## Penentuan Tingkat Kematangan Cabe Rawit (Capsicum frutescens L.) Berdasarkan Gray Level Co-Occurrence Matrix
Zilvanhisna Emka Fitri Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember Jember, Indonesia
zilvanhisnaef@polije.ac.id Arizal Mujibtamala Nanda Imron Jurusan Teknik Elektro Universitas Jember Jember, Indonesia
arizal.tamala@unej.ac.id
Ully Nuhanatika Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember Jember, Indonesia ullynuhanatika@gmail.com Abdul Madjid Jurusan Produksi Pertanian Politeknik Negeri Jember Jember, Indonesia abdul_madjid@polije.ac.id
Abstract—  The  demand  for  cayenne  pepper  in  Indonesia tends  to  increase  annually,  but  the  productivity  of  cayenne pepper  continues  to  decline  and  depends  on  the  changing seasons.  One  of  the  factors  that  must  be  considered  in  the harvest  of  cayenne  pepper  is  the  level  of  maturity.  This research  aims  to  classify  the  maturity  level  of  cayenne  pepper using  the  extraction  of  color  and  texture  features.  The extraction  of  features  based  on  the  color  is  taken  from  the mean  saturation  value,  while  the  extraction  of  feature-based textures  uses  the  value  of  the  Gray  Level  Co-Occurrence Matrix  (GLCM)  feature  ASM  (Angular  Second  Moment), contrast,  IDM  (Inverse  Difference  (Entropy)  and  correlation (Correlation) then  using  angles of  0  °  and  45  °.  These features become  input  in  the  classification  process  using  the Backpropagation  method.  The  results  of  the  system  training are able to classify the level of maturity of cayenne pepper with an accuracy of 81.4% and an accuracy of the testing process of 74.2%.

## Keywords— Cayenne pepper; GLCM;backpropagation
Abstrak—  Permintaan  cabai  rawit  di  Indonesia  cenderung meningkat  setiap  tahunnya,  namun  produktivitas  cabai  rawit terus menurun dan bergantung pada pergantian musim. Salah satu  faktor  yang harus  diperhatikan  dalam panen  cabai  rawit adalah  tingkat  kematangan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk melakukan  klasifikasi  tingkat  kematangan  cabai  rawit menggunakan  ekstraksi  fitur  warna  dan  tekstur.  Ekstraksi fitur  berdasarkan  warna  diambil  dari  nilai  mean  saturasi, sedangkan  ekstraksi  fitur  berdasarkan  tekstur  menggunakan nilai  fitur  Gray  Level  Co-occurrence  Matrix  (GLCM)  yaitu ASM  (Angular  Second  Moment),  Kontras  (Contrast),  IDM (Inverse  Difference  Momentum),  Entropi  (Entropy)  dan Korelasi  (Correlation)  dan  menggunakan  sudut  0°  dan  45°. Fitur-fitur  tersebut  menjadi  masukan  pada  proses  klasifikasi menggunakan metode Backpropagation. Hasil pelatihan sistem mampu  mengklasifikasi  tingkat  kematangan  cabai  rawit dengan  akurasi  sebesar  81,4%  dan  akurasi  proses  pengujian cabai rawit sebesar 74,2%.

## Keywords—cabai rawit; GLCM; backpropagation

## PENDAHULUAN
Salah  satu  komoditi  tanaman  pangan  yang  mempunyai peranan  cukup  besar  untuk  memenuhi  kebutuhan  rumah tangga  dan  industri  pangan  adalah  cabai.  Jumlah  spesies
tanaman  cabai  yaitu  sekitar  20  spesies,  namun  spesies tanaman cabai yang paling banyak dibudidayakan ada 4 yaitu cabai rawit ( Capsicum frutescens L. ), cabai besar ( Capsicum annuum L. ), paprika ( Capsicum annum var grossum L. ) dan cabai  keriting  ( Capsicum  annuum  var.  Longum )  [1].  Cabai rawit  ( Capsicum  frutescens  L. ).  merupakan  komoditi  cabai yang  memiliki  nilai  pasar  yang  cukup  tinggi  serta  menjadi kebutuhan pokok  masyarakat Indonesia  sehingga nilai pasar akan cabai cenderung berubah-ubah sesuai dengan musim.
Pergantian musim berpengaruh akan harga cabai rawit di pasar,  pada  musim  kemarau  produktifitas  cabai  rawit  akan menurun namun kebutuhan pasar meningkat sehingga terjadi lonjakan  harga  di  pasar  cukup  tinggi.  Hal  ini  berakibat beberapa petani cabai berlomba-lomba memanen cabai rawit tanpa  memikirkan  tingkat  kematangan  untuk  memenuhi kebutuhan pasar. Proses penentuan kematangan ini biasanya dilakukan secara manual oleh petani  dengan memperhatikan warna,  ukuran,  bentuk  dan  tekstur  cabai  rawit.  Hal  ini terkadang menimbulkan kesalahan sehingga untuk meminimalisir  kesalahan  tersebut,  maka  dibutuhkan  suatu teknologi  dengan  memanfaatkan  pengolahan  citra  digital untuk menentukan tingkat kematangan cabai rawit.
Beberapa penelitian terkait pengolahan citra digital cabai telah  dilakukan  yaitu  Sistem  Identifikasi  Citra  Jenis  Cabai ( Capsicum  annuum  L. )  menggunakan  metode  Klasifikasi City  Block  Distance.  Pada  penelitian  tersebut,  data  yang digunakan  sebagai  standart  referensi  sebanyak  5  sampel untuk  masing-masing  jenis  cabai  yaitu  cabai  besar,  cabai rawit,  cabai  keriting  dan  paprika.  Kemudian  dilakukan variasi ukuran citra menggunakan metode matrix jarak. Hasil pengujian sistem identifikasi citra cabai menunjukkan tingkat akurasi  yang  tinggi  sebesar  93%  pada  ukuran  citra  cabai 10x10  dengan  menggunakan  metode  Klasifikasi  Lorentzian Distance  dan  paling  rendah  tingkat  akurasinya  adalah  57% pada ukuran citra cabai 20x15 dengan menggunakan metode Klasifikasi Gower Distance [1].  Penelitian selanjutnya yaitu implementasi  metode  klasifikasi  naïve  bayes  untuk memprediksi kualitas cabai. Pada penelitian tersebut kualitas cabai  ditentukan  menjadi  4  kelas  yaitu  kualitas  A  cabai merah  berukuran  besar,  kualitas  B  cabai  hijau  berukuran besar, kualitas C cabai merah berukuran kecil dan kualitas D cabai  hijau  berukuran  kecil.  Parameter  yang  digunakan
adalah  jumlah  tangkai,  persentase  tangkai,  nilai  komponen red, jumlah piksel red , nilai komponen green , jumlah piksel green ,  nilai  komponen blue dan jumlah  piksel blue. Metode naïve  bayes  mampu  mengklasifikasikan  kualitas  cabai dengan  tingkat  akurasi  93,33%[2].  Penelitian  selanjutnya tentang  Klasifikasi  Kualitas  Tanaman  Cabai  Menggunakan Metode  Fuzzy  K-Nearest  Neighbor  (FKNN),  namun  pada penelitian  ini  cabai  yang  digunakan  pada  penelitian  adalah cabai  merah  besar  dengan  dua  kelas  yaitu  layak  jual  dan belum  layak  jual[3].  Penelitian  lanjutan  yaitu  Aplikasi Pengolahan Citra Kematangan Cabai Kathur dengan Metode K-Nearest  Neighbor  dengan  teknik  pengolahan  citra  yang dilakukan  terdiri  dari  operasi sharping untuk  proses penajaman  citra,  konversi  warna  ke  ruang  warna grayscale dan  deteksi  tepi  menggunakan  operator  kirsch  serta  metode klasifikasi  yang  digunakan  adalah  KNN  dengan  akurasi sebesar 60%[4]. Penelitian dikembangkan dengan mengklasifikasi  cabai  berdasarkan  fitur  HSV  citra  dimana terdapat  empat  kelas  cabai  yaitu  cabai  mentah,  setengah matang,  matang  dan  busuk.  Pada  tiap  kelas,  diambil  fitur warna yaitu komponen Hue, Saturation dan Value kemudian fitur tersebut menjadi input pada metode klasifikasi Fuzzy K- Nearest Neighbor dengan tingat akurasi sebesar 86,66%[5].
Selain  penelitian  diatas  beberapa  penelitian  yang  juga menjadi rujukan peneliti yaitu Identifikasi Kematangan Buah Apel  dengan  Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix  (GLCM) dapat mengenali 12  data latih dan  7  data uji  dengan  kriteria mengkal, mentah dan matang[6]. Ekstraksi fitur menggunakan  metode  GLCM  juga  digunakan  dalam penelitian  Otomatisasi  Klasifikasi  Kematangan  Buah Mengkudu  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  87,22%.  Metode klasifikasi  lain  yang  mampu  mengklasifikasi  mutu  buah dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi  yaitu  metode Backpropagation.  Metode  tersebut  mampu  mengklasifikasi mutu  buah  pisang  dengan  tingkat  akurasi  sebesar 94%[7].Metode  backpropagation  juga  diterapkan  pada penelitian untuk mengklasifikasi tingkat kematangan mangga podang dengan tingkat akurasi sebesar 100%.
Berdasarkan  uraian  beberapa  penelitian  diatas  menjadi rujukan  bagi  penulis  dalam  mengembangkan  penelitian tingkat  kematangan  cabai  rawit  selanjutnya.  Penelitian  ini dilakukan dengan mengklasifikasi  tingkat  kematangan cabai rawit  secara  otomatis.  Data  yang  digunakan  terdiri  dari  4 kelas  yaitu  cabai  rawit  merah  matang,  cabai  rawit  orange matang,  cabai  rawit  hijau  tua  matang  dan  cabai  rawit  tidak matang.  Salah  satu  pengembangan  yang  dilakukan  adalah dengan  menambahkan  fitur  tekstur  dari  Gray  Level  Co- Occurrence  Matrix  (GLCM)  dan  menggunakan  metode klasifikasi  Backpropagation  untuk  menentukan  tingkat kematangan cabai rawit.

## METODE PENELITIAN
Pengambilan sampel penelitian ini dilaksanakan di Desa Brambang  Darussalam,  Kecamatan  Tlogosari,  Kabupaten Bondowoso.  Teknik  pengolahan  citra  digital  yang digunakan terdiri dari beberapa tahapan yaitu :
1. Pengambilan citra cabai rawit.
2. Proses preprocessing yaitu proses konversi warna.
3. Pengambilan proses ekstraksi fitur.
4. Proses  klasifikasi  pada  4  kelas  yaitu  cabai  rawit matang  merah,  cabai  rawit  matang  orange,  cabai rawit  matang  hijau  tua  dan  cabai  rawit  tidak matanga.
Alur  prosedural  tahapan  penelitian  ditunjukkan  pada Gambar  1.  Citra  sampel  cabai  rawit  yang  didapatkan  dari proses pengambilan gambar dengan jarak 10 cm dari kamera digital.  Proses preprocessing citra  diawali  dengan melakukan  proses cropping citra  dari  ukuran  3120  x  3120 piksel  menjadi  501  x  1401  piksel.  Hal  tersebut  dilakukan agar  proses  komputasi  menjadi  lebih  cepat.  Variasi  sampel cabai  rawit  yang  digunakan  yaitu  matang  merah,  matang orange, matang hijau tua dan tidak matang, variasi citra cabe rawit ditunjukkan pada Gambar 2
Fig. 1. Diagram blok teknik penentuan kematangan cabai rawit.
Fig. 2. Variasi cabai rawit
Citra  asli  biasanya  dengan  format  ruang  warna  RGB, citra  cabai  rawit  dipecah  dan  ditampilkan  pada  masing- masing  komponen.  Contohnya  citra  cabai  rawit  matang merah  dipecah  dan  ditampilkan  pada  komponen red,  green dan blue seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  3.  Gambar  3 menunjukkan  bahwa  dari  3  komponen  tersebut  belum merepresentasikan  obyek  yang  diteliti  karena  apabila  citra diganti  dengan  kelas  matang  orange,  matang  hijau  tua  dan tidak matang citra  hasil  komponen  berbeda.  Selain  itu citra RGB mempunyai kelemahan yaitu sulit disegmentasi karena ruang  warnanya  terlalu  besar.  Oleh  karena  itu  citra  RGB perlu dikonversi ke ruang warna lain, contohnya pada ruang warna HSV.
Fig. 3. (a) Citra asli, (b) Citra komponen red, (c) Citra komponen green dan (d) Citra komponen blue
Gambar  3  menunjukkan  bahwa  dari  3  komponen tersebut belum merepresentasikan obyek yang diteliti karena apabila  citra  diganti  dengan  kelas  matang  orange,  matang
hijau  tua  dan  tidak  matang  citra  hasil  komponen  berbeda. Selain  itu  citra  RGB  mempunyai  kelemahan  yaitu  sulit disegmentasi  karena  ruang  warnanya  terlalu  besar.  Oleh karena  itu citra  RGB  perlu  dikonversi  ke  ruang  warna lain, contohnya  pada  ruang  warna  HSV.  HSV  ( Hue  Saturation Value ) merupakan  suatu  ruang  warna  yang  modelnya  dekat dengan  model  penglihatan  mata  manusia.  Proses  konversi warna dari RGB ke HSV berdasarkan persamaan rumus [8] :
(1)
()
(3)
Setelah  dilakukan  proses  konversi  ke  HSV,  citra  warna HSV  tersebut  dipisah  dan  ditampilkan  tiap  komponennya sehingga  didapatkan  citra  komponen  Hue,  citra  komponen Saturasi dan citra komponen Value seperti pada Gambar 4.
Fig.  4.  (a)  Citra  asli,  (b)  Citra  HSV,  (c)  Citra  komponen  H,  (d)  Citra komponen S dan (e) Citra komponen V
Gambar  4  dilakukan  proses  analisis  citra  yang  lebih merepresentasikan  obyek  yang  diteliti  dan  didapatkan bahwa  citra  komponen  Saturasi.  Saturasi  merupakan  salah satu  elemen  warna  HSV  yang  mewakili  tingkat  intensitas warna  san  memiliki  rentang  antara  0  dan  1.  Langkah selanjutnya,  citra  saturasi  tersebut  dilakukan  proses pengambilan  ekstraksi  fitur  warna  dan  tekstur.  Ekstraksi fitur  warna  diambil  berdasarkan  nilai  mean  saturasi  citra, sedangkan ekstraksi fitur tekstur diambil menggunakan fitur Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix (GLCM)  yang  dinilai paling  efektif  [9].  GLCM  adalah  matriks  derajat  keabuan yang  merepresentasikan  hubungan  suatu  derajat  keabuan dengan derajat keabuan lain. Matriks tersebut merepresentasikan  frekuensi  munculnya  dua  piksel  dengan intensitas  tertentu  dalam  jarak  d  dan  arah  sudut  θ  tertentu. Oleh  karena  itu,  matriks  memberikan  informasi  berbeda yang diperoleh dari perbedaan jarak antar piksel[10].
Langkah  pertama  menghitung  fitur  GLCM  yaitu mengubah  citra  RGB  menjadi  citra  berskala  (citra grayscale ) kemudian tentukan komposisi piksel dan lakukan jumlah  pasangan  piksel  seperti  Gambar  5.    Langkah  kedua yaitu  menciptakan  matriks co-occurrence dengan  matriks transposenya,  kemudian  dilakukan  normalisasi  terhadap matriks  simetris  dengan  menghitung  probabilitas  setiap elemen  matriks  seperti  Gambar  6.  Langkah  terakhir  yaitu menghitung  fitur  GLCM  dimana  tiap  fitur  dihitung  dengan satu  piksel  jarak  di  dua  arah  sudut  yaitu  0º  dan  45º  untuk mendeteksi co-occurence [11].
Fig. 5. Penentuan awal matriks GLCM berdasarkan pasangan dua piksel [12] .
Fig. 6. Proses pembentukan matriks GLCM yang simetris [12] .
Terdapat  5  fitur  tekstur  yang  digunakan  berdasarkan persamaan rumus [8] :
(4)
() (6) (7) (8)
Angular Second Moment (ASM) merepresentasikan nilai tertinggi  saat  piksel-piksel  tersebut  homogen.  Sementara nilai  kontras  merepresentasikan  variasi  antar  derajat keabuan suatu daerah. Nilai Invers Different Moment (IDM) merepresentasikan  kesamaan  nilai  keabuan  antar  piksel. Nilai  entropi  merepresentasikan  ketidakteraturan  ukuran bentuk.  Serta  nilai  korelasi  merepresentasikan  tingkat  abu- abu  ketergantungan linier antara  piksel pada  posisi  tertentu terhadap piksel lain[13].
Terdapat  10  parameter  fitur  tekstur  yang  ditunjukkan pada  Tabel  1  dan  2.  Total  fitur  yang  digunakan  adalah  11
parameter dan parameter tersebut menjadi input dari metode klasifikasi backpropagation.
Table 1. Nilai fitur GLCM dengan sudut 0º
Kelas Fitur Tekstur G0 ASM G0 Kontras G0 IDM G0 Entropi G0 Korelasi Matang Merah 0,1161 26,5852 0,7583 4,6497 0,00015 Matang Orange 0,1144 26,0846 0,7702 4,5736 0,00012 Matang Hijau Tua 0,1534 28,4891 0,7118 4,6714 0,00015 Tidak Matang 0,1103 13,3265 0,7213 4,7634 0,00021 Table 2. Nilai fitur GLCM dengan sudut 45º Kelas Fitur Tekstur G45 ASM G45 Kontras G45 IDM G45 Entropi G45 Korelasi Matang Merah 0,1133 36,5842 0,7173 4,7832 0,00015 Matang Orange 0,1122 33,8419 0,7315 4,7162 0,00012 Matang Hijau Tua 0,1504 41,1547 0,6764 4,8158 0,00015 Tidak Matang 0,1079 17,5809 0,6791 4,9118 0,00021
Backpropagation  merupakan  salah  satu  algoritma jaringan  syaraf  tiruan supervised  learning yang  memiliki arsitektur  jaringan  dengan  input  sebanyak  n  ditambah dengan satu bias dan sebuah atau lebih layer tersembunyi[14].  Secara  umum  arsitektur  jaringan  syaraf tiruan metode Backpropagation ditunjukkan pada Gambar 5.
Dari gambar tersebut dijelaskan bahwa V ji adalah bobot garis dari unit masukan X i ke unit layar tersembunyi Z j (V J0 adalah  bobot  garis  yang  menghubungkan  bias  di  unit masukan  ke  unit  layer  tersembunyi  Z j ).  Sedangkan  W kj adalah bobot dari unit layer tersembunyi Z j ke unit keluaran Y k (W k0 adalah bobot dari bias di layar tersembunyi ke unit keluaran  Y k ).  Sedangkan  Algoritma  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation ditunjukkan pada Gambar 6.
Fig. 7. Arsitektur jaringan syaraf tiruan backpropagation
Pada  penelitian  ini  digunakan  280  data  untuk  proses pelatihan  ( training )  dan  120  data  untuk  proses  pengujian ( testing ).  Jumlah  neuron hidden  layer yang  digunakan berjumlah 6. Kelas input data dibagi menjadi 11 input yang terdiri  dari  parameter  saturasi,  G0  ASM,  G0  kontras,  G0 IDM, G0 entropi, G0 korelasi, G45 ASM, G45 kontras, G45 IDM, G45 entropi dan G45 korelasi. Sedangkan kelas output
dibagi menjadi 4 kelas  yaitu matang merah, matang orange, matang hijau tua dan tidak matang
Fig. 5. Algoritma metode backpropagation

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian ini  terdapat perbedaan  dengan  penelitian yang  berjudul  Fuzzy  K-Nearest  Neighbor  pada  Klasifikasi Kematangan  Cabai  Berdasarkan  Fitur  HSV  Citra.  Pada penelitian  tersebut,  data  yang  digunakan  terdiri  dari  empat kelas  yaitu  data  cabai  rawit  mentah,  cabai  rawit  setengah matang, cabai rawit matang dan cabai rawit busuk. Selain itu pada  data  penelitian  tersebut  tidak  menampilkan  tangkai cabai.    Sedangkan  pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan cabai  rawit  beserta  tangkainya  seperti  pada  Gambar  2.  Hal ini tentu akan berpengaruh pada proses pengolahan citra dan nilai  dari  ekstraksi  fitur.  Nilai  fitur  GLCM  yang  diambil dipengaruhi  oleh  nilai  keabuan  dari  tangkai  cabai  rawit sehingga  saat  pengambilan  data  sebaiknya  tidak  disertai dengan  tangkai  cabai  agar  tidak  menjadi  noise  pada  citra cabai rawit.
Pada  sistem  klasifikasi,  penentuan  laju  pembelajaran ( learning rate α ) sangat berpengaruh pada hasil akurasi. Pada penelitian ini dilakukan variasi nilai α yaitu 0.1, 0.3 dan 0.9 yang hasil persentase akurasinya ditunjukkan pada Tabel 3.

## Table 3. Presentase akurasi berdasarkan variasi α
Nilai α Hasil presentase akurasi 0,1 81,4 % 0,3 70,3 %
0,9 47,1 %
Pada  Tabel  3  disimpulkan  bahwa  ketika  menggunakan learning  rate sebesar  0,1  diperoleh  tingkat  akurasi  terbaik sistem  yaitu  81,4  %.  Nilai  epoch  yang  diperoleh  adalah 500000  dan  error  0,001.  Untuk  persentase  akurasi training dalam  mengklasifikasi  tingkat  kematangan  cabe  rawit  dapat dilihat pada Tabel 4.

## Table 4. Hasil akurasi data training pada 4 kelas
Kelas Data Benar Data Salah Persentase kebenaran Matang merah 60 10 85,71 % Matang orange 54 16 77,14 % Matang Hijau Tua 35 35 50 % Tidak Matang 53 17 75,71
Tabel  4  menunjukkan  bahwa  pada  proses training atau pelatihan data, sistem mampu mengenali dan mengklasifikasi cabai  rawit  dengan  benar  pada  kelas  matang  merah  sebesar 85.71%  sedangkan  sistem  kesulitan  mengenali  dan mengklasifikasi  cabai  rawit  kelas  matang  hijau  tua  dengan akurat  sebesar  50%.  Proses  selanjutnya  yaitu  proses testing data,  dimana  sistem  yang  telah  dilakukan  proses  pelatihan tersebut diuji dengan data citra lain yang berjumlah 30 pada masing-masing  kelas.  Akurasi  terbaik proses testing sebesar 74,2%,  hasil  tersebut  terbilang  cukup  baik  sehingga dilakukan  analisis  sistem  dalam  mengenali  masing-masing kelas  untuk  mengetahui  akurasi  sistemnya  seperti  yang ditunjukkan pada Tabel 5.

## Table 5. Hasil akurasi data testing pada 4 kelas
Kelas Data Benar Data Salah Persentase kebenaran Matang merah 25 5 83,3 % Matang orange 23 7 76,6 % Matang Hijau Tua 21 9 70 % Tidak Matang 20 10 66,6%
Tabel  5  menunjukkan  bahwa  sistem  mampu  mengenali dan  mengklasifikasi  cabai  rawit  dengan  akurasi  yaitu  cabai rawit  kelas  matang  merah  83,3%,  cabai  rawit  kelas  matang orange  76,6%,  cabai  rawit  kelas  matang  hijau  tua  70%  dan cabai  rawit  kelas  tidak  matang  66.6%.  Dari  hasil  analisis tersebut,  masih  ditemukannya  ketidakcocokan  antara  cabai rawit matang dan cabai rawit tidak matang.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  penjelasan  diatas,  sistem  dengan  metode klasifikasi Backpropagation mampu mengenali dan menentukan  tingkat  kematangan  cabai  rawit  dengan  akurasi training sebesar  81.4%,  sementara  akurasi testing sebesar
74,2%.  Hal  ini  terjadi  karena  masih  adanya  beberapa parameter  dari  kelas  matang merah, matang orange, matang hijau tua dan tidak matang yang nilainya berdekatan dengan kelas yang lain. Contohnya pada Tabel 1, nilai parameter G0 ASM  dan  G0  kontras  pada  kelas  matang  merah  dan  rawit memiliki  nilai  yang  berdekatan.  Contoh  lain  pada  Tabel  2, pada  parameter  G45  IDM  nilai  kelas  matang  hijau  tua memiliki  kedekatan  nilai  dengan  kelas  tidak  matang sehingga  hal  tersebut  memungkinkan  untuk  sistem  dalam melakukan  proses training maupun testing salah  mengenali keempat kelas  tersebut.  Maka diperlukan penelitian lanjutan dengan  memperhatikan  pengambilan  citra  cabai  rawit  tanpa menggunakan  batangnya  serta  melakuan  perbaikan  pada parameter atau metode klasifikasi yang digunakan.

## REFERENSI
[1] N.  T.  Anggraeni  and  A.  Fadlil,  “SISTEM  IDENTIFIKASI  CITRA JENIS CABAI (Capsicum Annum,” vol. 1, p. 10, 2013.
[2] A.  Ghofur,  “IMPLEMENTASI  METODE  KLASIFIKASI  NAIVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI KUALITAS CABAI,” vol. 1, no. 1, p. 7, 2016.
[3] A.  A.  Indra  Wiratmaka,  I.  F.  Rozi,  and  R.  A.  Asmara, “KLASIFIKASI
KUALITAS TANAMAN CABAI
MENGGUNAKAN  METODE  FUZZY  K-NEAREST  NEIGHBOR (FKNN),” J.  Inform.  Polinema ,  vol.  3,  no.  3,  p.  1,  Mar.  2017,  doi: 10.33795/jip.v3i3.25.
[4] M.  S.  Muttaqin,  “Aplikasi  Pengolahan  Citra  Kematangan  Cabai Kathur  dengan  Metode  K-Nearest  Neighbor,” Simki-Techsain ,  vol. 01, no. 04, p. 10, 2017.
[5] F.  Liantoni  and  F.  N.  Annisa,  “FUZZY  K-NEAREST  NEIGHBOR PADA KLASIFIKASI KEMATANGAN CABAI BERDASARKAN FITUR  HSV  CITRA,” JIPI  J.  Ilm.  Penelit.  Dan  Pembelajaran Inform. , vol. 3, no. 2, Dec. 2018, doi: 10.29100/jipi.v3i2.851.
[6] M. Widyaningsih, “Identifikasi Kematangan Buah Apel Dengan Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM),” J. SAINTEKOM , vol. 6, no. 1, p. 71, Mar. 2017, doi: 10.33020/saintekom.v6i1.7.
[7] Y.  P.  Wiharja  and  A.  Harjoko,  “Pemrosesan  Citra  Digital  untuk Klasifikasi Mutu Buah Pisang Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan,” vol. 4, no. 1, p. 12, 2014.
[8] D.  Putra, Pengolahan  Citra  Digital ,  I.  Yogyakarta:  PENERBIT ANDI, 2010.
[9] F.  Wibowo  and  A.  Harjoko,  “Klasifikasi  Mutu  Pepaya  Berdasarkan Ciri Tekstur GLCM Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. Dan Inform. , vol. 3, no. 2, p. 100, Jan. 2018, doi: 10.23917/khif.v3i2.4516.
[10]  F. Roberti de Siqueira, W. Robson Schwartz, and H. Pedrini, “Multi- scale  gray  level  co-occurrence  matrices  for  texture  description,” Neurocomputing ,  vol.  120,  pp.  336–345,  Nov.  2013,  doi: 10.1016/j.neucom.2012.09.042.
[11]  H. Wijayanto,  “KLASIFIKASI  BATIK  MENGGUNAKAN METODE  K-NEAREST  NEIGHBOUR  BERDASARKAN  GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRICES (GLCM),” p. 6.
[12]  Z.  E.  Fitri,  “Klasifikasi  Trombosit  Pada  Citra  Hapusan  Darah  Tepi Berdasarkan  Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix  Menggunakan Backpropagation,”  Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember,  Surabaya, 2017.
[13]  S.  F.  Kusuma,  R.  E.  Pawening,  and  R.  Dijaya,  “Otomatisasi klasifikasi  kematangan  buah  mengkudu  berdasarkan  warna  dan tekstur,” Regist.  J.  Ilm.  Teknol.  Sist.  Inf. ,  vol.  3,  no.  1,  p.  17,  Jan. 2017, doi: 10.26594/register.v3i1.576.
[14]  A. Sudarsono,  “JARINGAN  SYARAF  TIRUAN  UNTUK
MEMPREDIKSI LAJU PERTUMBUHAN PENDUDUK MENGGUNAKAN METODE BACPROPAGATION (STUDI KASUS DI KOTA BENGKULU),” vol. 12, no. 1, p. 9, 2016.