## Deteksi Dominasi Warna Potongan Citra Sebagai Mesin Puzzle Digital
Agustinus R.H. 1 , Haeni B 2 1,2 Program Studi Informatika Fakultas Sains Dan Komputer Universitas Kristen Immanuel Yogyakarta Jl Solo Km 11.11 Yogyakarta, telp/fax : (0274) 496256
1 rudatyo@ukrim.ac.id, 2 heni@ukrim.ac.id
Abstract—  Puzzle  is  a  game  of  rearranging  pieces  of  picture objects,  which  can  train  creativity,  order,  and  concentration levels. Problems in puzzle games will be more complicated when the  size  of  the  pieces  gets  smaller  so  that  the  number  of  pieces increases.  The  challenge  is  how  to  always  make  new  puzzle arrangements and quickly reassemble recovery pieces. The focus of  this  research  is  to  arrange  puzzle  pieces  randomly  and  try  to reposition  the  puzzle  using  the  proposed  method,  namely  DCD (Dominant  Color  Detection).  The  DCD  method  works  by  using the  color  histogram  method  to  track  the  image  based  on  the dominant  color  information.  The  Eucledian  Distance  method used  to  measure  the  level  of  image  similarity  .  The  similarity indication  of  the  puzzle  image  used  to  reposition  the  puzzle. Based  on  the  test  results,  it  is  known  that  the  accuracy  of  the repositioning  results  on  the  sample  logo  image,  totaling  30  test images,  is  100%  successful  in  getting  the  whole  image  back according  to  the  logo  input  image.  This  method  has  the opportunity  to  be  used  as  an  alternative  to  access  security  and also  as  a  simple  engine  model  for  image  search  based  on  image fragments.
Keywords  –  Histogram,  Dominant  Color  Detection  ,  Eucledian Distance, Puzzle
Intisari— Puzzle adalah permainan menata kembali kepingan obyek gambar, yang dapat melatih kreativitas, keteraturan, dan tingkat konsentrasi. Permasalahan dalam permainan puzzle akan semakin  rumit  saat  ukuran  kepingan  semakin  kecil  sehingga jumlah  kepingan  semakin  banyak.  Tantangannya  adalah, bagaimana  selalu  dapat  membuat  susunan  puzzle  baru  dan menyusun ulang pemulihan potongan secara cepat. Fokus dalam penelitian  ini  adalah  mengatur  potongan  puzzle  secara  random dan  berupaya  melakukan  reposisi  puzzle    menggunakan  metode usulan    yaitu  DCD  (Dominan  Color  Detection).  Metode  DCD bekerja  dengan  menggunakan  metode  color  histogram  utuk melakukan    pelacakan  citra  berdasarkan  informasi  dominan warnanya. Metode Eucledian Distance selanjutnya dipergunakan untuk    mengukur  tingkat  kemiripan  citra  .  Indikasi  kemiripan citra  puzzle  digunakan  untuk  melakukan  reposisi  puzzle. Berdasarkan hasil pengujian diketahui bahwa akurasi ketepatan hasil  reposisi  pada  sample  citra  logo,  berjumlah  30  citra  uji, adalah  100%  berhasil  memperoleh  utuh  kembali  sesuai  citra input  logo.  Metode  ini  berpeluang  dipergunakan  sebagai alternatif  pengamanan  akses  dan  juga  sebagai  model  mesin sederhana pada pencarian gambar berbasis potongan gambar. Kata  Kunci  –  Histogram,  Dominan  Color  Detection,  Eucledian Distance, Puzzle

## I. P ENDAHULUAN
Permainan puzzle adalah  permainan  terdiri  atas  kepingan- kepingan  dari  satu  gambar  tertentu  yang  dapat  melatih kreativitas,  logic  [1], keteraturan, dan tingkat  konsentrasi [2]. Permainan puzzle yang  sering  dijumpai  terbuat  dari  bahan kertas, kayu dan balok yang dapat dimainkan secara langsung. Permainan puzzle terdapat  juga  dalam  bentuk  aplikasi  yang dijalankan menggunakan komputer maupun handphone.
Puzzle termasuk permainan yang mampu untuk memotivasi dalam  memecahkan  masalah. Puzzle dengan  jenis jigsaw adalah  penyusunan  kepingan-kepingan  dengan  beragam bentuk  untuk  membentuk  suatu  gambar  yang  utuh. Permasalahan  pada puzzle menjadi  sulit  apabila  tingkat kerumitan  dalam  potongan  suatu  gambar  semakin  tinggi.  Hal inilah yang menyebabkan perlunya metode pendekatan untuk menyelesaikan  permasalahan  dalam  permainan puzzle ,  salah satunya dengan metode pengolahan citra.
Teknik  pelacakan  pada  pengolahan  citra,  sering  kali diimplementasikan  untuk  membantu  melacak  objek  secara otomatis.  Dalam  pengolahan  citra  dikenal  Metode  Palette yang    dapat  menghasilkan  warna  dominan  dari  citra  dengan baik  [3].  Penyelesaian  permasalahan  dalam  permainan puzzle dapat  melalui pelacakan potongan-potongan citra berdasarkan informasi warna.
Proses  pelacakan  menggunakan  pencocokan  citra  dengan kemiripan  potongan  citra  input  dengan  citra puzzle .  Metode yang  digunakan  dalam  pencocokan  citra  dengan  metode Eucledian  Distance  yang  mengukur  kualitas  kemiripan potongan  citra  input  dengan  citra puzzle .  Proses  menyatukan kembali puzzle dengan menempatkan citra puzzle yang sesuai dengan  potongan  citra  input  dengan  kualitas  kemiripan  yang sama.
Topik  yang  diangkat  dalam  penelitian  ini  adalah pendekatan  realisasi puzzle menggunakan  metode  Dominan Color  Detection  (DCD)  yang  terdiri  dari  metode  pelacakan informasi dominan warna dan metode pencocokan citra untuk menyatukan kembali puzzle pada citra logo.

## II. T INJAUAN P USTAKA
Terdapat  beberapa  jenis  permainan puzzle yang  cukup sering diteliti dan dipergunakan sebagai basis pengujian suatu algorima  solusi puzzle ,  antara  lain  seperti: puzzle 8, puzzle teks, puzzle hidato, puzzle token  flip, puzzle pentomino  dan puzzle gambar.
Metode  A*  sangat  populer  dipergunakan  sebagai  metode solusi  atas  permasalah  reposisi puzzle [4].  Metode  A*  juga sering  diperbandingan dengan metode lain seperti Greedy  [5] dan  Iterative  Deepening  A*  [6]  ,  walau  menunjukkan  hasil
yang  kurang  memuaskan.  Metode  DFS  [7]  dan  BFS  juga sering  diperbandingan  dan  menunjukkan  hasil  bahwa  DFS lebih baik dari pada BFS [8]. Selain A*, metode Hill Climbing juga  merupakan  metode  yang  cukup  popular  [9]  [10]  [11], walau  hasilnya  juga  kurang  memuaskan.  Metode  back tracking  juga  terihat  sangat  menarik  minat  para  peneliti sekalipun  metode  ini  diketahui  sangat  boros  memori  dan cukup lambat [12] [13]. Metode Branch & Bound juga pernah diteliti  namun  hanya  cocok  untuk  solusi  satu  langkah  [14] [15].
Penelitian  ini  mencoba  mengusulkan  solusi  berbeda  atas permasalahan  pada puzzle gambar  yaitu  dengan  pendekatan pemrosesan  citra  digital  melalui  deteksi  warna  dominan (DCD) dan cek kemiripan dengan Eucledian Distance.
2.1. Ruang Warna RGB Ruang warna (atau kadang disebut sistem warna atau model warna)  dinyatakan  sebagai  suatu  sistem  koordinat  atau  suatu subruang  dalam  sistem  tersebut  dengan  setiap  warna dinyatakan  dengan  satu  titik  di  dalamnya  [16].  Tujuan dibentuknya  ruang  warna  adalah  untuk  memfasilitasi spesifikasi  warna  dalam  bentuk  suatu  standar.  Ruang  warna paling umum adalah ruang warna RGB (Red, Green, Blue).
Gambar 1.  Ruang Warna RGB
Setiap  piksel  dibentuk  oleh  ketiga  komponen  Red,  Green dan  Blue.    Model  RGB  biasa  disajikan  dalam  bentuk  kubus tiga dimensi, dengan warna merah, hijau, dan biru berada pada pojok.Warna  hitam  berada  pada  titik  asal  dan  warna  putih berada  di  ujung  kubus  yang  berseberangan.Gambar  2.1. memperlihatkan kubus warna secara nyata dengan resolusi 24 bit dengan  jumlah warna mencapai 16.777.216.
2.2. Histogram Citra Digital Content  Based  Image  Retrieval  merupakan  metode distribusi warna dalam sebuah gambar yang implementasinya memiliki  3(tiga)  teknik  fitur.  Salah  satunya  adalah  fitur Histogram  Warna  (Color  Histogram).  Color  Histogram merupakan salah satu metode pemrosesan image content yang paling  banyak  digunakan  dalam  melakukan  penelitian  Citra [17] [18].
Histogram merupakan sebuah diagram yang menggambarkan  distribusi  frekuensi  nilai  intensitas  warna dalam suatu citra yang dihitung dengan dasar formula berikut,
𝑛 = ∑ 𝑚 𝑖 𝑘 𝑖=1
dimana,
n = nilai frekuensi berdasarkan intensitas warna i  = posisi warna yang diobservasi k = total sel yang diobservasi m= intensitas warna yang diobservasi
Sumbu  horizontal  merupakan  nilai  intensitas  warna sedangkan sumbu vertikal merupakan frekuensi/jumlah piksel. Histogram  dapat  merepresentasikan  karakteristik  dari  suatu citra. Adapun contoh histogram seperti pada gambar 2.2.
Gambar 2. Representasi histogram suatu citra digital
2.3. Euclidean Distance
Ada 3 kelas utama cara dalam pengukuran nilai jarak citra, yaitu:  dari  kemiripan  warna,  dari  kemiripan  bentuk  dan  dari kemiripan  tekstur.  Metode  pendekatan  untuk  perhitungan menggunakan  jarak  Euclidean  (Euclidean  Distance)  dapat mengatur  urutan  tingkat  kemiripan  citra  yang  paling  tinggi [19]. Jarak Euclidean dalam menghitung kemiripan citra dapat dinyatakan dengan menghitung suatu vector dari suatu titik ke titik yang lain secara matematika dapat ditulis sebagai berikut.
𝑑([𝑖 1 , 𝑗 1 ], [𝑖 2 , 𝑗 2 ]) = √(𝑖 1 − 𝑖 2 ) 2 + (𝑗 1 − 𝑗 2 ) 2
Dimana d : jarak i,j : titik
2.4.  Pendekatan DCD (Dominan Color Detection)
Pendekatan  metode  Dominan  Color  Detection  (DCD) digunakan  untuk  penyelesaian  permainan puzzle berdasarkan Content  Based  Image  Retrieval.  Penyelesaian  masalah  dalam realisasi puzzle adalah  menyatukan  kembali  citra puzzle seperti pada input citra. Pendekatan metode pada penelitian ini menggunakan  pelacakan  untuk  memperoleh  informasi. Informasi  yang  dilacak  dalam  metode  pendekatan  adalah warna. Penggunaan warna sebagai  parameter pencarian dapat memberikan  solusi  dalam  memudahkan  pencarian  gambar [20].
Metode  Eucledian  Distance  dalam  mengukur  kemiripan citra  dapat  digunakan  untuk  pencocokan  citra  (image matching)  dengan  citra  lain  yang  sejenis  atau  memiliki kemiripan.    Metode  Eucledian  Distance  dalam  pendekatan
metode  Dominan  Color  Detection  (DCD)  digunakan  untuk mengukur kemiripan citra puzzle dengan potongan input citra logo.   Kriteria yang digunakan semakin kecil jarak euclidean antara  dua  buah  citra  maka  akan  semakin  mirip  kedua  citra tersebut.

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Tahapan pada program aplikasi dimulai dengan menginputkan  citra  logo  yang  digunakan  untuk puzzle dan menginputkan  intensitas  untuk  jumlah  potongan  pada  citra logo.  Selanjutnya    pemrosesan  dengan  memotong  citra  logo sesuai  dengan  intensity  (kedalaman)  potongan puzzle yang ditambahkan  dengan  tambahan  potongan.  Citra  potongan puzzle tersebut  diacak.  Pemrosesan  selanjutnya  menyatukan potongan-potongan menggunakan metode pendeteksian dominan  warna  (DCD)  dan  colour  histogram.  Cara  yang digunakan  adalah  menghitung  kecocokan  potongan  citra puzzle dengan  potongan-potongan  dengan  citra  input. Kesesuaian  citra puzzle ditentukan  dengan  nilai  Eucledian Distance  terkecil.  Proses  berulang  sampai  seluruh  potongan citra puzzle dicocokan dengan potongan citra input.

## Gambar 3. Alur Pemrosesan sistem
Adapun  flowchart  yang  menggambarkan  pemrosesan ditunjukkan seperti pada Gambar 3.1.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## 4.1. Tampilan Program Aplikasi
Tampilan program utama pada aplikasi pemrosesan puzzle

## Gambar 4. Tampilan pemrosesan
4.2. Pengujian Sistem
4.2.1.  Pengaruh Intensity dan Resolusi Terhadap Waktu
Pengujian  dilakukan  pada  perangkat  komputer  dengan spesifikasi  Proc  i3  64bit  RAM  4GB  HD  500GB  untuk mengetahui  kebutuhan  waktu  berdasarkan  tingkat  intensity untuk  membagi  potongan-potongan  citra puzzle .  Instensity yang digunakan pada pengujian system adalah 1, 2, 3, 4 dan 5. Adapun  citra  logo  yang  digunakan  sebagai  citra  input  dalam pengujian adalah sebagai berikut.
84x86 piksel 168 x 171 336x342
Gambar 5. Input citra logo dengan resolusi berbeda
hasil pengujian untuk pengaruh intensity pada kebutuhanan waktu adalah sebagai berikut.

## TABEL 4.1 PENGARUH INTENSITY PADA KEBUTUHAN WAKTU PEMROSESAN
No Rata-rata waktu citra pengujian (milidetik)
1 2 3 4 5 1
Resolusi  84 x 86 269.2 902 2191.4 10981.8 25413.6 2 Resolusi 168 x171 310 1026.2 3476.4 11707.6 33822.6 3 Resolusi 336 x342 393 1336.6 4242.6 13067 45768
Hasil  pengujian  dalam  bentuk  grafik,  ditampilkan  dalam gambar 4.3.

## Gambar 6.  Pengaruh intensity pada kebutuhan waktu pemrosesan
Berdasarkan  hasil  pengujian  pengaruh  jumlah intensity  pada  realisasi puzzle menggunakan  pendekatan metode  DCD  (Dominan  Color  Detection)  adalah  semakin besar  intensiy  pemrosesan  membutuhkan  waktu    yang  lebih lama. Pada grafik terlihat semakin meningkat pada kebutuhan waktu pemrosesan.
Semakin  besar  resolusi  citra  maka  pemrosesan membutuhkan  waktu  waktu  yang  lebih  lama.  Hal  ini ditunjukan dengan penggunaan resolusi (84 x 86) piksel, (168 x171)  piksel,  (336  x342)  piksel  yang  memberikan  hasil  pada grafik  semakin meningkat.

## 4.2.2. Pengaruh  Intensity  Terhadap  Kualitas  Reposisi  Citra Puzzle
Pengujian  berikut  untuk  mengetahui  pengaruh intensity terhadap kualitas reposisi citra. Tabel hasil pengujian pengaruh  intensity  pada  kualitas  citra  logo  hasil  reposisi dengan  metode  DCD  (Dominan  Colour  Detection)  adalah sebagai berikut.
TABEL 4.2. PENGARUH INSTENSITY PADA KUALITAS CITRA LOGO HASIL REPOSISI PUZZLE No Intensity (blok) Euclidean Keterangan reposisi 1 1 0 Berhasil 2 2 0 Berhasil 3 3 0 Berhasil 4 4 0 Berhasil 5 5 0 Berhasil
Pengukuran  kualitas  hasil  pemrosesan  reposisi  citra puzzle dengan pendekatan metode Dominan Colour Detection (DCD) dalam realisasi puzzle menggunakan intensitiy tingkat 1,  2,  3,  4  dan  5  menunjukan  bahwa  jumlah  intensity  yang digunakan  dalam  pengujian  system  dapat  mengembalikan posisi  citra puzzle .  Nilai  Euclidean  distance  pada  pengujian system dengan hasil dengan kategori nol (0) adalah citra input dan output hasil reposisi tidak mengalami perbedaan.
4.2.3. Prosentase Keberhasilan Reposisi Puzzle Pengujian  sistem  berikut  untuk  mengetahui  kualitas reposisi  citra puzzle pada  realisasi puzzle .  Kualitas  diukur dengan  metode  perhitungan  Euclidean  distance  pada histogram  RGB  citra  input  dan  citra  hasil  reposisi puzzle . Pengujian  menggunakan  30  citra  logo  sebagai  input  dengan ragam intensity yaitu 1, 2, 3, 4 dan 5. Data pengujian berupa keterangan  yang  menjelaskan  hasil  pemrosesan  setiap  citra input  dengan  kriteria  berhasil  dan  gagal  menyatukan potongan-potongan  citra puzzle seuai  dengan  input.  Adapun tabel hasil pengujian adalah sebagai berikut.

## TABEL 4.3. PENGUJIAN HASIL REPOSISI CITRA PUZZLE
No Input Intensity (potongan ) Euclidea n Keteranga n reposisi 1 Citra 1 3 0 Berhasil 2 Citra 2 4 0 Berhasil 3 Citra 3 2 0 Berhasil 4 Citra 4 5 0 Berhasil 5 Citra 5 1 0 Berhasil 6 Citra 6 3 0 Berhasil 7 Citra 7 4 0 Berhasil 8 Citra 8 2 0 Berhasil 9 Citra 9 5 0 Berhasil 10 Citra 10 1 0 Berhasil 11 Citra 11 3 0 Berhasil 12 Citra 12 1 0 Berhasil 13 Citra 13 4 0 Berhasil 14 Citra 14 5 0 Berhasil 15 Citra 15 2 0 Berhasil 16 Citra 16 3 0 Berhasil 17 Citra 17 4 0 Berhasil 18 Citra 18 5 0 Berhasil 19 Citra 19 3 0 Berhasil 20 Citra 20 2 0 Berhasil 21 Citra 21 4 0 Berhasil 22 Citra 22 4 0 Berhasil 23 Citra 23 3 0 Berhasil 24 Citra 24 2 0 Berhasil 25 Citra 25 5 0 Berhasil 26 Citra 26 2 0 Berhasil 27 Citra 27 3 0 Berhasil 28 Citra 28 4 0 Berhasil 29 Citra 29 1 0 Berhasil 30 Citra 30 3 0 Berhasil
Nilai 0 (nol) menandakan hasil komputasi histogram komponen  warna  RGB  citra  input  dengan  output  tidak memiliki  perbedaan  sama  sekali  dengan  kategroi  berhasil dikembalikan.
Hasil perhitungan data pengujian pada sample citra input yang berjumlah  30    citra  logo  dengan  kategori  berhasil  adalah  30
0 20000 40000 60000 1 2 3 4 5 W akt u p e mr os esa n (m ili detik) Intensity Kebutuhan waktu pada intensity yang berbeda
Resolusi  84 x 86
Resolusi 168 x171 Resolusi 336 x342
citra. Artinya, 100 % citra logo dalam pengujian system telah berhasil disatukan kembali tanpa mengalami perbedaan.

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Semakin  besar  intensity  dan  semakin  besar  resolusi  input citranya  maka  kebutuhan  waktu  pemrosesan  semakin  lama. bahwa akurasi ketepatan hasil reposisi pada sample citra logo, berjumlah 30 citra uji, adalah 100% berhasil memperoleh utuh kembali  sesuai  citra  input  logo.  Metode  ini  berpeluang dipergunakan  sebagai  alternatif  pengamanan  akses  dan  juga sebagai  model  mesin  sederhana  pada  pencarian  gambar berbasis potongan gambar.

## R EFERENSI
[1] T. S. Weng, “Enhancing Problem-Solving Ability through a Puzzle - Type Logical Thinking Game,” Sci. Program. , vol. 2022, 2022.
[2] M.  Akcaoglu,  L.  J.  Jensen,  and  D.  Gonzalez,  “Understanding Children’s  Problem-solving  Strategies  in  Solving  Game-based Logic Problems,” Int. J. Technol. Educ. Sci. , vol. 5, no. 2, pp. 245– 257, 2021.
[3] E.  Junianto  and  M.  Z.  Zuhdi,  “Penerapan  Metode  Palette  untuk Menentukan  Warna  Dominan  dari  Sebuah  Gambar  Berbasis
Android,” J. Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 61–72, 2018.
[4] B.  H.  Halimsah  and  E.  Margiso,  “Problem  Solving  Permainan Puzzle 8 Menggunakan Algoritma a *,” J. Ilm. SISFOTENIKA , vol. 4, no. 1, pp. 64–73, 2014.
[5] R.  Wijayanti,  W.  Nugraha,  and  K.  Kusrini,  “Optimalisasi Penyelesaian Permainan pada Game Puzzle 8 dengan Perbandingan Algoritma A* dan Greedy,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 7, no. 1, p. 10, 2021.
[6] M.  J.  Budiman,  “Penyelesaian  N- Puzzle Menggunakan  A  *  dan
Iterative Deepening A *,” no. 13515076. 2017.
[7] R. Rahim, R. Dijaya, M. T. Multazam, A. D.  Gs, and D. Sudrajat,
“ Puzzle game solving with breadth first search algorithm,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1402, no. 6, pp. 2–6, 2019.
[8] A. A. Septiandri, I. T. Bandung, and J. G. Bandung, “Implementasi Algoritma  BFS  dan  DFS  dalam  Penyelesaian  Token  Flip Puzzle .” pp. 1–5, 2012.
[9] S. Silvilestari, “Steepest Ascent Hill Climbing Algorithm To Solve Cases  In Puzzle Game  8,” IJISTECH  (International  J.  Inf.  Syst. Technol. , vol. 5, no. 4, p. 366, 2021.
[10] D.  Abraham  and  I.  W.  Permana,  “Penyelesaian  Masalah  8- Puzzle dengan  Algoritma  Steepest-Ascent  Hill  Climbing,” Setrum    Sist. Kendali-Tenaga-elektronika-telekomunikasi-komputer , vol. 4, no. 1, p. 40, 2016.
[11] H. Anam, F. S. Hanafi, A. F. Adifia, A. F. Ababil, and S. Bukhori,
“Penerapan  Metode  Steepest  Ascent  Hill  Climb  pada  Permainan Puzzle ,” INFORMAL Informatics J. , vol. 3, no. 2, p. 36, 2018.
[12]
V.  I.  Kurniadi,  “Perbandingan  Algoritma  Brute  Force  dan Backtracking dalam Permainan Word Search Puzzle .” 2017.
[13] M. . Fakhrusy, “Penggunaan Strategi Algoritma Backtracking pada Pencarian  Solusi Puzzle Pentomino.pdf.”  Makalah  IF2211  Strategi Algoritma, Sem. II 2015/2016, Bandung, 2016.
[14] R.  Effendi,  I.  Gunawan,  and  Y.  Efendi,  “Software  Design Completion of Sudoku Game with Branch and Bound Algorithm,” vol. 410, no. Imcete 2019, pp. 126–130, 2020.
[15] H. Fauzia, “Memecahkan Puzzle Hidato  dengan  Algoritma  Branch and Bound.pdf.” 2012.
[16] B. Yoga Budi Putranto, W. Hapsari, K. Wijana, and U. Kristen Duta Wacana  Yogyakarta,  “Segmentasi  Warna  Citra  Dengan  Deteksi Warna Hsv Untuk Mendeteksi Objek,” J. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 1–14, 2010.
[17] C.  P.  Beauty  and  Y.  A.  Sari,  “Temu  Kembali  Citra  Makanan Menggunakan  Color  Histogram  Dan  Local  Binary  Pattern,” J. Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  3,  no.  6,  pp.  5514–
5520, 2019.
[18] H.  Mustafidah  and  B.  Nurdiyansah,  “Rancang  Bangun  Aplikasi Penyelesaian Puzzle 8  Angka  Menggunakan  Metode  Hill
Climbing,” Sainteks , vol. 16, no. 1, pp. 55–69, 2020.
[19] D.  Nugraheny,  “Metode  Nilai  Jarak  Guna  Kesamaan  Atau Kemiripan  Ciri  Suatu  Citra  (Kasus  Deteksi  Awan  Cumulonimbus Menggunakan  Principal  Component  Analysis),” Angkasa  J.  Ilm. Bid. Teknol. , vol. 7, no. 2, p. 21, 2017.
[20] V.  C.  Epifania  and  E.  Sediyono,  “Pencarian  File  Gambar Berdasarkan Dominasi Warna,” J. Buana Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 1–10, 2011.