Evaluasi Kinerja Metode Canny dan Roberts dalam Deteksi Tepi Citra Buah Apel Berdasarkan Kualitas Kontur dan Waktu Komputasi

Asfa Zaky; Reni Rahmadewi; Lela Nurpulaela; Egi Sunardi

doi:10.33795/elkolind.v13i3.10827

Authors

Asfa Zaky a:1:{s:5:"en_US";s:36:"Universitas Singaperbangsa Karawang ";}
Reni Rahmadewi Universitas Singaperbangsa Karawang
Lela Nurpulaela Universitas Singaperbangsa Karawang
Egi Sunardi Universitas Singaperbangsa Karawang

DOI:

https://doi.org/10.33795/elkolind.v13i3.10827

Keywords:

Deteksi tepi, Roberts, Canny, Segmentasi CItra, Matlab

Abstract

Deteksi tepi merupakan salah satu tahapan pengolahan citra yang digunakan untuk mengidentifikasi batas objek berdasarkan perubahan intensitas piksel. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi dan membandingkan kinerja metode Roberts dan Canny dalam mendeteksi tepi citra buah apel pada dua kondisi masukan, yaitu citra grayscale dan citra hasil segmentasi Otsu. Pengujian dilakukan terhadap 30 citra buah apel dengan ukuran yang diseragamkan menjadi 256 × 256 piksel. Kinerja kedua metode dievaluasi berdasarkan Precision, Recall, F1-score, waktu komputasi, serta uji Wilcoxon signed-rank. Pada citra grayscale, Roberts menghasilkan F1-score sebesar 0,656, sedangkan Canny sebesar 0,296 dengan perbedaan yang signifikan (p<0,001). Setelah segmentasi Otsu, F1-score Roberts dan Canny masing-masing sebesar 0,584 dan 0,585 serta tidak menunjukkan perbedaan yang signifikan (p=0,704). Roberts juga memiliki waktu komputasi lebih rendah dibandingkan Canny pada kedua kondisi masukan (p<0,001). Hasil penelitian menunjukkan bahwa kinerja Roberts dan Canny dipengaruhi oleh kondisi citra masukan. Segmentasi Otsu memberikan pengaruh yang berbeda terhadap kedua metode dan menyebabkan kualitas hasil Roberts dan Canny berdasarkan F1-score menjadi relatif setara setelah segmentasi.

References

A. A. Santosa, R. Y. N. Fu’adah, and S. Rizal, “Deteksi Penyakit pada Tanaman Padi Menggunakan Pengolahan Citra Digital dengan Metode Convolutional Neural Network,” J. Electr. Syst. Control Eng., vol. 6, no. 2, pp. 98–108, 2023, doi: 10.31289/jesce.v6i2.7930.

N. Krisdianto, R. Kyandra Atharizqi, W. T. Nurhasanaah, P. Informatika, U. Sultan, and A. Tirtayasa, “International Jurnal of Informatics Pengembangan Sistem Pengenalan Objek Multi-Kelas Berbasis Segmentasi Citra dengan YOLOv11 dan Streamlit,” IJInf Int. J. Informatics, vol. 5, pp. 1–18, 2025.

H. Pangaribuan and S. Sitohang, “Peningkatan Kualitas Deteksi Tepi dengan Metode Segmentasi Citra,” Remik, vol. 7, no. 1, pp. 591–601, 2023, doi: 10.33395/remik.v7i1.12050.

Dimas Apriandi, Gasim, Muhammad Haviz Irfani, and Muhammad Ikhwan Jambak, “Pengaruh Deteksi Tepi Citra Urat Daun Pada Pengenalan Jenis Bibit Jeruk Menggunakan Metode Pengenalan JST-PB dan GLCM,” J. Softw. Eng. Comput. Intell., vol. 3, no. 02, pp. 97–110, 2025, doi: 10.36982/jseci.v3i02.6219.

M. Rajuddin, S. M. Ulfa, I. Y. Harahap, S. L. Moulana, and M. Ula, “Sistem Deteksi Penyakit Pada Daun Mangga Menggunakan Metode Deteksi Tepi Sobel Dan Canny,” SENASTIKA Univ. Malikussaleh Sist., pp. 4–10, 2024.

A. A. Paturrahman and I. G. P. S. Wijaya, “Analisis Pengenalan Pola Daun Berdasarkan Fitur Canny Edge Detection dan Fitur GLCM Menggunakan Metode Klasifikasi k-Nearest Neighbor (kNN),” J. Comput. Sci. Informatics Eng., vol. 5, no. 1, pp. 68–76, 2021, doi: 10.29303/jcosine.v5i1.388.

F. Friendly, H. Harizahayu, and Purwa Hasan Putra, “Pemanfaatan Canny Edge Detection untuk Pembacaan OMR Survey 7 Kebiasaan Anak Indonesia Hebat,” INSOLOGI J. Sains dan Teknol., vol. 5, no. 1, pp. 1–10, 2026, doi: 10.55123/insologi.v5i1.6705.

S. Ashillah, S. A. Gulo, Y. Rahmi, and D. Y. Niska, “Implementasi Algoritma Pengolahan Citra Digital untuk Perbaikan Kualitas Gambar,” 2025.

S. Nasution and F. Aulia, “Penerapan Metode Segmentasi Warna HSV untuk Deteksi Objek Berbasis Warna pada Citra Digital,” Router J. Tek. Inform. dan Terap., no. November, 2025.

M. A. Restuning Pamuji and D. Putra Pamungkas, “Segmentasi Citra Daun Bawang Merah Menggunakan Metode Thresholding Otsu,” Nusant. Eng., vol. 6, no. 2, pp. 169–174, 2023, doi: 10.29407/noe.v6i2.20553.

Y. D. Arimbi and N. Sofi, “Deteksi Tulang Belakang Pada Citra Ct-Scan Menggunakan Metode Deteksi Tepi Sobel,” J. Ilm. Inform. Komput., vol. 26, no. 3, pp. 207–216, 2021, doi: 10.35760/ik.2021.v26i3.4910.

R. Zain Zakaria, H. Yuana, and U. Mawaddah, “Penerapan Algoritma Canny Dan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Dalam Mengidentifikasi Ikan Koi,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 7, no. 5, pp. 3752–3762, 2024, doi: 10.36040/jati.v7i5.7833.