Segmentasi Citra Menggunakan Pendekatan Trial and Error dan Metode Otsu untuk Identifikasi Objek
DOI:
https://doi.org/10.33795/jip.v11i3.7046Keywords:
segmentasi citra, metode Otsu, trial and error, thresholding, pengolahan citra digital, identifikasi objekAbstract
Segmentasi citra merupakan tahapan penting dalam pengolahan citra digital untuk memisahkan objek dari latar belakang agar analisis visual menjadi lebih efektif. Penelitian ini membandingkan dua metode segmentasi citra, yaitu trial and error thresholding dan metode Otsu, dalam mengidentifikasi objek pada citra aurora. Dataset yang digunakan berupa citra RGB aurora yang dikonversi ke grayscale, kemudian disegmentasi menggunakan kedua metode tersebut. Metode trial and error menentukan nilai ambang secara manual berdasarkan histogram, sedangkan metode Otsu secara otomatis menghitung nilai ambang optimal dengan memaksimalkan varians antar kelas. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode Otsu lebih unggul dengan akurasi segmentasi sebesar 92% dan waktu pemrosesan 1,2 detik, dibandingkan metode trial and error yang menghasilkan akurasi 85% dan waktu 2,5 detik. Dengan demikian, metode Otsu dinilai lebih efisien dan konsisten untuk segmentasi citra alami, meskipun masih memerlukan teknik pra-pemrosesan tambahan pada citra dengan noise tinggi.
Downloads
References
Cheng, Y., & Li, B. (2021): Image segmentation technology and its application in digital image processing. Proceedings of IEEE Asia-Pacific Conference on Image Processing, Electronics and Computers, IPEC 2021, 1174–1177. https://doi.org/10.1109/IPEC51340.2021.9421206
Zheng, J., Gao, Y., Zhang, H., Lei, Y., & Zhang, J. (2022): OTSU Multi-Threshold Image Segmentation Based on Improved Particle Swarm Algorithm. Applied Sciences (Switzerland), 12(22). https://doi.org/10.3390/app122211514
Bhandari, A. K., Singh, A., & Kumar, I. V. (2021): Spatial Context Energy Curve-Based Multilevel 3-D Otsu Algorithm for Image Segmentation. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 51(5), 2760–2773. https://doi.org/10.1109/TSMC.2019.2916876
Wang, Q., Fang, H., & Li, B. (2023): Automatic Identification of Aurora Fold Structure in All-Sky Images. Universe, 9(2). https://doi.org/10.3390/universe9020079
Rosyani, P., & Amalia, R. (2021): Segmentasi Citra Tanaman Obat dengan metode K-Means dan Otsu. 6(2), 246–251.
Baso, B., Nababan, D., Risald, R., & Kolloh, R. Y. (2022): Segmentasi Citra Tenun Menggunakan Metode Otsu Thresholding dengan Median Filter. Jurnal Teknologi Dan Ilmu Komputer Prima (Jutikomp), 5(1), 1–6. https://doi.org/10.34012/jutikomp.v5i1.2586
Sirait, G. A., Yudistira, N., & Ridok, A. (2022): Segmentasi Citra Makanan pada Tray Box menggunakan Metode Otsu Thresholding dengan Ruang Warna. Segmentasi Citra Makanan Pada Tray Box Menggunakan Metode Otsu Thresholding Dengan Ruang Warna, 6(2), 649–657. http://j-ptiik.ub.ac.id
Maulida, A., Nurhidayah, N., Fendriani, Y., & Haryono, H. (2022): Segmentasi Citra Mammogram Untuk Deteksi Dini Kanker Payudara Dengan Menggunakan Metode Otsu Thresholding. Jurnal Fisika Unand, 11(2), 180–186. https://doi.org/10.25077/jfu.11.2.180-186.2022
Hadiq, H., Solehatin, S., Djuniharto, D., Muslim, M. A., & Salahudin, S. N. (2023): Comparison of the suitability of the otsu method thresholding and multilevel thresholding for flower image segmentation. Journal of Soft Computing Exploration, 4(4), 242–249. https://doi.org/10.52465/joscex.v4i4.266
Restuning, Pamuji, M. A., & Putra, Pamungkas, D. (2023): Segmentasi Citra Daun Bawang Merah Menggunakan Metode Thresholding Otsu. Jurnal Nusantara of Engineering, 6(2), 169–174. https://doi.org/https://doi.org/10.29407/noe.v6i2.20553
Teuku Radillah, Kiki Ameliza, & Idir Fitriyanto. (2023): Segmentasi Citra Menggunakan Metode Otsu dalam Pengenalan Pola Sederhana. Indonesian Journal of Computer Science, 12(6), 4004–4012. https://doi.org/10.33022/ijcs.v12i6.3492
Fahla, A., Jalil, A., & Rahmadewi, R. (2024): Segmentasi Citra Digital Ikan Menggunakan Metode Thresholding. Jurnal Mekanova : Mekanikal, Inovasi Dan Teknologi, 10(2), 448. https://doi.org/10.35799/jis.13.1.2013.2057
Simangunsong, D. L., & Asahan, U. (2025). Segmentasi citra pada citra asli buah jeruk berdasarkan nilai thresholding. 4307(1), 751–756.
Elen, A., & Dönmez, E. (2024): Histogram-based global thresholding method for image binarization. Optik, 306, 171814. https://doi.org/10.1016/J.IJLEO.2024.171814
Sun, X., Li, X., Tan, B., Gao, J., Wang, L., & Xiong, S. (2025): Integrating Otsu Thresholding and Random Forest for Land Use/Land Cover (LULC) Classification and Seasonal Analysis of Water and Snow/Ice. Remote Sensing, 17(5), 1–24. https://doi.org/10.3390/rs17050797
Fan, Q., Ma, Y., Wang, P., & Bai, F. (2024): Otsu Image Segmentation Based on a Fractional Order Moth–Flame Optimization Algorithm. Fractal and Fractional, 8(2). https://doi.org/10.3390/fractalfract8020087
