Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence, Volume 3, Nomor 2, Agustus 2019
Identifikasi Citra Susu Formula Dengan Learning Vector Quantization Untuk Mengenali Susu Basi
Identification of Formula Milk Image with Learning Vector Quantization to Recognize Stale Milk
Yulisda Nandasari 1 , Supatman 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Jl. Wates Km. 10 Yogyakarta 55753, Indonesia Email: 1 yulisdanandasari1@gmail.com, 2 supatman@mercubuana-yogya.ac.id

## ABSTRAK
Susu merupakan sumber protein utama pada balita karena memiliki nilai gizi yang tinggi. Pada saat ini terjadi  perubahan  kebiasaan  konsumsi  masyarakat  yang  dahulu  adalah  air  susu  ibu  (ASI)  sekarang bergeser  ke  susu  formula.  Beralihnya  ke  konsumsi  susu  formula  dikarenakan  mudahnya  dalam penyajian  dan  dapat  diberikan  kepada  balita  di  tempat  umum.  Susu  formula  yang  telah  dibuat memiliki  waktu  tertentu  untuk  dapat  dikonsumsi,  sebagian  masyarakat  terlena  apakah  susu  formula yang  dibuat  masih  layak  konsumsi  atau  sudah  basi.  Secara  kasat  mata  susu  yang  telah  basi  dapat diamati  secara  inderawi  melalui  vision,  sehingga  citra  susu  basi  dapat  dianalisa  dan  diidentifikasi menggunakan pengolahan citra digital dan jaringan syaraf tiruan. Tujuan penelitian ini pengembangan algoritma  untuk  mengidentifikasi  susu  formula  kadaluarsa,  menggunakan Learning  Vector Quantization (LVQ)  dengan    pendekatan  warna.  Pada  proses  pelatihan  diperoleh  unjuk  kerja  terbaik sebesar    97,77%,  untuk  kelas  satu  (susu  fomula  baru  dibuat)  100%  ,  kelas  dua    (susu  formula didiamkan satu setengah jam) 96,66% dan kelas tiga (susu formula basi) 96,66%  yaitu pada α 0,001 dengan dec  α 0,9  .  Bobot  akhir  pelatihan  tersebut  digunakan  pada  pengenalan  60  data  uji  dengan unjukkerja komulatif tertinggi 97,77%.
Kata Kunci : Histogram, Learning Vector Quantization (LVQ), Susu Formula.

## ABSTRACT
Milk is the main source of protein in infants because it has a high nutritional value. At this time there is a change in consumption habits of people who used to consume breast milk now shifting to formula milk.  The  switch  to  consumption  of  formula  milk  is  because  it  is  easy  to  serve  and  can  be  given  to toddlers in public places. Formula milk that has been made has a certain time to be consumed, some people  are  complacent  whether  the  formula  milk  that  is  made  is  still  suitable  for  consumption  or already  stale.  In  plain  view,  stale  milk  can  be  sensually  observed  through  vision,  so  that  stale  milk images can be analyzed and identified using digital image processing and artificial neural networks. The purpose of this study was to develop an algorithm to identify expired formula milk, using Learning Vector Quantization (LVQ) with a color approach. In the training process, the best performance was 97.77%, for first grade (freshly made milk) 100%, second class (formula milk left for one and a half hours) 96.66% and third grade (stale formula milk) 96.66  % ie at α 0,001 with dec α 0,9. The final weight  of  the  training  was  used  in  the  introduction  of  60  test  data  with  the  highest  cumulative performance of 97.77%.
Keywords : Formula milk, Histogram, Learning Vector Quantization (LVQ).

## 1. PENDAHULUAN
Susu  merupakan  sumber  protein  yang sangat dibutuhkan pada balita karena memiliki nilai  gizi  yang  tinggi.  Pada  saat  ini  terjadi perubahan  kebiasaan  konsumsi  masyarakat yang  semula  air  susu  ibu  (ASI)  bergeser  ke
susu  formula.  Beralihnya  ke  konsumsi  susu formula dikarenakan mudahnya dalam penyajian dan dapat diberikan kepada balita di tempat umum.
Susu  formula  adalah  minuman  yang cepat  basi.  Jika  susu  formula  basi  susu  sudah
Nandasari & Supatman, Identifikasi Citra Susu Formula Dengan Learning Vector Quantization Untuk Mengenali Susu Basi
terkontaminasi  oleh  kuman,  bakteri,  virus  dan parasit  yang  bisa  menyebabkan  keracunan. Gejala  keracunan  makanan  atau  minuman yaitu  mual,  muntah,  diare,  nyeri  perut  dan rewel. Ciri susu yang sudah basi adalah berbau tengik,  berubah  warna  tidak  kuning  cerah  dan terdapat gumpalan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Dalam penelitan dengan judul “ Identifikasi  tekstur  citra  bubuk  susu menggunakan alihragam gelombang singkat untuk  mendeteksi  keaslian  produk  susu ”, dalam  penelitian  ini  yang  berjudul  identifikasi citra  susububuk  menggunakan  alihragam gelombang  singkat  untuk  mendeteksi  keaslian produk  susu  .  Aplikasi  ini  dirancang  untuk dapat  meng  identifikasi  produk  susu  bubuk yang  dipandang  sebagai  tekstur  dalam  citra digital. (Supatman, 2008).
Dalam  penelitan  dengan  judul  “ Sistem intelijen  prediksi  dan  penilaian  kualitas susu  pasteurisasi  dengan  menggunakan logika  fuzzy  dan  jaringan  syaraf  tiruan ”, dalam  penelitian  ini  sistem  kontrol  kualitas dioprasiakan  dalam  dua  bagian  yaitu  dimensi kualitas  produk  seperti  performansi,  feature, keandalan,  konformasi,  durability,  estetika, kualitas  yang  dirasakan  oleh  konsumen  dan menentukan suhu pasteurisasi.Sistem diimplementasikn  dengan  fuzzy  inference system  (FIS)  dan  jaringan  syaraf  tiruan (Winnie Septani &Marimin, 2005).

## 2.1 LANDASAN TEORI

## 2.1.1 Susu Formula
Susu  formula  adalah  susu  cair  atau bubuk  dengan  komposisi  tertentu  unuk  bayi atau anak yang berfungsi sebagai pengganti air susu  ibu  (ASI).  Alasan  dipakai  susu  sapi sebagai  bahan  dasar  karena  banyaknya  susu yang  dapat  dihasilkan  oleh  peternak  (Pudjadi, 2000).

## 2.1.2 Citra Digital
Citra adalah suatu representasi (gambar), imitasi  atau  kemiripan  dari  suatu  objek.  Citra terdiri dari 2 yaitu ada citra bersifat analog dan citra  bersifat  digital.  Citra  analog  merupakan citra  yang  bersifat  kontinyu  sebagaimana gambar  di  monitor  televisi,  foto  sinar  X,  hasil CTscan  dan  lain-lain.  Sedangkan  citra  digital merupakan  citra  memungkinkan  diolah  oleh komputer (Sutoyo, 2009).

## 2.1.3 Pra-proses
Pra-proses merupakan proses pengolahan  citra  asli  sebelum  citra  tersebut diproses lebih lanjut. Beberapa pra-proses yang biasa digunakan yaitu proses pengambilan ROI ( Reference  of  Interest )  dan  proses  keabuhan ( grayscale ). Proses pengambilan ROI merupakan  proses  pengambilan  citra  pada daerah tertentu pada citra. Proses ini digunakan untuk  mengambil  bagian  penting  atau  area tertentu  yang  mempunyai  lebih  banyak informasi  pada  proses  selanjutnya  pada jaringan syaraf tiruan.

## 2.1.4 Histogram Citra
Histogram  citra  merupakan  grafik  yang memperlihatkan  frekuensi  kemunculan  pada tiap  nilai  gradasi  warna. Misalkan  citra  digital yang dimiliki L derajat grey , yaitu rentang nilai 0 sampai L-1 (misalnya citra dengan kuantisasi keabuan  8-bit,  nilai  derajat grey dari  0  hingga 255) (Sutoyo, 2009).

## 2.1.5 Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  syaraf  tiruan  merupakan  salah satu  representasi  buatan  dari  otak  manusia yang  selalu  mencoba  menstimulasi  proses pembelajaran  pada  otak  manusia  tersebut. Jaringan  syaraf  tiruan  dapat  digambarkan sebagai model matematis dan komputasi untuk fungsi  aproksimasi non-linear ,  klasifikasi  data cluster dan regresi non-parametrik atau sebuah simulasi  dari  koleksi  model  jaringan  syaraf biologi.  Hal  lain  yang  penting  adalah  proses belajar hubungan input/output dilakukan dengan pembelajaran (Purnama, 2016).
2.1.6 Metode Learning Vector Quantiztion Learning  Vector  Quantization (LVQ) adalah  suatu  metode  pada  pembelajaran  pada lapisan  kompetitif supervised .  Pada  lapisan kompetitif  akan  secara  otomatis  melakukan pembelajaran untuk mengklasifikasikan vektor-vektor masukkan. Kelas yang diperoleh sebagai  hasil  dari  lapisan  kompetitif  ini terbatas  tergantung  pada  jarak  antara  vektor- vektor  masukkan.  Algoritma  ini  bertujuan mendekati  distribusi  kelas  vektor   untuk meminimalkan kesalahan dalam pengklasifikasian (Kusumadewi, 2003).
Arsitektur  algoritma Learning  Vector Quantization ditunjukkan pada Gambar 1.
Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence, Volume 3, Nomor 2, Agustus 2019
Gambar 1. Arsitektur Learning Vector Quantization (Qur’ani & Rosmalinda, 2010)

## 3. METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1 Bahan Penelitian
Bahan  atau  objek  citra  yang  digunakan dalam  melakukan  penelitian  ini  adalah  Susu formula yang telah disajikan untuk mengetahui kelayakan.

## 3.2 Desain Sistem
Desain  dalam  penelitian  identifikasi susu formula ini ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Desain Sistem Identitifikasi susu formula.

## 3.2.1 Akuisisi Data
Akuisisi  data  merupakan  tahap  pertama yang  dilakukan  dalam  proses  identifikasi  citra susu  formula.  Alat  yang  dipakai  untuk pengambilan gambar adalah kamera.
Pengambilan dilakukan dengan jarak 20-23 cm vertikal  ke  atas.  Pengambilan  citra  susu formula yang diupayakan memiliki pencahayaan  yang  cukup,  fokus  dan  jarak pengambilan yang sama.

## 3.2.2 Data
Data  hasil  dari  akuisisi  merupakan  data yang berupa citra dari susu formula. Citra susu formula    dari  hasil  akuisisi  akan  digunakan pada pemrosesan tahap selanjutnya.

## 3.2.3 Pra-Proses
Tahapan  pra-proses  meliputi cropping ROI  dan  konversi  skala  keabuhan  ( grey ). Cropping ROI merupakan  teknik  pemotongan citra yang digunakan untuk menentukan secara
tepat  bagian  yang  ingin  diolah. Cropping ROI bertujuan  untuk  mempermudah  analisis  citra dan  memperkecil  penyimpanan  citra.  Pada proses cropping ROI dilakukan  dengan  cara memotong  ukuran  citra  pada  ukuran  200x200 piksel,  sehingga  proses  komputasi  pada  tahap selanjutnya diharapkan lebih cepat.
Proses  konversi  dari  citra  warna  ke level keabuhan ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Diagram Alir Grayscale

## 3.3.4 Histogram
Setelah  pra-proses  dilakukan  tahap selanjutnya  yaitu  proses  histogram  citra.  Citra yang  sudah  menjadi  keabuhan  diproses  untuk menentukan komposisi ke dalam grafik derajat keabuan . Histogram merepresentasikan distribusi  jumlah  piksel  untuk  tiap  intensitas warna  dalam  citra.  Diagram  alir  histogram citra ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Diagram Alir Histogram Citra.

## 3.3.5 Ekstraksi Ciri
Ekstraksi ciri dillakukan untuk pengambilan ciri / feature dari objek citra susu, ciri yang diperoleh digunakan sebagai variabel/parameter  untuk  membedakan  antara citra objek susu yang satu dengan lainnya pada tahapan-tahap identifikasi citra susu. Proses ini
Nandasari & Supatman, Identifikasi Citra Susu Formula Dengan Learning Vector Quantization Untuk Mengenali Susu Basi
dilakukan  untuk  kuantisasi  karakteristik  citra ke dalam kelas nilai ciri yang sesuai. Sehingga mendapatkan  informasi  kuantitatif  ciri  yang dapat  membedakan  kelas-kelas  objek  susu. Dalam  penelitian  ini  digunakan  3  ciri  adalah rata-rata, varian, dan standar deviasi (std).

## 3.3.6 Fitur Vektor
Fitur  vektor  ciri  dari  hasil  masing- masing  ciri  tersebut  disimpan  dalam database untuk digunakan sebagai database pengetahuan  untuk  proses  pelatihan  dan identifikasi.

## 3.3.7 Learning Vector Quantization
Learning Vector Quantization
merupakan  sebuah  metode  klasifikasi  yang mana  setiap  unit output mempresentasikan sebuah kelas. Tiga kelas pada identifikasi susu basi  ini terdiri  dari  :  kelas satu    (susu formula baru),  kelas  dua  (susu  formula  satu  setengah jam)  dan  kelas  ketiga  (susu  formula  basi). Berikut  adalah  algoritma Learning  Vector Quantization ditunjukkan pada Gambar 5 dan Gambar 6.
Gambar 5. Algoritma Learning dari LVQ untuk Identifikasi Susu Formula.
Gambar 6. Algoritma Identifikasi dari LVQ pada Identifikasi Susu Formula.

## 4. PEMBAHASAN

## 4.1 Data Citra Susu
Data citra susu hasil akuisi susu formula dengan  Kamera  Digital  Casio  EX-ZS6  dan disimpan  dalam  format  jpg  dengan  dimensi 2500  x  2500  piksel  ditunjukkan  pada  Gambar 7.
Gambar 7. Data Citra 2500 x 2500 piksel hasil akusisi susu formula dengan kamera digital Casio EX-ZS6

## 4.2 Pra-Proses Citra Susu
Citra  susu  hasil  dari  proses  akuisi diambil  ROI  ukuran  200  x  200  piksel,  untuk Citra susu formula yang baru dibuat, citra susu formula  satu  setengah  jam  dan  susu  formula basi ditunjukkan pada Gambar 8.
(a) (b) (c)
Gambar 7. Data citra susu formula (a). Susu formula baru, (b). Susu formula satu setengah jam, (c). Susu Basi

## 4.3 Histrogram Citra Susu
Histogram  citra  susu  diperoleh  dari histogram  citra  keabuan  dari  citra  ROI, ditunjukkan pada Gambar 8 dan Gambar 9.
Gambar 8. Histogram Cita Susu formula baru.
(a)
(b)
Gambar 9. Histogram (a). Susu formula satu setengah jam, (b). Susu formula basi
Gambar  8,  dan  Gambar  9.(a),  9(b) memperlihatkan  hitogram  citra  yang  hampir mirip.  Pola  histogram  susu  formula  baru  dan susu  formula  satu  setengah  jam  secara  visual memperlihatkan kemiripan bentuk/pola.
Sedangkan  untuk  histogram  susu  formula  basi memperlihatkan  dasar  histogram  yang  agak besar  dari  pada  histogram  susu  formula  baru dan susu formula satu setengah jam.

## 4.4 Ekstrasi Ciri Citra Susu
Ekstrasi  untuk  citra  susu  dilakukan dengan  mengekstrak  ciri  yaitu  rata-rata, standar  deviasi  dan  varian.  Hasil  ekstraksi  ciri untuk  histogram  citra  susu  formula  baru,  satu setengah jam dan basi ditunjukan pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil ekstrasi ciri citra susu formula untuk ciri rata-rata, varian dan standar deviasi
No Citra Susu Rata- rata Ciri Varian Standar Deviasi 1 Baru 190.9084  1.2331e+04  111.0471 2 Satu setengah jam 237.9763  3.9878e+04  199.6960 3 Basi 205.2311  3.0960e+04  175.9545
Berdasarkan  Tabel  1.  Ciri  untuk  citra susu formula baru memiliki rata-rata 190,9084 varian  1,2331e+04  dan  standar  deviasi 111,0471.  Citra  susu  formula  satu  setengah jam  memiliki  rata-rata  237,9763  varian 3,9878e+04  dan  standar  deviasi  199,6960. Sedangkan  citra  susu  formula  basi  rata-rata 205,2311  varian  3,0960e+04  dan  standar deviasi 175,9545.
Ciri  rata-rata  untuk  susu  formula  baru, susu  formula  satu  setengah  jam  dan  susu
Nandasari & Supatman, Identifikasi Citra Susu Formula Dengan Learning Vector Quantization Untuk Mengenali Susu Basi
formula  basi  secara  berturut-turut  190,9084  , 237,9763 dan 205,2311. Hal ini terlihat bahwa nilai  rata-rata  untuk  susu  formula  basi  berada di  antara  susu  formula  baru  dan  susu  formula satu setengah jam.
Ciri  varian  untuk  susu  formula  baru, susu  formula  satu  setengah  jam  dan  susu formula  basi  secara  berturut-turut  1,2331e+04 3,9878e+04  dan  3,0960e+04.  Hal  ini  terlihat juga  bahwa  nilai  varian  untuk  susu  formula basi  berada  di  antara  susu  formula  baru  dan susu formula satu setengah jam.
Sedangkan  untuk  ciri  standar  deviasi susu  formula  satu  setengah  jam  dan  susu formula  basi  secara  berturut-turut  111,0471  , 199,6960  dan  175,9545.  Hal  ini  terlihat  juga bahwa nilai standar deviasi untuk susu formula basi  berada  di  antara  susu  formula  baru  dan susu formula satu setengah jam.
Sehingga  berdasarkan  ketiga  variabel ciri  dan  tiga  data  dapat  dinyatakan  bahwa  ciri (rata-rata,  varian  dan  standar  devisasi  untuk citra  susu  formula  basi  berada  diantara  citra susu  formula  baru  dan  citra  susu  fromula  satu setengah jam.

## 4.5 Fitur Vektor
Fitur  vektor  merupakan  pola  dari  susu formula  baru,  susu  formula  satu  setengah  jam dan  susu  formula  basi  ditunjukkan  pada Tabel 2.
Tabel 2. Fitur vektor susu formula baru, susu formula satu setengah jam dan susu formula
basi No Citra Susu Fitur Vektor 1 Baru [190,9084    1,2331e+04 111,0471] 2 Satu setengah jam [237,9763    3,9878e+04 199,6960] 3 Basi [205,2311   3,0960e+04 175,9545]
Berdasarkan  Tabel  2,  pola  atau  fitur vektor  susu  formula  basi  berada  pada  aras tengah  dari  susu  formula  baru  dan  susu formula satu setengah jam. Hal ini menunjukan bahwa  pola  susu  formula  basi  berada  pada skala  tengah  atau  nilai  tengah  antara  susu formula  baru  dan  susu  formula  satu  setengah jam.
4.6  Unjukkerja Pelatihan dan Identifikasi.
Pelatihan  LVQ  dalam  menyiapkan  pola pengetahuan  yang  digunakan  pada  proses identifikasi  digunakan  parameter  pelatihan ditunjukan pada Tabel 3.
Tabel 3. Parameter Pelatihan LVQ untuk Identifikasi Susu formula. Parameter Nilai Jumlah Data Pelatihan 90 Jumlah Data uji 60 Jumlah Pola Target 3 Variasi Laju Pelatihan (α) 0,1; 0,01; 0,001; Update Laju Pelatihan α = α-α (dec α) Variasi Penurunan Laju Pelatihan ( dec α) 0,4;0,5; 0,6; 0,7; 0,8; 0,9 Minimum Laju Pelatihan yang Diharapkan 0,000001 Maksimum Iterasi 1000
Hasil  unjuk  kerja  pelatihan  identifikasi susu  formula  ditunjukan  pada  Tabel  4  dan Gambar 10.
Tabel 4. Unjuk Kerja Pelatihan Identifikasi Susu.

## Gambar 10. Grafik Kinerja Pelatihan
Identifikasi Susu.
Basis  pengetahuan  yang  diperoleh  dari proses  pelatihan  dengan  data  latih  digunakan untuk  prose  identifikasi  susu  formula  dengan unjuk  kerja  ditunjukan  pada  Tabel  5  dan Gambar 11.
Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence, Volume 3, Nomor 2, Agustus 2019
Tabel 5. Pengenalan Data Uji Identifikasi susu formula.
Gambar 11. Grafik Kinerja Identifikasi.
Berdasarkan  Tabel  4,  Gambar  10 merupakan  tabel  pelatihan  dengan  90  data latih.  Unjukkerja  komulatif  tertinggi  pada pelatihan adalah 97,77% pada α 0.001 dan dec α  0,9.  Sedangkan  perincian  dari  97,77  % adalah  unjukkerja  susu  formula  baru  sebesar 100%,  susu  formula  satu  setengah  sebesar 96,66% dan susu fomula basi sebesar 96,66%. Sehingga  pelatihan  untuk  susu  formula  yang baru  dibuat  telah  dilatih  hingga  memiliki kemampuan  identifikasi  dengan  data  latih sebesar  100%.  Untuk  susu  formula  satu setengah  dan  susu  formula  basi  memiliki unjukkerja pelatihan sebesar 96,66%, sehingga ada faktor kegagalan sebesar 3,34%.
Sedang  pada  pengujian  identifikasi dengan 60 data uji ditunjukan pada Tabel 5 dan Gambar  11  dengan  unjukkerja  identifikasi komulatif tertinggi yaitu sebesar 97,77%. Hasil pengujian  identifikasi  susu  formula  tertinggi pada  susu  formula  satu  setengah  jam  dengan unjukkerja  100%,  sedangkan  susu  formula baru  dan  susu  formula  basi  masing-masing 96,66%,  sehingga  kemungkinan  ada  faktor kegagalan identifikasi sebesar 3,34%.

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  identifikasi citra  susu  formula  menggunakan  metode LVQ untuk  mengenali  susu  kadaluarsa , berdasarkan data  uji  dengan  60  data,  yang  terdiri  dari  20
data  kelas  1  (susu  formula  yang  baru  saja dibuat) dan 20 data kelas 2 (susu formula yang sudah  di  diamkan  satu  setengah  jam  )  dan  20 data kelas 3 (susu formula yang lebih dari dua jam)    diperoleh  unjuk  kerja  pelatihan  sebesar 97,77%  untuk  kelas  satu  96,66%,  kelas  dua 100% dan kelas tiga 96,66%.

## DAFTAR PUSTAKA
Afriandi,  E.,  &  Sutikno.  (2016).  Identifikasi Telapak Tangan Menggunakan Jaringan Syaraf  Tiruan Learning Vector  Quantization  (LVQ). Jurnal Infotel,  Vol.  8,  No.2,  ISSN  :  2085- 3688 , Hal. 107-114.
Arifin,  J.,  &  Naf’an,  M.  Z.  (2017).  Verifikasi
Tanda  Tangan  Asli  Atau  Palsu Berdasarkan Sifat Keacakan (Entropi). Jurnal  Infotel,  Vol.9,  No.1,  ISSN  : 2085-3688 , Hal. 130-135.
Arippin, J. N., Sutresno, A., & Rondonuwu, F.
S.  (2014).  Identifikasi  Susu  Sapi Murni Dan Susu Sapi Yang Mengandung Peroksida Dengan Spektroskopi Inframerah Dekat Dengan Teknik PCA. Prosiding Seminar Nasional Sains Dan
Pendidikan  Sains  IX,  Fakultas  Sains Dan  Matematika,  UKSW,  Vol.5,  No.1, ISSN : 2087-0922 , Hal. 193-196.
Catur,  S.  (2007).  Permintaan  Gula  di Indonesia. Jurnal Ekonomi Pembangunan, Vol.8, Fakultas Ekonomi, Universitas Gadjah Mada .
Gustina,  S.,  Fadlil,  A.,  &  Umar,  R.  (2016).
Identifikasi Tanaman Kamboja
menggunakan  Ekstraksi  Ciri  Citra Daun  dan  Jaringan  Syaraf  Tiruan. Annual  Research  Seminar,  Vol.2, No.1, ISBN : 979-587-626-0 , Hal. 128- 132.
Hamidi,  R.,  Furqon,  M.  T.,  &  Rahayudi,  B.
(2017).  Implementasi  Learning  Vector
Quantization  (LVQ)  untuk  Klasifikasi Kualitas Air Sungai. Jurnal
Pengembangan  Teknologi  Informasi dan  Ilmu  Komputer,  Vol.  1,  No.  12 (e- ISSN: 2548-964X), hal. 1758-1763.
Nandasari & Supatman, Identifikasi Citra Susu Formula Dengan Learning Vector Quantization Untuk Mengenali Susu Basi
Health, R. b. (2004). Havelarr & Zweitering .
Hermawan.  (2006). Jaringan  Syaraf  Tiruan Teori dan Aplikasi. Yogyakarta.
Jasril,  Cahyana,  M.  S.,  Handayani,  L.,  & Budianita,  E.  (2015).  Implementasi Learning  Vektor  Quantization  (LVQ) dalam  Mengidentifikasi  Citra  Daging Babi  dan  Daging  Sapi. Seminar Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi  dan  Industri  (SNTIKI)  7, ISSN : 2085-9902 , Hal. 176-184.
Jasril, Handayani, L., Budianita, E., & Amri, F.
U. (2017). Seminar Nasional
Teknologi  Informasi,  Komunikasi  dan Industri  (SNTIKI)  9. ISSN  (Printed)  :
2579-7271 ISSN (Online) : 2579-5406 , Hal. 283-292.
Kristianingrum,  S.  (2009). Analisis  Nutrisi Dalam Gula Semut. Fakultas Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan Alam. Universitas Negeri Yogyakarta.
Krstina.  (2001).  Pemberian  ASI  Eksklusif Kepada  Bayi  0-4  Bulan  Dan  Faktor  -
Faktor Yang Mempengaruhi Di Indonesia,. Jurnal  Ilmu  Kesehatan, Volume 8.
Kusumadewi,  S.  (2003). Artificial  Intelligence : Teknik dan Aplikasinya. Yogyakarta.
Palma,  B.  P.  (2010). Pemanfaatan  Tumbuhan Palma. Manado.
Pudjadi. (2000). Ilmu Gizi Klinis Pada Anak.
Purnama,  A.  (2016).  Jaringan  Syaraf  Tiruan (Neural  Network).  Diambil  kembali dari
http://elektronika-
dasar.web.id/jaringan-syaraf-tiruan- neural-network/
Puspaningrum, D. (2006). Pengantar Jaringan Syaraf Tiruan. Yogyakarta.
Qur’ani,  D.  Y.,  &  Rosmalinda,  S.  (2010). Jaringan Syaraf  Tiruan Learning Vector  Quantization  Untuk  Aplikasi Pengenalan  Tanda  Tangan. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2010, ISSN: 1907-5022 , Hal. 6-10.
Sing,  J.  J.  (2004). Jaringan  Syaraf  Tiruan Pemrogramannya Menggunakan MATLAB. Sugiyanto,  C.  (2007).  Permintaan  Gula  di Indonesia. Jurnal Ekonomi
Pembangunan, Volume 8.
Suharsimi.  (2009). Menejemen  Penelitian. Jakarta: Rineka Cipta.
Supatman.  (2008).  Identifikasi  Tekstur  Citra Bubuk  Susu  Menggunakan  Alihragam Gelombang Singkat Untuk Mendeteksi Keaslian  Prodak  Susu. Seminar  on Intelligent Technology and Its
Applications , ISBN 978-979-8897-24- 5, Hal 386 -392.
Sutoyo,  T.  (2009). Teori  Pengolahan  Citra Digital.
Widodo, T. (2005). Sistem Neuro Fuzzy Untuk Pengolahan  Informasi,  Pemodelan Dan Kendali. Yogyakarta: Graha Ilmu.