Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, April (2024), pp. 605-614

## Penerapan Algoritma
K-Nearest Neighbor (KNN) Pada Klasifikasi

## Kualitas Biji Kopi Robusta
Putri Ayu Lestari¹, Desi Puspita², Siti Aminah 3 , Yadi 4
1,2,3,4 Fakultas Teknik Informatika, Institut Teknologi Pagaralam, Indonesia
E-mail:ayulestariputri091@gmail.com¹, desiofira1@gmail.com², gosupeta@gmail.com 3 , yadimkom@gmail.com⁴

## Abstract
The aim of this research is to produce a quality classification system for robusta coffee beans using the k-nearest neighbor algorithm (knn). This research is based on the process of classifying the quality of robusta coffee beans which is carried out conventionally and has  not  been  computerized,  namely  the  classification  of  coffee  beans  still  uses  the selection method of color and cleanliness of the beans. This of course takes a long time and  errors  often  occur,  so  this  research  can  help  classify  the  quality  of  Robusta  coffee beans using the k-nearest neighbor (knn) algorithm. The system was built using MATLAB software, which is used in this research. is the SDLC (Software Development Life Cycle) method,  the  stages  of  this  research  include  analysis,  design,  coding  and  testing,  for  the testing method using a confusion matrix which is divided into 2, namely training data and test  data.  The  results  of  this  research  are  a  seed  quality  classification  system  robusta coffee using the k-nearest neighbor (knn) algorithm with data used 80 images for training and  10  images  for  testing.  It  can  be  concluded  that  RGB  extraction  and  the  k-nearest neighbor (knn) method can be applied to classify the quality of robusta coffee beans from 10  test  data  Accuracy  was  obtained  at  70  with  image  processing  in  coffee  business management in Bandar Village, Pagaralam City, South Dempo District.
Keywords : Coffee beans, Matlab, K-nearest Neighbor, image processing.

## Abstrak
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menghasilkan  sistem  klasifikasi  kualitas  biji  kopi robusta  dengan  algoritma  k-nearest  neighbor  (knn  Penelitian  ini  dilatar  belakangi  dari proses  pengklasifikasian  kualitas  biji  kopi  robusta  yang  dilakukan  secara  konvesional dan  belum  terkomputerisasi,  yakni  pengklasifikasian  biji  kopi  masih  menggunakan  cara pemilihan  dari  warna  dan  kebersihan  biji.  Hal  ini  tentu  saja  membutuhan  waktu  yang lama  dan  masih  sering  terjadi  kesalahan,  sehingga  penelitian  ini  dapat  membantu pengklasifikasian  kualitas  biji  kopi  robusta  menggunakan  algoritma  k-nearest  neighbor (knn). Sistem yang dibangun menggunakan software MATLAB, dimana dalam penelitian ini  yang  digunakan  adalah  metode  SDLC  (Software  Development  Life  Cycle),  tahapan pada  penelitian  ini  meliputi  analisis,  desain,  pengkodean,  dan  pengujian,  untuk  metode pengujian  menggunakan  confusion  matrix  yang  dibagi  menjadi  2  yaitu  data  latih  dan data uji. Hasil dari penelitian ini yakni sistem klasifikasi kualitas biji kopi robusta dengan algoritma k-nearest neighbor (knn) dengan data yang digunakan 80 citra untuk pelatihan dan  10  citra  untuk  pengujian  dapat  disimpulkan  bahwa  ekstraksi  RGB  dan  metode  k- nearest neighbor (knn) dapat diterapkan untuk klasifikasi kualitas biji kopi robusta dari 10 data uji akurasi didapat 70 dengan image processing di pengelolahan usaha kopi Di Desa Bandar Kota Pagaralam Kecamatan Dempo Selatan.
Kata kunci: Biji kopi, Matlab, K-nearest Neighbor., image processing.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)

## 1. Pendahuluan
Pe ll rke ll mbangan te ll knologi l dan i l nformasi l saat i l ni l be ll rke ll mbang sangat lah pe ll sat, de ll ngan adanya  te ll knologi l i l nformasi l dapat  me ll mbantu l ki l ta  dalam  me ll laku l kan  se ll gala  ke ll gi l atan te ll ru l tama di l dalam du l ni l a pe ll ke ll rjaan, se ll ti l ap te ll knologi l baru l bi l asanya me ll nganti l kan te ll knologi l yang su l dah tu l a. Pe ll ne ll mu l an di l bi l dang te ll knologi l dapat me ll mbe ll ri l kan ke ll mu l dahan-ke ll mu l dahan bagi l ki l ta,  mi l salnya  dalam  me ll laku l kan  pe ll rtu l karan  i l nformasi l ,  transaksi l mau l pu l n transpormasi l .  Pe ll rke ll mbangan  te ll knologi l ju l ga  me ll ni l ngkatkan  standar  hi l du l p  manu l si l a, be ll rke ll mbangnya si l ste ll m ke ll ce ll rdasan bu l atan ju l ga be ll rpe ll ngaru l h pada bi l dang pe ll rtani l an , yang di l bu l tu l hkan u l ntu l k me ll nu l njang ke ll gi l atan-ke ll gi l atan yang ada pada bi l dang pe ll rtani l an te ll ru l tama dalam  pe ll ngklasi l fi l kasi l an  hasi l l  pe ll rtani l an[1],  khu l su l snya  u l ntu l k  hasi l l  ku l ali l tas  bi l ji l kopi l robu l sta,  dalam  bi l dang  tanaman  me ll ru l pakan  salah  satu l komodi l tas  pe ll nti l ng  yang  me ll njadi l dampak dari l adanya si l ste ll m de ll ngan ke ll ce ll rdasan bu l atan, Se ll pe ll rti l si l ste ll m pe ll ngklasi l fi l kasi l kan ku l ali l tas bi l ji l kopi l de ll ngan me ll manfaatkan pe ll nge ll olahan ci l tra di l gi l tal [2]. Be ll rdasarkan p e ll ne ll li l ti l an  te ll rdahu l lu l ole ll h  i l mantata,  e ll rmati l ta,  &  fali l h  (2021)  Pe ll nggu l naan k-ne ll are ll st  ne ll i l ghbor  (knn)  u l ntu l k  me ll ngklasi l fi l kasi l ci l tra be ll li l mbi l ng  be ll rdasarkan  fi l tu l r  warna. Pada  pe ll ne ll li l ti l an  i l ni l ,me ll nggu l nakan  be ll li l mbi l ng  bu l ah  be ll li l mbi l ng  be ll rje ll ni l s  de ll wi l se ll banyak  15 bu l ah  dalam  pe ll ngambi l lan  data.  Dari l 15  bu l ah  be ll li l mbi l ng  te ll rdapat  5  me ll ntah,  be ll li l mbi l ng  5 be ll li l mbi l ng se ll te ll ngah matang, dan 5 be ll li l mbi l ng matang. Prose ll s pe ll ngambi l lan ci l tradi l laku l kan 5  kali l se ll ti l ap  bu l ah  de ll ngan  cara  me ll mu l tar  bu l ah  be ll li l mbi l ng  se ll su l ai l de ll ngan  si l si l nya,  ju l mlah ci l tra yang di l ambi l l se ll banyak 75 ci l tra yang te ll rdi l ri l dari l 25 ci l tra be ll li l mbi l ng me ll ntah, 25 ci l tra be ll li l mbi l ng se ll te ll ngah matang, dan  25 ci l tra be ll li l mbi l ng matang [2]. Be ll rdasarkan  hasi l l  stu l di l obse ll rvasi l dan  wawancara,  pe ll nge ll lola  u l saha  kopi l di l dapatkan bahwa  prose ll s  pe ll ngklasi l fi l kasi l ku l ali l tas  bi l ji l kopi l masi l h  se ll cara  manu l al.  Ji l ka  masi l h me ll nggu l nakan  me ll tode ll te ll rse ll bu l t  u l ntu l k  me ll mi l li l h  ku l ali l tas  bi l ji l kopi l maka  klasi l fi l kasi l nya ku l rang  e ll fe ll kti l f,  mi l ni l mnya  pe ll mahaman  dalam  pe ll nge ll nalan  pe ll mi l li l han  ku l ali l tas  bi l ji l kopi l . pada  u l mu l mnya  pe ll mi l li l han  bi l ji l kopi l Di l De ll sa  Bandar  Ke ll camatan  De ll mpo  Se ll lataan  Kota Pagar  Alam  de ll ngan  bapak  adi l t  se ll laku l u l saha  pe ll nge ll lola  kopi l de ll ngan  nama  u l saha  yai l tu l jagat raya yang te ll lah be ll rdi l ri l ± 2 tahu l n hanya di l laku l kan de ll ngan cara klasi l fi l kasi l nya me ll li l hat warna dan ke ll be ll rsi l hanya saja. Me ll ski l pu l n mu l dah hal te ll rse ll bu l t me ll mi l li l ki l pe ll rmasalahan yang te ll rkadang  me ll mbu l at  prose ll s  pe ll mi l li l han  je ll ni l s  bi l ji l kopi l ti l dak  opti l mal,  kare ll na  prose ll s  yang di l laku l kan  dalam  pe ll mi l li l han  bi l ji l kopi l masi l h  se ll cara  manu l al.  Dalam  hal  i l ni l pe ll rlu l di l bu l at si l ste ll m  klasi l fi l kasi l bi l ji l kopi l se ll bagai l alte ll rnati l f  yang  dapat  me ll ngu l rangi l atau l pu l n  me ll ngatasi l pe ll rmasalahan yang ada u l ntu l k klasi l fi l kasi l ku l ali l tas bi l ji l kopi l e ll fe ll kti l f dan e ll fe ll si l e ll n. Be ll rdasarkan pe ll ne ll li l ti l an te ll rdahu l lu l dapat di l katakan bahwa algori l tma k-ne ll are ll st ne ll i l ghbor te ll lah  di l gu l nakan  se ll bagai l alat  bantu l u l ntu l k  me ll mpe ll rmu l dah  pe ll ke ll rjaan  manu l si l a.  Se ll hi l ngga pe ll ne ll li l ti l akan  me ll nggu l nakan  algori l tma    i l ni l u l ntu l k  me ll mbu l at  si l ste ll m  pe ll ngklasi l fi l kasi l an te ll rhadap ku l ali l tas bi l ji l kopi l de ll ngan ci l tra di l gi l tal yang akan di l rancang dan di l bangu l n u l ntu l k nanti l nya dapat me ll mbantu l u l saha pe ll nge ll lolaan bi l ji l kopi l yang kan me ll njadi l bu l bu l k kopi l yang be ll rku l ali l tas. Maka dari l i l tu l , di l harapkan pe ll ne ll li l ti l mampu l u l ntu l k  me ll mbu l at si l ste ll m klasi l fi l kasi l ku l ali l tas  bi l ji l kopi l yang  mu l dah  di l gu l nakan  dan  mu l dah  di l pahami l ole ll h  pe ll nggu l na  nanti l nya. [3]. Se ll hi l ngga  dapat  me ll mbantu l u l saha  pe ll nge ll lola  kopi l u l ntu l k  me ll ngklasi l fi l kasi l kan  ku l ali l tas bi l ji l kopi l me ll njadi l le ll bi l h  ce ll pat,  te ll pat  dan  e ll fi l si l e ll n.  Prose ll s  klasi l fi l kasi l i l ni l akan  di l bu l at me ll nggu l nakan  MATLAB,  me ll nu l akan  di l rancang  waktu l me ll nampi l lkan  i l npu l t  dan  ou l pu l t be ll ru l pa  data  RGB  yang  be ll ri l si l kan  data-data  ci l tra  warna  hasi l l  ci l tra  dari l e ll kstraksi l pe ll nge ll lohan  pada  prose ll s  pe ll ngi l npu l tan  Gambar  se ll be ll lu l mnya  dan  me ll nu l hasi l l  de ll te ll ksi l yang be ll ri l si l kan  hasi l l  dari l pe ll rhi l tu l ngan k-ne ll arst  ne ll i l ghbor. Se ll hi l ngga  nanti l nya  si l ste ll m  i l ni l akan me ll nghasi l lkan  pre ll di l ksi l dari l data  bi l ji l kopi l robu l sta  yang  di l gu l nakan  ole ll h  pe ll nggu l na  u l ntu l k me ll nge ll tahu l i l dan me ll ne ll ntu l kan ku l ali l tas bi l ji l kopi l robu l sta [4]. Be ll rdasarkan  latar  be ll lakang  di l atas  pe ll mi l li l han  ku l ali l tas  bi l ji l kopi l robu l sta  yang  masi l h di l laku l kan se ll cara manu l al dan re ll ntan ke ll salahan atau l pu l n ke ll ke ll li l ru l an, dan be ll rdasarkan latar be ll lakang di l atas pe ll rlu l di l laku l kan pe ll ne ll li l ti l an yang me ll nge ll tahu l i l hasi l l klasi l fi l kasi l ku l ali l tas bi l ji l kopi l robu l sta  yang  bi l ji l kopi l normal,  dan  bi l ji l kopi l be ll rjamu l r  me ll nggu l nakan  pe ll ngolahan ci l tra.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, April (2024), pp. 605-614

## 2. Metodologi Penelitian
Model  SDLC  (Software  Development  Life  Cycle)  atau  (Sistem  Development  Life Cycle)  air  terjun  (Waterfall)  sering  juga  di  sebut  model  sekuensial  linier  (sequential linear)  atau  alur  hidup  klasik  (classic  life  cycle).  Model  air  terjuan  menyediakan pendekatan  alur  hidup  perangkat  lunak  secara  sekuensial  atau  terurut  dimulai  analisis, desain,  pengkodean,  pengujian.  Dan  tahap  pendukung  (support).  (Rossa,  2018)  Berikut adalah Gambar model air terjun[5]

## a) Analisis Perangkat Lunak
Proses  pengumpulan  kebutuhan  dilakukan  secara  intensif  untuk  mengspesifikan kebutuhan  perangkat  lunak  agar  dapat  dipahami  perangkat  lunak  seperti  apa  yang dibutuhkan user . Spesifikasi kebutuhan perangkat lunak pada tahap ini perlu untuk di dokumentasikan,  berdasarkan  hal  tersebut  maka  pada  penelitian  ini  peneliti mengumpulkan  data  dengan  observasi,  wawancara,  dokumentasi  dan  studi  pustaka guna untuk mengetahui perangkat lunak apa yang dibutuhkan user dalam penelitian ini peneliti mengambil data[6] di pengelola usaha kopi di desa bandar kota pagaralam.

## b) Desain
Desain  perangkat  lunak  adalah  proses  multi  langkah  yang  fokus  pada  desain pembuatan  program  perangkat  lunak  termasuk  struktur  data,  arsitektur  perangkat lunak.  Representasi  antarmuka,  dan  prosedur  pengkodean.  Tahap  ini  mentranslasi kebutuhan  perangkat  lunak  dari  tahap  analisis  kebutuhan  ke  representasi  desain  agar dapat  diimplementasikan  menjadi  program  pada  tahap  selanjutnya.  [7]  Desain perangkat  lunak  yang  dihasilkan pada  tahap ini juga  perlu  dokumentasi.  Berdasarkan hal  tersebut  maka  pada  penelitian  ini  peneliti  melakukan  desain  perancangan  seperti membuat use case diagram dan flowchart c) Pengkodean
Pada  tahap  pengkodean  ini  desain  harus  ditranslasikan  kedalam  program  perangkat lunak.  Hasil  dari  tahap  ini  merupakan  program  komputer  sesuai  desain  yang  telah dibuat  pada  tahap  desain.  Berdasarkan  hal  tersebut  maka  pada  penelitian  ini  peneliti akan membuat program yang sesuai dengan perancangan yang telah dibuat[8]
d) Pengujian
Pengujian  berfokus  pada  perangkat  lunak  secara  segi logic dan  fungsional  serta memastikan bahwa semua bagian sudah diuji. Hal ini dilakukan untuk meminimalisir kesalahan (error) data dan  memastikan  keluaran  yang  dihasilkan  sesuai dengan  yang diinginkan[9].  Berdasarkan  hal  tersebut  maka  pada  penelitian  ini  peneliti  akan melakukan  pengujian  dengan  menggunakan confusion  matrix dan blackbox  testing guna mengetahui kesalahan (error) dan keakuratan pada program.
Gambar 1. Metode Waterfall

## 3. Hasil Dan Pembahasan
Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  sebuah    klasifikasi  kualitas  biji  kopi  robusta    yang bermanfaat  untuk  memberikan  kemudahan  bagi  para  petani  mengklasifikasi  hasil  panen mereka.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, April (2024), pp. 605-614

## 3.1. Perancangan UML
UML adalah salah satu standar bahasa yang banyak digunakan di dunia industri untuk mendefinisikan requirement ,  membuat  analisis  dan  desain,  serta  mengGambarkan arsitektur dalam pemrograman berorientasi objek[10].

## 3.2 . Flowchart pengambilan data sampel
Dalam  proses  pengambilan  data  sebagai  data  yang      akan  digunakan.  Data  mentah berupa  jenis  buah  kopi  yang  telah  tersedia,  kemudian  di  letakkan  dalam  sebuah  wadah kotak  dengan  layar  putih.  Dan  pengambilan  Gambar  menggunakan  media  kamera Smartphone dengan  alat  bantu  berupa  tripod  sebagai  penstabilan  smartphone  dengan format jpg/jpeg.
Gambar 2. Sistem yang berjalan
3.3. Flowchart Sistem yang diusulkan
Flowchart sistem  menjelaskan  alur  dari  simbol-simbol  yang  digunakan  untuk mengGambarkan  proses  kerja  sistem  pada  klasifikasi  kualitas  biji  kopi, flowchart akan memudahkan dalam proses pembuatan implementasi sistem. Flowchart sistem klasifikasi kualitas biji kopi  terlihat pada Gambar dibawah.
Gambar 3. Flowchart sistem yang  diusulkan

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, April (2024), pp. 605-614
3.4. Flowchart Proses Preprocessing
Dalam flowchart proses preprocessing dilakukan  menggunakan  aplikasi  MATLAB sebagai  langkah  awal  menentukan  klasifikasi  kualitas  biji  kopi.  Setelah  data  sampel didapat  kemudian  dilakukan resize untuk  menyamakan  ukuran  agar  mempermudah melakukan ekstraksi ciri dan klasifikasi.
Gambar 4. Flowchart proses preprocessing
Lihat  pada  Gamabr  4,  proses preprocessing yaitu  input  data  sampel  akan  disamakan ukurannya untuk menyeimbangkan Gambar satu dangan Gambar lainnya. Setelah itu dari segmentasi akan dilakukan 2 bagian yaitu binerisasi dan grayscalse menggunakan dilasi. Cropping dilakukan untuk menghitung statistik warna yang terdiri dari mean dan standar deviasi  dari  RGB[11].  Kemudian  binerisasi  dengan  dilasi  dilakukan  untuk  mencari perimeter , area, metric dan ecentricity.

## 3.5. Ekstraksi Ciri
Ekstraksi ciri dilakukan pembagian ciri dan pemberian ciri menurut Gambar dan jenis buah kopi itu sendiri. Tujuannya untuk dapat dengan mudah menentukan klasifikasi jenis buah kopi. Ekstraksi ciri yang dilakukan didasarkan pada bentuk, ukuran dan warna dari buah  kopi.  Ketika  Gambar  segmentasi  keluar  atau  didapat  maka  akan  dilakukan perhitungan perimeter, area,metric dan ecentricity . Setelah didapat perhitungan final hasil dari  setiap  [12]variable  tersebut,  maka  data  akan  disimpan  sebagai  ekstraksi  ciri  dan selesai.
Gambar 5. Flowchart Ekstraksi Ciri Bagian Segmentasi

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, April (2024), pp. 605-614

## 3.6. Implmentation
Sistem yang diterapkan diharapkan dapat membantu para petani dalam mengklasifikasi kualitas  biji  kopi  dengan  lebih  mudah,  petani  dapat  mengambil  kebijakan  dan  tindakan untuk  mengklasifikasi  kualitas  biji  kopi  robusta  menggunakan  algoritma  k-nearst neighbor.

## 3.7. Tampilan utama user interface
Tampilan  halaman  ini  adalah  tampilan  utama  yang  akan  muncul  ketika  kita menjalankan  sistem  ini.  Tampilan  ini  terdiri  dari  menu  plihan,  grayscale,  biner, segmentasi, ekstraksi ciri, klasifikasi dan reset, berikut tampilannya.
Gambar 6. Tampilan utama user interface
3.8. Menu buka citra
Menu buka  citra  dimana  pada  menu  ini  menampilkan  Gambar  biji  kopi  robusta  asli untuk klasifikasikan berikut Gambar tampilannya:
Gambar 7. Menu buka citra
3.9. Grayscale Menu grayscale untuk menampilkan citra biji kopi robusta yang ke abu-abuan. Berikut Gambarnya:

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Gambar 8. Grayscale
3.10. Menu Biner
Menu biner  yaitu  menampilkan  biji  kopi  robusta  dimana  biner  memiliki  dua  nilai intensitas yaitu 0 (hitam) dan 1 (putih). Berikut tampilannya:
Gambar 9. Menu Biner
3.11. Menu segmentasi
Menu segmentasi yaitu menampilkan biji kopi robusta dimana biner memiliki dua nilai intensitas yaitu 0 (hitam) dan 1 (putih). Berikut tampilannya.
Gambar 10. Menu segmentasi

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, April (2024), pp. 605-614
3.12. Tampilan user interface ekstraksi ciri
Tampilan user  interface  ekstraksi ciri  merupakan  tampilan  hasil  ekstrasi  nilai red,green, dan blue . Berikut Gambar tampilannya.
Gambar 11. Tampilan user interface ekstraksi ciri
3.13. Tampilan user interface klasifikasi
Tampilan user interface ekstraksi ciri merupakan tampilan hasil klasifikasi data yang sudah di uji yaitu berupa data nilai red, green, dan blue , berikut Gambar tampilannya:
Gambar 12. Tampilan user interface klasifikasi biji normal
Gambar 13. Tampilan user interface klasifikasi biji berjamur

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, April (2024), pp. 605-614

## 4.  Kesimpulan
Dalam penulisan ini telah diuraikan bagaimana perancangan sistem dalam membangun sistem  penerapan  algoritma k-nearest  neighbor  (knn) pada  klasifikasi  kualitas  biji  kopi robusta.  penulis  menggunakan  2  kategori  kualitas  biji  kopi  robusta  yaitu  normal  dan berjamur.  dari  data  digunakan  80  citra  untuk  pelatihan  dan  10  citra  untuk  pengujian. berdasarkan  hasil  pengujian  yang  sudah  dilakukan  pada  pengklasifikasian  kualitas  biji kopi  robusta  menggunakan  metode  algoritma k-nearest  neighbor  (knn) dapt  diambil kesimpulan  bahwa  ekstraksi  rgb  dan  metode  k-nearest  neighbor  (knn)  dapat  diterapkan untuk mengklasifikasikan kualitas biji kopi robusta dari 10 data uji ,akurasi yang didapat adalah 70.

## Daftar Pustaka
[1] Akhir,  P.  T.,  &  Rizal,  M.  A.  (2019).  Klasifikasi  Mutu  Biji  Kopi  Menggunakan Metode K-Nearest  Neighbor Berdasarkan  Warna  Dan  Program  Studi  Teknik Informatika.
[2] Bangun,  P.,  Sihombing,  M.,  Studi,  P.,  Informatika,  T.,  &  Utara,  S.  (2021). Pengolahan citra untuk identifikasi kematangan buah jeruk dengan menggunakan metode backpropagation berdasarkan nilai hsv. 5(1), 85– 91.
[3] Harto, D., & Rahmani, M. Z. (2019). Sistem Pengenalan Wajah Dengan Metode Euclidean Distance. 5(2), 16– 26.
[4] Hasibuan, C. A., & Prahutama, A. (2017). Klasifikasi diagnosa penyakit demam berdarah dengue (dbd) menggunakan support vector machine (svm) berbasis gui matlab. 6, 171– 180.6.
[5] Marisa, F., Maukar, A. L., Farhan, A., Widodo, E. A., Sa, I., & Dasilva, R. T. L. (2022). Pengukuran Tingkat Kematangan Kopi Arabika Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbour. 6(3), 4– 8.
[6] Media, J., & Budidarma, I. (2022). Klasifikasi Kematangan Buah Pisang Ambon Menggunakan  Metode  KNN  dan  PCA  Berdasarkan  Citra  RGB  dan  HSV.  6,
9– 17. https://doi.org/10.30865/mib.v6i1.3287 [7] Neighbor, A. K. (2019). Sistem deteksi jenis cacat biji kopi dengan algoritma k- nearest neighbor.
[8] ]Nurdin,  S.,  Dany,  N.,  Nur,  R.,  &  Dinnullah,  I.  (2022).  K  –   Nearest  Neighbor dalam  Klasifikasi  Green  Beans  Kopi  Robusta  Berdasarkan  Grade  Coffee.  4(4), 256– 263.
[9] Nurohman, U., Nasir, M., Samsudin, A., & Rahmawati, N. S. (2023). Persediaan Barang Berbasis Website Studi Kasus : Toko Butik Gordeng. 2(1), 167–178.
[10] ]Nurul,  A.,  &  Anraeni,  S.  (2021).  Klasifikasi  Kematangan  Citra  Labu  Siam Menggunakan Metode KNN ( K-Nearest Neighbor ) Dengan Ekstraksi Fitur HSV ( Hue , Saturation , Value ). 2(2), 103– 110.
[11] Olivya,  M.,  &  Tungadi,  E.  (2011).  Klasifikasi  Kualitas  Biji  Kopi  Ekspor Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation.
[12] Puspita,  D.,  Rahmadayanti,  F.,  Studi,  P.,  Informatika,  T.,  Tinggi,  S.,  Pagar,  T., Alam,  P.,  &  Kampus,  B. G.  (2020).  Sistem  informasi  pendaftaran  bujang    gadis kampus dengan metode waterfall. 5(1).