Received June 1 st ,2012; Revised June 25 th , 2012; Accepted July 10 th , 2012

## Klasifikasi Jenis Bawang Menggunakan Metode K- Nearest Neighbor Berdasarkan Ekstraksi Fitur Bentuk dan Tekstur
Joan Angelina Widians 1 , Herman Santoso Pakpahan 2 , Edy Budiman 3 , Haviluddin 4 , Maratus Soleha 5
Jurusan Teknologi Informasi dan Komunikasi, Universitas Mulawarman, Samarinda e-mail:  angel.unmul@gmail.com, herman.pakpahan@fkti.unmul.ac.id, edybudiman.unmul@gmail.com, haviluddin@unmul.ac.id, msoleha@gmail.com

## Abstrak
Bawang merupakan tumbuhan penting bagi manusia yang termasuk dalam Genus Allium. Umbi, daun, atau bunga bawang dimanfaatkan sebagai sayuran atau sebagai rempah-rempah, tergantung  bagaimana  kita  memandangnya.  Memilih  jenis  bawang  berdasarkan  ciri  –  ciri sangatlah  mudah  dilakukan  oleh  manusia  tetapi  tidak  mudah  dilakukan  oleh  komputer. Penelitian ini bertujuan untuk  klasifikasi jenis bawang dengan menerapkan metode K-Nearest Neighbor  (KNN)  berdasarkan  ekstraksi  fitur  bentuk  dan  tekstur.  Dari  ektrstraksi  fitur  bentuk menggunanakan  parameter  metric  dan  eccentricity.  Pada  ekstraksi  fitur  tekstur  menggunakan parameter  contrast,  correlation,  energy,  dan  homogeneity.  Dari  ekstraksi  fitur  tersebut  akan didapatkan 6 parameter yang digunakan untuk proses klasifikasi. Data yang digunakan dalam penelitian  ini  ada  5  jenis  bawang  yaitu  bawang  dayak,  bawang  merah,  bawang  bombai, bawang  putih,  dan  bawang  lanang  dengan  masing-masing  bawang  10  citra  dan  jumlah  data keseluruhan  adalah  50  citra.  Hasil  evaluasi  pengujian  sebanyak  5  kali  secara  keseluruhan dapat  dilihat  bahwa  dengan  pengujian  50%  dari  50  citra  bawang  dihasilkan  akurasi  sebesar 84% dengan menggunakan k3, k5, dan k7. Rata-rata akurasi penggunaan nilai k   pada 5 kali pengujian  yang  terbaik  yaitu  pada  k7  dengan  akurasi  83.13%,  sedangkan  rata-rata  akurasi berdasarkan 5 kali pengujian terbaik dan penggunaan k terbaik dihasilkan sebesar 83.56%.
Kata kunci — Klasifikasi Bawang, Ekstraksi  Fitur Bentuk, Ekstraksi Fitur Tekstur, K-Nearest Neighbor (KNN)

## 1. PENDAHULUAN
Penggunaan  tumbuh-tumbuhan  sebagai  obat  tradisional  sudah  menjadi  salah  satu alternatif  yang  diminati  masyarakat Salah  satu  tumbuhan  yang  bermanfaat  untuk  pengobatan herbal  dan  sering  kita  jumpai  di  kehidupan  sehari-hari  adalah  bawang . Bawang  merupakan istilah  umum  bagi  sekelompok  tumbuhan  penting  bagi  manusia  yang  termasuk  dalam Genus Allium .  Umbi,  daun,  atau  bunga  bawang  dimanfaatkan  sebagai  sayuran  atau  sebagai  rempah- rempah,  tergantung  bagaimana  kita  memandangnya  [1].  Memilih  jenis  bawang  berdasarkan ciri–ciri sangatlah mudah dilakukan oleh manusia tetapi tidak mudah dilakukan oleh komputer. Persepsi  manusia  biasanya  cenderung  subyektif  terhadap  suatu  objek,  hal  ini  dikarenakan adanya  faktor  komposisi  warna,  bentuk  atau  tekstur  yang  dimiliki  oleh  objek  tersebut.  Oleh karena  itu,  diperlukan  sistem  untuk  melakukan  identifikasi  dan  klasifikasi  terhadap  jenis bawang yang dilakukan secara otomatis [2].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  klasifikasi  jenis  bawang  dengan  menerapkan  metode K- Nearest  Neighbor  (KNN) berdasarkan  ekstraksi  fitur  bentuk  dan  tekstur.  Dari  ektrstraksi  fitur bentuk  menggunakan  parameter metric dan eccentricity .  Untuk  ekstraksi  fitur  tekstur menggunakan parameter contrast, correlation, energy, dan homogeneity. K-Nearest Neighboor
140
( KNN )  adalah  metode  untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap  objek  berdasarkan  data pembelajaran  yang  jaraknya  paling  dekat  atau  memiliki  persamaan  ciri  paling  banyak  dengan objek tersebut. Dekat atau jauhnya tetangga biasanya dihitung dengan jarak Euclidean . Teknik ini sederhana dan dapat memberikan akurasi yang baik terhadap hasil klasifikasi [3]. Sedangkan Feature  Extraction atau  ekstraksi  fitur  merupakan  suatu  pengambilan  ciri/ feature dari  suatu bentuk atau tekstur yang nantinya nilai yang didapatkan akan dianalisis untuk proses klasifikasi [4]. Penelitian ini menggunakan ekstraksi fitur bentuk dan tekstur dalam proses klasifikasi.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode K-Nearest Neighbor (KNN) berdasarkan ekstraksi fitur bentuk dan tekstur, yang dapat dilihat pada langkah yang umum dalam merancang sebuah sistem computer vision (pengolahan citra dan pengenalan pola) dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1 Langkah-langkah pengolahan citra

## 2.1 Akuisisi Citra
Akuisisi  citra  adalah  proses  pengubahan  citra  analog  menjadi  citra  digital  yang  diambil dari lingkungan atau dunia nyata menggunakan beberapa alat berikut, kamera digital, webcam , smartphone ,  dan scanner ,  agar  bisa  dilanjutkan  ke  tahap processing. Hal-hal  yang mempengaruhi  citra  digital  yang  dihasilkan  saat  proses  akuisisi  yaitu  resolusi  alat  yang digunakan,  jarak  dan  sudut  pandang  pengambilan  citra,  faktor  pencahayaan,  perbesaran  dan pengecilan,  objek  atau  kamera  dalam  keadaan  bergerak  atau  tidak  serta  format  citra  yang dihasilkan [5] .

## 2.2 Pengolahan Citra
Pengolahan  gambar  atau  pengolahan  citra  yang  sering  disebut image processing , merupakan  suatu  proses  yang  mengubah  sebuah  gambar  menjadi  gambar  lain  yang  memiliki kualitas  lebih  baik  untuk  tujuan  tertentu.  Pengolahan  citra  adalah  sebuah  proses  pengolahan yang  inputnya  adalah  citra.  Outuputnya  dapat  berupa  citra  atau  sekumpulan  karakteristik  atau parameter yang berhubungan dengan citra [6].

## 2.3 Image enchancement (perbaikan kualitas citra)
Image  enchancement (perbaikan  kualitas  citra)  merupakan  bagian  dari  tahap preprocessing yang  bertujuan  untuk  meningkatkan  kualitas  citra.  Pada  penelitian  ini menggunakan  teknik  perubahan  aras  warna  gambar,  yaitu  dari  gambar  berwarna  menjadi gambar  abu-abu  ( grayscale ).  Pengubahan  aras  warna  menjadi  gambar  abu-abu  juga  akan menurunkan tingkat komputasi pada tahap pengambilan fitur [7]. Grayscaling digunakan untuk menyederhanakan  model  citra  RGB  yang  memiliki  3  layer  matriks,  yaitu  layer  matriks red, green, dan blue menjadi 1 layer matriks keabuan [8].

## 2.4 Segmentasi Citra
Segmentasi merupakan  bagian  dari  tahap preprocessing yang  bertujuan  untuk memisahkan  objek  tertentu  yang  dikehendaki  ( foreground )  dengan  objek  lain  yang  tidak dikehendaki  ( background ). Output  segmentasi  biasanya  berupa  citra  biner,  dimana foreground diberi simbol 1 dan background diberi simbol 0 [5]. Segmentasi yang digunakan pada penelitian yaitu  metode thresholding .  Satu  cara  yang  jelas  untuk  mengekstrak  objek  dari background
141
adalah  dengan  memilih threshold T  yang  membagi  mode-mode  ini . Secara  umum    proses thresholding terhadap  citra grayscale bertujuan  menghasilkan  citra  biner,  secara  matematis dapat ditulis sebagai berikut :
Dengan g(x,y) adalah citra biner dari citra grayscale f(x,y), dan T  menyatakan nilai threshold . Nilai T ditentukan dengan menggunakan metode thresholding global dan thresholding local . Thresholding global adalah metode dengan seluruh pixel pada citra dikonversi menjadi hitam dan putih dengan satu nilai thresholding [9]. Dalam penelitian ini thresholding global menggunakan fungsi otomatis metode otsu . Metode otsu melakukan analisis diskriminan dengan menentukan suatu variable dengan membedakan antara dua atau lebih kelompok secara alami [4].

## 2.5 Pengenalan Pola
Pengenalan  pola  merupakan  salah  satu  bidang  dalam  pembelajaran  mesin  (machine learning)  yang  menitikberatkan  pada  metode  klasifikasi  objek  ke  dalam  kelas-kelas  tertentu untuk  menyelesaikan  masalah  tertentu.  Aplikasi  pengenalan  pola  bertujuan  untuk  melakukan proses pengenalan terhadap suatu objek (citra) ke dalam salah satu kelas tertentu, berdasarkan pola yang dimilikinya [5].

## 2.6 Ekstraksi Fitur
Penelitian  ini  menggunakan  ekstraksi  fitur  bentuk  dan  tekstur  dalam  proses  pengenalan  pola. Bentuk  merupakan  salah  satu  ciri  yang  dapat  diekstrak  dari  suatu  objek  untuk  membedakan objek  tersebut  dengan  objek  lainnya.  Pengenalan  pola  bentuk  merupakan  metode  yang meggunakan dua kombinasi parameter yaitu eccentricity dan metric dari suatu objek pada citra biner. Parameter eccentricity dan metric merupakan teknik ekstraksi fitur yang bertujuan untuk mengambil atau mengekstraksi nilai eccentricity dan metric [10].
Tekstur  adalah  sifat-sifat  atau  karakteristik  yang  dimiliki  oleh  suatu  daerah  (di  dalam citra)  yang  cukup  besar  sehingga  secara  alami  sifat-sifat  tadi  dapat  berulang  dalam  daerah tersebut. Pengertian dari tekstur dalam hal ini kurang lebih adalah keteraturan pola-pola tertentu yang terbentuk dari susunan piksel-piksel dalam citra digital [11].
Salah satu  bagian  penting dalam  analisis tekstur  adalah  menggunakan  matriks  pasangan intensitas (Gray  Level  Co-occurence  Matrix  (GLCM).  GLCM merupakan  suatu  matriks  yang menggambarkan  frekuensi  munculnya  pasangan  dua  piksel  dengan  intensitas  tertentu  dalam jarak  dan  arah  tertentu  dalam  citra  [12].  Ekstraksi  fitur  ( feature  extraction )  tekstur GLCM menghasilkan beberapa fitur, antara lain contrast, correlation, energy , dan homogeneity.

## 2.7 Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  algoritma  yang  mampu  mengklasifikasikan    atau  meng- cluster objek berdasarkan  pada  karakteristik  ciri-ciri  yang  diberikan  [13]. Pada  penelitian  ini  proses klasifikasi  menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor  (KNN).  K-Nearest  Neighboor ( KNN ) adalah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat atau memiliki persamaan ciri paling banyak dengan objek tersebut. Dekat atau  jauhnya  tetangga  biasanya  dihitung  dengan  jarak Euclidean .  Teknik  ini  sederhana  dan dapat memberikan akurasi yang baik terhadap hasil klasifikasi [3].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Klasifikasi  jenis  bawang  menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor  (KNN) berdasarkan ekstraksi  fitur  bentuk  dan  tekstur  ini  membutuhkan  masukkan  berupa  gambar.  Sistem  ini diharapkan  dapat  membantu  dalam  mengidentifikasi  jenis  bawang  berdasarkan  bentuk  dan teksturnya. Tahapan desain sistem adalah sebagai berikut :

## 142

## 3.1. Akuisisi Citra
Memilih  gambar  masukkan,  proses  pertama  dalam  sistem  ini  adalah  memilih  citra jenis bawang, bawang yang akan diidentifikasi ada 5 jenis yang dapat dilihat pada Gambar dibawang ini :
Gambar 2 Bawang Dayak
Gambar 3 Bawang Merah
Gambar 4 Bawang Bombai Gambar 5 Bawang Putih Gambar 6 Bawang Lanang 3.2. Preprocessing
Preprocessing atau proses pengolahan data awal, dalam tahap ini dilakukan dengan cara mengubah citra berwarna menjadi citra grayscale . Tahapan ini digunakan untuk mempermudah proses  citra  selanjutnya  yaitu  proses segmentasi .  Dalam  proses  segmentasi  menggunakan thresholding yang  prosesnya  didasarkan  pada  perbedaan  derajat  keabuan  citra  dan  hasilnya adalah citra grayscale .  Citra  bawang  hasil grayscale menjadi  input  pada  proses  segmentasi. Dalam  proses ini  dibutuhkan  suatu  nilai  batas  (nilai threshold), Nilai threshold (T)  ditentukan secara  otomatis  dengan  menggunakan  metode otsu .  Proses grayscale dan segmentasi dapat dilihat pada Gambar 7.

## Gambar 7 Citra Hasil Preprocessing

## 3.3. Ekstraksi Fitur
Pada  proses  pengenalan  pola  ekstraksi  fitur  bentuk  dan  tekstur  dilakukan  perhitungan parameter yang digunakan untuk proses klasifikasi. Parameter ekstraksi fitur bentuk yaitu metric dan eccentricity. Dalam  proses  ekstraksi  fitur  bentuk  citra  yang  diambil  yaitu  citra  hasil segmentasi  yang  berupa  bilangan  biner,  dari  bilangan  biner  inilah  yang  akan  digunakan  untuk perhitungan parameter metric dan eccentricity. Parameter ekstraksi fitur tekstur yang digunakan adalah contrast, correlation, energy, dan, homogeneity. Dalam proses ekstraksi fitur bentuk citra yang digunakan yaitu citra grayscale, dari citra grayscale akan menghasilkan matrik grayscale yang akan dilakukan perhitungan metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Dari hasil metode GLCM akan  menghasilkan  parameter contrast,  correlation,  energy, dan, homogeneity. Hasil  perhitungan  parameter  ekstraksi  fitur  bentuk  dan  tekstur  dapat  dilihat  pada  Tabel  1  dan Grafik ringkasan ekstraksi fitur dapat dilihat pada Gambar 8.
Tabel 1 Hasil Ekstraksi Fitur
No Kode Metric Eccentricity Contrast Correlation Energy Homogeneity Jenis Bawang
1 A01 0.0342 0.9498 0.0972 0.9010 0.8760 0.9772 Bawang Dayak … … … … … … … … … 10 A10 0.9365 0.9595 0.0764 0.8716 0.8849 0.9783 Bawang Dayak
143 No Kode Metric Eccentricity Contrast Correlation Energy Homogeneity Jenis Bawang 11 B01 0.3141 0.5230 0.1003 0.9297 0.7833 0.9562 Bawang Merah … … … … … … … … … 20 B10 0.9652 0.6928 0.0056 0.9776 0.9734 0.9979 Bawang Merah 21 C01 0.6241 0.6053 0.0344 0.9934 0.5683 0.9859 Bawang Bombai … … … … … … … … … 30 C10 0.8463 0.2963 0.0415 0.9933 0.7029 0.9858 Bawang Bombai 31 D01 0.7287 0.9010 0.0122 0.9823 0.9546 0.9963 Bawang Putih … … … … … … … … … 40 D10 0.9276 0.6405 0.0131 0.9867 0.9310 0.9967 Bawang Putih 41 E01 0.5523 0.6114 0.0162 0.9862 0.9388 0.9956 Bawang Lanang … … … … … … … … … 50 E10 0.9467 0.5433 0.0074 0.9860 0.9569 0.9978 Bawang Lanang
Berdasarkan  Tabel  1,  parameter metric merupakan  sebuah  besaran  yang  menunjukkan  tingkat kebulatan bentuk suatu objek. Hasil metric didapatkan berdasarkan Persamaan (1).
(1)
Parameter eccentricity merupakan  nilai  perbandingan  panjang  antara  jarak foci  ellips  minor dengan foci ellips mayor suatu objek. Hasil eccentricity didapatkan berdasarkan Persamaan (2).
(2)
Parameter contrast merupakan fitur yang merepresentasikan perbedaan tingkat warna atau skala keabuah  ( grayscale )  yang  muncul  pada  sebuah  citra.  Hasil contrast didapatkan  berdasarkan Persamaan (3).
(3)
Parameter correlation merepresentasikan keterkaitan linear dari derajat dari citra keabuan. Hasil correlation didapatkan berdasarkan Persamaan (4).
(4)
Parameter energy merepresentasikan ukuran keseragaman pada citra, Semakin tinggi kemiripan citra  maka  akan  semakin  tinggi  pula  nilai energy .  Hasil energy didapatkan  berdasarkan Persamaan (5).
(5)
Parameter homogeneity merepresentasikan  ukuran  keserbasamaan, homogeneity akan  bernilai tinggi  jika  semua  piksel  mempunyai  nilai  yang  unifor.  Hasil energy didapatkan  berdasarkan Persamaan (6).
(6)
Hasil  nilai  parameter  dari  ekstraksi  fitur  bentuk  dan  tekstur  pada  Tabel  1,  diperoleh dengan implementasi persamaan (1) - (6) digambarkan dengan grafik pada Gambar 8.

## Gambar 8 Grafik Hasil Ekstraksi fitur
3.4. Klasifikasi Metode K-Nearest Neighbor (KNN)
Pada  tahapan  klasifikasi KNN dibentuk  dari  beberapa  masukkan  data  berupa  ekstraksi fitur bentuk dan tekstur yang terdiri dari metric, eccentricity, contrast, correlation, energy, dan homogeneity. Pada  klasifikasi  metode  KNN  dilakukan  pengujian  sebanyak  5  kali  dengan kombinasi data training dan data testing , dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 Kombinasi pengujian data training dan data testing No Presentase Data Training Data Testing 1. 50% : 50% 5 Bawang dayak, 5 bawang merah, 5 bawang bombai, 5 bawang putih, 5 bawang lanang 5 Bawang dayak, 5 bawang merah, 5 bawang bombai, 5 bawang putih, 5 bawang lanang 2. 60% : 40% 6 Bawang dayak, 6 bawang merah, 6 bawang bombai, 6 bawang putih, 6 bawang lanang 4 Bawang dayak, 4 bawang merah, 4 bawang bombai, 4 bawang putih, 4 bawang lanang 3. 70% : 30% 7 Bawang dayak, 7 bawang merah, 7 bawang bombai, 7 bawang putih, 7 bawang lanang 3 Bawang dayak, 3 bawang merah, 3 bawang bombai, 3 bawang putih, 3 bawang lanang 4 80% : 20% 8 Bawang dayak, 8 bawang merah, 8 bawang bombai, 8 bawang putih, 8 bawang lanang 2 Bawang dayak, 2 bawang merah, 2 bawang bombai, 2 bawang putih, 2 bawang lanang 5 90% : 10% 9 Bawang dayak, 9 bawang merah, 9 bawang bombai, 9 bawang putih, 9 bawang lanang 1 Bawang dayak, 1 bawang merah, 1 bawang bombai, 1 bawang putih, 1 bawang lanang

## 3.5. Akurasi Sistem
Tingkat  akurasi  metode  KNN  berdasarkan  ekstraksi  fitur  bentuk  dan  tekstur  dalam mengidentifikasi jenis bawang menggunakan 50 data gambar dengan menggunakan k3, k5, dan, k7 dapat dilihat pada Gambar 9.
Pada  Gambar  9  maka  dapat  diketahui  akurasi  tertinggi  k3  adalah  pada  pengujian  50% dengan akurasi 84% dan yang terendah pada pengujian 90% dengan akurasi 60%. Untuk akurasi tertinggi k5 adalah pada pengujian 60% dengan akurasi 85% dan yang terendah pada pengujian 70%, 80%, dan 90% dengan akurasi 80%. Dan untuk akurasi tertinggi k7 adalah pada pengujian 70% dengan akurasi 86.66% dan yang terendah pada pengujian 80% dan 90% dengan akurasi 80%. Pada akurasi penggunaan nilai k keseluruhan dapat diketahui bahwa akurasi yang terbaik pada pengujian 70% dengan menggunakan k7 dengan akurasi sebesar 86.66%
Berdasarkan perhitungan akurasi 5 kali pengujian yang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10 Grafik rata-rata hasil akurasi pengujian
Pada Gambar 10 diketahui bahwa akurasi yang tertinggi dilakukan pada pengujian 50% dengan menggunakan k3, k5, dan k7 dengan jumlah 25 data training dan 25 data testing dari 50 citra jenis bawang dengan akurasi sebesar 84%. Pada penggunaan nilai k, pada 5 kali pengujian nilai  akurasi  yang  tertinggi  yaitu  pada  k7  dengan  akurasi  sebesar  83.13%,  sedangkan  rata-rata akurasi  berdasarkan  5  kali  pengujian  terbaik  dan  penggunaan  k  terbaik  dihasilkan  sebesar 83.56%,

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  klasifikasi  jenis  bawang  menggunakan  metode k-nearest neighbor berdasarkan ekstraksi fitur bentuk dan tekstur maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Berdasarkan  5  kali  pengujian  dengan  menggunakan  k3,  k5,  k7  hasil  terbaik  yaitu  pada pengujian  50%  dengan  jumlah  25  data training dan  25  data testing dari  50  citra  bawang dengan  akurasi  sebesar  84%.  Penggunaan  nilai  k  terbaik  pada  pengujian  ke  3  yaitu  70% dengan  k7  mendapatkan  akurasi  sebesar  86.66%,  dan  rata-rata  akurasi  nilai  k  pada  5  kali pengujian nilai akurasi yang tertinggi yaitu pada k7 dengan akurasi sebesar 83.13%.
2. Penggunaan  metode K-Nearest  Neighbor  (KNN) berdasarkan  ekstraksi  fitur  bentuk  dengan parameter metric dan eccentricity ,  ekstraksi  fitur  tekstur  dengan  parameter contrast, correlation,  energy, dan homogeneity dapat  diterapkan  dalam  klasifikasi  jenis  bawang dengan akurasi sebesar 83.56%.

## 5. SARAN
Beberapa saran yang dapat diuraikan dalam penelitian ini, antara lain adalah :
1. Dapat  dikembangkan  dengan  menggunakan  metode  ekstraksi  lain  seperti  ekstraksi  fitur warna, ukuran, dan lain-lain  untuk meningkatkan nilai akurasi.
2. Perlu dikembangkan penelitian dengan metode klasifikasi yang lebih optimal.
146

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Rini,  P.,  2010,  Keajaiban  Bawang  Berlian  Ampuh  Sembuhkan  Berbagai  Penyakit,  diedit Oleh Ari, Pustaka Baru Press, Yogyakarta.
[2]  Halela,  I.  A.,  Nurhadiyono,  B.,  and  Rahmanti,  F.  Z.,  “Identifikasi  Jenis  Buah  Apel Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dengan Ekstraksi Fitur Histogram,”
[3]   Prasetyo,  E.,  2012,  Data Mining Konsep  dan  Aplikasi  Menggunakan MATLAB ,  penerbit ANDI, Yogyakarta.
[4]  Putra, D., 2010, Pengolahan Citra Digital, penerbit Andi Offset, Yogyakarta.
[5]  Andono, Nurtantio. P, Sutojo, Dan Muljono, 2017, Pengolahan Citra Digital, diedit Oleh A. Pramesta, Penerbit Andi, Yogyakarta.
[6]  Nurpadillah,  D,  I.,  Haviluddin,  Pakpahan,  H,  S.,  Islamiyah,  Setyadi,  H,  J.,  (2019). Pengenalan Karakter Tulisan Menggunakan Metode Learning Vector Quantization.
[7]  Davin,  R.,  and  Pratiwi,  D.,  2017.  “ Implementation  of  Inner  Product  to  Analyze  Digital Handwriting  based  on  Texture  Traits" 2017 International  Conference  on  Computer Science and Artificial Intelligence , pp. 114-118
[8]  Fazrini,  D.,  2018.  Klasifikasi  Penyakit  Kanker  Usus  Besar  (Kanker  Kolorektal) Menggunakan Probabilistic Neural Network . Skripsi. Universitas Sumatera Utara.
[9]  Wati,  M.,  Haviluddin.,  Puspitasari,  N.,  &  Budiman,  E.  Rahim,  Robbi.  2019. First-order Feature  Extraction  Methods  for  Image  Texture  and  Melanoma  Skin  Cancer  Detection First-order  Feature  Extraction  Methods  for  Image  Texture  and  Melanoma  Skin  Cancer Detection . https://doi.org/10.1088/1742-6596/1230/1/012013
[10] Pamungkas, A.  2015.  “Pengolahan  Citra  Digital:  Ekstraksi  Ciri  Citra” https://pemrogramanmatlab.com/pengolahan-citradigital/ekstraksi-ciri-citra-digital/  diakses pada tanggal 25 September 2019.
[11] Kadir,  A.,  dan  Susanto,  A.,  2012,  Teori  dan  Aplikasi  Pengolahan  Citra,  penerbit  Andi Offset, Yogyakarta.
[12] Prasetyo, E., 2011. Pengolahan Citra Digital Dan Aplikasinya Menggunakan Matlab , diedit oleh Fi. Sigit Suyantoro, Penerbit Andi, Yogyakarta.
[13] Wati, M.,  Indrawan, W., Widians, Joan Angelina, and Puspitasari, N. (2017). Data mining for  predicting  students'  learning  result . 4th  International  Conference  on  Computer Applications and Information Processing Technology (CAIPT) , Kuta Bali, pp. 1-4.