## Perbaikan Citra Noise Dengan Menggunakan Algoritma World Cup Optimization
Elsa Laurika
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Budi Darma, Jalan Sisingamangaraja No 338, Medan, Sumatera Utara, Indonesia
Email: elsalaurika84@gmail.com
Submitted 19-11-2021 ; Accepted 14-02-2022 ; Published 25-02-2022

## Abstrak
Pada  saat  ini  penggunaan  teknologi  perangkat  komputer  telah  berkembang  pesat  dan  memasyarakat.  Sebagian  besar  masyarakat menggunakannya tidak hanya untuk kepentingan secara komersial saja, tetapi juga untuk mendapatkan informasi pendeteksian penyakit secara cepat dan efesien dengan aplikasi berbasis komputer. Metode world cup optimization bertujuan untuk mengurangi noise dengan cara menentukan kernel matriks dan bekerja dengan menggantikan nilai intensitas setiap pixel citra masukan dengan rata-rata dari nilai pembobotan  kernel  untuk  setiap  pixel-pixel  tetangganya  dan  pixel  itu  sendiri.  Pada  proses  pengurangan  noise  ukuran  kernel  sangat mempengaruhi dalam memperoleh hasil kualitas citra.  Penelitian ini telah menghasilkan sebuah program aplikasi untuk mengurangi noise dengan  world cup optimization. Citra uji yang digunakan pada penelitian ini menggunakan citra berwarna. Citra tersebut di masukan dan ditampilkan pada program.
Kata Kunci: Citra; Noise; World Cup; Optimization.

## Abstract
At this time the use of computer technology has grown rapidly and in society. Most people use it not only for commercial purposes, but also to get disease detection information quickly and efficiently with computer-based applications. The world cup optimization method aims to reduce noise by determining the kernel matrix and works by replacing the intensity value of each input image pixel with the average of the kernel weighted value for each neighboring pixel and the pixel itself. In the process of reducing the kernel size noise greatly affects the image quality results. This research has produced an application program to reduce noise with world cup optimization. The test image used in this study uses a color image. The image is input and displayed on the program.
Keywords: Image; Noise; World Cup; Optimization.

## 1. PENDAHULUAN
Citra merupakan suatu representasi (gambaran), kemiripan atau imitasi dari suatu objek. Citra yang dikenal dalam komputer adalah citra dalam format digital. Citra digital dapat mengalami penurunan kualitas atau beberapa gangguan yang mungkin terjadi,  seperti  kamera  tidak  fokus  atau  munculnya  bintik-bintik  yang  bisa  terjadi  disebabkan  oleh  proses  pengambilan gambar yang tidak sempurna maupun secara disengaja akibat proses pengolahan yang tidak sesuai dan bisa juga disebabkan oleh kotoran-kotoran yang menempel pada citra. Gangguan pada citra umumnya berupa variasi intensitas suatu pixel yang tidak berkolerasi dengan pixel tetanggannya, pixel yang mengalami gangguan umumnya memiliki frekuensi tinggi, setiap gangguan pada citra dinamakan noise . Citra  yang  mengandung noise memerlukan  langkah-langkah  perbaikan  untuk  meningkatkan  kualitas  citra  tanpa mengurangi  lebih  banyak  kualitas  detail  citra  serta  menghasilkan  citra dengan  informasi yang  cukup  akurat, peningkatan kualitas citra adalah suatu proses untuk mengubah sebuah citra menjadi citra baru sesuai dengan kebutuhan melalui berbagai cara.
Tujuan utama dari peningkatan kualitas citra adalah untuk memproses citra sehingga citra yang dihasilkan lebih baik dari  pada  citra  aslinya  untuk  aplikasi  tertentu.  Salah  satu  tekhnik  perbaikan  citra  yaitu  operasi filtering ,  operasi  yang dilakukan  adalah  meloloskan  atau  menerima  komponen  dengan  frekuensi  tertentu  dan  menghilangkan  atau  menolak komponen dengan frekuensi yang lain dalam hal ini merupakan filter lolos rendah ( low pass filter ) yang berarti meloloskan komponen frekuensi yang rendah. Untuk pengurangan noise , terdapat beberapa metode yang dapat digunakan seperti mean filtering , median  filtering ,  dan filter gaussian ( gausian  filtering ),  setiap  metode  mempunyai  kelebihan  dan  kekurangan masing-masing tergantung kebutuhan dalam pengolahan citra sendiri, dalam penelitian ini, penulis menggunakan metode world cup optimization . Menurut  penelitian  sebelumnya  menyatakan  bahwa World  cup  optimization secara  meluas  telah  digunakan  dalam bidang analisis citra terutama untuk proses penghalusan, pengaburan, menghilangkan detil dan menghilangkan derau ( noise ). matrix dengan matrix asli sangat bagus sehingga hasil yang diberikan lebih mendekati citra aslinya sehingga sangat bagus untuk pengolahan pada citra yang ber noise dengan efektifitas cepat [1]. Menurut  penelitian  sebelumnya  menyatakan  bahwa World  cup  optimization menjadikan pixel yang  dicari  nilai barunya sebagai pixel tengah dan bobotnya dikalikan dengan bobot pada pixel tengah matrik kernel, lalu dijumlahkan dengan hasil perkalian antara bobot pixel - pixel tetangga-tetangganya dengan bobot pixel matrix kernel. Untuk pixel yang berada disudut atau perbatasan, sebelum dilakukan perkalian, sebelumnya harus mencari bobot pada pixel - pixel luar ( dummy ) [2]. Berlandaskan uraian diatas maka penulis akan melakukan proses pengambilan citra, serta memperbaiki kualitas citra yang memiliki noise dengan mengurangi bintik-bintik pada citra sehingga membuat citra menjadi lebih baik dengan menggunakan metode world cup optimization
Hal 18−23 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Untuk mendukung kelancaran penelitian dalam mengumpulkan data, maka dilakukan metode penelitian sebagai berikut : 1. Metode Kepustakaan (Library Research)
Penulisan  ini  dimulai  dengan  studi  kepustakaan,  yaitu  dengan  mengumpulkan  bahan–bahan  referensi  baik  dari  buku, artikel, paper, jurnal, makalah, situs internet dan konsep matematis yang mendasarinya, dan beberapa referensi lainnya. 2. Menganalisa permasalahan dan  menyelesaikan dengan  metode yang digunakan.
Hal  yang  dilakukan  setelah  tahap coding selesai  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  proses  dengan  metode  yang digunakan . Proses ini dapat dilakukan pada data yang didapat.

## 3. Perancangan Interface
Untuk menyelesaikan permasalah membuat perancangan atau design sistem serta membuat algoritma berdasarkan analisa yang didapat dari formula yang disiapkan. 4. Pengkodean Program Aplikasi
Agar dapat diolah terlebih dulu dilakukan proses pengkodean atau coding terhadap data untuk mendapatkan informasi data value . 5. Melakukan Pengujian Program
Langkah  yang  dilakukan  untuk  pengujian  berbagai  hasil  kerja  yang  dilakukan,  untuk  menganalisis  hasil  akhir  yang diperoleh  dari sistem yang dirancang.
6. Penulisan Hasil Laporan Pengujian Langkah terakhir yang harus dilakukan dan memeriksa hasil akhir yang diperoleh.

## 2.2 Citra Digital
Citra digital merupakan suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat   berupa foto, bersifat analog berupa sinyal-sinyal video seperti gambar pada monitor televisi, atau bersifat digital yang dapat langsung disimpan pada suatu media penyimpan[3].  Citra dapat juga diartikan dengan istilah lain dari gambar, yang merupakan informasi berbentuk visual. Sebuah citra kaya informasi, namun seringkali citra yang kita miliki mengalami penurunan mutu atau degradasi, misalnya mengandung cacat atau derau ( noise ), warnanya terlalu kontras, kurang  tajam,  kabur  ( blurring ),  dan  sebagainya.  Agar  citra  yang  mengalami  gangguan  mudah  diinterpretasi  baik  oleh manusia maupun mesin, maka citra tersebut perlu dimanipulasi menjadi citra lain yang kualitasnya lebih baik[3][4].

## 2.3 Noise
Noise dapat disebabkan oleh gangguan fisik (optik) pada alat penangkap citra misalnya kotoran debu yang menempel pada lensa foto maupun akibat proses pengolahan yang tidak sesuai. Beberapa jenis-jenis noise yaitu [5] : 1. Noise gaussian : model Noise yang mengikuti distribusi normal standar dengan rata-rata nol dan standard deviasi.Efek dari gaussian Noise pada gambar adalah munculnya titik-titik berwarna yang jumlahnya sama dengan persentase Noise . 2. Noisespeckle : model Noise yang memberikan warna hitam pada titik yang terkena Noise . Noise salt and pepper adalah bentuk Noise yang biasanya terlihat titik-titik hitam dan putih pada citra seperti tebaran garam dan merica. 3. Noise salt and pepper : disebabkan karena terjadinya error bit dalam pengiriman data, pixel-pixel yang tidak berfungsi dan kerusakan pada lokasi memori.

## 2.4 World Cup Optimization
Secara  meluas  telah  digunakan  dalam  bidang  analisis  citra  terutama  untuk  proses  penghalusan  ( smoothing ),  pengaburan ( Bluring ),  menghilangkan  detil,  dan  menghilangkan Noise [1].  Pada world  cup  optimization ,  nilai  intensitas  setiap pixel diganti dengan rata-rata dari nilai pembobotan untuk setiap pixel - pixel tetangganya dan pixel itu sendiri. Pixel tetangga adalah pixel yang berada disekeliling pixel yang dimaksud. Jumlah tetangga yang dilibatkan tergantung pada filter yang dirancang. Untuk pengolahan citra digital dua variabel dinyatakan oleh persamaan berikut:
(1)
Dimana x dan y adalah posisi kordinat pada sumbu x dan y . Persamaan 2.4 inilah yang dipakai sebagai dasar untuk menentukan nilai-nilai setiap elemen dalam filter Gaussian yang akan dibuat.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Perbaikan kualitas citra merupakan suatu proses yang dilakukan untuk membuat citra yang kualitasnya turun akibat adanya gaungguan noise pada gambar diperbaiki agar menjadi lebih mirip dengan keadaan citra aslinya, dalam praktik kehadiran derau  tidak  dapat  dihindari.  Pada  beberapa  pengolahan  citra  terkadang  untuk  menguji  suatu  algoritma  untuk  dapat mengurangi noise yang disebabkan oleh faktor pengolahan gambar yang tidak sesuai atau disebabkan faktor alamiah yang menyebabkan gambar mengalami gangguan, namun diluar beberapa faktor tersebut berbagai jenis noise dapat digunakan atau  dibangkitkan  dengan  tujuan  untuk  menurunkan  kualitas  citra  untuk  kepentingan  khusus,  yaitu  untuk  pengujian
Hal 18−23 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
pengurangan  derau  ( noise ).  Untuk  penerapan  metode world  cup  optimization dapat  dilakukan  dengan  tahapan-tahapan sebagai berikut.
Pada penelitian ini citra yang digunakan adalah citra berwarna yang memiliki noise , untuk proses perbaikan pada citra berwarna, citra dipisahkan menurut saluran warnanya menjadi 3 buah citra,  masing-masing mewakili saluran Red , Green dan Blue , di asumsikan gambar memiliki ukuran 10x10 pixel , sebagai berikut:
Gambar 1. Citra berwarna dan saluran warnanya
Ekstraksi  citra  /  merepresentasikan  citra  berwarna    kedalam  bentuk  matrik.  Setiap  warna  diekstrak  dari  masing- masing pixel yang terdapat dalam gambar, jadi setiap pixel dalam gambar yang sudah dipisahkan saluran warna Red, Green, Blue ( RGB )  akan  diambil  nilai  dari  warna  R,  G  dan  B  nya.  Dalam  hal  ini  setiap  saluran  warna  dasar  menggunakan penyimpanan 8 bit atau sama dengan 1 byte, yang berarti setiap saluran warna Red, Green, Blue ( RGB ) mempunyai gradasi sebanyak 256 kombinasi warna keabuan. Pada bagian Red = Green = Blue nilai tersebut digunakan untuk menunjukan tingkat intensitas. Warna yang dimiliki adalah warna dari hitam, keabuan, dan putih. Tingkat keabuan disini merupakan warna abu dengan berbagai tingkatan dari hitam hingga mendekati putih. Adapun bentuk setelah diketahui dan diambil fitur warna Red, Green, Blue ( RGB ) citra ber- noise dari gambar 1. yang dihasilkan dalam tahap ekstraksi citra adalah seperti pada citra matrix untuk saluran warna Red berikut :
Gambar 2. Ekstraksi Citra berwarna untuk saluran warna Red
Dalam  pengolahan  citra  digunakan  untuk  menekan  frekuensi  tinggi  yang    dalam  citra  digital  berarti  penghalusan dalam  hal  ini  penghalusan  juga  berarti  pengurangan noise ,  karena noise dapat  disebut  memiliki  intensitas  tinggi  atau frekuensi  tinggi.  Untuk  mencari  konstanta yang harus  ditentukan  terlebih  dahulu  secara  manual  ,  yaitu  menentukan nilai standart  deviasi dan  ukuran filter yang dibuat,  dalam  hal  ini  efek  gambar  hasil dapat diatur  dengan  mengubah-ubah  nilai standart  deviasi  ,  apabila  semakin  besar  nilai  standart  deviasi  maka  semakin  halus  efek  gambar  yang  dihasilkan  dari pemfilteran menggunakan filter yang dirancang. Namun bila ukuran matriks filter terlalu besar maka citra yang dihasilkan tampak kabur, tapi pengaruh terhadap gambar asli tidak begitu tajam. Dibawah ini adalah langkah-langkah untuk merancang yakni : a.   Menentukan matrix Sudah  dibahas  sebelumnya  bahwa matrix yang  digunakan  adalah  matriks  berukuran  5x5,  untuk  mempermudah perhitungan maka dibuat tabel matrix 5x5 seperti tabel 1. dibawah ini :
Tabel 1. Matrix Filter Gaussian (x,y) -2 -1 0 1 2 -2 ? ? ? ? ? -1 ? ? ? ? ? 0 ? ? ? ? ? 1 ? ? ? ? ? 2 ? ? ? ? ?
b. Memberikan nilai elemen pada matrix
Hal 18−23 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Untuk  proses  pengurangan noise pada  gambar  dapat  dinyatakan  pada  persamaan  1,  persamaan  1  inilah  yang  dipakai sebagai dasar untuk menentukan nilai-nilai setiap elemen dalam filter Gaussian yang akan dibuat. penulis memberikan standard deviasi (σ) dengan besaran nilai 2 (dua).  Jadi untuk memberikan nilai elemen pada masing-masing koordinat matriks filter g( x,y ).  maka,  masing-masing  koordinat  dimasukkan kedalam  rumus,  adapun  rumus  dan perhitungannya dapat dilihat dibawah ini  :
𝐺(0,0) = 𝑒 − 0 2 0 2 2. 2 2 = 1
𝐺(1,0) = 𝑒 − 1 2 0 2
2. 2 2 = 0,778800783
Maka diperoleh matriks sebagai berikut :
Tabel 2. Matrix setelah diisi (x,y) -2 -1 0 1 2 -2 0,135335283  0,286504797 0,3678794 0,286504797  0,135335283 -1 0,286504797 0,60653066 0,778800783 0,60653066 0,286504797 0 0,367879441  0,778800783 1 0,778800783  0,367879441 1 0,286504797 0,60653066 0,778800783 0,60653066 0,286504797 2 0,135335283  0,286504797 0,3678794 0,286504797  0,135335283
c. Membuat nilai normalisasi
Jika dilihat atau dianalisa nilai matrix filter pada tabel 3.2  untuk nilai terkecil dalam matriks g( x,y ) = 0,135335283, maka akan diperoleh nilai normalisasi ( c ) sebagai berikut :
c = 1
0,135335283 = 7,389056096 = 7  (setelah dibulatkan keatas)
Jadi nilai normalisasi yang didapat dari rumus diatas setelah proses pembulatan adalah 7 (tujuh). d. Mengalikan matrix kernel dengan nilai normalisasi
Mengalikan  matriks  dengan  nilai  normalisasi  bertujuan untuk  menyederhanakan  angka  yang  digunakan  dalam matrix dengan mengalikan masing-masing nilai filter g( x,y ) dengan nilai normalisasi yang sudah didapat, sehingga menghasilkan matrix baru. Berdasarkan persamaan 2.5 dengan menggunakan nilai c = 7, maka:
g ( x,y )  = c. 𝑒 − 𝑥2+ 𝑦2
2.σ2 G (0,0) = 7 x 1 = 7 G (1,0) = 7 x 0,778800783 = 6
Maka matrix baru yang telah dinormalisasi seperti pada tabel 3. dibawah ini :
Tabel 3. Matrix setelah dinormalisasikan (x,y) -2 -1 0 1 2 -2 1 2 3 2 1 -1 2 4 6 4 2 0 3 6 7 6 3 1 2 4 6 4 2 2 1 2 3 2 1
Setelah mendapatkan nilai elemen pada matrix filter , selanjutnya adalah mencari jumlah semua elemen nilai pembobot g( x,y )  pada  matrik filter sebagai  pembagi matrix  filter yang  sudah  didapat,  tujuan nya  agar  nilai  intensitas  citra  tetap seperti  semula  dan  menjaga  agar  nilai  baru  tidak  berada  di  luar  batas  nilai grayscale artinya  nilai pixel citra  hasil perhitungan harus dinormalkan. Berdasarkan matrix tersebut jumlah semua elemen nilai pembobot pada filter adalah  = 79, jadi filter hasil adalah :
e. Pengurangan Noise
Operasi ini dilakukan dengan cara konvolusi, konvolusi sering kali dilibatkan dalam operasi ketetanggan pixel ..
Hal 18−23 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
ℎ(𝑥, 𝑦) = 𝑓(𝑥, 𝑦) ∗ 𝑔(𝑥, 𝑦) = ∑ 𝑀
𝑘=2
∑ 𝑓(𝑘, 𝑙). 𝑔(𝑥 − 𝑘, 𝑦 − 𝑙)
𝑁

## 𝑙=2
Jadi secara umum rumus diatas adalah jumlah dari perkalian antara pixel citra dengan hasilnya dibagi dengan jumlah atau Sum dari  matriks filter agar  selang  nilai  intensitas  tetap  seperti  semula.  Untuk  penjelasan  proses  konvolusi  penulis membuat sebuah perumpamaan matriks citra warna saluran warna Red yang sebelumnya sudah diekstraksi yang terdapat pada gambar 3. sebelumnya, dengan resolusi matriks 10x10 yang akan dikonvolusikan dengan dengan ukuran matriks 5x5 sebagai berikut :
Gambar 3. Proses Konvolusi
Diatas merupakan matrix citra untuk nilai R atau warna merah dari data citra masukan yang sudah di ekstraksi kedalam bentuk matriks dan filter yang sudah dirancang dan ditentukan, kemudian untuk digunakan proses pengurangan noise yang bekerja pada cara konvolusi. Langkah selanjutnya adalah melakukan operasi konvolusi dengan cara menempatkan /  menumpangkan  suatu filter /kernel  pada  setiap pixel yang  ditimpali,  kemudian  nilai  rerata  diambil  dari  hasil-hasil tersebut. Pada proses pelaksanaan konvolusi kernel digeser sepanjang baris dan kolom dalam citra sehingga diperoleh nilai baru pada citra keluaran. Letakan filter g( x,y ) mulai dari titik ( x -2, y -2) dari titik ( x,y ) citra yang akan di filtering , kemudian hitung berdasarkan sel-sel pada titik tersebut dan titik tetanggannya dengan bobot pada sel-sel matriks filter g( x,y ) sesuai posisi sel-selnya   maka nilai pixel :
G( x,y )   = (1x79) + (2x230) + (3x231) + (2x164) + (1x86) + (2x229) + (4x236) +(6x152) + (4x31) + (2x61) + (3x229) +    (6x237)  +  (7x136)  +  (6x116)  +  (3x211)  +  (2x89)  +    (4x233)  +  (6x70)  +  (4x168)  + (2x195)  +  (1x229)  +
(2x230) + (3x211) + (2x163) + (1x75)
= 79 + 460 + 693 + 328 + 86 + 458 + 944 + 912 + 124 + 122 + 687 + 1422 + 952 + 696 + 633 +  178 + 932 + 420 + 672 + 390 + 229 + 460 + 633 + 326 + 75 =  12911/ 79
= 163,4304 = 163 (maka 136 diganti oleh 163, tempatkan nilai pada matrix yang baru)
Gambar 4. Hasil Konvolusi Iterasi 1
Untuk mendapatkan hasil semua matriks maka semua matrix citra warna harus dikonvolusi hingga koordinat (10,10) dalam kasus ini, jika resolusi citra yang dikonvolusi lebih besar tentu akan lebih besar/banyak juga proses konvolusi
Hal 18−23 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
yang dihasilkan. Apabila sudah semua pixel citra dikonvolusi maka akan terlihat hasil citra baru hasil untuk warna R ( red ) seperti dibawah ini :
Tabel 3. Hasil Konvolusi Keseluruhan Piksel x/y 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 79 230  231  164 86 116  198  231  229  229 1 229  236  152 31 61 49 70 224  231  229 2 229  237 163 145 135 141 159 178 231  229 3 89 233 166 150 145 155 168 181 230 90 4 229  230 169 159 159 166 180 187 68 229 5 230 80 159 152 154 166 176 184 234  231 6 225  193 149 144 148 157 162 167 173  212 7 123  101 127 128 135 140 142 142 68 124 8 98 114  125  126  118  120 98 126  130  122 9 83 84 117 89 115  115  138  124  118  110
Ukuran  citra  hasil  konvolusi  lebih  kecil  dari  citra  awal,  karena  sebagian  kernel  berada  diluar  batas  ukuran  citra sementara tidak ada nilai pixel diluar batas ukuran citra maka proses konvolusi tidak dilakukan. Karena hasil diatas hanyalah untuk saluran warna R artinya harus dilakukan lagi perhitungan untuk  saluran warna G dan B. Setelah dilakukan kembali perhitungan  nilai  warna  tersebut  kemudian  dilakukan  pemanggilan  saluran  warna  hingga  membentuk  gambar  kembali. Setelah  membentuk  menjadi  gambar  kembali,  suatu  citra  yang  memiliki noise (derau)  setelah  diperbaiki  akan  terlihat perbedaan dari gambar yang dihasilkan tersebut, selain berkurang noise pada gambar yang dihasilkan akan tampak terlihat lebih halus dan kabur. Adapun penerpan metode world cup optimization seperti gambar dibawah ini:
Gambar 5. Hasil Metode World Cup Optimization

## 4.   KESIMPULAN
Adapun hasil kesimpulan dalam melakukan perbaikan citra noise dengan menggunakan algoritma World Cup Optimization. Dimana  proses  pengurangan  noise  ukuran  kernel  sangat  mempengaruhi  dalam  memperoleh  hasil  kualitas  citra.  Nilai intensitas pixel pada citra baru dari hasil pengurangan noise diperoleh dengan mengganti nilai intensitas citra asal dengan rata-rata nilai pembobotan matrix kernel. Citra yang memiliki noise (derau) setelah diperbaiki gambar yang dihasilkan akan terlihat lebih halus dan kabur.

## REFERENCES
[1] Wedianto, Andre, 2016, “Analisa Perbandingan Metode Mean, Median dan World cup optimization Terhadap Reduksi Noise”, Jurnal Media Infotama, Vol. 12, No. 1
[2] Yuwono, Bambang, 2010, “Image Smothing Mean Filtering, Median Filtering, Modus Filtering, Gaussian Filtering dan World Cup Optimization”, Jurnal Telematika, Vol. 7 No. 1, ISSN : 1829-667X
[3] Kadir, Abdul; Susanto, Adhi, 2018, “Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra”, Penerbit Andi, Yogyakarta, Edisi 1.
[4] Andono, Pulungan; Sutojo. T; Muljono, 2018, “Pengolahan Citra Digital”, Penerbit Andi, Yogyakarta, Edisi 1
[5] Hidayatullah, Priyatno, 2018, “Dekripsi Pengolahan Citra Digital Teori Aplikasi Nyata, Penerbit : Informatika, Jakarta