## KLASIFIKASI LEVEL KEMATANGAN BUAH TOMAT BERDASARKAN FITUR WARNA MENGGUNAKAN MULTI-SVM
Suastika Yulia Riska 1) , Puji Subekti 2)
1 Teknik Informatika, STMIK Asia Malang email: suastikayr@gmail.com
2 Teknik Informatika, STMIK Asia Malang email: pujisubekti88@gmail.com

## Abstract
Grouping  of  tomato  maturity  level  is  one  way  to  pay  attention  to  the  quality  of  the  tomatoes.  The traditional  way  takes  a  long  time  and  low  accuracy,  since  the  determination  of  the  level  of subjectively  assessed.  In  addition,  the  importance  of  the  classification  of  the  level  of  maturity  of tomatoes due to a period of tomato maturation process is relatively quick, so it can reduce the risk of rotting  tomatoes.  The  dataset  used  in  this  study  was  108  tomato  image  taken  using  three  types  of smartphones. The dataset is divided into 66 training data and testing the data 42. Improvements to the image  preprocessing  stage  is  done  with  adaptive  histogram  equalization  and  compared  with  the histogram  equalization.  In  the  feature  extraction  using  color  features  of  the  R,  G,  and  A  *.  The classification of the level of maturity of tomato is done by comparing the accuracy of using multi-SVM and KNN. In the Multi-SVM method using the highest percentage of kernel functions RBG is equal to 77.84%. While the method kNN highest percentage was 77.79% using a value of k = 3.
Keywords: Klasifikasi, multi-SVM, KNN, tomat, adaptive histogram equalization
1. PENDAHULUAN
Salah satu bagian penting dalam pengolahan  citra  digital  adalah  warna  dari citra,  karena  warna  merupakan  sesuatu  yang terlihat  secara  visual  pertama  kali  saat  objek berhasil dipotret oleh kamera. Selain itu warna memiliki  informasi  yang  penting  untuk merepresentasikan  kualitas  dari  suatu  citra (Vibhute,  2013).  Penelitian  terkait  dengan pertanian  saat  ini  menjadi  topik  yang  sering diangkat,  misalnya  dalam  hal  menentukan tingkat kematangan buah.
Tomat  merupakan  salah  satu  buah  yang memiliki  tingkat  kematangan  tertentu  dalam kurun  waktu  yang  singkat.  Pendistribusian buah  tomat  diberbagai  daerah  menjadikan pentingnya melakukan klasifikasi tomat berdasarkan  tingkat  kematangannya.  Menurut (Harllee)  terdapat  enam  level  kematangan tomat  yang  dapat  dibedakan  berdasarkan warna  dari  tomat.  Level  kematangan  dari tingkat  tomat  yang  mentah  adalah green, breakers,  turning,  pink,  light  red, dan red .
Sehingga,  warna  dari  tomat  menjadi  indikator yang  penting  dalam  menentukan  tinggkat kematangan  dan  kualitas  dari  tomat  tersebut. Penggolongan level kematangan tomat bertujuan  untuk  mengurangi  adanya  resiko tomat  yang  membusuk.  Sehingga,  distribusi tomat dipengaruhi dari jarak daerah
pengiriman  dan  level  kematangan  tomat tersebut.
Citra tomat yang digunakan pada penelitian  ini  diambil  di  luar  ruangan, sehingga terdapat area pencahayaan pada citra tomat.  Pencahayaan  pada  permukaan  tomat dihilangkan,  sehingga  yang  diperhitungkan dalam proses klasifikasi adalah area yang tidak terdeteksi  pencahayaan.  Penggolongan  level kematangan  tomat  yang  dilakukan  secara manual  memiliki  beberapa  kelemahan,  yaitu membutuhkan  proses  yang  lama,  tingkat akurasi  yang  rendah,  dan  tidak  konsisten.  Hal tersebut dikarenakan penentuan yang dilakukan  secara  subjektif  dari  pekerja. Adanya penggolongan level kematangan tomat secara  otomatis,  dapat  lebih  cepat  dengan penentuan  secara  objektif.  Selain  itu  dapat meningkatkan akurasi dan lebih efisien.
Dalam dunia teknologi, smartphone merupakan salah satu inovasi baru yang dapat menjawab  kebutuhan  masyarakat  diberbagai kalangan.  Selain  sebagai  alat  komunikasi, smartphone  juga  dapat  digunakan  untuk menyimpanan  data,  sebagai  media  hiburan, akses  internet  dan  lain  sebagainya,  sehingga menjadi  suatu  kebutuhan  bagi  masyarakat. Banyaknya manfaat dari smartphone memberikan dampaknya yang dapat menyentuh  segala  aspek  kehidupan  manusia.
Pada  penelitian  ini  pengambilan  citra  tomat menggunakan kamera smartphone. Hal tersebut  dimaksudkan  agar  metode  yang diusulkan  dapat  diaplikasikan  masyarakat secara  luas.  Selain  itu  untuk  mengetahui kualitas warna citra dari tipe smartphone yang berbeda  terhadap  akurasi  klasifikasi  level kematangan tomat.
Penelitian  lebih  lanjut  pada  kasus  multi- class terus dikembangkan dengan menggunakan  SVM,  karena  SVM  merupakan salah satu metode klasifikasi yang baik dalam pemecahan  masalah  untuk  dua  kelas  (Hsu, 2002).  Menurut  (Lingras,  2007)  penelitian yang  melibatkan  kasus  dibidang  kehidupan nyata  cenderung  mencakup  kasus multi-class . Sehingga,  pada  penelitian  ini  diusulkan metode  multi-SVM    untuk  menyelesaikan kasus dibidang pertanian, khususnya klasifikasi level kematangan tomat.

## 2. KAJIAN LITERATUR DAN PEGEMBANGAN HIPOTESIS
Pada  penelitian  (Syahrir  dkk,  2009) dilakukan  klasifikasi  tingkat  kematangan tomat  ke  dalam  lima  level  kematangan,  yaitu breakers,  turning,  pink,  light  red, dan red. Perbaikan  citra  dilakukan  dengan  mengubah citra  dalam  format  warna  L*a*b  untuk mengurangi efek pencahayaan pada permukaan  tomat.  Kemudian  pada  tahap feature extraction dilakukan penjumlahan total nilai dari a*. Akurasi hasil pengujian terhadap 50  buah  tomat  yang  dapat  dikelompokkan berdasarkan  level  kematangan  tomat  adalah 90%. Penelitian lain yang dilakukan oleh (Cai dan  Zhang,  2012)  adalah  pengenalan  warna RGB  pada  citra  tomat  yang  bergerombol dengan  warna  yang  bervariasi . Dengan menghitung  rata-rata color  vector dan  standar deviasi  dari  citra  tomat,  pada  penelitian  ini dapat  mengambil  bagian  tomat  dengan  warna tertentu.
Wang, dkk (2012) melakukan klasifikasi  level  kematangan  berdasarkan warna  pada  buah  cherry.  Masalah  yang muncul  pada  penelitian  ini  adalah  adanya variasi  pencahayaan  pada  permukaan  buah yang  mengakibatkan  munculnya  kesalahan saat  menentukan  tingkat  warna  cherry.  Untuk mengatasi  kondisi  tersebut,  penelitian  ini menggunakan  kamera  dengan  mode  flash  on. Sehingga, variasi pencahayaan seragam.
Akurasi yang dicapai pada penelitian ini lebih dari 85%.
Metode  multi-SVM  merupakan  salah satu metode yang digunakan untuk melakukan klasifikasi  dari  data  lebih  dari  dua  kelas. Terdapat dua pendekatan utama yang digunakan dalam multi-SVM, yaitu menentukan  dan  menggabungkan  beberapa fungsi  pemisah  persoalan  klasifikasi  multi kelas.  Pendekatan  kedua  dilakukan  secara langsung menggunakan semua data dari semua kelas  dalam  satu  formasi  persoalan  optimasi (Sembiring  2007).  Pendekatan  multi-SVM yang  pertama  dibuat  dari  jumlah  kelas  k. Setiap klasifikasi i dijadikan data latih dengan menggunakan keseluruhan data untuk mendapat  solusi  permasalahan.  Pendekatan yang  pertama  disebut  dengan  one-against-all. Pendekatan  yang  kedua  disebut  dengan  one- against-one,  yaitu  dibuat  dari  jumlah  kelas 𝑘(𝑘−1)
2 .  Setiap  klasifikasi  dilatih  pada  data dengan  dua  kelas.  Pencarian  solusi  untuk persoalan  optimasi  konstrain  dilakukan  untuk data pelatihan dari kelas ke-i dan kelas ke-j.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan  level  kematangan  tomat menggunakan  metode  multi-SVM.  Data  yang digunakan  pada  penelitian  ini  sebanyak  108 citra  tomat  yang  dibagi  menjadi  66  data training dan 42 data testing. Pengambilan Citra dilakukan  dengan  cara  mengambil  foto  buah tomat  pada  salah  satu  sisinya  untuk  mewakili level  kematangan  tomat.Citra  tomat  yang digunakan diambil dengan kamera smartphone dengan  posisi  tegak  lurus  terhadap  objek.  Hal tersebut  digunakan  untuk menghindari  adanya efek  bayangan  pada  permukaan  citra.  Dataset yang digunakan pada penelitian ini merupakan citra  buah  tomat  yang  dapat  dikelompokkan menjadi 6 level, ditunjukkan pada Gambar 1.
Rancangan  metode  yang  diusulkan  pada penelitian  ini  ditunjukkan  pada  Gambar  2. Pada tahap preprocessing dilakukan perbaikan citra tomat menggunakan histogram equalization. Input  citra  berupa  citra  RGB dikonversi  menjadi  citra  keabuan,  kemudian konversi selanjutnya dalam L*a*b.
Penggunaan histogram  equalization adalah untuk  mengetahui  penyebaran  histogram  pada citra tomat.
Level 1 Level 2 Level 3 Level 4 Level 5 Level 6 Gambar 1. Dataset Citra Tomat
Pada  penelitian  ini  dilakukan  perbandingan antara histogram  equalization dan adaptive histogram equalization.

## Gambar 2.  Rancangan Metode yang Diusulkan
Setelah  dilakukan  konversi  citra  biner yaitu mengambil nilai R, G, dan a* pada citra tomat. Tahap selanjutnya adalah ekstraksi fitur yaitu  pada  penelitian  ini  ekstraksi  fitur dilakukan berdasarkan fitur warna dari nilai R, G,  dan  a*.  Tahap  selanjutnya  adalah
klasifikasi  level  kematangan  tomat.  Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi menggunakan multi-SVM. Klasifikasi dilakukan  untuk  menentukan  enam  level kematangan tomat. Hasil klasifikasi dibandingankan  dengan  metode  KNN,  karena metode  tersebut  dalam  beberapa  kasus memiliki akurasi yang tinggi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengambilan  foto  dari  setiap smartphone dilakukan  secara  tegak  lurus  terhadap  buah tomat,  bertujuan  untuk  mengurangi  efek bayangan  yang  ditimbulkan  dari  buah  tomat. Pengambilan  foto  dilakukan  di  luar  ruangan (outdoor) ,  yang  mengakibatkan  adanya  area yang terdeteksi sebagai cahaya. Pada penelitian  ini,  area  yang  terdeteksi  sebagai cahaya  tidak  dilakukan  perbaikan,  namun dianggap sebagai background. Area pencahayaan ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Area Citra Tomat yang Terdeteksi
Sebagai Area Pencahayaan
Adapun proses segmentasi pada penelitian ini dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut:
1. Konversi citra RGB ke grayscale (keabuan)  yang  ditunjukkan  pada  Gambar 4.
Gambar 4. Konversi citra RGB ke

## grayscale
2. Konversi  citra  RGB  menjadi  citra  L*a*b yang  ditunjukkan  pada  Gambar  5.  Tujuan proses  konversi  citra  dari  RGB  ke  L*a*b adalah untuk mengahitung nilai komponen A pada proses ekstraksi fitur warna.

## Preprocessing
Membandingkan Histogram Equalization dan Adaptive Histogram Equalization
Feature Extraction Fitur warna dari R,G,a*

## Classification
Menggunakan Multi-SVM
dan KNN
Hasil Klasifikasi Level Kematangan Tomat
Input Citra RGB
Gambar 5. Konversi citra RGB ke LAB
3. Peningkatan kualitas citra dengan menggunakan histogram. Hal ini dilakukan  karena  histogram,  dari  suatu citra dapat di modifikasi untuk memperoleh  citra  dengan  kualitas  yang lebih baik. Pada penelitian ini dilakukan
(a)                            (b)

## Gambar 6. Peningkatan Kualitas Citra
dengan (a) Histogram Equalization dan (b) Adaptive Histogram Equalization
(a) (b) Gambar 7. Histogram Peningkatan
Kualitas Citra dengan (a) Histogram Equalization dan (b) Adaptive Histogram
Equalization
perbandingan antara histogram equalization dan adaptive  histogram equalization .  Hasil  peningkatan  kualitas citra, menunjukkan bahwa dengan menggunakan adaptive histogram equalization kualitas  citra  menjadi  lebih baik. Peningkatan kualitas citra menggunakan histogram equalization ditunjukkan pada Gambar 6(a), sedangkan peningkatan  kualitas  citra  menggunakan adaptive histogram equalization ditunjukkan  pada  Gambar  6(b).  Adapun histogram  citra  dari  hasil  peningkatan kualitas  dengan histogram  equalization ditunjukkan pada Gambar 7(a), sedangkan histogram  citra  dari  hasil  peningkatan kualitas menggunakan adaptive histogram equalization ditunjukkan  pada  Gambar 7(b).
4. Konversi  citra grayscale ke  citra  biner (black-white). Pada  tahap  ini  bertujuan untuk  menentukan  area foreground dan background citra.  Hasil  segmentasi  citra tomat ditunjukkan pada Gambar 8.
Gambar 8. Hasil Segmentasi Citra Tomat
Pada  Gambar  8  area  yang  berwarna putih  merupakan  area foreground (objek)
tomat  yang  akan  dihitung  nilai  fitur warnanya.  Area  yang  berwarna  hitam diluar  objek  merupakan background . Sedangkan area hitam di dalam area objek merupakan background yang  terdeteksi dari area tomat yang terkena cahaya. Pada penelitian  ini,  area  objek  yang  terdeteksi cahaya  dianggap  sebagai  background.
Hasil deteksi cahaya citra tomat ditunjukkan pada Gambar 9. Pada  Gambar  9  merupakan  proses pengurangan citra (background subtraction) yaitu  dengan  mengurangi setiap  piksel  citra  dengan background. Pada  penelitian  ini  pengurangan  citra dilakukan  dengan  menggunakan  fungsi ‘imabsdiff’ pada  matlab.  Sehingga, pada  tahap  ini  dapat  diketahui  area  objek tomat yang terdeteksi sebagai cahaya.
Gambar 9. Area Citra Yang Terdeteksi
Sebagai Cahaya
Pada  penelitian  ini  proses  ekstraksi  fitur yang  dipilih  adalah  ekstraksi  fitur  warna.  Hal tersebut dikarenakan faktor yang mempengaruhi  perbedaan  level  kematangan tomat  adalah  dari  komponen  warna  yang terkandung di dalam citra tomat tersebut. Fitur warna  yang  digunakan  pada  penelitian  ini meliputi  komponen  warna  RGa*.  Perhitungan komponen warna citra tomat ditunjukkan pada Tabel 1.
Citra Tomat KOMPONEN WARNA R G a* 1 70.55636 77.29844 119.2942 2 70.61289 77.05259 119.4905 3 70.96503 77.43419 119.3886 4 90.17973 82.6522 126.251 5 89.47845 81.70073 126.2519 6 90.38136 81.59172 126.7737 7 101.8091 77.92845 134.1216 8 104.0522 78.12156 135.042 9 104.1314 80.28676 134.0297 10 127.7628 51.49237 160.1941 11 128.3653 52.5377 159.9779 12 128.7216 52.32728 160.2202 13 115.2122 27.07452 165.3531 14 112.8548 29.4776 163.8833 15 115.0598 27.83456 165.178 16 102.9528 28.40958 161.0467 17 101.9537 30.79603 159.831 18 107.6799 33.22006 161.0903 19 82.90136 88.52844 131.4502 20 82.95789 88.28259 131.6465 21 83.31003 88.66419 131.5446 22 82.83752 88.86372 132.1324 23 83.15673 88.63826 131.8962 24 97.80973 90.77522 134.1452 25 97.10845 89.82373 134.1459
Citra Tomat KOMPONEN WARNA R G a* 26 98.01136 89.71472 134.6677 27 97.78453 89.73528 133.9863 28 97.64537 90.13748 134.2346 29 110.9326 87.05195 143.2451 30 113.1757 87.24506 144.1655 31 113.2549 89.41026 143.1532 32 112.3456 88.82528 143.6253 33 112.8634 89.12478 144.0614 34 135.4991  59.22865  167.9304 35 136.1016  60.27398  167.7142 36 136.4579  60.06356  167.9565 37 135.8769  60.12738  167.8625 38 136.1117  60.12947  167.8354 39 122.5572  34.41952  172.6981 40 120.1998  36.82266  171.2283 41 122.4048  35.17956  172.5237 42 121.6884  34.96529  171.6884 43 121.9662  35.58263  172.4827 44 111.4849  36.94169  169.5788 45 110.4858  39.32814  168.3631 46 116.2127  41.75217  169.6224 47 113.7353  37.72228  168.7779 48 114.6227  38.72527  169.2912 49 78.94099  82.93016  128.5443 50 78.99752  82.68431  128.7406 51 79.34966  83.06591  128.6387 52 98.56436  88.28392  135.5011 53 97.86308  87.33245 135.502 54 98.76599  87.22344  136.0238 55 110.1937  83.56017  143.3717 56 112.4368  83.75328  144.2921 57 112.516  85.91848  143.2798 58 136.1474  57.12409  169.4442 59 136.7499  58.16942 169.228 60 137.1062  57.95863  169.4703 61 123.5968  32.70624  174.6032 62 121.2394  35.10932  173.1334 63 123.4444  33.46628  174.4281 64 111.3374  34.04126  170.2968 65 110.3383  36.42775  169.0811 66 116.0645  38.85178  170.3404
Berdasarkan  table  1,  terdapat  66  data training dengan nilai fitur warna RGa*. Nilai fitur  tersebut  akan  digunakan  untuk  proses klasifikasi  dengan  menggunakan  Multi-SVM dan kNN.
Pada  penelitian  ini  tahap  klasifikasi  level kematangan  tomat  menggunakan  metode Multi-SVM  dan  kNN.  Jumlah  data  testing yang  digunakan  dalam  pengujian  sejumlah  42 citra  tomat.  Kemudian  akan  dibandingkan tingkat  akurasi  antara  kedua  metode  tersebut. Penggunaan  metode  kNN  dalam  pengujian level  kematangan  tomat  menggunakan  nilai k=3,  k=5,  k=7,  k=9,  dan  k=11  yang ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Klasifikasi Level Kematangan Tomat Menggunakan Metode kNN.
Level Tomat
k=3 k=5 k=7 k=9 k=11 Rata- rata 1 78.34 74.44 72.21 71.87 75.61 74.49 2 75.21 75.28 75.52 69.02 75.45 74.10 3 76.56 68.32 79.09 75.94 81.32 76.25 4 80.21 70.92 72.38 80.75 78.82 76.62 5 79.12 78.21 73.24 77.45 72.33 76.07 6 77.32 72.04 68.94 75.37 71.28 72.99 Rata- rata 77.79 73.20 73.56 75.07 75.80 75.09
Berdasarkan tabel 2 nilai rata-rata tertinggi adalah  menggunakan  k=3  yaitu  sebesar 77.79%. Nilai akurasi tertinggi pada penggunaan  k=3  adalah  pada  level  4,  yaitu sebesar 80,21%.
Pada  penelitian  ini  metode  Multi-SVM yang digunakan adalah metode one-against-all dimana  proses  klasifikasi  dilakukan  dengan menggabungkan  beberapa  SVM  biner  yang terdiri dari 6 level kematangan tomat. Adapun fungsi kernel yang digunakan dalam penelitian ini antara lain, kernel linear, kernel radial basis gaussian (RBG), dan kernel polynominal. Dari ketiga kernel tersebut akan dibandingkan nilai akurasinya,  sehingga  diperoleh  fungsi  kernel terbaik untuk proses klasifikasi level kematangan  tomat.  Hasil  klasifikasi  level kematangan tomat menggunakan ketiga kernel Multi-SVM tersebut ditunjukkan pada Tabel 3.
Berdasarkan  Tabel  3  menunjukkan  bahwa rata-rata  tertinggi  untuk  klasifikasi  level kematangan tomat adalah dengan menggunakan  fungsi  kernel  radial  basis Gaussian  (RBG)  sebesar  77.84%.  Dari  hasil klasifikasi  level  kematangan  tomat  tertinggi
adalah pada level 6 menggunakan kernel RBG sebesar  81,34%.  Secara  keseluruhan  hasil prosentase  klasifikasi  level  kematangan  tomat memiliki  nilai  yang  tersebar  pada  setiap kelasnya.
Tabel  3.  Hasil  Prosentase  Klasifikasi  Multi-
SVM Level Tomat Kernel (%) Polynominal  RBG  Linear 1 80.32 79.56 68.31 2 75.54 78.33 65.29 3 73.23 75.95 60.33 4 74.43 77.68 61.26 5 75.04 74.18 58.45 6 73.28 81.34 59.22 Rata-rata 75.31 77.84 62.14

## 5. KESIMPULAN
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian ini menggunakan 108 citra tomat yang diambil dengan  menggunakan  tiga  tipe  smartphone. Dataset dibagi menjadi 66 data training dan 42 data  testing.  Perbaikan  citra  pada  tahap preprocessing  dilakukan  dengan  adaptive histogram equalization. Pada feature extraction digunakan  tiga  fitur  warna  yang  memiliki pengaruh  terhadap  nilai  kematangan  buah tomat,  yaitu  R,  G,  dan  a*.  Dari  fitur  warna yang digunakan, pada penelitian itu dilakukan pengujian  untuk  proses  klasifikasi.  Adapun proses  klasifikasi  level  kematangan  tomat dilakukan  dengan  membandingkan  akurasi menggunakan  metode  Multi-SVM  dan  kNN. Pada  tahap  klasifikasi  menggunakan  Multi- SVM  persentase  yang  diperoleh  adalah 77,84% dengan fungsi kernel RBG.
Sedangkan  pada  tahap  klasifikasi  kNN menggunakan k=3 dengan persentase 77,79%. Sehingga penggunaan metode multi-SVM dan kNN  memiliki  tingkat  akurasi  yang  hampir sama,  dengan  nilai  klasifikasi  multi-SVM lebih tinggi dari pada kNN.

## 6. REFERENSI
[1] Ahmad ,  Usman.  (2005). Pengolahan Citra Digital dan Teknik Pemrogramannya .  Yogyakarta:  Graha Ilmu.
[2] Cai,Y.,  dan  Zhang,  L.  (2012).  “Average Color  Vector  Algorithm  in  Color
recognation  Based  on  A  RGB  Space” IEEE, hal. 1043-1047.
[3] Dadwal,  Meenu.  Banga,  V.K.  (2012). “Estimate Ripeness Level of Fruits Using RGB  Color  Space  and  Fuzzy  Logic Technique”. International  Journal  of Engineering  and  Advanced  Technology, Vol 2 Issue 1, ISSN: 2249-8958, hal 225- 229.
[4] Halim,  Arwin.  Hardy.  Dewi,  Christina. Angkasa,  Sulaiman.  2013.  “Aplikasi Image Retrieval Menggunakan Kombinasi  Metode  Color  Moment  dan Gabor  Texture”.  Vol  14  No.2  ISSN.
1412-0100.
[5] Harllee Packing Inc. “Product: Premium product  are  a  Harllee  tradition ’’.    28 November. http://www.harlleepacking.com/products/
[6] Hsu,  Chih-Wei  dan  Lin,  Chih-Jen.  2002.
"A Comparison of Methods for Multiclass  Support  Vector  Machines". IEEE Trans. Neural Netw, pp. 415-425.
[7] Krisandi,  Nobertus.  Helmi.  Prihantono, Bayu.  2013.  “Algoritma  k-Nearest Neighbor  dalam  Klasifikasi  Data  Hasil Produksi Kelapa Sawit Pada PT.
Minamas Kecamatan Parindu”. Bimaster. Vol. 02 No.1, hal 33-38.
[8] Lingras,  Pawan  dan  Butz,  Cory.  2007. "Rough  Set  Based  1-v-1  and  1-v-r Approaches  to  Support  Vector  Machine Multi-Classification". Elsevier Inter national  Journal  on  Information  Science, vol. 177  pp. 3782-3798.
[9] Sembiring,  Krisantus.  2007.  “Tutorial SVM –Penerapan Teknik Support Vector Machine untuk Pendeteksian Intrusi pada Jaringan”. ITB
[10] Syahrir ,  W.Md,  Suryani,  A.,  dan Connsynn.  (2009),  “Color  Grading  in Tomato  Maturity  Estimator  using  Image Processing  Teqnique”. IEEE,  hal.  276- 280.
[11] Vibhute,  Anup,  dan  Bodhe,  S.K.  (2013). “Outdoor  Illumination  Estimation  of Color  Images”.  IEEE,  Communication and Signal Processing hal 331-334.
[12] Wang, Qi., Wang, Hui., Xie, Lijuan., dan Zhang,  Qin.  (2012). “Outdoor  Color Rating of Sweet Cherries using Computer Vision” .  Science  Direct,  Computer  and Electronics in Agriculture hal 113-120.