## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3340

## Ekstraksi Fitur Menggunakan Haar Wavelet Transformation Pada Klasifikasi Jenis Bakteri Air
Sepyan Purnama Kristanto, Lutfi Hakim, Dianni Yusuf*
Program Studi Teknik Informatika, Politeknik Negeri Banyuwangi, Banyuwangi, Indonesia Email: 1 sepyan@poliwangi.ac.id, 2 lutfi@poliwangi.ac.id, 3,* dianniyusuf@poliwangi.ac.id Email Penulis Korespondensi: dianniyusuf@poliwangi.ac.id
Abstrak− Bakteri merupakan salah satu spesies yang hidup berkelompok dan berada pada beberapa media yang dekat manusia. Air sebagai media yang paling dekat dengan manusia menjadi salah satu tempat berkembang biak dan bermutasi bagi bakteri. Terdapat berbagai macam jenis bakteri yang hidup didalam air mentah yang didapatkan dari beberapa sumber mata air yang sering mengakibatkan beragam penyakit bagi manusia. Berbagai macam penyakit baik yang menular dan tidak menular sering ditemukan pada air terutama pada air rumah tangga yang sering kita gunakan. Beragam masalah yang ditimbulkan perlu adanya sebuah sistem yang mampu mendeteksi serta menentukan jenis bakteri yang berada pada air. Dari masalah tersebut peneliti membangun  sistem  klasifikasi  bakteri  pada  air  untuk  mempermudah  dalam  proses  filter  serta sterilisasi .  Sistem  ini memanfaatkan metode haar wavelet , yang mememiliki reputasi baik dalam proses transformasi. Hasil akurasi yang didapatkan pada penelitian ini sangat memuaskan dengan tingkat akurasi sebesar 90% pada proses deteksi jenis bakteri.
Kata Kunci: Bakteri Air; Haar wavelet transformation; Coliform; E.Coli
Abstract− Bacteria is one of the species that live in groups and is on some media close to humans. As the media closest to humans, water has become one of the most expensive and mutating places for bacteria. Various kinds of bacteria live in raw water that comes from some sources of water that often cause various diseases for humans. Many good diseases that transmit and do not transmit are often found in water, especially in households. With the various problems that arise, there needs to be a system that can detect and determine the type of bacteria in the water. The researchers built a bacterial classification system in water to facilitate the filter and sterilization process from these problems. This system utilizes the haar wavelet method , which has a good reputation in the transformation process. The accuracy results obtained in this study are very satisfactory, with an accuracy rate of 90% in detecting the type of bacteria.
Keywords : Water Bacteria; Haar wavelet transformation; Coliform; E.Coli

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  ilmu  mikro  biologi  bateri  merupakan  salah  satu  makhluk  hidup  yang  selalu  berkelompok  (berkoloni), mereka memanfaatkan koloni ini sebagai media perkembangbiakan serta bertahan hidup antar kawanan bakteri.[1], [2] Koloni bakteri sering atau dapat kita temui di media-media yang umum kita gunakan setiap hari, baik tempat makan dan minum serta media lainnya yang berada disekitar kita salah satunya adalah air minum. Setiap koloni bakteri memiliki sifat serta tekstur yang berbeda antara satu dengan lainnya, sehingga setiap bakteri memiliki ciri unik dari setiap kontur tubuh mereka. Quentien pada tahun 2011 mengatakan bahwa terdapat ribuan jenis bakteri pada air dengan model, serta identitas yang mirip dan serupa namun memiliki kontur, area koloni dan prilaku yang berbeda dari setiap bakteri tersebut.[1]
Beragama bakteri yang berada dalam air membuat penyebaran bakteri lebih rawan terjadi terutama air serapan atau air isi ulang. Sebagai senyawa yang penting bagi kehidupan manusia, penggunaan air menjadi sangat penting bagi kehidupan. Kebutuhan nasional air ditingkat rumah mencapai 2 L per hari bahkan bisa mencapa 150 L. Pada tahun 2015 sumber air yang digunakan untuk memenuhi kebutuhan harian masyarakat didominasi oleh sumur gali, sumur ledeng (PAM) serta sumur bor di beberapa rumah tangga juga menggunakan Air depot isi ulang sebagai backup bila sumber air utama mereka bermasalah.[3] Menurut WHO air menjadi media penularan penyakit terbaik, banyak bakteri ditemukan dalam air yang terkontaminasi sehingga menyebabkan infeksi seperti typhoid, pneumonia, hemarragic dan lainnya. Pada tahun 2015 17 juta anak terkena masalah kulit serta saluran pencernaan yang diakibatkan air yang mereka konsumsi telah terkontaminasi, diindonesia 30.000 anak setiap tahunnya terkena masalah  serupa  salah  satunya  adalah  diare.[2],[4]  Dari  beberapa  penelitian  banyak  air  rumah  tangga  yang mengandung bakteri Coliform serta bakteri E.Coli , atau beberapa air juga mengandung Salmonela. Dibeberapa lokasi diindonesia air serapan serta air galian mengandung logam berat seperti kadmonium, sehingga berpengaruh kepada perkembangan anak atau ibu hamil. Penelitian dari Wahyu Zikra pada tahun 2017 mengatakan bahwa 80% air yang digunakan sehari-hari masyara kat banyak mengandung bakteri tertentu dan sekitar 15 % mengandung logam berat yang membahayakan.[5] Oleh karena itu perlu dilakukan identifikasi dini pada bakteri tersebut untuk mengurasi resiko infeksi dan penularan. Beberapa penelitian sebelumnya mengenai pengkategorian type bakteri salmonella,  typhoid  serta  pneumonia  menggunakan Region  Of  Interest sebagai preprocessing .  Penelitian  ini menggunakan  data  yang  didapatkan  dari  Laboratorium  Rumah  Sakit  yang  telah  divalidasi,  selanjutnya  pada penelitian yang dilakukan oleh Dicky Pradana pada tahun 2019 dengan menggunakan beberapa teknik pada Image Processing salah satunya adalah Canny Edge serta Thresholding untuk mengidentifikasi koloni bakteri pada cawan kaca. Penelitian ini berfokus pada aplikasi yang mampu mendeteksi koloni pada cawan kaca.[6]
Pada  penelitian  berikutnya Local  Binary  Pattern (LBP)  difungsikan  untuk  proses  kategorisasi menggunakan data bakteri yang berada pada kulit. Penelitian terakhir membahas tentang proses kategorisasi dan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3340
segmentasi bakteri dengan memanfaatkan ekstraksi fitur warna dan teksutr untuk mendapatkan hasil yang optimal. Penelitian ini menggunakan metode transformasi wavelet sebagai pendekatan linear yang memiliki reputasi baik pada  pengolahan  citra  digital.[7]  Metode  wavelet  memiliki  kerangka  yang  konsisten  sehingga  dapat  mewakili operator  yang  diperlukan  pada  proses  pemecahan  multiresolusi.  Wavelet  adalah  gelombang  sinyal  kecil  yang merupakan  perbaikan  dari  transformasi Fourier,  wavelet memiliki  kemampuan  dalam  pengelompokan  sinyal dengvan  memberikan  informasi  frekuensi  dan  waktu.  Dari  latar  belakang  yang  telah  dijelaskan  maka  fokus penelitian ini adalah menerapakan algoritma haar wavelet pada proses klasifikasi bakteri pada air.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini menggunakan data berupa gambar sebagai data primer dengan cara mengambil citra sample bakteri menggunakan mikroskop agar citra dapat terlihat dengan baik. Citra bakteri yang digunakan pada penelitian ini merupakan  data  yang  diambil  dari  Laboratorium Rumah  Sakit  yang telah  dilakukan  proses incubasi agar  hasil lebih  maksimal.  Pengambilan  data  citra  menggunakan Digital  Microscope 1000x  yang  diambil  dengan  cara meletakkan sedekat mungkin dengan media hidup bakteri. Selanjutnya hasil citra yang telah diambil berikutnya diklasifikasikan berdasarkan pada jenis citra bakteri Caliform dan E.Coli . Dari data yang telah diambil terkumpul 115 citra yang tediri dari 57 citra Caliform dan 58 citra E.Colli yang dapat kita lihat pada Gambar 1.
Gambar 1 . (a) Citra Bakteri Caliform, (b) Citra Bakteri E.Coli
Proses berikutnya adalah melakukan Preprocessing dimana data citra diubah dari gambar berwarna menjadi gambar grayscale. selanjutnya gambar yang telah menjadi grayscale akan digunakan pada tahap ekstraksi dengan menggunakan Metode Haar Wavelet. Langkah awal adalah adalah melakukan dekomposisi baris dengan model perataan  dan  pengurangan,  selanjutnya  hasil  dari  proses  dekomposisi  baris  lalu  dilanjutkan  pada  proses dekomposisi  kolom  dengan  menggunakan  perataan  dan  pengurangan.  Penelitian  yang  dilakukan  memiliki beberapa tahapan yang dilakukan, proses penelitian dapat terlihat pada Gambar 2.
Gambar 2 . Alur Penelitian

## 2.2 Citra Digital
Citra Digital dapat didefinisikan sebagai dua fungsi dari dua variable f(x,y) dimana x dan y merupakan koordinat spasial dan nilai f(x,y) adalah intensitas koordinat tersebut. Citra digital memiliki ukuran N x M dikatakan sebagai
Citra Input Dekomposisi Baris Haar Dekomposisi Kolom Haar Mean Standard Devation Skewness Konversi Citra Training SVM Testing SVM Hasil

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3340
matrix dengan  ukuran N baris  dan M kolom.[8],[9] Pixel (picture  element)  pada  citra  digital  merupakan  unsur penting yang apabila semua nilai x dan nilai y serta amplitude f berhingga maka disebut dengan citra digital.[8] Citra digital terdiri dari citra biner, citra grayscale dan citra warna. Pada citra binner terdapat 2 kemungkinan yaitu 1 dan 0 pada setiap komponen pikselnya.  Citra warna pada tiap piksel memiliki warna paling sedikit 3 kanal, yaitu Red, Green, dan Blue (RGB).[10] Spesifikasi pada ruang warna terdapat beberapa subruang dimana setiap warna dinyatakan dengan dengan titik yang salih terkait dan memfasilitasi spesifikasi warna yang baku. RGB merupakan ruang warna yang paling umum dan terkenal pada pemprosesan citra, karena warna merah, hijau dan biru memiliki hubungan yang sangat  erat. Selain itu  citra keabuan merupakan jenis citra yang memiliki  satu  nilai pixel . Citra keabuan memiliki intensitas 0 hingga 255, nilai 0 mewakili warna hitam dan nilai 255 mewakili warna putih[11]. Terdapat teknik konversi warna RGB menjadi skala keabuan dengan menggunakan persamaan yang ditunjukkan pada Persamaan 1.[12]
𝐺 = (0.299 𝑥 𝑅) + (0.587 𝑥 𝐺) + (0.114 𝑥 𝐵) (1)
Keterangan : G = Citra setelah dikonvcrsi menjadi citra keabuan R = Citra pada Red Layer G = Citra pada Green Layer B = Citra pada Blue Layer

## 2.3 Transformasi Haar Wavelete
Haar Wavelet merupakan metode yang sering digunakan serta memiliki tingkat kesulitan yang relatif lebih rendah. Metode ini ditemukan oleh Alfred Haar pada tahun 1909 yang digunakan pada proses ekstraksi ciri berupa tekstur citra digital.[14], [15] Haar Wavelet menggunakan dua penapis yaitu Low Pass Filter (LPF) serta High Pass Filter (HPS), sehingga metode ini membagi image menjadi 4 sub-image dimana setiap image yang telah terbagi memiliki ¼ kali citra asli.[16] Sub image yang terbagi berisi elemen frekuensi tinggi dari citra yang asli, selanjutnya setiap image  tersebut  berada  pada  sudut  atas  kiri  dan  kanan.  Proses Low  Pass melakukan  proses averaging dalam mendapatkan bagian dari citra digital sedangkan pada High Pass terdapat proses differencing untuk mendapatkan bagian dari citra[17]. Pada metode ini menggunakan beberapa persamaan dengan menghitung nilai averaging baris dan kolom serta melakukan proses differencing yang dinyatakan pada Persamaan 1 hingga Persamaan 4. Averaging Baris
= F((x)(y∗2))+F ((x)(y∗2+1)) √2 (2) Differencing Baris = 𝐹((𝑥)(𝑦∗2))−𝐹 ((𝑥)(𝑦∗2+1)) √2 (3)
F = Matrik input pada baris ke – x dan kolom ke-y x = 0, 1, 2, …… n matriks pada baris ke -x y = 0, 1, 2, …… n matriks pada kolom ke -y
Gambar 3 . Transformasi Citra Level 1
Langkah awal pada Haar Wavelet adalah dengan menerapkan tiap matriks pada baris citra dan selanjutnya pada  tiap-tiap  matriks  kolom.  Pada  bagian aproksimasi memiliki  beberapa  informasi  background  dan  nilai koefisien yang memiliki detail yaitu horizontal , vertical dan diagonal . Setiap langkap pada metode Haar Wavelet level  1,  level  lebih  tinggi  diperoleh  dari  membagi  kembali  setiap subband rendah  atau  biasa  disebut koefisien aproksimasi menjadi subband yang  lebih  kecil.  transformasi  berbasis  dekompisisi wavelet terdapat  2  model dekomposisi  yaitu  dekomposisi  perataan  dan  pengurangan. Dekomposisi perataan  melakukan  penjumlahan  2 pasang data dan dibagi akar 2.[18] Sedangkan pada dekomposisi perataan ditunjukan pada persamaan dibawah.
Citra Digital
Transformasi Lowpass Transforamasi Highpass Lowpass pada kolom cA Highpass pada kolom cH Lowpass pada kolom cV
Highpass pada kolom cD

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3340
𝑝(𝑥) =    ( 𝑓(𝑥) + 𝑓(𝑥+1) √2 (4)
Sedangkan pada dekomposisi pengurangan nilai pada 2 pasang data di bagi dengan akar 2, yang dapat kita pahami dengan model pada Persamaan berikut.
𝑝(𝑥) =    ( 𝑓(𝑥) − 𝑓(𝑥+1) √2 (5)
Dalam wavelet standar Mean digunakan sebagai nilai penentu bagi data, Mean (rerata) merupakan proses menjumlahkan data seluruh kelompok yang dibagi dengan jumlah kelompok dimana Mean didefinisikan melalui Persamaan.
𝜇 = 1 𝐴𝐵 ∑ ∑ 𝑋 (𝑖, 𝑗) 𝐴−1 𝑗−0 𝐴−1 𝑖−0 (6)
µ merupakan rerata citra dari , X(I,j) yang mendekripsikan nilai pixel pada setiap kolom ke- I serta baris ke- j , A adalah total dari kolom citra, dan B adalah total baris dari citra. Standar deviasi merupakan standar yang menggambarkan penyebaran dalam dalam kontras. Terdapat persamaan yang menggambarkan perhitungan standar deviasi yang dapat kita lihat pada Persamaan berikut.
√ 1 𝑀𝑁 𝜎= ∑ ∑ (𝑃 𝑖𝑗 − 𝜇) 2 𝑁−1 𝑗=0 𝑀−1 𝑖=0 (7)

## 2.3 Mean
Mean merupakan nilai rerata yang menjadi distribusi dari sebuah citra.[19] Perhitungan matematis dari mean dapat dilihat dari persamaan berikut :
𝜇 1 𝑀𝑁 ∑ ∑ 𝑃 𝑖𝑗 𝑁−1 𝑗=0 𝑀−1 𝑖=0 (8)

## 2.4 Skewness
Skewnes  merupakan  nilai  kemiringan  relative  kurva  histogram  dari  sebuah  citra.  Berikut  merupakan  cara menghitung skewness yang ditunjukkan pada Persamaan 9.
∅ 2 = 1 𝑀𝑁𝜎 3 ∑ ∑ (𝑃 𝑖𝑗 −  𝜇 𝑁−1 𝑗=0 𝑀−1 𝑖−0 ) 3 (9)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bab ini akan dibahas mengenai  hasil dari  pengujian yang telah dilakukan, diantara proses pengujian yang telah  dilalui  dengan  menggunakan  115  citra  bakteri.  Tahap  awal  adalah  melakukan  proses  konversi  citra  dari format asli berbentuk RGB ke format greyscale yang dapat kita lihat pada gambar 4.
Gambar 4. Sampel Citra Bakteri (8 dari 115 citra bakteri)
Citra yang telah dilakukan proses konversi kedalam bentuk grayscale selanjutnya citra tersebut dilakukan pengujian koefisien dan pengujian pada level haar wavelet . Pada pengujian pertama yang telah dilakukan dengan menggunakan model koefisien pada klasifikasi  jenis bakteri pada air, proses pengujian koefisien menggunakan beberapa jenis filter DWT dengan menggunakan beberapa level 2 level dekomposisi  dan menggunakan 10 epoch . Tabel  1  menunjukkan  bahwa  koefisian  HL  memiliki  akurasi  yang  paling  tinggi,  hal  ini  menunjukkan  bahwa komponen HL menjadi komponen ciri dari kelas Caliform dan E.Coli .
Tabel 1. Hasil Pengujian Koefisien No Koefisien/ jenis filter Akurasi 1 LH 85.65%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3340
No Koefisien/ jenis filter Akurasi 2 HL 88.70% 3 HH 80.60% 4 LH-HL 83.50% 5 LH-HH 83.50% 6 HL-HH 80.10% 7 LH-HL-HH 83.20%
Setelah  pengunjian  proses  selanjutnya  adalah  melakukan  dekomposisi  baris  dan  dekomposisi  kolom. Dekomposisi dilakukan dengan menggunakan 2 tahapan dari level satu dan level 2 dengan ukuran citra 512 x 512. Pada proses dekoimposisi barins dilakukan proses perataan dan pengurangan selanjutnya pada proses dekomposisi Proses dekomposisi kolom menghasilkan 4 citra yaitu LL, LH, HL dan HH sebagai citra komponen detail. Citra LL merupakan aproksimasi gambar berbeda dengan LH,HH dan HL yang merupakan komponen detail dari citra tersebut.
Berikutnya  proses  pengujian  dilakukan  di  tahap  proses  pengujian  level  untuk  mencari  nilai  level  pada proses ekstraks. Proses pengujian level menggunakan parameter resize 512x512 dengan menggnuakan filter HL dan LL dan nilai epoch sebesar 10. Pada proses pengujian level didapatkan hasil seperti pada table 2.
Tabel 2. Hasil Pengujian Level No Koefisien/Jenis Filter Akurasi Level 1 LH 85.65% 1 2 HL 88.70% 1 3 HH 80.60% 1 4 LH-HL 83.50% 1 5 LH-HH 83.50% 1 6 HL-HH 80.10% 1 7 LH-HL-HH 83.20% 1 8 LH 80.20% 2 9 HL 80.05% 2 10 LH-HL 92.40% 2 11 HH 77.40% 2 12 HH-LH 83.20% 2 13 HL-HH 92.40% 2 14 LH-HL-HH 83.20% 2
Tabel 2 memperlihatkan bahwa Koefisien level 1 pada komponen HH memberikan nilai akurasi yang tinggi pada  saat  level  2  yang  disebabkan koefisien tersebut  pada  saat  level  1  memiliki  ciri  yang  kurang  dekomposisi, sebaliknya  koefisien  komponen  LH  pada  level  1  memiliki  akurasi  yang  tinggi  dibandingkan  dengan  level  2, disebabkan ciri  yang penting sudah memiliki dekomposisi  pada level 1 sehingga terdapat ciri yang hilang pada saat  level  2.  Proses  selanjutnya  dilakukan  perhitungan  mean,  devisiasi  dan  perhitungan  skewness  dari  setiap komponen yang ada. Selanjutnya. Proses klasifikasi menggunakan metode Support Vector Model, dimana pada tahap ini proses klasifikasi  dibagi berdasarkan pada proses training SVM dan testing SVM yang menghasilkan output berupa jenis bakteri yang ada pada air.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa  terdapat beberapa garis besar antara lainnya  metode haar  wavelet dapat  mengkategorikan  jenis  bakteri  Caliform  dan  E.Coli  dengan  baik  sehingga proses ektraksi dapat berjalan dengan baik, selain itu pada proses perhitungan didapatkan tingkat akurasi pengujian level berkisar 77% pada gabungan komponen koefisien LH-HL yang berada pada level 2, serta akurasi maksimal berkisar 90% pada koefisien komponen HH pada level 2. Pada penelitian berikutnya perlu penambahan data citra, selain itu proses pengambilan data citra dapat dilakukan dengan cara realtime sehingga kualitas citra dapat lebih baik.  Penambahan  jenis  bakteri  dimungkinkan  untuk  melihat  kestabilan  akurasi  yang  dihasilkan,  selain  itu beberapa bakteri yang memiliki karakter serta counter yang mirip di eliminasi agar tidak mengganggu proses yang dilalui.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih kami ucapkan kepada Rumah Sakit Fatimah Banyuwangi yang telah memberikan ijin serta bantuan dalam  pengambilan  data  untuk  terlaksananya  penelitan  ini.  Ucapan  terima  kasih  juga  kami  sampaikan  kepada

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3340
Politeknik Negeri Banyuwangi terutama pada UPT. Penelitian dan Pengabdian Masyarakat yang telah memberikan support dan bimbingannya sehingga penelitian ini dapat terlaksana dengan baik.

## REFERENCES
[1] © Springer-Verlag, R. Bolliger, H. Ziirrer, and R. Bachofen, “Applied Microbiology Biotechnology Photoproduction of molecular hydrogen from waste water of a sugar refinery by photosynthetic bacteria,” 1985.
[2] NCBI, “Bacteria Concept,” https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2996186/ . https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2996186/ (accessed Nov. 09, 2021).
[3] J. M. Ekopai, N. L. Musisi, H. Onyuth, B. Gabriela Namara, and C. Sente, “Determination of Bacterial Quality of Water in Randomly Selected Swimming Pools in Kampala City, Uganda,” New Journal of Science , vol. 2017, pp. 1– 7, Jun. 2017, doi: 10.1155/2017/1652598.
[4] NCBI, “NCBI article,” https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2996186/ . Accessed: Nov. 09, 2021. [Online]. Available: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2996186/
[5] Zikram Wahyu, Amir Arni, and Eka Putra Andani, “Identifikasi Bakteri Escherichia coli (E.coli) pada Air Minum di Rumah Makan dan Cafe di Kelurahan Jati serta Jati Baru Kota Padang”.
[6] D. Pradana, P. Prima Arhandi, and A. T. Firdausi, “JIP (Jurnal Informatika Polinema) APLIKASI PENGHITUNG KOLONI BAKTERI BERBASIS ANDROID”.
[7] R.  Kosasih  and  C.  Daomara,  “JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA  Pengenalan  Wajah  dengan Menggunakan  Metode  Local  Binary  Patterns  Histograms  (LBPH),”  vol.  5,  pp.  1258–1264,  doi: 10.30865/mib.v5i4.3171.
[8] P.  Teguh,  K.  Putra,  N.  Kadek,  and  A.  Wirdiani,  “Pengolahan  Citra  Digital  Deteksi  Tepi  Untuk  Membandingkan Metode Sobel, Robert dan Canny,” AGUSTUS , vol. 2, no. 2, 2014.
[9] D. Satria, “Perbandingan Metode Ekstraksi Ciri Histogram dan PCA untuk Mendeteksi Stoma pada Citra Penampang Daun Freycinetia Comparison of Histogram and PCA as Feature Extraction Methods in Detecting Stoma in Freycinetia Leaf Images”, [Online]. Available: http://journal.ipb.ac.id/index.php.jika
[10] L.  Hakim et  al. ,  “SEGMENTASI  CITRA  PENYAKIT  PADA  BATANG  BUAH  NAGA  MENGGUNAKAN METODE  RUANG  WARNA  L*A*B*,” Seminar  Nasional  Terapan  Riset  Inovatif  (SENTRINOV)  Ke-6  ISAS Publishing Series: Engineering and Science , vol. 6, no. 1, 2020.
[11] R. Munir, “Segmentasi Citra IF4073 Interpretasi dan Pengolahan Citra,” 2019.
[12] D. Satria, “Perbandingan Metode Ekstraksi Ciri Histogram dan PCA untuk Mendeteksi Stoma pada Citra Penampang Daun Freycinetia Comparison of Histogram and PCA as Feature Extraction Methods in Detecting Stoma in Freycinetia Leaf Images”, [Online]. Available: http://journal.ipb.ac.id/index.php.jika
[13] P. Porwik, L. Duval, and A. Lisowska, “The Haar-Wavelet Transform in Digital Image Processing: Its Status and Achievements Related papers Mult iresolut ion analysis in t he visible spect rum of Landsat-T M images t hrough Wavelet Tran… Iván Fernando Palacios Orejuela A Panorama on Mult iscale Geomet ric Represent at ions, Int ert wining Spat ial, Direct ional and Frequenc… The Haar-Wavelet Transform in Digital Image Processing: Its Status and Achievements.”
[14] C. Mulcahy, “Image compression using the Haar wavelet transform.”
[15] R. Rizal Isnanto, Imam Santoso, Teguh Dwi Prihartono, Thomas Sri Widodo, Suhardjo, and Adhi Susanto, “SISTEM PENGENALANIRIS  MATA  BERDASAR  TEKSTURMENGGUNAKAN  EKSTRAKSI  CIRI  ENERGI  PADA ALIHRAGAM WAVELET HAAR,” JURNAL SISTEM KOMPUTER , vol. 2, no. 1.
[16] Md.  Sarker,  “Content-based  Image  Retrieval  Using  Haar  Wavelet  Transform  and  Color  Moment,” The  Smart Computing Review , vol. 3, no. 3, Jun. 2013, doi: 10.6029/smartcr.2013.03.002.
[17] J. Chandra, S. Tinggi, M. Informatika, D. Komputer, N. Mandiri, and R. S. Wahono, “Integrasi Discrete Wavelet Transform dan Singular Value Decomposition pada Watermarking Citra untuk Perlindungan Hak Cipta,” Journal of Intelligent Systems , vol. 1, no. 2, pp. 127–135, 2015, [Online]. Available: http://journal.ilmukomputer.org
[18] F. Tri Anggraeny, M. Syahrul Munir, U. Widi Atmojo, P. Studi Teknik Informatika, F. Ilmu Komputer, and J. Timur, “SEGMENTASI  K-MEANS  CLUSTERING  PADA  CITRA  WARNA  DAUN  TUNGGAL  MENGGUNAKAN MODEL.”