## PERBANDINGAN RUANG WARNA RGB, HSV DAN YCBCR UNTUK SEGMENTASI CITRA IKAN KEMBUNG MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING
Putri Nabilla, Muh. Farhan Saputra, Rizal Adi Saputra Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknik, Universitas Halu Oleo, Kampus Hijau Bumi Tridharma, Anduonohu, Kec. Kambu, Kota Kendari, Indonesia
Putrinabilla1018@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis bentuk morfologi dari ikan kembung melalui proses segmentasi data citra. Namun, pada kenyataannya terdapat banyak sekali tantangan atau hambatan yang sering dihadapi dalam proses  segmentasi  tersebut  misalnya  intensitas  cahaya  tidak  merata,  proses  akuisisi  yang  kurang  tepat,  dan kesalahan pemilihan background yang pada saat pengambilan data. Penelitian ini melakukan segmentasi citra ikan kembung  dengan  membandingkan  ruang  warna  RGB,  HSV,  dan  YCbCr  dengan  metode  K-Means  Clustering. Penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa  tahap.  Tahap  pertama  adalah  melakukan  pengambilan  data  Gambar,  tahap kedua adalah melakukan croping pada data Gambar yang diperoleh. Tahap ketiga adalah Konversi citra asli (RGB) ke  ruang  warna  HSV  dan  YCbCr.  Tahap  keempat  adalah  segmentasi  citra  hasil  konversi  ruang  warna menggunakan metode pengklasteran K-Means. Dan tahap terakhir adalah menghitung nilai MSE dan PSNR dari citra hasil segmentasi yang di dapat. Tujuan Akhir dari penelitian ini adalah mengetahui hasil perbandingan dari ketiga  jenis  ruang  warna  yang  digunakan,  kemudian  akan  dipilih  ruang  warna  mana  yang  hasilnya  lebih  jelas menampilkan bentuk morfologi ikan kembung setelah melalui proses segmentasi.[1]
Kata kunci : Segmentasi Citra, Ruang Warna RGB, HSV, YCbCr, K-Means Clustering

## 1. PENDAHULUAN
Perikanan menjadi salah satu komoditi terpenting di sebuah segara kepulauan, tak terkecuali Indonesia. Salah  satu  bukti  Indonesia  memiliki  hasil  perikanan yang  berlimpah  adalah  dengan  aktifnya  Negara Indonesia  melakukan  ekspor  ikan  segar  ke  berbagai negara di dunia. Dalam data pencatatan Kementerian Kelautan dan Perikanan Republik Indonesia, salah satu negara dengan total ekspor hasil laut terbesar di dunia adalah Indonesia.
Seluruh  ekspor  produk  perikanan  Indonesia diperkirakan  mencapai  US$  5,2  miliar  pada  2020, dengan  US$  4,84  miliar  berasal  dari  ekspor  ikan konsumsi.  Ikan  kembung  merupakan  salah  satu  jenis hewan  yang  diekspor.  Perusahaan  Umum  Perikanan Indonesia (Perum Perindo) mengirimkan 150 ton ikan tenggiri  ke  Thailand  dengan  total  nilai  US$328.560 atau Rp. 4,59 miliar. [2]

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Citra Digital
Citra  digital  adalah  representasi  dua  dimensi yang dapat dilihat pada perangkat output seperti layar monitor  sebagai  kumpulan  piksel  (elemen  gambar). Dari sudut pandang matematika, gambar adalah fungsi dari intensitas cahaya dalam dua dimensi. Citra digital adalah gambar dengan fungsi f(x,y) di mana koordinat spasial  atau  sampel  dan  tingkat  kuantisasinya,  dalam hal  ini  kecerahan  atau  tingkat  keabuan  gambar, didiskritisasi.  Citra  digital  disebut  fungsi  intensitas cahaya f(x,y), di mana x dan y adalah koordinat spasial titik  tersebut.  Tingkat  iluminasi  citra  diwakili  oleh nilai fungsi pada masing-masing tempat.
Indeks baris dan kolom mengidentifikasi sebuah titik dalam gambar, dan komponen matriks mencerminkan  tingkat  keabuan  dari  titik  tersebut, membuat  gambar  digital  disebut  sebagai  matriks. Berikut adalah penjelasan dari rumus digital:
𝑓(𝑥, 𝑦)
= | 𝑓(0,0) 𝑓(1,0) … … 𝑓(𝑀 − 1,0) 𝑓(0,1) … …
… …
… … … … … … . … … … … . 𝑓(0, 𝑁 − 1) 𝑓(1, 𝑁 − 1) … … 𝑓(𝑀 − 1, 𝑁 − 1) |       (1)
Intensitas  yang  diterima oleh sensor pada setiap posisi diwakili oleh fungsi f (x, y), dan intensitas yang dipantulkan oleh objek berdampak pada intensitas. Hal ini  menunjukkan  bahwa  fungsi  f(x,  y)  sebanding dengan  energi  yang  disuplai  oleh  sumber  cahaya, sehingga  intensitas  f(x,  y)  dapat  direpresentasikan sebagai:
0 < 𝑓(𝑥, 𝑦) < ∞ (2)
Berdasarkan  Persamaan  di  atas,  fungsi  f(  x,  y) dapat dipisah menjadi 2 bagian, yakni:
1) i(x, y) yang merupakan total cahaya berdasarkan sumbernya (illumination).
2) r(x,  y)  yang  merupakan  tingkat  kemampuan objek dalam memantulkan cahaya (reflection).
Besar f( x, y)= i( x, y) r( x, y), dimana:
0 < 𝑖(𝑥, 𝑦) < ∞ (3)
dan 0 < 𝑟(𝑥, 𝑦) < 1 (4)
2.2. Pengolahan Citra Digital Pemrosesan citra digital adalah metode pemrosesan  dan  interpretasi  citra  digital  berbasis persepsi  visual.  Data  masukan  dan  data  keluaran berupa citra merupakan fitur pengolahan dan analisis. Ungkapan  "pemrosesan  citra  digital"  mengacu  pada penggunaan  komputer  untuk  memanipulasi  gambar dua  dimensi.  Citra  digital  biasanya  direpresentasikan sebagai  matriks  2  dimensi  (2D)  dengan  jumlah komponen  yang  terbatas.  Semua  item  dalam  matriks data  gambar  harus  memiliki  koordinat  x  dan  y  yang spesifik  dan  berguna  dengan  sendirinya.  Setiap anggota matriks citra diberi nama piksel (elemen citra, elemen  citra  atau  pel).  Nilai  setiap  piksel  f  dalam koordinat x dan y digunakan untuk mewakili intensitas warna,  yang  dapat  disimpan  dalam  24  bit  untuk gambar berwarna (dengan tiga komponen warna RGB: R= merah, G= hijau, dan B= biru), 8 bit untuk gambar skala abu-abu, atau 1 bit untuk gambar biner.
Perangkat  keras  komputer  akan  mengolah  citra dengan representasi digital, oleh karena  itu data citra yang pada awalnya bersifat analog atau memiliki nilai kecerahan  sembarang  menurut  sifat  dasar  objek, kemudian dikonversi  menjadi data  yang terkuantisasi atau  hanya  bernilai  bilangan  bulat  tertentu  saja (diskret).  Standar  yang  biasa  digunakan  adalah  256 level  intensitas  (level),  dengan  enkripsi  8  digit  (bit) atau byte atau kode biner. Ini bisa lebih dari 256 level untuk  presisi,  tetapi  juga  bisa  lebih  sedikit  jika  itu memadai. Memahami kuantitas dan kualitas informasi yang  diharapkan  dari  hasil  pemrosesan,  serta kebenaran dan kecukupan koneksi.[3]

## 2.3. Citra RGB
RGB  adalah  singkatan  dari  merah,  hijau,  dan biru, dan merupakan gambar saluran tiga warna. Setiap saluran  warna  dalam  gambar  RGB  24-bit  berisi  nilai intensitas  piksel  8-bit,  yang  menunjukkan  bahwa  ia memiliki variasi warna 2^8 = 256 derajat (0-255). [4]
Gambar 1. Ilustrasi warna RGB

## 2.4. Citra HSV
HSV  adalah  model  citra  berwarna  yang mempertimbangkan  hue,  saturation,  dan  value.  Citra HSV  adalah  model  gambar  yang  dapat  langsung direkam  oleh  mata  manusia.  A.R  Smith  awalnya meluncurkan  model  HSV  pada  tahun  1978,  di Gambarkan seperti pada Gambar 2. [4]
Berdasarkan  Gambar  ilustrasi  di  atas  diketahui bahwa  bahwa  HSV  (Hue,  Saturation,  Value) mengandung 3 fitur utama antara lain:
1. Hue: Merupakan representasi warna yang sebenarnya,  misal  merah,  ungu,  kuning  dan biasanya  digunakan  untuk  melihat  tingkat kemerahan, kehijauan dan lain-lain dari suatu citra.
2. Saturation:  Saturasi  atau  chroma  dikenal  sebagai kemurnian atau intensitas warna.
3. Value: Tingkat kecerahan warna memiliki rentang nilai  0-100  persen.  Semakin  dekat  angkanya dengan  0,  semakin  gelap  hasilnya;  di  sisi  lain, semakin tinggi angkanya, semakin cerah hasilnya.
Untuk  mendapat  setiap  nilai  HSV,  bisa digunakan rumus sebagai berikut :[5]
𝑟 = 𝑅 (𝑅 + 𝐺 + 𝐵) , 𝑔 = 𝐺 (𝑅 + 𝐺 + 𝐵) 𝑏 = 𝐵 (𝑅+𝐺+𝐵)
𝑉 = max(𝑟, 𝑔, 𝑏)
𝑆 = { 0, 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑉 = 0
1 − min(𝑟,𝑔,𝑏) 𝑉 , 𝑉 > 0 𝐻 = { 0, 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑆 = 0 60∗(𝑔−𝑏)
𝑆∗𝑉 , 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑉 = 𝑟
60 ∗ [2 + 𝑏−𝑟 𝑆∗𝑉 ] , 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑉 = 𝑔
60 ∗ [4 + 𝑟−𝑔 𝑆∗𝑉 ] , 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑉 = 𝑏 𝐻 = 𝐻 + 360 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝐻 < 0

## Gambar 2. Struktur warna HSV

## 2.5. Citra YCbCr
Ruang  YCbCr  memisahkan  Gambar  menjadi komponen  pencahayaan  dan  warna  Ruang  YCbCr membagi  Gambar  menjadi  komponen  pencahayaan dan  warna.  Informasi  luminance  diwakili  oleh komponen  Y,  sedangkan  informasi  warna  diwakili oleh komponen Cb dan Cr.[6]
Komponen Cb adalah perbedaan antara nilai biru dan  referensi,  sedangkan  komponen  Cr  adalah
(5)
(6)
(7)
(8)
perbedaan  antara  nilai  merah  dan  referensi.  Dengan menggunakan  matriks  berikut,  ruang  warna  YCbCr dapat dengan mudah dideduksi dari ruang warna RGB:
( 𝑌 𝐶𝑏 𝐶𝑟 ) = ( 0.299 −0.168 0.5 0.587 −0.331 −0.418 0.114 0.5 −0.081 )                  (9)

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Pengumpulan Data
Data atau sampel  yang dipakai dalam kajian  ini adalah  citra  ikan  kembung  yang  diambil  dengan menggunakan  perangkat  kamera  digital.  Sampel- sampel  tersebut  disimpan  dalam  bentuk  gambar dengan  format  *jpg  dan  akan  digunakan  sebagai masukan  awal  yang  nantinya  akan  diolah  melalui serangkaian proses yang telah ditetapkan.
Sampel penelitian  ini  menggunakan 16 gambar, yang  masing-masing akan  menghasilkan tiga gambar terpisah (RGB, HSV, YCbCr). Gambar 3 menunjukkan beberapa bahan atau sampel yang akan digunakan.

## Gambar 3: Sampel data ikan kembung

## 3.2. K-Means Clustering
Metode dalam penelitian ini adalah algoritma K- Means  Clustering.  K-means  clustering  adalah algoritma  analisis  cluster  non-hierarki  yang  popular dipakai. Fungsi ini membagi objek menjadi k pembagi berdasarkan atributnya. [7]
Algoritma  K-Means  Clustering  melakukan klasifikasi  objek  dengan  memperhatikan  atribut  ke dalam suatu pembagi k. Format atribut objek diyakini sebagai garis vektor ruang dalam penerapannya.
Berdasarkan pendapat Akhiruddin[8], tujuan  K- Means  Clustering  adalah  untuk  mengurangi  tingkat dan total total perbedaan intra cluster.
𝑉 = ∑ ∑|𝑥𝑗 − 𝜇𝑖| 2 𝑗∈𝑆𝑖 𝑘 𝑖=1 (10) 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Tahapan Pra-pengolahan Citra Ikan Kembung
Tahapan  ini  merupakan  tahapan  paling  awal sebelum masuk ke tahapan pengolahan citra. Tahapan ini terdiri dari 2 proses yaitu input citra dan cropping citra.
1. Input  Citra : Sampel  Gambar  yang  digunakan sebagai  masukan  atau  inputan  dalam  penelitian ini  adalah  Gambar  dengan  model  warna  RGB
(Red,  Green,  Blue)  dengan  format  *jpg  yang tampilkan dengan menggunakan sintaks
“imread” .
2. Cropping citra : Pada proses ini, sampel Gambar ikan  yang  dipilih  akan  dipangkas  bagian pinggirnya (background) dengan tujuan menyeragamkan  ukuran  setiap  sampel  dan  agar saat  pengolahan  citra  berlangsung  akan  lebih fokus  ke  bentuk  objeknya.  sintaks  yang digunakan  adalah “imcrop”. Contoh  Gambar hasil cropping ditunjukkan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Hasil cropping citra

## 4.2. Tahapan Pengolahan Citra Ikan Kembung
Tahapan  ini  merupakan  tahapan  lanjutan  dari tahap sebelumnya. Pada tahap ini hasil cropping pada tahap sebelumnya akan dilakukan konversi citra RGB ke  model  citra  HSV  dan  YCbCr.  Selanjutnya  akan dilanjutkan dengan  melakukan  segmentasi pada hasil dengan  menggunakan  metode  K-Means  Clustering. Setelah proses segmentasi dilakukan, selanjutnya akan dilakukan dilakukan evaluasi dengan menghitung nilai MSE dan PSNR dari data citra yang dihasilkan.
Tahapan-tahapan  dalam  penelitian  ini  dimulai dari proses pengambilan data, memiloh data yang akan digunakan,  cropping  data,  konversi  ruang  warna (RGB,  HSV  dan  YCbCR),  segmentasi  citra  hasil konversi,  hasil  segmentasi,  dilanjutkan  dengan perhitungan  nilai  MSE  dan  PSNR  dan  selesai. Flowchart  dari  program  penelitian  ini  ditunjukkan pada Gambar 5.
1. Konversi  Citra : Pada  proses  ini,  sampel  Gambar ikan  RGB  yang  telah  dilakukan  cropping  akan diubah  atau  dibawa  ke  dalam  ruang  warna  yang berbeda yaitu HSV dan YCbCr.
Untuk  mengubah  citra  RGB  ke  model  citra  HSV digunakan  sintaks “rgb2hsv”, RGB  ke  YCbCr digunakan  sintaks “rgb2ycbcr”. Untuk  contoh citra hasil konversi ke ruang warna  yang  berbeda bisa dilihat pada Gambar 6.
2. Segmentasi  Citra:  Segmentasi  merupakan  proses mengolah data citra dengan tujuan  membagi citra menjadi  beberapa  region  atau  memisahkan  objek dari  latar  (background),  sehingga  objek    dapat dengan  mudah  diproses  untuk  keperluan  lain[9]. Contoh  hasil  segmentasi  citra  RGB,  HSV,  dan YCbCr dapat dilihat pada Gambar 7.
3. Evaluasi  Hasil  Segmentasi: MSE (Mean  Square
Error) and PSNR (Peak Signal to Noise Ratio). Proses segmentasi data citra ikan kembung hasil konversi  ruang  warna  RGB,  HSV,  YCbCr  pada Gambar 7 menggunakan metode K-Means Clustering.
Gambar 5. Flowchart sistem Gambar 6. Tabel hasil konversi citra RGB ke HSV dan YCbCr
Gambar 7. Tabel hasil segmentasi citra hasil konversi
HSV YCbCr Data4 Data5 Data6 Data7 Data8 Citra Asli (RGB) Hasil Konversi Ruang Warna Citra Data1 Data2 Data3 Data12 Data13 Data14 Data15 Data16 Data9 Data10 Data11 RGB HSV YCbCr Data4 Data5 Data6 Data7 Data8 Data1 Data2 Data3 Hasil  Segmentasi Citra Data12 Data13 Data14 Data15 Data16 Data9 Data10 Data11
MSE  adalah  kesalahan  rata-rata  kuadrat  suatu citra digital yang digunakan untuk dijadikan indikator kemiripan  citra[10].  Nilai  MSE  dihitung  dengan membandingkan perbedaan sekelompok piksel gambar  dengan  gambar  yang  dihasilkan  pada  posisi piksel yang sama. Dapat disimpulkan bahwa semakin tinggi nilai MSE suatu gambar, maka gambar tersebut akan semakin buruk. Dan sebaliknya.
PSNR  ialah  suatu  cara  perhitungan  yang digunakan  untuk  menentukan  nilai  dari  suatu  citra digital  yang dihasilkan. Nilai PSNR dapat ditentukan jika  nilai  MSE  dari  suatu  citra  telah  diketahui sebelumnya.  Semakin  besar  nilai  PSNR  suatu  citra digital,  maka  akan  semakin  baik  pula  hasil  yang diperoleh  pada  tampilan  citra  hasil.  Begitupun sebaliknya.
𝑀𝑆𝐸 = ( 1 𝑀𝑁 ∑ ∑(𝑔 ′ (𝑥, 𝑦) 𝑁−1 𝑦=0 𝑀−1 𝑥=0 − 𝑔(𝑥, 𝑦)) 2 )        (11)
𝑃𝑆𝑁𝑅 = 20 log 10 ( 2 𝑛 𝑀𝑆𝐸 )                                           (12)
dimana : 𝑥            = ukuran baris dari citra 𝑦            = ukuran kolom dari citra 𝑔(𝑥, 𝑦) = 𝑚𝑎𝑡𝑟𝑖𝑘𝑠𝑐𝑖𝑡𝑟𝑎 ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑝𝑒𝑚𝑟𝑜𝑠𝑒𝑠𝑎𝑛
Untuk  hasil  perhitungan  MSE  dan  PSNR  hasil konversi  citra  dalam  penelitian  ini  ditunjukkan  pada Tabel 1 dan Tabel 2.
Pada  Tabel  1  menunjukkan  bahwa  hasil perhitungan  MSE  untuk  segmentasi  citra  ikan kembung pada ruang warna HSV adalah yang terbaik karena  memiliki  nilai  rata-rata  terkecil  yaitu  bernilai 0,0083.
Indikator  penentuan  keputusan  atau  kesimpulan hasil  perhitungan  MSE  ini  berdasar  pada  pernyataan semakin  rendah  nilai  MSE  atau  Mean  Square  Error maka citra  yang dihasilkan adalah citra  yang terbaik. Begitupun  sebaliknya.  Hasil  perhitungan  MSE tertinggi maka kulaitas citra yang dihasilkan semakin buruk.
Hasil perhitungan PNSR untuk foto ikan kembung tersegmentasi  pada  ruang  warna  HSV  adalah  yang terbaik, seperti terlihat pada Tabel 2, karena memiliki nilai rata-rata tertinggi sebesar 574.124.
Indikator  pengambilan  keputusan  atau  penentuan kesimpulan berdasar kepada pernyataan semakin besar nilai  yang  ditampilkan  dari  hasil  perhitungan  PSNR maka kualitas citra yang dihasilkan semakin baik. Dan semakin kecil nilai PSNR maka kualitas citra semakin buruk.
Tabel 1. Tabel hasil perhitungan MSE
Citra K-Means Clustering MSE RGB HSV YCbCr Data1 0,00835 0,0081  0,00812 Data2 0,00885 0,0089  0,00881 Data3 0,00889 0,0073 0,0088 Data4 0,00905 0,0073  0,00726 Data5 0,00794 0,0086  0,00864 Data6 0,00864 0,0072  0,00865 Data7 0,00841 0,0092  0,00914 Data8 0,00834 0,0084  0,00834 Data9 0,00822 0,0083 0,0084 Data10 0,00906 0,0084  0,00843 Data11 0,00863 0,008  0,00803 Data12 0,0083 0,0082  0,00819 Data13 0,00832 0,0083  0,00832 Data14 0,00854 0,0092 0,0086 Data15 0,00867 0,0087  0,00728 Data16 0,00841 0,0082  0,00841 Rerata 0,00854 0,0083  0,00834 Tabel 2. Tabel hasil perhitungan PSNR Citra K-Means Clustering PSNR RGB HSV YCbCr Data1 689.458  690.732  690.713 Data2 686.938  686.955  687.138 Data3 63.761 695.449  687.174 Data4 685.972  695.489  695.567 Data5 691.643  688.028 68.799 Data6 688.001  695.773 68.793 Data7 689.147 68.525 685.532 Data8 68.95 689.443  689.528 Data9 690.141  689.524  689.241 Data10 65.918 689.019  689.036 Data11 64.064 691.189  691.183 Data12  689.692  690.445  690.269 Data13  689.614 68.963 689.646 Data14  688.458 68.523 688.387 Data15  687.845  687.906  695.409 Data16  689.176  690.017 68.917 Rerata 563.989  574.124  573.458

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Menurut temuan penelitian ini, dalam segmentasi ikan  kembung  menggunakan  metode  K-Means  hasil konversi  ruang  warna  HSV  adalah  yang  paling  baik hasilnya  untuk  menentukan  atau  menganalisa  bentuk morfologi  dari  ikan  kembung  karena  memiliki  nilai hasil  MSE  terendah  dan  nilai  hasil  PNSR  terbesar. Menurut hasil perhitungan MSE dan PSNR citra HSV pada  masing-masing  citra  yang  berjumlah  16  sampel disetiap ruang warnanya menunjukkan hasil tidak jauh beda.  Kualitas  Citra  yang  dihasilkan  menurut perhitungan  menunjukkan  bahwa  ruang  citra  HSV lebih  baik  dibandingkan  dengan  ruang  citra  YCbCr maupun  RGB.  Hal  tersebut  bisa  dilihat  pada  hasil
perhitungan  nilai  PSNR  hasil  citra  HSV  yang mencapai nilai tertinggi yaitu 574.124 dan nilai MSE yang  lebih  rendah  yaitu  mencapai  0,0083  Adapun saran  dalam  penelitian  ini  yaitu  saat  proses  akuisisi citra,  intensitas  cahaya  serta  jarak  antara  objek  dan kamera  sangat  penting  untuk  menghasilkan  gambar yang  baik  agar  memudahkan  proses  segmentasi morfologinya.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  dapat dikembangkan  tidak  hanya  terbatas  pada  analisis bentuk morfologi saja. Tetapi juga bisa berfokus pada tekstur ikan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Azhar,  R.,  Arifin,  A.Z.  and  Khotimah,  W.N., 2016.  Integrasi  Density-Based  Clustering  dan HMRF-EM  Pada  Ruang  Warna  HSI  untuk Segmentasi  Citra  IkanTuna. Inspiration:  Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi , 6 (1).
[2] Jawas, N., 2015. Perbandingan Segmentasi Citra Berwarna dengan Fuzzy Cmeans Clustering pada Beberapa Representasi Ruang
Warna.
Semnasyeknomedia Online, 3(1), pp.3-2.
[3] Edha,  H.,  Sitorus,  S.H.  and  Ristian,  U.,  2020. Penerapan metode transformasi ruang warna hue saturation  intensity  (HSI)  untuk  mendeteksi kematangan buah mangga harum manis. Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi , 8 (1).
[4] Kumaseh, M.R., Latumakulita, L. and Nainggolan,  N.,  2013.  Segmentasi  citra  digital ikan  menggunakan  metode  thresholding. Jurnal Ilmiah Sains , 13 (1), pp.74-79.
[5] Saputra,  W.A.  and  Arifin,  A.Z.,  2017.  Seeded Region  Growing  pada  Ruang  Warna  HSI  untuk Segmentasi Citra Ikan Tuna. Jurnal Infotel , 9 (1), pp.56-63.
[6] Shaik, K.B., Ganesan, P., Kalist, V., Sathish, B.S. and Jenitha, J.M.M., 2015. Comparative study of skin  color  detection  and  segmentation  in  HSV and  YCbCr  color  space. Procedia  Computer Science , 57 , pp.41-48.
[7] Hadianti,  S.  and  Riana,  D.,  2018.  Segmentasi Citra  Bemisia  Tabaci  Menggunakan  Metode  K- Means. SNIT 2018 , 1 (1), pp.118-123.
[8] Apriyanti,  N.R.,  Nugroho,  R.A.  and  Soesanto, O., 2016. Algoritma K-Means Clustering Dalam Pengolahan Citra Digital Landsat. Klik- Kumpulan  Jurnal  Ilmu  Komputer , 2 (2),  pp.110- 122.
[9] Utami,  D.A.P.K.M.,  2012.  Segmentasi  Citra Berdasarkan Tekstur Menggunakan Pengukuran Lacunarity  dengan  Metode  Differential  Box- Counting. Karmapati (Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika, 1(3), pp.335-349.
[10] Anggraeni, D.T., 2021. Perbaikan Citra Dokumen  Hasil  Pindai  Menggunakan  Metode Simple, Adaptive-Gaussian, dan Otsu Binarization  Thresholding. EXPERT:  Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Teknologi , 11 (2), pp.71-77.