PENGELOMPOKKAN KUALITAS DAGING IKAN TUNA DENGAN K-MEANS BERBASIS HISTOGRAM DERAJAT KEABUAN

## PENGELOMPOKKAN KUALITAS DAGING IKAN TUNA DENGAN K-MEANS BERBASIS HISTOGRAM DERAJAT KEABUAN
Roys Pakaya 1 ) , Salman Suleman 2 )
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Politeknik Gorontalo Email: royspakaya@poligon.ac.id 1)

## ABSTRAK
Potensi perikanan dan kelautan Gorontalo yang paling menonjol adalah ikan tuna yang merupakan hasil tangkapan  nelayan.  Dinas  Kelautan  dan  Perikanan  (DKP)  melakukan  berbagai  terobosan  sehingga  nelayan khususnya yang menangkap ikan tuna bisa sejahtera dengan tujuan untuk meningkatkan kualitas hasil perikanan. Kualitas  ikan  tuna  tangkapan  nelayan  Gorontalo  memiliki  kualitas  dan  mutu  yang  bagus,  hal  ini  terlihat  oleh banyaknya permintaan dari daerah tetangga. Saat ini produksi tuna hasil tangkapan nelayan di Gorontalo dikirim ke sejumlah daerah seperti Makassar, Surabaya, Jakarta, dan Bali. selanjutnya ikan tuna ini diekspor keluar negeri, hal  ini  disebabkan  seringnya  terjadi  perbedaan  dalam  mengelompokan  kualitas  daging  ikan  tuna.  Dalam mengetahui  mutu  dan  kualitas  hasil  perikanan,  khusunya  ikan  tuna  dapat  dilihat  secara  langsung.  Tahapan  ini dilakukan oleh seorang ahli ( checker ) dengan  melakukan pembedahan pada ikan tuna. Ikan tuna akan dibedah menjadi empat bagian daging yaitu daging sisi kiri dan kanan. Namun dalam pengelompokan mutu dan kualitas daging ikan tuna dengan menggunakan cara ini sering terjadi banyak kesalahan.
Pada penelitian ini penulis menggunakan metode clustering K-Means berbasis histogram derajat keabuan untuk  menyelesaikan  masalah  dalam  pengelompokan  kualitas  daging  ikan  tuna.  Hasil clustring diperoleh  3 kelompok kualitas daging ikan tuna yaitu Cluster A, Cluster B, Cluster C.
Kata kunci: Pengelompokan, kualitas daging ikan tuna, K-Means

## ABSTRACT
Gorontalo's most prominent fisheries and marine resources are tuna which are caught by fishermen. The Marine and Fisheries Service (DKP) made various breakthroughs so that fishermen, especially those who catch tuna, can prosper in order to improve the quality of fishery products. The quality of tuna fish caught by Gorontalo fishermen has good quality and quality, this is evident by the many requests from neighboring regions. Currently tuna production from fishermen in Gorontalo is sent to a number of areas such as Makassar, Surabaya, Jakarta and Bali. Furthermore, these tuna fish are exported abroad, this is due to the frequent differences in classifying the  quality  of  tuna  meat.  In  knowing  the  quality  and  quality  of  fishery  products,  especially  tuna  can  be  seen directly. The sorting stage is carried out by an expert (checker) by performing surgery on tuna. Tuna fish will be dissected into four parts of meat, namely the left and right sides of the meat. However, in grouping the quality and quality of tuna meat using this method, there are often many errors.
In  this  study  the  author  uses  the  K-Means  clustering  method  based  on  gray  degree  histogram  to  solve problems in grouping the quality of tuna meat. Clustring results obtained 3 groups of quality tuna fish meat which is Cluster A, Cluster B, Cluster C.
Keywords: clustering, quality tuna, K-Means

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1. Latar Belakang
Potensi sumber daya perikanan dan kelautan Gorontalo  yang  paling  menonjol  adalah  ikan  tuna yang  merupakan  hasil  tangkapan  nelayan.  Dinas Kelautan dan Perikanan (DKP) melakukan berbagai terobosan  sehingga  nelayan  khususnya  yang menangkap  ikan  tuna  bisa  sejahtera  dengan  tujuan untuk meningkatkan kualitas hasil perikanan (DKP, 2016).
Kualitas  ikan  tuna  tangkapan  nelayan Gorontalo memiliki kualitas dan mutu yang bagus, hal  ini  terlihat  oleh  banyaknya  permintaan  dari daerah  tetangga.  Saat  ini  produksi  tuna  hasil tangkapan nelayan di Gorontalo dikirim ke sejumlah
daerah  seperti  Makassar,  Surabaya,  Jakarta,  dan Bali.  selanjutnya  ikan  tuna  ini  diekspor  keluar negeri,  hal  ini  disebabkan  seringnya  terjadi perbedaan  dalam  menentukan  kualitas  daging  ikan tuna.
Dalam  mengetahui  mutu  dan  kualitas  hasil perikanan,  khusunya  ikan  tuna  dapat  dilihat  secara langsung,  tahapan  ini  dilakukan  oleh  seorang  ahli (checker) dengan melakukan pembedahan pada ikan tuna. Ikan tuna akan dibedah menjadi empat bagian daging  yaitu  daging  sisi  kiri  dan  kanan.  Namun dalam penentuan mutu dan kualitas daging ikan tuna dengan menggunakan cara ini sering terjadi banyak kesalahan.
Pada  Tahapan  pengelompokan  kualitas daging  ikan  tuna  terdiri  dari  tiga  permasalahan
PENGELOMPOKKAN KUALITAS DAGING IKAN TUNA DENGAN K-MEANS BERBASIS HISTOGRAM DERAJAT KEABUAN
utama yaitu pengambilan gambar, ekstraksi fitur da cluster.  Pada  tahap  pengambilan  gambar  masih dilakukan  dengan  secara  manual  yaitu  dengan meletakkan daging ikan tuna pada wadah kemudian kemudian diambil gambarnya dengan menggunakan kamera handphone.
Pada  penelitian  Pengelompokan  kualitas kerja pegawai menggunakan algoritma K-Means++ dan  Cop-Kmeans  untuk  merencanakan  program pemeliharaan  kesehatan  pegawai  di  PT.  PLN  P2B JB Depok (Fikri, Agustin dan Mintarsih, 2017). Dari hasil penelitian, kualitas kerja dapat dikelompokkan dalam 5 kelompok dan tidak ada pegawai yang sama pada  kelompok  lain.  Kecepatan  perhitungan  K- Means++  memang  lebih  lambat  dibandingkan  K- Means  tetapi  hasil  K-Means++  lebih  mendekati kebenaran dibandingkan K-Means.
Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan metode cluster yaitu K-Means dengan menggunakan histtogram derajat keabuan sebagai ekstraksi ciri.

## 1.2. Rumusan Masalah
Rumusan  masalah  pada  penelitian  ini mencakup dua hal:
1) Bagaimana  menerapkan  metode cluster  K- Means ?
2) Bagaimana performance dari K-Means ?

## 1.3. Tujuan Penelitian
1. Menerapkan  metode cluster  K-Means pada pengelompokan  kualitas  daging  ikan  tuna berbasis histogram derajat keabuan.
2. Menganalisis performance pengelompokan kualitas  daging  ikan  tuna  dengan  parameter tingkat cluster kualitas daging ikan tuna.

## 1.4. Manfaat Penelitian
1. Metode K-Means lebih handal dalam pengelompokan kualitas daging ikan tuna.
2. Penggunaan Algoritma K-Means dapat meningkatkan  performance  pengelompokan kualitas daging ikan tuna.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Landasan Teori
Ikan tuna adalah satu jenis ikan air laut yang banyak ditemukan dilautan dalam, ikan ini termasuk ikan  laut pelagis yang  termasuk  kedalam  famili Scombridae dengan ordo Perciformes. Ikan tuna ini memiliki bentuk tubuh menyerupai torpedo dengan sedikit  pipih  di  bagian  sisinya  dan  juga  dengan mulut meruncing. Ikan ini memiliki sirip punggung dua  berkas,  pertama  berukuran  kecil  da  terpisah dengan sirip kedua.
Menurut  Ka  Hanjo  (Tukang checker di Kelurahan Tanjung Kramat
Kecamatan
Hulonthalangi  Kota  Gorontalo)  (Hanjo,  2016), Perbedaan kualitas daging ikan tuna akan di sajikan di Tabel 2.2.
Tabel 2.2. Kualitas daging ikan tuna
Ekstraksi  fitur  merupakan  tahapan  untuk memunculkan ciri dan mereduksi dimensi citra dari dimensi  tinggi  ke  dimensi  yang  lebih  rendah (Purnomo,  Mauridhi,  dan  Muntasa,  2010).  Dalam praktik, tekstur digunakan untuk berbagai kepentingan.  Umumnya,  aplikasi  tekstur  dapat dibagi menjadi dua kategori. Pertama adalah untuk kepentingan segmentasi. Pada  proses  ini,  tekstur dipakai  untuk  melakukan  pemisahan  antara    satu objek dengan objek yang lain. Kedua adalah untuk klasifikasi  tekstur,  yang  menggunakan  fitur-fitur tekstur  untuk  mengklasifikasi    objek.  Beberapa contoh  aplikasi  tekstur  disajikan  di  bawah  ini (Tuceryan dan Jain, 1998).
- Inspeksi  secara  otomatis  pada  industri  tekstil, pengecatan mobil, pemakaian karpet.
- Analisis citra medis. Misalnya, tekstur digunakan untuk klasifikasi penyakit paru-paru , diagnosis leukemia , dan pembedaan tipe-tipe sel darah putih.
- Analisis  penginderaan  jarak-jauh.  Misalnya, tekstur  dipakai  untuk  kepentingan  klasifikasi area tanah.
Dibawah  ini  merupakan  formula  dalam menentukan  ekstraksi  fitur  tekstur  (Kadir  A.  dan Susanto A. 2012).
rerata intensitas : 𝑚 = ∑ 𝑖 . 𝑝(𝑖)
𝐿−1 𝑖=0 (2.1)
deviasi standar .: 𝜎 = √∑ (𝑖 − 𝑚) 2 𝑝(𝑖) 𝐿−1 𝑖=1 (2.2)
𝑠𝑘𝑒𝑤𝑛𝑒𝑠𝑠 = ∑ (𝑖 − 𝑚) 3 𝑝(𝑖) 𝐿−1 𝑖=1 (2.3)
𝑒𝑛𝑒𝑟𝑔𝑖 = ∑ [𝑝(𝑖)] 2 𝐿−1 𝑖=0 (2.4)
𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑖 = − ∑ 𝑝(𝑖) 𝐿−1 𝑖=0 log 2 (𝑝(𝑖)) (2.5)
𝑅 = 1 − 1 1+𝜎2 (2.6)
PENGELOMPOKKAN KUALITAS DAGING IKAN TUNA DENGAN K-MEANS BERBASIS HISTOGRAM DERAJAT KEABUAN
Data  Mining  sering  juga  disebut knowledge discovery in database ( KKD), adalah kegiatan yang meliputi  pengumpulan,  pemakaian  data  historis untuk menemukan keteraturan, pola atau hubungan dalam  set  data  berukuran  besar.  Keluaran  data mining  ini  bisa  dipakai  untuk  memperbaiki pengambilan  keputusan  dimasa  depan  berdasarkan informasi  yang  diperoleh  dari  data  masa  lalu (Santosa, 2007).
Data Mining merupakan proses menemukan pola dalam kumpulan data besar dengan menggunakan metode mesin learning, statistik, dan sistem  basis  data.  Data  mining  merupakan  sub disiplin  ilmu  komputer  yang  bertujuan  untuk mengekstrak  informasi  dari  kumpulan  data  dan mengubah  informasi  menjadi  struktur  yang  dapat dipahami untuk digunakan. Data Mining merupakan langkah  analisis  proses  dalam  menemukan  ilmu pengetahuan yang baru.
Data  mining  atau  penambangan  data  sering diterapkan  di  segala  bentuk  data  baik  skala  besar atau pemrosesan informasi (pengumpulan, ekstraksi, pergudangan, analisis, dan statistik) serta aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  komputer (SPK), termasuk kecerdasan buatan.
Tugas  data  mining  atau  penambangan  data yang  sebenarnya  adalah  untuk  menganalisis sejumlah besar data secara otomatis dan mengekstrak pola yang tidak diketahui sebelumnya. Pola ini kemudian dapat dilihat sebagai rangkuman input data dan dapat digunakan dalam analisis lebih lanjut  atau,  misalnya,  dalam  pembelajaran  mesin dan analisis prediktif. Sebagai contoh, langkah data mining mungkin mengidentifikasi beberapa kelompok  dalam  data,  yang  kemudian  dapat digunakan  untuk  memperoleh  hasil  prediksi  yang lebih akurat oleh sistem pendukung keputusan. Baik pengumpulan  data,  persiapan  data,  maupun interpretasi  hasil  dan  pelaporan  merupakan  bagian dari langkah data mining.
K-Means  merupakan  salah  satu  metode pengelompokan  data  nonhierarki  (sekatan)  ysng berusaha mempartisi data yang ada kedalam bentuk dua  atau  lebih  kelompok.  Metode  ini  mempartisi data kedalam kelompok sehingga data berkarakteristik  sama  dimasukkan  kedalam  satu kelompok yang sama dan data yang berkarakteristik berbeda  dikelompokkan  kedalam  kelompok  yang lain. Adapun tujuan pengelompokan data ini adalah untuk  meminimalkan  fungsi  objektif  yang  diset dalam proses pengelompokan, yang pada umumnya berusaha  meminimalkan  variasi  di  dalam  suatu kelompok  dan  memaksimalkan  variasi  antar kelompok (Prasetyo, 2012).
K-Means clustering adalah metode kuantisasi  vektor  yang  berasal  dari  pemrosesan sinyal yang populer untuk analisis cluster dalam data mining.  K-Means  clustering  bertujuan  untuk mengelompokan N objek ke dalam klaster di mana setiap objek termasuk ke dalam cluster dengan jarak
terdekat. K-Means clustering cenderung menemukan kelompok dengan tingkat spasial yang sebanding,  sedangkan  mekanisme  penghitungan memungkinkan  kelompok  memiliki  bentuk  yang berbeda. Algoritma K-Means merupakan pembelajaran unsupervised learning. Inputan  yang didapat    merupakan  data  atau  objek  dan k item kelompok  ( cluster )  yang  diinginkan.   Metode    ini akan  membuat kelompok data atau objek ke dalam k item  kelompok  tersebut.  Pada  setiap  kelompok terdapat  titik  pusat  ( centroid )  yang  dipilih  secara acak  dari  masing-masing  cluster  (Purnamaningsih, Saptono dan Aziz, 2014).
Perhitungan  untuk  mengetahui  ruang  jarak menggunakan Euclidean  Distance dengan  formula sebagai berikut:
𝐸(𝑌 1 , 𝑌 2 ) = √∑ = |𝑌 2𝑘 −   𝑌 1𝑘 | 2 𝑞 𝑘=1
E  merupakan  jarak  antara  data  Y 2 dan  Y 1 adalah nilai mutlak.

## 2.2. Rancangan Tahapan Penelitian
Adapun  pola  tahapan  dalam  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
Gambar 3.1 Rancangan Penelitian

## 2.3. Akuisi Citra
Pengambilan  citra  dapat  dilakukan  antara lain  dengan  menggunakan  kamera.  Pengambilan citra  dilakukan  pada  90  objek  daging  tuna  yang
PENGELOMPOKKAN KUALITAS DAGING IKAN TUNA DENGAN K-MEANS BERBASIS HISTOGRAM DERAJAT KEABUAN
berbeda,  ini  bertujuan  agar  data  yang  didapatkan harus sesuai dengan apa yang diharapkan.
Adapun beberepa ketentuan dalam pengambilan citra daging ikan tuna:
a) Pencahayaan  alami  hampir  selalu  menjadi pilihan  terbaik.  Hindari  menggunakan  cahaya tambahan seperti blitz.
b) Penempatan subjek foto dalam posisi tengah, ini akan  memberikan  hasil  yang  maksimal  dalam pengambilan citra daging ikan tuna.
c) Pada  penangambilan  citra  daging  ikan  tuna sebaiknya  menggunakan tripod. Kegunaan tripod antara lain: - Tripod
berfungsi untuk meningkatkan ketajaman pada hasil pengambilan citra. - Tripod sangat  diperlukan  untuk  komposisi
angel atau aturan rule of third - Tripod berfungsi untuk menahan guncangan saat pengambilan citra
- Tripod dapat  membebaskan  dari  beban kamera apalagi jika kamera yang digunakan terlalu berat.
d) Sudut dan jarak pengambilan yang tepat sangat menentukan hasil pengambilan citra.

## 2.4. Tahapan Preprocessing
Preprocessing adalah  proses  pengolahan data  asli  sebelum  data  tersebut  diolah  dengan K- Means . Keuntungan preprocessing:
- Data lebih siap diolah dengan K-Means
- Fitur data lebih jelas
- Menghilangkan noise
Kerugian preprocessing :
- Perlu  tambahan  waktu  komputasi  sehingga pengolahan data secara keseluruhan lebih lama
- Algoritma preprocessing
kadang-kadang menghilangkan informasi Pada  penelitian  ini  tahapan preprocessing yaitu  menggunakan cropping untuk  memotong gambar  yang  dianggap  penting  dalam  tahapan clustering.

## 2.5. Tahapan Ekstraksi Fitur
Pada  tahap  ini  di  lakukan  Ekstraksi  ciri berbasis histogram. Ciri citra berdasarkan histogram antara  lain: rerata  intensitas,  rerata  kontras, standar deviasi, skewness, kurtosis, energy dan entropy.

## 2.6. Tahapan Clustering
Pengelompokkan  kualitas  daging  dilakukan dengan  menggunakan  algoritma  K-Means.  Nilai diolah  berdasarkan  nilai  asli  ekstraksi  fitur kemudian  di  cluster  sehingga  mendapatkan  hasil. Adapun langkah-langkah K-Means:
1. Pilih K buah titik centroid secara acak
2. Kelompokkan  data  sehingga  terbentuk  K  buah cluster  dengan  titik  centroid  dari  setiap  cluster merupakan  titik  centroid  yang  telah  dipilih sebelumnya.
3. Perbarui nilai titik centroid.
4. Ulangi langkah 2 dan 3 sampai nilai titik centroid tidak lagi berubah.
Langkah  –  langkah  proses clustering menggunakan algoritma K-Means dapat di implementasikan di Gambar 3.2.
Gambar 3.2 Proses clustering K-Means

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Pengambilan Gambar Daging Ikan Tuna
Pengambilan  gambar  daging  ikan  tuna merupakan  proses  awal  dengan  menggunakan kamera  dengan  kualitas  minimal  20 megapixel . Proses  pengambilan  gambar  daging  ikan  tuna diambil  pada  jarak  antara  15  cm  dan  20  cm  tidak menggunakan  bantuan  cahaya handphone  (blitz) . Hasil  pengambilan  gambar  berupa  gambar  warna (RGB) dengan resolusi 4096×2304 pixel.
PENGELOMPOKKAN KUALITAS DAGING IKAN TUNA DENGAN K-MEANS BERBASIS HISTOGRAM DERAJAT KEABUAN

## Gambar 4.1 Daging ikan tuna

## 3.2. Pre Processing
Penelitian  ini  menggunakan  gambar  daging ikan  tuna  dengan  jumlah  90  gambar  daging  ikan tuna dengan kualitas  yang berbeda  yang semuanya diambil langsung dari tempat pelelangan ikan (TPI) di Gorontalo.

## 3.3. Ekstraksi ciri berdasarkan tekstur
Contoh  perbandingan  statistik  tekstur  untuk citra  daging  ikan  tuna  dengan histogram derajat keabuan ditunjukan di Tabel 4.4.
Tabel 4.4 Fitur ekstraksi tekstur
Gambar 4.2 Histogram citra daging ikan tuna
Gambar 4.2 menunjukan bahwa citra dengan tekstur  kasar,  ditandai  kontras  yang  tinggi  dan jangkauan intensitas yang rapat. Percobaan pertama dilakukan  pada  masing-masing  fitur  pada  citra tekstur terhadap  nilai  rerata  intensitas,  rerata kontras, skewness,  energy,  energy  dan  smootness . Hasil percobaan ditunjukkan pada Gambar 4.3
. Gambar 4.3 Akurasi Tekstur daging ikan tuna
Gambar  4.3  menunjukkan  bahwa  akurasi berdasarkan  ekstraksi  fitur  tekstur  tertinggi  adalah fitur rerata  intensitas ,  sedangkan  akurasi  terendah adalah fitur energy.
3.4. Analisis Hasil K-Means
Di bawah ini merupakan tahapan pengoprasian dari algoritma K-Means : Diketahui : Jumlah Clsuter =   3 Jumlah data =   90 Jumlah atribut =   6
Tabel 4.12 Sampel data ekstraksi fitur daging ikan tuna
Iterasi ke-1
1. Penentuan pusat awal cluster
2. Perhitungan jarak pusat clsuter Dalam perhitungan jarak pusat cluster menggunakan Euclidian Distance. Dari perhitungan akan didapatkan matriks jarak yaitu C1, C2 dan C3 sebagai berikut:
PENGELOMPOKKAN KUALITAS DAGING IKAN TUNA DENGAN K-MEANS BERBASIS HISTOGRAM DERAJAT KEABUAN
3. Pengelompokan data
Dari jarak hasil perhitungan lalu akan dilakukan perbandingan  dan  dipilih  jarak  terdekat  antara data dengan pusat cluster, jarak ini menunjukkan bahwa  data  tersebut  berada  dalam  satu  group dengan  pusat  cluster  terdekat.  Dibawah  ini merupakan data matriks pengelompokkan group, nilai 1 berarti data tersebut berada dalam group (kelompok data).
4. Penentuan pusat cluster baru Tahapan  selanjutnya  yaitu  membuat  pusat cluster baru. Setelah diketahui anggota tiap-tiap
cluster lalu  pusat cluster baru  dihitung berdasarkan data anggota tiap-tiap cluster .
Iterasi ke-2 5. Ulangi langkah ke 2 (kedua) hingga posisi data tidak mengalami perubahan.
Untuk melakukan uji coba dalam memperoleh  jumlah  k  terbaik, jumlah  cluster  yang akan    diuji    adalah  dari  K=2  sampai  dengan  K=7. Dari  hasil  pengujian  diperoleh  variasi  terbaik pengelompokkan  kualitas  daging  ikan  tuna  dengan metode K-Means sebanyak  3  cluster.  Hasil pengujian akan disajikan pada table 4.13.
Tabel 4.13 Hasil SSE (Sum of Square Error) dari tiap-tiap cluster.
Gambar 4.4 Grafik Sum of Square Error 90 data
Untuk  memperoleh  memperoleh  cluster terbaik  dapat  menggunakan  metode  Elbow  dimana untuk  menghasilakn  informasi  dalam  menentukan jumlah  cluster  terbaik  dengan  cara  melihat
persentase hasil perbandingan antara jumlah cluster yang membentuk siku pada suatu titik.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Dengan  melakukan  penelitian  terhadap Pengelompokkan  kualitas daging ikan tuna dengan K-Means berbasis histogram derajat keabuan dapat disimpulkan:
1. Metode K-Means sangat baik untuk pengelompokkan kualitas daging tuna. 2. Hasil pengelompokkan kualitas daging ikan tuna dengan menggunakan metode K-Means berbasis histogram derajat  keabuan  sebanyak  90  data, diperoleh  3  cluster  kualitas  daging  ikan  tuna yaitu Cluster A, Cluster B dan Cluster C.
Saran  dari  penelitian  pengelompokkan kualitas daging ikan tuna dengan K-Means berbasis histogram derajat keabuan:
1. Proses  pengambilan  gambar  atau  citra  dibuat sebaik  mungkin,  hal  ini  bertujuan  supaya  hasil klasifikasi dalam pengenalan akan lebih baik.
2. Untuk keberlanjutan penelitian dapat menggunakan  metode  cluster  yang  lain,  untuk mendapat tingkat akurasi yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Dinas  Kelautan  dan  Perikanan  Provinsi  Gorontalo.
(2016)  “Buku  Profil  Provinsi  Gorontalo” Gorontalo: BAPPEDA Provinsi Gorontalo.
Fikri, M.C., Agustin, M.E.F., & Mintarsih F. (2017).
Pengelompokan  kualitas  kerja  pegawai menggunakan  algoritma  K-Means++  dan
Cop-Kmeans  untuk  merencanakan  program pemeliharaan  kesehatan  pegawai  di  pt.  Pln p2b jb depok. Jurnal Pseudocode, 4(1), 9-17. Hanjo, K. (2016). ”Laporan Pengabdian Masyarakat” Gorontalo: Perpustakaan Politeknik Gorontalo. Kadir,  A.  &  Susanto,  A.,  (2012).  “Teori  dan Aplikasi  Pengolahan  Citra”  Yogyakarta: Andi.
Purnamaningsih, C., Saptono, R., & Aziz, A. (2014).
Pemanfaatan  Metode  K-Means  Clustering dalam  Penentuan  Penjurusan  Siswa  SMA. Jurnal Itsmart, 3(1), 27-33.
Purnomo,  M.H,  &  Muntasa,  A.  (2010).  “Konsep
Pengolahan Citra Digital dan ekstraksi Fitur”
(Ed. 1) Yogyakarta: Graha Ilmu.
Prasetyo,  E.  (2012).  “Data  Mining  Konsep  dan Aplikasi  menggunakan  Matlab”  (Ed.  1) Yogyakarta: Andi.
Santosa, B. (2007). “Data Mining Terapan Dengan
Matlab” (Ed. 1). Yogyakarta: Graha Ilmu.
Tuceryan,  M.,  &  Jain,  K.A.,  (1998).  Texture
Analysis. On Handbook of Pattern
Recognition and Computer Viision (pp. 207- 248). New York: Word Scientific Publishing
Company