Jurnal Algoritme , Vol. 4, No. 2, April 2024 , pp. 63 ~ 74 E – ISSN : 2775-8796
DOI: 10.35957/algoritme.xxxx ◼ 63
Received Apr 23 th ,2024; Revised Apr 24 th , 2024; Accepted Apr 30 th , 2024

## IDENTIFIKASI TINGKAT KESEGARAN DAGING AYAM KAMPUNG MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOR BERDASARKAN WARNA DAGING
Sinyo Kasanova 1 , Daniel Udjulawa 2 1,2 Universitas Multi Data Palembang; Jl. Rajawali No. 14, 9 ilir, Palembang, telp: (0711)376400
3 Jurusan Informatika, FKIR Universitas Multi Data Palembang, Palembang e-mail: * 1 sinyocasanova@mhs.mdp.ac.id, 2 daniel@mdp.ac.id

## Abstrak
Ayam kampung merupakan jenis unggas yang masih bersifat alami yang berarti belum mendapatkan perlakuan perbaikan genetik. Penentuan tingkat kesegaran daging ayam kampung merupakan salah satu faktor penting untuk menentukan kualitas daging yang akan dikonsumsi. Untuk  itu  dilakukan  penelitian  untuk  menentukan  tingkat  kesegaran  daging  ayam  kampung dengan  menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor  untuk  klasifikasi  data  uji  untuk pengidentifikasian dan untuk ekstraksi fitur warna nya menggunakan ekstraksi fitur warna Hue Saturation Value. Tingkat kesegaran dibagi menjadi 3 tingkatan yaitu busuk, segar, dan tidak segar. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan menggunakan metode K-Nearest Neighbor dengan  model  k=1,  k=3,  k=5,  k=7,  k=9,  dan k=11  didapatkan bahwa  pada  proses  pengujian menyatakan nilai dari akurasi tertinggi didapatkan oleh nilai k=5 yaitu sebesar 80% dan k=7 yaitu sebesar 80%, sementara itu hasil terendah didapatkan oleh nilai k=1 yaitu sebesar 80%.
Kata kunci : Daging Ayam Kampung, Hue Saturation Value, K-Nearest Neighbor

## Abstract
Free-range chicken is type of poultry that is still natural, which means it hasn't received genetic  improvement.  Determining  the freshness level  of  free-range  chicken  meat  is  important factor in determining the quality of the meat to consumed. For this reason, research was carried out to  determine  the level freshness  of free-range chicken  meat using the  K-Nearest  Neighbor method  for  classifying  test  data  for  identification  and  for  color  feature  extraction  using  Hue Saturation Value color feature extraction. The level of freshness is divided into 3 levels, rotten, fresh and not fresh. Based on the test results carried out using the K-Nearest Neighbor method with the k=1, k=3, k=5, k=7, k=9, and k=11 models, it was found that in the testing process the highest accuracy value was obtained by the value k=5, which is 80% and k=7, which is 80%, meanwhile the lowest result obtained by the value k=1, which is 80%.
Keywords: Free-range Chiclend Meat , Hue Saturation Value, K-Nearest Neighbor

## 1. PENDAHULUAN
yam kampung banyak berkeliaran bebas di daerah pedesaan dan hampir semua penduduk desa  memelihara  ayam  kampung  yang  berkeliaran  bebas.  Hal  ini  karena  beternak  ayam kampung sangat mudah dan tidak memerlukan biaya yang besar, dapat beradaptasi dengan iklim serta dapat memanfaatkan limbah yang ada dan hal ini seharusnya dapat dilakukan oleh setiap A
64
masyarakat Indonesia, meski demikian masih terdapat beberapa kendala dalam usaha budidaya ayam kampung, salah satunya adalah angka kematian terbilang yang cukup tinggi, ini disebabkan oleh  latar  belakang  pemeliharaannya  adalah  sebagai  usaha  sampingan  yang  bertujuan  untuk mengambil  daging  dan  telurnya  saja  sebagai  penambah  gizi,  serta  dapat  dijual  pada  saat membutuhkan uang tunai. Dengan kata lain, usaha peternakan ayam kampung tidak mempunyai keuntungan lain karena hanya sekedar pekerjaan sampingan dari pekerjaan utama[1].
Menurut Badan Pusat Statistik produksi ayam pada rentang tahun 2017 - 2019 mengalami kenaikan yang cukup tinggi yaitu kurang lebih 100 ton setiap tahun nya ini dikarenakan tingginya kebutuhan  protein  hewani  yang  sangat  besar  dari  seluruh  masyarakat  indonesia.  Karena  jika dibandingkan dengan daging sapi yang lebih mahal, daging ayam relatif cukup murah. Momen ini banyak dimanfaatkan oleh penjual nakal yang mau untung lebih dengan mencampur daging yang  tidak  segar  dengan  formalin,  sehingga  setelah  dikomsumsi  akan  menyebabkan  penyakit yang dapat menuju ke kematian[2].
Berkembangnya metode pengolahan citra digital bertujuan untuk menolong umat manusia dalam melakukan banyak hal menjadi lebih mudah dari sebelumnya. Salah satunya membantu umat  manusia  menginterpretasikan  objek  yang  oleh  tertangkap  kamera  menggunakan  metode peningkatan  kualitas  citra  atau  gambar[3].  Metode  KNN  dipilih  karena  mempunyai  kelebihan ialah Algoritma ini sangat berguna terhadap informasi data persiapan yang noisy dan berguna jika informasi  persiapan  yang  digunakannya  sangat  besar[4].  Pemilihan  metode  KNN  sebagai klasifikasi pada penelitian ini termotivasi oleh penelitian yang dilakukan oleh Lia Farokah pada tahun 2020 yang melakukan Implementasi KNN Untuk Klasifikasi Bunga Dengan Ekstraksi Fitur Warna RGB[5], Penelitian yang dilakukan oleh Hasan Mubarok pada tahun 2021 yang melakukan Penerapan  Algoritma  KNN  Untuk  Klasifikasi  Tingkat  Kematangan  Buah  Tomat  Berdasarkan Fitur  Warna[6],  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Jeffry  Atur  Firdaus  yang  melakukan  Sistem Pengukur Kesegaran Daging Sapi Menggunakan Metode KNN dengan Fitur Penambahan Data Latih Berbasis EEPROM[7].
Model warna HSV adalah model warna yang cukup sering digunakan oleh manusia dalam menentukan suatu warna objek, Nilai HSV dihasilakn dari hasil konversi nilai RGB yang sudah ada  pada  citra.  Sistem  model  warna  HSV  dikatakan  cukup  lebih  dekat  dengan  penglihatan manusia dari sistem RGB dalam mendeskripsikan sensasi warna oleh indra penglihatan manusia. Dengan menggunakan model warna HSV, objek yang memiliki warna tertentu dapat dideteksi dan  mengurangi  intensitas  cahaya  dari  luar[8].  Hue  digunakan  untuk  mengenali  warna  serta menentukan  merah,  hijau  dan  sebagainya,  dari  cahaya  atau  berhubungan  dengan  frekuensi cahaya. Saturation menunjukan tingkat kehalusan bayangan, yang artinya menunjukan seberapa banyak warna putih yang ada. Value adalah karakteristik yang menyatakan ukuran cahaya yang didapat oleh mata yang memperhatikan bayangan. Nilai HSV didapatkan dari konversi nilai RGB yang ada pada citra, Pemilihan metode ekstraksi fitur warna HSV dikarenakan HSV dilihat lebih asli dari pada sistem warna RGB dalam menggambarkan sensasi warna oleh indra penglihatan manusia, dengan menggunakan metode fitur ekstraksi HSV objek dengan warna tertentu dapat dikurangi  intensitas  cahaya  yang  berasal  dari  luar[9].  Penelitian  terdahulu  mengenai  klasifikai citra buah berbasis fitur warna HSV dengan klasifikator SVM menghasilkan tingkat akurasi yang sabnat  baik  yaitu  sebesar  94%,  dimana  SVM  bisa  melakukan  klasifikasi  secara  cukup  akurat terhadap  setiap  jenis  buah  yang  telah  dilatih  menggunakan  klasifikator  SVM[10].  Ada  juga penelitian  terdahulu  mengenai  Identifikasi  Kualitas  Kesegaran  Ikan  Menggunakan  Algoritma KNN  Berdasarkan  Ekstraksi  Ciri  Warna  Hue,  Saturation,  dan  Value  (HSV)  didapatkan  hasil penelitian bahwa penggunaan metode ekstraksi fitur warna dengan HSV berhasil diterapkan pada pengujian ini dengan nilai akurasi didapatkan pada saat proses pelatihan sebesar 94,09% dan pada saat pengujian sebesar 90%[11].
Terdapat penelitian terdahulu yang dilakukan oleh [2] mengenai deteksi tingkat kesegaran daging ayam menggunakan KNN dengan fitur RGB alat bantu sensor warna TCS Berdasarkan
hasil  penelitian  tersebut  diperoleh  hasil  pada  pengujian  tingkat  kesegaran  daging  tersebut menggunakan  sensor  alat  warna  TCS-230  dengan  tingkat  akurasi  yang  didapat  sebesar  87% dengan precision positif didapat sebesar 92% dan precision negatif didapat sebesar 67%.
Berdasarkan  latar  belakang  diatas  maka  diusulkan  pembuatan  program  yang  dapat mengidentifikasi  tingkat  kesegaran  daging  ayam  kampung  agar  konsumen  yang  melakukan pembelian secara banyak atau masal tidak tertipu serta terhindar dari kemungkinan terburuk yang akan terjadi.

## 2. METODE PENELITIAN
Identifikasi  tingkat  kesegaran  daging  ayam  kampung  dilakukan  melalui  beberapa tahapan, tahapan- tahapan dalam melakukan identifikasi tingkat kesegaran daging ayam kampung yaitu  identikasi  masalah  yang  ada,  lalu  ada  studi  literatur,  dilanjutkan  dengan  melakukan pengumpulan data, lalu ada perancangan sistem, selanjutnya ada implementasi dan pengujian. Berikut adalah tahapan yang dilakukan pada penelitian ini, dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Metodologi Penelitian
Identifikasi
Tapahan  pertama  sebelum  melakukan  penelitian  adalah  identifikasi  masalah  yang  ada Pada  tahapan  ini  dilakukannya  identifikasi  masalah  yang  mencakup  tentang  daging  ayam kampung  serta  ekstraksi  fitur  warna  yang  digunakan Hue  Saturation  Value perhitungan  HSV dapat dilihat pada persamaan (2), (3), (4)  dan algoritma yang akan digunakan yaitu K-Nearest Neighbor menggunakan euclidean distance dengan formula yang dapat dilihat pada persamaan (1).
Euclidean Distance
𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑥𝑖 − 𝑦𝑖 𝑝 𝑖=1 ) 2 (1)

## Mencari nilai value
𝑉 = max⁡(𝑟, 𝑔, 𝑏) (2)
Mencari nilai saturation
66
𝑆 = { 0⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡𝐽𝑖𝑘𝑎⁡𝑉 = 0 1 − min(𝑟,𝑔,𝑏) 𝑣 ⁡𝐽𝑖𝑘𝑎⁡𝑉 > 0 (3)
Mencari nilai hue
𝐻
{
⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡0, 𝐽𝑖𝑘𝑎⁡𝑆 = 0
⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡ 60∗(𝑔−𝑏) 𝑆∗𝑉 , 𝐽𝑖𝑘𝑎⁡𝑉 = 𝑟
60 ∗ [2 + 𝑏−𝑟 𝑆∗𝑉 ] , 𝐽𝑖𝑘𝑎⁡𝑉 = 𝑔 60 ∗ [4 + 𝑟−𝑔 𝑆∗𝑉 ] , 𝐽𝑖𝑘𝑎⁡𝑉 = 𝑏 (4)

## 𝐻 = 𝐻 + 360⁡𝑗𝑖𝑘𝑎⁡𝐻 < 0
Studi Literatur
Pada tahapan ini akan dilakukan studi literatur dengan mengumpulkan segala informasi tentang penelitian terkait yang dilakukan melalui buku atau jurnal penelitian terdahulu, dari studi literatur penulis dapat mengetahui dan memahami cara kerja fitur ekstraksi yang akan digunakan dan pengumpulan data atau informasi yang akan dilakukan pada penelitian ini.

## Pengumpulan Data
Pada tahapan ini penulis akan melakukan pengambilan dataset yakni proses pemotretan objek  dengan jarak 16  cm vertikal, kamera  yang  digunakan adalah  kamera  handphone  dengan lensa  12  mp,  sementara  itu  untuk  pencahayaan  menggunakan  lampu  ruang  tamu  dengan  daya sebesar  40  watt,  pelaksanaan  pemotretan  dataset  dilakukan  pada  siang  hari,  untuk  setiap  citra menggunakan  ukuran  3000  x  4000  pixel.  Tingkat  kesegaran  daging  ayam  kampung  terbagi menjadi 3 yaitu segar, tidak segar, dan busuk dapat dilihat pada gambar 2, 3, dan 4.
Gambar 2. Citra Daging ayam       Gambar 3. Citra Daging Ayam      Gambar 4. Citra Daging Ayam Kampung Segar                           Kampung Tidak Segar                    Kampung Busuk
Perancangan Sistem

## Gambar 5. Tahapan Perancangan Sistem
Implementasi
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  implementasi  pembuatan  sistem  yang  sudah  dirancang, implementasi  dilakukan  dengan  menggunakan  bantuan  software Matlab .  Adapun  tahapan implementasi dilakukan sebagai berikut:
1.  Dataset
Dataset yang akan digunakan adalah berupa citra daging ayam kampung sebanyak 2 ekor, 1  ekor  ayam  kampung  pertama  dipotong  menjadi  7  bagian  dan  1  ekor  lagi  dipotong menjadi 13 bagian. Dataset didapatkan secara langsung dengan membeli ayam kampung segar  yang  baru  di  potong,  dimana  ada  3  klasifikasi  tingkat  kesegaran  daging  ayam kampung  dengan  jumlah  citra  sebanyak  35  potong  daging  ayam  kampung  segar,  35 potong daging ayam kampung tidak segar, 35 potong daging ayam kampung busuk untuk setiap masing-masing tingkat kesegaran jadi total ada 105 potong daging ayam kampung terdiri  dari  75  citra  untuk  pelatihan  dan  30  citra  untuk  pengujian.  Setiap  citra  yang digunakan sebagai data latih dan data uji memiliki format .jpg.
2.  Training
Setelah  dataset  di  peroleh,  kita  tentukan  parameter  K  yang  akan  digunakan,  tidak  ada teknik  khusus  untuk  menentukan  parameter  K  disini  digunakan  parameter  K  dengan angka ganjil yaitu K=1, K=3, K=5, K=7, K=9, dan K=11 untuk menghindari hasil yang ambigu,  dilakukan  pelatihan  atau  training  terhadap  dataset  train.  Bertujuan  untuk membangung  model  yang akan  digunakan  dalam  pengujian  dengan  metode K-Nearest Neighbor sebagai pengklasifikasian data uji untuk pengidentifikasian tingkat kesegaran daging ayam kampung yang menggunakan fitur Hue Saturation Value . 3.  Testing
Pada tahap ini akan dilakukan pengujian dataset testing dengan jumlah  30 citra daging ayam kampung.
Pengujian Pada tahapan ini akan dilakukannya pengujian menggunakan pengenalan fitur warna Hue Saturation Value terhadap data latih yang sudah diekstraksi yang dapat mengidentifikasi tingkat kesegaran daging ayam kampung dan selanjutnya akan dilakukan pengujian K-Nearest Neighbor untuk klasifikasi data uji untuk pengidentifikasian. Hasil pengujian dari objek yang telah difoto setiap  tingkat  kesegaran  dan  selanjutnya  akan  dilakukan  perhitungan  dengan  penggunaan formula. Persamaan (5) dapat dilihat pada.
68
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = ⁡𝑖𝑑𝑒𝑛𝑡𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖⁡𝑐𝑖𝑡𝑟𝑎⁡𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟⁡ total⁡⁡𝑖𝑑𝑒𝑛𝑡𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖⁡𝑐𝑖𝑡𝑟𝑎 𝑥⁡100% (5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahap ini dilakukan pengujian terhadap data uji sebanyak 30 citra dibagi menjadi 3 tingkat kesegaran yaitu busuk, segar dan tidak segar yang memanfaatkan 3 nilai dari ekstraksi ciri HSV yaitu Hue, Saturation, dan Value dengan menggunakan metode KNN untuk identifikasi tingkat kesegaran daging ayam kampung, hasil dari pengujian yang telah dilakukan dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 6. Hasil Pengujian Citra Menggunakan K=1
Pada gambar 6 dapat dilihat hasil dari pengujian menggunakan k=1 menghasilkan jumlah  data  yang  benar  21  dan  data  salah  9  dari  total  30  citra,  dengan  tingkat akurasi 70%. Pada gambar tersebut menggunakan citra “busuk29.jpg”.
Gambar 7. Hasil Pengujian Citra Menggunakan K=3
Pada gambar 7 dapat dilihat hasil dari pengujian menggunakan k=3 menghasilkan jumlah  data  yang  benar  23  dan  data  salah  7  dari  total  30  citra,  dengan  tingkat akurasi 76,6%. Pada gambar tersebut menggunakan citra “segar33.jpg”.
70

## Gambar 8. Hasil Pengujian Citra Menggunakan K=5
Pada gambar 8 dapat dilihat hasil dari pengujian menggunakan k=5 menghasilkan jumlah  data  yang  benar  24  dan  data  salah  6  dari  total  30  citra,  dengan  tingkat akurasi 80%. Pada gambar tersebut menggunakan citra “tidakSegar31.jpg”.
Gambar 9. Hasil Pengujian Citra Menggunakan K=7
Pada gambar 9 dapat dilihat hasil dari pengujian menggunakan k=7 menghasilkan jumlah  data  yang  benar  24  dan  data  salah  6  dari  total  30  citra,  dengan  tingkat akurasi 80%. Pada gambar tersebut menggunakan citra “busuk30.jpg”.
Gambar 10. Hasil Pengujian Citra Menggunakan K=9
Pada gambar 10 dapat dilihat hasil dari pengujian menggunakan k=9 menghasilkan jumlah  data  yang  benar  22  dan  data  salah  8  dari  total  30  citra,  dengan  tingkat akurasi 73.3% sama seperti hasil dari pengujian nilai k=7. Pada gambar tersebut menggunakan citra “segar33.jpg”.
72
Model K1 Model K3 Model K5 Model K7 Model K9 Model K11 Data Latih 100.00% 90.66% 88% 84.00% 82.00% 80.00% Data Uji 70.00% 76.60% 80% 80.00% 73.33% 73.33% 0.00% 20.00% 40.00% 60.00% 80.00% 100.00% 120.00%

## Grafik Hasil Pengujian Data Latih dan Data Uji
Pada  gambar  11  dapat  dilihat  hasil  dari  pengujian  menggunakan  model  k=11 menghasilkan jumlah data yang benar 22 dan data salah 8 dari total 30 citra, dengan tingkat  akurasi  73.3%  sama  seperti  hasil  dari  pengujian  nilai  model  k=9.  Pada gambar tersebut menggunakan citra “tidakSegar35.jpg”.
Gambar 12. Grafik Hasil Pengujian
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  dilihat  pada  gambar  9  grafik  hasil pengujian, hasil pengujian menggunakan data latih didapatkan hasil akurasi menggunakan nilai k=1 sebesar 100%, k=3 sebesar 90,66%, k=5 sebesar 88%, k=7 sebesar 84%, k=9 sebesar 82%, dan k=11 sebesar 80%. Hasil yang didapatkan pada saat pengujian menggunakan data latih dapat diakatakan  cukup  tinggi  dimana  akurasi  terbesar  didapatkan  oleh  k=1  sebesar  100%  dan  k=3 sebesar 90,66%. Sedangkan pada saat pengujian menggunakan data uji didapatkan hasil akurasi menggunakan nilai k=1 sebesar 70%, k=3 sebesar 76,66%, k=5 sebesar 80%, k=7 sebesar 80%, k=9 sebesar 73,33% dan k=11 sebesar 73,33%. Hasil akurasi yang didapatkan pada saat pengujian menggunakan data uji dapat dikatakan cukup baik dengan akurasi tertinggi didapatkan oleh nilai k=5 dan k=7 sebesar 80% walaupun hasil akurasi pengujian menggunakan data uji tidak sebesar pada saat pengujian menggunakan data latih. Hal ini  dapat dipicu oleh beberapa faktor seperti banyaknya dataset yang digunakan dalam pengujian. Semakin banyak menggunakan citra sebagai data latih dan data uji, semakin baik pula perhitungan dan tingkat akurasi yang dihasilkan. Adapun kegagalan  atau  kesalahan  yang  terjadi  selama  proses  berlangsungnya  identifikasi  yang dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti posisi pengambilan citra atau gambar yang kurang tepat dan pengaruh variabel lain seperti cahaya.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  Identifikasi  Tingkat  Kesegaran  Daging  Ayam  Kampung Menggunakan  Metode KNN dan HSV Berdasarkan  Warna  Daging,  maka  didapat  sebuah kesimpulan yaitu :
1. Metode  KNN  dan  Fitur  HSV  dapat  diimplementasikan  untuk  mengidentifikasi tingkat kesegaran daging ayam kampung berdasarkan warna daging.
73
2. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan data latih diperoleh nilai akurasi tertinggi yaitu menggunakan k=1 sebesar 100% dengan jumlah data benar sebanyak 75 citra dari total data latih sebanyak 75 citra, dan k=3 sebesar 90,66% dengan jumlah data benar sebanyak 68 citra dari total data latih sebanyak 75 citra.
3. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan data uji diperoleh nilai akurasi tertinggi yaitu pada model k=5 dan k=7 yang dimana nilai akurasi nya sebesar 80% dengan jumlah data yang benar sebanyak 24 citra dari total 30 citra yang digunakan.
4. Jumlah  K pada KNN  mempengaruhi nilai akurasi yang dihasilkan, dari k=1, k=3, k=5,  k=7,  k=9,  k=11.  Dari  model  k  yang  ada  dan  dilakukannya  pengujian menggunakan data latih, hasil akurasi paling tinggi adalah k=5 sebesar 80% dan k=7 sebesar 80%.

## 5. SARAN
Saran yang dapat diberikan untuk penelitian selanjutnya yang berkaitan dengan tingkat kesegaran daging ayam kampung, yaitu :
1. Berdasarkan  penelitian  diatas,  disarankan  untuk  penelitian  selanjutnya  bisa menggunakan metode yang sama tapi dengan objek yang berbeda sesuai dengan yang diinginkan.
2. Menambahkan  jumlah  citra  data  training  dan  data  testing  agar  mendapatkan  hasil yang memuaskan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y. S. Pramudyati, “Beternak ayam buras,” no. 52, 2009.
[2] I. Purwanto, M. Afriansyah, and K. Kusrini, “Deteksi Tingkat Kesegaran Daging Ayam Menggunakan K-Nearest Neighbor Detection of the Freshness of Chicken Meat Using the K-Nearest  Neighbor,” CCIT  (Creative  Commun.  Innov.  Technol.  J. ,  vol.  12,  no.  2,  pp. 177–185, 2019.
[3] M. K. Sri Ratna Sulistiyanti, FX Arinto Setyawan, “Pengolahan Citra Dasar dan Contoh Penerapannya”.
[4] M. H. Hanafi, N. Fadillah, and A. Insan, “Optimasi Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Alpukat Berdasarkan Warna,” It J. Res. Dev. , vol. 4, no. 1, pp. 10–18, 2019, doi: 10.25299/itjrd.2019.vol4(1).2477.
[5] L.  Farokhah,  “Implementasi  K-Nearest  Neighbor  untuk  Klasifikasi  Bunga  Dengan Ekstraksi Fitur Warna RGB,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 6, pp. 1129– 1136, 2020, doi: 10.25126/jtiik.2020722608.
[6] H. Mubarok, S. Murni, and M. M. Santoni, “Penerapan Algoritma K–Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Tingkat Kematangan Tomat Berdasarkan Fitur Warna,” Senamika , no. April, pp. 773–782, 2021.
[7] J.  A.  Firdaus,  E.  Setiawan,  and  D.  Syauqy,  “Sistem  Pengukur  Kesegaran  Daging  Sapi menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (K-NN) dengan Fitur Penambahan Data Latih berbasis  EEPROM,”  vol.  4,  no.  5,  pp.  1555–1562,  2020,  [Online].  Available:  http://j- ptiik.ub.ac.id
[8] Y.  Millenia  Mudita  Chandra,  “Klasifikasi  Jenis  Bunga  Menggunakan  Metode  Svm Berdasarkan Citra Dengan Fitur Hsv,” vol. 4, no. 2, pp. 255–264, 2023.
[9] F. Liantoni and F. N. Annisa, “Fuzzy K-Nearest Neighbor Pada Klasifikasi Kematangan Cabai Berdasarkan Fitur Hsv Citra,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 101–108, 2018, doi: 10.29100/jipi.v3i2.851.
[10] Meiriyama,  “Klasifikasi  Citra  Buah  Berbasis  Fitur  Warna  HSV  dengan  Klasifikator SVM,” J.  Komput.  Terap. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  50–61,  2018,  [Online].  Available:
74
https://jurnal.pcr.ac.id/index.php/jkt/
[11] C. Y. Jerandu, P. Batarius, and A. A. J. Sinlae, “Identifikasi Kualitas Kesegaran Ikan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor Berdasarkan Ekstraksi Ciri Warna Hue, Saturation, dan Value (HSV),” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 4, no. 3, pp. 1536– 1547, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2613.