This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) 123

## J-INTECH (Journal of Information and Technology)
Terakreditasi Kemendikbud SK No. 204/E/KPT/2022 E-ISSN: 2580-720X || P-ISSN: 2303-1425

## Analisis Tingkat Kematangan Sangraian Biji Kopi Menggunakan Ekstraksi Fitur Warna
I Gede Pramana Ade Saputra 1 , Prastyadi Wibawa Rahayu 2 , I Made Dwi Ardiada 3
1 Pemasaran Digital, Universitas Dhyana Pura, Jl. Raya Padang Luwih, Dalung, Kuta Utara, Dalung, Kec. Kuta Utara, Kabupaten Badung, Bali 80351 Bali, Indonesia
2.3 Teknik Informatika, Universitas Dhyana Pura, Jl. Raya Padang Luwih, Dalung, Kuta Utara, Dalung, Kec. Kuta Utara, Kabupaten Badung, Bali 80351 Bali, Indonesia
*Email Korespondensi: pramanaade@undhirabali.ac.id

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  sistem  analisa  citra  digital  yang  dapat  menentukan  tingkat kematangan sangraian biji kopi, dalam hal mendeteksi sangraian biji kopi yang layak dan tidak layak di konsumsi dan dijual sebagai kopi berkualitas (specially coffe) sebagaimana yang terdapat pada Standar klasifikasi biji kopi disediakan  oleh  SNI  No.  01-2907-1999.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  sistem  analisa  citra digital yang dapat menentukan tingkat kematangan sangraian biji kopi dari segi warna. Ekstraksi fitur warna yang digunakan dalam penelitian ini adalah ruang warna HSV (Hue Saturation Value). Penelitian ini dimulai dengan  melakukan  pengumpulan  data  berupa  gambar  digital  2D  dari  sangraian  biji  kopi.  Sistem  yang dikembangkan pada penelitian ini terdiri dari dua tahapan utama yaitu pelatihan dan pengujian. Jumlah data citra biji kopi yang digunakan berjumlah 90 citra. Data yang digunakan adalah berupa citra biji kopi yang terdiri dari tiga tingkat yaitu dark, light, dan medium. Klasifikasi menggunakan algoritma Naive Bayes. Berdasarkan hasil penelitian pada analisis tingkat kematangan biji kopi diperoleh akurasi pelatihan tertinggi sebesar 100% dan akurasi pengujian tertinggi sebesar 100%.

## Kata Kunci : analisis citra digital; ekstraksi fitur warna; sangraian biji kopi

## Abstract
This research aims to develop a digital image analysis system that can determine the level of maturity of roasted coffee beans, in terms of detecting roasted coffee beans that are suitable and not suitable for consumption and sold as quality coffee (special coffee) as stated in the coffee bean classification standards provided by SNI No. 01- 2907-1999. This research aims to develop a digital image analysis system that can determine the level of maturity of  roasted  coffee  beans  in  terms  of  color.  The  color  feature  extraction  used  in  this  research  is  the  HSV  (Hue Saturation Value) color space. This research began by collecting data in the form of 2D digital images of roasted coffee beans. The system developed in this research consists of two main stages, namely training and testing. The amount of coffee bean image data used was 90 images. The data used is in the form of images of coffee beans consisting of three levels, namely dark, light and medium. Classification uses the Naive Bayes algorithm. Based on the results of research on the analysis of coffee bean maturity levels, the highest training accuracy was 100% and the highest testing accuracy was 100%.
Keywords: digital image analysis; color feature extraction; roasting coffee beans

## 1. Pendahuluan
Biji  kopi  merupakan  salah  satu  komoditas  yang  banyak  diperdagangkan  di  era  global  saat  ini.  Biji  kopi dihasilkan oleh tanaman kelompok genus Coffea, famili Rubiaceace. Biji kopi dihasilkan lebih dari 70 negara yang sebagian besar terletak di daerah tropis, yakni di benua Amerika Selatan, Afrika, India, dan Asia Tenggara. Total produksi dunia yang mencapai 8920840 ton ( Food and Agriculture Organization of United Nation (FAO). , n.d.) . Pada tahun 2013, membuat biji kopi ini menjadi komoditas yang paling banyak dicari. Terdapat beberapa
negara yang menjadi produsen kopi terbesar di dunia, salah satunya adalah Indonesia Indonesia harus mampu menjaga mutu kopi sesuai dengan standar yang telah ditetapkan agar dapat bersaing dengan negara lain yang juga merupakan negara penghasil kopi. Dengan 70% total produksi nasional dijadikan komoditas ekspor, maka perlu adanya standardisasi kualitas biji kopi. Dalam melakukan penilaian kualitas biji kopi, dapat dilakukan berbagai  macam  metode,  salah  satunya  adalah  melakukan  pemutuan  kualitas  terhadap  biji  kopi.  Untuk menghasilkan kopi yang bercita rasa baik terdapat beberapa proses salah satunya adalah proses penyangraian.
Indonesia  sebagai  salah  satu  negara  yang  melakukan  ekspor  kopi  tentu  harus  menjaga  kepercayaan  dan kepuasan konsumen, baik dari dalam maupun luar negeri. Setiap konsumen tentu menghendaki kopi dengan kualitas terbaik. Pada saat ini penilaian kualitas kopi yang diekspor oleh Indonesia masih berdasarkan sistem nilai cacat dan tingkat kematangan, yaitu didasarkan pada kondisi fisik biji. Metode penentuan nilai cacat dan tingkat kematangan ini secara visual dilakukan oleh manusia dengan cara pengambilan 300 gram contoh kopi yang  akan  dianalisa.  Kelemahan  digunakannya  metode  ini  sebagai  penentuan  nilai  cacat  dan  tingkat kematangan adalah dari sisi subyektivitas. Cara seperti ini memungkinkan terjadinya suatu kesalahan akibat kurang teliti saat melakukan analisa  (Novita et al., 2010). Sebagai solusi untuk mengatasi masalah tersebut diharapkan teknologi pengolahan citra ( image processing ) dapat digunakan dalam penentuan nilai cacat dan tingkat kematangan biji kopi sangrai.
Salah  satu  tahapan  penting  dalam  pengolahan  biji  kopi  adalah  proses  penyangraian.  Proses  penyangraian dilakukan  untuk  pembentukan  aroma  serta  cita  rasa  khas  kopi  dari  dalam  biji  kopi  tersebut    (Asmara  & Heryanto, 2019). Apabila proses sangrai dilakukan pada suhu dan waktu penyangraian yang tepat maka hal itu dapat meningkatkan kualitas biji kopi (Heriana et al., 2023). Penyangraian kopi adalah operasi kesatuan yang penting untuk mengembangkan sifat organoleptik spesifik (rasa, warna dan aroma) yang menopang kualitas kopi. Proses penyangraian relatif akan lebih mudah dikendalikan jika biji kopi memiliki keseragaman ukuran, tekstur, specific grafity , struktur kimia dan kadar air. Namun pada kenyataannya, terdapat perbedaan yang besar pada setiap biji kopi, sehingga proses penyangraian menjadi suatu seni yang memerlukan keterampilan serta  pengalaman  sebagaimana  permintaan  konsumen.  Beberapa  tahapan  dalam  proses  penyangraian menurut  (Hoffmann  J,  2014).  Tahapan  pertama  yang  akan  terjadi  saat  biji  kopi  yang  masih raw (mentah) dimasukkan ke dalam mesin sangrai adalah terjadinya penyerapan panas oleh biji kopi, lalu kandungan air akan mulai menguap. Pada proses pengeringan ini dibutuhkan panas serta energi yang besar. Selanjutnya, pada tahap  penguningan  ini  terjadi  reaksi  pencoklatan  pada  biji  kopi  karena  kandungan  air  yang  tersisa  telah dikeluarkan dari biji kopi. Ketika ada dalam tahapan ini, biasanya biji kopi masih padat serta memiliki sedikit aroma  beras  basmati.  Kondisi  seperti  ini  yang  membuat  biji  kopi  terasa  agak  ganjil,  seperti  berada  dalam kombinasi rasa pahit dari luar namun terasa agak asam di dalamnya. Pada saat air dan gas karbondioksida mencapai puncak tekanan, biji kopi mulai terbuka dan biji kopi akan mulai terpecah. Proses ini dikenali melalui bunyi atau suara renyah, yang terdengar seperti bunyi kacang pecah. Ketika berada di tahapan ini karakter dan rasa-rasa familiar pada biji kopi mulai terbentuk dan berkembang. Setelah cracking pertama, tekstur biji kopi cenderung menjadi semakin lembut di permukaan tapi belum secara keseluruhan. Fase sangrai ini menentukan warna akhir dari biji kopi dan termasuk juga “derajat” sangrai -nya. Menurut National Coffee Association (1911) kualitas kopi sangrai yang baik dapat diklasifikasikan menjadi kategori jenis light roast, medium roast dan dark roast.  Ketiga  klasifikasi  tersebut  sangat  bergantung  oleh  temperatur  biji  kopi  saat  proses  penyangraian berlangsung.  Pada  tahapan  selanjutnya,  biji  kopi  terpecah  kembali  untuk  kedua  kalinya,  tetapi  bunyi  yang terdengar lebih ringan dan lembut. Saat mencapai fase ini, minyak alami pada biji kopi biasanya akan muncul di permukaan biji kopi Banyak karakter acidity kopi yang hilang pada fase ini, sekaligus juga rasa-rasa jenis baru berkembang pada tahap ini.
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem analisa citra digital yang dapat menentukan kualitas dan tingkat kematangan sangraian biji kopi, dalam hal mendeteksi sangraian biji kopi yang layak dan tidak layak dikonsumsi dan dijual sebagai kopi berkualitas ( specially coffe ) sebagaimana yang terdapat pada standar klasifikasi biji kopi disediakan oleh SNI No 01-2907-1999. Penelitian ini berfokus pada perubahan fisik biji kopi setelah  dilakukannya  proses  sangrai  dimana  perubahan  yang  mempengaruhi  dari  segi  tingkat  kematangan kopi yaitu warna. Analisis citra tentang kualitas maupun tingkat kematangan  biji kopi menjadi salah satu yang telah  dikembangkan oleh  beberapa peneliti, seperti  (Chozin Acyqar Ahjad Aziddin et al., 2022)    yang  telah meneliti kualitas biji kopi berdasarkan parameter gambar. Penelitian tersebut dilakukan dengan menggunakan metode CBIR dan klasifikasi Decision Tree  dengan akurasi mencapai 86%. Penelitian lain tentang klasifikasi
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) 125
biji kopi berdasarkan warna menggunakan metode Principal Component Analysis (Aditya Nugraha & Sartika Wiguna, 2020).

## 2. Metode Penelitian
Metode penelitian diawali dengan pengumpulan data berupa gambar digital 2D biji kopi sangrai. Sampel biji kopi tersebut merupakan varietas Arabika. Pengumpulan dan akuisisi data citra sangraian biji kopi dijadikan sebagai  data  latih.  Sebelum  citra  dikenali,  citra  yang  akan  diolah  sebagai  data  uji  harus  melalui  beberapa tahapan  diantaranya :  grayscaling,  thresholding ,  ekstraksi  fitur  warna,  klasifikasi  Naïve  Bayes,  analisis,  dan pengujian akurasi.
Gambar 1. Rancangan Si . ste . m Pe . ne . li . ti . an

## 3. Hasil
Data berupa gambar digital 2D dari sangraian biji kopi jenis Arabica biji kopi sangrai ditempatkan di atas alas putih  dan  gambar  diambil  dengan  kamera  iPhone  11  Kamera  diposisikan  40  cm  di  atas  permukaan  objek bagian  depan  dan  belakang  biji  diambil  gambar.  Tingkat  pencahayaan  dibantu  menggunakan  cahaya  alami matahari dan cahaya dari blitz kamera. Pengumpulan dan akuisisi data gambar biji kopi sangrai sebagai data pelatihan. Sebanyak 3 sampel gambar yang menunjukkan kematangan dan kualitas biji kopi sangrai berkualitas tinggi  yaitu  biji  kopi  dengan  tingkat  kematangan light (Gambar  2),  biji  kopi  dengan  tingkat  kematangan medium (Gambar 3), biji kopi dengan tingkat kematangan dark (Gambar 4).
Gambar asli sebagai data uji dimasukkan ke dalam sistem. Warna asli dari gambar akan dikonversi dari Red, Green, Blue (RGB)  menjadi  hitam  putih ( grayscalse). Metode Grayscale , yang juga  dikenal sebagai grayscale cycling , digunakan untuk memperbaiki tampilan visual gambar dengan mengontrol kecerahan dan kontrasnya. Dengan  metode  ini,  gambar  dapat  dimodifikasi  sehingga  menjadi  lebih  menarik  dan  lebih  mudah  dilihat (Sabini, 2021). Warna yang dimiliki adalah warna hitam, keabuan, dan putih. Tingkat keabuan pada biji kopi merupakan  warna  abu  dengan  berbagai  tingkatan  dari  hitam  hingga  hampir  menyerupai  putih.  Tujuan perhitungan  nilai  keabuan  adalah  mempermudah  proses  selanjutnya  yaitu  proses thresholding .  Hasil  dari proses ini dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 2. Biji kopi light
Gambar 3.
Biji kopi medium
Gambar 4.
Biji kopi dark
©2024 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) 126
Gambar 5. Hasi . l konve . rsi . rgb ke . grayscale .
Penelitian ini menggunakan salah satu metode ekstrasi fitur warna yaitu HSV ( Hue Saturation Value ). Model warna HSV adalah sistem yang mendefinisikan warna berdasarkan tiga komponen utama hue (nuansa warna), saturation (kemurnian warna), dan value (tingkat kecerahan) (Utami & Erwin Dwika Putra, 2023). Karena jika dibandingkan  dengan  ruang  warna  RGB  ( Red,  Green,  Blue ),  HSV  memiliki  kinerja  yang  lebih  baik  HSV  juga mentoleransi  perubahan  intensitas  cahaya.  Untuk  membedakan  suatu  objek  dengan  warna  tertentu  dapat menggunakan nilai hue yang merupakan representasi dari cahaya tampak (merah, jingga, kuning, hijau, biru, ungu). Nilai hue dapat dikombinasikan dengan nilai saturation dan value yang merupakan tingkat kecerahan suatu  warna.  Untuk  mendapatkan  ketiga  nilai  tersebut,  perlu  dilakukan  konversi  ruang  warna  citra  yang semula RGB ( Red, Green, Blue ) menjadi HSV ( Hue, Saturation, Value ) melalui persamaan berikut:
Data gambar biji kopi digunakan untuk menganalisis kualitas biji kopi. Data tersebut terdiri dari dua tingkat kualitas biji kopi: “baik” dan “buruk” . Sistem yang dikembangkan pada penelitian ini terdiri dari dua tahap utama  yaitu  pelatihan  dan  pengujian.  Data  gambar  biji  kopi  yang  digunakan  sebanyak  90  buah.  Proses pertukaran  data  menggunakan k-fold  cross  validation dengan  jumlah  data  pelatihan  sebanyak  60  data  dan pengujian  sebanyak  30  data. K-  fold  cross  validation merupakan  teknik  resampling  untuk  menyesuaikan parameter data saat membangun model (Oktaviani Putri & Cahya Wihandika, 2020). ‘fold’ pada k- fold cross validation yang  berarti  lipatan  merupakan  bentuk  dari  jumlah  himpunan  pelatihan  yang  akan  dihasilkan. Model-model dilatih menggunakan subset pembelajaran dan divalidasi menggunakan subset validasi(Farisi et al., 2019) . Skenario cross validation yang digunakan adalah sebagai berikut. Pada skenario pertama, data image 1.jpg hingga data image 60.jpg digunakan sebagai data pelatihan dan data image 61.jpg ke data image 90.jpg sebagai data  uji. Pada  skenario kedua,  data image  31.jpg hingga  data image  90.jpg digunakan  sebagai  data pelatihan dan data image 1.jpg ke data image 30.jpg sebagai data uji. Pada skenario ketiga, data Image 1.jpg hingga  data  Image  30.jpg  dan  data  Image  61  hingga  data  Image  90.jpg  digunakan  sebagai  data  pelatihan. Sebagai data uji digunakan data image 31.jpg hingga data image.60.jpg.
Pada tahap klasifikasi digunakan algoritma Naive Bayes untuk menentukan nilai setiap kelas kematangan biji kopi sangrai dengan menghitung distribusi normal seluruh data pelatihan dan pengujian. Naive Bayes classifier ialah  pendekatan  klasifikasi  probabilitas  dasar  dengan  ketergantungan  (independen)  tinggi  yang
Citra RGB
Citra Grayscale
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) 127
menggunakan teorema Bayes Metode Naïve Bayes Classifier. Teorema Bayes Metode Naïve Bayes Classifier merupakan salah satu meachine learning yang bertujuan untuk mengelompokkan suatu data pada beberapa kelas dengan memanfaatkan probabilitas atau peluang dari data tersebut. Pada tahap ini dijalankan testing dataset menggunakan metode naïve bayes classifier ((Yolanda et al., 2023). Tahap klasifikasi menggunakan algoritma Naive Bayes dilakukan dengan menghitung perhitungan distribusi normal masing-masing data uji. Hasil perhitungan distribusi normal pada data uji pertama ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Perhitungan Distribusi Normal pada Data Uji Pertama No Kelas Hue Saturation Value 1 Dark 0,0077 0,4648 6,8671 x 10 -5 2 Li . ght
1,0000 0 4,4384 x 10 -29 3 Me . di . um 1,0000 3,3041 x 10 -8 4,6211 x 10 -7
Setelah menghitung distribusi normal, selanjutnya dilakukan  perhitungan probabilitas masing-masing kelas hasil klasifikasi. Probabilitas masing-masing kelas hasil klasifikasi ditunjukkan pada tabel 2.
Tabel 2. Probabilitas Masing-Masing Kelas Hasil Klasifikasi . No Kelas Probabilitas Hasil Klasifikasi 1 Dark 9,1613 x 10 -8 2 Li . ght 0 3 Me . di . um 5,7257 x 10 -15
Be . rdasarkan pada Tabe . l 2, ni . lai . probabi . li . tas te . rti . nggi . adalah 9,1613 x 10 -8 yai . tu pada ke . las “Dark” s e . hi . ngga data pe . rtama pada data uji . masuk ke . dalam ke . las “Dark”.

## 4. Pembahasan
Aplikasi yang dikembangkan dalam penelitian ini akan diimplementasikan dengan menggunakan Matlab 2016. Penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  aplikasi  yang  dapat  melakukan  analisis  citra  digital  untuk  mendeteksi tingkat kematangan dan kualitas hasil sangraian biji kopi menggunakan ekstraksi fitur warna.
Pada  analisa  tingkat  kematangan  biji  kopi  objek  yang  berhasil  teridentifikasi  akan  diberi  label  sebagai sangraian biji kopi dengan tingkat kematangan light “light”, sangraian biji kopi dengan tingkat kematangan medium “medium” atau biji kopi dengan tingkat kematangan dark “dark” .  Untuk mendapatkan hasil, harus melalui beberapa tahap yaitu memasukkan data uji, mengkonversi warna citra data uji menggunakan teknik grayscale,  melakukan  segmentasi  untuk  memisahkan  objek  dengan  latar  belakangnya,  dan  terakhir menganalisis  hasil  ekstraksi  fitur  warna  menggunakan  nilai  dari  parameter  masing-masing  ekstraksi  citra untuk menentukan apakah hasil sangraian biji kopi tersebut termasuk tingkat kematangan “light”, “medium” atau “dark” . Untuk akurasi yang didapatkan pada analisa kualitas biji kopi dapat dilihat pada tabel 3 di bawah ini :
Tabel 3. Akurasi Pelatihan dan Pengujian pada Analisa Kualitas Biji Kopi Masing-Masing Skenario.

## 5. Kesimpulan
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  pengolahan  citra  digital  untuk  menganalisis  kualitas  biji  kopi. Sebuah sistem telah dikembangkan untuk mengklasifikasikan kematangan biji kopi Ini terdiri dari tiga kategori dark, light , dan medium. Sistem analisis yang dikembangkan dibagi menjadi dua tahap yaitu tahap pelatihan dan  tahap  pengujian.  Pengolahan  citra  dimulai  dengan  pembacaan  citra  RGB,  pengubahan  ukuran  citra, konversi citra RGB menjadi citra greyscale , segmentasi menggunakan metode ambang batas, ekstraksi fitur
Skenario Akurasi (%) Pelatihan  Pengujian 1 100 90 2 100 100 3 100 100
berbasis  warna,  dan  proses  terakhir    menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  untuk  melakukan  klasifikasi. Berdasarkan  hasil  penelitian  analisis  kematangan  biji  kopi,  akurasi  pelatihan  tertinggi  sebesar  100%  dan akurasi pengujian tertinggi sebesar 100%. Keakuratan ini menunjukkan bahwa metode yang dikembangkan dalam penelitian ini sudah  mencapai tujuan penelitian  karena metode yang digunakan sangat cocok untuk menganalisis tingkat kematangan biji kopi. Sistem yang dikembangkan juga telah dibuat dengan antarmuka untuk memudahkan pengguna dalam pengoperasiannya. Dalam penelitian ini masih bisa dikembangkan untuk mendapatkan performansi yang lebih akurat. Berikut saran dan masukan untuk pengembangan penelitian ini adalah m engembangkan algoritma segmentasi, ekstraksi ciri dan klasifikasi sehingga di peroleh sistem yang memiliki tingkat akurasi lebih tinggi. Menambahkan jumlah dataset pengujian guna mendapatkan akurasi yang lebih baik

## Referensi
Aditya  Nugraha,  D.,  &  Sartika  Wiguna,  A.  (2020).  Seleksi  Fitur  Warna  Citra  Digital  Biji  Kopi  Menggunakan Metode Principal Component Analysis Digital Image Selection of Coffee Seed Using Component Analysis Method. In Research: Journal of Computer (Vol. 3, Issue 1).
Asmara, R. A., & Heryanto, T. A. (2019). Klasifikasi Varietas Biji Kopi Arabika Menggunakan Ekstraksi Bentuk dan Tekstur Seminar Informatika Aplikatif. Seminar Informatika Aplikatif (SIAP) . Chozin  Acyqar  Ahjad  Aziddin,  Jangkung  Raharjo,  &  Nur  Ibrahim.  (2022).  Deteksi  Kualitas  Biji  Kopi Menggunakan Pengolahan Citra Digital Dengan Metode Content Based Image Retrieval Dan Klasifikasi. E- Proceeding of Engineering , 8 (6).
Farisi, A. A., Sibaroni, Y., & Faraby, S. Al. (2019). Sentiment analysis on hotel reviews using Multinomial Naïve Bayes  classifier. Journal  of  Physics:  Conference  Series , 1192 (1).  https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1192/1/012024
Food and Agriculture Organization of United Nation (FAO). . (n.d.). http://faostat.fao.org Heriana, Sukainah, A., & Wijaya, M. (2023). Pengaruh Suhu dan Waktu Penyangraian Terhadap Kadar Kafein dan Mutu Sensori Kopi Liberika (Coffea liberica) Bantaeng. PATANI (Pengembangan Teknologi Pertanian Dan Informatika)) , 6 (1), 1 – 10. https://doi.org/10.47767/patani.v6i1.442 Hoffmann J. (2014). The World Atlas of Coffee: From Beans to Brewing - Coffees Explored, Explained and Enjoyed . Mitchell Beazley.
Novita,  E.,  Syarief,  R.,  Noor,  E.,  &  Mulato,  D.  S.  (2010).  PENINGKATAN  MUTU  BIJI  KOPI  RAKYAT  DENGAN PENGOLAHAN SEMI BASAH BERBASIS PRODUKSI BERSIH. JURNAL AGROTEKNOLOGI , 4 (1).
Oktaviani  Putri,  F.,  &  Cahya  Wihandika,  R.  (2020).  Analisis  Sentimen  pada  Ulasan  Pengguna  MRT  Jakarta Menggunakan Metode Neighbor-Weighted K-Nearest Neighbor dengan Seleksi Fitur Information Gain. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 4 (7), 2195 – 2203. http://j-ptiik.ub.ac.id Sabini, B. (2021). Perbandingan Metode Konversi Grayscale Menggunakan Metrik Kualitas Butteraugli. Jurnal Inovasi Informatika , 6 (2), 38 – 54. https://doi.org/10.51170/jii.v6i2.189
Utami, M., & Erwin Dwika Putra. (2023). Deteksi Objek Kualitas Daun Sawi Menggunakan Metode HSV Color dan Color Blob. JUSIBI (Jurnal Sistem Informasi Dan Bisnis) , 5 (2), 85 – 93. https://doi.org/10.54650/jusibi.v5i2.518
Yolanda,  K.,  Yusra,  Y.,  &  Fikry,  M.  (2023).  Klasifikasi  Sentimen  Ulasan  Aplikasi  WhatsApp  di  Play  Store Menggunakan Naive Bayes Classifier. J-INTECH , 11 (1), 1 – 9. https://doi.org/10.32664/j-intech.v11i1.867