Penerapan Multilayer Perceptron (MLP) untuk Klasifikasi Citra Kue Karawo Berdasarkan Fitur Tekstur GLCM dan Warna HSV di Viana Cookies - Ilato, Mutiara; Yahya, Lailany; Abdussamad, Siti Nurmardia (RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business, 2026)
Kue karawo merupakan salah satu produk pangan tradisional khas Provinsi Gorontalo yang memiliki nilai budaya sekaligus potensi ekonomi. Penilaian kualitas kue karawo selama ini masih dilakukan secara visual dan manual, sehingga sangat bergantung pada subjektivitas penilai dan berisiko menimbulkan ketidakkonsistenan hasil, terutama pada proses produksi dalam jumlah besar. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan kualitas kue karawo secara otomatis dengan memanfaatkan citra digital dan algoritma Multilayer Perceptron (MLP). Karakteristik kualitas kue direpresentasikan melalui fitur tekstur dan warna, di mana fitur tekstur diekstraksi menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) yang meliputi energy, contrast, correlation, dan homogeneity, sedangkan fitur warna diperoleh dari model Hue, Saturation, dan Value (HSV). Data citra yang digunakan berasal dari Viana Cookies dan telah melalui tahapan praproses serta normalisasi menggunakan metode Z-score sebelum dilakukan pelatihan dan pengujian model. Evaluasi kinerja klasifikasi dilakukan menggunakan confusion matrix dengan indikator akurasi, presisi, dan recall. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model MLP mampu memberikan kinerja yang cukup baik dengan nilai akurasi sebesar 80,72%, presisi 72,73%, dan recall 77,42%. Hasil ini menunjukkan bahwa kombinasi fitur tekstur GLCM dan warna HSV efektif digunakan dalam mengklasifikasikan kualitas kue karawo. Secara praktis, penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar pengembangan sistem pendukung keputusan dalam pengendalian kualitas produk kue karawo secara objektif dan efisien.