Prediksi kandungan lignin pada dedak padi bercampur sekam menggunakan tekstur statistik dan KNN

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