## ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA REGION GROWING DAN OTSU THRESHOLDING PADA SEGMENTASI CITRA BUNGA
Paulus William Siswanto 1} , Yosefina Finsensia Riti 2) ,
Christopher Kevin Herijanto 3) 1,2,3 Program Studi Ilmu Informatika, Universitas Katolik Darma Cendika Jl. Dr. Ir. H. Soekarno No.201, Klampis Ngasem, Kec. Sukolilo, Surabaya, Jawa Timur 60117 e-mail : paulus.siswanto@student.ukdc.ac.id 1 , yosefina.riti@ukdc.ac.id 2 , christopher.herijanto@student.ukdc.ac.id 3

## ABSTRAK
Dalam segmentasi  citra  digital,  segmentasi  merupakan  proses memisahkan objek dari latar belakang  yang  bertujuan  agar  objek  hasil  segmentasi    dapat  dianalisis    lebih  lanjut.  Untuk mendapatkan hasil citra segmentasi yang baik tentu diperlukan algoritma yang baik. Dalam penelitian ini  dilakukan  pengujian  terhadap  kedua  algoritma  populer  yaitu  algoritma Otsu  Thresholding dan algoritma Region Growing . Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membandingkan seberapa baik kedua  algoritma  bekerja  dan  menghasilkan  segmentasi  yang  akurat  dan  efektif.  Segmentasi  citra dievaluasi berdasarkan kualitasnya dengan mempertimbangkan parameter-parameter seperti waktu komputasi, akurasi segmentasi, MSE ( Mean Square Error ), dan PSNR ( Peak Signal to Noise Ratio ). Hasil pengujian dari Algoritma Otsu dan Algoritma Region Growing diperoleh hasil sebagai berikut: dari segi komputasi, Region Growing unggul dengan nilai 0.03 detik dibandingkan Otsu dengan nilai 0.13 detik. Dari segi akurasi, Region Growing unggul dengan nilai 0.8473 dibandingkan Otsu dengan nilai 0.7980. Dari segi MSE, Region Growing unggul dengan nilai 6.35 dibandingkan 28.95. Kata Kunci : Algoritma , Growing, Otsu , Segmentasi, Kinerja

## ABSTRACT
In  digital  image  segmentation,  segmentation  is  the  process  of  separating  objects  from  the background with the aim of further analysis. To obtain good segmentation results, a good algorithm is required. This research focuses on testing two popular algorithms: Otsu Thresholding Algorithm and Region Growing Algorithm. The objective of this research is to compare the performance of these two algorithms in generating accurate and effective segmentations. Image segmentation is evaluated based on its quality, taking into consideration parameters such as computational time, segmentation accuracy, Mean Square Error (MSE), and Peak Signal to Noise Ratio (PSNR). The testing results of the  Otsu  Algorithm  and  the  Region  Growing  Algorithm  are  as  follows:  In  terms  of  computation, Region Growing outperforms Otsu with a value of 0.03 seconds compared to Otsu's 0.13 seconds. In terms  of  accuracy,  Region  Growing  performs  better  with  a  value  of  0.8473  compared  to  Otsu's 0.7980. In terms of MSE, Region Growing outperforms Otsu with a value of 6.35 compared to 28.95. Keywords : Algorithm, Growing, Otsu, Segmentation, Performance

## 1. PENDAHULUAN
Proses  pemisahan  atau  pengelompokan piksel  sebuah  gambar  ke  dalam  beberapa  area yang memiliki karakteristik yang mirip dikenal sebagai  segmentasi  gambar.  Segmentasi  citra adalah langkah penting dalam pengolahan citra dan  dapat  digunakan  dalam  berbagai  bidang
seperti  pengenalan  pola,  analisis  medis,  dan pengolahan  citra  [1].  Algoritma Region Growing ,  K-Means,  Fuzzy  K  dan Otsu Thresholding adalah  metode  yang  umum digunakan untuk segmentasi gambar [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12].
Metode  segmentasi  citra  yang  berbasis pada Region Growing dikenal sebagai algoritma pertumbuhan  wilayah.  Algoritma  ini  dimulai dengan memilih satu atau beberapa piksel awal sebagai  benih,  dan  kemudian  secara  bertahap menambahkan  piksel  tetangga  yang  memenuhi kriteria  tertentu  ke  dalam  area  yang  sama. Kriteria  ini  dapat  berupa  kesamaan  intensitas piksel, tekstur, atau fitur lainnya. Sampai piksel tetangga tidak lagi memenuhi kriteria atau batas tertentu, proses berhenti [13, 14, 15].
Sebaliknya, Otsu Thresholding berusaha untuk meminimalkan varian intra-kelas ( variance  within  class )  dan  memaksimalkan varian  antar-kelas  ( variance  between  class ). Metode  ini  membagi  piksel  dalam  gambar menjadi  dua  kelompok  berdasarkan  ambang yang  dipilih,  Ini  mengacu  pada  piksel  yang memiliki  intensitas  lebih  tinggi  dari  batas ambang  dan  piksel  yang  memiliki  intensitas lebih  rendah  dari  batas  ambang.  Metode  ini menggunakan analisis histogram untuk menentukan nilai ambang yang ideal [16, 17].
Segmentasi gambar bunga adalah aplikasi  khusus  yang  menghadapi  tantangan khusus  karena  perbedaan  bentuk,  warna,  dan tekstur bunga [3, 15, 18]. Oleh karena itu, untuk memilih  metode  yang  paling  tepat  untuk mendapatkan  hasil  segmentasi  yang  akurat  dan optimal, sangat penting untuk dilakukan.
Oleh karena itu tujuan dari penelitian ini adalah  untuk  menguji  beberapa  algoritma segmentasi  gambar  yang  berbeda  agar  dapat menemukan  algoritma  yang  paling  tepat  untuk menghasilkan segmentasi yang akurat.
Algoritma Region Growing dan Otsu Thresholding dibandingkan untuk mengelompokkan gambar bunga ke dalam area yang berbeda. Pengujian yang dilakukan adalah membandingkan antara dua algoritma segmentasi  citra,  yaitu  algoritma Region Growing dan Otsu Thresholding dimana  objek citra yang akan disegmentasi adalah citra bunga. Kedua  algoritma  ini  dipilih  karena Region Growing cocok untuk mengatasi variasi bentuk, warna,  dan  tekstur  bunga  yang  berbeda, sedangkan Otsu  Thresholding efisien  dalam menentukan  ambang  yang  optimal  untuk memisahkan  objek  dari  latar  belakang  dalam
gambar.  Pemilihan  keduanya  sesuai  dengan tantangan  segmentasi  gambar  bunga  yang kompleks.  Algoritma Region  Growing adalah proses  menambahkan  piksel-piksel  tetangga yang  sama  karakternya  dengan  piksel  awal untuk  memperbesar  area  tersebut  berdasarkan kriteria  yang  telah  ditentukan.  Sedangkan algoritma Otsu Thresholding menggunakan metode  ambang  batas  untuk  memecah  gambar menjadi  area  yang  berbeda  dengan  otomatis berdasarkan  analisis  histogram  [14].  Pada pendekatan dasarnya, algoritma ini menambahkan  piksel-piksel  tetangga  yang memiliki properti yang sama dengan piksel awal atau "benih" untuk memperluas region tersebut. Algoritma  metode Otsu menggunakan  metode thresholding yang digunakan dalam pengolahan citra  dan  sering  digunakan  untuk  menentukan threshold secara  otomatis  berdasarkan  analisis histogram [2].

## 1. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan dalam jurnal ini adalah metode kuantitatif untuk pengujian algoritma segmentasi. Adapun tahapan-tahapan  yang  dilakukan  yaitu    studi literatur,  pengumpulan dataset ,  pengolahan citra  untuk  segmentasi,  pengukuran  hasil segmentasi. Tahapan - tahapan dalam penelitian ini dapat dilihat dalam Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan-Tahapan Dalam Penelitian

## Proses pengolahan segmentasi citra bunga
berdasarkan Gambar 1 dapat dijelaskan sebagai berikut, yaitu:
Proses Select Images : Memasukkan citra bunga ke dalam program,
Convert to Grayscale : Merubah citra yang sudah diinputkan menjadi warna abu - abu, Execute Region Growing or Otsu Thresholding : Menjalankan Program Region Growing atau Otsu ,
Calculate Accuracy : Menghitung Akurasi dari proses segmentasi dari setiap citra, Calculate Computation Time : Menghitung Waktu dari proses segmentasi setiap citra, Calculate MSE : Menghitung Mean Squared Error (MSE) dari proses segmentasi setiap citra,
Calculate PSNR : Menghitung Peak Signal- to-Noise Ratio (PSNR) dari proses segmentasi setiap citra,
Write Results : Hasil perbandingan dari Region growing dan Otsu Thresholding (Akurasi dan Waktu Pengeksekusian).

## 2.1 Studi Literatur
Studi  literatur  yaitu  mengumpulkan, mengevaluasi,  dan  menganalisis  literatur  atau publikasi  terkait  metode-metode  segmentasi sebagai  berikut Region  Growing dan Otsu Thresholding [19]. Studi literatur pada jurnal ini dilakukan  dengan  mengakses  jurnal -j urnal terkait metode segmentasi.
2.2 Pengumpulan Dataset
Dataset yang  digunakan  adalah  citra bunga,  diambil  dari dataset  Accurate  damaged flower  shapes/segmentation  Flower  Color Images (Kaggle)  yang  terdiri  dari  100  gambar. Citra  yang  digunakan  sudah  memiliki  kualitas yang baik dan tidak memiliki noise .

## 2.3 Pengolahan Citra
Pengolahan  citra  pada  penelitian  ini menjalani  2  tahapan,  yaitu preprocessing dan segmentasi.

## 2.3.1 Preprocessing
Preprocessing pada  citra  merujuk  pada serangkaian  teknik  dan  langkah-langkah  yang dilakukan  sebelum  analisis  atau  pengolahan lebih lanjut pada citra. Preprocessing bertujuan untuk  mempersiapkan  citra  agar  dapat  diolah dengan lebih baik dan menghasilkan hasil yang lebih  baik  [20],  [21].  Dikarenakan  citra  yang digunakan  pada  penelitian  ini  sudah  minim noise dan  tidak  perlu  dilakukan  pengaturan bentuk,  maka  citra  hanya  dilakukan  konversi dari RGB menjadi grayscale .

## 2.3.2 Segmentasi
Segmentasi  dalam  konteks  pengolahan citra  adalah  proses  pemisahan  atau  pemisahan citra  menjadi  beberapa  bagian  yang  lebih terdefinisi  atau  objek  yang  berbeda.  Tujuan utama segmentasi adalah untuk mengidentifikasi  dan  memisahkan  objek  atau wilayah  tertentu  dalam  citra  sehingga  dapat dianalisis atau diproses secara terpisah [5, 22].

## 2.4 Pengukuran Hasil Segmentasi
Pengukuran  hasil  segmentasi  pada penelitian ini menggunakan 4 metode pengukuran  yaitu  akurasi,  waktu  komputasi, MSE dan PSNR.

## 2.4.1 Akurasi
Akurasi  adalah  metrik  yang  umum digunakan dalam perbandingan performa model klasifikasi.  Metrik  ini  mengukur  persentase ketepatan  citra  tersegmentasi  dibandingkan dengan citra ground truth . Semakin tinggi nilai akurasi,  semakin  baik  performa  model  dalam mengklasifikasikan data dengan benar.

## 2.4.2 Waktu Komputasi
Dengan  menggunakan  metode  ini, estimasi waktu yang diperlukan untuk menjalankan algoritma Otsu Thresholding atau algoritma Region Growing dapat  diperoleh untuk setiap gambar dalam daftar. Informasi ini dapat berguna untuk menganalisis dan
memperbaiki  performa  algoritma  atau  untuk membandingkan  performa  algoritma  dengan metode pengolahan gambar lainnya.

## 2.4.3 MSE
Mean Square Error (MSE) adalah metrik yang digunakan untuk mengukur kesalahan atau perbedaan  antara  citra  tersegmentasi  dan  citra asli. Metrik ini dihitung dengan menjumlahkan seluruh  kesalahan  kuadrat  antara  setiap  piksel pada citra tersegmentasi dan citra asli, kemudian membaginya  dengan  jumlah  total  piksel. Dengan  demikian,  MSE  adalah  rata-rata  dari seluruh kesalahan kuadrat antara citra tersegmentasi dan citra asli [5].
(1)
Dimana :
"M" dan "N" mewakili dimensi panjang dan lebar dari citra.
fa(i,j) = intensitas citra di titik (i,j) citra asli
fb(i,j) = intensitas citra di titik (i,j) citra segmentasi

## 2.4.4 PSNR
PSNR  atau Peak  Signal-to-Noise  Ratio adalah  metrik  yang  umum  digunakan  dalam pemrosesan  citra.  Metrik  ini  mengukur  rasio antara  kekuatan  sinyal  dengan  kekuatan  derau pada citra. PSNR dihitung berdasarkan MSE dan memberikan  ukuran  kualitas  gambar.  Semakin tinggi  nilai  PSNR,  semakin  baik  kualitas  citra yang  dihasilkan.  Rumus  yang  digunakan  untuk menghitung PSNR ada di gambar berikut [5].
(2)

## 2.5 Analisis Perbandingan
Pada metode pengukuran akurasi, apabila  salah  satu  algoritma  memiliki  nilai persentase  akurasi  lebih  besar  maka  algoritma tersebut memiliki perbandingan citra yang lebih akurat atau presisi. Hasil dari citra tersegmentasi dan citra ground truth lebih mirip dibandingkan algoritma yang satunya.
Pada metode pengukuran waktu komputasi,  kecepatan  waktu  komputasi  yang lebih  kecil  pada  suatu  algoritma  menunjukkan bahwa  algoritma  tersebut  dapat  memproses segmentasi  lebih  cepat  dibandingkan  dengan algoritma  lainnya.  Dalam  hal  ini,  kecepatan waktu  komputasi  yang  lebih  cepat  biasanya dikaitkan dengan efisiensi algoritma. Maka dari itu semakin cepat waktu komputasinya, semakin efisien algoritma tersebut.
Pada  metode  ( Peak  Signal-to-Noise Ratio )  PSNR,  apabila  nilai  PSNR  semakin tinggi  maka  semakin  bagus  kualitas  citra tersebut,  sebaliknya  jika  nilai  MSE  semakin tinggi  maka  hal  ini  dapat    menghasilkan  citra yang  buram,  kabur,  atau  dengan  detail  yang rendah [23].

## 2. HASIL DAN DISKUSI
3.1 Hasil Segmentasi
Segmentasi citra dimulai dari memasukan gambar citra bunga dari Kaggle lalu dilakukan preprocessing berupa  konversi  ke grayscale . Dimana citra hasil konversi tersebut akan  digunakan  untuk  melakukan  proses segmentasi.  Hasil  segmentasi  algoritma Otsu dan Region Growing dapat dilihat dalam Tabel 1.
Tabel 1. Tabel Perbandingan Citra Grayscale , Citra Otsu Thresholding , dan Citra Region
Growing
Gambar 3. Citra Grayscale Gambar 4. Citra Otsu Gambar 5. Citra Region Growing Citra Grayscale Hasil segmentasi Otsu Thresholding
Hasil segmentasi Region Growing
Gambar  4  dan  Gambar  5  diatas merupakan contoh hasil segmentasi citra bunga baik  yang  dihasilkan  oleh Otsu  Thresholding
maupun Region  Growing .  Dari  hasil  tersebut akan  diukur  nilai  akurasi,  MSE,  PSNR,  dan waktu komputasi dari masing-masing algoritma, dimana hasil pengukuran tersebut disajikan pada
Tabel 2 dan Tabel 3 berikut sesuai dengan 100 dataset  citra  yang  digunakan  dalam  menguji algoritma Otsu  Thresholding dan Region Growing .
Tabel 2. Tabel hasil pengukuran pada algoritma Region Growing
Tabel 3. Tabel hasil pengukuran pada algoritma Otsu Thresholding
Percobaan Waktu Komputasi (detik) Akurasi (%) MSE PSNR 1 0.001478433609008789 85.804 22.171 10.998 2 0.0009911060333251953 82.491 22.307 9.462 3 0.001996278762817383 82.573 27.787 10.179 4 0.0009980201721191406 78.467 34.598 9.241 5 0.0009961128234863281 65.389 20.999 5.379 6 0.0009975433349609375 79.934 35.708 9.988 Percobaan Waktu Komputasi (detik) Akurasi (%) MSE PSNR 1 0 88.266 4.885 41.242 2 0.0009970664978027344 88.295 4.876 41.251 3 0 85.294 6.120 40.263 4 0.0009965896606445312 81.811 7.558 39.346 5 0 89.213 4.495 41.604 6 0 81.120 7.845 38.185 7 0 84.615 6.375 40.086 8 0 82.616 7.233 39.537 9 0 82.571 7.252 39.527 10 0.0009984970092773438 84.831 6.314 40.128 dst. Rata - Rata 0.03 0.8473 6.35 40.23
7 0.000996589 6606445312 77.100 29.386 8.303 8 0.0019953250885009766 80.633 32.803 9.954 9 0.0010433197021484375 80.708 33.024 9.984 10 0.0009517669677734375 82.940 28.710 10.459 dst. Rata - Rata  0.13 0.7980 28.95 9.59

## 3.2 Pembahasan
Hasil  menunjukkan bahwa algoritma Region Growing lebih akurat dan lebih cepat dalam analisis  citra  bunga  daripada  algoritma Otsu . Region  Growing memiliki  kemampuan  untuk menghasilkan  segmentasi  citra  yang  lebih  akurat dan  rinci.  Kemampuan Region  Growing untuk membedakan  objek  yang  kompleks  dan  variasi warna yang lebih rumit.
Hasil  segmentasi  menggunakan  algoritma Region Growing lebih akurat dibandingkan dengan Algoritma Otsu Thresholding yang masih mengelompokkan beberapa daun padahal seharusnya  tidak,  seperti  terlihat  pada  Gambar  4 dan  5.  Algoritma Region  Growing mampu mengelompokkan objek gambar bunga secara lebih akurat  dengan  hanya  mengelompokkan  bagian- bagian yang seharusnya, sedangkan algoritma Otsu Thresholding masih  keliru  mengelompokkan beberapa daun ke dalam kelompok bunga.
Untuk tampilan program dapat dilihat pada Gambar  6,  dengan  tampilan  GUI  yang  sederhana. Untuk  contoh  hasil  dari  program  yang  digunakan dapat dilihat pada gambar 7 untuk algoritma Region Growing dan  gambar  8  untuk  algoritma Otsu Thresholding .
Gambar 6. Tampilan GUI
Dimana :
Browse adalah  tombol  yang  memberi perintah  untuk  menginput  citra  yang  akan  di segmentasi.
Browse Ground Truth adalah tombol yang memberi  perintah  untuk  menginput  citra ground truth .
Process  Images adalah  tombol  yang memberi perintah untuk memulai proses segmentasi.
Gambar 7. Contoh tampilan hasil Region
Growing
Gambar 8. Contoh tampilan hasil Otsu
Thresholding
3.2.1 Hasil Region Growing
Hasil dari algoritma Region Growing dapat menghasilkan  nilai  kecepatan  komputasi  sekitar 0.03 detik dan untuk tingkat akurasinya mencapai

## 84.7%.  Untuk  MSE  menghasilkan  nilai  6.35  dan PSNR menghasilkan nilai 40.22

## 3.2.2 Hasil Otsu
Hasil  dari  algoritma Otsu menghasilkan nilai kecepatan komputasi sekitar 0.1297 Detik dan untuk  tingkat  akurasinya  mencapai  79.8%.  Untuk MSE  menghasilkan  nilai  6.35  dan  PSNR menghasilkan nilai 40.22
Algoritma Region Growing dapat memberikan segmentasi yang lebih akurat daripada Otsu ,  terutama  pada  citra  dengan  tingkat kompleksitas yang tinggi. Algoritma ini menggunakan  pendekatan  berbasis  piksel  untuk mengidentifikasi  wilayah  yang  saling  terkait berdasarkan  kriteria  tertentu,  seperti  kesamaan intensitas  atau  tekstur.  Hal  ini  memungkinkan algoritma Region  Growing untuk  mengatasi kasus yang  sulit,  seperti  citra  dengan  objek  tumpang tindih  atau  ketidakseragaman  intensitas  yang signifikan.

## 3. KESIMPULAN DAN SARAN
Menurut  hasil  dari  pengujian  yang  sudah dilakukan,  dapat  disimpulkan  metode Region Growing lebih unggul untuk melakukan segmentasi. Dari segi komputasi, Region Growing unggul dengan nilai 0.03 detik dibandingkan Otsu dengan nilai 0.13 detik. Dari segi Akurasi, Region Growing unggul dengan nilai 0.8473 dibandingkan Otsu dengan nilai  0.7980. Dari segi  MSE, Region Growing unggul  dengan  nilai  6.35  dibandingkan 28.95.  Hasil  ini  diuraikan  dalam  tabel  4  sebagai berikut.
Tabel 4. Tabel hasil akhir pengukuran yang dilakukan terhadap Region Growing dan Otsu Thresholding Algorit ma Kompu tasi Akuras i MSE PSNR Region Growi ng 0.03 Detik 0.8473  6.35 40.23 Otsu Thresh olding 0.13 Detik 0.7980  28.95 9.59
Dapat  disimpulkan,  pemilihan  antara Region  Growing dan Otsu dalam  analisis  citra tergantung  pada  kebutuhan  khusus  dari  aplikasi yang  digunakan  dan  fitur  gambar  yang  dianalisis. Jika akurasi segmentasi yang tinggi sangat penting, terutama  untuk  citra  dengan  kompleksitas  yang tinggi, Region Growing dapat menjadi pilihan yang lebih baik dibandingkan Otsu thresholding .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] B. Lakshmipriya, K. Jayanthi, B. Pottakkat, and  G.  Ramkumar,  “Liver  Segmentation using  Bidirectional  Region  Growing  with Edge  Enhancement  in  NSCT  Domain,” 2018 IEEE Int. Conf. Syst. Comput. Autom. Networking, ICSCA 2018 , no. March, pp. 1– 5, 2018, doi: 10.1109/ICSCAN.2018.8541257. [2] Medinah,  Debi  Razabni  Erika,  and  Sinar Sinurat, “Analisa dan Perbandingan Algoritma  Otsu Thresholding  dengan Algoritma Region Growing Pada Segmentasi Citra Digital.,” J. Comput. Syst.
Informatics ,  vol.  2,  no. 1,  pp.  9–16,  2020,
[Online].  Available:  http://ejurnal.seminar- id.com/index.php/josyc/article/view/399
[3] E.  O.  Rodrigues,  A.  Conci,  and  P.  Liatsis, “ELEMENT:  Multi-Modal  Retinal  Vessel Segmentation  Based  on  a  Coupled  Region Growing and Machine Learning Approach,” IEEE J. Biomed. Heal. Informatics , vol. 24, no.  12,  pp.  3507–3519,  2020,  doi: 10.1109/JBHI.2020.2999257.
[4] Z. Hao, X. Xie, and Q. Zhang, “Robust K- means  based  active  contours  for  fast inhomogeneity image segmentation,” Proc.
- 2015 8th Int. Congr. Image Signal Process. CISP  2015 ,  no.  Cisp,  pp.  487–492,  2016,
doi: 10.1109/CISP.2015.7407929. [5] I.  W.  A.  W.  Kusuma  and  A.  Kusumadewi, “Analisa Perbandingan Citra Hasil Segmentasi  Menggunakan  Metode  K- Means dan Fuzzy C Means pada Citra Input Terkompresi,” Elektrika ,  vol.  13,  no.  2,  p. 63, 2021, doi: 10.26623/elektrika.v13i2.3182. [6] E.  Maria,  Y.  Yulianto,  Y.  P.  Arinda,  J.
Jumiaty,  and  P.  Nobel,  “Segmentasi  Citra Digital  Bentuk  Daun  Pada  Tanaman  Di
Politani  Samarinda  Menggunakan  Metode Thresholding,” J. Rekayasa Teknol. Inf. , vol.
2, no. 1, p. 37, 2018, doi: 10.30872/jurti.v2i1.1377. [7] F. Nuraeni,  H. Susilawati,  and Y. Handoko Agustin, “Perbandingan Implementasi
Algoritma K-Means++ Dan Fuzzy C-Means Pada  Segmentasi  Citra  Wajah,” JuTI “Jurnal Teknol. Informasi,” vol. 1, no. 2, p.
47, 2023, doi: 10.26798/juti.v1i2.722.
[8] J. K. Informatika and I. Artikel, “PERBANDINGAN SEGMENTASI CITRA  PSORIASIS  MENGGUNAKAN ALGORITMA K- INFO ARTIKEL Diajukan :  Diterima :  Diterbitkan :  Kata Kunci :,” vol. 9, no. 2, pp. 132–138, 2021. [9] S. S. Rachmasari and A. Kudus, “Perbandingan  Penerapan  Algoritme  K- Means dan Fuzzy C-Means untuk Mengelompokkan  Data  Kinerja  Dosen
Universitas  Islam  Bandung,” Spesia ,  pp.
513–520, 2021, [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.29313/.v0i0.28917 [10]  Lathifaturrahmah,
“Perbandingan
Penggerombolan K-Means, Fuzzy K-Means dan Two Strep Clustering,” Angew. Chemie Int. Ed. , vol. 2, no. 1, pp. 39–62, 2014.
[11]  B.  S.  Riza,  C.  Science,  U.  P.  Utama,  C.  S. Faculty,  O.  Thresholding,  and  H.  S.  Value, “Comparison  of  K-Means  Clustering  and Otsu Thresholding Methods in the Detection of  Tuberculosis  Extra  Pulmonary  Bacilli  in the  HSV  Color  Space,”  vol.  16,  no.  3,  pp. 227–238, 2022.
[12]  W.  Saputro,  “Klasifikasi  citra  dalam  gerak tangan  bahasa  isyarat  sibi  menggunakan algoritma  k-nn  image  classification  in  sibi sign language hands using k-nn algorithm,” vol. 5, 2022.
[13]  E. Hari  Rachmawanto,  “JIP  (Jurnal Informatika
Polinema) Segmentasi
Pembuluh  Darah  Pada  Citra  Retina  Mata Menggunakan  Metode  Region  Growing,” pp.  25–30,  2020,  [Online].  Available: https://www.kaggle.com/andrewmvd/fundu
s- [14]  R.  Putri,  A.  Widodo,  and  M.  Rahman, “Pemanfaatan Metode Texture-Based Region  Growing  Untuk  Segmentasi  Buah Jeruk Keprok (Citrus Reticulata Blanco),” J.
Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. , vol. 3, no. 4, pp. 3201–3207, 2019.
[15]  T. M. Khan, M. Mehmood, S. S. Naqvi, and M. F. U. Butt, “A region growing and local adaptive  thresholding-based  optic  disc detection,” PLoS One , vol. 15, no. 1, pp. 1– 16, 2020, doi: 10.1371/journal.pone.0227566.
[16]  T.  Kalaiselvi,  P.  Kumarashankar,  and  P. Sriramakrishnan,  “Three-Phase  Automatic Brain  Tumor  Diagnosis  System  Using Patches Based Updated Run Length Region Growing Technique,” J. Digit. Imaging , vol.
33,  no.  2,  pp.  465–479,  2020,  doi: 10.1007/s10278-019-00276-2.
[17]  Z.  Cheng  and  J.  Wang,  “Improved  region growing method for image segmentation of three-phase  materials,” Powder  Technol. , vol. 368, pp. 80–89, 2020, doi:
10.1016/j.powtec.2020.04.032.
[18]  L.  Hashemi-Beni  and  A.  A.  Gebrehiwot, “Flood  Extent  Mapping:  An  Integrated Method  Using  Deep  Learning  and  Region Growing Using UAV Optical Data,” IEEE J. Sel.  Top.  Appl.  Earth  Obs.  Remote  Sens. , vol.  14,  pp.  2127–2135,  2021,  doi: 10.1109/JSTARS.2021.3051873.
[19]  P.  Rosyani  and  R.  Amalia,  “Segmentasi Citra  Tanaman  Obat  dengan  metode  K- Means  dan  Otsu,” J.  Inform.  Univ. Pamulang , vol. 6, no. 2, pp. 246–251, 2021, [Online]. Available:
http://openjournal.unpam.ac.id/index.php/in formatika246
[20]  A. E. Haryati and S. Surono, “Comparative Study  of  Distance  Measures  on  Fuzzy Subtractive  Clustering,” Media  Stat. ,  vol. 14,  no.  2,  pp.  137–145,  2022,  doi: 10.14710/medstat.14.2.137-145.
[21]  Di.  Jiang,  F.  Li,  Y.  Yang,  and  S.  Yu,  “A
Tomato Leaf Diseases Classification Method  Based  on  Deep  Learning,” Proc. 32nd  Chinese  Control  Decis.  Conf.  CCDC 2020 , pp. 1446–1450, 2020, doi: 10.1109/CCDC49329.2020.9164457. [22]  G.  A.  Pradipta  and  P.  D.  Wulaning  Ayu, “Perbandingan  Segmentasi  Citra  Telur Ayam Menggunakan
Metode Otsu
Berdasarkan  Perbedaan  Ruang  Warna  Rgb Dan  Hsv,” JST  (Jurnal  Sains  dan  Teknol. ,
vol.  6,  no.  1,  pp.  136–147,  2017,  doi: 10.23887/jst-undiksha.v6i1.9329.
[23]  I.  Aprilia,  D.  Ariyanti,  and  A.  Izzuddin, “Analisa  Pengukuran  Kualitas  Citra  Hasil Steganografi,” Semin.  Nas.  2019  “Inovasi dan  Apl.  Teknol.  Berkelanjutan  di  Era Revolusi  Ind.  4.0,” vol.  5  (4),  no. Technology 4.0, pp. 116–121, 2019.