## PENERAPAN METODE COLOR FILTERING DAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION DALAM PENENTUAN TINGKAT KEMATANGAN CAKE DASAR PUTIH
Daniel Boys 1 , Arfan Y. Mauko 2 , Kornelis Letelay 3
Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana Email : daniel.boys23@yahoo.com 1 , arfanmauko@staf.undana.ac.id 2 , kletelay@gmail.com 3

## ABSTRAK
Cake merupakan  panganan  yang  terbuat  dari  campuran  bahan-bahan  seperti  tepung,  gula,  telur,  garam, susu,  aroma  dan  lemak  yang  dikembangkan  dengan  atau  tanpa  bahan  pengembang.  Penentuan  tingkat kematangan cake dasar  putih  dilakukan  berdasarkan grade warna  permukaan  pada  saat  proses pemanggangan. Namun hal ini sering menjadi kendala karena faktor persepsi komposisi warna setiap orang berbeda-beda.  Pengambilan  data  citra  menggunakan  kamera  3.2  mp  dan  13  mp,  setelah  itu  citra disegmentasi  dengan color  filtering untuk  membuang pixels yang  mengandung  efek lighting .  Tahap selanjutnya yaitu ekstraksi ciri warna RGB kemudian dilakukan pelatihan dengan metode Learning Vector Quantization (LVQ).  Hasilnya  aplikasi  mampu  menentukan  tingkat  kematangan  kue cake dasar  putih dengan rata-rata akurasi 65,19% dan cake dasar cokelat sebagai kelas validasi 96,88% untuk kamera 3.2 mp sementara pada kamera 13 mp rata-rata akurasi 64,93% dan cake dasar cokelat sebagai kelas validasi yaitu  93,75%.  Keberhasilan  identifikasi  dipengaruhi  oleh  faktor  pencahayaan  dalam  ruangan,  jarak pengambilan dan wadah penampung.
Kata  kunci  : Tingkat  kematangan cake , Color  filtering ,  RGB  ( red,  green,  blue ), Learning  Vector Quantization (LVQ).

## ABSTRACT
Cake is desserts made from a mixture of dough consisting of flour, sugar, eggs, salt, milk, scents and butter. It can be created with or without cake emulsifier. Identification of the well bake from white base cake is based on surface color level during the baked process, but this often a constraint because perception of the color composition of each person is different. Image data capturing with camera 3.2 mp and 13 mp then segmented with color filtering to remove pixels  containing lighting effect. The next step is extraction of RGB  color then  training  with  Learning  Vector  Quantization  (LVQ)  method. The  result  of  this  research application  can  identification  bake  cake  level  of  white  cake  base  with  average  accuracy  65.19%  and chocolate base cake as validation class is 96.88% for camera 3.2 mp while average accuracy   for camera 13 mp is 64.93% and chocolate base cake as validation class 93.75%. The success of the identification is influenced by indoor lighting factors, distance of harvest and pan or container.
Keywords: Bake cake level, Color filtering, RGB(red, green, blue), Learning Vector Quantization (LVQ).

## I. PENDAHULUAN
Kue merupakan salah satu jenis makanan ringan dengan berbagai jenis, cita rasa dan aneka bentuk. Cake dasar merupakan cake yang masih dalam tahapan atau baru melalui tahapan proses pemanggangan  dan  belum  masuk  ke  tahapan  penambahan  bahan  pelengkap  seperti cheese , chocolate ,  ekstrak  buah  dan  bahan  pelengkap  lainnya. Cake dasar  putih  merupakan  salah  satu bentuk cake dasar yang dibuat tanpa campuran bahan-bahan pewarna kue misalnya warna cokelat, hijau dan merah.
Tingkat  kematangan cake dasar  putih  merupakan  salah  satu  faktor  penentu  dalam pengolahan  berbagai  kreasi  aneka  bentuk cake .  Ada  beberapa  hal  yang  terjadi  jika cake dasar putih hasil pemanggangan kurang baik antara lain: berkurangnya kualitas rasa kue cake karena over matang  ataupun  kurang  matang,  berkurangnya  permintaan  konsumen  akibat  menurunnya kualitas rasa dan meningkatkan biaya produksi.
Kemampuan dasar yang wajib dimiliki pada saat proses pemanggangan cake dasar adalah menentukan  tingkat  kematangan  berdasarkan grade warna  permukaan.  Umumnya  penentuan
tingkat  kematangan  bergantung  pada  persepsi  dan  pengalaman  masing-masing  orang terhadap faktor  komposisi  warna  yang  dimiliki  oleh  kue cake .  Faktor  persepsi  dan  pengalaman  sering menjadi  kendala  dalam  penentuan  keakuratan  kematangan.  Hal  ini  karena  persepsi  terhadap warna setiap orang berbeda, khususya persepsi grade warna kematangan cake dasar putih yang membutuhkan keahlian dan pengalaman yang cukup.
Kemajuan  sistem  pengolahan  citra,  yang  dalam  pengaplikasiannya  digabungkan  dengan metode jaringan syaraf tiruan (JST), memungkinkan dilakukannya penentuan tingkat kematangan kue cake dasar  putih berdasarkan grade warna  permukaan  pada  saat  tahapan  proses pemanggangan dengan lebih akurat.

## II. MATERI DAN METODE
2.1 Data Penelitian
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berupa  data  citra  kue cake dasar  putih  dan  kue cake dasar cokelat berformat *.jpg dengan jenis citra RGB. Data citra terdiri dari 15 pan kue cake , 9 pan kue cake dasar putih dan 6 pan cake dasar cokelat, data uji terdiri dari 3 pan kue cake dasar putih dan 2 pan cake dasar cokelat sementara data latih terdiri dari 6 pan kue cake dasar putih dan 4 pan kue cake dasar cokelat. Total citra cake dasar putih 232 dan citra kue cake dasar cokelat 24 dengan total citra pada penelitian ini 256 citra.

## 2.2 Color Filtering
Color filtering adalah suatu teknik pengolahan citra berdasarkan warna yang spesifik. Cara kerja color filtering adalah dengan membandingkan komponen warna setiap pixel citra dengan warna  spesifik. Kelebihan menggunakan metode color filtering adalah sangat  sederhana dalam melakukan  penyaringan  warna  dalam  ruang  warna  RGB  ( Red,  Green, Blue )  yang  memberikan performa tercepat pada gambar RGB [1]. Persamaan untuk color filtering warna RGB ( red, green, blue ) sebagai berikut :
∫ (𝑥, 𝑦)
𝑅 𝑜 = 𝑘 𝑚𝑖𝑛 < ∫ (𝑥, 𝑦) 𝑅 𝑖 < 𝑘 𝑚𝑎𝑥 (2.1) ∫ (𝑥, 𝑦) 𝐺 𝑜 = 𝑘 𝑚𝑖𝑛 < ∫ (𝑥, 𝑦) 𝐺 𝑖 < 𝑘 𝑚𝑎𝑥 (2.2)
∫ (𝑥, 𝑦) 𝐵 𝑜 = 𝑘 𝑚𝑖𝑛 < ∫ (𝑥, 𝑦) 𝐵 𝑖 < 𝑘 𝑚𝑎𝑥 (2.3)
dimana :
∫ (𝑥, 𝑦) 𝑅 𝑜 , ∫ (𝑥, 𝑦) 𝐺 𝑜 , ∫ (𝑥, 𝑦) 𝐵 𝑜 =    nilai  intensitas  warna red,  green,  blue setelah color filtering ∫ (𝑥, 𝑦) 𝑅 𝑖 , ∫ (𝑥, 𝑦) 𝐺 𝑖 , ∫ (𝑥, 𝑦) 𝐵 𝑖
=    nilai  intensitas  warna red,  green,  blue yang  dijadikan
inputan untuk  proses color filtering. 𝑘 𝑚𝑖𝑛 = nilai intensitas batas bawah untuk warna red, green, blue. 𝑘 𝑚𝑎𝑥 = nilai intensitas batas atas untuk warna red, green, blue.

## 2.3 Learning Vector Quantization (LVQ)
Learning Vector Quantization (LVQ) merupakan algoritma pembelajaran kompetitif versi terawasi dari algoritma Kohonen Self - Organizing Map (SOM). Lapisan kompetitif akan secara otomatis belajar untuk mengklasifikasikan vektor-vektor input [2]. Kelas-kelas yang didapatkan sebagai hasil dari lapisan kompetitif hanya tergantung pada jarak antara vektor-vektor input. Jika vektor input mendekati  sama,  maka  lapisan  kompetitif  akan  meletakkan  kedua  vektor input tersebut ke dalam kelas yang sama. Contoh arsitektur dari LVQ dapat dilihat pada gambar 2.1.
Gambar 2.1  Arsitektur LVQ
(sumber : Fauset, 1994)
Keterangan: 𝑥 1 , 𝑥 2 , 𝑥 3 = vektor-vektor inputan 𝑤 11 ... 𝑤 𝑛𝑚 = nilai vektor bobot 𝑦 1 ... 𝑦 𝑛 = vektor–vektor output Algoritma pembelajaran dari metode LVQ :
1. Tetapkan:
a. Bobot ( w ).
b. Maksimum Epoh ( MaxEpoh ).
c. Error minimum yang diharapkan ( Eps ).
d. Laju pembelajaran ( α ).
2. Masukkan:
a. Input x ( n,m ); m = jumlah input, n = jumlah data. b. Target T (1, n ).
3. Tetapkan kondisi awal: Epoh = 0.
4.
Kerjakan jika: ( Epoh < MaxEpoh ) atau ( α > Eps ) a. Epoh = Epoh +1;
b. Kerjakan untuk i = 1 sampai n
i. Tentukan j sedemikian hingga  minimum dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
C j = ║x - w j ║
ii. Perbaiki w j dengan ketentuan:
▪ Jika T = C j maka:
w j(baru) = w j(lama) + α (x - w j(lama) )
▪ Jika T  C j maka: w j(baru) = w j(lama) - α (x - w j(lama) )
c. Kurangi nilai laju pembelajaran dengan rumus sebagai berikut:
α (baru) = α (lama) – (0,1* α (lama) )

## 2.4 Metode Statistika
Metode  statistika  merupakan  metode  yang  digunakan  dalam  penggumpulan,  penyajian, analisis serta penyimpulan data. Dengan metode statistika, data yang diperoleh dapat ialah menjai informasi yang lebih jelas. Dalam penelitian ini menggunakan metode statistika yaitu perhitungan rata-rata ( mean ). Perhitungan rata-rata [3] adalah sebagai berikut :
𝑀𝑒𝑎𝑛(𝜇) = ∑ 𝑥 =𝑥1+𝑥2…𝑥𝑛
𝑛 (2.4)
𝜇 = Rata-rata hitung ( mean ) 𝑥 = data 𝑛 = Jumlah data

## 2.5 Tahap Penentuan Identifikasi Kematangan Cake Dasar putih
Tahap  identifikasi  tingkat  kematangan  kue cake dasar  putih  terdiri  dari  dua  tahap  yaitu tahap pelatihan dan tahap pengujian. Tahap pelatihan terdiri dari beberapa proses yaitu akuisisi citra,  segmentasi  ( color  filtering ),  perhitungan  luas  citra,  perhitungan  nilai  rata-rata  RGB, pelatihan  dengan  JST  LVQ.  Sementara  untuk  tahap  pengujian  yaitu  akuisisi  citra,  segmentasi ( color filtering ), perhitungan luas citra, perhitungan nilai rata-rata RGB dan identifikasi.
Gambar 3.1 Flowchart  tahap pelatihan
Gambar 3.2 Flowchart  tahap pengujian

## 2.6 Arsitektur Perhitungan JST
Proses perhitungan menggunakan tiga inputan nilai ciri yaitu nilai red , green, blue (RGB) dengan  target  5  kelas output yaitu  kelas  belum  matang,  pindah  rak,  matang, over matang  dan cokelat  sebagai  kelas  validasi  sistem.  Contoh  arsitektur  JST  untuk  proses  perhitungan  seperti gambar 3.3.
Gambar 3.3 Arsitektur JST untuk perhitungan
Keterangan: 𝑥 1 , 𝑥 2 , 𝑥 3 = inputan nilai ciri RGB 𝑤 11 , 𝑤 12 ... 𝑤 35 = bobot 𝑦 1 , 𝑦 3 , 𝑦 3 , 𝑦 4 , 𝑦 5 = output kelas kematangan
III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengujian Sistem
Pengambilan citra menggunakan dua kamera yaitu kamera handphone nokia 6303i classic 3.2 MP dan kamera handphone android xiomi redme note4 13 MP. Data kue cake yang digunakan
dalam penelitian ini terdiri dari 9 pan cake putih dan 6 pan cake cokelat. Dataset cake putih dan cake cokelat dapat dilhat pada tabel 3.1.
Tabel 3.1 Dataset cake putih dan cake cokelat Cake Putih Cake Cokelat P1-P2-P3-P4-P5-P6-P7-P8-P9 C1-C2-C3-C4-C5-C6 Keterangan:
P1,P2,..P9 = cake putih  C1,C2,..C6 = cake cokelat Pada  penelitian  ini  peneliti  menggunakan  lima  kelas  kriteria  dalam  identifikasi  tingkat kematangan cake dasar  putih  yang  terdiri  dari  empat  kelas  untuk cake dasar  putih  yaitu  kelas belum  matang,  pindah  rak,  matang  serta over matang  dan  satu  kelas  validasi  yaitu cake dasar cokelat. Keterangan masing-masing kelas dapat dilihat pada tabel 3.2.
Tabel 3.2 Kelas kematangan kue cake

## 3.2 Skenario Pengujian
Pengujian  pada  penelitian  menggunakan  metode cross  validation. Dimana  metode  ini digunakan  untuk  mengetahui  rata-rata  keberhasilan  dari  suatu  sistem. Cross  validation diawali dengan  membagi  data  sejumlah fold yang  diinginkan.  Data  yang  digunakan  dalam  pengujian cross validation pada tahap ini sebanyak 9 data cake putih dan 6 data cake cokelat. Langkah awal dalam pengujian adalah membagi data ke dalam 3 fold, masing-masing fold terdiri dari 6 pan cake dasar putih dan 4 pan cake dasar cokelat untuk data latih serta 3 pan cake dasar putih dan 2 pan cake dasar cokelat untuk data uji .  Proses pembagian k-fold untuk data cake dasar putih dan cake dasar cokelat dapat dilihat pada tabel 3.3
Tabel 3.3 Pembagian k-fold cake dasar putih dan cake dasar cokelat
Pada k-fold ke satu, dua dan tiga data uji yang digunakan adalah 88 citra, 80 citra dan 88 citra sementara data latih yang digunakan adalah 168 citra, 176 citra dan 168 citra dengan total masing-masing k-fold 256  citra.  Setiap k-fold akan  dilatih  data  latihnya  secara  berulang-ulang menggunakan beberapa nilai pada ketiga parameternya yaitu max epoch (100, 200, 300), error minimum (0,1, 0,01 dan 0,001) dan learning rate (0,05).
Pelatihan dan Pengujian dengan Kamera Handphone Nokia 6303i Classic 3.2 MP Tabel 3.4 Pelatihan dan pengujian k=1 kamera 3.2 MP
Tabel 3.5 Pelatihan dan pengujian k=2 kamera 3.2 MP
Tabel 3.6 Pelatihan dan pengujian k=3 kamera 3.2 MP
Pelatihan dan Pengujian Kamera Handphone Android Xiomi redme note4 13 MP Tabel 3.7 Pelatihan dan pengujian k=1 kamera 13 MP
Tabel 3.8 Pelatihan dan pengujian k=2  kamera 13 MP
Tabel 3.9 Pelatihan dan pengujian k=3 kamera 13 MP

## 5.2 Pembahasan
Penentuan  tingkat  kematangan  kue cake dasar  putih,  data  citra  diambil  menggunakan  2 kamera  yaitu  kamera handphone nokia  6303i classic 3.2  MP  (1536  x  2048 pixel )  dan  kamera handphone android xiomi redme note4 13 MP (3120 x 4160 pixel ). Data citra terbagi atas data latih  dan  data  uji  yang  dilatih  dan  diuji  menggunakan  metode k-fold  cross  validation dengan jumlah k-fold =3. Setiap k-fold melalui proses pelatihan dan pengujian sebanyak tiga kali dengan parameter  yang  berbeda-beda,  hal  untuk  mendapatkan  hasil  akurasi  sistem  yang  baik.  Akurasi pengujian dari 2 kamera yang digunakan dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Kamera Handphone Nokia 6303i Classic 3.2 MP Pada tabel 5.11 rata-rata akurasi kelas cake dasar putih untuk k-fold satu sampai k-fold tiga, pada  pembelajaran  pertama  yaitu  belum  matang  72,32%,  pindah  rak  60,42%,  matang 60,42%, over matang  50,56%    dengan  rata-rata  akurasi  sistem  yaitu  60,93%  dan k-fold terbaik  adalah  k=2.  Sementara  rata-rata  akurasi  kelas cake dasar  cokelat  97,91%. Pembelajaran  kedua rata-rata akurasi kelas cake dasar putih yaitu: belum matang 72,20%, pindah rak 82,64%, matang 20,14%, over matang 63,65% dengan rata-rata akurasi sistem 59,66% dan k-fold terbaik adalah k=3. Sementara rata-rata akurasi kelas cake dasar cokelat 96,88%. Untuk pembelajaran ketiga  akurasi  rata-rata  kelas cake dasar putih yaitu belum matang  76,91%, pindah  rak  66,67%,  matang  26,39%, over matang  65,56% dengan  rata- rata akurasi sistem 58,88% dengan k-fold terbaik adalah k=3. Sementara rata-rata akurasi kelas cake dasar  cokelat  95,84%.  Berdasarkan  pembelajaran  pertama,  kedua  dan  ketiga maka akurasi sistem terbaik untuk cake dasar putih yaitu 60,93% dengan nilai k-fold terbaik adalah k=3 yaitu pada pembelajaran ketiga dengan nilai akurasi sistem 65,19%. Sementara rata-rata akurasi terbaik cake dasar cokelat 97,91%.
Tabel 3.10 Perbandingan akurasi pengujian kamera 3.2 MP
b. Kamera Handphone Android Xiomi redme note4 13 MP
Pada tabel 5.12 rata-rata akurasi kelas cake dasar putih untuk k-fold satu sampai k-fold tiga, pada  pembelajaran  pertama  yaitu  belum  matang  55,37%,  pindah  rak  76,39%,  matang 52,78%, over matang  55,83%    dengan  rata-rata  akurasi  sistem  yaitu  60,09%  dan k-fold terbaik  adalah  k=2.  Sementara  rata-rata  akurasi  kelas cake dasar  cokelat  89,59%. Pembelajaran  kedua rata-rata akurasi kelas cake dasar putih yaitu: belum matang 64,60%, pindah rak 70,84%, matang 29,17%, over matang 52,26% dengan rata-rata akurasi sistem 54,22% dan k-fold terbaik adalah k=2. Sementara rata-rata akurasi kelas cake dasar cokelat 86,46%. Untuk pembelajaran ketiga  akurasi  rata-rata  kelas cake dasar putih yaitu belum matang  73,40%, pindah  rak  39,59%,  matang  38,89%, over matang  55,13% dengan  rata- rata akurasi sistem 51,75% dan k-fold terbaik adalah k=2. Sementara rata-rata akurasi kelas
cake dasar  cokelat  88,54%.  Berdasarkan  pembelajaran  pertama,  kedua  dan  ketiga  maka akurasi  sistem  terbaik  untuk cake dasar  putih  yaitu  60,09%  dengan  nilai k-fold terbaik adalah  k=2  yaitu  pada  pembelajaran  pertama  dengan  nilai  akurasi  sistem  64,93%. Sementara rata-rata akurasi terbaik cake dasar cokelat 89,59%.
Tabel 3.11 Perbandingan akurasi pengujian  kamera 13 MP
Akurasi terbaik penentuan tingkat kematangan kue cake dasar putih pada penelitian ini yaitu untuk kamera handphone nokia 6303i classic 3.2 MP sebagai berikut: kelas belum matang 75,53%,  pindah  rak  81,25%,  matang  47,92%,  over  matang  56,06%  dengan  rata-rata  akurasi 65,19% dan akurasi cake dasar cokelat sebagai kelas validasi mencapai 96,88%. Sementara pada kamera handphone android xiomi redme note4 13 MP diperoleh akurasi terbaik untuk cake dasar putih  yaitu  kelas  belum  matang  61,77%,  pindah  rak  83,34%,  matang  52,09%,  over  matang 62,50%  dengan  rata-rata  akurasi  64,93% dan  akurasi cake dasar  cokelat  sebagai  kelas  validasi mencapai 93,75%
Semakin  kecil  nilai error  minimum yang  digunakan  pada  proses  pelatihan  rata-rata akurasi sistem yang diperoleh semakin kecil, baik itu pelatihan untuk data pada kamera 3.2 MP dan  data  pada  kamera  13  MP,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  data  penelitian  setiap  kelas masih bervariasi atau heterogen. Dapat dilihat pada tabel 5.11 dan tabel 5.12
Faktor-faktor yang mempengaruhi akurasi sistem pada penelitian ini antara lain:
a. Kondisi pencahayaan dalam ruangan.
Kondisi  cahaya  ruangan  meliputi  penggunaan  atau  tanpa  penggunaan  cahaya  misalnya cahaya  lampu  atau  hanya  menggandalkan  cahaya  ruangan  yang  bersumber  dari  cahaya matahari.  Arah sumber cahaya juga sangat berpengaruh misalnya dari samping atau dari atas yang akan berpengaruh pada nilai intensitas kecerahan gambar yang dihasilkan.
b. Jarak pengambilan gambar dari target.
Faktor  jarak  pengambilan  gambar  berpengaruh  pada  hasil  identifikasi  misalnya    jarak pengambilan 10 cm dari obyek memiliki  nilai tingkat intensitas kecerahan  yang berbeda dengan jarak pengambilan 20 cm dan seterusnya.
c. Pan atau wadah penampung kue cake.
Pan atau wadah penampung harus dipisahkan dengan kue cake ( cropping ) sebab antara pan dan kue cake memiliki gradasi warna yang berbeda sehingga jika pan ikut diproses maka akan mempengaruhi nilai ciri RGB kue cake yang sebenarnya dan juga mempengaruhi nilai akurasi sistem.

## IV KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  pada  sistem  penentuan  tingkat  kematangan    kue cake dasar putih  menggunakan  metode  ekstraksi  warna red,  green,  blue dengan  pembelajaran Learning Vector Quatization (LVQ), maka dapat disimpulkan sebagai berikut: 1. Akurasi sistem penentuan tingkat kematangan kue cake dasar putih menggunakan kamera handphone Nokia  6303i Classic 3.2  MP  yaitu  kelas  belum  matang  75,53%,  pindah  rak 81,25%,  matang  47,92%, over matang  56,06%  dengan  rata-rata  akurasi  sistem  65,19% sementara  rata-rata  akurasi cake dasar  cokelat  sebagai  kelas  validasi  yaitu  96,88%. Sedangkan akurasi menggunakan kamera handphone Android Xiomi redme note4 13 MP yaitu  kelas  belum  matang  61,77%,  pindah  rak  83,34%,  matang  52,09%, over matang 62,50% dengan rata-rata akurasi 64,69% dan rata-rata akurasi cake dasar cokelat sebagai kelas validasi yaitu 93,75%.
2. Berdasarkan  penelitian  ini  ada  beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  hasil  akurasi  sistem yaitu:
a) Cahaya dalam ruangan.
b) Jarak pengambilan gambar dari target objek
c) Pan atau wadah penampung kue cake.

## 4.2 Saran
Akurasi  sistem  dalam  penelitian  sangat  dipengaruhi  oleh  faktor  cahaya  ruangan,  jarak pengambilan  citra,  waktu  penggambilan  dan  pan  atau  wadah  penampung.  Diharapkan  pada penelitian selanjutnya dapat digunakan suatu metode yang mampu menyelesaikan faktor-faktor penyebab diatas, sehingga akurasi sistem dapat lebih baik dari penelitian ini.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada Ibu  Adriana  Fanggidae,  ST,  M.Cs selaku  dosen penguji.
DAFTAR PUSTAKA
[1]Pradhitya, Rio., 2015, Pembangunan Aplikasi Deteksi dan Tracking Warna Virtual Drawing Menggunakan  Algoritma Color  Filtering, Jurnal  Ilmiah  Komputer  dan  Informatika (KOMPUTA),ISSN:2089-9033.
[2]Prahara.H.  W  dan  Sela.  E.  I.,  2016,  Tingkat  Buah  Pepaya  dengan  Jaringan  Syaraf  LVQ, Seminar Riset Teknologi Informasi (SRITI) tahun 2016.
[3]Santi.R.C.N  dan  Eniyati.S.,  2015,  Implementasi  Statistik  dengan  Database  Mysql, Jurnal Teknologi  Informasi  DINAMIK  Volume  20,  No.2,  Juli  2015  :  132-139  ISSN  :  0854- 9524.
[4]  Agian.D.G.,dkk,  2015,  Identifikasi  Kematangan  Buah  Markisa  ( Passiflora  edulis )  Dengan Peongolahan  Cita  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan.J.Rekayasa  Pangan  dan Pert.,Vol.3 No.3 Th.2015.
[5] Eliyani dkk, 2013, Pengenalan Tingkat Kematangan Buah Pepaya Paya Rabo menggunakan Pengolahan  Citra  Berdasarkan  Warna  RGB  dengan K-Means  Clustering ,Seminar Nasional  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  (SNATIKOM  2013),ISBN  978-602- 19837-2-0.
[6] Fausett,L., 1994, Fundamental of Neural Networks,Prentice Hall,New Jersey.
[7]  Jatmika  dan  Purnamasari,  2014, Rancang  Bangun  Alat  Pendeteksi  Kematangan  Buah  Apel Dengan  Menggunakan  Metode  Image  Processing  Berasaran  Komposisi  Warna,  Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informasi ASIA , Vol.8 No 1, Februari 2014.
[8]  Kusumadewi  S,2003,  Artificial  Intelligence  (teknik  dan  Aplikasinya),  Graha  Ilmu, Yogyakarta.
[9]Nurraharjo.E, 2012, Implementasi Image Statistic Method pada pengolahan citra digital,Jurnal Teknologi Informasi DINAMIKA Volume 17,No.1,Januari 2012:01-05.
[10]Oetomo,  Budi  Sutedjo  Dharma,  2002, Perencanaan  dan  Pengembangan  Sistem    Informasi, Edisi I, ANDI Yogyakarta.
[11]Ranadhi D., 2006, Implementasi Learning Vector Quantization (LVQ) untuk Pengenal Pola Sidik  Jari  Pada  Sistem  Informasi  Narapidana  LP  Wirogunan, Skripsi ,  Jurusan  Teknik Informatika, Fakultas Teknik Industri, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta.
[12]Riska.S.Y.,  2015, Klasifikasi  Level  Kematangan  Tomat  Berdasarkan  Perbedaan  Perbaikan Citra  Menggunakan  Rata-rata  RGB  dan Index  Pixel ,  Jurnal  Ilmiah  Teknologi  dan Informasi ASIA (JITIKA),Vol 9,No.2,Agustus 2015.ISSN:0852-730X.
[13]Syakry  dkk,  2013,  Analisa  Tingkat  Kandungan  Nilai  Warna  untuk  Penentuan  Tingkat Kematangan pada Citra Buah Papaya Callina , Jurnal Ilmiah Elite Elektro, Vol.4 No 1, Maret 2013:31-37.