Identifikasi Kualitas Beras Menggunakan Metode k-Nearest Neighbor dan Support Vector Machine - Sofia Saidah; Muhammad Bayu Adinegara; Rita Magdalena; Nor Kumalasari Caecar (TELKA - Jurnal Telekomunikasi, Elektronika, Komputasi dan Kontrol, 2019)
Beras merupakan makanan pokok bagi mayoritas penduduk Indonesia. Beragamnya kualitas beras di pasaran menuntut adanya pengawasan terhadap standar kualitas beras. Pengamatan terhadap kualitas beras secara visual rentan terhadap kesalahan dikarenakan subjektifitas setiap pengamat berbeda-beda. Penelitian ini dilakukan dengan mendeteksi kualitas beras berbasis morfologi citra.. Sistem didesain dengan menggunakan dua metode klasifikasi yang berbeda, yaitu k-Nearest Neighbor (K-NN) dan Support Vector Machine (SVM) untuk kemudian diperoleh sistem dengan metode terbaik. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu melakukan identifikasi kualitas beras dengan akurasi terbaik yang diperoleh yaitu 96,67% ketika digunakan metode K-NN jenis Euclidean dengan nilai k=1, dan 96,67% pada saat digunakan parameter SVM OAO dan OAA dengan tipe kernel Polynomial serta kernel option 7.