## IDENTIFIKASI JENIS BUAH APEL BERDASARKAN EKSTRAKSI CIRI WARNA DAN TEKSTUR MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN RADIAL BASIS FUNCTION
Identification of The Type of Apples Based on The Extraction of Color And Texture Features Using Radial Basis Function Artificial Neural Network Methods
Rachmat Widyanto 1 , D. Riminarsih 1*
1 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Gunadarma. Jl. Margonda Raya No. 100 Pondok Cina,
Depok16424.rachmat.widyan@gmail.com;destimath@staff.gunadarma.ac.id *) Penulis korespondensi

## Diterima Mei 2019; Disetujui Juni 2019

## ABSTRAK
Identifikasi  jenis  buah  apel  secara  manual  dilakukan  hanya  berdasarkan pengamatan  visual  secara  langsung  pada  buah  apel  dengan  berbekal  pengalaman  dan pengetahuan  yang  diperoleh  sebelumnya.  Banyak  permasalahan  yang  muncul  ketika proses identifikasi buah apel dilakukan secara manual antara lain tidak akurat dan tidak seragam.  Hal  itu  disebabkan  oleh  penglihatan  manusia  mempunyai  kelemahan  dan keterbatasan  terutama  yang  mempunyai  riwayat  penyakit  buta  warna  yang menyebabkan  proses  identifikasi  tidak  efektif  dan  efisien.  Berdasarkan  hal  tersebut maka  pada  penelitian  ini  dibuat  suatu  model  untuk  mengidentifikasi  jenis  buah  apel berdasarkan  ekstraksi  ciri  warna  dan  tekstur  dengan  bantuan  komputer  yang memanfaatkan pengolahan citra dan metode jaringan syaraf tiruan radial basis function . Identifikasi  buah  apel  dilakukan  terhadap  3  jenis  buah  apel  yaitu anna  delicious ,  apel granny  smith dan  apel royal  gala .  Aplikasi  identifikasi  jenis  buah  apel  dilakukan melalui 5 proses yaitu pengumpulan data citra apel, ekstraksi ciri warna dan ciri tekstur data  citra  apel,  melakukan  pelatihan  data  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan radial basis function dan pengujian data. Berdasarkan uji coba yang dilakukan dengan 60 data citra pelatihan dan 45 data citra uji diperoleh tingkat akurasi sebesar 95.56 %.
Kata Kunci : Anna Delicious , Citra, Granny Smith , Jaringan Syaraf Tiruan, Radial Basis Function , Royal Gala .

## ABSTRACT
The  identification  of  the  types  of  apples  is  conducted  manually  merely  with direct  visual  observations  based  on  experience,  and  knowledge  obtained  previously. Several problems arose when the process of apple identification is conducted manually including  inaccurate  and  non-uniformity.  It  is  caused  by  the  weakness  and  limited vision  of  human  beings,  in  particular,  those  who  have  a  history  of  the  color  blind disease, which makes the identification process ineffective and inefficient. In this study, the model is created to identify the types of apples based on the extraction of color and texture features with radial basis function neural network methods. The identification is carried out on three types of apples, such as Anna Delicious, Granny Smith Apples and
Royal  Gala  Apples.  Identification  application  of types  of  apples  is  conducted  through five  processes,  including  collecting  the  image  data,  extracting  the  color  features  and texture characteristics, conducting data training using a radial basis function artificial neural  network  and  evaluating  the  model  with  data  testing.  Based  on  trials with  60 training image data, and 45 test image data is obtained an accuracy level of 95.56%.
Keywords: Anna Delicious , image , Granny Smith , artificial neural network , radial basis function , Royal Gala .

## PENDAHULUAN
Buah apel adalah buah berbentuk  bulat  lonjong  yang  berasal dari  pohon  apel  yang  pohonnya  bisa ditemukan  di  banyak  tempat  diseluruh dunia  dengan  varietas  yang  berbeda- beda.  Buah  apel  memiliki  kulit  tipis yang  umumnya  terdiri  atas  3  warna yaitu merah, kuning dan hijau sedangkan  daging  buahnya  umumnya berwarna  krem,  sedikit  keras  tetapi renyah  dan  memiliki  rasa  yang  manis dengan sedikit campuran rasa asam(Setiawan,  2016).  Tanaman  apel ( Malus  domestica )  dapat  tumbuh  di Indonesia  setelah  beradaptasi  dengan iklim  Indonesia,  yaitu  iklim  tropis. Penanaman  apel  di  Indonesia  dimulai sejak tahun 1934 dan berkembang pesat pada tahun 1960 hingga sekarang. Apel di Indonesia dapat tumbuh dan  berbuah baik  di  dataran  tinggi,  khususnya  di kota Malang wilayah Batu dan Poncokusumo, dan kota Pasuruan wilayah  Nongkojajar,  Jawa  Timur (Nurfiriani, 2017).
Cara  menentukan  jenis  buah apel  oleh  manusia  masih  banyak menggunakan cara manual. Cara manual dilakukan berdasarkan pengamatan visual secara langsung pada buah  apel  yang  diidentifikasi  (Deswari, Dila  &Derisma,  2013).  Kemampuan visual  manusia  untuk  pendeteksian suatu objek membuat manusia memiliki kemampuan  untuk  mengenali  objek berdasarkan ciri-cirinya. Sementara kemampuan  mesin  untuk  pendeteksian suatu objek memiliki proses dan kinerja yang  berbeda  dengan  manusia  ketika mesin mengenali sebuah objek.
Salah satu pemanfaatan teknologi pengolahan citra digital adalah  proses  ekstraksi  citra  untuk memperoleh fitur suatu objek. Data citra memiliki  karakter  yang  dapat  diambil sebagai  fitur  dari  objek,  diantaranya yaitu  ciri  warna,  tekstur  dan  bentuk objek.  Proses  pelatihan  pada  komputer untuk  menghasilkan  model  yang  dapat mengidentifikasi  suatu  objek  berdasar-
kan  citra  dapat  dilakukan  dengan  salah satu metode yaitu jaringan syaraf tiruan.
Jaringan  syaraf  tiruan  (JST) merupakan  salah  satu  representasi buatan  dari  otak  manusia  yang  selalu mencoba  untuk  mensimulasikan  proses pembelajaran pada otak manusia tersebut.  Istilah buatan digunakan karena jaringan syaraf ini di- implementasikan  dengan  menggunakan program komputer yang mampu menyelesaikan sejumlah proses perhitungan  selama  proses  pembelajar- an  (Afriadi,  2016).  Jaringan  syaraf tiruan  dapat  dipakai  untuk  mengenali pola  (misal  huruf,  suara,  bentuk,  warna atau tanda tangan) data  yang  mirip dari data training (pelatihan).  Jaringan syaraf  tiruan  dengan single  layer memiliki keterbatasan dalam pengenalan  pola,  yang  lebih  cocok digunakan  dalam  pengenalan  pola adalah  jaringan  syaraf  tiruan  dengan multi layer , salah satu contohnya radial basis function .
Beberapa  penelitian  terdahulu telah  dilakukan  untuk  mengidentifikasi objek  menggunakan  metode  jaringan syaraf  tiruan  berdasarkan  data  citra. Identifikasi  3  varietas  padi  mengguna- kan analisis warna dan tekstur berdasarkan  matode  pengolahan  citra
dan  jaringan  syaraf  tiruan  memberikan hasil  akurasi  terbaik  yaitu  100%  pada 150  citra  uji  (Suhartini  dan  Kusbianto, 2013).
Beberapa  penelitian  lain  yang mengimplementasikan  metode  jaringan syaraf  tiruan  juga  telah  dilakukan dengan  hasil  akurasi  model  dapat mencapai  71.76%    hingga  di  atas  90% (Agian dan Panggabean, 2015, Deswari, Dila  dan  Derisma,  2013,  dan  Warman dan  Harahap,  2014).  Variasi  akurasi model  ini  dipengaruhi  oleh  fitur  dari objek  yang  dipilih  untuk  membangun model.  Penelitian  lain  yang  berkaitan dengan  identifikasi citra apel  juga telah dilakukan  dengan  metode  K-Nearest Neihgbor  berdasarkan  800  citra  apel dari  5  jenis  apel  yang  terdiri  dari  600 citra  latih  dan  200citra  uji  dengan tingkat akurasi mencapai 94%.
Tujuan dari penelitian ini adalah membangun  model  untuk  identifikasi jenis  buah  apel  berdasarkan  ciri  warna dan  tekstur  menggunakan  metode jaringan  syaraf  tiruan radial  basis function. Pada penelitian ini terdapat 3 jenis apel  yang akan didentifikasi yaitu anna  delicious ,  apel granny  smith dan apel royal gala .

## BAHAN DAN METODE
Penelitian ini diawali dengan proses pengumpulan data berupa 3 jenis
citra apel yaitu Anna Delicious , Granny Smith dan Royal Gala yang diambil dari internet.
a. b. c.
d. e. f.
Gambar 1. Citra Apel (a,b Citra Apel Granny Smith , c,d Citra Apel anna delicious , e,f, Royal Gala)
Pada  Gambar  1  diberikan  beberapa contoh  data  citra  apel Granny  Smith , Anna  delicious dan Royal  Gala yang digunakan  dalam  penelitian  ini.  Data citra tersebut diperoleh dari pencarian di internet  dengan  memasukkan  query nama  apel  pada  browser.  Banyaknya data set yang digunakan pada penelitian
ini  adalah  105  buah  citra  apel  dengan masing-masing  jenis  apel  sebanyak  45 citra. Data set ini dibagi menjadi 2 yaitu data latih sebanyak 60 citra dengan tiap jenis  terdiri  dari  20  citra  dan  data  uji sebanyak  45  citra  dengan  tiap  jenis terdiri dari 15 citra.
Gambar 2. Diagram alur metode penelitian
Pada Gambar 2 setelah
dilakukan  pengumpulan  data  maka langkah  selanjutnya  adalah  tahap  pra proses. Pada tahap ini citra yang dilatih dilakukanekstraksi ciri warna dan tekstur  untuk  mendapatkan  nilai Red, Green, Blue (RGB) dan nilai magnitude yang  digunakan  untuk  pelatihan  pada jaringan  syaraf  tiruan radial  basis function .
Ekstraksi ciri warna RGB digunakan  untuk  mendapatkan  nilai warna  RGB  dari  citra  apel.  Nilai  RGB yang  didapatkan  berdasarkan  data  citra apel  digunakan  sebagai  masukan  ke dalam  program.  Proses  ekstraksi  ciri warna diperoleh dengan beberapa tahap. Tahap  pertama  adalah  pembacaan  citra yang selanjutnya citra tersebut dilakukan  proses  ekstraksi  ciri  warna.
Setelah  melalukan  proses  ekstraksi  ciri warna  didapatkan  nilai  RGB  pada  citra apel  dan  menampilkan  citra  apel  yang diubah  menjadi  citra  dengan  warna dasar RGB.
Ekstraksi ciri tekstur
menggunakan filter  gabor digunakan untuk  mendapatkan  nilai  tekstur mean , entropy ,  dan varians berdasarkan  citra magnitude pada citra apel. Nilai tekstur yang  didapatkan  berdasarkan  data  citra apel yang dimasukan ke dalam program.  Tahap  berikutnya  adalah  citra tersebut  dilakukan  proses  ekstraksi  ciri tekstur. Setelah melalukan proses ekstraksi  ciri  tekstur  didapatkan  nilai tekstur pada citra apel dan menampilkan citra  apel  yang  diubah  menjadi  citra magnitude .
Gambar 3. FlowchartFilter Gabor
Pada  Gambar  3  merupakan flowchart dari  metode filter  gabor . Pertama  program  membaca  citra  pada workspace .  Kedua  citra  yang  berhasil dibaca oleh program dilakukan konversi dari citra RGB  menjadi citra grayscale . Setelah dikonversi program menerapkan filter  gabor pada  citra  hasil  konversi. Setelah  penerapan filter  gabor program mendapatkan hasil citra magnitude .
Model  Arsitektur  Jaringan  Syaraf Tiruan Radial Basis Function
Jaringan  syaraf  tiruan radial basis  function memiliki  2  lapisan  yaitu lapisan  radial  basis  ( unsupervised )  dan
lapisan  berikutnya  adalah  lapisan  linier ( supervised ). Lapisan radial basis terjadi dari input  layer ke hidden  layer .  Pada lapisan  radial  basis  yang  dilakukan adalah  mencari  nilai center atau  pusat untuk  disimpan  dalam neuron yang tersembunyi.  Lapisan  linier  ini  berguna untuk mengubah lapisan kelas kompetitif  ke  dalam  klasifikasi  target yang  didefinisikan.  Proses  pelatihan jaringan  syaraf  tiruan radial  basis function dilakukan    untuk    perbaikan penimbang  yang  menghubungkan input layer dan hidden  layer dengan output layer dari jaringan syaraf tiruan.
Gambar 4.Arsitektur Jaringan Basis Radial Basis Function
Pada Gambar 4 dijelaskan arsitektur  metode  jaringan  syaraf  tiruan radial basis function dengan 6 parameter input yaitu  nilai red , green , blue , mean , entropy ,  dan varians yang didapatkan dari  ekstraksi ciri citra  yang dimasukan sebagai data latih.
Selanjutnya  6  nilai  ini  dilatih  ke  dalam suatu jaringan dengan dua lapis jaringan tersembunyi  ( hidden  layer ),  keenam nilai input tersebut dihubungkan kedalam  lapisan  jaringan  tersembunyi pertama  ( hidden  layer 1)  dengan menggunakan  5  bayangan neuron , setelah  itu  dilanjutkan  menuju  lapisan jaringan  tersembunyi  kedua  ( hidden layer 2)  yang  memiliki  1  bayangan neuron ,  kemudian  diteruskan  sehingga menghasilkan output sesuai  dengan target  yang  diinginkan  yaitu  apel granny  smith ,  apel anna  delicious ,  dan apel royal gala .
Pelatihan  Data  Citra  Radial  Basis

## JST
Pada  tahap  pelatihan  jaringan syaraf  tiruan radial  basis  function digunakan 60 data latih yang terdiri dari 20  citra  apel  dengan  jenis anna delicious (warna  merah),  20  citra  apel dengan  jenis granny  smith (warna hijau),  dan  20  citra  apel  dengan  jenis royal gala (warna oranye) yang dimana citra  apel  tersebut  sudah  dilakukan proses ekstraksi ciri warna dan ekstraksi ciri tekstur. Pada penelitian ini citra apel yang  dimasukan  dilakukan  proses pelatihan  ke  dalam  jaringan  yang terbentuk. Dalam penelitian ini melakukan pelatihan dengan
menggunakan  model  jaringan  syaraf tiruan  2 hidden  layer .  Citra  apel  yang dimasukan  diklasifikasi  jenis  buahnya yaitu  apel anna  delicious (warna merah),    apel granny  smith (warna hijau),  dan  apel royal  gala (warna oranye).  Data  citra  pelatihan ini digunakan  sebagai  nilai  data  acuan untuk pengujian data citra.
Gambar 5. Flowchart Pelatihan Data Citra
Pada Gambar 5 dijelaskan flowchart dari pelatihan data citra. Input citra apel yang  dilakukan  pelatihan,  kemudian dilakukan  proses  ekstraksi  ciri  warna dan tektstur pada citra. Setelah ekstraksi ciri  didapat  nilai  ekstraksi  ciri,  simpan nilai  data  latih  dari  hasil  ekstraksi  ciri. Buat target data latih untuk pengidentifikasian jenis buah apel. Buat jaringan  syaraf  tiruan radial  basis function untuk  dilakukan  pelatihan.
Simpan  hasil  pelatihan  pada database estimasi  “.mat”  jaringan  syaraf  tiruan radial basis function. Kemudian dilakukan  proses  identifikasi  jenis  apel dari  target  latih.  Hitung  akurasi  dari pelatihan  jaringan  syaraf  tiruan radial
basis function data latih. Setelah  hitung akurasi didapat nilai akurasi data latih.

## Pengujian  Jaringan  Syaraf  Tiruan

## Radial Basis Function
Pada  tahap  pengujian  digunakan data  uji  yang  terdiri  dari  15  citra  apel dengan  jenis anna  delicious (warna merah),  15  citra  apel  dengan  jenis granny smith (warna hijau), dan 15 citra apel  dengan  jenis royal  gala (warna oranye).  Sama  seperti  pada  proses pelatihan data citra, pada pengujian data citra  juga  dilakukan  ekstraksi  ciri  yang sama  yaitu  ekstraksi  ciri  warna  dan ekstraksi  ciri  tekstur.  Pada  tahap  ini juga  dicari  tingkat  akurasi  kebenaran terhadap citra dari data uji.
Gambar 6. Flowchart Pengujian
Pada Gambar 6 dijelaskan flowchart dari pegujian data citra. Input citra apel yang  dilakukan  pengujian,  kemudian dilakukan  proses  ekstraksi  ciri  warna dan tektstur pada citra. Setelah ekstraksi ciri  didapat  nilai  ekstraksi  ciri,  simpan nilai  data  uji  dari  hasil  ekstraksi  ciri.
Buat target data uji untuk
pengidentifikasian  jenis  buah  apel. Memuat hasil pelatihan pada database “.mat”  jaringan  syaraf  tiruan
radial basis function . Kemudian
dilakukan  proses  identifikasi  jenis  apel dari  target  uji.  Hitung  akurasi  dari pengujian  jaringan  syaraf  tiruan radial basis  function data  uji.  Setelah  hitung akurasi didapat nilai akurasi data uji.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Ekstraksi ciri warna dilakukan pada masing-masing citra. Berikut ini adalah salah satu contoh hasil ekstraksi ciri warna pada citra apel granny sminth.
a.
b.                               c.                                 d.
Gambar 7. Hasil ekstraksi ciri warna (a. citra masukan, b. citra hasil ekstraksi ciriwarna red , c. citra hasil ekstraksi ciri warna green , d. citra hasil ekstraksi ciri warna blue )
Pada  Gambar  7  ditunjukkan hasil  ekstraksi  ciri  warna red,  green dan  blue .  Nilai  untuk red,  green  dan blue yang  akan  menjadi  data  masukan dalam model JST radial basis function merupakan  nilai  rata-rata  yang
diperoleh  dari  masing-masing  citra hasil ekstraksi ciri warna. Pada Tabel 1 diberikan  nilai  rata-rata  dari  citra  hasil ekstraksi  ciri  warna  berdasarkan  pada citra masukan.
Tabel 1. Hasil Ekstraksi Ciri Warna Ciri Warna Mean Red 217.17 Green 230.16 Blue 180.75
Pada  Tabel  1  terlihat  bahwa nilai rata-rata untuk warna green paling besar diantara dua warna  yang  lainnya. Langkah  berikutnya  adalah  ekstraksi ciri  tekstur  menggunakan  filter  gabor. Hasil  dari  filter  gabor  berupa  citra
magnitude. Berdasarkan citra  magnitud diperoleh  3  nilai  sebagai  representasi hasil  ekstrakci  ciri  tekstur,  yaitu  rata- rata  intensitas  citra  (mean),  entropy, dan variansi intensitas citra.
a.
b.
Gambar 8. Citra Hasil Filter Gabor (a. citra masukkan, b. citra magnitude hasil filter
gabor) Pada  Gambar  8  ditunjukkan citra  hasil  filter  gabor  berupa  citra magnitude.  Berdasarkan  citra  tersebut ditentukan tiga nilai yang
merepresentasikan hasil ekstraksi tekstur  yaitu  nilai mean,  entrophy dan variansi yang  masing-masing  adalah 36.4368, 0.0031 dan 1.2558 x 10 -3 . Berikut  ini  merupakan  hasil yang  didapatkan  dari  proses  pengujian pada  45  data  uji  citra  apel.  Pada pengujian  data  citra  apel  menampilkan hasil  identifikasi  jenis  apel granny
smith (warna  hijau), anna  delicious (warna  merah)  dan royal  gala (warna oranye).  Masing-masing  jenis  apel terdiri dari 15 citra. Pengujian dilakukan  dengan  menggunakan  model jaringan  syaraf  tiruan radial  basis function hasil  dari  proses  pelatihan.
Hasil pengujian diberikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pengujian model Radial Basis Function JST No Data Banyaknya Citra Hasil Identifikasi Keterangan 1. Jumlah File Apel Granny Smith 15 15 Seluruh citra teridentifikasi dengan benar 2. Jumlah File Apel Anna Delicious 15 17 Seluruh citra teridentifikasi dengan benar tetapi ada jenis apel lain yang teridentifikasi sebagai apel Anna Delicious. 3. Jumlah File Apel Royal Gala 15 13 Terdapat 2 citra yang tidak teridentifikasi sebagai apel royal Gala tetapi teridentifikasi sebagai apel anna delicious.
Pada  pengujian  ini  dihitung persentase  keberhasilan  dari  hasil penelitian dengan rumus:
Persentase keberhasilan= Banyaknya data teridentifikasi benar Banyaknya data yang diidentifikasi ×100 %
Banyaknya data yang
teridentifikasi  dengan  benar  adalah  15 citra  granny  smith,  15  Citra  Annal delicious  dan  13  citra  royal  gala.
Presentase  keberhasilan  model  untuk identifikasi  jenis apel  berdasarkan citra adalah
Persentase keberhasilan= 43 45 ×100 % =95.56 %
Berdasarkan  persamaan  diatas diperoleh  akurasi  model  sebesar  95.56 %.  Hasil  ini  memiliki  akurasi  yang cukup  tinggi  dengan  citra  latih  yang relative  kecil  yaitu  sebesar  60  citra.
Penelitian  lain  juga  telah  dilakukan untuk  mengklasifikasi  apel  ke  dalam  5 jenis dengan metode K-Nearest Neighbor  dengantingkat  akurasi    94% dengan  menggunakan  data  yang  lebih banyak (Wijaya dan Ridwan, 2019).

## KESIMPULAN DAN SARAN
Identifikasi  jenis  buah  apel berdasarkan  ekstraksi  ciri  warna  dan tekstur  menggunakan  metode  jaringan syaraf  tiruan radial  basis  function .telah berhasil dibuat. Tingkat akurasi
pengujian  aplikasi  ini  sebesar  95.56  % berdasarkan  45  data  uji  citra  apel.  Hal ini  disebabkan  adanya  faktor  yang berpengaruh  saat  melakukan  proses pelatihan  dan  pengujian  citra  apel  pada metode jaringan syaraf tiruan diantaranya  yaitu  jumlah hidden  layer dan  jumlah  data  citra  latih  yang digunakan  dalam  jaringan  yang  telah terbentuk  dan  kualitas  citra  apel  yang baik  atau  tidak  rusak  saat  pengambilan di internet.
Aplikasi yang dibuat pada penelitian ini perlu diperhatikan kualitas citra, baik saat pengambilan data citra di internet atau saat pengambilan data citra secara  pribadi.  Aplikasi  ini  tidak tertutup kemungkinan
untuk
dikembangkan  menjadi  lebih  baik
dengan  tampilan interface yang  lebih user  friendly ,  penambahan  fitur real time , dan aplikasi yang dapat dijalankan pada platform android . Untuk penelitian selanjutnya  diharapkan  penambahan data  citra  sebagai  data  citra  latih  untuk mengurangi  resiko terjadinya  kesalahan pada  penerapan  metode  jaringan  syaraf tiruan radial  basis  function dan  bisa menggunakan metode penelitian lainnya untuk  identifikasi  jenis  buah  apel  atau identifikasi jenis buah lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Afriadi, Yoyong. 2016. Analisis Struktur dengan  Program  MATLAB  dan FreeMat . Cahaya  Atma Pustaka, Yogyakarta. Agian, D.G.,Harahap, L.A., Panggabean, S. 2015. Identifikasi  Kematangan  Buah Markisa (Pssiflora Edulis) dengan Pengolahan Citra Menggunakan  Jaringan  Syaraf Tiruan. J.Rekayasa  Pangan  dan
Pertanian 3 (3): 365-370.
Deswari,  Dila  dan  Derisma.  2013. ‘Identifikasi  Kematangan  Buah Tomat  Menggunakan  Metode Backpropagation’.Skripsi, Fakultas  Teknologi  Informasi, Universitas Andalas.
Setiawan,  Herman.  2016.  Diakses  pada tanggal31 Juli 2018.<https://www.buahaz.com. > Nurfiriani, Rizka. 2017. ‘Respons Kalus Beberapa Varietas Apel Terhadap Konsentrasi Asam Amino Fenilalanin yang Berbeda Sebagai Prekusor Metabolit  Sekunder  Quersetin’.
Skripsi, Jurusan Agronomi, Universitas Muhamamadiyah Malang. Suhartini dan Kusbianto. 2013. ‘Identifikasi Varietas Berdasarkan  Warna  dan  Tekstur Permukaan  Beras  Menggunakan Pengolahan  Citra  Digital  dan Jaringan  Syaraf  Tiruan’.Skripsi, Balai Pengkajian Teknologi Pertanian Papua. Warman, Karsadi dan Harahap, Lukman Adlin. 2014. Identifikasi Kematangan Buah Jeruk dengan Teknik Jaringan Syaraf Tiruan. J.Rekayasa  Pangan  dan Pertanian 3 (2): 248-253. Wijaya,  N.,  dan  Ridwan,  A.  2019. Klasifikasi  Jenis  Buah  Apel Dengan Metode K-Nearest Neighbors. Jurnal  SISFOKOM 8
(1), Maret 2019: 74-78.