## IDENTIFIKASI PEMBERIAN PUPUK PADA TANAMAN PADI BERDASARKAN TINGKAT KEHIJAUAN DAUN MENGGUNAKAN METODE LOCAL BINARY PATTERN BERBASIS ANDROID
Reza Revindra 1 , Fitri Marisa 2 , Dwi Purnomo 3 1,2,3 Jurusan Teknik Informatika, FT Universitas Widyagama, Jln. Borobudur 35 Malang 65128, telp 0341-492282; fax 0341-496919 e-mail: 1 ryuza55@gmail.com, 2 fitrimarisa@widyagama.ac.id,
3 purnomo@widyagama.ac.id

## Abstrak
Padi  merupakan  tanaman  yang  paling  penting  di  negeri  kita  Indonesia  ini. Betapa tidak karena makanan pokok di Indonesia adalah nasi dari beras yang tentunya dihasilkan oleh tanaman padi. Nitrogen merupakan faktor kunci dan masukan produksi yang termahal pada usaha padi sawah, dan apabila penggunaannya tidak tepat dapat mencemari  air  tanah.  Chlorophyll  meters  dikembangkan  sebagai  salah  satu  alat  yang digunakan oleh para petani untuk menentukan kadar klorofil yang terdapat pada daun. Pada umumnya alat ini hanya digunakan di pusat penelitian pertanian. Sementara bagi para petani, chlorophyll meters belum begitu dikenal penggunaannya karena harga alat ini yang tergolong mahal dan hanya bisa digunakan untuk mengukur kadar klorofil pada daun.  Smartphone  bisa  dikembangkan  sebagai  alat  untuk  mengambil  citra  daun  dan melakukan  analisis  terhadap  warna  daun  tersebut.  Dengan  metodologi  yang  tepat, smartphone  yang  ada  saat  ini  bisa  digunakan  sebagai  chlorophyl  lmeters.  Selain  itu, smartphone  dapat  digunakan  untuk  melakukan  analisa  warna  dan  menentukan kecocokan warna daun dengan level warna pada BWD. Untuk membuat suatu alternatif pemberian  pupuk  secara  optimal,  salah  satu  aplikasi  yang  cukup  dikenal  untuk mengatasi masalah ini adalah aplikasi pengenalan daun yang menggunakan Algoritma Local Binnary Pattern Histogram (LBPH). Hal ini yang membuat Penyusun skripsi ingin membuat  aplikasi  yang  dapat  membantu  para  petani  padi  untuk  memberikan  dosis yang  tepat  dan  mendapatkan  hasil  yang  maksimal  pada  saat  panen  sehingga  para petani dapat menghemat pengeluaran dari pembelian.
Kata kunci - Padi, Eclipse, Local Binnary Pattern, Android

## Abstract
Rice  is  the most  important  crop  in  our  country,  Indonesia. This  is  because  the staple food in Indonesia is rice, that are certainly produced by rice plants. Nitrogen is a key factor and the most expensive production inputs in rice fields of business, and if not used  properly,  it  can  affect  the  contamination  of  groundwater.  Chlorophyll  meters developed  as  one  of  the  tools  used  by  the  farmers  to  determine  the  levels  of chlorophyll  contained  in  the  leaves.  In  general,  this  tool  is  only  used  in  agricultural research  centers.  Meanwhile  for  the  farmers,  chlorophyll  meters  are  still  not  so  well known to use, because the price of these tools are relatively expensive and can only be used to measure the levels of chlorophyll in the leaves. Smartphone can be developed as  a  tool  to  take  the  image  of  leaf  and  analyzing  the  leaf  color.  Smartphone  can  be developed as a tool to take the image of a leaf and conduct an analysis of the color of the  leaves.  By  proper  methodology,  the  current  smartphones  can  be  used  as
chlorophyll  meters.  In  addition,  the  smartphones  can  be  used  to  analyze  colors  and determine the suitability of leaf color with the color levels in BWD. To create an optimal alternative application of fertilizer, one of the application that is known to overcome this problem  is  the  application  for  the  introduction  of  the  leaf,  which  uses Algoritma Local Binnary  Pattern  Histogram (LBPH).  This  makes  the  author  wants  to  create  an application  that  can  help  rice  farmers  to  give  the  right  dosage  and  get  the  maximum results at the harvest time, so farmers can save money on the purchase.
Keywords - Rice, Eclipse, Local Binnary Pattern, Android

## 1. PENDAHULUAN
Tanaman padi ( Oryzasativa,sp ) termasuk kelompok tanaman pangan yang sangat penting dan bermanfaat bagi kehidupan masyarakat Indonesia. Sampai saat ini, lebih dari 50% produksi padi nasional berasal dari areal sawah di Pulau Jawa.  Sehingga  apa  bila  terjadi  penurunan  tingkat  produksi  dan  produktivitas padi  di    Jawa  secara  drastis,  maka  dapat  mempengaruhi  ketersediaan  beras nasional dan akan berdampak negatif terhadap sektor-sektor lainnya.
Nitrogen  merupakan  unsur  hara  utama  bagi  pertumbuhan  tanaman,  yang pada  umumnya  sangat  diperlukan  untuk  pembentukan  atau  pertumbuhan bagian-bagian  tanaman  seperti  daun,  batang  dan  akar.  Nitrogen  merupakan faktor kunci dan masukan produksi yang termahal pada usaha padi sawah, dan apabila penggunaannya tidak tepat dapat mencemari air tanah.
Untuk mengetahui kebutuhan hara pada tanaman padi, warna daun merupakan indikator yang paling mudah. Pemberian dengan jumlah dan diwaktu yang tepat dapat  memberikan  peningkatan  efisiensi  serapan  yang  nyata  bagi  tanaman, sehingga  mendapatkan  hasil  panen  sesuai  dengan  yang  diharapkan. Chlorophyll meter (SPAD) merupakan alat yang tepat dan praktis, namun harga alat ini relatif mahal.
Hasil  pengamatan  status  daun  dengan  bagan  warna  daun  (BWD) berkorelasi  sangat  tinggi  dengan  hasil  pengamatan  dengan  SPAD,  sehingga alat ini dapat dijadikan sebagai alternatif untuk menentukan waktu pemupukan yang  tepat.  Penggunaan  BWD  dengan  cara  menyamakan  warna  daun  padi dengan  skala  warna  yang  tersusun  dari  seri  warna  hijau,  mulai  dari  hijau kekuningan  sampai  hijau  tua  disertai  dengan  parameter  untuk  banyaknya pupuk  yang  diberikan    untuk  tanaman  padi.  Pembacaan  warna  dari  setiap orang  relatif  berbeda maka  dianjurkan  untuk  penggunaan  alat  BWD  dilakukan oleh orang yang sama.
Bagan  Warna  Daun  (BWD)  merupakan  standar  level  warna  daun  yang dikeluarkan  oleh  International  Rice  Research  Institute  (IRRI).  BWD  biasa digunakan  untuk  menentukan  kandungan  nitrogen  dari  sebuah  tanaman sehingga  nantinya  dapat  diketahui  kapan  waktu  pemupukan  dan  panen  yang tepat. Penggunaan kamera smartphone dalam pengambilan gambar daun akan membantu para petani untuk menentukan level warna tanaman secara otomatis berdasarkan  BWD.  Secara  manual  petani  biasa  menggunakan  BWD  dengan cara membandingkan warna daun tanaman dengan masing-masing level warna yang  terdapat  pada  BWD.  Penentuan  level  BWD  dapat  dilakukan  secara otomatis  dengan  memanfaatkan  kamera smartphone .  Citra  daun  diambil
dengan  kamera  dan  diharapkan  petani  dapat  mengetahui  informasi  citra  daun terletak di level berapa pada BWD.
Chlorophyll  meters dikembangkan  sebagai  salah  satu  alat  yang  digunakan oleh  para  petani  untuk  menentukan  kadar  klorofil  yang  terdapat  pada  daun. Pada  umumnya  alat  ini  hanya  digunakan  di  pusat  penelitian  pertanian. Sementara  bagi  para  petani, chlorophyll  meters belum  begitu  dikenal penggunaannya  karena  harga  alat  ini  yang  tergolong  mahal  dan  hanya  bisa digunakan  untuk  mengukur  kadar  klorofil  pada  daun. Smartphone bisa dikembangkan sebagai alat untuk mengambil citra daun dan melakukan analisis terhadap  warna  daun  tersebut.  Dengan  metodologi  yang  tepat, smartphone yang  ada  saat  ini  bisa  digunakan  sebagai chlorophyl  lmeters .  Selain  itu, smartphone dapat digunakan untuk melakukan analisa warna dan menentukan kecocokan warna daun dengan level warna pada BWD.
Dalam  prakteknya  didapati  bahwa  masih  terjadi  beberapa  masalah  antara lain  para  petani  padi  mengunakan  takaran  tidak  sesuai  kebutuhan  yang seharusnya  melainkan  dengan  mengira-ngira  dalam  pemberian  pupuk.  Petani juga  kesulitan  dalam  menentukan  takaran  yang  tepat  untuk  pemberian  pupuk sesuai  kebutuhan  tanaman  padi.  Dalam  pemberian  pupuk  setiap  orang  dan daerah  berbeda-beda    sedangkan  para  petani  juga  ingin  mendapatkan  hasil yang maksimal pada saat panen.
Untuk membuat suatu alternatif pemberian pupuk secara optimal, salah satu aplikasi  yang  cukup  dikenal  untuk  mengatasi  masalah  ini  adalah  aplikasi pengenalan  daun  yang  menggunakan  Algoritma Local  Binnary  Pattern Histogram (LBPH).  Proses  identifikasi  biometrik  dengan  menggunakan  tekstur warna ini cukup efisien karena dapat dilakukan hanya dengan kamera sebagai metode  input.  Selain  mudah  untuk  dilakukan,  dengan    menggunakan    tekstur wana  daun  sebagai    tolak  ukur  pemberian  pupuk  dalam    suatu    aplikasi, tentunya  pengguna  bisa  mendapatkan  keakuratan  yang  baik  dalam  takaran pemberian pupuk.
Berbagai penelitian tentang Local Binnary Pattern Histogram telah berhasil dilakukan.  Dari  kajian  literatur  dapat  dijumpai  seperti.  Shaputri,  dkk.  (2013) menerapkan  Klasifikasi  Lovebird  Berdasarkan  Bentuk  Kepala  dan  Warna Dengan  Metode  Local  Binary  Pattern  (LBP)  dan  Fuzzy  Logic.  Adi.  (2014) menerapkan Perbandingan Metode Pengenalan Wajah Secara Real-Time Pada Perangkat  Bergerak  Berbasis  Android.  Penerapan  metode  ini  pada  aplikasi Pengenalan Wajah dengan akurasi mencapai 72%.
Local Binary Pattern Histogram (LBPH) adalah teknik baru dari metode LBP untuk  mengubah  performa  hasil  pengenalan  tekstur  benda.  LBP  pada umumnya  didesain  utuk  pengenalan  tekstur.  Metode  LBP  pertama  kali  di usulkan oleh  Ahonen,  dkk  (2006).  Metode  LBPH  ini  langkahnya  sama dengan original-LBP.  Citra  dilakukan  pembagian  daerah  pada  hasil cropping menjadi beberapa  bagian.  Selanjutnya  dilakukan  proses  ekstraksi  fitur  untuk mendapatkan nilai histogram dengan mengubah setiap pixel dari citra menjadi thresholding dengan ukuran 3x3 –tetangga dan setiap dari ukuran 3x3-tetangga itu  diambil  satu  pixel  tengah  untuk  menjadi  pembanding.  Jika  nilai  tetangga lebih  besar  atau  sama  besar  dari  pixel  yang  menjadi  pembanding  dalam  nilai
grayscale maka  akan  diubah  nilainya  menjadi  1  dan  sebaliknya  jika  nilai tetangga  lebih  kecil  dari  pembanding  dalam  nilai grayscale maka  akan  diubah nilai  pixelnya  menjadi  0.  Setelah  diubah  menjadi  nilai  biner  maka  akan menghasilkan deret biner yang kemudian jika diubah menjadi nilai desimal akan menghasilkan  nilai  baru  untuk  nilai  tengah pixel selanjutnya,  deret  biner tersebut  yang  disebut  dengan  kode  LBP.  Jenis  komputasi  ini  cocok  untuk penghitungaan  pada  perangkat  Android  mengingat resource Android  yang terbatas.
Berdasarkan  latar  belakang  masalah  dan  penelitian  di  atas,  maka  penulis ingin  membuat  suatu aplikasi  yang  fungsi  utamanya  sama  dengan  BWD.  Nilai standard  untuk  pencocokan  warna  digunakan  sesuai  dengan  pedoman  BWD. Pengambilan  gambar  untuk  sampel  daun  menggunakan  kamera  dari smartphone . Aplikasi ini diharapkan dapat digunakan oleh semua kalangan dan diharapkan dapat membantu para petani untuk meningkatkan produksi padi.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Analisis Sistem
Pada  bab  ini  akan  dijelaskan  tahapan  desain  penelitian  dan  kerangka konsep penelitian yang digunakan untuk penentuan pupuk  padi menggunakan LBP.  Dengan  adanya  metodologi  penelitan  ini  diharapkan  dapat  memberikan petunjuk dalam merumuskan masalah penelitian.
Prosedur penelitian yang digunakan dalam penerapan LBP pada Pada bab ini  akan  dijelaskan  tahapan  desain  penelitian  dan  kerangka  konsep  penelitian yang  digunakan  untuk  penentuan  pupuk  padi  menggunakan  LBP.  Dengan adanya metodologi penelitan ini diharapkan dapat memberikan petunjuk dalam merumuskan  masalah  penelitian.  Prosedur  penelitian  yang  digunakan  dalam penerapan LBP pada penentuan pupuk  padi dipresentasikan dalam Gambar 1
Gambar 1 Kerangka Solusi Penelitian
Berikut penjelasan flowchart Gambar 1
a. Identifikasi Masalah Pada tahapan ini adalah mengidentifikasi permasalahan dalam perancangan  LBP  untuk    penentuan  pupuk    padi.  Pengidentifikasian  masalah ini  dapat  dilakukan  dengan  survei  terhadap  penelitian  yang  sudah  dilakukan. Setelah  itu  didapatkan  salah  satu  permasalahan,  permasalahan  yang didapatkan  adalah  untuk  menerapkan  LBP  pada  penentuan  pupuk    padi. Karena itu, penulis mencoba mencari solusi untuk permasalahan tersebut.
b. Studi Literatur
Penelitian  pendahuluan  ini  dilaksanakan  dengan  survei  literatur  di  internet dan perpustakaan, dan diskusi dengan dosen atau orang – orang yang memiliki banyak  ide,  pengetahuan,  dan  pengalaman.  Dari  penelitian  pendahuluan  ini, didapatkan analisis penerapan LBP untuk penentuan pupuk  padi.
c. Pengumpulan Data dan Informasi
Tahap selanjutnya adalah dengan mengumpulkan dan mempelajari literatur, buku,  artikel,  dan  sebagainya  yang  diperoleh  dari  perpustakaan,  internet,  dan sumber lainnya mengenai LBP dan materi - materi lain yang dibutuhkan dalam penyusunan skripsi.

## d. Desain Perancangan LBP
Langkah –  langkah  pengembangan  LBP  yang  digunakan  dalam perancangan penelitian ini sebagai berikut:
1.  Tentukan  piksel  mana  di  sekitar  suatu  piksel  pusat  yang  memiliki kecerahan  lebih  rendah  atau  lebih  tinggi  atau  sama  dengan  tingkat kecerahan piksel pusat
2. Mengubah”  nilai  intensitas  piksel-piksel  disekitar  piksel  pusat.  Misal intensitas piksel pusat adalah c, maka piksel dengan intensitas kurang dari p akan memuat angka 0, dan 1 untuk lainnya. Kemudian uraikan lingkaran piksel-piksel  tetangga  mulai  dari  suatu  titik,  berlawanan  arah  jarum  jam, sehingga  diperoleh  8  bit  bilangan  biner,  dan  kemudian  konversi  menjadi sebuah  bilangan  desimal  yang  akan  merepresentasikan  intensitas  piksel pusat dalam citra LBP
3.  Berdasarkan citra hasil LBP dapat diperoleh statistik-statistik yang dapat digunakan sebagai parameter untuk mengkarakterisasi citra tersebut untuk dicocokkan kedalam proses klasifikasi
e. Implementasi
Mengimplementasikan  hasil  data  dan  informasi  ke  dalam  bahasa pemprograman Android Studio.
f.  Uji Coba
Menguji coba aplikasi yang telah dibuat untuk mengantisipasi jika terdapat kesalahan sebelum akan di kelola.

## 2.2  Perancangan Sistem

## Arsitektur Sistem

## Gambar 2 Arsitektur Sistem
1) Use Case Diagram
Gambar 3 Use Case Diagram

## 2) Class Diagram

## Gambar 4 Class Diagram
3) Activity Diagram Menu Scan Image
Gambar 5 Activity Diagram Menu Scan Image

## 4)   Activity Diagram Menu Record Scan

## Gambar 6 Activity Diagram Menu Record Scan
5)  Activity Diagram Menu Tutorial

## Gambar 7 Activity Diagram Menu Tutorial
6) Activity Diagram Menu About
Gambar 8 Activity Diagram Menu About

## 2.3 Perancangan Antar Muka
Berikut ini merupakan rancangan antarmuka aplikasi Pengukuran Tingkat Kehijauan Daun Padi

## Gambar 9 Halaman Depan
Gambar 10 Desain Sistem

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1  Implementasi
Pada  bab  ini  akan  dilakukan  implementasi  sistem.  Tahapan  ini  dilakukan setelah perancangan selesai dilakukan dan selanjutnya akan diimplementasikan pada bahasa pemrograman

## Gambar 11 Implementasi Home
Halaman  ini  merupakan  halaman  utama  saat  program  dijalankan.  Pada halaman tersebut, pengguna dapat memilih menu yang disediakan
Gambar 12 Implementasi Scan Image
Pada tampilan menu ini digunakan untuk mengambil gambar untuk diproses ke aplikasi. Menu ini terdiri dari 2 submenu, yaitu ambil gambar dengan kamera dan ambil gambar menggunakan library HP

## Gambar 13 Implementasi Submenu Scan Image
Setelah  pengguna  memilih  foto  padi,  selanjutnya  foto  padi  tersebut  akan diolah menjadi biner menggunakan local binary pattern sebagai processingnya.  LBP  berfungsi  sebagai  pengubah  dari  nilai  citra  asli  kedalam binary setelah melalui proses grayscale.

## Gambar 14 Implementasi Menu Entri Hasil
Gambar 16 merupakan analisis tingkat kehijauan daun berdasarkan gambar yang  dimasukkan.  Berdasarkan  gambar  tersebut  menghasilkan  tingkat kemiripan daun seperti gambar nomer satu (1) dari atas menunjukkan gambar daun  yang  belum  dieksekusi  dan  untuk  gambar  nomer  dua  (2)  menunjukkan gambar daun setelah diubah menjadi grayscale. Dari citra dihasilkan biner dan dicrop menjadi 128 byte = 2 8 dengan hasil pemberian pupuk kategori 4-5 pada
nilai  tingkat  kehijauan  default  180.  Dari  nilai  tersebut,  diambil  8  bit  digit  biner dalam  1  piksel  menghasilkan  01001010.  Berikut  hasil  manual  algoritma  binary pattern dibandingkan dengan perhitungan program
Gambar 15 Proses Piksel Gambar
Mengubah”  nilai  intensitas  piksel-piksel  disekitar  piksel  pusat.  Misal intensitas  piksel  pusat  adalah  c,  maka  piksel  dengan  intensitas  kurang  dari  p akan memuat angka 0, dan 1 untuk lainnya. Kemudian uraikan lingkaran piksel- piksel  tetangga  mulai  dari  suatu  titik,  berlawanan  arah  jarum  jam,  sehingga diperoleh 8 bit bilangan biner, dan kemudian konversi menjadi sebuah bilangan desimal yang akan merepresentasikan intensitas piksel pusat dalam citra LBP
Gambar 16 Proses Piksel Gambar Daun
Berdasarkan  hasil  perhitungan  manual  ditunjukkan  dalam  Gambar  18  dapat disimpulkan hasil perhitungan manual sama dengan hasil perhitungan program. Hasil histogram seperti Gambar 19
Gambar 17 Histogram RGB Keseluruhan 66.33
Hasil  Gambar  19  menunjukkan  angka  campuran  RGB  sebesar  66.33,  setelah gambar histogram dipecah menjadi 3 bagian hasilnya seperti berikut

## Gambar 18 Pemecahan Histogram RGB
Gambar  20  menunjukkan  hasil  Red  =  0,  Green  133.00  dan  Blue  66.00.  Hasil tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  diambil  berdasarkan  nilai  kehijauan dengan menghilangkan nilai Red.
Pengguna  setelah  melakukan  Scan  Image  kemudian  disimpan  dan  diberi nama  akan  tersimpan.  Di  dalam  menu  ini  akan  menampilkan  daftar  hasil  foto yang telah diberi nama dan beserta informasi takaran pupuk padi.
Gambar 19 Halaman Menu Record Scan
Pada  Menu  Tutorial  ini  pengguna  akan  mendapatkan  informasi  penjelasan mengenai langkah-langkah memberi pupuk sesuai takaran setelah pembacaan BWD.
Gambar 20 Halaman Menu Tutorial
Pada  menu  ini  pengguna  dapat  melihat  informasi  pencipta  aplikasi  yang berisikan nama lengkap, nama kampus dan NIM.

## Gambar 21 Halaman Menu About

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian yang telah dilakukan, maka diperoleh kesimpulan :
a. Implementasi LBP pada takaran pemberian pupuk dibuat dengan 2 menu yaitu  1  menu  untuk  capture  image  dan  ambil  library  gambar  sedangkan menu ke-2 menu hasil
b. Penambahan  submenu  capture  image  agar  aplikasi  yang  dibangun mengacu pada user friendly dan dapat mengambil gambar langsung pada

## lokasi tempat uji coba
c. Berdasarkan  hasil  pengujian,  LBP  telah  berhasil  merekomendasikan takaran  pupuk  berdasarkan  tingkat  kehijauan  daun  dengan  4  skema pemberian pupuk

## 5. SARAN
Saran untuk penelitian pengembangan selanjutnya adalah
a.  Aplikasi  dapat  dikombinasi  dengan  metode  lain  misalnya  K-Means Clustering
b.  Dilengkapi dengan scan gambar agar mendapatkan hasil secara realtime

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih  kami sampaikan kepada pihak Universitas Widyagama Malang yang telah memberikan fasilitas dan dukungan kepada kami di saat melakukan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]Devlin, R.M. and F.H. Witham.1983. Plant physiology, fourthedition . Boston
[2]DeCoster. 2012. Pengertian Java Development Kit . www. Librarybinus.ac.id
[3]Dennis, Alan.2012. Systems Analys & Design with UML version 2.0: Fourth Edition. Wiley
[4]Hetzel,  William  C.1988. The  complete  guide  to  software  testing. Wellesley: QED Information Sciences.Global Education.
[5]Shaputri,  S.  N.  2015. Klasifikasi  Lovebird  Berdasarkan  Bentuk  Kepala  dan Warna  Dengan  Metode  Local  Binary  Pattern  (LBP)  dan  Fuzzy  Logic. Bandung.
[6]Wijaya,  S.  A.  2014. Perbandingan  Metode  Pengenalan  Wajah  Secara  Real Time Pada Perangkat Bergerak Berbasis Android. Malang.
[7]Wahyudi,  E.  2011. Perbandingan  Unjuk  Kerja  Pengenalan  Wajah  Berbasis Fitur Local Binary Pattern dengan Algoritma PCA dan Chi Square. Surabaya.
[8] Erythrina  Erythrina,  2016 . Bagan  Warna  Daun:  Alat  untuk  Meningkatkan Efisiensi Pemupukan Nitrogen pada Tanaman  Padi . Balai Besar Pengkajian dan Pengembangan Teknologi Pertanian
[9]Surakarin,  W  dan  Chongstitvatana,  P.  2015. Classification  of  Clothing withWeighted  SURF  and  Local  Binary  Patterns .  978-1-4673-7825- 3/15/$31.00 ©2015 IEEE
[10]Ariando,  N.  2012. Aplikasi  Informasi  Perwakilan  Asing  di  Indonesia  dan Perwakilan  Indonesia  di  Luar  Negeri  Berbasis  Android  Menggunakan Netbeans IDE 7.0.1 . Universitas Gunadarma. Depok.
[11]Latief,  Nurul  M.  2013. Training  Monitoring  System  for  Cyclist  Based  on Android  Application  Development .    Department  of  Communication Engineering,  Faculty  of  Electrical  Engineering,  Universiti  Teknologi Malaysia.
[12]Nazruddin, Safaat H. 2012. Pemrograman Aplikasi Mobile Smartphone dan Tablet PC Berbasis Android . Informatika.
[13]Putra,  R.  P.  2012. Aplikasi  Mobile  Twitter  Client  pada  Handphone Menggunakan  Java  2  Micro  Edition  (J2ME)  dengan  Netbeans  7.1.2 . Universitas Gunadarma. Depok.
[14]Purnama, I. 2012. Monitoring System Business Minimarket using Netbeans IDE 6.9.5 and MySQL 5.1.33 . Universitas Gunadarma. Depok.
[15]Shelly,  Gary  B.,  and  Harry  J.  Rosenblatt.  2012. Systems  Analysis  and Design Nineth Edition. United States of America: Course Technology
[16]Satzinger,  Jackson,  Burd.  2010. “System  Analisis  and  Design  with  the Unified Process”. USA: Course Technology, Cengage Learning .
[17]Timo, A. A. 2006. Face Description with Local Binary Pattern: Application to Face Recognition.