## IDENTIFIKASI TINGKAT KEBULATAN BUAH PEPAYA BERDASARKAN LUAS OBJEK DENGAN PENGOLAHAN CITRA
Sila Abdullah Syakri 1 , Mulyadi 2 , Zulfan Khairil Simbolon 3
1. 3 Jurusan Teknologi Informasi dan Komputer, Politeknik Negeri Lhokseumawe, Jalan Banda Aceh - Medan Km. 280,3 Buket Rata, 24301, INDONESIA
1 sila.as@pnl.ac.id , 2 mulyadi@pnl.ac.id , 2 zulfan@pnl.ac.id
Abstrak —  Dengan  meningkatnya  teknologi    IT  dalam  hampir  diseluruh  bidang  dan  diantaranya  bidang  klasifikasi.  Klaster ataupun klustering merupakan proses membagi data dalam suatu himpunan ke dalam beberapa kelompok yang mana kesamaan data  dalam  suatu  kelompok  lebih  besar  dibandingkan  kesamaan  data  tersebut  dengan  data  dalam  kelompok  lain.  Potensi  dari clustering  adalah  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  struktur  dalam  data  yang  dapat  digunakan  lebih  lanjut  dalam  berbagai aplikasi  secara  luas  seperti  klasifikasi,  pengolahan  gambar,  pengenalan  pola  dalam  bidang  pertanian,  proses  pengenalan  dan penentuan  serta  klasifikasi  hasil  pertanian  pasca  panen  secara  langsung  memiliki  peran  yang  sangat  penting  dalam  teknologi pertanian.Hal ini juga yang menjadi masalah ketika pasca panen, baik dalam hal penyortiran. Bertitik tolak pada kasus tersebut, maka  perlu  adanya  sebuah  penelitian  tentang  sistem/metode/algoritma  tentang  tingkat  kebulatan  ( Roudness )  berdasarkan  hal tersebut  dibuatlah  penelitian  ini.  Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  yang  telah  diperoleh  pada  penelitian  sebelumnya yang  dilakukan  penulis  untuk  klasifikasi  nantinya,  adapun  judul  penelitianya  adalah  Identifikasi  Tingkat  Kebulatan  Buah Pepaya Berdasarkan Luas Objek Dengan Pengolahan Citra. Adapun langkah  yang dilakukan untuk menerapkan metode yang digunakan  adalah  sebagai  berikut:  Pertama,    Pengambilan  citra  dan  normalisasi.  Kedua  Segmentasi.  Ketiga,  ekstrasi  tepi  dan pelacakan  kontur,  peroleh  kode  rantai,  keliling  dan  luas  objek.    Keempat  perhitungan  nilai  kebulatan.  Hasil  penelitian  ini bertujuan mampu memodelkan algoritma baru untuk mengetahui tingkat kebulatn objek (Buah pepaya) Kata Kunci :Luas, data,objek, keliling, Kebulatan
Abstract  —  With  the  cheapness  of    IT  technology  in  the  long  time.  Cluster  or  clustering  is  the  process  of  dividing  data  in  a group into several groups where the similarity of data in a group greater than the similarity of data with data in other groups. The potential of clustering can be used to view structures in data that can be used further in a wide range of applications such as image  processing,  mindset  in  agricultural  products,  the  process  of  presentation  and  management  and  enhancement  of  post- harvest  agricultural  produce  directly  has  a  very  important  role  in  technology  agriculture.  This  is  also  a  problem  during  post- harvest, both in terms of sorting. Based on that point, it is necessary to have a research about the system / method / algorithm about the level of Roudness (Roudness) based on the thing that made this research. This study uses secondary data that has been developed in previous research conducted by the author for the class later, as for the title of the research is the level of  Papaya Fruit  Roughness  Based  on  Area  Objects  With  Image  Processing.  The  steps  -  steps  taken  to  apply  the  methods  used  are  as follows: First, image retrieval and normalization. Second, Segmentation. Third, creative extraction and contour success, ethnic code,  circumference  and  area  of  objects.  Fourth,roundness  calculation.  The  results  of  this  study  can  be  able  to  model  a  new algorithm to determine the level kebulatn object (papaya fruit)
Keywords: Area, data, object, circumference, roundness

## I. Pendahuluan
Identifikasi  buah-buahan  dan  sayuran  yang  dilakukan secara  manual  tidak  efisien  dan  kurang  teliti,  untuk  jumlah yang  cukup  besar.  Perkembangan  teknologi  informasi memungkinkan  identifikasi  buah  dan  sayur  dengan  bantuan komputer.  Permasalahannya  adalah  bagaimana    mengenali buah  dan    sayuran  tersebut.  Umumnya  identifikasi  pepaya dilakukan  dengan  cara  manual  yaitu  menggunakan  indera penglihatan  manusia.  Banyak  kelemahan  yang  dimiliki
manusia  saat  manusia  melakukan  tugas-tugas  sensorik  dalam jumlah  yang  besar  dan  waktu  kerja  yang  lama  seperti    serta penggunaan  indera  penglihatan  manusia  sebagai  penentu tingkat kebulatan buah pepaya memiliki beberapa kekurangan antara  lain  penilaian  manusia  dapat  berbeda  dari  satu  penilai dengan penilai lainnya.
Pepaya merupakan  salah  satu  komoditas  hortikultura yang  memiliki  prospek  cerah  untuk  dikembangkan  secara komersial.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  semakin  meningkatnya daya  serap  pasar  dan  permintaan  pepaya  untuk  konsumsi
rumah tangga, supermarket, pabrik, hotel, dan restoran. Tidak hanya  di  dalam  negeri,  ternyata  pepaya  mempunyai  peluang bisnis yang cerah di pasar luar negeri. Pasar pepaya semakin meluas  karena  buah  subtropis  ini  tidak  hanya  dikonsumsi segar,  tetapi  dapat  diolah  menjadi  makanan  seperti  saus  dll. Indonesia  mempunyai  peluang  yang  cukup  besar  untuk melakukan ekspor komoditas buah-buahan, namun kenyataannya  andil  Indonesia  masih  sangat  kecil  dalam memenuhi permintaan pasar luar negeri. Rendahnya kualitas buah  yang  diekspor  salah  satunya  disebabkan  oleh penanganan  pascapanen  yang  belum  baik,  misalnya  pada sortir  dan  pemutuan  yang  masih  dilakukan  secara  manual, akibatnya  menghasilkan  keragaman  yang  kurang  baik  dan memerlukan  waktu  yang  relatif  lama,  selain  itu  jarak  letak lokasi  dan  waktu  sangat  mempengaruhi  kondisi  buah  yang akan  di  jual  atau  dipetik.  Oleh  karena  itu  diperlukan  adanya suatu  metode  untuk  mengidentifikasi  tingkat  kebulatan  buah tersebut  secara  otomatik  dengan  akurasi  yang  tinggi  dan waktu yang relatif singkat sehingga petani dapat membedakan antara dijual pasar lokal atau diluar daerah.

## II. Metodologi Penelitian
A. Pepaya
Pepaya  merupakan  tanaman  buah berupa  herba  dari famili Caricaceae yang  berasal  dari  Amerika  Tengah  dan Hindia  Barat  bahkan  kawasan  sekitar  Mexsiko  dan  Coasta Rica. Tanaman pepaya banyak ditanam orang, baik di  daeah tropis maupun sub tropis. di daerah-daerah basah dan kering atau di daerah-daerah dataran dan pegunungan (sampai 1000 m  dpl).  Buah  pepaya  merupakan  buah  meja  bermutu  dan bergizi yang tinggi [3].
Tanaman  pepaya  dapat  dipanen  setelah  berumur  9-12 bulan.    Buah  pepaya  dipetik.  harus  pada  waktu  buah  itu memberikan tanda-tanda kematangan: warna kulit buah mulai menguning.  Tetapi  masih  banyak  petani  yang  memetiknya pada waktu buah belum terlalu matang [4].
B. Pengolahan Citra
Secara  harfiah,  citra  (image)  adalah  gambar  pada  bidang dua  dimensi.  Ditinjau  dari  sudut  pandang  matematis,  citra merupakan fungsi continue dari intensitas cahaya pada bidang dua  dimensi.  Sumber  cahaya  menerangi  objek,  objek memantulkan  kembali  sebagian  dari  berkas  cahaya  tersebut. Pantulan  cahaya  ini  ditangkap  oleh  alat-alat  optik,  misalnya mata  pada  manusia,  kamera,  pemindai  ( scanner) dan sebagainya  sehingga  bayangan  objek  yang  disebut  citra tersebut terekam.
Pengolahan  citra  atau  Image  Processing  adalah  kegiatan memperbaiki  kualitas  citra  agar  mudah  diinterpretasi  oleh manusia/mesin(komputer).  Inputannya  adalah  citra  dan keluarannya  juga  citra  tapi  dengan  kualitas  lebih  baik  dari pada citra masukan , misal citra warnanya kurang tajam, kabur (blurring),  mengandung  noise  (misal  bintik-bintik  putih),  dll sehingga  perlu  ada  pemrosesan  untuk  memperbaiki  citra karena  citra  tersebut  menjadi  sulit  diinterpretasikan  karena informasi yang disampaikan menjadi berkurang.
Analisis  Citra  merupakan  kegiatan  menganalisis  citra sehingga menghasilkan informasi untuk menetapkan keputusan  (biasanya  didampingi  bidang  ilmu  kecerdasan buatan/AI  yaitu  pengenalan  pola  (pattern  recognition) menggunakan    jaringan  syaraf  tiruan,  logika  fuzzy,  dll). Adapun  proses  pengolahan  citra  tersebut  dapat  digambarkan pada blok diagram berikut ini [5] :

## Gambar 1. Blok Diagram Pengolahan Citra [5]

## C. Citra RGB
RGB adalah  suatu  model  warna  yang  terdiri  dari  merah, hijau, dan biru, digabungkan dalam membentuk suatu susunan warna  yang  luas.  Setiap  warna  dasar,  misalnya  merah,  dapat diberi rentang nilai. Untuk monitor komputer, nilai rentangnya paling kecil = 0 dan paling besar = 255. Pilihan skala 256 ini didasarkan pada cara mengungkap 8 digit bilangan biner yang digunakan  oleh  mesin  komputer.  Dengan  cara  ini,  akan diperoleh  warna  campuran  sebanyak  256  x  256  x  256  = 1677726 jenis warna.
Sebuah  jenis  warna,  dapat  dibayangkan  sebagai  sebuah vektor  di  ruang  dimensi  3  yang  biasanya  dipakai  dalam matematika,  koordinatnya  dinyatakan  dalam  bentuk  tiga bilangan,  yaitu  komponen- x ,  komponen- y dan  komponen-z. Misalkan  sebuah  vektor  dituliskan  sebagai  r  =  ( x,y,z ).  Untuk warna,  komponen-komponen  tersebut  digantikan  oleh komponen  R(ed),  G(reen),  B(lue).  Jadi,  sebuah  jenis  warna dapat  dituliskan  sebagai  berikut:  warna  =  RGB(30,  75,  255). Putih  =  RGB  (255,255,255),  sedangkan  untuk  hitam= RGB(0,0,0) [6].
Gambar 2. Representasi Warna pada Citra Digital [6]
Ukuran kernel dapat berbeda-beda, seperti 2 x 2, 3 x 3, 5 x 5, dan sebagainya. Elemen-elemen kernel yang juga disebut bobot ( weight ) merupakan bilangan-bilangan yang membentuk  pola-pola  tertentu.  Kernel  biasa  juga  disebut dengan tapis (filter), template, mask , serta sliding window .
D. Ekstraksi Tepi Objek
Tepi  objek  pada  citra  biner  dapat  diperoleh  melalui algoritma  yang  dibahas  oleh  Davis  pada  tahun  1990. Pemrosesan  dilakukan  dengan  menggunakan  8-ketetanggaan. Piksel  P  mempuyai  8  tetangga  yang  dinyatakan  dengan  P 0 hingga P 7 [7].
P 3 P 2 P 1
P 4 P P 0
P 5 P 6 P 7
Gambar 3. Piksel dan 8 piksel tetangga [7 ]
Algoritma Memperoleh tepi objek : Masukan:
 f  (m,n):  Citra  masukan  berupa  citra  biner  berukuran m baris dan n kolom
Keluaran:
 g (m, n): Hasil citra yang berisi tepi objek
FOR q  2 to m-1 FOR p  2 to n-1 p0  f(q, p+1) p1  f(q-1, p+1) p2  f(q-1, p) p3  f(q-1, p-1) p4  f(q, p-1) p5  f(q+1, p-1) p6  f(q+1, p) p7  f(q+1, p+1) sigma  p0 + p1 + p2 + p3 + p4 + p5 + p6 + p7 IF sigma = 8 g(q, p)  0 ELSE g(q, p)  f(q, p) END-IF END-FOR END-FOR

## E. Luas Objek
Cara sederhana untuk menghitung luas suatu objek adalah dengan  cara  menghitung  jumlah  piksel  pada  objek  tersebut. Algoritmanya sebagai berikut [7].
Masukan:
 f  (m,n):  Citra  masukan  berukuran  M  baris  dan  N kolom
Keluaran:
 luas
luas  0 FOR p = 1 to m FOR j = 1 to n IF piksel(p, q) dalam objek luas  luas + 1

## END-IF END-FOR END-FOR
Pendekatan yang lain untuk menghitung luas suatu objek dilakukan  melalui  kode  rantai.  Perhitungannya  sebagai berikut:
1. Kode 0: Area = Area + Y
2. Kode 1: Area = Area +  (Y + 0.5)
3. Kode 2: Area = Area + 0
4. Kode 3: Area = Area – (Y + 0,5)
5. Kode 4: Area = Area - Y
6. Kode 5: Area = Area – (Y + 0,5)
7. Kode 6: Area = Area + 0
8. Kode 7: Area = Area + (Y + 0,5)
Contoh  pada  Gambar  4  mempunyai  kode  rantai  berupa 0770764554341234201.  Perhitungan  luas  dijabarkan  dalam Tabel I. Luasnya adalah = 22,5. 1      2     3      4     5      6     7     8      9    10 9
8 7 6 5 4 3 2 1
Gambar 4. Objek dengan rantai kode [7]
Tabel I
Perhitungan luas objek melalui rantai kode Kode pada Rantai Kode Ordinat (Y) Luas 0 8 8 7 8 7,5 7 7 6,5 0 6 6 7 6 5,5 6 5 0 4 4 -4 5 4 -3,5 5 3 -2,5 4 2 -2 3 2 -2,5 4 3 -2 1 3 -2,5 2 4 0 3 5 -5,5 4 6 -6 2 6 0 0 7 7 1 7 7,5
Fitur  seperti  perimeter,  luas,  dan  diameter  tidak  dapat digunakan  secara mandiri  sebagai  fitur  identifikasi objek.Fitur  seperti  itu  dipengaruhi  oleh  ukuran  objek. Beberapa  fitur  dapat  diturunkan  dari  ketiga  fitur  tersebut. Contoh dapat dilihat di bawah ini [7].
1. Kebulatan  bentuk  adalah  perbandingan  antara  luas objek dan kuadrat perimeter, yang dinyatakan dengan rumus seperti berikut:
(1)
Hasilnya berupa nilai < 1.Nilai 1 menyatakan bahwa objek  R  berbentuk  lingkaran.Kadang  fitur  ini dinamakan kekompakan.
2. Fitur  alternatif  yang  menggunakan  perbandingan antara luas dan perimeter dapat dilihat berikut ini
(2)
Berdasarkan  rumus  di  atas,  nilai  kekompakan berkisar  antara  0  sampai  dengan  1.Nilainya  berupa nol kalau objek berbentuk lingkaran.
3. Kerampingan  bentuk  adalah  perbandingan  antara lebar dengan panjang, yang dinyatakan dengan rumus seperti berikut:
(3)
dengan panjang adalah  panjang  objek  dan lebar adalah  lebar  objek.  Fitur  ini  terkadang  disebut sebagai  rasio  aspek.  Dengan  menggunakan  fitur  ini, objek yang gemuk dan yang kurus dapat dibedakan.
Gambar 5. Kebulatan bentuk membedakan bentuk daun yang kurus dan yang gemuk
Gambar 6. Kerampingan bentuk membedakan bentuk daun yang kurus dan yang membulat

## F. Bagan Alir Penelitian
Gambar 7. Fishbone rancangan penelitian
Bagan  Penelitian fishbone yang  akan  dilakukan banyaknya citra buah pepaya sebanyak 500 buah, untuk berat diambil  yang  berkisar  antara  1-3  kg  sesuai  dengan  pepaya yang  banyak  terdapat  di  Indonesia  umumnya  dan  di  Aceh khususnya.  Proses  pengcaptureannya  menggunakan  cahaya, posisi  dan  jarak  yang  sama.  Bagan  Penelitian fishbone yang akan dilakukan.

## G. Indikator Capaian
Indikator  capaian  dari  hasil  penelitian  ini  ada  beberapa variable  citra  buah  pepaya  yaitu  yang  diperoleh  dari  luaran yang diinginkan untuk di kenal yaitu berdasarkan acuan yang telah  dilakukan  penelitian  lain  maka  penulis  mengacu  pada gambar  7  dan  mengelompokan  menjadi  tingkat  presentase kebulatan buah
Tabel II Indikator kebulatan buah yang dihitung secara manual No Data Buah Presentasi Kebulatan (%) 1 Pepaya 1 25,02 2 Pepaya 2 59,21 3 Pepaya 3 77,1 4 Pepaya 4 45,87 5 Pepaya 5 72,68 Rata-rata (Mean) 55,976 III. H III. Hasil Dan Pembahasan

## A. Penerapan Metode Ekstraksi Tepi
Proses  awal  untuk  menghitung  persentase  tingkat kebulatan  buah  papaya  berbasis  pengolahan  citra  yaitu dilakukan  dengan  memisahkan  antara  objek  ( foreground ) dengan  latar  ( background ).  Hal  ini  dilakukan  karena  proses perhitungan  tingkat  kebulatan  hanya  terpaku  pada  objek pepaya  saja,  tidak  menyeluruh  pada  bagian  citra.    Ekstraksi tepi berfungsi untuk memberikan batasan antara objek dengan latar sehingga diantara keduanya dapat dipisahkan. Gambar 8 adalah  hasil  dari  penerapat  metode  ektraksi  tepi  yang diperoleh  melalui  algoritma  yang  dibahas  oleh  Davis  pada tahun 1990.
(a) Citra Asli
(b) Hasil Ekstraksi Tepi Gambar 8. Ekstraksi Tepi Perolehan Kode Rantai Piksel (Chain code) Buah Pepaya Pengambilan data Citra Buah pepaya untuk pengujian Ekstraksi Tepi Citra Buah Pepaya
Pelacakan Kontur (Inbound Tracing) Normalisasi Citra Segmentasi Citra Nilai Tingkat kebulatan buah pepaya Perhitungan Keliling dan Luas Objek (Perimeter dan Luas) Perhitungan Nilai Kebulatan Objek
B. Identifikasi Tingkat kebulatan
Setelah  didapati  citra  hasil  ekstaksi  tepi,  maka  langkah selanjutnya  adalah  memisahkan  antara  objek  dengan  latar. Teknik  yang  digunakan  dalam  hal  ini  adalah  dengan menerapkan  metode  kontur  internal.  Salah  satu  cara  untuk mendapatkan  kontur  internal  yang  telah  diurutkan  menurut letak piksel, yaitu dengan memanfaatkan algoritma pelacakan kontur  Moore.  Hasilnya  didapati  objek  yang  berada  didalam garis  tepi  saja,  sehingga  latar  yang  berada  diluar  garis  tepi tidak akan diproses.
Proses selanjutnya adalah memperoleh nilai keliling dan luas objek buah papaya. Dari gambar  8 diperoleh nilai luas = 412  pixel,  dan  keliling  =  81  pixel.  Dengan  mengacu  pada persamaan  1  maka  hasil  persentase  kebulatannya  adalah sebagai berikut:
Kebulatan(R) =
=
= 0,7891 x 100 %
= 78,91 %
Maka persentase kebulatannya adalah 78,91 %.
C. P engujian
Pengukuran tingkat keberhasilan sistem dalam melakukan  perhitungan  untuk  menghasilkan  persentase kebulatan,  dilakukan  dengan  data  sampel  yang  sama  dengan indikator  capaian  yaitu  mengacu  pada  tabel  II.  Proses kalkulasi  sistem  dilakukan  dengan  data  yang  berupa  citra digital.
Tabel III Pengkuran kebulatan oleh sistem No Data Buah Presentasi Kebulatan (%) 1 Pepaya (1).jpg 26,35 2 Pepaya (2).jpg 61,04 3 Pepaya (3).jpg 78,91 4 Pepaya (4).jpg 48,05 5 Pepaya (5).jpg 74,94 Rata-rata (Mean) 57,858
Tabel  III  merupakan  hasil  perhitungan  persentase kebulatan  yang  dilakukan  oleh  sistem.  Dari  pengukuran tersebut di peroleh nilai Mean 57,858 %. Terdapat perbedaan nilai Mean antara  perhitungan  persentase  kebulatan  secara manual  dengan  perhitungan  sistem.  Hal  ini  terjadi  karena perbedaan  tingkat  ketelitian  antara  manusia  dengan  sistem. Dari  perbedaan  tersebut  maka  dapat  dihitung  persentase keakuratan sistem dalam mengukur tingkat kebulatan, yaitu:
Keakuratan = = 96,74 %
Tingkat  keakuratan  sistem  dalam  menentukan  kebulatan mencapai 96,74 %.
Pengujian  juga  dilakukan  untuk  mengukur  waktu  yang dibutuhkan  oleh  sistem  dalam  mengidentifikasi  tingkat kebulatan.  Proses  pengujian  ini  dilakukan  dengan  data  uji sebanyak  500  citra  buah  pepaya.  Hasil  yang  diperoleh  dalam pengujian ini dipaparkan pada tabel IV.
Tabel IV

## Pengujian 500 citra pepaya
No Citra Pepaya Nilai Pre sen tase Keb u latan (%) W ak tu Pro ses (d etik )
L u as o b jek
(p ix el) Kelilin g / P er im eter
(p ix el)
1 6160 542 26,35 2,03 2 6831 375 61,04 2,52 3 412 81 78,91 1,06 4 5876 392 48,05  1,809 5 12509 458 74,94  3,318 6 1303 160 63,96 1,4
7 9045 592 32,43 2,64
8 9567 642 29,17 2,73 9 8562 530 38,3 2,38 10 8772 543 37,39 2,4
… 491 6309 470 35,89  2.105
492 6899 501 34,54 2.38
493 7103 537 30,95 2,65 494 5634 427 38,83 1,77
495 3065 273 51,68 1,48
496 8603 446 54,35 2,46 497 7359 495 37,74 2,34
498 5034 348 52,24 1,93 499 9120 531 40,65 3,01
500 8231 359 80,26 2,78 Rata-Rata ( Mean ) 2,012
Dari  500  data  yang  diujikan,  diperoleh  waktu  rata-rata proses setiap perhitungan tingkat kebulatan yaitu 2,012 detik

## IV. Kesimpulan
Dari  perhitungan  sistem  dalam  mengidentifikasi  tingkat kebulatan  buah  papaya  dapat  disimpulkan  beberapa  hal, yaitu:
1. Metode  ekstaksi  tepi  perlu  dilakukan  untuk pelacakan  kontur  garis  tepi  sehingga  antara  objek dengan background dapat dipisahkan.
2. Tingkat  keakuratan  sistem  dalam  mengidentifikasi kebulatan buah pepaya mencapai 96,74 %.
3. Rata  –  rata  waktu  yang  dibutuhkan  sistem  untuk mengidentifikasi  kebulatan  setiap  buah  pepaya  yaitu 2,012 detik.

## REFERENSI
[1]  Kim, M.J; Lee, YG; Jong, BRA, (2005), “ A Fast Multi-Resolution Block Matching Algorithm for Multiple-Frame Motion estimation” . IEICE TRANS. INF. & SYST., VOL.E88–D, NO.12.
[2]   Munir, R, (2004), “ Pengolahan Citra Digital Dengan Pendekatan Algoritmik ”, Bandung : Penerbit Informatika, ISBN: 979-3338-29- 6.
[3]   Misiti,  M,  (2004),  “ Wavelet  Toolbox:  For  Use  With  Matlab ”, California : Mathworks.
[4]  Parent,  R,  (2002),  “ Computer  Animation,  Algorithms  and Techniques ”, Academic Press, USA.
[5]  Richardson,  IEG,  (2003),  “ H.264  And  MPEG-4  Video Compression ”, John Wiley& Sons Ltd, England.
[6]  Sadashivappa,  G;  Babu,  A.  (2009),  “ Wavelet  Filter  For  Image Compression, An Analytical Study ”, ICGST-GVIP Journal, Vol 9, Issu 5, September,ISSN: 1687-398X.
[7]  Usama,  S;  Šimák,  B,  (2002),  “ A  Low-complexity  Wavelet  Based Algorithm  for  Inter-frame  Image  Prediction ”.  Acta  Polytechnica Vol. 42.
[8]  Fu, Ming; Au, Oscar; Chan, WC, (2002), “ Temporal Interpolation Using  Wavelet  Domain  Motion  Estimation  And  Motion Compensation ” IEEE, 0-7803-7622-6/02.
[9]  Aoun,  Najib  Ben;  “ Wavelet  Transform  Based  Motion  Estimation and  Compensation    for  Video  Coding ”  REsearch  Groups  on Intelligent  Machines  (REGIM)  University  of  Sfax,  National Engineering School of Sfax (ENIS).
[10]  Kusumaningsih,  Ari,  (2010)  “ Estimasi  Motion  Vector Menggunakan  Algoritma  Block  Matching  Pada  Video  Animasi Kuno ”  Kursor,  Vol.5,  No.  4,  Juli  2010,  ISSN:  0216-0544, Tunojoyo, Madura.