MEMBANGUN APLIKASI UNTUK MENENTUKAN AYAM SEGAR ATAU TIREN BERDASARKAN WARNA KULIT AYAM DENGAN MENGGUNAKAN METODE K-MEAN CLUSTERING - Eka Djaja Mulia Eka Djaja Mulia/Danang Aditya Nugraha (Jurnal Fakultas Teknologi Informasi, 2015)
ABSTRAKAyam â€œTirenâ€ adalah ayam mati kemaren, dimana ayam tersebut sudah mati atau menjadibangkai sebelum dipotong. Jika ayam tiren mati karena penyakit, akan membahayakan tubuhmanusia jika dikonsumsi. Untuk itu masyarakat agar waspada dengan beredarnya daging ayamtiren dipasaran.Perkembangan teknologi saat ini dituntut untuk dapat membangun suatu aplikasi yangdapat membantu konsumen, dimana aplikasi tersebut dapat menentukan warna kulit ataudaging ayam segar atau ayam tiren yang lebih tepat. Tujuan dibuatnya aplikasi ini supayamengurangi kesalahan, yang mungkin ditimbulkan oleh beberapa faktor, baik berupa kesalahanmelihat kulit ayam oleh konsumen. Aplikasi pembacaan gambar atau foto berwarna untukpenentuan daging ayam segar atau tiren ini. Sebagai pembantu sistem yang dapatmeningkatkan kinerja dari sistem kontrol, menggunakan metode K-Means Clustering,merupakan salah satu aplikasi dalam ilmu komputer yang dapat membantu proses pengolahancitra digital.Kata Kunci : Ayam Segar atau Tiren, Citra Digital, K-Mean Clustering.ABSTRACTRotten chicken meat (Tiren) is yesterday died chicken that died or become carcass beforeslaughtered. If itâ€™s died because of disease, itâ€™s will be dangerous for human body. According tothis situation people must beware about the rotten chicken meat in market.Therefore an application is built to help consument to determine fresh chicken or â€œTirenâ€chicken based on color of chicken skin. The purpose this application is to reduce error causedby many factor, when consument see skin of chicken. Readout image or color photo determinesfresh chicken or Tiren chicken. This application uses K-Means Clustering method that used forimproving the performance of control system and matching on each character.Keywords : Fresh Chicken Meat or Rotten Chicken Meat, Digital Image, K-Mean Clustering.