## IMPLEMENTASI KOMPRESI CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN KUANTISASI DAN K-MEANS CLUSTERING PADA FITUR BLUCARE DI APLIKASI BLUCAMPUS UNIVERSITAS BUDI LUHUR BERBASIS ANDROID
Kaishananda Dwi Takanwiedi 1) , Painem 2)
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 E-mail : ktakanwiedi@gmail.com 1) , painem@budiluhur.ac.id 2)

## Abstrak
Pada  era  serba  digital  sekarang  ini  pertukaran  informasi  menjadi  hal  yang  sangat  penting  dan  menjadi kebutuhan  umum  masyarakat.  Salah  satu  contoh  informasi  yang dipertukarkan  dapat  berupa  citra  digital (gambar).  Petukaran  informasi  dapat  dilakukan  melalui  perangkat  yang  terkoneksi  dengan  internet  yang melibatkan  pihak  ketiga  sebagai  perantara  (server).  Citra  digital  memiliki  berbagai  macam  ukuran.  Untuk pertukaran informasi yang berupa citra digital yang memiliki ukuran yang besar, dibutuhkan ruang penyimpan besar untuk  menyimpan  citra  digital  dan  membutuhkan  waktu  pengiriman  yang  lebih  lama  ke  server.  Untuk mengatasi masalah ini diperlukan suatu metode yang dapat mengatasi masalah ukuran citra digital yang besar. Salah satu solusi untuk mengatasi masalah tersebut adalah dengan melakukan proses pemampatan (kompresi) pada citra digital. Kompresi adalah proses pemampatan atau pengurangan suatu ukuran data dari ukuran yang besar  ke  ukuran  yang  lebih  kecil.  Untuk  melakukan  kompresi  dibutuhkan  algoritma  kompresi.  Algoritma kompresi tersebut diharapkan memiliki memiliki rasio kompresi yang tinggi dan juga kecepatan di dalam proses pemampatannya.  Di  dalam  proses  pertukaran  informasi,  sebelum  citra  digital  tersebut  dikirimkan  ke  server, akan dilakukan  proses pemampatan (kompresi) terhadap citra digital, sehingga citra digital tersebut memiliki ukuran yang lebih kecil. Citra digital yang sudah dikompres kemudian dikirim ke sever. Dari server, citra digital tersebut  akan  dikirim  ke  penerima  yang  dituju.  Algoritma  kompresi  dapat  membuat  proses  pemampatan  citra berjalan dengan cepat dan memiliki rasio kompresi yang tinggi. Di dalam penelitian ini penulis menggabungkan dua algoritma kompresi untuk mengkompresi citra digital, yaitu algoritma Kuantisasi  dan algoritma K-means clustering yang diimplementasikan pada fitur BLuCare di aplikasi BluCampus Universitas Budi Luhur berbasis Android.  Kedua  algoritma  tersebut  akan  digunakan secara  bergantian  dimana  citra  digital  akan  kompres dengan algoritma  Kuantisasi. Selanjutnya  citra digital  hasil kuantisasi akan  di kompres dengan algoritma K- means  clustering.  Algoritma  tersebut  memiliki  rata-rata  waktu  untuk  pemampatan  (kompresi)  citra  sebesar 43,732 detik, dan memiliki rata-rata rasio pemampatan (kompresi) citra sebesar 95,65%.
Kata kunci: Kompresi, Citra Digital, Kuantisasi , K-Means, Android.

## 1. PENDAHULUAN
Pengiriman informasi tidak hanya terbatas pada teks  saja,  namun  dapat  berupa  audio  dan  visual. Citra  digital  merupakan  salah  satu  informasi  yang berperan  penting  dalam  penyajian  data  visual. Perkembangan  teknologi  terutama smartphone Android  juga  mempengaruhi  citra  digital  yang dihasilkan, semakin bagus kamera smartphone maka citra digital  yang dihasilkan  semakin tinggi resolusi kualitas    dan  ukuran  citra digital,  sehingga membutuhkan memori penyimpanan yang besar dan waktu  pengiriman  yang  lebih  lama.  Solusi  untuk menyelesaikan  masalah  tersebut  dengan  melakukan pemampatan (kompresi).
Untuk  melakukan  kompresi  terhadap  citra digital, perlu menggunakan algoritma kompresi yang memiliki  rasio  kompresi  yang  tinggi  dan  kecepatan dalam proses kompresi. Oleh karena itu dibuat fitur BluCare pada aplikasi BluCampus Universitas Budi Luhur  yang  di  dalamnya  terdapat  modul  untuk melakukan proses kompresi terhadap citra digital. Di dalam  fitur  BluCare  digunakan  algoritma  kompresi Kuantisasi dan K-Means Clustering .
Dari  uraian  di  atas apabila permasalahan tersebut  dapat  terselesaikan,  maka  tujuan  dari penelitian ini  yaitu mengimplementasikan algoritma Kuantisasi  dan  K-Means Clustering untuk melakukan  kompresi  terhadap  citra  digital  dengan rasio  kompresi  yang  tinggi  dan  kecepatan  dalam proses  kompresi dapat  tercapai. Jadi, proses  kinerja aplikasi BluCampus terutama  dalam  fitur BluCare dapat  bekerja  secara  optimal  karena  ukuran  foto yang  digunakan  menjadi  lebih  kecil  dibanding dengan  ukuran  aslinya.  Sehingga  memudahkan dalam  proses  penyimpanan  dan  pengiriman  data  ke server .
Dalam  penelitian  ini  metode  peneliltian  yang digunakan meliputi  studi  literatur,  analisis  data, perancangan sistem dan pengujian sistem.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1. Metodologi Penelitian
Dalam  penelitian  ini,  beberapa  metode digunakan  untuk  memperoleh  informasi  yang diperlukan  dan  menyelesaikan  masalah  yang
ditemui.  Adapun  metode  – metode  ini  sebagai berikut :
a. Studi literatur
Metode  ini  digunakan  untuk  memperoleh pembelajaran  data  atau  informasi    dengan  cara mengumpulkan  berbagai  refensi  baik  itu  dalam bentuk makalah, jurnal, serta referensi lainnya untuk mendapatkan informasi  yang dibutuhkan.
b. Analisis Data Metode  ini  digunakan  untuk  menganalisis Algoritma kompresi yang digunakan yaitu algoritma Kuantisasi  dan  K-Means Clustering ,  serta  teknik- teknik yang digunakan.
c. Perancangan Sistem Metode ini digunakan untuk merancang sistem aplikasi  untuk  mengimplementasikan  metode algoritma Kuantisasi  dan  K-Means Clustering dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  JAVA berbasis Android.
d. Pengujian Sistem Metode  ini  dilakukan  dengan  menguji  dan mengecek jalannya program.
Ukuran  citra  digital  atau  dalam  hal  ini  foto, yang sangat besar, menjadi masalah dalam berbagai macam proses pengiriman atau pertukaran informasi berupa  foto.  Hal  itu  karena  dibutuhkan  waktu  yang cukup  lama  untuk  mengirim  foto  tersebut. Permasalahan  tersebut  juga  terjadi  di  dalam  fitur BluCare  aplikasi  BluCampus  yang  terdapat  modul untuk mengirim laporan beserta foto tentang laporan tersebut.  Jika  ukuran  foto  yang  digunakan  besar, maka akan memperlambat proses laporan tersebut. Dari  permasalahan  yang  ada  maka  diperlukan proses kompresi foto di dalam fitur BluCare aplikasi BluCampus,  yang  mampu  mengkompresi  ukuran foto  yang  digunakan  dengan  rasio  kompresi  yang tinggi  dan  waktu  kompresi  yang  cepat.  Sehingga, masalah ukuran foto yang besar dapat diatasi. Aplikasi  kompresi  foto  ini  menggunakan algoritma  Kuantisasi  dan  K-Means Clustering. Algoritma  Kuantisasi  dan  K-Means Clustering termasuk  ke  dalam lossy  compression. Dengan menggunakan  kedua  algoritma  tersebut,  dapat mengurangi  ukuran  foto  dari  ukuran  semula. Sehingga  dapat  melancarkan  atau  mempercepat proses  pembuatan  laporan  di  dalam  fitur  BluCare aplikasi BluCampus.
Proses pemampatan bertujuan untuk mengurangi  duplikasi  data  sehingga  memori  yang digunakan menjadi lebih sedikit. Lossless Compression dan Lossy  Compression merupakan dua  penggolongan  teknik  dalam  kompresi [1]. Beberapa faktor menjadikan kompresi terhadap citra menjadi  tepat  agar  antara pixel dengan pixel tetangganya  tidak  terdapat  korelasi ( Redudancy ). Untuk  menghitung  tingkat  keberhasilan  dalam proses  pemampatan  (kompresi)  dapat  dituliskan sebagai berikut :
Dalam  matematika  proses  pemetaan  satu  set besar  nilai  input  ke  (dihitung)  set  yang  lebih  kecil disebut  kuantisasi.  Contoh  khas  proses  kuantisasi adalah  pembulatan  dan  bisa  juga  pemotongan, menjadikan  kuantisasi  sebagai  inti  dari  algoritma kompresi lossy . Kuantisasi  merupakan inheren  non- linear  dan  proses  ireversibel  (karena  nilai  output yang sama dibagi oleh beberapa nilai masukan, tidak memungkinkan  pada  umumnya  untuk  memulihkan nilai  masukan  yang  tepat  ketika  diberikan  hanya nilai output) karena pemetaannya  yang many-to-few (banyak-ke-beberapa).
Kuantisasi  citra  merupakan  sebuah  teknik pengelompokan nilai tingkat keabuan citra ke dalam beberapa level. Semakin kecil skala yang digunakan maka akan  semakin  kecil  pula  resolusi  citra  yang bisa  menyebabkan  citra  terlihat  buram,  patah-patah atau  tidak  jelas. Warna dari  sebuah  citra diperoleh dari besar kecilnya intensitas cahaya yang ditangkap oleh  sensor.  Sampai  saat  ini  belum  ada  satu  sensor pun yang mampu menangkap seluruh gradasi warna yang terdapat dari alam.
K-Means  didasarkan  pada  penentuan  jumlah awal  kelompok  dengan  mengidentifikasi  nilai centroid awalnya, karena itulah k-means merupakan algoritma dengan pembagian partisi [2]. Penggunaan proses  secara  berulang-ulang  untuk  mendapatkan basis data cluster membutuhkan jumlah cluster awal yang diinginkan sebagai masukan dan menghasilkan titik centroid akhir  sebagai  output.  K-Means memilih  pola  k  sebagai  titik  awal centroid secara acak  atau  random.  Jumlah  iterasi  untuk  mencapai cluster centroid akan dipengaruhi oleh calon cluster centroid awal secara random. Sehingga didapat cara dalam pengembangan algoritma dengan menentukan centroid  cluster yang  dilihat  dari  kepadatan  data awal  yang  tinggi  agar  mendapatkan  kinerja  yang lebih  tinggi.  Titik  - titik centroid akan  dihasilkan yang kemudian dijadikan  tujuan  dari  algoritma  K- Means.  Setelah  iterasi terhenti,  semua  obyek  yang berada  di  dalam  suatu  dataset menjadi anggota  dari suatu cluster atau  dataset  tersebut.  Untuk menentukan  nilai cluster dibutuhkan  proses pencarian terhadap seluruh obyek untuk menemukan cluster dengan  jarak  terdekat  ke  obyek yang kemudian  seluruh item terdekat akan dikelompokan ke cluster terdekat  berdasarkan  jaraknya,  itulah  inti Algoritma  K-Means.  Rumus  Euclidean  Distance digunakan  untuk  menghitung  jaraknya  berdasarkan titik  pusat  awal.  Data-data  yang  memiliki  jarak pendek atau dekat terhadap centroid atau titik pusat akan membuat sebuah cluster , begitu terus menerus hingga tidak ada lagi perubahan yang terjadi.
(1)
Dengan  menggabungkan  algoritma  kuantisasi dan  k-means clustering diharapkan  aplikasi  dapat bekerja optimal sesuai fungsinya karena ukuran citra akan menjadi lebih kecil dari ukuran aslinya dengan rasio  kompresi  yang  tinggi  dan  kecepatan  dalam proses kompresi.

## 2.2. LRS (Logical Record Structure)
Berikut  ini  adalah  representasi  dari  tabel-tabel yang  digunakan  di  dalam database pada  fitur BluCare aplikasi BluCampus ini :
Gambar 1. LRS Aplikasi
2.3. Spesifikasi Basis Data
Rincian  dari  tabel-tabel  yang  digunakan  akan dijelaskan pada tabel berikut ini :
Tabel 1. Tabel Kategori Laporan Field Type Length (byte) Keterangan id Int 10 Id kategori nama_kategori _laporan Varch ar 100 Nama kategori created_at Date Time 8 byte Tanggal dibuat update_at Date Time 8 byte Tanggal diubah Tabel 2. Tabel Laporan Field Type Length (byte) Keterangan id Int 10 Id laporan id_user Int 10 Id user id_kategori_la poran Int 10 Id kategori foto Varch ar 191 Url untuk melihat foto keterangan text 200 Keterangan laporan status Int 4 Status laporan created_at Date Time 8 byte Tanggal dibuat update_at Date Time 8 byte Tanggal diubah
Tabel 3. Tabel Otorisasi Field Type Length (byte) Keterangan id Int 10 Id otorisasi nama_otorisas i Varch ar 100 Nama otorisasi created_at Date Time 8 byte Tanggal dibuat update_at Date Time 8 byte Tanggal diubah Tabel 4. Tabel Status Field Type Length (byte) Keterangan id Int 10 Id status nama_status Varch ar 100 Nama status created_at Date Time 8 byte Tanggal dibuat update_at Date Time 8 byte Tanggal diubah Tabel 5. Tabel Users Field Type Length (byte) Keterangan id Int 10 Id user username Varch ar 35 Username dari user nama Varch ar 100 Nama user email Varch ar 100 Email user password Varch ar 100 Password user Tanggal_lahir Date Time 8 byte Tanggal lahir user Jenis_kelamin Varch ar 1 Kelamin user alamat Varch ar 100 Alamat user foto Varch ar 191 Url untuk melihat foto token Varch ar 191 Token akun dari user Status_aktif int 4 Status akun user telepon Varch ar 15 Nomor telepon user ni Varch ar 14 Nomor induk user id_status int 10 Id untuk status user id_otorisasi int 10 Id untuk otorisasi user Remember_to ken Varch ar 100 Token pengingat akun user created_at Date Time 8 byte Tanggal dibuat
update_at Date Time 8 byte Tanggal diubah 2.4. Flowchart dan algoritma Program
Berikut  ini  merupakan  rancangan flowchart dan  algoritma  pemrograman  pada  form  Buat Laporan serta flowchart dan  algoritma untuk proses kompresi  foto  menggunakan  Kuantisasi  dan  K- Means Clustering , berikut flowchart dan algoritmanya :
Gambar 2. Flowchart Form Buat Laporan
Flowchart pada  gambar  1  menjelaskan  alur pembuatan laporan dimana user mengisi semua form yang tersedia sesuai  kejadian  yang terjadi,  kemudia menyertakan foto kejadian masalah jika memungkinkan.  Lalu mengirim  laporan  tersebut. Proses  kompresi  foto  akan  berlangsung  secara otomatis  setelah  user  memilih  foto  yang  akan digunakan  untuk  laporan.  Berikut  ini  adalah algoritma dari flowchart di atas :
1. Start
2. Tampil Menu Buat Laporan
3. Input Kategori
4. Pilih foto
5. Kompres Foto
6. Input Keterangan
7. Tekan tombol SEND
8. If data laporan lengkap then
9. Kirim laporan
10. Else
11. Lengkapi data laporan
12. End If
Proses  kompresi  menggunakan  dua  algoritma secara  bergantian,  dimana  pertama  foto  akan dikompresi  dengan  algoritma  Kuantisasi,  kemudian
hasilnya  akan  dikompresi  dengan  algoritma  K- Means Clustering . Flowchart algoritma  Kuantisasi akan  ditunjukan  oleh  gambar  2  dan flowchart K- Means Clustering akan ditunjukan oleh gambar 3 :
Gambar 3. Flowchart Kuantisasi
Gambar 4. Flowchart K-Means Clustering
Algoritma  di  bawah  ini  akan  menjelaskan proses Kuantisasi :
1. Start 2. Input foto 3. Resize foto
4. Simpan nilai RGB
5. Salin nilai RGB ke matriks RGB
6. Simpan  nilai  R  (red)  dari  masing-masing nilai matriks RGB ke matriks R
7. Simpan nilai G (green) dari masing-masing nilai matriks RGB ke matriks G
8. Simpan  nilai B (blue)  dari  masing-masing nilai matriks RGB ke matriks B
9. Kurangi masing-masing nilai matriks R ke nilai yang ditentukan
10. Kurangi masing-masing nilai matriks G ke nilai yang ditentukan
11. Kurangi masing-masing nilai matriks B ke nilai yang ditentukan
12. Gabungkan  matriks  R,  matriks  G,  matriks B menjadi matriks RBGbaru
13. Ubah  nilai  RGB  pada  foto  sesuai  nilai matriks RGBbaru
14. End
Berikut ini adalah algoritma yang menjelaskan proses K-Means Clustering .
1. Start 2. Input foto hasil kuantisasi dan int k 3. W=lebar foto 4. H=panjang foto 5. Salin  setiap  nilai  pixel  pada  foto  ke ArrayPixel[W*H] 6. Ambil  nilai  random  pada  ArrayPixel sebanyak k buah 7. Salin semua nilai random ke ArrayK[k] 8. Setiap  nilai  pada  ArrayK  menjadi  satu klaster
9. Untuk masing-masing nilai ArrayPixel :
10.      Bandingkan dengan semua nilai ArrayK
11. Hitung  selisih  nilai  R(red),  G(green), B(blue)
12. Salin hasil ke DoubleArray[k]
13. Cari nilai terendah DoubelArray 14. Masukan  nilai  ArrayPixel  ke  dalam klaster 15. If  semua  pixel  sudah  mendapat  klaster then
16.      Countinue 17. Else
18.      Kembali ke langkah 9
19. End if 20. Hitung  nilai  rata-rata  R(red),  G(green), B(blue) pada setiap klaster 21. Ubah  nilai  R(red),  G(green),  B(blue) pada  masing-masing  nilai  ArrayPixel sesuai nilai rata-rata kalsternya
22. Ubah  nilai  pixel  foto  sesuai  nilai
ArrayPixel23. 23.          End
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1.  Tampilan Layar

## Gambar 5. Tampilan Layar Menu Buat Laporan
Gambar di atas merupakan tampilan layar yang menggambarkan  menu  Buat  Laporan.  Di  dalam menu  ini  terdepat form yang  harus user isi  untuk melengkapi  laporan,  diantaranya form kategori  dan form keterangan.  Kemudian  ada form foto  yang dapat user isi  jika  memungkinkan dengan klik tombol  AMBIL  FOTO. Setelah  foto  dipilih  oleh user, proses  kompresi  akan  berlangsung  secara otomatis. Tombol  SEND  berfungsi  untuk  mengirim laporan  yang  sudah  dibuat.  Tombol  SEND  hanya akan  berfungsi  jika form kategori  dan form keterangan  sudah  diisi. Setelah  laporan  berhasil terkirim, semua data yang sudah diisi dihalaman ini akan  terhapus  secara  otomatis,  sehingga user dapat langsung  menggunakan  untuk  membuat  laporan kembali.

## 3.2.  Uji Coba Program
Berikut ini adalah hasil dari pengujian terhadap proses  kompresi  foto,  pengujian  dilakukan  dengan menggunakan 5 foto. Dari hasil pengujian ini  dapat dilihat  hasil  dari  rata-rata  rasio  kompresi  dan kecepatan  waktu  proses  kompresi.  Berikut  tabel hasilnya :
Tabel 6. Hasil Percobaan Kompresi NO FOTO ASLI FOTO HASIL WAKTU RASIO 1 1 menit 1,686 detik Ukuran asli : 1974 KB Ukuran hasil kompresi : 88 KB
Rasio  : 95% 2 55,910 detik Ukuran asli : 1529 KB Ukuran hasil kompresi : 47 KB Rasio  : 97% 3 33,062 detik Ukuran asli : 1890 KB Ukuran hasil kompresi : 79 KB Rasio  : 96%
4
41,446 detik Ukuran asli : 2085 KB Ukuran hasil kompresi : 101 KB Rasio  : 95%
5
24,566 detik Ukuran asli : 1532 KB Ukuran hasil kompresi : 61 KB Rasio  : 96% RATA - RATA 43,732 detik 95.65%
Dari  hasil  pengujian,  proses  kompresi  dengan menggabungkan algoritma Kuantisasi dan algoritma K-Means Clustering menghasilkan  rata-rata  waktu kompresi  sebesar  43,732  detik  dan  rata-rata  rasio kompresinya sebesar 95,65%.

## 3.3.  Tanggapan Pengguna
Dari  4  kategori  aspek  penilaian  yaitu functionality,  reliability,  usability,  dan  efficiency skor dari 22 responden dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 7. Tabel Skor Responden
Pada  Tabel  3 hasil  penilaian  responden terhadap  aplikasi  dari  4  kategori  aspek  penilaian yaitu functionality,  reliability,  usability ,  dan efficiency .  Total  skor  aktual  untuk  aspek
functionality sebesar  83%  ,aspek reliability 81%, aspek usability 86%,dan  aspek efficiency 88%,  dan total  skor  aktual  keseluruhan  sebesar  84%.  Gambar 5 menunjukkan  diagram  penilaian  responden aplikasi dari 4 aspek penilaian dan total keseluruhan.
Tabel 8. Tabel Penilaian Responden

## Gambar 6. Diagram Penilaian Responden
3.4.  Kelebihan Program
a) Apliksai sesuai kebutuhan dan harapan pengguna dalam tujuan dari fitur BluCare itu sendiri, yaitu memudahkan dalam membuat laporan.
b) Laporan  yang  dikirim  dari  menu  Buat Laporan  dengan  laporan  yang  dilihat  pada menu  Lihat  Laporan  masih  akurat  atau sama.
c) Foto  hasil  kompresi  jika  dibandingkan dengan  foto  asli  tidak  terlalu  signifikan perubahannya.
d) Aplikasi sangat mudah dimengerti oleh pengguna.
e) Aplikasi  memiliki  tampilan  yang  mudah dipahami.
f) Aplikasi Sangat mudah dioperasikan.
3.5.  Kekurangan Program
a) Ketika  pengujian  aplikasi,  di  beberapa smarthphone mengalami crash atau  hang. Hal  tersebut  kemungkinan  terjadi  karena perbedaan  spesifikasi  dimana  spesifikasi smartphone yang digunakan lebih rendah.
b) Proses  kompresi  foto  berjalan  cukup  lama. Hal  ini  mungkin  terjadi  karena  foto  yang digunakan  memiliki  ukuran  yang  sangat besar,  sehingga  proses  kompresi  berjalan cukup lama.
c) Di  dalam  laporan  yang  dibuat  oleh responden, banyak yang tidak mencantumkan  lokasi  tempat terjadinya masalah.  Hal  tersebut  karena  responden
5 4 3 2 1 SS S R TS STS Functionality 37 69 9 - - Reliability 17 35 17 - - Usability 35 53 4 - - Efficiency 34 49 9 - - Jumlah 123 206 39 - -
Aspek Penilaian Skor Responden
5 4 3 2 1 SS S R TS STS Functionality 185 276 27 - - 488 575 85% Reliability 85 140 51 - - 276 345 80% Usability 175 212 12 - - 399 460 87% Efficiency 170 196 27 - - 393 460 85% TOTAL 615 824 117 - - 1.556 1.840 85% Skor Ideal % Aspek Penilaian Skor Aktual Total Skor Aktual
tidak  menemukan  tempat  untuk  menginput lokasi masalah.
4. KESIMPULAN
a) Dengan menggunakan algoritma Kuantisasi dan K-means clustering untuk mengkompresi  foto,  ukuran  dari  foto  yang digunakan memiliki ukuran yang lebih kecil dibandingkan dengan ukuran aslinya. b) Dengan menggunakan algoritma Kuantisasi
dan
K-means
clustering
untuk mengkompresi  foto,  didapatkan  hasil  rata- rata rasio kompresi sebesar 95,65%.
c) Dengan menggunakan algoritma Kuantisasi dan
K-means
clustering
untuk mengkompresi  foto,  didapatkan  hasil  rata- rata  waktu  untuk  proses  kompresi  sebesar 43,732 detik.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1]    Sutoyo,  T,  dkk.  (2009) ‘Teori  Pengolahan  Citra Digital’, Penerbit Andi, Yogyakarta hal 9 - 27.
[2]     Madhulatha, T., (2012) ‘An Overview On Clustering Methods’.
[3]    Safaat,  Nazrudin.  (2011) ‘Android  Pemograman Aplikasi  Mobile  Smartphone  Dan  Tablet  PC Berbasis Android’. Informatika, Bandung.