@article{Sthevanie_Ramadhani_Rasyid_2018, title={Klasifikasi Ras Mongoloid Berbasis Citra Wajah menggunakan Algoritma k-Nearest Neighbors}, volume={3}, url={https://socj.telkomuniversity.ac.id/ojs/index.php/indojc/article/view/212}, DOI={10.21108/INDOJC.2018.3.1.212}, abstractNote={<span class="fontstyle0">Pada penelitian ini dibangun sistem untuk mengklasifikasi ras Mongoloid dan non-Mongoloid berdasarkan daerah periorbital wajah. Penelitian ini menggunakan metode ekstraksi ciri </span><span class="fontstyle2">Local Binary Pattern </span><span class="fontstyle0">(LBP) dan algoritma klasifikasi </span><span class="fontstyle2">k-Nearest Neighbors </span><span class="fontstyle0">(k-NN). Penelitian ini menggunakan citra wajah dari 996 individu berbeda. Dari penelitian ini, didapatkan konfigurasi parameter terbaik untuk algoritma LBP yaitu nilai P=8, R=4 dan ukuran grid 5x5. Sedangkan untuk k-NN didapatkan nilai optimal untuk parameter k=5. Nilai akurasi terbaik yang didapatkan pada sistem klasifikasi ras ini  menggunakan metode LBP dan k-NN adalah sebesar 91,88%.</span&gt;}, number={1}, journal={Indonesia Journal on Computing (Indo-JC)}, author={Sthevanie, Febryanti and Ramadhani, Kurniawan Nur and Rasyid, Hafidh Fikri}, year={2018}, month={May}, pages={45-54} }