Terakreditasi  Nomor 204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 1, Desember   (2023),  pp. 132-140

## Kombinasi  Algoritma  Deteksi Tepi Prewitt dan Canny untuk
Identifikasi  Citra Invert Golongan Darah A+
Kristina Annatasia Br Sitepu 1 * , Mhd Ali Hanafiah 2
1 STMIK Kaputama, Medan, Indonesia
2 Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Bina Karya, Tebing Tinggi, Indonesia E-mail: 1 kannatasia88@gmail.com, 2 ikh.alie84@gmail.com

## Abstract
Information  about  blood  types  is  a  crucial  aspect  that  must  be  known in  the  medical field,  especially in  the  process  of  blood  transfusion  and  healthcare  services.  Identifying blood  types  is  a  vital  step  to  ensure  patient  safety  during  blood  transfusions.  In  this research, the primary focus is on blood type A+. Blood type A+ is one of the common and sought-after blood types because it can donate blood to individuals with blood types A or AB  positive.  Blood  type  A+  can  receive  blood  from  donors  with  blood  types  A  or  O positive.  One  method  that  can  be  utilized in  the  process  of identifying  blood  type  A+ is using digital image processing and identification methods with edge detection algorithms. The use of edge detection algorithms on an image will result in the edges of objects in that image.  The  goal  is  to  highlight  the  details  in  the  image  and  improve  blurred  points  in vision  that  may  arise  due  to  errors  or  effects  from  the  image  acquisition  process.  This research aims to evaluate the capabilities of the combi nation of Prewitt and Canny edge detection algorithms in detecting inverted images. The image dataset used consists of 10 original  images  of  blood  type  A+  and  10  inverted  images.  The  research  dataset  was obtained  from  the  IEEE  DataPort  website.  Based  on  the  analysis  of  10  conducted experiments,  the  combination  of  Prewitt  and  Canny  algorithms  is  excellent  in  edge detection,  achieving  a  high  accuracy  level  of  100%.  Therefore,  it  can  be  concluded  that for this issue, the combination of Prewitt and Canny algori thms is capable of identifying inverted images of blood type A+.
Keywords: Edge Detection, Prewitt, Canny, Inverted Image, Blood Type

## Abstrak
Pada  penelitian  ini,  fokus  utama  pada  golongan  darah  A+.  Golongan  darah  A+ merupakan  salah  satu  golongan  darah  yang  umum  dan  sering  dicari  karena  dapat menyumbangkan  darah  kepada  individu  dengan  golongan  darah  A  atau  AB  positif. Golongan darah A+ dapat menerima darah dari donor dengan golongan darah A atau O positif.  Salah  satu  metode  yang  dapat  dimanfaatkan  dalam  proses  identifikasi  golongan darah A+ adalah menggunakan pengolahan citra digital dan metode identifikasi  dengan algoritma  deteksi  tepi.  Penggunaan  algoritma  deteksi  tepi  pada  sebuah  gambar  akan menghasilkan  garis  tepi  dari  obyek  dalam  gambar  tersebut.  Tujuannya  adalah  untuk menunjukkan  bagian-bagian  yang  menjadi  detail  dalam  gambar  dan  memperbaiki  titik- titik  kabur  dalam  penglihatan  yang  mungkin  timbul  akibat  kesalahan  atau  efek  dari proses  akuisisi  citra.  Penelitian  ini  dimaksudkan  untuk  mengevaluasi  kemampuan  dari kombinasi  algoritma  deteksi  tepi  Prewitt  dan  Canny  dalam  mendeteksi  gambar  yang diinversi.  Dataset  gambar  yang  digunakan  terdiri  dari  10  gambar  asli  golongan  darah A+ dan 10 gambar yang telah  diinversi. Dataset penelitian diperoleh dari website  IEEE DataPort.  Berdasarkan  analisis  dari  10  percobaan  yang  telah  dilakukan,  kombinasi algoritma  Prewitt  dan  Canny  sangat  baik  dalam  melakukan  deteksi  tepi,  karena  tingkat akurasi yang tinggi, yakni mencapai 100%.
Kata Kunci: Deteksi Tepi, Prewitt, Canny, Invert Citra, Golongan Darah
Terakreditasi  Nomor 204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 1, Desember   (2023),  pp. 132-140

## 1.  Pendahuluan
Golongan darah merupakan karakteristik biologis yang membedakan satu individu dari individu lainnya berdasarkan sifat-sifat darah mereka [1]. Sistem golongan darah manusia yang paling  umum dikenal adalah sistem  ABO  dan sistem Rh [2]–[4]. Informasi tentan g golongan darah merupakan hal vital dalam dunia medis, khususnya dalam proses transfus i darah dan pelayanan kesehatan [5]–[7]. Identifikasi golongan darah menjadi langkah kritis untuk  memastikan  keselamatan  pasien  selama  transfusi  darah  [8].  Pada  penelitian  ini, fokus  utama  pada  golongan  darah  A+.  Golongan  darah  A+  merupakan  salah  satu golongan darah yang umum dan sering dicari karena dapat menyumbangkan darah kepada individu  dengan  golongan  darah  A  atau  AB  positif  [9].  Golongan  darah  A+  dapat menerima  darah  dari  donor  dengan  golongan  darah  A  atau  O  positif  [10].  Identifikas i yang benar dari golongan darah pada citra dapat membantu dalam pemilihan donor darah yang sesuai. Golongan darah yang tidak sesuai dalam transfusi darah dapat menyebabkan reaksi  transfusi  yang  serius  [11].  Oleh  karena  itu,  identifikasi  yang  tepat  dan  akurat  dari golongan  darah sangat penting  untuk menghindari  risiko  ini.
Salah satu metode yang  dapat dimanfaatkan dalam proses  identifikasi  golongan darah A+  adalah  menggunakan  pengolahan  citra  digital  dan  metode  identifikasi  yang  lebih efektif  melalui  kombinasi  algoritma  deteksi  tepi.  Pada  konteks  golongan  darah,  deteksi tepi membantu mengidentifikasi batas-batas sel darah merah yang mengandung antigen  A atau  B.  Deteksi  tepi  juga  dapat  menjadi  langkah  kunci  dalam  ekstraksi  fitur  citra  digita l yang  diperlukan  untuk  membedakan  karakteristik  sel  darah  yang  menentukan  golongan darah. Algoritma deteksi tepi yang diusulkan pada penelitian ini adalah kombinasi P rewitt dan  Canny.  Algoritma  Prewitt  telah  terbukti  efektif  dalam  menangkap  perubahan intensitas  citra  yang  menunjukkan  batas-batas  antara  objek.  Namun,  kelemahan  tertentu dari  algoritma  ini  dapat  diatasi  dengan  mengintegrasikan  algoritma  Canny,  yang  dikena l karena  kemampuannya  dalam  mengenali  tepi  dengan  presisi  tinggi  dan  mengurangi  efek noise.  Algoritma  deteksi  tepi  Prewitt  dan  Canny  yang  digunakan  dalam  penelitian  in i diharapkan  dapat  memberikan  hasil  yang  lebih  baik  dalam  menangkap  perubahan intensitas  citra  dan  mengidentifikasi  tepi  dengan  akurasi  tinggi  serta  handal  dalam identifikasi  invert  citra  golongan  darah  khususnya  A+.  Penelitian  ini  mencoba  untuk menjembatani kesenjangan yang mungkin ada dalam metode  identifikasi  golongan darah yang  sudah  ada,  dengan  menggabungkan  kelebihan  masing-masing  algoritma  untuk mencapai  hasil  yang  lebih  optimal.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  dapat  memberikan kontribusi  pada  pengembangan  teknologi  identifikasi  golongan  darah  yang  dapat  di integrasikan  dalam  sistem  otomatis,  meningkatkan  efisiensi  dalam  pelayanan  kesehatan dan meminimalkan risiko kesalahan manusia, dengan demikian penelitian  ini diharapkan dapat  memberikan  kontribusi  positif  pada  pengembangan  teknologi  di  bidang  kesehatan, khususnya  dalam  upaya  meningkatkan  keamanan  dan  keberhasilan  prosedur  transfus i darah.
Beberapa  studi  sebelumnya  terkait  dengan  topik  penelitian  ini,  antara  lain  adalah penelitian  yang  mengidentifikasi  deteksi  tepi  citra  tanaman  hias  bonsai  menggunakan kombinasi metode Prewitt dan Canny. Dimensi citra yang digunakan dalam pene litian in i adalah  200  x  300  piksel.  Dari  hasil  analisis  10  percobaan  yang  dilakukan,  diketahu i bahwa  kombinasi  metode  Prewitt  dan  Canny  mampu  melakukan  deteksi  tepi  dengan tingkat  akurasi  rata-rata  sebesar  78,90%  dan  tingkat  kesalahan  sebesar  21,10%  [12]. Penelitian  lain  mencakup  penggunaan  teknik  pengolahan  citra  untuk  membandingkan metode  Prewitt  dan  Canny.  Operator  Prewitt  dan  Canny  dibandingkan  dengan  gambar yang berbeda untuk mengekstrak tepi objek  gambar. Meskipun  metode Prewitt  memilik i kelemahan  terhadap  noise  dan  deteksi  tepi  Canny  bergantung  pada  parameter  sigma, namun  secara  keseluruhan,  metode  Canny  lebih  eksklusif  secara  komputasi  dan memberikan  gambar tepi yang  lebih tajam dan kontinu, mengungguli operator Prewitt d i seluruh  negara  bagian  [13].  Studi  berikutnya  melakukan  analisis  terhadap  teknik  deteks i tepi  Laplacian  dan  berbasis  gradien.  Keseluruhan  gambar  diolah  menggunakan  metode
Terakreditasi  Nomor 204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 1, Desember   (2023),  pp. 132-140
dan  teknik  tersebut.  Hasil  eksperimen  menunjukkan  bahwa  filter  turunan  orde  2  lebih efektif  daripada  turunan  orde  1  dalam  situasi  tertentu.  Meskipun  metode  deteksi  tep i Canny  membutuhkan  waktu  yang  lebih  lama,  namun  hasilnya  lebih  baik  dibandingkan metode  lainnya  [14].  Pada  penelitian  yang  menggunakan  kombinasi  metode  deteksi  tepi Sobe  +  Prewitt  dan  Roberts  +  Canny  pada  Identifikasi  Citra  Bunga  Passiflora,  hasil analisis  menunjukkan  bahwa  metode  kombinasi  Roberts  dan  Canny  memberikan  akurasi identifikasi  citra  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  Sobel  dan  Prewitt,  dengan akurasi rata-rata sebesar 92,84% berbanding 68,75% [15]. Studi berikutnya memodifikas i algoritma  Sobel  untuk  deteksi  tepi  gambar  yang  lebih  baik.  Analisis  komparatif menunjukkan  bahwa  metode  deteksi  tepi  Sobel,  khususnya  yang  dimodifikasi  dengan nilai ambang 100, berkinerja lebih baik dibandingkan dengan metode deteksi tepi lainnya, dengan  waktu  yang  lebih  efisien  untuk  mendeteksi  tepi  dari  berbagai  citra  sampel  [16]. Pada penelitian lain yang menggunakan algoritma deteksi tepi Sobel dan Canny (SoCan ) untuk  Identifikasi  Citra  Inversi  Albatros  Laysan,  diketahui  bahwa  kombinasi  algoritma Sobel  dan  Canny  (SoCan)  kurang  efektif  dalam  deteksi  tepi,  memiliki  akurasi  rata-rata hanya sebesar 47,79% dengan tingkat kesalahan 52,21% setelah dilakukan analisis dari 10 percobaan [17].
Berdasarkan  uraian  dan  pembahasan  sebelumnya,  maka  penelitian  ini  mengusulkan penggunaan  kombinasi  algoritma  Prewitt  dan  Canny.  Hal  ini  dilakukan  untuk  mengukur kemampuan  kedua  algoritma  yang  digabungkan  untuk  mendeteksi  dengan  benar  tepi gambar  Citra  Invert  Golongan  darah  A+,  sehingga  hasilnya  dapat  digunakan  sebaga i referensi  atau pengetahuan  oleh para akademisi.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1.  Dataset Penelitian
Penelitian  ini menggunakan 20 citra golongan darah A+ yang diperoleh dari  N-BGP (Noninvasive  Blood  Group  Prediction  Dataset)  dan  tersedia  secara  online  pada  website IEEE  DataPort.  Dataset  ini  merupakan  sampel  darah  pria  dan  wanita  yang  dikumpulkan dan berformat *.PNG.
1 2 3 4
5
6 7 8 9
10
Gambar  1. Citra Asli  Golongan  Darah A+
Gambar 1 merujuk kepada kumpulan data yang tergolong dalam kelompok 1. Kelompok ini terdiri dari sepuluh citra asli dari golongan darah A+. Citra-citra tersebut direncanakan untuk  dijadikan  sebagai  dataset  latihan  dalam  tahap  pengembangan  dan  pelatihan  mode l pada  penelitian  ini.  Dataset  ini  akan  menjadi  dasar  untuk  melatih  algoritma  atau  mode l yang digunakan  dalam analisis  atau pengenalan  golongan  darah A+ pada citra medis.
11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Gambar  2. Citra Invert Golongan  Darah A+
Gambar 2 menyajikan dataset yang termasuk dalam kelompok 2, terdiri dari sepuluh citra inversi dari  golongan darah  A+.  Dataset  ini diintegrasikan sebagai  data uji dalam rangka menguji  kinerja  model  atau  algoritma  yang  telah  dilatih  dengan  data  kelompok  1.  Citra- citra  invert  ini  menjadi  komponen  penting  dalam  evaluasi  akurasi  dan  keandalan  mode l dalam mengenali  atau mengklasifikasikan  golongan  darah A+ pada citra medis.

## 2.2. Flowchart  Penelitian
Sebagai  representasi  visual  dari  langkah-langkah  atau  proses  penelitian,  flowchart penelitian  dapat  dijelaskan  dengan  menggunakan  beberapa  elemen  umum  yan g melibatkan tahapan-tahapan kunci. Berikut adalah  tahapan-tahapan yang digunakan pada penelitian  ini:
Start
End
Pengumpulan Data Penerapan Kombinasi
Algoritma Prewitt dan Canny Identifikasi Deteksi Tepi Objek dengan Prewitt dan Canny Hasil Kombinasi Prewitt dan Canny
Gambar  3. Flowchart Penelitian
Merujuk pada Gambar 3, dapat dijelaskan bahwa  langkah pertama yang dilakukan adalah pengumpulan  data.  Dataset  citra  yang  digunakan  adalah  citra  golongan  darah  A+  yang terdiri  dari  10  citra  normal  dan  sepuluh  citra  golongan  darah  A+  yang  telah  diinversi. Langkah  berikutnya  adalah  mengimplementasikan  kombinasi  metode  Prewitt  dan  Canny menggunakan  aplikasi  Matlab  2021a.  Setiap  dataset  citra  golongan  darah  A+  akan  diuj i satu  per  satu  dengan  memasukkan  kode  program  ke  dalam  Matlab.  Kode  program  yan g telah  dimasukkan  ke  dalam  Matlab  akan  menghasilkan  gambar  deteksi  tepi  objek  untuk setiap citra yang telah dilatih dan diuji berdasarkan kombinasi metode Prewitt dan Canny. Langkah  selanjutnya  adalah  menganalisis  hasil  deteksi  tepi  objek  dari  setiap  citra golongan  darah  A+  dengan  berbagai  metode  untuk  mendapatkan  hasil  akurasi  dan kesalahan,  sehingga  dapat  diambil  kesimpulan  apakah  kombinasi  kedua  metode  tersebut dapat mendeteksi  tepi objek  citra golongan  darah A+ yang telah diinversi  atau tidak.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Pasangan Gambar
Berdasarkan citra golongan darah A+ yang ditampilkan pada Gambar 1 dan Gambar 2, dataset  penelitian  terlebih  dahulu  dipasangkan  antara  data  pelatihan  dan  data  pengujian. Gambar  1  (data  pelatihan)  dipasangkan  dengan  Gambar  11  (data  pengujian),  Gambar  2
Terakreditasi  Nomor 204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 1, Desember   (2023),  pp. 132-140
(data  pelatihan)  dengan  Gambar  12  (data  pengujian),  Gambar  3  (data  pelatihan)  dengan Gambar  13  (data  pengujian),  Gambar  4  (data  pelatihan)  dengan  Gambar  14  (data pengujian),  Gambar  5  (data  pelatihan)  dengan  Gambar  15  (data  pengujian).  Gambar  6 (data  pelatihan)  dengan  Gambar  16  (data  pengujian),  Gambar  7  (data  pelatihan)  dengan Gambar  17  (data  pengujian),  Gambar  8  (data  pelatihan)  dengan  Gambar  18  (data pengujian),  Gambar 9 dengan Gambar 19, dan Gambar 10 dengan  Gambar 20.
Tabel 1. Pasangan Citra Golongan  Darah A+
Citra Pelatihan Citra Pengujian 1  11 2  12 3  13 4  14 5  15
Citra Pelatihan Citra Pengujian 6  16 7  17 8  18 9  19 10  20
Proses simplifikasi dimulai dengan mengubah  intensitas warna menjadi skala keabuan (grayscale).  Selanjutnya,  dilakukan  deteksi  tepi  pada  gambar  golongan  darah  yang  telah ditentukan  pada  Tabel  1  menggunakan  kombinasi  metode  Prewitt  dan  Canny,  yan g menghasilkan  gambar  biner.  Proses  segmentasi  berlanjut  dengan  memanfaatkan kombinasi  metode  ini  untuk  mendapatkan  gambar  hasil  sehingga  objek  yang  telah tersegmentasi  akan terlihat  secara jelas.
Terakreditasi  Nomor 204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 1, Desember   (2023),  pp. 132-140

## 3.2.  Hasil Segmentasi Kombinasi Algoritma  Prewitt  dan Canny
Proses segmentasi citra golongan darah A+ melibatkan penerapan kombinasi algoritma Prewitt  dan  Canny,  dua  metode  deteksi  tepi  yang  digunakan  bersamaan.  Tahapan  in i dilakukan  dengan  memanfaatkan  aplikasi  Matlab  versi  2021a,  di  mana  hasil  segmentas i yang  dihasilkan  dianalisis  untuk  mendapatkan  citra  biner  yang  merepresentasikan  objek yang telah di-segmentasi. Selanjutnya, data hasil segmentasi dimasukkan ke dalam format Ms.Excel  guna  memungkinkan  perhitungan  lebih  lanjut.  Di  dalam  Ms.Excel,  dilakukan evaluasi  yang  mencakup  penghitungan  nilai  akurasi  dan  tingkat  kesalahan  secara menyeluruh  untuk  menilai  sejauh  mana  hasil  segmentasi  mencerminkan  objek  golongan darah A+ dengan  akurasi yang  tinggi.
Tabel 2. Hasil  Segmentasi  Citra dengan  Prewitt dan Canny
No Citra Asli (a) Citra Invert (b) Segmentation (a) Segmentation (b) Citra Latih (Pixel) Citra Uji (Pixel) Accuracy (%) Error 1 29668 29668 100 0
2
12678 12678
100 0
3
12873 12873
100 0
4
20934 20934
100 0
5
21682 21682
100 0
6
19723 19723
100 0
Terakreditasi  Nomor 204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 1, Desember   (2023),  pp. 132-140
No Citra Asli (a) Citra Invert (b) Segmentation (a) Segmentation (b) Citra Latih (Pixel) Citra Uji (Pixel) Accuracy (%) Error 7 12903 12903 100 0
8
21145 21145
100 0 9 21894 21894 100 0
10
25768 25772
100 0
Average 100% 0%
Berdasarkan Tabel 2, dijelaskan bahwa dari sepuluh percobaan pada citra  golongan darah A+ dengan menggunakan kombinasi algoritma Prewitt dan Canny, hasilnya menunjukkan akurasi  rata-rata  sebesar  100%  dengan  tingkat  kesalahan  (Error)  mencapai  0%.  Jumlah piksel  minimum  yang  dihasilkan  pada  citra  pelatihan  sebesar  12.678  piksel,  sementara jumlah  maksimum  sebesar  29.668  piksel.  Jumlah  piksel  minimum  dan  maksimum  pada citra  uji  golongan  darah  A+  (citra  yang  diubah  menjadi  negatif)  hampir  serupa  dengan citra  pelatihan,  kecuali  pada  percobaan  ke-10  yang  menunjukkan  perbedaan  sebesar  4 piksel  (25.768 piksel  untuk citra latih,  dan 25.772 piksel  untuk citra uji).

## 3.3. Grafik  Akurasi
Gambar Grafik yang merupakan hasil dari penelitian ini dan memperlihatkan akurasi hasil uji coba Citra  golongan darah A+ dengan menggunakan kombinasi algoritma deteks i tepi  Prewitt  dan  Canny.  Berdasarkan  10  percobaan,  semuanya  menghasilkan  akuras i sebesar 100%. Grafik akurasi pada masing-masing percobaan dapat dilihat pada Gambar 4 berikut ini.
Gambar  4. Grafik Akurasi  Prewitt dan Canny pada Citra Golongan  Darah A+
100%  100%  100%  100%  100%  100%
100%  100%  100%  100%
Akurasi (%) : Prewitt + Canny
Gambar  5. Perbandingan Akurasi  dan Error Algoritma  Prewitt dan Canny
Berdasarkan  Gambar  4  dan  5  dapat  dijelaskan  bahwa  kemampuan  kombinasi  algoritma Prewitt dan Canny ternyata mampu melakukan identifikasi citra invert golongan darah A+ dengan baik. Berdasarkan 10 kali uji coba, semuanya menghasilkan akurasi sebesar 100% dan tingkat  kesalahan (error) sebesar 0%.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang  telah  dijabarkan,  dapat  disimpulkan  bahwa penggunaan  kombinasi  algoritma  deteksi  tepi  Prewitt  dan  Canny  sangat  efektif  dalam mendeteksi  tepi  pada  citra  invert  golongan  darah  A+.  Hasil  analisis  dari  sepuluh percobaan  menunjukkan  tingkat  akurasi  yang  sangat  tinggi,  mencapai  100%.  Hal  in i mengindikasikan  bahwa  algoritma  ini  memiliki  kemampuan  yang  sangat  baik  dalam mengidentifikasi  detail  tepi  pada  gambar  golongan  darah  A+  yang  diinversi.  Sehingga, kombinasi algoritma Prewitt dan Canny dapat dianggap sebagai pendekatan yang berhasil dalam konteks identifikasi  citra invert golongan  darah A+.

## References
[1] G. Kerans, ‘Kemajuan Teknologi Rekayasa Genetika Ditinjau dari Filsafat Evolusi Darwin’, Jurnal  Filsafat  Indonesia ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  112–122,  2022,  doi: 10.23887/jfi.v5i2.42174.
[2] E.  N.  Hikma,  A.  Mutholib,  and  A.  Garini,  ‘Abo  and  Rhesus  Blood  Group Distribution  Among  Indegeous  People  in  South  Sumatera’, Journal  of  Medical
Laboratory and Science , vol. 1, no. 1, pp. 16–21, 2021, doi: 10.36086/medlabscience.v1i1.610.
[3] L.  Marlina,  T.  Febriyanto,  and  V.  K.  C.  Pratami,  ‘Gambaran  Golongan  Darah Sistem  ABO  Pada  Pasien  Yang  Terpapar  Covid-19  Di  Puskesmas  Sidomulyo Kecamatan  Gading  Cempaka  Kota  Bengkulu  Tahun  2022’, Jurnal  Fatmawati Laboratory & Medical Science , vol. 1, no. 1, pp. 1–11, 2022.
[4] C. Permata, F. Hanim Harahap, A. Jannah Indryani, M. Ulfa Lubis, and N. Emiliya Pane,  ‘Pengembangan  Desa  Siaga  Donor  Darah  Melalui  Pemeriksaan  Golongan Darah  Warga  Dusun  III  Desa  Timbang  Lawan,  Langkat,  Sumatera  Utara’, Communnity  Development  Journal ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  6836–6840,  2023,  doi: 10.31004/cdj.v4i3.18410.
[5] A.  A. Saputro and C. R. Lestari, ‘Gambaran Pendonor Darah Yang Lolos  Seleksi Donor  Di  Unit  Donor  Darah  Palang  Merah  Indonesia  Kabupaten  Kudus’, Termometer:  Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Kesehatan  dan  Kedokteran ,  vol.  1,  no.  3,  pp. 144–157, 2023, doi:  10.55606/termometer.v1i3.2047.
[6] R.  Kuswandari,  E.  M.  Mara,  W.  M.  Hartini,  and  A.  B.  Yuanita,  ‘Distribusi Permintaan  Komponen  Plasma  Konvalesen  di  Bank  Darah  RSUD  Nganjuk  Jawa Timur  Tahun  2021’, Jurnal  Kesehatan ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  194–202,  2022,  doi:
10.55912/jks.v10i2.110.
[7] B.  B.  Suherman,  ‘Perancangan  Aplikasi  Mobile  Panduan  Diet  Berdasarkan Golongan  Darah’, Jurnal Teknologi Pintar , vol. 3, no. 6, pp. 1–20, 2023.
Terakreditasi  Nomor 204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 1, Desember   (2023),  pp. 132-140
[8] N.  V.  Avionita et  al. ,  ‘MBKM  Proyek  Kemanusiaan  Progaram  Pembentukan Kampung Peduli Donor Darah di RW 16 Kelurahan Karang Tengah’, Jurnal Sains dan Teknologi , vol. 5, no. 1, pp. 100–107, 2023, doi:  10.55338/saintek.v4i3.1360.
[9] D. E. Mahira, C. Roosarjani, and N. H. Laili, ‘Gambaran Permintaan Thrombocyte Concentrate Untuk Pasien Trombositopenia di UDD PMI Kota Surakarta Triwulan III Tahun 2021’, Indonesian Journal of Multidisciplinary , vol. 1, no. 3, pp. 1122– 1130, 2023.
[10] C. T. Rambe, B. Sinuhaji, D. Triana, M. Asteria,  and M. E. P. Yuliyanti, ‘Analisis Faktor  Yang  Berhubungan  Dengan  Kejadian  Hepatitis  B  Pada  Pendonor  Di  Unit Transfusi Darah Kota Bengkulu’, Jurnal Kesehatan Kusuma Husada , vol. 13, no. 1, pp. 101–108, 2022, doi:  10.34035/jk.v13i1.800.
[11] A.  Hasanuddin,  Z.  Hamson,  J.  Syarif,  Andi  Auliyah  Warsidah,  A.  Hasin,  and Nurhaedah,  ‘Pemeriksaan  Golongan  Darah  sebagai  Upaya  Meningkatkan Pemahaman  Masyarakat  tentang  Kebermanfaatan  Darah’, BAKTIMAS:  Jurnal Pengabdian  pada  Masyarakat ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  59–69,  2022,  doi: 10.32672/btm.v4i2.4765.
[12] S. Rahmawati, R. Devita, R. H. Zain, E. Rianti, N. Lubis, and A. Wanto, ‘Prewitt and Canny Methods on Inversion Image Edge Detection:  An Evaluation’, Journal of  Physics:  Conference  Series ,  vol.  1933,  no.  1,  2021,  doi:  10.1088/1742- 6596/1933/1/012039.
[13] D.  N.  Lohare,  R.  R.  Manza,  and  N.  Tiwari,  ‘Comparative  Study  of  Prewitt  and Canny  Edge  Detector  Using  Image  Processing  Techniques’, Advances  in Intelligent  Systems  and  Computing ,  vol.  1187,  pp.  705–713,  2021,  doi: 10.1007/978-981-15-6014-9_86.
[14] B.  K.  Shah,  V.  Kedia,  R.  Raut,  S.  Ansari,  and  A.  Shroff,  ‘Evaluation  and Comparative  Study  of  Edge  Detection  Techniques’, IOSR  Journal  of  Computer Engineering , vol. 22, no. 5, pp. 6–15, 2020, doi:  10.9790/0661-2205030615.
[15] A. Wanto, S. D. Rizki, S. Andini, S. Surmayanti, N. L. W. S. R. Ginantra, and H. Aspan,  ‘Combination  of  Sobel+Prewitt  Edge  Detection  Method  with Roberts+Canny  on  Passion  Flower  Image  Identification’, Journal  of  Physics: Conference  Series ,  vol.  1933,  no.  1,  p.  012037,  2021,  doi:  10.1088/1742- 6596/1933/1/012037.
[16] P.  Vinista  and  M.  M.  Joe,  ‘A  Novel  Modified  Sobel  Algorithm  for  Better  Edge Detection of  Various Images’, International Journal of Emerging Technologies in Engineering Research (IJETER) , vol. 7, no. 3, pp. 25–31, 2019.
[17] R.  Winanjaya,  A.  D.  Gs,  and  F.  Anggraini,  ‘Penerapan  Kombinasi  Algoritma Sobel  dan  Canny  (SoCan)  dalam  Identifikasi  Citra  Inversi  Albatros  Laysan’, Building  of  Informatics,  Technology  and  Science  (BITS) ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  285– 293, 2022, doi:  10.47065/bits.v4i1.1660.