## Identifikasi Mangga Harum Manis Karbitan dan Tidak Karbitan Dengan Learning Vector Quantization

## Identification Carbide and Non Carbide Harum Manis Mango Using Learning Vector
Quantization
Wahyu Puspitaningrum 1 , Supatman 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Jl. Wates Km. 10 Yogyakarta 55753, Indonesia
Email: wahyupuspitaningrum@gmail.com 1 , supatman@mercubuana-yogya.ac.id 2

## ABSTRAK
Buah mangga  memiliki banyak jenis salah satunya adalah   mangga   harum  manis.  Kematangan buah mangga arum manis ada yang alamiah atau melalui proses pengkarbitan. Karbit adalah kepanjangan dari kalsium  karbida.  Karbit  biasanya  digunakan  dalam  proses  las  karbit  dan  juga  dapat  mempercepat pematangan  buah.  Pengambilan sample dilakukan  pada  dua  jenis  kematangan  mangga  harum  manis yaitu  mangga  harum  manis  karbitan  dan  tidak  karbitan.  Pengembangan  algoritma  yang  dilakukan bertujuan untuk mengidentifikasi mangga harum manis  yang dapat membedakan kematangan  mangga karbitan dan tidak  karbitan  menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ). Ciri  yang  digunakan untuk mengidentifikasi citra mangga adalah rata-rata, varian dan standar deviasi. Jumlah data pelatihan yang  digunakan  terdiri  dari  2  kelas  (kelas  1:  mangga  karbitan,  kelas  2:  mangga  tidak  karbitan),  dan masing-masing  kelas  berjumlah  30  data  pelatihan  dengan  total  data  berjumlah  60  data  pelatihan. Sedangkan untuk data uji masing-masing kelas menggunakan 25 data uji dengan total berjumlah 50 data uji.  Pada  proses  pelatihan  menggunakan  parameter  LVQ  ( alfa 0.001  dengan dec  alfa 0.9)  diperoleh unjukkerja terbaik sebesar 98.33%. Bobot akhir yang diperoleh dari unjukkerja terbaik pada pelatihan digunakan  untuk  melakukan  pengenalan.  Unjuk  kerja  terbaik  dari  50  data  uji  mencapai  98%  dengan perincian 96 % mangga karbitan dan 100 % mangga tidak karbitan.
Kata Kunci : Histogram, Mangga Harum Manis, Neural Network , Learning Vector Quantization .

## ABSTRACT
There are many types of mango, one of which is harum manis mango. The maturity of sweet arum mango is natural or through the carbonylation process. Carbide is an extension of calcium carbide. Carbide is usually used in the carbide welding process and can also speed up fruit ripening. Sampling was carried out on two types of maturity of harum manis mango, which are sweet and sweet carbitan mango and not carbitan.  The  development  of  the  algorithm  aimed  to  identify  sweet  fragrant  mangoes  that  can distinguish the maturity of carbitan and non-carbite mangoes using the Learning Vector Quantization (LVQ). The characteristics used to identify the image of a mango are average, variance and standard deviation. The amount of training data used consisted of 2 classes (class 1: carbitan mangoes, class 2: non-carbite mangoes),  and  each  class  consisted  of  30  training  data  with  a  total  of  60  training  data. While for the test data each class uses 25 test data with a total of 50 test data. In the training process using LVQ parameters (alpha 0.001 with dec alpha 0.9) obtained the best performance of 98.33%. The final weight obtained from the best performance at the training was used to identify the data for testing. The best performance of 50 test data reached 98% with  details of 96% carbitan mangoes and 100% non-carbite mangoes
Keywords: Harum Manis Mango, Learning Vector Quantization (LVQ), Histogram

## 1. PENDAHULUAN
Buah  adalah  makanan  yang  tidak  dapat terpisahkan  dari  masyarakat,  salah  satu  buah
yang  gemar  dikonsumsi  masyarakat  Indonesia adalah buah mangga.
Mangga  atau  mempelam  adalah  nama sejenis buah. Mangga termasuk ke dalam marga Mangifera , yang terdiri  dari 35-40 anggota  dan suku Anacardiaceae .  Nama  ilmiahnya  adalah Mangifera indica . Nama ini kira-kira mengandung  arti:  “(pohon)  yang  berbuah mangga, berasal dari India”.
Mangga  memiliki  kandungan  vitamin  C, vitamin  A,  karbohidrat,  betakaroten  dan  serat. Selain rasanya  yang  lezat,  mengkonsumsi  buah mangga sangat bermanfaat untuk kesehatan dan dapat terhindar dari beberapa penyakit diantaranya mengurangi kadar kolesterol, pencegah kangker, membakar kalori, menyehatkan kulit wajah, meningkatkan kekebalan  tubuh,  menyehatkan  mata,  menjaga kesehatan gigi, gusi dan baik untuk pencernaan.
Karbit  adalah  kepanjangan  dari  kalsium karbida  yaitu  sebuah  senyawa  kimia  dengan rumus  kimia  CaC2.  Senyawa  murninya  tidak berwarna, tetapi kalsium karbida yang biasanya digunakan warnanya adalah abu-abu atau coklat dengan kandungan CaC2  hanya sekitar 80-85% (sisanya adalah  CaO,  Ca3P2,  CaS,  Ca3N2,  dan SiC). Selain itu, karena adanya kandungan PH3, NH3,  and  H2S,  maka  senyawa  ini  juga  berbau menyengat. Penggunaan utamanya dalam industri  adalah  untuk  pembuatan  asetilena  dan kalsium  sianamida.  Karbit  biasanya  digunakan dalam  proses  las  karbit  dan  juga  dapat mempercepat pematangan buah.
Idealnya  buah  itu  matang  di  pohon. Namun  dengan  proses  pengarbitan  ini,  buah yang  belum  matang  akan  cepat  matang  dalam waktu sekitar 2x24 jam. Namun, gas dari karbit ini dapat menempel di kulit dan diserap ke dalam daging  buah.    Jika  tertelan  tentu  akan menimbulkan dampak berbahaya.
Banyak masyarakat yang kesulitan memilih  manakah  mangga  yang  karbitan  dan yang  tidak  karbitan,  sedangkan  warna  dan bentuknya hampir sama, maka diangkatlah topik identifikasi buah mangga harum manis karbitan dan  tidak  karbitan  dengan Neural  Network . Dengan algoritma ini nantinya dapat mengidentifikasi mangga harum  manis karbitan dan tidak karbitan sehingga kekeliruan pembelian  buah  mangga  harum  manis  oleh konsumen dapat dikurangi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Dalam penelitian yang berjudul “ Klasifikasi  Mutu  Jeruk  Nipis  dengan
Metode Learning Vektor Quantization
(LVQ) ”,  proses  untuk  mendapatkan  citra  jeruk
nipis  adalah  proses capture melalui  webcam. Data  hasil  capture webcam proses  pelatihan ataupun  pengujian  sistem,  terlebih  dahulu melalui preprocessing dan  ekstraksi  ciri. Adapun preprocessing yang akan dilalui adalah proses resize dan ekstraksi ciri. Proses pelatihan LVQ  akan  menghasilkan  bobot  yang  kemudian akan  digunakan  untuk  proses  pengujian. Pengujian  yang  dilakukan  menggunakan  20 sampel jeruk nipis terdiri dari 5 jeruk nipis muda, 5  jeruk  nipis  setengah  matang,  5  jeruk  nipis matang dan 5 jeruk nipis busuk. Tiap jeruk nipis dilakukan 10 kali pengujian yang menghasilkan akurasi sistem secara keseluruhan 76% dan error 24%  dengan  rincian  82  %  untuk  jeruk  nipis muda,  76%  untuk  jeruk  nipis setengah  matang, 80%  untuk  jeruk  nipis  matang  dan  66%  untuk jeruk nipis busuk (Romadhon & Widyaningrum (2015).
Dalam penelitian yang berjudul “ Pengenalan Wajah Menggunakan Learning
Vector
Quantization (LVQ) ”. Proses pengenalan  wajah  dibagi  menjadi  tiga  bagian utama, yaitu proses awal (prepocessing), proses pelatihan  (learning)  dan  selanjutnya  digunakan untuk  proses  identifikasi  wajah.  Dengan menggunakan  kecerdasan  buatan Learning Vector Quantization (LVQ), hasil deteksi wajah, dari  35  data  citra  wajah input ,  yang  digunakan untuk learning sebanyak 25 data citra wajah dan data  35  data  citra  wajah  digunakan  untuk mapping  atau  pengujian  dan  yang  berhasil diidentifikasi  ada  30  data  citra  (  88,2%) (Heranurweni, 2010).
Dalam penelitian yang berjudul " Identifikasi  Gula  Jawa  Asli  Dengan  Gula Jawa  Campuran  Menggunakan  Metode Learning Vector Quantization ". Penelitian ini bertujuan mengembangkan algoritma yang dapat mengidentifikasi  gula  jawa  asli  dan  gula  jawa campuran  menggunakan  metode Learning Vector Quantization (LVQ). Properti citra yang digunakan  adalah  warna  dengan  ciri  rata-rata, varian dan standar deviasi. Jumlah data pelatihan yang digunakan terdiri dari 2 kelas, dan masing- masing  kelas  berjumlah  30  data  pelatihan dengan total data berjumlah 60 data. Sedangkan untuk data uji masing-masing kelas menggunakan 20 data uji dengan total berjumlah 40  data  uji.  Unjuk  kerja  pelatihan  LVQ  terbaik adalah 98,33%, pada alfa 0,001 dengan dec alfa 0,9.  Sedangkan  unjuk  kerja  terbaik  identifikasi dengan 40 data uji adalah 95% (Nanda, 2018).

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Jalannya  sistem  dalam  proses  penelitian ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Jalan Penelitian

## 3.1 Akuisisi data
Pengambilan gambar menggunakan kamera smartphone VIVO Y65  dengan  kamera 13 mega piksel dan jarak 25 cm vertikal di atas. Data  citra  mangga  harum  manis  yang  diambil memiliki  pencahayaan  yang  normal  dan  jarak pengambilan yang sama.

## 3.2 Data
Tahap  akuisisi  data  yang  dilakukan  akan menghasilkan  sebuah  data  yang  berupa  citra buah  mangga  harum  manis  karbitan  dan  tidak karbitan.  Citra  mangga  harum  manis  ini  yang digunakan pada pemrosesan tahap berikutnya.

## 3.3 Pra-proses
Tahapan pra proses ini  meliputi cropping dan grayscale . Cropping merupakan  teknik pemotongan  gambar  yang  digunakan  untuk menentukan  secara  tepat  bagian  yang  ingin diolah.. Pada proses cropping dilakukan dengan memotong ukuran citra menjadi 500x500 piksel.
Proses selanjutnya adalah dengan mengubah citra dari tiga layer menjadi satu layer gray .  Proses  dari grayscale ditunjukkan  pada Gambar 2 .
Gambar 2. Diagram Alir Proses Grayscale
Keterangan : Citra Crop :  citra  yang  didapat  dari  proses crop Layer RGB : layer merah, hijau dan biru dari citra crop m : banyaknya piksel baris dari citra crop n :  banyaknya  piksel  kolom  dari citra crop citra gray : citra yang dihasilkan dari proses gray

## 3.4 Histogram
Citra  yang  sudah  menjadi grayscale diproses untuk menentukan komposisi warna RGB yang digambarkan ke dalam grafik derajat keabuan ( gray  level ).  Histogram  warna  merepresentasikan distribusi jumlah piksel untuk tiap intensitas warna dalam  citra.  Diagram  alir  dari  histogram  citra ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Diagram Alir Histogram Citra

## Keterangan :
Citra grayscale :  citra  yang  didapat  dari proses grayscale m : banyaknya piksel baris pada citra n :  banyaknya  piksel  kolom pada citra 3.5 Ekstraksi Ciri Ekstraksi ciri merupakan suatu
pengambilan  ciri  /  feature  dari  suatu  obyek, kemudian  digunakan  sebagai  parameter  untuk membedakan  antara  obyek  satu  dengan  yang lainnya  pada  tahapan  identidikasi  citra.  Proses ini  berkaitan  dengan  kuantisasi  karakteristik citra ke dalam sekelompok nilai ciri yang sesuai. Sehingga mendapatkan informasi kuantitatif dari ciri  yang  dapat  membedakan kelas-kelas  suatu
obyek. Dalam penelitian ini menggunakan 3 ciri yaitu rata-rata, varian, dan standar deviasi (std).
Rata-rata  ( mean )  adalah  suatu  bilangan yang mewakili sekumpulan  data. Nilai rata-rata dapat  ditentukan  dengan  membagi  jumlah  data dengan  banyaknya  data.  Rumus  untuk  mencari rata-rata seperti pada Persamaan 1.
μ = ∑ X1 N i=1 N ..............................................     (1)
Keterangan :
μ =  rata-rata N = banyaknya data X = jumlah data
Varian adalah ukuran seberapa tersebarnya data. Varian yang rendah menandakan  data yang berkelompok  dekat satu sama lain. Varian yang tinggi menandakan data yang lebih tersebar. Rumus untuk mencari varian seperti pada Persamaan 2.
𝑆 2 = ∑ (𝑋𝑖−𝑋̅) 2 𝑛 𝑖=1 𝑛−1 ..................................... (2)
Keterangan : S 2 : varian Xi : nilai x ke-i X̅ : rata-rata ( mean ) n : jumlah data
Standar deviasi adalah nilai statistik yang digunakan untuk menentukan bagaimana sebaran data  dalam sampel,  dan seberapa  dekat titik  data  ke  mean  atau  rata-rata  dari  nilai sampel.  Rumus  mencari  varian  seperti  pada Persamaan 3.
σ = √ ∑ (X1−X ̅) 2 n i=1 n−1 .........................     (3)
Keterangan : σ : standar deviasi Xi : nilai X ke-1
X̅
: rata-rata (mean)
N
: jumlah data

## 3.7 Fitur Vektor
Setelah melakukan ekstraksi ciri dari citra mangga  harum  manis  maka  akan  diperoleh sebuah  ciri  dalam  bentuk  vektor.  Ciri  tersebut kemudian  disimpan  dalam database yang digunakan sebagai acuan untuk proses pelatihan. Dari  proses  pelatihan  akan  diperoleh  bobot
akhir.  Pengenalan  data  uji  dilakukan  dengan membandingkan bobot akhir dengan ciri data uji, kemudian mencari jarak terdekat untuk menentukan kelasnya.
3.8 Identifikasi  Menggunkan  Learning  Vector Wuantization
Learning  Vektor  Quantization adalah sebuah  metode  klasifikasi  dimana  setiap  unit output  mempresentasikan  sebuah  kelas. Learning Vektor
Quantization digunakan untuk pengelompokan,  dimana  jumlah  kelompok  sudah ditentukan  target  dan  kelasnya.  Kelas-kelas  yang didapatkan  dari  sebagai  hasil  dari  lapisan kompetitif ini tergantung pada jarak antara vektor- vektor  input.  Jika  dua  vektor  input  mendekati sama,  maka  lapisan  kompetitif  akan  meletakkan kedua  vektor  input  tersebut  ke  dalam  kelas  yang sama. Sehingga dapat melakukan proses identifikasi  mangga  harum  manis  karbitan  dan tidak karbitan.
Proses Learning Vektor Quantization dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Arsitektur Jaringan LVQ
Keterangan : X1...n = Vektor masukan. F = Lapisan kompetitif. Y_in = Masukan ke lapisan kompetitif. Y = Keluaran. W = Vektor bobot untuk unit keluaran.
||X-W1...n  =  Selisih  nilai  jarak  Euklidean antara vektor input .
Sesuai dengan Gambar 4 lapisan masukan disimbolkan  dengan  nilai X1, X2, X3. Jaringan LVQ diatas memiliki 2 kelas yang berbeda, yaitu mangga karbitan dan mangga tidak karbitan.
Berikut  adalah  diagram  alir Learning Vektor  Quantization yang  ditunjukkan  pada Gambar5.
Gambar 5. Diagram Alir Metode Learning Vektor Quantization (LVQ)
Keterangan : W(lama) : bobot awal W(baru) : bobot akhir m,n : baris dan kolom matriks data pelatihan o,p : baris dan kolom matriks bobot awal a,b : baris dan kolom matriks data pengujian idx : jarak terdekat

## 4. PEMBAHASAN
4.1 Akuisisi Data Citra
Hasil  pengambilan  citra  menggunakan smartphone ditunjukkan pada Gambar 4.1.
(A) ( B ) Gambar 6. Citra (A) Mangga Karbitan dan Citra (B)
Mangga Tidak Karbitan
4.2 Pra-proses
Hasil    proses cropping ditunjukkan  pada Gambar 7.
(A) ( B ) Gambar 7. Citra Hasil Cropping (A) Mangga Karbitan dan (B) Mangga Tidak Karbitan
Hasil proses gray yang  ditunjukkan  pada Gambar 8.
(A) (B)
Gambar 8. Citra Hasil Grayscale (A) Mangga Karbitan dan (B) Mangga Tidak Karbitan

## 4.3 Histogram
Proses  selanjutnya  yaitu  mengolah  data citra  menjadi  histogram.   Setelah  melalui tahap pra-proses  data  citra  kemudian  dicari  derajat keabuannya.  Citra  masukan  mempunyai  256 derajat  keabuan  yang  nilainya  0-255.  Derajat keabuan  yang  dimiliki  citra  mangga  akan ditunjukkan  dalam  grafik.  Data  citra  setelah dilakukan  proses  histogram  ditunjukkan  pada Gambar 9.
(A)
(B)
Gambar 9. Histogram Citra (A) Mangga Karbitan dan (B) Mangga Tidak Karbit an

## 4.4 Ekstraksi Ciri
Data  citra  mangga  yang  telah  diproses menggunakan  histogram  kemudian  dilakukan ekstraksi  ciri  menggunakan  rata-rata  ( mean ), standar deviasi ( std ) dan varian.

## 4.5 Learning Vektor Quantization
Proses  pelatihan  pada  jaringan  syaraf tiruan Learning  Vector  Quantization (LVQ) menggunakan  parameter  untuk  mengetahui presentase  keberhasilan  tertinggi.  Pelatihan dilakukan  utuk  mencari  bobot  akhir  yang digunakan  dalam  proses  pengujian.  Parameter Learning  Vector  Quantization (LVQ)  dalam pelatihan ditunjukkan pada Tabel 1.

## Tabel 1.  Parameter LVQ
Parameter Nilai Jumlah Data Pelatihan 60 Jumlah Data Uji 50 Jumlah Pola Target 2 Variasi Laju Pelatihan (α) 0,1;0,001;0,001 Update Laju Pelatihan α= α-α (dec  α) Variasi Penurunan Laju Pelatihan ( dec α ) 0,1;0,2;0,3;0,4;0,5;0, 6;0,7;0,8;0,9 Minimum Laju Pelatihan yang Diharapkan 0.000001 Maksimum Iterasi 1000
Pada  penelitian  ini  seluruh  data  citra sebanyak  60  data.  Untuk  data  yang  digunakan sebagai  bobot  awal  adalah  data  yang  mewakili kelas (target), data tersebut  diambil secara acak pada  asing-masingkelas  pada  data  yang  ada. Bobot awal yang digunakan dalam penelitian ini ditunjukkan pada Tabel 2.

## Tabel 2. Bobot Awal
No Kode Citra Rata-rata Varian Standar Deviasi 1 K01 175,45449 1012,0617 100,60128 2 T01 160,2790 8947,9995 94,5938
Tabel 2 menunjukkan bobot yang pertama untuk kelas 1 yaitu mangga karbitan dan kelas 2
yaitu mangga tidak karbitan . Database digunakan sebagai data pelatihan  dengan  menentukan  target  dan  bobot awal.  Target  dibagi  menjadi  2  kelas  yaitu masing-masing kelas ada 30 data dengan total 60 data  pelatihan.  Bobot  awal  diambil  pada  salah satu  data  masing-masing  kelas  dari  data  hasil ekstraksi  ciri  yang  sudah  dibuat.  Dalam menentukan    hasil  kinerja  identifikasi  citra mangga dilakukan dengan mengubah parameter laju  pelatihan  awal  ( alfa )  dan  penurunan  laju pelatihan ( decalfa ).
Kinerja dari pelatihan identifikasi mangga harum  manis  karbitan  dan  tidak  karbitan menggunakan metode Learning Vector Quantization (LVQ)  seperti  yang  ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Unjuk  Kerja P e latihan Identifikasi Mangga Karbitan dan Tidak Karbitan
No Dec Alfa Alfa Iterasi Komulatif(%) 1 0.1 0.1 110 50 2 0.01 88 50 3 0.001 66 96.666 4 0.2 0.1 52 50 5 0.01 42 53.333 6 0.001 31 93.333 7 0.3 0.1 33 50 8 0.01 26 58.333 9 0.001 20 96.666 10 0.4 0.1 23 50 11 0.01 19 66.666 12 0.001 14 98.333 13 0.5 0.1 17 50 14 0.01 14 80 15 0.001 10 98.333 16 0.6 0.1 13 50 17 0.01 11 81.666 18 0.001 8 98.333 19 0.7 0.1 10 50 20 0.01 8 86.666 21 0.001 6 98.333 22 0.8 0.1 8 50 23 0.01 6 86.666 24 0.001 5 98.333 25 0.9 0.1 5 50 26 0.01 4 96.666 27 0.001 3 98.333
Tabel  3  menunjukkan  hasil  unjuk  kerja citra pelatihan terdapat persentase tertinggi yaitu 98.33%. Dari alfa dan decalfa tersebut kemudian meghasilkan bobot akhir yang digunakan untuk pengujian. Pengujian dilakukan dengan mencari jarak terdekat antara bobot akhir dengan data uji untuk menentikan kelasnya.
Pengenalan data pelatihan yag paling baik akan  disimpan  menjadi  bobot  akhir  dan  akan digunakan untuk melakukan pengenalan terhadap data uji. Bobot akhir ditunjukkan pada Tabel 4.

## Tabel 4. Bobot Akhir
No Rata-rata Varian Standar Deviasi 1 177,5137 10470,684 100,04118 2 157,6637 8666,8873 94,0603
Pengenalan  dilakukan  dengan  mencari jarak  terdekat  antara  bobot  akhir  Pengenalan dilakukan dengan  mencari jarak terdekat antara bobot akhir dengan data uji. Pengenalan data uji mangga karbitan dan tidak karbitan ditunjukkan pada Tabel 5.

## Tabel 5 Pengenalan Data Uji
No Dec Alfa Alfa Iterasi Komulatif (%) 1 0.1 0.1 110 50 2 0.01 88 50 3 0.001 66 86 4 0.2 0.1 52 50 5 0.01 42 52 6 0.001 31 98
7
0.3 0.1 33 50 8 0.01 26 68 9 0.001 20 98 10 0.4 0.1 23 50 11 0.01 19 76 12 0.001 14 98 13 0.5 0.1 17 50 14 0.01 14 80 15 0.001 10 98 16 0.6 0.1 13 50 17 0.01 11 82 18 0.001 8 98
19
0.7 0.1 10 50 20 0.01 8 82 21 0.001 6 98
22 0.8 0.1 8 50 23 0.01 6 84 24 0.001 5 98 25 0.9 0.1 5 50 26 0.01 4 84 27 0.001 3 98 Berdasarkan  Tabel 3   menunjukkan  hasil pengujian terbaik
yaitu mampu
mengidentifikasi  buah  mangga  harum  manis yang  matang  dengan  melalui  pengkarbitan  dan matang  alami  dengan  persentasi  identifikasi mencapai 98%.

## 5. KESIMPULAN
Hasil  dari  penelitian  identifikasi  mangga harum  manis  karbitan  dan  tidak  karbitan  dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Unjuk kerja terbaik pelatihan dengan 60 data diperoleh  akurasi  sebesar  98,333%  dengan rincian (mangga karbitan 100% dan  mangga tidak karbitan 96.666%) pada alfa 0.001 dan dec alfa 0.9.
2. Unjuk  kerja  pengujian  dengan  50  data diperoleh  akurasi  sebesar  98%  dengan rincian  (mangga  karbitan    96%  dan  mangga tidak karbitan 100%).

## 6. UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  penulis  sampaikan kepada semua rekan-rekan FTI UMB Yogyakarta  yang  telah  membantu  dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Chandra,  E.,  N.  (2018).  Identifikasi  Gula  Jawa Asli  Dengan  Gula  Jawa  Campuran Menggunakan  Metode  Learning  Vector Quantization. Prosiding Seminar Nasional  Multimedia  & Artificial Intelligence, ISBN: 978-602-52470-4-0.
Hal 126.
Danoedoro,  P.(1996).  Pengolahan  Citra  digital Teori  dan  Aplikasinya  dalam  Bidang Penginderaan  Jauh,  Fakultas  Geografi Universitas Gadjah Mada.
Fadlil, A., & Yeki, S. (2010). Sistem Verifikasi Wajah  Menggunakan  Jaringan  Saraf Tir-uan  Learning  Vektor  Quantization. Jurnal  Informatika,    Vol  4,  No.  2,  Hal 480-487.
Fadlisyah.  (2007).  Computer  Vision  dan Pengolahan Citra. Andi Publisher.
Jakarta. Heranurweni,  S.(2010).  Pengenalan  Wajah Menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ). Prosiding Seminar Nasional  Sains  dan  Teknologi.  Hal  66-
74 Munir,  R.(2004).  Pengolahan  Citra  Digital, Bandung Informatika.
Murni  &  Aniati.(1992).  Pengantar  Pengolahan Citra. Elex Media Komputindo. Putra,  Darma.(2010).  Pengolahan  Citra  digital.
Penerbit Andi. Yogyakarta.
Romadhon ,A. S., & Widyaningrum,T.
V.(2015).  Klasifikasi  Mutu  Jeruk  Nipis dengan Metode Learning Vektor
Quantization  (LVQ).  Jurnal  Ilmiah Rekayasa,  Vol  8,  No.  2,  ISSN:  0216- 9495, Hal 121-128.
Sutoyo,  T.  (2019).  Teori  Pengolahan  Citra Digital. Penerbit ANDI.
Utomo, P.(2016). Sistem Klasifikasi Jenis Beras Menggunakan Metode  Learning Vector Quantization.  Jurnal  Ilmiah  Ilmu-ilmu Teknik, Vol 1 No. 2, ISSN: 2502-7042, Hal 61-67.
Qur’ani,  D.,  Y.,  &  Rosmalinda,  S.(2010).
Jaringan syaraf tiruan learning vector quantization  untuk  aplikasi  pengenalan tanda tangan. Jurnal Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi : G-6.
Yuliana,  U.,  Whidhiasih,  N.  R.,  &  Maimunah. (2016). Identifikasi  Rasa Buah  Mangga
Gedong  Gincu  Cirebon  Berdasarkan Citra  Red-Green-Blue  Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan. Jurnal Penelitian  Ilmu  Komputer,  System Embedded & Logic. Hal 61-68.