## ANALISIS CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN MORPOLOGI OPENING UNTUK MENGUKUR TINGGI BADAN MANUSIA BERDASARKAN FOTO
Ardi Wijaya 1 , Rozali Toyib 2* , Ronaldo Kontesa 3 , Sastya Hendri Wibowo 4 1,2,3,4 Universitas Muhammadiyah Bengkulu rozalitoyib@umb.ac.id

## ABSTRAK
Pengolahan  citra  digital  merupakan  salah  satu  cabang  ilmu  komputer  yang  banyak  digunakan  untuk mengolah dan menganalisis gambar (images) yang berkaitan dengan persepsi visual. Masalah pengukuran suatu benda secara langsung tidak dapat diselesaikan jika benda tersebut bergerak, berubah bentuk atau tidak ada lagi seiring berjalannya waktu. ukuran adalah objek yang tidak diketahui. Tujuan Penelitian: Mengimplementasikan algoritma Open Morphology untuk mengukur tinggi benda  manusia dari citra digital dengan tingkat  kesalahan terkecil mendekati hasil pengukuran sebenarnya. Morfologi opening dapat menghasilkan gambar dengan struktur bentuk,  kondisi  penghalusan  kontur  dan  tepi  objek  relatif  lebih  baik  dibandingkan  gambar  sama  yang  belum diolah, dan dapat dilihat hasilnya hasil pengukuran jarak jauh dengan tingkat kesalahan terkecil dan pengukuran mendekati sempurna hasil. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mencari tingkat kesalahan terkecil dan hasil pengukuran paling mendekati sempurna pada jarak bayangan 2, 4 dan 6 meter, ukuran objek pada gambar digital akan diukur menggunakan aplikasi Matlab R2020a dengan melakukan pengukuran objek pada citra menggunakan operasi Aperture Morphology dari hasil pengujian terhadap 10 orang dengan jarak citra 2, 4 dan 6, maka dapat dicapai tingkat error terendah yaitu pada jarak sekitar 2 meter dengan rate sebesar 0,2108%. dan tingkat akurasinya sebesar 99,7892%.

## Keyword : citra digital,morfologi opening, pengukuran

## 1. PENDAHULUAN
Pengolahan  citra  digital  adalah  suatu  proses dalam mengolah gambar secara digital memanfaatkan komputer dengan algoritma computer  untuk  mengekstraksi  sehingga  diperoleh informasi  yang  berguna  disamping  itu  merupakan cabang  ilmu  komputer  untuk  menganalisa  sebuah gambar  (citra)  persepsi  visual  [1]-[2]-[3].  Citra digital memiliki elemen-elemen seperti gambar serta piksel  dmana  setiap  elemennya  mempunyai  nilai terhadap  titik  tertentu,  citra  yang  dipresepsikan berupa  gambar  diam  (foto),  gambar  bergerak  bisa dari webcam [4]-[4]-[5]. Citra yang dimaksud disini adalah gambar diam (foto) maupun gambar bergerak (yang berasal dari webcam) sedangkan digital disini mempunyai maksud bahwa pengolahan citra/gambar dilakukan secara digital menggunakan komputer.  Teknik  yang  biasa  digunakan  dalam pengolahan  citra adalah  menginpor sebuah  gambar dilakukan  akusisi,  analisa  dan  memanipulasinya menghasilkan  output  dapat  diubah  berdasarkan analisa  pada  gambar,  Teknik  ini  terdiri  dari  citra analog dan digital [6]-[7]-[8]-[9]. Fase yang umum dalam  pengolahan  citra  diantaranya  pra-proses, peningkatan dan berupa tampilan untuk menekstraksi suatu informasi dari gambar (citra)[10]-[11].
Permasalahan dalam pengukuran objek secara langsung  tidak  dapat  dilakukan  bila  objeknya bergerak, berubah bentuk atau tidak ada lagi seiring berjalannya waktu sehingga tidak diketahui ukuran dari  objek.  Pengukuran  tinggi  manusia  dilakukan dengan menggunakan alat yang bernama stadiometer  tetapi  penggunaan  alat  ini  masih
membutuhkan  objek  yang  sebenarnya  dalam melakukan pengukuran tinggi manusia. Penggunaan pengolahan citra digital pengukuran dapat dilakukan pada  foto-foto  yang  sudah  ada  tanpa  memerlukan objek fisik..
Solusi  menggunakan  foto  digital  untuk mengukur  tinggi  objek  manusia  dengan  Morfologi Opening dapat  menghasilkan  citra  dengan  kondisi struktur bentuk, penghalusan kontur dan tepi obyek yang  relatif  lebih  baik  dibandingakan  dengan  citra analog  yang  belum  diolah  serta  hasil  pengukuran dengan  jarak  dapat  diketahui    tingkat  error  paling kecil  dan  hasil  pengukuran  yang  paling  mendekati sempurna.
Tujuan penelitian Mengimplementasikan algoritma Morfologi  Opening untuk  mengukur tinggi  objek  manusia    berdasarkan  foto  digital dengan  tingkat  error  paling  kecil  yang  mendekati hasil pengukuran yang sebenarnya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Citra Digital
Citra  adalah  satu  bentuk  informasi  berupa gambar  selain  teks,  suara  maupun  video  sebgai media komunikasi antar manusia dengan mesin yang mempunyai  nilai  informasi  bersifat  subyektif seperti  penentuan  kualitas  buah  cabai  dengan metode  tranformasi  ruang  warna  dalam  koordinat warna  tertentu,  pengguna  citra  digital  radiografi dengan  format  DICOM  pada PC  diluar  Sistem  CR melakukan  GC  resolusi  spasila  dalam  penilaian kualitas pesawat CR [12]-[13]-[14]-[15]-[16].

## 2.2. Pengolahan Citra Digital
Pengolahan citra merupakan proses memasuka citra sehigga  menghasilkan keluaran sesuai dengan dikehendaki  sehingga  memperoleh  suatu  informasi penting yang dibutuhkan seperti proses indentifikasi objek citra digital dengan mengelompokan berdasarkan pixel-pixel berdasarkan kedekan warna dengan  Algoritma  Hierarchical  Agglomerative Clustering,  penggunaan  citra  sebagai  pengenalan tanaman  herbal  berdasarkan  bentuk  dengan melakukan modifikasi dengan metode K- NEAREST NEIGHBOR [17]-[18]-[19]-[20].

## 2.3. Morpologi Opening
Morpologi  adalah  Teknik  atau  alat    dalam pengolahan  citra  mengacu  pada  segemen  serta region yang mempresentasikan dan mendiskripsikan struktur  objek  sehingga  diperoleh  bentuk  dan  ciri dari  objek  citra  yang  di  proses,  mengindetifikasi daun selada untuk menentukan ciri fisik berdasarkan lebar,  Panjang  dan  diameter  (keliling),  operasi morfologi memperhalus batas disepanjang mediastinum  untuk  memperoleh  hasil  konsisten pada  ateri  paru-paru  ,  segmentasi  citra  retina dauntuk  mendeteksi  diabetic  retinopathy  adanya penderaan intra retina [21]-[22]-[23].

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  bagian  ini  memuat  metode  yang digunakan  pada penelitian yang dilakukan.
3.1. Flowchart Sistem Metode Morfologi Opening
Gambar 1. Flowchart Sistem Metode
Morfologi Opening [24]
Langkah-langkah  Morpologi  Opening  adalah sebagai berikut :
a. Akuisisi Citra Pada  tahap  akuisisi  citra,  data  yang  didapatkan dari  hasil  pengumpulan  data  merupakan  citra dengan  berbagai  ukuran,  jarak  pengambilan sampel.
b. Resizing Pada  awalnya  citra  sampel  memiliki  ukuran pixel yang besar, apabila ukuran asli citra sampel tetap  dipertahankan,  maka  akan  memperlambat proses pendeteksian.
c. Grayscaling (Konversi Citra) Pada  proses  ini,  citra  hasil  resizing  selanjutnya diolah dengan mengkonversi citra dengan model warna  RGB.  Model  warna  yang  terlalu kompleks,  karena  menggunakan  tiga  layer warna, yaitu Red, Green, dan Blue.
d. Opening Pada  proses  opening  ini,  menghaluskan  garis- garis bentuk obyek.
e. Cropping Pada  tahap  ini,  posisi  citra  yang  telah  ditandai/ dikenali  pada  proses  sebelumnya  akan  melalui proses pemotongan citra.
f. Design Dalam tahap ini dibuat perancangan sistem yang dikembangkan  dari  tahap  pengamatan  pada penelitian awal.
g. Pengujian Pengujian    dilakukan  terhadap  hasil  tinggi manusia  pada  foto  digital  yang  didapat, dibandingkan dengan tinggi manusia sebenarnya.

## 3.2. Blok Diagram
Blok  Diagram  langkah-langkah  pokok  dalam citra digital
Gambar 2. Blok Diagram [25]
Langkah-langkah sebagai berikut :
a. perekaman  atau  perekaman  citra  ( image recording ) menggunakan sensor seperti kamera dan scanner
b. ( pre-processing )  seperti  resizing  (mengubah ukuran gambar)
c. Menguraikan citra menjadi komponen- komponennya (segmentasi)
d. Pengenalan  dan  interpretasi  ( recognition  dan
interpretation ).

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil
Prapengolahan  ini  ada  beberapa  tahap  yang harus  dilewati.  Sehingga,  pada  citra  hasil prapengolahan nanti akan terdapat banyak perbedaan dari citra masukannya dapat dilihat pada tabel 1 :
Tabel 1. Data Objek Berdasarkan Jarak
No.  Nama Jarak 2 Meter Jarak 4 Meter Jarak 6
Meter 1 Nova 2  Puspita 3 Topan 4 Dela 5 Riski 6  Melisa 7 Shezi
8 Junita 9 Angel 10  Haris Operasi opening dilakukan untuk menghilangnya  obyek  obyek  kecil  dan  kurus, memecah  obyek  pada  titik  titik  yang  kurus,  dan secara umum menghaluskan batas dari obyek besar tanpa mengubah area obyek secara signifikan.
Tahapan   mengukur tinggi  manusia pada  foto digital  menggunakan Morfologi  Opening sebagai berikut :
a. Akuisisi Citra
Pada tahap akuisisi citra, data yang digunakan 10 sampel data sejauh 2, 4, dan 6 meter. b. Resizing Pada proses resizing ini dimensi citra berukuran 433px x 577px dengan background putih.
c. Grayscaling (Konversi Citra) Pada  proses  ini,  citra  hasil  resizing  selanjutnya diolah dengan mengkonversi citra dengan model warna  RGB  pada  matlab,  adapun  tampilan gambar pada  matlab dapat  dilihat pada Gambar dibawah ini.
Proses awal  mengubah citr gray-scale dari citra warna 3 layar matrik, yaitu R-layer, G-layer dan B-layer, sehingga terjadi perubahan dari 3 layer menjadi 1 layer matrik berupa gray-scale.
d. Opening Pada  proses  opening  ini,  menggukan bounding box  berwarna  kuning  yang  difokuskan  pada objek  orang  dengan  orientasi  ditengah.  adapun tampilan opening dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Tampilan Hasil Opening
Proses  opening  ini  adalah  menghaluskan  garis- garis  dari  bentuk  obyek,  Langkah  berikutnya menghilangkan  bagian-bagian  yang  sempt  dan menghilangkan  penonjolan-penonjolan  yang tipis.
e. Cropping Pada  tahap  ini,  posisi  citra  harus  berukuran 433px  x  577px,  adapun software lain  adalah adobe photoshop.

## 4.2. Pembahasaan
Pengujian  ini  dilakukan  terhadap  hasil  yang didapat  dibandingkan  dengan  ukuran  sebenarnya dari  objek  pada  foto.  Untuk  mendapatkan  ukuran dari aplikasi maka dilakukan percobaan sebanyak 3 kali untuk masing-masing objek dengan 3 jarak yang berbeda.  Berdasarkan  percobaan  tersebut  maka diperoleh data sebagai berikut ini:
Tabel 2. Perhitungan Jarak
No Nama Jarak Rata-rata 2 meter 4 meter 6 meter 1 Nova 159.05 157.98 155.05 157.36 2 Puspita 145.49 143 140.17 142,87 3 Topan 165.49 163 160.8 163.1 4 Dela 165 163.05 160.46 162,8 5 Riski 170.27 165.73 165.34 167,1 6 Melisa 147.25 145 144.22 145,49 7 Shezi 144.52 142.03 141.05 142,53 8 Junita 155.25 151.15 150.03 152,14 9 Angel 144.42 142.08 140.42 142,3 10 Haris 117.35 116.96 115.45 116,59
Selanjutnya  adalah  menghitung  persentase error dan tingkat akurasi objek di aplikasi dari jarak 2,  4,  dan  6  meter.  Untuk  menghitung  persentase error dan tingkat akurasi objek dari jarak 2, 4, dan 6 meter  maka  terlebih  dahulu  dilakukan  pengukuran secara manual dengan menggunakan alat ukur untuk memperoleh  data  ukuran  sebenarnya  dari  masing- masing objek seperti pada Tabel 3 di bawah ini:
Tabel 3. Ukuran Tinggi Sebenarnya Objek
No. Nama Tinggi 1 Nova 159 2 Puspita 145 3 Topan 165 4 Dela 165 5 Riski 170 6 Melisa 147 7 Shezi 144 8 Junita 155 9 Angel 144 10 Haris 117
Berdasarkan  ukuran  tinggi  objek  yang sebenarnya, untuk menghitung persentase error dari hasil  perhitungan,  digunakan  perhitungan  galat relatif  dan  dikonversi  kedalam  persentase  yang ditunjukkan pada persamaan berikut :
𝑒 = [ 𝑎−𝑎 ∗ 𝑎 ] 𝑥 100% (1)
Dimana 𝑎 adalah  nilai  tinggi  manusia sebenarnya  dan ∗ adalah  nilai  hasil  perhitungan aplikasi tinggi manusia pada foto digital.
Sedangkan  Untuk  menghitung  persentase keakurasian  dari  hasil  perhitungan,  digunakan perhitungan  yang  ditunjukkan  pada  persamaan berikut :
Keakurasian = 100 % - e (2)
Berdasarkan  tabel  4  untuk  pengambilan  foto dengan  jarak 6 meter  diperoleh nilai rata-rata error 2.481% dan tingkat akurasi 97.519%.
Tabel 4. Tabel Persentase Error dan Akurasi Berdasarkan Nama Sampel No Nama Jarak (cm) Tinggi (cm) Hasil (cm) Error (%) Akurasi (%) 1 Nova 2 159 159.05 0.031 99.969 4 159 157.98 0.642 99.358 6 159 155.05 2.484 97.516 2 Puspita 2 145 145.49 0.338 99.662 4 145 143 1.379 98.621 6 145 140.17 3.331 96.669 3 Topan 2 165 165.49 0.297 99.703 4 165 163 1.212 98.788 6 165 160.8 2.545 97.455 4 Dela 2 165 165 0 100 4 165 163.05 1.182 98.818 6 165 160.46 2.752 97.248 5 Riski 2 170 170.27 0.159 99.841 4 170 165.73 2.512 97.488 6 170 165.34 2.741 97.259 6 Melisa 2 147 147.25 0.170 99.83 4 147 145 1.361 98.639 6 147 144.22 1.891 98.109 7 Shezi 2 144 144.52 0.361 99.639 4 144 142.03 1.368 98.632 6 144 141.05 2.049 97.951 8 Junita 2 155 155.25 0.161 99.839 4 155 151.15 2,484 97.516 6 155 150.03 3.206 96.794 9 Angel 2 144 144.42 0.292 99.708 4 144 142.08 1.334 98.666 6 144 140.42 2.486 97.514 10 Haris 2 117 117.35 0.299 99.701 4 117 116.96 0.034 99.966 6 117 115.45 1.325 98.675
Berdasarkan tabel 3.8 ada satu sampel dengan tingkat  error    0%  dan  tingkat  akurasi  100%    pada jarak 2 meter yaitu sampel Dela.
Tabel 5. Persentase  Error Dan Tingkat

## Akurasi Rata-Rata Setiap Jarak
No Jarak Persentase Error % Tingkat Akurasi % 1 2 meter 0.2108 99.7892 2 4 meter 1.3508 98,6492 3 6 meter 2.481 97.519
Berdasarkan  tabel  7  persentase  error  yang paling  sedikit  dan  tingkat  akurasi  yang  paling mendekati  sempurna  yaitu  pada  jarak  2  meter dengan  persentase  error  0.2108%  dan  tingkat akurasi mencapai 99.7892%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan penelitian, maka dapat disimpulkan  bahwa    :  Aplikasi  mengukur  tinggi manusia  pada  foto  digital  dapat  dibangun  dengan aplikasi Matlab R2020a dan menggunakan Morfologi Opening . dari hasil percobaan 10 orang dengan jarak foto 2, 4, dan 6 maka dapat diperoleh tingkat error paling sedikit yaitu pada jarak 2 meter dengan  persentase  0.2108%  dan  tingkat  akurasi mencapai 99.7892%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  S.  Fattah,  D.  Z.  Haq,  D.  Candra,  and  R. Novitasari,  “Pengolahan  Citra  Digital  untuk Identifikasi Kanker Otak Menggunakan Metode  Deep  Belief  Network  (DBN),” J. Inform.  Univ.  Pamulang ,  vol.  6,  no.  4,  pp. 2622–4615, 2021, [Online]. Available: http://openjournal.unpam.ac.id/index.php/info rmatika735
[2]  A.  Habsari,  T.  Harsono,  H.  Yuniarti,  and  R. Tjandra,  “Deteksi  Microaneurysm  Pada  Mata Sebagai  Langkah  Awal  Untuk  Penentuan Diabetic
Retinophaty Menggunakan Pengolahan Citra Digital,” J. Appl. Informatics Comput. , vol. 5, no. 2, pp. 139–145, 2021, doi: 10.30871/jaic.v5i2.3302.
[3]  S.  Adiningsi,  W.  Siti  Nurhalisa,  and  R.  Adi Saputra,  “Klasifikasi  Bentuk  Telur  Ayam Berbasis  Citra  Digital  Menggunakan  Metode K-Means Clustering,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  1507–1512,  2023, doi: 10.36040/jati.v7i3.6462.
[4]  R.  Munir,  “Algoritma  Enkripsi  Selektif  Citra Digital  dalam  Ranah  Frekuensi  Berbasis Permutasi Chaos,” J. Rekayasa Elektr. , vol. 10, no. 2, pp. 66–72, 2015, doi: 10.17529/jre.v10i2.82.
[5]  A. Fadjeri, B. A. Saputra, D. K. Adri Ariyanto, and  L.  Kurniatin,  “Karakteristik  Morfologi
Tanaman  Selada  Menggunakan  Pengolahan Citra Digital,” J. Ilm. SINUS , vol. 20, no. 2, p. 1, 2022, doi: 10.30646/sinus.v20i2.601.
[6]  R.  Munir,  “Pengantar  Pengolahan  Citra,” Pengolah. Citra Digit. , no. Bagian 1, pp. 1–10, 2004, [Online]. Available: http://rosni- gj.staff.gunadarma.ac.id/Downloads/files/154 31/pendahuluan.pdf
[7]  V.  Lusiana  and  B.  Hartono,  “Praproses  Citra Menggunakan  Kompresi  Citra,  Perbaikan Kontras,  dan  Kuantisasi  Piksel,” Pros. SINTAK , pp. 212–216, 2017.
[8]  A. Wijaya and H. Franata, “Peningkatan Hasil Segmentasi Deteksi Tepi Menggunakan Morphology Pada Pengolahan Citra,” Jukomika - (Jurnal Ilmu Komput. Dan Inform. , vol.  3,  pp.  2655–755,  2020,  [Online]. Available: https://jurnal.ikhafi.or.id/index.php/jukomika/
[9]  Y.  N.  Nabusa,  “Pengolahan  Citra  Digital Perbandingan Metode Histogram Equalization Dan  Spesification  Pada  Citra  Abu-Abu,” J- Icon , vol. 7, no. 1, pp. 87–95, 2019.
[10]  T.  Susim  and  C.  Darujati,  “Pengolahan  Citra untuk  Pengenalan  Wajah  (Face  Recognition) Menggunakan OpenCV,” J. Syntax Admiration , vol. 2, no. 3, pp. 534–545, 2021, doi: 10.46799/jsa.v2i3.202.
[11]  I.  D.  Ananto  and  Murinto,  “APLIKASI PENGOLAHAN CITRA MENDETEKSI
KUALITAS CABAI BERDASARKAN TINGKAT KEMATANGAN MENGGUNAKAN TRANSFORMASI
WARNA YCbCr,” J. Sarj. Tek. Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 283–293, 2015.
[12]  A.  S.  R.  Sinaga,  “Implementasi  Teknik Threshoding  Pada  Segmentasi  Citra  Digital,”
J.  Mantik  Penusa ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  48–51, 2017.
[13]  D.  R.  Ningtias,  S.  Suryono,  and  S.  Susilo, “Pengukuran Kualitas Citra Digital Computed Radiography Menggunakan Program Pengolah Citra,” J. Pendidik. Fis. Indones. , vol. 12, no.
2, pp. 161–168, 2016, doi: 10.15294/jpfi.v12i2.5950.
[14]  A. P. Ratnasari and F. A. Dwiyanto, “Metode Steganografi  Citra  Digital,” Sains,  Apl. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 2, no. 2, p. 52, 2020, doi: 10.30872/jsakti.v2i2.3300.
[15]  Taronisokhizebua1, “Pengamanancitradigitalberdasarkan Modifikasialgoritmarc4,”  vol.  4,  no.  4,  pp. 275–282,
2017, doi: 10.25126/jtiik.201744474.
[16]  J. Hendarto and E. Eko Wahyudi,
“Pengamanan  Citra  Sidik  Jari  Menggunakan Kriptografi  Dan  Steganografi  Fraktal,” J. Mnemon. , vol. 6, no. 2, pp. 89–95, 2023, doi: 10.36040/mnemonic.v6i2.5784.
[17]  W. Gazali, H. Soeparno, and J. Ohliati, “Dalam Pengolahan Citra Digital,” J. Mat Stat , vol. 12, no. 2, pp. 103–113, 2014.
[18]  M.  Irfan,  B.  A.  Ardi  Sumbodo,  and  I. Candradewi,  “Sistem  Klasifikasi  Kendaraan Berbasis  Pengolahan  Citra  Digital  dengan Metode Multilayer Perceptron,” IJEIS (Indonesian J. Electron. Instrum. Syst. , vol. 7, no. 2, p. 139, 2017, doi: 10.22146/ijeis.18260.
[19]  J.  Jumadi,  Y.  Yupianti,  and  D.  Sartika, “Pengolahan  Citra  Digital  Untuk  Identifikasi Objek  Menggunakan  Metode  Hierarchical Agglomerative Clustering,” JST (Jurnal Sains dan Teknol. , vol. 10, no. 2, pp. 148–156, 2021, doi: 10.23887/jstundiksha.v10i2.33636.
[20]  N.  Nurdiansyah,  M.  Muliadi,  R.  Herteno,  D. Kartini,  and  I.  Budiman,  “Implementasi Metode  Principal  Component  Analysis  (Pca) Dan  Modified  K-Nearest  Neighbor  Pada Klasifikasi  Citra  Daun  Tanaman  Herbal,” J. Mnemon. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  1–9,  2024,  doi: 10.36040/mnemonic.v7i1.6664.
[21]  K.  Khairullah  and  E.  D.  Putra,  “Identifikasi Kematangan  Cabai  Menggunakan  Operasi Morfologi (Opening dan Closing) dan Metode Backpropagation,” Sistemasi , vol. 10, no. 1, p. 96, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i1.1094.
[22]  P. Studi Teknik Informatika, J. Komputer, and P.  Caltex  Riau  Jalan  Umban  Sari  no, “Segmentasi  Tepi  Citra  CT  Scan  Paru-paru Menggunakan  Metode  Chain  Code  dan Operasi  Morfologi  Masfran,  Ananda  dan Erwin Setyo Nugroho,” no. 1, pp. 6–11.
[23]  I.  P.  E.  Sutariawan,  G.  R.  Dantes,  and  K.  Y. Ernanda  Aryanto,  “Segmentasi  Mata  Katarak Pada  Citra  Medis  Menggunakan  Metode Operasi Morfologi,” J. Ilmu Komput. Indones. , vol.  3,  no.  1,  pp.  23–31,  2019,  doi: 10.23887/jik.v3i1.2750.
[24]  K.  Umam  and  B.  S.  Negara,  “Deteksi  Obyek Manusia Pada Basis Data Video Menggunakan Metode Background Subtraction Dan Operasi Morfologi,” J.  CoreIT  J.  Has.  Penelit.  Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 2, no. 2, p. 31, 2016, doi: 10.24014/coreit.v2i2.2391.
[25]  H.  Perwira,  “Peningkatan  Kualitas  Citra Kompresi  Dct  Menggunakan  metode  median Filter,” 2020, [Online].
Available: http://repository.uin-suska.ac.id/30419/