## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH

## Pengolahan Citra dengan Metode Ekstraks Deteksi Mata Manusia Berbasis I Fitur

## Setiawan Syah Zebua
Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: setiawansyahzebua6@gmail.com
Abstrak− Mata berfungsi untuk melihat dan menafsirkan bentuk, warna, serta dimensi benda di dunia dengan mengolah cahaya yang direfleksikan  oleh  benda  yang  melepaskan  cahaya.  Gangguan  penglihatan  atau  penyakit  mata  seringkali  terjadi  pada  masyarakat sehingga  mengganggu  aktifitas  sehari-hari.  Bergerak  atau  diam  dapat  memberikan  informasi  mengenai  keadaan  manusia  tersebut. Dari informasi-informasi yang didapat dari deteksi mata tersebut dapat disimpulkan sebuah gerakan mata. Mengukur gerakan matam erupakan  pekerjaan  psychophysical  dan  untuk  mendapatkan  informasi  tentang  tingkat  perilaku  tak  sadar  seseorang,  strategi  untuk memproses  informasi  pergerakan  mata  yang  memerlukan  gerak  fiksasi  dan  pengetahuan  tentang  arah  pandangan.  Ekstraksi  fitur merupakan  suatu  pengambilan  ciri/feature  dari  suatu  bentuk  yang  nantinya  nilai  yang  didapatkan  akan  dianalisis  untuk  proses selanjutnya. Ekstraksi fitur dilakukan dengan cara menghitung jumlah titik atau piksel yang ditemui dalam setiap pengecekan.  Fitur yang didapat dari sebuah citra merupakan ciri khas pembeda dengan citra-citra yang lain.

## Kata Kunci : Mata, Citra, Ekstraksi Fitur
Abstract− The eye functions to see and interpret the shapes, colors, and dimensions of objects in the world by processing the light reflected by objects that give off light. Visual disturbances or eye diseases often occur in people so that they interfere with their daily activities.  Moving  or  staying  still  can  provide  information  about  the  human  condition.  From  the  information  obtained  from  eye detection, it can be concluded that an eye movement. Measuring eye movement is psychophysical work and to obtain information about a person's level of unconscious behavior, strategies to process eye movement information require fixation and knowledge of the direction of the gaze. Feature extraction is a feature / feature retrieval from a form where the value obtained will be analyzed for further processing. Feature extraction is done by counting the number of dots or pixels found in each check. The features obt ained from an image are the distinguishing characteristics of other images.
Keywords : Eyes, Image, Feature Extraction

## 1. PENDAHULUAN
Mata berfungsi  untuk  melihat dan menafsirkan bentuk, warna, serta dimensi  benda di  dunia dengan mengolah cahaya yang  direfleksikan  oleh  benda  yang  melepaskan  cahaya.  Gangguan  penglihatan  atau  penyakit  mata  seringkali  terjadi pada masyarakat sehingga mengganggu aktifitas sehari-hari.
Di  Indonesia,  angka  kecelakaan  lalu  lintas  tiap  tahun  meningkat.  Medan    sebagai  salah  satu  kota  di  Indonesia juga  menunjukkan  kecenderungan  yang  sama.  Banyaknya  kecelakaan  disebabkan  oleh  berbagai  faktor  diantaranya faktor manusia, faktor kendaraan, dan faktor lingkungan.
Dari beberapa faktor penyebab kecelakaan di atas, faktor kecelakaan yang disebabkan oleh manusia atau dalam hal  ini pengendara kendaraan bermotor menjadi  perhatian penulis dalam menyusun penelitian ini. Kelalaian mata saat berkendara adalah salah satu  kondisi yang sering diabaikan oleh para pengendara kendaraan bermotor dan merupakan salah satu  penyebab sering  terjadinya kecelakaan, terutama pada saat  berkendara pada jarak yang cukup jauh. Penulis melihat berdasarkan faktor di atas, maka kecelakaan kendaraan bermotor dapat diminimalisir dengan mendeteksi mata penyebab kecelakaan.
Gerakan mata seseorang mengandung banyak informasi yang menggambarkan kondisi fisik atau kondisi psikis. Dari  kemampuan-kemampuan  mata  seseorang  untuk  menunjukkan  ketertarikan,  merespon  dan  mengikuti, mempertahankan  atau  menjaga  pandangan  pada  permasalahan  atau  obyek  tertentu  yang  bergerak  atau  diam  dapat memberikan informasi mengenai keadaan manusia tersebut.
Dari  informasi-informasi  yang  didapat  dari  deteksi  mata  tersebut  dapat  disimpulkan  sebuah  gerakan  mata. Mengukur  gerakan  mata  merupakan  pekerjaan psychophysical dan  untuk  mendapatkan  informasi  tentang  tingkat perilaku tak sadar seseorang, strategi untuk memproses informasi pergerakan mata yang memerlukan gerak fiksasi dan pengetahuan tentang arah pandangan.
Ekstraksi fitur merupakan suatu pengambilan ciri/feature dari suatu bentuk yang nantinya nilai yang didapatkan akan dianalisis untuk proses selanjutnya. Ekstraksi fitur dilakukan dengan cara menghitung jumlah titik atau piksel yang ditemui dalam setiap pengecekan. Pengecekan dilakukan dalam berbagai arah  koordinat kartesian dari citra digital yang dianalisis, yaitu vertikal, horizontal, diagonal kanan, dan diagonal kiri. Fitur yang didapat dari sebuah citra merupakan ciri khas pembeda dengan citra-citra yang lain[1].
Fifin pada tahun 2010 pada penelitiannya menyatakan bahwa : Pertama, ekstraksi fitur citra pada penelitian ini adalah  berdasarkan  nilai  area, perimeter dan euler  number .  Proses  tersebut  dilakukan  pada  kedua  subsistem  yaitu subsistem  pengguna  ( users )  dan  subsistempakar.  Kedua,  subsistem  pakar  telah  mampu  melakukan  proses  identifikasi dan  klasifikasi  oleh  pakar  melalui  nilai  perhitungan  dari  ekstraksi  fitur  citra.  Nilai  perhitungan  tersebut  dapat membedakan kelima jenis citra Leukosit yaitu basophil, limfosit, eosinophil, monosit dan neutrophil. Ketiga, subsistem pengguna telah mampu memberikan informasi kepada pengguna tentang citra Leukosit uji. Keempat, kesalahan proses identifikasi  dan  klasifikasi  diperoleh  berdasarkan  range  nilai parimeter dan euler  number pada  citra.  Kelima  jenis

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
Leukosit  memberikan  prediksi  kesalahan  sebesar  30  %.  Kesalahan  ini  membuktikan  bahwa  sistem  identifikasi  dan klasifikasi jenis citra Leukosit telah mampu[2].
Menurut  Eka  Dwi  Nurcahya,  I  Ketut  Eddy  Purnama,  dan  Mauridhi  Hery  Purnomo  (2012)  dalam  artikel penelitiannya  pengolahan  citra  mata  menggunakan  segmentasi  dan  restorasi  citra  dapat  mendapatkan  area  pupil. Pencarian  titik  tengah  pupil  yang  dapat  di  tentukan  titik  tengah  mata.  Perpindahan  titik  tengah  mata  pada  x  dapat menghitung  besar  dari  gerakan  saccadic,  durasi,  deviasi  dan  kecepatan  puncak  mata.  Kesalahan  yang  diakibatkan banyaknya cahaya yang masuk ke dalam mata akan menyebabkan kesalahan dalam menentukan pola pergerakan mata. Maka saat pengambilan data video diusahakan minim cahaya untuk mengurangi kesalahan[3].
Sedangkan  Cucu  Suhery  dan  Ikhwan  Ruslianto(2017)  menyimpulkan  berdasarkan  data-data  hasil  perhitungan pada  proses  deteksi  wajah,  aplikasi  berhasil  melakukan  pendeteksian  pada  semua  sampel  wajah  yang  diberikan,  baik pada  proses  pelatihan  maupun  proses  pengujian. Proses  identifiksai  wajah,  dari  sepuluh  wajah  yang  dijadikan  sampel ada satu wajah yang tidak dapat diidentifikasi walaupun telah terdeteksi dengan benar. Pencahayaan menjadi salah satu faktor yang mempengaruhi proses identifikasi wajah tersebut. Akan tetapi perbedaan pengambilan citra wajah maupun ekspresi wajah masih bisa menjadi toleransi dalam proses identifikasi dengan tepat [1]. Adanya deteksi mata diharapkan mampu mengurangi tingkat kecelakaan yang sering terjadi akibat dari factor kelalaian manusia

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Mata
Mata  adalah  organ  penglihatan  yang  mendeteksi  cahaya  yang  dilakukan  mata  yang  paling  sederhana  tak  lain  hanya mengetahui  apakah  lingkungan  sekitarnya  adalah  terang  atau  gelap.  Mata  yang  lebih  kompleks  dipergunakan  untuk memberikan pengertian visual. Mata secara visual sendiri mempunyai warna-warna khusus, seperti pada iris, warna iris berbeda-beda  di  setiap  daerah  seperti  Eropa  mempunyai  warna  biru  dan  asia  mempunyai  warna  coklat,  warna  pada retina.
Mata  manusia  menyimpan  berbagai  informasi,  termasuk  isyarat  dari  gerakan  mata.  Mata  manusia  digerakkan oleh otot mata ( ocular muscle ) yang diatur oleh syaraf motorik.
Gambar 1. Bagian-bagian mata Sumber : (Nurcahya, Purnama, and Purnomo 2012).
Pupil  adalah  daerah  pembukaan  ditengah  mata,  cahaya  masuk  lewat  pupil  dan  diteruskan  melalui  lensa  mata, yang memusatkan bayangan ke retina. Ukuran pupil dikendalikan oleh otot. Bila perlu banyak cahaya, pupil membesar. Bila cahaya bertambah terang, pupil bertambah kecil.
Pupil  dapat  dibandingkan  dengan  pengatur  cahaya  pada  kamera.  Pupil  akan  lebih  jelas  terlihat  apabila  dilihat dengan  sebuah  mikroskop.  Pada  penelitian  ini  pupil  diperlukan  untuk  menentukan  titik  tengah  mata.  Untuk mendapatkan daerah pupil diperlukan pengolahan citra digital.

## 2.2 Gerakan Mata
Beberapa yang dapat digunakan sebagai acuan untuk menilai gerakan mata dalam penelitian ini adalah : a. Saccadic adalah gerakan inti yang mengatur perubahan titik pandang terhadap suatu objek, gerakan ini bersifat tiba- tiba,  dan  memiliki  kecepatan  tinggi,  perlu  waktu  sekitar  100-300  ms  untuk  mempersiapkan  gerakan saccadic, perhitungan  waktu  ini  dimulai  saat  stimulus  yang  bergerak,  sampai  mata  melakukan  gerakan saccadic untuk mengikutinya. Untuk melakukan gerakan saccadic secara penuh dibutuhkan waktu 30-120ms, perhitungan waktu ini relatif  bergantung  hal-hal  lain  diluar  objek  yang  diamati, Saccadic bisa  dilakukan  secara  sadar,  tetapi  mengingat cepatnya  gerakan  ini,  maka  ketika  gerakan saccadic telah  dilakukan,  kita  tidak  dapat  mengubah  arah  dan kecepatannya. Kedua hal ini dikendalikan oleh objek yang ingin diamati.
b. Fixation yaitu kemampuan mata untuk  memproses sebuah citra yang ditangkap pada retina, bola mata diusahakan agar tidak bergerak atau dalam keadaan diam.

## 2.3 Pengukuran Gerakan Mata
Adapun Beberapa pengukuran gerakan mata dalam penelitian ini adalah : a. Latency  Saccadic atau  keterlambatan  pada  gerakan  mata Saccadic diperoleh  dengan  cara  membandingkan  waktu saat stimulus berpindah tempat, dengan waktu saat lokasi titik tengah mata berpindah.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
b.  Durasi Saccadic adalah waktu yang diperlukan mata untuk melakukan gerakan Saccadic. Perhitungan waktu dimulai saat mata mulai bergerak, sampai mata mencapai keadaan stabil kembali.
c.  Kecepatan puncak ( Peak Velocity )
Kecepatan  puncak  ini  dicari  dengan  cara  membandingkan  nilai  dari  semua  gerakan Saccadic yang  dilakukan  oleh mata  saat  menjalani  tes.  Pada  tes  kelelahan  kecepatan  gerak  mata  untuk  tiap  perpindahan  objek  diperoleh  dengan cara menghitung pergeseran lokasi mata dikalikan dengan waktu sampling citra.

## 2.4 Pengolahan Citra Digital
Citra digital yang ditangkap oleh kamera dan telah dikuantisasi  dalam bentuk nilai diskrit disebut  sebagai  citra digital ( digital  image ),  Citra  digital  tersusun  dari  sejumlah  nilai  tingkat  keabuan  yang  dikenal  sebagai pixel pada  posisi tertentu. Ada dua jenis Citra Digital, Citra Diam ( still image ) dan Citra Bergerak ( moving image ). Pada prinsipnya Citra Bergerak adalah sekumpulan Citra Diam dalam bentuk frame-frame. Citra Digital dapat dinyatakan dengan persamaan 1.
𝑓(𝑥, 𝑦) = [ 𝑓(1,1)          𝑓(1,2)           … … 𝑓(2,1)          𝑓(2,2)          … … :                    : 𝑓(1, 𝑛) 𝑓(2, 𝑛) : 𝑓(𝑀 − 1,1) 𝑓(𝑀 − 1,2) … … 𝑓(𝑀 − 1, 𝑛) ]
Citra  Digital  yang  terdiri  dari  3  komponen  utama  yaitu  nilai  merah  (red),  nilai  hijau  (green)  dan  nilai  biru (blue)  dikenal  dengan  RGB  colour  yang  nantinya  akan  membentuk  citra  warna.  Sedangkan  jumlah  warna  citra  RGB adalah mengalikan jumlah pada masing-masing komponennya, jumlah dari tiap komponennya, R=225(8 bit), G=255(8 bit) dan B=225 (8 bit). Sehingga sering kita menyebut citra dengan intensitas 24 bit.
Dari RGB nilai bobot R, G dan B dapat ditambahkan secara bersama-sama untuk menghasilkan sebuah sinyal tunggal Y yang mempresentasikan nilai kecerahan. Pengubahan citra 24 bit ke citra abu-abu YUV dengan intensitas tiap piksel RGB dengan konstanta (0.299R,0.587G,0.114B).
Gambar 2. Diagram transformasi RGB ke YUV untuk mengambil nilai Y Sumber : (Nurcahya, Purnama, and Purnomo 2012).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Median fiter merupakan tipe khusus dari low pass filter, median tidak membutuhkan konvolusi, namun mengambil nilai titik tengah dari  citra setelah nilai pixelnya di urutkan menggunakan ukuran tertentu seperti 8x8 atau lainnya. Median filter  telah  banyak  digunakan  untuk  mengurangi  atau  mengubah  noise  dari  citra.  Filter  median  dalam  penelitian  ini digunakan untuk memfilter noise cahaya yang menyebar dan memantul pada kulit dan area diluar pupil.

## 3.1 Deteksi Tepi Mata dan Filling (pengisian)
Dari hasil filter kita mendapatkan reduksi warna dan mendapatkan bagian pupil dengan jelas. Untuk melihat batas-batas dari  tepi  yang  ada  pada  citra  mata  khususnya  pupil  dilakukan  proses  deteksi  tepi  dengan  menggunakan  deteksi  tepi mata. Deteksi tepi mata dipilih karena dapat mendeteksi dengan baik parameter- parameter untuk menandai semua tepi dan  melokalisasi  dengan  baik  sehingga  dapat  dengan  mudah  dideteksi  dan  tidak  menimbulkan  kerancuan  pada pengolahan citra selanjutnya. Hasil dari deteksi tepi mata seperti pada gambar .

## ∑
Y

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
Deteksi  tepi  mata  diatas  menggunakan  nilai  ambang(threshold)  adalah  0.28.  Karena  dengan  nilaiambang  kecil  akan menghasilkan  tepian  yang  semakin  baik,  sehingga  tepian  yang  ada  pada  citra  dapat  terlihat  dengan  jelas.  Dari  proses deteksi  tepi akan didapatkan hole yang merupakan tepi dari pupil. Untuk mempertegas hasil citra hole atau lingkatran yang didapatkan dari deteksi tepi akan diisi dengan warna putih seperti yang ada pada gambar 3.6
Gambar 4. Hasil filling hole dari deteksi mata

## 3.2 Penentuan Titik Tengah Mata
Hasil dari proses deteksi tepi dan filling menghasilkan citra hitam dan putih yang hanya mempunyai nilai 0 dan 1. Dari nilai hitam dan putih kita dapat mencari nilai titik tengah mata denga proses scanning nilai 1(putih) dari sumbu x dan y. Dengan persamaan 3 dibawah ini.
T = [x1+((x2-x1)/2) y1+((y2-y1)/2)] (3)
Hasil scanning dari sumbu X, posisi nilai 1 yang pertama ditemukan di inisialkan sebagai x1 dan  hasil scanning posisi terakhir nilai 1 pada sumbu X di inisialkan sebagai x2. Demikian pula dengan nilai pada sumbu Y, posisi nilai 1 yang pertama ditemukan di inisialkan sebagai y1 dan hasil scanning posisi terakhir nilai 1 pada sumbu Y di inisialkan sebagai y2.  Rentang  antar  posisi  x1  dan  x2  juga  y1  dany2  bila  kita  bagi  2  maka  akan  ditemukan  letak  titik  tengah  hasilnya seperti pada gambar 7 dberikut ini
(a)                                              (b)                                                     (c)
Gambar 5. Hasil penentuan titik tengah mata
(a) Pencarian titik tengah mata saat edge detection. (b) Titik tengah mata yang berhasil.
(c) Kegagalan identifikasi titik tengah mata karena faktor cahaya.
Dari  pergerakan  mata  yang  mengikuti  stimulus  diatas  maka  akan  didapatkan  titik  (x,y)  sebagai  nilainilai  yang akan  menentukan  pola  gerakan  mata  seseorang.  Akan  tetapi  penelitian  ini  hanya  menggunakan  nilai  x  dikatrenakan pergerakan  yang  dinilai  adalah  pergerakan  yang  horisontal.  Berikut  dibawah  ini  tabel  contoh  pergerakan  mata  titik tengah:
Tabel 1 . Contoh Data Pergerakan Mata titik tengah Posisi 1 Posisi 2 Posisi 3 Posisi 4 Frame  X y Frame  x y Frame  x y Frame  x y 1  292  167  26 295  178  51 302  186  76 286  179 2  292  167  27 295  178  52 309  187  77 286  179 3  291  168  28 300  184  53 309  187  78 304  191 4  291  170  29 300  184  54 319  169  79 304  191 5  292  171  30 300  184  55 322  166  80 304  191 6  294  172  31 301  184  56 325  166  81 304  191 7  295  173  32 301  185  57 328  167  82 307  193

## 3.3 Pengolahan data
Dari data tabel 1 terdapat 150 kordinat x,y yang mewakili titik tengah mata, dapat dihitung besarnya frekuensi sampling sampling = 𝑡𝑥 𝑛
Ts = 6, n = 150, jadi untuk contoh data di atas, frekuensi sampling sebesar = 0,04

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
Dari  data yang telah diperoleh, pada tabel  1 dapat  dihitung  besarnya parameter yang berupa saccadic, durasi, deviasi, serta kecepatan puncak. Mata sangat  sulit  untuk  selalu  diam maka pergerakan mata yang dianggap bergerak jika nilai gerakannya selisih 5 atau lebih pada x.
a. saccadic Dari data diketahui perpindahan lokasi stimulus posisi 1 ke 2 terjadi pada frame 25 dan perpindahan mata mengikuti pada 28
saccadic = (tm-ts) x sampling = (28-25) × 0.04 =0.12 detik b. Durasi
Dari tabel 1 terlihat bahwa untuk saccadic pertama waktu yang diperlukan untuk melakukan gerakan saccadic hanyalah 2 waktu sampling. Jadi besarnya durasi = 2× waktu sampling yaitu sebesar 0.08 detik. c. Deviasi
Perhitungan  deviasi  dicari  dengan  cara  mencari  x  max  dan  x  min  dalam  rentang  antara  satu  gerakan  saccadic berikutnya. Misalnya pada data diatas, saccadic 1 pada t1=28 dan saccadic 2 pada t2=52. Maka dicari nilai x max dan x min dalam range tersebut.
Deviasi = Xmax -Xmin (6) = 309-262 = 47pixel d. Kecepatan puncak
Dicari dengan cara membandingkan kecepatan perpindahan antar tiap sampling, dan diambil nilai maksimumnya. Dari data  di  atas  kecepatan  puncak  sebesar  diperoleh  saat  perpindahan  dari  x=  262  ke  x  309  besar  perpindahan  adalah  47 pixel
𝐾𝑒𝑐𝑒𝑝𝑎𝑡𝑎𝑛 = 𝑃𝑒𝑟𝑝𝑖𝑛𝑑𝑎ℎ𝑎𝑛 𝑆𝑎𝑚𝑝𝑙𝑖𝑛𝑔
= 47 0,08 = 587, 5 𝑝𝑖𝑥𝑒𝑙
Saccadic,  durasi  ,  deviasi,  kecepatan  puncak  ini  merupakan  nilai  fitur  dan  pola  gerakan  mata  seseorang  pada  waktu seseorang diperiksa gerakan matanya.

## 3.3 Implementasi Program
Tampilan menu berikutnya adalah tampilan menu proses hasil Median Filter, menu ini merupakan menu yang berguna untuk menampilkan hasil proses. Tampilan menu hasil proses dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Tampilan Hasil Proses Citra Grayscale
Tampilan  menu  berikutnya  adalah  tampilan  menu  proses,  menu  ini  merupakan  tampilan  berguna  untuk  melakukan proses  proses.  Dalam  tampilan  menu  berikut  ini citra  yang  digunakan  adalah  citra  berwarna,  yaitu  citra  RGB  dengan resolusi 1200x1600 piksel. Tampilan menu proses dapat dilihat pada gambar 6

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
Tampilan menu berikutnya adalah tampilan menu proses hasil Median Filter, menu ini merupakan menu yang berguna untuk menampilkan hasil proses. Tampilan menu hasil proses dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 7. Tampilan Hasil Proses Citra RGB

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penulisan  dan  analisa  dari  bab-bab  sebelumnya,  maka  dapat  diambil  kesimpulan,  dimana  kesimpulan- kesimpulan  tersebut  kiranya  dapat  berguna  bagi  para  pembaca,  sehingga  penulisan  skripsi  ini  dapat  lebih  bermanfaat. Adapun kesimpulan-kesimpulan tersebut adalah sebagai berikut :
1. Prosedur deteksi mata manusia berbasis pengolahan citra yang merupakan salah satu proses awal dalam pengolahan citra ( image preprocessing ). Deteksi mata manusia dapat dilakukan dengan menerapkan fungsi transformasi, operasi matematis, pemfilteran atau dengan menerapkan metode salah satunya adalah metode Ekstraksi Fitur. 2. Metode Ekstraksi  Fitur dapat  diterapkan  dalam  aplikasi  mata  manusia  citra  yaitu  dengan  cara  mengkonversikan nilai  RGB  tiap pixel citra  ke  bentuk  citra grayscale sehingga  diperoleh  nilai grayscale citra  baru.  Selanjutnya mencari batas bawah pengelompokan piksel dari nilai keabuan terkecil ke nilai keabuan terbesar dan mencari batas atas pengelompokan piksel dari nilai keabuan tertinggi ke nilai keabuan terendah. Pixel - pixel yang berada di antara nilai  ambang pertama dan nilai  ambang kedua dipetakan (diskalakan) untuk  memenuhi rentang nilai-nilai  keabuan yang  lengkap  (0  sampai  255)  dengan  menginputkan  nilai grayscale yang  diinginkan.  Tingkat  kontras  citra  yang dihasilkan  akan  bergantung  kepada  nilai  input grayscale  level yang  diberikan.  Semakin  tinggi  nilai grayscale citranya maka citra hasil perbaikan kualitasnya akan memiliki nilai kontras yang semakin tinggi dan semakin baik.

## REFERENCES
[ 1].   Sari YA, Dewi RK, Fatichah C. Seleksi Fitur Menggunakan Ekstraksi Fitur Bentuk, Warna, Dan Tekstur Dalam Sistem Temu
Kembali Citra Daun. JUTI J Ilm Teknol Inf [Internet]. 2014;12(1):1. Available from:
http://juti.if.its.ac.id/index.php/juti/article/view/39
[2].   Fifin DR. Pengenalan pola citra leukosit dengan metode ekstraksi fitur citra. Pengenalan Pola Citra Leukosit Dengan Metod Ekstraksi Fitur Citra. 2010;6:133–7.
[3].   Nurcahya  ED,  Purnama  IKE,  Purnomo  MH.  Ekstraksi  fitur  secara  otomatis  untuk  pengenalan  pola  gerakan  mata. 2012;2012(semnasIF):25–31.