## IMPLEMENTASI  METODE  DETEKSI  TEPI  CANNY UNTUK  MENGHITUNG  JUMLAH  UANG  KOIN  DALAM GAMBAR MENGGUNAKAN OPENCV
Julia Ulfah 1* , Nurdin 2
1,2 Program Studi Magister Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Malikussaleh; Jl. Batam, Kampus Bukit Indah - Lhokseumawe, Aceh, Telepon 0645-44450
Riwayat artikel: Received: 10 Juni 2023 Accepted: 10 Juli 2023 Published: 1 Agustus 2023

## Keywords:
Pengolahan Citra; Deteksi tepi Canny; Gaussian filtering; OpenCV;
Corespondent Email: julia.227110201008@mhs.un imal.ac.id
© 2023 JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan). This article is an open-access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY NC)
Abstrak. Deteksi  tepi  sering  digunakan  pada  pengolahan  citra  untuk menemukan  batas-batas  tepi  dari  objek  gambar  dan  hal  tersebut  penting dilakukan  untuk  menyeleksi  tepi  bagian  citra.  Deteksi  tepi  citra  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  menghitung  koin  dalam  sebuah  gambar, sehingga  bisa  dengan  mudah  melalui  mata  manusia  tetapi  tidak  dengan computer.  Pada  sistem  komputer  perlu  diberikan  program  dan  data  uji  agar komputer  bisa  membaca  dan  menghitung  koin  layaknya  seperti  manusia. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menghitung uang koin dalam sebuah gambar  menggunakan  metode  deteksi  tepi  Canny  dan  Gaussian  filtering. Adapun gambar yang digunakan dalam penelitian ini dalam bentuk *jpg dan ujicoba  memakai  aplikasi  Visual  studio  Code  menggunakan  OpenCV  dan Pyhton. Dari hasil penelitian ini menunjukkan bahwa hasil jumlah koin yang terbaca  dari  gambar  yang  diinputkan  ke  sistem  dapat  dibaca  dengan  baik, dengan  keakurasian  data  90%.  Metode  deteksi  tepi  Canny  dapat  digunakan untuk menghitung jumlah uang koin dalam gambar.
Abstract. Edge detection is often used in image processing to find the edge boundaries of image objects and this is  important for selecting the edges of image parts. The image edge detection used in this study counts coins in an image, so that it can easily pass through the human eye but not by a computer. In a computer system, it is necessary to provide programs and test data so that the computer can read and count coins like a human. The purpose of this study is  to  count  coins  in  an  image  using  Canny  edge  detection  and  Gaussian filtering methods. The images used in this study are in the form of *jpg and tested using the Visual Studio Code application using OpenCV and Python. The results of this study indicate that the results of the number of coins read from  the  images  inputted  to  the  system  can  be  read  properly,  with  a  data accuracy  of  90%.  Canny's  edge  detection  method  can  be  used  to  count  the number of coins in an image.

## 1. PENDAHULUAN
Komputer  membutuhkan  sebuah  citra digital  sebagai  inputan  untuk  menampilkan informasi yang  dimilikinya, dikarenakan komputer tidak sama seperti mata manusia yang langsung  dapat  mengenali  atau  menghitung objek  yang  dilihat,  maka  berbeda  dengan
komputer harus mengolah gambar / citra yang untuk  mengetahui  output  tersebut  apa  atau berapa  hasil  hitungannya,  maka  diperlukan pengolahan  citra  pada  komputer  tersebut. Pengolahan citra adalah suatu bidang ilmu yang berisi  bagaimana  cara  mengubah  sebuah  citra menjadi  bentuk  citra  yang  lain  dengan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
mempergunakan  teknik  /  suatu  metode  yang bertujuan  mendapatkan  informasi  dari  citra yang  diubah  tersebut  guna  memudahkan manusia.
Bermacam-macam  aplikasi  dan  cabang keilmuan  yang  dibuat  berdasarkan  ilmu pengolahan  citra  contohnya  seperti  aplikasi penginderaan  jarak  jauh  menggunakan  satelit maupun pesawat,  aplikasi pengenalan pola, dan juga machine vision . Pengolahan citra membuat suatu  citra  diolah  menjadi  citra  yang mempunyai kualitas yang lebih bagus sehingga dapat  dikenali  dengan  mudah  oleh  manusia maupun mesin komputer. Untuk mengolah citra yang  masih  asli  dibutuhkan  deteksi  tepi  untuk menghilangkan noise-noise atau  hal-hal  yang mengganggu  citra  itu  agar  dapat  terbaca  oleh komputer. Ada beberapa Metode dalam deteksi tepi  pada  citra  ada  diantaranya  metode Sobel, Canny,  Laplace .  Penelitian  ini  menggunakan Metode Canny dalam menghitung jumlah objek koin dalam sebuah gambar.
Penelitian  sebelumnya    yang  mirip  ini telah  dilakukan  oleh  Resianta  Perangin-angin yang  berjudul Comparison  Detection  Edge Lines  Algoritma  Canny  dan  Sobel dalam penelitiannya melakukan perbandingan deteksi tepi pada objek berupa Tas Wanita, didapatkan hasil deteksi tepi yang didapat canny memiliki hasil  lebih  spesifik  dan  juga  halus  hasil  garis tepi (edge) dari  sebuah  gambar  (tas)  [1].
Penelitian  lainnya  oleh  Damar  Zanuar  Eka Prastya,  dkk  yaitu  “Implementasi  Metode Gaussian  Filter  Dan  Median  Filter  Untuk Penghalusan Gambar” [2] menerangkan bahwa dalam  penelitiannya  metode  gaussian  filter sangat  baik  untuk  mengurangi  derau (noise) dalam gambar. Lalu penelitian yang dilakukan oleh  Safriadi,  dkk  tentang  “Analisis  Deteksi Tepi  Canny  Pada  Citra  Dengan  Gaussian Filtering  Dan  Bilateral  Filtering”  [3] menjelaskan  bahwa  untuk  gambar  yang  lebih halus  performa  bilateral  filtering  lebih  bagus dari gaussian filtering.
Maka  dari  itu  penulis  ingin  membuat penelitian tentang implementasi metode Canny dan menghitung jumlah objek yang ada dalam sebuah gambar atau citra menggunakan aplikasi visual  studio  code  dan  bahasa  pemograman python  yang  mana  aplikasi  ini  free  dan  lebih mudah diaplikasikan.
Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  penulis ingin  menghitung  objek  yang  terdapat  dalam
gambar  dalam  hal  ini  objeknya  adalah  berupa koin yang ada dalam sebuah gambar, sehingga kita bisa mengetahui ada berapa koin yang ada dalam gambar tersebut serta melihat bagaimana hasil  deteksi  tepi  Canny  diterapkan  dalam mendeteksi tepi koin dalam gambar.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
a. Citra Citra ialah suatu hal yang menggambarkan kemiripan  atau  imitasi  dari  suatu  objek  atau gambar [4]. Citra adalah hasil output dari suatu sistem pengambilan data. Cara mengambil atau merekam  itu  bisa  berbentuk  digital  yang  file digital  yang  telah  direkam  itu  langsung  bisa disimpan ke dalam media penyimpanan tertentu atau bisa berbentuk analog contohnya : gambar dalam  monitor  televisi,  sinyal-sinyal  video, serta bisa juga berbentuk optik contohnya : foto.
b. Citra Digital
Pengolahan  citra  digital  merujuk  kepada cara memproses citra dua dimensi mempergunakan  media  computer  [5].  Citra digital  harus  direpresentasikan  (digambarkan) dalam bentuk angka numerik dengan nilai-nilai secara  disktrit  atau  disebut  dengan  nilai intensitas  cahaya,  tujuannya  agar  komputer dapat mengolah citra digital.
Nilai-nilai intensitas cahaya yang dimaksud digambarkan sebagai nilai-nilai kanal pada sebuah citra digital. Citra yang berukuran 8  bit  mempunyai  1  kanal  berisi  sekelompok nilai dalam rentang nilai 0 – 255,  pada citra 16 bit  mempunyai  2  kanal,  dan  pada  citra  yang berukuran  24  bit  mempunyai  3  kanal  yang disebut  dengan  istilah  kanal  RGB  dimana  R (red) , G (green) , dan B (blue) .

## c. Pengenalan Pola
Pola  merupakan  bentuk/wujud  yang dapat diidentifikasikan dan dapat diartikan dari ciri-ciri  yang  ada  padanya (features) [6].  Ciri- ciri  yang  didapatkan  bertujuan  sebagai pembeda antara sebuah pola dengan pola yang lain.  Suatu  ciri-ciri  yang  dikatakan  baik  ialah ciri yang memiliki hal pembeda yang beragam dan  juga  unik,  sehingga  pola  yang  terbentuk dari  ciri  tersebut  mempunyai  ketepatan  yang tinggi.
Suatu pola mendapatkan ciri-cirinya dari hasil  penilaian  terhadap  objek  yang  diuji.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
Pengenalan  pola  mempunyai  tujuan  untuk menetapkan  atau  mengetahui  kategori  pola yang mana merujuk ciri-ciri yang dimiliki oleh pola  tersebut.  Pengenalan  pola  berfungsi melihat  perbedaan  yang  ada  pada  objek  yang satu dengan objek lainnya.
d. Resizing dan Cropping Citra Proses resize dan Crop ini tujuannya untuk mengubah  ukuran  atau  resolusi  gambar  baik secara  vertikal  maupun  secara  horizontal  pada suatu citra (gambar)  [7]. Citra misalkan diubah ke ukuran 50x50 dalam  satuan piksel agar nilai vektor  yang  diambil  menjadi  satu  macam ukuran yang sama sehingga nantinya memudahkan proses klasifikasi.
e. Grayscale
Grayscale ialah piksel warna yang berada pada nilai antara gradasi warna hitam dan warna putih [5]. Citra Grayscale mempunyai intensitas  nilai  dalam  rentang  nilai  angka  0  - 255, dimana intensitas nilai pada citra grayscale juga  merupakan  gambaran  dari  nilai  derajat keabuan.  nilai  0  menjelaskan  kepada  warna hitam  yang  sempurna  sedangkan  nilai  255 menjelaskan kepada warna putih yang sempurna. Intensitas nilai antara nilai 0 sampai dengan nilai 255 merupakan warna abu-abu.
f. Gaussian Filtering
Gaussian  filter  ialah  salah  satu  metode yang  sering  digunakan  untuk  menghilangkan noise dengan sangat baik yang sifatnya sebaran normal, sering kali kita jumpai pada citra  atau gambar  dari  hasil  proses  pengambilan  citra digital yang memakai kamera digital, karena hal tersebut  adalah  kondisi  alamiah  berakibat  dari kepekaan  sensor  cahaya  pada  kamera  yang dipakai dan cahaya yang dipantulkannya [8].
Nilai-nilai  elemen  pada  filter  gaussian dapat dihitung menggunakan persamaan 1.
𝐺(𝑖, 𝑗)   = 𝑐. 𝑒  − (𝑖 − 𝑢) 2 + (𝑗 − 𝑣) 2 2𝜎 2 ………… (1)
Keterangan : c dan 𝜎 = konstanta
G (i,j)     = Posisi (i,j) elemen  matriks kernel gauss (u,v)    = Indeks tengah dari matriks

## Kernel gauss
g. Deteksi Tepi Canny
Salah  satu  algoritma  yang  sering  dipakai untuk  mendeteksi  tepi  pada  gambar  salah satunya ialah deteksi tepi canny. Deteksi tepi ini dapat  melakukan  deteksi  tepian  gambar  dari citra asli (awal) dengan hasil error yang sangat sedikit  serta  didesain  untuk  mengeluarkan output berupa tepi citra yang sangat optimal dan bagus [7]. Operator canny dapat menghasilkan hasil  deteksi  tepi  yang  halus  dan  dapat menyaring kegaduhan dari citra awal menggunakan Gaussian Derivative Kernel.
Berikut adalah bagan alur metode deteksi tepi canny ditunjukkan oleh gambar 1.
Gambar 1. Bagan Alur deteksi tepi Canny
h. Uang Koin Bentuk koin yang dipakai dalam penelitian ini yaitu berupa uang koin dalam bentuk mata uang Rupiah, yang nilai mata uangnya berbeda- beda,  diantaranya  yaitu  uang  koin  rupiah  Rp. 100,.  Rp.  200,.  Rp.  500,.  dan  Rp.  1000.  Uang koin ini ada yang berbahan aluminium dan juga ada yang berbahan logam dan perak.
i. Visual Studio Code Visual  Studio  Code  adalah  salah  satu aplikasi  untuk  menulis  kode  program  (editor) yang bersifat code open source yang dibuat oleh perusahaan  Microsoft,  aplikasi  ini  dapat beroperasi pada sistem operasi Windows, Mac OS dan sistem operasi Linux [9].
Penghalusan Citra Citra Asli Non-maksimal suppression Menghitung potensi Gradien citra S hysteris threshold Citra Hasil
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
Visual  studio  Code  mempermudah  kita untuk  menulis  kode  program  dan  bisa digunakan untuk bahasa pemrograman, contohnya bahasa pemrograman  PHP, Python, Java, C#, C++, GO.
Visual  studio  Code  juga  berkemampuan untuk mengenal bahasa pemrograman apa yang sedang dipakai dan fungsi-fungsi yang dipakai dalam  susunan  kode  program  itu  nantinya diberikan  warna  yang  bervariasi  sebagai pembeda.
j. OpenCV dan Pemrograman Python OpenCV (Open  Computer  Vision) ialah library  open  source yang  dapat  melakukan fungsi  pengolahan  citra,  yang  bertujuan  untuk mampu  mengolah  data  secara  visual  yang biasanya  dilakukan  oleh  manusia  dapat dilakukan juga oleh komputer.
Pemrograman  Python  merupakan  salah satu  bahasa  pemograman  level  tingkat  tinggi yang  mempunyai  sifat  berorientasi  objek, interaktif ,  interpreter, dan  bisa  kita  gunakan atau  bisa  beroperasi  di  hampir  di  semua platform  seperti  :  sistem  operasi  Windows, sistem  operasi  Linux,  dan  juga  Mac  OS  [10]. Pemrograman  python  juga  merupakan  jenis bahasa  pemrograman  yang  jelas  sintaksnya, singkat,  efisien  dan  bisa  dikombinasikan dengan  modul  lain  yang  siap  pakai  sehingga memudahkan untuk kita pelajari.

## 3. METODE PENELITIAN
Tahapan penelitian yang telah dilakukan ditunjukkan oleh gambar 2 berikut :
Gambar 2. Tahapan Penelitian
Data yang dipergunakan didapatkan dari data gambar atau citra yang diambil menggunakan kamera handphone, citra tersebut menggunakan  format  file  .JPG  berjumlah  10 buah  data  gambar  uang  koin  dengan    jumlah koin yang berbeda-beda dalam setiap hambarnya.  Berikut  adalah  data  gambar  awal yang didapatkan ditunjukkan dalam tabel 1.
Tabel 1. Data Gambar Uang Koin
No Nama File Ukuran  Gambar Awal 1 koinA 7,86 kb 2 koinB 6,40 kb 3 koinC 7,55 kb 4 koinD 8,34 kb 5 koinE 6,60 kb
6 koinF 7,47 kb 7 koinG 5,83 kb 8 koinH 6,53 kb
9 koinI 10,8 kb Pengumpulan Data Resizing dan Cropping Data Kesimpulan Pengolahan Data menggunakan Visual Studio Code
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
10 koinJ 8,12 kb 3.2 Resizing dan Cropping Data Pada tahap resizing data ini data berupa gambar  yang  sudah  adikumpulkan  diubah ukurannya menjadi ukuran 5 - 11 kb.
3.3 Pengolahan Data dengan VS Code
Tahap selanjutnya mengolah data gambar  yang  telah  di  ubah  ukurannya menggunakan  metode  deteksi  Canny  pada visual  studio  code  untuk  menghitung  jumlah koin yang ada dalam gambar.
3.4 Kesimpulan
Tahap ini adalah mengambil kesimpulan terhadap penelitian yang telah dilakukan.
Berikut adalah flowchart dalam penelitian ini, ditunjukkan oleh gambar 3.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dari pengolahan citra untuk mendapatkan jumlah koin yang terhitung dalam gambar (citra), memakai aplikasi visual studio code,  menggunakan  OpenCV  dan  bahasa pemrograman python.
4.1 Gambar Koin yang diuji Gambar  yang  dipergunakan  berjumlah 10  buah  gambar  uang  koin  Rupiah.  Koin  ini berbahan  aluminium,  logam  dan  perak. Nominalnya  bervariasi  yaitu  :  Rp.  100,.  Rp. 200,. Rp. 500,. dan Rp. 1000. Gambar tersebut diambil menggunakan kamera HP.

## 4.2 Grayscale
Pada tahap ini gambar (citra) yang telah diambil diubah ke dalam citra warna grayscale (keabuan) menggunakan threshold.
Gambar 4. Citra Awal Gambar 5. Citra grayscale
4.3 Gaussian Filter
Pada  tahap  ini  setelah  citra  di- threshold menjadi grayscale ,  lalu  dilakukan  fungsi  filter gaussian  agar noise-noise pada  gambar  dari uang  koin  dapat  hilang,  berikut  sintaks  nya dalam python.
Gambar 6. List Program Gaussian Filtering
4.4 Deteksi Tepi Canny
Setelah citra diberikan filter gaussian lalu citra tersebut dilakukan deteksi tepi menggunakan metode Canny untuk menghitung dan menyeleksi tepi - tepi dari uang koin yang dimasukkan  dalam  tes  pengujian,  mainfolnya 40  dan  maxfolnya  150.  berikut  penambahan sintaks dalam pyton.
Start Selesai Input gambar Grayscale Gaussian Filter Deteksi Tepi Canny Hitung Jumlah Koin dan Tampilkan Gambar Hasil Dilated
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062

## Gambar 7. List Program Canny
4.5 Dilated
Proses dilated ini  dilakukan  dalam penelitian ini untuk mempertegas lagi tepi-tepi yang  telah  berhasil  diseleksi  menggunakan metode Canny agar gambar hasilnya lebih jelas dan tegas.
4.6 Gambar Hasil dan Perhitungan Koin Pada  tahap  ini  setelah  dilakukan  proses
dilated pada gambar (citra) uang koin tersebut dilakukan counter (perhitungan)  jumlah  koin menggunakan sintaks berikut :
Gambar 8. Menghitung Koin
Hasil  uji  yang  dilakukan  terhadap gambar  koinA.jpg  yang  berisi  1  koin didalamnya  menunjukkan  hasil  bahwa  dari gambar  tersebut  tepi  yang  terseleksi  dapat terlihat dan terpola dengan bagus dan koin dapat dihitung  dengan  benar  yaitu  1  koin.  Hasil  uji coba ditunjukkan oleh gambar 9.
Gambar 9. koinA berisi 1 koin
Hasil  uji  yang  dilakukan  terhadap gambar  koinF.jpg  yang  berisi  5  koin didalamnya  menunjukkan  hasil  bahwa  dari gambar  tersebut  tepi  yang  terseleksi  dapat terlihat dan terpola dengan bagus dan koin yang dapat dihitung dengan benar yaitu 5 koin. Hasil uji coba tertera pada gambar 10.

## Gambar 10. koinF berisi 5 koin
Hasil  uji  yang  dilakukan  terhadap gambar  koinH.jpg  yang  berisi  5  koin didalamnya  menunjukkan  hasil  bahwa  ada  3 koin  yang  terlihat  jelas  pola  deteksi  tepinya, sedangkan 2 koin lagi tidak dapat dideteksi tepi koin-koin tersebut, hal tersebut diakibatkan ada sebagian  area  gambar  agak  gelap,  sehingga sistem tidak dapat terbaca dengan baik, Hasil uji coba terdapat pada gambar 11.

## Gambar 11. koinH berisi 3 koin
Berikut  adalah  hasil  menghitung  koin dan hasil tepi gambar dari 10 gambar uji yang telah diuji, terdapat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil deteksi tepi dan Perhitungan koin
N o Nama File Ukuran Gambar Awal Gambar Hasil Jumlah Koin terhitung 1 koinA 7,86 kb Terhitung : 1 Koin 2 koinB 6,40 kb Terhitung : 1 Koin 3 koinC 7,55 kb Terhitung : 5 Koin 4 koinD 8,34 kb Terhitung : 3 Koin 5 koinE 6,60 kb Terhitung
: 4 Koin 6 koinF 7,47 kb Terhitung : 5 Koin
7 koinG 5,83 kb Terhitung : 4 Koin
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
8 koinH 6,53 kb
Terhitung : 3 Koin 9 koinI 10,8 kb Terhitung : 9 Koin 1 0 koinJ 8,12 kb Terhitung : 2 Koin

## 5. KESIMPULAN
a. Metode  Canny  yang  sudah  diterapkan untuk  menghitung  jumlah  uang  koin yang  ada  dalam  sebuah  gambar  sudah dapat  berjalan  dengan  baik  dan  koin terhitung  dengan  jumlah  yang  benar, dalam  penelitian  ini  sistem  sudah  bisa membandingkan  koin  yang  berwarna (bahan  tembaga)  dan  koin  yang berwarna  putih  (bahan  aluminium) dengan keakurasian hasil data mencapai 91%.
b. Dalam  penelitian  ini  kualitas  gambar (citra),  area  gambar  yang  gelap  dan intensitas cahaya dari gambar untuk data ujicoba sangat mempengaruhi hasil dari deteksi tepi dan hasil perhitungan koin.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Alhamdulillah, puji syukur ke hadirat Allah SWT,  Sholawat  beserta  Salam  dihaturkan kepada  Nabi  Muhammad  SAW,  serta  ucapan terimakasih untuk keluarga, dosen pembimbing,  sahabat,  rekan-rekan  yang  telah memberi semangat, dan motivasi serta bantuan sehingga penulis bisa menyelesaikan artikel ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R.  Perangin-angin  and  E.  J.  G.  Harianja, “Comparison  detection  edge  lines  algoritma canny dan sobel,” J.  TIMES ,  vol.  VIII,  no.  2, pp. 35–42, 2019.
[2]  D. Z. E. Prastya, D. P. Pamungkas, and R. K. Niswatin,  “Implementasi  Metode  Gaussian Filter  Dan  Median  Filter  Untuk  Penghalusan Gambar,” Semin. Nas. Inov. Teknol. , pp. 178–
187, 2022.
[3]  Safriadi,  A.  Essra,  and  Rahmadani,  “Analisis Deteksi  Tepi  Canny  Pada  Citra  Dengan Gaussian Filtering Dan Bilateral Filtering,” J. ISD , vol. 2, no. 1, pp. 34–39, 2017.
[4]  K. P. Nurdin, “Klasifikasi Kecantikan Wanita Aceh  Pada  Citra  Menggunakan  Metode Adaptive  Resonance  Theory  (ART1),” TECHSI - J. Penelit. Tek. Inform. , vol. 8, no. 1, pp.  139–147,  2019,  [Online].  Available: https://ojs.unimal.ac.id/index.php/techsi/articl e/view/121
[5]  N. Nurdin, D. Hamdhana, and M. J. Setiawan,
“Sistem  Pendeteksi  Pola  Lafadz  Allah  Dan Muhammad Pada Citra Al-Qur’an Menggunakan  Metode  Peirce,” TECHSI  -  J.
Tek.  Inform. ,  vol.  9,  no.  2,  p.  78,  2017,  doi: 10.29103/techsi.v9i2.215.
[6]  S. Nesi, “Pengenalan Pola Untuk Deteksi Uang Koin,” Semin.  Nas.  Teknol.  Inf.  Komun.  dan Ind. III , pp. 18–24, 2011.
[7]  M. Musrini, M.  Premitasari, R. Rizqika, P. S. Informatika,  J.  T.  Informatika,  and  F.  T. Industri, “Implementasi Metode Edge Detection  Dan  Learning  Vector  Quantization Studi  Kasus  Uang  Kertas  Rupiah,”  pp.  128– 138, 2017.
[8]  B. Yuwono, “Image Smoothing Menggunakan Mean  Filtering,  Median  Filtering,  Modus Filtering Dan Gaussian Filtering,” Telematika ,
vol.
7, no. 1, 2010,
doi:
10.31315/telematika.v7i1.416.
[9]  N. A. Ramdhan and D. A. Nufriana, “Rancang Bangun  Dan  Implementasi  Sistem  Informasi Skripsi  Oline  Berbasis  WEB,” J.  Ilm.  Intech Inf. Technol. J. UMUS , vol. 1, no. 02, pp. 1–12, 2019, doi: 10.46772/intech.v1i02.75.
[10]  T.  C.  A.-S.  Zulkhaidi,  E.  Maria,  and  Y. Yulianto,  “Pengenalan  Pola  Bentuk  Wajah dengan  OpenCV,” J.  Rekayasa  Teknol.  Inf. , vol. 3, no. 2, p. 181, 2019, doi: 10.30872/jurti.v3i2.4033.