Rekayasa , 2021; 14(3): 353-359 ISSN: 0216-9495 (Print) ISSN: 2502-5325 (Online)

## Perbandingan Metode Roberts’ Filter, Segmentasi dan Band Ratio Pada Citra Landsat 8 untuk Analisis Garis Pantai
Luhur Moekti Prayogo 1* , Abdul Basith 2
1 Prodi Ilmu Kelautan Fakultas Perikanan dan Kelautan Universitas PGRI Ronggolawe Tuban Jl. Manunggal No 61, Wire Semanding Tuban 62381 Jawa Timur
2 Prodi Pasca Sarjana Geomatika Universitas Gadjah Mada Kampus Bulaksumur Caturtunggal Sleman 55281 Daerah Istimewa Yogyakarta *luhurmoekti.prayogo@ugm.ac.id
DOI: https://doi.org/10.21107/rekayasa.v14i3.10300

## ABSTRACT
Computerization has an essential role in the field of remote sensing. Various methods for automatic coastline analysis continue to develop. This study aims to determine the performance of three methods, namely Roberts' Filter, Segmentation, and Band Ratio on Landsat 8 imagery, in producing land edges that are directly adjacent to the sea area (coastline). This study shows that the non-fusion image, the resulting edge, is less sharp than the fused image in the Roberts' filter method. The use of a 2x2 matrix on the Roberts' filter, the range of values from 0.52 to 0.56 in the segmentation method, and the Green Band Ratio - Near-Infrared produce various accuracy. The best method is produced by Band Ratio, where the edge detection results are close to the image's actual conditions. Meanwhile, unsatisfactory results are produced by the segmentation method.
Key words : remote sensing, Landsat 8, coast line, edge detection

## PENDAHULUAN
Penginderaan jauh merupakan ilmu atau seni untuk  monitoring  dan  akuisisi  data  obyek permukaan  bumi  tanpa  kontak  langsung  dengan obyek yang diamati (Danoedoro, 2012; Lillesand et al.  2008).  Teknologi  penginderaan  jauh  sangat bermanfaat dalam pengelolaan informasi khususnya  dalam  bidang  pemetaan  dan perencaaan  wilayah.  Eksistensi  teknologi  ini  telah meningkatkan peran bagi dunia akademisi maupun praktisi  dalam  penyelesaian  masalah  pemetaan (Danoedoro,  2012).  Dewasa  ini,  perkembangan teknologi  tidak  lepas  dengan  bidang  teknologi informasi  atau  komputer.  Kemampuannya  dalam akumulasi dan menghitung membuat analisis survei penginderaan jauh menjadi lebih cepat. Salah satu teknik  dalam  penginderaan  jauh  yang  mengalami perkembangan  pesat  adalah  klasifikasi  citra.  Citra merupakan  produk  yang  dihasilkan  dari  satelit penginderaan  jauh  yang  terdiri  dari  nilai  spektral (Danoedoro, 2012). Nilai spektral dalam produk ini digunakan  oleh  pengambil  keputusan  dalam
membedakan  obyek  di  permukaan  bumi  melalui teknik  klasifikasi  citra.  Perkembangan  klasifikasi citra salah satunya terjadi pada teknik deteksi tepi ( Edge  Detection ).  Deteksi  tepi  merupakan  tahap pemrosesan  citra  untuk  menghasilkan  tepi  dari setiap obyek pada citra (Munir, 2019). Dalam bidang penginderaan jauh, membedakan dua obyek sangat diperlukan  karena  jika  hanya  menggunakan karakteristik  warna  maka  proses  klasifikasi  citra tidak akan maksimal. Manfaat lain dari deteksi tepi juga  dapat  mengurangi  jumlah  data  ketika dilakukan pemrosesan.
Admajaya
(2018)
dalam penelitiannya menggunakan  algoritma  Sobel  dan  Prewitt menghasilkan  bahwa  rona  warna  pada  citra mempengaruhi hasil deteksi tepi. Penelitian ini juga menjelaskan bahwa algoritma Sobel menghasilkan klasifikasi  lebih  baik  untuk  deteksi  tepi dibandingkan  algoritma  Prewitt.  Lusiana  (2013) dalam penelitiannya menggunakan empat algoritma yaitu Kirsch, Robinson, Sobel, dan Prewitt.

## REKAYASA
Journal of Science and Technology https://journal.trunojoyo.ac.id/rekayasa
Article History: Received: May, 5 th 2021;  Accepted: October, 29 th 2021 Rekayasa  ISSN:  2502-5325  has  been  Accredited  by  Ristekdikti (Arjuna)  Decree:  No.  23/E/KPT/2019  August  8th,  2019  effective until 2023

## Cite this as:
Prayogo, L.M & Basith, A. (2021). Perbandingan Metode Robert’s Filter,  Segmentasi  dan  band  Ratio  pada  Citra  landsat  8  untuk Analisis Garis Pantai. Rekayasa 14 (3). 353-359. doi: https://doi.org/10.21107/rekayasa.v14i23. 10300 . © 2021 Luhur Moekti Prayogo
Penelitian tersebut menghasilkan bahwa algoritma Kirsch  menghasilkan  akurasi  paling  tinggi dibandingkan  dengan  tiga  algoritma  yang  lainnya (Sobel, Robinso, dan Prewitt). Urutan dari keempat algoritma yang menghasilkan akurasi tertinggi yaitu Kirsch,  Robinson,  Sobel,  dan  Prewitt.  Maini  & Aggarwal  (2009) juga  melakukan  studi  mengenai perbandingan  beberapa  algoritma  deteksi  tepi seperti  Canny,  Laplacian,  Gaussian,  Robert,  Prewit, dan  Sobel.  Dari  keenam  algoritma  yang  diujikan, menunjukkan bahwa algoritma Canny menghasilkan  deteksi  tepi  lebih  baik  baik dibandingkan  algoritma  yang  lain.  Penelitian mengenai deteksi tepi juga pernah dilakukan oleh Nadernejad  et  al.  (2008).  Penelitian  tersebut membandingkan  algoritma  deteksi  tepi,  jarak Eclidean, dan Canny detector. Dari ketiga algoritma tersebut,  menghasilkan  deteksi  tepi  menghasilkan performa  yang  baik  yang  hampir  mirip  dengan Canny detector. Putra (2016) membandingkan tiga algoritma  deteksi  tepi  diantaranya  Sobel,  Robert, dan  Canny.  Dari  ketiga  algoritma  tersebut, algoritma  Canny  menghasilkan  akurasi  terbaik dibandingkan  algoritma  Sobel  dan  Robert  karena menghasilkan tepi citra lebih tajam dan jelas.
Dari  penjelasan  diatas,  munculah  suatu permasalahan  bagaimana  deteksi  tepi  berperan dalam  memisahkan  obyek  daratan  dengan  lautan pada  citra  penginderaan  jauh.  Citra  penginderaan jauh berbeda dengan citra non-penginderaan jauh, karena  berisi  informasi  spasial  dan  nilai  spectral setiap  objek.  Identifikasi  batas  daratan  sangat penting  untuk  dilakukan  karena  merupakan  studi pendahuluan  untuk  mengamati  perubahan  garis pantai  secara  lebih  cepat.  Deteksi  tepi  memiliki
kemampuan dalam menganalisis batas daratan dan lautan secara otomatis. Oleh karena itu tujuan dari penelitian  ini  adalah  menguji  performa  tiga algoritma  yaitu  Roberts’  Filter,  Segmentasi  Citra, dan Band Ratio dalam membedakan obyek daratan dengan lautan pada citra Landsat 8 yang digunakan untuk  analisis  garis  pantai  di  pesisir  selatan Kabupaten Sampang, Madura.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  bagian  selatan pesisir  Sampang  Madura.  Lokasi  tersebut  dipilih atas pertimbangan kondisi garis pantai yang terlihat jelas  pada  citra  dimana  akan  memudahkan  dalam membedakan  objek  daratan  dengan  perairan. Bahan utama yang digunakan adalah citra resolusi sedang  Landsat  8.  Landsat  merupakan  salah  satu satelit yang dibuat oleh Amerika Serikat pada tahun 1972. Satelit ini menghasilkan jutaan gambar/ citra hasil  akuisisi  yang  digunakan  untuk  keperluaan berbagai bidang diantaranya pertanian, pertambangan,  dan  pengelolaan  sumberdaya (USGS,  2020).  Citra-citra  tersebut  disimpan  di stasiun penerimaan Landsat di seluruh dunia. Saat ini,  Landsat  sudah  mengalami  perkembangan  dan yang  terbaru  sudah  pada  generasi  ke-8  (USGS, 2020).    Landsat  8    diluncurkan  pada  11  Februari 2013  dengan  membawa  sensor  OLI  (Operational Land Imager). Sensor OLI memiliki 1 band infrared dan 7 band reflektif  (USGS, 2020). Citra Landsat 8 dapat  diunduh  secara  gratis  dengan  panjang  dan lebar setiap scene 185 km melalui website resminya https://earthexplorer.usgs.gov/ . Tabel 1 merupakan spesifikasi band pada citra Landsat 8.
Tabel 1. Spesifikasi Landsat 8 Bands Wavelenght Spatial Resolution (m)  Radiance (W/m2srm) typical  SNR (typical) (mikrometer Band 1 - Ultra Blue (coastal/ aerosol) 0.435 - 0.451 30 40 130 Band 2 - Blue 0.452 - 0.512 30 40 130 Band 3 - Green 0.533 - 0.590 30 30 100 Band 4 - Red 0.636 - 0.673 30 22 90 Band 5 - NIR 0.851 - 0.879 30 14 90 Band 6 - SWIR 1 1.566 - 1.651 30 4 100 Band 7 - SWIR 2 2.107 - 2.294 30 1.7 100 Band 8 - Panchromatic 0.503 - 0.676 15 23 80 Band 9 - Cirrus 1.363 - 1.384 30 6 130 Band 10 - Thermal 1 10.60 - 11.19 100* (30) - - Band 11 - Thermal 2 11.50 - 12.51 100* (30) - -
Image Fusion - Intensity Hue-Saturation (IHS) Image fusion bertujuan untuk menggabungkan citra multispektral dan pankromatik agar citra yang dihasilkan  memiliki  resolusi  sebaik  pankromatik dengan  tampilan  berwarna  seperti  multispektral (Danoedoro,  2012).  Terdapat  berbagai  metode dalam  image  fusion  diantaranya Intensity  Hue- Saturation (IHS)  transform, Principal  Component Analysis (PCA) dan Wavelet Transform (WT). Dalam penelitian ini, metode yang digunakan dalam image fusion  adalah  IHS.  Berikut  algoritma  IHS  yang ditujukkan  pada  persamaan  (1-3)    (Carper et  al. , 1990).
Dimana  I,  H,  S  merupakan  intensity  components, hue dan saturation, dan V1 dan V2 adalah variabel tengah  (Fonseca et  al., 2014).  Pada  teknik  fusi dengan  IHS,  citra  multispektral  dan  pankromatik yang  memiliki  beda  resolusi  spasial  digabungkan dan  akan  membentuk  citra  RGB  dengan  resolusi sebaik pankromatik. Adapun persamaan dari proses berikut ditunjukkan pada persamaan (4):
Metode Roberts’ Filter Roberts’ Filter merupakan filter pemrosesan citra berbasis  2  dimensi  (2D).  Matriks  pada  algoritma Roberts’ berukuran 2x2 dan bekerja dengan koreksi dua  arah  diagonal  sehingga  perbedaan  citra  hasil filter ini pada sisi miring objek (Maini & Aggarwal, 2009).  Matriks  kernel  Roberts’Filter  ditunjukkan pada gambar (1) (Maini & Aggarwal, 2009):
Gambar 1. Matriks kernel Roberts’Filter
Matriks ini didesain agar dapat merespon dengan maksimal  pada  tepi  yang  bersudut  45°  ke  batas piksel.  Matriks  ini  dapat  dikombinasikan  untuk mencari skala absolut dari gradien pada setiap titik dan orientasinya. Nilai  mutlak gradien pada suatu titik  dapat  dicari  dengan  persamaan  (5)  (Maini  & Aggarwal, 2009):
|𝐺| =   √𝐺𝑥 2 +  𝐺𝑦 2 … … . . (5)
Sedangkan untuk mendapatkan proses lebih cepat, perhitungan  pendekatan  gradien  dapat  dilakukan dengan  menggunakan  persamaan  (6)  (Maini  & Aggarwal, 2009):
|𝐺| = |𝐺𝑥| + |𝐺𝑦| … … … . (6)
Segmentasi Citra Segmentasi citra merupakan proses pengolahan citra digital dengan tujuan membagi citra menjadi region  atau  obyek-obyek  dan  memisahkan  obyek dari  latar  belakangnya  (rinaldi  munir  itb  2019). Proses  ini  umumnya  berdasarkan  pada  tekstur, warna,  dan  kecerahan  dari  citra  yang  dilakukan segmentasi. Region-region yang telah terbagi dari proses  segmentasi  akan  bersifat  homogen  dan beberapa bagiannya akan saling terhubung. Proses segmentasi  merupakan  salah  satu  tahap  yang penting  untuk  dilakukan  khususnya  sebelum melakukan  melakukan image/  object  recognition , image  understanding  (Munir,  2019).  Umumnya terdapat  dua  jenis  segmentasi  yaitu  segmentasi citra berdasarkan pemberian nama komponen dan segmentasi  citra  berdasarkan  pendekatan  wilayah dan  klasterisasi.  Segmentasi  berdasarkan  nama berupa  pemberian  nama  dari  piksel-piksel  yang dihubungkan  atau  piksel  labelling.  Segmentasi berdasarkan  pendekatan  wilayah  dan  klasterisasi yaitu mengidentifikasi citra berdasarkan kesamaan corak  dengan  cara  citra  dibagi  dalam  zona  kecil berdasarkan tingkat keabuannya.
Band Ratio
Band  ratio  merupakan  suatu  tahapan pengolahan citra yang bertujuan untuk menghasilkan gambar yang memberikan intensitas band relatif (Harris Geospatial, 2020). Teknik ini juga bertujuan  untuk  meningkatkan  perbedaan  nilai spektral  setiap  band  untuk  mengurangi  efek tutupan.  Band  ratio  sering  digunakan  pada
pengolahan citra dalam mereduksi gangguan nilai spektral yang mengenai obyek permukaan bumi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Teknik Pengolahan Citra Resolusi spasial citra merupakan ukuran terkecil objek  yang  dapat  dideteksi  oleh  suatu  sistem pencitraan  (Danoedoro,  2012).  Penelitian  ini menggunakan  citra  Landsat  8  dengan  resolusi spasial  30  meter.  Citra  ini  terdiri  dari  band multispektral  dan  pankromatik  yang  memiliki resolusi  lebih  baik.  Band  multispektral  terdiri  dari band utama yaitu R, G, B dimana memiliki resolusi sedang (30 meter).  Pada multispektral, setiap titik (piksel)  pada  citra  warna  mewakili  warna  yang merupakan  kombinasi  dari  tiga  warna  dasar  yaitu merah,  hijau,  dan  biru  yang  dikenal  sebagai  citra RGB. Pada original band RGB, intensitas maksimum pada kisaran ukuran 8 bit atau nilai maksimum 255. Nilai  bit  pada  citra  akan  mempengaruhi  dalam tahap  pemrosesan.  Semakin  besar  nilai  bit,  maka ukuran citra juga semakin besar serta tampilannya lebih  jelas  dan  tajam.  Hal  ini  akan  berpengaruh terhadap pemrosesan citra khususnya untuk deteksi tepi. Berikut merupakan sampling citra dengan nilai bit yang berbeda yang ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Sampling Citra Landsat 8 (8, 4, dan 2 bit)

## Image Fusion
Kondisi setiap band pada citra Landsat 8 belum tergabung  dalam  satu  layer  (terpisah  setiap bandnya).  Penggabungan  band  bertujuan  agar memudahkan  dalam  proses  analisis  dan fusion . Kemudian dilakukan cropping citra yang bertujuan agar  ukuran  serta  cangkupan  citra  menjadi  lebih kecil dan proses analisis menjadi lebih cepat. Kedua band  (multispektral  dan  pankromatik)  dari  hasil cropping dilakukan fusion untuk menghasilkan citra multispektral  baru  yang  memiliki  resolusi  spasial lebih  baik  serta  spektral  yang  tajam.  Band
multispektral dan pankromatik merupakan masukan  utama  dalam  teknik  fusion.  Kemudian proses  resample  pada  band  RGB  dilakukan pemrosesan dengan algoritma IHS dengan tahapan contrast  match dengan  band  pakromatik.  Berikut sampel hasil sebelum dan sesudah dilakukan fusion pada  Citra  Landsat  8  yang  ditunjukkan  pada Gambar 3.
Gambar  3. Tampilan Sebelum dan Sesudah Dilakukan Fusi  pada Citra Landsat-8
Berdasarkan  hasil  fusi  diatas  dapat  diketahui bahwa  citra  non-fusi  memiliki  resolusi  yang  tidak sebaik  citra  hasil  fusi.  Citra  non-fusi  memiliki resolusi spasial 30 m, yang merupakan resolusi asli citra Landsat-8 band multispektral. Sedangkan hasil fusi memiliki resolusi yang lebih baik, karena sudah terkoreksi dengan band 8 Landsat-8 resolusi 15 m (band pankromatik).

## Roberts’ Filter
Filter ini menggunakan prinsip image add-back. Pada software ENVI, menu ini merupakan salah satu parameter  yang  digunakan  untuk  mengatur seberapa  banyak  matrik  konvolusi  bergerak. Penelitian ini menggunakan image add-back 1 yang diterapkan pada citra hasil fusi maupun non-fusion. Berikut merupakan hasil filter Roberts’ pada kedua citra tersebut yang ditunjukkan pada Gambar 4.
Tepi yang dihasilkan dari citra non-fusi terlihat tidak jelas pada image add-back = 1. Image add- back  merupakan  salah  satu  parameter  yang terdapat  pada  metode  Roberts’  Filter.  Kemudian tepi  yang  dihasilkan  dari  citra  hasil  fusi  terlihat sangat  jelas  pada image  add-back =  1.  Hal  ini dikarenakan resolusi spasial citra hasil fusi lebih baik daripada  non-fusi.  Kemudian  untuk  menghasilkan tepi  terpisah  dari  latar  belakanya,  dilakukan  uji klasifikasi  unsupervised.  Klasifikasi  ini  bertujuan untuk  memisahkan  obyek  daratan  agar  dapat
dilakukan  ekstraksi  garis  yang  membatasi  daratan dengan  lautan.  Berikut  merupakan  gambar  setiap tahapan  untuk  ekstrasi  garis  yang  membatasi daratan dengan lautan pada Gambar 5.
Gambar 4. Citra hasil Roberts’Filter pada citra Fusion dan Non-Fusion
Gambar 5. Tahapan dan Hasil Analisis Tepi Roberts’Filter
Segmentasi Citra Segmentasi  citra  bertujuan  untuk  memisahkan objek fore-ground dengan back-ground dimana proses ini  menghasilkan citra dalam bentuk biner. Bentuk  ini  berupa  objek  (foreground)  yang dikehendaki  berwarna  putih  (1),  sedangkan background yang ingin dihilangkan berwarna hitam (0). Segmentasi digunakan dalam pengenalan pola obyek  yang  akan  dipisah.  Penelitian  ini menggunakan  segmentasi  untuk  memisahkan obyek  daratan  dengan  lautan  sebagai  survei pendahuluan perubahan garis pantai. Setelah objek berhasil tersegmentasi, maka kita dapat melakukan proses  ekstraksi  ciri  citra.  Terdapat  beberapa parameter segmentasi dalam software ENVI seperti Minimum  Thresh  Value dan Maximum  Thresh Value. Nilai ini didapatkan dari nilai digital number citra  pada  obyek  daratan.  Rentang  nilai  pada klasifikasi  ini  adalah  0.52  –  0.56.  Kemudian  untuk
menghasilkan  tepi  terpisah  dari  latar  belakanya, dilakukan uji klasifikasi unsupervised. Klasifikasi ini bertujuan  untuk  memisahkan  obyek  daratan  agar dapat  dilakukan  ekstraksi  garis  yang  membatasi daratan dengan lautan. Berikut merupakan gambar setiap tahapan untuk ekstrasi garis yang membatasi daratan dengan lautan pada citra hasil segmentasi (Gambar 6).
Gambar 6. Tahapan dan Hasil Analisis Tepi Metode Segmentasi
Band Ratio Band ratio merupakan pembagian antara band x dan  y.  Teknik  ini  bertujuan  untuk  untuk menonjolkan  obyek  vegetasi,  air  maupun  batas antara  daratan  dan  lautan.  Penelitian  ini menggunakan  band  green  dan  NIR  Infrared  yang dapat  digunakan  untuk  ekstraksi  tepi  daratan sebagai  survei  pendahuluan  garis  pantai.  Analisis band  ratio  menggunakan  ENVI  terdapat  dua  hal yang  perlu  dilakukan  yaitu  band  yang  numerator dan  denominator.  Penggunaan  band  green  yang dibagi dengan band NIR Infrared menghasilkan tepi daratan yang baik. Kemudian untuk menghasilkan tepi  terpisah  dari  latar  belakanya,  dilakukan  uji klasifikasi  unsupervised.  Klasifikasi  ini  bertujuan untuk  memisahkan  obyek  daratan  agar  dapat dilakukan  ekstraksi  garis  yang  membatasi  daratan dengan  lautan.  Berikut  merupakan  gambar  setiap tahapan  untuk  ekstrasi  garis  yang  membatasi daratan dengan lautan pada citra hasil band ratio pada Gambar (7).
Gambar 7. Tahapan dan Hasil Analisis Tepi Metode Band Ratio
Perbandingan Hasil Metode Perbandingan hasil deteksi tepi bertujuan untuk mengetahui  hasil  setiap  metode  dengan  melihat garis  yang  terbentuk  setelah  dilakukan  overlay menggunakan  basemap.  Hal  ini  bertujuan  untuk mengetahui  metode  terbaik  yang  dihasilkan  dari deteksi  tepi  khususnya  pada  obyek  daratan.  Pada gambar dibawah ini menunjukkan bahwa band ratio memiliki performa terbaik dalam deteksi tepi karena menghasilkan  garis  yang  mendekati  tepi  daratan. Sedangkan hasil yang kurang baik didapatkan yaitu terjadi  pada  metode  segmentasi  karena  garis  tepi yang  dihasilkan  tidak  mendekati  dengan  bentuk daratan.  Berikut  merupakan  gambar  overlay  dari tiga  metode  yang  dihasilkan  untuk  deteksi  tepi pada Gambar 8.
Gambar 8. Hasil 3 Metode Deteksi Tepi yang Dioverlay Dengan Basemap Arc-GIS

## KESIMPULAN
Dari  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa pada  citra  non-fusi,  edge  yang  dihasilkan  kurang tajam  dan  kasar.  Sedangkan  pada  citra  fusi  yang memiliki  resolusi  spasial  lebih  tinggi,  edge  yang dihasilkan  lebih  tajam  dan  halus.  Band  Ratio menghasilkan  edge  yang  mendekati  kondisi  real citra. Sedangkan hasil yang kurang baik dihasilkan pada  metode  segmentasi.  Metode  band  ratio memiliki  performa  yang  baik  untuk  kajian  obyek daratan  yang  berbatasan  dengan  lautan  sehingga dapat  digunakan  untuk  analisis  perubahan  garis pantai lebih cepat.

## DAFTAR PUSTAKA
Admajaya,  A.  H.  D.  (2018). Perbandingan  Deteksi Tepi (Edge Detection) Citra Digital Berdasarkan Pengaruh  Kombinasi  Warna  Menggunakan Metode  Sobel  dan  Prewitt .  Universitas  Negeri Yogyakarta. 1-10.
Carper, W. J., Lillesand, T. M., & Kiefer, R. W. (1990).
The use of intensity-hue-saturation transformations for merging SPOT
panchromatic  and  multispectral  image  data. Photogrammetric  Engineering  &  Remote Sensing , 54 (4),  459–467.  https://doi.org/ISSN 0099-1112.
Danoedoro, P. (2012). Pengantar Pengindraan Jauh Digital. In Benedicta Rini W (Ed.), Penerbit ANDI (1st ed.). Penerbit ANDI. 1-397.
Fonseca, Laercio Namikawa, E. C., & Lino Carvalho, C. P. and A. P. (2014). Image Fusion for Remote Sensing Applications . 153-178. Harris Geospatial. (2020). Band Ratio . https://www.harrisgeospatial.com/docs/BandRa tios.html (Diakses 3 April 2021).
Lillesand, T.M., Ki.efer, R.W., and Chipman, J. (2008). Remote  Sensing  and  Image  Interpretation,  6th edition (John  Willey  and  Sons  (ed.);  6th  ed.). Oxford.
Lusiana,  V.  (2013).  Deteksi  Tepi  pada  Citra  Digital menggunakan  Metode  Kirsch  dan  Robinson. Jurnal  Teknologi  Informasi  DINAMIKA , 18 (2),
182–189. https://doi.org/0854-9524.
Maini,  R.,  &  Aggarwal,  H.  (2009).  Study  and comparison  of  various  image  edge  detection techniques. International  Journal  of  Image
Processing , 3 (1), 1–12.
Munir,  R.  (2019). Segmentasi  Citra .  Program  Studi Teknik  Informatika  Sekolah  Teknik  Elektronika. Institut Teknologi Bandung. 1-49.
Nadernejad,  E.,  Sharifzadeh,  S.,  &  Hassanpour,  H.
(2008). Edge Detection Techniques: Evaluations and  Comparisons. Applied  Mathematical  … ,
2 (31), 1507–1520.
Putra, N. K. A. W. (2016). Pengolahan Citra Digital
Deteksi  Tepi  Untuk  Membandingkan  Metode Sobel, Robert dan Canny. Jurnal Ilmiah Merpati (Menara  Penelitian  Akademika  Teknologi Informasi) , 2 (2).
USGS. (2020). Landsat 8 Imagery . U.S. Department of  the  Interior.  https://www.usgs.gov/  (Diakses 28 Maret 2021).