Vol. 14. No. 03, September 2023: 185-189 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/jte p-ISSN: 2086 ‐ 9479   e-ISSN: 2621-8534

## Metode Pohon Keputusan Untuk Identifikasi Insulator Flashover Dengan Pengolahan Citra Digital
Ady Murdianto * , Abd. Rabi’, Resi Dwi Jayanti Kartika Sari
Teknik Elektro, Universitas Merdeka Malang, Malang
* adymurdianto46@gmail.com
Abstrak—  Pemeliharaan  rutin  seperti  Climb  Up  Inspection (CUI)  penting  untuk  menjaga  keandalan  penyaluran  sistem tenaga  transmisi  di  PT.  PLN  (Persero)  UPT  Malang.  Untuk memastikan  bahwa  komponen  penting  seperti  insulator  berada dalam  kondisi  normal  dan  baik.  Jika  terjadi  masalah  dengan aliran listrik, komponen harus diganti segera untuk menghindari masalah  yang  memengaruhi  keandalan  sistem.  Seringkali ditemukan anomali bahwa hasil foto yang menunjukkan flashover pada insulator. Karena permukaan insulator dibebani oleh medan listrik yang lebih besar daripada kapasitas ketahanan elektriknya, terjadi  kegagalan  isolasi.  Ini  disebut  sebagai  flashover.  Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan sebuah aplikasi yang  mampu  mengidentifikasi  gambar  insulator  yang  telah mengalami flashover. Dengan menggunakan pengolahan gambar digital, proses segmentasi dan ekstraksi ciri dilakukan pada citra. Pengolahan gambar seperti segmentasi, ekstraksi, dan identifikasi gambar dilakukan dengan program MatLab. Dengan menggunakan active contour dan luas rasio citra insulator normal dengan citra insulator flashover. Kategori insulator diklasifikasikan menjadi rendah, sedang, dan tinggi menggunakan  metode  pohon  keputusan.    Hasil  penelitian  yang dilakukan menggunakan metode pohon keputusan menunjukkan bahwa kategori rendah dengan rasio x1 kurang dari 0,029958, x1 lebih dari 0,029958, dan x1 lebih dari 0.109648 dianggap sebagai kategori sedang dan tinggi, masing-masing dengan akurasi 80%. Aplikasi ini dapat membantu personel di lapangan mengidentifikasi
gambar insulator
flashover, yang memungkinkan mereka untuk menangani anomali dan menjaga keandalan listrik .
Kata  Kunci  —  Active  Contour,  Citra,  Flashover,  Insulator, Pohon Keputusan.
DOI: 10.22441/jte.2023.v14i3.010

## I. P ENDAHULUAN
Salah  satu  bagian  tower  Saluran  Udara  Tegangan  Tinggi (SUTT) atau Saluran Udara Tegangan Ekstra Tinggi (SUTET) adalah  insulator.  Fungsinya  adalah  untuk  mengisolasi  bagian yang  bertegangan  (konduktor)  dari  bagian  yang  tidak bertegangan (tanah) di dalam saluran transmisi. Insulator harus memiliki  sifat  elektrik  dan  mekanik  [1].  Insulator  adalah komponen yang sangat penting dalam penyaluran energi listrik. Akibatnya,  sistem  harus  tetap  andal  dalam  penyaluran  listrik. Pemelihraan  rutin  dapat  mengurangi  kegagalan  sistem.  Climb Up  Inspection  (CUI)  adalah  salah  satu  prosedur  pemeliharaan rutin  di  PT.  PLN  (Persero)  UPT  Malang.  Tujuan  CUI  adalah untuk  memastikan  bahwa  komponen  yang  ada  pada  jaringan saluran  transmisi  dalam  keadaan  normal  dan  sesuai  dengan standar. Jika ada masalah dengan penyaluran listrik, komponen
akan  diganti  segera  untuk  menghindari  kerusakan  pada keandalan. Flashover  pada insulator  adalah  salah satu  anomali yang  sering  terjadi  [1].  Hasil  pelaksanaan  CUI  yang digambarkan dalam bentuk gambar dapat diproses menggunakan  pengolahan  gambar  digital.  [2]  Pengolahan gambar  digital  membantu  proses  pembacaan  bercak  flashover pada insulator, yang menentukan besarnya luasan yang muncul pada  permukaan  insulator.  Foto  yang  dihasilkan  dari pelaksanaan  CUI  tersebut  digambarkan  dan  dapat  diproses menggunakan  pengolahan  gambar  digital.  [3]  Pengolahan gambar  digital  membantu  proses  pembacaan  bercak  flashover pada  insulator,  yang  mengukur  besarnya  luasan  yang  muncul pada  permukaan  insulator.  Hasil  penelitian  diharapkan  akan membantu pelaksana pekerjaan menemukan insulator flashover di lapangan dan mengetahui tingkat flashover.

## II. P ENELITIAN TERKAIT
Penelitian  sebelumnya  banyak  dilakukan  suatu  analisis menggunakan  citra  digital  untuk  mengetahui  umur  pohon dengan growthring [2], mendeteksi kualitas dan kesegaran susu sapi  menggunakan  metode Content-based  Image  Retrieval (CBIR)  [3],  melihat  hasil  perubahan  citra  [4],  dari  penelitian- penelitian  tersebut  didapatkan  hasil  gambar  dan  nilai  akurasi yang cukup baik.

## A. Insulation (Isolasi)
Insulation melindungi bagian yang bertegangan dari bagian yang tidak bertegangan atau tanah. Ini terjadi baik saat operasi terus menerus biasa maupun saat surja, termasuk petir terjadi di dalam  saluran  transmisi.  Insulator  yang  baik  harus  memiliki karakteristik  elektrik  dan  mekanik  [1].  Insulation  pada SUTT/SUTET dibagi menjadi 3 jenis yaitu Ceramic Insulator , Non-ceramic Insulator dan Isolasi Udara ( ground clearance ) .

## B. Rod Pentanahan (Grounding)
Rod  pentanahan  ialah  perlengkapan  pembumian  sistem transmisi  yang  digunakan  guna  meneruskan  arus  listrik  dari tower  SUTT  dan  SUTET  ke  tanah  guna  menjauhi  back flashover  pada  insulator  disaat  grounding  sistem  terkena sambaran  petir.  Pentanahan  tiang  mengalirkan  arus  dari konduktor  tanah  akibat  sambaran  petir  dengan  menggunakan konduktor  tembaga  ataupun  baja  yang  diklem  pada  pipa pentanahan  di  dekat  pondasi  tiang  ataupun  dengan  menanam plat alumunium ataupun tembaga di dekat pondasi. Komponen pentanahan tiang terdiri dari konduktor pentanahan yang dibuat dari bahan konduktifitas besar klem pentanahan ataupun sepatu kabel,  batang  pentanahan,  serta  klem  sambungan  konduktor.
Tipe  pentanahan  tower  SUTT/SUTET [5]  Electroda  Bar, Electroda Plat, Counter poise electrode dan Mesh Electrode
C. Petir
Pada keadaan tertentu, angin bisa bergerak ke atas atmosfer bumi  membawa  udara  lembab.  Jumlah  udara  lembab  di permukaan  bumi  berkorelasi  negatif  dengan  tekanan  serta temperatur  Sehabis  terkondensasi  jadi  titik-titik  air,  uap  air membentuk  awan,  yang  tertiup  angin  kokoh  sehingga  terus menjadi  jauh  dari  permukaan  bumi.  Sebab  gravitasi  Bumi, awan  mengeras  jadi  kristal  es  pada  ketinggian  lebih  dari ataupun  kurang  dari  5  kilometer  Pembelahan  mautan  listrik terjalin  kala  titik  air  hadapi  perpindahan  vertikal  serta horizontal.  Sebab  aliran  udara,  titik  air  di  awan  hendak bersentuhan  satu  sama  lain.  Perbenturan  ini  hendak menimbulkan titik air menangkap muatan negatif ke udara serta membebaskan muatan positif ke udara; aliran udara setelah itu hendak  membawa  muatan  positif  ke  puncak.  Muatan  positif mengumpul  di  puncak  awan,  sedangkan  muatan  negatif  tadi bersama-sama tergerak turun ke dasar lewat titik air yang lebih besar . [6]

## D. Flashover Insulator
Ancaman  utama  gangguan  akibat  sambaran  petir  pada transmisi SUTT dan SUTET adalah Back Flashover (BFO) dan Shielding  Failures (SF)  pada  isolator  saluran.  Ketika  petir menyambar  langsung  pada  menara  atau  kawat  perlindungan tanah  atau wire  groundshield di  tengah  atau  seperempat gawang,  itu  disebut back  flashover (BFO).  Arus  petir  akan mengalir menuju kaki tower setelah kedua sambaran ini terjadi melalui sistem pembumian . dan kemudian dipantulkan kembali ke  menara,  menyebabkan  lewat  denyar  atau flashover pada isolator. Akibatnya, isolator pecah dan mengganggu penyaluran daya listrik [6]. Gangguan flashover terjadi ketika isolasi sistem tegangan  tinggi  gagal  karena  loncatan  api  di  antara  insulator atau  komponen  listrik  tegangan  tinggi.  Ada  dua  sumber kegagalan  listrik  pada  insulator flashover di  permukaan insulator  atau  rongga  kecil  pada  dielektrik  padat  (porselen). Seiring  berjalannya  waktu,  insulator  akan  mengalami kerusakan  mekanik  karena  rongga  kecil  yang  muncul  sebagai akibat  dari  proses  pembuatan  yang  tidak  sempurna.  Karena panas yang dihasilkan busur di permukaan insulator, flashover menyebabkan kerusakan pada insulator.

## E. Pengolahan Citra Digital
Pengolahan  gambar  digital  adalah  istilah  yang  digunakan untuk  menggambar  gambar  dua  dimensi  yang  diproses menggunakan komputer. Pemrosesan data dua dimensi  secara keseluruhan  disebut  "pengolahan  citra  digital"  dalam  konteks yang  lebih  luas.  Cira  digital  adalah array ,  atau  larik,  yang mengandung  nilai  yang  sebenarnya  dan  kompleks  yang direpresentasikan dengan deretan bit tertentu. Secara sistematis, gambar digital dapat digambarkan sebagai fungsi intensitas dari dua  variable  x  dan  y.  Fungsi  f(x,y)  menunjukkan  koordinat spasial  pada  bidang  dua  dimensi,  dan  f(x,y)  menunjukkan intensitas  cahaya  pada  kordinat  tersebut.  Ciri  digital  adalah replika citra awal. Ada cara untuk  mengubah gambar kontinu menjadi data digital. Komputer menggunakan sistem bilangan biner untuk memecahkan masalah ini. Sistem ini
memungkinkan pemrosesan gambar dengan mengekstrak data dari  gambar  analog  awal  dan  mengirimkannya  ke  komputer dalam bentuk biner. Digitalisasi adalah istilah untuk proses ini [2] .

## F. Thresholding
Metode  yang  paling  umum  digunakan  untuk  segmentasi gambar adalah thresholding . Ini dapat membentuk sebuah citra biner  dari  sebuah  gambar  grayscale.  Selama  proses thresholding ,  nilai  threshold  adalah  parameter  utama  proses, dan jika nilai piksel dalam gambar lebih besar daripada batas, piksel ditandai sebagai foreground dan backgorund . Beberapa metode untuk  memilih  nilai threshold termasuk memilih  nilai threshold secara  langsung  atau  menggunakan  algoritma threshold. Dalam gambar hitam-putih, ada 256 tingkat, dari "0" hingga  "255",  atau  [0,255].  Nilai  intensitas  rendah  0 menunjukkan  warna  hitam,  nilai  intensitas  tinggi  255 menunjukkan  warna  putih,  dan  nilai  antara  0  dan  255 menunjukkan warna keabuan yang berada di antara hitam dan putih [5].

## G. Active Contour
Active  contour  [7]  adalah  proses  minimalisasi  energi  yang meminimalkan  nilai  fungsi  energi  objek,  yang  mencakup informasi  tentang  tepi  dan  properti  yang  mengontrol pergerakan  kurva.  Jumlah  energi  yang  diperlukan  untuk memenuhi fitur gambar digital dan kurva active contour. Active contor pertama  kali  perkenalkan  oleh  Kass  (1988)  dengan rumus sebagai berikut [1]:
(1)
Dimana :
E snake = Merupakan fungsi energi dari active contour V (s) =  Merupakan  kumpulan  dari  x  dan  y  koordinat  dari kurva active contour . E int = Merupakan energi internal dari active contour E img = Merupakan energi dari gambar digital yang menjadi inputan ( low level features seperti edge points ). E con = High  level  information yang  mempengaruhi pergerakan dari kurva
H. Pohon Keputusan
P ohon  keputusan  digunakan  dalam  proses  pengolahan informasi  buat  memprediksi  masa  depan  dengan  memakai model regresi ataupun klasifikasi dalam wujud struktur pohon.. Sesudah  bagian-bagian  yang  lebih  kecil  secara  bertahap dipecah,  suatu  pohon  keputusan  secara  bertahap berkembang. Hasil  akhir  proses  merupakan  pohon  dengan  node  keputusan serta  node  daun.  Suatu  node  keputusan  wajib  mempunyai minimun 2 cabang. Dalam analisis informasi pohon keputusan sangat bermanfaat buat mengenali ikatan antara suatu variabel sasaran serta bermacam variabel potensial input. Buat sebagian metode  itu  digunakan  selaku  model  akhir,  namun  membuat keputusan  yang  salah  tentang  eksplorasi  informasi  serta pemodelan  selaku  langkah  awal  proses  pemodelan.  Keahlian
buat  melenyapkan  informasi  ataupun  perhitungan  yang  tidak dibutuhkan pula ialah keuntungan dari tata cara ini. [8][9][10]

## I. Confusion Matrix
Confusion Matrix umumnya digunakan buat menampilkan ikatan  antara  atribut  kelas  sesungguhnya  serta  prediksinya. Tidak hanya itu, digunakan buat memandang performa sesuatu model.  Sisi  diagonal matrix  confusion menampilkan  prediksi benar,  sebaliknya  sisi  lain  menampilkan  prediksi  salah . Pada tabel  1  berikut  menggambarkan  perbandingan  kelas  yang sesungguhnya dengan kelas prediksi. TP ( True Positives ) ialah banyaknya  ilustrasi  positif  yang  diklasifikasikan  benar.  TN ( True  Negatives )  ialah  banyaknya  ilustrasi  negatif  yang diklasifikasikan benar. FN ( False Negatives ) ialah banyaknya ilustrasi positif yang diklasifikasikan salah. FP ( False Positive ) ialah banyakanya ilustrasi negatif yang diklasifikasikan salah.
Tabel 1. Confusion Matrix Predicted Positive Class Predicted Negative Class Actual Positive Class TP FN Actual Negative Class FP TN
Akurasi,  recall,  dan  presisi  adalah  ukuran  dalam mengeveluasi  kinerja  model  berdasarkan  confusion  matrix. Akurasi  dalam confusion  matrix adalah  presentase  kebenaran dari  hasil  prediksi  pada  test  data,  dan recall adalah  ukuran proporsi  TP.  Presisi  adalah  ukuran  proporsi  TP  yang diprediksi.. Rumus untuk perhitungan Akurasi, Recall , Presisi diperoleh sebagai berikut :
Akurasi = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 (2) Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (3) Presisi = 𝑇𝑃 𝐹𝑃 + 𝑇𝑃 (4)

## J. Matrix Laboratory (MATLAB)
MatLab  merupakan  program  yang  dimaksudkan  buat menganalisis,  mengkomputasi,  serta  menganalisis  informasi numerik.  Tidak  hanya  itu,  MatLab  merupakan  bahasa pemrograman  matematika  lanjutan  dengan  bawah  pemikiran yang memakai wujud serta watak matriks. Pada awal mulanya program  aplikasi  MATLAB  dibesarkan  dengan  bahasa FORTRAN  serta  digunakan  buat  mengumpulkan  teratur numerik dari proyek LINPACK serta EISPACK. Tetapi dikala ini  MATLAB  merupakan  produk  komersial  buat  perusaan Mathwords .  Matlab  merupakan  area  pemrograman  yang mutahir  dengan  guna  built-in  yang  menolong  menuntaskan tugas-tugas  semacam  pengelolaan  sinyal,  aljabar  linear,  serta kalkulasi  matematis  yang  lain  Matlab  yang  ekstensibel membolehkan  pengguna  menulis  guna  baru  buat  dimasukkan ke  dalam  lembaga  pustaka.  Kala  guna  built-in  tidak  bisa melaksanakan pekerjaan tertentu Bila kita telah terbiasa dengan bahasa  pemrograman  lain  semacam  C,  PASCAL,  serta FORTRAN,  keahlian  program  yang  dibutuhkan  tidak  begitu susah . [11][12][13]

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  menggunakan  algoritma  pohon  keputusan  dan pengolahan gambar untuk menentukan tingkat korosi insulator. Penjelasan tentang langkah-langkah perancangan dan penerapan diberikan.

## A. Perancangan Perangkat Lunak
Selama tahap perancangan perangat lunak, MATLAB adalah aplikasi  yang  digunakan  untuk  membuat  program  dan antarmuka pengguna. Selanjutnya, menggunakan hasil foto yang dimasukkan sebagai input data, program dapat mengklasifikasikan dan mengidentifikasi kondisi flashover pada insulator.  Untuk  mengolah  gambar  digital,  algoritma  pohon keputusan digunakan. Selanjutnya, desain program akan dibagi menjadi  beberapa  bagian  yang  saling  berhubungan,  dimulai dengan  program  untuk  halaman  pelatihan  dan  pengujian  dan program  untuk  menghitung  luas  piringan  keramik  insulator. Gambar  2  menunjukkan  diagram  flowchart  dari  proses pembuatan perangkat lunak.
Gambar 1. Flowchart Perangkat Lunak
Gambar 1 menampilkan flowchart dari aplikasi identifikasi insulator flashover yang  dimulai  dari masukkan  citra  insulator normal  untuk  melakukan  segmentasi circle  hough sehingga memperoleh nilai luas insulator. Data luas insulator digunakan pada  data  latih  untuk  menghitung  rasio  luas  insulator  dengan luas  insulator flashover .  Dengan  menggunakan  segmentasi active  contour untuk  menghitung  nilai  rasio  dari  kategori rendah, sedang dan tinggi. Kategori rendah apabila rasio < area ratio , kategori sedang berada pada nilai area ratio > x < area ratio , dan kategori tinggi dengan nilai > area ratio . Hasil nilai area ratio diperoleh dari rata-rata data yang telah diproses untuk menentukan  luas flashover pada  pelatihan  data.  Data  yang
terkumpul  akan  digunakan  untuk  membuat  pohon  keputusan yang berfungsi sebagai identifikasi kategori flashover . Hasil dari data  latih  disimpan  sebagai  model  untuk  digunakan  dalam pengujian data. Pengujian data dilakukan dengan memasukkan citra  insulator flashover dan  akan  diidentifikasi  sesuai  dengan kategori flashover. Hasil  dari  data  pelatihan  sangat mempengaruhi  dari  pengujian  data karena  sistem  mempelajari semua kategori dari pelatihan data yang dibuat

## B. Pengumpulan Dataset
Dataset  gambar  yang digunakan berasal  dari  hasil  inspeksi personel  di  PT  PLN  (Persero)  UPT  Malang.  Terdiri  dari  30 gambar  insulator flashover dengan  tingkat flashover rendah, sedang dan tinggi. Masing-masing gambar memiliki ukuran file yang berbeda, resolusi JPG masing-masing gambar adalah 2736 x 2736 pixel. Dua komponen dari dataset yang telah disiapkan sebelumnya adalah data latih dan data uji. Data latih digunakan untuk membuat model klasifikasi, dan data uji digunakan untuk mengevaluasi  model  klasifikasi.  Tabel  2  di  bawah  ini menunjukkan sampel insulator dari berbagai kategori yang akan diidentifikasi.
Tabel 2. Kategori flashover pada insulator Citra Insulator Keterangan Normal Flashover Rendah Flashover Sedang Flashover Tinggi IV. H ASIL DAN A NALISA
Hasil  perhitungan  rasio  akan  ditampilkan  pada  tabel  hasil pelatihan  data  yang  akan  diproses  menjadi  pohon  keputusan.
Berikut hasil pohon keputusan yang ditampilkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil Model Klasifikasi Pohon Keputusan Hasil  pohon  keputusan  dari  data-data  yang  digunakan  dari pelatihan data. Pohon keputusan menampilkan kategori rendah berada  pada  rasio x1 <  0.029958 x1 >=    0.029958,  kategori sedang berada pada rasio x1 < 0.109648, dan kategori tinggi ada di  rasio x1 >=  0.109648.  Hasil  pembacaan  citra  insulator flashover memiliki  akurasi  sebesar  80%.  Kemudian  tahap selanjutnya proses pengolahan citra untuk identifikasi insulator flashover. Proses pengolahan citra dimulai dengan input model pelatihan,  kemudian input citra  insulator flashover yang  akan diuji dan akan diproses segmentasi. Proses segmentasi berjalan otomatis  dengan  memberikan  inisialisasi masiking  area untuk proses active contour . Hasil segmentasi menampilkan histogram equalization, hasil countouring dan  citra  biner  serta menampilkan  hasil  pembacaan  nilai area  ratio .  Dari  hasil pembacaan  nilai area  ratio tersebut  akan  diidentifikasi  luas flashover sesuai kategori dari hasil pohon keputusan .
Gambar 4 Hasil Identifikasi Insulator Kategori Rendah Gambar 4 menampilkan hasil identifikasi insulator flashover rendah.  Hasil  pembacaan  identifikasi  berdasarkan  data  latih dengan area  ratio x1 <  0.029958 x1 >=  0.029958  merupakan kategori  rendah.  Berikut  tampilan  identifikasi  insulator flashover sedang pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Identifikasi Insulator Kategori Sedang
Gambar 5 menampilkan hasil identifikasi flashover sedang. Hasil pembacaan identifikasi berdasarkan data latih dengan area ratio  x1  < 0.109648  merupakan  kategori  sedang.  Berikut tampilan identifkasi insulator flashover tinggi pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil Identifikasi Insulator Kategori Tinggi Gambar 6. menampilkan hasil identifikasi flashover tinggi. Hasil pembacaan identifikasi berdasarkan data latih dengan area ratio x1 >=  0.109648  merupakan  kategori  tinggi.  Demikian proses  identifikasi  citra  insulator flashover dengan  kategori rendah, sedang dan tinggi dengan metode pohon keputusan.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis dan penelitian dapat disimpukan bahwa  aplikasi  dapat  melakukan  identifikasi  citra  insulator flashover dengan segmentasi active contour untuk mendapatkan  rasio  luas  insulator  dengan  insulator flashover dengan  pohon  keputusan  untuk  menentukan  kategori  rendah, sedang  dan  tinggi.  Pembacaan  pohon  keputusan  untuk menentukan  kategori  yaitu area  ratio x1 <  0.029958 x1 >= 0.029958 merupakan kategori rendah, area ratio x1 < 0.109648 merupakan  kategori  sedang,  dan area  ratio x1 >=  0.109648 merupakan kategori tinggi dengan akurasi sebesar 80%.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Puji Syukur kami panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa atas berkat-Nya,  penulisan  tugas  akhir  yang  berjudul  “Metode Pohon  Keputusan  Untuk  Identifikasi  Insulator Flashover Dengan  Pengolahan  Citra  Digital”  dapat  diselesaikan  dengan baik. Penulis menyampaikan terima kasih kepada pihak - pihak yang  terlibat  dalam  penulisan  berkat  dukungan  dan  motivasi yang diberikan sehingga dapat menyelesaikan dengan baik.

## D AFTAR P USTAKA
[1] PT  PLN  (Persero), Buku  Pedoman  Pemeliharaan  Saluran  Udara Tegangan Tinggi dan Ekstra Tinggi (SUTT/SUTET), Jakarta : PT PLN (Persero), 2014
[2] N.  Z.  Munantri,  H.  Sofyan,  and  M.  Y.  Florestiyanto,  “Aplikasi Pengolahan  Citra  Digital  Untuk  Identifikasi  Umur  Pohon,”
Telematika: Jurnal Informatika Telekomunikasi Komputasi
Elektronika  dan  Industri ,  vol.  16,  no.  2,  pp.  97–97,  Jan.  2020,  doi: https://doi.org/10.31315/telematika.v16i2.3183
[3] R. I. Abraham, “Identifikasi Kesegaran Susu Sapi Melalui Pengolahan Citra Digital  Berdasarkan  Metode Content-Based  Image  Retrieval (CBIR) Dengan Klasifikasi Decicion Tree ”, e-Proceeding of Engineer , vol. 5, no. 2, Agustus 2018
[4] S.  Ratna,  “Pengolahan  Citra  Digital  dan  Histogram  Dengan  Phyton dan Text Editor Phycarm”, Jurnal Ilmiah Technologia , vol. 11, no. 3, Juli - September 2020
[5] D. P. Sukma, “Identifikasi Tingkat Kerusakan Peralatan Labor Teknik
Komter Jaringan Menggunakan Metode Decision Tree ”, Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi, vol. 3, no .4.
[6] Y.  A.  M.  Ambabunga  and  H.  Masiku,  “Kerusakan  Isolator  Saluran Transmisi Tegangan Tinggi Akibat Pengaruh Polutan (Kondisi Kering dan Basah),” Jurnal Dynamic SainT , vol. 6, no. 2, 2021 [7] M. Ickhsan, “Implementasi Metode Segmentasi Active Contour untuk Memperjelas  Tepi  Pada  Citra  Penyakit  Paru-Paru”,  Jurnal  Pelita Informatika, vol. 8, no. 3, Januari 2020
[8] Subairi, “Deteksi Sleep Apnea Menggunakan Metode Decision Tree dengan Fitur Statistik RR Interval”. Jurnal  EECCIIS , vol. 16, no. 3, Desember, 2022
[9] Z. Nahda, “Konsep Pohon Keputusan”, VISA : Journal of Visions and Ideas, vol. 2, no. 2, 2022
[10] N.  F.  Romdhoni,  “Deteksi  Kualitas  Kacang  Kedelai  Melalui Pengolahan Citra Digital dengan Metode Gray-Level Co-Occurrence Matrix (Glem)  dan  Klasifikasi Decicion  Tree ”, Prosiding  Seminar Nasional Riset dan Information Science (SENARIS) , vol. 2, pp. 132- 137, 2020
[11] Agus  Suryadi,  “Pengolahan  Citra  Digital  dan  Logika  Fuzzy  Dalam Identifikasi Tingkat Kematangan Buah”, Journal of Science and Social Research , vol. 2,  pp. 187 -191, June 2022.
[12] P.  B.  N.  Setio,  “Klasifikasi  dengan  Pohon  Keputusan  Berbasis Algoritme C4.5”, Prosiding Seminar Nasional Matematika , vol. 3, hal 64-71, 2020
[13] I. Rasila, “Implementasi Metode Native Bayes Classifer Pada Sistem Pengklasifikasi Berita Otomatis Berbasis Website (Studi  Kasus  : Berita  Lokal  dari  Mediamassa online Kalimantan  Barat”, Jurnal Komputer dan Aplikasi , vol.07, no. 2, 2019