Diterima: 10 Oktober 2022; Direvisi: 28 Mei 2023; Disetujui: 8 Juni 2023 JTERA, Vol. 8, No. 1, Juni 2023

## Kajian Penerapan Ruang Warna CIE pada Sistem Deteksi Kualitas Produk Sarang Burung Walet
Rida Hudaya # , Dodi Budiman Margana, Martin Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Bandung Jln. Gegerkalong Hilir, Ds Ciwaruga, Kec. Parongpong, Kab. Bandung, Indonesia
# rida_hudaya@polban.ac.id

## Abstrak
Permasalahan kandungan nitrit yang tinggi dalam sarang burung walet telah menjadi perhatian utama bagi  pelaku usaha sarang burung walet di berbagai daerah penghasil produk pertanian ini. Hal tersebut dapat menyebabkan turunnya harga sarang burung walet dan dapat membawa dampak negatif serta bahaya bagi kesehatan yang serius bagi konsumen dan petani. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji teknik pengembangan perangkat deteksi kandungan nitrit beberapa jenis  sarang  burung  walet  dengan  menggunakan  metode  pencampuran  larutan  sulfanilamid,  N-(1-naftil)  Etilen Diklorida  (NED),  dan  NaCl.  Hasil  campuran  dianalisa  dengan  mengevaluasi  warnanya  menggunakan  sistem  saluran RGB  dan  CIE  dengan  parameter  L ∗ a ∗ b ∗ .  Metode  tersebut  kemudian  dibandingkan  untuk  memperoleh  sistem pengukuran yang paling mudah untuk direalisasikan. Kandungan nitrit yang diukur berkisar dari 5 ppm hingga 30 ppm. Semakin tinggi  nilai ppm, maka semakin gelap warnannya. Sarang burung walet yang berwarna lebih gelap dan lebih merah  memiliki  kandungan  nitrit  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  sarang  burung  walet  yang  lebih  terang warnanya. Hal ini  menunjukkan bahwa kandungan nitrit  memiliki  korelasi dengan  warna  sarang burung  walet.  Hasil akhir  menunjukkan  bahwa  pengembangan  alat  dengan  menggunakan  saluran  RGB  dapat  lebih  mudah  direalisasikan dibandingkan  dengan  menggunakan  sistem  CIE  L*a*b*.  Hal  ini  diperoleh  dari  berdasarkan  korelasi  Pearson  yang menunjukkan  rerata  nilai  0,886  untuk  saluran  RGB  dan  rerata  nilai  0,263  untuk  sistem  CIE  L*a*b*.  Temuan  ini menunjukkan bahwa  warna  sarang burung  walet  dapat  menjadi indikator  yang berguna  untuk  mengukur  kontaminasi nitrit dan saluran RGB lebih mudah untuk penerapan perangkat keras pengukuran.
Kata kunci: sarang burug walet, RGB, CIE Lab, nitrit

## Abstract
The  problem  of  high  nitrite  content  in  edible  bird’s  nest  has  become  a  major  concern  for  edible  bird’s  nest businesses in various agricultural product-producing areas. This can lead to a decrease in the price of  edible bird’s nest and can have negative impacts and serious health hazards for consumers and farmers. This study aims to examine the  technique  of  developing  a  device  for  detecting  the  nitrite  content  of  several  types  of  swallow's  nests  using  the method of mixing sulfanilamide, N-(1-naphthyl) Ethylene Dichloride (NED) and NaCl solutions. The mixed results were analyzed by evaluating the color using the RGB and CIE channel systems with L ∗ a ∗ b ∗ parameters. These methods are then compared to obtain the easiest measurement system to implement. The measured nitrite content ranges from 5 ppm to 30 ppm. The higher the ppm  value, the darker the  color. Swallow's nest which is darker and redder has a higher nitrite content than the lighter colored edible bird’s nest. This shows that the nitrite content has a correlation with the color of the edible bird’s nest. The final result shows that the development of tools using RGB channels can be more easily realized than using the CIE L*a*b* system. This is obtained from the Pearson correlation which shows a mean value of 0.886 for the RGB channel and an average value of 0.263 for the CIE L*a*b* system. These findings suggest that  edible  bird’s  nest  color  can  be  a  useful  indicator  for  measuring  nitrite  contamination  and  the  RGB  channel  is easier to implement for measurement hardware.
Keywords: edible bird’s nest, RGB, CIE Lab, nitrite

## I. P ENDAHULUAN
Sistem  ruang  warna Commission  Internationale de  l'Elcairage (CIE)  dan  RGB  dapat  digunakan
dalam analisa kualitas produk sarang burung walet melalui  penerapan  perangkat  ukur  yang  mampu melakukan  pemeriksaan  kualitas  sarang  burung walet  (SBW)  secara  cepat  dan  dapat  digunakan
secara on  the  spot dan real  time langsung  di lapangan.  Kebutuhan  ini  beralasan  karena  posisi Indonesia  sebagai  negara  eksportir  sarang  burung walet  terbesar  di  dunia  ke  negara  China  [1],  [2]. Sehingga  sektor ini  melibatkan  banyak  para  petani sarang  burung  walet  di  berbagai  daerah  Indonesia dengan  kualitas  produk  yang  sangat  beragam. Untuk  memberikan  gambaran,  contoh  SBW sebelum dipanen diperlihatkan pada Gambar 1 dan beberapa  contoh  kualitas  produk  SBW  hasil panen diperlihatkan  pada  Gambar  2.  Artikel  ini  akan menjelaskan  kajian  penerapan  ruang  warna  RGB dan  ruang  warna  yang  digunakan  oleh  CIE  dalam menentukan  kualitas  produk  sarang  burung  walet. Hal  ini  sesuai  dengan  tuntutan  kualitas  yang diterapkan  dalam  Peraturan  Menteri  Pertanian Republik  Indonesia  No.  26  Tahun  2020  Tentang Tindakan  Karantina  Hewan  Terhadap  Pemasukan atau Pengeluaran Sarang Burung Walet Ke dan Dari Dalam  Wilayah  Negara  Kesatuan  Republik Indonesia  [1],  SK  Kepala  Badan  Karantina Pertanian  No.  374/Kpts/KH.210/L/5/2010  Tentang Petunjuk  Teknis  Penanganan  dan  Pemeriksaan Sarang  Burung  Walet  dan Sriti  [2],  serta  dokumen Persyaratan dan Prosedur Sarang Burung Walet dari Wilayah Republik Indonesia ke Hongkong [3].
SBW  dibentuk  oleh  tujuh  spesies  Aerodramus dan  Collocalia  (Apodidae),  menggunakan  kelenjar ludah  sekresi  bercampur  dengan  bulu  atau  rumput selama  berkembang  biak.  Nilai  nutrisinya  yang kaya untuk anti-penuaan, aktivitas imunomodulator dan  antioksi,  menyebabkan  banyak  diminati konsumen  secara  besar-besaran.  Hal  ini  juga menimbulkan  adanya  pemalsuan  yang  mengarah pada  masalah  keamanan  pangan.  Sehingga menuntut  studi  mendalam  tentang  SBW  dalam semua  aspek,  seperti  komposisi,  aktivitas  biologis, keaslian  identifikasi,  kontrol  kualitas, tracability , klasifikasi,  situasi  industry,  komposisi  nutrisi, tindakan  farmakologis,  identifikasi,  pemeriksaan dan penetapan kandungan [4]. Pembahasan tersebut merupakan  arahan  prospek  penelitian  masa  depan dari  SBW.  Beberapa  penelitian  teknis  terkait dengan  kualitas  produk  SBW  telah  dilakukan dengan  menggunakan  beberapa  metode  salah  satu diantaranya  adalah  penggunaan  teknik  pengolah citra  dan data  mining atau  lebih  spesifik penggunaan Machine  Learning .  Pengukuran kualitas  produk  SBW  dapat  diperoleh  dengan menggunakan  beberapa  berkas  gelombang  cahaya dengan cara mengukur intensitas spektrum tertentu yang  dianalisa  menggunakan  metode multi  linear regression [5], back-propagation  neural  networks (BPNN)  [6].  Sensor  warna  digunakan  untuk mendeteksi  kualitas  produk  menggunakan  dua metode.  Pertama,  penggunaan  kamera  dan
mikrokontroler pemrosesan video. Kedua, penggunaan  sumber  cahaya  dan  LDR  atau fototransistor.  Sensor  warna  sederhana  diperoleh dengan menggunakan sumber cahaya putih dan tiga LDR yang dilapisi dengan film warna merah, hijau, biru  [7].  Berbagai  pemilihan  kualitas  dapat direalisasikan  dengan  berbagai  metode  seperti Weighted  Product (WP)  [8],  berdasarkan  fitur ukuran  dan  warna  [9],  variabel red-blue (RB)  dan hue-saturation (HS)  [10]  atau  dengan  teknik pengolahan  citra  [11].  Penggunaan automatic colour  sensor  and  sorting  machine (ACSSM) dalam  otomasi  pengukuran  dan  pemisahan  produk berdasarkan  warnanya.  Sistem  yang  diterapkan didasarkan  pada  deteksi  warna,  deteksi  objek,  dan ejeksi  untuk  mencapai  penyortiran  [12].  Lebih lanjut  juga  dapat  menggunakan machine  learning [13]-[15],  disamping  mempertimbangkan  tingkat portabilitas [16].
Model  warna  CIE  adalah  model  ruang  warna yang  dibuat  oleh  International  Commission  on Illumination  yang  dikenal  sebagai  CIE.  Ini  juga dikenal  sebagai  ruang  warna  CIE  XYZ  atau  ruang warna  CIE  1931  XYZ.  Model  warna  CIE  adalah sistem  pemetaan  yang  menggunakan  tristimulus (kombinasi dari 3 nilai warna yang mendekati nilai merah/hijau/biru),  yang  diplot  pada  ruang  3D. Ketika  nilai-nilai  ini  digabungkan,  mereka  dapat mereproduksi  warna  apa  pun  yang  dapat  dilihat oleh  mata  manusia.  Spesifikasi  CIE  seharusnya dapat  secara  akurat  mewakili  setiap  warna  mata manusia.  Ruang  warna  CIE  diciptakan  kembali pada  tahun  1931  untuk  memetakan  semua  warna yang dapat dilihat oleh mata manusia. Hal ini dibuat independen  dari  teknologi  apa  pun  yang  dapat menghadirkan  warna,  itulah  sebabnya  model  ini dianggap sebagai model warna yang paling akurat. Model warna CIE adalah model tiga dimensi yang memperhitungkan  respons  kromatik  mata.  Respon yang  berubah  ketika  sel  kerucut  melintasi  retina berbeda  dalam  reaksinya  terhadap  cahaya  dan warna  di  berbagai  area  retina.  Ruang  warna  CIE adalah  hasil  dari  serangkaian  eksperimen  yang dilakukan  pada  1920-an  oleh  John  Guild  dan  W. David Wright, yang mengarah pada pengembangan model  yang  sepenuhnya  independen  dari  alat reproduksi apa pun oleh perangkat apa pun karena didasarkan  sangat  erat  dengan  bagaimana  manusia mempersepsikan  warna.  Akibatnya,  model  warna CIE  tidak  cocok  untuk  digunakan  dengan  banyak teknologi, termasuk  monitor dan printer, meskipun secara  luas  dianggap  sebagai  model  warna  yang paling akurat [17].
Gambar  1. Sarang burung walet sebelum dipanen

## Sumber: Website di internet
Gambar  2. Contoh berbagai kualitas produk SBW

## hasil panen
Tujuan  dari artikel  ini adalah melakukan kajian untuk  mempelajari  penggunaan  ruang  warna  RGB dan  sistem  CIE  untuk  tujuan  penggunaan  dalam proses  pengukuran  atau  analisa  kualitas  sarang burung walet. Hal ini diharapkan dapat mendukung posisi  Indonesia  sebagai  negara  penghasil    produk SBW  terbesar  di  dunia.  Secara  spesifik  penelitian ini bertujuan: (1) menyelesaikan persoalan kualitas berdasarkan warna produk sarang burung walet; (2) menyelesaikan  masalah  deteksi  kandungan  nitrit dalam sarang burung walet.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Ilustrasi  rancangan  yang  digunakan  dalam mengembangkan  metode  penggunaan  perangkat ukur  diperlihatkan  pada  Gambar  3.    Rancangan terdiri  dari  sensor  visual  atau  kamera  yang menangkap  karakteristik  objek  sarang  burung walet.  Data  yang  ditangkap  kemudian  dikirim  ke perangkat mobile untuk  selanjutnya  dikirim  ke cloud  server .  Di cloud  server data  diproses, dimanipulasi,  diputuskan  dan  divisualisasikan. Namun  proses  juga  dilakukan  secara  lokal  oleh prosesor  lokal  untuk  mempercepat  keputusan  hasil pengukuran.
Gambar  3. Ilustrasi rancangan pengembangan metode pengukuran

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Metode  eksperimental  dimulai  dengan  menguji respon  sensor  spektral  saluran  RGB  untuk mempelajari  pengaruhnya  terhadap  kandungan nitrit komoditas sarang burung yang dapat dimakan. Sensor spektral yang digunakan adalah dari panjang gelombang  645 nm, (665 nm), 680 nm,705 nm,730 nm  untuk  saluran  R  (Red),  510  nm,  535  nm,  (550 nm),  560 nm untuk saluran G (Green), dan 460 nm, (470  nm),  485  nm  untuk  saluran  B  (Blue)  dengan akurasi ±12%.
Komoditas  sarang  burung  yang  dapat  dimakan yang  diuji  dan  dikondisikan  dengan  membuatnya dalam  bentuk  bubuk  untuk  meningkatkan  tingkat homogenitas  pengukuran.    Saluran  spektral  dipilih berdasarkan ketersediaan teknologi komponen yang dapat digunakan secara optimal dengan mempertimbangkan  faktor  biaya.  Saluran  spektral yang digunakan telah mencakup semua persyaratan spektral  yang  diharapkan.  Sarang  burung  walet yang  telah  berbentuk  tepung  kemudian  dicampur larutan  sulfanilamid,  N-(1-naftil)  Etilen  Diklorida (NED)  dan  NaCl,  dengan  tujuan  agar  muncul degradasi warna.
Selanjutnya,  saluran  RGB  dijadikan  bahan pembanding  dengan  metode  pengukuran  CIE L*a*b*  yang  mendeteksi  intensitas  cahaya  yang dipantulkan. Nilai masing-masing saluran RGB dan teknik  pengukuran  CIE  L*a*b*  kemudian dibandingkan dengan nilai referensi. Nilai referensi adalah  solusi  nitrit  standar  yang  nilainya  telah ditentukan melalui pengukuran laboratorium.
Gambar  4. Perangkat sensor spectral generasi 1: (1) sensor, (2) prosesor.
Gambar  5. Diagram sensor dan sistem pengolah data
Melalui  pengujian  nilai  koefisien  korelasi Pearson,  nilai  koefisien  korelasi  untuk  setiap saluran  akan  diperoleh.  Spektrum  saluran  yang memiliki  koefisien  korelasi  yang  sangat  kuat dengan  nilai  referensi  akan  menjadi  konstanta koefisien dalam persamaan regresi linier berganda.
Gambar  4  menunjukkan  perangkat  sensor spektral  generasi  1  yang  dihasilkan  dari pengembangan kegiatan penelitian, yang terdiri dari dua bagian, yaitu (1) bagian sensor dan (2) bagian prosesor.  Bagian  sensor  mampu  mentransmisikan 18  saluran  spektrum  sekaligus.  Namun  dalam penelitian ini akan dipilih sekitar saluran RGB.
Sensor  terhubung  ke  prosesor  melalui  kabel USB.  Delapan  belas  data  spektral  kemudian diproses  oleh  prosesor,  seperti  yang  ditunjukkan pada  Gambar  5.    Objek  yang  akan  diukur ditempatkan di bawah sensor dan dengan menekan push  bottom  capture ,  maka  sensor  akan mengirimkan  data  ke  prosesor.  Data  yang  dikirim kemudian  dianalisis  secara  statistik  menggunakan koefisien korelasi Pearson.
Sedangkan  pada  Gambar  6,  produk  sarang burung  yang  dapat  dimakan  yang  siap  diekspor merupakan  objek  pengukuran  dalam  penelitian ini. Hanya  ada  3  jenis  sarang  burung  yang  dapat dimakan  yang  sarangnya  dapat  dikonsumsi  dan dijual,  yaitu  Collocalia  fuciphagus,  Collocalia maximus,    Collocalia      esculenta.     Collocalia
Gambar  6. White edible bird’s nest (C. fuciphagus)
fuchiphagus  akan  menghasilkan  sarang  burung putih  yang  dapat  dimakan  atau  disebut  sarang perak,  yang  ditandai  dengan  sarang  putih kekuningan,  sarang  ini  dapat  berasal  dari  gua  atau rumah.  Sarang  dari  rumah  atau  bangunan  lebih putih dan lebih bersih daripada sarang dari gua.
Hasil  uji  respons  untuk  saluran  spektral diperoleh seperti yang ditunjukkan pada Gambar 6. Melalui  uji  koefisien  korelasi  Pearson,  ketiga saluran  tersebut  memberikan  respon  yang  paling signifikan, yaitu tiga spektrum yang memiliki nilai panjang gelombang, w 1 = 485 nm, w 2 = 560 nm, dan w 3 = 705 nm, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 7. Melalui penyelesaian regresi linear  ganda, maka diperoleh hubungan  dari ketiga saluran w 1 , w 2 dan w 3 seperti  yang  dinyatakan  pada  Persamaan  (1). Persamaan  ini  menjelaskan  hubungan  antara  hasil pengukuran  konsentrasi  nitrit  pada  komoditas sarang  burung  yang  dapat  dimakan  dengan menggunakan  peralatan  laboratorium  standar dibandingkan dengan hasil pengukuran tiga saluran spektrum melalui Persamaan (1), seperti diperlihatkan pada Gambar 8. Rentang pengukuran yang  linear  berada  pada  kualitas  SBW  antara  10 ppm sampai dengan 40 ppm. Hal ini juga dipertegas pada  hasil  pengukuran  yang  diperlihatkan  pada Tabel 2. Ketiga panjang gelombang tersebut secara matematis  memiliki  hubungan  linier  seperti  yang dijelaskan dalam Persamaan (1).
N m = 0.04w 1 -0.16w 2 +1.52w 3 (1)
dimana:
N m
Nilai  nitrit  diukur  dengan  sensor spektral.
w 1 ,w 2 ,w 3 Nilai respons sensor spektral saluran 1, saluran 2 dan saluran 3.
Kesalahan  rata-rata  hasil  pengukuran  sensor spektral  dengan  hasil  pengukuran  menggunakan peralatan  laboratorium  adalah  1,88%  seperti  yang ditunjukkan  pada  Tabel  1  untuk  rentang  kualitas SBW  antara  10  ppm  sampai  dengan  40  ppm, dimana  N m merupakan  nilai  hasil  pengukuran
Edible Bird s Nest Spectral Sensor USB Connection Computer 2 1
sensor spektral dan L m merupakan hasil pengukuran peralatan laboratorium. Hal ini menunjukkan bahwa pengukuran  kualitas  hasil  pengukuran  N m masih dapat diterima.
Konversi  Sistem  RGB  ke  CIE  L*a*b* menunjukkan  sifat  yang  non-linear.  Pada  Tabel  2
ditujukkan bahwa hubungan yang erat dengan RGB dapat menghasilkan nilai Pearson yang rendah pada CIE  L*a*b*.  Oleh  karena  itu  hasil  pengukuran dengan sistem CIE L*a*b* tidak dapat digunakan.
Gambar  7. Respon spektral yang diamati
Gambar  8. Perbandingan hasil pengukuran Lab dengan sensor spektral Tabel 1. Nilai hasil Lab vs pengukuran sensor spektral
N m L m Error 8,7 8,5 3,38% 25,4 26,2 2,94% 32,0 31,9 0,36% 40,6 40,3 0,82% Rerata 1,88% Maks 3,38% Min 0,36%

## Tabel 2. Konversi RGB ke sistem CIE Lab
B=450-496 G=495-572 R=620-752 BLUE GREEN RED BLUE GREEN RED 485 560 705 0,231554 1,8607 17,602 Item Data Hasil Lab CH-04 CH-07 CH-12 CH-04 CH-07 CH-12 L a b DT#10 8,45 513,62 59,48 5,76 119 111 101 46,27 -19,64 -5,72 DT#20 26,20 533,50 65,03 7,20 124 121 127 51,43 2,87 -0,83 DT#40 31,91 524,21 65,04 7,68 121 121 135 31,33 57,33 -29,53 DT#50 40,27 587,64 77,57 8,73 136 144 154 60,42 2,27 5,57 PEARSON 0,788 0,877 0,994 0,788 0,877 0,994 0,227 0,518 0,043

## IV. K ESIMPULAN
Sensor  spektral  sangat  sensitif  dan  merespon dengan baik hampir secara linier dalam spektrum 485  nm,  560  nm,  dan  705  nm.  Konsentrasi  nitrit awal  diharapkan  sekitar  10  ppm  hingga  30  ppm, namun  akhirnya  konsentrasi  uji  diperoleh  antara 8,45  ppm  hingga  40,27  ppm.    Hubungan  antara persamaan  ini  dinyatakan  secara  linier  oleh  tiga gelombang  spektral  yang  dipilih  dengan  hasil pengukuran Nitrit dalam komoditas sarang burung walet.  Konversi  sistem  RGB  ke  sistem  CIE L*a*b* menimbulkan kesulitan pada implementasi  perangkat  keras  karena  korelasi antara  nilai  yang  diperoleh  dalam  CIE  L*a*b* sangat  kecil.  Berdasarkan  korelasi  Pearson menunjukkan  rerata  nilai  0,886  untuk  saluran RGB  dan  rerata  nilai  0,263  untuk  sistem  CIE L*a*b*.  Sehingga  metode  konversi  sisyem  RGB ke  CIE  L*a*b*  tidak  dapat  digunakan  untuk pengukuran kualitas SBW. Sedangkan pengukuran  kualitas  SBW  dengan  menggunakan sistem  RGB  dapat  digunakan  dengan  hasil  yang linear antara 10 ppm sampai denga 40 ppm
U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan terima kasih disampaikan kepada P3M Politeknik Negeri Bandung yang telah memfasilitasi penulisan artikel ini melalui Skema Penelitian  Mandiri  Tahun  2022  dengan  Surat Perjanjian Pelaksanaan Penelitian Nomor: B/114.11/PL1.R7/PG.00.03/2022.

## R EFERENSI
[1] Menteri Pertanian Republik Indonesia, “Tindakan Karantina  Hewan  Terhadap  Pemasukan  atau Pengeluaran  Sarang  Burung  Walet  Ke  dan  Dari Dalam  Wilayah  Negara  Kesatuan  Republik Indonesia,” 2020.
[2]  Kepala  Badan  K arantina  Pertanian,  “Petunjuk
Teknis  Penanganan  dan  Pemeriksaan  Sarang Burung Walet dan Sriti,” 2010.
[3]  Kepala  Badan  Karantina  Kelas  I  Mataram, “Persyaratan  dan  prosedur  ekspor  sarang  burling walet  dari  wilayah  republik  indonesia  ke hongkong,” 2021.
[4]  Y. Dai, J. Cao, Y. Wang, Y. Chen, and L. Jiang, “A  comprehensive  review  of  edible  bird’s  nest,” Food  Res.  Int. ,  vol.  140,  no.  November,  p. 109875, 2021.
[5]  R.  Hudaya et  al. ,  “Development  of  Spectral Sensors  for  Nitrite Content  in  Edible  Bird’s Nest,” Proc.  2nd  Int.  Semin.  Sci.  Appl.  Technol. (ISSAT  2021) ,  vol.  207,  no.  Issat,  pp.  88 – 92,
2021.
[6]  X.  Huang et  al. ,  “A  low  cost  smart  system  to analyze  different  types  of  edible  Bird’s  nest adul teration  based  on  colorimetric  sensor  array,”
J. Food Drug Anal. , vol. 27, no. 4, pp. 876 – 886,
2019.
[7] K.  Zengin,  C.  Atilgan,  and  E.  Çaglarer,  “Cost - effective  colour  sensor  construction,” Majlesi  J. Electr. Eng. , vol. 12, no. 2, pp. 69 – 71, 2018.
[8]  S. Defit, G. W. Nurcahyo, P. Studi, and M. Ilmu, “Decision  Support  System  in  Identification  of Swallow ’ s Nest Quality with Weighted Product Method,” vol. 3, no. 1, pp. 181– 192, 2021.
[9] C.  D.  Sachi  Agrawal,  Sakshi  Jha,  “Grad ing  of Tomatoes Using Digital Image Processing on the Basis of Size,” Int. J. Res. Eng. Technol. , vol. 05, no. 10, pp. 109 – 111, 2016.
[10] I.  Donowarti  and  Qomarudin,  “Pengembangan Metode  Teknik  Image  Processing  untuk Pemutuan (Grading) Buah Pisang Cavendis Segar Secara  Non- Destruktif,” J.  Ilmu-ilmu  Pertan.
AGRIKA , vol. 10, no. 2, pp. 130 – 143, 2016.
[11]  A.  Harjoko,  A.  Prahara,  T.  W.  Supardi,  I. Candradewi, R. Pulungan, and S. Hartati, “Image processing  approach  for  grading  tobacco  leaf based  on  color  and  quality,” Int.  J.  Smart  Sens. Intell. Syst. , vol. 12, no. 1, pp. 1 – 10, 2019.
[12]  G. Seiphepi, A. M. Zungeru, J. Gaboitaolelwe, C. Lebekwe, and B. Mtengi, “Automatic bell pepper colour detecto r and sorting machine,” Int. J. Eng. Res.  Technol. ,  vol.  13,  no.  11,  pp.  3156 – 3166,
2020.
[13] N.  S.  Ayush  Pratap,  “Machine  learning -based
image  processing  in  materials  science  and engineering: A review,” 2022 . [14]  Y.  Huo et  al. ,  “Towards  Portable  Large -Scale Image  Processing with  High-Performance Computing,” J. Digit. Imaging , vol. 31, no. 3, pp.
304 – 314, 2018.
[15]  K.  Molane,  M.  Kharade,  S.  Bhavsar,  S.  Rathod, and  S.  Mishra,  “Microcontroller  Based  Product Sorting  by  Using  Colour  Sensor,” Int.  J. Progress. Res. Sci. Eng. , vol. 1, no. 6, pp. 69 – 73, 2020.
[16]  Á.  G.  Estévez-Pedraza,  R.  Martínez-Méndez,  O. Portillo-Rodríguez,  J.  Rodríguez-Arce,  and  L. Parra- Rodríguez,  “Portable  electronic  device  to assess  the  human  balance  using  a  minimum number of sensors,” Biomed. Phys. Eng. Express , vol. 6, no. 1, 2020.
[17]  M. C. Quek, N. L. Chin, Y. A. Yusof, S. W. Tan, and  C.  L.  Law,  “Preliminary  nitrite,  nitrate  and colour  analysis  of  Malaysian  edible  bird’s  nest,” Inf. Process. Agric. , vol. 2, no. 1, pp. 1 – 5, 2015.