## Perbandingan Metode K-Nearest Neighbor Dan Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Gender Berdasarkan Mata
Calvin Kurniawan 1 , Hafiz Irsyad 2
1,2 Universitas Multi Data Palembang; Jalan Rajawali No. 14 Palembang, 0711-376400
3 Prodi Informatika, FIKR, Universitas Multi Data Palembang e-mail: * 1 calvinsants@mhs.mdp.ac.id , 2 HafizIrsyad@mdp.ac.id

## Abstrak
Mata merupakan organ penglihatan, yang terletak di rongga orbital. Bentuknya bulat, sekitar  2,5cm.  Ruang  antara  mata  dan  orbit  diisi  oleh  jaringan  gemuk.  Dinding  tulang  dan lemak  orbit  yang  dapat  melindungi  mata  dari  terluka.Secara  struktural  ,  kedua  mata terpisah,tetapi  mereka  adalah  pasangan.  Hal  Dapat  dilihat  hanya  dengan  satu  mata,  tetapi penglihatan tiga dimensi Merasa tidak nyaman Ketika hanya menggunakan satu mata, terutama dalam  hubungan  penghakiman  jarak.  Gender  adalah  penggolongan  secara  gramatikal terhadap  kata-  kata  dan  kata-  kata  lain  yang  berkaitan  dengannya  yang  secara  garis  besar berhubungan  dengan  keberadaan  dua  jenis  kelamin  atau  kenetralan.Penelitian  ini  bertujuan untuk klasifikasi Gender berdasarkan mata menggunakan metode K-NN dan Naïve Bayes. Data yang  dibagi  menjadi  dua  yaitu  mata  pria  dan  mata  Wanita  adalah  10.541  data  uji  dan  4518 data latih dilanjutkan dengan grayscale, HOG, HSV, Cropping. Pada metode k-NN dengan fitur HSV  dan  HOG  dengan  Cropping  metode  K-NN  menghasilkan  akurasi  yang  lebih  tinggi  di bandingkan Naïve Bayes yaitu sebesar 68,61%.
Kata kunci — Mata, KNN, Naïve Bayes, Gender, Cropping

## Abstract
The eye is an organ of vision, which is located in the orbital cavity. The shape is round, about  2.5  cm.  The  space  between  the  eye  and  the  orbit  is  filled  with  fat  tissue.  The  bony  and fatty walls of the orbit protect the eye from injury. Structurally, the eyes are separate, but they are  a  pair.  Things  Can  be  seen  with  only  one  eye,  but  three-dimensional  vision  Feel uncomfortable when using only one eye, especially in relation to distance judgment. Gender is a grammatical classification of words and other related words which are generally related to the existence of two sexes or neutrality. This study aims to classify gender based on eyes using the K-NN  and  Naïve  Bayes  methods.  The  data  which  is  divided  into  two,  namely  male  eyes  and female  eyes  are  10,541  test  data  and  4518  training  data  followed  by  grayscale,  HOG,  HSV, Cropping.  In  the  k-NN  method  with  HSV  and  HOG  features  with  Cropping  the  K-NN  method produces a higher accuracy than Naïve Bayes, which is 68.61%.
Keywords — Eye, KNN, Naïve Bayes, Gender, Cropping

## 1. PENDAHULUAN
ata  adalah  organ  yang  diciptakan  oleh  Tuhan  dan  merupakan  salah  satu  organ terpenting.  Orang  hanya  bisa  mendapatkan  hingga  80%  dari  informasi.menurut (Kurmasela et al. 2013).
M
Vol. 2, No. 2, April 2022, Hal. 82-91
Histogram  of  Oriented  Gradient (HOG)  adalah  sebuah  metode  yang  digunakan  dalam  Image Processing yang bertujuan untuk mendeteksi objek. Teknik ini digunakan untuk menghitung nilai gradient dalam daerah tertentu pada suata Image atau gambar.
Hue Saturation Value (HSV) adalah definisi dari Hue , Saturation , Value . Hue adalah ukuran dari jenis warna yang ada, artinya warna menjadi lebih berwarna. Saturation artinya nilai  saturasi  bertambah  seiring  dengan  bertambah  gelapnya  warna. Fade artinya  nilai saturasi berkurang, dan nilai itu adalah  nilai kecerahan. berwarna. warna.
Gender sering diartikan sebagai jenis kelamin. Gender adalah klasifikasi gramatikal terhadap kata- kata dan kata-kata terkait lainnya yang berkaitan dengannya yang secara garis besar  berhubungan  dengan  keberadaan  dua jenis  kelamin atau  kenetralan.    [1] Gender juga bersangkutan  dengan  beda  perilaku  peran,  fungsi  dan  tanggung  jawab  laki-laki  dan perempuan sebagai hasil kesepakatan atau hasil bentukan masyarakat. Gender juga merupakan suatu konstruksi budaya yang sifatnya terbuka terhadap bagi segala perubahan  [2].
Metode  yang  digunakan  untuk  membandingkan  antara  metode K-NN dan Naïve Bayes dengan  menggunakan  mata  untuk  membedakana  gender.  K-NN  merupakan  metode klasifikasi  yang  menentukan  kategori  berdasarkan  mayoritas  kategori  pada  k-Nearest Neighbors   [3]  sedangkan Naive  Bayes  Classifier (NBC)  adalah  metode  pada  probabilistic reasoning  yang  menghitung  sekumpulan  probabilitas  dengan  menambahkan  kombinasi frekuensi  dan  nilai  dalam  kumpulan  data  yang  diberikan..Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk  mengetahui  perbandingan  tingkat  akurasi  klasifikasi  Gender  dengan  menggunakan KNN(K-Nearest  Neighbors)  dan Naïve  Bayes pada  citra  mata  serta  menerapkan  metode KNN(K-Nearest Neighbors) dan Naïve Bayes terhadap citra mata .

## 2. METODE PENELITIAN

## 2. 1  KNN (K-Nearest Neighbors)
K-NN  merupakan  metode  klasifikasi  yang  menentukan  kategori  berdasarkan mayoritas  kategori  pada  k-Nearest  Neighbors    [3].  Klasifikasi  didasarkan  pada  objek  latih yang  paling  dekat  dengan  objek  uji.  k-NN  dapat  menangani  data  campuran  dalam  bentuk polinomial dan numerik  [4]. Tahapan proses klasifikasi k-NN adalah sebagai berikut [3]: 1. Tentukan nilai k.
2. Hitung jarak antara data uji dan semua data latih.
3. Perhitungan  jarak  antara  data  uji  dengan  semua  data  latih  diurutkan  berdasarkan  jarak terkecil.
4. Bentuklah kelompok berdasarkan nilai dengan nilai jarak.
5. Pilih nilai (kategori) yang paling sering muncul.
Cara  kerja  metode  k-NN  adalah  menentukan  kelas  objek  baru  tersebut  dengan mengukur jarak antara objek baru dengan objek lama  [5]. Jaringan Saraf Relatif tidak sensitif terhadap  kesalahan  dalam  kumpulan  data  dan  dapat  digunakan  untuk  memproses  kumpulan data yang besar  [6], [5] [4]

## 2.2 Naive Bayes Classifier
Naive  Bayes  Classifier  (NBC)  adalah  metode  pada  probabilistic  reasoning  yang menghitung  sekumpulan  probabilitas  dengan  menambahkan  kombinasi  frekuensi  dan  nilai dalam  kumpulan  data  yang  diberikan.  NBC  adalah  algoritma  klasifikasi  yang  sangat  efektif (untuk mendapatkan hasil yang benar) dan efisien (proses penalaran menggunakan input yang ada  dengan  cara  yang  relatif  cepat).  Algoritma  NBC  dirancang  untuk  mengklasifikasikan kategori data tertentu.
84 Jurnal Algoritme E–ISSN: 2775-8796 Vol. 2, No. 2, April 2022, Hal. 82-91
Kinerja classifier diukur dengan predictive accuracy  [7]. Keuntungan lain dari NBC adalah dapat menangani data diskrit dan kontinu. Pada proses pencarian kategori terbaik pada saat data diskrit, jika diberikan k atribut independen maka nilai probabilitasnya dapat seperti pada Persamaan 1.
(x1 , , , , , xk |C) = P (x1  |C) x . . . . x P (xk |C ) (1)
Keterangan P =Probabilitas c c= kelas C x = atribut I awal k = atribut I akhir
Jika atribut ke-i bersifat diskrit atau kategori, maka P(xi |C) di estimasi sebagai frekuensi relatif sampel yang memiliki nilai xi sebagai atribut ke-i dalam kelas C.

## 2.3 Histogram Of Gradients (HOG)
Histogram Of Gradients(HOG) adalah sebuah metode yang di gunakan dalam image processing untuk bertujuan deteksi objek. Teknik ini menghitung nilai gradient dalam daerah tersebut  pada  sesuatu  image.  Tiap  image  mempunyai  karateristik  yang  di  tunjukan  oleh distribusi  gradient.Karateristik  ini  diperoleh  dengan  membagi  image  kedalam  daerah  kecil yang  disebut  cell.Tiap  cell  disusun  sebuah  histogram  dari  sebuah  gradient  t.  Kombinasi  dari histogram ini dijadikan sebagai descriptor yang mewakili sebuah obyek.

## 2.4 Hue Saturation Value (HSV)
HSV adalah definisi dari hue, saturation, value. Hue adalah ukuran  jenis warna  yang ada,  Saturation  berarti  nilai  saturasi  bertambah  dengan  bertambahnya  jumlah  warna,  tetapi fading  berarti    nilai  saturasi  berkurang,  dan    nilai  adalah  nilai  lightness  suatu  warna    [8]. Dalam HSV, warna adalah sudut antara 0 dan 360 yang mewakili  jenis warna dalam spektrum warna, saturasi mewakili kemurnian  atau tingkat abu-abu suatu warna dan nilai adalah ukuran kecerahannya. Kesimpulannya adalah bahwa  warna HSV ini model meliputi Hue, Saturation, dan Value Ada tiga komponen penting dari , dan  ketiganya berperan, Hue adalah warna yang mengukur  panjang  gelombang  warna,  Saturation  mengacu  pada  kemurnian  warna,  Color, Value mengacu pada tingkat kecerahan warna [9].

## Gambar 1. Hue Saturation Value
Model  warna  HSV  didapat  dari  hasil  turunan  model  warna  RGB,  oleh  karena  itu untuk  mendapatkan  model  warna  HSV  dapat  dilakukan  dengan  mengkonversi  warna  dari RGB ke HSV.
Vol. 2, No. 2, April 2022, Hal. 82-91

## 2.5 Perancangan
Pada tahapan ini dilakukan perancangan sistem yang dibutuhkan, Diawali dengan input dataset  citra  kemudian  dilakukan  proses  klasifikasi  Gender  dalam  skenario  pengujian menggunakan  metode  KNN  dan  Naïve  Bayes.  Penelitian  ini  dilakukan  dalam  Skema perancangan dapat dilihat pada Gambar 5.

## 2.5.1  Pengumpulan Data Set
Pada  tahap  ini,  melakukan  pengumpulan  data  berupa  dataset  Female  and  Male  Eyes berasal dari https://www.kaggle.com/pavelbiz/eyes-rtte merupakan dataset bersifat publik.
Gambar  5. Tahap Perancangan
Dataset  yang  berjumlah  15.060  terdiri  dari  8090  jenis  mata  laki-laki  dan  6969  jenis mata perempuan , meliputi 10.541 (70 Persen terdiri dari 5663 mata laki-laki dan 4879) data uji, 4518 data latih (30 Persen terdiri dari 2427 mata laki-laki dan 2091).
86 Jurnal Algoritme E–ISSN: 2775-8796 Vol. 2, No. 2, April 2022, Hal. 82-91

## Gambar 6. Dataset Mata

## 2.5.2  Implementasi dan Traning Data
Pada  tahapan  ini  dilakukan  implementasi  dari  penelitian  dan  sistem  yang  telah dirancang  sebelumnya  dengan  data  training  yang  telah  ada  sebelumnya  agar  sistem  dapat mengenali  dan  dapat  melakukan  klasifikasi  terhadap  data  uji  yang  telah  dikumpulkan sebelumnya

## 2.8.3  Pengujian
Pada tahap ini sistem akan melakukan pengujian terhadap data uji yang telah diperoleh dan diimplementasikan pada sistem yang telah dibuat, hasil dari klasifikasi tersebut akan dicatat untuk  dilakukan  analisa  untuk  mendapatkan accuraccy,  precission,  recall pada  tahap selanjutnya.

## 2.5.3  Evaluasi Hasil Pengujian
Setelah tahapan uji coba, dilakukan analisa hasil pengujian sebelumnya. Hasil uji coba tersebut  dihitung  untuk  mendapatkan  tingkat  keberhasilan  metode  yang  digunakan  dengan Confusion  Matrix.  Confusion  Matrix adalah  salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk mengevaluasi  metode-metode  klasifikasi.  Tabel  3.1  merupakan  gambaran  sederhana  tentang istilah confusion matrix dalam keluaran klasifikasi  [10].
Tabel 1. Istilah Confusion Matrix Kelas Prediksi (Observation) Positif Negatif Kelas Aktual (Expextation) Positif TP FN Negatif FP TN

## Sumber: Akhmad Robim, 2019
True Positive (TP) adalah data yang diklasifikasi dengan tepat sebagai keluaran positif atau  benar.  Nilai True  Negative (TN)  adalah  data  yang  diklasifikasi  dengan  tepat  sebagai keluaran negative atau salah. False Positive (FP) adalah data yang diklasifikasi dengan kurang tepat  apabila  hasilnya  berupa  positif  atau  benar. False  Negative (FN)  adalah  data  yang diklasifikasi  dengan  tepat.  Berikut  dapat  dilihat  untuk  menghitung  nilai precision,  recall,  dan accuracy
Vol. 2, No. 2, April 2022, Hal. 82-91

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Skenario k-NN Dengan Ekstraksi HSVdan HOG k=3 Tanpa Cropping
Pengujian  ini  melakukan  tahap  ekstraksi  HSV  dan  HOG  dengan  k=3  tanpa  cropping menggunakan  model  k-NN.  Hasil  training  yang  sudah  dilakukan  memperolehkan  confusion matrix dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2, Confusion Matrix k-NN k=3 Tanpa Cropping
Actual
P re d ic te d Female Male Female 1223 893 Male 902 1542
Berdasarkan  tabel  2  dapat  dilihat  bahwa  jumlah  data  positif  yang  terklasifikasi  benar oleh sistem TP ( True Positive ) memiliki hasil sebesar 1223 dan terklasifikasi salah oleh sistem FP ( False Positive ) memiliki hasil sebesar 902.Adapun jumlah data negatif yang terklasifikasi salah oleh sistem TN ( True Negative ) memiliki hasil sebesar 1542 dan yang terklasifikasi benar oleh  sistem  FN  ( False  Negative )  memiliki  hasil  sebesar  893.  Hasil  perhitungan accuracy , precision , dan recall , dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pengujian k-NN Dengan k=3 dan Tanpa Cropping
No. Class Precision Recall 1 Female 57,55% 63,32% 2 Male 57,79% 63,09% Rata - rata accuracy 60,63%

## 3.2 Skenario k-NN Dengan ekstraksi fitur HSV dan HOG k=3 Dengan Cropping
Pengujian ini melakukan tahap ekstraksi HSV dan HOG dengan k=3 dengan cropping menggunakan  model  k-NN.  Hasil  training  yang  sudah  dilakukan  memperolehkan  confusion matrix dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Confusion Matrix k-NN Dengan k=3 dan Dengan Cropping Female Male Female 1403 713 Male 709 1735
Berdasarkan  tabel  4  dapat  dilihat  bahwa  jumlah  data  positif  yang  terklasifikasi  benar oleh sistem TP ( True Positive ) memiliki hasil sebesar 1403 dan terklasifikasi salah oleh sistem FP ( False Positive ) memiliki hasil sebesar 709. Adapun jumlah data negatif yang terklasifikasi salah oleh sistem TN ( True Negative ) memiliki hasil sebesar 1735 dan yang terklasifikasi benar oleh  sistem  FN  ( False  Negative )  memiliki  hasil  sebesar  713.  Hasil  perhitungan accuracy, precision, dan recall dapat dilihat pada Tabel 5.
88 Jurnal Algoritme E–ISSN: 2775-8796 Vol. 2, No. 2, April 2022, Hal. 82-91
Mata]
Tabel 5. Hasil Pengujian k-NN Dengan k=3 dan Dengan Cropping No. Class Precision Recall 1 Female 66,43% 66,30% 2 Male 70,87% 70,99% Rata - rata accuracy 68,81%

## 3.3 Skenario Naïve Bayes Dengan Ekstraksi HSV dan HOG Tanpa Cropping
Pengujian ini melakukan tahap ekstraksi HSV dan HOG tanpa Cropping menggunakan model  Naïve  Bayes.  Hasil  training  yang  sudah  dilakukan  memperolehkan  confusion  matrix dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Confusion Matrix Naïve BayesTanpa Cropping
Female Male Female 1318 798 Male 1188 1256
Dari tabel 6 dapat dilihat bahwa jumlah data positif yang terklasifikasi benaroleh sistem (True Positive) memiliki hasil sebesar 1318 dan terklasifikasi salah oleh sistem (False  Positive)  memiliki  hasil  sebesar  1188.  Adapun  jumlah  data  negatif  yang terklasifikasi  salah  oleh  sistem  (True  Negative)  memiliki  hasil  sebesar  1256  dan  yang terklasifikasi  benar  oleh  sistem  (False  Negative)  memiliki  hasil  sebesar  798.  Hasil perhitungan accuracy, precision, dan recall dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Pengujian Naïve Bayes Tanpa Cropping No. Class Precision Recall 1 Female 52,59% 61,14% 2 Male 62,28% 51,39% Rata - rata accuracy 56,44%

## 3.4  Skenario Naïve Bayes Dengan Ekstraksi Fitur HSV dan HOG Dengan Cropping
Pengujian  ini  melakukan  tahap ekstraksi  HSV dan HOG dengan Cropping menggunakan model  Naïve  Bayes.  Hasil  training  yang  sudah  dilakukan  memperolehkan confusion matrix dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Confusion Matrix Naïve Bayes Dengan Cropping.
Female Male Female 1305 811 Male 895 1549 P re d ic te d Actual
Vol. 2, No. 2, April 2022, Hal. 82-91
69% 67% 65% 63% 61% 59% 57% 55% Perbandingan Accuracy,Precission,Recall Dengan K=3
68,066%7,83%
63,42%
60,56% 60,56% 57,175%6,85% 63,72% 65,70% 62,996%3,23% 65,70% Female Tanpa Male Tanpa Cropping
Female Dengan
Male Dengan Accuracy Precission
Recall
Dari  tabel  8  dapat  dilihat  bahwa  jumlah  data  positif  yang  terklasifikasi  benaroleh sistem ( True Positive ) memiliki hasil sebesar 1305 dan terklasifikasi salah oleh sistem ( False Positive ) memiliki hasil sebesar 895. Adapun jumlah data negatif yang terklasifikasi salah oleh sistem ( True Negative ) memiliki hasil sebesar 1549 dan yang terklasifikasi benar oleh sistem ( False Negative ) memiliki hasil sebesar 811. Hasil perhitungan accuracy , precision , recall dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Pengujian Naïve Bayes Dengan Cropping No. Class Precision Recall 1 Female 59,31% 61,67% 2 Male 65,63% 63,37% Rata - rata accuracy 62,58%

## 3.2 Analisis Hasil Pengujian
Berdasarkan  hasil training  pada  setiap  skenario  dapat dilihat  bahwa  perbandinganhasil klasifikasi  menggunakan  Cropping  dan  tidak  menggunakan  Cropping  serta  penggunaan memiliki dampak pengaruh tingkat akurasi pada 2 metode k-NN dan Naïve Bayes

## 3.2.1  Analisis Skenario k-NN Dengan k=3
Pada  skenario  k-NN  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  k=3.  tanpa  dan  dengan menggunakan  Cropping  untuk  klasifikasi  mata.  Perbandingan  accuracy,  precission,  dan  recall dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Perbandingan Accuracy, Precision, Recall Dengan k=3
Dari  hasil  perbandingan  yang  telah  ditunjukkan  bahwa  k=3  pengujian  pada  k-NN dengan  menggunakan  Cropping  memiliki  hasil  Accuracy,  lebih  tinggi  daripada  tanpa Cropping,yaitu sebesar 65,70%,serta Preccission dan Recall pada kelas Female dan male masing masing sebesar 62,99%,68,06%,63,23%,dan 67,83%

## 3.2.2  Analisis Skenario Naïve Bayes
Pada  skenario  Naïve  Bayes  yang  dilakukan  dengan menggunakan  Cropping  dan  tanpa Cropping  untuk  klasifikasi  mata.  Perbandingan  accuracy,  precission,  dan  recall  dapat  dilihat pada Gambar 7.
Cropping Cropping Cropping Accuracy 60,56% 60,56% 65,70% 65,70% Precission 57,17% 63,42% 62,99% 68,06% Recall 56,85% 63,72% 63,23% 67,83%
90 Jurnal Algoritme E–ISSN: 2775-8796 Vol. 2, No. 2, April 2022, Hal. 82-91
Calvin , et., al [ Perbandingan Metode K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Gender Berdasarkan Mata]

## Perbandingan Accuracy,Preccesion,Recall Naive Bayes
70,00%
60,00% 50,00% 40,00% 30,00% 20,00% 10,00%
0,00% 61,05% 55,75% 60,30% 55,75% 51,22% 59,25% 63,09% 66,36% 59,25% 0,96% 6 52,01% 55,55%
Accuracy Precession Recall
Gambar 7. Perbandingan Accuracy, Precision, dan Recall pada Naïve Bayes
Dari hasil perbandingan yang telah ditunjukkan bahwa pengujian metode Naïve Bayes dengan  menggunakan  Cropping  memiliki  hasil  Accuracy,  lebih  tinggi  daripada  tanpa Cropping,yaitu sebesar 59,25%,serta Preccission dan Recall pada kelas Female dan male masing masing sebesar 52,01%,63,09%,60,96%,dan 57,77% .

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  yang  didapat  dalam  penelitian  diatas,  dapat  disimpulkan  sebagai berikut.
1. Pada  metode  k-NN  dengan  fitur  HSV  dengan  Cropping  mendapatkan  hasil  yang  tinggi dalam  menentukan  gender  berdasarkan  citra  mata  didapat  Accuracy  dengan  nilai 68,81%,Precession  pada  kelas  Male  dengan  nilai  70,87%  sedangkan  kelas  Female  dengan nilai  66,42%,  serta  Recall  pada  kelas  Male  dengan  nilai  70,99%  sedangkan  kelas  Female dengan nilai 66,30% .
2. Pada metode Naïve Bayes dengan fitur HSV dengan Cropping mendapatkan hasil yang lebih rendah  dalam  menentukan  gender  berdasarkan  citra  mata  didapan  Accuracy  dengan  nilai 62,58%,Precession  pada  kelas  Male  dengan  nilai  65,65%  sedangkan  kelas  Female  dengan nilai  59,31%  serta  Recall  pada  kelas  Male  dengan  nilai  61,67%  sedangkan  kelas  Female dengan nilai 63,37%.
3. Dari jumlah dataset sebanyak 15,059 meliputi 7437 mata pria dan 7622 mata Wanita dapat disimpulkan  bahwa  metode  k-NN  lebih  baik  daripada  metode  Naïve  Bayes  dengan  tingkat akurasi sebesar 68,81% dibandingkan Naïve Bayes yang lebih rendah dengan tingkat akurasi sebesar 62,58%.
Female tanpa Cropping male tanpa Cropping Femla Dengan Cropping Male Dengan Cropping Accuracy 55,75% 55,75% 59,25% 59,25% Precession 52,01% 60,30% 55,55% 60,96% Recall 61,05% 51,22% 63,09% 66,36%
Vol. 2, No. 2, April 2022, Hal. 82-91

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Fakih, D. M., Analisis Gender & Transformasi Sosial. , Yogyakarta: Pustaka Belajar, 2016.
[2]   Akhmad  Rohim,  " Convolution  Neural  Network  (CNN)  Untuk  Pengklasifikasian  Citra Makanan Tradisional," 2019.
[3]   D. Putra, Pengolahan Citra Digital, Yogyakarta: Andi, 2010.
[4]   Hidayatullah, P, Pengolahan Citra Digital , Bandung: Informatika, 2017.
[5]   Juditha,  C.,  " Gender  dan  Seksualitas  Dalam  Konstruksi  Media  Massa, "  Vol.  4,  p.  1(1), 2015.
[6]   Kusumadewi,  S,  " Klasifikasi  Status  Gizi  Menggunakan  Naive  Bayesian  Classification ," Vol. 3(1), No. Commit, pp. 6-11, 2015.
[7]   Leidiyana,H, " Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Penentuan Resiko ," 2017.
[8]   Myatt, Glenn J, "Making Sense of Data, A Practical Guide to Exploratory Data Analysis and Data Mining," in Hoboken , New Jersey, John Willey & Sons, 2007.
[9]   Prahudaya,  T.  Y,  " Metode  Klasifikasi  Mutu  Jambu  Biji  Menggunakan  KNN  Berdasarkan Fitur Warna dan Tekstur," Jurnal Teknosains, vol. 6(2), 2017.
[10] Sebastian,  G.  I., "Algoritme  K-Nearest  Neighbors  Untuk  Klasifikasi  Jenis  Makanan  dari Citra Digital Dengan Local Binary Patterns dan Color Moments., " Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, Vol. 3(7), p. 6473–6479, 2019.
[11] Wali  Ja’far  Shudiq, "Penerapan  K-Nearest  Neighbor  Berbasis  Algoritma  Genetika  untuk Klassifikasi Mutu Padi Organik," 2017.