## PEMANFAATAN METODE MOMENT INVARIANT DAN MORFOLOGI DALAM MENENTUKAN KLASIFIKASI KANKER PAYUDARA
Nurul Fuad, S.Kom.,M.Kom. 1) Abdul Rokhim 2) 1) Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Lamongan
2) Program Studi Teknik Informatika, STMIK Yadika,
Email: nurulfuad2@gmail.com

## ABSTRAK
Perkembangan  teknologi  dalam  bidang  image  processing  akhir  ˗  akhir  ini  begitu  pesat,  ada  beberapa metode  untuk  melakukan  proses  pengolahan  pada  citra  yang  hasilnya  tidak  diragukan  lagi  untuk  dalam  image processing,  pada  kesempatan  ini  peneliti  mencoba  menggunakan  metode Otsu  thresholding untuk  segmentasi, invariant moment dan morfologi untuk ektraksi ciri.Data  yang  digunakan  adalah  sampel  citra mammogram berupa    file    citra    berekstensi    .pgm    ( Portable  Gray  Map ).    Tahap  ˗  tahap    yang    dilakukan    dalam  image processing ini adalah  mengambil  citra  asli,  lalu  citra  asli dilakukan proses Enhancement atau perbaikan citra, selanjutnya  dilakukan  segmentasi  thresholding,  kemudian  dilakukan  ektraksi  fitur  menggunakan  moment invariant dan morfologi langkah terakhir adalah dilakukan klasifikasi dengan tool WEKA. Dari Hasil  penelitian dan pengujian program  menunjukkan  bahwa  klasifikasi citra mammogram berdasarkan bentuk dengan sample image mammogram 91 Nornal, 15 citra Benign, 15 Malignant, di dapat  nilai terbaik untuk deteksi kanker pada citra mammogram dengan persentase tingkat kebenarannya sebesar 76.0331 % dan kesalahan  sebesar  23.9669 %.
Kata Kunci : Invariant Moment, Morfologi, Kanker Payudara, Segmentasi.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam    mendeteksi  keberadaan    penyakit kanker  payudara  dilakukan  dengan  mamografi  dan alat  bantu  X-ray. Computer  Aided  Detection digunakan  dalam  pemeriksaan  X-ray  payudara perempuan,yang  bertujuan  untuk  mendeteksi  dini kanker  payudara  pada  seorang  wanita,  citra  yang dihasilkan  adalah  citra  mammografi.  Berdasarkan citra  mammografi  dapat  dilihat  normal  atau tidaknya payudara. Payudara yang dianggap normal jika  kedua  payudara  simetri  dengan  struktur jaringan  normal.  Sedangkan  untuk  yang  tidak normal  atau  terindikasi  terkena  kanker,  payudara tersebut  terdapat  benjolan  atau  terdapat  noda-noda terang yang berintensitas tinggi. Pada penelitian ini, citra yang digunakan adalah citra mammogram dari database MIAS
Citra Masukkan Citra Hasil Enhacement

## Gambar 1.
Citra Hasil Proses Image Enhancement.
Ada  beberapa  tahapan  untuk  melakukan klasifikasi  kanker  dalam  penelitian  ini  adalah: preprocessing citra  mammogram,  ekstrasi  fitur, klasifikasi.
Pada  penelitian  ini  akan  dibahas  proses tahapan  awal  dari  pengolahan  citra mammogram , yaitu  melakukan preprocessing citra mammogram yang  terdiri  dari image  enhancement (perbaikan citra),  binarisasi  citra,  dan  pemisahan  citra mammogram dengan baground.
2. PERBAIKAN CITRA
Pada  intinya  proses  perbaikan  citra  ( image enhancement )  adalah  mengganti  nilai  piksel  dari tambalan  gigi  yang  terlalu  tinggi  daripada  nilai piksel  gigi  sekitarnya,  dengan  tujuan  agar  tidak mengacaukan  proses  binarisasi,  contoh  hasil perbaikan seperti Gambar 1.
Dalam  proses  ini,  metode  yang  digunakan adalah metode image thresholding untuk mengganti intensitas  nilai  piksel  yang  terlalu  tinggi, top- bottom hat morphological operation untuk mempertajam kontras citra antara image mammogram  dan background ,  serta Contrast- Limited Adaptive Histogram Equalization ( CLAHE ) untuk  melakukan  ekualisasi  histogram  dalam tingkat lokal.
Proses thresholding dapat  ditunjukkan  pada persamaan.
g (x,y) = 1 if f(x,y) > T .............................(1) g (x,y) = 0 if f(x,y) ≤ T

## 3. SEGMENTASI
Hasil  dari  Citra  mammogram  yang  telah diperbaiki dan dilakukan proses cropping kemudian proses  selanjutnya  dilakukan  proses  segmentasi, Proses  ini  bertujuan  untuk  mencari  daerah  yang dicurigai  sebagai  kanker.  Metode  yang  digunakan adalah dengan menggunakan Otsu thresholding .

## 4. PROSES EKTRAKSI CIRI
Langkah  selanjutnya  Setelah  objek  yang dianggap  sebagai  kanker  didapatkan,  maka  proses selanjutnya  adalah  melakukan  ektraksi  ciri.  Fitur yang  diektrak  berasal  dari  objek  yang  dicurigai sebagai  kanker.  Proses  ektraksi  ciri  dengan menggunakan  metode moment  invariant dan morfologi.
5. KLASIFIKASI
Pada  proses  ini  bertujuan  untuk  memberikan kesimpulan  apakan  citra  mammogram  tersebut terkena  kanker  ganas  atau  kanker  jinak  yang didasarkan pada bentuk dari objek yang didapatkan dari proses segmentasi. Metode yang dipakai dalam proses  klasifikasi  ini  adalah KNN,  SVM dengan bantuan tool WEKA
6. KAJIAN TEORI
6.1 Pengolahan Citra Digital
Image  processing  memerlukan  satu  proses preprocessing  yang  selanjutnya  akan  digunakan untuk  proses  yang  lain.  Proses  tersebut  adalah segmentasi. Segmentasi merupakan langkah pertama  dan  menjadi  kunci  yang  penting  dalam suatu pengenalan objek ( object recognition ). Proses segmentasi merupakan suatu proses untuk memisahkan  antara  satu  obyek  dengan  obyek lainnya.
Dalam proses segmentasi masing-masing obyek pada  citra  dapat  diambil  secara  terpisah  sehingga dapat digunakan sebagai masukan proses yang lain. Segmentasi citra merupakan suatu teknik pengelompokkan  (clustering)  untuk  citra.  Dengan kata  lain,  merupakan  suatu  proses  pembagian  citra ke  dalam  wilayah  ( region )  yang  mempunyai kesamaan  fitur  antara  lain  :  tingkat  keabuan ( grayscale ),  teksture  ( texture ),  warna  ( color ), gerakan ( motion ).
6.2 Segmentasi
Untuk proses segmentasi terdapat dua pendekatan  utama  dalam  segmentasi  citra  yaitu didasarkan  pada  tepi  ( edge-based )  dan  didasarkan pada wilayah ( region-based ). Segmentasi didasarkan  pada  tepi  membagi  citra  berdasarkan diskontinuitas  di  antara  sub-wilayah  ( sub-region ), sedangkan  segmentasi  yang  didasarkan  pada wilayah bekerjanya berdasarkan  keseragaman  yang ada  pada  sub-wilayah  tersebut.  Hasil  dari segmentasi  citra  adalah  sekumpulan  wilayah  yang melingkupi  citra  tersebut,  atau  sekumpulan  kontur yang diekstrak dari citra (pada deteksi tepi).
Langkah pertama Segmentasi wilayah merupakan  pendekatan  lanjutan  dari  deteksi  tepi. Dalam  deteksi  tepi  segmentasi  citra  dilakukan melalui  identifikasi  batas-batas  objek  ( boundaries of  object ).  Batas  merupakan  lokasi  dimana  terjadi perubahan intensitas. Dalam pendekatan didasarkan
pada  wilayah,  maka  identifikasi  dilakukan  melalui wilayah yang terdapat dalam objek tersebut.
Dalam proses penelitian ini segmentasi memanfaatkan  metode otsu dalam  Pemisahan  citra mammogram  dengan  baground,  metode otsu digunakan untuk menghitung nilai ambang T secara otomatis  berdasarkan  citra  masukan.  Pendekatan yang  digunakan  oleh  metode otsu adalah  dengan melakukan  analisis  diskriminan,  yaitu  menentukan suatu  variabel  yang  dapat  membedakan  antara  dua atau  lebih  kelompok  yang  muncul  secara  alami. Ananilis diskriminan akan memaksimumkan variabel  tersebut  agar  dapat  memisahkan  objek dengan baground.
Misalkan  nilai  ambang  yang  akan  dicari dinyatakan  dengan  k.  Nilai  k  berkisar  antara  1 sampai  dengan L ,  dengan L =  255.  Probabilitas i dinyatakan pada persamaan 2.1.
𝑝 𝑖 = 𝑛𝑖 𝑁 ………………..…...…(2)
Dengan  n i menyatakan  jumlah  piksel  yang dicari dengan tingkat keabuan I , dan N menyatakan banyaknya piksel pada citra.
Pada persamaan 2.2 Nilai momen  komulatif ke-nol di dapatkan
𝑃 1 𝑘  = 𝑝 𝑖 𝑘 𝑖=0 …..................(3)
Sedangkan  pada  persamaan  2.3  akan  didapatkan momen komulatif ke-satu
𝑚 𝑘  = 𝑖. 𝑝 𝑖 𝑘 𝑖=0 …….....…..(4) dan  nilai  rata-rata  berturut-turut  dapat  dinyatakan pada persamaa 2.4 berikut:
𝑚 𝐺 = 𝑖. 𝑝 𝑖
𝐿−1 𝑖=0 ……................(5)
Nilai ambang k dapat ditentukan dengan memaksimumkan persamaan 2.5 berikut :
𝜎 𝐵 2 𝑘 ∗ =  𝑚𝑎𝑘 𝜎 𝐵 2 (𝑘) ………….....…(6)
dengan
𝜎 𝐵 2 𝑘  = 𝑚𝐺 𝑃1(𝑘)−𝑚(𝑘) 2 𝑃1(𝑘) 1−𝑃1(𝑘) ………………............(7)
Contoh  citra  hasil  segmentasi  seperti  pada  gambar 2.1 berikut ini :
Gambar 2.1 Hasil Segmentasi

## 6.3 Ektraksi Ciri
Proses Ekstraksi ciri merupakan langkah awal dalam  melakukan  klasifikasi  dan  interpretasi  citra. Setelah  objek  yang  dianggap  sebagai  kanker didapatkan,  maka  proses  selanjutnya  adalah melakukan ektraksi ciri. Fitur yang diektrak berasal dari objek yang dicurigai sebagai kanker.
Metode  yang  digunakan  adalah  metode invarian  momen  dan  morfologi  proses  ektraksi  ciri pada  penelitian  ini  dilakukukan,  pada  persamaan berikut dijelaskan langkah langkah untuk mendapatkan nilai dari ektraksi ciri
Untuk  fungsi  kontinyu  2  dimensi  f(x,y), momen orde (p+q) didefinisikan dengan (Gonzalez dan Woods, 2008) pada persamaan 2.7 dibawah ini:
𝑚 𝑝𝑞 =       𝑥 𝑝 𝑦 𝑞 𝑓 𝑥, 𝑦 𝑑𝑥𝑑𝑦 ∞ − ∞ ∞ − ∞ …....……......(8)
dimana p,q = 0,1,2,. . .
Momen  ini  bergantung  pada  ukuran,  translasi,  dan rotasi. Momen yang tidak bergantung pada translasi dan rotasi dinyatakan dengan momen pusat:
𝜇 𝑝𝑞 =        𝑥 − 𝑥 𝑝 𝑦 − 𝑦 𝑞 𝑓 𝑥, 𝑦 𝑑𝑥𝑑𝑦
∞ − ∞ ∞
− ∞ )...(9)
dimana, 𝑥  = 𝑚10 𝑚00 dan 𝑦  = 𝑚01 𝑚00 adalah  koordinat dari masa pusat.
Untuk  fungsi  diskret  seperti  citra  digital,  maka momen pusat didefinisikan:
𝜇 𝑝𝑞 =        𝑥 − 𝑚10 𝑚00 𝑝 𝑦 − 𝑚01 𝑚00 𝑞 𝑓 𝑥, 𝑦 𝑦 𝑥 ....(10)
Sehingga momen pusat sampai orde ke-3 adalah:
Orde-0: ...............................................................(11)
𝜇 00 =   𝑚 00
Orde-1:.. .............................................................(12)
𝜇 10 = 0 , 𝜇 01 = 0
Orde-2: .... ..........................................................(13)
𝜇 20 =   𝑚 20 − 𝑥 10 ;
𝜇 02 =   𝑚 02 − 𝑦 10 ; 𝜇 11 =   𝑚 10 − 𝑦 𝑚 10
Orde-3:................................................................(14)
𝜇 30 = 𝑚 30 − 3𝑥 𝑚 20 + 2𝑚 10 𝑥 2 ; 𝜇 12 = 𝑚 12 − 2𝑦 𝑚 11 − 𝑥 𝑚 00 + 2𝑦 2 𝑚 10
𝜇 21 =   𝑚 21 − 2𝑥 𝑚 11 − 𝑦 𝑚 20 + 2𝑥 2 𝑚 10 ;  𝜇 03 = 𝑚 03 − 3𝑦 𝑚 02 + 2𝑦 2 𝑚 10 (2.17)
Momen  pusat  masih  bergantung  pada  ukuran (skala) obyek. Momen  yang tidak bergantung pada perubahan skala adalah momen pusat ternormalisasi, 𝜂 𝑝𝑞 , yang dinyatakan dengan:
𝜂 𝑝𝑞 = 𝜇𝑝𝑞 𝜇00𝛾 ,   𝛾 = 𝑝+𝑞 2 + 1 ...............................(15)
untuk p+q = 2,3, ...
Momen  pusat  ternormalisasi  ini  bersifat  invarian terhadap  tranformasi  geometri  seperti  :  translasi, rotasi,  dan  skala.  Momen  invarian  ini  berguna untuk  menidentifikasi  obyek  dengan  bentuk  unik tanpa memperhatikan lokasi, ukuran, dan orientasinya.  7  momen  invarian  dapat  diturunkan dari momen orde 2 dan 3 yaitu :
𝜙 1 =   𝜂 20 + 𝜂 02 ..............................................(16)
𝜙 2 =    𝜂 20 − 𝜂 02 2 + 4𝜂 11 2
𝜙 3 =    𝜂 30 − 3𝜂 12 2 +  3𝜂 21 − 𝜂 03 2
𝜙 4 =    𝜂 30 + 𝜂 12 2 +  𝜂 21 + 𝜂 03 2 𝜙 5 =    𝜂 30 − 3𝜂 12 𝜂 30 + 𝜂 12 𝜂 30 + 𝜂 12 2 − 3𝜂21+𝜂032+
3 𝜂 21 − 𝜂 03 𝜂 21 + 𝜂 03 [3 𝜂 30 + 𝜂 21 2 − 𝜂 21 + 𝜂 03 2 ] 𝜙 6 =  𝜂 20 − 𝜂 02 𝜂 30 + 𝜂 12 2 − 𝜂 21 + 𝜂 03 2 + 4𝜂 11 𝜂 30 + 𝜂 12 - (𝜂 21 + 𝜂 03 ) 𝜙 7 =  3𝜂 21 − 𝜂 03 𝜂 30 + 𝜂 12 𝜂 30 + 𝜂 12 2 − 3𝜂21+𝜂0323𝜂21 − 𝜂30(𝜂21+𝜂03)3𝜂30+𝜂122 − 𝜂21+𝜂032
Dalam proses morfologi teknik pengolahan citra yang  didasarkan  pada  bentuk  segmen  atau  region dalam  citra.  Ada  beberapa  operasi  morfologi  yang dapat  dilakukan  antara  lain,  yaitu  dilasi,  erosi, opening  (pembukaan),    closing  (penutupan),  dan filling (pengisian)
Untuk  proses  terakhir  melakukan  proses klasifikasi,  Klasifikasi  adalah  suatu  bentuk  analisis data  yang  dapat  digunakan  untuk  mengekstrak model  yang  menggambarkan  kelas  data  penting Klasifikasi  citra  merupakan  proses  yang  berusaha mengelompokkan  seluruh  pixel  pada  suatu  citra  ke dalam  sejumlah class (kelas),  sedemikian  hingga tiap class merepresentasikan  suatu  entitas  dengan properti  yang  spesifik  (Chein-I  Chang  dan  H.Ren, 2000).  Proses  klasifikasi  dalam  penelitian  ini menggunakan  metode  K-NN,  dan  SVM  dengan menggunakan  tool mechine learning WEKA

## 7. PEMBAHASAN
Bahan    Penelitian  ini  menggunakan  data  citra sample  dengan ukuran 1024 x 1024 pixel. Ekstensi gambar dari database MIAS adalah *.pgm. Sebelum  melakukan  proses  thresholding,  peneliti menyiapkan  data  terlebih  dahulu.  Data  yang disiapkan  sudah  tersimpan  di  folder  dalam  bentuk image,  data Image  Mammogram diperoleh  dari database  MIAS (Mammographic  Image  Analysis Society  ), Untuk  melakukan  proses  klasifikasi kanker pada citra mammogram  langka – langkanya sebagai berikut:
1. Langkah  pertama  program  melakukan  proses cropping  berdasarkan  ukuran  yang  dianggap
Region  Of  Interest ,  kemudian  dilakukan penghapusan  noise  image  yang  dianggap mengganggu  dan  sangat  berpengaruh  pada proses ektraksi ciri karena nilai intensitas warna hampir  sama  dengan  image  didalam  area payudara,  Setelah  proses  penghapusan  bagian noise  mammogram  kemudian  dilakukan  proses akhir pengembalian image tanpa noise
2. Langkah kedua melakukan peningkatan kualitas citra  dengan  menggunakan  metode Contras Limited Adaptive
Histogram Equalization
(CLAHE) digunakan untuk memperbaiki kontras  dengan  membagi  citra  menjadi  bagian- bagian kecil yang disebut tile kontras kemudian diperbaiki  pada  tingkat  lokal  pada  setiap  tile, metode ini terdapat pada perangkat (tool) Matlab yang  dapat  langsung  digunakan  untuk  membantu proses peningkatan kualitas citra.
3. Langkah  ketiga  melakukan  penentuan  batas ambang  dengan otsu  thresholding, yaitu  citra dibinarisasikan  untuk memisahkan  bagian mammogram  dari  bagian  latar  belakangnya dengan global thresholding menggunakan metode Otsu Thresholding 4. Setelah  melakukan  prapengolahan  pada  citra, selanjutnya penulis  melakukan proses ekstraksi fitur  dari  mammogram.  Untuk  ekstraksi  fitur, penulis    mengekstrak    gambar    dengan menggunakan    metode    invariant  moment  dan Morfologi.
5. Langkah  terakhir  melakukan  proses  terakhir melakukan  proses  klasifikasi  menggunakan metode  K-NN  dan  SVM  dengan  menggunakan tool mechine learning WEKA
Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 2.2 diagram alur sistem Utama berikut ini :
Gambar 2.1
Diagram Alur Utama

## 8. HASIL UJI COBA
Hasil  akhir  Setelah  citra mammogram dilakukan  uji  coba  beberapa  contoh  image,  maka menghasilkan beberapa proses yang sudah
Mulai Input Citra Pre-Processing Segmentasi Perbaikan Citra dengan CLAHE, removel bagraound

## Otsu thresholding

## Ektraksi Ciri
Perhitungan moment invariant Fitur moment
invariant
𝜙 1 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑎𝑖 𝜙 7
Ektraksi Ciri

## Operasi
Morfologi
Dilasi
Skeletoning

## Proses
Pelabelan Hitung Morfologi Klasifikasi SVM, KNN, Selesa i i
dijelaskan  sebelumnya,  seperti  terlihat  pada  Tabel 1. Berikut ini :
Tabel 1 Hasil Uji Coba Segmentasi Data Citra Pemisahan mammogra dengan Background
Setelah  proses  segmentasi  ada  beberapa  proses yang  harus  dilakukan  sebelum  melakukan  ektraksi ciri  daiantranya  proses  delasi,  erosi  ,  skeletoning dan  pelabelan  ,  untuk  hasil  uji  coba  ektraksi  ciri menggunakan  invarian  moment  dapat  dilihat  pada tabel  1.2  sedang  untuk  hasil  uji  coba  ektraksi  ciri menggunakan  morfologi  dapat  dilihat  pada  tabel 1.3 berikut ini:
Table 1.2
Contoh Nilai Hasil Ektraksi Fitur Invariant Moment
N O Fitur Imag Mammogram Normal Benign Malignan 1 M1 1.875569 e-001 2.223124e -001 1.783827e -001 2 M2 2.664700 e-003 2.343633e -003 1.540984e -003 3 M3 4.318794 e-004 4.918191e -003 8.246244e -004 4 M4 9.476241 e-005 3.374223e -004 2.373835e -005 5 M5 8.445616 e-009 - 2.186739e -007 3.118357e -009 6 M6 3.882139 e-006 5.756240e -006 8.818107e -007 7 M7 - 1.720997 e-008 - 3.756634e -007 - 1.143095e -009 Tabel  1.3berikut  ini  hasil  merupakan  hasil ektraksi fitur  dengan menggunakan metode morfologi
Table 1.3 Contoh Nilai Hasil Ektraksi Fitur Morfologi NO Fitur Morfologi Imag Mammogram Normal Benign Malignant 1 Jumlah Obyek 90 109 140 2 Sum Average Object 3.2020 00e+00 2 1.7593 58e+00 2 2.135357e +002 3 Standart Deviasi 2.6401 19e+00 3 1.0341 97e+00 3 1.747352e +003

## 9. KESIMPULAN
Dari   implementasi  program  dan  analisa hasil    yang    bersesuaian  dengan    teori    pendukung pada    bab-bab    sebelumnya,    maka    dapat disampaikan kesimpulan sebagai berikut:
1. Pada  kombinasi  fitur  invarian  moment  & morfologi  dapat  melakukan  deteksi  kanker pada  citra  mammogram  dengan  memberikan hasil  akurasi  yang  lebih  baik  (76.0331  %) dibandingkan  dengan  fitur  lainnya  dalam klasifikasi normal/ abnormal.
2. Proses segmentasi foreground dan background pada  citra  Mammogram  dapat dilakukan  menggunakan  threshold kombinasi ( CLAHE  dan  Otsu Thresholding).
3. Pada proses klasifikasi Kombinasi vektor fitur memiliki  hasil  terbaik  untuk  klasifikasi mammogram  ke  dalam  kategori  normal/ abnormal,  pada  proses  kombinasi  vektor  fitur yang  tepat  terbukti  dapat  meningkatkan tingkat keakuratan  dalam  proses klasifikasi.
10. SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  disusun dalam  penelitian  ini,  saran  yang  dapat  penulis sampaikan adalah sebagai berikut :
1. Pada  penelitian  ini,untuk  ektraksi  fitur penulis menggunakan metode invarian moment  dan  morfologi.  Untuk      penelitian berikutnya,      kita      bisa  menggunakan kombinasi vektor fitur dari kategori lainnya guna mendapatkan hasil yang lebih baik.
2. Pada  penelitian  ini,  penulis  menggunakan database  MIAS,  untuk  penelitian  berikutnya, kita  bisa  menggunakan  data  lainnya  untuk uji  coba,  misalnya  data  dari  rumah  sakit.
Dengan tingkat keakuratan yang baik, pengembangan  selanjutnya  untuk    proses pencarian    data  (retrieval)    pasti    akan menghasilkan    tingkat  keakuratan  yang  lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Dody Budi Setiono, “ Klasifikasi Citra Mammogram  Berdasarkan  Ektraksi  Fitur Tekstur  Dengan  Menggunakan  K-NN ”,
Thesis  magister  Teknologi  Informasi.
Sekolah Tinggi
Teknik Surabaya. Surabaya.2011 Database MIAS http://abacus.ee.cityu.edu.hk/imagedb/cgi- bin/ibrowser/ibrowser.cgi?folder=/Medica l_Image/mammogram/ . akses terakhir tanggal 27 juni 2013 Freyssineta  Kanditami  P,  DR.  Deni  S,  Achmad
Rizal, ST., MT., Analysis Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE)  and  Region  Growing  To  Detect The Breast Cancer Symptoms on
Mammogram  Image. Fakultas  Informatika Institut Teknologi Telkom Bandung Gonzales,    Rafael    C. Digital    Image    Processing Using    MATLAB. Pearson  Education. 2004. Irawan,  Ferizal. Buku  Pintar Pemograman  Matlab. Yogyakarta, Mediakom.2012 Kadir,  Abdul. Teori  dan  Aplikasi  Pengolahan Citra. Yogyakarta, Andi. 2013 Mohamed  Eisa, “ Preliminary Diagnosticsof Mammogram Using Moments And Texture Feature ”  Computer  Science  Department, Mansoura University.2009 Prasetyo,  Eko. Pengolahan  Citra  Digital  dan Aplikasinya Menggunakan Matlab . Yogyakarta, ANDI. 2011. Rajesh  Garg,  Bhawna  Mittal  dan  Sheetal  Garg.,
2011 ”
Histogram Equalization Techniques  For  Image  Enhancement” IJECT  Vo  l.  2,  issue.  H.I.T.,  Sonepat, Haryana,  India,S.M.Hindu  Sr.Sec.School, Sonepat, Haryana, India