<![CDATA[Daging sapi adalah sumber protein hewani yang sangat digemari oleh Masyarakat Indonesia. Kualitas daging sapi adalah aspek krusial yang memengaruhi nilai konsumsi dan keselamatan pangan. Dikarenakan sering terjadi permasalahan terhadap kualitas daging sapi yang sering terjadi dipasar, umumnya oknum pedagang di pasar berbuat kecurangan dengan mencampurkan daging berkualitas baik dengan daging berkualitas buruk. Tentunya hal ini sangat merugikan Masyarakat dan juga pelaku usaha rumah makan. Sehingga penerapan metode K-NN dengan model Euclidean Distance digunakan dalam mengklasifikasikan kualitas daging sapi berdasarkan variable warna dan tekstur dari gambar digital. Dataset yang digunakan terdiri atas 40 data pelatihan dan 1 data pengujian, dengan dua kategori kelas yaitu baik dan buruk. Proses dimulai dengan akusisi citra daging sapi, dilanjutkan dengan ekstraksi ciri warna menggunakan metode GLCM. Ciri-ciri tersebut dijadikan input dalam Algoritma K-NN dengan nilai K yang divariasikan. Maka capaian yang didapat dari klasifikasi menunjukkan bahwa teknik K-NN dengan jarak Euclidean Distance mampu mengidentifikasi kualitas daging sapi dengan tingkat akurasi yang cukup efektif terutama pada jumlah tetangga terdekat yang lebih kecil. Sehinggga hasil pengujian menunjukkan bahwa data uji berhasil diklasifikasikan ke dalam kategori baik. Tingkat akurasi diperoleh sebesar 100% pada nilai K=1 dan K=3, sedangkan pada K=5 60%.]]>
Copyrights © 2025
