Prediksi Kandungan Lignin pada Dedak Padi Bercampur Sekam Menggunakan Tekstur Statistik dan KNN (Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika, 2022)
Pemalsuan dedak padi terjadi cukup tinggi karena harga dedak padi yang mahal. Kualitas dedak padi yang bercampur sekam dapat menurun karena kandungan serat kasar dan lignin bersifat anti-nutrisi. Kandungan lignin dapat diestimasi dengan tekstur citra dedak padi yang bercampur sekam. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis tekstur pada citra dedak padi yang bercampur sekam menggunakan metode ekstraksi ciri run length dengan klasifikasi k-nearest neighbour (KNN). Citra dedak padi yang bercampur sekam diakuisisi dengan mikroskop digital Dino Capture dengan perbesaran sebesar 200 kali. Citra yang dihasilkan berukuran 640×480 piksel dengan format bitmap. Praproses dilakukan dengan mengubah citra RGB ke dalam grayscale, kemudian dilakukan image enhancement menggunakan histogram equalization. Data uji dan data latih ditentukan menggunakan 5-fold cross validation dengan 3 ulangan. Hasil KNN dengan 7 fitur run length menghasilkan akurasi terbaik sebesar 74.55% pada sudut 135° dan k = 5.