Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 424-429 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## Segmentasi Citra Spektrum Menggunakan Algoritma Region Growing

## Riccy Erwandy Marbun
Program Studi Teknik Informatika, Universitas BUDI DARMA, Medan, Indonesia Email: milyani209@gmail.com
Abstrak− Segmentasi citra merupakan proses yang ditunjukkan untuk mendapatkan objek-objek yang terkandung didalam citra atau membagi citra kedalam beberapa daerah dengan setiap objek atau daerah memiliki kemiripan atributsi. Algoritma Region growing merupakan  sebuah  prosedur  yang  mengelompokkan  piksel-piksel  atau  subwilayah  menjadi  wilayah  yang  lebih  besar  berdasarkan kriteria  yang  sudah  didefenisikan  pendekatan  dasarnya  dimulai  dari  himpunan  titik  awal,  kemudian  wilayah  diperbesar  dengan menambahkan setiap titik piksel tetangga yang mempunyai sifat mirip dengan titik tersebut misalnya range sfesifikasi intensitas atau warna. Tujuan segmentasi berbasis wilayah (region) yaitu mebagi sebuah gambar menjadi beberapa wilayah, hal ini dilakukan dengan cara  mengelompokkan  bagian-bagian  citra  yang  memiliki  karakteristik  yang  sama  berupa  perubahan  warna  antara  titik  yang berdekatan. Penerapan algoritma Region Growing dapat digunakan dalam menganalisa segmentasi Citra spektrum Inframerah dalam pendeteksian tepi    citra  berdasarkan  wilayah pertumbuhan  dengan  proses  segmentasi  citra dengan  menggunakan  algoritma  Region Growing.
Kata Kunci: Segmentasi; Citra Spektrum; Region Growing
Abstract− Image segmentation is a process shown to get the objects contained in the image or to divide the image into several areas with each object or area having similar attributes. The Region growing algorithm is a procedure that groups pixels or sub-regions into larger areas based on defined criteria. The basic approach starts from the set of starting points, then the area is enlarged by adding each neighboring pixel point that has similar properties to that point, for example the range specification intensity or color. The purpose of region-based segmentation (region) is to divide an image into several regions, this is done by grouping parts of the image that have the same characteristics in the form of color changes between adjacent points. The application of the Region Growing algorithm can be used in analyzing the segmentation of Infrared Spectrum Image in detecting image edges based on the growth area with the image segmentation process using the Region Growing algorithm.
Keywords: Segmentation; Image Spectrum; Region Growing

## 1. PENDAHULUAN
Segmentasi pada pengolahan citra berbasis komputer adalah proses memisahkan wilayah ( region ) objek dengan wilayah latar  belakang.  Hal  ini  agar  objek  mudah  dianalisis  dalam  rangka  mengenali  objek  yang  banyak  melibatkan  persepsi visual.  Proses  segmentasi  citra  merupakan  tahapan  penting  dalam  proses  pengenalan  pola.  Setelah  objek  berhasil tersegmentasi, maka dapat dilakukan proses ekstraksi ciri citra yang bertujuan untuk mengekstrak ciri dari suatu objek yang satu dengan objek lainnya.
Citra Spektrum  lebih dikenal pada teknologi kartografi. Kartografi adalah ilmu peta permukaan bumi. Kartografi modren didasarkan  pada   kombinasi  pengamatan  tanah dan penginderaan  jauh. Penggunaan pertama kata spektrum dalam  ilmu  alam  adalah  di  bidang  optik  untuk  menggambarkan  pelangi  warna  dalam  cahaya  tampak  ketika  cahaya tersebut terdispersi oleh sebuah prisma, dan sejak itu diterapkan sebagai analogi di berbagai bidang lain.Istilah spektrum banyak  diterapkan  untuk  gelombang-gelombang  lain,  seperti  gelombang  suara,  dan  sekarang  diterapkan  untuk  semua sinyal yang dapat diuraikan ke dalam komponen-komponen frekuensi. Sebuah spektrum biasanya adalah plot 2 dimensi dari sekumpulan sinyal, menggambarkan komponen-komponennya dengan ukuran lain. Kadang-kadang, kata spektrum merujuk  pada  kumpulan  sinyal  itu  sendiri,  seperti  pada  "spektrum  cahaya  tampak",  yang  merupakan  gelombang elektromagnetik yang dapat dikesani oleh mata manusia(T Sutoyo, 2009).
Kartografi digital dapat diartikan sebagai penggunaan teknologi komputerdalam ilmu kartografi. Pemetaan citra spektrum juga disebut kartografi digital dimana suatu kumpulan data dikompilasi dan diformat menjadi gambar spektrum. Fungsi  utama  dari  teknologi  ini  adalah  untuk  menghasilkan  peta  yang  memberikan  representasi  akurat  dari  daerah tertentu, merinci jalan utama dan tempat menarik lainnya.
Region  growing merupakan  sebuah  prosedur  yang  mengelompokkan  piksel-piksel  atau  subwilayah  menjadi wilayah yang lebih besar berdasarkan kriteria yang sudah didefenisikan pendekatan dasarnya dimulai dari himpunan titik awal, kemudian wilayah diperbesar dengan menambahkan setiap titik piksel tetangga yang mempunyai sifat mirip dengan titik tersebut misalnya range sfesifikasi intensitas atau warna. Tujuan segmentasi berbasis wilayah( region ) yaitu membagi sebuah  gambar  menjadi  beberapa  wilayah,  hal  ini  dilakukan  dengan  cara  mengelompokkan  bagian-bagian  citra  yang memiliki karakteristik yang sama berupa perubahan warna antara titik yang berdekatan, nilai rata-rata, varian, dan standar deviasi(Nanda, Dari, & Ihsan, 2019; Panjaitan, 2020). Penelitian yang menggunakan algoritma Region Growing dengan tujuan pembahasan pengolahan citra juga dilakukan oleh  Yasir Hasan , Ismail Saritas  and Huseyin  Korkmaz. Region Growing telah diterapkan untuk Segmentasi Region Growing untuk Clahe membatasi sebaran region growing pada RGB citra digital.
Aminah Abdul Maleka, juga menyebutkan dalam penelitian nya yang berjudul ‘‘Segmentasi Wilayah dan Batas Microcalcifications menggunakan  Region  Growing  Berbasis  Benih  dan  Morfologi  Matematika.  Region  Growing merupakanPenumbuhan wilayah berbasis benih (SBRG) melakukan segmentasi gambar sehubungan dengan suatu titik, yang dikenal sebagai benih dimulai dengan titik seed area akan tumbuh dengan menambahkan setiap pixel yang memiliki
Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 424-429 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
pixel  tetangga.  Sifatnya  mirip  dengan  benih  Di  daerah  tumbuh  segmentasi,  yang  pertama  tujuannya  adalah  untuk menentukan titik benih awal. Titik benih awal untuk pertumbuhan wilayah dan pemilihannya sangat penting untuk hasil segmentasi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Citra
Citra  merupakan  salah  satu  bentuk  informasi  yang  diperlukan  manusia  selain  teks,  suara  dan  video.  Informasi  ini diperlukan bukan hanya untuk komunikasi antar manusia saja tetapi juga antara manusia dengan mesin. Informasi yang terkandung dalam sebuah citra dapat diinterpretasikan berbeda-beda oleh manusia satu dengan yang lain. Artinya, nilai informasi pada sebuah citra bersifat subyektif tergantung keperluan masing-masing manusia. Oleh karena itu diperlukan pengolahan citra untuk mendapatkan citra yang memiliki informasi yang dikehendaki(Darma, 2010; Prasetyo, 2011).

## 2.2 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.  Dalam  tinjauan  matematis  merupakan  fungsi  kontinu  dari  intensitas  cahaya  pada  citra  digital  bidang  dua dimensi(T Sutoyo, 2009).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisa pendeteksian tepi dilakukan pada citra spektrum dengan kualitas infrared, berikut spesfikasi objek citra infrared yang digunakan, sebagai berikut:
Gambar 1. Citra Satelit Spektrum Dengan Kualitas Inframerah
pada citra inframerah yang terlebih dahulu dicari nilai pixel RGB yang berukuran 15x21.Adapun skema alur implementasi algoritma yang digunakan dalam penelitian ini, sebagai berikut:

## 3.1 Analisa Kasus
Setelah gambar sampel selesai dirubah kedalam piksel maka terlebih dahulu melakukan seleksi bagian yang diinginkan. Pada penelitian ini piksel yang dibutuhkan untuk proses segmentasi citra  berukuran 15x21 piksel. piksel ini  nantinya akan  dibagi  kembali  menjadi  3  warna  yang  berbeda  seperti  Merah,  Hijau  dan  Biru.  Lebih  jelasnya  dapat  dilihat  pada gambar di bawah ini.
65  65  65  65  65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65
66  73  87  84  92 70 61 64 88 77 81 85 93 84 70
35  43  56  51  60 43 39 41 62 50 55 59 64 52 41
88  89  85  69  66 59 57 65 94 93 90 81 89 85 90
85  86  82  66  65 59 59 63 87 82 80 74 82 78 83
52  53  49  33  35 33 37 38 59 54 53 48 56 50 55
88  85  78  77  79 64 65 66 97 96  102
82 93 98 100
80  80  75  74  75 64 67 64 88 82 91 75 83 86 88
44  48  44  43  46 38 43 39 59 53 63 49 58 60 62 88  86  75  78  80 73 65 72  102 99  107 93 99 103 88
80  81  74  74  79 76 69 68 88 84 98 83 83 83 77 44  51  44  47  51 49 44 43 61 55 69 56 57 56 49 87  77  73  83  77 73 59 71  110  104 99 94  117 116 96 82  73  72  79  76 76 62 65 94 87 88 83 98 95 87 50  44  44  52  46 47 35 41 69 61 60 55 68 66 58 71  72  77  85  80 74 73 76  107  100 98  110  117 114 77 70  71  73  80  75 73 72 70 93 83 81 93 97 97 70 39  41  44  50  45 43 44 44 67 57 53 65 70 71 42 68  72  80  86  88 87 89 89  106  105  115  115  100 100 88 67  72  77  82  82 80 84 82 95 88 96 95 84 88 78
Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 424-429 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
37  38  42  47  50 51 54 53 67 60 66 68 59 66 53
Gambar 2. Posisi Pemotongan Gambar dengan Piksel 15x21
Selanjutnya memisah piksel yang telh di tentukan menjadi tiga warna yang berbeda yaitu Merah, Hijau dan Biru. 1 Red Pixels
Tabel 1. Nilai Piksel Warna Merah
65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 88 89 85 69 66 59 57 65 94 93 90 81 89 85 90
88 85 78 77 79 64 65 66 97 96 102 82 93 98 100
88 86 75 78 80 73 65 72 102 99 107 93 99 103 88
87 77 73 83 77 73 59 71 110 104 99 94 117 116 96
71 72 77 85 80 74 73 76 107 100 98 110 117 114 77 68 72 80 86 88 87 89 89 106 105 115 115 100 100 88
2. Green Pixels
Tabel 2. Nilai Piksel Warna Hijau
66 73 87 84 92 70 61 64 88 77 81 85 93 84 70 85 86 82 66 65 59 59 63 87 82 80 74 82 78 83 80 80 75 74 75 64 67 64 88 82 91 75 83 86 88 80 81 74 74 79 76 69 68 88 84 98 83 83 83 77 82 73 72 79 76 76 62 65 94 87 88 83 98 95 87 70 71 73 80 75 73 72 70 93 83 81 93 97 97 70 67 72 77 82 82 80 84 82 95 88 96 95 84 88 78
3. Blue Pixels
Tabel 3. Nilai Piksel Warna Hijau
35 43 56 51 60 43 39 41 62 50 55 59 64 52  41 52 53 49 33 35 33 37 38 59 54 53 48 56 50  55 44 48 44 43 46 38 43 39 59 53 63 49 58 60  62 44 51 44 47 51 49 44 43 61 55 69 56 57 56  49 50 44 44 52 46 47 35 41 69 61 60 55 68 66  58 39 41 44 50 45 43 44 44 67 57 53 65 70 71  42 37 38 42 47 50 51 54 53 67 60 66 68 59 66  53
Berdasarkan nilai piksel RGB pada tabel  diatas yang telah dilakukan proses ektrasi menjadi 3 bagian  maka dilakukan proses pertumbuhan wilayah untuk mengetahui wilayah ( Region )

## 3.2 Proses Region Growing
Dalam Region Growing , daerah awal yang terdiri dari satu titik benih mulaitumbuh secara iteratif dengan menambahkan lebih banyak piksel tetangga yang memenuhi beberapa yang telah ditentukan Kriteria. Kriteria ini dapat didasarkan pada intensitas,  tekstur,  atau  informasi  tepi.  Awalnya,  wilayah  tersebutterdiri  dari  satu  titik  benih  tunggal.  Itu  adalah 𝑅 0 = {(𝑥 0 , 𝑦 0 )} Kemudian saat iterasi, wilayah diberikan oleh persamaan 𝑅 0 = { 𝑅 𝑖−1 𝑅 𝑖−1 𝑈{(𝑥 0 , 𝑦 0 )}  𝑖𝑓|µ𝑅 𝑖−1 − 𝐼 (𝑥, 𝑦)| < 𝑇 Di mana T adalah ambang batas yang telah ditentukan, I (x, y) adalah intensitas piksel kandidat (x,y) dan μR adalah intensitas rata-rata piksel  di  dalam wilayah R yang didefinisikan sebagai, µ 𝑅 = 1 𝑛 ∑ ∀(𝑥,𝑦)∈𝑅 𝐼(𝑥, 𝑦) Di mana n adalah kardinalitas himpunan R Pada layar warna merah ditentukan sebagai piksel seed bernilai 77 pada x=3 dan y=2. Berikut posisi x=3 dan y=2 bernilai 77 dapat dilihat pada tabel matrik di bawah ini.
Tabel 4. Seed Pixels Matrik Merah Citra
(x,y) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
0 65  65  65  65  65  65  65  65 65 65 65 65 65 65 65 1 88  89  85  69  66  59  57  65 94 93 90 81 89 85 90 2 88  85  78 77 79  64  65  66 97 96  102 82 93 98  100 3 88  86  75  78  80  73  65  72  102 99  107 93 99  103 88 4 87  77  73  83  77  73  59  71  110  104 99 94  117  116 96
Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 424-429 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
5 71  72  77  85  80  74  73  76  107  100 98  110  117  114 77 6 68  72  80  86  88  87  89  89  106  105  115  115  100  100 88
Dari  x=3,  y=2  mulai  dihitung  dari seed piksel  tetangga  terdekat  selanjutnya  menggunakan  perbandingan  hasil pengurangan Seed dengan  piksel  tetangga,  dengan  ketentuan  nilai  threshold  yang  digunanakan  t=2  dan  dengan menggunakan rumus :
𝑖𝑓|µ𝑅 𝑖−1 − 𝐼 (𝑥, 𝑦)| < 𝑇
atau dapat dijelaskan jika nilai seed – dengan nilai tetangga yang dipilih mengasilkan nilai lebih kecil atau sama dengan nilai threshold , maka jadikan nilai tetangga yang dipilih tersebut  menjadi seed , akan tetapi jika nilai  lebih besar maka nilai tetangga yang dikunjungi tidak berubah.
Dari tabel di atas untuk penyelesaian dilakukan dengan memilih seed pada layer red citra di x=3 dan y=2, yaitu nilai 77. Dengan demikian nilai seed=77 akan diproses dengan nilai tetangga nya pada matrik 3x3 seperti di bawah ini:
85  69  66 78 77 79 75  78  80
g(x i ,y i )=Seed (x i ,y i )-h(x i ,y i )<=t g(x i ,y i )  = 77 – 79         = -2 Nilai lebih kecil dari nilai t=2, maka g(x i ,y i ) = 77 g(x i ,y i )  = 77 – 85
= -8
Nilai lebih kecil dari nilai t=2, maka g(x i ,y i ) = 77 g(x i ,y i ) = 77 – 78  = -1 Nilai lebih kecil dari nilai t=2, maka g(x i ,y i ) = 77 g(x i ,y i ) = 77 – 69  =  8 Nilai lebih besar dari nilai t=2, maka g(x i ,y i ) = 69 g(x i ,y i ) = 77 – 78  = -1 Nilai lebih kecil dari nilai t=2, maka g(x i ,y i ) = 77 g(x i ,y i ) = 77 – 66  = 11 Nilai lebih besar dari nilai t=2, maka g(x i ,y i ) = 66 g(x i ,y i ) = 77 – 75  = 2 Nilai sama besar dari nilai t=2, maka g(x i ,y i ) = 77 g(x i ,y i = 77 - 80  = -3 Nilai lebih kecil dari nilai t=2, maka g(x i ,y i ) = 77
Kunjungan seed terhadap tetangga setelah selesai kernel 3x3 maka selanjutnya melakukan perluasan kunjungan keseluruh piksel
Tabel 5. Hasil akhir Region Growing Pixels Merah (x,y) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13  14 0 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65  65 1 77 77 77 69 66 59 57 65 77 77 77 77 77 77  77 2 77 77 77 77 77 64 65 66 77 77 77 77 77 77  77 3 77 77 77 77 77 73 65 72 77 77 77 77 77 77  77 4 77 77 73 77 77 73 59 71 77 77 77 77 77 77  77 5 71 72 77 77 77 74 73 77 77 77 77 77 77 77  77 6 68 72 77 77 77 77 77 77 77 77 77 77 77 77  77
Pada layar warna Hijau ditentukan sebagai piksel seed bernilai 74 pada x=3 dan y=2. Berikut posisi x=3 dan y=2 bernilai 74 dapat dilihat pada tabel matrik di bawah ini.
Tabel 6. Seed Pixels Matrik Hijau Citra (x,y) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 0 66 73 87 84 92 70 61 64 88 77 81 85 93 84 70 1 85 86 82 66 65 59 59 63 87 82 80 74 82 78 83 2 80 80 75 74 75 64 67 64 88 82 91 75 83 86 88 3 80 81 74 74 79 76 69 68 88 84 98 83 83 83 77 4 82 73 72 79 76 76 62 65 94 87 88 83 98 95 87 5 70 71 73 80 75 73 72 70 93 83 81 93 97 97 70 6 67 72 77 82 82 80 84 82 95 88 96 95 84 88 78
Nilai tetangga nya pada matrik 3x3 seperti di bawah ini:
82  66  65 75 74 75 74  74  79
g(x i ,y i )=Seed(x i ,y i )-h(x i ,y i )<=t g(x i ,y i )  = 74 – 75 = -1 Nilai lebih kecil dari nilai t=2, maka g(x i ,y i ) = 74 g(x i ,y i )  = 74 – 75 = -1 Nilai lebih kecil dari nilai t=2, maka g(x i ,y i ) = 74
Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 424-429 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
g(x i ,y i )  = 74 – 66
= 8
Nilai lebih besar dari nilai t=2, maka g(x i ,y i ) = 66
(x i ,y i ) = 74 – 74 = 0 Nilai lebih kecil dari nilai t=2, maka g(x i ,y i ) = 74
(xi,yi)  = 74 – 65 = 9 Nilai lebih besardari nilai t=2, maka g(xi,yi) = 65 (xi,yi)  = 74 – 74 = 0 Nilai lebih kecil dari nilai t=2, maka g(xi,yi) = 74 (xi,yi)  = 74 – 82 = -8 Nilai lebih kecil dari nilai t=2, maka g(xi,yi) = 74 g(xi,yi) = 74 - 79  = -5 Nilai lebih kecil dari nilai t=2, maka
g(xi,yi) = 74
Kunjungan seed terhadap tetangga setelah selesai kernel 3x3 maka selanjutnya melakukan perluasan kunjungan keseluruh piksel dan untuk hasil keseluruhan tersebut dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Tabel 7. Hasil akhir Region Growing Pixel s Hijau
Pada layar warna Biru ditentukan sebagai piksel seed bernilai 43 pada x=3 dan y=2. Berikut posisi x=3 dan y=2 bernilai 43 dapat dilihat pada tabel matrik di bawah ini.
Tabel 8. Seed  Piksel Matrik Biru Citra
(x,y) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 0 35 43 56 51 60 43 39 41 62 50 55 59 64 52 41 1 52 53 49 33 35 33 37 38 59 54 53 48 56 50 55 2 44 48 44 43 46 38 43 39 59 53 63 49 58 60 62 3 44 51 44 47 51 49 44 43 61 55 69 56 57 56 49 4 50 44 44 52 46 47 35 41 69 61 60 55 68 66 58 5 39 41 44 50 45 43 44 44 67 57 53 65 70 71 42 6 37 38 42 47 50 51 54 53 67 60 66 68 59 66 53
Nilai tetangganya pada matrik 3x3 seperti di bawah ini:
49  33  35 44 43 46 44  47  51
g(x i ,y i )=Seed(x i ,y i )-h(x i ,y i )<=t g(x i ,y i )  = 43 – 46
= -3 Nilai lebih kecil dari nilai t=2, maka
g(x i ,y i ) = 43 g(x i ,y i )  = 43 – 44
= -1
Nilai lebih kecil dari nilai t=2, maka g(x i ,y i ) = 43 g(x i ,y i )  = 43 – 33
= 10 Nilai lebih besar dari nilai t=2, maka g(x i ,y i ) = 33 (x i ,y i ) = 43 – 47 = -4
Nilai lebih kecil dari nilai t=2, maka
g(x i ,y i ) = 43
(xi,yi)  = 43 – 49 = -6 Nilai lebih Kecil dari nilai t=2, maka g(xi,yi) = 43 (xi,yi)  = 43 – 51 = -8 Nilai lebih kecil dari nilai t=2, maka g(xi,yi) = 43 (xi,yi)  = 43 – 35 = 8 Nilai lebih besar dari nilai t=2, maka g(xi,yi) = 35 g(xi,yi) = 43 - 44  = -1 Nilai lebih kecil dari nilai t=2, maka
g(xi,yi) = 43
kunjungan keseluruh piksel biru untuk hasil keseluruhan dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Tabel 9. Hasil akhir Region Growing Pixel Biru
(x,y) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
0 35 43 43 43 43 43 39 43 43 43 43 43 43 43 43
1 43 43 43 33 35 33 37 38 43 43 43 43 43 43 43
2 43 43 43 43 43 38 43 39 43 43 43 43 43 43 43
3 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43
4 43 43 43 43 43 43 35 43 43 43 43 43 43 43 43 5 39 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43 6 37 38 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43
(x,y) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
0 66 74 74 74 74 70 61 64 74 74 74 74 74 74 70 1 74 74 74 66 65 59 59 63 74 74 74 74 74 74 74
2 74 74 74 77 74 64 67 64 74 74 74 74 74 74 74
3 74 74 74 74 74 74 69 68 74 74 74 74 74 74 74
4 74 74 74 74 74 74 62 65 74 74 74 74 74 74 74
5 70 71 74 74 74 74 74 70 74 74 74 74 74 74 70 6 67 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74
Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 424-429 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulan proses Segmentasi citra spektrum dengan Algoritma Region growing dapat mengetahui proses penyebaran warna berdasarkan region-region. Penerapan algoritma region growing dilakukan untuk meningkatkan  efesiensi  segmentasi  tekstur  gambarserta  memiliki  kelemahan  yaitu  hanya  dapat  mengetahui  wilayah persebaran berdasarkan Seed dan Treshold yang dipilih.

## REFERENCES
Darma, P. (2010). Pengolahan Citra Digital . Yogyakarta: Andi.
Nanda, R., Dari, S. W., & Ihsan, A. (2019). Segmentasi Citra Medis untuk Deteksi Objek FAM pada Payudara Menggunakan Metode Sobel. Jurnal Media Informatika , 3 (4), 248–253. https://doi.org/10.30865/mib.v3i4.1232
Panjaitan, N. A. (2020). Segmentasi Citra Digital Dengan Menggunakan Algoritma Khutlang. Journal of Information System Research (JOSH) , 1 (4), 258–262. Prasetyo, E. (2011). Pengolahan Citra Digital dan Aplikasinya menggunakan Matlab . Yogyakarta: Andi.
T Sutoyo. (2009). Teori Pengolahan Citra Digital . Yogyakarta: ANDI.