## PENENTUAN MUTU UDANG VANNAME (LITOPENAEUS VANNAMEI) MENGGUNAKAN TEKNOLOGI PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DENGAN METODE MORFOLOGI BERBASIS ANALISIS DIMENSI
Sumardi 1 , Aji Bijaksana Abadi 2
1,2 PT Midi Utama Indonesia Tbk,Tarakan, Tarakan, Kalimantan Utara, Indonesia
1 sumardi175z@gmail.com
Abstract—North  Kalimantan  is  the  main  producer  of shrimp  with  an  achievement  of  9,900  tons  or  about  57.56 percent  of  the  total  shrimp  production  in  Kalimantan,  where Tarakan City is the main supplier, so it is called the Fisheries City.  Shrimp  exports  for  the  Tarakan  region  are  up  to  75% from  Japan  and  the  rest  to  the  USA  and  China.  Vaname shrimp  which  is  far  superior  to  disease  with  a  high  survival rate  than  tiger  prawns.  Efforts  to  improve  the  quality  can  be done through the process of sorting and grading which is the post-harvest stage after the process of separating the heads of shrimp, shrimp will be grouped based on size (large, small and medium) according to market demand. This study will propose a  system  for  determining  the  quality  criteria  of  Vanname shrimp (Litopenaeus vannamei) using digital image processing technology with morphological methods based on dimensional analysis. Broadly speaking, the morphological method will be used  to  determine  the  vannamei  shrimp  image  against  the backgorund  by  using  dilation  and  erosion  as  the  separation, thus the edge of the image can be determined properly on the pixel  per  metric  calculation,  then  dimensional  analysis  will process  the  length,  width  and  area  of  the  resulting  binary image.  Vannamei  shrimp  morphology  is  based  on  pixel comparison with the actual reference length, so that Vanname shrimp quality criteria will be obtained automatically and can work  in  real-time.  The  result  of  measuring  length  as  a parameter determining the category of shrimp has an accuracy of 96.7% with an accuracy percentage of 53.3% in determining the category.
Keywords — Vaname  Shrimp,  Sorting, Grading,  Digital  Image Processing
Intisari—Kalimantan utara merupakan produsen utama udang  dengan  capaian  9.900  ton  atau  sekitar  57,56  persen dari  total  produksi  udang  se-Kalimantan,  Dimana  Kota Tarakan sebagai pemasok utamanya, sehingga disebut Kota Perikanan.  Ekspor  udang  untuk  wilayah  Tarakan  adalah Jepang  hingga  75%  dan  sisanya  USA  dan  Cina.  udang vaname  yang  jauh  lebih  unggul  terhadap  penyakit  dengan angka  hidup  yang  tinggi  daripada  udang  windu.  Upaya peningkatan  kualitas  tersebut  dapat  dilakukan  melalui proses  sortasi  dan  grading  yang  merupakan  tahapan  pasca panen  setelah  proses  pemisahan  kepala  udang,  udang  akan dikelompokan  berdasarkan  ukuran  (besar,  kecil  dan sedang) sesuai dengan permintaan pasar. Penelitian kali ini akan  mengusulkan  sistem  penentuan  kriteria  mutu  udang Vanname  (Litopenaeus  vannamei)  menggunakan  teknologi pengolahan  citra  digital  dengan  metode  morfologi  berbasis analisis  dimensi.  Secara  garis  besar  metode morfologi  akan digunakan untuk menentukan citra udang vaname terhadap backgorund  dengan  menggunakan  dilasi  dan  erosi  sebagai pemisahannya, dengan demikian tepi citra dapat ditentukan dengan  baik  pada  perhitungan  pixel  per  metric,  kemudian analisis  dimensi  akan  mengolah  panjang,  lebar  dan  luasan
dari citra biner hasil morfologi udang vaname berdasarkan perbandingan  pixel  dengan  panjang  referensi  sebenarnya, sehingga  akan  diperoleh  kriteria  mutu  udang  Vanname secara  otomatis  dan  dapat  bekerja  secara  real-time.  Hasil pengukuran  panjang  sebagai  parameter  penentu  kategori udang  memiliki  akurasi  sebesar  96.7%  dengan  persentase akurasi pada penentuan kategori sebesar 53.3%.
Kata  Kunci—Udang Vaname,  Sortasi,  Grading,  Pengolahan Citra Digital

## I. PENDAHULUAN
Kalimantan  uttara  merupakan  produsen  utama  udang dengan  capaian  9.900  ton  atau  sekitar  57,56  persen  dari total  produksi  udang  se-Kalimantan  [1].  Dimana  Kota Tarakan  sebagai  pemasok  utamanya,  sehingga  disebut Kota  Perikanan.  Ekspor  udang  untuk  wilayah  Tarakan adalah  Jepang  hingga  75%  dan  sisanya  USA  dan  Cina [2].  Udang  windu  merupakan  jenis  udang  yang  menjadi primadona  pengeksporan,  akan  tetapi  mulai  mengalami penurunan  akibat  dari  serangan  penyakit,  sehingga  pihak pengekspor  mengalihkan  permintaannya  pada  udang vaname yang jauh lebih unggul terhadap penyakit dengan angka  hidup  yang  tinggi  [3].  Udang  vaname  atau  udang putih  merupakan  udang  asli  amerika  yang  memiliki  daya tarik  dari  kenggulannya  terhadap  udang  windu  sehingga masyarakat Tarakan mulai membudidayakan udang ini.
Peningkatan hasi produksi perikanan ini mempengaruhi  tingkat  ekspor  dan  pendapatan  daerah. Kegiatan  produksi  yang  meningkat  ini  menyembabkan tuntutan  terhadap  kualitas  yang  tinggi  pula.  Upaya peningkatan  kualitas  tersebut  dapat  dilakukan  melalui proses sortasi  dan grading. Proses ini merupakan tahapan pasca panen setelah proses pemisahan kepala udang yaitu pemisahan  terhadap  udang  yang  baik  dan  segar,  tidak cacat  serta  berwarna  cerah  [4].  Setelah  itu  udang  akan dikelompokan  berdasarkan  ukuran  (besar,  kecil  dan sedang) sesuai dengan permintaan pasar.
Pada  umumnya  kegiatan  sortasi  dan  grading  yang dilakukan  dengan  tenaga  manusia  yang  mengakibatkan produk  yang  dihasilkan  memiliki  kualitas  hasil  sortasi yang  tidak  seragam.  Ketidak  seragaman  kualitas  hasil sortasi  akan  menyebabkan  rendahnya  volume  dan  nilai ekspor.  Dimana  proses  tersebut  melibatkan  interaksi antara beberapa manusia dalam hal ini pegawai perikanan yang  melakukan  sortasi  dengan  melakukan  kontak langsung  dengan  produk  dan  pegawai  lainnnya,  yang
memerlukan  minimal  2  pegawai  dalam  1  meja  kerja  dan mengharuskan  untuk  berdekatan  untuk  mempercepat pekerjaan.
Maka  perlu  adanya  teknologi  tepat  guna  dalam  hal otomatisasi  pemrosesan  hasil  perikanan  seperti  proses sortasi  dan  grading  serta  mengurangi  interaksi  antar manusia  yang  padat  sesuai  dengan  program  3M pemerintah  (memakai  masker,  mencuci  tangan  dan menjaga  jarak),  hal  ini  sejalan  dengan  visi  Kementerian Kelautan  dan  Perikanan  yaitu  mewujudkan  sektor kelautan  dan  perikanan  Indonesia  yang  mandiri,  maju, kuat, dan berbasis kepentingan nasional.
Salah  satu  alternatif  teknologi  yang  dapat  diterapkan adalah image  processing atau  pengolahan  citra  terhadap udang  vaname  berdasarkan  ukuran  untuk  menentukan grading atau  kelompok  udang  (besar,  kecil  dan  sedang). Pengolahan  citra  digital  merupakan  pemrosesan  setiap data 2 dimensi  sedangkan citra digital merupakan sebuah larik (array) yang berisi nilai-nilai real maupun kompleks yang direpresentasikan dengan deretan bit tertentu.
Penelitian yang pernah dilakukan dengan memanfaatkan teknologi pengolahan citra adalah rancang bangun  system  deteksi  ukuran  udang  vaname  dengan metode pixel  counting [5].  Pada  penelitian  tersebut menggunakan metode deteksi warna RGB dan HSV untuk mendapatkan  jumlah  pixel  citra  dari  webcam  external berupa gambar yang akan diproses di PC. Namun metode ini  belum  efektif  dalam  menyelesaikan  permasalahan sortasi dan grading secara cepat dan real-time karena citra yang  diperoleh  berupa  gambar  bukan  video  dan  harus melalui pemrosesan secara exterlan di PC.
Oleh  karena  itu  berdasarkan  permasalahan  tersebut, penelitian  kali  ini  akan  mengusulkan  sistem  penentuan kriteria  mutu  udang  Vaname  ( Litopenaeus  vannamei ) menggunakan  teknologi  pengolahan  citra  digital  dengan metode  morfologi  berbasis  analisis  dimensi.  Secara  garis besar metode morfologi akan digunakan untuk menentukan  citra  udang  vaname  terhadap  backgorund dengan menggunakan dilasi dan erosi sebagai pemisahannya,  dengan  demikian  tepi  citra  dapat ditentukan dengan baik pada perhitungan pixel per metric , kemudian analisis dimensi  akan mengolah panjang, lebar dan luasan dari citra biner hasil morfologi udang vaname berdasarkan perbandingan pixel dengan panjang referensi sebenarnya, sehingga akan diperoleh kriteria mutu udang Vanname  secara  otomatis  dan  dapat  bekerja  secara  real- time.  Diharapkan  sistem  ini  akan  bekerja  secara  akurat, presisi,  dan  konsisten  sehingga  ke  depan  dapat  dijadikan sebagai  sistem pendukung keputusan kriteria mutu udang Vanname secara otomatis yang terintegrasi..

## II. LANDASAN TEORI
Pemutuan  suatu  produk  secara  konvensional  dapat menurunkan kualitas produk dikarenakan ketidakseragaman  manusia  dalam  menentukan  satuan tertentu  berdasarkan  perkiraan  dan  hanya  memanfaatkan penglihatan  yang  tidak  konsisten.  Salah  satu  pemutuan produk seperti udang vaname sebagai salah satu komuditi ekspor  yang  unggul  adalah  mengunakan  metode  grading berdasarkan berat dari udang yang kemudian dikategorikan  berdasarkan  ukuran  (besar,  kecil  dan
sedang)  kemudian  diterapkan  pada  system  otomatisasi seperti pada penelitian [6] yang menggunakan mikrokontroler  Arduino  uno  R3  dan  sensor  load  cell sebagai  penentu  bobot  udang  vaname  yang  kemudian akan  dikategorikan  berdasarkan  berat.    Hasil  pengujian timbangan  alat  grading  tersebut  dibandingkan  dengan hasil  timbangan  digital  memiliki  akurasi  99,77%  dengan nilai  persen  perolehan  kembali  sebesar  99,93%.  Saat dioperasikan  dengan  menggunakan  masing-masing  5 udang  dengan  grade  S,  M  dan  L  memiliki  akurasi  80%. Namun  teknologi  ini  masih  belum  efektif  dikarenakan tidak  dapat  membedakan  kualitas  dari  udang  yang  akan dikelompokkan.  Solusi  yang  dapat  dilakukan  adalah dengan  menerapkan  teknologi  pengolahan  citra  digital yang  mampu  mengenali  kualitas  produk  dari  citra  yang ditangkap dan kemudian dapat dikelompokkan berdasarkan ukuran.
Penentuan kriteria mutu produk menggunakan metode pengolahan  citra  digital  sudah  banyak  dilakukan  seperti pada  penelitian  [7]  yang  memanfaatkan  teknologi pengolahan  citra  digital  yang  dikombinasikan  dengan jaringan  syaraf  tiruan  untuk  menentukan  pemutuan  pada produk  cabai  merah  besar.  Parameter  mutu  citra  yang digunakan  adalah  indeks  r,  indeks  g,  perimeter,  area, Panjang,  area  yang  cacat  dan  diameter.  Pelatihan  JST yang  digunakan  menggunakan  tiga  variasi  yaitu  10,  15 dan  20  dengan  data  training  sebanyak  300  buah  data. Dimana  variasi  JST  terbaik  adalah  20  node  lapis tersembunyi dengan tingkat akurasi 100%. [8] menggunakan  pengolahan  citra  digital  pada  pemutuan beras  kepala,  beras  patah,  beras  menir  dan  gabah  dengan dua  tipe  parameter  yaitu  menggunakan  indeks  B, roundness , luas, panjang dan saturation, sedangkan untuk beras  merah,  beras  kuning/rusak,  beras  hijau  mengapur dan benda asing dapat menggunakan parameter indeks R, indeks  G,  indeks  B,  roundness  dan  luas. Training yang dilakukan pada 5 parameter menunjukkan hasil yang baik yaitu  97,14%  untuk  Inpari  13,  99,6%  untuk  Inpari  19, 98,37%  untuk  Cirata,  97,9%  untuk  Muncul  dan  99,6% untuk  Way Apo Buru. Validasinya menunjukkan 96,74% untuk  Inpari  13,  95,35%  untuk  Inpari  19,  96,73%  untuk Cirata,  96,02%  untuk  Muncul,  dan  98,68%  untuk  Way Apo  Buru.  Sedangkan  untuk  Training  citra  beras  merah, beras kuning/rusak, beras hijau mengapur dan benda asing hasilnya  adalah  98,55%  dengan  validasinya  adalah 90,48%.  [6]  melakukan  penelitian  untuk  menentukan pemutuan  udang  vaname  dengan  teknologi  pengolahan citra.  Metode  yang  digunakan  adalah pixel  counting dimana  data  ukuran  diperoleh  dari  serangkaian  proses pengenalan  citra  menggunakan  metode  deteksi  warna RGB  dan  HSV  lalu  dithresholding  untuk  mendapatkan citra biner yang kemudian pixcel hitam dan putih dihitung sebagai  penentu  ukuran  dari  udang  vaname  yang sebelumnya telah dibandingkan dengan data referensi.
Penggunaan teknologi pengolahan citra digital banyak digunakan  dalam  penyortiran  industri  makanan  [9], pemutuan  buah-buahan  [10]  dan  [11],  termasuk  industri udang.  Dalam  industry  udang  PCD  diterapkan  pada penentuan  mutu,  seperti  udang  beracun  [12],  kekerasan cangkang [13], panjang [14], bentuk [15], kesegaran [16], cacat  [17]  dan  massa  udang  [18].  Dalam  industry pertanian seperti pada penelitian  [19]. Pada penelitian ini menggunakan  metode  yang  berbeda  yaitu  morfologi
sebagai  proses  segmentasi  yang  dikombinasikan  dengan metode  PPM  ( pixel  per  metric )  dalam  menentukan  nilai konversi  ukuran udang vaname  yang bekerja secara real- time .

## III. METODE PENELITIAN
A. Jenis dan Waktu Penelitian Penelitian  ini  merupakan  penelitian  experimental dengan menggunakan metode morfologi dalam menentukan jumlah pixel pada citra yang akan ditentukan kriteria  mutunya.  Penelitian  ini  menggunakan  dua variabel yaitu variabel dependen dan variabel independen. Variabel  dependen  pada  penelitian  ini  adalah  kelompok hasil  sortir  udang  vaname  dalam  besar  (B),  sedang  (S), dan  kecil  (K).  Variabel  independen  pada  penelitian  ini adalah  ukuran  area  citra  udang  hasil  tangkap  kamera. Waktu  penelitian  ini  adalah  3  bulan.  Perancangan  dan pengujian  sistem  pemutuan  udang  vaname  dilakukan secara  daring  melalui  aplikasi  Zoom  dengan  mengacu pada data base melalui pendekatan analisis data sekunder terhadap  penelitian  serupa  dan  secara  Luring  pada Laboratorium Konversi Energi Listrik Universitas Borneo Tarakan dengan memperhatikan protokol kesehatan.
B. Populasi dan Sampel Populasi  penelitian  adalah  30  ekor  udang  vanamei dengan ukuran dimensi  yang berbeda-beda. Sampel yang digunakan masing-masing berupa 10 ekor udang vanamei dengan  kategori  besar,  kecil  dan  sedang.  Keseluruhan data  sampel  dan  populasi  diperoleh  melalui  pendekatan data  sekunder  pada  jurnal  ilmiah  serupa  dan  pengukuran sample secara langsung.
C. Rancang Bangun Sistem Pemutuan Udang Vaname Sistem  Pemutuan  udang  vanamei  dengan  teknologi pengolahan  citra  meliputi  beberapa  proses,  yaitu  tahap persiapan,  tahap  pengolahan  citra  dan  tahap  penentuan mutu. Persiapan sampel ditunjukkan pada Gambar 2 yang merupakan  tahap  awal  dengan  menyajikan  3  kelompok ukuran  udang  sebelum  diakuisisi  menggunakan  kamera seperti  pada  Gambar  1  dengan  ketentuan  background yang berwarna hitam atau kontras.
Gambar 1. Skema Diagram Sistem Akuisisi Citra Pemutuan Udang Vaname
Gambar 2. Diagram Blok Tahap Persiapan Sampel
Tahap  pengolahan  citra  seperti  yang  ditunjukkan  pada gambar 2, terdiri dari proses pembacaan dan resize ukuran citra  sehingga  hanya  objek  saja  yang  diukur,  kemudian citra  dikonversi  menjadi grayscale dan blur untuk mempermudah  proses  segmentasi,  selanjutnya  tahap segmentasi  dengan metode morfologi, tahap akhir adalah pembuatan tupel dari area objek yang telah disegmentasi. Tahap olah citra pada python ditunjukkan pada gambar 4.
Gambar 3. Diagram Blok Tahap Pengolahan Citra
Gambar 4. Proses Olah Citra
Tahap  akhir  adalah  penentuan  mutu  udang  berdasarkan kelompok  yang  telah  ditentukan  seperti  pada  table  1 dibawah.  Tupel  berupa  garis  panjang  dan  lebar  dari kontur  udang  ditampilkan  pada  interface  sistem  beserta kategori  dari  ukuran  udang  yang  didapatkan  dari  olah PPM.  Penentuan  mutu  ditunjukkan  pada  gambar  4 dibawah.
Tabel 1 Kriteria Mutu Udang Vaname
Gambar 5. Diagram Blok Tahap Penentuan Mutu
D. Analisa Data
Setelah  nilai  citra  udang  vanamei  dikumpulkan  pada 30 sampel penelitian berdasarkan database dan pengukuran referensi maka data akan dianalisa menggunakan  PPM  ( pixel  per  metric )  berdasarkan perbandingan  nilai  pixel  pajang,  lebar  dan  luas  dengan nilai referensi dari dimensi udang vaname.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Akuisisi Citra
Hasil  pemrosesan  sistem  menggunakan  Bahasa pemrograman  python  ditampilkan  melalui  plot  seperti pada  gambar  5,  dimana  citra  udang  yang  ditangkap kamera  secara real-time berupa  video  diproses  satu  per satu dengan menunjukkan tupel berupa garis dan titik dari panjang  dan  lebar  udang  serta  sistem counting jumlah udang perkategori.
Gambar 6. Output Program Pemutuan Udang Vaname
B. PPM ( pixel per metric )
Perhitungan  PPM  ditentukan  dari  perbandingan panjang  dan  lebar  citra  udang  output  sistem  terhadap panjang  dan  lebar  udang  referensi  atau  ukuran  udang sebenarnya.  Pada  tahapan  pemanggilan  program  melalui cmd  ( command prompt ),  direktori  file python dipanggil beserta  panjang  dan  lebar  referensi.  Hasil  konversi  PPM ditunjukkan  pada  gambar  6,  dimana  parameter  yang ditampilkan adalah panjang dan lebar dalam cm  dan area udang dalam kuadrat.
Area udang ditentukan dari perhitungan jumlah piksel dalam  kontur  udang  hasil  segmentasi  dengan  metode morfologi  yang  dibandingkan  dengan  area  koin  sebagai referensi.
C. Analisa Data Hasil  pengukuran  panjang  udang  secara real dan pengukuran sistem dibandingkan sehingga diperoleh error rata-rata  sistem  sebesar  3.3%  dengan  akurasi  sebesar 96.7%,  data  ini  menunjukkan  nilai  pengukuran  sistem dapat  ditolerir  karena  error  kurang  dari  5  %,  sedangkan akurasi  sistem  dalam  menentukan  kategori  mutu  udang sebesar  53.3%.  Besarnya  persentase  akurasi  penentuan kategori  didasarkan  dari  ukuran  panjang  udang,  dimana perubahan kecil dari nilai panjang mempengaruhi kategori secara  signifikan.  Data  pengukuran  dari  30  sampel  dapat dilihat pada table 2 dibawah.
Tabel 2. Akurasi Perhitungan Panjang dan Kategori
Citra Panjang Real (cm) Panjang Sistem (cm) Kategori Error (%) 1 9 9.2 B 2.17 2 5.9 6 S 1.67 3 9 8.9 B 1.12 4 11.8 12.1 B 2.48 5 9.4 9.5 B 1.05 6 12.2 12 B 1.67 7 9.3 9.2 S 1.09 8 10.7 10.3 B 3.88 9 9.6 9.7 S 1.03 10 2 2.4 K 16.67 11 11.1 10.8 B 2.78 12 7.2 7 S 2.86 13 5.9 6.2 S 4.84 14 8.7 8.8 B 1.14 15 6.1 6.2 S 1.61 16 6.3 6.2 S 1.61 17 13.4 13.1 B 2.29 18 12.8 12.9 B 0.78 19 9.6 9.9 B 3.03 20 6.3 6.2 K 1.61 21 10.2 10 S 2.00 22 14.1 13.8 B 2.17 23 5.5 5.9 K 6.78 24 3.2 3.6 K 11.11 25 7.6 7.7 S 1.30 26 8.8 8.3 S 6.02 27 11 11.2 B 1.79 28 12.4 12.3 B 0.81 29 3.7 3.6 K 2.78 30 9.2 9.2 B 8.90 Error Rata-Rata (%) 3.3 Akurasi Kategori ((30-14)/30*100%) 53.3 Akurasi Panjang (100% - Error Rata-rata) 96.7

## V. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  sistem  ini  dapat menentukan panjang, lebar dan area udang  menggunakan metode  PPM  dengan  baik,  sehingga  proses  sampling secara konvensional dapat dilakukan dengan cepat, serupa dan konstan. Hasil pengukuran panjang sebagai parameter
penentu  kategori  udang  memiliki  akurasi  sebesar  96.7% dengan  persentase  akurasi  pada  penentuan  kategori sebesar  53.3%.  Perubahan  kecil  pada  ukuran  panjang udang  dapat  mempengaruhi  pengkategorian  secara signifikan.  Pada  proses  akuisisi  citra  diperlukannya pencahayaan  yang  baik  dan  background  yang  berwarna gelap  agar  citra  yang  diperoleh  mudah  diproses,  oleh karena  itu  diperlukan  penelitan  lanjutan  untuk  mengatasi batasan dari penelitian ini.

## REFERENSI
[1] Muklis,  “kaltara  antaranews,”  2020.  [Online].  Available: https://kaltara.antaranews.com/berita/473410/kaltara- sebagai-produsen-utama-udang-di-kalimantan.  [Accessed 16 February 2021].
[2] Uno,  “rakyatkaltara  prokal,”  2020.  [Online].  Available: https://rakyatkaltara.prokal.co/read/news/19358-black- tiger-jatuh-alihkan-permintaan-ke-udang-vaname.html. [Accessed 16 February 2021].
[3] Amri,  K.,  Budi  Daya  Udang  Vaname,  Gramedia  Pustaka Utama, 2013.
[4] Putro,  S,  “Peran  Mutu  Dalam  Menunjang  Ekspor  Udang Nasional.,” Squalen  Bulletin  of  Marine  and  Fisheries Postharvest  and  Biotechnology, vol.  3,  no.  1,  pp.  1-6, 2008.
[5] Caritasillah,  S  and  Sutoko,  “Rancang  Bangun  Sistem Deteksi  Ukuran  Udang  Vaname  (Litopenaeus  Vannamei)
Dengan Metode Hitung Pixel (Pixel Count),” in Prosiding Seminakel , 2019.
[6] Framita,R.,  Kuncoro,  E  and  Purnomo,R.H.,  “Penggunaan Mikrokontroler  Tipe  Arduino  Uno  R3  Untuk  Proses Pemutuan  Udang  Vanname  (Litopenaeus  vannamei) Berdasarkan  Bobot,” Doctoral  dissertation,  Sriwijaya University, 2017.
[7] Sugianto,  A,  “Pemutuan  Buah  Cabai  Merah  Besar (Capsicum  Annuum  L.)  Menggunakan  Pengolahan  Citra
Digital Dan Jaringan Syaraf Tiruan,” 2012.
[8] Somantri,  E.A.,  Darmawati  and  Astika,  I  “Identifikasi Mutu  Fisik  Beras  Dengan  Menggunakan  Teknologi
Pengolahan Citra Dan Jaringan Syaraf Tiruan (Identification  of  physical  quality  of  rice  by  using technology  image  processing  and  artificial  neural network),” Jurnal  Penelitian  Pascapanen  Pertanian, vol. 10, no. 2, pp. 95-103, 2017.
[9] Sitorus, S. H., & Ristian, U., “Penerapan Metode Decision Tree  Untuk  Mengklasifikasikan  Mutu  Buah  Jeruk Berdasarkan  Fitur  Warna  Dan  Ukuran.,”  vol.  9,  no.  1,  p.
11, 2021.
[10] Al Rivan, M. E., & Sung, G. R., “Identifikasi Mutu Buah Pepaya  California  (Carica  Papaya  L.)  Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan,” Jurnal  Sisfokom  (Sistem Informasi  dan  Komputer), vol.  10,  no.  1,  pp.  113-119, 2021.
[11] Tomasevic,  I.,  Tomovic,  V.,  Ikonic,  P.,  Lorenzo Rodriguez,  J.  M.,  Barba,  F.  J.,  Djekic,  I.,  Nastasijevic,  I., Stajic,  S.,  &  Zivkovic,  D.,  “Evaluation  of  poultry  meat colour  using  computer  vision  system  and  colourimeter:  Is there a difference?,” British Food Journal, vol. 121, no. 5, pp. 1078-1087, 2019.
[12] Zhang, D., Lillywhite, K. D., Lee, D.-J., & Tippetts, B. J., “Automatic  shrimp  shape  grading  using  evolution constructed  features.,” Computers  and  Electronics  in Agriculture, vol. 100, pp. 116-122, 2014.
[13] Thanasarn,  N.,  Chaiprapat,  S.,  Waiyakan,  K.,  & Thongkaew,  K.,  “Automated  discrimination  of  deveined shrimps based on grayscale image parameters,” Journal of Food Process Engineering, vol. 42, no. 4, 2019.
[14] Liu,  Z.,  “Soft-shell  Shrimp  Recognition  Based  on  an Improved  AlexNet  for  Quality  Evaluations,” Journal  of Food Engineering, vol. 266, 2020.
[15] Ghasemi-Varnamkhasti,  M.,  Goli,  R.,  Forina,  M., Mohtasebi,  S.  S.,  Shafiee,  S.,  &  Naderi-Boldaji,  M., “Application  of  Image  Analysis  Combined  with Computational  Expert  Approaches  for  Shrimp  Freshness Evaluation,” International  Journal  of  Food  Properties, vol. 19, no. 10, pp. 2202-2222, 2016.
[16] Afrinanda, L., & Ilyas, I., “Perancangan Sistem Klasifikasi Udang Beracun Pada Jenis Udang Tenggek Menggunakan Metode  K-Nearest  Neighbor  (K-NN).,” Jurnal  Ilmiah Badan  Perencanaan  Pembangunan  Daerah  Kabupaten Indragiri Hilir, vol. 6, no. 1, pp. 1-7, 2020.
[17] Lin, H.-Y., Lee, H.-C., Ng, W.-L., Pai, J.-N., Chu, Y.-N., Liou,  C.-H.,  Liao,  K.-C.,  &  Kuo,  Y.-F.,  “Estimating shrimp  body  length  using  deep  convolutional  neural network,” 2019.
[18] Poonnoy,  P.,  &  Asavasanti,  S.,  “Implementation  of coupled pattern recognition and regression artificial neural networks  for  mass  estimation  of  headless ‐ shell ‐ on  shrimp with  random  postures,” Journal  of  Food  Process Engineering, vol. 44, no. 8, 2019.
[19] Jana, S., Parekh, R., & Sarkar, B., “De novo approach for automatic  volume  and  mass  estimation  of  fruits  and vegetables,” Optik, 2020.