## PENGEMBANGAN APLIKASI PEMBELAJARAN ALGORITMA GLCM DAN KNN DALAM PENGENALAN PENYAKIT PADA DAUN
Ali Akbar Lubis 1 , Mega Silfia Dewy 2 , Muhammad Isnaini 3
1,2,3 Universitas Negeri Medan
1 ali.akbarlubis@gmail.com
Abstrak:  Kemajuan  teknologi  memberikan  dampak  yang  besar  dalam  kemajuan  bidang  Pendidikan. Dengan  kemajuan  ini  menyediakan  sumber  belajar  yang  beragam,  salah  satunya  pembelajaran  sebuah algoritma/metode. Terkadang sebuah implementasi sebuah algoritma atau metode tidaklah mudah. Karena prosesnya yang kompleks dan membutuhkan waktu untuk memahami  langkah-langkahnya. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah aplikasi pembelajaran dalam menerapkan algoritma Gray Level Co- Occurance Matrix (GLCM) dan KNN dalam pengenalan penyakit pada daun. Algoritma GLCM (Gray Level Co-Occurance Matrix) dan KNN memproses citra yang diinput dengan pengenalan pola untuk mendeteksi penyakit yang terdapat pada tanaman. Hasil dari penelitian ini berupa aplikasi pembelajaran yang dapat menunjukkan langkah-langkah dalam proses pengenalan pola pada daun yang ditampilkan secara detail. Dengan  adanya  aplikasi  ini  maka  dapat  menjadi  alternatif  bagi  masyarakat  untuk  mempelajari  kedua algoritma ini.

## Kata Kunci: GLCM, KNN, aplikasi pembelajaran
Abstract: Technological advances have had a major impact on the progress of the education sector.  This progress provides various  learning  resources, one of  which is learning  an algorithm/method.  Sometimes implementing  an  algorithm  or  method  is  not  easy.    Because  the  process  is  complex  and  takes  time  to understand  the steps.  This research aims to  build a learning  application in applying the Gray Level  Co- Occurance Matrix (GLCM) and KNN algorithms in recognizing disease on leaves.The GLCM (Gray Level Co-Occurance  Matrix)  and  KNN  algorithms  process  the  input  image  with  pattern  recognition  to  detect diseases in plants. The results of this research are in the form of a learning application that can show the steps in the pattern recognition process on leaves which are displayed in detail.  With this application, it can be an alternative for people to learn about these two algorithms.

## Keywords: GLCM, KNN, Learning application

## PENDAHULUAN
Pendidikan
merupakan upaya menghasilkan suasana belajar dan pengalaman belajar  bagi  peserta  didik  agar  peserta  didik secara  aktif  dapat  mengasah  potensi  pada dirinya. Perkembangan teknologi uang semakin berkembang pesat, maka mengharuskan sistem Pendidikan  juga  dapat  menyesuaikan  dengan perkembangan  teknologi  tersebut.  Sehingga dibutuhkan pembaharuan agar sistem Pendidikan lebih maju dan bermutu. Salah satu pembaharuan  yang  dimaksud  adalah  dengan menerapkan  kemajuan  teknologi dalam  proses pembelajaran  yang  dilakukan.  Salah  satunya adalah dengan mengembangkan aplikasi pembelajaran.  Aplikasi  pembelajaran  ini merupakan  salah  satu  dari  banyak  cara  dalam memanfaatkan  teknologi  informasi  dalam bidang  Pendidikan.  Pembelajaran  berbasis multimedia ini menjadi umum, meskipun tentu masih  memiliki  banyak  kekurangan  dan keterbatasan. Dan kehadiran aplikasi pembelajaran  ini  seharusnya  tidak  dianggap
sebagai  pengganti  proses  belajar  tatap  muka yang umumnya berjalan pada proses pembelajaran,  tetapi  dianggap  sebagai  sarana alternatif tambahan untuk mendapatkan pembelajaran yang terstruktur. Karena Aplikasi pembelajaran adalah suatu media pembelajaran disajikan secara terstruktur untuk memudahkan proses belajar.
Informasi  dan  penjelasan  terkait  dengan algoritma  Gray  Level  Co-Occurance  Matrix (GLCM)  dan  KNN  selama  ini  didapatkan melalui buku atau beragam referensi yang ada di  internet.  Informasi  dan  penjelasan  tersedia pun disajikan secara terpisah antara GLCM dan -KNN.  Tidak  ada  informasi  atau  penjelasan yang  dapat  menunjukkan  bagaimana  kedua algoritma  tersebut  dapat  mengenali  pola  dan mendeteksi  penyakit  pada  citra  daun  yang diinput.
Metode  GLCM  dan  -KNN  merupakan metode  yang  memiliki  kemampuan  yang  baik dalam  pengenalan  pola.  Dimana  GLCM digunakan  untuk  ekstraksi  fitur  warna  dan
tekstur  dari  citra,  sementara  KNN  digunakan untuk  identifikasi.  Dari  hasil  penelitian sebelumnya (Ratnasar, et al: 2017) Penggunaan GLCM  dalam  melakukan  ekstraksi  fitur mendapatkan akurasi sebesar 93%, semenstara pada  penelitian  lainnya  (abbatangelo,  et  al: 2020)  dinyatakan  penggunaan  KNN  dalam identifikasi  mendapatkan  akurasi  96,51%. Inilah  yang  mendasari  pemilihan  kedua algoritma  tersebut  untuk  dibuatkan  dalam bentuk aplikasi pembelajaran.

## A. Aplikasi Pembelajaran
Aplikasi pembelajaran adalah sarana atau alat bantu pendidikan  yang dapat digunakan sebagai perantara dalam proses pembelajaran untuk mempertinggi efektifitas  dan  efisiensi  dalam  mencapai tujuan  pengajaran.  Dengan  demikian dapat disimpulkan bahwa aplikasi pembelajaran adalah suatu perantara yang digunakan untuk menyampaikan informasi  atau  pelajaran  dengan  tujuan agar  memicu  peserta  didik  untuk  belajar. Sedangkan penggunaan
aplikasi
pembelajaran  merupakan  cara  yang dilakukan untuk menyampaikan informasi berupa  materi  pembelajaran.  Adanya aplikasi  pembelajaran  ini  diharapkan proses  pembelajaran  akan  lebih  mudah bagi  peserta  didik,  karena  aplikasi pembelajaran
dapat
mengatasi keterbatasan  ruang  dan  waktu  dalam belajar,  selain  itu  aplikasi  juga  dapat memberikan  motivasi  bagi  peserta  didik untuk belajar

## B. Algoritma
Algoritma  adalah  deskripsi  langkah- langkah  proses  dalam  menyelesaikan suatu  masalah.  Sebuah  proses  dikerjakan oleh  pemproses  berdasarkan  algoritma yang diberikan. Setiap langkah penyelesaian  dinyatakan  dengan  sebuah pernyataan (Statement). Sebuah pernyataan menggambarkan aksi algoritmik yang dieksekusi, bila suatu aksi dieksekusi,  maka  sejumlah  operasi  yang bersesuaian  dengan  aksi  itu  dikerjakan oleh  pemroses.  Jika  dilihat  dalam  bentuk tertulis,  algoritma  dapat  berupa  narasi yang disusun menjadi kalimat, dapat juga disusun dalam bentuk gambar atau bagan atau  tabel.  Algoritma  dapat  dikatakan sebagai  langkah-langkah  yang  diambil
dalam menyelesaikan suatu pekerjaan.
C. Gray Level Co-Occurance Matrix

## (GLCM)
GLCM menggunakan perhitungan tekstur pada orde kedua. Pengukuran tekstur pada orde  pertama  menggunakan  perhitungan statistik didasarkan pada nilai piksel citra asli  semata,  seperti  varians  dan  tidak memperhatikan  hubungan  ketetanggaan piksel.  Pada  orde  kedua,  hubungan  antar pasangan dua piksel citra asli diperhitungkan.  Penggunaan  metode  ini berdasarkan hipotesis bahwa dalam suatu tekstur akan terjadi perulangan konfigurasi atau pasangan tingkat keabuan.  Minsal,  d  didefinisikan  sebagai jarak  antara  dua  posisi  piksel,  yaitu  (x1, y1)  dan  (x2,  y2)  dan  ɵ  didefinisikan sebagai sudut diantara keduanya, Orientasi  sudut  ɵ  terdiri  atas  empat  arah sudut dengan interval sudut 45°, yaitu 0°, 45°, 90° dan 135°.
Gambar 1 . Arah GLCM Sudut 0°,45°,90°,dan 135°.
Untuk mendapatkan fitur Gray Level Co- occurrence Matrix, dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
• Energi
Energi menyatakan ukuran konsentrasi pasangan dengan intensitas keabuan tertentu pada matriks. Nilai energi dapat dihitung dengan persamaan berikut:
𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔𝑖 = ∑ 𝑝(𝑖, 𝑗) 2 𝑖,𝑗 dengan: i       = tingkat keabuan baris ke-I j       = tingkat keabuan kolom ke-j P(i,j) = peluang keabuan baris ke-i, kolom ke-j
• Korelasi
Menunjukkan ukuran ketergantungan linear intensitas, yang digunakan untuk memberikan petunjuk adanya struktur linear dalam citra.
𝐾𝑜𝑟𝑒𝑙𝑎𝑠𝑖 = ∑ (𝑖 − 𝜇 𝑥 )(𝑗 − 𝜇 𝑦 )𝑝(𝑖, 𝑗) 𝜎 𝑥 𝜎 𝑦 𝑖,𝑗 dengan: I        = tingkat keabuan baris ke-i j        = tingkat keabuan kolom ke-j P(i,j) = peluang keabuan baris ke-i,
kolom ke-j
𝜇 ,σ   = mean dan standar deviasi probabilitas
• Kontras Kontras menyatakan perbedaan intensitas antara  nilai  tertinggi  (terang)  dan  nilai terendah (gelap) dari sepasang piksel yang saling  berdekatan.  Nilai  kontras  dapat dihitung dengan persamaan berikut:
𝐾𝑜𝑛𝑡𝑟𝑎𝑠 =   ∑ |𝑖 − 𝑗| 2 . 𝑝(𝑖, 𝑗) 𝑖,𝑗 dengan: i        = tingkat keabuan baris ke-i j        = tingkat keabuan kolom ke-j P(i,j) = peluang keabuan baris ke-i, kolom ke-j
• Homogenitas Homogenitas digunakan untuk mengukur kehomogenan variasi intensitas citra.
Nilai homogenitas dapat dihitung dengan persamaan berikut:
𝐻𝑜𝑚𝑜𝑔𝑒𝑛𝑖𝑡𝑎𝑠 =   ∑ 𝑝(𝑖, 𝑗) 1 + |𝑖 − 𝑗|
𝑖,𝑗 dengan:
i  = tingkat keabuan baris ke-i
j  = tingkat keabuan kolom ke-j

## D. KNN
Algoritma K-NN menggunakan klasifikasi  dengan  nilai  ketetangaan sebagai nilai prediksi dari query instance yang  baru.  Dalam  hal  ini  jumlah  data terdekat  ditentukan  oleh  user  yang dinyatakan  dengan  k,  minsal  user menentukan k=6, maka setiap data testing atau data latih dihitung jaraknya terhadap data  training  dan  dipilih  6  data  training yang  jaraknya  paling  dekat  ke  data testing. Kemudian akan diperiksa outputnya  atau  labelnya  masing-masing.
Dan  kemudian  ditentukan  output  mana
yang frekuensinya paling banyak. Tujuan algoritma K-NN adalah untuk mengklasifikasikan objek baru
berdasarkan  data  training  sebelumnya. Untuk  menghitung  nilai  jarak  antar  dua titik  yaitu  titik  pada  data  latih  dan  titik pada data testing maka dapat dipergunakan  rumus Euclidien  Distance. Tahapan  algoritma  K-Nearest  Neighbor adalah sebagai berikut:
• Menentukan  parameter  k  (jumlah tetangga paling dekat)
• Menghitung jarak Euclidean
• Kemudian  mengurutkan  objek-objek termasuk  kedalam  kelompok  yang mempunyai jarak kecil
• Mengumpulkan kategori Y (klasifikasi nearest neighbor berdasarkan nilai k)
• Mencari label mayoritas untuk menentukan hasil klasifikasi

## E. Citra
Citra  merupakan  salah  satu  komponen multimedia  yang  memegang  peranan sangat  penting  sebagai  bentuk  informasi visual. Citra dapat memberikan informasi yang  lebih  banyak  dari  pada  informasi yang  disajikan  dalam  bentuk  tekstual. Citra terbagi atas 2, yaitu citra analog dan citra  digital.  Citra  analog  adalah  citra yang  bersifat  continue  seperti  gambar pada  monitor  televisi,  foto  sinar  x,  hasil CT  Scan  dan  lain-lain.  Sedangkan  pada citra digital adalah citra yang dapat diolah oleh  komputer.  Citra  analog  tidak  dapat direpresentasikan dalam komputer, sehingga  tidak  bisa  diproses  oleh komputer  secara  langsung.  Tentu  agar bisa  diproses  dikomputer,  citra  analog harus dikonversi menjadi citra digital. Citra  juga  dapat  didefinisikan  sebagai suatu representasi, kemiripan atau imitasi dari  suatu  objek  atau  benda  yang didefinisikan sebagai fungsi dua dimensi f  (x,y),  dimana  x  dan  y  adalah  nilai koordinat  dan  amplitude  f  dari  pasangan koordinat  (x,y)  disebut  dengan  nilai intensitas  atau  gray  level  dari  citra  pada titik tersebut.

## METODE
Dalam  penelitian  ini  diterapkan  metode penelitian  dan  pengembangan  atau  Research and Development (R&D). Dalam pengembangan  aplikasi  digunakan  model
ADDIE. Dimana aktivitas pada ADDIE model dapat dilihat pada gambar 2 berikut ini:
Gambar 2. ADDIE Model
Dari  model  ADDIE  ini  terlihat  ada  5 kegiatan  yang  dilakukan  yaitu Analyze , Design , Develop , Implement , dan Evaluate.

## Analyze
Pada tahapan ini dilakukan analisis terhadap segala  kebutuhan  didalam  pengembangan aplikasi  ini.  Analisis  dilakukan  mulai  dari analisis kepustakaan ( studi literature, penelitian  sejenis,  dll),  analisis  kebutuhan fungsional dan analisis kebutuhan fungsional dari aplikasi yang akan dibangun.

## Design
Setelah  proses  analisis  selesai,  maka  proses dilanjutkan  pada  tahapan  desain.  Pada tahapan  ini  dilakukan  perancangan  untuk proses  kerja  dari  aplikasi  serta  dilakukan perancangan  untuk  tampilan  User  interface dari aplikasi yang akan dibangun.

## Develop
Hasil  dari  rancangan  yang  telah  dibuatkan akan dilanjutkan
pada tahapan
pengembangan.  Pada  tahapan  ini  akan dilakukan  proses  membuat  coding  dari aplikasi  yang  akan  dibangun.  Aplikasi  ini dibangun  dengan  menggunakan  Bahasa pemrograman C#.

## Implement dan Evaluate
Setelah  aplikasi  berhasil  dibangun  dan menjadi sebuah produk. Maka aplikasi sudah dapat digunakan oleh peserta didik atau user untuk dapat digunakan dan sekaligus diminta umpan  balik  sebagai  bentuk  evaluasi  dari produk aplikasi yang telah dibangun.
Sebelum  aplikasi  mulai  dibangun, dilakukan  analisis  kepustakaan  untuk memahami cara kerja algoritma GLCM dan KNN.  Alur  proses  penggunaan  GLCM dalam  mengambil  nilai  fitur  tekstur  pada citra ditunjukkan pada flowchart yang dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3 . Flowchart Ekstraksi Fitur Tekstur

## GLCM
Sementara itu, Tahapan algorima K-NN dalam klasifikasi dapat digambarkan dalam flowchart pada Gambar 4. berikut ini:
Gambar 4. Flowchart klasifikasi dengan algoritma K-NN

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil
Hasil  dari  penelitian  ini  bertujuan  untuk menghasilkan  inovasi  media  pembelajaran

## berupa produk aplikasi pembelajaran algoritma
Gray  Level  Co-Occurance  Matrix (GLCM) dan  KNN  dalam  pengenalan  pola  penyakit pada daun.
Aplikasi  pembelajaran  ini  digunakan sebagai  media  pembelajaran  memiliki  fitur- fitur  yang  mudah  dipahami  oleh  pengguna. Tujuannya agar peserta didik dapat mengakses fitur-fitur  yang  diinginkan.  Adapun  tampilan hasil  dari  aplikasi  yang  telah  dibuat  dapat dilihat pada Gambar.5 di bawah ini.
Gambar 5. Tampilan awal aplikasi
Gambar 5. merupakan tampilan awal dari aplikasi, dimana selain dapat digunakan untuk pembelajaran,  aplikasi  ini  memiliki  fungsi awal  sebagai  aplikasi  deteksi  penyakit  pada daun.  Untuk  dapat  mengakses  aplikasi pembelajaran,  maka  pengguna  dapat  memilih menu “Pembelajaran” seperti pada Gambar 6. berikut:
Gambar 6 . Menu aplikasi pembelajaran
Setelah  mengakses  menu  pembelajaran,  maka pengguna  akan  diberikan  tampilan  layar aplikasi  pembelajaran.  Pada  tampilan  aplikasi pembelajaran, pengguna akan diberikan informasi  dan  penjelasan  terkait  langkah- langkah  dan  proses  yang  dilakukan  oleh algoritma GLCM dan KNN dalam melakukan pengenalan  penyakit  pada  daun.  Tampilan aplikasi  pembelajaran  dapat  dilihat  pada Gambar 7. berikut ini:
Gambar 7. Tampilan aplikasi pembelajaran

## Pembahasan
Setelah  produk  aplikasi  pembelajaran algoritma GLCM dan KNN dalam pengenalan pola  penyakit  pada  daun  selesai  dibangun. Maka  dilakukan  kegiatan  uji  dilanjutkan dengan  uji  validasi  ahli  untuk  mengetahui pendapat  para  ahli  media  terkait  dengan aplikasi  yang  sudah  dibangun.  Hasil  validasi ahli media didapatkan dari 3 orang narasumber yang  merupakan  dosen  pada  bidang  Teknik Informatika atau Komputer. Hasil dari validasi media yang telah dilakukan dapat dilihat pada Gambar.8. Dari Gambar.8 dapat terlihat bahwa didapatkan  rata-rata  hasil  validasi  dari  ahli media  1  adalah  sebesar  82,5  %  dimana  skor hasil  validasi  menunjukkan  berada  kategori sangat  valid  sedangkan  skor  rata-rata  validasi dari  ahli  media  kedua  adalah  sebesar  82  % dimana skor validasi ahli menunjukkan berada pada ketegori sangat valid. Dan dari ahli media 3  didapatkan  rata-rata  hasil  validasi  adalah 80,75%  dimana  skor  validasi  menunjukkan skor  validasi  berada  pada  kategori valid.  Dari tiga orang ahli media didapatkan skor rata-rata validasi yaitu sebesar 81,75 % dimana kategori dari hasil validasi media aplikasi pembelajaran yang  dibangun  menunjukkan  berada  pada kategori  valid. Dan  ketiga  ahli validasi  media memberikan  beberapa  saran  untuk  perbaikan dari aplikasi pembelajaran yang dibangun yaitu Perancangan  antarmukanya  masih  dapat ditingkatkan lagi, menambahkan beberapa fitur untuk  memudahkan  pengoperasian  aplikasi, serta  penyajian  informasi  disarankan  untuk lebih  detail.  Hasil  validasi  secara  keseluruhan telah menunjukan bahwa aplikasi pembelajaran  yang  dibangun  sudah  layak untuk  untuk  diuji  ke  pengguna,  untuk mendapatkan umpan balik kepuasan pengguna dalam  menggunakan  aplikasi  pembelajaran. Pengguna  yang  dimaksud  pada  aplikasi
pembelajaran ini adalah para peserta didik.
Gambar 8. Hasil Validasi Media
Uji  kepuasan  pengguna  dilakukan  secara terbatas.  Uji  kepuasan  pengguna  dilakukan pada  kelompok  kecil  mahasiswa  yang berjumlah  10  orang.  Dari  hasil  uji  kepuasan pengguna  didapatkan  skor  rata-rata  kepuasan pengguna  berada  pada  angka  82.5  %.  Angka ini  mengartikan  bahwa  aplikasi  pembelajaran yang  dibangun  sudah  dapat  memuaskan pengguna.
Berdasarkan hasil uji validasi media dan hasil uji  kepuasan  pengguna,  dapat  disimpulkan bahwa  aplikasi  pembelajaran  algoritma  Gray Level  Co-Occurance  Matrix  (GLCM)  dan KNN  dalam  pengenalan  pola  penyakit  pada daun  sudah  layak  dan  dapat  digunakan  oleh pengguna. Sehingga aplikasi pembelajaran ini dapat  menjadi  sebuah  alternatif  untuk  media pembelajaran yang dapat memberikan pengalaman belajar yang lebih baik.

## PENUTUP
Pada  penelitian  ini  telah  dihasilkan aplikasi  pembelajaran  algoritma  Gray  Level Co-Occurance  Matrix  (GLCM)  dan  KNN dalam  pengenalan  pola  penyakit  pada  daun. Dari  hasil  validasi  yang  telah  dilakukan didapatkan  rata-rata  hasil  validasi  secara keseluruhan  adalah  81,75%.,  dimana  hasil validasi  pada  nilai  tersebut  dapat  dikatakan berada  pada  kategori  valid.  Sehingga  dapat dinyatakan  aplikasi  pembelajaran  algoritma Gray  Level  Co-Occurance  Matrix  (GLCM) dan  KNN  dalam  pengenalan  pola  penyakit pada  daun  layak  untuk  digunakan  dalam pembelajaran. Namun, meskipun sudah mendapatkan hasil yang layak untuk digunakan  dalam  pembelajaran.  Aplikasi pembelajaran  ini  tetap  harus  dilakukan perbaikan  dan  pengembangan  agar  dapat memberikan  pengalaman  belajar  yang  lebih baik lagi untuk peserta didik.
Dari  hasil  uji  kepuasan  pengguna, didapatkan  rata-rata    skor  secara  keseluruhan adalah  82,5%.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa pengguna  yang  sudah  menggunakan  aplikasi tersebut merasa sudah puas dalam menggunakan  aplikasi  tersebut.  Pernyataan puas  yang  didapatkan  dari  uji  kepuasan  ini dapat  diartikan  pengguna  merasa  terbantu dalam  mempelajari  proses  algoritma  GLCM dan  KNN  dalam  proses  pengenalan  penyakit pada citra daun. Berdasarkan hasil uji validasi dari  ahli  dan  hasil  uji  kepuasan  pengguna, maka  dapat  disimpulkan  bahwa  aplikasi pembelajaran aplikasi pembelajaran algoritma Gray  Level  Co-Occurance  Matrix  (GLCM) dan  KNN  dalam  pengenalan  pola  penyakit pada  daun  sudah  layak  untuk  digunakan  dan dapat  dijadikan  sebagai  alternatif  media pembelajaran  untuk  memahami  cara  kerja algoritma GLCM dan KNN.
Saran dari penelitian ini yaitu: membuat media pembelajaran  menjadi  lebih  interaktif  untuk pengalaman  belajar  yang  lebih  baik,  proses yang  ditunjukkan  pada  aplikasi  dibuat  lebih detail.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmadi,
Abu. 2010. Konstruksi Pengembangan Pembelajaran . Jakarta: Prestasi Pustaka. Ansyar, Rayandra. 2011. Kreatif Mengembangkan Media Pembelajaran. Jakarta: Gaung
Persada.
Arsyad, A. 2011. Media Pembelajaan . Jakarta
: PT Raja Grafindo Persada.
Agaputra, M. D., Wardani, K. R., & Siswanto, E.  2013.  Pencarian  Citra  Digital Berbasiskan Konten dengan Ekstraksi Fitur HSV, ACD, dan GLCM.
80 78 80 85 90 85 80 75 78 85 85 80 82.5 82 80.75 60 70 80 90 100 Validasi Ahli Media 1 Validasi Ahli Media 2 Validasi Ahli Media 3 Hasil Validasi Media Tampilan Pemograman
Multimedia Pemanfatan Rata-Rata
Agung,  I.  G.,  &  Sugiartha.  2017.  Ekstraksi Fitur  Warna,  Tekstur  dan  Bentuk untuk  Clustered-  Based  Retrieval  of Images (CLUE). 613. Andono, N. P., Sutojo, T., & Muljono. 2017. Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: Andi.
Arriawati, A. J., Santoso, i., & Christyono, Y.
2011. KLASIFIKASI CITRA TEKSTUR  MENGGUNAKAN  K- NEAREST NEIGHBOUR BERDASARKAN EKSTRAKSI CIRI METODE MATRIKS KOOKURENSI. Asmara, R. A. 2018. Pengolahan Citra Digital. Malang: UPT Percetakan dan Penerbitan Polinema. Budiarti,  L.  P.,  Hidayat,  N.,  &  Afirianto,  T. 2018. Implementasi Algoritma
Modified  K-Nearest  Neighbor  (MK- NN)  Untuk  Diagnosis  Penyakit Anjing. Penelitian, 4340-4346. Hidayatullah,  P.  2017.  Pengolahan  citra digital:  teori  dan  aplikasi  nyata.
Bandung: Penerbit Informatika Bandung.
Madenda, S. 2015. Pengolahan Citra & Video Digital. Jakarta: Penerbit Erlangga. Malik,  A.  S.  2008.  Pengolahan  Citra  Digital Dengan ER. Makassar. Munir,  R.  2004.  Pengolahan  Citra  Digital
Dengan Pendekatan Algoritmik. Bandung: Informatika Bandung
Ni’mah,  et,  al.  2018.  Identifikasi  Tumbuhan Obat  Herbal  Berdasarkan  Citra  Daun Menggunakan. Penelitian, 6.
P.N.  Andono,  T.  2017.  Pengolahan  Citra Digital. Yogyakarta: Andi.
Pamungkas,  D.  P.  2019.  Ekstraksi  Citra menggunakan  Metode  GLCM  dan KNN untuk Identifikasi Jenis Anggrek (Orchidaceae). 51-56.
prahudaya T. Y. & harjoko A. 2017. METODE KLASIFIKASI  MUTU  JAMBU  BIJI MENGGUNAKAN  KNN.  Penelitian, 59-138.
Putra,  D.  2010.  Pengolahan  Citra  Digital. Yogyakarta: Andi Offset.
Rafael C. Gonzalez, R. E. 2011. Digital Image Processing.  Bandung:  Technology  & Engineering.
Ratnasari, E. K., Ginardi, R. V., & Fatichah, C. 2017.  Klasifikasi  penyakit  noda  pada citra daun tebu berdasarkan ciri tekstur dan warna menggunakan segmentation-based  gray  level  co- occurrence  matrix  dan  lab  color moments. Unipidu, 1-10.
Setiawan, M. 2018. KLASIFIKASI PENYAKIT PADA CITRA DAUN. Sinaga,  h.  2020.  KLASIFIKASI  PENYAKIT DAUN ANGGUR MENGGUNAKAN METODE K*TREE. Sutoyo, Mulyanto, E., & Suhartono, V. 2009. Teori Pengolahan Citra Digital. 1st ed. Yogyakarta: Andi. Taningrum, et, al. 2016. Sistem Pengidentfikasian Plat Nomor Kendaraan Mobil Menggunakan Metode Pricinpal Component Analysis Dan Klasifikasi K-NN.
Wanto,  Anjar;  Siregar,  M  Noor  Hasan; Widarto,  Agus  Perdana;  et  al.  2020.
Data Mining: Algoritma dan
Implementasi.  Medan:  Yayasan  Kita Menulis.
Xie, X., Ma, Y., Liu, B., He, J., Li, S., & Wang, H.  2020.  A  Deep-Learning-Based
Real-Time  Detector  for  Grape  Leaf Diseases Using Improved Convolutional Neural Networks. Front.Plant Sci, 11-751