## JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia
p-ISSN : 2715-2529 e-ISSN : 2684-9151 https://journal.sekawan-org.id/index.php/jtim/

## Hybrid Algoritma Vgg16-Net dengan Support Vector Machine untuk Klasifikasi Jenis Buah dan Sayuran
Aditya Dwi Putro Wicaksono 1 Henri Tantyoko 2
1 Institut Teknologi Telkom Purwokerto; aditya@ittelkom-pwt.ac.id
2 Institut Teknologi Telkom Purwokerto; henri@ittelkom-pwt.ac.id
* Korespondensi: aditya@ittelkom-pwt.ac.id
Abstract: The  VGG16  deep  learning  architecture  has  proven  effective  in  classifying  images  on ImageNet data sets , however it has limitations in the number of parameters that are very large and the potential for overfitting on small datasets. SVM has advantages in dealing with overfitting prob- lems on relatively small datasets, while VGG16 has advantages in extracting quality features from images with  very good  performance.  SVM  can also help  improve  classification performance  on VGG16 by minimizing the risk of overfitting and increasing classification accuracy on relatively small datasets. Therefore, the authors chose the VGG16Net hybrid algorithm with Support Vector Machine for Classifying Fruits and Vegetables, which later the VGG16 architecture is used for fea- ture  extraction  from  images  and these  features  are  used  as  input  for  SVM.  The  decision  to  use VGG16 combined with SVM was to improve the classification accuracy of fruit and vegetable image datasets. However, the use of SVM requires the selection of the right parameters and the right data pre-processing techniques to achieve good results. And in this study the authors succeeded in clas- sifying fruit and vegetable images, accuracy before hybrid SVM obtained 94.52% training accuracy and testing (validation) accuracy of 87.85%. and the loss results get training loss of 0.58 and testing loss accuracy of 12.5%. After doing hybrid vgg16 with svm, training accuracy was 99.87% and test- ing (validation) accuracy was 91.76%. For loss results, training loss is 0.13 and testing loss accuracy is 8.24%.
Keywords: Convolutional Neural Network, Image, Deep Learning, Fruit, Support Vector Machine, VGG16-Net.
Abstrak: Arsitektur deep learning VGG16 terbukti efektif dalam hal melakukan klasifikasi citra pada dataset ImageNet, akan tetapi memiliki keterbatasan dalam jumlah parameter sangat banyak dan potensi overfitting pada dataset kecil. SVM memiliki kelebihan dalam hal menangani masalah overfitting  pada  dataset  yang  relatif  kecil,  sementara  VGG16  memiliki  keunggulan  dalam mengekstraksi fitur yang berkualitas dari citra dengan performa yang sangat baik. SVM juga dapat membantu memperbaiki kinerja klasifikasi pada VGG16 dengan meminimalkan risiko overfitting dan meningkatkan akurasi klasifikasi pada dataset yang relatif kecil. Oleh karena itu, penulis mem- ilih untuk hybrid algoritma VGG16Net Dengan Support Vector Machine Untuk Klasifikasi Jenis buah dan sayuran, yang nantinya arsitektur VGG16 digunakan untuk ekstraksi fitur dari citra dan fitur-fitur  tersebut  dijadikan  input  untuk  SVM.  Keputusan  menggunakan  VGG16  digabungkan dengan SVM adalah untuk meningkatkan akurasi klasifikasi dataset citra buah dan sayuran, Na- mun, penggunaan SVM membutuhkan pemilihan parameter yang tepat dan teknik prapemrosesan data  yang  tepat  untuk  mencapai  hasil  yang  baik.  Dan  dalam  penelitian  ini  penulis  berhasil mengklasifikasikan  citra  buah  dan  sayuran,  akurasi  sebelum  hybrid  svm  mendapatkan  94.52% training accuracy dan testing (validation) accuracy sebesar 87.85%. dan hasil loss mendapat training loss sebesar 0.58 dan testing loss accuracy sebesar 12.5%. Setelah dilakukan hybrid vgg16 dengan
Sitasi: Wicaksono,  A.  D.  P.;
Tantyoko,  H  ( 2023 ).    Hybrid  Algo- ritma  Vgg16-Net  dengan  Support Vector  Machine  untuk  Klasifikasi
Jenis Buah dan Sayuran . JTIM: Jurnal Teknologi  Informasi  Dan  Multime- dia, 5(2), 56-65. https://doi.org/10.35746/jtim.v5i2.335
Copyright: ©  2023 oleh  para penulis.  Karya  ini  dilisensikan  di bawah Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. (https://creativecommons.org/license s/by-sa/4.0/).
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2 57  of 65
svm didapatkan training accuracy sebesar 99.87 % dan testing (validation) accuracy sebesar 91.76 %. Untuk hasil loss mendapat training loss sebesar 0.13 dan testing loss accuracy sebesar 8.24%. Oleh karena itu, arsitektur CNN VGG-16Net digabungkan dengan SVM dapat menghasilkan model klasifikasi yang baik, terutama pada dataset yang relatif kecil dan dapat menjadi pilihan yang sesuai dalam klasifikasi citra.
Kata kunci: Convolutional Neural Network, Citra, Deep Learning, Buah dan sayuran, Support Vec- tor Machine, VGG16-Net

## 1. Pendahuluan
Arsitektur deep learning yang sering digunakan dalam klasifikasi citra Salah satunya adalah VGG16-Net,  Arsitektur  VGG16-Net  terdiri  dari 16  layer  yang terdiri  dari kom- binasi  convolutional  layer,  max  pooling  layer,  dan  fully  connected  layer.  Arsitektur VGG16-Net telah terbukti sangat efektif dalam melakukan klasifikasi citra pada berbagai dataset citra seperti dataset ImageNet[1] . Klasifikasi citra adalah salah satu aplikasi pent- ing dalam bidang pengolahan citra, di mana tujuannya adalah untuk mengklasifikasikan citra menjadi beberapa kelas berdasarkan ciri-ciri visual yang terdapat pada citra tersebut.
Meskipun  arsitektur  VGG16-Net  memiliki  performa  yang  baik  dalam  klasifikasi citra,  terdapat  beberapa  keterbatasan  yang  perlu  diperhatikan.  Pertama,  arsitektur VGG16-Net  memiliki  jumlah  parameter  yang  sangat  banyak,  sehingga  membutuhkan waktu dan sumber daya komputasi yang besar dalam hal melakukan pelatihan. Kedua, arsitektur VGG16-Net mungkin mengalami overfitting apabila dataset pelatihan terlalu kecil[2].
Maka dari itu, peneliti menggunakan metode klasifikasi citra menggabungkan arsi- tektur VGG16 dengan Support Vector Machine (SVM). SVM adalah algoritma pembelaja- ran mesin yang digunakan untuk klasifikasi data. SVM dapat mengatasi masalah overfit- ting dan sesuai untuk dataset yang relatif kecil. Dalam penelitian ini, arsitektur VGG16- Net digunakan untuk ekstraksi fitur dari citra, kemudian fitur-fitur tersebut dijadikan in- put untuk SVM [3].
Akan  tetapi,  hybrid  VGG16-Net  dengan  SVM  sebelum  dan  setelah  digabungkan akan tergantung pada tujuan dari penggunaannya. Jika tujuannya untuk meningkatkan akurasi klasifikasi pada dataset tertentu, maka penggunaan VGG16 dengan SVM mung- kin lebih akurat dibandingkan dengan menggunakan VGG16 saja. Namun, penggunaan SVM juga bisa membutuhkan pemilihan parameter yang tepat dan penggunaan teknik pra-pemrosesan data yang tepat dalam hal mencapai hasil yang baik[4].
Banyak Penelitian sebelumnya yang menggabungkan arsitektur VGG16-Net dengan Support Vector Machine Salah satunya dalam bidang Kesehatan ditulis oleh Abidin Ka- liskan  yang  berjudul  Classification  of  Tympanic  Membrane  Image  based  on  VGG16 Model penelitian tersebut mendapatkan akurasi di lapisan f6 sebesar 82,17%. Selain itu, mendapatkan performansi 71,43%, 90,62%, dan 77,92% untuk sensitivity, specificity dan f-score[5]. Selanjutnya ada penelitian sebelumnya yang berjudul Classification of covid- 19 X-Ray Images Using A Combination of Deep And Handcrafted Features yang ditulis oleh WeiZhang, Bryan Pogorelsky, Mark Loveland, dan Trevor Wolf penelitian tersebut mendapat akurasi klasifikasi 0.988 dengan menggabungkan VGG16 deep features dengan handcrafted features[6]. Dan yang terakhir ada penelitian terdahulu yang berjudul Hy- brid CNN-SVM Classifier for Handwritten Digit Recognition oleh Savita Ahlawat dari penelitian  tersebut  diusulkan  untuk  pengenalan  digit  tulisan  tangan  yang  melibatkan otomatis pembuatan fitur menggunakan CNN dan prediksi output layer menggunakan SVM. Penelitian ini menggabungkan keunggulan CNN dan pengklasifikasian SVM da- lam  mengenali  digit  tulisan  tangan.  Peneliti  berhasil  mendapatkan  akurasi  klasifikasi 99.28% terhadap MNIST handwritten digits datasets[7].
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2 58  of 65
Berdasarkan penelitian sebelumnya mengenai klasifikasi citra dengan menggunakan VGG16 digabungkan dengan SVM mendapatkan hasil yang cukup baik, serta penerapan metode  VGG16  dengan  SVM  pada  pengklasifikasian  citra  yang  lainnya  mendapatkan hasil yang cukup baik. Namun dalam klasifikasi citra jenis buah dan sayuran masih sedi- kit  yang  melakukan  penelitian  tersebut.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  dilakssanakan dengan judul, “Hybrid Algoritma VGG16-Net Dengan Support Vector Machine Dalam Penentuan Jenis Buah dan sayuran”[8].

## 2. Bahan dan Metode
Sesuai dengan permasalahan yang dikemukakan, penelitian ini akan dilakukan pen- erapan hybrid model VGG16 dengan SVM pada citra jenis jenis buah dan sayuran. Klas- ifikasi citra jenis buah dan sayuran yang menjadi objek penelitian dan subjek penelitian adalah citra jenis buah dan sayuran.

## 2.1 Bahan
Untuk melangsungkan proses penelitian ini maka perangkat keras dan perangkat lunak harus memenuhi beberapa persyaratan minimum. Komputer yang digunakan da- lam  pengembangan  sistem klasifikasi buah dan  sayuran  ini, memiliki spesifikasi yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Keras Komponen Spesifikasi Processor Intel(R) Core(TM) i5-3210M RAM 12 GB Hardisk 500 TB SSD 512 GB Mouse Optical Keyboard QWERTY Perangkat lunak yang digunakan dalam pengembangan sistem klasifikasi buah dan sayuran ini memiliki spesifikasi: 1. Sistem operasi Windows 10. 2. Google Colaboratory untuk membangun hybrid model VGG16 – SVM 3. Library: a.  Open CV untuk pengolahan citra dinamis secara real-time.
b.  Numpy  untuk  memproses  array  dan  array  multidimensi  untuk  melakukan operasi vektor dan matriks.
c.  Matplotlib untuk visualisasi data yang dapat berjalan di multi-platform (Win- dows, MacOs, Linux).
d.  Tensorflow untuk melatih dan menjalankan jaringan saraf untuk mengklasifi- kasikan gambar dan mengidentifikasi objek.
e.  Keras untuk menyederhanakan penggunaan Tensorflow untuk membuat al- goritma Deep Learning.
f.  Scikit Learn untuk membantu pemrosesan data dan pelatihan Machine Learn- ing dan Data Science.
4. Code Editor Visual Studio Code untuk mengedit kode
Bahan yang digunakan dalam penelitian ini merupakan sebuah dan sayuran citra buah dan sayuran buah dan sayuranan yang diambil dari situs Kaggle dengan jumlah gambar sebanyak 90.380 dengan 131 macam jenis buah dan sayuran. Berikut ini adalah link situs data yang saya ambil https://www.kaggle.com/datasets/moltean/fruits
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2
59  of 65

## 2.2 Metode
Dalam  penelitian  ini,  Metode  yang  digunakan  untuk  klasifikasi  adalah  Convolu- tional Neural Network (CNN) dan pada output layer akan ditambahkan Support Vector Machine (SVM). Adapun arsitektur CNN yang diterapkan yaitu VGG16Net. Dalam arsi- tektur ini hanya menggunakan 16 Layer. Pada akhirnya, metode dan arsitektur tersebut digunakan  untuk  klasifikasi  citra  jenis  buah  dan  sayuran.  Berikut  adalah  gambaran umum dari sistem yang akan dirancang dapat dilihat di Gambar 1.
Gambar 1. Diagram Alur Penelitian Model VGG16Net - SVM dibangun menggunakan kumpulan dataset gambar buah dan sayuran yang dikumpulkan dari situs web Kaggle.
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2 60  of 65
Gambar 3 . Dataset Berlabel Apple Braeburn
Gambar 4. Dataset Berlabel Apple Strawberry
Gambar 5. Dataset Berlabel Tomato Pada  model  pelatihan  digunakan  model  pelatihan  CNN,  Biasanya  dalam  CNN mempunyai  2  tahapan,  yakni  tahap  feature  learning  dan  classification.  Dan  arsitektur yang digunakan adalah VGG16Net. Dalam VGG16Net mempunyai beberapa tahap, yaitu tahap Convolutional Layer, tahap Activation ReLU Layer, tahap Pooling Layer, tahap- Fully  Connected  Layer,  dan tahap  Softmax[9]. Pada  input  gambar  menggunakan citra dengan ukuran 150*150*3. Disini angka 3 adalah sebagai citra yang memiliki 3 channel, yaitu red, green, blue (RGB). Proses yang dilakukan oleh penulis pada penelitian ini yakni Mekanisme Pengambilan Data,CollectingData, Olah Data,Resizing Image,Cropping Im- age, Ekstraksi Ciri Warna, Normalisasi Data, Pelabelan Data[10].
Tahap selanjutnya, citra masukan akan masuk ke proses konvolusi, aktifasi ReLu, dan  polling  yang  berada  pada  tahap  feature  learning.  Jumlah  proses  konvolusi  pada penelitian ini mempunyai 13 lapisan konvolusi, 3 lapisan fully connected, dan 1 Support Vector Machine[11]. Setiap konvolusinya memiliki jumlah filter yang berbeda-beda dan ukuran kernel yang sama (3*3). Setelah itu dilakukan tahapan yang terakhir yaitu tahap classification.
Tahapan tersebut  dimulai dengan proses  flatten,  proses ini bisa diartikan sebagai proses mengubah feature map hasil polling layer kedalam sebuah vektor. Proses tersebut bisa  disebut  juga  dengan  fully  connected  layer.  Proses  terakhir  yaitu  proses  Softmax,
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2
untuk mengklasifikasikan nilai dari kelas- kelas citra pada lapisan tersembunyi yang di- tunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Diagram Model Pelatihan Sebelum Hybrid Pada  tahap  perancangan  model  VGG16Net  -  SVM  dalam  membuat  model  yang dapat  mengklasifikasi  buah  dan  sayuran  seperti  yang  ditunjukan  pada  gambar  3.9 dibawah merupakan struktur pada VGG16Net - SVM dan output size dari masing-mas- ing  bagian  terdiri  dari  input  layer,  Convolutional  Layer,  poll  layer,  Fully  Connected Layer, output layer[12].
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2
Gambar 7. Diagram Model Pelatihan Setelah Hybrid Proses awal dalam penelitian adalah menggunakan proses training data. Pada proses training data, mempunyai fungsi untuk pembuatan model yang nantinya digunakan un- tuk pengujian testing data[13]. Parameter yang dilihat pada pengukuran tingkat keber- hasilan model ini adalah nilai akurasi, presisi, dan loss. Proses akuisisi data preprocessing model pelatihan training data dan testing data menggunakan keras pada python dengan tensorflow dan menggunakan Google Colab atau Jupyter Colab. Berikut adalah diagram sistem dari proses training data dan testing data yang dapat dilihat pada Gambar 8.
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2 63  of 65
Gambar 8. Diagram Sistem Proses (a) Training (b) Testing Data Preprocessing dalam penelitian ini dilakukan menggunakan software FastStone Photo Resizer dengan menyeimbangkan jumlah data setiap label kelasnya. Label Card- board terdapat 22 data citra, Label Glass tidak mendapatkan preprocessing karena data dalam label tersebut sudah berjumlah 425, Label Metal terdapat 15 data citra, Label Paper 0 citra, plastic 0 citra, dan trash terdapat 288 data yang di preprocessing sehingga data pada  tiap  label  tersebut  berjumlah  425.  Dalam  Data  preprocessing  ini  dilakukan  agar nantinya model VGG16 – SVM mendapatkan yang hasil baik. Dapat dilihat pada gambar 3.11 citra cardboard yang sudah dilakukan proses preprocessing.

## 3. Hasil
Support Vector Machine (SVM) yang ditambahkan pada lapisan output model Con- volutional Neural Network (CNN) dengan model pretrained VGG16 akan digunakan un- tuk menampilkan hasil pengujian dan analisis klasifikasi kategori buah dan sayuran pada Akurasi, presisi, loss, recall, dan skor f-1 merupakan hasil penilaian klasifikasi jenis buah dan sayuran.

## 3.1 Hasil Pengujian Sistem
Pada  tahap  pengujian  sistem  terdapat  dua  proses  yang  akan  di  tampilkan  dalam menggunakan metode CNN dengan arsitektur VGG16Net. Dua prosedur tersebut adalah proses pengujian dan pelatihan data.  Model  dibangun selama fase pelatihan data dan digunakan selama proses pengujian data. Sistem ini akan diuji untuk melihat kinerjanya dalam hal akurasi, presisi, skor f1, dan loss.
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2 64  of 65
Proses training data dan proses testing data disini menggunakan Keras pada python dengan tensorflow yang akan dijalankan di google colab/jupyter notebook.

## 3.2 Hasil Perancangan Pengujian
Pada tahap perancangan pengujian akan ditampilkan tiga skenario yang akan diuji. Pada tiga skenario tersebut akan di uji pada dua data, yaitu data asli dan data augmen- tasi. Skenario yang akan diuji adalah sebagai berikut:
1. Skenario pertama, yaitu mencari pembagian data terbaik dari 90% data training 10% dan data testing, 80% data training dan 20% data testing, 75% data training dan 25% data testing.
2. Skenario kedua, yaitu mencari size citra terbaik dengan parameter yang 64*64, 128*128, 150*150 ditentukan.
3. Skenario ketiga, yaitu mencari learning rate terbaik dengan menggunakan pemba- gian data dan size citra terbaik yang telah di temukan pada dua skenario sebe- lumnya.

## 4. Pembahasan
Data yang akan di uji adalah data asli dan data yang sudah di augmentasi secara manual dikarenakan jumlah data tiap kelasnya tidak sama rata, data asli tersebut berisi- kan 2527 data dari seluruh kelas buah dan sayuran pada dataset dan saya augmentasi manual menjadi 2550 data. Ada beberapa parameter yang di masukan pada pengujian untuk data asli ini, seperti penggunaan size citra, optimizer, learning rate, dan epoch[14]. Size citra yang digunakan adalah 150*150, 200*200, 224*224. Optimizer yang digunakan adalah optimizer Adam. Learning rate yang digunakan adalah 0.0006, 0.0005, dan 0.0004. Epoch yang digunakan adalah epoch 64. Dan batch size yang digunakan adalah beruku- ran 32. Pembagian data yang digunakan 90% training 10% testing, 80% training 20% test- ing, dan 75% training dan 25% testing. Awal pada proses training data akan mengambil data sebesar 90% atau 2295 dari data keseluruhan. Sedangkan untuk proses testing data hanya mengambil 20% atau 255 dari data keseluruhan. Pengujian menggunakan data asli dengan tiga skenario ini akan menghasilkan nilai akurasi, presisi, f1 skor, dan loss. Da- taset  digunakan  agar  machine  dapat  melakukan  pelatihan  sebelum  dapat  mendeteksi jenis buah dan sayuran secara akurat[15].

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian saya telah dilakukan, maka dapat diambil kesimpulan bahwa pengklasifikasian jenis buah dan sayuran menggunakan metode Convolutional Neural Network dengan arsitektur VGG16Net ditambah dengan menggunakan output layer Support Vector Machine mampu mengklasifikasikan jenis buah dan sayuran ber- dasarkan kelasnya. Dengan nilai rata – rata akurasi, loss, presisi, f1-score, dan skenario terbaik atau parameter terbaik yang di buat.
Dengan menggunakan size citra 128*128, Optimizer Adam, Learning rate 0,0004, dan Epoch 64. Hasilnya mendapat training accuracy sebesar 92.35% dan testing (validation) accuracy sebesar 83.72%. Untuk hasil loss accuracy sebesar 1.0163. Sehingga didapatkan nilai  akurasi  sebesar  83.72%  sebelum  hybrid  dengan  svm,  setelah  hybrid  dengan  svm didapatkan akurasi sebesar 83.35%.
Model yang berhasil di prediksi untuk  mendapatkan hasil klasifikasi sejumlah 60 citra cardboard, 66 citra glass, 77 citra metal, 79 citra paper, 66 citra plastic, 78 citra trash. Semuanya diprediksi secara efektif menggunakan model Convolutional Neural Network dengan arsitektur VGG16Net ditambah dengan output layer Support Vector Machine.

## Referensi
[1]  A. Luthfiarta, “VGG16 Transfer Learning Architecture for Salak Fruit Quality Classification,” Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi , vol. 18, no. 1, pp. 37–48, Dec. 2021.
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2
[2]  B. I. and C. S. R. J. Gunawan, “PENGENALAN EKSPRESI WAJAH BERBASIS CONVOLUTIONAL NEURAL NET- WORK DENGAN MODEL ARSI-TEKTUR VGG16 FACIAL EXPRESSION RECOGNITION BASED ON CONVO- LUTIONAL NEURAL NETWORK WITH VGG16 ARCHITECTURE MODEL,” e-Proceeding of Engineering , vol. 8, no. 5, pp. 64–42, Oct. 2021.
[3]  S. Widaningsih, “PERBANDINGAN METODE DATA MINING UNTUK PREDIKSI NILAI DAN WAKTU KELU- LUSAN MAHASISWA PRODI TEKNIK INFORMATIKA DENGAN ALGORITMA C4,5, NAÏVE BAYES, KNN DAN SVM,” Jurnal Tekno Insentif , vol. 13, no. 1, pp. 16–25, Apr. 2019.
[4]  N. K. H. N. and S. H.-Z. R. Mastouri, “A bilinear convolutional neural network for lung nodules classification on CT images,” Int J Comput Assist Radiol Surg, vol. 16, no. 1, pp. 91–101, Jun. 2021.
[5]  A. Caliskan, “Classification of Tympanic Membrane Images based on VGG16 Model,” Kocaeli Journal of Science and Engineering, vol. 13, no. 2, pp. 67–98, Mar. 2022.
[6]  B. P. M. L. and T. W. W. Zhang, “Classification of COVID-19 X-ray Images Using a Combination of Deep and Handcrafted Features,” Electrical Engineering and Systems Science, vol. 2, no. 1, pp. 23–31, Jan. 2021.
[7]  S. Ahlawat and A. Choudhary, “Hybrid CNN-SVM Classifier for Handwritten Digit Recognition,” in International Conference on Computational Intelligence and Data Science (ICCIDS 2019) , Maharaja Suramal, Ed., New Delhi: ScienceDirect, Apr. 2019, pp. 2554–2560.
[8]  Y. Peng et al, “CNN-SVM: A classification method for fruit fL image with the complex background,” IET Cyber- Physical Systems: Theory and Applications, vol. 5, no. 2, pp. 181–185, Jun. 2020.
[9]  M. A. Pangestu and H. Bunyamin, “Analisis Performa dan Pengembangan Sistem Deteksi Ras Anjing pada Gambar dengan Menggunakan Pre-Trained CNN Model,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, vol. 4, no. 2, pp. 337–344, Jun. 2018.
[10]  A. H. AD Putro, “Pengaruh Cahaya dan Kualitas dalam Klasifikasi Kematangan Pisang Cavendish Berdasarkan Ciri Warna Menggunakan Artificial Neural Network,” Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Kom- puter, vol. 21, no. 1, pp. 215–228, May 2021.
[11]  I. H. A. R. S. A. R. S. I. Najiah, “Deteksi Jenis dan Kematangan Pisang Menggunakan Metode Extreme Learning,” Journal Responsif, vol. 2, no. 2, pp. 232–242, Jun. 2020.
[12]  J. G. and H. Z. Y. Zhang, “Breeds Classification with Deep Convolutional Neural Network,” Association for Com- puting Machinery, vol. 17, no. 3, pp. 141–151, Feb. 2020.
[13]  N. T. S. N. B. and R. N. Augustien, “Aklimatisasi Plantlet Pisang Cavendish ( Musa TANAM Cavendish Banana ( Musa acuminata ),” Gontor AGROTECH Science Journal, vol. 5, no. 2, pp. 111–126, Dec. 2020.
[14]  Indarto  and  Murinto,  “Deteksi  Kematangan  Buah  Pisang  Berdasarkan  Fitur  Warna  Citra  Kulit  Pisang Menggunakan Metode Transformasi Ruang Warna HIS,” ,” Journal JUITA J. Inform, vol. 5, no. 1, pp. 15–21, May 2017.
[15]  AD Putro, “Klasifikasi Tingkat Kematangan, Kualitas dan Jenis Buah Pisang Berdasarkan Ciri Warna dan Bentuk Menggunakan Artificial Neural Networks,” JTII-Jurnal Teknologi Informasi Indonesia, vol. 7, no. 2, Jan. 1AD.