KLASIFIKASI JENIS DAGING BERDASARKAN ANALISIS CITRA TEKSTUR GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRICES (GLCM) DAN WARNA - Neneng Neneng; Yusra Fernando (Universitas Muhammadiyah Jakarta, 2017)
Belakangan ini sering terjadi pemalsuan daging yang dilakukan oleh penjual daging kepada masyarakat sebagai konsumen. Hal ini terjadi karena ketidaktahuan konsumen tentang cara membedakan jenis-jenis daging yang dibeli. Tentu saja dampak dari pemalsuan daging ini dapat merugikan konsumen. Dewasa ini teknik pengolahan citra digital telah banyak digunakan untuk melakukan analisis dan klasifikasi citra pada produk makanan. Hal ini tentu saja dapat dimanfaatkan untuk melakukan klasifikasi citra daging berdasarkan tekstur dan warnanya. Pada penelitian ini, pengolahan citra digital digunakan untuk mengklasifikasi citra jenis daging berdasarkan analisis tekstur dan warna sebagai alternatif dalam mengidentifikasi jenis daging selain menggunakan cara visual. Ciri tekstur yang digunakan adalah Grey Level Co-occurence Matrix (GLCM) empat arah yakni 0o, 45o, 90o, dan 135o. Sedangkan kanal warna yang digunakan adalah Hue, Saturation, Value (HSV) dengan metode pelatihan dan pengujian data menggunakan Support vector machine (SVM). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra daging kambing, daging kerbau, dan daging kuda yang diambil dari jarak 20 cm. Hasil klasifikasi terbaik yang diperoleh adalah 75,6% berada pada arah GLCM 45o dengan jarak piksel tetangga d=3 dan arah GLCM 135 o dengan jarak piksel tetangga d=2. Nilai tersebut berada pada parameter sigma 2,1. Kata kunci : Citra, GLCM, HSV, tekstur, SVM