p–ISSN: 2723 - 6609  e-ISSN : 2745-5254 Vol.4, No.2 Februari 2023 http://jist.publikasiindonesia.id/

## Klasifikasi Jenis Bunga Menggunakan Metode Svm Berdasarkan Citra Dengan Fitur Hsv

## Millenia Mudita Chandra, Yoannita
Universitas Multi Data Palembang, Jalan Rajawali 14, Palembang, Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Rekayasa Universitas MDP Palembang Email: milleniamudita888@mhs.mdp.ac.id, yoannita@mdp.ac.id
*Correspondence : milleniamudita888@mhs.mdp.ac.id INFO ARTIKEL ABSTRAK Diajukan :01-02-2023 Diterima :01-02-2023 Diterbitkan :28-02-2023 Bunga mempunyai banyak jenis yang beraneka ragam, dari warna,  bentuk,  ukuran,  makna,  dan  lain  –  lain.  Adapun bunga yang terkadang terlihat mir0000000ip sehingga sulit dibedakan, contohnya saja bunga matahari dan bunga daisy. Keduanya memiliki kelopak bunga berwarna kuning cerah, inti bunga yang mirip, memiliki kelopak bunga yang banya. berbentuk  mekar,  dan  batang  tumbuhan  yang  berwarna hijau. Dengan ciri – ciri yang sulit dibedakan tersebut, maka dilakukanlah  penelitian  dengan  melakukan  resize  sebesar 320x240  piksel,  kemudian  citra  akan  di  ekstraksi  dengan fitur  HSV.  Algoritma  Support  Vector  Machine  yang digunakan  dalam  klasifikasi ini  memiliki  akurasi keseluruhan sebesar 63.66%.

## ABSTRACT
Flowers have many different types, from color, shape, size, meaning,  and  others.  The  flowers  that  sometimes  look similar,  so  it  is  difficult  to  distinguish,  for  example, sunflowers  and  daisies.  Both  have  bright  yellow  petals, similar flower cores, have many petals in the form of blooms, and  green  plant  stems.  With  these  indistinguishable characteristics,  a  research  was  conducted  by  resizing 320x240  pixels,  then  the  image  will  be  extracted  with  the HSV feature. The Support Vector Machine algorithm used in this classification has an overall accuracy of 63.66%.
Kata kunci : Bunga; HSV; Resice; SVM
Keywords: Flowers; HSV; Resize; SVM
Attribution-ShareAlike 4.0 International

## Pendahuluan
Di Indonesia begitu banyak keanekaragaman hayati flora maupun fauna (Kusmana & Hikmat, 2015) , dari berbagai banyak flora salah satunya adalah bunga,  jika mendengar kata bunga, pasti akan membayangkan warna-warnanya yang cerah, wangi harum, serta keindahan  bentuknya.  Bunga  merupakan  bagian  organ  tanaman  yang  sangat  sering dimanfaatkan bagi manusia, sebagai dekorasi, hadiah bahkan obat. Bunga adalah bagian
dari  tanaman  yang  umumnya  berpenampilan  indah  dan  mengeluarkan  aroma  wangi. Banyak orang menyukai bunga karena tampilannya yang indah dan baunya yang harum.
Tidak  sampai  disitu  saja,  bunga  mempunyai  banyak  jenis  yang  beraneka  ragam, dari warna, bentuk, ukuran, makna, dan lain – lain. Adapun bunga yang terkadang terlihat mirip  sehingga  sulit  dibedakan,  contohnya  saja  bunga  matahari  dan  bunga  daisy. Keduanya  memiliki  kelopak  bunga  berwarna  kuning  cerah,  inti  bunga  yang  mirip, memiliki  kelopak  bunga  yang  banyak  berbentuk  mekar,  dan  batang  tumbuhan  yang berwarna hijau. Dengan ciri – ciri yang sulit dibedakan tersebut, maka diperlukan suatu perbandingan untuk membedakan jenis bunga matahari dan bunga daisy, maka dipilihlah jenis ekstraksi fitur HSV untuk penelitian ini.
Model warna HSV (hue, saturation, value) merupakan salah satu sistem warna yang digunakan  manusia  dalam  memilih  warna  objek  (Kusumanto,  Tompunu,  Pambudi, Komputer,  &  Sriwijaya,  2011)  .  Nilai  HSV  diperoleh  dari  konversi  nilai  RGB  citra. Sistem  HSV  dipandang  lebih  dekat  dari  pada  sistem  RGB  (Red  Green  Blue)  dalam mendeskripsikan sensasi warna oleh mata manusia. Dengan menggunakan HSV, objek dengan warna tertentu dapat dideteksi dan mengurangi intensitas cahaya dari luar.
Pada penelitian terdahulu yang dilakukan oleh (Kusuma, Jinan, Lubis, Rubianto, & Rosnelly,  2022)    menggunakan  dataset  citra  kucing  dengan  6  kelas  yaitu  American Shorthair,  Bengal,  Maine  Coon,  Ragdoll,  dan  Scottish  Fold  sebanyak  910  citra.  Hasil yang  diperoleh  menunjukan  bahwa,  dalam  hal  klasifikasi  yang  terbaik  yaitu  algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan nilai accuracy 88,4%, precision 88,5% dan recall 88,4% sedangkan yang terendah adalah algoritma Naïve Bayes.
Pada  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  (Putra,  2021)    identifikasi  jenis tanaman  anggrek.  Dengan  masukan  citra  bunga  anggrek,  kemudian  diterapkan  proses pengolahan  citra  dan  metode  klasifikasi  sehingga  bisa  memudahkan  dalam  proses identifikasi  jenis  tanaman  anggrek  dengan  metode  SVM  (Putra,  2021)  .  Kemampuan metode  tapis  gabor  dalam  memunculkan  tekstur  masing-masing  jenis  bunga  anggrek cukup  jelas  dan  metode  klasifikasi  terbimbing  M-SVM  memiliki  akurasi  yang  cukup baik. Keakuratan hasil klasifikasi mencapai nilai 95,4% dari proses pengujian.
Pada penelitian terdahulu yang dilakukan oleh (Wandi, Fauziah, & Hayati, 2021) ekstraksi  HSV  dan  HSI  semua  gambar  uji  akan  di-training  dengan  menggunakan algoritma HSI dan algoritma HSV. Dari total 230 gambar citra bunga mawar merah dan putih yang diuji  200 gambar dengan menggunakan HSI dan HSV, didapat  nilai  Range pada HSI, H = 0,240634 – 0,5 , S = 0,781818 – 1 , dan I = 0,477124 – 1 dengan kategori Segar, sedangkan Kategori Layu HSI, H =0,170495 – 0,5 , S =0,40239 - 1 , I = 0,562092 – 1 .dan didapat pula nilai Range dengan HSV dengan kategori Segar H = 0,240634 - 0,5, S = 0 – 0,988235 , V = 0 – 0,988235, dan kategori Layu H = 0,170495- 0,5 , S = 0 – 0,996078 , V = 0 – 0,996078. Dengan nilai akurasi pada HSI dan HSV sebesar 86,9 %. Maka didapatkan kesimpulan bahwa objek bunga cocok dengan ekstraksi HSV dan HIS.
Dari ulasan diatas, algoritma SVM cukup baik dalam mengklasifikasikan objek tanaman (Amrozi, Yuliati, Susilo, Novianto, & Ramadhan, 2022) . Maka dari itu penulis ingin  mengklasifikasi  jenis  bunga  matahari  dan  daisy  yang  belum  pernah  diteliti
sebelumnya. Pada penelitian ini penulis menggunakan dataset berdasarkan citra warna. Dengan objek yang sudah dijelaskan yaitu bunga matahari dan bunga daisy, penulis akan menggunakan  ekstraksi  Hue  Saturation  Valuedengan  metode  Support  VectorMachine, sehingga  judul  yang  diberikan  pada  penelitian  ini  adalah  “Klasifikasi  Jenis  Bunga Menggunakan Metode SVM Berdasarkan Citra Fitur HSV”.

## Metode Penelitian

## 2.1 Identifikasi Masalah
Langkah  awal  yang  harus  dilakukan  adalah  mengidentifikasi  masalah.  Dengan menggunakan  algoritma  Support  Vector  Machine  dan  ekstraksi  fitur  Hue  Saturation Value masalah yang diangkat adalah untuk mengklasifikasi bunga yang dijadikan objek yaitu matahari dan daisy.

## 2.2 Studi Literatur
Pada tahap ini dilakukan pembelajaran literatur berupa jurnal penelitian terdahulu yang berkaitan dengan klasifikasi bunga dengan bermacam metode dan masalah terutama pada  metode  Support  Vector  Machine  serta  tidak  lupa  ekstraksi  fitur  Hue  Saturation Value.
2.2.1  Bunga Daisy dan Sunflower
Bunga dalam bahasa latin bernama flos. Bunga itu sendiri bisa dikatakan sebagai alat reproduksi seksual yang ada pada tumbuhan yang berbunga. Pada umumnya, bunga itu terdapat  didivisi magnoliophyta atau angiospermae. Kedua divisi  tersebut  memiliki arti tumbuhan berbiji tertutup.
Bunga matahari merupakan kelompok tanaman perdu (Rahmah, 2010) . Tanaman ini dapat tumbuh hingga tinggi maksimalnya sekitar tiga meter. Tumbuhan berbunga ini mempunyai  struktur  fisik  yang  indah  terutama  ketika  bunganya  mekar.  Karena  alasan tersebut banyak orang yang membudidayakannya sebagai bunga hias.
Gambar 1 Bunga Matahari
Yang memiliki nama ilmiah Bellis perennis ini berasal dari Tiongkok dan memiliki nama lain yaitu bunga daisy. Meski tampak sederhana, bunga ini memiliki keunikan dan ciri khas tersendiri yaitu selalu mekar ketika matahari terbit dan akan kembali menguncup ketika matahari sudah terbenam.

## Gambar 2 Bunga Daisy
2.2.2   Support Vector Machine
Support  Vector  Machine  adalah  salah  satu  metode  dalam    supervised  learning yang  biasanya  digunakan  untuk  klasifikasi  ataupun  regresi  (Ritonga  &  Purwaningsih, 2018) . Dalam pemodelan klasifikasi, support vector machine memiliki konsep yang lebih matang  serta  jelas  secara  matematis  dibandingkan  dengan  teknik  klasifikasi  lainnya. Support  vector  machine  juga  dapat  mengatasi  masalah  klasifikasi  dan  regresi  dengan metode linear maupun non linear.

## Gambar 3 Metode Algoritma SVM
hyperplane klasifikasi linier SVM, dapat dilihat dalam persamaan (1) berikut
𝑓(𝑥) = 𝑤 𝑇 𝑥 + 𝑏 (1)
Sehingga menurut Vanpik dan Cortes (1995), persamaan Support Vector Machine dapat dilihat pada persamaan (2) dan (3) berikut
[(𝑤. 𝑥 𝑖 ) +  𝑏)] ≥ 1 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑦𝑖 =   +1 (2) [(𝑤 𝑇 . 𝑥 𝑖 ) +  𝑏)] ≤ 1 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑦𝑖 =   −1 (3)
Bobot vector (w) adalah garis vektor yang tegak lurus antara titik pusat kordinat dengan garis hyperplane. Bias (b) merupakan kordinat, garis relative terhadap titik kordinat.Persamaan (4)  merupakan  persamaan  untuk  menghitung  nilai b ,  sedangkan  persamaan  (5)  merupakan persamaan untuk mencari nilai w.
𝑏 =   − 1 2 (𝑤. 𝑥 + +  𝑤. 𝑥 − ) (4)
𝑤 =   ∑ 2 𝑛 𝑖=1 𝑎𝑖𝑦𝑖𝑥𝑖 (5)
H1 adalah hyperplane pendukung  dari  kelas  +1  yang  memiliki  fungsi 𝑤𝑥 1  + 𝑏 =  +1, untuk menghitung margin dapat dilihat pada persamaan (6)
𝑀𝑎𝑟𝑔𝑖𝑛 = |𝑑𝐻 1 − 𝑑𝐻 2 | = 2 ‖𝑤‖ (6)
Kemudian untuk menentukan optimal hyperplane kedua kelas menggunakan persamaan berikut, untuk menghitung hyperplane dapat dilihat pada persamaan (7) dan (8)
𝑀𝑖𝑛𝑖𝑚𝑖𝑧𝑒 𝐽 1 [𝑤] = 1 2 ‖ 𝑤 ‖ 2 (7) Dengan 𝑦𝑖(𝑥𝑖, 𝑤 + 𝑏) − 1  ≥ 0, 𝑖 = 1, … , 𝑛 (8) Adapun algoritma Sequential Training adalah sebagai berikut:
1. Inisialisasi α1 = 0 setelah itu hitung matrik Hessian.
Matrik Hessian adalah perkalian antara kernel polynomial dengan nilai Y. Nilai Y disini yaitu nilai  berupa  vector  yang  berisi  nilai  1  dan  -1.  α1  digunakan  untuk  mencari  nilai support vector.
2. Untuk  setiap  data  dari  i  sampai  j,  hitung  menggunakan  persamaan  Matrik Hessian yang ditunjukkan seperti berikut, untuk menghitung matrik hessian dapat dilihat pada persamaan (9) dan (10).
𝐷𝑖𝑗 = 𝑦𝑖𝑦𝑗 (𝐾(𝑥𝑖, 𝑥𝑗) + ℷ2 (9) Kemudian menghitung matriks Hessian. 𝐷𝑖𝑗  =  𝑦𝑖 𝑦𝑗 (𝐾(𝑥𝑖, 𝑥𝑗) + 𝜆2) (10) Untuk 𝑖 ,=1,…, 𝑛
Tahap  2  dilakukan  secara  berulang  sampai  didapatkan  keadaan  iterasi  maksimum (itermax) tercapai atau max (| 𝛿𝛼𝑖 |) < 𝜀 ( 𝑒𝑝𝑠𝑖𝑙𝑜𝑛 ) , sesuai persamaan (11), (12), dan (13). 𝐸𝑖 𝛴𝛼𝑛𝑗 = 1𝑗 𝐷 𝑖𝑗 (11) 𝛿𝛼𝑖 = 𝑚𝑖𝑛 {𝑚𝑎𝑥[𝛾(1 − 𝐸𝑖), −𝛼𝑖], 𝐶 − 𝛼𝑖 (12) 𝛼 𝑖 = 𝛼𝑖 + 𝛿𝛼𝑖 (13)
Keterangan : w : vektor b : bias 𝛴 : sigma 𝛿 : delta 𝜀 ∶ 𝑒𝑝𝑠𝑖𝑙𝑜𝑛 D : matix hessian

## 2.2.3 Hue Saturation Value
Model warna HSV mendefinisikan warna dalam kaitannya dengan Hue, Saturation, dan Value.  Hue  menyatakan  warna  asli,  seperti  merah,  ungu,  dan  kuning.  HUE  digunakan  untuk memisahkan  antara  warna  dan  menentukan  warna  kemerahan,  kehijauan,  dan  sebagainya  dari cahaya.Hue  dikaitkan  dengan  panjang  gelombang  cahaya.  Saturation  menyatakan  tingkat kemurnian suatu warna, yang menunjukkan seberapa banyak warna putih diterapkan pada warna tersebut.Nilai  adalah  atribut  yang  menyatakan jumlah  cahaya  yang  diterima  mata  terlepas  dari warna .
Pada perhitungan HSV dilakukan dengan menganalisis nilai warna tiap piksel citra sesuai fitur yang diinginkan dengan nilai toleransi pada setiap dimensi warna HSV (Putranto, Hapsari, & Wijana, 2011) .Persamaan Hue Saturation Value dapat dilihat pada persamaan (14), (15) dan (16) berikut.
𝜃 = 𝑐𝑜𝑠 − 1 { 1 2 [( 𝑅 − 𝐺 ) + ( 𝑅 − 𝐵 )] [( 𝑅 − 𝐺 ) 2 + ( 𝑅 − 𝐵 ) (𝐺 − 𝐵 ] 1 2 }
𝐻 =   {𝜃 360𝜃 𝐽𝑖𝑘𝑎𝐵≤𝐺 𝐽𝑖𝑘𝑎𝐵>𝐺 (14) Menghitung nilai saturasi 𝑆 =   {𝜃𝐽𝑖𝑘𝑎𝑉 = 0 1 − 𝑚𝑖𝑛(𝑟,𝑔,𝑏)
𝑉 𝐽𝑖𝑘𝑎𝑉 > 0 (15) Menghitung nilai value 𝑉 = 𝑚𝑎𝑥(𝑟, 𝑔, 𝑏) (16)

## 2.1 Pengumpulan dan Prepocessing Data
Pada tahap ini akan dilakukan proses pengumpulan data citra bunga matahari dan bunga daisy. Dataset diambil dari situs ( https://www.kaggle.com/mandyliuu/daisy-vs-sunflower ) . Dataset  berisi  citra  gambar  sebanyak masing  –  masing  352  bunga  yang  belum  dilakukan resize ukuran.

## 2.2 Perancangan Sistem
Dimulai dari dataset yang terbagi menjadi 2 yaitu data training dan data testing. Pertama  citra  yang  terdapat  pada  data  training  dan  data  testing  akan  dilakukan  resize  dengan ukuran 320x240 pixel. Kemudian data yang telah di crop akan dilakukan ekstraksi dengan fitur Hue Saturation Value , sehingga citra yang sebelumnya RGB berubah menjadi Hue Saturation Value . Setelah didapatkan citra dengan ukuran sebesar 320x240 pixel dan fitur Hue Saturation Value, maka  data  citra  training  akan  dilatih  menggunakan  model Support  Vector  Machine sebanyak 402 citra untuk melatih model, dan data testing akan digunakan untuk menguji apakah model Support Vector Machine dapat bekerja dengan baik, sebanyak 202 citra untuk diuji berapa akurasinya.
Gambar 4 Skema Perancangan Dataset Data Testing Data Training Preprocessing Preprocessing Ekstraksi HSV Model Training SVM Hasil Ekstraksi HSV
2.3 Implementasi
Pada tahap ini dilakukan ekstraksi dari data yang telah di resize menjadi 320x240 pixel menjadi citra HSV. Dataset dibagi menjadi 80% data training dan 20% data testing. Implementasi pengenalan  objek  bunga  menggunakan  bahasa  pemrograman  Matlab  dengan  metode Support Vector Machine .

## 2.4 Evaluasi Sistem
Pada tahap ini dilakukan evaluasi sistem yang telah dirancang sebelumnya. Tujuan dari tahap  ini  adalah  untuk  memastikan  proses  penelitian  berjalan  dengan  lancer  dengan  metode Confusion  Matrix yang  akan  menghitung  nilai precision,  recall,  dan  accuracy terhadap  citra bunga daisy dan matahari.
Tabel 1 Confusion Matrix
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+ 𝐹𝑃
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁
TP = True Positive TN = True Negative FP = False Positive FN = False Negative

## Hasil dan Pembahasan
3.1 Hasil
Metode Support Vector Machine melakukan klasifikasi jenis bunga matahari dan bunga daisy (Nugroho, Witarto, & Handoko, 2003) . Dataset berasal dari Kaggle. Citra bunga matahari dan bunga daisy di lakukan resize dengan ukuran 320x240 pixel kemudian dilakukan ekstraksi fitur Hue  Saturation  Value barulah  citra  ditraining  dan  diuji  dengan  metode Support  Vector Machine

## Gambar 5 Setelah Resize
Kemudian citra dilakukan ekstraksi Hue Saturation Value . Proses HSV dapat dilihat pada gambar 6

## Gambar 6 Ekstraksi HSV
3.1.1 Confusion Matrix dari testing model Confusion Matrix dari citra yang diuji terhadap model yang telah dirancang dapat dilihat pada gambar 7 berikut

## Gambar 7 Tabel Confusion Matrix
3.1.2    Hasil pengujian Suport Vector Machine
Hasil Accuracy, Recall , dan Precision pada citra dapat dilihat pada gambar 8 berikut
Dari gambar diatas hasil penelitian yang didapat persentase keseluruhan yaitu, Akurasi sebesar 63.36%. Grafik Accuracy, Recall , dan Precision dapat dilihat pada gambar 9

## Gambar 9 Grafik Perbandingan
Dari  hasil  perbandingan  diatas,  ditunjukan  bahwa  pengujian  menggunakan  metode Support  Vector  Machine menghasilkan  akurasi  sebesar  63.36% . Untuk  citra  bunga  daisy mendapatkan hasil dengan recall sebesar 76,23% dan precision sebesar 60.62%, sedangkan bunga matahari dengan hasil recall sebesar 68% dan precision sebesar 50,49%.
Dapat kita lihat recall sunflower lebih tinggi daripada daisy, karena semakin kecil false negative maka nilai recall akan semakin besar. False egative merupakan nilai bunga sunflower yang mirip daisy. Sedangkan recall dari daisy lebih kecil  karena nilai false positif lebih besar. False positif adalah nilai daisy yang mirip sunflower . Sedangkan precision kenapa precision daisy lebih tinggi daripada sunflower karena, false negative daisy lebih kecil, false negative merupakan nilai bunga sunflower yang mirip daisy. Precision sunflower lebih rendah karena nilai false positif lebih tinggi, false positif adalah nilai sunflower yang mirip dengan daisy.
Dapat  disimpulkan  bahwa  tingkat  keberhasilan precision dan recall adalah  dengan minimnya  nilai  salah,  semakin  kecil  nilai false maka  akan  memperkecil  kesalahan  dan mendapatkan hasil yang baik di precision dan recall . Nilai false yang terdapat pada penelitian ini adalah 24 untuk false negative dan 50 untuk false positive.

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  jenis  bunga  matahari  dan  daisy  menggunakan ekstraksi  fitur  HSV  dan  metode  SVM,  didapatkan  kesimpulan  yaitu,  penelitian  ini mendapatkan  hasil  yang  cukup  baik,  dengan  persentase  akurasi  sebesar    63.36%.

## Bibliografi
Amrozi,  Yusuf,  Yuliati,  Dian,  Susilo,  Agung,  Novianto,  Nur,  &  Ramadhan,  Rikza. (2022).  Klasifikasi  Jenis  Buah  Pisang  Berdasarkan  Citra  Warna  dengan  Metode SVM. Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi Dan Komputer) , 11 (3), 394–399. Kusmana, Cecep, & Hikmat, Agus. (2015). Keanekaragaman hayati flora di Indonesia. Jurnal  Pengelolaan  Sumberdaya  Alam  Dan  Lingkungan  (Journal  of  Natural
Resources and Environmental Management) , 5 (2), 187.
https://doi.org/10.29244/jpsl.5.2.187
Kusuma, Jaka, Jinan, Abwabul, Lubis, Muhammad Zulkarnain, Rubianto, Rubianto, & Rosnelly, Rika. (2022). Komparasi Algoritma Support Vector Machine Dan Naive Bayes Pada Klasifikasi Ras Kucing. Generic , 14 (1), 8–12.
Kusumanto, R. D., Tompunu, Alan Novi, Pambudi, Wahyu Setyo, Komputer, J. T., & Sriwijaya, P. N. (2011). Klasifikasi Warna Menggunakan Pengolahan Model Warna HSV. Jurnal Ilmiah Elite Elektro , 2 (2), 83–87.
Nugroho, Anto Satriyo,  Witarto, Arief Budi, & Handoko, Dwi. (2003). Support vector machine. Proceeding Indones. Sci. Meeiting Cent. Japan .
Putra, Rangga Pahlevi. (2021). Identifikasi jenis tanaman anggrek melalui tekstur bunga dengan tapis Gabor dan M-SVM. JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science) , 6 (1), 29–34. https://doi.org/10.31328/jointecs.v6i1.1746 Putranto, Benedictus Yoga Budi, Hapsari, Widi, & Wijana, Katon. (2011). Segmentasi warna citra dengan deteksi warna hsv untuk mendeteksi objek. Jurnal Informatika , 6 (2).
Rahmah, Laela Nur. (2010). Inventarisasi Hama dan Penyakit Tanaman Bunga Matahari (Helianthus annuus Linn) .
Ritonga,  Alven  Safik,  &  Purwaningsih,  Endah  Supeni.  (2018).  Penerapan  Metode Support  Vector  Machine  (SVM)  Dalam  Klasifikasi  Kualitas  Pengelasan  Smaw (Shield  Metal  Arc  Welding). Jurnal  Ilmiah  Edutic:  Pendidikan  Dan  Informatika , 5 (1), 17–25.
Wandi, Dede, Fauziah, Fauziah, & Hayati, Nur. (2021). Deteksi Kelayuan Pada Bunga Mawar dengan Metode Transformasi Ruang Warna Hue Saturation Intensity (HSI) dan Hue Saturation Value (HSV). JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , 5 (1), 308–316. https://doi.org/10.30865/mib.v5i1.2562