## Analisa Feature Citra Darah Menggunakan Metode Histogram
Feature Analysis Of Blood Image Using Histogram Method
Supatman Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta.
E-mail: keliksupatman@gmail.com

## ABSTRAK
Darah  manusia  adalah  cairan  di  dalam  tubuh  yang  berfungsi  untuk mengangkut oksigen yang diperlukan oleh sel-sel di seluruh tubuh. Sistem A-B-O mengolongkan darah menjadi 4 golongan yaitu A, AB, B dan O. Identifikasi golongan darah dilakukan dengan tes antigen  pada  sampel  darah  yang  akan  diujinya.  Teknologi  pengolahan  image  memungkinkan identifikasi  dilakukan  dengan  analisa  citra  darah  dengan  pendekatan  warna.  Dengan  ciri/ feature histogram yaitu rata-rata, standar deviasi, varian, entropy, skewness dan kurtosisi dapat dilakukan analisa terhadap warna darah yang dapat mengidentifikasi golongan darah sesuai dengan sistem A- B-O.  Hasil  analisa  feature  :  rata-rata,  standar  deviasi,  varian, entropy,  skewness dan  kurtosisi memberikan hasil : Ciri rata-rata dari histogram tidak dapat memberikan nilai gap antara golongan darah A, AB, B dan O; Semakin tinggi/besar size dari resolusi citra maka nilai ciri ciri rata-rata, standar deviasi, varian, entropy semakin besar kecuali skewness dan kurtosis berbanding terbalik dengan resolusinya ; Ciri standar deviasi, varian, entropy, skewness dan kurtosis memberikan nilai gap  antara  golongan  darah  A,  AB,  B  dan  O  sehingga  dapat  dipergunakan  sebagai  ciri  maupun vektor ciri dalam identifikasi citra golongan darah; uji beda rerata dari vektor ciri yang terdiri dari standar  deviasi,  varian, entropy,  skewness dan  kurtosis  antara  Golongan  Darah  A,  AB,  B  dan  O memiliki beda rata-rata yang signifikan lebih kecil dari 0.05.
Kata Kunci : Darah, Citra, Histogram

## ABSTRACT
Human  blood is  a fluid in the body that serves  to transport the oxygen needed by cells throughout the body. The A-B-O system classifies blood into 4 groups: A, AB, B and O. Blood type identification is performed by antigen tests on blood samples to be tested. Image processing technology  allows  identification  to  be  done  by  analyzing  blood  images  with  a  color  approach. With the feature / feature histogram that is average, standard deviation, variant, entropy, skewness and kurtosisi can be analyzed to the color of blood that can identify blood type according to system A-B-O.  Feature  analysis:  average,  standard  deviation,  variant,  entropy,  skewness  and  kurtosisi give results: The average characteristic of the histogram can not give the gap value between blood types A, AB, B and O; The higher / larger size of the image resolution the average characteristic value, standard deviation, variant, entropy is greater except skewness and kurtosis inversely with the resolution; The standard features of deviation, variant, entropy, skewness and kurtosis provide the gap value between Blood Type A,  AB, B and O so that it can be used as a characteristic or vector  characteristic  in  the  identification  of  blood  type  image;  the  mean  difference  test  of  the characteristic  vector  comprising  standard  deviation,  variant,  entropy,  skewness  and  kurtosis between Blood Group A, AB, B and O has a significant mean difference smaller than 0.05.
Keywords : Blood, Image, Histogram

## 1. PENDAHULUAN
Darah manusia adalah cairan di dalam  tubuh  yang  berfungsi  untuk mengangkut oksigen yang diperlukan oleh  sel-sel  di  seluruh  tubuh.  Darah juga  menyuplai  jaringan  tubuh  dengan nutrisi, mengangkut zat-zat sisa metabolisme, dan mengandung berbagai bahan penyusun sistem imun yang bertujuan  mempertahankan  tubuh  dari berbagai  penyakit.  Hormon-hormon dari sistem  endokrin juga  diedarkan melalui darah.
Darah  manusia  berwarna  merah, antara  merah  terang  apabila  kaya oksigen  sampai  merah  tua  apabila kekurangan oksigen. Warna merah pada darah disebabkan oleh hemoglobin, protein pernapasan (respiratory  protein)  yang mengandung besi dalam bentuk heme, yang  merupakan  tempat  terikatnya molekul-molekul oksigen
Analisa  melalui  citra  yang dikembangkan berdasarkan pada perubahan virtual objek dapat dihasilkan data yang berisikan  gambar yang  memberikan  beberapa  informasi seperti  tekstur,  warna,  bentuk,  jumlah dan  letak  benda  secara  bersama-sama yang  bertujuan    untuk  menggantikan fungsi mata manusia (human eye) dalam mengidentifikasi  benda  yang  dimaksud, sehingga  tingkat  kesalahan  akibat kelelahan  mata  dapat  dihilangkan  dan dalam  pengambilan  keputusan  dapat lebih akurat dan konsisten.
Citra  darah  yang  merupakan hasil  akuisi  darah  dapat  dianalisa berdasarkan menggunakan metode
histogram  yang  merupakan  grafik distribusi  piksel  dengan  berbagai feature.  Feature-feature  hasil  ekstraksi citra darah dapat memberikan informasi menggenai  berbagai  hal  terkait  dengan kondisi fisik seseorang.
Penelitian  analisa  feature  citra  darah menggunakan  metode  histogram  ini bertujuan  menganalisa  feature/pola hasil  ekstraksi  metode  histogram  untuk
mendefinisikan  berbagai  bentuk  pola sebagai  data  masukkan  identifikasi  dan atau klasifikasi maupun klust erisasi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Darah
Darah  manusia  adalah  cairan  di dalam  tubuh  yang  berfungsi  untuk engangkut oksigen yang diperlukan oleh sel-sel  di  seluruh  tubuh.  Darah  juga menyuplai  jaringan  tubuh  dengan nutrisi, mengangkut zat-zat sisa metabolisme, dan mengandung berbagai bahan penyusun sistem imun yang bertujuan  mempertahankan  tubuh  dari berbagai  penyakit.  Hormon-hormon dari sistem  endokrin juga  diedarkan melalui darah.
Darah  manusia  berwarna  merah, antara  merah  terang  apabila  kaya oksigen  sampai  merah  tua  apabila kekurangan oksigen. Warna merah pada darah  disebabkan  oleh  hemoglobin, protein pernapasan (respiratory protein)  yang  mengandung  besi  dalam bentuk  heme,  yang  merupakan  tempat terikatnya molekul-molekul oksigen.
Tipe golongan darah yang disebut system  A-B-O,  telah  ditemukan  pada tahun  1901.  Beberapa  tahun  kemudian dimulai  pada  tahun  1937,  reaksi antigen-antibodi
dalam darah ditemukan, dimana yang sering ditemukan  adalah  factor  ABH,  Mn,  Rh dan Gm (diantara lebih dari 100 antigen yang  ada).Kebanyakan  orang  hanya mengenal  factor  Rh  (Rhesus  factor), yang  secara  teknis  disebut  D-antigen. Ada  lebih  dari  256  antigen  dan  23 sistem  penggolongan  darah  yang didasarkan  pada  antigen  tersebut. Antigen  adalah  struktur  kimia  yang melekat  pada  permukaan  sel  darah merah.  Sedangkan  antibody  adalah protein  yang  mengambang  pada  cairan darah (terutama serum yang berhubungan dengan factor kloting/pembeku  darah).  Karena  suatu individu  kadang  mengamai  alergi  atau infeksi oleh agen penyakit (TB, smallpox
dan  hepatitis),  sehingga  substansi tersebut  aktif  melawannya.    Prinsip dasar  dari  serologi  adalah  setiap  ada antigen  akan  terbentuk  terbentuk antibody yang spesifik. Sehingga dengan demikian  “semua  golongan  darah didefinisikan  sebagai  antigen  pada  sel darah  merahnya  dan  ada  antibody terhadap  antigen  tersebut  didalam serumnya”.
Tabel 1.  Golongan darah, antigen dan antibodinya (Darmono). Golongan darah Antigen pada sel darah merah Antibody dalam serum A B AB O A B AB O Anti-B Anti-A Bukan anti- A/anti-B
Anti-A/anti-B

## 2.2 Citra
Citra  (image  –istilah  lain  untuk gambar-  sebagai  salah  satu  komponen multimedia  yang  memegang  peranan penting sebagai bentuk informasi visual. Citra  mempunyai  karakteristik  yang tidak dimiliki oleh data teks, yaitu citra kaya  dengan  informasi.  Ada  sebuah peribahasa  yang  berbunyi  ”sebuah gambar  bermakna  lebih  dari  seribu kata”. Maksudnya tentu sebuah gambar dapat memberikan informasi yang lebih banyak  daripada  informasi  tersebut disajikan  dalam  bentuk  kata-kata (Munir, Rinaldi, 2004). Secara  harafiah,  citra  adalah gambar  pada  bidang  dwimatra  (dua dimensi).  Ditinjau  dari  sudut  pandang matematis,  citra  merupakan  fungsi menerus  (continue)  dari  intensitas cahaya  pada  bidang  dwimatra.  Sumber cahaya menerangi objek, objek
memantulkan  kembali  sebagian  dari berkas  cahaya  tersebut.  Pemantulan cahaya  ini  ditangkap  oleh  alat-alat optik,  misalnya  mata  pada  manusia, kamera,  pemindai  (scanner),  dan
sebagainya,  sehingga  bayangan  objek yang  disebut  citra  tersebut  terekam Secara  matematis  fungsi  intensitas cahaya pada bidang dwimatra disimbolkan  dengan  f(x,y)  yang  dalam hal ini (Munir, Rinaldi, 2004): (x,y):  koordinat  pada  bidang dwimatra f(x,y): intensitas cahaya (brightness) pada titik (x,y) Nilai f(x,y) adalah hasil kali dari: 1. i(x,y) = jumlah cahaya yang berasal dari sumbernya (illumination), nilainya  0  sampai  tidak  terhingga, dan
2. r(x,y)  =  derajat  kemampuan  objek memantulkan  cahaya  (reflection) nilainya antara 0 dan 1.
Gambar  1.  memperlihatkan  proses pembentukan intensitas cahaya. Sumber cahaya  menyinari  permukaan  objek. Jumlah  pancaran  (iluminasi)  cahaya yang  diterima  objek  pada  koordinat (x,y)  adalah  i(x,y).  Objek  memantulkan cahaya  yang  diterimanya  dengan derajat  pemantulan  r(x,y).  Hasil  kali antara  i(x,y)  dan  r(x,y)  menyatakan intensitas  cahaya  pada  koordinat  (x,y) yang ditangkap oleh sensor visual pada sistem optik.
Gambar 1. Pemantulan Citra (Warni,2009)
Citra sebagai keluaran dari suatu sistem perekaman dapat bersifat (Warni, 2009):
1. Optik berupa foto.
2.  Analog  berupa  sinyal  video  seperti gambar pada monitor televisi.
Permukaan sumber cahaya i(x,y) normal f(x,y)
3. Digital yang dapat langsung disimpan pada suatu pita magnetik.
Citra  yang  dimaksudkan  dalam skripsi  ini  adalah  ”citra  diam”  (still image). Citra diam adalah citra tunggal yang  tidak  bergerak.  Citra  bergerak (moving images) adalah rangkaian citra diam  yang  ditampilan  secara  beruntun (sekuensial)  sehingga  memberi  kesan pada  mata  sebagai  gambar  yang bergerak. Setiap citra didalam rangkaian  itu  disebut  frame.  Gambar- gambar  yang  tampak  pada  film  layar lebar  atau  televisi  pada  hakikatnya terdiri  atas  ratusan  sampai  ribuan frame.

## 2.3 Histogram
Histogram  citra  adalah  grafik yang  menggambarkan    penyebaran nilai-nilai  intensitas  pixel  dari    suatu citra    atau  bagian  tertentu  di  dalam citra.  Histogram  juga      dapat menunjukkan  banyak  hal  tentang kecerahan    (brightness)  dan  kontras (contrast)  dari  sebuah   gambar. Secara grafis  histogram  ditampilkan  dengan diagram  batang,  misal  citra  digital memiliki L  derajat keabuan.  ( misalnya citra dengan kuantisasi derajat keabuan 8-bit,  nilai  derajat  keabuan  dari  0    – 255)  .    Histogram    juga  memberi informasi  mengenai  kontras      sebuah citra.  Histogram  yang  terkumpul  pada sisi  kiri  menunjukkan  bahwa  citra memiliki kontras rendah  dan cenderung gelap,  sedangkan  histogram  yang terkumpul  pada  sisi  kanan  memberikan informasi    bahwa  citra  tersebut mempunyai kontras rendah dan cenderung terang (overexposure).
Citra  dengan  kontras  yang  baik mempunyai  histogram  yang  merata pada seluruh nilai aras keabuan. Untuk citra berwarna, histogramnya
dinyatakan    untuk  setiap    komponen RGB    (Red,  Blue,  Green)  yang membentuk  setiap  piksel  citranya. Dengan  demikian    untuk  setiap  citra
berwarna  dapat    dibuat  tiga  buah histogram.

## 2.4 Ciri Histogram
Ciri  histogram  didasarkan  pada histogram  dari  suatu  citra.  Bila  x menyatakan tingkat keabuan pada suatu citra,  maka  probabilitas  dari  x dinyatakan dengan:
citra suatu titik total x keabuan titik Banyaknya x P  ) ( (1)
1 , , 0   L x 
Beberapa  ciri  histogram  yang  dapat dihitung, antara lain:
       L x i i i i x P x u E m Moments 0 , 2 , 1 ) ( :        L x i i i x P x u E m Moments Absolut 0 ) ( ˆ :               L x i i i x P m x u E u E Moments Pusat 0 1 ) ( :            L x i i i x P m x u E u E Moments Pusat Absolut 0 1 ) ( ˆ :          L x bits x P x P x P E H Entropi 0 2 2 ) ( log ) ( ) ( log : 1 ˆ : tan   dispersion Deviasi dar S 1 : m mean Rata Rata   2   Variance 2 m Square mean
Nilai  3  
Skewness
3 4    Kurtosis

## 3. METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1 Materi
Data  citra  darah  menggunakan format  JPG  dengan  size  25  x  25  pixel, 50 x 50 pixel, 100 x 100 pixel

## 3.2 Peralatan
3.2.1 Perangkat Keras
Notebook  intel  i3,  harddisk 320GB  memori,  harddisk,  memori 4Gbyte  RAM  dan  sistem  operasi Microsoft  Windows  7  Profesional  untuk membuat  program  dan  pembuatan laporan penelitian. (2) (3)
(4)
(6)
(7)
(8) (9)
(10)
(11)
(5)
(12)
3.2.2 Perangkat Lunak
Perangkat  lunak  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  ada  tiga  macam, yaitu : a) Software Matlab versi 7.10.0 (R2010a)
b) Photoshop versi CS5
c) Microsoft office picture manager
3.3 Jalannya Penelitian
Metodologi  pada  penelitian  ini, diusulkan secara diagram blok sebagaimana pada Gambar 2. di bawah ini  yang  merupakan  urutan  pekerjaan yang akan dilakukan.
Gambar 2. Blok diagram langkah kerja sistem analisis citra darah.

## 4. PEMBAHANSAN
4.1 Data Citra Darah
Data citra darah dengan format JPG dengan size 25 x 25 pixel. Gambar data  citra  darah  ditunjukkan  pada Gambar 3.
Gol
Darah A Gol Darah AB Gol Darah B Gol Darah O Gambar 3. Data Citra Darah

## 4.2 Layer R (red)
Proses  pemisahan  layer  yaitu layer  R  (red),  layer  G(green),  layer B(blue),  dengan  layer  R  ditunjukkan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Citra Layer R

## 4.3 Histogram Citra Darah
Histogram  Citra  Darah  A,  AB,  B dan O, secara berturut ditunjukkan pada Gambar 5a,  5b, 5c dan 5d.
Gambar 5a. Histogram Gol Darah A
Gambar 5b. Histogram Gol Darah AB
Gambar 5c. Golongan Darah B
Gambar 5d. Golongan Darah O

## 4.4 Data Ektrasi Ciri
Data  dari  ekstraksi  ciri  dari histogram  dengan  ciri  rata-rata, standar  deviasi,  varian,  entropy, skewness  dan  kurtosis  dengan  nilai rerata untuk size 25 x 25 pixel, 50 x 50 pixel  dan  100  x  100  pixel,  secara berturut-turut  ditunjukkan  pada  Tabel
1, Tabel 2 dan Tabel 3.
Pengambilan Darah Feature dan Definisi Histogram
Tabel 1.   Ciri rata-rata, standar deviasi, varian, entropy, skewness dan kurtosis dengan nilai
rerata untuk size 25 x 25 pixel. Gol. Darah Rata-rata Deviasi Varian Entropy Skewness  Kurtosis A 2,44 12,52 157,15 0,33 5,86 38,81 AB 2,44 13,09 180,75 0,35 6,13 44,31 B 2,44 11,35 130,62 0,46 5,51 34,66 O 2,44 15,03 226,89 0,31 7,47 62,36
Tabel 2.   Ciri rata-rata, standar deviasi, varian, entropy, skewness dan kurtosis dengan nilai rerata untuk size 50 x 50 pixel.
Tabel 3.   Ciri rata-rata, standar deviasi, varian, entropy, skewness dan kurtosis dengan nilai
rerata untuk size 100 x 100 pixel. Gol. Darah  Rata-rata  Deviasi Varian Entropy  Skewness  Kurtosis A 39,06 146,45  21456,63 0,56 4,29 21,50 AB 39,06 186,96  35607,61 0,31 5,72 37,91 B 39,06 171,73  29654,71 0,60 4,98 27,90 O 39,06 171,42  29442,30 0,52 5,08 29,79 4.5 Analisa 4.5.1 Analisa Gap
Analisa  Gap  dilakukan  dengan menghitung  nilai  absolut  dari  selisih feature, ditunjukan pada Tabel 4.
Tabel 4. Gap Ciri Rata-Rata Citra Size 25 x 25 Gol Darah A AB B O A 0,0000  0,0000  0,0000  0,0000 AB 0,0000  0,0000  0,0000  0,0000 B 0,0000  0,0000  0,0000  0,0000 O 0,0000  0,0000  0,0000  0,0000 Tabel 5 Gap Ciri Standar Deviasi Citra Size 25 x 25 Gol Darah A AB B O A 0,0000  0,5782  1,1703  2,5119 AB 0,5782  0,0000  1,7484  1,9337 B 1,1703  1,7484  0,0000  3,6821 O 2,5119  1,9337  3,6821  0,0000 Tabel 6. Gap Ciri Varian Citra Size 25 x 25 Gol. Darah Rata-rata Deviasi Varian  Entropy  Skewness  Kurtosis A 9,76 43,85 1932,82 0,45 5,12 29,92 AB 9,76 48,68 2480,47 0,42 5,82 39,73 B 9,76 45,23 2056,51 0,50 5,29 31,31 O 9,76 55,47 3083,90 0,38 6,92 53,54
Tabel 7 Gap Ciri Entropy Citra Size 25 x 25 Gol Darah A AB B O A 0,0000  0,0110  0,1282  0,0248 AB 0,0110  0,0000  0,1172  0,0358 B 0,1282  0,1172  0,0000  0,1530 O 0,0248  0,0358  0,1530  0,0000 Tabel 8 Gap Ciri Skewness Citra Size 25 x 25 Gol Darah A AB B O A 0,0000  0,2678  0,3520  1,6045 AB 0,2678  0,0000  0,6199  1,3366 B 0,3520  0,6199  0,0000  1,9565 O 1,6045  1,3366  1,9565  0,0000 Tabel 9 Gap Ciri Kurtosis Citra Size 25 x 25 Gol Darah A AB B O A 0,0000 5,4988 4,1441  23,5573 AB 5,4988 0,0000 9,6430  18,0584 B 4,1441 9,6430 0,0000  27,7014 O 23,5573  18,0584  27,7014  0,0000

## 4.6 Pembahasan
Bedasarkan  Tabel    4.1  Ciri  rata- rata  dari  histogram  tidak  dapat memberikan nilai  gap antara golongan darah  A,  AB,  B  dan  O  hal  ini  dikarena nilai gapnya adalah nol atau 0,0000.
Berdasarkan  Tabel  5,  Tabel  6, Tabel  7,  Tabel  8  dan  Tabel  9,  deviasi, varian,  entropy,  skewness  dan  kurtosis memberikan  nilai  gap  antara  golongan darah  A,  AB,  B  dan  O  sehingga  dapat dipergunakan  sebagai  ciri  maupun vektor  ciri  dalam  identifikasi  citra golongan  darah  untuk  pengolahan  baik deteksi maupun identifikasi sistem.
Berdasarkan  keluaran  olah  data pada  Tabel  10  diperoleh  nilai  P-value sebesar  0,0055592  lebih  kecil  dari  alfa (0,05)  sehingga  secara  statistik  pada alfa  5%  dan  berdasarkan  ciri  standar deviasi,  varian,  entropy,  skewness  dan
kurtosis maka Golongan Darah A, AB, B dan O secara signifikan berbeda Berdasarkan  keluaran  olah  data pada  Tabel  10  diperoleh  nilai  P-value sebesar  0,0320907  lebih  kecil  dari  alfa (0,05)  sehingga  secara  statistik  pada alfa  5%  dan  berdasarkan  ciri  standar deviasi,  varian,  entropy,  skewness  dan kurtosis maka Golongan Darah A, AB, B dan O secara signifikan berbeda.
Berdasarkan  keluaran  olah  data pada  Tabel  10  diperoleh  nilai  P-value sebesar 0,03735923 lebih kecil dari alfa (0,05)  sehingga  secara  statistik  pada alfa  5%  dan  berdasarkan  ciri  standar deviasi,  varian,  entropy,  skewness  dan kurtosis maka Golongan Darah A, AB, B dan O secara signifikan berbeda.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan analisa dan
pembahasan  dari  ciri  histogram  yang terdiri  dari  ciri  rata-rata,  standar deviasi,  varian,  entropy,  skewness  dan kurtosis maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
a) Ciri  rata-rata  dari  histogram  tidak dapat memberikan nilai gap antara golongan darah A, AB, B dan O.
b) Ciri  standar  deviasi,  varian, entropy,  skewness  dan  kurtosis memberikan  nilai  gap  antara golongan  darah  A,  AB,  B  dan  O sehingga dapat dipergunakan sebagai  ciri  maupun  vektor  ciri dalam  identifikasi  citra  golongan darah.
c) Berdasarkan  uji  beda  rerata  dari vektor ciri yang terdiri dari standar deviasi,  varian,  entropy,  skewness dan  kurtosis  antara  Golongan Darah  A,  AB,  B  dan  O  memiliki beda  rata-rata  yang  signifikan lebih kecil dari 0.05.
Gol Darah A AB B O A 0,0000  23,6034  26,5268  69,7351 AB 23,6034  0,0000  50,1302  46,1317 B 26,5268  50,1302  0,0000  96,2619 O 69,7351  46,1317  96,2619  0,0000
DAFTAR PUSTAKA Darmono, “Serologi Forensic”, www.geocities.ws/kuliah_farm/fa rmasi_ forensik / Serologi _ forensic .doc, diakses  tanggal  20
Januari 2016 Duda.,  Ricard  O,  Hart.,  Peter  E,  Stork., Peter E, 2000, “ Pattern Clasification ”,  John  Willey  & Sons Inc. Warni, Elly, 2009, “Penentuan Morfologi  Sel  Darah  Merah (Eritrosit)  Berbasis  Pengolahan Citra dan Jaringan Syaraf Tiruan”, Jurnal Ilmiah Enjiniring, UNHAS, Vol 7/No. 03/Oktober- Desember/2009 Fitryadi,  Khairil.,  Sutikno,  2016, “Pengenalan  Golongan  Darah Menggunakan  Jaringan  Syaraf Tiruan Perceptron”, Jurnal Masyarakat  Informatika,  Volume 7, Nomor 1, ISSN 2086-4930. Pratt., William K., 2001, “ Digital Image Processing ”, John Willey & Sons.
Putra., Darma, 2009, “Sistem Biometrika, Konsep Dasar, Teknik  Analisis  Citra,  dan Tahapan  Membangun  Aplikasi Biometrika”,  C.V.  Andi  Offset,
Yogyakarta.
Munir.,  Rinaldi,  2004,  “ Pengolahan Citra Digital Dengan Pendekatan Algoritmik”, Informatika, Bandung.
Russ.,  John  C.,  1998,  “ The  Image Processing  Handbook  3th ”,  A CRC Handbook Published. Steinmetz.,  Raft,  Nahrstedt.,  Klara, 2002, “ Multimedia Fundamentals, Media  Coding  and  Content Processing ”, Prentice-Hall inc.
Usman  Ahmad,  2005, ”Pengolahan Citra Digital dan Teknik Pemrogramannya”, Graha  Ilmu, Yogyakarta. .............., Darah, https://id.wikipedia.org/wiki/Dara h,  diakses  tanggal  20  Januari 2016.