## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 3, No 5, Agustus 2023 | Hal 336-342 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v3i5.260

## Aplikasi Pembeda Daging Sapi dan Babi dengan Metode Color Moment
dan Local Binary Pattern Histogram
Edi * , Octara Pribadi
Program Studi Sistem Informasi, STMIK TIME, Medan, Indonesia Email: 1,* edi_foe@yahoo.com, 2 octarapribadi@gmail.com Email Penulis Korespondensi: edi_foe@yahoo.com
Abstrak− Daging adalah salah satu bahan makanan utama yang dikonsumsi oleh manusia karena banyak mengandung  protein yang tinggi, sehingga dapat meningkatkan kecerdasan dan menambah stamina yang sangat dibutuhkan manusia untuk menjalani aktivitas kehidupan sehari-hari. Karena tingkat konsumsi daging yang sangat tinggi maka daging-daging tersebut banyak ditemukan di pasar. Harga  daging  babi  lebih  murah  dibandingkan  dengan  daging  sapi.  Perbedaan  harga  antara  kedua  daging  tersebut  menyebabkan munculnya  praktik  penipuan  pada  perdagangan  daging  sapi.  Untuk  menyelesaikan  permasalahan  tersebut,  maka  dapat  dirancang sebuah aplikasi pembeda daging sapi dan babi untuk membantu sosialisasi kepada masyarakat mengenai cara membedakan daging sapi dan babi. Pada penelitian ini, akan digunakan karakteristik warna untuk membedakan daging babi dan sapi, karena dari penelitian sebelumnya karakteristik warna memiliki akurasi yang lebih tinggi. Metode yang dapat digunakan untuk mengekstrak ciri dari gambar daging adalah metode color moment. Ekstraksi fitur warna terdiri dari fitur Mean, Standard Deviation, dan Skewness. Sedangkan untuk melakukan  proses  pendeteksian  jenis  daging  akan  digunakan  metode  Local  Binary  Pattern  Histogram  (LBPH).  LBPH  merupakan teknik dari metode  Local Binary Pattern (LBP) untuk mengubah performa hasil pengenalan objek. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi yang dapat digunakan untuk membedakan daging sapi dan babi. Proses pengenalan jenis daging dengan metode Color Moment  dan  LBPH  memiliki  tingkat keberhasilan yang  tinggi  sehingga  metode  Color  Moment  dan  LBPH dapat diterapkan  untuk melakukan pendeteksian jenis daging, dengan tingkat keberhasilan sebesar 99.33%.
Kata Kunci: Daging; Sapi; Babi; Color Moment; LBPH
Abstract− Meat is one of the main food ingredients consumed by humans because it contains a lot of high protein, so it can increase intelligence  and  increase  the  stamina  that  humans  need  to  carry  out  activities  of  daily  life.  Due  to  the  very  high  level  of  meat consumption, these meats are often found in the market. The price of pork is cheaper than beef. The price difference between the two meats has led to the emergence of fraudulent practices in the beef trade. To solve this problem, an application to distinguish beef and pork can be designed to help socialize to the public about how to distinguish beef and pork. In this study, color characteristics will be used to distinguish pork and beef, because from previous studies the color characteristics have a higher accuracy. The method that can be  used  to  extract  features  from  meat  images  is  the  color  moment  method.  Color  feature  extraction  consists  of  Mean,  Standard Deviation,  and  Skewness  features.  Meanwhile,  to  carry  out  the  process  of  detecting  the  type  of  meat,  the  Local  Binary  Pattern Histogram (LBPH) method will be used. LBPH is a technique of the Local Binary Pattern (LBP) method to change the performance of object recognition results. The result of this research is an application that can be used to distinguish beef and pork. The process of recognizing the type of meat using the Color Moment and LBPH methods has a high success rate so that the Color Moment and LBPH methods can be applied to detect the type of meat, with a success rate of 99.33%.
Keywords : Meat; Beef; Pork; Color Moment; LBPH

## 1. PENDAHULUAN
Daging adalah salah satu bahan makanan utama yang dikonsumsi oleh manusia karena banyak mengandung protein yang tinggi,  sehingga  dapat  meningkatkan  kecerdasan  dan  menambah  stamina  yang  sangat  dibutuhkan  manusia  untuk menjalani  aktivitas  kehidupan  sehari-hari.  Karena  tingkat  konsumsi  daging  yang  sangat  tinggi  maka  daging-daging tersebut  banyak ditemukan di  pasar  [1]. Harga daging  babi  lebih murah dibandingkan dengan daging  sapi. Perbedaan harga antara kedua daging tersebut menyebabkan munculnya praktik penipuan pada perdagangan daging sapi. Penipuan tersebut berupa penggantian sebagian atau seluruh daging sapi menjadi daging babi [2]. Permasalahan yang sering terjadi saat  ini adalah  minimnya pengetahuan masyarakat  mengenai  perbedaan antara daging sapi  dan babi  [3]. Pencampuran daging babi dalam produk Pangan Asal Hewan merupakan hal yang bertentangan dengan agama Islam karena menjadikan produk  tersebut  haram  untuk  dikonsumsi  [4].  Hal  ini  merupakan  permasalahan  yang  penting  karena  Indonesia  adalah negara terbesar dengan penduduk mayoritas muslim di dunia [5].
Untuk menyelesaikan permasalahan tersebut, maka dapat dirancang sebuah aplikasi pembeda daging sapi dan babi untuk  membantu  sosialisasi  kepada  masyarakat  mengenai  cara  membedakan  daging  sapi  dan  babi. Terdapat  beberapa karakteristik  yang  dapat  digunakan  sebagai  acuan  dalam  membedakan  kedua  jenis  daging  tersebut  diantaranya  yaitu warna, serat, tekstur, dan aroma daging [3]. Penelitian sebelumnya dilakukan oleh Muchamad Rafi Dharmawan, Dahnial Syauqy, dan Gembong Edhi Setyawan tahun 2019 menggunakan parameter warna dan kadar amonia yang berjudul Sistem Pembeda Daging Sapi dan Daging Babi berdasarkan Warna dan Kadar Amonia Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan  Berbasis  Android,  dimana  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  terhadap  30  sampel  daging  sebagai  data  uji menghasilkan tingkat akurasi mencapai 90% dengan rata-rata waktu komputasi  sebesar 45,3 ms [3]. Penelitian sejenis lainnya berjudul Metode Moment Invariant Geometrik untuk Menganalisis Jenis Daging Babi dan Daging Sapi dilakukan oleh  Oky  Dwi  Nurhayati  dan  Isti  Pudjihastuti  tahun  2018,  dimana  hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode pengolahan  citra  serta  klasifikasi  K-NN  dengan  nilai  k=3  yang  digunakan  dalam  penelitian  secara  signifikan  dapat digunakan untuk menganalisis jenis daging sapi dan daging babi. Perbedaan lain dapat ditunjukkan dari nilai phi moment invariant terutama nilai phi(1) dan phi(2) daging sapi lebih kecil dari daging babi [6]. Penelitian lainnya oleh Riffa Haviani

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 3, No 5, Agustus 2023 | Hal 336-342 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v3i5.260
Laluma, et  al. (2021)  yaitu Klasifikasi Perbedaan Daging Sapi dan Daging Babi dengan Metode  Convolutional Neural Network menunjukkan bahwa algoritma convolutional dapat melakukan perbedaan daging babi dengan daging sapi dengan akurasi tertinggi tanpa background yaitu sebesar 88,75%, sedangkan akurasi keberhasilan pengujian dengan background [1].
Pada  penelitian  ini,  akan  digunakan  karakteristik  warna  untuk  membedakan  daging  babi  dan  sapi,  karena  dari penelitian sebelumnya karakteristik warna memiliki akurasi yang lebih tinggi [7]. Metode yang dapat digunakan untuk mengekstrak ciri dari gambar daging adalah metode color moment. Color Moment digunakan untuk mengukur kemiripan warna  antar  citra  digital.  Komponen  pada  color  moment  mampu  menjadi  fitur  untuk  mencocokkan  sebuah  citra berdasarkan variasi warna yang terkandung pada konten citra tersebut [8]. Ekstraksi fitur warna terdiri dari fitur Mean, Standard Deviation, dan Skewness [9]. Sedangkan untuk melakukan proses pendeteksian jenis daging akan digunakan metode Local Binary Pattern Histogram (LBPH). LBPH merupakan teknik dari metode Local Binary Pattern (LBP) untuk mengubah performa hasil pengenalan objek. LBP adalah deskriptor tekstur yang dapat juga digunakan untuk mewakili objek,  karena  gambar  objek  dapat  dilihat  sebagai  sebuah  komposisi  microtexture-pattern  yaitu  suatu  operator  non parametrik  yang  menggambarkan  tata  ruang  lokal  citra  [10].  Metode  LBPH  mengubah  tekstur  dari  suatu  citra  input menjadi nilai biner, dan nilai tersebut mewakili bagian dari piksel-piksel suatu objek yang membentuk sebuah lingkaran dan memiliki pusat sebagai acuan terhadap nilai-nilai tersebut. Jarak antar kerapatan dari nilai biner tersebut dinamakan neighbors  [11].  Proses  kerja  akan  dimulai  dari  proses  ekstraksi  ciri  warna  dari  gambar  citra  daging  yang  dimasukkan dengan  menggunakan  metode  Color  Moment.  Setelah  diperoleh  kumpulan  nilai  ekstraksi  warna,  maka  proses  akan dilanjutkan dengan melakukan pencocokkan nilai ekstraksi warna dengan nilai yang tersimpan dalam  database dengan menggunakan metode LBPH.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Color Moments
Color  Moments  merupakan  ukuran  yang  dapat  digunakan  untuk  membedakan  gambar  berdasarkan  warna.  Basis  dari Color Moments terletak pada asumsi bahwa distribusi warna pada gambar dapat diartikan sebagai distribusi probabilitas. Distribusi probabilitas ditandai dengan sejumlah momen unik (misalnya distribusi normal dibedakan berdasarkan nilai rata-rata (mean) dan varians. Jika warna sebuah gambar mengikuti distribusi probabilitas tertentu, momen dari distribusi tersebut  kemudian  dapat  digunakan  sebagai  fitur  untuk  mengidentifikasi  gambar  berdasarkan  warna  [13].  Sebagian informasi distribusi warna disusun dalam 3 urutan moment [14].
1. Mean
μ c = 1 MN ∑ ∑ P i C N J−1 M I=1 (1)
Keterangan μ adalah momen, c adalah P i J komponen warna , adalah nilai pixel (i,j) pada komponen warna c, M adalah tinggi citra, dan N adalah lebar citra.
2. Standar Deviasi
σ c = [ 1 MN ∑ ∑ (P iJ C − μ c ) 2 N J−1 M I=1 ] 1/2 (2)
Keterangan: σ adalah standar deviasi, c adalah komponen warna, P iJ c adalah nilai pixel (i,j) pada komponen warna c, M adalah tinggi citra, N adalah lebar citra, dan μ c adalah nilai mean pada komponen warna. 3. Skewness
s c = [ 1 MN ∑ ∑ (P iJ C − μ c ) 3 N J−1 M I=1 ] 1/3 (3)
Keterangan: s adalah skewness, c adalah komponen warna, P iJ c adalah nilai pixel (i,j) pada komponen warna c, M adalah tinggi citra, N adalah lebar citra, dan μ c adalah nilai mean pada komponen warna c.

## 2.2 Metode Local Binary Pattern Histogram (LBPH)
Metode LBP dapat diterapkan pada citra untuk mengekstrak fitur yang dapat digunakan untuk mendapatkan persamaan ukuran.  Gagasan  utama  dari  metode  ini  yaitu  penghitungan  kode  LBP  dari  setiap  piksel  suatu  gambar  dengan  tetap mempertahankan  setiap  pola  yang  ada.  Representasi  dari  tekstur  gambar  yang  diperoleh  akan  tampil  dalam  bentuk histogram.  Histogram  tersebut  dapat  digunakan  untuk  mengukur  kesamaan  antar  masing-masing  gambar  dengan menghitung jarak dari masing-masing histogram yang dihasilkan. Langkah kerja dari metode LBPH dalam melakukan proses pengenalan dapat dijabarkan sebagai berikut:
1. Input citra dalam bentuk grayscale.
2. Pecahkan citra menjadi subblok citra.
3. Hitung histogram dari setiap subblok.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 3, No 5, Agustus 2023 | Hal 336-342 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v3i5.260
4. Kombinasikan LBPH histogram menjadi histogram tunggal.
5. Lakukan  pencocokkan  nilai  histogram  dengan  histogram  dataset.  Untuk  menghitung  nilai  jarak  histogram,  akan digunakan rumusan Euclidean distance yang dapat dilihat pada persamaan berikut:
D = √∑ (ℎ𝑖𝑠𝑡1 𝑖 − ℎ𝑖𝑠𝑡2 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (4)
6. Output data identitas yang memiliki selisih histogram terkecil.

## 2.3 Gabungan Metode Color Moments dan Metode LBPH
Proses kerja dari aplikasi pembeda daging sapi dan babi dengan menggunakan metode Color Moments dan LBPH dapat digambarkan dalam bentuk flowchart seperti terlihat pada gambar 1.
Start End Input Citra Daging Eksekusi Metode Color Moments untuk mengekstrak ciri warna daging Eksekusi Metode LBPH untuk mengekstrak ciri jenis daging Input Jenis Daging Dataset Start End Input Citra Uji Eksekusi Metode Color Moments untuk mengekstrak ciri warna daging Eksekusi Metode LBPH untuk mengekstrak ciri jenis daging Output Jenis Daging (a) (b)
Gambar 1. (a) Flowchart dari Proses Training (b) Proses Pendeteksian Jenis Daging Sapi dan Babi
Proses kerja dari metode Color Moments dapat digambarkan dalam bentuk flowchart seperti terlihat pada gambar 2.
Start Hitung nilai mean Output nilai ciri warna End Hitung nilai standar deviasi Hitung nilai skewness Gambar 2. Flowchart dari Metode Color Moments
Proses kerja dari metode LBPH dapat digambarkan dalam bentuk flowchart seperti terlihat pada gambar 3.
Start Kombinasikan LBPH Histogram menjadi sebuah histogram tunggal Pecahkan citra wajah menjadi blok Hitung histogram untuk setiap blok Konversikan citra wajah dari ruang warna RGB ke grayscale Output nilai histogram End Gambar 3. Flowchart dari Metode LBPH
Untuk memodelkan perangkat lunak, maka akan digunakan bantuan use case diagram. Adapun rancangan use case diagram dari aplikasi pembeda daging sapi dan babi dengan metode Color Moment dan Local Binary Pattern Histogram dapat dilihat pada gambar berikut:

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 3, No 5, Agustus 2023 | Hal 336-342 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v3i5.260
Admin Aplikasi Pembeda Daging Sapi dan Babi dengan Metode Color Moment dan Local Binary Pattern Histogram Menambah Dataset Jenis Daging Mengenali Jenis Daging User Memilih Folder Memilih Jenis Daging Memasukkan Citra Uji << include >> << include >> << include >>
Gambar 4. Use Case Diagram dari Aplikasi Pembeda Daging Sapi dan Babi dengan Metode Color Moment dan Local Binary Pattern Histogram

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Tampilan Perangkat Lunak
Pada saat pertama kali menjalankan Aplikasi Pembeda Daging Sapi dan Babi dengan Metode Color Moment dan Local Binary Pattern Histogram, maka form yang akan muncul pertama kali adalah form ‘Main’, yang dapat dilihat pada gambar 5 berikut ini :

## Gambar 5. Form Main
Untuk melakukan proses penambahan dataset ke dalam sistem pengenalan daging sapi dan babi, maka pemakai dapat mengklik menu Input Dataset sehingga sistem akan menampilkan form Input Dataset seperti terlihat pada gambar 6.

## Gambar 6. Form Input Dataset Setelah Penyimpanan Data
Setelah  memasukkan  dataset  yang  diperlukan  oleh  sistem,  maka  proses  dapat  dilanjutkan  dengan  melakukan proses  pengenalan  jenis  daging.  Caranya  adalah  dengan  mengklik  menu Pengenalan  Jenis  Daging  yang  terdapat  pada form Main, sehingga sistem akan menampilkan form Pengenalan Jenis Daging seperti terlihat pada gambar 7.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 3, No 5, Agustus 2023 | Hal 336-342 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v3i5.260

## 3.2 Pengujian
Pengujian akan dilakukan dengan menggunakan berbagai jenis gambar dengan jenis daging yang berbeda dalam gambar. Berikut dirincikan hasil pengujian yang dilakukan. Dataset yang dimasukkan ke dalam database ada sebanyak 100 buah dengan perincian daging  sapi sebanyak  50  buah dan daging  babi sebanyak  50  buah.  Proses  pengujian  akan  dilakukan terhadap 50 buah citra daging sapi dan 50 buah citra daging babi. Hasil pengujian terhadap daging babi dan daging sapi ditunjukkan pada tabel 1 dan tabel 2.
Tabel 1. Hasil Pengujian Daging Babi Citra Uji Jenis Daging Hasil Deteksi Daging Keterangan Babi Babi BERHASIL Babi Babi BERHASIL Babi Babi BERHASIL Babi Babi BERHASIL Babi Sapi GAGAL Jumlah citra  =150 buah
Jumlah deteksi jenis daging yang benar = 149 buah Jumlah deteksi jenis daging yang salah = 1 buah TP = 149 FP = 1 TN = 0 Akurasi = 149 /(149+1+0+0) * 100% = 99.33% Error = 1 /(149+1+0+0) * 100% = 0.67% Precision = 149 /(149+1) * 100% = 99.33% Recall = 149 /(149 + 0) * 100% = 100%
Tabel 2. Hasil Pengujian Daging Sapi
Citra Uji Jenis Daging Hasil Deteksi Daging Keterangan Sapi Sapi BERHASIL Sapi Sapi BERHASIL

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 3, No 5, Agustus 2023 | Hal 336-342 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v3i5.260
Citra Uji Jenis Daging Hasil Deteksi Daging Keterangan Sapi Sapi BERHASIL Sapi Sapi BERHASIL Sapi Babi GAGAL Jumlah citra = 150 buah
Jumlah deteksi jenis daging yang benar = 149 buah Jumlah deteksi jenis daging yang salah = 1 buah TP = 149 FP = 1 TN = 0 FN = 0 Akurasi = 149 /(149+1+0+0) * 100% = 99.33% Error = 1 /(149+1+0+0) * 100% = 0.67% Precision = 149 /(149+1) * 100% = 99.33% Recall = 149 /(149 + 0) * 100% = 100%
Secara keseluruhan (daging sapi dan daging babi), hasil pengujian berdasarkan metode Confusion Matrix adalah sebagai berikut:
Jumlah citra = 300 buah Jumlah deteksi jenis daging yang benar = 298 buah Jumlah deteksi jenis daging yang salah = 2 buah Akurasi: 298 /(298+2+0+0) * 100% = 99.33% Error: 2 /(298+2+0+0) * 100% = 0.67% Precision: 298 /(298+2) * 100% = 99.33% Recall: 298 /(298 + 0) * 100% = 100%
Hasil pengujian dapat digambarkan dalam bentuk grafik seperti terlihat pada gambar 8.
Gambar 8. Grafik Hasil Pengujian
Sementara itu, grafik ROC dari hasil pengujian ini dapat dilihat pada gambar 9.
0 100 200 Sapi Babi Hasil Pengujian Akurasi Error 0,8 1 0,001 0,002 0,003 0,004 0,005 0,006
TP

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 3, No 5, Agustus 2023 | Hal 336-342 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v3i5.260

## 4. KESIMPULAN
Dari  penelitian yang dilakukan,  didapatkan bahwa proses pengenalan jenis daging  dengan metode Color Moment dan LBPH  memiliki  tingkat  keberhasilan  yang  tinggi.  Ini  menunjukkan  bahwa  metode  Color  Moment  dan  LBPH  dapat diterapkan untuk melakukan pendeteksian jenis daging dengan akurasi yang baik. Selain itu, metode LBPH juga terbukti dapat  digunakan  untuk  melakukan  pendeteksian  jenis  daging  sapi  dan  babi  dengan  tingkat  keberhasilan  yang  sangat tinggi, yaitu sebesar 99.33%. Ini menunjukkan bahwa metode LBPH sangat efektif dalam mengenali jenis daging sapi dan babi. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa metode Color Moment dan LBPH merupakan metode yang sangat baik untuk digunakan dalam proses pendeteksian jenis daging.

## REFERENCES
[1]   R.  H.  Laluma,  et  al.,    “Klasifikasi  Perbedaan  Daging Sapi  dan  Daging  Babi dengan  Metode  Convolutional Neural  Network Berbasis Web,” Jurnal Infotronik, vol. 6, no. 1, pp. 1-6, 2021.
[2]   N. A. Nafiasari dan A. M. Handayani, “Penganalisis Kesegaran Daging Sapi dan Daging Babi Mentah Berdasarkan Klasifiksi Warna dan Kelembaban,” JURNAL TEKNOSAINS, vol. 8, no. 1, pp. 66-74, 2018.
[3]   M. R. Dharmawan, D. Syauqy dan G. E. Setyawan, “Sistem Pembeda Daging Sapi dan Daging Babi Berdasarkan Warna dan Kadar Amonia Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Berbasis Android,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 3, no. 11, pp. 10691-10700, 2019.
[4]   L. Nida, H. Pisestyani dan C. Basri, “Studi Kasus: Pemalsuan Daging Sapi dengan Daging Babi Hutan di Kota Bogor,” Jurnal Kajian Veteriner, vol. 8, no. 2, pp. 121-130, 2020.
[5]   T. R. Maulani, H. Susilo, M. Indriati dan A. Suhaemi, “Deteksi Cemaran DNA Babi dengan RT-PCR pada Sosis Tanpa Logo Halal di Kabupaten Pandeglang,” Gorontalo Agriculture Technology Journal, vol. 3, no. 2, pp. 72-80, 2020.
[6]   O. D. Nurhayati dan I. Pudjihastuti, “Metode Moment Invariant Geometrik Untuk Menganalisis Jenis Daging Babi dan Daging Sapi,” Jurnal Sistem Informasi Bisnis, vol. 02, pp. 181-186, 2018.
[7]   M.  A.  Mulia,  Y.  A.  Sari  dan  Sutrisno,  “Klasifikasi  Citra  Jenis  Makanan  dengan  Color  Moments,  Morphological  Shape Descriptors, dan Gray Level Coocurrence Matrix menggunakan Neighbor Weight K-Nearest Neighbor,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 3, no. 5, pp. 4210-4217, 2019.
[8]   Yohannes, M. R. Pribadi dan L. Chandra, “Klasifikasi Jenis Buah dan Sayuran Menggunakan SVM Dengan Fitur Saliency-HOG dan Color Moments,” ELKHA, vol. 12, no. 2, pp. 125-131, 2020.
[9]   K. Ayuningsih, Y. A. Sari dan P. P. Adikara, “Klasifikasi Citra Makanan Menggunakan HSV Color Moment dan Local Binary Pattern dengan Naïve Bayes Classifier,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 3, no. 4, pp. 3166- 3173, 2019.
[10]  I. K. S. Buana, “Penerapan Pengenalan Wajah Untuk Aplikasi Absensi  Dengan Metode Viola Jones dan Algoritam LBPH,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 5, no. 3, pp. 1008-1017, 2021.
[11]  F. Setiawan dan D. Agushinta R., “Sistem Pengenalan Wajah dengan Metode Local Binary Pattern Histogram pada Firebase Berbasis OpenCV,” Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi STI&K (SeNTIK), vol. 4, no. 1, pp. 19-25, 2020.
[12]  Rohmah,  M.  F.  F.  Mu’tamar  dan  U.  Purwandari,  “Analisis  Sifat  Fisik  Daging  Sapi  Terdampak  Lama  Perendaman  dan Konsentrasi Kenikir (Cosmos caudatus kunth),” AGROINTEK, vol. 12, no. 1, pp. 51-54, Maret 2018.
[13]  A. Kurniasari, D. Erwanto dan P. N. Rahayu, “Ekstraksi Fitur Tekstur dan Warna pada Kulit Katak Menggunakan GLCM dan Momen Warna,” Jurnal Teknik Elektro, Teknologi Informasi dan Komputer, vol. 6, no. 1, pp. 1-12, 2022.
[14]  S.  Murni,  D.  Widiyanto  dan  C.  N.  P.  Dewi,  “Klasifikasi  Citra  Penyakit  Daun  Kopi  Arabika  Menggunakan  Support  Vector Machine  (SVM)  dengan  Seleksi  Fitur  Information  Gain,”  Seminar  Nasional  Mahasiswa  Ilmu  Komputer  dan  Aplikasinya (SENAMIKA), 2022.