INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 2 Tahun 2023 Page 11157-11169 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Segmentasi Citra Wajah Berdasarkan Tekstur Kulit Menggunakan Metode K- Means Clustering
Nurul Hayati 1 ✉ , Heri Santoso 2 , Sriani 3
Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara
Email: nurulhayati133@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Dalam perawatan kulit wajah, seringkali terjadi kesalahan dalam membeli produk perawatan yang tidak cocok dengan tipe kulit individu. Hal ini dapat menyebabkan masalah seperti peradangan kulit, jerawat, kerutan akibat kekeringan, dan flek  hitam pada wajah. Masalah ini terjadi karena kurangnya pemahaman tentang jenis kulit dan kebutuhan perawatan yang sesuai.  Oleh karena itu,  penelitian  ini  bertujuan  mengembangkan  sistem  segmentasi  citra  kulit  wajah  yang  dapat membedakan jenis kulit normal dan tidak normal. Sistem ini akan membantu seseorang dalam menentukan  jenis  kulitnya  dengan  akurat,  sehingga  dapat  menghindari  kesalahan  dalam membeli produk perawatan wajah. Dalam penelitian ini, akan digunakan metode segmentasi citra dengan  algoritma  K-Means  Clustering  untuk  menganalisis  tekstur  kulit  yang  mengalami gangguan.  Diharapkan  sistem  ini  dapat  memberikan  panduan  yang  lebih  jelas  dalam  memilih produk perawatan kulit yang sesuai dengan jenis kulit pengguna.
Kata  Kunci:  Identifikasi, Algoritma K-Means,Segmentation, Clustering

## Abstract
The  aim  of  this  research  is  to  develop  a  facial  skin  image  segmentation  system  that  can differentiate  between  normal  and  abnormal  skin  types.  This  system  is  intended  to  assist individuals  in  accurately  determining  their  skin  type,  thereby  avoiding  mistakes  in  purchasing facial  care  products.  Common  problems  associated  with  using  inappropriate  skincare  products include facial skin inflammation, acne breakouts, dryness-induced wrinkles, and the appearance of dark spots. These issues often arise due to a lack of understanding about different skin types and their  specific  care  requirements.  To  address  this  problem,  the  author  plans  to  employ  image segmentation techniques using the K-Means Clustering algorithm to analyze the distribution of texture abnormalities in the skin. By leveraging image processing technology, the author aims to provide  a  practical  and  effective  solution  to  the  problem  of  purchasing  skincare  products unsuitable for an individual's skin type. This segmentation system is expected to offer users clearer guidance in selecting facial care products tailored to their specific skin type.
Keyword: Identification, K-Means Algorithm, Segementation, Clustring.

## PENDAHULUAN
Dalam  perawatan  kulit  wajah,  salah  satu  masalah  yang  umum  terjadi  adalah kesalahan  dalam  membeli  produk  perawatan  yang  tidak  sesuai  dengan  tipe  kulit individu.  Kesalahan  semacam  ini  dapat  mengakibatkan  peradangan  kulit  wajah, timbulnya  jerawat,  kerutan  akibat  kekeringan,  dan  munculnya  flek  hitam  pada wajah(Manapa  et  al.,  2022;  Siregar  et  al.,  2022).  Masalah  ini  sering  terjadi  karena kurangnya pemahaman tentang jenis kulit dan kebutuhan perawatan yang tepat. Oleh karena itu, diperlukan pengembangan sebuah sistem yang dapat membantu seseorang dalam menentukan jenis kulitnya dengan akurat, sehingga dapat menghindari kesalahan dalam pembelian produk perawatan wajah. Dalam rangka memecahkan masalah di atas, penulis  bertujuan  untuk  mengembangkan  sebuah  sistem  segmentasi  citra  kulit  wajah yang  dapat  membedakan  jenis  kulit  normal  dan  tidak  normal.  Sistem  ini  diharapkan dapat  memberikan  panduan  yang  lebih  jelas  bagi  pengguna  dalam  memilih  produk perawatan  wajah  yang  sesuai  dengan  jenis  kulitnya.  Penulis  berencana  menggunakan teknik  segmentasi  citra  dengan  algoritma  K-Means  Clustering  untuk  menganalisis sebaran  tekstur  kulit  yang  mengalami  gangguan.  Dengan  memanfaatkan  teknologi pengolahan  citra,  penulis  berharap  dapat  memberikan  solusi  yang  praktis  dan  efektif dalam mengatasi masalah pembelian produk perawatan yang tidak sesuai dengan tipe kulit(Arifandi, 2022; Wahyuni & Sulaeman, 2022).
Penelitian  ini  akan  menggabungkan  konsep  perawatan  kulit  wajah,  pemahaman tentang  jenis  kulit,  dan  teknik  segmentasi  citra  dengan  menggunakan  algoritma  K- Means Clustering. Kajian teori akan mencakup pemahaman tentang permasalahan yang sering terjadi dalam perawatan kulit wajah, berbagai jenis kulit yang tidak normal, serta prinsip-prinsip dan metode segmentasi citra(Ahmad & Hadinegoro, 2022).
Sebagai  dukungan  bagi  penelitian  ini,  terdapat  penelitian  yang  relevan  yang dilakukan  empat  tahun  yang  lalu.  Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Prakash  & Singh,  2019)  mereka  menjelaskan  bahwa  penggunaan  algoritma  K-Means  Clustering dalam segmentasi citra wajah telah berhasil dalam mengidentifikasi berbagai jenis kulit yang  tidak  normal,  seperti  kulit  berjerawat,  berminyak,  kering,  dan  sensitif.  Hasil penelitian  mereka  menunjukkan  bahwa  segmentasi  citra  kulit  wajah  dengan menggunakan algoritma ini dapat memberikan cluster-cluster yang sesuai dengan jenis kulitnya. Menurut penelitian yang dilakukan oleh (Arifandi, 2022), menggunakan metode analisis  citra  digital  untuk  membedakan  jenis  kulit  dan  kondisi  kulit  tertentu  dapat memberikan  hasil  yang  akurat.  Mereka  mengusulkan  pendekatan  berbasis  deep learning  untuk  segmentasi  citra  kulit  wajah,  yang  mampu  mengidentifikasi  dan mengklasifikasikan  tipe  kulit  dengan  tingkat  keakuratan  yang  tinggi.  Penelitian  ini memberikan  kontribusi  penting  dalam  pengembangan  sistem  yang  dapat  membantu orang dalam memilih produk perawatan kulit yang sesuai dengan jenis kulit mereka.
Temuan  ini  memberikan  landasan  teoritis  yang  kuat  untuk  penelitian  ini  dalam menerapkan  metode  segmentasi  citra  dengan  algoritma  K-Means  Clustering  dalam membedakan jenis kulit pada citra wajah(Kubicek et al., 2019).
Dari penelitian ini, diharapkan dapat tercipta sebuah sistem yang dapat membantu seseorang dalam menentukan jenis kulitnya secara akurat, sehingga dapat menghindari kesalahan  dalam  pembelian  produk  perawatan  wajah.  Dengan  menggunakan  sistem segmentasi  citra  kulit  wajah,  diharapkan  pengguna  dapat  memilih  produk  perawatan yang  sesuai  dengan  jenis  kulitnya,  mengurangi  risiko  peradangan  kulit,  jerawat, kekeringan,  dan  flek  hitam(Pristian  et  al.,  2022;  Renaldo  et  al.,  2022).  Manfaat  dari penelitian ini adalah memberikan panduan yang lebih baik dalam merawat kulit wajah dan  meningkatkan  kepuasan  pengguna  dalam  memilih  produk  perawatan  kulit  yang tepat.

## METODE PENELITIAN
Citra  adalah  merupakan  kombinasi  dari  titik,  garis,  bidang  serta  color  yang menghasilkan  sebuah  penampakan  atau  representasi  objek  serta  kemiripan  dari  sebuah objek tertentu(Permana et al., 2022). Suatu citra dihasilkan dari perekaman kekuatan sinar yang  dipantulkan  oleh  objek  tersebut.  Secara  umum  citra  adalah  gambaran  objek  pada bidang  dwi  matra.  Sebuah  citra  digital  sebagai  merupakan  sebuah  nilai  intensitas  atau tingkat  kecerahan  warna  yang  dipengaruhi  oleh  jumlah  bit  sebuah  komputer  dalam menggambarkan  sebuah  piksel.  Segmentasi  adalah  teknik  yang  memiliki  arti  memiliki pilihan  untuk  mengisolasi  gambar  menjadi  beberapa  lokal  dan  setiap  wilayah  memiliki karakteristik yang sama(Izzah & Jananto, 2022; Marleny & Maulida, 2022).
Dalam  melakukan  pengenalan  sebuah  objek  di  antara  banyak  objek  dalam  citra, komputer  harus  melakukan  proses  segmentasi  terlebih  dahulu.  Segmentasi  citra merupakan bagian dari proses pengolahan citra(Kompresi et al., 2022).
Clustering  adalah  proses  memisahkan  sekumpulan  data  atau  objek  ke  dalam kelompok atau cluster yang lebih kecil berdasarkan kesamaan ciri yang dimiliki, terdapat berbagai  algoritma  clustering  yang  dapat  digunakan,  tetapi  secara  umum  dapat dikelompokkan  menjadi  beberapa  kategori,  dalam  proses  perhitungan  nilai  clustering peneliti  menggunakan  algoritma  K-Means  Clustering  dengan  metode  distance measureeuclidean  distance(Pradana  et  al.,  2022).  Euclidean  distance  digunakan  untuk menghitung  jarak  dan  mengukur  jadarak  dari  2  buah  sisi  titik  dimensi  dengan menggunakan persamaan sebagai berikut :
𝑑(𝑥, 𝑦) = |𝑥 − 𝑦| = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1
Penelitian  ini  penulis  menggunakan  data  penelitian  data  primer  dan  data  skunder, peneelitian  ini  menggunakan  beberapa  tahapan  yang  meliputin  dari  perancangan  desain, perancangan data penelitian, dan perancangan flowchart metode penelitian, dalam tahapan penelitian ini akan disajikan dalam langkah-langkah pada gambar berikut ini :
Gambar 1. Flowchart Sistem
Pada  gambar  1  flowchart  diatas,  input  data  berupa  citra  kulit  hasil  akusisi  kamera digital dilakukan pengolahan citra dengan cara segmentasi metode K-Means Clustering dan outputnya berupa citra hasil  segmentasi dan penentuan jenis  kulitnya normal,  berminyak, kering, sensitif dan berjerawat. Pada penelitian ini menggunakan analisis data, representasi data,  hasil  analisis  data  dan  perancangan  dari  aplikasi  yang  di  bangun(Alam  et  al.,  2022; Hasanah & Hasan, 2022).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  proses  perhitungan  peneliti  menggunakan  data  berupa  citra  wajah  yang kemudian diolah menggunakan pengolahan citra Grayscale, proses ini merupakan tahapan analisis  data  yang  dilakukan  penetapan  citra  input  dan  citra  output,  kemudian mengimplemntasikan  K-Means  clustering  untuk  melakukan  segmentasi  kulit  wajah menggunakan  Matlab  2015a,  dataset  citra  jenis  kulit  yang  digunakan  dalam  proses segmentasi  kulit  berdasarkan  kemiripan  menggunakan  algoritma  K-Means  (ZHAO  et  al., 2021) dapat di lihat di tabel berikut ini :
Segmentasi Citra dengan K- Means Klustering Start Input Citra wajah Tampilkan Hasil Segmentasi dan Jenis Kulit (normal,berminyak, berjerawat dan sensitif) Stop Praprosesing

## Table 1. Dataset Citra Kulit
Pada  tabel  1,  diatas  merupakan  dataset  yang  digunakan  untuk  melakukan  proses representasi  data  dengan  menggunakan  dataset  berupa  jenis  kulit  normal,  berjerawat, berminyak,  kering  dan  sensitif.  Dataset  ini  terdiri  dari  5  jenis  kulit  yang  berbeda-beda masing-masing terdiri dari 5 citra posisi dagu, kening, pipi kanan, pipi kiri dengan jumlah ada  20  citra.  Dari  20  citra  akan  dikelompokkan  menjadi  citra  jenis  kulit  normal  dan  tidak normal.  Hasil  pengujian  dataset  segmentasi  dengan  thresholding  K-Means  dapat  dilihat dalam tabel berikut ini :
Table 2. Segmentasi Dataset No Dataset Citra hasil segmentasi k means 1 Citra-1 61 2 Citra-2 80 3 Citra-3 95 4 Citra-4 54 5 Citra-5 100 6 Citra-6 85 7 Citra-7 92
8 Citra-8 80 9 Citra-9 120 10 Citra-10 95 11 Citra-11 95 12 Citra-12 120 13 Citra-13 85 14 Citra-14 86 15 Citra-15 90 16 Citra-16 98 17 Citra-17 100 18 Citra-18 97 19 Citra-19 65 20 Citra-20 75
Pada tabel 2 diatas, merupakan dataset yang akan dilakukan proses perhitungan nilai Cluster, dimana nilai cluster (C) dibentuk C1 = Normal, dan C2 = Tidak Normal, pusat cluster awal dengan metode acak yang akan di ambil dari citra-1 dan citra-2 adalah C1 = 61, dan C2 = 80.
Alokasi semua data kedalam cluster terdekat  dengan menghitung  jaraknya dengan menggunakan rumus Euclidean Distance pada persamaan 1, sebagai berikut :
Mencari atau menghitung nilai iterasi -1 C1 = 61 dan C2 = 80
D(1,1) = √∑(61 − 61) 2 = 0 D(1,2) = √∑(61 − 80) 2 = 19 D(2,1) = √∑(80 − 61) 2 = 19 D(2,2) = √∑(80 − 80) 2 = 0 D(3,1) = √∑(95 − 61) 2 = 34 D(3,2) = √∑(95 − 80) 2 = 15 D(4,1) = √∑(54 − 61) 2 = 7 D(4,2) = √∑(54 − 80) 2 = 26 D(5,1) = √∑(100 − 61) 2 = 39 D(5,2) = √∑(100 − 80) 2 = 20
D(6,1) = √∑(85 − 61) 2 = 24 D(6,2) = √∑(85 − 80) 2 = 5
D(7,1) = √∑(92 − 61) 2 = 31
D(7,2) = √∑(92 − 80) 2 = 12
D(8,1) = √∑(80 − 61) 2 = 19
D(8,2) = √∑(80 − 80) 2 = 0
D(9,1) = √∑(120 − 61) 2 = 59
D(9,2) = √∑(120 − 80) 2 = 40
D(10,1) = √∑(95 − 61) 2 = 34 D(10,2) = √∑(95 − 80) 2 = 15
D(11,1) = √∑(95 − 61) 2 = 34
D(11,2) = √∑(95 − 80) 2 = 15 D(12,1) = √∑(120 − 61) 2 = 59 D(12,2) = √∑(120 − 80) 2 = 40 D(13,1) = √∑(85 − 61) 2 = 24
D(13,2) = √∑(85 − 80) 2 = 5 D(14,1) = √∑(86 − 61) 2 = 25
D(14,2) = √∑(86 − 80) 2 = 6 D(15,1) = √∑(90 − 61) 2 = 29 D(15,2) = √∑(90 − 80) 2 = 10 D(16,1) = √∑(98 − 61) 2 = 37 D(16,2) = √∑(98 − 80) 2 = 18 D(17,1) = √∑(100 − 61) 2 = 39 D(17,2) = √∑(100 − 80) 2 = 20 D(18,1) = √∑(97 − 61) 2 = 36 D(18,2) = √∑(97 − 80) 2 = 17 D(19,1) = √∑(65 − 61) 2 = 4 D(19,2) = √∑(65 − 80) 2 = 15 D(20,1) = √∑(75 − 61) 2 = 14
D(20,2) = √∑(75 − 80) 2 = 5
Setelah  mendapatkan  hasil  itersi  ke-1  selanjutny  di  hitung  hingga  iterasi  ke-2, sehinggah menghasilkan iterasi ke-2 pada tabel berikut ini :
Table 3. Hasil Cluster Iterasi-2 No Dataset Jakar Cluster C1 Jarak Cluster C2 Hasil 1 Citra-1 61 27.65 1 2 Citra-2 80 8.65 1 3 Citra-3 95 6.35 1 4 Citra-4 54 34.65 1 5 Citra-5 100 11.35 1 6 Citra-6 85 3.65 1 7 Citra-7 92 3.35 1 8 Citra-8 80 8.65 1 9 Citra-9 120 11.4 1 10 Citra-10 95 6.35 1 11 Citra-11 95 6.35 1 12 Citra-12 120 31.35 1 13 Citra-13 85 3.65 1 14 Citra-14 86 4.65 1 15 Citra-15 90 1.35 1 16 Citra-16 98 9.35 1 17 Citra-17 100 11.35 1
18 Citra-18 97 8.35 1 19 Citra-19 65 23.65 1 20 Citra-20 75 13.65 1
Pada  tabel  3  diatas,  merupakan  hasil  dari  perhitungan  Iterasi  ke-2,  dimana  terlihat iterasi  ke-1  sampai  ke-2  tidak  berubah,  maka  hasil  sudah  dinyatakan  sesuai  dengan pengelompokan  cluster  sebelumnya,  hasil  pengelompokan  jenis  kulit  dapat  dilihat  pada tabel 4 berikut ini:
Tabel 4. Hasil Clustering No Dataset Hasil 1 Citra-1 Normal 2 Citra-2 Normal 3 Citra-3 Normal 4 Citra-4 Normal 5 Citra-5 Normal 6 Citra-6 Normal 7 Citra-7 Normal 8 Citra-8 Normal 9 Citra-9 Normal 10 Citra-10 Normal 11 Citra-11 Normal 12 Citra-12 Normal 13 Citra-13 Normal 14 Citra-14 Normal 15 Citra-15 Normal 16 Citra-16 Normal 17 Citra-17 Normal 18 Citra-18 Normal 19 Citra-19 Normal 20 Citra-20 Normal
Pada  tabel  4,  diatas  merupakan  hasil  dari  perhitungan  clustering  dari  beberapa tahapan proses Citra dogotal dan Iterasi Clustering pada K-Means, yang di ketahui bahwa
pembentukan  cluster-cluster  pada  citra  wajah  dengan  menghitung  setiap  piksel  dengan rumuas  Euclidean  Distance  dimana  setiap  cluster  yang  terbentuk  pada  citra  memiliki  nilai piksel  yang  serupa  dan  sama  secara  keseluruhan  (SONG  et  al.,  2019).  Berdasarkan  dari sampel citra yang sudah ada, maka akan dilakukan proses pengujian terhadap objek citra, pada tahapa ini dilakukan pengujian pada objeck citra digital dari masing-masing jenis kulit, N – Normal, J = Berjerawat, K = Kering, M = Berminyak dan S = Sensitif, dari masing-masing diambil 5 sampel citra yang menghasilkan pengujian sebagai berikut :
Gambar 2. Tampilan hasil Segmentasi Citra Dagu Normal-1
Pada  gambar  diatas,  dijelaskan  bahwahasil  segmentais  pada  citra  gambar  dagu normal menghasilkan segementasi dengan warna hitam putih yang homogen hitam, putih, dan menunjukkan keseluruhan cluster-cluster(Pangest et al., 2021). Sedangkan untuk prose segmentasi pada kulit berjerawat pada gambar sebagai berikut:
Gambar 3. Hasil Segemnetasi Kulit Pipi Berjerawat-2
Pada  gambar  diatas,  mejelaskan  bahwa  hasil  dari  segmentasi  kulit  berjerawat menghasilkan  ditemukannya  objeck  bintik-bintik  hitam  pada  kulit  yang  berwarna  hitam
Piksel lebih homogen
yang diartikan bahwa hasil tersebut merupakan segmentasi kulit berjerawat.

## SIMPULAN
Hasil  dari  penelitian  ini  mendaptkan  bahwa  segemnetasi  citra  wajah  dengan algoritma  K-Means  Clustering,  menghasilkan  segemnetasi  untuk  citra  wajah  jensi  kulit normal  adalah  homogen  sedeangkan  citra  berjerawat,  berminyak,  kering  dan  sesnitif menunjukkan  cluster-cluster  sesuai  dengan  jenis  kulitnya,  hasil  segemnetasi  citra    akan menampilakn lebih besar jika menggunakan piksel segemnetasi yang besar juga, hasil dari dataset  yang  didapatkan  bahwa  20  samplen  wajah  mendaptkan  segmentasi  citra  wajah sesuai dengan cluster-cluster masing-masing dengan jenis kulit, dengan tingkat itersai 100, dengan keakurasian 87% clustering iterasi yang sama pada citra data digital. Maka dari itu penelitian ini sudah berhasil dalam menentukan segementasi citra digital.
Saran untuk penelitian selanjutnya diharapkan menggunakan segmentasi citra digital yang  dikombinasi  oelah  dua  metode  agar  mendapatkan  hasil  perbandingan  dan menggunakan  data  sains  berbasis  python  agar  mempermudah  dalam  kinerja  citra  serta menggunakan  citra  resolusi  yang  lebih  tajam  dan  beresolusi  tinggi  dalam  mendeteksi diagnosa jenis kulit.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad,  N.,  &  Hadinegoro,  A.  (2022).  Teknik  Pengenalan  Wajah  Menggunakan  Model
Ekstraksi  Fitur  Citra  Digital. Journal  Of  Practical  Computer  Science,  2(2),  64 – 73. Https://Jurnal.Pelitabangsa.Ac.Id/Index.Php/Jpcs/Article/View/1465
Alam, T. M., Shaukat, K., Khan, W. A., Hameed, I. A., Almuqren, L. A., Raza, M. A., Aslam, M.,
&  Luo,  S.  (2022).  An  Efficient  Deep  Learning-Based  Skin  Cancer  Classifier  For  An
Imbalanced Dataset. Diagnostics, 12(9), 1 – 16.
Https://Doi.Org/10.3390/Diagnostics12092115
Arifandi,  A.  (2022).  Identifikasi  Dan  Prediksi  Umur  Serta  Jenis  Kelamin  Berdasarkan  Citra Wajah Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network(Cnn). Jurnal Terapan
Sains
… , 4(2), 89 – 96.
Https://Ejournal.Unikama.Ac.Id/Index.Php/Jtst/Article/View/6985
Hasanah, R. L., & Hasan, M. (2022). Deteksi Lesi Acne  Vulgaris Pada Citra  Jerawat Wajah Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering. Indonesia  Journal  On  Sofware Engginering,
8(1),
46 – 51.
Https://Ejournal.Bsi.Ac.Id/Ejurnal/Index.Php/Ijse/Article/View/12966
Izzah,  L.,  &  Jananto,  A.  (2022).  Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk Perencanaan Kebutuhan  Obat Di Klinik Citra Medika. Jurnal Ilmiah Komputer, 2(1),
69 – 76. Http://Ojs.Stmik-Banjarbaru.Ac.Id/Index.Php/Progresif/Article/View/769
Kompresi, I., Digital, C., Kualitas, M., & Digital, C. (2022). Implemntasi Kompresi Citra Digital Mengatur  Kualitas  Citra  Digital. Jurnal  Pendidikan  Dan  Konseling,  4(5),  1218 – 1224. Http://Journal.Universitaspahlawan.Ac.Id/Index.Php/Jpdk/Article/View/6757
Kubicek, J., Vilimek, D., Krestanova, A., Penhaker, M., Kotalova, E., Faure-Brac, B., Scurek, R.,
Augustynek,  M.,  Cerny,  M.,  &  Kantor,  T.  (2019).  Ss  Symmetry  Prediction  Model  Of Alcohol  Intoxication  From  Facial  Temperature  Dynamics  Based  On  K-Means Clustering  Driven  By  Evolutionary  Computing. S2  Symmetry,  2(1),  1 – 31. Https://Www.Mdpi.Com/509034
Manapa, R., Pinontoan, B., Titaley, J., Studi, P., Informasi, S., Matematika, J., & Ratulangi, U. S. (2022). Filter Citra Sketsa Wajah Menggunakan Deteksi Face Sketching Filter Using Prewitt  Edge  Detection. Jurnal  Nasional  Sains  Dan  Terapan,  2(April),  110 – 115. Https://Ejournal.Unsrat.Ac.Id/Index.Php/Sinta6/Article/View/41876
Marleny,  F.  D.,  &  Maulida,  I.  (2022).  Simple  Linear  Iterative  Clustering  (Slic)  For Segmentation Of Basic Image Motifs Sasirangan Fabric. Jurnal Simantec, 11(1), 19 – 26. Https://Journal.Trunojoyo.Ac.Id/Simantec/Article/View/14274
Pangest,  W.  E.,  Riana,  D.,  &  Hadianti,  S.  (2021).  Perbandingan  Segmentasi  Citra  Psoriasis
Menggunakan  Algoritma  K-  Means  Clustering  Dan  Algoritma  Thresholding. Jurnal Khatulistiwa Informatika,
9(2), 134 – 140.
Https://Ejournal.Bsi.Ac.Id/Ejurnal/Index.Php/Khatulistiwa/Article/View/11380
Permana,  A.  A.,  Amna,  H.,  Informatika,  P.  S.,  Nusantara,  U.  M.,  Serpong,  G.,  Studi,  P., Informatika, T., Islam, U., Syarif, N., Jakarta, H., & Selatan, K. T. (2022). Implementasi Steganografi  File  Citra  Digital  Menggunakan  Metode  Least  Significant  Bit Implementation Of Digital Image File Steganography Using. Jt Jurnal Teknik, 11(01),
62 – 72. Http://Jurnal.Umt.Ac.Id/Index.Php/Jt/Article/View/6161
Pradana, Y. N., Ayoe, M., & Nst, E. (2022). Jurnal Itcc ( Information Technology And Cyber Crime ) Mendeteksi Persamaan Gambar Citra Digital Dengan Menggunakan Metode Levensthein Distance. Jurnal Information Techlogory And Dyber Crime, 1(3), 44 – 51. Https://Ejournal.Cip.Or.Id/Index.Php/Itcc/Article/View/95
Prakash,  S.,  &  Singh,  P.  (2019).  Background  Region  Based  Face  Orientation  Prediction
Through  Hsv  Skin  Color  Model  And  K-Means  Clustering. International  Journal  Of Computer Science And Technology, 8(1), 125 – 130.
Https://Link.Springer.Com/Article/10.1007/S41870-023-01174-1
Pristian,  D.  H.,  Mulyana,  D.  I.,  &  Donaldo,  E.  (2022).  Klasifikasi  Deteksi  Hama  Pada  Buah
Mangga Dengan Citra Digital Sistematic Literatur Review ( Slr ). Jurnal Pendidikan Tambusai, 6(1), 1978 – 1983. Https://Jptam.Org/Index.Php/Jptam/Article/View/3243
Renaldo, E., Pratama, M. F. R., & Prasetya, F. (2022). Operasi Titik  Pada Pengolahan Citra
Digital Untuk Matlab. Mdp Student Conference, 2(1),
200 – 205. Https://Jurnal.Mdp.Ac.Id/Index.Php/Msc/Article/View/1715
Siregar, A., Buono, A., & Priandana, K. (2022). Perbandingan Algoritma K-Means Dan Fuzzy C-Means  Untuk  Clustering  Citra  Daun  Melon. Building  Of  Informatics,  Technology And Science (Bits), 4(3), 1503 – 1510. Https://Doi.Org/10.47065/Bits.V4i3.2534
Song,  W.,  Zheng,  N.,  Liu,  X.,  Qiu,  L.,  &  Zheng,  A.  R.  (2019).  An  Improved  U-Net Convolutional Networks For Seabed Mineral Image Segmentation. Ieee Access, 7(5),
82744 – 82752. Https://Doi.Org/10.1109/Access.2019.2923753
Wahyuni,  S.,  &  Sulaeman,  M.  (2022).  Penerapan  Algoritma  Deep  Learning  Untuk  Sistem Absensi  Kehadiran  Deteksi. Journal  Informatikan  Simantik,  7(1),  12 – 21.
Https://Simantik.Panca-Sakti.Ac.Id/Index.Php/Simantik/Article/View/127
Zhao,  H.-H.,  Luo,  X.-C.,  Ma,  R.,  &  Lu,  A.  X.  (2021).  An  Extended  Regularized  K-Means Clustering Approach For High-Dimensional Customer Segmentation With Correlated Variables.
Ieee Access, 9(3), 48405 – 48412.
Https://Doi.Org/10.1109/Access.2021.3067499