## PENGOLAHAN CITRA DIGITAL UNTUK IDENTIFIKASI OBJEK MENGGUNAKAN METODE HIERARCHICAL
AGGLOMERATIVE CLUSTERING
Juju Jumadi, Yupianti, Devi Sartika
Program Studi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu Bengkulu, Indonesia
e-mail: juju.jumadi@unived.ac.id , yupiantiprana@gmail.com , devisartika@unived.ac.id

## Abstrak
Identifikasi  objek  ( object  recognition) merupakan  suatu  bidang  keillmuan  dari  komputer vision  yang  menggambarkan  suatu  objek  yang  didasarkan  pada  sifat  utama  dari  objek tersebut. Identifikasi objek pada citra digital membutuhkan teknik dan metode yang mampu untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  fitur-fitur  yang  terdapat  pada  citra  digital, dimana  komponen  utamanya  adalah  warna  sebagai  dasar  dari  representasi  objek  pada citra digital. salah satu metode yang mampu menerapkan pengelompokan warna – warna objek  pada  citra  digital  sehingga  dapat  menjadi  fitur  utama  dari  objek  pada  citra  digital adalah Hierarchical Agglomerative Clustering. Analisa  dilakukan  secara  bertahap  yaitu analisis sistem dan analisis algoritma agglomerative clustering . Proses analisa kemudian dilanjutkan dengan tahap perancangan yang mana dimulai dengan perancangan use case diagram dan  perancangan flowchart. Akurasi  dari  algoritma Hierarchical Agglomerative Clustering cukup baik khususnya pada objek yang memiliki warna khusus atau warna yang telah menjadi ciri dari objek tersebut namun dapat menghasilkan pengenalan yang buruk jika objek yang berbeda memiliki warna dominan yang sama.
Kata kunci: Identifikasi Objek , Hierarchical Agglomerative Clustering , Citra Digital

## Abstract
Object recognition is a scientific field of computer vision that describes an object based on the main characteristics of the object. The identification of objects in digital images requires techniques  and  methods  that  are  able  to  extract  and  identify  the  features  contained  in digital images, where the main component is color as the basis for object representation in digital images. One method that is able to apply object color grouping to digital images so that  it  can  become  the  main  feature  of  objects  in  digital  images  is  Hierarchical Agglomerative Clustering. The analysis was carried out in stages, namely system analysis and agglomerative clustering algorithm analysis. The analysis process is then continued with the  design stage  which begins  with designing a  use case diagram and  designing a flowchart.  The  accuracy  of  the  Hierarchical  Agglomerative  Clustering  algorithm  is  quite good,  especially  on  objects  that  have  a  special  color  or  a  color  that  has  become  a characteristic of the object but can result in poor recognition if different objects have the same dominant color.
Keywords  : Object  Identification,  Hierarchical  Agglomerative  Clustering,  Digital Image

## PENDAHULUAN
Kemajuan teknologi di bidang pengolahan  citra (Image  Processing )  pada saat  ini  telah  menjadi  daya  tarik  tersendiri bagi  manusia  untuk  di  eksplorasi  sehingga menjadi  pengetahuan  yang  dapat  diterima dan dipahami dalam kehidupan sehari-hari. Seiring  dengan  perkembangan  tersebut, kreativitas  identifikasi  terhadap  suatu  objek tidak  lepas  dari  pengolahan  citra  digital (Putri 2016) .
Citra  adalah  representasi  objek  dua dimensi  dari  dunia  visual,  menyangkut berbagai macam disiplin ilmu yang mencakup  seni,  human  vision,  astronomi, teknik,  dan  sebagainya.  Merupakan  suatu kumpulan  piksel-piksel  atau  titik-titik  yang berwarna  yang  berbentuk  dua  dimensi (Hutahaean, Waluyo, and Rais 2019).
Pengolahan  citra  digital adalah  teknik mengolah citra yang bertujuan memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia  atau  mesin  komputer  yang  dapat berupa  foto  maupun  gambar  bergerak (Effendi,  Fitriyah,  and  Effendi  2017). Pengolahan  citra  merupakan  cabang  ilmu dalam Artifical
Intelegence yang
menggunakan  objek  citra  dalam  bentuk digital untuk penyelesaian kasusnya.
Metode  dalam  citra  dapat  digunakan  baik perhitungan  matematis  pada  objek  secara piksel  ataupun  geometris.  Masing-masing objek  citra  memiliki  nilai  perbedaan  yang dapat  diperhitungkan  secara  matematis, sehingga  menunjukkan  ciri  yang  berbeda antara objek satu dengan yang lain. Penciri dari perbedaan setiap objek dapat ditentukan  dari  warna,  tekstur,  ataupun bentuk (Widyaningsih 2017). Dengan memanfaatkan informasi digital ini pengelompokkan  atau  clustering  dapat  di implementasikan terhadap objek
Clustering  adalah  sebuah  proses untuk  mengelompokan  data  ke  dalam beberapa  cluster  atau  kelompok  sehingga data  dalam  satu  cluster  memiliki  tingkat
kemiripan  yang  maksimum  dan  data  antar cluster  memiliki  kemiripan  yang  minimum (Bramanto et al. 2021). Clustering melakukan pengelompokan data berdasarkan  cluster/kelas  dan  merupakan teknik  untuk  mengorganisasikan  data  yang tidak  terstruktur  tersebut  menjadi  suatu struktur data yang mempunyai nilai informasi (Wiradharma Putu Ananda Kusuma 2015).
Clustering  merupakan  salah  satu teknik yang dapat digunakan untuk identifikasi  objek  yang  bekerja  dengan mencirikan  kelompok  warna  pada  objek tersebut.    Salah  satu  teknik  atau  metode identifikasi  menggunakan  ciri  warna  adalah Hierarchical Agglomerative Clustering.
Hierarchical  Clustering  adalah  teknik clustering  membentuk  hirarki  sehingga membentuk sturktur pohon. Dengan demikian proses pengelompokkannya
dilakukan secara bertingkat atau bertahap.Terdapat 2 metode pada algoritma Hiearchical  Clustering  yaitu  Agglomerative (bottom-up) dan
devisive top- down).(Simanjuntak and Khaira 2021) Metode Hierarchical Agglomerative Clustering
bekerja dengan
mengelompokkan  piksel  warna  pada  objek berdasarkan jarak tetangga terdekat. Setiap piksel  pada  awalnya  dianggap  sebagai sebuah  cluster  yang  kemudian  tiap  cluster akan  mencari  tetangga  terdekat  untuk bergabung  menjadi  cluster  baru.  Proses pembentukan cluster terus dilakukan sampai batas  jumlah  cluster  tercapai  (Saad, Mohamed, and Al-qutaish 2012)
Pengelompokan Agglomerative Hierarchical  Clustering  merupakan  metode pengelompokan hierarki
dengan pendekatan bawah-atas ( bottom up ). Proses pengelompokan  dimulai  dari  masing  - masing  data  sebagai  satu  buah  kelompok, kemudian secara rekursif mencari kelompok potensial berdasarkan jarak sebagai pasangan  untuk  bergabung  sebagai  satu kelompok yang lebih besar. Proses tersebut
diulang terus sehingga tampak bergerak ke atas  (Agglomerative)  membentuk  jenjang (hierarki)  (Arifin,  Stefanus,  and  Soeleman 2017).
Pada penelitian sebelumnya Wicaksana,  Adikara  dan  Adinugroho  pada tahun  2018  tentang  clustering  dokumen skripsi  dengan  menggunakan Hierarchical Agglomerative Clustering yang menyimpulkan Metode hierarchical
agglomerative clustering lebih sering menghasilkan singleton (cluster yang terdiri dari  1  dokumen)  sehingga  mempengaruhi ketepatan suatu cluster dalam mengelompokkan  dokumen  (Wicaksana, Adikara, and Adinugroho 2018).
Peneliitian  lainnya  tentang  identifikasi dengan  clustering  juga  dilakukan  oleh Misdayanto,  Yustina    dan  Ira  dengan menerapkan  metode  K-Means  Clustering untuk  identifikasi  jenis  burung  Lovebird. Sistem  dibagi  menjadi  dua  tahapan  yaitu tahapanpelatihan  dan  tahapan  pengujian. Tahapan  pelatihan  menggunakan  30  citra burung  lovebird  dikenali  sesuai  dengan jenisnya  sehingga  menghasilkan  tingkat akurasi sebesar 100%. Sedangkan tahapan pengujian  menggunakan  24  citra  burung lovebird,  22  citra  burung  lovebird  dikenali sesuai  dengan  jenisnya  dan  2  citra  burung lovebird  dikenali tetapi  tidak  sesuai  dengan jenisnya  sehingga  menghasilkan  tingkat akurasi sebesar 91,67% (Misdiyanto,
Yustina Suhandini T 2020)
Metode Hierarchical Agglomerative Clustering
menawarkan solusi yang
sederhana dan cepat dalam pengelompokan piksel warna. Kemudian diberi label sebagai identitas.  Pelabelan cluster adalah  proses memberikan identitas berupa nama atau ciri pada  suatu cluster agar cluster tersebut dapat  dikenali.  Nama  atau  ciri  yang digunakan  sebagai  label  dari  suatu cluster merupakan  objek  yang  mewakili  isi  dari cluster. Hasil  dari  pengelompokkan  akan menjadi  nama  atau  ciri  dari  objek  yang
dikenali  sehingga  dapat  digunakan  pada proses uji identifikasi.
Berdasarkan  pemaparan  dan  alasan diatas,  metode Hierarchical Agglomerative Clustering akan  diimplementasikan  untuk identifikasi  objek  pada  pengolahan  citra digital.

## METODE
Metode  penelitian  yang  digunakan adlaah metode Air terjun (WaterFall). Model SDLC  air  terjun  (waterfall)  sering  juga disebut  model  sekuensial  linier  (sequential linier)  atau  alur  hidup  klasik  (classic  life cycle).  Model  air  terjun  menyediakan pendekatan  alur  hidup  perangkat  lunak secara  sekuential  atau  terurut  dimulai  dari analisis,  desain,  pengkodean,  pengujian (Hirmawan,  P,  and  Azizah  2016).  Metode penelitian yang dikembangkan pada penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa  modul. Setiap  modul  pada  sistem  yang  dibangun memiliki fungsi dan proses masing – masing sesuai  dengan  tujuan  pembuatannya  yang dapat  digambarkan  seperti  yang  terlihat pada gambar berikut ini :
Training (Pelatihan) · Baca Objek · Clustering · Simpan Pada Database Identification (Idenfikasi Objek) · Baca Objek · Clustering
· Baca Database · Identifikasi Objek
Gambar 1. Arsitektur Sistem Identifikasi Objek
Gambar 2. Flowchart Training (Pelatihan)
Gambar 3. Flowchart Identifikasi
Gambar 4. Use Case Diagram Aplikasi

## Hierarchical Agglomerative Clustering
Metode  hierarchical  agglomerative bekerja  dengan  mengelompokkan  piksel warna  pada  objek  berdasarkan  jarak tetangga  terdekat.  Setiap  piksel  pada awalnya  dianggap  sebagai  sebuah  cluster yang  kemudian  tiap  cluster  akan  mencari tetangga terdekat untuk bergabung menjadi cluster  baru.  Proses  pembentukan  cluster terus dilakukan sampai batas jumlah cluster tercapai (Saad, et al., 2012).
Jarak  antara  kedua  piksel  dapat dihitung  menggunakan  dua  persamaan perhitungan jarak yaitu fungsi jarak Manhattan dan  fungsi  jarak euclidiance .
Berikut  persamaan  dari  kedua  fungsi  jarak tersebut (Madhulatha 2012)
Persamaan Manhattan distance function :
𝑑 =   ∑|𝑋 𝑖 − 𝑌 𝑖 | 𝑛
𝑖=1 … … … … … … … … … . . (1)
Persamaan Euclidian distance function :
𝑑 = √∑(𝑥 𝑗 − 𝑦 𝑗 ) 2 𝑛
𝑗=1 … … … … … … … . . . (2)
Proses  dari  Algoritma  Hierarchical Agglomerative  Clustering  terdiri  dari  Setiap data  atau  piksel  akan  dianggap  sebagai sebuah cluster tunggal, yang kemudia setiap cluster  akan  mencari  nilai  cluster  terdekat dengan menggunakan persamaan perhitungan  jarak,  setiap  pasangan  cluster terendah  akan  bergabung  menjadi  sebuah cluster  baru  dimana  proses  pembentukan pasangan terus berlangsung sampai dengan jumlah  cluster  yang  dibutuhkan  terpenuhi (Ackermann  et  al.  2014).  Adapun  langkah- langkah  dari Hierarchical Agglomerative yaitu  hitung  matrik  jarak  antar  data, pasangan cluster terendah akan bergabung menjadi sebuah cluster baru sampai jumlah cluster yang diinginkan terpenuhi kemudian gabungkan  kelompok  terdekat  berdasarkan parameter  kedekatan  yang  ditentukan langkah  terakhir  yang  dilakukan  adalah perbaharui  matrik  jarak  antar  data  untuk mempresentasikan kedekatan diantara kelompok  yang  masih  tersisa  (Prasetyo, 2012).

## Proses  Analisa  Algoritma  Hierarchical
Agglomerative Clustering
Pada proses analaisa ini akan digunakan  citra sample atau  citra  contoh dengan  ukuran  3x3  pixel  yang  akan digunakan  sebagai  bahan  analisis  seperti yang dapat dilihat pada gambar  berikut :
Gambar 5. Potongan Citra Sampel
Contoh  potongan  citra  input  seperti  yang terlihat  pada  gambar  5    merupakan  citra warna  yang  setiap  pixelnya  disusun  oleh komponen  RGB.  Berikut  tabel  nilai  piksel dari contoh citra yang digunakan :
Tabel 1 Nilai Pixel Citra
(130,255,250)  (100,125,140)  (60,65,45) (255,125,210)  (128,128,130)  (45,60,45) (25,130,120) (38,19,52) (20,20,20) Adapun proses pengelompokan menggunakan
algoritma Hierarchical Agglomerative  Clustering dapat  dijabarkan sebagai berikut :
1.  Menentukan jumlah kelompok yang ingin dibentuk.
Sebagai analisis diasumsikan kelompok yang akan dibentuk adalah tiga (3) kelompok
2.  Membentuk  kelompok  awal  dari  setiap piksel C1 = (130,255,250) = Piksel (0,0) / Piksel 1 C2 = (100,125,140) = Piksel (1,0) /
Piksel 2
C3 = (60,65,45) = Piksel (2,0) / Piksel 3 C4 = (255,125,210) = Piksel (0,1) /
Piksel 4 C5 = (128,128,130) = Piksel (1,1) /
Piksel 5
C6 = (45,60,45) = Piksel (2,1) / Piksel 6 C7 = (25,130,120) = Piksel (0,2) / Piksel
7 C8 = (38,19,52) = Piksel (1,2) / Piksel 8 C9 = (20,20,20) = Piksel (2,2) / Piksel 9 3.  Mencari  pasangan  piksel  dengan  jarak terdekat  pada  masing –  masing  piksel dan  membentuk  kelompok  baru  dari pasangan tersebut C1baru = C1Lama + C4Lama = { (130,255,250), (255,125,210)} C2baru = C2Lama + C5Lama = { (100,125,140), (128,128,130)} C3baru = C3Lama + C6Lama = { (60,65,45), (45,60,45)}
C4baru = C8Lama + C9Lama = { (38,19,52), (20,20,20)}
C5baru = C7Lama = { (25,130,120)}
4.  Dikarenakan  jumlah  kelompok  yang dihasilkan  masih  lebih  besar  dari  yang ditentukan maka proses
pengelompokkan maka dilanjutkan
dengan membentuk  pasangan dari kelompok  sebelumnya.  Sehingga  pada akhirnya diperoleh hasil pengelompokkan dengan  tiga  kelompok  akhir  sebagai berikut.
C1 = { (130,255,250), (255,125,210), (100,125,140), (128,128,130)} C2 = { (60,65,45), (45,60,45), (38,19,52),
(20,20,20) }
C3 = { (25,130,120) }
5.  Selesai

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian yang dilakuka oleh Fitri dan Fadlil tentang sistem pengenalan bunga berbasis pengolahan citra dan pengklasifikasian jarak menghasilkan tingkat akurasi tinggi sebesar 85% dengan menggunakan  jarak manhattan dengan ekstraksi ciri histogram (Muwardi and Fadlil 2018).  Penelitian  terkait  pengolahan  citra juga dilakukan oleh endi tentang identifikasi objek benda tajam pada citra x-ray, dimana proses identifikasi dilakukan dengan menghitung  boundry  objek  dan  segmentasi warna.  Hasil  dari  pengamatan  melalui monitor  mesin  x-ray  dan  hasil  pengamatan menggunakan  pengolahan  citra  digital adalah sama (Permata 2016),
Berdasarkan  tahapan  dari  arsitektur sistem  identifikasi  objek  pada  citra  digital yang  telah  dikemukan  diatas.  Selanjutnya dilakukan tahapan pembahasan :
A.  Pelatihan
Pelatihan  adalah  tahapan  yang  akan dilakukan  untuk  memberikan  data-data kepada  sistem  sebagai  bahan  dan referensi  dalam  proses  indentifikasi.
Pada tahapan pelatihan terdiri dari sub komponen yaitu : baca objek, clustering, dan simpan data pada database. Baca  objek  merupakan  sub  komponen yang bertugas untuk membaca
informasi  pixel  dari  citra  input  dan menyediakan  informasi  tersebut  untuk sub komponen lain guna diproses lebih lanjut. Clustering merupakan sub komponen  yang  mempunyai  peran untuk  mengelompokkan  pixel  warna menggunakan metode hierarchical
agglomerative clustering. Setelah proses  clustering  maka  dilanjutkan dengan menyimpan informasi
pengelompokkan  pixel  citra  ke  dalam database beserta dengan objek pemilik informasi pixel tersebut.
B.  Identifikasi
Identifikasi merupakan komponen yang berfungsi untuk melakukan pengenalan atau identifikasi objek pada citra digital. Sub komponen dari komponen identifikasi  terdiri  dari  baca  objek, clustering,  baca  database,  identifikasi objek.
Tahapan  baca  objek  dan  clustering secara  keseluruhan  mempunyai  fungsi yang sama pada proses pelatihan. Pada proses  baca  database  mempunyai fungsi  dan  tugas  untuk  membaca informasi  pengelompokkan  pixel  objek dari database yang diperoleh pada saat pelatihan.  Tahapan  terakhir  adalah identifikasi, pada tahapan ini mempunyai  fungsi  untuk  menentukan jenis  objek  yang  terdapat  pada  citra input berdasarkan informasi objek yang diperoleh database dengan pencocokan terhadap  informasi  pengelompokkan dari citra input.
Penelitian  identifikasi  objek  pada  citra digital menggunakan hierarchical agglomerative  clustering yang  dilakukan  ini menghasilkan  sebuah  sistem  aplikasi  yang dapat  digunakan  untuk  meng-identifikasi objek  pada  citra  digital  menggunakan metode hierarchical agglomerative clustering .  Adapun  hasil  dari  penelitian  ini terdiri dari beberapa form yaitu form utama, form pelatihan dan form identifikasi.
Gambar 6. Form Training Objek.
Form Training (pelatihan) objek memiliki fitur  untuk  “Cari  Objek”  untuk  dikenali  oleh aplikasi  yang  dibangun.  Informasi  pixsel yang menyusun objek pada citra digital input akan dikelompokkan menggunakan
algoritma
Hierarchical Agglomerative
Clustering dengan  melakukan  klik  pada tombol “Proses”
Hasil  dari  proses  algoritma Hierarchical Agglomerative  Clustering yang  diperoleh kemudian disimpan kedalam database untuk dapat di pergunakan pada proses
identifikasi. Sebelum
melakukan penyimpanan  informasi  objek  kedalam database,  objek  tersebut  membutuhkan nama untuk pelabelan agar dapat dikenali
Gambar 7 Form Identifikasi Objek
Form identifikasi  objek  memiliki  fitur untuk  membuka  objek yang  memiliki  objek untuk  di-identifikasi  oleh  aplikasi  yang dibangun.  Informasi  pixel  yang  menyusun objek pada citra digital input akan dikelompokkan menggunakna algoritm hierarchical  agglomerative  clustering dan akan  di-identifikasi  menggunakan  tombol “Identifikasi Objek”.

## PENGUJIAN SISTEM
Pengujian dilakukan untuk memperoleh validasi implementasi algoritma Hierarchical  Agglomerative  Clustering pada aplikasi  identifikasi  objek  pada  citra  digital. Adapun tujuan utama dari pengujian adalah untuk memperoleh kemampuan dari Hierarchical Agglomerative Clustering dalam proses  identifikasi  objek  pada  citra  digital. Proses  pengujian  dimulai  dengan  proses pelatihan  objek  yang  terdapat  pada  citra digital seperti terlihat pada gambar berikut :
Gambar 8. Pengujian Pelatihan Objek Sepeda
Pengujian  pelatihan  seperti  yang terlihat  pada  gambar  9  memperlihatkan implementasi  pelatihan  menggunakan  citra objek  sepeda.  Hasil  pengelompokan  atau
clustering menggunakan hierarchical agglomerative  clustering dapat  dilihat  pada tabel  informasi  dimana  pixel –  pixel  yang menyusun objek dari citra sepeda terbagi ke dalam  kelompok  warna  sesuai  dengan warnanya masing-masing
Gambar 9. Pengujian Identifikasi Objek
Pengujian  identifikasi  seperti  yang  terlihat pada  gambar  10  dilakukan  menggunakan citra  sepeda  lainnya.  Seperti  yang  dapat dilihat  pada  gambar  10  aplikasi  yang dikembangkan dapat meng-identifikasi objek sepeda dengan baik
Dari hasil yang diperoleh, dapat dilihat bahwa  program  sistem  identifikasi  objke pada  citra  digital  menggunakan  metode Hierarchical  Agglomerative  Clustering yang dibangun  dapat  memberikan  hasil  yang cukup  baik,  dimana  proses  identifikasi menghasilkan  hasil  yang  sesuai  dengan objek yang terkandung pada citra digital.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang dilakukan,  maka  dapat  di  tarik  kesimpulan bahwa  proses  identifikasi  objek  pada  citra digital menggunakan teknik pengelompokan atau clustering adalah melakukan pembagian terhadap pixel – pixel pada citra digital  ke  dalam  beberapa  kelompok berdasarkan  kedekatan  warna  antara  satu pixel  dengan  pixel  lainnya.  Berdasarkan kelompok – kelompok yang terbentuk dapat menjadi  referensi  dalam  menentukan  jenis objek  berdasarkan  kelompok  warna  yang terbentu  dari  objek  tersebut.  Akurasi  dari algoritma Hierarchical Agglomerative Clustering cukup baik khususnya pada objek yang  memiliki  warna  khusus  atau  warna yang telah menjadi ciri dari objek tersebut.
Adapun  saran  yang  penulis  dapat kemukan  terkait  dengan  permasalahan yang  telah  dijabarkan  dimana  proses identikasi cukup baik namun dapat menghasilkan  identifikasi  yang  buruk  jika objek  yang  berbeda  memiliki  ciri  warna dominan  yang  sama  sehingga  diperlukan penelitian  lebih  lanjut  dengan  menambah algoritma  atau  metode  untuk  mengatasi kelemahan tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
Ackermann,  Marcel  R.,  Johannes  Blömer, Daniel  Kuntze,  and  Christian  Sohler. 2014.  “Analysis  of  Agglomerative Clustering.” Algorithmica 69  (1):  184 – 215. https://doi.org/10.1007/s00453-
012-9717-4. Arifin, Zenal, Santosa Stefanus, and Arief M.
Soeleman.  2017.  “Klasterisasi  Genre
Cerpen Kompas Menggunakan Agglomerative  Hierarchical  Clustering- Single  Linkage.” Jurnal  Teknologi
Informasi 13: 92 –100. Bramanto, Arief, Wicaksono Putra,
Muhammad  Trisna,  and  Rheo  Malani. 2 021.  “Jurnal  Politeknik  Caltex  Riau Kompresi  Citra  Digital  Dengan  Basis Komponen Warna RGB Menggunakan Metode K- Means Clustering” 7 (1): 14– 23.
Effendi, Masud, Fitriyah Fitriyah, and Usman Effendi.  2017.  “Identifikasi  Jenis  Dan Mutu  Teh  Menggunakan  Pengolahan Citra  Digital  Dengan  Metode  Jaringan Syaraf Tiruan.” Jurnal Teknotan 11 (2): 67.
https://doi.org/10.24198/jt.vol11n2.7.
Hirmawan,  A.,  M.  P,  and  D.  Azizah.  2016.
“ANALISIS SISTEM AKUNTANSI PENGGAJIAN  DAN  PENGUPAHAN KARYAWAN DALAM UPAYA MENDUKUNG PENGENDALIAN
INTERN  (Studi  Pada  PT.Wonojati Wijoyo  Kediri).” Jurnal  Administrasi Bisnis S1 Universitas Brawijaya 34 (1): 189 –96.
Hutahaean,  Harvei  Desmon,  Bakti  Dwi Waluyo,  and  Muhammad  Amin  Rais. 2019.  “Teknologi  Identifikasi  Objek
Berbasis
Drone
Menggunakan
Algoritma Sift Citra Digital” 04: 193–98. Madhulatha, T. Soni. 2012. “An Overview on
Clustering  Methods.” IOSR  Journal  of Engineering 02 (04): 719 –25.
https://doi.org/10.9790/3021-
0204719725.
Misdiyanto, Yustina Suhandini T, Ira Aprilia. 2020.  “Identifikasi  Jenis-Jenis  Burung Lovebird  Menggunakan  Pengolahan Citra  Digital  Dengan  Metode  K-Means Clustering.” Jurnal  Sains  Komputer  & Informatika (J-SAKTI) Vol. 4 (September): 445 –56.
Muwardi,  Fitri,  and  Abdul  Fadlil.  2018. “Sistem  Pengenalan  Bunga  Berbasis Pengolahan  Citra  Dan  Pengklasifikasi Jarak.” Jurnal  Ilmiah  Teknik  Elektro Komputer  Dan  Informatika 3  (2):  124.
https://doi.org/10.26555/jiteki.v3i2.747 0.
Permata,  Endi.  2016.  “Identifikasi  Obyek
Benda Tajam Menggunakan
Pengolahan Citra Digital Pada Citra X- Ray.” Volt 1 (1): 1 –14.
Putri,  Asti  Riani.  2016.  “Pengolahan  Citra Dengan Menggunakan Web Cam Pada Kendaraan  Bergerak  Di  Jalan  Raya.”
JIPI  (Jurnal  Ilmiah  Penelitian  Dan Pembelajaran Informatika) 1 (01): 1 –6. https://doi.org/10.29100/jipi.v1i01.18. Prasetyo  E  Data  Mining  :  Konsep  dan Aplikasi Menggunakan Matlab [Buku]. - Yogyakarta : Andi, 2012 Saad, Fathi H, Omer I E Mohamed, and Rafa E Al- qutaish. 2012. “C Omparison of H Ierarchical a Gglomerative a Lgorithms F or C Lustering M Edical” 3 (3): 1–15. Simanjuntak,  Krisman  Pratama,  and  Ulfa Khaira.  2021.  “Pengelompokkan  Titik
Api Di Provinsi Jambi Dengan Algoritma  Agglomerative  Hierarchical Clustering.” MALCOM: Indonesian Journal  of  Machine  Learning  and Computer  Science 1  (April):  7 –16. https://journal.irpi.or.id/index.php/malc om/article/view/6. Wicaksana,  Danang  Aditya,  Putra  Pandu Adikara,  and  Sigit  Adinugroho.  2018. “Clustering  Dokumen  Skripsi  Dengan
Menggunakan Hierarchical Agglomerative Clustering.” Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi Dan Ilmu Komputer (J-PTIIK) Universitas Brawijaya 2 (12).
Widyaningsih,  Maura.  2017.  “Identifikasi
Kematangan  Buah  Apel  Dengan  Gray Level  Co-Occurrence Matrix  (GLCM).” Jurnal SAINTEKOM 6 (1): 71. https://doi.org/10.33020/saintekom.v6i 1.7. Wiradharma Putu Ananda Kusuma, Purwanto Yudha Purboyo Tito Waluyo. 2015. “Analisis Sistem Deteksi Anomali Trafik Menggunakan Algoritma Clustering  Isodata  (Self-Organizing Data Analys Technique) Dengan
Euclidean Distance” 30 (3): 175–82.