## PENGEMBANGAN TAHAPAN KLASIFIKASI APEL ENVY DAN PASIFIC ROSE MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN (JST)

## Farah Zakiyah Rahmanti*, Prajanto Wahyu Adi, Ion Ataka, Septian Enggar Sukmana
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro
* Corresponding author, e-mail : farah_zakiyah@dsn.dinus.ac.id
Abstrak —  Jenis  apel  yang  beragam  dan  beberapa  diantaranya  memiliki  kemiripan  membuat  persepsi pandang  manusia  sulit  membedakan  jenis-jenis  apel  tertentu.  Cara  konvensional  yang  sering  dilakukan adalah penilaian subyektif dari persepsi pandang manusia. Penilaian subyektif tersebut bisa menghasilkan pengelompokan jenis apel yang kurang tepat. Teknik pengenalan jenis apel berbasis teknologi informasi menjadi salah satu langkah untuk membantu pengelompokan jenis apel supaya lebih tepat dan akurat serta lebih meringankan tugas manusia pada bidang pengolahan hasil perkebunan apel. Penelitian ini bertujuan untuk  mengembangkan  tahapan  klasifikasi  apel envy dan pasific  rose .  Tujuan  utamanya  adalah mengklasifikasi buah apel jenis envy dan pasific rose dengan menggunakan Jaringan Saraf Tiruan (JST) atau sering disebut dengan Artificial Neural Network (ANN). Citra apel terlebih dahulu dilakukan ekstraksi fitur yang unik dari citra latih dan citra uji, agar citra tersebut dapat dikenali.  Salah satu cara ekstraksi fitur adalah dengan menggunakan pendekatan statistik dari histogram warna RGB sebuah citra. Nilai-nilai yang bisa diambil dari histogram warna RGB citra apel adalah nilai rerata intensitas, standar deviasi, skewness , energi,  entropi,  dan smoothnes .    Kemudian  nilai-nilai  tersebut  sebagai  nilai  masukan  untuk  tahapan klasifikasi menggunakan JST feed-forward backpropagation . Hasil pengujian dibagi menjadi tiga skenario, pertama dengan data  latih 50 data uji 10 memiliki nilai akurasi sebesar 80%. Skenario pengujian  kedua dengan data latih 70 data uji 10 memiliki nilai akurasi sebesar 80%. Skenario pengujian ketiga dengan data latih 90 data uji 10 memiliki akurasi sebesar 90%. Hasil pengujian tersebut menunjukan bahwa nilai akurasi tertinggi terletak pada pengujian ketiga.

## Kata Kunci : Apel, Ekstraksi fitur, Jaringan saraf tiruan, Backpropagation
Abstract — The variety of apple has similarity with each other, therefore it makes human visual perception difficult to differentiate some of them.  The conventional way is often carried out human vision  subjective perception,  this  way  makes  classification  result  becomes  less.  Apple  classification    using  information technology is one step to classify apple more accurate and to help human in apple plantations processing. The goal of this research is developing classification stage on envy and pasific rose apple. The major goal is to classify envy and pacific rose apple using Artificial Neural Network (ANN). Doing feature extraction of training and testing apple images aims that  images can be recognized as envy or pasific rose. The way of getting feature extraction is using statistical approach of RGB color histogram from an image. The feature extraction  values  of  RGB  color  histogram  of  apple  images  are  intensity,  standard  deviation,  skewness, energy, entropy, and smoothness. Then, those values as an  input of classification step using  ANN feed- forward  backpropagation.  The  results  of  this  research  are  consists  of  three  scenario  of  experiment,  first skenario is using 50 training data 10 testing data, it has accuracy value 80%. Second scenario is using 70 training data 10 testing data, it also has accuracy value 80%. Third scenario is using 90 training data 10 testing data, it has accuracy value 90%. This experiment result shows that the highest accuracy value is in third scenario.
Keywords : Apple, Feature extraction, Artificial neural network, Backpropagation
Copyright © 2016 JNTE. All rights reserved

## 1. PENDAHULUAN
Pengolahan  hasil  perkebunan  apel  pada saat ini sudah berkembang pesat. Hal ini dikarenakan sudah  banyak  industri  yang  menggunakan teknologi canggih dalam proses pengolahannya. Salah  satu  tahapan  yang  ada  dalam  proses
pengolahan  hasil  perkebunan  apel  adalah pengelompokan  hasil  perkebunan  yakni  buah apel berdasarkan jenisnya. Pengelompokan buah apel biasanya ditentukan oleh beberapa parameter, diantaranya adalah ukuran, berat, ciri warna,  keharuman,  dan  masih  banyak  lagi lainnya [1]. Pengelompokan buah apel dari sisi
warna  kulit  buah  merupakan  salah  satu  faktor penting dalam mengidentifikasi jenis apel.
Pada  tahapan  tersebut  biasanya  sangat bergantung pada persepsi mata manusia terhadap faktor komposisi warna. Persepsi mata manusia biasanya  cenderung  subyektif  terhadap  suatu obyek  dalam  melakukan  pengelompokan. Contohnya  sesuai  pada  Gambar  2  merupakan contoh  dari  apel envy dan pasific  rose ,  dengan kemampuan  mata  manusia  akan  terlihat  sangat mirip bahkan susah dalam membedakannya.
Perkembangan teknologi dan ilmu pengetahuan    pada  citra  digital  memungkinkan untuk melakukan pengelompokan secara otomatis dengan menggunakan komputer. Oleh karena itu, diperlukan sebuah sistem yang dapat melakukan  pemilihan  buah  apel  berdasarkan jenis – jenisnya yang dilakukan secara otomatis.
Teknik  pengelompokan  secara  otomatis menggunakan teknologi komputer biasa disebut teknik  klasifikasi.  Klasifikasi  biasa  dilakukan melalui fitur-fitur yang diolah dengan menerapkan langkah-langkah pengumpulan dan pengelompokan  data  dengan  beberapa  upaya seperti pembagian ukuran fitur, seleksi fitur, dan pendesainan  klasifikasi  berdasar  aturan  ( rule- based )  [3].  Secara  praktikal,  salah  satu  contoh bentuk pengolahan fitur dapat dilakukan melalui ekstraksi warna  R-B [9].
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  telah dilakukan  oleh  Ion  (2015)  tentang  identifikasi dari  buah  apel  menggunakan K-Nearest Neighbor (KNN)  dan  pendekatan  jaraknya dengan  Minkowski  yang  memiliki  tingkat akurasi sebesar 90% [6].
Pengembangan  tahapan  klasifikasi  dari penelitian  sebelumnya  bertujuan  agar  dapat meningkatkan  tingkat  akurasi,  meskipun  dalam penelitian  sebelumnya  sudah  memiliki  cukup tinggi  akurasinya  dalam  mengidentifikasi  buah apel.
Penelitian
ini bertujuan untuk mengidentifikasi buah apel envy dan apel pasific rose dengan  menggunakan Artificial  Neural Network (ANN).  Citra  buah  apel  dilakukan ekstraksi  fitur  dengan  mendapatkan  histogram warna  RGB,  kemudian  dari  nilai  histogram tersebut  akan  didapatkan  beberapa  fitur  seperti rerata  intensitas,  standar  deviasi, skewness , energi,  entropi,  dan smoothness .  Nilai-nilai itulah  yang  akan  dijadikan  nilai  masukan  pada tahapan klasifikasi.

## 2. DATA PENELITIAN
Citra  masukan  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  citra  buah  apel  jenis envy dan pasific  rose .  Jenis  data  yang  digunakan terdiri dari data primer dan data sekunder. Data primer  diambil  melalui  pemotretan  objek  apel envy dan pacific  rose menggunakan  kamera DSLR  (Gambar  1).  Sedangkan  data  sekunder diambil  dari  beberapa  direktori  penyedia  data terbuka seperti SCIEN ( The Stanford Center for Image  Systems  Engineering ),  CIFAR-10,  dan CASC  IFW  ( The  Coalition  for  Academic Scientific Computation ).
Pada  saat  pengambilan  data  primer,  alat utama  yang  digunakan  adalah  kamera  DSLR dengan lensa 18-55 mm, sedangkan bahan yang digunakan  adalah  objek  apel  yang  digunakan untuk penelitian yaitu apel jenis envy dan pacific rose .  Teknik  pengambilan  data  dilakukan dengan peletakan kamera pada ketinggian 50 cm menggunakan  tripod  dan  kemiringan  30 ◦ ke bawah. Lensa kamera diatur pada setting 35mm ISO 400 diafragma f / 6.3. Latar belakang dengan kertas A4 80 gsm berwarna putih sebanyak dua lembar.
Berdasarkan pemanfaatan data, terdapat dua jenis  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini, yaitu  citra  sebagai  data  latih  ( training  data ) sejumlah  90  citra  dan  citra  sebagai  data  uji ( testing data ) sejumlah 10 citra.
Gambar 1. Pengambilan Citra Apel
(a) (b) Gambar 2. (a) Contoh Apel Envy
(b) Contoh Apel Pasific Rose

## Gambar 3. Blok Diagram Sistem

## 3. METODE PENELITIAN
Data  penelitian  yang  didapat  masih  perlu dilakukan pra-pengolahan citra, agar memperoleh hasil yang sesuai dengan kebutuhan. Citra  apel  dilakukan  normalisasi  ke  dalam dimensi 625x417 piksel.
Tahap  selanjutnya  adalah  mendapatkan  ciri unik  dari  citra  apel  dengan  cara  memperoleh histogram  RGB  dari  masing-masing  citra tersebut. Dari histogram inilah akan didapatkan nilai-nilai  statistik  seperti  rerata  intensitas, standar  deviasi, skewness ,  energi,  entropi,  dan smoothness .
Hasil  ekstraksi  fitur  berupa  nilai-nilai statistik  tadi  sebagai input untuk  tahap klasifikasi  citra.  Metode  klasifikasi  yang digunakan dalam penelitian ini yaitu
menggunakan Jaringan Saraf Tiruan (JST) atau sering  disebut  juga Artificial  Neural  Network
(ANN)  dengan  model  pelatihan Feed  Forward Backpropagation . Hasil akhir dari penelitian ini adalah  citra  apel  dapat  teridentifikasi  menurut jenisnya. Tahapan - tahapan penelitian terilustrasi pada blok diagram sistem  penelitian seperti pada Gambar 3.

## 4. EKSTRAKSI FITUR
Ekstraksi  fitur  adalah  sebuah  proses  untuk mendapatkan ciri unik dari suatu obyek sehingga obyek  tersebut  dapat  dikenali.  Pada  kegiatan yang  dilakukan,  teknik  pendekatan  warna dilakukan  agar  ciri  yang  menonjol  dari  warna apel envy dan apel  pasific rose  didapatkan. Pendekatan  ekstraksi  fitur  pada  kegiatan  ini adalah  pendekatan  statistik  dengan  mengambil nilai rerata intensitas, standar deviasi, skewness , energi,  entropi,  dan smoothness dari  histogram warna RGB citra apel.
Fitur  yang  pertama  adalah  nilai  rerata intensitas  dan  disimbolkan  dengan m yang ditunjukkan pada persamaan (1). 𝑚 =   ∑ 𝑖. 𝑝(𝑖) 𝐿−1 𝑖=0 (1)
i merupakan  aras  keabuan  pada  citra f dan p(i) merupakan  probabilitas  kemunculan i . L merupakan  nilai  aras  keabuan  tertinggi.  Hasil pada persamaan (1) adalah rerata kecerahan pada citra.
Fitur yang kedua adalah standar deviasi yang ditunjukkan pada persamaan (2). 𝜎 2 merupakan varians / momen orde dua ternormalisasi sebagai akibat p(i) dinyatakan  sebagai  fungsi  peluang. Fitur ini menghasilkan ukuran kekontrasan.
𝜎 =   √∑ (𝑖 − 𝑚) 2 𝑝(𝑖) 𝐿−1 𝑖=0 (2)
Fitur  yang  ketiga  adalah skewness ,  sering disebut  juga  momen  orde  tiga  ternormalisasi. Fitur  ini  menunjukkan  nilai  negatif  yang menyatakan  bahwa  distribusi  pada  kecerahan lebih  condong  ke  kanan  terhadap  rerata.  Nilai skewness dibagi  menjadi (L-1) 2 agar  lebih ternormalisasi. Skewness ditunjukkan  pada persamaan (3).
𝑆𝑘𝑒𝑤𝑛𝑒𝑠𝑠 =   ∑ (𝑖 − 𝑚) 3 𝑝(𝑖) 𝐿−1 𝑖=1 (3)
Fitur keempat adalah energi yang ditunjukkan  pada  persamaan  (4).  Energi merupakan  ukuran  yang  menyatakan  distribusi intensitas  piksel  pada  jangkauan  aras  keabuan. Citra yang sama dengan satu nilai aras keabuan akan  mempunyai  nilai  energi  yang  maksimum, yaitu  sebesar  1.  Secara  umum,  citra  dengan sedikit  aras  keabuan  akan  mempunyai  energi yang lebih tinggi daripada citra yang mempunyai banyak nilai aras keabuan. Energi sering disebut juga sebagai keseragaman.
𝑒𝑛𝑒𝑟𝑔𝑖 =   ∑ [𝑝(𝑖)]
𝐿−1 𝑖=0 (4)
Fitur  yang  kelima  adalah  entropi  yang mengindikasikan kompleksitas citra dan ditunjukkan pada persamaan (5). Semakin tinggi nilai  entropinya  maka  akan  semakin  kompleks citra tersebut.
Entropi serta energi berkecendungan  berkebalikan.  Entropi  juga merepresentasikan  jumlah  informasi  yang terkandung pada sebaran data.
𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑖 =   ∑ 𝑝(𝑖) log 2 (𝑝(𝑖)) 𝐿−1 𝑖=0 (5)
Fitur  yang  terakhir  adalah  fitur  kehalusan ( smoothness ). Fitur ini bertujuan untuk mengukur  tingkat  kehalusan  atau  kekasaran intensitas citra dan ditunjukkan pada persamaan (6). Nilai pada R rendah menunjukan bahwa citra memiliki intensitas yang kasar.
𝑅 = 1 − 1 1+𝜎 2 (6)
Enam  fitur  yang  diperoleh  akan  diolah menggunakan  metode  JST.  Metode  JST  yang digunakan  pada  penelitian  ini  berfungsi  untuk klasifikasi penentuan jenis apel sehingga dalam hal ini, hasil dari pengolahan fitur-fitur oleh JST digunakan  sebagai  penentuan  objek  apel  yang dievaluasi  masuk  pada  jenis envy atau pacific rose .
Gambar 4. (a)   Citra Apel
(b)   Nilai  Ekstraksi  Fitur  dari  Citra
Apel (a)

## 5. KLASIFIKASI
Jaringan Saraf Tiruan (JST) atau sering juga dikenal dengan nama Artificial Neural Network (ANN)  merupakan  salah  satu  komponen  yang ada  pada  komputasi  lunak  ( soft  computing ) dengan  meniru  sistem  saraf  manusia  [8].  Dari segi  fungsi,  JST  ditujukan  untuk  merancang suatu  komputer  sehingga  dapat  difungsikan untuk  melakukan  proses  pelatihan  dari  suatu contoh. Sedangkan dari struktur rancangan, JST adalah  suatu  alat  penghitung  yang  ditujukan untuk  dapat  melakukan  proses  serupa  dengan apa yang dapat dilakukan manusia [5][7].
Pembelajaran    JST  berupa  perubahan  bobot yang  terdapat  dalam  arsitektur  JST,  dimana noda-noda input dan bobot-bobot tersebut saling terhubung satu sama lain [4].
Jenis  metode  JST  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah Feed Forward
Backpropagation .  Jenis  metode  ini  merupakan pelatihan   data    yang   terawasi   ( supervised ),
Tabel 1. Contoh Ekstraksi Fitur dari Lima Data Pelatihan
Nama Gambar Intensitas Deviasi Skewness energi entropi smoothness 1.jpg 228,895 52,680 -6,177 0,055 3,596 0,040 2.jpg 229,783 42,932 -3,076 0,045 3,722 0,027 3.jpg 224,403 58,450 -7,943 0,052 3,668 0,049 4.jpg 228,240 49,623 -5,029 0,052 3,653 0,036
selain  itu  pelatihan  tersebut  digunakan  oleh perceptron dengan banyak lapisan ( layer ) untuk mengubah  bobot-bobot  yang  terhubung  dengan neuron yang berada di dalam lapisan tersembunyi  ( hidden  layer ).  Ciri  khas  dari metode feed  forward  backpropagation adalah penggunaan  nilai  keluaran  ( output )  yang  error untuk  mengubah  nilai  bobot  secara  mundur ( backward ) [2].
Gambar  5  menunjukkan  skema  metode  JST yang  secara  khusus  digunakan  pada  penelitian ini. Terdapat tiga buah layer yaitu layer masukan, layer tersembunyi, dan layer keluaran.
Gambar 5. Struktur Jaringan Saraf Tiruan (JST)
Parameter  masukan  ( 𝑥 1 , 𝑥 2 , 𝑥 3 , 𝑥 4 , 𝑥 5 , 𝑥 6 ) merupakan fitur-fitur yang diperoleh dari tahap ekstraksi  fitur,  setiap 𝑥 𝑛 menunjukkan  identitas dari  setiap  fitur, 𝑥 1 merupakan  parameter  dari fitur  rerata, 𝑥 2 merupakan  parameter  standar deviasi, 𝑥 3 merupakan  parameter skewness , 𝑥 4 merupakan  parameter  energi, 𝑥 5 merupakan parameter  entropi, 𝑥 6 merupakan  parameter smoothness .

## 6. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  dibahas  dan  dievaluasi efektifitas  metode  pengembangan  klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini.
Pengujian  dilakukan  dengan  tiga  skenario percobaan, diantaranya skenario pertama 50 data latih 10 data uji, skenario kedua 70 data latih 10 data uji, dan skenario ketiga 90 data latih 10 data uji. Hasilnya sesuai pada Tabel 2. Parameter uji coba yang digunakan adalah :
1. Tipe citra : JPG/JPEG
2. Ukuran citra : 625 x 417 piksel
3. Metode JST :
4. Feed-forward Backpropagation
5. Training function : Lavenberg-Marquardt
6. Adaptation  learning  function : Gradient Descent
7. Performance function : MSE
8. Jumlah layer : 3
9. Jumlah neuron masukan : 5
10. Transfer function :  sigmoid bipolar
11. Learning rate (mu) : 0,001
12. Epoch : 2000
Gambar  6. Screenshoot Prototipe  Aplikasi Identifikasi Buah Apel Tabel 2. Hasil Percobaan dan Hasil Akurasi No Jumlah Data Latih Jumlah Data Uji Hasil Akurasi 1 50 10 80% 2 70 10 80% 3 90 10 90%
Hasil pengujian dari prosees klasifikasi yang telah dilakukan menggunakan JST feed-forward backpropagation dengan  data  latih  50  dan  data uji  10,  maka  didapatkan  nilai  akurasi  sebesar 80% dan hasil pengujiannya sesuai pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pengujian dengan Data Latih 50 Data Uji 10
No Nama Hasil klasifikasi Keterangan 1 1.jpg Apel envy True 2 2.jpg Apel envy True 3 3.jpg Apel envy True 4 4.jpg Apel pasicif Rose False 5 5.jpg Apel pasicif Rose False 6 6.jpg Apel pasific rose True 7 7.jpg Apel pasific rose True 8 8.jpg Apel pasific rose True 9 9.jpg Apel pasific rose True 10 10.jpg Apel pasific rose True
Hasil  pengujian  dari  proses  klasifikasi  yang telah dilakukan menggunakan JST feed-forward backpropagation dengan  data  latih  70  dan  data uji  10,  maka  didapatkan  nilai  akurasi  sebesar 80% dan hasil pengujiannya sesuai pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pengujian dengan Data Latih 70
Data Uji 10 No  Nama Hasil klasifikasi Keterangan 1 1.jpg Apel envy True 2 2.jpg Apel envy True 3 3.jpg Apel envy True 4 4.jpg Apel pasicif Rose False 5 5.jpg Apel envy True 6 6.jpg Apel pasific rose True 7 7.jpg Apel pasific rose True 8 8.jpg Apel pasific rose True 9 9.jpg Apel envy False 10 10.jpg Apel pasific rose True
Hasil pengujian dari prosees klasifikasi yang telah dilakukan menggunakan JST feed-forward backpropagation dengan  data  latih  90  dan  data uji  10,  maka  didapatkan  nilai  akurasi  sebesar 90% dan hasil pengujiannya sesuai pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Pengujian dengan Data Latih 90

## Data Uji 10
No  Nama Hasil klasifikasi Keterangan 1 1.jpg Apel envy True 2 2.jpg Apel envy True 3 3.jpg Apel envy True 4 4.jpg Apel envy True 5 5.jpg Apel envy True 6 6.jpg Apel pasific rose True 7 7.jpg Apel pasific rose True 8 8.jpg Apel pasific rose True 9 9.jpg Apel envy False 10 10.jpg Apel pasific rose True

## 7. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  telah  dikembangkan tahapan  klasifikasi  menggunakan  JST feed- forward  backpropagation dan  ekstraksi  fitur pendekatan statistik dari histogram warna RGB citra  apel  menghasilkan  nilai  rerata  intensitas, standar  deviasi, skewness ,  energi,  entropi,  dan smoothness .
Hasil  pengujian  dari  proses  klasifikasi  yang telah dilakukan menggunakan ANN dengan data latih  dan  data  uji  masing-masing  50  dan  10 dengan  nilai  akurasi  sebesar  80%.    Pengujian kedua  dengan  data  latih  dan  data  uji  masing-
masing  70  dan  10  dengan  nilai  akurasi  sebesar 80%. Pengujian ketiga dengan data latih dan data uji  masing-masing  90  dan  10  dengan  nilai akurasi sebesar 90%.
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  nilai akurasi  tertinggi  terletak  pada  pengujian  ketiga yakni dengan data uji 90 data latih 10. Selain itu, berdasarkan  hasil  pengujian    menunjukkan bahwa  citra  4.jpg,  5.jpg,  dan  9.jpg  memiliki kedekatan  nilai  ekstraksi  fiturnya.  Sehingga, sistem bisa benar / salah dalam mengidentifikasi jenis buah apel.
Penelitian  lanjutan  dapat  dikembangkan menggunakan  metode  klasifikasi  lainnya  yang dapat  meningkatkan  akurasi  identifikasi  jenis buah  apel.  Selain  itu,  penelitian  lanjutan  juga dapat  menggunakan  data  yang  lebih  bervariasi seperti  citra  dari  jenis  buah  apel  lainnya  yang memiliki beberapa kemiripan dengan apel envy dan apel pasific rose .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Andri,  Paulus,  N.  W.,  Wong  &  T. Gunawan, Segmentasi Buah Menggunakan Metode K-Means Clustering dan Identifikasi Kematangannya  Menggunakan  Metode Perpandingan  Kadar  Warna ,  vol  15, (2014).
[2] Austeclino, M.B.J., Angelo, A.D., Manoel,  B.N., Artificial  Neural  Network and  Bayesian  Network  As  Supporting Tools  for  Diagnosis  of  Asymptomatic Malaria ,  978-1-4244-6376-3/10/$26.00,
IEEE, 2010.
[3] Calvin  Hung,  Zhe  Xu,  Salah  Sukkarieh, Feature  Learning  Based  Approach  for Weed Calssification Using High Resolution  Aerial  Images  from  a  Digital Camera  Mounted  on  a  UAV ,  Remote Sensing, 2014. [4] Fajar Budiman, Muhammad A., Muhammad  R.,  &  Suwito,  Pengenalan Suara Burung Menggunakan Mel Frequency  Cepstrum  Coefficient dan Jaringan  Syaraf  Tiruan  pada  Sistem Pengusir  Hama  Burung,  Jurnal  Nasional
Teknik  Elektro  (JNTE)  Vol  5  No  1,
(2016).
[5] Farah  Z.R.,  Identifikasi  Parasit  Malaria pada  Think  Blood  Film  Menggunakan Artificial Neural Network (ANN),
Jurusan Teknik Elektro, Institut Teknologi  Sepuluh  Nopember  (ITS) Surabaya (2013).
[6] Ion  A.  H., Identifikasi  Jenis  Buah  Apel
Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor  (KNN)  dengan  Ekstraksi  Fitur Histogram ,  Jurusan  Teknik  Informatika,
Universitas  Dian  Nuswantoro  Semarang (2015).
[7] Mauridhi,  H.P.,  Agus,  K., Supervised Neural  Network dan  Aplikasinya,  Graha
Ilmu Yogyakarta, (2006).
[8] Robert E. Uhrig, Introduction to Artificial Neural Network , Proceedings of the 1995 IEEE IECON 21st Vol. 1 , (1995).
[9] Wei J., Xiangli M., Yun T., Bo X., Dean
Z., Fast  Segmentation  of  Colour  Apple Image under All-weather Natural Conditions  for  Vision  Recognition  of
Picking  Robots .  International  Journal  of Advanced Robotic Systems, (2016).

## Biodata Penulis
Farah  Zakiyah  Rahmanti ,  lahir  di  Surabaya tanggal 15 Desember 1987, berhasil menyelesaikan program D4 Teknik Informatika tahun  2010  di  Politeknik  Elektronika  Negeri Surabaya  (PENS)  –  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya. Kemudian menyelesaikan program Magister Teknik Elektro konsentrasi Jaringan Cerdas Multimedia (JCM) tahun 2013 di Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya. Tahun 2014 hingga saat  ini  menjadi  dosen  Teknik  Informatika Fakultas  Ilmu  Komputer  di  Universitas  Dian Nuswantoro (UDINUS) Semarang.