## Identifikasi Citra Jenis Bunga menggunakan Algoritma KNN dengan Ekstrasi Warna HSV dan Tekstur GLCM
Alifa Puteri Bilqis Salsabila 1
Rika Desma Yunita 2
Chaerur Rozikin 3
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang 1, 2, 3 Jln. HS. Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Kec. Telukjambe Timur, Kabupaten Karawang 1, 2, 3
E-mail: alifa.salsabila17047@student.unsika.ac.id 1 ; rika.yunita17180@student.unsika.ac.id 2 ; chaerur.rozikin@staff.unsika.ac.id 3
Salsabila,  A.,  Yunita,  R.  .,  &  Rozikin,  C.  (2021).  Identifikasi  Citra  Jenis  Bunga menggunakan Warna HSV dan Tekstur GLCM . Technomedia Journal , 6 (1 Agustus). https://doi.org/10.33050/tmj.v6i1 Agustus.1667

## ABSTRAK
Beragamnya  jenis  bunga  yang  ada  serta  memiliki  spesies  dan  kemiripan  pada  setiap ragamnya, membuat para pecinta tanaman dan pembudi daya sulit untuk membedakan dalam penentuan jenis bunga, diperlukannya waktu yang sangat lama untuk mengetahui jenis bunga jika hanya mengandalkan panca indera saja. Penerapan algoritma K-Nearest Neighbor serta ekstrasi  ciri  terhadap  warna  dan  tekstur  sangat  membantu  dalam  pengolahan  citra  untuk mengidentifikasi  bunga  menjadi  lebih  mudah  dan  mempersingkat  waktu,  dengan  akurasi terbesar 71% menggunakan nilai K-7, identifikasi bunga berhasil dilakukan.
Kata kunci  : Identifikasi, Warna HSV, Tekstur GLCM, K-Nearest Neighbor

## ABSTRACT
Due to the variety of types of flowers that exist and having and tracking each variety, making plant lovers and cultivators difficult to distinguish in determining the type of flower, it takes a very  long  time  to  find  out  the  type  of  flower  if  you  only  rely  on  the  five  senses.  With  the application of the K-Nearest Neighbor algorithm and feature extraction of color and texture, it is very helpful in image processing to identify flowers more easily and shorten the time, with the greatest accuracy of 71% using the K-7 value, the flower was successfully carried out.

## Keywords: Identification, HSV, GLCM, K-Nearest Neighbor

## PENDAHULUAN
Bunga terdiri dari daun dan ranting yang ada di sekitarnya serta telah terjadi banyak perubahan. Perubahan ini dikarenakan oleh hasil dari sejumlah enzim yang dirangsang oleh sejumlah fitohormon tertentu [1]. Terbentuknya sebuah bunga sangat ketat dikendalikan secara genetik  dan  banyak  jenis  diinduksi  pada  perubahan  lingkungan  tertentu,  seperti  rendahnya suhu,  kurang  pencahayaan  dari  sinar  matahari,  dan  air  yang  ada.  Bunga  hampir  selalu berbentuk sama sisi, hal tersebut sering digunakan sebagai ciri dari sebuah takson. Ada dua bentuk bunga berdasar simetri bentuknya: aktinomorf dan zigomorf. Bentuk aktinomorf sangat mudah untuk ditemukan [2]. Dengan keindahan yang ada pada bunga tersebut mengakibatkan
pecinta tanaman dan pembudi daya semakin banyak serta produksi bunga terus bertumbuh dan berkembang [3].
Maka dari itu teknologi komputer berkembang pesat sebagai alat untuk mendapatkan informasi  yang  bisa  digunakan  untuk  mengetahui  jenis-jenis  bunga  [4].  Komputer  dapat mengolah data secara cepat, tepat dan akurat dengan tingkat ketelitian yang tinggi, sehingga dapat menjadi alat untuk mendapatkan informasi yang dibutuhkan sesuai dengan kebutuhan manusia di berbagai bidang [5]. Perkembangan pada teknologi pengolahan citra sekarang ini menyediakan  kemungkinan  manusia  untuk  membuat  suatu  sistem  yang  dapat  mengenali sesuatu pada citra digital [6]. Pengolahan citra juga merupakan salah satu jenis teknologi untuk menyelesaikan masalah mengenai pengolahan gambar [7]. Dalam pengolahan citra, gambar diolah sedemikian rupa sehingga gambar tersebut dapat digunakan untuk aplikasi lebih lanjut [8].  Oleh  karena  itu,  tuntutan  informasi  mengenai  jenis-jenis  bunga  mendorong  terciptanya sistem untuk mengidentifikasi dengan basis pengolahan citra digital. Seperti pada penelitian sebelumnya yang menggabungkan antara pengolahan citra digital dengan kecerdasan buatan untuk  menghasilkan  pengenalan  absensi  wajah  di  sekolah  Shafiyyatul  Amaliyyah menggunakan klasifikasi metode K-NN , penelitian selanjutnya adalah percobaan dan analisis hasil pengujian metode klasifikasi ikan dengan menggunakan ORB dan K-NN , pada penelitian selanjutnya  ialah  deteksi  bakteri  pada pandemic covid  berdasarkan  warna  HSV  adapula penelitian yang membahas pendeteksian batik dengan ekstrasi tekstur penelitian terakhir ialah menggunakan  algoritma  KNN  sebagai  klasifikasi  penyakit  ginjal  kronis  ,  berdasarkan penelitian-penelitian  sebelumnya  peneliti  mendapatkan  ide  untuk  melakukan  identifikasi terhadap bunga dikarenakan pecinta tanaman dan budi daya tanaman sangat banyak

## PERMASALAHAN
Permasalah  yang  ada  berdasarkan  produksi  tanaman  hias  yang  melonjak  pada  tahun 2019  menjadikan  para  pecinta  tanaman  terus  bertambah  dan  untuk  meminimalisir permasalahan  ketidak  tahuan  terhadap  jenis-jenis  bunga  yang  ada,  maka  dari  itu  perlu dibuatkannya sebuah sistem yang membantu untuk mengidentifikasi jenis bunga.
Gambar 1. Produksi Tanaman Hias 2019
( Sumber : Kementrian Pertanian)

## METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi penelitian ini berdasarkan pada tahapan pengolahan citra digital.

## Gambar 2. Alur Penelitian
1. Pengumpulan  data  :  Tujuan  pada  tahap  ini  ialah  untuk  menentukan  data  yang dibutuhkan  dan  pemilihan  metode  pengolahan  citra  digital  [9].  Langkah-langkah yang  dilakukan  dalam  ini  secara  umum  dimulai  dari  persiapan  objek  yang  akan diambil citranya, sampai proses pencitraan [10]. Pada proses ini pengambilan citra dilakukan di https://www.kaggle.com/ dengan judul Flower Color Image data citra akan  digunakan  sebagai  sampel  untuk  identifikasi  berdasarkan  warna  dan  tekstur pada jenis bunga. Data citra hanya menggunakan 10 jenis bunga [11].
2. Pre Processing : Proses pre processing digunakan untuk memperoleh citra yang akan dilanjutkan  dan  dimanfaatkan  untuk  sistem  yang  dirancang.  Proses  ini  terdiri  dari proses cropping, resize , segmentasi dan menghilangkan noise pada citra. Setiap citra jenis bunga memiliki 100 data yang ukurannya disamaratakan menjadi sebesar 500 x 500 dengan format .png. Lalu dilakukannya segmentasi untuk mengubah citra jenis bunga RGB ( Red, Green, Blue ) menjadi citra grayscale terlebih dahulu dengan otsu thresholding  [10].  Lalu  dilanjutkan  dengan  operasi  morfologi  sebagai  penghilang noise .
a. Cropping : Cropping ialah proses pemotongan citra di titik tertentu pada area citra. Proses teknik yang digunakan untuk menentukan secara tepat bagian mana  dari  citra  tersebut  yang  mengandung  area  objek  yang  akan  diolah. Selain itu proses ini juga dapat mengubah ukuran ( resize ) citra menjadi lebih
kecil,untuk mempercepat proses perhitungan .
b. Segmentasi : Segmentasi citra merupakan pemisah antara objek dengan objek lainnya, pada sebuah citra atau antara objek dengan background pada citra [12] . Dalam proses segmentasi tersebut, masing-masing objek pada citra dapat diambil secara individu sehingga dapat digunakan sebagi input bagi proses lain[13]. Terdapat dua macam pada segmentasi, yaitu segmentasi penuh dan segmentasi sebagian .
c. Otsu Thresholding : Otsu thresholding adalah salah satu metode segmentasi yang  sederhana  dalam  teknik  segmentasi,  sehingga  proses  yang  didapat dengan lebih mudah dalam proses pembagian wilayah homogen berdasarkan kesamaan  dalam  mengenali  objek.  Sebelum  mengamati  hasil  segmentasi citra,  terlebih  dahulu  harus  melalui  proses  input  citra,  agar  mudah  untuk masuk  ke  proses  selanjutnya.  Langkah  selanjutnya  ialah  melakukan penambahan kecerahan pada citra untuk memperbaiki kualitas citra [14]
d. Thresholding : Thresholding merupakan metode yang sangat sederhana dari segmentasi citra lainnya. Dengan inputan citra grayscale , thresholding dapat digunakan  untuk  membentuk  sebuah  citra  biner.  Citra  biner  adalah  citra digital yang setiap pikselnya hanya memiliki dua nilai yaitu warna hitam dan putih yang berdasarkan angka 0 dan 1 .
e. Morfologi : Morfologi digunakan sebagai langkah pertama maupun terakhir dari proses analisis citra. Metode yang digunakan dalam morfologi penelitian ini  adalah  operasi  erosi.  Erosi  adalah  proses  membandingkan  setiap  piksel pada  citra  masukan  dengan  nilai  elemen  struktur  sehingga  bagian  tengah elemen struktur dapat sesuai dengan posisi piksel pada citra yang diproses.
[15] operasi morfologi juga berguna untuk menghilangkan noise [16].
3. Ekstrasi Ciri :
a. Warna  HSV  :  HSV  digunakan  sebagai  ekstrasi  ciri  dengan  seleksi  warna berdasarkan nilai Hue, Saturation, dan Value. Hue merupakan atribut warna murni. Saturation merupakan  intensitas  cahaya  putih  yang  mempengaruhi tingkat  dominasi  warna. Value merupakan  perbedaan  kecerahan  objek  . Proses  untuk  mendapatkan  nilai  dari  setiap  warna  yang  ingin  ditampilkan melalui proses perhitungan dengan melakukan konversi ruang warna RGB ke ruang warna HSV [17].
b. Tekstur GLCM : GLCM merupakan sebuah teknik untuk mendapatkan nilai statistik  orde  ke-2  dengan  menghitung  probabilitas  hubungan  kedekatan antara  dua  buah  piksel  pada  jarak  (d)  dan  sudut  (θ)  tertentu.  Proses  kerja dalam  metode  GLCM  adalah  dengan  membentuk co-occurrence pada  data citra,  kemudian  menentukan  karakteristik  fungsional  matriks  antar  piksel [18].
4. K-Nearest Neighbor : KNN ( K-Nearest Neighbor ) adalah metode klasifikasi objek berdasarkan jarak terdekat dengan objek atau fitur, data yang digunakan paling umum dalam data pembelajaran [19].  Data pelatihan diproyeksikan ke dalam ruang multi- dimensi,  di  mana  setiap  dimensi  memiliki  fitur  pada  data.  Ruang  dibagi  menjadi beberapa bagian sesuai dengan klasifikasi data pelatihan . Sebuah titik dalam ruang
ini ditandai sebagai kategori c, kategori c adalah kategori yang paling umum di antara k tetangga terdekat titik titik tersebut. Dekat atau jauhnya tetangga biasanya dihitung berdasarkan jarak Euclidean dengan rumus sebagai berikut :
𝐷𝑖𝑗 = %&(𝑖 −  𝑗) ! " #$%
Keterangan: Dij : jarak Euclidean antar i dan j. i : data pada x ke-i untuk tahap perhitungan. j : data pada y ke-j untuk tahap perhitungan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  ini  ialah  bagaimana  cara  identifikasi  citra  jenis  bunga  dengan menerapkannya ekstrasi ciri warna HSV dan tekstur GLCM algoritma K-Nearest Neighbor (K- NN)  untuk  mengidentifikasi  citra  jenis  bunga  ke  dalam  sepuluh  kelas,  serta  mendapatkan ketepatan akurasi dari hasil evaluasi dalam identifikasi citra jenis bunga masing-masing jenis bunga sebanyak 10 citra, dengan dataset 100.
1. Pengumpulan Data : Ditahapan ini jenis bunga akan diambil citranya dengan cara mengunjungi web https://www.kaggle.com/ dengan judul Flower Color Image lalu download data publik keseluruhan.

## Gambar 3. Halaman Web Kaggle
Berikut adalah hasil data citra yang telah diambil dari web Kaggle
(g)
Gambar 4. (a) Bunga Rose (b) Bunga Calendula (c) Bunga Iris (d) Bunga Bellflower (e) Bunga Viola (f) Bunga Lilium (g) Bunga Water Lily
2. Pre  Processing  :  Pre  Processing digunakan  untuk  mempermudah  proses  dalam melakukan identifikasi pada citra. Tahap ini terdiri dari cropping, compressing size citra,  segmentasi  citra  dan  menghilangkan noise pada  citra. Cropping dan compressing size citra dilakukan menggunakan aplikasi pihak ketiga dengan ukuran citra sebesar 500 x 500 pixel serta perbandingan 1:1.

## Gambar 5. Citra Asli
Citra  yang  sudah  didapat  ini  kemudian  dikonversi  menjadi  citra  keabuan ( grayscale ) untuk dilakukannya proses segmentasi.
(a) (b) (c) (d) (e) (f)
Gambar 6. Citra Grayscale
Lalu  segmentasi  citra  menggunakan software MATLAB  dengan  otsu thresholding  untuk  memudahkan  proses  pengolahan  citra  ke  tahap  selanjutnya dengan citra yang telah diubah dari citra RGB menjadi citra keabuan ( grayscale ), selanjutnya melakukan segmentasi morfologi untuk menghilangkan noise.

## Gambar 7. Citra Biner
3. Ekstrasi Ciri : Pada penelitian ini ekstraksi ciri yang digunakan adalah ekstraksi ciri warna dikarenakan faktor yang mempengaruhi perbedaan pada jenis bunga adalah dari warna. Warna yang meliputi untuk ekstrasi ciri ialah hue, saturation, dan value serta ekstraksi ciri tekstur GLCM yang meliputi contrast, correlation, homogen dan energy . Ekstraksi ciri beragam variasinya, semakin banyak ekstraksi ciri yang relevan dengan  citra  digunakan  maka  semakin  bagus  pula  hasil  akurasinya.  Berikut  citra ekstrasi ciri HSV sedangkan untuk ciri GLCM menggunakan citra grayscale .
Gambar 8. Citra HSV
4. K-Nearest  Neighbor :  Tahap  identifikasi  data  citra  jenis  bunga  menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Data hasil dari tahap ekstrasi ciri yang telah distandarisasi  sebelumnya  telah  didapatkan,  selanjutnya  akan  dibagi  menjadi  dua dalam  proses  pengidentifikasian,  yaitu  data  latih  ( training )  dan  data  uji  ( testing ). Dalam pembagian data tersebut, diterapkan teknik percentage split dimana terdapat tiga  skenario  pembagian  data.  Berikut  merupakan  detail  dari  ketiga  skenario  dari teknik percentage split dan hasil pembagian kelas pada citra jenis bunga:
Tabel 1. Percentage Split No Split Data Data Training Data Testing 1 70% dan 30% 70 21 2 60% dan 40% 60 28 Tabel 2. Jenis Bunga No  Kelas Bunga Jenis Bunga 1 BungaA Bunga Rose 2 BungaB Bunga Calendula 3 BungaC Bunga Iris 4 BungaD Bunga Bellflower 5 BungaE Bunga Viola 6 BungaF Bunga Lilium 7 BungaG Bunga Water Lily
Langkah dalam implementasi skenario pembagian data yang telah ditetapkan, dilakukan  proses  identifikasi  menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbor dengan nilai  k  yang  digunakan  yaitu  3,  5  dan  7.  Berikut  merupakan  hasil  pengujian identifikasi.
Gambar 9. Visualisasi hasil data pelatihan dan pengujian KNN
Gambar 10. Hasil Pengujian Dengan nilai K dan Split Data
Pengujian yang pertama ialah pembagian data dengan menggunakan 70% data latih  dan  30%  data  uji.  Dari  seratus  citra  dengan  10  citra  per  jenis  bunga  dibagi menjadi dua data yaitu 70 untuk data latih dan 21 data uji, didapatkan hasil akurasi identifikasi  dengan  K-3  =  62%,  K-5  =  57%  dan  K-7  =  71%.  Sedangkan  pada pengujian kedua ialah pembagian data dengan menggunakan 60% data latih dan 40% data uji. Dari seratus citra dengan 10 citra per jenis bunga dibagi menjadi dua data yaitu 70 untuk data latih dan 28 data uji, didapatkan hasil akurasi identifikasi dengan K-3 = 57%, K-5 = 64% dan K-7 = 53%.
Pengujian  dengan  nilai  K  dan  pembagian  data  dilakukan  untuk  mengetahui pengaruh  rasio  atau  persentase  tertentu  dari  jumlah data  training dan data  testing terhadap  tingkat  akurasi  metode  KNN [20] .  Setelah  pengujian  berhasil  dilakukan selanjutnya  akurasi  terbaik  dan  nilai  K  terbaik  digunakan  untuk  identifikasi  pada sebuah GUI di MATLAB. Berikut pengujian yang dilakukan dengan GUI.
Didalam GUI terdapat button dengan fungsinya masing, button pertama Input Citra  yang  berfungsi  untuk  memasukkan  sebuah  gambar  yang  akan  diuji,  dapat dilihat pada Gambar berikut. 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% K-3 K-5 K-7 Hasil pengujian dengan nilai K dan split data Split data 7030 Split data 6040
Gambar 11. Input Citra
Setelah gambar berhasil diinput, gambar akan muncul pada axes 1 atau sebagai citra asli dan disisi kanan terdapat nama file yang telah diinputkan. Selanjutnya ada button segmentasi yang berfungsi untuk melakukan segmentasi terhadap citra dengan morfologi  untuk  membantu  menghilangkan noise ,  dapat  dilihat  pada Gambar berikut.

## Gambar 12. Segmentasi Citra
Setelah melakukan tahapan preprocessing akan dilakukannya pencarian ekstrasi fitur yang ada pada citra, dapat dilihat pada Gambar berikut.
Gambar 13. Ekstrasi Ciri
Dikarenakan  menggunakan  ciri  tekstur  GLCM  dan  ciri  warna  HSV  maka terdapat hasil citra grayscale untuk tekstur dan ciri warna HSV, pada tabel disisi kiri terdapat nilai-nilai ekstrasi fitur dari sebuah citra. Setelah mendapatkan hasil nilai esktrasi  pada  citra,  akan  dilakukannya  sebuah  identifikasi  terhadap  citra.  Dapat dilihat pada Gambar berikut.
Gambar 14. Hasil Identifikasi
Hasil  identifikasi  telah  didapatkan  dan  pengujian  dengan  GUI  berhasil
dilakukan untuk citra jenis bunga Rose teridentifikasi sebagai bungaA dapat dilihat Tabel 2.
Berdasarkan grafik pengujian diatas, terdapat dua skenario pembagian antara data  training  dan  data  testing  dimana  detail  pembagiannya  telah  dijelaskan  pada Tabel 1 . Pada setiap skenario ini, masing-masing dilakukan percobaan berbagai K yaitu K-3, K-5 dan K-7. Dari hasil yang telah ditunjukkan pada Gambar 10 , dapat diketahui bahwa rasio 70:30 dan K-7 merupakan hasil yang cukup baik dibandingkan dengan  pengujian  lainnya.  Dan  pengujian  dengan  GUI  berhasil  untuk mengidentifikasi citra jenis bunga sesuai dengan kelasnya
Tabel 3. Hasil Pengujian dengan Nilai K No  Split Data Nilai K Akurasi 1 70 30 K-3 62% 2 K-5 57% 3 K-7 71% 4 60 40 K-3 57% 5 K-5 64% 6 K-7 53%

## KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  didapatkan  pada  penelitian  Identifikasi  Citra  Jenis  Bunga menggunakan  Warna  HSV  dan  Tekstur  GLCM ialah  identifikasi  citra  digital  jenis  bunga menggunakan  metode  ekstrasi  ciri  terhadap  warna  dan  tekstur  berhasil  dilakukan  dengan pembagian  data  70:30  dan  60:40  serta  pengujian  pada  nilai  K-3,  K-5,  K-7.  Mendapatkan akurasi terbaik pada pembagian data 70:30 dengan menggunakan nilai K-7 sebesar 71%, hasil yang didapatkan dirasa kurang dikarenakan data yang didapat sangat terbatas untuk digunakan.

## SARAN
Diharapkan pada penelitian selanjutnya bisa menambahkan jumlah inputan citra jenis bunga agar mendapatkan akurasi yang lebih baik serta penerapan algoritma dan ekstrasi ciri lain yang mendukung untuk identifikasi jenis bunga tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J. P. Tanjung and B. A. Wijaya, “Facial Recognition Implementation using K–NN and PCA Feature Extraction in Attendance System,” Sinkron: jurnal dan penelitian teknik informatika , vol. 5, no. 1, pp. 43–50, 2020.
[2] M.  Ramadhani  and  D.  H.  Murti,  “Klasifikasi  Ikan  Menggunakan  Oriented  Fast  and Rotated Brief (Orb) Dan K-Nearest Neighbor (Knn),” JUTI J. Ilm. Teknol. Inf , vol. 16, no. 2, p. 115, 2018.
[3] A. S. Sinaga and E. Marpaung, “Segmentasi Warna HSV Telapak Tangan Untuk Deteksi Bakteri Pada Pendemi Covid 19,” Fountain of Informatics Journal , vol. 5, no. 3, pp. 1– 5, 2020.
[4] R.  F.  Amanullah,  A.  Pujianto,  B.  T.  Pratama,  and  K.  Kusrini,  “Deteksi  motif  batik menggunakan ekstraksi tekstur dan jaringan syaraf tiruan,” CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) , vol. 10, no. 2, pp. 69–79, 2021.
[5] K.  A.  Sugiarta,  I.  Cholissodin,  and  E.  Santoso,  “Optimasi  K-Nearest  Neighbor Menggunakan  Bat  Algorithm  Untuk  Klasifikasi  Penyakit  Ginjal  Kronis,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-ISSN , vol. 2548, p. 964X, 2020.
[6] C.  C.  Kusumadewa  and  S.  Supatman,  “Identifikasi  Citra  Daun  Teh  Menggunakan Metode Histogram untuk Deteksi Dini Serangan Awal Hama Empoasca,” JMAI (Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence) , vol. 2, no. 1, pp. 27–36, 2018.
[7] Y. Yuhandri, “Perbandingan Metode Cropping Pada Sebuah Citra Untuk Pengambilan Motif Tertentu Pada Kain Songket Sumatera Barat,” Jurnal KomtekInfo , vol. 6, no. 1, pp. 95–105, 2019.
[8] L. Sunarya, A. D. Purbayani, and N. Handayani, “Media Video Promosi Pada Roofpark Cafe & Restaurant Pucak Bogor Jawa Barat,” TMJ (Technomedia Journal) Vol. 5 No. 2 Februari 2021 , p. 220, 2021.
[9] I.  Handayani,  Q.  Aini,  and  C.  Y.  Kristanti,  “Desain  Prototype  Sales  Report  Online Menggunakan  Konsep  Smart  Application  Pada  PT  Evergreen  Sentosa,” TMJ (Technomedia Journal) Vol. 5 No. 1 Agustus 2020 , p. 14, 2021.
[10]  B. D. Wicaksono and S. Anggraeni, “Perancangan Website Sistem Informasi Transaksi Tagihan  Layanan  Purna  Jual  Properti  Pada  Pollux  Properti  Indonesia,” TMJ (Technomedia Journal) Vol. 5 No. 2 Februari 2021 , p. 132, 2021.
[11]  I. W. A. Heryanto, M. Artama, M. W. Segara, and I. G. A. Gunadi, “Segmentasi Warna dengan  Metode  Thresholding,” Wahana  Matematika  dan  Sains:  Jurnal  Matematika, Sains, dan Pembelajarannya , vol. 14, no. 1, pp. 54–64, 2020.
[12]  P.  Harnis,  Y.  A.  Sari,  P.  Studi,  T.  Informatika,  F.  I.  Komputer,  and  U.  Brawijaya, “Segmentasi  Citra  Kue  Tradisional  menggunakan  Otsu  Thresholding  pada  Ruang Warna CIE LAB,” Jurnal pengembangan teknologi informasi dan ilmu komputer , vol. 3, no. 7, pp. 6799–6808, 2019.
[13]  N. Sany and M. Kurniawan, “Sistem Informasi Surat Masuk Pada Pengelolaan Rantai Suplai Satuan Kerja Khusus Migas,” TMJ (Technomedia Journal) Vol. 5 No. 1 Agustus 2020 , p. 27, 2021.
[14]  R. Rosyid and M. A. W. Prasetyo, “Robot Peraga 12 Gerakan Pengaturan Lalu Lintas Berbasis Arduino Mega 2560,” Technomedia Journal , vol. 5, no. 2, pp. 193–205, 2021.
[15]  S.  Bhahri  and  Rachmat,  “Transformasi  Citra  Biner  Menggunakan,” Jurnal  Sistem Informasi dan Teknologi Informasi , vol. 7, no. 2, pp. 195–203, 2018.
[16]  H.  Sulistiani,  A.  Yuliani,  and  F.  Hamidy,  “Perancangan  Sistem  Informasi  Akuntansi Upah Lembur Karyawan Menggunakan Extreme Programming,” Technomedia Journal , vol. 6, no. 01 Agustus, 2021.
[17]  P. Rosyani and S. Saprudin, “Deteksi Citra Bunga Menggunakan Analisis Segmentasi Fuzzy C-Means dan Otsu Threshold,” MATRIK: Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer , pp. 27–34, 2020.
[18]  M. A. Rahman, N. Hidayat, and A. A. Supianto, “Komparasi Metode Data Mining K- Nearest  Neighbor  Dengan  Naïve  Bayes  Untuk  Klasifikasi  Kualitas  Air  Bersih  (Studi Kasus PDAM Tirta Kencana Kabupaten Jombang),” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-ISSN , vol. 2548, p. 964X, 2018.
[19]  A.  Bode,  “K-nearest  neighbor  dengan  feature  selection  menggunakan  backward elimination untuk prediksi harga komoditi kopi arabika,” ILKOM Jurnal Ilmiah , vol. 9, no. 2, pp. 188–195, 2017.
[20]  M. A. Rahman, N. Hidayat, and A. Afif Supianto, “Komparasi Metode Data Mining K- Nearest  Neighbor  Dengan  Naïve  Bayes  Untuk  Klasifikasi  Kualitas  Air  Bersih  (Studi Kasus PDAM Tirta Kencana Kabupaten Jombang),” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 2, No. 12, Desember 2018, hlm. 6346-6353 e-ISSN: , vol. 2, no. 12, pp. 925–928, 2018.