Klasterisasi Kualitas Beras Berdasarkan Citra Pecahan Bulir Dan Sebaran Warna - Eko Supriyadi; Achmad Basuki; Riyanto Sigit (P3M Politeknik Negeri Bengkalis, 2021)
Intisari – Berassebagai bahan pokok makanan masyarakat Indonesia , karena di dalam beras terdapat kandungan karbohidrat kompleks, serta dapat memberikan berbagai zat gizi lain yang penting bagi tubuh. Masih banyak masyarakat yang berasumsi jika beras dalam keadaan bersih, tak berbau, dan memiliki harga lebih mahal, beras tersebut berkualitas baik, padahal belum tentu beras yang dimaksud tersebut mempunyai kualitas baik. Untuk itu dalam melakukan penelitian mendeteksi kualitas beras yang nantinya dapat membantu masyarakat untuk dapat membedakan kualitas baik dan buruk. Banyak faktor yang mempengaruhi kualitas beras seperti fragmen biji- bijian, warna yang tidak seragam, bau dan faktor lainnya. Penelitian ini menggunakan persentase buliran beras pecah dan keseragaman warna untuk menentukan kualitas beras. Penelitian ini menggunakan parameter buliran pecah dan distribusi warna yang selanjutnya diproses klasterisasi dengan metode K-Means di mana nilai klaster dijadikan sebagai nilai class untuk melabeli jenis beras sesuai mutu dari medium 1,2, dan 3. Selanjutnya data yang terlabel klaster dilakukan proses klasifikasi untuk mendapatkan akurasi yang terbaik, dan metode klasifikasi yang terbaik adalah neural network sebesar 99,85%.Kata kunci – kualitas beras, citra beras, K-Mean, Neural Network.