Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3170-3179 E- ISSN 2503- 2933 3170

## Forensika Citra Digital Untuk Menganalisis Kecocokan Objek Menggunakan Metode SIFT
Indrawan Ady Saputro 1 , Yudi Prayudi 2 1,2 Universitas Islam Indonesia; Yogyakarta, (0274) 895287 e-mail: * 1 19917029@students.uii.ac.id, 2 prayudi@uii.ac.id

## Abstrak
Kasus nyata yang terjadi dilapangan bahwa banyak didapat gambar image yang berasal dari  CCTV  yang  memerlukan  identifikasi  tentang  kecocokan  wajah  dengan  seseorang. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan  solusi  menyelesaikan  masalah  pendeteksian kecocokan  objek  pada  citra.  Algoritma  SIFT  untuk  menyelesaikan  pendeteksian  kecocokan objek  karena  metode  ini  invariant  terhadap  perubahan  skala,  rotasi,  translasi,  dan  ilmunasi. Penerapan  dari  metode  SIFT  dari  hasil  pengujian  tersebut  didapatkan  hasil  bahwa  terdapat perbedaan nilai kecocokan objek image, perbedaan nilai kecocokan objek tersebut dipengaruhi kondisi tertentu. Kondisi yang mempengaruhi perbedaan nilai kecocokan objek adalah cahaya sekitar  objek  dan  ada  tidaknya  blur  pada  image.  Hasil  pengujian  metode  SIFT  memperoleh hasil tingkat kecocokan image suspek dengan reka image orang yang sama menghasilkan nilai matching keypoint yang tingi dibandingkan dengan reka image yang berbeda. Tingkat akurasi analisis  kecocokan  objek  mendapatkan  nilai  100%.    Dapat  disimpulkan  bahwa  metode  SIFT dapat  diimplementasikan  untuk  melakukan  deteksi  kecocokan  objek  image  suspek  dan  reka image.
Kata kunci —Image Forensik, Citra Digital, SIFT

## Abstract
A  real  case  that  occurs  in  the  field  that  many  images  are  obtained  from  CCTV  which need to identify a match with someone's face. This study aims to provide a solution the problem of detecting the image object match. SIFT algorithm to complete object match detection because this method is invariant to changes in scale, rotation, translation, and science. The conditions that  affect  the  difference  in  object  fit  values  are  the  light  around  object  and  the  presence  or absence of blur the image. The results of the SIFT method test are that level of compatibility of the  suspect's  image  with  the  image  of  the  same  person  produces  a  high  matching  value compared to a different image design. The level of accuracy object match analysis gets a value 100%.  It  can  be  concluded  that  the  SIFT  method  can  be  implemented  to  detect  the  match  of suspect image objects and image designs.
Keywords — Forensic Image, Digital Imagery , SIFT

## 1. PENDAHULUAN
orensika digital bertujuan untuk memperoleh informasi dan melakukan penyidikan barang bukti digital agar bisa dipertanggungjawabkan didalam pengadilan sebagai alat bukti yang sah  dimata  hukum[1].  Bukti  digital  berhubungan  dokumen  atau  file  yang  berada  dalam komputer seperti email, teks, foto figital, rekaman digital yang berkaitan dengan kasus hukum F
3171 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3170-3179 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
[2]. Kasus hukum yang berkaitan dengan dokumen atau informasi elektronik sudah diatur dalam UU  No  19  Tahun  2016  tentang  Perubahan  atas  No.  11  Tahun  2018  tentang  informasi  dan transaksi  elektronik.  Sehingga  adanya  UU  yang  mengatur  informasi  dan  dokumen  elektronik menjadikan  kedudukan  informasi  elektronik  sebagai  alat  bukti  yang  sah  [3].  Tindakan  yang dilakukan untuk menyelidiki suatu barang bukti, yang berbentuk file foto merupakan salah satu barang bukti yang dapat diajukan ke persidangan. Apabila barang bukti file foto sesuai dengan standar  ketentuan  oleh  badan  hukum  yang  berlaku  maka  bisa  dimanfaatkan  sebagai dokumentasi,  analisis  intelijen  [4]. Image  forensics dalam  bidang  penelitian  digunakan  untuk memperoleh  fakta-fakta  yang  menjadi  barang  bukti  bahwa  foto  tersebut  merupakan  asli  atau tidak [5].
Kasus  kejahatan  dengan  memanfaatkan  media  foto  ini  masih  sering  kali  terjadi  di kehidupan  kita,  maka  dari  itu image  forensic berperan  penting  dalam  membantu  pengadilan dalam  mengambil  keputusan  [6].  Pengolahan  citra  digital  memproses  penarikan  informasi mengenai  deskripsi  objek  atau  pengenalan  objek  yang  terdapat  pada  citra,  serta  melakukan kompresi  atau  reduksi  data  untuk  tujuan  penyimpanan  [7].  Pengolahan  citra  digital  bisa digunakan  untuk  melakukan  deteksi  kecocokan  objek  dan  melakukan  identifikasi  pada  suatu objek  citra.  Identifikasi  yang  didapat  dari  citra  tersebut  dapat  digunakan  sebagai  alat  bukti digital  yang  berfungsi  atau  berperan  pada  proses  penyidikan  kasus  kejahatan.  Forensik  pada citra  berfokus  pada  analisis  kesesuaian/kecocokan  objek    bukti  digital  [8].  Analisis  deteksi kecocokan  objek image untuk  mendeteksi  objek image apakah  ada  kecocokan  dengan image yang  lain.  Dalam  teknologi computer  vision, algoritma  yang  dikenal  dapat  melakukan  proses pedeteksian  pada  sebuah  objek  citra  adalah  menggunakan  algoritma Scale-Invariant  Feature Transform (SIFT) [9].
SIFT memiliki beberapa tahapan dalam melakukan deteksi kecocokan image yaitu Scale Space  Extreme,  Keypoin  Localizaton,  Orientation  Assigment dan Keypoint  Descriptor [10]. Metode SIFT dalam  menghasilkan tingkat akurasi kecocokan image lebih tinggi dibandingkan dengan menggunakan metode KNN karena metode SIFT tahan terhadap perubahan pada benda atau  objek  [11].  Selain  metode  SIFT  ada  juga  metode  lainnya  untuk  mendeteksi  kecocokan image yaitu metode SURF akan tetapi kecocokan image yang diperoleh antara metode SIFT dan SURF lebih banyak tingkat kecocokan image yang terdeteksi menggunakan metode SIFT [12]. Algoritma  SIFT  banyak  digunakan  untuk  pendeteksian  kecocokan  objek  karena  cukup  handal dalam  mengetasi image yang  mengalami  perubahan-perubahan  akibat  iluminasi, noise, titik pandang  yang  sering  ditemui  pada  citra  hasil polarisasi cahaya  [13].  Kelebihan  dari  metode SIFT  memiliki  kemampuan  dalam  melakukan  deteksi,  mendeskripsikan  fitur-fitur  lokal  dari citra,  dan  dapat  melakukan  deteksi  pada  simetri  bilateral[14][15].  Ada  beberapa  data  sampel objek  yang  digunakan  untuk  melakukan  deteksi  menggunakan  algoritma  SIFT  yaitu  membuat objek  sendiri,  dari  internet  dan  dari  video  CCTV  [16][17][18].    SIFT  bisa  digunakan  untuk melakukan,  pengenalan  objek  benda,  pengenalan  objek  untuk  keperluan  medis,  dan  deteksi objek pengenalan wajah [19].
Penelitian  yang  telah  dilakukan  [20]  menerapkan  metode  SIFT  dalam  konteks perbandingan image tempering  dan image aslinya  dengan  sumber  yang  sama.  Sementara penelitian untuk penerapan metode yang sama untuk image yang tidak diketahui sumber aslinya masih belum dilakukan. Dalam faktanya penerapan metode tersebut mendapatkan hasil korelasi similarity  yang  kecil  dibandingkan  dengan  data  yang  tidak  diketahui  aslinya.  Padahal  itu merupakan kasus nyata dilapangan bahwa banyak didapat image yang berasal dari video CCTV atau video rekaman lain yang memerlukan identifikasi tentang kecocokan objek wajah tersebut dengan seseorang. Analisis kesamaan objek ( similarity ) pada bidang forensik digital itu penting karena dapat membantu proses dalam mengidentifikasi objek wajah seseorang yang diperlukan untuk  proses  mengungkap  kasus  kejahatan.  Fungsi  lain  dari  analisis  kesamaan  objek  adalah
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2948, Hal. 3170-3179 E- ISSN 2503-2933 3172
o. _page–end_page
untuk membantu proses penyidikan pihak kepolisian serta menjadi salah satu bukti pendukung untuk menangani kasus kejahatan.
Atas  dasar  permasalahan  tersebut,  perlu  dilakukan  sebuah  penelitian  yang  lebih  relevan dan  sesuai  dengan  kondisi  tersebut  terkait  dengan  similaritas  objek.  Similaritas  objek  dalam konteks  objek  pembandingnya  adalah  objek  yang  direka  ulang  menggunakan  CCTV  atau rekaman  yang  lain.  Solusi  yang  dilakukan  untuk  menyelesaikan  masalah  pendeteksian kecocokan  objek  adalah  dengan  menggunakan  ekstrasi  fitur  untuk  menganalisis  kecocokan objek yaitu dengan menggunakan metode SIFT.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahap Pengambilan Data
Pengambilan  data  image  pada  penelitian  ini  menggunakan  kamera  CCTV  merk  Tapo C200  Pan/Tilt Home  Security  Wi-Fi Camera dengan  spesifikasi  1080p  HD.    Proses pengambilan  untuk image suspek  menggunakan  fitur  video  rekaman  CCTV  sedangkan  untuk reka image menggunakan  fitur  kamera  CCTV.  Sehingga  hasil  pengambilan  data  untuk image suspek akan berbentuk video dan hasil pengambilan data untuk reka image -nya berupa foto.

## 2.2 Tahap Pre Processing
Pada  tahap  pre-processing  untuk  mengubah  video  suspek  kedalam  bentuk image dilakukan  dengan  menggunakan  aplikasi  Adobe  Premier  Pro  CS6.  Kemudian  menggunakan aplikasi  Matlab  untuk  mengubah image RGB  menjadi grayscale pada image suspek  dan  reka image -nya. Setelah itu melakukan proses cropping pada reka image .

## 2.3 Tahap Analisis Kecocokan Objek menggunakan metode SIFT
Analisis  kecocokan  objek  menggunakan  metode Scale  Invariant  Feature  Transform (SIFT). Tahapan yang digunakan adalah melakukan input gambar image suspek dan reka image setelah  itu  melakukan  deteksi  analisis  kecocokan  objek  dengan  menggunakan  metode  SIFT. Hasil pendeteksian didapatkan nilai keypoint dari masing-masing image yang dimasukkan dan hasil matching  keypoint atau  hasil  kecocokan  objek image -nya.  Alur  dari  proses  analisis kecocokan objek image suspek dengan reka image dapat dilihat pada Gambar 1.
3173 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3170-3179 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Gambar 1. Alur Analisis Kecocokan Objek Image Menggunakan Metode SIFT

## 2.4 Tahap Evaluasi Pengujian
Evaluasi  Pengujian  kecocokan  objek image dengan  metode  SIFT  ini  menggunakan penilaian  ketepatan  ( accuration )  terkait  kecocokan  objek  dari  sisi  ketelitian  ( precision )  dan jumlah  perolehan  ( recall ).  Berikut  ini  rumus  persamaan  dari precision (1), recall (2)  dan accuracy (3).
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2948, Hal. 3170-3179 E- ISSN 2503-2933 3174
o. _page–end_page
X 100% ……………………………………….  (1)
X 100% ……………………………………….  (2)
X 100% ……………………………………….  (3) Penjelasan:
1. FN, merupakan hasil dari prediksi sistem yang negatif, namun hasil targetnya positif.
2. TN,  merupakan  hasil  dari  predisi  sistem  yang  negatif  dan  sesuai  dengan  target  yang negatif.
3. FP, merupakan hasil dari prediksi sistem yang positif, namun hasil targetnya negatif.
4. P (Positif) adalah hasil benar.
5. N (Negaif) adalah hasil salah.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data image yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 8 image yaitu 4 image suspek dan  4  reka image .  Langkah  pertama  untuk  mendeteksi  tingkat  kecocokan  objek  adalah mengubah image RGB menjadi grayscale , setelah itu melakukan proses cropping image . Hasil output dari  proses  persiapan image untuk  dilakukan  analisis  kecocokan image tersaji  pada Gambar 2.
Gambar 2. Hasil Output dari Proses Pre-Processing
Sesudah  dilakukan  proses  persiapan  pada image suspek  dan  reka image ,  langkah selanjutnya  yaitu  menerapkan  metode  SIFT.  Penerapan  metode  ini  digunakan  untuk mendapatkan  ekstraksi  fitur.  Ekstraksi  fitur  dengan  metode  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan nilai keypoint dari image dimana keypoint ini  adalah  sebuah  titik  yang invariant terhadap ukuran,  translasi,  dan  rotasi.  Hasil  pencarian  nilai  keypoint  metode  SIFT  dapat  dilihat  pada Gambar 3. Hasil keypoint dari masing-masing image suspek dan reka image tersaji pada Tabel 1 dan Tabel 2.
3175 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3170-3179 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Gambar 3. Hasil Pencarian Nilai Keypoint Metode SIFT
Tabel 1. Hasil Keypoint Image Suspek
Tabel 2. Hasil Keypoint Reka Image
Setelah  mengetahui  hasil  dari keypoint masing-masing image kemudian  dilakukan perbandingan  analisis  kecocokan  objek  antara image suspek  dengan  reka image orang  yang sama  dan  perbandingan  kecocokan  objek  dengan  reka image yang  berbeda.  Hasil Macthing Keypoint dan Hasil Pengujian Image Suspek dan Reka Image menggunakan metode SIFT tersaji pada Tabel 3 dan Table 4.
Tabel 3. Hasil Matching Keypoint Image Suspek dan Reka Image Image Suspek Reka Image A B C D A 13 0 0 1 B 0 24 2 1 C 0 1 30 0 D 0 1 0 86 Image Suspek Nilai Keypoint A 2758 B 3790 C 6313 D 13402 Reka Image Nilai Keypoint A 272 B 421 C 491 D 3828
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2948, Hal. 3170-3179 E- ISSN 2503-2933 3176
o. _page–end_page
Tabel 4. Hasil Kecocokan Objek Image dan Reka Image
Image Hasil Analisis Kecocokan Image Suspek dan Reka Image
Penerapan  dari  metode  SIFT  dari  hasil  pengujian  tersebut  didapatkan  hasil  bahwa terdapat  perbedaan  nilai match atau  nilai  kecocokan  objek  image,  perbedaan  nilai  kecocokan objek  tersebut  dipengaruhi  kondisi  tertentu.  Kondisi  yang  mempengaruhi  perbedaan  nilai kecocokan objek image -nya adalah posisi objek image saat pengambilan image , cahaya sekitar objek dan ada tidaknya blur pada image. Dari pengujian antara 4 buah image suspek dan 4 buah reka image yang  diuji  untuk  menganilisis  perbandingan  kecocokan  objek image pada  tabel  3, diperoleh  hasil  bahwa image suspek  memiliki  tingkat  similaritas  atau  kecocokan  objek  yang tinggi  dengan  reka image orang  yang  sama.    Analisis  kecocokan image pada image suspek dengan reka image orang yang sama memiliki tingkat kecocokan yang tinggi. Dapat  dilihat  dari  hasil matching  keypoint didapatkan  bahwa  tingkat  kecocokan image suspek  dengan  reka image orang  yang  sama  memiliki  tingkat  kecocokan  yang  tinggi dibandingkan dengan image lainnya. Sedangkan analisis kecocokan image suspek dengan reka image  orang  yang  berbeda  menghasilkan  tingkat  kecocokan  yang  rendah.  Tingkat  akurasi analisis  kecocokan  objek  yang  digunakan  untuk  mendapatkan  nilai  kecocokan image suspek dengan  reka image orang  yang  sama.  Akurasi  dari  kecocokan  objek image suspek  dan  reka image dihitung menggunakan precision dan recall . Tingkat akurasi dalam persen (%) dihitung dengan menggunakan persamaan (1), (2) dan (3) yaitu precision , recall dan accuracy :
3177 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3170-3179 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Tabel 5. Hasil Evaluasi Pengujian Akurasi, Presisi dan Recall
Berdasarkan  Tabel  5,  hasil  pengujian precision dan recall mendapat  nilai  100%  serta tingkat  akurasi  dari  metode  SIFT  dalam  mendeteksi  kecocokan image suspek  dan  reka image memiliki  nilai  akurasi  100%.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwasanya  metode  SIFT  dapat diimplementasikan  untuk  mendeteksi  kecocokan  pada image yang  diambil  menggunakan CCTV. Dalam praktiknya pada kasus forensik, penelitian ini dapat membantu proses penyidikan oleh  penyidik.  Metode  SIFT  dapat  digunakan  untuk  melakukan  analisis  deteksi image dari CCTV  dibandingkan  dengan image hasil  dari  rekonstruksi  kejadian  perkara.  Kelebihan  pada penelitian  ini  adalah image yang  dianalisis  bukan image hasil  dari  modifikasi  atau image tempering ,  walaupun  tidak  diketahui image asal  atau  aslinya  implementasi  metode  pada penelitian ini dapat mendeteksi kecocokan image -nya menggunakan metode SIFT.

## 4. KESIMPULAN
Pendeteksian kecocokan image dengan image yang belum diketahui aslinya belum pernah dilakukan  sehingga  pada  penelitian  ini  menerapkan  metode  SIFT  sebagai  algoritma  untuk melakukan  deteksi  kecocokan image antara image suspek  dan  reka image sehingga  berbeda dengan  penelitian  yang  sudah  ada  sebelumnya.  Metode  SIFT  dapat  diimplementasikan  untuk melakukan  deteksi  kecocokan  objek image suspek  dan  reka image .  Dapat  dilihat  bahwasanya hasil pengujian analisis kecocokan objek image suspek dengan reka image yang sama berhasil terdeteksi secara baik. Pendeteksian tersebut mendapatkan nilai accuracy 100%. Sehingga dapat disimpulkan  bahwasanya  metode  SIFT  dapat  diimplementasikan  untuk  mendeteksi  kecocokan pada image suspek dan reka image .

## 5. SARAN
Penelitian  lanjutan  dapat  menerapkan  dan  mengusulkan  metode  baru  yang  bisa dibandingkan  atau  dikombinasikan  dengan  metode  SIFT  sehingga  bisa  mengidentifikasi  dan mendeteksi lebih dalam terkait dengan tingkat akurasi kecocokan objek image .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Laboratorium  Magister  Informatika Universitas Islam Indonesia yang telah memfasilitasi penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] K.  Khairunnisak,  H.  Ashari,  and  A.  P.  Kuncoro, “Analisis  Forensik  Untuk  Mendeteksi Keaslian  Citra  Digital  Menggunakan  Metode  Nist,”  J.  Resist.  (Rekayasa  Sist. Komputer) , Vol. 3, No. 2, pp. 72–81, 2020, doi: 10.31598/jurnalresistor.v3i2.634.
TP FN FP P N Accuracy (%) Precision (%) Recall (%) 4 0 0 4 4 100 100 100
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2948, Hal. 3170-3179 E- ISSN 2503-2933 3178
o. _page–end_page
[2] A. I. Putra, R. Umar, and A. Fadlil, “Analisis Forensik Deteksi Keaslian Metadata Video Menggunakan  Exiftool,”  Semin.  Nas.  Inform.  2018  (semnasIF  2018) ,  Vol.  2018,  No. November, pp. 21–25, 2018.
[3] D.  Asimah,  “To  Overcome  the  Constraints  of  Proof  in  the  Application  of  Electronic Evidence,” J.  Huk.  Peratun ,  Vol.  3,  No.  2,  pp.  97–110,  2021,  doi: 10.25216/peratun.322020.97-110.
[4] I. Riadi, A. Yudhana, and W. Y. Sulistyo, “Analisis Image Forensics Untuk Mendeteksi Pemalsuan Foto Digital,” Mob. Forensics , 2019, doi: 10.12928/mf.v1i1.703.
[5] F.  Harahap, “Deteksi  Foto  Manipulasi  Dengan  Tools  Forensicallybeta  dan Imageforensic . org Dengan Metode Error Level Analysis (ELA),” Vol. 2, No. 3, 2021.
[6] Andria and Saifulloh, “Forensik Metadata Foto Sebagai Alat Bukti Digital,” No. April 2021, pp. 8–18.
[7] T.  Sutoyo,  E.  Mulyanto,  V.  Suhartono,  and  O.  D.  Nurhayati, Teori  Pengolahan  Citra Digital . Yogyakarta: Andi, 2009.
[8] B.  Rainer,  F.  Freiling,  C,  T.  Gloe,  and  M.  Kirchner, “Multimedia  Forensics  Is  Not Computer Forensics,” Int. Work. Comput. Forensics , pp. 90–103, 2009.
[9] M.  G.  Husada,  D.  B.  UTAMI,  and  I.  ZAR, “Karakteristik  Metode  Sift  Dalam  Aplikasi Sistem  Pengenalan  Motif  Batik,”  MIND  J. ,  Vol.  4,  No.  2,  pp.  122–131,  2019,  doi: 10.26760/mindjournal.v4i2.42-51.
[10] A.  Setiyawan  and  R.  S.  Basuki, “Pencocokan  Citra  Berbasis  Scale  Invariant  Feature Transform (SIFT) menggunakan Arc Cosinus,” J. Tek. Inform. , pp. 1–4, 2014.
[11] A.  P.  Prakarsa,  M.  I.  Bustami,  S.  Kom,  M.  Kom,  and  D.  Kisbianty, “Implementasi Algoritma  SIFT  (Scale-Invariant  Feature  Transform)  dan  Algoritma  Kalman  Filter Dalam  Mendeteksi  Objek  Bola,” J.  Inform.  dan  Rekayasa  Komput. ,  Vol.  1,  pp.  11–21, 2021.
[12] R. Lionnie, T. M. Kadarina, and M. Alaydrus, “Analisis Metode SIFT dan SURF Untuk Sistem  Pendeteksi  Gambar  Termanipulasi  Penyerangan  Copy-Move  Forgery,”  J.
Telekomun. dan Komput. , Vol. 8, No. 3, p. 183, 2018, doi: 10.22441/incomtech.v8i3.3074.
[13] M.  Koeshardianto, “Pencocokan  Obyek  Wajah  Menggunakan  Metode  Sift  (Scale Invariant Feature Transform),” Nero , Vol. 1, No. 1, pp. 53–59, 2014.
[14] S.  E.  Agustina  and  I.  Mukhlash, “Implementasi  Metode  Scale  Invariant  Feature Transform  (SIFT)  dan  Metode  Continuosly  Adaptive  Mean-Shift  (Camshift)  pada Penjejakan Objek Bergerak,” J. Sains Dan Seni , Vol. 1, No. 1, pp. 1–6, 2012.
3179 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3170-3179 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
[15] D.  H.  Lee,  D.  W.  Lee,  and  B.  S.  Han, “Possibility  Study  Of  Scale  Invariant  Feature Transform (SIFT) Algorithm Application To Spine Magnetic Resonance Imaging,” PLoS One , Vol. 11, No. 4, pp. 1–9, 2016, doi: 10.1371/journal.pone.0153043.
[16] V. Faturohman, J. Kusnaendar, and Y. Wihardi, “Perbandingan Algoritma Deteksi Fitur SIFT,  SURF  dan  ORB  Dalam  Proses  Deteksi  Objek  pada  Video  CCTV,” J.  Apl.  dan Teor. Ilmu Komput. , Vol. 3, No. 2, pp. 70–77, 2020.
[17] Y. Miftahuddin, N. F. Fahrudin, and M. F. Prayoga, “Algoritma Scale Invariant Feature
Transform  (SIFT)  pada  Deteksi  Kendaraan  Bermotor  di  Jalan  Raya,”  MIND (Multimedia … , 2020, [Online]. Available:
https://ejurnal.itenas.ac.id/index.php/mindjournal/article/view/4825.
[18] V.  Vijayan  and  P.  Kp, “A  Comparative  Analysis  of  RootSIFT  and  SIFT  Methods  for Drowsy Features Extraction,” Procedia Comput. Sci. , Vol. 171, No. 2019, pp. 436–445, 2020, doi: 10.1016/j.procs.2020.04.046.
[19] V.  Vijayan  and  P.  Kp, “FLANN  Based  Matching  With  SIFT  Descriptors  For  Drowsy Features  Extraction,”  2019  Fifth  Int.  Conf.  Image  … ,  2019,  [Online].  Available: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8985924/.
[20] Rosidin,  B.  Sugiantoro,  and  Y.  Prayudi, “Analisis  Pendeteksi  Kecocokan  Objek  pada Citra Digital Dengan Metode Algoritma Sift dan Histogram Color Rgb,” Cyber Secur.
dan Forensik Digit. , Vol. 1, No. 1, pp. 20–27, 2018, doi: 10.14421/csecurity.2018.1.1.1235.