## Ensiklopedia Digital Varietas Ubi Jalar Berdasarkan Klasifikasi Citra Daun Menggunakan K- Nearest Neighbor
Bahtiar Adi Prasetya 1) , Zilvanhisna Emka Fitri 2) , Abdul Madjid 3) , dan Arizal Mujibtamala Nanda Imron 4)
1, 2) Teknik Informatika, Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember
3) Budidaya Tanaman Perkebunan, Jurusan Produksi Pertanian, Politeknik Negeri Jember
4) Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Jember
1, 2,3) Jl. Mastrip PO.BOX 164 Jember, 68121
4) Jl. Kalimantan No. 37, Kampus Tegalboto, Jember, 68121 e-mail: bahtiaradi62@gmail.com 1) , zilvanhisnaef@polije.ac.id 2) , abdul_madjid@polije.ac.id 3) , arizal.tamala@unej.ac.id 4)

## ABSTRACT
Sweet potato is a source of carbohydrates which is an alternative food in order to accelerate food diversification. This is due to the high productivity of sweet potato so it is very profitable to cultivate. Sweet potato has many varieties, one of the differences is observed based on leaf shape which has four kinds of leaf shape, namely cordate, lobed, triangular and almost divided. The problem that  often occurs  is that many varieties have similarities, causing difficulties in  distinguishing  sweet potato varieties, especially for novice farmers. To overcome this problem, the researchers created a digital encyclopedia of sweet potato varieties based on leaf shape using computer vision. The parameters used are area, perimeter, metric, length, diameter, ASM, IDM, entropy, contrast and correlation at angles of 0°, 45°, 90° and 135°. The amount of data used is 256 training  data  and  40  testing  data.  The  K-Nearest  Neighbor  method  is  able  to  classify  sweet  potato  leaf  images  for  digital encyclopedias with an accuracy of 95% with variations in the values of K = 23 and K = 25.
Keywords: Sweet potato leaves, Computer vision, Digital encyclopedia, KNN.

## ABSTRAK
Ubi Jalar merupakan sumber karbohidrat yang menjadi pangan alternatif dalam rangka mempercepat diversifikasi pan- gan.  Hal  ini  disebabkan  oleh  produktivitas  ubi  jalar  tinggi  sehingga  sangat  menguntungkan  untuk  diusahakan.  Ubi  jalar mempunyai banyak varietasnya, salah satu pembedanya diamati berdasarkan bentuk daun dimana mempunyai empat macam bentuk daun yaitu cordate, lobed, triangular dan almost divided. Permasalahan yang sering terjadi yaitu banyaknya varietas mempunyai kemiripan sehingga menimbulkan kesulitan dalam membedakan varietas ubi jalar khususnya bagi petani pemula. Untuk mengatasi  permasalahan tersebut,  maka peneliti membuat  sebuah ensiklopedia digital varietas ubi  jalar berdasarkan bentuk daun menggunakan computer vision. Parameter yang digunakan yaitu area, perimeter, metric, panjang, diameter, ASM, IDM, entropi, kontras dan korelasi pada sudut 0°, 45°, 90° dan 135°. Jumlah data yang digunakan adalah 256 data latih dan 40 data uji. Metode K-Nearest Neighbor mampu mengklas-ifikasikan citra daun ubi jalar untuk ensiklopedia digital dengan ting- kat akurasi 95% dengan variasi nilai K = 23 dan K = 25
Kata kunci: Daun ubi jalar, Computer vision , Ensiklopedia digital, KNN.

## I. P ENDAHULUAN
bi Jalar ( Ipomoea batatas L ) merupakan sumber karbohidrat  yang  menjadi  pangan  alternatif dalam rangka mempercepat diversifikasi pangan. Hal ini disebabkan oleh produktivitas ubi jalar tinggi sehingga sangat menguntungkan untuk diusahakan[1]. Produksi ubi jalar mengalami penurunan sebanyak  85,02  ribu  ton  (3,57%)  dan  penurunan produksi  ubi  jalar  di  Pulau  Jawa  sebanyak  72,12  ribu ton  pada  tahun  2015[2].  Ubi  jalar  mempunyai  banyak varietasnya, pembedanya diamati berdasarkan morfologi  umbi,  batang  dan  daun.  Bila  berdasarkan bentuk  umbi  maka  ubi  jalar  mempunyai  sembilan macam bentuk yaitu round (bulat), ovate (bulat telur), round elliptic (bulat jorong), obovate (bulat sungsang), elliptic (jorong), oblong (lonjong), long elliptic (jorong memanjang), long oblong (jorong memanjang) dan long irregular (panjang  tidak  beraturan).  Warna  batang  uji jalar  juga  bervariasi  mulai  dari  hijau  sampai  semua berwarna  ungu.  Sedangkan  bila  berdasarkan  bentuk daun,  ubi  jalar  mempunyai  lima  macam  bentuk  daun
yaitu cordate,  lobed,  triangular,  hastate dan almost divided dengan  ukuran  daun  yaitu  4,8  cm  sampai  9 cm[3].
Permasalahan  yang  sering  terjadi  yaitu  ubi  jalar mempunyai banyak varietas yang mempunyai kemiripan  sehingga  menimbulkan  kesulitan  dalam mengklasifikasi  jenis  ubi  khususnya  bagi  petani pemula[4].  Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut, maka  peneliti  membuat  sebuah  ensiklopedia  digital varietas ubi jalar berdasarkan bentuk daun menggunakan gabungan teknik pengolahan citra digital dan artificial  intelligent atau  sering  disebut computer vision.
Beberapa  referensi  terkait  penelitian  ubi  jalar  yang digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  rancang  bangun perhitungan dimensi daun umbi-umbian menggunakan citra grayscale dan threshold yang  dilanjukan  dengan pemetaan  piksel  lalu  perhitungan  luas  pada  tahun 2013[5].  Kemudian  dilanjutkan  pada  2017  yaitu pembuatan  aplikasi  pengenalan  ubi  jalar  berdasarkan pola daun menggunakan principal component analysis
U
dengan uji coba nilai threshold 50-100 serta didapatkan akurasi tertinggi sebesar 95%[6]. Klasifikasi jenis umbi juga  dilakukan  namun  berdasarkan  bentuk  umbi  pada ubi  kayu  (singkong), ubi  jalar  dan  talas menggunakan metode  SVM  dan  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  namun hasil  akurasi  kedua  metode  klasifikasi  tidak  baik. Akurasi  metode  KNN  sebesar  23%  dan  7%  pada metode SVM berdasarkan fitur bentuk, sedangkan pada fitur  tekstur,  akurasi  KNN  sebesar  13%  dan  akurasi SVM  sebesar  10%[4].  Meskipun  hasil  akurasi  kedua metode  tersebut  tidak  baik,  bisa  disimpulkan  akurasi metode  KNN  lebih  baik  daripada  metode  SVM. Penelitian  terkait  daun  ubi  biasanya  juga  dilakukan untuk  mendeteksi  penyakit  tanaman  berdasarkan  citra daunnya  seperti  deteksi  penyakit  tanaman  ubi  kayu berdasarkan daun menggunakan penerapan fitur tekstur Gray Level Co-Cooccurrence Matrix (GLCM)[7]. Fitur Gray Level Co-Cooccurrence Matrix (GLCM) merupakan  fitur  tekstur  yang  paling  sering  digunakan seperti  klasifikasi  tekstur  sel  trombosit  dengan  sel leukosit[8],  klasifikasi  kerusakan  mutu  tomat  [9], penentuan  tingkat  kematangan  cabe  rawit  [10], identifikasi  kerusakan  mutu  biji  kopi  arabika  ( Coffea arabica )  di  Kabupaten  Bondowoso[11]  dan  analisis kemiripan  citra  berdasrkan  fitur  warna  tekstur[12]. Selain  fitur  tekstur,  fitur  yang  digunakan  dalam mengklasifikasi  daun  ubi  yaitu  fitur  morfologi  atau bentuk seperti luas area, perimeter, diameter daun dan panjang  daun.  Hal  ini  berdasarkan  hasil  penelitian terdahulu  jika  pemanfaatan  fitur  bentuk  mampu mengklasifikasi sortir mutu buah naga putih ( Hylocereus  undatus )[13]  dan  klasifikasi  varietas pisang ( Musa paradiasaca )[14].
Untuk  metode  klasifikasi  yang  digunakan  yaitu metode K-Nearest Neighbor dimana metode klasifikasi sederhana  yang  mengklasifikasikan  data  berdasarkan jarak terdekat dengan nilai K. Selain itu metode KNN mempunyai  tingkat  akurasi  yang  cukup  tinggi  untuk mengklasifikasikan  sel  trombosit  dengan  akurasi 83,67%[15], mengklasifikasi  abnormalitas  sel  leukosit untuk  deteksi  dini  Myeloproliferative  Neoplasms Syndrome dengan akurasi 94,4%[16] dan mengklasifikasi  bakteri  penyebab  penyakit  infeksi saluran  pernapasan  akut  (ISPA)  dengan  akurasi 91,67%[17].
Berdasarkan uraian diatas maka ensiklopedia digital varietas  ubi  jalar  berdasarkan  klasifikasi  bentuk  daun menggunakan  gabungan  parameter  morfologi  dan tekstur  serta  metode  klasifikasi  K-Nearest  Neighbor, diharapkan  mampu  mengklasifikasi  bentuk  daun varietas ubi jalar dengan akurasi yang tinggi.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data  primer  yang  diambil  sendiri  oleh  peneliti  yang bertempat  di  Desa  Sumbersari,  Kecamatan  Srono, Kabupaten  Banyuwangi.  Tahapan  penelitian  yang
dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  studi  pustaka, pengambilan  citra  daun  ubi,  preprocessing  citra, segmentasi  citra,  ekstraksi  fitur  dan  klasifikasi  KNN seperti yang digambarkan pada Gambar 1.

## A. Studi Pustaka
Ubi jalar mempunyai banyak varietasnya, salah satu pembedanya  diamati  berdasarkan  morfologi  umbi, batang  dan  daun.  Berdasarkan  bentuk  daun,  ubi  jalar mempunyai  lima  macam  bentuk  daun  yaitu cordate, lobed, triangular, almost divided dan hastate (Gambar 2) dengan ukuran daun yaitu 4,8 cm sampai 9 cm[3].
Gambar 1. Tahapan penelitian
Gambar 2. Variasi bentuk daun ubi jalar (a) Cordate, (b) Lobed, (c) Triangular, (d) Almost divided dan (e) Hastate [3].

## B. Pengambilan Citra Daun Ubi Jalar
Penelitian  ini  proses  pengambilan  citra  daun  ubi jalar menggunakan bantuan mini studio box dan resolusi kamera smartphone yaitu 48 MP seperti yang ditunjuk- kan pada Gambar 3. Daun diletakkan didalam mini stu- dio  box menggunakan background putih,  jarak  antar daun dengan kamera yaitu 30 cm sesuai dengan tinggi dari mini studio box tersebut. Sementara daun ubi jalar yang diteliti dibagi menjadi 4 kelas yaitu daun ubi jalar putih,  daun  ubi  jalar  orange,  daun  ubi  jalar  ungu  TW dan daun ubi jalar ungu Prok seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Gambar 3. Proses pengambilan citra daun ubi jalar

## Tabel 1 BENTUK DAUN UBI JALAR PADA MASING-MASING
KELAS Kelas Bentuk Daun Daun
Warna Umbi
Ubi Jalar Putih Cordate Ubi Jalar Orange Lobed Ubi Jalar Ungu TW Triangular Ubi Jalar Ungu Prok Almost
divided

## C. Preprocessing Citra
Pada  tahapan  ini  dilakukan  2  tahapan  yaitu  proses normalisasi  ukuran  citra  dan  konversi  citra.  Proses normalisasi  citra  dilakukan  untuk  menentukan  ukuran
tertentu  untuk  memudahkan  dan  mengurangi  beban komputasi. Ukuran citra asli yaitu 3472 x 3472 piksel menjadi 300 x 300 piksel.
Konversi  warna  bertujuan  untuk  memudahkan proses  segmentasi  dikarenakan  ruang  warna  RGB mempunyai  ruang  warna  yang  besar  sehingga  sulit disegmentasikan[8].  Pada  penelitian  ini  dilakukan konversi  ke  ruang  warna  lain  seperti  ruang  warna grayscale dengan persamaan rumus:
𝐺𝑟𝑎𝑦𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒 = 𝑅 + 𝐺 + 𝐵 3 (1)
Dimana R = citra komponen red, G = citra komponen green dan B = citra komponen blue.
D. Segmentasi Citra
Tahapan segmentasi citra bertujuan untuk memisahkan  objek  penelitian  dengan background dengan  teknik thresholding.  Output dari  proses segmentasi  adalah  citra  biner  yang  didapatkan menggunakan persamaan rumus[17] :
𝑆𝑒𝑔𝑚𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑖 = { 1, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑔𝑟𝑎𝑦𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒(𝑥, 𝑦) ≤ 𝑇 0, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑔𝑟𝑎𝑦𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒(𝑥, 𝑦) > 𝑇 (2)

## E. Ekstraksi Fitur
Ekstraksi  fitur  merupakan  tahapan  yang  bertujuan untuk mengambil fitur yang khas pada objek penelitian. Fitur  yang  digunakan  pada  penelitian  adalah  fitur morfologi  dan  fitur  tekstur.  Fitur  morfologi  yang digunakan  yaitu  area,  perimeter,  metric,  panjang  dan diameter.  Sedangkan  fitur  tekstur  GLCM  yang digunakan  ASM,  IDM,  entropi,  kontras  dan  korelasi pada setiap sudut 0°, 45°, 90° dan 135°.

## F. Klasifikasi K-Nearest Neighbor
Metode K-Nearest  Neighbor dimana  metode klasifikasi  sederhana  yang  mengklasifikasikan  data berdasarkan  jarak  terdekat  dengan  nilai  K.  Untuk mencari  jarak Euclidean menggunakan  persamaan rumus :
𝐽𝑎𝑟𝑎𝑘 𝐸𝑢𝑐𝑙𝑖𝑑𝑒𝑎𝑛 = √∑(𝑋𝑥𝑟 − 𝑋𝑥𝑦) 2 𝑛
𝑟=1 (2)
Dimana Xxy adalah data latih dan Xxr adalah data uji

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Salah satu tahapan awal dan menjadi penting adalah tahapan  konversi  warna.  Disebabkan  karena  ruang warna RGB sulit untuk disegmentasikan. Pada tahapan ini, citra daun ubi jalar dilakukan konversi warna ke ru- ang  warna  grayscale  menggunakan  Persamaan  (1) kemudian  ditunjukkan  pada  Gambar  4.  Setelah  proses konversi  ke  ruang  warna grayscale, dilakukan  proses segmentasi  citra  menggunakan  Persamaan  (2).  Untuk mencari nilai ambang thresholding (T) didapatkan dari
histogram  citra grayscale seperti  yang  ditunjukkan Gambar 5.
(a) (b) (c) (d)
Gambar 4. Hasil konversi ubi jalar (a) Ungu Prok, (b) Putih,
(c) Orange dan (d) Ungu TW

## (a) (b)
Gambar 5. (a) citra grayscale dan (b) histogram citra grayscale
Pada penelitian ini dilakukan penetapan 4 nilai am- bang yaitu T = 50, T = 75, T = 100 dan T = 125, hasilnya ditunjukkan  pada  Gambar  6.  Berdasarkan  hasil  pada gambar tersebut dapat disimpulkan bahwa nilai ambang (T)  terbaik  yaitu  T  =  125  bila  dibandingkan  nilai  am- bang yang lainnya, dikarenakan pada nilai ambang ter- sebut, bentuk daun ubi jalar terlihat sangat jelas.
(a) (b) (c) (d)
Gambar 6. Hasil citra segmentasi pada nilai ambang (a) T = 50, (b) T = 75, (c) T = 100 dan (d) T = 125
Proses  selanjutnya  yaitu  proses  ekstraksi  fitur  baik fitur morfologi dan fitur tekstur. Fitur morfologi yang digunakan  yaitu  area,  perimeter,  metric,  panjang dan diameter pada Tabel 2. Sedangkan fitur tekstur GLCM yang digunakan ASM, IDM, entropi, kon- tras dan korelasi pada setiap sudut 0°, 45°, 90° dan 135° pada Tabel 3.
TABEL 2. NILAI RATA-RATA FITUR MORFOLOGI PADA SETIAP
KELAS Fitur Kelas Ubi Jalar Putih Ubi Jalar Orange Ubi Jalar Ungu TW Ubi Jalar Ungu Prok Area 26977 9522 19743 6862 Perimeter 794 504 705 813 Metric 0,538 0,471 0,499 0,130 Panjang 142 77 108 115 Diameter 246 132 202 103
TABEL 3.

## NILAI RATA-RATA FITUR TEKSTUR SUDUT 0° PADA SETIAP KELAS
Fitur 0° Kelas Ubi Jalar Putih Ubi Jalar Orange Ubi Jalar Ungu TW Ubi Jalar Ungu Prok ASM 0,012 0,029 0,025 0,023 IDM 0,729 0,716 0,671 0,714 Entropi 5,256 4,398 4,775 4,599 Kontras 70,770 29,101 31,761 43,984 Korelasi 0,00026 0,00042 0,00036 0,00069
Nilai fitur morfologi dan fitur tekstur merupakan in- put dari metode klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN). Jumlah data yang digunakan adalah 256 data latih dan 40 data uji. Pada penelitian ini, nilai k yang digunakan adalah 3, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21, 23 dan 25 untuk mencari tingkat akurasi pada masing-masing fitur (fitur morfologi,  fitur  tekstur  dan  gabungan  fitur  morfologi dan tekstur) seperti pada Tabel 4.
TABEL 4.

## TINGKAT AKURASI SISTEM PADA FITUR BERDASARKAN
NILAI K Nilai K Akurasi Sistem (%) Fitur Bentuk Fitur Tekstur Gabungan Fitur 3 90 62,5 85 5 85 70 82,5 7 90 67,5 87,5 9 92,5 62,5 87,5 11 92,5 62,5 87,5 13 90 67,5 90 15 87,5 67,5 87,5 17 87,5 67,5 90 19 90 65 90 21 92,5 62,5 92,5 23 92,5 67,5 95 25 92,5 62,5 95
Tabel 4 menunjukkan bahwa akurasi tertinggi sistem menggunakan  fitur  bentuk  yaitu  92,5%  pada  variasi nilai  K  yaitu  9,  11,  21,  23  dan  25.  Sedangkan  ketika menggunakan  fitur  tekstur,  akurasi  tertinggi  sistem yaitu  70%.  Akurasi  tertinggi  sistem  menggunakan gabungan  fitur  bentuk  dan  tekstur  yaitu  95%  dengan variasi  nilai  K  yaitu  23  dan  25.  Hasil  tampilan  menu pengolahan citra daun ubi jalar yang ditunjukkan pada Gambar  7.  Perhitungan  akurasi  sistem  dihitung  ber- dasarkan tabel confusion matrix yang ditunjukkan pada Tabel 5.

## (b)
Gambar 7. Tampilan menu (a) deskripsi varietas daun ubi jalar dan (b) pengolahan citra daun ubi jalar
TABEL 5. CONFUSION MATRIX UNTUK NILAI K = 23 DAN K = 25
Hasil Klasifikasi Target A B C D 10 0 0 0 A = Daun Ubi Jalar Putih 0 10 0 0 B = Daun Ubi Jalar Orange 0 0 10 0 C = Daun Ubi Jalar Ungu TW 0 2 0 8 D = Daun Ubi Jalar Ungu Prok Akurasi =
𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 𝑥100% = 38 40 𝑥100% = 95%
Berdasarkan hasil Tabel 5, sistem mampu mengklas- ifikasi 10 data ubi jalar putih, 10 data ubi jalar orange, 10  data  ubi  jalar  ungu  TW  dengan  benar.  Sedangkan pada  kelas  ubi  jalar  ungu  prok,  sistem  mampu mengklasifikasi 8 data dari 10 data uji dengan benar. 2 data yang seharusnya kelas ubi jalr ungu prok diklasifi- kasikan menjadi kelas ubi jalar orange. Ketidakbenaran sistem dalam mengklasifikasikan data dikarenakan ter- dapat  kemiripan  nilai  fitur  morfologi  dan  fitur  tekstur pada  kelas  ubi  jalar  ungu  prok  dan  kelas  ubi  jalar  or- ange.

## IV. K ESIMPULAN
Metode  K-Nearest  Neighbor  mampu  mengklasifi- kasikan  citra  daun  ubi  jalar  untuk  ensiklopedia  digital dengan tingkat akurasi 95% dengan variasi nilai K = 23 dan K = 25. Parameter yang digunakan yaitu area, pe- rimeter, metric, panjang, diameter, ASM, IDM, en- tropi, kontras dan korelasi pada sudut 0°, 45°, 90° dan  135°. Terjadi  kesalahan  klasifikasi  dikarenakan adanya kemiripan nilai fitur morfologi dan fitur tekstur pada  kelas  ubi  jalar  ungu  prok  dan  kelas  ubi  jalar  or- ange.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  A. E. Yunianto et al. , Ekologi Pangan dan Gizi , 1st ed. Yayasan Kita Menulis, 2021.
[2]  Badan  Pusat  Statistik,  “Produksi  Tanaman  Pangan 2015,” 2015.
[3]  K. Purbasari and A. R. Sumadji, “Studi Variasi Ubi Jalar (Ipomoea Batatas L) Berdasarkan Karakter Morfologi di Kabupaten Ngawi,” Florea : Jurnal Biologi dan Pem- belajarannya ,  vol.  5,  no.  2,  p.  78,  Nov.  2018,  doi: 10.25273/florea.v5i2.3359.
[4]  A. Hasanah and N. Nafi, “KLASIFIKASI JENIS UMBI BERDASARKAN  CITRA  MENGGUNAKAN  SVM DAN KNN,” Jurnal SPIRIT , vol. 12, no. 1, pp. 48–51, 2020.
[5]  T.  Haryadi,  “Rancang  Bangun  Perhitungan  Dimensi Daun Umbi-Umbian Menggunakan Citra Digital,” Ma- lang, 2013.
[6]  R. Wulanningrum and A. Teguh, “Aplikasi Pengenalan Ubi Jalar Berdasarkan Pola Daun Menggunakan Princi- pal Component Analysis,” Generation Journal , vol. 1, no. 1, pp. 7–12, Jan. 2017.
[7]  Y. Sari, M. Alkaff, and M. Arif Rahman, “Identifikasi Penyakit  Tanaman  Ubi  Kayu  Berdasarkan  Citra  Daun Menggunakan  Metode  Probabilistic  Neural  Network (PNN),” Jurnal Komtika (Komputasi dan Informatika) , vol. 5, no. 1, pp. 1–9, Jul. 2021, doi: 10.31603/komtika.v5i1.4605.
[8]  A. M. Nanda Imron and Z. E. Fitri, “A Classification of Platelets in Peripheral Blood Smear Image as an Early Detection of Myeloproliferative Syndrome Using Gray Level Co-Occurence Matrix,” Journal of Physics: Con- ference  Series ,  vol.  1201,  no.  1,  2019,  doi: 10.1088/1742-6596/1201/1/012049.
[9]  Z. E. Fitri, R. Rizkiyah, A. Madjid, and A. M. N. Imron, “Penerapan  Neural  Network  untuk  Klasifkasi  Kerusa- kan Mutu Tomat,” Jurnal Rekayasa Elektrika , vol. 16, no. 1, pp. 44–49, 2020, doi: 10.17529/jre.v16i1.15535.
[10]  Z. E. Fitri, U. Nuhanatika, A. Madjid, and A. M. N. Im- ron, “Penentuan Tingkat Kematangan Cabe Rawit (Cap- sicum  frutescens  L.)  Berdasarkan  Gray  Level  Co-Oc- currence Matrix,” Jurnal Teknologi Informasi dan Te- rapan ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  1–5,  2020,  doi: 10.25047/jtit.v7i1.121.
[11]  Z. E. Fitri et  al. , “Penerapan Fitur Warna dan Tekstur untuk  Identifikasi  Kerusakan  Mutu  Biji  Kopi  Arabika (Coffea  Arabica)  di  Kabupaten  Bondowoso,” Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia , vol. 15, no. 2, 2021.
[12]  M. Sipan, R. Kartika Pramuyanti, and J. Teknik Elektro Fakultas  Teknik,  “ANALISA  CITRA  BERBASIS FITUR  WARNA  TEKSTUR  DAN  HISTOGRAM UNTUK MENENTUKAN KEMIRIPAN CITRA,” El- ektrika , vol. 11, no. 1, pp. 15–20, 2019.
[13]  Z. E. Fitri, A. Baskara, M. Silvia, A. Madjid, and A. M. N. Imron, “Application of backpropagation method for quality  sorting  classification  system  on  white  dragon fruit ( Hylocereus undatus ),” IOP Conf. Series: Earth and  Environmental  Science ,  vol.  672,  no.  IT  Agricul- ture, pp. 1–6, 2021, doi: 10.1088/1755- 1315/672/1/012085.
[14]  Z.  E.  Fitri,  W.  B.  Nugroho,  A.  Madjid,  and  A.  M.  N. Imron,  “Comparison  of  Neural  Network  Methods  for Classification of Banana Varieties (Musa paradiasaca),” Jurnal  Rekayasa  Elektrika ,  vol.  17,  no.  2,  2021,  doi: 10.17529/jre.v17i2.20806.
[15]  Z. E. Fitri, I. K. E. Purnama, E. Pramunanto, and M. H. Purnomo,  “A  comparison  of  platelets  classification from  digitalization  microscopic  peripheral  blood smear,” 2017 International Seminar on Intelligent Tech- nology and Its Application: Strengthening the Link Be- tween  University  Research  and  Industry  to  Support ASEAN Energy Sector, ISITIA 2017 - Proceeding , vol.
2017-Janua, pp.
356–361, 2017,
doi: 10.1109/ISITIA.2017.8124109.
[16]  Z.  E.  Fitri,  L.  N.  Y.  Syahputri,  and  A.  M.  N.  Imron, “Classification of White Blood Cell Abnormalities for Early Detection of Myeloproliferative Neoplasms Syn- drome Based on K-Nearest Neighborr,” Scientific Jour- nal of Informatics , vol. 7, no. 1, pp. 136–142, 2020, doi:
10.15294/sji.v7i1.24372.
[17]  Z.  E.  Fitri,  L.  N.  Sahenda,  P.  S.  D.  Puspitasari,  P.
Destarianto,  D.  L.  Rukmi,  and  A.  M.  N.  Imron,  “The Classification  of  Acute  Respiratory  Infection  (  ARI  )
Bacteria Based on K-Nearest Neighbor,” Lontar Kom- puter : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi , vol. 12, no. 2, pp. 91–101, 2021.