IDENTIFIKASI CITRA DAGING AYAM BERFORMALIN MENGGUNAKAN METODE GREY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX (GLCM) DAN K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) - Luay Nabila El Suffa; Uning Lestari; Erma Susanti (Jurusan Informatika INSTITUT SAINS & TEKNOLOGI AKPRIND YOGYAKARTA, 2021)
Produksi daging ayam meningkat, hal ini menyebabkan persediaan berlebih pada pedagang. Akibatnya bila tidak dilakukan pengawetan maka pedagang akan merugi. Salah satu cara pengawetan adalah menggunakan formalin. Formalin digunakan untuk mengawetkan mayat akan tetapi apabila dicampurkan dengan daging ayam maka daging ayam tersebut akan menjadi lebih awet dari pembusukan, lebih berat dan warna lebih bagus. Kondisi ini sangat merugikan kalangan konsumen yang membeli daging ayam. Identifikasi daging dapat dilakukan secara manual dengan kasat mata maupun dengan menekan dagingnya untuk mengetahui tekstur daging. Cara ini memiliki banyak kelemahan bila para konsumen tidak jeli untuk mengidentifikasi daging ayam berformalin. Teknologi pengolahan citra digital memungkinkan untuk mengidentifikasi daging ayam berformalin secara otomatis dengan bantuan aplikasi pengolahan citra. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi citra daging ayam segar broiler dan kampung dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) sebagai classifier dan metode Grey Level Co-occurrence (GLCM) sebagai ekstraksi ciri. KNN adalah metode klasifikasi berdasarkan data yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut, sedangkan GLCM merupakan matriks yang mempresentasikan hubungan ketetanggaan antarpiksel dalam citra pada berbagai arah orientasi ɵ dan jarak spasial d. Pengujian menggunakan dataset 60 dan hasil pengujian didapatkan akurasi sebesar 85%.