## Klasifikasi Jenis Buah Mangga Menggunakan Metode K-Means Clustering
Agyztia Premana 1* , Akhmad Pandhu Wijaya 2
1 Teknik Informatika, Universitas Muhadi Setiabudi, Brebes 52252, Indonesia
2 Teknik Informatika, Universitas Wahid Hasyim, Semarang 50236, Indonesia email: a.premana@umus.ac.id 1 , pandhudsn@unwahas.ac.id 2

## Abstrak
Perkembangan teknologi saat ini  semakin pesat yang dampaknya sangat memudahkan masyarakat dalam banyak bidang. Salah satu bidang yang terkena dampaknya ialah perindustrian. Di Indonesia sendiri mangga merupakan salah  satu  jenis  buah  yang  paling  banyak  diproduksi.  Mangga  dapat  diolah  menjadi  berbagai  jenis  makanan, seperti selai, keripik, roti dan lain sebagainya. Berbeda hasil olahan berbeda pula jenis mangga yang digunakan. Salah  satu  contoh  efek  perkembangan  teknologi  saat  ini  yang  berdampak  pada  bidang  perindustrian  ialah memungkinkan  adanya  sistem  yang  mampu  belajar  sendiri  seperti  manusia  metode  ini  dinamakan  dengan Jaringan Syaraf Tiruan. Sistem yang akan dibangun  ini menerapkan jaringan syaraf tiruan untuk pemodelanya dan  menggunakan  ektralsi  ciri  berupa  mean  rgb  dan  standar  deviasi  rgb,  perimeter,  luas,  panjang,  lebar, kebulatan,  dan  kerampingan.  Berdasarkan  hasil  percobaan,  Waktu  Komputasi  yang  dibutuhkan  untuk  proses extraksi fitur untuk setiap dataset adalah rata-rata sebesar 0,85 detik, sedangkan waktu komputasi untuk uji coba pada  data  uji  adalah  rata-rata  sebesar  0,006  detik.  Dapat  disimpulkan  bahwa  waktu  komputasi  untuk  setiap dataset adalah rata-rata sebesar 0,856 detik.
Kata kunci: Klasifikasi, Mangga, Image Processing, Backpropagation.

## Abstract
Today's  technological  advancement  is  quick  and  simple  for  those  working  in  a  variety  of sectors.Industry  inventions  have  an  impact  on  one  of  these  sectors.  Mangoes  are  one  of  the  fruit varieties that are most extensively cultivated in Indonesia. Mangoes can be turned into many different kinds of food, including jam, chips, bread, and others. The variety of mango used also affects how the products are processed. The potential for a system that can self-learn via artificial neural networks, similar  to  the  early  human  technique,  is  one  example  of  contemporary  technical  advancements  that have  an  impact  on  the  industrial  sector.  The  system  to  be  constructed  uses  an  artificial  network  for modeling and rgb mean and rgb standard feature extraction for feature extraction. in the form of rgb mean and rgb standard deviation, perimeter, area, length, width, roundness, and slenderness. Based on the experiment, the computational time required for the feature extraction process for each dataset is an average of 0.85 seconds, while the computational time required for testing on the test data is an average of 0.006 seconds. It can be said that the computation time for each dataset is an average of 0.856 seconds.
Keywords: Classification, Mango, Image Processing, Backpropagation
.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  membuat  manusia ingin  meningkatkan  efektifitas  dan  efisiensi dalam  berbagai  bidang,  salah  satunya  dalam bidang  pertanian.  Dalam  dunia  pertanian, kemajuan  teknologi  sangat  dibutuhkan  untuk menunjang  kegiatan-kegiatan  yang  ada  pada bidang pertanian, salah satunya dalam pengolahan  hasil  pertanian  dan  perkebunan. Industri pengolahan hasil pertanian dan perkebunan  kini  semakin  berkembang  pesat seiring  perkembangan  teknologi  yang  ada
khususnya untuk produksi Buah Mangga (Lee et al.  2017).  Di  Negara  Indonesia  sendiri  mangga banyak  disukai  oleh  semua  kalangan  untuk  di konsumsi  secara  langsung  sebagai  buah  atau diolah menjadi produk konsumsi lain seperti, roti mangga,  selai  mangga  dan  lain  sebagainya.  Hal ini  dapat  dilihat  dari  produksi  mangga  di Indonesia  terus  meningkat.  Menurut  Badan Pusat Statistik dan Direktorat Jenderal Hortikultura,  produksi  mangga  3  tahun  terakhir ini  terus  mengalami  perkembangan.  Meskipun banyaknya  produksi  mangga  di  Indonesia,
namun  tidak  seimbang  dengan  pengolahan terhadap  Buah  mangga  tersebut.  Penelitian  ini akan  mencoba  membantu  pihak  pengolahan mangga  yang  masih  sedikit,  namun  powerfull dalam  pengolahan  manga  (Ristian  2017).  Pada proses  pengolahan  Buah  mangga  tersebut,  ada beberapa tahapan sebelum produk yang dihasilkan  di  distribusikan  ke  konsumen.  Salah satu  tahapannya  adalah  pemilihan  mangga  hasil pertanian  dan  perkebunan  sesuai  dengan kebutuhan  untuk  diolah.  Pemilihan  jenis  Buah mangga  sangat  perlu  dilakukan,  sebab  berbeda jenis mangga berbeda pula cara pengolahan dan hasil olahanya.
Proses  pemilihan  Buah  mangga  dilakukan berdasarkan  bentuk,  ukuran,  dan  warna  pada Buah  Mangga.  Pemilihan  warna  meliputi  mean rgb  dan  standar  deviasi  rgb,  ukuran  meliputi perimeter,  luas,  dan  lebar,  sedangkan  bentuk meliputi  kebulatan  dan  kerampingan.  Tujuan dari  proses  pemilihan  Buah  mangga  ini  untuk memisahkan Buah mangga berdasarkan jenisnya.  Petani  atau  penyeleksi  Buah  mangga umumnya  mengidentifikasi  jenis  mangga  dapat dilihat  dari  ukuran  dan  warna  kulit  nya  saja, karena  hal  tersebut  yang  paling  mudah  untuk dilakukan (Malang 2016).
Walaupun mudah dilakukan, pada kenyataannya hal  tersebut  memiliki  permasalahan  yang terkadang membuat proses pemilihan jenis Buah mangga kurang optimal, terlebih jika hal tersebut dilakukan  secara  manual.  Hal  tersebut  bisa terjadi karena perbedaan persepsi dari masyarakat  tentang  penyeleksi  Buah  mangga terhadap faktor komposisi warna, bentuk, ukuran citra  suatu  objek  berbeda–beda  walaupun  objek yang  dilihat  sama  persis.  Selain  itu,  dengan semakin besarnya produksi mangga di Indonesia,  maka  seharusnya  semakin  banyak pula  perusahaan  atau  pabrik  untuk  mengolah mangga  tersebut.  Sebuah  pabrik  ataupun perusahaan  pasti  akan  mengolah  mangga  dalam skala  yang  sangat  besar.  Jika  pabrik  atau perusahaan  tersebut  menggaji  karyawan  untuk memilih  jenis  mangga,  maka  pabrik  tersebut harus  menggaji  banyak  pegawai  hanya  untuk memperhatikan  jenis  mangga  secara  manual (Utami et al. 2017).
Berdasarkan permasalahan tersebut diatas, maka perlu  diadakan  penelitian  tentang  implementasi aplikasi  untuk  mengidentifikasi  jenis  Buah mangga  dengan  memanfaatkan  pengolahan  citra
digital  (image  processing).  Penelitian  ini dilakukan  karena  dapat  menjadi  salah  satu alternatif  teknologi  untuk  dapat  membantu mengurangi  atau  mengatasi  permasalahan  yang ada. Membangun sebuah aplikasi untuk mengidentifikasi  jenis  Buah  mangga  perlu mengkombinasikan beberapa bidang ilmu seperti pengolahan  citra  digital  (image  processing)  dan Jaringan  Saraf  Tiruan  (K-MEANS).  Pengolahan citra  digital  (image  processing)  merupakan teknik  untuk  mengolah  citra  suatu  objek  secara digital  yang  mana  setelah  melalui  proses pengolahan  akan  didapatkan  suatu  informasi yang dapat diolah oleh komputer untuk berbagai kebutuhan (Sari, Hidayat, and Atmaja 2016)
Hal  ini  nantinya  dapat  diterapkan  pada  saat mengolah  citra  digital  dari  bentuk,  ukuran,  dan warna  mangga  dalam  klasifikasi  jenis  Buah Mangga.  Untuk  mengidentifikasi  objek  citra digital  Buah  mangga  dengan  pengelompokan jenis  Buah  mangga  perlu  bantuan  bidang  ilmu yang  lainnya  yaitu  Jaringan  Saraf  Tiruan  (K- MEANS).  Secara  umum  K-MEANS  merupakan suatu  bidang  ilmu  yang  mempelajari  tentang teknik  mengolah  data  agar  dapat  digunakan untuk  memberikan  suatu  indikasi  tertentu  yang bermanfaat.  Dalam  K-MEANS  terdapat  banyak teknik atau methode dalam mengolah suatu data salah  satunya  Backpropagation  (Kim  and  So 2018).
Penelitian ini  nantinya diharapkan dapat memberikan  solusi  terhadap  permasalahan  yang ada  pada  pengolahan  hasil  pertanian  dan perkebunan.  Khususnya  pada  proses  pemilihan Buah mangga berdasarkan tingkat kematangannya.  Sehingga  pengimplementasian aplikasi  pada  penelitian  ini  dapat  membantu dalam pengolahan hasil pertanian dan perkebunan  sesuai  kebutuhan  konsumen  secara cepat, tepat dan efisien.

## 2. METODE
Pada  bab  ini  diuraikan  mengenai  rencana langkah-langkah  yang  akan  dilakukan  dalam penelitian. Termasuk bagaimana cara mendapatkan  data,  cara  mengolah  data,  cara membuat  alat  uji  jika  diperlukan,  cara  analisis data,  cara  pengujian,  dan  di  bagian  akhir diberikan desain alat uji serta user interface dari alat  uji  yang  akan  dibangun.  Clustering  data dapat  dibedakan  menjadi  dua  tujuan,  yaitu clustering  untuk  pemahaman  dan  clustering untuk penggunaan. Jika tujuan untuk
pemahaman  maka  cluster  yang  terbentuk  harus menangkap  struktur  alami  data  (Zhang  et  al. 2021).
Biasanya  proses  clustering  dalam  tujuan  ini hanya  sebagai  proses  awal  untuk  kemudian dilanjutkan dengan pekerjaan ini seperti summarization (rata-rata, standar deviasi), pelabelan  kelas  pada  setiap  kelompok  untuk kemudian digunakan sebagai data latih klasifikasi,  dan  sebagainya.  Sementara  jika tujuannya  untuk  penggunaan,  biasanya  tujuan utama  untuk  mencari  prototype  cluster  yang paling representative terhadap data dan memberikan  abstraksi  dan  setiap  objek  data dalam  cluster  di  mana  sebuah  data  terletak didalamnya (Younesi and Amirani 2017).

## 2.1. Buah Mangga
Pengembangan dari sisi tampilan dapat ditambah untuk  memudahkan  membaca  grafik  sehingga pengguna  dapat  melihat  bagian  grafik  dari akurasi  dan  waktu  yang  dihasilkan.  Mangga (Nephelium  lappaceum)  adalah  buah  yang berasal  dari  Asia  Tenggara,  seperti  Indonesia. Bila diperhatikan, mangga tampak mirip dengan buah  leci.  Meski  sama-sama  berwarna  merah dan terasa segar, buah mangga  memiliki rambut yang  tumbuh  pada  kulit  buahnya,  sedangkan buah  leci  tidak.  Selain  itu,  kandungan  gizi  dan vitamin dalam buah mangga pun berbeda.
Tabel 1. Kandungan Gizi dan Vitamin
Nama Kandungan Protein 0,3g air 86,6g Lemak 0,1g Karbohidrat 12,3g Serat 1,6g Kalsium 20mg Fosfor 16mg Zat Besi 0,1g
Kandungan nutrisi yang kaya pada buah mangga ini menawarkan segudang khasiat yang baik bagi kesehatan.  Mangga  termasuk  jenis  buah  yang baik  untuk  sistem  pencernaan.  Pasalnya,  sekitar setengah daging buah mangga mengandung serat larut  tidak  air.  Artinya,  jenis  serat  ini  tidak menyatu  dengan  air  dan  langsung  melewati sistem  pencernaan.  Sebagian  besar  serat  tidak larut  ini  langsung  masuk  ke  sistem  pencernaan dan mendorong feses di dalam usus. Hal ini yang akan  membantu  melancarkan  pencernaan  dan tidak  sulit  mengeluarkan  feses  saat  BAB. Sementara  itu,  kandungan  jenis  serat  larut  air
pada  buah  mangga  akan  menjadi  makanan  bagi bakteri usus. Dengan begitu, usus menghasilkan asam  lemak  rantai  pendek,  seperti  asetat, propionat,  dan  butirat,  sebagai  makanan  untuk sel usus (Parida and Bhoi 2017).

## 2.2. Citra Biner
Citra  biner  (binary  image)  adalah  citra  yang hanya  mempunyai  dua  nilai  derajat  keabuan yaitu  hitam  dan  putih.  Meskipun  saat  ini  citra berwarna  lebih  disukai,  namun  pada  beberapa aplikasi  citra  biner  masih  dibutuhkan,  misalnya pada  pengolahan  citra  dalam  menentukan  jenis mangga  seperti  yang  akan  dibahas  dalam penelitian ini. Citra biner hanya mempunyai dua nilai  derajat  keabuan  yaitu  hitam  dan  putih. Pixel-pixel objek bernilai 1 dan pixel-pixel lattar belakang  bernilai  0.  Pada  saat  menampilkan gambar, 0 adalah putih dan 1 adalah hitam. Jadi pada  citra  biner,  latar  belakang  berwarna  putih sedangkan  objek  berwarna  hitam.  Sebagai contoh gambar dibawah ini dengan threshold 0,7 (Nnolim 2018).
Gambar 1. Citra Buah Mangga.

## 2.3. Citra RGB
Citra berwarna atau biasa dinamakan citra RGB, merupakan  jenis  citra  yang  menyajikan  warna dalam  bentuk  komponen  R  (merah),  G  (green), B  (biru).  Setiap  komponen  warna  menggunakan delapan  bit  (nilainya  berkisar  antara  0  sampai dengan  255).  Dengan  demikian  kemungkinan warna yang dapat disajikan mencapai 255 x 255 x  255  atau  16.581.375  warna  (Abdul  dan  Adhi, 2013). Table 2.4 menunjukan contoh warna dan
nilai  R,  G,  B  (Sumaiya  and  Shantha  Selva Kumari 2017).
Tabel 3. Warna dan Nilai Warna R G B Hijau 255 0 0 Merah 0 255 0 Biru 0 0 255 Hitam 0 0 0 Putih 255 255 255
Model RGB biasa disajikan dalam bentuk kubus tiga dimensi, dengan warna merah, hijau, warna hitam  berada  pada  titik  asal  dan  warna  putih berada di sumbu kubur yang bersebrangan. Fitur warna  dapat  diperoloeh  melalui  perhitungan statistic  seperti  rerata  dan  deviasi  standar. Sebagai contoh fitur-fitur tersebut dapat
digunakan untuk kepentingan identifikasi maupun klasifikasi. Perhitungan dikenakan pada setiap  komponen  R,  G,  dan  B  (Shokrzade  et  al. 2021).

## 2.4. K-Means Klustering
Metode  clustering  menurut  strukturnya  dibagi menjadi  dua  yaitu  pengelompokan  hirarki  dan partitioning.  Pengelompokan  hirarki  memiliki aturan  satu  data  tunggal  bisa  dianggap  sebagai sebuah kelompok, dua atau lebih kelompok kecil dapat  bergabung  menjadi  satu  kelompok  besar dan  begitu  seterusnya  hingga  semua  data  dapat bergabung menjadi satu kelompok.
Metode  clustering  hirarki  merupakan  satu- satunya  metode  yang  masuk  ke  dalam  kategori pengelompokan  hirarki.  Metode  clustering partitioning membagi set data ke dalam sejumlah kelompok  yang  tidak  tumpang  tindih  (overlap) antara  satu  kelompok  dengan  kelompok  yang lain  artinya  setiap  data  hanya  menjadi  anggota satu kelompok.
Metode  seperti  K-Means  dan  DBSCAN  masuk dalam  kategori  pengelompokan  partitioning. Metode  clustering  menurut  strukturnya  dibagi menjadi  dua  yaitu  pengelompokan  hirarki  dan partitioning.  Pengelompokan  hirarki  memiliki aturan  satu  data  tunggal  bisa  dianggap  sebagai sebuah kelompok, dua atau lebih kelompok kecil dapat  bergabung  menjadi  satu  kelompok  besar dan  begitu  seterusnya  hingga  semua  data  dapat bergabung  menjadi  satu  kelompok.  Metode clustering hirarki merupakan satu-satunya metode  yang  masuk  ke  dalam  kategori pengelompokan  hirarki  (Alamuru  and  Jain 2021).

## √∑
Metode clustering partitioning membagi set data ke  dalam  sejumlah  kelompok  yang  tidak tumpang  tindih  (overlap)  antara  satu  kelompok dengan  kelompok  yang  lain  artinya  setiap  data hanya  menjadi  anggota  satu  kelompok.  Metode seperti  K-Means  dan  DBSCAN  masuk  dalam kategori pengelompokan partitioning.

## 2.5. Fitur Ekstraksi
Dari  semua  penjelasan  diatas  dapat,  fitur-fitur diatas  dapat  diturunkan  menjadi  beberapa  fitur lagi, diantaranya.

## Kebulatan Bentuk
Kebulatan  bentuk  adalah  perbandingan  antara luas objek dan kuadrat Perimeter yang dinyatakan dengan rumus seperti beikut.
Hasilnya  berupa  nilai  ≤  1.  Nilai  1  menyatakan objek  R  berbentuk  lingkaran.  Terkadang,  future ini dinamakan kekompakan.

## Kerampingan Bentuk
Kerampingan bentuk adalah perbandingan antara lebar  dan  panjang  yang  dinyatakan  dengan rumus sebagai berikut.
Panjang  adalah  panjang  objek  dan  lebar  adalah lebar  objek.  Fitur  ini  terkadang  disebut  rasio aspek.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  dipilih  gambar  yang mempunyai  kerumitan  tinggi  untuk  menguji performa  sekaligus  akurasi  metode K  –  Means. Metode K  –  Means menempuh  beberapa  tahap dalam  proses  klasifikasi  teks,  yaitu  tahap membuat  struktur  transformasi  warna  secara spesifik,  dan  tahap  klasifikasi,  pada  tahap pelatihan  dilakukan  proses  analisis  terhadap sampel gambar buah mangga.
Gambar 5. Hasil Clusterin Pixel Buah Mangga
Pada  proses  klasifikasi  pengujian  menggunakan hasil  ekstraksi  ciri  data  pengujian  dan  hasil proses klasifikasi pelatihan. Hasil dari proses ini berupa  nilai  indeks  dari  fungsi  keputusan  yang terbesar  yang  menyatakan  kelas  dari  data pengujian. Jika kelas yang dihasilkan dari proses klasifikasi  pengujian  sama  dengan  kelas  data pengujian, maka pengenalan dinyatakan benar.
Gambar 6. Hasil Segementasi
Proses  uji  coba  dengan  menggunakan  LS-SVM dilakukan  pada  data  training  dan  pada  data  uji. Proses  uji  coba  pada  data  training  dilakukan untuk mendapatkan nilai gamma dan sigma yang paling  optimal.  Hasil  dari  proses  uji  coba  pada data  training  dilakukan  berkali-kali  sehingga mendapatkan nilai akurasi 100%
Tabel 4. Konfusion Matriks Aktual Klasifikasi Positif Negatif Positif (59 TP) (1 FN) Negatif (1 FP) (59 TN)
Waktu Komputasi yang dibutuhkan untuk proses extraksi fitur untuk setiap dataset adalah rata-rata sebesar  0,85  detik,  sedangkan  waktu  komputasi untuk  uji  coba  pada  data  uji  adalah  rata-rata sebesar  0,006  detik.  Dapat  disimpulkan  bahwa waktu  komputasi  untuk  setiap  dataset  adalah rata-rata sebesar 0,856 detik.

## 4. KESIMPULAN
Percobaan yang dilakukan penggunaan 1 hidden layer ternyata lebih efektif berakurasi tinggi dan waktu  tercepat  dibandingkan  menggunakan  2 hidden  layer.  Selanjutnya  percobaan  dengan  2 model jaringan syaraf tiruan,  trainlm merupakan model  yang  sangat  baik  dalam  hal  waktu  dan akurasi jika menggunakan 1 hidden layer.
Rata-rata akurasi tertinggi dalam proses klasifikasi  jenis  Buah  mangga  menggunakan epoch  5000,  goal  0.0001  dan  learning  rate    0.1 yaitu  hidden  layer  1  dengan  model  trainlm jumlah  rata-rata  akurasi  sebesar  89.95%  dengan rata-rata  waktu  6.2  detik.  Sedangkan    hidden layer  2  pada  model  traingdx  diperoleh  rata-rata akurasi 89.95%  dengan waktu 19 detik.

## REKOMENDASI
Ada beberapa rekomendasi yang dapat diberikan untuk kepentingan selanjutnya dalam pengembangan  program  maupun  studi  kasus yang  hampir  serupa,  yaitu  ketika  menggunakan metode  Backpropagation  dengan  model  trainlm,
diperlukan  spesifikasi  komputer  yang  cukup, agar bisa waktu yang diperlukan lebih cepat.
Untuk penelitian selanjutnya bisa menambahkan jenis mangga berbeda. Pengembangan dari sisi tampilan dapat ditambah  untuk  memudahkan  membaca  grafik sehingga  pengguna  dapat melihat  bagian  grafik dari  akurasi  dan  waktu  yang  dihasilkan.

## DAFTAR PUSTAKA
Alamuru,  Susmitha,  and  Sanjay  Jain.  2021.
“Video  Event  Classification  Using  KNN
Classifier with Hybrid Features.” Materials
Today: Proceedings (xxxx). https://doi.org/10.1016/j.matpr.2021.03.15 4.
Kim,  Nam  Chul,  and  Hyun  Joo  So.  2018. “Directional  Statistical  Gabor  Features  for Texture Classification.” Pattern Recognition Letters 112: 18–26. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2018.05.01 0.
Lee,  Sue  Han,  Chee  Seng  Chan,  Simon  Joseph Mayo,  and  Paolo  Remagnino.  2017.  “How Deep  Learning  Extracts  and  Learns  Leaf Features  for  Plant  Classification.” Pattern Recognition 71: 1–13.
Malang,  Negeri.  2016.  “Klasifikasi  Jenis Mangga  Berdasarkan  Bentuk  Dan  Tekstur Daun  Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor.” 8: 247–53.
Nnolim, U. A. 2018. “An Adaptive RGB Colour
Enhancement  Formulation for  Logarithmic Image Processing-Based Algorithms.” Optik 154: 192–215. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijleo.2017.09.10 2.
Parida,  Priyadarsan,  and  Nilamani  Bhoi.  2017. “2-D Gabor Filter Based Transition Region Extraction  and  Morphological  Operation for  Image  Segmentation.” Computers  and Electrical Engineering 62: 119–34.
http://dx.doi.org/10.1016/j.compeleceng.20
16.10.019.
Ristian,  Uray.  2017.  “Optimasi  Ekstraksi  Ciri Kontur  Daun  Menggunakan  Interpolasi Nearest  Neighbor  Dan  B-Spline  Uray
Ristian.”
Sari, Intan Permata, Bambang Hidayat, and Ratri
Dwi  Atmaja.  2016.  “Perancangan  Dan Simulasi Deteksi Penyakit Tanaman Jagung  Berbasis  Pengolahan  Citra  Digital Menggunakan Metode Color Moments Dan GLCM.” : 215–20.
Shokrzade,  Amin,  Mohsen  Ramezani,  Fardin Akhlaghian  Tab,  and  Mahmud  Abdulla Mohammad.  2021.  “A  Novel  Extreme
Learning Machine Based KNN Classification Method for Dealing with Big Data.” Expert  Systems  with  Applications 183(December 2019): 115293. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115293 .
Sumaiya,  M.  N.,  and  R.  Shantha  Selva  Kumari. 2017.  “Gabor  Filter  Based  Change Detection in SAR Images by KI
Thresholding.” Optik 130: 114–22. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijleo.2016.11.04 0.
Utami,  Arum  T  R  I  et  al.  2017.  “Implementasi
Metode Otsu Thresholding Untuk Segmentasi Citra Daun.”
Younesi, Ali, and Mehdi Chehel Amirani. 2017. “Gabor  Filter  and  Texture  Based  Features for  Palmprint  Recognition.” Procedia Computer  Science 108(June):  2488–95. http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2017.05.1 57.
Zhang,  Rongfeng,  Shizeng  Lu,  Hongliang  Yu, and  Xiaohong  Wang.  2021.  “Recognition Method  of  Cement  Rotary  Kiln  Burning State Based on Otsu-Kmeans Flame Image Segmentation and SVM.” Optik 243(June): 167418. https://doi.org/10.1016/j.ijleo.2021.167418.