| dc.description.abstract | Kesimpulan dari hasil penelitian yang telah dilakukan oleh peneliti adalah sebagai berikut:
1) Penelitian ini menggunakan spektrofotometer dengan tipe UV-5200PC UV/VIS untuk mendapatkan nilai absorbansi, kamera webcam Logitech C920 untuk mendapatkan ruang warna citra, mini studio sebagai media penempatan larutan, dan pencayahaan dengan lampu led berdaya 3 watt. Dari 3 ruang warna RGB, HSV, dan grayscale hanya ruang warna grayscale mampu merepresentasikan nilai absorbansi data dengan menggunakan persamaan linier exponential yang dapat digunakan untuk membentuk kelas klasifikasi konsentrasi glukosa.
2) Metode K-Nearest Neighbor mampu digunakan untuk mengklasifikasikan konsentrasi glukosa dengan k-tetangga bernilai 3. Hasil pengujian berdasarkan algoritma metode K-Nearest Neighbor dapat mengklasifikasikan konsentrasi glukosa dengan tepat. Persentase ketepatan akurasi klasifikasi sebesar 81,8%.
3) Keakuratan klasifikasi konsentrasi juga dipengaruhi oleh inputan citra. Kamera webcam Logitech C920 sendiri masiih memiliki pengaturan ISO yang otomatis sehingga tingkat sensitifitas sensor terhadap cahaya berubah-ubah. Pencahayaan menggunakan lampu led 3 watt, dengan panjang gelombang yang tidak diketahui. Berbeda dengan spektrofotometer yang memiliki lampu dengan panjang gelombang stabil dan dapat diatur. Maka klasifikasi konsentrasi glukosa menggunakan rentang yang cukup lebar dalam menentukan tiap kelas klasifikasi.
4) Sistem klasifikasi konsentrasi glukosa menggunakan metode K-Nearest Neighbor hanya mampu menghasilkan 13 rentang klasifikasi, Tidak terdefinisi di bawah 0, 0mg/ml – 5mg/ml, 6mg/ml – 15mg/ml, 16mg/ml - 25mg/ml, 26mg/ml - 35mg/ml, 36mg/ml - 45mg/ml, 46mg/ml - 55mg/ml, 56mg/ml - 65mg/ml, 66mg/ml - 75mg/ml, 76mg/ml - 85mg/ml, 86mg/ml - 95mg/ml, 96mg/ml - 100mg/ml, dan Tidak Terdefinisi diatas 100. | en_US |
