Sel darah merah atau eritrosit ialah salah satu bagian penting dari tubuh manusia yang perannya membawa oksigen ke seluruh jaringan tubuh dan membuang karbondioksida dari tubuh. Jumlah sel darah merah pada manusia bervariasi antara satu orang dengan orang yang lainnya. Namun, jumlah sel darah merah yang melebihi batas normal juga dapat mengindikasikan orang tersebut menderita kelainan. Salah satu kelainan dengan jumlah sel darah merah yang berlebih dinamakan Hematuria.
Pada hematuria, urine akan berubah warna menjadi kemerahan atau sedikit kecoklatan, walaupun tidak semua urine yang berwarna kecoklatan dikategorikan terkena gejala hematuria. Hematuria yang hanya dapat dideteksi menggunakan mikroskop saja dinamakan Hematuria Mikroskpic. Pendeteksian hematuria pada umumnya masih menggunakan cara manual. Dengan cara ini tentu pendeteksian memerlukan waktu yang lama dan resiko human error mungkin saja terjadi. Pada penelitian sebelumnya, pendeteksian sel darah merah dilakukan menggunakan beberapa algoritma yaitu Canny, Sobel, dan Hough Transform. Namun, dari beberapa algoritma tersebut belum ada yang menganalisis kompleksitas waktu terbaik dari algoritma deteksi tepi. Untuk mengatasi masalah diatas, tugas akhir ini melakukanan alisis kompleksitas waktu terbaik algoritma deteksi tepi sel darah merah dalam urin untuk deteksi hematuria berbasis pengolahan citra digital. Metode yang digunakan yaitu 1. Melakukan studi literatur, 2. Mencari source code algoritma yang telah ada, 3. Menghitung kompleksitas dari algoritma deteksi tepi dari source code algoritma yang ditemukan, 4. Menganalisis kompleksitas algoritma deteksi tepi untuk menentukan algoritma terbaik.
Berdasarkan hasil analisis yang dilakukan pada perangkat komputer, algoritma Canny memiliki waktu eksekusi 15 detik dan memiliki nilai kompleksitas O(4(N2?N+1)+20). Algoritma Sobel x dan Sobel y memiliki waktu eksekusi 43 detik dan memiliki nilai kompleksitas O((N?2)2+N). Algoritma Hough Transform memiliki waktu eksekusi 371 detik dan memiliki nilai kompleksitas O((N2+N)+20).