## EKSTRAKSI FITUR PEMBULUH DARAH CITRA FUNDUS RETINA MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC
1 Asyaroh Ramadona Nilawati, 2 Taufik Hidayat
1,2 Fakultas Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Universitas Gunadarma
1 Jl. Margonda Raya 100, Depok 16424, Jawa Barat
1,2 {rama,taufikhidayat}@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Ekstraksi  pola  pembuluh  darah  retina  dapat  dimanfaatkan  dalam  sistem  biometrik sebagai  otentikasi  keamanan.  Citra  hasil  ekstraksi  pola  pembuluh  darah  retina  dapat dimasukkan  ke  dalam  fitur  untuk  identifikasi  sistem  biometrik.  Salah  satu  metode  yang  dapat dilakukan untuk melakukan segmentasi pembuluh darah retina adalah metode fuzzy logic. Pada penelitian  ini,  dilakukan  ekstraksi  pembuluh  darah  citra  fundus  retina  menggunakan implementasi fuzzy logic. Peneliti menggunakan sejumlah 120 citra fundus yang diperoleh dari dataset  DRIVE  berformat  .tif.  Proses  segmentasi  dimulai  dengan  tahap  preprocessing  yang berisikan  konversi citra menjadi  grayscale,  median  filtering,  perataan  histogram  CLAHE,  dan eliminasi optic disc, kemudian dilanjutkan dengan pembuatan fuzzy  inference system. Tahapan preprocessing  yang  digunakan  merupakan  hasil  dari  rangkaian  uji  coba  peneliti  dengan melihat  hasil  dari  setiap  uji  coba  yang  dilakukan,  sehingga  mendapatkan  citra  yang menonjolkan  fitur  pembuluh  darah  dan  menghilangkan  noise  atau  fitur  retina  yang  tidak diperlukan  seperti  optic  disc.  Uji  coba  segmentasi  dilakukan  pada  Polyspace  R2020a  sebagai media untuk menjalankan program mulai dari preprocessing hingga segmentasi menggunakan fuzzy logic. Keluaran dari segmentasi ini berupa citra segmentasi hasil dari metode fuzzy logic dan crisp value. Hasil uji coba penelitian implementasi metode fuzzy logic berhasil melakukan ekstraksi  pembuluh  darah  retina  dan  menghasilkan  crisp  value.  Nilai  crisp  value  ini  dapat digunakan sebagai salah satu fitur dalam membentuk sistem identifikasi biometrik retina.
Kata Kunci: Crisp Value, Ekstraksi, Fuzzy Logic, Pembuluh Darah, Retina

## Abstract
Retinal  vein  pattern  extraction  can  be  utilized  in  biometric  systems  as  security authentication.  The  image  extracted  from  the  retinal  blood  vessel  pattern can  be  inserted  into the feature to determine the biometric system. One method that can be used to segment retinal blood  vessels  is  the  fuzzy  logic  method.  In  this  study,  the  retinal  fundus  image  was  extracted using  fuzzy  logic  implementation.  Researchers  used  a  number  of  120  fundus  images  obtained from  the  .tif  format  DRIVE  dataset.  The  segmentation  process  begins  with  the  preprocessing stage  which  contains  grayscale  image  conversion,  median  filtering,  CLAHE  histogram alignment,  and  optical  disc  elimination,  then  proceeds  with  the  creation  of  a  fuzzy  inference system. The preprocessing stage used is the result of a series of experiments by researchers by looking at the results of each trial carried out, so as to obtain images that highlight blood vessel features and eliminate noise or unnecessary retinal features such as optical discs. Segmentation trials were carried out on Polyspace R2020a as a medium for running programs ranging from preprocessing to segmentation using fuzzy logic. The output of this segmentation is a segmented image  resulting  from  fuzzy  logic  and  crisp  value  methods.  The  trial  results  of  the implementation of the fuzzy logic method have succeeded in extracting retinal blood vessels and producing sharp values. This crisp value can be used as a feature in forming a retinal biometric system.
Keywords: Blood Vessels, Crisp Value, Extraction, Fuzzy Logic, Retina

## PENDAHULUAN
Pada  saat  ini,  identifikasi  individu adalah  hal  yang  penting  semenjak  banyak sistem  yang  memerlukan  pengguna  yang  sah untuk  mengakses  kontrol  [1],  khususnya untuk  sistem  yang  menyimpan data dan dokumen  berharga.  Salah  satu  metode teknologi  identifikasi  yang  saat  ini  sedang dikembangan  adalah biometric  feature-based identification technology [2]. Sistem identifikasi  biometrik  adalah  sistem  yang melakukan identifikasi dan pengenalan menggunakan  pola  karakterisik  biometrik  [3] yang  dimiliki  sendiri.  Penelitian  sebelumnya pada  biometrik  menyatakan  bahwa  biometrik bisa digunakan untuk meningkatkan keamanan,  kenyamanan,  dan  akuntabilitas sebuah  sistem  selama  proses  deteksi  dan mencegah  penipuan  [4].  Menentukan  fitur yang  tepat  menjadi  sangat  penting  untuk menghasilkan  sistem  biometrik  yang  bisa mengidentifikasi individu secara benar.
Proses  identifikasi  biometrik  salah satunya  dapat  dilakukan  dengan  meng- gunakan salah  satu  organ  pada  manusia  yaitu retina.  Retina  pada  setiap  individu  memiliki keunikan tersendiri yang bisa dipakai sebagai fitur  karakteristik,  salah  satunya  adalah melihat  pembuluh  darah  retina  [5]  yang memiliki  bentuk  yang  membedakan  dari individu  yang  satu  dengan  yang  lain.  Salah satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk melakukan  ekstraksi  terhadap  fitur  pembuluh darah  [6]  adalah fuzzy  logic . Fuzzy  logic
adalah sebuah wujud logika banyak nilai yang dimana  nilai  benar  suatu  variabel  bisa  dalam bentuk  bilangan real antara  nol  dan  satu keduanya  inklusif  [7],  digunakan  untuk menangani  konsep  kebenaran  parsial,  dimana nilai  kebenarannya  mungkin  berada  pada rentang  sepenuhnya  benar  atau  sepenuhnya salah [8].
Penelitian  ekstraksi  pembuluh  darah retina  menggunakan fuzzy  logic sudah dilakukan pada peneliti sebelumnya. Penelitian  [9]  menggunakan fuzzy  c-means dan  pendekatan  neutrosofik,  penelitian  ini dilakukan  terhadap dataset DRIVE  dan DIARETDB1.  Penelitian  [10]  melakukan segmentasi  dengan  menggunakan fuzzy  logic pada dataset DRIVE, STARE, DIARETDB1, dan  MESSIDOR.  Penelitian  [11]  meng- implementasikan Possibilistic  Fuzzy  c-means (PCFM)  dengan  metode cuckoo  search , penelitian  ini  dilakukan  terhadap dataset DRIVE dan STARE. Penelitian [12] menggunakan  metode Fuzzy  C  Means untuk melakukan  segmentasinya,  dalam  penelitian ini  dilakukan  beberapa  tahap preprocessing sebelum  dilakukan  segmentasi  pada dataset DRIVE dan STARE. Penelitian [13] menerapkan  metode Fuzzy  Mathematical Morphology (FMM) operator untuk
pemrosesan pipeline yang  dilakukan  pada datasets STARE  dan  DRIVE  menggunakan morfologi opening .
Penelitian ini menggunakan citra fundus  yang  digunakan  berasal  dari dataset DRIVE  sejumlah  120    citra  dengan  format
.tif.  Citra  yang  sudah  melalui  tahapan preprocessing kemudian  dilakukan  konvolusi untuk mendapat gradien x dan y sebagai input dari fuzzy inference system . Pada pembentukan Fuzzy Inferense System , peneliti melakukan  operasi zero  mean  Gaussian membership  function pada input .  Penelitian ini juga melakukan pembentukan membership function output dari fuzzy  inference  system, dan  pembentukan rules untuk  menentukan hasil  citra output .  Evaluasi fuzzy  inference system dilakukan  untuk  menghasilkan crisp value .  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat menghasilkan  fitur ciri  yang  dapat  digunakan sebagai  bagian  dari input biometric  feature- based identification technology .

## METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  dilakukan  beberapa tahapan-tahapan  untuk  segmentasi  pembuluh darah citra  fundus  retina  seperti  dapat  dilihat pada  Gambar  1.  Tahapan  pertama  dilakukan dengan  mengambil input citra  yang  berasal dari dataset DRIVE  sejumlah  120  citra dengan  ukuran  565  x  584  piksel  dan mempunyai  format  .tif.  Tahapan  kedua  yaitu melakukan pre-processing terhadap  citra input dari dataset DRIVE, pada tahap ini ada beberapa  sub  proses  yang  dilakukan  yaitu, pertama, lakukan konversi citra ke dalam citra
grayscale , kedua, operasikan median filtering ke  citra grayscale ,  ketiga,  lakukan  perataan histogram  menggunakan  metode  CLAHE, keempat,  aplikasikan  morfologi  matematika untuk  menghilangkan optic  disc pada  citra pembuluh  darah  retina.  Tahapan  ketiga  yaitu lakukan  konvolusi  terhadap  citra  yang  telah melalui  tahap preprocessing untuk  mendapat gradien x dan y sebagai input dari fuzzy inference  system .  Tahapan  keempat  yaitu pada  pembuatan Fuzzy  Inferense  System , dalam  tahap  ini  ada  beberapa  tahapan  kecil yaitu memasukan input hasil operasi konvolusi,  kemudian  melakukan  operasi  zero mean  Gaussian membership  function pada input , selanjutnya pada pembentukan membership  function output dari fuzzy inference  system, dilakukan  pembentukan rules untuk  menentukan  hasil  gambar output . Tahap  keenam  yaitu  lakukan  evaluasi fuzzy inference  system akan  menghasilkan crisp value .

## A. Citra Masukan
Input citra  yang  digunakan  pada penelitian adalah citra fundus pembuluh darah retina  berwarna  dari dataset yang  bernama DRIVE  [14].  Citra  pembuluh  darah  retina merupakan  citra  berwarna  dengan  model warna  RGB  dengan  ukuran  piksel  565  x  584 seperti dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 1. Gambaran Umum Metode Penelitian
Gambar 2. Contoh Citra Fundus yang Digunakan [14]

## B. Preprocessing Citra Fundus
Preprocessing adalah  tahapan  awal pengolahan Data yang  dilakukan  terhadap citra  pembuluh  darah  retina  yang  bertujuan untuk memperbaiki citra, melakukan eliminasi  terhadap  informasi  yang  tidak dibutuhkan  pada  tahap  selanjutnya  dan meningkatkan fitur citra yang akan diekstraksi.  Preprocessing  pada  penelitian  ini terdiri atas tahapan :
1. Melakukan konversi grayscale menggunakan persamaan 1. (1)
Dimana output dari citra grayscale adalah I, dan komponen merah, hijau, dan biru adalah R, G, dan B berurutan. Seperti yang dapat dilihat pada Gambar 3.
2. Melakukan operasi filtering yang digunakan  untuk  memperhalus citra  retina menggunakan  operasi  median  filter  [15] yang  dilakukan  dengan  mengganti  piksel pada  citra  dengan  nilai  median  dari tetangganya.  Hasil  dari  operasi  median filter  ini  digunakan  sebagai  input  pada perataan histogram menggunakan Contrast Limited  Adaptive  Histogram  Equalization (CLAHE) untuk menonjolkan citra pembuluh  darah  retina    yang  akan diekstraksi,  sedemikian  sehingga  setiap derajat  keabuan  memiliki  jumlah  piksel yang relatif sama seperti dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 3. (a) Citra Fundus DRIVE (b) Citra Grayscale
Gambar 4. Citra Hasil CLAHE (a) Citra Median Filter (b) Citra CLAHE
Perataan  histogram  menggunakan CLAHE  dilakukan  dengan  tujuan  untuk mempertajam  objek  pembuluh  darah sehingga  dapat  terlihat  dengan  jelas dibanding dengan citra median filter yang objek  pembuluh  darahnya  belum  terlihat jelas menggunakan persamaan 2.
(2)
Variabel  M  menyatakan  luas region size , N menyatakan nilai grayscale (256), dan α  merupakan clip factor menyatakan penambahan batas limit suatu histogram yang bernilai antara 0 sampai dengan 100[16].

## C. Operasi Filtering dan Morfologi Citra
Operasi  filtering  dilakukan  digunakan untuk memperhalus citra retina menggunakan operasi  median  filter  [15]  yang  dilakukan
dengan  mengganti  piksel  pada  citra  dengan nilai  median  dari  tetangganya.  Hasil  dari operasi  median  filter  ini  digunakan  sebagai input  pada  perataan  histogram  menggunakan
Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE)  untuk  menonjolkan citra  pembuluh  darah  retina    yang  akan diekstraksi, sedemikian sehingga setiap derajat  keabuan  memiliki  jumlah  piksel  yang relatif sama seperti dapat dilihat pada Gambar 4.
Perataan  histogram  menggunakan  CLAHE dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mempertajam objek pembuluh darah sehingga dapat terlihat dengan  jelas  dibanding  dengan  citra  median filter yang  objek  pembuluh  darahnya  belum terlihat jelas menggunakan persamaan 3.
(3)
Variabel  M  menyatakan  luas region  size ,  N
menyatakan  nilai  grayscale  (256),  dan  α merupakan clip factor menyatakan penambahan batas limit suatu histogram yang bernilai antara 0 sampai dengan 100[16].

## D. Eliminasi Optic Disc
Tahap ini dilakukan untuk
menghilangkan optic  disc pada  citra  karena yang  akan  kita  pakai  hanyalah  pembuluh darahnya  saja,  maka  dari  itu  pada  tahap eliminasi optic  disc dilakukan  beberapa proses antara lain : 1. Melakukan  operasi  komplemen  citra grayscale menggunakan persamaan 4.
(4) 2. Melakukan perataan histogram menggunakan Adaptive Histogram
Equalization (AHE)  untuk  memperbaiki kontras citra.
3. Melakukan  operasi  morfologi  matematika opening pada citra menggunakan structuring  element nya  ‘disk’  mengikuti bentuk  dari  citra  fundus  yang  berbentuk bulat  dengan  ukuran  10x10  menggunakan persamaan 5.
(5) Persamaan 6 merupakan persamaan
structuring element .
(6)
Dimana p adalah Structuring element’s
type dan q merupakan parameter
4. Eliminasi optic disc dilakukan dengan cara mengurangi  setiap  nilai  di  dalam  piksel citra  hasil  AHE  dengan  citra  hasil morfologi  matematika.  Hasil  eliminasi optic disc dapat dilihat pada Gambar 5.
Seperti  yang  dapat  dilihat  pada  gambar  5 (a)  bagian  citra  yang  memiliki  fitur optic disc dilingkari  merah,  eliminasi optic  disc dilakukan karena yang diperlukan hanyalah  pembuluh  darah  untuk  proses selanjutnya. Eliminasi optic disc dilakukan dengan  cara  mengurangi  nilai  pada  citra piksel  (a)  dengan citra  piksel  (b)  sehingga menghasilkan citra (c) yang tidak
mempunyai optic disc .

## E. Konvolusi Citra
Konvolusi citra digunakan untuk mendeteksi tepi dengan menggunakan operator  gradien  pertama,  konvolusi  citra dilakukan  untuk  mendapatkan  gradient x dan gradien y .  Konvolusi  citra  dengan  operator gradien pertama dilakukan dengan menggunakan mask konvolusi  menggunakan
persamaan 7 dan persamaan 8.
(7) (8)
Gambar 5. Citra Eliminasi Optic Disc (a) Citra Komplemen (b) Citra Hasil Opening (c) Citra Tanpa Optic disc
Gambar 6. Citra Hasil Deteksi Tepi. (a) Gradien x (b). Gradien y
Hasil  dari  deteksi  tepi  menggunakan operator gradien pertama pada gradien x dan y dapat dilihat  pada  Gambar  6.  Konvolusi  citra untuk mendapatkan gradien x dan y dilakukan agar  kedua  gradien  tersebut  menjadi input dari metode proses selanjutnya.

## F. Pembuatan Fuzzy Inference System
Pembuatan fuzzy  inference  system (FIS) dilakukan dengan menggunakan metode Mamdani dimana rules dibuat secara linguistik. Berikut adalah pseudocode pembuatan fuzzy inference system mamdani : edgeFIS = mamfis('Name','edgeDetection');
fungsi  ‘mamfis’  adalah  fungsi  pada  matlab yang  berfungsi  untuk  membuat  Mamdani fuzzy  inference  system dengan  parameter
nama yaitu ‘edgeDetection’. Dalam pembuatan  FIS  ada  beberapa  tahap  antara lain:
1. Input Hasil  Operasi  Konvolusi. Hasil operasi  konvolusi  gradien x dan y dijadikan sebagai input dari Fuzzy Inference  System dengan  normalisasi angka rentang dari minus satu (-1) sampai dengan satu (1)
2. Membentuk Membership  Function  Input dengan melakukan  operasi  zero-mean Gaussian membership  function untuk setiap input dengan  standar  deviasi  0,1.
Jika nilai gradien sebuah piksel adalah nol, maka  dia  termasuk  ke  dalam zero membership  function dengan  derajat  satu. Grafik membership  function pada input dapat dilihat pada Gambar 7
Gambar 7. Grafik Membership Function Input (a). Grafik Membership Function Gradien X  (b). Grafik Membership Function Gradien Y
Gambar 8. Grafik Membership Function Output
3. Membentuk Membership  Function  Output menggunakan dua buah output yaitu white dan black, jenis membership function yang digunakan  adalah triangular  membership function dengan tiga nilai parameter A, B, dan  C  yang  masing-masing  adalah  awal, puncak,  dan  akhir  dengan  ketentuan
. Parameter untuk setiap output
yaitu :
Grafik triangular  membership  function output dapat  dilihat  pada  Gambar  8.  Seperti yang  terlihat  pada  gambar  3.13.  Parameter white  dan  black  merepresentasikan  berapa derajat keanggotaan background dan foreground dari  masing-masing  piksel output citra  dari  pembentukan rules yang  akan
dibuat, grafik tersebut menunjukan Iout ( fuzzy set )  ketika  satu  maka  derajat  keanggotaan ‘white’  satu  dan  ‘black ’ nol  yang  nantinya pembentukan membership  function  output berguna  untuk  mengubah  nilai  membership function menjadi fuzzy  sets sesuai  dengan derajat keanggotaannya.

## G. Pembentukan Rules
Pembentukan rules dilakukan  untuk membuat  piksel  menjadi  putih  jika  termasuk ke  dalam  wilayah  seragam  dan  hitam  jika sebaliknya. Sebuah piksel adalah background jika  gradien  citranya  nol  di  kedua  arah.  Jika salah  satu  gradien  bukan  nol,  maka  piksel tersebut  adalah  sebuah foreground . Rule ditentukan persamaan 9 dan persamaan 10.
(9 )
(1
0)
Pembentukan rules ini  bertujuan  untuk memberikan output citra  dengan  piksel adalah white maka piksel tersebut akan berwarna putih dan merepresentasikan background ,  sedangkan  jika adalah black  maka  piksel  tersebut  akan  berwarna hitam  dan  merepresentasikan foreground (objek pembuluh darah).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Uji  coba  dilakukan  pada  120  citra fundus  yang  diperoleh  dari dataset DRIVE.
Pada  penelitian  ini,  tahap preprocessing terdiri  dari  empat  proses  yaitu  konversi  ke citra grayscale ,  median filtering ,  perataan histogram (CLAHE), dan eliminasi optic disc . Keluaran  dari  proses preprocessing ini menghasilkan  citra  fundus  tanpa optic  disc
yang  sudah  menunjukkan  pola  pembuluh darah. Tabel 1. Hasil Preprocessing Citra Fundus Nama File Citra Asli Citra Grayscale Median Filter CLAHE Eliminasi Optic Disc 21_training.tif
22_training.tif
23_training.tif
24_training.tif
25_training.tif
Gambar 9. Hasil Citra Preprocessing (a) Citra Fundus Asli (b) Citra Grayscale (c) Citra Median Filter (d) Citra CLAHE (e) Citra Eliminasi Optic Disc
Tabel 2. Citra Hasil Ekstraksi Fitur Ciri Nama File Citra Konvolusi Gradient X Citra Konvolusi Gradient Y Citra Fundus Tersegmentasi 21_traini ng.tif 22_traini ng.tif 23_traini ng.tif 24_traini ng.tif 25_traini ng.tif
Sebagai  contoh  diambil  5  hasil ujicoba dari total  120  citra  pada  dataset  seperti  dapat dilihat  pada  Tabel  1.  Tabel  1  menunjukkan tahapan  citra  fundus  dalam preprocessing
dimulai dari citra asli hingga citra yang sudah dilakukan  eliminasi optic  disc .  Citra  asli hingga  tahap  akhir  memiliki  ukuran  dimensi yang  sama  yaitu  565  x  585  piksel.  Dapat
diambil  contoh  citra  hasil  pada  baris  Tabel  1 gambar  23_training.tif  dapat  dilihat  pada Gambar 9.
Gambar  9  menunjukan  hasil  dari metode preprocessing yang dilakukan. Tahap-tahap  yang  dilakukan  adalah  konversi citra warna menjadi grayscale, operasi median filter untuk mereduksi noise dan mempersiapkan  citra  untuk  dilakukan  operasi CLAHE,  setelah  itu  menggunakan  operasi pembukaan  morfologi  matematika  untuk mengeliminasi optic disc .

## Hasil  Pembentukan  Rules  dan  Evaluasi
Fuzzy Inference System
Hasil  pembentukan rules dan  evaluasi fuzzy  inference  system berupa  matriks  dua
dimensi yang merepresentasikan setiap piksel dengan output crisp  value dan  hasil segmentasi citra fundus.
Visuliasi rules ,  citra  hasil  ekstraksi seperti  dapat  dilihat  pada  Tabel  2.  Tabel  3 menunjukkan nilai crisp value dari salah satu citra  pada  beberapa  piksel.  Nilai crisp  value 0.7033 dan 0.6965 pada
Tabel  3  masing-masing  menunjukan bahwa  dia  adalah  tepi  objek  atau foreground objek dan background.
Pada  baris  Tabel  3  yang  diberi  warna merah  merupakan output  crisp  value yang menghasilkan  citra  terekstraksi  hasil  FIS Gambar  9,  sebagai  contoh  nilai crisp  value
0.7033 dan 0.6965 seperti terlihat pada Tabel
3.

## Tabel 3. Visualisasi Output Crisp Value
0.6965  0.6965  0.6965  0.6965  0.7033  0.6965  0.6965  0.7033  0.7033
0.7033  0.7033  0.7033  0.6965  0.6965  0.6965  0.6965  0.6965  0.6965 0.6965  0.6965  0.7033  0.7033  0.7033  0.6965  0.6965  0.6965  0.7033 0.7033  0.6965  0.6965  0.7033  0.7033  0.7033  0.7033  0.6965  0.6965 0.7033  0.7033  0.6965  0.7033  0.7033  0.7033  0.7033  0.7033  0.6965
Gambar 9. Citra Hasil Fuzzy Inference System
Tepi Objek Pembuluh darah terekstraksi

## KESIMPULAN DAN SARAN
Salah  satu  cara  melakukan  pembentu- kan  sistem  identifikasi  biometrik  dengan menggunakan  retina,  dimana  setiap  individu memiliki  keunikan  retina  tersendiri  yang dapat  digunakan  fitur  (ciri)  unik  dalam melakukan  identifikasi.  Pembuluh  darah terekstraksi  merupakan  salah  satu  ciri  yang dapat dimasukkan  kedalam  Sistem  Biometrik Retina. Hasil ujicoba menunjukkan implementasi fuzzy  logic pada  citra  fundus retina  berhasil  melakukan  ekstraksi  sehingga fitur  pembuluh  darah  citra  terekstraksi berhasil  dilakukan. Membership  function input juga berhasil dibuat menggunakan zero- mean  Gaussian  membership  function yang
menghasilkan  grafik gaussian  membership function yang
digunakan untuk
mendefuzifikasi fuzzy  set menjadi  nilai  crisp ( Crisp  Value ). Crisp  Value hasil  pembuluh darah  retina  terekstraksi  ini  merupakan  salah satu  fitur  yang  dapat  digunakan  dalam membentuk sistem biometrik retina.
Pengembangan penelitian lanjutan dapat dilakukan dengan menggunakan metode preprocessing yang  lain  agar  fitur  objek pembuluh  darah  lebih  terlihat  dengan  jelas, penggunaan  fitur  unik  lain  pada  objek  citra retina  untuk  membentuk  sistem  biometrik yang handal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.   Prabhakar,   S.   Pankanti,   and   A.
K.      Jain,      “Biometric      recognition: Security    and    privacy    concerns,”
IEEE  security  & privacy, vol. 99, no.
2, pp. 33–42, 2003
[2] A.    K.    Jain,    A.    Ross,    and    S.
Prabhakar,    “An    introduction    to biometric    recognition,”    IEEE Transactions  on  circuits  and  systems for video technology, vol. 14, no. 1, pp.
4–20, 2004 [3] S.  K.  Sahoo,  T.  Choubisa,  and  S.  M. Prasanna, “Multimodal biometric person authentication: A review,” IETE
Technical  Review,  vol.  29,  no.  1,  pp.
54–75, 2012
[4] K.  A.  Nixon,  V.  Aimale,  and  R.  K.
Rowe,    “Spoof    detection    schemes,” in    Handbook    of    biometrics,    pp. 403–423,    Springer, 2008
[5] Susetianingtias,  D.  T.,  Madenda,  S.,
Fitrianingsih,  Adlina,  D.,  Rodiah,  &
Arianty,  R,  “Retinal  blood  vessel extraction using wavelet
decomposition”, International  Journal of  Advanced  Computer  Science  and
Applications , 11(4), 351–355, https://doi.org/10.14569/IJACSA.2020. 0110448, 2020 [6] A.  Budai,  R.  Bock,  A.  Maier,  J. Hornegger,  G.  Michelson,  “Robust Vessel Segmentation in Fundus
Images”, International  Journal  of Biomedical Imaging , 2013
[7] V.  Novák,  I.  Perfilieva,  J. Močkoř,
Mathematical  principles of  fuzzy  logic ,
Dordrecht:  Kluwer  Academic.  ISBN 978-0-7923-8595-0,1999.
[8] F.  Liu,   “An   efficient    centroid    type- reduction  strategy  for  general  type-2 fuzzy    logic    system”, Information Sciences ,178.9, pp. 2224-2236, 2008.
[9] I. Kaur, and L.M. Singh, “A Method of
Disease Detection and Segmentation of Retinal  Blood  Vessels  using  Fuzzy  C- Means  and  Neutrosophic  Approach”,
Imperial  journal  of  interdisciplinary research 6, 551–557, 2016 [10] C.  Bhardwaj,  S.  Jain,  and  M. Sood,“Automatic Blood Vessel Extraction of Fundus Images Employing Fuzzy Approach”, Indonesian Journal of Electrical Engineering  and  Informatics ,  vol  7,
No. 4, pp. 757–771, Dec 2019.
[11] E. Emary, H.M. Zawbaa, A.E.
Hassanien, G. Schaefer, and A.T. Azar, “Retinal Vessel Segmentation based on Possibilistic  Fuzzy  c-means  Clustering Optimised with Cuckoo Search”, IEEE 2014 International Joint Conference on Neural Networks, Beijing, China, 2014,
Volume: 1792 – 1796.
[12] A.T. Franklin, and M. June,
“Biological  and  Chemical  Sciences
GUI For Retinal Blood Vessel Articulation for Detection Of
Diabetic”, Research Journal of
Pharmaceutical, 8(2372),  2372–2385, 2017.
[13] D.O.  Dantas,  D.D.S.  Oliveira,  H.
Danilo,  and  P.  Leal,  “Blood  vessels extraction  using  Fuzzy  Mathematical Morphology”, IEEE International Conference  on  Acoustics,  Speech  and Signal Processing,  2017. [14] High-Resolution Fundus Image Databaset. Tersedia pada: https://www5.cs.fau.de/research/data/fu ndus-images. Tanggal akses: 1 Agustus 2020
[15] E.  Sutanty,  S.  Madenda,  D.A.  Rahayu,
Rodiah,  D.T.  Susetianingtias,  "Retinal blood vessel segmentation and bifurcation  detection  using  combined filters",  3rd  International  Conference on  Science  in  Information  Technology (ICSITech), October 2017..
[16] F.  Kanditami,  D.  Saepudin,  and  A. Rizal,  “Analisis  Contrast  Limited Adaptive  Histogram  Equalization  ( Clahe  )  Dan  Region  Growing  Dalam Deteksi  Gejala  Kanker  Payudara  Pada Citra  Mammogram”, Jurnal  Elektro Unika Atma Jaya , 7 No.1, 15–28, 2014.
[17] URL:  High-Resolution  Fundus  Image Databaset. Tersedia pada: https://www5.cs.fau.de/research/data/fu ndus-images. Tanggal akses: 1 Agustus 2020.