InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer vol.13, no.2, Agustus 2023, 125-134 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/Incomtech P-ISSN: 2085-4811 E-ISSN: 2579-6089

## Naïve Bayes Classifier untuk Klasifikasi Cacat Biji Kopi Berdasarkan Warna dan Tekstur
I Kadek Nurcahyo Putra 1* , Gusti Ayu Made Sri Suari 2
1 Ilmu Komputer, Universitas Pendidikan Ganesha, Jl. Udayana No.11, Banjar Tegal, Singaraja, Kabupaten Buleleng, Bali 81116, Indonesia
2 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Udayana, Jl. P.B. Sudirman, Dangin Puri Klod, Kec. Denpasar Tim., Kota Denpasar, Bali 80112, Indonesia *Email Penulis Koresponden: ikadeknurcahyoputra@gmail.com
Abstrak :
Pemilahan  cacat  biji  kopi  merupakan  proses  yang  sangat penting  untuk  menjaga  serta  meningkatkan  kualitas produksi, melihat kopi sebagai salah satu komoditas paling penting yang diperjual belikan. Penulis ingin meminimalisir kesalahan  klasifikasi  oleh  manusia  yang  subjektif  dengan mengimplementasi  metode  Naive  Bayes  untuk  melakukan klasifikasi  cacat  biji  kopi  secara  objektif.  Biji  kopi  difoto sehingga  menghasilkan  citra  biji  kopi,  ruang  warna  HSV digunakan  untuk  melakukan  ekstraksi  ciri  warna  biji,  dan tekstur biji kopi diekstrak dengan metode GLCM. Pengujian terhadap  model  klasifikasi  yang  dibangun  dengan  68  data latih menghasilkan akurasi 94.44% berdasarkan 36 data uji. Hasil  akurasi  menunjukkan  model  mengalami  kesalahan klasifikasi sebesar 5.56% atau ketika ada 36 data uji maka 2 data  salah  diklasifikasi  atau  ketika  ada  100  data  uji diperkirakan  5  hingga  6  biji  akan  salah  diklasifikasi  oleh model. Penelitian selanjutnya disarankan untuk melakukan pengamatan yang lebih dalam untuk mendapatkan fitur ciri yang  dapat  merepresentasikan  perbedaan  cacat  pada  biji dengan lebih representative, serta membandingkan metode klasifikasi Naive Bayes dengan metode klasifikasi lain untuk mendapatkan  model  klasifikasi  yang  lebih  baik  di  masa depan.
This is an open access article under the CC BY-NC license
Kata Kunci : Naïve Bayes; HSV; GLCM; Kopi;
Riwayat Artikel: Diserahkan 27 September 2022 Direvisi 17 Februari 2023 Diterima 26 Mei 2023 Dipublikasi 15 Agustus 2023
DOI :
10.22441/incomtech.v13i3.17307

## 1. PENDAHULUAN
Komoditas  kopi  adalah  salah  satu  mata  pencaharian  utama  bagi  petani  di Indonesia.  Indonesia  merupakan  salah  satu  penghasil  kopi  terbesar  di  dunia [1]. Lebih dari dua juta gelas kopi diminum setiap hari di dunia, maka dapat dikatakan bahwa kopi adalah salah satu komoditas paling penting yang diperjual belikan [2] . Saat  ini  konsumsi  dan  permintaan  untuk  biji  kopi  berkualitas  terus  naik  setiap
tahunnya [3] . Karena itu, pemilahan biji kopi sesuai kualitas menjadi fokus yang sangat  penting  untuk  menentukan  harga,  kestabilan  penyimpanan,  dan  untuk memenuhi permintaan pasar [4] .
Biji  kopi  umumnya  dipilah  dengan  melihat  warna  biji,  tekstur,  bentuk,  dan ukuran biji kopi [5] . Pada penelitian ini penulis berfokus pada klasifikasi cacat biji kopi.  Pemilahan  biji  kopi  normal  dengan  biji  kopi  yang  memiliki  cacat  sangat penting dilakukan untuk menjaga kualitas, serta mengoptimalkan harga jual. Cacat biji kopi ditentukan berdasarkan Standar Nasional Indonesia (SNI) 01-2907-2008. Pada penelitian ini biji kopi yang digunakan sebagai set data yakni biji kopi normal tanpa  cacat,  biji  kopi  hitam,  biji  kopi  bertutul,  dan  biji  kopi  pecah.  Biji  kopi diperoleh dari pengepul kopi didaerah Kabupaten Tabanan, Provinsi Bali.
Cacat  biji  kopi  akan  diklasifikasi  berdasarkan  warna  dan  tekstur.  Biji  kopi normal memiliki karakteristik warna hijau tanpa lubang maupun pecah. Biji hitam adalah biji kopi yang setengah atau lebih bagian luarnya berwarna hitam. Biji yang bertutul pada setengah atau lebih bagian luarnya diklasifikasi sebagai biji bertutul. Biji kopi pecah merupakan biji yang tidak utuh atau berukuran ¾ bagian biji utuh.
Warna biji kopi akan diekstrak pada ruang warna HSV. Warna HSV merupakan ruang warna yang lebih kokoh terhadap variasi cahaya putih dibandingkan RGB. Metode Gray Level Co-Ocurence Matrix (GLCM) digunakan untuk mengekstrak fitur tekstur pada biji kopi. Setelah biji kopi diekstrak fiturnya, metode klasifikasi Naive Bayes digunakan untuk melakukan klasifikasi cacat biji kopi.
Penelitian  oleh [6] melakukan  klasifikasi  kerusakan  biji  kopi  menggunakan metode Naive Bayes. Klasifikasi dilakukan pada empat jenis kerusakan yakni biji pecah,  biji  hitam  penuh,  biji  hitam  sebagian,  dan  biji  hitam  pecah.  Peneliti menggunakan  empat  fitur  yaitu  Red,  Green,  Blue,  dan  Diameter.  Dengan menggunakan 100 data biji kopi penelitian ini memperoleh hasil akurasi 82,5%.
Klasifikasi kualitas biji kopi robusta oleh [7] dengan 1300 gambar biji kopi dari empat  kelas  yakni  biji  baik,  sekam,  gigitan  serangga,  dan  tidak  diketahui. Menggunakan CNN memperoleh akurasi 93,33%. Selanjutnya penelitian oleh [8] melakukan klasifikasi terhadap 7 grade kualitas biji kopi, RGB dan HSI digunakan sebagai fitur warna, GLCM digunakan sebagai metode ekstraksi fitur tekstur biji kopi. Menggunakan Fuzzy Logic untuk klasifikasi memperoleh akurasi 92.85%.
Pada penelitian ini citra biji kopi akan diekstrak ciri warna pada ruang warna HSV  dan  tekstur  menggunakan  metode  GLCM.  Metode  Naive  Bayes  dengan dataset  hasil  ekstraksi  fitur  tekstur  dan  ruang  warna  HSV  diharapkan  mampu memberi peningkatan hasil akurasi dari penelitian sebelumnya dalam melakukan klasifikasi cacat pada biji kopi.

## 2. METODE
Penelitian  ini  terdiri  dari  empat  tahapan  yakni  Akuisisi  Data,  Ekstraksi  Fitur, Pelatihan Data, dan Pengujian.

## Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.1 Akuisisi Data
Biji  kopi  yang  diperoleh  dari  produsen  kopi  berjumlah  130  biji.  Biji    yang diperoleh telah dipilah sesuai cacat biji oleh produsen kopi, meliputi biji normal yakni biji kopi hijau tanpa cacat, biji hitam adalah biji yang setengah atau lebih permukaannya berwarna hitam, biji bertutul adalah biji yang memiliki tutul pada permukaan  biji,  dan  biji  pecah  memiliki  penampilan  biji  yang  tidak  utuh  jika dibandingkan dengan biji normal.
Biji kopi selanjutnya akan difoto sehingga menghasilkan citra biji kopi. Citra biji  kopi  akan  disimpan  dan  dibagi  menjadi  dua  set  data,  65%  dari  data  akan dijadikan sebagai data latih untuk membangun model klasifikasi, 35% sisanya akan dijadikan sebagai data uji.

## 2.2. Ekstraksi Fitur
Citra biji kopi akan di pre-proses terlebih dahulu sehingga siap untuk diekstrak ciri  warna  dan  teksturnya.  Citra  asli  RGB  hasil  akuisisi  data  akan  dikonversi terlebih dahulu menjadi citra HSV, dan citra aras keabuan (grayscale). Citra HSV akan  diekstrak  fiturnya  sehingga  menghasilkan  tiga  fitur  warna  yakni  Hue, Saturation, Value. GLCM membangun matriks kookurensi untuk mengekstrak fitur tekstur Energi, homogeneiti, kontras, serta korelasi pada citra grayscale.
HSV  merepresentasikan  Hue,  Saturasi,  dan  Value,  ketiga  elemen  ini  berdiri sendiri. Hue mengindikasi warna dalam satuan derajat dari objek biji kopi, seperti hijau  atau  hitam.  Komponen  Saturasi  umumnya  bernilai  0  hingga  1,  Saturasi memberikan  informasi  kemurnian  dari  hue,  semakin  nilai  saturasi  mendekati  1 mengindikasi semakin murni warna dari biji kopi. Value atau intensitas mengukur kecerahan atau memberikan informasi sebanyak apa cahaya yang dikeluarkan oleh
warna biji kopi. Value memiliki rentang 0 hingga 100%. Warna dengan nilai value mendekati  100%  akan  terlihat  sangat  terang,  sedangkan  warna  dengan  value mendekati 0 akan sangat gelap [9] .
Ruang  warna  HSV  adalah  cara  yang  lebih  konsisten  untuk  menggambarkan bagaimana manusia melihat dan lebih mendekati persepsi manusia terhadap warna dibandingkan  ruang  warna  RGB.  Segmentasi  pada  citra  lebih  efisien  dengan menggunakan ruang warna HSV [10] [11] . Pada penelitian ini citra asli RGB biji kopi akan dikonversi ke ruang warna HSV untuk selanjutnya diekstrak ciri warna biji kopi, berikut persamaan untuk konversi citra RGB ke ruang warna HSV.
𝐻 = ⎩ ⎪ ⎪ ⎨ ⎪ ⎪ ⎧60 * 𝐺 ! − 𝐵′ 𝐷 𝑚𝑜𝑑 63 60 * 𝐵 ! − 𝑅′ 𝐷 + 23 60 * 𝑅 ! − 𝐺′ 𝐷 + 43 (1)
𝑆 =   9 0, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝐷 = 0
𝐷 𝐶𝑚𝑎𝑥 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝐷  ≠ 0 (2) 𝑉 = 𝐶𝑚𝑎𝑥 (3) Keterangan:
• R’ = R/255
• G’ = G/255
• B’ = B/255
• Cmax = max(R’, G’, B’)
• Cmin = min(R’, G’, B’)
• D = Cmax - Cmin
Tekstur merupakan ciri penting dalam sebuah gambar yag merupakan informasi berupa susunan struktur permukaan suatu gambar. Salah satu metode yang cukup efektif  dalam  ekstraksi  fitur  tekstur  pada  citra  adalah  GLCM [12] .  GLCM merupakan metode ekstraksi ciri yang memperhitungkan pasangan dua piksel serta memperhatikan  piksel  ketetanggaan  pada  citra  grayscale.  Kookurensi  dapat diartikan  sebagai  kejadian  bersama,  berarti  banyaknya  kejadian  pada  satu  level piksel  yang  bertetanggaan  dengan  nilai  piksel  yang  lainnya  berdasar  jarak  dan orientasi  suatu  sudut.  Jarak  biasanya  ditentukan  dengan  1  piksel,  orientasi  pada GLCM  terbentuk  dari  empat  arah  dengan  interval  45 ° yaitu  0 ° ,  45 ° ,  90 ° ,  dan 135 ° [13] .
a. Energi  atau  sering  disebut  Angular  Second  Moment  (ASM)  mengukur keseragaman tekstur pada citra. Energi memiliki rentang nilai 0 hingga 1. Nilai energi akan mendekati 1 jika nilai piksel pada suatu citra grayscale memiliki kesamaan yang tinggi atau nilai pikselnya tidak acak [14] .
𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔𝑖 =   H H 𝑝(𝑖, 𝑗) " # $ (4)
b. Kontras  merepresentasikan  perbedaan  tingkat  warna  atau  skala  keabuan yang muncul pada sebuah citra. Perbedaan yang dimaksud adalah perbedaan
tinggi  dan  rendahnya  suatu  piksel.  Kontras  akan  bernilai  0  jika  piksel ketetanggaan mempunyai nilai yang sama.
𝐾𝑜𝑛𝑡𝑟𝑎𝑠 =   H H (𝑖 − 𝑗) " 𝑝(𝑖, 𝑗) # $ (5)
c. Homogeneiti disebut juga Inverse Difference Moment (IDM). Homogeneiti merepresentasikan  ukuran  kebersamaan  (kehomogenan)  suatu  piksel dengan  piksel  yang  lain,  homogeneiti  akan  bernilai  tinggi  jika  piksel mempunyai nilai yang seragam [15] .
𝐻𝑜𝑚𝑜𝑔𝑒𝑛𝑒𝑖𝑡𝑖 =   H H 𝑝(𝑖, 𝑗)
1 + |𝑖 − 𝑗| # $ (6)
d. Korelasi  merupakan  ukuran  keterkaitan  linear  antar  nilai  aras  keabuan dalam citra dihitung dengan rentang hasil -1 hingga 1. Nilai korelasi dalam citra grayscale diperoleh menggunaan persamaan:
𝐾𝑜𝑟𝑒𝑙𝑎𝑠𝑖 =   H H (𝑖 −  𝜇𝑖)(𝑗 −  𝜇𝑗) 𝑝(𝑖, 𝑗) 𝜎𝑖 𝜎𝑗 # $
(7)
Dimana: 𝜇𝑖 =   ∑ ∑ 𝑖𝑝(𝑖, 𝑗) ! " 𝜇𝑗 =   ∑ ∑ 𝑗𝑝(𝑖, 𝑗) ! " 𝜎𝑖 =   -∑ ∑ (𝑖 −  𝜇) # 𝑝(𝑖, 𝑗) ! " 𝜎𝑗 =   -∑ ∑ (𝑗 −  𝜇) # 𝑝(𝑖, 𝑗) ! "

## 2.3. Pelatihan Data
Data  latih  berjumlah  68  data  akan  ditraining  menggunakan  algoritma  Naïve Bayes.  Naive  Bayes  akan  membangun  model  klasifikasi  yang  mempelajari  pola pada  data  latih,  sehingga  ketika  suatu  data  baru  masuk,  model  dapat  melakukan klasifikasi terhadap data tersebut berdasarkan pola atau pengalaman sebelumnya berdasarkan data latih.
Naïve  Bayes  merupakan  salah  satu  metode machine  learning yang memanfaatkan  perhitungan  probabilitas  dan  statistik  yang  dikemukakan  oleh ilmuwan  Inggris  Thomas  Bayes,  yaitu  memprediksi  probabilitas  di  masa  depan berdasarkan  pengalaman  di  masa  sebelumnya [16]. Cacat  biji  diprediksi  dengan menghitung probabilitas terjadinya suatu cacat ketika serangkaian evidence muncul pada biji kopi [17] . Algoritma Naive Bayes hanya membutuhkan data yang kecil dalam melakukan klasifikasi, karena dalam perhitungannya hanya membutuhkan rata-rata serta deviasi dari data latih. Walau tampak sederhana Naive Bayes sering bekerja melebihi harapan pada banyak situasi dunia nyata [18].
Pada penelitian ini dataset berupa data kontinu, maka perhitungan probabilitas terjadinya  suatu  kondisi  cacat  biji  kopi  didapat  dari  sekumpulan  probabilitas evidence  yang  muncul  pada  data.  Probabilitas  evidence  dihitung  dengan  rumus pendistribusian probabilitas atau distribusi normal (gaussian).
𝑃(𝐸𝑛) = 1 √2 𝜋 𝜎 𝑒 ∗ − (𝑥 −  𝜇) " 2 𝜎 " (8)
Keterangan: • P(En) = Probabilitas Evidence ke-n • x = Nilai Evidence
Setelah mendapat nilai probabilitas dari evidence, nilai probabilitas terjadinya hipotesa kondisi cacat biji kopi diperoleh dengan rumus:
𝑃(𝐻|𝐸) = 𝑃(𝐸1) ∗ 𝑃(𝐸2) ∗ … ∗ 𝑃(𝐸𝑛) ∗ 𝑃(𝐻) (9) Keterangan: • P(H|E) = Probabilitas Hipotesa kondisi cacat biji kopi terjadi
• P(H) = Probabilitas awal Hipotesa

## 2.4. Pengujian
Data uji digunakan untuk mengetahui performa terhadap model klasifikasi Naive Bayes  yang  dibangun.  Akurasi  yang  merepresentasikan  berapa  persen  suatu algoritma dapat memprediksi secara benar dari 36 data yang diuji. Pada multi-class classification  problem,  akurasi  dihitung  dengan  menjumlahkan  data  asli  yang diprediksi dengan benar lalu dibagi dengan jumlah data uji.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini dijelaskan hasil penelitian berdasarkan setiap tahapan yang telah dipaparkan pada metode penelitian yaitu Akuisisi Data, Ekstraksi Fitur, Pelatihan Data, serta Pengujian.

## 3.1. Akuisisi Data
Penulis memperoleh 130 biji kopi dari produsen kopi. Pemilahan cacat dibantu oleh  produsen  kopi,  dari  130  biji  yang  didapat,  biji  hitam  berjumlah  27,  26  biji bertutul, 46 biji pecah, dan 31 biji normal. Biji yang digunakan sebagai set data sejumlah 104 biji atau 26 biji untuk setiap kualitas hal ini dilakukan agar set data memiliki jumlah yang setara.
Biji kopi diletakkan satu persatu diatas alas berwarna putih, selanjutnya di foto menggunakan kamera digital dengan bantuan pencahayaan ringlight. Jarak objek biji kopi dengan kamera adalah 20 cm, proses foto biji kopi dilakukan sama untuk semua biji kopi agar mendapatkan data citra yang representative.
Gambar 2 memperlihatkan proses akuisisi citra biji kopi, bagian biji yang di foto adalah bagian datar biji. Penggunaan kamera digital dengan bantuan pencahayaan ringlight digunakan dalam akuisisi semua citra biji kopi.
(a) (b) (c) (d)
Gambar 3. Citra Biji Kopi, (a) Biji Bertutul, (b) Biji Hitam, (c) Biji Normal, (d) Biji Pecah
Biji bertutul merupakan biji dengan warna memudar dengan bintik-bintik hitam, biji dengan warna hitam seperti gosong disebut biji hitam, biji normal adalah biji dengan  keadaan  baik  atau  tanpa  cacat,  dan  biji  pecah  merupakan  biji  yang pecah/patah/bopeng  serta  keadaannya  kurang  dari  ¾  biji  normal.  Citra  biji  kopi yang telah didapat dibagi menjadi dua set data, 65% dari jumlah data dijadikan data latih dan 35% sisanya digunakan sebagai data uji.

## 3.2. Ekstraksi Fitur
Penulis melakukan beberapa proses sebelum citra dapat diekstrak fiturnya, citra asli RGB di dikonversi menjadi citra HSV dan citra grayscale. Ekstraksi fitur warna pada ruang warna HSV dimulai dengan memisahkan tiap chanel pada ruang warna HSV. Nilai piksel pada objek biji di tiap chanel H, S, V diakumulasikan selanjutnya dibagi dengan jumlah piksel pada objek biji untuk mendapatkan nilai rata-rata dari fitur  Hue,  Saturation,  dan  Value.  Ekstraksi  fitur  warna  pada  citra  HSV menghasilkan tiga fitur untuk setiap citra biji kopi.
Gambar 4. Konversi Citra RGB ke Citra HSV, (a) Citra RGB, (b) Citra HSV
Pada Gambar 4 ditunjukkan citra asli rgb hasil akuisisi gambar dengan kamera digital dikonversi menjadi citra HSV.
Penulis melakukan beberapa proses sebelum citra dapat diekstrak fiturnya, citra asli RGB di dikonversi menjadi citra HSV dan citra grayscale. Ekstraksi fitur warna pada ruang warna HSV dimulai dengan memisahkan tiap chanel pada ruang warna HSV. Nilai piksel pada objek biji di tiap chanel H, S, V diakumulasikan selanjutnya dibagi dengan jumlah piksel pada objek biji untuk mendapatkan nilai rata-rata dari fitur  Hue,  Saturation,  dan  Value.  Ekstraksi  fitur  warna  pada  citra  HSV menghasilkan tiga fitur untuk setiap citra biji kopi.
Gambar 5. Citra HSV dan Ketiga Chanel pembentuk Citra HSV, (a) HSV, (b) Hue, (c) Saturasi,
(c) Value
Gambar 6. Konversi Citra RGB menjadi Citra Grayscale, (a) Citra RGB, (b) Citra Grayscale
Konversi  citra  RGB  menjadi  citra  grayscale  pada  Gambar  6  bertujuan  untuk ekstraksi fitur tekstur pada penelitian ini.

## 3.3. Pelatihan Data
Data  latih  akan  ditraining  menggunakan  algoritma  naive  bayes  bertujuan membangun model klasifikasi. Naive bayes mempelajari data serta pola suatu cacat biji kopi terjadi ketika sekumpulan evidence fitur muncul, sehingga ketika suatu saat ada data yang baru masuk, naive bayes mampu memprediksi data yang masuk termasuk kelas biji bertutul, biji hitam, biji normal, atau biji pecah.

## 3.4. Pengujian Model
Model  klasifikasi  yang  telah  dibangun  menggunakan  algoritma  naive  bayes berdasarkan  68  data  latih  di  tes  dengan  36  data  uji  untuk  mengetahui  performa model.  Confusion  matriks  digunakan  untuk  mengevaluasi  model  klasfikasi. Akurasi yang merepresentasikan berapa persen suatu metode dapat memprediksi secara  benar  digunakan  sebagai  evaluator  dalam  penelitian  ini.  Pada  multi-class confusion matriks, akurasi dihitung dengan menjumlahkan True Positive (TP) atau data pada kelas asli yang diprediksi dengan benar dibagi dengan jumlah data uji.

## Gambar 7. Confusion Matriks Model Naive Bayes
Gambar 7 memperlihatkan hasil dari pengujian model klasifikasi cacat biji kopi menggunakan metode Naive Bayes. Akurasi dihitung dengan menjumlahkan true positive pada tiap kelas cacat biji dibagi dengan jumlah data uji.
Akurasi Model Klasifikasi Cacat Biji Kopi = %&'&'&%
() = 0.9444
Pengukuran performa dengan confusion matrix pada penelitian ini memperoleh nilai  akurasi  94.44%,  hasil  ini  menunjukkan  model  masih  mengalami  kesalahan prediksi sebesar 5.56%.

## 4. KESIMPULAN
Metode Naive Bayes berhasil diimplementasikan pada klasifikasi cacat biji kopi berdasarkan ciri warna dan tekstur. Ciri warna biji diekstrak dari ruang warna HSV, dan metode GLCM digunakan untuk mengekstrak ciri tekstur dari biji kopi. Hasil klasifikasi cacat biji kopi memperoleh nilai akurasi 94.44%. Hasil akurasi 94.44% menunjukkan ketika ada 36 data uji maka 2 data salah diklasifikasi atau ketika ada 100  data  uji  diperkirakan  5  hingga  6  biji  akan  salah  diklasifikasi  oleh  model. Penelitian selanjutnya disarankan untuk melakukan pengamatan yang lebih dalam mengenai fitur ciri yang dapat merepresentasikan perbedaan cacat pada biji dengan lebih representative, serta membandingkan metode klasifikasi Naive Bayes dengan metode  klasifikasi  lain  untuk  mendapatkan  model  klasifikasi  yang  lebih  baik  di masa depan.
R EFEREN SI
[1] M. Saputra, M. P. Kurniawan, dan M. T. Informatika, “Identifikasi Mutu Biji Kopi Arabika Berdasarkan Cacat,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 10, no. 1, hal. 27–35, 2020.
[2] D. Giacalone, T. K. Degn, N. Yang, C. Liu, I. Fisk, dan M. Münchow, “Common roasting defects in coffee: Aroma composition, sensory characterization and consumer perception,” Food  Qual.  Prefer. ,  vol.  71,  no.  March,  hal.  463–474,  2019,  doi: 10.1016/j.foodqual.2018.03.009.
[3] N.  Bhumiratana,  K.  Adhikari,  dan  E.  Chambers,  “Evolution  of  sensory  aroma  attributes
from coffee beans to brewed coffee,” LWT - Food Sci. Technol. , vol. 44, no. 10, hal. 2185– 2192, 2011, doi: 10.1016/j.lwt.2011.07.001.
[4] M. Garcia, J. E. Candelo-Becerra, dan F. E.Hoyos, “applied sciences Quality and Defect Inspection of Green Co ff ee Beans Using a Computer Vision System,” 2019.
[5] P.  Vithu  dan  J.  A.  Moses,  “Machine  vision  system  for  food  grain  quality  evaluation:  A review,” Trends  Food  Sci.  Technol. ,  vol.  56,  hal.  13–20,  2016,  doi: 10.1016/j.tifs.2016.07.011.
[6] J.  Aramiko,  “KLASIFIKASI  KERUSAKAN  BIJI  KOPI  MENGGUNAKAN  METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER SKRIPSI,” 2020.
[7] R. E. Angelia, K. C. R. Cavan, K. E. Recto, dan R. B. Bactat, “Dried Robusta Coffee Bean Quality Classification Using Convolutional Neural Network Algorithm,” ACM Int. Conf. Proceeding Ser. , hal. 57–61, 2021, doi: 10.1145/3467707.3467715.
[8] P. S. Maria dan M. Rivai, “Klasifikasi Kualitas Biji Kopi Menggunakan Pengolahan Citra dan Fuzzy Logic,” Semin. Nas.  Menggagas Kebangkitan Komod. Unggulan Lokal Pertan. dan Kelaut. , 2013.
[9] I.  Kurniastuti,  E.  N.  I.  Yuliati,  F.  Yudianto,  dan  T.  D.  Wulan,  “Determination  of  Hue Saturation Value (HSV) color feature in kidney histology image,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 2157, no. 1, 2022, doi: 10.1088/1742-6596/2157/1/012020.
[10] F. Q. Chen dan Y. P. Zhou, “Color feature extraction of Hainan Li brocade image based on RGB and HSV,” 2015 12th Int. Comput. Conf. Wavelet Act. Media Technol. Inf. Process.
ICCWAMTIP 2015 , hal. 214–219, 2016, doi: 10.1109/ICCWAMTIP.2015.7493978.
[11] P. Ganesan, V. Rajini, B. S. Sathish, dan K. B. Shaik, “HSV color space based segmentation of region of interest in satellite images,” 2014 Int. Conf. Control. Instrumentation, Commun.
Comput. Technol. ICCICCT 2014 , hal. 101–105, 2014, doi:
10.1109/ICCICCT.2014.6992938.
[12] R. C. Gonzales dan R. E. Woods, Digital image processing (second edition) , vol. 8, no. 1. 2002.
[13] R. A. Surya, A. Fadlil, dan A. Yudhana, “Ekstraksi Ciri Metode Gray Level Co-Occurrence Matrix ( GLCM ) dan Filter Gabor untuk Klasifikasi Citra Batik Pekalongan,” J. Inform. Pengemb. IT (JPIT , Vol. 02, No. 02, Juli 2017 , vol. 02, no. 02, hal. 23–26, 2017.
[14] A. Kadir dan A. Susanto, Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra , no. 2013. Penerbit Andi, 2013.
[15] Sutarno, R. F. Abdullah, dan R. Passarella, “Identifikasi Tanaman Buah Berdasarkan Fitur Bentuk,  Warna  dan  Tekstur  Daun  Berbasis  Pengolahan  Citra  dan  Learning  Vector Quantization(LVQ),” Annu. Res. Semin. , vol. 3, no. 1, hal. 65–70, 2017, [Daring]. Tersedia pada: https://seminar.ilkom.unsri.ac.id/index.php/ars/article/view/1742.
[16] S.  L.  B.  Ginting  dan  R.  P.  Trinanda,  “TEKNIK  DATA  MINING  MENGGUNAKAN METODE  BAYES  CLASSIFIER  UNTUK  OPTIMALISASI  PENCARIAN  PADA APLIKASI PERPUSTAKAAN,” 2013.
[17] T. Wahyono, FUNDAMENTAL OF PYTHON FOR MACHINE LEARNING . Yogyakarta: GAVA MEDIA, 2021.
[18] S. . Pattekari dan A. Parveen, “Prediction system for heart disease using Naïve Bayes,” Int. J. Adv. Comput. Math. Sci. , vol. 3, no. 3, hal. 290–294, 2012.