompas yang dipakai untuk deteksi tepi menampilkan
tepi dari 8 macam arah mata angin yaitu Utara, Timur Laut, Timur,
Tenggara, Selatan, Barat, Barat Daya, dan Barat Laut.
Contoh beberapa gradien pertama yang dapat digunakan untuk turunan

pertama menghasilkan tepi yang lebih tebal, sedangkan turunan kedua
menghasilkan tepi yang lebih tipis. Ada tiga macam tepi yang terdapat di dalam
citra digital. Ketiganya adalah:
1. Tepi curam
Tepi dengan perubahan intensitas yang tajam. Arah tepi berkisar 90°.
2. Tepi landai
Disebut juga tepi lebar, yaitu tepi dengan sudut arah yang kecil. Tepi
landau dapat dianggap terdiri dari sejumlah tepi-tepi lokal yang lokasinya
berdekatan.
3. Tepi yang mengandung derau (noise)
Umumnya tepi yang terdapat pada aplikasi computer vision mengandung
derau. Operasi peningkatan kualitas citra (image enhancement) dapat dilakukan
terlebih dahulu sebelum pendeteksian tepi. ([16] Rinaldi Munir, 2010)

2.7.1 Metode Roberts
Operator Roberts adalah nama lain dari teknik differensial yang
sedang dikembangkan, yaitu differensial pada arah horisontal dan

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

21

differensial pada arah vertikal, dengan ditambahkan proses konversi
biner setelah dilakukan differensial. Teknik konversi biner yang
disarankan adalah konversi biner dengan meratakan distribusi warna
hitam d a n p u t i h . Operator Robert ini juga disamakan dengan teknik
DPCM (Differential Pulse Code Modulation). Operator Robert Cross
merupakan salah satu operator yang menggunakan jendela matrik 2x2,
operator

ini

melakukan

perhitungan

dengan

mengambil

arah

diagonal untuk melakukan perhitungan nilai gradiennya.
1

0

0

-1

Rx=

0

-1

1

0

Ry=

Gambar 2.3 Operator Roberts ([9] Eko Prasetyo, 2011, hal 215)
Sebenarnya operator sedehana ini hanya memeriksa sebuah piksel
tambahan pada satu arah gradient tetapi karena yang diperiksa adalah
piksel dalam arah diagonal, maka secara keseluruhan piksel-piksel
yang terlibat membentuk jendela matrik 2x2. B entuk jendela yang
demikian lebih menekankan pemeriksaan pada kedua arah diagonal, dari
pada arah horizontal atau arah vertikal. Dari susunan nilai-nilai
pembobotan pada jendela juga terlihat bahwa perhitu