## Identifikasi Kematangan Buah Menggunakan Metode Gray Level Co-occurence Matrix pada Citra Digital
Arnes Sembiring 1 , Sayuti Rahman 1,* , Mufida Khairani 1 , Ilham Faisal 1 , Sri Eka Riyani Harahap 1 , Muhammad Zen 2
1 Prodi Teknik Informatika, Universitas Harapan Medan, Medan, Indonesia
2 Sains dan Teknologi, Sistem Komputer, Universitas Pembangunan Panca Budi, Medan, Indonesia Email: 1 arnessembiring@gmail.com, 2,* masay.ram@email.com, 3 mufida.khairani@gmail.com, 4 ilhamoppa@gmail.com,
5 sriekariyani9@gmail.com, 6 muhammadzen@dosen.pancabudi.ac.id Email Penulis Korespondensi: masay.ram@email.com Submitted 25-11-2022 ; Accepted 25-12-2022 ; Published 30-12-2022

## Abstrak
Di  era  teknologi  informasi  saat  ini,  pemanfaatan  citra  banyak  diterapkan  dalam  berbagai  aspek  kehidupan.  Beberapa  pemanfaatan pengolahan  citra  diantaranya  seperti  pada  bidang  militer,  kedokteran,  pendidikan,  pertanian  dan  lain  sebagainya.  Salah  satu pemanfaatan pengolahan citra yang akan dibahas dalam penelitian ini adalah dalam bidang pertanian. Para petani dapat memanfaatkan teknologi  dalam  pemilihan  buah  dengan  tingkat  kematangan  yang  sesuai.  Dalam  hal  pemilihan  buah  berdasarkan  tingkat kematangannya. Para petani buah masih menggunakan cara konvensional (manual) atau dengan indera penglihatan manusia yaitu mata. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk mengubah cara konvensional (manual), menjadi sistem yang menggunakan teknologi visi  komputer  untuk  klasifikasi  kematangan  buah.  Sistem  yang  akan  digunakan  dalam  mengidentifikasi  kematangan  buah menggunakan metode Gray Level Co-occurance Matrix pada citra digital dan Euclidean Distance sebagai metode klasifikasi. Aplikasi ini dibangun dengan menggunakan pemrograman MatLab 2019a. Hasil Pengujian diperoleh bahwa metode Gray Level Co-occurance Matrix dan Euclidean Distance dapat digunakan untuk mengidentifikasi kematangan buah jambu, jeruk, pisang, pepaya dan mangga kedalam tiga kategori yaitu mentah, mengkal dan matang. Metode klasifikasi Gray Level Co-occurance Matrix dan Euclidean Distance berhasil melakukan identifikasi kematangan buah dengan tingkat keberhasilan keseluruhan sebanyak 87%.
Kata Kunci: Pengolahan Citra; Gray Level Co-occurance Matrix; Euclidean Distance, Visi Komputer

## Abstract
In the current era of information technology, the use of images is widely applied in various aspects of life. Some of the uses of image processing include the fields of military, medicine, education, agriculture and so on. One example of the use of image processing that will  be  discussed  in  this  study  is  in  the  agricultural  sector.  Farmers  can  take  advantage  of  technology  in  selecting  fruit  with  the appropriate maturity level. In terms of selecting fruit based on the level of maturity, some fruit farmers still use the conventional method or with the human sense of sight, namely the eye. Therefore, this study was conducted for preliminary research that can change the conventional method into system that uses technology that makes a computerized way of identifying fruit maturity levels. The system that will be used to identify fruit maturity uses the Gray Level Co-occurance Matrix method on digital images and Euclidean Distance as a classification method. This application is built using MatLab 2019a programming. The test results show that the Gray Level Co- occurance  Matrix  and  Euclidean  Distance  methods  can  be  used  to  identify  the  ripeness  of  guava,  oranges,  bananas,  papayas  and mangoes into three categories, namely raw, unripe and ripe. The Gray Level Co-occurance Matrix and Euclidean Distance classification methods succeeded in identifying fruit maturity with an overall success rate of 87%.
Keywords : Image Processing; Gray Level Co-occurance Matrix; Euclidean Distance; Computer Vision

## 1. PENDAHULUAN
Buah yang dipanen sebaiknya harus benar-benar masak panen, ini dilakukan agar konsumen merasa puas dengan buah yang  dibelinya.  Pemetikan  buah  menjadi  kegiatan  utama  pada  saat  pemanenan  buah.  Bila  pemetikan  tidak  dilakukan dengan  benar  maka  kualitas  buah  pun  menjadi  kurang  baik.  Buah  kurang  berkualitas  dapat  menurunkan  harga  jual sehingga  berpengaruh  pada  tingkat  pendapatan  dan  keuntungan  petani.  Buah  yang  sudah  dipetik  sebaiknya  disortir berdasarkan ukuran dan tingkat kematangan buah. Para petani buah masih menggunakan cara yang konvensional ketika hendak  memilih  buah  berdasarkan  tingkat  kematangannya.  Hal  ini  memerlukan  waktu  dan  tenaga  yang  eksta  untuk menyortir dengan baik.
Sistem untuk memilih tingkat kematangan buah sangat diperlukan. Sistem ini diharapkan mampu membantu petani dalam mengklasifikasi buah berdasarkan kematangannya. Kamera digital digunakan untuk mengambil citra yang akan dikenali.  Citra  atau  gambar  merupakan  salah  satu  komponen  multimedia  yang  memiliki  peranan  sangat  penting  dan mengandung  banyak  informasi  visual.  Citra  terkadang perlu  untuk  diolah  untuk  meningkatkan kualitas  citra.  Saat  ini, pemanfaatan pengolahan citra ini tidak hanya dipakai di bidang militer, kedokteran, industri dan kesehatan, tetapi juga digunakan dalam  pertanian atau perkebunan [1].
Dalam  dunia  pertanian,  klasifikasi  citra  dapat  dimanfaatkan  untuk  berbagai  kepentingan,  salah  satu  contohnya yaitu mengidentifikasi tingkat kematangan buah [2], [3]. Klasifikasi citra memanfaatkan visi komputer memungkinkan untuk dapat digunakan lebih efektif atau dan lebih tepat. Salah satu metode yang sering digunakan adalah Gray level co- occurane matrix (GLCM) . GLCM telah banyak digunakan untuk berbagaia klasifikasi objek diantaranya: pengenalan bendera  [4],  aplikasi  identifikasi  biometrika  telapak  tangan  [5],  untuk  pengenalan  iris  mata  [6].  GLCM  juga  banyak digunakan  untuk  mengklasifikasi  kematangan  buah  seperti  belimbing  bintang  [7],  identifikasi  kematangan  buah
mentimun [8], identifikasi tingkat kematangan buah strawberry [9], untuk identifikasi kematangan buah jeruk [10], [11], untuk identifikasi kematangan buah tomat [12] dan lain sebagainya.
Pada  penelitian  ini  klasifikasi  kematangan  buah  menggunakan  metode  GLCM. Euclidean  distance adalah algoritma untuk membanding GLCM pada data latih dengan data Uji . Fitur data uji yang diekstaksi oleh GLCM dikenali dengan Euclidean distance, berdasarkan fitur terdekat dari data latih.  Ciri tersebut di antaranya adalah ciri warna, ciri tekstur, ciri bentuk, ciri geometri, dan ciri ukuran [13], [14]. Diharapkan penelitian ini dapat menyelesaikan permasalahan petani dalam klasifikasi kematangan buah. Sehingga petani dapat meminimalkan waktu dan tenaga dalam klasifikasi ini.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahapan penelitian identifikasi kematangan buah menggunakan metode gray level co-occurane matrix pada citra digital untuk mengidentifikasi kematangan buah dengan tahapan berikut : Image Acquicsition , merupakan proses pengambilan citra digital dengan eksitensi “jpg”. Image data Acquicsition adalah mengatur dan memisahkan citra sebagai data latih dan data uji. Feature Exctation merupakan proses untuk melakukan ekstraksi ciri, untuk mendapatkan nilai ciri masing- masing citra baik data latih maupun data uji, Queri Database untuk mengatur database , citra database untuk memudahkan pengenalan pada proses kalsifikasi data, Data Identification adalah proses akhir untuk mengetahui hasil uji kategori buah terhadap kemiripan data pada queri database, hasil akhir adalah kategori buah mentah,matang atau mengkal dari data citra uji. Tahapan metode penelitian diilustrasikan pada Gambar 1 berikut.

## Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian

## 2.1 Proses GLCM
Berikut ini merupakan proses perhitungan GLCM menggunakan ke-empat fitur ekstraksinya, yaitu Contrast, Correlation, Energy dan Homogeneity [15], [16]. Proses GLCM dengan menggunakan sudut 0° dapat dilihat pada Tabel 1 dan Tabel 2 dibawah ini.
Tabel 1. Matriks GLCM 3x3 0 1 2 3 4 5 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 1 3 0 1 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 1 5 0 0 1 2 0 0 Tabel 2. Matriks GLCM setelah di Normalisasi 0 1 2 3 4 5 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 1/6 3 0 1/6 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 1/6 5 0 0 1/6 2/6 0 0
a. Contrast
𝐶𝑜𝑛𝑡𝑟𝑎𝑠𝑡 =   ∑ 𝑖 ∑ 𝑗 (𝑖 − 𝑗)²𝑝 (𝑖,𝑗) (1)
= {(2 − 5) 2 𝑝(2,5) + (3 − 1) 2 𝑝(3,1) + (4 − 5) 2 𝑝(4,5) + (5 − 2) 2 𝑝(5,2) + (5 − 3)²𝑝(5,3)
= {(2 − 5) 2 𝑝 ( 1 6 ) + (3 − 1) 2 𝑝 ( 1 6 ) + (4 − 5) 2 𝑝 ( 1 6 ) + (5 − 2) 2 𝑝 ( 1 6 ) + (5 − 3)²𝑝( 2 6 )
= 9 + 4 + 1 + 9 + 8 6
= 31 6 = 5,1667
b. Correlation
µ𝑖 =   ∑ 𝑖 ∑ 𝑖𝑝 (𝑖,𝑗) 𝑗
(2)
µ𝑖 = 2 ∗ 1 (2,5) + 3 ∗ 1 (3,1) + 4 ∗ 1 (4,5) + 5 ∗ 1 (5,2) + 5 ∗ 2 (5,3) 6 = 24 6 = 4 µ𝑗 =   ∑
𝑖 ∑ 𝑗𝑝 (𝑖,𝑗) 𝑗 µ𝑗 = 5 ∗ 1 (2,5) + 1 ∗ 1 (3,1) + 5 ∗ 1 (4,5) + 2 ∗ 1 (5,2) + 3 ∗ 2 (5,3) 6 = 19 6 = 3,1667
𝜎𝑖 =   √∑ 𝑖 ∑ (𝑖 − µ𝑖)²𝑝 (𝑖,𝑗) 𝑗 (3)
𝜎𝑖 = (2 − 24 6 ) 2 ∗ 1 6 (2,5) + (3 − 24 6 ) 2 ∗ 1 6 (3,1) + (4 − 24 6 ) 2 ∗ 1 6 (4,5) + (5 − 24 6 ) 2 ∗ 1 6 (5,2) + (5 − 24 6 ) 2 ∗ 2 6 (5,3) 𝜎𝑖 = √ 144 + 36 + 0 + 36 + 72 216 = √ 288 216 =   √ 48 36 = 1,1547
𝜎𝑗 =   √∑ 𝑖 ∑ (𝑗 − µ𝑖)²𝑝 (𝑖,𝑗) 𝑗 (4)
𝜎𝑗 = (5 − 19 6 ) 2 ∗ 1 6 (2,5) + (1 − 19 6 ) 2 ∗ 1 6 (3,1) + (5 − 19 6 ) 2 ∗ 1 6 (4,5) + (2 − 19 6 ) 2 ∗ 1 6 (5,2) + (3 − 19 6 ) 2 ∗ 2 6 (5,3) 𝜎𝑗 = √ 121 + 169 + 121 + 49 + 2 216 = √ 462 216 =   √ 77 36 = 1,4624
𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛  = ∑ 𝑖 ∑ (𝑖−µ𝑖)(𝑗−µ𝑗)𝑝(𝑖,𝑗) 𝜎𝑖 𝜎𝑗 𝑗 (5)
= (2 − 24 6 ) ∗ (5 − 19 6 ) ∗ 1 6 (2,5) √48 36 ∗ √ 77 36 + (3 − 24 6 ) ∗ (1 − 19 6 ) ∗ 1 6 (3,1) √48 36 ∗ √ 77 36 + (4 − 24 6 ) ∗ (5 − 19 6 ) ∗ 1 6 (4,5) √48 36 ∗ √ 77 36
+ (5 − 24 6 ) ∗ (2 − 19 6 ) ∗ 1 6 (5,2) √48 36 ∗ √ 77 36 + (5 − 24 6 ) ∗ (3 − 19 6 ) ∗ 2 6 (5,3) √48 36 ∗ √ 77 36 = (−132) + (78) + (11) + (−42) + (−12)
6 ∗ √48 ∗ 77 = −97 6 ∗ √48 ∗ 77 = −97 6 ∗ 60,794 = −97 364,764 = −0,2659
c. Energy
𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔𝑦 = ∑ ∑ 𝑝(𝑖, 𝑗)² 𝑗 𝑖 (6) = ( 1 6 ) ² (2,5) + ( 1 6 ) ² (3,1) + ( 1 6 ) ² (4,5) + ( 1 6 ) ² (5,2) + ( 2 6 ) ² (5,3) = 1 2 + 1 2 + +1 2 + 1 2 + 2² 6²
= 8 36 = 0,2222
d. Homogeneity
𝐻𝑜𝑚𝑜𝑔𝑒𝑛𝑒𝑖𝑡𝑦 =   ∑ 𝑖 ∑ 𝑝(𝑖,𝑗) 1+ǀ𝑖−𝑗ǀ 𝑗 (7)
= 1 6 (2,5) 1 +  ǀ2 − 5ǀ + 1 6 (3,1) 1 +  ǀ3 − 1ǀ + 1 6 (4,5) 1 +  ǀ4 − 5ǀ + 1 6 (5,2)
1 +  ǀ5 − 2ǀ + 1 6 (5,3) 1 +  ǀ5 − 3ǀ = 1 24 + 1
18 + 1
12 + 1
24 + 2 18 = 2 24 + 2 18 + 1 12 = 1 12 + 1 9 + 1 12 = 2 12 + 1 9 = 6 + 4 36 = 10 36 = 0,2778
Dengan demikian, ekstraksi ciri matriks GLCM 3x3 sudut 0° adalah sebagai berikut : 𝐶𝑜𝑛𝑡𝑟𝑎𝑠𝑡  = 5,1667 𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 =   −0,2659 𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔𝑦 = 0,2222 𝐻𝑜𝑚𝑜𝑔𝑒𝑛𝑒𝑖𝑡𝑦 = 0,2778 Tiap sudut GLCM memiliki 4 ekstraksi fitur. Dalam satu citra dapat digunakan 4 sudut ketetanggaan piksel. Oleh karena  itu,  dalam  satu  citra  dapat  menghasilkan  16  ekstraksi  fitur  yang  memiliki  karakternya  masing-masing.  Hasil ekstrasi  fitur  tersebut  selanjutnya  dapat  digunakan  dalam  proses  klasifikasi  atau  identifikasi  citra  dengan  algoritma klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah jarak Euclidean .

## 2.2 Proses Euclidean Distance
Proses yang dilakukan dengan membandingkan kedekatan nilai jarak dari dua buah variabel yaitu antara citra uji dengan citra acuan untuk mencari nilai jarak terdekat. Hasil perhitungan yang digunakan sebagai perbandingan adalah nilai yang paling kecil (jarak yang paling dekat) [17], [18]. Berikut rumus yang digunakan untuk menghitung jarak dengan jarak euclidean :
𝑑 (𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑥 𝑖−𝑦𝑖 )² 𝑛 𝑖=1 (8)
Keterangan : 𝑑(𝑥, 𝑦) adalah jarak antara data x ke data y 𝑥 𝑖 adalah data testing ke- i 𝑦 𝑖 adalah data training ke- i

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Implementasi  sistem  adalah  langkah  terakhir  dari  proses  pengembangan  sistem  identifikasi  kematangan  buah  untuk mengidentifikasi  buah  kedalam  kategori  masak,  mengkal  dan  masak.  Sebelum  di  implementasikan  aplikasi  harus melewati  tahap  pengujian.  Agar  aplikasi  yang  telah  dirancang  dapat  diimplementasikan,  maka  dibutuhkan  perangkat- perangkat berikut ini:
a. Perangkat Keras ( Hardware )
Laptop Processor Intel(R) Core(TM) i5-3210M CPU @ 2.50GHz   2.50 GHz, RAM 4,00 GB, System type 64 bit operating system, x64-based processor
b. Perangkat Lunak ( Software ) 1. MATLAB Starter Application R2019a 2. Handphone
Sistem identifikasi kematangan buah ini terdiri dari satu axes, yang berfngsi menampilkan gambar buah yang akan diidentifikasi  kematangannya.  Pada  sistem  ini  terdiri  dari  tiga push  button . Tombol  tambah  gambar berfungsi  untuk membuka jendela open file dialog, dan  kemudian mencari gambar buah yang diinginkan. Sebelum memasukkan gambar, pengguna terlebih dahulu harus memilih jenis buah yang akan diklasifikasi.  Sedangkan untuk mendapatkan informasi nilai GLCM pengguna dapat mengarahkan kursor ke tombol tampilkan nilai ekstraksi ciri dan untuk mendapatkan hasil
akhir identifikasi gambar buah yang telah dimasukkan, pengguna dapat mengklik tombol tampilkan kategori maka sistem akan menampilkan hasilnya. Berikut tampilan sistem seperti ditampilkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Tampilan sistem

## 3.1 Pengujian Sistem
Setelah sistem siap dibangun, maka perlu dilakukan pengujian terhaadap sistem untuk mengetahui keberhasilan sistem yang  telah  dibangun.  Berikut  ini  adalah  tampilan  pengujian  sistem  untuk  identifikasi  kematanggan  buah  seperti ditampilkan pada Gambar 3.

## Gambar 3. Pengujian Sistem pada Buah Pisang Masak
Pada Gambar 3 dapat dilihat hasil dari proses  identifikasi buah pisang masak. Buah ini memiliki rata-rata nilai GLCM Contrast 0.067712 , Correlation 0.98812 , Energy 0.20246 dan Homogeneity 0.96751 . Dengan hasil klasifikasi menggunakan jarak euclidean , menghasilkan buah pisang masak.
Gambar 4. Pengujian Sistem pada Buah Pisang Mengkal
Pada Gambar 4 dapat dilihat hasil dari proses identifikasi buah pisang mengkal. Buah ini memiliki rata-rata nilai GLCM  Contrast 0.039946 , Correlation 0.99143 ,  Energy 0.482 dan Homogeneity 0.98078 .  Dengan  hasil  klasifikasi menggunakan jarak euclidean seharusnya menghasilkan buah pisang mengkal.
Gambar 5. Pengujian Sistem pada Buah Pisang Mentah
Pada Gambar 5 dapat dilihat hasil dari proses identifikasi buah pisang mentah. Buah ini memiliki rata-rata nilai GLCM Contrast 0.10035 , Correlation 0.98357 , Energy 0.16185 dan Homogeneity 0.95182 . Dengan hasil klasifikasi menggunakan jarak euclidean menghasilkan buah pisang mentah.
3.2 Hasil Pengujian
Tabel  3  berikut  ini  merupakan  hasil  identifikasi  dari  sistem  yang  telah  dibangun.  Tabel  hasil  identifikasi  ini  akan memperlihatkan tingkat keberhasilan sistem yang telah dibangun untuk mengidentifikasi kematangan beberapa buah yang sudah ditentukan.
Tabel 3. Hasil Pengujian No Gambar Hasil Identifikasi Keberhasilan 1. Pepaya Masak Berhasil 2. Pepaya Mengkal Berhasil 3. Pepaya Mentah Berhasil 4. Pisang Masak Berhasil 5. Pisang Mengkal Berhasil 6. Pisang Mentah Berhasil 7. Mangga Masak Berhasil 8. Mangga Mengkal Tidak Berhasil 9. Mangga Mentah Berhasil 10. Jambu Biji Masak Tidak Berhasil 11. Jambu Biji Mengkal Berhasil 12. Jambu Biji Mentah Berhasil 13. Jeruk Masak Berhasil 14. Jeruk Mengkal Berhasil 15. Jeruk Mentah Berhasil
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, setelah dilakukan pengukuran terhadap keberhasilan sistem dalam mengidentifikasi beberapa buah dapat disimpulkan hasil akurasi data secara keseluruhan sebesar 87%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan dari pembahasan dan  pengujian sistem identifikasi buah untuk mengetahui tingkat kematangan buah, penulis dapat mengambil kesimpulan berdasarkan hasil dari analisis pada tahap pelatihan dan pengujian pada sistem yang telah dibangun, metode gray level co-occurance matrix dan euclidean distance dapat digunakan untuk pengolahan citra digital untuk kematangan buah yaitu jambu, mangga, pepaya, pisang dan jeruk menjadi buah yang termasuk kedalam kategori masak, mengkal dan mentah dengan tingkat akurasi data secara keseluruhan yaitu 87%. Parameter yang digunakan untuk menyatakan buah tersebut mentah, mengkal dan matang adalah dari nilai ekstraksi ciri menggunakan GLCM yaitu nilai contrast,  correlation,  energy dan homogeneity .    Citra  uji  dibandingkan  dengan  citra  latih  menggunakan euclidean distance pada nilai GLCM untuk menentukan tingkat kematanngan buah. Hasil akurasi didapatkan dengan menghitung data citra yang berhasil diuji dibandingkan dengan banyaknya jumlah data yang diuji lalu dikalikan dengan 100%.

## REFERENCES
[1] S. Rahman, Belajar Teknik Pengolahan Citra Dengan Mudah. Yogyakarta: Deepublish, 2018.
[2] A. Ciputra, E. H. Rachmawanto, And A. Susanto, “Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Apel Manalagi Dengan Algoritma Naive Bayes Dan Ekstraksi Fitur Citra Digital,” Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro Dan Ilmu Komputer, Vol. 9, No. 1, Pp. 465–472, 2018.
[3] W. Harefa And U. Pato, “Evaluasi Tingkat Kematangan Buah Terhadap Mutu Tepung Pisang Kepokyang Dihasilkan.” Riau University, 2017.
[4] E. F. Ananta, S. Rahman, And N. I. Syahputri, “Aplikasi Identifikasi Motif Bendera Pada Setiap Negara Menggunakan Matlab,” In Seminar Nasional Teknologi Informasi & Komunikasi, 2020, Vol. 1, No. 1, Pp. 27–32.
[5] S. Rahman And M. Ulfayani, “Tangan Menggunakan Metode Freeman Chain Code,” Cess (Journal Of Computer Engineering System And Science), Vol. 2, No. 2, Pp. 64–73, 2017, Doi: Https://Doi.Org/10.24114/Cess.V2i2.6195.
[6] S.  Rahman  And  U.  Sahira,  “Pengenalan  Iris  Mata  Menggunakan  Metode  Template  Matching  Correlation,”  (Jurti)  Jurnal Teknologi Informasi, Vol. 2, No. 2, Pp. 105–112, 2018.
[7] Q.  Shandy,  S.  S.  Panna,  And  Y.  Malago,  “Penerapan  Metode  Grey  Level  Co-Occurrence  Matriks  (Glcm)  Dan  K-Nearest Neighbor (K-Nn) Untuk Mendeteksi Tingkat Kematangan Buah Belimbing Bintang,” Jurnal Cosphi, Vol. 3, No. 1, 2019.
[8] A.  M.  Nur  And  F.  Farhurrahman,  “Identifikasi  Kematangan  Buah  Mentimun  Berbasis  Citra  Digital  Menggunakan  Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation,” Infotek: Jurnal Informatika Dan Teknologi, Vol. 2, No. 1, Pp. 27–33, 2019.
[9] D. T. Hermanto, S. Megira, D. Ninosari, And K. Kusrini, “Identifikasi Tingkat Kematangan Buah Strawberry Menggunakan Gray Level Co-Occurance Matrix (Glcm) Dan Laplacian Filter,” Semnasteknomedia Online, Vol. 6, No. 1, Pp. 2–5, 2018.
[10]  J.  W.  Mukti,  “Identifikasi  Tingkat  Kematangan  Buah  Jeruk  Menggunakan  Glcm  Berdasarkan  Warna  Kulit.”  Stmik  Global Informatika Mdp, 2022.
[11]  K. C. Pelangi, “Sistem Cerdas Dalam Klasifikasi Kematangan Buah Jeruk Berdasarkan Fitur Ekstraksi Glcm Dengan Metode Naïve Bayes,” Jurnal Teknologi Dan Manajemen Informatika, Vol. 5, No. 2, 2019.
[12]  S. Purwandani And L. Anifah, “Identifikasi Kematangan Buah Tomat Berbasis L* A* B Color Dan Gray Level Co-Occurrence Matrix Menggunakan K-Means Clustering,” Jurnal Teknik Elektro, Vol. 8, No. 2, 2019.
[13]  A. Humeau-Heurtier, “Texture Feature Extraction Methods: A Survey,” Ieee Access, Vol. 7, Pp. 8975–9000, 2019.
[14]  W.  K. Mutlag, S.  K.  Ali,  Z.  M. Aydam,  And  B.  H. Taher,  “Feature  Extraction  Methods:  A  Review,”  In  Journal  Of  Physics: Conference Series, 2020, Vol. 1591, No. 1, P. 12028.
[15]  S.  Singh,  D.  Srivastava,  And  S.  Agarwal,  “Glcm  And  Its  Application  In  Pattern  Recognition,”  In  2017  5th  International Symposium On Computational And Business Intelligence (Iscbi), 2017, Pp. 20–25.
[16]  M. Hall-Beyer, “Glcm Texture: A Tutorial V. 3.0 March 2017,” 2017.
[17]  F. D. Aferi, T. W. Purboyo, And R. E. Saputra, “Cotton Texture Segmentation Based On Image Texture Analysis Using Gray Level Co-Occurrence Matrix (Glcm) And Euclidean Distance,” Int. J. Appl. Eng. Res, Vol. 13, No. 1, Pp. 449–455, 2018.
[18]  L. Wang, Y. Zhang, And J. Feng, “On The Euclidean Distance Of Images,” Ieee Transactions On Pattern Analysis And Machine Intelligence, Vol. 27, No. 8, Pp. 1334–1339, 2005.