[E-ISSN 2656-0321]
[Vol 17 No 2] [Agustus 2023]

## RANCANG  BANGUN  SISTEM  DETEKSI  KEMATANGAN BUAH KELAPA SAWIT BERDASARKAN DETEKSI WARNA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NN
Ade Chandra Saputra a,1,* , Enny Dwi Oktaviyani b,2
a,b Universitas Palangka Raya, Kampus UPR Tunjung Nyaho Jl. Yos Sudarso
1 adechandra@it.upr.ac.id; 2 enny@it.upr.ac.id;
* corresponding author

## ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Keywords palm oil K-NN algorithm design and development The  rapid  growth  of  the  palm  oil  industry  has  made  it  increasingly important to develop applications that can detect the maturity  level of oil  palm fruit. This  paper  presents  the  design  and  development  of  an application for detecting the maturity level  of oil palm fruit based on color composition using the K-NN algorithm. The K-NN algorithm is used to classify the oil palm fruit based on the color composition that is related to its maturity level.
The  application  uses  image  processing  technology  to  measure  the qualitative and quantitative parameters of various maturity indicators, such as color, size, and texture. Different color compositions of the oil palm  fruit  indicate  different  maturity  levels,  and  using  the  K-NN algorithm,  the fruit  can  be  classified  based  on  its  maturity  level.  The application helps reduce production costs and losses caused by errors in harvesting the fruit.
The application is designed to be user-friendly and accessible to farmers and  plantation  managers.  The  user  interface  is  simple  and  intuitive, allowing users to easily input the image of the oil palm fruit and get a quick analysis of its maturity level. The results are displayed in a clear and  understandable  way,  making  it  easy  for  users  to  make  informed decisions about when to harvest the fruit.
In  conclusion,  the  application  for  detecting  the  maturity  level  of  oil palm fruit based on color composition using the K-NN algorithm is a useful  tool  in  the  palm  oil  industry.  It  helps  farmers  and  plantation managers determine the optimal time for harvesting the fruit, reducing production  costs  and  increasing  productivity.  The  user-friendly interface  makes  it  accessible  to  a  wider range  of users  and  facilitates informed decision-making.

## 1. Pendahuluan
Aplikasi  pendeteksian  tingkat  kematangan  buah  kelapa  sawit  berdasarkan  komposisi  warna menggunakan  algoritma  K-NN  menjadi  semakin  penting  dengan  pertumbuhan  industri  buah  kelapa sawit yang pesat. Aplikasi ini memungkinkan petani dan pengusaha untuk memetik buah buah kelapa sawit pada waktu yang tepat, yang akan meningkatkan produktivitas dan kualitas hasil produksi.
Algoritma  K-NN  (K-Nearest  Neighbor)  adalah  algoritma  pembelajaran  mesin  yang  umum digunakan untuk klasifikasi data. Dalam konteks aplikasi pendeteksian tingkat kematangan buah kelapa sawit,  algoritma  K-NN  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  buah  buah  kelapa  sawit  berdasarkan komposisi warna yang terkait dengan tingkat kematangan buah tersebut.
Deteksi  tingkat  kematangan  buah  kelapa  sawit  berdasarkan  komposisi  warna  dapat  dilakukan dengan menggunakan teknologi pemrosesan citra. Teknologi ini memungkinkan pengukuran kualitatif dan  kuantitatif  dari  berbagai  parameter  kematangan  buah  sawit,  seperti  warna,  ukuran,  dan  tekstur.
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 17 No 2]
[Agustus 2023]
Komposisi  warna  buah  buah  kelapa  sawit  yang  berbeda  menunjukkan  tingkat  kematangan  yang berbeda,  sehingga  dengan  menggunakan  algoritma  K-NN,  buah  buah  kelapa  sawit  dapat diklasifikasikan berdasarkan tingkat kematangannya.
Aplikasi  pendeteksian  tingkat  kematangan  buah  kelapa  sawit  berdasarkan  komposisi  warna menggunakan algoritma K-NN juga membantu dalam mengurangi biaya produksi dan kerugian yang disebabkan oleh kesalahan dalam memetik buah. Dengan mengetahui kapan waktu yang tepat untuk memetik, petani dan pengusaha dapat menghindari pemborosan waktu dan biaya yang terkait dengan memetik buah terlalu dini atau terlalu lambat.
Selain  itu,  aplikasi  pendeteksian  tingkat  kematangan  buah  kelapa  sawit  berdasarkan  komposisi warna  menggunakan  algoritma  K-NN  juga  memungkinkan  untuk  meningkatkan  efisiensi  dan produktivitas  dalam  proses  produksi.  Dengan  teknologi  ini,  proses  pemilihan  dan  sortir  buah  buah kelapa sawit dapat dilakukan secara otomatis dan akurat, sehingga mengurangi kebutuhan tenaga kerja manusia dan meningkatkan efisiensi produksi secara keseluruhan.
Penelitian  oleh  Muchammad  Arief  (2019)  dengan  judul  “Klasifikasi  Kematangan  Buah  Jeruk Berdasarkan  Fitur  Warna  Menggunakan  Metode  SVM”.  Pada  Penelitian  ini  peneliti  menggunakan metode  SVM  dengan  hasil  buah  tersebut  sudah  matang  atau  masih  mentah.  Dari  hasil  penelitian diperoleh akurasi kecocokan dengan presentase 80% dari data sebanyak 100 citra jeruk. Penelitian oleh Dian  Novianto  dan  Tri  Sugihartono  (2020)  dengan  judul  “Sistem  Deteksi  Kualitas  Buah  Jambu  Air Berdasarkan  Warna  Kulit  Menggunakan  Algoritma  Principal  Component  Analysis  (PCA)  dan  K- Nearest Neighbor (K-NN)”. Pada penelitian ini peneliti menggunakan Algoritma Principal Component Analysis (PCA) dan K-Nearest Neighbor (K-NN) dengan hasil dari sistem ini  adalah sistem mampu menghasilkan  keluaran  berupa  pengklasifikasian  kualitas  dari  buah  jambu  air  secara  otomatis. Penelitian oleh Duwen Imantata Muhammad , Ermatita , Noor Falih (2021) dengan judul “Penggunaan K-Nearest  Neighbor  (KNN)  untuk  Mengklasifikasi  Citra  Belimbing  Berdasarkan  Fitur  Warna” Penelitian ini peneliti menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) dengan hasil menggunakan algoritma KNN didapatkan akurasi sebesar 93.33% pada percobaan dengan menggunakan nilai K=7.
Penelitian  oleh  Yusuf  Eka  Yana,  Nur  Nafi’iyah  (2021)  dengan  judul  “Klasifikasi  Jenis  Pisang Berdasarkan Fitur Warna, Tekstur, Bentuk Citra Menggunakan SVM dan KNN” Penelitian ini peneliti menggunakan metode SVM dan KNN dengan Hasil ujicoba menunjukkan algoritma SVM nilai akurasi mengklasifikasi  jenis  Pisang  secara  berturut-turut  dari  fitur  warna,  tekstur,  bentuk  adalah  41,67%, 33,3%, 8,3%. Dan hasil klasifikasi jenis Pisang dengan algoritma KNN, nilai K terbaik adalah 2 pada fitur  warna  55,95%,  fitur  tekstur  58,33%, dan  fitur  bentuk 45,24%. Penelitian  oleh  Anita  Sindar  M. Sinaga (2020) dengan judul “Implementasi Teknik Thresholding Pada Segementasi Citra Digital” Pada penelitian ini, peneliti mendapatkan hasil metode segmentasi mengasumsikan setiap objek cenderung memiliki  warna  yang  homogen  dan  terletak  pada  kisaran  keabuan  tertentu.  Setiap  komponen  warna menggunakan 8 bit (nilainya berkisar antara 0 sampai dengan 255). Proses thresholding mengkonversi citra warna menjadi hitam dan putih sehingga mempermudah mendeteksi objek.

## 1.1 Karakteristik Buah Sawit
Berikut adalah beberapa karakteristik buah buah kelapa sawit:
1. Ukuran dan Bentuk: Buah buah kelapa sawit memiliki ukuran yang bervariasi, tergantung pada varietasnya. Buah buah kelapa sawit yang matang biasanya memiliki panjang sekitar 3-5 cm, diameter sekitar 1-2 cm, dan berbentuk oval atau bulat.
2. Warna: Buah buah kelapa sawit yang matang memiliki warna  cokelat  atau merah kehitaman. Warna ini dapat berbeda-beda tergantung pada varietasnya.
[Vol 17 No 2]
[Agustus 2023]
3. Tekstur:  Kulit  buah  buah  kelapa  sawit  tergolong  keras  dan  tebal  dengan  permukaan  yang berpori-pori.  Sementara  itu,  daging  buah  buah  kelapa  sawit  yang  matang  memiliki  tekstur lembut dan kaya akan minyak.
4. Rasa  dan  Aroma:  Buah  buah  kelapa  sawit  yang  matang  memiliki  rasa  manis  dan  kaya  akan minyak. Aroma yang dihasilkan juga khas dan kuat.
5. Kandungan  Nutrisi:  Buah  buah  kelapa  sawit  mengandung  lemak  sebanyak  40-65%,  protein sebanyak 4-6%, dan air sebanyak 20-25%. Buah buah kelapa sawit juga kaya akan vitamin dan mineral seperti vitamin E, vitamin K, magnesium, dan kalium.
6. Waktu Panen: Buah buah kelapa sawit dapat dipanen setelah berusia sekitar 3-4 tahun. Namun, waktu panen yang tepat tergantung pada tingkat kematangan buah dan varietasnya.
7. Penggunaan: Buah buah kelapa sawit digunakan untuk menghasilkan minyak buah kelapa sawit yang digunakan dalam berbagai produk makanan, kosmetik, dan industri. Selain itu, biji buah kelapa sawit juga dapat digunakan untuk menghasilkan pakan ternak.
Secara umum, terdapat beberapa gambaran tingkat kematangan buah buah kelapa sawit, yaitu:
1. Buah Buah kelapa sawit Mentah: Buah buah kelapa sawit yang masih mentah memiliki warna hijau  dan  daging  buahnya  masih  keras.  Buah  buah  kelapa  sawit  yang  masih  mentah  biasanya digunakan untuk menghasilkan minyak buah kelapa sawit mentah atau minyak goreng sawit.
2. Buah  Buah  kelapa  sawit  Masak:  Buah  buah kelapa  sawit  yang  sudah  matang memiliki  warna cokelat atau merah kehitaman. Daging buahnya sudah lembut dan kaya akan minyak. Buah buah kelapa  sawit  yang  sudah  matang  digunakan  untuk  menghasilkan  minyak  buah  kelapa  sawit mentah dan produk turunannya seperti margarin, sabun, dan kosmetik.
3. Buah Buah kelapa sawit Busuk: Buah buah kelapa sawit yang sudah melewati masa panennya dan  tidak  dipanen  dalam  waktu  yang  tepat,  akan  mengalami  pembusukan.  Buah  buah  kelapa sawit yang sudah busuk memiliki warna hitam dan mengeluarkan aroma busuk yang sangat kuat. Buah buah kelapa sawit yang sudah busuk tidak dapat digunakan untuk menghasilkan minyak buah kelapa sawit dan produk turunannya.

## 1.2 Pengolahan Citra Digital
Pengolahan Citra Digital (digital image processing) adalah suatu  proses yang dilakukan pada citra digital dengan tujuan untuk memperbaiki kualitas citra atau ekstraksi informasi dari citra tersebut. Proses pengolahan citra digital meliputi beberapa tahapan, seperti akuisisi citra, pra-pemrosesan citra, ekstraksi ciri citra, segmentasi citra, dan klasifikasi citra.Dalam proses akuisisi citra, citra direkam atau diambil dengan menggunakan perangkat seperti kamera atau scanner. Setelah itu, citra akan diproses dengan melakukan pra-pemrosesan citra untuk memperbaiki kualitas citra, seperti penghilangan noise dan  penajaman  citra.  Setelah  dilakukan  pra-pemrosesan  citra,  tahap  selanjutnya  adalah  ekstraksi  ciri citra, yaitu proses untuk mengambil informasi penting dari citra, seperti tekstur, bentuk, dan warna. Ciri ini nantinya akan digunakan sebagai masukan dalam proses segmentasi dan klasifikasi citra. Segmentasi citra  adalah  proses  untuk  membagi  citra  menjadi  beberapa  bagian  atau  region,  yang  masing-masing merepresentasikan  obyek  atau  fitur  tertentu  dalam  citra.  Sedangkan,  klasifikasi  citra  adalah  proses untuk  mengelompokkan  citra  ke  dalam  kategori  atau  kelas  tertentu  berdasarkan  ciri-ciri  yang  telah diekstraksi sebelumnya. Pengolahan citra digital memiliki banyak aplikasi di berbagai bidang, seperti pengolahan  citra  medis  untuk  mendeteksi  penyakit,  pengolahan  citra  satelit  untuk  analisis  bumi  dan cuaca, pengolahan citra keamanan untuk deteksi wajah atau pelat kendaraan, dan masih banyak lagi.
Berdasarkan  permasalahan  dan  penelitian  sebelumnya  yang  terkait  sehingga  muncul  ide  untuk melakukan penelitian mengenai klasifikasi kematangan buah sawit menggunakan algoritma KNearest Neighbor  (K-NN)  dan  menggunakan  ekstrasi  ciri  berupa  warna.  Dengan  adanya  penelitian  ini diharapkan aplikasi pendeteksian tingkat kematangan buah kelapa sawit berdasarkan komposisi warna
[E-ISSN 2656-0321]
[Vol 17 No 2] [Agustus 2023]
menggunakan  algoritma  K-NN  menjadi  semakin  penting  dalam  meningkatkan  efisiensi  dan  kualitas produksi dalam industri buah kelapa sawit yang semakin berkembang.

## 2. Metodologi Penelitian
Metode penelitian yang digunakan dalam rancang bangun aplikasi pendeteksian tingkat kematangan buah kelapa sawit berdasarkan komposisi warna menggunakan algoritma K-NN adalah sebagai berikut:
1. Studi literatur: Dilakukan studi literatur untuk memahami dasar teori tentang kematangan buah buah kelapa sawit, pemrosesan citra, dan algoritma K-NN.
2. Pengumpulan  data:  Data  citra  buah  buah kelapa  sawit  yang  diambil  dari  kebun  buah  kelapa sawit diolah untuk menghasilkan data yang digunakan dalam pelatihan dan pengujian algoritma K-NN.
Berikut adalah beberapa langkah untuk melakukan pengumpulan data training:
- Tentukan jenis kematangan yang ingin dideteksi. Tingkat Kematangan Buah Kelapa Sawit di berikan label matang, setengah matang, dan mentah.
- Ambil contoh buah kelapa sawit dari kebun buah kelapa sawit yang berbeda-beda untuk mewakili variasi komposisi warna yang mungkin terjadi pada buah kelapa sawit.
- Ambil  gambar  buah  kelapa  sawit  menggunakan  kamera  atau  alat  pengambil  gambar lainnya. Pastikan gambar cukup jelas dan memiliki resolusi yang tinggi.
- Identifikasi  daerah  buah kelapa  sawit  pada  gambar  yang menunjukkan  komposisi  warna yang mewakili kematangan yang ditargetkan. Misalnya, jika Anda ingin mendeteksi buah kelapa sawit matang, cari daerah pada gambar yang menunjukkan warna coklat kehitaman.
- Ekstraksi fitur dari gambar. Dalam hal ini, Anda dapat menggunakan metode ekstraksi fitur yang sesuai seperti pengolahan citra digital atau metode ekstraksi fitur lainnya.
- Tambahkan  label  kelas  pada  setiap  contoh  buah  kelapa  sawit  yang  sudah  diambil berdasarkan jenis kematangan yang ingin dideteksi. Misalnya, jika Anda ingin mendeteksi buah kelapa sawit matang, label kelasnya adalah "matang".
- Bagi data training menjadi dua bagian yaitu data training dan data validasi. Data training digunakan  untuk  melatih  model  K-NN,  sedangkan  data  validasi  digunakan  untuk mengevaluasi performa model.
- Ulangi langkah-langkah di atas untuk setiap jenis kematangan yang ingin dideteksi.
Gambar 1. Tingkat Kematangan Buah Kelapa Sawit Berdasarkan Object Warna
3. Pengolahan data: Citra buah buah kelapa sawit diproses menggunakan teknik pemrosesan citra untuk  mengekstrak  fitur  warna.  Selanjutnya,  fitur  warna  dijadikan  data  input  untuk  melatih algoritma K-NN.
4. Pelatihan algoritma K-NN: Data fitur warna dari citra buah buah kelapa sawit digunakan untuk melatih algoritma K-NN. Proses pelatihan ini dilakukan dengan membagi data ke dalam dua bagian yaitu data latih dan data validasi.
[Vol 17 No 2]
[Agustus 2023]
5. Validasi  algoritma  K-NN:  Setelah  proses  pelatihan,  dilakukan  validasi  algoritma  K-NN menggunakan data validasi untuk mengevaluasi performa algoritma. Hasil evaluasi digunakan untuk melakukan tuning parameter pada algoritma.
6. Implementasi  aplikasi:  Setelah  algoritma  K-NN  dioptimalkan,  dilakukan  implementasi  pada aplikasi yang dikembangkan. Aplikasi ini mampu mengambil citra buah buah kelapa sawit dan melakukan  analisis  untuk  mengklasifikasikan  buah  buah  kelapa  sawit  berdasarkan  tingkat kematangannya.
7. Pengujian  aplikasi:  Aplikasi  yang  dikembangkan  diuji  dengan  mengambil  citra  buah  buah kelapa sawit dari kebun buah kelapa sawit dan melakukan analisis untuk mengklasifikasikan buah  buah  kelapa  sawit  berdasarkan  tingkat  kematangannya.  Hasil  pengujian  aplikasi dievaluasi untuk mengevaluasi performa aplikasi.
Dalam penelitian ini, pengolahan data citra dilakukan menggunakan perangkat lunak MATLAB dan implementasi  aplikasi  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python  dengan  menggunakan  library OpenCV  dan  scikit-learn.  Proses  pelatihan  dan  validasi  algoritma  K-NN  dilakukan  dengan menggunakan perangkat lunak Python.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Hasil dan pembahasan rancang bangun aplikasi pendeteksian tingkat kematangan buah kelapa sawit berdasarkan komposisi warna menggunakan algoritma K-NN adalah sebagai berikut:

## 3.1. Hasil Perancangan
Aplikasi  yang  dikembangkan  mampu  mengambil  citra  buah  buah  kelapa  sawit  dan  melakukan analisis  untuk  mengklasifikasikan  buah  buah  kelapa  sawit  berdasarkan  tingkat  kematangannya. Pengujian aplikasi dilakukan dengan menggunakan citra buah buah kelapa sawit yang telah disiapkan. Aplikasi mampu mengklasifikasikan buah buah kelapa sawit ke dalam empat tingkat kematangan yang berbeda yaitu matang, setengah matang, masak muda, dan muda dengan tingkat akurasi sebesar  86 % dengan nilai K = 6.
Gambar 1. Hasil Training Buah Kelapa Sawit

## 3.2. Hasil Pengujian
Berikut  adalah  hasil  pengujian  rancang  bangun  sistem  deteksi  kematangan  buah  kelapa  sawit berdasarkan deteksi warna menggunakan algoritma K-NN:
[Vol 17 No 2]
[Agustus 2023]
1.  Akurasi:  Sistem  deteksi  memiliki  akurasi  sebesar  86%.  Hal  ini  berarti  bahwa  sistem  berhasil mengenali 86% buah kelapa sawit yang matang dengan benar.
2. Presisi: Sistem deteksi memiliki presisi  sebesar  87%. Presisi mengukur seberapa akurat sistem dalam  mengidentifikasi  buah  kelapa  sawit  yang  matang,  dan  dengan  nilai  presisi  yang  tinggi,  dapat dikatakan bahwa sistem dapat mengidentifikasi dengan sangat baik.
3. Recall: Sistem deteksi memiliki recall sebesar 87%. Recall mengukur seberapa baik sistem dalam mengidentifikasi semua buah kelapa sawit yang matang, dan dengan nilai recall yang tinggi, dapat dikatakan bahwa sistem dapat mengenali sebagian besar buah kelapa sawit yang matang.
Gambar .2 Hasil Perhitungan F1 Score
Dari hasil pengujian di atas, dapat disimpulkan bahwa sistem deteksi kematangan buah kelapa sawit berdasarkan  deteksi  warna  menggunakan  algoritma  K-NN  cukup  baik  dan  dapat  diandalkan  dalam mengidentifikasi buah kelapa sawit yang matang. Meskipun demikian, perlu diingat bahwa pengujian ini  dilakukan  di  dalam  kondisi  tertentu,  sehingga  hasilnya  dapat  bervariasi  tergantung  pada  kondisi penggunaan  sebenarnya.  Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  pengujian  yang  lebih  lanjut  untuk memastikan performa sistem yang lebih akurat dan dapat diandalkan.

## 3.3. Pembahasan
Pengolahan citra dilakukan dengan menggunakan teknik ekstraksi fitur warna untuk menghasilkan data  input  bagi  algoritma  K-NN.  Fitur  warna  yang  diekstrak  adalah  nilai  rata-rata  intensitas  warna merah,  hijau,  dan  biru  (RGB)  pada  setiap  piksel  citra.  Algoritma  K-NN  digunakan  untuk mengklasifikasikan buah buah kelapa sawit berdasarkan tingkat kematangannya dengan menggunakan data input berupa fitur warna.
Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi yang dikembangkan mampu mengklasifikasikan buah buah kelapa sawit berdasarkan tingkat kematangannya dengan tingkat akurasi cukup tinggi yaitu 86%. Hal ini menunjukkan bahwa penggunaan fitur warna sebagai data input bagi algoritma K-NN cukup efektif untuk mendeteksi tingkat kematangan buah buah kelapa sawit.
Selain itu, aplikasi ini juga dapat membantu meningkatkan produktivitas dan kualitas panen buah buah kelapa sawit. Dengan adanya aplikasi ini, petani buah kelapa sawit dapat melakukan pengambilan
[Vol 17 No 2]
[Agustus 2023]
keputusan  yang  tepat  dalam  menentukan  waktu  panen  buah  buah  kelapa  sawit  dengan  tingkat kematangan  yang  optimal.  Hal  ini  dapat  membantu  meningkatkan  produktivitas  dan  kualitas  panen buah buah kelapa sawit serta mengurangi biaya produksi dan kerugian akibat panen buah buah kelapa sawit yang tidak optimal.
Dalam penelitian ini, beberapa faktor seperti kondisi pencahayaan, posisi buah buah kelapa sawit, dan variasi warna pada buah buah kelapa sawit dapat mempengaruhi akurasi klasifikasi. Oleh karena itu,  penelitian  lebih  lanjut  dapat  dilakukan  untuk  mengoptimalkan  aplikasi  ini  dengan mempertimbangkan faktor-faktor tersebut dan mengembangkan teknik ekstraksi fitur yang lebih efektif.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang  telah  diuraikan  sebelumnya,  dapat  disimpulkan  bahwa rancang  bangun  aplikasi  pendeteksian  tingkat  kematangan  buah kelapa  sawit  berdasarkan komposisi warna menggunakan algoritma K-NN dapat membantu petani buah kelapa sawit dalam meningkatkan produktivitas dan kualitas panen buah buah kelapa sawit. Aplikasi ini mampu mengklasifikasikan buah buah kelapa sawit berdasarkan tingkat kematangannya dengan tingkat akurasi yang tinggi yaitu 86%.
Penggunaan  fitur  warna  sebagai  data  input  bagi  algoritma  K-NN  terbukti  cukup  efektif  untuk mendeteksi  tingkat  kematangan  buah  buah  kelapa  sawit.  Aplikasi  ini  dapat  membantu  petani  buah kelapa sawit dalam menentukan waktu panen buah buah kelapa sawit dengan tingkat kematangan yang optimal  sehingga  dapat  meningkatkan  produktivitas  dan  kualitas  panen  serta  mengurangi  biaya produksi dan kerugian akibat panen buah buah kelapa sawit yang tidak optimal.
Namun demikian, beberapa faktor seperti kondisi pencahayaan, posisi buah buah kelapa sawit, dan variasi warna pada buah buah kelapa sawit dapat mempengaruhi akurasi klasifikasi. Oleh karena itu, penelitian lebih lanjut dapat dilakukan untuk mengoptimalkan aplikasi ini dengan mempertimbangkan faktor-faktor tersebut dan mengembangkan teknik ekstraksi fitur yang lebih efektif..

## Daftar Pustaka
[1] Ardiansyah,  F.,  2019.  Klasifikasi  Tingkat  Kematangan  Susu  Kefir  dengan  Metode  K-Nearest  Neighbor (KNN) Menggunakan Sensor Cahaya dan Sensor Warna. SKRIPSI, Universitas Brawijaya, Ilmu Komputer, Malang
[2] D.  Novianto  and  T.  Sugihartono,  “Sistem  Deteksi  Kualitas  Buah  Jambu  Air  Berdasarkan  Warna  Kulit Menggunakan Algoritma Principal Component Analysis ( Pca ) dan K-Nearest Neigbor ( K-NN ),” vol. 11, no. 2, pp. 42–47, 2020
[3] D. I. Muhammad, E. Ermatita, and N. Falih, “Penggunaan K-Nearest Neighbor (KNN) untuk Mengklasifikasi Citra  Belimbing  Berdasarkan  Fitur  Warna,”  Inform.  J.  Ilmu  Komput.,  vol.  17,  no.  1,  p.  9,  2021,  doi: 10.52958/iftk.v17i1.2132.
[4] Y.  E.  Yana  and  N.  Nafi’iyah,  “Klasifikasi  Jenis  Pisang  Berdasarkan  Fitur  Warna,  Tekstur,  Bentuk  Citra Menggunakan SVM dan KNN,” Res. J. Comput. Inf. Syst. Technol. Manag., vol. 4, no. 1, p. 28, 2021, doi: 10.25273/research.v4i1.6687
[5] A. Sindar and R. M. Sinaga, “IMPLEMENTASI TEKNIK THRESHODING PADA SEGMENTASI CITRA DIGITAL,” vol. 1, no. 2, pp. 48–51, 2017.
[6] Mahendra, Wisnu dkk. 2020. Rancang Bangun Sistem Klasifikasi  Rasa Permen Karet  berdasarkan Warna dengan  Metode  K-  Nearest  Neighbor.  Malang:Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer Vol. 4, No. 7, Juli 2020, hlm. 2060-2066.
[Vol 17 No 2]
[Agustus 2023]
[7] M. Arief, “Klasifikasi Kematangan Buah Jeruk Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan Metode SVM,” J. Ilmu Komput. dan Desain Komun. Vis., vol. 4, no. 1, pp. 9–16, 2019.
[8] Septria,  A.  2020.  Deteksi  Tingkat  Kematangan  Buah  Sawit  Berdasarkan  Warna  Kulit  Berbasis  Arduino. Bengkulu: Universitas Bengkulu.
[9] Thoriq,  Ahmad  dkk.  2016.  Kajian  Karakteristik  Spektrum  Tandan  Buah  Segar  (Tbs)  Kelapa  Sawit Berdasarkan Tingkat Kematangan Menggunakan Spektrofotometer Uv  – Vis. Bogor: Jurnal Teknotan Vol. 10 No. 1.