MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902
Desember 2021
Klasifikasi Kerusakan Mutu Tomat Berdasarkan Seleksi Fitur Menggunakan K-Nearest Neighbor
NISKE ELMY PAULINA 1 , ZILVANHISNA EMKA FITRI 2 , ABDUL MADJID 3 , ARIZAL MUJIBTAMALA NANDA IMRON 4
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Politeknik Negeri Jember 3 Program Studi Budidaya Tanaman Perkebunan, Politeknik Negeri Jember 4 Program Studi Teknik Elektro, Universitas Jember Email: zilvanhisnaef@polije.ac.id
Received 18 September 2021 | Revised 1 November 2021 | Accepted 17 November 2021

## ABSTRAK
Tomat  (Lycopersicum  esculentum  Mill.)  merupakan  satu  komoditas  unggulan pertanian  karena  penjualan  jangka  panjangnya  baik.  Menurunnya  jumlah produktivitas  dan  mutu  tomat  disebabkan  oleh  curah  hujan  yang  tinggi,  cuaca dan  budidaya  yang  tidak  baik  sehingga  buah  tomat  menjadi  busuk,  retak,  dan timbul bercak. Penyuluhan terkait peningkatan mutu tomat dinilai kurang efektif sehingga dibutuhkan sebuah sistem identifikasi kerusakan mutu buah tomat yang mampu memberikan edukasi kepada petani. Penelitian ini adalah pengembangan penelitian sebelumnya,  untuk mendapatkan citra segmentasi dan ekstraksi fitur digunakan penggunaan contrast stretching dan deteksi tepi sobel. Namun kedua teknik tersebut  diganti penggunaan operasi citra negatif. Didapatkan fitur yang optimal  adalah  gabungan  fitur  morfologi  dan  pada  masing-masing  sudut berdasarkan seleksi fitur. Persentasi akurasi metode KNN pada pelatihan sebesar 86.6% sedangkan akurasi pengujiannya sebesar 70%.
Kata kunci : kerusakan mutu, tomat, seleksi fitur, K-Nearest Neighbor

## ABSTRACT
Tomato  (Lycopersicum  esculentum  Mill.)  is  one  of  the  leading  agricultural commodities because of its good long-term sales. The decrease in the amount of productivity and quality of tomatoes is caused by high rainfall, bad weather and cultivation  so  that  the  tomatoes  become  rotten,  cracked,  and  have  spots. Counseling related to improving the quality of tomatoes is considered ineffective so that a system for identifying damage to the quality of tomatoes is needed that is able to provide education to farmers. This study is a development of previous research,  to  obtain  segmented  images  and  feature  extraction  using  contrast stretching and sobel edge detection. However, both techniques were replaced by using  negative  image  operations.  The  optimal  feature  is  a  combination  of morphological features and correlations at each angle based on feature selection. The  percentage  of  accuracy  of  the  KNN  method  in  training  is  87%,  while  the accuracy in the testing is 70%.
Keywords : quality damage, tomato, feature selection, K-Nearest Neighbor

## 1. PENDAHULUAN
Tomat  ( Lycopersicum  esculentum  Mill.)  adalah  satu  komoditas  unggulan  pertanian  karena penjualan  jangka  panjangnya  baik  serta  nilai  kandungan  gizi  yang  baik (Syukur,  dkk., 2015) . Tanaman tomat sangat cocok tumbuh pada dataran rendah dan dataran tinggi. Saat muda,  tomat  akan  berwarna  hijau  kemudian  berubah  menjadi  orange  kemerahan  saat  tua (masak) (Aidah  &  Tim  Penerbit  KBM  Indonesia,  2020) .  Buah  tomat  memiliki  banyak variasi  bentuk  seperti  lonjong,  pipih  dan  bulat.  Tomat  dibagi  menjadi  5  jenis  berdasarkan bentuknya  yaitu  tomat  bentuk  pipih  ( Lycopersicum  esculentum  Mill,  var  commune  Bailey), tomat kentang bentuk  bulat besar ( Lycopersicum esculentum Mill, var grandifolium Bailey), tomat  tegak  bentuk  lonjong  ( Lycopersicum  esculentum  Mill,  var  validum  Bailey),  tomat bentuk  bulat  seperti  apel  atau  pir  ( Lycopersicum  esculentum  Mill,  var  pyriforme  Alef.)  dan tomat  cherry  bentuk  bulat  dan  kecil  ( Lycopersicum  esculentum  Mill,  var  cerasiform  (Dun) Alef) (Nurhakim, 2019) .
Menurut  data  dari  Badan  Pusat  Statistik  tercatat  bahwa  jumlah  produksi  tomat  terjadi peningkatan  yang  cukup  signifikan  pada  5  tahun  terakhir  pada  Provinsi  Jawa  Timur.  Pada tahun  2016,  produksi  tomat  sebesar  60.719  ton  kemudian  bertambah  menjadi  66.758  ton pada  2017.  Namun  terjadi  sedikit  penurunan  produksi  menjadi  65.585  ton  tahun  2018. Peningkatan  produksi  tomat  menjadi  75.558  ton  pada  2019  dan  83.920  ton  pada  2020 (Badan  Pusat  Statistik,  2020) .  Penyebab  menurunnya  jumlah  produktivitas  dan  mutu tomat  disebabkan  oleh  cuaca,  curah  hujan  yang  tinggi  dan  budidaya  yang  tidak  baik sehingga  buah  tomat  menjadi  tomat  bercak,  tomat  retak  dan  tomat  busuk (Fitri,  dkk., 2020). Pemerintah  melakukan  berbagai  penyuluhan  dengan  tujuan  untuk  meningkatkan mutu  tanaman  tomat.  Namun  penyuluhan  tersebut  masih  kurang  efektif,  sehingga dibutuhkan sebuah sistem identifikasi kerusakan mutu buah tomat yang mampu memberikan edukasi kepada petani.
Umumnya  penelitian  tentang  buah  tomat  berfokus  pada  identifikasi  hama  dan  penyakit, tingkat kematangan dan sortir grade buah tomat.  Pada 2013, dibuat sebuah penelitian yang mengidentifikasi  citra  hama  tomat  menggunakan  GLCM  dan  klasifikasi Probabilistic  Neural Network (PNN) sehingga mendapatkan akurasi sebesar 78.89% (Amalia, 2013) . Kemudian dilakukan pengembangan identifikasi penyakit pada citra daun menggunakan GLCM dengan metode  klasifikasi K-Nearest  Neighbor  (KNN)  serta  didapatkan  akurasi  sebesar  85% (Sukmandaru,  2019) .  Untuk  penelitian  terkait  tingkat  kematangan  tomat,  biasanya berdasarkan fitur warna seperti fitur warna HSV dengan metode klasifikasi Learning Vector Quantization  (LVQ)  sehingga  akurasinya  sebesar  83.75% (Anggriawan,  dkk.,  2017) . Kemudian dikembangkan dengan melakukan klasifikasi kematangan buah tomat berdasarkan variasi  model  warna seperti  CIElab,  HSV  dan  YCbCr.  Tingkat  akurasi  terbaik  menggunakan model  warna  CIELab  dengan  akurasi  100%    dan  model  warna  HSV  sebesar  95% (Astrianda, 2020) . Untuk penelitian terkait penyortiran mutu buah tomat berdasarkan fitur warna  HSV  menggunakan  LVQ  mendapatkan  akurasi  76.67% (Gumawang, dkk., 2017) . Terakhir, peneliti melakukan penelitian klasifikasi kerusakan mutu tomat berdasarkan 7 fitur yaitu fitur morfologi (perimeter, area dan bentuk) dan tekstur (kontras pada sudut 0°, 45°, 90°  dan  135°)  menggunakan  metode backpropagation,  sehingga  didapatkan  akurasi pelatihan  sebesar  89.04%  dan  akurasi  pengujian  sebesar  81.11% (Fitri,  dkk.,  2020) . Untuk  mengembangkan  penelitian  tersebut,  maka  peneliti  menerapkan  seleksi  fitur  dan melakukan klasifikasi menggunakan metode lain seperti K-Nearest Neighbor.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan penelitian yang dikerjakan adalah pengumpulan dataset citra kerusakan pada buah tomat, pemecahan komponen warna RGB, konversi citra negasi, segmentasi citra, ekstraksi fitur, seleksi fitur dan klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN) seperti Gambar 1.
Gambar 1. Diagram Blok Identifikasi Kerusakan Mutu Tomat

## 2.1. Dataset citra kerusakan mutu tomat
Citra  penelitian  yang  digunakan  merupakan  dataset  citra  kerusakan  mutu  tomat  dari penelitian  sebelumnya,  namun  ditambahkan  beberapa  citra  baru  khususnya  pada  kelas bercak  buah  ( bacterial  speck).  Proses  pengambilan  data  yaitu  menempatkan  buah  tomat kedalam mini  box  berlatarbelakang  putih.  Jarak  pengambilan  foto  antar  lensa  kamera dengan buah tomat yaitu ± 20 cm dan data citra kerusakan buah tomat dibagi menjadi tiga kelas yaitu bercak buah, retak buah dan busuk buah (Gambar 2).
(a) (b)
(c) (d)
Gambar 2. (a) Pengambilan Dataset Tomat Menggunakan Mini Box, Citra (b) Bercak Buah,
(c) Retak Buah dan (d) Busuk Buah
Setelah  dilakukan  pengambilan  dataset  citra  kerusakan  mutu  tomat,  proses  selanjutnya adalah  proses  normalisasi  ukuran  citra  menjadi  300  x  300  piksel.  Hal  tersebut  dilakukan karena  ukuran  citra  asli  yang  digunakan  berbeda-beda  sehingga  dibutuhkan  normalisasi ukuran citra. Jumlah data latih sebanyak 210 (80 citra busuk, 80  citra bercak  dan 50 citra retak)  sedangkan  jumlah  data  uji sebanyak  30  (10 citra  busuk,  10  citra  retak  dan  10  citra bercak).

## 2.2. Pemecahan Komponen RGB
Umumnya  citra  yang  di capture  pada  smartphone  adalah  citra  warna  RGB.  Model  ruang warna  RGB  dimana  setiap  pikselnya  terdiri  dari  3  komponen  intensitas  warna  yaitu komponen  warna red,  komponen  warna  green  dan  komponen  warna  blue.  Citra  tersebut berukuran besar yaitu 24 bit  dan sulit untuk disegmentasikan sehingga perlu dikonversikan ke ruang warna lain (Fitri, dkk., 2017) (Nanda Imron & Fitri, 2019) . Oleh karena itu citra tersebut dilakukan proses pemecahan ketiga komponen tersebut seperti Gambar 3.
Citra Asli Tomat Citra Komponen Green Citra Komponen Red Citra Komponen Blue
Gambar 3. Hasil Pemecahan Komponen Citra RGB
Berdasarkan  hasil  dari  Gambar  3,  menunjukkan  bahwa  citra  komponen red    yang merepresentasikan  kerusakan  mutu  tomat  lebih  baik  dibandingkan  citra  komponen green dan citra komponen blue.

## 2.3. Konversi Citra Negasi
Operasi  negative  bertujuan  untuk  mendapatkan  citra  negatif  dengan  cara  nilai  maksimum keabuan dikurang dengan nilai intensitas pada piksel berdasarkan Persamaan :
(    ) (    ) (1)

## 2.4. Segmentasi Citra
Tujuan dari segmentasi citra adalah memisahkan obyek penelitian dengan background yang sering disebut proses thresholding karena hasil dari proses ini didapatkan citra biner dengan dua nilai yaitu 0 (hitam) dan 1 (putih) menggunakan Persamaan (Fitri, dkk., 2021) :
(    )   { (    ) (    ) (2)

## 2.5. Ekstraksi Fitur
Fitur  morfologi  adalah  fitur  berdasarkan  bentuk  atau  region  dari  obyek  pada  sebuah  citra. Beberapa  fitur  yang  digunakan  adalah  fitur  area,  perimeter  dan  faktor  bentuk  yang didapatkan  dari  proses  labelling  berdasarkan  kode  rantai. Chain  Code  atau  kode  rantai berfungsi  untuk  mendeskripsikan contour  (bentuk)  obyek  dengan  menggunakan  kode. Pembentukan  kode  rantai  dengan  menentukan  piksel  pertama  dari  obyek  dengan  cara mengikuti aturan arah kode berdasarkan arah ketetanggan 4 atau 8 seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. (a) Arah Ketetanggaan 4 dan (b) Arah Ketetanggaan 8 (Fitri, Sahenda, dkk.,

## 2021)
Area  merupakan  luasan  yang  didapatkan  dari  jumlah  piksel-piksel  penyusun  obyek. Sedangkan  perimeter  merupakan  keliling  perbatasan  obyek  tersebut  yang  menghitung jumlah piksel dari batas obyek. Untuk mencari bentuk maka Persamaan sebagai berikut :
(3)
Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix  (GLCM)  merupakan  ekstraksi  fitur  tekstur  yang berhubungan dengan transisi graylevel antara dua piksel menggunakan sebuah matriks co- occurrence.  Matriks  tersebut  menggambarkan  frekuensi  munculnya  pasangan  dua  piksel dengan  intensitas  tertentu  dalam  jarak  d  dan  arah  sudut  θ  tertentu.  Persamaan  untuk mencari fitur GLCM (Fitri, dkk., 2020) :
∑ ∑(    (    )) (4) ∑ ∑|     | (    ) (5) ∑ ∑ (    (    )) (     ) (6) ∑ ∑     (    )        (     ) (7) ∑ ∑ (      )(      )(    (     )) (8)

## 2.5. Metode K-Nearest Neighbor
Salah  satu  klasifikasi supervised  learning  pada  poses  pembelajarannya  adalah  metode  K- Nearest Neighbor (KNN). Pembelajaran tersebut target klasifikasi sudah diketahui, sehingga dalam  mengklasifikasikan  data  perlu  ditentukan  nilai  K  yang  merupakan  jumlah  jarak terdekat dari data hasil klasifikasi. Kemudian data uji akan diklasifikasikan berdasarkan kelas terbanyak  saat  pengelompokkan  berdasarkan  nilai  K.  Untuk  menghitung  jarak terdekat,umumnya KNN menggunakan Persamaan Euclidean distance sebagai berikut (Fitri, dkk., 2021) :
( )   √∑( ) (9)
Dimana Xip adalah data latih dan Xir adalah data uji.

## 2.6. Perhitungan Performance Method
Teknik Receiver  Operating  Characteristic  (ROC)  digunakan  untuk  menghitung  kemampuan ( performance).  Nilai  karakteristik  dibagi  menjadi  4  yaitu  True  Positive  (TP),  True  Negative (TN), False  Positive  (FP)  dan  False  Negative  (FN) (Fitri,  2017) yang  digambarkan berdasarkan  ilustrasi  pada  Gambar  5,  sedangkan  untuk  mencari  akurasi  didapatkan menggunakan Persamaan (10).
Gambar 5. Ilustrasi Confussion Matrix pada Perhitungan ROC
(10)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses tersebut mengacu pada penelitian sebelumnya yaitu citra yang digunakan adalah citra komponen warna red (Fitri, dkk., 2020) . Pada penelitian terdahulu, setelah mendapatkan citra komponen warna red seharusnya dilakukan penambahan kontras (contrast stretching), namun pada penelitian ini digunakan operasi lain seperti operasi negatif sehingga hasil citra negatif seperti Gambar 6.
(a)
(b)
(c)
Gambar 6. Hasil Citra Negatif pada kelas (a) Bercak Buah, (b) Retak Buah dan (c) Busuk
Buah
Gambar  6  menunjukkan  bahwa  citra  komponen red  pada  masing-masing  kelas  dilakukan operasi  negatif  pada  masing-masing  kelas.  Pada  citra  hasil  operasi  negasi,  terlihat  jelas kerusakan  mutu  buah  tomat  yaitu  bercak  buah,  retak  buah  dan  busuk  buah.  Tahapan selanjutnya  dilakukan  proses  segmentasi  citra  menggunakan  teknik thresholding.  Nilai ambang  derajat  keabuan  (T)  yang  digunakan,  diperoleh  dari  histogram  citra  pada  citra negatif atau negasi pada Gambar 7.
(a)
(c) (b)
Gambar 7. (a) Citra Negatif Kelas Bercak Buah, (b) Histogram dan (c) Hasil Citra

## Segmentasi
Gambar  7  menunjukkan  bahwa  berdasarkan  persamaan  rumus  (2)  nilai  ambang  yang digunakan yaitu T = 100 berdasarkan citra histogram. Tahapan selanjutnya yaitu ekstraksi fitur  (fitur  morfologi  dan  fitur  GLCM).  Setelah  proses  tersebut,  tahapan  selanjutnya  yang dilakukan  adalah  seleksi  fitur.  Fitur  morfologi  yang  digunakan  adalah  perimeter,  area  dan bentuk,  sementara  fitur  GLCM  yang  digunakan  sebelum  seleksi  fitur  adalah  ASM,  kontras, IDM,  entropi  dan  korelasi.    Peneliti  melakukan  seleksi  fitur  pada  masing-masing  fitur kemudian  dilakukan  proses  klasifikasi  menggunakan  metode  KNN  dan  hasilnya  ditunjukkan pada  Tabel  1  sementara  Tampilan  aplikasi  klasifikasi  pengolahan  citra  ditunjukkan  pada Gambar 8.
Tabel 1. Persentase Akurasi Metode KNN pada Seleksi Fitur
Fitur Persentase Akurasi Tertinggi (%) Nilai K  Training Nilai K Testing Morfologi 3 75 3,7,9 60 Morfologi  +  ASM,  IDM,  kontras,  entropi  dan  korelasi 0° 3 87.1 3,5 66 Morfologi  +  ASM,  IDM,  kontras,  entropi  dan  korelasi 45° 3 85 3 63 Morfologi  +  ASM,  IDM,  kontras,  entropi  dan  korelasi 90° 3 87.1 5 70 Morfologi  +  ASM,  IDM,  kontras,  entropi  dan  korelasi 135° 3 89 3 66 Morfologi + ASM sudut 0°, 45°, 90° dan 135° 3 77.6 7 70 Morfologi + IDM sudut 0°, 45°, 90° dan 135° 3 80 3 66 Morfologi + Kontras sudut 0°, 45°, 90° dan 135° 3 83.8 3 70 Morfologi + Entropi sudut 0°, 45°, 90° dan 135° 3 80.9 3 63 Morfologi + Korelasi sudut 0°, 45°, 90° dan 135° 3 86.6 3 70 Morfologi + Korelasi + Kontras 0°, 45°, 90° dan 135° 3 86.1 3 63.3 Morfologi + Korelasi + ASM 0°, 45°, 90° dan 135° 3 84.7 3 73 Morfologi + Korelasi + IDM 0°, 45°, 90° dan 135° 3 86.1 3 66 Morfologi + Korelasi + Entropi 0°, 45°, 90° dan 135° 3 84.7 3 66

## Gambar 8. Tampilan Menu Pengolahan Citra dan Klasifikasi
Berdasarkan  hasil  yang  telah  dipaparkan  pada  Tabel  1,  Fitur  yang  paling  optimal  untuk mengidentifikasi  kerusakan  mutu  buah  tomat  yaitu  gabungan  fitur  morfologi  dan  korelasi pada  semua  sudut.  Hal  tersebut  dilihat  pada  persentasi  akurasi  pelatihan  sebesar  86.6% atau  87%  sedangkan  akurasi  pengujiannya  sebesar  70%.  Jika  melihat  dari  akurasi pengujian,  maka  tingkat  akurasi  pengujian  tertinggi  sebesar  73%  pada  gabungan  fitur morfologi,  korelasi  dan  ASM  pada  semua  sudut.  Hasil  perhitungan  akurasi  pelatihan  dan pengujian pada variasi nilai K  = 3 menggunakan ilustrasi confusion matrix pada Gambar  4 sehingga confusion matrix untuk pelatihan (Tabel 2) dan pengujian (Tabel 3) dengan variasi nilai K = 3.
Tabel 2. Confusion Matrix Pelatihan
Hasil Klasifikasi Target a b c 72 1 7 A = Busuk Buah 5 75 0 B = Retak Buah 12 3 35 C = Bercak Buah TP = 182 ; TN = 3 ; FP = 17 ; FN = 8 Tabel 3. Confusion Matrix Pengujian Hasil Klasifikasi Target a b c 9 0 1 A = Busuk Buah 0 10 0 B = Retak Buah 8 0 2 C = Bercak Buah
TP = 21 ; TN = 12; FP = 8 ; FN = 1
Jika  dibandingkan  dengan  penelitian  terdahulu,  yaitu  penggunaan  fitur  morfologi  dan  fitur tekstur kontras dengan sudut mengikuti penelitian sebelumnya maka perbandingan hasilnya ditunjukkan  pada  Gambar  9.  Pada  penelitian  terdahulu,  menggunakan  metode backpropagation  didapatkan  akurasi  pelatihan  89.04%  dan  pengujian  81.11%.  Sementara hasil  dari  penelitian  ini  didapatkan  tingkat  akurasi  pelatihan  sebesar  83.8%  atau  84%  dan tingkat akurasi pengujian sebesar 70% menggunakan metode KNN.
Gambar 9. Perbandingan Akurasi Pelatihan dan Pengujian Metode Backpropagation dan
KNN
Gambar  9  menunjukkan  bahwa  metode  Backpropagation  lebih  baik  dalam  mengidentifikasi kerusakan  mutu  tomat  dibandingkan  dengan  metode K-Nearest  Neighbor  (KNN).  Karena prinsip dari algoritma backpropagation, bila hasil klasifikasi tidak sesuai dengan target maka sistem  akan  melakukan  pembaruan  bobot  sehingga  hasil  klasifikasi  lebih  baik.  Sementara prinsip  algoritma  KNN  dalam  mengklasifikasi  data  yaitu  menghitung  jarak  terdekat  pada masing-masing data kemudian mengelompokkan data yang jarak dekat berdasarkan nilai K sehingga data tersebut dikelompokkan berdasarkan kelas prioritasnya.

## 4. KESIMPULAN
Jumlah  data  pelatihan sebanyak  210  data  dan  pengujian  sebanyak  30  data  maka  terdapat dua  model  fitur  yang  optimal  dan  memiliki  akurasi  tertinggi  yaitu  gabungan fitur  morfologi dan  fitur  tekstur  korelasi  dan  gabungan  fitur  morfologi  dan  fitur  tekstur  korelasi  ditambah ASM. Persentase akurasi pelatihan menggunakan metode K-Nearest Neighbor sebesar 86.6% sedangkan  akurasi  pengujiannya sebesar  70%  jika  menggunakan  gabungan  fitur morfologi dan  fitur  tekstur  korelasi. Namun  jika  melihat  dari  akurasi  pengujian,  maka  tingkat  akurasi pengujian tertinggi sebesar 73% yaitu menggunakan gabungan fitur morfologi, korelasi dan ASM  pada  semua  sudut.  Perbedaan  tingkat  akurasi  juga  dipengaruhi  dengan  data  yang digunakan  pada  proses  pelatihan  dan  pengujian,  maka  ketika  melakukan  pengujian hendaknya  memilih  citra  yang  merepresentasikan  data  pelatihan.  Namun  apabila dibandingkan  metode  klasifikasi  pada  penelitian  sebelumnya,  maka  metode K-Nearest Neighbor  (KNN)  tidak  lebih  baik  mengklasifikasikan  kerusakan  mutu  buah  tomat  bila dibandingkan dengan metode Backpropagation. Untuk pengembangan penelitian selanjutnya perlu diperbaiki metode pengolahan citra dan penambahan data untuk proses pelatihan dan pengujian.
0 20 40 60 80 100 Pelatihan Pengujian P er se n ta se (% ) Perbandingan Akurasi Backpropagation KNN

## DAFTAR RUJUKAN
Aidah,  S.  N.,  &  Tim  Penerbit  KBM  Indonesia.  (2020). Ensiklopedi Tomat Deskripsi, Filosofi, Manfaat, Budidaya dan Peluang Bisnisnya. Karya Bakti Makmur (KBM) Indonesia.
Amalia, R. H. (2013). Identifikasi Citra Hama Tomat Menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrix dan Klasifikasi Probabilistic Neural Network. Institut Pertanian Bogor.
Anggriawan,  M.  A.,  Ichwan,  M.,  &  Utami,  D.  B.  (2017).  Pengenalan  Tingkat  Kematangan Tomat  Berdasarkan  Citra  Warna  Pada  Studi  Kasus  Pembangunan  Sistem  Pemilihan Otomatis. Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, 3(3). https://doi.org/10.28932/jutisi.v3i3.688
Astrianda,  N.  (2020).  Klasifikasi  Kematangan  Buah  Tomat  Dengan  Variasi  Model  Warna Menggunakan  Support  Vector  Machine. VOCATECH:  Vocational  Education  and Technology Journal, 1(2), 45–52. https://doi.org/10.38038/vocatech.v1i2.27
Badan  Pusat  Statistik.  (2020). Produksi  Tanaman  Sayuran  Tomat  2016-2020. https://www.bps.go.id
Fitri,  Z.  E.  (2017). Klasifikasi  Trombosit  Pada  Citra  Hapusan  Darah  Tepi  Berdasarkan  Gray Level  Co-  Occurrence  Matrix  Menggunakan  Backpropagation.  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember.
Fitri,  Z.  E.,  Nugroho,  W.  B.,  Madjid,  A.,  &  Imron,  A.  M.  N.  (2021).  Comparison  of  Neural Network  Methods  for  Classification  of  Banana  Varieties  (Musa  paradiasaca). Jurnal Rekayasa Elektrika, 17(2). https://doi.org/10.17529/jre.v17i2.20806
Fitri, Z. E., Purnama, I. K. E., Pramunanto, E., & Purnomo, M. H. (2017). A comparison of platelets  classification  from  digitalization  microscopic  peripheral  blood  smear. 2017
International  Seminar  on  Intelligent  Technology  and  Its  Application:  Strengthening the Link Between University Research and Industry to Support ASEAN Energy Sector,
ISITIA 2017 - Proceeding, 2017-Janua, (pp. 356–361). https://doi.org/10.1109/ISITIA.2017.8124109
Fitri,  Z.  E.,  Rizkiyah,  R.,  Madjid,  A.,  &  Imron,  A.  M.  N.  (2020).  Penerapan  Neural  Network untuk  Klasifkasi  Kerusakan  Mutu  Tomat. Jurnal  Rekayasa  Elektrika,  16(1),  44–49. https://doi.org/10.17529/jre.v16i1.15535
Fitri, Z. E., Sahenda, L. N., Puspitasari, P. S. D., Destarianto, P., Rukmi, D. L., & Imron, A. M. N. (2021). The Classification of Acute Respiratory Infection ( ARI ) Bacteria Based on K-Nearest Neighbor. Lontar Komputer : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi, 12(2), 91– 101.
Gumawang,  G.  E.,  M.,  R.  R.,  &  Setlaningsih,  C.  (2017).  Perancangan  dan  Implementasi untuk Penyortiran Buah Tomat (Lycopersicum Esculentum) Dengan Metode Learning Vector Quantizationprototype. e-Proceeding of Engineering, 4(3), 4177–4185.
Nanda  Imron,  A.  M.,  &  Fitri,  Z.  E.  (2019).  A  Classification  of  Platelets  in  Peripheral  Blood Smear Image as an Early Detection of Myeloproliferative Syndrome Using Gray Level Co-Occurence  Matrix. Journal  of  Physics:  Conference  Series,  1201(1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1201/1/012049
Nurhakim,  Y.  I.  (2019). Sukses  Budidaya  Tumpang  Sari  Cabai  &  Tomat  Praktis  &
Menguntungkan. Ilmu Cemerlang Group.
Sukmandaru,  P.  (2019). Identifikasi  Penyakit  Tanaman  Tomat  Berdasarkan  Citra  Daun Menggunakan  Metode  Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix  (GLCM)  dan  K-Nearest Neighbor (KNN). Universitas Pembangunan Nasional Veteran Yogyakarta.
Syukur,  M.,  Saputra,  H.  E.,  &  Hermanto,  R.  (2015). Bertanam  Tomat  di  Musim  Hujan. Penebar Swadaya Group.