## IDENTIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN BUAH NAGA MERAH (HYLOCEREUS COSTARICENSIS) MELALUI PENDEKATAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN)

## Abstract
[Identification Of Red Dragons (Hylocereus Costaricensis) Murability Level  Through Artificial  Neural Network  (Ann)  Approach]  Massive  technological  developments  continue  to  occur  and  penetrate  into  all sectors  of  the  world's  people's  lives. In  Indonesia  in  particular,  various  studies  need  to  be  carried  out  to develop  various  4.0  technologies  in  agriculture  and  apply  them  to  improve  the  quality  and  quantity  of production. One of the technologies in  agriculture that needs to  be developed is the identification of  fruit maturity, where this needs to be done considering the limitations of the human senses in determining the level of maturity based on the RGB value of the fruit. In this study, an Artificial Neural Network (ANN) approach with the Backpropagation algorithm was used. The dataset  used consists of  90 photos of  dragon fruit for training data and 15 photos of dragon fruit for data testing. The results obtained are that the ANN model built is able to identify the level of fruit maturity with 100% accuracy based on the dataset used.
Keywords:  Artificial  Neural  Networks;  Backpropagation;  Red  Dragon  Fruit;  Classification;  Image processing.

## Abstrak
Perkembangan  teknologi  yang  masif  terus  terjadi  dan  merambah  ke  segala  sektor  kehidupan  masyarakat dunia.  Di  Indonesia  khususnya,  perlu  dilakukan  berbagai  penelitian  untuk  mengembangkan  berbagai teknologi  4.0  di  bidang  pertanian  dan  menerapkannya  untuk  meningkatkan  kualitas  dan  kuantitas  hasil produksi. Salah satu teknologi di bidang pertanian yang perlu dikembangkan adalah identifikasi kematangan buah,  di  mana  hal  ini  perlu  dilakukan  mengingat  keterbatasan  indra  manusia  dalam  menentukan  tingkat kematangan berdasarkan nilai RGB dari buah. Dalam penelitian ini dilakukan pendekatan Artificial Neural Network (ANN) dengan algoritma Backpropagation . Dataset yang digunakan terdiri dari 90 foto buah naga untuk  data  training  dan  15 foto  buah  naga  untuk data  testing.  Adapun  hasil  yang  didapatkan  yaitu model ANN  yang  dibangun  mampu  melakukan  identifikasi  tingkat  kematangan  buah  dengan  akurasi  100% berdasarkan dataset yang digunakan.
Kata Kunci: Artificial Neural Network ; Backpropagation ; Buah Naga Merah; Klasifikasi; Pengolahan Citra.

## 1. Pendahuluan
Teknologi yang terus berkembang, memaksa manusia untuk merubah pola dan perilaku kehidupan sehari- hari.  Era  industri  4.0  dan  society  5.0  terus  merambah  ke  berbagai  bidang,  salah  satunya  adalah  bidang pertanian  (Sittón-Candanedo  et  al.,  2019).  Teknologi  seperti Internet  of  Things dan  artificial  intelligence terus  dikembangkan  untuk  mendukung  smart  agroindustri  yang  dapat  menambah  nilai  tambah  komoditas pertanian, mulai dari sektor hulu, on-farm hingga sektor hilirisasi produk-produk komoditas pertanian dan perkebunan (Pradana et al., 2020; Purwandoko et al., 2019). Di Indonesia teknologi 4.0 seperti Internet of Things dan artificial  intelligence masih  minim  penerapannya  (Arkeman,  2013;  Mkomwa  et  al.,  2014; Rachman et al., 2021). Hal ini dikarenakan oleh beberapa faktor, di antaranya adalah karakteristik masyarakat Indonesia yang berbeda dengan masyarakat di negara maju, di mana di negara maju pergantian era dari 3.0 ke  4.0  dilakukan  secara  switching,  artinya  ketika  memasuki  era  4.0  maka  segala  bentuk  teknologi  di  era

## Dedy Armiady
1) Dosen Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Almuslim Bireuen e-mail : dedy.armiady@gmail.com
sebelumnya  sepenuhnya  ditinggalkan.  Namun  berbeda  dengan  karakteristik  masyarakat  Indonesia  yang memiliki keunikan tersendiri, di mana ketika masyarakat dunia mulai memasuki era 4.0, maka masyarakat Indonesia  tidak  sepenuhnya  meninggalkan  teknologi  di  era  3.0,  era  2.0  bahkan  masih  ada  masyarakat Indonesia yang masih hidup layaknya di era 1.0. Namun jika dipandang dari sisi lain, hal ini justru berdampak kepada keberkahan hidup masyarakat pada Indonesia pada umumnya (Farida et al., 2020; Nastiti & Abdu, 2020; Wirawan, 2020).
Permasalahan  yang  dihadapi  tersebut  sebenarnya  bukan  suatu  hambatan  untuk  menerapkan  teknologi terbaru,  khususnya  di  bidang  pertanian.  Hal  ini  dikarenakan  permasalahan  era  industri  4.0  di  Indonesia disebabkan  oleh  kurangnya  edukasi  yang  dilakukan  oleh  berbagai  pihak  kepada stakeholder ,  sehingga menimbulkan  kesenjangan  pengetahuan  antar  berbagai  pihak  yang  terlibat  dalam  penerapan  teknologi tersebut (Siagian, 2020). Namun disisi lainnya, Indonesia memiliki potensi besar menjadi pusat agroindustri pada  tahun  2045,  dikarenakan  dari  segi  geografis  Indonesia  terletak  di  wilayah  yang  memiliki  potensi pengembangan pertanian dan perkebunan yang menjanjikan. Hal ini dapat dijadikan dasar yang kuat untuk mengembangkan teknologi pendukung produksi pertanian, seperti teknologi Internet of Things dan artificial intelligence (Bima et al., 2020; Mathilda Gian Ayu, 2020; Sardjono et al., 2021; Sinaga, 2019).
Teknologi  smart  agroindustri  dapat  diterapkan  untuk  semua  komoditas  pertanian  dan  perkebunan  di Indonesia,  salah  satunya  yaitu  komoditas  buah  naga  merah  (Hylocereus  Costaricensis).  Buah  naga merah merupakan  buah  yang  masuk  dalam  kategori  tumbuhan  kaktus,  yang  awal  mulanya  berasal  dari  negara Amerika dan Meksiko (K & R, 2019; Susanti Vh et al., 2012). Pada abad ke-18 orang Perancis membawa tanaman tersebut ke Asia dan dijadikan sebagai tanaman hias. Oleh orang Cina, tanaman ini dianggap sebagai tanaman yang membawa berkah. Buah naga sering kali diletakkan di atas altar di dekat patung naga yang berwarna hijau. Warna buah naga yang merah terlihat kontras dengan warna patung naga hijau. Kebiasaan ini  menjadi  awal  mula  penamaan  buah  ini  dengan  sebutan  buah  naga,  yang  dalam  bahasa  inggrisnya diterjemahkan dengan dragon fruit (Ghee & Voon, 2021; Krauser et al., 2022).
Dalam meningkatkan kualitas dan kuantitas produksi buah naga, berbagai penelitian yang bertujuan untuk pengembangan  teknologi  smart  agroindustri  dapat  dikembangkan.  Salah  satunya  yaitu  teknologi  image processing  yang  mampu  mengidentifikasi  tingkat  kematangan  buah  naga  merah.  Penggunaan  image processing  dalam  mengidentifikasi  tingkat  kematangan  buah  perlu  dikembangkan  dikarenakan  kelemahan dan keterbatasan indra manusia dalam memproses penentuan kematangan buah  (Chakraborty  et  al., 2022; Ruan et al., 2021). Salah satu pendekatan yang dapat digunakan dalam mengembangkan teknologi ini adalah Artificial  Neural  Network  (ANN)  (Abdul  Sahli  et  al.,  2019;  Liyanaarachchi  et  al.,  2021).  Adapun  dalam penelitian ini digunakan algoritma Backpropagation sebagai salah satu dari algoritma dalam ANN. Aplikasi yang  dikembangkan  ini  dapat  digunakan  untuk  mengelompokkan  buah  naga  merah  sesuai  dengan  tingkat kematangannya,  yaitu  mentah,  sedang  dan  matang.  Sistem  yang  dikembangkan  menggunakan  algoritma klasifikasi / pengelompokan sebagai salah satu kasus dalam supervised learning, dimana data dikelompokkan berdasarkan label yang merujuk pada hasil training (Putri, 2021; Supriyanto et al., 2019; Yu & Zhang, 2021). Adapun  mekanisme  pengelompokan  data  dalam  sistem  yang  dikembangkan  ini  yaitu,  pertama  dibangun model ANN dengan algoritma Backpropagation melalui proses training menggunakan dataset sebanyak 90 sampel foto buah naga merah, dimana ditentukan 3 kelas label yaitu mentah, setengah matang dan matang. Berdasarkan model yang dibangun, maka dilakukan pengujian kelas dengan  memasukkan citra uji berupa foto buah naga merah yang akan diuji tingkat kematangannya.

## 2. Metode
Metode yang digunakan dalam penelitian ini dibagi menjadi beberapa bagian, di antaranya adalah:
A. Metode Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini,  digunakan  dua  jenis  data  yaitu  data  training  dan  data  testing.  Adapun  data training  digunakan  untuk  melakukan  proses  pembelajaran  mesin  terhadap  model  ANN  yang dikembangkan.  Adapun  data  yang  digunakan  untuk  data  training  yaitu  90  sampel  foto  buah  naga merah,  dimana  data  tersebut  terdiri  dari  3  kelompok  yaitu  mentah,  setengah  matang  dan  matang. Selain  data  training,  ada  juga  data  testing  yang  digunakan  untuk  menguji  model  ANN  dalam mengelompokkan data. Adapun data testing yang digunakan yaitu 15 sampel foto buah naga yang dikelompokkan dalam 3 kelompok data, di mana tiap kelompok terdiri dari 5 foto buah naga merah.

## B. Metode Pengembangan Sistem
Adapun  untuk  metode  pengembangan  sistem  yang  digunakan  yaitu  metode  Rapid  Application Development (RAD). Adapun gambaran dari model RAD dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 1. Metode Rapid Application Development (RAD) (Nalendra, 2021)
Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  analisa  awal  terkait  kebutuhan  pengembangan  sistem,  dimana penulis  melakukan  analisa  terhadap  dataset  yang  dibutuhkan  untuk  membangun  model  ANN identifikasi kematangan buah naga merah. Pada tahap awal ini penulis juga melakukan quick desain untuk  menentukan aturan dan prosedur yang diperlukan untuk  melakukan pengembangan sistem. Tahap  berikutnya  yaitu  melakukan  pengembangan  prototype  dan  model  ANN  identifikasi kematangan buah naga merah, dengan menggunakan dataset yang telah disiapkan sebelumnya. Pada tahap  ini  juga  dilakukan  pengujian  model  terkait  dengan  rancangan  serta  kesesuaian  dengan algoritma  yang  digunakan.  Setelah  tahapan  pengembangan  model  ANN  dilakukan,  langkah selanjutnya yaitu melakukan pengujian model yang dibangun, dengan menggunakan 15 data testing atau data uji yang telah disiapkan sebelumnya.

## C. Algoritma yang digunakan
Adapun  algoritma  yang  digunakan  dalam  melakukan  identifikasi  tingkat  kematangan  buah  naga merah yaitu algoritma  Backpropagation.  Backpropagation merupakan algoritma yang menerapkan konsep  perhitungan  derivatif  atau  turunan  secara  cepat.  Adapun  ide  dasar  dari  algoritma  ini  yaitu menghitung  penurunan  gradient  untuk  menemukan  bobot  optimal  dalam  ANN.  Algoritma Backpropagation dikembangkan oleh Rumehalt, Williams dan Hinton sekitar tahun 1986 (Cohen et al.,  1990).  Adapun  penggunaan  algoritma  ini  yaitu  pada  pelatihan  jaringan  syaraf  secara  efektif melalui  pendekatan  chain  rules  (aturan  rantai).  Adapun  cara  kerja  algoritma  ini  yaitu  dengan melakukan  back-pass  dan  menyesuaikan  parameter  bobot  dan  bias.  Adapun  tahapan Backpropagation adalah sebagai berikut (Du & Lowery, 2010; Mazur, 2016; Najwa et al., 2017):
1) Tentukan bobot dengan cara mengambil nilai paling kecil secara random
2) Unit input X i menerima sinyal dan meneruskan sinyal X i ke semua unit pada hidden layer.
3) Setiap hidden layer Z i dilakukan penjumlahan bobot input sinyal dengan rumus:
𝑍_𝑖𝑛 𝑗 = 𝑉 0𝑗 + ∑ 𝑋 𝑖 𝑉 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 (1)
4) Gunakan fungsi aktivasi untuk menghitung sinyal output dengan rumus:
𝑍 𝑖 = 𝑓(𝑧 𝑖𝑛𝑗 ) (2)
5) Kirimkan sinyal tersebut dengan fungsi signoid ke semua unit output.
6) Jumlahkan bobot sinyal outuput dengan persamaan:
𝑦_𝑖𝑛 𝑘 = ∑ 𝑍 𝑗 𝑊 𝑗𝑘 𝑝 𝑖=1 (3)
7) Gunakan fungsi aktivasi untuk menghitung sinyal output.
8) Setiap output (y k ; k=1,2,3,...,m), menerima pola dan hitung error dengan persamaan: 𝛿 𝑘 = (𝑡 𝑘 − 𝑦 𝑘 )𝑓(𝑦_𝑖𝑛 𝑘 ) (4)
9) Hitung koreksi bobot dengan rumus:
∆𝑤 𝑗𝑘 = 𝛼 𝛿 𝑗 𝑧 𝑖 (5)
10) Hitung koreksi bias dengan rumus:
∆𝑤 0𝑗 = 𝛼 𝛿 𝑘 (6)
11) Kirim sinyal ke unit yang ada di  lapisan paling tersembunyi, dan jumlahkan delta input yang berada pada lapisan di kanannya, dengan persamaan:
𝛿_𝑖𝑛 𝑗 = ∑ 𝛿 𝑘 𝑤 𝑗𝑘 𝑚 𝑘=1 (7)
12) Kalikan dengan turunan dari fungsi aktivasi untuk menghitung informasi error dengan rumus:
𝛿 𝑗 = 𝛿_𝑖𝑛 𝑗 𝑓(𝑧_𝑖𝑛 𝑗 ) (8)
13) Hitung koreksi bobot dengan rumus:
∆𝑣 𝑗𝑘 = 𝛼𝛿 𝑗 𝑥 𝑖 (9)
14) Langkah terakhir yaitu menghitung koreksi bias dengan rumus:
∆𝑣 0𝑗 = 𝛼𝛿 𝑗 (10)
3. Hasil dan Pembahasan
A. Hasil Penelitian
1. Desain Aplikasi
Aplikasi  identifikasi  kematangan  buah  naga  merah  ini  dikembangkan  dengan  menggunakan  algoritma backpropagation , sebagai salah satu algoritma dalam ANN. Adapun desain model ANN dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 2. Arsitektur ANN Klasifikasi Buah Naga Merah
Dalam sistem ini, terdapat tiga input layer dengan value yaitu Red , Green dan Blue , dimana ketiga input layer tersebut diteruskan menuju 15 hidden layer . Masing-masing dari hidden layer tersebut menuju ke 3 output  layer  sebagai  label  yang  digunakan  dalam  pengembangan  sistem  ini,  yaitu  Mentah,  Setengah Matang dan Matang. Adapun data yang digunakan dalam membangun model ANN ini dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 1. Data Training dan Data Testing
Berdasarkan arsitektur ANN dan data yang telah dikumpulkan, maka dilakukan pengembangan sistem dengan alur proses yang dapat dilihat pada gambar berikut:
Tentukan nilai RGB dan HSV Tentukan Target Tentukan Hidden Layer Tentukan Algoritma Pelatihan Output Model Hasil Nilai RGB & HSV Model pelatihan Simulasi Mentah Setengah Matang Matang Start Stop Input Citra Database Pengujian Pelatihan Gambar 3. Flow Chart Sistem
Aplikasi identifikasi tingkat kematangan buah naga merah dikembangkan dengan menggunakan aplikasi MatLab , dengan rancangan aplikasi sebagai berikut:
Gambar 4. Rancangan Halaman Utama
Pada  halaman  utama  terdapat  menu  Buka  Citra  untuk  memilih  data  testing  yang  akan  dilakukan klasifikasi. Terdapat juga menu Ekstraksi Ciri, dimana jika menu ini dipilih maka akan muncul data pre- processing gambar buah naga melalui ekstraksi ciri dan nilai RGB, serta dilakukan cropping dan konversi citra  ke  bentuk grayscale .  Pada  halaman ini  juga ada  menu  identifikasi  untuk  memproses  data  testing dengan hasil klasifikasi  yang dapat  dilihat pada  menu hasil, sesuai  dengan label  klasifikasi  yang telah ditentukan yaitu Mentah, Setengah Matang dan Matang.

## 2. Proses Data Training
Adapun  proses  data  training  dilakukan  dengan  menggunakan  data  yang  dikumpulkan,  dengan  tujuan untuk membangun model ANN identifikasi tingkat kematangan buah naga merah, dimana proses training dapat dilihat pada gambar berikut:

## Gambar 5. Proses Data Training

## 3. Proses Data Testing
Setelah model dibangun melalui pelatihan mesin menggunakan data training dan algoritma ANN, maka langkah berikutnya yaitu dilakukan pengujian terhadap model yang dibangun dengan memasukkan data testing. Adapun proses data testing dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 6. Proses Buka Citra
Gambar 7. Proses Data Testing dan Identifikasi Label
Pada gambar di  atas didapatkan hasil klasifikasi melalui proses Buka Citra untuk memilih data testing berupa foto buah naga, kemudian proses Ekstraksi Ciri untuk ekstraksi nilai RGB ( Red, Green, Blue ) dan HSV ( Hue, Saturation, Value ), kemudian proses Identifikasi untuk melakukan pengelompokan dengan menggunakan perhitungan-perhitungan dengan algoritma backpropagation . Adapun hasil dari pengujian model yang dibangun yaitu berhasil dengan persentase 100%. Hal ini diuji dengan menggunakan 5 data uji yang telah disediakan pada tahap sebelumnya.

## 4. Kesimpulan
Adapun kesimpulan yang dapat diambil dari pengembangan aplikasi identifikasi kematangan buah naga merah ini yaitu:
1. Algoritma  backpropagation yang  digunakan  dalam  pengembangan  aplikasi  identifikasi  tingkat kematangan  buah  naga  merah  ini  dapat  digunakan  untuk  pengembangan  aplikasi  panen  otomatis buah naga merah, namun perlu dikembangkan lebih lanjut lagi.
2. Aplikasi yang dibangun berdasarkan model ANN backpropagation berhasil melakukan identifikasi dan  klasifikasi  sesuai  dengan  label  yang  ditentukan  dengan  tingkat  akurasi  100%.  Hal  ini berdasarkan dataset yang disiapkan yaitu 90 data training dan 15 data testing.
3. Identifikasi  tingkat  kematangan  buah  perlu  dikembangkan  untuk  komoditas  lainnya,  terutama komoditas pertanian dan perkebunan unggulan yang ada di Indonesia untuk membantu para petani dalam menerapkan teknologi era 4.0.

## Daftar Pustaka
Abdul  Sahli,  F.,  Norazwina, Z.,  &  Noor  Athirah,  D.  (2019).  Application  of  Artificial  Neural  Network  to Improve  Pleurotus  sp.  Cultivation  Modelling  . MATEC  Web  of  Conferences , 255 . https://doi.org/10.1051/matecconf/201925502010
Arkeman,  Y.  (2013).  SMART-TIN:  An  Integrated  And  Intelligent  System  For  The  Design  og  Adaptive Agroindustry (A Conseptual Framework). 2 Nd International Conference on Adaptive and Intelligent Agroindustry ( ICAIA ) September 16– 17 , 2013 .
Bima, I. W. K., Suryani, V., & Wardana, A. A. (2020). A Performance Analysis of General Packet Radio Service  (GPRS)  and  Narrowband  Internet  of  Things  (NB-IoT)  in  Indonesia. Kinetik:  Game Technology,  Information  System,  Computer  Network,  Computing,  Electronics,  and  Control . https://doi.org/10.22219/kinetik.v5i1.947
Chakraborty, S., Mandal, S. B., & Shaikh, S. H. (2022). Quantum image processing: challenges and future research  issues. International  Journal  of  Information  Technology  (Singapore) , 14 (1). https://doi.org/10.1007/s41870-018-0227-8
Cohen,  J.  D.,  Dunbar,  K.,  &  McClelland,  J.  L. (1990).  On the  control  of  automatic  processes:  A  parallel distributed processing account of the stroop effect. Psychological Review , 97 (3). https://doi.org/10.1037/0033-295X.97.3.332
Du,  L.  B.,  &  Lowery,  A.  J.  (2010).  Improved  single  channel  backpropagation  for  intra-channel  fiber nonlinearity  compensation  in  long-haul  optical  communication  systems. Optics  Express , 18 (16). https://doi.org/10.1364/oe.18.017075
Farida, I., Setiawan, R., Maryatmi, A. S., & Juwita, N. (2020). The Implementation of E-Government in the Industrial  Revolution  Era  4.0  in  Indonesia. International  Journal  of  Progressive  Sciences  and Technologies (IJPSAT , 22 (2).
Ghee,  L.  K.,  &  Voon,  L.  C.  (2021).  The  effect  of  Hylocereus  polyrhizus  (red  dragon fruit)  on  whole  gut transit time of young Malaysian adults. Malaysian Journal of Nutrition , 27 (1). https://doi.org/10.31246/MJN-2020-0100
K, HARITHPRIYA., & R, JEYACHANDRAN. (2019). In-vitro immunomodulatory activity of dragon fruit extract. International Journal of Pharma and Bio Sciences , 10 (3).
https://doi.org/10.22376/ijpbs.2019.10.3.b99-106
Krauser, L. E., Stevens, F. R., Gaughan, A. E., Nghiem, S. v., Thy, P. T. M., Duy, P. T. N., & Chon, L. T.
(2022). Shedding  Light on Agricultural Transitions, Dragon Fruit Cultivation, and Electrification in Southern Vietnam Using Mixed Methods. Annals of the American Association of Geographers , 112 (4). https://doi.org/10.1080/24694452.2021.1940825
Liyanaarachchi, V. C., Nishshanka, G. K. S. H., Sakarika, M., Nimarshana, P. H. V., Ariyadasa, T. U., & Kornaros, M. (2021). Artificial neural network (ANN) approach to optimize cultivation conditions of microalga Chlorella vulgaris in view of biodiesel production. Biochemical Engineering Journal , 173 . https://doi.org/10.1016/j.bej.2021.108072
Mathilda  Gian  Ayu.  (2020). Perkembangan  dan  Penggunaan  IoT  di  Indonesia  Tahun  2021  Diprediksi Meningkat . Cloud Computing Indonesia.
Mazur, M. (2016). A Step by Step Backpropagation Ex- ample. Network .
Mkomwa,  S.,  Hongwen,  L.,  &  Desbiolles,  J.  (2014).  Conference  on  Conservation  Agriculture  for Smallholders  in  Asia  and  Africa. Conference  on Conservation  Agriculture  for  Smallholders  in  Asia and Africa .
Najwa, M., Warsito, B., & Ispriyanti, D. (2017). Pemodelan Jaringan Syaraf Tiruan Dengan Algoritma One Step  Secant  Backpropagation  dalam  Return  Kurs  Rupiah  Terhadap  Dolar  Amerika  Serikat. Jurnal Gaussian , 6 (1).
Nalendra, A. K. (2021). Rapid Application Development (RAD) model method for creating an agricultural irrigation  system  based  on  internet  of  things. IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and Engineering , 1098 (2). https://doi.org/10.1088/1757-899x/1098/2/022103
Nastiti,  F.,  &  Abdu,  A.  (2020).  Kajian:  Kesiapan  Pendidikan  Indonesia  Menghadapi  Era  Society  5.0.
Edcomtech Jurnal Kajian Teknologi Pendidikan , 5 (1). https://doi.org/10.17977/um039v5i12020p061
Pradana, I.  G.  M.  T.,  Djatna,  T.,  &  Hermadi,  I. (2020).  Blockchain  modeling  for  traceability  information system in supply chain of coffee agroindustry. 2020 International Conference on Advanced Computer
Science and Information Systems, ICACSIS 2020 .
https://doi.org/10.1109/ICACSIS51025.2020.9263214
Purwandoko,  P.  B.,  Seminar,  K.  B.,  Sutrisno,  &  Sugiyanta.  (2019).  Development  of  a  smart  traceability system  for  the  rice  agroindustry  supply  chain  in  Indonesia. Information  (Switzerland) , 10 (10). https://doi.org/10.3390/info10100288
Putri,  A.  W.  (2021).  Implementasi  Artificial  Neural  Network  (ANN)  Backpropagation  Untuk  Klasifikasi Jenis  Penyakit  Pada  Daun  Tanaman  Tomat. MATHunesa:  Jurnal  Ilmiah  Matematika , 9 (2). https://doi.org/10.26740/mathunesa.v9n2.p344-350
Rachman,  L.  M.,  Saleh,  A.,  Wetik,  J.  D.,  Namuzadi,  N.,  &  Ain,  A.  Q.  (2021).  Model  development  of sustainable wetland rice farming based on rice estate community and smart farming. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , 648 (1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/648/1/012206
Ruan,  Y.,  Xue,  X.,  &  Shen,  Y.  (2021).  Quantum  Image  Processing:  Opportunities  and  Challenges.  In Mathematical Problems in Engineering (Vol. 2021). https://doi.org/10.1155/2021/6671613
Sardjono,  W.,  Selviyanti,  E.,  Hobri,  &  Azizah,  R.  (2021).  The  relationship  between  internet  growth  and implementation  of  the  internet  of  things. Journal  of  Physics:  Conference  Series , 1836 (1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1836/1/012030
Siagian, sakida hepni. (2020). Sistem Monitoring Pengairan Tanaman Padi Di Dalam Sawah Menggunakan Esp8266 Berbasis Internet of Things (Iot). In Jurnal Pembangunan Wilayah & Kota (Vol. 1, Issue 3).
Sinaga, M. (2019). Adoption of IoT at Home in Indonesia. University of Twente , January .
Sittón-Candanedo, I., Alonso, R. S., Corchado, J. M., Rodríguez-González, S., & Casado-Vara, R. (2019). A review of edge computing reference architectures and a new global edge proposal. Future Generation Computer Systems , 99 . https://doi.org/10.1016/j.future.2019.04.016
Supriyanto, Noguchi, R., Ahamed, T., Rani, D. S., Sakurai, K., Nasution, M. A., Wibawa, D. S., Demura, M., & Watanabe, M. M. (2019). Artificial neural networks model for estimating growth of polyculture microalgae in
an open raceway pond. Biosystems Engineering , 177 . https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2018.10.002
Susanti Vh, E., Utomo, S. B., Syukri, Y., & Redjeki, T. (2012). PHYTOCHEMICAL SCREENING AND ANALYSIS  POLYPHENOLIC  ANTIOXIDANT  ACTIVITY  OF  METHANOLIC  EXTRACT  OF WHITE DRAGON FRUIT (Hylocereus undatus). Indonesian J. Pharm , 23 (1).
Wirawan, V. (2020). Penerapan E-Government dalam Menyongsong Era Revolusi Industri 4.0 Kontemporer di Indonesia. Jurnal Penegakan Hukum Dan Keadilan , 1 (1). https://doi.org/10.18196/jphk.1101
Yu,  X.,  &  Zhang,  B.  (2021). Innovation  Strategy  of  Cultivating  Innovative Enterprise  Talents  for Young
Entrepreneurs Under Higher Education. Frontiers in Psychology , 12 . https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.693576