## KLASIFIKASI KEMATANGAN TEBU BERDASARKAN TEKSTUR BATANG MENGGUNAKAN METODE
NAÏVE BAYES
Nur Afiq Eka Putra 1 ), Soffiana Agustin 2 )
1,2)Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik
Universitas Muhammadiyah Gresik email : ep59677@gmail.com 1 )

## ABSTRAK
Tebu merupakan tanaman yang hanya bisa tumbuh di daerah tropis, di Indonesia tebu yang ditanam, baik dalam skala pertanian ataupun perkebunan pemeliharaannya kurang intensif, sehingga produktivitas tebu di Indonesia rendah. Tebu dikatakan cukup umur untuk dipanen adalah saat tebu berumur kurang lebih 1 tahun, akan tetapi sebelum melakukan pemanenan,  hal  yang  paling  penting  dilakukan  adalah  mengetahui  tingkat  kematangan  tebu  melalui  ciri  batang  tebu, karena dengan mengetahui tingkat kematangan tebu yang baik petani akan mendapatkan hasil panen yang memuaskan dengan kualitas yang baik.  Permasalahan yang diambil dari penelitian ini adalah  bagaimana cara menentukan ciri dan proses  klasifikasi  dari  citra  visual  citra  tebu  matang  dengan  citra  tebu  mentah.  Proses  klasifikasi  kematangan  tebu  ini dilakukan menggunakan metode naïve bayes . Data yang dikumpulkan berjumlah 400 yang terdiri dari 300 data latih dan 100 data uji. Dari hasil pengujian didapatkan nilai akurasi sebesar 73% untuk 30 data uji, sedangkan untuk 100 data uji didapatkan nilai akurasi 71%.
Kata Kunci : Citra tebu matang dan citra tebu mentah, Ekstraksi Fitur , Naïve Bayes.

## 1. PENDAHULUAN
Tebu merupakan tanaman yang hanya bisa tumbuh di  daerah  tropis,  di  Indonesia  tebu  yang  ditanam,  baik dalam skala pertanian ataupun perkebunan pemeliharaannya kurang intensif, sehingga produktivitas tebu di Indonesia rendah.
Tebu dikatakan cukup umur untuk dipanen adalah saat  tebu  berumur  kurang  lebih  1  tahun,  akan  tetapi sebelum  melakukan  pemanenan,  hal  yang  paling penting dilakukan adalah mengetahui tingkat kematangan  tebu  melalui  ciri  batang  tebu,  karena dengan mengetahui tingkat kematangan tebu yang baik petani akan mendapatkan hasil panen yang memuaskan dengan kualitas yang baik. Pengamatan batang tebu ini sangat  jarang  dilakukan  oleh  petani  karena  memakan banyak  waktu,  oleh  karena  itu  diperlukan  pengolahan citra  pada  batang  tebu  untuk  membantu  petani  agar mudah  mengenali  ciri  batang  tebu  dan  mengetahui tingkat kematangan tebu yang baik.
Permasalahan  yang  dihadapi  saat  ini  adalah bagaimana cara menentukan ciri dan proses klasifikasi dari  citra  visual  citra  tebu  matang  dengan  citra  tebu mentah.  Pengelompokan  kematangan  citra  tebu merupakan  salah  satu  hal  yang  penting  untuk menentukan  produktivitas  gula  pada  skala  industri. Membedakan  tebu  matang  dan  tebu  mentah  yang
berkualitas baik, biasanya hanya dimengerti oleh Badan Penelitian Pabrik Gula Indonesia (P3GI). Ciri dari citra tebu  matang  yaitu  batang  bertekstur  kasar,  berwarna merah  tua  serta  mempunyai  akar  pada  batang  tebu, sedangkan untuk ciri dari citra tebu mentah yaitu batang bertekstur  halus,  berwarna  merah  muda  dan  belum memiliki akar pada batangnya.
Penelitian yang akan dilakukan adalah pengklasifikasian citra batang tebu matang dengan citra batang tebu mentah menggunakan metode ekstraksi fitur Co-occurrence Matrix dan metode klasifikasi menggunakan naïve  bayes dimana  sebelumnya  sudah pernah dilakukan penelitian menggunakan naïve bayes untuk  pengklasifikasian  jenis  penyakit  pada  tanaman tebu  melalui  citra  daun  tebu  yang  diekstraksi menggunakan  metode Co-occurrence  Matrix, metode ini  dilakukan  dengan  menghitung  probabilitas  jumlah class/label, menghitung  jumlah  kasus  yang  sama dengan class yang  sama,  mengalikan  semua  hasil variabel,  membandingkan  hasil class dengan  hasil terbesar akan dijadikan sebagai keputusan.
Proses klasifikasi kematangan tebu dapat diselesaikan  dengan  menggunakan Co-occurrence Matrix untuk  ekstraksi  fitur  dan naïve  bayes untuk proses klasifikasi. Data citra akan dilakukan preprocessing menjadi grayscale yang  nantinya  akan

## Klasifikasi Kematangan Tebu Berdasarkan Tekstur Batang Menggunakan Metode Naïve Bayes
menghasilkan  fitur  dari  hasil Co-occurrence  Matrix. Dari  nilai  fitur  tersebut  nantinya  akan  diolah  dengan menggunakan naïve bayes . Hasil yang   diperoleh dari perhitungan metode naïve bayes berupa hasil klasifikasi citra tebu melalui media Matlab.

## 2. LANDASAN TEORI
2.1.1 Tebu (saccharum  officinarum  L) merupakan tanaman  asli  tropika  basah.  Penanaman  tebu  di indonesia dimulai pada saat sistem tanam paksa (Tahun 1870)  yang  memberikan  keuntungan  besar  untuk  khas negara  pemerintahan  kolonial  belanda.  Setelah  sistem tanam  paksa  di  hentikan,  usaha  perkebunan  tebu  di lakukan  oleh  pengusaha-pengusaha  swasta.  Perluasan perkebunan  tebu  tidak  pernah  melampaui  pulau  jawa karena  memang  jenis  tanaman  dan  pola  pertanian  di pulau jawa lebih sesuai untuk penanaman tebu. Daerah jantung  perkebunan  yang  tumbuh  sejak  tahun  1940-an dan berkembang sampai sekarang adalah daerah pesisir utara cirebon hingga semarang di sebelah gunung muria hingga madiun, kediri, di sepanjang probolinggo hingga ke  malang  melalui  pasuruan.  Pusat  penelitian  dan pengembangan  gula  indonesia  (P3GI)  pasuruan  telah berperan melakukan penelitian-penelitian untuk menghasilkan  varietas  unggul  dan  berbagai  produk turunannya  seperti  fermentasi  pembuatan  etanol  dari tetes,  pembuatan  ragi  roti,  pakan  ternak,  gula  pasir, karton dll.
Ada  beberapa  manfaat  tebu  diantaranya digunakan untuk di konsumsi langsung dengan cara di buat jus, di buat menjadi tetes rum dan di buat menjadi ethanol yang nantinya digunakan sebagai bahan bakar. Limbah  hasil  produksi  dari  tebu  bisa  dimanfaatkan menjadi listrik. Ekstrak sari tebu yang di tambah jeruk nipis  dan  garam  bisa  di  konsumsi  di  india  itu dimaksutkan untuk memberikan kekuatan gigi dan gusi. Air tebu dapat di manfaatkan sebagai penyembuh sakit tenggorokan dan mencegah sakit flu serta bisa menjaga badan kita sehat. Mengkonsumsi air tebu secara teratur dapat menjaga metabolisme tubuh kita dari kekurangan cairan  karena  banyak  kegiatan  yang  sudah  di  lakukan sehingga dapat terhindar dari stroke. Dengan banyaknya kandungan  karbohidrat  sehingga  dapat  menambah kekuatan jantung, mata, ginjal dan otak.

## 2.1.2.  Manfaat  dan  Keunggulan  Tanaman Tebu
Bagian yang paling utama untuk diolah dari tebu adalah batangnya.  Bagian  daging  tebu  bisa  menghasilkan banyak  manfaat  terutama  yang  di  olah  menjadi  bahan baku gula. Bentuk pohon dari tanaman tebu yaitu batang yang  berbentuk  memanjang  keatas,  dan  terdapat  ruas- ruas  di  batangnya,  daunnya  terdapat  pada  setiap ruasnya. Tebu yang tumbuh lebih dari 200 negara, India adalah produsen gula terbesar kedua di dunia sedangkan penghasil  terbesarnya  adalah  Brasil.  Oleh  karena  itu, tebu  terkenal  pemanfaatanya  sebagai  bahan  pokok
pembuatan gula. Tanaman tebu memiliki manfaat yang sangat  banyak.  Baik  dari  segi  kesehatan,  segi  industri, segi konsumsi rumah tangga, segi peternakan, dan segi industri rumah tangga.
Gambar 2.1. Kebun Tebu

## 2.1.3. Ciri-ciri Morfologi Tanaman Tebu
a. Batang Tebu
Batang tanaman tebu tinggi
ramping,  tidak  mempunyai  cabang dan  tumbuh  tegak  ke  atas.  Tinggi badan tebu bisa mencapai 3 sampai 5  meter  atau  bahkan  lebih.  Kulit batang  tebu  berstruktur  keras, warnanya  hujau,  kuning,  ungu, merah tua, atau gabungannya.

## b.       Daun Tebu
Daun  tanaman  tebu  merupakan daun  tidak  lengkap  karena  hanya terdiri  dari  pelepah  dan  helaian daun,  tanpa  tangkai  daun.  Daun berpangkul  langsung  pada  buku batang  dengan  pola  selang  seling. Pelepah  daun  memeluk  batang, makin  ke  atas  makin  sempit.  Pada pelepah  daun  terdapat  bulu-bulu dan  telinga  daun.  Bentuk  tulang daun tanaman tebu sejajar.
c.        Bunga Tebu Bunga tebu sering di katakan bunga majemuk yang tersusun atas oomalai dengan pertumbuhan terbatas.  Panjang  bunga  majemuk yaitu sekitar 70-90cm. Setiap bunga bunga mempunyai tiga daun kelopak,  satu  daun  mahkota,  tiga benang sari, dan dua kepala.
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Nur Afiq Eka Putra, Soffiana Agustin Klasifikasi Kematangan Tebu Berdasarkan Tekstur Batang Menggunakan Metode Naïve Bayes

## d.       Akar Tebu
Tebu memiliki akar serabut dengan panjang  yang  bisa  mencapai  satu meter. Sewaktu tanaman tebu masih muda  atau  masih  berbentuk  bibit, ada  2  macam  akar,  yaitu  akar  stek dan  akar  tunas.  Akar  stek  berasal dari  stek  batangnya,  tidak  berumur panjang  dan  hanya  berguna  saat tanaman masih berumur muda. Akar tunas berasal dari tunasnya, berumur panjang  dan  akar  tetap  ada  selama tanaman  masih  hidup.  Pada  tanah yang  sesuai,  Akar  tebu  dapat tumbuh panjang mencapai 1 meter.

## 2.2. Jenis Citra
Nilai  suatu  pixel  memiliki  nilai  dalam  rentang tertentu,  dari  nilai  minimum  sampai  nilai  maksimum. Jangkauan  yang  berbeda-beda  tergantung  dari  jenis warnanya. Namun secara umum jangkauannya adalah 0- 255. Citra dengan penggambaran seperti ini digolongkan  kedalam  citra  integer.  Berikut  Jenis-jenis citra berdasarkan nilai pixelnya [Putra, D. 2010].

## 2.2.1. Citra RGB
RGB  sering  disebut  sebagai  warna additive. Hal ini karena warna dihsilkan oleh cahaya yang ada. Beberapa alat yang menggunakan color model RGB antara  lain;  mata  manusia,  projector,  TV,  kamera vidio,  kamera  vidio,  kamera  digital,  dan  alat-alat yang  menghasilkan  cahaya.  Proses  pembentukan cahayanya adalah dengan mencampur ketiga warna tadi.  Skala  itensitas  tiap  warnanya  dinyatakan dengan rentang 0 sampai 255.
Ketika warna Red memiliki intensitas sebanyak 255,  begitu  juga  sengan  Green  dan  Blue,  maka terjadilah  warna  putih.  Sementara  ketika  ketiga warna tersebut mencapai itensitas 0, maka terjadilah warna  hitam,  sama  seperti  ketika  berada  diruang gelap  tanda  cahaya,  yang  tampak  hanya  warna hitam. Hal ini bisa dilihat ketika menonton bioskop tua  di  mana  proyektor  yang  digunakan  masih menggunakan proyektor dengan 3 warna dari lubang yang terpisah, bisa terlihat ketika film menunjukkan ruangan gelap, cahaya yang keluar dari ketiga celah proyektor tersebut berkurang [Novi. DE. 2012].
Gambar 2.6 Warna RGB
Citra  grayscale  merupakan  citra  digital  yang hanya  memiliki  satu  nilai  kanal  pada  setiap pixelnya, dengan kata lain nilai bagian RED=GREEN=BLUE.  Nilai  tersebut  digunakan untuk menunjukkan tingkat intensitas. Warna yang memiliki  adalah  warna  dari  hitam,  keabuan  dan putih.  Tingkat  keabuan  disini  merupakan  warna abu  dengan  berbagai  tingkatn  dari  hitam  hingga mendekati putih. Citra grayscale berikut memiliki kedalaman  warna  8  bit  (256  kombinasi  warna keabuan) [Putra, D . 2010].
Gambar 2.7. Citra Grayscale
2.3. Pemrosesan Data Awal ( Preprocessing )
2.3.1. Konversi Citra RGB ke Grayscale Merubah citra RGB ke Grayscale adalah salah satu  contoh  proses  pengolahan  citra  dengan menghitung  rata  –  rata  nilai  intensitas  RGB  ke pixel.

## 2.3.2. Analisis Tekstur
Tekstur merupakan karakteristik intrinsik dari suatu  citra  yang  terkait  dengan  tingkat  kekasaran (roughness), granularitas (granulation), dan keteraturan  (regularity)  susunan  struktural  piksel. Aspek tekstural dari sebuah citra dapat dimanfaatkan sebagai dasar dari klasifikasi.
2.4.  Naïve Bayes Naïve  Bayes Classifier merupakan  sebuah metode  klasifikasi  yang  berakar  pada  teorema  Bayes. Metode pengklasifikasian dengan menggunakan metode probabilitas  dan  statistik  yang  dikemukakan  oleh ilmuwan  Inggris  Thomas  Bayes,  yaitu  memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya  sehingga  dikenal  sebagai Teorema  Bayes .
Ciri utama dari Naïve Bayes Classifier ini adalah asumsi yangg  sangat  kuat  akan  independensi  dari  masing  – masing  kondisi  /  kejadian.  Keuntungan  penggunaan
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Nur Afiq Eka Putra, Soffiana Agustin Klasifikasi Kematangan Tebu Berdasarkan Tekstur Batang Menggunakan Metode Naïve Bayes
adalah  bahwa  metode  ini  hanya  membutuhkan  jumlah data  pelatihan  (  training  data  )  yang  kecil  untuk menentukan estimasi parameter yang diperlukan dalam proses  pengklasifikasian.  Karena  yang  diasumsikan sebagai variabel independent, maka hanya varians dari suatu  variabel  dalam  sebuah  kelas  yang  dibutuhkan untuk  menentukan  klasifikasi,  bukan  keseluruhan  dari matriks kovarians.

## 3. ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1. Analisis Sistem
Permasalahan
yang
ditimbulkan dalam pengelompokan kematangan citra tebu adalah penentuan  kematangan  batang  citra  tebu,  mana  citra tebu yang matang dan citra tebu mentah. Pada tahapan pengumpulan  data  dilakukan  pengambilan  citra  secara langsung.  Setelah  itu  citra  akan  diolah  untuk menentukan  pembeda  citra  tebu  matang  dan  citra  tebu mentah, dari beberapa citra tebu matang dan citra tebu mentah kemudian akan dijadikan sebagai gambar acuan dan  disimpan  sebagai  bentuk  database  gambar. Tentunya  jika  kita  ingin  mengklasifikasikan  citra  tebu matang  dengan  citra  tebu  mentah  berdasarkan  tekstur batang  kita  harus  bisa  membedakan  mana  citra  tebu matang  dan  citra  tebu  mentah,  sehingga  pada  saat melakukan  klasifikasi  citra  tebu  matang  dengan  citra tebu mentah tidak terjadi kesalahan.
Dalam  aplikasi  ini,  sistem  akan  dibagi  dalam  2 tahapan, yakni tahapan yang pertama adalah pengambilan  citra  tebu  dan  yang  ke  dua  adalah pengolahan  citra. Berikut adalah ciri-ciri yang menjadi dasar  untuk  membedakan  citra  tebu  yang  siap  panen (tebu  matang) dan citra tebu  belum bisa dipanen (tebu mentah),  adapun  ciri  dari  citra  tebu  matang  yaitu bertekstur  kasar,  berwarna  merah  tua  kekusaman  serta mempunyai akar pada batang tebu, sedangkan untuk ciri dari citra tebu mentah yaitu bertekstur halus, berwarna merah muda dan belum memiliki akar pada batangnya. Didalam sebuah perkebunan tebu, tentunya tidak hanya terdapat  jenis  tebu  saja,  tetapi  didalamnya  jelas ditumbuhi  beberapa  tumbuhan  penyeimbang  buat tanaman disekitarnya, misalnya rerumputan, pepohonan,  bebatuan  atau  mungkin  dalam  sebuah perkebunan itu dekat dengan  kawasan hutan, atau bisa jadi  dalam  sebuah  petak  perkebunan  tersebut  terjadi campuran tumbuhan antara citra tebu matang dan citra tebu mentah.

## 3.2  Hasil analisis
Hasil  analisis  yang  dapat  dilakukan  dari  sistem klasifikasi dapat membedakan tebu matang dengan tebu mentah. Pembuatan sistem klasifikasi kematangan tebu berdasarkan  tekstur  menggunakan  metode naïve  bayes
diperlukan  data  pembelajaran,  data  tersebut  diperoleh dari capturing tebu untuk  mendapatkan citra tebu, selanjutnya  dilakukan preprocessing pada  citra  tebu, dan dari hasil preposesing citra dilakukan ekstraksi ciri menggunakan Gray  Level  Co-occurrence  matrix yang menghasilkan  nilai  fitur.  Nilai  fitur  tersebut  nantinya akan diolah  dengan  metode menggunakan naïve bayes berupa hasil klasifikasi citra tebu yang dapat membantu petani dalam membedakan tebu.

## 3.1.1. Deskripsi Sistem
Diskripsi  sistem  ini  membahas  tentang bagaimana  proses  dimulai  hingga  mampu menyelesaikan permasalahan yang dibuat. Berikut adalah gambaran dari perancangan sistem tersebut:
Gambar 3.2 Perancangan Umum Sistem

## 3.1.2. Perancangan Sistem
Fungsi  dari flowchart ialah  memberikan gambaran tentang program yang akan dibuat pada penelitian  ini,  pada  bagian  ini  akan  dijelaskan bagaimana  proses  pengolahan  data  yang  berupa citra dapat diolah menggunakan proses pengolahan citra  hingga  dapat  menghasilkan  kemampuan mengidentifikasikan suatu objek
Gambar 3.3 flowchart Perancangan Sistem
3.1.3. Proses klasifikasi Naïve  Bayes
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Nur Afiq Eka Putra, Soffiana Agustin Klasifikasi Kematangan Tebu Berdasarkan Tekstur Batang Menggunakan Metode Naïve Bayes
Gambar 3.4. Proses Klasifikasi Naïve Bayes
4. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM Gray  level Co-occurrence  matrix (GLCM).
Pada bab ini akan menjelaskan tentang implementasi  dari  perancangan  sistem  yang  telah dijelaskan  pada  bab  sebelumnya,  serta  pengujian aplikasi  sistem  klasifikasi  citra  tebu  matang  dan citra  tebu  mentah  berdasarkan  tekstur  batang dengan  metode Naïve  Bayes. Pengujian  dilakukan dengan  perhitungan  nilai  dari  fitur  tekstur  yang didapatkan dari metode

## 4.1. Implementasi Program
Implementasi ini merupakan penerapan aplikasi  dari  analisa  dan  rancangan  sistem  yang telah  dibuat  sebelumnya.  Dari  implementasi  ini akan  dapat  dipahami  jalannya  aplikasi  sistem klasifikasi  citra  tebu  matang  dengan  citra  tebu mentah. Objek yang digunakan pada penelitian ini adalah citra batang tebu. Pada tahapan pengumpulan  data  dilakukan  pengambilan  citra secara langsung. Setelah itu citra akan diolah untuk menentukan  pembeda  citra  tebu  matang  dengan citra tebu mentah, dari beberapa citra tebu matang dan  citra  tebu  mentah  kemudian  akan  dijadikan sebagai  gambar  acuan  dan  disimpan  sebagai bentuk database gambar. Tentunya jika kita ingin mengklasifikasikan citra tebu matang dengan citra tebu mentah berdasarkan tekstur batang kita harus bisa membedakan mana citra tebu matang dan citra tebu  mentah,  sehingga  pada  saat  melakukan klasifikasi  citra  tebu  matang  dengan  citra  tebu mentah tidak terjadi kesalahan.
Dalam  proses  klasifikasi Naïve  Bayes ini diawali dengan  mengambil objek citra yang akan diproses, kemudian dilakukan preprocessing pada citra.  Dari  citra  yang  telah  dipreprocessing  akan didapatkan nilai fiturnya hasil inputan data uji dari citra tebu matang dan citra tebu mentah. Dari hasil nilai  ektrasi  fitur  tekstur  yang  didapat  akan dihitung,  pertama  menentukan    nilai  rata  -  rata, menentukan nilai standrat deviasi dan menentukan
nilai  distribusi  normal  untuk  perhitungan Naïve Bayes .  Setelah  itu  dilakukan  proses  klasifikasi menggunakan  matlab  R2013a  sebagai  software pendukungnya.
Akurasi =  jumlah kelas yang benar X 100%
Jumlah seluruh data =    22 30
=   73 % Berdasarkan  hasil  akurasi  diatas,  dapat diketahui  tingkat  akurasi  dengan  30  citra  uji  dan  300 citra latih yang diujikan sebesar 73 %.

## 4.2 Uji Akurasi
Nilai  tekstur  yang  didapat  akan  dihitung dengan  metode Naïve  Bayes. Selanjutnya  pada perhitungan Naïve  Bayes akan  diketahui  kelas  dari citra uji. Hasil akurasi dari uji deteksi atau identifikasi kematangan pada citra batang tebu yang berjumlah  30 data  uji,  data  tersebut  meliputi  15  citra  tebu  matang dan 15 citra tebu mentah.
Hasil  akurasi  dilakukan  dengan  perhitungan model confusion matrix . Penjelasan confusion matrix adalah sebuah tabel yang menyatakan jumlah data uji yang benar diklasifikasikan dan jumlah data uji yang salah  diklasifikasikan.  Tabel  hasil confusion matrik dapat di lihat pada tabel berikut

## 5. PENUTUP
5.1. Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat diambil berdasarkan  penelitian  klasifikasi  kematangan tebu sebagai berikut:
1. Penggunaan  metode naïve  bayes
memerlukan  data  latih  pada  setiap citra  tebu  mentah  dan  citra  tebu matang  sehingga  dapat  dijadikan sebagai  bahan  pengelompokan  citra tebu mentah dan citra tebu matang.
2. Berdasarkan  pada  tabel  4.2  dengan jumlah  data  uji  sebanyak  30  maka didapatkan  akurasi  pada  topik  yakni 73%.
Klasifikasi Kematangan Tebu Berdasarkan Tekstur Batang Menggunakan Metode Naïve Bayes
3. Nilai  probabilitas  dari  metode naïve bayes yang  sangat  kecil  sehingga
hasil akhir yang didapat juga kecil.

## 5.2. Saran
Berdasarkan kesimpulan yang didapatkan
dari  hasil  analisis,  maka  penulis  mencoba memberikan saran sebagai berikut :
1. Proses klasifikasi menggunakan naive bayes sangat  bergantung  dari  data latih  yang  digunakan.  Penggunaan data  latih  sebaiknya  menggunakan proporsi  data  yang  sama  dari  setiap kelasnya.
2. Akurasi  perhitungan naïve  bayes
masih  kurang  maksimal,  bisa  lebih dikembangkan menggunakan metode
lain.

## Daftar Pustaka
Putra, D. 2010. “Pengolahan Citra Identifikasi Kualitas
Mengudu (Morinda Citrifolia) Berdasarkan
Warna dan Tekstur Menggunakan Analisis
Co-Occurrence Matrix”. Skripsi Program
Studi Teknik Jurusan Informatika: Universitas
Muhammadiyah Gresik.
Novi, DE. 2012. Pengolahan Citra Digital Teori dan
Aplikasi Nyata . Bandung: Penerbit
Informatika.
Zanuardi, M. 2018. “Klasifikasi Kematangan Tebu
Menggunakan Metode KNN”.
Orinda, Reza Junikha Mar. 2017. “Klasifikasi Buah
Naga Menggunakan Metode Naïve Bayes
Berbasis Tekstur”. Skripsi Program Studi
Teknik Jurusan Informatika: Universitas
Muhammadiyah Gresik.
Pengolahan Citra. “AnalisisTekstur. Modul
Praktikum”. Vol 4, hlm 4-5
Prasetyo, Eko. 2011. Pengolahan Citra Digital dan
Aplikasinya Menggunakan Matlab .
Yogyakarta: Andi.
Putra, Darma. 2010. “Pengolahan Citra Digital”.
Yogyakarta: Penerbit Andi, hlm 39 – 40.

## Ratnasari, Evi Kamila. 2016. “Klasifikasi Penyakit
Noda Pada Citra Daun Tebu Berdasarkan Ciri

## Tekstur Dan Warna Menggunakan
Segmentation-Based Gray Level Co- occurrence Matrix dan Lab Color Moments ”.
Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi.
Vol 3, Hal 1-10
Syahputra, Try Sakti. 2017. “Keanekaragaman Hama dan Penyakit Pada Tanaman Tebu ( Saccharum Officinarum L. )”. Kolokium
Penunjang dan Pendukung Program Studi Agroekoteknologi Fakultas Pertanian Universitas Sumatra Utara 2017.