HYBRID MATRIK CO-OCCURRENCE DAN LVQ PADA KLASIFIKASI CITRA VARIAN KUE LUMPUR BAKAR - Ardi, Kholifatul (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, 2025)
Kue lumpur bakar merupakan salah satu makanan tradisional dengan berbagai rasa yang sedang populer di Indonesia. Kemiripan secara  visual antar varian rasa original, coklat, keju, dan kelapa menjadi kendala dalam membedakan jenis rasa makanan tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode klasifikasi varian kue lumpur bakar menggunakan pendekatan hybrid Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) dan Learning Vector Quantization (LVQ). GLCM digunakan untuk mengekstraksi fitur tekstur seperti kontras dan homogenitas dari citra, selanjutnya LVQ digunakan dalam mengklasifikasikan citra berdasarkan fitur-fitur varian rasa kue lumpur. Eksperimen dilakukan terhadap 200 data dengan rasio data latih dan uji (80:20). Hasil pengujian diperoleh akurasi sebesar 86% pada parameter learning rate 0.001 dan dec alfa 0.9. Temuan ini membuktikan bahwa pendekatan hybrid GLCM dan LVQ mampu mengenali perbedaan varian rasa, serta berpotensi diterapkan dalam sistem otomatisasi pengenalan varian kue lumpur.