## EKSTRASI CIRI WARNA HSV DAN CIRI BENTUK MOMENT INVARIANT UNTUK KLASIFIKASI BUAH APEL MERAH
Nikotesa E. R. Pah 1 , Arfan Y Mauko 2 dan Sebastianus A. S. Mola 3
1,2,3 Program Studi Komputer, Fakultas Sains dan Teknik Universitas Nusa Cendana Kupang, Indonesia
1 Email: niko.pah10@gmail.com . 2 Email: arfanmauko@gmail.com . 3 Email: adimola@staf.undana.ac.id .

## ABSTRAK
Apel merah merupakan salah satu tanaman buah dengan banyak sekali peminat sehingga sangat laris di pasaran. Apel merah juga memiliki beberapa jenis yang sepintas terlihat mirip satu  dengan yang lain. Hal inilah yang membuat orang kesulitan dalam membedakan apel merah yang dikonsumsi, apalagi tidak  ada  label  keterangan  untuk  menjelaskan  buah  apel  tersebut.  Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  ini dilakukan suatu klasifikasi terhadap buah apel merah berdasarkan ciri bentuk dan warna. Data citra yang digunakan  yaitu  data  sekunder  yang  berformat  *jpg  dengan  ukuran  100  x  100  piksel.  Metode  yang digunakan yaitu ekstrasi ciri warna HSV (nilai output 3) dan ciri bentuk moment invariant (nilai output 7) sehingga setiap citra memiliki  10 nilai. Hasil klasifikasi  citra diperoleh dengan menggunakan Euclidean distance . Skenario pengujian digunakan k-fold cross validation di mana 1.710 data citra dibagi ke dalam 10- fold dengan  setiap subset terdapat  171  citra.  Dari  10- fold dilakukan  pengujian  sebanyak  50  kali, sehingga diperoleh rata-rata akurasi sebesar 98,82%. Untuk akurasi tertinggi diperoleh pada pengujian ke- 46 sebesar 99,12% dan akurasi terendah pada pengujian ke-48 sebesar 98,54%.
Kata  kunci :  Ekstrasi  ciri  warna Mean HSV,  K- Fold  Cross  Validation, Ekstrasi  ciri  bentuk Momen Invariant , Euclidean Distance , Apel merah

## ABSTRACT
Red apple is one of the fruit plants with a lot of enthusiasts so it is very popular in the market. Red apples also have several types that at first glance look similar to one another. This is what makes it difficult for people to distinguish between red apples that are consumed, especially  since there is no information label to explain these apples. Therefore, in this study a classification of red apples was carried out based on their shape and color characteristics. Image data used is secondary data in * jpg format with a size of 100 x 100 pixels. The method used is the extraction of the Mean HSV color feature (the output value is 3) and the  Moment  Invariant  form  feature  (the  output  value  is  7)  so  that  each  image  has  10  values.  Image classification results  were obtained using Euclidean Distance. Meanwhile, the test  scenario  used K-Fold Cross Validation where 1,710 image data were divided into 10-folds with 171 images in each subset. From 10-fold  tested 50 times, so that an average accuracy of 98.82% was obtained. The highest  accuracy was obtained in the 46th test of 99.12% and the lowest accuracy was in the 48th test of 98.54%. Keywords:  Mean  HSV  Color  Feature  Extraction,  K-Fold  Cross  Validation,  Invariant  Moment  Shape Feature Extraction, Euclidean Distance, Red Apple

## 1. PENDAHULUAN
Apel  memiliki  nama  ilmiah Malus  domestica merupakan  tanaman  buah  yang  disukai  oleh kebanyakan orang. Umumnya apel akan berwarna merah saat sudah masak buahnya. Ada yang berwarna merah gelap, merah muda, merah maron ada juga merah kekuningan. Apel merah memiliki beberapa jenis diantaranya apel Fuji, apel Royal Gala, apel Red Delicious, apel Cameo dan apel Anna [ 1 ]. Apel merah banyak dijual di supermarket dan juga pasar buah. Banyaknya peminat, membuat apel merah  menjadi  salah  satu  komoditi  yang  laris  di  pasaran.  Akan  tetapi,  sering  terjadi  masalah  di  mana konsumen  tidak  tahu  nama  dan  jenis  apel  merah  yang  mereka  konsumsi  apalagi  tidak  terdapat  label keterangan  jenis  apelnya.  Dengan  kurangnya  keterangan  yang  jelas  mengenai  jenis  apel  yang  ada  akan berdampak pada penjual buah karena tidak memiliki cukup data mengenai jenis apel apa saja yang lebih diminati  oleh  pembeli  atau  konsumen,  sehingga  secara  kasatmata  apel  merah  memiliki  ciri  bentuk  dan warna yang mirip jika diamati dengan mata. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan dilakukan klasifikasi khususnya terhadap buah apel merah berdasarkan ciri bentuk dan ciri warna.
Penelitian  untuk  klasifikasi  apel  sudah  dilakukan  sebelumnya  seperti  penelitian  yang  mirip dilakukan untuk klasifikasi beberapa jenis buah apel dengan metode k-nearest neighbors (k-NN). Penelitian
ini  menggunakan  ciri  warna hue  saturation  value (HSV)  untuk  ekstrasi  warnanya  karena,  warna  HSV memiliki ruang lingkup yang terdiri dari 3 elemen yaitu hue yang mewakili semua warna, adapun saturation yang  mewakili  tingkat  terhadap  dominanasi  warna,  sedangkan  untuk value mewakili  tingkat  kecerahan sehingga  dalam  penggunaannya  lebih  cenderung  mendeteksi  ketiga  elemen  tersebut . Ciri local  binary pattern (LBP) digunankan sebagai ekstrasi bentuknya. Hasil klasifikasi yang diperoleh dari metode k-NN tersebut yaitu nilai rata-rata presisinya sebesar 94%, nilai recall sebesar 100% dan akurasi sebesar 94% [ 1 ]. Adapun  penelitian  lain  yang  dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat  kematangan  buah  apel  Manalagi menggunakan  ekstrasi  ciri  citra  yaitu  rerata  intensitas,  energi, entropy ,  standar  deviasi, smoothness dan skewness . Kemudian, nilai dari ekstrasi ciri yang telah diperoleh akan diklasifikasi menggunakan algoritma naïve  bayes .  Kedua  metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  hanya  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar 63% [ 2 ].

## 2. MATERI DAN METODE
Data Penelitan Pada penelitian ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dari https://github.com/Chtchou/Fruit-Images-Dataset , di mana dari beberapa dataset apel yang ada, diambil 3 jenis apel merah yang mirip sebagai data penelitian. Dataset apel yang diperoleh sudah dalam format *.jpg dengan ukuran 100 x 100 piksel. Dari 3 dataset apel tersebut terdapat 570 data citra untuk masing-masing jenis sehingga total keseluruhannya berjumlah 1.710 data citra yang akan digunakan.
Umumnya apel akan berwarna merah saat sudah masak buahnya. Ada yang berwarna merah gelap, merah muda, merah maron ada juga merah kekuningan. Dalam penelitian ini digunakan 3 jenis apel yaitu apel Fuji, apel Royal Gala dan apel Red Delicious seperti pada gambar 1 [ 2 ].
(a) (b)
(c)
Gambar 1. Jenis apel merah yang digunakan (a) Apel Red Delicious, (b) Apel Royal Gala, (c) Apel Fuji Definisi citra digital
Instensitas cahaya yang terdapat pada suatu bidang atau media datar merupakan fungsi lanjutan dari citra ( image ). Fungsi dari intensitas cahaya pada media datar dinotasikan dalam hitungan matematis yaitu f(x,y) di  mana  koordinat  untuk  media  datarnya (x,y) dan  intensitas  cahayanya f(x,y) [ 3 ]. Sehingga dapat disimpulkan bahwa citra lanjutan yang diubah menjadi bentuk diskrit baik secara koordinat maupun intensitas cahaya disebut citra digital. Pencuplikan posisi dan kuantisasi intensitas merupakan dua proses untuk pengolahan digitalisasi di mana x dan y adalah koordinat piksel, sedangkan f adalah derajat intensitas pikselnya  [ 4 ].  Model  ukuran  M  x  N  merupakan  bentuk  matriks  dari  citra  digital  disusun  seperti  pada persamaan 1 .
f(𝑥, 𝑦) =
( 𝑓(0,0) 𝑓(0,1) 𝑓(0,2) ⋯ 𝑓(0, 𝑁 − 1) 𝑓(1,0) 𝑓(1,1) 𝑓(1,2) ⋯ 𝑓(1, 𝑁 − 1) 𝑓(2,0) ⋮ 𝑓(𝑀 − 1,0) 𝑓(2,1) ⋮ 𝑓(𝑀 − 1,1) 𝑓(2,2) ⋮ 𝑓(𝑀 − 1,2) ⋯ ⋮ … 𝑓(2, 𝑁 − 1)
⋮ 𝑓(𝑀 − 1, 𝑁 − 1)) .................................... (1)
Fungsi matematis dari suatu citra f ( x, y ), dapat ditulis sebagai berikut: 0 ≤ x ≤ M-1 0 ≤ y ≤ N-1 0 ≤ f(x,y) ≤ G-1 di mana: M = jumlah baris pada array suatu citra N = jumlah kolom pada array suatu citra G = jumlah skala citra keabuan (graylevel) Preprocessing Preprocessing merupakan proses pengolahan awal suatu citra sebelum dilanjutkan pada tahapan lainnya. Tujuan  dari tahapan preprocessing ini yaitu agar citra asli yang kurang baik  seperti buram atau terdapat  bintik-bintik  hitam  pada  citra  tersebut  diubah  menjadi  citra  yang  lebih  baik  lagi.  Berikut  ini beberapa tahapan preprocessing yaitu citra asli yakni pengabuan ( grayscaling ), pengambangan, morfologi dan konversi citra [ 5 ].
a. Citra Asli
Citra  yang  terdiri  dari  3  warna  dasar  merah  ( red) ,  hijau  ( green) ,  biru  ( blue) (RGB)  yang dikombinasikan sehingga tercipta banyak warna dari ketiganya.
b. Citra keabuan ( grayscale image )
Tahapan yang dilakukan di bagian preprocessing dengan mengubah citra warna yang terdiri dari kombinasi tiga warna dasar menjadi satu warna saja yaitu warna abu-abu atau citra keabuan artinya tidak ada warna lain selain gradasi citra keabuan itu sendiri. Konversi citra keabuan diperoleh dari hitungan rata-rata tiap piksel yang menyusun citra asli (RGB) tersebut [ 6 ]. Berikut rumus untuk konversi citra RGB menjadi citra grayscale menggunakan persamaan 2 .
f 0 (x,y)= 𝑓 𝑖 𝑅 (𝑥,𝑦) + 𝑓 𝑖 𝐺 (𝑥,𝑦) + 𝑓 𝑖 𝐵 (𝑥,𝑦) 3 .............................................................................................. (2)
di mana: f 0 (x,y) : Nilai intensitas citra grayscale f i R (x,y) : Nilai intensitas warna merah dari citra asal f i G (x,y) : Nilai intensitas warna hijau dari citra asal f i B (x,y) : Nilai intensitas warna biru dari citra asal
c. Pengambangan
Proses mengubah citra asli dengan hanya memiliki  dua nilai saja yaitu 0 = hitam dan 1 = putih atau lebih tepatnya menjadi citra biner. Hal ini dimaksudkan membersihkan noda atau bitnik hitam yang mengganggu keaslian citra [ 7 ]. persamaan 3 merupakan rumus pengambagan.
T( x,y) = { 0, 𝑔 (𝑥,𝑦) ≥ 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑚𝑏𝑎𝑛𝑔
1, 𝑔 (𝑥,𝑦) < 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑚𝑏𝑎𝑛𝑔 ........................................................................................... (3)
di mana: 𝑔 (𝑥,𝑦) = intensitas piksel citra keabuan
d. Morfologi
Operasi morfologi merupakan operasi yang umum dikenakan pada citra biner (hitam-putih) untuk mengubah struktur bentuk objek yang terkandung dalam citra [ 8 ]. Beberapa contoh lain aplikasi morfologi adalah sebagai berikut:
1) Membentuk filter spasial
2) Memperoleh skeleton (rangka) objek.
3) Menentukan letak objek di dalam citra.
4) Memperoleh bentuk struktur objek.
Rumus untuk morgologi dilasi adalah persamaan 4 sebagai berikut: A ⊕ B = { 𝑧 | 𝑧 = 𝑎 + 𝑏 ,dengan 𝑎 ∈ 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝑏 ∈ 𝐵 } ............................................................................. (4) e. Konversi Citra
Konversi citra merupakan proses mengubah satu jenis citra ke jenis lainnya. Secara umum, citra dapat dikonversikan ke citra skala keabuan dan citra warna HSV [ 9 ]. Warna HSV
Warna pada terminologi HSV didfenisikan dari warna HSV. Merah, kuning dan violet merupakan warna sebenarnya dari hue dengan tujuan dapat menentukan dan membedakan warna seperti merah, hijau dan lainnya. Warna saturasi  untuk  menentukan keaslian dari  suatu  warna. Sedangkan  warna value yaitu suatu  nilai  untuk  menentukan  berapa  banyak  cahaya  yang  diserap  mata  tanpa  melihat  warna  yang  ada. Selain  daripada  definisi  warna  HSV  di  atas,  terdapat  pula  definisi  jaraknya  dimana  proses  perhitungan secara kuantitasi yang diperoleh merupakan asli dari pengumpulan warna-warna yang padat serta lengkap [ 10 ]. Konversi RGB ke HSV
Tujuan pengubahan warna RGB ke HSV untuk memperoleh campuran warna yang lebih kompleks dengan komposisi tertentu. Untuk langkah-langkah konversinya dengan persamaan 5 , 6 dan 7 .
H = 𝑡𝑎𝑛[ 3 (𝐺−𝐵) (𝐺−𝐵)+(𝑅+𝐵) ]  ............................................................................................................. (5) S = 1- 𝑚𝑖𝑛(𝑅,𝐺,𝐵)
𝑉 ...................................................................................................................... (6) V = 𝑅+𝐺+𝐵 3 ............................................................................................................................. (7) Jika nilai S = 0, maka tidak bisa ditentukan nilai H, sehingga warna RGB harus dinormalisasikan dengan persamaan 8 , 9 , dan 10 . r = 𝑅 𝑅+𝐺+𝐵 ................................................................................................................................ (8) g = 𝐺 𝑅+𝐺+𝐵 ................................................................................................................................ (9)
b = 𝐵 𝑅+𝐺+𝐵 .............................................................................................................................. (10)
Kemudian warna RGB dikonversi ke warna HSV dengan persamaan 11 , 12 dan 13 . V = max (𝑟, 𝑔, 𝑏) ................................................................................................................... (11) 𝑆 =   { 0 𝑉 − min(𝑟,𝑔,𝑏) 𝑉 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑉 = 0 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑉 > 0 ................................................................................... (12) 𝐻 = {
0                    𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑆 = 0
1 6 [ (𝑔−𝑏) 𝑠𝑥𝑣 ]                       𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑉 =  𝑟
1 6 [2 + (𝑏−𝑟) 𝑠𝑥𝑣 ]               𝑗𝑖𝑘𝑎 𝐺 = 𝑣
1 6 [4 + (𝑟−𝑔) 𝑠𝑥𝑣 ]               𝑗𝑖𝑘𝑎 𝐵 = 𝑣 ................................................................... (13)
Jika nilai H < 0, maka nilai H dicari dengan persamaan 14 . H = H + 360 ........................................................................................................................... (14) Untuk menghitung nilai mean dari momen warna menggunakan persamaan 15 dalam hal ini adalah momen warna HSV [ 11 ]. µ HSV = 1 𝑁 ∑ 𝑝
𝑁 𝑖,𝑗=1 HSV(i,j) .......................................................................................................... (15)
di mana: µ HSV : Nilai Mean dari momen warna HSV N : Jumlah piksel i : Indeks komponen warna HSV j : Indeks piksel P HSV ( i,j) : Nilai komponen warna HSV pada piksel citra Contoh hasil konversi citra RGB ke HSV ditampilkan pada gambar 2 .
(a) (b)
Gambar 2. Contoh hasil konversi citra RGB ke HSV

## Moment Invariant
Metode moment invariant ini sering dipakai dalam proses ekstrasi ciri suatu citra. Terdapat 7 nilai dari moment  invariant yang memiliki  ciri  yang tidak dipengaruhi  oleh ciri lain seperti rotasi, skala serta tranlasi walaupun adanya perubahan pada suatu citra [ 12 ].
Sistem diskrit pada moment ditranformasikan dengan fungsi citra f(i,,j) menggunakan persamaan 16 . =   ∑ ∑ 𝑥 𝑝 𝑦 𝑞 𝑓(𝑥, 𝑦) 𝑊−1 𝑌=0 𝐻−1 𝑋=0 ................................................................................................... (16) Nilai H dan W adalah tinggi dan lebar dari citra, sedangkan p dan q = 0,1,2, ... merupakan integer . Kemudian, akan dicari nilai momen pusat citra dengan persamaan 17 dan 18 . 𝜇 𝑝𝑞 =   ∑ ∑ (𝑥 − 𝑥̅) 𝑝 (𝑦 − 𝑦̅) 𝑞 𝑓(𝑥, 𝑦)
𝑊−1 𝑦=0 𝐻−1 𝑥=0
.......................................................................... (17)
di mana:
𝑥̅ = 𝑚 10 𝑚 00 𝑑𝑎𝑛 𝑦̅ = 𝑚 01 𝑚 00 .......................................................................................................... (18)
Setelah itu dilakukan normalisasi moment pusat dengan persamaan 19 . 𝜂 𝑝𝑞 = 𝜇 𝑝𝑞 𝜇 𝑝𝑞 𝛾 , 𝑑𝑖𝑚𝑎𝑛𝑎: 𝛾 = 𝑝+𝑞 2 +  1 ..................................................................................... (19)
Setelah itu diperoleh tujuh nilai moment invariant [ 13 ] seperti persamaan 20 . 𝜙 1 =   𝜂 20 +   𝜂 02 𝜙 2 =   (𝜂 20 −   𝜂 02 ) + 2 4𝜂 11 2 𝜙 3 = (𝜂 30 −  3𝜂 12 ) + (3𝜂 21 −  𝜂 03 ) 2 2
𝜙 4 = (𝜂 30 +   𝜂 12 ) + (𝜂 21 +  𝜂 03 ) 2 2 𝜙 5 = (𝜂 30 −   3𝜂 12 )(𝜂 30 +  𝜂 12 )[(𝜂 30 +  𝜂 12 ) 2 –  3(𝜂 21 +  𝜂 03 )  ] 2 + (3𝜂 21 −  𝜂 03 )(𝜂 21 +   𝜂 03 )[3(𝜂 30 + 𝜂 12 ) − (𝜂 21 + 𝜂 03 )  ] 2 2 𝜙 6 = (𝜂 20 − 𝜂 02 )[(𝜂 30 + 𝜂 12 ) −(𝜂 21 + 𝜂 03 ) ]   +  4𝜂 11 (𝜂 30 + 𝜂 12 )(𝜂 21 + 𝜂 03 ) 2 2 𝜙 7 = (3𝜂 21 − 𝜂 03 )(𝜂 30 + 𝜂 12 )[(𝜂 30 + 𝜂 12 ) −3(𝜂 21 + 𝜂 03 ) ] + 2 2 (3𝜂 12 − 𝜂 30 )(𝜂 21 + 𝜂 03 )[3(𝜂 30 + 𝜂 12 ) −( 𝜂 21 + 𝜂 03 )  ] 2 2 ...................................................... (20)

## Euclidean Distance
Euclidean distance merupakan metode yang familiar dalam perhitungan antara dua titik sehingga dihasilkan jarak antara kedua titik itu. Selain jarak bisa juga untuk diterapkan pada 2 objek citra dengan tujuan memperoleh nilai yang paling mirip atau dekat dari keduanya [ 14 ]. Jarak Euclidian diukur dengan persamaan 21 . 𝑑𝑖𝑠𝑡 (𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑥𝑖 − 𝑦𝑖) 2 𝑛 𝑖=1 ........................................................................................... (21)
di mana: dist (x,y) : jarak euclidean obyek data x dan obyek data y
n
: banyaknya peubah atau parameter yang digunakan xi
: objek data x pada peubah ke- i yi : objek data y pada peubah ke- i K-Fold Cross Validation K-fold adalah  teknik  yang  sering  digunakan  dalam  berbagai  pengujjan  dengan  cara  membagi sekumpulan dataset secara random untuk data latih dan data uji sesuai dengan total nilai kk-nya. Dataset yang  telah  dibagi  akan  dilakukan  pengujan  sesuai  dengan  nilai  k-nya  pula.  Sedangkan cross-validation (CV) sendiri merupakan metode statistik dengan kegunaan dalam melakukan evaluasi suatu algoritma atau kinerjanya serta dilatih oleh subset data proses pembelajran dan juga subset  data validasinya. Kemudian dipilih  model  CV  berdasarkan  ukuran  data.  Kelebihan  metode  CV  dalam  pengurangan  waktu  proses komputasi namum tetap menjaga akurasinya, sehingga sering dipakai dalam berbagai pengujian data yang kompleks [ 15 ]. Metode yang diusulkan Alur flowchart sistem  pada  gambar 3 menunjukan  sistem  yang  dibangun  akan  dimulai  dengan menginputkan data citra yang sudah diperoleh ke dalam komputer. Citra asli yang telah diinput akan melalui beberapa tahapan pra proses untuk kebutuhan ekstrasi ciri. Setelah melalui tahapan pra proses, citra akan diekstrasi cirinya dengan sesuai kebutuhan penelitian. Ekstrasi ciri yang akan diambil dari citra yaitu ciri warna dan ciri bentuknya. Untuk ciri warna digunakan metode ekstrasi warna mean HSV, sedangkan untuk ciri  bentuk  digunakan  metode moment  invariant .  Selanjutnya,  hasil  ekstrasi  citra  akan  disimpan  pada database  sistem  guna  sebagai  data  untuk  melakukan  tahapan  proses  terakhir  yaitu  klasifikasi  di  mana melalui  proses  klasifikasi  menggunakan  metode euclidean  distance ini  diperoleh  hasil  untuk  klasifikasi buah apel merah.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Ekstrasi ciri warna HSV
1) Konversi citra RGB ke citra HSV
Berikut ini adalah contoh nilai R, G, B, yang akan digunakan untuk proses perhitungan nilai H, S, V. Misalkan nilai warna RGB = ([115, 100, 205]). Nilai-nilai tersebut akan dinormalisasi terlebih dahulu menggunakan persamaan 8 sampai persamaan 10 . 𝑟 = 115 115 + 100 + 205 = 0,2738
𝑔 = 100 115 + 100 + 205 = 0,2380 𝑏 = 205 115 + 100 + 205 = 0,4880
Setelah nilai r, g, b dinormalisasi, maka nilai h, s, v dapat dicari menggunakan rumus 11 sampai persamaan 14 .
a) Langkah pertama dicari nilai V ( value ) sebagai berikut:
V = Max ([0.2738, 0.2380, 0.4880])
V = 0.4880
b) Selanjutnya, akan dicari nilai S ( saturation ):
δ = V-min ([0.2738, 0.2380, 0.4880]) δ = 0.4880 – 0.2380 = 0.25 S = 0.25 /0.4880 = 0.5122
c) Untuk nilai H ( hue ), pada kasus ini nilai B = V, maka nilai H dicari dengan persamaan
13 : 𝐵 = 1 6 [4 + 0,2738−0,2380 0,25 ]
d) Dari perhitungan konversi nilai RGB ke HSV maka didapatkan hasil:
H = 0.6905 S = 0.5122 V = 0.4880.
Gambar 3. Flowchart sistem yang diusulkan 2) Momen warna HSV Setelah  citra  RGB  telah  dikonversi  ke  warna  HSV,  maka  akan  dilakukan  perhitungan  untuk memperoleh nilai mean dari  warna HSV tersebut yang nantinya nilai mean ini akan digunakan sebagai ciri warna dari citra buah yang diekstrasi. Misalkan ada citra RGN 3x3 untuk mencari nilai ciri warna dari suatu citra, dapat dilihat dalam  gambar 4 .
Gambar 4. Citra RGB 3x3
Selanjutnya, citra tersebut akan dikonversi ke citra warna HSV. Hasil dari konversi nilai citra RGB terdapat pada gambar 5 . Kemudian dicari nilai mean dengan persamaan 15 berdasarkan komponen nilai citra warna HSV sebagai berikut:
𝑀𝑒𝑎𝑛𝐻 = 1 9 (0,6905 + 0,375 + 0,1336 + 0,6379 + 0,3927 + 0,7998 + 0,0475 + 0,3013 + 0,2347) = 0,0446
𝑀𝑒𝑎𝑛𝑆 = 1 9 (0,5122 + 0,1668 + 0,2172 + 0,0451 + 0,2372 + 0,238 + 0,149 + 0,5815 + 0,1881) = 0,0288
𝑀𝑒𝑎𝑛𝑉 = 1 9 (0,488 + 0,3692 + 0,365 + 0,2777 + 0,3831 + 0,3684 + 0,3643 + 0,5131 + 0,3656) = 0,0431.
Dari  perhitungan untuk  mencari  nilai mean dari momen warna hsv diperoleh 3 nilai  ciri  warna yaitu: MeanH = 0,0446, MeanS = 0,0288, MeanV = 0,0431.

## Gambar 5. Citra warna HSV 3x3

## Ekstrasi ciri bentuk moment invariant
Untuk tahapan mengekstrasi ciri bentuk digunakan dua metode yaitu morphology dengan operasi dilasi  untuk  memperoleh  ciri  bentuk  dari  objek  citra  yang  diekstrak.  Setelah  nilai  ciri  dari  objek  sudah diperoleh  yang  penyajiannya  berupa  nilai  biner.  Contoh  perhitungan morphology (operasi  dilasi)  pada gambar 6 dengan menggunakan persamaan 4 .
Gambar 6. Citra biner 5x5 A = {(0,4),(1,2)(1,3),(1,4),(2,1),(2,2),(2,3),(3,2)} B = {(1,0),(0,0),(1,0)} Maka: A ⊕ B={(0,4)+(1,0),(0,4)+(0,0),(0,4)+(1,0),(1,2)+(1,0),(1,2)+(0,0),(1,2)+(1,0),(1,+(1,0),(1,3)+(0,0),(1,3)+
(1,0),(1,4)+(1,0),(1,4)+(0,0),(1,4)+(1,0),(2,1)+(1,0),(2,1)+(0,0),(2,1)+(1,0),(2,2)+(1,0),(2,2)+(0,0),
(2,2)+(1,0),(2,3)+(1,0),(2,3)+(0,0),(3,2)+(-1,0),(3,2)+(0,0),(3,2)+(1,0)} ={(1,4),(0,4),(1,4),(0,2),(1,2),(2,2),(0,3),(1,3),(2,3),(0,4),(1,4),(2,4),(1,1),(2,1),(3,1),(2,1),(3,1),(1,2),
(2,2),(3,2),(1,3),(2,3),(3,3),(2,2),(3,2),(4,2)}
A ⊕ B= {(0,2),(0,3),(0,4),(1,1),(1,2),(1,3),(1,4),(2,1),(2,2),(2,3),(2,4),(3,1),(3,2),(3,3),(4,2)} Sehingga nilai piksel citra akan berubah seperti Gambar 7 .
Gambar 7. Hasil nilai biner dengan operasi dilasi Kemudian dari  nilai biner yang telah diperoleh tersebut  akan dihitung dengan metode moments invariant. Pada moments invariant akan dihitung  semua nilai  yang telah diperoleh dari  objek citra buah yang akan diekstrak. Sehingga dari masing-masing citra buah yang dihitung akan diperoleh 7 nilai keluaran atau yang disebut dengan moments invariant. Selantunya, tujuh nilai inilah yang akan dipakai untuk proses lanjutan dalam klasifikasi buah pisang.
Setelah  nilai  piksel  citra  objek  telah  diketahui  maka  dihitung  momen  ( 𝑚 00 , 𝑚 10 , 𝑚 01 )  dan digunakan rumus 16 , sehingga diperoleh moment citra:
1) 𝑚 00 𝑚 00 = (0 0 . 0 0 . (0)) + (0 0 . 1 0 . (0)) + (0 0 . 2 0 . (1)) + (0 0 . 3 0 . (1)) + (0 0 . 4 0 . (1)) + (1 0 . 0 0 . (0)) + (1 0 . 1 0 . (1)) + (1 0 . 2 0 . (1)) + (1 0 . 3 0 . (1)) + (1 0 . 4 0 . (1)) + (2 0 . 0 0 . (0)) + (2 0 . 1 0 . (1)) + (2 0 . 2 0 . (1)) + (2 0 . 3 0 . (1)) + (2 0 . 4 0 . (1)) +
(3 0 . 0 0 . (0)) + (3 0 . 1 0 . (1)) + (3 0 . 2 0 . (1)) + (3 0 . 3 0 . (1)) + (3 0 . 4 0 . (0)) + (4 0 . 0 0 . (0)) + (4 0 . 1 0 . (0)) + (4 0 . 2 0 . (1)) + (4 0 . 3 0 . (0)) + (4 0 . 4 0 . (0)) m 00 = 15
2) 𝑚 10 m 10 = 25 3) 𝑚 01 m 01 = 37
Setelah nilai moment sudah diperoleh, maka dicari lagi moment pusatnya dengan menggunakan persamaan 18 . di mana: 𝑥̅ = 𝑚 10 𝑚 00 = 25 15 = 1,67 𝑦̅ = 𝑚 01 𝑚 00 = 37 15 = 2,47
Sehingga akan diperoleh nilai moment pusat sebagai berikut: 𝜇 11 = (0 − 1,5789) 1 (0 − 2,5526) 1 (0) + (1 − 1,5789) 1 (0 − 2,5526) 1 (0)
+ (2 − 1,5789) 1 (0 − 2,5526) 1 (0) + (3 − 1,5789) 1 (0 − 2,5526) 1 (0) + (4 − 1,5789) 1 (0 − 2,5526) 1 (0) + (0 − 1,5789) 1 (1 − 2,5526) 1 (0)
+ (1 − 1,5789) 1 (1 − 2,5526) 1 (1) + (2 − 1,5789) 1 (1 − 2,5526) 1 (1)
+ (3 − 1,5789) 1 (1 − 2,5526) 1 (1) + (4 − 1,5789) 1 (1 − 2,5526) 1 (0)
+ (0 − 1,5789) 1 (2 − 2,5526) 1 (1) + (1 − 1,5789) 1 (2 − 2,5526) 1 (1)
+ (2 − 1,5789) 1 (2 − 2,5526) 1 (1) + (3 − 1,5789) 1 (2 − 2,5526) 1 (1)
+ (4 − 1,5789) 1 (2 − 2,5526) 1 (1) + (0 − 1,5789) 1 (3 − 2,5526) 1 (1)
+ (1 − 1,5789) 1 (3 − 2,5526) 1 (1) + (2 − 1,5789) 1 (3 − 2,5526) 1 (1)
+ (3 − 1,5789) 1 (3 − 2,5526) 1 (1) + (4 − 1,5789) 1 (3 − 2,5526) 1 (0)
+ (0 − 1,5789) 1 (4 − 2,5526) 1 (1) + (1 − 1,5789) 1 (4 − 2,5526) 1 (1)
+ (2 − 1,5789) 1 (4 − 2,5526) 1 (1) + (3 − 1,5789) 1 (4 − 2,5526) 1 (0) + (4 − 1,5789) 1 (4 − 2,5526) 1 (0)
𝜇 11 = 6,44444 𝜇 20 = 76,77778 𝜇 02 = 47, 43111 𝜇 03 = 25,08326 𝜇 30 = 63,59259 𝜇 21 = 53,61481 𝜇 12 = 10,5037 Setelah itu normalisasi moment pusatnya menggunakan rumus 19 maka diperoleh nilai moment seperti berikut ini.
1. 𝜂 11 = 6,44444 15 2 = 0,184582 2. 𝜂 20 = 76,77778 15 2 = 26,19923
3. 𝜂 02 = 47,43111 15 2 = 9,998712
4. 𝜂 30 = 25,08326 15 2.5 = 37,00737
5. 𝜂 03 = 63,59259 15 2.5 = 3,616028
6. 𝜂 12 = 0,410325 15 2.5 = 0,410325
7. 𝜂 21 = 53,61481 15 2.5 = 24,15371
Maka diperoleh 7 momen dengan persamaan 20 : ∅ 1 =  26,19923 + 9,998712 = 36,19794 ∅ 2 =   (26,19923  −  9,998712) 2 + 4 ∗ 0,184582 2 = 262,5931 ∅ 3 =   (37,00737  −  3 ∗ 0,410325) 2 + (3 ∗ 24,15371 −  3,616028) 2 = 6019,599 ∅ 4 =   (37,00737 + 0,410325) 2 +   (24,15371 + 3,616028) 2 =  2171,242 ∅ 5 =   (37,00737 − 3 ∗ 0,410325) ∗ (37,00737 + 0,410325) ∗ [(37,00737 + 0,410325) 2 −
(3 ∗ 24,15371 +  3,616028) 2 ] +   (3 ∗ 24,15371 −  3,616028) ∗ (24,15371 + 3,616028)[(3 ∗ 37,00737 +  0,410325) 2 − (24,15371 +  3,616028) 2 = 9901250 ∅ 6 = ( 26,19923 −  9,998712) ∗ [(37,00737 + 0,410325) 2 −   (24,15371 +  3,616028) 2 ] + 4 ∗  0,184582 ∗ (37,00737 − 0,410325) ∗ (24,15371 +  3,616028) =  22678,1
∅ 7 = (3 ∗ 24,15371 − 3,616028) ∗ (37,00737 + 0,410325) ∗ [(37,00737 + 0,410325) 2 − 3 ∗ (24,15371 + 3,616028) 2 ] + (3 ∗ 0,410325 − 37,00737) ∗ (24,15371 + 3,616028) ∗ [3 ∗ (37,00737 + 0,410325) 2 − (24,15371 + 3,616028) 2 ] = −569388 Sehingga diperoleh 7 nilai momen invariant nya sebagai nilai ciri bentuk untuk proses ekstrasi. Proses Klasifikasi
Berikut akan diilustrasikan proses klasifikasi yang meliputi perhitungan jarak Euclidian dan temu kembali data dengan k-NN. Diketahui data uji ekstrasi citra buah apel yang terdiri dari ciri warna dan bentuk seperti pada tabel 1 . Tabel 2 menunjukan contoh data latihnya.
Tabel 1. Contoh data uji citra apel yang telah diekstrasi
Data Uji H S V Ø 1 Ø 2 Ø 3 Ø 4 Ø 5 Ø 6 Ø 7 P x 0,0446  0,0288  0,0431  0,7583  0,9001  1,8925  1,7594  3,6429  2,1765  1,5211 Tabel 2. Contoh data latih citra apel Data Latih Kelas Ekstrasi ciri H S V Ø 1 Ø 2 Ø 3 Ø 4 Ø 5 Ø 6 Ø 7 P 1 1 0,0383  0,0622  0,0516  1,8345  2,5141  4,5027  5,1740  10,0124  6,4311  8,6266 P 2 2 0,0333  0,0613  0,0512  2,1542  3,6297  6,3160  6,7099  13,2246  8,5245  12,2023 P 3 3 0,0400  0,0562  0,0497  0,7319  0,6321  1,7854  1,2372  1,1677  1,1867  1,8356 P 4 3 0,0417  0,0503  0,0481  1,8942  1,2440  4,1743  5,0284  9,6297  5,5913  7,3482 P 5 2 0,0389  0,0601  0,0549  1,7998  2,4678  4,4991  5,0997  9,8991  6,3336  8,0154

## Perhitungan Jarak Euclidian
Proses perhitungan jarak Euclidian antara data latih dan data uji menggunakan persamaan 21 .
𝑥 1 = √ (𝐻 𝑃1 − 𝐻 𝑃𝑋 ) 2 + (𝑆 𝑃1 − 𝑆 𝑃𝑋 ) 2 + (𝑉 𝑃1 − 𝑉 𝑃𝑋 ) 2 + (𝜙1 𝑃1 − 𝜙1 𝑃𝑋 ) 2 + (𝜙2 𝑃1 − 𝜙2 𝑃𝑋 ) 2 + (𝜙3 𝑃1 − 𝜙3 𝑃𝑋 ) 2 + (𝜙4 𝑃1 − 𝜙4 𝑃𝑋 ) 2 + (𝜙5 𝑃1 − 𝜙5 𝑃𝑋 ) 2 + (𝜙6 𝑃1 − 𝜙6 𝑃𝑋 ) 2 + (𝜙7 𝑃1 − 𝜙7 𝑃𝑋 ) 2 = √ (0,0383 − 0,0446) 2 + (0,0622 − 0,0288) 2 + (0,0516 − 0,0431) 2 + (1,8345 − 0,7583) 2
+(2,5141 − 0,9001) 2
+(4,5027 − 1,8925) 2 + (5,1740 − 1,7594) 2 + (10,0124 − 3,6429) 2 +(6,4311 − 2,1765) 2 + (8,6266 − 1,5211) 2
= √131,3973 = 11,4628
𝑥 2 = √ (𝐻 𝑃2 − 𝐻 𝑃𝑋 ) 2 + (𝑆 𝑃2 − 𝑆 𝑃𝑋 ) 2 + (𝑉 𝑃2 − 𝑉 𝑃𝑋 ) 2 + (𝜙1 𝑃2 − 𝜙1 𝑃𝑋 ) 2 + (𝜙2 𝑃2 − 𝜙2 𝑃𝑋 ) 2 + (𝜙3 𝑃2 − 𝜙3 𝑃𝑋 ) 2 + (𝜙4 𝑃2 − 𝜙4 𝑃𝑋 ) 2 + (𝜙5 𝑃2 − 𝜙5 𝑃𝑋 ) 2 + (𝜙6 𝑃2 − 𝜙6 𝑃𝑋 ) 2 + (𝜙7 𝑃2 − 𝜙7 𝑃𝑋 ) 2 = √ (0,0333 − 0,0446) 2 + (0,0613 − 0,0288) 2 + (0,0512 − 0,0431) 2 + (2,1542 − 0,7583) 2
+(3,6297 − 0,9001) 2 +(6,3160 − 1,8925) 2 + (6,7099 − 1,7594) 2 + (13,2246 − 3,6429) 2 +(8,5245 − 2,1765) 2 + (12,2023 − 1,5211) 2
= √299,6694 = 17,3109
𝑥 3 = √ (𝐻 𝑃3 − 𝐻 𝑃𝑋 ) 2 + (𝑆 𝑃3 − 𝑆 𝑃𝑋 ) 2 + (𝑉 𝑃3 − 𝑉 𝑃𝑋 ) 2 + (𝜙1 𝑃3 − 𝜙1 𝑃𝑋 ) 2 + (𝜙2 𝑃3 − 𝜙2 𝑃𝑋 ) 2 + (𝜙3 𝑃3 − 𝜙3 𝑃𝑋 ) 2 + (𝜙4 𝑃3 − 𝜙4 𝑃𝑋 ) 2 + (𝜙5 𝑃3 − 𝜙5 𝑃𝑋 ) 2 + (𝜙6 𝑃3 − 𝜙6 𝑃𝑋 ) 2 + (𝜙7 𝑃3 − 𝜙7 𝑃𝑋 ) 2
= √
(0,0400 − 0,0446) 2 + (0,0562 − 0,0288) 2 + (0,0497 − 0,0431) 2 + (0,7319 − 0,7583) 2
+(0,6321 − 0,9001) 2
+(1,7854 − 1,8925) 2 + (1,2372 − 1,7594) 2 + (1,1677 − 3,6429) 2
+(1,1867 − 2,1765) 2 + (1,8356 − 1,5211) 2
= √7,562729 = 2,7500
𝑥
4 = √ (𝐻 𝑃4 − 𝐻 𝑃𝑋 ) 2 + (𝑆 𝑃4 − 𝑆 𝑃𝑋 ) 2 + (𝑉 𝑃4 − 𝑉 𝑃𝑋 ) 2 + (𝜙1 𝑃4 − 𝜙1 𝑃𝑋 ) 2 + (𝜙2 𝑃4 − 𝜙2 𝑃𝑋 ) 2 + (𝜙3 𝑃4 − 𝜙3 𝑃𝑋 ) 2 + (𝜙4 𝑃4 − 𝜙4 𝑃𝑋 ) 2 + (𝜙5 𝑃4 − 𝜙5 𝑃𝑋 ) 2 + (𝜙6 𝑃4 − 𝜙6 𝑃𝑋 ) 2 + (𝜙7 𝑃4 − 𝜙7 𝑃𝑋 ) 2 = √ (0,0417 − 0,0446) 2 + (0,0503 − 0,0288) 2 + (0,0481 − 0,0431) 2 + (1,8942 − 0,7583) 2
+(1,2440 − 0,9001) 2
+(4,1743 − 1,8925) 2 + (5,0284 − 1,7594) 2 + (9,6297 − 3,6429) 2
+(5,5913 − 2,1765) 2 + (7,3482 − 1,5211) 2
= √98,75973 = 9,9377
𝑥 5 = √ (𝐻 𝑃5 − 𝐻 𝑃𝑋 ) 2 + (𝑆 𝑃5 − 𝑆 𝑃𝑋 ) 2 + (𝑉 𝑃5 − 𝑉 𝑃𝑋 ) 2 + (𝜙1 𝑃5 − 𝜙1 𝑃𝑋 ) 2 + (𝜙2 𝑃5 − 𝜙2 𝑃𝑋 ) 2 + (𝜙3 𝑃5 − 𝜙3 𝑃𝑋 ) 2 + (𝜙4 𝑃5 − 𝜙4 𝑃𝑋 ) 2 + (𝜙5 𝑃5 − 𝜙5 𝑃𝑋 ) 2 + (𝜙6 𝑃5 − 𝜙6 𝑃𝑋 ) 2 + (𝜙7 𝑃5 − 𝜙7 𝑃𝑋 ) 2 = √ (0,0389 − 0,0446) 2 + (0,0601 − 0,0288) 2 + (0,0549 − 0,0431) 2 + (1,7998 − 0,7583) 2
+(2,4678 − 0,9001) 2
+(4,4991 − 1,8925) 2 + (5,0997 − 1,7594) 2 + (9,8991 − 3,6429) 2
+(6,3336 − 2,1765) 2 +(8,0154 − 1,5211) 2
= √120,093 = 10,9586 Hasil perhitungan jarak Eucledian secara keseluruhan untuk semua fitur data latih dapat dilihat pada tabel 3 .
Tabel 3. Nilai hasil perhitungan data uji dan data latih Data Latih Ekstrasi ciri Jarak Euclidean H S V Ø 1 Ø 2 Ø 3 Ø 4 Ø 5 Ø 6 Ø 7 P 1 0,0383  0,0622  0,0516  1,8345  2,5141  4,5027  5,1740  10,0124  6,4311  8,6266 11,4628 P 2 0,0333  0,0613  0,0512  2,1542  3,6297  6,3160  6,7099  13,2246  8,5245  12,2023 17,3109 P 3 0,0400  0,0562  0,0497  0,7319  0,6321  1,7854  1,2372  1,1677  1,1867  1,8356 2,7500 P 4 0,0417  0,0503  0,0481  1,8942  1,2440  4,1743  5,0284  9,6297  5,5913  7,3482 9,9377 P 5 0,0389  0,0601  0,0549  1,7998  2,4678  4,4991  5,0997  9,8991  6,3336  8,0154 10,9586

## Temu Kembali data dengan k-NN
Proses selanjutnya setelah perhitunagn jarak Euclidian adalah pengurutan jarak secara ascending. Hasil pengurutan secara ascending dapatg dilihat pada tabel 4 . Dalam penelitian ini digunakan nilai k = 1 sehingga data P x diklasifikasikan ke dalam kelas 3 karena memiliki jarak Euclidian paling kecil.
Tabel 4. Hasil pengurutan nilai jarak Data Latih Kelas Jarak (Euclidean) P 3 3 2,75 P 4 3 9,9377 P 5 2 10,9586 P 1 2 11,4628 P 2 1 17,3109

## Pengujian sistem menggunakan metode K-FCV
Adapun  pengujian  hasil  klasifikasi  menggunakan K-FCV . Dataset yang  terdiri  dari  1.710  data citra, dibagi menjadi 10- fold dengan masing-masing subset yang terdiri dari 171 data. Tabel 5 menunjukan akurasi  tertinggi,  terndah  dan  rata-rata  hasil  dari  K-FCV  untuk  10  fold  yang  diulang  sebanyak  50  kali. Gambar 8 menunjukan rata-rata akurasi hasil pengujian K-FCV sebanyak 50 kali.
Tabel 5. Hasil pengujian 10- fold sebanyak 50 kali
Jumlah pengujian Akurasi terendah (%) Akurasi tertinggi (%) Rata-rata akurasi (%) 50 98,54 99,12 98,82
Tabel 5 menunjukan  nilai  akurasi  yang  diperoleh  sangat  baik,  di  mana  untuk  rata-rata  akurasi terendah yaitu sebesar 98,54% pada pengujian ke-48 (gambar 8 ). Sedangkan, untuk nilai akurasi tertinggi yaitu  sebesar  99,12%  pada  pengujian  ke-46  (gambar 8 ).  Rata-rata  akurasi  dari  50  pengujian  ini  yaitu
98,82%, hasil ini diperoleh dari gabungan antara metode warna HSV dan moment invariant . Dengan nilai akurasi sebesar ini sudah mewakili keseluruhan data citra apel yang diujikan.
Gambar 8. Grafik pengujian sistem dengan 10- fold Hasil  yang  diperoleh  ini  juga  tidak  terlepas  dari  data  citra  yang  digunakan  serta  metode  yang diterapkan  dalam  sistem  ini. Dataset yang  digunakan  memilki  kualitas  citra  yang  baik  karena  proses pengambilan  gambar  yang  terfokus  serta  pencahayaan  yang  baik.  Metode  yang  digunakan  untuk mengekstrasi  ciri  citra yaitu warna HSV untuk  diperoleh ciri  warna dari  citra apel  sedangkan  untuk  ciri bentuk dipakai moment invariant . Dengan dukungan dataset yang baik sebagai data latih, ciri warna HSV dan ciri bentuk moment ivariant tangguh dalam klasifikasi jenis buah apel merah.

## 4. PENUTUP

## Kesimpulan
Pada penelitian  ini,  klasifikasi  buah apel  merah menggunakan ekstrasi  ciri  warna  HSV dan ciri bentuk moment invariat memiliki hasil yang baik. Adapun untuk proses klasifikasinya digunakan metode euclidean distance yang merupakan metode perhitungan jarak. Metode ini diterapkan dengan konsep jika semakin kecil jarak nilai citra latih dengan nilai citra uji maka semakin mirip kedua citra tersebut. Dalam penelitian  ini  juga  digunakan dataset dari  3  jenis  buah  apel  sebanyak  1.710  data  citra  dengan  ukuran 100x100 piksel dan berformat *jpg.
Adapun pengujian sistem menggunakan metode K-FCV . Dataset dibagi dalam 10- fold kemudian dilakukan  pengujian  sebanyak  50  kali  dengan  diperoleh  nilai  akurasi  terendah  sebesar  98,54%  pada pengujian ke-48. Sedangkan, untuk nilai akurasi tertinggi sebesar 99,12% dan untuk rata-rata akurasinya yaitu 98,82%. Dengan hasil ini dapat dikatakan bahwa penerapan metode ekstrasi ciri warna HSV dan nilai moment invariant sangat baik dalam penelitian ini. Serta hasil rata-rata akurasi sebesar 98,82%. Saran
Penelitian tentang pengolahan citra digital yang dilakukan penulis dengan menggunakan ekstrasi ciri warna HSV dan bentuk moment invariant untuk klasifikasi jenis buah apel merah diperoleh hasil yang baik , sehingga penelitian yang serupa mengenai klasifikasi bisa menambahkan ciri lain seperti ciri tekstur, kemudian  bisa  juga  menggunakan  metode  lain  seperti  jaringan  syaraf  tiruan- back  propagation,  resilient back propagation . Adapun dalam pengujian sistem bisa digunakan lebih dari satu kelas fold seperti kelas 10- fold , 8- fold , 5- fold untuk lebih memperoleh akurasi data dari sistem yang dibuat. Pada pengujian sistem ini, penulis hanya menggunakan satu kelas yaitu kelas 10- fold .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Ciputra, D. R. I. M. Setiadi, E. H. Rachmawanto, and A. Susanto, “KLASIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN  BUAH  APEL  MANALAGI  DENGAN  ALGORITMA  NAIVE  BAYES  DAN EKSTRAKSI  FITUR  CITRA  DIGITAL,” Simet ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  465–472,  Apr.  2018,  doi: 10.24176/simet.v9i1.2000 .
[2] N. Wijaya and A. Ridwan, “Klasifikasi  Jenis Buah Apel Dengan Metode K-Nearest  Neighbors,” vol. 08, p. 5, 2019.
[3] A.  A.  Nurcahyani  and  R.  Saptono,  “Identifikasi  kualitas  beras  dengan  citra  digital,” Scientific Journal of Informatics , vol. 2, no. 1, pp. 63–72, 2015.
[4] F.  Muwardi  and  A.  Fadlil,  “Sistem  Pengenalan  Bunga  Berbasis  Pengolahan  Citra  dan Pengklasifikasi  Jarak,” Jurnal  Ilmiah  Teknik Elektro  Komputer  dan Informatika ,  vol.  3,  no.  2,  p. 124, Jan. 2018, doi: 10.26555/jiteki.v3i2.7470 .
[5] A. S. Arifianto, T. Rizaldi, and M. Yuris, “Klasifikasi Citra Buah Apel Batu Menggunakan Teknik Digital Image Processing Berdasarkan Fitur Warna HIS,” Prosiding , 2016.
[6] A. K. Tarigan, S. D. Nasution, S. Suginam, and A. Karim, “Aplikasi Pembelajaran Citra Dengan Menggunakan Metode Computer Assisted Instruction (CAI),” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 3, no. 4, 2016.
[7] A. Qur’ania, L. Karlitasar, and S. Maryana, “ANALISIS TEKSTUR DAN EKSTRAKSI FITUR WARNA UNTUK KLASIFIKASI APEL BERBASIS CITRA,” p. 9, 2012.
[8] V.  Y.  I.  Ilwaru,  Y.  A.  Lesnussa,  E.  M.  Sahetapy,  and  Z.  A.  Leleury,  “APLIKASI  OPERASI HIMPUNAN DAN MATEMATIKA MORFOLOGI PADA PENGOLAHAN CITRA DIGITAL,” BAREKENG , vol. 10, no. 2, pp. 83–96, Dec. 2016, doi: 10.30598/barekengvol10iss2pp83-96 .
[9] R. D. Kusumanto, A. N. Tompunu, W. S. Pambudi, J. T. Komputer, and P. N. Sriwijaya, “Klasifikasi Warna Menggunakan Pengolahan Model Warna HSV,” Jurnal Ilmiah Elite Elektro , vol. 2, no. 2, pp. 83–87, 2011.
[10] B.  Y.  Budi  Putranto,  W.  Hapsari,  and  K.  Wijana,  “SEGMENTASI  WARNA  CITRA  DENGAN DETEKSI WARNA HSV UNTUK MENDETEKSI OBJEK,” INF , vol. 6, no. 2, Feb. 2011, doi: 10.21460/inf.2010.62.81 .
[11] K. Ayuningsih, Y. A. Sari, and P. P. Adikara, “Klasifikasi Citra Makanan Menggunakan HSV Color Moment dan Local Binary Pattern dengan Naïve Bayes Classifier,” p. 8.
[12] A.  Bhardwaj,  M.  Kaur,  and  A.  Kumar,  “Recognition  of  plants  by  Leaf  Image  using  Moment Invariant and Texture Analysis,” vol. 3, no. 1, p. 12, 2013.
[13] Z. Huang and J. Leng, “Analysis of Hu’s Moment Invariants on Image Scaling and Rotation,” vol. 7, p. 6.
[14] N.  S.  Limin,  J.  Y.  Sari,  and  I.  P.  N.  Purnama,  “Identifikasi  Tingkat  Kematangan  Buah  Pisang Menggunakan Metode Ektraksi Ciri Statistik Pada Warna Kulit Buah,” Ultimatics , vol. 10, no. 2, pp. 98–102, Mar. 2019, doi: 10.31937/ti.v10i2.1004 .
[15] D.  A.  Nasution,  H.  H.  Khotimah,  and  N.  Chamidah,  “Perbandingan  Normalisasi  Data  untuk Klasifikasi  Wine  Menggunakan  Algoritma  K-NN,” CESS  (Journal  of  Computer  Engineering, System and Science) , vol. 4, no. 1, pp. 78–82, 2019.