## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2219

## Pencitraan Hiperspekral untuk Membedakan Asal Tanah Tumbuh Dari Tandan Buah Segar Kelapa Sawit
Dina Veranita 1 , Minarni Shiddiq 1, *, Feri Candra 2 , Saktioto 1 , Mohammad Fisal Rabin 1
1 Program Studi Magister Fisika, Universitas Riau, Pekanbaru, Indonesia
2 Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1 dina.veranita@gmail.com, 2,* minarni@unri.ac.id, 3 feri@eng.unri.ac.id, 4 saktioto@yahoo.com,
5 fisal.rabin25@gmail.com Email Penulis Korespondensi: minarni@unri.ac.id
Abstrak− Pencitraan hiperspektral merupakan metode  nondestrukif  yang  dapat digunakan untuk mengevaluasi karakteristik internal  buah  dan  sayuran.  Sifat  genetik  tanaman,  sifat  tanah  dan  pengelolaan  tanaman  menentukan  kualitas  tandan  buah segar  (TBS)  kelapa  sawit.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membedakan  TBS  kelapa  sawit  yang  berasal  dari  pohon  yang tumbuh  dari  tanah  mineral  dan  tanah  gambut  mengunakan  pencitraan  hiperspektral  berdasarkan  tingkat  kematangan  dan kekerasan  buah.  Sampel  terdiri  dari  61  TBS  Varitas  Tenera  dari  tanah  mineral  dan  60  TBS  dari  tanah  gambut  dengan  tiga tingkat  kematangan  yaitu  mentah,  kurang  matang  dan  matang.  Sistem  pencitraan  hiperspektral  dibangun  mengunakan spektrograf  Specim  V10  dan  sumber  cahaya  Lampu  Halogen.  Citra  hiperspektral  direkam  dan  diproses  menggunakan program Matlab.  Hasil  penelitian menunjukkan  perbedaan intensitas  reflektansi  spektrum  pada  rentang  panjang  gelombang 700-900  nm.  Intensitas  reflektansi  TBS  kelapa  sawit  dari  tanah  mineral  lebih  kecil  dibanding  dari  tanah  gambut.  Tingkat kekerasan buah untuk TBS kelapa sawit matang dari tanah gambut lebih besar dari pada TBS kelapa sawit dari tanah mineral. Klasifikasi mengunakan K- mean clustering antara intensitas reflektansi dan kekerasan buah memperlihatkan pengelompokan yang  signifikan  untuk tiga  tingkat kematangan  baik  untuk  TBS  tanah  gambut maupun tanah  mineral.  Informasi ini  berguna untuk pembuatan sistem sortasi TBS kelapa sawit mengunakan metode pencitraan spektral.
Kata Kunci: Pencitraan Hiperspektral, Kelapa Sawit, Tandan Buah Segar, Tingkat Kekerasan, K-Mean Clustering
Abstract −Hyperspectral imaging is a non destructive method that has been used to evaluate internal characteristics of fruits and vegetables. Plant genetics, soil characteristics, and plant management are some of key factors to define the quality of oil palm fresh fruit bunches (FFB) produced. This research was aimed to discriminate the Tenera oil palm FFBs produced by oil palm  trees  grown  from  mineral  soil  and  peat  soil  using  a  hyperspectral  imaging  system  which  utilized  a  Specim  V10 spektrograf.  The  discrimination  was  based  on  their  ripeness  level,  mesocarp  firmness,  and  classification  using  K-mean clustering.  The  samples consisted of  61  mineral  soil  FFBs and  60 peat  soil FFBs  with  three ripeness  levels  as  unripe,  ripe, and overripe. Hyperspectral images were recorded and processed using Matlab programs. The spectral reflectance intensities showed  the  discrimination  between  both  origin  soils  at  wavelength  ranges  of  700  nm 900  nm.  The  results  also  showed higher reflectance intensities of peat soil FFBs than mineral soil FFBs. Correspondingly, Fruit firmness of peat soil FFBs are higher  than  mineral  soil  FFBs.  Classification  using  K-  mean  clustering  between  reflectance  intensities  and  fruit  firmness showed significant clusters for three ripeness levels. These results will be useful for an oil palm FFB sorting machine based on spectral imaging method.
Keywords : Hyperspectral Imaging, Oil Palm, Fresh Fruit Bunches, Firmness Level, K-Mean Clustering

## 1. PENDAHULUAN
Metode  pencitraan  adalah  metode  nondestruktif  yang  saat  ini  intensif  diaplikasikan  pada  bidang  pertanian khususnya untuk deteksi penyakit tanaman, deteksi kematangan sebelum panen, dan menentukan mutu produk- produk  petanian  seperti  buah  dan  sayuran  pascapanen.  Metode  pencitraan  mengunakan  kamera,  komputer  dan analisis  citra  disebut  juga Computer  Vision .  Metode Computer  vision adalah  metode  yang  cepat,  akurat,  dan objektif  [1],    yang  diharapkan  dapat  mengantikan  metode  manual  dan  tradisional    yang  masih  di  jumpai  pada industri.    Metode  tradisional  ini  cenderung  bersifat  subyektif,  membutuhkan  pengalaman,  lambat,  dan  tidak konsisten untuk pekerjaan yang banyak dan berulang [2].
Metode  pencitraan Computer  Vision konvensional  di  artikan  sebagai  metode  pencitraan  mengunakan kamera,  komputer,  sumber  cahaya,  dan  sofware  pengolah  dan  analisis  citra  Pada  umumnya  sistem  tersebut mengunakan  kamera    warna  dan  sumber  cahaya  putih. Computer  Vision konvensional  dapat  mengevaluasi karakteristik  ekternal  buah  dan  sayuran  seperti  warna,  tekstur,  bentuk  dan  ukuran  [3].  Metode  ini  telah digunakan untuk deteksi kematangan dan kerusakan buah tomat secara otomatis [4] dan menjadi bagian dalam proses  penyortiran  dan  penentuan  kualitas  buah    kurma  pasca  panen  secara  otomatis    mengunakan  informasi warna Hue , Saturation , Value (HSV) [5].
Metode  optik  adalah  metode  deteksi  mengunakan  interaksi  antara  gelombang  elektromagnetik  dan material  biologi  seperti  buah  dan  sayuran.  Spektrum  elektromagnetik  meliputi  gelombang  radio,  gelombang mikro, inframerah, cahaya tampak, ultraviolet, sinar-X, dan radiasi sinar gamma. Metode ini disebut juga metode spektroskopi karena berhubungan dengan panjang gelombang dimana informasi spektral dari buah yang dikenai cahaya dapat dianalisis. Karena kebutuhan akan informasi spektral dan spasial secara bersamaan, saat ini metode pencitraan Computer  Vision tradisional    diperluas  dengan  melibatkan  interaksi  antara  cahaya  dengan  material biologi  dalam  hal  ini  buah  dan  sayuran.  Interaksi  yang  terjadi  tersebut  dapat  berupa  reflektansi,  absorpsi, fluoresensi, hamburan balik, dan transmisi cahaya oleh bagian ekternal maupun bagian internal buah bergantung

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2219
pada  sifat-sifat  optik  buah  dan  panjang  gelombang  cahaya  yang  terlibat  [6].    Berdasarkan  fenomena  tersebut gabungan antara metode pencitraan dan spektroskopi yang disebut pencitraan spektroskopi atau Computer Vision spektral  telah  dikembangkan  antara  lain  seperti  pencitraan  Raman,  pencitraan  hiperspektral,  multispektral, pencitraan  hamburan  balik  mengunakan  laser  [7].  Metode  pencitraan  lainnya  juga  telah  dikembangkan  untuk evaluasi  kematangan  buah  dan  sayuran  seperti  pencitraan  nuklir  magnetik  (MRI),  termal,  dan  pencitraan microwave , Metode –metode pencitraan ini diminati dan dipilih karena sederhana, respon waktu yang cepat, non invansif, dan dapat diandalkan [8].
Pencitraan  hiperspektral  dan  multispektral  adalah  salah  satu  jenis  metode  pengabungan  antara  metode pencitraan  dan  spektrosopi  yang  disebut  juga  metode  pencitraan  spektral.  Metode  ini  semula  dikembangkan untuk  pencitraan remote  sensing ,  namun  hampir  dua  dekade  terakhir  diaplikasikan  sebagai  teknik  baru  dan potensial  untuk  mengevaluasi  kualitas  dan  keamanan  makanan  dan  produk  pertanian.  Teknik  ini  memberikan informasi spektral dan spasial dari sampel, sehingga lebih informatif, dibandingkan teknik pencitraan Computer Vision atau  spektroskopi  konvensional  [9].  Pencitraan  Hiperspektral  megunakan  rentang  panjang  gelombang yang besar dengan jumlah pita panjang gelombang berkisar antara 100  – 500 band , dengan perbedaan panjang gelombang  5nm  <  ∆λ  <  10nm  sehingga  mempunyai  spektrum  yang  kontinius.  Pencitraan  multispektral mempunyai  jumlah  pita  panjang  gelombang  lebih  sedikit  untuk  tujuan  praktis  (kurang  dari  10  band)  sehingga akuisisi  data  lebih  cepat  khususnya  jika  digunakan  pada machine  vision [10].  Pencitraan  hiperspektral  telah digunakan  untuk  mengklasifikasi kematangan  buah aprikot [11],  memprediksi  sifat  kimia  dan  sifat  fisika  buah seperti  kandungan  air,  kandungan  padatan  terlarut,  ph,  untuk  stroberi  [12]  dan  tomat  [13],  dan  mendeteksi kerusakan yang tidak terlihat pada buah kiwi [14].
Indonesia adalah salah satu negara pengekpor Crude Palm Oil (CPO) terbesar di dunia, namun berbagai permasalahan    dapat  mengancam  keberlangsungan  industri  kelapa  sawit  indonesia.  Salah  satu  permasalahan adalah  kualitas  CPO  Indonesia  yang  masih  di  bawah  standar    Internasional  sehingga  kurang  mampu  bersaing dengan  produsen  CPO  Malaysia  dan  negara  lainnya.  Salah  satu  faktor  yang  menyebabkan  kualitas  CPO Indonesia  lebih  rendah  adalah  kadar  asam  lemak  bebas  ( free  fatty  acid )  yang  masih  tinggi  [15].  Kadar  asam lemak bebas yang tinggi dapat disebabkan oleh beberapa faktor. Faktor utamanya adalah tingkat kematangan dan keadaan atau kualitas TBS sebelum masuk pada proses perebusan yang beragam dimana proses penyortiran dan grading  masing  dilakukan  secara  tradisional  dan  manual  serta  tidak  menyeluruh,  tradisional  mengandalkan pemanen dan grader yang berpengalaman, serta berdasarkan standar yang berbeda-beda untuk setiap perusahaan kelapa sawit [16]. Sortasi dan grading mengunakan metode nondestruktif seperti metode pencitraan hiperspektral sangat diperlukan dalam rangka menjaga keberlangsungan indusi sawit Indonesia dan menjaga mutu CPO yang diekspor.
Kematangan  buah  pada  tandan  buah  segar  (TBS)  kelapa  sawit  dapat  ditentukan  secara  tradisional mengunakan  perubahan  warna  buah  dan  jumlah  buah  yang  lepas  atau  membrondol  dari  dati  tandan.    Tingkat kematangan TBS  yang  optimal  yaitu TBS  dengan  kadar  minyak  di atas  20%  dan  kadar asam  lemak  bebas    di bawah  5  %.    Perubahan  warna  buah  kelapa  sawit  khususnya  varitas  Tenera  saat  mentah  berwarna  hitam, kemudian  berubah  menjadi  ungu  hingga  merah  saat  matang,  dan  jingga  ketika  terlalu  matang.  Berdasarkan jumlah buah yang lepas, tingkat kematangan TBS dinyatakan dalam fraksi Fraksi kematangan terdiri dari 7 kelas yaitu:  F00,  F0,  F1,  F2,  F3,  F4,  dan  F5    dimana  F00  dianggap  sangat  mentah  dimana  tidak  ada  buah  yang membrondol, diikuti oleh F0 dan F1 yang dianggap kurang matang. Fraksi  F2 dan F3 adalah fraksi yang disebut matang, buah berwarna kemerahan dan mengkilat, 1-5 buah membrondol. Fraksi F4 dan F5 disebut fraksi lewat matang  dimana    sebagian  besar  buah  berwarna  jingga,  dan  lebih  banyak  buah  membrondol,  dimana  F5  lewat matang dengan buah bagian dalam ikut membrondol [17].
Sifat  fisika  dan  kimia  buah  kelapa  sawit  juga  dipengaruhi  oleh  berbagai  hal  lainnya  seperti    keadaan lingkungan  dan  nutrisi  tanaman  kelapa  sawit  yang cukup. Karakteristik  fisika lahan  dari tanaman  kelapa  sawit merupakan  faktor  penting  untuk budidaya tanaman  kelapa  sawit  [18]. Jenis tanah  mempengaruhi  pertumbuhan tanaman  kelapa  sawit  sehingga  mempengaruhi  TBS  kelapa  sawit  yang  dihasilkan.  Jenis  tanah  dapat  dibagi sebagai lahan gambut dan lahan mineral. Seperti diketahui, hampir 70% dari total gambut tropik dunia terdapat di Asia Tenggara terutama di Indonesia dan Malaysia. Karena keterbatasan lahan untuk pertanian, lahan gambut sering  dikonversi  menjadi  lahan  pertanian  khususnya  untuk  perkebunan  kelapa  sawit.  .Pertumbuhan  tanaman kelapa  sawit dilahan  rawa  gambut tergolong  rendah karena  kandungan  nutrisinya.  Lahan  gambut  didefinisikan sebagai lahan dengan tanah jenuh air, terbentuk dari endapan yang berasal dari penumpukkan sisa-sisa (residu) jaringan tumbuhan masa lampau yang melapuk. Kandungan C organik yang tinggi (≥ 18%) dan dominan berada dalam  kondisi  tergenang  (an-aerob)  menyebabkan  karakteristik  lahan  gambut  berbeda  dengan  lahan  mineral, baik  sifat  fisik  maupun  kimianya  [19].  Sifat  fisik  tanah  gambut  merupakan  faktor  yang  sangat  menentukan tingkat produktivitas tanaman yang diusahakan pada lahan gambut, karena menentukan kondisi aerasi, drainase, daya menahan beban, serta tingkat atau potensi degradasi lahan gambut [20].
Metode  penyortiran  TBS  kelapa  sawit  berdasarkan  tingkat  kematangan  ( ripeness  stage )  dan  sifat  fisika dan  kimia  buah  telah  banyak  dilakukan.  Metode Computer  Vision (CV)  yang  mengandalkan  perekaman  citra TBS oleh kamera digital dan program pengolahan citra telah banyak digunakan karena lebih sederhana. Metode ini  telah  digunakan  untuk  mengestimasi  tingkat  kematangan  TBS  kelapa  sawit  antara  lain  mengunakan color computer  vision [21],  mengunakan  metode  fluorosensi  [22],  pengolahan  data  dan  program  klasifikasi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2219
mengunakan  jaringan  syaraf  tiruan  [23].  Pengunaan  metode  pencitraan  hiperspektral  untuk  TBS  kelapa  sawit juga  telah  mulai  dilakukan  mengunakan    spectrograph  specim  beserta  mengevaluasi  kadar  minyak  buah  [24]. Sistem  kamera  hiperspektral  sederhana  mengunakan  spectrograph  specim  juga  telah  digunakan  untuk  TBS kelapa  sawit  yang  diletakkan  pada  sebuah translation  stage dan  telah  memperlihatkan  perbedaan  spektrum panjang gelombang antara tiga tingkat kematangan TBS dan perbedaan jenis varitas TBS [25].
Pada  penelitian  ini,  metode  pencitraan  hiperspektral  mengunakan  spektrograph  specim  dan  komponen lainnya  digunakan  untuk  membedakan  TBS    dari  tanah  tumbuh  yang  berbeda  yaitu  lahan  gambut  dan  lahan mineral.  Pada pabrik kelapa  sawit  (PKS),  TBS  – TBS kelapa  sawit  dari kedua jenis lahan  ini  sering  dicampur oleh  penjual  untuk  memperoleh  keuntungan  dimana  terdapat  anggapan  bahwa  TBS  dari  tanah  gambut mempunyai kualitas yang lebih rendah. Proses penyortiran secara nondestruktif seperti pencitraan hiperspektral diperlukan  karena  dapat  mengakses  karakteristik  internal  buah.  Penelitian    untuk  membedakan  karakteristik fisika dan optik TBS dari tanah tumbuh berbeda telah dilakukan mengunakan tiga metode yaitu  secara manual dengan mengukur berat, panjang, lebar, dan diameter TBS, kemudian mengunakan teknik machine vision untuk memperoleh  informasi  warna,  dan  mengunakan  sensor  optik  untuk  memperoleh  kandungan  klorofil  dan antosianin  [26].  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membedakan  TBS  kelapa  sawit  berdasarkan  tanah  tumbuh  dan tingkat  kematangan  TBS  kelapa  sawit.  Tingkat  kematangan  berdasarkan  klasifikasi  secara  tradisional  (fraksi) dijustifikasi  mengunakan  kekerasan  buah  yang  diukur  secara  destruktif,  kalsifikasi  juga  didasarkan  pada intensitas reflektansi dan panjang gelombang optimum yang diperoleh dari citra hiperspektral. Klasifikasi secara statistik dilakukan mengunakan unsupervised machine learning yaitu K-means Clustering [27] .

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  ekperimen  mengunakan  pencitraan  hiperspektral untuk  membedakan  TBS  dari  tanaman  kelapa  sawit  yang  tumbuh  dari  lahan  gambut  dan  lahan  mineral. Penelitian  ini  dilakukan  dalam  delapan  tahapan.  Tahapan  pertama  dimulai  dengan  mempersiapkan  alat  dan bahan yang digunakan. Tahapan kedua adalah menyusun dan mengkarakterisasi sistem pencitraan hiperspektral [28] , [29] .  Tahapan  ketiga  yaitu  persiapan  sampel  TBS.  Tahapan  ke  empat  adalah  perekaman  citra  TBS mengunakan  sistem  pencitraan  hiperspektral  yang  telah  disusun.    Tahapan  selanjutnya  adalah  pengukuran kekerasan daging buah kelapa sawit menggunakan penetrometer manual. Tahap keenam adalah pengolahan citra buah  dengan  program  Matlab  untuk  mendapatkan  intensitas  reflektansi  rata-rata  TBS  kelapa  sawit.    Tahap ketujuh adalah menganalisa hubungan antara intensitas reflektansi dengan kekerasan buah dalam bentuk grafik dari  dua  tanah  tumbuh  berbeda  yaitu  tanah  gambut dan  tanah mineral,  dan  pada  berbagai  tingkat kematangan. Tahap  terakhir  adalah  melakukan  klasifikasi  tingkat  kematangan  buah  berdasarkan  kekerasan  dan  intensitas reflektansi menggunakan K-means Clustering dengan program SPSS, selanjutnya menarik kesimpulan.

## 2.1 Sistem Pencitraan Hiperspektral
Sistem pencitraan  hiperspektral yang digunakan adalah sistem line scan mengunakan berkas cahaya berbentuk garis [28] yang  dibangun  dengan  susunan  seperti  pada  Gambar  1 [29] , [30] .  Alat-alat  yang  digunakan  adalah kamera CMOS monokrom (A), spektrograf ImSpector V10 (B), lensa kamera (C), sumber cahaya lampu halogen berbentuk garis dan catu daya (D), sistem kontrol Arduino (E), laptop (F). dan konveyor (G).  Tinggi lensa dari alas  konveyor  adalah  90  cm  dan  jarak  lensa  ke  sampel  adalah  75  –  80  cm.  Sistem  ini  dilingkupi  kotak  hitam akrilik  yang  berfungsi  untuk  mengisolasi  sistem  dari  cahaya  luar.  Sistem  hiperspektral  dan  kotak  hitam  diberi penyangga dan terpisah dari konveyor agar getaran konveyor tidak menganggu pengambilan data (L).
Gambar 1.a : Sistem Pencitraan Hiperspektral mengunakan Spektrograph Specim.
Gambar 1.b : Flowchart Pengolahan Citra
Gambar  1.a  memperlihatkan  skema  sistem  hiperspektral  yang  digunakan.  Cahaya  berbentuk  garis  dari  lampu halogen beroperasi pada panjang gelombang 400 nm-1000 nm dengan daya 150 W mengenai TBS bagian atas

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2219
pada sudut 45 o , dua buah lampu Halogen yang dihubungkan dengan serat optik ke catu daya diletakkan pada dua sisi  TBS.  Cahaya  dipantulkan  oleh  permukaan  TBS  yaitu  oleh  buah-buah  kelapa  sawit  bagian  luar  ke  kamera CMOS  VNIR  dengan  ukuran  sensor  1”  melalui  sebuah  lensa  25  mm  dan  spektograf  VNIR.  Selanjutnya  citra hiperspektral diperoleh dan direkam pada sebuah Laptop.

## 2.2 Persiapan Sampel
Sampel adalah tandan buah segar (TBS) kelapa sawit varietas Tenera 60 tandan dari tanah mineral dan 61 TBS dari tanah gambut dengan tiga tingkat kematangan yang sebelumnya  ditentukan secara tradisional oleh mandor berpengalaman yaitu F0 dan F1 dikategorikan mentah, F2 dan F3 dikategorikan matang, F4 dikategorikan lewat matang.  Sampel  dari  tanah  gambut  berasal  dari  perkebunan  rakyat   sedangkan  yang  tanah  mineral  berasal  dari perkebunan agribisnis Universitas Riau. Sebelum perekaman, sampel dibersihkan mengunakan sikat dan ditandai dengan spidol pada pangkalnya sesuai fraksi kematangan. Sampel –sampel yang digunakan adalah sampel TBS yang baru dipanen dan tidak melebih waktu 24 jam setelah panen.

## 2.3 Perekaman Citra
Perekaman  dilakukan  dengan  mematikan  lampu  ruangan  dan  menghidupkan  lampu  halogen  pada  sistem pencitraan  hiperspektral.  Sampel  diletakkan  di  ujung  konveyor,  konveyor  bergerak,  TBS  berhenti  di  tengah kotak akrilik. Pada penelitian ini, perekaman dilakukan pada saat konveyor diam, kemudian konveyor bergerak secara otomatis dan TBS kelapa sawit keluar dari kotak akrilik. Pada setiap tandan perekaman dilakukan dua kali yaitu bagian tengah depan dan belakang tandan. Perekaman dilakukan mengunakan software ikutan dari Kamera monokrom  VNIR  Sentech  yang  dipanggil  melalui  program  Matlab.  Perekaman  citra  diset pada  250 frame per scan untuk  setiap  permukaan  TBS.  Beberapa  step  yang  di  lakukan  dalam  merekam  citra  Hyperspectral  yaitu membuka aplikasi St_Viewer yang berfungsi sebagai pengatur konfigurasi kamera yang  terhubung ke  Matlab, setelah  selesai  mengatur  konfigurasi  kamera,  tutup  aplikasi  St_Viewer  kemudian  buka  aplikasi  matlab.  Citra hiperspektral dari TBS direkam mengunakan program acquisition tool dengan cara mengetik perintah imaqtool pada command window .
Kalibrasi  yang  pertama adalah mengkarakterisasi  sistem  pencitraan  hiperspektral  yang  diperlukan  untuk memastikan  orientasi  spektrometer dengan  sensor  kamera mengunakan  sinar  laser merah  dan  hijau,  citra  sinar laser tersebut akan memperlihatkan dua garis yang berhubungan dengan sumbu vertikal tampilan layar Matlab di laptop atau desktop yaitu sumbu panjang gelombang yang dibagi bagian bawah sebagai 400 nm dan bagian atas 100  nm.  Kalibrasi  berikutnya  adalah  merekam  citra white dan dark yang  diperlukan  untuk  memperoleh  citra yang bebas dari cahaya latar. Ini dilakukan mengunakan sebuah papan putih terkalibrasi (Gigaoptik) berukuran 10 cm x  5  cm  yang  disebut white  reference yang  diletakkan  diatas  salah  satu TBS.  Kalibrasi  mengunakan  dua citra yaitu citra white dari white reference dan citra gelap (dark) yang diambil dengan menutup kamera.

## 2.4 Pengolahan Citra
Pengolahan  citra  dilakukan  dengan  tahapan  sebagaimana  tergambar  pada  flowchart  pengolahan  citra  yaitu gambar  1.b.  Program  yang  digunakan  dalam  pengolahan  data  citra  adalah  Matlab  R2015a.  Pengolahan  citra dilakukan mengunakan Program Matlab [29]. Sub-citra direkam dan disimpan dalam bentuk mat-file (.mat) dan diolah menggunakan software Matlab untuk mendapatkan intensitas reflektansi pada rentang panjang gelombang 400  –  1000  nm.  Citra  yang  direkam  mempunyai  resolusi  1024x1088  dalam  format  4-D  kemudian  diperkecil menjadi  setengah  dari  ukuran  semula  ( resize  dan  reduce )  dalam  format  3-D.  Kalibrasi  citra  dilakukan  dengan mengurangi citra asli dengan  citra hitam dan putih  untuk menentukan intensitas reflektansi setiap piksel yang sebenarnya.  Citra  terekam  didapatkan  dalam  bentuk  data  spektral  dan  spasial  3  dimensi  (λ,  x  dan  y) . Citra tersebut diubah posisi spectral λ dan spasial x, menjadi (x, y dan λ), kemudian ditentukan intensitas rata-rata dari sub citra pada panjang gelombang 400nm – 1000 nm.
Algoritma  K-Means  adalah  metode  clustering    yang  tidak  mengunakan  hierarki  (unsupervised  machine leaning)  dan mempartisi  data  yang ada  ke  dalam  satu atau lebih cluster.  Metode  ini mempartisi  data ke  dalam cluster,  sehingga  daya  yang  memiliki  karakteristik  yang  sama  akan  berada  dalam  1  cluster.  K  means mengelompokkan  data  berdasar  jarak  dari  tiap  dokumen  ke  pusat  cluster  (centroid)  yang  sudah  ditentukan sebanyak k, dan mengumpulkan data-data ke pusat cluster yang terdekat. Algoritma K-means [33] .

## 2.5 Pengukuran Kekerasan Buah
Kekerasan  buah  ( firmness,  hardness )  adalah  sifat  fisika  buah  yang  berhubungan  sangat  erat  dengan  tingkat kematangan  buah    dan  dapat  diprediksi  mengunakan  pencitraan  hiperspektral [31] , [32] .  Tingkat  kematangan TBS  kelapa  sawit  yang  diklasifikasi  secara  tradisional  oleh  pemanen  berpengalaman  mengunakan  perubahan warna  dan  fraksi  kematangan  perlu  dikuantisasi  melalui  pengukuran  tingkat  kekerasan  buah  menggunakan penetrometer  untuk  memperoleh  data  tingkat  kekerasan  buah  dalam  bentuk  angka  dengan  satuan  kg/cm 2 . Penetrometer yang digunakan adalah alat penetrometer buah Model GY-3. Setelah perekaman citra hiperspektral TBS  kelapa  sawit  dilakukan,  5  buah  sawit  ( fruitlet )  dilepas  dari  TBS  bagian  tengah  untuk  setiap  sampel  dan setiap tingkat kematangan kemudian diberi label sesuai tingkat kematangan sebelum pengukuran.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2219
Sebelum  pengukuran  kekerasan,  kulit  buah  dikupas  sedikit.  Beban  pada  penetrometer  diatur  dan  jarum penunjuk  skala  kedalaman  tusukan  diatur  pada  angka  nol.  Waktu  pengukuran  adalah  2  detik.  Brondolan  buah kelapa sawit ditempatkan dibawah jarum sehingga ujung jarum menempel pada permukaan kulit buah. Tombol ditekan  untuk  memulai  tusukan.  Kemudian  dibaca  jauhnya  skala  penanda  bergeser  dari  angka  nol.  Dilakukan pengukuran pada beberapa tempat (ujung, tengah dan pangkal buah) untuk mendapatkan nilai rataan kekerasan buah.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Spektrum Reflektansi
Grafik  intensitas  reflektansi  versus  panjang  gelombang  dapat  dihasilkan  mengunakan  program  Matlab  untuk mendapatkan nilai intensitas rata-rata pada rentang panjang gelombang 400 nm-1000 nm seperti di perlihatkan pada Gambar 2 dan 3. Gambar 2 dan 3 merupakan grafik hubungan antara intensitas refleksi terhadap panjang gelombang masing − masing pada TBS kelapa sawit tanah gambut dan  mineral.  Grafik ini menunjukkan bahwa pada  TBS  kelapa  sawit  dari  tanah  gambut  terjadi  absorbsi  pada  panjang  gelombang  500  nm  –  600  nm,  dan intensitas  reflektansi mengalami  kenaikan mulai  panjang  gelombang  700nm  sampai  dengan  900nm.  Pada TBS kelapa  sawit  tanah  mineral,  absorbsi  juga  terjadi  pada  panjang  gelombang  500nm  –  600nm,  selanjutnya intensitas  reflektansi  mengalami  kenaikan  pada  panjang  gelombang  600nm  sampai  dengan  900nm.    Absorbsi tersebut  sesuai  kandungan    klorofil  dan  antosianin  dari  buah    yang  menyerap  cahaya  pada  rentang  panjang gelombang  tersebut [22]. Berdasarkan  intensitas  reflektansi  dari TBS  kelapa  sawit  tanah gambut  dan  mineral, kedua  grafik  menunjukkan  bentuk  kurva  yang  sama  pada  tiap  kematangan  dan  hasil  yang  sama  secara keseluruhan  yaitu  intensitas  reflektansi  TBS  kelapa  sawit kurang  matang  memiliki  intensitas  reflektansi  paling rendah,  kemudian  diikuti  TBS  kelapa  sawit matang  dan mentah.   Ini  dapat  disebabkan  kandungan klorofil  dan antosianin yang masih tinggi pada keadaan mentah untuk kedua jenis TBS [26] .
Panjang gelombang (nm)
400 500 600 700 800 900 1000 In te n si ta s (a .u ) 1.0084 1.1512 0.8434 Mentah Kurang Matang Matang Gambar 2 : Grafik Hubungan Intensitas Reflektansi terhadap Panjang Gelombang TBS Mineral Panjang Gelombang(nm) 400 500 600 700 800 900 1000 In te nsi ta s (a .u ) 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 Mentah Kurang Matang Matang
Gambar 3 : Grafik Hubungan Intensitas Reflektansi terhadap Panjang Gelombang TBS Gambut
Pada Gambar 2 dan Gambar 3, Intensitas reflektansi pada rentang panjang gelombang 400-550 nm sangat tinggi.  Ini disebabkan  dua  hal yaitu cahaya  ruang  yang masih  mempengaruhi  perekaman citra dimana    bagian bawah kotak  akrilik masih terbuka karena dilewati oleh konveyor. Alasan lainnya adalah   citra white reference yang  belum  memadai  karena  ukurannya  yang  tidak  menutupi  permukaan  TBS.  Plat white  reference yang digunakan  (99  %  reflektansi) merupakan produk  Gigaoptik  yang  terkalibrasi. White  reference yang ekonomis dapat dibuat mengunakan lapisan atau white coating pada papan triplek dengan permukaan yang halus kemudian dikalibrasi  mengunakan  lampu  halogen  (Edmundoptic).  Pada  Gambar  2  dan  Gambar  3,  rentang  panjang gelombang diatas 900 nm tidak dapat digunakan karena terdapat derau ( noise ).
Pada  rentang  panjang  gelombang  740nm  –  760nm,  perbedaan  tanah tumbuh  terlihat  dari  nilai  intensitas reflektansi antara  TBS  kelapa  sawit tanah  gambut dan  mineral  dimana intensitas  reflektansi TBS  kelapa  sawit tanah  gambut  lebih  rendah  daripada  intensitas  reflektansi  TBS  kelapa  sawit  tanah  mineral.  Pada  tiga  tingkat kematangan, mentah, kurang matang dan matang, TBS kelapa sawit dari tanah gambut dan mineral  mengalami kenaikan  intensitas  reflektansi  seiring  dengan  naiknya  tingkat  kematangan  buah.  Pada  saat  reflektansi meningkat,  nilai  absorbansi  turun  karena  pigmen  buah  rendah.  Tingginya  reflektansi  menunjukkan  tingkat kematangan buah. Hubungan antara intensitas reflektansi dan tingkat kematangan  ini digambarkan dengan baik pada  rentang  panjang  gelombang  740nm-760nm.   Hal  ini  sesuai  dengan  hasil  penelitian [25] ,  bahwa  intensitas reflektansi  meningkat  selama  panjang  gelombang  700-880nm,  dan  pita  spectral  750nm  -  910nm  membedakan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2219
tiga  kategori  tingkat  kematangan  TBS  kelapa  sawit.  Begitu  juga  dengan  hasil  penelitian [24] dimana  tingkat kematangan TBS kelapa sawit terbedakan pada panjang gelombang 740nm – 760nm.

## 3.2 Tingkat Kekerasan Buah
Tingkat  kematangan  yang  diwakili  oleh  fraksi  dikuantisasi  melalui  pengukuran  kekerasan  buah  sehingga diperoleh nilai kematangan yang ditunjukkan oleh penetrometer. Gambar  4 dan 5 menunjukkan nilai kekerasan buah. Menurut [31], [32], mempunyai korelasi yang sangat tinggi dengan tingkat kematangan, sehingga metode pencitraan hiperspektral dapat digunakan untuk memprediksi kualitas buah berdasarkan kekerasan buah.
Pada  kedua  grafik  terlihat  bahwa  kekerasan  buah  berkurang  seiring  bertambahnya  tingkat  kematangan buah.  Buah  mentah memiliki  kekerasan  sangat tinggi,  dan berkurang  kekerasannya  pada  buah  matang.  Hal ini menunjukkan  kekerasan  buah  berbanding  terbalik  dengan  tingkat  kematangan  buah.  Buah  matang  memiliki kadar  air  lebih  tinggi  sehingga  lebih  lunak.  Pada  kedua  grafik  juga  terlihat  bahwa  terjadi  pergeseran  dalam penentuan  tingkat  kematangan  secara  tradisional  pada  buah  matang  dan  kurang  matang,  hal  ini  dikarenakan adanya  perbedaan  kecerahan  warna  dalam  buah  dalam  satu  TBS.  Kedua  grafik  tersebut  menunjukkan  bahwa kekerasan  TBS  kelapa  sawit  dari  tanah  gambut  lebih  besar  dari  pada  kekerasan  TBS  kelapa  sawit  dari  tanah mineral.
X Data 0 5 10 15 20 25 30 K eke ra sa n (kg /cm 2) 5 6 7 8 9 10 11 12 13 F0 F1 F2 F3 F4 Gambar 4 : Grafik Nilai Kekerasan TBS kelapa sawit gambut pada berbagai kematangan 0 2 4 6 8 10 12 K eke ra sa n (K g/ cm 2) 5 6 7 8 9 10 11 F0 F1 F2 F3 F4
Gambar 5 : Nilai Kekerasan TBS kelapa sawit mineral pada berbagai kematangan

## 3.3 Klasifikasi Kematangan
Untuk  mengklasifikasi  TBS  berdasarkan  tingkat  kematangan,  intensitas  reflektansi  representatif  dipilih  pada panjang  gelombang  880nm  untuk  TBS  kelapa  sawit  mineral  dan  pada  panjang  gelombang  725nm  untuk  TBS kelapa  sawit  gambut.  Dimana  pada  panjang  gelombang  tersebut  tingkat  kematangan  TBS  kelapa  sawit terbedakan  dengan  sangat  baik.  Grafik  hubungan  intensitas  reflektansi  terhadap  kekerasan  buah  TBS  kelapa sawit diperlihatkan pada Gambar 6 untuk TBS kelapa sawit tanah mineral dan Gambar 7 untuk TBS kelapa sawit tanah gambut.
Kekerasan (kg/cm2) 6 7 8 9 10 11 In te nsi ta s R ef le kt an si (a .u ) 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0 2.2 Kurang Matang Matang Mentah Gambar 6 : Grafik Nilai Intensitas Reflektansi terhadap Kekerasan TBS kelapa sawit mineral pada berbagai kematangan
Kekerasan (kg/cm2) 6 7 8 9 10 11 12 In te nsi ta s R ef le kt an si (a .u ) 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 Kurang Matang Matang Mentah
Gambar 7 : Grafik Nilai Intensitas Reflektansi terhadap Kekerasan TBS kelapa sawit gambut pada berbagai kematangan
Gambar  6  menunjukkan  bahwa  intensitas  reflektansi  maksimum  secara  keseluruhan  terdapat  pada  TBS kelapa sawit matang yaitu 1.9403 a.u pada kekerasan 7.74 kg/cm2 dan intensitas reflektansi minimum terdapat pada TBS kelapa sawit kurang matang yaitu 0.4884 a.u pada kekerasan 8.76 kg/cm2.   Gambar 7 menunjukkan hubungan intensitas reklektansi terhadap kekerasan TBS kelapa sawit gambut pada berbagai kematangan dimana secara keseluruhan intensitas reflektansi maksimum yaitu sebesar 1.2933 a.u pada kekerasan 7.46 kg/cm2  dan intensitas reflektansi minimum yaitu 0.2585 a.u pada kekerasan 7.39 kg/cm2  adalah pada buah matang.
Secara  keseluruhan  dari  TBS  kelapa  sawit  mineral  dan  gambut,  intensitas  reflektansi  maksimum konsisten  berada  pada  TBS  dengan  kategori  matang.  Intensitas  reflektansi  minimum  pada  TBS  kelapa  sawit

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2219
mineral berada pada TBS dengan kategori kurang matang, hal ini menunjukkan bahwa penurunan kadar pigmen buah  mempengaruhi  besarnya  intensitas  reflektansi.  Hal  ini  tidak  terlihat  pada  TBS  kelapa  sawit  dari  tanah gambut dimana mungkin terjadi pergeseran pada penentuan tingkat kematangan secara tradisional. Warna kulit buah  yang  gelap  akan  lebih  banyak  menyerap  cahaya  dari  pada  warna  kulit  buah  yang  lebih  terang,  sehingga intensitas reflektansi pada buah berwarna terang akan lebih tinggi dari pada buah berwana gelap.
Gambar 8 : Klasifikasi Tingkat Kematangan TBS
kelapa sawit tanah mineral Gambar 9 : Klasifikasi Tingkat Kematangan TBS kelapa sawit tanah gambut
Klasifikasi mengunakan K-mean clustering dilakukan dengan tujuan unuk mengelompokkan TBS kelapa sawit  pada  tingkat  kematangan  yang  sesuai.  Klasifikasi  dibedakan  menjadi  3  kluster  yaitu  mentah,  kurang matang dan matang. Klasifikasi ini ditentukan dengan menggunakan K-means Clustering dari hubungan antara intensitas reflektansi terhadap kekerasan TBS Kelapa sawit seperti ditunjukkan pada Gambar 8 untuk klasifikasi TBS dari tanah Mineral dan Gambar 9 untuk klasifikasi TBS Kelapa sawit dari tanah Gambut.
Pada  Gambar  8  centroid  untuk  kluster  matang  berada  pada  intensitas  reflektansi  1.15  a.u  dengan kekerasan 7.28 kg/cm2. Centroid untuk kluster kurang matang berada pada intensitas reflektansi 0.7 a.u dengan kekerasan  9.44  kg/cm2  dan  centroid  untuk  kluster  mentah  berada  pada  intensitas  reflektansi  1.43  a.u  dengan kekerasan  6.19  kg/cm2.  Sedangkan  pada  gambar  9  centroid  untuk  kluster  matang  berada  pada  intensitas reflektansi 0.96 a.u dengan kekerasan 7.09 kg/cm2. Centroid untuk kluster kurang matang berada pada intensitas reflektansi  0.69  a.u  dengan  kekerasan  8.72  kg/cm2  dan  centroid  untuk  kluster  mentah  berada  pada  intensitas reflektansi 0.42 a.u dengan kekerasan 10.33 kg/cm2.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian pengunaan metode hiperspektral untuk membeda kan TBS kelapa sawit berdasarkan tanah  tumbuh,    beberapa  hal  dapat  disimpulkan.    Sistem  pencitraan  hiperspektral  telah  berhasil  membedakan TBS yang berasal dari tanah tumbuh gambut dan mineral seperti di perlihatkan oleh spektrum reflektansi, tingkat kekerasan buah, tingkat kematangan dan klasifikasi mengunakan K mean clustering . Intensitas reflektansi TBS kelapa  sawit  dari  tanah  gambut  lebih  tinggi  daripada  TBS  kelapa  sawit  tanah  mineral.  Kekerasan  TBS  kelapa sawit tanah gambut lebih tinggi dari pada TBS  kelapa sawit tanah mineral. Hubungan intensitas reflektansi dan panjang gelombang menunjukkan tingkat kematangan TBS kelapa sawit dari tanah mineral dan gambut berturut- turut  terbedakan  dengan  sangat  baik  pada  panjang  gelombang  880nm  dan  725nm.  Hubungan  antara  intensitas reflektansi  dan  tingkat  kematangan  ditunjukkan  dengan  baik  pada  rentang  panjang  gelombang  740nm-760nm, dimana  tingginya  intensitas  reflektansi  menunjukkan  tingkat  kematangan  TBS.    Metode  non  destruktif pencitraan  hiperspektral  ini    dapat  digunakan  untuk  menganalisa  perbedaan  intensitas  reflektansi  terhadap tingkat kematangan TBS kelapa sawit dari tanah tumbuh yang berbeda.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penelitian ini di dukung oleh Universitas Riau dan sebagian dibiayai oleh BPDP melalui penelitian Grant Riset Sawit  (PRJ  No  33,  2018)  untuk  pengunaan  sistem  pencitraan  hiperspektral  specim  V10.    Ucapan  terimakasih kepada Mahasiswa di lab Fotonik Universitas Riau yang telah membantu dalam penelitian ini.

## REFERENCES
[1] J. AKodagali and S. Balaji, “Computer Vision and Image Analysis based Techniques for Automatic Characterization of Fruits A Review,” Int. J. Comput. Appl., 2012
[2] A. Bhargava and A. Bansal, “Fruits and vegetables quality evaluation using computer vision: A review,” J. King Saud Univ. - Comput. Inf. Sci., 2018, doi: 10.1016/j.jksuci.2018.06.002.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2219
[3] B.  Zhang, W.  Huang, J.  Li,  C.  Zhao, S.  Fan, J. Wu,  C, Liu,  “Principles,  developments  and  applications of  computer vision  for  external  quality  inspection  of  fruits  and  vegetables:  A  review,”  Food  Research  International.  2014,  doi: 10.1016/j.foodres.2014.03.012.
[4] M.  P.  Arakeri  and  Lakshmana, “Computer  Vision  Based  Fruit  Grading  System for  Quality  Evaluation  of  Tomato  in Agriculture industry,” in Procedia Computer Science, 2016
[5] Abdellahhalimi, A. Roukhe, B. Abdenabi, and N. El Barbri, “Sorting dates fruit bunches based on their maturity using camera sensor system,” J. Theor. Appl. Inf. Technol., 2013.
[6] J. A. Abbott, “Quality measurement of fruits and vegetables,” Postharvest Biol. Technol., 1999, doi: 10.1016/S0925- 5214(98)00086-6.
[7] P.  Pathmanaban,  B.  K.  Gnanavel,  and  S.  S.  Anandan,  “Recent  application  of  imaging  techniques  for  fruit  quality assessment,” Trends in Food Science and Technology, Vol 94 pp 32-42,  2019,.
[8] A. Hussain, H. Pu, and D. W. Sun, “Innovative nondestructive imaging techniques for ripening and maturity of fruits – A review of recent applications,” Trends in Food Science and Technology, Vol 72, pp 144-152, 2018.
[9] Y. Lu, Y. Huang, and R. Lu, “Innovative hyperspectral imaging-based techniques for quality evaluation of fruits and vegetables: A review,” Applied Sciences (Switzerland). 2017, doi: 10.3390/app7020189.
[10] R. Gruna, K. Vieth, M. Michelsburg, and F. Puente León, “Hyperspectral Imaging  – From Laboratory to In-line Food Sorting,” in 2nd International Workshop on Image Analysis in Agriculture 2010, 2010.
[11] J.  Xue,  S.  Zhang,  and  J.  Zhang,  “Ripeness  classification  of  Shajin  apricot  using  hyperspectral  imaging  technique,” Nongye  Gongcheng  Xuebao/Transactions  Chinese  Soc.  Agric.  Eng.,  2015,  doi:  10.11975/j.issn.1002- 6819.2015.11.043.
[12] G. El Masry, N. Wang, A. ElSayed dan M. Ngadi, “ Hyperspectral imaging for non destructive determination of some quality attributes for strawberry,” J. Food Eng, vol 81 pp. 98-107, 2007.
[13] A.  Rahman  et  al.,  “Nondestructive  estimation  of  moisture  content,  pH  and  soluble  solid  contents  in  intact  tomatoes using hyperspectral imaging,” Appl. Sci., vol. 7 p109, 2017, doi: 10.3390/app7010109.
[14] [14]. Q. Lü and M. Tang, “Detection of Hidden Bruise on Kiwi fruit Using Hyperspectral Imaging and  Parallelepiped Classification,” Procedia Environ. Sci., 2012, doi: 10.1016/j.proenv.2012.01.404.
[15] M.  Hudori,  “Dampak  Kerugian  dan  Usulan  Pemecahan  Masalah  Kualitas  Crude  Palm  Oil  (CPO)  di  Pabrik  Kelapa Sawit,”  Industrial Eng J. vol. 5(1) pp.35-40, 2016
[16] H.  Ishak,  M.  Shiddiq,  R.  H.  Fitra,  and  N.  Z.  Yasmin,  “Ripeness  Level  Classification  of  Oil  Palm  Fresh  Fruit  Bunch Using Laser Induced Fluorescence Imaging,” J. Aceh Phys. Soc., 2019, doi: 10.24815/jacps.v8i3.14139.
[17] M.  H.  Razali,  A.  S.  M.  .  Halim,  and  S.  Roslan,  “A  review  on  crop  plant  production  and  ripeness  forecasting,”  Int.  J Agric. Crop Sci., vol.4(2) pp. 54-36,  2012.
[18] D.  Tyas  and  B.  Hermawan,  “Hubungan  antara  Beberapa  Karakteristik  Fisik  Lahan  dan  Produksi  Kelapa  Sawit Relations between Physical Characteristics of Land and Palm Oil Production,” Akta Agrosia, 2010.
[19] E.  Nugraheni  and  N.  Pangaribuan,  “Pengelolaan  lahan  pertanian  gambut  secara  berkelanjutan,”  Univ.  Terbuka, Tangerang Selatan Univ. Pajajaran, 2008.
[20] A. Dariah, E. Maftuah, and Maswar, “Karakteristik Lahan Gambut,” Pandu. Pengelolaan Berkelanjutan Lahan Gambut Terdegradasi, 2013.
[21] N. Fadilah, J. Mohamad-Saleh, Z. A. Halim, H. Ibrahim, and S. S. S. Ali, “Intelligent color vision system for ripeness classification of oil palm fresh fruit bunch,” Sensors (Switzerland), 2012, doi: 10.3390/s121014179.
[22] M.  H. M.  Hazir,  A.  R. M.  Shariff, M.  D.  Amiruddin,  A.  R.  Ramli,  and M.  Iqbal  Saripan, “Oil  palm  bunch  ripeness classification using fluorescence technique,” J. Food Eng., 2012, doi: 10.1016/j.jfoodeng.2012.07.008.
[23] F. M. A. Mazen and A. A. Nashat, “Ripeness Classification of Bananas Using an Artificial Neural Network,” Arab. J. Sci. Eng., 2019, doi: 10.1007/s13369-018-03695-5.
[24] P.  Junkwon,  T.  Takigawa,  H.  Okomoto    et  al.,  “Hyperspectral  imaging  for  nondestructive  determination  of  internal qualities for oil palm (Elaeis guineensis Jacq. var. tenera),” Agric. Inf. Res., vol. 18 (3) pp. 130-141.
[25] O. M. Bensaeed, A. M. Shariff, A. B. Mahmud, H. Shafri, and M. Alfatni, “Oil palm fruit grading using a hyperspectral device and machine learning algorithm,” in IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, pp. 1-22,  2014.
[26] M.  H.  M.  Hazir  and  A.  R.  M.  Shariff,  “Oil  palm  physical  and  optical  characteristics  from  two  different:  Planting materials,” Res. J. Appl. Sci. Eng. Technol., vo. 3 (9) pp. 953-952, 2011.
[27] J. Yadav and M. Sharma, “A Review of K-mean Algorithm,” Int. J. Eng. Trends Technol., 2013.
[28] H. Huang, L. Liu, and M. O. Ngadi, “Recent developments in hyperspectral imaging for assessment of food quality and safety,” Sensors (Switzerland). 2014, doi: 10.3390/s140407248.
[29] F.  Candra  and  S.  A.  R.  S.  Abu  Bakar,  “Hyperspectral  imaging  for  predicting  soluble  solid  content  of  starfruit,”  J. Teknol., vol.73(1)  pp. 83-87, 2015, doi: 10.11113/jt.v73.3480.
[30] G.  ElMasry  and  D.  W.  Sun,  “Principles  of  Hyperspectral  Imaging  Technology,”  in  Hyperspectral  Imaging  for  Food Quality Analysis and Control, 2010.
[31] S.S. Sivakumar, J. Qiao, N. Wang, Y. Gariépy, G.S.V. Raghavan, and James McGill, “Detecting Maturity Parameters of Mango Using Hyperspectral Imaging Technique,” 2013, doi: 10.13031/2013.21532.
[32] S. Fan, W. Huang, Z. Guo, B. Zhang, and C. Zhao, “Prediction of Soluble Solids Content and Firmness of Pears Using Hyperspectral Reflectance Imaging,” Food Anal. Methods, 2015, doi: 10.1007/s12161-014-0079-1.
[33] L.  Morissette  and  S.  Chartier,  “The  k-means  clustering  technique:  General  considerations  and  implementation  in Mathematica,” Tutor. Quant. Methods Psychol., 2013, doi: 10.20982/tqmp.09.1.p015 )