DOI: https://doi.org/ 10.30646/tikomsin.v8i1.462
Pengolahan Citra Digital Untuk Menghitung Ekstrasi Ciri Greenbean Kopi Robusta Dan Arabika (Studi Kasus: Kopi Temanggung) Arial 11
Akhmad Fadjeri 1) ; Arief Setyanto 2) ; Mei P. Kurniawan 3)
1) Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta
2) Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta
3) Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta
1) fadjeri.akhmadfadjeri@gmail.com; 2) arief_s@amikom.ac.id 2 ; 3) meikurniawan@amikom.ac.id 3 ……

## ABSTRACT
This study aims to determine the extraction of features in Robusta and Arabica green beans to make objects detectable and can be drawn into mathematical numbers. The method in this research is the original image is converted to RGB and grayscaling is carried out, then followed by a binary process aiming to change the image into binary form. After the digital image processing is complete, the process of extracting the characteristics of green coffee bean based on width, height, perimeter, surface area, roundness  percentage,  and  perimeter  in  order  to  be  understood  mathematically.  The  results  of  the binary  image  process  are  carried  out  in  morphological  operations  having  an  erosion  and  dilation process. The results of the erosion and dilation process are carried out the feature extraction to get the length, height, circumference, roundness ratio and perimeter of an image. Then, the value is stored in the  database  as  a feature  extraction  of  each  green bean  coffee.  The  result  of  feature  extraction  from green  coffee bean  samples  shows  a  mean  with  7.7  pixels’  width,  11  pixels’  height,  31.3  pixels’ circumference,  69.5  pixels’  surface  area,  89,559  pixels’  roundness  percentage,  and  1,674  pixels’ perimeter of Robusta green bean. Meanwhile, Arabica green bean has 13.2 pixe ls’ width, 18.8 pixels’ height, 51.2 pixels circumference, 199.9 pixels’ surface area, 94.548 pixels’ percentage of roundness, and 1.600038 pixels’ perimeter with 20 green coffee beans for the total of data.
Keywords: Digital Image Processing, Greenbean Coffee, Morphology, Feature Extraction

## I. PENDAHULUAN
Pengolahan  citra  digital  di  era  industri  4.0 memiliki fungsi yang sangat kompleks baik dalam bidang  penelitian  atau  dunia  teknologi  informasi. Pemanfaatan citra digital telah banyak digunakan untuk mengidentifikasi sebuah obyek bentuk, dari yang  berukuran  kecil  sampai  berukuran  besar. Pemanfaatan  pengolahan  citra  digital  salah satunya dilakukan untuk mendeteksi kematangan buah  kopi dengan menggunakan dua fitur warna untuk mengetahui karakteristik kematangan buah kopi  [1].  Penggunaan  citra  digital  bisa  diterapkan dalam menggambarkan penggunaan pemrosesan gambar  ( image  processing )  untuk  mengenali tingkat panggang biji kopi digital dan mengklasifikasikan  dengan  Jaringan  Saraf  tiruan metode  backpropagation  [2].  Penelitian  yang dilakukan  Bambang  Dwi  Argo  melakukan mengklasifikasi  biji  dan  bubuk  kopi  robusta  khas suatu  daerah  menggunakan  NNPred  dan memberikan  informasi  mengenai  Artificial  Neural Network  (ANN)  serta  mengetahui  parameter gambar terhadap biji dan bubuk kopi robusta khas suatu  daerah  [3].  Analisis  yang  berasal  dari gambar  untuk  mendeteksi    retak  adalah  dengan menggunakan  teknik  pemrosesan  gambar  yang disediakannya  hasil  yang  akurat  dibandingkan dengan metode manual konvensional [4] .
Pemanfaatan  pengolahan  citra  digital  dapat digunakan untuk mendapatkan ektrasi ciri sebuah greenbean  kopi  robusta  dan  arabika  dengan menghitung  perimeter,  luas,  panjang  lebar,  rasio kerampingan  dan  rasio  kebulatan  sebuah greenbean kopi.

## II. TINJAUAN PUSTAKA 1. Citra digital
Citra  adalah  gambaran  visual  mengenai suatu  objek  atau  beberapa  Objek.  Tentu  saja wujud  citra  dapat  bermacam-macam,  dari  foto orang,  gambar,  hasil  rontgen,  hingga  citra  satelit. Menurut  Abdul  Kadir  Jenis  Citra  di  bagi  menjadi tiga  jenis  yaitu  citra  biner  (citra  monokrom),  citra berskala keabuan ( grayscale ), dan citra warna [5]. Sebuah  citra  digital  dapat  mewakili  oleh  sebuah matriks yang terdiri dari M kolom N baris, dimana perpotongan antara kolom dan baris disebut piksel (  piksel  = picture  element ),  yaitu  elemen  terkecil dari  sebuah  citra.  Piksel  mempunyai  dua parameter,  yaitu  koordinat  dan  intensitas  atau warna.  Nilai  yang  terdapat  pada  koordinat  (x,y) adalah  f(x,y),  yaitu  besar  intensitas  atau  warna dari  piksel  di  titik  tersebut.  Sebuah  citra  digital dapat ditulis dalam bentuk matriks berikut
(1)
Berdasarkan  gambaran  tersebut,  secara matematis  citra  digital  dapat  dituliskan  sebagai fungsi intensitas f (x,y), dimana harga x (baris) dan y  (kolom)  merupakan  koordinat  posisi  dan  f(x,y) adalah  nilai  fungsi  pada  setiap  titik  (x,y)  yang menyatakan  besar  intensitas  citra  atau  tingkat keabuan  atau  warna  dari  piksel  di  titik  tersebut. Pada  proses  digitalisasi  (sampling  dan  kuantitas) diperoleh besar baris M dan kolom N hingga citra membentuk  matriks  M  x  N  dan  jumlah  tingkat keabuan piksel [6] .

## 2.  Pengolahan Citra Digital
Pengolahan  citra  atau Image  Processing adalah  proses  memperbaiki  gambar  citra  agar mudah  di  olah    oleh  manusia/mesin  (komputer). Masukan  dari  citra  adalah  citra  dan  keluarannya juga citra tapi dengan kualitas lebih baik dari pada citra    input  ,  misal  citra  warnanya  kurang  tajam, kabur  ( blurring ),  mengandung noise (misal  bintik- bintik  putih)  [6].  Berdasarkan  nilai  pikselnya,  citra digital  dapat  dikelompokan  kedalam  tiga  jenis citra, yaitu:

## 3. Citra Warna
Citra  warna  atau  Model  warna  RGB  adalah model warna aditif di mana merah, hijau dan biru ditambahkan bersama dalam berbagai cara untuk membuat  beragam  warna.  Nama  model  berasal dari inisial dari tiga warna utama merah, hijau dan biru.  Tujuan  utama  model  warna  RGB  adalah untuk  penginderaan,  representasi  dan  tampilan gambar  dalam  sistem  elektronik,  seperti  televisi dan  komputer,  meskipun  juga  sudah  digunakan dalam fotografi konvensional  [7].

## 3.1 Citra grayscale
Citra  berskala  keabuan  ( grayscale )  adalah citra  menggunakan  gradasi  warna  abu-abu  yang merupakan  kombinasi  antara  hitam  dan  putih. Setiap  warna  di  dalam  citra  berskala  keabuan dinyatakan dengan sebuah nilai bulat antara 0 dan 255 (untuk yang aras keabuannya = 256) dan nilai tersebut disebut sebagai intensitas [5].

## 3.2 Citra biner
Citra biner adalah proses untuk mendapatkan bagian gambar tingkat keabuan yang memiliki dua nilai  keabuan,  nilai  0  untuk  hitam  dan  1  untuk putih,  sehingga  setiap  pixel  dari  gambar  biner adalah  selalu  dikodekan  dengan  nilai  1  [8]. Gambar  biner  yang  dihasilkan  dari  konversi
menjadi  hitam  dan  putih  akan  diproses  ulang untuk  mendeteksi  lokasi  objek  yang  dianggap untuk menghilangkan nilai piksel kecilnya [8].
Secara  umum,  proses  pengambangan  citra grayscale untuk  menghasilkan  citra  biner  adalah sebagai berikut:
( 𝑥 , 𝑦 ) = { 1 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑓 ( 𝑥 , 𝑦 ) ≥ 𝑇 0 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑓 ( 𝑥 . 𝑦 ) < 𝑇  (2)
dengan  g(x,y)  adalah  citra  biner  dari  citra grayscale f(x,y)  dan  T  menyatakan  nilai  ambang. Kualitas  citra  biner  yang  dihasilkan  sangat tergantung pada nilai T yang digunakan [9].

## 4. Preprosesing
Preprocessing adalah  penyesuaian  ukuran citra  untuk  mendapatkan Region  of  Interest (RoI) dan  peningkatan  kualitas  citra  [10].  Pada  tahap preprocessing terdapat pemrosesan data gambar yang  meningkatkan  variasi  gambar  dengan memanipulasi  mereka  dalam  beberapa  cara seperti  membalik,  mengubah  ukuran,  dan  acak memotong [8].

## 5. Morfologi
Morfologi  secara  sederhana  dapat  diartikan sebagai  bentuk  dan  struktur  suatu  objek  atau dalam deskripsi lain susunan dan hubungan antar bagian  pada  suatu  objek  [11].  Dilasi  adalah  Bila suatu objek (citra input ) dinyatakan dengan A dan SE  dinyatakan  dengan  B  serta  Bx  menyatakan translasi  B  sedemikian  sehingga  pusat  B  terletak pada  x.  Operasi  dilasi  A  dengan  B  dapat dinyatakan sebagai berikut.
Rumus Dilasi [9].
D(A,B) = A  B = {x : B x ∩ A ≠ ∅ } (3)
∅ menyatakan himpunan kosong.
Proses dilasi dilakukan dengan membandingkan  setiap  piksel  citra  input dengan nilai pusat SE dengan cara melapiskan  ( superimpose )  SE  dengan  citra sehingga  pusat  SE  tepat  dengan  posisi  piksel citra  yang  diproses.  Jika  paling  sedikit  ada  1 piksel pada SE sama dengan nilai piksel objek (f oreground )  citra.  maka  pixel  input  diset nilainya dengan nilai piksel foreground dan bila semua  piksel  yang  berhubungan  adalah background maka  input  pixel  diberi  nilai  pixel background . Proses serupa dilanjutkan dengan menggerakan (translasi) SE pixel demi piksel pada citra input .

## 6. Ekstrasi Ciri
Ekstrasi  ciri  diperoleh  melalui  perhitungan deskriptor  bentuk  regional  sederhana  yaitu perhitungan area, perimeter untuk compactness , major  axis  length , minor  axis length , dan aspek rasio lebar dan tinggi. Pada citra  biner  digital,  area  didefinisikan  sebagai jumlah  piksel  yang  berada  di  dalam  region. Area juga didefinisikan sebagai luas dari suatu objek.  Perimeter  atau  keliling  menyatakan panjang  tepi  suatu  objek. Compactness menyatakan  perbandingan  perimeter  kuadrat dan area [12].

## 7. Perhitungan Perimeter
Perimeter  (keliling)  menyatakan  panjang dari  kerangka  yang  dihasilkan.  Perimeter  di hitung dengan rumus sebagai berikut.
P = jumlah kode genap + √2 . jumlah kode ganjil (4)

## 8. Perhitungan Luas area
Berdasarkan  kode  rantai  dapat  dinyatakan sebagai berikut kode 0  : Area = Area + Y kode 1  : Area = Area + (Y + 0.5) kode 2  : Area = Area kode 3  : Area = Area - (Y + 0.5) kode 4  : Area = Area - Y
kode 5  : Area = Area - (Y - 0.5)
kode 6  : Area = Area kode 7  : Area = Area + (Y - 0.5)
(5)

## 9.  Rasio Kebulatan
Kebulatan  bentuk  adalah  perbandingan antara  luas  objek  dan  kuadrat  perimeter,  yang dinyatakan dengan rumus seperti berikut:
Kebulatan (R) = 4 𝜋 𝐴 (𝑅) 𝑝 2 (𝑅) [14]. (6)
III.  METODE PENELITIAN 1. Objek Penelitian
Penelitian ini menggunakan 2 jenis greenbean kopi Temanggung yang sudah dilabeli berdasarkan  standarisasi  kopi  nasional,  yaitu greenbean kopi  arabika  dan greenbean kopi robusta.  Gambar  atau  citra  dari greenbean kopi sebagai masukan dalam sistem yang akan dibuat. Penelitian  ini  menentukan  citra  masukan  yang akan  menghasilkan  suatu  keluaran  berupa ekstrasi ciri dari greenbean kopi. Dengan adanya sistem ini, diharapkan dapat memberikan informasi dalam bentuk greenbean kopi berdasarkan pengolahan citra digital. Bahan yang digunakan dalam penelitian adalah 2 jenis biji kopi.

## 2. Alur Penelitian
a.  Penelitian  di  mulai  dengan  survey  ke  lokasi kebun  kopi untuk  mendapatkan informasi greenbean kopi arabika dan robusta di Temanggung.
b.  Setelah greenbean telah  diketahui  label jenisnya kemudian dilakukan pengambilan gambar/ foto pada setiap jenisnya.
c.  Gambar greenbean yang  masih  memiliki resolusi  besar  sesuai  resolusi  foto  kemudian dilakuan cropping dengan  rasio  32  x  32.  Hasil cropping masih  berupa  citra  warna      (RGB) diubah menjadi citra grayscale . Hal ini dimaksudkan  agar  tiap  piksel  citra  RGB  yang mempunyai tiga nilai kanal dapat  disederhanakan menjadi  hanya  satu  kanal  saja  pada  citra grayscale .
d.  Citra grayscale kemudian  diubah  menjadi  citra biner  untuk  memisahkan  objek  dengan  latar belakangnya.  Hal  ini  juga  dilakukan  untuk persiapan  operasi  morfologi  citra  pada  tahap selanjutnya.
e. Operasi morfologi yang pertama dilakukan pada citra  biner  adalah  dilasi.  Ini  dilakukan  untuk menghilangkan  objek-objek kecil  yang tidak  akan diproses lebih lanjut. Kemudian, dipilih objek yang akan  dihitung  luasnya  sehingga  pada  citra  biner hanya  ada  objek  yang  diinginkan.  Tahap selanjutnya  melakukan  perhitungan,  Perimeter, luas,  lebar, tinggi,  rasio kebulatan.  Alur  penelitian ditunjukkan pada Gambar 1.

## 3. Akuisisi Data
Biji  kopi  yang  telah  di  labeli  secara  manual kemudian  dilakukan  proses  akuisisi  data  citra  biji kopi  menggunakan  kamera  digital  Cannon  1100, bidang putih sebagai background dalam pengambilan foto citra biji kopi dan lampu sebagai pencahayaan.  Proses  akuisisi  ini  dilakukan dengan  meletakkan  satu  persatu  biji  kopi  di  atas bidang  putih,  kemudian  mengatur  cahaya  lampu agar  sama  serta  jarak  kamera  digital  dengan objek  19  cm.  Pada  proses  ini  menghasilkan  110 gambar  dengan  masing  masing  kelas  sebanyak 20  gambar.  Citra  hasil  akuisi  disimpan  dalam format *jpg. Ilustrasi akuisisi data ditunjukan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Ilustrasi Proses Akuisisi Citra

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN 1. Hasil Survey Lapangan
Penelitian  ini  dimulai  dengan  survey  ke lapangan untuk mendapatkan informasi greenbean yang ada di Kabupaten Temanggung. Hal ini dilakukan untuk memperoleh  informasi tentang jenis kopi  yang hidup  di  daerah  perkebunan  kopi.  Peneliti mendapatkan  informasi  2  jenis  kopi  seperti yang diharapkan. Peneliti mendapatkan informasi perbedaan dari bentuk biji kopi yang berbeda dari greenbean arabika dan robusta. Setelah mendapatkan sampel greenbean kopi, peneliti melakukan pengambilan gambar greenbean jenis  arabika  dan  robusta  untuk selanjutnya  dilakukan  pemrosesan  citra  digital dan perhitungan perimeter, luas area, panjang, lebar,  dan  rasio  kebulatan  dari  kedua  jenis greenbean .  Skema  pengambilan  gambar diilustrasikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Skema Pengambilan Gambar
Tabel 1. Hasil Foto G reenbean Kopi
No Depan Belakang Jenis Kopi 1 Arabika
No Depan Belakang Jenis Kopi 2 Arabika 3 Robusta 4 Robusta

## 2. Tahapan Pengolahan Citra Digital
a.  Setelah  mendapatkan  foto/  gambar  sampel greenbean kopi yang berformat .jpg, citra ini merupakan  citra  warna    (RGB)  dari greenbean tersebut.
b.  Citra greenbean kopi  yang  masih  berupa citra  warna  kemudian  di  lakukan cropping menjadi  ukuran  32  x  32  px,  hasil    dari cropping tersebut kemudian diubah menjadi citra grayscale untuk  memudahkan  proses pengolahan  citra  selanjutnya.  Pada  tahap grayscalling dimana citra RGB dihitung nilai keabuan dari tiap pixel.
Tabel 2. Hasil Cropping greenbean kopi 32 x 32
No Depan Belakang Jenis Kopi 1 Arabika 2 Arabika 3 Robusta 4 Robusta Tabel 3. Citra Grayscalling No Depan Belakang 1 2

## Tabel 4. Citra Binner
No Depan Belakang 1. 2.
c. Dalam proses pengolahan citra digital untuk menghitung  ekstrasi  ciri  dari greenbean kopi  arabika  dan  robusta  dilakukan  operasi
morfologi  yaitu  proses  erosi  dan  dilasi.
Proses erosi
dilakukan untuk menghilangkan  atau  mengurangi  objek- objek  yang  tidak  diperlukan  dalam  proses pengolahan  selanjutnya.  Struktur  elemen pembentuk  yang  di  pakai  adalah  matriks bujur sangkar dengan elemen yang bernilai 1.
d.  Setelah  dilakukan  erosi  proses  selanjutnya
adalah dilasi pada citra untuk mengembalikan  objek  yang  hilang  akibat proses  dilasi,    karena  bagian  objek  (piksel- piksel) tersebut termasuk piksel-piksel yang akan  dihitung  untuk  menentukan  ekstrasi ciri.  Perhitungan  jumlah  piksel  objek dilakukan  untuk  jumlah  piksel  yang  bernilai 1.  Ekstrasi  ciri  yang  akan  dilakukan  untuk mengetahui,  panjang,  tinggi,  keliling,  luas, rasio  kebulatan  perimeter  dari  setiap greenbean kopi.
Tabel 5. Ekstrasi ciri greenbean Robusta
No Nama File Lebar (x) satuan (piksel) Tinggi (y) satuan (piksel) Keliling satuan (piksel) Luas Permukaan satuan (piksel) Prosentase Kebulatan satuan (piksel) Perimeter satuan (piksel) 1  IMG_7543.JPG 7 10 27 56 96.48 1.5882 2  IMG_7540.JPG 8 11 32 73 89.53 1.6842 3  IMG_7541.JPG 8 11 33 74 88.34 1.7368 4  IMG_7537.JPG 8 12 33 75
88.5 1.65 5  IMG_7538.JPG 8 12 33 78
89.96 1.65 6  IMG_7535.JPG 8 11 32 74 90.76 1.6842 7  IMG_7531.JPG 8 11 32 74 90.76 1.6842 8  IMG_7528.JPG 7 10 29 60 89.6 1.7058 9  IMG_7525.JPG 8 11 30 65 90.71 1.5789 10  IMG_7526.JPG 7 11 32 66 80.95 1.7777 Rerata 7.7 11 31.3 69.5 89.559 1.674
Rentang
7 sampai 8 10 sampai 12 27 sampai 33 56 sampai 78 80.95 sampai 96.48 1.5789 Sampai 1.7777 Tabel 6. Ekstrasi ciri greenbean Arabika
No Nama File Lebar (x) satuan (piksel) Tinggi (y) satuan (piksel) Keliling satuan (piksel) Luas Permukaan satuan (piksel) Prosentase Kebulatan satuan (piksel) Perimeter satuan (piksel) 1  IMG_7117.JPG 13 16 43 156 100 1.4827
2  IMG_7120.JPG
13 19 58 204 76.16 1.8125 3  IMG_7124.JPG 13 18 51 196 96.64 1.6451
4  IMG_7123.JPG
13 17 47 181 100 1.5666
5  IMG_7125.JPG 15 20 51
230
100 1.4571
6  IMG_7127.JPG 13 18 49 191 99.91 1.5806
No Nama File Lebar (x) satuan (piksel) Tinggi (y) satuan (piksel) Keliling satuan (piksel) Luas Permukaan satuan (piksel) Prosentase Kebulatan satuan (piksel) Perimeter satuan (piksel) 7  IMG_7129.JPG 13 22 56 233 93.31 1.6 8  IMG_7130.JPG 12 20 54 192 82.69 1.6875 9  IMG_7132.JPG 13 18 50 195 97.96 1.6129 10  IMG_7133.JPG 14 20 53 221 98.81 1.5588 Rerata 13.2 18.8 51.2 199.9 94.548 1.60038
Rentang
13 Sampai 15 16 Sampai 20 43 Sampai 58 156 Sampai 233 76.16 Sampai 100 1.4571 Sampai 1.8125

## V. PENUTUP

## 5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pengembangan  dan pembahasan  maka  diperoleh  kesimpulan sebagai berikut:
1.  Tahapan  proses  pengolahan  citra  digital yang  dimulai  dari  pengambilan  gambar greenbean kopi, dilanjutkan dengan proses cropping gambar, tahap selanjutnya    citra  warna  (RGB)  diubah menjadi  citra grayscale ,  pengubahan  citra grayscale yang  telah  diperbaiki  menjadi citra  biner  serta  penerapan  operasi morfologi  yaitu  erosi  dan  dilasi  pada  citra biner  dapat  digunakan  untuk  menghitung ekstrasi  ciri  jumlah  piksel  objek  citra ( greenbean kopi). Hasil dari proses sistem adalah membentuk perhitungan matematis  untuk  perhitungan,  panjang, tinggi,  luas,  keliling,  perimeter  dan  rasio kebulatan.
2.  Hasil  ekstrasi  ciri  yang  diperoleh  dari sampel greenbean kopi    dengan  rerata didapat  lebar  7.7  piksel,  tinggi  11  piksel, keliling  31.3  piksel,  luas  permukaan  69.5 piksel, prosentase kebulatan 89.559 piksel,  dan  perimeter  1.674  piksel  dari greenbean kopi robusta. Sedangkan untuk greenbean arabika  di  dapat  lebar  13.2 piksel,  tinggi  18.8  piksel,  keliling  51.2 piksel,  luas  permukaan  199.9  piksel, prosentase  kebulatan  94.548  piksel,  dan perimeter 1.60038 piksel dengan kesuluruhan  data  gambar  yang  diambil adalah 20 greenbean kopi.

## 5.2. Saran
Saran yang berkaitan dengan pengolahan citra  digital  untuk  menghitung  ekstrasi  ciri greenbean kopi robusta dan arabika:
1.  Perlu  adanya  fitur  tambahan  dalam  rasio kerampingan dalam ekstrasi ciri greenbean kopi robusta dan arabika.
2.  Perlu  adanya  fitur  tambahan  ekstrasi  ciri untuk greenbean pecah  robusta  dan arabika.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H.  Syahputra,  F.  Arnia,  and  K.  Munadi, “Karakterisasi  Kematangan  Buah  Kopi Berdasarkan Warna Kulit Kopi Menggunakan  Histogram  dan  Momen Warna,” J.  Nas.  Tek.  Elektro ,  vol.  8,  no. 1, p. 42, 2019, doi: 10.25077/jnte.v8n1.615.2019.
[2] S.  N.  Kane,  A.  Mishra,  and  A.  K.  Dutta, “Preface:  International  Conference  on Recent  Trends  in  Physics  (ICRTP 2016),” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 755, no.
1, 2016, doi:
10.1088/1742- 6596/755/1/011001.
[3] B. D. Argo and M. Andreane, “Identfikasi Parameter  Biji  Dan  Bubuk  Kopi  Robusta Menggunakan Machine Vision Dan
Metode Artificial Neural Network (ANN),”
J. Keteknikan Pertan. Trop. dan Biosist. , vol. 5, no. 2, pp. 150 –162, 2017.
[4] A.  Mohan  and  S.  Poobal,  “Crack detection  using  image  processing:  A critical  review  and  analysis,” Alexandria Eng.  J. ,  vol.  57,  no.  2,  pp.  787 –798,
2018, doi: 10.1016/j.aej.2017.01.020.
[5] Kadir,  Abdul. Dasar  Pengolahan  Citra dengan Delphi . Yogyakarta : Andi Offset , 2013.
[6]   Sutoyo.  T,  dkk, Teori  Pengolahan  Citra Digital . Yogyakarta: Andi Offset, 2009.
[7] J. Nader, Z. A., and B. Zahran, “Analysis of Color Image Filtering Methods,” Int. J. Comput.  Appl. ,  vol.  174,  no.  8,  pp.  12 – 17, 2017, doi: 10.5120/ijca2017915449.
[8] Yuhandri,  S.  Madenda,  E.  P.  Wibowo, and    karmila@staff  gunadarma  ac  id Karmilasari, “Object feature extraction of songket image using chain code algorithm,” Int.  J.  Adv.  Sci.  Eng.  Inf. Technol. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  235 –241,
2017, doi: 10.18517/ijaseit.7.1.1479.
[9] R.  Favoria  Gusa,  “Pengolahan  Citra Digital  Untuk  Menghitung  Luas  Daerah Bekas  Penambangan  Timah,” J.  Nas. Tek.  Elektro ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  27 –34,
2013, doi: 10.20449/jnte.v2i2.71.
[10]  I. M. O. Widyantara, A. T. A. P. Kusuma, and N. M. A. E. D. Wirastuti,
“Preprocessing  Pada  Segmentasi  Citra Paru-Paru  Dan  Jantung  Menggunakan
Anisotropic  Diffusion  Filter,” Maj.  Ilm. Teknol. Elektro , vol. 14, no. 2, p. 6, 2015, doi: 10.24843/mite.2015.v14i02p02.
[11]  Putra,Darma, Pengolahan  Citra  Digital . Yogyakarta  :  Andi  Offset(penerbit  andi), 2010.
[12]  Gonzales, R. C. and Woods R. E,. Digital Image Processing Second Edition.
Beijing : Publishing  House  of  Electronics Industry, 2002.
[13]  Munir, Pengolahan  Citra  Digital  Dengan Menggunakan  Pendekatan  Algoritmik . Bandung: Informatika, 2004.