## KLASIFIKASI JENIS REMPAH PENGHASIL MINYAK ATSIRI MENGGUNAKAN METODE
MACHINE LEARNING

## CLASSIFICATION OF ESSENTIAL OIL PRODUCING SPICES USING MACHINE LEARNING METHOD
Fifin Ayu Mufarroha 1) , Doni Abdul Fatah 2)
1 Prodi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Trunojoyo
2 Prodi Sistem Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Trunojoyo Jl. Raya Telang, PO BOX 2 Kamal, Bangkalan E-mail: 1* fifin.mufarroha@trunojoyo.ac.id, 2 doni.fatah@trunojoyo.ac.id *Corresponding author email.

## ABSTRAK
Rempah-rempah merupakan bahan alami yang digunakan dalam berbagai industri, seperti kuliner, obat-obatan,  kosmetik,  dan  industri  parfum.  Minyak  atsiri  yang  dihasilkan  dari  rempah-rempah memiliki nilai ekonomi yang tinggi dan digunakan dalam berbagai aplikasi industri. Penelitian ini bertujuan untuk mengenali pola dalam data rempah-rempah dan mengklasifikasikan jenis rempah- rempah  ke  dalam  jenis  yang  tepat  berdasarkan  karakteristik  dari  setiap  rempah.  Metode  K-NN dipilih  karena  kesederhanaannya  dan  kemampuannya  dalam  menghasilkan  akurasi  yang  baik. Penelitian ini melibatkan beberapa tahap, antara lain pengumpulan data rempah-rempah, ekstraksi fitur  dari  data,  dan  pengenalan  jenis  rempah  menggunakan  metode  K-NN.  Penelitian  ini menggunakan  125  dataset,  yang  terdiri  dari  25  data  untuk  setiap  jenis  rempah,  yaitu  Lengkuas, Temulawak,  Kencur,  Jahe,  dan  Kunyit.  Hasil  klasifikasi  metode  K-NN  dalam  3  skenario,  yaitu dengan nilai K = 1, 3, dan 6. Hasil klasifikasi terbaik diperoleh pada nilai K = 3, dimana hasil akurasi sebesar 96%. Hasil akurasi ini dapat digunakan untuk mengevaluasi kinerja model klasifikasi yang dikembangkan.Dengan adanya metode ini, diharapkan dapat membantu dalam pengenalan rempah- rempah  yang  berkualitas,  pengendalian  kualitas  produk  yang  mengandung  rempah-rempah,  serta pengembangan produk baru dalam berbagai industri.
Kata kunci: Rempah, Klasifikasi, Machine Learning, K-NN.

## ABSTRACT
Spices  are  natural  ingredients  used  in  various  industries,  such  as  culinary,  pharmaceuticals, cosmetics, and industrial perfumes. Essential oils produced from spices have high economic value and are used in various industrial applications. This study aims to recognize patterns in spice data and classify the types of spices into the appropriate types based on the characteristics of each spice. The K-NN method was chosen because of its simplicity and ability to produce good accuracy. This research involved several stages, including collecting data on spices, extracting features from the data,  and  introducing  types  of  spices  using  the  K-NN  method.  This  study  used  125  datasets, consisting  of  25  data  for each type  of  spice, namely  Galangal,  Temulawak,  Kencur,  Ginger,  and Turmeric. The results of the classification of the K-NN method in 3 scenarios, namely with the value of K  =  1,  3,  and  6.  The  best  classification  results  are  obtained  at  the  value of  K  = 3,  where  the accuracy is 96%. The results of this accuracy can be used to assess the performance of the developed classification model. With this method, it is hoped that it can assist in the introduction of quality spices, quality control of products containing spices, as well as the development of new products in various industries.
Keywords: Spices, Classification, Machine Learning, K-NN

## PENDAHULUAN
Rempah-rempah  merupakan  bahan alami  yang  digunakan  dalam  berbagai bidang,  seperti  kuliner,  obat-obatan, kosmetik,  dan  industri  parfum  [1][2]. Salah  satu  komponen  penting  dalam rempah-rempah  adalah  minyak  atsiri, yang  memberikan  aroma  dan  rasa  khas pada  rempah-rempah  tersebut.  Minyak atsiri yang dihasilkan dari rempah-rempah memiliki  nilai  ekonomi  yang  tinggi  dan digunakan dalam berbagai aplikasi industri,  mulai  dari  kosmetik,  parfum,
obat-obatan, hingga makanan dan minuman  [3].  Klasifikasi  jenis  rempah penghasil minyak atsiri merupakan
langkah penting dalam proses pengolahan dan penggunaan rempah-rempah tersebut. Dalam  penelitian  ini,  digunakan metode
machine learning
untuk melakukan  klasifikasi  jenis  rempah penghasil minyak atsiri. Machine learning adalah  suatu  pendekatan  dalam  bidang kecerdasan  buatan  yang  memungkinkan komputer untuk belajar dari data yang ada dan  membuat  prediksi  atau  pengambilan keputusan tanpa di-program secara eksplisit.  Dalam  konteks  penelitian  ini, metode machine learning akan digunakan untuk mengenali pola dalam data rempah- rempah  dan  mengklasifikasikan  rempah- rempah  ke  dalam  jenis  yang  tepat berdasarkan  karakteristik  dari  setiap rempah.
Bidang machine learning menyangkut pertanyaan tentang bagaimana membangun program komputer yang meningkat secara otomatis. Berbeda dengan clustering yaitu untuk melakukan klasifikasi sesuai dengan  target/kelas/label  yang  telah ditentukan  sehingga  disebut  dengan pelatihan  terawasi.    Algoritma  yang digunakan  seperti  K-NN, Perceptron , Decision  Tree,  Support  Vector  Machine [4].  Metode  klasifikasi  yang  digunakan adalah K-Nearest  Neighbors (K-NN) dalam  melakukan  penentuan  kelas  jenis rempah. K-NN adalah salah satu algoritma  dalam  machine  learning  yang termasuk  dalam  kategori  supervised learning, yang digunakan untuk
melakukan  klasifikasi  data  berdasarkan data latih yang sudah diberikan sebelumnya.  Pemilihan  K-NN  sebagai metode  yang  digunakan  dalam  penelitian karena keserderhanaannya. K-NN
merupakan  salah  satu  algoritma  yang sederhana  dan  mudah  dipahami.  Konsep dasarnya yang mengandalkan jarak antara data  dan  tetangga  terdekatnya  membuat algoritma  ini  mudah  diimplementasikan dan  dipahami  oleh  pemula  dalam  bidang machine  learning.  Konsep  sederhana  K- NN tidak membuat metode tersebut tidak baik  dalam  implementasinya.  Penelitian dengan menerapkan metode K-NN dalam melakukan  klasifikasi  citra  makanan dengan menggunakan fitur warna mendapatkan  hasil  akurasi  mencapai 95.24% [5]. Metode ini juga menghasilkan akurasi 91% dalam melakukan  klasifikasi  terhadap  buah belimbing [6]. Berdasarkan kedua
penelitian,  kita  dapat  menyimpulkan bahwa dengan kesederhanaannya, metode K-NN dapat mencapai hasil akurasi yang sangat baik.
Rempah  memiliki  banyak  jenis apalagi  Indonesia  merupakan  penghasil rempah  terbesar.  Beberapa  penelitian tentang  klasifikasi  jenis  rempah  telah dilakukan sebelumnya [7]–[10].
Begitupun  dengan  penerapan  metode  K- NN  pada  klasifikasi  jenis  rempah [11][12]. Penerapan metode K-NN dalam penelitian  [11]  menggunakan  3  nilai  K yakni    1,  3  dan  5.  Banyak  data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  sejumlah 120
data dengan data diambl menggunakan  kamera  peneliti.  Hasil akurasi  yang  didapatkan  pada  penelitian tersebut adalah  nilai  akurasi terbaik  pada k  =  1  sebesar  76%.  Penelitian  [12] menggunakan  total  data  sebanyak  800 dataset.  Dalam  penelitian  ini,  peneliti menggunakan 3 variasi nilai 3 yakni 1, 3, dan  5.  Hasil  akurasi  terbaik  didapatkan pada nilai k = 1 sebesar 73%.
Pada  kedua  penelitian  penerapan metode K-NN diatas, mereka menggunakan 4 jenis rempah diantaranya, jahe,  kencur,  kunyit,  dan  lengkuas.  Pda penelitian ini, kami melakukan klasifikasi 5  jenis  rempah  diataranya,  Lengkuas,
Temulawak,  Kencur,  Jahe,  dan  Kunyit. Penelitian  ini  akan  melibatkan  beberapa tahap,  antara  lain  pengumpulan  data rempah-rempah,  ekstraksi  fitur  dari  data, pengenalan  jenis  rempah  menggunakan metode K-NN.
Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat  memberikan  kontribusi  dalam pengklasifikasian  jenis  rempah  penghasil minyak atsiri secara otomatis  dan akurat. Dengan  adanya  metode  ini,  diharapkan dapat  membantu  dalam  pengenalan rempah-rempah yang berkualitas,
pengendalian kualitas produk yang mengandung rempah-rempah, serta pengembangan  produk  baru  berbasis rempah-rempah dengan karakteristik yang diinginkan.

## METODE
Metode penelitian untuk klasifikasi jenis rempah melibatkan beberapa langkah  diantaranya  pengumpulan  data,
Ubah ukuran citra, ekstraksi fitur bentuk, klasifikasi  dengan  metode  K-NN  dan evaluasi.  Diagram  alir  proses  klasifikasi dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Proses Klasifikasi
Proses diawali dengan mengumpulkan  dataset  yang  digunakan dalam  penelitian.  Dataset  diperoleh melalui  kaggle  dataset  dengan  alamat: https://www.kaggle.com/datasets/awaltry
/rempah . Klasifikasi dilakukan terhadap 5 jenis  bumbu  diantaranya  Lengkuas, Temulawak,  Kencur,  Jahe,  dan  Kunyit. Gambar  2  menampilkan  dataset  kelima jenis bumbu dapur yang digunakan dalam penelitian ini.
(a) (b) (c) (d) (e)
Gambar 2. Jenis Rempah: (a) Lengkuas, (b) Temulawak, (c) Kencur, (d) Jahe, (e) Kunyit
Tahap  selanjutnya  adalah  merubah ukuran  gambar  citra.  fungsi  mengubah ukuran citra menjadi ukuran yang berbeda untuk  mengubah  dimensi  citra  secara proporsional, baik memperbesar ( upscaling ) atau memperkecil ( downscaling )  citra.  pda  penelitian  ini ubah  ukuran  citra  yang  dilakukan  adalah memperkecil  dimensi  citra  dataset  yang digunakan.  Ukuran  asli  citra  rempah 2364x1773  yang  nantinya  akan  diubah menjadi 4x4. Hal tersebut dilakukan untuk mempercepat  dari  sisi  waktu  komputasi proses klasifikasi. Ekstrasi fitur dilakukan setelah  ukuran  citra  telah  mengalami perubahan resolusi dimensi. Ekstrasi fitur yang dipilih adalah dengan mengkonversi citra asli RGB ke dalam bentuk grayscale dengan persamaan 1.
𝐼 = (0.298 × 𝑅𝑒) + (0.5870 × 𝐺𝑟) + (0.1140 × 𝐵𝑙) (1) Fitur  yang  diperoleh  setiap  jenis rempah akan diterapkan proses
selanjutnya  dengan  melakukan  proses klasifikasi. Telah disinggung sebelumnya metode klasifikasi yang dipilih adalah K- NN.  Selain  keserderhanaan,  beberapa
alasan yang mungkin
menjadi pertimbangan  dalam  pemilihan  metode
machine learning menggunakan K- Nearest Neighbors (K-NN) adalah K-NN tidak membuat asumsi terhadap distribusi data atau mengestimasi parameter statistik tertentu,  sehingga  algoritma  ini  bersifat non-parametrik [13]. Hal ini membuat K- NN dapat digunakan dalam berbagai jenis data, termasuk data rempah-rempah yang memiliki karakteristik yang beragam.
Hasil  dari  algoritma  K-NN  dapat diinterpretasikan  dengan  mudah,  karena algoritma  ini  memberikan  keputusan klasifikasi  berdasarkan  mayoritas  voting dari tetangga terdekat. Oleh karena itu, K- NN  dapat  memberikan  pemahaman  yang intuitif  tentang  bagaimana  suatu  data diklasifikasikan  ke  dalam  suatu  kelas tertentu. K-NN cenderung baik digunakan pada data yang memiliki pemisahan kelas yang  jelas  atau  distribusi  data  yang  tidak terlalu  kompleks.  Kelas  pada  penelitian ini  dibagi  menjadi  5  kelas  sesuai  dengan jenis rempah yang dipilih pada penelitian ini.  Oleh  karena  itu,  pada  data  rempah- rempah  yang  memiliki  ciri  khas,  K-NN dapat  menjadi  pilihan  yang  baik  untuk melakukan  klasifikasi  jenis  rempah penghasil minyak atsiri. Proses klasifikasi metode  K-NN  ditunjukkan  pada  Gambar 3.
Masukkan dalam proses klasifikasi ini  merupakan  nilai  fitur  dari  tahap ssebelumnya  dan  juga  label  kelas. Selanjutnya,  Pemilihan  Jumlah  Tetangga (K)  dimana  K  adalah  parameter  yang menentukan  jumlah  tetangga  terdekat yang  akan  digunakan  dalam  proses klasifikasi.  Pemilihan  nilai  K  yang  tepat sangat penting dalam K-NN, karena nilai K  yang  salah  dapat  menghasilkan klasifikasi  yang  kurang  akurat  atau overfitting. Ketika nilai K teah ditetapkan, perhitungan  jarak  dilakukan.  Tahap  ini melibatkan  menghitung  jarak  antara  data uji (test  data) dengan  data  latih  ( training data ) menggunakan metrik jarak Euclidean (Persamaan 2) [14].
𝐸𝐷𝑖𝑠𝑡 =   √(𝑋 1 − 𝑌 1 ) 2 + (𝑋 2 − 𝑌 2 ) 2 + ⋯ + (𝑋 𝑛 − 𝑌 𝑛 ) 2 = √∑ (𝑋 𝑖 − 𝑌 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (2)
Gambar 3 . Proses K-NN
Data  uji  akan  dicari  K  tetangga terdekatnya  berdasarkan  nilai  jarak  yang telah  dihitung  pada  tahap  sebelumnya. Tetangga  terdekat  ini  akan  digunakan untuk melakukan klasifikasi pada data uji [14][15].  Data  uji  akan  diklasifikasikan berdasarkan  mayoritas  label  kelas  dari  K tetangga terdekat. Misalnya, jika sebagian besar tetangga terdekat adalah kelas Jahe, maka  data  uji  akan  diklasifikasikan sebagai kelas Jahe.
Pada  tahapan  evaluasi  bertujuan sebagai  pengujian  tingkat  akurasi  sistem klasifikasi yang telah dibuat. Penggunaan perhitungan  matrik  konfolusi  dipilih sebagai metode klasifikasi dengan menghitung
akurasi seperti pada persamaan  3  [16]. Confussion  Matrix menunjukkan  deskripsi  dari  masalah klasifikasi hasil prediksi. Jumlah prediksi benar dan salah disimpulkan dan dipisahkan oleh masing-masing kelas.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝐹𝑃 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (3)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Total  data  secara  keseluruhan  ada 125 dataset. Citra rempah dengan resolusi asli  1773  x  2364  x  3.  Dilakukan preprocessing yakni resize dan dilajutkan dengan konversi ke dalam grayscale serta ID Array. Pertama mengubah ukuran citra menjadi  4x4,  dapat  dilihat  pada  Tabel  1. dilanjutkan  dengan  konversi  ke  dalam grayscale (Tabel 2) dan 1D Array (Tabel 3).  Hasil  keseluruhan  ektraksi  fitur  pada data  train  dapat  dilihat  pada  Tabel  4 sedangkan hasil data test pada Tabel 5.
Berdasarkan nilai fitur yang diperoleh  maka  nilai  tersebut  akan dilakukan  klasifikasi  dengan  perhitungan jarak  terdekat  antara  data  train  dengan data  test.    Terkahir,  Telah  dibahas  pada bab  sebelumnya  bahwa  pengujian  dalam menentukan  keakuratan  metode  dengan menggunakan  matrik  konfusi.  Hasil evaluasi  metode  K-NN  ditunjukkan  pada Tabel 6.
Tabel 1. Hasil Resize . Column  1 Column 2 168 173 176 182 187 191 180 185 188 190 195 199 45 21 7 111 51 22 164 169 173 180 185 191 Column 3 Column 4 186 191 194 173 178 181 94 45 15 180 178 177 175 179 183 158 163 166 183 188 192 184 189 193
Tabel 2. Konversi ke Grayscale. 172 186 190 177 184 194 51 178
24
61 179 162 168 185
187 188
.
Tabel 3 . ID Array 172  186  190  177  184  194 51  178 24 61  179  162  168  185  187  188 Tabel 4. Ektraksi fitur data train Fitur Jenis rempah 170 182 183 168 177 142 132 156 93 82 114 114 161 180 191 180 Lengkuas 171 184 185 173 166 136 143 178 79 87 93 82 165 184 187 172 Lengkuas
… … … … … … … … … … … … … … … … … 164 164 177 171 77 62 101 162 163 183 121 97 176 185 185 168 Lengkuas
178 167 183 176 187 101 133 188 185 75 113 189 182
137 157 180 Temulawak
178 172 187 178 187 104 138 189 186 77 112 189 181
137 154 181 Temulawak
… … … … … … … … … … … … … … … … … 179 183 190 183 186 107 128 190 185 78 88 190 179
152 149 182 Temulawak 167 177 176 163 171 98 112 182 151 56 83 186
181 181 188 181 Kencur 173 183 183 172 173 100 119 186 152 57 81 187 183
175 188 180 Kencur … … … … … … … … … … … … … … … … … 181 190 193 184 186 142 104 190 185 70 102 190
180 162 179 180 Kencur 178 161 174 183 148 77 96 191 168 102 73 188 181
186 143 182 Jahe 170 148 166 175 141 60 103 191 185 140 87 191
184 189 179 185 Jahe 176 175 180 180 169 97 95 189 158 84 64 174
179 187 142 179 Jahe … … … … … … … … … … … … … … … … … 176 173 176 181 162 85 95 189 174 102 71 185 180 185 140 181 Jahe 176 184 185 178 176 148 159 184 146 83 79 151 181 188 188 183 Kunyit
168 179 178 167 159 129 161 185 160 93 62 144 183 190 182 173 Kunyit … … … … … … … … … … … … … … … … … 172 182 184 173 181 159 132 171 153 72 115 181 169 170 192 183 Kunyit Tabel 5 . Ekstraksi fitur data test Fitur Jenis rempah 172 186 187 176 147 112 122 166 114 121 124 126 176 185 186 178 Lengkuas 174 187 188 179 178 131 102 137 113 94 152 153 173 183 187 179 Lengkuas 175 184 183 179 182 130 78 136 125 87 189 186 161 168 185 177 Lengkuas 170 183 184 176 176 122 89 133 113 97 165 171 170 180 184 175 Lengkuas 180 189 190 184 187 111 147 190 187 81 96 190 178 133 138 181 Temulawak 178 167 187 180 185 98 144 189 185 77 123 188 183 159 171 180 Temulawak 178 181 189 182 186 110 136 190 187 83 103 189 178 153 152 182 Temulawak 179 189 193 182 186 110 120 191 183 85 77 186 179 155 152 182 Temulawak 180 181 189 184 187 107 130 191 187 85 96 191 180 164 160 183 Temulawak
180 189 189 181 180 108 126 191 164 62 92 188 181 177 188 181 Kencur 174 184 183 172 179 101 129 186 184 89 88 187 179 191 189 181 Kencur 173 183 182 172 180 106 118 185 184 97 105 186 178 187 187 178 Kencur 178 188 188 180 184 150 81 190 183 92 86 189 177 147 167 175 Kencur 181 189 191 186 186 129 106 190 186 72 109 190 180 186 187 184 Kencur 166 143 169 174 140 68 110 190 186 118 107 191 183 173 187 182 Jahe
174 178 183 179 160 89 117 189 167 88 90 188 180 178 132 182 Jahe
176 172 180 181 170 92 95 188 146 74 64 171 178 185 134 177 Jahe
177 182 185 181 180 108 96 190 156 73 61 166 178 187
142 175 Jahe
179 177 179 184 166 82 102 193 184 115 81 192 184 188 149 185 Jahe
164 176 175 162 158 103 160 184 181 125 67 170 182 192 180 179 Kunyit 169 178 179 170 172 145 153 180 141 80 79 149 180 189 189 182 Kunyit 173 181 181 175 165 121 163 182 175 119 72 160 176 180 178 172 Kunyit 166 175 174 166 161 91 152 179 179 145 80 170 173 182 181 173 Kunyit 180 188 190 184 167 136 144 178 139 92 95 148 182 188 189 183 Kunyit Tabel 6 . Hasil klasifikasi metode K-NN Data Awal Data Prediksi Hasil k1 k3 k6 k1 k3 k6 Lengkuas Lengkuas Lengkuas Kunyit 1 1 0 Lengkuas Temulawak Lengkuas Lengkuas 0 1 1 Lengkuas Kencur Lengkuas Lengkuas 0 1 1 Lengkuas Jahe Lengkuas Lengkuas 0 1 1 Lengkuas Jahe Lengkuas Lengkuas 0 1 1 Temulawak Kunyit Temulawak Temulawak 0 1 1 Temulawak Kunyit Temulawak Jahe 0 1 0 Temulawak Kunyit Temulawak Temulawak 0 1 1 Temulawak Kunyit Temulawak Temulawak 0 1 1
Temulawak Kunyit Temulawak Temulawak 0 1 1 Kencur Kunyit Kencur Kencur 0 1 1 Kencur Kunyit Temulawak Temulawak 0 0 0 Kencur Kunyit Kencur Temulawak 0 1 0 Kencur Kunyit Kencur Kencur 0 1 1 Kencur Kunyit Kencur Kencur 0 1 1 Jahe Kunyit Jahe Jahe 0 1 1 Jahe Kunyit Jahe Jahe 0 1 1 Jahe Kunyit Jahe Jahe 0 1 1 Jahe Kunyit Jahe Jahe 0 1 1 Jahe Kunyit Jahe Jahe 0 1 1 Kunyit Kunyit Kunyit Kunyit 1 1 1 Kunyit Lengkuas Kunyit Kunyit 0 1 1 Kunyit Kunyit Kunyit Kunyit 1 1 1 Kunyit Temulawak Kunyit Jahe 0 1 0 Kunyit Kencur Kunyit Kunyit 0 1 1 Jumlah Benar 3 24 20 Akurasi 12% 96% 80%

## SIMPULAN
Klasifikasi  jenis  rempah  dengan menerapkan  salah  satu  metode  machine learning  dimana  jenis  rempah  yang dikenali ada 5 jenis diantaranya,
Lengkuas, Temulawak, Kencur, Jahe, dan Kunyit.  Penulis  mengunakan  125  dataset dengan  pembagian  25  data  pada  setiap jenis  rempah.  Pada  tahap awal  dilakukan resize ukuran  citra.  Dengan  ukuran  citra yang  beresolusi  tinggi  maka  akan mempengaruhi waktu komputasi.
Sehingga  dilakukan  perubahan  ukuran citra  agar  mempermudah  dalam  proses perhitungan dan juga mempercepat waktu komputasi.  Hasil  klasifikasi  dengan menggunakan  metode  K-NN  dilakukan dengan 3 skenario yakni dengan nilai K 1, 3, dan 6. Pada nilai K = 1 didapatkan hasil akurasi sebesar 12%, nilai K = 3 didaptkan hasil  akurasi  96%,  dan  nilai  K  =  6 didapatkan hasil akurasi 80%.

## SARAN
Klasifikasi  jenis  rempah  dapat dikembangkan dengan menggunakan pendekatan  berbeda.  Telah  dilakukan klasifikasi  jenis  rempah  berdasarkan
rancangan  yang  ditentukan,  hasil  akurasi yang diperoleh baik. Pekerjaan yang akan dating  yakni  dapat  dikembangkan  untuk jenis rempah yang semakin beragam tidak hanya sebatas 5 jenis saja sehingga dapat mengklasifikasikan  jenis  rempah  untuk dapat  dimanfaatkan  sebagai  produksi minyak  atsiri.  Selain  itu,  dapat  dibanugn model  klasifikasi  dengan  menggunakan metode yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y.  Mustamin,  “Pengembangan Minyak Atsiri Tumbuhan Indonesia Sebagai Potensi Peningkatan  Nilai  Ekonomi,” Tersedia https//www. Res. net/publication/275886069 [15 Sept. 2016] , 2015. [2] T. Hudaya, S. Prasetyo, and A. P. Kristijarti, “Ekstraksi, isolasi, dan uji  keaktifan  senyawa  aktif  buah mahkota dewa (Phaleria
macrocarpa)  sebagai  pengawet makanan  alami,” Res.  Report- Engineering Sci. , vol. 2, 2013.
[3] N. Nurdjannah, “Teknologi
pengolahan  pala,” Bogor  Badan Penelit.  dan  Pengemb.  Pertan. ,
2007.
[4] Softscients, “Apa Perbedaan antara  klustering  dan  klasifikasi,” 2020.
https://softscients.com/2020/04/02
/apa-perbedaan-antara-klustering- dan-klasifikasi/ [5] F. Y. Nabella, Y. A. Sari, and R. C.
Wihandika, “Seleksi Fitur Information Gain Pada Klasifikasi Citra Makanan Menggunakan Hue Saturation  Value  dan  Gray  Level Co-Occurrence Matrix,” J. Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput.  e-ISSN ,  vol.  2548,  p.
964X, 2019.
[6] R. N. Whidhiasih, N. A.
Wahanani,  and  S.  Supriyanto, “Klasifikasi Buah Belimbing
Berdasarkan  Citra  Red-Green-
Blue  Menggunakan  K-NN  Dan Lda,” PIKSEL  Penelit.  Ilmu Komput. Sist. Embed. Log. , vol. 1, no. 1, pp. 29–35, 2013.
[7] E.  Tanuwijaya,  A.  Roseanne,  and
C.  N.  Network,  “Modifikasi Arsitektur VGG16 untuk Klasifikasi  Citra  Digital  Rempah- Rempah  Indonesia  Classification of  Indonesian  Spices  Digital Image  using  Modified  VGG  16
Architecture”.
[8] F. Marianti, “MENGIDENTIFIKASI  JENIS REMPAH BERDASARAKAN WARNA DENGAN MENGGUNAKAN  CITRA  RGB DAN  ALGORITMA  JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION.” STMIK Global Informatika Mdp, 2021. [9]
M.  Sanjaya  and  E.  Nurraharjo,
“Deteksi  Jenis  Rempah-Rempah Menggunakan Metode Convolutional  Neural  Network Secara  Real  Time,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  22–31, 2023.
[10] I.  Wulandari,  H.  Yasin,  and  T. Widiharih,
“Klasifikasi
citra digital bumbu dan rempah dengan algoritma  convolutional  neural
network  (cnn),” J.  Gaussian ,  vol.
9, no. 3, pp. 273–282, 2020.
[11] K. Kaharruddin, K. Kusrini, and E. T.  Luthfi,  “Klasifikasi  Jenis Rempah-Rempah Berdasarkan Fitur  Warna  Rgb  Dan  Tekstur Menggunakan Algoritma K- Nearest Neighbor,” Inf.  Interaktif ,
vol. 4, no. 1, pp. 17–22, 2019. [12] S.  Y.  Riska  and  L.  Farokhah, “Klasifikasi Bumbu Dapur Indonesia  Menggunakan  Metode
K-Nearest  Neighbors  (K-NN),”
SMATIKA J. STIKI Inform. J. , vol.
11, no. 01, pp. 37–42, 2021.
[13] A. D. W. M. Sidik, I. H. Kusumah, A. Suryana, M. Artiyasa, and A. P.
Junfithrana,  “Gambaran  Umum
Metode Klasifikasi Data Mining,”
Fidel. J. Tek. Elektro , vol. 2, no. 2, pp. 34–38, 2020.
[14] F.  A.  Mufarroha,  D.  R.  Anamisa, and  A.  G.  Hapsani,  “Content Based Image Retrieval Using Two
Color Feature Extraction,” J. Phys. Conf.  Ser. ,  vol.  1569,  p.  32072, 2020, doi: 10.1088/1742- 6596/1569/3/032072. [15] F.  A.  Mufarroha,  “Aplikasi Penerjemah Sebagai Media Komunikasi  Bagi  Penyandang Disabilitas Menggunakan Kombinasi Metode Skin Detection-Anfis,  K-NN  Dan  Tts,” J. Simantec , vol. 9, no. 2, pp. 57– 64, 2021, doi: 10.21107/simantec.v9i2.10745.
[16] D. Krstinić, M. Braović, L. Šerić, and  D.  Božić-Štulić,  “Multi-label classifier  performance  evaluation with  confusion  matrix,” Comput. Sci. Inf. Technol. , vol. 1, 2020.