Diterima: 30 Oktober 2021; Direvisi: 30 Desember 2021; Disetujui: 11 Mei 2022 JTERA, Vol. 7, No. 1, Juni 2022 © 2022 JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa), Politeknik Sukabumi

## Implementasi Sistem Monitoring Pertumbuhan Tanaman Sawi Hijau Berbasis Pembelajaran Mesin

## Ade Ramdan
Program Magister Sistem Informasi, STMIK LIKMI Bandung Jl. Ir. H. Juanda No. 96 Bandung, Jawa Barat, Indonesia Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN) Jl. Sangkuriang No. 21 Bandung, Jawa Barat, Indonesia ader004@brin.go.id

## Abstrak
Peningkatan  produksi  di  bidang  pertanian  khususnya  sayuran  perlu  dilakukan  dengan  memanfaatkan  teknologi sejalan  dengan  meningkatnya  kebutuhan  masyarakat  akan  sayuran.  Teknologi Artificial  Intelligence (AI)  dapat mendukung  proses  bisnis  di  bidang  pertanian  yang  dapat  digunakan  untuk  meningkatkan  hasil  produksi  pertanian. Salah  satu  penggunaan  teknologi  tersebut  adalah  dengan  mengimplementasikan  sistem  monitoring  pertumbuhan tanaman  berbasis pembelajaran  mesin. Sistem  monitoring tanaman pada  masa  pertumbuhan  tersebut diperlukan  guna meningkatkan  produksi  pertanian.  Penelitian  ini  dilakukan  bertujuan  untuk  merancang  sistem  monitoring  dengan menerapkan  algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  sebagai classifier dengan  metode  ekstraksi  fitur  warna menggunakan metode Hue, Saturation, Intensity (HIS) pada Raspberry Pi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem monitoring pertumbuhan  tanaman  sawi ini  dapat  mendeteksi tanaman  yang  memiliki pertumbuhan bagus dan  kurang bagus dengan akurasi 90%.
Kata kunci: monitoring tanaman, pembelajaran mesin, Raspberry Pi, SVM, HSI

## Abstract
Increasing production in agriculture, especially vegetables, needs to be done by utilizing technology in line with the increasing  public  demand  for  vegetables.  Artificial  Intelligence  (AI)  technology  can  support  business  processes  in agriculture that can be used to increase agricultural production. One of the uses of this technology is to implement a machine learning-based plant growth monitoring system. Plant monitoring system during the growth period is needed to increase agricultural production. This research aims to design a monitoring system by applying the Support Vector Machine (SVM) algorithm as a classifier with the color feature extraction method using the Hue, Saturation, Intensity (HIS) method on the  Raspberry  Pi.  The  results showed that this mustard plant growth  monitoring system can detect plants that have good and bad growth with accuracy of 90%.
Keywords: monitor plants, machine learning, Raspberry, SVM, HSI

## I. P ENDAHULUAN
Indonesia  dikenal  sebagai  negara  agraris  yang memiliki lahan pertanian yang luas dan mempunyai potensi  tinggi  terhadap  sektor  pertanian.    Dimana pertanian  juga  sangat  berperan  besar  dalam  proses pembangunan  ekonomi.  Salah  satu  kontribusi pertanian  terhadap  pembangunan  ekonomi  negara adalah  kontribusi  produksi  [1].    Maka  dari  itu, peningkatan  produksi  pertanian  menjadi  salah  satu
proses  bisnis  di  Kementerian  Pertanian  yang diformalkan  melalui  Keputusan  Menteri  Pertanian Nomor  718  Tahun  2016.    Kementerian  Pertanian memiliki peta proses bisnis yang terbagi menjadi 3 kelompok  yaitu  proses  utama,  proses  pendukung, dan  proses  manajemen.    Salah  satu  proses  utama adalah  peningkatan  produksi  komoditas  pertanian [2].    Pemanfaatan  teknologi Artificial  Intelligence (AI)  dapat  mendukung  proses  bisnis  di  bidang pertanian.
Penerapan  teknologi AI di  bidang  pertanian dapat  membantu  meningkatkan  hasil  panen  dan produksi pangan [3], sehingga dapat meningkatkan kesejahteraan  petani  dan  menumbuhkan  minat generasi  muda  untuk  dapat  menciptakan  berbagai peluang  bisnis  turunan.  Kementrian  Pertanian memiliki inisiatif untuk meningkatkan produktivitas pertanian  dengan  mengimplementasikan  teknologi 4.0 di sektor pertanian.
Saat  ini,  upaya  peningkatan  produktivitas pertanian  dengan  penerapan  teknologi  meningkat pesat  [4]  dan  menjadi  tren,  seperti  penggunaan dalam  pertanian  presisi  ( precission  farming )  [5], [6],  pertanian  cerdas  ( smart  farming )  [7],  deteksi spesies  dan  varietas  [8],  dan  deteksi  penyakit  [9]. Banyak  penelitian  yang  menerapkan  teknologi untuk  memonitoring  pertumbuhan  tanaman  guna meningkatkan  produktivitas  pertanian.    Di  studi [10], dilakukan memonitoring pertumbuhan tanaman  menggunakan machine  vision dengan mengukur  intensitas  hijau  pada  daun  tanaman dengan  metode  Otsu.    Pada  studi  [11],  monitoring pertumbuhan  tanaman  menggunakan machine vision dengan  melihat  kandungan  nitrogen  pada tanaman melalui citra daun tanaman menggunakan Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM).  Studi yang  dilakukan  di  [12]  mengembangkan  sistem monitoring  pertumbuhan  tanaman  berbasis  teknik pengolahan  citra  dari  citra  yang  diambil menggunakan  beberapa webcam .    Sistem  dibuat untuk memonitoring pertumbuhan tanaman dengan cara melihat umur dan berat tanaman menggunakan Artificial  Neural  Network (ANN).    Berdasarkan hasil-hasil  studi  tersebut,  belum  ada  yang melakukan  penerapan  pembelajaran  mesin  dan metode  ekstraksi  fitur  pada  Raspberry  Pi  yang digunakan  untuk  memonitoring  pertumbuhan tanaman.
Penelitian ini merupakan penelitian lanjutan dari penelitian  sebelumnya.  Tujuan  dari  penelitian sebelumnya adalah untuk mencari model pembelajaran  mesin  dan  model  warna  yang memiliki  hasil  akurasi  yang  paling  baik  dalam mengklasifikasi  tanaman  sayuran  Pakcoy  yang pertumbuhannya  bagus  dan  kurang  bagus  dilihat dari  warna  daun  tanaman.  Model  pembelajaran mesin  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah Support  Vector  Machine (SVM)  dan K-Nearest Neighbors (KNN)  sebagai classifier ,  sedangkan model  warna  untuk  ekstraksi  fitur  warna  adalah Red,  Green,  Blue (RGB), (Y)Iuma,  In-phase, Quadrature (YIQ), Hue,  Saturation,  Intensity (HIS),  dan Hue,  Saturation,  Value (HSV).    Hasil pengukuran  akurasi  model  SVM  dan  KNN  pada penelitian  sebelumnya  didapat  model  SVM  yang memiliki  akurasi  paling  tinggi  yaitu  91,25%
dibandingkan  model  KNN  yaitu  86,25%  dengan menggunakan model warna HIS [13].
Penelitian  lanjutan  ini  bertujuan  untuk mengimplementasikan  model  pembelajaran  mesin dan  model  warna  yang  memiliki  akurasi  tertinggi dalam  mengklasifikasi  pertumbuhan  tanaman  hasil dari  penelitian  sebelumnya.  Model  pembelajaran mesin  SVM  dengan  metode  ekstraksi  fitur  warna HSI merupakan model yang memiliki kinerja baik. Maka  dari  itu,  model  pembelajaran  mesin  SVM dengan  metode  ekstraksi  fitur  warna  HSI  akan diimplementasikan  pada  Raspberry  Pi  menjadi suatu  sistem  monitoring  pertumbuhan  tanaman Sawi  hijau  atau  Pakcoy.    Jenis  Raspberry  Pi  yang digunakan  adalah  jenis  Raspberry  Pi  3  model  B. Penggabungan  metode  ekstraksi  fitur  warna  HSI dan  model  pembelajaran  mesin  SVM  pada Raspberry  Pi  3  bisa  menjadi  suatu  sistem monitoring  pertumbuhan  tanaman  yang  murah  dan portabel. Monitoring pertumbuhan tanaman dilakukan  dengan  memantau  nutrisi  tanaman. Sistem  dapat  mendeteksi  perubahan  pada  tanaman akibat  malnutrisi  dengan  cara  melihat  dari perubahan  warna  daun  yang  dapat  menunjukkan kelainan  dalam  pertumbuhan  tanaman  sayuran. Daun  yang  pertumbuhannya  bagus  biasanya dicirikan  dengan  warna  hijau  segar  sedangkan tanaman  sayuran  yang  memiliki  gangguan pertumbuhan  biasanya  berwarna  hijau  kekuningan. Hal  tersebut  disebabkan  karena  pemberian  pupuk atau nutrisi yang kurang tepat (malnutrisi).  Adanya monitoring  secara real  time ,  perubahan  pada tanaman akibat malnutrisi tersebut  dapat terdeteksi lebih  awal  sehingga  para  petani  dapat  bertindak lebih dini untuk segera menanganinya.  Hal tersebut bisa menjaga pertumbuhan tanaman tidak terganggu yang  bisa  berdampak  terhadap  produktivitas. Kontribusi  dari  makalah  ini  adalah  merancang sistem  monitoring  pertumbuhan  tanaman  dengan mengimplementasikan  model  pembelajaran  mesin SVM  dengan  metode  ekstraksi  fitur  warna  HSI pada Raspberry Pi 3 dengan data yang dikumpulkan dan digunakan adalah data sendiri.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Metode  penelitian  yang  diusulkan  dalam perancangan  monitoring  pertumbuhan  tanaman berbasis  pembelajaran  mesin  dengan  Raspberry  Pi adalah seperti yang ditunjukan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Blok diagram sistem keseluruhan
Akuisisi citra merupakan tahap awal dari sistem monitoring. Akuisisi citra adalah proses pengambilan  citra    melalui  kamera  dan  mengubah informasi  visual  menjadi  informasi  digital  [14]. Pengambilan citra ( capture ) menggunakan wireless camera D-Link  DCS-5020L  yang  terhubung dengan  Raspberry  Pi  melalui  Wi-Fi.  Pengambilan citra dilakukan dalam ruangan laboratorium dengan latar  belakang  hitam.  Data  inputan  citra  yang dijadikan  bahan  penelitian  adalah  citra-citra  dari tanaman  sayuran  Sawi  hijau  seperti  yang ditunjukkan  pada  Gambar  2.    Data  inputan  citra yang dipilih adalah 50 data tanaman yang memiliki pertumbuhan  bagus  dan  50  data  tanaman  yang memiliki pertumbuhan kurang bagus yang ditanam secara hidroponik.
Pra-pengolahan  merupakan  proses  perbaikan kualitas  data  masukan  berupa  citra  sehingga  data masukan  citra  mudah  untuk  dianalisa.    Pada penelitian  ini,  proses  pra-pengolahan  citra  seperti yang  ditunjukan  pada  Gambar  3. Cropping citra digunakan  untuk  mengurangi  area  yang  tidak penting  dan  menjadikan  objek  terpusat. Noise reduction berfungsi  untuk  menghilangkan  atau mengurangi noise citra  dengan  menggunakan Gaussian  filter .  Sedangkan Image  Segmentation menggunakan  metode  deteksi  tepi  yaitu Canny Edge  Detector untuk  memisahkan  objek  citra dengan latar belakang.
(a) Tampak Atas (b) Tampak Samping Gambar 2. Tanaman Sawi hijau yang tumbuh kurang bagus dan tumbuh bagus

## Gambar 3. Pra-pengolahan
Ekstraksi  fitur  warna  merupakan  proses  yang sangat  penting  dan  berperan  besar  dalam  mencari perbedaan  warna  daun  tanaman  sayuran  yang memiliki  kondisi  pertumbuhan  bagus  dan  kurang bagus.  Perbedaan warna hasil ekstraksi fitur warna tersebut diperlukan untuk analisa warna.  Beberapa model  warna  yang  selalu  digunakan  untuk menganalisis  warna  adalah  model  warna  RGB  dan HIS [15].  Dari hasil observasi, untuk membedakan kelas  pertumbuhan  yang  bagus  dan  kurang  bagus secara  kasat  mata  dapat  menggunakan  intensitas warna daun tanaman yang dapat diekstraksi dengan RGB dan HSI.  Model RGB adalah kombinasi tiga warna dasar yang terdiri dari merah, hijau, dan biru yang  memiliki  nilai  masing-masing  255  [16]. Model  warna  HSI  merepresentasikan  citra  warna dan  juga  sangat  cocok  dengan  sistem  penglihatan manusia  [17],  [18].    Terbukti  dari  hasil  penelitian yang  dilakukan  sebelumnya  dimana  model  warna HIS menghasilkan akurasi tertinggi pada klasifikasi dengan metode SVM dibandingkan dengan metode warna RGB, YIQ, dan HSV [13].
Model  warna  HSI  merupakan  warna Hue yang merupakan  variable  yang  mendeskripsikan  warna murni  (merah,  violet,  kuning),  warna Saturation menunjukkan kemurnian warna untuk mengindentifikasi  seberapa  banyak  warna  putih diberikan  pada  warna,  dan Intensity adalah  nilai kecerahan warna [19]. Konversi ruang warna RGB ke  ruang  warna  HSI  dapat  menggunakan  rumus [16], [20] berikut ini:
Hitung Ɵ:
{ (   ) (   )
√(   ) (   )(   ) (1)
Hitung H ( Hue ) :
{
(2)
Hitung S ( Saturation ):
(     ) (     )
(3)
Hitung I ( Intensity ):
(         ) (4)
Keterangan: R : Red (intensitas warna merah) G : Green (intensitas warna hijau) B : Blue (intensitas warna biru)
Klasifikasi kondisi tanaman dilakukan menggunakan  SVM  metode.  lSVM  adalah algoritma supervised  learning dimana  data  yang digunakan  untuk  melatih  mesin  telah  diberi  label sebelumnya. Supervised  learning bagus  dalam masalah  klasifikasi.  SVM  merupakan  model pembelajaran  mesin  sebagai  metode  untuk memaksimalkan akurasi prediksi untuk deteksi dan klasifikasi  [21],  [22].    Klasifikasi  SVM  pada dasarnya  merupakan  metode  yang  menggunakan hyperplane untuk memisahkan dua kelas pada data input [21], [23].
Klasifikasi SVM dapat membedakan kedua jenis sampel secara lengkap.  Klasifikasi pada penelitian ini  didasarkan  pada  fitur  pertumbuhan  tanaman yang  bagus  dan  kurang  bagus.    Tanaman  yang pertumbuhannya  bagus  memiliki  warna  daun berwarna  hijau  baik  diklasifikasikan  sebagai gambar  daun  tanaman  yang  tumbuh  bagus, sedangkan  tanaman  sayuran  yang  pertumbuhannya kurang bagus memiliki daun berwarna hijau dengan bercak  kuning  diklasifikasikan  sebagai  gambar daun  tanaman  yang  tumbuh  kurang  bagus.    Untuk melihat  fungsi  kernel  yang  menghasilkan  akurasi paling  baik  maka  dilakukan  pengaturan  beberapa nilai parameter C yaitu 0,1; 0,5; 0; 1; dan 50.
Informasi  pertumbuhan  tanaman  ditampilkan dalam  bentuk  indikator  berupa  LED  atau buzzer . Apabila  LED  warna  hijau  menyala  menandakan tanaman  yang  terdeteksi  memiliki  pertumbuhan yang  bagus,  sedangkan  jika  LED  warna  merah menyala dan buzzer bunyi itu menandakan tanaman yang terdeteksi memiliki pertumbuhan yang kurang bagus.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Hasil  dari  akuisisi  data  menghasilkan  data masukan  citra  100  data  yang terdiri dari 50 data
Gambar 4. Tanaman Sawi hijau yang memiliki pertumbuhan bagus
Gambar 5. Tanaman Sawi hijau yang memiliki pertumbuhan kurang bagus
Tabel 1. Hasil analisa warna HSI Pertumbuhan tanaman Model warna HSI H S I Bagus 87,51 43,72 36,94 Kurang bagus 83,53 51,53 29,33 Tabel 2. Hasil akurasi klasifikasi SVM linier Nilai parameter C HIS (%) 0,1 91,25 0,5 88,75 0 90,00 1 90,00 50 90,00
tanaman yang memiliki pertumbuhan bagus seperti yang  ditunjukkan  pada  Gambar  4  dan  50  data tanaman  yang  memiliki  pertumubuhan  kurang bagus seperti yang ditunjukkan pada Gambar 5.
Hasil  dari  ekstraksi  fitur  warna  menghasilkan 100 data untuk hasil analisa warna HSI.  Hasil nilai rata-rata  dari  analisa  warna  HIS  citra  tanaman sayuran  ditunjukkan  pada  Tabel  1.  Dari  hasil analisa  warna  HIS,  terlihat  untuk  Sawi  hijau  yang memiliki pertumbuhan bagus memiliki nilai H dan I yang tinggi dibandingkan dengan nilai H dan I pada Sawi  hijau  yang  memiliki  pertumbuhan  kurang bagus.
Hasil  analisa  warna  dari  ekstraksi  warna  model HIS  menghasilkan  100  data  tersebut  digunakan SVM untuk mengklasifikasikan 100 data pertumbuhan tanaman dengan menggunakan fungsi Kernel Linier.  Hasil Pengukuran akurasi klasifikasi pertumbuhan  tanaman  dengan  SVM  dapat  dilihat pada  Tabel  2.  Model  yang  dibentuk data  training HIS  dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasi pertumbuhan  tanaman data  training itu  sendiri dengan  akurasi  yang  baik.    Dilihat  hasil  akurasi klasifikasi  dari  SVM  Kernel  Linier  pada  Tabel  2 bahwa  akurasi  terbaik  untuk  data  pada  data  HSI adalah 91,25% dengan nilai parameter C adalah 0,1. Hasil  model  SVM  yang  paling  baik  tersebut diterapkan pada Raspberry Pi 3.
Gambar 6. Implementasi Raspberry Pi 3
Tabel 3. Hasil pengujian Raspberry Pi terhadap pertumbuhan tanaman yang bagus Pertumbuhan bagus Indikator Pertumbuhan LED hijau LED merah Tanaman 1 ON OFF Bagus Tanaman 2 ON OFF Bagus Tanaman 3 ON OFF Bagus Tanaman 4 ON OFF Bagus Tanaman 5 OFF ON Kurang Tanaman 6 ON OFF Bagus Tanaman 7 ON OFF Bagus Tanaman 8 OFF ON Kurang Tanaman 9 ON OFF Bagus Tanaman 10 ON OFF Bagus
Bentuk  hasil  penelitian  ini  adalah  sebuah Raspberry  Pi  3  dengan  penerapan  model  SVM. Dengan  penambahan  sebuah  kamera  maka Raspberry  Pi  tersebut  menjadi  sebuah  sistem  yang dapat memonitoring pertumbuhan tanaman khususnya tanaman sayuran Sawi hijau seperti yang ditunjukkan pada Gambar 6.
Pengujian  sistem  monitoring  dilakukan  untuk mengetahui  tingkat  performa  Raspberry  Pi  dalam melakukan  proses  komputasi  pada  sistem monitoring  pertumbuhan  tanaman  dengan  metode SVM  dalam  kondisi  sebenarnya.  Pengujian dilakukkan  dengan  memberikan  tanaman  baru untuk dideteksi oleh sistem.  Tanaman baru tersebut merupakan tanaman Sawi hijau yang belum pernah dijadikan  dataset  untuk  melatih  model  ( training ). Tanaman untuk pengujian sistem monitoring terdiri dari  10  tanaman  baru  yang  memiliki  pertumbuhan bagus dan 10 tanaman yang memiliki pertumbuhan kurang bagus.  Hasilnya pengujian deteksi tanaman seperti yang ditunjukkan pada Tabel 3 dan Tabel 4.
Tabel 4. Hasil pengujian Raspberry terhadap pertumbuhan tanaman yang kurang bagus
Pertumbuhan kurang bagus Indikator Pertumbuhan LED hijau LED merah Tanaman 1 OFF ON Kurang Tanaman 2 OFF ON Kurang Tanaman 3 OFF ON Kurang Tanaman 4 OFF ON Kurang Tanaman 5 OFF ON Kurang Tanaman 6 OFF ON Kurang Tanaman 7 OFF ON Kurang Tanaman 8 OFF ON Kurang Tanaman 9 OFF ON Kurang Tanaman 10 OFF ON Kurang
Hasil  pengujian  untuk  deteksi  tanaman  yang memiliki  pertumbuhan  bagus  ditunjukkan  pada Tabel  3.  Sistem  masih  memilki error yang  kecil dalam  melakukan  klasifikasi  kualitas  tanaman. Sistem  menyalakan  indikator  LED  merah  ketika mendeteksi tanaman 5 dan tanaman 8 yang artinya terdeteksi  sebagai  tanaman  yang  tumbuh  kurang bagus.    Hasil  pengamatan, error yang  terjadi  pada Raspberry  Pi  dalam  mengklasifikasikan  kualitas tanaman  disebabkan  warna  daun  tanaman  5  dan warna  daun  tanaman  8  memiliki  sedikit  perbedaan warna  dengan  warna  daun  yang  dimiliki pertumbuhan  kurang  bagus.  Sedangkan  untuk tanaman  yang  lainnya  memiliki  perbedaan  warna daun yang cukup jauh berbeda antara tanaman yang tumbuh  bagus  dengan  tanaman  yang  tumbuh kurang bagus.
Akurasi  hasil  pendeteksian  Raspberry  Pi  tidak jauh  berberda  dengan  hasil  akurasi  model  SVM yang  diterapkan  pada  Raspberry  Pi  3.  Sistem berhasil  melakukan  pendeteksian  pertumbuhan tanaman  dengan  akurasi  90%  serta  waktu  deteksi yang dibutuhkan cukup cepat yaitu 0,81 detik.

## IV. K ESIMPULAN
Hasil dari penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan  bahwa  pertumbuhan  tanaman  Sawi hijau  (Pakcoy)  yang  tumbuh  bagus  dengan  yang tumbuh  kurang  bagus  dapat  dideteksi  oleh Raspberry Pi 3 dengan tingkat akurasi sebesar 90% dan  waktu  deteksi  0,81  detik.    Raspberry  Pi  3 berbasis  model  pembelajaran  mesin  menggunakan algoritma  SVM  dengan  metode  ekstraksi  fitur warna HIS dapat diimplementasikan sebagai sistem monitoring  pertumbuhan  tanaman  Sawi  hijau. Untuk  penelitian  berikutnya,  disarankan  perlu  data masukan  citra  yang  lebih  banyak  sebagai dataset
untuk melatih model SVM sehingga kinerja sistem dapat  lebih  ditingkatkan  lagi.    Selain  itu, dataset bisa  berupa  data  masukan  citra  dari  tanaman sayuran  daun  hijau  lainnya  seperti  Sosin,  Salada, Kangkung, dan Bayam sehingga sistem monitoring ini dapat digunakan untuk pemantauan pertumbuhan berbagai tanaman sayuran daun hijau lainnya.

## R EFERENSI
[1] H.D.R.  Diah,  Ekonomika  Agribisnis,  Makassar: Perpustakaan Nasional, 2017.
[2] (2021)  Kementerian  Pertanian  website.  [Online]. Available: http://rb.pertanian.go.id/?show=page&act=view&id =19
[3] C.  Parke,  “Impact  of  Technology  on  Agriculture and  Food  Production”,  Letterkenny  Institute  of Technology, 2015.
[4] H.S.  Abdullahi,  R.E.  Sheriff,  “Technology  Impact on  Agricultural  Productivity:  A  Review  of Precision  Agriculture  Using  Unmanned  Aerial Vehicles”, in  Proc.  International  Conference  on Wireless and Satellite Systems (WISATS) , Bradford, 2015, pp 388-400.
[5] A.  Chlingaryan,  S.  Sukkarieh,  and  B.  Whelan, “Machine  learning  approaches  for  crop  yield prediction  and  nitrogen  status  estimation  in precision  agriculture:  A  review,” Computers  and electronics  in  agriculture ,  vol.  151,  pp.  61–69, 2018.
[6] S.  Dimitriadis  and  C.  Goumopoulos,  “Applying machine  learning  to  extract  new  knowledge  in precision  agriculture  applications,”  in 2008 Panhellenic  Conference  on  Informatics.  IEEE , 2008, pp. 100–104.
[7] R.  Varghese  and  S.  Sharma,  “Affordable  smart farming  using  iot  and  machine  learning,”  in 2018 Second  International  Conference  on  Intelligent Computing  and  Control  Systems  (ICICCS).  IEEE , 2018, pp. 645–650.
[8] M.  Kumar,  S.  Gupta,  X.-Z.  Gao,  and  A.  Singh, “Plant  species  recognition  using  morphological features and adaptive boosting methodology,” IEEE Access , vol. 7, pp. 163 912–163 918, 2019.
[9] U.  Shruthi,  V.  Nagaveni,  and  B.  Raghavendra,  “A review  on  machine  learning  classification techniques for plant disease detection,” in 2019 5th International  Conference  on  Advanced  Computing & Communication Systems (ICACCS). IEEE , 2019, pp. 281–284.
[10] R. A. Setyawan, A. Basuki, Ch.Y. Wey, “Machine Vision-Based  Urban  Farming  Growth  Monitoring System”,  in Proc.  Electrical  Power,  Electronics, Communications, Controls and Informatics
Seminar (EECCIS) , Malang, 2020.
[11] K.  A.  Vakilian  and  J.  Massah,  “Design, Development  and  Performance  Evaluation  of  A Robot to Early Detection of Nitrogen Deficiency in
Greenhouse  Cucumber  (Cucumis  Sativus)  With Machine  Vision”, International  Journal  of Agriculture , vol. 2, no. 4, pp. 448-454, 2012.
[12] T.  W.  Saputra,  R.  E.  Masithoh,  and  B.  Achmad, “Development of Plant Growth Monitoring System Using  Image  Processing  Techniques  Based  on Multiple  Images”,  in Proc.  The  1st  International Conference on Tropical Agriculture , 2017, pp 647- 653.
[13] A. Ramdan, D. Rianto, I. Sakti, “Pemantau Kondisi Tanaman  Pakcoy  Berbasis  Machine  Learning,”  in Prosiding Seminar Nasional FisTEK , 2020, pp. 36- 41.
[14] R.  C.  Gonzales,  R.  E.  Woods,  “Digital  Image Processing”, 3rd Edition, Pearson , 2010.
[15] R.  D.  Kusumanto,  A.  N.  Tompunu,  and  W.  S. Pambudi,  “Klasifikasi  Warna  Menggunakan Pengolahan  Model  Warna  HSV”, Jurnal  Ilmiah Elite Elektro , Vol. 2, No.2, pp. 83-88, 2011.
[16] H. Edha, S. H. Sitorus, and U. Ristian, “Penerapan Metode  Transformasi  Ruang  Warna  HUE Saturation  Intensity  (HIS)  Untuk  Mendeteksi Kematangan Buah Mangga Harum Manis”, Jurnal Komputer  dan  Aplikasi ,  vol.  08,  no.1,  pp.  1-10, 2020.
[17] W. Zhang, J. Liang, and L. Ren, “Fast Polarimetric Dehazing  Method  for  Visibility  Enhancement  in HSI Colour Space”, Journal of Optics , 2017.
[18] Y.  Guo,  Z.  Zhang,  and  H.  Yuan,  “Single  Remote- Sensing  Image  Dehazing  in  HSI  Color  Space”, Journal  of  The  Korean  Physical  Society ,  vol.  74, no. 8, pp. 779-784, 2019.
[19] S. Ma, H. Ma, Y. Xu, Sh. Li, Ch. Lv, and M. Zhu, “A  Low-Light  Sensor  Image  Enhancement Algorithm  Based  on  HSI  Color  Model”, Journal Sensor , 2018.
[20] G. Saravanan, G. Yamuna, and S. Nandhini, “Real Time  Implementation  of  RGB  to  HSV/HSI/HSL and  Its  Reverse  Color  Space  Models,  in Proc. International  Conference  on  Communication  and Signal Processing , 2016.
[21] F.  F.  Chamasemani  and  Y.  P.  Singh,  “Multi-class Support  Vector  Machine  (SVM)  classifiers  –  An Application  in  Hypothyroid  detection  and Classification”,  in Sixth  International  Conference on  Bio-Inspired  Computing:  Theories  and Applications , 2011.
[22] A. S.  Ritonga and E. S. Purwaningsih, “Penerapan Metode  Support  Vector  Machine  (SVM)  Dalam Klasifikasi  Kualitas  Pengelasan  SMAW  (Shield Metal ARC Welding), Jurnal Ilmiah Edutic , vol. 5, no. 1, 2018.
[23] A.  A.  Kasim  and  M.  Sudarsono,  “Algoritma Support  Vector  Machine  (SVM)  untuk  Klasifikasi Ekonomi  Penduduk  Penerima  Bantuan  Pemerintah di Kecamatan Simpang Raya Sulawesi Tengah”, in Seminar Nasional APTIKOM (SEMNASTIK) , 2019.