https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 491

## PERBANDINGAN DISTANCE SPACE PADA K-NEAREST NEIGHBORS DALAM KLASIFIKASI CITRA BIJI KOPI TIMOR BERDASARKAN EKSTRAKSI FITUR GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX
Budiman Baso 1) , Risald 2)
1 Fakultas Pertanian, Prodi Teknologi Informasi, Universitas Timor email: budimanbaso@gmail.com
2 Fakultas Pertanian, Prodi Teknologi Informasi, Universitas Timor email: risaldsyarifuddin@gmail.com

## Abstract
Each  type  of  robusta  and  arabica  coffee  grown  in  different  places  will  have  significant  differences  in shape and taste because the coffee itself has a rich taste. Each type also has a different price depending on the grade and taste produced. So far, knowing the types of Robusta and Arabica coffee from Timor is only based on sight and knowledge, so it does not rule out the possibility of errors due to differences of opinion  for  each  assessment,  because  of  this  a  classification  system  for  Timor  coffee  beans  was developed.  using  digital  image  processing  techniques. In  classifying  coffee  images,  an  algorithm  is needed that can work properly according to the characteristics of the data to be processed. The feature extraction process is carried out using the Gray Level Co Occurrence Matrix (GLCM) method, which is a texture-based feature extraction method that aims to obtain information from an image to be classified. The  classification  process  is  carried  out  by  comparing  the  Distance  Space  in  the  K-Nearest  Neighbors (K-NN) method. The data used in this study were 200 datasets which were divided into 150 training data and  50  test  data,  with  the  distribution  of  datasets  using  the  Holdout  method.  The  performance  of  K- Nearest Neighbors with the GLCM feature which gives the best results is the Euclidean Distance space with 1 Neighbors with an accuracy result of 88%.
Keywords : Timor coffee bean, Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM), K-Nearest Neighbors (K-NN)

## 1. PENDAHULUAN
Timor  merupakan  salah  satu  pulau  yang terbagi  atas  dua  negara  dengan  luas  pulaunya sekitar 30.777 km². disebelah timur pulau Timor merupakan wilayah Negara Timor leste sedangkan  disebalah  timur  barat  pulau  Timor merupakan  wilayah  Negara  Kesatuan  Republik Indonesia,  wilayahnya  masuk  kedalam  provinsi NTT.  Pulau  Timor  dikenal  sebagai  penghasil cendana, namun tidak hanya cendana saja pulau ini juga merupakan penghasil kopi.
Kopi  unik  didunia  yang  dihasilan  dari Timor  Leste  adalah  kopi Hybrida  De  Timor , kopi  ini  merupakan  hasil  persilangan  alami antara  kopi  jenis  robusta  dengan  kopi  arabika dari  salah  satu freetown didunia,  varietas tanaman kopi ini ditemukan pada tahun 1940-an pertamakali  di  pulau  Timor  indonesia.  Kopi  ini memiliki  ketahanan  robusta  dengan  segala
karakteristik  arabika.  Jenis  kopi  ini  tahan terhadap  penyakit  karet  daun,  penyakit  yang menimpa  sebagian  besar  spesies  tanaman  kopi [1], [2].
Meskipun  dari  segi  letak  geografisnya negara  Timor  leste  bersebelahan  dengan Indonesia,  namun  kopi  dibagian  wilayah Indonesia  khususnya  didaerah  kabupaten  TTU dan  Belu  baru  dibudidayakan  oleh  masyarakat sejak tahun 1981, dengan jenis kopi robusta dan arabika  Timor.  Setiap  jenis  kopi  robusta  dan arabika  yang  ditanam  di  tempat  berbeda  akan memiliki  perbedaan  bentuk  dan  cita  rasa  yang signifikan karena kopi sendiri memiliki cita rasa yang  kaya.  Setiap  jenis  juga  memiliki  harga yang  berbeda  –  beda  tergantung  grade  dan  rasa yang  dihasilkan.  Sejauh  ini,  untuk  mengetahui jenis kopi robusta dan arabika hanya didasarkan pengelihatan  semata  dan  pengetahuan  yang
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 492
didapat  sehingga  memungkinkan  melakukan kesalahan  karena  perbedaan  pendapat  untuk setiap  penilaiannya  maka  dari  itu  dibangunlah sistem  Klasifikasi  jenis  biji  kopi  robusta  dan arabika  Timor  dengan  menggunakan  teknik pengolahan citra digital dan visi komputer.
Dalam  melakukan  klasifikasi  pada  citra dibutuhkan  algoritma  yang  dapat  berjalan dengan  baik  sesuai  dengan  karakteristik  data yang  akan  diproses.  Proses  ektraksi  fitur  sangat berpengaruh  dalam  mendapatkan  informasi  dari sebuah citra sebelum dilakukan proses klasifikasi.  Metode  pengenalan  pola  dalam  hal ini  klasifikasi  citra  sangat  reliable  diterapkan pada  pengenalan  jenis  biji  kopi  robusta  dan arabika Timor. Penerapan metode ekstraksi fitur yang  tepat  mampu  meningkatkan  kinerja  sistem klasifikasi biji kopi, salah satu metode ekstraksi fitur  berbasis  tekstur  GLCM  ( Gray  Level  Co- Occurrence Matrix ).
Ekstraksi  fitur  tekstur  menggunakan GLCM  telah  diterapkan  pada  klasifikasi  citra buah  kopi  untuk  membandingkan  tingkat kematangan  buah  kopi  oleh  Widyaningsih  dkk (2020).  Parameter  yang  dihitung,  yaitu:  nilai contrast,  homogeneity,  entripy dan nilai energy . Data citra yang digunakan mulai dari ukuran 128 sampai  1024  piksel  dengan  menggunakan  80 data  citra  latih.  Sedangkan  radius  yang digunakan  yaitu  radius  4  dengan  nilai  sudutnya 45  derajat,  parameter  ini  memiliki  kinerja  yang baik  pada  skenario  sebelumnya.  Selanjutnya untuk  proses  klasifikasinya  menggunakan fuzzy logic [3] . Klasifikasi  mutu greenbean kopi  arabika lanang  menggunakan  K-NN  dilakukan  oleh Dedy  Ikhsan  dkk  (2020),  nilai  fitur  yang digunakan  dalam  proses  klasifikasi  ini  yaitu luas,  perimeter,  rasio  kebulatan,  kerampingan dan  keliling.  Dengan  menerapkan  K-NN  dalam proses  klasifikasi  memperoleh  akurasi  sebesar 63,5% dengan nilai K adalah 3 [4].
Adapun  Penelitian  I  Made  Ary  Swantika dkk  (2020)  menggunakan  K-NN  dan  ciri statistik orde satu dalam mengetahui kualitas biji kopi  [6].  Adapun  penelitian  oleh  Siti  Raysyah dkk  (2021)  yang  memanfaatkan  fitur  warnah RGB  dan  HSV  dalam  melakukan  klasifikasi kematangan  pada  buah  kopi,  proses  klasifikasi
dengan  metode  K-NN  dan  PCA  pada  135 dataset kopi.  Hasil  akurasi  terbaik  yang didapatkan  sebesar  97,77%  dengan  jarak tetangga  terdekat  dengan  nilai  K  adalah  3  [5]. Pada  penelitian,  klasifikasi  dilakukan  pada  biji kopi,  berbeda  dengan  penelitian  sebelumnya yang  melakukan  klasifikasi  pada  buah  kopi, sehingga  dapat  dengan  mudah  dibedakan berdasarkan pada fitur warna.
Adapun  tujuan  penelitian  ini  adalah melakukan klasifikasi citra biji kopi robusta dan arabika Timor dengan membandingkan distance space pada  K-NN  dengan  berdasarkan  fitur GLCM ( Gray Level CoOccurence Matrix ). Fitur GLCM  yang  digunakan  meliputi contrast, correlation,  energy dan homogenity .  Dengan melakukan  percobaan  dan  pengujian  dalam membandingkan  parameter distance  space pada metode K-NN dalam proses klasifikasi citra kopi Timor,  diharapkan  mampu  mendapatkan  dan mengetahui  parameter  metode  KNN  yaitu distance space mana yang mampu menghasilkan akurasi yang baik.

## 2. METODE PENELITIAN
Dataset Citra
Praproses Citra Ekstraksi Ciri Citra Split Data ( Hold-out validation ) Train Model
Klasifikasi
K-nearest neighbors Data Train
Data Test
Evaluasi Akurasi ( Confusion Matrix )
Gambar 1.  Metode Penelitian
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 493
𝐶𝑜𝑟 = ∑ ∑ (𝑖 − µ𝑖)(𝑗 − µ𝑗) 𝑝 (𝑖,𝑗) 𝜎𝑖 𝜎𝑗 𝑗 𝑖
Tahapan  yang  dilakukan  pada  penelitian ini  terdapat  pada  gambar  1.  Proses  diawali dengan  pengumpulan  data  dan  pembuatan  data set  dengan  cara  mengakuisisi  citra  biji  kopi robusta  dan  arabika  Timor  sebanyak  200  citra biji kopi dengan masing-masing terdiri dari 100 citra kopi jenis arabika Timor dan 100 citra kopi jenis  robusta  Timor . Data  diolah  dengan menggunakan  MATLAB  R2021a,  data  set  citra biji kopi dapat dilihat pada Gambar 2.
(a) (b)
Gambar 2.  Data Set Citra Biji Kopi Timor
(a) Arabika, (b) Rubusta
Setelah  mendapatkan dataset citra  biji kopi  Timor,  data  tersebut  akan  dilakukan praproses, selanjutnya melakukan ekstraksi fitur tekstur  menggunakan  metode  GLCM  pada  citra kopi Timor. Setelah mendapatkan fitur dari citra, dengan  menggunakan holdout  method yang merupakan  teknik  pembagi  data  secara  acak menjadi  dua  data  set  mandiri,  terdiri  dari training set dan validasi set ( test set ). Berikutnya adalah tahapan klasifikasi menggunakan metode K-nearest  neighbors dengan  membandingkan distance  space .  Adapun  perhitungan accuracy, precision dan recall dilakukan  untuk  melihat seberapa  baik  kinerja  metode  yang  digunakan dalam proses klasifikasi.

## 2.1.   Ekstraksi Fitur GLCM
GLCM  ( Gray  Level  Co-Occurrence Matrix )  menghasilkan  fitur  tekstur  dengan menghitung probabilitas hubungan ketetanggaan
antara  dua  piksel  pada  orientasi  sudut  tertentu dan  jarak  tertentu.  Metode  GLCM  bertujuan menganalisis  suatu  tekstur  pada  sebuah  pola tertentu [7], [8], [9].
Fitur Contrast merupakan nilai perbedaan intensitas keabuan pada sebuah citra yang selalu muncul  [10],  [11].  Menghitung  nilai  fitur Contrast menggunakan persamaan 1.
(1)
Fitur Correlation bertujuan  menguraikan keterkaitan linear dari tingkat keabuan yang ada pada citra. Mengghitung nilai Correlation dapat menggunakan persamaan 2.
(2)
Nilai  fitur Energy akan  menjadi  tinggi apabila  suatu  citra  memiliki  tingkat  kesamaan dengan  citra  yang  lain. Energy merupakan  fitur yang  menguraikan  kesamaan  pada  suatu  citra. Mengghitung  nilai Energy dapat  menggunakan persamaan 3.
(3)
Homogeity diterapkan  dalam  mengukur ketetanggaan  dan  kedekatan  pada  citra.  Nilai Homogeneity akan tinggi jika semua nilai piksel seragam. Nilai
Homogeity
dihitung menggunakan persamaan 4.
(4)

## 2.2. K-Nearest Neighbors
K-Nearest  Neighbor (K-NN)  adalah algoritma yang melakukan klasifikasi
berdasarkan  jarak  kedekatan  lokasi  suatu  data objek pada data sampel. Nilai K pada K-Nearest Neighbor adalah  K-data  terdekat  dari  data  uji [12],  [13].  Tahapan  dari  algoritma K-Nearest Neighbor yaitu;  (1) Tentukan  nilai  k  (2)  Hitung
𝐶𝑜𝑛 = ∑ ∑(𝑖 − 𝑗) 2 𝑝 (𝑖,𝑗) 𝑗 𝑖
𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔𝑦 = ∑ ∑ 𝑝 (𝑖, 𝑗) 2 𝑗 𝑖 𝐻𝑜𝑚 = ∑ ∑ 𝑝(𝑖, 𝑗) 𝑖 + |𝑖 − 𝑗| 𝑗 𝑖
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 494
jarak dari jumlah tetangga K. (3) Ambil tetangga terdekat K sesuai jarak yang dihitung [14],[15].
Perhitungan  jarak  pada  algoritma K- Nearest Neighbor umumnya menggunakan salah satu metrik jarak seperti Euclidean distance (1), namun  dapat  juga  menggunakan  perhitungan metrik  jarak  yang  lainnya  seperti; Chebychev distance (2) ,  Hamming  distance (3)  dan Cosine distance (4) . Perhitungan  metrik  jarak  dilihat pada persamaan berikut;
𝑑 𝑠𝑡 2 =   (𝑥 𝑠 + 𝑦 𝑡 )(𝑥 𝑠 + 𝑦 𝑡 ) ′ (1)
𝑑 𝑠𝑡 =   𝑚𝑎𝑥 𝑗 { |𝑥 𝑠𝑗 − 𝑦 𝑡𝑗 | } (2)
𝑑 𝑠𝑡 =   (#(𝑥 𝑠𝑗 ≠ 𝑦 𝑡𝑗 )/𝑛) (3)
𝑑 𝑠𝑡 =   (1 − 𝑥 𝑠 𝑦 𝑡 ′ √(𝑥 𝑠 𝑥 𝑠 ′ )(𝑦 𝑡 𝑦 𝑡 ′ ) ) (4)
2.3. Holdout Method
Holdout method marupakan metode evaluasi  sederhana  bertujuan  membagi dataset secara  acak  menjadi  data  training  dan  data testing. Dataset training digunakan oleh algoritma  pembelajaran  untuk  membentuk model  pembelajaran,  sedangkan dataset testing digunakan  untuk  menguji  model  yang  dibentuk dari proses pembelajaran.
Holdout method merupakan metode pembagian data secara acak menjadi dua data set independen,  terdiri  dari  training  set  dan test  set [16].  Biasanya  dua  pertiga  dari  data  digunakan untuk training set, dan sepertiga data sebagiannya untuk test set . Untuk menghasilkan model  klasifikasi  menggunakan  training  set. Akurasi  model  yang  diperolah  kemudian diperkirakan dengan test set [17].
Data
Training set Test set Derive model Estimate accuracy
Gambar 3. Holdout Method

## 2.4. Confusion Matrix
Confusion Matrix diterapkan untuk mengukur  kinerja  suatu  metode  klasifikasi dalam  membandingkan  seberapa  baik  hasil klasifikasi yang dilakukan oleh sistem. Confusion matrix menghitung persentase accuracy,  precision dan recall [18] , [16],  [17]. Persentase  dari Confusion  Matrix dijelaskan pada persamaan (1), (2), (3).
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁 (1)
1) Accuracy ,  Merupakan  rasio  prediksi  benar (positif  dan  negatif)  dengan  keseluruhan data.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2) 2) Precision ,  merupakan  rasio  prediksi  benar positif dibandingkan keseluruhan hasil yang diprediksi positif.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3)
3) Recall ,  merupakan  rasio  prediksi  benar positif    dibandingkan    keseluruhan  data yang benar positif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  melakukan  klasifikasi  biji  kopi robusta dan arabika Timor berbasis citra, proses awal setelah akuisisi citra biji kopi Timor adalah praproses,  pada  tahapan  praproses  ini  citra  biji kopi  Timor  dikonversi  dari  citra  RGB  menjadi citra grayscale. Citra  yang  awal  diakuisisi adalah citra RGB harus dikonversi karena proses eksraksi fitur dengan GLCM berjalan pada citra grayscale. Hasil  ekstraksi  fitur  GLCM  yang didapatkan  berupa  fitur contrast, correlation , energy dan homogeity. Hasil  fitur  yang diekstraksi dapat dilihat pada tabel 1, sedangkan hasil praproses berupa konversi citra kopi dapat dilihat pada gambar 4.
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 495
(a)
(b)
Gambar 4.  Hasil Praproses Citra Biji Kopi Timor (a) Arabika, (b) Rubusta
Selanjutnya  citra  akan  dilakukan  proses pembagian  data  menjadi  data training dan  data testing menggunakan Holdout method . Kemudian  proses  klasifikasi  dengan  metode K- Nearest  Neighbors menggunakan Distance Space yaitu Euclidean  distance,  Chebychev distance,  Hamming  distance dan Cosine distance. Klasifikasi  K-NN  bertujuan  untuk membedakan  2  jenis  biji  kopi  yaitu  biji  kopi arabika  dan  robusta  Timor  yang  dibedakan  dari data fitur yang didapat dari proses ekstraksi fitur GLCM.  Tabel  1  menujukan  nilai  fitur  GLCM dari biji kopi Timor.

## Tabel 1. Fitur GCLM

## 3.1.   Pengujian
Pada tahap ini proses klasifikasi dilakukan menggunakan Dataset citra  biji  kopi  Timor, dengan  total  jumlah    200  citra  dengan  masing- masing  terdiri  dari  100  citra  kopi  jenis  arabika dan  100  citra  kopi  jenis  robusta,  data  ini  akan diekstraksi  fiturnya  menggunakan  GLCM. Pembagian dataset menggunakan Holdout method ,  dengan  membagi dataset secara  acak menjadi  data  training  sebesar  75%  dan  data testing  sebesar  25%.  Kemudian  data  training akan  diklasifikasi  menggunakan  metode K- Nearest  Neighbors untuk  mendapatkan  model pembelajaran  dengan  menggunakan Euclidean distance, Chebychev distance, Hamming distance dan Cosine  distance. Selanjutnya  data testing  digunakan  untuk  menguji  model  dari proses  pembelajaran.  Hasil  pengujian  yang didapatkan berupa nilai accuracy , precision , dan recall .
Tabel 2. Hasil Accuracy pada Setiap Distance Space Num Neighbors Accuracy (%) Euclidean Chebychev Hamming Cosine 1 Neighbors 0.8800 0.8600 0.6600 0.8600 2 Neighbors 0.8400 0.8400 0.5400 0.8400 3 Neighbors 0.8000 0.8400 0.5400 0.7800 4 Neighbors 0.8000 0.8000 0.5000 0.8000 Tabel 3. Hasil Precision pada Setiap Distance Space Num Neighbors Precision (%) Euclidean Chebychev Hamming Cosine 1 Neighbors 0.8824 0.8606 0.7976 0.8606 2 Neighbors 0.8608 0.8489 0.7604 0.8608 3 Neighbors 0.8000 0.8400 0.7604 0.7841 4 Neighbors 0.8342 0.8183 0.5000 0.8342 No Citra Kopi Timor Fitur GLCM Cont Corr Ener Homog 1 Arabika 1 0.1324 0.9804 0.2463 0.9502 2 Arabika 2 0.1088 0.9827 0.2905 0.9355 3 Robusta 1 0.2775 0.9725 0.2041 0.9082 4 Robusta 2 0.2698 0.9707 0.2290 0.9044
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 496
Tabel 4. Hasil Recall pada Setiap Distance Space Num Neighbors Recall (%) Euclidean Chebychev Hamming Cosine 1 Neighbors 0.8800 0.8600 0.6600 0.8600 2 Neighbors 0.8400 0.8400 0.5400 0.8400 3 Neighbors 0.8000 0.8400 0.5400 0.7800 4 Neighbors 0.8000 0.8000 0.5000 0.8000 Tabel 5. Hasil Accuracy , Precision dan Recall dengan Num Neighbors 1 Metrik Distance Space Euclidean Chebychev Hamming Cosine Accuracy (%) 0.8800 0.8600 0.6600 0.8600 Precision (%) 0.8824 0.8606 0.7976 0.8606 Recall (%) 0.8800 0.8600 0.6600 0.8600
Pada  Tabel  2  dapat  dilihat  bahwa  hasil klasifikasi  biji  kopi  Timor  dengan  pengenalan terbaik  yaitu  menggunakan Distance  space Euclidean dengan  1 Neighbors, terlihat  bahwa accuracy yang  diperoleh  sebesar  88%.  Dari Tabel  3  dan  Tabel  4  dapat  dilihat  bahwa Distance  space  Euclidean dengan  1 Neighbors memperoleh  hasil  terbaik  dengan precision sebesar 88% dan recall sebesar 88%.
Klasifikasi yang mendapatkan hasil evaluasi  terendah  berada  pada  Tabel  2,  yaitu klasifikasi menggunakan Distance space Hamming dengan  4 Neighbors, hasil accuracy yang  diperoleh  adalah  50%.  Pada  Tabel  3  dan Tabel  4  dapat  dilihat Distance  space  Hamming dengan  4 Neighbors memperoleh  hasil  rendah dengan precision sebesar 50% dan recall 50%. Pada  percobaan  menggunakan Distance space  Chebychev dan Cosine cenderung mendapatkan  hasil accuracy,  precision dan recall yang  sama  pada  setiap  jumlah Neighbors yang  digunakan.  Jumlah Neighbors yang digunakan mempengaruhi hasil yang didapatkan, semakin  banyak Neighbors yang  digunakan menyebabkan  hasil  evaluasi  semakin  menurun. Jumlah Neighbors 1  memperoleh  hasil  terbaik dengan Distance  space  Euclidean, dapat  dilihat pada  Tabel  5.  Dari  percobaan  yang  dilakukan berdasarkan  perbandingan  parameter Distance space pada  KNN, Distance  space  Euclidean
dengan  1 Neighbors memperoleh  hasil  terbaik dengan precision sebesar 88% dan recall 88%.

## 4. KESIMPULAN
Dalam  melakukan  klasifikasi  biji  kopi robusta dan arabika Timor berbasis citra, kinerja algoritma  K-NN  dengan  fitur  tekstur  GLCM memberikan  hasil  terbaik  pada  penggunaan Distance  space  Euclidean dengan  1 Neighbors pada  proses  klasifikasi  biji  kopi  Timor.  Pada percobaan  menggunakan  1 Neighbors tetap memperoleh  hasil  terbaik  dibandingkan  dengan jumlah Neighbors yang  lainnya. Euclidean adalah Distance  space yang  memperoleh  hasil terbaik  pada  percobaan , selanjutnya diikuti Chebychev dan Cosine yang  memperoleh  hasil yang  sama.  Sedangkan Distance  space yang memperoleh  hasil  yang  kurang  baik  adalah Distance  space  Hamming .  Untuk  penelitian berikutnya  dapat  melakukan  praproses  berupa perbaikan  citra  sebelum  melakukan  eksraksi fitur.  Penggunaan  fitur  berbasis  warnah  dan bentuk  juga  dapat  di  tambahkan  dalam  proses klasifikasi.

## 5. REFERENSI
[1] E.  Randriani  and  Dani,  “Pengenalan Varietas  Unggul  Kopi,” News.Ge .  p. https://news.ge/anakliis-porti-aris- qveynis-momava, 2018.
[2] Hariadi, “Kopi Arabika Varietas Timor /
Hibrido De Timor.” 2019. [3] Widyaningsih  and  I.  I.  Tritoasmoro,
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 497
“Comparison Of Coffee
Cherries Ripeness  Using  Fuzzy  Logic  And  K- Nearest  Neighbor  Method  with  Gray Level  Co-Occurrence  Matrix  Feature Extraction.”  p.  4060,  2020,  doi: https://doi.org/10.34818/eoe.v7i2.13016.
[4] D. Ikhsan, E. Utami, and F. W. Wibowo,
“Metode  Klasifikasi  Mutu  Greenbean
Kopi Arabika Lanang Dan Biasa Menggunakan K-Nearest Neighbor Berdasarkan  Bentuk,” Jurnal  Ilmiah
SINUS ,  vol.  18,  no.  2.  p.  1,  2020,  doi: 10.30646/sinus.v18i2.456.
[5] S.  R.  Raysyah,  Veri  Arinal,  and  Dadang Iskandar  Mulyana,  “Klasifikasi  Tingkat
Kematangan  Buah  Kopi  Berdasarkan Deteksi  Warna  Menggunakan  Metode Knn  Dan  Pca,” JSiI  (Jurnal  Sistem Informasi) ,  vol.  8,  no.  2.  pp.  88–95, 2021, doi: 10.30656/jsii.v8i2.3638.
[6] I.  M.  A.  Swantika,  B.  Kanata,  and  I.  M. B.  Suksmadana,  “Perancangan  Sistem
Untuk  Mengetahui  Kualitas  Biji  Kopi Berdasarkan  Warna  Dengan  K-Nearest Neighbor,” Jurnal Bakti Nusa , vol. 1, no. 2. pp. 25–36, 2020.
[7] D.  P.  Pamungkas,  “Ekstraksi  Citra menggunakan  Metode  GLCM  dan  KNN untuk Identifikasi Jenis Anggrek (Orchidaceae),” Innov.  Res.  Informatics , vol.  1,  no.  2,  pp.  51–56,  2019,  doi: 10.37058/innovatics.v1i2.872.
[8] H.  Herlina  Ullu,  B.  Baso,  P.  G.  Manek, and  D.  Chrisinta,  “Ekstraksi  Fitur Berbasis  Tekstur  Pada  Citra  Tenun Timor Menggunakan Metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM),” Journal of  Information  and  Technology  Unimor , vol. 2, no. 2. pp. 70–74, 2022.
[9] L.  K.  Soh  and  C.  Tsatsoulis,  “Texture analysis of sar sea ice imagery using gray level  co-occurrence  matrices,” IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. , vol. 37, no.
2 I, pp. 780–795, 1999, doi:
10.1109/36.752194.
[10] E.  S.  Gadelmawla,  “A  vision  system  for surface  roughness  characterization  using the  gray  level  co-occurrence  matrix,”
NDT and E International , vol. 37, no. 7. pp. 577–588, 2004, doi: 10.1016/j.ndteint.2004.03.004. [11] Y. Hao et al. ,  “Breast  cancer histopathological  images  classification based on deep semantic features and gray level co-occurrence matrix.” 2022.
[12] N.  A.  Sinaga,  B.  H.  Hayadi,  and  Z.
Situmorang, “Perbandingan  Akurasi Algoritma  Naïve  Bayes,  K-Nn  Dan  Svm Dalam Memprediksi Penerimaan Pegawai,” Jurnal  Teknik  Informasi  dan Komputer  (Tekinkom) ,  vol.  5,  no.  1.  p. 27, 2022, doi: 10.37600/tekinkom.v5i1.446. [13] D.  Yulianti,  I.  Triastomoro,  and  S. Sa’idah,  “Identifikasi  Pengenalan  Wajah Untuk  Sistem  Presensi  Menggunakan Metode  Knn  (K-Nearest  Neighbor),” Jurnal  Teknik  Informasi  dan  Komputer (Tekinkom) , vol. 5, no. 1. pp. 1–10, 2022, doi: 10.37600/tekinkom.v5i1.477.
[14] D. Sitanggang, Nicholas2, V. Wilson, A.
R.  A.  Sinaga,  and  A.  D.  Simanjuntak, “Implementasi  Data  Mining  untuk Memprediksi Penyakit Jantung Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor  dan  Logistic  Regression.”  pp. 493–501, 2022, doi: 10.37600/tekinkom.v5i1.698.
[15] Y.  Liao  and  V.  R.  Vemuri,  “Use  of  k- nearest  neighbor  classifier  for  intrusion detection,” Computers  and  Security ,  vol. 21,  no.  5.  pp.  439–448,  2002,  doi: 10.1016/S0167-4048(02)00514-X.
[16] J.  Han,  M.  Kamber,  and  J.  Pei, “Università degli Studi di Milano Master Degree in Computer Science Information Management  course,” Data  Mining: Concepts  and.  Techniques  (3rd  ed) .
2011.
[17] M.  S.  Hidayatulloh,  A.  Y.  Permana,  and W.  H.  Kristanto,  “Pengenalan  Wajah dengan Algoritma Support Vector Machine  dan  Sobel  Edge  Detection Berbasis  Computer  Vision  dan  Caffe
Framework,” Jurnal  Ilmiah  Komputasi ,
vol. 19, no. 4. 2020, doi: 10.32409/jikstik.19.4.372.
[18] S.  Ruuska,  W.  Hämäläinen,  S.  Kajava,
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 498
M.  Mughal,  P.  Matilainen,  and  J. Mononen,  “Evaluation  of  the  confusion matrix  method  in  the  validation  of  an automated  system  for  measuring  feeding behaviour  of cattle,” Behavioural Processes ,  vol.  148.  pp.  56–62,  2018, doi: 10.1016/j.beproc.2018.01.004.
[19] B.  P.  Pratiwi,  A.  S.  Handayani,  and  S. Sarjana,  “Pengukuran  Kinerja  Sistem
Kualitas  Udara  Dengan  Teknologi  Wsn Menggunakan Confusion Matrix,” Jurnal Informatika  Upgris ,  vol.  6,  no.  2.  2021, doi: 10.26877/jiu.v6i2.6552.
[20] F. Rahmad, “Performance Comparison of Anti-Spam Technology Using Confusion Matrix Classification.” 2020.