## IMPLEMENTASI METODE ROBINSON OPERATOR 3 LEVEL UNTUK MENDETEKSI TEPI PADA CITRA DIGITAL
Muhammad Zainuddin, Lince Tomoria Sianturi, Rivalri Kristianto Hondro
STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338 Simpang Limun Medan

## ABSTRAK
Pengolahan  citra  digital  merupakan  proses  yang  bertujuan  untuk  memanipulasi  dan  menganalisa  citra  dengan  bantuan komputer. Salah satu teknik pengolahan citra yang di gunakan adalah deteksi tepi (edge detection). Deteksi tepi adalah proses untuk menentukan  lokasi titk-titik yang merupakan tepi objek. Data yang digunakan dalam deteksi tepi berupa citra digital. Citra dari sudut pandang  matematis,  merupakan fungsi menerus (continue) dari  intensitas  cahaya pada bidang dua dimensi f(x,y),  dengan  x  dan  y  adalah  koordinat  special  dan  amplitudo  f    pada  pasangan  (x,y)  yang  disebut  intensitas  atau  derajat keabuan  citra pada titik tersebut. Jika x,  y,  dan f   semuanya berhingga, dan nilainya  diskrit,  citra tersebut  merupakan  citra digital.  Menurut  Ayu  Leonitami,  Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  dalam  pendektesian  tepi  adalah  menggunakan metode Robinson operator 3 level. Pendektesian Robinson operator 3 level bukan hanya melakukan proses pendektesian tepi dari  arah  vertikal  dan  horisontal  saja  seperti  metode  Robert’s  operator  dan  sobel  operator  lebih sensitive terhadap  tepi diagonal,  sedangkan  robinson  operator  3  level    melakukan  pencarian  tepi  dengan  menggunakan  delapan  arah  mata  angin, sama halnya dengan proses pendektesian tepi prewitt dan kirsch operator bedanya hanya pada nilai kernel (mask).
Kata Kunci : Pengolahan citra digital, Deteksi tepi, Robinson Operator 3 level, Matlab R2010a.

## I. PENDAHULUAN
Pengolahan citra saat ini telah banyak digunakan hamper disegala bidang antara lain adalah dalam bidang  kedokteran,  industri,  pertanian,  geologi, kelautan  dan  lain  sebagainya.  Salah  satu  hal  utama dalam  pengolahan  citra  tersebut  adalah  proses pendektesian tepi citra, dimana dengan proses ini  tepi batas  suatu  objek  dengan  latar  belakangnya  dapat ditentukan  dengan  baik.  Pendektesian  tepi  adalah suatu  cara  yang  dapat  digunakan  untuk  mendektesi tepi  citra  yang  bertujuan  untuk  meningkatkan penampakan  garis  batas  suatu  daerah  atau  objek didalam  citra,  sehingga  objek-objek  atau  garis  batas suatu daerah yang ada di dalam citra tersebut lebih mudah dikenali oleh manusia maupun m esin.
Dasar  dari  teknik  pendektesian  tepi  atau  dalam bahasa inggrisnya disebut dengan edge detection ialah dengan  melakukan  penelusuran  citra  secara  vertikal maupun  horisontal  sambil  melihat  apakah  ada  terjadi perubahan warna yang melebihi suatu sensifitas antara dua  titik  yang  berdekatan.  Jika  terjadi  perubahan, maka  antara  kedua  titik  tersebut  dianggap  pinggiran ( edge )  sebuah  citra.  Pendektesian  pada  citra  dapat dilakukan  dengan  beberapa  metode  antara  lain  yaitu dengan  menggunakan  metode Robert’s  Operator , Prewitt  Operator , Sobel  Operator , Kirsch   Operator dan Robinson  Operator  3  Level . Menurut Ayu Leonitami, Salah satu metode yang dapat  digunakan  dalam  pendektesian  tepi  adalah menggunakan  metode Robinson  operator  3  level . Pendektesian Robinson  operator  3  level bukan  hanya melakukan proses pendektesian tepi dari arah vertikal dan  horisontal  saja  seperti  metode Robert’s  operator dan sobel  operator lebih  sensitive  terhadap  tepi diagonal,  sedangkan robinson  operator  3  level melakukan  pencarian  tepi  dengan  menggunakan delapan  arah  mata  angin,  sama  halnya  dengan  proses pendektesian tepi prewitt dan kirsch operator bedanya hanya  pada  nilai  kernel  ( mask) .  Prosesnya  adalah
melakukan konvolusi terhadap citra grayscale dengan menggunakan  delapan  kernel  ( mask )  dan  hasil operasinya  berupa  nilai  maksimum  dari  kedelapan konvolusi.  Berbagai  teknik  deteksi  tepi  bekerja dengan  cara  berbeda.  Masing-masing  memiliki kekuatan,  itulah  sebabnya,  percobaan  pada  suatu aplikasi  dengan  menggunakan   berbagai   teknik deteksi   tepi   perlu   dilakukan   untuk   mendapatkan hasil  yang terbaik.

## II. TEORITIS A. Citra Digital
Secara umum pengolahan citra digital  menunjuk pada pemrosesan gambar dua dimensi (2D) menggunakan  komputer.  Dalam  konteks  yang  lebih luas,  pengolahan  citra  digital mengacu pada pemrosesan  setiap  data  dua  dimensi.  Citra  digital merupakan sebuah  larik ( array )  yang berisi  nilai-nilai real maupun  komplek  yang  direpsentasikan  dengan deretan bit tertentu. Darma Putra, (2010).
Suatu  citra  dapat  didefenisikan  sebagai  fungsi f(x,y) berukuran M baris dan N kolom, dengan x dan y adalah  koordinat  spasial,  dan  amplitude  f  di  titik koordinat  (x,  y)  dinamakan  intensitas  atau  tingkat keabuan dari citra pada titik tersebut. Apabila  nilai  x, y  dan  nilai  amplitude  f  secara  keseluruhan  berhingga ( finite )  dan  bernilai  diskrit  maka  dapat  dikatakan bahwa citra tersebut adalah citra digital.

## B. Konversi Citra
Citra  warna  dapat  diubah  menjadi  citra  keabuan dengan  cara  menghitung  rata-rata  setiap  elemen warna, yaitu Red , Green , dan Blue . Secara matematis, perhitungan  untuk  konversi  citra  warna  menjadi  citra keabuan dapat dirumuskan sebagai berikut.
= Derajat keabuan o di titik (x,y)
= Nilai komponen warna merah pada derajat keabuan i di  titik (x,y)
=  Nilai  komponen  warna  hijau  pada  derajat keabuan i di  titik (x,y)
=  Nilai  komponen  warna  biru  pada  derajat keabuan i di  titik (x,y)

## C. Ruang RGB
Ruang warna RGB biasa diterapkan pada monitor CRT dan kebanyakan sistem grafika komputer. Ruang warna  ini  menggunakan  tiga  komponen  dasar  yaitu merah  (R),  hijau  (G),  dan  biru  (B).  Setiap  piksel dibentuk  oleh  ketiga  komponen  tersebut.  Model RGB biasa  disajikan  dalam  bentuk  kubus  tiga  dimensi, dengan  warna  merah,  hijau,  dan  biru  berada  pada pojok  sumbu  (Gambar  2.28).  Warna  hitam  berada pada titik asal dan warna putih berada di ujung kubus yang berseberangan.

## D. Deteksi Tepi (Edge Detection)
Deteksi  tepi  merupakan  sebuah  segmentasi  dari sebuah gambar yang bertujuan untuk mengetahui garis tepi  pada  sebuah  objek  dalam  gambar  atau  dengan istilah  menandai  bagian  yang  menjadi  detail  sebuah gambar.  Selain  itu  deteksi  citra  ini  juga  bertujuan untuk  memperbaiki  detail  dari  citra  yang  kabur,  yang terjadi  karena error atau  adanya  efek  dari  proses akuisisi  gambar.  Sumber:  Siti  Mujilah  Wati,  Yuliana Melita Pranoto. Suatu titik (x,y) dikatakan sebagai tepi ( edge )  dari  suatu  gambar  bila  titik  tersebut mempunyai perbedaan yang tinggi dengan tetangganya.

## E. Metode Robinson  Operator 3  level
Deteksi  tepi  operator  robinson  diperkenalkan oleh    robinson  pada  tahun  1977.  Operator  ini  identik dengan  matriks  3x3  dengan  H1  sampai  H8.  Bentuk operator robinson terlihat pada gambar 09 [2].
Prewitt Kirsch Robinson 3-level Robinson 5-level Timur H1 1 1 − 1 1 − 2 − 1 1 1 − 1 5 − 3 − 3 5 0 − 3 5 − 3 − 3 1 0 − 1 1 0 − 1 1 0 − 1 1 0 − 1 2 0 − 2 1 0 − 1 Timur Laut H2 1 − 1 − 1 1 − 2 − 1 1 1 − 1 − 3 − 3 − 3 5 0 − 3 5 5 − 3 0 − 1 − 1 1 0 − 1 1 1 0 0 − 1 − 2 1 0 − 1 2 1 0 Utara H3 − 1 − 1 − 1 1 − 2 1 1 1 1 − 3 − 3 − 3 − 3 0 − 3 5 5 5 − 1 − 1 − 1 0 0 0 1 1 0 − 1 − 2 − 1 0 0 0 1 2 − 1 Barat Laut H4 − 1 − 1 1 − 1 − 2 1 1 1 1 − 3 − 3 − 3 − 3 0 5 − 3 5 5 1 1 − 1 1 − 2 − 1 1 1 − 1 − 2 − 1 0 − 1 0 1 0 1 2
Barat H5 − 1 1 1 − 1 − 2 1 − 1 1 1 − 3 − 3 5 − 3 0 5 − 3 − 3 − 3 − 1 0 1 − 1 0 1 − 1 0 1 − 1 0 1
− 2 0 2
− 1 0 1 Barat Daya H6 1 1 1 − 1 − 2 1 − 1 − 1 1 − 3 5 5 − 3 0 5 − 3 − 3 − 3 0 1 1 − 1 0 1 − 1 − 1 0 0 1 2 − 1 0 1 − 2 − 1 0 Selatan H7 1 1 1 1 − 2 1 − 1 − 1 − 1 5 5 5 − 3 0 − 3 − 3 − 3 − 3 1 1 1 0 0 0 − 1 − 1 − 1 1 2 1 0 0 0 − 1 − 2 − 1 Tenggara H8
1 1 1 − 1 − 2 1 − 1 − 1 1 5 5 − 3 5 0 − 3 − 3 − 3 − 3 1 1 0 1 0 − 1 0 − 1 − 1 2 1 0 1 0 − 1 0 − 1 − 2
Gambar 1 Operator Gradien Kompas Sumber : Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra
Karena  suatu  tabel  konvolusi operator robinson 3 level , menghitung arah dan kehadiran dari suatu tepi dilakukan dalam dua langkah-langkah utama, sebenarnya  cara  perhitungan  arah  dan  kehadirannya sama  seperti  perhitungan kirsch  operator bedanya
hanya  pada  nilai mask (kernel)  yaitu  seperti  berikut ini:
1. Perhitungan derivatife untuk  masing-masing  dari delapan  arah.  Persamaan  untuk  derivatife  ditulis dalam terminologi unsur-unsur suatu tabel 3x3. Deriv_NE  =  1x(tabel[0,1]+tabel[0,2]+tabel[1,2]- 1x(tabel[1,0]+tabel[2,0]+tabel[2,1] ) Deriv_SW  =  1x(tabel[2,1]+tabel[2,0]+tabel[1,0]-
1x(tabel[1,2]+tabel[0,2]+tabel[0,1] ) Deriv_N =  1x(tabel[0,1]+tabel[0,2]-
1x(tabel[2,0]+tabel[2,1]+tabel[2,2]) Deriv_S =1x(tabel[2,2]+tabel[2,1]+tabel[2,0]- 1x(tabel[0,2]+tabel[0,1]+tabel[0,0] ) Deriv_E =1x(tabel[0,2]+tabel[1,2]+tabel[2,2]-
1x(tabel[0,1]+tabel[0,0]+tabel[1,0] +tabel[2,0]+tabel[2,1]) Deriv_W =1x(tabel[2,0]+tabel[1,0]+tabel[0,0]-
1x(tabel[2,2]+tabel[1,2]+tabel[0,2]
)
Deriv_NW  = 1x(tabel[2,2]+tabel[2,1]+tabel[1,2]+ tabel[0,2]+tabel[0,1]- 1x(tabel[2,0]+tabel[1,0]+tabel[0,0])- 2x(tabel[1,1])
Deriv_SE  =5x(tabel[1,2]+tabel[2,2]+tabel[2,1]- 3x(tabel[0,1]+tabel[0,0]+tabel[1,0] )
2. Arah dan nilai dari yang derivatife maksimum. EdgeMax : Maksimum delapan derivatife DirMax
: Arah
Edgemax

## III. ANALISA dan PEMBAHASAN A. Analisa
Analisis    merupakan  kegiatan  penguraian  suatu informasi  yang  utuh  dan  nyata  ke  dalam  bagian- bagian  atau  komponen-komponen  komputer  yang bertujuan  untuk  mengidentifikasi  serta  mengevaluasi masalah-masalah  yang  muncul,  hambatan-hambatan yang  mungkin  terjadi  dan  kebutuhan-kebutuhan  yang diharapkan,  sehingga  mengarah  kepada  suatu  solusi untuk perbaikan maupun pengembangan ke arah yang lebih baik dan sesuai dengan kebutuhan serta perkembangan teknologi.
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah beberapa citra untuk pengujian dimana citra berwarna sebagai citra awal yang beresolusi 200 x 150 dengan 8 bit  yang  akan  dikonversikan  menjadi  citra grayscale untuk  dapat  dilakukan  proses  pendektesian  tepi  citra dengan image size 200 x 150 pixel dengan selanjutnya citra grayscale akan diproses untuk mendapatkan tepi dan  menghasilkan  citra  baru  yang  merupakan  citra dengan  ukuran  yang  berbeda  atau  citra  hasil  (Citra Output ).

## B. Analisa Input
Citra input berupa  citra  yang  yang  memiliki intensitas warna berkisar antara 200 x 150 x 3 = 90000 intensitas  warna  atau  yang  biasa  dinamakan RGB ,
yang  merupakan  jenis  citra  yang  menyajikan  warna dalam  bentuk  komponen  R  (merah),  G  (hijau),  B (biru).  Setiap  komponen  warna  menggunakan  8  bit (nilainya berkisar  antara  0  sampai  255).
Gambar 2. Citra Zainuddin.jpg
Untuk  mengetahui  ukuran  citra  Zainuddin  dapat dilakukan  dengan  menggunakan matlab .  Langkah pertama  untuk  mengetahui  ukuran  citra  dengan menggunakan citra input Zainuddin yang diambil dari local  disk G:  peneliti.  Secara  umum  ukuran  matriks band  adalah  M  x  N,  dapat  digunakan  dengan  fungsi di matlab . Hasilnya  menunjukkan  bahwa Img berupa  larik berdimensi  tiga,  dengan  dimensi  ketiga  berisi  berisi tiga  nilai,  di matlab mempunyai  perbedaan  pada piksel, piksel 150 menyatakan y (baris) dan piksel 200 menyatakan x (kolom) dan dimensi ketiga menyatakan komponen R, G, dan B. Berikutnya untuk mengetahui nilai intensitas .
Nilai  intensitas pada R (merah) pada Img (Zainuddin)
dapat dilihat di Tabel 1:
Gambar 3. Citra Zainuddin R.jpg Tabel 1. Nilai Intensitas R (Merah) Y\X  1 2 3 4 5 200 1 136 136 138 139 129  55 2 134 127 114 109 105  54 3 137 131 111 109 118  60 4 122 119 91 90 112  54 5 108 117 106 102 115  55 150 103 103 103 103 101  .
Nilai intensitas pada G (hijau) pada G. jpg (Zainuddin) dapat dilihat di Tabel 2:
Gambar 4 Citra Zainuddin G.jpg Tabel 2. Nilai Intensitas G (Hijau) Y\X  1 2 3 4 5 200 1 147 147  149  150 138  48
2 145 138  125  118 114  47 3 146 140  120  116 125  55 4 129 123  98 97 119  49 5 112 121  110  106 119  50 150 100 100  100  100 98 .
Nilai  intensitas  pada  B  (biru)  pada jpg (Zainuddin) dapat dilihat di Tabel 3.:
Gambar 5 Citra Zainuddin B.jpg Tabel 3. Nilai Intensitas B (biru) Y\X  1 2 3 4 5 200 1 153 153  155  156  145 40 2 151 144  131  125  121 39 3 153 147  127  124  133 49 4 137 131  106  105  127 43 5 121 130  119  115  128 46 150 95 95 95 95 93 .
Pada  tabel  1  dapat  dilihat  nilai  pada  koordinat  baris dan  kolom  f(3.2)  nilai  intensitasnya  berupa  131  pada R  (merah),  sedangkan  pada  tabel  2  dapat  dilihat  nilai koordinat f(2.3) nilai intensitasnya berupa 125 pada G (hijau)  dan  koordinat  f(2.3)  nilai  intensitasnya  berupa 131 pada B (biru), 150 disebut dengan M (tinggi) dan 200  merupakan  N  (lebar),  koordinat  di matlab menggunakan  baris  dan  kolom  (y,  x)  bisa  dilihat  di tabel,  koodinat  dimulai  dari  (1,  1)  bukan  dari  (0,  0) seperti yang sudah dijelaskan di landasan teori.

## C. Analisa Citra Grayscale
Citra berwarna ( RGB ) harus dikonversi ke dalam bentuk  citra  berskala  keabuan  mengingat  pemrosesan dengan  metode Robinson  3  level yang  bekerja  pada skala  keabuan  untuk  proses  selanjutnya  untuk  proses konvolusi dengan menggunakan metode  yang digunakan, agar mendapatkan  tepi  pada  citra  baru. 𝑓 𝑜 (y,x) = Derajat keabuan o di titik (y,x). 𝑓 𝑖 𝑅 (y,x) =  Nilai  komponen  warna  merah  pada derajat keabuan i di  titik (y,x). 𝑓 𝑖 𝐺 (y,x) = Nilai komponen warna hijau pada derajat keabuan i di  titik (y,x). 𝑓 𝑖 𝐵 (y,x) =  Nilai  komponen  warna  biru  pada  derajat keabuan i di  titik (y,x).
Pada tabel 1 koordinat baris dan kolom R (1.1) nilai  intensitasnya  136  sedangkan  pada  tabel  3.2 koordinat  G  (1.1)  nilai  intensitasnya  147  dan  pada tabel 3. koordinat B (1.1) nilai intensitasnya 153. Jika nilai f i R =  1, f i G =  1  dan f i B =  1,  maka  perhitungannya dikali dan ditambahkan  lalu hasil dibagi 3  maka  akan mendapatkan  nilai  intensitas  baru  yang  akan  menjadi
citra  keabuan.  Perhitungannya  dapat  dilihat  seperti dibawah ini:
R = 136
G = 147 B = 153 dan nilai intensitas f i R , f i G dan f i B seperti berikut: f i R = 1
f i G = 1
f i B = 1 maka perhitungannya seperti berikut:
f o ( y,x ) = (1 x 136)+ (1 x 147)+ (1 x 153) 3 = 136 + 147 + 153 = 436, karena jangkauan nilai intensitas warna
8 bit max 255 maka nilai intesitas 436 menjadi 255.
= 255/3 =  85 Maka  nilai  intensitas  citra grayscale pada  koordinat (1.1)  adalah  85  Prosesnya  dapat  dilakukan  pada matlab seperti berikut:
Hasil dari konversi citra RGB ke citra grayscale dapat dilihat pada table .4:
Gambar 6. Hasil Citra Zainuddin
Tabel.4. Nilai Intensitas Grayscale Y\X  1 2 3 4 5 200 1 85 85 85 85 85 48 2 85 85 85 85 85 47 3 85 85 85 85 85 55 4 85 85 85 85 85 49 5 85 85 85 85 85 50
150 85 85 85 85 85 .

## D. Analisa Konvolusi Robinson Operator 3 level
Proses  pada  sistem  ini  mengolah  citra grayscale agar menjadi pendektesian tepi pada citra setelah citra inputan memproses citra RGB menjadi citra grayscale , sistem akan melakukan konvolusi pada citra grayscale untuk  melakukan  deteksi  tepi  pada  citra  digital menggunakan metode robinson  operator 3 level . Robinson  operator  3  level digunakan  untuk mendektesi semua tepi dari berbagai arah dalam citra. Robinson  operator  3  level yang  dipakai  untuk pendektesian  tepi  menampilkan  tepi  dari  berbagai delapan arah  mata angin seperti dari utara, timur laut, timur, tenggara, selatan, barat daya,   barat   dan  barat laut.
Pendektesian tepi dilakukan dengan menggunakan  konvolusi  citra  dengan  berbagai mask robinson  operator  3  level ,  lalu  dicari  nilai  kekuatan tepi  ( magnitude )  yang  terbesar  dan  arahnya.  Jika misalnya  digunakan  sebanyak z buah mask robinson operator 3 level dan nilai kekuatan tepi pada pixel ( y , x ) untuk semua mask adalah G 1 [ f ( y , x )], G 2 [ f ( y , x ), …, G p [ f ( y , x )], maka besar kekuatan tepi adalah:
ℎ 𝑛,𝑚 = 𝑚𝑎𝑥 𝑧=1,…,8 ∑ ∑ 𝐺 𝑖𝑗 (𝑧) 1 𝑗=−1 1 𝑖=−1 . 𝑓 𝑛+𝑖,𝑚+𝑗
jika max  z adalah mask yang  memberikan  kekuatan terbesar,  maka  arah  tepi  ditentukan   dari mask z tersebut.

## E. Analisa Citra Hasil
Citra  hasil yang  dihasilkan  berupa  hasil  proses konvolusi  metode robinson operator 3 level yang merupakan  citra  akhir.

## Gambar  7 Citra Zainuddin Menggunakan metode Robinson Operator 3 level
Keterangan  pada  gambr  diatas  dapat  dilihat  dengan jelas  hasil  dari  konvolusi  deteksi  tepi  citra  dengan metode Robinson operator 3 level.

## IV.  IMPLEMENTASI
Pada form utama  terdapat  tampilan  keseluruhan berserta  dengan  prosedur  dan  menu  pengolahan deteksi  tepi.  Tampilan  utama  dapat  dilihat  seperti Gambar  8  dibawah ini:
Gambar 8. Tampilan From Utama
Tampilan menu  file terdapat menu buka,  untuk meng input citra  warna  dan  menampilkannya  dalam bentuk  citra grayscale ,  agar  dapat  diproses  untuk pendektesian  tepi,  selain menu buka  terdapat  juga menu simpan.
Gambar  9   Tampilan menu file
Tampilan citra input grayscale adalah proses dari konversi  citra  warna  yang  telah  diproses,  maka  citra input warna menjadi citra input grayscale
Gambar 10  Tampilan Citra Input Grayscale
Tampilan menu proses  akan  menampilkan deteksi tepi menggunakan konvolusi metode Robinson operator 3 Level yang merupakan citra akhir/ output
Gambar 11. Tampilan Menu Proses pendeteksian metode Robinson Operetor 3 Level
Tampilan  menu  simpan  berfungsi  untuk menyimpan  citra grayscale dan  citra  hasil  deteksi dengan format jpg dan bmp .
Gambar 12  Tampilan Menu simpan Citra

## V. KESIMPULAN
Dari  hasil  analisa  keluaran  program  maka  dapat ditarik kesimpulan antara lain:
1. Deteksi  tepi  ( Edge  Detection )  pada  suatu  citra dapat  menghasilkan  tepi-tepi  dari  obyek-obyek citra,  tujuannya  adalah  untuk  menandai  bagian yang  menjadi  detail  citra  untuk  memperbaiki detail  dari  citra  yang  kabur,  yang  terjadi  karena error atau adanya efek dari proses akuisisi citra.
2. Dengan menggunakan metode Robinson operator 3 level dapat di simpulkan bahwa metode tersebut memiliki kelebihan daripada metode pendeteksian
tepi lainnya terutama untuk menghitung pengukuran gradien spasial pada gambar.
3. Setelah  melakukan  simulasi  percobaan  deteksi tepi  dengan  menggunakan  bantuan  aplikasi MATLAB R2010a  di  ketahui  lebih  mudah  dan lebih  cepat  untuk  mengubah  citra  dalam  proses pendeteksian tepi pada citra digital.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Abdul   Kadir   dan   Adhi   Susanto,   Teori   dan   Aplikasi Pengolahan  Citra, 2013:10. 2. Siti  Mujilah  Wati,  Yuliana  Melita  Pranoto,  2013 3. Tabel konvolusi matriks 3x3 sumber: https://ece.uwaterloo.ca/~ece327/old/2006t3/proj/doc/proj.pd f 4. Jendela   desktop   matlab   sumber:   Wahana   Komputer, 2013:21 5. Notasi  UML  untuk  obyek  sumber:  Tessy  Badriyah
6. Class   dengan  suatu stereo  type sumber:   Tessy   Badriyah 11 7. Matlab Help System sumber: Wahana Komputer,  2013:22 8. S. Aripin, G. L. Ginting, and N. Silalahi, “Penerapan metode retinex  untuk  meningkatkan  kecerahan  citra  pada  hasil screenshot,” Media Inform. Budidarma , vol. 1, no. 1, pp. 24– 27, 2017.
9. S.  Aripin  and  H.  Sunandar,  “PERANCANGAN  APLIKASI PERBAIKAN  CITRA  PADA  HASIL  SCREENSHOT MENGGUNAKAN  METODE  INTERPOLASI  LINIER,” Pelita Inform. Budi Darma , vol. Volume : 1, no. October, pp. 51–58, 2016.
10. E.  Prasetyo, Pengolahan  Citra  Digital  dan  Aplikasinya menggunakan Matlab . Yogyakarta: Andi, 2011.
11. T  Sutoyo, Teori  Pengolahan  Citra  Digital .  Yogyakarta:
ANDI, 2009.
12. P.  Darma, Pengolahan  Citra  Digital .  Yogyakarta:  Andi,
2010.
13. M.  Mesran, Visual  Basic ,  I.  Jakarta:  Mitra  Wacana  Media,
2009.