## Rancang Bangun Aplikasi Pengolah Gambar Digital untuk Segmentasi Otomatis Lokasi Objek Angka pada Meter Listrik

## Eka Ardianto, Veronica Lusiana dan Wiwien Hadikurniawati
Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank email : e_ardianto@yahoo.com

## Abstrak
Penggunaan  komputer  tidak  hanya  terbatas  digunakan  sebagai  perangkat  pengganti mesin  ketik  saja,  namun  telah  banyak  dikembangkan  aplikasi  yang  dapat  membantu penyelesaian  pekerjaan  manusia.  Dalam  hal  pengolahan  data  meter  listrik  penggunaan perangkat  komputer  sebagai  sarana  pengolahan  data  catatan  meter  pelanggan  listrik  hingga saat  ini  terus  berupaya  untuk  memberikan  pelayanan  terbaik  kepada  pelanggan  dengan mengembangkan pengolahan data  meter  listrik  dengan  berbasis  pengolahan  pada  citra  foto meter  listrik.  Selain  sebagai  bukti  fisik,  f  oto  yang  diambil  juga  digunakan  untuk penghitungan jumlah pemakaian KWh listrik pelanggan.
Permasalahan  yang  muncul  adalah  dengan  jumlah  pengguna  listrik  yang  tidak  hanya sedikit  maka  proses  entri  data  penggunaan  KWh  listrik  kedalam  aplikasi  membutuhkan waktu  lama  dan  terkadang  terdapat  kekeliruan  angka  yang  diinputkan  karena  proses  entri data  memerlukan  kejelian  mata  untuk  melihat  angka  pada  foto  meter  listrik.  Dari permasalahan  yang  ada,  maka  dibutuhkan  suatu  perangkat  aplikiasi  yang  mampu melakukan  segmentasi  secara  otomatis  untuk  membantu  menentukan  lokasi  angka  angka meter listrik pada foto.
Penelitian ini melakukan pensegmentasian lokasi angka  meter  listrik untuk membantu petugas  entri  dalam  melakukan  proses  input  data  angka  pemakaian  listrik.  Penggunaan algoritma  dirancang  untuk  mendapatkan  lokasi  angka  dengan  menggunakan  fungsi regionprops  pada  lingkungan  MATLAB.  Hasil  akhir  yang  didapatkan  adalah  sebesar  47% dari sample yang diambil ternyata dapat menemukan lokasi angka meter dengan baik.
Kata kunci : pengolahan gambar, segmentasi, alat meter listrik

## PENDAHULUAN
Pada  saat  ini  komputer  tidak  hanya terbatas digunakan sebagai perangkat pengganti  mesin  ketik  saja,  namun  telah banyak  dikembangkan  aplikasi  yang  dapat membantu  penyelesaian  pekerjaan  manusia. Pengembangan  aplikasi  komputer  tidak  hanya terbatas  pada  pengembangan  secara  software (perangkat  lunak)  namun  juga  terkait  dengan pengembangan  hardware  (perangkat  keras) yang  dapat  digunakan  sebagai  alat  kontrol untuk  melakukan  berbagai  macam  tugas.  PT. Gugah  Perkasa  Ripta  misalnya,  menggunakan komputer  untuk  mengolah  data  pencatatan
meter  istrik.  Pt.  Gugah  Perkasa  Ripta berencana  mengembangkan  pengolahan  data meter listrik dengan berbasis pengolahan pada citra  foto  meter  listrik  yang  diambil  oleh petugas pencatat meter pada rumah pelanggan. Selain  sebagai  bukti  fisik,  foto  yang  diambil juga  digunakan  untukpenghitungan  jumlah pemakaian  KWh  listrik pelanggan.

## TUJUAN DAN MANFAAT
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mendapatkan  algoritma  yang  cocok  untuk melakukan  proses  segmentasi  gambar  guna mendapatkan  lokasi  angka  meter  listrik  pada foto.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Gambar Digital
Menurut Munir (2004), secara
matematis  gambar  merupakan  fungsi  menerus ( continue )  dari  intensitas  cahaya  pada  bidang dua  dimensi.  Suatu  gambar  digital  terbentuk dari  kumpulan  titik  pembentuk  gambar  yang disebut  dengan pixel (piksel).  Ahmad  (2005) menyatakan  bahwa  piksel  merupakan  sampel dari pemandangan yang mengandung intensitas  cahaya  yang  dinyatakan  dalam bilangan bulat. Sehingga gambar digital adalah kumpulan  piksel  yang  dinotasikan  dalam bentuk  bilangan  pada  sejumlah  baris  dan kolom.  Gambar  yang  dimaksud  didalam penulisan  ini  adalah  ”gambar  diam”  yaitu gambar  tunggal  yang  tidak  bergerak.  Untuk selanjutnya  gambar  diam akan  disebut  dengan gambar saja.

## Pengolahan Citra Digital Grayscalling
Grayscalling adalah proses penyederhanaan  citra  dari  format  citra berwarna RGB  menjadi  gambar  berwarna abu­abu  ( gray ).  Suatu  citra  berwarna  RGB memiliki tiga  lapisan matrik  yaitu R­layer , G­ layer dan B­  layer .  Bila  setiap  proses perhitungan  dilakukan  pada  setiap  lapisan, maka  satu  piksel  akan  dikenakan  tiga  kali operasi,  sehingga  konsep  tiga  layer  RGB disederhanakan  menjadi  sebuah  lapisan  yaitu lapisan greyscale .  Untuk  mengubah  citra berwarna  yang  mempunyai  nilai  matrik masing­masing R, G dan B menjadi citra gray scale dengan  nilai k ,  maka  konversi  dapat dilakukan  dengan  mengambil  rata­rata  dari nilai R , G dan B (Ahmad,  2005)  sehingga secara mudah dapat dituliskan seperti persamaan (3.1).
k =  ( R + G + B )  /  3  (3.1)  Ahmad  (2005) menuliskan  juga  bahwa  karena  ketiga  warna R , G dan B dianggap tidak seragam dalam hal kemampuan  kontribusi  terhadap  kecerahan, ada  yang  berpendapat  bahwa  cara  konversi lebih tepat menggunakan persamaan (3.2).
k = (0,299 R + 0,587 G + 0,114 B ) (3.2)

## Segmentasi
Suatu  citra menjadi beberapa  daerah
atau  objek  yang  dimilikinya  dengan  cara melakukan  segmentasi  terhadap  objek  yang ada  dalam  citra  tersebut.  Menurut  Castleman (1996),  segmentasi  citra  merupakan  suatu proses  memecah  suatu  citra  menjadi  banyak segmen  atau  bagian  daerah  yang  tidak  saling bertabrakan  (non­  overlapping).  Dalam  citra digital  daerah  hasil  segmentasi  tersebut merupakan  kelompok  pixel  yang  bertetangga atau berhubungan.
Segmentasi  dapat  dilakukan  melalui  beberapa pendekatan,  menurut  Castleman  terdapat  3 macam pendekatan, yaitu :
1. Pendekatan batas (boundary approach).
2. Pedekatan tepi (edge approach).
3. Pendekatan daerah (region approach).
Proses  segmentasi  digunakan  dalam berbagai  penerapan,  meskipun  metode  yang digunakan  bervariasi,  namun  memiliki  tujuan yang  sama  yaitu  mendapatkan  representasi sederhana yang berguna dari suatu citra.

## Edge Detection
Tepian  citra  dapat  merepresentasikan objek  objek  yang  terandung  dalam  citra, bentuk,  ukuran  dan  terkadang  juga  informasi mengenai  teksturnya.  Menurut  Dharma  Putra (2009),  tepian  citra  adalah  posisi  dimana intensitas piksel citra berubah dari nilai rendah ke  nilai  tinggi  atau  sebalikya.  Salah  satu operator  yang  digunakan  untuk  melakukan pendeteksian  tepian  citra  adalah  operator prewitt.  Operator  Prewitt  lebih  sensitif terhadap  tepian  vertikal  dan  horisontal  dari pada  teian  bersifat  horisontal.  Operator  ini terbentuk  dari dua  buah matrik ber­ordo 3  x 3 seperti  telihat  pada  gambar  1.  Pada  penelitian ini  penggunaan  operator  Prewitt  digunakan karena  asumsi  lokasi objek angka pada  meter listrik adalah berbentuk kotak tegak lurus.
Gambar 1 . Matrik Prewitt
Median Filter
Median filter merupakan salah satu filter non­linear.  Tujuan  penggunaan  Median  filter adalah  untuk  menghilangkan  noise  pada citra.  Filter  ini  menghitung  nilai  dari  setiap piksel  baru,  yaitu  piksel  pada  pusat  koordinat sliding  window  dengan  nilai  tengah  (median) dari  ixel  didalam  window.  Nilai  tengah  dari piksel  di  dalam  window  tergantung  pada ukuran sliding window. Untuk ukuran window m  baris  dan  n  kolom  maka  banyaknya  piksel dalam  window  adalah  (m  x  n).  Akan  lebih baik  jika  ukuran  window  adalah  bilangan ganjil  karena  posisi  piksel  tengahnya  pasti diperoleh,  yaitu  posisi  piksel  (m  x  n+1)/2. Semua piksel tetangga harus diurutkan terlebih dahulu  sebelum  menentukan  posisi  piksel tengah.  Secara  matematis, media  filter dinyatakan seperti persamaan 3.3.
O(i,j) = median{U(i+k­1, j+l­1), (k,l) Є W} dimana W = window...............................(3.3)

## Matlab
Apakah  MATLAB  itu?,  Matlab  adalah sebuah  bahasa  dengan performa  tinggi untuk komputasi teknik. Dari wikipedia  ensiklopedia bebas,  matlab  adalah  sebuah  lingkungan komputasi numerikal dan bahasa
pemrograman komputer generasi keempat. MATLAB
mengintegrasi komputasi, visualisai  dan  pemrograman  pada  perangkat yang  mudah  digunakan  dimana  permasalahan dan  penyelesaian  dapat  diekspresikan  dengan notasi  matematika  yang  familiar.  Matlab dikembangkan oleh MathWork.Inc / /www.mathwork.com.
Penggunaan kata matlab sendiri memiliki  kepanjangan  “Matrix  Laboratory”, hal  ini  berkatian  dengan  penggunaan  matlab untuk memanipulasi matrik, melakukan plotting  fungsi  dan  data, implementasi algoritma  serta  penggunaan  aljabar  pada perangkat komputer. Matlab sendiri diciptakan pada akhir tahun 1970­an oleh Cleve Moler dari Universitas New Mexico. Dalam
perkembangannya  matlab  versi  setalah  tahun 1980­an  ditulis  dengan  bahasa  pemrograman C.  Matlab  dalam  penggunaannya  hingga  saat ini  lebih  terkenal  untuk  bidang  aljabar  linear,
analisis numerik dan pengolahan citra.

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang akan  digunakan untuk melakukan perancangan dan membangun  aplikasi  segmentasi  otomastis angkat  meter  pada  foto  meter  listrik  adalah dengan  menggunakan  model  spiral  sebagai metode pengembangan system.
Model  spiral  pada  yang  diusulkan  oleh Boehm,  adalah  model  proses  perangkat  lunak evolusioner  yang  merangkai  sifat  iteratif  dari prototype  dengan  cara  kontrol  dan  aspek sistematis model sequensial linier.
Model  iteratif  ditandai  dengan  tingkah laku yang memungkinkan pengembang mengembangkan  versi  perangkat  lunak  yang lebih  lengkap  secara  bertahap  seperti  terlihat pada gambar 2. Perangkat lunak dikembangkan  dalam  deretan  pertambahan.
Selama  awal  iterasi,  rilis  inkremental  bisa berupa  model  /  prototype  kertas,  kemudian sedikit  demi  sedikit  dihasilkan  versi  sistem yang lebih lengkap.
Model spiral dibagi menjadi enam wilayah tugas yaitu:
1. Komunikasi pelanggan
2. Perencanaan
3. Analisis Resiko
4. Perekayasaan
5. Konstruksi dan peluncuran
6. Evaluasi Pelanggan

## Gambar 2 iterasi model spiral

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Bahan Penelitian
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  foto langsung  dari lapangan  dengan  mengambil  20
foto  sample  yang  diambil  pertama  kali  dan 317  foto  yang  diambil  kemudian  untuk melakukan  pengujian  dengan  menggunakan kamera  digital  poket  dengan  resolusi  5  Mega Pixel.

## Pemilihan Perangkat Lunak dan

## Perangkat Keras
Dalam  melakukan  implementasi  dan peng­konstruksian aplikasi dari mode rancangan  menjadi  sebuah  aplikasi  jadi,  pada penelitian  ini  digunakan  perangkat  lunak
Matlab dan komputer laptop dengan spesifikasi prosesor  intel  core2  duo  2.00  Ghz, RAM 1.75GB dan VGA shared 250 MB.

## Alur Algoritma
Alur perancangan algoritma yang digunakan  untuk  membuat  aplikasi  ini  adalah dengan  melakukan  tahapan  sebagai  berikut  : Akuisisi  Gambar,  Grayscalling,  Pen­deteksian tepi,  Filterring,  Filling  Hole,  Removing, BWLabelling,  RegionProps  dan  Cropping. Gambar  3  menunjukkan  alur  algoritma  yang direncanakan.
Gambar 3. Alur Algoritma

## 1. Akuisisi Gambar
Proses akuisisi  gambar  dimaksudkan untu  memiliki  kesamaan ukuran gambar. Pada awal  gambar  diambil  dengan  kamera  digital dengan  ukuran  resolusi  10Mpx,  hal  ini  akan menyebabkan  proses  pengolahan  data  gambar menjadi  lama.  Sehingga  diputuskan  untuk melakukan  kalibrasi  gambar  menjadi  ukuran 800x600  piksel  8  bit  dengan  menggunakan perangkat Format Factory Versi 2.00.
2. Grayscalling
Grayscalling  adalah  proses  mengubah gambar  warna  RGB  menjadi  gambar  warna abu­abu.  Hal  ini  dimaksudkan  supaya  proses pengolahan  gambar  yang  tadinya  tiga  matrik menjadi satu matrik saja.
3. Pendeteksian Tepi
Proses  ini  menghasilkan  lokasi  tepian objek  objek  yang  terdapat  dalam  gambar, sehingga  dimaksudkan  untuk  lebih  dapat mengenali lokasi angka meter listrik.
4. Filterring
Proses ini dimaksudkan untuk
mengeliminasi  piksel  piksel  kecil  yang  tidak memiliki tetangga. Dalam penelitian ini matrik yang  digunakan  sebagai  filter  adalah  matrik dengan  ordo  5  x5,  dengan  harapan  bahwa piksel  pusat  filter  akan  lebih  pasti  didapatkan dan piksel tunggal akan pasti terhapus.
5. Filling Hole
Setelah  melakukan  eliminasi  single pixel,  selanjutnya  melakukan  pengisian  area. Hal ini  dimaksudkan  untuk  mendapatkan  area yang  tertutup.  Dari pemikiran  wal bahwa  area angka  meter  listrik  memiliki  area  tersendiri maka proses filling hole ini dilakukan.
6. Removing Small Island
Hasil  dari  peroses  filling  hole  adalah bahwa adanya  objek garis garis serta area area berbentuk  kecil  yang  dianggap  sebagai  area yang tidak diperlukan sehingga perlu disingkirkan.  Karena  yang  dibutuhkan  adalah objek  berbentuk  kotak  yang  menandakan kemungkinan lokasi angka meter listrik.

## 7. BWLabelling
Setelah garis garis dieliminasi,
selanjutnya  dilakukan  pelabelan  objek  objek yang  tersisa  dengan  menggunakan  fungsi bwlabelling.
8. RegionProps
Pada  proses  ini  dilakukan  penghitungan lokasi  centroid  untuk  setiap  area  yang  telah diberi  label.  Sehingga  dapat  ditentukan centroid dan lokasi area objek yang dilabel.
9. Cropping.
Langkah  terakhir  adalah  melakukan proses  cropping  antara  gambar  asli  dengan gambar yang telah dikenakan operasi regionprops. Dari proses ini diharapkan lokasi objek  angka  meter  listrik  sudah  dapat diketahui dengan otomatis.

## IMPLEMENTASI
Dalam implementasi rancangan aplikasi, digunakan perangkat bernama MATLAB versi 7.0  yang  dijalankan  pada  sistem  operasi Windows XP. Perangkat keras yang digunakan adalah memiliki spesifikasi Prosesor  Intel  Core  2  Duo 2Ghz,  2GB  RAM dengan  VGA  shared 256 MB.
1. Layout GUI
Desain  pertama  yang  dilakukan  adalah layout  GUI  yang  mana  dimaksudkan  untuk memudahkan  melakukan  pengamanatan  hasil untuk setiap tahapnya.
2. Read Image
Gambar  foto  meter  listrik  yang  sudah dikalibarsi  melalui  proses  akuisisi  gambar selanjutnya  dibaca satu persatu.
3. Grayscalling
Proses  grayscalling  pada  MATLAB dapat  menggunakan  fungsi  yang  sudah tersedia yaitu fungsi rgb2gray().
4. Edge Detection
Proses  Deteksi  tepi  dilakukan  dengan menggunakan operator prewitt yang kemudian diaplikasikan  pada  objek  matrik  gambar  gray. Selanjutnya  hasil  deteksi  tepi  disimpan  pada variabel edge_tg1.

## 5. Median Filtering
Proses  median  filtering  menggunakan fungsi  medfilt2  yang  sudah  terdapat  dalam MATLAB.  Untuk  ukuran  matrik  filter  yang digunakan  adalah  matrik  ber­ordo  5  x  5.  Hal ini  dimasudkan  untuk  mendapatkan  nilai center pixel pada area filter.
6. Hole Filling
Fungsi ini digunakan untuk mengisi area gambar  yang  dibatasi  oleh  tepian  gambar. Misal,  BW2  =  imfill(BW,’holes’)  fungsi  ini akan  mengisi  lubang  pada  citra  biner  BW. Sebuah  lubang  yang  dimaksud  adalah  piksel yang  didalam  objek  yang  warnanya  sama dengan  warna  piksel  latar  belakang  yang dibatasi dengan area tepian gambar.
7. Removing Small Island
Operasi ini dimaksudkan untuk mengeliminasi  area  area  gambar  yang  kecil. Operasi  ini  memanfaatkan  fungsi  morfologi dan kemudian dilanjutkan dengan penggunaan fungsi  bwmorph  yang  digunakan  untuk mengeliminasi  area  area  yang  terbentuk  yang memiliki  ukuran  kecil,  dalam  penelitian  ini area  yang  memiliki  ukuran  kurang  dari  5000 piksel di eliminasi.
8. Bwlabelling dan Regionprops
Operasi  bwlabel  adalah  digunakan untuk memberi tanda area area yang terbentuk dari  hasil  sebelumnya.  Sehingga  akan  lebih mudah  untuk  melakukan  pendeteksian  lokasi. Selanjutnya operasi dikenakan fungsi regionprops,  pada  proses  ini  dilakukan penghitungan lokasi centroid untuk setiap area yang  telah  diberi  label.  Sehingga  dapat ditentukan  centroid  dan  lokasi  area  objek yang dilabel.
9. Cropping
Fungsi  cropping  adalah  memotong bagian  gambar  sesuai  dengan  area  tertentu. Dalam  penelitian  ini,  cropping  digunakan untuk memotong  gambar  berdasar  angka  hasil operasi  regionprops.  Kemudian  dikenakan pada  gambar  asli,  sehingga  akan  terbentuk potongan gambar tersendiri.

## PENGUJIAN
Pada  tahapan  ini  aplikasi  diuji  untuk mendapatkan  lokasi  angka  meter  listrik  dari gambar  yang  diambil.  Pengujian  pada  tahap pertama  ini  menggunakan  data  sebanyak  20 gambar  sample  yang  diambil  pada  saat pertama  kali survey lapangan. Pada  20 sample pengujian  pertama,  gambar  4  menunjukkan cara kerja aplikasi yang dibuat.
Gambar 4. Tampilan Aplikasi
Pada  awalnya  gambar  dimuat  kedalam aplikasi,  selanjutnya  dirubah  menjadi  gambar dengan  skala  warna abu  abu  atau  disebut proses grayscalling.  Selanjutnya  gambar grayscale  dikenakan  operasi pendeteksian tepi,  morfologi  dan  hole  filling.  Tahapan  ini menghasilkan  objek  gambar  seperti  terlihat pada gambar 4  gambar nomer 3 dari kiri atas. Tahapan  selanjutnya adalah menghapus objek objek  yang  dirasa  tidak  diperlukan  perlihat pada  gambar  kiri  bawah,  dan kemudian dilakukan  proses  penghitungan  regionprops sehingga  didapat  nilai  centroid  dan  pinggiran area  kemudian  dilakukan  cropping  dari  nilai tersebut.    Untuk  duapuluh  sample  pertama  di dapatkan hasil seperti telihat  pada tabel.
Dari  pengujian  terhadap  20  sample pertama  didapatkan  bahwa  seluruh  data sample  100%  dapat  diketahui  lokasi  angka meter listrik.
Pengujian  selanjutnya  adalah  dengan menambah  data  yang  diambil  dari  lapangan, pada  pengujian  tahap  lanjut  ini  sample  yang digunakan  diambil  foto  317  data  acak.  Pada saat  pengujian  dilakukan,  terdapat  beberapa objek  yang  dikenali  sebagai  angka  meter listrik,  adahal  dalam  kenyataannya  adalah bukan,  sebagai  ilustrasi  diperlihatkan  pada
gambar 5.
Gambar 5. Contoh pengujian dengan 2 nilai centroid Dari gambar 5 didapatkan hasil penghitungan  cetroid  (gambar  pengujian  dari kiri  bawah  nomer  2)  terdapat  dua  buah sehingga  dikenali  terdapat  dua  buah  objek meskipun gambar angka meter listrik masihdapat dikenali. Hal ini juga didapati pada objek  lain  yang  menghasilkan  tiga  nilai centroid, seperti terlihat pada gambar 6.
Gambar 6. Contoh pengujian dengan 3 nilai centroid
Sedangkan  data  yang  dinilai  gagal adalah data yang tidak dapat memberikan hasil nilai centroid untuk lokasi angka meter listrik.
Dari  pengujian  akhir  yang  dilakukan hasil  yang  diperoleh  diperlihatkan  pada gambar 7.
Gambar 7. Prosentase pengujian
Gambar 7 menunjukkan bahwa sebanyak  47%  data  dapat  dibaca  dengan  baik dan  menghasilkan  nilai  centroid  dari  lokasi objek  angka  meter  listrik  dan  sebanyak  53  % data  dinilai  gagal  menemukan  lokasi  objek angka meter listrik.
Kegagalan pelacakan lokasi angka meter listrik  disebabkan  beberapa  hal  diantranya adalah  alat  meter  listrik  diberi  kotak  yang kacanya  sudah  tidak  jernih  dan  plastik  akrilik penutup  alat  meter  sudah  tidak  jernih  lagi, pengambilan gambar terlalu dekat atau gambar yang  diambil  terdapat  bayangan  objek  lain, pengambilan gambar telalu jauh karena adanya penempatan  alat  meter  listrik  yang  tinggi, bentuk  gambar  yang  gagal  ditunjukkan  pada gambar 8.
Gambar 8. Gambar teralu dekat
Gambar 9. Gambar terlalu jauh

## Gambar 10. Gambar buram

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  dapat ditarik beberapa Kesimpulan yaitu :
1.  Aplikasi  yang  dibangun  untuk  melakukan penggolahan citra guna menentukan lokasi angka  meter  listrik  pada  gambar  foto alat meter  listrik dapat  dijalankan  dengan  baik meski  tingkat  keberhasilan  masih 47%.
2.  Kegagalan  penentuan  lokasi  angka  meter listrik  dikarenakan  beberapa  hal  yaitu gambar objek angka tidak jelas, pengambilan gambar dekat dan pengambilan gambar jauh.
3.  Dengan  adanya  aplikasi  ini,  proses pengolahan  aplikasi  transaksi  pembayaran listrik  dapat  memperlihatkan  angka  meter listrik  yang  lebih  jelas,  sehingga  petugas yang  melakukan  input  data  merasa lebih nyaman  saat  melakukan  proses  transaksi dengan pelanggan listrik.
4.  Penggunaan  perangkat  Matlab  dapat membantu  untuk  melakukan  pemrosesan data berupa gambar.

## Saran
1. Algoritma yang digunakan untuk menentukan  lokasi  area  angka  meter listrik  memiliki  tingkat  keberhasilan sebesar 47 %, untuk itu sangat diprioritaskan untuk segera dikembangkan dengan algoritma tambahan.
2. Pada  penelitian  ini  tidak  dipikirkan pengolahan  citra  dengan  menganalisa dengan  menggunakan  histogram  citra, dengan  harapan  untuk  dapat  lebih menghasilkan citra yang memiliki tingkat histogram  yang  sesuai  dengan  yang diharapkan.
3. Pengolahan  dengan  histogram  yang dilakukan  adalah  dengan  melakukan perataan  nilai  histogram  secara  global untuk  semua  area  gambar,  disarankan dicoba  untuk  melakukan  pengolahan secara lokal.
4. Untuk selanjutnya pengolahan ini dikembangkan  pada  tahapan  pengenalan gambar  angka  menjadi  mode  teks  atau numerik  supaya  dapat  dijalankan  pada aplikasi  transaksi  pembayaran  tagihan pemakaian listrik.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad,  U.,  2005, Pengolahan  Citra  Digital Dan  Tekik  Pemrogramannya ,  Graha Ilmu, Yogyakarta.
Aryuanto, Yamada. K., Yudi L.F., Segmentasi Warna  Untuk  Ekstraksi  Simbol  Dan Karakter Pada Citra Rambu Lalu Lintas
,  Jurnal  Ilmu  Komuter  Dan  Informasi,
volume  3  no.  1,  issn 1979­0732.
Castleman  K.  R.,  1996,  Digital  Image Processing, Pretience Hall, New Jersey.
Gonzales,  R.  C.,  Woods,  R.  E.,  1993, Digital Image  Processing ,  Wesley  Publishing Company, USA.
Putra,  D.,  2010, Pengolahan  Citra  Digital , Penerbit Andi, Yogyakarta
Putranto  B.  Y.,  Hapsari  W.  dan  Wijana  K., 2010, Segmentasi  Warna  Citra  dengan Deteksi  Warna  HSV  untuk  Mendeteksi Objek ,  Jurnal  Informatika,  Volume  6 Nomor 2, UKDW, Yogyakarta.
Rinaldi Munir,  Pengolahan  Citra  Digital dengan Pendekatan Algoritmik, Informatika Bandung, 2004 Richard. E. Milford, 1982, Document Character  Recognation  System  For Identifying  Magnetic  Ink  Character  On
Bank  Checks  And  The  Like ,  Magnetic Pheriperal  Ink,  Oklahoma  City,  Okla, USA.
Shizuka.  S.,  Takehana.  T.,  Katagiri.  M.,
2011, Magnetic Ink Character Recognation  Apparatus  And  Magnetic Ink  Character  Recognation  Method , Seiko Epson Corporation, Tokyo, Japan.