http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Perbandingan Algoritma Multi-Thresholding ,
Konversi Biner , Low-Pass Filtering pada Segmentasi Rambut Kaki
1 Ridan Nurfalah, 2 Sri Hadianti*, 3 Nissa Almira Mayangky, 4 Muhammad Faitullah Akbar 1,2,3 Sistem Informasi, STMIK Nusa Mandiri, Jl. Raya Jatiwaringin no 2, Cipinang Melayu, Makassar, Jakarta Timur
4 Sistem informasi, Fakultas Teknik & Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kramat Raya no 98, Kwitang, Senen, Jakarta Pusat *e-mail: sri.shv@nusamandiri.ac.id
( received : 10 November 2020, revised : 25 Desember 2020, accepted : 1 Januari 2021)

## Abstrak
Rambut  berada  tersebar  pada  bagian  tubuh  manusia  dan  memiliki  fungsi  yang  berbeda,  untuk mementingkan estetika tidak sedikit orang yang melakukan pencukuran rambut pada beberapa bagian tubuh, salah satunya bagian kaki. Terdapat banyak metode pencukuran yang tersedia saat ini, mulai dari cara alami, terapi, modern sampai penggunaan laser, namun pada penelitian ini berfokus pada metode laser.  Pencukuran  rambut  dengan  metode  laser  kelebihannya  dapat  menghilangkan  rambut  dalam jangka waktu yang cukup lama dengan pengaplikasian yang cukup mudah, dan tidak memerlukan waktu yang  lama  dibandingkan  dengan  teknik  pengaplikasian  tradisional.  Dengan  permasalahan  itu dibutuhkan  sistem  yang  bisa  membedakan  wilayah  rambut  dan  kulit,  sehingga  tujuan  untuk hair removal lebih fokus pada bagian rambut dan tidak mencederai bagian atau lapisan kulit. Pemisahan dua bagian tersebut dilakukan dengan cara segmentasi helai rambut dan menghilangkan bagian kulit. Empat metode dibandingkan dalam penelitian ini yaitu multi-thresholding , Konversi biner, low-filter dan high- filter , hasil dari perbandingan empat metode diketahui jika metode Multi-Thresholding diyakini dapat melakukan segmentasi rambut dengan baik, karena pola rambut dapat terlihat jelas dan tidak banyak noise yang terlihat.
Kata Kunci: konversi biner, low-pass filtering, multi-thresholding, high-pass filtering, segmentasi

## Abstract
Hair  is  scattered  in  various  parts  of  the  human  body  and  has  different  functions.  To  emphasize  the aesthetics, many people shave their hair on several parts of the body, one of which is the legs. Today, there  are  many  shaving  methods,  ranging  from  natural,  therapeutic,  modern  to  laser  use,  but  this research focuses on laser methods. Laser hair removal has the advantage that it can remove hair in a fairly long period of time with a fairly easy application and does not require a long time compared to traditional application techniques. With this problem, a system that can differentiate between hair and skin areas is needed so that hair removal aims to focus more on  the hair and not injure any part or layer of the skin. The separation of the two parts is done by segmenting the hair strands and removing part  of  the  skin.  Four  methods  were  compared  in  this  study,  namely  multi-thresholding,  binary conversion, low-filter, and high-filter. Comparing the four methods shows that the multi-thresholding method  is believed  to segment  hair  well  because the hair  pattern  can  be  seen  clearly,  and not  much noise is visible.
Keywords: binary conversion, low-pass filtering, multi-thresholdinghigh-pass filtering, segmentation

## 1 Pendahuluan
Setiap  manusia  memiliki  rambut  yang  menyebar  hampir  di  seluruh  bagian  tubuh.  Rambut  yang ada pada tubuh manusia memiliki fungsi tersendiri di setiap bagiannya, bukan hanya tentang estetika tetapi  perlindungan  untuk  bagian  tubuh  itu  sendiri  [1]. Rambut  terdiri  dari  dua  bagian  utama,  yaitu bagian  akar  dan  batang  atau  tangkai.  Pentingnya  keberadaan  rambut  dalam  tubuh  yaitu  untuk perlindungan  atau  kehangatan  dan  keindahan,  sebagai  penunjang  penampilan,  pemotongan  rambut
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
pada beberapa  bagian  tubuh  menjadi  hal  yang  dipertimbangkan  untuk  beberapa  orang  [1]. Pertimbangan  yang  sudah  biasa  pada  kalangan  masyarakat  adalah  menghilangkannya  rambut  pada bagian kaki dengan cara hair removal [2].
Terdapat banyak cara hair removal yang ada hingga saat ini, mulai dari cara alami, terapi, hingga laser  yang  bersifat  sementara  ataupun  dalam  jangka  yang  cukup  lama  untuk  penumbuhan  kembali. Salah satu teknik hair removal yang penggunaannya cukup meningkat adalah laser hair removal [3].
Laser  hair  removal menjadi  opsi  yang  banyak  dipilih  karena  kelebihannya  bisa  menghilangkan rambut  dalam  jangka  waktu  yang  cukup  lama  dengan  pengaplikasian  yang  cukup  mudah,  dan  tidak memerlukan waktu yang lama dibandingkan dengan teknik pengaplikasian cara terapi atau tradisional [4].  Saat  ini  target  dari  teknik laser  hair  removal terfokus  pada  bagian  kulit  dengan  cara  mengukur bagian  pori  dengan  alat  dan  memindai  pada  seluruh  area  tanpa  ada  panduan  khusus  [5].  Pigmen penyerap cahaya ( chromophores ) yaitu bagian melanin menjadi wilayah target terpindai yang berada di dalam folikel rambut menyerap radiasi laser dan konversi radiasi menjadi panas. Karena penyerapan laser,  kerusakan  fototermal  terjadi  pada  folikel  rambut  dan  batang  rambut  berdasarkan  "Teori Fototermolisis Selektif" yang mengakibatkan pengangkatan rambut secara permanen [6]. Meskipun ada peringatan  yang  diambil  dalam  sistem  ini  untuk  menghindari  memanaskan  struktur  kulit  yang mengandung melanin dan kromofor kulit lainnya, risiko cedera epidermis yang tidak diinginkan seperti hiperpigmentasi,  lepuh,  keropeng,  bekas  luka,  dan  tromboflebitis  dapat  terjadi  setelah  operasi pengangkatan rambut [7].
Melihat  permasalahan  tersebut  dibutuhkan  sistem  yang  bisa  membedakan  wilayah  rambut  dan kulit, sehingga tujuan untuk hair removal lebih fokus pada bagian rambut dan tidak mencederai bagian atau lapisan kulit. Penelitian ini berfokus pada pemisahan dua bagian tersebut, yaitu bagian helai rambut dan kulit pada  wilayah  kaki.  Pemisahan  dua  bagian tersebut  dilakukan  dengan  cara  segmentasi  helai rambut dan menghilangkan bagian kulit. Empat metode dilakukan pengujian yaitu Multi-Thresholding , Konversi Biner, low-filter dan high-filter .
Sebelumnya ada beberapa penelitian yang telah dilakukan deteksi rambut, beberapa diantaranya adalah  yang  dilakukan  oleh  [8]  dimana  penelitian  tentang  deteksi  rambut  menggunakan  metode machine  learning, pada  penelitian  tersebut  dapat  disimpulkan  jika  metode  yang  digunakan  dapat melakukan  pemisahan  antara  rambut  dengan  kulit.  Selain  penelitian  [8],  ada  juga  penelitian  tentang kondisi akar rambut di kepala dengan tanpa harus memotongnya terlebih dahulu, pada penelitian yang dilakukan  [9]  dapat  diketahui  jika  kondisi  dari  akar  rambut  kepala  dapat  dideteksi  kondisinya  tanpa harus  dilakukan  pemotongan  pada  rambut  kepala,  adapun  penelitian  tentang  rambut  yaitu  dilakukan oleh [10] dimana penelitian tersebut berawal dari tindakan medis yang memerlukan perhitungan rambut secara  manual  sehingga  untuk  memudahkan  itu  dibuat  rancangan  sistem  untuk  perhitungan  rambut secara otomatis dengan dimulai dengan proses segmentasi rambut.
Dari  beberapa  penelitian  diatas  dapat  diketahui  jika  belum  ada  penelitian  yang  meneliti  rambut yang  berada  pada  bagian  kaki  untuk  tujuan  mempermudah  proses laser  hair  removal ,  sehingga dibuatlah penelitian awal mengenai hal tersebut dengan melakukan segmentasi rambut kaki.

## 2. Tinjauan Literatur
Pada penelitian ini dilakukan pengambilan pustaka dari berbagai referensi untuk menunjang hasil penelitian  yang  lebih  maksimal  dan  sesuai  dengan  tujuan  penelitian.  Berikut  tinjauan  pustaka  pada penelitian ini:

## A. Citra Digital
Pemrosesan citra dapat digunakan untuk mengekstraksi hasil optik yang memiliki detail dan makna dari suatu citra [11]. Citra digital dikatakan sebagai larik ( array ) adata yang memiliki nilai-nilai real atau nilai-nilai kompleks. Nilai-nilai tersebut ditampilkan dalam bentuk deretan bit yang sesuai dengan fungsi  nilai  itu  sendiri.  F(a,b)  didefinisikan  sebagai  fungsi  citra  digital,  yang  mempunyai  jumlah  X sebagai  baris  dan  Y  sebagai  kolom,  dimana  a  dan  b  disebut  sebagai  koordinat  spasial,  sedangkan amplitudo f pada titik koordinat (a,b) merupakan tingkat keabuan yang diambil dari citra diambil  pada titik tersebut. Jika nilai a, b, dan amplitudo f seluruhnya berhingga ( finite ) dan memiliki nilai diskrit
maka citra tersebut merupakan citra digital [12]. Contoh dari koordinat citra dapat dilihat pada Gambar 1 di bawah ini:

## Gambar 1. Koordinat Citra Digital

## B. Segmentasi Citra
Segmentasi citra merupakan pemisahan suatu objek dengan objek yang lain atau pemisahan suatu objek dengan latar belakang yang ada pada sebuah citra. Dengan dilakukannya segmentasi maka suatu objek dipisahkan secara individu dengan objek yang lainnya. Tujuan dari segmentasi ini adalah untuk mempermudah  area  yang  akan  dilakukan  analisis  ( area  of  interest )  sehingga  tidak  membingungkan pada saat analisis dan menimbulkan multi persepsi [12].
Segmentasi  citra  memiliki  beberapa  teknik  untuk  membagi  Gambar  menjadi  beberapa  segmen. Setiap teknik memiliki ciri khasnya sendiri. Semua teknik ini mengikuti dua pendekatan dasar untuk segmentasi gambar. Kedua pendekatan tersebut adalah pendekatan region-based dan pendekatan edge- based . Semua teknik segmentasi citra secara garis besar dibagi menjadi tiga bagian[13]. Berikut pada Gambar 2 adalah jenis-jenis teknik dalam segmentasi citra:

## Gambar 2. Jenis-jenis Teknik Segmentasi Citra
Berdasarkan Gambar 2 di atas terdapat 7 teknik dalam melakukan segmentasi dalam pemrosesan suatu  citra.  Jenis-jenis  teknik  segmentasi  tersebut  diantaranya  adalah threshold  based  methods yang digunakan pada penelitian ini untuk melakukan segmentasi pada citra rambut. Selanjutnya adalah edge based methods yang mendeteksi garis besar suatu objek dan batas antara objek dan latar belakang pada citra, selain itu filter deteksi tepi juga dapat digunakan untuk menyempurnakan tampilan pada gambar yang  buram  [14].  Teknik  ketiga  adalah regio  based  methods yang  melakukan  segmentasi  dengan memberikan  batasan  wilayah  tertutup  dan  kuat  terhadap noise acak  karena  basis  statistik  yang dimilikinya[15]. Clustering based methods mensegmentasi citra unsupervised dengan mengklasifikasikan gambar ke dalam sejumlah cluster terbatas, di mana jumlah cluster dapat ditentukan oleh pengguna atau algoritma[16]. Watershed based methods yang mensegmentasi citra dengan konsep topological  interpretation  [13]. PDE  based  methods menghasilkan  tepi  dan  batas  citra  menjadi  kabur dengan  operasi  tertutup  [13].  Dan  ANN  based  methods  yang  mensegmentasi  dengan  konsep  neuron otak manusia dan menstimulasikan ke dalam pemrosesan citra [13].
C. Multi-thresholding
Thresholding adalah  salah  satu  teknik  segmentasi  yang  paling  banyak  digunakan  dalam pemrosesan  citra,  yang  dianggap  sebagai  masalah  klasifikasi  piksel.  Pada  dasarnya  ada  tiga  jenis model thresholding : bi-level, multi-level dan local-thresholding [17]. Untuk citra grayscale , proses bi-thresholding memisahkan citra menjadi dua  kelas  yaitu foreground dan background .  Sedangkan multi-thresholding berguna  untuk  mensegmentasi  citra kompleks  menjadi  lebih  dari  dua  region  /  kelas  yang  homogen.  Penemuan  nilai threshold yang optimal merupakan proses utama pada bidang bi-level dan multi-thresholding .  Namun, kelemahan utama dari teknik thresholding-based adalah waktu komputasi yang lama ketika jumlah  nilai ambang meningkat dan menjadi masalah komputasi yang sulit. Di sisi lain, metode local- thresholding mengalokasikan  nilai  ambang  batas  yang  berbeda  untuk  setiap  wilayah  citra.  Nilai ambang  secara  signifikan  bergantung  pada  informasi  lingkungan  dari  piksel  yang  bersangkutan.
Selain itu, local-thresholding cukup memakan waktu mengingat eksekusi pemrosesan lokalnya [18]. Multi-thresholding adalah salah satu teknik segmentasi citra, yang secara luas  dianggap membagi gambar menjadi beberapa region atau objek untuk menemukan dan menafsirkan informasi yang berarti pada citra. Dalam proses multi-thresholding , nilai ambang ( T )  dipilih  menggunakan skema  pemrosesan  sinyal  favorit,  yang  memisahkan  gambar  ke  dalam  berbagai cluster .  Untuk gambar RGB, menemukan threshold ( T ) terbaik, yang memisahkan gambar menjadi foreground dan background , tetap merupakan langkah yang sangat signifikan dalam segmentasi gambar [15].
Pada  penelitian  ini  multi-threshold  digunakan  untuk  mencari  nilai  optimal  dari 𝑡 # ,  yang memaksimalkan fungsi ( J max ) dari setiap komponen variabel C = {R, G, B} yang didefinisikan pada persamaan (1) di bawah:
𝑡 𝑡 (1)
Berdasarkan kompleksitas seperti pada fungsi 1 di atas, menyelesaikan segmentasi pada RGB dapat memerlukan komputasi yang tinggi dibanding citra skala abu-abu[19].

## D. Low Pass Filter
LPF ( Low Pass Filter ) atau disebut juga smoothing filter akan digunakan dalam penelitian ini sebagai salah satu metode untuk menghilangkan noise acak, noise berkala, dan menampilkan pola latar belakang. Fungsi dasar dari low-pass filter yang ideal adalah untuk memperkirakan rata-rata sebuah  piksel  dan  semua  piksel  tetangga  dan  akhirnya  mengganti  nilai  asli  dari  piksel  tersebut. Proses ini berlangsung terus menerus untuk setiap piksel pada citra rambut. Biasanya, low-pass filter melemahkan frekuensi tinggi dan mempertahankan serta tidak merubah frekuensi [20]. Berikut pada persamaan (2) adalah rumus dalam menentukan LPF pada citra:
√ √ (2)
Dimana (a,b) merupakan ukuran dari citra dan cf adalah ukuran cut-off yang digunakan untuk segmentasi  dengan  metode low-pass  filter .  Dengan  menggunakan  persamaan  2  di  atas  dapat menemukan normalisasi background smoothing . Sedangkan HPF (High Pass Filter) merupakan suatu proses pada gambar/citra dari bentuk filter yang mengambil komponen frekuensi tinggi dan menurunkan komponen frekuensi rendah, karena mengharuskan koefisien matriks sama dengan nol, dalam luapan nilai respons yang dapat ditemui dalam  arah  negatif  maupun positif pada  matriks  citra  [21].  High-pass  filter juga digunakan untuk melakukan  penajaman  citra  menjadi grayscale .  Penajaman  digunakan  untuk  mendapatkan  detail halus dari citra yang disorot. Selain itu, high-pass filter juga digunakan untuk deteksi tepi. Filter ini mempertajam  citra  dengan  membuat overlay kontras  tinggi  yang  menekankan  tepi  pada  citra, sehingga menentukan bahwa citra yang disempurnakan adalah hasil dari penambahan citra asli dan versi  skala  dari  struktur  garis  dan  tepi  pada  citra.  High-pass-filter  juga  digunakan  untuk mempertahankan informasi frekuensi di dalam citra [22].

## 2 Metode Penelitian
Dalam  penelitian  ini  melalui  beberapa  tahap  yang  harus  dilewati,  tahapan  pada  penelitian  ini digambarkan pada Gambar 3, dimana dapat dilihat jika  penelitian yang dilakukan memiliki beberapa tahapan, yaitu:

## Gambar 3. Metode Penelitian
A. Akuisisi Citra
Dalam  tahapan  ini  dilakukan  pemotretan  pada  rambut  kaki,  dengan  ketentuan-ketentuan  yang disesuaikan  yang  meliputi  ukuran  jarak,  pencahayaan  yang  dilakukan  saat  akuisisi  dan  kontras yang sama, sehingga hasil piksel yang dikeluarkan dari citra yang telah diakuisisi dapat bernilai sama.
B. Pre-Processing
Dalam  tahapan  ini  dilakukan pre-processing citra  dimana  citra  dilakukan  pengubahan  pada struktur  warnanya,  dari  warna  RGB  menjadi grayscale untuk  memudahkan  dalam  proses segmentasi.
C. Segmentasi
Dalam  tahapan  ini  dilakukan  segmentasi  dengan  membandingkan  empat  metode,  yaitu  metode multi-thresholding , konversi biner, dan Low-Pass filtering dimana dari keempat metode tersebut dipilih  salah  satu  metode  yang  paling  tepat  untuk  mendeteksi  dataset  rambut  kaki  yang  telah disiapkan.
D. Analisis Hasil
Pada  tahapan  terakhir  yaitu  menampilkan  dari  hasil  segmentasi  yang  dilakukan  sebelumnya, sehingga  dapat  dilihat  metode  segmentasi  mana  yang  lebih  baik  dari  keempat  metode  yang digunakan.
3 Hasil Dan Pembahasan
Hasil  dari  penelitian  dan  pengolahan  pada  citra  yang  telah  dilakukan  pada  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
A. Akuisisi Citra
Berbeda  dengan  penelitian sebelumnya,  pada  penelitian  ini  akuisisi citra  yang  dilakukan adalah pengambilan citra rambut kaki yang diambil dari 5 partisipan menggunakan kamera Canon EOS M100 24 megapiksel dengan 18x optical zoom . Jarak pengambil antara kamera dan objek adalah 10 cm pada pencahayaan natural ruangan, hasil dari akuisisi citra dapat dilihat pada Gambar  4.

## Gambar 4. Dataset Citra

## B. Pre-Processing
Pada penelitian ini tahap pertama yang dilakukan setelah input image adalah tahap pre-processing dengan menggunakan dua tahapan, yaitu:
1. Mengubah Citra Asli Menjadi Citra Abu-abu ( Greyscale )
Mengubah citra asli menjadi grayscale ini bertujuan untuk mengurangi kadar warna red, green , dan blue (RGB) pada citra agar lebih mudah dilakukan pendeteksian objek yang akan dianalisis. Gambar 5 adalah hasil pre-processing dengan grayscale image .
Gambar 5. Citra Asli (Kiri), Citra Grayscale (Kanan)
2. Menambah Contrast ( Contrast Stretching )
Setelah  dilakukan  pengolahan  citra  asli  menjadi grayscale ,  tahap  selanjutnya  adalah  melakukan penambahan  kontras  pada  citra  untuk  menonjolkan  warna  dan  pola  rambut  itu  sendiri  dengan tujuan mempermudah saat dilakukan segmentasi citra di tahap selanjutnya. Gambar 6 merupakan gambar dari hasil contrast stretching.
Gambar 6. Citra Asli (Kiri) , Citra Contrast Stretching (Kanan)
C. Segmentasi
Tahap segmentasi dilakukan dengan 4 metode yang menunjukkan perbedaan masing-masing metode diantara keempatnya. Tabel 1 merupakan hasil dari 4 metode tersebut :
Tabel 1 . Hasil Segmentasi No Citra Asli Konversi Binner
Low Pass Filtering
Multi- Thresholding
3 4 5 6
Dari Tabel 1 dapat dilihat hasil beberapa metode se mgmentasi yang dilakukan pada 7 citra rambut kaki  manusia.  3  metode  melakukan segmentasi  citra  dengan  baik  berdasarkan fungsi  masing-masing yaitu metode konversi biner berhasil mensegmentasi dengan baik pada 4 dari 7 citra, low-pass filtering berhasil hanya pada 1 dari 7 citra, dan multi-thresholding berhasil mensegmentasi 5 dari 7 citra.

## D. Analisis hasil
Berdasarkan hasil segmentasi pada Tabel 1, dapat dilihat pada citra pertama, dilakukan segmentasi dengan  sempurna  menggunakan  metode konversi  biner,  dapat  terlihat  jika  yang  tersegmentasi  hanya rambut saja, dan untuk kulit kakinya tidak terdeteksi. Hal tersebut berbeda ketika menggunakan metode Low Pass Filtering, menggunakan metode tersebut masih mendeteksi dari kulit kaki, begitupun ketika menggunakan  metode multi-thresholding .  Menggunakan  metode multi-thresholding baik  rambut maupun kulit tidak terdeteksi sama sekali.
Pada citra kedua dapat dilihat jika menggunakan metode konversi biner hanya bagian rambut yang terdeteksi,  untuk  bagian  kulit  tidak  terdeteksi,  namun  jika  menggunakan  metode low  pass  filtering bagian kulitnya masih terdeteksi sehingga segmentasi tidak sempurna, saat menggunakan metode multi- thresholding segmentasi dikatakan berhasil dikarenakan yang tersegmentasi hanya rambut saja. Pada  citra  ketiga  pun  sama  seperti  citra  kedua  dimana  dapat  dilihat  jika  menggunakan  metode konversi  biner  hanya  bagian  rambut  yang  terdeteksi,  untuk  bagian  kulit  tidak  terdeteksi,  namun  jika menggunakan  metode low  pass  filtering bagian  kulitnya  masih  terdeteksi  sehingga  segmentasi  tidak sempurna,  saat  menggunakan  metode multi-thresholding segmentasi  dikatakan  berhasil  dikarenakan yang tersegmentasi hanya rambut saja.
Pada citra keempat pun tidak jauh beda dengan citra kedua dan ketiga dimana dapat dilihat jika menggunakan  metode  konversi  biner  hanya  bagian  rambut  yang  terdeteksi,  untuk  bagian  kulit  tidak terdeteksi,  namun  jika  menggunakan  metode low  pass  filtering bagian  kulitnya  masih  terdeteksi sehingga  segmentasi  tidak  sempurna,  saat  menggunakan  metode multi-thresholding segmentasi dikatakan berhasil dikarenakan yang tersegmentasi hanya rambut saja.
Pada citra kelima dapat dilihat jika ketiga metode tidak dapat digunakan, hal tersebut juga sama pada citra keenam, dimana ketiga metode yang digunakan tidak berhasil dalam melakukan segmentasi rambut.
Pada  citra  ketujuh  dapat  dilihat  jika  metode  konversi  biner  dan low  pass  filtering tidak  dapat melakukan  segmentasi  dengan  baik,  namun  metode multi-thresholding dapat  mensegmentasi  rambut dengan baik tanpa tersegmentasi bagian kulit.
Dari  pemaparan  diatas  dapat  diketahui  jika  dari  ketiga  metode  yang  digunakan  metode multi- thresholding lebih cocok digunakan untuk melakukan segmentasi rambut kaki, hal tersebut disebabkan karena citra-citra yang di segmentasi dapat tersegmentasi dengan baik meskipun ada 3 citra yang kurang sempurna.

## 4 Kesimpulan
Dalam penelitian ini, menggunakan beberapa metode segmentasi untuk mendeteksi rambut pada kaki.  Metode  yang  digunakan  adalah  konversi  biner, low-pass  filtering ,  dan multi-thresholding ,  dari ketiga  metode  tersebut  dapat  terlihat  jika  metode  yang  paling  cocok  digunakan  pada  dataset  yang diujikan  adalah  metode multi-thresholding .  Hal  tersebut  dikarenakan  dengan  menggunakan  metode multi-thresholding dapat mendeteksi hanya bagian rambut saja dengan menghilangkan bagian kulit dari kaki. Untuk menyempurnakan segmentasi dari rambut kaki ini perlu adanya dilakukan penelitian lebih lanjut  terutama  penambahan  metode  untuk  penambahan  kontras,  dan  penghilang noise ,  sehingga segmentasi rambut kaki lebih maksimal.

## Referensi
[1] D.  K.  Sari,  A.  Wibowo,  F.  Kedokteran,  and  U.  Lampung,  “Perawatan  Herbal  pada  Rambut Rontok Herbal Treatment for Hair Loss,” Vol. 5, pp. 129–134, 2016.
[2] L.  K.  Craig  and  P.  B.  Gray,  “Pubic  Hair  Removal  Practices  in  Cross-Cultural  Perspective,” Cross-Cultural Res. , Vol. 53, No. 2, pp. 215–237, 2019.
[3] E.  Russe,  M.  Purschke,  M.  Herold,  F.  H.  Sakamoto,  G.  Wechselberger,  and  K.  Russe- Wilflingseder, “Evaluation of Safety and Efficacy of Laser Hair Removal With the Long-Pulsed 755 Nm Wavelength Laser: A Two-Center Study With 948 Patients,” Lasers Surg. Med. , Vol. 52, No. 1, pp. 77–83, 2020.
[4] S.  Saputri  and  P.  Minerva,  “Perbandingan  Hasil  Pencabutan  Bulu  pada  Kaki  (Waxing) Menggunakan  Kosmetik  Tradisional  dan  Kosmetik  Modern,”  Vol.  2,  No.  September,  2019
[5] A. Alajlan, “Crescent-Shaped Hyperpigmentation Following Laser Hair Removal: Case Series of Fifteen Patients,” Lasers Surg. Med. , pp. 1–4, 2020.
[6] B. Kawilarang, “Diagnosis dan Tatalaksana Sindrom Treacher Collins,” Vol. 17, No. 2, pp. 9– 14, 2019.
[7] M.  Avşar and I.  S.  Yetik,  “Hair  Region  Localization with  Optical  Imaging  for Guided Laser Hair Removal ,” Senior Member IEEE Department of Electrical and Electronics Engineering Tobb University of Economics and Technology , Ankara 06560 , Turkey,  pp. 1411–1414, 2015.
[8] R.  Kikkawa,  H.  Sekiguchi,  I.  Tsuge,  S.  Saito,  and  R.  Bise,  “Semi-Supervised  Learning  with Structured  Knowledge  for  Body  Hair  Detection  in  Photoacoustic  Image,” Proc.  -  Int.  Symp. Biomed. Imaging (ISBI) , April 2019, pp. 1411–1415, 2019.
[9] D.  Van  Neste,  “Viable  Terminal  Scalp  Hair  Follicles  Constitute  A  Necessary  and  Sufficient Biological  End-Organ  That  Conditions  Clinical  Efficacy  of  Finasteride  In  Males  with  Male Pattern  Hair  Loss  Without  Implying  Reversal  of  Miniaturized  Follicles,” Ski.  Res.  Technol. , Vol. 25, No. 5, pp. 701–711, 2019.
[10] M.  Attia,  M.  Hossny,  H.  Zhou,  S.  Nahavandi,  H.  Asadi,  and  A.  Yazdabadi,  “Digital  Hair Segmentation  Using  Hybrid  Convolutional  and  Recurrent  Neural  Networks  Architecture,” Comput. Methods Programs Biomed. , Vol. 177, pp. 17–30, 2019.
[11] I. Sajedian,  J.  Kim,  and  J. Rho,  “Finding  The  Optical Properties  Of  Plasmonic  Structures  By Image  Processing  Using  A  Combination  Of  Convolutional  Neural  Networks  and  Recurrent Neural Networks,” Microsystems Nanoeng. , 2019.
[12] N. Nafi, “Algoritma Kohonen Dalam Mengubah Citra Gray Level Menjadi Citra Biner,” Vol. 9, No. 2, pp. 49–55, 2015.
[13] E. Anjna, “Review of Image Segmentation Technique,” Vol. 8, No. 4, pp. 36–40, 2017.
[14] G. M. Amer and A. M. Abushaala, “Edge Detection Methods,” IEEE , 2015.
[15] V. Rajinikanth  and N. S. M. Raja, “Robust Color Image Multi-Thresholding Using Between- Class Variance and Cuckoo Search Algorithm Cuckoo Search,” pp. 379–386.
[16] N.  Dhanachandra  and  Y.  J.  Chanu,  “A  Survey  On  Image  Segmentation  Methods  Using Clustering Techniques,” Vol. 2, No. 1, pp. 15–20, 2017.
[17] M. Abd, E. Aziz, A. A. Ewees, and A. E. Hassanien, “Hybrid Swarms Optimization Based Image Segmentation,” Springer Int. Publ. Ag , 2016.
[18] K.  Gopal,  D.  Arunita,  D.  Swarnajit,  R.  Jorge, and  G.  Sanjoy, Nature - Inspired  Optimization Algorithms  and  Their  Application  In  Multi - Thresholding  Image  Segmentation ,  No. 0123456789. Springer Netherlands, 2019.
[19] V. Rajinikanth and M. S. Couceiro, “Rgb Histogram Based Color Image Segmentation Using Firefly Algorithm,” Procedia Comput. Sci. , Vol. 46,  pp. 1449–1457, 2015.
[20] W. Azani, M.- Ieee, H. Yazid, and S. Bin Yaacob, “Illumination Correction of Retinal Images using Superimpose Low Pass and Gaussian Filtering,” March, pp. 30–31, 2015.
[21] W.  Lin and J.  Wang,  “Biomedical  Signal  Processing  and  Control  Edge  Detection  In  Medical Images  With  Quasi  High-Pass  Filter  Based  on  Local  Statistics,” Biomed.  Signal  Process. Control , Vol. 39, pp. 294–302, 2018.
[22] S.  J.  Prajapati  and  K.  R.  Jadhav,  “Brain  Tumor  Detection  By  Various  Image  Segmentation Techniques With Introduction to Non Negative Matrix Factorization,” Vol. 4, No. XX, pp. 1– 6, 2015.