Penggunaan kertas merupakan hal yang umum terjadi pada kehidupan seharihari dan dalam penggunaannya, terdapat kemungkinan terjadi kompromisasi kualitas
kertas-kertas tersebut terutama pada kebersihan yang dapat menghambat kualitas hasil
akhir produk-produk yang menggunakan kertas tersebut. Berdasarkan hal tersebut,
maka diperlukan suatu metode pengontrol kualitas agar produk tetap dalam kualitas
terbaik terutama pada konteks kebersihan sampai ke penggunaan tangan terakhir.
Penelitian ini bermaksud untuk melakukan hal tersebut dengan mengembangkan suatu
metode pengaplikasian klasifikasi otomatis guna mendeteksi kondisi kebersihan
permukaan kertas menggunakan citra digital. Metode yang digunakan mencakup
ekstraksi fitur tekstur dari citra kertas dengan Local Binary Pattern (LBP) dan Gray
Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Hasil dari proses ekstraksi fitur tersebut
kemudian dijadikan masukan untuk sistem klasifikasi berbasis Jaringan Saraf Tiruan
(JST), yang dirancang untuk mengklasifikasikan citra ke dalam dua kategori utama,
yaitu kertas bersih dan kertas kotor. Setelah dilakukan pelatihan dan pengujian, sistem
dievaluasi menggunakan metrik performa seperti akurasi, presisi, dan recall untuk
menilai kinerja masing-masing metode. Dengan demikian, metode pengaplikasian ini
diharapkan dapat menjadi alternatif awal sebagai alat bantu dalam proses inspeksi
kualitas permukaan kertas secara otomatis dan efisien, serta memberikan dasar untuk
pengembangan sistem klasifikasi citra berbasis fitur tekstur yang lebih akurat di masa
mendatang.
Kata Kunci: Kebersihan, Kertas, JST, LBP, GLCM