Kiswanto, Fitriyanti & Wijaya, Model RGB, CV, Indeks R, Indeks G, Indeks B, HSI dan Metode Wavelet Daubechies untuk Identifikasi Jenis Daging Sapi untuk Mendapatkan Kualitas Daging Terbaik Model RGB, CV, Indeks R, Indeks G, Indeks B, HSI Dan Metode Wavelet Daubechies untuk Identifikasi Jenis Daging Sapi untuk Mendapatkan Kualitas Daging Terbaik
Models RGB, CV, Index R, Index G, Index B, HSI And Daubechies Wavelet Method for Identification of Beef Type to Get The Best Meat Quality
Kiswanto 1 , Fitriyanti 2 , Benny Wijaya 3
1 Program Studi Sistem Informasi, 2 Program Studi Sistem Informasi, 3 Program Studi Teknik Informatika, STMIK Atma Luhur Pangkalpinang, Jl. Jend. Sudirman Selindung – Gabek – Pangkalpinang, Provinsi Bangka Belitung, 33117, Telp. 0717 433506
Email: 1 kiswanto@atmaluhur.ac.id, 2 fitriyanti@atmaluhur.ac.id, 3 bennywijaya@atmaluhur.ac.id Tanggal submisi: 24-10-2019; Tanggal penerimaan: 27-02-2020

## ABSTRAK
Daging  sapi  merupakan  komoditi  pangan  utama  di  dunia.  Daging  sapi  merupakan  sumber  makanan yang  baik  untuk  menyuplai  kebutuhan  protein  dan  vitamin  B12  untuk  perkembangan  otak,  syaraf, pembentukan darah dan bagus mengobati tekanan darah rendah. Sayangnya, pengembangan ini belum dimanfaatkan secara optimal untuk memilih jenis daging sapi. Hal ini disebabkan oleh kualitas daging sapi  yang  tidak  cukup  baik.  Atas  dasar  ini,  daging  sapi  digunakan  sebagai  objek  untuk  pengenalan citra. Untuk mengidentifikasi jenis daging sapi, model RGB, CV, Indeks R, Indeks G, Indeks B, HSI dan  metode  daubechies  wavelet  digunakan  untuk  mendapatkan  kualitas  daging  sapi  terbaik.  Ada beberapa metode analisis tekstur daging sapi, salah satunya adalah menggunakan wavelet berdasarkan energi ekstraksi fitur gambar daging sapi. Analisis menggunakan karakteristik energi yang terkandung dalam  transformasi  wavelet.  Berdasarkan  alasan  itu,  dalam  penelitian  ini  program  aplikasi  untuk mengidentifikasi jenis daging sapi model RGB, CV, Indeks R, Indeks G,  Indeks B, HSI dan  metode daubechies wavelet digunakan. Daging sapi yang digunakan dalam objek penelitian ini sebanyak 100 sempel  daging  sapi.  Kemudian  ekstraksi  fitur  dilakukan  dengan  menggunakan  urutan  transformasi Daubechies  wavelet.  Pengujian  yang  dilakukan  dalam  penelitian  terdiri  dari  empat  jenis:  pengaruh sampel,  pengaruh  tingkat  dekomposisi  Daubechies  wavelet  transform,  pengaruh  berbagai  format gambar  input,  dan  pengujian  pada  gambar  daging  sapi  yang  tidak  ada  dalam  sampel.  Dari  hasil pengujian,  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  tertinggi  dengan  parameter  yang  ditunjukkan  dalam pengujian Daubechies wavelet transform dengan lima belas sampel daging sapi yang disimpan adalah 93,3%  (daging  sapi  segar).  Tingkat  pengenalan  terendah  ditunjukkan  dalam  tes  dengan  Daubechies wavelet urutan daging sapi busuk dibekukan dan daging sapi gelonggongan dengan lima belas sampel daging  sapi  yang  disimpan  adalah  6,6%  (daging  sapi  busuk  dibekukan)  dan  26,6%  (daging  sapi gelonggongan).  Paper  ini,  mengajukan  solusi  dengan  cara  menghitung  nilai  R,  G  dan  B  pada  setiap citra daging, kemudian dilakukan proses normalisasi untuk mendapatkan nilai indek R, indeks G dan indeks B dan dilakukan proses konversi dari model RGB ke  model HSI untuk  mendapatkan besaran nilai  Hue,  Saturation  dan  Intensity.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  memberikan  kualitas  daging sapi terbaik. Penelitian ini menggunakan model RGB, CV, Indeks R, Indeks G, Indeks B, HIS metode wavelet  daubechies.  Penelitian  ini  memberikan  kontribusi  dalam  penyediaan  layanan  jenis  daging sapi.
Kata Kunci : cv; his; model rgb dan wavelet daubechies

## ABSTRACT
Beef  is  the  main  food  commodity  in  the  world.  Beef  is  a  good  food  source  to  supply  the  needs  of protein  and  vitamin  B12  for  brain  development,  nerves,  blood  formation  and  good  at  treating  low blood  pressure.  Unfortunately,  this  development  has  not  been  used  optimally  to  choose  the  type  of beef. This is caused by the quality of beef that is not good enough. On this basis, beef is used as an object  for  image  recognition.  To  identify  the  type  of  beef,  the  RGB  model,  CV,  R  index,  G  index,  B index, HSI and the wavelet daubechies method are used to get the best beef quality. There are several

## Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence, Volume 4, Nomor 1, Februari 2020
methods  for  analyzing  beef  texture,  one  of  which  is  using  wavelets  based  on  the  energy  extraction feature  of  beef  images.  The  analysis  uses  energy  characteristics  contained  in  wavelet  transforms. Based on that reason, in this study an application program to identify types of beef in the RGB, CV, R index,  G  index,  B  index,  HSI  and  daubechies  wavelet  methods  was  used.  Beef  used  in  this  research object  as  many  as  100  beef  samples.  Then  feature  extraction  is  done  using  the  daubechies  wavelet transformation  sequence.  Tests  carried  out  in  the  study  consisted  of  four  types:  the  effect  of  the sample, the effect of the decomposition rate of the daubechies wavelet transform, the effect of various input image formats, and testing on beef images that were not in the sample. From the test results, it can  be  concluded  that  the  highest  value  with  the  parameters  shown  in  the  daubechies  wavelet transform test with fifteen stored beef samples is 93.3% (fresh beef). The lowest recognition rate was demonstrated  in  tests  with  the  daubechies  wavelet  sequence  of  frozen  rotten  beef  and  barking  beef with  fifteen  stored  beef  samples  was  6.6%  (frozen  rotten  beef)  and  26.6%  (frozen  beef).  This  paper proposes  a  solution  by  calculating  the  values  of  R,  G  and  B  in  each  meat  image,  then  the normalization  process  is  carried  out  to  get  the  index  R,  G  index  and  B  index  and  the  conversion process from the RGB model to the HSI model to get the value of Hue, Saturation and Intensity. The purpose of this study is to provide the best quality beef. This study uses the RGB model, CV, Index R, Index G, Index B, HIS daubechies wavelet method. This research contributes to the provision of beef type services.
Keywords : cv; his and daubechies wavele; rgb model
1. PENDAHULUAN Model Rgb, Cv, Indeks R, Indeks G, Indeks B, Hsi Dan Metode Wavelet Daubechies Untuk Identifikasi Jenis Daging Sapi Untuk Mendapatkan Kualitas Daging Terbaik
Perkembangan  produksi  daging  sapi  di Indonesia  pada  periode  tahun  1984  –  2016 secara  umum  cenderung  meningkat  rata-rata sebesar  2,76%  per  tahun.  Produksi  daging  sapi tahun  2012  hingga  2014  mengalami  penurunan dari  Rp.508,91  ribu  ton  turun  menjadi Rp.497,67  ribu  ton,  hal  ini  karena  daya  beli masyarakat menurun yang di sebabkan tingginya  harga  daging  sapi  per  kilonya  yang mencapai Rp 99.332.
Sementara  tahun  2015  -  2016  produksi daging sapi naik sebesar hingga 524,11 ribu ton atau  naik  3,44%  dan  populasi  naik  4,36%  dari tahun  2014  atau  sebesar  16,09  juta  ton,  namun harga  daging  sapi  tetap  saja  merambah  naik hingga mencapai Rp.116.751.
Prediksi  produksi  daging  sapi  hingga tahun  2020  dengan  pertumbuhan  lebih  besar dari  pertumbuhan  konsumsi  daging  sapi  yaitu 1,93%, namun belum dapat memenuhi kebutuhan  konsumsi  daging  sapi  nasional, sehinga  diperkirakan  terjadi  defisit  daging  sapi hingga  tahun  2020,  dengan  perkembangan defisit hingga mencapai 0,17.
Defisit  daging  sapi  yang  paling  tinggi  di prediksi  terjadi  pada  tahun  2019  yaitu  sebesar 2,72%  atau  203,52  ribu  ton.  Prediksi  produksi pada tahun 2020 sebesar 557,96 ribu ton masih
akan  terjadi  defisit  pengadaan  daging  sapi sebesar 198,35 ribu ton.
Produksi  daging  sapi  dari  10  provinsi memberikan  kontribusi  hingga  76,60%.  Dari gambaran  tersebut  terlihat  bahwa  sentra produksi  daging  sapi  Indonesia  terdapat  di  3 (tiga) provinsi di pulau Jawa.
Sentra produksi daging sapi di Indonesia tersebut  adalah  Jawa  Timur  merupakan  yang tertinggi  dengan  kontribusi  20,30%  atau  rata- rata  100.497  ribu  ton,  kemudian  Jawa  Barat dengan kontribusi 14,78% atau rata-rata 73.195 ribu  ton  dan  Jawa  Tengah  dengan  kontribusi 11,69% atau rata-rata 57.877 ribu ton.
Posisi  ke-4  sampai  ke-10  sebagai  sentra produksi  daging  sapi  adalah  Banten,  Sumatera Barat,  Sumatera  Utara,  DKI  Jakarta,  Sulawesi Selatan,  Sumatera  Selatan,  dan  Lampung dengan  rata-rata  kontribusi  antara  2,52% sampai 7,57%.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA Pengenalan Citra Iris Mata Menggunakan
Alihragam Wavelet Daubechies Orde 4.
Antonius Dwi Hartanto, R. Rizal Isnanto, Achmad  Hidayatno  (2010).  Dalam  penelitian ini,      dibuat      sebuah  perangkat    lunak pengenalan    iris    mata    dengan    menggunakan metode pencirian alihragam wavelet Daubechies orde 4.
Kiswanto, Fitriyanti & Wijaya, Model RGB, CV, Indeks R, Indeks G, Indeks B, HSI dan Metode Wavelet Daubechies untuk Identifikasi Jenis Daging Sapi untuk Mendapatkan Kualitas Daging Terbaik
Deteksi  Copy  Move  Forgery  Pada  Citra Menggunakan Exact Match, DWT Haar dan Daubechies.
Derwin Rony Sina, Agus Harjoko (2016). Pada penelitian ini, dibangun sistem pendeteksi copy  move  forgery  pada  citra.  Sistem  ini dimaksudkan    untuk    membantu    user mengetahui    bahwa    suatu    citra    masih    asli atau  sudah terdapat  copy  move  dan  dibagian mana  terjadinya  copy  move  tersebut.
Digital
Watermarking Menggunakan Transformasi  Wavelet  Diskrit  Daubechies D4 Sebagai Pelindung Data Digital.
Murinto,  Windu  Candra  Putra  (2016). Penelitian    ini    mengimplementasikan  image watermarking  pada    citra  digital  menggunakan metode  Discrete    Wavelet    Transform  (DWT)
Daubechies D4
yang mampu menyembunyikan    citra  digital  ke    dalam  citra digital dengan  format. *bmp
Analisis  Fungsi  Wavelet  Daubechies  untuk Sinyal  Suara  dengan  Panjang  Segmen Berbeda.
Habib  Ratu  Perwira  Negara,  Syahroni Hidayat,  Danang  Tejo  Kumoro  (2017).  Pada penelitian  ini  telah  dilakukan  penentuan  orde fungsi  basis  wavelet  Daubechies  terbaik  untuk sinyal suara suku kata bahasa Indonesia dengan metode  korelasi  silang.  Suku  kata  difokuskan pada  vokal  a,  i,  u,  e,  è,  o,  dan  ò.  Segmentai sinyal  yang  digunakan  berukuran  2048  dan 1024 data.
Studi  Komparasi  Ekstraksi  Fitur  Pada Pengenalan  Wajah  Menggunakan  Principal Component  Analysis  (PCA)  dan  Wavelet Daubechies.
Riskyana Dewi Intan P, Elly Matul Imah (2015). Pada penelitian ini membahas perbandingan  ekstraksi  fitur  untuk  pengenalan wajah menggunakan metode Principal Component  Analysis  (PCA)  dan  Wavelet Daubechies untuk pengenalan wajah.
Implemetasi Transformasi
Wavelet
Daubechies Pada Kompresi Citra Digital.
Suma'inna,  Gugun  Gumilar  (2013). Dalam  penelitian  ini,  proses  kompresi  citra menggunakan  dua  wavelet  yang  terkenal,  yaitu wavelet  Haar  dan  Daubechies  Db4.  Citra  yang
digunakan  terbatas  hanya  citra  grayscale berformat .jpg.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Bahan yang digunakan dalam penelitian adalah daging  sapi  segar,  daging sapi  segar  yang  dibekukan,  daging  sapi segar  yang  didinginkan,  daging  sapi  segar dikeringkan,  daging  sapi  segar  direndam, daging  sapi  gelonggongan,  daging  sapi busuk,  daging  busuk  yang  dibekukan, daging  sapi  busuk  yang  didinginkan  dan daging sapi busuk dikeringkan.
Tabel 1 Jenis Daging Sapi Yang Digunakan Dalam Penelitian
Tabel 2. Alat  penelitian
4. PEMBAHASAN
Program pengolahan citra akan menerjemahkan  informasi  yang  terdapat  dalam citra  uji.  Informasi  yang  dihasilkan  oleh program  pengolahan  citra  berupa  data-data numerik yang didapat dari citra daging sapi.
Gambar 1. Tampilan Program Pengolahan Citra Menggunakan Model RGB, CV, Indeks R,
Indeks G, Indeks B, HSI dan Wavelet
Daubechies.
Data  uji  yang  digunakan  berjumlah  150, yang  terdiri  dari  15  daging  sapi  segar,  15 daging  sapi  segar  didinginkan,  15    daging  sapi segar  dibekukan,  15  daging  sapi  segar dikeringkan, 15 daging sapi segar direndam air, 15  daging  sapi  gelonggongan,  15  daging  sapi busuk,  15  daging  sapi  busuk  dibekukan,  15 daging  sapi  busuk  didinginkan,  dan  15  daging sapi busuk dikeringkan.
Data  uji  yang  digunakan  menggunakan faktor  warnanya  yang  terdiri  dari Red,  Green, Blue, Color Value , IndeksR, IndeksG, IndeksB, Hue (Corak), Saturation (Kejenuhan),  dan Intensity (Intensitas).
Data-data tersebut diperoleh dari citra uji, data  selengkapnya  dapat  dilihat  pada  gambar dibawah ini.
Gambar 2. Contoh Citra Jenis Daging Sapi Segar Untuk Citra Uji Menggunakan Model RGB, CV, Indeks R, Indeks G, Indeks B, HSI dan Wavelet Daubechies

## Wavelet
Wavelet  merupakan  gelombang  mini ( small  wave )  yang  mempunyai    kemampuan mengelompokkan    energi    citra    dan  Wavelet Daubechies  terkonsentrasi    pada    sekelompok kecil    koefisien,    sedangkan  kelompok koefisien      lainnya      hanya      mengandung sedikit  energi      yang      dapat      dihilangkan tanpa   mengurangi   nilai informasinya.t

## Wavelet Daubechies
Wavelet  Daubechies memiliki  ordo dimana ordo  pada Daubechies menggambarkan jumlah  koefisien      filternya.  Sebagaimana diketahui  proses    filtering    oleh  lowpass  filter ( scaling      function )    akan    menghasilkan koefisien subband dengan frekuensi rendah.
Sebaliknya  filtering  dengan  highpass filter  ( wavelet function)  akan  menghasilkan subband  dengan  frekuensi  tinggi.  Wavelet Daubechies  memiliki  properti  yang  dinamakan vanishing moment . Vanishing moment menunjukkan kemampuan  wavelet  dalam  merepresentasikan sifat  polinomial.    Suatu    wavelet    Daubechies dengan    ordo    wavelet  N,    memiliki    nilai Vanishing    moment sama    dengan    N.    Sifat polinomial   yang  dimiliki  oleh   wavelet  akan berpengaruh  dalam    penentuan    jumlah koefisien  filter  wavelet.
Semakin  besar    jumlah    filter    yang dimiliki  oleh  suatu  wavelet  filter daubechies, maka  semakin  baik        filter  tersebut  dalam melakukan  pemilihan    frekuensi.    Untuk Daubechies    dengan  ordo    N    (db-N),    maka Daubechies    tersebut    memiliki    ukuran koefisien filter 2N.

## Dekomposisi Citra
Alihragam  wavelet  terhadap  citra  adalah menapis  citra dengan  tapis wavelet. Hasil  dari
Kiswanto, Fitriyanti & Wijaya, Model RGB, CV, Indeks R, Indeks G, Indeks B, HSI dan Metode Wavelet Daubechies untuk Identifikasi Jenis Daging Sapi untuk Mendapatkan Kualitas Daging Terbaik
penapisan  ini  adalah   4 subbidang  citra  dari citra  asal,  keempat  subbidang  citra  ini berada dalam    kawasan  wavelet.  Keempat    subbidang citra  ini adalah pelewat rendah-pelewat rendah (LL),  pelewat  rendah-pelewat  tinggi  (LH), pelewat  tinggi-pelewat  rendah  (HL),  dan pelewat   tinggi-pelewat   tinggi   (HH).
Proses ini disebut dekomposisi, dekomposisi  dapat  dilanjutkan  kembali  dengan citra  pelewat  rendah-pelewat  rendah  (LL) sebagai  masukannya  untuk  mendapatkan  tahap dekomposisi selanjutnya. Gambar
2.3
menunjukkan  suatu  citra  dekomposisi  dari  aras 1 sampai aras 3.
Gambar 3. Diagram Dekomposisi Citra
Gambar 4. Diagram Alir Model RGB, CV,
Indeks R, Indeks G, Indeks B, HSI dan Metode Wavelet Daubechies Untuk Mengidentifikasi Jenis Daging Sapi Untuk Mendapatkan Kualitas Daging Sapi
Terbaik.
Data  rata-rata  diambil  dari  nilai Red, Green,  Blue,  Color  Value ,  IndeksR,  IndeksG, IndeksB, Hue (Corak), Saturation (Kejenuhan), dan Intensity (Intensitas).  Data-data  tersebut diperoleh dari citra uji, data selengkapnya dapat dilihat pada tabel data rata-rata citra uji dari 10 jenis daging sapi berikut ini.
Tabel 3 Hasil Citra Uji Untuk Menghitung Rata-Rata Dari 10 Sempel Jenis Daging Sapi Menggunakan Model RGB, CV, Indeks R, Indeks G, Indeks B, HSI dan Wavelet Daubechies.
Data median diambil  dari  nilai Red, Green,  Blue,  Color  Value ,  IndeksR,  IndeksG, IndeksB, Hue (Corak), Saturation (Kejenuhan), dan Intensity (Intensitas).  Data-data  tersebut diperoleh dari citra uji, data median
selengkapnya  dapat  dilihat  pada  gambar  data median  citra  uji  dari  10  jenis  daging  sapi dibawah ini.
Tabel 4 Data Median Citra Uji Dari 10 Jenis Daging Sapi Menggunakan Model RGB, CV, Indeks R, Indeks G, Indeks B, HSI dan Wavelet Daubechies.
Kiswanto, Fitriyanti & Wijaya, Model RGB, CV, Indeks R, Indeks G, Indeks B, HSI dan Metode Wavelet Daubechies untuk Identifikasi Jenis Daging Sapi untuk Mendapatkan Kualitas Daging Terbaik
Hasil  Identifikasi  Menggunakan  W avelet Daubechies
Tabel 5 Hasil Identifikasi Menggunakan Wavelet Daubechies

## Hasil Verifikasi
Tabel 6 Hasil Verifikasi Jenis Daging Sapi Menggunakan Wavelet Daubechies

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  implementasi  yang  telah dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  kinerja aplikasi untuk tiap citra jenis sempel yang di uji adalah sebagai berikut:
Aplikasi  dapat  mendeteksi  citra  daging sapi  segar  dengan  akurasi  93%;  Aplikasi  dapat mendeteksi  citra  daging  sapi  segar  didinginkan dengan akurasi 46,6%; Aplikasi dapat mendeteksi  citra  daging  sapi  segar  dibekukan dengan akurasi 86,6%; Aplikasi dapat mendeteksi  citra  daging  sapi  segar  dikeringkan dengan akurasi 80%; Aplikasi dapat mendeteksi citra  daging  sapi  segar  direndam  air  dengan akurasi  40%;  Aplikasi  dapat  mendeteksi  citra daging  sapi  gelonggongan  dengan  akurasi 26,6%;  Aplikasi  dapat  mendeteksi  citra  daging sapi  busuk  dengan  akurasi  73,3%;  Aplikasi dapat  mendeteksi  citra  daging  sapi  busuk dibekukan dengan akurasi 6,6%; Aplikasi dapat mendeteksi citra daging sapi busuk didinginkan dengan akurasi 66,6%; Aplikasi dapat mendeteksi citra daging sapi busuk dikeringkan dengan akurasi 73,3%
Hal-hal  yang  akan  dilakukan  terkait dengan  gagasan  selanjutnya  dari  penelitian tersebut.
Perlu dilakukan penelitian lebih     lanjut untuk  mengurangi  kesalahan  pada    proses segmentasi  citra  daging  sapi  yang  disebabkan oleh kilatan cahaya,
Perlu dilakukan penelitian lanjutan untuk menggunakan  orde    lain    pada  wavelet Daubechies  untuk  kemudian  dibandingkan dengan hasil penelitian   ini  sehingga diperoleh kesimpulan    orde  wavelet  Daubechies    yang paling sesuai untuk identifikasi daging sapi.
Penelitian selanjutnya diharapkan menggunakan akuisisi citra  daging sapi  secara langsung sehingga pengembangan untuk aplikasi identifikasi waktu nyata dapat diwujudkan.
Perlu dilakukan penelitian lanjutan untuk  menguji  pengaruh  format  citra  lainnya pada  masukan,  seperti  .tif,  .gif,  .png  dan  lain- lain

## 6. UCAPAN TERIMA KASIH
Dalam  menyelesaikan  karya  ilmiah  ini, penulis  banyak  mendapat  bantuan,  doa,  serta dukungan  dari  berbagai  pihak.  Sebagai  bentuk rasa  syukur  kepada  Allah  SWT,  penulis  ingin menyampaikan  terimakasih  dan  penghargaan kepada:
Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence, Volume 4, Nomor 1, Februari 2020
Drs.  Harry  Sudjikianto,  MM,  MBA selaku Ketua Yayasan Atma Luhur Pangkalpinang  yang  telah  memberikan  dana penelitian dosen. Husni  Teja  Sukmana,  S.T,  M.Sc,  P.hD selaku Ketua STMIK Atma
Luhur Pangkalpinang yang telah memberikan semangat  kepada  teman-teman  dosen  dalam penelitian.
Okkita  Rizan.  S.Kom,  M.Kom  selaku Ketua  Program  Studi  Sistem  Informasi  yang telah memberikan dukungan terhadap penelitian dosen ini.
Sujono,  S.Kom,  M.Kom  selaku  ketua lembaga  penelitian  dan  pengabdian  masyarakat yang  telah  memberikan  dukungan  terhadap penelitian ini.
Terima kasih kepada teman-teman dosen program  studi  sistem  informasi  STMIK  Atma Luhur  yang  telah  memberikan  dukungan terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Antonius  Dwi  Hartanto,  R.  Rizal  Isnanto,
Achmad Hidayatno (2010). Pengenalan Citra Iris Mata Menggunakan Alihragam  WaveletDaubechies  Orde  4.
12 (4) 2010, 145-149.
Derwin  Rony  Sina,  Agus  Harjoko  (2016). Deteksi Copy Move Forgery Pada Citra Menggunakan Exact Match, DWT Haar dan Daubechies., Vol 6, No 1 (2016).
Febianto,  Teguh  Arif  (2015).  Perbandingan
Kualitas  Citra  Hasil  Kompresi  Metode Run Length Encoding Dengan Transformasi Wavelet Daubechies Pada Citra Digital., 30 Jul 2015. Habib  Ratu  Perwira  Negara,  Syahroni  Hidayat,
Danang  Tejo  Kumoro  (2017).  Analisis
Fungsi  Wavelet  Daubechies  untuk
Sinyal  Suara  dengan  Panjang  Segmen
Berbeda., Vol 1 No 1 (2017). H.B.  Kekre  dkk  (2010).  Query  by  Image Content  using  Color-Texture  Features Extracted from Haar Wavelet Pyramid”, Computer Engineering Department, MPSTME, NMIMS (Deemed-to-be  University),  Mumbai,
India.
Hunny Mehrotra dkk (2009). Multi-Algorithmic Iris  Authentication  System,  Institute  of Technology Kanpur, India.
Kiswanto,  Suhartono,  Eko  Sediyono  (2011). Identifikasi Citra Untuk Mengidetifikasi  Jenis  Daging  Sapi Menggunakan  Transformasi  Wavelet
Haar., Vol 1 No 2 Tahun 2011.
Kiswanto,  Sujono  (2014).  Identifikasi  Citra Untuk  Mengidentifikasi  Jenis  Daging Sapi  Segar  Menggunakan  Wavelet.,
Vol 1 No 1 Tahun 2014.
Kiswanto, Nugroho dan Agus Dendi Rahmatsyah  (2017).  Evaluasi  Kinerja Citra  Untuk  Mengidetifikasi  Jenis Daging Sapi Gelonggongan Menggunakan  Transformasi  Wavelet., Vol 10 No 1 Februari 2017.
Murinto,  Windu  Candra  Putra  (2016).  Digital
Watermarking Menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit Daubechies D4 Sebagai Pelindung Data Digital., 8 Jun 2016.
Riskyana  Dewi  Intan  P,  Elly  Matul  Imah (2015). Studi Komparasi Ekstraksi Fitur Pada  Pengenalan  Wajah  Menggunakan Principal  Component  Analysis  (PCA) dan Wavelet Daubechies., Vol 6, No 12 (2015).
Suma'inna, Gugun Gumilar (2013). Implemetasi Transformasi Wavelet Daubechies Pada Kompresi Citra Digital., Vol 2, No 4 (2013).
Tarigan,  Ruhi  Agatha  and  Hidayatno,  Achmad and  Zahra  ,  Ajub  Ajulian  (2012). Aplikasi  Pengenalan  Sidik  Jari  Dengan Wavelet
Symlet dan Wavelet Daubechies Menggunakan Jaringan
Saraf Tiruan Perambatan Balik.