Received 5 th Dec 2023, revision 15 th Dec 2023, accepted 21 st Dec 2023, published 31 st Dec 2023
Ekstraksi Fitur dengan Color Histogram dan Classifier Random Forest pada Citra Kupu-Kupu
Nadiyah Hidayati 1 , Mawadatul Maulidah 2
1,2 Program Studi Teknologi Komputer, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika,
e-mail : nadiyah.nyy@bsi.ac.id 1 ,
mawadatul.mwm@bsi.ac.id 2
Penulis Korespondensi. Nadiyah Hidayati, Program Studi Teknologi Komputer, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika, e-mail : nadiyah.nyy@bsi.ac.id

## A B S T R A K
Objektif. Penelitian dalam pengolahan citra telah banyak berkembang di berbagai bidang, seperti kesehatan, pertanian,  seni,  dan  biodiversitas.  Salah  satu  area  penelitian  yang  semakin  berkembang  adalah pengklasifikasian jenis kupu-kupu. Meskipun kupu-kupu dianggap bermanfaat bagi manusia, namun banyak spesiesnya  di  Indonesia  mengalami  penurunan  populasi  atau  terancam  punah.  Dengan  keberagaman  jenis, corak, dan bentuk kupu-kupu, diperlukan suatu teknik untuk memfasilitasi pembelajaran yang lebih efisien. Penggunaan kupu-kupu sebagai dataset dipilih karena memiliki pola tekstur, warna, dan bentuk yang sangat beragam. Tujuan dari penelitian ini adalah mengklasifikasikan jenis kupu-kupu dengan menggabungkan hasil ekstraksi fitur dan metode klasifikasi.
Material and Metode. Pada penelitian ini mengusulkan penggabungan dari tiga hasil ekstraksi fitur yaitu color histogram, haralick, dan hu-moments. Ekstraksi dilakukan terhadap 2400 citra kupu-kupu yang dibagi menjadi 2 kelas. Penggabungan dari ketiga hasil ekstraksi fitur tersebut selanjutnya dilakukan proses klasifikasi dengan menggunakan metode Random Forest (RF).
Hasil. Pengujian yang telah dilakukan menunjukkan nilai akurasi sebesar 75% sedangkan nilai precision sebesar 78% dan recall sebesar 69%.
Kesimpulan.  Algoritma  classification  RF  (Random  Forest)  mempunyai  nilai  akurasi  tertinggi  dibandingkan dengan algoritma classification yang lainnya. Sedangkan hasil ekstraksi fitur terbaik pada eksperimen ekstraksi fitur color histogram.
Kata kunci : Kupu-kupu, Color Histogram, Random Forest

## A B S T R A C T
Objective.  Research  in  image  processing  has  significantly  advanced  across  various  fields  such  as  health, agriculture,  art,  and  biodiversity.  One  burgeoning  area  of  research  is  the  classification  of  butterfly  species. Despite butterflies being considered beneficial to humans, many species in Indonesia are experiencing a decline in population or are endangered. Given the diversity in types, patterns, and forms of butterflies, there is a need for a technique to facilitate more efficient learning. The use of butterflies as a dataset is chosen due to their diverse patterns of texture, color, and shape. The objective of this research is to classify butterfly species by combining feature extraction results and classification methods.
Materials  and  Methods. In  this  research,  a  proposal  is  made  to  combine  three  feature  extraction  results, namely color histogram, Haralick, and Hu-moments. Extraction is performed on 2400 butterfly images divided into 2 classes. The combination of these three feature extraction results is then subjected to a classification process using the Random Forest (RF) method.
Results. The conducted testing yielded an accuracy value of 75%, with a precision value of 78% and a recall value of 69%.
Conclusion. The RF (Random Forest) classification algorithm has the highest accuracy value compared to other classification algorithms. Meanwhile, the best feature extraction results were in the color histogram feature extraction experiment.
Keywords : Butterfly, Color Histogram, Random Forest

## 1. PENDAHULUAN
Penelitian  tentang  pengolahan  citra  banyak  digunakan  diberbagai  bidang. Penelitian berkembang pesat seiring dengan temuan penelitian dan penelitian yang masih  dapat  dikembangkan.  Kupu-kupu  merupakan  serangga  yang  hampir mengalami kepunahan yang  disebabkan oleh sejumlah faktor, mulai dari perubahan alamiah hingga intervensi manusia (Kusuma, 2015). Dalam klasifikasi ilmiah, kupu- kupu tergolong dalam ordo Lepidoptera, yang artinya mereka memiliki sayap yang dilapisi sisik. Warna tubuh dan sayap kupu-kupu dipengaruhi oleh pigmen, struktur sisik,  serta  pencahayaan  matahari.  Perbedaan  corak  pada  kupu-kupu  menjadi penanda khas yang membedakan satu spesies dengan lainnya (Andrian et al., 2019). Dengan  menggunakan  gambar  kupu-kupu,  kita  dapat  mengidentifikasi  jenis  dan spesiesnya. Hal ini memperoleh nilai penting dalam membantu mengenali peternak kupu-kupu,  terutama  dalam  menetapkan  status  fauna  yang  dilindungi  (Kusuma, 2015).  Tidak  hanya  sebagai  hewan  yang  dilindungi,  kupu-kupu  juga  memberikan manfaat bagi manusia sebagai salah satu serangga yang berperan dalam ekosistem. Dengan banyaknya jenis kupu-kupu dalam berbagai bentuk, corak yang berbeda, dan keunikan  diperlukan  suatu  teknik  yang  memfasilitasi  pembelajaran  dengan  lebih efisien.  Dataset  yang  digunakan  kupu-kupu  karena  memiliki  karakteristik  pola tekstur  yang  istimewa,  serta  variasi  warna  dan  bentuk  yang  beragam.  Kupu-kupu dijadikan dataset karena mempunyai pola tekstur yang unik dan warna serta bentuk yang beragam. Kupu-kupu adalah serangga yang memiliki beragam pola warna dan bentuk. Identifikasi spesies kupu-kupu secara manual membutuhkan keahlian yang tinggi  dan  waktu  yang  cukup  lama.  Penggunaan  teknologi  pemrosesan  citra  dan pembelajaran  mesin  dapat  membantu  dalam  mengidentifikasi  spesies  kupu-kupu secara cepat dan akurat.
Penelitian sebelumnya yang meneliti tentang spesies kupu-kupu telah banyak dilakukan,  (Kartika  et  al.,  2017)  mengidentifikasi  citra  kupu-kupu  dengan menerapkan teknik pengurangan warna dalam ruang warna HSV dan metode Local Binary  Pattern  untuk  mengekstraksi  fitur-fitur  penting.  Setelah  menggabungkan informasi yang diperoleh dari ekstraksi fitur warna dan tekstur, citra-citra tersebut akan diklasifikasikan lebih lanjut. Hasil dari klasifikasi citra kupu-kupu mendaptakan akurasi  sebesar  72%.  (Tang  et  al.,  2020)  meneliti  dengan deep  learning  untuk segmentasi kupu-kupu otomatis  dalam gambar ekologis.  Hasil eksperimental pada kumpulan  dataset  publik Leeds  Butterfly  menunjukkan  bahwa  metode  yang diusulkan mengungguli pendekatan segmentasi gambar berbasis deep learning yang canggih.  (Arzar  et  al.,  2019)    mengidentifikasi    kupu-kupu  menggunakan Convolutional  Neural  Network  (CNN),  tujuannya  adalah  untuk  mengklasifikasikan citra  kupu-kupu  dengan menggunakan  teknik  CNN dan  mengevaluasi  performansi klasifikasi.
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  penggunaan  citra  digital  telah  menjadi  salah satu pendekatan yang umum dalam pengamatan dan analisis hewan, termasuk kupu- kupu. Citra digital memungkinkan untuk ekstraksi fitur berdasarkan warna, tekstur, dan bentuk untuk keperluan analisis lebih lanjut. Color histogram adalah salah satu teknik  yang  umum  digunakan  dalam  pengolahan  citra  untuk  mengekstraksi informasi warna. Dalam konteks kupu-kupu, ekstraksi fitur menggunakan histogram
warna  dapat  membantu  menggambarkan  distribusi  intensitas  warna  pada  citra mereka. Random Forest merupakan salah satu metode klasifikasi yang populer dalam pembelajaran mesin. Dalam konteks ini, digunakan untuk membangun model yang dapat mengenali pola warna yang spesifik pada kupu-kupu  berdasarkan  fitur-fitur yang  diekstraksi  dari  citra,  yang  kemudian  digunakan  untuk  mengklasifikasikan spesies.
Kombinasi  antara  ekstraksi  fitur  dengan  color  histogram  dan  penggunaan Classifier Random Forest memiliki potensi untuk meningkatkan akurasi identifikasi spesies  kupu-kupu.  Pendekatan  ini  dapat  memberikan  hasil  yang  lebih  baik dibandingkan dengan metode  manual atau pendekatan lain yang bergantung pada fitur-fitur lain dalam citra. Pada paper ini, kami mengusulkan metoda ekstraksi fitur color histogram dan classifier random forest. Hasil eksperimen kami menunjukkan hasil peningkatan akurasi sebesar 75% dibandingkan dengan penelitian (Kartika et al., 2017) yang mendapatkan akurasi sebesar 72%.

## 2. MATERIAL DAN METODE
Dalam penelitian ini langkah yang dilakukan yaitu memasukkan citra kupu-kupu kemudian dilakukan ekstraksi fitur dengan color histogram, haralick dan hu-moments serta  mengklasifikasikan  citra  kupu-kupu  dengan  algoritma random  forest  dan pembandingya.  Alur  penelitian  atau  langkah-langkah  proses  penelitian  yang  akan digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Alur Metode Penelitian
Dataset
Dataset yang digunakan pada penelitian ini yaitu dataset images butterfly yang merupakan  data  citra  berwarna  yang  diperoleh  dari  Kaggle  (Carremans,  2019). Jumlah dari dataset citra kupu-kupu adalah 2400 citra dengan ukuran per image 75 x 75 pixel, yang terdiri dari 2 kelas yaitu maniola jurtina dan pyronia tithonus, dimana masing-  masing  kelas  terdiri  dari  1200  citra.  Berikut  ini  adalah  contoh  citra  dari masing-masing  kelas.  Gambar  2  merupakan  contoh  citra  kupu-kupu  dari  kelas maniola  jurtina.  Gambar  3  merupakan  contoh  citra  kupu-kupu  dari  kelas  pyronia tithonus.
Gambar 2. Contoh Citra Kupu-kupu Kelas Maniola Jurtina

## Gambar 3. Contoh Citra Kupu-kupu Kelas Pyronia Tithonus
a. Ekstraksi Fitur Color Histogram Color histogram adalah suatu metode esktraksi warna dengan menghitung nilai distribusi warna pada citra image yang diperoleh dengan menghitung jumlah pixel dari setiap bagian range warna tertentu (Paramata et al., 2017).
Secara  umum,  histogram  sering  dinormalisasi  dengan  membagi  setiap  nilai derajat keabuan dengan jumlah total piksel dalam citra, yang diwakili oleh huruf n. Persamaannya dapat ditemukan di bawah ini:
( 𝑟𝑘 ) = 𝑛𝑘 / 𝑛 ……………(1)
dimana  n  adalah  total  jumlah  pixel  yang  ada  dalam  citra,  dan  p(rk) merupakan probabilitas munculnya tingkat keabuan rk dalam gambar.
b. Ekstraksi Fitur Haralick Fitur Haralick  memanfaatkan  matriks  co-occurrence  untuk  menyimpan informasi hasil perhitungan tekstur. Terdapat 14 fitur yang dapat digunakan untuk menggambarkan  tekstur  suatu  citra  menurut Haralick  (Suryanto  et  al.,  2017). Meskipun  demikian,  menurut  Conners  dan  Harlow,  lima  fitur  sudah  cukup  untuk mencapai hasil klasifikasi yang baik. Kelima fitur tersebut antara lain (Mulyawan et al., 2019): energy, contrast, correlation, entropy, local homogeneity.
c. Ekstraksi Fitur Hu-Moments
Algoritma Hu-momens dipilih untuk mengekstrak fitur citra karena fitur yang dihasilkan  berupa  terjemahan  skala  rotasi.  Momen  Geometris  GM  berhasil diterapkan  dalam  identifikasi  pesawat,  klasifikasi  tekstur,  dan  citra  radar  untuk pencocokan citra optik.
Istilah dasar dalam konstruksi momen invarian memiliki dua langkah. Pertama, pertimbangkan gambar yang memiliki  fungsi abu-abu f (x, y) memiliki penyangga terbatas dan integral bukan nol berhingga. Kedua, momen geometris mpq citra digital M  x  M  sampel  yang  dapat  dihitung  menggunakan  rumus  dibawah  (Al-Azzo  et  al., 2017).
d. Klasifikasi Random Forest Random  Forest  adalah  teknik  klasifikasi  yang  mengembangkan  pendekatan Decision Tree dengan menggunakan pemilihan atribut secara acak pada setiap simpul untuk menentukan klasifikasi.
Dalam proses klasifikasinya, Random Forest mengandalkan suara terbanyak dari pohon  keputusan  yang  dihasilkan  (Ratnawati  &  Sulistyaningrum,  2019).  Random Forest  merupakan  suatu  metode  klasifikasi  yang  terdiri  dari  kumpulan  pohon keputusan  terstruktur, di mana  vektor  acak didistribusikan  secara  independen dan identik,  dan  setiap  pohon  keputusan  memberikan  suara  untuk  kelas  yang  paling umum  pada  masukan  x.  Kelebihan  Random  Forest  meliputi  akurasi  yang  baik, ketahanan  relatif  terhadap  outliers  dan  noise,  kecepatan  yang  lebih  tinggi dibandingkan dengan Bagging dan Boosting, serta sederhana dan mudah diparalelkan.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN Proses  klasifikasi  dilakukan  dengan  data  citra  kupu-kupu  berjumlah  2400 dengan  2  kelas  berbeda  yaitu  kelas maniola  jurtina  dan  pyronia  tithonus.  Setelah
dilakukan  pengujian  terhadap  beberapa  algoritma classification  didapatkan  hasil akurasi sebagai berikut:
3.1.  Komparasi  Algoritma Klasifikasi  dengan Color  Histogram,  Haralick,  dan  Hu- Moments
Pada percobaan pertama, dilakukan penggunaan ketiga metode ekstraksi fitur yang kemudian dikomparasikan dalam berbagai skema klasifikasi. Tujuan utamanya adalah  untuk  mengevaluasi  kinerja  dan  efektivitas  dari  masing-masing  metode ekstraksi fitur ini dalam mendukung proses klasifikasi objek dalam citra.
Tabel 1. Hasil Komparasi Algoritma Klasifikasi dengan Ketiga Ekstraksi Fitur
No Metode Akurasi 1    Random Forest 75% 2    Support Vektor Machine 71& 3    Logistic Regression 70% 4    Linear Discriminant Analysis 66% 5    Decision Tree 65% 6    K-Nearest Neighbor 64% 7    Naïve Bayes 61%
Berdasarkan  Tabel  1.  membuktikan  bahwa  dengan  menggabungkan  ekstraksi fitur  dari  Color  Histogram,  Haralick,  dan  Hu-Moments  dan  algoritma  klasifikasi Random  Forest  menunjukkan  tingkat  akurasi  tertinggi  mencapai  75%,  melebihi akurasi algoritma klasifikasi lainnya.

## Gambar 4. Diagram Chart Hasil Algoritma Komparasi
Dari perbandingan yang dilakukan, terbukti bahwa algoritma klasifikasi Random Forest mencapai tingkat akurasi tertinggi sebesar 75%. Sedangkan algoritma klasifikasi lainnya memliki tingkat akurasi lebih rendah yaitu SVM sebesar 71%, LR sebesar 70%, LDA  sebesar  66%,  CART  sebesar  65%,  K-NN  sebesar  64%,  dan  NB  sebesar  60%.  Hal tersebut  menunjukkan  bahwa  kinerja Random  Forest  lebih  baik  dibanding  dengan algortima klasifikasi SVM, LR, LDA, CART, K-NN, dan NB.
Hasil Komparasi Metode Algoritma
Klasifikasi
80% 60% 40% 20% 0% NB K-NN      CART         LDA LR SVM RF

## Gambar 5. Box Plot Algoritma Classifier
Berdasarkan  Gambar  5.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  algoritma klasifikasi  Random  Forest  menghasilkan  tingkat  akurasi  75%,  unggul  dibandingkan dengan berbagai algoritma klasifikasi lainnya.
3.2. Komparasi Algoritma Klasifikasi dengan Color Histogram
Pada percobaan  kedua,  dilakukan  penggunaan  ekstraksi  fitur Color  Histogram yang kemudian dikomparasikan dalam berbagai skema klasifikasi. Tujuannya adalah untuk menganalisis distribusi intensitas warna dalam citra. Penggunaan metode ini bertujuan untuk mengekstrak informasi penting tentang komposisi warna pada objek yang sedang diklasifikasikan.
Tabel 2. Pengaruh Ekstraksi Fitur Color Histogram dengan Algoritma Classifier No Metode Akurasi 1 Random Forest 75% 2 Support Vektor Machine 72& 3 Logistic Regression 70% 4 Linear Discriminant Analysis 65% 5 Decision Tree 65% 6 K-Nearest Neighbor 64% 7 Naïve Bayes 60%
Berdasarkan  Tabel  2.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  pada  proses  ekstraksi fitur  color  histogram  dan  algoritma  klasifikasi  Random  Forest  berhasil  mencapai tingkat  akurasi  tertinggi  sebesar  75%,  mengungguli  performa  algoritma  klasifikasi lainnya.
3.3. Komparasi Algoritma Klasifikasi dengan Haralick
Pada  percobaan  ketiga,  dilakukan  penggunaan  ekstraksi  fitur  Haralick  yang kemudian dikomparasikan dalam berbagai skema klasifikasi. Tujuannya adalah untuk mengevaluasi  kinerja  serta  efektivitas  dari  metode  ekstraksi  fitur  Haralick  dalam mendukung proses klasifikasi objek dalam citra.
Tabel 3. Pengaruh Ekstraksi Fitur Haralick dengan Algoritma Classifier No Metode Akurasi 1 Logistic Regression 57,9% 2 Linear Discriminant Analysis 57,8% 3 Support Vektor Machine 57,6% 4 Random Forest 56% 5 Naïve Bayes 55% 6 K-Nearest Neighbor 54,8% 7 Decisoin Tree 53%
Berdasarkan Tabel 3. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dalam menggunakan fitur  tekstur  Haralick,  algoritma  klasifikasi  Logistic  Regression  berhasil  mencapai tingkat akurasi tertinggi sebesar 57,9%, mengungguli performa algoritma klasifikasi lainnya yang diujikan.
3.4. Komparasi Algoritma Klasifikasi dengan Hu-Moments
Pada  percobaan  keempat,  dilakukan  penggunaan  ekstraksi  fitur  Hu-Moments yang kemudian dianalisis melalui berbagai skema klasifikasi. Tujuannya adalah untuk mengevaluasi kinerja serta efektivitas dari metode ekstraksi fitur Hu-Moments dalam mendukung proses klasifikasi objek dalam citra.
Tabel 4. Pengaruh Ekstraksi Fitur Hu-moments dengan Algoritma Classifier No Metode Akurasi 1  K-Nearest Neighbor 57% 2  Linear Discriminant Analysis 56,7% 3  Random Forest 56,6% 4  Logistic Regression 53% 5  Decisoin Tree 53% 6  Support Vektor Machine 52% 7  Naïve Bayes 50%
Berdasarkan Tabel 4. Hasil analisis menunjukkan bahwa dalam menggunakan fitur  bentuk  Hu-Moments,  algoritma  klasifikasi  K-Nearest  Neighbor  berhasil
40%
Hu-moment 20% 0% RF        SVM              LR             LDA        CART         K-NN         NB Color Histogram Haralick 80% 60% Komparasi Pengaruh Ekstraksi Fitur dengan
Algoritma Klasifikasi
mencapai  tingkat  akurasi  terbaik  sebesar  57%,  mengungguli  performa  algoritma klasifikasi lain yang telah diujikan.
Gambar 6. Diagram Chart Pengaruh Ekstraksi Fitur dengan Algoritma Klasifikasi Berdasarkan Gambar 6. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa algoritma Random Forest pada ekstraksi fitur color histogram mencapai akurasi tertinggi sebesar 75%. Sementara  itu,  pada  ekstraksi  fitur  tekstur  Haralick,  algoritma  Logistic  Regression menunjukkan tingkat akurasi terbaik yaitu 57,9%. Di sisi lain, pada fitur bentuk Hu- Moment, algoritma K-Nearest Neighbor mencapai tingkat akurasi tertinggi sebesar 57%.
Berikut adalah tabel yang memperlihatkan Confusion Matrix dari model yang memiliki performa terbaik pada Ekstraksi Fitur Color Histogram  dengan Algoritma Random Forest.
Tabel 5. Confusion Matrix pada Ekstraksi Fitur Color Histogram Algoritma Random Forest Actual Maniola Jurtina Actual Pyronia Tithonus Predicted Maniola Jurtina TP 245 FP 110 Predicted Pyronia Tithonus FN 87 TN 271
Berdarsarkan Tabel 5. dapat disimpulkan bahwa:
a. True Positive  (TP)
Situasi  di  mana  prediksi  yang  dilakukan  benar.  Sebanyak  245  citra  kupu-kupu terklasifikasi sebagai spesies maniola jurtina dan memang benar-benar termasuk dalam spesies maniola jurtina.
b. True Negative  (TN)
Keadaan di mana prediksi yang dilakukan juga tepat. Sejumlah 271 citra kupu- kupu  terklasifikasi  sebagai spesies  pyronia  tithonus  dan  memang  sebenarnya termasuk dalam spesies pyronia tithonus.
c. False Postive  (FP) Kondisi di mana prediksi salah. Sebanyak 110 citra kupu-kupu yang sebenarnya termasuk  dalam spesies  pyronia  tithonus,  namun  keliru  terklasifikasi  sebagai spesies maniola jurtina.
d. False Negative  (FN)
Situasi di mana prediksi juga salah. Sebanyak 87 citra kupu-kupu yang seharusnya termasuk dalam spesies maniola jurtina, tetapi keliru terklasifikasi sebagai spesies pyronia tithonus.

## 4. KESIMPULAN
Setelah dilakukan  pengujian  terhadap  beberapa  algoritma  classification, maka dapat diketahui bahwa algoritma classification RF ( Random Forest) mempunyai nilai akurasi  tertinggi  dibandingkan  dengan  algoritma classification  yang  lainnya  yaitu sebesar 75%. Dan mempunyai nilai kappa statistic sebesar 0.466 precision 0.688 serta nilai recall 0.788. Sedangkan hasil ekstraksi fitur terbaik pada eksperimen ekstraksi fitur color histogram.
Penelitian ini memiliki potensi untuk dikembangkan lebih lanjut dengan fokus pada  peningkatan  kinerja  model  klasifikasi  dan  eksplorasi  yang  lebih  mendalam terkait ekstraksi fitur dalam analisis citra. Hal ini dapat memperluas pemahaman dan pengetahuan dalam bidang ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Al-Azzo, F., Taqi, A. M., & Milanova, M. (2017). 3D Human Action Recognition using Hu Moment  Invariants  and  Euclidean  Distance  Classifier.  In IJACSA)  International Journal  of  Advanced  Computer  Science  and  Applications  (Vol.  8,  Issue  4). www.ijacsa.thesai.org
Andrian, R., Anwar, S., Muhammad, M. A., & Junaidi, A. (2019). Identifikasi Kupu-Kupu Menggunakan  Ekstraksi  Fitur  Deteksi  Tepi  (Edge  Detection)  dan  Klasifikasi  K- Nearest Neighbor (KNN). Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi, 5(2). https://doi.org/10.28932/jutisi.v5i2.1744
Arzar, N. N. K., Sabri, N., Johari, N. F. M., Shari, A. A., Noordin, M. R. M., & Ibrahim, S. (2019).  Butterfly  Species  Identification  Using  Convolutional  Neural  Network (CNN). IEEE  International  Conference  on  Automatic  Control  and  Intelligent Systems (I2CACIS 2019).
Carremans, B. (2019). Butterfly Images. Kaggle.
https://www.kaggle.com/datasets/bertcarremans/butterfly-images
Suryanto,  E.  D.,  Suherman,  &  Poltak,  S.  (2017). Ekstraksi  Fitur  Haralick  pada  Citra Mikroskop Digital Trinocular untuk Identifikasi Cacing Penyakit Kaki Gajah.
Kartika, D. S. Y., Murti, D. H., & Yuniarti, A. (2017). Butterfly Image Classification Using Color  Quantization  Method  on  HSV  Color  Space  and  Local  Binary  Pattern.  In Postgraduate Program Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Kusuma,  T.  (2015).  Pengelompokan  Jenis  Kupu-Kupu  Menggunakan  Fitur  Ekstraksi GLCM dan Algoritma K-Means. Jurnal Teknologi Informasi, 1…4.
Mulyawan,  G.,  Sari,  Y.  A.,  &  Furqon,  M.  T.  (2019). Klasifikasi  Citra  Makanan Menggunakan HSV Color Moment dan Haralick Feature Extraction dengan Naive Bayes Classifier (Vol. 3, Issue 6). http://j-ptiik.ub.ac.id
Paramata,  A.,  Atmaja,  R.  D.,  &  Apraz,  I.  N.  (2017). PERANCANGAN  DAN  SIMULASI IMAGE RETREIVAL MENGGUNAKAN METODE COLOR HISTOGRAM, GREY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX DAN KNN (Design and Simulation of Image Retreival Using Color Histogram, Grey Level Co-Occurrence Matrix, and KNN).
Ratnawati,  L.,  &  Sulistyaningrum,  D.  R.  (2019). Penerapan  Random  Forest  untuk Mengukur Tingkat Keparahan Penyakit pada Daun Apel.
Tang, H., Wang, B., & Chen, X. (2020). Deep learning techniques for automatic butterfly segmentation  in  ecological  images. Computers  and  Electronics  in  Agriculture, 178. https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105739