Jurnal Arus Elektro Indonesia (JAEI) Vol. 9, No. 2, Agustus 2023 ISSN. 2502-3608; e-ISSN. 2443-2318 Terakreditasi Sinta 5

## Konveyor Untuk Klasifikasi Kualitas Buah Pisang Menggunakan Image Processing
Immawan Wicaksono 1 , Azhar Bima Javier 2 , dan Sumardi 3 , Widya Cahyadi 4 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Jember Immawanw@unej.ac.id, azharbimajavierarif@gmail.com, smardi10@gmail.com, cahyadi@unej.ac.id

## Abstrak
Pengolahan  pasca  panen  merupakan  salah  satu  kegiatan untuk  mempertahankan  kualitas  mutu  buah  pisang. Upaya  yang  dilakukan  untuk  mempertahankan  kualitas buah pisang adalah sortasi. Sortasi merupakan pemisahan bahan  yang  sudah  dibersihkan  ke  dalam  berbagai  fraksi berdasarkan  karakter  fisik  (bentuk,  ukuran,  berat,  jenis, warna), kimia (komposisi bahan bau dan ketengikan) dan biologisnya  (jenis  dan  kerusakan  oleh  serangga,  jumlah mikroba, dan daya tumbuh). Tujuan dilakukannya sortasi adalah untuk menentukan klasifikasi komoditas berdasarkan mutu sejenis yang terdapat dalam komoditas itu sendiri. Salah satu metode pemutuan buah pisang yang dapat  digunakan  yaitu  menggunakan  pengolahan  citra. Pengolahan  citra  merupakan  penanganan  data  teks  dan data citra berdasarkan sistem visual yang memiliki tingkat akurasi  jauh  lebih  tinggi  dari  visual  manusia Salah  satu metode  yang  dapat  untuk  mengatasi  masalah  tersebut yaitu  menggunakan  metode Image Classification .  Dengan adanya  tambahan  metode  pendukung  ini  maka  hasil identifikasi dan tingkat akurasi data akan lebih baik.
Kata Kunci — Sortasi, klasifikasi citra, pisang.

## Abstract
Post-harvest  processing  is  one  of  the  activities  to  maintain the quality of bananas. Efforts made to maintain the quality of bananas are sorting. Sorting is the separation of cleaned materials  into  various  fractions  based  on  their  physical character  (shape,  size,  weight,  type,  color),  chemical  (odor composition and rancidity), and biological (type and damage by  insects,  number  of  microbes,  and  growth  power).  The purpose  of  sorting  is  to  determine  the  classification  of commodities  based  on  similar  qualities  contained  in  the commodity. One of the banana fruit harvesting methods that can be used is to use image processing. Image processing is the handling of text data and image data based on a visual system  with  a  much  higher  accuracy  level  than  human visual. One of the methods that can solve the problem is to use  the  Image  Classification  method.  With  the  addition  of these  supporting  methods,  the  identification  results  and  the level of data accuracy will be better. Abstrak ditulis sebanyak
Keywords — Sorting, image classification, bananas
.

## I. PENDAHULUAN
Pisang  adalah  buah  yang  sangat  bergizi  yang  merupakan sumber  vitamin,  mineral  dan  juga  karbohidrat  (Prihatman, 2000).  Menurut  Rismunandar  (1981),  kandungan  gula,  pati dan  air  yang  terdapat  dalam  buah  pisang  tergantung  pada varietas, waktu panen, iklim dan keadaan tanah. Sortasi yang  dilakukan  untuk  buah  pisang  di  Indonesia  umumnya masih menggunakan metode manual yaitu berdasarkan warna atau  kerusakan  dengan  tenaga  manusia.  Metode  ini  dirasa belum cukup baik dikarenakan memiliki keterbatasan dari segi waktu maupun tenaga. Berdasarkan kekurangan tersebut maka diperlukan  alternatif  metode  yang  dapat  memutukan  buah pisang secara efektif dan efisien. Salah satu metode pemutuan buah  pisang  yang  dapat  digunakan  yaitu  menggunakan pengolahan  citra.  Pengolahan  citra  merupakan  penanganan data  teks  dan  data  citra  berdasarkan  sistem  visual  yang memiliki tingkat akurasi jauh lebih tinggi dari visual manusia (Ahmad, 2005).

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Standar Mutu Buah Pisang
Penentuan mutu kriteria buah pisang masih belum memiliki standar acuan yang baku namun pengelompokan buah pisang berdasarkan  ukuran  yang  seragam,  tidak  cacat  dan  tidak terserang  hama/penyakit  dan  buah  pisang  di  panen  pada  saat buah sudah berubah yaitu warna sudah berubah dari hiaju tua menjadi  kuning  pekat  dan  bila  terkena  sinar  warna  menjadi kuning cerah.

## B. Sortasi
Sortasi adalah kegiatan yang dilakukan untuk memisahkan produk yang  baik dan buruk ( marketable dan unmarketable ). Tujuan  utama  sortasi  adalah  untuk  mengoptimalkan kegunaannya  untuk  tugas-tugas  tertentu.  Sortasi  merupakan pemisahan makanan ke dalam kategori berdasarkan sifat-sifat fisik  yang  dapat  di  ukur  atau  proses  pengklasifikasian  bahan berdasarkan sifat fisiknya.

## C. Color Filtering
Color  filtering adalah  suatu  teknik  pengolahan  citra berdasarkan  warna  yang  spesifik.  Cara  kerja color  filtering adalah  dengan  membandigkan  komponen  warna  setiap  pixel
citra dengan warna spesifik. Kelebihan menggunakan metode color  filtering adalah  sangan  sederhana  dalam  melakukan penyaringan  warna  dalam  ruang  warna  RGB  ( red,  Green, Blue ).

## D. Pengolahan Citra Digital
Pengolahan  citra  merupakan  proses  mengamati  dan menganalisa  suatu  obyek  tanpa  adanya  hubungan  langsung dengan  objek  tersebut.  Teknik-teknik  pengolahan  citra biasanya  digunakan  untuk  melakukan  transformasi  dari  satu citra  ke  citra  lainnya,  sementara  untuk  melakukan  tugas perbaikan  informasi  dilakukan  oleh  manusia.  Sebuah  citra adalah kumpulan piksel – piksel yang disusun dalam larik dua dimensi yaitu (x,y). Umumnya citra dibentuk dari kotak-kotak persegi empat yang teratur (piksel). Untuk menunjukkan suatu lokasi piksel, koordinat (0,0) digunakan untuk posisi kiri atas dalam bidang citra, dan koordinat (m-1,n-1) digunakan untuk posisi kanan bawah dalam citra berukuran mxn piksel (Ahmad, 2005:11).

## E. Konveyor
Konveyor adalah suatu sistem mekanik yang menggunakan motor  DC  dalam  menjalankannya  yang  mempunyai  fungsi memindahkan  barang  dari  satu  tempat  ke  tempat  yang  lain. Banyak industri yang memakai konveyor untuk memindahkan barang yang jumlahnya sangat banyak dan berkelanjutan.

## F. Arduino
Arduino adalah pengendali mikro singleboard yang bersifat open-source, diturunkan dari wiring platform, dirancang untuk memudahkan  penggunaan  elektronik  dalam  berbagai  bidang. Hardware-nya  memiliki  prosesor  Atmel  AVR  dan  software- nya  memiliki  bahasa  pemrograman  sendiri.  Saat  ini  Arduino sangat populer di seluruh dunia sehingga banyak pemula yang belajar  mengenal  robotika  dan  elektronika  menggunakan Arduino  karena  mudah  dipelajari.  Tapi  tidak  hanya  pemula, para  pengguna  yang  profesional  pun  ikut  senang mengembangkan aplikasi elektronik menggunakan Arduino.
Gambar 1. Prototipe Konveyor
TABEL 1.

## DATASHEET ARDUINO UNO

## G. Motor Servo
Motor  servo  adalah  sebuah  perangkat  atau  aktuator  putar (motor)  yang  dirancang  dengan  sistem  kontrol  umpan  balik loop  tertutup  (servo),  sehingga  dapat  di  set-up  atau  di  atur untuk  menentukan  dan  memastikan  posisi  sudut  dari  poros output motor. Pada alat ini, saya menggunakan servo SG90.

## H. Relay
Merupakan  komponen  elektronika  berupa  saklar  atau switch elektrik yang dioperasikan secara listrik dan terdiri dari 2  bagian  utama  yaitu  Elektromagnet  (coil)  dan  mekanikal (seperangkat  kontak  Saklar/Switch).  Pada  driver  ini  kita menggunakan  modul  relay  yaitu  HW  307.  Pada  rangkaian yang  digunakan  fungsi  dari  relay  untuk  membantu memberhentikan motor yang dimana ketika sensor ultrasonik membaca adanya subjek pada tempat pembacaan maka ketika keadaan awal relay pada posisi NC menjadi NO.

## I. Visual Studio
Microsoft  Visual  Studio  adalah  sebuah  perangkat  lunak yang  lengkap  sehingga  dapat  digunakan  untuk  melakukan pengembangan  terhadap  aplikasi,  baik  hal  itu  aplikasi  bisnis, komponen  aplikasinya  ataupun  aplikasi  personal  serta komponen  aplikasinya,  dalam  bentuk  beberapa  aplikasi console, Windows, ataupun aplikasi Web.
Jurnal Arus Elektro Indonesia (JAEI) Vol. 9, No. 2, Agustus 2023 ISSN. 2502-3608; e-ISSN. 2443-2318 Terakreditasi Sinta 5
13

## III. METODE PENELITIAN

## A. Studi Literatur
Pada  tahapan  pertama  sebagai  landasan  sebuah  teori tentang  sebuah  penelitian  terhadap  klasifikasi  buah  pisang menurut  tingkatan  warna  yang  ditentukan  pada  awalnya membutuhkan masukan atau arahan arahan menurut penelitian yang  pernah  dilakukan  sebelumnya  ataupun  penelitian  yang terkait.

## B. Perancangan Hardware
Alur  yang  selanjutanya  dilakukan  yaitu  merancang  atau membuat Hardware yang  dimana Hardware tersebut berbentuk Konveyor yang di lengkapi oleh sensor Ultrasonik, motor  penggerak  dan  kamera  HP  yang  dipergunakan  untuk mengambil gambar sampel.
Gambar 3. Diagram Alir Alat
Gambar 4. Desain Alat Gambar 5. Rangkaian Alat

## C. Perancangan Software
Pada  Alur  ini  ditetapkan  perintah  perintah  dalam  bentuk kode yang menggunakan Visual Studio sebagai bantuan untuk mempermudah Hardware mengerjakan  perintah  agar  sesuai dengan perintah yang diberikan serta program Arduino untuk menjalankan beberapa komponen seperti motor dan servo.

## D. Pengujian dan Pengambilan Data
Pada  tahap  ini  dengan  melakukan  uji  terhadap Hardware dan Software yang telah dibuat pada sebelumnya, apakah hal tersebut  sudah  sesuai  dengan  yang  diharapakan  pada  awal pembuatan penelitian.

## E. Analisa Data dan Pembuatan Laporan
Setelah  mendapatkan  data  dan  hasil  pengujian  pada  tahap ini  menganalisis  hasil  yang  telah  didapatkan  serta  dapat mendokumentasikan  dalam  bentuk  tulisan  agar  dapat membantu  penelitian  selanjutnya  yang  berkaitan  tentang  hal ini.  Pada  tahap  ketiga  ini,  yaitu  membuat  sitem  peramalan dengan  menggunakan  metode backpropagation  neural network .  Aplikasi  yang  akan  dipakai  untuk  merancang  serta menjalankan  simulasi  pada  penelitian  ini  ialah  aplikasi software Matlab.

## F. Penarikan Kesimpulan
Penarikan kesimpulan terhadap semua tahap penilitian yang telah dilakukan
14
TABEL 2.

## HUBUNGAN VARIABEL  MUTU DAN VARIABEL  MUTU CITRA

## IV. HASIL PENELITIAN

## A. Kalibrasi Warna
Pada gambar 7 dapat dilihat bahwa saat pengambilan data dengan  menggunakan  kalibrasi  pada  filter  1  mulai  warna terendah  dengan  nilai  nilai  R  =  31,  G  =  124,  B  =  4  hingga warna dengan nilai R = 135, G = 170, B = 69, nilai tersebut dapat  disimulasikan  dengan  warna  yang  terdapat  pada  sisi atasnya,  lalu  untuk  menentukan  tingkatan  kematangan  buah menggunakan  filter  2  dengan  warna  terendah  yang  memiliki nilai R = 122, G = 81, B = 0 hingga nilai warna dengan R = 174,  G  =  138,  B  =  45.  Dengan  nilai  tersebut  yang  akan menjadi  acuan  pengambilan  nilai  piksel  yang  tertangkap ketika pisang melewati kamera.
Gambar 6. Nilai Warna Kuning dan Hijau

## Gambar 7. Kalibrasi Warna
B. Pengujian Sensor Ultrasonik
Pada  alat  klasifikasi  kematangan  buah  pisang  ini  terdapat sensor ultrasonik yang berguna untuk mendeteksi suatu objek sudah  berada  pada  tempat  yang  sudah  diatur  sebagai pengambilan gambar.
Dapat dilihat pada tabel 3 dan juga grafik gambar 8 dimana pada jarak nyata diukur dengan pembanding berupa penggaris konvensional  dengan  jarak  sebesar  900  milimeter,  dan  jarak pada sensor ultrasonik pembacaan jarak sebesar 897 milimeter, 899 milimeter, 900 milimeter, 901 milimeter dan terakhir 895 milimeter. Dilihat seperti pada grafik untuk sensor ultrasonik dan  jarak  nyata.  Garis  biru  merupakan  jarak  nyata  dan  garis oranye merupakan jarak yang diambil oleh sensor
C. Pengujian Kamera
Pada  pengujian  kamera  dilakukan  dengan  menggunakan kamera dari smartphone yang disambungkan dengan aplikasi
TABEL 3.

## KALIBRASI SENSOR ULTRASONIC
No Jarak Nyata (mm) Jarak Sensor (mm)
1
900
897
2
899
3 900
4
901
5
895
Gambar 8. Grafik nilai kalibrasi sensor ultrasonic TABLE 4.
Jurnal Arus Elektro Indonesia (JAEI) Vol. 9, No. 2, Agustus 2023 ISSN. 2502-3608; e-ISSN. 2443-2318 Terakreditasi Sinta 5
PENGUJIAN KAMERA TERHADAP WARNA RGB DroidCamApp dimana perangkat ini dapat
menyambungkan  kamera  dari  smartphone  pada  software pemrograman di computer
Dapat  dilihat  pada  tabel  4  dimana  pengujian  kamera terhadap  warna  RGB  dimana  pembanding  dari  warna  RGB menggunakan aplikasi bawaan dari Windows yaitu paint. Dari percobaan  pengujian  digunakan  beberapa  contoh  variasi warna  sebanyak  sepuluh  contoh,  dimana  semua  warna  yang ditangkap  dapat  dibandingkan  dengan  warna  pada  paint seperti halnya kolom nomor 2 warna yang dilihat yaitu kuning dengan  R  sebesar  194,  G  sebesar  184,  dan  B  sebesar  86, begitu juga yang lainnya.

## D. Hasil Pengujian Klasifikasi Buah
Pada  bagian  bab  ini  membahas  tentang  hasil  pengujian data  sampel  buah  yang  berupa  pisang  dengan  menggunakan perbandingan nilai antara piksel warna kuning dan hijau yang telah  diatur  pada  sebelumnya  dengan  range  warna  hijau tertentu  dan  warna  kuning  tertentu  pada  buah  yang  matang dan mentah. Dapat dilihat pada gambar hasil klasifikasi antara pisang  warna  kuning  dan  hijau,  dimana  pisang  berwarna kuning  dapat  dikategorikan  sebagai  pisang  yang  matang  dan pisang  dengan  warna  hijau  dapat  dikategorikan  pisang  yang belum  matang  atau  mentah.  Dapat  juga  dilihat  nilai  pixel dalam  gambar  8  sebagai  contoh  ketika  klasifikasi  dengan kondisi  kuning  maka  nilai  pixel  pada  warna  kuning  lebih dominan dan juga sebaliknya dimana kondisi hijau maka nilai pixel warna hijau lebih dominan.
Gambar 8. Hasil Pengujian Klasifikasi buah
Gambar 9 Grafik pengambilan data buah pisang mentah

## 16
Gambar 10. Grafik pengambilan data buah pisang matang
TABEL 5. KLASIFIKASI PISANG MATANG DAN MENTAH . TABEL 6 PENGAMBILAN DATA BUAH PISANG MENTAH TABEL 7 PENGAMBILAN DATA BUAH PISANG MATANG
TABEL 8.

## PENGUJIAN KESELURUHAN ALAT SORTIR BUAH PISANG
Pada  tabel  5  hasil  klasifikasi  pisang  matang  dan  mentah dimana  dalam  pengambilan  data  ini  dilakukan  sebanyak  10 kali dengan kondisi pisang matang dan mentah sehingga total pengambilan sebanyak 20 variasi objek pisang.
Seperti  halnya  pada  penjelasan  gambar  8  dimana  nilai pixel pada kondisi lebih dominan, sebagai contoh pada kolom 1  pada  tabel  5  dengan  kondisi  matang  didapat  pixel  kuning sebesar  12.651  pixel  dan  hijau  sebesar  8  pixel,  sedangkan untuk kondisi mentah didapat pixel kuning sebesar 0 pixel dan hijau sebesar 9.483 pixel. Selebihnya dapat dilihat pada tabel 5.
E. Pengujian Waktu Buah Pisang Mentah
Dalam  pengambilan  data  pisang  mentah  menggunakan variasi jumlah pisang dengan rentan jumlah sebanyak 5 buah. Dimulai dari 5, 10, 15, 20, 25, dan 30 buah pisang yang masih mentah.  Data  untuk  buah  pisang  mentah  dapat  dilihat  pada tabel 6 dimana pisang yang digunakan meupakan pisang yang masih  mentah  atau  masih  berwarna  hijau.  Seperti  halnya kolom nomor 4 dimana menggunakan 20 pisang mentah, pada konveyor  melakukan  eksekusi  dengan  data  16  buah  mentah dan 4 buah pisang matang, 4 buah pisang yang terkualifikasi matang  ini  merupakan  error  yang  terjadi  pada  alat.  Didapat juga  data  waktu  pada  saat  pengambilan  data,  dimana  untuk mengeksekusi 30 buah pisang dibutuhkan waktu kurang lebih 2  menit  44  detik  dengan  rata  –  rata  waktu  yang  dibutuhkan setiap pisangnya sebesar 5 detik. Berikut gambar grafik untuk pengambilan data tabel 6.

## F. Pengujian Waktu Buah Pisang Matang
Kriteria  data  yang  diambil  yaitu  variasi  jumlah  buah matang  dengan  rentan  5  buah  sama  seperti  sebelumnya  tapi dari  semua  buah  yang  akan  diuji  menggunakan  buah  yang sudah  matang  dengan  kriteria  buah  pisang  yang  sudah berwarna  kuning.  Dari  penelitian  yang  sudah  dilakukan didapat tabel 7, dapat diketahui pada tabel 7 nilai error persen pada pengambilan data buah pisang yang matang lebih sedikit yaitu  dengan  nilai  eror  persen  terbesar  10  persen  didapat
Jurnal Arus Elektro Indonesia (JAEI) Vol. 9, No. 2, Agustus 2023 ISSN. 2502-3608; e-ISSN. 2443-2318 Terakreditasi Sinta 5
ketika pengambilan hampir sama yaitu dengan 30 buah pisang matang  dapat  diselesaikan  dengan  waktu  2  menit  43  detik dengan  rata  –  rata  setiap  buahnya  dapat  diselesaikan  dengan waktu  5  detik.  Berikut  gambar  grafik  untuk  tabel  4.5 diatas.dibandingkan  dengan  pengambilan  data  untuk  buah pisang  yang  masih  mentah  pada  tabel  dengan  error  persen sebesar  33  persen.  Dilihat  pada  kolom  4  tabel  dengan  data pisang  20  buah  dengan  kondisi  matang  atau  kuning,  didapat data  mentah  sebanyak  2  buah  mentah  dan  18  buah dikategorikan  matang  oleh  alat.  Untuk  waktu  yang  yang didapat  ketika  pengambilan  hampir  sama  yaitu  dengan  30 buah pisang matang dapat diselesaikan dengan waktu 2 menit 43 detik dengan rata – rata setiap buahnya dapat diselesaikan dengan waktu 5 detik. Berikut gambar grafik untuk tabel 7

## G. Pengujian Keseluruhan
Pengujian keseluruhan yang dilakukan pada penelitian kali ini dengan mencampur variasi dari objek yang diuji yaitu buah pisang  yang  sudah  matang  dan  yang  masih  mentah.  Dimana percobaan menggunakan 30 buah pisang matang dan mentah yang  sudah  di  klasifikasikan  sebelumnya.  Pengujian  ini dilakukan  untuk  analisa  kinerja  dari  alat  sortir  buah  pisang apakah alat dapat digunakan untuk memilah buah pisang yang matang  dan  yang  belum  matang.  Hasil  dari  pengujian keseluruhan dapat dilihat pada tabel 8 berikut ini.
Dari  pengambilan  data  tabel  8  dapat  dilihat  jumlah  buah pada baris kedua merupakan variasi jumlah buah dengan input pada  baris  ketiga  yang  jumlahnya  berbeda,  sedangkan  pada output  didapat  hasil  seperti  pada  tabel  8,  baris  dengan  label output.  Seperti  halnya  pada  kolom  nomor  4  dengan  jumlah buah  sebanyak  15  yang  berisi  5  buah  mentah  dan  10  buah matang,  setelah  disortir  oleh  alat  dapat  dilihat  pada  baris output  kolom  4  dengan  hasil  mentah  3  buah  dan  matang  12 buah,  didapat  error  persen  pada  alat  sebesar    13,3  %,  pada hasil  keseluruhan  bahwa  eror  %  tidak  melebihi  nilai  atau  di bawah 13,3% yang terjadi pada percobaan ke-4 dengan jumlah objek sebanyak 15 buah.

## V. KESIMPULAN
Setelah  melakukan  penelitian  ini,  didapatkan  beberapa kesimpulan dari hasil percobaan sebagai berikut : 1. Terdapat  nilai  R,  G  dan  B  yang  membantu  untuk menentukan  jumlah  piksel  untuk  mengklasifikasi  tingkat kematangan  buah  yang  menjadi  keluaran  dari  hasil konveyor.
2. Alat  Konveyor  yang  telah  dirancang  dapat  berfungsi dengan baik hal tersebut dapat dibuktikan dengan nilai eror persen  yang  ralatif  kecil,  bisa  diambil  contoh  pada  hasil buah  mentah  dapat  ditekan  hingga  nilai  20%  pada error serta  saat  matang  hingga  0%  dan  pada  nilai  eror keseluruhan bernilai 6,6%.
3. Pemrograman yang diatur dengan perbandingan jika A > B = A, A < B = B, dapat mengukur tingkat kematangan buah pisang  dengan  baik,  terdapat  contoh  pada  tabel  klasikasi buah  pada  percobaan  6,  dengan  nilai  filter  berwarna kuning sebesar 6595 px dan berwarna hijau sebesar 22 px. 4. Pada  hasil  waktu  yang  dibutuhkan  cukup  efisien  dengan sekala prototipe dengan  rata-rata  pada  waktu  pada  buah mentah  sebesar  04.06 second ,  dan  pada  buah  mentah membutuhkan waktu rata-rata sebesar 04.42 second .
R EFERENSI
[1] Ahmad,  U.  2005.  Pengolahan  Citra  Digital  dan  Teknik Pemrogramannya. Yogyakarta: Graha Ilmu.
[2] Badan  Penelitian  dan  Pengembangan  Pertanian.  Tanpa  tahun  “Teknik budidaya tanamansawo.http://hortikultura.litbang.pertanian.go.id/downloads/Bud idaya%20Sawo.pdf[Diakses pada 9 april 2019)].
[3] Badan Pusat Statistik. 2014. Produksi buah-buahan dalam (Ton) 2009 – 2014. http://sumut.bps.go.id/frontend/linkTabelStatis/view/id/310 [Diakses pada 9 april 2017)].
[4] Fauji,  S.  A.  2012.  Analisis  Fungsi  Aktifasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan untuk  Mendeteksi  Karakteristik  Bentuk  Gelombang  Spektra  Babi  dan Sapi, 2 No.3.
[5] Kusumadewi,  S.,  dan  Hartati.  2006.  Neuro  fuzzy:  Integrasi  Sistem Fuzzy & Jaringan Syaraf. Yogyakarta: Graha Ilmu.
[6] Soedibyo, D. W. 2006. “Pemutuan Edamame (Glycine Max (L.) Merr.) dengan  Menggunakan  Pengolahan  Citra  (Image  Processing)”.  Tidak Diterbitkan. Tesis. Bogor: Institut Pertanian Bogor (IPB).