## PENDETEKSIAN POSISI PLAT NOMOR MOBIL MENGGUNAKAN METODE MORFOLOGI DENGAN OPERASI  DILASI, FILLING HOLES, DAN OPENING
Arini 1 , Feri Fahrianto 2 , Andre Agusta 3 , Asep Taufik Muharam
1,2,3,4 Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta Jl. Ir. H. Juanda No. 95, Ciputat 15412 Telp. (62-21) 7493606
3 andreagusta00@gmail.com

## ABSTRAK
Automatic  License  Plate  Recognition (ALPR)  telah  menjadi  suatu  aplikasi  yang  sangat  penting  dalam  beberapa tahun  terakhir.  Sistem  pengenalan  plat  nomor  pada  umumnya  memerlukan  beberapa  tahapan  proses  yaitu pengambilan citra, pendeteksian posisi plat, segmentasi karakter pada plat, dan pengenalan karakter tersebut. Pada penelitian  ini,  sistem  yang  dibuat  hanya  melakukan  hingga  pada  proses  pendeteksian  posisi  plat,  yaitu  tahap mendeteksi  letak  dan  melakukan  pemotongan  citra  obyek  plat  nomor  mobil  yang  dapat  dijadikan  dasar  untuk pengembangan  lebih  jauh.  Pada  penelitian  ini  penulis  menerapkan  salah  satu  metode,  yakni  metode  morfologi dalam pendeteksian posisi plat nomor mobil dalam suatu citra. Operasi-operasi morfologi  yang digunakan yaitu operasi dilasi, opening , dan filling holes , untuk mendeteksi posisi dari plat nomor mobil  dalam sebuah citra. Hasil dari penelitian ini, didapatkan bahwa metode morfologi dengan operasi Dilasi, Filling Holes , dan Opening dapat diterapkan dalam proses pendeteksian posisi plat nomor mobil. Dari 25 citra sampel yang digunakan, 20 citra plat dapat terdeteksi. Sedangkan 5 citra plat tidak dapat terdeteksi.
Kata Kunci: ALPR, Pendeteksian Posisi Plat, Dilasi, Filling Holes, Opening
I.    P ENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang Sistem pengenal/pengidentifikasi mobil otomatis  atau Automatic  License  Plate  Recognition (ALPR)  telah  menjadi  suatu  aplikasi  yang  sangat penting dalam beberapa tahun terakhir. ALPR dapat digunakan  dalam  berbagai  jenis  aplikasi  seperti koleksi  data  plat  mobil  yang  melewati  jalan  tol, traffic  surveillance ,  sistem  keamanan  parkir,  dan sistem  lainnya  yang  membutuhkan  pengenalan  plat. Sistem pengenalan plat pada umumnya memerlukan beberapa  tahapan  proses  yaitu  pengambilan  citra, pendeteksian  posisi  plat,  segmentasi  karakter  pada plat, dan pengenalan karakter tersebut [1].
Dalam  jurnal  yang  berjudul, Survey  on Automatic Vehicle Number PlateLocalization
dijelaskan  bahwa  terdapat  berbagai  macam  metode yang  dapat  diterapkan  dalam  pendeteksian  posisi pada  plat  nomor  mobil  seperti  metode edge information , connected  component  analysis,  color information,  texture  features,sliding  concentric windows, analisis wavelet, dan morfologi citra. Pada penelitian  lain  yang  berjudul, Pengenalan  Plat Nomor  Mobil  Secara  Otomatis  Untuk  Pelanggaran Lalu  Lintas dilakukan  proses  pendeteksian  posisi plat  nomor  dengan  menggunakan  metode  deteksi tepi  ( edge  information ).  Dalam  penelitian  tersebut, dari  pengujian  terhadap  25  citra  dihasilkan  plat
nomor  yang  berhasil  terdeteksi  memiliki  tingkat keakuratan  sebesar  72%.  Pada  penelitian  yang berjudul, Indian  Vehicle  License  Plate  Extraction and  Segmentation dilakukan  proses  deteksi  posisi plat  nomor dengan  menggunakan  metode  morfologi dengan  operasi Opening dan Closing. Dan  plat nomor  yang  berhasil  terdeteksi  memiliki  tingkat keakuratan  sebesar  91,02%.  Berdasarkan  uraian diatas  dalam  penelitian  ini  penulis  menyimpulkan bahwa  tingkat  keakuratan  metode  morfologi  lebih baik untuk diterapkan dalam pendeteksian posisi plat nomor  mobil  dalam  suatu  citra.  Operasi  morfologi yang  akan  digunakan  yaitu  proses  dilasi, opening , dan filling  holes ,  untuk  mendeteksi  posisi  dari  plat nomor mobil  dalam sebuah citra.
1.2. Rumusan Masalah
Bagaimana  mendeteksi  posisi  plat  nomor mobil dengan menggunakan metode morfologi?

## 1.3. Batasan Masalah
1. Penelitian  ini  hanya  melakukan  deteksi  letak plat  nomor  dan  melakukan  pemotongan  citra mobil.
2. Penelitian  ini  menggunakan  operasi  morfologi dan deteksi tepi.
3. Citra  yang  digunakan  merupakan  citra  plat nomor  kendaraan  bermotor  perseorangan  (plat berwarna hitam) yang digunakan di Indonesia.
4. Citra  masukan  diambil  menggunakan  kamera digital dan kamera smartphone .
5. Citra  yang  digunakan  diambil  dengan  sudut pandang  dari  depan,  tegak  lurus  dan  ketentuan jarak ±100 cm – 150 cm.
6. Waktu  pengambilan  sampel  citra  pada  pukul 14.00 – 16.00 WIB.
7. Citra  yang  digunakan  sebagai  bahan  penelitian sebanyak 25 sampel dengan format .jpeg.
8. Perangkat  lunak  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah Matlab R2013a.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Citra Digital
Menurut  Fahmi  [2],  pemrosesan  citra dengan  menggunakan  komputer  membutuhkan citra  digital  sebagai  masukannya.  Citra  digital merupakan  gambar  dua  dimensi  yang  dapat ditampilkan  pada  layar  monitor  computer sebagai  himpunan  berhingga  (diskrit)  nilai digital  yang  disebut  dengan pixel ( picture elements ). Citra digital adalah citra kontinu yang diubah  dalam  bentuk  diskrit,  baik  koordinat ruang maupun intensitas cahayanya.
Citra digital dapat dinyatakan dalam bentuk matriks  dua  dimensi f(x,y) dimana  ‘x’  dan  ‘y’ merupakan  koordinat pixel dan  ‘f’  merupakan derajat  intensitas pixel tersebut,  hal  tersebut diilustrasikan pada gambar dibawah ini.
Gambar 1.Citra digital dalam bentuk matriks dua dimensi

## 2.2. Morfologi
Morfologi  adalah  alat  untuk  mengekstrak komponen-komponen citra yang berguna dalam representasi  dan  deskripsi  dari  suatu  bentuk wilayah dalam citra. [3]
Pada  operasi  morfologi,  nilai  dari  tiap piksel  pada  citra  keluaran  didasarkan  pada perbandingan  dari  piksel  pada  citra  masukkan dengan piksel di sekitarnya.
Dengan menentukan ukuran dan bentuk dari neighborhood,  kita  dapat  membangun  suatu
operasi  morfologi  yang  sensitif  terhadap  suatu bentuk spesifik di citra masukkan. Jumlah piksel yang  ditambahkan  atau  dihilangkan  tergantung dari ukuran dan bentuk dari Structuring Element yang digunakan untuk memproses citra.

## 2.3. Structuring Elements
Structuring elements (strel) adalah himpunan kecil atau sub- image yang digunakan untuk  meneliti  citra  dalam  pembelajaran propertinya. Structuring  elements dua  dimensi memiliki ukuran yang biasanya jauh lebih kecil dibanding dengan citra yang diolah. Piksel pada bagian  tengah  dari  structuring  element  biasa disebut  dengan origin,  origin mengidentifikasi piksel yang menjadi inti perhatian. [4]
Gambar 2. Structuring Elements
Dalam  morfologi,  yang  menjadi  kunci penting  adalah  pemilihan strel . Strel memiliki dua komponen penting yaitu bentuk dan ukuran, keduanya  sangat  mempengaruhi  hasil  operasi morfologi. Pemilihan structuring element (strel) sangat  mempengaruhi  hasil  pemrosesan  citra. Penggunaan  dua  buah structuring  element yang berbeda  akan  menghasilkan  hasil  yang  berbeda meski obyek/citra yang dianalisa adalah sama.
Ada  beberapa  bentuk structuring  element yang  biasa  digunakan,  yaitu rectangle , square , disk , linear ,  dan diamond .  Setiap  bentuk structuring element tersebut memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing. [5]
2.4. Dilasi Dilasi
merupakan suatu proses menambahkan  piksel  pada  batasan  dari  objek dalam  suatu  gambar  sehingga  nantinya  apabila dilakukan  operasi  ini  maka  gambar  hasilnya lebih  besar  ukurannya  dibandingkan  dengan gambar  aslinya.  Operasi  dilasi  dilakukan  untuk memperbesar  ukuran  segmen  objek  dengan menambah lapisan di sekeliling objek. [4]
Dilasi  ini  sangat  berguna  ketika  diterapkan dalam  obyek-obyek  yang  terputus  dikarenakan
hasil  pengambilan  citra  yang  terganggu  oleh noise ,  kerusakan  obyek  fisik  yang  dijadikan citra digital, atau disebabkan resolusi yang jelek, misalnya  teks  pada  kertas  yang  sudah  agak rusak  sehingga  bentuk  hurufnya  terputus,  dan sebagainya.  Dengan  melakukan  dilasi  maka obyek atau tepi citra dapat disambung kembali.

## 2.5. Filling Holes
Tujuan  dari Region  Filling adalah  mengisi keseluruhan  region  dengan  nilai  1  [3].  Operasi ini menggunakan acuan berdasarkan nilai piksel tetangganya  seperti  yang  ditunjukkan  pada gambar di bawah ini.

## Gambar 3.Proses Filling Holes
Dari  Gambar  diatas,  dapat  dilihat  bahwa sebuah citra awal yang memiliki sebuah lubang (hole) dapat  dihilangkan  dengan  operasi region filling. Citra  masukan  adalah  citra  biner  yang memiliki lubang, kemudian dilakukan pengisian sehingga diperoleh segmen obyek yang pejal/ solid .

## 2.6. Opening
Opening secara umum menghaluskan garis- garis  bentuk  obyek,  menghilangkan  bagian- bagian  sempit,  dan  menghilangkan  penonjolan- penonjolan yang tipis [4]. Efek yang dihasilkan adalah  menghilangnya  obyek-obyek  kecil  dan kurus,  memecah  obyek  pada  titik-titik  yang kurus,  dan  secaara  umum  menghaluskan  batas dari  obyek  besar  tanpa  mengubah  area  obyek. Berikut  ini  merupakan  contoh  dari  proses operasi opening :
Gambar 4.Proses Opening

## III. PERANCANGAN SISTEM
Secara  umum,  percobaanakan  mengikuti alur image  processing sesuai  dengan  Gambar  5. Pada  penelitian  ini,  parameter  yang  digunakan adalah  plat  nomor  yang  berhasil  dideteksi  atau
tidak/gagal.  Plat  nomor  yang  berhasil  dideteksi adalah  citra  keluaran  yang  didapat  berupa  citra plat  nomor  utuh.  Sedangkan  yang  tidak/gagal terdeteksi  adalah  citra  keluaran  yang  didapat berupa citra  yang  bukan  merupakan  plat  nomor Pada  penelitian  ini,  citra  sampel  yang  menjadi input akan melalui beberapa tahap proses image processing yaitu, tahap resizing citra, pengambangan  ( Grayscaling ),  deteksi  tepi dengan Sobel, proses morfologi citra, pemberian label,  serta  proses  pemotongan  citra  untuk mendapatkan keluaran citra plat nomor.
Gambar 5.Alur Image Processing

## 3.1. Akuisisi Citra
Pada  tahap  akuisisi  citra,  data  yang didapatkan  dari  hasil  pengumpulan  data merupakan citra dengan berbagai ukuran, jarak, dan waktu pengambilan sampel.

## 3.2. Resizing
Proses  ini  bertujuan  untuk  mempercepat proses  pengolahan  citra.  Pada  awalnya  citra sampel  memiliki  ukuran  pixel  yang  besar, apabila ukuran asli citra sampel tetap dipertahankan, maka akan memperlambat proses pendeteksian.
3.3. Grayscaling (Konversi Citra) Pada  proses  ini,  citra  hasil resizing selanjutnya  diolah  dengan  mengkonversi  citra menjadi  citra  berskala  keabuan  ( grayscale ). Karena  citra  hasil resizing merupakan  citra dengan  model  warna  RGB.  Model  warna  yang terlalu  kompleks,  karena  menggunakan  tiga layer warna, yaitu Red, Green, dan Blue .
3.4. Segmentasi
Pada proses segmentasi, citra hasil grayscaling selanjutnya
diolah
dengan menggunakan  deteksi  tepi.  Dimana  pada  proses ini,  citra  hasil grayscale dilakukan  proses pendeteksian tepi yang bertujuan untuk meningkatkan  penampakan  garis  batas  atau daerah pada suatu citra.

## 3.5. Dilasi
Pada  proses  ini,  citra  hasil  deteksi  tepi diolah dengan menggunakan metode morfologi. Metode morfologi
digunakan untuk menghilangkan  bagian  dari  citra  yang  tidak dibutuhkan.  Pada  tahap  ini  proses  morfologi yaitu  dilasi.  Proses  dilasi  dilakukan  untuk penumbuhan atau penebalan pada objek citra. 3.6. Filling Holes
Pada  tahapan  ini,  dilakukan  rekonstruksi  citra kembali  dengan  menggunakan  fungsi imfill pada Matlab.  Fungsi imfill digunakan  untuk  menutupi lubang – lubang pada citra.

## 3.7. Opening
Pada  proses opening ini,  bagian  –  bagian sempit,  penonjolan  –  penonjolan  bagian  yang  tipis dihilangkan,  dan  menghaluskan  garis-garis  bentuk obyek.

## 3.8. Labelling
Pada tahap ini, citra hasil proses opening akan diproses  untuk  mendapatkan  nilai  matriks  dari  citra atau  dapat  juga  diartikan labelling adalah  tahapan dimana suatu area akan ditandai sebagai objek yang dikenali untuk mempermudah pendeteksian lokasi.

## 3.9. Cropping
Pada  tahap  ini,  posisi  citra  yang  telah  ditandai/ dikenali  pada  proses  sebelumnya  akan  melalui proses pemotongan citra.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Akuisisi Citra
Dari  pengambilan  citra  asli  terhadap  25 kendaraan  mobil,  secara  otomatis  didapat  juga  25 citra  plat  nomor  yang  unik.  Berikut  adalah  tabel spesifikasi citra sampel.
Tabel 4.1.Spesifikasi Citra Sampel Citra Ukuran Jarak Waktu
2560 x 1920 200 cm 14.25 WIB 2592 x 1944 150 cm 15.45 WIB
Dari  pengambilan  sampel  tersebut  dapat diketahui  bahwa  gambar  yang  diambil  dengan  jarak 1,5 - 2 meter, pada rentang waktu 14.00 – 16.00 dan posisi  kamera  di  depan  kendaraan,  menangkap gambar  plat  nomor  cukup  baik.  Karena  posisi  plat nomor  terlihat  jelas  dan  cukup  baik,  dan  juga  tidak ada  cahaya  yang  memantul,  sehingga  akan mempermudah pendeteksian  posisi  plat  nomor pada proses selanjutnya.

## 4.2. Resizing
Hasil pada tahapan resizing ini merupakan output dari citra sampel yang telah mengalami perubahan ukuran citra. Ukuran citra yang digunakan adalah 480 x NaN.  Berikut kode program pada Matlab:
im2 = imresize(im, [480 NaN]); % resize image

## Gambar 6. Perubahan Ukuran
4.3. Grayscaling (Konversi Citra) Proses converting warna,  dari  warna  RGB menjadi Grayscale ,  pada  Matlab  digunakan  fungsi rgb2gray untuk  menghasilkan  citra  keluaran  yang memiliki  warna  keabuan.  Kode  program  pada Matlab:
im2 = rgb2gray(im); % mengkonversi image menjadi grayscale
Hasil  dari  proses  tersebut  adalah  sebagai berikut:
Gambar 7. Konversi citra dari RGB menjadi Grayscale

## 4.4. Segmentasi
Proses deteksi tepi yang digunakan pada deteksi posisi  plat  nomor  ini  yaitu  metode Sobel  Edge Detection .  Digunakannya Sobel  Edge  Detection , karena  metode  ini  dapat  menghilangkan  atau mengurangi noise pada  citra.  Kode  program  pada Matlab:
ime=edge(im2,'sobel'); % deteksi tepi sobel
Gambar 8. Hasil Deteksi Tepi Sobel 4.5. Dilasi Dilasi  ini  menggunakan strel bentuk disk . Karena  bentuk  strel disk umum  digunakan  dalam aplikasi  pendeteksian.  Selain  itu, strel  disk merupakan  bentuk  yang  paling  umum  digunakan dalam  proses  morfologi.  Efek  yang  dihasilkan merata pada segala arah, sehingga akan mempermudah untuk melakukan proses selanjutnya. Kode program pada Matlab:
imd=imdilate(ime,strel('disk',1)); % Dilasi dengan strel disk
Gambar 9. Hasil Proses Dilasi
Pada  gambar  diatas,  diketahui  bahwa  pada proses dilasi dengan menggunakan strel disk dengan radius 1, bagian-bagian yang pada proses sebelumnya  yang  hilang  atau  tidak  jelas,  kembali diperbaiki  dengan  menumbuhkan  dan  menebalkan bagian-bagian  pada  citra  yang  diperlukan  untuk proses  selanjutnya,  agar  lebih  mudah  dalam mendeteksi posisi plat nomor.

## 4.6. Filling Holes
Dengan  menggunakan  fungsi imfill untuk menutupi  lubang  –  lubang  pada  citra.  Lubang  pada citra ini muncul, dikarenakan adanya perbedaan nilai
–  nilai  intensitas  pada  daerah  tertentu.  Jadi,  fungsi imfill ini  membawa  nilai  –  nilai  intensitas  pada daerah  gelap  yang  dikelilingi  oleh  area  terang  ke tingkat  intensitas  daerah  yang  sama  dengan  piksel sekitarnya. Kode program pada Matlab:
L=imfill(imd,'holes'); % Fill bagian/region yang kosong
Gambar 10. Hasil Filling Holes 4.7. Opening Selanjutnya,  citra  hasil imfill diolah  dengan menggunakan  proses opening .  Penghilangan  bagian -  bagian  yang  diolah  dengan  proses opening secara horizontal  dan  vertikal  untuk  mendapatkan  citra yang  lebih  mudah  untuk  di  proses  pada  tahap Labelling/ verifikasi. Kode program pada Matlab:
st1=strel('line',15,0); st2=strel('line',15,90); L=imopen(L,st1); % Opening horizontal dengan strel line L=imopen(L,st2); % Opening vertikal dengan strel line
Berikut  ini  adalah  citra  hasil  proses opening horizontal dan vertikal:
Gambar 11. Citra hasil Horizontal dan Vertikal

## 4.8. Labelling
Pada tahap ini akan dilakukan proses pelabelan dengan  menggunakan  fungsi  BWLABEL  pada aplikasi  MATLAB.  Citra  yang  telah  dikonversi menjadi  nilai  matriks  akan  melalui  proses  untuk mendapatkan  lokasi  area.  Jika  terdapat  nilai  1 terbanyak pada suatu area atau dapat dikatakan area dengan  warna  putih  terbanyak  atau  terluas,  maka akan  ditandai  dengan  menggunakan  regional deskriptor bounding  box dan area dalam  fungsi regionprops . Bounding  box digunakan  untuk memberi  tanda  kotak  pada  area  yang  mempunyai nilai  putih  terbanyak. Area digunakan  untuk mendeskripsikan  jumlah  pixel  yang  telah  ditandai oleh bounding  box sebelumnya,  sehingga  akan didapatkan citra akhir berupa lokasi dari plat nomor
kendaraan  dari  gambar  input.  Kode  program  pada Matlab:
[lab,n]=bwlabel(L); dat=regionprops(lab,'All'); figure,imshow(im),title('Get It!!!'); a=1; display(n) for i = 1:n b=dat(i); b1=b.BoundingBox; b2=b.Extent; b3=b.Area; if b3>a a=b3; out=b1; end end imrect(gca,out);

## Gambar 12. Citra hasil proses Labelling

## 4.9. Cropping
Pemotongan  citra  yang  dilakukan  dengan menggunakan  fungsi imcrop .  Kode  program pada Matlab: im3=imcrop(im,out); figure,imshow(im3),title('Crop');
Berikut  ini  adalah  hasil  dari  proses Cropping dan juga merupakan citra hasil akhir/ output
Gambar 13. Citra hasil Cropping

## 4.10. Analisis Hasil Percobaaan
Tabel 2. Hasil Percobaan Berhasil Tidak berhasil/Gagal 20 5
Pada  citra  yang  telah  ditampilkan  pada  tabel di  atas,  penulis  dapat  menyimpulkan  bahwa  teori pada  jurnal  sebelumnya  dapat  dibuktikan.  Dimana dari  25  citra  kendaraan  yang  penulis  gunakan,  20 citra  tersebut  dapat  mengenali  dan  menandai  plat nomor  dengan  tepat.  Sedangkan  5  citra  mengalami kendala atau tidak dapat  mengenali plat  nomor. Hal ini  terjadi,  dikarenakan  oleh  beberapa  sebab  seperti kurangnya  cahaya,  pantulan  cahaya,  intensitas cahaya  yang  berlebih,  dan  banyaknya  warna  putih
lain seperti pada mobil berwarna putih ataupun garis plat nomor yang terputus.
Jadi,  persentase  tingkat  keberhasilan  dari aplikasi  pada  penelitian  ini  adalah  80  %.  Sehingga, dapat  dikatakan  bahwa  teknik  morfologi  dengan operasi  dilasi, filling  holes ,  dan opening dapat digunakan  untuk  mendeteksi  posisi  plat  nomor kendaraan.
V. PENUTUP
5.1. Kesimpulan
Penulis  menggunakan  25  citra  sampel  mobil dengan  metode  morfologi  yang  diimplementasikan dalam  aplikasi  Matlab.  Metode  morfologi  yang penulis  implementasikan  adalah  proses  dilasi, opening,  dan  filling  holes.  Dari  25  percobaan tersebut, 20 plat nomor dapat  terdeteksi.  Jadi, dapat dikatakan  bahwa  persentase  tingkat  keberhasilan dengan  menggunakan  metode  morfologi  pada penelitian ini adalah 80 %.
5.2. Saran
Aplikasi yang dibangun tentu saja masih belum sempurna. Oleh karena itu, penulis juga mengemukakan beberapa saran yang dapat berguna untuk penelitian di masa datang, yaitu :
1. Diharapkan  pada  penelitian  selanjutnya  dapat menambahkan  teknik  morfologi  lain  terkait deteksi posisi plat nomor kendaraan agar tingkat keakuratannya lebih tinggi.
2. Pada  penelitian  selanjutnya,  diharapkan  aplikasi pendeteksian  lokasi  plat  nomor  dapat  berjalan dengan kondisi pencahayaan bagaimanapun, dan dengan warna mobil apapun.
3. Diharapkan pada penelitian selanjutnya, aplikasi pendeteksian lokasi plat nomor dapat mendeteksi dengan tepat, meskipun dengan jarak berapapun.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Arnia,  F,  dkk.,  “Metode  Band  Limited  Phase Only  Correlation  (BLPOC)  untuk  Identifikasi Plat  Kendaraan”, Jurnal  Rekayasa  Elektrika Vol. 10, No. 1, April 2012.
[2]  Fahmi, Perancangan  Algoritma  Pengolahan Citra  Mata  Iris  Sebagai  Bentuk  Antara  Sistem Biometrik . Departemen Teknik Elektro, Medan, 2007
[3] Sutoyo , T, dkk ., Teori Pengolahan Citra Digital.
Yogyakarta: Andi, 2009.
[4]  Prasetyo,  Eko, Pengolahan  Citra  Digital  dan Aplikasinya  Menggunakan  Matlab (ed.  1). Yogyakarta : Andi, 2011.
[5]  Gang  Li,  dkk,  “Gray-scale  Edge  Detection forGastric  Tumor  Pathologic  Cell  Images by Morphological Analysis”, Biology andMedicine  Journal ,  Nomor.  39,  hal.  947 – 952. 2009.