Vol. 4, No. 1, Maret 2024, Hal: 86-93 Doi: http://dx.doi.org/10.51454/decode.v4i1.198 https://journal.umkendari.ac.id/index.php/decode This work is licensed under a CC BY-SA license.

## Pre-Processing Pada Klasifikasi Citra Medis Pneumonia
Rio Subandi 1 *, Herman 1 , Anton Yudhana 2
1 Program Studi Informatika, Universitas Ahmad Dahlan, Indonesia.
2 Program Studi Teknik Elektro, Universitas Ahmad Dahlan, Indonesia.

## Artikel Info
Kata Kunci:
Klasifikasi Convolutional  Neural Network; Pneumonia;
Pre-processing

## Keywords:
Classification Convolutional
Neural Network; Pneumonia; Pre-processing
Abstrak: Pemrosesan citra merupakan teknik pengolahan citra yang mengubah  suatu  citra  input  menjadi  citra  yang  berbeda  sehingga keluarannya memiliki keunggulan lebih tinggi daripada citra input. Pemrosesan citra berguna untuk tingkat mutu citra, membuang cacat citra, mengenali objek, dan menggabungkannya dengan bagian lain dari suatu citra. Kemajuan teknologi pengolahan citra digital (digital image  processing)  yang  semakin  pesat,  dapat  mempermudah kehidupan  manusia.  Salah  satu  contoh  penerapan  dalam  bidang kesehatan  yaitu  klasifikasi  penyakit  pneumonia,  klasifikasi  data penyakit  pneumonia  berbentuk  dataset  citra  yang  akan diklasifikasikan  menggunakan  sebuah  metode.  Saat  ini  banyak aplikasi  yang  dapat  diterapkan  dalam  melakukan  pre-processing terhadap berbagai citra baik citra medis maupun non medis. Tujuan penelitian ini untuk mempersiapkan data citra sebelum diproses dan untuk  memudahkan  dalam  analisis  pada  model  klasifikasi  CNN, data  yang  di  pre-processing  berupa  data  ctscan  image.  Tujuan dilakukan  pre-processing  pada  citra  untuk  menghasilkan dimensions  dan  pixel  yang  sama  agar  memudahkan  dalam klasifikasi  CNN.  Citra  yang  digunakan  berwarna  grayscale,  agar memudahkan dalam klasifikasi pada tahapan selanjutnya. Hasil dari penelitian  ini  berjalan  dengan  baik  karena  dapat  mengubah  5.196 citra grayscale menjadi citra yang lebih jelas, bersih, dan siap untuk diklasifikasikan dengan metode klasifikasi selanjutnya.
Abstract: Image  processing  is  an  image  processing  technique  that transforms an input image into a different image so that the output has a higher advantage than the input image. Image processing is useful for image quality levels, removing image defects, recognizing objects, and combining them  with  other  parts  of  an  image.  Advances  in  digital  image  processing technology (digital image processing) are increasingly rapidly, can facilitate human  life.  One  example  of  application  in  the  health  sector  is  the classification of pneumonia, the classification of pneumonia data is in the form of an image dataset that will be classified using a method. Currently there are many applications that can be applied in pre-processing various images, both medical and non-medical images. The purpose of this study is to prepare image data before processing and to facilitate analysis in the CNN classification model, the pre-processed data is in the form of ctscan image data.  The  goal  is  to  do  pre-processing  of  the  image  to  produce  the  same dimensions and pixels to make it easier for CNN classification. The image used  is  grayscale,  in  order  to  facilitate  classification  at  a  later  stage.  The results  of  this  study  went  well  because  they  were  able  to  change  5,196 grayscale  images  into  images  that  were  clearer,  cleaner,  and  ready  to  be classified with the next classification method.

## Riwayat Artikel:
Submitted: 19 Mei 2023 Accepted:  7 Agustus 2023 Published: 28 November 2023
Corresponding Author:
Rio Subandi
Program Studi Informatika, Universitas Ahmad Dahlan, Indonesia. Alamat: Jl. Kapas No.9, Semaki, Kec. Umbulharjo, Kota Yogyakarta, Daerah Istimewa Yogyakarta, Indonesia. Email: 2207048002@webmail.uad.ac.id

## PENDAHULUAN
Kemajuan teknologi di bidang pengolahan citra (image processing) pada masa ini telah menjadi daya tarik tersendiri bagi masyarakat untuk bereksplorasi sehingga menjadi pengetahuan yang dapat diterima  dan  dipahami  dalam  kehidupan  sehari-hari.  Kreativitas  dalam  mengidentifikasi  objek  dari waktu  ke  waktu  menjadi  bagian  yang  tidak  terpisahkan  dari  pengolahan  citra  digital  (Putri,  2016). Pengolahan citra adalah bidang kecerdasan buatan yang menggunakan objek gambar dalam bentuk digital  untuk  menyelesaikan  kasusnya.  Metode  dalam  gambar  dapat  digunakan  untuk  perhitungan matematis pada piksel atau objek geometris. Setiap objek citra memiliki nilai selisih yang dapat dihitung secara  matematis  untuk  mendiskripsikan  sifat-sifat  yang  berbeda  antar  objek.  Karakteristik  yang berbeda dari setiap objek dapat dilihat dari warna, tekstur, dan bentuknya (Widyaningsih, 2017).
Citra berwarna adalah citra yang mempresentasikan tiga warna Red-Green-Blue (RGB), satu citra direpresentasikan melalui 3 buah matrik tingkat grayscale berupa matrik uRed (R-layer), matrik Green (G-layer) dan matrik untuk Blue(B-layer). R-layer merupakan matriks yang mewakili tingkat kecerahan merah  (misalnya,  untuk  skala  abu-abu  dari  0  hingga  255,  nilai  0  mewakili  gelap  (hitam)  dan  255 mewakili merah. G-layer merupakan matrik yang mewakili tingkat kecerahan warna hijau, dan B-layer yaitu  matrik  yang  mewakili  tingkat  kecerahan  untuk  warna  biru.  Definisi  ini  dapat  dengan  mudah dicapai  untuk  mewakili  warna  tertentu,  yaitu  dengan  cara  mencampurkan  tiga  warna  primer  RGB (Gong & Kan, 2021).
Dalam komputasi, gambar digital skala abu-abu (greyscale) adalah gambar dimana nilai setiap pixel  adalah  sampel  unik.  Tampilan  jenis  citra  ini  terdiri  dari  variabel  grayscale  dengan  hitam  pada intensitas paling rendah dan putih intensitas paling tinggi. Gambar grayscale berbeda dengan gambar “hitam - putih”,  dalam  konteks  komputer,  gambar  hitam  putih  hanya  terdiri  dari  dua  warna  yaitu “hitam” dan “putih”. Gambar grayscale disimpan dalam format sampel 8 -bit per pixel, memungkinkan sebanyak 256 intensitas. Nilai intensitas terendah mewakili warna hitam dan nilai intensitas tertinggi mewakili warna putih (Santi, 2011).
Citra grayscale digunakan untuk menyederhanakan model citra, untuk melakukan prosedur lebih lanjut, tiga lapisan selalu diperhitungkan. Jika setiap perhitungan dilakukan dengan tiga lapisan, berarti dilakukan  tiga  perhitungan  yang  sama.  Konsep  ini  dimodifikasi  dengan  mengubah  ketiga  layer tersebut menjadi satu layer matriks grayscale dan hasilnya berupa citra grayscale. Pada gambar ini tidak ada warna yang tersisa, hanya tingkat abu-abu (Al Rivan et al., 2022). Pengolahan citra telah banyak digunakan dalam berbagai bidang. Awal mulanya perkembangan bidang ini didorong oleh kebutuhan untuk  mentransmisikan  gambar,  paling  utama  foto  astrofotografi,  sehingga  aplikasi  pengolahan gambar  sekarang  bannyak  diterapkan  untuk  kebutuhan  setiap  hari.  Sebagian  bidang  yang menggunakan  teknologi  image  processing  antara  lain  bidang  militer,  medis,  geografis,  keamanan, hiburan, dan transportasi (Sulistiyanti, 2016).
Bidang kesehatan penggunaan image processing sangat bermanfaat untuk mendiagnosa penyakit pasien. Pada bidang ini citra diperolehkan tidak hanya berasal dari pencitraan pada panjang gelombang yang lebih pendek atau lebih panjang. Kemajuan citra dibidang kesehatan dimulai dengan penemuan tomografi  terkomputerisasi  ( Computerized  Tomography /CT)  yang  diciptakan  pada  tahun  1972  oleh Godfrey Hounsfield dari Inggris dan Allan Cormack dari Amerika Serikat. Perangkat ini menjadi alat pencitraan  medis  penting  yang  digunakan  bersamaan  dengan  pencitraan  medis  sinar-X  dan Ultrasound. Image processing digital di lapangan dapat digunakan untuk mengidentifikasi penyakit, mengidentifikasi  kelainan  tulang,  mendeteksi  kanker,  dan  merekonstruksi  citra  janin  (Sulistiyanti, 2016).  Salah  satu  penyakit  yang  terdapat  pada  bagian  dalam  organ  tubuh  yaitu  radang  paru-paru ( Pneumonia ).

## Pre-Processing Pada Klasifikasi Citra Medis Pneumonia
Pneumonia merupakan  salah  satu  kondisi  kesehatan  paling  umum  di  seluruh  dunia, mempengaruhi  450  juta  pasien  setiap  tahun,  termasuk  150  juta  anak-anak.  Sekitar  4  juta  orang meninggal akibat penyakit ini setiap tahun, menjadikannya salah satu dari 10 kematian tahunan teratas di  dunia.  (Yopento  et  al.,  2022).  Meminimalisir  kesalahan  saat  mendiagnosis  citra  medis  pneumonia diperlukan  sebuah  metode  untuk  mengklasifikasikannya.  Sebelum  menerapkan  metode  ini, pre- processing data gambar diperlukan untuk memungkinkan penentuan bagian gambar yang diperlukan untuk  tingkat  kecerahan,  penyesuaian  kontras,  penghilangan  noise,  transformasi  geometri,  dan pemrosesan  lebih  lanjut.  Tujuan  dari  penelitian  ini  memudahkan  analisis  citra  pada  tahapan selanjutnya, serta medapatkan hasil dari pre-processing data citra medis Pneumonia.
Penelitian  ini  telah  dilakukan  beberapa  penelitian  sebelumnya  yaitu  melakukan  penelitan dengan  teknik pre-processing .  menggunakan  objek  gambar  sidik  jari,  gambar  plat  nomor  kendaraan, gambar  otak,  citra  struk  belanja,  dan  citra  satelit.  Penelitian  terdahulu  meneliti  alur  metode  pre- processing gambar sidik jari di bawah layar. Objek yang digunakan gambar sidik jari, hasil eskperimen menunjukkan  bahwa  kualitas  gambar  sidik  jari  di  bawah  layer  meningkat  secara  signifikan  setelah menggunakan alur metode pre-processing yang diusulkan (Huang et al., 2020).
Penelitian  terdahulu  meneliti  teknik  pre-processing  plat  nomor  kendaraan  menggunakan antarmuka  grafis.  Objek  gambar  plat  nomor  kendaraan,  menggunakan  tools  matlab.  Hasil  terlihat bahwa sharpness filter memperoleh kinerja yang lebih baik, karena menonjolkan diskriminasi karakter pada plat nomor. Deteksi tepi dengan metode sobel mencapai tingkat minimum untuk mendapatkan tepi  pada  gambar,  tetapi  tidak  memuaskan.  Secara  umum,  hasil  tidak  eskpresif  karena  kumpulan gambar dengan kondisi pencahayaan biasa, dengan resolusi 240 × 426 (Tribuzy et al., 2020).
Penelitian  terdahulu  melakukan  analisis  pre-processing  gambar  otak  dengan  aterosklerosis. Objek yang digunakan dalam penelitian ini citra MRI otak. Hasil menerapkan berbagai filter ke gambar input dan nilai PSNR dan MSE ditentukan, yang menunjukkan bahwa filter rata – rata terpangkas Alpha menunjukkan  kinerja  yang  lebih  baik  di  PSNR  dan  MSE  dari  gambar  output  (Shakunthala  & Helenprabha,  2019).  Penelitian  terdahulu  meneliti  teknik  pre-processing  untuk  ekstraksi  teks berkualitas tinggi dari gambar teks, objek citra struk belanja. Hasil percobaan menunjukkan bahwa pre- processing meningkatkan kualitas visual dan structural dokumen sampai batas tertentu (Koshy, n.d.). Penelitian  terdahulu  meneliti  pembentukan  citra  satelit  dan  metode  pre-processing.  Objek  dataset sentinel 2 yang diambil dari data citra satelit, menggunakan tools python. Hasil penelitian citra satelit setiap  piksel  memiliki  representasi  numerik  dari  jumlah  energi  yang  dipantulkan  dalam  rentang panjang gelombang (Kuchkorov et al., 2020).
Perbedaan  dari  penelitian  terdahulu  dan  penelitian  ini  terletak  pada  objek  yang  digunakan. Objek  penelitian  ini  menggunakan  citra  ctscan  pneumonia,  sedangkan  penelitian  terdahulu menggunakan objek gambar sidik jari, gambar plat nomor kendaraan, gambar otak, citra struk belanja, dan citra satelit. Persamaan dari penelitian – penelitian terdahulu menggunakan teknik pre-processing dan tools python .

## METODE
Tahapan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  beberapa  teknik,  antara  lain  pengumpulan  data, pre-processing,  segmentasi,  klasifikasi  CNN.  Penelitian  ini  secara  keseluruhan  membuat  modul machine  learning  untuk  melakukan  diagonis  penyakit  peneumonia.  modul  itu  merupakan  proses klasifikasi dengan dua class yaitu pneumonia dan normal. Modul machine learning ini menggunakan algoritma  CNN,  yang  datanya  berupa  data  citra  dengan  jumlah  data  5196  dataset,  yang  digunakan berasal  dari  Kaggle.  Sebelum  melakukan  proses  training  dan  learning  terhadap  data  image  perlu dilakukan pre-processing seperti yang di ilustrasikan pada gambar dibawah ini:
a. Dataset Citra
Dataset citra merupakan tahapan awal pada tahapan ini, dataset citra digunakan sebagai data masukan, data yang di inputkan adalah data yang berasal dari Kaggle Chest X-Ray Images (Pneumonia) dengan format citra yang digunakan jpeg, jumlah data Kaggle yang digunakan sebanyak 5196, yang terbagi dalam du akelas, kelas pneumonia dan kelas normal. Menggunakan data kaggle lebih mudah dan jumlah data yang diperlukan lebih banyak untuk penelitian ini. b. Pre-processing
Pre-processing merupakan tahapan kedua yang digunakan untuk cropping citra pada koordinat dan skala tertentu (Yudhana et al., 2022). Tahapan pre-processing resizing dan konversi citra. Resizing merupakan teknik untuk mengubah ukuran citra ke ukuran yang lebih kecil atau lebih besar sehingga memudahkan  proses  konversi  citra  karena  memiliki  ukuran  yang  sama.  Konversi  citra  merupakan tahapan  dimana  jika  data  set  yang  diperoleh  dalam  bantuk  RGB  maka  citra  akan  dikonversikan kedalam  bentuk  grayscale,  jika  data  yang  yang  di  peroleh  dalam  bentuk  graysacle  tetap  dilakukan conversi  citra  supaya  untuk  menyederhanakan  model  citra,  Citra  grayscale  memudahkan  proses segmentasi karena hanya ada dua warna yaitu hitam(1) putih (0).
c. Segmentasi
Segmentasi  adalah  proses  pemisahan  atau  pengelompokan  piksel  pada  suatu  citra  menjadi beberapa kelas atau segmen (Rindengan & Mananohas, 2017). Segmentasi digunakan untuk membagi citra menjadi bagian penyusun yang memiliki informasi penting (Yudhana et al., 2017). d. Convolutional Neural Network (CNN) Convolutional neural network adalah jenis arsitektur jaringan saraf tiruan (neural network) yang banyak digunakan dalam pengolahan citra, seperti pengenalan wajah, deteksi objek pada citra medis (Al-Saffar et al., 2017). CNN merupakan pendekatan yang menggunakan pixel sebagai referensi untuk mengklasifikasikan kelas etimasi (Fadlil et al., 2022). Convolutional neural network sangat baik dalam hal melakukan pendeteksian sebuah objek dengan menggunakan teknik image processing (Putra et al., 2023).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini dilakukan menggunakan bahasa pemrograman python dan jupyter sebagai tools dalam melakukan data prepration. Data prepration ini digunakan sampai dalam tahapan segmentasi. Dimana sebelum melakukan tahapan selanjutnya yaitu klasifikasi menggunakan CNN perlu dilakukan pre-processing,  hal  pertama  yang  perlu  disiapkkan  yaitu  kebutuhan  library  yang  akan  diigunakan untuk  tahapan  pre-processing.  library  yang  dibutuhkan  pada  penelitian  ini  diantaranya  matplotlib untuk  membuat  visualisasi  data  dalam  bentuk  grafik,  plot,  dan  diagram.  Numpy  digunakan  untuk operasi matematika dan manipulasi array atau matriks multidimensi, pandas digunakan untuk analisis data, manipulasi data, dan pengolahan data dalam bentuk tabel atau struktur data berlabel, tensorflow digunakan untuk mengembangkan model pembelajaran machine learning dan deep learning. Visual keras digunakan untuk memvisualisasikan arsitektur model neural networks menggunakan framework Keras.
Dataset dimana citra ini didapat dari kaggle data berupa data citra CT-scan dengan jumlah data yang digunakan berjumlah 5196. Data diambil dari kaggle karena data image CT-scan yang digunakan memerlukan  jumlah  data  yang  banyak.  Contoh  data  yang  didapat  dari  kaggel  dapat  dilihat  pada gambar 2.
Gambar 2. Contoh Image CT-scan Pneumonia
Gambar 2 merupakan salah satu contoh gambar pneumonia yang didapat dari kaggle.  Gambar 2.  (1)  merupakan  gambar  CT-scan  pneumonia  dengan  kelas  normal.  Gambar  2.  (2)  Gambar  2.  (2) merupakan gambar CT-scan pneumonia dengan kelas pneumonia.
Table 1. Meta Data Meta data Deskripsi Judul Chest X-Ray Images (Pneumonia) Deskripsi Dataset ini berisi gambar sinar-x dari pasien dengan pneumonia dan tanpa pneumonia. Sumber kaggle Pencipta Dr. Paul Mooney Tanggal Diterbitkan pada 1 Januari 2019 Format file JPEG Jumlah data 5196 Hak cipta Tersedia di bawah lisensi CC BY-NC-SA 4.0
Table 1. merupakan table meta data pneumonia yang berisi tentang deskripsi dataset pneumonia, yang berasal dari kaggle data yang di ambil data Chest X-Ray Images (pneumonia), Dataset ini berisi gambar  sinar-x  dari  pasien  dengan  pneumonia  dan  tanpa  pneumonia,  dataset  dibuat  oleh  Dr.  Paul Mooney yang diterbitkan 1 januari 2019, dengan format gamar jpeg, jumlah data data yang diterbitkan sebanyak 5196, hak cipta dari dataset ini sibawah lisensi CC BY-NC-SA 4.0. Dataset ini terdiri dari dua kelas pneumonia dan tanpa pneumonia. Dataset ini digunakan untuk tujuan no-komersial, meta data ini memudahkan dalam membantu pengguna dalam memahami mengolah dataset peneumonia yang berasal dari (www.kaggle.com).

## 1. Resizing
Resizing pada  data  digunakan  untuk  memastikan  bahwa  semua  gambar  masukan  ke  jaringan memiliki dimensi yang sama. Resizing mengubah dimensi atau ukuran gambar dari data gambar yang didapat  dari  kaggle  dengan  ukuran  1857pixel,  2111pixel  dan  masih  banyak  ukuran  yang  berbeda diubah pada penelitian ini menjadi ukuran 150pixel dari. Proses pengubahan ukuran dilakukan untuk memproses data gambar dalam jaringan saraf convolutional (CNN). Resizing pada  data  penelitian  bertujuan  mengubah  dimensi  citra  secara  proporsional,  dengan mengubah  ukuran  citra  baik  pada  bagian  lebar  (width)  maupun  tinggi  (height)  agar  ukuran  citra terlihat  serasi  yaitu  150  pixel. Resizing yang  tepat  pada  CNN  sangat  penting  untuk  mendapatkan performa yang baik dari jaringan. Ukuran yang terlalu besar akan mengakibatkan waktu pemrosesan yang lama, sedangkan ukuran yang terlalu kecil dapat menghilangkan fitur penting pada citra. proses resizing harus dilakukan secara hati-hati dan dengan mempertimbangkan karakteristik data masukan yang digunakan. Hasil resizing dapat dilihat pada Gambar 3 dan 4.
Gambar 3. Citra Sebelum Resizing
Gambar  3.  Merupakan  data  sebelum  dilakukan  resizing  dimana  pixel  yang  digunakan  antara citra berbeda.  Ukuran pixel sebelum dilakukan resizing terlalu besar hal ini dapat memakan waktu dan sumber daya komputasi yang signifikasn untuk memprosesnya.

## Gambar 4. Hasil dari Resizing
Gambar  4  merupakan  hasil  dari  tahapan  pre-processing  yaitu  resizing  dimana  pixel  yang digunakan 150. Hasil dari resizing ini menyamakan ukuran citra yang akan diklasifikasikan dengan menggunaan metode CNN. Resizing ini dapat meningkatkan efesiensi waktu pemrosesan.

## 2. Konversi Citra
Konversi pada penelitian ini dilakukan dengan mengubah citra berwarna menjadi citra abu-abu, sehingga  hanya  terdapat  dua  warna  yaitu  putih  dan  hitam.  Konversi  citra  ini  dilakukan  untuk memudahkan pemrosesan citra pada jaringan CNN, serta untuk mengurangi dimensi masukan pada jaringan. Hasil dari konversi citra dapat dilihat pada Gambar 5 dan 6.
Gambar 5. Citra Sebelum Konversi Citra
Gambar 5. Merupakan contoh citra pneumonia sebelum dilakukan konversi citra dimana  citra tersebut sudah dalam bentuk warna grayscale. Citra hanya memiliki warna kebuan.
Gambar 6. Hasil Konversi Citra
Gambar 6. Merupakan contoh citra pneumonia sesudan dilakukan konversi citra dimana citra tersebut sudah dalam bentuk warna grayscale. Citra hanya memiliki warna kebuan.

## Pre-Processing Pada Klasifikasi Citra Medis Pneumonia
Meskipun citra grayscale hanya memiliki satu saluran warna, yaitu intensitas cahaya pada setiap piksel,  namun  konversi  citra  ke  dalam  format  grayscale  tetap  dilakukan  karena  beberapa  alasan. Efisiensi penyimpanan, citra yang telah diubah kedalam grayscale memiliki ukuran yang lebih kecil dibandingkan  citra  grayscale  yang  belum  di  konversi.  Memudahkan  dalam  melakukan  analisis, konversi citra pada citra dapat memudahkan pengolahan citra dan analisis. Meningkatkan performa algoritma, pada algoritma computer vision dan machine learning , konversi citra ke dalam format grayscale dapat meningkatkan performa algoritma dengan menghilangkan efek yang tidak diinginkan, seperti bayangan atau perbedaan cahaya pada bagian yang seharusnya sama, oleh karena itu meskipun citra grayscale hanya memiliki satu saluran warna, konversi citra tetap dilakukan untuk mengoptimalkan pengolahan dan analisis data citra.

## KESIMPULAN
Hasil pre-processing pada  citra pneumonia berjalan  dengan  baik  dan  dapat  dilanjutkan  pada tahapan  metode  klasifikasi  menggunakan  CNN.  Tahapan  yang  tepat  untuk  citra  medis  dalam mendapatkan  hasil  citra  yang  baik  dengan  menghilangkan  noise,  resizing,  konversi  citra,  dan peningkatan  kontras. Pre-processing pada  citra  pneumonia  menyamakan  piksel  untuk  memastikan konsistensi dalam data citra, dan ukuran citra disesuaikan dengan kebutuhan analisis. Penelitian pada tahap pre-processing berhasil melakukan pre-processing data citra dengan jumlah data awal 5.196 dan yang berhasil pre-processing sebanyak 5.196 data. Temuan penelitian ini dapat disimpulkan bahwa pre- processing pada  penelitian  ini  mendapatkan  hasil  akurasi  100%. Pre-processing pada  citra  pneumonia harus dilakukan sebelum memasuki tahap klasifikasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Al  Rivan,  M.  E.,  Arman,  M.,  Irsyad,  H.,  &  Prameswara,  R.  D.  (2022).  Klasifikasi  Hewan  Mamalia Berdasarkan Bentuk Wajah Menggunakan Fitur Histogram of Oriented dan Metode Support Vector  Machine. Jurnal  Sisfokom  (Sistem  Informasi  Dan  Komputer),  11 (1),  93-99. https://doi.org/10.32736/sisfokom.v11i1.1205
Al-Saffar, A. A. M., Tao, H., & Talab, M. A. (2017). Review of  Deep Convolution Neural Network  in Image Classification. International Conference on Radar, Antenna, Microwave, Electronics, and Telecommunications (ICRAMET) (pp. 26-31).
Fadlil, A., Umar, R., Sunardi, & Nugroho, A. S. (2022). Comparison of Machine Learning Approach for
Waste Bottle Classification. Emerging Science Journal, 6 (5), 1075-1085.
https://doi.org/10.28991/ESJ-2022-06-05-011
Gong,  Z.,  &  Kan,  L.  (2021).  Segmentation  and  classification  of  renal  tumors  based  on  convolutional neural  network. Journal  of  Radiation  Research  and  Applied  Sciences,  14 (1),  412-422. https://doi.org/10.1080/16878507.2021.1984150
Huang,  M.,  Zhuang,  M.,  Zhou,  J.,  &  Wu,  X.  (2020).  Preprocessing  Method  Flow  of  Under-screen Fingerprint Image. 49-53.
Koshy,  A.  (2019).  Extraction  from  Text  Images.  1st  International  Conference  on  Innovations  in Information and Communication Technology (ICIICT), 1-4.
Kuchkorov,  T.,  Urmanov,  S.,  Kuvvatova,  M.,  &  Anvarov,  I.  (2020).  Satellite  Image  Formation  and Preprocessing Methods. International Conference on Information Science and Communications Technologies, ICISCT 2020, 27-30. https://doi.org/10.1109/ICISCT50599.2020.9351456
Putra,  N.  S.,  Hutabarat,  B.  F.,  &  Khaira,  U.  (2023).  Implementasi  Algoritma  Convolutional  Neural Network Untuk Identifikasi Jenis Kelamin Dan Ras. Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (1), 82-93. https://doi.org/10.51454/decode.v3i1.123
Rio Subandi, Herman, Anton Yudhana
Putri,  A.  R.  (2016).  Pengolahan  Citra  Dengan  Menggunakan  Web  Cam  Pada  Kendaraan  Bergerak  di Jalan  Raya. JIPI  (Jurnal  Ilmiah  Penelitian  Dan  Pembelajaran  Informatika),  1 (01),  1-6. https://doi.org/10.29100/jipi.v1i01.18
Rindengan,  A.  J.,  &  Mananohas,  M.  (2017).  Perancangan  Sistem  Penentuan  Tingkat  Kesegaran  Ikan Cakalang Menggunakan Metode Curve Fitting Berbasis Citra Digital Mata Ikan. Jurnal Ilmiah Sains, 17 (2), 161. https://doi.org/10.35799/jis.17.2.2017.18128
Santi, C. N. (2011). Turn Color Images into GrayScale and Binary Imagery. Teknologi Informasi DINAMIK,
16 (1), 14-19.
Shakunthala, M., & Helenprabha, K. (2019). Preprocessing Analysis of Brain. International Conference on Electrical, Computer and Communication Technologies (ICECCT), 1-5.
Sulistiyanti,  S.  R.,  Setyawan,  F.  X.,  &  Komarudin,  M.  (2016).  Pengolahan  Citra,  Dasar  dan  Contoh Penerapannya. http://repository.lppm.unila.ac.id/2976/
Tribuzy, L. B., Torres, Y. P., Furtado, R. S., Junior, L. C. S. G., Bitar, N. P., & Junior, W. S. S. (2020). Vehicle License Plate Preprocessing Techniques Using Graphical Interface. International Conference on Consumer  Electronics  -  Taiwan,  ICCE-Taiwan  2020,  2020 – 2021.  https://doi.org/10.1109/ICCE- Taiwan49838.2020.9258309
Widyaningsih,  M.  (2017).  Identifikasi  Kematangan  Buah  Apel  Dengan  Gray  Level  Co-Occurrence Matrix (GLCM). Jurnal SAINTEKOM, 6 (1), 71. https://doi.org/10.33020/saintekom.v6i1.7
Yopento, J., Ernawati, E., & Coastera, F. F. (2022). Identifikasi Pneumonia Pada Citra X-Ray Paru-Paru Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  Berdasarkan  Ekstraksi  Fitur Sobel. Rekursif: Jurnal Informatika, 10 (1), 40-47. https://doi.org/10.33369/rekursif.v10i1.17247
Yudhana, A., Sunardi, & Saifullah, S. (2017). Segmentation Comparing Eggs Watermarking Image and Original Image. Bulletin of Electrical Engineering and Informatics, 6 (1), 47-53. https://doi.org/10.11591/eei.v6i1.595
Yudhana,  A.,  Umar,  R.,  &  Saputra,  S.  (2022).  Fish  Freshness  Identification  Using  Machine  Learning: Performance Comparison of k-NN and Naïve Bayes Classifier. Journal of Computing Science and Engineering, 16 (3), 153 – 164. https://doi.org/10.5626/JCSE.2022.16.3.153