Agro Estate , 6 (2) Desember 2022  ISSN : 2580-0957 (Cetak)   ISSN : 2656-4815 (Online)

## AGRO ESTATE
Jurnal Budidaya Perkebunan Kelapa Sawit dan Karet
Available online https: //ejurnal.stipap.ac.id/index.php/JAE

## REKOGNISI POLA DAUN GULMA DI PERKEBUNAN MELALUI PROSES PENCITRAAN (IMAGE PROCESSING)

## RECOGNITION OF WEED LEAF PATTERNS IN PLANTATIONS THROUGH IMAGE PROCESSING
Hasanal Fachri S. Simbolon (1) , Zulham Effendi, (2) , Irwansyah (3)
1) Sistem dan Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sawit Indonesia, Indonesia
2) Teknologi Pengolahan Hasil Perkebunan, Institut Teknologi Sawit Indonesia, Indonesia
3) Budidaya Perkebunan, Institut Teknologi Sawit Indonesia, Indonesia
*Corresponding Email: syah131099@gmail.com

## Abstract
Kehadiran gulma di perkebunan terutama perkebunan kelapa sawit berpengaruh  negatif terhadap tanaman budidaya  yaitu  menyebabkan  terjadinya  kompetisi  antara  gulma  dengan  tanaman  budidaya.  Setiap  jenis gulma diberantas dengan cara pemberantasan yang berbeda-beda disebabkan daya tahan yang berbeda-beda pada setiap jenis gulma, untuk itu perlu juga kiranya petani mengetahui jenis gulma apa yang ada di kebun untuk kemudian ditentukan pemberantasannya. Pada dasarnya masing-masing jenis gulma memiliki bentuk dan ciri daun yang berbeda-beda. Maka pada penelitian ini digunakan Image Processing (Pengolahan Citra) untuk menentukan suatu gulma termasuk jenis yang mana. Metode Euclidean Distance yaitu metode untuk menghitung  jarak  dengan  melibatkan  beberapa  parameter,  yang  dengan  jarak  tersebut  dapat  ditentukan kemiripan  yang  paling  dekat  dari  beberapa  sampel  citra  gulma.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan mengumpulkan sampel citra daun gulma sebanyak 400 citra daun gulma, yang terdiri dari 100 sampel citra daun gulma berdaun lebar, 100 sampel citra daun gulma berdaun sempit, 100 sampel citra daun gulma teki- tekian, 100 sampel citra daun gulma pakis-pakisan yang diolah menggunakan  software image-j. Keempat jenis pada sampel citra gulma tersebut kemudian  digunakan  masing-masing 10 citra untuk data testing  di mana  ia  tidak  termasuk  ke  dalam  data  training.  Tingkat  akurasi  dari  hasil  penelitian  ini  yaitu  80  %.  Itu artinya  dengan  menggunakan image  processing maka  kita  dapat  dengan  mudah  mengenali  jenis  gulma tertentu berdasarkan bentuknya.
Kata kunci: luas daun, image processing , gulma, Euclidean distance

## Abstract
The  presence  of  weeds  in  plantations,  especially  oil  palm  plantations,  has  negative  effect  on  cultivated plants, which causes competition between weeds and cultivated plants. Each type of weed is eradicated in different ways due to the different resistance of each type of weed. For this reason, it is also necessary for farmers to know what types of weeds are in the garden to determine the eradication. Basically, each type of weed  has  different  shapes  and  leaf  characteristics.  So  in  this  study,  Image  Processing  was  used  to determine  which  type  of  weed  a  weed  was.  The  Euclidean  Distance  method  is  a  method  for  calculating distances involving several parameters, by utilizing these distances the closest similarity can be determined from several sample weed images. This research was conducted by collecting 400 weed leaf image samples, consisting  of  100  broad  leaf  weed  image  samples,  100  narrow  leaf  weed  leaf  image  samples,  100  puzzle weed leaf image  samples, 100 fern  weed leaf image samples, processed using  image-j  software. The four types of weed image samples were then for each used 10 images for data testing which were not included in the  training  data.  The  level  of  accuracy  of  the  results  of  this  study  is  80%.  That  means  by  using  image processing, we can easily recognize certain types of weeds based on their shape.
Keywords: leaf area, image processing, weeds, Euclidean distance
How  to  cite :    Simbolon,  Hasanal  Fachri  S.,  Effendi,  Zulham  &  Irwansyah.  (2022). Rekognisi  Pola  Daun  Gulma  Di  Perkebunan  Melalui  Proses  Pencitraan (Image Processing). Jurnal Agro Estate Vol. 6 (2): 66-76

## PENDAHULUAN
Kelapa  sawit  telah memberikan
peran  penting  pada  perekonomian  dan pembangunan Indonesia. Perkebunan kelapa  sawit  juga  mampu  menciptakan lapangan  pekerjaan  sehingga  menambah kesejahteraan  masyarakat  ( Prasetyo,  H  & Zaman , S, 2016).
Kebutuhan  kelapa  sawit  meningkat tajam seiring dengan peningkatan kebutuhan  Crude  Palm  Oil  (CPO)  di dunia ( Lapuasa, R & Toana, M , 2020).
Kehadiran  gulma  di  perkebunan kelapa sawit berpengaruh negatif terhadap tanaman  kelapa  sawit  yaitu  menyebabkan terjadinya kompetisi antara gulma dengan kelapa sawit. Kompetisi ini dapat menyebabkan  penurunan  pertumbuhan, kuantitas  dan  kualitas  produksi  tandan segar (TBS) ( Dahlianah ,I, 2019).
Pengenalan spesies gulma merupakan langkah awal yang menentukan  keberhasilan  pengendalian gulma.  Namun,  dalam  mengenali  suatu spesies  gulma  tidaklah  mudah  karena biasanya  ditempuh  salah  satu  cara  seperti membandingkan gulma yang ingin dikenali  dengan    material  yang  telah diidentifikasi diherbarium, konsultasi
langsung dengan para ahli gulma, mencari sendiri melalui kunci identifikasi, membandingkan gulma yang ingin dikenali  dengan  determinasi  yang  ada, atau membandingkannya  dengan  ilustrasi yang tersedia.  Hal  ini  tentu  saja membutuhkan  waktu  yang  relatif  lama bagi  orang-orang  yang  belum  ahli  dalam bidang  gulma.  Pada  penelitian  ini,  ciri bentuk  dan  ciri  tekstur  dari  citra  daun gulma  digunakan  untuk  mengenali  spesis gulma  yang  ada  di  sebuah   perkebunan kelapa  sawit  (Herman,H  &  Harjoko,  A, 2015).
Dengan  kemajuan  ilmu  teknologi pengolahan  citra  digital  ( Digital  Image Processing )  yang  semakin  pesat,  maka dapat  mempermudah  kehidupan  manusia, dan  saat  ini  banyak  aplikasi  yang  dapat menerapkannya,  dalam  berbagai  bidang. Pengolahan  citra  ( image processing ) adalah  teknik  mengolah  citra  yang mentransformasikan citra masukan menjadi  citra  lain  agar  keluaran  memiliki kualitas  yang  lebih  baik  dibandingkan kualitas  citra  masukan.  Pengolahan  citra sangat  bermanfaat,  di  antaranya  adalah untuk meningkatkan kualitas citra, menghilangkan cacat pada citra,
mengidentifikasi  objek,  penggabungan
dengan bagian citra yang lain.
(Mulyawan, H, 2011).

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilaksanakan di kebun praktek  kelapa  sawit  Institut  Teknologi Sawit  Indonesia  (ITSI)  Medan. Jl.
William Iskandar  Kec.  Percut  Sei  Tuan, Kabupaten  Deli  Serdang,  Sumatera  Utara 20226.  Waktu  penelitian  dilaksanakan dari bulan Mei–Juli tahun 2022. Penelitian ini menggunakan metode analisa deskriptif yaitu dengan cara mengumpulkan sampel gulma dan diproses  dengan  menggunakan  software image  processing untuk  mengetahui  nilai luas  daun  melalui  pengubahan  citra menjadi hitam dan putih. Untuk menentukan  nilai  kemiripan  yang  paling baik  pada  data  citra  maka  dapat menggunakan  metode Euclidean  distance
Formula  penghitungan  jarak  dengan menggunakan  metode  Euclidean  distance ialah sebagai berikut:
keterangan: d   = jarak x1 = nilai luas data testing x2 = nilai luas data training y1 = nilai mean data testing y2 = nilai mean data training
Untuk  pengukuran  akurasi,  menggunakan rumus sebagai berikut:
Dengan menggunakan rumus akurasi di  atas,  maka  akan  dapat  ditemukan seberapa  tepat  hasil  pengenalan  yang dilakukan.
Bahan dan peralatan yang digunakan dalam penelitian ini meliputi: 360 Sampel gulma  training  dan  40  sampel  gulma testing yang terdiri dari 4 jenis gulma yang berbeda, Laptop dengan spesifikasi Aspire 3  dan  Ram  4,  Kamera handphone  dengan resolusi  16  MP,  Pisau  cutter,  Kertas  HVS putih, Aplikasi Image-J.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Pembahasan Hasil Pengolahan Citra
Dari  hasil  penelitian  ini  terdapat  4 pengelompokan  jenis  gulma  yaitu  gulma berdaun  lebar,  gulma  berdaun  sempit, gulma  teki-tekian  dan  gulma  pakis- pakisan.  Dari  tiap-tiap  jenis  gulma tersebut diambil 90  sampel untuk dijadikan  data  training,  dan  masing- masing  diambil 10  sampel untuk dijadikan data testing dengan menghitung nilai  luas  daun  dengan  menggunakan aplikasi image  processing .  Pada  tabel  1, tabel  2,  tabel  3  dan  tabel  4  setelah diproses dengan software image
processing maka  dapat  diketahui  nilai luas daun dari
masing-masing
pengelompokkan jenis gulma dan
ditentukan  nilai  batas  bawah  dan batas
atas .
Tabel 1. Data luas daun nilai batas bawah sampai batas atas pada gulma training
No Sampel Gambar Luas  Daun (piksel) Mean Min Max Asli Image Processing 7 20485 251.851 0 255 85 61240 254.996 0 255
Pada  tabel  1.  Terdapat  90  sampel  daun gulma  berdaun  lebar  dengan  nilai  batas bawah pada sampel daun ke 85 sedangkan nilai batas atas terdapat pada sampel daun ke  7.  Nilai  luas  daun  batas  bawah  20485
sedangkan  batas  atas 61,240.  Nilai  mean pada  batas  bawah 251.851 dan nilai mean pada batas atas 254,996. Pada tiap-tiap luas daun  gulma  berdaun  lebar  memiliki  nilai luas yang berbeda-beda.
Tabel 2. Data luas daun  nilai batas bawah sampai batas atas pada gulma berdaun sempit
No Sampel Gambar Luas Daun (piksel) Mean Min Max Asli Image Processing 44 10048 243.884 0 255 50 21954 254.988 0 255
Pada  tabel  2  terdapat  90  sampel dan  gulma  berdaun  sempit  dengan  nilai batas  bawah  pada  sampel  daun  ke  44 sedangkan nilai batas atas terdapat pada sampel  daun  ke  50.  Nilai  luas  daun batas bawah 10,048
sedangkan batas atas 21,954. Nilai mean pada  batas  bawah  243.884  dan  nilai mean  pada  batas  atas  254,988.  Pada tiap-tiap  luas  daun  gulma  berdaun sempit memiliki nilai luas yang berbeda-beda.
Tabel 3. Data luas daun nilai batas bawah sampai batas atas pada gulma training teki-tekian No Sampel Gambar Luas Daun (piksel) Mean Min Max Asli Image Processing 72 1134 190.013 0 255 20 4839 252.365 0 255
Pada tabel 3 terdapat 90 sampel dan gulma  berdaun  sempit  dengan  nilai  batas bawah  pada  sampel  daun  ke 72
sedangkan  nilai  batas  atas  terdapat  pada sampel daun ke 20.  Nilai luas daun batas
bawah 1.069, sedangkan batas atas 4,839. Nilai  mean  pada  batas  bawah  221.843 dan  nilai  mean  pada  batas  atas  252.365. Pada tiap-tiap luas daun gulma teki-tekian memiliki  nilai  luas  yang  berbeda-beda.
Tabel 4. Data nilai batas bawah sampai batas atas pada gulma training  pakis-pakisan.
No Sampel Gambar Luas Daun (piksel) Mean Min Max Asli Image Processing 58 10190 249.244 0 255 28 40479 254.231 0 255
Pada  tabel  4.  Terdapat  90  sampel dan  gulma  pakis-pakisan  dengan  nilai batas  bawah  pada  sampel  daun  ke  58 sedangkan  nilai  batas  atas  terdapat  pada sampel  daun  ke  28.  Nilai  luas  daun  batas
bawah 10,190  sedangkan  batas  atas 40,479.  Nilai  mean  pada  batas  bawah 249,244  dan  nilai  mean  pada  batas  atas 254,231.  Pada  tiap-tiap  luas  daun  gulma pakis-pakisan  memiliki  nilai  luas  yang
berbeda-beda.  Pengukuran  luas  daun dengan teknologi canggih  dapat dilakukan menggunakan  alat  pengukuran  otomatis seperti Licor LI-3000C. Daun  yang hendak diukur  luasannya  dipindai  oleh  alat  dan luas  area  yang  melewati  sensor  alat kemudian  menjadi data luas daun. Alat ini cukup mudah dan praktis. Namun kekurangan penggunaan licor selain harganya  yang  mahal  juga  karena  lebar alat  tersebut  terbatas  (12  cm)  sehingga tidak  bisa  digunakan  untuk  tanaman berdaun lebar dan bergelombang.
Keterampilan  operator  juga  menentukan hasil  luas  daun  yang  diuji.  Sampel  yang sama  dapat  menunjukkan  hasil  yang berbeda  jika  kecepatan  kerja  alat  berbeda. Pengolahan  citra  digital merupakan  proses yang  bertujuan  untuk  memanipulasi  dan
menganalisis citra dengan bantuan komputer.
2. Pembahasan Metode Euclidean Distance
Data gulma testing yang digunakan adalah 40  sampel  gulma  dengan  masing-  masing kelompok  gulma  diambil  sebanyak  10 sampel,  dan  dihitung  dengan  data  gulma training  dengan  menggunakan  rumus Euclidean distance yang kemudian akan di dapatkan  nilai  jaraknya  dari  masing- masing  data  training,  yang  sudah  diuji dengan  data  testing,  pada  tahapan ini  nilai data  testing  sudah  dihitung  dengan menggunakan  image processing  begitu juga dengan nilai data training yang sudah dihitung  nilainya  dengan  menggunakan image processing.
Tabel 5. Hasil Data Testing Menggunakan Euclidean Distance
No Luas Daun Mean Gulma Gulma Gulma Gulma Hasil Deteksi Atribut Akurasi Hasil Berdaun Lebar Berdaun Sempit Teki- Tekian Pakis- Pakisan 1 36869 250.954 4.729 21.571 42.180 5.139 Gulma TP Ya Berdaun Lebar 2 49114 250.613 8.443 33.817 52.373 7.450 Gulma Pakis- TN Tidak Pakisan 3 29576 250.732 11.734 14.278 36.420 12.262 Gulma Berdaun TP Ya Lebar 4 37672 251.582 3.731 22.387 43.199 4.641 Gulma Berdaun TP Ya Lebar 5 37184 252.771 3.894 21.972 43.532 5.692 Gulma Berdaun TP Ya Lebar
6 38898 253.768 2.249 23.782 45.496 5.231 Gulma Berdaun TP Ya Lebar 7 41351 252.879 395 26.133 46.942 3.511 Gulma Berdaun TP Ya Lebar 8 20485 251.851 20.615 5.287 31.332 21.421 Gulma Berdaun TN Tidak Sempit 9 33435 250.302 8.138 18.145 39.060 8.379 Gulma Berdaun TP Ya Lebar 10 39104 252.669 2.013 23.877 44.997 4.220 Gulma Berdaun TP Ya Lebar 11 17584 250.997 23.574 2.292 29.064 24.234 Gulma TP Ya Berdaun Sempit 12 14750 254.983 26.374 4.190 31.397 27.587 Gulma TP Ya Berdaun Sempit 13 12990 254.195 28.089 4.081 30.035 29.173 Gulma TP Ya Berdaun Sempit 14 12746 252.999 28.314 3.350 28.827 29.242 Gulma TP Ya Berdaun Sempit 15 17547 248.141 24.039 3.505 26.615 24.250 Gulma TP Ya Berdaun Sempit 16 17172 247.263 24.601 4.029 25.676 24.685 Gulma TP Ya Berdaun Sempit 17 15574 251.594 25.533 813 28.640 26.283 Gulma TP Ya Berdaun Sempit 18 14596 254.948 26.525 4.178 31.307 27.731 Gulma TP Ya Berdaun Sempit 19 6860 251.989 34.219 8.517 26.391 35.001 Gulma TP Ya Berdaun Sempit 20 14592 254.930 26.528 4.161 31.289 27.731 Gulma TP Ya Berdaun Sempit 21 2637 233.743 43.044 21.266 7.859 42.141 Gulma Teki –
TP Ya
Tekian
22 2189 238.243 41.630 18.173 12.376 41.116 Gulma Teki – TP Ya Tekian 23 2234 229.203 45.615 25.266 3.388 44.388 Gulma Teki- TP Ya Tekian 24 2828 234.770 42.418 20.332 8.881 41.592 Gulma Teki – TP Ya Tekian 25 2641 214.544 54.462 38.429 11.350 52.394 Gulma Teki- TP Ya Tekian 26 1134 190.013 74.698 62.444 35.923 71.950 Gulma Teki- TP Ya Tekian 27 2899 211.019 56.841 41.696 14.871 54.618 Gulma Teki- TP Ya Tekian 28 3075 245.049 38.838 13.521 19.159 38.933 Gulma Berdaun TN Tidak Sempit 29 2005 246.352 39.641 14.027 20.483 39.876 Gulma Berdaun TN Tidak Sempit 30 3115 213.414 54.940 39.349 12.477 52.804 Gulma Teki- Tekia n TP Ya 31 27634 230.970 25.923 23.375 25.208 23.218 Gulma Pakis TP Ya – Pakisan 32 17634 247.119 24.188 4.384 25.816 24.238 Gulma Berdaun TN Tidak Sempit 33 22841 253.091 18.219 7.875 33.702 19.282 Gulma Berdaun TN Tidak Sempit 34 28683 229.019 27.116 25.590 25.929 24.212 Gulma Pakis TP Ya – Pakisan 35 27636 233.293 23.965 21.442 25.778 21.420 Gulma Pakis TP Ya – Pakisan 36 24138 253.436 16.924 9.216 34.756 18.085 Gulma TN Tidak Berdaun Sempit 37 22282 250.399 18.977 6.997 31.220 19.509 Gulma TN Tidak Berdaun
Sempit
38 33518 241.500 13.875 20.469 34.329 11.415 Gulma Pakis TP Ya – Pakisan 39 34550 233.408 20.784 25.964 32.488 17.538 Gulma pakis – Pakisan TP Ya 40 32439 232540 22.337 25.066 30.236 19.261 Gulma Pakis - TP Ya Pakisan
Keterangan  :
= Gulma Benar
= Hasil Benar
TP = True Positif (Menyatakan Hasil Benar)
TN = True Negatif (Menyatakan Hasil Salah)
Ya = Hasil Sesuai
Tidak  = Hasil  Tidak Sesuai
Dapat  disimpulkan  bahwa  pada  tabel 5 Warna merah menunjukkan jarak terkecil yang  dihasilkan  dari  pengolahan  masing- masing gulma dengan menggunakan
Euclidean distance, sedangkan warna
kuning  menunjukkan  bahwa  citra  yang memiliki keberhasilan atau dikatakan cocok (sesuai  dengan    identifikasi  manual).  Hasil pengolahan  gulma  dengan  data  testing sebanyak  40  gulma,  22  gulma  data  testing dikatakan  cocok  dengan  benar  sesuai dengan  identifikasi  manual.  Banyak  dari gulma  yang  mengalami  kegagalan  atau ketidakcocokan,  hal  ini  disebabkan  karena faktor dari pengolahan gulma tesebut.
Untuk  akurasi  data  keberhasilan  dari pengolahan citra, yaitu dengan rumus:
∑ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 (%)   =  ∑𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖  × 100 = 32
40 × 100 = 80 %

## KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan
Rekognisi  pola  daun  gulma  di perkebunan kelapa sawit dengan menggunakan  image  processing  dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Pola  daun  gulma  berdaun  lebar, berdaun  sempit,  teki-tekian  dan pakis-pakisan  memiliki  pola  daun dengan  struktur  tulang  daun  yang berbeda-beda.
2. Nilai  mean  batas  atas  dan  batas bawah pada tiap-tiap gulma
memiliki  nilai  mean  yang  berbeda- beda  dengan  nilai  batas  atas  dan batas  bawah  gulma  berdaun  lebar (254,996–251,851), gulma  berdaun sempit  (254,988  –  243,884),  gulma teki-tekian (252,365– 221,843),
gulma pakis-pakisan (254,231– 249,244).
3. Tingkat  akurasi  dari  pengenalan yang  dilakukan  yaitu  sebesar  80% dengan mengambil sampel berjumlah 40 sampel.
Dari  beberapa  poin  kesimpulan  di atas  didapati  bahwa  dengan  menggunakan image  processing  maka  kita  dapat  dengan mudah  mengenali  jenis  gulma  tertentu berdasarkan bentuknya.

## Saran
Sebaiknya  penelitian  ini  dilakukan penelitian  lebih  lanjut  dengan  jenis-jenis gulma  yang  berbeda  dengan  metode  yang berbeda dari peneliti sebelumnya.

## Daftar Pustaka
Aditya,  B.,  Hidayatno,  A., & Zahra,  A.  A.
(2014).  Sistem  pengenalan  buah menggunakan metode discrete cosine transform  dan    euclidean  distance. Transient:  Jurnal  Ilmiah  Teknik Elektro, 3(2), 134-138.
Cahyani, S., Wiryasaputra, R., & Gustriansyah,  R.  (2018).  Identifikasi Huruf Kapital Tulisan Tangan Menggunakan  Linear  Discriminant
Analysis  dan  Euclidean  Distance. Jurnal  Sistem  Informasi  Bisnis,  8(1), 57.
Dahlianah,  I.  (2019).  Keanekaragaman Jenis  Gulma  di  Perkebunan  Kelapa Sawit  Desa  Manggaraya  Kecamatan Tanjung Lago.
Handoyo,  E.  D.  (2006).  Perancangan  mini image  editor  versi  1.0  sebagai aplikasi penunjang mata kuliah digital  image  processing.  Jurnal
Teknik Informatika dan Sistem
Informasi, 2(2), 219-230. Herman,  H.,  &  Harjoko,  A.  (2015). Pengenalan Spesies Gulma Berdasarkan  Bentuk  dan  Tekstur Daun  Menggunakan  Jaringan  Syaraf Tiruan.  IJCCS  (Indonesian    Journal of Computing and Cybernetics
Systems), 9(2), 207-218. Ichniarsyah,  A.  N.,  &  Agustin,  H.  (2018). Pengolahan Citra Untuk Penghitungan Luas Daun Kale. Jurnal Ilmiah Respati, 9(2).
Kurniawan,  C.,  Waluyo,  T.  B.,  & Sebayang,  P.  (2011,  July).  Analisis Ukuran  Partikel  Menggunakan  Free Software  Image  J.  In  Seminar Nasional Fisika (Vol. 12, pp. 1-9).
Kusumanto,  R.  D.,  &  Tompunu,  A.  N. (2011). pengolahan citra digital untuk mendeteksi obyek menggunakan pengolahan  warna  model  normalisasi RGB. Semantik, 1(1).
Lapuasa, R., Shahabuddin, S., & Toana, M. H.  (2020).  POPULASI  Sycanus sp.(Hemiptera: Reduviidae) Pada Perkebunan  Kelapa  Sawit  (Elaeis guineensis  Jacq.)  di  PT.  Letawa Kabupaten Mamuju Utara. AGROTEKBIS:  E-JURNAL  ILMU PERTANIAN, 8(1), 217-223.
Lubis,  U.  A.  2008.  Kelapa  Sawit  (Elaeis guineensis  Jacq)  di  Indonesia  edisi 2.Pusat  Penelitian  Kelapa  Sawit, Medan.
Mulyawan,  H.  (2011).  Identifikasi  dan Tracking  Objek  Berbasis  Image Processing  secara  Real  Time.  EEPIS Final Project.
Nishom, M. (2019). Perbandingan  Akurasi Euclidean
Distance, Minkowski Distance,  dan  Manhattan  Distance pada  Algoritma  K-Means  Clustering berbasis Chi- Square. Jurnal Informatika, 4(01), 20-24.
Pahan, I. 2006. Panduan Lengkap Kelelapa Sawit.  Manajemen  Agribisnis  Dari Hulu Hingga Hilir. Penebar Swadaya. Jakarta
Pradana,  Ifan  Hari.  2016.  Klasifikasi  Citra
Sidik  Jari  Berdasarkan  Enam  Tipe Pattern Menggunakan Metode Euclidean  Distance.  Skripsi  Jurusan Teknik  Informatika,  Fakultas  Ilmu Komputer, Universitas Dian
Nuswantoro.
Prasetyo,  H.,  &  Zaman,  S.  (2016).
Pengendalian Gulma Perkebunan Kelapa Sawit (Elaeis guineensis Jacq.)
di Perkebunan Padang Halaban, Sumatera  Utara.  Buletin  Agrohorti, 4(1), 87-93.Ahmad, N.,
&
Hadinegoro, A. (2012).
Metode  histogram  equalization  untuk perbaikan citra digital. Semantik, 2(1).
Rada,  Y.  T.  (2018).  Pengenalan  pola  pada fisik  mobil  menggunakan  persamaan diferensial deteksi tepi (edge detection).  J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.
dan Komputer), 7(1), 57.
Rustam,  E.  L.,  &  Agus,  W.  (2011).  Buku Pintar  Kelapa  Sawit.  PT.  Agromedia Pustaka. Jakarta Selatan.