## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 285 − 293 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1660

## Penerapan Kombinasi Algoritma Sobel dan Canny (SoCan) dalam Identifikasi Citra Inversi Albatros Laysan
Riki Winanjaya 1, *, Achmad Daengs GS 2 , Fitri Anggraini 3
1 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
2 Universitas 45 Surabaya, Surabaya, Indonesia
3 Universitas Putra Indonesia YPTK, Padang, Indonesia Email: 1,* riki@amiktunasbangsa.ac.id, 2 adaengsgs@univ45sby.ac.id, 3 fitrianggraini@stikomtb.ac.id Email Penulis Korespondensi: riki@amiktunasbangsa.ac.id Submitted: 09/06/2022 ; Accepted: 29/06/2022 ; Published : 30/06/2022
Abstrak− Pemanfaatan algoritma deteksi tepi pada suatu citra akan menghasilkan tepi-tepi objek citra. Tujuannya adalah untuk menandai bagian yang menjadi detail citra dan memperbaiki titik kaburnya penglihatan yang terjadi karena kesalahan atau efek dari proses akuisisi citra. Penelitian ini bertujuan untuk melihat kemampuan dari kombinasi algoritma deteksi tepi Sobel dan Canny (SoCan) dalam mendeteksi citra yang di inversi. Dataset citra yang digunakan adalah citra Albatros Laysan yang terdiri dari 10 citra asli, dan 10 citra yang telah dilakukan inversi berdasarkan dataset citra standar. Albatros Lysan merupakan spesies burung laut berukuran besar yang ditemukan di Pasifik Utara. 99,7% dari keseluruhan populasi ditemukan di Kepulauan Hawaii Barat Laut. Dataset penelitian diperoleh dari website Caltech Vision Lab http://www.vision.caltech.edu/datasets/cub_200_2011/ dengan dimensi 500 x 271 piksel. Berdasarkan analisis dari 10 percobaan yang telah dilakukan, kombinasi  algoritma Sobel dan Canny (SoCan) kurang baik dalam melakukan deteksi tepi, karena hanya memiliki rata-rata akurasi 47,79% saja dengan tingkat kesalahan 52,21%. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa untuk kasus ini, kombinasi dari algoritma Sobel dan Canny (SoCan) tidak mampu untuk mengidentifikasi Citra Inversi.
Kata Kunci: Deteksi Tepi; Inversi; Identifikasi Citra; Albatros Laysan
Abstract− Utilizing an edge detection algorithm in an image will produce the edges of the image object. The aim is to mark the part that becomes the image's detail and correct the point of blurring of vision that occurs due to errors or the effects of the image acquisition process. This study aims to see the ability of the combination of Sobel and Canny edge detection algorithms (SoCan) to detect the inverted image. The image dataset used is the image of the Laysan Albatross, which consists of 10 original images and ten images that have been inverted based on the standard image dataset. The Laysan albatross is a large species of seabird found in the North Pacific. 99.7% of the total population is found in the Northwest Hawaiian Islands. The research dataset was obtained from the Caltech Vision Lab website http://www.vision.caltech.edu/datasets/cub_200_2011/ with dimensions of 500 x 271 pixels. Based on the analysis of 10 experiments carried out, the combination of the Sobel and Canny algorithm (SoCan) is not good  at  performing  edge  detection  because  it  only  has  an  average  accuracy  of  47.79%  with  an  average  accuracy  error  rate  of 52.21%. Thus, in this case, the combination of the Sobel and Canny algorithms (SoCan) is not able to identify the Inversion Image.
Keywords : Edge Detection; Inversion; Image Identification; Laysan Albatross

## 1. PENDAHULUAN
Kajian  mengenai  citra  atau  image  dalam beberapa  dekade  terakhir  ini  merupakan  hal  yang  banyak diminati  untuk dilakukan penelitian oleh para ilmuwan dan akademisi, salah satunya adalah mendeteksi tepi suatu citra untuk tujuan mengidentifikasi objek dan mencari informasi tepi dari suatu citra  [1]. Digital Image Processing  (DIP) merupakan teknologi yang dapat digunakan untuk meningkatkan kualitas citra dan proses identifikasi citra untuk memperkaya informasi yang berasal dari citra  [2]. Gambar merupakan salah satu fitur penting multimedia yang memiliki peran penting sebagai bentuk informasi visual [3]. Citra memiliki karakteristik yang kaya akan informasi dan tidak dimiliki oleh data teks. Gambar dapat memberikan lebih banyak detail daripada informasi yang disajikan dalam bentuk teks [4]. Metode deteksi tepi merupakan salah satu operasi yang paling populer dalam analisis citra [5]. Penggunaan metode deteksi tepi pada suatu citra akan menghasilkan tepi objek citra [6], tujuannya untuk menandai bagian yang menjadi detail citra dan memperbaiki titik kaburnya penglihatan yang terjadi karena suatu kesalahan. atau efek dari proses akuisisi citra  [7]. Oleh karena itu, pemilihan metode pendeteksian tepi citra harus tepat, sehingga manipulasi citra lebih mudah dilakukan [8]. Deteksi tepi dibagi menjadi dua bagian, yaitu deteksi tepi orde pertama dan deteksi tepi orde kedua [9]. Beberapa metode orde pertama antara lain Sobel  [10], Prewitt [11], Roberts [12], dan Canny [13]. Sedangkan deteksi tepi orde kedua seperti Laplacian of Gaussian (LoG) [14].
Pada makalah ini akan membahas tentang kemampuan kombinasi metode deteksi tepi menggunakan algoritma Sobel dan Canny atau disingkat SoCan. Sejauh mana kombinasi algoritma ini mampu melakukan identifikasi Citra Inversi Albatros Laysan. Albatros Lysan merupakan spesies burung laut berukuran besar yang ditemukan di Pasifik Utara. 99,7% dari keseluruhan populasi ditemukan di Kepulauan Hawaii Barat Laut.
Banyak  penelitian  telah  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  deteksi  tepi  untuk  menyelesaikan  banyak masalah  identifikasi  citra,  terbukti  dari  semakin  luasnya  penelitian  terkait  hal  tersebut.  Rahmawati,  et  al  (2021) melakukan  penelitian  untuk  identifikasi  deteksi  tepi  citra  tanaman  hias  bonsai  menggunakan  kombinasi  metode Prewitt dan Canny. Citra penelitian yang digunakan memiliki dimensi 200 x 300 piksel. Berdasarkan analisis dari 10 percobaan yang telah dilakukan, kombinasi metode Prewitt dan Canny dapat melakukan deteksi tepi dengan cukup baik  dengan  rata-rata  akurasi  78,90%  dan  tingkat  kesalahan  21,10%  [15].  D  N  Lohare,  et  al  (2021)  dengan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 285 − 293 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1660
menggunakan teknik pengolahan citra, melakukan analisis perbandingan antara metode Prewitt dan Canny. Operator Prewitt dan Canny dibandingkan dengan gambar yang berbeda untuk mengekstrak tepi objek gambar dalam makalah ini. Metode Prewitt memiliki kelemahan utama karena sangat sensitif terhadap noise sedangkan metode deteksi tepi Canny  sangat  bergantung  pada  parameter  variabel  sigma.  Secara  komputasi,  metode  Canny  lebih  eksklusif  tetapi metode  deteksi  tepi  Canny  mencapai  peningkatan  dibandingkan  operator  Prewitt  di  semua  negara  bagian.  Canny memberikan gambar paling tajam dan kontinuitas tepi setinggi mungkin dalam perbandingan detektor tepi ini. Temuan juga menunjukkan bahwa pendekatan Canny menawarkan tepi yang paling substansial dan paling tepat dibandingkan dengan metode Prewitt [16]. B K Shah, et al (2020)  melakukan analisis teknik deteksi tepi Laplacian dan berbasis gradien yang dibahas dalam artikel penelitian nya. Seluruh gambar mengikuti pada metode dan teknik. Filter turunan orde 2 bekerja lebih baik daripada turunan orde 1 dalam situasi ini. Eksperimen dengan jelas menunjukkan bahwa beberapa metode menghasilkan peta tepi berkualitas lebih rendah daripada yang lain. Metode Canny dapat mendeteksi kedua sisi dan tampaknya menjadi kecocokan yang lebih baik daripada Gaussian Laplacian di antara metode yang diselidiki. Meskipun teknik deteksi tepi canny membutuhkan waktu yang lama untuk diselesaikan, namun lebih efektif dibandingkan metode lainnya [17]. Wanto, et al (2021) melakukan penelitian menggunakan kombinasi metode deteksi tepi  Sobe  +  Prewitt  dengan  Roberts  +  Canny  pada  Identifikasi  Citra  Bunga  Passiflora.  Dataset  gambar  diperoleh dengan menggunakan kamera Nikon Coolpix 995, format JPG dengan resolusi 128x192 piksel. Berdasarkan analisis dan pengujian, hasil penelitian menggunakan teknik deteksi tepi gabungan Roberts dan Canny menghasilkan akurasi identifikasi citra yang lebih baik dibandingkan dengan Sobel dan Prewitt. Akurasi rata-rata adalah 92,84% berbanding 68,75% [18]. P Vinista dan M M Joe (2019) Memodifikasi algoritma Sobel untuk deteksi tepi gambar yang lebih baik. Pada  makalah  ini,  berbagai  karakteristik  metode  deteksi  tepi  (Sobel,  Prewitt,  Laplacian,  dan  Roberts  deteksi  tepi) dianalisis dan dipelajari kemudian dibandingkan dengan metode Sobel yang dimodifikasi dengan nilai ambang 100. Berdasarkan  analisis  komparatif  ditemukan  bahwa  Metode  deteksi  tepi  sobel  bekerja  dengan  baik.  dibandingkan dengan metode deteksi tepi lainnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendeteksian tepi Sobel yang dimodifikasi membutuhkan waktu lebih sedikit untuk mendeteksi tepi dari berbagai citra sampel [19].
Berdasarkan  pembahasan  yang  diuraikan  dalam  penelitian  terkait  sebelumnya,  makalah  ini  mengusulkan penggunaan kombinasi algoritma Sobel dan Canny (SoCan). Hal ini dilakukan untuk mengukur kemampuan kedua algoritma  yang  digabungkan  untuk  mendeteksi  dengan  benar  tepi  gambar  Citra  Inversi  Albatros  Laysan  sehingga hasilnya dapat digunakan sebagai referensi atau pengetahuan oleh para akademisi.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan-tahapan yang dilakukan pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar 3.
Mulai Selesai Pengumpulan Data Penerapan Kombinasi Metode Sobel dan Canny Identifikasi Deteksi Tepi Objek dengan Sobel dan Canny Hasil Kombinasi SoCan

## Gambar 3. Alur Penelitian
Gambar  3  merupakan  tahapan  penelitian  yang  dimulai  dari  pengumpulan  data.  Dataset  yang  digunakan merupakan dataset citra burung Albatros Laysan yang terdiri dari  20 (Dua puluh) citra (berdasarkan gambar 1 dan gambar 2).  10 (Sepuluh) citra normal (berdasarkan gambar 1) akan digunakan untuk data latih dan 10 (Sepuluh) citra inversi  (berdasarkan  gambar  2)  akan  digunakan  untuk  data  uji.  Tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan  penerapan kombinasi algoritma Sobel dan Canny (SoCan) dengan menggunakan aplikasi Matlab 2021a. Masing-masing dataset citra  burung  Albatros  Laysan  akan  dicoba  satu  per  satu dengan  memasukkan kode  program  pada  aplikasi  Matlab. Berdasarkan kode program yang telah dimasukkan pada aplikasi Matlab, maka akan menghasilkan citra deteksi tepi objek  hasil  dari  kombinasi  algoritma  Sobel  dan  Canny  (SoCan).  Tahapan  selanjutnya  adalah  menganalisa  hasil

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 285 − 293 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1660
pendeteksian tepi objek untuk memperoleh hasil identifikasi yang valid, pada tahapan ini akan diketahui kemampuan dari kombinasi algoritma ini untuk melakukan identifikasi citra dengan contoh kasus citra burung Albatros Laysan.

## 2.2 Metode yang Digunakan

## 2.2.1 Deteksi Tepi Sobel
Tepi suatu citra merupakan beberapa piksel kontinu pada citra yang mengalami perubahan skala abu-abu yang drastis. Dari ciri bahwa piksel di tepi gambar memiliki lompatan skala abu-abu terbesar, dapat diperoleh informasi berikut: sepanjang arah tepi, nilai skala abu-abu berubah perlahan; tegak lurus dengan arah tepi, nilai skala abu-abu melompat secara  signifikan.  Berdasarkan  fitur  ini,  turunan  orde  pertama  dan  turunan  orde  kedua  biasanya  digunakan  untuk mendeteksi tepi. Operator Sobel adalah operator tepi turunan orde pertama yang khas, juga dikenal sebagai operator tepi gradien [20] .
Turunan parsial bayangan f(x,y) di titik (x,y); yaitu, gradien bayangan di titik itu, dapat dinyatakan oleh vektor yang ditunjukkan pada Persamaan (3):
gx = 𝜕𝑓(𝑥,𝑦) 𝜕𝑥 = 𝑓(𝑥 + 1, 𝑦) − 𝑓(𝑥, 𝑦)
(1) gy = 𝜕𝑓(𝑥,𝑦) 𝜕𝑦 = 𝑓(𝑥, 𝑦 + 1) − 𝑓(𝑥, 𝑦) (2)

## 2.2.2 Deteksi Tepi Canny
Operator canny merupakan deteksi tepi yang optimal. Operator canny menggunakan gaussian derivative kernel untuk menyaring noise dari citra awal untuk mendapatkan hasil deteksi tepi yang halus. Pada metode LoG garis tepi yang dihasilkan akan kelihatan tidak begitu jelas, dimana pada image dengan derajat keabuan (gray level), nilai intensitas antara batas tepi kelihatan hampir sama dengan background dari citra yang dicari tepian nya tersebut. Noise menyatu di beberapa tempat dan itu hampir tidak bisa dihilangkan, tetapi metode Canny pada tepi yang dihasilkan lebih jelas, perbedaan tepi dengan background image terlihat nyata. Tapi di dalam Canny sendiri, noise di bagian tertentu tidak bisa  hilang  begitu  saja.  Pengujian  lain  terhadap  deteksi  tepi  adalah  dengan  menggunakan  ketahanan  nya  terhadap gangguan  (noise).  Gangguan  pada  image  masukan  (input)  dapat  dijadikan  sebagai  salah  satu  parameter  yang menentukan  tingkat  tampilan dari  beberapa  metode  untuk melacak  tepian  suatu  objek. Nilai  gray  level  pada  suatu tepian objek akan berubah sehingga akan semakin sulit bagi operator deteksi untuk menentukan batas tepian suatu objek [21].

## 2.3 Dataset Penelitian
Dataset penelitian yang digunakan pada makalah ini adalah 20 (dua puluh) dataset citra burung Albatros Laysan yang memiliki  dimensi  kualitas  gambar  500  x  271  piksel,  yang  diperolah  dari  website  Caltech  Vision  Lab http://www.vision.caltech.edu/datasets/cub_200_2011/ [22].
1
2 3 4

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 285 − 293 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1660
5 6 7 8 9 10
Gambar 1. Citra Normal Burung Albatros Laysan (kelompok 1 / data latih)
Gambar 1 merupakan data  kelompok 1 (satu) yang terdiri dari sepuluh citra normal (asli) Burung Albatros Laysan, yang nantinya akan digunakan sebagai data latih.
11 12 13 14 15 16

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 285 − 293 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1660
17 18 19 20
Gambar 2. Citra Inversi Burung Albatros Laysan (kelompok 2 / data uji)
Sumber : Caltech Vision Lab [22]
Gambar 2 merupakan data kelompok 2 (dua) yang berisi sepuluh Citra Inversi Burung Albatros Laysan, yang nantinya akan digunakan sebagai data uji.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pasangan Citra Data Latih dan Data Uji
Berdasarkan  citra  burung  Albatros  Laysan  yang  disajikan  pada  Gambar  1  dan  Gambar  2,  dataset  terlebih  dahulu dipasangkan antara data latih dan data uji. Citra 1 (data latih) dipasangkan dengan Citra 11 (data uji), Citra 2 (data latih) dengan Citra 12 (data uji), Citra 3 (data latih) dengan Citra 13 (data uji), Citra 4 (data latih) dengan Citra 14 (data uji), Citra 5 (data latih) dengan Citra 15 (data uji), Citra 6 (data latih) dengan Citra 16 (data uji), Citra 7 (data latih) dengan Citra 17 (data uji), Citra 8 (data latih) dengan Citra 18 (data uji), Citra 9 (data latih) dengan Citra 19 (data uji), dan Citra 10 (data latih) dengan Citra 20 (data uji). Pasangan data selengkapnya dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Pasangan Citra burung Albatros Laysan
Citra Data Latih
Citra Data Uji 1 → 11 2 → 12 3 → 13

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 285 − 293 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1660
Citra Data Latih Citra Data Uji 4 → 14 5 → 15 6 → 16 7 → 17 8 → 18 9 → 19

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 285 − 293 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1660
Citra Data Latih
Citra Data Uji
10 → 20
Kemudian  proses  penyederhanaan  adalah  dengan  mengubah  intensitas  warna  menjadi  abu-abu  (grayscale). Selanjutnya dilakukan deteksi tepi  berdasarkan citra burung Albatros Laysan yang telah ditentukan pada gambar 4 menggunakan kombinasi algoritma Sobel dan Canny (Socan) sehingga menghasilkan citra biner. Proses segmentasi dilanjutkan dengan memanfaatkan kombinasi algoritma tersebut untuk mendapatkan citra yang dihasilkan sehingga objek yang telah tersegmentasi akan terlihat
3.2 Hasil Segmentasi Kombinasi Algoritma Sobel dan Canny (SoCan)
Segmentasi  citra  burung  Albatros  Laysan  dengan  kombinasi  algoritma  Sobel  dan  Canny  (SoCan)  dilakukan  dan dianalisis menggunakan aplikasi Matlab 2021a. Setelah itu hasil dari aplikasi Matlab dimasukkan ke dalam Ms.Excel untuk menghitung dan mengetahui nilai akurasi dan error secara keseluruhan.
Table 1. Hasil Segmentasi Citra Burung Albatros Laysan dengan Kombinasi Algoritma SoCan
Original Citra Citra Inversi Segmentation (a) Segmentation (b) Database Citra (Piksel) Test Citra (Piksel) Akurasi (%) Error % 0 0 0,00 100,00
9570 9568 99,98 0,02
1757 2731 64,34 35,66 0
0 0,00 100,00
1836 13292 13,81 86,19
12504 3367 26,93 73,07
3520 1956 55,57 44,43
360 523 68,83 31,17
1645 2130 77,23 22,77

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 285 − 293 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1660
Original Citra Citra Inversi Segmentation (a) Segmentation (b) Database Citra (Piksel) Test Citra (Piksel) Akurasi (%) Error % 13629 9700 71,17 28,83 Average 47,79 52,21
Pada  tabel  1  dapat  dijelaskan  bahwa  berdasarkan  sepuluh  percobaan  pada  Citra  Burung  Albatros  Laysan menggunakan kombinasi algoritma Sobel dan Canny (SoCan) menghasilkan akurasi rata-rata 47,79% dengan tingkat kesalahan  ( Error )  52,21%.  Jumlah  piksel  minimum  yang  dihasilkan  sebesar  0  piksel  pada  basis  data  citra,  dan maksimum 13629 piksel. Sedangkan jumlah minimum dan maksimum piksel yang dihasilkan pada citra uji adalah 0 piksel dan 13292 piksel.

## 3.3 Grafik Akurasi
Gambar  Grafik  yang  merupakan  hasil  dari  penelitian  ini  dan  memperlihatkan  akurasi  hasil  uji  coba  Citra  Burung Albatros Laysan dengan menggunakan kombinasi algoritma deteksi tepi Sebel dan Canny (SoCan) dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Grafik Akurasi dari Pemanfaatan Kombinasi Algoritma SoCan
Berdasarkan gambar 5 dapat dijelaskan bahwa kemampuan kombinasi algoritma Sobel dan Canny (SoCan) ternyata tidak terlalu cukup bailk untuk melakukan identifikasi citra, dalam hal ini dengan mengambil contoh kasus menggunakan citra burung Albatros Laysan. Berdasarkan 10 kali uji coba, hanya uji coba 2, uji coba 9 dan uji coba 10 yang hasil akurasi nya lebih dari 70%. Sedangkan uji coba yang lain menghasilkan akurasi yang sangat rendah, terutama pada uji coba 1 dan uji coba 4 yang kombinasi algoritma ini sama sekali tidak mampu melakukan identifikasi karena hanya 0%.
0,00 99,98 64,34 0,00 13,81 26,93 55,57 68,83 77,23 71,17
Uji
Coba 1 Uji Coba 2 Uji Coba 3 Uji Coba 4 Uji Coba 5 Uji Coba 6 Uji Coba 7 Uji Coba 8 Uji Coba 9 Uji Coba 10
Akurasi (%) : Sobel + Canny (SoCan)
47,79 52,21 Sobel + Canny (SoCan)

## Akurasi dan Kesalahan
Akurasi Rata-rata (%)
Rata-rata Kesalahan (%)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 285 − 293 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1660
Gambar  6  merupakan  perbandingan  tingkat  akurasi  dan  kesalahan  ( error )  dari  pemanfaatan  kombinasi  algoritma deteksi  tepi  Sobel  dan  Canny  (SoCan).  Berdasarkan  analisis  dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  ternyata kombinasi  kedua  algoritma  ini  menghasilkan  kesalahan  ( error )  yang  lebih  besar  daripada  kemampuan  untuk melakukan identifikasi pada kelompok citra.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis uji coba yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa kemampuan kombinasi metode deteksi tepi orde pertama (Sobel) dan deteksi tepi orde kedua (Canny) kurang baik dalam melakukan deteksi tepi dan identifikasi objek pada citra inversiburung Albatros Laysan. Karena hanya menghasilkan rata-rata akurasi 47,79%, hal  itu  berarti  tingkat error (kesalahan)  mencapai  52,21%  dan  lebih  dominan.  Namun  kemampuan  tersebut  masih belum maksimal sehingga perlu dilakukan penelitian lebih lanjut dengan menggunakan metode deteksi tepi yang lain.

## REFERENCES
[1] H. Zhang, A. Jolfaei, and M. Alazab, “A Face Emotion Recognition Method Using Convolutional Neural Network and Image Edge Computing,” IEEE Access , vol. 7, pp. 159081–159089, 2019.
[2] Y. Wang, Y. Yu, X. Zhu, and Z. Zhang, “Pattern recognition for measuring the flame stability of gas-fired combustion based on the image processing technology,” Fuel , vol. 270, no. 117486, pp. 1–13, 2020.
[3] A. Latif et al. , “Content-Based Image Retrieval and Feature Extraction: A Comprehensive Review,” Mathematical Problems in Engineering , vol. 2019, pp. 1–21, 2019.
[4] S. Hassanpour, N. Tomita, T. DeLise, B. Crosier, and L. A. Marsch, “Identifying substance use risk based on deep neural networks and Instagram social media data,” Neuropsychopharmacology , vol. 44, no. 3, pp. 487–494, 2019.
[5] D. N. Trivedi, N. D. Shah, A. M. Kothari, and R. M. Thanki, “Dental image processing for human identification,” Dental Image Processing for Human Identification , pp. 1–81, 2019.
[6] L. H. Gong, C. Tian, W. P. Zou, and N. R. Zhou, “Robust and imperceptible watermarking scheme based on Canny edge detection and SVD in the contourlet domain,” Multimedia Tools and Applications , vol. 80, no. 1, pp. 439–461, 2021.
[7] B. Watkins and A. van Niekerk, “A comparison of object-based image analysis approaches for field boundary delineation using multi-temporal Sentinel-2 imagery,” Computers and Electronics in Agriculture , vol. 158, no. November 2018, pp. 294– 302, 2019.
[8] R. G. Zhou, H. Yu, Y. Cheng, and F. X. Li, “Quantum image edge extraction based on improved Prewitt operator,” Quantum Information Processing , vol. 18, no. 261, pp. 1–24, 2019.
[9] M. Versaci and F. C. Morabito, “Image Edge Detection: A New Approach Based on Fuzzy Entropy and Fuzzy Divergence,” International Journal of Fuzzy Systems , vol. 23, pp. 918–936, 2021.
[10]  G. Chen, Z. Jiang, and M. M. Kamruzzaman, “Radar remote sensing image retrieval algorithm based on improved Sobel operator,” Journal of Visual Communication and Image Representation , vol. 71, no. 102720, pp. 1–8, 2020.
[11]  Erwin  and  T.  Yuningsih,  “Detection  of  Blood  Vessels  in  Optic  Disc  with  Maximum  Principal  Curvature  and  Wolf Thresholding Algorithms for Vessel Segmentation and Prewitt Edge Detection and Circular Hough Transform for Optic Disc Detection,” Iranian Journal of Science and Technology, Transactions of Electrical Engineering , vol. 9, pp. 1–12, 2020.
[12]  M. Yasir et al. , “Automatic Coastline Extraction and Changes Analysis Using Remote Sensing and GIS Technology,” IEEE Access , vol. 8, pp. 180156–180170, 2020.
[13]  B. Iqbal, W. Iqbal, N. Khan, A. Mahmood, and A. Erradi, “Canny edge detection and Hough transform for high resolution video streams using Hadoop and Spark,” Cluster Computing , vol. 23, no. 1, pp. 397–408, 2020.
[14]  Y.  Cho et al. , “Keypoint Detection Using Higher Order Laplacian of Gaussian,” IEEE  Access ,  vol.  8, pp.  10416–10425, 2020.
[15]  S. Rahmawati, R. Devita, R. H. Zain, E. Rianti, N. Lubis, and A. Wanto, “Prewitt and Canny Methods on Inversion Image Edge Detection: An Evaluation,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1933, no. 1, 2021.
[16]  D. N. Lohare, R. R. Manza, and N. Tiwari, “Comparative Study of Prewitt and Canny Edge Detector Using Image Processing Techniques,” Advances in Intelligent Systems and Computing , vol. 1187, pp. 705–713, 2021.
[17]  B. K. Shah, V. Kedia, R. Raut, S. Ansari, and A. Shroff, “Evaluation and Comparative Study of Edge Detection Techniques,” IOSR Journal of Computer Engineering , vol. 22, no. 5, pp. 6–15, 2020.
[18]  A. Wanto, S. D. Rizki, S. Andini, S. Surmayanti, N. L. W. S. R. Ginantra, and H. Aspan, “Combination of Sobel+Prewitt Edge  Detection  Method  with  Roberts+Canny  on  Passion  Flower  Image  Identification,” Journal  of  Physics:  Conference Series , vol. 1933, no. 012037, pp. 1–8, 2021.
[19]  P. Vinista and M. M. Joe, “A Novel Modified Sobel Algorithm for Better Edge Detection of Various Images,” International Journal of Emerging Technologies in Engineering Research (IJETER) , vol. 7, no. 3, pp. 25–31, 2019.
[20]  Resdiana Hutagalung, “Mendeteksi Tepi Citra Penyakit Hemokromatosis Dengan Menggunakan Metode Log (Laplacian Of Gaussian),” JUKI : Jurnal Komputer dan Informatika , vol. 2, no. 1, pp. 49–58, 2020.
[21]  R. A. Saputra, Reskal, and F. M. Wahyuni, “Segmentasi Pada Plat Kendaraan Dinas dengan Metode Deteksi Tepi Canny, Prewitt, Sobel, & Roberts,” Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) , vol. 6, no. 1, pp. 328–339, 2022.
[22]  C. Wah, S. Branson, P. Welinder, P. Perona, and S. Belongie, “CUB-200-2011,” CaltechDATA , 2022. [Online]. Available: https://data.caltech.edu/records/20098. [Accessed: 11-Apr-2022].