## IMPLEMENTASI METODE KLASIFIKASI NAIVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI KUALITAS CABAI
Abd. Ghofur 1)
1 Manajemen Informatika, AMIK Ibrahimy email : apunkbwi@gmail.com

## Abstract
Image  processing  can  proces  many  colors  in the fruit,  especially in  fruit  of  chili.  There  are  several colors  contained  in  the  chili  fruit  that  is  green,  orange  and  red.  Chilies  are  not  predictable  price because  the  chili  have  fluctuate  prices,  the  chili  can  be  determined  is  only  the  quality.  The  main parameters  of  this  research  are  chili  size  and  color  of  the  chili,  because  these  fitures  can  be processed to get output, namely the prediction of the chili quality.
Some  processes  be  used  to  predict  the  chili.  These  processes  are  extraction  of  color  RGB,  LAB conversion of to RGB and Grayscale, level adjustment, color Region. Some of these processes do to get  a  percentage  of  the  stalk  (after  being  separated  by  body  of  the  chili)  and  percentage  of  the maturity.
The last proces is classifying the chili that have been obtained percentage of stalk and maturity then using Naive Buyes Classifier metod for classifying to four kind fo quality, namely quality A, B, C and D.  These  qualities  classification  are  A  :  consists  of  red  chilies  or  ripe  chili  that  has  big  size,  B  : consists of measuring big green chili, C : consists of small pieces of red chili and D : comprises small green chili.
Keyword : Naive Bayes Classifier, color, stalk, maturity.

## 1. PENDAHULUAN
Pengolahan  Citra (image) merupakan pemrosesan citra yang menggunakan komputer  dengan  tujuan  menjadikan  citra tersebut  kualitasnya  akan  menjadi  lebih  baik dalam kebutuhan implementasinya yang disebut dengan image enhancement . Misalnya, citra  pemandangan  yang  tampak  gelap,  lalu dengan  operasi  pengolahan  citra  kontrasnya diperbaiki  sehingga  menjadi  lebih  terang  dan tajam. [1]
Dengan  teknik  pengolahan  citra  dimana sebelumnya  citra  yang  rusak  dapat  dapat diperbaiki, walaupun tidak benar-benar sebaik citra  aslinya.  Teknik  ini  dapat  digunakan mengolah  citra  sesuai  dengan  apa  yang diinginkan,  seperti  iklan-iklan  di  majalah, surat  kabar,  televisi  dan  media-media  massa lainnya.  Foto-foto  yang  diolah  menjadi sempurna,  mulai  pencahayaan,  sampai  warna yang  sangat  tajam,  iklan-iklan  akan  lebih menarik untuk dilihat. [2]
Pada  sebuah  citra  mempunyai  color  image atau  LAB  merupakan  model  warna  berbentuk tiga dimensi yang mempunyai colorspace yang paling besar.  Model warna ini disebut sebagai independent  color  karena  tidak  dipengaruhi oleh benda yang menggunakannya. Lab dibuat berdasarkan persepsi warna mata manusia oleh
CIE  ( Commission  Internationale  d’Eclaire ) pada  tahun  1976,  CIE  merupakan  badan Internasional  yang  membuat  standarisasi warna  dan  cahaya.  Warna  LAB  merupakan singkatan  dari  Lightness,  a  dan  b  dimana  L adalah  lightness-terang  gelapnya  warna,  A adalah jangkauan warna dari red-green, dan B adalah jangkauan warna dari blue-yellow.
Buah  cabai  memiliki  warna  hijau,  orange dan  merah,  oleh  karena  itu  dibutuhkan  color image  untuk  menentukan  tingkat  kematangan cabai  dan  klasifikasi  ukuran  cabai  untuk menentukan kualitas.
Buah cabai tidak dapat bertahan lama untuk dikonsumsi  sehingga  pengiriman  cabai  ke beberapa kota-kota di Indonesia membutuhkan waktu  yang  relatif  cepat.  Pengiriman  cabai dilakukan  maksimal  jam  19.00  WIB  setiap harinya,  dan  apabila  melewati  jam  tersebut maka  cabai  tidak  dikirim  (dikonsumsi  pasar lokal)  sehingga  banyak  petani  merugi.  Maka setelah cabai dipetik harus ditentukan kualitasnya  terlebih  dahulu  untuk  menentukan harga.
Parameter utama pada penelitian ini adalah ukuran  dan  warna  dari  cabai,  karena  dari kedua  fitur  ini  nantinya  akan  proses  sehingga dapat  menghasilkan  output  berupa  perediksi kualitas cabai.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  Penelitian  yang  dilakukan  adalah dengan langkah-langkah sebagai berikut:
a. Studi Literature. Mempelajari  literatur  tentang  konsep Connected Component Labeling.
Mempelajari  literatur  tentang  konsep Naive Bayes Classifier.
b. Pengumpulan Data. Data  yang  dikumpulkan  berupa  kumpulan gambar yang diambil dari hasil pemotretan buah cabai.
c. Analisis. Pada  tahap  ini  akan  dijelaskan  proses ekstraksi  dari  foto  buah  cabai  yang kemudian dikonversi menjadi LAB. Selanjutnya  digunakan  level  adjusment untuk  membuat  image  menjadi  hitam putih  berdasarkan  threshold  parameter tertentu
kemudian menggunakan Connected  Component  Labeling  dan statistik  untuk  mendapatkan  perbedaan warna  dan  prosentasi  batang  buah  cabai, setelah itu digunakan metode Naive Bayes Classifier  untuk  mengklasifikan  kualitas buah cabai.
d. Perancangan
Pada tahap ini akan dilakukan
perancangan  terhadap  perangkat  lunak ekstraksi  dan  klasifikasi  kualitas  buah cabai  yang  akan  dibangun,  termasuk menentukan lingkungan pembuatan, bahasa  pemrograman  yang  digunakan, arsitektur,  fungsionalitas,  dan  antarmuka sistem.
e. Implementasi dan Pengujian. Pada tahap ini akan dilakukan implementasi pada beberapa contoh gambar  buah  cabai  serta  dilakukan pengujian  untuk  mendapatkan  kesimpulan dan  saran  untuk  pengembangan  lebih lanjut.
f. Dokumentasi Merupakan  langkah  akhir,  penyusunan laporan mulai dari latar belakang permasalahan sampai dengan pengambilan kesimpulan  akan  dijelaskan  dalam  tahap dokumentasi ini.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisa sistem pada deteksi citra digunakan untuk mengetahui pada tahapan-tahapan proses  deteksi  citra  cabai.  Untuk  tahapan- tahapannya adalah input citra, ekstraksi warna,
citra biner, area hitam, deteksi tangkai, bagian tangkai,  statistic  jumlah  cabai  berdasarkan piksel, prosentase warna, prosentase kematangan dan Naïve Bayes classifier . [12]
Untuk  mengetahui  urutan  analisa  system, maka  dibuat  arsitektur  sistem  yang  digunakan untuk  menggambarkan  sistem  kerja  pada deteksi citra.

## a. Rancangan Sistem
Dalam  rancangan  sistem  ini  menjelaskan tentang  tahapan-tahapan  proses  penelitian mulai  dari  pengambilan  bahan  penelitian, akuisisi citra, dan rancangan proses dalam tahapan  deteksi  citra,  dapat  dilihat  pada gambar 1.
Gambar 1. Arsitektur Proses Sistem Klasifikasi Kualitas Citra Cabai
Citra  akan  diproses  satu  persatu berdasarkan  tahapan  yang  dilalui  mulai dari input sampai dengan output. Dan hasil deteksi  berupa      citra  cabai  diketahui prediksi kualitas cabai.

## b. Akuisisi Citra
Di  dalam  akuisisi  citra  dibutuhkan suatu  alat  pengambilan  citra  dengan  cara pemotretan citra. Pengambilan foto dilakukan pada sore hari antara jam 16.00 s/d 18.30 WIB. Pengambilan foto berjarak 20  cm  dari  objek  dengan  environment yang  sama  yaitu  menggunakan  kardus untuk  menghindari  pencahayaan  yang tidak  sama.  Camera  yang  digunakan adalah Nikon Coolpix S3500 Ukuran cabai kecil  mempunyai  panjang  <  2,5  cm  dan berdiameter  <  3,5  cm  sedangkan  ukuran

## Jurnal Ilmiah Informatika
cabai  besar  mempunyai  panjang  >  3  cm dan berdiameter > 4 cm.
Untuk  mengubah  ukuran  citra  dengan program  dengan  ukuran  yang  diambil adalah 400 x 300 piksel, dengan resolution 72,  dan color  mode RGB  8  bit.  Seperti pada gambar 2.
Gambar 2. Citra Cabai, (a) Citra Cabai Matang, (b) Citra Cabai Setengah Matang, dan (c) Citra Cabai Hijau

## c. Konversi Lab
LAB  merupakan  model  warna  yang dirancang  untuk  menyerupai  persepsi penglihatan manusia dengan menggunakan tiga  komponen  yaitu  L  sebagai  luminance (pencahayaan)  dan  a  dan  b  sebagai dimensi  warna  yang  berlawanan.  Model warna ini dipilih karena terbukti memberikan  hasil  dari  pada  model  warna RGB  dalam  mengukur  nilai  kemiripan warna dalam citra.
Dalam  menalakukan  konversi  model warna RGB ke model warna LAB terlebih dahulu  dilakukan  proses  konversi  model warna  RGB  ke  XYZ.  Dan  tahap selanjutnya baru dilakukan konversi model warna XYZ ke LAB.
Konversi RGB ke LAB dimulai dengan melakukan  perhitungan  matrik  dengan menggunakan  persamaan  (1),  persamaan (2) dan persamaan (3) sebagai berikut :
X = 0.412453R + 0.357580G + 0.180423B ... (1) Y = 0.212671R + 0.715160G + 0.072169B ... (2) Z = 0.019334R + 0.119193G + 0.950227B ... (3)
Selanjutnya  LAB  didefinisikan  dengan persamaan (4), persamaan (5) dan persamaan (6) sebagai berikut :
........................................ (4)
.............................. (5)
............................... (6)
Dalam  hal  ini,  f(q)  dihitung  seperti berikut:
f(q) = q 1/3 , Jika q > 0.008856 else 7.787q + 16/116
X n , Y n , Z n , diperoleh melalui R=G=B= 1 dengan jangkauan R, G, B, berupa 1.
d. Level Adjustment
Pada  proses  Level  Adjustment  ini,  citra cabai  diproses  dengan  menggunakan operasi peningkatan kecerahan dan perengangan kontras.
Metode ini digunakan untuk kepentingan memperbaiki  citra.  Untuk  persamaan  (7) dapat dilihat dibawah ini [9][10] g(X,Y) = αf(X,Y) + β .............. (7)
Hasil  level  adjusment  dapat  lihat  pada gambar 3.
Gambar 3. Hasil Citra Ektraksi Warna

## e. Proses GrayScale
Sesuai  dengan  nama  dari  GrayScale  yaitu citra  yang  berskala  keabu-abuan.  Pada jenis  citra  ini  warna  dinyatakan  dengan intensitas berkisar antara 0 sampai dengan 255.  Nilai  0  untuk  warna  hitam  dan  nilai 255 untuk warna putih.
Rumus  untuk  mendapatkan  citra  skala kebuan  adalah  seperti  persamaan  (8) dibawah ini:
....   (8)
Citra grayscale ini akan mengubah ukuran citra  menjadi  8  bit  dan  memudahkan proses selanjutannya. [11]
Citra grayscale ini  membuat nilai-nilai piksel yang seragam sehingga memudahkan  mengubah  dalam  bentuk biner,  dibawah  ini  contoh  citra  grayscale dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Citra GrayScale
f. Citra Biner
Citra  biner  atau  dikenal  dengan  sebutan citra  hitam  putih  atau  citra  monokrom
adalah  citra  yang  nilai  piksel-pikselnya berupa  angka  nol  (hitam)  atau  satu(putih) saja  atau  dua  keadaan  seperti  0  dan  255. Kata  biner  yang  berarti  dua  yang menyatakan dua kemungkinan nilai tersebut.
Pada  tahap  citra  biner  ini  untuk memudahkan  dalam  proses  yang  dapat memisahkan  objek  dari  bayanganya. Untuk  mengubah  citra  menjadi  bentuk biner  dengan  cara  memilih  warna  dari hasil  grayscale  yang  menjadi  dasar  warna yang  dominan  di  dalam  citra  cabai  yaitu warna  putih,  abu-abu,  dan  hitam.  Warna- warna  tersebut  dirubah  dalam  bentuk warna putih (1 atau 255) dan warna selain itu  diubah  dalam  bentuk  warna  hitam  (0) untuk Tangkai cabai.

## g. Area Hitam
Area  Hitam memisahkan  antara  tangkai dan  badannya,  warna  putih  menunjukkan bayangan  dan  badan  dari  buah  cabai sedangkan  hitam  menunjukkan  piksel tangkai dari buah cabai.

## h. Deteksi Tangkai
Pada  proses  deteksi  tangkai,  mencoba untuk mendeteksi tangkai dengan membaca  piksel-piksel  yang  bernilai  R:0, G:0,  B:0  atau  area  yang  berwarna  hitam. Sedangkan  arena  putih  (R:255,  G:255, B:255)  yang  selanjutkan  area  hitam dihitung sebagai persentase tangkai. Citra  biner  dimana  warna  hitam  dideteksi sebagai  piksel  tangkai  dapat  dilihat  pada gambar 5.
Gambar 5. Citra Biner Tangkai Cabai
i. Statitistik Jumlah Cabai
Statistik  jumlah  cabai  perhitungan  jumlah cabai  merupakan  perhitungan  persentase piksel  tangkai  buah  cabai  dimana  jika persentase tangkai  buah  cabai  kurang  dari sama  dengan  4%  maka  cabai  termasuk ukuran  besar  karena  nilai  4%  dianggap sedikit  dan  jika  persentase  buah  cabai
lebih  dari  sama  dengan  5%  maka  cabai termasuk ukuran kecil.

## j. Proses Presentase Merah
Dari  hasil  proses  ekstraksi  warna,  untuk mengetahui  persentase  kematangan  cabai digunakan  metode Connected  Component Labeling. Karena  warna  cabai  matang, setengah matang, dan masih belum matang memiliki  ciri  warna  khusus.  Untuk  cabai yang matang memiliki warna merah, cabai setengah  matang  memiliki  wara  orange, dan  cabai  belum  matang  memiliki  warna hijau.
Connected component
labeling merupakan teknik yang juga bisa digunakan untuk mengklasifikasikan
region  atau  objek  dalam  citra.  Metode  ini memanfaatkan  teori  connectivity  citra. Pikes-piksel dalam region disebut connected bila mematuhi aturan kedekatan piksel.  Aturan  kedekatan  piksel  ini memanfaatkan sifat ketetanggaan. Dengan demikian  piksel-piksel  yang  dikatakan connected  pada  dasarnya  memiliki  sifat adjacency  satu  sama  lain  karna  masih memiliki  ketanggaan.  Ketanggaan  harus memiliki  panjang  atau  jarak  1  piksel dengan piksel lainnya. [5]
Untuk  presentasi  kematangan  citra  cabai ini  menggunakan  4  ketetanggaan  dengan connected  component  labeling. Piksel- piksel  4  tetangga  dapat  dilihat  pada gambar 6.

## Gambar 6. Ketetanggaan
Untuk  warna  label  yang  diharapkan  adalah merah  untuk  cabai  matang,  biru  untuk  warna cabai  setengah  matang,  dan  hijau  untuk  cabai belum  matang.  Sehingga  citra  cabai  akan membentuk  sebuah  region  warna  seperti  pada gambar 7.
Gambar 7. Region Warna

## Jurnal Ilmiah Informatika
Dari  gambar  7  di  atas  dapat  dijelaskan bahwa  warna  cabai  tersebut  memiliki dominan  warna  merah  menujukan  cabai matang  dan  warna  hitam  menujukan bayangan citra pada citra cabai.

## k. Tabel Kualitas
Tabel  kualitas  merupakan  tabel  traning set  yang  sudah  dilengkapi  dengan  label dari  pendapat  pakar  sehingga  masing- masing  citra  cabai  dapat  di  pastikan kualitasnya.  Kualitas  dalam  penelitian ditentukan  dalam  empat  macam  kualitas yaitu :
- Kualitas A untuk cabai yang berwarna merah berukuran besar
- Kualitas B untuk cabai yang berwarna hijau berukuran besar
- Kualitas C untuk cabai yang berwarna merah berukuran kecil
- Kualitas D untuk cabai yang berwarna hijau berukuran kecil
l. Naive Bayes Classifier Naive  Bayes  Classifier merupakan metode yang digunakan untuk
mengklasifikan  citra  buah  cabai  pada penelitian  ini  dengan  metode  probabilitas dan  statistik  yang  dikemukakan  oleh ilmuan  Inggris Thomas  Bayes ,  yaitu memprediksi peluang dimasa depan berdasarkan pengalaman
dimasa sebelumnya. Ada dua proses penting yang dilakukan  saat  melakukan  klasifikasi.
Proses  yang  pertama  adalah  learning (training) yaitu proses pembelajaran menggunakan  training  set.  Untuk  kasus Naive  Bayesian  Classifier,  perhitungan probalilitas  dari  data  berdasarkan  data pembelajaran yang telah dilakukan. Proses kedua adalah proses data testing. [4] [6]
Keuntungan menggunakan metode
Naive Bayes, diataranya :  Relatif mudah untuk diimplementasikan karena tidak
menggunakan optimasi numerik,
perhitungan matriks dan lainnya.
 Efisien dalam pelatihan dan penggunaannya.
 Bisa  menggunakan  data  binary  atau polinom.
 Karena diasumsikan independent
maka  memungkinkan  metode  ini diimplementasikan  dengan  berbabai macam data set.
Pada  penelitian ini, jenis  kualitas  cabai digolongkan  menjadi  mepat  yaitu  kualitas A,  B,  C  atau  D  dengan  memperhatikan nilai  persentase  tangkai,  nilai  persentase warna  merah  (matang),  nilai  warna  hijau (muda),  nilai  warna  biru  (setengah matang) dan nilai probabilitas dari masing- masing label A, B, C dan D.
Langkah-langkah pelatihan data dengan Naive Bayes yaitu [6] :
1. Hitung  probabilitas  (prior)  tiap  kelas yang ada.
2. Lalu  hitung  rata-rata  (mean)  tiap  fitur dan tiap kelas dengan persamaan (9).
k n    ..............................   (9)
Dimana :
k = Banyaknya data
 n = Jumlah nilai data
3. Kemudian  hitung  nilai standar  deviasi tiap  fitur  dan  tiap  kelas  dengan persamaan (10).
  2 1 2 1 1            n i i x x n  .........  (10)
Pada  penelitian  ini  terdapat  70  data yang  dijadikan  data  training  set  dan  data tersebut sudah berhasil diklasifikasi dengan  baik  dan  sesuai  dengan  pendapat dari  pakar  yang  selanjutnya  data  tersebut dijadikan  data  training  set.  Data  training set  tersebut  dapat  dilihat  pada  tabel  1 berikut.
Tabel 1. Data Training Set
Dari  data  training  set  pada  tabel  1 diatas  menggunakan  pengujian  yang dilakukakn  dengan  metode  Naive  Bayes. Adapun  langkah-langkah  yang  digunakan dalam  pengujian  dengan  menggunakan metode  Naive  Bayes  adalah  sebagai berikut yaitu :
1. Menghitung  densitas  probabilitas  data testing  menggunakan  persamaan  (11) dibawah ini.
  2 2 2 ) ( 2 2 1        x e x
..................  (11)
2. Setelah  didapatkan  nilai  densitas probabilitasnya, selanjutnya menghitung probabilitas masing- masing  kelas  dengan  menggunakan persamaan (12). ) ( ) | ( i i C xP C X P
P  ..............   (12) Probabilitas yang dihasilan dan menunjukkan nilai yang paling besar akan menunjukkan dimana citra cabai diklasifikasikan,  klasifikasi  kualitas  buah cabai  tersebut  dikategorikan  menjadi empat kelas yaitu kelas A, B, C dan D.
Dari proses pengujian data di atas maka untuk mencari prediksi
dapat
dibandingkan  nilai  P(1|X),  P(2|X),  P(3|X) dan P(4|X) seperti pada rule perbandingan berikut :
1. Jika  P(1|X)  >  P(2|X)  dan  P(2|X)  > P(3|X)  dan  P(2|X)  >  P(4|X)  maka digolongkan ke dalam kelas A.
2. Jika  P(2|X)  >  P(1|X)  dan  P(2|X)  > P(3|X)  dan  P(2|X)  >  P(4|X)  maka digolongkan ke dalam kelas B.
3. Jika  P(3|X)  >  P(1|X)  dan  P(3|X)  > P(2|X)  dan  P(3|X)  >  P(4|X)  maka digolongkan ke dalam kelas C.
4. Jika  P(4|X)  >  P(1|X)  dan  P(4|X)  > P(2|X)  dan  P(4|X)  >  P(3|X)  maka digolongkan ke dalam kelas D
Pada  penelitian  ini  hasil  pengujian  dari semua  data  uji  dan  evaluasi  dari  hasil pengujian  yang  berjumlah  30  data  uji. Data  uji  tersebut  telah  di  uji  dengan menggunakan
program dimana perhitungan yang digunakan untuk klasifikasinya menggunakan metode Naive Bayes.
Adapun  30  data  uji  tersebut  yaitu  U1.jpg s/d  U30.jpg.  Hasil  pengujian  data  uji tersebut dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Prediksi Data Uji

## 4. EVALUASI
Pada bagian ini akan dijelaskan hasil semua pengujian  dari  data  uji  atau  data  testing  yang berjumlah 30 data.
Berdasarkan  pada  tabel  2  dapat  dilihat bahwa  hasil  prediksi  dari  data  uji  yang berjumlah  30  citra  uji,  data  uji  yang  berhasil diprediksi adalah 28 citra dari 30 citra data uji, sedangkan  data  uji  yang  tidak  berhasil diprediksi  adalah  2  citra,  untuk  menghitung tingkat  akurasi  prediksi  dapat  digunakan rumus (13) sebagai berikut :
% 100 30 28 x TA 
.............................   (13)
Jadi  berdasarkan  hasil  prediksi  terdapat  28 citra uji yang berhasil diprediksi sesuai dengan pendapat  pakar  dari  30  citra  data  uji,  maka dapat  disimpulkan  bahwa  tingkat  akurasi prediksi  yang  sesuai  dengan  pendapat  pakar

## Jurnal Ilmiah Informatika
menggunakan  metode  Naive  Bayes  Classifier mencapai 93,33%.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan uji coba dan analisa hasil yang bersesuaian  dengan  teori-toeri  pendukung yang  telah  dibahas  pada  bab-bab  sebelumnya, maka  dapat  diambil  beberapa  kesimpulan sebagai berikut :
1. Berdasar  foto,  cabai  dapat  ditentukan kualitasnya  dengan  menggunakan  fitur ukuran dan warna cabai.
2. Aplikasi yang telah dibuat dapat melakukan  ekstraksi  fitur  warna  dari  foto untuk  menentukan  tingkat  kematangan dari buah cabai.
3. Hasil  training  set  menunjukkan  bahwa semakin  banyak  jumlah  pixel  yang mewakili  tangkai,  maka  semakin  kecil ukuran  cabai  dan  semakin  sedikit  pixel yang  mewakili  tangkai,  maka  semakin besar ukuran cabai.
4. Tingkat akurasi prediksi dengan menggunakan  metode  Naive  Bayes pada  data  uji  yang  sesuai  dengan pendapat pakar mencapai 93.33%.

## 6. REFERENSI
[1] Ahmad,  Usman,  2005, Pengolahan  Citra Digital  dan  Teknik  Pemrogramannya , Graha Ilmu, Yogyakarta.
[2] Basuki, Achmad, 2005, Pengolahan Cira Digital  Menggunakan  Visual  Basic , Yogyakarta, Graha Ilmu.
[3] Farag  Ibrahim  Younis  Elnagahy,  2011, “Connected Components Labeling Algorithm  Based  on  Span  Tracking” , Canadian  Journal  on  Image  Processing and  Computer  Vision  Vol.  2  No.  7, November 2011
[4] Finish  Revita  Ganidar,  Evita  Devi
Martinuva,  Indrahidayati,  Nur  Rohmah, Karid Nurvenus, Sukarjo, 2013, “Klasifikasi  Bawang  Merah,  Putih, Bombay  Menggunakan  Metode  Naive
Bayesian  Classifier”,  Fakultas  Program Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Universitas  Brawijaya,  Malang,  65145, Indonesia.
[5] He  LF,  Chao  YY,  Suzuki  K.,  2013,  “An Algorithm  For  Connected-Component Labeling,  Hole  Labeling  And  Euler
Number Computing ”. Journal Of
Computer  Science  And  Technology  28 (3): 468 {478 May 2013. DOI 10.1007/s11390-013-1348-y [6] Masud  Karim,  Rashedur  M.  Rahman,
“Decision  Tree  and  Naïve  Bayes
Algorithm for Classification and Generation  of  Actionable  Knowledge  for Direct  Marketing ”, Journal  of  Software Engineering  and  Applications,  2013,  6, 196-206.
[7] Monika  Sharma,  Vibhuti  P  N  Jaiswal, Amit  Goyal,  2013,  “Fruit  Detection  with Multiple  Features  using  Fuzzy  Logic”, ISSN:  2277  128X,  Volume  3,  Issue  11, November  2013,  International  Journal  of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering.
[8] Ms.Rupali  S.Jadhav,  PROF.  S.S.Patil, 2013, “A  Fruit  Quality  Management System  Based  On  Image  Processing, IOSR Journal of Electronics and Communication  Engineering”. (IOSR-
JECE),  e-ISSN:  2278-2834,p-  ISSN: 2278-8735.  Volume  8,  Issue  6  (Nov.  -
Dec. 2013), PP 01-05
www.iosrjournals.org
[9] Rachili,  Muhammad.,  2007,  “Email Filtering  Menggunakan  Naive  Bayesian”, Bandung  :  Tugas  Akhir  Jurusan  Teknik Elektro Institut Teknologi Bandung.
[10] Radha B. Randive, A. N. Holambe , 2013,
“ Edge  Detection  With  Bilateral  Filtering
For Fruit Grading Using Spiral Architecture”,  International  Journal  of Advanced  Computational  Engineering and Networking, ISSN: 2320-2106
Volume- 1, Issue- 6.
[11] Sianipar,  RH.,  S.T,M.T,  M,Eng,  Ph.D, 2013, Pemrograman Matlab dalam Contoh  dan  Penerapan ,  Informatika, Bandung.
[12] https://ditut113070242.wordpress.com/20 11/03/22/algoritma-naive-bayes- classification, 17 Juni 2015.