IDENTIFIKASI KUALITAS TELUR AYAM RAS DENGAN MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DAN MODIFIED K-NEAREST NEIGHBOR (MKNN)

Kerabang telur ayam merupakan bagian terluar yang dapat melindungi telur ayam dari penurunan kualitas, baik disebabkan kontamidasi mikroba, kerusakan fisik, maupun penguapan. Secara kasat mata sangat sulit untuk memilih telur ayam ras yang baik berdasarkan warna kerabangnya. Pada penelitian ini penulis mengidentifikai kualitas telur ayam ras berdasarkan warna kerabang dengan menggunakan 100 sampel citra kerabang telur ayam ras yang terbagi menjadi 2 kelas yaitu 50 kelas telur ayam yang baik dan 50 telur ayam yang kurang baik. Hue Saturation Value (HSV) digunakan untuk ekstraksi ciri dan Modified K-Nearest Neighor (MKNN) sebagai metode klasifikai. Kemudian untuk memvalidasi telur ayam ras dengan menggunakan nilai Haugh Unit (HU). Pegujian yang dilakukan terdiri dari 3 kategori pembagian data latih dan data uji yaitu 90%:10%, 80%:20%, 70%:30% dengan nilai K 1,3,5,7. Berdasarkan hasil pengujian akurasi tertinggi diperoleh pada data latih dan data uji 90%:10% yaitu 90% dengan nilai K=3 dan K=5. Dengan demikian dapat disimpulkan metode HSV dan MKNN dapat mengklasifikaiskan telur ayam ras dengan akurasi yang baik. Untuk mendapatkan hasil validasi yang lebih akurat dapat melibatkan seorang ahli dan menambahkan metode lain dalam proses ekstraksi ciri misalnya seperti fitur tekstur dan lain-lain