KLASIFIKASI KUALITAS KOPRA MENGGUNAKAN NEAREST MEAN CLASSIFIER BERDASARKAN WARNA DAN TEKSTUR LOCAL BINARY PATTERN - Mandar, Gamaria; Muhammad, Abdul Haris; Santosa, M; Salsabila, Salsabila (IJIS - Indonesian Journal On Information System, 2023)
Kopra adalah daging kelapa yang telah dikeringkan dengan menggunakan cara tradisional maupun modern. Umum para petani menggunakan cara tradisional seperti dikeringkan dengan memanfaatkan cahaya matahari dan bara api (pengasapan), dimana panas suhu diantaranya 40-80 derajat celcius untuk menghasilkan kopra dengan kualitas yang baik. Kopra yang merupakan bahan baku minyak kelapa ini tidak bisa terlepas dari kebutuhan masyarakat sehingga kualitas kopra sangat wajib diperhatikan oleh seorang petani atau pembeli. Umumnya untuk mengetahui kualitas kopra dilakukan secara langsung dengan memanfaatkan penglihatan, penciuman dan menyentuh bahan baku tersebut dan mencocokan dengan parameter-parameter kualitas kopra yang baik. Sehingga pada penelitian ini penulis menerapkan Algoritma Nearest Mean Classifier dengan memanfaatkan citra atau gambar kopra sebanyak 100 sampel yang diambil menggunakan kamera standar untuk klasifikasikan kualitas kopra dengan memanfaatkan warna dan tekstur local binary pattern pada citra kopra. Penelitian ini menggunakan matlab untuk pengolah data dan membangun interface aplikasi. Hasil dari penelitian ini menujukan bahwa dari 20 citra yang diujikan hanya 2 data uji gagal, sehingga hasil akurasi mencapai 90%.Kata Kunci: Klasifikasi, Kopra, Nearest Mean Classifier