Klasifikasi Untuk Deteksi Kualitas Keju Cheddar Menggunakan Pengolahan Citra Digital Dengan Metode Content Based Image Retrieval Dan K-nearest Neighbor Berbasis Android

Syifa Mellynda Prisca, Bambang Hidayat, Sjafril Darana

Abstract

Abstrak Keju merupakan makanan olahan yang terbuat dari hasil fermentasi susu. Dalam kehidupan sehari-hari, keju dimanfaatkan sebagai tambahan bahan makanan karena banyak mengandung protein hewani yang sangat bermanfaat untuk tubuh manusia. Namun, jika dikonsumsi secara berlebihan akan memberikan dampak yang tidak baik pada tubuh, mengingat mengandung lemak dan kolestrol. Dalam pengkonsumsian nya sudah tentu perlu memperhatikan kondisi keju yang layak selaku bahan pangan. Dalam tugas akhir ini, penulis merancang sebuah perangkat lunak yang dapat mengidentifikasi kualitas sebuah keju berdasarkan dari warna, bentuk dan tekstur. Teknik identifikasi yang digunakan adalah memproses citra digital yang diambil dengan kamera. Kemudian citra query tersebut diolah menggunakan metode Content Based Image Retrieval dan K-Nearest Neighbor. Lalu dari metode tersebut diperoleh data ciri statistik, sehingga akhirnya dapat diklasifikasikan untuk menentukan kualitas keju. Dalam penelitian tugas akhir penulis menggunakan beberapa macam sample keju, dari yang berkualitas tinggi hingga rendah. Hasil dari perancangan sistem aplikasi berbasis android diperoleh akurasi sebesar 85,42%, sehingga dengan demikian temuan penelitian diharapkan dapat menjadi suatu alat bantu guna mengetahui kualitas keju. Kata kunci : Content based image retrieval, K-nearest neighbor Abstract Cheese is processed food that made from fermented milk. In the daily life, is used as a food ingredient because it contains many animal protein which are have much of beneficial for human body. However, if this food is consumed too much it will have negative effect on body. That is why, before it will be consumed, so we have to know about their quality product. In this final project, the writer want to design a software that can identify cheese quality based on color, shape and texture. Identification technique used via digital image by using camera, Then image of query is processed by method. Then the characteristic data were studied, so that can be determine about classified of cheese quality. From this final task research the author used several samples of cheese from several various qualities, the high quality into the low. The design research with android-based application system and get an accuracy of 85.42%. So people should know the condition of the cheese before consumed. Keywords: Content based image retrieval, K-nearest neighbor

Full Text:

PDF

Refbacks

  • There are currently no refbacks.
max_upload :0