Vol. 16, No. 2, June 2023, pp. 119~125 eISSN: 2502-339X, pISSN: 1979-276X, DOI: 10.30998/faktorexacta.v16i2.15900
 119

## Klasifikasi Citra Penyakit Daun Cabai MenggunakanAlgoritma Learning Vector Quantization
Puji Catur Siswipraptini 1 , Abdul Haris 2 , Winda Novita Sari 3
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Telematika Energi, Institut Teknologi PLN
Article Info

## ABSTRACT

## Article history:
Received Jan 02, 2023 Revised Feb 27, 2023 Accepted Mar 25, 2023
The problem often occurs in chili leaves is organisms that interfere with chili plants which can reduce chili production. There are chili plant diseases that are difficult for farmers to recognize by using their eyes and without using tools. This study aimed to produce a model capable of identifying chili leaf diseases based on leaf color to make it easier for farmers to identify chili leaf diseases, especially  Phytophthora,  Anthracnose,  and  Cercospora  diseases,  using  the Learning  Vector  Quantization  (LVQ)  classification  algorithm.  Data  was collected in the form of digital images of 30 chili leaves, which were processed by resizing and transforming RGB to HSV, which then proceeded to the Canny Edge detection process to get patterns from images of chili leaves. The result of  testing  the  LVQ  algorithm  using  a  confusion  matrix  gets  an  accuracy  of 80% means the application is providing final results that are close to the actual results, a precision value of 80% means that the application used has accuracy in processing data, a recall value of 82% means how fast the model responds in finding data processed by the model, and an f-1 score of 81%. On the other hand, factors that influence the image of chili leaves to be recognized or not are based on the image’s quality and the lighting when taking pictures of chili leaves.
Keywords: Penyakit Daun Cabai Klasifikasi Citra
Learning Vector Quantization Confusion Matrix
Copyright © 2023 Universitas Indraprasta PGRI.
All rights reserved.

## Corresponding Author:
Puji Catur Siswipraptini, Prodi Teknik Informatika, Fakultas Telematika Energi, Institut Teknologi PLN, Jl. Lingkar Luar Barat, Duri Kosambi, Cengkarang, Jakarta Barat. Email: pujicatur@itpln.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Saat ini, algoritma Learning Vector Quantization (LVQ) sebagai bagian pendekatan teknik Machine Learning (ML)  telah  banyak  di  implementasikan  pada  penelitian  berbagai  bidang  di  antaranya  teknik lingkungan [1], [2], pembelajaran online semi-supervised [3], [4], pengenalan wajah [5] hingga pertanian [6], [7].  Deteksi dan klasifikasi adalah salah satu topik yang menarik dan banyak dibahas pada penelitian di bidang ilmu komputer. Penelitian ini merupakan kolaborasi antara bidang ilmu komputer yaitu deteksi dan klasifikasi menggunakan algoritma LVQ dengan objek penelitian yaitu jenis penyakit pada daun cabai.  Tanaman cabai merah menjadi bahan yang sering digunakan oleh masyarakat Indonesia untuk dijadikan salah satu bumbu pada masakan tradisional Indonesia sehingga tidak mengherankan bahwa populasi tanaman cabai khususnya cabai merah sangat mudah dijumpai di pasar dalam skala yang besar.
Gejala penyakit pada tanaman dapat dilihat pada bagian tubuh tanaman seperti daun, buah, batang dan akar. Sebagian besar gejala penyakit cabai terlihat di daunnya, sehingga dengan memperhatikan gejala-
120
gejala pada daun, beberapa penyakit dapat di identifikasi. Penyakit yang sering menimbulkan kematian pada tanaman  cabai  merah  di  antaranya  adalah  penyakit  bercak  daun,  penyakit antraknosa ,  penyakit  tepung, penyakit  busuk  leher  akar,  penyakit  layu fusarium ,  dan  penyakit  rebah  semai  [8].  Penyakit antraknosa merupakan penyakit yang menyerang buah, tetapi penyakit tersebut menyebabkan mati pucuk yang berlanjut ke bagian bawah yaitu daun, ranting, dan cabang. Gejala untuk penyakit ini yaitu daun berwarna kecoklatan dan kehitam-hitaman. Penyakit bercak daun Serkospora , penyakit ini menyerang pada daun, batang dan juga akar. Penyakit ini terlihat pada adanya bercak bulat yang berukuran bisa sampai 1 inci berwarna coklat pada daun dan kering, pusat bercak pada daun berwarna pucat hingga putih dengan warna sekitarnya berwarna tua. Bercak tersebut bisa menyebabkan lubang-lubang pada daun. Penyakit bercak daun fitoftora memiliki gejala yaitu terdapat pada daun bercak berwarna putih pada daun seperti tersiram air panas dengan dengan bentuk bercak yang tidak beraturan. Seluruh bagian tanaman bisa terinfeksi dengan penyakit ini. Infeksi dimulai dari leher  batang  menjadi  busuk  basah  berwarna  hijau  setelah  kering  berubah  warna  menjadi  coklat  sampai kehitaman. Gejala lainnya yaitu bercak putih yang tidak beraturan yang semakin lama melebar dan mongering seperti kertas. Agar penyakit pada tanaman cabai tidak terlanjur parah, identifikasi perlu dilakukan pada infeksi awal.  Mengidentifikasi  penyakit  pada  tanaman  cabai  adalah  kunci  untuk  mencegah  kerugian  dari  produk pertanian. Sangat sulit untuk memantau penyakit tanaman cabai secara manual karena membutuhkan jumlah pekerjaan yang luar biasa,  ahli  dalam penyakit tanaman cabai, dan  juga membutuhkan waktu pemrosesan yang lama.
Penelitian ini menggunakan algoritma Learning Vector Quantization untuk mengidentifikasi penyakit pada tanaman cabai berdasarkan pada bercak pada daun tanaman cabai. Algoritma LVQ dapat mengidentifikasi pola,  klasifikasi  dengan  banyak  kelas,  identifikasi  suara  dan  dalam image  processing. LVQ  sebagai pengembangan dari Artificial Neural Network (ANN) memiliki keunggulan yaitu menghasilkan performa atau validasi  yang  tinggi  [9].  LVQ  mendeteksi  secara  baik  data  citra  sehingga  memiliki  tingkat  ketepatan  yang tinggi dibandingkan metode lain dalam  identifikasi  jenis bercak  pada daun cabai berdasarkan citra daun [10]. Kontribusi  penelitian  ini  adalah  menghasilkan  model  berbasis Machine  Learning yang  mampu mengidentifikasi dan mengklasifikasi penyakit daun cabai sejak dini sehingga dapat membantu petani dalam melakukan tindakan pencegahan.

## 2. METODE
Penelitian ini memiliki kerangka pemikiran pada gambar 1 dan desain  penelitian pada gambar 2.
Gambar 1.  Kerangka pemikiran identifikasi penyakit daun cabai
Gambar 1 menjelaskan kerangka pemikiran untuk identifikasi penyakit pada daun cabai menggunakan pendekatan Machine Learning yang membagi data latih dan data uji untuk membentuk model  [11] yang di usulkan dengan mengimplementasikan 4 tahap yaitu :
1. Menentukan indikator penelitian yang terdiri atas 2 parameter yaitu citra warna daun cabai sebagai data masukan dan ektraksi deteksi warna HSV sebagai data latih dan data uji.
2. Menentukan metode/algoritma yang digunakan untuk penyelesaian dari penelitian ini. Penelitian ini menggunakan tahapan pre-processing untuk memproses citra gambar untuk mendapatkan pola bentuk citra daun cabai serta untuk pengenalan pola menggunakan  algoritma Learning Vector Quantization .
121
Pada tahap pre-processing ini citra daun cabai berupa RGB tersebut dilakukan cropping lalu diproses menjadi  sebuah  gambar  HSV  ( Hue  Saturation  Value ),  kemudian  gambar  atau  foto  tersebut  diubah kembali  menjadi threshold dengan  menggunakan  metode  deteksi Canny. Hasil  dari pre-processing tersebut  diubah  menjadi  biner  sehingga  dapat  diolah  kedalam  system  untuk  melakukan  tahap selanjutnya yaitu processing .
3. Menentukan tujuan  penelitian yaitu identifikasi penyakit pada daun cabai.
4. Pengukuran tingkat akurasi dari validasi data pengujian dengan metode Confusion Matrix .
Gambar 2.  Disain penelitian identifikasi penyakit daun cabai Gambar  2  menjelaskan  disain  penelitian  menggunakan  algoritma  LVQ  untuk  mengidentifikasi penyakit pada tanaman cabai. Pengumpulan data daun pada tanaman cabai dilakukan melalui proses observasi lapangan  di  kota  lahan  tanaman  cabai  Padang  Sumatra  Barat,  Mataram,  Jakarta  dan  Kebun  IP2TP  Serpong Balitsa.  Data yang diambil adalah data gambar daun cabai yang terkena penyakit disebabkan oleh jamur atau cendawan yaitu penyakit Cercospora, Antraknosa dan Fitoftora. Daun cabai di foto kemudian gambar diubah menjadi  citra  berbentuk  Red  Green  Blue  (RGB).  Gambar  di cropping untuk  diproses  menjadi  gambar Hue Saturation Value ( HSV) menggunakan metode deteksi Canny. Metode  deteksi Canny sering dikenal sebagai operator  deteksi  tepi  yang  optimal  karena  algoritma  metode  ini  tingkat  kesalahannya  rendah,  dan  hanya memberikan satu tanggapan untuk satu tepi [12], [13]. Langkah selanjutnya adalah  gambar diubah menjadi biner  agar  dapat  langsung  masuk  ke  tahap  selanjutnya  yaitu  ke  proses processing .  Tahap pre-processing dilakukan dengan  menggunakan software  Matlab dengan mengeluarkan  input  berupa  citra  biner  yang  akan akan diproses di processing . Data gambar atau foto dibagi menjadi dua yaitu berupa data latih dan data uji. Data latih akan menjadi target pada processing dan juga data yang ada dalam database , sedangkan data uji merupakan  data  yang  digunakan  untuk  mengartikan  data  latih  yang  sudah  dimasukkan.  Untuk  melakukan proses konversi RGB ke HSV menggunakan persamaan sebagai berikut :
V = max(r,g,b)
S = { 0,𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑉 = 0 max(𝑟,𝑔,𝑏)−min(𝑟,𝑔,𝑏) max(𝑟,𝑔,𝑏) , 𝑉 > 0
H = {
0, 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑆  =  0
60 ∗ ( (𝑔−𝑏) max(𝑟,𝑔,𝑏)−min(𝑟,𝑔,𝑏) ) ,   𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑉 = 𝑟
120 + 60 ∗ ( (𝑏−𝑟)
max(𝑟,𝑔,𝑏)−min(𝑟,𝑔,𝑏) ) ,   𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑉 = 𝑔
240 + 60 ∗ ( (𝑟−𝑔)
max(𝑟,𝑔,𝑏)−min(𝑟,𝑔,𝑏) ) ,   𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑉 = 𝑏
122
Persamaan di atas digunakan beberapa variabel yaitu R (nilai pixel Red ), G (nilai pixel Green ), B (nilai pixel Blue ), H (nilai pixel Hue ), S (nilai pixel Saturation ), dan V (nilai pixel Value ). Setelah data citra di ubah menjadi HSV maka  langkah selanjutnya adalah implementasi algoritma LVQ dengan proses seperti terlihat pada gambar 3.
Gambar 3. Flowchart algoritma Learning Vector Quantization
Gambar  3  menggunakan  nilai learning  rate (α)  yang  digunakan  dalam  proses  yaitu  0.5  dan  untuk pengurangan  nilai learning  rate adalah  0.1.  Jika  nilai epoch kurang  dari  maksimal  epoch  maka  dilakukan perhitungan dengan menggunakan rumus jarak euclidean antara vektor input dan bobot. Hasil dari perhitungan jarak euclidean dengan mengambil nilai terkecil dari bobot dan vektor input. Persamaan yang digunakan adalah :
𝑫 =   √(𝒙 𝒚 − 𝒘 𝒚 ) 𝟐
Persamaan nilai D (jarak euclidean ) dihitung dengan nilai x y adalah vektor input x 1 , x 2 ,…., x n dan w y adalah bobot w 1 , w 2 ,…., x n . Apabila hasil dari jarak terkecil data dan bobot berada dalam kelas yang sama maka rumus yang digunakan :
𝑤 𝑜 ′ =   𝑤 𝑜 −  𝛼(𝑥 − 𝑤 𝑜)
Apabila  hasil  dari  jarak  terkecil  data  dan  bobot  berada  tidak  dalam  kelas  yang  sama  maka  rumus  yang digunakan :
𝑤 𝑜 ′ =   𝑤 𝑜 −  𝛼(𝑥 − 𝑤 𝑜) Notasi rumus tersebut adalah bobot awal ( 𝑤 𝑜 ) , bobot akhir 𝑤 𝑜 ′ , dan Learning Rate ( α ). Proses dari perhitungan diatas terus dilakukan sampai data ke-n (x n ) mendapatkan bobot akhir yang baru hingga menjadi bobot yang digunakan dalam pengujian data uji berikutnya. Model prediksi dan identifikasi penyakit pada daun cabai ini di evaluasi dengan menggunakan metode Confusion Matrix [14], [15] seperti persamaan berikut :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁
Mulai a Input Citra Gambar Biner a Inisiasi Parameter, learning rate, bobot awal, max epoch Epoch = 0 Epoch < max Epoch = 0 Ambil Jarak Terkecil dengan rumus || x – 𝒘 𝒐 ′ || Kelas = Jarak 𝒘 𝒐 ′ = 𝒘 𝒐 - 𝜶 𝒘 𝒐 𝒘 𝒐 ′ = 𝒘 𝒐 + 𝜶 𝒘 𝒐 Kurangi 𝜶 Bobot Akhir Selesai Tidak Ya Tidak
123
Confusion Matrix memiliki 4 kategori yang merupakan hasil dari proses klasifikasi yang dilakukan yaitu True Positive (TP) sebagai data positive yang diprediksi benar, False Positive (FP) adalah data negative tetapi prediksinya sebagai positive dan adalah tipe error I, selanjutnya True Negative (TN) yaitu data negative yang diprediksi benar sedangkan False Negative (FN) yaitu  data positive tetapi diprediksi adalah data sebagai data negative dan merupakan tipe error II.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang diambil adalah data gambar daun cabai yang terkena penyakit. Gambar penyakit daun yang diambil adalah penyakit daun yang disebabkan oleh jamur atau cendawan yaitu penyakit Cercospora, Antraknosa dan Fitoftora. Tabel 1 merupakan pixel RGB gambar dan hasil nilai binner menggunakan deteksi tepi Canny pada daun yang terkena penyakit. Untuk menyelesaikan persamaan dari rumus HSV dibutuhkan nilai max dan min dari (r,g,b), di dapat nilai max (236, 212, 191) dan nilai min (24, 10, 0). Hasil dari deteksi tepi Canny yang sudah  didapat  adalah  bernilai  255  dan  0.  Nilai  255  merupakan  putih  dan  nilai  0  merupakan  hitam  yang digunakan  pada  tahap  selanjutnya  menggunakan  nilai  biner  yaitu  nilai  0  dan  1.  Pada  tahap  ini  peneliti mengonversikan nilai 255 = 1 dan nilai 0 = 0.
Tabel  1. Nilai Citra RGB dan Tepi Canny
Koordinat Pixel (x,y) R G B Tepi Canny (1,1) 90 144 130 1 (1,2) 160 145 106 0 (1,3) 90 150 130 1 (1,4) 166 152 115 0 (1,5) 149 135 99 0 (2,1) 161 143 103 0 (2,2) 90 148 130 1 (2,3) 169 151 111 0 (2,4) 174 159 118 0 … … … … … (5,5) 141 125 82 0
Proses  klasifikasi  menggunakan  algoritma  LVQ  vector  input  dalam  satu  kelas  dengan  bobot  yang paling kecil. Input yang digunakan adalah tepi citra yang sudah diproses dengan menggunakan deteksi tepi canny yang hasilnya berbentuk  biner.  Tabel 2 menunjukkan perhitungan nilai input dan bobot pada masing masing epoch.
Table 2. Nilai Input Daun Cabai
Nilai Input Matriks Epoch 1 Epoch 2 W 1 W 2 W 1 W 2 x 1 10100 01001 00000 00100 10100 2,44 2,82 2,22 2,82 x 2 00100 01000 00001 00010 00100 1,87 3,16 3 3,16 x 3 11111 10110 01010 11100 01000 3,58 3,58 5,39 3,58
Iterasi  dapat  dihentikan  jika  nilai  bobot  sudah  selesai  diperbaharui  pada  epoch  2.  Nilai  bobot baru dapat digunakan pada proses klasifikasi/prediksi. Perhitungan jarak yang didapat dari kedua bobot adalah bobot W 1 dan bobot W 2 lalu dibandingkan untuk melihat jarak yang terkecil. Untuk jarak pada bobot W 1 sejumlah 4,25 dan untuk jarak pada bobot W 2 sejumlah 3,92. Terlihat bahwa jarak terkecil terletak pada bobot W 2 sebesar 3,92,  sehingga  sistem  identifikasi  penyakit  pada  daun  cabai  adalah  sampel  daun  cabai  x 2 dengan  hasil klasifikasi jenis daun cabai kategori penyakit Antraknosa.
Proses  pengujian  metode  dilakukan  pada  aplikasi  sistem  identifikasi  penyakit  pada  daun  cabai berdasarkan warna daun menggunakan algoritma LVQ ini, dilakukan pengujian sebanyak 30 data uji. Data uji yang  digunakan  dalam  pengujian  ini  diambil  dari  kota  Bukittinggi,  Lombok  dan  di  Kebun  IP2TP  Serpong Balitsa. Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui semua data uji daun cabai sesuai atau tidak sesuai penyakit dengan kondisi daunnya. Tabel 3 menunjukkan beberapa contoh hasil pengujian yang telah dilakukan :
Table 3. Contoh Hasil Pengujian Penyakit Daun Cabai
No Gambar Daun Cabai Jenis Penyakit Hasil Pengujian Keterangan 1 Fitoftora Sesuai Gejala penyakit ini terdapat ada bercak pada daun cabai.  Bercak  berwarna  putih  dan  seperti mengering  berbentuk  sirkuler  dan  juga  tidak beraturan, bercak daun berwarna putih.
124
2 Antraknosa Sesuai Gejala penyakit ini dapat terlihat pada bagian daun yaitu  busuk  daun  berwarna  coklat  dan  akan berubah menjadi kehitam-hitaman 3 Cercospora Sesuai Gejala  tumbuhan  cabai  yang  terdampak  penyakit ini  yaitu  dapat  terlihat  pada  daun,  tangkai  dan batang. Bercak tersebut terlihat seperti mata kodok 4 Fitoftora Tidak sesuai Harusnya adalah penyakit antraknosa 5 Fitoftora Sesuai Gejala penyakit ini terdapat ada bercak pada daun cabai.  Bercak  berwarna  putih  dan  seperti mengering  berbentuk  sirkuler  dan  juga  tidak beraturan, bercak daun berwarna putih.- 6 Antraknosa Tidak Sesuai Harusnya adalah penyakit Fitoftora 7 Cercospora Sesuai Gejala  tumbuhan  cabai  yang  terdampak  penyakit ini  yaitu  dapat  terlihat  pada  daun,  tangkai  dan batang. Bercak tersebut terlihat seperti mata kodok
Hasil  pengujian  telah  dilakukan  dan  selanjutnya  dihitung  nilai accuracy , precision , recall dan f1- score . Hasil pengujian menggunakan Confusion Matrix dan perbandingan prediksi dan actual dari pengujian dengan variable f = Fitoftora, a = Antraknosa, c = Cercospora adalah seperti terlihat pada tabel 4 dan 5 :
Tabel 4. Pengujian Confusion Matrix
Prediksi Kenyataan f a c f 9 3 1 a 1 7 1 c 0 0 8

## Tabel 5. Prediksi & Kenyataan
Prediksi Kenyataan f 13 10 a 9 10 c 8 10
Evaluasi model ini telah dilakukan  dan menghasilkan rata-rata dari data sebanyak 30 gambar dengan nilai  akurasi  sebesar  80%,  nilai  akurasi  ini  yaitu  ketepatan  aplikasi  dalam  memberikan  hasil  akhir  yang mendekati hasil sebenarnya. Nilai rata-rata presisi sebesar 80% yang artinya bahwa aplikasi yang digunakan mempunyai  ketelitian  dalam  memproses  data.  Rata-rata  nilai  recall  yaitu  82%  yang  menunjukkan  seberapa tinggi/cepat model merespon dalam menemukan data yang diproses oleh model. Dan nilai dari f-1score sebesar 81%. Hasil pengujian ini telah dilakukan validasi oleh pakar dikebun IP2TL Balai Penelitian Sayuran (Balitsa) kementerian pertanian di Serpong, Tangerang

## 4. PENUTUP
Hasil  serta  pembahasan  dari penelitian  dapat  disimpulkan bahwa  proses  identifikasi  penyakit  pada daun cabai dengan tahapannya melakukan cropping gambar yang selanjutnya gambar tersebut dijadikan data
125
latih dan data yang akan di uji pada web. Proses identifikasi penyakit pada tanaman cabai menggunakan warna daun cabai juga melakukan proses transformasi warna dari RGB ke HSV yang selanjutnya masuk kedalam proses deteksi tepi canny agar dapat dikonversikan hasilnya kedalam bentuk biner dan  dapat diterapkan dalam metode klasifikasi Learning Vector Quantization .
Penerapan  aplikasi  sistem  identifikasi  penyakit  pada  daun  cabai  dengan  menggunakan  algoritma learning vector quantization penulis menggunakan learning rate sebesar 0.05 dengan epoch maksimal 100 dan menggunakan pengurangan pada learning rate sebesar 0.01. Cara kerja dari metode ini yaitu dengan mencari output yang terdekat dengan vektor input. Bobot akhir pada gambar data latih diproses dengan jarak input data pengujian  sehingga  diperoleh  jarak  terkecil  untuk  menjadi  output  pada  citra    pengujian  dapat  dikenali  atau tidak penyakit daun fitoftora, antraknosa dan cercospora. Pengujian aplikasi berbasis web dengan data gambar sebanyak  30  gambar  daun  cabai  yang  memiliki  penyakit.  Hasil  pengujian  dihitung  menggunakan  metode confusion matrix menghasilkan rata-rata dari data sebanyak 30 gambar dengan nilai akurasi sebesar 80%, rata- rata presisi yaitu sebesar 80%, rata-rata nilai recall yaitu 82%,  dan  nilai dari f-1score sebesar 81%. Faktor yang  mempengaruhi  gambar  daun  cabai  dikenali  atau  tidak  yaitu  berdasarkan  kualitas  gambar  dan  juga pencahayaan saat mengambil gambar daun cabai. Dengan hasil pengujian rata rata di atas 80%, maka model ini  di  anggap  cukup  mampu  mengidentifikasi  dan  mengklasifikasi  penyakit  daun  cabai  sejak  dini  sehingga dapat membantu petani dalam melakukan tindakan pencegahan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H. R. Pourghasemi, A. Gayen, R. Lasaponara, and J. P. Tiefenbacher, “Application of learning vector quantization and  different  machine  learning  techniques  to  assessing  forest  fire  influence  factors  and  spatial  modelling,” Environ. Res. , vol. 184, no. February, p. 109321, 2020, doi: 10.1016/j.envres.2020.109321.
[2] H.  R.  Pourghasemi et  al. ,  “Assessing  and  mapping  multi-hazard  risk  susceptibility  using  a  machine  learning technique,” Sci. Rep. , vol. 10, no. 1, pp. 1–11, 2020, doi: 10.1038/s41598-020-60191-3.
[3] Y. Y. Shen, Y. M. Zhang, X. Y. Zhang, and C. L. Liu, “Online semi-supervised learning with learning vector quantization,” Neurocomputing , vol. 399, pp. 467–478, 2020, doi: 10.1016/j.neucom.2020.03.025.
[4] J. L. Lobo, J. Del Ser, A. Bifet, and N. Kasabov, “Spiking Neural Networks and online learning: An overview and perspectives,” Neural Networks , vol. 121, pp. 88–100, 2020, doi: 10.1016/j.neunet.2019.09.004.
[5] S. Sarhan, A. A. Nasr, and M. Y. Shams, “Multipose Face Recognition-Based Combined Adaptive Deep Learning Vector Quantization,” Comput. Intell. Neurosci. , vol. 2020, 2020, doi: 10.1155/2020/8821868.
[6] C. Dewi, M. S. Umam, and I. Cholissodin, “Identification of Disease on Leaves Soybean using Modified Otsu and Learning Vector Quantization Neural Networks,” Kursor , vol. 9, no. 3. 2018, doi: 10.28961/kursor.v9i3.158.
[7] R.  R.  A.  Siregar,  K.  B.  Seminar,  S.  Wahjuni,  and  E.  Santosa,  “Vertical  Farming  Perspectives  in  Support  of Precision  Agriculture  Using  Artificial  Intelligence:  A  Review,” Computers ,  vol.  11,  no.  9,  2022,  doi: 10.3390/computers11090135.
[8] A. Duriat, N. Gunaeni, and A. Wulandari, Penyakit Penting Tanaman Cabai dan Pengendaliannya . 2017.
[9] K. Song et al. , “Multi-mode energy management strategy for fuel cell electric vehicles based on driving pattern identification using learning vector quantization neural network algorithm,” J. Power Sources , vol. 389, no. April, pp. 230–239, 2018, doi: 10.1016/j.jpowsour.2018.04.024.
[10] H. Sanusi, S. H. S., and D. T. Susetianingtias, “Pembuatan Aplikasi Klasifikasi Citra Daun Menggunakan Ruang Warna  Rgb  Dan  Hsv,” J.  Ilm.  Inform.  Komput. ,  vol.  24,  no.  3,  pp.  180–190,  2019,  doi: 10.35760/ik.2019.v24i3.2323.
[11] R. García, J. Aguilar, M. Toro, A. Pinto, and P. Rodríguez, “A systematic literature review on the use of machine learning in precision livestock farming,” Comput. Electron. Agric. , vol. 179, no. September, p. 105826, 2020, doi: 10.1016/j.compag.2020.105826.
[12] D. Sangeetha and P. Deepa, “FPGA implementation of cost-effective robust Canny edge detection algorithm,” J. Real-Time Image Process. , vol. 16, no. 4, pp. 957–970, 2019, doi: 10.1007/s11554-016-0582-2.
[13] E. A. Sekehravani, E. Babulak, and M. Masoodi, “Implementing canny edge detection algorithm for noisy image,” Bull. Electr. Eng. Informatics , vol. 9, no. 4, pp. 1404–1410, 2020, doi: 10.11591/eei.v9i4.1837.
[14] L. A. Staeheli and D. Mitchell, “The Relationship Between Precision-Recall and ROC Curves,” SAGE Handb. Soc. Geogr. , pp. 546–559, 2010, doi: 10.4135/9780857021113.n29.
[15] J. Cook and V. Ramadas, “When to consult precision-recall curves,” Stata J. , vol. 20, no. 1, pp. 131–148, 2020, doi: 10.1177/1536867X20909693.