IJIS Indonesian Journal on Information System e- ISSN 2548-6438 p-ISSN 2614-7173

## PENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK MENGKLASIFIKASIKAN KUALITAS BIJI PALA BERDASARKAN FITUR BENTUK DAN TEKSTUR

## APPLICATION OF THE K-NEAREST NEIGHBOR METHOD FOR CLASSIFYING THE QUALITY OF NUTS BASED ON FORM AND TEXTURE FEATURES
Arni La Lengo, Adelina Ibrahim, Santosa, Mustamin Hamid Fakultas teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Maluku Utara Email: arnilalengo@gmail.com

## Abstrak
Tanaman pala asli Indonesia ini telah lama digunakan sebagai rempah-rempah dan merupakan sumber minyak atsiri yang penting dan dibutuhkan dalam berbagai industri,  antara  lain  makanan,  obat-obatan,  parfum,  kosmetik,  dan  lain-lain. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  atau  mengklasifikasikan  kualitas biji pala berdasarkan bentuk dan tekstur dengan teknologi pengolahan citra digital yang  menggunakan  metode  K-  Nearest  Neighbor  (K-NN).  Hasil  uji  coba menunjukan metode K- Nearest  Neighbor mampu melakukan klasifikasi  kualitas biji pala dengan baik. Pada proses training menggunakan sebanyak 180 data dan pada  proses  testing  menggunakan    sebanyak  60  citra.  Masing-masing  biji  pala menggunakan  20  testing  data  dan  diperoleh  nilai  akurasi  pala  keriput  90%,  pala mulus 90%, dan pala pecah 100%, Sehingga keberhasilan dari sistem pendeteksian kualitas  biji  pala  menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor  sebesar  93,33%. Pengklasifikasian  mutu  benih  pala  dan  merekomendasikan  mutu  terbaik  untuk diekspor dapat dilakukan berdasarkan nilai keberhasilan sistem ini.
Kata Kunci: klasifikasi, biji pala, keriput, mulus, pecah, K-Nearest Neighbor (K-NN)

## Abstract
This native Indonesian nutmeg plant has long been used as a spice and is an important  source  of  essential  oils  needed  in  various  industries,  including  food, medicine, perfume, cosmetics, and others. This research aims to identify or classify the  quality  of  nutmeg  seeds  based  on  shape  and  texture  using  digital  image processing  technology  using  the  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  method.  The  test results show that the K-Nearest Neighbor method can classify the quality of nutmeg seeds well. In the training process, 180 data were used and in the testing process,
60 images were used. Each nutmeg used 20 testing data and obtained an accuracy value of 90% for wrinkled nutmeg, 90% for smooth nutmeg, and 100% for broken nutmeg. So the success of the nutmeg quality detection system using the K-Nearest Neighbor  method  was  93.33%.  Classifying  the  quality  of  nutmeg  seeds  and recommending the best quality for export can be done based on the success value of this system.
Keywords:  classification,  nutmeg,  wrinkled,  smooth,  broken,  K-Nearest Neighbor (K-NN)

## PENDAHULUAN
Tanaman pala (Myristica
fragrans  Houtt)  merupakan  tanaman lokal  Indonesia  yang  mempunyai potensi  luar  biasa  sebagai  produk pertukaran  dalam  dan  luar  negeri. Tanaman  pala  telah  lama  digunakan sebagai rempah-rempah dan merupakan  sumber  minyak  atsiri penting  yang  dibutuhkan  dalam berbagai industri, antara lain
makanan, obat-obatan, parfum, kosmetik,  dan  lain-lain.  (Pinoke
2015).  Di  tingkat  petani,  pemisahan berdasarkan mutu pala belum dilakukan. Proses pemisahan biji pala yang  halus,  keriput,  dan  pecah dilakukan dengan
pengamatan
langsung di tingkat pedagang pengumpul.
Latifa Dinar (2012) mengatakan selama  ini  metode  visual  atau peralatan  semi  mekanis  sederhana digunakan  untuk  pengujian  kualitas fisik.  Cara  ini  memerlukan  waktu yang  lama  dan  bias  yang  tinggi. Dalam  kajian  penanganan  gambar yang terkomputerisasi, proses pengujian  kualitas  secara  langsung
atau dengan mata telanjang
memerlukan  investasi  yang  cukup lama  dan  banyak  pekerjaan,  tidak dapat  diselesaikan tanpa henti karena kelelahan  yang  nyata,  dengan  tingkat subjektivitas  yang  tinggi  (Mustamin Hamid,  2021).  Petani  pala  tidak melakukan  proses  pemisahan  atau penyortiran  karena  tidak  mempunyai waktu,  tenaga,  dan  biaya  untuk melakukannya. Oleh karena itu, harga pala lebih murah di tingkat petani.
Latifa Dinar, Atris Suyantohadi, dan  Mohammad  Affan  Fajar  Fallah (2013) melakukan penelitian tambahan  dengan  topik  penggunaan teknologi  pengolahan  citra  digital untuk menentukan kriteria mutu buah pala  (Myristica  fragrans  Houtt). Kontras, korelasi, energi, homogenitas,  dan  entropi  merupakan karakteristik  tekstur  yang  diekstraksi dari  citra  objek  pala.  Dengan  tingkat kebenaran sebesar 96,7%, hasil penelitian menunjukkan bahwa parameter korelasi dan entropi membedakan  kelas  mutu  pala  secara nyata. (Latifa Dinar, Atris Suyantohadi  dan  Mohammad  Affan
Fajar Fallah 2013).
Berdasarkan  fitur  Bentuk  dan Tekstur,  penelitian  ini  menggunakan teknik klasifikasi k-Nearest Neighbor (k-NN).  Gambar  bibit  pala  yang terdapat  di  wilayah  Kota  Ternate menjadi  masukan  sistem.  Menurut Damayanti  Ariesta  (2016)  KNN mempunyai  beberapa  manfaat,  yaitu persiapan  yang  sangat  cepat,  mudah dipelajari dan sederhana, tahan terhadap riuhnya informasi persiapan,
dan berhasil jika informasi persiapannya banyak. Oleh karena itu, penulis  memilih  metode  K-Nearest Neighbor  untuk  prosedur  klasifikasi pada  penelitian  bertajuk  “ Klasifikasi Kualitas Biji pala Berdasarkan bentuk Dan Tekstur Menggunakan Metode K- Nearest  Neighbor  (K-NN) ”  yang diharapkan  mampu  mengklasifikasi kualitas biji pala berdasarkan kategori yang telah di tentukan

## LANDASAN TEORI
Pengertian biji pala
Pala merupakan komoditas penting  karena  Indonesia  merupakan eksportir terbesar biji pala dan bunga pala, menyediakan sekitar 60%
kebutuhan  pala  dunia  (Nurdjanah, 2007). Produk pala Indonesia mendominasi  pasar  dunia  karena mempunyai  bau  yang  khas  dan  hasil minyak yang tinggi (Bustaman, 2007). Pala dikenal sebagai tanaman rempah yang  bernilai  ekonomis  dan  bersifat multiguna  karena  seluruh  aspek  dari tanaman  tersebut  dapat  dimanfaatkan dalam berbagai usaha. Biji pala, bunga
pala  dan  minyak  merupakan  barang dagangan  dan  dimanfaatkan  dalam industri  makanan  dan  minuman (Nurdjanah, 2007).
Sebelum dipasarkan, benih dijemur hingga kering setelah diisolasi dari  bunga  gada.  Dibutuhkan  enam hingga delapan minggu untuk mengeringkannya.  Hal  ini  akan menyebabkan  bagian  dalam  benih menyusut,  yang  akan  terdengar  saat benih  diguncang.  Bagian  dalam bijinya  dijual  sebagai  pala  karena cangkang  bijinya  akan  retak.  Minyak atsiri  ditemukan  pada  7  hingga  14% biji pala. Roti atau kue, puding, saus, sayuran,  dan  minuman  menyegarkan (seperti  eggnog)  semuanya  mendapat manfaat dari penambahan bubuk pala. Minyaknya  juga  digunakan  sebagai kombinasi  pewangi  atau  pembersih( Sabun)

## Kualitas Biji Pala
Kualitas,  tingkat,  atau  derajat sesuatu  adalah  tingkat  baik  atau buruknya.  Biji  pala  yang  berkualitas tinggi  diekstraksi  dari  buah  yang matang  dan  dijemur  hingga  kering. Hal  penting  yang  harus  diperhatikan saat  mengeringkan  adalah  waktu pengeringan  harus  tepat.  Biji  pala yang  sangat  kering  adalah  biji  yang diisolasi dari cangkang (kulit) dengan kadar air pada bijinya sebesar 8 – 10% (Pinoke, 2015)
Klasifikasi Strategi karakterisasi tidak dikumpulkan berdasarkan jarak, melainkan didasarkan pada kesamaan kualitas  dan  contoh  setiap  artikel. Pengelompokannya  harus  spesifik. Pertama,  pilih  kelas,  seperti  "baik", "cukup  baik",  atau  "tidak  baik". Ketiga  kelas  tersebut  tentunya  perlu mempunyai  ciri-ciri  atau  kriteria bagaimana  suatu  butir  soal  dapat dikatakan  baik.  Pengkarakterisasian tidak dapat dilakukan secara langsung, dalam hal ini pengelompokan
merupakan suatu strategi yang memerlukan persiapan informasi terlebih  dahulu.  Pelabelan  adalah nama  yang  diberikan  untuk  ide  ini (Azman 2021).

## Pengolahan Citra Digital
Penanganan  gambar  diharapkan dapat  lebih  meningkatkan  kualitas gambar  sehingga  dapat  diuraikan secara efektif oleh manusia atau mesin (untuk  situasi  ini  PC).  Teknik pengolahan gambar mengubah gambar menjadi gambar lain. Dengan cara ini, informasinya berupa gambar dan  hasilnya  juga  berupa  gambar, namun  gambar  hasil  mempunyai kualitas yang lebih baik dibandingkan gambar informasi. Yang diingat untuk bidang  ini  adalah  tekanan  gambar (Agustin, 2011)
Jenis Citra Digital 1. Citra Biner
Citra biner (binary image) adalah citra  digital  yang  hanya  memiliki  2 kemungkinan  warna,  yaitu  hitam  dan putih
2. Citra RGB
Warna  dasar  yang  dapat  dilihat oleh  mata  manusia  adalah  merah, hijau,  dan  biru.  Dalam  gambar berwarna,  suatu  warna  diwakili  oleh setiap  piksel  sebagai  kombinasi  dari tiga  warna  dasar  RGB.  Diperlukan tiga byte data untuk setiap titik dalam gambar  berwarna.  Setiap  nada  dasar mempunyai kekuatan tersendiri dengan  nilai  dasar  nol  (0)  dan  nilai terbesar 255 (8 buah).
3. Citra Grayscale
Gambar digital yang hanya memiliki  satu  nilai  saluran  untuk setiap  piksel  disebut  gambar  skala abu-abu. Hal ini menunjukkan bahwa Merah  sama  dengan  Hijau  sama dengan Biru. Intensitas warna
ditunjukkan oleh 12 nilai ini. Gambar jenis  ini  menampilkan  gambar  abu- abu  dengan  intensitas  berkisar  dari hitam pada intensitas terendah hingga putih pada intensitas tertinggi.

## Matlab
Bahasa  pemrograman  berkinerja tinggi  untuk  masalah  teknik  adalah MATLAB. Dalam model yang sangat sederhana  untuk  digunakan  dan masalah  serta  solusinya  dinyatakan dalam notasi matematika yang sangat familiar, Matlab menggabungkan komputasi, visualisasi, dan pemrograman (Azman, 2021).
Gambar 1. logo Matlab
Gambar 2. tampilan matlab

## K-Nearest Neighbor
K-Nearest  Neighbor  (k-NN  atau
KNN)
merupakan
strategi pengelompokan  objek  berdasarkan informasi  pembelajaran  (tetangga) yang  terdekat  dengan  item  tersebut. Jarak  Euclidean  biasanya  digunakan untuk  menentukan  apakah  tetangga bertetangga  dekat  atau  berjauhan (Rafiq Amaliyah, 2014). Saat mengklasifikasikan sekumpulan objek baru, metode KNN menggunakan data pelatihan  yang  telah  diklasifikasikan dan disimpan sebelumnya. Perhitungan  ini  dilakukan  untuk mencari k kumpulan artikel.
Dilakukan  pada  pengujian  terhadap informasi  yang  belum  dikarakterisasi dan  selanjutnya  dilakukan  kontras terhadap  sebagian  besar  persamaan dan informasi penyusunannya
Gray  Level  Co-occurrence  Matrix (GLCM)
Gray  Level  Co-occurrence  Matrix (GLCM)  adalah  strategi  ekstraksi elemen di permukaan. Untuk memperoleh permukaan gambar, perhitungan permukaan pada permintaan  selanjutnya  digunakan dengan memanfaatkan hubungan antara  jarak  tetangga  antara  2  piksel dan arah yang tepat 0°, 45°, 90°, 135°
yang  dapat  dikonsolidasikan  serta jarak  tetangga  (  Kadir  dan  Susanto, 2013).

## METODE PENELITIAN
Gambar 3. Tahapan penelitian Berikut  tahapan  penelitian  yang perlu dilakukan:
1. Kenali permasalahannya.
2. Untuk  melengkapi  pengetahuan dasar dan teori yang diperoleh dari buku,  jurnal,  dan  media  online pada  tahap  identifikasi  masalah yang  merupakan  langkah  awal
penelitian  ini  dilakukan  studi literatur.
3. Pengumpulan data Proses pengumpulan data untuk
penelitian  dikenal  dengan  istilah pengumpulan  data.  Data  gambar biji pala yang dikumpulkan untuk penelitian ini nantinya akan dibagi menjadi  dua  dataset,  yaitu  data latih dan data uji.
4. Investigasi Siklus Penataan
Kualitas  Gambar  Buah  Pala  Pra- pemrosesan, segmentasi citra, ekstraksi  ciri,  dan  klasifikasi merupakan beberapa tahapan
dalam  analisis  proses  klasifikasi kualitas gambar pala.
5. Ketepatan adalah kesesuaian antara  hasil  terjemahan  gambar
dengan nilai yang dianggap benar
6. Kesimpulan  Untuk  mengetahui apakah sistem mampu mengklasifikasikan  mutu  benih pala dengan metode K-NN sesuai dengan  tujuan  yang  diharapkan, maka diambil kesimpulan .

## Jumlah Data
Jumlah  data  biji  pala  yang  di perlukan  sebanyak  240  citra  yang kemudian akan di gabungkan menjadi dataset  citra  jenis  kualitas  biji  pala. Data citra biji pala mulusberjumlah 80 citra,  biji  pala  keriput  berjumlah  80 citra,  dan biji  pala  pecah berjumlah 80 citra. Dalam pengujian klasifikasi, total  seluruh data dibagi  secara acak menjadi  dua  dataset  berbeda  dan dilabeli sebagai dataset pelatihan  dan
dataset  pengujian.  Sehinggah  data latih  180  citra  sedangkan  data  uji  60 citra

## PERANCANGAN SISTEM
Pada tahap perancangan antarmuka sistem ini terdapat tampilan  utama  aplikasi.  Adapun bagian-bagiannya  ialah  memilih  file data  latih  berupa  folder  yang  berisi citra  asli  biji  pala  mulus,  keriput,dan pecah. Selanjutnya tahap Pre- Processing , segmentasi, ekstraksi
fitur, penambahan data latih, klasifikasi, dan reset.
Gambar 4. perancangan sistem
utama ( Sumber: La Lengo, 2024)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tampilan Aplikasi hasil Pre Processing dan Segmentasi Pada tampilan ini terdapat tampilan citra asli pada axes1 yang di peroleh dari tombol open. Selanjutnya memproses  citra  hasil  pre-processing yang  di  tampilkan  pada  axes2.  Dan citra hasil segmentasi yang ditampilkan pada axes3.
Gambar 5.tampilan hasil preprocessing dan Segmentasi
( Sumber: La Lengo, 2024) Tampilan Aplikasi Klasifikasi Kualitas  Biji pala.
Tampilan  ini  adalah  tampilan antar muka aplikasi untuk melakukan klasifikasi  kualitas  biji  pala  yang dibangun  menggunakan  perangkat lunak  (software)  matlab  R2014a sesuai dengan metode yang diusulkan pada pembahasan bab sebelumnya
Gambar 6. Tampilan hasil Klasifikasi Biji Pala ( Sumber: La Lengo, 2024)

## Pengujian data (testing)
Tahapan  pengujian  data  adalah ketika  sistem  menggunakan  metode K-nearest
neighbour untuk
memprediksi  kualitas  benih  pala. Informasi  yang  akan  dicoba  adalah informasi yang bentuk dan permukaannya sama dengan informasi persiapan. Pengujian data
menggunakan  60  citra  didapatkan  18 citra  biji  pala  keriput  yang  berhasil diklasifikasi dan 2 citra yang gagal di klasifikasi,  18  citra  biji  pala  mulus yang berhasil di klasifikasi dan 2 citra yang gagal di klasifikasi, dan 20 citra biji  pala  pecah  yang  berhasil  di klasifikasi. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel berikut
Tabel 1.Hasil pengujian data

## ( Sumber: La Lengo, 2024)
Dari  perhitungan  nilai  akurasi proses  klasifikasi  masing-masing  biji pala menggunakan metode K- Nearest Neighbor diperoleh nilai akurasi pala kriput  90%, pala mulus 90%, dan pala pecah  100%.  Sehingga  untuk  data keseluruhan dapat dihitung akurasinya sebagai berikut.
Jumlah data keseluruhan = 60 citra Jumlah citra data uji berhasil = 56 citra Jumlah citra data uji gagal = 4  citra Akurasi = jumlah citra data uji berhasil × 100 %
Jumlah keseluruhan data = 56 × 100% 60 = 93, 33 %
Dari  perhitungan  nilai  akurasi proses klasifikasi data tingkat akurasi dari  metode    K-Nearest  Neighbor mengklasifikasi  kualitas  biji  pala berdasarkan bentuk dan tekstur mencapai  93,33 %.
Dari  data  diatas  dapat  terlihat bahwa  dari  60  sample  data  uji  yang telah  dimasukan  kedalam  sistem terdapat  56  data  yang  sesuai  dan terdapat  4  data  yang  tidak  sesuai. dimana 4 data citra yang tidak sesuai adalah pada citra ”K0” (keriput) yang
memiliki 2 kesalahan yaitu menghasilkan pala mulus yang diberi nama  “M1”.  dan  2  data  citra  pala Mulus  memiliki  kesalahan  yang menghasilkan  pala  Pecah  dengan diberi nama “P2.
Sehingga keberhasilan dari sistem pendeteksian kualitas biji  pala menggunakan metode K-Nearest Neighbor sebesar 93,33%. Pengklasifikasian mutu benih pala dan merekomendasikan mutu terbaik untuk  diekspor  dapat  dilakukan berdasarkan  nilai  keberhasilan  sistem ini.
.

## KESIMPULAN
Penerapan penelitian secara keseluruhan, meliputi tahap pengujian preprocessing, segmentasi, dan ekstraksi  ciri,  serta  penggunaan metode  K-Nearest  Neighbor  untuk mengklasifikasikan kualitas pala,
terbukti efektif. Jumlah data
keseluruhan  240  data,  pada  proses training data yang menggunakan data sebanyak 180 data pada proses testing data yang menggunakan data sebanyak  60  data.  Masing    masing pala menggunakan 20 testing dan data diperoleh  nilai  akurasi  Keriput  90%, Mulus  90%,  Pecah  100%,  sehingga
untuk keseluruhan data mencapai nilai akurasi 93,33%.

## DAFTAR PUSTAKA
Agustin.  (2011). Klasifikasi  jenis pohon mangga gadung dan curut berdasarkan tekstur daun . Jurnal Elektronik, Volume 3, Nomor 2, 1-13.
Al Hamid, D. M., Rumui, N., & Anas, S. (2022). Case Based Reasoning untuk Klasifikasi Mutu Biji Buah Pala  Kering. JUPITER  (Jurnal
Penelitian  Ilmu  dan  Teknologi Komputer), 14(1), 11-18.
Azman,  M.  (2021). Klasifikasi  Jenis
Buah  Berdasarkan  Fitur  Warna, Tekstur  Dan  Bentuk  Dari  Citra Dengan Metode K-Nearest Neighbor (Doctoraldissertation,
Universitas Islam Lamongan).
Bogar,  B.  M.,  Lumenta,  A.  S.,  &
Jacobus,  A.  (2021). Pengolahan Citra  Untuk  Pengklasifikasian Biji  Pala. Jurnal  Teknik  Elektro dan Komputer, 10(3), 229-236. Damayanti,  A.  (2016). Penerapan Algoritma  K-Nearest  Neighbor dan  Algoritma  Genetika  Untuk Klasifikasi Status Gizi .
Dinar, L., Suyantohadi, A., & Fallah, M.  A.  F.  (2013). Penentuan kriteria mutu biji pala (Myristica fragrans  Houtt)  berdasarkan analisis  tekstur  menggunakan teknologi pengolahan citra digital . Agritech, 33(1)..
Hamid, M., Suratin, M. D., & Usman, A.  A.  H.  (2021). Deteksi  Sel
Malaria  pada  Sediaan  Apus Darah Berdasarkan Fitur Morfologi dan Tekstur Menggunakan Jaringan Backpropagation . IJIS- Indonesian Journal On Information System, 6(1), 37-46 Haralick,  R.M.,  Shanmugam,  K.  dan Dinstein,  I.,  1973. Textural Features for Image Classification,  IEEE  Trans. On Systems, Man, And Cybernetics,
Vol. SMC-3, No. 6, pp. 610-621. Kadir, S. dan Susanto, A., 2013. Teori dan  Aplikasi  Pengolahan  Citra.
Yogyakarta.
Maria, P. S., & Rivai, M. (2013, June).
Klasifikasi  Kualitas  Biji  Kopi Menggunakan  Pengolahan  Citra Dan  Fuzzy  Logic  Green  Coffee
Bean Classification Using Image Processing  Method  And  Fuzzy Logic Classifier. In Seminar Nasional: Menggagas Kebangkitan.
Mulyani,  R.,  Atmajaya,  D.,  &  Umar,
F.(2021). Klasifikasi kematangan buah  pala  menggunakan  metode K  Nearest  Neighbor  (K-NN) dengan  memanfaatkan  teknologi citra digital.
Buletinsistem informasi  dan  teknologi  islam (BUSITI),2(3), 140-146.
Newsam, S. dan Kammath, C., 2005.
Comparing  Shape  and  Texture
Features for Pattern Recognition in Simulation Data on IS&T/SPIE’S Annual Symposium
on Electronic Imaging. San Jose,
USA.
Nugraheni,  O.  D.,  Astika,  I.  W.,  &
Subrata,  I.  D.  M.  (2017). Klasifikasi Inti Sawit Berdasarkan  Analisis  Tekstur dan  Morfologi  Menggunakan  K- Nearest Neighborhood (KNN) . Jurnal Keteknikan Pertanian, 5(2). Nurjannah,N. (2007) Teknologi pengolahan  Pala.”Bogor:Badan Penelitian  dan  pengembangan pertanian.
Pawening, R. E., Shudiq, W. J. F., &
Wahyuni,  W.  (2020). Klasifikasi Kualitas Jeruk Lokal Berdasarkan Tekstur dan Bentuk Menggunakan  Metode  k-Nearest Neighbor (k-NN). COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi, 1(1), 10-17.
Pinoke, L., Rawung, H., Longdong, I.,
&  Kairupan,  S.  (2015,  July). Karakteristik  Penjemuran  Buji Pala (Myristica Fragrans Houtt) Di Kabupaten Halmahera Utara.
In COCOS (Vol. 6, No. 13). Rafiq Amalyah. 2014. Aplikasi Klasifikasi Citra Kerusakan Aspal Menggunakan Matlab 2013A. Skripsi, Universitas Gunadarma. Safitri,  A.  D.  (2021). Klasifikasi Kualitas Kacang Hijau Berdasarkan Bentuk Dan Warna Citra  Biji  Pala  Dengan  Metode
K-Nn (Doctoral dissertation,
Universitas Islam Lamongan). Subhan,  M.,  &  Basri,  H.  (2019).
Klasifikasi  Mutu  Buah  Pala
(Myristica Fragrans Houtt) Berbasis Pengolahan Citra Menggunakan Metode Deep Learning  Arsitektur  Faster  R- CNN. INTEK : Jurnal
Penelitian, 6(2), 106-113. Sutarno,  S.,  Abdullah,  R.  F.,  &
Passarella, R. (2017, November). Identifikasi Tanaman Buah Berdasarkan Fitur Bentuk, Warna dan Tekstur Daun Berbasis  Pengolahan  Citra  dan Learning  Vector  Quantization (LVQ). In Annual Research
Seminar (ARS) (Vol. 3, No. 1, pp. 65-70). Wijaya,  N.,  &  Ridwan,  A.  (2019).
Klasifikasi  Jenis  Buah  Apel
Dengan Metode K-Nearest Neighbors Dengan Ekstraksi Fitur  HSV  dan  LBP. Jurnal Sisfokom  (Sistem  Informasi  dan Komputer), 8(1), 74-78.