I NNOVATION IN R ESEARCH OF I NFORMATICS - V OL . 1 N O . 2 (2019) 51-56
Terbit online pada laman web jurnal : http://innovatics.unsil.ac.id

## Innovation in Research of Informatics (INNOVATICS)
|    ISSN (Online) 2656-8993    |
Ekstraksi Citra menggunakan Metode GLCM dan KNN untuk Indentifikasi Jenis Anggrek (Orchidaceae)

## Danar Putra Pamungkas 1
1 Program Studi Teknik Informatika Universitas Nusantara PGRI Kediri
1 danar@unpkediri.ac.id

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi:28 Agustus 2019
Revisi Akhir: 01 Oktober 2019 Diterbitkan Online : 4 Oktober 2019
Orchidaceae is the Latin name of an orchid that has various shapes, colors and sizes of flowers with unique features. The shape and color of the lips or labellum is a unique orchid that is a differentiator from other plants. In general, the types of orchids have similar colors, textures and flower petals, this causes a person to have difficulty identifying orchid species, especially people who do not know the characteristics of some types of orchids. Therefore the process of identifying orchids  needs  to  be  done  automatically  with  a  computer  system  so  that  it  is expected to make it easier to identify the types of orchids. In this study using the GLCM method for feature extraction and KNN method for the process of identifying orchids or orchidaceae. Stages of identification of orchid images are changing  the  initial  size  of  the  image,  conversion  into  gray  degrees,  median filters, feature extraction of the GLCM method and identification with the KNN method. The success rate of identifying Orchidaceae or orchids reaches 80% with an average of 77%. K value influences the success rate of identification, the greater the K value the smaller the accuracy.
K ATA K UNCI
Anggrek, Ekstraksi,
Fitur, GLCM, Orchidaceae

## K ORESPONDENSI
No. HP : 085730047483 E-mail : danar@unpkediri.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Orchidaceae merupakan  nama  latin  dari  bunga anggrek yang memiliki variasi bentuk, warna dan ukuran bunga  yang  bermacam-macam  dengan  ciri-ciri  unik. Bentuk dan warna bibir atau labellum merupakan keunikan bunga  anggrek  yang  menjadi  pembeda  dengan  tanaman lain.
Bunga  anggrek  memiliki  struktur  dasar  tiga  sepal (kelopak) dan tiga petal (tajuk bunga). Keindahan bunga anggrek  menjadikan  bunga  ini  termasuk  komoditas holtikultura  yang  mempunyai  nilai  ekonomi  tinggi, sehingga  tidak  sedikit  yang  membudidayakan  bunga anggrek. Aranda,  Cattleya,  Cymbidium,    Dendrobium, Oncidium,  Phalaenopsis,  Renanthera, dan Vanda merupakan  jenis-jenis  anggrek  yang  memiliki  nilai ekonomi  yang  tinggi.  Dendrobium  dan  Phalaenopsis memiliki  bunga  yang  menawan,  mahkota  yang  unik, beragam warna dan bentuk yang khas sehingga dua jenis ini  yang  umum  dibudidayakan.  Hampir  setiap  daerah  di Indonesia ada tamanaman anggrek yang dibudidayakan. Di Maluku  terdapat  10  genus  dan  13  spesies  anggrek  yang dibudidayakan  [1].  Meskipun  anggrek  banyak  yang membudidayakan,  karena  ada  ketergantungan  dari
masyarakat  untuk  budidaya  harus  ada  pengawasan  dari pihak terkait [2].
Untuk membedakan jenis anggrek satu dengan yang lain  yaitu  dengan  melihat  warna,  tekstur,  kelopak  bunga anggrek.  Dengan  mengetahui  perbedaan  tersebut seseorang  dapat  mengidentifikasi  jenis  suatu  bunga anggrek. Namun secara umum jenis-jenis bunga anggrek memiliki kemiripan warna, tekstur dan kelopak bunganya, hal  ini  yang  menyebabkan  seseorang  kesulitan  dalam mengidentifikasi  jenis  bunga  anggrek,  khususnya  orang awam yang belum mengetahui ciri-ciri dari beberapa jenis bunga anggrek. Oleh karena itu proses identifikasi bunga anggrek  perlu  dilakukan  secara  otomastis  dengan  sistem komputer  sehingga  diharapkan  mempermudah  dalam identifikasi jenis-jenis bunga anggrek. Proses identifikasi secara  otomatis  dapat  menerapkan  teknologi  pengolahan citra  digital,  diharapkan  dapat  memudahkan  setiap  orang untuk mengidentifikasi jenis-jenis bunga anggrek. Proses identifikasi  bunga  anggrek  merupakan  salah  satu  bidang pengenalan pola ( pattern recognition ).
Identifikasi  bunga  anggrek  berdasarkan  warna  dan bentuk  dapat  menggunakan  metode  ekstraksi  fitur  warna dan bentuk HSV, Prewit dan Learning Vector Quantization (LVQ)  untuk  proses  klasifikasi  dapat  diperoleh  akurasi
73,33 % [3]. Selain menggunakan metode ekstraksi fitur, identidikasi  bunga  anggrek  juga  dapat  dilakukan  dengan menggunakan metode deteksi tepi. Dengan menggunakan metode deteksi tepi Canny, Sobel akurasi yang diperoleh untuk  identifikasi  bunga  anggrek  antara  40,7%  sampai 55,5%, sedangkan dengan metode HSV mencapai akurasi 70% [4]. Dari dua penelitian tersebut tinggkat keberhasilan identikfikasi bunga anggrek masih belum mencapai 80% atau  lebih.  Metode  Gray  Level  Co-occurrence  Matrix (GLCM) juga dapat digunakan untuk pengenalan pola citra digital.  Metode  GLCM  dipadukan  dengan  metode  K- Nearest Neighbour (KNN) mempunyai tingkat keberhasilan  mencapai  57,5  %  dalam  pengenalan  jenis batik  [5].  Metode  GLCM  digunakan  oleh  Rahmat  Robi Waliansyah  dalam  idintifikasi  jenis  daun  tengkawang, tinggkat  kerberhasilan  yang  diperoleh  87,5%  sampai 100%[6].  Dengan  metode  GLCM  pengenalan  jenis  buah jeruk  mencapai  91,6%  [7].  Akurasi  pengenalan  wajah dengan  menggunakan  metode  K-NN  mencapai  80%  [8]. Dalam  proses  pengelompokan  metode  KNN  dapat menghasilkan  akurasi  sebesar  85,15%  [9].  Penggunaan metode  KNN  mempunyai  tinggkat  keberhasilan  yang cukup baik untuk proses klasifikasi yaitu mencapai 86,67% [10].
Berdasarkan penelitian-penelitian sebelumnya metode GLCM dan KNN mempunyai tingkat keberbasilan mencapai lebih dari 80%. Oleh karena itu pada penelitian ini menggunakan metode GLCM untuk ekstraksi fiturnya dan metode KNN untuk proses identifikasi bunga anggrek atau  orchidaceae.  belum  adannya  suatu  aplikasi  berbasis mobile yang menerapkan metode GLCM dan KNN untuk identifikasi bunga anggrek, penelitian ini menerapkan dua metode  tersebut  dalam  aplikasi  berbasis  mobile.  Selain untuk  menerapkan  metode  GLCM  dan  KNN  untuk identifikasi  bunga  anggrek,  penelitin  ini  juga  untuk mengetahui  tingkat  keberhasilan  mengidentifikasi  bunga anggrek.  Pengukuran  tingkat  keberhasilan  menggunakan metode  Zero-one  validation.    Aplikasi  dibangun menggunakan  Bahasa    pemrograman  C#.  Citra  yang digunakan  adalah  bunga  anggrek  jenis  Phalaenopsis. Penelitian yang dilakukan hanya membedakan ciri tekstur bunga  anggrek  jenis  Phalaenopsis  dan  dendrobium phalaenopsis.    Data  citra  yang  digunakan  sejumlah  90 gambar,  dimana  30  gambar  Phalaenopsis,  30  gambar Dendrobium,  dan  30  gambar  bunga  lain  untuk pengujianya.

## 2. LANDASAN TEORI
2.1 Orchidaceae Phalaenopsis
Phalaenopsis berasal dari kata “ Phalaina ” yang berarti kumbang kupu-kupu dan kata “ Opsis ” yang berarti bentuk. Oleh  karena  itu    di  beberapa  Negara  anggrek  ini  juga dikenal  dengan Moth  Orchid (Anggrek  Kumbang). Pembentukan genus Phalaenopsis dilakukan oleh ilmuwan dunia bernama Carl Blume pada tahun 1825. Phalaenopsis di  Indonesia  sendiri  telah  menyebar  keseluruh  pelosok daerah dan mampu hidup disegala tempat, bewarna cerah dan corak dekoratif, dengan berbagai macam bentuk dan jenis. Phalaenopsis ini  juga  memiliki  berbagai  macam jenis, misalnya: Phalaenopsis, Dendrobium, Phalaenopsis Violacea . Di Indonesia, Phalaenopsis ini dikenal dengan sebutan  Anggrek  bulan,  merupakan  jenis  anggrek  asli
Indonesia yang penyebarannya meliputi daerah Sumatera, Jawa, Kalimantan, Sulawesi dan Maluku.
Jenis-jenis bunga anggrek antara lain: a. Anggrek Bulan ( Phalaenopsis)
Merupakan  bunga  yang  pertama  kali  ditemukan  di Maluku.  Salah  satu  bunga  nasional,  merupakan anggrek  monopodial,  menyukai  sedikit  cahaya, dengan  bentuk    kelopak  bunga  yang  lebar  bewarna putih,  daun  berbentuk  memanjang,  akar  putih berbentuk bulat memanjang. Dan anggrek bulan ini bunga yang awet saat berbunga.
b. Anggrek Larat ( Dendrobium )
Merupakan  anggrek  yang  berasal  dari  Maluku,  bunga anggrek larat ini bewarna keunguan pucat hingga ungu tua, daun  mahkota  lebih  pendek,  tetapi  lebih  lebar  daripada kelopaknya.  Pangkalnya  sempit  dan  ujungnya  runcing. Tumbuh baik di daerah panas. Dan dijadikan bunga maskot di Provinsi Maluku.
2.2 Gray Level Co-occurence Matrix (GLCM)
GLCM adalah suatu matrik kookurensi yang elemen- elemennya  merupakan  jumlah  kemunculan  piksel-piksel yang  memiliki  nilai  tingkat  keabuan  tertentu,  di  mana pasangan piksel itu berada pada jarak (d) dan sudut tertentu (Ɵ)[11]. Orientasi sudut yang digunakan adalah yaitu sudut 0°, 45°, 90°, 135°, 180° dst Sedangkan jarak antar piksel biasanya  ditetapkan  sebesar  1  piksel,  atau  2  piksel  [12]. Dalam penelitian ini menggunakan empat fitur ciri yaitu :
a. Energi
Energi  menyatakan  ukuran  konsentrasi  pasangan dengan  intensitas  keabuan  tertentu  pada  matriks. Nilai  energi  (E)  dapat  dihitung  dengan  persamaan satu.
𝐸 = ∑ (𝑝 &,( ) *
&,( (1)
Dengan : i = tingkat keabuan baris ke – i j = tingkat keabuan kolom ke – j p i,j = Peluang keabuan baris ke – i, kolom ke – j
b. Entropi
Entropi  menunjukkan  ketidakteraturan  dari  ukuran bentuk,  jika  nilai  Entropi-  nya  besar  untuk  citra dengan transisi nilai derajat keabuan yang teratur, dan bernilai  kecil  jika  struktur  citra  tidak  teratur (bervariasi).  Nilai  Entropi  (EN)  dapat  dihitung dengan persamaan nomor 2.
𝐸𝑁 = ∑ 𝑝 &,( (−𝑙𝑛(𝑝 &,( ) &,( ) (2)
Dengan : p i,j = Peluang keabuan baris ke – i, kolom ke – j In p i,j = Logaritma natural dari p i,j
c. Kontras Kontras menyatakan perbedaan intensitas antara nilai tertinggi  (terang)  dan  nilai  terendah  (gelap)  dari sepasang piksel yang saling berdekatan. Nilai kontras (CON) dapat dihitung dengan persamaan nomor 3.
𝐶𝑂𝑁 = ∑ 𝑖 − 𝑗 * &,( 𝑝 &,( ( 3)
Dengan : i = tingkat keabuan baris ke – i j = tingkat keabuan kolom ke – j p i,j = Peluang keabuan baris ke – i, kolom ke – j
d. Homogenitas Homogenitas digunakan untuk mengukur
kehomogenan  variasi  intensitas  citra.  Nilai homogenitas  (H)  dapat  dihitung  dengan  persamaan nomor 4. 𝐻  =   ∑ 56,7 89|&;(| &,( ( 4)
Dengan : i = tingkat keabuan baris ke – i j = tingkat keabuan kolom ke – j

## 2.3 Algoritma K-Nearst Neighbor
K-Nearest Neighbor adalah pendekatan untuk mencari kasus dengan menghitung kedekatan antara kasus baru dan kasus lama, yaitu setiap contoh baru dapat diklasifikasikan oleh  suara  mayoritas  dari  k  tetangga,  di  mana  k  adalah bilangan  bulat  positif,  dan  biasanya  dengan  jumlah  kecil [13].
Klasifikasi  terhadap  objek  berdasarkan  data pembelajaran  yang  jaraknya  paling  dekat  dengan  objek tersebut.  K-Nearest  Neighbor  merupakan  metode klasifikasi  instance-based,  memilih  satu  objek  latih  yang memiliki  sifat  ketetanggaan  (neighborhood)  yang  paling dekat. Sifat ketetanggaan ini didapatkan dari perhitungan nilai kemiripan ataupun ketidakmiripan. KNN menggunakan  metode  perhitungan  nilai  ketidakmiripan (Euclidian, Manhattan, Square Euclidian, dll). KNN akan memilih  K-tetangga  terdekat  untuk  menentukan  hasil klasifikasi dengan melihat jumlah kemunculan dari kelas dalam K-tetangga yang terpilih. Kelas yang paling banyak munculah yang akan menjadi kelas hasil klasifikasi.
𝐷(𝑎, 𝑏) =   ?∑ (𝑎 @ − 𝑏 @ ) * A @B8 (5)
dimana matriks D(a,b) adalah jarak skalar dari kedua vektor a dan b dari matriks dengan ukuran d dimensi.
Pada  fase  training,  algoritma  ini  hanya  melakukan penyimpanan  vektor-vektor  fitur  dan  klasifikasi  data training sample. Pada fase klasifikasi, fitur-fitur yang sama dihitung  untuk  testing  data  (yang  klasifikasinya  tidak diketahui).    Jarak  dari  vektor  baru  yang  ini  terhadap seluruh  vektor  training  sample  dihitung  dan  sejumlah  k buah  yang  paling  dekat  diambil.  Titik  yang  baru klasifikasinya  diprediksikan  termasuk  pada  klasifikasi terbanyak dari titik-titik tersebut.
Langkah-Langkah  Menghitung  Metode  K-NN  adalah sebagai berikut:
1. Menentukan parameter K (jumlah tetangga paling dekat).
2. Menghitung kuadrat jarak euclid (query instance) masing–masing obyek terhadap data sampel (data baru) yang diberikan.
3. Kemudian  mengurutkan  objek–objek  tersebut kedalam kelompok yang mempunyai jarak euclid terkecil.
4. Mengumpulkan  kategori  Y  (Klasifikasi  nearest neighbor)
5. Dengan menggunakan kategori nearest neighbor yang  paling  mayoritas  maka  dapat  dipredisikan nilai query instance yang telah dihitung.
KNN memiliki beberapa kelebihan yaitu ketangguhan terhadap  training  data  yang  memiliki  banyak  noise  dan efektif  apabila  training  data-nya  besar.  Sedangkan, kelemahan KNN adalah KNN perlu menentukan nilai dari
parameter  k  (jumlah  dari  tetangga  terdekat),  training berdasarkan jarak tidak jelas mengenai jenis jarak apa yang harus digunakan dan atribut mana yang harus  digunakan untuk  mendapatkan  hasil  terbaik,  dan  biaya  komputasi cukup tinggi karena diperlukan perhitungan jarak dari tiap query instance pada keseluruhan training sample [18].

## 3. METODOLOGI
3.1 Metodologi Peneltian
Langkah-langkah  identifikasi  bunga  anggrek  pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Alur Proses Identifikasi Proses  awal  yang  perlu  dilakukan  adalah mengidentifikasi otomatis yang di awali dengan membuka image dan melakukan resize dan grayscale setelah itu di lakukan median  /  filte r  dengan  tujuan  mengurangi noise, setelah  itu  dilakukan  proses  ektrasi  ciri  GLCM  untuk mengambil nilai energy , kontras, entropi, dan homogenitas dari  citra  untuk  selanjutnya  nilai  tersebut  digunakan sebagai keputusan menggunakan metode KNN.

## 3.2 Perancangan Sistem
Target  pengguna  dari  perangkat  lunak  yang  akan dibangun  adalah  seorang  admin  atau  pemerhati  anggrek dengan kebutuhan fungsi utama yaitu mengenali anggrekk secara  otomatis,  oleh  sebab  itu  dapat  diidentifikasi fungsionalitas  dari  perangkat  lunak  yang  akan  dibangun adalah seperti pada gambar 2.

## 3.3 Perancangan Intput
Input dari aplikasi ini adalah sebuah file yang kita ambil atau kita pilih dari gallery album foto anggrek, rancangan user  interface untuk  melakukan  proses  tersebut  dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Desain Tampilan Input Gambar
Menu ambil foto digunakan untuk mengambil foto secara langsung  menggunakan  kamera  Handphone  selanjutnya Citra Foto akan muncul pada bagian “Citra Anggrek yang digunakan  ( image) .  Menu  pilih  foto  digunakan  untuk memilih foto yang berada didalam galeri Handphone, dan Menu  kenali  yaitu  untuk  mengenali  Gambar    atau  Citra Anggrek dan Bukan Anggrek.

## 3.4 Perancangan Output
Output dari aplikasi ini adalah sebuah hasil klasifikasi jenis bunga anggrek yang merupakan hasil dari Algoritma KNN dengan rancangan tampilan dari output sebagimana pada gambar 4.
Gambar 4. Desain Tampilan Output
Bagian  “citra  anggrek  yang  digunakan (image) ” menunjukan citra anggrek yang sebelumnya dipilih, selain
menampilkan  hasil  citra  disertakan  juga  informasi  dari bunga anggrek tersebut.

## 3.5 Alur Penggunaan Aplikasi
Langkah pertama penggunaan aplikasi diawali dengan membuka  atau  mengambil  foto  yang  ingin  digunakan, selanjutnya  untuk  mengenali  gambar  tersebut  pengguna dapat  memilih  tombol  kenali,  setelah  itu  hasil  dari pengenalan  ditampilkan  pada  halaman output pengguna dapat  mengetahui  deskripsi  dari  bunga  dengan  memilih tombol deskripsi yang akan membawa pengguna kealamat website  Wikipedia  yang  berisi  keterangan  dari  bunga tersebut.  Alur  penggunaan  aplikasi  dapat  dilihat  pada gambar 5.
Gambar 5. Alur Penggunaan Aplikasi

## 4. HASIL DAN ANALISIS
4.1 Realisasi Perancangan
a. Proses ambil foto
Gambar 6. Proses Ambil Gambar
Gambar  6  merupakan  tampilan  aplikasi  untuk mengambil foto bunga anggrek yang akan dikenali atau diidentifikasi.
b. Proses Kenali
Proses  ini  untuk  melakukan  identifikasi  bunga anggrek.  Pada  proses  ini  meliputi  proses  ekstrasi ciri  dan  proses  KNN.  Gambar  7  (a)  merupakan tampilkan  aplikasi  yang  menyajikan  nilai-nilai Energy,  Entropy,  Contras,  dan  Homogenitas  dari citra  bunga  anggrek  yang  digunakan.  Nilai-nilai tersebut murapakan hasil perhitungan dari metode GLCM.  Sedangkan  gambar  7  (b)  merupakan tampilan aplikasi yang menyajikan informasi hasil identifikasi bunga anggrek.
a. b. Gambar 7.
(a) Tampilan Hasil Perhitungan Metode (b) Tampilan Hasil Identifikasi Bunga
c. Deskripsi
Setelah  citra  bunga  dapat  dikenali  atau diidentifikasi,  pengguna  juga  dapat  informasi tentang  bunga  anggrek  yang  telah  dikenali.  Pada bagian  ini  berfungsi  untuk  menambah  wawasan tentang  bunga  anggrek  untuk  pengguna.  Proses menampilkan deskripsi seperti pada gambar 8.
Gambar 8. Tampilan Program Deskripsi

## 4.2 Pengujian Sistem
Data  yang  digunakan  sebagai  data  training  pada aplikasi  yang  dibangun  berjumlah  75  data  dengan perincian 25 data bunga jenis phalaenopsis, 25 data jenis dendrobium,  25  data  bukan  anggrek. Data  Testing berjumlah  15  dengan  perincian  5  data  bunga  jenis phalaenopsis,  5  data  jenis  dendrobium,  5  data  bukan anggrek.
a. Skenario 1 Pada skenario 1 Pengujian dilakukan dengan parameter K bernilai 1. Rata – rata akurasi pada skenario 1 yaitu 80%. Detail hasil pengujian dapat dilihat pada tabel 1.
T ABEL 1. H
ASIL P ENGUJIAN S KENARIO 1 No Pengujian B S Akurasi 1 Dendrobium 3 2 60% 2 Phalaenopsis 4 1 80% 3 Bukan Anggrek 5 0 100%
b. Skenario 2 Pada skenario 2 Pengujian dilakukan dengan parameter K bernilai  5.  Hasil  pengujian  skenario  2  sama  dengan skenario  1  yaitu  rata-rata  akurasi  80%.  Hasil  pengujian dapat dilihat pada tabel 2.
T ABEL 2. H ASIL P ENGUJIAN S KENARIO 2 No Pengujian B S Akurasi 1 Dendrobium 3 2 60% 2 Phalaenopsis 4 1 80% 3 Bukan Anggrek 5 0 100%

## c. Skenario 3
Pada skenario 3 Pengujian dilakukan dengan parameter K bernilai  9.  Hasil  pengujian  dengan  skenario  3  rata-rara akurasi 73%, lebih rendah dari skenario 1 dan 2. Tabel 3 merupakan detail hasil ujicoba skenario 3.

## T ABEL 3. H ASIL P ENGUJIAN S KENARIO 3
No Pengujian
B S Akurasi 1 Dendrobium 3 2 60% 2 Phalaenopsis 3 2 60% 3 Bukan Anggrek 5 0 100%
d. Skenario 4 Pada skenario 4 Pengujian dilakukan dengan parameter K bernilai 13. Rata – rata akurasi yang didapat pada skenario 4 yaitu 73%, hasil ini sama dengan skenario 3. Detail hasil pengujian dapat dilihat pada tabel 4.
T ABEL 4. H ASIL P ENGUJIAN S KENARIO 4 No Pengujian B S Akurasi 1 Dendrobium 3 2 60% 2 Phalaenopsis 3 2 60% 3 Bukan Anggrek 5 0 100%
Dari  hasil  pengujian  seluruh  skenario  diapatkan  akurasi maksimal adalah 80% dengan menggunakan nilai K 1 dan 5, sedangkan akurasi minimum 73% dengan menggunakan nilai K 9 dan 13. Rata-rata akurasi dari seluruh skenario yaitu  77%  seperti  pada  tabel  5.  Semakin  besar  nilai  K akurasi semakin kecil, sehingga nilai K berpengaruh pada akurasi. Untuk mendapat akurasi yang optimal disarankan menggunakan nilai K 1.
T ABEL 5. R EKAP H ASIL P ENGUJIAN SELURUH SKENARIO
No Pengujian K Akurasi 1 Skenario 1 1 80% 2 Skenario 2 5 80% 3 Skenario 3 9 73%
4 Skenario 4 13 73% Rata -rata 77%

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  dan  analisa  dari penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan tingkat keberhasilan identifikasi Orchidaceae atau bunga anggrek mencapai 80% dengan rata-rata 77%. Nilai K berpengaruh pada tingkat keberhasilan identifikasi, semakin besar nilai K akurasi semakin kecil.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Sahertian,  Dece  Elisabeth.  Sherly  Meiske  Seay, Keanekaragaman  Jenis-jenis  Anggrek  di  Hutan Lamasi  Desa  Murnaten  Kecamatan  Taniwel kabupaten  Seram  Bagian  Barat  Maluku,  Jurnal Agrium, Vol.12 no. 1, 2015.
[2]  Rikardus, Hari Prayogo dan Hafiz Ardian, Analisis Keanekaragaman Jenis
Anggrek
Alam (Orchidaceae)  Pada  Lindung  Gunung  Smahung Desa Saham Kecapatan Senggah Temila Kabupaten Landak, Jurnal Hutan Lestari Vol.5 No.2, 2017.
[3]  M.  Awanda,  T.  Rismawan.,  D.  M.  Midyanti, Aplikasi  Klasifikasi  Anggrek  Berdasarkan  warna dan  bentuk  bunga  dengan  metode  LVQ  berbasis web, Jurnal Coding Sistem Komputer Untan, vol 06 no. 02 hal 36-47.Pontianak, 2018
[4]  Prastyaswara,  Eka  Cndyasa.,  Ni  Kadek  Ayu Wirdiani,  Gusti  Made  Arya  Sasmita.  Analisis Perbandingan Metode Canny, Sobel dan HSV dalam Proses  Identifikasi  Bunga  Anggrek  Hibrida,  Jurnal Merpati, vol 5 no 3, Universitas Udayana, 2017
[5]  H.  Wijayanto,  Klasifikasi  batik  menggunakan metodee  K-nearest  Neighbour  berdasarkan  gray level  Co-occurrance  Matrices(GLCM),  Teknik Informatika, Unidus, Semarang, 2015
[6]  R.R Waliyansyah, K Adi, J.E. Suseno, Implementasi Metode  Gray  Level  Co-occurrance  Matrix  dalam Identifikasi Jenis Daun Tengkawang, Jurnal JNTETI vol 7 no.1, 2018
[7]  R. Widodo, Agus Wahyu Widodo, Arry Supriyanto, Pemanfaatan Ciri Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) Citra Buah Jeruk Keprok (Citrus reticulata Blanco) untuk Klasifikasi Mutu, Jurnal
Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu
Komputer, Vol. 2, No. 11, November 2018 [8]  D.P. Pamungkas, A.B. Setiawan, IMPLEMENTASI
EKSTRASI FITUR DAN K-NEAREST
NEIGHTBOR  UNTUK  IDENTIFIKASI  WAJAH PERSONAL, Joutica vol 3 no 2 Lamongan : Unisla,
[9]  A. Rohman, Model Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN)  Untuk  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa, Jurnal Neo Teknika, Vol. 1 No.1 2015.
[10]  F.  Liantoni,  dan  H.  Nugroho,  “Klasifikasi  Daun Herbal Menggunakan Naive Bayes Classifier dan K- Nearst  Neighbor”,  Jurnal  Simantec,  Vol.5,  No.1, 2015
[11]  Noordama,  Identifikasi  Varietas  Durio  Zibethinus Berdasarkan Sebaran Trikoma  Daun  Menggunakan  GLCM  dan  KNN, Scientific  Repository  of  Bogor  Agricultural University, 2014
[12]  Surya, R. A., Fadhil, A. & Yudhana,Ekstraksi Ciri Metode Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) dan Filter Gabor Untuk Klasifikasi Citra Batik
Pekalongan. Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT, Volume 02 2017
[13]  H.S, Khamis, W.C, Kipruto, S. Kimani, Application of k-Nearest Neighbor  Classification  in  Medical  Data  Mining, International Journal of Information  and  Communication  Technology Research, Vol. 4, No, 4 ,2014

## BIODATA PENULIS
Danar Putra Pamungkas Dosen  Program  Studi  Teknik  Informatika,
Universitas Nusantara PGRI Kediri. Menyelesaikan S1 di Universitas Trunojoyo
Madura  dan  S2  di  STMIK  Amikom Yogyakarta.