ANALISIS DETEKSI TEPI BERBASIS GRADIEN MENGGUNAKAN OPERATOR SOBEL PADA CITRA LOGO UPI. Y.A.I
Main Article Content
Abstract
Perkembangan Computer Vision mendorong kebutuhan akan metode yang efektif dalam mendeteksi batas objek pada citra digital. Deteksi tepi menjadi tahap penting karena berperan dalam ekstraksi fitur dan pemahaman struktur objek. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis intensitas permukaan dan gradien citra dalam proses deteksi tepi menggunakan operator Sobel pada citra logo Universitas Persada Indonesia Y.A.I.( UPI YAI) Metode yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif eksperimental melalui tahapan konversi citra ke grayscale, analisis histogram, perhitungan mean dan standar deviasi intensitas, serta perhitungan gradien menggunakan operator Sobel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa citra memiliki nilai rata-rata intensitas sebesar 209,05 dengan standar deviasi 63,04 yang menunjukkan kontras tinggi. Nilai gradien maksimum mencapai 255 dengan rasio piksel tepi sebesar 17,45%, yang menunjukkan bahwa metode Sobel mampu mendeteksi tepi secara efektif dan selektif. Temuan ini menunjukkan bahwa distribusi intensitas sangat mempengaruhi kualitas deteksi tepi, sehingga pemilihan citra dengan kontras yang baik menjadi faktor penting dalam pengolahan citra digital. Secara keseluruhan, penelitian ini memberikan kontribusi dalam memahami hubungan antara intensitas, gradien, dan kinerja deteksi tepi
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
References
[1] D. Diana, W. Dwi Novanni, L. Sukma, R. Nufus, and M. Satria Ramadhan, “PERBANDINGAN HASIL DETEKSI TEPI ANTARA CITRA BERWARNA DAN GRAYSCALE DENGAN OPERATOR SOBEL,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 9, no. 4, 2025, doi: 10.36040/jati.v9i4.14420.
[2] D. Prayogi, S. R. Lubis, M. A. Rizko, and A. G. Suteja, “Optimalisasi Segmentasi Citra Digital Metode Canny Edge Detection dan Thresholding,” RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business, vol. 4, no. 2, 2025, doi: 10.31004/riggs.v4i2.1613.
[3] L. Maximillian, Y. F. Riti, M. A. Agung, and Y. J. Palis, “Perbandingan Algoritma Sobel dan Canny untuk Deteksi Tepi Citra Daun Lidah Buaya,” Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika, vol. 12, no. 2, 2023, doi: 10.34010/komputa.v12i2.10997.
[4] P. Bey Ritan and Y. Dewa, “IMPLEMENTASI METODE DETEKSI TEPI SOBEL DALAM PENGOLAHAN CITRA DIGITAL TANAMAN BUNGA KEMBANG SEPATU,” Increate - Inovasi dan Kreasi Teknologi, vol. 11, no. 2, 2025.
[5] H. Pangaribuan and S. Sitohang, “Peningkatan Kualitas Deteksi Tepi dengan Metode Segmentasi Citra,” remik, vol. 7, no. 1, 2023, doi: 10.33395/remik.v7i1.12050.
[6] A. Herlambang and A. Rahmatulloh, “Peningkatan Akurasi Deteksi Tepi Pada Citra Inversi Menggunakan Sobel-Canny-Prewitt,” Jurnal Informatika dan Multimedia, vol. 17, no. 1, 2025, doi: 10.33795/jtim.v17i1.6590.
[7] M. R. Qisthiano and A. O. Pratiwi, “Deteksi Tepi Pada Citra Objek Benda Menggunakan Metode Prewitt,Canny Dan Sobel,” JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan), vol. 13, no. 2, 2025.
[8] S. Sukatmi, “Perbandingan Deteksi Tepi Citra Digital dengan Menggunakan Metode Prewitt, Sobel dan Canny,” KOPERTIP : Jurnal Ilmiah Manajemen Informatika dan Komputer, vol. 1, no. 1, 2017, doi: 10.32485/kopertip.v1i1.3.
[9] Y. D. Arimbi and N. Sofi, “DETEKSI TULANG BELAKANG PADA CITRA CT-SCAN MENGGUNAKAN METODE DETEKSI TEPI SOBEL,” Jurnal Ilmiah Informatika Komputer, vol. 26, no. 3, 2021, doi: 10.35760/ik.2021.v26i3.4910.
[10] S. T. Damanik, A. Setiawan, T. Simanjuntak, A. A. Tumanggor, and F. Ramadhani, “Analisis Deteksi Tepi untuk Mengidentifikasi Jenis Mobil,” Explore: Jurnal Sistem Informasi dan Telematika, vol. 14, no. 1, 2023, doi: 10.36448/jsit.v14i1.3082.
[11] Y. T. Rada, “PENGENALAN POLA PADA FISIK MOBIL MENGGUNAKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL DETEKSI TEPI (EDGE DETECTION),” Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer), vol. 7, no. 1, 2018, doi: 10.32736/sisfokom.v7i1.303.