## Deteksi Rasa Kantuk pada Pengendara Kendaraan Bermotor Berbasis Pengolahan Citra Digital
Ekawati Pratiwi Poli, Arie S. M. Lumenta, Brave A. Sugiarso, Janny O. Wuwung JurusanTeknikElektro-FT, UNSRAT, Manado-95115, Email: ekawati050213049@gmail.com
Abstract - Traffic accident rate in Indonesia is increasing. One of the main causes of the condition are sleepy motorists. Things like this need  to  be  taken  to  ensure  that  the  number  of  accidents  due  to  these factors  can  be  avoided.  Thus  conducted  a  study  using  digital  image processing system for drowsiness detection motorists.
Digital image processing is intended to determine whether the motorist was not sleepy or when driving with the input in the form of eye images  taken  using  a  digital  camera  then  put  in  a  Matlab  GUI programming  language  in  which  the  image  is  taken  the  value  bwarea sleepy  eyes and  not a  reference image which  will be  processed by  image processing such as cropping, grayscale, iris extraction, thresholding, and analyzed  by  the  method  bwarea  than  it  was  with  the  images  to  be identified. The output of information motorists sleepy or not.
Keywords: Bwarea, Iris Eyes, Digital Image Processing, Thresholding
Abstrak - Angka kecelakaan lalu-lintas di Indonesia semakin meningkat.  Salah  satu  faktor  penyebab  utamanya  yaitu  kondisi pengendara kendaraan bermotor yang mengantuk. Keadaan seperti ini perlu lebih diperhatikan agar angka kecelakaan karena faktor tersebut dapat  dihindari.  Dengan  demikian  dilakukan  suatu  penelitian menggunakan  pengolahan  citra  digital  untuk    sistem  deteksi  rasa kantuk pada pengendara kendaraan bermotor.
Pengolahan  citra  digital  ini  bertujuan  untuk  menentukan apakah  pengendara  kendaraan  bermotor  mengantuk  atau  tidak  pada saat  berkendara  dengan input berupa  citra  mata  yang  diambil menggunakan kamera digital kemudian di masukkan ke dalam sebuah bahasa pemrograman GUI Matlab dimana diambil  nilai bwarea citra mata  mengantuk  dan  tidak  mengantuk  menjadi  citra  referensi  yang nanti akan diolah dengan pengolahan citra seperti cropping, grayscale, ekstraksi  iris, thresholding, dan  dianalisa  dengan  metode  bwarea dibandingkan  nilainya  dengan  citra-citra  yang  akan  diidentifikasi. Output nya  berupa  informasi  pengendara  kendaraan  bermotor mengantuk atau tidak.
Kata kunci : Bwarea, Iris Mata, Pengolahan citra digital, Thresholding

## I. PENDAHULUAN

## A. LatarBelakang
Di  Indonesia,  angka  kecelakaan  lalu  lintas  tiap  tahun meningkat.  Manado  sebagai  salah  satu  kota  di  Indonesia juga  menunjukkan  kecenderungan  yang  sama.  Banyaknya kecelakaan  disebabkan  oleh  berbagai  faktor  diantaranya faktor manusia, faktor kendaraan, dan faktor lingkungan.
Dari beberapa faktor penyebab kecelakaan di atas, faktor kecelakaan yang disebabkan oleh manusia atau dalam hal ini pengendara  kendaraan  bermotor  menjadi  perhatian  penulis dalam  menyusun  tugas  akhir  ini.  Rasa  kantuk  saat berkendara  adalah  salah  satu  kondisi  yang  sering  diabaikan oleh  para  pengendara  kendaraan  bermotor  dan  merupakan salah  satu  penyebab  sering  terjadinya  kecelakaan,  terutama pada  saat  berkendara  pada  jarak  yang  cukup  jauh.  Penulis melihat  berdasarkan  faktor  di  atas,  maka  kecelakaan kendaraan bermotor dapat diminimalisir dengan mendeteksi penyebab kecelakaan yaitu dari rasa kantuknya.
Dengan  adanya  deteksi  rasa  kantuk  maka  diharapkan akan  mampu  mengurangi  tingkat  kecelakaan  yang  sering terjadi  aki  bat  dari  factor  kelalaian  manusia  dan  dapat membantu  dan  mengawasi  para  pengendara  kendaraan bermotor  agar  lebih  waspada  dengan  kondisi  yang  ada. Berdasarkan permasalahan tersebut,  maka penulis  membuat suatu  sistem  ”Deteksi  Rasa  Kantuk  Pada  Pengendara Kendaraan Bermotor Berbasis Pengolahan Citra Digital”.

## B. Identifikasi Masalah
- Pengendara  kendaraan  yang  sering  memaksakan kondisi tubuh dalam berkendara.
- Kurangnya kesadaran dari para pengendara.
- Banyaknya  jumlah  kecelakaan  lalu-lintas  saat berkendara  untuk  jarak  yang  cukup  jauh  karena pengendara yang mengantuk.

## C. PembatasanMasalah
Hal-hal  yang  akan  dilakukan  dalam  tugas  akhir  ini dibatasi pada masalah yang akan dibahas yaitu :
1. Merupakan  suatu  rancang  bangun  sistem  deteksi rasa  kantuk  pada  pengendara  kendaraan  bermotor dilihat dari kondisi mata.
2. Sistem dalam mode offline.
3. Menggunakan program Matlab.
4. Citra  yang  diolah  adalah  pada  bagian  mata  yaitu pupil mata.
5. Pada  pengolahan  citra  menggunakan  metode bwarea .
6. Hasil pengolahan citra yaitu mengantuk atau tidak.

## D. TujuanPenulisan
Tujuan yang ingin dicapai penulis dalam penyusunan tugas  akhir  ini  ialah  merancang  suatu  sistem  deteksi  rasa kantuk  pada  pengendara  kendaraan  bermotor  dengan memanfaatkan teknologi pengolahan citra.

## II. LANDASAN TEORI

## A. Sistem Pengolahan Citra
Pada dasarnya sistem pengolahan citra terdiri dari objek yang  akan  diolah, tranducer yang  digunakan  untuk merepresentasikan  objek  dalam  bentuk  citra  digital, pengolahan  citra  digital  untuk  menghasilkan  suatu  citra digital baru  untuk dianalisa, serta proses analisa citra untuk mendapatkan  hasil  yang  diinginkan.  Secara  garis  besar sistem  di  atas  dapat  digambarkan  dalam  diagram  pada gambar 1.
Gambar 1. Sistem Pengolahan Citra
Gambar 2. Nilai warna RGB dalam heksadesimal
1.  Citra Warna
Citra  warna  atau  lebih  sering  dikenal  citra  RGB  ( red, green,  blue ).  Citra  RGB  adalah  citra  yang  warna  dasar penyusunnya  adalah  warna  merah,  hijau,  dan  biru.  Warna selain  itu  adalah  warna  hasil  perpaduan  dari  ketiga  warna tersebut.
Dasar  dari  pengolahan  citra  adalah  pengolahan  warna RGB  pada  posisi  tertentu.  Dalam  pengolahan  citra  warna dipresentasikan  dengan  nilai  hexadesimal  dari  0x00000000 sampai  0x00ffffff.  Warna  hitam  adalah  0x00000000  dan warna  putih  adalah  0x00ffffff.  Definisi  nilai  warna  di  atas seperti  gambar  2,  variabel  0x00  menyatakan  angka dibelakangnya adalah hexadesimal.
Dari definisi gambar 2, untuk menyajikan warna tertentu dapat dengan mudah dilakukan, yaitu dengan mencampurkan  ketiga  warna  dasar  RGB.  Tabel  I menunjukkan contoh pencampuran warna RGB.
2.  Citra Grayscale
Citra grayscale atau  citra  skala  keabuan  mempunyai kemungkinan  warna  antara  hitam  (minimal)  dan  putih (maksimal).  Jumlah  maksimum  warna  sesuai  dengan  bit penyimpanan  yang  digunakan.  Jika  pada  skala  keabuan  4 bit,  maka  jumlah  kemungkinan  adalah  2 4 =  16  warna, dengan  kemungkinan  warna  0  (minimal)  sampai  15 (maksimal).
3.  Citra Ekstraksi Iris Mata Beberapa proses yang dilakukan dalam fungsi pengekstrakan iris ini adalah sebagai berikut: 1. Citra grayscale mata  dilakukan  binerisasi,  utntuk grayscale 0  –  40  dan  115  –  255  diubah  nilai intensitasnya  menjadi  0  ( background ).  Sedangkan  41  – 114  menjadi  1  ( foreground ). Threshold ini  diambil  dari beberapa  sampel  data  dan  disimpulkan  bahwa  nilai grayscale iris rata-rata adalah 41 – 114.
2. Melakukan penyambungan piksel yang terputus.

## TABEL I. CONTOH-CONTOH WARNA DALAM HEKSADESIMAL
Gambar 3. Gambaran sistem kamera digital
3. Kemudian  daerah  kosong  (hitam)  pada  bagian  iris  yang ikut  terbawa  menjadi background diisi  dengan  nilai  1 agar menjadi foreground (bagian iris).
4. Membuang  daerah  citra  biner  yang  jumlah  pikselnya  < jumlah  piksel  iris.  Hal  ini  untuk  menghilangkan  detail- detail  kecil  yang  mempunyai  kemiripan  nilai  intensitas dengan iris.
5. Untuk  menutup  bagian  iris  yang  masih  berlubang  di bagian  luar  dan  dalam  (samping  pupil)  maka  dilakukan dilasi dengan strel yang cukup untuk menyambungnya. 6. Daerah  yang  masih  berlubang  diisi  kembali,  kemudian dilakukan erosi dengan strel yang sama pada langkah 5.
7. Citra  biner  siap  untuk  dilakukan  ekstraksi  bagian  citra iris mata.
4.  Citra Biner
Citra  biner  adalah  citra  yang  setiap  titik  atau  pikselnya bernilai  0  atau  1  dengan  representasi  warna  hitam  =  0,  dan warna putih = 1.

## B. Kamera Digital
Kamera  digital  adalah  alat  untuk  membuat  gambar  dari objek  untuk  selanjutnya  dibiaskan  melalui  lensa  kepada sensor  CCD  ( charge  coupled  device )  yang  hasilnya kemudian  direkam  dalam  format  digital  ke  dalam  media simpan  digital.  Karena  hasilnya  disimpan  secara  digital maka  hasil  rekam  gambar  ini  harus  diolah  menggunakan pengolah  digital  pula  semacam  komputer  atau  mesin  cetak yang  dapat  membaca  media  simpan  digital  tersebut.  Pada gambar 3 menunjukkan gambaran sistem dari kamera digital secara keseluruhan.

## C. Pengolahan Citra Digital
Pengolahan citra digital atau sering disebut digital image processing merupakan  suatu  proses  dari  citra  asli  menjadi citra  lain  yang  sesuai  dengan  keinginan  kita.  Misal  suatu citra yang kita dapatkan terlalu gelap maka digital image
Gambar 4. Pemotongan Gambar 5. Contoh histogram
processing citra tersebut bisa kita proses sehingga mendapat citra yang jelas.
Fase  pengolahan  citra  digital  adalah  pemrosesan  citra dua  dimensi  atau  tiga  dimensi  oleh  komputer  atau pemrosesan  digital  data  dua  atau  tiga  dimensi.  Pada dasarnya pengolahan citra terbagi menjadi :
 Peningkatan kualitas citra ( image enhancement )
 Pemulihan citra ( image restoration )
 Registrasi citra
 Analisis citra
 Pemampatan citra
 Segmentasi citra, dan lain-lain.
Dalam Tugas Akhir ini pengolahan citra digital ini lebih dititikberatkan pada analisis citra.
1. Pemotongan ( Cropping )
Adalah pengolahan citra dengan kegiatan memotong satu bagian citra seperti pada gambar 4. Rumus yang digunakan: x’ = x – xL untuk x = xL sampai xR (1) y’ = y – yT
untuk y = yT sampai yB (2)
2. Histogram Equalization
Histogram adalah dasar dari sejumlah teknik pemrosesan citra  pada  domain  spasial,  seperti  perbaikan,  kompresi  dan segmentasi  citra.  Histogram  mudah  untuk  dikalkulasikan dalam  suatu software dan  hanya  membutuhkan hardware- hardware yang ekonomis dalam penerapannya. Hal ini yang menjadikannya  sebagai  alat  yang  popular  dalam  hal pengolahan  citra.  Contoh  histogram  ditunjukkan  pada gambar 5.
Histogram  equalization adalah  suatu  proses  perataan histogram,  dimana  distribusi  nilai  derajat  keabuan  pada suatu  citra  dibuat  rata  seperti  yang  digambarkan  pada gambar 6.
3.  Bwarea
Bwarea  merupakan  teknik  pengolahan  citra  yang memperkirakan jumlah daerah dalam piksel yang
Gambar 6. Proses perataan histogram
terkandung  pada  sebuah  gambar  yang  sudah  dibinerisasi. Suatu  daerah  adalah  pengukuran    ukuran  latar  depan (foreground)  dari  citra  atau  dapat  juga  dikatakan  sebagai jumlah  piksel  pada  citra.  Fungsi  ini  tidak  secara  sederhana hanya  menghitung  jumlah  piksel,  tetapi  juga  melakukan pembobotan  pola  piksel  yang  berbeda  ketika  menghitung suatu area.
Total  =  bwarea  (BW)  memperkirakan  wilayah  objek dalam  citra  biner  BW.  total  adalah  skala  yang  nilainya sesuai  dengan jumlah total pada piksel dalam  gambar, tapi mungkin  tidak  persis  sama  karena  pola  yang  berbeda  dari bobot piksel.
BW  dapat  berupa  numerik  atau  logis.  Untuk  input numerik,  setiap  piksel  nol  dianggap  ada.  Algoritma  bwarea memperkirakan  luas  dari  semua  piksel  di  dalam  gambar dengan menjumlahkan bidang setiap pixel dalam gambar.

## D. Deteksi Rasa Kantuk
Rasa  kantuk  yang  datang  tiba-tiba  diawali  dengan beberapa gejala yang umum, seperti menguap berulang kali, mata terasa pedih, badan terasa lesu tak bertenaga dan sulit berkonsentrasi.  Ada  banyak  penyebab  kelelahan  dan  rasa kantuk,  diantaranya,  jam  tidur  yang  kurang,  bekerja  dalam waktu  yang  tidak  sewajarnya,  atau  memang  memiliki masalah dengan jam tidur.
1.  Mata
Mata merupakan indera penglihatan atau kamera alamiah yang merupakan jendela untuk melihat dunia.

## 2.  Iris Mata
Iris merupakan bagian yang berwarna yang tampak pada bola mata. Bagian iris terlihat sebagai bagian lingkaran mata yang  meliputi  bagian  hitam  pupil  dengan  warna-warna tertentu.Secaraanatomi iris merupakan sebuah organ internal yang  dilindungi,  terletak  dibelakang kornea dan aqueous humour, serta  berada  di  depan  lensa  mata.  Iris  merupakan satu-satunya  organ  internal  tubuh  yang  dapat  terlihat  dari luar.Iris dapat terlihat cukup jelas pada jarak satu meter.
Lewat iris kita dapat mengintip kondisi tubuh kita, yaitu dengan  mengamati  perubahan-perubahan  pada  bentuk  dan warna iris. Beberapa tanda yang bias dilihat lewat iris mata yaitu:
 Pupil membesar mengindikasikan kelelahan/mengantuk.
 Warna  iris  sebelah  kiri  memudar  menunjukkan tekanandarah yang tidak normal (terlampau tinggi/rendah).
 Lingkaran di dalam iris menunjukkan stres.
Gambar 7. Diagram blok program

## E. Matlab (Matrix Laboratory)
Matlab  merupakan  bahasa  pemrograman  dengan kemampuan tinggi dalam bidang komputasi. Saat ini, bahasa pemrograman  tidak  hanya  dituntut  memiliki  kemampuan dari segi komputasi, tetapi juga kemampuan visualisasi yang baik. Matlab  memiliki kemampuan  untuk  mengintegrasikan komputasi, visualisasi, dan pemrogaman. Dalam menvisualisasikan sebuah objek, matlab memiliki kemampuan  merotasi  obyek  tanpa  mengubah  programnya. Penggunaan matlab meliputi bidang-bidang :
 Matematika dan komputasi
 Pembentukan algoritma
 Akuisisi data
 Pemodelan, simulasi, dan pembuatan prototype
 Analisa data, eksplorasi, dan visualisasi
 Grafik keilmuan dan bidang rekayasa

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Bahan dan Peralatan
Dalam pengerjaan tugas akhir ini bahan dan peralatan yang digunakan adalah:
 Laptop AXIOO Zetta Series ( Intel Core 2 Duo 2.0 GHz).
 Camera digital Nikkon.
 Software Matlab 2008a.
 Software Microsoft Office 2007.
 Citra  mata  pada  bagian  pupil  pengendara  kendaraan bermotor.

## B. Pengambilan Sample Citra
Data yang diambil didapat lewat pengambilan citra mata pengendara kendaraan bermotor melalui kamera. Citra mata referensi diambil pada pengendara kendaraan bermotor yang sama  dalam  dua  waktu  yang  berbeda  yaitu  pada  pagi  hari pukul  09.00-11.00  dan  pada  sore  hari  pada  pukul  02.00- 04.00.  Data  yang  diolah  adalah  pada  bagian  pupil  mata setelah melalui proses pemotongan pada bagian iris mata.

## C. Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  dibuat  dalam  dua  bagian,  yaitu bagian  pemasukan  referensi  serta  pengidentifikasian mengantuk  atau  tidak  berdasarkan  referensi  seperti  pada diagram  blok  program  gambar  7  dimana  citra  akan  melalui proses pemotongan ( croping ), kemudian citra diolah dengan mengubahnya  ke  citra grayscale ,  citra  di  ekstrak  untuk memisahkan  bagian  pupil,  dan  diubah  menjadi  citra threshold . Setelah citra menjadi citra biner selanjutnya di
Gambar 8. Tampilan rancangan program
analisa  dengan  metode  bwarea  yaitu  menghitung  wilayah dari citra dan kemudian informasi yang ada ditampilkan.

## D. Metode Analisa yang Digunakan
Metode  analisa  citra  yang  digunakan  dalam  tugas  akhir ini  adalah  metode bwarea .  Metode  ini  akan  menghitung nilai  wilayah  sehingga  bisa  dibedakan  mana  mata  yang mengantuk dan mana yang tidak.

## E. Perancangan GUI Matlab
Seperti  pada  gambar  8  program  dirancang  menggunakan  1 push button , 1 button group, 2 axes , 2 edit text dan 4 static text . Push  button digunakan  untuk  membuka  citra  dan analisa  citra. Axes digunakan  untuk  menampilkan  citra  dan histogram. Edit  text digunakan  untuk  menampilkan  nilai bwarea dan hasil analisa.

## F. Gambaran Sistem
Pada  tugas  akhir  ini,  akan  dibuat  sistem  identifikasi mengantuk atau tidak menggunakan pengolahan citra digital serta metode bwarea. Dimana citra iris mata adalah citra iris mata  pengendara  kendaraan  bermotor  yang  diambil menggunakan  kamera  dan  citra  mata  yang  dianalisa  adalah pada  bagian  pupil  mata.  Sistem  ini  berjalan  dalam  mode offline .
Sistem dibagi dalam beberapa bagian yaitu pengambilan citra,  pengambilan  referensi,  pengidentifikasian  mengantuk atau tidak. Proses pengolahan citra digital pada pengambilan referensi kurang lebih sama dengan pada pengidentifikasian iris mata.
1. Proses Pengambilan Citra
Pengambilan citra dilakukan dalam mode offline . Proses pengambilan  citra  iris  mata  ini  menggunakan camera , dengan  cara  memposisikan  iris  mata  di  daerah  yang  bisa terambil  oleh camera ,  setelah  itu camera akan  mengambil citra tersebut dan menyimpannya dalam format .jpg. Bagian citra  iris  mata  dari  citra  yang  diambil  akan  digunakan nantinya untuk proses selanjutnya.
2. Proses Pengolahan Citra Digital
Proses  selanjutnya  adalah  proses  pemasukkan  citra referensi  serta  citra  yang  akan  dikenali.  Keduanya  melalui proses yang sama yaitu proses pengolahan citra digital serta proses  analisa  citra.  Berikut  bagan  proses  pengolahan  citra digital pada gambar 9.
Gambar 9. Bagan Proses Pengolahan Citra digital
3. Proses Analisa Citra
Setelah  citra  iris  mata  melalui  proses  pengolahan  citra digital,  maka  citra  siap  untuk  dianalisa.  Proses  analisa mencakup  analisa  citra  dengan  menggunakan  metode bwarea.  Bwarea  digunakan  agar  dapat  membedakan  nilai citra  refrensi  dengan  nilai  citra  yang  akan  diidentifikasi. Dengan bwarea ini  kita bisa  mengetahui nilai  wilayah  yang terkandung  dalam  suatu  gambar,  sehingga  bisa  ditentukan dengan  sendirinya  batas  nilai  area  yang  mengantuk  dengan batas  nilai  area  yang  tidak  mengantuk,  nilai-nilai  area tersebut di ambil rata-ratanya kemudian menjadi pembanding antara citra sekarang dengan citra refrensi.
Setelah  melewati  proses  pengolahan  citra  di  atas,  citra mata  baik  citra  refrensi  atau  citra  yang  akan  diidentifikasi dihitung bwarea nya,  dengan  memanggil  citra-citra  yang sudah di simpan  melalui perintah pada program  matlab dan hasil nilainya akan langsung ditampilkan dan di catat untuk perbandingan nantinya agar bisa diketahui batas – batas nilai area yang mengantuk dan yang tidak mengantuk.
Selanjutnya diberi batas nilai untuk citra-citra mata yang mengantuk  dan  yang  tidak  mengantuk.  Untuk  mata mengantuk  batas  nilai  areanya  yaitu  0  sampai  299999  dan untuk  mata  tidak  mengantuk  batas nilain areanya lebih dari 299999.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Citra Mata
Citra  yang  diambil  oleh  kamera  masih  belum  bisa langsung dimasukkan ke dalam program. Citra tersebut akan melalui  proses  analisa  citra  dalam  program  aplikasi  yang dibuat.

## B. Pengenalan Objek
Proses pengujian untuk identifikasi mata mengantuk atau tidak dilakukan dengan program yang dibuat dengan bahasa pemrograman GUI Matlab.
Program  yang  dibuat  terbagi  atas  dua  bagian  yaitu bagian referensi dan bagian untuk pengidentifikasian. Citra
Gambar 10. Pemasukan Citra Mata
Gambar 11. Pengujian Citra Mata 1
referensi di ambil nilainya sebagai patokan mata mengantuk dan mata tidak mengantuk.
1. Penentuan Keputusan
Citra  mata  mengantuk  dan  tidak  mengantuk  referensi telah  disimpan  kedalam  program  terlebih  dahulu,  sehingga saat button  masukkan  citra di  tekan  akan  muncul  menu membuka  gambar  sehingga  bisa  dipilih  citra  mata  mana yang  akan  diidentifikasi.  Semua  prosesnya  berada  dalam program  sehingga  GUI  Matlab  tinggal  menampilkan informasi  dari  hasil  eksekusi  program.  Gambar  10 menggambarkan proses pemasukkan citra mata.
2. Penetapan Identitas Objek
Jika nilai area hasil identifikasi citra mata memiliki nilai antara  0  sampai  299999  maka  citra  mata  tersebut  adalah mata  mengantuk.  Dan  jika  nilai  area  hasil  identifikasi  citra mata  memiliki  nilai  antara  >299999  maka  citra  mata tersebut  adalah  mata  tidak  mengantuk.  Saat  tombol Masukkan  Citradi  tekan  maka  program  akan  berjalan dengan sendirinya mengeksekusi hasil analisa citra.

## C. Pengujian Hasil
Pada pengujian citra mata 1 seperti pada gambar 11 citra yang dimasukkan ditampilkan pada program  matlab beserta histogramnya. Nilai bwareanya 172440 tergolong pada mata mengantuk.

## Gambar 12. Pengujian Citra Mata 2
Gambar 12 menunjukkan pengujian citra mata 2 dimana nilai bwareanya adalah 330387 sehingga digolongkan pada mata tidak mengantuk.

## V. KESIMPULAN
1. Keakurasian  sistem  pemantau  dan  penentuan  mata mengantuk  dan  mata  tidak  mengantuk  dari  citra sample yang ada menggunakan pengolahan citra dengan metode bwarea yaitu 99 %.
2. Sistem  akan  semakin  baik  jika  citra  referensi  untuk setiap  citra  mata  pengendara  kendaraan  bermotor ditambah.
3. Kondisi  pupil  mata  pada  pengolahan  citra  harus  bebas dari  gangguan  pencahayaan  saat  pengambilan  citra karena akan mempengaruhi proses identifikasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   G.  Abdia,  Away,  “ The  Shortcut  of  MATLAB  Programing ”, Informatika, Bandung, 2010.
[2]   W. Caesarendra, ST. M.eng., Aryanto, ST. “ Panduan Belajar Mandiri MATLAB ”, Media Komputindo, Jakarta, 2011.
[3]   Rafael  C,  Gonzales.,  dan  Richard  E,  Woods.,  “ Digital  Image Processing ”, Prentice Hall, 2008.
[4]  Grafika  Komputer  &  Pengolahan  Citra,  “ Pengolahan  Citra  :  Konsep Dasar ”, Universitas Gunadarma, 2006.
[5]  Imaging  &  Image  Processing  Research  Group,  “ Modul  Praktikum Pengolahan Citra ”, Institut Teknologi Bandung.
[6] F. Irawan, “ Buku Pintar Pemrograman Matlab ”,  Media Komputindo,Yogyakarta, 2012.
[7]  Intip Kondisi Tubuh Lewat „Iris‟ Mata , tersedia di : http// www.berita8.com/
[8] Modul Praktikum Pengolahan Citra . PENS-ITS.
[9]  Eko  Prasetyo,  “ Pengolahan  Citra  Digital  dan  Aplikasinya Menggunakan Matlab ”, Andi, Yogyakarta, 2011.
[10] T. Sutoyo, S.Si, M.Kom., E. Mulyanto, S.Si, M.Kom., Suhartono, Dr., Nurhayati,  Oky  Dwi,  M.T.,  Wijanarto,  M.Kom.,  “ Teori  Pengolahan Citra Digital ”, Andi, Yogyakarta, 2009.