Jurnal Sains Riset (JSR) p-ISSN: 2088-0952, e-ISSN: 2714-531X http://journal.unigha.ac.id/index.php/JSR DOI. 10.47647/jsr.v10i12

## IMPLEMENTASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR DALAM KLASIFIKASI CITRA SAYUR
Adli Abdillah Nababan (1) , Miftahul Jannah (2)
1,2 Bisnis Digital, STMIK Pelita Nusantara, Medan, Indonesia e-mail: 1 adliabdillahnababan@gmail.com, 2 miftahuljannah0077@gmail.com

## ABSTRACT
Classification based on the color of vegetables is not always the only factor used to judge the type of vegetable, but it can be the first clue to visually assess the type of vegetable before deciding to sell or consume it. Farmers can use this technology to better monitor and control  vegetation  quality  using  sorting  techniques  designed  to  achieve  optimal  yields  and better vegetation quality. This study is important enough to provide information to the public about  the  evaluation  of  vegetables  based  on  color.  With  the  system  built,  Pagar  Merbau  II Village can be advanced, especially in the utilization of farmers' vegetable crops. The color vegetable  scoring  system  can  be  used  to  educate  people  to  increase  vegetable  yield  and create  public  awareness  to  consume  fresh  vegetables  based  on  color.  In  this  study,  the technique  of  classifying  vegetable  quality  based  on  color  used  a  digital  image  processing approach  to  determine  the  type  of  vegetable  using  the  K-Nearest  Neighbor  method  to determine the type of vegetable. The results of the classification of vegetable types based on color for 40 samples of image testing data using the KNN method were 87,5%.
Keywords : K-Nearest Neighbor, Computer Vision, Image Classification, Vegetables

## ABSTRAK
Klasifikasi berdasarkan warna sayuran tidak selalu menjadi satu-satunya faktor  yang digunakan  untuk  menilai  jenis  sayuran,  Tapi  hal  tersebut  bisa  menjadi  petunjuk  pertama untuk  menilai  jenis  sayuran  secara  visual  sebelum  memutuskan  untuk  menjual  atau mengkonsumsinya. Petani dapat menggunakan teknologi ini untuk memantau dan mengontrol kualitas  vegetasi  dengan  lebih  baik  menggunakan  teknik  pemilahan  yang  dirancang  untuk mencapai hasil optimal dan kualitas vegetasi yang lebih baik. Kajian ini cukup penting untuk memberikan  informasi  kepada  masyarakat  tentang  penilaian  sayuran  berdasarkan  warna. Dengan  sistem  yang  dibangun,  Desa  Pagar  Merbau  II  dapat  dimajukan  terutama  dalam pemanfaatan  hasil  tanaman  sayuran  para  petani.  Sistem  penilaian  warna  sayuran  dapat digunakan  untuk  mengedukasi  masyarakat  untuk  meningkatkan  hasil  sayuran  dan menciptakan kesadaran umum untuk mengkonsumsi sayuran segar berdasarkan warna. pada Penelitian ini, teknik Klasifikasi kualitas sayur berdasarkan warna menggunakan pendekatan pengolahan  citra  digital  untuk  menentukan  jenis  sayur  menggunakan  metode  K-Nearest Neighbor  untuk  menentukan  jenis  sayur.  pada  penelitian  ini  jenis  sayur  yang  digunakan adalah  Bayam,  Kol,  Wortel  dan  Terong.  Adapun  hasil  klasifikasi  pada  jenis  sayuran berdasarkan  warna  terhadap  40  sampel  data  pengujian  gambar  menggunakan  metode  KNN sebesar 87,5%.
Kata Kunci: K-NearestNeighbor, Computer Vision, Klasifikasi Citra, Sayuran
Jurnal Sains Riset (JSR) p-ISSN: 2088-0952, e-ISSN: 2714-531X http://journal.unigha.ac.id/index.php/JSR DOI. 10.47647/jsr.v10i12

## 1. Pendahuluan
Dalam  era  yang  semakin  maju  ini, teknologi kecerdasan buatan telah menjadi bagian  integral  dari  berbagai  bidang kehidupan  manusia.  Salah  satu  cabang utama  dalam  kecerdasan  buatan  adalah machine  learning ,  yang  bertujuan  untuk mengajarkan  komputer  untuk  belajar  dari data  dan  mengambil  keputusan  atau mengidentifikasi  pola  secara  otomatis. Dalam  konteks  pertanian,  klasifikasi  jenis sayuran  menjadi  suatu  aspek  penting  yang dapat membantu para petani, ahli pertanian,  atau  bahkan  konsumen  untuk mengenali  jenis  sayuran  dengan  lebih mudah  dan  akurat.  Identifikasi  jenis sayuran  berdasarkan  karakteristik  fisiknya dapat  menjadi  tantangan,  terutama  ketika berhadapan dengan variasi bentuk, ukuran, dan warna yang berbeda-beda.
Salah satu metode klasifikasi yang telah terbukti  efektif  dalam  berbagai  aplikasi Metode  K-Nearst  Neighbor  (KNN)  adalah metode untuk mengklasifikasikan sekumpulan data berdasarkan pada sebagian besar kategori dantujuannyaadalah untuk
mengklasifikasikan objek baru berdasarkan atribut  dan  sampel  sampel  dari  data pelatihan[1],  Sehingga  target  keluaran yang  diinginkan  mendekati  ketepatan dalam melakukan  ujian  belajar  [2].  Dalam konteks identifikasi jenis sayuran, algoritma  KNN  dapat  digunakan  untuk memprediksi  jenis  sayuran  dari  contoh data  baru  berdasarkan  kesamaan  fitur dengan  contoh-contoh  data  latih  yang sudah terlabel.
Pendekatan  KNN  dalam  klasifikasi jenis sayuran memberikan beberapa keunggulan,  termasuk  kemampuan  untuk mengenali  jenis  sayuran  yang  belum pernah dilihat sebelumnya, toleransi terhadap data latih yang berubah-ubah, dan kemudahan  dalam  mengimplementasikan algoritma  ini.  Melalui  penelitian  ini,
diharapkan  penggunaan  algoritma  KNN dalam  identifikasi  jenis  sayuran  dapat memberikan  manfaat  signifikan  bagi  para petani dan ahli pertanian dalam pengenalan jenis  sayuran  dengan  lebih  efisien  dan akurat. Abdullah et al  dalam penelitiannya “ Classification  of  Fruits  Based  on  Shape and  Colorusing  Combined  Nearest  Mean Classifiers ”  mendapatkan  hasil  bahwa sebesar 100 %[3]. Sedangkan Purwa Hasan et  al  dalam  penelitiannya Analysis  K- Nearest Neighbor Method In Classification Of  Vegetable  Quality  Based  On  Color dengan  hasilmenunjukkan  metode  K- Nearest  Neighbor  di  klasifikasi  data memiliki akurasi persentase yang baik bila menggunakan data acak memiliki persentase 100%. [4].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Didik berjudul  Identifikasi  Kesegaran  Ikan  Nila Berdasarkan  Warna  Insang  Menggunakan Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K-NN), dimana  hasil  penelitian  ini  digunakan untuk  menghitung  nilai  warna  insang  ikan nila  untuk  menentukan  kesegarannya. Berdasarkan  hasil  pengujian  dari  30 percobaan dengan rating 96%. [5].
Sebuah  studi  oleh  Mochamad  Aryo  et al.  "Menggunakan  pemrosesan  citra  dan klasifikasi  KNearest  neighbor  pada  citra telur" dengan akurasi algoritme 100% [6].
Subairi  et  al.  melakukan  penelitian “Implementasi Metode
K-Nearest-
Neighbor  Untuk  Mengenali  Pola  Tekstur Gambar  Saliva  Untuk  Deteksi  Ovulasi” dengan  akurasi  metode    KNN    adalah 93,3%. [7].
Dalam  sebuah  studi  oleh  Alifa  Puter  et al.  berjudul  “Pengenalan  citra  jenis  bunga menggunakan  algoritma  KNN  dengan ekstraksi  warna  HSV  dan  tekstur  GLCM dengan akurasi tertinggi 71% menggunakan  nilai  K-7”,  pengenalan bunga berhasil dilakukan[8].
Kajian  oleh  Joan  Angelina  Widians dkk,  “Klasifikasi  Jenis  Bawang  Merah
Jurnal Sains Riset (JSR) p-ISSN: 2088-0952, e-ISSN: 2714-531X http://journal.unigha.ac.id/index.php/JSR DOI. 10.47647/jsr.v10i12
Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor  Berdasarkan  Ekstraksi  Fitur Bentuk dan Tekstur” dengan akurasi 83,56
[9].
2. Metode
Metode penelitian yang dilakukan, terhadap  penelitian  akan  dijelaskan  dalam beberapa  proses  dan  data  yang  akan digunakan  adalah  citra  sayuran  yang diuraikan  dalam  beberapa  proses  dan  data
yang  digunakan  adalah  citra  sayuran. Adapun  tahapan  dari  penelitian  ini  dapat dilihat pada gambar berikut :
atau  pengecilan  dimensi  citra  menjadi dimensi  yang  telah  ditentukan  sehingga tidak  ada  perbedaan  dimensi  dari  matriks data  citra  dan  memudahkan  langkah selanjutnya.
Gambar 1.  Metode Penelitian

## A. Citra
Citra adalah gambar yang menyerupai atau meniru  suatu  objek.  Gambar  dibagi menjadi  dua  jenis:  gambar  analog  dan gambar  digital.  Gambar  analog  adalah gambar  yang  tidak  dapat  diproses  oleh komputer. Ada beberapa citra digital yang umum  digunakan  yaitu  citra  biner,  citra grayscale dan citra berwarna [10]. Pengolahan citra digunakan untuk mengolah  informasi  yang  terkandung dalam citra untuk pengenalan objek secara otomatis.  [11]  Proses  pengolahan  citra diawali  dengan  konversi  citra  RGB menjadi  grayscale,  yaitu  mengubah  citra berwarna  menjadi  citra  grayscale  atau
skala  abu-abu.  [12].  Citra  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  gambar sayuran Bayam, Kol, Wortel dan Terong

## B. Rezising
Resizing  adalah  proses  menyamaratakan koordinat  pikse  sebesar  400  x400  piksel, agar  proses  komputasi  tidak  teralu  besar. tahap ini dilakukan proses pembesaran
C. Ektraksi Citra Ektraksi citra dilakukan untuk mendapatkan  intensitas  warna Red (  R), Green (G) dan Blue (B) pada citra sayuran, yang  selanjutnya  akan  diubah  kedalam warna abu-abu (Grayscale). Pada tahap ini berfungsi  untuk  melakukan  penajaman objek tulisan pada citra agar memudahkan sistem  untuk  digunakan  pada  proses- proses  berikutnya.  Proses  awal,  citra berwarna RGB (Red,  Green, Blue)  diubah menjadi  format  citra  keabuan  (grayscale). untuk Rumus Grayscale [13]:
(0.2989*R )+(0.5870*G)+(0.1140*B) (1)

## D. Klasifikasi dengan KNN
Dalam proses klasifikasi, sebelum melakukan prediksi perlu dilakukan proses pembelajaran  terlebih  dahulu.  Proses pembelajaran membutuhkan data.Data yang  dibutuhkan  selama  proses  klasifikasi terdiri dari dua jenis, yaitu:
1. Data  latih  atau  data  latih  adalah  data yang digunakan dalam proses pembelajaran dalam proses klasifikasi.
Jurnal Sains Riset (JSR) p-ISSN: 2088-0952, e-ISSN: 2714-531X http://journal.unigha.ac.id/index.php/JSR DOI. 10.47647/jsr.v10i12
2. Data  uji  atau  data  pengujian  adalah data  yang  digunakan  dalam  proses prediksi dalam proses klasifikasi[14].
Jarak  Euclidean  hanyalah  jumlah  dari perbedaan intensitas piksel dan,
akibatnya, deformasi kecil dapat menghasilkan  jarak  Euclidean  yang  besar. Makalah  ini  mengusulkan  jarak  Euclidean baru, yang kami sebut Euclidean Distance Image (IMED).  Tidak  seperti  yang tradisional, IMED memperhitungkan hubungan  spasial  piksel.  Berdasarkan  tiga
properti  yang  (bisa  dibilang)  merupakan metrik  gambar  yang  secara  intuitif  dapat memuaskan,  kami  menunjukkan  bahwa IMED adalah satu-satunya jarak Euclidean yang memiliki properti ini. Jarak Euclidean  adalah  jarak  antara  titik-titik dalam  garis  lurus.  Metode  jarak  ini menggunakan  teorema  pythagoras  dan merupakan  perhitungan  jarak  yang  paling sering digunakan dalam proses pembelajaran  mesin.  Rumus Euclidean
Distance adalah hasil dariakar kuadrat dari perbedaan antara dua vektor.
3. Hasil dan Pembahasan
Hasil  dari  penelitian  ini  di  awali  dengan data  yang  digunakan  dalam  penelitian Pengumpulan  data  penelitian  tidak  boleh sembarangan,  tergantung  dari  teknik pengumpulan  data  yang  telah  ditetapkan, ada  beberapa  tahapan  pengumpulan  data. Tujuan dari langkah-langkah pengumpulan Data  survei  digunakan  untuk  proses  entri gambar. Di bawah ini adalah contoh input data citra yang telah dilakuka resizing 400 x 400 Piksel :
Gambar 2. Sampel data  Penelitian
Selanjutnya  melakukan  proses  ektraksi warna dari RGB ke Grayscale. Dari sebuah citra didapatkan intensitas piksel menggunakan perintah Imtool pada Matlab seperti gambar berikut:
Gambar 3. Contoh nilai  piksel Bayam 1
Sehingga  jika  nilai  intensitas  warnadi konversi  dalam  bentuk  matriks  seperti berikut :
Jurnal Sains Riset (JSR) p-ISSN: 2088-0952, e-ISSN: 2714-531X http://journal.unigha.ac.id/index.php/JSR DOI. 10.47647/jsr.v10i12
Tabel  1.  Matriks  Nilai  RGB  Bayam
Selanjutnya  melakukan  konversi  RGB  ke Grayscale rumus berikut :
Gray=  (0.2989*R  )  +  (0.5870*G  )  + (0.1140*B
Perhitungan  yang  dilakukan  terhadap masing-masing  titik  piksel  adalah  sebagai berikut :
G (1,1) =(0,2989*249  )  +  (0,5870*251  )  +
(0,1140*239)  = 249,009 = 249
G (1,2) =(0,2989*189  )  +  (0,5870*190  )  +
(0,1140*198)  = 190,594 =191
G (1,3) =(0,2989*188  )  +  (0,5870*187  )  +
(0,1140*198)  = 188,532 =189
G (2,1) =(0,2989*241  )  +  (0,5870*243  )  +
(0,1140*253)  = 243,518 =244
G (2,2) =(0,2989*196  )  +  (0,5870*186)  + (0,1140*253)  = 196,608 = 197
G (2,3) =(0,2989*211  )  +  (0,5870*183)  +
(0,1140*243)  = 198,191 =198
G (3,1) =(0,2989*235)  +  (0,5870*248)  +
(0,1140*245)  = 243,748 = 244
G (3,2) =(0,2989*235)  +  (0,5870*208)  +
(0,1140*245)  = 220,268 =220
G (3,3) =(0,2989*225)  +  (0,5870*108)  +
(0,1140*205)  = 154,019 =154
1 2
3 ... 400 1 249 244 244 ... 220 2 191 197 220 ... 209 3 189 198 154 ... 207 ... ... ... ... ... ... 400 249 245 245 ... 198
1 2 3 ... 400 1 R = 249 G = 251
B = 239 R = 241 G = 243 B = 253 R = 235 G = 248 B = 245 ... R = 229
G = 212 B = 237 2 R = 189 G = 190
B = 198
R = 196 G = 186 B = 253
R = 235 G =208
B = 245 ... R = 231 G = 210 B = 146 3 R = 188 G = 187
B = 198
R = 211 G = 183 B = 243
R = 225 G =108 B = 205 ... R = 211 G = 220 B = 127 ... ... ... ... ... ...
400 R = 254 G = 246 B = 251 R = 248 G = 242 B = 255 R = 227 G = 254 B = 243 … R = 211 G = 202 B = 146
Jurnal Sains Riset (JSR) p-ISSN: 2088-0952, e-ISSN: 2714-531X http://journal.unigha.ac.id/index.php/JSR DOI. 10.47647/jsr.v10i12
Lakukan  perhitungan  di  atas  hingga G (400x400) koordinat  piksel  yang  tersedia. sehingga  membentuk  matriks  grayscale baru  yang  digunakan  untuk  vektor perbandingan citra pada metode klasifikasi KNN. berikut tampilan hasil Grayscale:
Tabel 2. Matriks Nilai Grayscale Bayam 1
Ulangi  langkah  perhitungan  Grayscale hingga 10 data latih sayur bayam, 10 Data latih Sayur Kol, 10 Data Sayur Wortel dan 10  Data  Sayur  Terong,  sehingga  akan didapatkan  40  Tabel  grayscale  untuk  data Training.
Selanjutnya proses
klasifikasi menggunakan  KNN  dengan  menentukan k=5,  misalnya  terdapat  sembarang  nilai matriks grayscale citra uji berikut :
Tabel 3. Matriks Nilai Grayscale Citra Uji
Untuk  menguji  nilai  grayscale  citra  uji dikenali  sebagai  sayur  apa,  maka  akan dilakukan perbandingan jarak piksel menggunakan teori
jarak Ecludien
Distance  antara  citra  latih  bayam  1  dan citra uji seperti berikut :
+ (244 –214) 2 + (191 – 197) 2 + (197 - 177) 2 + (220 –190) 2 + (189 –208) 2 + (198– 218 ) 2 + (154 –195) 2 = 96,010
Lakukan  perbandingan  jarak  terhadap  40 data  citra  latih,  hingga  mendapatkan  tabel berikut :
Tabel 4 Nilai Jarak Gambar data Uji
No  Gambar Distance 1 Sayur Bayam 1 68,05 2 Sayur Kol 1 79,54 3 Sayur Wortel 1 95,15 4 Sayur Terong 2 92,07 5 Sayur Bayam 2 66,06 6 Sayur Kol 2 67,05 7 Sayur Wortel 2 68,90 8 Sayur Terong 2 55,79 9 Sayur Bayam 3 63,98 10  Sayur Kol 3 64,42 11  Sayur Wortel 3 51,56 12  Sayur Terong 3 77,87 ....  ... ... 40   Sayur Terong 10 73,45
Selanjutnya  menentukan  nilaik  K, dalam  penelitian  nilai  K  =  5  ,  maka  akan diambil  nilai  jarak  terkecil  sebanyak  5 yang  terdapat  pada  gambar,  Sayur  Bayam 2,  sayur  terong  2,  Sayur  Bayam  3,  Sayur Kol 3 dan Sayur Bayam 2.
Setelah  didapatkan  Nilai  jarak  terkecil, maka langkah selanjutnya adalah melakukan  Vote  Mayority,  dimana  citra uji akan di kelompokkan kedalam katagori paling  banyak,  karena  katagori  Sayur Bayam  paling  banyak,  oleh  karena  itu
1 2 3 ... 400 1 188 214 214 ... 210 2 197 177 190 ... 199
3 208 218 194 ... 187
... ... ... ...
... ...
400 244 245 225 ... 238
Jurnal Sains Riset (JSR) p-ISSN: 2088-0952, e-ISSN: 2714-531X http://journal.unigha.ac.id/index.php/JSR DOI. 10.47647/jsr.v10i12
gambar  citra  Uji  yang  baru  di  kenal sebagai “Sayur Bayam”
Adapun tampilan dari ap dapat menentukan  Sayur  yang  sesuai  dengan katagori  warna  sayur.  berikut  adalah tampilan aplikasi yang dibangun.
Gambar  4.    Hasil  Pengenalan  Sayur Bayam
Gambar 5.  Hasil Pengenalan Sayur Kol
Gambar 6.  Hasil Pengenalan Sayur Wortel
Gambar  7.    Hasil  Pengenalan  Sayur Terong
Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan untuk  30  Data  pengenalan  gambar,  untuk pengenalan gambar jenis sayur memberikan  representasi  hasil  akurasi algoritma  KNN  dalam  mendeteksi  Pola adalah
Persentase = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑛𝑔𝑘𝑎 = 35 40 * 100 % = 87,5 %

## 4. Simpulan dan Saran
Kesimpulan sebagai berikut:
1.  Sistem  Pengenalan  sayur  berdasarkan warna  memiliki  tingkat  akurasi  Sebesar 87,5  %  dalam  mengenali  40  data  gambar sayur
Jurnal Sains Riset (JSR) p-ISSN: 2088-0952, e-ISSN: 2714-531X http://journal.unigha.ac.id/index.php/JSR DOI. 10.47647/jsr.v10i12
2.Penelitian  menggunakan 80 total sampel data yang digunakan, 40 data untuk proses data  training  yang  akan  menjadi  vektor acuan dalam proses pembelajaran kedekatan  jarak  tetangga  untuk  vektor gambar pengujian pada algortima KNNdan 40 data untuk proses pengujian jenis sayu
3. Nilai k yang digunakan dalam algoritma KNN sebanyak 5 jarak ketetanggaan

## Daftar Pustaka
[1] Diah, K. T., Faqih, A., & Kusumoputro, B. (2019, November). Exploring the feature selection of the EEG  signal  time  and  frequency domain  features  for  k-NN  and weighted  k-NN.  In  2019  IEEE  R10 Humanitarian Technology Conference (R10-HTC) (47129) (pp.
196-199). IEEE
[2] Abu Alfeilat, H. A., Hassanat, A. B., Lasassmeh,  O.,  Tarawneh,  A.  S., Alhasanat,  M.  B.,  Eyal  Salman,  H. S.,  &  Prasath,  V.  S.  (2019).  Effects of  distance  measure  choice  on  k- nearest neighbor classifier performance:  a  review.  Big  data,
7(4), 221-2480
[3] A. Harjoko and O. Mahmod,“JURNAL RESTI Classification  of  Fruits  Based  on
Shape  and  Color,”  vol.  5,  no.  158, pp. 51–57, 2023.
[4] P.  H.  Putra,  M.  S.  Novelan,  and  M. Rizki, “Analysis K-Nearest
Neighbor  Method  in  Classification of  Vegetable  Quality  Based  on
Color,” J.  Appl.  Eng.  Technol.  Sci. , vol. 3, no. 2, pp. 126–132, 2022, doi: 10.37385/jaets.v3i2.763.
[5] D.  Remaldhi,  D.  Wahiddin,  and  ..., “Identifikasi  Kesegaran  Ikan  Nila
Berdasarkan
Warna Insang
Menggunakan  Algoritma  K-Nearest Neighbor (K-NN),” … Student J. … , vol.  II,  no.  1,  pp.  197–202,  2021, [Online]. Available:
http://journal.ubpkarawang.ac.id/ma hasiswa/index.php/ssj/article/downlo ad/247/175
[6] M.  A.  A.  Kurniawan,  E.  Ermatita, and N. Falih, “Pemanfaatan
Pengolahan  Citra  dan  Klasifikasi  K- Nearest  Neighbor  pada  Citra  Telur Ayam,” Inform.    J.  Ilmu  Komput. , vol.  16,  no.  3,  p.  164,  2020,  doi:
10.52958/iftk.v16i3.2131.
[7] Subairi, Rahmadwati, and E.
Yudaningtyas, “Implementasi Metode  k-Nearest  Neighbor  pada Pengenalan Pola Tekstur Citra Saliva untuk  Deteksi  Ovulasi,” J.  EECCIS , vol. 12, no. 1, pp. 9–14, 2018.
[8] A.  Salsabila,  R.  Yunita,  and  C. Rozikin,  “Identifikasi  Citra  Jenis
Bunga menggunakan Algoritma KNN  dengan  Ekstrasi  Warna  HSV dan  Tekstur  GLCM,” Technomedia J. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  124–137,  2021, doi: 10.33050/tmj.v6i1.1667.
[9] J.  A.  Widians,  H.  S.  Pakpahan,  E. Budiman,  H.  Haviluddin,  and  M. Soleha,  “Klasifikasi  Jenis  Bawang
Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor Berdasarkan Ekstraksi Fitur  Bentuk  dan  Tekstur,” J.
Rekayasa  Teknol.  Inf. ,  vol.  3,  no.  2, p. 139,
2019, doi:
10.30872/jurti.v3i2.3213.
[10]    Garini,  P.  A.,  &  Sutarno.  (2017). Pengenalan  Angka  Arab  Timur Tulisan Tangan Menggunakan Zone Centroid Zone ( ZCZ) dan Backpropagation.  Prosiding  Annual Research  Seminar  2017  Computer Science and ICT, 3(1), 1–5.
[11]  Anggelin,  A.  F.,  Sanjaya,  A.,  & Setiawan,  A.  B.  (2018).  riska  Fitria Anggelina  Pengenalan  Pola  Tulisan Huruf
Jepang (Hiragana)
Jurnal Sains Riset (JSR) p-ISSN: 2088-0952, e-ISSN: 2714-531X http://journal.unigha.ac.id/index.php/JSR DOI. 10.47647/jsr.v10i12
Menggunakan Partisi Citra. Generation Journal, 2(1), 25.
https://doi.org/10.29407/gj.v2i1.120
57
[12]  Garini,  P.  A.,  &  Sutarno.  (2017). Pengenalan  Angka  Arab  Timur Tulisan Tangan Menggunakan Zone Centroid Zone ( ZCZ
[13]   Garini,  P.  A.,  &  Sutarno.  (2017).
Pengenalan  Angka  Arab  Timur Tulisan Tangan Menggunakan Zone
Centroid  Zone  (  ZCZ  )  dan Backpropagation.  Prosiding  Annual Research  Seminar  2017  Computer Science and ICT, 3(1), 1–5.
[14]  Anggoro,  K.,  Triyono,  J.,  Raharjo, S., Informatika, S., & Industri, F. T. (2021). Jurnal SCRIPT Vol . 9 No . 1 Juni 2021