## SISTEM PENGENALAN OTOMATIS DIAMETER CITRA MANTOUX UNTUK DETEKSI DINI PENYAKIT TBC KELENJAR
Sri Hadianti 1 , Dwiza Riana 2
STMIK Nusa Mandiri Jakarta e-mail: srihadianti07@gmail.com www.nusamandiri.ac.id STMIK Nusa Mandiri Jakarta e-mail: dwiza@nusamandiri.ac.id www.nusamandiri.ac.id
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional.
Abstract— The Mantoux test is a test performed to detect  tuberculosis,  a  test  performed  by  injecting protein into the skin tissue of the left hand, this test is  mostly  done  because  it  feels  more  accurate  the results,  the  way  the  Mantoux  test  works  is  to measure  the  diameter  of  the  protein-given  area,  if the  diameter  is  less  than  5  mm,  the  patient  is  not diagnosed  with  tuberculosis,  but  if  the  diameter  of the area given by the protein exceeds 5 mm then the patient  is  diagnosed  with  tuberculosis.  To  help simplify  the  calculation,  the  area  of  the  Mantoux test  needs  to  be  image  processing.  In  this  study image  processing  uses  K-Means  clustering  method with  edge  detection,  then  the  calculation  of diameter after edge detection. And the end result is the  image  of  the  Mantoux  test  area  can  easily  be calculated  in  diameter,  without  having  to  make measurements using a manual ruler.
Keyword :  K-Means,  Mantoux,  TBC,  Image, Diameter, Detection.
Intisari — Tes mantoux merupakan  tes  yang dilakukan  untuk  mendeteksi  penyakit  TBC,  tes yang  dilakukan  dengan  menyuntikkan  protein kedalam jaringan kulit tangan sebelah kiri, tes ini banyak  dilakukan  karena  dirasa  lebih  akurat hasilnya,  cara  kerja  dari  tes mantoux adalah dengan  mengukur diameter  dari  area  yang  diberi protein, jika diameternya kurang dari 5 mm maka pasien  dinyatakan  tidak  terkena  penyakit  TBC, tapi jika diameter dari area yang diberikan protein melebihi  dari  5mm  maka  pasien  dinyatakan mengidap  penyakit  TBC.  Untuk  membantu mempermudah  dalam  perhitungan  maka  area darites mantoux perlu diadakan pengolahan citra. Pada penelitian ini pengolahan citra menggunakan
metode clustering  K-Means dengan  deteksi  tepi, lalu  adanya  perhitungan  diameter  setelah dilakukan  deteksi  tepi.  Dan  hasil  akhirnya  adalah citra  dari  area  tes  mantoux  bisa  dengan  mudah dilakukan  perhitungan  diameternya,  tanpa  harus melakukan  pengukuran  menggunakan  penggaris manual.
Kata  Kunci :  K-Means,  Mantoux,  TBC,  Citra, Diameter, Deteksi.

## PENDAHULUAN
Tuberkulosis  (TB)  merupakan  salah  satu dari  10  penyebab  kematian  di  seluruh  dunia, tahun  2016,  10,4  juta  orang  jatuh  sakit  dan  1,7 juta  meninggal  akibat  dari  penyait  TB,  dan  lebih dari  95%  kematian  yang  adiakibatkan  TB  terjadi di  negara  berpenghasilan  rendah  dan  menengah, diantaranya  India,  Indonesia,  Cina,  Filipina, Pakistan,  Nigeria,  dan  Afrika  Selatan(End,  Global, Global, & The, 2018).
Penyebab dari TBC Mycrobcteri Tuberculosis dengan  sifat  kuman  yang  tahan    terhadap  asam, sehingga  mudah  dihilangkan  dengan  pemaparan sinar  matahari  dan  sinar  ultraviolet  y ang ditularkan melalui udara, TB biasanya menyerang daerah  paru-paru,  akan  tetapi  oragan  tubuh lainnya  juga  bisa  terkena  TB,  seperti  kelenjar getah bening(Kemenkes, 2011).
Orang  yang  terkena  TB  kelenjar  getah bening  biasanya  terlihat  karena  adanya  benjolan disekitar leher, akan tetapi untuk mendeteksi awal biasanya  dengan  melakukan  test  mantoux,  yaitu dengan  memasukkan  protein  kedalam  jaringan kulit tangan sbelah kiri dan dilihat efeknya selama minimal  48  jam,  jika  efek  dari  proteinnya
menimbulkan  benjolan  dengan  diameter  lebi  dari 5 mm maka bisa dipastikan orang yang melakukan tes mantoux tersebut terkena
TB kelenjar(Slogotskaya,  Bogorodskaya,  Ivanova,  & Sevostyanova, 2018).
Penentuan diameter dari efek test mantoux masih  secara  perhitungan  manual  menggunakan penggaris,  untuk  memudahkan  perhitungan diameter  perlu  adanya  bantuan  pengolahan  citra dengan  tujuan  agar  pengukuran  diameter  bisa dilakukan  dengan  cepat  dan  tanpa  perlu  dihitung menggunakan penggaris.
Pada  bidang  kesehatan,  pengolahan  citra banyak  sekali  digunakan  misalnya  citra  sel nucleus (Riana,  2013).  Dalam  analisis  tekstur nucleus  dan  detaksi  sitoplasma(Septian  et  al., 2016). Deteksi diameter tumor pada kulit (Sucipto &  Riana,  2013).  diagnosa  potensi  dari  glaucoma (Arifin,  Riana,  &  Hapsari,  2014).  Itulah  sebagian dari  bidang  kesehatan  yang  bisa  diteliti menggunakan pengolahan citra, sehingga para tim medis  bisa  dengan  mudah  mendiagnosa  atau menangani  penyakit,  agar  penyakit  yang  diderita pasien bisa cepat diketahui dan bisa dengan cepat ditangani(Mulyati,  Amini,  &  Juliasari,  2014).  Dan bantuan  pengolahan  citra  juga  bisa  memperkecil tingkat  kematian,  karena  pasien  yang  menderita suatu  penyakit  bisa  terdeteksi  sejak  dini  dan langsung di tangani oleh ahlinya(Junianto & Riana, 2017).
Untuk memudahkan dalam pengolahan citra perlu  menggunakan  metode,  dan  metode-metode yang  digunakan  untuk  segmentasi  citra  begitu banyak  diantaranya  adalah  metode  normalisasi warna RGB yang dipergunakan dalam pengolahan citra  digital  pada  pendeteksi  objek  menggunakan pengolahan  warna  (Kusumanto  &  Tompunu, 2011).  Metode  Densite-Based  Clustering  dengan integrasi  HMRF-EM pada ruang warna HSI dalam segmentasi  citra  ikan  tuna  yang  memiliki  tiga tahapan utama. Tahap Pertama adalah mengkonversikan  ruang  warna  HSI.  Tahap  kedua adalah  melakukan  segmentasi  menggunakan klaster DBSCAN. Tahap terakhir adalah memperbaiki  tepi  objek  hasil  segmentasi menggunakan  HMRF-(Azhar,  Arifin,  Khotimah, Informatika,  &  Informasi,  2016).  Algoritma clustering  isodata  yang  digunakan  dalam  analisis sistem  deteksi  anomali  trafik,  dan  hasil  dari penelitian  ini,  adalah  sistem  yang  dibagun  bisa bekerja  dengan  baik  pada  proses  deteksi  dan perbedaan  antara  traffic  normal  dan  traffic anomaly.  Dengan  dibuktikan  pada  penggunaan metode Euclidean distance denganhasil performansi  algoritma  yang  baik  dan  melakukan perbandingan dengan metode manhattan distance (Wiradharma,  kusuma,  ananda,  Purwanto,  & purboyo,  waluyo,  2015).  Penggunaan  algoritma
genetika padapeningkatan kinerja fuzzy clustering dalam  pengenalan  pola  (Widyastuti  &  Hamzah, 2007).Ada  juga  metode  thersholding  yang digunakan dalam penelitian segmentasi citra ikan (Kumaseh, Latumakulita, & Nainggolan, 2013).Penggunaan algoritma Kohonen padaperubahan  citra  Gray  level  menjadi  citra biner  (Nafi’iyah,  2015).  Adapun  penggunaan metode edge detectionuntuk melakukan segmentasi citra digital (Yunus, 2012) . Penggunaan metode K-Means dan Otsu pada citra yang  diolahdalam  segmentasi  pada  Daerah Tumpang Tindih Gambar Pap Smear menggunakan  Fitur  Warna  (Riana,  Tohir, Hidayanto,  2018).Penggunaan  metode  Clustering Algoritmadalam  menganalisis  Vegetasi  Pesisir Pantai  Aceh  setelah  Tsunami(Tomasoa  et  al., 2018).Penggunaan  metode  K-Nearst  Neighbour dalam  mengklasifikasi  batik  berdasarkan  warna gray  level  (Wijayanto,  2015). Segmentasi  citra berwarna  dalam  mengidentifikasi  mycobacterium Tuberculosis  menggunakan  metode Clustering berbasis path  yang memberikan  hasil  lebih  baik dibandingkan  dengan  metode  segmentasi  pada penerapan  citra  utuh  yang  secara  serentak dilakukan pengolahan citranya(Rulaningtyas et al., 2015). Penggunaan  Algoritma K-Means  digunakan dalam  pendeteksian  jalan  yang  terlihat  dari  citra satelit resolusi tinggi dengan hasil yang didapatkan jalan  bisa  terdeteksi  dengan  baik  pada  pada pemerosesesan  RGB  jika  ukuran  lebar  jalan besar(Rahman,  2016). Penggunaan  metode  K- Means Clusteringdalam melakukan analisiskeaslian  kertas  yang  diidentifikasi  (Umar et  al.,  2018).Penerapan  metode  K-Means Clustering  pada  segmentasi  sel  darah  putih  yang saling  bersentuhan  dengan  menganalisis  citra leukimia  myeloid  akut  (Aryo  &  Chastine, 2017) . Selain  itu  penggunaan  metode  K-Means pada segmentasi Citra Paru(Atina, 2017).Penggunaan metode K-Means juga dilakukan  dalam  proses  clustering  kualitas  beras yang  didasarkan  pada  ciri  fisik  dengan  tujuan dapat  meningkatkan  efisiensi  pengkelasan  mutu fisik  beras(Agustina  et  al.,  2012).Penggunaan algoritma  K-Means  pada  pengelompokan  kayu kelapa  yang  digunakan  berdasarkan  tekstur  kayu kelapa  dua  dimensi  (Nugroho  &  Pramunendar, 2015).  Pengguaan  algoritma  K-Means  Clustering pada  citra  digital  meat  detection  ini  berbasis openCV  dan  Eclipe  (Arsy,  Nurhayati,  &  Martono, 2016).Klasterisasi  dokumen,  algoritma  K-Means dengan  komparasi  KD-Tree  yang  memiliki  hasil performa  klasterisasi  dokumen  pada  data  set  20 newsgroup  dengan  nilai  distorsinya  3×105  lebih rendah  apabila  dibandingkan  dengan  nilai  rerata distorsi  K-Means  Clustering  dan  nilai  NIG  0,09 lebih baik dibandingkan dengan nilai NIG K-Means
Clustering (Gosno et al., 2013).Dalam mendeteksibiometika telapak tangan, menggunkan  metode  K-Means  dengan  hasil penerapan k-means untuk clustering menghasilkan penghematan  waktu  mencapai
Sumber: (Hadianti & Riana, 2018)
Gambar 1. Metode Penelitian

## Sumber: Apriyanti (2015)
Gambar 2. Perubahan Kelompok Pixel
45.04%    pada  metode  blockstandar  deviasi (Rusjayanthi, 2013).
Melihat dari penelitian-penelitian sebelumnya yang begitu banyak, dan berbagaimacam  referensi  metode,  maka  dalam penelitian  citra matoux ini  menggunakan  metode K-means  dalam  melakukan  klaster,  sehingga mengasilkan  citra  yang  selanjutnya  dilakukan perhitungan  diameter,  sehingga  diameter  dari suatu citra bisa diketahui.

## BAHAN DAN METODE
Penelitian ini merupakan penelitian sekunder yaitu dengan mengambil objek citra dari
internet, yang kemudian citra dari internet diolah dengan  beberapa  tahap  sehingga  menghasilkan nilai  yang  objektif.  Tahapan-tahapan  tersebut dapat dilihat pada gambar 1.
Tahapan pada pengolahan citra supaya menghasilkan  diameter test  mantoux secara sempurna  maka  dilakukan  beberapa  hal  yang terdapat  pada  gambar  1.  Penelitian  dimulai dengan  membaca  citra  asli  yang  kemudian  diolah dengan  menjadikan  citra  menjadi  matriks  RGB yang  kemudian  masing-masing  dari  komponen warna  memiliki  nilai pixel dengan  format  vektor ( 𝑅 , 𝐺 , 𝐵 )  kemudian  setelah  nilai pixel tersebut diambil maka nilai pixel masing-masing R, G dan B dijadikan sebagai atribut-atribut dalam perhitungan  algoritma K-Means .  Setelah  itu dilakukan  deteksi  tepi,  lalu  mengubah  citra menjadi  citra  biner,  kemudian  melakukan perhitungan diameter sehingga diketahui diameter dari citra test mantoux .

## Membaca Citra Asli
Proses  ini  merupakan  proses  dimana  citra yang akan diolah dibaca terlebih dahulu, sehingga citra yang akan diolah bisa dilihat.

## Mengubah Citra menjadi matrix RGB
Melakukan  konversi  piksel  dari  citra kedalam  suatu  garis  vektor  RGB,  dan  akan ditampilkan menggunakan rata-rata dari kelompok  warna  yang  dihasilkan  seperti  pada Gambar 2.
Melakukan klastering dengan metode K-Means Algoritma K-Means merupakan  algoritma dimana objek dikelompokkan  berdasarkan atribut kedalam pembagi k . Ini dapat diasumsikan bahwa format  dari  atribut  objek  tersebut  adalah  suatu garis  vektor  ruang.  Menurut  Akhiruddin(Nur Ridha  Apriyanti,  2015),  tujuannya  adalah  supaya total perbedaan dapat diperkecil  intra- cluster nya, atau fungsi:
…………………………….(1)
dimana k  cluster  Si ,  i  =  1,  2,….,k  dan 𝜇𝑖 merpakan pusat luasan atau titik dari semua poin-poin.
Algoritma  K-Meansmemulai  klastering dengan  melakukan  penyekatan  danmemasukan kedalam  tetapan  k  dengan  acak.  Kemudian melakukan  kalkulasi  rata-rata  titik,  atau  pusat luasan  pada  tiap  set.  Hal  ini  dapat  berakiat  pada suatu sekat baru dengan menghubungkan masing- masing  pusat  luasan  yang  terdekat.  Kemudian pusat  luasan  dapat  dihitung  kembali  pada  klaster yang  baru,  kemudian  algoritmadiulangi  lagi  dua langkah  sampai  pemusatan,  dimana  dapat
diperoleh ketika poin-poin klaster tidakberpindah (Nur Ridha Apriyanti, 2015). Algoritma K-Means pada  umumnya  dilakukan sebagai berikut:
Sumber: (Hadianti & Riana, 2018) Gambar 3. Citra Asli Area Test Mantoux
Sumber: (Hadianti & Riana, 2018) Gambar 4. Citra LAB
Sumber: (Hadianti & Riana, 2018) Gambar 5. Hasil Klustering K-Means
a. Data  yang  telah  dipisahkan  kemudian dikelompokan  kedalam  kelompok-kelompok data  (klaster)  k  dan  nilai-nilai  data  diacak kedalam  hasil-hasil  yang  dimasukan  kedalam kelompok  data  yang  memiliki  kesamaan jumlah dari nilai data.
b. Menghitung  setiap  nilai  data  menggunakan jarak Euclidean padasetiap klaster.
c. Abaikan  jika nilai data diwakili oleh kelompok datanya  sendiri  ,  dan  pindah  nilai  kedalam kelompok  data  yang  telah  terwakili  jika  nilai data  tersebut  tidakdiwakili  oleh  kelompok data.
d. Ulangi  langkah  hingga  lengkap  meliputi seluruh  hasil  nilai  data  dalam  perpindahan satu  klaster  ke  klaster  lainnya  (Widodo  et  al., 2011).
Data  yang  digunakan  untuk  diklaster  diperoleh dengan  membandingkan  jarak  ( distance ),  jarak digunakan  untuk  menentukan  tingkat  kesamaan ( similarity degree ) atau ketidaksamaan dua vektor fitur.
Deteksi Tepi Proses  ini  melakukan  deteksi  tepi  agar tepi dari suatu citra bisa terlihat.

## Konversi Biner
Proses  ini  merupakan  proses  konversi  citra menjadi citra biner agar diameter dari suatu citra bisa dikalkulasikan.
Kalkulasi Diameter Proses  ini  merupakan  proses  dimana  citra yang  telah  dikonversi  ke  citra  biner  dilakukan perhitungan,  sehingga  menghasilkan  diameter dari citra yang diolah.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  13  gambar  area  yang  dilakukan test mantoux makadiuji  coba  satu  per  satu  dengan beberapa  tahap  yang  telah  dijelaskan  pada metodelogi  penelitian  untuk  mengukur  diameter area dari test mantoux.
Hasil keluaran dari proses pengolahan citra  yang didapatkan  adalah  hasil  deteksi  tepi  dan  hasil perhitungan  dari  diameter  dengan  satuan milimeter. Berikut proses pengolahan citra deteksi diameter  pada  area test  mantoux menggunakan segmentasi citra.

## Membaca Citra Asli
Dalam tahap ini citra area test mantoux yang asli dibaca dan ditampilkan sebelum diadakannya proses pengolahan ini terlihat seperti pada contoh gambar 3.

## Konversi Warna Menjadi LAB
Mengkonversikan  ruang  warna  citra  yang awalnya  berada  pada  ruang  warna  RGB  menjadi ruang  warna  L*a*b.  Pada  proses  ini  warna  asli citra  dari  area  test  mantoux  memiliki  pola  RGB kemudian  dikonversikan    menjadi  ruang  warna L*A*B  dimana   L*  menunjukkan  Light/terang,  a*
adalah  koordinat  merah  /  hijau  ,  dan  b*  adalah koordinat kuning  /  biru.  Delta/  perbedaan  untuk L* (ΔL*), a* (Δa*) dan b* (Δb*) bisa positif (+) atau negatif  (-).  Total  perbedaan,  Delta  E  (ΔE*),  selalu positif.  hasil  dari  proses  ini  bisa  terlihat  dari gambar 4.

## Klastering K-Means
Melakukan  clustering  menggunakan  metode K-Means  dengan  memberikan  inputan  berupa komponen a dan b dari citra L*a*b. Jumlah kluster yang  digunakan  adalah  3.  Pada  proses  ini  citra yang  sudah  dikonversi  menjadi  warna  L*A*B selanjutnya  dilakukan  klustering  yang  pada penelitian  ini  menggunkan  metode K-Means Clustering dengan  jumlah  cluster  yang  digunakan adalah 3 dengan memasukkan komponen a dan b. Hasil  citra  seperti  pada  gambar  5.  Dapat  dilihat jika area yang dilakukan uji coba test mantoux bisa terdeteksi mengunakan teknik klustering K-Means.
Sumber: (Hadianti & Riana, 2018) Gambar 6. Deteksi Tepui Metode Sobel
Sumber: (Hadianti & Riana, 2018) Gambar 7. Citra Biner

## Melakukan Deteksi Tepi
Pada  proses  ini  citra  yang  sudah  diolah  dan dilakukan proses clustering menggunakan metode K-Means selanjutnya adalah dilakukan deteksi tepi dengan  menggunakan  metode  deteksi  tepi  sobel sehingga  hasil  dari  citra  yang  dilakukan  deteksi tepi adalah terlihat seperti pada gambar 6.

## Konversi Citra Menjadi Citra Biner
Pada  tahap  ini  citra  yang  telah  dideteksi tepinya,  selanjutnya  dikonversi  menjadi  citra biner  agar  diameter  dari  citra  area test  mantoux bisa dikalkulasikan. Hasil dari konversi citra biner bisa dilihat pada gambar 7.

## Kalkukasi Diameter
Pada tahap ini citra yang sudah dideteksi tepi dilakukan kalkulasi diameter sehingga didapatkan diameter  dari  citra  area test  mantoux ,  hasilnya bisa dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Diameter Citra Test Mantoux Citra Diameter (mm) Citra 1 34.50 Citra 2 9.27 Citra 3 10.80 Citra 4 16.60 Citra 5 9.30 Citra 6 10.10 Citra 7 4.67 Citra 8 9.30 Citra 9 5.05 Citra 10 4.07 Citra 11 6.83 Citra 12 7.62 Citra 13 5.14 Sumber: (Hadianti & Riana, 2018)
Sumber: (Hadianti & Riana, 2018) Gambar 8. GUI Test Mantoux
Dilihat dari Tabel 1 bahwa dapat dikatakan setiap citra  test  mantoux  yang  diolah  bisa  terlihat diameter  setiap  citranya.  Dan  untuk  GUI  dari pengolahan  citra  area  test  mantoux  bisa  dilihat pada gambar 8.

## KESIMPULAN
Dari  penjelasan  diatas  dapat  disimpulkan bahwa  pengolahan  citra  test  mantoux  untuk mendeteksi  dini  penyakit  TBC  kelenjar  dengan klustering K-Means dan  deteksi  tepi  sobel  bisa diketahui hasil kalkulasi diameter setiap citranya, sehingga  bisa  membantu  para  medis  untuk mendeteksi  secara  dini  penyakit  TBC  kelenjar, tanpa perlu menggunkan penggaris manual.

## REFERENSI
Agustina, S., Yhudo, D., Santoso, H., Marnasusanto, N.,  Tirtana,  A.,  &  Khusnu,  F.  (2012). CLUSTERING KUALITAS BERAS BERDASARKAN  CIRI  FISIK  MENGGUNAKAN METODE  K-MEANS  Algoritma. Clustering  K- Means , 1–7.
Arifin,  T.,  Riana,  D.,  &  Hapsari,  G.  I.  (2014). Klasifikasi  Statistikal  Tekstur  Sel  Pap  Smear Dengan  Decesion  Tree. Jurnal  Informatika , (1), 1–7.
Arsy, L., Nurhayati, O. D., & Martono, K. T. (2016).
Aplikasi  Pengolahan  Citra  Digital  Meat Detection  Dengan  Metode  Segmentasi  K- Mean  Clustering  Berbasis  OpenCV  Dan
Eclipse. Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem
Komputer , 4 (2), 322–332. https://doi.org/10.14710/jtsiskom.4.2.2016 .322-332 Aryo,  H.,  &  Chastine,  F.  (2017).  Segmentasi  dan pemisahan  sel  darah  putih  bersentuhan menggunakan  k-means  dan  hierarchical clustering  analysis  pada  citra  leukemia myeloid akut, 15 , 140–151.
Atina. (2017). Segmentasi
Citra Paru
Menggunakan  Metode  k-Means  Clustering.
Segmentasi  Citra  Paru  Menggunakan  Metode K-Means Clustering , 3 (2), 57–65.
Azhar,  R.,  Arifin,  A.  Z.,  Khotimah,  W.  N., Informatika,  J.  T.,  &  Informasi,  F.  T.  (2016). Integrasi  Density-Based  Clustering  Dan Hmrf-Em Pada, 6 , 28–37.
End, U. T. O., Global, A. N. U., Global, R. T. O. A., & The,  T.  (2018).  United  Nations  High-Level Meeting  on  Tuberculosis  Un  General Assembly  High-Level  Meeting  on  Tb, (September).
Gosno,  E.  B.,  Arieshanti,  I.,  Soelaiman,  R., Pendahuluan,  I.,  Clustering,  P.,  &  Clustering, A.  A.  K.  (2013).  Implementasi  KD-Tree  K- Means Clustering untuk Klasterisasi Dokumen, 2 (2).
Junianto,  E.,  &  Riana,  D.  (2017).  Penerapan  PSO Untuk  Seleksi  Fitur  Pada  Klasifikasi Dokumen  Berita  Menggunakan  NBC. Jurnal Informatika , 4 (1), 38–45.
Kemenkes,  R.  (2011).  Pedoman  nasional pengendalian  tuberkulosis. Jurnal  Kesehatan Masyarakat ,  2011.  https://doi.org/614.542 Ind p
Kumaseh, M. R., Latumakulita, L., & Nainggolan, N.
(2013).  Segmentasi  citra  digital  ikan menggunakan  metode  Tresholding. Jurnal Ilmiah Sains , 13 No. (1), 6.
Kusumanto,  R.  D.,  &  Tompunu,  A.  N.  (2011). Pengolahan  Citra  Digital  Untuk  Mendeteksi Obyek  Menggunakan  Pengolahan  Warna Model  Normalisasi  RGB. Seminar  Nasional Teknologi  Informasi  &  Komunikasi  Terapan 2011 , 2011 (Semantik), 1–7.
Mulyati,  S.,  Amini,  S.,  &  Juliasari,  N.  (2014).
Perancangan Data Warehouse Untuk
Pengukuran Kinerja Pengajaran Dosen, 6 (1), 1–90.
Nafi’iyah,  N.  (2015).  Algoritma  Kohonen  dalam Mengubah  Citra    Graylevel  Menjadi  Citra Biner. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia ,
9 (2), 49–55.
Nugroho,  S.  Q.,  &  Pramunendar,  R.  A.  (2015). Pengelompokan  Kayu  Kelapa  Menggunakan Algoritma  K-Means  Berdasarkan  Tekstur Citra Kayu Kelapa Dua Dimensi ( 2D ), 1–5.
Nur  Ridha  Apriyanti,    dkk.  (2015).  Algortima  K- Means  Clustering  Dalam  Pengolahan  Citra Digital Landsat. Ilmu Komputer ,
02 (Clustering K-Measn), 1–13
. Rahman, H. (2016). Deteksi Jalan Dari Citra Satelit Resolusi Tinggi, 7 (1), 1–6.
Riana, D. (2013). Pilar Nusa Mandiri Vol . IX No . 2
September  2013  ANALISA  FITUR  TEKSTUR NUKLEUS  DAN  DETEKSI  SITOPLASMA  Pilar Nusa Mandiri, IX (2), 102–106.
Rulaningtyas, R., Suksmono, A. B., Mengko, T. L. R., Saptawati, G. A. P., Teknik, S., & Bandung, I. T. (2015).  Segmentasi  Citra  Berwarna  dengan Menggunakan  Metode  Clustering  Berbasis Patch  untuk  Identifikasi  Mycobacterium Tuberculosis.
Rusjayanthi,  D.  (2013).  Identifikasi  Biometrika Telapak  Tangan  Menggunakan  Metode  Pola Busur  Terlokalisasi,  Block  Standar  Deviasi, dan K-Means Clustering, 4 (2), 265–276.
Septian,  W.,  Riana,  D.,  Prayogo,  M.  J.,  Pusat,  J., Pusat, J., & Pusat, J. (2016). Deteksi Diameter
Tumor Pada Kulit.
Informatika ,
3 (September), 314–323.
Slogotskaya,  L.,  Bogorodskaya,  E.,  Ivanova,  D.,  & Sevostyanova,  T.  (2018).  tuberculosis children  and  adolescents  in  Moscow,  2013– 2016.
Sucipto,  D.  B.,  &  Riana,  D.  (2013).  Aplikasi Diagnosa Potensi Glaukoma Melalui Citra Iris Mata  Dengan  Jaringan  Saraf  Tiruan  Metode Propagasi Balik, 1 (3), 19–27.
Tomasoa, L. E., Yulianto, S., Prasetyo, J., Informasi, F.  T.,  Studi,  P.,  Informatika,  T.,  …  Sungai,  A. (2018). Analisis Index Vegetasi Pesisir Pantai Aceh  Pasca  Tsunami  Menggunakan  Citra Satelit  Landsat  7  Dan  Landsat  8  Dengan Metode Clustering Algoritma K-Means.
Umar, R., Riadi, I., Studi, P., Informatika, T., Dahlan, U.  A.,  Studi,  P.,  …  Cluster,  K.  (2018).  Sistem Identifikasi  Keaslian  Uang  Kertas  Rupiah Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering,
17 (2), 179–185.
Widyastuti, N., & Hamzah, A. (2007).
PENGGUNAAN ALGORITMA GENETIKA DALAM  PENINGKATAN  KINERJA  FUZZY CLUSTERING UNTUK ( Application of Genetic
Algorithm  to  Enhance  the  Performance  of
Clustering. Berkala MIPA , 17 (2), 1–14.
Wijayanto, H. (2015). Klasifikasi Batik Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbour Berdasarkan  Gray  Level  Co-Occurrence Matrices  (  Glcm  ). Klasifikasi  Batik Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbour Berdasarkan  Gray  Level  Co-Occurrence Matrices ( Glcm ) , (5).
Wiradharma,  kusuma,  ananda,  P.,  Purwanto,  Y.,  & purboyo,  waluyo,    tito.  (2015).  Analysis  Of Traffic  Anomaly  Detection  System  Using Isodata Clustering Algorithm (Self- Organizing  Data  Analysis  Technique)  With Euclidean Distance Putu, 2 (2), 1542–1549.
Yunus,  M.  (2012).  Perbandingan  Metode-metode Edge  Detection  untuk  Proses  Segmentasi Citra Digital. Jurnal Teknologi Informasi , 3 (2), 146–160.