## Pengolah Citra Digital untuk Identifikasi Uang Kertas
Siti Munawaroh, Felix Andreas Sutanto Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank email : munawaroh2806@gmail.com, felstly@gmail.com

## Abstrak
Pada  masa  sekarang semua  orang,  baik  di  Indonesia  ataupun  diseluruh  dunia  pasti  membutuhkan uang  untuk  memenuhi  kebutuhan  dalam  hidupnya,  dengan  kata  lain peran  uang  sangat  penting.  Dengan uang setiap orang dapat memenuhi kebutuhan hidupnya.
Pada waktu seseorang membeli barang atau yang lainnya, yang membutuhkan transaksi uang tunai, kadang-kadang sering terjadi kekeliruan karena hampir samanya warna uang yang akan dibayarkan. Hal ini tentu akan merugikan orang pada waktu melakukan pembayaran suatu barang Kekeliruan juga bisa saja terjadi di mana saja, seperti misalnya  pada waktu terjadi pembayaran tunai yang  menggunakan  uang  kertas,  atau  juga  transaksi-transaksi  lain  yang  membutuhkan  identifikasi  uang kertas secara cepat dan akurat, meskipun uang itu dikirim atau diterima pada waktu transaksi masih dalam keadaaan acak atau tidak dikelompokkan terlebih dahulu.
Pada  idetifikasi  uang  kertas  ini  nanti  yang  akan  dilakukan  adalah  tahap-tahap  pengolahan  seperti perbaikan  citra  ( enhancement ),  segmentasi  dan  pencocokan.  Dengan  adanya  identifikasi  uang  kertas  ini, diharapkan  komputer  dapat  mengenali  uang  kertas,  meskipun  uang  tersebut  tidak  dikelompok- kelompokkan atau acak.
Kata kunci : uang kertas, pengolahan citra, enhancement, segmentasi, pencocokan.

## PENDAHULUAN
Pada masa sekarang semua orang, baik di Indonesia  ataupun  diseluruh  dunia  pasti membutuhkan uang untuk memenuhi kebutuhan dalam  hidupnya,  dengan  kata  lain  peran  uang sangat penting sekali. Dengan uang orang dapat memenuhi  kebutuhan  hidup,  semua  orang bisa membeli  segala  kebutuhan  apabila mempunyai uang.
Pada  waktu membeli  barang  atau  yang lainnya,  yang  membutuhkan  transaksi  uang tunai,  kadang-kadang sering  keliru  karena hampir  samanya  warna  uang  yang  akan bayarkan. Hal ini tentunya akan merugikan pada waktu  melakukan  pembayaran  suatu  barang tersebut.
Kekeliruan juga bisa saja terjadi di mana saja,  seperti  tadi  misalnya    sudah  disebutkan adalah  pada  waktu  terjadi  pembayaran  tunai yang  menggunakan  uang  kertas,  atau  juga transaksi-transaksi  lain  yang  membutuhkan identifikasi uang kertas secara cepat dan akurat, meskipun  uang  itu  dikirim  atau  diterima  pada
waktu transaksi masih dalam keadaaan acak atau tidak dikelompokkan terlebih dahulu.
Pada idetifikasi uang kertas ini nanti yang akan  dilakukan  adalah  tahap-tahap  seperti perbaikan  citra,  segmentasi  dan  pencocokan. Dengan  adanya  identifikasi uang  kertas  ini, diharapkan  komputer  dapat  mengenali  uang kertas,  meskipun  uang  tersebut  tidak dikelompok-kelompokkan atau acak.
Untuk  memperjelas  permasalahan  yang akan dibahas, sekaligus membatasi permasalahan yang akan diteliti, maka batasan– batasan masalah ditentukan sebagai berikut :
1. Membuat  database  untuk  mengidentifikasi uang kertas.
2. Identifikasi  beberapa  uang  kertas  yang dicocokkan dengan database yang ada.
3. Pembuatan  program dengan  menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic .

## Uang kertas
Uang kertas adalah uang yang terbuat dari kertas  dengan  gambar  dan  cap  tertentu  dan merupakan alat pembayaran yang sah. Menurut
penjelasan UU No. 23 tahun 1999 tentang Bank Indonesia,  yang  dimaksud  dengan  uang  kertas adalah  uang  dalam  bentuk  lembaran  yang terbuat  dari  bahan  kertas  atau  bahan  lainnya (yang menyerupai kertas).
Uang  kertas  mempunyai  nilai  karena nominalnya. Oleh karena itu, uang kertas hanya memiliki  dua  macam  nilai,  yaitu  nilai  nominal dan nilai tukar. Ada 2(dua) macam uang kertas :
 Uang  Kertas  Negara (sudah  tidak diedarkan  lagi), yaitu  uang  kertas  yang dikeluarkan  oleh pemerintah dan  alat pembayaran  yang  sah  dengan  jumlah  yang terbatas dan ditandatangani mentri keuangan.
 Uang  Kertas  Bank ,  yaitu  uang  yang dikeluarkan oleh bank sentral. Gambar uang kertas Indonesia ditunjukkan pada gambar 1.
Gambar 1. Uang Kertas Indonesia

## Pengolahan Citra Digital
Secara  harfiah,  citra  (image  )  adalah gambar pada bidang dwimatra atau dua dimensi [Munir,  2004].  Ditinjau  dari  sudut  pandang matematis,  citra  merupakan  fungsi  malar (continue)  dari  intensitas  cahaya  pada  bidang dwimatra.  Sumber  cahaya  menerangi  objek, objek  memantulkan  kembali  sebagian  dari berkas  cahaya  tersebut.  Pantulan cahaya  ini ditangkap  oleh  alat-alat  optik,  misalnya  mata pada manumur, kamera, pemindai (scanner), dan sebagainya,  sehingga  bayanagan  objek  yang disebut citra tersebut terekam.
Pada pengolahan citra, dimaksudkan agar citra  yang  mengalami  gangguan  lebih  mudah diinterpretasikan  (baik  oleh  manumur  maupun mesin) dengan cara memanipulasi menjadi citra
lain  yang  kualitasnya  lebih  baik.  Pada umumnya, operasi-operasi pada pengolahan itra diterapkan pada citra bila [Jain, 1989]:
a. Perbaikan  atau  memodifikasi  citra  perlu dilakukan  untuk  meningkatkan  kualitas penampakan  atau  menonjolkan  beberapa aspek  informasi  yang  terkandung  di  dalam citra,
b. Elemen di dalam citra perlu dikelompokkan, dicocokkan, atau diukur,
c. Sebagian  citra  perlu  digabung  dengan bagian citra yang lain.
Agar  dapat  diolah  dengan  mesin
( computer )  digital,  maka  suatu  citra  harus direpresentasikan  secara  numeric  dengan  nilai- nilai diskrit. Reprresentasi citra dari fungsi malar (continue)  menjadi  nilai-nilai  diskrit  disebut digitalisasi.  Citra  yang  dihasilkan inilah  yang disebut  Citra  Digital.  Pada  umumnya  citra digital  berbentuk  empat  persegi  panjang,  dan dimensi  ukurannya  dinyatakan  sebagai  tinggi  x lebar [Munir, 2004].

## Akuisisi Citra
Tahap  akuisisi  citra  adalah  tahap  yang diawali dengan menangkap / mengambil gambar uang dengan menggunakan scanner.

## Preprocessing
Tahapan  preprocessing  meliputi  beberapa tahapan  yaitu  :  perbaikan  cittra  (enhancement), segmentasi, cropping, pencocokan ( matching).

## 1. Peregangan kontras
Kontras  menyatakan  sebaran  terang (lightness) dan gelap (darkness) di dalam sebuah gambar.  Citra  dapat  dikelompokkan  ke  dalam tiga  kategori  kontras  [Munir,  2004]:  citra kontras-rendah  (low  contrast),  citra  kontras- bagus (good contrast atau normal contrast), dan citra kontras-tinggi (high contrast).
Citra  kontras-rendah  dicirikan  dengan sebagian besar komposisi citranya adalah terang atau  sebagian  besar  gelap.  Dari  histogramnya terlihat  sebagian    besar  derajat  kebauannya terkelompok  (clustered)  bersama  atau  hanya menempati sebagian kecil dari rentang nilai-nilai keabuan  yang  mungkin.  Jika  pengelompokan nilai-nilai pixel berada di bagian kiri (yang berisi nilai keabuan yang rendah), citranya cenderung gelap.  Jika  pengelompokan  nilai-nilai  pixel berada  di  bagian  kanan  (  yang  berisi  nilai
keabuan yang tinggi), citranya cenderung terang. Tetapi  mungkin  saja  suatu  citra  tergolong kontras-rendah  meskipun  tidak  terlalu  terang atau  tidak  terlalu  gelap  bila    semua pengelompokan  nilai  keabuab  yang  relative seragam.
Citra  kontras-tinggi,  seperti  halnya  citra kontras bagus, memiliki jangkauan nilai keabuan yang lebar, tetapi terdapat area yang lebar yang didominasi  oleh  warna  terang.  Gambar  dengan langit terang dan latar depan yang gelap adalah contoh  citra  kontras-tinggi.  Pada  histogramnya terlihat dua puncak, satu pada area nilai keabuan yang  rendah  dan  satu  lagi  pada  area  nilai keabuan yang tinggi.
Citra  dengan  kontras-rendah  dapat diperbaiki kualitasnya dengan operasi peregangan  kontras.  Melalui  operasi  ini,  nilai- nilai  keabuan  pixel  akan  merentang  dari  0 sampai 255  (citra  8-bit),  dengan  kata  lain seluruh  nilai  keabuan  pixel  terpakai  secara merata.
Algoritma  peregangan  kontras  adalah sebagai berikut :
a. Cari  batas  bawah  pengelompokan  pixel dengan cara memindai (scan) histogram dari nilai  keabuan  terkecil  ke  nilai  keabuan terbesar  (0  sampai  255)  untuk  menemukan pixel  pertama  yang  melebihi  nilai  ambang pertama yang dispesifikasikan.
b. Cari batas pengelompokan pixel dengan cara memindai  histogram  dari  nilai  keabuan tertinggi  ke  nilai  keabuan  terendah  (255 sampai  0) untuk menemukan  pixel  pertama yang  lebih  kecil  dari  nilai  ambang  kedua yang dispesifikasikan.
c. Pixel-pixel  yang  berada  di  antara  nilai ambang  pertama  di-set  sama  dengan  0, sedangkan  pixel-pixel  yang  berada  di  atas nilai ambang kedua di-set sama dengan 255.
d. Pixel yang  berada  di  antara  nilai  ambang pertama  dan  nilai  ambang  kedua  dipetakan (diskalakan) untuk memenuhi rentang nilai- nilai keabuan yang, lengkap (0 sampai 255) dengan persamaan :
s = max min max r r r r
  x 255
dalam hal ini, i adalah nilai keabuan dalam citra  semula,  g  adalah  nilai  keabuan  yang baru,  I  min  adalah  nilai  keabuan  terendah
dari  kelompok  pixel,  dan  imax  adalah  nilai keabuan tertinggi dari kelompok pixel. Gambar  peregangan  kontras  ditunjukkan pada gambar 2.
Gambar 2. Peregangan kontras 2. Penyesuaian kecerahan gambar ( brightness adaption )
Untuk  membuat  citra  lebih  terang  atau lebih gelap, kita melakukan perubahan intensitas citra,  yang  dalam  hal  ini  disebut  sebagai penyesuaian  kecerahan  gambar ( brightness adaptation ). (Gonzalez and Woods,1992).
Kecerahan gambar dapt diperbaiki dengan menambahkan  atau  mengurangkan  sebuah konstanta  kepada  (atau  dari)  setiap  pixel  di dalam  citra. Akibat  dari  operasi  ini,  histogram citra mengalami pergesera.
Secara  matematis  operasi  ini  ditulis sebagai berikut :
    b y x f y x f   , , '
Jika  b  positif,  kecerahan  gambar bertambah, sebaliknya jika b negative kecerahan gambar berkurang.

## Segmentasi
Segmentasi adalah pemisahan daerah bagian depan/objek(foreground) pada citra dari bagian belakang (background).

## Cropping
Cropping  adalah  memotong  satu bagian  dari  citra  sehingga  diperoleh  citra yang berukuran lebih kecil. Operasi ini pada dasarnya  adalah  operasi  translasi,  yaitu
r max r min S r 0
menggeser koordinat titik citra. Rumus yang digunakan untuk operasi ini adalah :
L x x x   ' untuk L x x  sampai R x r y y y   ' untuk T y y  sampai B y
  T L y x , dan   B R y x , masing-masing  adalah koordinat  titik  pojok  kiri  atas  dan  pojok  kanan bawah  bagian  citra  yang  hendak  di – crop  [Ir. Balza  Achmad,  M.Sc.E  dan  Kartika  Firdausy, S.T.,M.T.,2005].

## Pencocokan / Matching
Metode pencocokan digunakan erhitungan menurut Munir [2004], yaitu :
 
C r d d n i i i rms     1 2
Dengan i d dan i r adalah kedua ciri yang dibandingkan, dan C adalah banyaknya ciri yang terlibat. Jika rms d  threshold, maka kedua ciri dikatakan identik.

## Permasalahan
Masalah  yang  akan  dibahas  dalam penelitian  ini   meliputi :
1. Menganalisa masalah seperti kekeliruan yang bisa  terjadi  pada  waktu  transaksi,  dan  uang dalam keadaaan acak.
2. Membuat  database  yang  nantinya  digunakan untuk mengidentifikasi uang kertas.
3. Mencocokkan  uang  kertas  yang  ada  dengan uang yang ada didatabase.

## ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM
Ciri  merupakan  suatu  tanda  yang  khas, yang membedakan antara satu dengan yang lain. Tidak  berbeda  dengan  sebuah  gambar,  gambar juga  memiliki  ciri  yang  dapat  membedakannya dengan  gambar  yang  lain.  Masing-masing  ciri gambar  didapatkan  dari  proses  ekstraksi  ciri. Ciri – ciri dasar dari gambar dapat berupa warna, bentuk dan teksture.
Ciri warna suatu gambar dapat dinyatakan dalam  bentuk  histogram  dari  gambar  tersebut yang  dituliskan  dengan  H(r,g,b),  dimana H(r,g,b)  adalah  jumlah  munculnya  pasangan warna r (red), g (green) dan b (blue) tertentu.
Warna merah (R), hijau (G), dan biru (B) merupakan  warna  pokok  dalam  pengelolaan gambar.  Jika  warna-warna  pokok  tersebut digabungkan,  maka  akan  menghasilkan  warna lain.  Penggabungan  warna  tersebut  bergantung pada  warna  pokok  dimana  tiap-tiap  warna memiliki nilai 256 (8 bit).
Masing-masing  R,  G,  dan  B  didiskritkan dalam skala 256, sehingga RGB akan memiliki indeks  antara 0  sampai  255.  Contohnya H(255,255,255)  adalah  warna  putih,  sedangkan H  (0,0,0)  adalah  warna  hitam. Gambar 3. merupakan percampuran warna dasar RGB.
Gambar 3. Pencampuran Warna Dasar RGB Color  histrogram  merupakan  hubungan dari intensitas tiga macam warna. Dimana setiap gambar  mempunyai  distribusi  warna  tertentu. Distribusi  warna  ini  dimodelkan  dengan  color histogram.  Color  histogram  dihitung  dengan cara  mendiskretkan  warna  dalam  gambar,  dan menghitung  jumlah  dari  tiap-tiap  pixel  pada gambar.
Untuk  mengidentifikasi  gambar  uang digunakan metode sebagai berikut:
1. Menghitung  rata-rata  warna  merah,  hijau dan  biru  pada  sebagian  gambar  kemudian membandingkan antara gambar pola dengan gambar query.
2. Proses matching untuk mendapatkan gambar pola  yang  memiliki  jarak terdekat  dengan gambar query. Gambar yang memiliki jarak terdekat adalah gambar yang sama atau yang paling mirip.
1. Akuisisi Citra dan Perbaikan Citra
Hal  pertama  yang  dilakukan  adalah mengambil  gambar  uang  yang  akan  dijadikan pola dan query. Pengambilan gambar dilakukan dengan ketentuan sebagai berikut:
a. Gambar  diambil  dengan  scanner  canon (CanoScan Lide 20).
b. Tipe  gambar jpg  dengan ukuran  720 x  360 pixel.
c. Resolusi gambar 1200 dpi.
d. Diambil  pada  posisi  yang  sama  (gambar berada  pada  pojok  kiri  atas).  Background gambar putih.
e. Gambar  uang  yang  dijadikan  obyek penelitian  adalah  uang  1000,  5000,  10000, 20000, 50000 dan 100000.
f. Gambar  uang  yang  diambil  hanya  satu  sisi saja,  sehingga  analisa  gambar  nantinya hanya  dilakukan  pada  satu  sisi  saja.  Sisi gambar  yang  dipilih  adalah  sisi  yang  tidak ada nomor serinya. Karena pada sisi tersebut terdapat  perbedaan  warna  yang  mencolok pada bagian pojok kiri atas. Bagian tersebut nantinya  digunakan  untuk  segmentasi gambar. Gambar posisi pengambilan gambar ditunjukkan pada gambar 4.
Gambar 4.Posisi Pengambilan Gambar Untuk  mempercepat  proses  perbaikan citra digunakan  software  pengolah  citra  Adobe Photoshop.  Adapun  proses  perbaikan  citra meliputi :
a. Mengatur kontras.
b. Mengatur kecerahan / brightness.
Pada percobaan  ini,  perbaikan  citra dilakukan pada gambar uang yang sangat kumal saja.  Pengambilan  gambar  dengan  scanner secara  umum  telah  memberikan  hasil  yang cukup baik.

## 2. Segmentasi
Segmentasi  dilakukan  melalui  cropping. Dari  gambar  uang  kertas  yang  ada,  dapat diperoleh  ciri  yang  cukup  membedakan  pada pojok kiri atas. Oleh karena itu hanya sebagian gambar  tersebut  yang  akan  diproses  untuk disimpan ke database maupun digunakan untuk query.
Pada  tahapan  implementasi,  untuk mendapatkan  obyek  tersebut  digunakan
PictureBox  dengan  ukuran  tertentu  (96  x  163 pixel). Gambar  proses  segmentasi  pada  uang kertas ditunjukkan gambar 5.
Gambar 5. Segmentasi - Pixel Extraction

## 3. Ekstraksi Ciri
Proses  ekstraksi  ciri  warna  dengan menggunakan histogram warna dengan menghitung  rata-rata  warna  merah,  hijau  dan biru pada keseluruhan pixel gambar.
Grratr = ( ∑ Grtotr ) / N Grratg = ( ∑ Grtotg ) / N Grratb = ( ∑ Grtotb ) / N
Grratr : Nilai rata-rata warna merah
Grtotr : Total warna merah Grratg : Nilai rata-rata warna hijau Grtotg : Total warna hijau Grratb : Nilai rata-rata warna biru Grtotb : Total warna biru N : Total Pixel
Algoritma  program  dengan  Visual  Basic  dapat dituliskan sebagai barikut: For Y = 1 To Picture1.ScaleHeight
For X = 1 To Picture1.ScaleWidth p = GetPixel(Picture1.hdc, X, Y) r = p And &HFF g = (p \ &H100) And &HFF b = (p \ &H10000) And &HFF
grtotr = grtotr + r grratr = Round(grtotr / (Picture1.ScaleHeight *
Picture1.ScaleWidth), 2) grtotg = grtotg + g grratg = Round(grtotg / (Picture1.ScaleHeight *
Picture1.ScaleWidth), 2) grtotb = grtotb + b grratb = Round(grtotb / (Picture1.ScaleHeight *
Picture1.ScaleWidth), 2) Next Next
Text1.Text = grratr
Text2.Text = grratg Text3.Text = grratb End Sub
Hasil  ekstraksi  ciri  disimpan  dalam  database dengan field sebagai berikut: Tabel 1. Hasil ekstraksi ciri yang disimpan Field Type Keterangan uang text Untuk menyimpan jenis uang r number Untuk menyimpan rata-rata warna merah g number Untuk menyimpan rata-rata warna hijau b number Untuk menyimpan rata-rata warna biru

## 4. Matching
Matching  adalah  proses  mencocokkan data antara gambar query dengan data pola yang telah  tersimpan  dalam  database.  Sebelumnya, gambar query juga dilakukan ekstraksi ciri yang sama  seperti  pada  gambar pola.  Sehingga gambar  query  akan  memberikan  nilai  rata-rata warna merah, hijau dan biru untuk dibandingkan dengan database.
Untuk  proses  matching,  diberikan toleransi  10.  Sehingga  data  gambar  yang memiliki nilai x – 10 ≥ x ≤ x + 10 akan dianggap gambar yang paling mirip. Jika tidak ditemukan data yang sesuai, maka akan dianggap tidak ada yang mirip. Gambar 6 merupakan gambar proses matching..
Gambar. 6. Proses Matching

## IMPLEMENTASI SISTEM

## Implementasi  program  menggunakan
Visual Basic 6.0 dan database Microsoft Access 2003. Database menggunakan satu tabel dengan struktur sebagai berikut:
Tabel 2. Struktur Database No Field Tipe Deskripsi 1 Uang Text Untuk menyimpan jenis uang 2 r Number Untuk menyimpan nilai merah 3 g Number Untuk menyimpan nilai hijau 4 b Number Untuk menyimpan nilai biru
Adapun struktur program terdiri dari dua bagian a. Input  Data  Pola  :  digunakan  untuk mengekstraksi  ciri  dan  menyimpan  data gambar  yang  digunakan  sebagai pola yang ditunjukkan pada gambar 7.
Gambar 7. Form Input Data Pola
b. Matching  :  digunakan  untuk  mengekstraksi ciri  gambar  query  dan  pencarian  data  dari database  yag  sesuai  dengan  hasil  ekstraksi ciri  gambar  query  yang  ditunjukkan  pada gambar 8.

## Gambar 8. Form Matching
Percobaan yang dilakukan pada penelitian ini  menggunakan  15  gambar.  Enam  gambar digunakan  sebagai  gambar  pola,  sisanya digunakan untuk gambar query yang digunakan untuk proses matching .
Data  gambar  pola  dapat  diberikan  sebagai berikut:
Gambar Template Ekstraksi Ciri
Database
Matchin g Hasil Gambar Query Ekstraksi
Ciri
Tabel 3. RGB dari Data gambar  uang Nama File Jenis Uang R G B 1000p11 1000 139.30 142.43 135.21 5000p11 5000 157.94 148.60 105.79 10000p11 10000 150.10 69.37 129.23 20000p11 20000 137.20 156.60 153.95 50000p11 50000 119.24 125.76 168.14 100000p11 100000 157.94 148.60 105.79
Percobaan  identifikasi  gambar  dilakukan  pada 15  gambar.  Dimana  9  gambar  adalah  gambar yang  berbeda  dengan  gambar  yang  digunakan untuk  pola.  Diantara  gambar  tersebut  ada  1 gambar  uang  yang  terkena  noda,  yaitu 1000s21.jpg.  Gambar  tersebut  seharusnya  akan menjadi  gambar  yang  tidak  dikenali. Data percobaan matching adalah sebagai berikut:
Tabel 4. hasil dari uji coba program
No Nama File Jenis Uang Hasil Kebenaran 1 1000p11 1000 1000 Benar 2 1000s11 1000 1000 Benar 3 1000s21 1000 Uang tidak dikenal Benar 4 5000p11 5000 5000 Benar 5 5000s11 5000 5000 Benar 6 5000s21 5000 5000 Benar 7 10000p11 10000 10000 Benar 8 10000s11 10000 Uang tidak dikenal Salah 9 10000s21 10000 10000 Benar 10 20000p11 20000 20000 Benar 11 20000s11 20000 1000 Salah 12 50000p11 50000 50000 Benar 13 50000s11 50000 50000 Benar 14 100000p11 100000 100000 Benar 15 100000s11 100000 100000 Benar
Dari  percobaan  15  gambar  didapatkan keakuratan sebesar 13 / 15 x 100% = 86%.

## KESIMPULAN
Dari  penelitian  yang  sudah  dilakukan kesimpulan yang bisa diperoleh sebagai berikut:
1. Histogram  warna  dapat  digunakan  untuk mengidentifikasi uang rupiah.
2. Proses  perbaikan  citra  akan  mendukung proses analisa citra.
3. Besarnya tingkat toleransi akan mempengaruhi proses matching.

## DAFTAR PUSTAKA
Rinaldi  Munir,  “Pengolahan  Citra  Digital dengan Pendekatan Algoritmik”, Informatika Bandung, 2004 http://id.wikipedia.org/wiki/Jenis-jenis_uang http://id.wikipedia.org/wiki/Uang http://images.google.co.id/images?q=jenis+uang &oe=utf-8&rls=org.mozilla:en- US:official&client=firefox- a&um=1&ie=UTF-8&ei=Ef3wSo- fDtGfkQXM9e2GBw&sa=X&oi=image_r esult_group&ct=title&resnum=4&ved=0C
B0QsAQwAw http://www.e- dukasi.net/mol/mo_full.php?moid=7&fna me=eko203_07.htm Adi  Kurniadi,  2000,  “Pemrograman  Microsoft Visual Basic 6.0”, Elexmedia Komputindo, Jakarta Wahana  Komputer  Semarang,  2002,  “Panduan Praktis  Pemrograman  Visual  Basic  6.0
Tingkat Lanjut”, Andi Yogyakarta
Gonzalez, R.C. and Woods, R. E., 1992, Digital Image  Processing,  Addison  Wesley Publishing Company, USA.
Jain, A.K., 1989, Fundamentals of Digital Image Processing, Prentice-Hall International.