Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 281-290 E- ISSN 2503-2933 281

## Identifikasi Kadar Ikan Pada Pempek Menggunakan K-NN Dengan Fitur GLCM
Fathimah Azzahra* 1 , Ery Hartati 2 1,2 Universitas Multi Data Palembang; Jl. Rajawali No. 14, (0711) 376400
1,2 Program Studi Informatika, FIKR MDP, Palembang e-mail: * 1 fathimahazzahra@mhs.mdp.ac.id, 2 ery_hartati@mdp.ac.id

## Abstrak
Pempek merupakan makanan khas kota palembang yang terbuat dari komponen utama ikan dan tepung tapioka. Hal utama penentu kualitas pempek adalah takaran ikan dan tepung tapioka.  Biasanya  kualitas  ini  ditentukan  dengan  cara  mencicip.  Penelitian  ini  menggunakan tekstur  pempek  untuk  mengidentifikasi  kadar  ikan  dalam  pempek.  Metode  identifikasi  yang digunakan adalah K-NN dengan fitur GLCM. Dataset berupa citra yang dipotret dengan jarak 15cm dan resolusi kamera 2 MP. Dataset terdiri dari 360 data latih dan 240 data uji, masing- masing takaran  memiliki  90  data  latih  dan 60  data  uji.  Penelitian  ini  menguji  kombinasi  dari variasi nilai k dan fungsi distance pada K-NN serta variasi arah sudut dan jarak keteranggan pada  GLCM.  Tingkat  identifikasi terbaik  adalah  accuracy  sebesar  33,75%,  precision  sebesar 34,82%,  dan  recall  sebesar  15,32%  dengan  arah  sudut  0°,  jarak  ketetanggan  1,  niali  k  9  dan euclidean distance.
Kata kunci — Pempek, GLCM, K-NN, Identifikasi.

## Abstract
Pempek is a typical food a traditional food from Palembang city which is made from the main  components  of  fish  and  tapioca  starch. The  main  thing  that  determines  the  quality  of pempek  is  the  measurement  of  fish  and  tapioca  starch.  Usually  this  quality  is  determined  by tasting. This study uses the texture of pempek to identify the measurement of fish in pempek. The identification  method  used  is  K-NN  with  GLCM  features.  The  dataset  is  an  image  taken  at  a distance of 15cm with a 2MP camera resolution. The dataset consists of 360 training data and 240  test  data,  each  measure  has  90  training  data  and  60  test  data.  This  study  examines  the combination  of  variations  in  the  value  of  k  and  the  distance  function  on  K-NN  as  well  as variations  in the  direction of the  angle  and  neighbor distance in  GLCM.  The  best recognition rate  is  accuracy  of  33.75%,  precision  of  34.82%,  and  recall  of  15.32%  with  an  angle  of  0°, neighbor distance of 1, k value of 9 and euclidean distance.
Keywords —  Pempek, GLCM, K-NN, Identification.
1. PENDAHULUAN
empek  merupakan  salah  satu  makanan  khas  Palembang  yang  cukup  populer  di  kalangan masyarakat Indonesia. Pempek terbuat dari daging ikan dan tepung tapioka yang kemudian diberi penyedap garam untuk memberikan rasa agar tidak terlalu hambar. terdapat berbagai jenis pempek diantaranya pempek lenjer, pempek kapal selam, pempek panggang, lenggang dan lain-lain.  Kandungan  gizi  utama  pada  pempek  adalah  lemak,  karbohidrat,dan  protein  yang diperoleh dari ikan dan tepung tapioka [1]–[3].
P
282 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 281-290 E-ISSN 2503-2933
Komposisi  yang  berbeda  seperti  kadar  ikan  dan  tepung  tapioka  dapat  mempengaruhi rasa,  tekstur  dan  kualitas  pempek.  untuk  mengetahui  takaran  ikan  dan  tepung    pada  pempek masih  dilakukan  menggunakan  indera  pengecap  dan  indera  peraba  manusia  yang  memiliki keterbatasan  karena  persepsi  manusia  yang  berbeda  dan  tidak  konsistennya  manusia  dalam menentukan  komposisi  pempek  karena  mengalami  kelelahan.  Perkembangan  teknologi  dapat membantu  penentuan  kualitas  suatu  objek  berdasarkan  karakteristik  yang  dimiliki  oleh  objek tersebut.  Pengolahan  citra  digital  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  ciri  atau  fitur  yang terdapat pada citra[1]–[4].
Semakin  berkembangnya  teknologi  banyak  yang  sudah  melakukan  identifikasi  objek menggunakan  teknologi  kecerdasan  buatan.  Penelitian  terkait  hal  ini  yaitu  [1]  membahas perbandingan tingkat akurasi identifikasi kadar ikan pada pempek berdasarkan resolusi kamera menggunakan metode identifikasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dengan fitur GLCM ( Gray-Level  Co-occurrence  Matrix )  diantaranya  yaitu entropy , contrast , standard  deviation , homogeneity , energy dan correlation . Data yang digunakan adalah citra 4 jenis takaran pempek yang  diambil  dengan  jarak  kurang  lebih  15  cm  dengan  4  resolusi  kamera  yang  berbeda  yaitu 16MP, 8MP, 4MP, dan 2MP, total data adalah 360 data latih dan 240 data uji. Akurasi tertinggi yaitu  23,33%  dengan  resolusi  kamera  2MP.  Pada  penelitian  [2]  yaitu  mengidentifikasi  kadar ikan  pada  pempek  menggunakan  metode  JST  dengan  fitur Local  Binary  Pattern (LBP). Penelitian ini menggunakan dataset [1] yang menghasilkan akurasi tertingi yaitu dataset dengan resolusi  kamera  2MP.  Akurasi  tertinggi  sebesar  31,67%  menggunakan training  function traingdx dengan 2 hidden layer yaitu 100 neuron di layer 1 dan 160 neuron di layer 2 . Penelitian  terdahulu  terkait  metode  GLCM  dan  K-NN  dilakukan  oleh  [5]  untuk mengenali jenis jerawat. Penelitian ini memiliki 6 class yaitu jerawat nodul, jerawat blackhead komedo, jerawat papula, jerawat batu, jerawat whitehead, dan jerawat pustula. Pada GLCM arah sudut yang digunakan 0°, 45°, 90°, dan 135°. Pada klasifikasi K-NN menggunakan k 3, 5, 7, 9, dan  11  dengan euclidean distance.  Penelitian  tersebut  menghasilkan  akurasi  untuk  k  3  sebesar 94,5% , k 5 sebesar 89,5%, k 7 sebesar 88,5%, k 9 sebesar 84%, k 11 sebesar 80% dan akurasi rata-ratanya  87,3%.  Penelitian  [6]  mengidentifikasi  tingkat  kesegaran  ikan  tuna  menggunakan metode  K-NN  dan  fitur  GLCM.  Pemotongan  citra  menjadi  ukuran  300x300  pixel,  sudut  yang digunakan dalam ekstraksi fitur GLCM adalah 0°, 45°, 90°, 135°, dan 180°. Pada klasifikasi K- NN  menggunakan  k  1,  3,  5,  dan  7  dengan euclidean  distance .  Menghasilkan  akurasi  tertinggi sebesar  82,28%  menggunakan  k=1  dan  arah  sudut  0°  sedangkan  akurasi  terendah  51,71% menggunakan k=7 dan arah sudut 135° dan 180°. Penelitian [7] klasifikasi kualitas daging sapi menjadi  segar,  inapan,  dan  busuk  menggunakan  metode  K-NN  dan  fitur  GLCM.  Pemotongan citra menjadi ukuran 258x258 pixel, ekstraksi fitur GLCM dengan 4 arah sudut 0°, 45°, 90°, dan 135°,  jarak  ketetanggan  1  dan  fitur  yang  digunakan  adalah contrast , correlation , energy ,  dan homogeneity .  Klasifikasi  K-NN  menggunakan  nilai  k=3  dengan euclidean distance .  Hasil accuracy sebesar 0,82, precision sebesar 0,83, recall sebesar 0,82 dan F-Measure sebesar 0,82. Penelitian lain terkait chebyshev distance dilakukan oleh [8]  yaitu modifikasi algoritma K-NN  menggunakan chebyshev  distance berdasarkan  GLCM  untuk  klasifikasi  kayu.  Dataset yang digunakan sebanyak 400 citra yang terdiri dari 100 citra kayu jati, 100 citra kayu mahoni, 100  citra  kayu  mindi  dan  100  citra  kayu  sengon.  Pada  GLCM  menggunakan  arah  sudut  0° dengan fitur asm, kontras, idm, entropi, dan korelasi. Pada K-NN menggunakan nilai k 5, 7, 9, 11,  13,  15,  17,  19,  dan  21  dan  distance chebyshev .  Hasil  akurasi  tertinggi  diperoleh menggunakan k 5 sebesar 77,5%.
Berdasarkan penelitian sebelumnya  yang dilakukan [1] akurasi masih terbilang rendah sehingga  perlu  dilakukan  penelitian  lanjutan.  Berdasarkan  beberapa  penelitian  terdahulu  yang diuraikan sebelumnya metode GLCM dan KNN mampu menghasilkan akurasi yang baik, maka penelitian ini menggunakan metode K-NN dan fitur GLCM dengan kombinasi dari variasi nilai
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 281-290 E- ISSN 2503-2933 283
k,  fungsi distance ,  arah  sudut,  dan  jarak  ketetanggaan  yang  bertujuan  untuk  mendapatkan accuracy , precision dan recall terbaik.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan  dalam  penelitian  ini  diawali  dengan  membagi  dataset  menjadi  360  data  latih dan 240 data uji. Kemudian dilakukan preprocessing terhadap data latih. Setelah melalui tahap preprocessing,  data  latih  diekstrak  fiturnya  menggunakan  GLCM  dan  hasilnya  disimpan  pada database.  Sama  seperti  data  latih,  data uji juga  melalui  tahap  preprocessing  dan  ekstraksi  fitur GLCM. Kemudian dilakukan klasifikasi menggunakan metode K-NN yaitu hasil ekstraksi fitur data  uji  dihitung  jaraknya  dengan  semua  fitur  data  latih  yang  berada  di  database.  K-NN menghasilkan urutan jarak dari terdekat sampai terjauh, jarak terdekat menunjukkan kemiripan antara data uji dengan data latih. Secara keseluruhan dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Metode Penelitian

## 2.1   Dataset
Dataset  merupakan  pempek  lenjer  yang  didapat  dari  penelitian  terdahulu  [1]  yang menghasilkan  akurasi  tertinggi  yaitu  23,33%  dengan  resolusi  kamera  2MP  dan  jarak  potret 15cm.  Pengambilan  citra  menggunakan  kamera  digital  Nikon  COOLPIX  L27.  Dataset  sudah dicropping  menggunakan  aplikasi  Paint  3D  dengan  ukuran  cropping  373x373  piksel.  Dataset berisi 360 data latih dan 240 data uji.
Alat  dan  bahan  pembuatan  dataset  pempek  adalah  ikan  gabus  giling,  tepung  tapioka, garam halus, air, baskom, tampah plastik, mangkok dan pisau cutter. Ikan gabus giling, tepung tapioka, garam dan air sebagai bahan untuk pembuatan pempek. Sedangkan baskom digunakan sebagai  wadah  untuk  campuran  adonan  dari  ikan  gabus  giling,  tepung  kanji,  garam  dan  air. Tampah plastik digunakan untuk membentuk adonan pempek menjadi lenjer, mangkok sebagai wadah untuk menakar setiap bahan dalam pembuatan pempek dan pisau cutter digunakan untuk menyayat atau memotong secara tipis di bagian permukaan pempek yang sudah matang.
284 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 281-290 E-ISSN 2503-2933
Terdapat  4 class yaitu  takaran  tepung  dan  ikan  gabus  giling  dengan  perbandingan  1 banding 1, 1.5 banding 1, 2 banding 1, dan 1 banding 2. Berat setiap takaran tepung dan ikan gabus  giling  diukur  menggunakan  timbangan  plastik  adalah  200  gram.  Pada  Tabel  1  terdapat jumlah data untuk masing-masing class, dan pada Tabel 2 terdapat sampel data.
Tabel 1. Jumlah Data Uji dan Data Latih No Perbandingan Takaran Data Latih Data Uji 1. 1 Ikan 1 Tepung 90 60 2. 1.5 Ikan 1 Tepung 90 60 3. 2 Ikan 1 Tepung 90 60 4. 1 Ikan 2 Tepung 90 60 Jumlah 360 240 600 Tabel 2. Sampel dataset No Perbandingan Takaran Data Latih Data Uji
1 1 Ikan 1 Tepung
2 1.5 Ikan 1 Tepung
3 2 Ikan 1 Tepung
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 281-290 E- ISSN 2503-2933 285
4 1 Ikan 2 Tepung

## 2.2   Preprocessing
Penelitian ini menggunakan data set citra dengan format RGB, sedangkan penelitian ini menggunakan  citra grayscale ,  sehingga  perlu  adanya  tahap  konversi  dari  RGB  menjadi grayscale .  Proses preprocessing yang  dilakukan  terhadap  data latih dilakukan  terpisah  dengan data uji.

## 2.3   Ekstraksi Fitur GLCM
Ekstraksi  fitur  GLCM  ( Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix )  diterapkan  untuk mengambil  fitur  atau  ciri  yang  terdapat  pada  citra.  Proses  kerja  dalam  metode  GLCM  adalah dengan  membentuk cooccurrence pada  data  citra,  kemudian  menentukan  karakteristik fungsional matriks antar piksel [9]. Fitur GLCM yang digunakan adalah contrast dengan rumus pada  persamaan  1, correlation dengan  rumus  pada  persamaan  2, energy dengan  rumus  pada persamaan 3, dan homogeneity dengan rumus pada persamaan 4 [10], [11].
∑ ∑ 2 , (1)
∑ ∑ , (2)
∑ ∑ 2 , (3)
∑ ∑ , 1!"" (4)
Proses  ekstraksi  fitur  yang  dilakukan  terhadap  data  latih  dilakukan  secara  terpisah dengan data uji. Sampel hasil ekstraksi fitur GLCM pada data latih dapat dilihat pada Gambar 2 dan untuk data uji dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 2. Hasil Ekstraksi Fitur GLCM pada Data Latih
286 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 281-290 E-ISSN 2503-2933

## Gambar 3. Hasil Ekstraksi Fitur GLCM pada Data Uji

## 2.4   Klasifikasi K-NN
Algoritma  K-NN  (K-Nearest  Neighbor)  merupakan  metode  yang  digunakan  untuk klasifikasi objek berdasarkan data latih yang terdekat [12]. Pada tahapan ini setiap data uji akan diukur jaraknya dengan semua data latih lalu dicari jarak terdekat sejumlah k yang ditentukan, kemudian  dicari  label  terbanyak  dari  jarak  terdekat  sebanyak  k  tersebut.  Distance  yang digunakan dalam mengukur jarak adalah euclidean, manhattan, dan chebyshev.

## 2.5   Analisis Hasil
Pada  tahapan  ini  dilakukan  perhitungan  tingkat  keberhasilan  klasifikasi  dengan menghitung  tingkat  akurasi,  presisi  dan recall .  Dalam  menghitung  tingkat  keberhasilan  dapat dilihat di persamaan 5, 6, dan 7 [13].
Akurasi *+!*, *+!-+!*,!-, . 100 (5) Presisi *+ *+!-+ . 100 (6) 23 *+ *+!-, . 100 (7)
Keterangan:
1. TP adalah true positive.
2. TN adalah true negative.
3. FP adalah false positive.
4. FN adalah false negative.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Identifikasi kadar ikan menggunakan ekstraksi fitur GLCM dengan sudut 0°, 45°, 90°, dan  135°  dengan  jarak  ketetanggan  d={1  dan  2}  dan  metode  klasifikasi  K-NN  dengan  nilai k={3, 5, 7, dan 9} dengan Euclidean Distance , Manhattan Distance dan chebyshev Distance .
Tabel 3. Hasil klasifikasi sudut d k Euclidean Manhattan Chebyshev Acc (%) Pre (%) Rec (%) Acc (%) Pre (%) Rec (%) Acc (%) Pre (%) Rec (%) 0° 1 3 32.92  33.21  15.46  32.92  31.53  15.07  31.25  31.54  14.32 5 29.58  30.14  12.91  32.08  32.33  14.34  28.75  28.42  12.76 7 31.25  30.76  13.89  30.00  30.20  13.24  31.25  31.00  14.19 9 33.75  34.82  15.32  30.83  32.13  13.67  32.50  32.83  14.71 0° 2 3 33.75  32.88  15.33  34.17  33.83  15.68  34.17  33.32  15.55
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 281-290 E- ISSN 2503-2933 287
5 31.25  30.67  13.91  30.83  31.11  14.03  33.75  34.62  15.33
7 31.67  31.80  13.99  30.83  31.86  13.80  29.17  28.21  12.80 9 30.83  31.27  13.65  30.83  32.52  13.81  30.42  30.63  13.49 45° 1 3 28.75  27.91  12.65  28.75  28.00  12.52  27.92  26.54  12.35 5 29.58  28.48  12.76  29.17  28.90  12.46  28.33  27.28  12.02 7 29.17  28.68  12.38  27.92  27.74  11.92  31.67  30.60  13.66 9 29.17  30.63  12.54  28.33  28.65  12.02  30.42  30.71  13.18 45° 2 3 29.17  27.76  12.63  29.58  28.12  12.97  29.58  27.97  12.79 5 27.50  27.54  11.49  29.17  28.82  12.26  31.25  30.43  13.33 7 32.50  33.18  14.13  29.58  30.06  12.70  30.00  29.90  12.77 9 33.33  33.09  14.53  30.42  31.36  13.16  32.50  33.84  14.27 90° 1 3 28.75  27.82  12.20  29.17  28.11  12.51  27.50  26.31  11.67 5 27.92  27.57  11.82  29.58  30.02  12.89  28.75  29.39  12.33 7 29.58  30.01  12.71  28.75  29.16  12.10  28.33  30.34  12.18 9 30.00  31.67  12.85  29.58  30.50  12.65  27.92  29.58  11.88 90° 2 3 29.17  26.87  12.71  26.67  24.77  11.37  28.75  26.45  12.46 5 26.25  24.74  11.03  27.50  26.59  11.57  29.17  26.86  12.38 7 27.92  27.72  12.28  30.00  30.96  13.05  28.75  28.27  12.42 9 31.67  31.66  13.70  30.83  31.69  13.08  30.83  30.39  13.25 135° 1 3 29.17  27.68  12.90  30.00  28.90  13.72  30.83  29.38  13.51 5 28.33  27.96  12.08  28.33  28.77  12.25  29.58  29.04  12.59 7 30.83  30.34  13.42  30.83  30.62  13.60  31.25  31.22  13.70 9 32.50  33.00  14.28  32.08  32.74  13.83  28.75  30.22  12.57 135° 2 3 30.00  28.50  13.31  30.42  29.39  13.81  32.92  31.89  14.85 5 30.83  31.13  13.16  29.17  29.21  12.25  30.42  29.64  13.19 7 32.08  31.85  14.42  28.75  29.83  12.83  32.50  32.74  14.67 9 30.83  30.14  13.50  30.00  31.58  13.00  31.67  30.79  14.02
Keterangan: Acc = Accuracy Pre = Precision Rec = Recall
Tabel 4. Rata-rata Accuracy , Precision , dan Recall dari Masing-masing Percobaan sudut d k Euclidean Manhattan Chebyshev (Acc+pre+rec)/3 (%) (Acc+pre+rec)/3 (%) (Acc+pre+rec)/3 (%) 0° 1 3 27.19 26.51 25.71 5 24.21 26.25 23.31 7 25.30 24.48 25.48 9 27.96 25.55 26.68 0° 2 3 27.32 27.89 27.68 5 25.28 25.33 27.90 7 25.82 25.50 23.39 9 25.25 25.72 24.85 45° 1 3 23.10 23.09 22.27 5 23.61 23.51 22.55 7 23.41 22.53 25.31
288 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 281-290 E-ISSN 2503-2933
9 24.11 23.00 24.77 45° 2 3 23.18 23.56 23.45 5 22.18 23.42 25.00 7 26.60 24.12 24.22 9 26.98 24.98 26.87 90° 1 3 22.92 23.26 21.83 5 22.44 24.16 23.49 7 24.10 23.34 23.62 9 24.84 24.24 23.12 90° 2 3 22.92 20.93 22.56 5 20.67 21.89 22.80 7 22.64 24.67 23.15 9 25.68 25.20 24.82 135° 1 3 23.25 24.21 24.57 5 22.79 23.12 23.74 7 24.86 25.02 25.39 9 26.60 26.22 23.85 135° 2 3 23.94 24.54 26.55 5 25.04 23.54 24.41 7 26.12 23.80 26.64 9 24.82 24.86 25.49
Pada Tabel 3 menunjukkan tingkat keberhasilan menggukanan accuracy, precision, dan recall. Hasil terbaik merupakan rata-rata tertinggi dari nilai accuracy , precision , dan recall dari masing-masing percobaan yang bisa dilihat pada Tabel 4. Hasil terbaik dari euclidean distance yaitu  saat  arah  sudut  0°,  jarak  ketetanggan  1  dan  k  9  dengan accuracy sebesar  33,75%, precision sebesar  34,82%,  dan recall sebesar  15,32%.  Hasil  terbaik  dari manhattan distance yaitu  saat  arah  sudut  0°,  jarak  ketetanggaan  2,  dan  k  3  dengan accuracy sebesar  34,17%, precision sebesar  33,83%, dan recall 15,68%.  Hasil terbaik  dari chebyshev distance yaitu  saat arah  sudut  0°,  jarak  ketetanggaan  2,  dan  k  5  dengan accuracy sebesar  33,75%, precision sebesar 34,62%, dan recall sebesar 15,33%.
Secara  keseluruhan,  hasil  terbaik  adalah  saat  menggunakan  arah  sudut  0°,  jarak ketetanggan 1, niali k 9 dan euclidean distance dengan rata-rata accuracy, precision, dan recall sebasar  27,96%.  Gambar  4  menunjukkan  detail  tingkat  identifikasi  pada  setiap  takaran  pada percobaan dengan arah sudut 0°, jarak ketetanggan 1, niali k 9 dan euclidean distance . Terlihat bahwa class 4  yaitu  takaran  dengan  perbandingan  1  ikan  2  tepung  mampu  mengenali  data  uji terbanyak daripada takaran yang lainnya.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 281-290 E- ISSN 2503-2933 289
Gambar 4. Confusion Matrix Menggunakan Arah Sudut 0 ° , Jarak Ketetanggaan 1, k 9 dan Euclidean Distance

## 4. KESIMPULAN
Hasil terbaik terdapat pada arah sudut 0°, jarak ketetanggan 1, nilai k 9 dan euclidean distance  dengan accuracy sebesar  33,75%, precision sebesar  34,82%,  dan recall sebesar 15,32%. Berdasarkan hasil yang didapat penggunaan variasi arah sudut dan jarak ketetanggaan pada GLCM serta variasi nilai k, dan fungsi distance pada K-NN dapat mempengaruhi tingkat keberhasilan yaitu accuracy , precision dan recall walaupun tidak terlalu signifikan.

## 5. SARAN
Pada  penelitian  ini  tingkat  keberhasilan  identifikasi  kadar  ikan  dalam  pempek menggunakan metode K-NN dengan fitur GLCM masih rendah yakni masih di bawah 50%, hal ini  dapat  diamati  pada  Tabel  3.  Maka  disarankan  untuk  penelitian  selanjutnya  dapat menggunakan  metode  ekstraksi  fitur  dan  klasifikasi  yang  lain,  penambahan  jumlah  data,  juga pengambilan  data  dengan  cara  lain  bisa  pencahayaan  lebih  baik  ataupun  kulitas  kamera  yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I. N. Amatullah, “Perbandingan Tingkat Akurasi Pengenalan Kadar Ikan pada Pempek Berdasarkan  Resolusi  Kamera  Dengan  Metode  Pengenalan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation,” Universitas Multi Data Palembang, Palembang, 2021.
[2] D.  Agustina  and  G.  Gasim, “Identifikasi  Kadar  Ikan  pada  Pempek  Menggunakan  Fitur LBP Dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan,” Jurnal Algoritme , Vol. 2, No. 2, pp. 145– 158, Apr. 2022, doi: 10.35957/algoritme.v2i2.2364.
[3] N.  D.  Saputri  and  Gasim, “Identifikasi  Kadar  Ikan  pada  Pempek  Menggunakan  Teknik Blok Citra Dengan Fitur GLCM dan Metode JST,” ALGORITME , Vol. 3, No. 1, pp. 99– 113, 2022.
290 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 281-290 E-ISSN 2503-2933
[4] M.  A.  Naufal, “Identifikasi  Kadar  Ikan  pada  Pempek  Menggunakan  Fitur  GLCM  dan SVM,” Universitas Multi Data Palembang, Palembang, 2022.
[5] Y.  F.  Achmad,  A.  Yulfitri,  and  P.  Maharani, “Penerapan  Algoritma  GLCM  dan  KNN Dalam Pengenalan Jenis Jerawat,” Jurnal Komtika (Komputasi dan Informatika) , Vol. 6, No. 2, pp. 74–82, Nov. 2022, doi: 10.31603/komtika.v6i2.8078.
[6] Z.  Y.  Lamasigi,  Serwin,  Husdi,  and  Y.  Lasena, “Identifikasi  Tingkat  Kesegaran  Ikan Tuna  Menggunakan  Metode  GLCM  dan  KNN,” Jambura  Journal  of  Electrical  and Electronics Engineering , Vol. 4, No. 1, pp. 70–76, Jan. 2022, doi: 10.37905/jjeee.v4i1.12045.
[7] A.  Prabowo,  D.  Erwanto,  and  P.  N.  Rahayu, “Klasifikasi  Kesegaran  Daging  Sapi Menggunakan Metode Ekstraksi Tekstur GLCM dan KNN,” Electro Luceat , Vol. 7, No. 1, pp. 74–81, Jul. 2021.
[8] T.  H.  Aufar  and  R.  A.  Pramunendar, “Modifikasi  Algoritma  K-Nearest  Neighbour menggunakan  Chebyshev  Distance  berdasarkan  Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix Untuk Klasifikasi Kayu,” 2015.
[9] A.  Salsabila,  R.  Yunita,  and  C.  Rozikin, “Identifikasi  Citra  Jenis  Bunga  Menggunakan Algoritma  KNN  Dengan  Ekstrasi  Warna  HSV  dan  Tekstur  GLCM,” Technomedia Journal , Vol. 6, No. 1, pp. 124–137, Jul. 2021, doi: 10.33050/tmj.v6i1.1667.
[10]  F.  Agustina  and  Z.  A.  Ardiansyah, “Identifikasi  Citra  Daging  Ayam  Kampung  dan Broiler  Menggunakan Metode  GLCM  dan  Klasifikasi-NN,” INFOKAM ,  Vol.  16,  No.  1, pp. 25–36, 2020.
[11]  R.  Widodo,  A.  W.  Widodo,  and  A.  Supriyanto, “Pemanfaatan  Ciri  Gray  Level  Co- Occurrence Matrix (GLCM) Citra Buah Jeruk Keprok (Citrus Reticulata Blanco) Untuk Klasifikasi Mutu,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , Vol. 2, No. 11, pp. 5769–5776, 2018.
[12]  G. A. Sandag, J. Leopold, and V. F. Ong, “Klasifikasi Malicious Websites Menggunakan Algoritma K-NN Berdasarkan Application Layers dan Network Characteristics,” CogITo Smart Journal , Vol. 4, No. 1, pp. 37–45, Jun. 2018, doi: 10.31154/cogito.v4i1.100.37-45.
[13]  E.  P.  Suwanto  and  M.  E.  Al  Rivan, “Identifikasi  Kerusakan  Daun  Tanaman  Apel Menggunakan Fitur GLCM dan JST,” Algoritme , Vol. 2, No. 1, pp. 73–81, 2021.