## Identifikasi Kematangan Cabai Menggunakan Operasi
Morfologi ( Opening dan Closing ) dan Metode Backpropagation
Khairullah, Erwin Dwika Putra*
Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Bengkulu, Jl. Bali Kota Bengkulu Po.Box 38119 *e-mail: erwindwikap@gmail.com
( received : 14 Oktober 2020, revised : 17 November 2020, accepted : 17 Desember 2020)

## Abstrak
Identifikasi kualitas buah cabai biasanya masih menggunakan cara visual secara langsung atau sortir secara  manual  oleh  petani,  dengan  menggunakan  sistem  ini  sering  kali  terjadi  beberapa  kesalahan setiap  melakukan  sortir  yang  disebabkan  oleh  petani  yang  melakukan  sortir  merasa  terlalu  lelah. Dengan  menggunakan  komputasi  pengolahan  citra  digital,  untuk  melakukan  identifikasi pengelompokan  buah  cabai  yang  matang  dan  mentah  dapat  membantu  para  petani,  Teknik pengelompokan  ini  akan  menggunakan  metode  pengelompokan  berdasarkan  warna.  Metode pengelompokan tersebut sebelumnya akan dilakukan operasi morfologi pada citra yang telah diambil. Pendekatan operasi morfologi pada penelitian ini adalah Opening and Closing , pada operasi morfologi akan  menghilangkan noise dan  menebalkan  objek  dari  inputan  gambar.  Metode Bacpropagatioan akan mengolah data latih sebanyak 10 data latih mendapatkan 6 iterasi perhitungan dan setelah diuji menggunakan  data  uji  hasil  yang  didapatkan  yaitu  tingkat  pengenalan  rata-rat  mendapatkan perhitungan  sebanyak  7  iterasi  metode Bacpropagation .  Hasil  dari  penelitian  ini  juga  dihitung menggunakan Confusion Matrix dimana nilai Precision 90%, Recall 74%, dan Accuracy 70%, maka dapat  disimpulkan  bahwa  Operasi  Morfologi  dan  Metode  Backpropagation  dapat  digunakan  untuk mengidentifikasi objek cabai.
Kata Kunci: backpropagation , morfologi, identifikasi, opening and closing

## Abstract
Identification of the quality of chili fruit is usually still using a visual way directly or sorting manually by farmers, using this system often occurs several errors, every sorting caused by farmers who do the sorting feel too tired.  By  using  digital image  processing  computing,  to  identify  the  grouping  of ripe and raw chili fruits can help farmers, this grouping technique will use a method of grouping based on color.  The  grouping  method  will  previously  perform  morphological  surgery  on  the  image  that  has been  taken.  The  morphological  operation  approach  in  this  study  is  Opening  and  Closing,  in morphological  operations  will  eliminate  noise  and  thicken  objects  from  image  input. Bacpropagatioan  method will  process training  data as  much  as  10 training  data  get  6  iterations  of calculations and after being tested using the test data obtained results that is the level of introduction of the average rat get a calculation of 7 iterations bacpropagation method. The results of this study were  also  calculated  using  Confusion  Matrix  where  precision  values  of  90%,  Recall  74%,  and Accuracy 70%, it can be concluded that Morphological Operations and Backpropagation Method can be used to identify chili objects.
Keywords: backpropagation, morfologi, identification , opening and closing

## 1 Pendahuluan
Identifikasi  buah  dalam  mencari  tingkat  kematangan  buah  yang  saat  ini  dilakukan  pada perkebunan dan rumah kaca masih menggunakan cara yang manual. Definisi menggunakan cara yang manual itu sendiri yaitu masih menggunakan pengamatan visual secara langsung terhadap buah yang akan  dikelompokkan  [1],  identifikasi  buah  terdiri  dari  dua  pengelompokan  yaitu  buah  yang  sudah matang  dan  buah  yang  masih  mentah  [1][2].  Identifikasi  buah  juga  dapat  menggunakan  cara
komputasi  yaitu  dengan  cara  melakukan  pengamatan  visual  secara  tidak  langsung  menggunakan kamera  untuk  mendapatkan  gambar  yang  selanjutnya  akan  diolah  menjadi  sebuah  data  digital menggunakan  komputer[1][3].  Cara  ini  juga  disebut  dengan  bidang  ilmu  pengolahan  citra  digital ( Image Processing )[2][4]. Pengolahan  citra  digital  ( Image  Processing )  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  mendapatkan suatu  informasi  dari  sebuah  pengolahan  gambar,  dengan  cara  memanipulasi  gambar  menjadi  citra digital untuk  mendapatkan suatu informasi tertentu  [4]. Informasi yang didapatkan pada pengolahan citra digital merupakan pengolahan setiap nilai warna seperti susunan warna RGB, CMY, HSV, HSI dan normalisasi warna [5][6]. Pada penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi kematangan buah dengan  mengelompokkan  atau  mengklasifikasikan  buah  matang  dan  buah  mentah.  Klasifikasi dipergunakan untuk mengelompokkan objek dengan ketentuan tertentu berdasarkan nilai atribut yang berkaitan dengan objek [7].
Identifikasi  kualitas  buah  cabai  biasanya  masih  menggunakan  cara  visual  secara  langsung  atau sortir  secara  manual  oleh  petani,  dengan  menggunakan  sistem  ini  sering  kali  terjadi  beberapa kesalahan setiap melakukan sortir yang disebabkan oleh petani yang melakukan sortir merasa terlalu lelah  [4].  Dengan  menggunakan  komputasi  pengolahan  citra  digital,  untuk  melakukan  identifikasi pengelompokan  buah  cabai  yang  matang  dan  mentah  dapat  membantu  para  petani,  Teknik pengelompokan ini akan menggunakan metode pengelompokan berdasarkan warna.
Metode pengelompokan tersebut sebelumnya akan dilakukan operasi morfologi pada citra yang telah diambil, operasi morfologi merupakan pendekatan topologi dan geometri yang digunakan untuk menganalisis  citra  mendapatkan  nilai  ekstraksi  struktur  dan  bentuk  geometri  [8][9].  Pendekatan operasi  morfologi  pada  penelitian  ini  adalah Opening  and  Closing ,  yang  akan  menghasilkan  nilai ekstraksi  warna  objek  buah  cabai  pada  data  latih  yang  telah  dikumpulkan.  Data  latih  tersebut  yang nantinya akan diolah oleh metode Backpropagation .
Pada penelitian ini menggunakan metode jaringan syaraf tiruan backpropagation , dengan melihat jenis  tingkat  warna  dari  kematangan  cabai  sering  ditemukan  perbedaan  dan  kemiripan  [10],  dan berdasarkan referensi yang digunakan pada penelitian sebelumnya telah dilakukan dengan objek buat tomat,  metode  ini  dapat  menghasilkan  nilai  peresentase  identifikasi  kematangan  buah  tomat  sebesar 71,76%.  Juga  pada  penelitian  objek  buat  tomat  menggunakan  metode  ini  dapat  menghasilkan  tiga output yaitu tomat matang 85%, Muda 45%, dan setengah masak 85% [1].
Selanjutnya  penelitian  ini  untuk  mendapatkan  nilai  tingkat  persentase  keberhasilan  operasi morfologi  dan  metode  jaringan  saraf  tiruan  backpropagation  ini  akan  diukur  menggunakan perhitungan confusion  matrix, dimana  pengukuran  ini  nantinya  akan  mendapatkan  tiga  output  yaitu Accuracy, Precision and Recall .

## 2 Tinjauan Literatur
Penelitian identifikasi buah yang pernah dilakukan yaitu menggunakan ekstraksi fitur warna dan sebagai  objek  penelitian  yaitu  buah  apel.  Pada  penelitian  ini  yang  dilakukan  adalah  melakukan Analisis  fitur  dan  ekstraksi  fitur  warna  untuk  menghasilkan  klasifikasi  buah  apel,  dari  hasil identifikasi pengenalan pola Data yang digunakan adalah image buah apel yang terdiri atas 50 buah foto  dari  5  kelas  apel  dengan  masing-masing  kelompok  memiliki  10  buah image .  Data  citra  apel dibagi  menjadi  35  data  latih  dan  15  data  uji  dan  didapatkan  hasil  tingkat  akurasi  pengenalan  pola sebesar 93,33% untuk fitur homoginitas,73.33% untuk bentuk tekstur dan 100% untuk fitur RGB [7].
Penelitian  klasifikasi  buah  apel  juga  dikembangkan  menggunakan  metode  pembedaan  setiap warna  dasar  yang  didapatkan  dari  image.  Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  untuk  mengelompokkan beberapa  jenis  buah  apel,  dengan  metode  pemisahan  warna  HSI  dapat  mengelompokkan  jenis  apel berdasarkan warna apel. Hasil dari penelitian ini tingkat akurasi yang didapatkan dari pengelompokan buah apel berdasarkan warna HSI yaitu mencapai tingkat akurasi 70% [5].
Penelitian  yang  selanjutnya  dikembangkan  yaitu  metode  YCbCR  untuk  mengelompokkan  atau mengklasifikasikan  kualitas  cabai  mentah,  setengah  matang,  dan  matang.  Pada  penelitian  ini  diolah data uji sebanyak 30 sampel, 10 sampel data image cabai mentah, 10 sampel setengah matang, dan 10 sampel data uji cabai matang. Data testing yang digunakan sebanyak 10 sampel data testing dengan
mendapatkan nilai tingkat akurasi 96% tingkat keberhasilan untuk mengelompokkan data berdasarkan data uji sampel [4].
Penelitian  yang  memfokuskan  pada  kualitas  buah  jeruk  yang  menggunakan  perangkat komputerisasi juga telah dilakukan, pada penelitian  ini menggunakan algoritma jaringan saraf tiruan metode backpropagation ,  sebelum  menggunakan  metode backpropagation pada  penelitian  ini melakukan  tahapan  pengenalan  warna  serta  tingkat  kedalaman  warna  yang  dihasilkan  dari  data sampel.  Data  sampel  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  200  data  sampel  data  uji  dan  data testing, hasil dari penelitian ini mendapatkan tingkat akurasi pengenalan kualitas buah jeruk yang baik yaitu sebesar 95.85% tingkat validasi akurasi [11].
Pengembangan  penelitian  metode backpropagation telah  dikembangkan  pada  dunia  kesehatan [12],  dimana  pada  penelitian  ini  metode backpropagation digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi penyakit  demam  berdarah.  pada  penelitian  ini  menjelaskan  bahwa  algoritma  jaringan  saraf  tiruan metode backpropagation digunakan  untuk  melakukan  pendekatan  mikroskopis  untuk  mendapatkan informasi dimana informasi tersebut akan dipresentasekan dalam bentuk pola ekstensi neuron . Hasil penelitian ini mendapatkan tingkat akurasi sebesar 74% klasifikasi [13].
Penelitian  metode backpropagation objek  buah  apel  dengan  memfokuskan  warna  merah  pada buah  apel  dengan  mengelompokkan  2  klasifikasi  yaitu excellent and good  ratio .  Pada  penelitian  ini menggunakan  tahapan  dari  awal  pengambilan  data  menggunakan  kamera  secara real  time yang selanjutnya mengambil gambar dengan capture dari hasil perekaman video. Dengan tahapan ini pada penelitian  ini  menghasilkan  tingkat  akurasi  95%  klasifikasi  buah  apel  dengan  menggunakan  fokus warna merah pada buah apel [14].
Setiap  penelitian  diatas  telah  menjelaskan  bahwa  metode backpropagation masih  memerlukan data  dari  proses  pra  prosessing,  pada  penelitian  ini  akan  menggunakan  data  pra  prosessing menggunakan operasi morfologi ( Opening dan Closing ). Berdasarkan penelitian sebelumnya operasi morfologi  telah  digunakan  pada  deteksi  plat  nomor  kendaraan,  hasil  dari  penelitian  ini  dapat mendeteksi  plat  nomor  kendaraan  berdasarkan  besar  dan  kecilnya  ukuran  plat  nomor  kendaraan menggunakan operasi morfologi [15]. Dengan melihat dari penelitian sebelumnya hasil pra prosessing yang akan digunakan pada penelitian ini dapat membantu proses komputasi identifikasi cabai matang dan mentah menggunakan metode backpropagation .

## 3 Metode Penelitian
Tahapan  metode  penelitian  pada  penelitian  ini  adalah  pengumpulan  data,  pengolahan  data, analisis data, pengukuran hasil, dapat terlihat pada gambar 1.
Pada gambar 1 penelitian ini diawali dengan pengumpulan data, pada tahapan ini dibagi menjadi tiga  tahapan  yaitu  Observasi,  Wawancara,  dan  Studi  Pustaka.  Tahapan  observasi  diawali  dengan mengumpulkan  data  langsung  kepada  petani  cabai  dengan  melihat  langsung  perkebunan  cabai. Tahapan  wawancara  diawali  dengan  mewawancarai  petani  cabai  yang  ada  pada  lokasi  perkebunan cabai, mulai dari bertanya kualitas cabai yang baik, sampai dengan proses sortir untuk kualitas cabai matang dan cabai mentah.
Dilanjutkan  dengan  mengumpulkan  data  pustaka  sebagai  referensi  yang  dapat  digunakan  untuk mendukung  data  penelitian  dan  mendapatkan  hasil  review  pustaka  yang  digunakan.  Berdasarkan referensi pustaka yang dikumpulkan didapatkanlah kelebihan dan kekurangan masing-masing metode pada  pengolahan  citra  digital  dengan  demikian  pada  penelitian  ini  diusulkan  menggunakan  jaringan saraf  tiruan  metode  backpropagation  dan  operasi  morfologi  sebagai  tahapan  pra  prosessing  untuk mendapatkan kesimpulan penelitian.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian

## 4 Hasil dan Pembahasan
Mulai Pengumpulan Data Analisis Data Pengukuran Hasil Cofusion Matrik Pengolahan Data Selesai Observasi Wawancara Studi Pustaka Normalisasi Pixel Citra 512 x 512 Input Data Citra Uji Analisis Citra
Deteksi Objek Citra
Operasi Morfologi
(Opening and Closing)
Pengolahan Data Uji (Backpropogation)
Input Data Citra Testing
Identifikasi Cita Testing (Backpropogation) Hasil Identifikasi Ya Tidak
Data citra digital yang digunakan pada penelitian ini berjumlah 50 citra yang terbagi menjadi  10 data latih cabai matang, 10 data latih cabai mentah, 15 data uji cabai matang, 15 data uji cabai mentah. Tahapan  komputasi  yang  dilaksanakan  pada  penelitian  ini  mengacu  pada  alur  penelitian  yang  telah disesuaikan, seperti gambar 2.
Tahap pertama setelah mendapatkan data latih dan data uji maka selanjutnya data tersebut akan dinormalisasi  dengan  ukuran  pixel  yang  ditentukan  yaitu  512  x  512 pixel ,  proses  normalisasi dilakukan  agar  mempermudah  peneliti  dalam  mengolah  citra  dan  mempermudah  kinerja  komputasi untuk  mengolah  data training (data  latih)  [16].  Proses  normalisasi juga  dilakukan  terhadap  data  uji, dengan proses dan tujuan yang sama seperti data latih.
Gambar 3. Data Latih ( Training ) Telah Normalisasi
Gambar 4. Data Uji ( Testing ) Cabai Matang Telah Normalisasi
Gambar 5. Data Uji ( Testing ) Cabai Mentah Telah Normalisasi
Setelah  data  uji  dan  data  testing  di  normalisasi,  selanjutnya  data  uji  akan  diolah  pada pemrograman komputasi menggunakan MATLAB. Tahapan ini adalah tahapan analisis citra uji yaitu dengan  mendapatkan  ekstraksi  fitur  warna  dari  setiap  citra,  hasil  ekstraksi  warna  tersebut  akan mendapatkan perbedaan antara foreground dan background pada citra. Objek yang terdapat pada citra akan  terdeteksi  pada foreground ,  hasil  deteksi  ini  akan  dilanjutkan  dengan  menggunakan  operasi morfologi opening dan closing berdasarkan persamaan berikut :
(     )
( )
(     )                                                                                                                                              ( ) Fungsi  operasi opening dan closing ini  melakukan  proses  operasi  erosi  dan  dilasi  untuk menghilangkan noise kecil yang terdapat pada citra bineri yang akan diolah, dengan hasil contoh citra seperti gambar 6 berikut:
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 6. Operasi Closing
Pada  Gambar  6  di  atas  operasi closing menggunakan  area  operasi disk dengan  tingkat  deteksi thresholding (ambang  batas)  sebanyak  10  pixel  dari  pixel  original  seperti  pada  contoh  pixel  yang ditunjukkan pada Gambar 7 di bawah ini:
Gambar 7. Operasi Streel (‘Disk’) 10 Pixel Tetangga
Hasil  pada  operasi  closing  akan  dilanjutkan  dengan  operasi  opening  untuk  mendapatkan  objek citra  pada  proses  binerisasi,  dengan  menggunakan  penghapusan  pixel  yang  dianggap  bukan merupakan  objek  yang  diinginkan.  Proses  operasi opening dan closing dilakukan  secara  berulang sebanyak  citra  uji  yang  digunakan  pada  penelitian  ini,  yang  selanjutnya  hasil  dari  citra  operasi opening dan closing di olah menggunakan persamaan jaringan saraf tiruan metode Backpropagation . Dengan proses komputasi sebagaimana Gambar 8 berikut:
Dari  proses  komputasi  diatas  dapat  terlihat  bahwa  dari  total  data  uji  30  citra,  terdapat  6  iterasi yang dilakukan dalam perhitungan proses pengenalan data uji oleh metode backpropagation . Dengan hasil perhitungan matrix seperti dibawah ini: akurasi = 65 Input = Columns 1 through 10
0.1492    0.3521    0.6289    0.3062    0.3565    0.6521    0.4166    0.6317    0.8101    0.6837 0.5884    0.5911    0.1799    0.2101    0.4682    0.3039    0.4618    0.2096    0.0475    0.2686 0.5698    0.4718    0.4555    0.5425    0.4581    0.4059    0.4941    0.5478    0.3948    0.4636 0.5527    0.4951    0.4969    0.5694    0.4788    0.4289    0.4715    0.5588    0.4086    0.4736 0.4262    0.3737    0.3651    0.4066    0.3625    0.3662    0.3697    0.4837    0.3565    0.4087
Columns 11 through 20
0.4971    0.6633    0.7896    0.4890    0.5522    0.6755    0.3612    0.7055    0.6998    0.3698 0.3277    0.1309    0.0842    0.4789    0.2026    0.1554    0.5830    0.1176    0.0872    0.4035 0.5113    0.5438    0.2970    0.5350    0.4907    0.4802    0.5149    0.4266    0.3802    0.5344 0.5427    0.5883    0.4196    0.5974    0.5543    0.5251    0.5469    0.4630    0.4065    0.5677 0.4071    0.4951    0.2182    0.3957    0.3876    0.4249    0.4751    0.4004    0.3455    0.4813 Target =
Columns 1 through 17 1     1     1     1     1     1     1     1     1     1     2     2     2     2     2     2     2 Columns 18 through 20 2     2     2 Output = Columns 1 through 17 1     1     2     1     1     1     1     1     2     2     1     2     1     2     1     2     2 Columns 18 through 20 2     2     1 Selanjutnya akan melakukan proses input data uji, untuk menguji apakah identifikasi setiap citra objek dapat dikenali sebagai data cabai matang atau cabai mentah, hasil identifikasi ini dapat dilihat dari hasil prototipe program pada Gambar 9 di bawah ini:
Gambar 9. Hasil identifikasi ( Prototipe Program)
Dari  keseluruhan  data  latih  dan  data  uji  yang  digunakan,  hasil  identifikasi  ini  akan  dihitung tingkat  akurasi,  presisi  dan  recall.  Untuk  mendapatkan  3  variable  tersebut  digunakan  rumus perhitungan confusion matrix seperti persamaan (3) di bawah ini:
(            )
(            )    (             ) (3)
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
(            )
(            )    (             ) (4) (            )   (            ) (             ) (5)
Confusion Matrix mempunyai rules untuk mendapatkan perhitungan diatas, dimana rule tersebut dapat dilihat pada Tabel 1 di bawah ini:
Tabel 1. Rule Confusion Matrix Nilai Prediksi Nilai Sebenarnya TRUE FALSE True TP (true positive) Hanya Yang benar/relevan FP (False Positive) Hasil yang tidak diharapkan /tidak relevan False FN (False Negative) Hasil yang hilang/negative ditemukan TN (True Negative) Tidak ada hasil yang benar
Berdasarkan rumus dan rule confusion matrix diatas maka pada penelitian ini menghasilkan nilai setiap hasil dari data uji seperti pada Tabel 2 di bawah ini:

## Tabel 2. Hasil Pengujian
No Nama Citra TP FP FN TN 1. Matang Uji 1 √ 2. Matang Uji 2 √ 3. Matang Uji 3 √ 4. Matang Uji 4 √ 5. Matang Uji 5 √ 6. Matang Uji 6 √ 7. Matang Uji 7 √ 8. Matang Uji 8 √ 9. Matang Uji 9 √ 10. Matang Uji 10 √ 11. Matang Uji 11 √ 12. Matang Uji 12 √ 13. Matang Uji 13 √ 14. Matang Uji 14 √ 15. Matang Uji 15 √ 16. Mentah  Uji 1 √ 17. Mentah  Uji 2 √ 18. Mentah  Uji 3 √ 19. Mentah  Uji 4 √ 20. Mentah  Uji 5 √ 21. Mentah  Uji 6 √ 22. Mentah  Uji 7 √ 23. Mentah  Uji 8 √ 24. Mentah  Uji 9 √ 25. Mentah  Uji 10 √ 26. Mentah  Uji 11 √ 27. Mentah  Uji 12 √ 28. Mentah  Uji 13 √ 29. Mentah  Uji 14 √ 30. Mentah  Uji 15 √
Berdasarkan table diatas maka dapat dihitung nilai tingkat presisi, recall dan  akurasi identifikasi cabai menggunakan operasi morfologi ( Opening and Closing ) dan metode backpropagation , seperti di bawah ini:
=  0.90 * 100 = 90% = 0.74 * 100 = 74%
= 0.7 * 100 = 70%
Hasil penelitian identifikasi buah cabai menggunakan Operasi Morfologi ( Opening dan Closing ) dan  metode Backpropagatioan mendapatkan  tingkat  keberhasilan  yang  memuaskan  dengan  tingkat keberhasilan lebih dari 50 % persentase. a. Precision =    tingkat  ketepatan  antara  informasi  yang  diminta    oleh user dengan  jawaban  yang diberikan oleh system adalah sebesar 90%. b. Recall =  tingkat  keberhasilan system dalam  menemukan  kembali  sebuah  informasi  yang  telah diberikan adalah sebesar 74 %.
c. Accuracy = tingkat keberhasilan antara nilai prediksi dengan nilai yang aktual yang diberikan oleh system adalah 70%.

## 5 Kesimpulan
Pada  penelitian  ini  dapat  ditarik  beberapa  kesimpulan  yaitu  Operasi Morfologi dan  Metode Backpropagation dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  objek  cabai,  dengan  melihat  hasil  dari pengujian menggunakan Confusion matrix, Precision sebesar 90%, Recall 74%, dan Tingkat Akurasi 70%.  Pada  penelitian  ini  juga  dapat  kami  simpulkan  bahwa    Bentuk  kualitas  citra  dan  ukuran pixel dari sebuah citra dalam pengujian sangatlah berpengaruh pada proses deteksi testing dan uji data. Dan juga  faktor  pencahayaan  sangat  mempengaruhi  dalam  pengambilan  citra,  karena  bayangan    yang  di pantulkan mempengaruhi hasil warna dari cabai.

## Referensi
[1] D.  Deswari,  Hendrick,  and  Derisma,  “Identifikasi  Kematangan  Buah  Tomat  Menggunakan Metoda Backpropagation,” 2016.
[2] R.  Kastaman  and  A.  Wasi,  “Analisis  Kinerja  Perangkat  Lunak  Pengolah  Citra  dengan Menggunakan Beberapa Metode Klasifikasi untuk Menentukan Kualitas Buah Manggis,” Pros. Seminar Nasional Himpun. Inform. Pertan. Indonesia. , pp. 978–979, 2009.
[3] M. H. Noor and M. Hariadi, “ Image Cluster Berdasarkan Warna untuk Identifikasi Kematangan Buah  Tomat  dengan  Metode Valley  Tracing ,” Seminar  Nasional  Informatika  2009 ,pp.15– 24,2009,[Online].Available: http://Jurnal.Upnyk.Ac.Id/Index.Php/Semnasif/Article/View/798.
[4] A.  Indra,  Dwi  and  Murinto,  “Aplikasi  Pengolahan  Citra  Mendeteksi  Kualitas  Cabai Berdasarkan  Tingkat  Kematangan  Menggunakan  Transformasi  Warna  YCbCr,” J.  Sarj.  Tek. Inform. , Vol. 3, No. 1, pp. 283–293, 2015, doi: 10.12928/Jstie.V3i1.3036.
[5] F. Guo and Q. Cao, “Study on Color Image Processing Based Intelligent Fruit Sorting System,” Proc.  World  Congr.  Intell.  Control  Autom. ,  Vol.  6,  pp.  4802–4805,  2004,  doi: 10.1109/Wcica.2004.1343622.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[6] R.  D.  Kusumanto,  A.  Tompunu,  Novi,  and  W.  Pambudi,  Setyo,  “Klasifikasi  Warna Menggunakan Pengolahan Model Warna HSV,”[Online]. Available:
http://elektro.pnj.ac.id/upload/artikel/files/04_edit%26layout_rdkusmanto_jee sept2011_klasifikasi warna.pdf.
[7] A. Qur’ania, L. Karlitasar, and S. Maryana, “Analisis Tekstur dan Ekstraksi Fitur Warna untuk Klasifikasi  Apel  Berbasis  Citra,” Lokakarya  Komputasi  dalam  Sains  dan  Teknol.  Nukl. ,  pp. 296–304, 2012, [Online]. Available: http://digilib.batan.go.id/e-prosiding/file prosiding/informatika/lkstn/lkstn2012/arie-q2012.pdf.
[8] A. Susanto, “Matematika Citra Digital untuk Ekstraksi Area Plat Nomor,” J. Pseudocode , Vol. Vi, No. 1, pp. 49–57, 2019.
[9] P. Pandya and M. Singh, “Morphology Based Approach to Recognize Number Plates in India,” Int. J. Soft Comput. Eng. , Vol. 1, No. 3, pp. 107–112, 2011.
[10]  N.  T.  Anggraeni  and  A.  Fadlil,  “Sistem  Identifikasi  Citra  Jenis  Cabai  (Capsicum  Annum  L.) Menggunakan Metode Klasifikasi City Block Distance,” Sarj. Tek. Inform. , Vol. 1, No. 2, pp. 409–418, 2013, doi: 10.12928/Jstie.V1i2.2265.
[11]  Z. Arham, “Evaluasi Mutu Jeruk Nipis ( Citrus Aurantifolia Swingle ) dengan Pengolahan Citra Digital dan Jaringan Syaraf Tiruan,” pp. 81–88, 2004.
[12]  F.  Amato,  A.  López,  E.  M.  Peña-Méndez,  P.  Vaňhara,  A.  Hampl,  and  J.  Havel,  “Artificial Neural  Networks  in  Medical  Diagnosis,” J.  Appl.  Biomed. ,  Vol.  11,  No.  2,  pp.  47–58,  2013, doi: 10.2478/V10136-012-0031-X.
[13]  W.  Widodo,  A.  Rachman,  and  R.  Amelia,  “Jaringan  Syaraf Tiruan  Prediksi  Penyakit  Demam Berdarah dengan Menggunakan Metode Backpropagation,” J. Iptek , Vol. 18, No. 1, pp. 64–70, 2014.
[14]  K.  Nakano,  “Application  of  Neural  Networks  to  the  Color  Grading  of  Apples,” Comput. Electron. Agric. , Vol. 18, No. 2–3, pp. 105–116, 1997, doi: 10.1016/S0168-1699(97)00023-9.
[15]  D. A. Priandini, J. Nangi, M. Muchtar, and J. Y. Sari, “Deteksi Area Plat Mobil Menggunakan Operasi  Morfologi  Citra,” Semin.  Nas.  Teknol.  Terap.  Berbas.  Kearifan  Lokal ,  pp.  294–302, 2018.
[16]  D.  Abdullah  and  E.  D.  Putra,  “Komparasi  Metode Otsu Dengan  Metode  Fuzzy  Cmeans  pada Hasil  Segmentasi  Identifikasi Karakter  Plat  Nomor Kendaraan  Indonesia,” Telematik ,  Vol.  6, No. 4, pp. 1475–1484, 2013.