Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 566-573
Klasifikasi Jenis Buah Kelengkeng Dengan Metode K-Nearest Neighbor (KNN) Berdasarkan Citra Warna Buah
Muhammad Akbar Anugrah Illahi¹, Widiyanto Tri Handoko² ¹ , ²Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Universitas Stikubank, Semarang, Indonesia E-mail: m.akbar0503@gmail.com¹, wthandoko@edu.unisbank.ac.id²

## Abstract
In the study titled "Classification of Longan Fruit Types Using KNN Method Based on Fruit Color Images" with the use of the TensorFlow Framework, a series of system testing was conducted using various variations of longan fruit images, totaling 360 samples. The aim  of  this  research  was  to  classify  longan  fruit  types  based  on  the  extraction  of  color features  from  fruit  images.  The  test  results  showed  the  highest  accuracy  rate  reached 98.7%  and  an  average  accuracy  of  89.6%  on  the  train  and  test  data  with  an  80%:20% ratio. The developed application successfully distinguished five categories of longan fruit, namely diamond river longan, itoh longan, mata lada longan, red longan, and pingpong longan.  This  study  used  a  multi-class  dataset  as  the  data  source.  By  using  the  KNN method  with  a  parameter  k=5,  the  system  was  able  to  classify  longan  fruit  images  with 78%  accuracy  in  the  80%:20%  train-validation  data  split  scenario.  These  findings provide  a  positive  perspective  on  the  potential  application  of  the  KNN  method  in classifying longan fruit types based on the extraction of color features from fruit images. This  research  makes  a  significant  contribution  to  the  development  of  automatic recognition and classification systems for longan fruit using image processing techniques
Keywords: Longan, Classification, KNN, Android

## Abstrak
Dalam  penelitian  berjudul  "Klasifikasi  Jenis  Buah  Kelengkeng  Menggunakan  Metode KNN  Berdasarkan  Citra  Warna  Buah"  dengan  menggunakan  Framework  TensorFlow, dilakukan  serangkaian  pengujian  sistem  menggunakan  berbagai  variasi  gambar  jenis kelengkeng sebanyak 360 sampel. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan jenis buah  kelengkeng  berdasarkan  ekstraksi  fitur  warna  dari  citra  buah.  Hasil  pengujian menunjukkan  tingkat  keakuratan  tertinggi  mencapai  98,7%  dan  nilai  akurasi  rata-rata 89,6% i pada  data  train  dan  test  dengan  perbandingan  80%:20%.  Aplikasi  yang dikembangkan  berhasil  membedakan  lima  kategori  jenis  kelengkeng,  yaitu  kelengkeng diamond  river,  kelengkeng  itoh,  kelengkeng  mata  lada,  kelengkeng  merah,  dan kelengkeng  pingpong.  Penelitian  ini  menggunakan  dataset  multikelas  sebagai  sumber data.  Dengan  menggunakan  metode  KNN  dan  parameter  k=5,  sistem  mampu mengklasifikasikan  gambar  jenis  kelengkeng  dengan  akurasi  78%  pada  skenario perbandingan data train-validation 80%:20%. Temuan ini memberikan pandangan positif mengenai  potensi  penerapan  metode  KNN  dalam  klasifikasi  jenis  buah  kelengkeng berdasarkan ekstraksi fitur warna dari citra buah. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan  dalam  pengembangan  sistem  pengenalan  dan  klasifikasi  otomatis  untuk  buah kelengkeng menggunakan teknik pengolahan citra.
Kata Kunci: Kelengkeng, Klasifikasi, KNN, Android

## 1. Pendahuluan
Tanaman kelengkeng (Dimocarpus longan Lour) berasal dari India timur, Burma, atau Cina.  Di  Indonesia,  terdapat  dua  jenis  kelengkeng  yang  umum  dibudidayakan,  yaitu
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 566-573
kelengkeng  lokal  dan  kelengkeng  introduksi.  Kelengkeng  lokal  memiliki  beberapa kultivar,  seperti  kelengkeng  batu,  kelengkeng  aroma  durian,  dan  kelengkeng  kopyor, sementara  kelengkeng  introduksi  berasal  dari  Thailand  (Diamond  River)  dan  Vietnam (pingpong).  Kelengkeng  memiliki  adaptasi  yang  baik  dan  dapat  tumbuh  baik  di  dataran rendah maupun tinggi.
Setiap  jenis  kelengkeng  memiliki  keunggulan  dan  kelemahan  yang  berbeda.  Sebagai contoh, kelengkeng lokal varietas batu memiliki buah yang lebih besar, daging yang lebih tebal, dan mudah dikupas, tetapi jumlah buahnya cenderung sedikit dibandingkan dengan jenis lainnya. Buah kelengkeng memiliki bentuk bulat dan warna kulit yang berbeda-beda untuk  setiap jenis.  Selain  itu,  buah  kelengkeng  juga  memiliki  rasa  manis  dan  kaya  akan vitamin C, sehingga diminati oleh masyarakat Indonesia [1].
Namun,  perbedaan  ciri-ciri  antara  jenis  kelengkeng  menyulitkan  dalam  membedakan varietasnya.  Ciri  atau  fitur  seperti  warna  kulit,  tekstur,  bentuk,  dan  ukuran  digunakan untuk membedakan jenis tanaman kelengkeng. Meskipun jenis-jenis kelengkeng memiliki ciri-ciri  yang  hampir  sama,  hal  ini  menjadi  tantangan  bagi  orang  awam  atau  penikmat tanaman kelengkeng dalam mengidentifikasi jenis buah kelengkeng.
Oleh karena itu, dibutuhkan sistem identifikasi otomatis menggunakan komputer untuk memudahkan  pengenalan  dan  identifikasi  jenis-jenis  tanaman  kelengkeng.  Salah  satu metode yang digunakan adalah K-Nearest Neighbor Classifier (KNN) dengan pengolahan citra  berbasis  warna  kulit  buah.  Ekstraksi  fitur  warna  kulit  buah  digunakan  untuk mengenali  jenis  varietas  kelengkeng,  sehingga  sistem  yang  dikembangkan  dapat melakukan klasifikasi berdasarkan ciri-ciri tersebut.
Algoritma K-Nearest Neighbor Classifier (KNN) digunakan untuk mengklasifikasikan jenis buah kelengkeng berdasarkan nilai tetangga terdekatnya (K), dengan menggunakan ekstraksi  warna  kulit  buah  yang  membantu  dalam  proses  klasifikasi.  Fitur  warna  ini mempermudah dalam pengolahan citra. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan jenis  buah  kelengkeng  berdasarkan  citra  warnanya,  dengan  menggunakan  nilai  RGB sebagai  ekstraksi  fitur  untuk  mendapatkan  ciri  warna  pada  citra.  Penelitian  ini  berjudul "Klasifikasi  Jenis  Buah  Kelengkeng  Dengan  Metode  K-Nearest  Neighbor  (KNN) Berdasarkan  Citra  Warna  Buah",  dan  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  dalam pengembangan  sistem  pengenalan  dan  klasifikasi  otomatis  untuk  buah  kelengkeng menggunakan teknik pengolahan citra.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Kelengkeng
Buah  longan  (Dimocarpus  longan)  adalah  buah  berdaging  yang  berasal  dari  pohon longan  yang  tumbuh  di  Asia  Tenggara  dan  China  Selatan.  Buah  longan  memiliki  kulit berwarna  coklat  kemerahan  yang  kaku  dan  mudah  dikupas.  Daging  buahnya  transparan dan  berair,  dengan  tekstur  lembut  dan  rasa  manis.  Buah  longan  sering  dimakan  segar sebagai  camilan  atau  digunakan  sebagai  bahan  dalam  berbagai  hidangan  makanan  dan minuman,  terutama  dalam  masakan  Asia.  Selain  itu,  buah  longan  juga  mengandung nutrisi  seperti  vitamin  C,  zat  besi,  fosfor,  dan  kalium,  yang  bermanfaat  untuk  kesehatan tubuh [2].

## 2.2. Pengolahan Citra Digital
Pengolahan  citra  digital  adalah  bidang  ilmu  yang  fokus  pada  peningkatan  kualitas gambar,  transformasi  gambar,  pemilihan  ciri  (feature  images)  optimal  untuk  analisis, pemrosesan  informasi  dalam  citra,  kompresi  atau  reduksi  data  untuk  penyimpanan, transmisi, dan pengolahan data dengan menggunakan teknologi digital. Tujuan utama dari pengolahan  citra  digital  adalah  untuk  meningkatkan  kualitas  citra,  memahami  informasi yang  terkandung  dalam  citra,  dan  mempermudah  manipulasi  serta  analisis  citra menggunakan algoritma dan metode komputasi [3].

## 2.3. Ekstraksi Fitur Warna
Ekstraksi  fitur  warna  RGB  melibatkan  pengambilan  informasi  mengenai  komponen warna merah ( Red ), hijau ( Green ), dan biru ( Blue ) dari setiap piksel dalam sebuah citra. Dalam proses ini, intensitas warna pada ketiga komponen tersebut dijadikan sebagai fitur numerik yang merefleksikan pola warna dalam citra [4]. Tujuan utama dari ekstraksi fitur warna  RGB  adalah  untuk  menggambarkan  karakteristik  warna  dalam  citra  secara terstruktur.  Hasil  ekstraksi  fitur  warna  RGB  dapat  digunakan  dalam  berbagai  proses analisis  seperti  deteksi  objek,  segmentasi  citra,  pengenalan  pola,  identifikasi  warna,  dan klasifikasi citra [5].

## 2.4. KNN
Algoritma K-Nearest  Neighbor (KNN)  merupakan  sebuah  metode  non-parametrik yang  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  pada  objek.  Prinsip  dasar  dari  algoritma KNN  adalah  apabila  kita  memiliki  sekelompok  sampel  data  sebagai  data  training  dan memberikan  label  untuk  seluruh  data  tersebut,  maka  peneliti  dapat  mengetahui  kelas mana  data  tersebut  masuk.  Ketika  diberikan  data  baru  tanpa  label,  algoritma  akan membandingkan data tersebut dengan data yang sudah ada dan mencari kesamaan untuk mencari labelnya [6].
Ada beberapa tahap dalam menghitung metode KNN sebagai berikut:
1. Peneliti  menentukan  nilai  K  (jumlah  tetangga  terdekat)  yang  akan  digunakan  dalam proses klasifikasi.
2. Menghitung  jarak  antara  setiap  objek  dalam  data  sampel  dan instance yang  akan diklasifikasikan dengan menggunakan rumus Euclidean Distance :
3. Membaca data training dan data testing format gambar.
4. Melakukan pengujian pada 5 jenis kelengkeng dengan memasukkan nilai K.
5. Menghitung  klasifikasi  jenis  kelengkeng  menggunakan  metode  KNN  dengan menggunakan rumus Euclidean Distance seperti yang dijelaskan pada tahap 2.
6. Hasil klasifikasi instance yang akan diklasifikasikan ditentukan berdasarkan mayoritas kategori dari tetangga terdekat.

## 2.5. Metode Pengumpulan Data
Dalam tahap Studi Pustaka, dilakukan pengumpulan data dan informasi yang relevan terkait dengan 5 jenis kelengkeng yang akan diklasifikasikan menggunakan metode KNN, yaitu  Kelengkeng  Diamond,  Kelengkeng  Itoh,  Kelengkeng  Mata  lada,  Kelengkeng Merah,  dan  Kelengkeng  Pingpong.  Sumber  informasi  yang  digunakan  mencakup  jurnal, buku, dan artikel yang terkait dengan topik penelitian.
Observasi non-partisipatoris dilakukan oleh peneliti untuk mengumpulkan data berupa gambar-gambar  jenis  kelengkeng  dari  internet.  Tahap  awal  meliputi  pencarian  gambar jenis  kelengkeng  dan  pengelompokan  gambar  sesuai  dengan  kategori  yang  telah ditentukan. Data-data tersebut kemudian dikumpulkan dari internet dan dijadikan sebagai dataset untuk melatih dan menguji system.

## 2.6. Analisis Data
Dalam  penelitian  ini, langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah  mengumpulkan  dataset gambar kelengkeng yang nantinya akan digunakan dalam analisis. Dataset dapat diperoleh dari berbagai sumber, seperti situs web, basis data online, atau melalui pengambilan foto sendiri. Setelah data terkumpul, tahap selanjutnya adalah melakukan preprocessing data. Pada tahap ini, dilakukan normalisasi gambar, resizing gambar, dan ekstraksi fitur gambar agar dapat digunakan sebagai input dalam model. Pada tahap labeling data, setiap gambar diberi label atau kelas yang sesuai dengan jenis kelengkeng yang direpresentasikan dalam gambar  yaitu  kelengkeng  diamond  river,  kelengkeng  itoh,  kelengkeng  matalada, kelengkeng  merah,  kelengkeng  pingpong.  Label  ini  akan  digunakan  sebagai  referensi dalam pembuatan model. Selanjutnya dataset dibagi menjadi data training dan data testing
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 566-573
dengan proporsi 80%:20%. Data training digunakan untuk melatih model dan data testing digunakan untuk menguji performa model.
Proses  training  model  dilakukan  dengan  menggunakan  data  training  yang  telah diproses  pada  tahap  sebelumnya.  Pada  metode  KNN,  model  dilatih  dengan  menentukan parameter k (jumlah tetangga terdekat yang akan digunakan) dan melakukan perhitungan jarak  antara  data  uji  dengan  data  latih  untuk  menentukan  kelas  data  uji.  Setelah  model dilatih,  tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  evaluasi  model  dengan  menggunakan  data testing  yang  telah  diproses  pada  tahap  sebelumnya.  Performa  model  diukur  dengan menghitung nilai akurasi, presisi, recall, dan F1-score.
Pada  tahap  terakhir,  dilakukan  tuning  parameter  k  untuk  meningkatkan  performa model. Tuning parameter k dilakukan dengan mencoba beberapa nilai k dan memilih nilai k  yang  menghasilkan  performa  model  terbaik.  Dalam  keseluruhan  proses  analisis  data, tahap yang paling penting adalah data preprocessing dan ekstraksi fitur gambar. Kualitas gambar yang baik dan fitur yang relevan akan sangat mempengaruhi akurasi dan performa model.  Selain  itu,  pada  tahap  model  tuning,  pemilihan  parameter  k  yang  optimal  juga akan sangat berpengaruh pada performa model dan harus dilakukan secara teliti.
Gambar 1. Diagram alir metode analisis data

## 2.7. Klasifikasi KNN
Algoritma  KNN  digunakan  untuk  proses  klasifikasi  data  citra.    Terdapat  beberapa tahapan dalam penggunaan KNN yaitu:
a. Peneliti menentukan nilai K (jumlah tetangga terdekat) yang akan digunakan dalam proses klasifikasi.
b. Menghitung  jarak  antara  setiap  objek  dalam  data  sampel  dan  instance  yang  akan diklasifikasikan dengan menggunakan rumus Euclidean Distance:
c. Membaca data train dan data test sebanyak 360 sampel gambar.
d. Melakukan pengujian pada 5 jenis kelengkeng dengan memasukkan nilai K.
e. Menghitung  klasifikasi  jenis  kelengkeng  menggunakan  metode  KNN  dengan menggunakan rumus Euclidean Distance seperti yang dijelaskan pada tahap 2.
f. Tampilan Hasil klasifikasi.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Pengumpulan data
Penelitian  ini  melakukan  klasifikasi  jenis  kelengkeng  menjadi  5  kategori  yaitu kelengkeng  diamond  river,  kelengkeng  itoh,  kelengkeng  matalada,  kelengkeng  merah, kelengkeng  pingpong.  Data  yang  digunakan  terdiri  dari  360  sampel  gambar  buah kelengkeng. Selanjutnya, dalam penelitian ini akan dilakukan ekstraksi fitur warna RGB dari  setiap  gambar  untuk  menganalisis  pola  warna  karakteristik  pada  masing-masing gambar.  Dari  sampel  tersebut,  80%  digunakan  untuk  data  training  dan  20%  untuk  data validasi  pada  setiap  jenis  kelengkeng.  Model  KNN  akan  dilatih  menggunakan  data tersebut untuk menghasilkan hasil klasifikasi dengan akurasi yang tinggi.
Tabel  1. Skenario pembagian data Jenis Kategori Data Train 80% Data Test 20% Kelengkeng Diamond River 60 12 Kelengkeng Itoh 60 12 Kelengkeng Matalada 60 12 Kelengkeng Merah 60 12 Kelengkeng Pingpong 60 12 Total 300 60

## 3.2. Pra proses
Setelah  mendapatkan  data,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  pra-pemrosesan data. Pra-pemrosesan data bertujuan untuk mendapatkan fitur-fitur dari citra kelengkeng, sehingga  memudahkan  dalam  mengubah  dataset  menjadi  representasi  RGB.  Salah  satu tahapannya  adalah  melakukan  resize  citra.  Pra-pemrosesan  ini  dilakukan  untuk menyesuaikan ukuran citra agar sesuai dengan kebutuhan analisis selanjutnya.

## 3.3. Proses resize
Pada  tahap  awal  praproses,  dilakukan  proses  resize  citra.  Proses  ini  bertujuan  untuk mengubah  ukuran  citra awal  menjadi citra  dengan  ukuran  224x224  piksel.  Proses  resize ini  memiliki  manfaat  untuk  mempercepat  proses  pada  Google  Colab  dan  memastikan mendapatkan hasil yang sesuai dengan format yang diharapkan.

## 3.4. Ekstraksi fitur warna
Langkah  berikutnya  adalah  melakukan  ekstraksi  fitur  warna  menggunakan  metode RGB.  Pada  proses  ini,  nilai-nilai  warna  RGB  dari  citra  akan  diekstraksi.  Tahap  ini melibatkan pengambilan citra "10.png" yang telah melalui tahap praproses resize.
Gambar 2. Hasil ekstraksi fitur warna RGB

## 3.5. Hasil Ekstraksi fitur warna
Sebanyak 300 data training dikelompokkan menjadi 60 data citra kelengkeng diamond river,  60  data  citra  kelengkeng  itoh,  60  data  citra  kelengkeng  matalada,  60  data  citra kelengkeng merah, 60 data citra kelengkeng pingpong.
Tabel  2 . Hasil ekstraksi fitur warna data train Citra Ke R G B Kelas 1 0.0959 0.0297 0.0002 Diamond 2 0.0662 0.0714 0.0020 Diamond 3 0.1320 0.0713 0.0008 Diamond 4 0.5472 0.0449 0.0019 Diamond 5 0.0249 0.0608 0.0070 Diamond 6 0.0053 0.0454 0.0001 Diamond 7 0.0193 0.0198 0.0069 Diamond 8 0.1475 0.1432 0.0121 Diamond 9 0.2887 0.0813 0.0016 Diamond 10 0.2160 0.0683 0.0023 Diamond … … … … … 300 0.0572 0.0076 3.324 Pingpong
Data  testing  yang  digunakan  sebanyak  60  data  yang  dibagi  menjadi  12  data  citra kelengkeng  diamond  river,  12  data  citra  kelengkeng  itoh,  12  data  citra  kelengkeng matalada, 12 data citra kelengkeng merah, 12 data citra kelengkeng pingpong.
Tabel  3. Hasil ekstraksi fitur warna data test Citra Ke R G B Kelas 1 0.0959 0.0297 0.0002 Diamond 2 0.1475 0.1432 0.0121 Diamond 3 0.0236 0.0476 0.0025 Diamond 4 0.0476 0.0975 0.0079 Diamond 5 0.2678 0.0754 0.0019 Diamond 6 0.1191 0.0538 0.0017 Diamond 7 0.0645 0.0497 0.0013 Diamond 8 0.2630 0.0244 0.0002 Diamond 9 0.3184 0.0471 0.0171 Diamond 10 0.2923 0.0389 0.0132 Diamond … … … … … 60 0.0572 0.0076 3.324 Pingpong

## 3.6. Hasil Klasifikasi KNN
Setelah  melalu  beberapa  proses  dalam  algoritma  K-Nearest  Neighbors  (KNN) didapatkan hasil training dan validation. Proses ini menggunakan k=5 dan ekstraksi fitur warna. Berikut hasil yang diperoleh berdasarkan parameter yang telah ditentukan:
Gambar 3. Classification Report
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 566-573
Gambar  3  memperlihatkan  hasil  laporan  klasifikasi  menunjukkan  performa  model  K-Nearest Neighbors  (KNN)  dengan  parameter  k=5  dan  ekstraksi  fitur  warna  yang  telah  ditentukan.  Dalam hal ini, peneliti berhasil mencapai akurasi sebesar 78% pada data validasi. Selain itu, laporan juga memberikan  informasi  tentang  precision,  recall,  dan  f1-score  untuk  setiap  kategori  yang diklasifikasikan.

## 3.7. Pengujian Model Aplikasi
Hasil tampilan di bawah ini adalah hasil dari pengujian aplikasi yang telah dilakukan dengan  menggunakan  berbagai  data  uji  yang  acak.  Dalam  pengujian  ini,  aplikasi dijalankan  dengan  berbagai  input  data  untuk  menguji  fungsionalitas  dan  kinerja  dari model yang telah dikembangkan.
(a) (b) (c) (d) (e)
Gambar 4. Klasifikasi model aplikasi
Hasil pengujian acak klasifikasi jenis kelengkeng berbasis Android dapat dilihat pada Gambar  4.  Gambar  tersebut  menyajikan  jenis  kelengkeng  yang  diklasifikasikan  dan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 566-573
persentase tingkat keakuratan yang diperoleh. Dalam pengujian ini, kelengkeng diamond mencapai  tingkat  akurasi  sebesar  84,9%  (a),  kelengkeng  itoh  mencapai  tingkat  akurasi sebesar 86,1% (b), kelengkeng mata lada mendapatkan tingkat akurasi sebesar 97,2% (c), kelengkeng  merah  mendapatkan  tingkat  akurasi  sebesar  98,7%  (d),  dan  kelengkeng pingpong mencapai tingkat akurasi sebesar 94,1% (e).

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  berjudul  "Klasifikasi  Jenis  Buah  Kelengkeng Menggunakan  Metode  KNN  Berdasarkan  Citra  Warna  Buah"  dengan  menggunakan Framework  Tensorflow,  dilakukan  pengujian  sistem  menggunakan  berbagai  macam gambar  jenis  kelengkeng  yang  menghasilkan  nilai  yang  beragam.  Hasil  pengujian menunjukkan  bahwa  sistem  mencapai  nilai  ketepatan  tertinggi  sebesar  98,7%  dan  nilai akurasi rata-rata sebesar 89,6%. Aplikasi yang dikembangkan berhasil membedakan lima kategori jenis kelengkeng, yaitu kelengkeng diamond river, kelengke ng itoh, kelengkeng mata  lada,  kelengkeng  merah,  dan  kelengkeng  pingpong.  Penelitian  ini  menggunakan dataset  multikelas  sebagai  sumber  data.  Hasil  akhir  menunjukkan  bahwa  menggunakan metode  KNN  dengan  parameter  k=5,  sistem  berhasil  mengklasifikasikan  gambar  jenis kelengkeng  dengan  akurasi  sebesar  78%  menggunakan  skenario  perbandingan  data train validation 80%:20%.

## Daftar Pustaka
[1] Tyas,  P.  S.,  &  Setyati,  D.  (2013).  Perkembangan  Pembungaan  Lengkeng (Dimocarpus  longan  Lour)  ‘Diamond  river’Flowering  Development  of  Longan (Dimocarpus longan Lour) ‘Diamond river’. Jurnal Ilmu Dasar , 14 (2), 111-120.
[2] Saraswati,  R.,  Susilowati,  M.  D.,  Restuti,  R.  C.,  &  Pamungkas,  F.  D.  Departemen Geografi  Fakultas  Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam  Universitas  Indonesia 2019.
[3] Sutoyo,  T.,  Si,  S.,  &  Kom,  M.  (2009).  Teori  Pengantar  Citra  Digital.  ANDI Yogyakarta.
[4] Wiharja, Y. P., & Harjoko, A. (2014). Pemrosesan citra digital untuk klasifikasi mutu buah pisang menggunakan jaringan saraf tiruan. Ijeis , 4 (1), 57-68.
[5] Setiawan,  E.  B.,  &  Herdianto,  R.  (2018).  Penggunaan  Smartphone  Android  sebagai Alat  Analisis  Kebutuhan  Kandungan  Nitrogen  pada  Tanaman  Padi.  Jurnal  Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, 7(3), 273-280.
[6] Budiharto,  W.  (2016).  Machine  learning  &  computational  intelligence.  ANDI, Yogyakarta.