KLASIFIKASI CITRA DAGING MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES DAN MEDIAN ROBUST EXTENDED LOCAL BINARY PATTERN

Daging sapi memiliki harga yang cukup tinggi dibandingkan harga jenis daging lainnya. Dengan harga yang terbilang tinggi tersebut menyebabkan adanya perbuatan memalsukan daging sapi untuk mendapatkan keuntungan yang lebih. Pemalsuan daging sapi tersebut dilakukan dengan cara memalsukan warna daging babi sehingga mirip daging sapi dan menjadi lebih sulit untuk dikenali. Dalam penelitian ini algoritma yang digunakan adalah RGB untuk ekstraksi fitur warna, Median Robust Extended Local Binary Patter sebagai ekstraksi fitur tekstur dan Naïve Bayes sebagai algoritma klasifikasi. Proses dibagi menjadi dua yaitu training dan testing. Dimana training sebagai parameter jenis daging. Citra yang digunakan sebanyak 122 citra dimana untuk data training dibagi menjadi 50 citra daging sapi dan 50 citra daging babi. Setiap citra akan diambil nilai cirinya baik RGB maupun tekstur. Setelah didapatkan nilai ciri tersebut barulah naïve bayes dapat mengklasifikasikan jenis daging berdasarkan probabilitas dari ciri yang didapatkan. Pengujian menggunakan 22 citra yang dibagi kedalam 11 citra daging sapi dan 11 citra daging babi. Hasil pengujian tertinggi klasifikasi ini terletak pada data training dengan 50 citra daging sapi dan 50 citra daging babi dengan nilai 72,72%.