## Terakreditasi SINTA Peringkat 3
Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Nomor 225/E/KPT/2022 masa berlaku mulai Vol.7 No. 1 tahun 2022 s.d Vol. 11 No. 2 tahun 2026
Terbit online pada laman web jurnal: http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/jointecs
Vol. 8 No. 3 (2023) 95 - 104

## JOINTECS
(Journal of Information Technology and Computer Science)
e-ISSN:2541-6448 p-ISSN:2541-3619
Analisis Hasil Segmentasi Citra Daun Bawang Dengan Metode Adaptive Thesholding dan K-Means Clustering
Danar Putra Pamungkas 1 , Firmansyah Mukti Wijaya 2
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Nusantara PGRI Kediri
1 danar@unpkediri.ac.id, 2 mukti@ikimukti.com,

## Abstract
Image  segmentation  accuracy  is  crucial  for  image  analysis  outcomes.  This  study  compares  Adaptive  Thresholding  and  K- Means Clustering techniques for segmenting red onion leaf images with different backgrounds. Quantitative analysis of 25 diverse  images  demonstrates  that  Adaptive  Thresholding  produces  satisfactory  results  in  black  and  white,  while  K-Means Clustering with feature extraction also yields satisfactory results. A web application-based analysis confirms the effectiveness of both methods. Adaptive Thresholding achieves a Jaccard index of 0.92, Rand index of 0.85, and F1 score of 0.95. K-Means Clustering performs slightly lower with a Jaccard index of 0.64, Rand index of 0.69, and F1 score of 0.71 in growing media background scenarios. The best segmentation results are obtained using Adaptive Thresholding on a bright white background, with a Jaccard index of 0.96, Rand index of 0.91, and F1 score of 0.98. This research provides recommendations for optimal segmentation  of  red  onion  leaf  images,  highlighting  the  effectiveness  of  Adaptive  Thresholding  through  shape  and  texture feature extraction. Adequate lighting during image capture is crucial for optimal results.
Keywords: image processing; red onion leaf; k-means clustering; adaptive thresholding; segmentation

## Abstrak
Segmentasi citra yang akurat memiliki dampak signifikan pada hasil analisis citra secara keseluruhan. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan metode Adaptive Thresholding dan K-Means Clustering dalam segmentasi citra daun bawang merah dengan latar belakang yang berbeda. Dengan menggunakan analisis kuantitatif terhadap 25 citra daun bawang yang beragam, hasil penelitian menunjukkan bahwa Adaptive Thresholding menghasilkan segmentasi  yang  memuaskan dalam skala  warna hitam  dan  putih,  sementara K-Means  Clustering dengan  ekstraksi  fitur  juga  memberikan  hasil  yang  memuaskan.  Analisis berbasis aplikasi web dalam 5 skenario mengonfirmasi keefektifan kedua metode tersebut. Adaptive Thresholding mencapai Jaccard index sebesar 0.92, Rand index sebesar 0.85, dan F1 score sebesar 0.95. Sedangkan K-Means Clustering memiliki Jaccard index sebesar 0.64, Rand index sebesar 0.69, dan F1 score sebesar 0.71 pada skenario latar belakang  media tanam. Meskipun demikian, hasil segmentasi terbaik diperoleh dengan menggunakan Adaptive Thresholding pada latar belakang Putih Cahaya  Terang,  dengan Jaccard  index sebesar  0.96, Rand  index sebesar  0.91,  dan F1  score sebesar  0.98.  Penelitian  ini memberikan rekomendasi untuk segmentasi optimal citra daun bawang  merah dengan latar belakang yang berbeda, dengan menekankan  keefektifan Adaptive  Thresholding dalam  mencapai  tingkat  akurasi  tinggi  melalui  ekstraksi  fitur  bentuk  dan tekstur. Pencahayaan yang memadai saat pengambilan citra merupakan faktor penting untuk mencapai hasil segmentasi yang optimal.
Kata kunci: pengolahan citra; daun bawang merah; k-means clustering ; adaptive thresholding ; segmentasi
1. Pendahuluan
Tanaman  bawang  merah  merupakan  salah  satu komoditas  pertanian  yang  memiliki  nilai  ekonomi tinggi,  namun  sering  mengalami  serangan  hama  dan penyakit  yang  mengakibatkan  gagal  panen  [1].  Dalam upaya mengendalikan hama dan penyakit pada tanaman bawang merah, penggunaan sistem pakar komputer telah diusulkan  sebagai  solusi  yang  potensial.  Salah  satu teknologi yang dapat digunakan dalam sistem ini adalah teknologi  kamera  untuk  merekam  atau  mengambil gambar  yang  nantinya  akan  digunakan  dalam  analisis citra [2]. Namun, tahap awal dalam analisis citra, yaitu segmentasi  citra  menjadi  area-area  homogen,  menjadi tantangan  yang  perlu  diatasi.  Segmentasi  citra  yang akurat sangat penting karena akan mempengaruhi hasil analisis  citra  secara  keseluruhan  [3].  Tujuan  dari segmentasi  ini  adalah  untuk  memisahkan  area  bawang merah dari latar belakang atau area yang tidak relevan, sehingga memungkinkan identifikasi hama dan penyakit dengan  lebih  akurat.  Namun,  segmentasi  citra merupakan tantangan yang kompleks karena perbedaan intensitas  dan  variasi  ciri  visual  dalam  citra,  seperti perbedaan  warna  dan  tekstur  pada  daun  dan  batang tanaman bawang merah [4].
Penelitian  sebelumnya  telah  mengusulkan  berbagai metode  untuk  melakukan  segmentasi  citra.  Sebagai contoh,  Desiani  dkk  [5].  menggunakan  Variasi Threshold ing  untuk  segmentasi  pembuluh  darah  pada citra retina dengan tingkat akurasi rata-rata sebesar 91%, sensitivitas  sebesar  36%,  dan  spesifisitas  sebesar  97%. Penelitian  lainnya  oleh Febrinanto menerapkan algoritma K-Means  Clustering dalam  segmentasi  citra untuk  identifikasi  penyakit  daun  jeruk,  dengan  hasil akurasi  tertinggi  sebesar  90.83%  [2].  Selain  itu, penelitian  yang  arsitektur  U-Net  pada  segmentasi  citra hati  untuk  deteksi  dini  kanker  liver.  Metode  CNN arsitektur  U-Net  mencapai  hasil  akurasi  97,62%, sensitivitas 89,84%, spesifisitas 98,37%, serta koefisien Jaccard 76,99%  dan  DSC  ( dice  similarity  coefficient ) 87%,  menunjukkan  hasil  yang  sangat  baik  dalam segmentasi  citra  hati  [6].  Penelitian  lain  yang menggunakan Adaptive  Mean  Thresholding dan Bounding Box pada foto sapi untuk perkiraan bobot sapi menggunakan Formula  Lambourne ,  dengan  perbedaan perhitungan  error  sebesar  8.45%.  Pengolahan  citra dengan  metode  ini  cukup  efektif,  meskipun  masih  ada kebutuhan untuk metode yang lebih baik, terutama untuk sapi  jenis  Limousin  [7].  Selain  itu,  penelitian  yang membandingkan tiga metode Thresholding , yaitu Simple Thresholding , Adaptive-Gaussian  Thresholding ,  dan Otsu  Binarization ,  untuk  meningkatkan  kualitas  citra dokumen  hasil  pindai.  Dalam  penilaian  menggunakan parameter MSE ( Mean Squared Error ) dan PSNR ( Peak Signal  to  Noise  Ratio ),  metode Simple  Thresholding menunjukkan kualitas yang lebih baik dengan nilai MSE sebesar 5,196.76 dan PSNR sebesar 13.37, diikuti oleh Otsu  Binarization  dengan  nilai  MSE  sebesar  5,934.10 dan  PSNR  sebesar  12.47,  serta Adaptive-Gaussian
Thresholding dengan  nilai MSE sebesar  9,025.29  dan PSNR  sebesar  10.31  [8].  Penelitian  ini  menggunakan Markov  Random  Field dan  algoritma K-Means Clustering untuk segmentasi citra kanker serviks. Hasil eksperimen  menunjukkan  akurasi  segmentasi  sebesar 74,51% untuk saluran RGB (red , green , blue) tanpa filter low pass , 75,11% untuk saluran RGB dengan filter low pass , dan 75,76% untuk saluran grayscale dengan filter low  pass .  Klasifikasi  citra  menggunakan  metode K- Nearest  Neighbor ( KNN )  mencapai  akurasi  89,29% berdasarkan  segmentasi  dengan  akurasi  tertinggi  [9]. Informasi  Penelitian  Sebelumnya  [9]:  Penelitian  ini menggunakan metode Otsu Thresholding dan Morfologi Closing  untuk  segmentasi  citra  nukleus  sel  kanker serviks.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode yang  diusulkan  mampu  melakukan  perbaikan  citra  dan segmentasi  nukleus  sel  kanker  serviks  dengan  akurasi 0.8969, sensitivitas 0.8806, spesifisitas 0.9954, F1-Skor 0.9293,  dan  IoU  0.8740.  Metode  ini  menghasilkan perbaikan  dan  segmentasi  yang  lebih  baik  daripada metode lain dalam penelitian sebelumnya [10].
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  membandingkan metode Adaptive Thresholding dan K-Means Clustering dalam  proses  segmentasi  citra  daun  bawang  merah dengan  latar  belakang  yang  berbeda.  Diharapkan  hasil penelitian  ini  dapat  memberikan  kontribusi  signifikan bagi pengembangan teknik  segmentasi citra  yang lebih baik.  Penelitian  ini  akan  difokuskan  pada  evaluasi akurasi dan kinerja kedua metode menggunakan analisis kuantitatif, termasuk Jaccard index , Rand index , dan F1 score .  Selain  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk memberikan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang efektivitas  dan  kecocokan  kedua  metode  ini  dalam konteks  segmentasi  citra  daun  bawang  merah. Diharapkan  hasil  penelitian  ini  dapat  memberikan kontribusi  signifikan  bagi  pengembangan  teknik segmentasi citra.

## 2. Metode Penelitian
Tahapan penelitian dijelaskan secara runtut pada gambar 1 yang menunjukkan langkah-langkah proses penelitian. Metode  penelitian  ini  dimulai  dengan  tahap  studi literatur,  di  mana  informasi  relevan  dari  penelitian sebelumnya  tentang  segmentasi  citra  daun  bawang merah dikumpulkan. Tahap berikutnya adalah preprocessing data,  di  mana  data  citra  daun  bawang merah dikumpulkan dan dipersiapkan. Langkah-langkah preprocessing mencakup perbaikan kontras, pencahayaan, perbaikan kualitas citra, dan penyesuaian ukuran  citra  agar  sesuai  dengan  analisis  yang  akan dilakukan.  Tahap  ketiga  adalah  segmentasi  citra,  yang menggunakan  teknik Adaptive  Thresholding dan K- Means  Clustering dalam  beberapa  skenario.  Setelah segmentasi  selesai,  tahap  keempat  adalah  Pengujian citra. Pengujian dilakukan dengan membandingkan hasil segmentasi dari berbagai skenario pengujian menggunakan  parameter  pengujian  seperti Jaccard Index , Rand Index , dan F1-score . Tahap terakhir adalah
analisis  hasil  citra,  di  mana  data  citra  hasil  segmentasi dianalisis  lebih  lanjut.  Analisis  ini  membantu  peneliti memperoleh pemahaman yang lebih dalam tentang hasil segmentasi  daun  bawang  merah  yang  telah  dilakukan. Dengan  menggunakan  metode  penelitian  ini,  peneliti dapat  melalui  langkah-langkah  yang  terstruktur  dan sistematis, mulai dari studi literatur hingga analisis hasil citra, untuk mencapai tujuan penelitian.

## Gambar 1 Kerangka Umum Penelitian

## 2.1. Studi Literatur
Tahap ini melibatkan studi literatur tentang segmentasi citra,  metode Adaptive  Thresholding ,  dan  metode K- Means  Clustering dan  daun  bawang.  Referensi  jurnal atau  artikel  yang  relevan  dicari  untuk  memperoleh pemahaman yang mendalam mengenai konsep dan teori terkait dengan segmentasi citra serta implementasi dari metode Adaptive  Thresholding dan  metode K-Means Clustering [11] . Dalam  studi  literatur  ini,  fokus diberikan  pada  eksplorasi  berbagai  teknik  segmentasi citra  yang  digunakan  untuk  memisahkan  daun  bawang dari  latar  belakangnya.  Metode Adaptive  Thresholding dan  metode K-Means  Clustering dipelajari  secara mendalam  untuk  memahami  bagaimana  mereka  dapat diterapkan dalam konteks segmentasi citra daun bawang.
2.2. Pengambilan Data
Pada  tahap  pengambilan  data,  metode  yang  digunakan adalah  observasi.  Proses  pengambilan  data  citra  daun bawang  merah  dilakukan  melalui  pengambilan  foto langsung di lokasi yang telah ditentukan. Dalam hal ini, pengambilan  dilakukan  di  lokasi  pertanian  di  daerah Kediri  dan  melakukan  pengamatan  langsung  terhadap
daun  bawang  merah.  Terdapat  25  citra  yang  diambil untuk  penelitian  ini,  dengan  fokus  pada  5  jenis  latar belakang  yang  digunakan  latar  belakang  tanah  cahaya terang,  tanah  cahaya  redup,  putih  cahaya  terang,  putih cahaya  redup,  dan  media tanam.  Citra  ini  merupakan representasi  visual  dari  daun  bawang  merah  dan  akan dianalisis menggunakan metode pengolahan citra untuk memperoleh informasi yang relevan mengenai karakteristik  daun  bawang  merah.  Citra  digital  terdiri dari  piksel-piksel  dengan  koordinat  dan  nilai  intensitas keabuan [12].
2.3. Preprocessing Data
Pada  tahap preprocessing  data ,  dilakukan  beberapa teknik  untuk  mempersiapkan  citra daun bawang  merah sebelum  dilakukan  segmentasi.  Pertama,  dilakukan median filter untuk mengurangi noise pada citra. Teknik ini menggantikan nilai setiap piksel dengan nilai median dari  piksel-piksel  yang  berdekatan.  Setelah  itu, dilakukan  peningkatan  kontras  untuk  meningkatkan perbedaan  intensitas  piksel  dalam  citra  [12].  Metode yang  umum  digunakan  adalah  kontras  linier,  di  mana setiap  piksel  dikalikan  dengan  faktor  kontras  dan ditambahkan dengan offset[13]. Selanjutnya, dilakukan peningkatan kecerahan dengan menambahkan konstanta ke  setiap  piksel  dalam  citra.  Tujuannya  adalah meningkatkan nilai intensitas piksel secara keseluruhan [13]. Terakhir, dilakukan perubahan ukuran citra dengan skala rasio. Metode ini memperbesar atau memperkecil ukuran citra berdasarkan faktor skala [14].
2.4. Segmentasi Citra
Pada  tahap  segmentasi  citra,  dilakukan  dengan menggunakan Adaptive  Thresholding dan K-Means Clustering .  Segmentasi  citra  adalah  proses  penting dalam  pengolahan  citra  yang  bertujuan  untuk memisahkan citra menjadi beberapa bagian atau wilayah yang mewakili objek atau fitur-fitur spesifik dalam citra [15].  Proses  segmentasi  ini  memberikan  kemudahan dalam  melakukan  pengolahan  lebih  lanjut,  seperti klasifikasi,  identifikasi,  atau  pengukuran  objek  dalam citra.
Metode Adaptive  Thresholding adalah  suatu  metode yang digunakan dalam segmentasi citra yang memecah gambar menjadi sub-gambar kecil dan menentukan nilai ambang ( threshold ) untuk setiap sub-gambar. Proses ini dilakukan dengan menggunakan persamaan (1) sebagai acuan  untuk  melakukan  segmentasi  pada  setiap  sub- gambar  [15].  Metode  ini  berguna  untuk  mengatasi variasi intensitas cahaya yang tidak merata pada gambar dan memungkinkan segmentasi yang lebih akurat.
𝑄(𝜎 𝑥𝑦 , 𝑚 𝑥𝑦 ) = if 𝑓(𝑥, 𝑦) > 𝑎𝜎 𝑥𝑦 𝐴𝑁𝐷 𝑓(𝑥, 𝑦) > 𝑏𝑚 𝑥𝑦 𝐹𝐴𝐿𝑆𝐸 𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑤𝑖𝑠𝑒
(1)
Dengan  persamaan  (1)  ini, 𝑓(𝑥, 𝑦) adalah  nilai  piksel pada koordinat (𝑥, 𝑦) dalam sub-gambar. 𝑎 dan 𝑏 adalah faktor ambang ( threshold factor ) yang ditentukan untuk mengatur  sensitivitas  segmentasi. 𝜎 𝑥𝑦 adalah  standar
Studi Literatur
Pengambilan Data Perprocessing Citra Segmentasi Citra Pengujian Citra Hasil Analisis Pengujian
Mulai Selesai
deviasi  lokal  pada  sub-gambar,  dan 𝑚 𝑥𝑦 adalah  nilai rata-rata lokal pada sub-gambar.
Metode K-Means  Clustering merupakan  metode  yang digunakan untuk mempartisi data citra menjadi beberapa kluster,  sehingga  karakteristik  objek  dalam  citra  dapat terlihat  lebih  jelas.  Metode  ini  merupakan  metode pengelompokan data non-hierarki yang dapat diterapkan pada  data  tanpa  label  atau  informasi  kelas.  Proses pengelompokan dilakukan dengan menggunakan persamaan  (2)  sebagai  acuan  untuk  menentukan  pusat kluster  dan  mengklasifikasikan  data  ke  dalam  kluster yang  sesuai  [16].  Metode K-Means  Clustering sangat berguna dalam segmentasi citra karena dapat membantu dalam  mengidentifikasi pola  atau  fitur  yang ada dalam citra  dengan  cara  mengelompokkan  piksel-piksel  yang memiliki karakteristik serupa.
𝑐 (𝑖) ∶= arg 𝑚𝑖𝑛 𝑗 ‖𝑥 (𝑖) −  𝜇 𝑗 ‖ 2 (2)
𝜇 𝑗 ∶= ∑ 1{𝑐(𝑖)=𝑗}𝑥(𝑖) 𝑚 𝑖=1 ∑ 1{𝑐(𝑖)=𝑗} 𝑚 𝑖=1 (3)
Dengan  persamaan  (2)(3)  ini,  melakukan  inisialisasi pusat  kluster  ( centroid )  awal, 𝜇_1, 𝜇_2, . . . , 𝜇_𝑘 ,  yang masing-masing  memiliki  dimensi  n  dalam  ruang  fitur ℝ 𝑛 .  Inisialisasi  ini  dilakukan  secara  acak.  Selanjutnya, untuk setiap data ke-i dalam dataset, hitung jarak antara data  tersebut (𝑥 (𝑖) ) dengan  setiap  pusat  kluster (𝜇 𝑗 ) menggunakan  metrik  jarak Euclidean ‖𝑥 (𝑖) − 𝜇 𝑗 ‖ 2 . Kemudian  setiap  data  akan  dikelompokkan  ke  kluster yang  memiliki  pusat  terdekat  dengan  menggunakan arg 𝑚𝑖𝑛 𝑗 , yaitu kluster dengan jarak Euclidean minimum.
Setelah semua data dikelompokkan, update pusat kluster 𝜇 𝑗 dengan  menghitung  rata-rata  dari  semua  data  yang termasuk  ke  dalam  kluster  tersebut.  Proses  di  atas diulangi hingga konvergensi tercapai atau titik terminasi lainnya, seperti mencapai jumlah iterasi maksimum atau perubahan yang signifikan dalam pusat kluster.
2.5. Pengujian Citra
Pada tahap pengujian citra, dilakukan evaluasi terhadap hasil segmentasi  yang diperoleh dari berbagai skenario pengujian  dengan  menggunakan  parameter  tertentu. Pengujian  ini  memiliki  peran  penting  dalam  menilai kinerja  algoritma  atau  sistem  segmentasi  yang digunakan. Dalam pengujian ini, metrik evaluasi umum yang  sering  digunakan  meliputi F1-score , Jaccard index , dan Rand Index , yang digunakan untuk mengukur tingkat  kesesuaian  antara  hasil  segmentasi  dengan ground  truth atau  referensi  yang  telah  ditentukan  [17]. Metrik-metrik  ini  memberikan  informasi  objektif mengenai  akurasi  dan  keefektifan  dari  metode segmentasi yang digunakan dalam menghasilkan kluster atau segmentasi citra yang optimal.
F1-score adalah metrik yang digunakan untuk mengukur kualitas  hasil  segmentasi  citra.  Metrik  ini  merupakan rata-rata  harmonis  antara precision (presisi)  dan recall
(kejelasan)  dari  sistem  segmentasi  yang  dievaluasi. Precision menggambarkan  tingkat  ketepatan  sistem dalam memprediksi objek atau fitur yang ada dalam citra menggunakan persamaan (4), sementara recall menggambarkan kemampuan sistem dalam menemukan semua  objek  atau  fitur  yang  ada  dalam  citra menggunakan persamaan (5). F1-score dihitung dengan persamaan  (4),  dan  semakin  tinggi  nilai F1-score , semakin  baik  kualitas  segmentasi  yang  dihasilkan  oleh sistem [10].
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑡𝑝 𝑡𝑝+𝑓𝑛 (4) 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑡𝑝 𝑡𝑝+𝑓𝑝 (5)
Dengan  persamaan  (4) recall didapat  dari 𝑡𝑝 ( true positive )  adalah  jumlah  objek  atau  fitur  yang  benar- benar  terdeteksi  dengan  benar  oleh  sistem  segmentasi, dan 𝑓𝑛 ( false  negative )  adalah  jumlah  objek  atau  fitur yang  seharusnya  terdeteksi  tetapi  tidak  terdeteksi  oleh sistem  segmentasi  [10].  Kemudian  dengan  persamaan (5) 𝑡𝑝 ( true  positive )  dan 𝑓𝑝 ( false  positive )  adalah jumlah objek atau fitur yang salah terdeteksi oleh sistem segmentasi.
𝑓1 = 2   ( 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 ×𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 ) (6)
F1-score dihitung  dengan  peramaan  (6),  mengalikan precision dan recall ,  kemudian  membaginya  dengan jumlah precision dan recall yang ditambahkan. Nilai F1- score  yang  semakin  tinggi  menunjukkan  kualitas segmentasi  yang  lebih  baik.  Dimana  sistem  mampu memprediksi  dengan  tepat  objek  atau  fitur  yang  ada dalam citra ( precision ) dan mampu menemukan semua objek atau fitur yang ada ( recall ) [10].
Jaccard index , juga dikenal sebagai Jaccard coefficient , adalah  metrik  yang digunakan untuk  mengukur tingkat overlap atau kemiripan antara hasil segmentasi dengan kelas yang sebenarnya pada citra. Metrik ini menghitung perbandingan antara jumlah piksel yang terklasifikasikan  dengan  benar  dalam  kedua  hasil segmentasi dan kelas sebenarnya, dibagi dengan jumlah total  piksel  dalam  gabungan  kedua  hasil  tersebut menggunakan  persamaan  (6).  Semakin  tinggi  nilai Jaccard  index ,  semakin  besar  kesamaan  antara segmentasi dan kelas sebenarnya, menunjukkan tingkat akurasi yang lebih tinggi [18]. Metrik ini sangat berguna dalam  membandingkan  performa  algoritma  segmentasi dan  mengukur  sejauh  mana  hasil  segmentasi  sesuai dengan ground truth .
𝑗𝑎𝑐𝑐𝑎𝑟𝑑  = 𝑡𝑝 (𝑡𝑝+𝑓𝑝+𝑓𝑛) (7)
Dimana jaccard didapat dari persamaan (7) menggambarkan  perbandingan  antara  jumlah  piksel yang  terklasifikasikan  dengan  benar 𝑡𝑝 dengan  total jumlah  piksel  dalam  gabungan  hasil  segmentasi  dan kelas sebenarnya (𝑡𝑝 + 𝑓𝑝 + 𝑓𝑛) . Semakin tinggi nilai Jaccard  index ,  semakin  besar  kesamaan  antara  hasil
segmentasi  dan  kelas  sebenarnya. Jaccard  index dapat digunakan untuk mengukur tingkat akurasi dan kualitas segmentasi [19].
Rand  Index ,  juga  dikenal  sebagai Rand  coefficient , adalah  metrik  yang digunakan untuk  mengukur tingkat kesamaan  antara  hasil  segmentasi  dengan  kelas  yang sebenarnya  pada  citra.  Metrik  ini  menghitung  jumlah pasangan  piksel  yang  terklasifikasikan  dengan  benar sebagai sama atau berbeda dalam kedua hasil segmentasi dan  kelas  sebenarnya,  dibagi  dengan  jumlah  total pasangan  piksel  menggunakan  persamaan  (7).  Nilai Rand Index berkisar antara 0 hingga 1, di mana nilai 1 menunjukkan  kesamaan  sempurna  antara  segmentasi dan  kelas  sebenarnya,  sementara  nilai  0  menunjukkan ketidaksamaan total [6] .
𝑟𝑎𝑛𝑑  = (𝑡𝑝 + 𝑡𝑛) (𝑡𝑝 + 𝑡𝑛 + 𝑓𝑝 + 𝑓𝑛) (8)
Pada  persamaan  (8)  rand  index  menggambarkan perbandingan  antara  jumlah  pasangan  piksel  yang terklasifikasikan dengan benar (𝑡𝑝  +  𝑡𝑛) dengan total jumlah  pasangan  piksel  dalam  kedua  hasil  segmentasi dan kelas sebenarnya (𝑡𝑝  +  𝑡𝑛  +  𝑓𝑝  +  𝑓𝑛) . tn ( true negative )  adalah  jumlah  pasangan  piksel  yang terklasifikasikan  dengan  benar  sebagai  berbeda  dalam hasil  segmentasi  dan  kelas  sebenarnya. Rand  Index memberikan ukuran yang lebih umum dalam mengukur kesamaan  segmentasi  dengan  ground  truth,  termasuk kecocokan kelompok atau kluster piksel. Semakin tinggi nilai Rand Index , semakin besar kesamaan antara hasil segmentasi dan kelas sebenarnya.
2.6. Analisa Hasil Pengujian Citra
Pada  tahap  ini,  hasil  segmentasi  citra  daun  bawang merah  dievaluasi  dan  dianalisis.  Hasil  yang  diperoleh digunakan sebagai informasi tentang batasan area yang jelas  pada  daun  bawang  merah,  yang  berguna  untuk penelitian  selanjutnya  mengenai  analisis  deteksi  dini hama dan penyakit pada tanaman [20]. Selain itu, hasil citra  juga  digunakan  untuk  membandingkan  performa antara  metode Adaptive  Thresholding dan  metode K- Means  Clustering dalam  melakukan  segmentasi  citra daun bawang merah.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Hasil  dari  tahap  peneliti  melakukan  evaluasi  terhadap hasil  segmentasi  citra  metode Adaptive  Thresholding dan K-Means  Clustering .  Parameter  yang  digunakan adalah Jaccard Index , Rand Index , dan F1 Score . Untuk menganalisis  hasil  evaluasi,  dilakukan  interpretasi perbandingan  5  skenario  warna.  Dengan  demikian, ditemukan  perbedaan  yang  mencolok  antara  kinerja metode Adaptive Thresholding dan K-Means Clustering dalam segmentasi citra.
3.1. Deskripsi Data dan Skenario Warna
Jumlah sampel  yang digunakan dalam pelatihan  model adalah 25 citra daun bawang. Setiap citra memiliki latar
belakang  yang  berbeda,  sehingga  terdapat  total  25 gambar dengan variasi latar belakang. Untuk mempertimbangkan  variasi  warna  latar  belakang, peneliti membuat 5 skenario warna yang berbeda. Setiap skenario terdiri dari 5 gambar, sehingga setiap skenario memiliki  5  gambar  yang  unik.  Sebelum  dilakukan pengujian,  dilakukan  proses preprocessing pada  data dengan  melakukan  penyesuaian  ukuran,  kontras,  dan kecerahan  pada  citra  daun  bawang  dpat  dilihat  pada Tabel 1.
Tabel 1. Menampilkan skenario warna dan data citra
Skenario Latar Belakang Data citra warna ke-n 1 Putih Cahaya Terang 1 2 3 4 5 2 Putih Cahaya Redup 1 2 3 4 5 3 Tanah Cahaya Terang 1 2 3 4 5 4 Tanah Cahaya Redup 1 2 3 4 5 5 Media Tanam 1 2 3 4 5
Tabel 1  menunjukkan  skenario  warna  yang  terdiri  dari latar  belakang  Putih  Cahaya  Terang,  Putih  Cahaya Redup,  Tanah  Cahaya  Terang,  Tanah  Cahaya  Redup, dan  skenario  acak.  Setiap  skenario  memiliki  5  gambar citra  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Data  citra tersebut diberikan dalam bentuk urutan ke-n untuk setiap skenario,  dengan  n  dari  1  hingga  5,  sehingga  total terdapat 25 citra yang akan dianalisis.
3.2. Pengujian Data
Pada  tahap  pertama,  citra input daun  bawang dimasukkan  atau  diinputkan  ke  dalam  sistem  untuk diolah menjadi citra RGB ( red, green, blue ). Dalam citra RGB,  setiap  piksel  memiliki  kombinasi  warna  yang mewakili  warna  yang  terlihat  pada  citra.  Setiap  warna dasar (merah, hijau, biru) memiliki nilai intensitas yang berkisar  antara  0-255,  yang  menggambarkan  tingkat kecerahan  atau  kegelapan  warna  tersebut.  Hasil  dari tahap  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  2  [9],  yang menampilkan  citra  daun  bawang  yang  telah  diubah menjadi citra RGB dengan intensitas warna yang sesuai.

## Gambar 2 Citra Input
Pada tahap kedua, preprocessing citra dilakukan  untuk melakukan penyesuaian ukuran, kontras, dan kecerahan citra  guna  memastikan  kondisi  citra  yang  optimal
sebelum dilakukan segmentasi. Hal ini bertujuan untuk memperbaiki  kualitas  citra  dan  memudahkan  proses segmentasi  selanjutnya. Hasil dari tahap preprocessing citra ini ditunjukkan dalam Gambar 3 yang meliputi citra asli,  citra  setelah  penyesuaian  warna  ( pre  color ),  citra setelah konversi menjadi citra grayscale ( pre gray ), dan ground  truth (referensi  kelas  sebenarnya).  Gambar  3 memberikan  gambaran  visual  tentang  perubahan  yang terjadi  pada  citra  setelah  proses preprocessing [9]. Tahap preprocessing ini penting dalam mempersiapkan citra  sebelum  dilakukan  analisis  lebih  lanjut,  seperti segmentasi  citra,  untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih akurat dan reliabel.
Asli Pre Color Pre Gray Ground Truth Gambar 3 Preprocessing Data
Pada  tahap  ketiga  proses  segmentasi  citra  dilakukan setelah preprocessing .  Metode  segmentasi  yang  telah diusulkan,  yaitu Adaptive  Thresholding dan K-Means Clustering , diterapkan pada citra input untuk memisahkan  daun  bawang  dari  latar  belakang.  Hasil segmentasi berupa citra hasil yang menunjukkan piksel daun bawang yang tersegmentasi pada Gambar 4.
K-Means

## Adaptive

## Gambar 4 Segmentasi Citra
3.3. Hasil Evaluasi Segmentasi Citra
Setelah  proses  segmentasi,  dilakukan  analisis  terhadap hasil  segmentasi  untuk  mengevaluasi  kualitasnya. Evaluasi ini memberikan informasi tentang kemampuan
metode  segmentasi  dalam  memisahkan  daun  bawang dari latar belakang. Evaluasi dilakukan menggunakan 30 citra  data  yang  dibagi  menjadi  beberapa  skenario berdasarkan warna. Hasil evaluasi memberikan nilai F1 , jaccard , dan rand sebagai berikut:
Pada skenario 1 menggunakan data dengan kondisi latar belakang  tanah  cahaya  terang.  Dalam  Tabel  2  hasil  uji coba  skenario  1,  Pada  gambar  6  dapat  dilihat  bahwa Metode Adaptive  Thresholding berhasil  melakukan segmentasi dengan baik pada data citra 1 ( Jaccard 0.94, Rand 0.89, F1 0.97),  sedangkan K-Means  Clustering memiliki  akurasi  terendah  pada  data  Citra  5  ( Jaccard 0.85, Rand 0.86, F1 0.89). Secara keseluruhan, Metode Adaptive Thresholding lebih baik dengan nilai rata-rata Jaccard 0.93, Rand 0.87,  dan F1 0.96.  Namun,  hasil segmentasi dapat dipengaruhi oleh kondisi citra seperti posisi objek, latar belakang, dan kecerahan.
Tabel 2. Hasil Uji Coba Skenario 1
Metode  Evaluasi Citra Warna ke-n 1 2 3 4 5 Rata K-Means Jaccard 0.88 0.87 0.87 0.86 0.85 0.86 Rand 0.89 0.87 0.88 0.86 0.86 0.87 F1 0.91 0.90 0.90 0.89 0.89 0.89 Rata: 0.89 0.88 0.88 0.87 0.86 0.87 Adaptive Jaccard 0.94 0.93 0.93 0.93 0.93 0.93 Rand 0.89 0.87 0.88 0.87 0.86 0.87 F1 0.97 0.96 0.97 0.96 0.96 0.96 Rata: 0.93 0.92 0.92 0.92 0.91 0.92

## Gambar 6. Grafik Hasil Uji Coba Skenario 1
Pada  skenario  2  menggunakan  kondisi  citra  latar belakang tanah cahaya redup. Pada Tabel 3 merupakan hasil  uji  coba  skenario  2  yang  menunjukkan  bahwa metode K-Means  Clustering berhasil  melakukan segmentasi  yang baik pada data Citra 3  ( Jaccard 0.90, Rand 0.91, F1 0.93), namun memiliki akurasi terendah pada  data  Citra  1  dan  5  ( Jaccard 0.88, Rand 0.89, F1 0.91). Pada gambar 7 merupakan rata-rata hasil uji coba scenario 2. Dapat dilihat secara umum metode Adaptive Thresholding lebih  baik  dengan  nilai  rata-rata Jaccard 0.95, Rand 0.89  dan F1 0.97,  sedangkan  K-Means dengan rata-rata Jaccard 0.89, Rand 0.90 dan F1 0.91. Namun, hasil segmentasi dipengaruhi oleh kondisi citra seperti posisi objek, latar belakang, dan kecerahan.
0.86 0.87 0.89 0.93 0.87 0.96 0.8 0.85 0.9 0.95 1 Jaccard Rand F1 Grafik Hasil Uji Coba Skenario 1 K-Means Adaptive
Tabel 3. Hasil Uji Coba Skenario 2 Metode  Evaluasi Citra Warna ke-n 1 2 3 4 5 Rata K-Means Jaccard 0.88 0.89 0.90 0.90 0.88 0.89 Rand 0.89 0.90 0.91 0.90 0.89 0.90 F1 0.91 0.92 0.93 0.92 0.91 0.91 Rata: 0.89 0.90 0.91 0.89 0.90 0.90 Adaptive Jaccard 0.94 0.95 0.95 0.96 0.94 0.95 Rand 0.89 0.90 0.91 0.90 0.89 0.89 F1 0.97 0.97 0.98 0.97 0.97 0.97 Rata: 0.93 0.94 0.95 0.94 0.93 0.93

## Gambar 7. Grafik Hasil Uji Coba Skenario 2
Pada skenario 3 menggunakan citra dengan kondisi latar belakang putih cahaya terang. Pada Tabel 4 merupakan hasik  uji  coba  skenario  3  yang  menghasilkan  metode Adaptive  Thresholding berhasil  melakukan  segmentasi yang baik pada data Citra 5  ( Jaccard 0.97, Rand 0.93, F1 0.98)  sementara  metode K-Means  Clustering memiliki  akurasi  terendah  pada  data  Citra  1  ( Jaccard 0.92, Rand 0.92, F1 0.94). Pada gambar 8 dapat dilihat secara umum, metode Adaptive Thresholding lebih baik dengan nilai rata-rata Jaccard 0.96, Rand 0.91, F1 0.98 dibandingkan  metode K-Means  Clustering .  Namun, hasil  segmentasi  dapat  dipengaruhi  oleh  faktor-faktor seperti  posisi  objek,  latar  belakang,  dan  tingkat kecerahan dalam citra tersebut.
Tabel 4. Hasil Uji Coba Skenario 3
Metode  Evaluasi Citra Warna ke-n 1 2 3 4 5 Rata K-Means Jaccard 0.92 0.92 0.93 0.94 0.93 0.93 Rand 0.92 0.93 0.93 0.94 0.94 0.93 F1 0.94 0.94 0.95 0.94 0.95 0.94 Rata: 0.93 0.93 0.94 0.94 0.94 0.93 Adaptive Jaccard 0.96 0.96 0.96 0.97 0.97 0.96 Rand 0.92 0.93 0.83 0.94 0.93 0.91 F1 0.98 0.98 0.98 0.98 0.98 0.98 Rata: 0.95 0.96 0.92 0.96 0.96 0.95
Gambar 8. Grafik Hasil Uji Coba Skenario 3
Pada skenario 4 dengan data citra kondisi latar belakang putih  cahaya  redup.  Pada  Tabel  5  merupakan  hasil  uji coba  skenario  4  menghasilkan  metode K-Means Clustering berhasil  melakukan  segmentasi  yang  baik pada  data  Citra  1  ( Jaccard 0.91, Rand 0.91, F1 0.93), namun  memiliki  akurasi  terendah  pada  data  Citra  4  1 ( Jaccard 0.88, Rand 0.88, F1 0.91). Dapat dilihat secara umum,  pada  gambar  9  metode Adaptive  Thresholding lebih baik dengan nilai rata-rata Jaccard 0.95, Rand 0.9 dan F1 0.97, dibandingkan metode K-Means Clustering . Hasil  segmentasi  dapat  dipengaruhi  oleh  faktor-faktor seperti  posisi  objek,  latar  belakang,  dan  tingkat kecerahan dalam citra tersebut .
Tabel 5. Hasil Uji Coba Skenario 4
Metode  Evaluasi Citra Warna ke-n 1 2 3 4 5 Rata K-Means Jaccard 0.91 0.90 0.90 0.88 0.88 0.89 Rand 0.91 0.91 0.90 0.88 0.89 0.90 F1 0.93 0.93 0.92 0.91 0.91 0.92 Rata: 0.91 0.91 0.91 0.89 0.89 0.90 Adaptive Jaccard 0.95 0.95 0.95 0.94 0.94 0.95 Rand 0.91 0.91 0.90 0.88 0.89 0.90 F1 0.98 0.97 0.97 0.97 0.97 0.97 Rata: 0.94 0.94 0.94 0.94 0.93 0.94

## Gambar 9. Grafik Hasil Uji Coba Skenario 4
Pada skenario 5 menggunakan data citra dengan kondisi latar  belakang  media tanam.  Pada  Tabel  6  merupkan hasil  dari  uji  coba  skenario  kelima.  Dapat  diketahui bahwa  hasil  segmentasi  data  dengan  latar  belakang berwarna Media Tanam menggunakan metode Adaptive Thresholding mampu  melakukan  segmentasi  dengan baik  pada  data  Citra  1,  memiliki  nilai  ( Jaccard 0.87, Rand 0.77, F1 0.93).  Hasil  akurasi  tersebut dikategorikan relatif tinggi karena nilai F1 mendekati 1. Metode K-Means  Clustering ,  di  sisi  lain,  memiliki akurasi terendah pada data Citra 5 dengan ( Jaccard 0.53, Rand 0.69, F1 0.71). Pada gambar 10 dapat dilihat secara keseluruhan,  metode Adaptive  Thresholding lebih  baik dengan nilai rata-rata ( Jaccard 0.80, Rand 0.69, F1 0.89) dibanding  metode  K-Means  dengan  nilai  rata-rata ( Jaccard 0.65, Rand 0.70, F1 0.71).  Penting  untuk dicatat  bahwa  hasil  segmentasi  dapat  dipengaruhi  oleh faktor-faktor  seperti  ukuran  objek,  kecerahan,  dan tekstur latar belakang.
0.89 0.9 0.91 0.95 0.89 0.97 0.85 0.9 0.95 1 Jaccard Rand F1 Grafik Hasil Uji Coba Skenario 2 K-Means Adaptive
0.93 0.93 0.94 0.96 0.91 0.98 0.8 0.9 1 Jaccard Rand F1 Grafik Hasil Uji Coba Skenario 3 K-Means Adaptive
0.89 0.9 0.92 0.95 0.9 0.97 0.85 0.9 0.95 1 Jaccard Rand F1 Grafik Hasil Uji Coba Skenario 4 K-Means Adaptive
Tabel 6. Hasil Uji Coba Skenario 5 Metode  Evaluasi Citra Warna ke-n 1 2 3 4 5 Rata K-Means Jaccard 0.75 0.70 0.56 0.70 0.53 0.65 Rand 0.77 0.73 0.62 0.73 0.61 0.70 F1 0.80 0.76 0.64 0.76 0.62 0.71 Rata: 0.77 0.73 0.61 0.73 0.59 0.68 Adaptive Jaccard 0.87 0.84 0.75 0.84 0.73 0.80 Rand 0.77 0.73 0.62 0.73 0.61 0.69 F1 0.93 0.91 0.86 0.91 0.84 0.89 Rata: 0.85 0.82 0.74 0.83 0.73 0.80
Gambar 10. Grafik Hasil Uji Coba Skenario 5

## 3.4. Analisis Hasil Segmentasi Citra
Pada tabel 7 merupakan data berdasarkan hasil uji coba pada  5  skenario  segmentasi  menggunakan  dua  metode yang  berbeda.  Kedua  metode  tersebut  mampu melakukan  proses  segmentasi  dengan  baik  dengan memiliki nilai Jaccard rata-rata di atas 0.87, Rand nilai rata-rata diatas 0.85 sedangkan F1 nilai rata-rata diatas 0.90.  Pentingnya  pencahayaan  pada  pengambilan  data citra terbukti mempengaruhi hasil segmentasi, terutama pada segmentasi daun bawang merah.
Tabel 7. Hasil Nilai Rata-rata Keseluruhan Metode Citra Jaccard Rand F1 Rata K-Means Tanah Cahaya Terang 0.87 0.87 0.89 0.87 Tanah Cahaya Redup 0.89 0.90 0.91 0.90 Putih Cahaya Terang 0.92 0.93 0.94 0.93 Putih Cahaya Redup 0.89 0.90 0.92 0.90 Media Tanam 0.64 0.70 0.71 0.68 Rata-rata 0.84 0.86 0.87 0.86 Adaptive Tanah Cahaya Terang 0.93 0.87 0.96 0.92 Tanah Cahaya Redup 0.95 0.89 0.97 0.93 Putih Cahaya Terang 0.96 0.91 0.98 0.95 Putih Cahaya Redup 0.97 0.89 0.97 0.93 Media Tanam 0.80 0.69 0.89 0.79 Rata-rata 0.92 0.85 0.95 0.90
Metode Thresholding Adaptive memberikan  hasil segmentasi  terbaik  pada  data  dengan  latar  belakang Putih Cahaya Terang, dengan nilai ( Jaccard 0.96, Rand 0.91, F1 0.98).  Metode K-Means  Clustering memiliki nilai rata-rata terendah pada data dengan latar belakang
Media Tanam,  dengan  nilai  ( Jaccard 0.64, Rand 0.69, F1 0.71).  Nilai  ini  berada  dalam  kisaran  mendekati  1, yang  menunjukkan  tingkat  kesamaan  yang  baik  antara hasil  segmentasi  dan  data  sebenarnya.  Secara keseluruhan  metode Adaptive  Thresholding lebih  baik dengan nilai rata-rata ( Jaccard 0.92, Rand 0.85, F1 0.95) dibanding  metode  K-Means  dengan  nilai  rata-rata ( Jaccard 0.84, Rand 0.86, F1 0.87), perbandingan data tersebut dapat dilihat pada gambar 11.

## Gambar 11. Grafik Hasil Uji Coba Keseluruhan

## 4.   Kesimpulan
Kesimpulan  dari  hasil  evaluasi  segmentasi  citra  secara umum, dalam sebagian besar skenario, metode Adaptive Thresholding menghasilkan segmentasi yang lebih baik daripada K-Means  Clustering ,  dengan  nilai  rata-rata jaccard 0.92, rand 0.85  dan F1 0.95.  Faktor  yang mempengaruhi  hasli  segmentasi  pengambilan  citra memperhatikan  tingkat  intensitas  cahaya  yang  cukup agar  hasil  segmentasi  menjadi  optimal.  Penggunaan Latar  belakang dengan  warna  yang  mencolok  atau memiliki  dominan  warna  tertentu  yang  tinggi  akan menghasilkan  segmentasi  citra  yang  baik  seperti  pada skenario citra  Putih Cahaya Terang  menghasilkan nilai rata-rata jaccard 0.96, rand 0.91  dan F1 0.98,  Metode Adaptive  Thresholding terbukti  sangat  efektif  dalam proses segmentasi karena memudahkan ekstraksi bentuk dan ciri tekstur, sehingga mencapai tingkat akurasi yang tinggi.

## Daftar Pustaka
[1]  J.  Stenica  Hariyono,  H.  Zulfia  Zahro`,  dan  R. Primaswara,  “Perancangan  Sistem  Informasi Geografis Hasil Produksi Pertanian Bawang Merah Di Kabupaten Nganjuk Menggunakan Metode K- Means,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) ,  vol.  5,  no.  2,  hlm.  487–494,  Okt 2021, doi: 10.36040/jati.v5i2.3737.
[2]  Febrinanto  dan  Falih  Gozi,  “Implementasi Algoritme  K-Means  Sebagai  Metode  Segmentasi Citra  Dalam  Identifikasi  Penyakit  Daun  Jeruk,” Thesis  (Sarjana),  Universitas  Brawijaya,  Malang, 2018.  Diakses:  17  November  2022.  [Daring]. Tersedia
pada: http://repository.ub.ac.id/id/eprint/161535/ 0.65 0.7 0.71 0.8 0.69 0.89 0 0.5 1 Jaccard Rand F1 Grafik Hasil Uji Coba Skenario 5 K-Means Adaptive 0.84 0.86 0.87 0.92 0.85 0.95 0.70 0.80 0.90 1.00 Jaccard Rand F1 Grafik Rata-rata Hasil  Uji Coba Keseluruhan K-Means Adaptive
[3]  K.  A.  Lubis,  M.  Rusdi,  dan  S.  Sugianto,  “Proses Segmentasi Citra Satelit Untuk Pemetaan Tutupan Lahan,” Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pertanian , vol. 6,  no.  4,  hlm.  691–698,  Nov  2021,  doi: 10.17969/jimfp.v6i4.18414.
[4]  E.  Eliyani  dan  F.  Nizam,  “Pemilihan  Metode Segmentasi  Pada  Citra  Ultrasonografi  Ovarium,” E-Link:  Jurnal  Teknik  Elektro  dan  Informatika , vol. 16, no. 1, hlm. 14, Jul 2021, doi: 10.30587/e- link.v16i1.2731.
[5]  A.  Desiani,  D.  A.  Zayanti,  R.  Primartha,  F. Efriliyanti,  dan  N.  A.  C.  Andriani,  “Variasi Thresholding  untuk  Segmentasi  Pembuluh  Darah Citra  Retina,” Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian Informatika (JEPIN) , vol. 7, no. 2, hlm. 255, Agu 2021, doi: 10.26418/jp.v7i2.47205.
[6]  T. Naraloka, L. I. Kesuma, A. Sukmawati, dan M. Cristianti,  “Arsitektur  U-Net  pada  Segmentasi Citra  Hati  sebagai  Deteksi  Dini  Kanker  Liver,” Techno.Com ,  vol.  21,  no.  4,  hlm.  753–764,  Nov 2022, doi: 10.33633/tc.v21i4.6669.
[7]  E.  Rahmawati,  “Penerapan  Adaptive  Mean Thresholding  dan  Bounding  Box  Pada  Foto  Sapi Untuk Perhitungan Perkiraan Bobot Sapi Menggunakan Formula Lambourne,” SPIRIT , vol. 15,
no. 1, Mei 2023, doi: 10.53567/spirit.v15i1.288.
[8]  D. T. Anggraeni, “Perbaikan Citra Dokumen Hasil Pindai  Menggunakan  Metode  Simple,  Adaptive- Gaussian,  dan  Otsu  Binarization  Thresholding,” EXPERT: Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Teknologi , vol. 11, no. 2, hlm. 71, Des 2021, doi: 10.36448/expert.v11i2.2170.
[9]  R.  S.  D.  Wijaya,  Adiwijaya,  Andriyan  B Suksmono,  dan  Tati  LR  Mengko,  “Segmentasi Citra  Kanker  Serviks  Menggunakan  Markov Random  Field  dan  Algoritma  K-Means,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 5, no. 1, hlm. 139–147, Feb 2021, doi: 10.29207/resti.v5i1.2816.
[10]  R.  F.  Nugrohoputri,  A.  Desiani,  Y.  Wahyudi,  M. G.  Al-Filambany,  S.  Susanto,  dan  S.  I.  Maiyanti, “Segmentasi  Citra  Nukleus  Sel  Kanker  Serviks Menggunakan  Otsu  Thresholding  Dan  Morfologi Closing,” JSI ( Jurnal Sistem Informasi ) , vol. 14, no. 1, hlm. 2533–2543, Apr 2022.
[11]  H.  Pangaribuan  dan  P.  Simanjuntak,  “Analisis Kualitas  Perbandingan  Citra  Dengan  Metode Segmentasi  Citra,” Jurnal  Teknik  Informatika UNIKA Santo Thomas , vol. 6, no. 2, hlm. 289–297, Nov 2021, doi: 10.54367/jtiust.v6i2.1470.
[12]  B. A. Sukardi dan D. P. Pamungkas, “Analisa Hasil Perbaikan  Citra  Menggunakan  Median  Filter,”
SEMNAS  INOTEK ,  vol.  6,  no.  2,  hlm.  144–149, Agu 2022.
[13]  P.  Faradilla,  S.  F.  Rezky,  dan  R.  Hamdani, “Implementasi  Metode  Kernel  Konvolusi  Dan Contrast  Stretching  Untuk  Perbaikan  Kualitas Citra  Digital,” Jurnal  Sistem  Informasi  Triguna Dharma , vol. 1, no. 6, hlm. 865–875, Okt 2022.
[14]  I. E. Y. Sari, M. Furqan, dan S. Sriani, “Penerapan Metode  Otsu  dalam  Melakukan  Segmentasi  Citra pada  Citra  Naskah  Arab,” MATRIK :  Jurnal Manajemen,  Teknik  Informatika  dan  Rekayasa Komputer ,  vol.  20,  no.  1,  hlm.  59–72,  Sep  2020, doi: 10.30812/matrik.v20i1.658.
[15]  Muhammad Aditya, “Segmentasi Citra Pada Citra Naskah  Kuno  Dengan  Menggunakan  Algoritma Local  Adaptive  Thresholding,”  Universitas  Islam Negeri Sumatera Utara, Deli Serdang, 2020.
[16]  Ulla  Delfana  Rosiani,  Cahya  Rahmad,  Marcelina Alifia  Rahmawati,  dan  Frangky  Tupamahu, “Segmentasi Berbasis K-Means Pada Deteksi Citra Penyakit  Daun  Tanaman  Jagung,” Jurnal Informatika  Polinema ,  vol.  6,  no.  3,  hlm.  37–42, Mei 2020, doi: 10.33795/jip.v6i3.331.
[17]  Medinah,  Debi  Razabni  Erika,  dan  Sinar  Sinurat, “Analisa  dan  Perbandingan  Algoritma  Otsu Thresholding  dengan  Algoritma  Region  Growing Pada  Segmentasi  Citra  Digital.,” Journal  of Computer System and Informatics (JoSYC) , vol. 2, no.  1,  hlm.  9–16,  Nov  2020,  Diakses:  1  Januari 2023. [Daring]. Tersedia pada: http://ejurnal.seminar- id.com/index.php/josyc/article/view/399
[18]  Shinta  Siti  Sundari,  Asep  Sugiharto,  dan  Rizki Nursamsi,  “Deteksi  Penyakit  Antraknosa  pada Daun  Pepaya  California  Berdasarkan  Segmentasi K-Means Clustering dengan Menggunakan Metode  Klasifikasi  Support  Vector  Machine,” e- Jurnal  JUSITI  (Jurnal  Sistem  Informasi  dan Teknologi Informasi) , vol. 9, no. 2, hlm. 164–173, Okt 2020, doi: 10.36774/jusiti.v9i2.771.
[19]  K. Anwar, M. Yunus, dan S. Sujito, “Segmentasi Citra Warna Otomatis Rambu Lalu Lintas dengan Penerapan Mask Thresholder,” Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) , vol. 7, no. 3, hlm.
481, Des 2021, doi: 10.26418/jp.v7i3.49969.
[20]  R. H. Ariesdianto, Z. E. Fitri, A. Madjid, dan A. M. N. Imron, “Identifikasi Penyakit Daun Jeruk Siam Menggunakan  K-Nearest  Neighbor,” Jurnal  Ilmu Komputer dan Informatika , vol. 1, no. 2, hlm. 133– 140, Nov 2021, doi: 10.54082/jiki.14.
Halaman ini sengaja dikosongkan