## Identifikasi Tingkat Kematangan Buah Pinang
Menggunakan K-Nearest Neighbor Berdasarkan Fitur Tekstur dan Warna
Identification of the Ripeness Level of Areca Fruit Using K-Nearest Neighbor Based on Texture and Color Features
Patricia G. Manek 1) , Budiman Baso 2) , Biandina Meidyani 3)
1)-2) Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Pertanian, Universitas Timor Jl. Km. 09, Kelurahan Sasi, Kecamantan Kota Kefamemanu, TTU, NTT, 85613.
3) Program D3 Manajemen informatika, Politeknik Negeri Banjarmasin Jl. Brig Jend. Hasan Basri, Kota Banjarmasin, Kalimantan Selatan, 70124.
Riwayat: Copyright ©2022, JITU, Submitted: 28 Agustus 2022; Revised: 1 September 2022; Accepted: 2 September 2022; Published: 30 September 2022 DOI 10.32938/jitu.v2i2.4205
Abstract - This research builds a system for identifying the maturity level of areca fruit based on digital image processing using texture and color features through the Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) and Color moments. The initial stage of the research is image pre- processing so that it can be processed to the next stage, namely  feature  extraction.  Texture  feature  extraction was  performed  using  the  Gray  Level  Co-Occurrence Matrix (GLCM), namely the correlation value and color feature  extraction  using  Color  moments,  the  mean value used in this study. Classification is done based on the features that have been extracted before. This study uses  the  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  classification method.  Tests  were  carried  out  to  determine  the parameters  that  cause  changes  in  the  classification results  with  scenarios  including  determining  the number of Neighbors in KNN. By using 1 Neighbors in the KNN classifier, the best accuracy is 86.36% in the process of identifying the maturity level of areca fruit. Keywords  - Buah  pinang,  GCLM,  Color  moments,  K- Nearest Neighbor.
Abstrak - Penelitian ini membangun sistem identifikasi tingkat kematangan buah pinang berbasis pengolahan citra  digital  dengan  penggunaan  fitur  tekstur  dan warna  melalui  Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix (GLCM)  dan  Color  moments.  Tahap  awal  penelitian adalah  pre-processing  citra  untuk  dapat  diolah  ke tahap  selanjutnya  yaitu  ekstraksi  fitur.  Ekstraksi  fitur tekstur  dilakukan  dengan  Gray  Level  Co-Occurrence Matrix  (GLCM)  yaitu  nilai c orrelation  dan  ekstraksi fitur  warna  dengan  Color  moments  yaitu  nilai mean digunakan  pada  penelitian  ini .  Klasifikasi  dilakukan berdasarkan  fitur  yang  telah  diekstraksi  sebelumnya. Penelitian  ini  menggunakan  metode  klasifikasi  K- Nearest  Neighbor  (KNN). Pengujian  dilakukan untuk mengetahui  parameter yang menyebabkan perubahan dalam  hasil  klasifikasi  dengan  skenario  meliputi
penentuan  jumlah  Neighbors  pada  KNN.  Dengan menggunakan  1  Neighbors  pada  KNN  classifier memperolah  akurasi  terbaik  sebesar  86,36%  pada proses identifikasi tingkat kematangan buah pinang. Kata  kunci  – Buah pinang, GCLM,  Color moments, K- Nearest Neighbor.

## I. P ENDAHULUAN

## A. Latar Belakang
Pinang  merupakan  sejenis  buah  yang  berasal  dari pohon  pinang  “ Areca  catechu ”, yang tumbuh di daerah tropis Asia dan Pasifik. Buah pinang memiliki kulit yang keras,  dengan  biji  di  dalamnya  yang  dapat  dikunyah setelah  dikupas.  Biasanya,  buah  pinang  dikonsumsi sebagai  salah  satu  bahan  campuran  dalam  sirih,  yang biasa  digunakan  sebagai  tradisi  di  beberapa  negara  di Asia dan Pasifik, terutama dalam kegiatan sosial seperti acara pernikahan dan upacara adat.
Buah  pinang  memiliki  peran  penting  dalam  budaya Timor, sebuah pulau di  Indonesia  yang terbagi  menjadi dua  wilayah  yaitu  Timor  Barat  dan  Timor  Timur.  Di Timor,  buah  pinang  umumnya  dikonsumsi  dengan  cara dikunyah bersama dengan daun sirih dan kapur. Tradisi mengunyah  pinang  ini  disebut  sebagai  " manufahi "  di Timor Barat  dan " suai " di Timor Timur. Selain sebagai sebuah tradisi sosial, pengunyahan pinang juga dianggap sebagai  tanda  kebersamaan  dan  persatuan  di  antara masyarakat Timor. Dalam acara-acara adat, buah pinang sering digunakan sebagai bagian dari ritual atau sebagai tanda penghormatan kepada tamu penting [1], [2]. Selain itu,  buah  pinang  juga  memiliki  nilai  ekonomis  yang tinggi  di  Timor,  di  mana  beberapa  masyarakat  di pedesaan  mengandalkan penjualan buah pinang sebagai sumber penghasilan mereka.
Dalam dunia pertanian buah pinang  mempunyai ciri tersendiri yaitu warna kulit. Untuk kulit pinang berwarna hijau  adalah  pinang  mentah,  dan  untuk  kulit  yang berwarna  kekuningan  adalah  pinang  matang  [3].  Pada penelitian ini,  membangun aplikasi berbasis pengolahan
*) Penulis korespondensi (Patricia G. Manek) Email: patricia@gmail.com
citra yang berfungsi untuk mengidentifikasi kematangan buah pinang dengan  mengimplementasi algoritma KNN berdasarkan fitur tektur dan warna.
Penelitan  sebelumnya  yang  melakukan  identifikasi kematangan  buah  dilakukan  oleh  Haba  dkk  (2020), berdasarkan fitur tektur dengan menggunakan metode K- Nearest Neighbor kematangan buah naga di identifikasi, fitur  tektur  dari  citra  buah  naga  diektrak  dengan menggunakan metode GLCM dengan nilai fitur/ciri tiap piksel  pada  citra  buah  naga  yang  digunakan  adalah contrast,  correlation,  energy,  entropy dan homogenity. Sistem ini dapat mengidentifikasi apakah buah naga yang diperoleh sudah matang atau belum. Peneliti menggunakan  K=3  sebagai  jumlah  tetangga  terdekat yang akan digunakan untuk menghitung jarak, yang akan digunakan untuk melakukan identifikasi [4].
Himmah dkk (2020), pada penelitiannya menggunakan  metode  K-means clustering berdasarkan fitur warna RGB dan HSV dalam melakukan identifikasi kematangan buah kelapa sawit, Hasil penelitian mampu membedakan  tingkat  kematangan  buah  kelapa  sawit yaitu mentah, cukup matang, dan matang dengan tingkat keakuratan  total  pada  data  uji  dan  data  latih  sebesar 64.58%  [5].  Penggunaan  metode  GCLM dan Color Moment untuk  fitur  ekstraksi  dengan K*Tree sebagai classifier dalam proses klasifikasi penyakit daun anggur dilakukan  oleh  Simanjuntak  dkk  (2022),  pengujian menggunakan 250 citra daun anggur yang diperoleh dari Dataset Kaggle , dimana 150 citra digunakan sebagai data latih  dan  100  citra  sebagai  data  uji.  Hasil  pengujian menunjukkan  rata-  rata  akurasi  dari  klasifikasi  adalah 87.5%,  rata-  rata  presisi  adalah  74.8%,  rata-  rata  recall adalah 75% dan rata-rata error adalah 12.5% [6].
Penelitian oleh Dewi dkk (2020), membangun sistem identifikasi penyakit pada daun tebu melalui identifikasi citra  digital  daun  dengan  pemilihan  fitur  tekstur  dan warna  melalui Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix (GLCM)  dan Color  moments .  Tahap  awal  penelitian adalah  pengumpulan  data  citra  daun  tebu  berpenyakit dari  survei  lapangan.  Tahap  selanjutnya  adalah pre- processing citra untuk dapat diolah ke tahap selanjutnya yaitu  ekstraksi  fitur.  Ekstraksi  fitur  tekstur  dilakukan dengan Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) dan ekstraksi fitur warna dengan Color moments . Klasifikasi dilakukan  berdasarkan  fitur  yang  telah  diekstraksi sebelumnya.  Penelitian  ini  menggunakan  metode klasifikasi Support  Vector  Machine (SVM).  Kombinasi fitur tekstur dengan GLCM dan fitur warna dengan Color moments direkomendasikan  untuk  identifikasi  penyakit pada daun tebu dengan akurasi 97% [7].
Berdasarkan  paparan  masalah  mengenai  kebutuhan identifikasi  tingkat  kematangan  pada  buah  pinang melalui  analisis  citra  digital,  penelitian  ini  membentuk metode  identifikasi  tingkat  kematangan  pada  buah pinang. Fitur tekstur dengan Gray Level Co-Occurrence Matrix dan  fitur  warna  dengan Color  moments yang dipadukan dengan  metode klasifikasi  K-NN diharapkan mampu mengidentifikasi tingkat kematangan pada buah pinang dengan baik.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Pada  penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa  tahapan dalam membangun sistem identifikasi tingkat kematangan  buah  pinang  berbasis  pengolahan  citra digital. Tahap awal penelitian adalah pre-processing citra untuk  dapat  diolah  ke  tahap  selanjutnya  yaitu  ekstraksi fitur.  Ekstraksi  fitur  tekstur  dilakukan  dengan  metode Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix (GLCM)  dan ekstraksi  fitur  warna  dengan  metode Color  moments . Klasifikasi  dilakukan  berdasarkan  fitur  yang  telah diekstraksi  sebelumnya.  Penelitian  ini  menggunakan metode klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN).
Dataset Citra Buah Pinang
Praproses Citra Buah Pinang Ekstraksi Ciri Buah Pinang
Split Data ( Hold-out validation ) Train Model Identifikasi/ Klasifikasi K-NN Data Train Data Test Evaluasi Akurasi Gambar 1. Diagram alur kerja sistem

## A. Data
Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan  yaitu  citra buah pinang  berformat .JPG dengan kondisi objek pada citra  yaitu  kulit  pinang  berwarna  hijau  adalah  pinang mentah,  dan  untuk  kulit  yang  berwarna  kekuningan adalah  pinang  matang.  Dataset  sebanyak  90  citra  buah pinang, contoh data citra buah pinang dapat dilihat pada Gambar 2 berikut;
(a)
(b) Gambar 2. Buah pinang,
(a) Mentah (b) Matang.

## B. Ekstraksi Fitur
Ekstraksi  fitur  citra  adalah  proses  pengambilan informasi  atau  karakteristik  penting  dari  citra  untuk digunakan  dalam  analisis  atau  pengolahan  lebih  lanjut. Ekstraksi  fitur  berfungsi  sebagai  pendeteksi  ciri  dari suatu  citra.  Ciri  dapat  digunakan  untuk  membedakan objek satu dengan objek lainnya. Diantaranya ciri warna, tekstur, geometri, ukuran, dan bentuk [8]. Pada penelitian ini  fitur digunakan untuk proses klasifikasi/  identifikasi kematangan  buah  pinang,  fitur  yang  digunakan  berupa fitur  berbasis  tekstur  dan  warna.  Fitur tekstur  diperoleh dengan  metode  GLM  pada  penelitian  ini  menggunakan nilai  c orrelation ,  sedangkan  untuk  mendapatkan  fitur warna dengan metode Color moment menggunakan nilai mean pada setiap chanel RGB. Fitur warna berupa nilai mean dan fitur tekstur berupa nilai correlation pada citra buah pinang disajikan pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Fitur Warna dan GCLM citra buah pinang
No Citra Buah Pinang Fitur Warna GLCM Mean R Mean G Mean B Correlation 1 Mentah 80 93.8043 120.861 94.6878 0.931121 2 Mentah 81 92.5665 115.711 91.5569 0.933454 3 Matang 6 166.611 105.830 65.7270 0.868303 4 Matang 7 163.970 102.537 41.3047 0.895442
GCLM  ( Gray-Level  Co-occurrence  Matrix )  adalah suatu metode ekstraksi fitur citra yang digunakan untuk mengekstraksi  informasi  tekstur  dari  citra.  Metode  ini didasarkan  pada  matriks  kemunculan  bersama  ( co- occurrence matrix ) dari nilai intensitas piksel dalam citra grayscale [9].  GCLM  bekerja  dengan  membandingkan intensitas  piksel  dalam  citra grayscale pada  jarak  dan arah tertentu. GCLM menghasilkan matriks kemunculan bersama  dari  pasangan  intensitas  piksel  yang  muncul bersama-sama pada jarak dan arah tertentu [10]. Matriks ini  menggambarkan  seberapa  sering  suatu  pasangan intensitas piksel muncul bersama pada citra.
Setelah  matriks  kemunculan  bersama  dihasilkan, beberapa  fitur dapat diekstraksi dari  matriks  ini, seperti contrast,  correlation,  energy,  entropy  dan  homogenity [11] . Sesuai  ujicoba,  nilai  fitur  c orrelation yang digunakan pada penelitian ini, correlation menggambarkan  hubungan  linear  antara  nilai  intensitas piksel  pada  jarak  dan  arah  tertentu.  Mengghitung  nilai correlation dapat menggunakan persamaan 1;
𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 = ∑ ∑ (𝑖−µ𝑖)(𝑗−µ𝑗) 𝑝 (𝑖,𝑗)
𝜎𝑖 𝜎𝑗 𝑗 𝑖 (1)
Color moment adalah teknik ekstraksi fitur citra yang digunakan  untuk  menggambarkan  statistik  distribusi warna  dalam  citra.  Teknik  ini  dapat  digunakan  untuk mengekstraksi informasi warna dari citra dan membedakan citra berdasarkan warna [12], [13].
Color  moment dapat  dihitung  dengan  menggunakan momen  statistik  dari  distribusi  warna  dalam  citra. Momennya  dapat  berupa  momen  spasial  (yang mencerminkan  letak  piksel  dalam  citra)  atau  momen frekuensi (yang mencerminkan karakteristik spektral dari
citra) [14]. Ada tiga momen utama dalam Color moment yaitu mean, variance, dan skewness [15]. Pada penelitian ini  hanya  menggunakan  satu  momen  yaitu mean .  Nilai mean adalah nilai rata-rata intensitas warna dalam citra, yang  mencerminkan  warna  dominan  dalam  citra  [16]. nilai mean diperoleh menggunakan persamaan 2 berikut;
𝜇 𝑐 = 1 𝑀𝑁 ∑ ∑ 𝑝 𝑖 𝑐 𝑁 𝑗=1 𝑀 𝑖=1 (2)
Dimana 𝜇 adalah momen, 𝑐 adalah komponen warna, 𝑝 𝑗 𝑖 adalah pixel (i,j) pada komponen 𝑐 , M merupakan tinggi citra, N merupakan lebar citra.
C. KNN ( K-Nearest Neighbor )
Metode KNN ( K-Nearest Neighbor ) adalah salah satu algoritma pembelajaran  mesin ( machine learning )  yang digunakan  untuk  klasifikasi  dan  regresi  [17],  [18]. Metode  ini  bekerja  dengan  mencari k-nearest  neighbor (tetangga  terdekat)  dari  sebuah  titik  data  yang  baru, kemudian  mengambil  label  (kelas)  dari  mayoritas tetangga terdekat tersebut sebagai prediksi label dari titik data yang baru [19], [20].
Secara  sederhana,  langkah-langkah  yang  dilakukan dalam metode KNN adalah sebagai berikut:
1. Tentukan nilai K (jumlah tetangga terdekat yang akan diambil),
2. Hitung jarak antara titik data yang baru dengan semua titik data pada dataset,
3. Pilih  K  titik  data  dengan  jarak  terdekat  dengan  titik data yang baru,
4. Tentukan  kelas  mayoritas  dari  K  titik  data  tersebut sebagai label (kelas) dari titik data yang baru. Perhitungan jarak pada algoritma K-Nearest Neighbor menggunakan  metrik  jarak Euclidean pada penelitian ini . Persamaan berikut merupakan metrik jarak Euclidean (3);
𝑑 =   √(𝑥 2 − 𝑦 1 ) 2 + (𝑥 2 − 𝑦 1 ) 2 (3)

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Pada  penelitian  ini,  identifikasi  tingkat  kematangan buah pinang berbasis pengolahan citra digital menggunakan metode KNN sebagai classifier, sedangkan fitur  tekstur  diperoleh  dengan  metode  GLM pada  penelitian  ini  menggunakan  nilai Correlation, sedangkan  fitur  warna  menggunakan  metode Color moment dengan  nilai mean pada  setiap chanel RGB digunakan  pada  penelitian  ini.  Hasil  dari  identifikasi yang  didapatkan  kemudian  dilakukan  evaluasi  hasil dengan menggunakan akurasi.
Akurasi  adalah  salah  satu  ukuran  evaluasi  performa model  dalam  pembelajaran  mesin  ( machine  learning ) yang digunakan untuk mengukur seberapa akurat model dalam  memprediksi  label  (kelas)  dari  data  yang  baru. Akurasi  dinyatakan  sebagai  persentase  dari  jumlah prediksi  yang  benar  dari  total  jumlah  prediksi  yang dilakukan  [21],  [22].  Secara  matematis,  akurasi  dapat dinyatakan sebagai:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = Jumlah prediksi yang benar Jumlah total prediksi (4) Tabel 2. Hasil Pengujian No Number Neighbors Akurasi 1 K 1
86.36 % 2 K 3
68.18 % 3 K 5
81.81 % 4 K 7
81.81 % 5 K 9 77.27 %
Dari hasil uji coba yang dilakukan dapat dilihat pada Tabel  2,  hasil  identifikasi  tingkat  kematangan  buah pinang dengan metode yang diusulkan memperoleh hasil akurasi terbaik  sebesar 86.36%,  dengan parameter  yang diujicobakan adalah number neighbors nilai K = 1 pada KNN classifier .  Namun  ketika  diujicoba  dengan parameter nilai K = 3 pada KNN classifier , hasil akurasi menurun  menjadi  68.18%  merupakan  akurasi  terendah pada penelitian ini. Untuk penggunaan nilai K = 5 dan 7 mendapatkan  hasil  akurasi  yang  sama  yaitu  sebesar 81.81%,  Sedangkan  penggunaan  nilai  K  =  9 mendapatkan hasik akurasi 77.27%.

## IV. K ESIMPULAN
Pada  penelitian  ini,  kinerja  algoritma  KNN  dengan menggunakan  fitur  tekstur  yaitu  nilai correlation dari GLCM  dan  fitur  warna  yaitu  nilai mean dari  metode Color  moment memberikan  hasil  terbaik,  dengan menggunakan  1 neighbors pada  KNN classifier memperolah akurasi terbaik sebesar 86,36% pada proses identifikasi  tingkat  kematangan  buah  pinang.  Pada penelitian selanjutnya, perbaikan citra dapat ditambahkan  sebelum  eksraksi  fitur  dilakukan  dalam proses identifikasi tingkat kematangan buah pinang.

## D AFTAR PUSTAKA
[1]  H.  Nayuf,  “Tradisi  Makan  Sirih  Pinang  Sebagai Model  Moderasi  Beragama  Berbasis  Kearifan Lokal  Di  Kelurahan  Niki-Niki,  Kabupaten  Timor Tengah Selatan – Ntt,” Harmoni , vol. 21, no. 2, pp. 166–183, 2022, doi: 10.32488/harmoni.v21i2.591.
[2]  D. G. Kamengon, J. D. Engel, and W. Kristinawati, “Oko  Mama:  Tanda  Pemaafan  Yang  Berbasis Kearifan Lokal Timor,” J. Ilmu Sos. dan Hum. , vol. 9,  no.  2,  p.  289,  2020,  doi:  10.23887/jish- undiksha.v9i2.22331.
[3]  S.  Ndala,  A.  J.  Santoso,  and  Suyoto,  “Identifikasi Tingkat  Kematangan  Buah  Pinang  Menggunakan Backpropagation dan Transformasi Ruang Warna,” J. Ilmu Tek. Elektro Komput. dan Inform. , vol. 4, pp. 129–135, 2018.
[4]  A. R. K. Haba and H. Husdi, “Sistem Cerdas dalam Mengidentifikasi Kematangan Buah Naga Berdasarkan  Fitur  Tekstur  dengan  Metode  K- Nearest Neighbor,” Ilk.  J. Ilm. ,  vol.  12,  no.  3,  pp.
225–232, 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i3.665.225-232.
[5]  E.  F.  Himmah,  M.  Widyaningsih,  and  M.
Maysaroh, “Identifikasi Kematangan Buah Kelapa Sawit  Berdasarkan  Warna  RGB  Dan  HSV Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering,” J. Sains dan Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 193–202, 2020, doi: 10.34128/jsi.v6i2.242.
[6]  S. S. Simanjuntak, H. Sinaga, K. Telaumbanua, and A.  Andri,  “Klasifikasi  Penyakit  Daun  Anggur Menggunakan Metode GLCM, Color Moment dan K*Tree,” J. SIFO Mikroskil , vol. 21, no. 2, pp. 93– 104, 2021, doi: 10.55601/jsm.v21i2.754.
[7]  R.  K.  Dewi  and  R.  V.  H.  Ginardi,  “Identifikasi Penyakit pada Daun Tebu dengan Gray Level Co- Occurrence Matrix dan Color Moments,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 1, no. 2, p. 70, 2014, doi: 10.25126/jtiik.201412114.
[8]  R. Harun, “Identifikasi Tingkat Kematangan Buah Jambu  Biji  Menggunakan  Fitur  Ekstraksi  GLCM dengan Metode KNN,” J. Nas. cosPhi , vol. 5, no. 1, pp. 2597–9329, 2021.
[9]  D. Tamara, M. H. Anam, W. S. Widari, and A. V. Falahudin,  “Deteksi  Keaslian  Uang  Kertas Berdasarkan  Fitur  Gray  Level  Co-  Occurrence Matrix  (  GLCM  )  Menggunakan  k-Nearest Neighbor,” pp. 105–115, 2011.
[10]  R.  Widodo,  A.  W.  Widodo,  and  A.  Supriyanto, “Pemanfaatan  Ciri  Gray  Level  Co-Occurrence Matrix  (GLCM)  Citra  Buah  Jeruk  Keprok  (Citrus reticulata  Blanco)  untuk  Klasifikasi  Mutu,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 11, pp. 5769–5776, 2018.
[11]  F.  Agustina  and  Z.  A.  Ardiansyah,  “Identifikasi Citra  Daging  Ayam  Kampung  dan  Broiler Menggunakan Metode GLCM dan  Klasifikasi-NN Image  Identification  of  Local  Chicken  Meat  and Broiler Chicken MeatUsing GLCM Method and K- NN Classification,” 25 J. Infokam , vol. XVI, no. 1, 2020.
[12]  I.  P.  Sari,  “Perancangan  dan  Simulasi  Deteksi Penyakit  Tanaman  Jagung  Berbasis  Pengolahan Citra Digital Menggunakan Metode Color Moments dan GLCM,” Semin. Nas. Inov. Dan Apl. Teknol. Di Ind. , pp. 215–220, 2016.
[13]  Y.  Astutik,  D.  Widiyanto,  and  C.  N.  P.  Dewi, “Klasifikasi  Jenis  Pasir  Material  Bangunan Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine (Svm)  Berdasarkan  Ekstraksi  Ciri  Tekstur  Dan Warna,” Pros. Semin. Nas. Mhs. Bid. Ilmu Komput. dan Apl. , vol. 3, no. 2, pp. 914–924, 2022.
[14]  A.  Kurniasari,  D.  Erwanto,  and  P.  N.  Rahayu, “Ekstraksi  Fitur  Warna  dan  Tekstur  Pada  Kulit Katak  Menggunakan  Metode  Momen  Warna  dan CCM,” Setrum    Sist.  Kendali-Tenaga-elektronika- telekomunikasi-komputer ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  1–12, 2020, doi: 10.36055/setrum.v9i2.9379.
[15]  A. Saragih and M. Sianturi, “Implementasi Metode Color  Moment  dan  GLCM  Untuk  Mendeteksi Penyakit  Tanaman  Karet,” Inf.  dan  Teknol.  Ilm. , vol. 7, no. 2, pp. 145–151, 2020.
[16]  H.  P.  Hadi  and  E.  H.  Rachmawanto,  “Ekstraksi Fitur Warna Dan Glcm Pada Algoritma Knn Untuk
Klasifikasi  Kematangan  Rambutan,” J.  Inform.
Polinema ,  vol.  8,  no.  3,  pp.  63–68,  2022,  doi:
10.33795/jip.v8i3.949.
[17]  A.  Salsabila,  R.  Yunita,  and  C.  Rozikin, “Identifikasi  Citra  Jenis  Bunga  menggunakan Algoritma  KNN  dengan  Ekstrasi  Warna  HSV  dan Tekstur GLCM,” Technomedia J. , vol. 6, no. 1, pp.
124–137, 2021, doi: 10.33050/tmj.v6i1.1667.
[18]  Danar Putra  Pamungkas,  “Ekstraksi  Citra menggunakan  Metode  GLCM  dan  KNN  untuk Indentifikasi Jenis Anggrek (Orchidaceae),” Innov. Res. Informatics , vol. 1, pp. 51–56, 2019.
[19]  A.  Syarifah,  A.  A.  Riadi,  and  A.  Susanto, “Klasifikasi  Tingkat  Kematangan  Jambu  Bol Berbasis  Pengolahan  Citra  Digital  Menggunakan Metode  K-Nearest  Neighbor,” JIMP  (Jurnal
Inform. Merdeka Pasuruan) , vol. 7, no. 1, pp. 27– 35, 2022.
[20]  G.  A.  Noor,  D.  I.  Mulyana,  T.  Informatika,  S. Tinggi,  I.  Komputer,  and  C.  Karya  Informatika, “Optimasi  Identifikasi  Klasifikasi  Nyamuk  Aedes Aegypti Dalam Ekstraksi Fitur Glcm Dan Knn,” J.
Widya , vol. 3, no. 2, pp. 169–179, 2022.
[21]  A.  Prabowo,  D.  Erwanto,  and  P.  N.  Rahayu, “Klasifikasi Kesegaran Daging Sapi Menggunakan Metode  Ekstraksi  Tekstur  GLCM  dan  KNN Freshness  Classification  of  Beef  Using  GLCM Texture Extraction Method and KNN,” Jec , vol. 7, no. 1, 2021.
[22]  T.  Y.  Prahudaya  and  A.  Harjoko,  “Metode Klasifikasi  Mutu  Jambu  Biji  Menggunakan  Knn Berdasarkan  Fitur  Warna  Dan  Tekstur,” J. Teknosains ,  vol.  6,  no.  2,  p.  113,  2017,  doi: 10.22146/teknosains.26972.