Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering

## Identifikasi Tingkat Kesegaran Ikan Tuna Menggunakan Metode GLCM dan KNN
Diterima
: November 2021 Disetujui : Desember 2021 Dipublikasi
: Januari 2022
Abstrak— Dari  potensi  perikanan  dan  kelautan  secara Nasional, Provinsi Gorontalo memiliki  potensi perikanan yang  sangat  besar  untuk  dimanfaatkan  atau  dikelola demi    menunjang  pembangunan  Provinsi  Gorontalo. Potensi perikanan tangkap Provinsi Gorontalo tidak bisa dipisahkan  dari  potensi  perikanan  tangkap  yang berbasis    pada    WPP    (Wilayah  Pengelolaan    dan Pemanfaatan)    dan  diakui    secara  Nasional  maupun Internasional. Provinsi Gorontalo merupakan salah satu provinsi penghasil ikan tuna di Indonesia, hasil tangkapan ikan tuna di gorontalo telah diekspor ke berbagai negara. Tuna merupakan salah satu komoditi andalan perikanan di Gorontalo yang juga banyak melibatkan nelayan kecil. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  identifikasi tingkat  kesegaran  ikan  tuna  dengan  menggukanan metode  Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix  (GLCM) sebagai  metode  ektraksi  fitur  dan  K-Nearest  Neighbour (K-NN)  digunakan  sebagai  metode  klasifikasi.  Pada penelitian  ini,  akan  dilakukan  5  kali  percobaan berdasarkan  sudut  0°,  45°,  90°,  135°  dan  180°  dengan nilai  k=1,  3,  5,  dan  7.  Dalam  menghitung  akurasi  dari klasifikasi K-NN dengan menggunakan confusion matrix. Berdasarkan  hasil  uji  coba  yang  dilakukan  dari  semua sudut  dan  kelas  digunakan  mendapatkan  hasil  akurasi tertinggi  sebesar  82,28%  pada  sudut  0  ,  nilai  k=1. Sementara  itu,  yang  terendah  adalah  53,71%  terdapat pada  sudut  135  dan  180  ,  nilai  k=7.  Dari  hasil  akurasi yang didapatkan menunjukkan bahwah GLCM bekerja dengan  baik  untuk  meningkatkan  hasil  akurasi klasifikasi  K-NN  itu  dibuktikan  dari  hasil  rata-rata akurasi yang diperoleh mencapai 50%.
Kata Kunci: Identifikasi; GLCM; K-Nearest Neighbor; Confusion Matrix
Abstract-From  the  national  fisheries  and  marine potential,  Gorontalo  Province  has  enormous  fishery potential  to  be  utilized  or  managed  to  support  the development of Gorontalo Province. The capture fisheries
potential of Gorontalo Province cannot be separated from the  capture  fisheries  potential  based  on  the  WPP (Management  and  Utilization  Area)  and  is  recognized both  nationally  and  internationally.  Gorontalo  Province is one of the tuna-producing provinces in Indonesia, tuna catches  in  Gorontalo  have  been  exported  to  various countries.  Tuna  is  one  of  the  mainstay  fisheries commodities in Gorontalo which also involves many small fishermen. This study aims to identify the freshness level of  tuna  by  using  the  Gray Level  Co-Occurrence  Matrix (GLCM) method as a feature extraction method and K- Nearest  Neighbor  (K-NN)  as  a  classification  method.  In this study, 5 experiments will be conducted based on the angles of 0°, 45°, 90°, 135° and 180° with values of k=1, 3, 5,  and  7.  In  calculating  the  accuracy  of  the  K-NN classification  using  the  confusion  matrix.  .  Based  on  the results  of  trials  conducted  from  all  angles  and  the  class used to get the highest accuracy results of 82.28% at an angle  of  0  ,  the  value  of  k=1.  Meanwhile,  the  lowest  is 53.71% at  the  angle of  135  and  180  ,  the  value  of  k=7. The accuracy results obtained indicate that GLCM works well to improve the accuracy of the K-NN classification, as evidenced by the average accuracy of 50%.
Keywords:  Identificatio;  GLCM;  K-Nearest  Neighbor; Confusion Matrix

## I. P ENDAHULUAN
Dari  potensi  perikanan  dan  kelautan  secara  Nasional, Provinsi Gorontalo memiliki potensi perikanan dan kelautan cukup  besar  yang  dapat  dikelola    untuk    menunjang pembangunan  Gorontalo.  Provinsi  Gorontalo  merupakan salah  satu  provinsi  penghasil  ikan  tuna  di  Indonesia,  hasil tangkapan ikan tuna di Gorontalo telah di ekspor ke berbagai negara  [1].  Tuna  merupakan  salah  satu  komoditi  andalan perikanan  di  Gorontalo  yang  juga  banyak  melibatkan nelayan  kecil.  Sebagian  besar  nelayan  di  Gorontalo  masih melakukan  prinsip  penanganan  tangkap  secara  tradisional dan  belum  mengikuti  prinsip-prinsip  penanganan  dengan
Zulfrianto Y. Lamasgi Teknik Informatika Universitas Ichsan Gorontalo
Gorontalo Indonesia
Zulfrianto.dsn.unisan@gmail.com
Serwin
Teknik Informatika Universitas Ichsan Gorontalo Gorontalo, Indonesia
Erwindsn.ui@gmail.com
Yulianti Lasena
Teknik Informatika Universitas Ichsan Gorontalo Gorontalo, Indonesia Yuliantylasena86@gmail.com Husdi Teknik Informatika Universitas Ichsan Gorontalo Gorontalo Indonesia
husdi@gmail.com
baik dan benar sehingga tingkat kesegaran dan kualitas ikan tuna menurun dan juga berdampak pada menurunnya bahan baku untuk produksi daging tuna segar [2].
Penelitian  ini  menggunakan  ekstraksi  fitur  tekstur sebagai  deskripsi  untuk  membedakan  Ikan  tuna  segar  dan ikan  tuna  busuk.  GLCM  adalah  salah  satu  Algoritma ekstraksi fitur tekstur yang menggunakan perhitungan orde kedua dimana hubungan antar pasangan dua piksel citra asli diperhitungkan. Dan untuk hasil akhir dari akan digunakan K-NN  sebagai  klasifikasi  dari  identifikasi  citra  ikan  tuna. Metode K-NN dalam melakukan klasifikasi suatu data atau objek  sangat  efektif  dan  efisien.  Teknik  K-NN ini sangat sederhana  dan  mudah  di  implementasikan  dan  bisa menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  lebih  tepat,  serta  bisa melakukan training data dalam jumlah yang lebih besar [3]. Penelitian tentang “Sistem pengenalan kualitas Ikan Gurame dengan  Wavelet,  PCA,  Histogram  HSV  dan  Klasifikasi KNN”, mendapatkan hasil akurasi secara keseluruhan yaitu sebesar  89,5%  [4].  Sementara  itu,  penelitian  tentang “Penerapan  Metode  K-Nearst  Neighbor  dalam  Identifikasi Kesegaran  Ikan  Mujair  menggunakan  Metode  GLCM  dan KNN” mendapatkan tingkat akurasi sebesar 90% [5].

## II. METODE
Identifikasi pada penelitian ini akan dilakukan dengan  2 proses  yaitu  prose  traning  dan  proses  testing,  seperti  yang telhihat pada Gambar 1. Tahap training akan dimulai dengan tahap resize dengan  resolusi  300x300  piksel,  setelah  itu dilakukan  rotasi  citra  dengan  sudut  0  ,  45  ,  90  ,  135  ,  dan 180  ,  selanjutnya  dilakukan  perubahan  citra RGB ke  citra Grayscale, yang kemudian dilakukan  ekstraksi fitur GLCM yang  kemudian  dimasukkan  kedalam  data  citra  training. Tapahan  kedua  dilakukan  dengan  cara  yang  sama  seperti pada  data  training,  yang  kemudian  dijadikan  data  testing. Setelah didapatkan hasil dari ektraksi fitur data testing akan dilakukan  proses  klasifikasi  dengan  menggunakan  KNN dengan database training untuk mendapatkan hasil kesamaan setiap fitur. Dari hasil klasifikasi fitur tekstur Citra Ikan Tuna akan dihitung tingkat kesamaan  fitur  tekstur  Ikan Tuna dan kemudian  dilakukan  penghitungan  nilai  akurasi  dengan menggunakan Evaluasi confusion matrix .
Pada  Gambar  1.  Merupakan  desain  penelitian  dari identifikasi  tingkat  kesegaran  ikan  tuna    berdasarkan  fitur tekstur pada penelitian ini.

## A. Gray level Co-Occurrence matrix
GLCM  merupakan   metode ekstraksi fitur tekstur yang kali  pertama  diperkenalkan  pada  tahun  1973  oleh  Haralick dengan fitur sebanyak 28 yang menjabarkan pola spasial [3]. Cara  kerja  GLCM  untuk  menghitung    fitur-fitur  terlebih dahulu dibuatkan matrix co-occurrence setelah itu dilakukan penentuan  korelasi  spasial  pixel  referensi  dan  tetanggayang didasarkan sudut beserta jarak d, dimana jarak d merupakan 1 yang dinyatakan dalam derajat arah atau sudut 0  [3] [6]. Beberapa  fitur  yang  dapat  di  ekstraksi  dari  GLCM  yaitu energi,  kontras,  homogenitas,  dan  korelasi,  setiap  fitur dihitung dengan satu pixel jarakdari lima arah sudut, yaitu 0  , 45  ,  90  ,  135  ,  dan  180  [7]  [8]  [9].    Pada  Gambar  2. Merupakan Arah sudut GLCM yang digunakan.
Gambar 2. Arah Sudut GLCM yang Digunakan
B. K-Nearest Neighbor
K-NN adalah algoritma yang berfungsi untuk melakukan klasifikasi sautu data berdasarkan data training, yang diambil dari k tetangga terdekatnya [3] [10].  Tujuan dari agoritma K- NN yaitu untuk menklasifikasi objek baru berdasarkan pada kelas  dan  sampel  datatraining  [5]  [10].  K-NN  dalam melakukan  klasifikasi  menggunkan  proyeksi  data  training pada raung yang berdimensi banyak berdasarkan ketetanggaan,  dekat  atau  jauhnya  ketetanggaannya  bias dihitung  berdasarkan  jarak euclidean ,  jarak euclidean bertujuan  untuk  menguji  ukuran  interprtasi  kedekatan  jarak dari  dua  objek  [10]  [11]  [12]  [13]  [14].  Seperti  yang  di representasikan pada rumus berikut :
𝑑 (𝑥 − 𝑦) = √∑ (𝑥 𝑗 −   𝑦 𝑗 ) 2 𝑖 𝑗=1 (1)
Yaitu : 𝑑 = jarak data testing ke data training 𝑥 𝑗 = data testing ke-j, dengan j= 1, 2, ….n. 𝑦 𝑗 = data training ke-j dengan j= 1, 2, …n.
Pada Gambar 3. Merupakan Penerapan metode K- NN yang dilakukan dengan beberapa langkah [13].

## Gambar 3. Penerapan K-NN
C. Confusion Matrix Pada  penelitian  ini confusion  matriks akan  digunakan sebagai  evaluasi  dengan  tujuan  melakukan  ramalan  benar atau salahnya suatu objek. Dalam pengujian akan diurutkan didalam tabel pada setiap kelas yang akan diprediksi. Tabel 1. Merupakan Confusion Matriks yang digunakan.
TABEL 1. CONFUSION MATRIKS
Pred True Segar Kurang Segar Layak Konsumsi Tidak Layak Segar True Segar False Kurang Segar False Layak konsumsi False Tidak Layak Kurang Segar False Segar True Kurang Segar False Layak Konsumsi False Tidak Layak Layak Konsumsi False Segar False Kurang Segar True Layak Konsumsi False Tidak Layak Tidak Layak False segar False Kurang Segar False Layak Konsumsi
True Tidak
Layak
Ket :    TP  =  True positif diklasifikasin positif TN =  True Negative yang di klasifikasikan negative FP  = False positif yang di klasifikasikan negative FN = False negative yang di klasifikasikan positif

## D. Dataset
Dataset yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data ikan tuna. Jumlah data keseluruhan sebanyak 130 citra training dan 45 citra testing.
Tabel 2. Merupakan jumlah dataset Ikan Tuna yang di gunakan pada setiap kelasnya.
TABEL 2. DATA SET IKAN TUNA CLASS Data Training Data Testing Jumlah Jumlah Segar 38 13 Kurang Segar 31 11 Layak Konsumsi 30 10 Tidak Layak 31 11
Dataset  dibagi  kedalam  2  kelompok,  yaitu  tipe  data training dan tipe data testing. Data training dilakukan resize dengan resolusi 300x300 piksel dan dilakukan rotasi 0  , 45  , 90  , 135  , dan 180  . Sementara pada data testing hanya akan
dilakukan  rotasi  yang  berukuran  sama  seperti  data  training yaitu 300x300 piksel.
Sampel  data  training  dan  testing  dapat  dilihat  pada gambar  4.  Dan  gambar  5.  Dataset  akan  dibagi  kedalam  4 kelas yaitu kelas Segar, Kurang segar, Layak Konsumsi, dan Tidak layak.
Gambar 4. Sampel Data Training
Gambar 5. Sampel Data Testing
III.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Confusion Matriks Hasil Eksperimen Sudut 0  Nilai K=1 Hasil  ekperimen  yang  dilakukan  pada  susut  0  , mendapatkan  hasil  akurasi  terbesar  yaitu  82,28%  dengan nilai k=1, sementara yang terendan adalah 60% nilai k=7.
Tabel  3.  Merupakan  hasil  perhitungan  akurasi  tertinggi sudut 0  .
TABEL 3. CONFUSION MATRIX SUDUT 0  , k =1
Kelas
Confusion Matrix Sudut 0  , Nilai k =1 Segar Kurang Segar Layak Konsumsi Tidak Layak Segar 17 0 0 0 Kurang Segar 5 50 10 0 Layak Konsumsi 3 5 41 0 Tidak Layak 0 5 3 36 Akurasi 17+ 50+41+36 175 =82,28%
Keterangan  : Data testing benar
Data testing salah
Gambar 6. Merupakan grafik  hasil akurasi dari sudut 0  berdasarkan nilai k yang digunakan.
Gambar 6. Grafik Akurasi sudut 0 

## B. Confusion Matriks Hasil Eksperimen Sudut 45 
Hasil  eksperimen  yang  dilakukan  pada  sudut  45  , mendapatkan  hasil  akurasi  terbesar  dengan  nilai k =1  yaitu 73,71% dan yang terkecil pada nilai k =7 yaitu  58,85%.
Pada  tabel  4.  Merupakan  hasil  perhitungan  akurasi tertinggi dari sudut 45  dengan nilai k= 1.
TABEL 4. CONFUSION MATRIX SUDUT 45  , k =1 Kelas
Confusion Matrix Sudut 45  , Nilai k =1
Segar Kurang Segar Layak Konsumsi Tidak Layak Segar 17 0 0 0 Kurang Segar 0 40 0 0 Layak Konsumsi 0 0 36 0 Tidak Layak 8 20 18 36
Akurasi 17+ 40+36+36 175 =73,71%
Keterangan : Data testing benar Data testing salah
Gambar 7. Merupakan grafik  hasil akurasi dari sudut 0  berdasarkan nilai k yang digunakan.
Gambar 7. Grafik Akurasi Sudut 45 
C. Confusion Matriks Hasil Eksperimen Sudut 90
 Hasil  eksperimen  yang  dilakukan  pada  sudut  90  , mendapatkan hasil akurasi terbesar yaitu 78,85% pada k= 1, sementara yang terendah adalah 58,28% dengan nilai k= 7. Tabel  5.  Merupakan  hasil  perhitungan  akurasi  tertinggi sudut 90  .
TABEL 5. CONFUSION MATRIX SUDUT 90  , k =1
Kelas Confusion Matrix Sudut 90  , Nilai k =1
Segar Kurang Segar Layak Konsumsi Tidak Layak Segar 17 0 0 0 Kurang Segar 5 45 7 0 Layak Konsumsi 3 1 40 0 Tidak Layak 0 14 7 36
Akurasi 17+ 45+40+36 175 =78,85%
Keterangan : Data Testing benar Data testing salah
Gambar  8.  Merupakan  g rafik    hasil  akurasi  dari sudut 0  berdasarkan nilai k yang digunkaan.
82,28 76 68 60 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 K=1 K=3 K=5 K=7 Nilai K Hasil Ekperimen Pada Sudut 0˚ K=1 K=3 K=5
K=7 73,714285 717 67,428571 43 65,142857 14 58,857142 86 0 10 20 30 40 50 60 70 80 K=1 K=3 K=5 K=7 Nilai K Hasil Eksperimen Pada Sudut 45˚ K=1 K=3 K=5
K=7

## Gambar 8. Grafik Akurasi Sudut 90 

## D. Confusion Matriks Hasil Eksperimen Sudut 135 
Eksperimen yang dilakukan pada sudut 135  mendapatkan hasil  akurasi  terbesar    yaitu  73,71%  nilai k= 1,  sementara yang terkecil adalah 53,71% nilai k= 7.
Tabel 6. Merupakan hasil perhitungan akurasi tertinggi sudut 135  menggunakan Confusion Matrix.
TABEL 6. CONFUSION MATRIX SUDUT 135  , k =1
Kelas
Confusion Matrix Sudut 135  , Nilai k =1 Segar Kurang Segar Layak Konsumsi Tidak Layak Segar 17 0 0 0 Kurang Segar 0 40 0 0 Layak Konsumsi 0 0 36 0 Tidak Layak 8 20 18 36 Akurasi 17+ 40+36+36 175 =73,71%
Keterangan  : Data testing benar Data testing salah
Gambar 9. Merupakan grafik  hasil akurasi dari sudut 0  berdasarkan nilai k yang digunkan.
Gambar 9. Grafik Akurasi Sudut 135 

## E. Confusion Matrix Hasil Eksperimen Sudut 180 
Hasil  eksperimen  yang  dilakukan  pada  sudut  180  , mendapatkan hasil  akurasi terbesar  yaitu 73,71% nilai k= 1, dan yang terkecil adalah 53,71% nilai k= 7.
Pada  Tabel  7.  Merupakan  Hasil  perhitungan  akurasi tertinggi dengan menggunkan Confusion Matrix
TABEL 7. EVALUASI CONFUSION MATRIX SUDUT 180  , k =1
Kelas
Confusion Matrix Sudut 180  , Nilai k =1 Segar Kurang Segar Layak Konsumsi Tidak Layak Segar 17 0 0 0 Kurang Segar 0 40 0 0 Layak Konsumsi 0 0 36 0 Tidak Layak 8 20 18 36 Akurasi 17+ 40+36+36 175 =73,71%
Keterangan  :
Data testing benar
Data testing salah
Gambar  10.  Merupakan  grafik  akurasi  dari  sudut  180  berdasarkan nilai k yang digunakan.
78,85714 286 75,42857
143 67,42857 143 58,28571 429 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 K=1 K=3 K=5 K=7 Nilai K Hasil Eksperimen Pada Sudut 90˚ K=1 K=3 K=5 K=7
73,714285 71 70,857142 86 61,142857 14 53,714285 71 0 10 20 30 40 50 60 70 80 K=1 K=3 K=5 K=7 Nilai K Hasil Ekperimen Pada Sudut 135˚ K=1 K=3 K=5 K=7
Gambar 10. Grafik Akurasi Sudut 180 

## F. Akurasi Tertinggi Semua Sudut dan Nilai k
Hasil uji coba   pada keseluruhan sudut 𝜃 dan nilai k mendapatkan  hasil  akurasi  tertinggi  yang  berbeda  dan  juga ada  yang  nilai  akurasinya  sama.  Tabel  3.  Merupakan  hasil dari akurasi tertinggi yang didapatkan pada sudut dan nilai k yang digunakan pada penelitian ini.

## TABEL 8. HASIL AKURASI TERTINGGI DARI SEMUA
SUDUT 𝜃 DAN NILAI K Akurasi Tertinggi Sudut 𝜃 Nilai k Akurasi % 0  1 82,28 45  1 73,71 90  1 78,85 135  1 73,71 180  1 73,71
Gambar 11. Adalah grafik dari hasil akurasi tertinggi yang didapatkan dari keseluruhan arah sudut dan nilai k yang digunkan.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasrkan  hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan  pada identifikasi tingkat kesegaran ikan tuna dengan memanfaatkan  fitur  GLCM  dan  K-NN  sebagai  klasifikasi, menunjukkan bahwa metode GLCM dapat diterapkan untuk melakukan  ektraksi  fitur  tekstur  citra  ikan  tuna,  hal  ini dibuktikan  dari    hasil  akurasi  sebesar  82,28%  yang didapatkan  pada  arah  sudut  0  dengan  nilai k= 1.  Dari keseluruhan  eksperime,  didapatkan  hasil  akurasi  yang berbeda-beda dan juga ada yang memiliki akurasi yang sama. Akurasi  terendah  didapatkan  pada  sudut  135  dan  180  dimana nilai k nya sama, yaitu k =7 sebesar 51,71, kedua sudut tersebut juga memiliki hasil akurasi yang sama persis  pada semua  nilai k yang  digunakan.  Hasil  kesimpulan  dari penelitian ini adalah metode GLCM dapat diterapkan untuk melakukan  ekstraksi  fitur  tekstur  pada  citra  ikan  tuna,  itu dibuktikan dengan hasil akurasi klasifikasi yang didapatkan dengan menggunakan metode  K-NN, dimana hasil rata-rata akurasi pada setiap sudut dan nilai k mencapai 50%.

## R EFFERENSI
[1] P.  Gorontalo,  “Pemerintah  Provinsi  Gorontalo, “Rencana  Strategis  (Renstra)  Dinas  Kelautan  dan perikanan provinsi gorontalo,” https://dinaskp.gorontaloprov.go.id. , 2017.
https://dinaskp.gorontaloprov.go.id.
[2] M.  R.  Gobel,  M.  Baruwadi,  and  A.  Rauf,  “Analisis Daya  Saing  Ikan  Tuna  Di  Provinsi  Gorontalo,” Jambura Agribus. J. , vol. 1, no. 1, pp. 36–42, 2019, doi: 10.37046/jaj.v1i1.2448.
[3] Z.  Y.  Lamasigi,  “DCT  Untuk  Ekstraksi  Fitur
Berbasis GLCM Pada Identifikasi Batik Menggunakan K-NN,” Jambura J. Electr. Electron. Eng. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  1–6,  2021,  doi: 10.37905/jjeee.v3i1.7113.
[4] H. Hsv and F. Astutik, “Sistem Pengenalan Kualitas Ikan Gurame Dengan Wavelet, Pca, Histogram Hsv Dan Knn,” Lontar  Komput. , vol.  4, no. 3,  pp.  336– 346, 2015, doi: 10.24843/LKJITI.
[5] N.  W.  Roberto,  “Penerapan  Metode  K-Nearest Neighbor dalam Identifikasi Kesegaran Ikan,” 2019.
[6] H.  Wijayanto,  “Klasifikasi  Batik  Menggunakan Metode  K-Nearest  Neighbour  Berdasarkan  Gray Level Co-Occurrence Matrices ( GLCM ),” Jur. Tek. Inform. FIK UDINUS , no. 5, 2014.
[7] A. A. Kasim and A. Harjoko, “Klasifikasi Citra Batik Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Berdasarkan Gray  Level  Co-  Occurrence  Matrices  (  GLCM  ),” Semin.  Nas.  Apl.  Teknol.  Inf.  Yogyakarta,  21  Juni 2014 , pp. 7–13, 2014.
[8] Y. Fernando, “Klasifikasi Jenis Daging Berdasarkan Analisis  Citra  Tekstur  Gray  Level  Co-Occurrence Matrices  (  Glcm  )  Dan  Warna,” Semin.  Nas.  Sains dan  Teknol.  2017 ,  no.  Fakultas  Teknik  Universitas Muhammadiyah Jakarta, pp. 1–7, 2017.
[9] R. A. Surya, A. Fadlil, and A. Yudhana, “Ekstraksi Ciri Citra Batik Berdasarkan Tekstur Menggunakan Metode  Gray  Level  Co  Occurrence  Matrix,” Prosiding, 6 Desember 2016, Vol 2 No. 1 , vol. 2, no. 1, pp. 146–150, 2016.
[10] Z.  Y.  Lamasigi,  M.  Hasan,  and  Y.  Lasena,  “Local
73,71428 571 70,857142 86 61,142857 14 53,714285 71 0 10 20 30 40 50 60 70 80 K=1 K=3 K=5 K=7 Nilai K Hasil Eksperimen Pada Sudut 180˚ K=1 K=3 K=5 K=7 82,28571429 73,71428571 78,85714286 73,71428571 73,71428571 68 70 72 74 76 78 80 82 84 0˚ K=1 45˚ K=1 90˚ K=1 135˚ K=1 180˚ K=1
Sudut dan Nilai K Akurasi Tertinggi Pada Semua Sudut
0˚ K=1
45˚ K=1 90˚ K=1 135˚ K=1 180˚ K=1
Binary  Pattern  untuk  Pengenalan  Jenis  Daun Tanaman Obat menggunakan K-Nearest Neighbor,” Ilk.  J.  Ilm. ,  vol.  12,  no.  3,  pp.  208–218,  2020,  doi: 10.33096/ilkom.v12i3.667.208-218.
[11] K.  A.  Nugraha,  W.  Hapsari,  and  N.  A.  Haryono, “Analisis  Tekstur  Pada  Citra  Motif  Batik  Untuk Klasifikasi  K-NN,” Informatika ,  vol.  10,  no.  2,  pp. 135–140, 2014.
[12] J.  W.  Yodha  and  A.  W.  Kurniawan,  “Pengenalan Motif Batik Menggunakan Deteksi Tepi Canny Dan K-Nearest  Neighbor,” Techno.COM ,  vol.  13,  no.  4, November, pp. 251–262, 2015.
[13] A. R. K. Haba and H. Husdi, “Sistem Cerdas dalam Mengidentifikasi Kematangan Buah Naga
Berdasarkan Fitur Tekstur dengan Metode K-Nearest Neighbor,” Ilk. J. Ilm. , vol. 12, no. 3, pp. 225–232, 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i3.665.225-232.
[14] N.  L.  W.  S.  R.  Ginantra,  “Deteksi  Batik  Parang Menggunakan  Fitur  Co-Occurence  Matrix  Dan Geometric  Moment  Invariant  Dengan  Klasifikasi KNN,” Lontar Komput.  J. Ilm. Teknol. Inf. , vol. 7,
no. 1, p. 40, 2016, doi: 10.24843/lkjiti.2016.v07.i01.p05.