## KLASIFIKASI KUALITAS KOPRA MENGGUNAKAN NEAREST MEAN CLASSIFIER BERDASARKAN WARNA DAN TEKSTUR LOCAL BINARY PATTERN

## CLASSIFICATION OF COPRA QUALITY USING NEAREST MEAN CLASSIFIER BASED ON COLOR AND TEXTURE LOCAL BINARY PATTERN
Gamaria Mandar 1 , Abdul Haris Muhammad 2 , Santosa 3 ,Salsabila 4
1 Teknik, Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Maluku Utara Email: gamariamandar20@gmail.com

## Abstrak
Kopra adalah daging kelapa yang telah dikeringkan dengan menggunakan cara tradisional  maupun  modern.  Umum  para  petani  menggunakan  cara  tradisional seperti  dikeringkan  dengan  memanfaatkan  cahaya  matahari  dan  bara  api (pengasapan),  dimana  panas  suhu  diantaranya  40-80  derajat  celcius  untuk menghasilkan  kopra  dengan  kualitas  yang  baik.  Kopra  yang  merupakan  bahan baku  minyak  kelapa  ini  tidak  bisa  terlepas  dari  kebutuhan  masyarakat  sehingga kualitas  kopra  sangat  wajib  diperhatikan  oleh  seorang  petani  atau  pembeli. Umumnya  untuk  mengetahui  kualitas  kopra  dilakukan  secara  langsung  dengan memanfaatkan  penglihatan,  penciuman  dan  menyentuh  bahan  baku  tersebut  dan mencocokan  dengan  parameter-parameter  kualitas  kopra  yang  baik.  Sehingga pada penelitian ini penulis menerapkan Algoritma Nearest Mean Classifier dengan memanfaatkan  citra  atau  gambar  kopra  sebanyak  100  sampel  yang  diambil menggunakan  kamera  standar  untuk  klasifikasikan  kualitas  kopra  dengan memanfaatkan warna dan tekstur local binary pattern pada citra kopra. Penelitian ini menggunakan matlab untuk pengolah data dan membangun interface aplikasi. Hasil dari penelitian ini menujukan bahwa dari 20 citra yang diujikan hanya 2 data uji gagal, sehingga hasil akurasi mencapai 90%.
Kata Kunci: Klasifikasi, Kopra, Nearest Mean Classifier

## Abstract
Copra  is  the  dried  flesh  of  a  coconut,  processed  using  both  traditional  and modern  methods.  Typically,  farmers  employ  traditional  methods  like  sun-drying and smoke (smoking) to dry the copra, with temperatures ranging between 40-80 degrees  Celsius  to  produce  high-quality  copra.  Copra,  which  serves  as  a  raw material  for  coconut  oil,  is  essential  for  the  needs  of  the  community,  making  it
imperative  for  a  farmer  or  buyer  to  pay  close  attention  to  copra  quality. Generally,  assessing  copra  quality  involves  direct  observation,  smelling,  and touching the raw material, aligning it with the parameters of good copra quality. In this research, the author applies the Nearest Mean Classifier Algorithm using 100  samples  of  copra  images  taken  with  a  standard  camera  to  classify  copra quality by leveraging color and local binary pattern texture on the copra images. MATLAB is used for data processing and application interface development. The results of this study show that out of the 20 tested images, only 2 test data failed, achieving an accuracy rate of 90%
Keywords: Classification, Copra, Nearest Mean Classifier

## PENDAHULUAN
Kelapa adalah tanaman yang sering ditemui  dan  kaya  akan  manfaatnya, mulai  dari  batang  pohon,  daun,    dan buah  kelapanya  dapat  dimanfaatkan untuk  kebutuhan  manusia.  Sehingga kelapa  menjadi  tanaman  yang  dapat diproduksi  secara  individu  dalam mengkonsumsinya  atau  sebagai  mana pencarian bagi petani kelapa.
Salah  satu  manfaat  dari  kelapa adalah  sebagai  bahan  baku  minyak kelapa  yang  dikenal  dengan  nama kopra.  Kopra  adalah  daging  kelapa yang telah dikeringkan dengan menggunakan  cara  tradisional  maupun modern. Umum para petani menggunakan  cara  tradisional  seperti dikeringkan dengan memanfaatkan cahaya matahari dan bara api (pengasapan),  dimana  panas  suhu diantaranya 40-80 derajat celcius untuk menghasilkan  kopra  dengan  kualitas yang  baik.  Kopra  yang  merupakan bahan  baku  minyak  kelapa  ini  tidak bisa terlepas dari kebutuhan masyarakat  sehingga  kualitas  kopra sangat wajib diperhatikan oleh seorang
petani  atau  pembeli.  Umumnya untuk  mengetahui  kualitas  kopra dilakukan  secara  langsung  dengan memanfaatkan
penglihatan, penciuman  dan  menyentuh  bahan baku  tersebut  serta  mencocokan dengan parameter
untuk menentukan  kualitas  kopra  sesuai dengan gradenya.
Teknik  manual  tersebut  tentu dapat  mengklasifikasikan  kualitas kopra dengan baik karena pengujianya dilakukan secara langsung  akan  tetapi  yang  menjadi kekurangan adalah untuk menentukan kualitas kopra membutuhkan  banyak  waktu  dan tenaga. Untuk itu dengan memanfaatkan perkembangan teknologi,  penelitian  ini  mencoba memanfaatkan  gambar  atau  citra dari kopra tersebut guna menentukan  kualitasnya.  Salah  satu teknik  yang  bisa  dimanfaatkan  dari gambar  atau  citra  adalah  warna  dan tekstur  local  binary  pattern  seperti pada  penelitian  terdahulu  oleh  oleh Abdullah  dengan  judul  sistem
klasifikasi  kopra  berdasarakn  warna dan tektus menggunakan NMC dengan akurasi  keberhasilan  80.67%.  Warna adalah  hasil  respon  fisiologis  dengan intensitas  yang  beragam,  cara  warna dipersepsikan dalam pemprosesan citra tergantung  pada  tiga  aspek  utama: reflektansi  spectral  (yang  menetukan bagaimana suatu permukaan memantulkan  warna),  konten  spectral yaitu  kandungan  warna  dari  cahaya yang menerangi permukaan dan respons  spectral  adalah  kemampuan sensir  dalam  sistem  pencitraan  untuk merespons warna[1]. Sedangkan tekstur  adalah  sifat  yang  melekat  pada sebuah  permukaan  karena  adanya struktur  tiga  dimensi  dan  menjadi elemen penampilan tersebut [2].
Kemudian  Local    Binary    Pattern (LBp)  adalah  sebuah  tekni  yang digunakan  untuk  mengukur  tekstur dalam  citra  grayscale  dan  tebukti sangat  efisien  tetap  stabil  terhadapa variasi  tingkat  pencahayaan  yang beragam [3].
Selanjutnya  dengan  warna  dan tektur  pada  citra  atau  gambar  kopra akan  menjadi  informasi  penting  yang kemudian dapat diolah untuk menentukan  kualitas  kopra  dengan menggunan algoritma datamining seperti Nearst Mean Classifier (NMC). Nearst  Mean  Classifier  merupakan pekembangan dari algoritma K- Nearst Neigboard.  Nearst  Mean  Classifier Nearest  mean  classifier  adalah  alat pengaklasifikasian  linier  yang  simple digunakan untuk mengelomokan
obejek  tak  dikenal  ke  dalam  kelas terderkatnya.[4].

## LANDASAN TEORI
1. Citra Warna
Citra  warna  adalah  citra  yang tiap pikselnya memiliki tiga komponen  warna  yang  spesifik, yakni  komponen  merah,  hijau  dan biru,  warna  tiap  piksel  ditentukan oleh  campuran  intensitas  merah, hijau  dan  biru  yang  tersimpan dibidang  warna  pada  posisi  piksel. Format citra terdiri dari 24-bit yang terdiri  dari  komponen  merah,  hijau masing-masing 8 bit, sehingg
sebuah  citra  memiliki  24  juta kemungkinan  warna  yang  berbeda. [5].
2. Local Binnary Pattern (LBP) Tampilan permukaan suatu benda  dipengaruhi  oleh  tekturnya yang  dihasilkan  dari  tiga  demensi. Tekstur ini merupakan aspek penting  dalam  penampilan  suatu permukaan,  seperti  pada  tekstur daing.  Tekstur  daging  adalah  hasil dari  pengkukurn  ukuran  serat-serat yang terletak didalam matriks perimisium,  yang  membagi-bagi serat  otot  secara  memanjang.  Daam kasus  ini  daging  yang  bekualitas permukaannya  akan  tampak  sangay elastis  dan  saat  ditekan  akan kemabli ke bentuk semula[2].
Metode  Local  Binary  Pattern pertama  kali  diperkenalkan  oleh Ojala  et  al..  Menurut  Ojala  et  al.
Local    Binary    Pattern  merupakan metode    yang    digunakan    sebagai ukuran tekstur grayscale yang  terbukti efektif dan invariant terhadap pencahayaan yang berbeda. Metode ini teruji  ampuh  untuk  mendeskripsikan tekstur,  karena    memiliki    daya pembeda    yang    akurat,  serta mempunyai    toleransi    terhadap perubahan grayscale yang monotatic [3]  LBP  dengan  menggunakan  rumus dibawah ini [6].
Dimana P :banyaknya  piksel tetangga , R :nilai jarak/radius, gc :nilai dari  piksel, x dan y gp :nilai  piksel tetangga xc,yc :koordinat pusat.
3. Nearest Mean Classifier
Nearest  mean  classifier  adalah pengklasifikasian linier sederhana untuk  mengklasifkasikan  objek  yang tidak diketahui kedalam kelas terdekat. Metode  ini  disebut  juga  minimum euclidean  distance  classifier .    Metode ini  sederhana  untuk  dipahami  dan mudah diapliasikan karena tidak membuat asumsi tentang distribusi data dalam ruang fitur. Setiap kelas (klaster) direpresentasikan  oleh  vektor  rata  rata dari  objek  dalam  kelas  yang  sama berdasarkan  sampel  data.  Pusta  dari kelas atau yang sering disebut centroid adalah  rata-rata  vektor  fitur  kelas.
Dalam klasifikasi selanjutnya, objek diklasifikasikan berdasarkan kedekatan  vektor  rata-rata  fitur kelas.  Ilustrasi  pada  gamabr  2 dibawah  ini  menunjukan  dua  kelas yang  masing-masing  diwakili  oleh rata-rata fitru kelas (centroid)[7]
Gambar 1. Dua Mean Kelas (Masparudin, 2019)
Kemudian    nilai  centroid  pada masing masing kelas diakumulasikan  berdasarkan  nilai rata  rata  fitur  yang  berada  pada kelas  yang  sama.  Berikut  beberapa rule  metode  NMC  adalah  jika terdapat dua kelas w1 dan w2 maka himpunan  objek  direpresentasikan dalam bentuk himpunan vektor {x1,
,,,,,  ,  xn }.  Selanjutnya  jika  x  (i) dijadika  class  mean  wi  maka  objek baru  adalah  z  yang  diklasifikasikan kedalam  kelas  wi,  sehingga  jarak eculidean D2(z, x (1))< D2(z, x (2)).
Adapun  tahapan-tahapan  algoritma Nearest  Mean  Classifier  yaitu  pada langkah  pertama  ialah  menentukan class  mean  dari  setiap  kelas,
a b
kemudian dilanjutkan dengan menghintung  jarak  untuk  setiap  objek yang  diklasifikasikan  ke  setiap  class mean  dengan  menggunakan  jarak euncliden dan yang terkahir ialah objek dapat diklasifikasikan berdasarkan jarak  terdekat  dengak  class  mean  [11] Metrik  jarak  untuk  tetangga  terdekat dan  pengklasifikasian  jarak  minimum sangat  penting  untuk  kemampuan pridiksi.  Jarak Euclidean ,  metrik  yang umum digunakan, didefinisikan sebagai berikut:
Dengan  mengggunakan  dist  ( i,k ) kita  dapat  mengukur  jarak  Euclidean antara vektor i dan vektor k . dalam hal ini, ij mewakili  komponen  ke  j  dari vektor  I,  semetara  kj  merupakan komponen ke j dari vektor k . D adalah total  komponen  yang  terdapat  dalam vektor I dan vektor k

## 4. Kualitas Kopra
Kualitas  kopr  bagus  adalah    kopra yang telah di matangkan kering dengan cara  pengasapan  jadi  yang  perluh diperhatikan  proses  pembuatan  kopra yaitu  dipastikan  kopra    harus  benar- benar  kering  dan  tidak  boleh  basah. Contoh  kualitas  kopra  yang  bagus dapat dilihat pada gambar 3.
Sedangkan Kualitas kopra yang kurang bagus yaitu kopra yang berwarna hitam atau  hangus.  Jika  kopra  terlalu  hangus beratnya  akan    berkurang  dan  menjadi
ringan sehingga sangat
berpangaruh terhadap kualitas kopra Gambar 2. (a) Kopra bagus (b) Kurang bagus

## METODE PENELITIAN
1. Data Collection Pengumpulan data adalah tahapan yang bertujuan untuk memperoleh
informasi dari
penelitian  ini  dengan  menggunakan beberapa  teknik  seperti  wawancara secara  langsung  dengan  petani kopra  khusus  petani  di  kabupaten Halmahera tengah kecamatan patani barat.  Penelitian  ini  menggunakan dataset sebanyak 100 data citra yang terdiri  dari  50  citra  kopra  dengan kualitas  yang  bagus  dan  50  data citra  dengan  kualitas  yang  kurang
bagus,  dari  dataset  tersebut  20%  akan dijadikan sebagai data uji.
2. Arsitektur Penelitian Arsitektur  dalam  penelitian  ini sebagai berikut:
Gambar 3. Arsitektur Penelitian
Gambar di atas dapat dilihat bahwa sistem  pada  penelitian  ini  dimulai  dari memasukan image dalam hal ini adalah gambar  kopra,  kemudian  masuk  ke tahap Pre-processing, segmentasi, ekstraksi  fitur  warna  tekstur,  dan klasifikasi  atau  penentuan  kualitas kopra.
Dari  arsitektur  diatas  bahwa  citra atau  gambar  kopra  diolah  sebelum dilakukan klasifikasi proses ini disebut preprocessing.  Teknik  preprocessing bertujuan  untuk    menghilangkan noise citra  sehingga  meningkatkan  kualitas citra  [8].  Hasil  dari  preprocessing  ini selanjutnya  akan  disegmentasi.  Pada teknik segementasi akan dilakukan dua
proses  yaitu  teknik background subtraction dan cropping . Background  Subtraction,  yang  juga dikenal sebagai Foreground Detection ,  adalah  salah  satu  teknik pada  bidang  pengolahan  citra  dan computer  vision yang  bertujuan untuk mendeteksi/mengambil foreground dari background untuk diproses lebih lanjut[9]. Segmentasi  selanjutnya  adalah dengan menggunakan teknik cropping . Cropping merupakan suatu  proses  untuk  memperkecil ukuran citra dengan memotong citra pada  koordinat  tertentu  pada  area citra [10]. Langkah selanjutnya adalah melakukan  ektrasi  fitur  warna  dan tekstur  yang  kemudian  digunakan sebagai dataset untuk diklasifikasikan menggunakan
algoritma  Nearts  Mean  Classifier (NMC).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian yang dilakukan ini  menghasilkan  sebuah  sistem yang dapat membantu
mengklasifikasikan  kualtias  kopra dengan  memanfaatkan  citra  atau gambar  kopra.  Sebagaimana  yang dijleaskan  sebelumya  bahwa  fitur pada  penelitian  ini  menggunakan warna  dan  tektur  yang  diproses menggunakan pengolahan citra digital. Sehingga menghasilkan
sebuah sistem dengan rancangan
interfacenya seperti pada gambar 4
Gambar 4. Halaman Utama Sistem
Klasifikasi Kualitas Kopra
Dengan user  interface diatas  citra atau  gambar  kopra  dapat  diupload untuk diproses pada tahapan preprocessing.  Hasil  dari  tahapan  ini seperti pada gambar 5.
Gambar 5. Hasil Preprocessing dan LBP
Gambar 6. Ekstraksi Fitur dan
Klasifikasi Selanjutnya  citra  yang  diproses akan  diekstrak  menggunakan  local binary pattern sehingga dapat memperoleh  nila  LBP  seperti  yang dilihat  pada  gambar  6.  Dari  nilai yang  akan  digunakan  pada  proses klasifikasi menggunakan Nearts
Mean  Classifier  (NMC)  untuk menentukan  kualitas  kopra  apakah bagus atau kurang bagus. Tabel 1. Hasil Pengujian No Pakar LBP Hasil Prediksi Hasil Prediksi 1 Kualitas Kopra Bagus 240.07 63 Kualitas Kopra Bagus Berhasil 2 Kualitas Kopra Bagus 236.51 42 Kualitas Kopra Bagus Berhasil
3 Kualitas
Kurang Bagus 216.78 81 Kualitas Kopra
Bagus Gagal
4
Kualitas Kurang Bagus 226.89 53
Kualitas Kopra
Bagus Gagal 5 Kualitas 244.77 Kualitas Berhasil
Kopra Bagus 85 Kopra Bagus 6 Kualitas Kopra Bagus 234.83 35 Kualitas Kopra
Bagus Berhasil 7 Kualitas Kopra
Bagus 237.88 663 Kualitas Kopra Bagus Berhasil
8 Kualitas Kopra Bagus 240.07 63 Kualitas Kopra Bagus Berhasil
9 Kualitas
Kopra Bagus 223.59 86 Kualitas Kopra Bagus Berhasil 10 Kualitas
Kopra Bagus 217.73 6 Kualitas Kopra Bagus Berhasil 11 Kualitas Kopra
Bagus 243.43 15 Kualitas Kopra Bagus Berhasil 12 Kualitas Kopra Bagus 235.91 11 Kualitas Kopra Bagus Berhasil 13 Kualitas
Kopra Kurang
Bagus 219.56 23 Kualitas Kopra Kurang Bagus Berhasil 14 Kualitas Kopra
Kurang Bagus 236.91 78 Kualitas Kopra Kurang Bagus
Berhasil
15 Kualitas Kopra
Kurang Bagus 222.52 62 Kualitas Kopra Kurang Bagus
Berhasil
16 Kualitas Kopra Kurang Bagus 222.52 62 Kualitas Kopra Kurang Bagus Berhasil 17 Kualitas Kopra Kurang Bagus 214.96 45 Kualitas Kopra Kurang Bagus
Berhasil 18 Kualitas Kopra
Kurang Bagus 208.55 12 Kualitas Kopra Kurang
Bagus
Berhasil
19 Kualitas Kopra Kurang Bagus 206.53 32 Kualitas Kopra Kurang Bagus Berhasil 20 Kualitas Kopra Kurang Bagus 219.40 33 Kualitas Kopra Kurang Bagus Berhasil Kemudian  dalam  penelitan  ini menggunakan  data  uji  sebanyak  20
citra atau gambar kopra untuk mengetahui  kinerja  penelitian  yang
dilakukan.
Secara sederhana,
akurasi  dapat  diperoleh  dengan melakukan perbandingan
banyaknya  jumlah  prediksi  yang tepat  terhadap  sejumlah  prediksi yang  dilakukan  dan  dinyatakan dalam  presentase  rumus  dibawah ini,  dimana a adalah  akurasi  dalam persen, t adalah jumlah citra data uji yang  benar  dan n adalah  jumlah keseluruhan  data  yaitu  20  data  uji.
Maka hasil pengujian yang diperoleh sebagaimana pada tabel 1.

## 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖
= 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑐𝑖𝑡𝑟𝑎 𝑢𝑗𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 (𝑡)
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑒𝑠𝑒𝑙𝑒𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 𝑑𝑎𝑡𝑎 (𝑛) 𝑋100 % 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 18 20 𝑋100% = 90%

## KESIMPULAN
Kesimpulan  penelitian  ini  yang dimulai dari preprocessing, segmentasi, dan fitur ekstraksi  serta klasifikasi kualitas kopra menggunakan Metode Nearest
Mean  Classifier  mampu  melakukan klasifikasi  kualitas  kopra  dengan baik. Jumlah data training/data latih keseluruhan 100 data untuk kualitas kopra  bagus  50  data  dan  kualitas kopra kurang bagus 50. pada proses testing atau pengujian menggunakan data  sebanyak  20  data.  Masing- masing kopra menggunakan 10 data testing  dan  diperoleh  nilai  akurasi kopra  bagus  100%,  kopra  kurang bagus 80%, sehingga untuk
keseluruhan  data  mencapai  nilai
akurasi  sebesar  90%.  Untuk  penelitian selanjutnya, dapat menggunakan metode berbeda pada proses preprocessing  dan  segmentasi  untuk perbandingan performa
dan menghasilkan  hasil  klasifikasi  yang berbeda.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]Susmanto,  P.,  Yandriani,  Y.,  Dila, A.  P.,  &  Pratiwi,  D.  R.  (2020). Pengolahan  zat  warna  direk limbah  cair  industri  jumputan menggunakan karbon aktif limbah  tempurung  kelapa  pada kolom  adsorpsi.  JRST (Jurnal Riset Sains dan Teknologi), 4(2), 77-87.
[2]Bakhtar,  Nikita,  Varsha  Chhabria, Iptisaam Chougle, Harsha Vidhrani,  and  Rupali  Hande. 2019.  “IoT  Based  Hydroponic Farm.” 2018 International Conference  on  Smart  Systems and Inventive Technology (ICSSIT) ,  no.  Icssit:  205–9. https://doi.org/10.1109/icssit.201
8.8748447
[3]Asmara,  R.  A.,  Puspitasari,  D., Romlah,  S.,  Hasanah,  Q.,  &
Romario,  R.  (2017). Identifikasi Kesegaran Daging Sapi Berdasarkan  Citranya  dengan Ekstraksi Fitur Warna dan Teksturnya Menggunakan Metode Gray Level Cooccurrence  Matrix .  SENTIA 2017, 9. [4]Turiyanto,  M.  D.,  Purwanto,  D.,
& Dikairono, R. (2014). Penerapan Teknik Pengenalan Wajah  Berbasis  Fitur  Local
Binary  Patterns  pada  Robot Pengantar Makanan. 1-6.
[5]BHAVSAR,    HEMINA.  2017.
Review on  Feature Extraction Methods    of    Image    Based Sign  Language        Recognition System.Indian Journal          of Computer          Science          and Engineering8(3): 249–59 [6]Siswanto,  I.,  Utami,  E.,  & Raharjo, S. (2020). Klasifikasi
Tingkat  Kematangan  Buah Berdasarkan Warna dan Tekstur Menggunakan  Metode K-Nearest Neighbor dan Nearest Mena Classifier. Inspiration :  Jurnal  Teknologi Informasi  dan  Komunikasi, 10(1), 93-101.
[7]Retnoningrum,  D.,  Widodo,  A. W., & Rahman, M. A. (2019). Ekstraksi  Ciri  Pada  Telapak
Tangan Dengan Metode Local
Binary  Pattern  (LBP). Jurnal
Pengembangan Teknologi
Informasi  dan  Ilmu  Komputer e-ISSN, 2548, 964X
[8]Masparudin.2019.  “ Sitem  cerdas deteksi  kualitas  snatan  kelapa berbasis  adroid  menggunakan metode nearest mean classifier(NMC) .  Universitas
Islam Indragiri Tembilahan.
[9]Ferdiana  Selvia  Kusuma,  Ratih
Enggar Pawening, and Roman
Dijaya. 2017. “ Otomatisasi Klasifikasi  Kemantangan  buah mengkudu  berdasarkan  warna dan tekstu . Jurnal Ilmiah Teknologi  Informasi  (Register)
Vol 3 No 1
[10]Apriani  Putri,  Ikhwan  Ruslianto, and Uray Ristian. 2020. “ Aplikasi
Deteksi  Objek  Bergerak  berbasis citra  background  Subctarcion dan Blod Detection . Jurnal
Komputer  dan  Aplikasi  (Coding)
Vol 8 No 1
[11]Saifullah,  S.,  &  Yudhana,  A.
(2016). Analisis  perbandingan pengolahan  citra  asli  dan  hasil croping  untuk  identifikasi  telur .
Jurnal  Teknik  Informatika  dan Sistem Informasi, 2(3).
[12]Abdullah,  U.,  &  Efendi,  M. (2017). Sistem Klasifikasi
Kualitas Kopra Berdasarkan Warna Dan Tekstur Menggunakan  Metode  Nearest Mean  Classifier  (NMC). Jurnal Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer (JTIIK), 4(4). [13]Azman,  M.  (2021). Klasifikasi Jenis  Buah  Berdasarkan  Fitur
Warna, Tekstur Dan Bentuk Dari
Citra  Dengan  Metode      K-
Nearest Neighbor
(Doctoral
dissertation,  Universitas  Islam
Lamongan).
[14]Sukarni,  Mustamin,  dkk.  (2021).
Mengidentifikasi Kematangan Buah  Pala  Berdasarakan  Ciri dan Tekstur menggunakan
Metode Backproagation . Jurnal  Teknik  Informatika  (J- Tifa) [15]Pamungkas Adi (2017). Pengolahan Citra Digital . https://pemrogramanmatlab.co m/diakses pada 20 Maret 2021 [16]  Dinar,  Latifa,  dkk.    2013. Kajian Standar Nasional Indonesia Biji  Pala .  Study on
National  Indonesian  Standard of Nutmeg. Yogyakarta