## PEMBUATAN APLIKASI KLASIFIKASI CITRA DAUN MENGGUNAKAN RUANG WARNA RGB DAN HSV
1 Haura Sanusi, 2 Suryadi H. S., 3 Diana Tri Susetianingtias 1,2,3 Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat
1 haurasanusi@gmail.com, 2,3 {suryadi_hs,diants}@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Bagi  orang  awam,  mengetahui  tumbuhan  berdasarkan  warna  daun  tentu  tidak  mudah, mengingat  semua  warna  daun  relatif  sama  yaitu  warna  hijau,  sehingga  akan  sulit  juga  untuk mengetahui  manfaat  dari  tumbuhan  tersebut.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  sebuah  sistem klasifikasi  berdasarkan  warna  daun  untuk  mengetahui  apa  nama  dan  manfaat  tumbuhan tersebut.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan  ekstraksi  nilai  red,  green,  blue,  hue, saturation,  dan  value  pada  citra  daun,  menghasilkan  klasifikasi  citra  daun  berdasarkan  hasil ekstraksi  nilai  RGB  dan  HSV,  serta  menghasilkan  nilai  akurasi  hasil  klasifikasi  citra  daun. Pada  penelitian  ini,  peneliti  akan  melakukan  klasifikasi  terhadap  daun  berdasarkan  warna daun.  Peneliti  menggunakan  200  buah  citra  dari  10  jenis  daun. Klasifikasi  daun  berdasarkan warna  dilakukan  peneliti  menggunakan  ruang  warna  RGB  dan  HSV.  Hasil  klasifikasi  citra daun memiliki rata-rata akurasi yang tinggi yaitu 90,08%.
Kata Kunci: Citra Daun, HSV, matlab, RGB

## Abstract
Recognizing  various  types  of  plants  based  on  their  leaves  to  those  who  do  not  know plants well, it is difficult to remember all the leaves based on leaves colour, which is relatively in  the  same  colour,  lead  them  to  hardly  know  the  benefits  of  these  plants.  Hence,  we  need  a classification  system  based  on  leaves  to  find  out  what  the  names  and  benefits  of  these  plants. This study aims to produce extractions of red, green, blue, hue, saturation, and value values in leaf images, produce classification of leaf images based on the results of the extraction of RGB and HSV values, and accuracy values of the results of classification of leaf images. In this study, researchers will classify leaves based on leaf color. Researchers used 200 pieces of image from 10  types  of  leaves.  Classification  of  leaves  based  on  color  is  done  by  researchers  using  RGB and  HSV  color  spaces.  The  results  of  the  classification  of  leaf  images  have  a  high  average accuracy of 90.08%.
Keywords: Leaf Image, HSV, matlab, RGB

## PENDAHULUAN
Daun  merupakan  bagian  dari  tum- buhan.  Bagi  orang  yang  mengenal  berbagai jenis  daun,  mengetahui  tumbuhan  berdasar- kan  daunnya  merupakan  hal  yang  mudah. Namun  bagi  orang  awam  tentu  sulit,
mengingat  semua  warna  daun  relatif  sama yaitu  warna  hijau,  sehingga  akan  sulit  juga untuk  mengetahui  manfaat  dari  tumbuhan tersebut.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  sebuah sistem  klasifikasi  berdasarkan  daun  untuk mengetahui apa nama  dan  manfaat tumbuhan tersebut.
Salah  satu  metode  yang  dapat  digu- nakan  untuk  mengetahui  sebuah  jenis  tum- buhan  yaitu  dengan  melakukan  klasifikasi berdasarkan  warna  daun.  Dari  daun  tersebut akan  dilakukan  ekstraksi  untuk  mendapatkan nilai red , green , blue , hue , saturation ,  dan value sehingga  daun  dapat  diklasifikasikan berdasarkan  nilai-nilai  yang  sudah  didapat- kan.
Beberapa  penelitian  terkait  citra  dalam mengetahui  informasi  dari  suatu  tumbuhan telah  dilakukan  peneliti  terdahulu.  Penelitian yang  dilakukan  Septiaji  dan  Firdausy  meng- gunaan  metode  rentang  nilai  RGB  untuk mendeteksi  kematangan  tanaman  selada berbasis android [1].  Prabowo  melakukan penelitian  menggunakan  metode ruang  warna RGB  berdasar  nilai  jarak  antara  histogram citra  buah  untuk  mendeteksi  kematangan buah jeruk  dengan  memiliki  nilai acuan  yang dicari  dari  frekuensi  atau  keanggotaan  dalam kombinasi  piksel  dari  sebuah  citra  gambar [2].  Penelitian  yang  dilakukan  Sari,  Hidayat dan  Atmaja  menggunakan  metode color moments ,  GLCM,  dan k-Nearest  Neighbor u ntuk  mendeteksi  penyakit  tanaman  jagung dengan  mengklasifikasikan  jagung  menjadi  4 kelas yaitu netral (tidak berpenyakit), penyakit  hawar  daun,  penyakit  bercak  daun, dan  penyakit  karat  daun[3].  Lestari,  Sari, Sutardi, Purwanti dan Purnama menggunakan metode  segmentasi  warna  RGB-HSV  untuk memutihkan  area  pada  daun  jeruk  yang  ter- kena  penyakit,  kemudian  mengklasifikasikan jenis  penyakit  pada  daun  jeruk  menggunakan
fuzzy  k-nearest  neighbor [4].  Penelitian Aianto  dan  Harjoko  menggunakan  metode segmentasi  warna  RGB  dan gray, serta k- Nearest  Neighbor dimana  setiap  piksel  buah salak pondoh dihitung besar ketidak miripannya  ( Euclidean  Distance )  terhadap nilai  data  fitur  RGB  dan gray pembanding kemudian  klasifikasi,  dengan  mengetahui nilai mean R dan mean V [5].
Daun  adalah  salah  satu  organ  tanaman yang memiliki beberapa sistem jaringan, yaitu jaringan  epidermis,  mesofil,  dan  jaringan pengangkut  [6].  Pengolahan  citra  digital merupakan  disiplin  ilmu  yang  memperlajari teknik-teknik  untuk  mengolah  sebuah  citra menggunakan komputer. Citra yang dimaksud dapat  berupa  gambar  diam  atau  gambar bergerak  [7]. Ruang Warna Red , Green , Blue (RGB)  adalah  ruang  warna  standar  yang didasarkan pada akuisisi frekuensi warna oleh sensor  elektronik.  Keluaran  dari  sensor  ini berupa  sinyal  analog.  RGB  adalah  ruang warna  aditif,  yang  berarti  bahwa  seluruh warna  dimulai  dengan  warna  hitam  dan dibentuk  dengan  menambahkan  warna  hijau, merah,  dan  biru.  Melalui  gabungan  warna merah,  hijau  dan  biru  akan  terbentuk  warna- warna  baru.  Ruang  Warna Hue,  Saturation, Value (HSV). Parameter value identik dengan parameter luminance pada ruang  warna HSL.
Ruang  warna  HSV  sering  disebut hexcome model ,  sedangkan  HSL  disebut  dengan bi- hexcome model karena memiliki 2 cone [8].

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan pada  penelitian  ini  terdiri  atas  empat  tahapan utama,  ekstraksi  ruang  warna  RGB,  ekstraksi ruang  warna  HSV,  proses  klasifikasi,  dan perhitungan  parameter  akurasi.  Tahapan- tahapan  penelitian  pada  pembuatan  aplikasi klasifikasi  citra  daun  menggunakan  ruang warna  RGB  dan  HSV  dapat  dilihat  pada Gambar  1.  Tahapan  ekstraksi  ruang  warna RGB  bertujuan  untuk  mendapatkan  nilai minimum  dan  maksimum red dan green dari citra  daun.  Tahapan  ekstraksi  ruang  warna HSV  bertujuan  untuk  mendapatkan  nilai minimum dan maksimum hue dari citra daun.
Tahapan  klasifikasi  adalah  tahapan  dimana dilakukan  pengujian  model  klasifikasi  meng- gunakan  data  gambar  daun.  Tahapan  perhi- tungan  parameter  akurasi  adalah  tahapan untuk  mengetahui  apakah  nama  tumbuhan sesuai dengan gambar daun yang dimasukkan.
Tahapan  ekstraksi  ruang  warna  RGB dimulai  dengan  memasukkan  data input berupa  citra  daun,  dilanjutkan  dengan  proses menentukan  nilai red , green ,  dan blue , menentukan  nilai  maksimum red , green ,  dan blue ,  menentukan  nilai  minimum red , green , dan blue ,  dan  pengambilan  nilai  maksimum dan  minimum red dan green .  Tahapan ekstraksi  ruang  warna  HSV  dimulai  dengan memasukkan  data  input  berupa  citra  daun, dilanjutkan  dengan  proses  menentukan  nilai hue , saturation ,  dan value ,  menentukan  nilai maksimum hue , saturation ,  dan value ,  me- nentukan  nilai  minimum hue , saturation ,  dan value ,  dan  pengambilan  nilai  maksimum  dan minimum hue .  Tahapan  klasifikasi  adalah tahapan  menentukan  nama  daun  sesuai dengan  gambar  yang  dimasukkan.  Tahap terakhir perhitungan parameter akurasi meng- gunakan confusion matrix .
Pembuatan  sistem  klasifikasi  daun bertujuan untuk mengekstraksi nilai RGB dan HSV  dari  citra  daun.  Kemudian  mengguna- kannnya  untuk  mengklasifikasikan  daun. Serta  mengetahui  akurasi  yang  dihasilkan oleh  klasifikasi  tersebut. Confusion  matrix digunakan  untuk  mengevaluasi  model  klasi- fikasi  yang  dihasilkan.  Bahasa  pemrograman matlab  digunakan  untuk  mengembangkan aplikasi  ini,  dengan  menggunakan software Matlab R2018b.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Citra Daun
Citra  daun  merupakan  citra  berwarna dari  daun  yang  dimasukkan  ke  dalam  sistem
sebagai  data  masukan.  Citra  daun  yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 200 buah  citra,  yang  didapat  dari Flavia  Dataset . Detail jumlah citra daun yang digunakan pada penelitian  tersebut  terdiri  dari  10  jenis  daun yang dapat dilihat pada Tabel 1.

## Ekstraksi Ruang Warna RGB
Langkah  pertama  yang  dilakukan  yaitu menentukan  nilai red , green ,  dan blue dari citra  tiap  daun  menggunakan  Matlab.  Setelah mendapatkan  angka-angka  pada workspace M atlab  maka  angka  tersebut  dipindahkan  ke Microsoft  Excel .  Gambar  2  memperlihatkan bagaimana proses penentuan  nilai red , green , dan blue dari citra daun.
Tabel 1. Kelompok Jenis Daun yang Akan Diklasifikasikan
No Kelompok Jenis Bentuk Daun Spesies Tanaman Anggota 1 Bitter Orange 20 2 Caricature Plant 20 3 Chocolate Tree 20 4 Croton 20 5 Duranta Gold 20 6 Ficus 20 7 Geranium 20 8 Sweet Potato 20 9 Thevetia 20 10 Vieux 20 Total 200
Gambar 2. Proses Penentuan Nilai Red , Green , dan Blue pada Daun Bitter Orange
Untuk  mendapatkan  nilai  maksimum red , green ,  dan blue pada  tiap  citra  daun, digunakan persamaan 1.
=MAX(B2:U2) (1)
Sedangkan untuk mencari nilai minimum red , green ,  dan blue pada  setiap  citra  daun menggunakan persamaan 2.
=MIN(B2:U2) (2)
Persamaan  1  merupakan  persamaan pada microsoft  excel yang  berfungsi  untuk mencari  nilai  maksimum  dari  nilai  awal hingga  nilai  akhir  di  setiap  baris.  Persamaan 1  digunakan  untuk  mencari  nilai  maksimum red dari  daun bitter  orange .  Persamaan  2 merupakan  persamaan  pada microsoft  excel yang berfungsi untuk mencari nilai minimum dari  nilai  awal  hingga  nilai  akhir  di  setiap baris.  Persamaan  ini  digunakan  untuk mencari  nilai  minimum red dari  daun bitter orange .  Karena  B2  adalah  nilai  awal  pada baris  nilai red .  Sedangkan  U2  adalah  nilai akhir pada baris nilai red .
Setelah  mendapatkan  nilai  maksimum dan  minimum  dari red , green , dan blue pada
proses sebelumnya, proses pengambilan nilai maksimum  dan  minimum red dan green dilakukan  pada  tahap  selanjutnya.  Nilai maksimum  dan  minimum red diambil  untuk membedakan  warna  daun  yang  hijau  dengan yang kemerah-merahan. Karena pada dataset terdapat  daun  yang  berwarna  kemerah- merahan.  Sedangkan  nilai  maksimum  dan minimum green diambil  untuk  membedakan warna hijau pada setiap jenis daun.
Berikut  adalah  sebagian  hasil  penen- tuan  nilai red , green ,  dan blue pada  daun bitter orange yang dapat dilihat pada Tabel 2.
Kolom  pertama  berisi  nilai red , green ,  dan blue pada  gambar  pertama  dari  daun  bitter orange.  Kolom  kedua  berisi  nilai red , green , dan blue pada  gambar  kedua  dari  daun  bitter orange.  Begitu  seterusnya  hingga  kolom  ke- 20 yang merupakan nilai red , green , dan blue pada gambar ke-20 dari daun bitter orange .

## Ekstraksi Ruang Warna HSV
Tahap pertama yaitu  melakukan proses pencarian nilai hue , saturation , dan value dari tiap citra daun menggunakan Matlab. Kemudian  memindahkan  angka-angka  yang telah  didapat pada workspace  M atlab  ke Microsoft Excel seperti pada Gambar 3.
Tabel 2. Sebagian Hasil Nilai Red , Green , dan Blue pada Daun Bitter Orange Bitter Orange MAX MIN RED 0,754459  0,734505  0,703979  0,653152  0,676435  ... 0,824409  0,653152 GREEN 0,771234  0,759421 0,73508  0,707021  0,717261  ... 0,843749  0,707021 BLUE 0,724876  0,700291  0,654006  0,573735  0,626537  ... 0,807401  0,573735
Gambar 3. Proses Penentuan Nilai Hue , Saturation , dan Value pada Daun Bitter Orange
Untuk  mendapatkan  nilai  maksimum hue , saturation ,  dan value pada  tiap  citra  daun, digunakan Persamaan 3.
. =MAX(B5:U5) (3)
Sedangkan  pencarian  nilai  minimum hue , saturation ,  dan value pada  setiap  citra  daun menggunakan Persamaan 4.
=MIN(B5:U5)
(4)
Persamaan  3  merupakan  rumus  pada
Microsoft  Excel yang  berfungsi  untuk mencari  nilai  maksimum  dari  nilai  awal hingga  nilai  akhir  di  setiap  baris.  Persamaan di  atas  digunakan  untuk  mencari  nilai maksimum hue dari  daun bitter  orange . Persamaan  4  juga  merupakan  rumus  pada Microsoft  Excel .  Persamaan  ini  berfungsi untuk  mencari  nilai  minimum  dari nilai awal hingga  nilai  akhir  di  setiap  baris.  Persamaan ini  digunakan  untuk  mencari  nilai  minimum hue dari  daun bitter  orange .  Karena  B5
adalah  nilai  awal  pada  baris  nilai hue . Sedangkan  U5  adalah  nilai  akhir  pada  baris nilai hue .
Setelah mendapatkan nilai mak-simum dan minimum dari hue , saturation , dan value pada proses sebelumnya, proses pengambilan nilai maksimum dan minimum hue dilakukan pada tahap selanjutnya. Nilai  maksimum  dan minimum hue diambil  sebagai  penentuan warna  hijau  dan  warna  kuning.  Karena hue merepresentasikan  warna  dari  cahaya  tam- pak.
Berikut  adalah  sebagian  hasil  penen- tuan  nilai hue , saturation ,  dan value pada daun bitter  orange yang  dapat  dilihat  pada Tabel  3.  Kolom  pertama  berisi  nilai hue , saturation ,  dan value pada  gambar  pertama dari  daun  bitter  orange.  Kolom  kedua  berisi nilai hue , saturation ,  dan value pada  gambar kedua  dari  daun  bitter  orange.  Begitu seterusnya  hingga  kolom  ke-20  yang  meru- pakan  nilai hue , saturation ,  dan value pada gambar ke-20 dari daun bitter orange .
Tabel 3. Sebagian Hasil Nilai Hue , Saturation , dan Value pada Daun Bitter Orange Bitter Orange MAX MIN HUE 0,071042  0,082499  0,081549  0,096827  0,100003  ... 0,110697  0.053313 SATURATION 0,173497  0,184841  0,248831  0,299998  0,238156  ... 0,299998  0,135163 VALUE 0,755461 0,73266 0,66962  0,603174 0,66184  ... 0,811524  0,603174

## Hasil Klasifikasi Citra Daun
Pada  tahap  ini,  dilakukan  pengujian menggunakan  data  gambar  daun  yang  dima- sukkan. Citra daun tersebut tentunya melewati tahapan-tahapan yang sudah dijelaskan sebelumnya.  Klasifikasi  dilakukan  dengan mencocokkan  hasil  ekstraksi  citra  daun  yang dimasukkan dengan parameter-parameter yang telah dituliskan pada kode program.
Berikut  ini  adalah  gambar  hasil  klasi- fikasi pada salah satu citra daun bitter orange yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  4.  Dari gambar  tersebut  dapat  diketahui  bahwa  gam-
bar  yang  dimasukkan  sesuai  dengan  hasil klasifikasi.  Citra  daun  yang  dimasukkan merupakan  daun bitter  orange .  Hasil  klasi- fikasi  juga  menampilkan  nama  daun bitter orange .
Gambar  5  merupakan  gambar  hasil klasifikasi  pada  salah  satu  citra  daun croton . Dari  gambar  tersebut  dapat  diketahui  bahwa gambar yang dimasukkan tidak sesuai dengan hasil klasifikasi. Citra daun yang  dimasukkan merupakan  daun croton sedangkan  hasil  kla- sifikasi  menampilkan  nama  daun caricature plant .
Gambar 4. Hasil Klasifikasi pada Salah Satu Citra Daun Bitter Orange
Gambar 5. Hasil Klasifikasi pada Salah Satu Citra Daun Croton
Gambar 6. Hasil Klasifikasi pada Salah Satu Citra Daun Sweet Potato
Gambar  6  merupakan  gambar  hasil klasifikasi  dari  sebuah  citra  daun sweet potato .  Dari  gambar  tersebut  dapat  diketahui bahwa  gambar  yang  dimasukkan  sesuai dengan  hasil  klasifikasi.  Citra  daun  yang dimasukkan  merupakan  daun sweet  potato . Hasil  klasifikasi  juga  menampilkan  nama daun sweet potato .

## Hasil Parameter Akurasi
Perhitungan  parameter  akurasi  meng- gunakan confusion  matrix untuk  menentukan precision , recall ,  f1 score ,  dan accuracy . Confusion  matrix adalah  alat  evaluasi  atau analisa  seberapa  baik  model  klasifikasi  yang digunakan  untuk  mengenali tuple dari  kelas yang berbeda [9].
Perhitungan  akurasi  aplikasi  ini  meng- hasilkan  sebuah confusion  chart seperti  pada Gambar 7.
Dari  gambar  7  diketahui  bahwa  daun bitter  orange terdeteksi  sebagai  daun bitter orange sebanyak  19  gambar  dan  terdeteksi
sebagai  daun duranta  gold sebanyak  satu gambar.  Daun caricature  plant terdeteksi sebagai  daun caricature  plant sebanyak  20 gambar.  Daun chocolate  tree terdeteksi sebagai unknown sebanyak  satu  gambar, terdeteksi sebagai daun bitter orange sebanyak  4  gambar,  terdeteksi  sebagai  daun caricature  plant sebanyak  satu  gambar, terdeteksi  sebagai  daun chocolate  tree sebanyak 13  gambar,  dan  terdeteksi  sebagai daun duranta  gold sebanyak  satu  gambar.
Daun croton terdeteksi  sebagai  daun cari- cature  plant sebanyak  14  gambar,  terdeteksi sebagai  daun croton sebanyak  5  gambar,  dan terdeteksi sebagai daun sweet potato sebanyak  satu  gambar.  Daun duranta  gold terdeteksi  sebagai unknown sebanyak  dua gambar,  terdeteksi  sebagai  daun chocolate tree sebanyak  6  gambar,  dan  terdeteksi sebagai  daun duranta  gold sebanyak  12 gambar.  Daun ficus terdeteksi  sebagai  daun caricature  plant sebanyak  11  gambar  dan terdeteksi  sebagai  daun ficus sebanyak  9
gambar.  Daun geranium terdeteksi  sebagai daun caricature  plant sebanyak  16  gambar, terdeteksi  sebagai  daun croton sebanyak  satu gambar,  terdeteksi  sebagai  daun geranium sebanyak  dua  gambar,  dan  terdeteksi  sebagai daun sweet  potato sebanyak  satu  gambar.
Daun sweet potato terdeteksi sebagai unknown sebanyak  satu  gambar,  terdeteksi sebagai  daun chocolate  tree sebanyak  satu daun,  dan  terdeteksi  sebagai  daun sweet potato sebanyak  18  gambar.  Daun thevetia terdeteksi  sebagai  daun caricature  plant sebanyak tiga gambar, terdeteksi sebagai daun croton sebanyak 6 gambar, terdeteksi sebagai daun geranium sebanyak  satu  gambar,  dan terdeteksi sebagai daun sweet potato sebanyak  10  gambar.  Daun vieux terdeteksi
sebagai unknown sebanyak  tiga  gambar, terdeteksi  sebagai  daun caricature  plant sebanyak  13  gambar,  terdeteksi  sebagai  daun duranta gold sebanyak satu gambar, terdeteksi  sebagai  daun geranium sebanyak satu  gambar,  dan  terdeteksi  sebagai  daun sweet potato sebanyak dua gambar.
Setelah  mendapatkan  hasil confusion chart ,  dilakukan  perhitungan  untuk  menda- patkan precision , recall ,  f1 score ,  dan accuracy .  Perhitungan precision , recall ,  f1 score , dan accuracy untuk seluruh jenis  daun secara lengkap ditunjukkan pada Tabel 3.
Dari  tabel  4  dapat  diambil  kesimpulan bahwa  rata-rata  untuk precision , recall ,  f1 score ,  dan accuracy berturut-turut  yaitu 49,3%, 49%, 44,24%, dan 90,08%.
Gambar 7. Hasil Confusion Chart
Tabel 4. Hasil Perhitungan pada Tiap Jenis Daun No Citra Daun Precision Recall F1 Score Accuracy 1 Bitter Orange 82,6 % 95 % 88,36 % 97,5 % 2 Caricature Plant 25,64 % 100 % 40,81 % 71 % 3 Chocolate Tree 65 % 65 % 65 % 93 % 4 Croton 41,66 % 25 % 31,24 % 87,3 % 5 Duranta Gold 80 % 60 % 68,57 % 94,55 % 6 Ficus 100 % 45 % 62,06 % 94,5 % 7 Geranium 40 % 10 % 16 % 89,5 % 8 Sweet Potato 58,06 % 90 % 70,32 % 92,5 % 9 Thevetia 0 % 0 % 0 % 90,9 % 10 Vieux 0 % 0 % 0 % 90 % Rata-rata 49,3 % 49 % 44,24 % 90,08 %

## KESIMPULAN DAN SARAN
Beberapa  kesimpulan  yang  dapat diambil  pada  penelitian  ini,  antara  lain proses  ekstraksi  nilai red , green , blue ,
hue , saturation , dan value pada citra daun berhasil didapatkan dari setiap citra daun. Klasifikasi  citra  daun  berdasarkan  hasil ekstraksi  nilai  RGB  dan  HSV  berhasil dilakukan dan menampilkan nama daun di setiap  proses  implementasi.  Hasil  klasi- fikasi citra daun memiliki rata-rata akura- si yang tinggi yaitu 90,08%.
Pengembangan  lebih  lanjut  dapat dilakukan  untuk  penelitian  selanjutnya, antara  lain  dengan  menggunakan  faktor lain  tidak  hanya  berdasarkan  pada  citra daun,  tetapi  juga  berdasarkan  tekstur, bentuk  daun,  maupun  tepi  daun.  Selain itu, dapat pula  melakukan pengembangan dengan  proses  machine  learning  agar mempermudah proses pelatihan dan iden-
tifikasi yang sudah tersedia menggunakan library khusus.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   K.  D.  Septiaji  dan  K.  Firdausy,
”Deteksi  Kematangan  Daun  Selada ( Lactuca Sativa L ) Berbasis
Android  Menggunakan  Nilai RGB Citra”, Jurnal  Ilmu  Teknik  Elektro Komputer dan Informatika
(JITEKI) ,  vol.  4,  no.  1,  hal.  20-27,
2018.
[2]   H.  Prabowo,  "Deteksi  Kondisi
Kematangan Buah Jeruk Berdasarkan Kemiripan Warna pada Ruang Warna RGB Berbasis
Android”, Jurnal  Elektronik  Sistem Informasi  dan  Komputer ,  vol.3, no.2, hal. 9-19, 2017.
[3]   I.  P.  Sari,  B.  Hidayat,  dan  R.  D. Atmaja, ”Perancangan dan Simulasi
Deteksi  Penyakit  Tanaman  Jagung Berbasis  Pengolahan  Citra  Digital Menggunakan Metode Color Moments dan GLCM”, dalam
Seminar  Nasional  Inovasi  dan Aplikasi  Teknologi  di  Industri (SENIATI), 2016, hal. 215-220.
[4]   F.  R.  Lestari,  J.  Y.  Sari,  Sutardi,  I. Purwanti, dan N. Purnama, ”Deteksi
Penyakit  Tanaman  Jeruk  Siam Berdasarkan Citra Daun Menggunakan  Segmentasi  Warna RGB - HSV ”, dalam Seminar Nasional Teknologi Terapan Berbasis Kearifan Lokal (SNT2BKL), 2018, hal. 276-283. [5]   P. Rianto dan A. Harjoko, ”Penentuan Kematangan Buah Salak  Pondoh  di  Pohon  Berbasis Pengolahan Citra Digital”,
International  Journal  of Computing and  Cybernetics  Systems ,  vol.  11, no.2, hal. 143-154, 2017.
[6]   I.  Y.  Ningsih,  ”Anatomi  dan Morfologi  Daun”,  Modul  Botani Farmasi, Universitas Jember, 2015.
[7]   R. Kusumanto dan A. N. Tompunu, ”Pengolahan  Citra  Digital  untuk
Mendeteksi  Obyek  Menggunakan Pengolahan Warna Model
Normalisasi RGB “,  dalam  Seminar Nasional  Teknologi  Informasi  & Komunikasi Terapan, 2011.
[8]   S.  Madenda, Pengolahan  Citra  & Video  Digital. Jakarta:  Erlangga,
2015.
[9]   J. Han, M. Kamber, dan J. Pei, Data Mining  Concept  and  Techniques , USA:  Elsevier,  2012.  [E-book]