Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) Volume 2, No. 1, November 2020, Page 9-16 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak) Debi Razabni Erika Medinah, Copyright © 2020, JoSYC, Page 9 Analisa dan Perbandingan Algoritma Otsu Thresholding dengan Algoritma Region Growing Pada Segmentasi Citra Digital Debi Razabni Erika Medinah, Sinar Sinurat Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email : 1 debirazabni1712@gmail.com, 2 sinarsssinurat@gmail.com Submitted: 09/07/2020; Accepted: 01/11/2020; Published: 27/11/2020 Abstrak−Segmentasi merupakan proses yang penting dalam pengolahan citra yang bertujuan untuk memecah suatu citra ke dalam beberapa segmen dengan suatu kriteria tertentu. Segmentasi citra adalah pemisahan objek yang satu dengan objek yang lain dalam suatu citra atau antara objek dengan latar yang terdapat dalam sebuah citra. Dengan proses segmentasi tersebut,masing-masing objek pada citra dapat diambil secara individu sehingga dapat digunakan sebagai input. Tujuan segmentasi citra yaitu memisahkan wilayah objek dengan wilayah lain berdasarkan kesamaan atribut citra agar mudah di analisis dalam rangka mengenali objek untuk suatu keperluan. Jenis operasi ini berkaitan erat dengan pengenalan pola. Secara umum proses segmentasi dibagi menjadi tiga bagian berdasarkan klasifikasi, berdasarkan tepi dan berdasarkan daerah. Proses segmentasi pada citra digital dilakukan dengan deteksi tepi untuk menyediakan jalur target di sepanjang tepi (edge) objek citra. Algoritma yang digunakan yaitu algoritma otsu thresholding dan algoritma region growing dimana algoritma otsu thresholding dapat membagi histogram citra keabuan ke dalam dua daerah yang berbeda secara otomatis. Sedangkan algoritma region growing merupakan sebuah prosedur dimana sekumpulan piksel atau subregion hingga region yang lebih besar berdasarkan kriteria yang sudah didefenisikan. Kata Kunci: Segmentasi, Citra, Algortitma Otsu Thresholding, Algoritma Region Growing Abstract−Segmentation is an important process in image processing which aims to split an image into several segments with certain criteria. Image segmentation is the separation of one object with other objects in an image or between objects with a background contained in an image. With this segmentation process, each object in the image can be taken individually so that it can be used as input. The purpose of image segmentation is to separate the object area from other regions based on similarity of image attributes so that it is easy to analyze in order to recognize objects for a purpose. This type of operation is closely related to pattern recognition. In general, the segmentation process is divided into three parts based on classification, by edge and by region. The segmentation process in digital images is done with edge detection to provide a target path along the edge (edge) of the image object. The algorithm used is the otsu thresholding algorithm and the region growing algorithm where the otsu thresholding algorithm can divide the gray image histogram into two different regions automatically. While the region growing algorithm is a procedure in which a set of pixels or subregions to a larger region is based on defined criteria. Keywords: Segmentation, Image, Otsu Thresholding Algorithm, Region Growing Algorithm 1. PENDAHULUAN Pemanfaatan pengolahan citra dalam era yang hampir serba digital ini sangat dibutuhkan. Analisa komposisi suatu citra dapat berdampak terhadap perubahan kehidupan. Pengolahan citra adalah suatu metode atau teknik yang dapat digunakan untuk memproses citra atau gambar dengan jalan memanipulasinya menjadi data gambar yang diinginkan untuk mendapatkan informasi tertentu. Segmentasi merupakan proses yang penting dalam pengolahan citra yang bertujuan untuk memecah suatu citra ke dalam beberapa segmen dengan suatu kriteria tertentu. Segmentasi citra adalah pemisahan objek yang satu dengan objek yang lain dalam suatu citra atau antara objek dengan latar yang terdapat dalam sebuah citra. Dengan proses segmentasi tersebut,masing-masing objek pada citra dapat diambil secara individu sehingga dapat digunakan sebagai input. Jenis operasi ini berkaitan erat dengan pengenalan pola. Proses segmentasi pada citra digital dilakukan dengan deteksi tepi untuk menyediakan jalur target di sepanjang tepi (edge) objek citra. Edge pada gambar adalah area pada tepi objek image dengan intensitas contrast yang kuat, sehingga lompatan intensitas dari satu pixel kepixel lainnya. Edge mendeteksi gambar dengan mengurangi secara signifikan jumlah data dan menyaring informasi yang tidak berguna filtering, dan juga menjaga property penting yang diperlukan pada gambar dalam hal ini yang mendukung penampakan tepi-tepi gambar. Deteksi tepi (Edge Detection) pada suatu citra suatu proses yang menghasilkan tepi-tepi dari obyek-obyek citra, tujuannya adalah untuk menandai bagian yang menjadi detail citra dan untuk memperbaiki detail dari citra yang kabur, yang terjadi karena error atau adanya efek dari proses akusisi citra. Suatu titik (x,y) dikatakan sebagai tepi (edge) dari suatu citra bila titik tersebut mempunyai perbedaan yang tinggi dengan tetangganya. Ada banyak metode untuk pendeteksian tepi ini, tetapi metode untuk melokasikan edge ini merupakan karakteristik dari kategori “gradient filter” dan termasuk untuk pencarian segmentasi citra. Lokasi pixel dinyatakan atau di deklarasikan jika nilai dari gradient melewati ambang batasan (x,y). Teknik differensial yang dikembangkan, yaitu differensial pada arah horizontal dan 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 dan putih. Metode yang paling sederhana untuk proses segmentasi yaitu dengan image thresholding atau pengambangan citra. Pada penelitian ini digunakan algoritma otsu thresholding di mana algoritma thresholding dapat membagi histogram citra keabuan ke dalam dua daerah