Analisis Perbandingan Pendeteksian Tepi Citra CT Simulator pada Kanker Paru-Paru Menggunakan Metode Robert, Sobel, Prewitt dan Canny

Penelitian pendeteksian tepi pada citra CT Simulator dilakukan dengan metode Robert, Sobel, Prewitt, dan Canny. Pendeteksian tepi ini bertujuan untuk mengetahui batasan dari kanker serta mengetahui metode terbaik dalam pendeteksian tepi berdasarkan analisis dari nilai rata-rata citra, kontras, Mean Square Error (MSE) dan Peak Signal to Ratio (PSNR). Penelitian ini dilakukan dengan merancang suatu aplikasi yang dibuat dengan MATLAB. Terdapat lima citra dari pasien kanker paru-paru yang diuji dengan tahapan pendeteksian tepi pada citra asli dan pendeteksian tepi pada citra yang telah diperbaiki kontrasnya. Berdasarkan penelitian yang dilakukan, hasil dari pendeteksian tepi pada citra asli tidak efektif digunakan untuk mengetahui batasan kanker. Pendeteksian tepi pada citra asli dengan menggunakan metode Robert, Sobel, Prewitt dan Canny masih belum mampu memperlihatkan batasan kanker, sedangkan pendeteksian tepi menggunakan metode Canny mampu memperlihatkan batasan kanker walaupun masih terdapat banyak ganggunan (artifact) pada citra. Oleh karena itu, maka dilakukan perbaikan kontras pada citra untuk menampilkan tepi yang jelas sebagai batasan kanker paru-paru. Hasil pendeteksian tepi terbaik ditunjukkan dengan nilai MSE yang paling tinggi dan PSNR yang paling rendah pada citra yang telah diperbaiki  kontrasnya. Pendeteksian tepi terbaik yaitu dengan menggunakan metode Canny yang memiliki nilai rata-rata MSE yaitu 0,8401 dan PSNR yaitu 48,9284 dB.

PERBANDINGAN PENDETEKSIAN TEPI CITRA CT SIMULATOR PASIEN KANKER PARU-PARU DENGAN METODE ROBERT, SOBEL, PREWITT, CANNY DAN FUZZY

Tingginya kasus kanker paru-paru di Indonesia menyebabkan banyak kasus kematian. Salah satu solusi untuk menangani permasalahan tersebut yaitu dengan melakukan pemeriksaan dengan CT Scan atau CT Simulator yang hasilnya berupa citra. Citra perlu diolah untuk melihat batasan antara kanker paru-paru yang jelas agar dilakukan penanganan yang tepat dan terarah. Penentuan batasan kanker pada penelitian telah dilakukan dengan pendeteksian tepi citra CT Simulator menggunakan metode Robert, Sobel, Prewitt, Canny dan fuzzy. Metode fuzzy yang digunakan divariasikan menjadi empat jenis berdasarkan perbedaan aturan fuzzy input dan fuzzy output. Pendeteksian tepi bertujuan untuk mengetahui batasan dari kanker serta mengetahui metode terbaik dalam pendeteksian tepi berdasarkan analisis dari nilai rata-rata citra, kontras, Mean Square Error (MSE) dan Peak Signal Noise to Ratio (PSNR). Penelitian ini dilakukan dengan merancang suatu aplikasi yang dibuat dengan MATLAB R2017. Terdapat lima citra dari pasien kanker paru-paru yang diuji dengan tahapan pendeteksian tepi pada citra asli dan pendeteksian tepi pada citra yang diperbaiki kontrasnya. Pendeteksian tepi pada citra asli dengan menggunakan metode Robert, Sobel, Prewitt, Canny dan fuzzy belum mampu memperlihatkan batasan kanker, sedangkan pendeteksian tepi menggunakan metode Canny dapat memperlihatkan batasan kanker walaupun masih terdapat banyak gangguan (artifact) pada citra. Oleh karena itu, maka dilakukan perbaikan kontras untuk menampilkan tepi yang lebih jelas. Hasil pendeteksian tepi terbaik yang sesuai dengan pendapat dokter ditunjukkan dengan nilai MSE tertinggi dan PSNR yang terendah pada citra yang telah diperbaiki kontrasnya. Hasil yang diperoleh yaitu dengan menggunakan metode fuzzy yang memiliki nilai rata-rata MSE yaitu 38322,1394 dan PSNR yaitu 2,3104 dB