Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 199-208 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Algoritma K-Means Untuk Segmentasi Kematangan Buah Jeruk Berdasarkan Kemiripan Warna
Mhd  Furqan 1 , Sriani 2 , Atiqah Aulia 3 1,2,3 Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara JL. Lap. Golf No. 120 Pancur Batu, Kabupaten Deli Serdang, Sumatera Utara
e-mail: mfurqan@uinsu.ac.id, sriani@uinsu.ac.id , atiqahaulialbs6@gmail.com

## Abstract
The condition of citrus fruits can be determined by looking at several parameters, one of which is  color,  larger  pores,  and  even  yellow  skin.  So  far,  the  identification  of  the  maturity  level  of citrus  fruits  by  farmers  and  consumers  has  used  manual  techniques,  for  example  paying attention  to  the  color,  pores  and  peel  of  the  orange  product.  Such  identification  will  be  very large  and  fluctuating  developmental  days  because  people  have  visual  impairments  in recognizing,  fatigue,  and  judgment  on  great  development.  Barriers  to  strategy  guidance require innovations that can complete the  development process impartially, and  with clearer results.  One  of  them  is  the  segmentation  process  using  yahoo  k-means.  The  segmentation process aims to divide or separate the image into several (local) districts based on the specified attributes. The k-means algorithm will cluster data with similar attributes assembled into one set  and  data  with  various  qualities  assembled  into  different  sets.  From  the  results  of  taking pictures from 6 angles, namely front, back, top, bottom, and right and left using 8 datasets, it produces 48 images, and by testing the clustering results, ripe oranges produce 6 and 2 ripe.
Keywords – Algorithm, searched, K-means, Segmentation, Cluster

## Abstrak
Kondisi  kematangan  buah  jeruk  dapat  ditentukan  dengan  cara  melihat  beberapa  parameter salah  satunya  dengan  warna,  pori-pori  semakin  besar  serta  kulit  buah  kuning  merata. Identifikasi  tingkat  kematangan  buah  jeruk  sejauh  ini  oleh  petani  dan  konsumen memanfaatkan  teknik  manual,  misalnya  memperhatikan  warna,  pori-pori  dan  kulit  produk buah jeruk. Identifikasi seperti itu akan menghabiskan sebagian besar hari dan menghasilkan perkembangan  yang  berfluktuasi  karena  orang  memiliki  hambatan  visual  dalam  mengenali, tingkat  kelelahan,  dan  kontras  penilaian  pada  perkembangan  yang  hebat.  Hambatan  dari strategi  manual  membutuhkan  inovasi  yang  dapat  menyelesaikan  proses  identifikasi pengembangan  tanpa  memihak,  andal,  dan  dengan  hasil  yang  lebih  jelas.  Salah  satunya dengan  proses  segmentasi  menggunakan  algoritma  k-means.  Proses  segmentasi  bertujuan untuk  membagi  atau  memisahkan  citra  menjadi  beberapa  distrik  (lokal)  berdasarkan kemiripan  atribut  yang  dimilikinya.  Algoritma  k-means  akan  mengclusterkan  data  yang memiliki  atribut  serupa  dirangkai  menjadi  satu  kumpulan  dan  data  yang  memiliki  berbagai kualitas  dirangkai  menjadi  kumpulan  yang  berbeda.  Dari  hasil  pengambilan  gambar  dari  6 sudut,  yaitu  depan,  belakang,  atas,  bawah,  dan  kanan  kiri  dengan  menggunakan  dataset sebanyak 8 maka menghasilkan gambar sebanyak 48, dan dengan pengujian metode tersebut hasil  pengclusteran  kematangan  buah  jeruk  menghasilkan  kematangan  sebanyak  6  dan mentah sebanyak 2.
Kata Kunci – Algoritma, , identifikasi,  K-means, Segmentasi, Clustring

## 1. PENDAHULUAN
Tanaman  jeruk  merupakan  salah  satu  tanaman  yang  mendapat perhatian  luar  biasa  dari  pemerintah  Indonesia.  Pemerintah  Indonesia
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 199-208 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
melalui Kementerian mengatakan bahwa tanaman jeruk merupakan tanaman tahunan  yang  sekitar  70-80%  buatan  Indonesia  dan  secara  konsisten  - mengalami kemajuan dalam perkembangannya termasuk luas lahan, jumlah penghasilan bahkan minat pasar [1].
Boneran  (2020)  Kondisi  kematangan  buah  jeruk  dapat  dilakukan dengan melihat beberapa parameter salah satunya dengan warna, pori-pori semakin  besar  serta  kulit  buah  kuning  merata.  Kematangan  jeruk  akan terlihat dari warnanya yang berwarna kuning akan menghasilkan rasa yang manis,  sedangkan  buah  jeruk  yang  mentah  berwarna  hijau  akan menghasilkan rasa asam pekat. Warna, pori-pori, serta kulit buah jeruk dapat digunakan untuk mengidentifikasi buah tersebut masih mentah dan matang. Identifikasi  tingkat  perkembangan  produk  buah  jeruk  oleh  petani  dan konsumen  dengan  menggunakan  teknik  manual,  misalnya  memperhatikan warna,  pori-pori  dan  kulit  buah  jeruk.  Identifikasi  seperti  ini  akan menghabiskan  sebagian  besar  hari  dan  menghasilkan  perkembangan  yang berbeda  karena  orang  memiliki  batasan  visual  dalam  membedakan,  tingkat kelelahan,  dan  kontras  penilaian  pada  perkembangan  yang  hebat.  Sebagian besar  konsumen  melihat  dari  presentasi,  seperti  warna  mencolok  dari produk  jeruk  dari  ukuran  tanah  yang  sangat  besar,  namun  tidak  dapat mengenali tingkat kesiapan dan nutrisi yang baik dalam produk buah jeruk yang  berguna  untuk  digunakan.  Pengolahan  citra  adalah  suatu  karya  yang dibuat  untuk  mengubah  gambar  menjadi  gambar  lain  yang  lebih  memukau sehingga hasil berikut sesuai dengan yang diinginkan [2]. Teknik pengolahan citra  juga  harus  dimungkinkan  dengan  mengidentifikasi  menggunakan metode stastistik secara jelas [3]. Oleh karena itu, diperlukan suatu teknologi yang  dapat  membantu  proses  segmentasi  kematangan  buah  jeruk berdasarkan  kemiripan  warna  menggunakan  algoritma k-means menggunakan matlab.
Segmentasi  adalah  teknik  yang  memiliki  arti  memiliki  pilihan  untuk mengisolasi  gambar  menjadi  beberapa  lokal  dan  setiap  wilayah  memiliki karakteristik  yang  sama[4].  segmentasi  tentu  saja  bukan  interaksi  tunggal yang  diselesaikan  dalam  pengolahan  citra  digital[5].    Segmentasi  citra sebagai  salah  satu  teknologi  utama  pemrosesan  gambar  digital, dikombinasikan  dengan  pengetahuan  profesional  yang  relevan,  banyak digunakan dalam visi mesin, pengenalan wajah, pengenalan sidik jari, sistem kontrol  lalu  lintas,  objek  penentuan  posisi  citra  satelit  (jalan,  hutan,  dll.), pejalan kaki deteksi, pencitraan medis, dan banyak bidang lainnya, dan layak untuk dipelajari secara mendalam untuk dijelajahi [6].
K-Means adalah  salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam  pembagian gambar  berbasis  kelompok.  Algoritma K-Means menggabungkan pengelompokan  parsel  yang  mengisolasi  data  ke  dalam  k  subwilayah  yang terpisah.  Algoritma K-Means sangat  terkenal  karena  kesederhanaan  dan kapasitasnya  untuk  mengelompokkan  data  besar  dan  data  pengecualian dengan  cepat  [7].  Algoritma k-means dapat  membatasi  jarak  antara data  ke cluster [8]. K-Means adalah  strategi  pengelompokan  berbasis  jarak  yang
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 199-208 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
membagi data ke dalam kumpulan yang berbeda dan perhitungan ini hanya pengaturan dengan sifat numerik [9]. Hasil  setelah  menerapkan  algoritma k-means dapat  mencakup  banyak daerah  kecil  yang  tidak  menarik.  Jadi  kita  bisa  menyaring  wilayah  kecil  ini menggunakan ambang batas ukuran wilayah. Region kecil atau region dengan ukuran  lebih  kecil  dari  konstanta  yang  telah  ditentukan  sebelumnya  akan digabungkan  ke region terdekat  terbesar  [10].  Algoritma K-means hanya berlaku untuk kasus di mana nilai rata-rata cluster bermakna [11].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  digunakan  untuk  mengetahui  tingkat  kematangan  buah jeruk  secara  cepat.  Dengan  menggunakan  segmentasi  dan  menerapkan algoritma K-means dapat  mempercepat  pemilihan  buah  jeruk  bagi  penguji. Serta  membantu  penguji  dalam  meminimalisir  kesalahan  dalam  memilih tingkat  kematangan  buah  jeruk.  Adapun  diagram  perencanaan  dalam algoritma k-means adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Diagram perencanaan algoritma k-means
Gambar  di  atas  merupakan  alur  dari  sebuah  sistem  dalam  melakukan sebuah  segmentasi  kematangan  buah  jeruk  berdasarkan  kemiripan  warna menggunakan  algoritma K-means .  Gambar  buah  jeruk  yang  telah  diambil sebanyak  8  buah  jeruk  yaitu  1  data  sample  dan  8  data  uji  menggunakan  2 jenis cluster yaitu  matang dan  mentah  dengan  warna  hijau,  hijau  kekuning- kuningan,  dan  kuning  dimulai  dari  menginput  citra  asli  dengan  format  .jpg, kemudian  segmnetasi  citra  menggunakan  algoritma k-means .  Selanjutnya tahap  identifikasi  dengan  perhitungan  jarak euclidean sebagai  acuan  dalam menentukan kematangan buah jeruk. Kemudian perhitungan jarak euclidean dilakukan secara berulang-ulang hingga Lengkap mengingat semua hasil dari nilai  data  untuk  memindahkan  satu  kelompok  ke  kelompok  lainnya.  Maka hasil segmentasi citra menggunakan algoritma k-means pun didapatkan dan proses  segmentasi  kematangan  buah  jeruk  berdasarkan    kemiripan  warna menggunakan algoritma k-means selesai.
Seperti  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Kusuma  dan  Ellyana  (2018) dalam  judul  penelitiannya  yaitu  Penerapan  Citra  terkompresi  pada
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 199-208 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Segmentasi  Citra  Menggunakan  Algoritma K-Means .  Dalam  penelitiannya, gambar yang ditangani adalah gambar MRI otak besar dan gambar payudara. Sebelum  gambar  disegmentasi,  mereka  dikompresi  terlebih  dahulu.  Dalam pengujian ini, dikemukakan bahwa jenis-jenis segmentasi citra yang menjadi kontribusi  aplikasi K-Means adalah  Di  mana  gambar  dengan  ekspansi  BMP yang  menghabiskan  sebagian  besar  hari  dalam  interaksi  divisi.  Sementara gambar dengan ekspansi JPG adalah yang tercepat [7].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
a) Perancangan
Flowchart adalah  pertunjukan  yang  efisien  dari  interaksi  dan  alasan berurusan  dengan  data  atau  penggambaran  grafis  dari  sarana  dan  rencana khusus dari suatu program . [12].
Gambar 2. Flowchart sistem Gambar 3. Flowchart algortima k-means
Gambar 4. Perancangan antar muka
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 199-208 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## b) Analisis Data
Dataset citra buah jeruk berwarna grayscale dengan ukuran citra 4 x 4 pixel dengan kedalaman 8 bit dengan desain *.jpg. Untuk gambar jeruk 1 dari nilai grayscale akan di segmentasi menggunakan algoritma k-means sebagai berikut:
Gambar 5. Citra grayscale 4x4
Langkah-langkah  dalam  menentukan  nilai  T  ( thresholding )  untuk segmentasi menggunakan algoritma k-means adalah sebagai berikut:
(    ) = 1, jika (    ) ≥ T
(1) (    ) = 0, jika (    ) ≤ T (2)
Dengan metode ini, nilai Ambang T adalah: T = (3) T =
T = 106
Dari  hasil  penentuan  nilai thresholding dalam  menetukan  nilai  biner, maka sebagai referensinya ditentukan dengan nilai dari ambangnya. Jika nilai matriks  lebih  rendah  daripada  nilai  ambang,  hasilnya  adalah  0  dan  dengan asumsi nilai matriks lebih tinggi daripada nilai ambang, hasilnya adalah 1.
Gambar 6. Citra hasil segmentasi dengan algortima k-means
Langkah-langkah  proses  identifikasi  citra  buah  jeruk  dengan perhitungan  jarak euclidean menggunakan  algoritma k-means sebagai berikut[13]:
a) Dataset
Tabel 1. Dataset No Dataset Citra Hasil Segmentasi Dengan k-means 1 Jeruk1 106 2 Jeruk2 122 3 Jeruk3 114
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 199-208 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No Dataset Citra Hasil Segmentasi Dengan k-means 4 Jeruk4 115,5 5 Jeruk5 114,5 6 Jeruk6 110,5 b) Tentukan jumlah cluster yang akan dibentuk[14]
Cluster 1 (C1) = Matang Cluster 2 (C2) = Mentah
c) Tetapkan C titik pusat awal cluster secara acak[15]. Dalam menentukan C titk  pusat  awal cluster secara  acak  yang  diambil  dari  dataset  buah  jeruk yaitu pada jeruk 1 dan jeruk 2.
C1 = 106 C2 = 122
d) Bagikan semua data/objek ke kelompok terdekat. Berikut adalah hasil dari pembagian data terhadap jarak cluster [16]. Hasil dari jarak ke kelompok diperoleh dari perhitungan dengan rumus [17]:
d ( x, y ) = √∑ (        ) (4)
e) tentukan  kembali  titik  pusat cluster baru  tergantung  pada cluster baru yang diperoleh dari rumus: nilai hasil/banyak hasil.
f) Lakukan langkah 4 sampai posisi titik pusat tiap luster tidak berubah [9].
c) Implementasi
Inilah tampilan proses k-means clustering buah jeruk yang diukur dari 6 sudut. Sudut atas, bawah, kanan, kiri, depan dan belakang, dengan nama file jeruk1 *.jpg sampai jeruk6 *.jpg dengan ukuran citra 124 x 165 pixel , nilai T masing-masing  didapatkan  secara  otomatis  dari  sistem  proses  segmentasi menggunakan  algoritma k-means yang  menyatakan  bahwa  buah  jeruk diprediksi  matang  ataupun  mentah  dari  masing-masing  input  citra. Selanjutnya  pada  proses k-means  clustring proses  inputan  citra  1  sampai inputan citra 6 akan disatukan, apabila nilai matang lebih besar dari 3 maka dinyatakan  matang.  Akan  tetapi,  apabila  nilai  matang  lebih  kecil  atau  sama dengan 3 maka dinyatakan mentah. Setelah hasil citra dari 6 sudut diproses dengan  proses k-means  clustring, klik  button  simpan  untuk  menyimpan gambar  proses k-means  clustering ,  dan  selanjutya  klik  button  keluar  jika ingin  keluar  maka  proses k-means  clustering selesai.  Seperti  gambar  7 Tampilan proses k-means clustering .
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 199-208 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 7. Tampilan proses k-means clustering
Tabel 2. Hasil pengujian Dataset nilai segmentasi menggunakan k-means (T) Hasil proses k-means Hasil akhir proses k- means
Jeruk1
124 Mentah Matang Jeruk2 128 Matang Jeruk3 128 Matang Jeruk4 128 Matang Jeruk5 128 Matang Jeruk6 122 Mentah Jeruk7 125 Mentah
Matang Jeruk8
128 Matang Jeruk9 128 Matang Jeruk10 128 Matang Jeruk11 128 Matang Jeruk12 128 Matang Jeruk13 128 Matang Matang
Jeruk14
128 Matang Jeruk15 128 Matang Jeruk16 128 Matang Jeruk17 127 Matang Jeruk18 128 Matang Jeruk19 126 Mentah Matang
Jeruk20
128 Matang Jeruk21 126 Mentah Jeruk22 128 Matang Jeruk23 128 Matang Jeruk24 128 Matang Jeruk25 124 Mentah Jeruk26 128 Matang
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 199-208 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Dataset nilai segmentasi menggunakan k-means (T) Hasil proses k-means Hasil akhir proses k- means Jeruk27 128 Matang Matang Jeruk28 128 Matang Jeruk29 128 Matang Jeruk30 128 Matang Jeruk31 123 Mentah Matang
Jeruk32
120 Mentah Jeruk33 128 Matang Jeruk34 128 Matang Jeruk35 128 Matang Jeruk36 128 Matang Jeruk37 125 Mentah Mentah Jeruk38 128 Matang Jeruk39 128 Matang Jeruk40 123 Mentah Jeruk41 125 Mentah Jeruk42 125 Mentah Jeruk43 120 Mentah Mentah Jeruk44 123 Mentah Jeruk45 125 Mentah Jeruk46 124 Mentah Jeruk47 126 Mentah Jeruk48 125 Mentah

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  pengujian  yang  diilakukan    oleh  penulis  di  proses segmentasi kematangan buah jeruk menggunakan algoritma k-means , dapat disimpulkan sebagai berikut.
a) Dari  hasil  penerapan  segmentasi  citra,  penelitian  yang  dilakukan penulis  dalam  menganalisis  tingkat  kematangan  buah  jeruk berdasarkan kemiripan warna menghasilkan kualitas citra yang lebih baik dari sebelumnya.
b) Dalam  proses  identifikasi  kematangan  buah  jeruk  berdasarkan kemiripan  warna  dengan  menerapkan  algortima k-means menghasilkan kematangan sebanyak 6 dan mentah sebanyak 2.
c) Sistem  yang  dibuat  dalam  melakukan  segmentasi  kematangan  buah jeruk berdasarkan kemiripan warna menggunakan algoritma k-means dapat  digunakan  dalam  pemilihan  tingkat  kematangan  dari  buah jeruk.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F. G. Febrinanto, C. Dewi, and A. T. Wiratno, “Implementasi Algoritme K-Means Sebagai Metode Segmentasi Citra Dalam Identifikasi Penyakit Daun Jeruk,” vol. 2, no. 11, pp. 5375–5383, 2018.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 199-208 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[2] M.  Furqan,  S.  Sriani,  and  Y.  K.  Siregar,  “Perbandingan  Algoritma Contraharmonic  Mean  Filter  dan  Arithmetic  Mean  Filter  untuk Mereduksi  Exponential  Noise,” JISKA  (Jurnal  Inform.  Sunan  Kalijaga) , vol. 5, no. 2, pp. 107–115, 2020, doi: 10.14421/jiska.2020.52-05.
[3] L.  S.  H.  Mhd.  Furqan,  Sriani,  “Klasifikasi  Daun  Bugenvil  Menggunakan Gray Level  Co-Occurrence Matrix dan K- Nearest Neighbor,” J. CoreIT , vol. 6, no. 1, pp. 22–29, 2020.
[4] I.  E.  Y.  Sari,  M.  Furqan,  and  S.  Sriani,  “Penerapan  Metode  Otsu  dalam Melakukan  Segmentasi  Citra  pada  Citra  Naskah  Arab,” MATRIK    J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 20, no. 1, pp. 59– 72, 2020, doi: 10.30812/matrik.v20i1.658.
[5] Y.  Nasution,  M.  Furqan,  and  M.  Sinaga,  “Implementasi  Steganografi Menggunakan Metode Spread Spectrum Dalam Pengamanan Data Teks Pada Citra Digital,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 351–358, 2020, [Online]. Available: http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti/article/download/2
26/208.
[6] X. Zheng, Q. Lei, R. Yao, Y. Gong, and Q. Yin, “Image segmentation based on  adaptive  K-means  algorithm,” Eurasip  J.  Image  Video  Process. ,  vol. 2018, no. 1, 2018, doi: 10.1186/s13640-018-0309-3.
[7] I.  W.  Angga,  W.  Kusuma,  and  R.  L.  Ellyana,  “Penerapan  Citra Terkompresi  Pada  Segmentasi  Citra  Menggunakan  Algoritme  K- MEANS,” pp. 65–74, doi: 10.21460/jutei.2018.21.65.
[8] Anindya,  “(K-Means  Algorithm  Implementation  For  Clustering  Of Patients  Disease  In  Kajen  Clinic  Of  Pekalongan)  Anindya  Khrisna Wardhani Magister Sistem Informasi Universitas Diponegoro,” vol. 14, pp. 30–37, 2016.
[9] Y. Darmi and A. Setiawan, “Penerapan Metode Clustering K-Means,” vol. 12, no. 2, pp. 148–157, 2016.
[10]  V.  H.  Pham  and  B.  R.  Lee,  “An  image  segmentation  approach  for  fruit defect detection using k-means clustering and graph-based algorithm,” Vietnam  J.  Comput.  Sci. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  25–33,  2015,  doi: 10.1007/s40595-014-0028-3.
[11]  P.  Shan,  “Image  segmentation  method  based  on  K-mean  algorithm,” Eurasip  J.  Image  Video  Process. ,  vol.  2018,  no.  1,  2018,  doi: 10.1186/s13640-018-0322-6.
[12]  Anharku, “Flowchart,” Ilmu Komputer.org , pp. 1–4, 2009.
[13]  W.  M.  P.  Dhuhita,  “Clustering  Menggunakan  Metode  K-Means  Untuk,” vol. 15, no. 2, 2015.
[14]  T.  I.  Saputra,  R.  Arianty,  F.  Ilmu,  K.  Universitas,  J.  Barat,  and  K. Clustering,  “Implementasi  Algoritma  K-Means  Clustering  Pada Pendeteksian Warna Untuk Membantu Penderita Buta Warna,” no. 100, pp. 191–198, 2019.
[15]   marcel eka Putra, “Implementasi Algoritma K-Means Pada Membantu Penderita  Buta  Warna,  Teknik  Informatika  –  Universitas  Komputer
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 199-208 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Indonesia Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA),” J. Ilm. Komput. dan Inform. , vol. 01, 2019.
[16]  S.  Hadianti  and  D.  Riana,  “Segmentasi  Citra  Bemisia  Tabaci Menggunakan  Metode  K-Means,” Semin.  Nas.  Inov.  dan  Tren ,  p.  2018, 2018.
[17]  F.  Fahmi,  “Singuda  Ensikom  Special  Issue  2013 :  Image  Processing Pengenalan  Tingkat  Kematangan  Buah  Pepaya  Paya  Rabo Menggunakan  Pengolahan  Citra  Berdasarkan  Warna  RGB  Dengan  K- Means Clustering,” pp. 1–6, 2013.