ESTD PERPUSTAKAAN UNTAD
ESTD PERPUSTAKAAN UNTAD
| JudulKLASIFIKASI BAKSO BORAKS MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR GLCM DAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR |
| Nama: ADE JUMIANTI |
| Tahun: 2020 |
| Abstrak ABSTRAK Bakso merupakan salah satu makanan khas Indonesia yang paling disukai oleh semua kalangan. Bakso yang paling popular adalah bakso daging sapi. Boraks digunakan sebagai pengenyal pada bakso dan juga dapat memperbaiki tekstur pada bakso yang menggunakan daging yang sudah tidak segar. Boraks dapat menyebabkan kerusakan ginjal dan mengganggu susunan syaraf pusat. Bakso boraks memiliki ciri-ciri tekstur lebih kenyal, aroma kurang alami, memantul bila dijatuhkan, dan tidak lengket. Tujuan penelitian ini menghasilkan suatu sistem yang dapat mengklasifikasikan bakso boraks berdasarkan ekstraksi fitur tekstur menggunakan metode Grey Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) dan Algoritma K-Nearest Neighbor. Metode GLCM digunakan untuk mendapatkan ciri tekstur dari bakso. Klasifikasi citra bakso menggunakan KNN dengan dua tahapan yaitu tahap training dan testing. Pengujian dilakukan dengan menggunakan confusion matrix dan k-fold cross validation. Berdasarkan uji coba yang telah dilakukan menggunakan pembagian data holdout method dengan rasio pembagian data 70% untuk data latih dan 30?ta uji, akurasi terbaik sebesar 89.13?ngan nilai k = 9. Dan berdasarkan uji coba pada k-5 cross validation akurasi terbaik juga terdapat pada nilai k = 9 dengan nilai akurasi sebesar 82%. Kata kunci: Bakso, Boraks, Confusion Matrix, GLCM, KNN, K-Fold Cross Validation. |